生命歷程視角下農業轉移人口回流決策研究*

趙海濤,畢林豐,劉乃全

(1 上海師范大學 哲學與法政學院,上海 200234;2 中共中央黨校/國家行政學院 社會和生態文明教研部,北京 100091;3 上海財經大學 城市與區域科學學院,上海 200433)

1 引言

勞動力在城鄉間和不同區域間的轉移是經濟發展過程中普遍存在的人口和經濟現象,在轉移過程中,勞動力回流是一種典型的反向遷移模式,在跨國移民和國內移民中廣泛存在,并引起了學術界的廣泛關注(Lee,1966;Dustman,1997;Murphy,1999)。在城鄉二元體制下,我國農業轉移人口市民化進程遲緩,表現出極高的回流頻率,根據2013年上海財經大學“千村調查”數據統計,返鄉半年以上的人占到了外出務工人數的74.58%以上,這與國外發達國家和地區的移民回流是有很大差異的。

關于勞動力回流的動因,國外學者從理論上和實證上進行了大量研究。西方學者很早就提出家庭收益最優決定著勞動力的遷移和回流決策(Davanzo,1976;Sandell,1977;Mincer,1978)。具體的,從分散風險的角度來看,就業困難或沒有找到體面工作會促使勞動力回流(Stark,2003;Lucas,1993);另外,在外地務工積累的人力資本和儲蓄在回流后能夠得到更多收益也是一個重要原因,對于很多從農村轉入城市的勞動力,因為在城市很難進入正規的勞動力就業市場,即使返鄉之后不能獲得更高收入,但回流可以降低相對貧困感,進而提高家庭生產效用(Taylor and Martin,2010;Lucas,2003)。后續還有研究從人力資本投資的角度進一步指出,勞動力的回流是一種不成功的人力資本投資(Stark and Bloom,1985;Suzuki,1995)。一些研究指出,家庭結構也對勞動力的回流決策產生影響,那些配偶在老家、家庭有孩子和老人、并且頻繁往家鄉匯款的遷移者更容易做出回流決策(Constant and Massey,2002;Zhao,2002;Wang and Fan,2006)。此外,有學者從結構主義的宏觀視角討論了制度約束對流動人口獲取公共服務的限制,導致勞動力被動回流(Chen and Wang,2015)。

上述研究為分析我國的勞動力回流提供了研究思路和方法,但關于農業轉移人口的回流問題還需要做進一步的分析和討論,這是因為農業轉移人口回流呈現以下兩個差異性特征:首先,農業轉移人口回流時間選擇在青壯年且人力資本素質不斷增加的年齡段。圖1為不同年份和年齡段城鎮居民和農村居民的非農勞動參與率統計圖,可以看出,與城鎮勞動力相比,整體農村老勞動力的非農勞動參與率較低,盡管從2010開始有一個較大增幅,但仍然遠小于城鎮勞動力;另外,隨著年齡增長,農村居民的非農勞動參與率是不斷下降的,這些特征在其他的研究中也有類似的發現(白南生,2002;約翰·奈特等,2011),從人力資本積累的角度來看,在勞動力正值壯年、收入和人力資本不斷增加的年齡段(比如30-50歲,如圖2所示工資擬合曲線)不應該退出非農勞動力市場,這意味著,勞動力的非農勞動參與率不應該下降。這種回流決策從微觀家庭的角度上看,意味著收入的下降;從宏觀層面上看,意味著勞動力資源利用的不充分。雖然有研究從不同的角度分析了農業轉移人口回流的原因(趙耀輝,1997;盛來運,2008;康姣姣等,2021;李芳華、姬晨陽,2022),但現有研究均未從生命歷程的視角深入考察農業轉移人口回流的年齡決策,以及解釋為何農業轉移人口的回流時間與經典的人力資本理論不一致,而這一點,正是本文與其他文獻的不同之處。其次,農業轉移人口的回流并非完全是長期的,暫時性回流很普遍,2018年中國回流勞動力群體再外出的比例高達85.8%(吳方衛、康姣姣,2020)。國外很多研究都將回流假定為長期性或永久性的,然而這一假定并不適合中國的農業轉移人口,國內很多研究指出農業轉移人口的務工決策并非是永久性的,而是“循環式”和“候鳥式”的,并且從遷移模式多樣化的角度對農業轉移人口的回流進行了分析(李培林,1996;蔡禾等2007;韓俊等,2009;王子成、趙忠,2013;張吉鵬等,2020;吳賈、張俊森,2020),但均未深入討論農業轉移人口回流的長期性問題。

