农村劳动力外流对农民减贫的影响研究

许罕多，李美霞

（1.中国海洋大学 经济学院，山东 青岛 266100；2.中国海洋大学 海洋发展研究院，山东 青岛 266100）

一、引 言

改革开放以来，我国在减贫方面取得了重大进展，特别是在精准扶贫战略的指引下，2020 年我国实现了全面小康，脱贫攻坚任务全面完成，9 899万农村贫困人口全面脱贫，832 个贫困县全部摘帽，农村绝对贫困问题得到历史性解决。但是，这并不意味着我国贫困问题的完全消除，农村相对贫困问题依然长期存在。促进农民增收、减少农村相对贫困是新时期扶贫工作的重点，是巩固脱贫攻坚成果，实现乡村振兴与共同富裕的关键。农村人力资本是提高贫困人口内生动力的根本因素，是脱贫攻坚的主体力量[1]121-126，人力资本的数量与质量也会直接关系到农民减贫与实现乡村振兴的进程。近年来，随着城镇化建设进程的推进与户籍制度的改革，农村大量劳动力流出，转移到城镇的非农产业在一定程度上解决了农村剩余劳动力的就业问题，增加非农就业收入。与此同时，农村劳动力流动规模日趋扩大、速度日益加快，从而使得农村劳动力的结构发生变化，农村空心化、人口老龄化问题也不可避免地产生，农村老年贫困已成为难以回避的重大问题。因此，在实施乡村振兴战略、巩固脱贫成果、推进共同富裕的背景之下，研究农村劳动力外流与农民减贫之间的关系，对于如何更好地引导农村劳动力外流、保障脱贫可持续性、打好农村相对贫困“持久战”具有重要意义。

二、文献回顾

现有关于农村劳动力外流与农民贫困关系的研究，总体可概括为三类：一是劳动力外流有助于农村减贫。刘贾朋等指出，对于贫困家庭而言，劳动力资源是其最重要的经济资源，随着我国劳动力市场的不断发育与完善，农村劳动力流动的障碍逐渐减少，贫困家庭的农业劳动力转移到非农劳动力市场，并且通过家庭内部的收入转移，获得了减贫效应[2]69-91。刘慧等通过实证研究发现，劳动力外流减少了农村中富余的劳动力，提高农业部门生产率的同时减缓城市部门劳动生产率的提高，减小城乡生产率的差距，从而有助于缩小城乡收入差距，降低收入不平等[3]93-98。刘华珂等对农村劳动力外流减贫的作用机理进行分析，发现农村劳动力外流通过增加非农收入直接减少农村贫困，通过提高农业生产率以及调整农村产业结构间接减少农村贫困[4]57-62。二是劳动力外流加剧农村贫困，不利于农民减贫。李石新和高嘉蔚认为，农村青壮年劳动力的大量流失会带来农业人口老龄化问题，由于老年人观念保守、文化水平较低，导致农业生产管理水平较低，农业机械化和新技术的推广受限，阻碍农业生产效率的提升，另外劳动力外流导致农村空心化严重，大量农地抛荒，从而使得农村减贫进程受阻[5]5-11。赵曼和程翔宇基于湖北省四大片区的调查发现，农村劳动力外流使得农村家庭人均收入不增反降，使其陷入贫困的概率更大、程度更深[6]104-113+128。三是基于不同维度的减贫效应进行研究。韩佳丽等研究发现，贫困地区劳动力外流能够缓解农户物质层面的贫困，对于非物质层面的贫困尚未能有效缓解[7]87-101。李宝军和罗剑朝指出，劳动力流动对农村家庭收入和教育维度的减贫效应最突出，而健康维度的减贫效应微弱[8]22-26。樊士德和柏若云从收入、健康、教育、住房、养老、主观感受等六个维度，测度多维贫困指数，研究发现劳动力外流缓解了农村家庭多维相对贫困状况[9]58-70。

尽管已有较多文献对劳动力外流与农民减贫进行研究，但是多是研究两者之间的线性关系，对二者之间是否存在非线性关系缺乏实证方面的探讨。另外，宏观上来看，我国农村劳动力外流广泛存在，农村劳动力的跨地区流动不仅对本地区农民减贫产生影响，还会辐射到邻近其他地区，从而形成空间溢出效应。因此，本文拟从实证方面完善对于农村劳动力外流与农民减贫之间非线性关系的探讨；运用中介效应模型考察农村劳动力外流对农民减贫影响的传导机制，补充完善劳动力外流影响农民减贫的间接路径；引入空间计量模型，在考察直接效应的基础上，分析劳动力外流对农民减贫的空间溢出效应，为促进区域间共同富裕提供决策参考。

