杜建賓，張志強(qiáng)

(西北農(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

一、問題的提出

大量的研究表明，我國農(nóng)村勞動(dòng)力分化已經(jīng)是一個(gè)普遍的現(xiàn)象。關(guān)于農(nóng)民分化的涵義，周慶翰、農(nóng)業(yè)部農(nóng)村固定觀察點(diǎn)辦公室、陳家驥和盧福營將分化理解為農(nóng)民收入、職業(yè)、身份以社會(huì)地位等方面的差異[1-4]；董召榮和高強(qiáng)將分化理解為農(nóng)戶兼業(yè)程度和農(nóng)戶類型的差異；沙蓮香將農(nóng)民的分化定義為農(nóng)民突破農(nóng)村地域、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者職業(yè)的限制以及農(nóng)業(yè)戶口的束縛而從事其他非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的活動(dòng)過程[5-7]；陸學(xué)藝提出農(nóng)民的分層是指農(nóng)民因分化而逐漸形成的比較穩(wěn)定的具有一定群體特征的階層化趨勢[8]；秦宏認(rèn)為農(nóng)戶分化就是農(nóng)戶改變傳統(tǒng)單一經(jīng)營農(nóng)業(yè)的高度同質(zhì)化局面，逐漸分解為不同種類和不同規(guī)模的特征群體, 并不斷發(fā)展變化的過程[9]；然而，文軍則認(rèn)為農(nóng)民工群體本身正在發(fā)生著巨大的變化，“流動(dòng)人口”已經(jīng)不能簡單概括城市農(nóng)民工的內(nèi)涵，應(yīng)充分關(guān)注農(nóng)民工本身發(fā)生的悄然分化[10]。

關(guān)于農(nóng)村勞動(dòng)力分化的影響因素，彭干梓從職業(yè)教育的角度研究了農(nóng)民職業(yè)的分化，認(rèn)為職業(yè)教育是農(nóng)民分化一個(gè)動(dòng)因和措施[11]；陳東平認(rèn)為農(nóng)民分化與收入穩(wěn)定性、兼業(yè)程度、生活地域以及教育水平有關(guān)[12]；秦宏和鄭少鋒認(rèn)為農(nóng)戶的兼業(yè)程度是農(nóng)戶分化的一個(gè)重要因素，提出促使農(nóng)戶徹底分化以實(shí)現(xiàn)農(nóng)村向城鎮(zhèn)的順利轉(zhuǎn)變的建議[13]；趙竹村認(rèn)為農(nóng)戶分化的根源在于逐步健全的市場機(jī)制促使傳統(tǒng)農(nóng)戶在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中背離了原有的家庭周期運(yùn)動(dòng)規(guī)律[14]；魏文迪和戴迎華認(rèn)為農(nóng)民分化的主要因素有家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制、社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)體制、土地減少和大量富余勞動(dòng)力產(chǎn)生、農(nóng)民增收困難和城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大化以及農(nóng)民子女通過受教育改變自身家庭生活狀況的愿望等五方面[15]。

關(guān)于農(nóng)村勞動(dòng)力分化與轉(zhuǎn)移的關(guān)系，易文彬?qū)π屡f體制轉(zhuǎn)變過程中的農(nóng)村勞動(dòng)力分化、轉(zhuǎn)移及就業(yè)問題進(jìn)行了研究，認(rèn)為分化和轉(zhuǎn)移是先行后續(xù)的關(guān)系[16]；陳池波認(rèn)為農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移過程，實(shí)際上農(nóng)村勞動(dòng)力由第一產(chǎn)業(yè)向二、三產(chǎn)業(yè)分化的社會(huì)經(jīng)濟(jì)過程[17]；秦宏和李嘉曉認(rèn)為沿海地區(qū)農(nóng)戶分化與非農(nóng)化、城鎮(zhèn)化的發(fā)展是相互影響的，實(shí)踐中必須促進(jìn)農(nóng)戶徹底分化，才能實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)化與非農(nóng)化的同步進(jìn)行[18]。

