中国已进入一元经济吗？

关键词：二元经济，劳动力市场，刘易斯转折点

DOI：42 10.19313/j.cnki.cn10-1223/f.20241114.001

一、引言

那些通过高速增长进入发达阶段的经济体，都经历过二元经济阶段：最初建立少量现代经济部门，通过设计与执行正确的发展策略，将积累转为新的投资，吸纳外部资本与技术，充分利用本国劳动力资源，使产出和积累不断扩大，实现了快速且可持续的增长。成功完成二元经济向一元经济过渡，进入发达经济体行列者，亚洲四小龙具有代表性；未成功实现转型的经济体，跌入中等收入陷阱，拉美国家是典型代表。在二元经济条件下，社会资源处于低效率配置状态，大量劳动力滞留在生产率低下的农业部门。把他们转移到生产率更高的现代部门，成为经济增长的动力（Lewis，A，1954）。一旦农业部门的剩余劳动力转移完毕，社会经济进入一元经济阶段。改革开放以来，中国经济保持高速增长，如果把2004年视为刘易斯转折点到来年份，又过去近20年了，今天进入一元经济阶段了吗？

为了探讨一元经济是否到来，本文对一元经济到来后应有的社会经济特征做出推论，使用多种证据检验这些推论。本文主要使用国家统计局的历次人口普查数据，这是相对准确可信的大样本数据。同时，也使用经济普查数据和其他有代表性的抽样调查数据作为辅证。重视数据特征和适用性，是希望本研究建立在可信数据的基础上，使结论具有可信性。

从二元经济模型推测，进入一元经济阶段后，传统部门和现代部门的劳动者边际产出会相等①。在经验层面上，这个推论并不意味着两个部门劳动者收入相等：在迁移过程中，迁出者和未迁出者之间的异质性越来越强。2015年，全社会劳动者的平均受教育年限达到9.48年，超过初中毕业。农林牧渔业劳动者平均受教育年限为7.46年，不到初中二年级水平；非农就业者的平均受教育年限为10.65年，接近高中二年级水平。农业部门和非农部门劳动者的受教育差距达到3.2年。在25-34岁队列中，农业部门劳动者受教育年限为8.83年；非农部门劳动者为11.63年，差距仍达2.8年。受教育差距会导致部门间的收入差距。两个部门的劳动者群体还存在无法观测的异质性，在比较收入差距时会产生估算偏差，因此，通过直接观察城乡劳动者收入差距来判断一元经济是否到来，不是一个合理的经验策略。

农业部门的剩余劳动力是个动态概念①：非农部门收入在持续提高，只要超过农业部门的边际收益，就能吸引农业部门劳动力迁出。这是刘易斯转折点过后会继续发生的现象：乡城迁移的速度并未减缓。刘易斯转折点是清晰且可以观测的，在农村出发地，以家庭为决策单位，进入非农部门就业的成员会给家庭汇款，转化为资本和技术，维持或提高农业产出水平。存在一些学者声称的“第二个转折点”吗？在经验层面上是难以检验的。农业部门进入“现代化阶段”，农业劳动者中有更多“职业农民”，他们有更高的人力资本禀赋，运营着更多的物质资本，替代了劳动力数量。他们与非农部门劳动者人力资本趋同，部门之间的收入差距消失。但在观测性数据里，很难把这些人准确辨识出来。可能需要再过一段时间，土地制度变革并实现了集约化经营，农业部门劳动力以“职业农民”为主，那时，农业劳动者与非农劳动者的人力资本特征才是相当的。

如何寻找一元经济到来的证据呢？我们要找新的观察角度和测量办法。比如，农业部门的劳动力数量减少到一定程度，要维持现有的产出水平，劳动力数量不会再继续减少。本文关注劳动力市场的变化，从以下事实中寻找一元经济到来的证据：农业部门劳动力向非农部门发生大量转移，由于人口结构的特征，加上农村土地制度短期内不会改变，农业部门已没有可继续转移的劳动力；年轻劳动力的人力资本禀赋提高与白领化就业岗位增长相匹配，中国的经济结构不会再退回到二元经济状态；利用政府对中国发展阶段的判断作为对比等。本文从这些分析中判断：2020年以来，中国已经度过了转折期，实现二元经济向一元经济的过渡。

二、劳动力资源配置实现了非农化

中国加入世贸组织后，国际市场需求拉动劳动密集型产业扩张，创造大量就业机会，劳动力市场快速发育，给高速增长带来了动力。2004年春，东南沿海传来缺工信号，非技术劳动者工资上涨，企业的雇佣条件大为改善；2005年春，非技术劳动者短缺和工资上涨已蔓延到中西部地区。面对这个前所未有的变化，蔡昉等最先作出判断：中国经济开始进入“刘易斯转折点”②。学术界对这个判断持谨慎态度，积极回应者很少。2012年，北京大学的卢锋及其研究团队，搜集大量的非技术劳动者（农民工）工资变化数据，发现农民工工资增长过程是一个反S曲线，证明转折点的存在：大约自2003年开始，中国非技术劳动者的工资开始显著增长，结束了前面十年的停滞（卢锋，2012）。其他学者的研究，也得出类似的结论，“廉价劳动力时代结束”（Li et al，2012），或者干脆接受刘易斯转折点到来的判断（诺顿，2020）。

当非农部门只能通过提高工资水平才能吸引农业部门劳动力迁出时，以家庭为决策单位的农户，将家庭内的劳动力配置到城镇非农部门，自然减少了农业劳动的供给，他们用来自该家庭成员更高的工资，购买生产资料替代劳动投入，以确保农业产出不变甚至增加，那么，我们就会观察到，每个劳动者生产粮食的平均产量就会上升。这是刘易斯转折点到来的一个明显证据。附图1显示了这个重要变化：建国以来，农业劳动者的平均粮食产量，一直维持在1000公斤左右，2004年开始打破这个停滞并持续上升，到2022年，劳均粮食产量已上升到4000公斤。

