農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移的影響因素分析

摘要:基于托達羅模型，構(gòu)建了經(jīng)濟計量模型，并結(jié)合江蘇省的數(shù)據(jù)，運用協(xié)整理論探討了農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移的長期影響因素。結(jié)果表明，預(yù)期城鄉(xiāng)收入差距、人力資本存量和二三產(chǎn)業(yè)占GDP比重與農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移之間存在著長期穩(wěn)定的關(guān)系。預(yù)期收入差距和人力資本存量對勞動力轉(zhuǎn)移的影響較大。

關(guān)鍵詞:農(nóng)村剩余勞動力;托達羅模型;實證分析;協(xié)整檢驗

中圖分類號:F304.6 文獻標志碼:A文章編號:1673-291X(2010)20-0036-03

一、問題的提出

農(nóng)村剩余勞動力的順暢轉(zhuǎn)移是切實解決好三農(nóng)問題的根本前提。改革開放以來，隨著城市經(jīng)濟體制改革和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的發(fā)展，中國長期以來的城-鄉(xiāng)二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)下的農(nóng)村隱性失業(yè)逐漸變得顯性化了，大量的農(nóng)村剩余勞動力亟待轉(zhuǎn)移。中國的農(nóng)村剩余勞動力流動可以分為兩個方面:農(nóng)村向城市的人口遷移和農(nóng)村剩余勞動力的就地轉(zhuǎn)移(朱農(nóng)，2005)。雖然我國農(nóng)村勞動力的轉(zhuǎn)移取得了歷史性的進展，但當前我國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的壓力依然較大。

就江蘇省而言，到2007 年底，全省由農(nóng)轉(zhuǎn)向二三產(chǎn)業(yè)的農(nóng)村勞動力累計已達1 661 萬人，占農(nóng)村勞動力總數(shù)的62%。其中，就地轉(zhuǎn)移834 萬人，勞務(wù)輸出827 萬人，非農(nóng)勞動力比重較1978年提高了52.4 個百分點(劉克明，2008)。可見，江蘇省的農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移面臨著艱巨的任務(wù)，特別是在當前全球金融危機下，農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移的影響因素不斷呈現(xiàn)著新的變化。

二、文獻綜述

最早的勞動力遷移模型主要包括三個:劉易斯(Lewis)的二元經(jīng)濟發(fā)展模型、喬根森(Jorgenson，)模型和托達羅(Todaro)模型。關(guān)于托達羅模型的數(shù)學(xué)表述將在本文第三部分作進一步介紹。20世紀80年代以來，斯塔克(Stark，1991)提出了“新勞動力遷移經(jīng)濟學(xué)”理論，認為遷移者除了受預(yù)期收入影響外，還受一些個人和家庭因素的影響。克魯格曼(Krugman，1992)從地理經(jīng)濟的角度，提出了“中心-邊緣模型”，認為隨著工業(yè)化的發(fā)展、規(guī)模經(jīng)濟的上升和貿(mào)易的自由化，所有的勞動力最終都將流向工業(yè)中心。近十年來，國外的經(jīng)濟學(xué)家開始關(guān)注中國勞動力的轉(zhuǎn)移。Scott Rozelle等(2002)通過對不同時期中國農(nóng)村勞動力市場的研究發(fā)現(xiàn)，教育程度高的勞動力更有可能在非農(nóng)業(yè)部門獲得工作機會，并有較高的工資;Sandeep Mohapatra(2007)等運用Probit模型對中國的勞動力轉(zhuǎn)移的實證分析表明，農(nóng)村地區(qū)的個體企業(yè)的發(fā)展有利于勞動力轉(zhuǎn)移; Alan de Brauw等(2008)研究發(fā)現(xiàn)，相對富裕地區(qū)的勞動力遷移對家庭消費性投資的影響大于對生產(chǎn)性投資的影響。

