中国农业“人口红利”正在消失——基于随机前沿模型的检验，本文主要内容关键词为：红利论文,中国农业论文,模型论文,人口论文，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。
［中图分类号］C92－05 ［文献标识码］A ［文章编号］1004－1613(2011)06－0025－09
改革开放30年以来，中国以接近两位数的持续快速增长被人们视为一个“奇迹”。探究中国经济的增长奇迹背后的原因，很多人认为“人口红利”是其中至关重要的因素。 “人口红利”也自然地和中国经济未来的前景联系到了一起。
“人口红利”对经济增长的贡献主要体现在劳动力供给上①。一般情况下随着一国经济的快速增长和劳动年龄人口增长速度的放缓，一国劳动力数量不足、劳动力成本快速上升的问题就会开始显现。但中国特殊的城乡二元结构使得庞大的农村人口在相当长的时间里为经济建设提供了充足且廉价的劳动力资源。庞大的农民工队伍源源不断地投入制造、建筑等劳动密集型行业。丰富的劳动力供给带来的低廉劳动力成本为中国经济高速发展提供了巨大的动力。但最近几年，沿海制造业劳动力成本上升、劳动者工作环境恶化已诱发了诸如“富士通”连环跳等严重的社会问题，民工荒也一年比一年严重。近年来有学者提出，中国农村剩余劳动力已所剩无几，中国经济将很快进入“刘易斯拐点”，“人口红利支撑经济增长”的时代将一去不复返。
既然丰富的劳动力资源是我国经济增长的引擎，那么作为我国“人口红利”主要来源的农村劳动力还有多少剩余？我国的“人口红利”何时走到尽头？这是我们不得不思考的问题。国内外学者对中国剩余劳动力的状况进行了一定的研究，但由于研究方法和研究时期的不同，似乎还没有找到相关的实证证据。
本文运用了随机成本前沿模型分析的方法，利用全国三十个省、直辖市和自治区1990—2009年的省级面板数据对中国农业劳动力的利用率以及农业产出的就业弹性进行了估算，从而深入了解中国农业剩余劳动力的现状和变化趋势。
一、文献综述
国内外学者对于剩余劳动力数量的估计方法大体上可以总结为两种：第一种是先估算在固定农业产出与其它要素投入的条件下实际需要劳动力的数量，再用农业劳动力总量减去求得的实际需要的劳动力数量，从而得到剩余劳动力的数量；第二种方法是通过估算剩余劳动力所占的比例，从而得到剩余劳动力的数量。
(一)估算实际需要的劳动力数量
比较传统的经验法、基准估算法和劳动定额法根据长期经验以及固定的劳动与其它要素投入比对剩余劳动力进行估计。由于劳动与其他要素投入的比例随时都在发生变化，很难获得准确的农户实际劳动需求信息，因此这三种估算方法逐渐被放弃。Taylor(1988)按照传统的方法估计出上世纪80年代中前期我国农村剩余劳动比率在30％左右。另一种古典法依据二元结构下农业部门与非农部门之间存在的效率差异，假定农业部门生产效率提高至某一特定水平，比较此时所需的农业劳动投入与实际劳动投入，将其差额作为剩余劳动数量的估算。按照OECD(2002)的估算，如果农业部门生产效率提高到与非农业部门相同的水平，我国剩余劳动力的数量约为2.75亿。古典法对农业生产效率提高比例的假定具有一定的随意性，而不同假定的估算结果差异很大。
还有一种方法是国际比较法。这种方法根据其他国家的工业化经验，确定不同发展阶段的收入水平与农业就业比重的对应关系，再由我国实际收入水平推断符合国际经验的农业就业比重，进而估算剩余劳动数量。王检贵、丁守海(2005)根据钱纳里等归纳的经济发展经验，估计2003年我国农业剩余劳动力比率为14％。不同国家和地区经济发展和人口分布特征存在巨大差异，用其他国家的经验作为标准来估算我国农业剩余劳动力的数量较难令人信服。
(二)估算剩余劳动比例
主要包括生产函数法、劳动投入调研法和技术效率法。
生产函数法将经济分为农业和非农业两个部门，并假设两个部门各自的生产函数，根据资金和劳动在不同部门合理配置的均衡原则，推导出农业剩余劳动比例。刘建进(1997)和王红玲(1998)采用这一方法估算了1994年我国农业剩余劳动，剩余劳动比例约为25％。
劳动投入调研法通过调查得到农民每年实际投入的劳动时间，将其与充分就业条件下全年工作时间进行比较，进而估计剩余劳动力的数量。王检贵、丁守海(2005)采用这一方法估算2003年我国农业剩余劳动力比例为14.4％。
