破解城乡差距之困：基于劳动力流转模型的实证分析

王学龙，于 潇，白雪秋

（1.北海道大学 经济学研究科，札幌0600809；2.北京大学 社会经济与文化研究中心，北京100871；3.北京大学 马克思主义学院，北京100871）

一、引 言

改革开放三十多年来，中国经济取得了举世瞩目的成就，但城乡差距问题却成为制约中国经济发展的瓶颈。如何解决日益扩大的城乡差距问题也成为学者们的研究热点。多数学者主张通过加速农村剩余劳动力流转来解决城乡差距问题（丁守海，2006）。这一主张较为直观且符合中国国情，但在经济实践中却存在诸多阻碍劳动力流转的因素。很多学者试图找出阻碍劳动力转移的真正原因，其中从户籍制度方面寻找答案的文献较多（孙文凯等，2011；张良悦，2011）。然而，现阶段中国户籍管制已经大大放松，户籍对劳动力流转的限制也在不断减弱。目前，部分城市甚至完全放开了户籍管制，但并没有出现大规模的“移民潮”，说明户籍制度可能已经不是阻碍城市化进程的最重要因素，还存在其他更重要的因素。因此，本文试图对劳动力转移机制进行更加深入的分析，以期发现阻碍劳动力流动的根本原因，以便对症下药，从而推进城市化进程、缩小城乡差距。

本文的劳动力流转是指农民脱离土地，在城市定居、工作和生活。一些文献（蔡昉和王美艳，2009）对劳动力流转的定义是基于工作内容设定的，即不考虑工作地点和生活环境的转变。基于这样的定义，只要农村劳动力脱离了农业并且能够在第二或第三产业获得工作，便可以视为农村劳动力流转。这对于研究短期农民收入增加非常合适，但对于长期的城市化和现代化过程而言，需要一个更完全和更彻底的劳动力流转概念。完全意义上的劳动力流转不仅指工作内容的变化，还包括工作地点和生活方式的变化，即包括身份的市民化、工作环境的城镇化和生活方式的现代化。只有劳动力在生产和生活上全方位转变，才能实现真正意义上的城市化和现代化。因此，我们将脱离农村和农业进入城市工作、生活和定居者作为本文的研究对象。

对劳动力流转机制做出开创性研究工作的是美国经济学家托达罗（Michael P.Todaro）。Todaro（1969）认为，如果劳动力转移预期净收益大于零，农村劳动力就会流入城市。虽然Todaro模型揭示了劳动力流转的根本动因，但模型的具体设定离现实经济有一定差距。很多文献对Todaro模型和二元经济理论进行了完善，使其更贴近现实经济。Muzumdar（1976）构建了一个考虑劳动力市场的Todaro模型，Masson（2001）探讨了技能、财富分布和迁移等因素对Todaro－Harris模型的影响，Lucas（2004）采用人力资本理论构建了新的城乡二元模型，Wei和Yabuuchi（2006）研究了劳动力不完全流动情况下的Todaro模型。Zhao（1999）分析了中国二元社会中城乡之间人口流动的决定因素，周天勇（2001）则指出托达罗模型在农业劳动力城市就业概率设定上的缺陷。这些对Todaro模型的拓展可以归结为三类：第一类是从劳动力流入城市的收益入手，第二类是考虑劳动力获得工作的概率，第三类是分析劳动力流动的成本。需要指出的是，这里所说的流动成本是经济意义上的机会成本而非会计成本。

从机会成本角度出发，劳动力在农业部门的收入是影响劳动力流转决策的重要因素，而土地是与农业收益直接相关且具有显著影响的因素（Dixon，1950）。土地的预期收益能否变现和土地规模的大小都会对劳动力流动产生影响，而土地制度对土地的收益、变现和土地拥有量又具有决定性影响，因此，土地制度安排与农村劳动力流动的深层次关系有待挖掘。