國內(nèi)關(guān)于勞動力轉(zhuǎn)移的研究主要包含以下兩個方面:轉(zhuǎn)移的影響因素如制度因素、經(jīng)濟因素和勞動力自身因素以及經(jīng)濟效應(yīng)研究。影響因素方面，張林秀(1998)研究發(fā)現(xiàn)，教育不僅決定農(nóng)村勞動力能否獲得非農(nóng)就業(yè)機會，而且決定其轉(zhuǎn)移的穩(wěn)定性;朱農(nóng)(2002)構(gòu)造了一個結(jié)構(gòu)性Probit模型，發(fā)現(xiàn)收入差距是影響轉(zhuǎn)移的最重要因素;蔡昉(2002)認為，預(yù)期收入和人力資本稟賦對轉(zhuǎn)移動力的解釋都是不充分的，制度改革對于促進勞動力轉(zhuǎn)移應(yīng)更為重要。王瑞(2006)等通過量化制度因素，構(gòu)建計量模型得出消除制度因素的阻礙有利于加快勞動力轉(zhuǎn)移。勞動力轉(zhuǎn)移的經(jīng)濟效應(yīng)方面，程名望(2007)等通過實證分析認為，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和農(nóng)業(yè)資本投入對我國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移有促進作用，而農(nóng)業(yè)技術(shù)進步對我國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的作用和影響并不顯著。

綜合以上文獻可以發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外關(guān)于這些影響因素的研究正在從定性研究轉(zhuǎn)變?yōu)橐远垦芯繛橹鳎垦芯恐校S多學(xué)者從全國的數(shù)據(jù)出發(fā)，沒有考慮到中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不平衡性，而且在計量分析時缺少理論模型做基礎(chǔ)。本文將結(jié)合江蘇省實際，基于托達羅人口流動模型，建立計量經(jīng)濟學(xué)模型，運用多元回歸分析和協(xié)整檢驗探究農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移的長期影響因素。

三、理論模型及其擴展

20世紀70年代初期，許多發(fā)展中國家城市失業(yè)問題越來越嚴重，而與此同時，鄉(xiāng)—城遷移速度卻持續(xù)地增長。劉易斯人口流動模型難以對這一現(xiàn)象做出解釋，托達羅模型正是基于這樣一個背景下提出的。托達羅認為，勞動力作出遷移決策取決于預(yù)期收入，由于城市存在失業(yè)(假設(shè)農(nóng)村沒有失業(yè))，因此，不是每一個流動人口都可以在城市里找到工作，只有城市預(yù)期收入超過了農(nóng)村的收入，遷移者才會選擇向城市流動。

該模型數(shù)學(xué)表述為:設(shè)v代表一個農(nóng)村向城市流動的遷移者在計劃期內(nèi)預(yù)期的城鄉(xiāng)收入差異凈貼現(xiàn)值，p為城市中的就業(yè)概率，wu、wr分別代表城市現(xiàn)代化部門和農(nóng)業(yè)部門的平均工資，r為貼現(xiàn)率，C為遷移成本。則:

v=[pwu-wr]e-rtdt-C=[pwu-wr]-C(1)

如果設(shè)M為人口流動規(guī)模，則人口流動規(guī)模是城鄉(xiāng)收入貼現(xiàn)凈值的函數(shù):

M=f(v)，f'>0(2)

結(jié)合江蘇省勞動力轉(zhuǎn)移的自身特點，我們首先引入農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移數(shù)量L，反映模型中人口流動的規(guī)模;其次引入預(yù)期收入差距EIG，反映模型中的預(yù)期收入差距;引入人力資本存量HRCS，反映受教育程度。同時，我們結(jié)合江蘇省實際情況，即城市化水平比較高，第二三產(chǎn)業(yè)比重也較大，所以，我們在模型中引入城市化率CSHR和二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重ISRG這兩個變量。為了消除異方差，對各變量均取自然對數(shù)，分別用LnL、LnEIG、LnHRCS和LnISRG表示。

四、計量分析

筆者選取1985—2008年江蘇省的數(shù)據(jù)，樣本容量為24，對相關(guān)變量指標進行測算。相關(guān)數(shù)據(jù)都來自于1986—2009年《江蘇省統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》以及《江蘇農(nóng)村改革發(fā)展30年》和《新中國五十年統(tǒng)計》。