三、理论分析与研究假说

（一）农村劳动力外流与农民减贫

从不流动到流动，从小规模外流到大规模外流，农村劳动力外流是一个动态的、复杂的社会现象，对农民减贫存在正、负两方面的影响。农村劳动力外流对农民减贫的正向影响表现在：一是提高家庭收入水平。农村劳动力从生产效率较低的农业部门转移到生产效率较高的非农业部门，通过非农就业获得工资性收入，通过储蓄等方式促进家庭资本的积累，提高收入水平[10]。二是缩小城乡收入差距。由新古典经济学理论可知，农村劳动力流向城镇是因为城镇生产部门劳动生产率大于农村。但是，在其他生产要素不变的情况下，随着劳动力外流规模的不断扩大，城镇的边际劳动生产率递减，当低于平均劳动生产率时，使得城镇平均劳动生产率递减，相反，农村边际劳动生产率递增，最终带动农村平均劳动生产率的递增。因此，农村劳动力的外流缩小了城乡平均劳动生产率差距，进而缩小城乡平均收入差距，促进农民减贫[11]22-31。三是提高农业生产效率。劳动力的外流减少了农村剩余劳动力的数量，有利于加快土地流转，摆脱细碎化、分散化的农业生产经营模式，从而进行规模化生产[5]5-11。另外，农村劳动力外流带来资金回流，一部分非农收入用于农业生产过程中的人力资本投资、购买农药、化肥、农业机械等物质资本投资以及农业技术的引进，从而促进农业生产的机械化和现代化，进而带来农业生产效率的提高。四是促进农村产业结构的调整。农村劳动力的流动能够带来技术的回流，部分农民工将其在外出务工期间积累的先进技术、管理经验、创新理念和资金用于返乡投资，发展农村第二、三产业，发展农村特色产业，调整优化农村产业结构，实现农村产业经济发展，助力减贫[4]57-62。

但是，随着农村劳动力外流规模的扩大和速度的加快，也会给农村减贫带来负向影响，主要表现在：一是就业的不确定性增加，短期面临收入减少风险。在放弃原有的收入来源后，外流的劳动力寻找新的岗位需要一定的时间和成本，并且不可避免地伴随着摩擦性失业的产生，短期内面临收入减少和家庭原有收入结构受到冲击的风险，导致家庭面临陷入贫困的可能。二是导致农村空心化、农业人口老龄化问题。青壮年劳动力的大量流失导致农村农业劳动力素质整体降低和农村老龄化问题更加严重。由于老年人文化水平较低，难以学习并利用新技术，农业生产方式固化，习惯于传统耕作方式，农业经营的现代化和机械化难以实现，农业生产效率提升受阻，从而阻碍农村减贫进程[5]5-11。三是留守儿童问题。农村家庭尤其是贫困家庭劳动力的外流造成的留守儿童问题愈发严重。父母监管和教育的缺失影响儿童的身心健康成长，并且农村高素质人才的外流加剧了城乡教育资源不均衡问题，农村贫困家庭教育问题愈发严重，加剧代际教育贫困问题[9]58-70。

基于上述分析，农村劳动力外流对农民减贫的影响应取决于其正、负向影响的比较，由此，本文提出如下假说：

H1：农村劳动力外流对农民减贫的影响是非线性的。

（二）农村劳动力外流影响农民减贫的传导机制

农村劳动力外流通过影响农业生产效率进而影响农民减贫。农村劳动力的外流减少了农业剩余劳动力，农业生产资源得以优化配置，耕地相对集中，使农业生产摆脱分散化经营的约束，为农业规模化、机械化生产创造条件，提高农业生产效率。此外，随着农民工返乡带来技术回流，将其务工过程中积累的先进生产经营理念、生产技术用于农业生产经营与开发，培育家庭农场、种粮大户、农业合作社等新型农业经营主体，优化农业内部生产结构，提高农业生产效率，促进农民增收，助力农民减贫。但是，农村劳动力的外流也会在一定程度上阻碍农民减贫。由于大量青壮年劳动力和文化程度较高的劳动力的外流，农业劳动人口日益老龄化，整体素质下降，对于农业机械以及农业技术的掌握能力下降，生产管理水平降低，农业生产效率下降，限制农村经济发展，阻碍减贫进程。

