农业劳动力转移、生产率提高与地区全员劳动生产率增长

胡晨沛 胡霞

［摘 要］ 全员劳动生产率增长可分解为劳动力在农业与非农业间配置的结构效应，以及农业等各行业劳动生产率提升的增长效应。文章利用指数分解方法，对1978—2019年31个省份（不含港澳台地区）农业和非农业两部门劳动力和生产率数据展开分析，尝试探究不同省份全员劳动生产率增长的动能所在。结果显示：第一，改革开放以来各省份农业

增加值占GDP比重有不同程度下降，但部分省份农业相对于非农业的劳动生产率出现上升；第二，从结构效应看，改革开放以来各省份劳动力结构效应对全员劳动生产率提升的带动效应总体呈上升趋势，但受劳动力转移速度放缓等因素影响，多数省份结构效应增势正在减弱；第三，从增长效应看，“十三五”时期各省份全员劳动生产率背后的增长效应继续提高，东、中部增长效应总体更高，农业劳动生产率增长效应较高省份则集中在农业大省。从农业视角看，农业劳动力转移对全员劳动生产率提升仍有促进作用，但农业劳动生产率是中长期全员劳动生产率提高的关键所在。

［关键词］农业劳动生产率；结构效应；增长效应；区域比较

［中图分类号］  F323.0；F323.6［文献标识码］  A［文章编号］ 1673-0461（2023）04-0069-08

一、引言与文献综述

党的二十大报告提出，“着力提高全要素生产率”。在当前官方尚未对全要素生产率概念及其测度进行统一的情况下，全要素生产率提高最直接的表现在于全员劳动生产率的提升。从劳动力视角出发，一国的国内生产总值（GDP）可分解为劳动力数量和全员劳动生产率的乘积。中国经济自改革开放以来高速增长的背后，便可从劳动力和生产率视角进行解读：一方面，农村剩余劳动力不断向城镇和生产率更高的制造业、服务业转移，城镇劳动力数量不断增加带来了“人口结构红利”；另一方面，包括农业在内的各行业劳动生产率大幅增长，带动了全员劳动生产率的整体提升，产生了“生产率红利”。但近年来，我国经济增长动能出现转换，部分传统要素红利式微，2020年全国就业人员7.51亿人，较上年下降383万人，已连续多年下降。从未来增长动能看，随着劳动力等传统要素对经济增长的拉动作用减弱，中国经济中长期增长将更依赖于生产率的提高。

全员劳动生产率本质是三次产业劳动生产率的加权组合，生产率不断提升体现了农业和非农业两部门的协同发展。20世纪70年代末，农村改革发轫于家庭联产承包责任制，在制度创新驱动下，农民生产积极性和农业劳动生产率持续提高，在解决温饱问题的同时，释放了大量劳动力，为工业发展提供了必要的要素支撑；而后工业部门的发展又反过来促进农业生产率的提高，形成了工农相互促进的良性互动循环［1-2］。近年来，在第二和第三产业劳动生产率快速上升、占国民经济比重持续提高的同时，农业所扮演的角色进一步转变，“小部门化”特征凸显。从经济结构看，我国第一产业（以下统称为农业）增加值占GDP比重从1978年的27.7%降至2020年的7.7%，降幅达20个百分点；从就业人员构成看，1978年农业就业人员占全部就业人员比重超过七成，2020年仅为23.6%，相对工业化和城市化来说，农业现代化滞后使原有的农村劳动力表现出数量和质量上的“双重剩余”［3］。而从区域层面看，作为典型的经济大国，由于在较长时间里没能形成全国统一的要素市场，以及不同地区存在一定的自然条件差异，农业要素禀赋非均衡分布、地区农业技术发展差异较大成为不争事实，这也意味着农业发展在不同地区存在一定的阶段和模式差异［4-6］。例如，2020年北京、上海两地农业增加值占GDP比重已不足1%，就业人员份额也降至5%以下；而黑龙江、海南等省份农业增加值份额仍在20%以上，无论是农村剩余劳动力再配置还是农业劳动生产率提升都具有一定潜力。一直以来，我国农业生产率具有明显的土地生产率较高而劳动生产率较低的特征［7］，目前农业劳动生产率仅相当于美国的约10%、日本的约30%［8］。在中国经济进入“新常态”和乡村振兴战略的背景下，客观看待农业在不同地区经济发展中的作用，研判农业劳动力、生产率等对经济增长的贡献潜力，对于未来地区经济增长潜能挖掘、推动农业高质量发展具有重要意义［9］。

