1. 研究背景与提出问题
在中共十九大上，我国作出了乡村振兴重大战略，实施乡村振兴战略是解决新时代我国社会主要矛盾、实现“两个一百年”奋斗目标、全面建成社会主义现代化强国和实现中华民族伟大复兴中国梦的必然要求，具有重大现实意义和深远历史意义 [1]。在全面建设社会主义现代化国家的战略目标下，要实现乡村振兴，缩小城乡差距，人才振兴是关键，要求农村地区提出配套措施充分吸纳回流劳动力，合理引导劳动力就业。
劳动力回流后的就业选择主要分为农业生产与非农就业 [2]。非农就业机会的增加，导致劳动投入农业生产的机会成本增大 [3]；也有研究指出，非农收入的增长，降低了农地的比较收益，提升了农地的流出概率 [4]。非农就业的影响不仅仅在收入方面，孙大鹏认为长期非农就业对幸福增长的促进作用是有限的，甚至出现停滞或反向抑制状态 [5]。农业生产与非农就业不仅二者之间互相影响，而且共同影响农村地区的产业格局以及劳动力个体的收入与生活。
学界意识到回流劳动力就业选择的重要性，主要从人力资本与经济资本等方面探究回流劳动力就业选择的影响因素，但研究对象很少聚焦在青年劳动力身上。但青年劳动力已经成为回流的重要群体，他们能够通过在外积累的物质资本、社会资本与人力资本选择就业，提高家庭收入和丰富家庭经济的多元化，对当地的经济发展产生积极的影响。所以本文希望从人力资本与经济资本出发，探究二者对青年回流者就业选择的影响。
本文将使用中国劳动力动态调查CLDS2018个体访问数据，通过SPSS建立二元Logistic回归分析模型，研究乡村振兴战略背景下农村地区的青年回流者就业选择的影响因素，并根据研究结果为农村地区合理引导青年回流者就业提出建议，促进农村地区经济发展，助力乡村振兴。
2. 回顾文献与研究假设
在人口迁移推拉理论下，劳动力回流是一种理性的选择，是多因素综合的结果 [6]，回流后的就业选择也受到个体因素、家庭因素、村庄特征、政府扶持与制度环境等多因素的影响。回顾现有文献，学界主要从人力资本与经济资本等方面探究了对青年回流者就业选择的影响。
2.1. 人力资本与就业选择
农村劳动力个体特征是影响农村劳动力回流的基本因素，在个人特质中人力资本是重要的因素之一 [7]。人力资本是与个人的知识和技能相关的资源，一般通过正规教育的方式获得，被公认为是经济和社会发展的关键因素 [8]。人力资本是体现在劳动者身上的资本，如劳动者的知识技能、文化技术水平与健康状况等，其主要特点在于它与人身自由联系在一起，不随产品的出卖而转移 [9]。人力资本不仅是农村劳动力理性选择回流的决定性因素，也是回流后从事何种职业的重要考虑因素。在人力资本上，最重要的是受教育程度，罗凯通过对中国9个省份调查数据分析发现，文化程度越高的迁移劳动力回流后越倾向于从事非农就业，创业的积极性也越高 [10]。乡村振兴战略背景下，农村地区具有更多更好的新型产业发展机遇，吸引更多的高学历者回流。董文倩认为外出回流有助于促进农村劳动力脱离农业生产从事非农工作，较高的人力资本和家庭禀赋会显著提高农村回流劳动力的非农就业概率 [11]。一大批学者认为，回流农村劳动力在打工期间开阔了视野、提高了文化知识，积累了一定的人力资本。这样，农村劳动力回流也有了一定的资本积累和技术基础 [12]。基于以上分析本文提出以下假设：
假设1.1：受教育程度越高的青年回流者更倾向选择非农就业；
假设1.2：相比于没有农业生产经历的，有农业生产经历的青年回流者更倾向于选择农业生产；
假设1.3：相比于没有专业技术资格证书的，有专业技术资格证书的青年回流者更倾向于选择非农就业；
2.2. 经济资本与就业选择
国内外相关研究均表明经济资本对就业选择具有显著性影响。经济资本是一种新出现的统计学概念，它是在一定的置信水平上，一定时间内为了弥补银行的非预计损失所需要的资本，是银行资本的风险程度大小计算出来的。综合经济资本概念，本文认为回流劳动力经济资本包括外出收入的资本积累、村中的自然资本与集体性分红等。杨忍等认为外出务工的工资性收入的资本积累，是青年劳动力返乡从事零售、杂货、服装和个体修理等非农就业的基础 [13]。在中国小农生产的背景下，农户的自有耕地面积越大，越有可能提升耕地的禀赋效应，从而促使回流劳动力保留自有耕地，进而从事农业生产或兼业生产活动 [14]。在国家对现代农业的大力扶持和保护下，家中拥有土地数量限制着回流者转移非农就业。随着新农村建设设施越来越齐全，不断涌现出大量的小型村镇企业，部分回流者投资村镇企业，丰富自身的经济资本。耕地资源是农户所拥有的最重要的自然资本，在农业机械化水平一定的情况下，家庭耕地面积越大，家庭在农业生产活动中需要配给的劳动力越多，回流劳动力非农转移就业的可能性越小 [15]。村镇就业机会、村镇距离和村镇机构数量对农村回流非农转移的影响十分稳健，并且村镇非农就业越多，回流劳动力非农转移的可能性越大 [15]。基于以上分析本文提出以下假设：
