趙海濤，朱帆，常進雄

(1.上海師范大學 哲學與法政學院，上海 200234；2.上海財經大學 會計學院，上海 200433；3.上海財經大學 經濟學院，上海 200433)

自2003年以來，隨著勞動力持續(xù)從農業(yè)流入非農業(yè)，我國農村剩余勞動力的數量越來越少，在非農勞動力市場上，農民工工資持續(xù)上漲，不少學者們認為中國已經抵達劉易斯拐點，剩余勞動力接近轉移完成[1]。與此同時，由于外出務工人員主要是年輕勞動力，農業(yè)和農村留下的主要是老弱病殘婦等邊際產出更低的人口，農業(yè)勞動力老齡化日益加劇，農業(yè)競爭力日益喪失[2]。農村勞動力的老齡化和由此導致的農業(yè)發(fā)展落后等問題引起了學術界與決策層的高度重視，十九大報告首次提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，2018年中央一號文件從制度、人才、資金、領導四個方面做出了總部署，農業(yè)農村的現(xiàn)代化成為新時代的重大歷史任務。

在勞動力老齡化的背景之下，近十年來我國農村剩余勞動力轉移呈現(xiàn)出典型的“老齡化”特征。根據歷年《全國農民工監(jiān)測調查報告》的數據統(tǒng)計，從2008年開始40歲及以下的年輕農民工比重逐年下降，而50歲以上農民工占比逐年增加。2010年50歲以上農民工占比僅為12.9%，2018年該比例增長至22.4%，8年間增長73.6%。在流動方向上，我國在保持農業(yè)勞動力向非農業(yè)轉移的同時，還一并出現(xiàn)了農民工回流現(xiàn)象[3]，其中回鄉(xiāng)重新從事農業(yè)占比接近一半[4]?？梢娹r業(yè)勞動力轉移并不是單一地呈現(xiàn)出年輕勞動力外流的特點，而是可能存在兩階段特征：前期的轉移以年輕勞動力為主，后期轉移的中老年勞動力占比不斷上升。

一、文獻綜述

對于不同年齡農業(yè)勞動力的轉移規(guī)律，現(xiàn)有文獻研究大部分以經典的劉易斯理論[5]為基礎進行理論分析。Ranis等對該理論進行了擴展，提出兩個劉易斯拐點：初期，農村能夠提供無限供給的勞動力，當農村剩余勞動力被吸收完畢，“劉易斯第一拐點”到來;隨后，農村勞動供給曲線開始上升，直至農業(yè)部門收入追趕上城市工資，到達“劉易斯第二拐點”;在經過第二拐點之后，勞動力轉移完成[6]。文貫中認為拓展的劉易斯理論意味著城市部門根據農村勞動力邊際產品高低，會產生由低效率勞動力到高效率勞動力的吸收順序；而中國的制度因素導致勞動力和土地不能完全自由流動，導致劉易斯拐點抵達順序逆轉的現(xiàn)象，城市部門先吸收中青年等高邊際產品的農業(yè)勞動力，給農村留下了邊際產品更低的老弱病殘孕勞動力[2]。章錚基于農村勞動力的勞動生產率與年齡負相關假設，解釋了“民工荒”和劉易斯拐點到來并存的現(xiàn)象，認為在保留工資相同的情況下，效率最高的年輕勞動力賺取的工資最高而先轉移，效率較低的中年和老年勞動力將因為“收不抵支”而不愿轉移。隨著城市用工需求超過效率最高的年輕勞動力的供給，城市部門將不得不提高工資以吸引效率較低的中年勞動力轉移，而老年勞動力仍因“收不抵支”不愿轉移[7]。但事實上，面對較大的城鄉(xiāng)收入差距，年輕和老年勞動力都有轉移的動力，老年勞動力難以轉移只是因為找不到工作[8]，而不是“收不抵支”；另一方面，作者的理論仍不能解釋勞動力回流農業(yè)的現(xiàn)象。以上文獻都基于劉易斯理論研究農業(yè)勞動力轉移，但忽視了個體決策，缺乏微觀理論基礎，導致其不能分析不同年齡勞動力的轉移差別和勞動力回流現(xiàn)象，因此難以解釋中國農業(yè)勞動力轉移中出現(xiàn)的特征事實。