与本文研究相关的大體有两类文献。第一类主要聚焦于农村剩余劳动力转移与经济增长之间的关系。刘易斯在20世纪50年代初创立的二元经济理论将生产率差距的存在合理化，认为剩余劳动力转移和技术要素投入是实现部门间劳动生产率趋同的不二法门［10］。RANIS等（1961）、TODARO（1969）等学者基于二元经济理论进一步发展出“费-拉模型”“托达罗分析”等，成为解释发展中国家经济社会转型的经典理论［11-12］。但中国经济国情和发展实际表明，传统关于劳动力转移模型无法解释在我国所观察到的农业与二、三产业劳动生产率并不趋同的“转型悖论”［3］，不少学者尝试分析中国特有劳动力转移所带来的经济增长效应。较早文献主要侧重于研究中国农村剩余劳动力转移与经济增长之间的机制［13-15］，邓一鸣（1989）基于价格、资源分配等视角研究发现，在农业劳动力向城镇转移过程中，城乡利益结构不断向城市倾斜，从而把国民经济转入到现代经济增长阶段上来［16］。近年来，学者对于劳动力转移与经济增长的研究主要聚焦于利用指数分解的方法定量测算劳动力转移所带来的贡献。例如，我国1978—2015年农村劳动力转移贡献了11.64%的非农部门产出和10.21%的社会总产出［17］。通过情景模拟方法测算发现，1991—2011年农村劳动力的非农转移总体上使中国经济年均增速提升1.5个百分点，其中转移带来的劳动力利用效率提升使经济增速加快1.1个百分点，由于产业结构升级带来的劳动生产率提升使经济增速加快0.4个百分点［18］。通过不同时期比较得出，农业劳动力转移对1971—1978年、1984—1988年、1991—1997年、2003—2008年和2009—2015年经济增长贡献率均在17%以上［19］。此外，还有学者通过寻找全要素生产率等中介因素，探析劳动力结构配置对经济增长的影响［20-23］。

胡晨沛，胡霞：农业劳动力转移、生产率提高与地区全员劳动生产率增长

2023年第4期

第二类文献主要关注农业劳动生产率提升与经济增长之间的关系。传统农业向现代农业转变的本质特征是农业劳动生产率不断提高［24］。从农业劳动生产率对经济增长的直接影响看，多数研究证实了农业劳动生产率提高有助于经济增长［25］。国际比较发现，改革开放40年，劳动生产率提高是中国经济增长重要动力，其中农业劳动生产率增长对全员劳动生产率增长的带动作用远大于美国、日本等其他主要经济体［26］。在有关农业劳动生产率提升对其他行业的“外溢效应”研究上，利用1992—2012年间省级面板数据发现，二元经济中农业劳动生产率提高导致农业部门劳动力有效流入现代产业部门，对促进二元经济增长具有显著作用［27］。此外，农业劳动生产率的提升还能够带动农业部门和非农部门的联动发展，即农业劳动生产率提高所释放的劳动力向非农部门转移，促进非农部门的发展；非农部门的进步又为农业技术进步提供了条件，反过来促进农业劳动生产率进一步提高［2］。

通过梳理已有文献发现，现有关于国内农业劳动生产率的研究主要侧重于两方面：一方面，聚焦于全员劳动生产率的绝对水平和增长趋势进行比较，对其背后结构性特征分析相对较少，缺乏就农业因素对全员劳动生产率影响的探析；另一方面，多关注全国层面农业劳动生产率增长，对于地区农业劳动生产率尤其是其与地区经济增长之间的关系较少研究。本文以我国31个省份三次产业劳动生产率数据为基础，对改革开放以来不同地区全员劳动生产率增长及其背后的农业驱动因素展开分析，可能存在以下三方面边际贡献：第一，基于31个省份三次产业经济数据，对1978年以来各地区农业“小部门”特征的表现进行测度，并就不同地区产业变迁的横向差异进行比较；第二，从两部门经济视角出发，测算改革开放以来不同地区全员劳动生产率增长背后的结构效应和增长效应，并就全员劳动生产率增长的模式差异进行比较；第三，通过产业劳动生产率增长效应的分解，分析不同地区农业劳动生产率增长效应的差异。

