文章信息
- 赵智, 郑循刚, 李冬梅.
- 土地流转、非农就业与市民化倾向——基于四川省农业转移人口的调查分析
- 南京农业大学学报(社会科学版), 2016, 16(4): 90-99
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文章历史
- 收稿日期: 2016-01-20
2. 四川农业大学 管理学院, 四川 成都 611130
世界各国的发展经验表明,只有多数农村人口脱离传统的农业生产方式,继而转向城市从事资本要素更加集约的非农产业,才能从根本上打破城乡社会经济的二元化结构,进而推动国家现代化的历史进程。改革开放特别是新世纪以来,大量农村剩余劳动力涌入城镇地区寻求发展机遇,为我国城市现代化建设提供了强大动力。然而,农业转移人口为城市发展带来不可或缺的人力资源支撑的同时,其融入城市的市民化进程并非一帆风顺,“伪市民化”甚至“逆市民化”的问题日渐凸显。在快速城镇化背景下,农业转移人口往往陷入农用土地处置与城市就业落实的两难抉择[1],进而摇摆于城市与乡村的边缘,难定归属。对于很多人来说,“种地(回村)”或“工作(留城)”已然构成了“零和博弈”中的两极,土地羁绊和就业困境让农业转移人口难以下定“脱乡入城”的决心,甚至有部分人因此做出“舍弃城市工作、返回农村务农”的个人决策。那么,土地流转、非农就业究竟如何影响农业转移人口的市民化倾向?市民化倾向的助力或掣肘到底何在?围绕这些疑问,本文拟从土地流转和非农就业的视角出发,深入解析农业转移人口市民化倾向的影响机理,细致剖析问题背后的深层原因,期望找出合理的答案。
二、文献回顾与研究假设 (一)文献回顾自新中国成立特别是改革开放以来,由乡村向城市转移人口的称谓经历了多次演变,从起先的盲流、打工仔(妹)、凤凰男(女)、农民工、农民企业家,到后来的农村进城务工人员、城市新居(市)民等等,凡此种种,不一而论。在近些年我国新型城镇化进程中,又逐渐产生出内涵和名称与之前略有差别的群体称谓,即“农业转移人口”,用以专门定义进入城市常住的农业人口,尤其是农业转移劳动力[2]。通常认为,农业人口转移主要侧重于由第一产业向大农业系统之外的二、三产业的流动,而非大农业系统内部的调整。如此而论,农业转移人口范围应涵盖农民工、失地进城农民、进城的农村个体工商户、私营企业主、高校农村籍在校生等多种类型[3]。特别需要指出的是,失地农民的制度身份可能属于城镇,但其职业属性、社交、文化特征仍具有较为明显的乡村特征,所以多数研究仍将失地农民归为农业转移人口范畴[4]。现阶段,学者们尤其注重自发性迁移为主的农民工问题[1],以及政策性迁移中失地农民问题的研究。鉴于此,本文的研究重心主要以进城农民工与失地农民群体为主。
早在20世纪80年代,国内就有学者开始了对农业转移人口市民化问题的关注[5],进入新世纪以后,学界关于农业转移人口市民化的讨论愈加热烈[6]。结合前人的研究来看,农业转移人口市民化通常概括为:农业人口在经历生产生活地域的空间转移、职业与就业状态的非农转变、户籍身份的城乡转换后,逐步完成个人素质的综合提升、市民价值观的塑造更新、生活方式与行为习惯的升级转型等,真正融入城市生产生活环境,并最终被城市居民所接纳的过程与结果[7]。而在这一过程中,土地流转与非农就业之路是否笃定且顺畅,就显得尤为重要[8]。
土地处置向来是农业转移人口市民化中不可规避的难题,而现有土地制度约束下所呈现出的土地流转驱动力不足,则在很大程度上制约着农业转移人口的市民化进程。具体表现为,农村土地缺乏灵活有效的土地流转和现代农技推广机制,以农用土地为代表的物质资本要素难以实现有效流动[9],农用地细碎化局面无法得到根本改善,农业劳动力生产效率提升空间受到限制,最终农用地非但没能成为农业人口转型的助力,反而成为农业人口向城市非农产业转移的羁绊[10, 11]。尽管土地流转可以在一定程度上释放劳动红利、增加农户收入[12],可由于地权安全性、土地市场发育、地权诉求以及土地财产与保障功能的存在,贸然失去土地或许会面临较为严峻的社会风险[13],农村土地权益鸡肋化的现象日趋严重[14],进而使得农业转移人口在城乡归属上犹豫不决,难以下定市民化的决心,久而久之便陷入了“转而不迁”的尴尬局面[15]。