2004年以来，中国经济在持续增长，虽有2020-2022年的新冠疫情干扰，但经济增长和城镇化的势头在继续。最显著的变化是非农就业增长，2020年，非农就业总量达到5.2亿人，比2000年增加了2.9亿，实现了就业的非农化，中国以农业为主的传统就业结构完全被逆转①。中国是否完成了刘易斯转折点后的过渡，顺利进入一元经济阶段呢？学术界似乎还没人直接讨论“一元经济”问题，但是，中央政府的行动一直走在前面，2022年4月10日，发布的《中共中央国务院国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》指出，中国经济有了新的禀赋结构，吸引经济学者关注其中的重大变化，《产业经济评论》在2022年组织经济学家围绕这个《意见》进行笔谈，讨论全国统一大市场形成问题（陈钊等，2022）。这些经济学家们并未捅破这层窗户纸：全国统一大市场形成是一元经济的典型特征②。

2020年，从人口普查长表分行业就业人数可简单推算出，全国就业总量为65632万人，比2010年的就业总量71548万人，减少了5916万人③；农林牧渔业劳动者13496万人，比2010年的34584万人减少了21088万人。十年间，非农就业净增加15172万人，平均每年增长1517万人，超过政府统计部门公布的就业数字：劳动力以更快的速度向非农部门转移。由于2012年以来的经济增长速度趋缓和2015年遭遇经济周期的低谷，2010-2015年间的非农就业增长趋缓，农业劳动力向非农部门的再次快速转移，主要发生在2015-2020年之间。2020年，非农就业者在全国就业者中的比例达到79.4%。这样的经济特征，更接近一元经济的现代社会。

经济普查数据也统计了非农就业人数，虽然与人口普查数据的时点不同，但就业增长的规模和幅度却是一致的：在以往四次经济普查数据里，2004年的非农就业为30882.8万人；2008年，上升到35506.9万人；2013年，进一步上升到44615.7万人；到2018年，又上升到53254.8万人④。可以看出，2018年的非农就业人数，与2020年人口普查的非农就业数字（52112万人）几乎相等。经济普查数据为人口普查数据提供了一个辅证：中国经济增长过程中，创造了大量的非农就业岗位。如果经济普查和人口普查得到的非农就业人数都是准确的，那么，可以谨慎推断，2018-2020年期间，非农就业人数不再增长，甚至略有下降，5.2-5.3亿人就是中国非农就业的峰值。如果这种情况是真实的，这是一元经济到来的强证据。

三、实现非农就业的两个路径

改革开放以来，城镇劳动力市场发育，这里的新增非农就业机会吸引农村劳动力流动而来。在宏观层面上，劳动力从生产率低的农业部门转移到生产率高的非农部门，实现了劳动力资源配置效率的提升。另一方面，城镇规模的扩张会把周边地区的农村人口直接变为城镇人口。那些在城镇务工经商，拥有稳定工作岗位和固定住处的外来人口，也会在城镇落户或长期定居下来。户籍制度一直存在，但在不断弱化，很多中小城市早在二十世纪九十年代放开了户口。

改革开放初期，城镇化水平不到20%，2020年已达到64%，年轻劳动年龄人口，如16-40岁，占劳动年龄人口比重达到71.7%。随着发展阶段提高，城镇化水平也会提高，这是个经验事实。企业向城镇集聚，有利于缩短运输距离和建设高效的物流体系，知识信息传播快则有利于企业和专业技术人员的学习和创新。大城市是厚市场，劳动者向大城市集聚，更容易找到适合自己专业技能的工作，既能提高劳动者与岗位的匹配效果，提高工资，也有利于子女的学习和成长，对劳动力更有吸引力（Glaeser Edward，2011；Moretti Enrico，2012）。中国走向城镇化的路径与发达国家是一致的，但特殊的制度因素，使中国城镇化水平低于劳动力非农化水平。

户籍制度和农地制度，成为阻碍劳动力迁移的制度性门槛时，资本会和未迁移的农村劳动力结合形成非农产业，从出发地找到缩小二元经济的另一个途径，这是中国的特殊事实。图1显示了农业部门劳动力占比的下降趋势。从全国看，1982-2020年，第一产业就业的占比一直在稳定下降，从73.8%下降到20.6%，但是，观察农村内部就业结构变化，能得到更准确的信息：农村的非农产业就业，在1982-2005年期间变化很慢，第一产业就业的占比从87.2%下降到82.8%，23年仅下降4.4个百分点，农村劳动力寻找非农就业以进入城镇为主。在2005-2010年期间，第一产业就业下降19.5个百分点，农村内部产业之间的劳动力转移加速。2010-2015年，第一产业就业的占比没有变化。在2015-2020年期间，第一产业就业的占比再次出现大幅度下降，从63.5%迅速下降到43.7%，下降约19.8个百分点，幅度超过了2005-2010年。

农村第一产业的劳动力，一边向城镇非农就业岗位转移，一边向农村新发展起来的非农就业转移，是走向一元经济的两个路径。这两个方向的转移，虽然会受到户籍制度、农地制度的不利影响，但正如亚当·斯密所指出的，人们对改善收入和提高生活水平的盼望，会突破各种障碍得以实现①。第一产业就业者在农村内部的占比下降到50%以下是个新事实，这是制度性障碍存在时，农村劳动力做出的特殊选择。也可以说，这是中国非农就业增长的特殊方式，那么，即使消除了户籍和农地制度等障碍，农村劳动者继续进入城镇生活和定居，也不会再增加非农就业的统计数量，因为他们已经是非农就业者了。如果这些农村人口全家迁入城镇工作和生活，他们仅仅是由农村的非农就业者变为城镇的非农就业者。

2005-2010年和2015-2020年，是农业劳动力占比下降幅度最大的两个时段。第一个时段，经济在高速增长；第二个时段，增长速度放缓，进入新常态阶段。由于中国地区之间存在发展水平差距，观察各个地区第一产业就业下降的时间变化，能准确辨识这个下降过程，结果报告在表1中。东部是发展水平最高的地区，第一产业就业的占比一直在稳步下降，到2020年下降到13.4%，接近发达国家的就业结构。中部地区在2005年以后迅速下降，到2020年，第一产业就业的占比下降到21.5%，接近全国平均水平。西部地区的下降幅度略低于中部，到2020年，第一产业就业的占比为28.1%，略高于东部地区2015年的水平。比较显眼的变化是东北。在1990-2015年期间，东北地区第一产业就业的占比一直保持在50%以上，但在2020年，却迅速下降到32.3%，下降了约19个百分点。东北作为计划经济体制的主要承担者，其转型最困难，当东北地区的就业结构摆脱多年的停滞状态，非农就业占比开始快速提高时，意味着中国的劳动力已全部进入市场。

