方 鸣，孙梦雅

(安徽财经大学 国际经济与贸易学院，安徽 蚌埠 233000）

从理论的角度来看，国内有关产业转移的研究还处于初始阶段，从广义上说，陈建军[1]指出，产业转移是在市场经济中，当产品需求或资源供给发生变化后，企业自发的把一些产业从某一国家或地区向另一个国家或地区进行转移的经济行为。从狭义上看，陈刚[2]指出产业转移是指企业将部分或全部的生产由原产地转移到其他地区的现象。本文所讨论的产业转移是以东部地区加工贸易产业为背景的狭义产业转移，其目的是降低加工贸易成本，促进本地区的产业升级。另外，农村劳动力流动问题一直是发展中国家面临的重大问题，许多学者就我国劳动力流动的现状及趋势做了大量的研究，有些人如蔡昉[3]等认为农村劳动力已经基本被城市吸收，劳动力供给开始进入"刘易斯拐点”;而有些学者如丁小姣[4]，刘新争[5]等认为我国农村劳动力并未完全被吸收，“民工荒”现象的出现，标志着劳动力流动出现了新的趋势，即往东部地区转移速度放缓，并且有一部分劳动力开始往中西部地区转移，或者说越来越多的劳动力开始选择往省内转移而不是省外转移。

改革开放至今，我国东部地区借助要素成本的优势，通过承接发达国家产业转移，发展加工贸易的方式使得经济蓬勃发展，吸引了大批劳动力向东部地区转移，但随着经济快速发展，东部地区比较优势逐渐丧失，使其迫切的想将层次较低的加工贸易企业向的中西部地区转移，以降低劳动成本。而安徽省在中部地区中地理条件优越，矿产资源丰富，有良好的工业基础和广阔的劳动力市场。三十年来，安徽省经济发展水平不断提高，先后经历了"一二三”，"二一三”和"二三一”的产业结构变动，而经济发展带来的劳动力需求是一种引致需求并且以产业发展为前提，伴随着三次产业的不断发展，其劳动力就业规模应与相应产业发展规模相一致。加工贸易的产业转移使得第二产业蓬勃发展，从而第二产业对劳动力的吸纳能力增强。由此，可以得出两个假设:(一)产业转移使得农村的剩余劳动力往城镇流动，即从第一产业往第二产业的流动。(二)产业转移造成流出劳动力回流，即劳动力流出减少。

1 方法与结果

1.1 数据和指标选取

选取安徽省1993～2013年的时间序列数据，能够较好的反映开始进行产业转移以来安徽省经济发展及人口流动等的一些情况。数据由《安徽省统计年鉴》计算得来。由于很难直接对产业转移进行度量，本文将运用协整分析来说明人口流动率与三次产业产值之间的变化关系，从而间接的说明安徽省承接产业转移对劳动力流动产生的影响。

根据以上分析，本人视人口流动率为三次产业总产值的函数:

被解释变量为人口流动率R=Rh/Rc，Rh为户籍人口，Rc为常驻人口。该算法借鉴了马永春[6]对人口流动率的算法，但由于他研究的是江苏省的人口流动率，江苏省是人口流入大省，而安徽省是人口流出大省，为了更符合安徽省的实际情况，在他的基础上稍做了改动。三个解释变量C1，C2，C3分别是三次产业的地区生产总值，因为安徽省统计年鉴上得到的地区生产总值均以上年为基期，这里为了消除价格的影响，均以1993年为基期处理得到。与此同时分别对各变量进行对数化处理以消除数据的异方差性。得到模型:

1.2 实证检验

1.2.1 平稳性检验 为避免伪回归现象，要先对各变量进行单位根检验来考察各时间序列数据的平稳性。结果如表1所示，在5%的显著性水平下，LNR、LNC1、LNC2和LNC3皆为不平稳序列，但经过一阶差分后的序列△LNR、△LNC1、△LNC2和△LNC3都是平稳序列。因此，LNR、LNC1、LNC2和LNC3均为一阶单整序列，满足协整检验的要求，可以进行协整分析。

表1 ADF检验结果Table 1 ADF test results

1.2.2 协整检验 本文使用Eviews7.2做回归分析，得出人口流动率与三大产业结构之间的协整方程。

(1)将LnR和LnC1进行回归分析，得到OLS估计式，由于模型中的自变量存在自相关，故引入MA项，得到:

(2)对LnR和LnC2进行回归，得到OLS估计式为:

(3)对LnR和LnC3进行回归，得到OLS估计式，由于模型中的自变量存在自相关，故引入MA项，得到:

回归残差项分别为上述方程中的 ResidC1、ResidC2、ResidC3，由表 2 可以看出，ResidC1、ResidC2、ResidC3的ADF统计量均低于1%的临界值水平，是平稳序列，说明变量LnR与LnC1、LnC2、LnC3之间存在唯一的协整关系。因此，人口流动率与产业结构变动之间存在长期稳定的均衡关系。

表2 残差序列的平稳性检验结果Table 2 Stationary test of residual sequence results

1.2.3 误差修正模型 在LnR与 LnC1、LnC2、LnC3存在协整关系的基础上，为了进一步检验人口流动率与三次产业结构变动之间的关系，建立了误差修正模型来检验协整方程短期变动与长期调整的特征。