当下,“民工荒”与“土地撂荒”这两个看似矛盾的怪象联袂而至[16, 17],即将推广的“藏粮于地”式的农地休耕政策,与其说是“粮食十二连增”后的稳固微调,倒不如说是面对城镇化运动中农村劳动力“大失血”和土地处置困局,为提升尽显疲态的本土农业竞争力,打下的无奈“补丁”[18]。针对这些难题,有学者提出,增加非农就业、提高家庭二、三产业的收入比重,有利于催化土地流转决心、激发市民化积极性[19, 20]。首先,非农就业在市民化进程中能起到关键的中介作用,高端就业通常可以获得良好的权益保障和优厚的城市收益预期,能够积极作用于市民化实践[21];其次,相对多元的收入结构,将有助于分散农业经营收益风险,获得长久效用的最大化,提升土地流转的可行性和市民化的主动性[4, 22, 23]。
现有文献从多个角度对土地流转、非农就业与市民化倾向的关系进行了诸多颇具价值的解读,但遗憾的是:一方面,当前农业转移人口市民化倾向的研究,多是围绕土地流转或非农就业的单一要素孤立展开[15, 20],忽略了土地流转与非农就业之间的内在关联[24],抑或浅尝辄止,未深入展开探讨。就国际经验而言,人口的初始迁出与迁入地的重新定居通常是同时进行的[25]。然而相对于其他国家而言,我国经济发展水平、历史文化传承、社会人口结构均存在特殊之处,这也决定了我国农业人口的转移特征和政策制度设计会有所差异。现阶段,我国农业转移人口市民化可分为从农村迁出到城市定居两个分离过程,且两个过程的现实与预期存在较大偏差,这不仅加剧了“候鸟式迁移”给农村社会带来的负面效应,而且延伸至城市内部,也进一步割裂了城市社会结构[26, 27]。一般而论,土地流转当属迁出农村的关键指代,而非农就业则是定居城市的重要标识,二者辩证统一于我国的市民化实践之中,所以有必要深入探究土地流转、非农就业与市民化倾向之间的逻辑关系;另一方面,现有研究多混淆或忽视了“留城、定居与市民化”“意愿、能力与倾向”的概念差异。一是长期留城不代表愿意定居城市,仅以留城或定居也无法完整表达市民化;二是定居城市意愿或者留城意愿的分析往往忽视了市民化能力的作用,从而造成农业转移人口对因变量的理解偏差,仅仅调查留城意愿而忽视市民化待遇的客观需求,或只分析市民化能力的强弱而不重视主观感受,均不足以反映农业转移人口的个人实际情况,分析得出的结论不够严谨;三是定居城市与定居现阶段迁入城市的概念并不在同一范畴,加以区分将使研究结果更加精准。所以,研究选用了表达更为精准的“市民化倾向”这一概念,用以表达农业转移人口离开农村、脱离务农(土地流转),以及定居当前城市、转为市民(非农就业)的意愿和能力的可预见决策行为。鉴于以上研究不足,本文基于四川省471份调查数据,采用Binary Logistic模型实证考察土地流转、非农就业对农业转移人口市民化倾向的影响,以期与现有农业转移人口市民化的研究成果互为完善。
(二)研究假设目标设定理论认为,目标可以将个体的需要转化成行为动机从而激励个体行为,令个体行为指向目标而努力,并在努力过程中参照既定目标与行为结果,不断修正与调整努力方式与方向,进而实现之前所设定的目标[28]。当个体的某一种阶段性目标得以实现后,必然出现一个新的目标有待实现,以满足更新后的内在需要。之前的需要满足将形成新的行为驱动,激励着个体以更高的热情参与到新目标的实现之中。
在目标设定理论看来,农业人口流入城市的首要目标和动机是为了寻求更高的社会福利待遇,于是开始努力尝试脱离农村生活(土地流转),迁居至待遇更为优厚的城市,寻求更好的发展机遇(非农就业),而市民化倾向正是农业人口对这两个相对独立阶段的满意感信息反馈,以及效用最大化的个人发展承诺(图 1)。从土地层面来说,作为最重要的农业生产资料与城镇化物质载体,土地无疑成为当前农业转移人口市民化进程中最为活跃的物质资本要素。但现行的土地制度存有重大缺陷,农民的土地财产权益不能够得到充分保障,滞后的土地改革对新型城镇化和农业现代化推进产生的负面约束效应日渐凸显。一方面,农业转移人口放弃土地权益直接进城的意愿并不强烈,因为他们不能从土地资本的转移中获得应有的增值收益,失地农民甚至面临“人无恒产、家业无传”的经济窘境,而且近年来农村的生产条件和生活环境得到明显改善,当“城里人”的吸引力大大降低,城市户口的“鸡肋”已不足以让农民忍痛割舍土地权益“光身入城”[29];另一方面,土地流转制度尚不完善,缺乏稳定统一的农村土地流转服务组织,在农民持续从高风险低收益的传统农业中逃离之际,耕地撂荒的现象也开始变得屡见不鲜。由此,提出假设1:土地流转程度越高,农业转移人口迁出农村的物质压力和心理负担越小,其市民化倾向越强烈。