农村劳动力外流通过影响农村产业结构进而影响农民减贫。一方面返乡农民工将其在非农生产部门学习的先进生产技术、管理经验及积累资金用于投资，发展农村二、三产业，促进农村产业结构调整。农村二、三产业的发展为贫困家庭提供更多的就业机会，提高收入水平，有助于减贫。但是由于农村基础设施相对落后，随着劳动力的外流，农村剩余劳动者整体素质偏低，技术的回流受到一定的阻碍，农村二、三产业的发展受阻，外流的劳动力对农村经济的反哺作用也是有限的[5]5-11，这在一定程度上也减缓农民减贫的进程。

基于上述分析，本文提出如下假说：

H2：农村劳动力外流可以通过影响农业生产效率和农村产业结构进而对农民减贫产生影响。

（三）农村劳动力外流对农民减贫的空间溢出效应

根据“配第—克拉克”定理，随着经济的发展，第一产业劳动的比重下降，第二、三产业劳动的比重上升，同时生产要素从生产率较低部门流向生产率较高部门，从而实现生产要素在空间区域内的自由流动，这也是产生空间溢出效应的根本原因。农村劳动力的外流不只是省域内的流动，还表现为跨省份跨区域的流动。一方面，农村劳动力在省内由农业生产部门向非农生产部门的流动改善了生产资源的配置效率，推动该省份经济的增长，并且进一步通过扩散效应和辐射效应对周边邻近省份的经济发展发挥带动作用。另一方面，对于劳动力的跨省份流动，劳动力流动受劳动力市场上价格信号的引导，由劳动边际报酬较低的地区流向劳动边际报酬较高的地区，因此，劳动力务工收入增加。对于我国来说，多数省份尤其是东部地区经济发达省份的农村劳动力大多数是向邻近省份转移，劳动力的跨区域流动加强了区域间生产要素的联系，缩短经济距离，有利于带动邻近省份的经济发展，缓解农村贫困[12]227-236。因此，本文认为，农村劳动力外流不仅对该地区的减贫有直接影响，而且会影响邻近其他地区的减贫效果。

基于上述分析，本文提出如下假说：

H3：农村劳动力外流对农民的减贫效应具有空间溢出特征。

四、数据来源、模型设定与变量选取

（一）数据来源

基于数据可得性，本文选取2010—2021 年我国28 个省份（不包括云南、西藏、新疆、香港、澳门和台湾）的面板数据进行分析。数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国农村贫困监测报告》和各省（区市）统计年鉴等。对于少数的缺失数据本文采用线性插值法进行补充。

（二）模型设定

1.基准回归模型的设定

为研究农村劳动力外流与农民减贫之间存在的非线性关系，构建如下计量模型：

其中，Score 为农民减贫，Labor 为农村劳动力外流，Labor2为劳动力外流的二次项，Controls 为控制变量，i 表示省份，t 表示年份，β 为系数，μ 为个体固定效应，ε 为随机误差项。

2.中介效应模型

为分析劳动力外流对农民减贫的影响路径，借鉴温忠麟等[13]614-620的逐步检验法，考察两者之间的内在传导机制，中介效应模型如下：

其中，Mit为中介变量，包括农业全要素生产率（tfpch）和农村产业结构高级化（upgrading）。

3.空间杜宾模型

考虑到可能存在空间溢出效应，为此进行空间计量分析，选用空间杜宾模型，形式设定如下：

（三）变量选取

1.被解释变量。本文的被解释变量为农民减贫（score）。农民减贫不能仅以收入作为唯一衡量标准。按照国家“两不愁、三保障”政策要求，农户脱贫标准包括了人们生存与发展的吃、穿、住、教育等多个方面。因此，基于数据可得性，以收入为基础，综合考虑农村居民家庭食物需求满足、住房安全、文教娱乐、固定资产投资等方面的基本情况，最终选取了居民收入水平（正向）、居民投资水平（正向）、农村恩格尔系数（负向）、文教娱乐支出比重（正向）、住房情况（正向）、城乡居民收入比（负向）、贫困人口规模（负向）7 个指标，构建农民减贫的综合评价指标体系。为避免主观性的干扰导致计算结果存在偏差，本文采用熵值法确定各指标的 权 重 分 别 为0.211、0.301、0.075、0.129、0.190、0.068、0.026。