圖1 分年份和分年齡段城鎮勞動力和農村勞動力的非農勞動參與率統計數據來源:1993-2015年CHNS數據,作者整理。

圖2 城鎮勞動力和農村勞動力非農就業擬合工資曲線數據來源:1993-2015年CHNS數據,作者整理。注釋:實際工資指以2015年不變價格衡量的工資收入。

基于此,本文通過構建一個連續時間的農業轉移人口非農勞動退出模型,從生命歷程視角考察農業轉移人口回流的時間決策,闡釋農業轉移人口回流的動因,并且采用2013年和2018年“千村調查”數據進行實證檢驗,以期為我國農業轉移人口回流為何呈現特殊的年齡結構提供一個解釋。

2 理論模型

參考Schwartz(1976)、 Naskoteen and Zimmer(1980)、 Lundborg(1991)、Bodvarsson et al.(2016)等關于勞動力遷移理論的研究成果,構建農業轉移人口在不同年齡階段非農勞動供給和回流決策的理論模型:假設農業轉移人口有限且連續的生命周期為T,并起初在城市提供非農勞動。農業轉移人口可以選擇在時間點λ,λ∈(0,T]選擇離開城市回流到農村,且以后不再提供非農勞動。農業轉移人口在城市提供非農勞動將獲得非農收入,但同時要承擔相應的生活成本、與親人分離和忽視家庭子女和老人照料等相關負效用γ。農業轉移人口的收入函數可以表示為:

(1)

其中,v0為非勞動收入,w為非農勞動工資,non_agri表示是否在城市提供非農勞動。

農業轉移人口的效用函數可以表示:

(2)

其中,ct代表t期農村勞動者的消費。

農業轉移人口最優化問題為選擇離開城市的時間點λ和每一期的消費ct,最大化生命周期效用:

(3)

約束條件為:

(4)

其中,α為折現率,r為利率,為了簡化分析,假設α=r=0。

基于上述模型設定,可以得出最優化的消費:

(5)

將式(5)帶入到式(3)中,可以得出最大化的生命周期效用為:

(6)

基于式(6),可以得出關于λ的一階條件:

(7)

基于式(7),得出最優的回流時間:

(8)

由式(7),可得:

(9)

(10)

(11)

通過式(7)-(11),可以得出以下結論:

基于上述結論1-3,本文從以下幾個方面提出研究假設:

假設1:平均而言,相對于年紀較輕的農業轉移人口,年長的農業轉移人口更容易回流返鄉。

首先,相對于年輕勞動力,年長勞動力結婚比例和家庭照料責任更大,在追求家庭效用最大而非收入最高的前提下,非農就業工資對其就業的激勵是較小的。其次,年輕的農業轉移人口就業周期更長,更易受到工資上漲的激勵而增加非農就業的時間。

假設2:年齡對農業轉移人口回流時間的影響是非線性的。

如果不同年齡段農業轉移人口非農勞動工資水平是非線性的,即存在先上升后下降的“倒U型”趨勢,在其他條件不變的情況下,工資趨勢的非線性特征會影響到農業轉移人口回流的時間,使其回流時間呈現非線性變化特征。