假设2.1：回流前年收入越高的青年回流者更倾向于选择非农就业；
假设2.2：相比于村中没有土地的，有土地的青年回流者更倾向于选择农业生产；
假设2.3：相比于没有村集体分红的，有村集体分红的青年回流者更倾向于选择农业生产。
2.3. 个体年收入、人力资本与就业选择
本文将人力资本与经济资本共同纳入到青年回流者就业选择的影响因素中，因此在探究二者对就业选择影响的同时，有必要研究人力资本与经济资本之间的关系。魏下海等认为农户的教育水平对总收入有着显著的正作用，与农业收入呈负相关的关系，与非农收入呈正相关的关系，教育水平对农户的非农就业具有显著的正效应 [16]。同时，杨忍等认为外出务工的工资性收入的资本积累是青年劳动力返乡从事零售、杂货、服装和个体修理等非农就业的基础 [13]。更高教育程度的农村劳动力为了实现更高的教育回报率出现回流，以及外出劳动力所接受的农业非农业培训与迁移工作经历增加了其人力资本，他们的回流则提供了人力资本的补偿 [17]。农村回流劳动力的个人特征对再就业状态影响均较显著意味着人力资本影响着劳动力的经济资本与就业选择 [18]。基于以上分析本文提出以下假设：
提出假设3.1：个体年收入在人力资本与就业选择之间起到了中介效应。
3. 数据、模型与变量
3.1. 数据来源
本文定量分析的数据来源是中国劳动力动态调查(CLDS2018)。CLDS调查对象为样本家庭户中的全部劳动力，在抽样方法上，采用多阶段、多层次与劳动力规模成比例的概率抽样方法。本文研究的对象是青年农村劳动力(年龄18~45岁)，从CLDS2018中选出户籍为农村户口的样本，并除去缺失值的影响，最终有效样本为909个，通过二元Logistic回归分析研究因变量与自变量之间的关系。
3.2. 模型
二元Logistic回归分析是一个广义的线性回归模型，一种多变量统计方法。该模型在实际的应用中较为广泛，原因是其对数据的要求不高，也是与其具有研究自变量和因变量的关系优势有关，但要求因变量取值非0即1。
logistic回归分析模型在因变量Y为二分变量时，事件发生概率的表达式为：
式中：P为事件发生的条件概率；X为自变量因素；α和β分别为logistic回归模型截距和回归系数；(
)为影响事件发生概率的线性函数。将式(1)取对数后，表达式为：
其中，事件的发生可能性P与不发生的可能性(1 − P之比，称为比值，比数(odds)，即odds = P/(1 − P)。
3.3. 变量
3.3.1. 因变量
本文研究的因变量Y是农村地区青年回流者就业选择，具体分布情况见表1。在CLDS2018个体问卷中，将因变量Y操作化为“请问您接下来的打算是？”如果访问者选择“1、在村里务农”，则表示从事农业生产，将其赋值为0；如果访问者选择“2、在村里从事其他的非农工作”与“3、到镇上或县城工作”，则表示计划从事非农就业，将其赋值为1。
3.3.2. 核心自变量
本文选取的核心自变量可分为人力资本与经济资本，从回流劳动力的自身情况出发探讨农村青年回流者就业选择的影响因素。核心自变量的具体分布情况见表1。
1) 人力资本
研究人力资本对农村青年回流者就业选择的影响，将人力资本测量为三个变量，分别是受教育程度、农业生产经历与获取专业资格证书情况。受教育程度操作化为“您的最高学历是？”，“未接受教育与小学”赋值为“0”，“初中，中专、技校与高中”赋值为“1”，“大专、本科及研究生以上”赋值为“2”。农业生产经历操作化为“工作包括务农，是否有过农业生产经历？”，“否”赋值为“0”，“是”赋值为“1”。获取专业资格证书情况操作化为“您是否获得过专业技术资格证书？”，“否”赋值为“0”，“是”赋值为“1”。
2) 经济资本