从有关二元经济中劳动力流动的文献看，理论研究很少关注土地制度在劳动力流动过程中的重要作用，而相关实证文献也缺乏翔实的微观分析框架。利用二元分析框架研究土地与劳动力流转的代表性文献是Brueckner和Zenou（1999），他们分析了包含土地市场的Todaro－Harris模型，指出城市地价上涨是实现城乡劳动力流动均衡的重要机制。另外，Potts和Mutambirwa（1990）分析了津巴布韦城市化进程中的农民决策问题，发现在土地集体所有制下农民总是刻意与农村保持联系，很难在城市中永久定居。另外，还有一些实证研究探讨了土地禀赋与劳动力流转的关系（Cain，1985）、土地分配制度与劳动力流转的关系（Adams，1969）等。然而，现有实证研究结论分歧较大，尚未形成统一见解。

本文在上述诸多研究的基础上，从机会成本的角度进一步探索土地制度对农村劳动力流动的影响。我们通过一个拓展的Todaro模型揭示了如下观点：在土地集体所有制下，农民无法通过土地市场将未来的农业收益变现。只有完善现行的土地制度，使土地充分流转起来，才能促进农村劳动力的有效流动，从而推动城市化进程、缩小城乡差距。

二、理论框架

中国的土地制度决定了农户事实上类似于企业，即在家庭联产承包责任制下，农民自主决策、自负盈亏，而并非经典的Todaro模型中单纯赚取工资的农民。因此，农户需要进行两个最优化决策：一是利润最大化的决策，即农户将劳动力在农业劳动和非农劳动两个部门进行配置，最大化自己的收入；二是劳动力流动决策。当然，这里所说的劳动力流动不是短期外出务工，而是长期移居城市。移居城市意味着农户可以享受城市更高的工资和更好的社会保障等福利，但在土地集体所有制下，农户必须放弃农村土地的使用权，这就意味着农户移居城市的成本不仅包括买房等固定成本，①还包括农业收入这一机会成本。

（一）利润最大化决策

假设农业生产函数为y＝f（lf，k，R），其中lf是农户用于农业生产的劳动力，k是投入到农业生产过程中的农药、化肥等生产资料，R是土地数量。设劳动力总量为，其中用于非农劳动的劳动力记为ln，且设城市的工资水平为而非农劳动的工资水平要低于城市的工资水平，记为，并且设定的依据是农户的非农劳动主要集中在城市的非正式部门，而不是在正式城市工作，而非正式部门的工资水平和福利待遇都明显低于正式部门的工资和福利待遇。农户的利润最大化决策过程为：

其中，π为农户利润，P为农产品价格，r为农业生产资料价格。在农户利润最大化决策的过程中，土地因素未作为内生变量纳入模型，这是针对中国的农地制度设定的。我国农地归农村集体所有，农户作为承包人享受土地使用权，家庭联产承包形式的耕地承包期为30年。我们认为，农户既然可以长期享有农地的使用权，那么农户所要缴纳的土地承包费就成为一项固定支出。事实上，土地承包费虽然在各地不完全相同，但大多在每亩50元左右，成本并不高。土地作为外生变量不仅因为在会计成本中可作为固定支出，更主要的是考虑到当前土地流转的现状，即虽然目前中央政府对土地流转的限制已经放松了很多，但在集体所有制下土地所有权归属的模糊使现实中土地流转非常困难，导致土地流转市场难以真正形成。这意味着使用土地的机会成本几乎为零，因此，土地可视为外生变量并忽略地租的影响。

农户利润最大化的Kuhn－Tucker一阶条件为：

（二）劳动力流动决策

农民定居到城市是一个权衡得失的过程。定居城市的收益是城市较高的工资和较好的社会保障及福利待遇，其代价是农民必须放弃农村户籍及其相应的收益。由于土地是集体所有，如果放弃农村户籍，农民就必须放弃自己的土地及相关的农业利润。由于农民无法通过土地市场将未来的农业利润变现并带到城市，农业利润就成为劳动力流动的机会成本。