2.解释变量。本文的核心解释变量为农村劳动力外流（labor）。在参考熊娜[14]100-105相关研究的基础上，以2010 年乡村人口数为基期，2011—2021 年乡村人口数为报告期，基期与报告期的离差与基期的比值衡量农村劳动力外流的规模。

3.控制变量。在上述核心解释变量的基础上，参考相关文献，本文进一步引入以下控制变量：（1）财政支农力度（finance）。一般来说，政府对农业发展给予的财政补贴力度越大，越有利于农业经济发展，促进农民减贫[15]18-26。本文采用地方财政农林水事务支出与一般预算支出的比值来衡量财政支农力度。（2）地区经济发展水平（lngdp）。随着地区经济发展水平的提高，农村居民的平均收入水平提高，生活条件改善，因此预期地区经济发展水平与农民减贫是正向关系[16]81-92。对于地区经济发展水平的衡量，本文采用各地的生产指数对各地区生产总值进行平减后，进行取对数处理，以缩小变量间的数量级差异，减缓异方差问题。（3）城镇化水平（ur）。城镇化水平的提高增加了劳动力的需求，提高了农民务工收入，但是导致农村青壮年劳动力的减少，对农村减贫产生一定的阻碍。本文采用人口城镇化率，即城镇人口与年末常住人口之比来衡量城镇化水平。（4）农业结构（agriculture structure）。在农村，农业生产主要以种植业为主，种植业发展越快，农民收入越高，越有利于农民减贫。本文采用农业（种植业）总产值与农林牧渔总产值的比值作为衡量农业结构的指标。

4.中介变量。为进一步分析农村劳动力外流与农民减贫两者之间的内在传导机制，本文选取了以下两个中介变量：（1）农业全要素生产率（tfpch）。借鉴郑晶等[17]59-71学者的研究，将农业总产值作为产出指标，将第一产业从业人员、农作物播种面积、农业机械总动力、有效灌溉面积以及农用化肥、农药、薄膜的使用量作为投入指标，采用DEAMalmquist 指数法测算各省份的农业全要素生产率。在进行模型估计时，将得出的各基期的环比指数进行累乘，得到2010—2021 年各省份的农业全要素生产率。（2）农村产业结构高级化（upgrading）。产业结构高级化，是指从低水平劳动密集型产业到高水平的资本、技术密集型产业的更替。参考学者们对农村产业结构高级化衡量指标的相关研究，服务化程度是衡量产业结构高级化程度的重要指标，因此本文借鉴马玉婷等[18]69-79学者的研究，将农林牧渔服务业产值与农业总产值的比值作为产业结构高级化的代理变量。相关变量的描述性统计如表1 所示。

表1 变量的描述性统计

五、实证结果与分析

（一）基准回归结果分析

在进行豪斯曼检验后，选择使用固定效应模型。考虑到模型可能会存在异方差、组内自相关和组间同期相关问题，因此对以上问题进行Wald、Wooldridge、BP 检验，P 值均小于0.01，最终选择使用综合考虑以上三个问题的全面FGLS 方法进行回归，结果显示，无论是否加入控制变量，劳动力外流一次项的系数均为正、二次项系数均为负，且都在1%的水平上显著，这也就表明农业劳动力外流与农民减贫二者之间存在倒U 型关系，同时根据系数值可以得出，倒U 型曲线的拐点为0.363。当劳动外流水平小于0.363 时，适度规模的劳动力外流能够助力农民减贫，但是当外流水平超过0.363 时，就会阻碍农民减贫。随着城镇化水平的持续推进以及农业劳动力市场开放程度的不断提高，农村劳动力的外流规模处于动态变化之中。一方面，农村劳动力外流能够增加农民的非农就业，提高非农收入和工资性收入，拓宽农民增收渠道；另一方面，农村劳动力的非农转移在一定程度上减少了农村剩余劳动力数量，促进农业生产资源的重新配置、提高农业劳动生产率、调整农村产业结构进而降低贫困发生率。但是，由于在劳动力非农转移过程中，转移的大多数是青年优质劳动力，因此当劳动力外流规模过大时，就会带来农村老龄化、空心化的问题，农村人力资本下降，农业生产方式固化，难以学习并利用新技术，不利于传统农业结构的转型升级，影响乡村振兴的推进，减慢实现共同富裕的步伐。因此，为了促进农民减贫、实现共同富裕，各省份应该在促进农村劳动力流动的同时，避免农业劳动力过度外流而带来的负面影响。

