互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究——理论机制与微观证据.pdf
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1、王军,韩悦:互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究一、引言随着我国农业现代化的发展,大量农村劳动力从农业生产中释放出来。为了获得更高的收入,农村劳动力不断向非农部门转移。劳动力是最具能动性的生产要素,农村劳动力转移对我国经济增长作出了重要贡献1。统计资料显示,截至2021年12月,我国非农就业人数为57580万,在总就业人数中占比为77.1%。然而,相较于高收入国家,我国农业劳动力比重仍然偏高,促进农村劳动力转移任重道远2。探索促进农村劳动力非农就业的有效路径,对于推动就业结构转型、实现城乡包容性增长具有重要意义。近年来,我国互联网蓬勃发展,互联网普及程度日益提高。截至2022年12月,我国
2、网民规模达10.67亿,互联网普及率达75.6%。互联网作为现代信息通信技术的代表,正深刻改变着经济社会的运行方式,对劳动力市场也产生了显著影响,并引起了学术界的广泛关注。一方面,现有研究从宏观层面分析了互联网普及的就业效应。例如,Atasoy利用美国县级数据分析得出,宽带互联网接入可以带动就业率提高1.8个百分点,且该效应在农村和偏远地区更加明显3。王子敏利用我国流动人口动态监测数据,基于技能偏向的视角,发现互联网降低了农村流动人口的就业数量,但显著改善了农村流动人口的就业质量4。田鸽和张勋以“宽带中国”政策作为代理变量,发现数字经济能够显著促进非农就业,具体而言,以数字金融为代表的消费互联
3、网和以智能化为代表的工业互联网分别促进了农村低技能劳动力和高技能劳动力向非农行业流动5。另一方面,现有研究从微观层面分析了互联网使用对个体就业和收入的影响。研究得出,互联网使用能够显著提高就业概率6-7和劳动收入8-11,并且对农村劳动力的收入提升效果更大12。一些研究聚焦于农村地区,发现互联网使用可以显著促进农村劳动力非农就业13-15。赵羚雅和向运华基于CFPS数据,选取“家庭礼金支出”作为社会资本的代理变量,分析互联网使用和社会资本对非农就业的作用,发现互联网使用通过增加农民的社会资数据来源:2022年 中国统计年鉴。数据来源:中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第51次 中国互联网
4、络发展状况统计报告。互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究理论机制与微观证据王军,韩悦(首都经济贸易大学 经济学院,北京100070)摘要:通过构建理论模型,揭示了互联网使用促进农村劳动力非农就业的内在机制。在此基础上,利用2020年中国家庭追踪调查数据(CFPS),运用Probit模型进行了实证检验。结果显示,使用互联网的农村劳动力的非农就业概率会提高7.9%,且该效应在东部地区、南方地区,对于男性、中青年劳动力、中高技能劳动力群体更加明显。机制分析表明,信息渠道和人力资本渠道是互联网使用促进农村劳动力非农就业的重要机制。进一步研究发现,相较于受雇型就业,互联网使用对自雇型就业的促进作用更
5、大。使用互联网不仅具有工资溢价效应,而且提高了工作稳定性和社会保障水平,因此显著改善了农村劳动力的非农就业质量。关键词:互联网使用;非农就业;信息渠道;人力资本渠道;就业质量中图分类号:F241.4文献标识码:A文章编号:1004-972X(2023)09-0088-10基金项目:国家社会科学基金青年项目“数字经济发展对就业总量、结构及质量的影响与提升机制研究”(20CJY015)作者简介:王军,经济学博士,首都经济贸易大学研究生院院长、经济学院教授、博士生导师,研究方向:增长经济学;韩悦(通讯作者),首都经济贸易大学经济学院博士研究生,研究方向:增长经济学、劳动经济学。882023年第9期本
6、,进而提高了农民非农就业的概率16。马俊龙和宁光杰发现,互联网使用不仅通过增加社会资本,而且通过减少家务劳动时间影响农村劳动力非农就业17。张卫东等研究得出,互联网使用可能通过降低信息费用、提高个体人力资本水平、改善个体和市场对劳动参与者的性别偏好三个渠道影响非农就业18。现有研究虽然得出了一些有价值的结论,但是只侧重于通过实证分析来检验互联网使用对农村劳动力非农就业的积极作用,缺乏理论层面的深入探讨,并且对互联网使用促进非农就业的机制研究相对薄弱。实际上,农村劳动力不仅可以利用互联网获取就业信息,改善信息不对称局面,降低工作搜寻难度,还可以利用互联网进行学习,实现人力资本增值,提高在就业市场