假設3:婚姻狀況影響農業轉移人口的退出決策,已婚的農業轉移人口更容易回流返鄉。

從生命歷程的角度來看,結婚是農業轉移人口人生必然經歷的一個重要事件,對于身在外地的勞動力而言,這勢必會影響到務工計劃(曾迪洋,2014),進而做出回流決策。但結婚對農業轉移人口的影響可能主要以暫時性回流為主,結婚之后的農業轉移人口往往會再次外出從事非農就業(蔡昉、王美艷,2004)。另外,相對于已婚農業轉移人口,未婚群體外出務工并不會降低家庭效用,而已婚農業轉移人口需要享有夫妻團聚的家庭效用,即其非農就業的負效用更大,因而更容易回流返鄉。

假設4:家庭孩子數量影響農業轉移人口的退出決策,孩子數量越多的農業轉移人口更容易回流返鄉。

與結婚相相似,生孩子同樣是大多已婚外出務工人口需要面臨的重要事件,并且家庭孩子數量越多,意味著農業轉移人口需要花費更多的時間和精力對孩子進行照料,由于長期受戶籍制度的影響,農業轉移人口在城市定居的比例很低,這促使有生育需求的農業轉移人口更容易回流。另外,家庭孩子數量越多,往往關心孩子教育、與孩子團聚的需求就越高,這同樣會增加農業轉移人口回流的概率。

假設5:家庭有60歲以上老人的農業轉移人口更容易回流返鄉。

農村60歲以上老人往往喪失勞動能力,且患疾病的比例較高,這提高了成年子女的照料責任,進而驅使農業轉移人口回流;另一方面,對于少部分身體健康且能夠照料孫輩的60歲以上老人家庭,盡管隔代照料減輕了農業轉移人口照料子女的壓力,但研究發現子女和老人留守的農村家庭生活質量和子女教育質量都普遍較低,對農業轉移人口外出務工的積極作用是有限的(Zhao,2002;石智雷、楊云彥,2012),整體上農業轉移人口將承擔更多的老人照料責任,進而更容易回流。

3 數據和實證策略

3.1 數據

本文數據來源于上海財經大學2013年度和2018年度“千村調查”項目,該數據分別以“農村勞動力城鄉轉移狀況”、“農村生態文明建狀況調查”為主題進行了全國范圍的隨機抽樣定點調查,采用了多階段系統規模成比例的不等概率抽樣方法,賦予每個初級抽樣單元與單元農村人口規模成比例的入樣概率,在全國隨機抽取了分布在22個省級行政區的30個縣級行政區,每個行政縣隨遷抽取2個鄉鎮,每個鄉鎮隨機抽取10個行政村,最后從每個村隨機抽取15戶家庭進行調查。根據中國對勞動年齡和退休年齡的規定,并考慮到農民工的具體情況,本文選取的研究對象為:16-60歲的勞動適齡人口,家庭孩子為年齡在16歲以下的人口。

3.2 實證策略

由于農業轉移人口向城市流動是一種自選行為,即農業轉移人口樣本與農業人口樣本是非隨機的,直接采用非隨機樣本進行回歸分析就容易產生樣本選擇問題(Lee and Marsh,2000;王子成、趙忠,2013)。Blundell and Smith(1994)提出了采用預測工資估計勞動參與方程的思想,國內一些學者采用該方法對我國農村勞動力的供給問題進行了研究(封進、張濤,2012)。本文也借鑒這一方法,采取Heckman兩階段估計方法對農業轉移人口的回流決策進行實證分析。具體的研究思路是,首先對農村勞動力是否進城務工這一自選決策進行估計;其次,在回流方程中引入樣本自選可能帶來影響的偏差項,以糾正估計偏誤。

第一階段,根據農村勞動力是否在城市流動,進行自選決策估計:

(12)

(13)

第二階段,引入選擇性偏差項,估計回流方程:

(14)

(15)

