农村劳动力与“三化”系统的双边匹配问题研究

[摘要]针对农村劳动力配置在“三化”统筹背景下存在的问题，以双边匹配理论为支撑，选取与农村劳动力相关的“三化”统筹的评价指标，构建农村劳动力和“三化”系的评价模型，并以辽宁省的数据为例对评价模型进行实际应用，提出农村劳动力优化配置的对策建议。

[关键词]农村劳动力；工业化、城镇化和农业现代化；双边匹配；评价体系；对策建议

[中图分类号]F323 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2013）44-0092-03

1引言

十八大报告提出：“坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路，推动信息化和工业化深度融合、工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展。” 与快速推进的工业化、城镇化相比，我国农业现代化滞后的问题仍很突出，而农村劳动力作为农业现代化的关键影响因素，如何对农村劳动力进行优化配置成为关键问题。农村劳动力优化配置的本质是劳动力在产业间和城乡间的转移的过程，在产业间转移与工业化和城镇化关系密切、在城乡转移与城镇化联系紧密，同时减少农村劳动力有利于促进农业现代化，因此本文拟对农村劳动力与“三化”系统——工业化、城镇化和农业现代化匹配问题进行探讨。双边匹配理论，作为博弈论的一个分支，无论在理论研究方面还是在实践运用方面，是博弈论中比较经典的部分[1]，该理论主要应用于适龄男女的婚姻关系、学校招生的录取关系、劳资双方的雇佣关系等[2]。由于本文涉及两个主体之间的匹配，所以以双边匹配理论为支撑。

2农村劳动力与“三化”系统的双边匹配问题描述

工业化、城镇化和农业现代化尚无统一的概念，新帕尔格雷夫《经济学大辞典》对工业化的定义是“工业化是一种过程。”，工业化通常定义第二产业产值或就业人数的比重不断上升的过程[2]；城镇化是农村劳动力资源不断向城镇转移，第二、第三产业不断向城镇聚集，从而促进小城镇和中小城市不断发展的过程；农业现代化是生产力要素在农业部门和非农业部门的一个动态再配置过程。本文农村劳动力是泛指户籍关系在农村且具有劳动能力公民。针对实际中“三化”这个系统和农村劳动力这个系统的宏观性，很难从传统意义上进行微观匹配，为了克服这个困难，同时将双边匹配理论作为本文的支撑，将从评价的角度来衡量匹配程度，所以确定“三化”系统与农村劳动力相关的评价指标是实现“三化”系统和农村劳动力系统匹配关键。本文将双边匹配的理论延伸化，主要是通过评价值确定农村劳动力在工业化、城镇化和农业现代化中的配置比重，促进“三化”统筹和农村劳动力的充分就业。

3农村劳动力与“三化”系统的评价模型

3.1农村劳动力与“三化”系统的评价模型框架

劳动力是“三化”建设的必要要素之一，农村劳动力作为劳动力中的重要组成部分，如何使农村劳动力与“三化”匹配成为促进“三化”统筹发展的重要途径。农村劳动力作为“三化”发展的支撑点，可以同时推进“三化”的发展。而农村劳动力和“三化”又组成一个大系统，四者之间相互影响，四者之间应保持一种动态的均衡，才能保证“三化”的统筹发展和农村劳动力的充分就业。四者之间的动态的均衡，其中，一者的改变，带动三者的改变，进而影响整个系统均衡性。“三化”系统与农村劳动力的均衡性呈现一种螺旋式的上升状态，四者相辅相成共同推动经济的发展。

3.2农村劳动力与“三化”系统的匹配判别

本文构建的农村劳动力与“三化”系统的评价模型中，是将农村劳动力、工业化、城镇化和农业现代化四者又构成一个大系统，农村劳动力是否与另外三者匹配，关键由与农村劳动力相关的工业化、城镇化和和农业现代化的评价指标值大小决定。因此农村劳动力与“三化”是否匹配，可采用“落差值”的方法，将与农村劳动力相关的“三化”的评价指标值进行简单数据处理，用“三化”中的评价指标的实际值与期望值作差的绝对值来判断农村劳动力与“三化”是否匹配。落差值越小，说明农村劳动力与“三化”越匹配，反之越不匹配。用α、β和γ分别表示工业化、城镇化和农业现代化中与农村劳动力落差值，其中α、β和γ∈[0，1]，当三个落差值都为0时，认为此时农村劳动力和“三化”绝对匹配，当三个落差值都在（0，0.1]之间时，认为两者较为匹配；当三个落差值都在（0.1，0.3]之间时，认为两者一般匹配；当三个落差值中有任意一个值在（0.3，0.5]之间时，认为两者之间不匹配；当三个落差值中有任意一个值在（0.5，1）之间时，认为两者极为不匹配；当三个落差值中有任意一个为 1 时，认为此时两者极为不匹配，具体数据信息如表1所示。