1.數(shù)據(jù)指標處理

對于反映勞動力轉(zhuǎn)移規(guī)模的變量L，本文借鑒陸學(xué)藝(2004)的計算方法，即城鎮(zhèn)從業(yè)人數(shù)減去城鎮(zhèn)職工人數(shù)得城市就業(yè)的農(nóng)民工人數(shù)，鄉(xiāng)村從業(yè)人數(shù)減去農(nóng)業(yè)就業(yè)人數(shù)得到農(nóng)村中非農(nóng)勞動力數(shù)量，二者之和就是農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力總數(shù)。

預(yù)期收入差距EIG變量，托達羅模型中的預(yù)期收入計算方法EIG=πwu-wr，其中π代表城市就業(yè)率，這里以城鎮(zhèn)失業(yè)率P替代，即π=1-P。wu、wr分別表示城市部門和農(nóng)村部門的工資率，用城市居民可支配收入和農(nóng)村居民純收入表示。從以上計算公式中可以看出，EIG實際是三個變量的一個綜合體現(xiàn)。

人力資本存量HRCS反映了農(nóng)村勞動力的受教育程度，本文借鑒李勛來等(2005)的計算方法，其計算公式為:HRCS=nqihi。其中，HRCS為人力資本存量;n總勞動力人數(shù);qi為各種文化程度勞動力所占比重;hi為教育折算系數(shù)，文盲半文盲為1，小學(xué)為1.1，初中為1.2，高中為1.4，大專及大專以上為1.6。

2.單位根檢驗

對時間序列建立回歸方程之前，要先對序列進行平穩(wěn)性檢驗，以防止出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象。當且僅當若干個非平穩(wěn)變量具有協(xié)整關(guān)系時，由這些變量建立的回歸模型才有意義。本文選取單位根檢驗方法中的ADF檢驗，結(jié)果如下:

從表1可以看出，lnL、nEIG、lnHRCS、lnCSHR、lnISRG 在5%的顯著性水平下ADF統(tǒng)計值均大于臨界值，表明序列是非平穩(wěn)序列。但其一階差分序列在5%的顯著性水平下是平穩(wěn)序列，可以進一步做協(xié)整檢驗。

3.協(xié)整檢驗

由于變量序列均是 (1)序列，所以可以做協(xié)整分析。協(xié)整檢驗是為了揭示變量間是否存在一種長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，滿足協(xié)整的經(jīng)濟變量間存在長期的均衡關(guān)系，短期波動的影響是暫時的，長期內(nèi)會回到均衡位置。多變量之間的協(xié)整檢驗我們一般選用Johansen檢驗，在檢驗中，我們以赤池信息準則確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2，選取變量具有線性趨勢而協(xié)整方程僅有截距的情形，結(jié)果如下:

檢驗結(jié)果表明，解釋變量與被解釋變量在1%的顯著性水平下至少存在一個協(xié)整向量。最終正規(guī)化后的協(xié)整方程為(括號內(nèi)為標準差):

LnL=0.1611LnEIG+1.4134LnHRCS+0.407LnISRG-5.4045(4)

(0.0287)(0.1707) (0.3601) (1.3208)

從協(xié)整方程可以看出，變量之間存在一種長期均衡關(guān)系，且各影響因素都能促進勞動力轉(zhuǎn)移，但各自彈性不同，預(yù)期收入差距、人力資本存量和二三產(chǎn)業(yè)比重每增加1%，勞動力轉(zhuǎn)移分別增加約0.16%、1.41%和 0.41%。可見，人力資本存量對勞動力促進作用較大。預(yù)期收入差距估計值通過t檢驗，但二三產(chǎn)業(yè)比重估計值不明顯，雖然其系數(shù)較大，但對勞動力轉(zhuǎn)移的解釋性不是很強。

4.誤差修正模型(ECM)

