互联网使用对农村劳动力非农转移影响研究

　　[摘 要] 本文通过使用湖北省两县的调研数据，利用Logit模型分析互联网使用对农村劳动力非农转移的影响，验证互联网使用对农村劳动力行非农转移的促进作用，并发现性别、年龄、受教育程度、婚姻状况在不同程度上影响农村劳动力非农转移。同时根据分析结果提出加快互联网基础设施建设，提高农村互联网普及程度;加大农村教育投入，提高农村劳动力文化素质;加强互联网信息监管，建立官方信息平台等建议，从多个方面提升互联网使用对农村劳动力非农转移的促进作用。

　　[關键词] 互联网;非农转移;Logit模型

　　推荐阅读：“互联网+”在建筑施工企业管理中的应用

　　改革开放以来，我国经济高速增长，人民生活水平稳步提高，城镇化、现代化迅猛发展。但城乡二元体制依然存在，城乡之间发展不均等问题严重。与城市相比，农村居民收入偏低，农村社会发展缓慢，城乡差距大。而缩小城乡差距、提高农民收入的一项重要措施就是促进农村劳动力非农转移。当前，我国正处于经济结构转型的重要时期，需要更多地引导劳动力从第一产业转入其他产业。21世纪以来，互联网的普及程度逐渐升高，成为人们日常生活的必不可少的一个重要部分，在便利日常生活的同时也带来了诸多领域的变革。互联网的使用毫无疑问会加速农村地区的信息传播，降低信息的传播成本[1]。对于农村劳动力来说，通过互联网可以更加便捷地获取外界的就业信息，改变依靠亲友、熟人介绍等传统就业模式，从而减少非农转移成本，使得农村劳动力更易进行非农转移[2]。本文依靠实地调研数据，通过实证分析，检验互联网使用是否对农村劳动力非农转移存在影响。

　　1 数据来源及模型设定

　　1.1 数据来源

　　本文所用的数据来自2018年中南财经政法大学工商管理学院的暑期调研。调查地包括湖北省蕲春、监利两县范围内的33个行政村，调研的主要形式是派遣调研员深入基层，进到农户家中以访谈的形式填写问卷，共回收问卷575份。根据本研究需要，剔除缺失本研究所需指标的问卷后，得到样本563个。

　　1.2 模型设定

　　本文主要研究的是互联网对农村劳动力非农转移的影响，将是否存向非农行业转移作为二向性问题，发生转移的概率设为P，其与自变量x1，x2，x3，……，xp之间的Logistics回归模型为：

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

　　由此可知农村劳动力不向非农行业转移的概率为：

　　1-P=1/1+(β0+β1X1+β2X2+……+βnXn)

　　经过数学变换得：ln=[p/1-p]=β0+β1X1+β2X2+……+βnXn

　　定义：Logit(P)=ln=[p/1-p]，为Logistic变换，即Logit(P)=β0+β1X1+β2X2+……+βnXn

　　则农村劳动力转移的Logit模型可以表示为：

　　Y=β0+β1X1+β2X2+……+βnXn+ε

　　其中，Y指是否发生转移，βn是估计系数，Xn是自变量，ε是随机扰动项。

　　2 变量选取

　　2.1 因变量

　　因变量为受访者2017年是否发生劳动力转移。若受访者离开第一产业，从事第二、第三产业半年以上，则认为发生了非农转移，反之则未发生。

　　2.2 自变量

　　本研究选取的自变量分为核心自变量、控制变量两类。其中，核心自变量为互联网使用情况，控制变量则是性别、年龄、受教育程度、婚姻状况和政治面貌5项个人特征。

　　根据调研问卷及数据，本研究选取各项指标定义及赋值如表1所示。

　　3 实证分析

　　3.1 多重共线性检验

　　为了确保所有自变量之间不存在相关关系，在进行Logit回归分析前，首先对所有自变量进行多重共线性检验。本文选用方差膨胀因子(VIF)与容差值(1/VIF)作为评价指标，一般认为方差膨胀因子小于10.0，容差值大于0.10，可以认定自变量之间并不存在共线性问题。

　　本文使用了统计分析软件Stata14测算各个自变量之间是否存在多重共线性。首先，将互联网使用作为因变量，其他5个变量作为自变量，得到的多共线性分析结果如表2所示。检验结果表示，方差膨胀因子均小于1.153，容差值都在0.89以上。显然，互联网使用变量与其他自变量之间不存在多重共线性。然后，依次选择性别、年龄、婚姻状况、受教育程度和政治面貌等自变量重复以上操作，综合全部回归结果，方差膨胀因子都低于10.00，而且容差值均高于0.10。因此可以判定，本文所选用的互联网使用、性别、年龄、婚姻状况、受教育程度和政治面貌6个自变量之间不存在多重共线性。

　　3.2 二元Logit回归分析

　　本文通过使用Stata14软件对所有指标进行二元Logit回归分析，研究所选互联网使用对农村劳动力非农转移的影响，回归结果见表3。

　　从表3可以看出，互联网使用、性别、年龄、受教育程度和婚姻状况5项指标均对农村劳动力非农转移存在较为显著的影响。其中，年龄为负向影响，其余为正向影响。政治面貌指标则未通过显著性检验。

　　互联网使用指标在模型1中的回归结果表明，其每提高一个等级，发生非农转移的概率增加45.49%。而在模型2中，添加了控制变量后，其每提高一个等级，发生非农转移的概率增加30.22%。这不仅说明互联网的使用确实促进了农村劳动力的非农转移，而且手机上网相对于宽带上网具有更明显的作用。一方面，互联网的使用使得农村劳动力可以便捷地接触到就业信息，大幅降低了获取非农就业信息的成本，有了更多的就业选择;另一方面，他们可以通过互联网学习新的知识和技能，从而提高自己的人力资本，适应劳动力市场的需求。