3.3“三化”系统与农村劳动力相关的评价指标体系设计

由于目前尚无统一的评价指标衡量工业化、城镇化和农业现代化进程，本文将遵循整合性、综合性、代表性、可比性、科学性、可行性和系统性原则，深刻理解十六大、十七大和十八大有关工业化、城镇化和农业现代化的要求，从指标数据便于收集整理、与现行统计方法相衔接、适宜于经常性动态监测以及指标体系简单明了的角度出发，同时保证反映工业化、城镇化和农业现代化的特征、现状和发展的方面探索性建立指标体系。由于关于“三化”的评价指标涵盖的方面比较多，在前人研究的基础之上[10-14]，只选取和农村劳动力相关的工业化、城镇化和农业现代化的评价指标，最终建立了一个与农村劳动力相关的“三化”的三级评价指标体系，具体见表2。

3.4与农村劳动力相关的“三化”系统的评价指标权重的确定方法

通过反复使用德尔菲法，以网络问卷调查的形式进行各指标的打分，使用SPSS17.0软件确定相关系数ρkm和各指标的标准差，计算得出各层次的指标权重。

4农村劳动力与“三化”系统的匹配问题分析——以辽宁省为例

首先要对辽宁省农村剩余劳动力的数量进行估算；其次，假设提高辽宁省农村劳动力的素质是实现农村劳动力和“三化”匹配的前提条件；最后对农村剩余劳动力的额估算，采用边际劳动生产率推算法，以辽宁省2011年数据为例，见表3。

从上述数据可知第一、第二和第三产业的比较劳动生产率0.50、1.69和1.069。农业的劳动生产率分别相当于工业和第三产业的约1/3和1/2，如果在2011年，农业的劳动生产率提高到平均水平，即由0.50上升为1，就意味只要保留237万农业从业人员，即463万人为剩余劳动，需要从农业中转移出来。按照我省的实际情况，463万的农村剩余劳动力按照工业化和城镇化的期望是有300万转移到城镇化中，而有163万转移到工业化中，但辽宁省的实际情况是工业化中农村劳动力的数量多于城镇化，因此本文根据期望值和统计年鉴上的数据计算出的实际值作差，根据落差值大小判断是否匹配。

首先对“三化”与农村劳动力评价指标中可直接可量化的指标，从《2012年辽宁省统计年鉴》查找相关数据。对不可以直接量化的指标，参考《辽宁省第六次人口普查》的结果，结合统计年鉴的相关数据，通过SPSS软件中的因子分析的方法提出公共因子，用公共因子描述多个评价指标的关系，最终得出可量化的评价指标值。以人均耕地面积、农业机械总动力、用电量和化肥施用量四个指标为例，使用SPSS软件提出的公共因子为农业机械总动力，方差解释为表4。

然后设定“三化”与农村劳动力相关的评价指标体系中的二级指标分别用A1，A2，…，A13表示，根据CRTIC法计算出来的一级和二级指标的权重，计算出权重的结果，见表5和表6。

根据辽宁省统计年鉴上的数据和已计算出来的权重计算工业化、城镇化和农业现代化发展的实际值如表7所示。

从表8的计算结果得出α=0.05，β=0.1，γ=0.15，根据结果可判断辽宁省农村劳动力与工业化和城镇化都较为匹配，与农业现代化不匹配。工业化、城镇化和农业现代化作为相辅相成的一个系统，其中与农业现代化不匹配，说明农村劳动力与“三化”系统是不匹配的。

5对策建议

由于农村劳动力与“三化”不匹配，且主要因为与农业现代化不匹配，就需要我们以工业化和城镇化为突破口，拉动农业现代化的发展，促进农业现代化与农村劳动力的匹配，对此本文提出如下几点建议：

（1）劳动密集型产业更多地分布于中小企业和非公有制企业之中，因此鼓励中小企业的发展，是促进农村劳动力优化配置一条有效途径。同时在中小企业的发展进程中要加强信息化的管理，信息化将降低中小企业的成本，使中小企业的规模不断壮大，从而吸收更多的农村劳动力。

（2）小城镇的发展会伴随产业集群效应形成，产业集群有着资本密集度较低、分布产业较多的特点，对农村劳动力有很强的吸收力。农村劳动力在小城镇数量的增加会促进小城镇的经济发展，加快城镇化的进程。

（3）加强农村劳动力的学历教育和职业技能教育也是必经之路。学历教育能提高农村劳动力的学习能力，以就业为导向的职业技能教育，能提高农村劳动力在各个产业的劳动效率。

（4）要真正实现农村劳动力的优化配置，必须逐步取消户籍制度的限制。农村政府可以从改善农村社会保障的视角出发，城市政府可以成立专门的机构根据农村劳动力在当地工作的年限、是否履行义务、所作贡献大小等为其打分，通过累计的积分，提供相应公共服务并逐渐实现共享城市公共服务，使农村劳动力转移和就地配置的两条途径并行，快速实现农村劳动力的优化配置。

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