分类： 学术探索

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。

第二章 作为农业劳动力转移典型国家的中国

2.8 农业劳动力转移平衡表

本章前面五节利用统计资料从数量上研究了中国1978年以后的劳动力转移。中国劳动力转移可以分为劳动力在就业和失业、农业和非农业、乡村和城镇之间转移三类。中国劳动力可以分为就业、失业、农业、非农业、乡村、城镇、城镇就业和乡村非农就业八类，劳动力转移便发生在这八类群体之间。注意这八类互相之间有所重合。由于中国只有城镇劳动力才有资格登记为失业者，所以劳动力在就业和失业之间的转移仅仅发生在城镇；由于城镇劳动力都被统计为非农劳动力，农业劳动力仅仅存在于乡村，所以城镇内部不存在劳动力在农业和非农业之间的转移，而乡村内部存在这样的转移；由于失业者不可能在城镇和乡村之间转移，所以劳动力乡城转移仅仅是乡村就业者的乡城转移。总结前面的研究并参照常见的资产平衡表方式，我们列出中国劳动力在1978-2015年之间的”平衡表”，这就是表2.18。该表中的”自然增长”和”净转入”项目都是根据所有各类劳动力或就业的”自然”增长率皆等于社会总劳动的统计增长率假定估算的。在该表中，1978和2015年年底数据是存量，”自然”增长和”净转入”是该期间的流量。流量源自起点的存量又汇入终点的存量。存量数据来自统计资料，流量数据则来自本章前面五节的估算。我们可以看出，若所有各类劳动力与就业的”自然”增长率都等于总劳动力统计增长率，则在这三十七年间，中国发生的劳动力转移可以细分如下：

        （1）劳动力少量地从就业转入失业，转入量仅为142万，年均不足4万。

        （2）劳动力大量地从农业转入非农业，转入量高达2.8亿，年均超过760万。

        （3）劳动力大量地从乡村转入城镇，转入量超过2亿，年均超过550万。

        （4）劳动力亦从乡村农业转入乡村非农业，转入量近7800万，年均达210万。

由于农业和乡村劳动力的”自然”增长率不应当低于总劳动力统计增长率，所以表2.18列出的”净转入”数字应当都是最低净转移数据；实际转移数量不但应当大于、而且应当显著大于这些数字。

表2.18 中国劳动力转移平衡表，1978-2015年

亿人，%

注1：本表估算以各类劳动力或就业的”自然”增长率皆等于社会总劳动力的统计增长率假定为前提。

注2：本表”自然”增长和净转入数据都不包括1978年内的发生数。

我们从另一个角度观察表2.18。若各类劳动力“自然“增长率皆等于总劳动力统计增长率，则从1978-2015年，中国农业劳动力转移和乡城劳动力迁移分别为2.82亿和2.04亿人；同时，乡村农业劳动力向乡村非农业净转入近0.78亿。换句话说，1978年以后转出农业的2.82亿劳动力中，有2.04亿转到了城镇非农部门，剩下的约0.78亿转入乡村内部的非农产业。所以，中国在这三十七年间发生的农业劳动力转移，是农业劳动力向城镇和乡村的非农产业转移。从总量上看，自乡村向城镇迁移的劳动力不是乡村非农劳动力，而只是乡村农业劳动力；或者说，乡城劳动力迁移仅仅是农业劳动力转移的一部分，而与乡村非农劳动力无关。^[1] 我们用图2.18表示中国农业劳动力转移和劳动力乡城转移之间的这一关系。

图2.18 中国农业劳动力转移和乡城劳动力迁移关系，1978-2015年

(注：该图的两个箭头和下方两个框应当并排，表示农业劳动力向乡村和城镇非农业转移。对于目前的不恰当显示，作者表示道歉。）

注释：

^[1] 从结构上，一个农业劳动力完全可能先转移到乡村非农产业，再从那里迁移到城镇非农部门就业。同时，一个刚刚达到劳动年龄的农村青年可能没有从事农业而直接转入非农部门就业。但本书在这里不涉及农业劳动力转移的具体形式和路径。

第二章 作为农业劳动力转移典型国家的中国

2.7 乡村内部的农业劳动力转移

如果本章第五节讨论的人口乡城迁移和第六节讨论的劳动力乡城迁移有着明显概念区别的话，第三节讨论的劳动力从农业向非农业的转移则似乎和其从乡村向城镇的迁移的概念区别不大。一方面，农业集中在乡村，非农产业集中在城镇，所以，劳动力从农业向非农业的职业转移常常同时意味着他们从乡村向城镇的地域迁移；；另一方面，劳动力从乡村向城镇的地域迁移往往同时伴随着他们从农业到非农业的职业转换。就此而言，农业劳动力转移和劳动力乡城迁移并进一步和人口的城镇化是一个在时间上同步、地域和职业变换上重叠的过程；所以，农业劳动力转移和劳动力乡城迁移几乎可以视为同一研究课题。

