分类： 学术探索

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) h_t-1,t=-Δl^A_t=-(l^A_t–l^A_t-1)

(6.41) u*_t-1,t =(U_t -U_t-1)/L_t

其中l^A_t=(L^A_t/L_t)。(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L^A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：

1. 本节和下一节的统计检验得到了张艺的帮助，这里谨致谢意。 ↑
2. 参见ERP，2015，Appendix B，Table B11。 ↑
3. 美国2000年失业为570万，2001年为680万，以后每年皆超过700万。参见ERP，2015，同上。 ↑
4. 表6.8.亦指出，在99%置信水平上，|u*/h|均值区间的最小值是3.1，即|u*/h|>3。实际上，|u*/h|>3的概率为0.9951。 ↑

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f^A 与f^N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[AP^A(L)/AP^N(L)]<1, [MP^A(L)/MP^N(L)]<1, 由(6.34)知

(6.35) MP^A(L^A)/AP^A(L^A) < MP^N(L^N)/AP^N(L^N)

整理得到

(6.36) MP^A(L^A)/MP^N(L^N) < AP^A(L^A)/AP^N(L^N)

(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 = AP^A/AP^N, 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：

1. 研究农业和非农两部门经济发展的理论模型实际上都假设r<s。例如，在刘易斯区间内，MP^A可以等于甚至小于零，但AP^A的最小值不但是正数，而且是能够保证全部人口对农产品基本需求的正数水平；由于在刘易斯区间内，MP^N=min AP^A，所以MP^N亦达到能够维持劳动者基本生存的正数水平，因此刘易斯理论中存在关系 r≤ 0而s > 0, 或者说，刘易斯理论仅仅允许r < s。参见Lewis，1954。 ↑

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) L_t=L^A_t+L^N_t+U_t

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，L_t>0, L^A_t属于(0, L_t), L^N_t属于(0, L_t), U_t属于(0, L_t)。令L_t=1并改写(4.1)式得到

(6.14) 1=l^A_t +l^N_t+u_t，

l和u分布代表部门劳动占总劳动力比重与失业率, l^A_t属于(0, 1)、l^N_t属于(0, 1)、u_t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H_t,t+1，净失业为U_t,t+1，则新的劳动配置为：^[4]

(6.15) L_t+1=(L^A_t-H_t,t+1)+(L^N_t+H_t,t+1-U_t,t+1)+(U_t+U_t,t+1)

= L_t

令h_t,t+1=H_t,t+1/L_t+1表示农业劳动力转移率，u*_t,t+1=U_t,t+1/L_t+1表示新增失业率, h_t,t+1属于(-l^N_t–u_t, l^A_t), u*_t,t+1属于(-u_t, l^A_t+l^N_t)，则在(t, t+1)内劳动力可以再配置为

(6.16) 1=(l^A_t–h_t,t+1)+(l^N_t+h_t,t+1–u*_t,t+1)+(u_t+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Y_t与Y_t,t+1分别为

(6.17) Y_t=p_tf^A_t(l^A_t)+ f^N_t(l^N_t)

和

(6.18) Y_t,t+1= p_t+1f^A_t+1(l^A_t–h_t,t+1)+f^N_t+1(l^N_t+h_t,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p_t=p_t+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h_t,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。h_t,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h_t,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h_t,t+1>0和u*_t,t+1>0不会造成总产出变化，即Y_t =Y_t+1。假设时段(t, t+1)足够短、h_t,t+1和u*_t,t+1足够小，我们对(6.18)求l^A_t与l^N_t的全微分得到

(6.19) dY=p(df^A/dl^A)·(-h) +(df^N/dl^N)·(h-u*)

=-hp(df^A/dl^A)+h(df^N/dl^N) -u*(df^N/dl^N) =0

= h(df^N/dl^N)-(hp(df^A/dl^A)+u*(df^N/dl^N))=0

其中-h和(h–u*)分别代表dl^A和dl^N。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∂f^A/∂l^A和∂f^N/∂l^N。由Inada条件知p∂f^A/∂l^A>0，∂f^A/∂l^A。令r表示农业与非农劳动的边际产出之比，

(6.20) r= p(df^A/dl^A)/(df^N/dl^N)

r属于(0, 1)。把r代入(6.19)并整理得

(6.21) h(df^N/dl^N) -(hp(df^A/dl^A)+u*(df^N/dl^N))

=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(df^A/dl^A)·(-h) +(df^N/dl^N)·(h–u*)>0

即

(6.25) dY= h(df^N/dl^N) – hp(df^A/dl^A)-u*(df^N/dl^N) >0

注意u*<0。注意r的定义，(6.25)式两侧同除以u*(df^N/dl^N)并改变不等号方向得

(6.26) dY/[u*(df^N/dl^N)] =(h/u*)-r(h/u*)-1<0

=(1-r)(h/u*)-1<0

令v_u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) v_u=-[u*(df^N/dl^N)]/dY

代入(6.26)式并整理得

-(1/v_u) =(1-r)(h/u*)-1<0

即

(6.28) 1-(1/v_u)= (v_u-1)/v_u = -(v_h/v_u) = (1-r)(h/u*)<0

其中v_h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v_h+v_u=1，我们推导出(6.28)式。显然，若

(6.29) (1-r)(h/u*)=z=-1

则v_h=v_u，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v_h>v_u，农业劳动力转移的总产出效应更大；0>z>-1, 则v_h<v_u，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：

1. 从本节开始的本章主要内容曾经发表于胡景北，2015，农业劳动力转移和失业孰轻孰重：中国和美国的比较研究,《学术月刊》第3期第83-91页。 ↑
2. 本节内容得到孙经纬的指点，这里谨致谢意。 ↑
3. 研究失业和劳动力转移对产出增长影响的另一途径是利用经济计量方法观察失业和劳动力转移作为自变量对作为因变量的产出的影响和相关程度。张艺（2010）利用这一方法发现中国1978至2008年的失业变动与GDP增长的相关性不显著，但农业劳动力转移则显著相关。本章关于失业变动和劳动力转移对中国经济增长的相对作用的结论与之相同。 ↑
4. 劳动力在农业、非农业和失业三者之间的配置变化可以有多种形式。(6.15)假定农业劳动力不直接转入失业且不直接接纳失业者就业。但即使如此，只要增加一些复杂性，(6.15)能够用于研究其它各种劳动再配置形式。 ↑

