城市部门对农村劳动力就业效应的区域比较，本文主要内容关键词为：农村劳动力论文,效应论文,区域论文,部门论文,城市论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、问题的提出
自上个世纪80年代以来，我国东部地区城市部门率先发展，吸纳了大量的内地农村劳动力前往就业。到本世纪初，内地城市部门也加快发展，明显带动了当地农村劳动力转移，但与东部地区不同，它并没有显著地刺激外省劳动力的流入(国家统计局农调总队，2002)。那么，为什么会出现这种差异呢？
Harris和Todaro(1970)认为，劳动力流动取决于预期收入差距。但既然多数内地劳动力选择就近转移，从净收入的角度，其城市部门的吸引力并不逊色于东部地区，因此并不能解释上述现象。Day、Dasgupta、Datta和Nuggent(1987)则指出，除预期收入差距外，劳动力市场发育状况也会对劳动力流动产生重要影响。Bowlus和Sicular(2003)研究发现，中国村镇劳动力市场是分割的，村镇内劳动力流动较为顺畅，而村镇间则存在藩篱。这虽贴近了中国的现实，但无法解释跨省劳动力单向东流的现象。反观我国学者，对劳动力流动问题的研究主要集中在两方面：(一)政府干预行为及其影响(蔡昉、都阳和王美艳，2001；汪小勤、田振刚，2001；宋洪远、黄华波和刘光明，2002)；(二)影响农民转移能力的因素(赵耀辉，1997，1999；刘俊，2001；候风云，2004)。这些虽能解释劳动力在产业间的转移规律，却无法揭示它们在地区间的流动趋势。
本文的解释基于两个前提：首先，我国劳动力市场存在一定的区域性。相对于来自外地的农村劳动力，本地劳动力在就业上有优势；其次，技术进步会使城市部门对农村劳动力的就业效应发生变化。以此为基础，文章在新古典框架内构建了一个城市部门对农村劳动力的就业增长模型，并将其分解为本地劳动力和外地劳动力两部分。由于在生产函数中引进了哈罗德中性技术进步因子，我们得以考虑在不同的技术进步率下，城市部门对两类劳动力的就业效应。分析表明：当技术进步加快时，城市部门对本地农村劳动力的就业效应会趋于减弱，而对外地劳动力会逐渐增强。为检验这一命题，文章利用面板数据，对我国东中西三地进行了比较分析，通过综合运用最小二乘法、组内变换模型、随机效应模型，以及逐步引入额外回归因子等方法，验证了上述命题。分析还表明：西部地区城市部门对当地农村劳动力的就业弹性要明显大于对外地劳动力的弹性；东部地区正好相反；而中部地区的两类弹性基本接近。这些结论可以使我们从引导农村劳动力合理流动的角度，认识各地技术路径的选择。
本文余下部分是这样安排的：第二节在新古典框架内构建城市部门对当地农村劳动力和外地农村劳动力的就业增长模型，并分析技术进步的影响；第三节说明计量检验方法和数据来源；第四节列出检验结果，检验理论命题；第五节提炼全文结论。
二、城市部门对两类农村劳动力的就业效应模型
模型的假设条件包括：(1)经济体由若干地区组成，各地生产函数具有一次齐次性质；(2)在城市部门所需的总劳动投入中，农村劳动力所占的比重恒定；(3)城市部门优先聘用当地农村劳动力，其后才聘用外来农村劳动力；(4)城市部门的技术进步率小于产出增长率，其概率形态为均匀分布；(5)农村失业率与城市部门的技术进步率呈反向关系。
