人力资本对典型贫困地区农民收入的影响_对湖南西部的实证分析

1、人力资本对典型贫困地区农民收入的影响对湖南西部的实证分析刘纯阳(湖南农业大学经济管理学院,长沙410128摘要:以湖南西部贫困县为实证研究对象,分析了人力资本对典型贫困地区农民收入的影响,结果表明,人力资本投资有利于改善贫困地区农民个人及其家庭的收入状况,证明了人力资本理论的一般性分析结论具有广泛的适用性。在人力资本投资的几种主要形式中,教育和劳动力迁移对贫困地区农民收入产生着几乎同等重要的作用。技术培训对于增加农户经营性收入有效,而对增加外出务工收入的效果不明显。关键词:农民收入;人力资本;教育;劳动力迁移中图分类号:F30416文献标识码:A文章编号:1004-972X(200506-00

2、55-03一、引言人力资本投资对于改善个人及其家庭的收入状况具有积极影响。针对人力资本理论的这种一般性分析结论,国内已经有一些学者从农民收入角度进行了实证检验。大致的研究结论如下:第一,关于教育对农户收入的影响形成了三种观点:(1农户主要劳动力文化程度与其家庭收入之间具有较强的正相关性;(2教育对农民的宏观和微观收益都不显著,表现为从业人员文化水平与经济发展的相关性小,农民教育投入的个人收益率偏低;(3教育程度与农民家庭收入之间的关系存在一定程度的不确定性,表现为虽然就总体而言农村劳动力受教育程度与家庭收入呈正相关,但当劳动力的文化程度达到一定阶段时,家庭收入随劳动力文化程度提高而增加的趋势会

3、明显减弱,甚至出现微弱倒挂的现象。第二,对农村劳动力进行培训有利于农户收入的增加和资源配置的改善。第三,有迁移投资的农村劳动力其年收入较之同等文化层次而无迁移投资者要大得多,异地流动的投资收益率远远大于本地流动的投资收益率。可以看出,大多数研究都证实了农民人力资本投资有利于改善个人及其家庭收入状况的一般性分析结论。但是,已有的研究基本上都是以非贫困地区为特定研究对象的。我们知道,典型贫困地区与非贫困地区之间不论是在经济发展的初始条件还是人力资本的供求条件上都存在较大差异,因此,在非贫困地区得出的上述研究结论并不一定适用于典型贫困地区。我们所关注的问题是:在典型贫困地区,人力资本对农民收入会不会

4、产生影响?产生着怎样的影响?显然,寻求这个问题的答案具有重要的现实意义。本文所指的湖南西部是位于湖南省西部的湘西自治州、张家界市和怀化市三个市(州,该地区总共24个县(市中有国家级贫困县10个,省级贫困县8个,其中大部分地处武陵山区,少数民族聚集,是全国著名的集中连片贫困地区之一,在贫困研究中具有较强的代表性。二、样本与数据在分析人力资本对农户收入的影响时所采用的数据来源于湖南省农村社会经济调查队的贫困监测住户资料(2003,本文利用了其中湖南西部10个国家级贫困县中共计950个样本农户的数据资料。样本户家庭平均常住人口为414人,家庭平均劳动力人数为2179人,家庭人均纯收入为1358111

5、元。样本户按不同分类标准的具体构成见表1。表1样本户按不同分类标准的频数及百分比频数百分比频数百分比样本户来源家庭劳动力平均文化程度普通农户8599014文盲、半文盲户(受教育1年以下22213个体工商户26217小学户(受教育26年3814011乡村干部户50513初中户(受教育79年4504714种养业大户15116高中户(受教育1012年87912民族有劳动力接受过培训的户1192519有汉族人口的户2112212有不健康人口的户2512614全为少数民族的户7397718当年有劳动力外出打工的户2462519收稿日期:2005-03-18基金项目:湖南省哲学社会科学成果评审委员会立项课

6、题的部分研究成果(0406020作者简介:刘纯阳(1967,男,湖南沅陵人,湖南农业大学经济管理学院副教授,中国农业大学经济管理学院博士生,主要从事人力资本与贫困、农村区域经济发展等方面研究。55经济问题2005年第6期June,2005N o16在分析人力资本对农民打工收入的影响时,数据来自于笔者在2004年1月对湖南西部贫困县的农户问卷调查。调查采取随机抽样的方式进行,共发放调查问卷220份,回收有效问卷173份。进入调查范围的贫困县分别是:怀化市的沅陵县,张家界市的桑植县以及湘西自治州的凤凰和永顺两县。调查农户共有劳动力人数418人,当年有外出打工经历的劳动者133人。不同类型打工者的平

