人口学特征、社会资本对农户家庭收入及其结构的影响
赵聪聪1, 翁贞林1,2,*
1.江西农业大学 高等教育研究所,江西 南昌 330045
2.江西现代农业发展协同创新中心,江西 南昌 330045
通讯作者:翁贞林(1964—),男,江西玉山人,教授,博士,从事农业经济理论与政策研究工作,E-mail:2428081301@qq.com

作者简介:赵聪聪(1993—),女,山东聊城人,硕士,研究方向为农业经济,E-mail:1522326757@qq.com

摘要

通过对江西省15县587个农户的调查问卷所得数据的研究,对农户家庭收入及其结构的影响因素进行分析。在人口学特征、社会资本的理论基础上,选择合适的解释变量和被解释变量,建立Probit模型,运用stata.12.0及spss19.0数据处理软件对所得数据进行Probit分析和相关性分析,得出结论并给出相关建议。选择农户受教育程度、家庭劳动人口数等作为表达人口学特征关键变量研究发现,农户受教育程度、家庭劳动人口数对农户家庭收入呈显著影响;选择农户亲朋好友数量及亲朋好友中是否有村干部作为表达社会资本的关键变量研究发现,社会资本对农户家庭收入结构具有显著影响。

关键词: 农户家庭收入; 收入结构; 人口学特征; 社会资本
中图分类号:F323.8 文献标志码:A 文章编号:0528-9017(2017)04-0723-05 doi: 10.16178/j.issn.0528-9017.20170454

当前我国正处于全面建成小康社会的关键时期, 小康社会建设的短板在农业、重点在农村、难点在农民, 促进农民收入的持续增长是“ 三农” 核心任务, 而其关键是解决农民就业问题, 尤其是江西, 处于中部欠发达地区, 是农村劳动力输出大省, 劳务性收入仍然是农户家庭收入的主要增长源。而农民就业, 无论是农内就业, 还是非农就业, 都与农民的人力资本与社会资本有关。所谓人力资本就是体现在人的身上, 表现为人的知识、技能、资历、经验和熟练程度等, 综合起来表现为人的素质[1]。所谓社会资本主要是指家庭在社会资源和社会网络关系等方面的投资所获得的社会关系的积累[2]。为此, 本文基于对样本农户的调研数据, 分析农户人口学特征、社会资本与其农户家庭收入及其结构的关系, 旨在通过人力资本视角, 为江西农民收入增长乃至“ 三农” 问题的破解提供一些建议。

1 研究现状

关于农户的人口学特征、社会资本与农户家庭收入及其结构的关系, 国内外学者进行了很多研究, 取得了很多研究成果。Heckman等[3]认为, 家庭社会关系有助于解决劳动市场中的信息不对称问题, 促进信息流通; 帮助个人获得就业的信息和机会, 进而达到提高家庭收入的效果。Autor等[4, 5]注重微观基础对收入水平的重要影响, 这些微观基础主要包括人力资本、物质资本、社会资本等。这些学者通过分析美国收入水平和发展中国家收入水平受教育工作经历的影响得出结论, 政治身份和教育水平等社会资本对农户收入有重要的作用, 具有政治身份和高教育水平农户的经济收入显著高于普通农户。而Kang等[6, 7]主要对影响农户收入结构的变化及其原因进行相关研究证明, 农民受教育水平不断提高, 使得就业领域和范围扩大对农户收入结构影响深远。根据以上国外学者的相关实证研究发现, 人力资本和社会资本对农户家庭收入及其结构具有正向积极的影响。王弟海等[8, 9, 10, 11, 12]认为, 基础教育、职业培训等人力资本投入对中国农户收入水平有显著影响。张爽等[13, 14, 15]和王弟海[8]则开始将健康和政治身份等社会资本考虑到影响农户收入水平的因素中来。黄瑞芹等[16]在《中国农村居民社会资本的经济回报》一文中, 根据3个国家级贫困县农村居民生产及生活状况的入户调查和结果分析提出, 在中国农村, 社会资本对农户家庭收入有显著正影响。谢周亮[17]通过回归方程的因素分解方法得出个人教育水平能解释收入差异的23%, 而父母的教育水平和职业地位能够解释收入差异的13.8%的结论。此外, 关于农户收入结构, 在利用比较分析和实证分析的基础上对其进行研究, 从城市化和不同群组的农民入手, 对农民收入的结构变化进行深入的研究。彭宇文等[18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33]以中部地区农村为例, 分析了农村家庭收入结构和人力资本的关系, 提出人力资本通过作用于农户工资性收入、经营性收入等实现农户家庭收入结构优化相关建议。

