景琴玲

摘 要 依據(jù)2009年陜西省養(yǎng)豬農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，應(yīng)用微觀計量方法分析養(yǎng)殖農(nóng)戶收入的影響因素，結(jié)果表明：人力資本狀況是決定農(nóng)戶獲得養(yǎng)殖收益的關(guān)鍵因素。一般在受教育程度、接受培訓(xùn)的狀況以及技能水平等方面具有優(yōu)勢的農(nóng)戶，其養(yǎng)殖收益比較高?；诖耍瑧?yīng)持續(xù)加強對農(nóng)民的職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)力度，以提高其技能水平。

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)職業(yè)教育；人力資本；農(nóng)戶收入；農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化

中圖分類號 G725 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2012）01-0067-04

一、引言

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化要求農(nóng)業(yè)增長方式由傳統(tǒng)的粗放型向現(xiàn)代的集約型轉(zhuǎn)變，使農(nóng)業(yè)的增長由依靠土地、資本、勞力等生產(chǎn)要素的投入為主，轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽靠萍歼M步、以促進全部生產(chǎn)要素生產(chǎn)率的提高為主[1]。農(nóng)業(yè)增長方式由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變的核心是知識和技術(shù)的集約，關(guān)鍵是提高農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的科技文化素質(zhì)。要實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與現(xiàn)代化，必須擁有一批高素質(zhì)的農(nóng)業(yè)勞動者。目前，我國農(nóng)業(yè)勞動者素質(zhì)極為低下，農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣人員嚴重不足，嚴重制約了我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和現(xiàn)代化的實現(xiàn)。因此，大力發(fā)展農(nóng)業(yè)職業(yè)教育，普遍提高農(nóng)業(yè)勞動者科技文化素質(zhì)是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和現(xiàn)代化的前提條件[2]。

本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，從微觀角度出發(fā)，采用線性概率模型考察一些基本變量對農(nóng)戶參與養(yǎng)殖行為的影響，從而進一步分析農(nóng)業(yè)職業(yè)培訓(xùn)和職業(yè)技能在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的作用，為我國未來大力發(fā)展農(nóng)業(yè)職業(yè)教育提供一定的理論支撐。

二、數(shù)據(jù)來源與變量設(shè)置

（一）數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述

本文所使用的數(shù)據(jù)來源于2009年對陜西省生豬養(yǎng)殖戶調(diào)查的局部數(shù)據(jù)，調(diào)查時間為2009年6~9月，涉及陜西省的3個縣，共發(fā)放問卷300份，回收300份，其中有效問卷288份，有效率為96.0％。對本次調(diào)查的描述性統(tǒng)計詳見表1。

從表1可以看出，陜西省生豬養(yǎng)殖戶整體受教育程度比一般農(nóng)戶略高，其中初中及以上文化程度占到94.44％；技術(shù)水平也比較高，約45％的養(yǎng)殖戶能夠基本掌握養(yǎng)豬技能，如喂養(yǎng)、生殖、飼料等；養(yǎng)殖戶健康狀況較好，并且以35歲以上勞動力為主，年齡趨大，也是農(nóng)村養(yǎng)殖業(yè)的一個典型特征。表1中的大部分指標在性別之間是不平衡的，主要差異體現(xiàn)在男性農(nóng)戶的技能水平相對較高。

（二）變量的定義和賦值

基本的勞動經(jīng)濟理論說明，在外部條件一定的情況下，勞動者的就業(yè)質(zhì)量取決于自身的個體特征、人力資本和社會資本[3]。其中個體特征主要包括性別、年齡、健康狀況等因素；人力資本則由受教育程度、工作經(jīng)驗、技能水平和所接受的培訓(xùn)等幾方面組成；而社會資本則是指勞動者從其社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中所獲得的幫助。

本文在以后分析中可能用以衡量陜西省生豬養(yǎng)殖戶的個體特征、人力資本和社會資本的相關(guān)變量及其說明詳見表2。

三、模型設(shè)計

（一）模型選擇

Probit模型是一種廣義的線性模型。

最簡單的Probit模型是指被解釋變量Y是一個0,1變量，事件發(fā)生的概率是依賴于解釋變量，即P（Y=1）=f（X），也就是說，Y=1的概率是一個關(guān)于X的函數(shù)，其中f（.）服從標準正態(tài)分布[4]。

若f（.）是累積分布函數(shù)，則其為Logistic模型。

本文也將沿用這一模型估計不同因素對個體農(nóng)戶參與和退出養(yǎng)豬產(chǎn)業(yè)的影響。同時，為進一步確定引入模型的變量對農(nóng)戶參與養(yǎng)豬的影響數(shù)量，為了得到回歸用的計量模型，先設(shè)計一個農(nóng)戶參與養(yǎng)豬的潛在決策模型如下：

