[河北省农村剩余劳动力转移实证研究]农村剩余劳动力转移.docx

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1、河北省农村剩余劳动力转移实证研究农村剩余劳动力转移 摘要：农村剩余劳动力的转移主要是以农村和乡镇非农产业吸纳为主，其次为城市化的吸引。但从分析模型中显示，城市化变量的影响系数不大，说明其对农村剩余劳动力的转移作用有限。实际状况也是这样，河北省农村劳动力的转移，主要还是以农村和乡镇中的非农产业的就地转移为主要途径。因此，我们不能单纯依靠工业扩张解决日益凸显的失业问题，而应同时大力发展农村经济，适当限制城市工资率的提高，同时重点增加农夫的收入，缩小城乡收入差距。 关键词：农村剩余劳动力；多重共线性；异方差 中图分类号：F323.6 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2012）03-00

2、87-04 一、农村劳动力转移的经济理论模型 刘易斯的二元经济增长模型：刘易斯在无限供应条件下的经济发展中，把发展中国家经济的二元性明确地刻画出来，以两部门（城市工商业部门和农业部门）的劳动力转移为核心构建了发展中国家的经济增长模型。他认为发展中国家存在着传统农业部门与现代城市工商业两部门，由于后者的劳动生产率大大高于前者的劳动生产率，由此形成了两者极大的工资收入差异，使得农业部门中的过剩劳动力源源不断地流向工业部门1。 托达罗的人口流淌模型：托达罗依据发展中国家城市和农村普遍存在的失业状况，通过论文人口流淌、失业和发展：两部门分析阐述了他的人口流淌模型： Mt=f（P*Wu-WR），ft0

3、模型认为，影响转移的因素有：（1）预期的城乡实际收入差异；（2）预期在城市找到工作的可能性。Mt表示在第t期从农村迁入城市的人口数，为在城市找到工作的概率，Wu为城市工资水平，*Wu即为预期的实际工资，W为农村的实际收入，（*Wu-W）即为预期的城乡收入差异，f0表示人口流淌是预期收入差异的增函数。该模型表明，只要预期的工资大于农村的收入，劳动力从农村向城市的转移就会接着；只有当劳动力的转移诱发城市工资水平降低，抑或增加了失业率，从而使预期的城市收入和农村水平相等时，劳动力转移才会停止2。 二、农村剩余劳动力转移的影响因素识别 （一）基于传统经济理论的影响因素城市化水平、城乡收入比等 托达罗建

4、立的城乡劳动力转移模型，可以回答为什么农村向城市的转移过程会不顾城市失业转变为隐藏失业的存在而接着进行，从而补充了刘易斯模型。依据阿瑟刘易斯所构建二元经济增长模型，城市化水平影响着农村剩余劳动力的转移；同时，依据托达罗构建的城乡劳动力转移模型，城乡收入比也同样影响着农村剩余劳动力的转移。从长期的角度分析，农业剩余劳动力取决于其他非农产业对劳动力的需求，非农业部门劳动力的需求越大对农业剩余劳动力吸引实力就越大。 （二）基于河北省实际状况的影响因素受教化水平 传统经济理论都暗含一个假定：即农村剩余劳动力与城市工业部门扩张所需的劳动力在受教化程度上是同质的，能实现快速转移。但是对于河北省而言，数百万

5、的农村剩余劳动力中70%为初中及以下受教化水平，这种文化素养的劳动者怎能适应当今学问经济时代大量采纳高新技术的城市工业和服务业呢？事实也是如此，即新闻媒体披露的：“一方面是城市、企业需求大量有学问有技能的劳动力，另一方面是大量的农村剩余劳动力找不到工作纷纷回流农村”。所以，受教化水平也是影响农村劳动力转移的重要因素。 三、河北省农村剩余劳动力的转移模型构建 （一）模型说明变量的选择 依据经济理论模型和影响因素识别，设定河北省农村剩余劳动力转移指标：（1）城市化水平因素（依据阿瑟刘易斯所构建的劳动力转移模型，这里采纳城市化率指标：City ratio）。（2）城乡收入比因素（托达罗模型中的影响劳

6、动力转移的说明变量：Income ratio）。（3）农村劳动力本身的教化水平因素（这里采纳的衡量教化水平的指标是初中以上的从业人员比重:Edu ratio）。（4）人均耕地面积（Average plow）、农村劳动生产率、农村人均纯收入、农业劳动剩余率）。（5）GDP增长率、农村中非农产业所占比重、第三产业比重。（6）农村非农产业的发展是河北省农村剩余劳动力转移的重要因素，这里引入衡量农村中非农产业的发展指标。 （二）被说明变量总体分析 图1是河北省农村剩余劳动力转移的时间序列示意，从图中看到，转移呈现倒“U”型，只是在1985年左右出现了一个极大的高峰时期。数据出现异样的主要缘由是当时河北