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。

1. 凯恩斯，1936/1999年。 ↑
2. 凯恩斯，1936/1999年，第22章。 ↑
3. 马克思，1867/1972，第。 ↑
4. Burda and Wyplosz, 1993, p. vi. ↑
5. 当然，以中国为背景讨论和建立新的宏观经济学，与希特勒政府主张的类似”日耳曼物理学”的那种经济学完全是两回事。关于日耳曼物理学，参见Beyerchen, 1977。 ↑
6. 魁奈，1758/1979。 ↑
7. 拉尼斯和费景汉，1961。 ↑
8. 就国际上流行的发展宏观经济学或发展经济学的教科书而言，近期的发展经济学文献很少关心农业劳动力转移问题，例如Ray的《发展经济学》与Agenor and Montiel的《发展宏观经济学》作为该领域的主要教科书完全没有讨论这个问题，Todaro (托达罗) and Smith的《发展经济学》只是简略地介绍了这个问题，并且主要介绍的是托达罗本人对乡城劳动力转移问题的研究。我们在第一章提到的Perkins等人的《经济发展》同样没有讨论农业劳动力转移。此外，上世纪五十年代以后的早期发展经济学家如刘易斯、Ranis and Fei、Jorgenson等关心的亦主要是农业劳动力转移的长期问题，而非短期波动。参见Ray, 1998；Agenor and Montiel, 2008; Todaro and Smith, 2012；刘易斯，1954; Ranis and Fei, 1961；Jorgenson, 1961。 国内的发展经济学教科书则多有讨论农业劳动力转移的内容，不过几乎都限于介绍国外理论，参见例如叶静怡，编著，2007年；姚洋，2013年。 ↑

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。

1. 本节和下一节部分内容曾经发表在胡景北，2012，论中国背景的宏观经济学，载：《学术界》2012年第9期第5-15页。 ↑
2. 关于中国经济学的特征，张培刚曾经提出中国经济“大”、“社会主义”和“发展中国家”三个特点，希望据此建立新型发展经济学来应对中国经济的挑战。厉以宁指出中国经济的特点是非均衡，包括企业缺乏活力引起的非均衡；即使通过改革消除了后一类非均衡，中国经济仍将处于需求大于供给的动态失衡。林毅夫、蔡昉与李周则强调中国经济的比较优势即劳动力众多。在这些观点中，张培刚的观点失之笼统，其三大特点难以严格定义。比如，胡景北曾证明了世界银行提出的发展中国家定义与经济学研究需要的“发展中经济”概念不是一回事。厉以宁指出的“非均衡”可以说是任何一个实际经济体系的特点。但对非均衡的研究须以均衡研究为前提；不明了均衡，非均衡既无法定义更无从研究。林毅夫等学者强调的劳动力众多确实是中国经济区别于欧美经济的一个重要特征。但劳动力众多是中国经济的长期现象，它并不必然地能够与中国宏观经济运行尤其短期波动联系起来。更重要的问题在于劳动力是否“众多”难以严格定义。 ↑
3. 不过，美国的失业率后来又重新低于农业劳动力比率，一直到1971年，前者才最终超过后者。美国失业率参见美国总统经济报告，2016, Appendix B. Table B-11；美国农业劳动力比率参见本书数据附录 5。 ↑
4. 时任中国国务院总理的温家宝在2010年3月曾说中国有两亿失业。但即使如此，它依然少于当年中国的农业劳动力。同时，他的这一数字不具有统计学意义。参见网易新闻，2010。同时可参见蔡昉，2009。 ↑
5. 由于失业群体是城镇户籍人口中最为贫困的人群，所以虽然和农业劳动力转移以及总劳动增量相比，失业增量的宏观经济意义不大，但它对失业者个体和家庭的经济意义很大，同时并具有重大的社会意义。 ↑

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。

1. 张艺曾经研究过中国GDP增长率在1978-2008年期间的影响因素，发现在他选取的包括总劳动力增长率、货币增长率等在内的六个因素中，只有农业劳动力转移率和投资增长率的影响是显著的，参见张艺，2010。 ↑
2. 注意，本章使用图、表和回归方程的目的是更清楚地揭示农业劳动力转移与经济增长之间可能存在的一般与长期联系，而非以政策研究为指向。本书尤其本章不以政策研究为指向的一个重要原因，是我们所使用的统计数据的准确性和标准性较低，不足以用于该指向的研究。这里，如果总劳动力和各部门劳动力数据准确性不高，利用这些数据得出的第二级数据如农业或非农劳动比重、农业或非农劳动增量等数据的准确性将更低，而利用后者得到的第三级数据如农业劳动比重降低速度（即差分）或农业劳动力转移率的准确性又将降低、甚至以几何级数速度降低。因此，即使经济学理论模型完美无误，用这些准确性逐级加速度下降的数据做出的研究结论也带有严重误差。例如，公式(6.10)建立的回归方程的相关系数的取值。便取决于GDP增长率和转移率数据的准确性。为了提高这些数据的准确性，中国统计部门常常调整数据。它们不但调整最近年份的数据（比如在2016年调整了在2015年公布的2014年数据），而且常常调整历史年份数据。比如1978年的GDP总量数据在2016年又一次被调整。就此而言，本书内有关中国和世界数据的所有图、表、回归方程在未来都可能因为这些数据的调整而失效。所以，读者应当把本书从数据分析归纳出来的结论，视为一种方向性的示意或线索，而非政策性和实用性的指南或参考。关于中国1978年GDP数据的调整，参见《中国统计年鉴-2015年》和《中国统计年鉴-2016年》，皆表3-1。 ↑
3. 当然，中国1990年的低增长率和转移率也许与1989年中国发生的政治事件有关。但1990年数据失误应当与中国当年的人口普查有关。1990年人口普查确认的劳动力人数异常地高于本来的年度统计数据。但中国统计部门在把1990年普查数据作为当年年度数据的同时，没有修正1990年之前若干年的年度劳动力统计数据，以至于人为地造成了反常的1990年劳动力数据。 ↑

