家庭劳动力就业结构与缓解相对贫困
时间：2023-01-17 22:50:06 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
○张园 陆勉 陈玉萍
（1中南财经政法大学，湖北 武汉 430073；
2汉阴县现代农业园区服务中心，陕西 安康 725199）
改革开放以来中国贫困治理经历了“救济式扶贫”“开发式扶贫”和“精准扶贫”的不同发展阶段，取得了举世公认的成就。截至2020 年底，中国现行标准下农村贫困人口全部摆脱绝对贫困，农村区域性整体绝对贫困得以消除。贫困治理的重点和难点也将转向更加隐蔽的相对贫困。党的十九届四中全会决定指出“坚决打赢脱贫攻坚战，巩固脱贫攻坚成果，建立解决相对贫困的长效机制”，从根本上体现了中国共同富裕的价值理想，为相对贫困治理提供了政治基础和制度前提。但现阶段，中国相对贫困问题凸显，主要表现为个体或群体间收入不平等[1]，特别是城乡居民收入差距不断扩大，农民增收渠道拓展不充分。因此，如何提高农村居民收入是缓解相对贫困的关键所在。事实上，自精准扶贫战略实施以来，地方政府设计了一系列促进劳动力供给的政策，如劳务协作、扶贫车间建设、技能培训等，旨在帮助广大农民提高自身素质，拓宽农民就业渠道，促进农民增收脱贫。实践中，这一系列针对性促进农民劳动力转移的措施确实取得了不错的成绩，大大提高了贫困人口就业率。然而，由于大量农村劳动力向非农产业转移，农村劳动力结构失衡趋势越来越明显。对于农户来说，其决策单位通常是家庭，在家庭劳动力分配中，劳动力流转的度在哪里，则会在很大程度上影响家庭经济状况。以家庭劳动力分配为切入点，研究农村相对贫困问题是一个相对比较有效的路径。
随着相对贫困问题治理的现实需要与相对贫困问题研究的深入，越来越多的文献开始关注如何缓解相对贫困，主要从父辈禀赋[2]、技能培训[3]等微观因素以及财政支出结构[4]、数字金融[5]等宏观因素进行探讨。但事实上，对于农户而言，其收入增长依赖于农业分工深化和劳动力的有效就业[6]，也就是说，家庭成员能否在农业部门和非农部门之间合理有效配置，发挥比较优势，是家庭收入增长的关键。单独来讲，农业发展和非农就业都具有显著的减贫效应。且已有的研究基本上认同非农就业对家庭收入增长的积极作用，多数学者认为贫困人口从事非农就业增加了农地拥有量少的贫困家庭收入、缩小了农村居民收入差距、拓宽了农村居民社会网络，增强其社会融入感、推动了农村收入的持续增长，减贫脱贫效应十分明显[7-12]。但也有学者认为由于非农经济活动的高门槛，其加剧了收入的差距，减贫效果并不如预期的好。因此，在二、三产业抑贫效果溢出的情况下，贫困人口从事农业生产的比较优势得以凸显[13-14]，尤其是对于发展中国家来说其减贫作用更明显[15-16]，因为农业具有多重性和外溢性。
上述研究指出家庭劳动力在农业和非农业活动中的分配对缓解贫困的重要作用，为本研究提供了丰富的参考借鉴，但也有不完善的地方：一方面，现有研究很少从家庭劳动力分配角度，研究劳动力就业结构变化对相对贫困的影响；
另一方面现有研究大多以贫困或相对贫困发生率为研究变量，很少有学者进一步从农户贫困深度和贫困强度分析家庭劳动力就业结构缓解相对贫困的效果。目前，中国绝对贫困已经消除，但相对贫困问题仍然突出。因此在新的背景下，如何缓解农村居民贫困程度（深度和强度）具有重要的战略意义。鉴于此，本文利用大样本家庭调查数据，从相对贫困发生率、深度及强度三个方面分析农村家庭劳动力就业结构缓解相对贫困的效果，以期从就业结构视角为构建解决相对贫困的长效机制提供支持。本文余下内容安排如下:第一部分从理论上分析家庭劳动力就业结构缓解相对贫困的机制；
第二部分为数据来源、变量选取与测度、模型设定；
第三部分对实证结果进行分析；
