作者： 胡景北

第三章 农业劳动力转移的度量指标和标准数据

3.8 农业劳动力转移标准数据

前面诸节在提出和定义农业劳动力转移研究指标的同时，指出了相应数据的原始资料获得途径和计算方式，因此事实上回答了标准数据的问题。本节将以中国为例，总结一下这些指标的标准数据推导和计算方法。

本章提出的指标是农劳比l, 农劳比降低速度h，农劳比降低加速度a，农业劳动力转移率h*和农业劳动力最低转移量H，其中h*=h。所有这四个指标都是由总劳动L和农业劳动力L^A推演出的，即

        l_t=L^A_t/L_t

    h_t,t+1=-(l_t+1–l_t)=-Δl_t,t+1

    a_{t,t+1; t+1,t+2}=h_t+1,t+2–h_t,t+1=Δh_{t,t+1;t+1,t+2}

        H_t,t+1 =h_t,t+1L_t+1

因此，只要我们获得L和L^A的标准数据，我们就能够推导和计算出所有这些农业劳动力转移指标的标准数据。我们暂且把各国政府发布的统计数据视为标准数据。部分国家发布L和L^A统计数据，例如美国。我们可以利用这两个数据系列计算出l并进一步计算出h、a和H。部分国家不直接发布L和L^A数据，但发布其它劳动统计数据，经由这些数据，我们常常可以逻辑地推导出无歧义且唯一的L和L^A数据，所以同样可以计算出l、h、a和H的标准数据。以中国为例。中国发布第一、第二和第三产业的就业数据L¹、L²和L³与就业总量E及失业数据U，并且定义第一产业为农业，因此，我们可以得到下述公式：

        L^A=L¹

        L=E+U

并相应地获得L和L^A系列数据从而计算出l、h、a和H的标准数据。下面的表3.3以中国2010-2012年的情形为例，具体说明这四个指标的标准数据获得和计算方式。中国自1953至2015年的农业劳动力转移标准数据见书末的数据附录3″中国农劳比、农业劳动力转移速度、转移量和转移加速度，1952-2015年“。书末同时列出美国的相应数据，见数据附录 4″美国总劳动力、农业劳动力、农劳比、农业劳动力转移速度和加速度，逢十年份数据, 1800-2010年“和数据附录 5″美国总劳动力、农业劳动力、农劳比、农业劳动力转移速度和加速度，年度数据, 1890-2015年“。

表3.3中国农业劳动力转移指标的标准数据，以2010-2012年为例

注：表中列出的计算数据有四舍五入。

资料来源：参见数据附录2：中国总劳动力、总就业、三产业就业、非农就业、失业和失业率，1952-2015年；数据附录3：中国农劳比、农业劳动力转移速度、转移量和转移加速度，1952-2015年。

第三章 农业劳动力转移的度量指标和标准数据

3.7 农劳比降速和非农比升速

人类大历史中的非农化转型既能够用农劳比下降也能够用非农比上升来描述。考虑到非农比在农业劳动力转移过程中呈上升趋势，我们从(3.6)出发定义在时段(t, t+1) 属于t内非农比升速h^N_t,t+1如下：

 (3.22) h^N_t,t+1≡l^N_t+1–l^N_t=Δl^N_t,t+1,

t, t+1属于t。事实上，除了有关差分正负号和失业变化的考虑外，农劳比降速、非农比升速和农业劳动力转移率是三个等价概念。我们先观察无失业状况。其时，由于l_t+1=l_t–h_t,t+1, l^N_t+1=l^N_t+h^N_t,t+1, l_t + l^N_t= l_t+1+ l^N_t+1=1，我们得到h_t,t+1≡h^N_t,t+1。失业的出现使问题变得复杂，农劳比降速和非农比升速之间有了失业造成的差别。我们考虑存在失业时的劳动力转出农业和劳动力转入非农业的区别。令A、H和U表示农业、非农业和失业，上标字母表示劳动力转出的来源、下标字母表示劳动力转入的去向，并注意t, t+1属于t，我们有

    (3.23)    H_t,t+1=(H^A_{N; t,t+1}– H^N_{A; t,t+1})+(H^A_{U; t,t+1}– H^U_{A; t,t+1})

    (3.24)    H_{N; t,t+1}=( H^A_{N; t,t+1}– H^N_{A; t,t+1})+(H^U_{N; t,t+1}– H^N_{U; t,t+1})

即净转出农业的劳动力为农业净转入非农业和净转入失业的劳动力之和，净转入非农业的劳动力为从农业净转入和从失业净转入的劳动力之和。因此H和H_N的定义为

    (3.25)    (1+n_t,t+1)L^A_t -L^A_t+1=(H^A_{N; t,t+1}– H^N_{A; t,t+1})+(H^A_{U; t,t+1}– H^U_{A; t,t+1})

    (3.26)    L^N_t+1-(1+n_t,t+1)L^N_t = (H^A_{N; t,t+1}– H^N_A;t,t+1)+(H^U_{N; t,t+1}– H^N_{U; t,t+1})

t, t+1属于t。(3.25)和(3.26)等号左侧相减为：

    (3.27)     [(1+n_t,t+1)L^A_t -L^A_t+1]-[L^N_t+1-(1+n_t,t+1)L^N_t]

=(1+n_t,t+1)L^A_t + (1+n_t,t+1)L^N_t – (L^A_t+1+L^N_t+1)

=(1+n_t,t+1)E _t – E_t+1

=H^E_{U; t,t+1}

(3.25)和(3.26)等号右侧相减则为：

(H^A_N;t,t+1-H^N_{A; t,t+1})+(H^A_{U; t,t+1}– H^U_{A; t,t+1})-[(H^A_N;t,t+1-H^N_A;t,t+1)+(H^U_N;t,t+1– H^N_{U; t,t+1})]

=(H^A_{U; t,t+1}– H^U_{A; t,t+1})- (H^U_{N; t,t+1}– H^N_{U; t,t+1})

=(H^A_{U; t,t+1}+ H^N_{U; t,t+1})- (H^U_At,t+1+ H^U_{N; t,t+1})