| 图 1 目标设定理论下农业转移人口市民化激励模式 |
需要注意的是,假设1并未充分考虑农业转移人口迁出农村后的社会风险,忽略了其能否顺利立足城市的问题,而是仅仅基于“农业转移人口有足够的能力立足、城市有足够的容纳空间”的理想状态所作出的简单判断。在目标设定理论看来,土地流转状况可视为脱离农村阶段的目标绩效反馈,而非农就业则可当作迁居城市的设定目标,进城农民会在两阶段目标实现程度的基础上综合判断自身处境,并作出相应的市民化决策。也就是说,非农就业与土地流转都是因,而市民化倾向是果。就以往的研究来看,非农就业状况与市民化倾向存在着较为明显的正相关[4, 23]。于是,可以在假设1的基础上作些许补充,即假设2:非农就业层次越高,农业转移人口定居城市的物质和心理准备越充足,其市民化倾向越坚定。
实际上,非农就业层次不单直接作用于市民化倾向,还在很大程度上调节土地流转,影响市民化倾向的过程,以至于其影响程度发生改变。单就高层次非农就业来说,显然会增强农业转移人口在城市发展的信心[4],正向调节土地流转与市民化倾向的关系,可其调节方式也存在一定差异:一是土地流转程度较高的农业转移人口,将土地悉数流转于他人,并不会过多地产生对未来发展的忧虑和不安,显著降低他们对市民化收益的预期,反而可能与以往的农村生活作出彻底的心理切割,使其市民化信念变得更加坚定;二是土地流转程度较低的农业转移人口,难免会在城市就业与农村土地之间产生思想徘徊,甚至动摇其市民化决心,但高端职业产生的乐观预期,可在很大程度上缓解这种悲观的情绪。
故提出假设3:对于市民化倾向,较高的非农就业层次会强化高土地流转程度带来的正向影响,也会减弱低土地流转程度带来的负向影响。
把以上假设进行初步梳理归纳,可整理出土地流转、非农就业与农业转移人口市民化倾向之间的逻辑关系(图 2)。
| 图 2 变量与假设间的逻辑关联 |
为了全面了解农业转移人口土地流转、非农就业与市民化倾向状况,2015年2—3月,课题组在四川省多地进行了问卷调研①,随机抽样比例为所在城市农业转移人口的0.1‰。调查共发放521份问卷,回收有效问卷471份,有效问卷回收率为90.40%(表 1)。
| 城市 | 发放问卷(份) | 回收有效问卷(份) | 回收率(%) |
| 成都 | 267 | 237 | 88.76 |
| 南充 | 86 | 82 | 95.35 |
| 泸州 | 88 | 79 | 89.77 |
| 凉山(西昌) | 80 | 73 | 91.25 |
| 合计 | 521 | 471 | 90.40 |
①调研城市的选择主要基于三方面考虑:首先,基于四川省四大城市群划分的考量,筛选出成都(平原区)、南充(川东北区)、泸州(川南区)、西昌(攀西区)为其中代表;其次,从城市人口规模分层来考虑,成都(特大城市)、南充(大城市)、泸州(中等城市)、西昌(小城市)分别对应城市规模划定标准的不同层次;第三,从历史沿革和现实发展的角度来看,选定城市为区域的相对中心城市,在各自区域有着很强的代表性。因此,在有序推进农业转移人口市民化的政策背景下,对上述四城市的农业转移人口市民化倾向进行调查,能有效揭示出四川乃至全国的新型城镇化中存在的一些问题。
(二)变量选择文中选定市民化倾向为解释变量(是否具有定居当前城市、成为市民的倾向来衡量),土地流转程度(是否流转土地及程度,其中,“部分土地流转”为参照组)、非农就业层次(非农就业层次高低,其中“低端职业”为参照组)为主要解释变量,辅以性别、年龄、文化水平、户籍地、经济收入、家庭人口数、婚姻状况、进城年限等控制变量,对各变量间的统计关联进行回归分析。变量赋值与描述见表 2。样本中明确表示希望定居当前城市的有111人,占全部样本的23.57%。
