農業技術進步、新型城鎮化與農村剩余勞動力轉移——基于“推拉理論”和省際動態面板數據的實證研究

李 斌，吳書勝，朱 業

(湖南大學經濟與貿易學院，湖南 長沙 410079)

2004－2014年中央連續11年發布關于“三農”問題的“一號文件”，文件主線也從單純提高農民收入逐步轉向促進農業現代化、統籌城鄉發展、維護農村穩定及社會和諧。在二元經濟體制下，上述目標的實現都以農村剩余勞動力向城鎮非農產業順利轉移為前提。20世紀90年代以后，得益于市場經濟體制改革和低廉的勞動力成本，中國通過吸引大量外資迅速成為世界制造業的加工生產基地，數以億計的農村剩余勞動力實現轉移而成為產業工人。此后，中國通過工業化帶動經濟增長，繼續促進農村剩余勞動力發生轉移。但是，一方面，高成本的城鎮化與低成本的工業化發展相脫節促成我國農村剩余勞動力呈現“候鳥式”的轉移模式，農民工市民化滯后于職業轉換;另一方面，農業技術進步滯后于非農技術進步，農業技術推廣受限于資本、資源稟賦的缺乏，使農村剩余勞動力轉移呈現階段性、復雜性的特點。本文以傳統的“推拉”理論為基礎，基于1998－2012年省際動態面板數據，研究農業技術進步、新型城鎮化對農村剩余勞動力向城鎮非農產業轉移的影響效應。

一、相關文獻綜述

(一)遷出地因素

1．農業技術進步。學界普遍認可農業技術進步是農村剩余勞動力轉移的主要推力。Matsuyama(1992)認為農業技術進步不僅可以促進農村剩余勞動力向城鎮非農產業轉移，而且會提高城鎮非農產業部門的勞動生產率［3］。趙德昭等(2012)通過構建“合力模型”的理論框架，運用省際動態面板數據進行實證研究，認為農業技術進步對農村剩余勞動力轉移的推力作用呈現區域性特征，具體表現為中西部地區的推力效果明顯大于東部地區［4］。王衛等(2013)認為農村剩余勞動力轉移受制于農業技術進步的同時也會影響農業技術進步，二者之間存在長期的正相關均衡關系［5］。

2．人均耕地面積。程名望等(2006)基于宏觀經濟變量的Logit模型和微觀經濟變量的描述性分析，認為人均耕地對農民進城呈負向作用，即耕地資源越豐富，農業對勞動力的黏性越強［6］。劉彥隨等(2010)通過對縣域耕地與勞動力轉移的時空耦合關系研究進一步驗證了上述觀點［7］。

(二)遷入地因素

1．城鎮化。已有研究普遍認為城鎮化對農村剩余勞動力轉移具有拉力作用。劉麗萍(2008)認為城鎮化進程中應大力發展第二、三產業，使其成為吸納農村剩余勞動力的主力軍［8］。曾湘泉等(2013)的實證研究表明城鎮化對推動農村剩余勞動力轉移具有促進作用，同時發現中國城鎮化在吸納農村剩余勞動力的效率上存在東南高、西北低的階梯狀地理差異性［9］。

2．城鎮非農產業產值占總產值的比重。城鎮非農產業產值占總產值的比重較大，說明對勞動力需求較大，尤其體現在對農村剩余勞動力的需求上。郭文杰等(2009)認為經濟結構轉換中第二、三產業的快速發展對勞動力流動具有正向促進作用，但不同地區農村剩余勞動力轉移程度不一樣［10］。

3．戶籍制度。蔡昉(2001)認為戶籍制度是造成勞動力市場分割、阻礙農村剩余勞動力發生轉移的重要制度因素［11］。張杰飛等(2010)將Harris-Todaro模型與新經濟地理模型相結合建立內生勞動力轉移模型，認為在促進農業技術進步的同時逐步放松戶籍制度，對農村剩余勞動力轉移有重要作用［12］。