 =H^E_{U; t,t+1}

t, t+1属于t。注意(H^A_{U; t,t+1}+ H^N_{U; t,t+1})和(H^U_{A; t,t+1}+ H^U_{N; t,t+1})分别是从农业和非农业转入失业与从失业转入农业和非农业之和，因此H^E_U代表从就业净转入失业的劳动力。把H和H_N代入(3.27)得到

    (3.28) H_t,t+1-H_Nt,t+1= H^E_U;t,t+1

    用L_t+1去除(3.28)得到

    (3.29) h_t,t+1–h^N_t,t+1=h^E_{U; t,t+1}

其中

    (3.30) h^E_{U; t,t+1}= H^E_{U; t,t+1}/L _t+1

t, t+1属于t。h^E_U;t,t+1为在(t, t+1)时段内从就业净转入失业的劳动力与总劳动之比，我们将它称为该时段的转移失业率。显然，一个时段的农劳比降速和非农比升速之差取决于转移失业率。如果劳动力不在就业和失业之间转移，转移失业率h^E_U=0，农劳比降速将与非农比升速相等；否则的话，它们的差便等于转移失业率。

我们观察中国的农劳比降速、非农比升速和转移失业率的关系。首先我们考虑h^E_U的计算方式。计算h^E_U的困难源自计算H^E_U的困难。由于H^A_U、H^N_U、H^U_A、H^U_N不是统计学上的可观察量，我们不能直接利用(3.27)计算H^E_U，而必须寻找其它可观察变量替换它们。把(3.27)改写为

         [(1+n_t,t+1)L^A_t +(1+n_t,t+1)L^N_t]-[L^A_t+1+L^N_t+1]

         =H^E_{U; t,t+1}

即

    (3.31) Eⁿ_t+1-E_t+1=H^E_{U; t,t+1}

t, t+1属于t。其中Eⁿ为按总劳动的自然增长率n增长的总就业。如此增长的总就业和实际总就业的差便是在就业和失业之间转移的劳动，这就是(3.31)的经济学含义。

由于中国国家统计局公布E和U数据，E+U=L，所以Eⁿ从而H^E_U与h^E_U的数据可以唯一且无歧义地计算出来。中国公布的失业统计数据从1978年开始。我们把所计算的中国1978至2010年的农劳比降速、非农比升速和转移失业率列在表3.2。该表显示了这三个变量数据的关系。可以看出，在表3.2包括的33年中，转移失业率仅仅在1999年等于0，在其余32年中不是大于0就是小于0，也就是说，在绝大多数年份里，劳动力在就业和失业之间的双向转移在数量上不会互相抵消。在中国，由于官方的“城镇失业“仅仅涵盖拥有非农业户口的失业者，农业劳动力即使转移到城镇后失业、或在一段时间就业后失业，他们也不被官方承认为“城镇失业“更不被统计为失业，所以中国劳动力在就业和失业之间的转移完全是非农就业和失业之间的转移，与农业劳动力转移无关。就此而言，非农比升速在中国不能完全反映农业劳动力转移过程尤其不能反映农业劳动力转移的短期动态。农劳比降速在这里更为适当。其他国家的情形可能不同。例如托达罗分析的肯尼亚，在那里，由于乡城迁移者被计入城镇人口并也计入失业（如果他们在城镇没有获得就业的话），政府减少城镇失业的某项政策将诱使更多乡村劳动力迁入城镇，城镇失业更为严重。因此，在这些农业劳动力能够在就业和失业之间转移的国家中，非农比升速也许更适当。

表3.2 中国农劳比降速、非农比升速和转移失业率，1978-2010年

%

注：验算公式为：农劳比降速–非农比升速–转移失业率=0。表列数据有四舍五入。

资料来源：农劳比升速：数据附录 3：中国农劳比、农业劳动力转移速度、转移量和转移加速度，1952-2015年；非农比升速、转移失业率的计算数据参见：数据附录2：中国总劳动力、总就业、三产业就业、非农就业、失业和失业率，1952-2015年

第三章 农业劳动力转移的度量指标和标准数据

3.6 农业劳动力转移量

在前面的第2章中，我们已经频繁使用农业劳动力转移量概念和数据。在本章(3.16)式中，我们甚至使用农业劳动力转移量定义了农业劳动力转移率。然而，我们还没有严格定义转移量。本节将完成这一工作。回到(3.16)式并求出转移量H，我们有

(3.18)    H_t,t+1 =h*_t,t+1L_t+1

= h_t,t+1L_t+1

(3.18)式不是(3.16)式的同义反复，因为(3.16)式中的h*是未知数，而(3.18)中的h*已经通过(3.17)式由已知的h确定为已知数。(3.18)指出一定时段内的农业劳动力转移量是该时段农劳比降速和时段末总劳动的乘积，由于h和L都可以通过统计资料唯一地计算出来且计算结果无歧义，所以，有关H的统计数据也是唯一和无歧义的。事实上，本书第2章表2.7和图2.7分别显示的中国农业劳动力转移量都是根据(3.18)计算出来的。

在证明h*与h等价的(3.17)式中，我们可以发现H的另一个定义：^[1]