然而，农业劳动力转移和劳动力乡城迁移又有着重大区别。首先，如果说农业劳动力几乎全部集中在乡村，城镇没有农业劳动力，则非农劳动力同时存在于城镇和乡村，所以，劳动力从农业向非农业转移既可以发生在乡城之间，也可以发生在乡村内部，而后者与劳动力乡城迁移无关。其次，乡村非农劳动力完全可能向城镇非农部门迁移，这样的迁移又与农业劳动力转移无关。在了解这些理论可能性的前提下，我们利用统计资料观察它们各自在现实生活中出现的状况。中国统计资料中没有乡村和城镇的农业与非农业分开的就业数据，因此我们无法得到乡村农业和非农业、城镇农业和非农业就业的准确数据。^[1] 不过，《中国农村统计年鉴》中有一个表“中国主要年份乡村人口和乡村就业人员情况统计“。 ^[2] 该表把第一产业即农业就业列为“乡村就业人员数“的子项目，而该表的农业就业数据和我们在本章大量引用的源自《中国统计年鉴》的“第一产业就业“即农业就业或农业劳动力数据完全相同。《中国农村统计年鉴》还在该表中列出农业就业占乡村就业的比重。显然，只有当这里所指的农业就业等于乡村农业就业时，该表计算的农业就业占乡村就业比重才有意义。按照《中国农村统计年鉴》的做法，我们从乡村就业中减去农业就业便得到乡村非农就业数据。下面的图2.16展示了这两类乡村就业从1978到2015年的数量变化情况。我们可以看到，在乡村就业总体呈现下降趋势、农业就业并以更快速度下降的同时，乡村非农就业呈现上升趋势。图2.17则从相对量角度揭示了乡村两类就业的变化趋势。在这两个图中，农业和非农就业曲线从相距遥远的两点而一降一升地逐渐靠拢。同时，乡村的农业和非农就业又显示出很强的替代性，即在某段时期，一条曲线的强烈波动对应着另一条曲线在反方向上的类似程度波动。

图2.16 中国乡村农业和非农就业，1978-2015年

注：乡村非农就业=乡村就业–农业就业，农业就业为全国农业就业。

资料来源：国家统计局国民经济综合统计司，编，2010，新中国六十年统计资料汇编，表1-4，北京：中国统计出版社; 《中国统计年鉴-2016年》，表4-2。若不同资料来源的数据有别，以最新资料来源为准。

图2.17 中国乡村农业和非农就业占乡村总就业比重变化，1978-2015年

资料来源：参见图2.16。

就1978-2015年之间的变化而言，表2.16指出乡村非农就业从1978的0.2亿增加到2015年的1.5亿，增加了近1.3亿多，年平均增长率达到5.2%。与此同时，乡村总就业增加量仅及其一半，为0.64亿，增长率亦只有很低的0.51%；而农业就业甚至绝对减少了0.64亿。所以，在乡村内部，乡村总就业增加和农业就业减少两者共同支持了乡村非农就业增长。与绝对量变化相一致，乡村非农就业占乡村总就业比重从1978年的不足8%提高到2015年的40%以上，而农业就业比重则相应地从超过92%降低到60%以下。

表2.16 中国乡村就业结构变化，1978和2015年

资料来源：国家统计局国民经济综合统计司，编，2010，新中国六十年统计资料汇编，表1-4，北京：中国统计出版社; 《中国统计年鉴-2016年》，表4-2，4-3。若不同资料来源的数据有别，以最新资料来源为准。

上一节曾经指出，在1978-2015年间，中国乡村劳动力向城镇净转移。因此，如果中国乡村非农就业以5.2%的年率增长，它就需要从乡村农业转入劳动力。这一点意味着在1978至2015的三十七年间，中国转移出乡村农业的劳动力应当分别转入了乡村和城镇的非农产业，而乡村非农劳动力应当没有迁入城镇非农部门。我们仔细考察这一点。为简便起见，我们在下面的考察中将仅仅使用假定I，即农业、非农业、乡村、城镇四类劳动力的“自然“增长率皆等于社会总劳动力自然增长率的假定：

        假定I:         n^A_t=n^N_t=n^R_t=n^U_t=n_t

从假定I容易得出乡村非农就业和农业就业两者”自然”增长率相等的推论。根据这一推论，我们计算出乡村非农就业在1978-2015年间的”自然”增长量和劳动力在乡村农业与非农业之间的转移量，见表2.17。该表同时显示，在这三十七年中，新增的乡村非农就业，只有五分之二来自其自身的”自然”增长，而五分之三来自农业劳动力转移。所以，表2.17又一次揭示了农业劳动力转移对于非农就业增长具有第一位的重要性。

表2.17 中国农业劳动力转移占乡村新增非农就业比重估算

1979-2015年

注：假定农业、非农业、乡村、城镇四类劳动力的“自然“增长率皆等于社会总劳动力自然增长率。

资料来源：参见图2.14。

注释：

^[1] 中国劳动统计在”按行业分城镇单位就业”标题下列出”农林牧渔业”就业数据。但这部分就业应当属于政府的农业管理工作和其它直接以农业为对象的服务工作，它们应当不属于中国劳动统计中的”农业就业”。这里，虽然我们需要等待统计部门的澄清，但从数量上看，即使这部分就业属于”农业就业”，它们占农业总就业的比重也很低。例如，在2011-2013年间，该比重仅处于1.22%和1.35%之间。数据参见《中国统计年鉴-2014年》，表4-3，4-5。此外，城镇也可能存在若干家庭或个人经营的农业即存在农业劳动力。一方面统计资料中缺乏相关数据，另一方面，这样的劳动力数量应当也非常小，所以我们暂且不考虑它。