从西部地区和东北地区2015-2020年的就业结构变化，可以推断，中国近年来正在经历快速的就业结构转变。城镇劳动力市场在积极接纳来自农村的劳动力，从农业部门转移出来的劳动力，还可以在农村当地从事非农就业。东部地区第一产业的就业占比接近发达国家，进一步观察江苏，浙江，福建和广东这四个“东部省份”，其第一产业占比分别为10.4%，5.4%，14%和6.9%。浙江和广东的就业结构，接近典型的发达国家；江苏和福建，则是一步之遥。

刘易斯转折点过后，农业部门迁出的是有效劳动力，要保证粮食等农产品产出不下降，就会发生资本替代劳动。附图1显示了1949年以来，中国人均粮食数量和每个农业劳动者生产粮食的数量。2007年以来，人均粮食稳定在400公斤以上。在1978-2003年，每个农业劳动者平均生产粮食数量，一直徘徊在1000-1500公斤。农业劳动者产出迅速增加则始于2004年。2004年以来，农业劳动者生产效率持续提高，到2021年，已经提高到4000公斤。2020年人口普查的农林牧渔业劳动者为13496万人，由这个口径计算每个农业劳动者的粮食产量，达到4961公斤。用更少的劳动力和更多的资本来维系粮食的产出水平，在农业部门已经实现。远离了传统农业生产方式和大大提高农业产出效率，是进入一元经济的重要特征。

四、要素禀赋的地区趋同

二元经济条件下，现代工业部门安排在城市，带来发展水平的城乡差异和地区差异。发展中国家的首都通常有更多的工商业投资和更高的现代化水平，外围省份则投资不足和经济落后。走向一元经济会削弱这个特征：教育是人力资本的代理变量，可以从教育特征变化来观察地区间的趋同。在增长过程中，政府对教育的投入会趋于均等化，比如，通过各省份高考指标的分配，实现升学的均等化；中央政府承担更多义务教育投资，普及初中阶段的教育；使各个省份的适龄青少年，完成高中阶段教育的比例趋于一致，这是均衡发展的含义。由于教育是人力资本禀赋的重要代理变量，教育均等化也是二元经济走向一元的标志。查看美国历史上各州在提高高中入学率的过程中，一直存在着教育落后地区对先进地区的追赶和趋同（戈尔丁和凯兹，2015）。

从发达国家的经验看，在一个技能偏向型需求增长的市场上，接受高中阶段教育是参与劳动力市场的必要条件，因此，我们以16-20岁人口中接受高中阶段教育者占比来测量各地区的人力资本禀赋趋同。从表2可以看出，1990年以来，全国各个省份之间的接受高中阶段教育者差异在变小：1990年，各省份高中生在适龄队列的占比均值为0.167，标准差为0.102；2000年，高中生占比的均值为0.357，标准差为0.144；2005年，接受高中教育者提高到0.409，标准差为0.130；2010年，高中生占比的均值为0.561，标准差为0.108；2015年，高中生占比达到0.713，而标准差为0.125。

从这个描述性统计结果，可以看出两个事实：第一，全国适龄青少年接受高中阶段教育的比例在稳步提高；第二，相对于高中生占比的提高，标准差在相对缩小，均值除以标准差的数值在增大。这意味着省份之间的教育差距在缩小。

另一个衡量各省市间接受高中阶段教育走向均等化的指标是基尼系数和泰尔指数。这两个指数的变化，与标准差的相对下降趋势是一致的：1990年，各个省份之间的基尼系数为0.294，泰尔指数为0.16；到2010年，基尼系数下降到0.102，泰尔指数下降到0.019。这个时期的下降是显著的。到2015年，基尼系数仍然在下降，到0.092，泰尔指数下降到0.016，出现了趋缓势头。人力资本是生产函数的投入要素，也是收入分配的参与因素，在一元经济实现前，所有省市都在推动各级教育普及，“生产出”掌握知识技能的劳动力，进入非农就业岗位，推动增长和实现相对公平的收入分配，这是中国经济走向一元经济的重要原因：绝大多数年轻劳动者进入非农就业岗位，家庭收入跟上了经济增长的步伐。

政府一直把义务教育均等化视为公共政策的重要目标，1999年提出义务教育均衡发展。由于经济发展水平差异是导致教育不平等的重要因素，依照政府在为农村小学提供营养午餐时的地区划分，国定贫困县都被纳入“国家提供”或“国家和地方同时提供”，经济发达地区很少提供营养午餐。我们比较了“不提供”午餐的地区和“国家试点地区”的差异，以17-18岁青少年为观察对象，2010年，国家级试点地区的高中生占比为44.7%，低于非试点地区2005年的46.8%；2015年，国家级试点地区高中生占比提高到66.5%，已经高于非试点地区2010年的63.9%。落后地区青少年接受高中阶段教育的占比追赶并缩小与发达地区的差距，可以视为走向一元经济的证据：落后地区的青少年，也在积极接受教育，适应劳动力市场需求，从而避免在未来劳动力市场成为弱势群体。

五、劳动力市场非正规化程度加深了吗？

非正规就业占比高且稳定，是广大发展中国家劳动力市场的典型特征，它代表着劳动者的脆弱性，也是判断二元经济存在的重要依据。2003年以来，以平台经济为代表的新经济形式，可以突破地区市场限制，降低创业和就业门槛，扩大非农就业总量，但网络经济也使更多人便利地成为自雇经营者，增加了灵活就业。这会导致非正规化水平提高吗？从经验上可知，非正规就业在2003年以来开始下降，但后来的变化趋势就不清晰了。从经济普查数据中看出，2003-2013年，个体经营从业人员9422.4万人，下降到2008年的8195.4万人，在2013年，轻微上升到9013.4万人，由于非农就业总量增长，个体从业人员的占比一直是下降的。然而，在2018年，个体经营从业人数上升到14931.2万人，在总就业中的占比达到28%，显著高于2008年的20%。这可以视为劳动力市场非正规化程度提高吗？