7、中的竞争力。农村劳动力是否向非农部门转移,是由通过权衡成本和收益进行的最优就业决策决定的。鉴于此,本文试图弥补现有研究的不足。通过构建理论模型,将就业信息、人力资本纳入劳动力转移的成本收益分析框架,揭示互联网使用促进农村劳动力非农就业的内在机制,为实证分析提供理论基础。二、理论模型(一)生产部门假设农村只存在农业部门a,城市只存在非农部门b。农业部门使用劳动La进行生产,非农部门使用资本K和劳动Lb进行生产。劳动力总量保持不变,L=La+Lb。农业部门的生产函数为:Ya=La非农部门的生产函数为:Yb=A(H)K1-Lb其中,和分别表示农业部门和非农部门劳动的产出弹性,01,00。假设劳动力市
8、场完全竞争,农业部门和非农部门的工资分别等于其劳动的边际产出,即:Wa=dYadLa=La-1=(L-Lb)-1Wb=YbLb=A(H)K1-Lb-1(二)家庭部门假设每个个体生存两期:年轻时期,个体进入劳动力市场,获得劳动收入并做出消费、储蓄决策;年老时期,个体退出劳动力市场,依靠年轻时期的储蓄维持消费。个体追求效用最大化,表示为:maxU=1lnCt+2lnCt+1s.t.Ct+Ct+11+rt+1=Wt其中,U表示个体一生的效用,Ct是个体在年轻时期的消费,Ct+1是个体在年老时期的消费。假设U是Ct和Ct+1的对数线性函数,1和2分别表示个体对年轻时期消费和年老时期消费的偏好。rt+1
9、表示利率,Wt表示工资。求解效用最大化问题可得:Ct=1Wt1+2Ct+1=(1+rt+1)2Wt1+2(三)一般均衡一般认为,非农部门的工资高于农业部门,即WbWa,工资差距会吸引农村劳动力向非农部门转移。但是由于农村地区信息相对闭塞,就业市场存在信息不对称,农村劳动力进入非农部门会面临信息壁垒。因此,农村劳动力向非农部门转移需要付出一定成本,即S(N)=N-s。其中,N 表示就业信息,弹性系数s0。劳动力获取的就业信息越多,意味着工作搜寻难度越小,转移成本越低。理性的农村劳动力会比较从事农业生产和非农就业的效用。若非农就业获得的效用更高,则农村劳动力会选择向非农部门转移。达到均衡时,劳动力
10、在两个部门获得的效用相等,即:1lnCa,t+2lnCa,t+1=1lnCb,t+2lnCb,t+1-St(Nt)将Ct和Ct+1的表达式代入,解得:Wb,tWa,t=eSt(Nt)1+2将Wa,t和Wb,t的表达式代入,可得:A(H)K1-Lb-1(L-Lb)-1=eS(N)1+2(L-Lb)1-Lb1-=A(H)K1-eS(N)1+2易知,LbS(N)0,即非农部门全要素生产率提89王军,韩悦:互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究高,工资水平提高,非农就业人数增加。(四)互联网使用影响非农就业的微观机制一方面,农村劳动力将互联网作为信息来源,可以克服时空限制,获取丰富的就业信息;另一方
11、面,农村劳动力利用互联网进行学习,能够弥补基础教育和职业培训的不足,实现人力资本增值。就业信息可以表示为:N=pIn+(1-p)Dn1n其中,I表示劳动力使用互联网的时间,p表示通过互联网获取的就业信息所占份额,即互联网对于获取就业信息的相对重要性。D表示劳动力在电视、报纸期刊、广播等传统信息媒介上投入的时间。两类信息来源的替代弹性为1 1-n(0,+)。人力资本可以表示为:H=qIh+(1-q)Eh1h其中,I表示劳动力使用互联网的时间,q表示通过互联网积累的人力资本所占份额,即互联网对于积累人力资本的相对重要性。E表示劳动力在基础教育和职业培训等方面投入的时间。两类人力资本积累途径的替代弹
12、性为1 1-h(0,+)。为了分析互联网使用对非农就业的影响,Lb对I求偏导,可得:LbI=LbS(N)dS(N)dNNI+LbA(H)dA(H)dHHI其中,等式右边第一项表示互联网使用影响非农就业的信息渠道,第二项表示互联网使用影响非农就业的人力资本渠道。由于LbS(N)0,dS(N)dN 0,LbA(H)0,dA(H)dH 0,HI 0,所以LbI 0,即使用互联网会促进农村劳动力非农就业。该理论模型表明,农村劳动力对互联网的使用程度提高,获取的就业信息增加,使得转移成本降低;另外,积累的人力资本增加,使得预期收益提高。理性的农村劳动力在权衡成本收益后,向非农部门转移的概率将提高。基于此
