互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移影響研究

　　[摘 要] 本文通過使用湖北省兩縣的調(diào)研數(shù)據(jù)，利用Logit模型分析互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的影響，驗(yàn)證互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力行非農(nóng)轉(zhuǎn)移的促進(jìn)作用，并發(fā)現(xiàn)性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況在不同程度上影響農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移。同時(shí)根據(jù)分析結(jié)果提出加快互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及程度;加大農(nóng)村教育投入，提高農(nóng)村勞動(dòng)力文化素質(zhì);加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)信息監(jiān)管，建立官方信息平臺(tái)等建議，從多個(gè)方面提升互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的促進(jìn)作用。

　　[關(guān)鍵詞] 互聯(lián)網(wǎng);非農(nóng)轉(zhuǎn)移;Logit模型

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　　改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)高速增長，人民生活水平穩(wěn)步提高，城鎮(zhèn)化、現(xiàn)代化迅猛發(fā)展。但城鄉(xiāng)二元體制依然存在，城鄉(xiāng)之間發(fā)展不均等問題嚴(yán)重。與城市相比，農(nóng)村居民收入偏低，農(nóng)村社會(huì)發(fā)展緩慢，城鄉(xiāng)差距大。而縮小城鄉(xiāng)差距、提高農(nóng)民收入的一項(xiàng)重要措施就是促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移。當(dāng)前，我國正處于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要時(shí)期，需要更多地引導(dǎo)勞動(dòng)力從第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入其他產(chǎn)業(yè)。21世紀(jì)以來，互聯(lián)網(wǎng)的普及程度逐漸升高，成為人們?nèi)粘Ｉ畹谋夭豢缮俚囊粋€(gè)重要部分，在便利日常生活的同時(shí)也帶來了諸多領(lǐng)域的變革。互聯(lián)網(wǎng)的使用毫無疑問會(huì)加速農(nóng)村地區(qū)的信息傳播，降低信息的傳播成本[1]。對(duì)于農(nóng)村勞動(dòng)力來說，通過互聯(lián)網(wǎng)可以更加便捷地獲取外界的就業(yè)信息，改變依靠親友、熟人介紹等傳統(tǒng)就業(yè)模式，從而減少非農(nóng)轉(zhuǎn)移成本，使得農(nóng)村勞動(dòng)力更易進(jìn)行非農(nóng)轉(zhuǎn)移[2]。本文依靠實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，通過實(shí)證分析，檢驗(yàn)互聯(lián)網(wǎng)使用是否對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移存在影響。

　　1 數(shù)據(jù)來源及模型設(shè)定

　　1.1 數(shù)據(jù)來源

　　本文所用的數(shù)據(jù)來自2018年中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院的暑期調(diào)研。調(diào)查地包括湖北省蘄春、監(jiān)利兩縣范圍內(nèi)的33個(gè)行政村，調(diào)研的主要形式是派遣調(diào)研員深入基層，進(jìn)到農(nóng)戶家中以訪談的形式填寫問卷，共回收問卷575份。根據(jù)本研究需要，剔除缺失本研究所需指標(biāo)的問卷后，得到樣本563個(gè)。

　　1.2 模型設(shè)定

　　本文主要研究的是互聯(lián)網(wǎng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的影響，將是否存向非農(nóng)行業(yè)轉(zhuǎn)移作為二向性問題，發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率設(shè)為P，其與自變量x1，x2，x3，……，xp之間的Logistics回歸模型為：

　　P=exp(β0+β1X1+β2X2+……+βnXn)/1+(β0+β1X1+β2X2+……+βnXn)

　　由此可知農(nóng)村勞動(dòng)力不向非農(nóng)行業(yè)轉(zhuǎn)移的概率為：

　　1-P=1/1+(β0+β1X1+β2X2+……+βnXn)

