中國(guó)人力資本與城鄉(xiāng)就業(yè)相關(guān)性研究

中國(guó)人力資本與城鄉(xiāng)就業(yè)相關(guān)性研究

一、人力資本投資頻率中國(guó)有很多關(guān)于資本投資和收入的研究文獻(xiàn)，但其中大部分是以城市工人為研究對(duì)象。如朱國(guó)宏(1992)以全國(guó)城市為對(duì)象;施彬、萬(wàn)威武(1993)以西安市為對(duì)象;邵利玲(1994)以北京、天津、長(zhǎng)沙等市20個(gè)行業(yè)、57家國(guó)有大中型企業(yè)為對(duì)象;諸建芳等(1995)以國(guó)有、集體和三資企業(yè)為對(duì)象,分析中國(guó)基礎(chǔ)教育和專業(yè)教育的收益率情況;賴德勝(1998)以城市企業(yè)事業(yè)單位職工做樣本分析教育收益率;陳曉宇、閔維方(1998),于學(xué)軍(2000)都是以城市居民為樣本研究教育收益率。MargaretMaurer-Fazio(2002)研究城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)分割情況下的城市居民教育收益率。在對(duì)人力資本投資與收益的相關(guān)分析中,專門就農(nóng)村人力資本投資收益率進(jìn)行討論的文獻(xiàn)并不多。目前所能見(jiàn)到的文獻(xiàn)主要是,世界銀行專家Jamison&Gaag(1987)對(duì)甘肅省徽縣481個(gè)農(nóng)戶有效樣本進(jìn)行估計(jì),求出1985年左右的農(nóng)村居民的教育收益率;AlandeBrauwandScottRozelle(2002)考察了中國(guó)農(nóng)村的教育收益率;李實(shí)、李文彬(1994)所研究的樣本包括了農(nóng)村樣本在內(nèi),分別對(duì)城鎮(zhèn)和農(nóng)村的教育收益率進(jìn)行了估算。這些研究一是時(shí)間較早,二是所取樣本范圍偏小。另外,多數(shù)文獻(xiàn)集中在教育收益率分析上,有的研究使用明瑟模型考察了工齡對(duì)收益的影響,但多數(shù)研究沒(méi)有將健康狀況、就業(yè)轉(zhuǎn)移和培訓(xùn)狀況加以綜合考察。在人力資本收益率研究中,有兩個(gè)需要明確的事實(shí):第一,不僅需要考察教育收益率,而且需要考察工齡和身體健康狀況、就業(yè)轉(zhuǎn)移及培訓(xùn)等對(duì)收益率的影響。第二,中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的二元化特征,使對(duì)中國(guó)城鎮(zhèn)職工收入及其影響因素的相關(guān)性研究不能反映農(nóng)村情況,更不能代表全國(guó)的情況。應(yīng)對(duì)城鄉(xiāng)情況進(jìn)行分別研究。本文對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)收益和受教育年限、接受培訓(xùn)狀況、健康狀況、外出狀況等進(jìn)行分析,在此基礎(chǔ)上運(yùn)用明瑟模型及其它的線性對(duì)數(shù)模型對(duì)人力資本投資不同要素與收益的相關(guān)性進(jìn)行估計(jì)。二、數(shù)據(jù)收集(一)調(diào)研對(duì)象及調(diào)研方法該項(xiàng)研究主要是就中國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力人力資本收益率進(jìn)行估計(jì)。研究所需要的數(shù)據(jù)來(lái)自課題組在2002年7月至2003年1月對(duì)中國(guó)15個(gè)省市自治區(qū)進(jìn)行的典型調(diào)研,樣本既有沿海發(fā)達(dá)地區(qū),也有內(nèi)地較不發(fā)達(dá)地區(qū),樣本分布較多的省份為山東省、江西省、河北省、甘肅省、河南省、浙江省、四川省、重慶市等。