王雪芸,段 欣,金 玥

(华中农业大学 经济管理学院,湖北 武汉 420070)

1 前 言

在由传统农业社会向现代化工业社会转型的过程中，发展中国家普遍存在着农村剩余劳动力大量转移到城市的现象，中国也不例外。大规模的农村剩余劳动力转移是目前我国二元经济发展的普遍现象，[1]其在空间和产业的双重转移，有效地推动了我国的城市化进程与非农产业的发展。[2]湖北省作为中国经济发展水平不高的省份之一，耕地资源稀缺，人口规模的递增使得人地矛盾日益突出，农村劳动力数量的增多和土地资源稀缺之间的矛盾日益剧增，这无疑加大了农村剩余劳动力转移的负担。因而如何实现湖北省农村剩余劳动力的合理转移已成为当务之急。

2 文献综述

针对劳动力与产业经济的关系，邓智团(2005)认为：随着全国范围内农村剩余劳动力转移呈现加速趋势，非农化过程与区域产业结构的演变高度相关。[3]劳动力从第一产业向第二、三产业转移带动的总体劳动生产率提升是促进我国改革开放40年来经济高速增长的一个重要因素。齐明珠(2014)认为劳动力的非农转移对经济增长的影响体现在两方面：一是从数量上增加了实际劳动力，即提升了劳动力的利用效率；二是促使产业结构升级，从而提升了总体劳动生产率水平。[4]在劳动力结构与产业结构的相互作用上，产业结构随着经济发展不断演进时，同时也会要求就业结构不断调整与之适应，这就对农村劳动力非农转移提出了更高的要求。当农村劳动力在质量上无法与产业结构相匹配，就会阻碍产业结构的优化，从而影响经济的良性发展。[5]

劳动力转移决策受多种因素影响，一般可概括为推力和拉力两个因素。推力来自农村劳动力供给，拉力来自城市的劳动力需求，Todaro(1969)、Harris(1970)将其概括为城乡预期工资差异。[6]蔡昉(2003)等建立了劳动力迁移决策模型，指出决策是建立在对迁移前后成本和收益权衡基础之上的。[7]根据劳动力迁移决策模型，影响迁移的因素除迁移前后的工资差异外，还包括受教育程度、迁移距离、劳动者技能等。值得注意的是，教育对迁移率的效应存在。Zhao (1999)用1995年四川农村农户调查数据分析农户在农业、本地非农和外出务工三个途径的就业选择，发现教育对迁移的影响很小，教育程度高的农村人口宁愿选择本地非农工作，而不是迁移。[8]De Brauw(2008)等用固定效应条件logit回归分析得出了教育程度越高的转移者，越愿意转移至富裕地区。[9]王桂新(2002)用GDP显示原住地和迁入地的经济规模，用人口规模变量显示劳动力过剩对人口迁出的推力，这些都是很有价值的做法。[10]

在产业经济的可持续增长过程中，长期的影响因素包括：生产要素投入量与生产要素使用效率。在Romer(1986)的增长模型中，人力资本通过促进技术进步间接影响经济增长。[11]人力资本的外溢效应促进产业结构的优化升级，进而拉动一国经济增长。除此之外，投资也将促进产业结构调整，相比未投资的部分产业，投资的产业将以更快的速度增长，从而改变现有的产业结构。[12]

湖北省作为中部核心省份，在中部崛起战略和城乡统筹战略背景下，面临的不仅是机遇，更是挑战。改革开放以来，湖北省历经30余年的经济高速发展， 产业结构不断优化，但与发达省份相比转变速度稍显缓慢。湖北省第一产业内部结构不合理，第二产业总体规模偏低，第三产业层次低。[13]一、二产业就业结构严重滞后于一、二产业结构，第一产业需要转出大量的劳动力[14]。

从总体上看，相关研究聚焦在国家宏观层面，相比之下，省级市级的研究寥寥。且较少考虑到劳动力转移带来的产业发展对经济增长的影响。如何把第一产业的富余劳动力转移出来，促进城乡经济融合，从而更好地打造中部经济增长支点，是本文想要深入剖析的重点。本文借鉴已有研究成果，从定量的角度利用多元线性回归模型研究湖北省农村剩余劳动力转移的动因以及由此带来的对产业经济发展的贡献度。