13、,本文提出研究假设:信息渠道和人力资本渠道是互联网使用促进农村劳动力非农就业的重要机制。如图1所示。三、实证策略(一)数据和变量描述本文使用的数据来自2020年中国家庭追踪调查(CFPS)。该调查是一项具有全国代表性的大型追踪调查,覆盖我国25个省(自治区、直辖市),从村居、家庭、个人三个维度收集数据,反映了经济社会发展和人民生活的基本情况。鉴于从农业到非农就业的转换过程主要发生在农村地区,本文主要讨论互联网使用对农村劳动力非农就业选择的影响。将样本限定在农村1659岁的劳动年龄人口中,剔除缺失值后最终得到6938个有效样本。本文的被解释变量是非农就业,根据问卷中受访者主要从事工作的性质进行界
14、定。从事非农工作则变量取1,从事农业工作则变量取0。本文的核心解释变量是互联网使用,根据问卷中“是否移动上网”“是否电脑上网”两个问题进行界定。若两个问题至少有一个回答“是”,则变量取1,否则取0。参考相关文献并结合本文的研究内容,模型中加入个体、家庭两个层面的控制变量。个体控制变量包括年龄、性别、最高学历、婚姻状况、健康状况、民族、政治面貌,家庭控制变量包括家庭规模、少儿占比、老人占比。基于理论模型,本文从两个方面分析互联网使用对非农就业的影响机制。一是信息渠道。根据受访者对于互联网作为信息渠道的重要性的评估,重要性从低到高,变量依次取值15。二是人力资本渠道。将受访者的智力水平作为人力资本
15、水平的代理指标,智力水平从低到高,变量依次取值17。表 1报告了主要变量的描述性统计信息。在图 1互联网使用促进农村劳动力非农就业的信息渠道和人力资本渠道902023年第9期全样本中,非农就业人数占比为 50.8%,其中使用互联网的农村劳动力非农就业比例为 62.16%,明显高于不使用互联网的群体(27.14%)。图2显示了两组群体间非农就业比例的差异,从直观上反映了互联网使用与农村劳动力非农就业的正向相关性。表 1主要变量的描述性统计变量被解释变量非农就业核心解释变量互联网使用控制变量年龄性别最高学历婚姻状况健康状况民族政治面貌家庭规模少儿占比老人占比机制变量信息渠道人力资本渠道变量定义是=
16、1,否=0是=1,否=0实际年龄男性=1,女性=0文盲/半文盲=1,小学=2,初中=3,高中=4,大专/本科=5,硕士/博士=6在婚=1,其他=0不健康=1,一般=2,比较健康=3,很健康=4,非常健康=5汉族=1,其他=0党员=1,其他=0家庭成员人数16岁以下人口占家庭成员人数的比重60岁及以上人口占家庭成员人数的比重重要性从低到高,依次取值15智力水平从低到高,依次取值17样本量69386938693869386938693869386938693869386938693869156935平均值0.5080.67541.6990.5162.6870.8363.1840.8820.0784
17、.6100.1650.0493.6025.026标准差0.5000.46811.2510.5001.1760.3711.2000.3230.2672.0840.1750.1121.4561.448最小值001601010010011最大值1159161511150.8000.66757图 2互联网使用与农村劳动力非农就业(二)计量模型由于农村劳动力的非农就业选择是二值变量,本文运用Probit模型进行回归。Job*ijk=0+1Internetijk+2Xij+k+ijk(1)Prob(Jobijk=1)=Prob(Job*ijk 0)=(0+1Internetijk+2Xij+k+ijk)(
18、2)其中,Jobijk*表示未被观测的潜变量,Jobijk表示k地区j家庭中个体i非农就业的实际观测值,Internetijk表示个体互联网使用情况。Xij表示一系列个体、家庭层面的控制变量。k为地区固定效应,以控制地区层面可能影响个体非农就业的因素。ijk为随机误差项。1为本文关心的待估参数,衡量互联网使用对农村劳动力非农就业的边际效应。四、实证结果(一)基准回归表2报告了Probit回归结果,列(1)只加入个体控制变量,列(2)和列(3)逐次加入家庭控制变量和地区固定效应。互联网使用的估计系数均在1%的水平上正显著,表明互联网使用对农村劳动力非农就业产生了显著的促进作用。其中,列(3)的边
19、际效应为0.079,即相较于不使用互联网的农村劳动力,使用互联网的农村劳动力非农就业的概率提高了 7.9%。从个体特征来看,男性非农就业倾向大于女性,年长的劳动力非农就业概率较小。学历越高、健康状况越好的劳动力非农就业的概率越大,说明提升个体的人力资本水平可以促进非农就业。与少数民族个体相比,汉族劳动力在非农就业市场中更具优势。从家庭特征来看,家庭规模较大、少儿占比较高,则劳动力需要将更多时间用于家庭照料,参与非农就业的概率较小。(二)异质性分析1.区域异质性考虑到我国各地区发展水平、历史文化等均存在较大差异,接下来本文探究互联网使用对不同地区农村劳动力非农就业的异质性影响。回归结果如表3所示