采用生产函数法和劳动投入调研法需要进行大范围的调研，并且调研的数据往往只是某一时点的截面数据，因此难以考察剩余劳动数量和比例在较长时期内的变动趋势。
技术效率法利用农业生产的实际产出以及要素投入估算有效的生产前沿：在一定的投入下，实际产出与有效产出前沿的差距；或者在一定的实际产出下，实际要素投入和有效要素投入前沿之间的差距就是生产的无效率部分。劳动力的实际投入和有效投入前沿之间的差距即是劳动力无效的部分，也即是冗余的劳动力。
估算生产前沿的方法又可以分为非参数和参数法。非参数法又被称为数据包络分析法(DEA方法)。Ng等(2000)采用这一方法对1978－1992年江苏和四川的剩余劳动比例进行了估计，江苏省剩余劳动比例在31％～49％之间，四川在22％～41％之间。
参数法即为随机前沿分析法，这种方法将实际产出(或实际投入)对生产前沿的偏离部分分解为生产(或投入)的无效率部分加上随机误差项，使得模型更接近真实的生产过程和环境。随机前沿模型可以同时考察各种影响生产效率的因素的作用，因此可以更深入地考察生产效率变动的原因以及如何改进效率。随机前沿方法的另一个重要优势在于应用面板数据可以轻松得到不同地区不同时期生产(或投入)的相对效率和变动趋势。郭金兴(2007)采用这一方法对我国1996－2005年的剩余劳动比例和数量进行了估计，我国剩余劳动力约占全部农业劳动力的三分之一，剩余劳动数量约为1亿人，剩余劳动力没有明显的下降趋势，笔者对此研究结论有所保留。
综上所述，目前对中国剩余劳动力问题的研究方法特别是研究数据比较过时，缺乏地区间横向和时间上纵向的比较，没有捕捉到中国农村剩余劳动力的最新现状和变动趋势以及地区差异。本文将采用随机前沿方法，利用最新的1990－2009年省级面板数据对我国农业剩余劳动力进行估算，以期为目前中国“人口红利”问题提供一些实证依据。
二、计量经济模型
(一)随机成本前沿模型
在现实中，农业生产使用的劳动力不是完全有效率的，实际投入的劳动力数量大于生产最低所需的劳动力数量，这就导致了劳动力的过度投入，及劳动力冗余。我们假定劳动是唯一的可变投入量，其它投入量都是准固定的(比如土地、农业机械等，短期内难以随着产量改变)。在其他条件不变的情况下，如果农业生产相同数量的农产品所需的劳动力数量大于最优的劳动力需求数量，我们就认为劳动力投入是无效的。劳动力的无效可能是由于农业现代化程度低，土地集约化程度低，管理不善等各种因素造成的。
一般情况下。特定地区和时期的实际劳动投入将会高于前沿水平，即存在劳动力投入无效的问题，意味着在农业生产中劳动使用是冗余的。
Kumbhakar and Hjalmarsson(1995)将第i省第t期的实际劳动投入和劳动力最低需求的关系用如下模型表示：
因为不能确定方程（1）的函数形式，根据惯例利用超越对数函数形式对方程（1）和（2）进行改写：
由方程(3)和(4)构成的随机成本前沿模型的所有参数都可以采用最大似然法，由STATA软件估计得到。
三、数据
本文收集了1990—2009年全国30个省、直辖市和自治区农业主要要素投入和产出的数据。为了保持数据的前后一致性我们将1997年后重庆市的相关指标并入了四川省。数据主要来自于各年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》以及各地区的统计年鉴。
在劳动力需求方程(3)中，农业劳动力为被解释变量，鉴于相关数据的可获得性，本文以各地区第一产业人口作为农业劳动力指标。产出指标为各地区实际农业总产值，该值以1990年为基期，通过农产品价格指数进行平减后得到。其他投入包括总耕地面积、农业机械总动力和化肥施用量。所有产出和投入变量都以对数的形式进入模型。
在无效项方程(4)中，影响劳动力利用率的解释变量包括初中文凭以上人口比例，农村居民人均经营耕地面积，各地区城镇化水平(以第二产业和第三产业占地区总产值的比例度量)，以及地区收入差距(以特定地区农村人口人均收入与全国人均GDP的比值表示)。
另外，由于中国幅员辽阔，各地区地理位置、自然条件与资源禀赋的差异巨大，本文将全国各省区分为中、东、西三个区域，并据此设立两个地区虚拟变量。因为模型估计中只有一个代表中部地区的虚拟变量显著，故模型中只保留了该虚拟变量。