當前，學者多采用單一指標測算城鎮化水平和農業技術進步，且缺乏城鎮化與農村剩余勞動力轉移的實證分析。為彌補現有研究的不足，本文構建新型城鎮化指標體系，通過熵值法測算新型城鎮化指數和非參數DEA方法測算農業技術進步，運用廣義矩估計的方法實證分析農業技術進步、新型城鎮化對農村剩余勞動力轉移的影響效應。

二、理論機制分析

在樣本期間內，基于中國二元經濟體制發展框架，我們作如下的幾個假設:(1)社會中僅存在兩個部門——農業部門和非農業部門，農業部門在農村，非農業部門在城鎮;(2)勞動力和資本等生產要素在兩個部門之間可以自由流動;(3)農業部門和非農業部門的生產要素都是勞動力和資本;(4)農業部門的技術進步和非農業部門的技術進步都屬于外生變量;(5)農業部門和非農業部門的規模報酬均不變;(6)農業部門的勞動力供給量在短期內不變。

分別取已知含氮量（2.9942%）供試品0.1 g，共6份，精密稱定重量于消化管，分別精密加入十二水硫酸鋁銨，按樣品測定方法測定含氮量，結果見表2，準確度結果良好。

(一)農業部門技術進步與農村剩余勞動力轉移機制

在樣本期間內，中國農村勞動力規模較大，固定的土地供給量難以滿足農村勞動力規模需求，農村存在大量剩余勞動力。農業部門的C-D生產函數和成本函數分別為

其中，Y1表示農業部門的產出，A1、K1、L1分別表示農業部門技術進步(農業部門的全要素生產率)、資本投入要素和勞動力投入要素，α、1－α分別表示農業部門的資本和勞動力要素產出彈性，C1、W1、R1分別為農業部門的成本、勞動力要素價格、資本要素價格，TR1、P1、L、L2分別為農業部門的利潤、農產品價格、農村勞動力和農村剩余勞動力。根據前述的假設(6)，則利潤函數為

根據利潤最大化原則，對(2)式中勞動力、資本要素求一階導數且令各導數為零，聯立方程求得農業部門勞動力剩余量為故農業技術進步增加農村剩余勞動力供給，對農村剩余勞動力轉移具有“推力”作用。

(二)非農業部門新型城鎮化與農村剩余勞動力轉移機制

在樣本期間內，城鎮化水平的提高表現為城鎮非農產業技術進步和資本要素投入的增加。我們構建城鎮非農業部門的C-D生產函數和成本函數分別為

其中，Y2表示農村剩余勞動力轉移量的產出水平，A2、K2、L2分別表示城鎮非農業部門的技術進步(非農業部門的全要素生產率)、資本投入要素和農村剩余勞動力轉移要素投入量，β、1－β分別表示城鎮非農業部門資本和農村剩余勞動力轉移要素產出彈性，C2、W2、R2分別為城鎮非農業部門的生產成本、轉移的農村剩余勞動力要素價格、資本要素價格，TR2、P2為城鎮非農業部門的利潤和非農產品價格，則利潤函數為

根據利潤最大化原則，將上述(5)式方程兩邊對農村剩余勞動力轉移量求一階導數且令各導數為零，再對導數方程兩邊取對數，移項后則有

由(6)式可知，城鎮化(非農業技術進步和資本要素投入加大)是農村剩余勞動力轉移的重要“拉力”。

三、計量模型設定與變量說明

(一)計量模型設定

本文采用簡約型模型，以農村剩余勞動力轉移量(labor)為被解釋變量，解釋變量以農業技術進步(tch)、新型城鎮化(urb)為核心變量，農村人均收入水平(inc)、城鄉消費差距(gap)為基礎變量，人均耕地面積(squ)、城鎮非農產業產值占總產值比重(rat)、戶籍因素(hj)為控制變量。據此，我們構建如下的計量模型