3 实证分析

3.1 数据说明

关于农村劳动力的非农转移，并没有统一的界定。不同来源的数据因关注点不同，其分类项目和口径不同，从中推算出的相关数据结果差异也较大。本文认为，农村劳动力的非农转移，应不以地域为限制，只要具有农业户口且从事非农业的劳动力，都应该计入农村劳动力的非农转移总量之内。《湖北省农村统计年鉴》中公布的本省乡村从业人员及其主要行业分布，其中非农行业就业的乡村从业人员符合本文对农村劳动力非农转移概念的界定。因此，这里将所有在非农产业就业的乡村从业人员界定为农村劳动力非农转移的总量。其余数据均从《湖北统计年鉴》中获得。

3.2 模型设计

3.2.1 劳动力迁移模型

笔者想要了解工资水平对劳动力转移的影响程度，因此将各市的职工平均工资作为自变量，农村劳动力的非农就业人数作为因变量。同时，以往的实证研究表明：原住地的经济规模、教育水平、人均耕地、人口规模、农业人口比重、迁移距离等对劳动力转移有影响，因此要对这些变量加以控制。迁移距离可以代表迁移成本，由于数据难以获得的缘故，本文略去该变量。失业率对迁移有很重要的影响，由于现有失业率指标不一定能反映真实的劳动力市场状况，而隐性失业最严重的是农村，故本文以农业人口比重作为失业率的代理变量。

用lab代表农村劳动力迁移数量，用wage代表职工平均工资，用edu代表受过大学教育的人口迁移数，用land代表人均耕地，用agr代表农业人口比重，用logGDP代表国内生产总值，模型如下：

lab=c(1)+c(2)wage+c(3)edu+c(4)land+

c(5)agr+c(6)logGDP+ε

3.2.2 劳动力迁移对二、三产业的影响模型

在模型中，被解释变量是对数第二产业产值，劳动力迁移数量是最主要的解释变量，将人口规模作为控制变量，以削减因人口规模不同而造成的经济规模差异。除此之外，模型中计划放入受过大学教育的人口的迁移率，以反映当地智力获得或者智力流失对经济发展的影响。已有研究表明：投资对产业经济的拉动作用是显著的，因此将对数固定资产投资金额也放入模型中作为控制变量。由于探讨的是农村劳动力迁移与第二产业二者的关联程度，考虑到第二产业就业人数也可能对第二产业产值有影响，模型中放入第二产业就业人数作为控制变量。同理，对第三产业模型的分析也是基于上述理论，在此不再赘述。模型如下：

logsec=c(1)+c(2)lab+c(3)edu+c(4)logpop+c(5)loginv+c(6)wor2+ε

logthi=c(1)+c(2)lab+c(3)edu+c(4)logpop+

c(5)loginv+c(6)wor3+ε

3.3 实证结果分析

本文对2001—2010年湖北省12个城市的面板数据进行样本描述性分析，表1统计结果发现：edu、wor2、wor3这三个变量均值大于标准差，表明数据可能存在极端异常值，可能要对数据做进一步的处理。其余变量均值都大于标准偏差，说明数据离散程度不高，可以进一步进行后面的建模分析。

表1 样本描述性统计

3.3.1 各变量单位根检验

面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性，以避免伪回归，确保数据结果的有效性。检验数据平稳性最常用的方法就是单位根检验。本文采用Levin等 (2002)提出的检验面板单位根的LLC 法，检验结果表明：变量lab、wage、logGDP、land、logsec、wor2、wor3均为不平稳序列，但其一阶差分序列平稳，可进行协整检验，变量间存在长期稳定的关系。

3.3.2 协整检验

Kao(1999)利用推广的DF和ADF检验提出了检验面板协整的方法,这种方法零假设是没有协整关系,并且利用静态面板回归的残差来构建统计量。本文采用KAO检验对模型进行协整检验，检验结果如表2、表3、表4所示。

表2 劳动力迁移模型数据的协整检验结果

表3 劳动力迁移对第二产业影响模型数据的协整检验结果

表4 劳动力迁移对第三产业影响模型数据的协整检验结果

上述结果分析表明：三个模型数据均通过了协整检验，说明三个模型的变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的。因此可以在此基础上对原方程进行回归，此时的回归结果是较精确的。

3.3.3 FGLS模型回归估计结果

在通过协整检验之后，本文采用豪斯曼检验法判断出模型应采用固定效应回归。然后再进一步对固定效应模型的异方差和序列相关问题进行检验之后，发现模型存在异方差与序列相关问题，故采用广义最小二乘法回归模型处理这两个问题，模型结果如下。

