张跃平,甘 雨,徐传武
(中南民族大学 经济学院,武汉 430074)
党的十八届三中全会指出:必须健全体制机制,形成以工促农、以城带乡、工农互惠、城乡一体的新型工农城乡关系,让广大农民平等参与现代化进程、共同分享现代化成果。这表明,提高农民收入水平,解决“三农”问题,实现农村与城市相互促进,最终确保可持续发展在新的历史时期仍然具有举足轻重的意义。在中国目前面临的所有问题中,“三农”问题是无疑是制约经济协调发展,阻碍社会进入全面小康的最主要因素之一。
目前针对农村剩余劳动力问题的研究多集中于劳务输入地——城市,而对劳务输出地——农村的影响研究则较少。这其中,对五个民族自治区进行系统性研究则更为稀少,仅有的分析多侧重于农村剩余劳动力的分析,其转移至城市的数量由于缺乏有效的定量分析方法很难进行。因此,本文针对学术界研究相对薄弱的这一领域。重点研究农村剩余劳动力大量转移对于五个民族自治区经济增长、工业化水平、农民收入、城镇化水平、城乡收入差距、农业发展、农村生活水平的影响。
目前较为常用的计算农村剩余劳动力方法主要是直接估算法、农业技术需要法、生产函数法、耕地劳动比例法、劳动生产率比较法。
直接估算法的原理是农村剩余劳动力在数量上等于农村劳动力总数减去农业有效就业劳动力和因各种原因不在农业就业的劳动力。该方法操作较为简单,但由于缺乏相关的统计数据,无法进行准确估算。
农业技术需要法是以农业中的技术和成本作为参数进行农村剩余劳动力估算的方法,其基本原理是:农村剩余劳动力等于农业就业劳动力总数减去农业生产所需劳动力数。由于农业生产活动种类的多样性以及地区间的差异性,从事农业生产的劳动力数量难以估算,剩余劳动力数量计算准确性差。
生产函数法利用柯布-道格拉斯生产函数进行农村剩余劳动力的估算。在函数中,劳动边际生产率为0时对应的农业产值最大,此时的劳动力投入即为最优投入,超过该值的劳动力即为剩余劳动力。这一方法被较多学者采用,但其未考虑劳动边际生产率大于零时的劳动力,该方法得出的剩余劳动力数量偏大。
耕地劳动比例法的基本思想是:耕地与劳动力之间存在一个最佳比例,在该比例下劳动力发挥最大效用,并称该条件下的劳动力为有效劳动力。农业劳动力总数与有效劳动力的差额,就是农村剩余劳动力。有效劳动力值估算随意性较大,且未将林、渔、牧等行业考虑在有效劳动力内,得出的农村剩余劳动力偏大。
劳动生产率比较法的基本思想是:农业生产是社会生产的一部分,如果农业生产率低于社会平均生产率,则农业生产中存在剩余劳动力。劳动生产率比较法体现了资源优化配置和相对性的思想,同时计算数据获取简便,计算思路清晰,计算过程简洁,较常采用。
本文采用劳动生产率比较法,综合借鉴借鉴何建新(2011)[1]和刘冠生(2012)[2]思路,采用横向比较的方法来计算五个自治区农村剩余劳动力。
其中:L'表示农村剩余劳动力,LX表示第一产业劳动力数量,L表示三次产业劳动力总量,VX表示第一产业生产总值,V表示三次业生产总值。
目前,受限于统计口径,缺乏精确的农业劳动力跨省流动,学术界对于农村剩余劳动力的计算多以全国农村剩余劳动力为对象。以何建新(2011)[1]方法为例,根据《中国统计年鉴》社会从业劳动力人员一般按产业和城乡区分为两类,从历年统计数据来看无论采取何种区分方式,最终从业劳动力总量结果均为一致,具体公式如下:
其中AL为实际就业劳动力总量,PL为农业实际从业劳动力总量,IL为工业实际从业劳动力总量,SL为服务业实际从业劳动力总量,CL为农村实际从业劳动力总量TL为城市实际从业劳动力总量,由(2)式变形得:
由(3)式可知:农村实际就业劳动力总量与农业实际从业劳动力总量之间有一个差额,二、三产业实际从业劳动力总量与城市实际从业劳动力总量之间也有一个差额,这两个差额的结果一致,都能反映农村剩余劳动力转移的数量,用TRL表示,由此可得农村劳动力转移量公式如下:
这一方法能够较为准确估算出全国农村劳动力转移数量,但无法计算劳动力跨省流动量,因而此方法无法应用于分省或分地区计算中。由于大量农村剩余劳动力多从事劳动力密集型产业,在目前严格的城乡二元户籍制度以及乡村集体土地流转制度下,迁入转移地的机会成本较高,且农村剩余劳动力转移后户籍绝大多数并未变更也是学界的研究共识。即户籍在A省乡村且居住于外省与本省城镇的人口可认为是A省农村转移人口,该人口与全国同类型转移人口比例与A省农村剩余劳动力转移数量占全国农村剩余劳动力转移数之比相同,将全国农民工人数乘以该比例,即为A省农村剩余劳动力转移数量。具体公式如下:
本研究采用上文同样方法,使用面板数据工具分析五个民族自治区农村剩余劳动力转移量对该地区影响,通过建立变系数计量模型分析其在经济增长、工业化水平、农民收入、城镇化水平、城乡收入差距、农业发展、农村生活水平等7个方面的贡献。
计量模型如下式:
X为农村剩余劳动力转移数量;YK为农村剩余劳动力转移所产生的影响,k=1,2,3,4,5,6,7分别表示经济增长、工业化水平、农民收入、城镇化水平、城乡收入差距、农业发展、农村生活水平;i=NMG,GX,XZ,NX,XJ,SC分别表示内蒙古自治区、广西壮族自治区、西藏自治区、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区、四川省;t=2008,2009,2010,2011,2012;βi为常数项系数;μit为误差项。
经济增长数据来自各地区生产总值统计值。工业化水平用第二产业生产总值占地区生产总值的比重表示。农民收入用农村居民家庭人均纯收入表示。城镇化水平用城镇人口比例表示,根据统计资料计算。城乡收入差距用城镇居民年平均收入与农村年人均收入的比值来表示。农业发展用第一产业生产总值表示。农村生活水平以农民人均生活消费支出表示。以上数据均来自《中国统计年鉴》及各省、区统计年鉴整理而成。
利用《中国统计年鉴》、各省、区统计年鉴、《劳动统计年鉴》并结合公式(1),对比四川省计算得出表1:
表1 五个民族自治区及四川省农村剩余劳动力数量(万人)
由此可计算出五个民族自治区及四川省农村劳动力剩余率。将农村劳动力剩余量除以农村劳动力,得到表2。
由表1、2,五个民族自治区与四川省农村劳动力剩余数量还是剩余率数值都较大,从发展趋势上看,五自治区上述两数值呈稳步上升,而四川省剩余数量在1993年达到最大之后稳步下降,剩余率则稳步上升。这反映了相对四川省,五个民族自治区农业与其他产业生产率差距越来越大,农村劳动力剩余状况较为严重且正在不断加剧。
结合《中国第六次人口普查资料》、2008~2012年《全国农民工监测调查报告》与公式(2)进行计算,得出四川省与五个民族自治区农村剩余劳动力转移数量,以及未转移率,如表3、4所示:
表2 五个民族自治区与四川省农村劳动力剩余率 (单位:%)
表3 五个民族自治区与四川省农村剩余劳动力转移量(万人)
表4 五个民族自治区与四川省农村剩余劳动力未转移率 (单位:%)
由表2、3,四川省与五个民族自治区农村剩余劳动力转移量虽然大都保持在5%左右的年增长。对比四川省长期保持低位且稳步下降,五自治区未转移率仍在高位运行且大致保持稳定,如西藏自治区2008~2012年的5年间均维持在90%左右,新疆维族自治区虽在65%左右,但考虑到其300万的劳动力人数,仍有近200万劳动力剩余。目前,五个民族自治区农村剩余劳动力转移情况仍不乐观。
使用Eviews6.0软件进行变系数面板模型计算,结果如表5所示。
由计量结果知,R-squared均大于0.96,故拒绝原假设,LnYitk与LnXit存在线性关系。因此,下列等式成立。
农村剩余劳动力转移对于四川省与五个民族自治区经济增长、工业化水平、农民收入、城镇化水平、城乡收入差距、农业发展、农村生活水平都有一定影响,但对各地区的影响程度各异。
表5 面板模型计算结果
续表
LnY1NMG=-15.26447541+4.178866214*LnXNMG
LnY1GX=-18.36357112+4.214883184*LnXGX
LnY1XZ=-0.7608247884+3.715945165*LnXXZ
LnY1NX=-11.19320474+4.52266633*LnXNX
LnY1XJ=-10.32866348+4.100839464*LnXXJ
LnY1SC=-20.7705687+4.261681453*LnXSC
农村剩余劳动力的转移对经济增长的促进作用十分明显,对各自治区的都有促进且程度相近。农村剩余劳动力每转移1%地区生产总值将提高3.7~4.5%,具体说来对宁夏回族自治区的促进作用最高,达4.522666%,对西藏自治区的促进作用最低,达3.715945%。
LnY2NMG=-0.009001247655+0.6773073068*LnXNMG
LnY2GX=-1.534399421+0.821186664*LnXGX
LnY2XZ=1.33903459+1.131496521*LnXXZ
LnY2NX=3.078431414+0.1984908635*LnXNX
LnY2XJ=4.484084386-0.1348369277*LnXXJ
LnY2SC=-2.395159454+0.8791611421*LnXSC
农村剩余劳动力的转移对整体工业化水平促进作用十分明显,但对具体自治区的促进作用差异较大。对宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区的影响不显著。对内蒙古自治区、广西壮族自治区、西藏自治区影响较为显著,农村剩余劳动力每转移1%,工业化水平将分别提高0.677307%、0.821187%、1.131497%。
LnY3NMG=-10.32261146+3.220575152*LnXNMG
LnY3GX=-12.17221052+3.155551398*LnXGX