具體到年齡和勞動生產率的關系方面，國內外文獻主要有兩種觀點：第一種認為年齡和勞動生產率呈倒U型關系[9-10]，即中年勞動力生產率最高，年輕的和年老的勞動力生產率較低；第二種認為年齡對勞動生產率具有負影響[11-12]。在農業(yè)生產效率方面，國內文獻的結論也可以分為兩種：大部分認為勞動力老齡化對農業(yè)生產具有負影響[13-14]，也有一部分認為老齡化對土地利用效率或糧食生產效率影響不顯著[15-16]。但是考慮到我國農業(yè)勞動力受教育水平較低，轉移到非農業(yè)之后基本都是從事偏重體力勞動、技術要求不高的行業(yè)，老年勞動力的經驗積累效應不強，而年輕勞動力學習能力強，人力資本有潛在的積累空間。此外，企業(yè)招工時的“自選擇”，即對于年齡的要求限制，也反映了中青年勞動力在非農勞動力市場上更具有優(yōu)勢。因此，中青年勞動力比老年勞動力的非農業(yè)生產率優(yōu)勢和收入優(yōu)勢更高，并且中青年勞動力和老年勞動力在非農業(yè)的收入差異大于其在農業(yè)的差異是合理的[17]。

關于勞動力老齡化與勞動力轉移方面的研究文獻較多，但大多偏重于宏觀層面的分析。關于農村人口老齡化的原因，很多文獻歸因于勞動力轉移，即勞動力外出就業(yè)促進了農業(yè)勞動力老齡化[18-19]。從區(qū)域老齡化的分布看，農村人口老齡化主要呈現(xiàn)出由東部至中部再到西部演進的特點，且發(fā)展存在非均衡性[20-21]；從老齡化程度的變化趨勢來看，隨著農村剩余勞動力轉移完成，雖然未來人口老齡化將會加速，但農村人口老齡化過程不會長期持續(xù)[22-23]。整體來看，上述文獻從多個層面論述了農業(yè)勞動力轉移與老齡化之間的關系，但缺少對人口年齡結構的深入剖析，在未來老齡化發(fā)展的趨勢及預測上缺少對勞動力轉移機制的理論探索。

在勞動力測算上，首先，基于影響因素的角度，Rogers等首先總結對比了基于死亡率和生育率方法計算遷移年齡的優(yōu)缺點[24]；盧峰和楊業(yè)偉通過將勞動力變動分解為年輕勞動力轉入、年老勞動力退出以及向外新轉移量三個部分，測算了截至2030年農業(yè)勞動力總量，并考查了三個因素對農業(yè)勞動力占比變動的影響[25]；朱勤進一步綜合生育、死亡、期初年齡結構和鄉(xiāng)城轉移四個因素對中國城鄉(xiāng)人口老齡化進行了分解[26]。其次，基于指標設計的角度，王金營根據年齡移算法和年齡倒推估計法得到了鄉(xiāng)城轉移人口的年齡分布[27]；張鵬飛通過設計四種總和生育率方案，通過勞動參與率假設預測了2018-2050年勞動力的規(guī)模和結構變化[28]。第三，基于模型預測的角度，Wilson等綜述分析了十種人口遷移模型，提出凈遷移模型適用于鄉(xiāng)城轉移人口的測算[29]。曾湘泉等采用了RDM模型測算了中國不同年齡結構經濟活動人口的變動趨勢[30]；上述文獻均未具體測算各年齡組農業(yè)勞動力轉移的數量，進而無法進一步討論勞動力轉移對老齡化、人口紅利和經濟增長影響。

