一位人道的自由主义者
今天是五月四日，我的母校北京大学的120周年生日，即双甲子或百廿生日。我衷心祝愿母校生日快乐！
今天专注于另一篇短文，思路无法转移，因此，对母校双甲子生日，除了简短的生日祝贺，我只想向岳昕等提出信息公开申请的在校同学表示敬意，向支持她们的其他在校同学表示敬意。岳昕等同学提出的申请和由此发生的抗争，是献给母校双甲子生日的最好礼物，是最足以让我们这些离开母校已经几十年的校友还能为母校自豪的礼物，这是因为，只有一个坚持五四提出的民主、科学传统的北京大学，才是我们校友牵挂和寄托了希望的母校。失去这一传统，母校就将失去灵魂。而岳昕等同学的抗争，让我们看到母校虽然神志迷茫，但灵魂尚存，复兴希望仍在。
遥祝母校生日快乐，早日恢复健康！
遥祝岳昕等年轻校友在坚持母校民主、科学传统道路上身体健康，遥祝！
遥祝每一位校友身体健康！
2018年5月4日
“夜话”，2018年第7期，2018年5月4日
第七章 农业制度和农业工资
7.2 高于生存水平的农业工资
农业生产严重依赖土地或耕地。所以，农民的经济状况和耕地的有无与多寡密切相关。这一点，无论对一位农民、一个农村社区还是一个国家来说都是正确的。我们暂且从一位农民的角度考虑问题并且不探讨他所使用的耕地的所有权问题。假设在一个相当长时间内，这位农民耕种的土地数量一定。假设在短期中，他所应用的耕作技术确定，他所投入的资本和劳动数量也是固定的，那么，这位农民的收成在正常年份也是基本稳定的。在纯粹的地主佃农制度下，由于这位农民的土地是租入的，他要把他使用租入土地的收成分为以下三份：
(7.1) 佃农：土地总产量=耕作成本+地租支出+净产量
=资本支出+地租支出+净产量
公式中的耕作成本包括种子、农具、机械、用水、化肥、农药、改良耕地等所有为了取得土地收成而由农民投入到生产过程中的物质资料成本，我们把它综合地称为资本支出。佃农使用耕地、他本人的资本和劳动生产。地租是这位佃农按照预先商定的方式和数量而向地主支付的使用耕地的价格。总产量扣去资本支出和地租后剩下的部分便是佃农的净产量。按照佃农的看法，净产量是他的农业劳动收入。不过，从经济学角度观察，他的净产量应当包括两个部分，一部分是他的劳动收入，一部分是他的资本支出的利息收入。比如，如果他必须先付款购买化肥的话，这一例如500元的购买款应当视为他的资本支出。由于该化肥施用而获得的产量增量，可以归为资本带来的净产量。换一个角度，设想该农民他不购买化肥，他可以把这500元存入银行并在年底获得例如10元钱的利息。所以，如果他购买化肥的话，他除了要把500元的化肥款计入耕作成本并在年底收回之外，他还应当从总产量收入或者净产量收入中另外扣除10元作为利息收入，剩下的部分才是他的劳动收入，因此，这个佃农的收入分配公式应当变为下式：
(7.2) 佃农：土地总产量=资本支出+地租支出+净产量
=资本支出+地租支出+ (资本产量+劳动产量)
现在我们改变农业土地制度，从地主佃农制度变为自耕农或者准自耕农制度，佃农变成了自耕农或者准自耕农，地主消失了，但土地还是原先的土地，技术还是原先的技术，甚至农业产量也还是原先的水平，但产量的分配状况变了，地租随着独立存在的地主一起消失了，因此，自耕农的收入分配公式为
(7.3) 自耕农：土地总产量=资本支出+净产量
=资本支出+(地租支出+资本产量+劳动产量)
比较公式(7.1)和(7.3), 我们显然有：
(7.4) 自耕农净产量>佃农净产量
公式(7.4)成立的原因是经过土地制度变化，原来被佃农交付给地主的地租现在被自耕农留下作为自己所有的产量了，所以归于自耕农的净产量大于归于佃农的净产量。
公式(7.4)看似平常，其理论意义却非常重要。在地主佃农制度下，佃农尽管要缴纳地租，但自己留下的净产量在正常情况下应当能够维持生存。我们把这样的净产量称为生存产量或者生存工资并把它分别引入公式(7.2)和(7.3)为
(7.5) 佃农：土地总产量=资本支出+地租支出+生存工资
=资本支出+地租支出+农业工资
(7.6) 自耕农：土地总产量=资本支出+(地租支出+生存工资)
=资本支出+农业工资
比较公式(7.5)和(7.6)，我们得到
(7.7) 自耕农农业工资>生存工资
因此，如果佃农的净产量等于生存工资，[1] 自耕农的净产量或者农业工资就将大于生存工资。所以，仅仅一个土地制度变化，斯密、李嘉图、马克思、刘易斯等经济学家主张的生存工资概念就不再适用，或者说，假设生存工资概念适用于地主佃农制度的话，那么，它不再适用于自耕农制度和我们观察的中国的准自耕农制度。
在公式(7.5)和(7.6)中，我们把农民获得的净产量视为农业工资。这里的原因首先在于无论佃农还是自耕农，农民通常不区分他的净产量和劳动产量的关系，而把净产量统统视为自己的劳动产量或劳动收入。[2] 例如，在中国现行的准自耕农制度下，农民很少会把自己的土地净收入分为地租收入、资本利息收入和劳动工资收入三个部分，而习惯地把净收入仅仅视为自己的劳动收入。中国统计部门也默认这一点，因此，中国官方统计资料仅仅公布农民的净收入，而不将其进一步细分为土地、资本和劳动等诸种生产要素的收入。其次，农民通常拿自己的土地净收入与非农部门的工资收入相比较，而不拿自己的“纯”劳动收入和非农工资比较。非农劳动者亦把农民的净收入作为自己工资的参照系。这一事实对研究农业劳动力转移至关重要。对每个农业劳动力来说，他转移到非农业的目的是提高收入。因此，在他做出转移与否的决策前，他需要比较自己的农业收入和到非农就业将能获得的工资。我们设想他用以比较的农业收入是他的土地净收入，包括了按照要素收入理论应当属于地租、资本利息或利润以及劳动工资在内的全部农业净收入。由于他用这样的净收入和非农工资比较，因此我们在讨论农业劳动力转移时把农民净收入或净产量视为农业工资；同时，我们也把自耕农制度下农民净产量高于其生存水平的状况称为农业工资高于生存工资。
注释：
7.1 中国农村土地的准自耕农制度
本章开始讨论农业劳动力转移的经济学内容。农业劳动力转移的要点在转移。一个农业劳动力不是暂时性地、而是长期甚至永久性地离开生于斯长于斯的村庄和农业生产并转移到城镇从事非农生产，必定有其理由或者动机。我们仅仅从经济学角度把他的动机限定在收入提高上；也就是说，如果他转移到非农部门能够提高自己的收入，他便转移；如果不能，便不转移。如果已经转移到非农部门，但后来发现转回农业更能提高收入，他又会转回农业。因此，尽管在历史大趋势上，农业劳动力单方向地从农村向城镇、从农业向非农部门转移，但就个人、就某个年份尤其是就经济学惯用的短期概念来说，农业劳动力转移是双向的：有人转入城镇和非农部门，有人转回乡村和农业；在一个国家中，有时转入非农部门的劳动力为主；有时转回农业的劳动力为主。在市场经济中，引导劳动力在农业和非农部门之间转移的指南是这两个部门的实际工资差距即考虑了物价变化之后的工资差距。我们暂且假设物价稳定以便集中研究农业和非农业名义工资的差距问题。但在研究农业和非农业工资差距之前，我们需要了解农业工资的决定机制。而要做到这一点，我们又需要了解农业的经济制度。人类各个民族在农业劳动力转移或者非农化开始之前处于农业社会。当时，各民族基本在某个特定地区独立发展，相互联系很少，因此，农业社会的经济制度在世界各民族各地区并不相同。这样的制度并不随着非农化开始而消失：它们继续存在于非农化开始以后的长时期中，甚至存在于非农化转型的绝大部分过程中。对非农化转型中出现的非农部门，经济学家已经建立了某种标准制度，这就是常说的新古典经济制度。但在迄今为止的经济学理论中，农业部门没有标准制度。我们必须根据所研究的某个民族的背景讨论它的农业部门制度。由于本书把中国作为农业劳动力转移的典型国家，本章将讨论与农业劳动力转移直接有关的中国农业制度以及在这一制度下的农业工资的决定机制。
在当今中国，农业土地在法律上属于农民自己组成的集体所有，并由农民按家庭分散使用。 这一法律框架内，中国现行农业土地制度可以称之为土地社区公有、个体使用制度。这个名称中的若干概念解释如下：