其中,reflow為回流虛擬變量,代表留城繼續務工或回流兩種模式,married、child和old分別代表是否已婚、家庭未成年子女數量和家庭是否有60歲以上老人,是模型的三個核心解釋變量;X代表其他控制變量,包含其他個體特征、家庭特征、地域特征以及外出務工特征等;λj代表選擇性偏差項。對于第一階段模型,采用Probit模型進行估計;對于第二階段模型,采用線性概率模型(LPM)進行估計。

4 實證結果

4.1 描述性統計結果

本文將回流定義為在調研之前農村勞動力有過外出務工的經歷,且在調研期內回家務農至少兩個月以上;家庭留守指在調研之前從未有外出務工經歷;留城從事非農就業指在調研期內在外從事非農勞動。表1列出了不同年齡段農村居民家庭留守、回流、留城從事非農就業以及外出務工農業轉移人口中回流的比例統計。數據顯示,隨著年齡增加,家庭留守比例呈現先下降后上升的“U型”趨勢(見圖3);對應的,回流比例和留城比例均呈現先上升后下降的“倒U型”趨勢;另外,在有外出經歷的群體中,隨著年齡增加,回流群體所占比重是逐漸增加的,從22%增長到47.2%。

表1 分年齡農村居民遷移模式統計表

圖3 分年齡農村居民遷移模式占比圖

表2列出了家庭留守、留城和回流三類群體的特征統計。首先,從個體特征來看,家庭留守勞動力的已婚比例最高、男性比例最低、年齡最大、教育水平最低且健康狀況最差;對應的,留城勞動力的已婚比例最低、年齡最低、教育水平最高且健康狀況最好。如果以教育年限和健康狀況作為衡量人力資本水平的指標,則留城勞動力的人力資本水平最高,家庭留守勞動力的人力資本水平最低。其次,從推動勞動力流出的家庭特征來看,家庭留守勞動力對應的孩子照料和老人照料的壓力均較高,且土地被征用的概率最低,而留城勞動力對應的孩子照料和老人照料的壓力最小,且土地被征用的概率最高。第三,關于務工特征,從吸引勞動力流動的拉力角度來看,留城勞動力的月工資高于回流勞動力非農就業收入630元,且獲得城市醫療保障的比例較高,而在隨遷子女本地就讀的比例上,二者均沒有超過3%;最后,從地域特征來看,三類勞動力群體中,來自中西部的比例在回流群體中最高,在家庭留守群體中最低。

表2 農村勞動力樣本特征統計

表3統計了農業轉移人口外出務工期間遇到的主要困難。首先,工作不好、工資低、工作時間長等這一困難是留城勞動力和回流勞動力面臨的主要困難,占比均超過半成;其次,生活費用高是農業轉移人口面臨的第二大困難,兩類勞動力這一困難占比均超過10%,其中,留城勞動力的這一比例較高;第三,子女教育問題、老人需要照料、生活不習慣、沒有醫療養老等社會保障等均是農業轉移人口外出務工的困難,從數值來看,這些困難占比較低。表3數據表明收入低以及就業條件差是農業轉移人口外出就業的最大困難,而生活成本以及其他困難的比例相對較低。

表3 外出務工期間遇到的主要困難統計 (%)

針對農業轉移人口回流,表4列出了不同年齡組勞動力的回流原因及占比。數據顯示,對于16-25歲、26-35歲兩類較年輕群體而言,結婚、生孩子或照顧孩子、方便老人照料是其回流的主要原因,三個原因占比之和均超過六成;對于36-45歲、46-60歲兩類較年長的農業轉移人口,生孩子或照顧孩子、方便老人照料仍然是回流的重要原因,兩個原因占比之和均超過30%;尤其是對于最年長的46-60歲農業轉移人口,由于配偶團聚、疾病或殘疾、生活費用低三個原因而回流的比例均達到最高,體現了該年齡段人口在家庭、健康和經濟方面需求的異質性特征。

表4 農業轉移人口回流原因統計 (%)

