浙江農村剩余勞動力轉移的驅動因素與變化趨勢

史敏琦， 徐夢潔

(南京農業大學 公共管理學院， 江蘇 南京 210095)

20世紀80年代以來，隨著我國城市化進程的推進和機械化、規?；r業經營模式的推廣，隱性失業的農村勞動力得以釋放，剩余勞動力開始向城鎮和非農產業流動[1]，農村勞動力的大量轉移逐漸成為普遍現象[2]。農村勞動力大規模的轉移與“三農”問題有著密切的關聯，也是解決“三農”問題的關鍵，因此引起了社會各界的關注，研究人員對此展開了大量研究，主要涉及4個方面：農村勞動力的轉移特點與存在問題、勞動力轉移的驅動因素、勞動力轉移的效應和轉移勞動力的管理等，其中最為常見的是農村勞動力轉移特點[3-4]和存在問題[5-6]，其次是勞動力轉移的驅動因素[7-8]，這些研究結果可理解與把握農村勞動力轉移的一般規律[9]，針對轉移過程中出現的問題提出相應的對策[9-10]，并對勞動力轉移的趨勢與數量加以預測[1，11]，從而實現農村勞動力轉移的有效管理[5，12]。

已有研究以全國及省域尺度居多，其中最為常見的研究區域是浙江省。浙江省是我國的經濟大省，其勞動力轉移的規模位居全國前列，勞動力結構性變動的進程明顯領先于全國水平[13]，因此倍受研究人員的關注。譚亭亭[13]對浙江省農村剩余勞動力轉移再配置效應的研究指出，勞動力再配置對浙江省總量勞動生產率增長的貢獻率達22.36%。梁永郭等[5]從產業、文化水平、轉移范圍和身分等方面著手，總結了浙江省農村剩余勞動力轉移的若干特點。張蕾等[14]以杭州市蕭山區孫家村村民為研究對象，分析了農村勞動力轉移意愿的性別差異與障礙因素。雖然關于浙江省勞動力轉移開展了廣泛而深入的探討，但對勞動力轉移和城鎮化互動關系涉及較少，且缺乏對勞動力轉移發展趨勢的分析。鑒于此，對浙江省2006-2016年城市化發展對農村剩余勞動力轉移的影響進行定量分析，并對2017-2028年剩余勞動力轉移趨勢加以預測，以期為農村勞動力轉移的有效管理提供參考。

1 資料與方法

1.1 研究區概況

1.1.1 社會經濟背景 浙江省地處中國東南沿海長江三角洲南翼，東臨東海，南接福建，西與安徽、江西相連，北與上海、江蘇接壤，面積達10.55萬km2。在充分發揮國有經濟主導作用的前提下，浙江省以民營經濟的發展帶動經濟的起飛，形成了具有鮮明特色的“浙江經濟”，成為中國經濟最活躍的省份之一。2016年，浙江省的GDP達47 251億元，三產結構比為4.2%∶44.8%∶51.0%；年末總人口數為4 910.85萬人，其中城鎮人口占67%。浙江省下轄11個城市，其中杭州、寧波和溫州的經濟發展與人口規模相對領先，而湖州、舟山、衢州和麗水的社會經濟發展水平相對落后，嘉興、紹興、金華和臺州居中[15]。

1.1.2 勞動力概況 據《浙江省統計年鑒》(下稱年鑒)，1978-2016年浙江省勞動力總量持續增長，由1 795萬人增長為3 760萬人。其中第一產業勞動力占比由53.2%降至12.4%，年均下降1.10百分點；第二產業勞動力占比先漲后降，從1990年的29.8%增至2012年的51.0%，之后又降為47.4%；第三產業勞動力占比從17.0%穩步升為40.2%，年均增長0.6百分點。浙江省農村勞動力在2012-2016年經歷了先升后降的波動，其中從事農林牧漁的勞動力人數由522萬人降為466萬人。1978-2016年浙江省勞動力產值和人均收入呈不斷上升態勢，均于2016年創下新高，分別為47 251億元和84 916元。