第6章 农业劳动力转移和失业的比较研究

6.4 农业劳动力转移和非农就业增长的长期关系

我们已经清楚地指出无论作为一个整体的世界还是一个国家的中国，在本世纪以来的十五年内，都在很高程度上依靠农业劳动力转移来支持非农就业增长；失业对非农就业增长的影响微乎其微。总劳动力的自然增长在中国和世界范围内也起着支持非农就业增长的作用，但它在中国的作用远远逊于农业劳动力转移，在世界的作用仅略高于农业劳动力转移。十五年时间虽然不算短，但仅仅根据十五年情形，我们很难引出适用于更长时期的一般性结论。这一点尤其适用于中国。中国从1980年前后开始实行严格的“独生子女”政策。中国人口自然增长率随后猛烈降低。由于劳动力和人口变化之间存在十五到二十年左右的滞后联系，因此，2001年开始的十五年，正是中国“独生子女”政策对劳动力增长的滞后影响充分表现出来的年代。所以，2001年以来中国新增非农就业绝大部分依靠农业劳动力转移的现象，也许可能和这样的“计划生育”政策有关。就此而言，为了说明农业劳动力转移对非农劳动供给的作用，我们需要考察更长的时间。同时，由于缺少系统性的更长时间数据，我们无法考察世界的情形，因此，本节只限于研究中国的情形。

毫无疑问，中国特别的计划生育政策严重影响了中国劳动力增长。表6.3第三列数据显示中国新增劳动力总量在本世纪迅速减少的趋势：在短短的十五年间就减少了三分之二强。然而，新增劳动力总量的减少只是加剧非农就业增长对农业劳动力转移的依赖程度，而不应当造就它对农业劳动力转移依赖本身。我们用数据说明这一点。事实上，对中国来说，非农部门扩张依靠来自农业的劳动力转移绝非本世纪最初十五年的新现象。它甚至不仅仅是1978年中国开始市场化经济改革以后的新现象。应当说，它是中国现代经济增长的长期现象。中国连续性的年度劳动统计数据始于1952年。我们利用这些数据计算出1953至2015年中国年度非农就业增量。同时，我们仿照本章前面的做法，假设农业劳动力和总劳动力的自然增长率相等并由此计算出农业劳动力向非农业的转移量。注意，由于这个假设低估了农业劳动力的自然增长率，因此我们计算出来的农业劳动力转移量只会低于、而不可能高于真实的农业劳动力转移量。图6.1展示了这样计算出来的非农就业增量和农业劳动力转移量。图6.1中的正数表示非农就业增加或劳动力从农业向非农业转移，负数表示非农就业减少或劳动力从非农业向农业转移。该图清楚地显示非农就业增量和农业劳动力转移两者的变化轨迹高度一致，变化方向完全相同，特别是变化幅度非常接近。非农就业增量大的年份，农业劳动力转移量也大；非农就业增量小的年份，农业劳动力转移量也小；同时，农业劳动力转移和非农就业增量的数量差距很小，前者占后者的比重很高。就整个1953到2015的63年而言，农业劳动力转移占非农就业增量的比重接近65%，明显超过其他劳动力来源总和对新增非农就业的贡献。所以，在中国实行“独生子女“政策之前、甚至在中国鼓励生育的二十世纪五十年代，非农就业扩张都强烈地依靠农业劳动力转移。因此，在中国，非农就业增量和农业劳动力转移的密切关联绝不仅仅是”独生子女“政策的后果：实际上，它远远超越了包括极端的“独生子女”政策在内的人口政策的影响。此外，如果我们考虑到中国的经济制度在1953-2015的63年间的巨大变化，我们甚至发现，农业劳动力转移和它对非农就业的影响甚至超越了具体经济制度的约束，而具有某种可称为规律的稳定性。

图6.1 中国农业劳动力转移和新增非农就业，1953-2015年

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。

非农劳动增量和农业劳动力转移关系在图6.1中的唯一例外出现在1990年。这一年非农就业增量很大，但农业劳动力没有转移。我们已经在第二章2.4节指出这一例外应当源自于统计失误，因此不能否定非农劳动增量和农业劳动力转移的紧密关联。除了1990年的特殊情形，图6.1亦揭示中国新增非农就业和农业劳动力转移的另一个极端情形，即这两个数据系列在1958到1962年五年间发生的大幅度波动。在第四章的4.9节亦对此做了说明。不过，由于在这五年中，我们在本章关心的新增非农就业和农业劳动力转移两者的联系，依然十分紧密，所以这次大波动不涉及我们关心的主题。但大波动太过剧烈，容易掩盖正常状况，因此，我们把它和1990年暂时排除，而只考虑正常年份。图6.2显示了不考虑特殊和极端年份时的农业劳动力转移和非农就业增长之间的数量关系。该图进一步揭示两者之间的紧密联系和农业劳动力转移对于非农就业增长的长期和决定性的作用。

图6.2 中国农业劳动力转移和新增非农就业，1953-2015年，无特殊年份

资料来源：参见图6.1。

我们使用更严格的数学方法观察非农劳动增量和农业劳动力转移的关系。令∆L^N和H分别表示非农劳动增量和农业劳动力转移量，我们得到如下回归方程：

I. 1953-2015年，所有年份。

(6.7)   ∆L^N= 285  +  1.02H，R²=0.84

(68.3501)  (0.0571)

(4.1665)  (17.8634)

II. 1953-2015年，无1958-1962、1990年。

(6.8)   ∆L^N= 277  +  0.97H，R²=0.93

(29.5368)  (0.03494)

(9.3675)  (27.6224)

III. 1953-2015年，无1990年。

(6.9)   ∆L^N= 212  +  1.05H，R²=0.98

(24.5511)  (0.0203)

(8.6353)  (51.5901)