其中，下標i表示地區，t表示時間，ui表示不可觀測的地區效應，εit為隨機擾動項，tchit表示i地區t時期的農業技術進步，urbit表示i地區t時期的新型城鎮化水平，incit表示i地區t時期的農村人均收入水平，gapit表示i地區t時期的城鄉消費差距，squit表示i地區t時期的人均耕地面積，ratit表示i地區t時期的城鎮非農產業產值占總產值比重，hjit表示i地區t時期的戶籍開放程度。(7)式是靜態面板模型，主要運用固定效應模型(FE)和隨機效應模型(RE)估計。由于忽略了農村剩余勞動力轉移量(labor)動態特征及其與農業技術進步(tch)存在的相互影響效應，故在(7)式中加入農村剩余勞動力轉移量(labor)的滯后一期，模型如下

傳統的面板數據估計方法不再適用于(8)式，本文采用廣義矩估計(GMM)方法進行回歸。廣義矩估計可分為一步估計和兩步估計，也可分為差分GMM估計和系統GMM估計。由于兩步估計的標準差存在偏誤，一步系統GMM比一步差分GMM運用更多的信息、有效性更強［13］［14］。本文選擇一步系統GMM估計方法，可有效控制農村剩余勞動力存在的序列自相關及前期值與殘差之間的內生關聯，也可控制其他解釋變量與殘差之間的內生性問題。

(二)變量測度

1．農村剩余勞動力轉移量(labor)。農村剩余勞動力主要從事采掘業、制造業和建筑業工作，故本文以城鎮中從事采掘業、制造業和建筑業人員總數來表示。

2．農業技術進步(tch)。本文以第一產業從業人數、第一產業資本存量為投入變量，以第一產業生產總值為產出變量，測算出的曼奎斯特(Malmquist)生產率指數表示農業技術進步(tch)。其中，第一產業資本存量的測算運用永續盤存法，以各地區農林牧漁業全社會固定資產投資額為當年投資量，用各地區固定資產投資價格指數進行平減。以各地區1998年第一產業占總產值的比重乘以當年全社會資本形成總額為基期資本，用全社會固定資產價格指數進行平減。依照張軍(2004)等的做法，固定資產折舊率取9.6%［15］。

3．新型城鎮化(urb)。參考已有城鎮化指標體系，我們構建以基本水平、經濟發展、社會建設、文化建設、生態建設等5個一級指標、16個二級指標的測算體系(如表1所示)。為避免主觀賦權法產生的偏差，本文采用能反映指標信息效用價值的熵值法來客觀賦權，測算各地區各時期的新型城鎮化指數［16］。

表1 新型城鎮化指標體系

4．農村人均收入水平(inc)、人均耕地面積(squ)和城鎮非農產業產值占總產值比重(rat)的數據直接來源于歷年的《中國統計年鑒》。城鄉消費差距(gap)用當年消費價格指數平減后的城鎮居民消費額與農村居民消費額的比值來表示，其中農村居民消費額為1。戶籍因素(hj)用城鎮單位雇傭的農村勞動力占城鎮單位就業人員比重來表示。

(三)數據處理

本文的研究對象為我國大陸31個省(市、自治區)，樣本區間為1998－2012年，由1999－2013年的《中國統計年鑒》、《中國勞動力統計年鑒》和《中國農村統計年鑒》各期數據整理計算而得。為消除價格因素的影響，部分數據用消費價格指數和固定資產投資價格指數進行平減。另外，為反映我國區域發展水平的差異性，本文將我國分成東中西部三大區域并依次進行實證計量分析。

四、實證研究結果及分析

(一)基本估計結果

對方程(8)估計時，我們分別采用固定效應(FE)、隨機效應(RE)和廣義矩估計(GMM)三種方法。在系統GMM估計中，內生變量的選擇至關重要。根據相關性分析，本文將農村剩余勞動力轉移量(labor)的滯后一期作為內生變量。另外，通過改變控制變量個數分別進行系統GMM估計，以保證估計結果的穩健性。農村剩余勞動力轉移量(labor)及其滯后項(labort－1)和農村人均收入(inc)分別取對數，以減少變量的波動性(估計結果如表2所示)。