^[2] 参见例如《中国农村统计年鉴-2015年》，表3-1。

第二章 作为农业劳动力转移典型国家的中国

2.6 中国劳动力的乡城迁移

大规模乡城移民的原因虽然很多，但在任何社会制度之内与任何技术水平之上，它的基本原因总是劳动力从乡村向城镇的大规模迁移。这是因为，首先，劳动力乡城迁移本身属于乡城移民的一部分甚至非常重要的一部分；其次，虽然少数非劳动力人口可能单独迁入城镇并在原有城镇人口的帮助下生活，但最近三十七年发生在中国的如此大规模的人口乡城迁移，不可能不同时也是劳动力的乡城迁移，因为中国原有城镇人口绝对无法养活如此多的迁入人口；第三，大部分非劳动力迁移人口只有在伴随劳动力迁移的前提下才可能在移入的城镇获得生存和进一步生活的物质基础。所以，从大规模乡城移民开始，我们需要继续考察中国的劳动力乡城迁移。

作为人口移民的大前提，中国劳动力确实在1978到2015的三十七年内大规模地从乡村转入城镇。下面的表2.14比较了1978和2015两年的中国城乡劳动力。1978年中国城镇就业尚不足1亿，2015年增加到4亿以上，增加了近3.1亿，平均年增长率高达4%。而在同一时期，中国乡村就业从近3.1亿仅仅增加到3.7亿，增加量只有0.6亿强，年增长率仅为0.5%。表2.14中的“城镇劳动力“是城镇就业和失业之和。城镇劳动力和城镇就业两者增量与增长率差异来源于失业变动。图2.14直观地指示了城乡就业量在这三十七年间的变化情形及其差距。^[1] 中国城镇就业劳动力始终增长很快，但中国乡村就业从1991年便增长缓慢，并从1998年开始变成负增长且一直延续至今。因此，尽管中国总就业一直在增加，但乡村就业在1997年达到顶峰的4.9亿后便转为下降，在2014年甚至降低到城镇就业之下，2015年更比顶峰水平降低了1.2亿。显然，自1998年以来绝对减少了的乡村就业者没有失业，而是在城镇地区获得了就业，所以，从总量上看，城镇新增的3.1亿就业，应当包括了乡村就业从1998年开始的绝对减少数量。不过，就1978年以来的整个三十七年观察，乡村就业的线性总趋势依然是增加的，所以，我们很难依据城乡就业数量变化来判断城乡劳动力迁移的规模。因此，为了了解劳动力的城乡迁移，我们需要进一步考虑城乡就业的增长率差异。

表2.14 中国城乡就业结构变化，1978和2015年

注：城镇劳动力=城镇就业+城镇失业。

资料来源：国家统计局国民经济综合统计司，编，2010，新中国六十年统计资料汇编，表1-4，北京：中国统计出版社；《中国统计年鉴-2016年》，表4-2。若不同资料来源的数据有别，以最新资料来源为准。

图2.14 中国城乡就业，1978-2015年

资料来源：参见表2.14。

表2.14同时指出，中国城镇就业占总就业比重在1978-2015的三十七年间提高了28.5个百分点，而乡村就业比重相应降低。图2.15给出了1978-2015年中国总就业和城乡就业的年度增长率曲线。图2.15中曲线特别突出的地方表示1990年情形。它和中国总劳动力曲线在1990年特别突出的原因完全相同，因此这里不再解释。仅就图2.15显示的其它特点而言，我们发现随着中国总劳动力增长率的降低，总就业增长率在这三十七年亦呈现不断下降的总趋势。这进一步证明城镇就业的稳定增长的基础应当是乡城劳动力迁移。与图2.4和2.11的总劳动力与人口曲线相比，图2.15三条就业增长率曲线的波动都更加剧烈。同时，在图2.15的三条曲线中，城镇就业增长率的波动最为剧烈，而乡村就业增长率的下降更为迅速。我们可以看出，正是乡村就业统计增长率比总就业增长率更为迅速的下降保证了城镇就业统计增长率的基本稳定趋势。

图2.15 中国总就业和城乡就业统计增长率，1978-2015年

资料来源：参见表2.14。

不过，与前面一样，我们在这里遇到的困难依然是缺乏城乡劳动力自然增长率数据。但我们的研究目的亦和前面一样，即不去精确估计乡城劳动力迁移的数量，而是求得这一迁移的总的图景，以便为后续研究做出某些铺垫，因此，我们不在这里详细讨论乡城劳动力迁移的精确数量，而只是给出带方向性的大体估算。同时，为了和估算农业劳动力转移的方法保持一致以及避免失业造成的估算困难，我们用城镇劳动力代替城镇就业来估算城乡之间的劳动力迁移。在中国统计数据内，乡村就业和乡村劳动力的数量相等，所以，乡村就业与城镇劳动力之和等于总劳动力。和研究农业劳动力转移与乡城人口迁移时的做法类似，我们也对乡城劳动力迁移做出如下三个假定：