1．社区公有制。一部分人集中居住的地域为社区。居住地人口共同所有的财产制度称为社区所有制。当今世界的国家所有制便是一种典型的社区公有制。土地社区公有制的具体含义包括如下几点：第一，只有根据法律属于某个社区的人才具有该社区居民身份并具备该社区土地所有者的资格；第二，只有属于这个社区范围的土地才是该社区居民的所有物。因此，一个人在法律上离开了社区，他就自动丧失了该社区公有财产所有者的身份；他为此亦得不到该社区的补偿。与此相对应，一个人在法律上进入某个社区，他也自动成为该社区公有财产的所有者，而无需预先做出贡献。这方面的一个例子是跨社区的婚姻。社区所有制不但排除了一个人跨社区成为所有者的可能性，而且排除了一个社区拥有社区外土地的可能性。在目前的中国农村，土地所有制的社区层次是农业生产组或行政村。
2．个体。这里的个体指的是个别家庭，在中国指的是由农民组成的个别农户。如果说社区公有制是世界性的共同现象，农业土地社区所有制是许多国家的常见现象，那么，农民则是一种需要解释的中国特殊现象。毫无疑问，作为一种职业，一种谋生手段和经济生活方式，农民存在于非农化大转型中的所有国家内。由于各种原因，农民在社会学中往往又被视为一种约定俗成的社会身份。我们在本书内仅仅从经济学角度考察农民，因此更严格地把他们称为农业劳动力或者劳动者，以避免身份含义。在世界几乎所有国家，农民在非农化大转型中可以自由地离开过去的农村社区和农业从而不再是农民或农业劳动力。但是，中国在1950年代开始实行的户口制度，规定农村人口迁入城镇地区的“审批制”，即农村人口必须获得批准才能够迁入城镇。[1] 也就是说，中国农民不能自由离开农村、不能自愿放弃农业。由此出发，中国把所有公民分成农业和非农业人口或户口，区分的标准是1950年代时各个家长或户主的主要职业。该区分不但对当时人口是终生的，而且对他们的后代亦是终生的。一个人只有获得特别的批准才能够从农业户口转换为非农业户口或反方向转换。就此而言，中国农业人口是一种正式制度规定的身份。在一个农村社区中，具有农业户口的居民才同时具有农业土地所有者的身份。本书下面所说的农民或农业劳动力，在中国指的仅仅是具有农业户口的人口。
3．在社区土地公有制框架下，社区土地由社区内的农民共同所有。农民组成某种机构来行使自己的所有者权利。
4．个人使用制表示社区农民共同所有的土地的使用权被分配到各个农民家庭，由农户独立耕种并独立承担土地耕种的收益和风险。
我们观察中国农用土地所有制的特点。和众所周知的地主佃农制度、地主雇农制度或自耕农制度相比，这个制度有两大特点：
（1）不存在土地市场和与此关联的劳动市场。它意味着土地不按照出价高低的市场原则配置到生产中。一个劳动力要从事农业生产首先要得到土地。中国以行政村或生产组为社区分配耕地时遵循的原则通常是人口原则，即把耕地按人口平均分配到农户。当然，一个社区的农民如果愿意，他们也可以在人口原则的大框架内选择一些偏离现有人口的其它原则。一种常见的分配原则是同时考察各家庭的劳动力结构。[2] 但是，如果按照市场原则分配，某位农民上缴社区的土地产量大，那位农民就能获得更多甚至全部社区土地的使用权。没有获得土地使用权的农民可以从得地农民上缴社区的产量中获得应属于自己的农产品。此时，土地在农民之间的配置便需要经过土地市场。这个市场和劳动市场密切联系在一起，因为希望获得耕地的农民必须在出价时压低自己的收入而抬高上缴的产量。众多希望获得耕地的农民之间的竞争将确定具体使用土地的农民和他们上缴社区的农产量。显然，剩余的农产量就是获得土地的农民的个人收入。不过，在中国的现实中，似乎没有任何社区利用市场原则。所以，社区内不存在农业和土地市场和与此关联的劳动市场。[3]
（2）农民无须缴纳地租。由于农民获得耕地并从事生产不需要经过土地和劳动市场，所以农民不需要为他们耕种的土地向“自己组成的某种机构”缴纳地租。当然，农民完全可能向这一机构缴纳某些费用，缴纳标准也完全可能根据耕种的土地面积而定，但这些费用通常用来支持社区的公共服务，因此不能视为地租。
具有上述特点的中国耕地制度和理论上的自耕农制度类似。在纯粹在自耕农制度内，每个农民耕种且仅仅耕种自己所有的土地，不存在土地市场和劳动市场，亦不存在地租。就纯粹状态而言，在中国的社区农民公有、个体农户耕种的土地制度下，每个农民耕种且仅仅耕种自己获得了使用权的土地。两个制度的区别在于自耕农制度内的每个农民个体是其耕种土地的独立所有者。 而在中国当前制度内，每个农民是作为社区居民之一而与其他社区农民共同地作为他所耕种的土地的所有者。我们把中国的农村土地制度称为准自耕农制度。[4] [5]
对经济分析而言，重要的不是法律上的所有制，而是法律和协约确定的使用权限和收益-风险分担机制。在中国农业土地制度上，农户获得的土地使用权期限为三十年。在这三十年内，在一定范围内，农户有权决定如何在农业范围内使用土地，并且承担自己决定的全部收益和风险。因此，农户尽管不是完整的土地所有者，但在其拥有土地使用权期间，他是一个独立的决策者和独立承担风险与收益的经营者，这样，他亦足以成为经济分析的对象，即一个追求自己经济利益的独立和理性的经济人。[6]
第六章 农业劳动力转移和失业的比较研究
6.11 农业劳动力转移和失业变动在中国的相对重要性
按照上一节的思路，我们比较农业劳动力转移和失业变动在中国的总产出效应。中国的城镇失业数据从1978年开始。本节用这一数据代表中国失业U并据此计算1979到2015各年份新增失业U，再根据(6.41)式求得新增失业率u*。本节亦利用(6.40)式计算中国的农业劳动力转移率h。中国的数据来自于国家统计局发布的统计资料。本节的研究战略如下：首先，我们考察h和u*。的关系。若| u*/h|<1，我们接着考察s。若u*/h|+s<1，我们可以得出结论，农业劳动力转移的总产出效应更强。若u*/h|+s≥1，我们将需要进一步研究s和r的可能关系。
首先考察h和u*的关系。图6.8展示在1979-2015年中国农业劳动力转移量H和失业增量∆U。它清楚地表明H对∆U的压倒性数量优势。∆U仅仅围绕着∆U=0上下波动，波动幅度小，最大值和最小值分别为89万和-108万，最大值最小值之差为不足200万。相反，H波动剧烈，波动幅度大，最大值和最小值分别为1696万和-340万，它们的差超过2000万。同时，在绝大部分年份内，H都远远大于∆U。就两者的绝对值来说，H只有两年小于∆U，且小于的值仅仅为46万和47万。而在H大于∆U的其他35年，H和∆U的绝对值差距有15年超过1,000万，15年在100万-1,000万之间，4年在50万-100万之间。由于h和u*分别为H和∆U与总劳动力之比，所以h和u*图像的相对形状与H和∆U相同。因此，图6.8可以和图6.7直接比较。我们可以看出，中国1979年之后三十七年情形和美国战后六十三年的情形正好相反：美国的失业变动比同期劳动力转移大得多，中国劳动力转移比同期失业变动大得多。此外，中国的情形更加突出。美国失业变动只是劳动力转移的四倍多，而中国劳动力转移是失业变动的十六倍多。
图6.8 中国农业劳动力转移率和新增失业率，1979-2015年 (pdf)
资料来源：数据附录2；数据附录3。
表6.9列出了|u*/h|在中国1979-2015年间的均值统计结果。在这段时期内，在置信度99%水平上，中国|u*/h|的均值小于1的概率几乎是100%，即|u*/h|<1几乎是完全确定的。由此，我们完成了研究战略的第一步。不过，无论根据判定标准(6.35) 还是根据经验公式(6.39), 仅仅|u*/h|<1并不能够裁决农业劳动力转移的效应是否强于失业变动。此时我们需要明确了解|u*/h|+r或|u*/h|+s是否大于、等于或小于1。但为了了解它们和1的数量关系，我们需要|u*/h|的具体数值。观察表6.9中|u*/h|取值的置信区间。在99%的置信水平上，|u*/h|的最大值应当不超过0.43。检验发现|u*/h|均值小于0.43的概率高达99.5%。为了保证本节结论的可靠性，我们|u*/h|=0.43作为后续研究的参考值。