年鑒顯示，2000-2016年浙江省各城市的年末城鎮從業人數的變化趨勢存在差異：杭州、湖州和舟山的從業人數緩慢增加，其余8個城市有所減少。就勞動力地域結構而言，浙江省勞動力目前主要集中于浙東北，包括杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興和舟山，其中杭州和寧波的勞動力數量占浙江東北地區的比重超出50%；浙西南的勞動力資源相對匱乏，勞動力主要聚集于溫州市和臺州市。雖然近年浙東北和浙西南地區勞動力總數均持續增長，但兩區域勞動力的數量差距仍在加大。

1.2 數據來源及研究內容

農村勞動力轉移是指農業剩余勞動力向非農產業、農村剩余勞動力向城市及城鎮的轉移過程，涉及產業與空間的雙重轉移[16]。農業剩余勞動力的定義較多，根據研究需要，結合現有農村剩余勞動力的釋義，將農村剩余勞動力界定為超出農村產業需求的勞動力，包括農業剩余勞動力及二三產業的剩余勞動力。雖然農村剩余勞動力同農業剩余勞動兩者概念不同，但是由于農村二三產業的剩余勞動力很少，即便有剩余，剩余的勞動力也會回鄉種地，進而轉變為農業剩余勞動力，可以說農業剩余勞動力是農村剩余勞動力的主要來源。因此，文中提及的農村剩余勞動力等同于農業剩余勞動力，不做嚴格意義上的概念區分[17]。數據來源于《浙江省統計年鑒》。

1.3 方法

1.3.1 農村轉移勞動力測算 由于農村剩余勞動力轉移受多因素的綜合影響，采用多元線性回歸模型分析浙江省農村勞動力轉移的驅動因素，以揭示城市化發展等因素對農村剩余勞動力轉移的定量影響。依據相關數據，采用胡景北[18]提出的方法測算農業轉移勞動力數據。時點為t和t+1∈t，農業凈轉出勞動力數量為

式中，H表示農業凈轉出勞動力，nA表示農業勞動力自然增長率，LA表示農業勞動力，統計資料提供了LA數據，但并無nA或計算nA所必需的流量數據，亦無H和直接計算H所必需的數據，因此需要對H加以估算。因此，為定量研究農業勞動力轉移，需尋找其他指標代替H。參考文獻[18]的方法，用h*表示農業勞動力轉移率：

用h代表h*，可得：

Ht,t+1=Lt,t+1Lt+1

1.3.2 驅動因素分析 托達羅[19]認為，農村勞動力向工業部門轉移的動力是城鄉預期收入水平的差異和城市的就業概率；喬根森模式認為，農村剩余勞動力轉移的前提條件是農業剩余，當農業剩余為零時，不存在農村剩余勞動力轉移，只有當農業剩余大于零時，才有可能形成農村剩余勞動力轉移。

通過對相關文獻的梳理，農村勞動力和人口轉移的影響因素一般包括：第一產業勞動生產率、從事非農產業的預期收入、農民人均純收入和農村人力資本存量、二三產業產值占GDP的比重、第三產業的就業比重和非國有部門的就業比重及制度因素等[20-21]。在選擇自變量時，首先立足勞動力轉移內涵，并結合經典研究理論模型，再考慮指標間的共線性，以已有文獻中的相關指標為基礎加以篩選，選擇城鎮化率、農業剩余勞動力、城鎮居民人均可支配收入與農村居民人均可支配收入之比為自變量，以農村轉移勞動力為因變量構建多元回歸方程，定量分析農村轉移勞動力的驅動因素。具體參照中國社會科學院和中國農業科學院提出的估算方法[22]進行測算。

農業剩余勞動力=農業從業人員數-農業增加值/(國內生產總值/社會勞動者人數)