表5列出了本文所關心主要變量的描述性統計結果。首先,從回流占比來看,樣本中回流勞動力比例為31.6%,農村勞動力仍主要以家庭留守為主;其次,從家庭特征來看,家中有60歲以上老人的比例接近四成;第三,從外出務工的收益特征來看,農業轉移人口獲得城市醫療保障的比例僅為27.5%,且隨遷子女就讀本地公立小學的概率不足2%,表明了農村勞動力在城市很難獲得與城市居民相平等的公共福利。

表5 主要變量的描述性統計

4.2 事件史分析

考慮到不同年齡組農業轉移人口在外出工作時間上的異質性,表6基于2013年“千村調查”數據統計了不同年齡組勞動力外出務工的時間。整體來看,回流勞動力和留城勞動力群體在工作時間上均呈現出先上升后下降的“倒U型”特征,但不同年齡組的回流勞動力和留城勞動力表現出了如下差異:在35歲之前,回流群體外出務工的時間要高于留城勞動力;而在36-55歲之間,回流群體的外出務工時間卻低于留城勞動力;尤其是在51-55歲階段,兩類勞動力群體的工作時間差異為3年。表6的數據表明,比較年輕階段的農業轉移人口,回流群體積累了更多的務工經驗,表現為更長的工作時間,而隨著進入青壯年,回流群體更難以在城市長期務工,表現為更短的工作時間,這一特征表明了農業轉移人口回流是在工作經驗不斷積累中的非農勞動退出行為,這是一種人力資本的浪費。

表6 分年齡農業轉移人口工作時間統計表 (單位:年)

從農業轉移人口回流的K-M生存曲線估計圖(圖4)可以看出,務工時間在13-17年之間,回流比例在63%左右,務工時間超過18年,農業轉移人口回流的比例在75%上下上保持平穩。從農業轉移人口回流的平滑曲線估計圖(圖4)來看,隨務工時間的增加,勞動力回流的風險呈現先下降后上升的“倒U型”特征,當務工時間低于12年,農業轉移人口回流風險緩慢下降,超過12年后,其回流風險迅速提高。

圖4 農業轉移人口回流K-M生存曲線估計和平滑曲線估計圖

圖5為不同年齡組農業轉移人口的K-M生存曲線估計和平滑曲線估計圖,可以看出務工時間小于3年,不同年齡組的農業轉移人口回流風險差異并不明顯,超過3年,隨務工時間的變化,不同年齡組勞動力的回流風險開始呈現差異性變化:首先,16-25歲勞動力的回流風險是最高的,而36-45歲的回流風險最低;其次,26-35歲和45-60歲兩類農業轉移人口回流的風險比較相似。由于表6中統計數據表明務工時間超過3年的主要是26-50歲群體,所以回流高風險主要體現在26-50歲這一群體。上述特征表明農業轉移人口在退出非農勞動市場上存在明顯的年齡差異。

圖5 分年齡農業轉移人口回流K-M生存曲線估計和平滑曲線估計圖

4.3 非農勞動退出模型估計結果

基于Bodvarsson et al.(2016)關于年齡設置的方法,本文分別設置了16-25歲、26-35歲、36-45歲、46-60歲四個年齡分組變量,具體如下:

(16)

(17)

(18)

(19)