            假定I:         n^R_t=n^U_t

            假定II:        n^R_t=1.5n^U_t

             假定III:    n^R_t=2n^U_t。

注意n现在代表劳动力，其它各符号的含义同前。我们依据这三个假设，分别求出从1979到2015年各年城镇和乡村劳动力的三组假设数据。比较这三组假设数据和城乡劳动力相应年份统计数据，我们便得到各年份乡城劳动力迁移的三组假设数据。进一步加总各年数据，我们获得这三十七年乡城劳动力迁移的三组总量假设数据。由于这里所用的估算程序，与上一节估算人口乡城迁移的程序完全相同，所以我们不再详细解释估算过程，而仅仅关心表2.15列出的估算结果。从表2.15可以看出，若乡城劳动力的自然增长率皆等于总劳动增长率，乡城劳动力迁移量将超过2亿；若乡村就业自然增长率分别是城镇的1.5和2倍，则乡城劳动力迁移分别增加到2.3亿和近2.5亿。与此相应，在这三十七年内，从乡村转入城镇的劳动力，分别占同期城镇新增劳动力的65%、74%和80%。由于中国特殊的城镇失业登记制度，迁移到城镇的乡村劳动力若在城镇失业，他们几乎不可能登记为失业者，因此迁移到城镇的乡村劳动力应当只会增加城镇就业。就此而言，我们可以直接比较乡城迁移劳动力和城镇新增就业。表2.15显示，在1979-2015年间，依我们对乡村劳动力“自然“增长率的三种不同假设，中国乡村劳动力迁移可能占到中国城镇新增就业的66%、75%或81%。由于乡村劳动力的自然增长率至少不会低于城镇，所以按照乡城劳动力“自然“增长率相等假设计算的乡城迁移劳动力应当是最低可能的迁移量，因此，乡城迁移劳动力至少占了城镇新增劳动力和新增就业的三分之二，或者说，在1978到2015的三十七年间，中国城镇新增劳动力和新增就业绝大部分来源于乡城劳动力迁移。

表2.15 中国乡城劳动力迁移占城镇新增劳动力和新增就业比重估算 ^[2]

1979-2015年

资料来源：参见图2.14。

注释：

^[1] 劳动力增长和人口增长的一个重要区别是前者受劳动参与率变化的影响。令P、L和c代表人口、劳动力和劳动参与率，g代表增长率或变化率，我们有公式L=cP和g_L=g_c+g_P，因此在人口总量不变的特殊情况下，劳动力依然会随c而变。乡城劳动力增长的情形更为复杂。例如，一位未成年人口从乡村迁入城镇后若干年进入劳动大军，他应当计入城镇新增劳动力，这是人口和劳动力迁移不同步造成的差异之一。本书在讨论劳动力以及分城乡或分农业非农业的劳动力增长率的时候，不考虑造成劳动力增长率变化的具体原因。

^[2] 比较表2-15和2-13，我们发现若假设在1978-2015年间中国城乡人口和劳动力两者的自然增长率各各相等，则人口和劳动力的乡城净迁移数量各为4.73亿和2.05亿，后者仅为前者的43%强。它表示超过一半以上的乡城移民是非劳动力。这一点也许不符合我们的直觉。不过，这一点似乎可以从中国城乡就业或劳动力占其人口比重的变化中得到部分解释。1978年中国城乡劳动力占城乡人口比重即劳动参与率分别为58.2%和38.8%，该比率在城镇大大超过乡村；但到2015年，该比率变为53.7%和61.4%，城镇转而明显低于乡村。造成城乡劳动参与率两者反方向变化的原因之一，可能这里揭示的乡城移民中的非劳动力比重超过劳动力比重。当然，这一反方向变化在多大程度上肇始于统计资料本身的缺陷、多大程度上根源于事实，还有待研究。有关数据参见国家统计局国民经济综合统计司，编，2010，新中国六十年统计资料汇编，表2-4，北京：中国统计出版社；《中国统计年鉴-2017年》，表2-1，4-1和4-2。若两个资料来源的数据有别，以最新资料来源为准。

第二章 作为农业劳动力转移典型国家的中国

2.5 中国人口的乡城迁移

农业劳动力转移指的是劳动力在农业和非农产业之间的职业转移。但是，由于农业几乎仅仅存在于乡村，而非农业集中于城镇，因此，农业劳动力转移又和人口与劳动力从乡村向城镇的地区迁移密切相关。为了清楚地明了农业劳动力转移，我们需要对人口和劳动力的乡城迁移有所了解。不过，在本书思框架内，我们只能简单讨论一下中国人口和劳动力乡城迁移的大体规模，以求得一种基本正确 “鸟瞰图景“。本节关注人口乡城迁移。人口大规模地从乡村地区迁入城镇地区是中国现代经济和社会变化的一个重要现象。这一现象在1978年中国实行改革开放措施以后表现得尤其显著。我们用数据说明中国人口的乡城转移。^[1] 表2.10指出从1978到2015年，中国乡村人口从7亿9千万人下降到略多于6亿，但城镇人口却从1亿7千万上升到7亿7千万。因此，在这三十七年中，中国乡村人口绝对减少了近1亿9千万，城镇人口绝对增加了近6亿。图2.9显示在1978年以后的十多年内，中国乡村人口增加速度虽然明显慢于城镇人口增速，但乡村人口依然持续增长，并在1995年达到峰值，近8亿6千万人。从那以后，中国乡村人口总量开始下降。我们预见这一下降趋势将不断持续，中国乡村人口在最近的未来仍将继续减少。