本文将使用无限期模型来考虑此问题，其主要原因是：（1）农民虽然寿命有限，但他不仅考虑自己的福利，还会顾及子孙后代的福祉。如果某个农民选择在某一时点进城，那么子女将会以很大的概率在这个时点之后的一段时期甚至长期享受较好的教育和未来较高的工资。这种在家族范围内普遍存在的代际间利他主义倾向促使无限期模型更适合本文的研究。（2）农民还要考虑风险问题。并非所有的农村劳动力转移到城市后都能顺利找到工作。Todaro（1969）的经典理论认为，可以用城市的就业率近似表示新进城的人找到工作的概率。Zhou（2001）则认为，应该使用各个部门就业概率的线性函数表达成功找到工作的概率。本文以μ表示此概率。对于单个农民而言，这个概率是外生变量。设移居到城市的净收益为Π，买房等固定成本为C，收益折现率为i，于是有：

劳动力流动的方程满足ψ′＞0，ψ（0）＝0。事实上，ψ（0）＝0的假定可以放松。假定当Π等于任意常数时，劳动力流动均衡出现。施加这个条件只是为了在不改变问题本质的前提下简化分析，有如下方程：

本文关注的是土地拥有量R对劳动力流动的影响。根据上文分析，在土地集体所有制下，农民无法变现未来的农业收益。因此，土地集体所有制增加了劳动力流动的机会成本。在土地集体所有制下，土地拥有量和劳动力流动的机会成本成正比。或者说，劳动力流动规模必然与土地拥有量成反比，即∂Nu／∂R＜0。本文将通过下面的实证分析对这一结论进行检验。

三、实证分析

土地制度对城市化进程的影响可以转化为它对农村劳动力流动意愿的影响。原因是如果土地制度增加了农民进城的机会成本，则农村劳动力流转意愿低，城市化进城必然受到阻碍。虽然理论上对城市化率和农民进城意愿这两个命题的检验是等价的，但是直接检验土地制度对城市化率的影响必然要用到宏观经济数据，而有限的宏观数据集是本文模型检验的一个障碍。如果将对城市化率的检验转化为对农民进城意愿的检验，我们就可以直接利用微观数据得到结果。微观数据样本量大，变量覆盖面广，实证检验结论更为可靠。

（一）数据和方法

本文使用北京大学中国社会科学调查中心（ISSS）提供的家庭调查数据CFPS（中国家庭动态跟踪调查）进行实证分析。CFPS项目调查范围包括北京、上海和广东三个省市。CFPS项目2009年数据库由家庭、成人和少儿三部分组成，其中成人问卷部分包括4 668个案例和846个变量。这样庞大的数据集和如此广泛的经济变量可以为我们的研究提供足够的支持。

1.被解释变量。我们将具有农村家庭背景的受访者作为观察对象，定义当前为城镇户口的个人为“移居者”，用migrant表示。migrant是一个虚拟变量。如果受访者来自农村家庭而现在是城镇户口，那么migrant取值为1；如果受访者来自农村家庭现在仍是农村户口，那么migrant取值为0。migrant是本文的被解释变量。这种定义的合理性是基于当前中国的户籍制度，一般农村家庭落户城市都会把户口转变为城市户口。因此，我们可以通过户口辨识被调查对象是否实现了由农村到城市的完全转移。②

2.关键解释变量。本文重点关注受访者家庭拥有的土地数量对其移居城市的决策有多大影响。家庭土地拥有量记为land。本文采用两个指标衡量land：第一个指标包括五个组成部分，即家庭拥有的水田数量、旱田数量、果园数量、草场数量和池塘数量。这是一个宽泛的土地概念，事实上果园、草场和池塘与一般意义的土地概念有较大差异。第二个指标只包含水田和旱田的数量，这个指标更接近人们通常理解的土地概念。本文使用两个指标，既为了对比分析，也为了检验结论的稳健性。