　　經(jīng)過數(shù)學(xué)變換得：ln=[p/1-p]=β0+β1X1+β2X2+……+βnXn

　　定義：Logit(P)=ln=[p/1-p]，為Logistic變換，即Logit(P)=β0+β1X1+β2X2+……+βnXn

　　則農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的Logit模型可以表示為：

　　Y=β0+β1X1+β2X2+……+βnXn+ε

　　其中，Y指是否發(fā)生轉(zhuǎn)移，βn是估計(jì)系數(shù)，Xn是自變量，ε是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

　　2 變量選取

　　2.1 因變量

　　因變量為受訪者2017年是否發(fā)生勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。若受訪者離開第一產(chǎn)業(yè)，從事第二、第三產(chǎn)業(yè)半年以上，則認(rèn)為發(fā)生了非農(nóng)轉(zhuǎn)移，反之則未發(fā)生。

　　2.2 自變量

　　本研究選取的自變量分為核心自變量、控制變量兩類。其中，核心自變量為互聯(lián)網(wǎng)使用情況，控制變量則是性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況和政治面貌5項(xiàng)個(gè)人特征。

　　根據(jù)調(diào)研問卷及數(shù)據(jù)，本研究選取各項(xiàng)指標(biāo)定義及賦值如表1所示。

　　3 實(shí)證分析

　　3.1 多重共線性檢驗(yàn)

　　為了確保所有自變量之間不存在相關(guān)關(guān)系，在進(jìn)行Logit回歸分析前，首先對(duì)所有自變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。本文選用方差膨脹因子(VIF)與容差值(1/VIF)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，一般認(rèn)為方差膨脹因子小于10.0，容差值大于0.10，可以認(rèn)定自變量之間并不存在共線性問題。

　　本文使用了統(tǒng)計(jì)分析軟件Stata14測算各個(gè)自變量之間是否存在多重共線性。首先，將互聯(lián)網(wǎng)使用作為因變量，其他5個(gè)變量作為自變量，得到的多共線性分析結(jié)果如表2所示。檢驗(yàn)結(jié)果表示，方差膨脹因子均小于1.153，容差值都在0.89以上。顯然，互聯(lián)網(wǎng)使用變量與其他自變量之間不存在多重共線性。然后，依次選擇性別、年齡、婚姻狀況、受教育程度和政治面貌等自變量重復(fù)以上操作，綜合全部回歸結(jié)果，方差膨脹因子都低于10.00，而且容差值均高于0.10。因此可以判定，本文所選用的互聯(lián)網(wǎng)使用、性別、年齡、婚姻狀況、受教育程度和政治面貌6個(gè)自變量之間不存在多重共線性。

　　3.2 二元Logit回歸分析

　　本文通過使用Stata14軟件對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行二元Logit回歸分析，研究所選互聯(lián)網(wǎng)使用對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的影響，回歸結(jié)果見表3。

　　從表3可以看出，互聯(lián)網(wǎng)使用、性別、年齡、受教育程度和婚姻狀況5項(xiàng)指標(biāo)均對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移存在較為顯著的影響。其中，年齡為負(fù)向影響，其余為正向影響。政治面貌指標(biāo)則未通過顯著性檢驗(yàn)。

　　互聯(lián)網(wǎng)使用指標(biāo)在模型1中的回歸結(jié)果表明，其每提高一個(gè)等級(jí)，發(fā)生非農(nóng)轉(zhuǎn)移的概率增加45.49%。而在模型2中，添加了控制變量后，其每提高一個(gè)等級(jí)，發(fā)生非農(nóng)轉(zhuǎn)移的概率增加30.22%。這不僅說明互聯(lián)網(wǎng)的使用確實(shí)促進(jìn)了農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，而且手機(jī)上網(wǎng)相對(duì)于寬帶上網(wǎng)具有更明顯的作用。一方面，互聯(lián)網(wǎng)的使用使得農(nóng)村勞動(dòng)力可以便捷地接觸到就業(yè)信息，大幅降低了獲取非農(nóng)就業(yè)信息的成本，有了更多的就業(yè)選擇;另一方面，他們可以通過互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)新的知識(shí)和技能，從而提高自己的人力資本，適應(yīng)勞動(dòng)力市場的需求。