二、理論模型

本文以托達羅模型為基礎[31-32]，構建了一個理論模型來解釋中國農村勞動力轉移“老齡化”特征的機理。

1.基本假設

基于中青年勞動力和老年勞動力存在生產效率差異[13-14]，本文的主要假設如下：模型不涉及財產收入，勞動力的轉移決策取決于工資收入差距；轉移成本為0；土地在農業(yè)戶籍勞動力中平均分配(承包權)；土地租金只隨時間變化，與承包土地的勞動力無關；勞動力轉移只是從事的產業(yè)發(fā)生變化，土地承包權不變。

2.基本模型

基本模型是一個兩部門模型，包括農業(yè)部門和非農業(yè)部門。

(1)農業(yè)部門。農業(yè)部門有兩種生產要素投入：土地和勞動力，其中土地面積固定。勞動力有兩種類型：中青年勞動力(i=young)和老年勞動力(i=old)，人數分別為Lyoung,t和Lold,t，滿足Lyoung,t+Lold,t=LAt，LA是農業(yè)勞動力總數量。在每期，不同勞動力個體的投入都是1單位，中青年勞動力和老年勞動力的區(qū)別在于個體的勞動效率不同。設定老年勞動力的相對效率為1，中青年勞動力的相對效率為eyoung>eold≡1。這種工作效率差別在農業(yè)和非農業(yè)相同。

個體i生產函數為：

(1)

事實上，如果eyoung=eold≡eA，可以加總得到農業(yè)總體生產函數：

(2)

由于農業(yè)勞動收入和土地租金都被農業(yè)勞動力獲得，個體產出yit也是個體i的農業(yè)總收入。從式(1)可以得到中青年勞動力和老年勞動力的總收入滿足：

yyoung,t=eyoungyold,t

(3)

對于土地租金，由于人均土地承包面積相同，因此假設每個農業(yè)戶籍勞動力能夠獲得的土地租金為π0t。

(2)非農部門。非農部門的生產要素投入有資本和勞動力。其中勞動力包括城鎮(zhèn)戶籍勞動力和從農業(yè)轉移過來的勞動力，城鎮(zhèn)戶籍勞動力數量固定。生產函數可以表示為：

(4)

式(4)中,0<αM<1，AMt是扣除勞動效率差異的非農業(yè)全要素生產率，Ltransfer,t是第t期非農業(yè)已存在的轉移勞動力數量；etransfer,t是轉移勞動力的勞動效率，它等于中青年勞動力勞動效率eyoung和老年勞動力勞動效率1按已轉人數加權平均；eu是城鎮(zhèn)勞動力的人力資本優(yōu)勢，eu>1。

由于勞動力市場存在摩擦，本文假定勞動力轉移速度外生。企業(yè)家在每期給定勞動力的情況下，選擇每種勞動力的工資和雇傭中青年轉移勞動力還是老年轉移勞動力，并獲得包括資本收入在內的剩余回報。企業(yè)家面臨的最優(yōu)化問題為：

(5)

(6)

wut=θeuwyoung,t

(7)

wyoung,t=eyoungwold,t

(8)

其中,θ是扣除人力資本優(yōu)勢之后的城鎮(zhèn)勞動力工資溢價因子，這種溢價包括城鎮(zhèn)勞動力具有的戶籍優(yōu)勢和歧視因素等[35]，θ>1；式(7)的含義是中青年勞動力和老年勞動力從事非農業(yè)獲得的工資與其勞動效率成正比，并且中青年勞動力獲得的工資是老年勞動力的eyoung倍。

通過求解最優(yōu)化問題，得到城鎮(zhèn)勞動力獲得的工資等于其邊際產出：

(9)

如果企業(yè)選擇雇傭中青年轉移勞動力，可以得出：

(10)

(11)

其中，第一項是Cobb-Douglas函數形式下資本獲得的租金收入，第二項是由于轉移勞動力工資低于其邊際產出，企業(yè)所獲得的超額利潤。

如果企業(yè)選擇雇傭老年轉移勞動力，可以得出：

(12)