前两个假设出于分析方便考虑。第三个假设是比较符合我国实际情况的：首先，各地政府从提高农民收入的角度，会鼓励当地农民进城择业，而在城市化进程中，政府也会考虑对失地农民的就业补偿，给予其优先就业的便利；其次，雇佣单位也愿意通过亲友等关系网络来聘用本地农村劳动力，因为知根知底，既可靠也省心。就假设4而言，前半部分可以保证城市部门的发展能够带来正的就业效应。其合理性来自这样的事实：城市部门的研发等技术投入主要来自产出，所以从长期看，技术进步率不应超过产出增长率。另一方面，根据Prescott(1986)的实际周期理论，技术进步率在时间序列上围绕一个恒定值作扰动，扰动项虽有一阶自回归性质，但如果冲击的持续性不强，那么技术进步率将退化为一个随机游走，从而在可行区间内呈均匀分布状态，因此后半个假设也是可以接受的。第五个假设的依据是，技术进步与经济发展相互促进，经济发达地区，技术进步率也往往较高，而在这些地区，由于城市部门的充分发展，农村劳动力的转移通常是较为顺利的，农村失业率也往往较低。
令城市部门的生产函数为：Y＝F(K，AL[，total])
其中Y为城市部门的产出水平，K为资本投入，其产出弹性为α，A为哈罗德中性技术进步因子，L[，total]为劳动力投入量，令有效劳动E＝AL[，total]，其产出弹性为β，在一次齐次条件下，α+β＝1。对两边对时间求导，并考虑均衡增长条件
。令L为在L[，total]中农村劳动力所提供的劳动，根据假设2：(L/L[，total])＝常数，因此，
=g—g[，a]，其中g和g[，a]分别代表城市部门的产出增长率和技术进步率。由于一般不会出现技术倒退现象，结合假设4，有：g[，a]∈[0，g]，并且在每一个可能取值上，其概率密度恒为1/g。
在农村劳动力中，去除农业生产所必需的劳动力，余下就构成农村剩余劳动力
，其中已转移到城市部门的为L，尚未转移的为L[，u]。令u为L[，u]在中所占的比重，它代表农村剩余劳动力的失业率，本文将其简称为农村失业率。根据假设5，它与城市部门技术进步率呈反向关系，不失一般性，令u＝k/g[，a]，令
[，d]、[，f]为城市部门新增雇佣的当地农村劳动力和外地农村劳动力，由此有：
＝[，d]+[，f]＝(g—g[，a])L，下面分两种情况来讨论。
1、当L[，u]＞(g—g[，a])L时：
由假设3知：[，d]＝(g—g[，a])L；[，f]＝0。考虑到假设4，其发生概率为：
2、当L[，u]≤(g—g[，a])L时：
同理，
L，其发生概率为：
所以，[，d]和[，f]的期望值分别为：
为考察城市部门对当地农村劳动力和外地农村劳动力的就业效应，对二者分别求g的偏导数，① 同时考虑到条件u＝k/g[，a]：
命题：随着技术进步率的提高，城市部门对当地农村劳动力的就业效应会呈递减趋势，而对外地农村劳动力呈递增趋势。
三、计量检验方法与数据说明
为检验上述命题，本文将对我国东、中、西三地进行比较分析。不失一般性，在三地经济呈梯度变化的情况下，技术进步率自西向东趋于提高，因此按原命题，城市部门对当地农村劳动力的就业效应呈梯度递减趋势，而对外地农村劳动力呈梯度递增趋势。为增加样本容量，并解决遗漏变量问题，本文采用面板数据模型。每个地区选取5个代表性省份，各取4年数据，样本期为1997—2000年。
(一)模型变量与数据说明
由于本文关注的是，各地城市部门对当地农村劳动力和外地农村劳动力的就业效应，所以计量模型有两个：
d和f标识本地和外地；i和t标识截面单元和时间序列；j标识额外回归因子。
模型(1)反映城市部门对当地农村劳动力的就业效应。其被解释变量为lnL[，dit]，其中L[，dit]是城市部门吸纳的当地农村劳动力数量，取其对数作为被解释变量，既可以减少数据的波动性，也便于计算就业弹性。为估算这些数据，本文根据国家统计局农调总队和劳动保障部培训就业司联合发布的《中国农村劳动力就业及流动状况调查表》，进行如下处理：1、根据各省农村劳动力总量及转移比例，计算出转移劳动力总数；2、根据“输入地劳动力来源于各地的结构表”得到各省输出劳动力占全国的比例，再乘以当年全国跨省流动的劳动力总数，得到各省外流劳动力数量；3、二者相减，得到各省在省内转移的农村劳动力数量，它可以代表各省城市部门所吸纳的本省农村劳动力的数量。