从控制变量方面来看，农业结构的影响显著为正，种植业是农业的基础，种植业的经济效益直接影响农业经济收入，随着现代化技术在农村种植业中的不断发展，种植业经济效益增加，从而带动农村经济的发展，有助于农民减贫。财政支农力度的影响显著为正，其作用路径主要有两种：一方面，在农业教育、研发以及水利、电力等农村基础设施上的财政支持促进农村生产率的增长，拉动贫困地区经济增长，减少地区之间的不平等；另一方面，通过种粮补贴等政府财政的直接转移支付提高农民的直接收入水平。地区经济发展水平的影响显著为正，从农业生产方面来说，地区整体经济水平越高，用于扶持农业生产保障农业生活的资金约束越小，农业基础设施完善，农业现代化水平越高，农村贫困发生率降低。另外，从就业方面考虑，发展经济与扩大就业是相互协调的，经济的发展为农民工提供更多的就业岗位，拓宽收入来源，有利于降低贫困。城镇化水平的影响显著为负，随着城镇化水平的不断提高，大批的农民工涌入城市，农村劳动力素质降低，老龄化、留守儿童等问题严重阻碍农村经济的发展，阻碍农村减贫进程。

（二）稳健性检验

为验证基准回归结果是否可靠，本文从替换解释变量、处理内生性、引入时间固定效应三个方面进行稳健性检验。

首先，在替换解释变量方面，将乡村从业人员的变化率作为农村劳动力外流的替代变量。其次，在处理内生性问题方面，考虑到劳动力外流与农村减贫二者之间可能会存在着双向因果关系，因此将劳动力外流的一次项、二次项的滞后一期作为解释变量，重新进行估计。最后，在基准回归估计中加入个体固定效应的基础上，加入时间固定效应，从而避免因共同时间趋势而导致的估计偏差问题。

由稳健性检验结果（表2）可知，与基准回归结果相比，解释变量一次项、二次项只是在系数的大小和显著性方面略有差异，但其符号的正负性没变，从而进一步证实了基准回归结果的稳健性，即农村劳动力外流与农民减贫之间存在着稳健的倒U 型关系。

表2 稳健性检验结果

（三）异质性分析

由于不同地区经济发展水平、农业生产资源禀赋条件、原有农村劳动力结构等条件不同，劳动力外流规模也存在差异，对农村减贫产生的影响也可能存在不同。为检验农村劳动力外流对农民减贫的影响效果是否存在区域异质性，对东部、中部、西部地区的样本分别进行回归，结果见表3。可以发现，对于三个子样本来说，农村劳动力外流与农民减贫都是存在倒U 型关系，但是拐点值有差异，东部地区为0.138，中部地区为0.165，西部地区分别为0.198。近年来，随着“西部大开发”等战略的实施，中西部地区非农经济发展迅速，东部地区的劳动密集型产业逐渐转移至中西部地区，因此中西部地区劳动力就近就业比重增加，对劳动力的吸纳能力增强，劳动力外流有所缓解[19]188-191。

表3 劳动力外流对东、中、西部地区农民减贫的影响

（四）中介效应分析

为进一步分析农村劳动力外流对农民减贫的影响机制，选取农业全要素生产率与农村产业结构高级化两个中介变量进行中介效应检验，结果见表4。列（1）、列（2）是将农业全要素生产率作为中介变量的检验结果。可以看出列（2）中劳动力外流的一次项、二次项与农业全要素生产率的系数均显著，说明存在部分中介作用。

表4 中介效应检验结果

列（1）中，整体来看，劳动力外流与农业生产效率之间是U 型关系，但该曲线的拐点值小于0，因此，可以得出劳动力外流规模大于0 时，与生产效率之间是正向促进关系。劳动力的外流能够提高人均耕地面积，扩大农户经营规模，并加速土地流转，将碎片化土地集中，实现规模化，提高机械化水平，改善生产要素配置效率。另外，农村劳动力外出务工还能够提高农民收入，从而缓解农业生产面临的资金约束，增加资本投入，优化农业资源要素配置比例，提高农业生产全要素生产效率，助力农民增收，促进农民减贫。但是，农村外流主要以青壮年劳动力和高素质劳动力为主，农村剩余劳动力质量和结构急剧变化，农村老龄化、空心化现象严重，给农业生产及农民减贫带来的负向影响超过农业生产率提高而带来的正向影响，阻碍农民减贫。