(13)

比較式(11)和(13)可知：

Πt|i=young>Πt|i=old

(14)

這意味著，企業(yè)雇傭中青年轉移勞動力所能獲得的剩余回報大于雇傭老年轉移勞動力所能獲得的。因此，對于企業(yè)來說，雇傭中青年轉移勞動力始終是更優(yōu)的選擇。

如果農業(yè)勞動力轉移到非農業(yè)，那么個體i每期獲得的總收入為：

(15)

(3)不同年齡勞動力的轉移決策。假設mt是第t期外生的轉移數量，Ltransfer,t滿足：

Ltransfer,t=Ltransfer,t-1+mt

(16)

①對于中青年農業(yè)勞動力，每期從事非農和農業(yè)的收入差為：

(17)

②對于老年農業(yè)勞動力，每期從事非農和農業(yè)的收入差為：

(18)

從式(17)、式(18)可以得到結論：如果Δincyoung,t=wyoung,t+π0t-yyoung,t≥0，那么一定有Δincold,t=wold,t+π0t-yold,t>0；如果Δincyoung,t=wyoung,t+π0t-yyoung,t<0，那么Δincold,t=wold,t+π0t-yold,t可能大于或者小于0。

把這個結果表述為以下引理：

引理1：如果中青年勞動力從事非農業(yè)獲得的收入高于其從事農業(yè)獲得的收入，那么老年勞動力從事非農業(yè)獲得的收入也高于其從事農業(yè)獲得的收入；反過來，如果中青年勞動力從事非農業(yè)獲得的收入低于其從事農業(yè)獲得的收入，那么老年勞動力從事非農業(yè)獲得的收入可能高于或者低于其從事農業(yè)獲得的收入。

進一步地，可以得到以下結論：

定理1：如果中青年勞動力從事非農業(yè)獲得的工資收入高于其從事農業(yè)獲得的收入，那么中青年勞動力將轉移到非農業(yè)，而老年勞動力不轉移。

證明：首先，如果Δincyoung,t>0，那么中青年勞動力有轉移到非農業(yè)的意愿。而對于老年勞動力，根據引理1，由Δincyoung,t>0可以得到Δincold,t>0，老年勞動力也有轉移到非農業(yè)的意愿。但是，由式(13)已得到結論：對于非農企業(yè)來說，雇傭中青年轉移勞動力永遠是更優(yōu)的選擇。因此，在兩種勞動力都愿意轉移到非農業(yè)的情況下，企業(yè)只會雇傭中青年勞動力，而不愿意雇傭老年勞動力，因此中青年勞動力將轉移流出農業(yè)、流入非農業(yè)，老年勞動力只能留在農業(yè)，得證。

定理2：如果中青年勞動力從事非農業(yè)獲得的工資收入低于其從事農業(yè)獲得的收入，那么老年勞動力將轉移到非農業(yè)，而中青年勞動力將從事農業(yè)。

證明：如果Δincyoung,t<0，那么中青年勞動力沒有轉移到非農業(yè)的意愿。而對于老年勞動力，根據引理1，Δincold,t可能大于或者小于0。

①如果Δincold,t>0，那么老年勞動力愿意轉移到非農業(yè)。盡管企業(yè)更愿意雇傭中青年轉移勞動力，但是只有老年勞動力供給，企業(yè)將會選擇雇傭次優(yōu)的老年勞動力，得證。

②如果Δincold,t<0，那么老年勞動力也不愿意轉移到非農業(yè)。由于

即老年勞動力從事非農業(yè)而不是農業(yè)的收入損失小于中青年勞動力相應的收入損失。

定義ξ≡-Δincyoung,t是中青年勞動力從事農業(yè)所避免的收入損失。那么，中青年勞動力可以付出-Δincold,t部分收入給老年勞動力，從而中青年勞動力從事農業(yè)而不是非農業(yè)可以賺取超額收入(Δincold,t-Δincyoung,t)>0；同時老年勞動力從事非農業(yè)仍能賺取和農業(yè)相同的收入，這是一種帕累托改進。因而，中青年勞動力將回流農業(yè)，而老年勞動力將流出農業(yè)。

