第三章 农业劳动力转移的度量指标和标准数据 [1]
3.1 问题的提出
我们在第一章指出人类大历史中的非农化转型并把农业劳动力转移视为非农化转型的核心内容，接着在第二章把中国视为最近二十多年来的世界农业劳动力转移典型国家，讨论了中国劳动力和人口转移现象，并且估算了转移数量。虽然我们估算数据的主要目的是鸟瞰全景和启迪思路，而非建立模型、验证观点，但我们的估算过于粗糙，估算假定过于主观，所以估算的结果无法用于严格的非农化转型或农业劳动力转移研究。任何人利用比如农业劳动力自然增长率为非农劳动力1.2倍、1.75倍或1.355倍的假定，可以获得和我们利用后者是前者1.5和2倍做出的估算同等有效的结果。就此而言，农业劳动力转移量的估算充满歧义。即使学者们对某种估算达成共识，这种估算依然是粗燥和主观的，与科学要求的严格性不可同日而语。所以，本书第一章和第二章的研究，最多只能算是某种属于”前科学”的研究铺垫，而非科学分析本身。农业劳动力转移研究成为科学分析的关键条件之一是其核心概念的严格和无歧义性。本书用于研究农业劳动力转移的核心概念是农劳比降低速度。本章的第一个任务便是严格定义农劳比降速以及它的辅助或附属概念。
这里需要指出的是，”农业劳动力转移”这个组合词具有定性和定量双重含义。首先，它是一个有着特定内涵的定性概念，指劳动力从农业向非农业的职业转变；其次，它又是一个转移多少的数量或变量概念。即使在日常用语中，它也包含着这双重含义。对非农化转型的经济学研究来说，农业劳动力转移的双重含义提出了两类问题。第一类与非农化转型何以可能有关，第二类与非农化转型如何进展有关。这两类问题密切相关但又各自独立。第一类问题的核心也许是非农化转型的”第一推动力”，第二类问题的核心则应当是非农化速度，而非农化速度又可以精炼为农劳比变化速度。本书着重于第二类问题，因此假设非农化转型的”第一推动力”问题已经解决，人类包括中国已经处于非农化转型中，而不讨论诸如为什么非农化、亦不关注非农化”好”或”坏”或”好坏程度”之类的问题。
如果把农业劳动力转移视为非农化转型的核心内容，非农化转型如何进展的问题便可以转换成农业劳动力转移的进程问题。正如本书前两章清楚地表明那样，非农化或农业劳动力转移是正在我们眼前展开的经验事实，因此，农业劳动力转移研究属于经验研究。经验研究的前提是所研究的某种经验事实需要被提炼成一套描述它的标准数据。在包括经济学在内的所有科学研究中，标准数据广泛地用于建立和检验理论模型。实际上，如果缺乏标准数据，每个学者自撰一套数据并据此建立理论，我们就无从比较研究同一经验事实的各种理论、更无从得知哪一种理论更为可信。本书第二章使用了三种假定估算农业劳动力转移量。但它们中间的任何一种估算都不标准，都无法为理论探索提供坚实的数据支持，更不可能根据这些估算建立理论。数据的标准化是自然科学也是经济科学发展的必要条件。农业劳动力转移数据的标准化亦是农业劳动力转移研究的必要条件。[2] 显然，本书第二章列出的估算数据属于某种”自说自话”，离标准数据的要求相差甚远，在本章中，我们的第二个任务是提出农业劳动力转移的标准数据。
农业劳动力转移的标准数据可以分为官方统计数据和学者自拟数据两类。就前者来说，各国官方统计部门提供了有关农业劳动力转移的大量标准数据，例如农业劳动力数量、农业就业比等等。本章不讨论这些官方数据的”真实”或”准确”程度，而把它们直接视为标准数据。就后者来说，由于农业劳动力转移研究所需要的许多重要数据不属于政府公布的统计资料范围，研究者必须自己去搜集、整理和形成数据，例如本书已经使用的农劳比和农业劳动力转移数据。如果借以整理这些数据的概念指标明确，数据来源清楚、整理过程合乎逻辑，学者整理的数据亦可以成为标准数据。实际上，我们在下一章使用的美国十九世纪农业劳动力转移数据，便出自学者的研究，并且被大多数学者视为标准数据。这里需要提示的是，现有的官方统计资料和民间调查资料，已经为农业劳动力转移研究提供了一个类似富矿的数据资源，只要恰当挖掘和整理，我们就能够发现和形成若干最关键的农业劳动力转移标准数据系列。