表6.9 中国农业劳动力转移率和新增失业率之比的均值，1979-2015年
| 数据年数 | 37 |
| |u*|/|h|的均值 | 0.21 |
| |u*/h|均值的置信区间 | (-0.02, 0.43) |
| Pr(|u*|/|h|<1) | 0.9999 |
| t检验值 | -9.6411 |
| Pr(|u*|/|h|<0.43) | 0..9951 |
| t检验值 | -2.7274 |
注：置信度取α=0.99。
资料来源：参见图6.8。
现在我们继续考察判定公式中的另一个因素r。首先考察经验公式中的s。s是农业和非农业劳动的平均生产率之比。在中国关于三个产业的统计资料中，第一产业仅仅指农业，因此我们把第二和第三产业合并为非农产业，并把各产业国民生产总值和就业的比率视为该产业劳动的平均生产率AP。利用中国1978到2015年的数据，我们计算出中国当年价格的APA和APN以及它们的比s并绘成图6.9。该图显示APA和APN在这段时期皆快速上升。以1978年为基期，如果不考虑影响各部门国民生产总值的价格变化，APA和APN皆提高了77和50倍。与此相反，s波动激烈，有时上升有时下降，并大体以s=20%为中轴线。s的最大值和最小值分别为26% (1984年) 和15% (2003年)。对s的描述统计结果见表6.10。不过，由于s的实际取值范围清楚，我们简单地采用s在该期间的最大值即s=0.26作为后续研究的参考值。注意这个值大于在99%置信水平之上s取值区间的最大值。
图6.9 中国农业和非农劳动平均生产率（当年价格），1978-2015年 (pdf)
资料来源：GDP：中国统计年鉴-2017年，表3-1; 劳动力：数据附录2。
表6.10 中国农业和非农劳动平均生产率之比的均值（当年价格）, 1979-2015年
| 样本年数 | 37 |
| s的均值 | 0.20 |
| s的置信区间 | (0.19，0.22) |
资料来源：见图6.9。当年价格。置信度α=0.99。
由于本文研究的是农业和非农部门的生产率之比，所以只要价格变化反映了市场供求关系，使用当期价格计算的两部门劳动生产率比率在一定程度上便能够揭示两部门生产率的相对变化。不过，为避免当期价格可能引起的扭曲，我们继续考察用不变价格计算的两部门劳动生产率比率。图6.10显示了用1978年为基期按照不变价格计算的APA和APN及 s。[1] 该图虽然也揭示了APA和APN的提高趋势，但它们的提高速度远远低于用当期价格计算的速度：同样以1978年为基期，APA提高了近6.5倍，APN提高了近9.7倍。更重要的是用不变价格计算的s呈现强烈的下降趋势，从1979年的16%降到了2015年的不足11%。同时，以1978年为基期计算的不变价格s的最大值和最小值分别为18.6% (1984年) 和8.5% (2003年)，均值为0.13，都比按当期价格计算的数值显著降低。s系列数据的描述统计结果见表6.11。为了提高研究的可靠性，我们径直应用s在这一期间的最大值即s=18.6%≈0.19作为后续研究的参考值。这里同样需要注意的是，该s取值大于在99%置信水平之上s取值区间的最大值。[2]
图6.10 中国农业和非农劳动平均生产率（不变价格），1978-2015年 (pdf)
资料来源：GDP：中国统计年鉴-2017年，表3-1，3-5；劳动力：数据附录2。不变价格。
表6.11 中国农业和非农劳动平均生产率之比的均值（不变价格）, 1979-2015年
| 样本年数 | 37 |
| s的均值 | 0.13 |
| s的置信区间 | (0.11, 0.14) |
资料来源：见图6.10。不变价格。置信度α=0.99。
回到经验公式(6.39), 我们已经选取1979至2015年中国的|u*/h|=0.43；在当年价格的s=0.26和不变价格的s=0.19之间，我们继续选取较大值s=0.26，所以对该时期的中国，我们有
(6.42) |u*/h| + s =0.43 + 0.26 = 0.69 < 1
|u*/h|与s的和明显小于1。由于r<s，所以应用判定标准(6.32)将得到相同结论。[3] 因此，在1978年以来的中国经济增长过程中，农业劳动力转移的总产出效应远远大于失业变动的效应，农业劳动力转移对中国经济增长的作用远远强于失业变动的作用。由此可见，与失业相比，以中国经济为背景或者以大规模农业劳动力转移为背景的宏观经济研究应当特别重视农业劳动力转移的作用，甚至应当把农业劳动力转移作为宏观经济学的一级变量。
注释：
第六章 农业劳动力转移和失业的比较研究
6.10 农业劳动力转移和失业变动在战后美国的相对重要性 [1]
世界各国经济既存在失业变动也存在农业劳动力转移，农业劳动生产率亦毫无例外地低于非农劳动生产率，所以失业变动和劳动力转移在某一特定经济中对总产出的相对重要性是一个经验的问题。我们选择世界上经济最发达的美国和劳动力最多的中国为例来研究。本节关注美国的情况。美国1947年把劳动力统计的年龄标准从14岁提高到16岁。此举使农业劳动力减少近5%，而非农劳动力仅仅减少近1%。[2] 为避免数据扭曲，我们仅仅观察1947年到2010年的美国经济。选取2010年为截止年份的一个理由是美国农劳比h此时已经非常低，几乎不再具备任何显著的宏观经济学意义，因此没有必要加入2010年以后年份。就1947-2010年的战后时期而言，我们在本书第四章4.1节中已经指出，美国农业劳动力总量和农劳比保持着降低趋势。在战后六十三年中，美国农业劳动力从790万降到220万人，农劳比从13.3%降到1.4%。因此，美国战后继续保持劳动力净流出农业的总趋势。不过，美国失业总量在这段时期内虽然常有波动，但却在波动中持续且迅速上升，从1947年的230万升到2010年的1,480万。毫无疑问，2010年恰逢美国遭受经济危机之后，失业特别严重。但下面的图6.6清楚显示自二十世纪七十年代以来美国失业对农业劳动力的巨大数量优势。实际上，在二十一世纪最初十年内，美国失业总量几乎每年都高于700万，但美国农业劳动力总量始终在略高于200万的位置上徘徊。[3]
图6-6 美国农业劳动力和失业，1947-2010年 (pdf)
资料来源：农业劳动力转移率：数据附录5；新增失业率：ERP，2015，Appendix，Table B11。
依照本书第二章第3.4节对h和本章第4.8节对u*的定义，h和u*的计算公式如下
(6.40) ht-1,t=-ΔlAt=-(lAt–lAt-1)
(6.41) u*t-1,t =(Ut -Ut-1)/Lt
其中lAt=(LAt/Lt)。(6.40)式的第二个等号后用负号是因为劳动力转出农业被视为正数。美国各年的U、L和LA数据来自于美国政府发布的《美国总统经济报告》(Economic Report of the President，ERP)。利用公式(6.40)和(6.41)以及这些数据，我们计算美国1948到2010年的u*和h并绘制于图6.7。该图表明h在美国战后62年中仅有四年是负数且非常接近零，其余58年都是正数，这进一步说明战后美国劳动力净流出农业的趋势。然而，和美国同期新增失业率u*相比，h却显得无足轻重。首先，|h|大于|u*|的年数仅有12，且大于的差皆远远低于一个百分点；但|u*|大于|h|的年份照过50，大于的差甚至高达3.5个百分点。其次，|u*|的波动幅度远远宽于|h|。图6.7显示美国u*的波动区间为（-2.1%，3.5%），最大值最小值之差为5.6个百分点；但h的波动区间仅为（-0.2%，1.0%），最大值最小值之差仅为1.2个百分点，显著低于u*。在图形上，h几乎接近水平轴波动，但u*在水平轴上下大幅度摆动。表6.8列出的检验结果表明对于这段时期的美国来说，|u*/h|均值小于1的可能性不足1%，也就是说，在置信度99%水平上，|u*/h|的平均值不小于1，因此，我们应当接受|u*/h|>1的结论。表6.8显示|u*/h|均值为28.6。[4] 这是因为h在这段时期从未大于1且常常接近于零，所以一个大于1或者明显不等于零的u*便会导致很高的|u*/h|值。总结我们的分析，无论根据判定标准(6.35) 还是根据经验公式(6.39), 只要|u*/h|≥1|，失业变动的总产出效应就应当强于农业劳动力转移的效应。所以，美国战后时期的失业变动对总产出的影响更大。就此而言，以美国为背景的宏观经济学确实可以忽视农业劳动力转移，而把失业作为影响经济增长的一级变量。