20、。在Panel A中,本文根据国家统计局的标准,将我国划分为东、中、西部三大地区。可以看出,东部地区互联网使用的估计系数约是中部和西部地区的两倍。该结果表明,互联网使用对农村劳动力非农就业的促进作用在东部地区更为突出。本文认为可能的原因包括:一方面,中部、西部地区经济发展水平较低,非农就业机会相对较少,不利于农村劳动力向非农部门转移;另一方面,由于中部、西部地区信息基础设施比较薄弱,信息化发展较为滞后,互联网使用对非农就业的促进作用相对有限。根据网宿科技发布的2018年 中国互联网发展报告,中西部地区平均互联网普及率低于东部地区的平均水平。因此,有必要加快推进中西部地区的信息化基础设施建设,提
21、高互91王军,韩悦:互联网使用对农村劳动力非农就业的影响研究联网普及程度,充分释放互联网发展红利,带动中西部地区就业结构转型。表 2互联网使用对农村劳动力非农就业的影响变量互联网使用年龄性别最高学历婚姻状况健康状况民族政治面貌家庭规模少儿占比老人占比地区固定效应pseudo R2样本量非农就业(1)0.280*(0.040)-0.038*(0.002)0.319*(0.034)0.292*(0.017)-0.098*(0.051)0.027*(0.014)0.456*(0.054)-0.040(0.064)否0.2186938(2)0.272*(0.040)-0.044*(0.002)0.32
22、0*(0.035)0.288*(0.017)0.051(0.056)0.028*(0.014)0.431*(0.055)-0.028(0.065)-0.047*(0.009)-0.503*(0.108)-0.156(0.152)否0.2256938(3)0.275*(0.042)-0.046*(0.002)0.339*(0.035)0.272*(0.018)0.025(0.058)0.027*(0.015)0.205*(0.069)0.014(0.068)-0.042*(0.010)-0.607*(0.112)-0.159(0.156)是0.2656938注:*、*、*分别表示在1%、5%、1
23、0%的水平上显著,括号内数值为稳健标准误。表 3区域异质性分析变量PanelAPanelB互联网使用pseudo R2样本量互联网使用pseudo R2样本量非农就业东部0.415*(0.073)0.2742327北方0.256*(0.052)0.2554451中部0.207*(0.078)0.2431906南方0.353*(0.071)0.2892487西部0.201*(0.068)0.2412705注:*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著,括号内数值为稳健标准误。所有回归中均加入个体、家庭控制变量和地区固定效应。在Panel B中,本文以秦岭淮河为界将我国划分为南方和北方。可
24、以看出,南方地区互联网使用的估计系数大于北方地区,说明互联网使用对南方地区农村劳动力非农就业的促进作用更大。本文认为,该结果可能是由南方和北方劳动力的就业观念差异造成的。南方地区开放程度较高,人们的就业观念也比较开放,为了获得更高的收入,大量农村劳动力选择向非农部门转移。而在北方地区,人们的乡土观念较重,农村劳动力进行就业选择时会优先考虑离家乡近的工作,非农就业意愿相对较低,互联网使用对非农就业的促进作用相对有限。2.个体异质性在区域异质性分析的基础上,本文进一步根据受访者的性别、年龄、最高学历划分样本,从个体层面考察互联网使用对农村劳动力非农就业的异质性影响。首先,分析互联网使用影响非农就业
25、的性别异质性。从表4的Panel A可以看出,互联网使用对男性非农就业的促进作用大于女性。在家庭分工中,女性需要承担更多的家务劳动,非农就业意愿通常较低,因而互联网使用对非农就业的促进作用相对有限。另外,男性在求职时更具有优势,其非农就业选择范围更广,因而互联网使用可以更明显地促进其非农就业。表 4个体异质性分析变量Panel APanel BPanel C互联网使用pseudo R2样本量互联网使用pseudo R2样本量互联网使用pseudo R2样本量非农就业女性0.240*(0.062)0.3153356青年劳动力0.350*(0.117)0.1912201低技能劳动力-0.420(0
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