(3.19)    H_t,t+1 =(1+n_t,t+1)L^A_t – L_t+1

= L^A_t+n_t,t+1L^A_t – L^A_t+1

= L^A_t – L^A_t+1 + n_t,t+1L^A_t

=(1+n_t,t+1)L^A_t – (1+ g^LA_t,t+1)L^A_t

=(n_t,t+1 – g^LA_t,t+1)L^A_t

(3.19)的第一个等式源自(3.17)。(3.19)中的g^LA_t,t+1表示统计的农业劳动力在时段(t, t+1)属于t内的增长率，

(3.20)    g^LA_t,t+1= (L^A_t+1-L^A_t )/L^A_t

t, t+1属于t，g^LA=属于(-1, 1)。(3.19)指出，在时段(t, t+1) 属于t内从农业净转出的劳动力数量即农业劳动力转移量等于t时点农业劳动力与按照总劳动力增长率计算的农业劳动力在(t, t+1)时段的增量之和减去t+1时点的农业劳动力；或者换一个等价的说法，农业劳动力转移量等于两时点的农业劳动力之差加上农业劳动力在该两时点之间的增量，其中增量的比率由总劳动增长率决定；或者说一时段内的转移量等于该时段内总劳动和农业就业的统计增长率之差与时段初农业就业量之积。因此，H表示农业劳动力和总劳动力的自然增长率相等时的农业劳动力转移量，也就是我们在第2章中以农业劳动力和总劳动力的”自然”增长率相等为假设前提时计算的农业劳动力转移量，即最低农业劳动力转移量。由于农业劳动力在包括中国在内的世界大多数国家公布关于L的统计资料。^[2] 利用它们，我们可以通过(3.19)得到唯一且无歧义的n数据，所以H数据亦可以唯一且无歧义地计算出来。不过，从(3.17)知，(3.19)与(3.18)两者定义的转移量都源自于农劳比降速定义，因此两者等价，在内涵和外延上都完全一致，计算出来的转移量数据也完全相同。由于(3.18)式更为简单，我们往往称(3.18)式为计算农业劳动力转移量的快捷公式。^[3]

本节在引入农业劳动力转移率概念的时候曾提到经济学家对转移率的不同定义。然而，经济学家在农业劳动力转移量的计算方式上却又惊人地一致，即都使用这里的(3.19)式，我们在本节提到的托达罗、Mundlak、Larson和Mundlak、郭熙保、陈宗胜和黎德福等学者都是利用(3.19) 公式计算农业劳动力转移量。因此，他们以及他们和我们在转移率定义上的分歧仅仅在于转移率的分母。就此而言，这些学者的转移量计算公式都可以从我们的农劳比降速定义中推导出来。^{[4] [5]}

我们在第2章为计算农业劳动力转移量曾经提出过公式(2.5)。它和(3.19)的区别在于使用n^A而非n代表农业劳动力在某个时段的自然增长率。显然，仅仅就农业劳动力转移量本身来说，n^A比n更恰当，或者说，利用n^A的(2.5)计算的农业劳动力转移量是真实转移量。用H^Tr表示真实转移量，H^Tr的正数值表示净转出农业的劳动力。由(2.5)知H^Tr可定义如下：

(3.21)    H^Tr_t,t+1 = (L^A_t +n^A_t,t+1L^A_t) – L^A_t+1

= (1+n^A_t,t+1)L^A_t – (1+g^LA_t,t+1)L^A_t

= (n^A_t,t+1– g^LA_t,t+1)L^A_t

t, t+1属于t。公式(3.21)表示某一时段内净转出农业的劳动力数量等于若无转移时农业在期末应有的劳动力和它在期末实有劳动力的差额，或者说某一时段内净转出的农业劳动力等于该时段初农业劳动力与时段内自然增加的农业劳动力之和减去时段末农业劳动力之差。(3.20)含有三个统计量H^Tr、n^A和L^A。因此，只要掌握n^A和L^A数据，我们便能够唯一且无歧义地计算出H^Tr数据。然而，正如第2章指出的那样，包括中国在内的世界大部分国家虽然提供L^A的统计数据，但不提供n^A或计算n^A必需的其它数据，亦不提供H^Tr或直接计算H^Tr所必需的劳动力转入转出数据，所以我们无法利用现有统计资料唯一和无歧义地推算出H^Tr数据。从这个意义上说，H^Tr是统计学上的不可观察量。^[6] 因此，为了定量地研究农业劳动力转移，我们需要寻找其他可观察的转移量指标代替H^Tr。(3.18)和(3.19)定义的H就是这样一个替代指标。这里需要注意的仅仅是，虽然我们有可能找出多个H^Tr的替代指标，但本章定义的转移量H不是作为H^Tr的替代指标而提出、而是作为农劳比降速的派生概念推演出来的。由于H代表的是某种特殊含义的转移量并且是统计学上的可观察量，因此H可以充任H^Tr的替代指标。但H既不从H^Tr推导出来、也不因为其作为H^Tr的替代指标而提出。因此，无论我们如何定义H^Tr和讨论H^Tr与H的关系，它们都不影响H作为农劳比降速概念隐涵的农业劳动力转移量的意义和数据。

不过，由于H^Tr在统计学上的不可观察性，经济学界出现了两种意见。第一种过分强调H^Tr对农业劳动力转移的重要性并否定所有替代指标的可行性；第二种意见则就事论事，用某种”自说自话”的替代指标研究农业劳动力转移。这两种意见皆阻碍了农业劳动力转移研究，第一种意见造成的阻碍尤甚。第二种意见的缺陷显而易见。第一种意见则是错误的，是对科学缺乏理解而产生的。首先，经验研究不但需要可观察的度量概念，而且需要将”可观察性”超越”真实性”。经验科学建立和发展的必要条件之一，就是科学家在可观察性超越真实性这一点上获得了共识。过分强调”真实性”将排除大部分经验现象的科学研究。其次，在农业劳动力转移研究上，我们已经说明本节获得的转移量概念H的成立不依赖H^Tr，更重要的是，我们提出的农业劳动力转移率h*的成立不依赖H或任何其它转移量概念。无论H和H^Tr的数量关系如何，h*以及H作为农劳比降速的派生概念都有其意义。因此，尽管H与H^Tr的误差越小越好，但h*和H的意义不取决于H和H^Tr的误差，而取决于本书视为核心概念的农劳比降速h定义的合理性，后者又取决于农劳比降速概念本身在非农化转型研究中的意义。本书把农业劳动力转移和非农化转型视为等同的历史过程，又把农劳比视为描述非农化转型的最重要指标，把农业劳动力转移和非农化过程用农劳比变化定义为农劳比下降过程，这样，本书亦把农劳比下降速度视为描述农劳比下降过程的核心指标，农业劳动力转移率和转移量仅仅是农劳比降速的扩展或派生指标。在本书的理论框架内，它们应当也只能从农劳比和农劳比降速概念中推导出来，而非建立在初始的劳动概念之上的独立范畴。