上述文獻(xiàn)從農(nóng)民、農(nóng)戶以及農(nóng)民工的層面對農(nóng)村勞動(dòng)力分化涵義的界定、分化狀況的描述、影響因素的識(shí)別以及分化與轉(zhuǎn)移的相互作用進(jìn)行了有益的探索。然而，這些研究存在著明顯的分歧和局限性。因?yàn)?，農(nóng)村勞動(dòng)力本身不斷發(fā)生著巨大的變化，“農(nóng)民”“農(nóng)戶”“農(nóng)民工”等明顯帶有產(chǎn)業(yè)、職業(yè)以及身份內(nèi)涵的術(shù)語已經(jīng)不完全等同農(nóng)村勞動(dòng)力[19]，從收入、職業(yè)、兼業(yè)程度、農(nóng)戶類型以及農(nóng)民內(nèi)部的階層等宏觀和中觀的角度來探討農(nóng)村勞動(dòng)力分化，不可避免地會(huì)忽略非農(nóng)化在農(nóng)村勞動(dòng)力分化過程的作用。非農(nóng)化進(jìn)程已經(jīng)引起農(nóng)村勞動(dòng)力收入、職業(yè)、兼業(yè)程度、觀念等各個(gè)方面的變化，這為研究農(nóng)村勞動(dòng)力分化提供了一個(gè)全新的視角。盡管二元結(jié)構(gòu)在我國仍未打破，但是由于城鄉(xiāng)信息和人員互動(dòng)以及日益密切經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，農(nóng)村勞動(dòng)力足夠理性，能夠清醒意識(shí)到城鄉(xiāng)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)差異，并在是否參與非農(nóng)活動(dòng)的決策中做出最優(yōu)的選擇。這一前提條件使研究者能從農(nóng)村勞動(dòng)力是否參與非農(nóng)活動(dòng)的決策差異中探尋分化的內(nèi)在動(dòng)因。筆者擬從非農(nóng)化視角對農(nóng)村勞動(dòng)力分化進(jìn)行考察，應(yīng)用多元Logit模型對分化的影響因素作進(jìn)一步的探討，并利用回歸得到的方程式對分化程度進(jìn)行模擬，在此基礎(chǔ)上探討分化程度與轉(zhuǎn)移概率之間的關(guān)系。

二、數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計(jì)分析

1. 數(shù)據(jù)來源

本文以山西省忻州市的農(nóng)村勞動(dòng)力為研究對象，這里的農(nóng)村勞動(dòng)力是指未取得城鎮(zhèn)戶籍、具有勞動(dòng)能力的、16—65歲和16—60歲的男性和女性個(gè)體，主要包括從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)和從事非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的勞動(dòng)力。筆者按照隨機(jī)原則分別在忻州市西部的寧武縣、中部的原平市以及東部的五臺(tái)縣實(shí)施整村抽樣，共發(fā)放問卷300份，回收278份，其中有效問卷260份，獲得有效觀察值670組。

2. 農(nóng)村勞動(dòng)力分化狀況的描述性統(tǒng)計(jì)分析

670組有效觀察值反映了寧武縣、原平市和五臺(tái)縣三地的勞動(dòng)力在性別、年齡、文化程度、土地?cái)?shù)量、農(nóng)業(yè)收入以及非農(nóng)收入基本情況(表1)：

表1 寧武原平五臺(tái)三縣市農(nóng)村勞動(dòng)力分化概況 %

從農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)收入以及總收入水平來看，寧武縣最低，分別為568.6、4 834.4和5 403元；原平市最高，分別為2 903.2、6 496.1和9 399.3元。寧武、原平和五臺(tái)三縣市農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)活動(dòng)參與率分別為 54.3%、34.5%和 63%；寧武縣和五臺(tái)縣農(nóng)村勞動(dòng)力文化程度結(jié)構(gòu)較為相似，原平市的動(dòng)力文化程度較高。三縣市的勞均土地?cái)?shù)量存在較大的差異，分別為0.13、0.24和 0.14公頃。表1顯示，寧武、原平和五臺(tái)三縣市的農(nóng)村勞動(dòng)力存在較大的差異，主要體現(xiàn)在性別結(jié)構(gòu)、年齡結(jié)構(gòu)、收入結(jié)構(gòu)、文化程度結(jié)構(gòu)以及非農(nóng)活動(dòng)的參與率；并且還初步顯示非農(nóng)活動(dòng)參與率與年齡、農(nóng)業(yè)收入存在一定得反向關(guān)系，而與非農(nóng)收入存在正向的關(guān)系，男性比女性更多的參與非農(nóng)活動(dòng)。這也說明從農(nóng)村勞動(dòng)力分化角度研究剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的可行性。