我们从观察到的现象，看出新经济形式给农村劳动力带来的就业机会：农村劳动力在网络平台上从事经营活动，直接面对全国甚至世界各地的购买者，不必像传统商业模式下，去城镇寻找市场需求。让原来无法或不愿进城的劳动者，利用网络便利地转入非农就业岗位。比如，一些传统的农业县，利用网络平台，发展起家具等工业出售，特色农产品等，成为著名的产销基地。这些农村劳动力实现了就地向制造业或商业服务业的转化。另一方面，城市新经济形式带来的工作岗位，也吸引了农村劳动者。根据李小曼和孙伟航（2021）对全职外卖骑手的研究，发现其为城镇非农户口者只有18%。王永洁（2021）对城市网约车司机的研究发现，外来人口占34%，农业户口占44.7%。

农村劳动力借助新经济形式转变为非农就业者时，通常会被界定为自雇经营者：缺少“书面雇佣合同”或“五险一金”，被政府人社部门定义为非正规就业者。这种非正规就业数量反弹，也可能是城乡走向一体化时才有的特征：农村劳动者进入非农就业岗位后，一方面统计为非农就业快速增长，另一方面，他们是“非正规就业者”，降低了就业质量。从理论上推断，经济保持持续增长时，劳动力市场正规化程度即使出现下降，也是一个短期现象，随着劳动者工资水平继续提高，政府的规制会覆盖到新进入非农岗位的劳动者，劳动力市场的正规化程度会再次提高，那时，劳动力市场特征会更接近发达国家。辨别是否为非正规就业，有两个口径：受雇劳动者是否有稳定的雇佣合同；劳动者是否被社会保险所覆盖。政府在推进劳动力市场正规化时，一个重要手段是扩大社会保险的覆盖面。可以由此判断，2004年以来的正规化是否出现了逆转。

在2005年1%人口抽样调查问卷里，询问了劳动者是否有社会保障。可以将享受医疗、失业、养老保险者，定义为“正规就业者”，把农林牧渔业劳动者也纳入计算，则全国劳动者的非正规就业水平为65%。在2015年1%人口抽样调查中，为医疗保险和养老保险设计了更加细致的分类，我们把以下三类认定为非正规就业者：未参加任何养老且未参加任何医疗保险者；未参加任何养老保险但参加了新型农村合作医疗保险者；参加了新型农村养老保险且参加新型农村合作医疗保险者。把参加了其他社会保险者定义为正规就业者：城镇职工基本养老保险，城镇居民社会保险，机关事业单位养老保险；职工基本医疗保险，城镇（乡）基本养老保险，工费医疗。在2015年，所有劳动者中，非正规就业者占57.2%，与2005年相比，非正规化程度下降了。

人们感受到今天有更多的非正规就业者，是因为非农就业总量更大了，而生活服务业是非正规化程度最高的行业之一，城镇居民与这类劳动者有更多面对面接触的机会，人们凭印象判断，非正规就业增加了。其实，当更多农业劳动力转入非农岗位时，无论是雇主还是劳动者个人，都会关心自己的社会保险，因为那是工资的一部分。非正规部门的劳动者是否被社会保险覆盖，是大多数社会公众难以直接观察的，那些传统的非正规岗位的劳动者，一旦被正规的社会保险所覆盖，就被统计为正规就业者。换言之，今天的个体工商户，因为被社会保险体系覆盖，其岗位特征和脆弱性，已经不同于2000年的同伴了。

2005-2015年，城镇化水平在快速提高，农业部门劳动力转入非农就业岗位，收入和保障水平的持续提高，使劳动力市场正规化水平提高。虽然2005年和2015年两次1%人口抽样调查问卷中设计的“社会保险”问题不完全一致，但是，2015年设计的保险分类更全面，对社会保险的定义更细致且严格，只有被某些保障程度高的险种覆盖，才被认定为正规就业者，比起2005年的正规化程度提高约8个百分点，仍然是低估的。这个结果符合理论预期：市场工资水平提高，不仅是货币工资提高，还伴随着社会保险和岗位稳定性改善，从而带来正规化程度的提高。以社会保障的覆盖率或就业合同稳定性来衡量的市场正规化，归根结底是个收入问题（吴要武，2009）。

就业岗位的稳定性是判断正规化的重要指标。为了进一步测量劳动力市场正规化程度的变化，作者使用城镇外来人口监测调查数据，做个补充性检验，考察非正规化程度是否在下降。2010-2018年，国家卫健委在做城镇外来人口监测调查时，对社会保障问题的设计具有一致性。可以观察这个期间农民工受雇者享受社会保障状况，这个群体占农民工的大多数，他们享受的社会保障更可能是雇主提供的；在部分年份的问卷中，这个群体需要回答是否签订了劳动合同，我们将有固定期限合同与无固定期限合同者，视为正规就业者。这里排除了雇主和自营劳动者，因为这两个群体流动性强，缺少缴纳社会保险的积极性。由于农民工的年龄结构与城镇本地劳动者有显著差异，在此将观测对象限定为21-50岁。那些20岁及以下的农民工，刚进入市场，还没有意识向雇主争取缴纳社会保障，而51岁以上的农民工，则会筹划退出城镇劳动力市场。

这样就能从社会保障和受雇者签订合同的角度，对农民工群体的非正规就业状况进行跨时观察。在2010-2015年，在城镇劳动力市场上受雇的农村劳动者，享受社保的比例一直稳定在40%左右，非正规就业的比例只有轻微下降。这个结果与经验事实吻合：2015年是经济周期的低谷，统计局公布的失业人数达到3771万人。在2016-2018年，农民工雇员享受社会保障的比例上升到50%左右，尤其是2018年，非正规化程度下降到了48.4%。这个调查只有4个年份询问雇员的劳动合同情况，虽然年份较少，但跨越了2015年。2010年和2011年，签订了固定期限或者无固定期限合同的雇员，分别为61.8%和63.9%；到2016年，签订这两类合同者上升到70.7%；2017年，甚至上升到76.8%。可以看出，2016年以来，非正规就业显著下降了。与经济形势变化一致，也反证了外来人口监测调查数据具有可信性。