表2.10中国人口城乡结构变化，1978与2015年

资料来源：《中国统计年鉴-2016年》，表2-1。

图2.9 中国城乡人口，1978-2015年

资料来源：《中国统计年鉴-2016年》，表2-1。

从城乡人口占总人口比重看，1978年中国城镇人口比重尚不及18%，也就是说超过80%的中国人口当时滞留在乡村。十二年后的1990年，城镇人口比提高到26%，接着到2000和2010年分别提高到36%和50%。这样，到2010年，中国一半人口已经生活在城镇。城镇人口比是衡量城镇化的指标。因此，2010年中国城镇化达到50%，标志着中国终于走出了乡村国家阶段，变成了城镇国家。图2.9与下面的图2.10分别显示中国城乡人口总量和比重在这三十七年中的升降趋势。值得注意的是，城乡人口总量和比重曲线皆在2010年交叉。因此，即使数据的准确性值得商榷，但中国城乡人口在2010年前后达到基本相等的水平的结论，应当是可信的。2010年之后，中国城镇人口继续增加，至最新数据年份的2015年，该比重已经超过56%。也就是说，在1978到2015的37年间，中国城镇人口比从近18%提高到56%以上，提高程度超过了38个百分点，平均每年提高量甚至超过了一个百分点。

图2.10 中国城乡人口占总人口比重，1978-2015年

资料来源：《中国统计年鉴-2016年》，表2-1。

城镇人口比每年提高一个百分点，这是一种奇迹般的高速度。我们可以从纵向和横向两个维度体验这一奇迹。下面的表2.11列出了这两个维度的六个数据和其变化幅度。就纵向的中国经济史而言，假设从1955年开始算起，^[2] 中国在1955到1978年的23年间，城镇人口比仅仅从13.5%提高到18%，提高了4.4个百分点。这个速度甚至显著低于同期全世界城镇化的速度（6.9个百分点），更是远远低于1978-2015的37年提高38个百分点的速度。从横向的世界城镇化发展看，1978年世界城镇人口比高于中国一倍多，但到2015年却转而低于中国2个百分点。^[3] 这是因为世界城镇人口比在这一期间仅仅提高了15.5个百分点，只及中国提高幅度的五分之二。所以，无论与近期中国历史比较还是与同期世界变化比较，中国人口的城镇化速度在1978年以来的三十七年间都是非常高的。

表2.11 中国和世界城镇人口比及其变化
（1955、1978和2015年）

单位： %

注1：2015年世界城镇人口比数据是预测值。在同一个表中，2015年中国城镇人口比的预测值是55.6%。

注2：中国与世界差距为中国数据减去世界相应数据后的结果。

资料来源：中国：《中国统计年鉴-2016年》，表2-1。世界：United Nations, 2014, File 21.

本节的图2.9、2.10和表2.10、2.11应用的人口资料是统计部门根据人口居住状况调查得出的数据。这样的城镇统计人口比乡村统计人口增长更快的基本原因有三：第一是前者的自然增长率高于后者，第二是乡村人口由于自然和社会突发灾难等非正常原因的萎缩，第三则是乡村人口出生后转入城镇居住即本节讨论的乡城转移。由于城镇人口自然增长率本来便低于乡村人口，由于中国1978年以来没有遭遇任何导致乡村人口萎缩的大规模灾难事件，所以中国1978年以来的人口高速城镇化和前两个原因无关，而仅仅和第三个原因即人口乡城转移有关。实际上，正是高速度的人口乡城转移促使中国实现了快速的城镇化。我们观察中国乡城转移人口的规模。从统计人口数字看，在1978至2015年间，中国城镇净增加人口近6亿，乡村净减少人口约为1.9亿，仅占前者的31%强。^[4] 这个比率虽然已经很大，可它不但不能正确反映乡城转移的巨大规模和它对城镇化的基本作用，反而过分缩小了乡村转移的规模，因此非常可能误导我们对中国乡城转移的理解和研究。为了避免误导，我们必须仔细考察中国乡城转移规模。

首先，按照城镇和乡村的统计人口数据，中国城镇人口增长率显著超过乡村人口。而这一点有悖于我们的正常直觉和经济史的常识。我们把图2.9显示的人口数据称为统计人口数据并计算中国乡村和城镇统计人口的逐年增长率，我们得到的结果如图2.11。图2.11同时显示了中国总人口的年增长率。在该图中，中国总人口在1978-2015年间的最高和最低年增长率分别为1.67%和0.48%，但中国乡村人口增长率从没有达到1.2%，并且超过半数年份是负数。与此相反，中国城镇人口增长率从没有低于2.2%，最高竟超过7.8%。在图2.11显示的三十七年间的平均年增长率亦超过了4.1%，所以，图2.11清楚地揭示了城镇统计人口相对于乡村统计人口和总人口更快增长的状况。

图2.11 中国总人口和城乡人口统计增长率，1978-2015年

资料来源：《中国统计年鉴-2016年》，表2-1。

其次，我们需要指出，城镇统计人口比乡村统计人口以及总人口增长率更高的基础，不是城镇人口自然增长率更高，而是乡村人口向城镇的转移。图2.11显示的乡村人口负增长便清楚地表明了这一点。所以，城乡统计人口的增长率和统计人口绝对量一样，不能揭示、反而掩盖了乡城人口的转移。为了说明乡村人口转移，我们需要城乡统计人口增长率数据，但更需要它们的自然增长率资料。不过，中国以及世界各国政府统计部门都不提供分城乡的人口自然增长资料；现有统计资料亦不允许我们推导出准确的城乡自然增长率数据。所以，我们在这里遇到和上一节讨论农业劳动力转移时发现的同样困难。这是一个不可能克服的困难。为了推进乡城移民研究，我们需要绕过这一困难。更重要的是，我们在本节讨论乡城人口转移的目的。不是精确估计乡城移民的数量，而是了解乡城移民的大体规模并获得一个总体图景，以便为后续的劳动力转移分析做出若干铺垫，因此，我们不需要详细论证乡城移民可能达到的精确数量，而只需要为乡城移民做出几个简单但重要的假设。