為獲取較全面反映相關(guān)省份特點(diǎn)的數(shù)據(jù),我們?cè)诮M織調(diào)研時(shí)取該省(市、自治區(qū))較發(fā)達(dá)地區(qū)、中等發(fā)達(dá)地區(qū)和不發(fā)達(dá)地區(qū)樣本各1/3,收回的有效樣本總數(shù)為15269個(gè)。樣本調(diào)研對(duì)象分為兩個(gè)部分,一是調(diào)研時(shí)刻仍在農(nóng)村從業(yè)的勞動(dòng)力,二是調(diào)研時(shí)刻在外(縣外)打工的勞動(dòng)力。所有數(shù)據(jù)采用SPSS10.0版統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行處理(相關(guān)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1和表2)。表1顯示我們所調(diào)查的變量及樣本分布情況。表2顯示各連續(xù)變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差和最大、最小值。(二)數(shù)據(jù)顯示的相關(guān)變量特征1.農(nóng)村勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)收入收入變量具體分為農(nóng)業(yè)收入、農(nóng)業(yè)外收入,后者既包括務(wù)工經(jīng)商收入,也包括勞務(wù)收入。由于農(nóng)村收入以年為核算單位,因此在調(diào)查農(nóng)村勞動(dòng)力收入時(shí),不論是農(nóng)業(yè)收入,還是農(nóng)業(yè)外收入,都是以年收入取值,對(duì)于外出打工者的收入,則按月收入乘以12得到年收入。農(nóng)村勞動(dòng)力年平均收入為4231.73元,其中農(nóng)業(yè)收入為1737.34元,農(nóng)業(yè)外收入為2494.39元,農(nóng)業(yè)外收入已經(jīng)成為農(nóng)民收入的重要組成部分,占全部年平均收入的58.92%。從農(nóng)村勞動(dòng)力的“農(nóng)業(yè)收入”看,77.68%的勞動(dòng)力收入在100—2999元之間,19.07%的勞動(dòng)力收入在3000—5999元之間,僅有3.25%的勞動(dòng)力收入在6000元以上,可見(jiàn)農(nóng)村勞動(dòng)力的年農(nóng)業(yè)凈收入絕大多少都低于3000元。從“農(nóng)業(yè)外收入”看,63.87%的樣本年收入低于3000元,25.60%的樣本年收入在3000—5999元之間,10.53%的樣本年收入在6000元以上,“農(nóng)業(yè)外收入”中的較高收入樣本要多于“農(nóng)業(yè)收入”樣本。2.調(diào)查問(wèn)卷的基本情況分析第一,年齡變量。我們通過(guò)年齡和教育年限求出勞動(dòng)力的工齡,即年齡減去受教育年限再減7得出工齡?？傮w樣本的平均年齡為35.83歲,平均工齡為20.24年,15—49歲勞動(dòng)力樣本占總體樣本的86.5%,表明所選樣本基本代表農(nóng)村勞動(dòng)力中年齡較輕者,樣本選擇對(duì)于研究農(nóng)村勞動(dòng)力收入與人力資本相關(guān)性具有代表性。第二,教育水平。1該項(xiàng)調(diào)查顯示初中以下勞動(dòng)力樣本占總樣本比重的24.34%;初中文化程度勞動(dòng)力樣本占總樣本的50.91%;高中及以上文化程度的勞動(dòng)力占總體樣本的比例為24.75%。我們所選樣本的平均受教育年限為8.98年,高于中國(guó)第一次農(nóng)業(yè)普查所提示的農(nóng)村從業(yè)人員的教育水平。目的是將農(nóng)村勞動(dòng)力的就業(yè)收入與人力資本尤其是教育的相關(guān)性做更深入的研究。2樣本總體中受教育程度最少的為0年,最多的為15年,在這里,調(diào)研樣本中包括了一些現(xiàn)在雖是大專畢業(yè),但仍沒(méi)有找到正式工作的來(lái)自農(nóng)村的勞動(dòng)力樣本。第三,教育類型。