从图2提供的信息判断，2016年以来，劳动力市场的就业形势好转，劳动者被社会保障覆盖的比例提高，大部分受雇劳动者签订了稳定的雇佣合同，而且在持续提高中。这样的变化态势与我们的预期相一致：非技术劳动者短缺时，不仅会提高货币工资，还会获得社会保障和稳定就业等非货币收益。可以谨慎推断，2016年以来，普通劳动者在提高正规化程度，与2003-2008年期间的变化趋势是一致的。作为受雇者的农民工，以就业稳定性来测量的正规化程度接近80%，这个特征已显著不同于2005年，当时城镇农民工中的受雇者，签订稳定劳动合同的比例只有35.5%。2017年，受雇农民工签订合同的比例超过75%，与发达国家的劳动力市场非常接近了。传统上，农民工被贴上“非技术劳动者”、“缺少制度性保护”、“充分竞争的劳动力市场”等标签，但劳动力市场供求态势改变后，在一个长期经济增长的环境里，他们的就业岗位在走向正规化。

发达国家在特定阶段的标志性特征，也能提供判断一元经济到来的证据：劳动者以受教育程度为代表的人力资本禀赋提高。劳动力总量开始下降，劳动者平均受教育年限在提高，由2010年的平均为9年提高到2020年的10.3年。可以推断，人力资本总量上升，拥有更高知识技能的劳动力进入更多白领职位。美国二十世纪初出现职业白领化，为劳动者接受高中阶段教育提供了激励，引发了“高中运动”（戈尔丁和凯兹，2015）。中国在1990年以来也出现类似的变化：高中生的市场优势变得显著，高收入岗位增加和劳动者受教育水平提高之间，起到相互促进作用，呈现出变化的一致性。李蕾（2016）对中国进出口的研究发现，在1998-2009年观察期内，中国对劳动力的需求存在着显著的技能偏向型增长。与这种需求增长相一致，中国各级教育供给在迅速扩张，使受教育程度更高的年轻劳动力，去占据持续增长的高技能岗位。能创造更多高收入岗位的就业结构是现代经济的典型特征（戈尔丁和凯兹，2015）。

无论是城镇正规部门还是农村传统部门，刘易斯转折点过后，劳动者收入水平都在提高，收入提高的一部分是非技术劳动者短缺拉动的，另一部分是就业结构变化推动的：需要知识技能的高收入岗位增加了。可以看到，那些代表着体面就业的白领岗位，在总就业中的比例提高。我们将机关事业和企业单位负责人；专业技术人员；职员和办事人员视为“白领就业者”，图3显示，白领职位的占比在持续提高：在1982-2000年，这一类劳动者占比提高的速度缓慢，从7.9%上升到10.7%；2000年以后，白领职位占比提高幅度明显，到2015年达到14.8%。2015-2020年期间提高更快，由14.8%提高到19.6%。五年间的增长幅度，超过前一阶段的15年。25-34岁年轻队列，增长速度更快，在2020年，白领职业占比已经达到25.9%。25-34岁队列中，拥有专科以上学历的占比更高，而劳动力市场为这些高学历的劳动力，及时提供了体面就业岗位。

劳动力市场走向白领化，是告别低收入阶段的重要特征，经济增长伴随着体面就业岗位的增加，则是一种良性的包容性增长。由于产业结构在持续升级，不断创造新就业岗位，破坏旧岗位，劳动岗位的白领化程度持续提高，背后是劳动者知识技能与专业技术岗位的适应，劳动者成为经济增长的贡献者和收入分配的参与者。劳动力市场没有出现非正规化，对支持一元经济到来，具有重要意义：2000年到2020年，有2.9亿劳动力进入非农部门，他们在正常的产业结构里实现了就业和收入增长，而不是从农村剩余劳动力蓄水池，转入城镇的蓄水池。在大多数发展中国家，非正规就业者被视为“工作中的穷人”。显然，中国因包容性增长而避开了这个陷阱。

六、政府对发展阶段的判断

中央和地方政府在参与经济运转和施行公共政策时，会对发展阶段的变化做及时的描述和判断，虽然不是我们熟悉的经济学术语，因观测对象是相同的，从中央文件的内容和政策变化里，仍能看出刘易斯转折点过后二元经济特征消失的各种信息。政府政策变化提供了哪些经验依据呢？2004年春，人社部门对东南沿海出现的缺工现象敏锐地判断为“真实”且不是短期现象，迅速调整劳动力市场政策，由过去的积极创造就业转为兼顾“推进劳动力市场正规化”。表现为：在全国范围内连续提高最低工资标准；督促企业等用工单位和劳动者签订稳定的书面合同；要求雇主为劳动者提供三险一金等。可以说，学术界对缺工现象是不是个典型事实尚未作出准确判断时，政府的新政策就出台了。2008年颁布新劳动合同法后，学术界质疑声音强烈，但政府不为所动，2010年，接着出台了社会保险法。事后看，政府的判断是准确的。今天，政府对发展阶段变化作了什么新判断呢？

在2017年召开的党的十九大上，修改了对“主要矛盾”的判断，提出大力推进经济体系现代化，要把经济建设的目标从解决“有没有”转向“好不好”。一个经济体致力于高质量发展任务时，本身已具有相当的发展高度，才会瞄准更高的发展目标；从政府设定的新发展目标看，中国已告别欠发达阶段，在向世界先进水平甚至领先水平的经济体看齐，在多个关键领域实现对他们的赶超。2015年，政府就推出了《中国制造2025》，“正式实施制造强国战略”，列出了10个重点领域，与发达国家竞争（江飞涛，2022）。2021年7月，中央政府宣布全面建成“小康社会”，所有的贫困县摘掉贫困帽子，这意味着，普通劳动者实现了“充分就业”，全社会的劳动力资源得到了充分利用。充分就业是反贫困最有效的手段①。改革开放初期提出的小康标准，人均GDP达到1000美元（1980年价格），2021年的人均GDP达到12566美元，按照1980年美元价格，为5058美元，相当于初始小康标准的五倍。二元经济的典型特征是普遍贫困，传统部门劳动者及其家庭在贫困线上挣扎，当一个经济体宣布消除贫困时，可以视为不再有代表贫困的“二元经济”，进入一元经济阶段了。当然，今天的发达国家也没有完全消除贫困，这与政府治理的理念和效能有关。中国政府对“共同富裕”给予更高的价值评价和政策优先。

面对现实的城乡关系，政府作为一个积极的治理者，提倡大力振兴乡村经济。有两个含义：第一，农村劳动力会向城镇非农部门转移，农村的土地等资源会吸引资本下乡，在农村建立现代工业和服务业，实现农业劳动力的就地转移。当存在户籍制度门槛时，在农村就地转移劳动力更便利，降低了迁移成本。第二，对农村进行公共设施投资，加快农业现代化，提高农业生产效率，从而让更多劳动力从农业部门转移出来。现有的农业劳动者收入和城镇企业劳动者的工资，就是农业劳动力转移的机会成本和收益。那些仍然留在农业部门的劳动力，提高了收入水平，就会反过来推动城镇部门的工资水平上升。