和前面研究农业劳动力转移数量的做法相同，我们也对1978到2015年间乡城人口自然增长率做出下面三个假定：^[5] [6]

            假定I:         g^R_t=g^U_t

            假定II:        g^R_t=1.5g^U_t

             假定III:    g^R_t=2g^U_t。

其中符号g表示人口增长率，上标R和U分别代表乡村和城镇。在某种程度上，这三个假定隐含的意思分别是若每对城镇夫妇生育一个孩子，则每对乡村夫妇平均生育一到两个孩子。

    前面的公式(2.7)相应地改变符号后，可以适用于这里的乡城人口转移研究，即

(2.10) g_t= l_t-1g^R _t+(1- l_t-1) g^U_t，

注意(2.10)中的l代表乡村人口比重，l的取值范围是l(0, 1)，我们亦假设g_t、g^R _t和g^U_t(0, 1)。l和g_t是公式中的已知数。根据上面三种假定，g^R _t或 g^U_t两者之一也是已知数。我们首先考察假定I。乡城人口自然增长率相等的假定同时意味着乡城人口和总人口三者的自然增长率相等，即g^R_t = g^U_t= g_t，所以在1978-2015的三十七年间，三者的自然增长率可以用同一条线表示，这就是图2.11中的总人口增长率线。乡村人口增长率是城镇1.5倍和2倍的图示分别为图2.12和2.13。由于总人口增长率是基准，所以不同假设的城乡人口增长率的变化趋势都与总人口增长率一致：前者高，后两者也高；前者低，后两者亦低；前者显示先升后降再在低水平上稳定的总趋势，后两者亦显示相同的趋势。但是，在总人口增长率的上下，依据三种假定的区别，我们估计的城乡人口自然增长率显示了和它们的统计增长率完全不同的数量级别和变化趋势。与图2.11相比，在图2.12和2.13中，乡村增长率都远远高出城镇的比率。城乡增长率的波动也缓和与平滑得多。毫无疑问，图2.12和2.13中的城乡人口增长率都有别于真实的城乡人口自然增长率，但是，在1978-2015年间，中国人口在乡村肯定比在城镇增长得更快，人口的自然增长在这两个区域亦肯定比城乡统计人口增长得平缓，因此，我们可以说，图2.12与2.13显示的城乡人口”自然”增长率应当比图2.11显示的统计增长率更为接近真实情况。

图2.12 假定乡村人口自然增长率是城镇1.5倍时的中国城乡人口增长率

1978-2015年

资料来源：《中国统计年鉴-2016年》，表2-1。

图2.13 假定乡村人口自然增长率是城镇2倍时的中国城乡人口增长率

1978-2015年

资料来源：《中国统计年鉴-2016年》，表2-1。

根据上述这三种增长率假设，我们计算出1978到2015年的三组年城乡人口数量。它们和图2.9显示的统计人口数量的差距，应当是基于上述三种假设的乡城转移人口数量。我们以1995年为例说明之，见表2.12。该年是中国乡村人口顶峰年。从那之后，中国乡村人口就开始了历史性的下降趋势。根据中国统计资料，1995年中国新增的城镇统计人口为1,005万人，新增乡村统计人口266万人。当年乡村人口没有减少，因此我们无法利用乡村绝对减少的人口来估计乡城移民以及它们占城镇新增人口的比重。然而，如果我们假设1995年城乡人口自然增长率相等且等于总人口增长率，则1995年末中国城镇人口应当是3.45亿。当年的城镇统计人口为3.52亿，因此，当年乡城移民应当是3.52-3.45=0.07亿即700万人，不考虑四舍五入的移民数是643万人。如果乡村增长率是城镇的1.5倍或2倍，则当年城镇人口分别为34,436万和34,380万，乡城移民数量将相应提高为738万和794万人。根据这些数据，我们得出乡城移民占当年城镇新增人口的比重分别为64%、73%和79%，也就是说，即使1995年中国乡村人口本身还在增加，当年中国城镇新增人口至少三分之二左右、甚至五分之四依然来源于乡城移民。而在1978-2015年间的大部分其它年份，由于乡村人口绝对减少，乡城移民占城镇新增人口的比重将更高。

表2.12 乡城迁移占中国城镇新增人口比重的估计，1995年

资料来源：《中国统计年鉴-2016年》，表2-1。

我们把1979到2015年的各年乡城移民加总得到这一时期乡城移民总量，见表2.13。由于乡村人口自然增长率至少不会低于城镇，所以根据乡城自然增长率相等假设得到的乡城移民应当不高于真实的乡城移民数量；也就是说，根据乡、城和总人口自然增长率相等的假设，我们得到的应当是城镇人口自然增长率的最高限、乡村人口自然增长率的最低限。由此得到的人口数量，应当也是城镇人口自然增长的最高限、乡村的最低限。就此而言，在这三十七年内，中国乡城移民数量最低数量亦超过4.7亿人，占该时期城镇新增总人口的79%。注意，这三十七年乡城移民最低数量也比乡村人口在这期间的绝对减少量要高2.5倍多。所以，乡村人口绝对减少的概念在数量上完全无法代表乡城迁移概念。如果乡村人口自然增长率是城镇的1.5倍或2倍，则乡城迁移将分别达到5.04和5.23亿，占城镇新增人口比重将提高到84%和87%。因此，我们可以断言，在到2015年为止的三十七年中，中国出现新增的近6亿人口中，至少五分之四来自乡城移民。它表示在这三十七年的时期中，城镇每增加的10个人中至少有8个人来自乡村，城镇本身增加的人口不会超过2个人。假如我们设想乡村人口自然增长率高于城镇一半或一倍，乡城移民的数量将更大，它占城镇新增人口的比重甚至接近90%。^[7]