综上所述, 国内外学者多在人力资本、社会资本理论对农户家庭收入及其结构的影响有很多研究成果, 这也是本文研究的理论基础, 本文在此基础上, 以江西为例对中部欠发达地区农户家庭收入及其结构进行实证分析, 旨在学术上丰富此领域的研究成果, 生活中可在“ 三农” 问题上尽自己的绵薄之力。为此, 本文应用江西省15个县域587户农户调研数据, 选取刻画人口学特征和社会资本等的变量, 研究其对农户家庭收入及其结构的影响, 希望能为促进中部欠发达地区农民收入可持续增长提供决策参考。

2 数据来源及模型分析
2.1 数据来源与描述性分析

本文数据来自国家自然科学基金重点项目“ 农村土地与相关要素市场培育与改革研究” 数据库的江西15个县域587份样本农户数据。首先, 根据人口学特征与社会资本相关理论, 结合江西农户的相关调查数据, 将研究所需的变量分为个体特征、家庭特征、人力资本特征及社会资本特征4大特征来进行详细的相关描述(表1)。

表1 农户基本特征的分析

在上述分析的基础上选取户主年龄、家庭劳动力人数及家庭劳动力平均文化程度等人口学特征及亲朋好友多少及亲朋好友中是否有村干部等社会资本特征作为数据分析的解释变量, 家庭总收入水平作为被解释变量。

表2 变量的选择及其平均值

表1统计结果显示, 户主男性占67.6%, 女性占32.4%, 户主平均年龄为43.2岁。调查问卷表中, 家庭总收入分为5等。1万元以下和1万~3万元, 低于全国农村居民家庭人均纯收入水平, 可设为0; 3万~5万元, 则与全国农村居民家庭人均纯收入水平接近, 设为1; 5万~10万元和10万元以上, 高于全国农村居民家庭人均纯收入水平, 为2, 即Y=0、1、2。农户家庭总收入水平平均在0.86, 说明家庭总收入水平在1万~3万元; 家庭收入结构包括农业收入、打工收入、经商办厂收入、出租收入等。其中, 农业收入占比平均在1.80, 说明农民收入中有50%或以上是来源于农业生产。另外, 打工收入占比在20%~50%, 说明农户家庭收入主要由以上2部分组成。由表可知, 农户户主的受教育程度大多数处于初中水平, 每户的亲朋好友数量偏向较多水平, 且其中村干部数量基本在1人左右。解释变量中, X1, X2, X3, X4主要表达人口学特征对农户家庭收入的影响; X5, X6主要表达社会资本对农户家庭收入结构的影响。

2.2 模型分析

2.2.1 人口学特征、社会资本对农户家庭收入总量影响的Probit模型分析

据调查数据显示, 农户家庭收入总收入为等级分类, 可视为离散性数据, 故采用有序Probit模型进行数据分析。模型的输入为X1-Xi构成的向量Xi, 输出为农户家庭总收入。其函数表达式为:

Y=f(X1, X2, X3, X4, X5, X6)。

其中, Y为农户家庭收入。总收入水平越高, 说明受人口学特征和社会资本影响越大; 农户家庭收入结构在这些因素的影响下会有所调整。这些影响因素为:X1为户主年龄, X2为户主受教育程度, X3为家庭劳动人数, X4为家庭劳动力中高中及以上人口数, X5为亲朋好友多不多, X6为亲朋好友中是否有干部。

根据家庭收入等级分类, Y=0, 1, 2。因此, 本文采用有序Probit模型分析。

Probit模型采用的函数形式:

P(Yi= 1Xi)(Xi, β )。

其中, ϕ (X)是标准累积正态分布函数。关于Y的有序Probit概率模型可表示为:

Yi* =β Xii

Yi= 0ifYi* α11ifα1Yi* α22ifYi* α1

其中, α 1α 2为潜变量的临界值; Yi* 是潜在变量, Yi是可观测的变量; Xi是解释变量的一组观测值, X1~Xi为影响农户家庭总收入水平的因素; β 表示待估计的参数变量, ε i为随机扰动项。对上述模型进行估计, 应用stata 12.0统计软件得出参数估计值(表3)。

表3 模型的参数估计值

根据人力资本和社会资本的理论知识可以理解, 农户家庭收入一般是家庭人力资本存量和社会资本存量的直接反应, 那么农户家庭人力资本和社会资本对农户家庭收入及其结构是否存在影响, 影响程度如何, 可通过模型进行估计。通过估计结果显示, 一方面, 户主受教育程度对农户家庭收入总量影响呈显著负相关, 而高中及以上人数对农户家庭总收入影响不相关, 主要是户主及家庭劳动力主要是初中及以下文化程度, 家庭劳动力数对农户家庭总收入呈显著正相关, 说明家庭人力资源的数量决定着家庭收入。另据数据显示, 社会资本变量(X5X6)与农户家庭收入间并未呈显著性差异, 说明中部欠发达地区的农户的家庭收入主要依靠家庭劳动力的资源配置, 对社会关系网络资源的利用不充分。