為了進(jìn)一步分析不同類型的教育對(duì)收入可能產(chǎn)生的影響,我們?nèi)〔煌愋偷慕逃M(jìn)行調(diào)研,其中普通教育樣本占全部樣本的比重為93.74%,職業(yè)技術(shù)教育的樣本僅為1949個(gè),占全部樣本的6.23%。在農(nóng)村接受職業(yè)技術(shù)教育的人數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于普通教育的人數(shù),這顯示出,一是人們上學(xué)的主要目的仍然是升學(xué),二是農(nóng)村職業(yè)技術(shù)教育的發(fā)展水平還非常落后。第四,培訓(xùn)。我們將之作為人力資本投資的一個(gè)重要變量列出,主要就“是否接受過(guò)專業(yè)技能培訓(xùn)”,“如果接受,都是接受了何種類型的培訓(xùn)”,“培訓(xùn)內(nèi)容與所從事工作是否具有相關(guān)性”進(jìn)行調(diào)查。結(jié)果顯示,“接受培訓(xùn)”的樣本占全部樣本的35.88%。在培訓(xùn)內(nèi)容的調(diào)查中,就業(yè)技能培訓(xùn)、工業(yè)技能培訓(xùn)和農(nóng)業(yè)科技培訓(xùn)是農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)行培訓(xùn)的主要項(xiàng)目,占全部培訓(xùn)樣本的67%。由于部分被調(diào)查者接受過(guò)2—3項(xiàng)培訓(xùn),數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)將之列入相應(yīng)的培訓(xùn)中,因而各類不同的培訓(xùn)樣本數(shù)之和大于接受培訓(xùn)的樣本總數(shù)。在“培訓(xùn)是否與實(shí)際工作具有相關(guān)性”的研究中,僅有22.45%的樣本填寫“相關(guān)”,26.83%的樣本填寫“不相關(guān)”,其它一半的樣本根本沒(méi)有填寫,這說(shuō)明農(nóng)村勞動(dòng)力的培訓(xùn)在組織和內(nèi)容設(shè)計(jì)及引導(dǎo)上,與實(shí)際工作需要都存在很明顯的差距。第五,身體健康狀況。由于一個(gè)人的身體健康狀況較難進(jìn)行量化處理,因此我們?cè)谶M(jìn)行變量設(shè)計(jì)時(shí),讓被調(diào)查者根據(jù)自己的身體感受,填寫“很好”,“一般”,“較差”,“經(jīng)常生病”,并依此分析不同狀況的勞動(dòng)力對(duì)收入可能產(chǎn)生的影響。從數(shù)據(jù)顯示的勞動(dòng)力身體狀況看,50%的農(nóng)村勞動(dòng)力身體狀況“很好”,40%的勞動(dòng)力感到身體狀況“一般”,只有10%左右的勞動(dòng)力身體“較差”或“經(jīng)常生病”。由于農(nóng)村勞動(dòng)力沒(méi)有公費(fèi)醫(yī)療,而且收入低,因此只要不是大病,他們通常就認(rèn)為是沒(méi)病,或身體狀況一般,如果從營(yíng)養(yǎng)水平的需要看,或從農(nóng)村年長(zhǎng)勞動(dòng)力的身體狀況看,農(nóng)村勞動(dòng)力的身體狀況遠(yuǎn)不如我們所調(diào)查的樣本好,我們的調(diào)查所以會(huì)出現(xiàn)這樣的結(jié)果與樣本的平均年齡較低有關(guān)。關(guān)于“健康狀況”變量對(duì)勞動(dòng)力收入的影響我們將在回歸分析中具體討論。第六,外出變量。就業(yè)遷移通常被看作人力資本的形成要素,農(nóng)村勞動(dòng)力外出一方面會(huì)花費(fèi)成本,另一方面會(huì)使外出者增進(jìn)知識(shí)、見(jiàn)識(shí)和技能,因而帶來(lái)人力資本的增加,在這里,考慮了“外出與否”及其相應(yīng)的收入變量,所選擇的外出樣本占全部樣本的比重為17.60%。第七,文化支出費(fèi)用和娛樂(lè)醫(yī)療衛(wèi)生保健支出費(fèi)用。