最后，我们还应当提及的是，与比率数h相比，绝对数H的作用非常有限。经济学研究广泛使用的是比率数，例如国民生产总值增长率、价格变化率、失业率、通货膨胀率、劳动力增长率等；各国经济发展的横向比较研究和一国经济发展的纵向比较研究亦广泛使用比率数。同时，由于对农业劳动力转移的研究离不开影响它的众多因素如总产值、农产品供求、投资、工资、技术、价格等，而这些因素常常需要甚至必须应用它们的变化率来研究，因此农业劳动力转移也相应地必须用比率数表示，所以农业劳动力转移率或农劳比变化速度h比农业劳动力转移量H具有更为基本的意义。

注释：

^[1] 本文从农业角度观察和定义农业劳动力转移。与此相对称，我们也完全可以从非农部门角度定义农业劳动力转移。在发展经济学文献中，托达罗可能是第一位使用类似 (3.19) 式的公式定义乡城劳动力转移的经济学家。他的做法便是从城市角度观察乡村劳动力转移。在中文文献内，郭熙保和陈宗胜与黎德福分别从非农部门就业增加角度度量农业劳动力转移。若从非农部门转入劳动力角度定义农业劳动力转移并用H_N;t,t+1代表非农部门净转入劳动力，则有H_N;t,t+1=L^N_t+1-(1+n_t,t+1)L^N_t。若对任意t属于t存在U_t=0，可以证明H_N;t,t+1=H_t,t+1。若U_t≠0且劳动力在农业、非农业和失业三者之间流动，则可以证明当且仅当(ΔU_t,t+1/U_t)=n时，H_N;t,t+1=H_t,t+1，其中ΔU_t,t+1为失业在时段(t, t+1)属于t内的增量。参见托达罗，1969；郭熙保，2002；陈宗胜和黎德福，2004。

^[2] 一些国家如美国，国内外净移民的数量较大。此时n表示包括了净移民后的总劳动力增长率。另一些国家如中国，国内外净移民数量与其劳动力总量相比非常之小，n更符合其“自然增长率“的本意。

^[3] 参见胡景北，2015。

^[4] 另一个可以设想的农业劳动力转移量指标是农业劳动力在某一时段内的净减少量H，即H_t,t+1=-(L^A_t+1-L^A_t)。笔者曾在早期研究中使用这个指标。笔者后来证明在一般情形下H比H更接近于真实转移量。参见胡景北，2008a；2008b；2009。

^[5] 韩明希、张忠任和王荣提出农业劳动力转移量的计算公式为第t年的农业劳动力转移规模＝(第t年的农村劳动力总量-第t年的农业劳动力总量)-(第t-1年的农村劳动力总量-第t-1年的农业劳动力总量)+第t年城镇新增就业中来自农村的部分，即第t年内新增的农村非农劳动力加该年城镇新增劳动力中来自农村的部分。这里，城镇新增劳动力中来自农村的部分需要估计，而作者没有提出估计方法和结果。陆学艺与李勋来和李国平提出的计算公式为农业劳动力转移量＝(城镇从业人数-城镇职工人数)+(乡村从业人员数-农业就业人数), 但城镇”非职工”从业者中既包括来自农村也包括来自城镇的劳动力，所以他们的公式将高估农业劳动力转移量。蒲艳萍和吴永球假设农村经济活动人口＝全国总经济活动人口×(农村总人口/全国总人口)并定义农业劳动力转移量＝(农村经济活动人口-第一产业从业人数)。然而，该公式右侧定义的仅仅是排除农业劳动力之后的农村经济活动人口，而非农业劳动力转移量。黎德福定义农业劳动力转移量=按总劳动力自然增长率计算的新增农业劳动力-新增农业就业-新增农业剩余劳动力，但由于农业劳动力和农业就业在现有各国统计中难以区分、农业剩余劳动力更是不可观察量，所以利用这个公式无法得到确定的农业劳动力转移量。张艺曾对上述文献做过更详细的评论。参见韩明希、张忠任和王荣，1996；陆学艺，2004；李勋来和李国平，2005；蒲艳萍和吴永球，2005；黎德福，2005；张艺，2010。

^[6] 统计学上的不可观察量指的是这些变量原则上可以观察，只是由于统计上对从获得数据的财务成本到统计资料公开等一系列问题的考虑而使得这些变量缺乏确定性的统计数据，所以，统计学上的不可观察量不是哲学或者量子力学意义上的不可观察量。

胡景北 2018 学术月刊 当今世界的农业劳动力转移和人类大历史中的非农化转型

第三章 农业劳动力转移的度量指标和标准数据

3.5 农业劳动力转移率

类似于配对概念失业和失业率，对应农业劳动力转移的变化率概念是农业劳动力转移率。顾名思义，农业劳动力转移率是作为流量的农业劳动力转移量和某一个劳动存量的比率关系。农业劳动力转移率概念在经济学文献中由来已久。事实上，如果说农劳比下降速度和加速度是本书作者第一次提出的概念，^[1] 农业劳动力转移率概念则在文献中有着很长的历史。Todaro和Mas-Collel与Razin便先后从不同角度提出了这个概念。Todaro在最初研究乡城劳动力转移时把劳动力转移率定义为转移量和城镇劳动力之比，^[2] 后来又改为转移量和乡村劳动力之比。^[3] Mas-Collel和Razin 则用农业劳动力转移量和非农劳动力的比率定义农业劳动力转移率，^[4] 而Mundlak和Larson与Mundlak的定义是农业劳动力转移量和农业劳动力之比。^[5] 中国文献中，黎德福的转移率定义和Mas-Collel与Razin相同。^[6] [7] 在上两节中，我们以总劳动为分母确定农劳比，并用农劳比差分确定农劳比降速或农业劳动力转移速度。本节将说明若以总劳动作为分母，则农业劳动力转移率和农劳比降速将成为两个等价概念。