第四部分利用门槛模型进一步讨论家庭劳动力就业结构对相对贫困的缓解作用；
最后是研究结论与政策建议。
新迁移经济学理论指出，人口迁移决策并非完全由个人决定，而是由与其相联系的家庭或家族决定的，且家庭集体决策时更倾向于收益最大化与风险最低化的平衡。也就是说，家庭成员会依据自身的资源禀赋优势进行劳动分工，以实现劳动力资源的合理配置，且其主要目标不仅仅是预期收入最大化，同时也是为了家庭风险的最小化。根据家庭劳动力就业结构的作用途径和效果的不同，可以将家庭劳动力就业结构减缓相对贫困的作用机制从两个维度来分析，一是家庭通过改变劳动力就业结构带来收入增长，缓解相对贫困；
二是家庭通过调整劳动力就业结构降低收入不确定性，缓解相对贫困。
(一)家庭劳动力就业结构、收入增长与相对贫困
随着农村劳动力的不断转移，农户收入来源多元化，家庭成员必须根据家庭的需要来配置劳动。一般来说，农户将家庭有劳动能力的人口在农业部门、非农部门和家庭部门之间进行分工组合。但由于农业部门的劳动生产率远低于非农部门劳动生产率，导致农村家庭劳动力逐渐从农业转向非农，这也是家庭劳动力就业结构变化最直接的表现。从而产生最直接的经济效应，即提高了农民家庭总收入水平，这是劳动力非农转移决策的出发点和直接目的。同时现有的相关研究普遍认为农村家庭收入的增长主要来自劳动力转移就业的非农收入，农户从事农业生产活动,即便具有较高的市场参与程度也无法避免陷入贫困[17]，控制贫困发生率和返贫率的关键，是引导农村家庭经济活动由农业逐步转向非农[18]。农村家庭劳动力转移既可以增加家庭绝对收入，更能够提高劳动力个体及家庭的经济地位，从而减少相对贫困程度[19-22]。家庭劳动力非农就业除拓宽了农民的增收渠道外，还减轻了对土地等资源的压力，成为实现耕地规模化，加快产业结构调整的重要推力，而外出务工劳动力，也可以开拓视野，猎取其他产业与行业知识，有利于农民知识水平与劳动技能的提升。可以说，家庭劳动力中务农劳动力与非农就业劳动力的分配差异将是影响农民脱贫的关键因素[23]。增加农村家庭收入，很大程度上由家庭劳动力资源配置决定。由此，农户收入持续稳定增长的关键所在是如何实现农业劳动和非农劳动的合理有效配置。
基于此，本文提出研究假说H1：家庭劳动力分配中增加非农就业人数能够促进收入增长进而缓解相对贫困。
（二）家庭劳动力就业结构、收入不确定性与相对贫困
一般来说，农业属于弱质性产业，农业生产经营易受环境、气候等自然因素以及产品价格波动等市场因素的影响，农业收入波动幅度大，农民收入极不稳定。通过发达国家的经验与证据表明，农业保险制度的普及和完善，能够有效降低农村家庭的农业生产经营风险[24]。但目前中国的农业保险仍处于粗放发展的阶段[25]，自然灾害造成的损失大部分只能由农户自身承担，政府的补贴微乎其微，这使得农村家庭不得不通过将劳动力配置在不同的市场以分散风险。近些年，中国不断完善劳动法律法规和社会保障体系，为农民外出就业提供了更多选择，相比老一代农民工而言，新生代农民工在追求收入增长的同时，也更加注重工作的稳定性与保障性。家庭劳动力外出务工可以看作是家庭内部的一种风险分担机制，能够拓展和稳固家庭收入链条，提升收入稳定性，有效降低收入下降风险[26]。可以说，农户家庭劳动力根据现有的劳动力各自的体力、技能、经验在农业与非农就业之间能否进行最优化的安排，对降低家庭风险、弱化收入不确定性产生很大程度上的影响。
基于此，本文提出研究假说H2:家庭劳动力分配中增加非农就业人数能够降低收入不确定性进而缓解相对贫困。
（一）数据来源
CFPS数据集来源于北京大学中国社会科学调查中心，覆盖全国25个省（区、市）。该调查从2012年开始进行样本追踪，但由于对就业变量的统计口径不一致，本文主要采用2018年调查数据，个别变量使用2016年和2014年的调查数据。研究中对数据集做了如下处理：一是保留三期都被调查的农村住户，剔除个人、家庭、村庄特征等关键信息缺失的样本；