這些費(fèi)用作為人力資本投資的一項(xiàng)重要內(nèi)容,我們將之列入到研究的框架中,調(diào)查發(fā)現(xiàn),文化支出費(fèi)用水平很低,只占全部收入的0.66%,說(shuō)明農(nóng)村還沒(méi)有形成一種讀書求知的文化氛圍;雖然娛樂(lè)醫(yī)療衛(wèi)生保健支出費(fèi)用較文化支出費(fèi)用高得多,占總收入的10.40%,但與我們所進(jìn)行的城鎮(zhèn)職工收入與人力資本狀況的調(diào)查相比,農(nóng)村勞動(dòng)力在這兩項(xiàng)費(fèi)用的支出都相當(dāng)?shù)?。三、回歸模型和結(jié)果(一)模型選取和概率首先做全部樣本及按性別進(jìn)行的教育和工作年限估計(jì),分別探討全部樣本及男性、女性、不同年齡段、外出農(nóng)村勞動(dòng)力和不外出農(nóng)村勞動(dòng)力的教育年限收益率和工齡收益率。明瑟模型為lnyi=α0+α1Si+α2Ei+α3Ei2+εi(1)lnyi=α0+α1Si+α2Ei+α3Ei2+εi(1)其中:i為所選樣本;S為受教育年限;E為工齡。就教育收益率而言,各個(gè)模型全部通過(guò)t檢驗(yàn),除50歲以上樣本外,都在0.0001的水平下顯著。工齡收益率則在全部樣本和男性樣本、15—34歲樣本、外出勞動(dòng)力樣本中能夠通過(guò)t檢驗(yàn),且高度顯著,其它樣本中的工齡收益率或不能通過(guò)t檢驗(yàn),或顯著性水平不高。但無(wú)論是否通過(guò)檢驗(yàn),工齡收益率都很低,有的樣本甚至為負(fù)。另外以上8個(gè)模型全部能夠通過(guò)F檢驗(yàn),且高度顯著,使我們可以拒絕解釋變量的系數(shù)全為0的假設(shè),從而說(shuō)明教育年限和工齡對(duì)于收入的影響是顯著的。(二)農(nóng)村勞動(dòng)力收入與受教育類型、性別、家庭收入的最重要貢獻(xiàn)之間的關(guān)系進(jìn)一步研究所采用的線性對(duì)數(shù)模型為:lnyij=α+βDij+ε(2)lnyij=α+βDij+ε(2)其中,i為所選樣本;j為培訓(xùn)、教育類型、性別、家庭收入中“最重要貢獻(xiàn)”、“外出與否”變量。Di1為是否接受培訓(xùn)的變量,{Di1=1,接受培訓(xùn)Di1=0?沒(méi)有Di2為農(nóng)村勞動(dòng)力受教育的類型,{Di2=1,職業(yè)技術(shù)教育Di2=0?普通教育Di3為性別變量,{Di3=1,男性Di3=0?女性Di4為家庭收入中的“最重要貢獻(xiàn)”變量,{Di4=1,是Di4=0?不是Di5為“外出與來(lái)”變量,{Di5=1,是Di5=0?不是在這里,我們引入虛擬變量,使用線性對(duì)數(shù)模型(2)將人力資本要素的其它形式:培訓(xùn)和“教育類型”變量即普通教育和職業(yè)教育、“性別”變量、“最重要貢獻(xiàn)”變量(是不是家庭收入中的最重要貢獻(xiàn)者)、“是否外出”對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力收入產(chǎn)生的影響進(jìn)行估計(jì),以考察農(nóng)村勞動(dòng)力培訓(xùn),受教育類型、性別等變量對(duì)收入可能產(chǎn)生的影響。在此基礎(chǔ)上,我們將進(jìn)一步對(duì)教育、培訓(xùn)、外出對(duì)收入可能產(chǎn)生的影響進(jìn)行比較。使用模型(3)對(duì)不同健康狀況的農(nóng)村勞動(dòng)力對(duì)收入可能產(chǎn)生的影響進(jìn)行估計(jì)。lnyi=α+β1D2i+β2D3i+β3D4i+ε(3)D2i,D3i,D4i為健康狀況變量,分別表示:很好,一般,較差。其中:{D2i=1,很好D2i=0?其它;{D3i=1,一般D3i=0?其它;{D4i=1,較差D4i=0?其它上述5個(gè)模型中,除模型2外,其余4個(gè)模型都以高度顯著水平通過(guò)F檢驗(yàn),農(nóng)村勞動(dòng)力收入與受教育類型之間沒(méi)有線性關(guān)系,而與培訓(xùn)、性別、家庭收入的最重要貢獻(xiàn)者、外出打工等變量之間有明顯的線性關(guān)系,且以高度顯著性水平通過(guò)了t檢驗(yàn),說(shuō)明這些變量對(duì)收入的影響是顯著的。