政府在推进农民的“转型升级”，督促未迁出的农民和返乡者，成为新型职业农民。在乡城迁移第一阶段，典型的迁移者是年轻且受过初中阶段教育的劳动力②，农村剩下的是在城镇市场缺少竞争力的老弱妇孺，这些迁移边际上的劳动力，人力资本禀赋越来越低。当他们无法保障全国粮食供给时，政府会要求实现农民的专业化。这种农民专业化由一些政策所推动：通过土地流转和集中，实现规模化经营，这伴随着更高的技术和更多的资本，农业变成资本技术密集型产业。经验上，可以从资本下乡，高标准农田建设，缩小城乡收入差距等显示出来。

2017年以来，中央号召农村要培养新型职业农民。这是受过专业训练、生产率更高的农民。他们掌握着现代农业技术，运作的资本不同于二元经济时的“一亩三分地”，他们从农业的规模化经营中获得的收入，与城镇劳动者接近，甚至与城镇的企业经营者收入更接近。这样的农民，既不是剩余劳动力，也不是城镇劳动力市场淘汰下来的年龄大、体力弱、技能简单的回乡劳动工，而是和城镇劳动者有相同边际生产力的专业技术人员。在理论上，这些专业农民与城镇劳动者有相等的边际产出。刚刚结束的二十届三中全会，则提出了更清晰的要求：城乡生产要素双向流动①。这意味着，政府不仅鼓励农业劳动者继续向城镇非农就业转移，还鼓励城市的企业家带着资本和技术到农村去整合资源，建设现代化大农业。这个过程完成的时候，可以说，一元经济就完全实现了。

发展过程伴随着城镇化水平的提高。城镇的户籍制度和农村的土地制度，高考制度和城乡差异的社会保障制度，制约着劳动力迁移和深度城镇化。近年来，中央政府认识到深度城镇化对实现中国式现代化的意义，将城镇化区分为常住人口城镇化和户籍人口城镇化，指出两者之间的差距，鼓励实现户籍城镇化。当政府公开讨论一个问题，就是要决心解决这个问题。2021年，常住人口城镇化水平达到64.7%，而户籍人口城镇化只有46.7%②。这个显著的差距，让人认为是仍处于二元经济阶段的典型特征。从近年来的城镇化进程看，虽然户籍城镇化水平显著低于常住人口城镇化水平，但两者有一致的上升速度。可以说，政府在推动一种升级版的城镇化，以提升消费水平和增加人力资本投资。

七、劳动力市场上的人才红利

中国劳动力市场的典型事实是特殊的年龄-教育结构：年轻队列的受教育程度快速提高，与发达国家的差距迅速缩小，成为推动经济增长和进入高收入阶段的新动力。新进入市场者人力资本高，退出市场者人力资本低，这个流转过程使劳动力市场的整体人力资本禀赋提高，与发达国家趋同。中国新进入市场的年轻劳动力，超过一半接受了高等教育，他们掌握的知识技能和所驾驭的资本数量，是退出市场的大龄劳动力无法相比的。2012年以来，劳动力总量开始下降，中国并未因劳动力数量减少而停止增长，因为新增长动力已接续了传统增长动力。以劳动力的受教育总量来测量，2020年人力资本总量为67.6亿人年，比2010年的64.3亿人年，增长了3.3亿人年。表现在初中阶段教育普及和高中阶段教育的快速增长，1999年以来的高校扩招，使高等教育进入普及化阶段，青年劳动力的知识技能禀赋迅速提高，成为一种人才红利。

从劳动力市场的进入者和退出者人力资本平衡这个视角，能观察人力资本禀赋的变化，更好地理解这种人才红利。2022年，按照中国的退休制度，1962年出生队列退出劳动力市场。这个队列的规模为2092万人（根据2020年人口普查数据推算），在1990年为28岁，接受过高中阶段教育者占27.5%，他们经历了文革期间的中等教育扩张，尤其是1977年高中招生峰值，受教育程度高于前后邻近队列。但这个人口队列中大专及以上者为3.1%，本科生只有1.01%。由于中国的成人高等教育在快速增长，大专及以上者减去本科生，还有2.1%为大专生。根据经验，每年高考招生人数，本科生与专科生规模接近，成人高等教育在二十世纪八十年代主要在专科层次，可以推断，2.1%的专科生占比也是被成人学历拉高了。

本文用1982年第三次人口普查数据与前述结果核对，1962年出生队列为20岁，问卷中的教育分类为“大学；大学肄业或在校”，本科与专科没有区分。把这两类人加总，在队列中占1.15%，推算出这个队列中的本专科生为24.06万人。1979-1981年，本专科平均录取人数为27.8万人。1977年恢复高考后，相当于十多届毕业生参加1977-1979年的高考，录取95万人，平均每个队列录取不足9万人。在1982年人口普查数据里，20岁队列里有24万本专科生，接近平均录取人数27.8万。1962年出生队列随着年龄增大，接受高等教育者仍在增加，可以推断，主要是由质量不高的成人高等教育贡献的。

1962年出生队列退出劳动力市场时，进入市场者的主要是2000年出生队列，有1456万人。因高等教育进入普及化阶段，2020年的20岁队列接受高等教育者占58.5%，有852万人，相当于1982年20岁队列本专科生人数的35.4倍。由于正处于大学阶段，2020年的本专科生几乎没有成人学历，大学教师的受教育程度和高等教育质量，都优于1982年。这个队列接受过高中及以上教育者占77.8%；接受过本科及以上教育的人占30.3%，相当于1962年出生队列的约30倍。2000年出生队列中，研究生占比为2.24%，但他们还没有进入研究生阶段，可以用24岁队列的研究生占比来预估2000年队列，为3.69%。由于研究生招生在快速扩大规模，可以确信，2000年出生队列接受研究生教育者会高于3.69%。