為了進(jìn)一步考察非農(nóng)活動(dòng)參與率與性別、收入、年齡、受教育年限和土地?cái)?shù)量的關(guān)系，筆者對其進(jìn)行了相關(guān)系數(shù)分析(表2)：

表2 忻州市農(nóng)村勞動(dòng)力不同屬性之間的相關(guān)系數(shù)表

表2顯示，農(nóng)村勞動(dòng)力參與非農(nóng)活動(dòng)與否的決策(Y)與年齡(AGE)、性別(GDR)、受教育年限(LIT)、土地?cái)?shù)量(LND)、農(nóng)業(yè)收入(AGI)、非農(nóng)收入(NAI)以及總收入(TIC)的相關(guān)系數(shù)分別為－0.34、0.40、0.28、－0.03、－0.17、0.36和0.26。由此可以初步斷定，農(nóng)村勞動(dòng)力參與非農(nóng)活動(dòng)的決策與年齡、土地?cái)?shù)量、農(nóng)業(yè)收入呈負(fù)相關(guān)，而與性別、受教育年限非農(nóng)收入和總收入呈正相關(guān)。

三、基于Logit模型的農(nóng)村勞動(dòng)力分化程度計(jì)量分析

本文著眼于對農(nóng)村勞動(dòng)力分化的研究，分化動(dòng)因和分化程度的計(jì)量以及分化與轉(zhuǎn)移的數(shù)量關(guān)系成為筆者極為關(guān)注的一個(gè)問題。為此，筆者運(yùn)用Logit模型來估計(jì)農(nóng)村勞動(dòng)力分化不同動(dòng)因的各自影響程度及其綜合作用下的分化程度，并依據(jù)分化程度來分析勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的概率。

1. Logit模型的設(shè)定

基于上文關(guān)于農(nóng)村勞動(dòng)力分化及其影響因素的討論，筆者建立以下Logit模型：

其中，Y是農(nóng)村勞動(dòng)力是否參與非農(nóng)活動(dòng)的決策，如果參與了非農(nóng)活動(dòng)記為 1，否則記為 0；C為常數(shù)項(xiàng)，Xi為年齡(AGE)、性別(GDR)、受教育年限(LIT)、土地?cái)?shù)量(LND)、農(nóng)業(yè)收入(AGI)、非農(nóng)收入(NAI)等可能的影響因素。此外，筆者還對解釋變量進(jìn)行無量綱化處理，使所有被解釋變量的值都處于同一個(gè)數(shù)量級(jí)，即[0,1]的范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)無量綱化和去異方差性。

2. 回歸結(jié)果

筆者利用Eviews3.1中的ML - Binary Logit方法，以Y為被解釋變量，以AGE，GDR，LIT，LND，AGI和NAI為解釋變量，對670個(gè)觀測值進(jìn)行回歸分析(表 3)：

表3 Logit模型回歸結(jié)果

根據(jù)表3的結(jié)果，筆者剔除C進(jìn)行重新回歸，由此，可以得到年齡(AGE)、性別(GDR)、受教育年限(LIT)、土地?cái)?shù)量(LND)、農(nóng)業(yè)收入(AGI)以及非農(nóng)收入(NAI)與參與非農(nóng)勞動(dòng)決策(Y)的回歸方程：