模型的主要解释变量为lngdp[，it]，它是城市部门国内生产总值的对数。从理论上说，城市部门的产出增加，可为农村劳动力创造更多的就业机会，并率先带动当地农村劳动力的转移。其系数β反映了这种效应，它表示城市部门对当地农村劳动力的就业弹性。由于进城务工的农村劳动力主要集中在制造业、建筑业、餐饮业等行业，本文取这三个行业的国内生产总值之和来表示城市部门的国内生产总值。这些数据可以直接从各年《中国统计年鉴》中查取。
w[，jit]为额外回归因子，包括：(1)lnwu[，it]，其中wu[，it]为城市部门所支付的农民工工资，取其对数作解释变量。一般而言，随着工资水平的提高，城市部门对农村劳动力的吸引力会增加，从而刺激其转移。由于没有可靠的数据来源，农民工工资需要估测。候风云(2004)认为，它应接近于集体所有制企业的工资。基于前述原因，本文取制造业、建筑业、餐饮业等行业中集体所有制企业的平均工资，作为农民工工资的替代值。这些数据可以根据各年《中国统计年鉴》估算出来；(2)lnwr[，it]，其中wr[，it]为各地农业收入水平，取其对数作解释变量。随农业收入的提高，城市部门的吸引力下降，农村劳动力转移会放慢。农业收入水平可用专门从事农业生产的农村劳动力的年均收入来表示，这可以根据各年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》中的数据测算出来；(3)unem，为城镇登记失业率。它越高，说明城镇就业形势越严峻，农村劳动力在城市部门找到工作的概率将会下降，其转移也会放慢；(4)gov，为在国有部门工作的劳动力占总就业劳动力的比重。该比重越高，说明政府对经济资源的控制权越大，在城乡分割的就业制度下，可能会对农民进城务工进行更多的干预，比如为了保护城镇劳动力的就业机会，限制农村劳动力所能从事的工种，从而阻碍农村劳动力的转移。这两个指标可以从各年《中国劳动统计年鉴》中查取。对于上述回归因子，本文将逐步引入模型，并比较回归结果，以验证分析结论的稳定性和可靠性。
模型的最后两项是针对遗漏变量而设置的：(1)与各省有关的特定因素，被列入截面效应u[，dit]中；(2)纯随机因素列入随机扰动项e[，dit]中，它满足白噪声条件。由于样本期较短，本文不考虑时间效应，并假定截面效应在时间序列上恒定。
模型(2)反映城市部门对外地农村劳动力的就业效应。其被解释变量为lnL[，fit]，其中L[，fit]为城市部门所吸纳的外地农村劳动力数量。根据《调查表》中“输出地劳动力往各地的结构表”，得到各省输入的外省劳动力占全国的比例，再乘以当年全国跨省流动的劳动力总数，得到各省城市部门吸纳的外省农村劳动力数量。其余的模型变量、数据来源与模型(1)类似，不再赘述。
(二)计量方法和参数估计
由于原理相同，下面仅就模型(1)来加以说明，并省略下标d。为比较三个地区城市部门的就业效应，有两种处理办法：一种是将混合样本按地区分组，分别估计，然后再比较各组系数β。该方法虽然简单易懂，但容易损害模型的自由度和估计精度。在本文的面板数据中，每组仅取5省4年的数据，如采用这种方法，该问题会比较突出。为此，本文采用另一种处理办法，即在混合样本中引入交叉项β[，1]D[，1]lngdp[，it]+β[，2]D[，2]lngdp[，it]，其中D[，1]、D[，2]分别为中部地区和东部地区的哑元变量。当截面单元属于中部地区时，它们分别取1和0；当截面单元属于东部地区时，它们分别取0和1。这样，西、中、东三地城市部门对当地农村劳动力的就业弹性分别为β、β+β[，1]和β+β[，2]，由此可对三地进行比较。
模型的参数估计方法有四种：OLS、组间估计、组内变换、GLS。方法的选择取决于截面效应u[，i]的性质：②