7、均月工资水平见表2。所有的数据处理和模型估计都运用SPSS1010版软件进行。表2不同类型打工者的工资水平样本数均值(元样本数均值(元按教育程度分按打工所在地点分文盲3383.33省内27588.89小学30650.00省外106913.68初中66828.03按性别分高中241137.49男性78917.31中专71135.71女性55749.09大专以上3933.33按是否少数民族分按是否接受过培训分汉族25930.00未接受过116823.71少数民族108828.85接受过171011.76三、人力资本对农户收入的影响11模型与变量说明模型分析的基础是Cobb-Douglas生产函数。

8、考虑到人力资本的相关变量并没有进入到Cobb-Douglas生产函数之中,因此,我们将体现农户家庭人力资本状况的四个变量引入到模型之中。这四个变量分别是:劳动力平均受教育年限,劳动力接受技术培训状况,家庭人口健康状况以及劳动力外出打工状况,依次代表农户通过教育投资、培训投资、健康投资以及迁移投资所形成的人力资本存量。其中,后三个变量被设置为虚拟变量的形式。此外,由于所研究的地区是少数民族聚集区,我们还引入了反映家庭民族成分的变量。由此形成了Cobb-Douglas生产函数的扩展式,模型如下: LA I=e1+2DUMN+3DUM H+4DUM T+5DUMM+u A FV1LAB2 ALA3E

9、DU4将两边取对数得:lnLA I=1+2DUM N+3DUM H+4DUM T+5DUMM+1lnA FV+2lnLAB+3lnALA+4lnEDU+u 上式中:LA I为劳均纯收入,等于家庭纯收入除以家庭劳动力人数;DUM N为家庭民族成分虚拟变量,家庭中有汉族人口时取值为0,全为少数民族人口时取值为1;DUM H 为家庭人口健康状况虚拟变量,家庭中无不健康人口时取值为0,有不健康人口时取值为1;DUM T为劳动力接受技术培训状况虚拟变量,家庭中没有劳动力接受过技术培训时取值为0,有劳动力接受过技术培训时取值为1;DUMM为劳动力外出打工状况虚拟变量,家庭中当年无劳动力外出打工时取值为0,

10、有劳动力外出打工时取值为1;A FV为家庭劳均拥有的生产性固定资产原值;LAB为家庭劳动力人数;ALA为家庭劳均拥有的土地面积;EDU为劳动力平均受教育年限,由于调查资料本身只提供家庭劳动力在各级教育层次上的人数分布,因此,这一指标的获取需要经过相应换算;i(i=1,25,j(j= 1,2,3,4为待估计参数;u为随机扰动项。21对模型的估计结果表3人力资本对农户收入的影响的回归分析解释变量非标准化回归系数标准化回归系数显著性常数项711493(5216601000F值5618203样本数9401000注:括号内的数字为t检验值;3表示在1%显著性水平下通过统计检验。所得的估计结果如表3。结果

11、表明,模型的F检验值是显著的,说明模型具有统计学意义。除反映健康状况变量的参数值以外,其他所有的参数值都能够在1%显著性水平下通过统计检验。因此,可以据此来检验家庭人力资本存量对农户收入的影响。从参数估计值的正负符号来看,反映人力资本存量状况的几个变量对农民收入的影响与我们的预期相一致,即:家庭通过教育投资、培训投资、迁移投资以及健康投资所形成的人力资本存量都有利于农户收入的增加。比较家庭劳均纯收入的对数值,在其他条件相同的情况下,有劳动力接受过技术培训的家庭比没有劳动力接受过技术培训的家庭要高出1617%;当年有劳动力外出打工的家庭比没有劳动力外出打工的家庭要高出1714%。劳动力平均受教育

12、年限的产出弹性为01189,说明劳动力平均受教育年限每增加1个百分点则家庭劳均纯收入可增加1819%。虽然关于家庭健康人力资本存量的参数估计不具有显著的统计学意义,但其取值为负,说明有不健康人口的家庭其劳均纯收入水平比健康家庭的要低,这意味着家庭健康投资对农户收入会产生正面影响。我们可以进一步利用经过标准化处理的参数值大小来比较各种自变量对劳均纯收入的相对重要程度。从表3中可以看出,在反映人力资本存量状况的四个变量中,劳动力平均受教育年限对收入的作用最大(01147,表明不断提高劳动力教育程度仍然是当前贫困地区农村人力资本投资诸多形式中最为重要的一种。家庭中有劳动力外出打工对农户收入也产生着重