研究经济资本对农村青年回流者就业选择的影响，将经济资本测量为三个变量，分别是2017年个人年收入、村中土地情况与村集体分红情况。个人年收入操作化为“您2017年各类收入总计是？”，“3万以下”赋值为“0”，“3万~10万”(包括3万)赋值为“1”，“10万~20万”(包括10万)赋值为“2”，回答“20万及20万以上”赋值为“3”。村中土地情况操作化为“您在村中是否还有土地？”，“否”赋值为“0”，“是”赋值为“1”。村集体分红情况操作化为“请问如果村中有分红或其他的利益分配，您是否能够分得到？”，“否”赋值为“0”；“是”赋值为“1”。
3.3.3. 控制变量
本文将数项基本人口学指标作为回归方程的控制变量，具体分布情况见表1。1) 地区，表示为访问用户现居住地区，将地区重新编码为虚拟变量(西部地区 = 0；中部地区 = 1；东部地区 = 2)；2) 性别，将性别变量重新编码为虚拟变量(女性 = 0；男性 = 1)；3) 婚姻状况，该变量操作化为“您目前的婚姻状况是？”，将其重新编码为虚拟变量(未婚 = 0；已婚 = 1)；4) 劳动力身体情况，该变量操作化为“近十二个月，您是否被医生诊断过需要住院？”，将其重新编码为虚拟变量(是 = 0；否 = 1)；
Table 1. Descriptive analysis of relevant variables (N = 909)
表1. 相关变量的描述性分析(N = 909)
4. 实证分析结果
4.1. 控制变量对农村青年回流者就业选择的影响
模型一显示了控制变量对农村青年回流者就业选择的影响，结果见表2。1) 地区，结果显示地区对青年回流者的就业选择存在显著影响，不同地区在就业意愿上存在差异，其中中部地区与东部地区的青年劳动力更倾向选择非农就业(p < 0.001)。这一结果与国家地区发展形势与地区差异息息相关，中部与东部的青年回流者更多的从事非农就业；2) 性别，结果显示性别对青年回流者的就业选择不存在显著影响(p > 0.05)，男性与女性在选择上无差异；3) 婚姻状况，婚姻状况对青年回流者的就业选择存在显著影响(p < 0.05)，但结果显示回流后已婚的青年回流者倾向于选择农业生产；4) 身体状况，结果显示身体状况对青年回流者的就业选择不存在显著影响(p > 0.05)，更多的劳动力进行就业选择时更多考虑收入因素。
4.2. 人力资本对农村青年回流者就业选择的影响
模型二显示了人力资本对农村地区青年回流者就业选择的影响，将控制变量与自变量人力资本一同放入模型得出结果，结果见表2。1) 受教育程度，结果显示受教育程度对青年回流者的就业选择存在显著影响，初中、高中、与技校学历相比于未上过学或小学学历的青年回流者更倾向于选择非农就业(p < 0.001)，大专以上学历相比于为上过学或小学学历的青年回流者也更倾向于非农就业(p < 0.001)，假设1.1成立。2) 农业生产经历，农业生产经历对青年回流者的就业选择存在显著影响(p < 0.001)，具有农业生产经历的青年劳动力倾向于选择农业生产(B = −1.829)，假设1.2成立。3) 专业技术资格证书，专业技术资格证书对青年回流者的就业选择存在显著影响(p < 0.05)，获得过专业技术资格证书的青年回流者倾向于选择非农就业，假设1.3成立。
4.3. 经济资本对农村青年回流者就业选择的影响
模型三显示了经济资本对青年回流者就业选择的影响。将控制变量与自变量经济资本一同放入模型得出结果，结果见表2。1) 个人年收入，结果显示收入在3~10万区间内的相比于收入在3万以下的回流者具有更强的意愿选择非农就业(p < 0.001)，而个人收入在10万以上的青年回流者对就业选择不存在显著影响(P > 0.05)，假设2.1不成立。当劳动力回流前的收入较高时，收入对就业选择的影响不显著，青年劳动力选择就业往往主要考虑地方政策与产业发展。2) 村中土地情况，结果显示在村中是否拥有土地对青年回流者的就业选择存在显著影响(p < 0.001)。相比于村中没有土地的，有土地的青年回流者更倾向于选择农业生产(B = −0.613)，假设2.2成立。3) 村集体分红，结果显示村集体分红情况对青年回流者的就业选择不存在显著影响(p > 0.05)，假设2.3不成立。村中是否有村集体分红对青年回流者就业选择不存在显著影响，暗示了我国农村地区现有的村集体分红政策其规模与分红额度较小。另外，我国村集体分红政策主要针对的人群是贫困人口。
4.4. 个体年收入在人力资本与就业选择之间的中介效应