(4)兩階段轉移路徑?；诙ɡ?和2，可以得到關于不同勞動力轉移階段的結論。

基于上述分析，本文就用理論模型證明了由于年齡-效率因素，勞動力轉移將呈現(xiàn)兩階段特點：在勞動力轉移初期，更有效率的年輕勞動力流出農業(yè)、流入非農業(yè)，而老齡化勞動力留在農業(yè)，使得農業(yè)效率下降；到了勞動力轉移后期，更有效率的年輕勞動力將流出非農業(yè)、回流農業(yè)，而老齡化勞動力將流出農業(yè)，農業(yè)效率將重新得到提升。

(5)農業(yè)勞動力總體數量變化。在上一部分兩階段轉移路徑中，由于中青年勞動力凈流出，而老年勞動力難以流出，農業(yè)勞動力數量在第一階段是凈減少的。但是到了第二階段，中青年勞動力開始從非農業(yè)回流農業(yè)，而老年勞動力從農業(yè)流向非農業(yè)，使得農業(yè)勞動力總數量變化存疑。在這一部分，本文將討論這個問題。

由于中青年勞動力回流發(fā)生在農業(yè)收入超過非農收入之時，所以本文從農業(yè)收入和非農收入增速比較入手。

gyA=gAA-αAgLA

(19)

gwM=gAM+αMgK-αMgLM

(20)

式(19)、(20)中，gyA和gwM分別是農業(yè)收入和非農工資收入的增速，gAA和gAM分別是農業(yè)和非農業(yè)全要素生產率的增速，gLA和gLM分別是農業(yè)和非農業(yè)勞動力數量的增速，gK是資本積累速度。

經過校準(1)1991-2014年農業(yè)全要素生產率約等于4.6%。，取gAA等于5%，gAM等于2.5%(2)非農業(yè)全要素生產率包括要素配置效率、技術進步以及外生沖擊等因素，在經濟起飛初期要素配置效率占比較大，而在長期全要素生產率將收斂為技術進步速度。本文保守地使用近幾年的2010年至2014年的平均值。，gK等于12%(3)資本積累速度與資本回報率、勞動力轉移速度有關。1991年以來，資本積累速度呈先增加后遞減的趨勢，2000-2014年平均值為14%，本文保守地使用12%。。經典文獻中，αA在0.6到0.9之間，不妨使用袁志剛等[33]的0.8，αM在0.4到0.6之間，不妨使用Bai等[36]的0.5，得到：

gyA-gwM=0.8(-gLA)+0.5(gLM)-3.5%

(21)

式(21)中，-gLA是農業(yè)勞動力減少速度，gLM是非農業(yè)勞動力增加速度。要使農業(yè)收入追趕上非農工資收入，農業(yè)勞動力減少速度需要大于非農勞動力增加速度(4)假如農業(yè)勞動力減少速度等于非農勞動力增加速度，那么這個速度必須大于11.67%，這是難以實現(xiàn)的。。由于農業(yè)勞動力基數變小、非農勞動力基數變大，這是可以實現(xiàn)的。這也意味著老年農業(yè)勞動力流出速度需要超過中青年勞動力回流速度?；诖?，在勞動力轉移的第二階段——中青年勞動力回流農業(yè)、老年勞動力流出農業(yè)，老年勞動力流出農業(yè)的速度和數量大于中青年勞動力回流的速度和數量，農業(yè)勞動力總數量仍將保持下降，直到農業(yè)收入與非農工資收入達成動態(tài)平衡。