图6-7 美国农业劳动力转移率和新增失业率，1948-2010年 (pdf)
资料来源：参见图6.6。
表6.8 美国农业劳动力转移率和新增失业率之比的均值，1948-2010年
| 数据年数 | 63 |
| |u*|/|h|的均值 | 28.6 |
| |u*/h|均值的置信区间 | (3.1, 54.1) |
| Pr(|u*|/|h|<1) | 0.0028 |
| t检验值 | 2.0758 |
注：置信度取α=0.99。
资料来源：参见图6.6。
注释：
第六章 农业劳动力转移和失业的比较研究
6.9 判定标准的经验公式
在判定标准 (6.32) 的三个变量中，u*、h和r虽然具有统一的理论公式，但仅仅u*和h具有计算所需要的统计数据，计算结果没有歧义；r既没有可用于直接计算的统计数据，也没有可用于估算的一致方法，因此r的估计结果则见仁见智，无法统一，所以(6.32)在实践中缺乏可操作性。为了实现判定标准的可操作性，我们发展一种由(6.32)衍生的经验公式，以便用其它可以直接度量与计算的变量代替r。农业和非农劳动的平均生产率之比便是这样的变量。令AP和MP分别代表劳动的平均产出与边际产出，AP>0，MP>0; 用β=(MP/AP)代表劳动的边际产出和平均产出之比, β亦称为劳动的产出弹性。由于MP>0, AP>0, 所以β>0。注意MP、AP都是L的函数，所以β也是L的函数。对(6.17)和(6.18)中的部门生产函数fA 与fN来说，若资本投入不变，一部门的β和该部门劳动投入成反比关系，即
(6.34) (dβ/dL) = d(MP/AP)/dL< 0
(6.34)式的证明见数学附录1“劳动产出弹性和劳动投入反比关系的证明”。(6.34)表示若资本投入不变，劳动投入越大，劳动的边际产出与其平均产出相比越小。本文已经假定农业劳动生产率低于非农劳动生产率，即[APA(L)/APN(L)]<1, [MPA(L)/MPN(L)]<1, 由(6.34)知
(6.35) MPA(LA)/APA(LA) < MPN(LN)/APN(LN)
整理得到
(6.36) MPA(LA)/MPN(LN) < APA(LA)/APN(LN)
(6.36) 表示若农业劳动生产率低于非农生产率，则农业和非农劳动的边际产出比低于它们的平均产出比。令s代表农业和非农劳动的平均产出比，s = APA/APN, s属于(0, 1)，我们得到 [1]
(6.37) r < s。
令c=s–r，c>0, 代入(6.32)得到
(6.38) | u*/h| + s – c =1
s可以通过统计资料直接计算出来，计算结果无歧义。由于r、s很小，它们的差c更小，在经验研究中往往可以忽视，这样，我们得到经验公式如下：
(6.39) | u*/h| + s = 1
注意，在应用 (6.39) 时，如果{|u*/h|+s}<1, 则农业劳动力转移的总产出效应一定大于失业变动的效应。但如果{|u*/h|+s}>1且|u*/h|<1, 则需要进一步仔细研究|u*/h|+ s和1的差的来源。
（出于未知原因，本节的分式无法显示，只能换成直式，请谅解）
注释：
第六章 农业劳动力转移和失业的比较研究
6.8 农业劳动力转移和失业变动的总产出效应判定标准 [1] [2]
为了进一步说明以大规模农业劳动力转移为背景的宏观经济学应当把农业劳动力转移作为一级变量，我们需要具体研究农业劳动力转移和失业的宏观经济效应，考察两者效应的相对强弱。这里，我们仅仅研究两者的经济增长效应。它们的通货膨胀效应，需要等待我们建立起农业劳动力转移和通货膨胀之间的理论关系后，才能够加以研究。农业劳动力转移和失业的经济增长效应又可以视为它们各自的总产出效应。不过，在研究农业劳动力转移的总产出效应之前，我们需要作出一个重要假定，即农业和非农业两部门的劳动生产率不同，或者说农业劳动生产率低于非农劳动生产率。就农业劳动力转移的总产出效应来说，它的发生机制可做如下理解；由于农业劳动的生产率较低，若其他条件不变，一个劳动力离开农业到非农部门就业虽然降低了农业产出，但非农产出上升更多，两相抵消会产生一个正数，因此总产出会增加，所以农业劳动力转移具有总产出效应。失业的总产出效应在经济学文献中已经有了大量研究。它的发生机制易于理解。若其他条件不变，失业增加无论出现在农业或非农部门都会减少该部门产出并从而减少总产出，失业减少则会提高总产出。世界上绝大多数国家既存在失业也存在劳动力从农业向非农部门的转移。这样，失业变动和农业劳动力转移在宏观经济研究中的地位便取决于它们对总产出的影响大小，这就是本节开始研究的失业变动和农业劳动力转移对总产出变化的相对重要性问题。[3]
为了研究这个问题，本节将提出一个判定失业变动和农业劳动力转移的总产出效应孰强孰弱的标准。这个标准是农业劳动力转入非农部门给该部门带来的增产是否能够抵消它给农业造成的减产与新增失业给非农部门造成的减产之和。如果不能抵消，新增失业的总产出效应将大于劳动力转移的效应；如果抵消且有余，劳动力转移的效应将更大。下面的6.10和6.11节分别把这个标准应用到美国和中国。我们的研究结论是农业劳动力转移在战后的美国对总产出的影响低于失业的影响；而它对1978年以来中国总产出的影响大于失业的影响。因此，以美国为背景的宏观经济研究可以忽视农业劳动力转移，但以中国为背景的宏观经济研究则可以忽视失业，而需要考虑农业劳动力转移的影响。
在短期宏观经济学中，资本和劳动的总量以及技术与制度都是给定的。如果把经济分成农业和非农业两个部门且假设农业劳动生产率低于非农劳动生产率，资本的部门配置给定，劳动力同质，劳动力部门转移不需要时间，那么，劳动影响产出增长和波动的途径将是失业变动与劳动力部门转移。设总劳动力在时点t的分布是
(6.13) Lt=LAt+LNt+Ut
其中L和U分别表示劳动和失业，上标A、N表示农业和非农业，Lt>0, LAt属于(0, Lt), LNt属于(0, Lt), Ut属于(0, Lt)。令Lt=1并改写(4.1)式得到
(6.14) 1=lAt +lNt+ut，
l和u分布代表部门劳动占总劳动力比重与失业率, lAt属于(0, 1)、lNt属于(0, 1)、ut属于(0, 1)。经济在时段(t, t+1)内存在劳动力在农业与非农部门之间的转出转入以及就业者失业或失业者就业的现象。设净转出农业的劳动力为Ht,t+1，净失业为Ut,t+1，则新的劳动配置为：[4]
(6.15) Lt+1=(LAt-Ht,t+1)+(LNt+Ht,t+1-Ut,t+1)+(Ut+Ut,t+1)
= Lt
令ht,t+1=Ht,t+1/Lt+1表示农业劳动力转移率，u*t,t+1=Ut,t+1/Lt+1表示新增失业率, ht,t+1属于(-lNt–ut, lAt), u*t,t+1属于(-ut, lAt+lNt)，则在(t, t+1)内劳动力可以再配置为
(6.16) 1=(lAt–ht,t+1)+(lNt+ht,t+1–u*t,t+1)+(ut+u*t,t+1)
为比较劳动力转移和失业变动的总产出效应，我们观察上述两种劳动配置对总产出的影响。设经济在这两种配置时的总产出Yt与Yt,t+1分别为