表1为模型主要变量的简单说明与统计特征。
四、实证结果
(一)估计结果
方程(3)和(4)的估计结果归纳在表2中。
代表中部的地区虚拟变量在5％的水平上显著，且为负值，即中部地区劳动力需求前沿低于东部和西部地区0.253个百分点。
在投入产出要素中，除了总耕地面积一次项的系数在10％水平下显著，几乎所有的一次项系数都在5％的水平下显著。除了个别交叉项不显著外，其余二次项系数都具有显著性。因为成本函数采用的超越对数形式，因此，劳动力需求方程中的各个系数没有明确的意义，我们将在相关弹性部分再讨论。
影响劳动力利用效率的四个因素的系数全部都在5％的水平下显著，而且符号符合理论意义。农村人口的受教育程度增加，土地规模化集约化程度高，都可以降低劳动力使用方面的无效程度。在影响劳动力转移的因素中，城镇化水平越高，第二、第三产业对于劳动力的需求越高，因此劳动力的转移就会越大，从而使技术无效率部分减少。与城镇化相似，地区收入差距越大会导致更多的劳动力从本地区转移到发达地区，因此会导致本地区“劳动力剩余”减少。
(二)劳动力利用率及劳动力冗余
1、变化趋势
根据模型我们可以估计出研究期内全国每个省、直辖市、自治区每年的农业劳动力利用率和劳动力冗余，见表3和图1。
1999年－2009年期间我国农业劳动力利用率均值为77％，表明我国农业劳动力的77％即可实现同样的产出，尚有23％即8127万的冗余人口，可以向其他产业转移。从二十年的整体趋势来看，随着我国农村劳动力不断向外转移，农业劳动力利用率明显提高，冗余劳动力明显减少：1990年全国农业平均劳动力利用率为68.1％，剩余劳动力是1.2亿人；2009年全国农业平均劳动力利用率已经达到了84％，剩余劳动力为4751万。可见20年来我国农村劳动力的转移规模是相当巨大的，大规模的劳动力转移为经济建设提供了丰富的劳动力资源，为推动经济发展做出了巨大的贡献。但随着劳动力利用率的提高，冗余劳动力的大幅减少，这一经济增长模式已经很难长期维持：假设我国每年城镇新增人口为1000万③，那么我国农业剩余人口将在未来几年内用尽，中国经济依靠农业“人口红利”作为推动力的局面也将走到尽头。
从各地区情况来看，东、中、西部三大地区的劳动力利用率均值分别为78.7％、77.5％和74.3％，劳动力冗余人口分别为2952万、2714万以及2425万。其中东部地区劳动力率最高，西部最低。从各地区的变动趋势来看，二十年来中部地区劳动力利用率上升最快也最稳定，从1990年的67.4％增加到87.8％，增幅最大，冗余劳动力从4000万下降到1300万。东部地区的劳动力利用率在前十年的上升势头很快，1999年就突破了80％，但后十年增长率逐渐放缓，原因在于：东部沿海地区发展较早，前期主要依靠本地区的劳动力转移，后期则更多依靠相对成本更低的来自内陆地区的农村劳动力转移。西部地区的增长趋势呈现出两头快中间慢的趋势，出现这种趋势的原因可能是，经过上世纪90年代初期的经济增长后，到90年代中期，由于西部地区基础较差，经济增长放缓，劳动力转移也逐渐放缓；而随着政府西部大开发政策的实施再加上劳动力大规模向东部地区转移，后期劳动利用率又开始呈现出上升趋势。
2、区域差异
总体来讲，北京、上海、天津三大直辖市很早就实现了较高的劳动力利用率。虽然这些地区农业劳动力较为稀缺，但由于农业产出在经济中的比重日益减小，所以其劳动力利用率的上升并不明显。东北三省土地辽阔肥沃，农业发达，人口相对较少，所以一直接近劳动力使用的效率前沿。大部分少数民族地区如内蒙古、新疆、西藏、宁夏和青海等地由于地理和气候条件比较恶劣，地广人稀，几乎没有剩余劳动力，所以，也比较接近劳动力使用的效率前沿。典型的中部和西部的人口大省和劳务输出大省，劳动力利用率增长最为迅速，几近翻番，为中国“人口红利”的逐渐消失提供了明确的证据。
(1)东部地区
图2是东部地区各省、直辖市、自治区的农业劳动力利用率变化情况。以山东、江苏、福建和广西为代表的传统农业大省，农业剩余劳动力非常巨大。但近二十年的沿海改革开放，这些地区集聚了大量外企和民营企业，城镇化程度已到达较高的程度，所以大量的农业劳动力向其它产业转移，农业劳动力利用率的上升非常明显。而浙江省的情况有些例外，值得进一步研究。