(6)人口紅利再探討。盡管第一個人口紅利——勞動年齡人口增長速度超過總人口增長速度已經消失。但是從本文理論研究的結論可以看到，我國的產業(yè)間配置的人口紅利并未完全消失，它體現(xiàn)在兩個方面。第一，產業(yè)間勞動力配置效率角度存在帕累托改進。隨著農業(yè)人均耕地面積上升，效率更高的中青年勞動力回流農村和效率較低的老年勞動力從農業(yè)流向非農業(yè)能夠提高勞動配置效率；第二，農業(yè)勞動力向非農業(yè)轉移可以持續(xù)，總體農業(yè)勞動力數量仍將下降。為了讓人均耕地面積上升得足夠大以縮小農業(yè)和非農業(yè)工資差距、吸引中青年勞動力回流，老年勞動力流出的數量必須充分大。這就意味著農業(yè)勞動力流向非農業(yè)的數量將遠超過非農業(yè)回流農業(yè)的勞動數量。因此，農業(yè)勞動力向非農業(yè)凈轉移是可持續(xù)的，這種勞動力從農業(yè)到非農業(yè)的再配置紅利仍具有持續(xù)性。

三、分年齡段勞動力轉移測算

基于上述理論分析，本文將對農業(yè)部門勞動力數量變化進行具體測算，并從中分解出勞動力轉移的影響，以檢驗理論分析的相關結論。

1.數據說明

本文使用的數據主要來自2000年、2010年全國人口普查數據和1995年、2005年、2015年全國1%人口抽樣調查數據。

2.測算方法

由于勞動力數量=人口數×勞動參與率×(1-失業(yè)率)，可以定義就業(yè)占比=勞動參與率×(1-失業(yè)率)，并假設各年齡段農業(yè)勞動力對應統(tǒng)計人口的就業(yè)占比與鄉(xiāng)村人口的就業(yè)占比相同。

由于每隔五年就有一次全國人口普查或1%人口抽樣調查，同時人口和就業(yè)統(tǒng)計中年齡結構也是五年一組，因此通過比較某個年齡組與五年后下一年齡組的就業(yè)人口差異就能得到該年齡組就業(yè)人口變化數量。實際測算中還要考慮勞動力就業(yè)占總人口比重和死亡率的影響。本文的估算流程(見圖1)和具體步驟如下：

圖1 估算流程

第一步，計算在各時間點(1995年、2000年、2005年、2010年、2015年)分年齡段農業(yè)勞動力的實際數量。本文使用普查或1%抽樣調查數據中的農業(yè)分年齡段人口占農業(yè)總就業(yè)人數比重乘以當年統(tǒng)計局公布的第一產業(yè)就業(yè)人數，得到各年齡段農業(yè)勞動力的實際數量。

第二步，使用各時間點(1995年、2000年、2005年、2010年、2015年)分年齡段的農業(yè)勞動力數量除以該年齡段當年就業(yè)人數占對應人口數(5)這里的“對應人口數”指的是潛在從事農業(yè)的人口數。比重，得到對應各時間點下各年齡組人口數。

第三步，使用這個人口數乘以下個五年平均死亡率的五次方，再乘以下一五年就業(yè)人口占該年齡組人口比重，得到不轉移下各年齡段的農業(yè)勞動力數量(見表1)。

表1 各時間點五年后不發(fā)生轉移情況下分年齡段勞動力數量 萬人

第四步，使用不轉移情況下各年齡段的農業(yè)勞動力數量減去實際的農業(yè)勞動力數量，得到各年齡段轉移的勞動力數量。

本文對于就業(yè)占比和死亡率的計算方法如下：

就業(yè)占比。對于2000年、2010年人口普查數據，本文使用長表數據同一表內鄉(xiāng)村分年齡段就業(yè)人口/對應年齡段人口計算得到；對應2005年、2015年1%人口抽樣調查數據，本文使用長表數據不同表中鄉(xiāng)村分年齡段就業(yè)人口/鄉(xiāng)村分年齡段人口計算得到。而1995年1%人口抽樣調查數據并未統(tǒng)計鄉(xiāng)村分年齡段就業(yè)人數。考慮到2000年和2005年分年齡段就業(yè)人口占比變動不大，本文假設1995年各年齡段就業(yè)人口占比與2000年相同，這對于最后測算結果的影響不大(見表2)。