二是对于个别缺失值，采用均值替代。最终得到有效样本3 960户。
（二）变量选取与说明
1.相对贫困及其测度
相对贫困的起源可追溯到TOWNSEND[27]提出的“相对剥夺”一词，TOWNSEND 依此将相对贫困定义为个人、家庭、社会组织由于缺乏资源而无法达到社会平均生活水平，被排斥在正常生活之外的一种状态。基于TOWNSEND提出的“相对剥夺”概念，有些学者主张采用收入标准测度相对贫困，对于收入基数的选取，通常有人均收入平均数和中位数两种选择，陈宗胜[28]建议中国农村采用农村居民人均收入的40%作为相对贫困线，但部分学者考虑到平均数易受极端值的影响，而中位数通常更加稳定，因此建议将中国相对贫困线定义在收入中位数的40%～60%[29-30]。鉴于此，本文将农村家庭人均纯收入中位数的50%作为相对贫困线，低于该标准的就被划分为贫困家庭。
值得注意的是，贫困发生率仅能够反映家庭收入处于贫困线以下家庭的比例，并不能精准地反映出贫困家庭收入与贫困线的差距。为弥补不足，本文根据FOSTER[31]提出的通用贫困指数（FGT指数）测度相对贫困，该方法被学术界普遍采用[32-34]，具体如下：
式（1）中，N表示家庭总数，z表示相对贫困线,xi表示第i个贫困家庭的人均纯收入，q表示贫困家庭数，α为参数（一般取值为0、1、2）。当α=0时，P0表示相对贫困发生率，指贫困家庭占总观测家庭的比例，测量贫困的广度；
当α=1时，P1为相对贫困深度，反映观测样本家庭人均收入低于收入贫困线的程度，该值在0和1之间，值越大，表示样本家庭人均收入低于收入贫困线的程度越深；
当α=2 时，P2表示相对贫困强度，反映贫困家庭间的不平等程度，该值在0和1之间，值越大，表示贫困家庭间的不平等程度越深。
表1 给出了以家庭人均纯收入中位数的50%为标准计算得出的各类农村相对贫困指数。可以看到，在相对贫困标准下，2016年中国农村仍有着较高的相对贫困发生率，达到了28.89%，2018年下降为20.96%。限于篇幅本文将地区按照东中西部划分，东部地区农村相对贫困发生率为17.47%，是最低的，而西部地区农村相对贫困发生率最高，达24.96%。由此表明，在新的标准下，中国农村仍存在大量的相对贫困人口，且地区之间存在较大差异。从相对贫困深度来看，2016 年中国农村家庭的贫困深度指数为15.76%，2018年为7.16%，此外，从相对贫困强度来看，中国农村家庭的贫困强度指数在2016年为10.95%，2018年下降为3.23%。这说明随着精准扶贫的实施力度加大，相对贫困深度指数和强度指数明显下降，发挥了积极的政策效果。
表1 样本农村家庭贫困状况
2.家庭劳动力就业结构
本文用家庭劳动力中非农就业占比表征家庭劳动力就业结构。需要特别说明的是本文定义的劳动力年龄范围并非传统劳动力（16～60岁），而是参照韩玉萍[35]的做法，将劳动力范围扩展到16～70岁。另外，非农就业包括外出打工、从事个体经营及其他。
3.收入增长及收入不确定性
本文采用家庭纯收入的增长率衡量收入增长性。而对于收入不确定性的衡量，本文借鉴钱文荣等[36]的研究进行测度，具体来说，首先将家庭收入分解为持久性收入和暂时性收入，式（2）中，β0+β1Zi+β2Di及πi分别代表持久性收入和暂时性收入；
其次利用持久性收入与实际收入的方差衡量收入不确定性，同时当实际收入小于持久性收入时，对方差添加负号，表征家庭收入下降的风险。
式（2）中，Income代表家庭纯收入；
Zi、Di代表影响家庭收入的特征向量，分别代表家庭特征向量和个体特征向量。
4.其他控制变量