| 变量 | 变量定义 | 频数(人) | 比例(%) | 均值 | 标准差 | |
| 因变量 | 市民化倾向 | 其他倾向=0 | 360 | 76.43 | 0.236 | 0.425 |
| 希望定居当前城市=1 | 111 | 23.57 | ||||
| 自变量 | 土地流转程度 | 无土地流转=0 | 330 | 70.06 | 0.456 | 0.647 |
| 部分土地流转=1(参照) | 67 | 14.23 | ||||
| 完全土地流转=2 | 74 | 15.71 | ||||
| 非农就业层次 | 低端职业=0(参照) | 335 | 71.13 | 0.289 | 0.448 | |
| 高端职业=1 | 136 | 28.87 | ||||
| 控制变量 | 性别 | 女性=0 | 164 | 34.82 | 0.652 | 0.477 |
| 男性=1 | 307 | 65.18 | ||||
| 年龄 | 受访时年龄(岁) | - | - | 36.864 | 11.962 | |
| 文化水平 | 小学及以下=1 | 102 | 21.66 | 0.349 | 0.261 | |
| 初中=2 | 173 | 36.73 | ||||
| 高中、中专=3 | 107 | 22.72 | ||||
| 本专科=4 | 85 | 18.05 | ||||
| 硕博=5 | 4 | 0.85 | ||||
| 户籍地 | 市内=1 | 210 | 44.59 | 1.643 | 0.634 | |
| 省内=2 | 219 | 46.50 | ||||
| 省外=3 | 42 | 8.92 | ||||
| 经济收入 | 月收入(元/月·人) | - | - | 1814.823 | 3277.303 | |
| 家庭人口 | 家庭人口数(人) | - | - | 4.161 | 1.199 | |
| 婚姻状况 | 未婚=1 | 129 | 27.39 | 1.726 | 0.446 | |
| 已婚=2 | 342 | 72.61 | ||||
| 进城年限 | 进城年限(年) | - | - | 7.378 | 7.412 | |
| 注:(1)土地流转程度参考李练军(2015)的分类 [ 24 ]。(2)非农就业层次参考张鹏等(2014)的职业分类 [ 30 ],其中高端职业包括:国家机关及企事业单位负责人、专业技术人员、办事人员和有关人员、商业服务业人员、经商;低端职业包括:商贩、餐饮、家政、保洁、保安、装修、农林牧渔、生产运输设备操作人员、生产、运输、建筑、无固定职业、其他不便分类的从业人员。 | ||||||
仅靠简单的市民化数据描述,很难从中挖掘出土地流转、非农就业与市民化倾向的深层关系,那么将市民化倾向与不同土地流转程度、非农就业层次进行交叉统计,有些隐藏的数据信息便可跃然纸上。样本市民化倾向与土地流转、非农就业的交叉分解见表 3。
| 变量 | 变量定义 | 希望定居当前城市 | 其他倾向 | 小计(人) | ||
| 频数(人) | 比例(%) | 频数(人) | 比例(%) | |||
| 土地流转程度 | 无土地流转 | 64 | 19.39 | 266 | 80.61 | 330 |
| 部分土地流转 | 16 | 23.88 | 51 | 76.12 | 67 | |
| 完全土地流转 | 31 | 41.89 | 43 | 58.11 | 74 | |
| 非农就业层次 | 低端职业 | 77 | 22.99 | 258 | 77.01 | 335 |
| 高端职业 | 34 | 25.00 | 102 | 75.00 | 136 | |
| 合计 | 111 | 23.57 | 360 | 76.43 | 471 | |
1.土地流转与市民化倾向
很显然,土地完全流转与否的市民化倾向差异较为明显。细节上看,土地完全流转组的市民化倾向表现得最为积极,有41.89%的受访者对市民化前景充满期待,希望在当前城市中安居乐业;无土地流转组的市民化倾向最为消极,希望成为市民的受访者比重仅为19.39%,而明确表示出其他倾向的比例达80.61%。部分土地流转组的市民化倾向介于二者之间,又相对贴近无土地流转组,有23.88%的受访者表示希望成为市民、定居当前城市。原因在于,农用土地产权的残缺使得土地流转的方式、范围和经济实现度受到限制[31],对无流转或部分流转组的农业人口向城市转移形成极大的土地羁绊,抑制了这部分农业转移人口迁居城市的欲求。