方程下方第一行是标准差，第二行是t检验值。这些方程显示，即使考虑所有年份，非农就业增量和农业劳动力转移的相关系数已经高达0.84，后者对前者有着强烈影响。但只要排除1990年的统计失误，两者相关系数就会一下子上升14个百分点，跳高到0.98，接近完美的线性关系。然而，继续排除1958-1962年的大波动，相关系数将降到0.93。显然，排除1990年后，在1958年开始的大波动中，非农就业增量对农业劳动力转移的依赖程度，甚至强于1952-2015年的平均强度。这里，我们在证明农业劳动力转移对非农就业增量所起的关键性作用的同时，进一步证明了1958-1962年的中国大饥荒和农业劳动力转移的联系。^[1]

1. 如果从1953-2015年的数据系列中单独排除1958-1962年数据，我们得到的回归方程是∆L^N=399+ 0.86H，R²=0.54，比方程(6.7)的R²低整整低了0.30，可见1958-1962年期间农业劳动力转移对非农就业增量的影响之强。这应当进一步佐证当时的大饥荒和农业劳动力转移的过度波动直接的联系。 ↑

第6章 农业劳动力转移和失业的比较研究

6.3 中国农业劳动力转移和非农就业增长

我们在本节转而观察作为农业劳动力转移典型国家中国的情形。为了与对世界经济的考察相对应，我们也在下面的表6.3中列出中国从2001至2015年新增非农就业的三个来源。表6.3指出，在本世纪第一个十五年中，第一个来源即每年总劳动力增量只在最初两年超过非农就业增量；从2004年开始，它就低于甚至远远低于后者。实际上，从2003年起，中国总劳动力增量就落到非农就业增量的三分之一以下；也就是说，中国每年新增的劳动力根本无法满足中国非农部门的劳动需求。在这一点上，中国非农就业增长对新增社会总劳动力的依赖程度，远远低于表6.2列出的世界平均水平。

表6.3 中国新增非农就业来源，2001-2015年

年	非农劳动增量	总劳动力增量		失业减少		农业就业减少		比率和
		数量	占非农劳动增量比	数量	占非农劳动增量比	数量	占非农劳动增量比
	万人	万人	%	万人	%	万人	%	%
2001	356	798	224.2	-86	-24.2	-356	-100.0	100.00
2002	242	572	236.9	-89	-36.9	-242	-100.0	100.00
2003	892	486	54.5	-30	-3.4	436	48.9	100.00
2004	1,903	555	29.2	-27	-1.4	1375	72.2	100.00
2005	1,771	395	22.3	-12	-0.7	1388	78.4	100.00
2006	1,832	339	18.5	-8	-0.4	1501	81.9	100.00
2007	1,553	326	21.0	17	1.1	1210	77.9	100.00
2008	1,051	299	28.5	-56	-5.3	808	76.9	100.00
2009	1,297	299	23.1	-35	-2.7	1033	79.6	100.00
2010	1,237	264	21.3	13	1.1	960	77.6	100.00
2011	1,652	329	19.9	-14	-0.8	1337	80.9	100.00
2012	1,105	279	25.2	5	0.5	821	74.3	100.00
2013	1,875	282	15.0	-9	-0.5	1602	85.4	100.00
2014	1,657	302	18.2	-26	-1.6	1381	83.3	100.00
2015	1,069	212	19.8	-14	-1.3	871	81.5	100.00
合计	19,490	5,737	29.4	-371	-1.9	14,124	72.5	100.00
年平均	1,299	382	29.4	-25	-1.9	942	72.5	100.00

注：总劳动力增量、非农劳动增量、农业就业减少、失业减少皆为相应指标的t年值-(t-1)年值。表内的“来自失业减少”负数值表示失业增加、“来自农业就业减少”负数值表示农业就业增加。总劳动力=总就业+失业。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：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。

新增非农就业的第二个来源是原有失业者。在中国统计体系内，失业者仅仅指城镇非农失业者。和世界情形相同，表6.3指出中国原有失业者对新增非农就业的作用无足轻重。第一，中国的城镇失业数量很小，失业者即使全部在非农部门重新就业，也无法满足非农部门的劳动需求。例如，2010年中国城镇失业总数为908万，当年新增非农就业为1,237万，前者不到后者的四分之三。况且，若该年真的完全消除了失业，下年中国将失去新增非农就业的这个来源。第二，在这十五年中，中国即使能够减少城镇失业，减少的数量也极其有限，就此而向非农部门提供的劳动力如杯水车薪，无济于事。例如，中国失业在2010年减少了13万，仅占当年非农劳动增量的1%，可以完全忽视。第三，在表6.3列出的大部分年份内，中国的城镇失业数量不但没有减少、反而增加了；也就是说，失业群体不但不能为非农部门提供劳动力，反而要从每年社会新增劳动力中“取走”一部分，因此，和上一节揭示的世界情形相同，至少在本世纪第一个十五年中，中国的失业群体对非农劳动供给所起的主要是负作用。

所以，对二十一世纪的中国经济来说，无论新增总劳动力还是失业者重新就业还是两者的总和，都远远无法满足非农部门的劳动需求。这样，中国非农部门增长所需要的大部分劳动力就只能源自原有的农业劳动力。在表6.3中，中国非农部门的增长从2003年起便主要依靠农业部门转出的劳动力供给，后者占非农部门新增就业的比重往往达到甚至超过80%。实际上，从总量看，在整个二十一世纪的第一个十五年内，中国新增的超过1.9亿非农就业中，源自农业就业减少的便达到1.4亿，比重超过了70%。

在讨论世界农业劳动力转移数量时，我们指出农业劳动力转移和农业劳动力绝对减少不是一回事。同样的道理也适用于中国。所以，表6.3列出的“总劳动力增量”内，在初始意义上必然有一部分属于“农业劳动力增量”，另一部分才属于“非农劳动增量”或其他增量；因此，如果总劳动力增量全部进入非农部门，那么，“总劳动力增量”概念就必然包括农业劳动力转移概念。我们依然使用农业劳动力和总劳动力两者自然增长率相等的假设，计算总劳动力增量中的农业劳动力增量。我们得到的数据见表6.4第二列“总劳动力增量中的农业劳动力”。它与农业劳动力绝对减少之和便是农业劳动力转移数量。