表2 全國層面基本估計結果

Hausman檢驗指出固定效應模型比隨機效應模型的估計結果更有效率。在廣義矩估計中，依次加入人均耕地面積(squ)、城鎮非農產業產值占總產值比重(rat)和戶籍因素(hj)等控制變量進行穩健性估計，結果顯示核心變量系數的相關性穩定且都通過顯著性水平為10%的相關性檢驗。其中，AR(2)檢驗值表明模型設定不存在殘差的二階自相關，Sargan檢驗的統計值都大于0.05，說明模型使用的工具變量有效，不存在過度識別的問題。模型3、4、5設定合理，較好地處理了模型內生性問題，因此本文的分析是基于廣義矩估計的回歸結果。

模型3、4、5的估計結果顯示，農業技術進步(tch)對農村剩余勞動力轉移的影響系數在0.13－0.21之間，形成一股“推力”，對其向城鎮非農產業轉移具有顯著的正向促進作用。在樣本期間內，我國主要從農機硬件、農業知識“軟件”兩方面加大農業技術推廣，提高農業勞動生產率，使大量農村剩余勞動力“脫農而出”。但農業技術推廣受地形、氣候、土壤等自然條件影響，對農村剩余勞動力轉移的影響程度偏低。而新型城鎮化(urb)對農村剩余勞動力轉移的影響程度最明顯，系數穩定在10.5左右，形成一股“拉力”。新型城鎮化是農村剩余勞動力轉移的持續動力表現為:第一，新型城鎮化消除農村剩余勞動力的“候鳥式”轉移模式，在農民工市民化的同時增強其在城鎮的歸屬感;第二，新型城鎮化在改善投資結構、提高投資效率、拉動投資規模的同時，持續加大對農村剩余勞動力的需求，最大限度地吸納農村剩余勞動力向城鎮非農產業轉移。

在基礎變量方面，農村人均收入水平(inc)的系數為正且通過顯著性水平為1%的相關性檢驗，它是農村剩余勞動力轉移的“推力”。但城鄉消費差距(gap)對農村剩余勞動力轉移有負向影響且系數偏小，幾乎沒有通過顯著性檢驗。在控制變量方面，人均耕地面積(squ)對農村剩余勞動力轉移有負向影響且都通過至少10%的顯著性水平的相關性檢驗，但影響程度偏小。城鎮非農產業產值占總產值的比重(rat)的系數持續為正，體現了樣本期間內城鎮非農產業對農村剩余勞動力的巨大需求，它是農村剩余勞動力轉移的“拉力”。戶籍因素(hj)對農村剩余勞動力轉移的影響為負，即樣本期間內戶籍制度阻礙農村剩余勞動力轉移。

(二)分區域估計結果

本文運用模型5在全國、東部、中部和西部分別運用一步系統廣義矩估計(S-GMM)，進一步分區域研究核心變量對農村剩余勞動力轉移的影響。根據模型檢驗結果可知，S-GMM模型的序列相關性檢驗和Sargan檢驗均顯著通過，說明S-GMM選擇的工具變量是有效的，模型設定是合理的(估計結果如表3所示)。

表3 分區域動態面板估計結果(S-GMM)

從表3可以看出，按照東中西部地區分組后，其估計結果與總體樣本的估計結果基本一致。農業技術進步(tch)、新型城鎮化(urb)、農村人均收入水平(inc)和城鎮非農產業產值占總產值比重(rat)仍是農村剩余勞動力轉移的重要“推力”，城鄉消費差距(gap)對中西部農村剩余勞動力轉移具有阻礙作用。

農業技術進步(tch)對農村剩余勞動力轉移的“推力”由大到小依次是西部、東部和中部。西部地區受自然資源和環境限制，經濟、農業發展水平低于東中部地區，生物化學性技術進步、機械性技術進步及應用同樣落后于東中部地區。隨著2000年“西部大開發”戰略的推動，西部地區農業技術進步的應用大大提高了農業勞動生產率，農業技術進步對勞動力的替代效應明顯大于東中部地區，這必然“釋放”大量農村剩余勞動力向城鎮非農產業轉移。而中部地區處在中國經濟發展的“塌陷區”，中央政策層面的支持力度滯后于東西部地區，第一產業產值占比較大，大量勞動力仍從事科技附加值較低的傳統農業生產活動，農業技術進步對農村剩余勞動力轉移的“推力”不明顯。