在(2)式中，各個(gè)解釋變量都通過0.01水平上的顯著性檢驗(yàn)，因而可以認(rèn)定年齡、性別、受教育年限、土地?cái)?shù)量、農(nóng)業(yè)收入以及非農(nóng)收入是影響農(nóng)村勞動(dòng)力分化的主要因素。但這一結(jié)論并不是筆者最為關(guān)注的，筆者更為關(guān)注的是這些因素對農(nóng)村勞動(dòng)力參與非農(nóng)活動(dòng)決策時(shí)的影響程度，從回歸結(jié)果來看，其中影響最大的是非農(nóng)收入，其次為農(nóng)業(yè)收入、年齡、文化程度、土地?cái)?shù)量，最小的為性別。這一結(jié)論從實(shí)證的角度進(jìn)一步驗(yàn)證了非農(nóng)收入是農(nóng)村勞動(dòng)力選擇參與非農(nóng)活動(dòng)的最主要?jiǎng)右颉＿@對相關(guān)研究結(jié)論做出了重要的補(bǔ)充，即從實(shí)證模型中得出年齡、性別、文化程度和土地?cái)?shù)量對勞動(dòng)力參與非農(nóng)決策的影響非常顯著，因而是重要的影響因素。土地?cái)?shù)量并未像預(yù)期的那樣與非農(nóng)決策呈負(fù)相關(guān)，筆者推測可能是由于土地目前所具有保障功能大于束縛作用。

3. 農(nóng)村勞動(dòng)力的分化程度

值得注意的是，(2)式的另外一個(gè)更重要的意義在于為綜合評(píng)價(jià)和度量農(nóng)村勞動(dòng)力分化程度提供了重要的工具?，F(xiàn)有農(nóng)戶或農(nóng)村勞動(dòng)力分化的研究，基本識(shí)別出上述影響因素，但只是以單個(gè)指標(biāo)上的水平差異來反映分化程度，忽視了不同指標(biāo)的影響程度和綜合作用。結(jié)合本文對勞動(dòng)力分化程度的界定，本文通過(2)式對670組樣本觀測值進(jìn)行了模擬計(jì)算，從而得到670個(gè)勞動(dòng)力的分化程度，為了使模擬結(jié)果更加直觀，筆者對不同分化程度進(jìn)行了分組(表4)：

表4 忻州市農(nóng)村勞動(dòng)力分化程度的估計(jì)值y*

結(jié)合表4可以知道，在現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)條件下，只要能夠在非農(nóng)活動(dòng)中取得比農(nóng)業(yè)收入更多的收入，農(nóng)村勞動(dòng)力就會(huì)立即考慮年齡、性別、土地?cái)?shù)量以及文化程度等自身?xiàng)l件，進(jìn)而做出是否參與非農(nóng)活動(dòng)的決策。不同的態(tài)度意味著不同的決策行為，不論農(nóng)村勞動(dòng)力怎樣決策，其決策行為的差異最終會(huì)導(dǎo)致農(nóng)村勞動(dòng)力不同程度的分化。

4. 農(nóng)村勞動(dòng)力分化與剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的關(guān)系

雖然本文不能以嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)給出分化程度與轉(zhuǎn)移概率的關(guān)系，但是依據(jù)表4的分組，筆者可對農(nóng)村勞動(dòng)力參與非農(nóng)活動(dòng)的情況以及年齡、性別、土地?cái)?shù)量、農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)收入等指標(biāo)進(jìn)行描述(表 5)：

表5 不同分化程度的勞動(dòng)力樣本特征 %

表6 不同地域和文化程度農(nóng)村勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移概率 %

表7 不同性別和年齡農(nóng)村勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移概率 %

表5顯示，較高的分化程度對應(yīng)著較高的非農(nóng)活動(dòng)參與率、非農(nóng)收入和文化程度以及較小的年齡。具體而言，高分化程度的勞動(dòng)力參與非農(nóng)活動(dòng)的比例較大，絕大部分勞動(dòng)時(shí)間從事非農(nóng)活動(dòng)，非農(nóng)收入較高而且穩(wěn)定，這正是一般意義上的已轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力；而分化程度低的勞動(dòng)者從事非農(nóng)活動(dòng)的比例較小，絕大部分時(shí)間從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)收入在總收入中的比例較大，沒有穩(wěn)定的非農(nóng)收入來源，并不具備轉(zhuǎn)移的條件。因此，筆者認(rèn)為分化程度則可以用來衡量轉(zhuǎn)移概率，盡管分化程度并不是嚴(yán)格數(shù)學(xué)意義上的轉(zhuǎn)移概率。