表6.4 中国农业劳动力转移与新增非农就业，2001-2015年

	非农劳动增量	总劳动力增量中的农业劳动力		农业就业减少		农业劳动力转移
		数量	占非农劳动增量比	数量	占非农劳动增量比	数量	占非农劳动增量比
单位	万人	万人	%	万人	%	万人	%
2001	356	396	111.2	-356	-100.0	40	11.2
2002	242	283	117.3	-242	-100.0	42	17.3
2003	892	240	27.0	436	48.9	676	75.8
2004	1,903	270	14.2	1375	72.2	1644	86.4
2005	1,771	183	10.3	1388	78.4	1571	88.7
2006	1,832	150	8.2	1501	81.9	1651	90.1
2007	1,553	137	8.8	1210	77.9	1347	86.8
2008	1,051	121	11.5	808	76.9	928	88.4
2009	1,297	117	9.0	1033	79.6	1150	88.7
2010	1,237	99	8.0	960	77.6	1059	85.6
2011	1,652	119	7.2	1337	80.9	1456	88.2
2012	1,105	96	8.7	821	74.3	917	83.0
2013	1,875	94	5.0	1602	85.4	1696	90.4
2014	1,657	94	5.7	1381	83.3	1475	89.0
2015	1,069	62	5.8	871	81.5	933	87.3
合计	19,490	2,461	12.6	14,124	72.5	16,585	85.1
年平均	1,299	164	12.6	942	72.5	1,106	85.1

 

注：农业劳动力转移=总劳动力增量中的农业劳动力+农业就业减少、“农业就业减少”负数值表示农业就业增加。总劳动力=总就业+失业。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：参见表6.3

表6.4显示，一旦我们考虑新增社会总劳动力中含有的新增农业劳动力，从农业转移到非农部门的劳动力数量在本世纪的第一个十五年内就全部成为正数。也就是说，即使在某些年份内，农业就业绝对增加，但增加的规模依然低于“自然”增长的农业劳动力，因此，一部分农业劳动力依然转移到了非农部门，经济中依然发生了农业劳动力转移。同时，在这十五年间，中国每年转移的农业劳动力有十二年接近或超过1,000万，有五年甚至接近或超过1,500万；农业劳动力转移占新增非农就业的比重平均超过了85%。这里仍然需要注意的是，我们计算农业劳动力转移的假设前提是农业劳动力和社会总劳动力的自然增长率相等。这个前提在中国应当不成立，农业劳动力的自然增长率应当更高。考虑到这一点，农业劳动力转移数量应当更大，占新增非农就业比重也更高。所以，虽然农业劳动力转移时多时少，但就这十五年整体而言，中国的农业劳动力转移提供了中国非农就业扩张所需要的绝大部分劳动力。最后需要指出的是，和世界水平相比，中国农业劳动力转移占新增非农就业的比重几乎翻了一倍。这一点进一步表明中国农业劳动力转移的高速度，并成为第二章图2.1和2.2揭示的中国农业就业占世界比重和中国农劳比两者快速下降的基础。

第六章 农业劳动力转移和失业的比较研究

6.2 世界范围的农业劳动力转移和非农就业增长

农业劳动力转移指的是劳动力在农业和非农业两部门之间的重新配置，尤其指劳动力单方向地从农业到非农业的就业转换。根据本书第五章第三节的说明，劳动力在农业的生产率显著低于其在非农业的生产率，因此，即使其他一切不发生变化，一个劳动力从农业到非农业的转移也会在降低农业产出的时候更多地增加非农产出，社会总产出相应增加，所以，农业劳动力转移将导致经济增长。当然，如果像托达罗那样仅仅设想500个农业劳动力转移，则转移对增长的影响微乎其微，确实可以忽视。因此，转移对增长影响的关键在于转移数量。在非农化转型过程中，如果非农产业新增就业的重要部分甚至大部分来自于农业劳动力，那么，农业劳动力转移就会强烈且直接地影响整个经济的增长。本节将通过非农就业来源观察农业劳动力转移的影响。就世界经济来说，在每一个年度，非农部门新增就业的劳动力只有三个来源，一是社会总劳动力当年增量，二是上年农业就业劳动力，三是上年失业者。非农部门从这三个来源获得扩大生产所需要的劳动力。我们在表6.1中列出从2001至2015年全世界非农就业的三个来源以及各来源所占比重。由于世界农业劳动力从2002年才开始绝对减少，因此我们暂时不考虑2001年以前的情形。首先注意失业的变化。在表6.1列出的时期内，失业绝对增加和减少的年数几乎各占一半，但就整个时期而言，失业增加了0.16亿，因此，失业这个劳动力“后备军”不但对新增非农就业供给没有任何的贡献，而且“取走”了一部分可用于新增非农就业的劳动力。其次，就社会总劳动力增量来说，在二十一世纪中，世界总劳动力每年都在增加。但扣除失业“取走”的部分（0.16亿），世界总劳动力的总增量（6.2亿=6.36亿-0.16亿）却明显少于世界非农就业增量（7.55亿）。因此，在这段时期中，世界非农就业的增加必须同时依靠农业劳动力净减少。为了满足非农部门的劳动力需求，世界农业劳动力绝对减少了1.3亿多。但是，如果考虑新增总劳动中包括大量新增农业劳动力，那么，农业劳动力转移的规模将大大超过农业劳动力净减少数量。我们假设农业劳动力和总劳动力的自然增长率相等，那么，在6.36亿的新增劳动力中，至少包括了2.08亿农业劳动力，而这些劳动力同样转移到了非农产业，因此，农业劳动力转移数量是总劳动力增量中的农业劳动力和原有农业就业净减少两者之和。在表6.1显示的15年内，农业劳动力每年都在向非农部门转移，转移最少的年份也达到了600多万，而最多的两个年份皆超过了3,000多万，平均每年转移量近2,300万。所以，在本世纪最初十五年中，农业劳动力转移规模接近3.43亿。[1] 3.43亿的农业劳动力转移和0.16亿的失业变动是完全不同的两个数量级。即使假设一部分转出农业的劳动力没有获得城镇就业并成了城镇失业者，把这一时期的0.16亿新增失业者全视为来自农业的劳动力，全世界仍然有超过3.2亿转移者获得了非农就业。实际上，正是如此规模的农业劳动力转移，才促成了本世纪最初十五年的经济增长。换一个角度观察。2000年世界总失业为1.81亿。假如全部失业者在随后的十五年内都获得非农就业，那么，非农就业依然需要1.62亿（=3.43-1.81）来自农业的劳动力。而事实上，全世界总失业人数在这十五年间不但没有消除或减少，反倒有所增加。所以，虽然减少失业是各国和世界组织的社会政策和经济政策重要目标，但总体而言，全世界各国减少失业的政策在争取把失业者转变成非农就业并促进经济增长方面是失败的。