用H代表农业劳动力转移量，用总劳动为农业劳动力转移率概念中的劳动存量并用h*表示农业劳动力转移率，h*的定义如下：

        (3.16)    h*_t,t+1=H_t,t+1/L_t+1

t, t+1属于t。这里，农业劳动力转移率被定义为一定时段内农业劳动力转移量与该时段末的总劳动存量之比。这个定义有两点值得注意，（1）分母是总劳动力；（2）分母是时段末点上的总劳动力。对点（2）的解释放到本节后面。对点（1）的解释如下。首先，L^A和L^N都直接且强烈受到H本身的影响，而L不受H的影响。无论劳动力在农业和非农部门之间如何转移，无论是否包括劳动力在失业和就业之间的转移，总劳动力都不会因为劳动力转移而改变。可劳动力只要在农业和非农部门之间转移，H≠0, L^A和L^N就会因H而改变。由于相对数指标选择的标准之一是分子分母的相互影响尽可能小，所以作为转移率分母，L应当优于L^A或L^N。其次，本书的研究目的是农业劳动力转移的宏观经济学意义。L是宏观变量，而L^A和L^N更多的是结构变量，因此，利用L做分母更符合我们的研究目的。前面提到Mundlak和Larson与Mundlak选择L^A为转移率分母。他们这样做的原因，是他们的研究目的在于观察农业劳动力转移对农业生产的影响，农业劳动力转移的宏观影响不属于他们的研究范围。再次，理解农业劳动力转移的短期宏观经济学离不开农业劳动力转移和失业的相互关系研究。我们知道失业率的分母是总劳动力，因此用总劳动力为转移率分母能够简化对转移和失业的比较研究。事实上，在下面的第6章中，我们便用h表示农业劳动力转移率并用它与新增失业率相比较。正是由于它们之间的可比性，它们各自的宏观经济学作用才是可比的。

现在我们证明(3.16)定义的农业劳动力转移率和(3.12)定义的农劳比降速是两个等价概念，即h*≡h。已知l_t=(L^A_t/L_t)并注意L_t+1=(1+n_t,t+1)L_t，n为总劳动L的增长率，我们有

(3.17) h_t,t+1≡-(l^A_t+1–l^A_t)

                   =(L^A_t/L_t )-(L^A_t+1/L_t+1)

                   ={L^A_t/[L_t+1/(1+n_t,t+1)]}- (L^A_t+1/L_t+1)

                    =[(1+n_t,t+1)L^A_t– L^A_t+1]/L_t+1

                    =H_t,t+1/L_t+1

                    ≡h*_t,t+1

t, t+1属于t。(3.17)表明农劳比降速和农业劳动力转移率只是同一个概念的两种名称，^[8] 它们从不同角度表示完全相同的关系，前者的角度是农劳比的变动状况，后者的角度则是农业劳动力转移量与总劳动力数量的比较。我们用h统一代表这两种名称。注意(3.16)定义h*时用的分母是t+1属于t时的L_t+1。经济学在定义类似比率概念时常常使用t属于t时的变量值，因此(3.16)的变量时点选择显得特殊。(3.17)为此提供了一种解释。与其它农业劳动力转移量或转移率概念相比，农劳比降速可能更适合在分析意义上描述和研究农业劳动力转移过程，因此在概念选择上具有优先性。同时，农劳比降速概念明确具有长期趋势和趋势内短期波动的双重含义，而农业劳动力转移率仅仅传达短期波动的意义，所以农劳比降速概念能够把农业劳动力转移的短期分析和长期分析直接联系起来，而农业劳动力转移率则缺乏这样的功能，这也是农劳比降速优于农业劳动力转移率之处。所以，农业劳动力转移率概念应当参照农劳比降速概念来确定，而L_t+1做h*的分母保证了h*和h即农劳比降速和农业劳动力转移率的等价性。

注释：

^[1] Hu, 2009.

^[2] Todaro, 1969.

^[3] Todaro, 1976.

^[4] Mas-Collel and Razin,1973.

^[5] Mundlak, 1979; Larson and Mundlak, 1997.

^[6] 黎德福, 2005; 2011。

^[7] 李扬和殷剑锋把非农就业比重视为劳动力转移率。但非农就业比重本身只是表示非农就业与总就业的关系，与农业劳动力转移并无直接联系，逻辑上不能作为转移率看待。参见李扬和殷剑锋，2005。

^[8] 李扬和殷剑锋曾在农业劳动力转移研究中提到”劳动力转移率的变化, 即非农产业就业比例的一阶差分”。这也许是首先把农业劳动力转移率和部门就业比重变化联系起来的文献。参见李扬和殷剑锋，2005, 第13页。

第三章 农业劳动力转移的度量指标和标准数据

3.4 农劳比下降速度和加速度

上一节定义的农劳比度量的仅仅是某个时点上农业就业和总劳动力两个存量之间的关系。它不直接度量农劳比下降或农业劳动力转移状况。农业劳动力转移研究需要直接度量农业劳动力转移的概念或指标。前面的图1.1和2.3分别用农劳比下降曲线表示世界和中国的非农化转型过程。这些曲线可以视为农劳比下降的时间–高度曲线。如果说农劳比是描述农业劳动力转移过程的适当指标之一，则一旦选定农劳比，农劳比降速和加速度将是分析农业劳动力转移过程的唯一适当指标。我们把农劳比降低速度定义为农劳比在两个相邻时点t和t+1属于t规定的时段(t, t+1)属于t之内的变化量，把农劳比降低加速度定义为农劳比降速在两个相邻时段(t, t+1)属于t和(t+1, t+2)属于t规定的时期内的变化量。令h和a分别代表农劳比下降速度和加速度，^[1] 在离散时间情形下，它们的定义分别是

(3.12)    h_t,t+1≡-(l_t+1–l_t)=-Δl_t,t+1

(3.13)    a_{t,t+1; t+1,t+2}≡h_t+1,t+2–h_t,t+1=Δh_{t,t+1;t+1,t+2}

t, t+1, t+2属于t。(3.12)使用-Δl是因为我们把劳动力转出农业视为正数。显然，由于l数据可以利用统计资料唯一且无歧义地计算出来，h和a的数据亦可以唯一且无歧义地计算出来。在保持时段(t, t+1)属于t和(t+1, t+2)属于t存在的同时无限缩小它们，w我们得到连续时间情形下h和a的定义：