不过，在整理和形成标准数据之前，我们需要统帅数据的定量概念。定量概念是可以用数据表示的度量指标。事实上，没有度量指标便不可能得到相应的数据，因此，指标是数据的前提。例如，在物理学中，若没有加速度概念或指标，人们便不可能搜集和形成关于加速度的数据。就此而言，提出和建立度量指标是比获得数据更为基本的工作。对农业劳动力转移进程的研究不但需要标准数据，而且更需要农业劳动力转移的定量概念，也就是严格地表述”农业劳动力转移”概念中的定量含义的诸指标。然而，仅仅就发生了当今世界最大规模农业劳动力转移的中国来说，经济学界关于农业劳动力转移定量概念的探讨便没有展开；农业劳动力转移量和转移率的计算尚未统一，甚至出现臆造数字的现象。例如，程名望和史清华在《经济学家》、严浩坤和徐朝晖在《农业经济问题》上发表的农业劳动力转移研究文章，其转移量数据直接引自武治国的硕士论文；[3] 后者虽然标明其数据来源于《中国统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》，但这两种年鉴从不提供农业劳动力转移数据，而武治国对如何利用这些年鉴的其他数据计算出农业劳动力转移量又没有做出任何说明，因此他的数据不符合最基本的学术规范，缺乏严肃性。其他研究者计算或使用的农业劳动力转移量数据亦处于混乱状态，同一时期的转移量相差甚至达一亿人以上。例如陆学艺 在2004 蒲艳萍与吴永球在2005年分别得出到2002年为止，中国总共转移的农业劳动力分别为26,312和9,032万人。[4] 造成这一巨大数据差别的主要原因是他们度量农业劳动力转移的指标不同。国际上对农业劳动力转移定量指标的研究同样薄弱。Forster和Rosenzweig曾经在《发展经济学手册》上撰文指出农业劳动力转移研究的两个基本困难是缺乏数据和缺乏研究框架。[5] 但这两个困难皆根源于缺乏严格的农业劳动力转移度量指标，也就是本章作为第一个任务需要解决的核心概念问题。这里的原因首先是因为只有依据适当并严格的度量指标，人们才能有序地整理现有数据并在现有数据不足的情况下按照一定方向去搜集数据；否则，即使数据成堆，人们亦无法理解并依然”缺乏数据”；其次，只有依据适当的度量指标整理的数据才能揭示带有规律性的现象，科学家也才能就此提出问题和建立解决问题的理论框架。[6] 所以，整理数据的概念指标比标准数据本身更加重要。因此，本章的主要工作是建立农业劳动力转移的度量概念，并说明以这些概念为指标而整理出农业劳动力转移标准数据的方法。应当说，只要建立恰当的定量指标，我们就可能在一定程度上整理出系统的农业劳动力转移标准数据，从数量上揭示农业劳动力转移的基本现象，从而为农业劳动力转移的科学研究铺平道路。
注释：
[1] 本章的部分内容曾经以标题”农业劳动力转移的定量指标与标准数据计算方法”发表在《经济评论》2015年第2期，第41-51页。部分内容亦引自于笔者的工作论文，参见Hu, 2009；胡景北，2010
[2] 经济学中的数据标准化工作可以具体追溯到二十世纪初关于国民经济统计的早期研究。在政府承担经济统计职能之后，经济学研究中使用的大部分标准数据来自政府统计部门。但还有许多经济变量的数据不属于政府统计范围，需要依靠学者自身去搜集、整理和标准化，例如人口变迁、资本存量、实际利率等数据。后一类数据工作的典型例子在国际上是Summers和Heston（1988）创建的”Penn World Table”即”宾州大学世界数据表”；在中国是贺菊煌（1992）、张军和章元（2003）开始的中国资本存量估算。本章和Summers、贺菊煌等学者工作的区别之一，是他们在数据标准化研究中可以利用现成的比如国民收入或资本的定量概念与测度方法，而本章首先需要建立农业劳动力转移的度量指标和计算方法。
[3] 参见程名望和史清华，2007；严浩坤和徐朝晖，2008；武治国，2005。
[4] 参见陆学艺，2004；蒲艳萍与吴永球，2005。
[5] Forster and Rosenzweig, 2008, p. 3054.
[6] 波普尔，2008。