13、要影响(01144,其作用仅次于教育。劳动力接受技术培训对农民增收的作用居于第三位(01105。对农民收入影响最小的是家庭健康人力资本存量状况(-01051,且统计不显著。模型的估计结果还表明,家庭拥有的劳动力人数对劳均纯收入产生了显著的负面影响,也就是说,就总体而言,劳动力越多的家庭其劳均纯收入水平反而越低。之所以出现这种现象可能是由于以下原因:第一,贫困地区农民收入主要来自于经营性收入,而资源拥有状况对经营性收入产生着至关重要的影响。关于这一点,我们可以从劳均耕地面积对收入的标准化回归系数清晰地看出来。耕地面积对收入的标准化回归系数为0119,对增加农民收入的作用居于第一位。由于65劳动力

14、越多的家庭每个劳动者分摊到的资源数量越少,所以造成了劳均纯收入水平反而越低的局面。第二,劳动力数量越少的家庭可能赡养负担越重,迫使劳动者不得不付出更多的工作努力以取得更多收入。第三,由于资源和就业机会的限制,劳动力多的家庭存在更大的人力资源浪费。此外,家庭民族成分不同,劳均纯收入也存在显著差异。同有汉族人口的家庭相比,在其他条件相同的情况下,全为少数民族人口的农户劳均收入要低1215%。四、进一步的分析:人力资本对农民打工收入的影响农民收入的主要来源是经营性收入和工资性收入两大块。研究表明,自1990年代以来,无论是在中国的东部、中部还是西部地区,工资性收入占农民收入的份额都有较大上升,但是比

15、较而言,越是落后的地区,以相对水平衡量的工资性收入增长越快(刘纯阳,2004。在广大贫困地区,工资性收入的增长已经成为农民增收和贫困缓解日益重要的途径,而农民获取工资性收入的主要形式就是外出打工。都阳、朴之水(2003等人甚至认为贫困地区通过劳动力迁移所获得的非农收入已成为贫困人口摆脱贫困的最重要手段。11模型及变量说明M incer于1974年提出的劳动挣得函数已经成为分析人力资本对工资性收入影响的经典模型(明塞尔,2001。函数的基本式为:ln Earn ings=+1Edu+2Exp+3Exp2+其中:Earn ings代表劳动者挣得;Edu代表劳动者受教育年限;Exp代表劳动者的工龄。

16、由于我们的研究除了关注教育对贫困地区农民外出打工收入的影响之外,还要分析打工地点、培训状况以及性别和民族成分的作用,因此,将反映这些状况的虚拟变量引入到M incer模型之中。此外,考虑到农民工就业的特殊性,我们还将工龄变量从模型中剔除。由此得到以下模型:ln W A GE=+1EDU+2DUM r+3DUM t+4DUM g+5DUM n+式中:W A GE为打工者的月工资水平;EDU为外出打工劳动力的受教育年限,用以体现劳动力在教育投资方面的大小; DUM r为打工地点虚拟变量,用以体现劳动力迁移投资的大小,本省以内取值为0,外省取值为1;DUM t为关于培训状况的虚拟变量,用以体现劳动力

17、在培训投资方面的大小,没有接受过培训的取值为0,接受过培训的取值为1;DUM g为性别虚拟变量,男性取值为0,女性取值为1;DUM n为关于民族成分的虚拟变量,汉族取值为0,少数民族取值为1;,i(i=1,2,5为待估计参数;为随机扰动项。21对模型的估计结果模型估计结果如表4所示。结果显示了模型的F检验值是显著的,说明模型具有统计学意义。劳动者受教育年限、打工地点以及性别上的差异对打工收入具有显著影响。具体而言,教育对农民打工收入的回报率达到617%,这一数字要明显高于曾旭辉(2004对成都市进城农民工的研究结论,在他的研究中,教育对农民打工收入的回报率仅为1%。这说明,表4人力资本对农民打

18、工收入的影响调整后的R平方01291F值1116633样本数1301000注:括号内的数字为t检验值;3表示在1%显著性水平下通过统计检验。改善贫困地区农民的教育状况对农民增收具有更加显著的效果。在外省打工者的收入水平比在省内打工者要高出4111%,标准化回归系数为01346,在所有变量中位居第一,由此可见打工地点的选择对农民打工收入产生着决定性影响。这一研究结果与刘焕喜(1998对湖北、广东两省部分地区的实证分析相一致。女性打工者的收入水平比男性要低2719%,说明性别差异对打工收入也产生着重要影响。而劳动者是否接受培训对打工收入的影响并不显著。分析原因,可能是由于:第一,农民接受技术培训所积累起来的人力资本并不适合他(她的打工岗位;第二,大部分农民接受技术培训时并没有取