    (3.14)    h_t≡-

                     =-dl/dt

    (3.15)    a_t≡

                     = dh/dt=- dl²/dt²

t属于t。式(3.14)和(3.15)分别定义了农劳比下降的瞬时速度和瞬时加速度，它们是用理论模型研究农业劳动力转移过程时的核心概念，而这两个概念也把农业劳动力转移研究从对转移长期趋势的关注转变到对转移短期动态的探讨。^[2]

为了理解农劳比下降速度和加速度概念在农业劳动力转移研究中的核心作用，我们可以回顾第一章的图1-1。该图显示农劳比下降曲线和物理学中的落体曲线非常类似。它提示我们注意这两类曲线在数学结构上的一致性。对落体运动的研究来说，速度尤其加速度的概念不可或缺。对农劳比下降的研究来说，速度和加速度概念亦不可或缺。事实上，本书后面对农业劳动力转移的理论研究，便是以这两个概念为中心展开的。

（注；由于表示“属于“的特殊符号以及分式在该网页上无法正确显示，谨用文字“属于“与符号“/“分别代表之。对此引起的不便，请读者谅解。）

注释：

^[1] 在发展经济学文献中，Todaro (1969) 与Harris和Todaro (1970) 先后用S和N为符号代表转移量，后来的文献则用M代表之并相应地用m代表农业劳动力转移率。Todaro (1976) 也改用了M。本文用H代表转移量、h代表转移率的主要原因是在短期宏观经济分析中M和m已经广泛用于代表货币量及其增长率，而引入H和h的主要目的之一又是为了对农业劳动力转移进行短期分析。

^[2] 20多年前，Chenery在编辑《发展经济学手册》时曾经预测面向发展中国家的短期宏观分析虽然在当时依然缺乏理论基础，但将成为发展经济学研究的前沿。由于农业劳动力转移是所谓的“发展经济学“或者“发展中国家经济学“关心的关键问题之一，因此，造成他的预测落空的一个主要原因，应当是发展经济学缺乏建立理论基础所必需的核心概念和标准数据。参见Chenery, 1992。

第三章 农业劳动力转移的度量指标和标准数据

3.3 农劳比

我们考虑一个独立的对外封闭的经济体系并把这个体系的生产部门仅仅区分为农业和非农业，把这个体系中的劳动力配置区分为就业和失业，前者又进一步区分为农业就业和非农就业。令L_t表示经济体系在时点t属于t的总劳动，L_t为一足够大的有限正实数，L_t属于R⁺。假设一个劳动力在时点t属于t或从事农业或从事非农业或失业，^[1] 则L_t在该时点的分布是

         (3.1)     L_t =E_t+U_t=L^A_t+L^N_t+U_t

t属于t，其中E和U分别表示就业和失业，上标A、N表示农业和非农业，E_t属于R⁺, E_t≤L_t, U_t属于(0, L_t), L^A_t、L^N_t为非负实数, L^A_t≤E_t≤L_t, L^N_t≤E_t≤ L_t, 注意L^A₀=E₀≤L₀，L^A_N=0; L^N₀=0, L^N_N=E_N≤L_N。注意下标N代表非农化转型的结束时点，N属于t。用L_t除 (3.1) 并整理得到

    (3.2)     1=(1-u_t)+u_t，

和

           (3.3)     1=l_t +l^N_t+u_t，

其中

           (3.4)     u_t= U_t/L_t

           (3.5)     l_t=L^A_t/L_t

           (3.6)     l^N_t=L^N_t/L_t

分别代表失业率、农业和非农劳动占总劳动比重，我们将后两者简称为农劳比和非农比。u_t属于(0, 1)、l_t属于(0, 1)、l^N_t属于(0, 1)。公式 (3.2) 中的(1-u_t)表示总就业占总劳动力比重。同时，我们用l^E代表农业就业比并定义为

      (3.7)     l^E_t=L^A_t/E_t ,

l^E_t属于(0, 1)。(1- l^E_t)代表非农就业比。l^E_t和l_t的关系可以表述如下：

      (3.8)     l^E_t = L^A_t/E_t =L^A_t/[(1-u_t)L_t]= (L^A_t/L_t)[1/(1-u_t)]= l_t/[1/(1-u_t)]≥ l_t

或者

      (3.9)     l_t = l^E_t(1-u_t) ≤ l^E_t

l_t ≤ l^E_t的原因是u_t属于(0, 1)。若u_t=0，则l_t =l^E_t，劳动比和就业比相等；若u_t>0，则l_t <l^E_t，劳动比小于就业比。^[2]
世界大多数国家发布L、E、U、L^A和L^N中全部或部分指标的统计数据。在公布上述部分劳动指标统计的许多国家内，其他指标数据常常可以根据公布的指标数据并利用这里的公式唯一且无歧义地计算出来。例如，在我们特别关注的中国和美国，中国国家统计局发布E、U和第一、第二、第三三个产业就业数据，^[3] 美国公布全部L、E、U、L^A和L^N五个指标的数据。^[4] 在中国，E、U相加即可得到L。中国统计中的第一产业等同于农业，三个产业就业合计等于E，因此第二和第三产业就业可合并为非农业就业，所以中国的L^A与L^N亦不难计算且无歧义。有了这五个绝对数指标的数据，利用公式(3.4)至(3.7)，相对数指标l、l^N、l^E和u数据亦可唯一且无歧义地计算出来。^[5]