協(xié)整理論認為，對具有協(xié)整關(guān)系的序列，算出誤差修正項，并將誤差修正項的滯后一期看作一個解釋變量，連同其他反映短期波動關(guān)系的變量一起，建立誤差修正模型，反映變量短期的相互關(guān)系。該模型的一個誤差修正模型為:

ΔYt=β1ΔXt+γ1ΔZt+δ1ΔWt-λ(Yt-1-α0-α1Xt-1-α2Zt-1-α3Wt-1)+ εt

(5)

式中，λ=1-μ，α0=β0/λ，α1=((β1+β2)/λ，α2=(γ1+γ2)/λ，α3=(δ1+δ2)/λ

結(jié)合(5)式，短期內(nèi)變量由非均衡到均衡的調(diào)整過程可由誤差修正模型得到。運用Eviews5.1軟件，對各變量的一階差分和前一期的誤差修正項進行回歸，發(fā)現(xiàn)D(lnISRG)的t值不顯著，剔除D(lnISRG)變量后得到誤差修正方程為:

D(lnL)=0.1006*D(lnEIG)+2.2459*D(lnHRCS)-0.4719*ECM(-1) (6)

各變量的系數(shù)在1%水平下均顯著，誤差修正項系數(shù)為-0.4719，符合反向修正機制，表明每年實際發(fā)生的GDP與長期均衡值的偏差中的47.2%被修正。上述模型反映了變量間的短期波動規(guī)律。

五、計量結(jié)果分析與建議

本文實證分析了預(yù)期收入差距、人力資本存量、城市化率和二三產(chǎn)業(yè)占GDP比重等對江蘇省農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移的影響，結(jié)合協(xié)整方程和誤差修正方程，我們可以得出一些有意義的結(jié)論和政策建議。

首先，上期收入差距對本期剩余勞動力轉(zhuǎn)移的短期影響系數(shù)為0.1，即收入差距每上升1%，出口增長0.1%，小于長期0.16%。這說明，短期的收入差距需要若干期的同向調(diào)整后達到協(xié)整方程顯示的均衡水平，城鄉(xiāng)收入差距對勞動力轉(zhuǎn)移的影響是一個長期的過程。政府應(yīng)該制定出長期有效的惠農(nóng)政策，縮小城鄉(xiāng)收入差距，如加強對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)、完善農(nóng)村金融服務(wù)體系等。而在短期內(nèi)，可以根據(jù)需要出臺階段性政策引導(dǎo)農(nóng)村剩余勞動力有序轉(zhuǎn)移。

其次，即期的人力資本存量對剩余勞動力轉(zhuǎn)移的影響系數(shù)為2.24，即人力資本存量每增加1%，剩余勞動力轉(zhuǎn)移增加2.24%，高于長期的1.41%。原因可能在于:勞動力在短期接受職業(yè)培訓(xùn)后，獲得了相應(yīng)的技術(shù)，轉(zhuǎn)移能力加強。但長期來看，勞動力原先學(xué)得的技術(shù)因技術(shù)的進步而落后，他們最終被新進入者取代。所以，政府在大力發(fā)展農(nóng)村教育的同時，應(yīng)該注重對剩余勞動力的短期職業(yè)培訓(xùn);轉(zhuǎn)移出的勞動力要不斷學(xué)習(xí)新的技術(shù)才能獲得長期的競爭優(yōu)勢。

最后，二三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重短期內(nèi)對剩余勞動力轉(zhuǎn)移的影響不顯著，長期內(nèi)與剩余勞動力轉(zhuǎn)移呈負相關(guān)關(guān)系。這可能與江蘇省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有關(guān)，第三產(chǎn)業(yè)的比重不高，2008年第三產(chǎn)業(yè)占江蘇省GDP比重只有38.1%，與其他發(fā)達省份相比，仍有一定差距。而第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可以有效促進農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移。也可能因為技術(shù)進步是二三產(chǎn)業(yè)比重增加的主要原因，而技術(shù)進步并沒有擴大二三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)容量，甚至減少了勞動力的需求量，但這有待于進一步的研究。

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