表2 各時間點鄉(xiāng)村分年齡段就業(yè)人口占比 %

死亡率。本文直接使用了2000年、2010年人口普查和1995年、2005年、2015年1%人口抽樣調查提供的死亡率數據。平均死亡率取該年齡組與下一年齡組的平均(見表3)。

表3 各時間點分年齡段死亡率 ‰

3.測算結果

首先，本文計算了1995年、2000年、2005年、2010年、2015年各時間點下各年齡段的農業(yè)勞動力數量(表4)。每個年齡段的農業(yè)勞動力的數量隨時間變化極大，這是因為這種變化包括了年齡組影響、勞動力轉移影響、勞動參與率和失業(yè)率影響、死亡率影響等。

表4 各時間點分年齡段的農業(yè)勞動力數量 萬人

接下來，分解得到勞動力轉移對農業(yè)勞動力數量變化的影響，如表5所示(6)由于2000、2010、2015年普查或抽樣調查只公布了“65歲以上”的人口或勞動力情況，沒有公布65～69、70～74等年齡段的情況，因此，無法計算60～64歲及以上年齡組勞動力數量變化。。通過分析表5可以發(fā)現(xiàn)，各年齡組勞動力在轉移前期(1995-2000年、2000-2005年)和轉移后期(2005-2010年、2010-2015年)表現(xiàn)差別很大，具體來看：第一，40歲以上農業(yè)勞動力在轉移早期呈增加的趨勢，而到了轉移后期呈凈減少的趨勢，這說明在轉移早期，效率偏低的老齡化勞動力不僅難以從農業(yè)流向非農業(yè)，反而是農業(yè)吸收了非農業(yè)的老齡化勞動力；而在轉移晚期，如果不考慮2005-2010年轉移總量爆發(fā)時期，年輕勞動力凈轉移數量放緩(除了20～24歲年齡組)，而老齡化勞動力凈轉移數量增加。從農業(yè)發(fā)展情況來看，資本和技術替代勞動力的特征越來越明顯，大面積機械機器替代現(xiàn)象已經出現(xiàn)在農業(yè)生產中。根據原農業(yè)部的數據，2016年我國農作物耕種收綜合機械化率達到65%，是1998年的四倍多，農業(yè)日益高漲的技術化需求以及生產率的大幅提高吸引著更多年輕勞動力從事農業(yè)生產，這迫使農業(yè)轉移人口日益老齡化[37]。第二，2005年以前勞動力轉移較慢，農業(yè)勞動力年均凈減少量只有70～125萬，2000年以后，特別是2005-2010年時期，勞動力轉移了出現(xiàn)爆發(fā)式增長，農業(yè)勞動力年均凈減少1000萬以上。勞動力轉移的爆發(fā)有可能促進各年齡段的農業(yè)勞動力向非農業(yè)轉移，但是2005-2010年時期轉移主力仍是中老年勞動力。此外，這種爆發(fā)也可能消耗了大量老齡化勞動力存量，使得2010-2015年老齡化勞動力轉移量占比下降。這一結果與我國宏觀經濟發(fā)展的趨勢是一致的，從國家統(tǒng)計局公布的GDP數據來看，1995-2000年期間，GDP平均增速為8.9%；而2005-2010年期間增速達到了11.3%，這之后經濟增長速度逐漸減緩，2015年降至6.9%，且減速較快，宏觀經濟的波動與農業(yè)勞動力的轉移緊密相關。

表5 分年齡組農業(yè)勞動力因轉移導致的凈減少數量 萬人

進一步地，本文通過計算每個時期各年齡組農業(yè)勞動力減少數量分別占該時期總減少數量和該年齡組人數的比重，展示了各年齡組農業(yè)勞動力轉移的年齡結構特點，如圖2和圖3所示。年齡結構層面的展示進一步體現(xiàn)了勞動力轉移呈現(xiàn)兩階段性：在轉移初期，年輕農業(yè)勞動力轉移占比更高，老年農業(yè)勞動力不減反增；在轉移后期年輕農業(yè)勞動力轉移放緩，老年農業(yè)勞動力轉移增加、占比上升。另外，兩階段農業(yè)勞動力凈轉移都為正，表明農業(yè)勞動力總數量均下降，這驗證了前面的理論結論。