(6.17) Yt=ptfAt(lAt)+ fNt(lNt)
和
(6.18) Yt,t+1= pt+1fAt+1(lAt–ht,t+1)+fNt+1(lNt+ht,t+1–u*t,t+1)
其中f代表部门生产函数并符合Inada条件。由于资本总量及部门配置在短期中不变，所以它们未出现在生产函数中。设非农产品为价值标准商品，p是农产品相对价格，p>0。为了纯粹地分析失业和劳动力转移对总产出的相对效应，我们设pt=pt+1。这意味着我们不考虑失业或转移可能给相对价格造成的影响以及通过相对价格变化施加给总产出的作用。
我们首先观察ht,t+1>0和u*t,t+1>0即劳动力转出农业、失业增加的特殊情形。ht,t+1>0和u*t,t+1>0分别意味着农业产出和总产出下降，但如果ht,t+1>u*t,t+1，非农产出将上升。我们考虑在什么条件下，同时发生的ht,t+1>0和u*t,t+1>0不会造成总产出变化，即Yt =Yt+1。假设时段(t, t+1)足够短、ht,t+1和u*t,t+1足够小，我们对(6.18)求lAt与lNt的全微分得到
(6.19) dY=p(dfA/dlA)·(-h) +(dfN/dlN)·(h-u*)
=-hp(dfA/dlA)+h(dfN/dlN) -u*(dfN/dlN) =0
= h(dfN/dlN)-(hp(dfA/dlA)+u*(dfN/dlN))=0
其中-h和(h–u*)分别代表dlA和dlN。dY=0表示劳动力转移和失业变化两者的总产出效应相互抵消使得总产出不变。为简化起见，(6.19) 式舍弃了时间下标。我们考察(6.19)成立的条件。(6.19) 式第二个等号右侧第1项表示劳动力转出农业给农业产出带来的变化，第2项和第3项分别表示由劳动力转入非农业和新增失业两者造成的非农劳动投入变化给非农产出带来的变化。h>0和u*>0给农业和非农业带来的显然是减产，因此，农业劳动力转移和失业变动两者同时发生而总产出保持不变的充要条件是农业劳动力转入非农业造成的非农产出增产必须等于他们转出农业造成的农业减产与新增失业造成的非农产出减产之和，或者说，农业劳动力转移和失业变动带来的非农劳动投入变化所造成的非农产出增产必须等于农业减产。这就是(6.19)式的经济学意义。
(6.19)式的一个平凡解是h=u*=0。它没有经济学意义。我们考虑h>0、u*>0时的解。已知农业劳动和非农业劳动的边际产出分别为p∂fA/∂lA和∂fN/∂lN。由Inada条件知p∂fA/∂lA>0，∂fA/∂lA。令r表示农业与非农劳动的边际产出之比，
(6.20) r= p(dfA/dlA)/(dfN/dlN)
r属于(0, 1)。把r代入(6.19)并整理得
(6.21) h(dfN/dlN) -(hp(dfA/dlA)+u*(dfN/dlN))
=h–hr–u*
=(1-r)h–u*=0
显然，由于r属于 (0, 1)，(1-r)h<h，因此，若h≤u*，(6.21)式不成立。因此，(6.21)即(6.19)式成立的第一个必要条件是h>u*，农业劳动力转移率必须大于新增失业率。其次，若r≥1，则(1-r)h≤0，(6.21)亦不成立，所以(6.21)即(6.19)式成立的第二个必要条件是r属于(0, 1)，农业劳动的边际生产率低于非农劳动边际生产率，即本文关于两部门劳动生产率差距的假定。设h≠0。用(1/h)乘(6.21)并移项整理得
(6.22) (u*/h)+r = 1
h>0。u*/h是新增失业率和转移率之比。已知u*>0, h>0, 所以(u*/h)>0。(6.22)式指出如果新增失业率和转移率之比与两部门生产率之比的和等于1，失业变动和农业劳动力转移的总产出效应就会相互完全抵消，总产出将不会因为同时发生的失业增加和劳动力从农业转入非农业而变化。这是从投入变化角度考察的(6.21)从而(6.19)式成立的充要条件。
(6.22)和(6.19)两式的区别是(6.19)用产出变化判定劳动力转移与新增失业对总产出变化的相对意义，而(6.22)则把这一判定标准表述为新增失业率、转移率和劳动生产率三者的数量比较关系。若(6.22)左侧两项之和小于1，即
(6.23) (u*/h) +r < 1
劳动力转移的总产出效应将超过失业变动的效应，因为劳动力转移在非农部门带来的增产，将超过它在农业造成的减产和新增失业在非农部门造成的减产之和，总产出将提高。相反，如果
(6.24) (u*/h) +r > 1
失业的总产出效应超过劳动力转移效应，劳动力转移在非农部门带来的增产不能补偿它在农业部门造成的减产和失业在非农部门造成的减产之和，总产出将下降。显然，由于r>0，因此只要u*≥h，(6.24)式便成立。
上述分析也适用于h<0和u*<0同时发生的情形。h<0表示劳动力从高生产率的非农部门转入低生产率的农业，总产出将减少；u*<0表示总失业减少、总就业及总产出增加，所以该情形依然可以利用总产出不变的(6.19)式加以分析，并利用(6.22)至(6.24)判定失业变动与劳动力反向转入农业对总产出效应的绝对值孰高孰低。但是，如果u*、h变化方向不同，(6.19)式将无法应用，我们需要新的判定方式。设h>0、u*<0，农业劳动力转出到非农部门且失业减少，两者都会提高总产出。我们的判定问题变成在失业减少与农业劳动力转移两者中，哪一个因素对总产出提高的贡献更大。把(6.19)式改写成不等式如下
dY=p(dfA/dlA)·(-h) +(dfN/dlN)·(h–u*)>0
即
(6.25) dY= h(dfN/dlN) – hp(dfA/dlA)-u*(dfN/dlN) >0
注意u*<0。注意r的定义，(6.25)式两侧同除以u*(dfN/dlN)并改变不等号方向得
(6.26) dY/[u*(dfN/dlN)] =(h/u*)-r(h/u*)-1<0
=(1-r)(h/u*)-1<0
令vu属于(0, 1)代表失业减少带来的总产出增量占全部总产出增量的比重，即
(6.27) vu=-[u*(dfN/dlN)]/dY
代入(6.26)式并整理得
-(1/vu) =(1-r)(h/u*)-1<0
即
(6.28) 1-(1/vu)= (vu-1)/vu = -(vh/vu) = (1-r)(h/u*)<0
其中vh属于(0, 1)代表劳动力从农业转入非农业带来的总产出净增量占全部总产出增量的比重。由于vh+vu=1，我们推导出(6.28)式。显然，若
(6.29) (1-r)(h/u*)=z=-1
则vh=vu，农业劳动力转移和失业减少对总产出增加的效应同样大。若z<-1, 则vh>vu，农业劳动力转移的总产出效应更大；0>z>-1, 则vh<vu，失业变动的产出效应更大。(6.29)同样适用于u*>0、h<0情形，此时失业增加而劳动力从非农部门转入农业，两者都会降低总产出，dY*<0, (6.29)可以用来判断哪一个因素对总产出降低的作用更大。改写(6.29)为
(6.30) (1-r)h = –u*
设h≠0。(6.30)两侧乘(1/h)并移项得
(6.31) -(u*/h) +r =1
(6.31)与(6.22)的区别仅仅在于(u*/h)项前面的符号。(6.22)处理的是h与u*同号、(6.31)处理的则是两者异号的情形。所以，我们用
(6.32) |u*/h |+r =1
统一(6.22)与(6.31)两式。
举一个数字例子解释我们获得的判定公式。设r=20%，L=1000万，U=10万，u*=1%，代入判定公式(4.32)得到
(6.33) 0.01/h+0.2=1