7、省农村经济体制改革得到全面推动，并且以城市大工业为依托的乡镇企业在飞速发展。在经济分析中，将把这个时期的值作为奇异值来处理，在运用Eview软件进行模型分析时，模型中将引入虚拟变量D85。 我们把奇异值短暂替换为正常值，修正后的Inflow*数据如图2所示，由Eview运行后，得到相关矩阵（表1），由此表可以看出，EPLOW、 XIYIN 分别和Inflow*的相关系数较大，可以作为Inflow*的说明变量。但是相比之下，AGRRAMIN、REVRATIO和Inflow*的相关系数较小，分别只有-0.315 893和0.255 024，这说明白河北省农村劳动力转移的现状。虽然从西方经济理论上分

8、析，剩余劳动力的转移数量和农业剩余率亲密相关，但是那是在假定充分就业的前提下的结论。河北省农村剩余劳动力的转移数量和剩余劳动力的数量相关性较小，说明现在存在大量的农村劳动力闲置的状况。根据托达罗的人口流淌模型，城乡收入比应当是农村劳动力转移的一个说明变量，但是从数据上显示，河北省的转移总量和城乡收入比的相关性很小。总之，在河北省城市和农村都出现不充分就业的状况下，农村剩余劳动力的总量和城乡收入比对转移的总量影响较小，从另一个侧面说明白劳动力的转移总量在短期内主要由XIYIN等因素确定。 （三）模型回来分析 我们首先引入AGRRAMIN、AVERGDP、CITYIDX、EDURATIO、EPLO

9、W、REVRATIO、XIYIN作为说明变量，Inflow*为被说明变量，利用Eview软件做回来分析。回来模型及输出如下： Inflow*i=C（1）+C（2）AGRRAMIN+C（3）AVERAGDP+C（4）CITYTIO+C（5）EDURATIO+C（6）EPLOW+C（7）REVATIO+C（8）XIYIN+ui（i=1，2，3，n） 回来分析结果见表2。 四、河北省农村剩余劳动力转移模型的检验及优化 （一）多重共线性的检验和优化 多重共线性的原理：一个回来模型yi=?茁0+?茁1x1i+?茁2x2i+ui，假如存在不为零的常数，使的?姿1x1i+?姿2x2i=0成立，则x1和x2存

10、在完全多重共线性；假如存在不为零的常数，使得?姿1x1i+?姿2x2i+vi=0成立，则x1和x2存在不完全多重共线性。由于经济变量本身性质：两个自变量具有相同或者相反的改变趋势，数据收集的范围过窄，造成某些自变量之间好像有相同的或相反的改变趋势的假象，一个自变量是另一个自变量的滞后值等，经济变量间存在肯定程度的多重共线性是一种普遍现象。当多重共线性程度很高时，将给一般最小二乘法带来严峻的后果，比如：估计值不稳定，参数估计值的方差增大，t检验失效，甚至预料失效等，所以我们必需要对多重共线进行检验并进行相应的处理。 多重共线性的检验分析：模型回来结果显示：回来总体的拟合优度R 值很大，达到0.9

11、92 217，总体拟合很好。但是模型中的参数估计值的T值诸如：C（2）T值为-0.145 734，C（3）T值为-0.892 582，C（4）T值为0.671 486，C（5）T值为-0.680 653，表明模型中大部分参数不显著。依据不显著系数法的理论，意味着自变量之间存在着多重共线性。并且从经济理论上分析，CITYIDX、EPLOW等说明变量对被说明变量有重要影响，但回来参数的OLS估计值却不显著，一般应怀疑是多重共线性所致。 多重共线性的优化处理：这里运用Frisch分析法进行模型优化，Frisch也称逐步回来法。这种方法的观点是多重共线性应从相关系数r，拟合优度R2和标准误差三个方面综

12、合考虑。首先，我们利用Eview分别变量做回来。以XIYIN为说明变量的回来模型如下： Inflow=C（1）+C（2）XIYIN+ui， 回来结果是（以EPLOW、EDURATIO为说明变量的回来模型和结果略）： INFLOW=6.171 624 769+1.124 039 446XIYIN t-Statistic （8.380 361） （40.738 82） Std.Error （0.736 439） （0.027 591） R2=0.986 918 d=1.262 513 从上面回来输出来看，说明变量XIYIN的参数C（1）和C（2）的统计值t值分别为8.380 361和40.738