為了檢驗實證模型估計的穩健性,表7分別列出了采用Logit模型、線性概率模型(LPM)和Heckman模型估計的非農勞動退出即回流的估計結果,以此來對比三種估計結果的差異。其中,模型1、模型2和模型3是采用年齡和年齡平方作為解釋變量的估計結果,模型4、模型5和模型6是采用四個年齡分組變量解釋變量的估計結果。結果顯示,三類估計方法在核心變量的估計上具有較強的穩健性,具體來看:首先,模型1-模型3的結果顯示,隨年齡變化農業轉移人口回流呈現非線性特征,即先下降后上升的“U型”趨勢,假設2得到驗證;其次,模型4-模型6的結果顯示,相對于其他年齡組,16-25歲群體更難以回流、26-35歲和46-60歲群體更傾向于回流,而36-45歲群體回流特征不顯著,這與圖5所示不同年齡段農業轉移人口回流風險的結果是相一致的,這更具體的描述了農業轉移人口非農勞動退出年齡的非線性特征。從生命周期的角度來看,結合表4農業轉移人口回流原因的統計,可以勾勒出農業轉移人口退出城市勞動力市場的圖景:假設農業轉移人口在16-25歲進入城市勞動力市場,沒有務工經驗,起初主要以獲得穩定的非農勞動為主要目標,不會輕易退出城市;到了26-35歲,由于結婚、生孩子、照顧孩子或老人等原因,會首次出現回流高潮;到了青壯年36-45歲,農業轉移人口在城市積累了技能和人力資本,工資收入不斷提高,回流成本不斷提高,且結婚、生孩子、照顧孩子等回流原因占比逐漸下降,農業轉移人口回流比例將不斷降低;到了中老年46-60歲,人力資本水平和工資待遇的下降,家人團聚的需求不斷高漲,以及疾病和社會保障制約的影響,農業轉移人口將出現第二次回流的高潮。第三,從個體特征的影響來看,已婚、女性以及健康較差的農業轉移人口更容易回流,而教育年限對回流的影響并不顯著,假設3得到驗證。第四,從家庭因素的影響來看,家庭孩子數量越多以及家庭有60歲以上老人的農業轉移人口更容易回流,即假設4和假設5得到驗證。第五,從外出務工的拉力因素來看,月工資、擁有城市醫療保障的農業轉移人口更難以回流。第六,在中西部務工的勞動力更傾向回流,且相對于2013年樣本,2018年群體回流的概率更高,這體現了農業轉移人口回流比例的時間趨勢特征。

表7 農業轉移人口非農勞動退出模型估計結果

4.4 長期回流和暫時回流的異質性

從生命周期的角度來看,農業轉移人口回流可能并非是永久的,“循環式”、“候鳥式”的在城鄉間流動是中國農村勞動力轉移的典型特征(蔡禾和王進,2007;王子成和趙忠,2013;彭璐等,2017)。為了區別回流是否是持久的,結合調研問卷的問題設計,本文以一年為限,將回流劃分為長期回流和暫時回流兩種模式,長期回流指一年以內沒有外出務工計劃,對應的,暫時性回流指一年內有再次外出務工的計劃。表8統計了兩類回流模式的比例。數據顯示,16-50歲期間,農業轉移人口的回流主要以暫時性回流為主,即暫時性回流的比例高于50%,而51-60歲期間則主要以長期回流為主。整體來看,在較年輕階段,農業轉移人口以暫時性回流為主;而到了中老年階段,農業轉移人口長期回流的比例顯著提高。

表8 回流群體中長期回流占比

為了區別兩類回流模式的差異,表9列出了暫時回流和長期回流的估計結果。估計結果顯示,16-25歲群體兩類回流的估計系數均為負,但不再顯著;26-35歲群體更傾向于暫時回流,相反地,更難以長期回流,且從系數的大小來看,長期回流的估計系數規模更大;36-45歲群體更傾向于暫時性回流,但長期回流的效應年齡效應不顯著;46-50歲群體顯著傾向于長期回流,而暫時性回流的影響效應不顯著。費舍爾組合檢驗(Fisher’s Permutation test)對應的P值也表明暫時性回流和長期回流兩個組間年齡II、年齡III、年齡IV三個變量的系數差異統計顯著。結合表7的估計,整體農業轉移人口回流的第一個高峰期,即26-35歲主要以暫時性回流為主,且難以長期回流;人口回流的第二個高峰期,即46-50歲主要以長期回流為主;另外,36-45歲階段主要表現為暫時性回流。此外,已婚、家庭孩子數量對暫時性回流和長期回流的影響存在顯著差異,具體的,已婚群體更容易暫時回流,但更難以長期回流;家庭有孩子數量較多、家庭有老人需要照料的群體不僅更容易暫時性回流,也更容易長期回流。從時間趨勢看,相對于2013年,2018年的農業轉移人口暫時性回流和長期回流的概率均較高。