表2.13 中国乡城移民占城镇新增人口比重，1979-2015年

注：后三列数据包括乡村人口绝对减少。新增城镇人口和乡村绝对减少人口皆为2015年数减去1978年数。乡城移民为从1979到2015年的三十七年内的移民总和，不包括1978年移民。

资料来源：《中国统计年鉴-2016年》，表2-1。

我们可以从另一个角度感受中国乡城移民的巨大规模。规模不低于4.7亿人的乡城移民意味着在2015年中国的13.8亿人中，每三个人就有一个多人在最近三十七年内从乡村转移到城镇；在2015年中国的7.7亿城镇人口中，每十个人就有近七人是最近三十七年内的乡城移民。^[8] 这还是一个明显低估了乡城移民数量的结果。所以，说乡城移民是中国近三十多年里社会和经济变化的最重要现象之一，应当不是夸大其词。

注释：

^[1] 乡村人口转移至少有两种形式。1. 乡村人口迁入城镇，居住的地理位置改变；2. 乡村区域本身转变为城镇，原乡村人口的居住位置未变。由于中国人口统计资料没有区分这两种形式，以这些统计资料为基础的本文研究，也把这两种形式都视为人口从乡村向城镇的迁移。

^[2] 中国在1953年开始第一个五年国民经济发展计划，也就是说，中国应当在1952年完成了战争遗留下来的经济恢复工作并于1953年开始了和平时期的经济建设，因此，我们选择的1955年也应当是一个正常年份。

^[3] 从城镇人口比这个指标观察，中国在2015年已经略微超过世界平均水平，处在和比如塞尔维亚（55.6%）、法属波利尼西亚（55.9%）和阿尔巴尼亚（57.4%）诸国类似的水平上。参见United Nations, 2015，Table A. 2。

^[4] 数据来源：《中国统计年鉴-2016年》，表2-1

^[5] 这些假设是大体了解在无城乡间迁移情况下城乡人口各自变化的某种可行方法。这三个假设虽然简单，但并不因此而比假设乡村人口增长率是城镇的例如1.2或1.8倍更欠合理性。事实上，用后面的图2.12、2.13和图2.11相比较。我们可以发现根据乡城人口自然增长率之比为1.5或2的假设而求得的乡城人口自然增长率数据皆落在可接受的范围内。

^[6] 中国统计部门间断地发布过若干年份分市镇与县的人口自然增长率，并从2002年起不再发布。在有数据的七十年代末八十年代初以及九十年代内，县人口自然增长率大约是市镇相应比率的1.5倍或更低。不过，该数据的定义和计算公式尤其是具体统计方法应当值得商榷。因此，我们在这里的鸟瞰式研究不考虑该数据。参见《中国统计年鉴-2001年》，表4-2。

^[7] 卢向虎等人曾利用中国统计部门的市镇和县各自的人口自然增长率数据估计1978-2003年中国城乡人口迁移规模。他们把市镇人口视为城镇人口并假定它与总人口两者的自然增长率同步。对缺失年份的城镇人口自然增长率，他们使用公式计算如下：城镇人口自然增长率=上年城镇人口自然增长率+本年全国人口自然增长率的一阶差分 一全国人口自然增长率一阶差分的平均值+可获得数据年份内城镇人口自然增长率一阶差分的平均值。他们计算的结果，是中国从1979到2003年的乡城迁移人口总数为2.48亿。按照本节的计算方法，在乡城人口自然增长率之比等于1、1.5和2倍的三个假定前提下，1979-2003年乡城迁移量分别为2.65亿、2.88亿和3.01亿。由于乡村人口自然增长率不可能低于城镇相应比率，乡城迁移数量不可能低于2.65亿，因此卢向虎等人应当低估了中国乡城移民的规模。而他们低估的原因应当是统计部门数据本身的问题和他们在缺损数据估计中的问题。参见《中国统计年鉴-2001年》，表4-2；卢向虎、朱淑芳和张正河，2006。

^[8] 这里未考虑乡城移民在城镇出生的孩子。更准确地说，我们把乡城迁移者在随后年份计入城镇人口，他们的新生孩子亦计入作为城镇自然增长人口。考虑了这类孩子的乡城移民研究见例如Zhang, 2015。

摘要：在中国劳动统计中，1990年中国劳动力极其不正常地增加了近六分之一。这一不正常亦严重影响了对中国农业劳动力转移的研究。本节指出该年劳动力数据的不正常主要应当归之于统计工作的失误。