参照已有研究，本文选取的控制变量包括：（1）户主①由于CFPS2018数据中没有明确的家庭户主信息，本文以家庭“财务回答人”作为“代理户主”。相对于名义户主，家庭财务回答人更可能对家庭决策产生影响。个人特征。具体包括户主年龄、性别、受教育程度、婚姻状况4个变量。（2）家庭特征。本文主要引入金融资产、生产性固定资产、非房贷金融负债以及是否有老人、孩子4 个变量，来控制家庭特征有关因素的影响。（3）村庄特征。选取村庄经济发展水平、离本县县城距离（里）2 个变量进行表征。另需要特别说明的是考虑到数据的可获得性，村庄经济发展水平选取的是2014 年村庄人均收入。
（三）模型设定
根据前文的分析，构建如下计量模型：
式（3）中，Poverty为被解释变量，表征农户相对贫困发生率、相对贫困深度以及相对贫困强度，structure表征家庭劳动力就业结构即家庭劳动力中非农就业占比，为本文的核心解释变量；
Z、D、V分别表示户主特征变量、家庭特征变量以及村庄特征变量，β0为常数项，β1～β4为待估系数，εi为随机误差项。
（一）基准回归
本文所用数据为横截面数据，不存在序列相关性，仅需检验多重共线性和异方差性。检验结果显示，所有解释变量的方差膨胀因子（VIF）均小于2，说明解释变量间的共线性问题可以忽略。怀特检验及BP检验结果P值均为0.0000,表明存在异方差性，本文采用聚类稳健标准误消除异方差问题的影响。当因变量是相对贫困发生率时，为0、1 变量，本文采用Probit 模型估计家庭劳动力就业结构对相对贫困发生率的影响。而对于被解释变量是相对贫困深度或相对贫困强度时，被解释变量介于0到1 之间，使用Tobit 模型估计家庭劳动力就业结构对相对贫困深度和强度的影响，回归结果见表3。表3中第（1）列为不加控制变量的回归结果，第（2）列是加入全部控制变量后的回归结果。
从表3 可以看出，家庭就业结构（即家庭劳动力中非农就业占比）对相对贫困发生率有负向影响，且通过显著性水平检验。也就是说，家庭劳动力人口中，越多人从事非农就业越有利于缓解相对贫困，越多人留守务农，越不利于缓解相对贫困。这表明家庭劳动力分配结构中非农就业人数是影响相对贫困发生率的关键因素。同时，可以看出，增加家庭劳动力中非农就业人数也有利于降低农户相对贫困深度指数和相对贫困强度指数，能够不断缩小贫困家庭收入与贫困线的差距。在贫困相对性层面上，提高家庭劳动力中非农就业人数在缩小贫困缺口的同时，由于其对贫困强度（-0.0502）的减缓弱于贫困深度（-0.2731），所以贫困家庭间亦伴随着一定程度的收入分配不平等问题。
表2 主要变量的描述性统计结果
表3 家庭就业结构对农户相对贫困影响的估计结果
（二）稳健性检验
贫困表现与贫困线的测度和划定标准紧密相关，采用不同的标准线即收入中位数的不同比例可能导致回归结果存在偏差。因此，为了减少测量误差，检验上一部分回归结果的可信度，本文首先以家庭人均收入中位数的40%重新测度相对贫困，对家庭劳动力就业结构与农户相对贫困的关系展开进一步检验。根据表4第（3）列回归结果可以发现，提高家庭劳动力中非农就业人数有利于缓解相对贫困，回归结果具有稳健性。其次，使用替换变量法，将解释变量按照家庭从业类型分为纯农业户（即家庭劳动力仅从事农业）、兼业户（家庭劳动力中即有从事农业又有从事非农工作）、非农户（家庭劳动力仅从事非农工作），转换为分类变量，回归结果见表4 第（4）列，其对相对贫困的影响均显著为负。
表4 稳健性检验估计结果
（三）内生性检验