2000年出生队列，不仅接受正规高等教育的人数和质量都远高于1962年队列，根据“技能产生技能”假说（Heckman，2000；CunhaandHeckman，2007），他们进入劳动力市场后，前期掌握的知识技能会支撑以后生命阶段的继续学习和人力资本积累，其数量和增长速度同样会超过1962年出生队列。因此，人口红利消失的影响会被人才红利的增长所弥补。从1962年队列与2000年队列的人力资本禀赋对比中，更容易理解这种人才红利的来源：进入市场的年轻人，虽然数量不如退出者多，但人力资本却比退出者高得多。

从人力资本的视角看发展阶段，新进入市场者掌握的知识技能和潜在生产率更高，他们的人力资本禀赋，相当于美国1960年出生队列的教育水平。假定1960年出生队列在1982年大学毕业，显然，1982年的美国不是发展中国家。把全国劳动者的受教育年限，与美国做个对比，可以看出两国差距的迅速缩小：2000年，中国所有劳动者的平均受教育年限为7.78年，略高于美国在1915年的水平，7.63年；2010年，中国劳动者平均受教育年限为8.99年，大致相当于美国1940年水平，9.01年；2020年，中国劳动者平均受教育年限为10.3年，接近美国1960年的水平，10.53年。在2020年，北京市劳动者的受教育年限为13.65年，超过美国在2005年的水平，13.54年。中国劳动者受教育水平不仅提高速度更快，而且会继续保持下去，大龄劳动力退出市场，加快了受教育水平提高的速度。

1940-1980年，是美国劳动者受教育水平快速提高时期，刚好覆盖了世界经济增长的黄金时代（1950-1973年）（麦迪森，2003）。可以推断，中国劳动者教育水平快速提高，同样会给经济增长带来强大动力。年轻队列已接近实现高中阶段普及和高等教育大众化，未来10-20年，中国劳动者受教育水平还会继续提高，进一步缩小与美国劳动力的教育差距。北京、上海和东部沿海省份成为追赶的主力，中西部地区的追赶速度也不慢。这样的人力资本禀赋，与发达国家趋同，远离了传统的发展中国家。中国经济因劳动力质量的提高，劳动力市场的白领化，不可能退回到昔日的二元经济状态。

八、中国就业率的下降

改革开放初期，劳动参与率和就业率非常高，1990年以来，出现持续的下降。从理论上推断，市场工资水平提高，并不一定带来劳动参与率下降，但中国劳动力市场发育伴随着劳动者收入水平快速提高时，以家庭为决策单位，家庭成员的时间配置会调整，一部分成员或者部分劳动，配置到家庭内生产和服务上。从宏观层面看，会出现市场退出者增加，劳动参与率和就业率下降。表3报告了中国历年的就业率。改革开放初期，城乡就业率都在80%以上，1990年以后，一部分劳动力会从市场上退出，转向家庭内劳动，就业率下降。这样的下降不是线性连续的，而是台阶状下降。

1990-2000年，全国就业率下降了约5个百分点，主要是城镇就业率下降贡献的；2000-2005年，下降了4.5个百分点，主要是农村就业率下降贡献的。2005-2010年，经济高速增长且就业形势良好，就业率在此期间只有轻微的下降。但在2015年，全国就业率比2010年下降了5.5个百分点，城镇就业率只有轻微下降，农村就业率却下降近8个百分点。2015-2020年，全国就业率进一步下降到68.2%，主要贡献因素是农村就业率下降。这时，农村劳动力在全国的占比，由1990年的约80%下降到37%。农村就业率与城镇一起下降，而且有更快的速度，这是城乡劳动力市场一体化形成的标志。

应特别指出，中国就业数量减少主要是由就业率下降导致的，劳动年龄人口减少对就业数量减少的贡献是个次要因素。政府统计部门称，16-59岁人口在2012年达到了峰值①，我们用2010年人口普查数据的14-57岁队列来替代，为86500万人。2020年，16-59岁队列人口为87705万人，似乎还高于2012年；2023年，16-59岁队列人口规模达到86950万人，仍高于2012年的规模。我们假定1962年队列在2022年完全退出市场，那么，用2000年的1952-1961年队列规模与2020年的1997-2006年队列规模作比较。2000年，1952-1961年队列规模为16376万人；2020年，1997-2006年队列规模为14794万人，比前者少1582万人。但是，2020年的就业总量比2010年却减少了5916万人。按照68.2%的就业率，劳动年龄人口减少贡献了1079万人，只占5916万人的18.2%。

从1962年出生队列开始，中国出现一个长时段的人口高峰，2022年，1962年出生队列开始退出市场，劳动年龄人口总量减少会加速。即使就业率保持稳定，也会因劳动年龄人口减少而加快一元经济到来。大龄人口受教育程度低，在一个快速转型和产业升级的市场上，大龄劳动力很难再提高就业率，农业部门作为大龄劳动力的蓄水池，他们很难转入非农部门，减轻非农部门面临的劳动力短缺。在农业部门劳动力中，50岁以上者占更大的比例，可以推断，农村劳动年龄人口的就业率，未来还会继续下降。

九、农村还有多少剩余劳动力

根据2020年人口普查长表数据推算，全国农林牧渔业劳动者共13496万人，占全国劳动力的20.6%：以发达国家的就业结构为参照，农业部门劳动力还有下降的空间，可以继续转向非农部门。然而，一旦深入到农业部门内部，查看农业劳动者的年龄与教育结构，会发现这些“字面上的劳动力”，大多数是50岁以上的大龄劳动力。他们不会成为现实的迁移者，而是等待退出市场的退休者。首先，我们观察农村的农林牧渔业劳动者数量，为10789万人。与全国农林牧渔劳动者总量的差额为2707万人，这一部分人可视为在城镇从事种植和养殖业，比如，城市郊区的大棚蔬菜、花卉种植等高附加值农业，假定这一部分农业劳动者不会向非农行业转移。可以把10789万农村农林牧渔业劳动者视为有可能转移的潜在“剩余劳动力”，其年龄结构报告在图4中。

在农村的农业劳动者中，50岁及以上者为6574万人，占所有乡村农业劳动力的60.9%；16-49岁劳动者总计为4215万人，占39.1%。如果维持现有的岗位，农业部门不新增劳动力，也不向非农部门转移劳动力，那么，到2030年，这些50岁以上劳动力就到60岁以上了，由于社会保障接近全覆盖，超过退休年龄且受教育水平最低的农村劳动力，绝大多数会退出市场，时间演进会把“20.6%”的农业劳动力减少一半多。如果以全国农林牧渔业劳动者来观察，50岁及以上者为8063万人，假定他们到2030年时退出市场，剩下的农业劳动者，4215万青壮年劳动力，占全部劳动力的6.4%，这是维系农业产出的主体，他们在全社会总就业的占比已接近发达经济体。