2.2.2 人口学特征、社会资本对农户家庭收入结构影响的相关性分析

由于解释变量之间有相关性, 为了避免多重共线性的影响, 对解释变量进行两两间的相关关系分析, 对两者相关性极显著的变更, 取其一变量进行分析。本研究解释变量是定序变量, 用Spearman和Kendall’ s tua-b等级相关系数来衡量变量间的线性相关系数。其中, Z统计量近似服从正态分布, SPSS将根据正态分布表给出对应的相伴概率。为了更好的了解变量间的关系, 通过spass19.0对有关变量进行相关性分析。

表4可知, 所分析的变量间, 有4对变量的关系均达到0.01显著水平。其中, 户主受教育程度与其年龄、农业收入占比呈极显著负相关关系, 表明户主文化程度越高、越年轻, 农业收入占比越低。农户家庭收入与农业收入占比呈极显著正相关关系, 说明目前农户家庭农业收入与农户家庭收入密切相关。此外, 亲朋好友数量与农业收入占比呈现显著负相关, 说明亲朋好友越多, 农业收入占比越低。上文中, 研究亲朋好友数量与农户家庭收入的关系时, 结果显示不具有显著性, 而研究其与农户家庭收入结构的关系时, 根据结果显示他们之间存在相关性, 由此可以判定, 社会资本对农户家庭收入的结构有显著影响。另外, 结合表3的数据, 说明受教育程度对农户家庭收入及其结构均有显著影响。

表4 各变量间的相关性分析结果
3 小结与建议

本文根据江西16县587户农户的调查数据, 构建了probit概率模型及利用Spearman和Kendall’ s tua-b等级相关系数, 分别对农户家庭收入及其结构进行了实证分析。1)农户的受教育水平对农户家庭收入及其结构的影响呈显著相关。受教育程度高的农户外出打工获得高工资工作的机会远大于受教育水平低的, 所以这必然会使得这类农户的非农收入高于务农纯收入, 从而影响到农户家庭收入结构, 丰富了农户的收入来源渠道, 最终使得农户家庭收入提高。2)农户家庭劳动人口数对农户家庭收入的影响呈显著正相关, 即劳动力数量越多, 农户家庭收入越高, 反过来则越低。除此之外, 农户劳动力受教育程度对农户家庭收入也相当重要。3)农户亲朋好友数量一定程度上反映了农户的社会网络的大小。理论上, 亲朋好友越多, 社会网络越大, 农户获得收入的途径拓宽即收入就会增高。但由数据显示结果发现, 农户亲朋好友的多少与农户家庭收入之间显著性并不大, 而对农户家庭收入结构呈显著正相关。因此可以判定, 大的社会网络是否可以提高农户家庭收入还不能确定, 需要考虑许多其他因素, 如人际关系等; 确定的是, 大的社会网络必然会对农户家庭收入结构有明显的影响。由此可以看出, 农民所做的某些行为选择并不是考虑自身利益, 而是考虑家庭整体收益最大化。

针对人口学特征及社会资本对农户家庭收入及其结构的影响来看, 为了增加农户家庭收入, 合理有效的调整家庭收入的结构, 笔者提出以下建议。

重视农村教育和技术培训。政府应加强对农村教育和技术培训的投入, 以此来提高农民的受教育程度和素质水平, 使得农民获得更大的机会从事非农业工作; 在农业上, 懂得更多的生产技术, 提高农产品产量, 获得比之前更大的效益。

合理控制农户家庭人口, 积极响应国家计划生育政策。减少农户家庭人口负担的同时, 保证有适量的劳动人口数, 寻找适当的家庭劳动力数和家庭负担人口数的临界点。增加受高等教育的人口数, 提高劳动力的质量。

完善国内劳动力市场。对家庭社会资本的分析不难发现, 以血缘、关系为基础的社会关系网仍然存在, 这对于农户家庭收入来源渠道有重要影响。将劳动力资源在市场中合理配置, 必须要求政府对劳动力市场加以完善, 建立城乡统一的劳动力市场。对农民进行适时的素质教育, 帮助其寻找正确的利用社会资本的渠道, 坚决杜绝行贿、受贿等不合法现象的产生。

政府加大对农村的财政支持。农村经济的快速发展使得不同农户家庭间发展的不平衡性加剧。人力资本水平、资源禀赋等原因, 导致农户家庭经营活动存在很大的差异性, 进一步加大了农户之间的差距, 仅依靠农户自身的力量难以解决这个问题。为此政府应重点解决面临经营困境的农户, 结合农业和农村发展的实际, 通过建立并完善与财政体制相适应的支农管理体制, 重点抓好农村设施建设, 完善财政支农运行机制等策略, 逐步实现农户家庭资源的优化配置, 以及收入结构的合理化调整。

The authors have declared that no competing interests exist.

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