二、研究方法与数据来源

（一）研究方法

根据国民经济核算相关理论，国内生产总值Y可以表示为劳动力数量W和全员劳动生产率A的乘积，即：

Y=W×A（1）

对（1）式进一步分解，可推导出一国经济增速Y可近似分解为劳动力数量增速W和全员劳动生产率增速A之和，由于分项增速之积较小，通常忽略不计，即：

Y=W+A+W×A≈W+A（2）

近年来，我国劳动力数量增速W由正转负，未来经济增长将更依赖于全员劳动生产率增速A提高。进一步的，从经济两部门出发，全员劳动生产率A可表示为农业劳动生产率A1和非农业劳动生产率A2的加权之和，权重为各自部门劳动力份额w1、w2，即：

A=w1A1+w2A2（3）

地区全员劳动生产率增长的机理，既可以表现为两部门生产率差异带来产出差额，从而驱动劳动力要素向回报率更高的行业转移；也可以表现为，在集聚效应和干中学等学习效应影响下，纯劳动生产率的提升。由于各省份经济由农业和非农业两部门组成，为克服传统生产率测度方法忽略行业及要素流转因素的影响，梳理全员劳动生产率增长的内在机理，将各年度不同省份全员劳动生产率的增量ΔA分解为结构效应、增长效应和交互效应，具体表达式为：

ΔA=∑2i=1Δwt，iAt-1，i+∑2i=1wt-1，iΔAt，i

+∑2i=1Δwt，iΔAt，i（4）

在（4）式等号右边，第一部分为结构效应，表示在各行业劳动生产率保持不变的情况下，省内、省际间流动引发劳动力在农业和非农业分布结构变化所带来的全员劳动生产率增长；第二部分为增长效应，含义为在农业和非农业劳动力份额保持不变的情况下，依靠行业自身劳动生产率提高带来的全员劳动生产率增长；第三部分为交互效应，数值上等于各部门劳动生产率、劳动力份额增量的乘积，数值通常较小，不做重點讨论。

（二）数据来源与概况

利用1978—2019年31个省份三次产业增加值数据和劳动力面板数据，测算得到三次产业劳动生产率数据。数据来源于历年《中国统计年鉴》、历年各省份统计年鉴、《新中国60年统计资料汇编》等。样本数据基本情况和各省份两部门经济结构的变迁如图1、图2所示。从农业劳动力份额看，改革开放以来，31个省份均出现不同程度下降，其中安徽、山东、河南、四川、西藏等1978年农业劳动力份额均在80%左右，目前已降至约30%；北京、天津、上海等1978年农业劳动力份额就已处于较低水平，改革开放以来份额降幅更小。农业劳动力份额下降凸显其“小部门化”特征，从内部推力看，农业机械化进程不断推进和资本深化程度提高，带动了单位劳动力产出水平的增加，生产相同粮食产量和农业增加值所需的农业劳动力数量大幅减少，农村剩余劳动力开始向其他产业转移。从外部拉力看，在工业化和城市化进程中，非农行业快速发展扩张了对劳动力的需求，剩余劳动力经历了“离土不离乡”“离土又离乡”阶段，导致农业劳动力份额持续走低。

图1 31个省份农业劳动力份额

从劳动生产率看，图2给出了各省份农业劳动生产率相对于非农业劳动生产率的比值。由图可知，尽管农业劳动力占比全面下降，但2019年河北、黑龙江、甘肃、青海、新疆等部分省份农业相对劳动生产率较1978年有所上升。究其原因，一方面，中西部以及东北地区多数仍是农业生产大省，农业在地区经济中扮演重要角色，需通过农业劳动生产率的不断提升释放更多剩余劳动力；另一方面，东部省份由于农业劳动力占比降幅明显，相伴而生的是农业物质资本的快速积累，进而推动了农业劳动生产率上升。

图2 31个省份农业相对劳动生产率

三、劳动生产率增长的效应分解

（一）结构效应的地区比较

结构效应实质上反映了劳动力在不同产业之间的配置，更多代表的是农业和非农业在国民经  济中地位变化所引起的劳动力分布调整，主要体现了农业劳动力向非农业转移带来的生产率提升。表1给出了31个省份1978—2019年劳动生产率结构效应情况，其中，重庆结构效应达到20 046元/人，是31个省份中唯一超过2万元的省份；