1、如果u[，i]固定且为零，那么扰动项只有e[，it]，模型的协方差矩阵为σ[，e][2]I[，NT×NT]，各截面单元不存在截距差异，根据高斯—马尔科夫定理，OLS方法将是适宜的；如果固定且不为零，那么扰动项和协方差不变，OLS方法仍适用，但需要引入截面单元的虚拟变量以反映截距差异，这就是固定效应模型。为简化计算，人们通常用组内变换来代替，但估计结果不变。对于上述两种情况，可利用受限和非受限模型的残差平方和，构建F(_ui)统计量并进行甄别。
2、如果u[，i]随机变化，且E(u[，i])＝0，那么扰动项将合成为ε[，it]＝u[，i]+e[，it]，模型的协方差矩阵变为
不能满足高斯—马尔科夫定理的要求，这时GLS方法将是有效的，由于变换矩阵为
，GLS最后演变为部分除均值过程；但如果随机效并不显著，σ[，u][2]＝0，将又退回到普通OLS方法。对此，可用Breusch-Pagan的LM统计量来判断。
3、如果固定效应和随机效应都很显著，那么还需要考虑是否与解释变量相关，不论相关与否，固定效应模型都能保证估计的一致性，但只有在不相关的情况下，随机效应模型才是一致的。一致性是估计方法的首选条件，其次才是有效性。对此，可用Hausman统计量来识别。
本文将对上述各种方法的估计结果进行比较，以提高分析的可靠性。由于组间估计主要用于截距计算，并不适宜于斜率估计，而本文所关注的主要是斜率参数，所以不再报告其结果。
四、计量检验结果及进一步解释
(一)城市部门对当地农村劳动力就业弹性的区域比较
表1列出了模型(1)的分析结果。由前述，lngdp系数为西部地区城市部门对当地农村劳动力的就业弹性；lngdp与D[，1]lngdp的系数之和为中部地区的相应弹性；lngdp与D[，2]lngdp的系数之和为东部地区的相应弹性。
表1 被解释变量为lnL[，dit]
估计方法OLSFEFEFE
FE
lngdp 1.235[***]2.575[***]1.947[***]1.513[**] 1.463[**]
D1lngdp —0.072[***] —0.872[***] —0.701[**]
—0.796[**]
—0.431
D2lngdp —0.083[***] —2.251[***] —2.089[***] —1.873[***] —1.491[***]
lnwu 0.678 0.702 0.116
lnwr —1.377
—1.528
unem—0.094[***]
gov —0.003
F(_ui) 32.87 32.06 28.25 30.45
LM统计量45.28 46.88 41.07 31.14
Hausman指标 61.7 61.39 63.13 38.23
R[2] 0.797 0.838 0.844 0.850 0.88
F或wald指标
78.04 72.25 55.43 45.32 39.8
注：***为通过1％显著性检验，**为通过5％显著性检验，*为通过10％显著性检验。下同。
FE为固定效应模型；RE为随机效应模型。下同。
第二列为OLS方法的结果：西部地区城市部门对当地农村劳动力的就业弹性为1.235；中部地区为1.235—0.072＝1.163；东部地区为1.235—0.083＝1.152。区域间变化趋势并不明显。但从第三列看，F(_ui)值为32.87，LM值为45.28，这表明，固定截面效应和随机截面效应均较显著。而OLS忽视了截面效应，所以其结果不可靠。进一步，Hausman值为61.7，它在1％的显著性水平上拒绝随机效应假说，所以采用固定效应模型是合适的。③ 其结果表明：西部地区城市部门对当地农村劳动力的就业弹性为2.575；中部地区为2.575—0.872＝1.703，比西部地区低出0.872；东部地区为2.575—2.251＝0.324，比中部地区又低出1.379。所有指标均通过1％的显著性检验。可见，自西向东的递减趋势是非常明显的。