新型城鎮化(urb)對農村剩余勞動力轉移的“拉力”由大到小依次是中部、西部和東部。在經濟體制改革初期，東部地區依靠區位優勢大量引進外資，新型城鎮化水平、人均收入水平“領跑”全國。但在樣本期間內，東部地區農民工市民化成本逐步提升，在一定程度上加劇了農村剩余勞動力的“候鳥式”轉移態勢，減緩農村剩余勞動力向東部地區轉移。隨著新型城鎮化、產業結構轉移戰略的調整，中部地區承接沿海制造業轉移，房地產業快速發展，促使東部地區農民工回流選擇家鄉就業。如此“一增一減”使中部地區城鎮化“拉力”居高，而東部地區的“拉力”居低。

(三)模型參數一致性

廣義矩估計是一種工具變量法，其估計結果具有一致性，但當樣本量較小或使用的工具變量薄弱時，動態面板估計值容易產生較大偏誤。在POLS估計時，由于因變量的滯后項與不可觀測的地區效應ui正相關，估計值向上偏誤。在固定效應估計時，由于因變量的滯后項與隨機擾動項εit負相關，估計值向下偏誤。當因變量滯后項的GMM估計結果處在POLS估計值和固定效應估計值之間時，說明GMM估計值沒有發生較大偏誤。為探討模型參數的一致性，我們分別進行POLS回歸估計、固定效應回歸估計并統計和比較滯后項的估計值(結果如表4所示)。由表4可知，因變量滯后項的GMM估計值的確處在二者之間，即GMM估計值是一致的，并沒有因為樣本容量小和工具變量的選擇而產生較大偏誤。

表4 因變量滯后項的POLS、GMM、固定效應模型估計值

五、主要結論與政策建議

本文以“推拉理論”為基礎，構建包含農業技術進步、新型城鎮化和農村剩余勞動力轉移在內的計量模型，利用1998－2012年省際動態面板數據進行實證檢驗。全國層面的研究結果表明，農業技術進步的“推力”和新型城鎮化的“拉力”顯著促進農村剩余勞動力向城鎮非農產業轉移。分區域的研究結果表明，農業技術進步對農村剩余勞動力轉移的“推力”由大到小依次為西部、東部和中部，而城鎮化對農村剩余勞動力轉移的“拉力”由大到小依次為中部、西部和東部。

基于上述研究結論，我們給出以下的政策建議:第一，農業技術進步是農村剩余勞動力轉移的主要“推力”，關鍵在于提高農業技術水平和增加農業技術應用面。首先，政府應加大農業技術公共物品的投入力度，彌補私人農業生產者技術創新動力的不足。同時，應建立覆蓋廣大農村地區的農業技術推廣體系，使農業技術盡快走向應用。其次，在農業技術進步類型選擇上，應雙向推進生物化學性技術進步和機械性技術進步。第二，繼續推進新型城鎮化建設，擴大新型城鎮化對農村剩余勞動力轉移的吸納能力。總體而言，完善農民工市民化機制，盡快將農民工納入城市社會保障體系，使其與城鎮市民平等享有基本公共服務，降低農民工市民化成本。就區域發展而言，東部地區應加快勞動密集型產業向中西部地區梯度轉移，發展高新技術產業，實現產業結構的優化升級。中西部地區在承接東部沿海地區產業轉移的同時，加大新型城鎮化基礎設施建設，提升中小城鎮的吸引力。第三，在非農產業規模方面，應積極推進城鎮非農產業發展，有效利用風俗傳統、地域特點等發展旅游業及附帶產業。在體制方面，深化制度改革，健全制度體系，直至消除二元戶籍制度對農村剩余勞動力轉移的阻礙。政府應發揮主導作用，充分利用農村市場信息資源開辟轉移渠道，有針對性地增加農村剩余勞動力的技能培訓，提高農村剩余勞動力的就業競爭力。

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