3.控制变量。为了尽量减小遗漏变量带来的计量误差，本文在模型中加入一些控制变量。控制变量包括受访者的个体因素和家庭因素两部分内容。个体因素有性别（gender）、年龄（age）、婚姻状况（unmarried）、受教育水平（school）以及是否使用手机（mobile）。其中gender、unmarried和mobile都是虚拟变量。当受访者为男性时gender等于1；如果受访者没有结过婚，unmarried等于1；当受访者使用手机时，mobile等于1。受教育水平用受访者接受正规教育的年限来衡量。家庭因素包括兄弟姐妹的数量（brothers）和家庭成员以通常的方式到达乡镇或者城市中心所耗费的时间（distance）。各变量的描述性统计见表1。

表1 变量的描述性统计

由于被解释变量migrant是一个二元变量，处理二元选择问题时线性概率模型、Logit模型和Probit模型均是可供参考的方法。由于线性概率模型（Linear Probability Model）的预测值经常超出0到1这个区间，我们放弃此方法，选择Logit模型和Probit模型。Logit模型和Probit模型建立在不同的假设前提上，两个模型的计量结果比较接近，但为了对照本文仍同时计算两个模型。Breusch－Pagan异方差检验的Chi－2统计值为286.19，显示存在异方差问题，我们通过计算异方差稳健方差处理此问题。

（二）实证结果与分析

表2和表3显示了各变量对流动决策的影响情况。

1.家庭农业用地数量对移居决策具有显著的影响，二者呈负相关关系。由表2可知，农民的家庭农地拥有量每增加一亩，其移居城市的概率就下降0.33%。CFPS调查中受访者平均拥有农地9.65亩，处于平均水平的农民要比没有土地的农民进入城市的概率低3.18%。这个影响似乎并不大，但北京、上海和广东都属于农地贫乏的省市，一旦把这三个省市的调查结果推广到全国范围，二者的负相关关系会更显著。根据《中国统计年鉴2010》，2009年全国农业用地65 687.6万公顷，③农村人口71 288万人，平均家庭户规模为每户3.15人。由此计算得出我国平均每个农村家庭拥有的农业用地为44亩。如果我们主观确定无地农民将来有46.59%的可能性会移居到城市，④那么按照Logit模型回归结果所示的边际效应，就平均水平而言，农民进城的概率仅为31.59%（46.59%－44×0.33%）。

2.其他一些非土地因素也会影响农民进入城市的决策。由表2可知，年龄变量和婚姻状况变量的影响均显著为正，相对于已婚的被访对象，未婚者移居城市的概率要高出8.03%。变量mobile的系数显著为正，其原因在于是否使用手机对移居城市和捕捉信息具有较为重要的影响。使用手机的人往往能够获得更充分的信息，对外部世界也更了解，与其他社会成员沟通和交流的成本也更低。受教育水平同样具有显著的正效应，边际效应为1.95%。结果表明，一个受过16年教育的大学生要比没有受过任何教育的农民移居到城市的概率高31.2%。我们认为，教育对移居决策的影响非常重大，可以说是加快城市化进程的重要因素。有没有兄弟姐妹（brothers）也是一个具有显著影响的因素，有一个兄弟姐妹的受访者移居概率要比独生子女高3.38%，说明社会网络关系（Social Network）在农民移居城市的决策中不容忽视。

表2 使用广义土地指标的移居决策模型回归结果

3.一般意义上的土地占有量对农民的移居决策具有更加显著的影响。由表3可知，Logit模型和Probit模型的回归结果显示，土地变量的边际效应分别为－0.0084和－0.0097，其他变量的统计显著性和经济重要性都与表2的结果非常接近，表明模型结论是可靠的。根据《中国统计年鉴2010》，并按照上文相同的计算方法，分别计算出我国2009年农户平均的进城概率为39.87%（Logit模型）和38.83%（Probit模型）。虽然这两个结果比使用第一种土地指标得到的结论（31.59%）要高，但仍然是一个较低的概率。我们认为，无论以何种指标衡量土地的影响，结论均一致，即土地拥有量的增加显著降低了农民市民化概率，阻碍了中国的城市化进程。而这一效应源于在土地集体所有制下土地流转困难，无法形成真正的土地市场。