为检验上述结果的稳定性，第四列引入农民工工资变量lnwu，结果显示：西部地区城市部门对当地农村劳动力的就业弹性变为1.947；中部地区为1.947—0.701＝1.246，比西部地区低0，701；而东部地区为1.947—2.089＝—0.142，④ 比中部地区又低出1.388。可见，区域间的变化趋势与第三列基本吻合。此外，lnwu的系数为0.678，这表明，如果农民工工资提高1％，当地农村劳动力的转移数量会增加0.678％，这符合经济学推理，但这一指标未能通过显著性检验。第五列又引入农业收入变量lnwr，经类似计算知：中部地区相应弹性比西部地区低出0.796，而东部地区比中部地区又低出1.873—0.796＝1.077。区域间的变化趋势仍较稳定。lnwu的系数为0.702，与第四列相近。而lnwr的系数为—1.377，这表明，农业收入每提高1％，当地农村转移数量会减少1.377％，与理论预测相符。
最后一列又引入城镇失业率unem和国有经济比重gov，二者系数分别只有—0.094和—0.003，这表明，城镇劳动力就业情况和所有制结构对当地农村劳动力的转移没有太大影响。与第五列相比，lnwr的系数变化不大，而lnwu的系数减至0.116，出现较大波动。从区域比较看，中部地区城市部门对当地农村劳动力的就业弹性比西部地区低0.431，东部地区比中部又低1.06。递减趋势仍很明显。
(二)城市部门对外地农村劳动力就业弹性的区域比较：
根据模型(2)的分析结果(见表2)，并采用类似的推算，可得出各地城市部门对外地农村劳动力的就业弹性。
表2 被解释变量为lnL[，fit]
估计方法 OLS
FE
FE
RE
FE
lngdp0.3551.464[***]
0.2890.0190.245
D[，1]lngdp—0.0340.744[*] 1.066[**]0.764[**]0.566
D[，2]lngdp 0.316[***]
1.462[***]
1.766[***]
1.375[***]
1.360[***]
lnwu
1.269[*] 2.132[***]
2.198[***]
unem0.122[***]
0.116[**]
gov 0.009
F(_ui)104.390.4182.2060.86
LM统计量 61.6876.6271.7543.98
Hausman指标
12.0824.061.08 59.79
R[2] 0.7880.8520.8630.8870.89
F或wald指标 74.0480.4964.43385.38
52.57
注：外地农村劳动力的流入，主要受流入地城市部门所支付的农民工工资影响，与当地农业收入水平没有直接联系，所以在该模型的额外回归因子中，略去lnwr。
第二列为OLS结果：西部城市部门对外地农村劳动力的就业弹性为0.355，中部地区为0.355—0.034＝0.321，比西部地区低0.034；而东部地区为0.355+0.316＝0.671，比中部地区高出0.35。区域间没有显示出一致的变化规律。但从第三列看，F(_ui)和LM值分别达到104.3和61.68，固定截面效应和随机截面效应均较显著，所以OLS方法并不可靠。进一步，Hausman指标为12.08，在1％显著性水平上拒绝随机效应假说，由此固定效应模型是合适的。结果显示：西部地区城市部门对外地农村劳动力的就业弹性为1.464；中部地区为1.464+0.744＝2.208，比西部地区高出0.744；东部地区为.1464+1.462＝2.926，比中部地区又高出0.718。所有指标均通过10％的显著性检验。可见，自西向东的递增趋势很明显。