2.非农就业与市民化倾向
从样本交叉来看,农业转移人口市民化倾向的职业差异并不是特别明显。具体而言,高、低端职业组对市民化的兴趣大小并不悬殊,高端职业组希望成为市民的样本比重为25.00%,仅略高于低端职业组的22.99%。原因可能在于,高端职业固然能带来良好的幸福体验[30],但职业层次的不同亦会伴随一定的经济收入水平、身份特权反差与职场上升空间的差异,这种社会福利反差会有助于描绘乃至在某种程度上美化农业转移人口的留城愿景[32],乐观的发展预期也将强化低端职业的农业转移人口留在城市中生活发展的信念。
四、模型构建与实证结果分析 (一)模型构建Binary Logistic模型为一种表达概率大小的模型,尤其适用于二分类因变量的模型回归。而农业转移人口市民化倾向恰为二分类变量,所以选用Binary Logistic模型对各变量进行回归模拟。其模型表达式为:

式中,β0、βi、xi分别指代常数项、待估参数以及自变量。
(二)模型回归与分析根据变量、模型的设定与实地调研数据,利用SPSS21.0软件平台对变量展开Logistic回归,回归结果见表 4。考虑到影响因素的作用机理,研究共建立了4个模型,其中模型1仅针对8个控制变量展开;模型2中则包含了控制变量和解释变量“土地流转程度”;模型3在模型2的基础上,新纳入了“非农就业层次”变量;模型4中则加入了“土地流转程度”与“非农就业层次”的交互项来对市民化倾向进行解释。从模型估计结果来看,4个模型Hosmer & Lemeshow检验的Sig.值均高于0.10的显著水平,模型的整体适配程度达到分析要求。同时,在Model1到Model4中,-2 Log likelihood不断递减,且Cox & Snell R Square、Nagelkerke R Square持续递增,表明4个模型的拟合程度有所提升。
| 变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 | ||||
| B | Exp(B) | B | Exp(B) | B | Exp(B) | B | Exp(B) | |
| 常数 | 0.663*** | 1.940 | 0.638*** | 1.892 | 0.530** | 1.699 | 0.408** | 1.504 |
| 性别 | -0.071 | 0.932 | -0.051 | 0.95 | -0.048 | 0.953 | -0.042 | 0.959 |
| 年龄 | -1.374*** | 0.253 | -1.329** | 0.265 | -1.312** | 0.269 | -1.346** | 0.26 |
| 文化水平 | 0.186** | 1.204 | 0.183* | 1.201 | 0.170* | 1.185 | 0.177* | 1.194 |
| 户籍地 | 0.059 | 1.061 | 0.065 | 1.067 | 0.062 | 1.064 | 0.065 | 1.067 |
| 经济收入 | 0.023* | 1.023 | 0.027* | 1.027 | 0.006 | 1.006 | 0.013 | 1.013 |
| 家庭人口数 | -0.192*** | 0.825 | -0.214*** | 0.808 | -0.208*** | 0.812 | -0.209*** | 0.812 |
| 婚姻状况 | -0.233* | 0.792 | -0.252 | 0.777 | -0.242 | 0.785 | -0.252 | 0.777 |
| 进城年限 | 0.144*** | 1.155 | 0.131** | 1.141 | 0.132** | 1.141 | 0.127** | 1.135 |
| 土地流转(无) | -0.454* | 0.635 | -0.448* | 0.639 | -0.484* | 0.616 | ||