表3 使用一般意义土地指标的移居决策模型回归结果

实证结果印证了上文提出的机会成本假说，即土地集体所有制降低了农民定居城市的意愿，对城市化进程有抑制作用。这一命题与Potts和Mutambirwa（1990）提出的风险保障假说及Zhao（1999）的观点一致。Zhao认为中国农村劳动力流动仅是临时性流动而非永久性流动。她通过计量分析发现，外出打工收入对农户消费的收入弹性仅为0.005，而农业收入所对应的收入弹性是0.42，说明农民仅将在城市的收入看作临时性收入，并没有较强的定居城市的意愿。

至此，我们发现虽然劳动力流动是解决中国城乡差距的有效方法，但在劳动力流转过程中确实存在诸多制约因素，其中包括土地因素和受访者自身因素。在拓展Todaro模型的基础上，实证结果表明：（1）农户拥有的农地数量与移居决策负相关。即拥有的农地数量越多，移居的意愿就越小。（2）一般意义上的土地占有量对农户移居决策具有更加显著的负向影响。农户拥有的土地每增加10亩，其移居到城市的概率就降低8个百分点，甚至更大。（3）青壮年移居城市的概率明显比年老的要高，未婚者移居城市的概率要比已婚者高8%以上。（4）受教育程度、通讯工具的使用与移居决策呈正相关关系。（5）家庭关系与移居决策也显著相关。相对于独生子女，非独生子女的移居概率要高出近3.4个百分点，说明兄弟姐妹间的帮扶带动作用非常重要。

四、政策建议

目前，不少经济学家都认为可以通过劳动力流动推动城市化进程来解决城乡差距问题，但现实中劳动力流动并不顺畅，其中一个很重要的原因就是当前的土地制度。不可流转或很难流转的土地制度框架已日益成为制约我国城市化进程的严重障碍。本文通过引入土地制度因素拓展了Todaro模型，说明土地集体所有制对农村劳动力转移和城市化进程的制约作用，并利用CFPS数据对这一命题进行了实证检验。

我国的《农村土地承包法》使土地所有权在国家与集体、农户之间发生分割，却没有明确合理地界定它们之间的权利边界，而集体所有制使乡村干部成为土地所有权的实际拥有者，农户的土地财产权不完整。因此，农地需求受到强烈的抑制，农地流转市场的发育同样受到阻碍，从而导致农民不能将农地的未来收益充分变现，增加了农民市民化的机会成本。另外，作为农民最重要的资本，土地的作用受到严重制约。农民是一个受资本约束相当严重的群体，农地流转不顺畅使农民受困于资本约束，缺乏进入城市的资金。由于无法负担城市生活初期的巨大成本，农民也就无法实现其城市化目标。

基于本文的劳动力流转模型和实证分析的结论，以下两点认识将有助于未来更好地推进农地流转和劳动力转移的制度设计。（1）深化土地制度改革，完善土地流转机制，以减少农村劳动力转移进城的成本。其中的关键是明晰土地产权，使农民拥有相对完整的土地财产权。在此基础上，确立土地流转的主体是农民而不是村集体，即由农民完全自主决定土地流转。事实上，农民有了完全的非农业就业机会后，就会决定一个合理的租佃价格把自己的土地承包权租给种粮农户。（2）对转移进城的农民给予必要的“市民化补贴”，以减轻农民进城初期固定成本支出巨大的压力。土地制度的改变是一个漫长且充满各方力量权衡的过程，而中国城市化进程的加快是关乎社会大众福利提升的较为迫切的需求。⑤因此，需要在完善土地制度设计的同时，注意解决城市化中存在的各种问题并统筹考虑。比较直接的选择是通过补贴抵消土地制度对城市化的消极影响。这种市民化补贴主要用来弥补农民进入城市的固定成本支出，包括购房、寻找工作等。市民化补贴的形式是比较宽泛的，可以是现金补贴，也可以是实物补贴。比如，政府可以对移居城市的农民优先提供保障性住房，从而降低其进入城市的机会成本。