为检验上述结论的稳定性，第四列引入农民工工资变量lnwu，结果显示，西部地区城市部门对外地劳动力的就业弹性变为0.289，出现较大下滑。但区域间的变化趋势与第三列接近：中部地区的相应弹性为0.289+1.066=1.355，比西部地区高出1.066；而东部地区为0.289+1.766＝2.055，比中部地区又高出0.7。交叉变量的系数均能通过5％的显著性检验。此外，lnwu系数为1.296，表明流入地城市部门所支付的农民工工资每提高1％，外地流入的劳动力就会增加1.296％，这符合经济学常理。第五列进一步引入城镇失业率unem，这时西部地区的相应弹性又滑至0.019，且不显著。但区域间的变化趋势仍很明显：中部地区比西部地区高出0.764；东部地区比中部地区又高出1.375—0.764＝0.611。变化趋势通过5％的显著性检验。lnwu的系数增至2.132，显著性也进一步提高，这再次证明，提高流入地的农民工工资水平对于吸引外地农村劳动力具有重要作用。unem的系数为0.122，说明流入地城镇失业率每提高1％，外地农村劳动力的流入数量反而增加0.122％，这与理论预测相左。本文认为，这可能是由于在城市部门中，城镇劳动力和农村劳动力之间存在职业分割所致。对前者来说，即使下岗失业，也不愿从事农村劳动力所从事的某些工作，尤其是脏苦累危工作。这种职业偏见很可能会割裂城镇失业率与农村劳动力转移之间的理论联系。
最后一列又引入国有经济比重gov。这时，西部地区城市部门对外地农村劳动力的就业弹性回升至0.245，但统计上仍不显著。而区域间的变化趋势仍较明显：中部地区相应弹性比西部地区高出0.566；而东部地区比中部地区又高出1.360—0.566＝0.794。lnwu与unem的系数与第五列接近。gov系数只有0.009，这说明，流入地的所有制经济结构对外地劳动力的流入基本没有影响。
总之，计量结果支持了理论命题。此外它还表明，西部地区城市部门对当地农村劳动力的就业弹性要明显大于对外地劳动力的弹性；而东部地区正好相反；对中部地区来说，两类弹性基本相近。
五、结论性评语
近年来，我国内地城市部门加快发展，明显带动了当地农村劳动力的转移，但与东部地区不同，它并没有明显促进外地劳动力的流入。人们一般认为，这是由于内地工资缺乏吸引力造成的，然而这种解释并不令人满意。本文在新古典框架内提出了理论解释，并利用面板数据进行了计量检验。主要结论包括：
1、劳动力市场的区域性会使城市部门对当地农村劳动力和外地农村劳动力的就业效应呈现差异。而随着技术进步率的提高，城市部门对当地农村劳动力的就业效应会趋于弱化，而对外地劳动力的就业效应会趋于增强。
2、对我国东中西三地的计量分析验证了上述命题。自西向东，随着技术进步率的提高，城市部门对当地农村劳动力的就业弹性呈梯度递减趋势，而对外地农村劳动力的就业弹性呈梯度递增趋势。分析还表明：西部地区城市部门对当地农村劳动力的就业弹性明显大于对外地农村劳动力的弹性；东部地区正好相反；而对中部地区来说，两类弹性基本相近。
3、劳动力的大规模跨省流动会带来较大的社会成本，比如对交通运输、社会治安、计划生育等造成冲击，并对局部地区的城市基础设施形成压力。从这个角度讲，应鼓励农村劳动力就近转移。所以，各地在选择产业技术路径时，应充分考虑到它对农村劳动力就业效应的影响。
4、为便于分析，本文对理论模型做了一些较强假设，如果放宽这些假设，结论可能会受到影响。如何完善理论模型，可成为进一步的研究内容。
注释：
①正常情况下，就业效应可用就业增加量与g的商表示，但这里为分析方便，采用二者的偏导形式，它同样可用于就业效应分析，它表示当城市部门发展速度提高一定值时，就业增加量能增加多少。
②由于每个截面单元只有4期数据，无法采用截距和系数都随截面单元变化的模型，截面效应仅体现在截距上。所以这里也免除了利用F检验来确定截距和系数变化类型的过程。
③余下部分的模型选择过程同此，不再赘述。
④东部地区就业弹性略呈负值，对此解释是，东部地区农村剩余劳动力已经枯竭(王检贵，丁守海，2005)，而随着一部分年龄较大的转移劳动力的退出，还可能出现当地净转移劳动力减少现象。下同。