解得h=1.25%，H=12.5(万)。它表示在出现新增10万失业者的该经济中，农业劳动力转移数量必须达到12.5万，总产出才能够保持不变。在这12.5万从农业转入非农业的劳动力中，10万补偿新增失业，2.5万转移劳动力在非农部门的产出正好补偿12.5万转出劳动力给农业造成的减产。如果H>12.5万，总产出将提高，转移对总产出的作用更强；但若H<12.5万，总产出会降低，失业的总产出效应更强。假如u*、h反方向变化且-U =10万，我们也必须有H=12.5万，失业减少和农业劳动力转移给总产出带来的增加才一样大。在这个例子中，|u*|=1%，h=1.25%。
（出于未知原因，本节的分式无法显示，只能换成直式，请谅解）
注释：
第六章 农业劳动力转移和失业的比较研究
6.7 农业劳动力转移的短期宏观经济学特点
我们在前面数节初步揭示了农业劳动力转移在中国的短期宏观经济学意义。正如本书第二章第1节指出的那样，在最近几十年中，农业劳动力转移在中国表现得最为壮观最为典型。虽然欧美主要发达国家在二十世纪早期及之前曾经经历过大规模农业劳动力转移，农业劳动力转移应当比失业变动的宏观影响更大。但在那个时期，以短期经济波动与增长为研究对象的经济理论还没有形成，经济增长率和通货膨胀率两大核心概念还没有出现，因此，欧美国家当时不可能形成农业劳动力转移率以及相应的短期宏观经济学。如果从凯恩斯的《通论》算起，[1] 当代宏观经济学滥觞于上世纪三十年代的欧美国家。正如表6.6显示的那样，在那个时代，欧美国家农劳比已经低于20%，非农部门失业作为经济问题的重要性已经超过农业劳动力转移。凯恩斯在其为宏观经济学奠基的著作中讨论了农业对经济波动和增长的作用，明确指出农业对经济波动不再具有重要意义，并把失业提升为宏观经济学关注的中心问题。[2] 后来的欧美经济学家接受了凯恩斯的观点并形成了失业率概念。从此，短期宏观经济学以经济增长率、通货膨胀率和失业率为三大一级变量而展开。确实，在表6.6和6.7展示的经济环境中，欧美国家的经济学不把农业劳动力转移当作主要研究对象不但是可能的，也是必要的。实际上，以特定经济环境为背景讨论或建立宏观经济学体系是经济学中的常见现象。古典经济学家斯密、李嘉图、马克思都以英国为背景建立自己的理论。在谈到选取英国的原因时，马克思明确指出：“物理学家是在自然过程表现得最确实、最少受干扰的地方考察自然过程的，或者，如有可能，是在保证过程以其纯粹形态进行的条件下从事实验的。我要在本书研究的，是资本主义生产方式以及和它相适应的生产关系和交换关系。到现在为止，这种生产方式的典型地点是英国。因此，我在理论阐述上主要用英国作为例证。”[3] 现代经济学家中，巴罗（Barro）写过以美国为背景的宏观经济学教科书，但在与格瑞利（Grilli）合作撰写的以西欧国家为背景的宏观经济学教科书时，特地取了《欧洲宏观经济学》的书名。布达（Burda）与维罗茨(Wyplosz)曾在他们的《欧洲背景的宏观经济学》中指出他们写作该书是因为他们讨论的是”富有挑战性的特定环境”下的经济学，亦即不同于美国的欧洲环境下的经济学。[4] 然而，正如表6.6和6.7部分揭示的那样，与欧、美经济之间的区别比较，中国经济和欧美经济的区别更大，中国经济向经济学家提出的挑战更为严峻。因此，以中国为背景、把农业劳动力转移作为一级变量的宏观经济学更加必要。[5]
在当今世界的农业劳动力转移大潮中，以中国为典型，许多国家正在经历一百年前欧美国家的农业劳动力转移。由于农业劳动力转移对经济增长的影响强于失业变动，因此，为了理解这些国家的经济增长和波动，我们不但需要在宏观经济学研究中引入农业劳动力转移变量，而且需要把农业劳动力转移率作为宏观经济学的一级变量，而把失业率降为二次或更次级变量。为此，我们需要做出以下几个和以失业率为一级变量的以欧美国家为背景的宏观经济学不同的理论预设：
（1） 由于在以中国为典型的农业劳动力大规模转移国家中，不但农业劳动力在数量上远远超过失业，而且由农业劳动力派生的转移劳动力数量也远远超过失业增量，所以把中国作为典型而建立的宏观经济学应当把经济增长率、通货膨胀率和农业劳动力转移率视为一级变量。
当然，一个完整的宏观经济学理论需要同时考虑劳动力转移与失业。不过，在建立这样完整的理论之前，我们往往只能先建立仅仅考虑失业与仅仅考虑劳动力转移的”局部”经济学。欧美背景的经济学仅仅考虑失业，而假设劳动力部门转移不具有宏观经济学意义。类似地，经济学家在建立仅仅考虑劳动力转移的宏观经济学时也可以暂时排除失业的影响。
（2） 由于劳动力转移的前提是经济中至少存在让劳动力在其间流动的两个生产部门，所以把农业劳动力转移作为一级变量的经济学需要把欧美背景经济学中的家庭、厂商、政府三部门分析再细分为家庭、农业生产、非农业生产与政府四个部门，而农业劳动力便在农业与非农业生产部门之间转移。
（3） 一旦区分农业和非农业，我们就得把产品区分为农产品和非农产品。两类产品意味着它们之间存在相对价格。本书第二章第2.9节已经提出农产品价格概念。相对价格不属于欧美背景的宏观经济学研究范围，但以农业劳动力转移为背景的宏观经济学离开相对价格就无从讨论转移，因为就纯粹的经济学研究来说，离开相对价格机制，劳动力部门转移就无法理解。而相对价格的引入将立即为宏观经济学研究打开新的空间。
在经济学说史上，魁奈已经明确区分了农业和非农业部门。[6] 拉尼斯和费景汉则把这一区分引入现代经济学并研究劳动力从农业向非农部门的转移。[7] 不过，在农业劳动力转移问题上，几乎所有以往研究注重的都是农业劳动力长期减少的问题，而很少专门讨论农业劳动力转移的短期波动问题。毫无疑问，在现代经济增长的长期过程中，农业劳动力向非农部门单方向流动，农业劳动力无论在相对量还是绝对量上表现出递减趋势。经济学家应当对此做出解释。但在短期中，第一农业劳动力可能回流，因此农业劳动力短期中可能双向流动。第二也是更重要的一点在于农业劳动力转移波动。本书第4章已经揭示了农业劳动力转移周期波动和短期波动的某些特点。上面的表6.7亦指出美国劳动力在2010年净流入农业的情形。由于农业劳动力转移和经济增长之间存在显著联系，后者又与通货膨胀具有显著联系，所以农业劳动力转移的短期波动应当和经济增长率与通货膨胀率的波动之间存在一定联系。有鉴于此，以农业劳动力转移为背景的宏观经济学研究又应当具有以下特点：
（4） 把与农业劳动力转移相联系的短期经济波动作为研究中心。短期波动直接与宏观经济稳定和农业劳动力顺利转移有关，与政府经济政策有关。只有建立了逻辑一致的短期波动理论，我们才能谈得上以农业劳动力转移为背景的经济学理论。这个特点将把它与当前流行的针对发展中国家包括中国的发展宏观经济学区别开来。[8]
（5） 最后但最重要的一点是，在劳动力大量存在于农业的国家内，农民是经济中最需要改善物质生活条件的群体。失业之所以成为欧美背景经济学的核心变量，首先不在于失业与例如投资等变量相比具有更强的和经济增长或波动之间的联系，而由于失业直接联系到社会最需要改善而人数又最多的那一部分人的状况。但在农民众多的国家内，经济状况最需要改善而人数又最多的群体不是城镇失业者，而是农民。例如，农民在中国的经济状况应当比城镇失业者更差，他们人数亦更多。改善失业者群体状况的途径是实现尽可能多的就业，改善农民状况的途径则是实现农民转入非农部门就业。农业劳动力转移作为存在众多农业劳动力国家的经济学的一级变量，便直接把农民的状况与经济增长、经济波动联系起来，同时也直接和政府的宏观经济政策联系起来。
第六章 农业劳动力转移和失业的比较研究
6.6 作为中国经济特征的农业劳动力转移 [1]