表6.1 世界新增非农就业来源（数量），2001-2015年

单位：万人

	非农劳动力增量	总劳动力增量	农业劳动力转移			失业减少	转移与失业减少比较
			新增农业劳动力	农业就业减少	合计
单位	A	B	C	D	E	F	G=E-F
2001	3,596	3,852	1,459	-581	878	324	554
2002	4,145	4,888	1,836	116	1,952	-860	2,811
2003	4,920	4,871	1,796	235	2,031	-185	2,216
2004	6,183	5,157	1,866	966	2,832	60	2,772
2005	6,206	5,309	1,871	905	2,776	-8	2,784
2006	6,345	3,702	1,270	1,892	3,163	751	2,411
2007	6,525	3,757	1,251	1,741	2,992	1,027	1,965
2008	4,487	3,624	1,172	1,585	2,756	-722	3,479
2009	2,473	3,320	1,044	1,225	2,269	-2,072	4,341
2010	5,176	3,293	1,012	1,622	2,634	261	2,372
2011	6,438	4,191	1,254	2,114	3,368	133	3,235
2012	5,664	4,505	1,301	1,404	2,705	-244	2,949
2013	3,771	4,674	1,312	-668	644	-235	879
2014	4,745	4,219	1,176	306	1,481	221	1,261
2015	4,812	4,264	1,170	622	1,792	-75	1,867
总计	75,486	63,627	20,790	13,483	34,273	-1,624	35,897
平均	5,032	4,241.8	1,386	899	2,285	-108	2,393

注：总劳动力增量、非农劳动力增量、农业就业减少、失业减少皆为相应指标的t年值减(t-1)年值。新增农业劳动力指总劳动力增量中的农业劳动力增量部分，是用总劳动力和农业劳动力自然增长率相等假定计算的。“失业减少”负数值表示失业增加、“农业就业减少”负数值表示农业就业增加。总劳动力=总就业+失业。表中绝对数经过四舍五入。

资料来源：数据附录 1：世界劳动力、就业、失业和农业劳动力转移，1991-2015年。

 

表6.2计算了2001到2015年全世界新增非农就业来源占新增非农就业的比重。该表显示，在这段时期，失业减少占新增非农就业比重从来没有超过16%即六分之一；与此相反，在这十五年中，农业劳动力转移比重有11年超过了40%即五分之二；十五年总结，农业劳动力转移比重超过45%，几达二分之一；相反，失业比重的绝对值只有2.2%，可谓无足轻重。如果考虑我们在前面提及的对农业劳动力转移的低估，可以说，本世纪以来，农业劳动力转移和“自然”新增非农劳动力两者对新增非农就业的贡献应当是平分秋色，而失业只起到可忽略不计的负作用。如果进一步考虑短期宏观经济学在其分析中往往不考虑劳动力总量变化，那么，作为劳动市场变量，农业劳动力转移高于失业的重要性就更加显著。

表6.2 世界新增非农就业来源（比重），2001-2015年

单位：%

	非农劳动力增量	总劳动力增量	农业劳动力转移			失业 减少	转移与失业减少比较（百分点）
			新增农业劳动力	农业就业减少	合计
	A	B	C	D	E	F	G=E-F
2001	100.0	107.1	40.6	-16.1	24.4	9.0	15.4
2002	100.0	117.9	44.3	2.8	47.1	-20.7	67.8
2003	100.0	99.0	36.5	4.8	41.3	-3.8	45.0
2004	100.0	83.4	30.2	15.6	45.8	1.0	44.8
2005	100.0	85.6	30.1	14.6	44.7	-0.1	44.9
2006	100.0	58.3	20.0	29.8	49.8	11.8	38.0
2007	100.0	57.6	19.2	26.7	45.9	15.7	30.1
2008	100.0	80.8	26.1	35.3	61.4	-16.1	77.5
2009	100.0	134.3	42.2	49.5	91.8	-83.8	175.6
2010	100.0	63.6	19.6	31.3	50.9	5.0	45.8
2011	100.0	65.1	19.5	32.8	52.3	2.1	50.2
2012	100.0	79.5	23.0	24.8	47.8	-4.3	52.1
2013	100.0	123.9	34.8	-17.7	17.1	-6.2	23.3
2014	100.0	88.9	24.8	6.4	31.2	4.6	26.6
2015	100.0	88.6	24.3	12.9	37.2	-1.6	38.8
总计	100.0	84.3	27.5	17.9	45.4	-2.2	47.6

注：参见表6.1。数据为各项指标占新增非农就业比重。按资料来源中数据计算。

资料来源：参见表6.1。

注释：

[1] 这里应当提醒的是，由于农业人口的增长率在大部分情形下高于非农人口和整个人口的增长率，所以，农业劳动力的“自然”增长率应当也高于社会总劳动力的自然增长率，因此，我们为表6.1的计算所建立的假设即农业劳动力和总劳动力的“自然”增长率相等，应当导致我们在表6.1中低估了新增农业劳动力数量。就此而言，表6.1应当不会高估、而只可能低估农业劳动力向非农部门转移的规模。