图2 东部地区农业劳动使用效率变化趋势
图3 中部地区农业劳动使用效率变化趋势
图4 西部地区农业劳动使用效率变化趋势
(2)中部地区
河南、安徽、江西、湖南和湖北作为典型的中部地区，一直都是人口大省和劳务输出大省，在20年经济发展过程中为沿海发达地区提供了丰富的劳动力资源，劳动力利用率上升最为明显，从期初平均40％左右上升到期末的近80％，几乎翻番。近年来，沿海制造业的北上西迁也加速了这些地区劳动力就地产业转移的过程。
(3)西部地区
在西部地区除少数民族地区，四川、云南和贵州也属于人口大省和劳务输出大省，土地贫瘠而又非常稀少，农业劳动力冗余很大，劳动力利用率非常低下。在研究期初1990年，只有30％左右，而在研究期末虽然经历了大量农业人口迁移，劳动力利用效率大幅提升，也只达到70％左右，仍然有一定的余量，支持农村劳动力的继续转移。陕西在西部地区也属例外，尚待进一步研究。
根据各地区劳动力利用率的不同变化趋势，可以发现不同地区农业劳动力向外转移的规模不同，为经济提供“人口红利”的贡献也就不同。有着丰富农业劳动力资源的地区和传统农业大省，如河南，四川、山东、安徽、江苏等，提供的劳动力资源更多，在“人口红利”推动经济发展过程中起到了中流砥柱的作用。同时，随着经济的发展，这些地区的劳动力利用率增长也最为快速，几近翻番，“人口红利”消耗殆尽。
3、农业劳动力需求的弹性
图5农业产出的就业弹性变化趋势
我们发现在1990～2009年间全国农业产出的就业弹性几乎为零，即产量的增加并不伴随着吸纳农村劳动力的增加，说明我国农村一直存在隐形失业。当然农业生产技术水平的提高和化肥的施用等也有助于中国在不投入更多劳动力，甚至不投入更多土地情况下农业产量不断增加。从图5可以发现，东部农业产出的就业弹性平均为0.225，即增加1％的产出，需要增加投入0.225％的劳动力。而中部平均为－0.142，即这二十年，产出的增加是在劳动投入减少的条件下实现的。西部平均为零。
相对于总耕地面积，农业劳动力的平均需求弹性为0.389，即耕地面积扩大1％，农村劳动力需要增加0.389％。而相对于化肥和机械总动力，农业劳动力的平均需求弹性分别为0.397和0.092，尚未出现投入要素的替代效应。
五、总结
本文运用了随机前沿分析的方法，利用全国三十个省、直辖市、自治区1990－2009年的省级面板数据对中国农业劳动力的利用效率进行了估算，从而深入考察中国农业剩余劳动力的现状和变动趋势。
1990年至2009年我国的农业劳动力使用效率明显的提高，大量的农业人口向其它产业转移，剩余劳动力明显下降。到2009年，我国的农业劳动力利用率已达到了84％，剩余劳动力只有4751万，按照每年1000万的城镇新增人口计算，“人口红利”将在几年内消失。我国靠“人口红利”支撑经济增长的发展模式应该有所改变，否则，当我国真正进入“刘易斯拐点”之后再进行经济结构转型，我国经济将经受不可承受之痛。
从区域差异来看，一些传统的人口大省和农业大省拥有丰富的农业剩余劳动力，随着这些剩余劳动力的不断转移，为经济建设提供了充足的劳动力资源，是“人口红利”的主要来源。而其它一些并不以农业为重点或农业人口较为稀缺的地区在农业人口转移的过程中贡献并不明显。
再者，平均来看，中国农业产出的就业弹性几乎为零，即产量的增加并不伴随着吸纳农村劳动力的增加，中国农村一直存在隐形的冗余劳动力。
另外，城镇化进程的深入，城乡收入差距的拉大以及农村人口受教育程度和土地集约化程度的提高都对提高农业劳动力利用率有着显著的积极影响。
［收稿日期］2011－09－21
注释：
①本文主要讨论“人口红利”在生产领域的影响，其对消费和储蓄的影响本文暂不涉及。
②Battese,G.,Heshmati,A.and Hjalmarsson,L.(2000),"Efficiency of Labour Use in the Swedish Hanking Industry:A Stochastic Frontier Approach",Empirical Economics， pp.25:623-640.
③根据国家发改委副主任彭森的观点：“十二五”期间，中国每年将有1000多万新增城镇人口。