P*=X′β+ε （1）

其中：

P*為決策依據(jù)，如果P*＞0，就參與養(yǎng)豬；如果P*≤0，則退出養(yǎng)豬產(chǎn)業(yè)。

X為一組可能影響農(nóng)戶參與決策的變量向量，β為參數(shù)向量，ε是服從標準正態(tài)分布的隨機誤差項。

假設(shè)變量P代表是否參與養(yǎng)豬。P=0時，表示不參與；P=1時，表示參與。X對農(nóng)戶參與率的影響將由下式?jīng)Q定：

Prob（P=1）=Prob（P*=X′β+ε＞0）=Prob（ε＞-X′β）=1-G（-X′β）=G（X′β）（2）

Probit模型使用的為標準正態(tài)分布函數(shù)。

Prob（P=1）=G（X′β）=Φ（X′β）=Φ（z）≡∫z-∞?（z）dz （3）

其中，Prob（P=1）為農(nóng)戶參與養(yǎng)豬的概率；

?（z）為標準正態(tài)分布密度函數(shù)：

?（z）=exp（-z2/2） （4）

很顯然，可以得出

Ρrob（P=1）=1和Ρrob（P=1）=0（5）

四、計量檢驗結(jié)果及分析

下文將通過相關(guān)的計量檢驗，從養(yǎng)殖收入水平等討論外來農(nóng)戶從事養(yǎng)殖業(yè)的影響因素，本文所使用的計量軟件是Stata10.0。

在計量檢驗中一般使用概率單位模型（Probit Model）對此類二分選擇模型進行估計，但是從公式（6）可以看出，系數(shù)因子（β）及其符號只能表示自變量對因變量取1或0的影響方向，而無法得知其影響程度[5]。因此，僅估算系數(shù)是不夠的。通常還需要求出概率對X的偏導(dǎo)數(shù)，表示X對概率的邊際影響。對公式（1）的相關(guān)估計結(jié)果詳見表3。

I=β0+βX （6）

注：***、**和*分別表示在1％、5％和10％水平上統(tǒng)計顯著。

養(yǎng)殖收入是衡量就業(yè)質(zhì)量的重要因素，在以往研究中也經(jīng)常被采用。本次調(diào)查將陜西省養(yǎng)殖農(nóng)戶的工資水平分為3個檔次：“1萬元~3萬元/年”、“3萬元~5萬元/年”和“5萬元以上/年”，分別將其賦值為0、1、2。因為同樣涉及到排序的問題，因此依然使用Ordered Probi模型對其進行估計，結(jié)果見表3。

從回歸估計結(jié)果看，模型擬合較好?？蓻Q系數(shù)R2=0.1628，表明模型在整體上擬合較好。從模型的系數(shù)估計值中可以發(fā)現(xiàn)，性別變量系數(shù)顯著為正，說明性別對養(yǎng)殖收入影響明顯，男性養(yǎng)殖收入水平高于女性。受教育程度未通過顯著性檢驗，說明農(nóng)戶受教育程度與養(yǎng)殖收入之間并沒有顯著的關(guān)系，以往的相關(guān)研究中也曾經(jīng)有過類似的發(fā)現(xiàn)。這可能是因為當(dāng)前農(nóng)民從事的基本是簡單的體力勞動，與文化程度無關(guān)，表明在目前情況下，文化程度不會給農(nóng)民收入帶來實質(zhì)性影響。根據(jù)以往相關(guān)研究經(jīng)驗，使年齡和年齡的平方同時進入回歸方程，發(fā)現(xiàn)兩者的系數(shù)在1％的水平上均是顯著的。其中年齡平方項的系數(shù)為正，說明隨著年齡的增加，養(yǎng)殖農(nóng)戶的年收入水平呈現(xiàn)持續(xù)上升的趨勢，這顯然是由于農(nóng)戶主要從事單一養(yǎng)殖業(yè)，積累了豐富的經(jīng)驗。健康狀況與養(yǎng)殖收益指標之間均沒有顯著關(guān)系。接受培訓(xùn)狀況與農(nóng)戶的年收入水平之間也沒有表現(xiàn)出顯著的關(guān)系，這可能與培訓(xùn)費用的分擔(dān)有關(guān)，根據(jù)勞動經(jīng)濟學(xué)的相關(guān)理論[6]，培訓(xùn)可以提高勞動者的生產(chǎn)率，而這種生產(chǎn)率提高的收益將由培訓(xùn)費用的承擔(dān)者享受。技能水平變量系數(shù)為正，并且這種關(guān)系在1％的水平上也是顯著的，說明隨著養(yǎng)殖技能水平的提高，農(nóng)戶的年收入呈現(xiàn)出上升趨勢。

五、結(jié)論及政策啟示

（一）研究結(jié)論

1.人力資本狀況是決定養(yǎng)殖戶獲得養(yǎng)殖收益的關(guān)鍵因素

分析發(fā)現(xiàn)：技能擁有情況對養(yǎng)殖農(nóng)戶收入的影響最為顯著。農(nóng)業(yè)勞動力的技能擁有狀況對其從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營活動起著非常關(guān)鍵的作用。在農(nóng)業(yè)勞動力受教育水平普遍不高，而且受教育程度比較平均的情況下，技能不但給農(nóng)業(yè)勞動力提供了非農(nóng)就業(yè)的渠道和機會，同時也培養(yǎng)了農(nóng)業(yè)勞動力的經(jīng)營才能，而后者在市場經(jīng)濟活動中得到不斷積累，成了主導(dǎo)農(nóng)村居民收入水平的主要因素。