圖2 各年齡組分階段農業(yè)勞動力轉移占當年轉移總量比重

圖3 各年齡組分階段農業(yè)勞動力轉移占該年齡組比重

四、結論和啟示

本文首先基于不同年齡勞動力的效率差別建立理論模型，研究了不同年齡勞動力的轉移決策，并得到了年齡結構視角下農業(yè)勞動力轉移的兩階段路徑：在轉移初期，非農部門與農業(yè)部門較大的工資差距吸引更有效率的中青年勞動力流出農業(yè)、流入非農業(yè)，而老齡化勞動力留在農業(yè)，也使得農業(yè)效率下降；到了勞動力轉移后期，隨著農業(yè)人均土地面積增加，非農部門相對于農業(yè)部門的工資優(yōu)勢縮小以至于消失，使得更有效率的中青年勞動力將流出非農業(yè)、回流農業(yè)，而老齡化勞動力將流出農業(yè)，農業(yè)效率將重新得到提升。在這兩個階段，農業(yè)勞動力總體數量都保持下降，這也意味著農業(yè)向非農業(yè)的勞動力凈轉移仍將持續(xù)。然后本文使用宏觀人口普查數據測算了1995-2000年、2000-2005年、2005-2010年、2010-2015年四個時期勞動力轉移對各年齡組農業(yè)勞動力數量變化的影響。測算結果顯示，農業(yè)勞動力轉移呈現(xiàn)典型兩階段特點。

本文的研究結論表明我國農村勞動力的配置效率仍然存在提升空間，它體現(xiàn)在兩個方面：第一，在年齡結構層面，中青年勞動力和老年勞動力在農業(yè)和非農業(yè)之間配置存在帕累托改進；第二，在行業(yè)層面，農業(yè)勞動力總體上仍有向非農業(yè)轉移的潛力。本文的結論不僅在理論層面豐富了現(xiàn)有文獻的研究，而且對于鄉(xiāng)村振興具有積極的政策啟示。首先，深化制度改革是促進農業(yè)勞動力優(yōu)化配置的根本之道，落腳點應當放在促進不同年齡農業(yè)勞動力的流動。制度層面的摩擦是阻礙要素自由流動的最大障礙。加快推進土地制度改革，完善農村集體產權制度，有助于促進土地流轉、提高農業(yè)人均土地面積，進而提升農業(yè)規(guī)?；?，加快農業(yè)勞動力第二階段的轉移。其次，積極發(fā)展第三產業(yè)，推進農村一二三產業(yè)融合發(fā)展，有助于吸納中老年農業(yè)勞動力轉移就業(yè)，也有利于精準扶貧。老齡化嚴重的地區(qū)通常也是經濟發(fā)展落后、貧困人口較多的地區(qū)。通過發(fā)展更容易吸納中老年勞動力的第三產業(yè)，既能夠促進年齡結構層面的農業(yè)勞動力優(yōu)化配置，也能夠提高中老年農民收入水平，有助于幫助貧困地區(qū)脫貧致富。最后，農業(yè)勞動力配置效率的優(yōu)化為解決資本下鄉(xiāng)難問題提供了一個新思路。當前農業(yè)發(fā)展面臨的一個突出問題是資本下鄉(xiāng)難，根本原因還是在于投資農業(yè)的資本獲得的邊際回報較低。促進中老年流出農業(yè)、年輕勞動力回流農業(yè)能夠提高農業(yè)邊際生產率和資本邊際產出，這有助于增加社會資本下鄉(xiāng)的激勵，更好地發(fā)展和振興鄉(xiāng)村產業(yè)。