列（3）、列（4）是将农村产业结构高级化作为中介变量的检验结果。同理，根据系数显著性可以得出，农村产业结构高级化发挥部分中介作用。当劳动力外流规模大于0 时，会促进农业产业结构的高级化。农村劳动力外流增加务工收入，并且通过资金和技术回流推动农村产业结构的改善，从而推动农业现代化的发展，对农民减贫产生正向影响。但是，农村劳动力过度外流导致的老龄化问题对减贫的负向作用也会减弱农村产业结构升级带来的正向作用。

（五）进一步分析

考虑到可能存在空间溢出效应，本文进一步使用空间计量模型探究农村劳动力外流对农民减贫的影响。首先，计算2010—2021 年28 个省份农民减贫水平的全局Moran’s I 指数，检验被解释变量是否存在空间自相关性，结果显示，各省份的减贫指数均在1%的水平上显著为正，即存在明显的空间正相关性。

在进行Wald 检验、LM 检验均得到P 值结果均小于0.01 的基础上，参考武骏骞等[20]108-125的研究，由于空间杜宾模型能保证系数的无偏估计，且对于空间溢出效应的规模没有提前施加限制，因此选择空间杜宾模型进行估计并对结果进行分解，结果见表5。可以看出，农村劳动力的外流不仅对本地区的农民减贫产生影响，也会影响其邻近地区的减贫。劳动力的跨区域流动缩短了邻近省份间的经济距离，加强流入地和流出地之间的生产要素联系，从而带来经济集聚福利。同时，贫困程度较高省份可以获得周边相对较为富裕省份劳动力外流带来的空间溢出效应，通过邻近省份技术进步、经济发展所带来的外部性实现增长，有助于农民减贫，实现共享发展、共同富裕。

表5 空间效应分解结果

六、结论与建议

本文基于2010—2021 年中国28 个省份的面板数据，探究农村劳动力外流对农民减贫的影响。在进行面板模型估计的基础上，考虑空间溢出效应并利用空间杜宾模型进行实证检验。本文得出的主要结论有：

第一，农村劳动力外流和农民减贫之间存在着显著的倒U 型关系，适度规模的劳动力外流可以促进该地区农民减贫，劳动力外流规模过大，则会阻碍本地区的减贫。第二，劳动力外流对农民减贫的影响具有地区异质性。第三，农村劳动力外流能够通过影响农业全要素生产率、农村产业结构两条路径来影响农民减贫。第四，农民减贫存在着显著的空间溢出特征，农村劳动力的外流不仅影响本地区的农民减贫，也会对邻近省份产生影响。

基于上述结论，本文提出如下政策建议：

第一，综合考量劳动力外流带来的正、负外部效应，不能因为存在外部效应而限制劳动力流动。地方政府应该以地方发展需要为前提，放开落户制度，对农民进行职业技术培训，有序引导人口合理流动，鼓励劳动力在农村及欠发达地区内部就近流动，在此过程中加大财政支持力度，平衡地方生产要素资源配置，拓宽农村和欠发达地区发展的深度和广度。

第二，提高农业生产效率，促进农业经济发展，助力农民减贫。完善土地流转制度，避免耕地抛荒，提高耕地利用效率，促进规模化经营，支持新型农业经营主体的发展，提高农业生产的机械化、现代化水平，从而提高农业生产效率。

第三，优化农村产业结构，因地制宜发展农村产业。利用乡村自然、文化资源，发展农村特色产业，政府要为农村产业的发展提供良好的制度环境和政策红利，吸引人才回流，为实现乡村振兴、发展乡村产业储备人才力量。

第四，通过劳动力的跨区域流动，强化劳动力流动带来的资源优化配置功能，发挥区域协同效应，实现共享和富裕。建立区域间可衔接的社会保障制度，鼓励农民工返乡创业，完善劳动力市场、吸引资本和人才回流，增强流动人口利用城市人力资本外部性的能力，获取城市和发达地区的“涓滴效应”，促进区域间协调发展、共享发展，实现共同富裕。