在擬合方程的過程中，首先為有效消除數據中的異方差，對變量進行自然對數處理。其次，為避免偽回歸使得回歸模型和相關分析結果不具解釋意義，需對變量的時間序列進行平穩性分析。采用ADF(Augmented Dickey-Fuller)檢驗方法對變量序列進行平穩性檢驗[23]。檢驗結果表明，LnTrans、LnUr、LnIR和LnSal均非水平平穩序列；而一階差分變量dLnTrans、dLnUr和dLnSal以及二階差分變量ddLnIR在5%的顯著水平上拒絕含有1個單位根的假設，即Trans、LnUr和LnSal為一階單整序列，LnIR為二階單整序列。當將dLnIR視為原始數據系列時，也可將ddLnIR視為一階單整序列，即城鄉居民收入之比年際變化的一階單整序列。最后，在進行回歸分析時納入滯后項。利用1985-2015年的數據系列構建的擬合方程：

dLnTrans=-13.901 dLnUr(-4)+115.92 ddLnIR(-3)+12.86 dLnSal(-1)+1.072

式中，Trans為農村轉移勞動力；Ur為城鎮化率；IR為城鄉居民收入之比；Sal為農業剩余勞動力；Ln表示對數據系列取對數，以消除異方差；d表示一階差分；dd表示二階差分；括號里的-4、-3和-1分別表示滯后項。

1.3.3 農村勞動力轉移預測 為促進農村剩余勞動力合理轉移、高效配置和加快推進農村轉移人口市民化的進程，采用灰色模型[11]對2017-2028年浙江省農村剩余勞動力的轉移數量及趨勢進行預測。勞動力轉移數據系列的級比未全部落入可容覆蓋區間，無法直接使用農業勞動力轉移數據進行預測；社會就業勞動人數和農業勞動力占比數據系列的級比均落入可容覆蓋區間，因此采用這2組數據進行GM(1，1)建模，以間接預測浙江省勞動力轉移的趨勢。

在建立模型時，首先設x(0)=x0(1)，x0(2)，…，x0(n)滿足上面的要求，以它為數據列建立GM(1，1)模型：

b=x(0)(k)+az(1)(k)

式中，x是數據系列，上標0表示原始數據系列，上標1表示原始數據累加得到的一階數據系列；z是一階數據系列中兩兩相鄰的數據之和的一半，由此生成的新數據系列；k是時間；a是發展系數，代表行為序列估計值的發展態勢；b為灰色作用量，是從行為序列中挖掘出的數據，反映的是數據變化的關系。經推導得原始序列預測值：

2 結果與分析

2.1 農村轉移勞動力情況

由表1可知，2006-2016年，浙江省農村轉移勞動力人數整體呈下降趨勢，但存在波動。2006-2010年，浙江省轉移勞動力人數呈先升后降又升的曲折態勢，2011-2016年勞動力轉移數量先劇烈下降后又緩慢回升。同一時期，浙江省的城鎮化發展已于2010年前后跨越加速階段和后期階段的拐點，進入發展后期，對應的城鎮化水平為61.6%，2015年城鎮化率為65.8%。在城鎮化發展后期，發展速度減緩，城鄉空間形態相對穩定，第三產業的比重穩步增長，成為吸納勞動力的推手，城鄉人口福利趨于一致[15]。

由表1可知，2011-2015年城鎮化水平每提高1百分點，平均可吸納29.6萬個農村剩余勞動力轉移就業。但需注意的是，隨著城鎮化水平的不斷提高及農村剩余勞動力存量的持續減少，城鎮化對農村剩余勞動力的吸納能力呈下降趨勢。2016年的城鎮化率比2015年增長1.2百分點，轉移就業的農村剩余勞動力為30.08萬人，即當年浙江省城鎮化水平提高1百分點，可吸納25.07萬農村剩余勞動力轉移就業。

表1浙江省2006-2016年的城鎮化率與農業勞動力數量

Table 1 Urbanization rate and rural labor force quantity in Zhejiang during 2006-2016

年份Year城鎮化率/%Urbanization rate農業剩余勞動力/萬人Rural surplus labor force 農業轉移勞動力/萬人Rural transfer labor force 200656.5531.259.26200757.2503.387.90200857.6492.128.71200957.9476.332.47201061.6403.584.15201162.3355.752.61201263.2344.815.84201364.0334.017.53201464.9337.45.96201565.8333.211.68201667.0307.030.08