LnY3XZ=1.125598698+3.824201165*LnXXZ
LnY3NX=-5.377720944+3.360302996*LnXNX
LnY3XJ=-9.606712278+3.91037822*LnXXJ
LnY3SC=-16.35268122+3.478850428*LnXSC
农村剩余劳动力的转移对农民收入提高的促进作用十分明显,对各自治区的都有促进且程度相近。农村剩余劳动力每转移1%地区生产总值将提高3.2~3.9%,具体说来对新疆维吾尔族自治区的促进作用最高,达3.910378%,对广西壮族自治区的促进作用最低,达3.155551%。
LnY4NMG=-0.2196580419+0.7169422925*LnXNMG
LnY4GX=-1.6528904+0.8197569595*LnXGX
LnY4XZ=2.644072843+0.2479117758*LnXXZ
LnY4NX=0.5441699052+0.8072331495*LnXNX
LnY4XJ=0.1348098759+0.780182219*LnXXJ
LnY4SC=-3.217421031+0.965063782*LnXSC
农村剩余劳动力的转移对城镇化水平提高的促进作用十分明显,对各自治区的都有促进且程度相近。对于绝大多数自治区农村剩余劳动力每转移1%城镇化水平将提高0.7~1.6%,西藏自治区仅提高0.247912%。具体说来对广西壮族自治区的促进作用最高,达0.819757%。
LnY5NMG=8.304770228-0.9304801963*LnXNMG
LnY5GX=7.665215986-0.8170772171*LnXGX
LnY5XZ=3.286406404-0.3018993382*LnXXZ
LnY5NX=9.054384564-1.671417351*LnXNX
LnY5XJ=16.56163724-2.910860329*LnXXJ
LnY5SC=10.58410417-1.203852162*LnXSC
农村剩余劳动力的转移对缩小整体城乡收入差距的作用十分明显。除了对西藏自治区的影响不显著外,对其他各自治区的都有促进且程度各有不同。农村剩余劳动力每转移1%城乡收入差距将降低0.8~2.9%,具体说来对新疆维吾尔自治区的促进作用最高,达2.910860%,对广西壮族自治区的促进作用最低,达0.817077%。
LnY6NMG=-12.12307362+3.247455895*LnXNMG
LnY6GX=-11.52787527+2.907196038*LnXGX
LnY6XZ=0.7808691133+1.831685849*LnXXZ
LnY6NX=-9.62995279+3.563548235*LnXNX
LnY6XJ=-13.47891808+4.408805333*LnXXJ
LnY6SC=-9.212556838+2.386207055*LnXSC
农村剩余劳动力的转移对促进农业发展的作用十分明显。但对各省、市、区的都有促进且程度各有不同。农村剩余劳动力每转移1%,各自治区第一产业增加值将提高1.8~4.4%,具体说来对新疆维吾尔自治区的促进作用最高,达4.408805%,对西藏自治区的促进作用最低,达1.831686%。
LnY7NMG=-8.934288137+3.134590344*LnXNMG
LnY7GX=-7.169399984+2.530565563*LnXGX
LnY7XZ=5.667683309+1.85975224*LnXXZ
LnY7NX=-1.069289706+2.530711335*LnXNX
LnY7XJ=-4.388129355+2.958624936*LnXXJ
LnY7SC=-10.86534409+2.829509664*LnXSC
农村剩余劳动力的转移对提高农村生活水平的作用十分明显。但对各自治区的都有促进且程度各有不同。农村剩余劳动力每转移1%,各自治区农村人均生活支出将提高1.9~3.1%,具体说来对内蒙古自治区的促进作用最高,达3.13459%,对西藏自治区的促进作用最低,达1.859752%。
不同于四川省,五个民族自治区农村存在大量剩余劳动力未进行有效转移,这些劳动力长期从事边际产出很低的农业,导致农村贫困。实证研究表明已转移五个民族自治区农村剩余劳动力对社会发展、经济增长、产业结构优化、人民生活水平提高、缩小城乡差别、提高城镇化水平具有良好的促进作用。因此解决我国西部地区的“三农”问题关键在于农村的发展,也是解决民族问题的关键措施之一。因此,解决五个民族自治区农村剩余劳动力转移中存在的障碍,促进其健康良性发展具有十分重要的现实意义。
[1]何建新等.我国农村劳动力转移数量测算及影响因素分解研究[J].中国人口·资源与环境,2011,(12).
[2]刘冠生.中国农业富余劳动力转移研究[D].武汉理工大学,2012.