本书第一章曾指出农业劳动力转移是人类大历史中一个特定阶段即非农化转型阶段的现象。本章前面几节进一步指出农业劳动力和非农就业增长并由此而和经济增长之间的联系。不过，这一联系的强度在很大程度上取决于农业劳动力转移的规模。显然，大规模农业劳动力转移又仅仅出现在非农化大转型中期阶段。在非农化早期阶段，虽然转移规模不大，但相对于该时期尚少的非农劳动力，农业劳动力转移依然可能显著影响经济增长。因此，农业劳动力转移的经济增长效应应当仅仅在各国非农化的早期尤其中期阶段特别重要。由于各国非农化转型的起点和速度相差很大，所以，在同一段时间内，各国的非农化进程不同，农业劳动力转移和经济增长的联系强度亦有别。本书之所以以中国为代表研究农业劳动力转移，正是因为在最近二十多年内，中国处在大规模农业劳动力转移时期。就此而言，农业劳动力转移本身就是中国经济在最近时期的一个主要特征。[2] 特征要在比较中认识。本节将比较农业劳动力转移和其他劳动市场变量在中国和美国、德国的宏观经济学意义。如果把一个经济的生产部门分成农业和非农业两个次部门，则宏观经济学的劳动市场有四大变量，即总劳动力、农业劳动力、非农劳动力、失业。它们是存量，表示在某一时点上经济体系所拥有的总劳动数量和其在农业、非农业与失业三者之间的配置。由这些存量派生出的流量包括这四个存量的增量和劳动力在农业、非农业、失业三者之间的转移。我们先观察总劳动力、农业劳动力和失业三个存量在中国、美国和德国的数量关系。表6.6列出了这三个国家在2010年以及美国在1933年的相应统计资料。为了在中国和美国、德国之间比较，我们需要这些存量的比率数据。我们用农业劳动力与失业分别除以总劳动得到农业劳动比重即农劳比和失业率。表6.6显示2010年中国的农劳比依然高达36.3%，而美国、德国仅为1.4%或2.0%。另一方面，失业率在中国只有很低的1.1%，但在美国与德国却分别达到9.6%与6.7%。把这两套数据联系起来，我们发现2010年失业与农业劳动力的比率在中国仅为2.3%，可在美国与德国竟然分别超过了670%和340%。失业与农业劳动力比率的这样巨大差别足以说明失业与农业劳动力的经济与社会意义在中国和美国、德国之间不可同日而语。这样巨大的区别并非崭新现象。对比中国2010年和美国1933年的数据，可以发现尽管有着77年的时差，两国在上述三个指标上依然存在巨大差别。事实上，早在1933年，美国的失业群体已经在数量上超过美国的农业劳动力；当年美国农劳比不足20%，但失业率却几达25%；失业对农业劳动力的比率亦超过了100%。[3] 中国2010年的失业与农业劳动力数据无疑有不确之处，但即使如此，中国2010年失业总量低于农业劳动力总量的估计还是可信的。[4] 表6.6同时指出用农劳比指标衡量，在农业劳动力转移的过程中，中国在2010年还没有达到美国1933年的水平。
表6.6 中国、美国与德国的总劳动力、农业劳动力和失业1933和2010年
| 指标 | 单位 | 中国 | 美国 | 德国 | |
| 2010 | 1933 | 2010 | 2010 | ||
| 总劳动力 | 百万 | 770.1 | 51.6 | 153.9 | 42.5 |
| 农业劳动力 | 百万 | 279.3 | 10.1 | 2.2 | 0.8 |
| 失业 | 百万 | 9.1 | 12.8 | 14.8 | 2.9 |
| 农劳比 | % | 36.3 | 19.6 | 1.4 | 2.0 |
| 失业率 | % | 1.2 | 24.9 | 9.6 | 6.7 |
| 失业与农业劳动力比率 | % | 2.3 | 129.1 | 672.0 | 341.6 |
注：失业率=失业/总劳动力，失业与农业劳动力比率=失业/农业劳动力。表中绝对数经过四舍五入，相对数按资料来源中数据计算。
资料来源：中国：数据附录2，数据附录3。美国：总劳动力、农业劳动力：数据附录 5；失业：美国总统经济报告（ERP），2016, Appendix B. Table B-11。德国：总劳动力、失业：Statistisches Jahrbuch 2012, Tab. 12.1.1; 农业劳动力：Statistisches Jahrbuch 2011, S. 75。
不过，大量劳动力存在于农业不一定成为经济问题。150年前，绝大部分劳动力务农是中国的正常现象，没有人把它视为经济问题。然而，大量劳动力转出农业一定会成为经济问题和经济学研究的对象。区别仅仅在于150年前它被认为是应当阻止的事情，而今天被视为应当鼓励的现象。所以，农业劳动力众多或者说劳动力众多的说法，和转出农业的农业劳动力众多的说法相比，太过于一般。现阶段中国经济主要特征是劳动力众多的说法，应当精确表述为农业劳动力众多，而后者又应当进一步精确表述为转移出农业的劳动力众多。这里，重要的不是存量，而是流量。在经济学中，农业劳动力是时点存量，农业劳动力转移是时期流量，与此对应，劳动力增量和失业增量也是时期流量。因此，农业劳动力转移和总劳动力以及失业的数量比较应当是转出农业的劳动力和总劳动力增量与失业增量的比较。我们在表6.7中列出了中国和美国、德国的若干劳动变量的流量数据。注意该表中的农业劳动力转移量是根据一国的农业劳动力和总劳动力两者的自然增长率相等的假定求出的，因此它仅仅是该国最低可能的农业劳动力转移量。尽管如此，该表中的中国数据依然显示了中国农业劳动力大规模转移的事实和农业劳动力转移在数量上对总劳动力增量和失业增量两者的绝对优势。在2010年，中国转出农业的劳动力超过了一千万，而失业和总劳动力增量各自仅有13万和264万，且失业增量还是负数。所以，中国农业劳动力转移数量不但远远高于同期中国失业增量的绝对值，甚至远远高于同期中国新增的劳动力总量。相反，失业增量的绝对值在中国小得几乎微不足道。它仅仅占到总劳动力增量的4.9%和农业转出劳动力的1.2%，对非农部门和整个中国经济增长完全不具有重要性。[5]
表6.7 中国、美国和德国的总劳动力和失业增量与农业劳动力转移1933和2010年
| 指标 | 单位 | 中国 | 美国 | 德国 | |
| 2010 | 1933 | 2010 | 2010 | ||
| 总劳动增量 | 万 | 264 | 59 | -25 | -9 |
| 农业劳动力转移量 | 万 | 1059 | 20 | -11 | 1 |
| 失业增量 | 万 | -13 | 77 | 56 | -33 |
| 农业劳动力转移量与总劳动增量比 | % | 400.9 | 32.9 | 42.1 | 9.5 |
| 失业增量与总劳动增量比 | % | 4.9 | 130.5 | 221.3 | 377.0 |
| 失业增量与农业劳动力转移量比 | % | 1.2 | 385.0 | 526.1 | 3959.7 |
注：表中绝对数经过四舍五入，相对数按照资料来源中数据计算。比率若负数则取绝对值。
资料来源：同表6.6。
美国和德国的情形与中国相比正好处在另一极。表6.7的数据指出，无论在1933年还是2010年，就绝对值而言，美国的农业劳动力转移数量都仅仅是失业增量的一个零头；同时，美国农业劳动力转移的规模也远远小于同期美国总劳动力增量。然而，美国失业增量不但远高于农业劳动力转移量，它亦高于总劳动增量。德国2010年的情形和美国类似。所以，在投入非农生产的劳动资源的数量变化中，来自失业群体的劳动力在1933年的美国和2010年的美国与德国显然最为重要，总劳动增量次之，而农业劳动力转移最不重要，在2010年甚至根本无足轻重。显然，在2010年，上述三个因素的重要性排序在中国正好与它们在美国和德国的排序相颠倒。因此，与失业和失业增量相比较，中国经济在农业劳动力众多和农业劳动力转移规模巨大这两点上区别于欧美经济的特征是十分清楚的。就此而言，正如从宏观层面上研究欧美经济离不开失业变量那样，从宏观层面上研究中国经济同样离不开农业劳动力转移这个经济变量。
第6章 农业劳动力转移和失业的比较研究
6.5 农业劳动力转移和经济增长
本章第二节起首处曾提出农业劳动力转移和经济增长之间可能存在的一种逻辑关系，即农业劳动生产率低于非农劳动生产率，如果非农产业扩张依靠农业劳动力转移提供的劳动供给，农业劳动力转移将影响即促进经济增长。在前面三节内，我们指出无论在中国还是在全世界，非农产业扩张确实依靠农业劳动力转移。现在我们直接观察农业劳动力转移和经济增长的关系。