受培訓(xùn)比重雖然沒有技能擁有比重那樣與收入存在非常高的正相關(guān)關(guān)系，但也不能低估培訓(xùn)的作用，它不僅能直接提高農(nóng)業(yè)勞動力的就業(yè)能力和市場競爭力，而且在很大程度上來說，是提升技能水平的一個重要源泉，現(xiàn)行農(nóng)業(yè)勞動力所擁有的技能很大程度上是得益于培訓(xùn)。

調(diào)查樣本的勞動力受教育年限或水平與其收入的弱相關(guān)關(guān)系，并不意味著教育不重要。這種弱相關(guān)性實際上與我國的漸進性轉(zhuǎn)型模式，與農(nóng)村教育體制以及農(nóng)民的就業(yè)體制有關(guān)。從長期來看，教育無疑是決定農(nóng)戶收入水平的重要因素。

2.個體特征對農(nóng)戶收益的影響有限

年齡作為人力資本特征，對農(nóng)戶經(jīng)濟地位的獲得具有重要意義。研究發(fā)現(xiàn)，年齡偏大的農(nóng)戶，其養(yǎng)殖收益的穩(wěn)定性相對較好，在本模型中，年齡和年齡平方的回歸系數(shù)均為正，說明年齡與其收入水平之間是一種持續(xù)上升的關(guān)系。

性別的回歸系數(shù)為0.934，說明在其他條件相同時，僅僅因為性別不同農(nóng)戶之間年養(yǎng)殖收入就要差934元，換言之，當(dāng)不同性別的兩個養(yǎng)殖戶年齡、受教育程度、經(jīng)驗等條件相同時，男性年收入要比女性平均高934元。

健康狀況與養(yǎng)殖收益指標之間沒有顯著關(guān)系，這可能與本次調(diào)查中的農(nóng)戶身體健康狀況普遍較好有關(guān)。然而許多學(xué)者的研究都證實了一點：健康和教育一樣對收入增長起著重要作用[7]。健康對收入的影響基本上遵循如下機制：一方面，健康的勞動者擁有更高的勞動生產(chǎn)率，從而擁有更高的收入；另一方面，健康的勞動者能夠獲取更多的非農(nóng)就業(yè)的機會，從而提高經(jīng)濟收入。

（二）政策啟示

1.重視基礎(chǔ)教育，提高農(nóng)民綜合素質(zhì)

基礎(chǔ)教育對于提高農(nóng)民素質(zhì)具有奠基作用，農(nóng)民科學(xué)文化、思想政治素質(zhì)首先得益于基礎(chǔ)教育發(fā)展。發(fā)展和普及九年制義務(wù)教育是提高農(nóng)民素質(zhì)、培養(yǎng)新型農(nóng)民的基本條件。為此，應(yīng)進一步加快落實《義務(wù)教育法》和“兩免一補”等國家政策，確?；A(chǔ)教育公平。

2.加大職業(yè)培訓(xùn)力度，提高農(nóng)民職業(yè)技能水平

職業(yè)技能培訓(xùn)應(yīng)是目前已經(jīng)離開學(xué)校的農(nóng)村勞動力成本最小、見效最快、也是農(nóng)業(yè)勞動力樂于接受的一種人力資本積累方式。因此，應(yīng)加快建立農(nóng)民職業(yè)技能培訓(xùn)的有效機制，形成多渠道、多層次、多形式的農(nóng)民培訓(xùn)體系。

3.改善農(nóng)村醫(yī)療保健服務(wù)設(shè)施，提高農(nóng)民的身體素質(zhì)

通過國家劃撥和民間贊助等多種方式積累一定的資金，支持農(nóng)村醫(yī)療保健設(shè)施建設(shè)，提高其醫(yī)護人員的專業(yè)技能，為農(nóng)民身體素質(zhì)的提高創(chuàng)造良好環(huán)境和條件。

參考文獻

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The Contribution of Human Capital for Rural Families from the Perspective of Agricultural Vocational Education

——Based on the Empirical Analysis on Micro-data of Culturists in Shanxi

JING Qin-ling

(Northwest Agriculture and Forestry University of Science and Technology, Yangling Shanxi 712100, China)

AbstractAnalyzing the factors influencing the income of breeding farmers based on the survey data in Shanxi in 2009 by micro-metering method, and the results showed that the state of human capital is a critical factor to decide breeding farmers incomes. Usually the income of breeding farmers possessing the superiority in educational level, the status of accepted training and level of skill will be higher. Based on this, it should strengthen vocational and technical training for farmers persistently so as to improve their skills level.

Key wordsagricultural vocational education; human capital; income of farmers; agricultural industrialization