基于成本——收益模型的农村劳动力转移就业成本分析

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1、基于成本——收益模型的农村劳动力转移就业成本分析　　　【摘要】本文利用实证分析、定性分析和定量分析、实地调研与抽象思维相结合以及系统经济学的方法，构建了一个以农村劳动力转移动因分析为基础、以成本——收益分析为核心和工具的计量模型，并对此进行了系统研究。　　一、研究对象和方法　　笔者对在广西柳州就业的1000名农民工进行问卷调查，取得的数据构建成本——收益模型，并对模型本身进行检验和讨论，以验证和定量分析相关因素对农村劳动力转移就业收益的影响。　　二、影响农民工转移就业的主要因素　　净收益和净收益

2、率这两个受众多因素影响，是农民外出就业收益水平的综合反映。在制度和政策性因素不变的条件下，净收益和净收益率高低主要决定于工资水平或者劳动力市场供求状况、直接成本和城乡经济差距大小等因素，主要体现在以下三个方面。　　（一）工资水平或者劳动力市场供求状况　　净收益表现为工资扣除成本开支后的剩余额，所以在成本不变的情况下，净收益必然会随工资的变化而相应发生变化。如果用R代表一个劳动力的年净收益，设T为年劳动时间，W’为单位工资或工资率，C表示农村劳动力转移就业的年总成本，则其关系为：R＝TW’－C。其

3、中，W’是劳动力一定时期使用权的价格，在完全竞争市场上由市场供求关系决定。　　　（二）直接成本（流迁费用和生存费用）的大小　　作为总收益的直接扣除，直接成本以相反方向作用于农民外出就业的净收益和收益率。从净收益和净收益率的表达公式：△I＝I　　－Z－J，R’＝（（I－C）／C）×100可以看出，在其它条件不变的情况下，外出就业成本尤其是诸如职业介绍信息费、交通费的变化，直接影响了农民外出收益和收益率的大小。成本上升对收益率的影响具有双重作用，一方面通过减少净收益绝对额（分子部分）进而降低净收益率

4、R’；另一方面又通过增大分母量，使收益率R’相对变小。　　在外出就业成本中，其各个组成部分均受多种因素影响。其中，直接成本I（流迁费用）主要受农民工自身的文化素质、家庭成员状况、原有的生活水平和消费习惯、农民工自身的社会交往阅历和经验、城乡之间的空间距离及交通条件等因素的影响。直接成本II（生存费用）和机会成本J则主要受城乡发展差距大小等因素的影响。　　（三）城乡经济发展水平和居民消费水平的差距　　在农民进城成本一定的条件下，城市发展水平愈高，它能提供的工资水平也愈高，这有利于提高农民成本收益率

5、；而城乡经济发展和居民生活水平差距愈大，意味着农民进城成本（直接成本II即生存费用）愈高，净收益愈少。在其它条件一定的情况下，农民成本收益率会降低。在综合考虑以上两方面因素的情况下，城乡差距对农民收益的最终影响取决于较高工资水平带来的收益增加与消费水平提高带来的较大成本支出两者之间的比较。广东等沿海发达地区尽管远离河南、四川等中西部省区，但一直是吸引外来农民最集中、最多的地区，除这里经济发展快、就业机会多外，重要原因还在于其工业化、城市化水平高，工资水平和净收益相对较高，远非内地能比。　　　除上

6、述三方面因素以外，农民工转移就业净收益的大小同农民工本身的人力资本状况、性别状况等也存在密切联系。　　三、农村劳动力转移就业成本——收益模型的构建　　为分析研究哪些因素影响农村劳动力转移就业收益以及它们以什么方向、在多大程度上影响收益，笔者建立了一个计量经济学模型。　　（一）变量选择和模型形式设定　　根据净收益及相关因素的性质和数量变化特点，构建多元线性回归模型如下：　　Pi＝β0＋β1Wi＋β2Zi＋β3Ji＋β4Mi＋β5Gi　　模型中各变量的具体含义是：Pi表示农民工寄、带给家人的收入以及

7、本人借给别人和存入银行的收入，用以反映农民工外出就业的净收益；Wi表示农民工外出就业的货币工资，代表总收入（即不考虑制度和政策因素造成的福利缺失收入）；Zi表示农民工外出就业的直接成本；Ji表示农民工外出就业的机会成本；Mi为0时表示男性；Mi为1时表示女性；Gi为0表示高中以下文化程度；Gi为1表示高中以上文化程度。　　（二）模型估计及其检验　　利用2004年在柳州务工的广西农民工状况调查获得的有效样本数据，借助于软件，采用WLS（加权最小二乘）方法建立的模型为：　　　P＝＋×Wi－×Z－×J

8、－×M＋×G　　（）（－）（－）（－）（）　　R2＝0.999998R－2＝0.999998F＝14306384　　DW＝　　模型数据处理结果见下页表1。　　　　　　　从数据处理结果看，该模型性状况良好，顺利通过各项严格的统计检验和计量经济学检验：　　1.各解释变量

9、t

10、均大于2，在给定显著水平α＝的情况下，全部通过检验。说明所选解释变量对净收益的影响确实是显著的。　　＝14306384，通过检验说明模型总体是显著的。调整后的样本决定系数R－2＝，说明模型拟合优度极高。　　3.自相关性检验。DW