为了揭示农业劳动力转移和经济增长的关系，我们需要描述农业劳动力转移的相对指标，以便与通常所用的经济增长指标—-GDP增长率对应。这就是本书第三章定义的农劳比下降速度或者农业劳动力转移率。根据那里的定义，农业劳动力转移率度量的是转移出农业的劳动力占总劳动力的比重。一般来说，总劳动力总是逐年增加的，所以，转移率越高，农业劳动力转移量越大；反之则越小。因此，通过非农产业对农业劳动力的吸收，农业劳动力转移量越大，非农产业增长越快，整个经济的增长便应当越快，增长率亦应当越高。
我们用下面两张图说明农业劳动力转移和经济增长之间可能存在的联系。图6.3显示了从1992到2015年，世界农业劳动力转移率和世界GDP增长率图形，其中实线是转移率、虚线是GDP增长率。注意左右两个纵轴的标度有别。农业劳动力转移和经济增长的关系在图6.3中并不显著。这里的原因很多。最重要的原因之一，应当是各国农业劳动力和GDP两者占世界比重差异很大。例如，占世界GDP比重很大的欧美发达国家，占世界农业劳动力的比重却很低，因此，这些国家的经济增长和农业劳动力转移之间即使存在某种联系，该联系也非常弱。反之，农业劳动力比重高的一些国家，GDP的世界比重可能很低。在图6.3中，世界GDP增长率和转移率之间的反差在2001与2009年特别突出。而这两年正是欧美发达国家出现的经济衰退拉低了世界增长率。但前一场衰退几乎与存在大量农业劳动力转移的其他国家无关；后一场衰退虽然波及全世界，可发展中国家整体上依然保持了很高的转移率。所以，虽然农业劳动力转移通过向非农部门提供大量人力资源而应当和经济增长有关联，但在世界整体的层面上，这种关联也应当很弱。
图 6.3 世界农业劳动力转移和GDP增长，1992-2015年
资料来源：世界农业劳动力转移率：数据附录1；世界GDP增长率：联合国网站：http://data.un.org/Data.aspx?d=WDI&f=Indicator_Code%3ANY.GDP.MKTP.KD.ZG，2016年12月30日访问。
为了减少各国占世界农业劳动力和GDP 两者比重的差异给农业劳动力转移和经济增长关系造成的干扰，我们仅仅观察被我们作为农业劳动力转移典型国家的中国。我们观察中国情形的另一个原因是中国农业劳动力转移率和GDP增长率两个系列的数据时间跨度比较大，可以用作回归分析。图6.4展示从1953年到2015年，中国GDP增长率和农业劳动力转移率两条曲线。由于这两条曲线在1958-1962年的大饥荒期间波动过于激烈，我们用左纵轴统一地度量它们。为了更清楚地揭示增长率和转移率的关系，我们在图6.5中排除这些极端年份以及1990年并改用右纵轴度量转移率。显然，与图6.3相比，图6.4和6.5中的经济增长率和转移率的关系更为密切。在后两个图中，增长率和转移率在绝大多数年份内变化方向相同，变化幅度类似。它们表明自上世纪五十年代以来，中国的经济增长率和农业劳动力转移率的关系，比世界的这一关系在最近二十多年内更为显著。更重要的是，它们表明农业劳动力转移和经济增长之间可能存在着重要的值得研究的关联。实际上，就中国的情形而言，如果利用最简单的线性回归函数拟合两者的关系，并用g和h分别代表GDP增长率和转移率，仿照前面对非农就业增量与农业劳动力转移关系的研究，我们可以得到如下三个回归方程：
图 6.4 中国农业劳动力转移和GDP增长，1953-2015年
资料来源：中国农业劳动力转移率：数据附录 3。中国GDP增长率：1953-1977年：国家统计局，编，2010，表1-8；1978-2015年：《中国统计年鉴-2016年》，表3-4。
图 6.5中国农业劳动力转移和GDP增长，1953-2015年，无特殊年份
注：无1959-1962、1990年。
资料来源：参见图6.4。
I. 1953-2015年，所有年份。
(6.10) g = 7.37 + 1.21h，R2=0.37
(0.7293) (0.2014)
(10.1048) (6.0250)
II. 1953-2015年，无1990年。
(6.11) g = 7.43 + 1.21h，R2=0.37
(0.7396) (10.0425)
(0.2026) (5.9679)
III. 1953-2015年，无1958-1962、1990年。
(6.12) g = 7.77 + 1.56h，R2=0.11
(0.8467) (0.5977)
(9.1769) (2.6054)
方程(6.10)中的R2=0.37，意味着在有数据的整个63年里，中国GDP增长率和转移率存在着相关程度很高的关联。当然，与非农就业增量和转移率之间高达0.84的R2相比，0.37不算高。不过，转移率与增长率的关系，和转移与非农就业总量关系的性质不同。后者是一种直接和单一的关系，前者则不但是间接关系，而且复杂和模糊得多。例如，给定一个转移量，非农就业相应增加，但总产出增长多少，还取决于两部门劳动生产率差异、两部门资本投入变化、技术变化以及诸如政策和气候等等因素。考虑到所有这些因素，(6.10)的R2=0.37已经足够高，已经揭示转移率和增长率之间确实存在某种带有规律性的关系，农业劳动力转移明显地影响经济增长。[1] [2]
比较方程(6.11)和(6.10)，我们发现如果排除数据失误的1990年，GDP增长率和转移率的相关程度几乎不变。但根据(6.8)，同样排除1990年，非农就业增量和转移量的相关程度却显著上升，即1990年的非农就业增量和转移量关联度很低。由于非农就业增量应当是经济增长的主要动力之一，所以非农就业增量或增长率应当和GDP增长率正相关，因此1990年GDP增长率和转移率的关联应当也较低，排除1990年后的(6.11)的相关系数应当降低而非不变。仔细分析这里的矛盾，我们发现问题在于1990年的非农就业增长率没有带来相应的GDP增长率。下面的表6.5列出了中国1990年总劳动力、非农就业、转移率和GDP增长率。作为比较，该表还列出了1978年的相应数据。应当说，总劳动力、非农就业和GDP三者增长率以及转移率在1978年形成的关系，相当符合经济学理论逻辑。因此，我们将该年视为正常年份。与1978年相比，上述四个变量的关系在1990年是反常的，高非农就业增长率没有带来相应的GDP增长率。相反，正如图6.3揭示的那样，1990年中国GDP增长率创造了1976至2015年之间的最低记录，而1990年的非农就业增长率是1976年以来仅次于1978年的最高纪录。所以，1990年的高非农就业增长率不但反常地伴随着当年低转移率，而且反常地伴随着低GDP增长率。这种反常的原因，就是高非农就业增长率并非源自高转移率，而源自高总劳动力增长率，即当年总劳动力增长了六分之一。由于总劳动力不可能如此高速增长，因此非农就业亦不可能同等高速增长，所以，中国统计部门发布的1990年非农就业增长率必然严重失误，实际增长率应当远远小于统计数据。因此，1990年的非农就业增长率与转移率和GDP增长率两者之间的反常应当源自于统计失误。[3]
表 6.5 中国1990年总劳动力、非农就业、转移率和GDP增长率
单位：%
| 年份 | 总劳动力增长率 | 非农就业增长率 | 转移率 | GDP增长率 |
| 1990 | 16.93 | 16.88 | 0.10 | 3.92 |
| 1978 | 3.30 | 17.90 | 4.90 | 11.65 |
资料来源：参见图6.4。
方程(6.12)进一步排除1958-1962年大饥荒时期数据。然而，一旦排除大饥荒时期，转移率和GDP增长率的相关程度便剧烈下降，从原先的0.37降到0.11，下降幅度超过三分之二。这里的原因应当是转移率和增长率两者在大饥荒时期高度相关，相关程度远远高于1953-2015年的平均水平，所以将之排除的后果便是两者在1953-2015年期间相关程度的骤降。图6.5亦展现转移率和增长率在大饥荒时期的共振：增长率的最大值和最小值分别对应于转移率的最大值和最小值。因此，转移率和增长率的关系应当进一步证明农业劳动力转移的过度波动和大饥荒之间的经济联系。