基于上文的論述，筆者按照分化程度與轉(zhuǎn)移可能性的數(shù)量關(guān)系，將農(nóng)村勞動(dòng)力劃分完全轉(zhuǎn)移、一級(jí)潛在轉(zhuǎn)移、二級(jí)潛在轉(zhuǎn)移以及農(nóng)村必需勞動(dòng)力四個(gè)類型：

完全轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力：此類勞動(dòng)力的分化程度為0.8～1，占農(nóng)村勞動(dòng)力的30.9%，主要包括學(xué)生、工人、公務(wù)員和教師等，文化程度高，收入高而且穩(wěn)定，可完全脫離土地生活。

一級(jí)潛在轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力：此類勞動(dòng)力的分化為0.6～0.8，占農(nóng)村勞動(dòng)力的17.31%，主要包括富有經(jīng)驗(yàn)農(nóng)民工、廚師、司機(jī)和小本生意人等，其特點(diǎn)是青壯年，收入較高但不穩(wěn)定，但不能完全脫離土地，在一定條件下，此類勞動(dòng)力可最優(yōu)先轉(zhuǎn)移。

二級(jí)潛在轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力：此類勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移概率為0.4～0.6，占農(nóng)村勞動(dòng)力的7.16%，有一定的技能，年齡偏大使得他們在外出務(wù)工的時(shí)間很短，土地農(nóng)業(yè)收入是他們收入的重要來源，只要條件成熟該類勞動(dòng)力也可轉(zhuǎn)移。

農(nóng)村必需勞動(dòng)力：此類勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移概率為0～0.4，占農(nóng)村勞動(dòng)力的44.62%，參與過非農(nóng)活動(dòng)，但基本屬于純農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，年齡多在中年或以上，受教育年限較低，收入水平相對較低，女性比重較大，具有嫻熟的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)技能和較重的家庭負(fù)擔(dān)，暫時(shí)很難脫離土地。需要指出的是，這里所說的必需勞動(dòng)力并非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所必需而不存在剩余的，而是維持農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行所必需的。

5. 對轉(zhuǎn)移概率的模擬預(yù)測

為了進(jìn)一步考察年齡(AGE)、受教育年限(LIT)、土地?cái)?shù)量(LND)、農(nóng)業(yè)收入(AGI)以及非農(nóng)收入(NAI)與參與非農(nóng)勞動(dòng)決策(Y)等影響因素變動(dòng)時(shí)分化程度變化所引致的轉(zhuǎn)移概率，筆者根據(jù)初始轉(zhuǎn)移概率Y-Y與AGE+1-Y,LND+1-Y,LIT+1-Y,NAI+10%-Y,AGI+10%-Y繪制散點(diǎn)圖，進(jìn)行模擬預(yù)測(圖1)：

圖1 670組觀察值的模擬預(yù)測值

圖1 (a)是其中橫軸為Y，縱軸為其他模擬預(yù)測值，AGE+1代表年齡增加1歲、LND+1代表土地增加 1畝、LIT+1代表受教育年限增加 1年、NAI+10%代表非農(nóng)收入增加 10%其他變量固定時(shí)的轉(zhuǎn)移概率，AGI+10%代表農(nóng)業(yè)收入增加10%其他變量固定時(shí)的轉(zhuǎn)移概率。從圖1(a)看來，大部分點(diǎn)依然集中在對角線上，與Y-Y重疊，但是部分點(diǎn)偏離了對角線，根據(jù)偏離對角線的點(diǎn)的趨勢可得到圖1(b)。從圖 1(b)看來，年齡變量和農(nóng)業(yè)收入變量的增加導(dǎo)致部分勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移概率的下降，而土地、受教育年限以及非農(nóng)收入的增加導(dǎo)致部分勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移概率的上升。為了更加清晰，筆者將利用 Logit模型對農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移概率的模擬以表格表示如下(表 8)：