陕西、江苏结构效应分别为19 384元/人和18 645元/人；贵州、云南、广东等省份结构效应也在1.5万元/人以上。相较而言，北京、上海等经济发达地区结构效应较低，北京1978—2019年结构效应为8 936元/人，位列第20位；上海结构效应为8 689元/人，仅位列第22位。

分区域看，改革开放以来，我国四大区域板块结构效应均有所上升，其中东部在“十一五”时期率先达到峰值。进入“十三五”时期，中部、西部地区结构效应增势明显放缓，从侧面反映出劳动力转移对于全员劳动生产率增长拉动作用的减弱。当前，西部地区结构效应最大，随着未来继续承接其他地区的部分产业，结构效应仍存在增长空间。值得关注的是，东北地区因人口外流等原因，结构效应最小，例如辽宁省第一产业就业人数占比在2014年降至26.8%的低值之后连续多年出现回升，从而导致结构效应对劳动生产率增长贡献处在较低水平（见图3）。

图3 不同时期各地区劳动生产率年均结构效应比较

（二）增长效应的地区比较

表2给出了31个省份劳动生产率增长效应情况，和前文比较可知，增长效应绝对值明显大于结构效应，且与各省经济发展水平具有较强相关性。1978—2019年，北京劳动生产率增长效应在31个省份中处于最高水平，达到26.6万元/人；外，江苏、浙江、福建、广东等沿海省份以及天津、重庆等直辖市增长效应均超过10万元/人。通过不同时期比较发现，随着我国经济步入新发展阶段，结构效应对上述省份劳动生产率增长拉动效应逐步减弱，取而代之的是增长效应带来更持久拉动，2016—2019年，31个省份中有28个年均增长效应较“十二五”时期有所增加。

不同于结构效应，东中西部以及东北地区增长效应在2016—2019年均大于“十二五”时期。在地区比较方面，东部、中部地区高于西部、东北地区。具体到省级层面，经济发达地区增长效应更高，其原因可以从供给侧角度进行解读：一是从人力资本看，经济发达地区在改革开放初期吸引了中西部大量劳动力流入，随着基础教育和高等教育水平不断提升，逐渐从过去的人口“数量红利”向“质量红利”转变，劳动生产率增长的基础更为扎实；二是从资本深化看，改革初始时期各省份资本深化水平低，区域间差距较小，随着经济快速发展，区域间资本深化程度差距拉大，东部地区优势显现，而中西部多数省份发展仍表现出较强的劳动密集型特征；三是从技术创新看，东部省份参与全球价值链程度更高，更易享受外商投资带来的技术外溢，加之人才积聚为技术创新提供了智力支撑，从而能有效充分发挥“后来者”优势（见图4）。

图4 不同时期各地区劳动生产率年均增长效应比较

（三）农业劳动生产率增长效应的地区比较

根据前文结果可知，尽管不同地区所处经济发展阶段不同，增长效应和结构效应规模存在一定差异，但从长期发展看，增长效应将成为全员劳动生产率提升更为重要的动能。尽管当前各省份出现了不同程度农业“小部门”化特点，但农业仍在国民经济发展过程中发挥着基础性作用，随着农业劳动力人口占比不断下降，农业劳动生产率提升将成为未来一段时期农业经济稳定增长的关键因素。为测度不同地区未来农业经济增长潜力，本部分进一步测算了31个省份农业劳动生产率增长效应的情况。

根据表3可知，2016—2019年，有15个省份农业劳动生产率年均增长效应较“十二五”时期出现下降，根据农业劳动生产率增长效应差异，可大致划分为三类。一是增长效应已由正转负，例如北京、上海作为城镇面积份额大、城镇劳动力人口占比高的直辖市，经济增长主要依赖于二、三产业发展，农业增加值占GDP比重已基本稳定在不足1%的水平，成为2016—2019年仅有的两个年均增长效应小于零的省份。二是农业劳动生产率增长效应仍具潜力。当前，我国已进入全面推进乡村振兴的发展阶段，农业互联网+、数字农业发展潜力巨大，虽然农业增加值占比在多数省份有所下降，但质量稳中有进，部分省份尤其是江西、湖北、湖南等中西部省份仍可通过提高农业资本深化、全要素生产率等方式提升增长效应水平。三是增长效应保持较高水平。图5给出了各省份第一产业增加值占比和农业劳动生产率增长效应的散点图，二者呈现出明显的正相关关系，包括新疆、海南、黑龙江、内蒙古在内的农业生产大省，呈现出农业劳动生产率增长效应和农业增加值份额“双高”的特点。