| 土地流转(完全) | 0.314*** | 1.369 | 0.323*** | 1.381 | 0.492*** | 1.636 | ||
| 非农就业(高端) | 0.112** | 1.119 | 0.056** | 1.058 | ||||
| 非农就业(高端)×土地流转(无) | 0.105 | 1.111 | ||||||
| 非农就业(高端)×土地流转(完全) | 0.121** | 1.129 | ||||||
| Hosmer & Lemeshow Sig. | 0.594 | 0.727 | 0.812 | 0.643 | ||||
| -2 Log likelihood | 508.23 | 499.49 | 496.986 | 494.373 | ||||
| Cox & Snell R Square | 0.021 | 0.028 | 0.028 | 0.029 | ||||
| Nagelkerke R Square | 0.032 | 0.041 | 0.042 | 0.044 | ||||
| 注:(1)*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著性水平。(2)年龄、经济收入、进城年限经过对数化预处理。(3)非农就业×土地流转中的低次项经过对中处理,以避免多重共线。 | ||||||||
1.控制变量对市民化倾向的影响
模型1的估计结果显示,除性别、户籍来源地之外,年龄、受教育程度、经济收入、家庭人口数、婚姻状况、进城年限等变量都较为显著,基本与已有文献结论相互印证[22]。具体来说,农业转移人口的年龄、家庭人口数、婚姻状况对市民化倾向起着负向作用,而受教育水平、经济收入和进城年限对市民化倾向起着正向强化的作用,每增加一个统计单位,将使市民化倾向的发生概率分别产生-74.7%(年龄)、20.4%(文化水平)、2.3%(经济收入)、-17.5%(家庭人口数)、-20.8%(婚姻状况)与15.5%(进城年限)的变动。这一结果从代际差异去分析,年龄越长、已婚、文化和收入水平越低,“思乡心态”越浓厚,愈会将农村作为自己人生的落脚地,而且,家庭人口愈多,能够从事非农产业的劳动力数量比重就愈低[9],意味着家庭负担相对更加沉重,留在城市发展的成本也就越高,其现实代表群体就是老一代农业转移人口;而新生代农业转移人口作为相对年轻、未婚、家庭负担较小、文化素质和经济收入较高的代表,多数没有父辈般艰辛的生活经历,相对宽松的成长环境让他们失去了一些对乡村生活的理解,工作耐受力较低和流动性较大,以现代、开放、包容、快节奏、体面、高质量的城市生活方式深入内心,有着比第一代农业转移人口更高的城市发展想象和生活福利要求,大多内心抗拒回到老家重操农业,对通过努力改善现状、融入城市、实现城市梦充满了憧憬。此外,进城时间越长,农业转移人口对城市环境和生活节奏越熟悉,社交网络拓展的广度和深度越大,越不愿放弃来之不易的奋斗成果。
2.土地流转对市民化倾向的影响
模型2、3、4中,多数控制变量的作用方向和显著性未发生明显改变,体现了模型自身的整体稳健性与适用性。但经济收入和婚姻状况的显著性却慢慢减弱,这说明经济收入和婚姻状况对市民化倾向的刺激偏弱,尤其是在其他新增因素的“挤压”下,尚不足以主导农业转移人口市民化决策。模型2中,无土地流转组的回归系数为-0.454,且在10%水平上显著,表明相对于部分土地流转的参照组而言,无土地流转组发生定居城市倾向的概率不升反降(-36.5%)。原因可能是,未发生土地流转的现状不仅无助于农业转移人口市民化倾向的强化,反而会让农村土地成为他们挥之不去的牵挂和羁绊,无法坚定融入城市的决心,甚至产生离开城市返回农村的念头[33]。与无土地流转组不同,完全土地流转组的回归系数为0.314,且在1%水平上较为显著,其市民化倾向的发生概率要高出参照组36.9%。表明“转得了地”才能心无旁骛地“出得了村”,土地流转能够相对恰当地处置农村土地,消除农业转移人口进城的土地顾虑,可以达到正向强化市民化倾向的效果,且这种正向强化的效果较无土地流转组的负面减弱效果表现得更为强烈。所以,假设1在此得到实证结果的验证。