13、82，有很强的显著性。总体方程的拟合优度R2达到0.986 918，与其他的回来相比，XIYIN回来拟合得最好。可以看出，XIYIN是一个非常重要的说明变量。从河北省现实劳动力转移状况动身，农村中非农产业的吸引也是转移的重要渠道。所以选定以XIYIN为说明变量进行第一步Frisch综合分析。 引入说明变量EPLOW，模型变为：Inflow=C（1）+C（2）XIYIN+C（3）EPLOW+u1，回来后，R2有所提高，但是C（3）为正值，表明白EPLOW和INFLOW正相关，与事实不符。理论上，人均耕地面积越大，农业对农村劳动力的容纳实力越强，所以呈现反相关。另外，河北省的现实状况是：人均耕地面

14、积逐年削减，干脆导致的后果是农村剩余劳动力的增多，但对于劳动力的每年转移量影响不是很大，故从这两方面来说，删除掉EPLOW这个说明变量，以期消退多重共线性。 再引入说明变量AVERGDP*，模型变为：Inflow=C（1）+C（2）XIYIN+C（3）AVERGDP+u2。回来后，R2有较小的提高，参数的T检验值也较大，统计上分析是显著的。但是从经济意义上考虑，河北省的人均GDP是反映全省的经济状况的一个很好的指标，经济状况越好，农村剩余劳动力的转移规模应当越大，但是上面的回来参数为负，故不符合现实经济规律，所以删除此变量。 （二）自相关的检验和优化 自相关的原理：假如COV（ui，uj）=E

15、（ui，uj）0，ij，i，j=1，2，n，即u的取值与它的前一期或前几期的取值相关，则称u存在序列相关或者自相关。在经济计量探讨中，随机项u自相关的现象在时间序列数据常常存在。假定u存在自相关，若ut的取值仅与前一期ut-1有关，即ut=f（ut-1），则称这种自相关为一阶自相关，形式如下：ut=?籽ut-1+vt（-1?籽1）。自相关带来的后果，使OLS估计量失去有效性；在随机项存在自相关的状况下，t检验和F检验同时失效。 自相关的检验分析：由于模型回来采纳时间序列数据，且样本容量较少，所以这里假定随机项ui（i=1，2，3，n）存在一阶自相关，故采纳杜宾沃特森（DurbinWatson）

16、检验法对模型中存在的自相关作检验。D-W检验方法：提出原假设H0：=0，即u不具有一阶自相关；备择假设H1：0，u具有一阶自相关，为检验原假设，构造D-W统计量，记作DW或d： d= 依据样本容量和说明变量的数目，在给定显著水平下，建立了检验的下临界值dL与上临界值dU。本回来模型，从杜宾沃特森检验上下界表中查得在说明变量为k（k=3，且变量数包括常数项），观测值n为24组时的D W检验下界dL为=1.19，上界dU=1.55。以XIYIN和CITYIDX为说明变量，回来模型为：Inflow=C（1）+C（2）*XIYIN+C（3）*CITYIDX+u，Eview软件分析结果如下： INFLO

17、W=1.673 473 867+1.020 013 196*XIYIN+0.088 903 168 35*CITYIDX t-Statistic （2.458 536） （35.776 79） （5.682 138） Std.Error （1.147 365） （0.028 510） （0.015 646） R2=0.991 043 d=1.974 206 INFLOW=C（1）+C（2）*CITYIDX+C（3）*XIYIN+C（4）*DD 将d现实值与临界值进行比较：du（1.55）30），这里观测值样本数量接近于G-Q检验的适用条件。同时，样本数目是参数的12倍，远大于2倍，满意了进行G

18、-Q检验的其次个条件，并且我们已经检验了模型的随机项没有自相关，符合G-Q检验的第三个条件。下面进行G-Q检验： 第一，建立统计假设：零假设H0：ui是同方差（i=1，2，3，n）；备择假设H1：ui具有异方差。然后，处理观测值：将说明变量XIYIN的观测值由小到大的依次排列，然后将居中的c个观测值数据去掉，关于c的取值，Goldfeld和Quandt认为取样本容量（n30）的1/4为佳。本文中取c=4，再将剩余的n-c（24-4=20）个数据分为数目相等的两组：数据较小的为一组子样本，数据较大的为另一组子样本。 其次，建立回来方程求残差平方和。较小数据的一组（数据略）回来模型是：Inflow

19、=2.408 1+1.030 7XIYIN+0.071 1CITYIDX，残差平方和Sum squared resid=11.818 54，较大数据的一组（数据略）回来模型是：Inflow=4.516 6+1.050 2XIYIN+0.053 16CITYIDX，残差平方和Sum squared resid=25.806 92。建立统计量F值： F=RSS2/RSS1= 然后由计算公式计算F值：F=25.806 92/11.818 54=2.183 596。RSS2与RSS1的自由度为：（n-c）/2-k-1=（24-4）/2-2-1=7。在5%的显著水平下，查F分布表，第一个自由度为7，其次个自由度为7，得F的临界值为3.79和7.00。2.183 596