四、研究结论与建议

本文在分析地区农业劳动力转移、生产率提高与全员劳动生产率关系的基础上，通过对31个省份的比较研究，明晰地区全员劳动生产率增長中农业劳动力转移和农业劳动生产率提高带来的贡献。研究发现：一是从农业和国民经济关系看，改革开放以来，我国各省份农业增加值占GDP比重有不同程度下降，但部分东部省份和中西部农业大省农业相对劳动生产率较改革开放初期有所上升。二是从农业劳动力转移和全员劳动生产率增长看，东部沿海省份以及重庆、陕西等中西部省份由于对外开放、产业承接等因素，其结构效应更大，但东部地区结构效应对于全员劳动生产率提升的贡献峰值已过，中部、西部地区结构效应增势明显放缓，从侧面反映出劳动力转移对于全员劳动生产率增长拉动作用的减弱。三是从劳动力生产率增长效应看，劳动生产率增长效应与地区经济发展状况较为吻合，东部和中部地区总体增长效应相对更高；但从农业发展看，2016—2019年已有近半数省份农业劳动生产率增长效应出现下降。

基于上述分析，进一步认为，“十四五”时期应客观科学研判农业在不同省份发展中的定位，因地制宜做好农业劳动力转移和生产率提升有关工作。首先，仍需重视农村剩余劳动力转移对经济增长的拉动作用。尽管北京、上海等经济发达地区结构效应增长空间已基本较小，但其他省份尤其是西部地区结构效应仍有增长潜力，在剩余劳动力流入部分大城市仍存壁垒的情况下，应加快推进新型城镇化建设，持续深化户籍制度改革，全面落实相应城市取消落户限制政策，加强农民工就业服务和技能培训，提供更多二、三产业就业机会。其次，在“人口红利”逐渐消失、部分地区结构效应增长受限背景下，新时期农业发展不再是如何改造传统农业的问题，而是农业在面临劳动力规模不断减少条件下如何进一步发展的问题，需通过资本、技术等要素投入实现对劳动力减少的替代，加快资本深化程度，强化农业科技和装备支撑，坚持农业科技自立自强，推进关键核心技术攻关。最后，我国农业劳动生产率增长效应仍有挖掘潜力，应当看到的是涉农行业已不再仅仅依赖于产业自身要素的投入，农业在发展过程中需注重与其他产业的融合，培育壮大现代种养业、乡村特色产业、农产品加工流通业、乡村休闲旅游业、乡村新型服务业、乡村信息产业等，通过发展种养结合循环农业、加强农产品仓储物流设施建设，加快构建三次产业融合的现代农业产业体系。

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Agricultural Labor Transfer， Productivity Improvement

and Regional Labor Productivity Growth

—Based on the Comparison of Labor Productivity among 31 Provinces

Hu  Chenpei，  Hu  Xia

（School of Economics， Renmin University of China， Beijing 100872， China）

Abstract：   The growth of total labor productivity can be divided into the structural effect of labor allocation between agriculture and nonagricultural industries， and the growth effect of labor productivity improvement in agriculture and other industries. This paper uses the index decomposition method to analyze the labor force and productivity data of agricultural and nonagricultural sectors in Chinas 31 provinces （excluding Hong Kong， Macao and Taiwan） from 1978 to 2019， and tries to explore the driving force of the growth of total labor productivity in different provinces. The results show that： firstly， the proportion of the added value of agriculture in the GDP of each province has decreased since the reform and opening up， but the labor productivity of agriculture in some provinces has increased comparing with nonagricultural labor productivity; secondly， the driving effect of the labor force structure effect of each province has shown an upward trend， but due to factors such as the slowing down of labor force transfer， the growth of structural effect of most provinces is weakening; thirdly， the growth effect behind the overall labor productivity of all provinces continued to improve during the “13th Five Year Plan” period. The growth effect in the east and middle regions is generally higher than that in the west and northeast regions. The provinces with higher agricultural labor productivity growth effect are concentrated in major agricultural provinces. In general， the transfer of agricultural labor still promotes the improvement of overall labor productivity， but agricultural labor productivity is the key to the improvement of overall labor productivity in the medium and long term.

Key words：agricultural labor productivity; structure effect; growth effect; regional comparison

（責任编辑：张丽阳）