2.2 農村剩余勞動力轉移的驅動因素

由于浙江農村跨省流動的勞動力占外出勞動力的比重不足20%[5]，因此以浙江省城鎮化水平和城鄉居民收入之比為自變量是合乎邏輯的。當期的數據是受前期數據的影響而產生的，因此對滯后項的計算更加保證了研究的科學性。擬合方程通過F檢驗，參數通過t檢驗，調整R2為0.867。從擬合結果看，農業剩余勞動力和城鄉居民收入之比與農村轉移勞動力呈正相關，即農業剩余勞動力越多或城鄉居民收入差距越大，轉移勞動力也越多，體現了農業剩余勞動力的推力作用和城鎮的拉力作用；其滯后項分別為-1和-3，說明這2個變量的影響并非是即時的，而是具有一定滯后性的。城鎮化率逐年變化對轉移勞動力的逐年變化有負面影響，說明隨著城鎮化率的逐漸提高，不斷趨向飽和，城鎮吸納剩余勞動力的能力也逐漸減弱，與上述對浙江省城鎮化水平趨向飽和而致使吸納農業勞動力能力下降的結果相一致。

2.3 農村勞動力轉移預測

經計算，社會就業勞動力人數的建模參數分別為a=-0.009 5，b=3 439.41；檢驗參數c=0.252，p=1.000 0，表明，預測結果精度高。農業勞動力占比的建模參數分別為a=0.057 5，b=21.69；檢驗參數c=0.200 0，p=1.000 0，表明，預測結果精度高。

從表2看出，隨著浙江省農業剩余勞動力人數逐漸減少，未來浙江省農村勞動力轉移數量也呈遞減趨勢，遞減速度呈先快后慢的發展態勢，至2025年降至17萬人，比2016年減少43%。

表2 浙江省2017-2028年的勞動力轉移數量預測值

3 結論與討論

陳培霖[24]通過2000年人口普查資料測算出2000年浙江省農村轉移勞動力人口數量為100萬人左右。該研究結果與文中的趨勢分析結果相符，與擬合數據較接近，說明采用胡景北[18]的計算方法，通過資料利用、概念替代將轉移量和轉移率等不可觀察量轉變為可觀察量以求取農村轉移勞動力數據，估算結果較準確，以此為基礎分析勞動力轉移的驅動因素及預測勞動力轉移的趨勢較可信，具有較強的可行性。

驅動因素分析多元回歸模型中滯后項的存在，表明農村剩余勞動力的推力和城鎮的拉力作用均有一定的滯后性，已有的研究[25-26]較少考到這一點。多元回歸模型的參數表明農村剩余勞動力和城鄉居民收入之比與農村轉移勞動力呈正相關，隨著浙江省農村剩余勞動力數量的減少，農村轉移勞動力人數也將呈遞減趨勢，這與轉移勞動力數量測算結果相一致。

研究結果表明，浙江省2017-2028年農村勞動力轉移數量將呈遞減趨勢，與梁永郭等[5，27]的研究結論相一致。近年來，由于大量農業人口向城市轉移，浙江省的城鎮化率逐漸趨向飽和[15]，導致農村的推力和城鎮的拉力效用減緩，勞動力轉移的進程趨緩。2018年以來，浙江省全面實施鄉村振興戰略，高水平推進農業農村現代化，隨著農村社會經濟的發展，城鄉差距將不斷縮小，城鎮化率趨向飽和的效應將漸漸凸顯；與此同時，隨著農業部門的剩余勞動力向非農部門的逐漸轉移，滯留在農業部門的剩余勞動力越來越少，浙江省將迎來“劉易斯拐點”，由勞動力過剩向短缺轉變，勞動力供給長期大于需求的格局將發生逆轉，該現象值得研究人員進一步關注。

改革開放以來，農村勞動力的大量轉移是普遍現象，對其開展研究有助于農村勞動力轉移的有效管理。研究結果可為浙江省農村勞動力轉移的有效管理提供借鑒與參考，對于其他地區今后的城市化發展也具有一定的借鑒意義。