经济学文献和各国统计资料广泛使用各部门就业比重概念，即某部门劳动力和总就业之比。例如，农业就业比重l^E的应用便比农业劳动比重l广泛得多。不过，正如公式(3.8)或(3.9)证明的那样，它们和各部门劳动比重可互相推算。l^E和l的区别在于u。u或U的存在加重了总劳动L的统计和分析困难，降低了l的应用性。但l在经济分析中的优点应当超过l^E。首先，l比l^E在短期经济波动中稳定得多。这是因为l和l^E的分子相同，区别仅仅在于分母：l的分母是总劳动，l^E的分母则是总就业。总劳动和总就业都受到经济波动的影响。但总就业受经济波动的影响更为直接和强烈。经济波动的经验表明，无论总劳动是否变化，经济衰退时，失业增加、就业或新增就业减少；经济繁荣时，失业减少，就业或新增就业增加。相反，总劳动只是间接地受到经济波动影响。在失业严重的经济衰退时期，部分原有劳动力可能会退出劳动市场，减少总劳动；在就业兴旺的经济繁荣时期，部分原先不从事社会劳动的人也会进入劳动市场，增加总劳动。但与总就业相比，经济波动对总劳动的影响要小得多。相对数指标的选择标准之一是其短期稳定性。把该标准用到l和l^E之间的选择便要求它们的分母尽可能稳定，因此用总劳动做分母的l更适合标记农业劳动力在经济波动中的相对变化。我们举美国的一个例子说明这一点。表3.1显示美国总劳动L、总就业E和农业就业L^A的绝对量在2009年都比上一年降低，但总就业比总劳动的降幅大得多，可见总就业比总劳动的短期稳定程度低得多。由于农业就业的降低幅度低于总就业、高于总劳动的相应幅度，所以，虽然农业劳动力在2009年绝对减少了，可农业就业比却提高了；相反，同年的农劳比是下降的。显然，农业就业比和农业就业量两者变化趋势不一致，但农劳比却和农业就业量变化趋势相同。在这个例子中，经济波动对总就业和总劳动影响程度的大小差别竟造成了农业就业比和农劳比变化的方向差别。^[6]

表3.1 美国农劳比和农业就业比变化的比较，2008-2009年

资料来源：总劳动力、农业劳动力、农劳比：参见数据附录5：美国总劳动力、农业劳动力、农劳比、农业劳动力转移速度和加速度，年度数据, 1890-2015年，总就业：参见Economic Report of the President 2012，Table B35。

农劳比在经济分析中优于农业就业比的另一个原因是农劳比与常见的失业率概念的可比性，而农业就业比和失业率缺乏可比性。农劳比和失业率的分母都是总劳动，两者在正数范围内的定义域亦相同，所以两个概念在数量上可以直接比较。在农业劳动力转移过程中，经济体系内同时存在着失业。经济的短期波动可能既与农业劳动力转移有关也与失业变化有关，了解它们的相互变化以及它们和宏观经济总体变化之间的关系，往往需要同时研究农业劳动力转移和失业变化，此时，农劳比和失业率的可比性便具有重要性。本书第6章在比较农业劳动力转移和失业变化的宏观效应研究时，便利用了农劳比和失业率的可比性。

我们需要在其中选择的另一组概念是农劳比l_t 和非农比l^N_t。由公式(3.3)知，若u_t=0，则l_t +l^N_t=1，农业与非农就业之和等于总就业等于总劳动，即

    (3.10)     l_t =1- l^N_t

(3.10)意味着本书第1章图1-1和1-3利用农劳比概念揭示的当今世界和人类大历史中的非农化转型趋势可以准确地转换为用非农比概念描述的趋势，农劳比下降趋势及其降速可以准确地无歧义地转换为非农比上升趋势及其升速，我们在本书各章中用农劳比概念表述的农业劳动力转移现象与问题都可以等价地转换为用非农比表述的文本。因此，若无失业，农劳比和非农比可以等价地用于研究农业劳动力转移问题。^[7] 一旦考虑失业，公式(3.10)不再成立，公式(3.3)重写为

          (3.11)     l_t =1- l^N_t – u_t，

农劳比和非农比不再能够等价转换。我们必须选择其中一个概念作为研究的基本或常用概念。假如总劳动不变，转出农业的劳动力有两个去向：非农就业或失业；转入非农业的劳动力来源则是农业就业和失业。因此，选择农劳比意味着我们不考虑农业转出劳动力的去向，而仅仅关注劳动力转出农业与否。反之，选择非农比意味着我们不考虑非农就业的来源，而仅仅关注劳动力转入非农业与否：所以两个概念各有局限性。我们选择农劳比。它的缺陷是把转出农业后失业的劳动力依然归于农业劳动力转出者范围。它的优点是和“农业劳动力转移“这个定性概念直接衔接。不过，即使考虑到失业，本书就农劳比展开的论述都可以利用公式(3.11)在保持原有经济学与数学基本逻辑的同时转换为用非农比表述的文本，额外需要的仅仅是仔细的逻辑推导和数据演算。

（注；由于表示“属于”的特殊符号在该网页上无法显示，谨用文字“属于”代替之。同时，分式亦无法正确显示，谨用“/”代表之。对此引起的不便，请读者谅解。）

注释：

^[1] 劳动力兼业和劳动力在例如一年中部分就业的现象广泛存在于各个国家。各国统计部门按照一定规则将这些劳动力分别计入农业或非农业或失业范畴。本文不涉及这些统计规则优缺点以及由此而产生的统计资料准确性问题。

^[2] 参见例如《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》。

^[3] 对经济增长的长期分析往往假设不存在失业。该假设同时意味着l_t =l^E_t。参见例如Solow，1956，以及建立在Solow模型之上的几乎所有长期增长理论。

^[4] 参见近年的Economic Report of the President（美国总统经济报告）的统计附录。

^[5] 中国同时发布“经济活动人口“数据。用J表示经济活动人口，J=L+A= L^A_t+L^N_t+U_t+A，其中A为既不就业也不失业的“经济活动人口“。A的存在使“经济活动人口“难以在经济学上加以定义，其数据亦无法进行国际比较，所以本文不用“经济活动人口“概念。在文献中，例如卢峰和杨业伟把农劳比视为农业劳动力占经济活动人口的比重。参见卢峰和杨业伟，2012。

^[6] 经济增长的长期分析不但通过假设无失业来排除l_t与l^E_t的区别，而且假设l_t与l^E_t仅仅存在下降趋势，基本不考虑它们在短期中上升的可能性，本书则容纳甚至强调l_t与l^E_t在下降和上升两个方向上波动的短期可能性。