3.非农就业对市民化倾向的影响
模型3把非农就业变量纳入回归,结果表明:高端职业组的回归系数为0.112,且在5%的水平上较为显著,高端职业组倾向于定居城市的发生概率较参照组提升11.9%,表明非农就业层次对能够正向强化农业转移人口的市民化倾向。从结果可以看出,农业转移人口对“进得了城”的目标设定不止停留在简单的“就得了业”层面,“就业质量”亦同样重要。高层次的就业不仅可以提高农业转移人口对城市工作生活的满意程度和幸福感,还可以增强他们对城市的文化认同感和主人翁意识,提升其对长久留在城市发展的信心。这一结果与经济收入的影响减弱消失相呼应,说明相较于眼前的经济地位,多数农业转移人口更加看重今后在城市里的上升空间。至此,假设2在此得到实证结果的验证。
4.非农就业对土地流转影响市民化倾向的调节作用
模型4是通过新纳入“土地流转程度”与“非农就业层次”的交互项,来检验非农就业在土地流转与市民化倾向的关系中是否存在调节效应。结果表明,高端职业×无土地流转组的回归系数为0.105,而模型中无土地流转组的系数显著为负(-0.484),表明高层次的非农就业减弱了低土地流转水平对市民化倾向的负向作用。也就是说,那些无土地流转的农业转移人口,参照了当前自身的非农就业状况之后,可能会对城市发展预期增添些许乐观情绪,甚至修正原有返回农村老家侍弄土地的念头转而迁居城市。与此同时,高端职业×完全土地流转组和完全土地流转组的回归系数都是正数(0.121、0.056),且均在5%水平上显著,这表明高端就业对高土地流转程度与市民化倾向正向关系的强化调节效应更为明显。原因在于,对于多数农户转移人口来说,进城与否的权益账算下来,“就得了业”及“高质量就业”可以明显提升自身在城市中立足的资本,显著降低“转得了地”与否带来的不安和焦虑情绪,淡化土地在家庭经济收支中的保障色彩[34],以实现在城市中“安得了家”的进城初衷(目标)设定。故,假设3亦得到实证结果的验证。
五、结论与政策启示经过分析得出结论:(1)土地流转能够正向影响农业转移人口的市民化倾向,即土地流转程度越高,农业转移人口迁出农村的物质压力和心理负担越小,其市民化倾向越强烈。(2)与土地流转类似,非农就业对市民化倾向的影响亦为正向,即非农就业层次越高,农业转移人口迁居城市的物质和心理准备越充足,其市民化想法越坚定。(3)非农就业能够正向调节土地流转对市民化倾向的影响,即无论土地流转程度如何,高层次的非农就业状况均可在不同程度上,降低农业转移人口对未来发展的不安和焦虑情绪,减弱低土地流转程度可能带来的负面影响,强化高土地流转程度带来的正面影响。
从研究中可以得出一些政策启示:(1)在尊重农业转移人口个人意愿的前提下,设计出可操作性较强的土地流转运作机制,合理组织农用地流转,盘活农村土地存量资源,提高农村土地集约利用水平。同时还需防范用途管制失控、农民权益遭受侵害、失地农民边缘化、土地资源沦为“官僚”谋取行政资本的工具等不确定因素所带来的改革风险。(2)关注农业转移人口的就业权益保障,构建公平正义的城市竞争氛围,拓展城市发展空间,保证上升渠道的畅通,确保以人力、权利和社会资本为核心的个人资本存量稳步提升。譬如,以“春潮行动”“阳光工程”的形式提升专业技能,开通随迁子女入学绿色通道,实现适龄儿童“无门槛、零障碍”入学,抓好廉租房、公租房并轨与棚户区改造的落实,保障农业转移人口的政治参与权益,在选举中做到“城乡同权”等。(3)引导农业转移人口合理设置进入城市的心理期望目标,重视不同代际农业转移人口的融入渴望和现实需求,准确把握他们的土地依赖与职业想象,努力做到服务措施的及时跟进,以期实现土地流转与就业扶持政策的动态契合。
将目标设定理论引入土地流转、非农就业与市民化倾向研究的做法,在某种程度上模拟了农业人口脱离农村、迁居城市的动态过程,对前人的研究成果作出了些许补充。当然,研究仍存在一些不足,如:市民化的过程是错综复杂的,其倾向受到诸多因素的影响,其他因素在市民化过程中起到何种作用,选取样本的差异是否会得出不同结论等,还需在下一步的研究中继续探索。
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2016, Vol. 16