误差修正模型分别为:

短期波动通过差分项反映。人口流动率的短期变动分为两部分:一部分是第二产业产值比重短期变动的影响;另一部分是对偏离长期均衡的影响。ecmt的系数反映了对偏离长期均衡的调整程度。由误差修正模型得出，人口流动率与产业结构的变动存在显著滞后效应。第一、二产业产值结构的提高、第三产业产值结构的减少，均会使人口流动率提高，其中第二产业产值结构变化对人口流动率的影响最显著。这与安徽省承接了东部地区产业转移以后第二产业得到大力发展是相符合的。从系数来看，当短期变动偏离长期均衡时，第一、二、三产业产值结构分别以2.29%、8.27%、3.14%的力度，将状态调整至均衡。

表3 人口流动率与产值结构变动的Granger因果检验结果Table 3 The Granger test results of Population mobility and Output structure changes

1.2.4 Granger因果检验 现对人口流动率与产值结构进行两两Granger因果检验来进一步探析产业结构变动对人口流动率的影响。由表3可以看出，一方面第二、三产业产值结构变动是人口流动的Granger原因，而第一产业不是。这与本文假设是相符合的，第二、三产业产值的增加吸引了大量的农村剩余劳动力往城镇转移，并导致了劳动力回流;另一方面人口流动率是第一产业产值结构的Granger原因，而非第二、第三产业的Granger原因。由于本文所研究的人口流动主要指的是劳动力的流动，一方面农村适龄劳动力的蜂拥外出使得剩余的老弱妇孺无法很好的经营农业，从而导致农业产值下降;另一方面农村大量剩余劳动力的外出使得农业人口滞留的问题得到了缓解，又可以使土地得到合理规模的经营，所以劳动力的流动对农业产业是具有一定影响的;而安徽省作为中部地区较不发达，劳动力素质偏低，非农就业技能较低，与工业和服务业需求的就业人员素质存在差距，所以劳动力流动对工业、和服务业产业的影响是非常微弱的。也就是产业结构变动能够显著影响劳动力流动，而劳动力流动对于产业结构变动的影响并不大。表中也可看出第二、第三产业产值结构的变动是第一产业产值结构变动的Granger因果关系。由于安徽省承接产业转移以后，二、三产业产值的增加，吸引了劳动力从第一产业往第二、三产业转移，从而使第一产业增长缓慢。

以上协整分析反映了人口流动率与第一、二、三产业产值结构变动之间存在着长期稳定的均衡关系。由误差修正模型可以看出，第一产业产值比重1%的增长，将人口流动率0.0186%的增加;第二产业产值比重1%的增长，将带来人口流动率0.0680%增加;第三产业产值比重1%的减少，将带来人口流动率0.0386%的增加。综上所述，就长期而言，第二、三产业结构变动是人口流动率的Granger原因，而第一产业产值结构变化则不是，即第二、三产业的结构变动对人口流动有显著的滞后效应，而第一产业结构变动对人口流动则没有显著的滞后效应。同时，人口流动只是第一产业结构变动的Granger原因，而不是第二、三产业结构变动的Granger原因，也就是说，人口流动只对第一产业结构变动的滞后效应显著。

2 结论与政策建议

2.1 结论

安徽省第二产业在承接了东部地区的劳动密集型产业转移以后得到了快速发展，而第二产业的结构变动是影响劳动力流动的主要原因，工业部门对劳动力需求增加一方面使得农业部门的人口往非农部门转移，另一方面吸引了劳动力的大量回流。从而间接的解释了产业转移对劳动力流动的影响。

2.2 政策建议

安徽省要继续利用自身优势以积极的态势承接来自东部地区的产业转移，要合理布局劳动密集型行业，注意产业结构的转型与升级。

充分利用自身区位优势和劳动力比较优势，做好产业转移的承接工作，合理布局劳动密集型行业，促进产业结构调整与升级，使得我省经济实力更上一个台阶。注重经济发展与优化工业产业结构两手抓，一要着力发展高新技术产业，提升自主创新能力，实现规模化发展。二要转变和优化具有传统优势的产业。三要控制高污染和高耗能的行业。要着力提高我省劳动力的素质和技能，使之能够适应产业的发展速度，能够填补由经济规模扩大带来的岗位空缺，让我省的劳动力切切实实的为安徽省的发展发挥出自身的优势。

[1]刘新争.比较优势、劳动力流动及产业转移[J].经济学家，2012(2):45－50.

[2]付平.安徽产业结构升级对就业的影响[D].合肥:安徽大学，2013.

[3]蔡昉.人口转变、人口红利与刘易斯转折点[J].经济研究，2010(4):4－13.

[4]朱允卫.东部地区产业向中西部地区转移的理论与实证研究[D].杭州:浙江大学，2013.

[5]丁小姣.产业转移背景下中部农村劳动力流动格局研究[D].合肥:安徽大学，2012.

[6]马永春.产业结构演进对人口流动的影响研究[J].统计科学与实践，2013(2):25－27.