第六章 农业劳动力转移和失业的比较研究

6.1 托达罗的劳动力转移模型

劳动力转移研究领域的另一个重要理论是托达罗（Todaro）1969年提出的城乡劳动力转移模型。[1] 由于哈里斯（Harris）和托达罗两人在随后的另一篇论文内进一步阐述了该模型，经济学文献常常又把这一模型称为哈里斯-托达罗模型。[2] 我们之所以用理论称呼刘易斯的观点而用模型称呼托达罗观点，是因为模型虽然属于理论，但它是一种更严谨并且通常和数学表述相联系的理论。模型虽然不是唯一、但常常是理论科学化的表现。本书上一章指出刘易斯理论尚属于“前科学”，部分原因在于刘易斯理论难以模型化。托达罗理论是模型化的，所以我们用数学模型介绍之。

托达罗把经济分为城镇和乡村两个部门，城镇工资水平一定且高于乡村水平。个体劳动力为了提高收入从乡村向城镇转移。但他们在做转移决策时只能估计自己在城镇能够获得就业并取得工资的概率，这就是转移者对转移后的预期工资。用H代表劳动力乡城转移量，w_U和w_R分别代表城镇和乡村工资，w_U>w_R>0，E代表预期值，u属于(0, 1) 代表城镇失业率，托达罗列出公式为

(6.1)       H=f[E(w_U)-E(w_R)]                    劳动力转移量决定

(6.2)       E(w_U)= w_U(1-u)                        城镇预期工资决定

(6.3)       E(w_R)= w_R                                         乡村预期工资决定

(6.4)       E(w_U)= E(w_R)                           均衡条件

其中, (6.1)表示劳动力转移受有转移愿望的乡村劳动力预期的两部门工资差异影响。城镇预期工资越是高于乡村预期工资，劳动力转移的愿望越强；反之则越弱。(6.2)表示乡村劳动力预期的城镇工资为城镇固定工资和城镇就业率之比。城镇就业率越高，乡村劳动力转入后取得就业的可能性越大，该劳动力转移后获得城镇工资的概率也越高。(6.3)表示乡村预期工资等于乡村通行工资。(6.4)表示当两部门的预期工资相等时，劳动者不再向城镇转移或向乡村回流，转移者劳动市场实现均衡。(6.2)是托达罗的创新之处。将(6.2)和(6.3)代入(6.4)并令w代表两部门的相对工资，我们得到均衡时两部门工资比为

                    w_U(1-u)= w_R

即

(6.5)      （w_U/w_R)=1-u

考虑(6.1)，我们有

(6.6)       H=f[w_U(1-u)-w_R]

且

(6.6a)     H>0, 若w_U(1-u)>w_R

H=0, 若w_U(1-u)=w_R

H<0, 若w_U(1-u)<w_R

(6.6b)     dH/du <0

(6.6b)指出转移和城镇失业反方向变动。城镇失业率越高，失业越多，转移到城镇后取得就业和城镇工资的概率越小，乡城转移量越低，反之则越高。这样，托达罗模型就把乡城转移和城镇失业两者联系在一起并把前者视为后者的函数。这一点亦是托达罗模型最重要的创新之处。

托达罗模型的重要含义之一是政府减少城镇失业的政策不但达不到目标，还可能适得其反，造成更严重的城镇失业。这里的原因是失业率降低缩小了乡村劳动者考虑的城乡工资差距，导致更多乡村劳动力转移到城镇。正如菲尔兹所说：在托达罗之前，“经济学家广泛认为只要穷国政府把足够的资源和刺激用于创造更多城镇就业，穷国城镇失业就可能减少甚至消除。托达罗证明这类政策是徒劳的”，因此，“我们所有研究不发达国家劳动市场和人口问题、研究它们经由劳动力转移而互动的经济学家都受惠于托达罗”。[3] Willis同样指出，“第三世界国家中同时存在着城镇高失业率和高乡城转移量。对这类现象的解释，当今已经形成共识，而托达罗在这方面的贡献比其他任何人都重要。”[4]

与我们在上一章介绍的刘易斯理论相比，托达罗模型存在若干显著的不同之处，例如，第一，托达罗着眼于与失业有关的短期经济政策问题，而刘易斯侧重于长期的劳动力转移理论问题；第二，托达罗用乡村和城镇之分代替刘易斯的传统和资本主义部门之分；第三，托达罗以城镇固定工资为假定前提，而刘易斯以传统部门固定工资为研究对象；第四，托达罗把乡城劳动力转移和城镇失业相联系，刘易斯则把劳动力从传统部门向资本主义部门的转移和后一部门资本投资相联系。在托达罗模型中，城镇的工资固定且高于乡村工资，劳动力在城乡之间可以自由迁移，城镇企业亦不存在优先雇佣原有城镇劳动力的制度性约束。不过，乡村劳动力虽然能够自由迁入城镇寻找工作，但他们可能找不到工作。托达罗认为乡村劳动力在城镇获得就业的可能性取决于城镇失业状况：城镇失业率越低，一个人从乡村到城镇找到工作的可能性便越高，乡村劳动力转移到城镇的数量就越大；反之，城镇失业率越高，乡城转移越少。[5] 这里尤其值得注意的是，托达罗强调个体转移者的理性行为，因此其模型具有明确的微观经济学基础。

不过，虽然托达罗模型把乡城劳动力转移和城镇失业联系在一起，使它看上去很有吸引力。但这初看上去的吸引力恰好掩盖了该模型的基本缺陷。首先，正如本章下面将说明的，世界和中国发生的农业劳动力大规模转移和城镇失业“少量”增减是完全不同的两个数量级。它们之间几乎不可比较。本书第二章已经指出，中国的乡村劳动力转移属于农业劳动力转移范围之内。因此，我们用农业劳动力转移而不用乡城劳动力转移来观察托达罗模型的适用性。举个例子，2011年中国城镇失业减少了13万人，但农业劳动力最低转移数量超过了1,059万，且绝大部分转移者进入了城镇。在这样的数字面前，我们根本无法按照托达罗的思路，设想高达1,000万农业劳动力转入非农业部门的诱因是城镇失业减少了13万人。13万人的城镇失业减少比起在非农部门获得就业的1,000万农业转移劳动力来说是太少了，这样大规模的农业劳动力转移或者乡城转移完全无法用托达罗模型解释。^[6]