由于家庭就业结构与相对贫困之间可能存在反向因果，遗漏变量导致的内生性问题，使得估计结果存在有偏和非一致性。为解决内生性问题，借鉴前人研究[37]，将村级层面平均非农就业率作为工具变量。本文选取村平均非农就业率的原因是，农户所在村的非农就业率越高，农村居民从事非农就业的可能性越大，反映了农村居民群体间的传播和带动效应。其影响农村家庭劳动力成员个人的非农就业决策，但不直接影响农户的相对贫困状况。表5 给出了IV 法和2SLS 法的估计结果，由表5 可以看出，家庭就业结构系数仍显著为负，与基准回归结果基本相符，说明结论是可信的。
表5 内生性检验估计结果
（四）机制检验
上述研究基本证实了增加家庭劳动力非农就业对缓解相对贫困具有显著的作用。在这一部分，将进一步分析家庭就业结构减缓相对贫困的内在机制。根据前文理论分析，本文选取家庭收入增长、收入不确定性作为中介变量，验证研究假说H1和假说H2。借鉴丁从明等[38]的研究方法，第一步，构建中介变量收入增长、收入不确定性与家庭就业结构的回归模型，来检验家庭就业结构（即增加家庭劳动力中非农就业占比）在提高家庭收入，降低家庭收入不确定性方面的作用。第二步，构建农户相对贫困与中介变量的回归模型，来检验家庭收入增长、收入不确定性的降低对农户相对贫困的影响。表6的回归结果表明，家庭就业结构即家庭劳动力中非农就业占比对提高家庭收入及降低家庭收入不确定性均有显著正向影响,通过工具变量（村平均非农就业率）回归消除内生性问题后结果依旧稳健（囿于篇幅，仅展示第二阶段回归的结果）。
表6 家庭就业结构与收入增长、收入不确定性的关系
表7 汇报了中介变量对农户相对贫困影响的回归结果。由表7结果显示，家庭收入增加和收入不确定性的降低对农户相对贫困发生率、相对贫困深度以及相对贫困强度均有显著的负向影响。这说明家庭就业结构中增加劳动力非农就业能够提高家庭收入、降低收入不确定性，进而减缓相对贫困，验证了假说H1和假说H2。
表7 收入增长、收入不确定性与农户相对贫困的回归结果
上述研究基本证实了家庭劳动力分配中增加非农就业有利于减缓相对贫困，但也发现其对相对贫困强度的减缓系数弱于相对贫困深度，这表明非农就业在促进农民增收的同时，也使得农户收入差距不断拉大。那么这是否会导致增加家庭劳动力非农就业对农村减贫的作用越来越小？是否存在拐点？在非农就业减贫的过程中受益最大的群体又是谁？基于此，本节将在前文分析的基础上借鉴HANSEN 的思路与方法[39]，重点就增加家庭劳动力非农就业人数对相对贫困的影响是否存门槛进行检验。以家庭劳动力非农占比作为门槛变量，农户相对贫困发生率、相对贫困深度以及相对贫困强度作为因变量进行门槛效应检验，在1%的显著性水平上单一门槛效应均显著（P=0.0000），而双重门槛没有通过显著性检验②P值和临界值均采用Bootstrap反复抽样500次得到的结果。。单一门槛值分别为0.2000、0.3333 和0.1429，因此家庭劳动力中非农占比对农村贫困影响的门槛效应得到了验证。
由表8 门槛回归估计结果可知，家庭就业结构即家庭劳动力分配中增加非农就业人数对相对贫困的影响呈现明显的门槛特征。以家庭劳动力中非农就业占比作为门槛变量，并以门槛值大小作为临界点将样本分为两组，低于门槛值的样本称之为低区制，而高于门槛值的样本则称之为高区制。
表8 门槛效应估计结果
首先，总体上，增加家庭劳动力分配中非农就业占比对相对贫困发生率产生负的影响，其可以降低贫困发生率。但在不同的区制，增加非农就业占比对相对贫困发生率的影响不尽相同。当样本处于低区制时，即，家庭劳动力就业结构对相对贫困的影响系数为-0.8667，而当家庭劳动力中非农就业占比跨越0.2 时，即，处于高区制，其对贫困的影响系数下降到-0.0603。也就是说，家庭劳动力中非农就业占比在低区制的减贫作用大于其在高区制中的作用，即家庭中非农就业占比对相对贫困的影响呈递减的趋势。究其原因，可能是当家庭非农就业占比处于较高水平时，相对贫困发生率非常低，而要使低水平的相对贫困发生率进一步下降，则需要较大幅度提高这部分家庭的非农就业人数。这一点在样本中也得到了证实，样本中贫困家庭总数为830 户，其中来源于低区制达530户，占比约达64%，且这些家庭大多仅从事农业。因此，通过改善农民家庭的劳动力从业结构可以让低收入的家庭脱离“相对贫困线”的效果更为明显。这也从另一个侧面体现了农业比较经济效益差、生产效率低，农村劳动力转移不顺利，农民家庭劳动力分配结构不合理是导致农民贫困的现实原因，另一方面也反映出中国农业迫切需要转型升级。