就“健康狀況”變量而言,“很好”和“一般”對(duì)收入的影響都不顯著,但“較差”對(duì)收入的影響則非常明顯,在高度顯著性水平下通過(guò)了t檢驗(yàn)。四、結(jié)果討論(一)教育生產(chǎn)率低的土地:城市就業(yè)條件的不平等從全部樣本看,農(nóng)村勞動(dòng)力的教育收益率為3.655%,工齡收益率為0.7956%,雖然教育收益率高于工齡收益率,但農(nóng)村勞動(dòng)力的教育收益率仍然偏低。我們區(qū)別不同的性別變量,分別對(duì)男性樣本和女性樣本的教育收益率和工齡收益率進(jìn)行估計(jì),結(jié)果得出,男性勞動(dòng)力的教育收益率高于女性,男性為3.862%,女性為2.699%。在對(duì)不同年齡段的農(nóng)村勞動(dòng)力樣本進(jìn)行估計(jì)時(shí)發(fā)現(xiàn),15—34歲勞動(dòng)力的教育收益率最高,為4.483%,35—49歲勞動(dòng)力的教育收益率為3.195%,50歲以上勞動(dòng)力的教育收益率為1.975%。從工齡收益率看,15—34歲勞動(dòng)力的工齡收益率最高,為3.382%,其它年齡段的工齡收益率均為負(fù)值,其中35—49歲的農(nóng)村勞動(dòng)力的工齡收益率為-0.9787%,而50歲以上樣本的工齡收益率則為-12.7%,就是說(shuō),該年齡段的樣本中,年齡每增長(zhǎng)一歲,收入則降低12.7%?？梢?jiàn),隨著年齡增加,農(nóng)村勞動(dòng)力不論是教育收益率還是工齡收益率都不及年齡較低的勞動(dòng)力,而且工齡收益率的變化較之教育收益率的變化速度更快。與其他研究者相比,我們對(duì)中國(guó)農(nóng)村教育收益率的估計(jì)比較適中。表5列出了不同作者的估計(jì)結(jié)果。從不同估計(jì)結(jié)果的比較看,我們的結(jié)果并沒(méi)有得到顯著提高。而且絕大多數(shù)的估計(jì)結(jié)果顯示出中國(guó)農(nóng)村教育收益率嚴(yán)重偏低。與課題組在“中國(guó)城市教育收益率研究”(侯風(fēng)云等,2004)中所估計(jì)的城市勞動(dòng)力教育收益率(8.3%)相比,農(nóng)村勞動(dòng)力教育收益率嚴(yán)重偏低。一種可能的解釋是農(nóng)村中等教育方向仍然以升學(xué)為唯一目標(biāo),能夠升入大學(xué)的勞動(dòng)力基本跳出農(nóng)門,而沒(méi)有升學(xué)的勞動(dòng)力則由于知識(shí)技能脫離農(nóng)村實(shí)際,學(xué)非所用,農(nóng)村職業(yè)技術(shù)教育由于其投入高,生源限制及專業(yè)設(shè)置不合理,而沒(méi)有能夠發(fā)揮應(yīng)有的作用(周逸先、崔玉平,2000)。進(jìn)一步的解釋則是城鄉(xiāng)勞動(dòng)力就業(yè)條件的不平等造成了教育收益率的巨大差別,在城市就業(yè)比在農(nóng)村就業(yè)有更高的教育收益率。然而在我們的估計(jì)中,對(duì)外出樣本的教育收益率進(jìn)行單獨(dú)估計(jì)卻發(fā)現(xiàn),在城鎮(zhèn)打工的農(nóng)村勞動(dòng)力的教育收益率比在農(nóng)村從業(yè)的勞動(dòng)力的教育收益率僅高出0.1個(gè)百分點(diǎn),工齡收益率也僅高出0.2個(gè)百分點(diǎn)。這些勞動(dòng)力雖然在城市就業(yè),但其收入?yún)s遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于城市職工,說(shuō)明外出打工勞動(dòng)力和城市職工在就業(yè)條件上存在著巨大的差距,調(diào)查結(jié)果也進(jìn)一步顯示,外出打工勞動(dòng)力所從事的行業(yè)多是體力型、低收入型行業(yè),所需人力資本量低。由于一些不平等的就業(yè)條件,即使接受同樣的教育,農(nóng)村外出勞動(dòng)力與城市長(zhǎng)大的勞動(dòng)力相比,處于不利的就業(yè)地位。