就托达罗本人的研究意图而言，他的模型不是针对大规模的农业劳动力转移或乡城劳动力迁移，而是针对小规模的政府促进城镇就业的政策。托达罗曾经清楚地说明这一点，即他的理论试图解释的是一个增加500个城镇就业机会的经济政策“是否会把超过500位的正在犹豫是否迁入城镇的乡村劳动者真的引诱入城镇”。[7] 对托达罗来说，如果答案是肯定的，该就业促进政策就会反而加剧城镇失业。托达罗的研究对象有其意义，托达罗模型亦有其作用。但是，把托达罗对个别政策效果的研究模型扩张到对超越个别政策的整个宏观经济的研究，就不适当地夸大了托达罗模型的作用，从而忽视了乡城或农业劳动力转移的宏观经济学意义。事实上，就具有宏观经济学意义的劳动力转移来说，我们面对的转移现象不是500个新增非农或城镇就业的规模，而是在像肯尼亚这样的小国里5万、[8] 在像中国这样的大国里500万新增就业的规模。5万新增非农就业在肯尼亚、500万新增就业在中国都不是某项特定的经济政策所能够造就的。面对这样大规模的新增就业，我们首先需要的不是政策分析，而是宏观经济分析。例如，在肯尼亚创造500个和在中国创造5万个新城镇就业也许不会影响城镇工资水平变化。但是，如果没有乡城或农业劳动力转移，在肯尼亚创造5万个和在中国创造500万城镇就业必然会抬升城镇工资并造成复杂的宏观经济影响。在这里，数量规模起决定性作用。托达罗研究的是小规模失业变化和小规模劳动力转移关系，我们的兴趣则是大规模劳动力转移的宏观经济关系。就此而言，托达罗模型不适宜我们的研究。

其次，托达罗所设想的是城镇失业减少将吸引乡村劳动力进城并变成新的城镇失业者，而非进城获得非农就业。但在我们列举的中国例子里，则是即使城镇失业减少，绝大多数乡村或农业转出的劳动力依然在进城后获得了城镇就业，而非填补减少了的城镇失业。就托达罗本人关心的肯尼亚和撒哈拉沙漠以南国家来说，根据国际劳工组织提供的统计资料，我们计算出包括肯尼亚在内的撒哈拉沙漠以南国家2008年新增失业为70万。若假设农业劳动力和总劳动力的自然增长率相等，则同年从农业转移出的劳动力至少有150万。[9] 显然，即使这150万农业转出劳动力中有70万成为新增城镇失业，则依然有80万转移劳动力在非农部门获得了就业。所以，即使在这个地区，农业劳动力转移所起的支持非农就业增长的作用，亦强于于它的加重城镇失业的作用。

再次，托达罗模型的一个核心假设是城镇工资水平外生固定且高于乡村工资。这样，托达罗模型就和刘易斯理论一样在某种不变工资的框架内讨论劳动力转移。然而，不变工资必须以特定经济制度或市场缺陷为前提，而不可能具有普遍性。同时，工资是劳动市场信号和农业劳动力转移经济学的关键变量。这样的变量如果成为常数，农业劳动力转移的研究将永远达不到科学水准。所以，任何一个臻向完美的以劳动力转移为研究对象的经济学模型都不应当容许不变工资。[10]

最后但也许最重要的是托达罗模型虽然以发展中国家为研究对象，却依然囿于以当代欧美国家为背景的宏观经济学传统，把失业视为核心变量，把劳动力转移视为次要变量，认定劳动力转移是失业的函数，劳动力转移必须通过失业才能影响经济增长和波动。我们知道，现有的以欧美国家为背景的宏观经济学把经济增长率、通货膨胀率和失业率视为三个一级或核心变量。所有其他劳动市场变量都必须通过失业率才能与宏观经济联系起来，才可能产生宏观经济学效应。例如，欧美国家的女性就业往往和失业率有关。失业率低，女性就业便多；失业率高，女性就业便少。托达罗模型的逻辑亦如此。我们在本章要说明的是，特别在农业劳动力大规模转移的非农化转型中期阶段，农业劳动力转移具有独立的宏观经济学意义，无须通过失业便能够发挥自己的宏观经济效应；或者说，在这一阶段，农业劳动力转移的宏观作用不但不依赖失业，而且高于失业，因此，农业劳动力大规模转移阶段的宏观经济学，应当把农业劳动力转移和经济增长、通货膨胀并列为核心变量或一级变量，而把失业降为二级甚至三级的次要变量。

注释：

[1] 托达罗模型的经典论文见Todaro, 1969; 1976a; 1980。托达罗曾为国际劳工组织撰写一本发展中国家劳动力转移的著作（1976b），其1980年论文为该著作的压缩和更新版。

[2] 参见Harris and Todaro, 1970。关于托达罗模型和哈里斯-托达罗模型的区别，参见Blomqvist，1978。不过，在失业变化诱致乡城劳动力转移这一点上，两个模型是相同的。

[3] Fields, 1980, p. 390.

[4] Willis, 1980, pp. 394-395.

[5] 这里需要指出的是，农业劳动力转移和失业变化的反向关系很早就为经济学家所认识，参见例如Johnson，1948，p.153。但托达罗应当是第一位用模型表述和分析该关系的经济学家。

[6] 关于托达罗模型在农业劳动力转移研究中的局限性，参见Hu,，2011。

[7] Todaro，1976，p. 216。斜体字为原文所有。

[8] 肯尼亚是托达罗研究的背景国家。

[9] 国际劳工组织把包括肯尼亚、但不包括南非的撒哈拉沙漠以南国家当成一组。本节数据的资料来源：ILO，2011，Table A 2，A4，A10，A11。

[10] Willis在评论托达罗模型的时候表述了他对不变工资假定的不满：“我必须说出我的困惑，为什么托达罗和其他学者没有探讨直接应对现代部门刚性工资的可行政策。”参见Willis，1980，p. 397。