模型四显示了人力资本与经济资本对青年回流者就业选择的影响。将控制变量、人力资本与经济资本三类变量一同放入模型进行检验，结果显示受教育程度、个人年收入依然对就业选择存在影响(p < 0.05)，系数均为显著，所以三者与就业选择之间存在相关性。验证猜想，建立模型五将个体年收入为因变量、受教育程度为自变量放入到回归模型中。研究发现，受教育程度的P值在95%的置信水平上显著，受教育程度与个体年收入呈正相关。因此初步判断个体年收入在受教育程度与就业选择之间起到了中介效应，结果见表3。
Table 2. Influence of control variables, human capital and economic capital on employment choice of rural young returnees
表2. 控制变量、人力资本与经济资本对农村青年回流者就业选择的影响
注：(*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001)；a参照组为西部地区；b参照组为女；c参照组为未婚；d参照组为“51~65岁”；e参照组为“近十二个月没有医生确诊过住院”；f参照组为“未接受过教育与小学”；g参照组为“无农业生产经历”；h参照组为“无专业资格证书”；i参照组为“3万及3万以下”；j参照组为“村中没有土地”；k参照组为“没有村集体分红”。
为进一步验证假设，本文采用Hayes (2012)编制的SPSS宏中的Model4 (简单的中介模型)。结果显示受教育程度对个体年收入存在显著性影响(B = 0.134, t = 3.735, p < 0.01)，受教育程度同时对就业选择存在显著性影响(B = 0.810, t = 5.293, p < 0.01)，且当放入中介效应个体年收入，个体年收入对就业选择也存在显著影响(B = 0.712, t = 4.575, p < 0.01)。此外，受教育程度对就业选择的直接效应及个体年收入的中介效应bootstrap 95%置信区间的上、下限均不包含0，表示受教育程度不仅对就业选择存在直接的影响，还有受到个体年收入的中介调节作用对就业选择产生影响，结果见表3。该直接效应(0.72)和中介效应(0.095)分别占总效应(0.81)的88.89%、11.10%。假设3.1成立，个体年收入在受教育程度与就业选择之间起到了中介效应。
Table 3. Breakdown table of total effect, direct effect and mediating effect
表3. 总效应、直接效应及中介效应分解表
5. 建议与讨论
农村青年回流者的人力资本与经济资本对就业选择存在显著性影响。在乡村振兴背景下，无论是进行产业转型促进非农就业的发展还是创办新型农业发挥农业生产优势，农村地区都将迎来前所未有的机遇。当地政府应因地制宜，明确地区产业发展路径，抓住劳动力回流趋势，合理配置回流的青年劳动力。根据实证分析结果，为农村地区提出以下几点建议：
第一，抓住高学历与专业性人才。农村地区想要抓住乡村振兴发展机遇，实现人才振兴，需要重点关注高素质人才与专业性人才的就业配置。这就要求当地政府应积极通过调整人才吸纳政策，完善当地的产业格局，提供更好质量的就业机会与营造更好的就业环境，使得高学历与专业性人才适得其所。与此同时，各级政府、社会与个体应该共同营造，积极维护教育程度、专业程度、贡献值与收入的良性循环关系 [18]。
第二，重视农业与转型新农业。在数据样本中，回流的青年劳动力中选择农业生产的占30.6%，表明农业生产依然是劳动力的重要选择，农村地区想要取得高质量发展，需要农业生产与非农生产两条路并行。首先，当地政府应提高从事农业生产的个人收入，完善横向与纵向的转移支付，加强财政转移对农业行业的扶持。同时，当地政府应促进农业生产的规模化，完善土地流转培育家庭农场，发展新型农业，鼓励具有农业生产经历的劳动力投入到新农业中发挥其优势 [19]。
第三，充分发挥青年劳动力回流前积累的经济资本优势。农村地区应积极利用乡情这一纽带，为他们提供融资支持、引导性财政补贴与小额贷款等，促进他们积极创业进一步创造更多的社会利益与就业机会。此外，农村地区可扩大村集体产业规模，吸引与发展更多的村镇企业，发展“村民同治”农业产业，形成产业发展、收入提高、均衡就业的良性格局。
本文的创新点在于聚焦青年劳动力，从人力资本与经济资本两个角度出发探究劳动力就业选择的影响因素，为农村地区提出有用的发展建议。同样，文章存在一定的局限性，本文在变量的操作化上依然存在操作化不全面等问题。
参考文献