^[7] 所谓“等价“在这里指的是农劳比下降速度等于非农比上升速度，因此在经济分析中，农劳比和非农比只是从不同方向观察农业劳动力转移问题。

第三章 农业劳动力转移的度量指标和标准数据

3.2 时间定义

为了严格定义农业劳动力转移，我们首先需要严格定义农业劳动力转移的时间概念。假设农业劳动力转移过程或非农化转型是人类历史上一个可以明确定义其时间起点和终点且时间长度有限的历史阶段。用t表示该过程的所有时点集合，t=(0, …, t, …, N) 是一个有序且可数的实数集合，其中任何一个时点t属于t皆可以明确定义，N是一足够大的有限数。0属于t时劳动力全部集中在农业，N属于t时劳动力全部集中在非农业包括失业内。

我们设想劳动力在时点t属于t上配置在不同生产部门或失业且t+1属于t上的劳动配置不同于t属于t上配置，所以，各时点在经济学上的区别可以用不同的劳动配置来标识。劳动力转移发生在两个时点之间并将前一时点的劳动配置改变为后一时点的劳动配置。显然，劳动力转移意味着从一种劳动配置向另一种配置的变换。因此，定义劳动力转移的前提是定义转移发生或进行的时间。这是比较静态方法的思维。不过，因为任何变化都发生在“一段”时间中，所以动态方法所研究的变量及其测度也需要“一段时间”的概念。例如，物理学中的瞬时速度定义所依赖的时间概念是趋于无穷小但依然大于零的“一段”时间而非一个时点，瞬时速度的测度更依赖特定的“时间段”而非时点。但“一段”长度不等于零的时间意味着两个时点之间的时期段。两不同时点规定了一个时期。变量包括经济变量在该时期内变化并造成本身数值在两时点的区别。然而，引入时期就不能回避时期内又分时期的无限可分问题，^[1] 因此时期尤其短期需要定义。我们定义时点短期、时段短期和长期三个时间概念。t属于t的时点短期指的是t属于t时点邻域内一段非常短暂的时期，期间资本和劳动力总量是常数，资本的部门配置不发生变化，但就业失业以及就业者的部门配置可以变化，即劳动力可以就业、失业并在不同生产部门之间流动。(t, t+1) 属于t的时段短期则指两相邻时点t属于t和t+1属于t之间的时期，期间资本总量及部门配置可以通过t属于t时的一次性投资而发生变化，劳动力既可以流动、就业失业，劳动总量也可以发生一次性增长。(t, t+n) 属于t，n属于 [2, N] 属于 t的长期指的是t属于t和t+n属于t两个时点之间的时期，期间资本和劳动总量且它们的部门配置可以发生多次或持续变化。这里的时点短期与长期两者的定义与经济学中常见的同名概念相同。时段短期之所以称为短期，是因为我们假设资本或劳动总量一次性变动所造成的部门配置调整需要的时间很“短”。^[2] 在劳动力部门转移的分析中，t属于t时总劳动一定，各部门劳动占总劳动比重表示总劳动在t属于t时的部门配置；若总劳动不变，(t, t+1) 属于t内的劳动力转移则表示总劳动的部门配置在由两时点t属于t和(t+1) 属于t确定的时段内的变化。这里，我们定义劳动力转移为劳动力在(t, t+1) 属于t的时段短期内在各生产部门间的流动；劳动力在t属于t的时点短期的部门间流动不属于本文讨论的劳动力转移。^[3]

在宏观经济学的短期分析中，劳动力在t属于t的时点短期的部门间流动如在就业和失业间的流动是经济在t属于t时点上实现均衡的必要条件。但这样的流动和劳动力转移、尤其和我们关心的劳动力长期转移趋势无关。这里，有必要比较一下失业和农业劳动力转移的时间维度，失业和农业劳动力转移的一个主要区别是在非农化大转型中，后者具有而前者不具有确定性的长期趋势。在宏观经济学分析中，经济学寻求某个最优且均衡的失业率水平，研究这样的失业率如果在某一时点存在，若社会对失业的偏好持续不变，则该失业率水平如何长期维持。农业劳动力转移的性质则完全不同。在非农化大转型的历史过程中，即使我们针对某一时点发现了最优且均衡的农业劳动力数量或者农劳比水平，我们所要研究的，亦是如何进一步降低农劳比，而不是如何长期维持农劳比在该水平上。使用数学语言，若u_t^*是t属于t时最优均衡失业率，则在社会偏好不变的前提下，我们希望u_t+1^*=u_t^*以至于u_t+n^*= u_t+n-1^*=…= u_t+1^*=u_t^*t, t, t+1, …, t+n属于R。但是，若l_t^*是t属于t时最优均衡农劳比，则在社会偏好不变的前提下，我们希望l_t+1^*<l_t^*以至于l_t+n^*< l_t+n-1^*<…< l_t+1^*<l_t^*, t, t+1, …, t+n属于t，t+n≤N属于t。这样，失业均衡研究中的劳动配置概念便不足以用来研究农业劳动力转移问题中的“转移”；配置所借以发生的某一时点的邻域即这里定义的时点短期，亦不足以容纳转移。因此，为了研究劳动力转移，我们需要超越时点短期而又不同于长期的某种“时期”概念，这就是本节定义的时段概念。根据这样的定义，农业劳动力转移发生在时段短期和由这类短期构成的长期。

（注；由于表示“属于”的特殊符号在该网页上无法显示，谨用文字”属于“代替之。对此引起的不便，请读者宽恕）

注释：

^[1]  和数学不同，“无限可分”在包括经济学的经验科学中更多是一种方便用语，表示“可分”到对所研究问题不再有意义的“小”的程度，而非表示所研究的问题一定要求时间或时期的无限可分。例如，物理学中目前公认的最短时期的持续时间长度是普朗克时长，为5.4×10^-44秒；这一时期不能再细分。

^[2]  时段短期含有许多可进一步细分的时点和相应细分的时期。用1, 2, …, n表示时段(t, t+1) 属于t内的第一级细分，我们可以识别出细分时点t+1, t+2, …, t+n, …, t+1-1以及这些时点之间的细分时期。不过，这一无限细分的可能性不影响本文对两类短期的定义。

^[3]  在经济学文献中，时点短期的劳动力部门流动常常称为劳动力配置(allocation of labor)，超出这一范围的流动往往称为劳动力转移(migration of labor)。就此而言，劳动力转移是一种特殊类型的劳动力部门配置或再配置。

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。