表8 利用Logit模型對農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移概率的模擬

表8顯示，當(dāng)所有勞動(dòng)力的年齡都增加1歲時(shí)，已轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的比重就會(huì)下降2.24個(gè)百分點(diǎn)；受教育年限增加1年時(shí)，已轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的比重就會(huì)增加3.43個(gè)百分點(diǎn)；土地?cái)?shù)量增加1畝，已轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的比重就會(huì)增加 0.29個(gè)百分點(diǎn)；農(nóng)業(yè)收入增加10%，已轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的比重會(huì)下降0.75個(gè)百分點(diǎn)；非農(nóng)收入增加 10%，已轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力的比重會(huì)上升1.94個(gè)百分點(diǎn)，這一結(jié)論更具政策指導(dǎo)方面的意義。

四、結(jié)論和建議

1. 基本結(jié)論

影響農(nóng)村勞動(dòng)力分化的主要因素為年齡、性別、受教育年限、土地?cái)?shù)量、農(nóng)業(yè)收入以及非農(nóng)收入，其中影響最大的是非農(nóng)收入，其次為非農(nóng)收入、年齡、文化程度、土地?cái)?shù)量，影響程度最小的為性別。農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入是農(nóng)村勞動(dòng)力參與非農(nóng)活動(dòng)的最主要?jiǎng)右?，年齡、性別、文化程度和土地?cái)?shù)量的影響也非常顯著。

農(nóng)村勞動(dòng)力的分化是剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的前提，分化的程度可以衡量轉(zhuǎn)移的概率。在現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)條件下，農(nóng)村勞動(dòng)力只要能夠在非農(nóng)活動(dòng)中取得比農(nóng)業(yè)收入更多的收入，就會(huì)立即考慮年齡、性別、土地?cái)?shù)量以及文化程度等自身?xiàng)l件，進(jìn)而做出是否參與非農(nóng)活動(dòng)的決策。農(nóng)村勞動(dòng)力面對“參與”還是“不參與”以及在何種程度何種方式參與時(shí)，其決策行為的差異就是分化程度，分化的程度決定著勞動(dòng)力能否轉(zhuǎn)移。

運(yùn)用Logit模型得到的回歸方程是一個(gè)能夠綜合評(píng)價(jià)和度量農(nóng)村勞動(dòng)力分化程度的重要工具，按照分化程度與轉(zhuǎn)移概率的數(shù)量關(guān)系，筆者將農(nóng)村勞動(dòng)力劃分為完全轉(zhuǎn)移、一級(jí)潛在轉(zhuǎn)移、二級(jí)潛在轉(zhuǎn)移和農(nóng)村必需勞動(dòng)力四類。這一劃分對于農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的研究具有較大的實(shí)踐意義。

2. 建議

政府在考察農(nóng)村勞動(dòng)力分化問題時(shí)不僅要著重考慮社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，更應(yīng)充分關(guān)注農(nóng)民工本身發(fā)生的變化，特別是年齡、性別、受教育年限、土地?cái)?shù)量、農(nóng)業(yè)收入以及非農(nóng)收入等因素對農(nóng)村勞動(dòng)力分化的影響；并且在考察分化的影響因素時(shí)不僅要考察不同指標(biāo)對分化程度的影響，更應(yīng)充分考慮不同因素對分化程度的綜合影響程度，特別是分化程度與勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移概率之間的數(shù)量關(guān)系。

政府在制定農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的相關(guān)政策時(shí)，應(yīng)該充分關(guān)注其分化的程度，并按照分化程度或轉(zhuǎn)移概率對現(xiàn)有農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)行分類，有針對性地實(shí)施相關(guān)政策。一方面要在充分考慮年齡、性別、文化程度結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上將一級(jí)潛在轉(zhuǎn)移和二級(jí)潛在轉(zhuǎn)移勞動(dòng)力作為非農(nóng)化重點(diǎn)對象，加大農(nóng)村勞動(dòng)力的職業(yè)教育的投入力度，促進(jìn)農(nóng)民職業(yè)化，不斷提高其分化程度；另一方面要高度關(guān)注農(nóng)村必需勞動(dòng)力群體，加大農(nóng)村和農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的力度、完善農(nóng)村社會(huì)保障體系，保護(hù)和支持純農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的積極性，防止農(nóng)村勞動(dòng)力過度轉(zhuǎn)移，保持農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)的健康發(fā)展，維護(hù)糧食生產(chǎn)安全。

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