這一原因便構(gòu)成了城鄉(xiāng)教育收益率的巨大差異,也進(jìn)一步說(shuō)明了農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)城打工不僅沒(méi)對(duì)城市勞動(dòng)力就業(yè)構(gòu)成威脅,而且在從業(yè)工作的種類和愿意接受的收入上看,形成了互補(bǔ)關(guān)系,沒(méi)有進(jìn)城農(nóng)民工的較低標(biāo)準(zhǔn)的就業(yè)條件,可能就沒(méi)有城鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)和市政建設(shè)的迅速發(fā)展。(二)培訓(xùn)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的收入的影響表4中的模型1給出了參加技能培訓(xùn)的系數(shù)為0.246,而且在較高顯著性水平下通過(guò)t檢驗(yàn)。由于培訓(xùn)變量是虛擬變量,因此回歸系數(shù)需要進(jìn)行相應(yīng)處理才能準(zhǔn)確顯示參加培訓(xùn)比不參加培訓(xùn)對(duì)收入的影響程度。在這里,我們利用霍爾沃森和帕姆奎斯特(參見(jiàn)古扎拉蒂,1995)建議的一種技巧,求得“培訓(xùn)”收入的相對(duì)變化為27.89%。這說(shuō)明培訓(xùn)對(duì)于收入的影響是顯著的。與教育收益率相比,多增加一年的正規(guī)教育可增加收入為3.655%,而參加培訓(xùn)比不參加培訓(xùn)則可增加27.89%的收入,由此可以推斷,對(duì)于農(nóng)村勞動(dòng)力而言,增加收入的一個(gè)重要途徑是有組織地進(jìn)行專業(yè)技能培訓(xùn)。我們將該回歸結(jié)果與另一項(xiàng)調(diào)研(侯風(fēng)云,2004)研究結(jié)果進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),在城鎮(zhèn)打工的農(nóng)村勞動(dòng)力外出前接受培訓(xùn),其“出前培訓(xùn)”對(duì)外出收入的相對(duì)變化為25.36%。該系數(shù)小于農(nóng)村勞動(dòng)力全部樣本。可能的原因是外出前接受培訓(xùn)對(duì)于外出后的工作支持比在農(nóng)村從業(yè)的工作支持度小。或者說(shuō)外出前接受培訓(xùn)的培訓(xùn)內(nèi)容與在農(nóng)村工作的相關(guān)性更大。職業(yè)技術(shù)教育收益率與普通教育收益率相比雖然多出3.244%,T檢驗(yàn)值為1.138,但是其顯著性水平為0.255,說(shuō)明兩種教育類型對(duì)于收入的影響是不顯著的。諸建芳等(1995)以城市樣本,得出的基礎(chǔ)教育收益率為1.8%,專業(yè)教育收益率為3.0%,說(shuō)明無(wú)論在城市,還是在農(nóng)村專業(yè)教育的收益率比普通教育的收益率都高。(三)勞動(dòng)力人口流失的影響就全部樣本看,身體健康狀況對(duì)于農(nóng)村勞動(dòng)力收入的影響并不十分明顯(見(jiàn)表4模型6的估計(jì)結(jié)果)。但在對(duì)外出樣本的估計(jì)中發(fā)現(xiàn),身體健康狀況對(duì)于收入的影響程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于全部樣本。表現(xiàn)在:第一,t檢驗(yàn)值的顯著性水平明顯偏高,第二,系數(shù)明顯偏大,在外出勞動(dòng)力樣本中,身體“很好”的比“其它的”能夠提高外出月收入的35.39%,“一般”的比“其它的”高5.76%,而“較差的”則比“其它的”收入低35.39%(侯風(fēng)云,2004)?？梢?jiàn),身體健康狀況對(duì)于外出收入的影響相對(duì)于全部樣本重要得多,這也進(jìn)一步說(shuō)明,外出勞動(dòng)力所從事的工作基本是體力型勞動(dòng),只有強(qiáng)壯的身體