表9 農業轉移人口暫時回流和長期回流估計結果

表7和表9所列的回歸結果表明,不同世代農業轉移人口回流傾向存在著顯著差異,相對而言,年齡較大的農業轉移人口更容易回流,即假設1得到驗證;且年齡對農業轉移人口回流的影響呈現非線性特征,因結婚、生孩子、照料孩子或老人、疾病、親人團聚等因素影響著農業轉移人口退出城市勞動力市場的年齡和持續時間,進而影響著中國城鎮勞動力市場的非農勞動供給和城鎮化進程,并深遠影響著我國的經濟增長和社會發展。

5 結論

回流是農業轉移人口在經濟和政策條件下做出的最優化行為,對我國非農勞動供給、城鎮化、農村振興、經濟和社會發展等都產生了重要影響。本文通過構建一個連續時間的勞動力非農勞動退出模型,討論了農業轉移人口回流的影響因素,繼而提出了農業轉移人口回流的五個假設。另外,本文通過采用2013年和2018年“千村調查”數據,從生命歷程的角度驗證了農業轉移人口回流的特征。事件史和回歸分析的主要結論有:(1)年齡對農業轉移人口回流的影響是非線性的,隨年齡增加,在有外出經歷的群體中,回流群體所占比重是逐漸增加的;(2)如果將農業轉移人口的年齡劃分為16-25歲、26-35歲、36-45歲、46-60歲四段,整體來看,26-35歲、46-60歲具有較高的回流風險,即更傾向于回流;(3)將回流劃分為暫時性回流和長期回流兩種模式后發現,46-60歲主要以長期回流為主;暫時性回流主要集中在26-35歲和36-45歲階段;(4)已婚、家庭孩子數量對暫時性回流和長期回流的影響存在顯著差異,具體的,已婚群體更容易暫時回流;家庭孩子數量越多、家庭有老人需要照料的群體不僅更容易暫時性回流,也更容易長期回流。

農業轉移人口的非農勞動退出決策是在生命歷程中基于家庭最優做出的理性選擇,盡管這一選擇從人力資本積累的角度來看并非是最優的,這體現了當前戶籍等制度約束對農業轉移人口的影響仍然是深遠的。在新型城鎮化的背景下,基于農業轉移人口回流的年齡特征,相關政策應該注意:(1)重視青年農業轉移人口的結婚、生孩子、照顧孩子等家庭需求,強化家庭公共福利的有效供給,減少城鄉間暫時性回流的頻次,促進農業轉移人口盡快融入城市生活。(2)進一步完善和落實就業促進和補貼政策,一方面為剛進入城市的農業轉移人口提供就業援助和就業培訓,提高匹配效率,實現人力資本的有效積累,改善就業質量;另一方面,針對性的為中年群體提供更多就業保障,減輕農村勞動者的家庭照料負擔,為勞動者提供有競爭力的工資待遇,鼓勵農業轉移人口實現舉家遷移,提高農業轉移人口在城市務工的積極性,降低永久性回流的比例。(3)關注即將步入退休階段的勞動力的家庭團聚、健康照料等方面的需要,為其提供普惠的養老、醫療等城市公共服務;(4)積極為各年齡段勞動者的家人隨遷、子女入學、托幼、住房等需求提供配套支持,降低農業轉移人口遷移城市的經濟成本和制度成本,有步驟有計劃落實戶籍制度改革政策,從根本上提升我國人力資本的有效積累,逐步推進城鎮化和農業轉移人口市民化的進程。