(1)劳动力迁移模型

如表5所示，模型估计结果为：

lab=0.0025wage-5.9448logGDP-34.8702land+57.9484lpop-0.9969edu-252.7503

工资水平、人均耕地、人口规模和教育水平均通过了显著性检验，农村人口比重未通过显著性检验。工资水平、人口规模与农村劳动力迁移数量呈正向关系，这也符合理论预期，说明工资水平拉动城乡劳动力流动，工资仍是农村劳动力迁移决策看重的因素之一；人口规模越大，劳动力供给越多，当农村劳动力供给大于需求时，便会促使农村劳动力外流至城镇以满足合理的劳动力供需平衡。因此，提高工资水平，全面放开二胎政策将有利于城镇化发展。此外，人均耕地、教育水平与农村劳动力迁移数量呈负相关。人均耕地面积越大，则投入在土地上的劳动力增加，农村劳动力迁移的数量便会减少。因此，人均耕地面积的扩大不利于城乡劳动力的合理配置。根据发达国家经验，如果原住地受教育水平越高，那么迁出率也越高，因为受教育的人群搜寻信息的能力强，就业竞争力也越强，所以更容易迁移，在此也很好地印证了这一理论。

表5 劳动力迁移模型

(2)劳动力迁移对第二产业影响模型

如表6所示，模型估计结果为：

Log(sec)=-0.0073lab-0.0148edu+0.6951log(pop)+0.4488log(inv)+0.0174wor2-0.6739

以上变量均通过显著性检验。农村劳动力转移、教育水平与第二产业经济发展呈负相关。这说明农村劳动力流失与智力流失对迁出地的产业发展不利。农村劳动力外流会引起迁出地的劳动力数量与水平下降，从而单位实际产出减少。智力外流即受教育水平较高的人群转移，第二产业对受教育水平有一定要求，因此智力外流不利于迁出地的经济发展。第二产业就业人数与固定资产投资的增加均促进第二产业发展，模型中放入这两个控制变量，与预期理论相符。人口规模大的地区GDP总量也大，模型中为了控制不同的地区由于人口基数不同引起的GDP规模差异，放入了该控制变量，其系数为正，且通过显著性检验。

表6 劳动力迁移对第二产业影响模型

(3)劳动力迁移对第三产业影响模型

如表7所示，模型估计结果：

Log(thi)=-0.0051lab+0.0054edu+0.5051log(pop)+0.6477log(inv)+0.0018wor3-1.0489

农村劳动力迁移流失不利于第三产业的发展，农村劳动力每迁移出1万人，第三产业产值将降低0.5%。这一影响低于第二产业，说明目前第二产业是吸纳农村劳动力的主要产业。智力获得与固定资产投资和人口规模的增加均能促进第三产业的发展。受过大学教育的人口迁移率与第二产业负相关，与第三产业正相关，这可能是因为第三产业吸纳了主要的智力，而从事第二产业的这一人群较少，这也符合现实情况。因此，教育水平会影响产业结构与人口就业比例在产业经济的分配，教育水平程度高有利于优化产业结构与人口就业结构。

表7 劳动力迁移对第三产业影响模型

续表

4 主要结论与建议

本文通过构建三个多元回归模型分析了农村劳动力转移的动因及对二、三产业的影响。主要有以下结论：

一是工资收入是影响农村劳动力迁移决策的重要因素，工资每提高1单位，将诱使2500个农村劳动人口外出就业。

二是受教育水平越高的劳动人口，越倾向于迁移，且从事的产业以第三产业为主，此外，智力的流失会阻碍迁出地产业的发展。

三是农村剩余劳动力转移与产业经济增长息息相关。劳动力城乡流动提高了劳动力资源配置效率与劳动生产率，促进产业经济发展，尤其是第二产业。

四是第二产业仍是剩余劳动力转移的主导力量，产业就业结构还有待进一步完善。

基于以上结论，本文提出以下建议：

一是对于进城务工而迁移的劳动力, 他们迁移的原因中很大一部分是看中了城市较高的收入水平。因此，有关部门需切实维护农民工劳动报酬权益，认真落实其工资福利，为促进城市的稳定和谐打下基础。

二是构建城乡生产要素对流的机制，以改变目前乡村优质资源单方向流动的现状。积极发展适合中小城市的产业和产业集群，特别是对劳动力素质要求不高的劳动力密集型产业，为城乡流动人口创造更多的就业机会。

三是发展农村职业教育，改善农村基础教育环境。适当进行人力资源的整合，提供职业培训，达到劳动力输出的有序与合理，尽可能避免因盲目流动而造成产业发展的迟滞。

四是第三产业向来被认为是吸收劳动力能力最强的领域，但模型结果显示并非如此，说明其发展水平不高，吸收劳动力的潜力还没释放出来。为此，要促进第三产业内部结构的优化升级，积极引导剩余劳动力转移至第三产业，提高经济水平。