其次，对于相对贫困深度，当家庭劳动力中非农就业占比处于低区制，即，其对相对贫困的影响系数为负，而当其跨越门槛值0.3333 时，处于高区制，其对贫困的影响则不显著。
最后，对于相对贫困强度，家庭劳动力中非农就业占比处于低区制，即，其对相对贫困的影响不显著，而当其跨越门槛值0.1429时，处于高区制，其对贫困的影响显著。也就是说，当家庭劳动力非农就业占比跨越门槛值时，其对相对贫困的减缓作用减小，但其对缓解相对贫困深度和强度的效应得以加强。综合来看，当家庭劳动力非农就业占比较低时（14.29%～20.00%），提高这部分家庭劳动力非农就业能够显著降低相对贫困发生率。
（一）主要结论
本文基于CFPS2018数据，从相对贫困发生率、相对贫困深度和相对贫困强度三个角度测度了农村贫困状况，并在此基础上实证分析了家庭劳动力就业结构对相对贫困的减缓效应，并分析了其对相对贫困影响的机制。得出以下主要结论：（1）从2016 年到2018 年中国农村地区的相对贫困发生率、相对贫困深度及相对贫困强度都明显下降，但仍有20.96%的农村家庭生活在相对贫困线以下。（2）家庭劳动力分配中非农就业人数是影响相对贫困的关键因素，非农就业占比每增加1%，家庭陷入相对贫困的概率下降30.17%。但其减贫效果具有明显的门槛特征，当家庭劳动力非农就业占比较低时（14.29%～20.00%），它的减贫效果相对较高，因而有针对性地提高低收入家庭非农就业所带来的长期减贫效果预期会比较显著。（3）机制检验发现，家庭劳动力分配中增加非农就业人数可以促进收入增加、降低收入不确定性进而减缓相对贫困。
（二）政策建议
根据以上结论，为有效缓解农户相对贫困，本文提出以下政策建议：
第一，重视农村劳动力转移问题，拓宽非农就业渠道。搭建规范的专业化务工信息平台、拓展多渠道的进城务工途径；
大力发展城镇、县域经济,充分挖掘城镇、县域对农村劳动力的吸纳能力，增加农民进城务工的机会,从而提高农民收入。
第二，样本数据中可以看出，非农就业占比较低的家庭，收入较低，因此持续做好低收入家庭的非农就业帮扶工作是缓解相对贫困的重中之重。各地结合实际，创新扶贫车间发展模式，拓宽就业空间，使低收入家庭就地就近就便就业，既能照顾家庭，又能增加收入；
积极与辖区重点企业对接，挖掘就业岗位，帮助低收入家庭劳动力实现就业；
加强公益性岗位托底安置，开发农村保洁、养老护理等一批扶贫公益性岗位，帮扶大龄等难以外出就业的劳动力就业。
——以重庆市为例新生代(2018年16期)2018-10-21劳动力流动的区域差异性分析智富时代(2017年4期)2017-04-27劳动力流动的区域差异性分析智富时代(2017年4期)2017-04-27恩格尔系数中国证券期货(2017年3期)2017-03-30恩格尔系数中国证券期货(2017年3期)2017-03-30产业转型升级背景下青岛市就业人口素质与产业结构变动关系研究青岛科技大学学报(社会科学版)(2016年4期)2017-01-17重新评估社会化小农家庭粮食生产效率：以SC省重庆大学学报(社会科学版)(2016年2期)2016-05-19我国产业结构与就业结构演进对就业问题的启示商(2016年8期)2016-04-08恩格尔系数实践·党的教育版(2014年4期)2014-05-15