中国耕地分布的地理特征是平原少，丘陵多，无法像欧美发达国家那样，使用大型农业机械替代劳动力，即使进入发达农业阶段，也无法将农业劳动力占比降到3%。如果不改变现行农户土地制度，把农业劳动力占比降到8%也是很难的。按照今天的年龄分布推算，到2030年，50-59岁农业劳动力占4%；49岁以下者占4%。大龄农民的受教育水平更低，假定50-59岁农民的生产率相当于49岁以下农民的一半，从这个意义上，真正有效的农业劳动者占比只有6%。可以说，时间演进能自动实现就业结构调整，在2030年达到发达国家水平。因此，2020年虽有20.6%的农业劳动力，由于特殊的年龄结构，不必对农业部门劳动力继续迁出抱有期望。

图4还显示了农村非农就业者的年龄结构。与农业劳动力形成明显对比，非农就业者更加年轻，50岁及以上者占比只有27.6%，而全国的非农就业者，这个比例为21.8%。农村的非农就业者总量为13912万人，在农村所有劳动力中占56.3%。可以这样理解：在户籍制度、农地制度等一系列因素的制约下，超过一半的农村劳动力在农村就地转向了非农就业。理解了这个事实，就不会接受这样的判断：农业部门仍有20.6%的劳动力，一旦下降到发达国家的3%，仍有17.6%的“剩余劳动力”迁移到城市。这个17.6%，主要对应着2020年40岁以上的所有农业劳动者，到2030年，这个群体都在50岁以上了。

2005年，全国的非农就业占比为41%，但已经过了刘易斯转折点。我们推断，这是由于城镇目的地存在户籍制度，出发地存在农地制度，导致转折点提前到来：如果没有这些障碍，非农就业的占比应该达到更高时，转折点才会到来。2020年，非农就业占比达到79.4%，是不是提前进入一元经济呢？两个制度性障碍当然在起作用，但是，农村劳动力是从年轻和受教育程度高者先转移的。我们观察了一下20-44岁的劳动力行业分布，发现2020年的非农就业比例为90%。如果90%的年轻劳动力已进入非农就业岗位，那么，中国经济进入一元经济阶段，就是比较可信的。

十、结论与含义

本文认为，2020年以来，中国已进入一元经济阶段。对这个判断，从刘易斯二元经济模型出发，推断一元经济到来时的社会经济特征，以农业部门劳动力不再向非农部门转移作为标准，检验了多个推断。2015-2020年期间，农业部门劳动力快速流向非农部门，今天，农业部门已经没有可以继续转移出来的劳动力。2020年，农业部门劳动力中，50岁以上者超过60%，他们不适合再转移出去；49岁及以下者占全国劳动力的8%，由于特殊的土地制度和自然地理特征，要维系现有的农业产出水平，8%的年轻劳动力已没有减少的空间。可以说，行业之间，产业之间，劳动力仍然会流动，劳动力分布也会发生变化，但来自农业部门劳动力的净迁出基本停止了。如果说，2004年刘易斯转折点是提前到来，那么，2020年以来进入一元经济，同样可以视为提前到来：劳动力流动的制度性障碍仍然存在。

高速增长推动劳动力向非农产业转移，非农就业总量从2000年的2.38亿人，增长到2020年时的超过5.2亿人，中国的劳动力已实现非农化配置，20-44岁的年轻劳动力，非农就业的比例达到90%。另一方面，就业结构实现了白领化和正规化，而且在不断提高中，中国的产业结构转型和技术升级，有利于受教育程度更高的年轻劳动力。从劳动力供给角度，2020年以来，中国完成了中学阶段教育的普及和高等教育进入普及化阶段，会推动产业结构继续升级和就业岗位的正规化。虽然以电商和平台经济为代表的新就业形式快速增长，但并未逆转劳动力市场走向正规化的进程，中国的增长是健康的，禀赋结构已完全不同于转折点刚发生时，不会因遭遇冲击而退回到二元经济阶段。一元经济是更高发展阶段上出现的新均衡状态，各种社会经济特征都发生了变化，因此，需要的公共政策也会不同于二元经济阶段，学术界应该关注并研究这个问题。

从本研究结论引申出的政策含义。一元经济的禀赋结构让我们有了新的出发点，由于仍处于中上收入阶段，保持可持续增长仍是最优先的政策，要动员一切有利因素，把增长速度提升到潜在增长率水平。传统的增长要素消失，政府能把握的因素是人力资本投资和制度创新。对教育、健康等领域的投资是面向未来的，这是一个积累性变量，投资过程是漫长的，需要提前设计和布局。党的二十大提出建设高质量教育体系和教育强国的目标，可以视为对一元经济到来的应对和布局。中国的应试教育体制已持续70多年，其低效率和低质量的弊端早已显现，一元经济到来后，各级政府应下更大的决心，推进教育体制改革，更新教育制度和技术，提高教育体系的产出效率和质量，更有效地培养人才，提高人力资本积累的总量，为下一阶段的可持续增长提供动力。

劳动力资源实现了非农化配置，各种制度性障碍被削弱但依然存在，城镇化尚未真正完成，要继续推进城镇化，以改变家庭的消费模式和对青少年人力资本投资模式，成为未来经济增长的动力。进入一元经济后，仍面对着特殊的约束条件，如户籍制度，农地制度，甚至高考制度和社会保障等。这些制度性因素在阻挠深度城镇化和全国统一大市场的形成，对人力资本积累起负面影响，在未来的发展过程中，要继续推动市场发育和克服制度性障碍，尤其是大力推进农地制度改革，实现土地资源的集中和规模化经营，吸引城市的资本和新技术下乡，改造传统农业为现代化农业，形成高水平的劳动力与资本技术的新均衡。应特别指出，即使进入一元经济阶段，我们仍处于在中高收入阶段，应在新的禀赋条件和环境里，探索合适的公共政策，替代二元经济阶段的政策，把增长潜力最大限度且尽可能长地发挥出来。