注释：

①陈广桂（2004）的研究表明，住房成本在大中城市的农民市民化过程中占总成本的40%左右。另一个重要的成本是“生活成本”，大约占总成本的50%－60%，但是这种生活成本不应计算在农民市民化成本中。这是因为从消费的角度看，这些消费恰恰是农民市民化所追求的一部分，是市民可支配收入的一部分，是农民的一种“收益”。因此，农民市民化成本中应当把这一部分除掉，总成本中绝大部分应当是“住房成本”。

②有一些人已经实现了完全意义的劳动力转移，在城市工作和生活，却仍保留农村户口。我们认为这种类型的劳动力数量并不大，原因在于劳动力会为自己的医疗、社保以及子女教育考虑，为了更加完全和顺利地在城市生活，户口的转变是很必要的。

③这里的农业用地是指包括耕地、果园和草场等在内的范围较广的概念。

④我们不能确定无地农民将来一定会进入城市并定居，因为他们可能留在农村从事非农劳动。46.59%是2009年中国的城市化率（中国统计年鉴，2010）。无地农民是介于农民和市民之间的状态。如果他进行随机选择的话，进入城市的概率可以近似看作当时的城市化率。

⑤许多研究表明，中国的城市化率严重落后于同等发展水平的国家，主要原因可能是计划经济时代形成的人口流动限制及当前地区和产业发展的不平衡。

[1]陈广桂.房价、农民市民化成本和我国的城市化[J].中国农村经济，2004，（3）：43－47.

[2]蔡昉，王美艳.为什么劳动力流动没有缩小城乡收入差距[J].经济学动态，2009，（8）：4－10.

[3]丁守海.农民工工资与农村劳动力转移：一项实证分析[J].中国农村经济，2006，（4）：56－62.

[4]孙文凯，白重恩，谢沛初.户籍制度改革对中国农村劳动力流动的影响[J].经济研究，2011，（1）：28－41.

[5]周天勇.托达罗模型的缺陷及其相反的政策含义——中国剩余劳动力转移和就业容量扩张的思路[J].经济研究，2001，（3）：75－82.

[6]张良悦.户籍对价、劳动力迁移与土地流转[J].财经科学，2011，（1）：117－124.

[7]Adams D W.Rural migration and agricultural development in Colombia[J].Economic Development and Cultural Change，1969，17（4）：527－539.

[8]Brueckner J K，Zenou Y.Harris－todaro models with a land market[J].Regional Science and Urban Economics，1999，29：317－339.

[9]Cain M.On the relationship between land holding and fertility[J].Population Studies，1985，39（1）：5－15.

[10]Dixon G I J.Land and human migrations[J].American Journal of Economics and Sociology，1950，9（2）：223－234.

[11]Masson P R.Migration，human capital，and poverty in a dual－economy model of a developing country[R].IMF Working Paper，2001.

[12]Mazumdar D.The rural－urban wage gap，migration，and the shadow wage[J].Oxford Economic Papers，1976，28（3）：406－425.

[13]Potts D，Mutambirwa C.Rural－urban linkages in contemporary Harare：Why migrants need their land[J].Journal of Southern African Studies，1990，16（4）：677－698.

[14]Todaro M P.A model for labor migration and urban unemployment in less development countries[J].American Economic Review，1969，59（1）：138－148.

[15]Wei G，Yabuuchi S.Imperfect labor mobility and unemployment in a dual economy[J].Review of International Economics，2006，14（4）：698－708.

[16]Zhao Yaohui.Leaving the countryside：Rural－to－urban migration decisions in China[J].American Economic Review，1999，89（2）：281－286.