第二章 作为农业劳动力转移典型国家的中国

2.4 1990年的特殊情形

在上一节的图2.4、2.5和2.6中，1990年中国劳动力数量显得特别突兀。对此我们应当作出某些说明。我们用图2.8进一步揭示1990年的特殊性。该图显示在1965-2000年期间，中国年度劳动力增量大体在1,000万左右，只有1990年的增量爆发性地跃升到9,000多万。根据现有统计资料，中国1989和1990年的总劳动力分别是55,707万和65,132万，^[1]  因此1990年总劳动增量为9,425万，该增量分别是1989和1990年劳动力总量的六分之一和七分之一。也就是说，1990年的劳动力总量中，每七个劳动力便有一个是当年新增加的。新增加的9,425万劳动力有三个去处：农业或非农就业或失业，见表2.8。显然，无论根据表2.8的数据，还是根据公式(2.7)，甚至无论中国1990年前后的农劳比l大小如何，当年中国农业和非农劳动力都会相应地出现爆发性增长，增长率都会处于以总劳动力高达17%的增长率为轴心的附近区域。

图2.8 中国年度人口和劳动力增量，1965-2000年

资料来源：国家统计局国民经济综合统计司, 编, 2010, 新中国六十年统计资料汇编，表1-3、1-4，北京：中国统计出版社。

表2.8 新增社会总劳动力的去向，1990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。

可是，1990年中国能够增加六分之一劳动力的可能性只有三种，第一是中国对劳动力统计的定义发生重大的扩张性变化；^[2] 第二是中国在1990年同时发生重大的推迟退休和青年人提前就业的政策性事件；第三是中国在1970年前后出现爆发性的人口增长以至于1990年前后中国新进入劳动力队伍的人口激增。至少从已知的最近五十年内中国统计演变历史和中国经济史看，第一和第二个可能性应当都不存在。关于第三个可能性，我们进一步观察图2.8。该图表明，尽管1970年前后中国新增人口达到某个高峰，但高峰并不突出，难以解释1990年新增劳动力的拔地而起的耸立高峰；因此，中国应当不存在特定年份的人口激增导致1990年劳动力激增的可能性。如果这三种可能性都被排除，图2.8显示的中国总劳动力在1990年的不正常增长，便可能主要地归之于统计数据的某种高度失真。^{[3] [4]}

1990年新增劳动力数据失真的影响广泛。就农业劳动力转移研究来说，它扭曲了1990年之前的农业劳动力转移进程，压低了农业劳动力转移数量。1990年非农就业增加了近四千万。由于当年总劳动力新增了九千多万，因此，这些非农就业在统计学上的来源被归之于新增总劳动。可是，总劳动力不可能在1990年净增九千多万。例如，图2.8显示除了1990年外，中国从上世纪六十年代中期到九十年代末，每年新增劳动力从没有超过1,800万。考虑到1990年之前的劳动统计可能偏低，我们设想1990年新增劳动为2000万。但即使如此，在1990年新增劳动力中间，依然有高达7,400多万需要适当调整到1990年之前的八十年代甚至七十年代诸年。在调整过程中，我们将应当发现在1990年近四千万新增非农就业中，有一部分甚至很大部分来自之前诸年的农业劳动力转移。事实上，如果从1953到2015年的中国非农就业增量和农业劳动力转移最低量两个数据系列中排除1990年的高度失真数据，则农业劳动力最低转移数量占非农就业增量总量在1953年以来的63年中的比重，将提高5.1个百分点而达到近70%。^[5] 在经济学的计量研究和理论拟合中，5个百分点的误差往往能够决定一个假说甚至模型本身的取舍。因此，1990年劳动统计的失真对于观察中国经济在二十世纪最后二十年的变化可能有着某种带根本性的不良影响。

注释：

^[1]  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。本段中其他数据亦出自该资料来源。

^[2] 劳动力统计发生重大的收缩性变化的一个例子， 是美国1947年把劳动力的最低年龄从14岁调高到16岁。此项统计标准变化使美国农业劳动力一举减少近5%，而非农劳动力仅仅减少近1%，参见Economic Report of the President 2010, Table B35。

^[3] 中国曾在1990年展开过一次人口普查。该年劳动力数量应当出自普查资料。若1990年普查资料准确性较高，则1990年劳动力数量的不正常增加，主要原因也许是1990年之前若干年的劳动统计资料的准确性较低。它既表现在没有把大量劳动者统计入劳动力，也表现在部分非农劳动力统计为农业劳动力。因此，避免1990年数据过于不正常的一个方式是依据可资使用的各种资料，对1990年之前的数据进行研究和调整。南亮进和薛进军曾重新推算了中国1999年之前年份的劳动力总量数据。这里摘录他们和国家统计局从1980到1995年的总劳动数据如下：

表2.9 国家统计局和南亮进等的中国总劳动力数据对比，1985-1990年

资料来源：国家统计局数据：参见本书数据附录2；南亮进等数据：南亮进和薛进军，2002，表4。

^[4] 证明1990年劳动力统计资料失真的另一个方法是观察中国国民生产总值（GDP）的增长状况。1990年中国GDP增长率仅达3.9%，是1978-2015年期间最低的一年。由于第一，高达六分之一的新增劳动力没有带来其应当带来的高速经济增长；第二，如此低的经济增长速度不需要亦不可能吸纳高达六分之一的新增劳动力即新增就业，所以如果中国1990年GDP增长率更为可信的话，当年的总劳动增长率便难以置信。中国GDP增长率参见《中国统计年鉴-2016年》，表3-4。

^[5] 这个例子同时揭示了仅仅一个重大失真就会给整个数据系列带来的严重扭曲。因此，利用这些带有重大失真的数据所作的以政策研究为指向的经济分析不可避免地带有严重误导。