胡晨沛 胡霞
[摘?要]?全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長可分解為勞動(dòng)力在農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)間配置的結(jié)構(gòu)效應(yīng),以及農(nóng)業(yè)等各行業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升的增長效應(yīng)。文章利用指數(shù)分解方法,對(duì)1978—2019年31個(gè)省份(不含港澳臺(tái)地區(qū))農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)兩部門勞動(dòng)力和生產(chǎn)率數(shù)據(jù)展開分析,嘗試探究不同省份全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長的動(dòng)能所在。結(jié)果顯示:第一,改革開放以來各省份農(nóng)業(yè)
增加值占GDP比重有不同程度下降,但部分省份農(nóng)業(yè)相對(duì)于非農(nóng)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率出現(xiàn)上升;第二,從結(jié)構(gòu)效應(yīng)看,改革開放以來各省份勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率提升的帶動(dòng)效應(yīng)總體呈上升趨勢(shì),但受勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移速度放緩等因素影響,多數(shù)省份結(jié)構(gòu)效應(yīng)增勢(shì)正在減弱;第三,從增長效應(yīng)看,“十三五”時(shí)期各省份全員勞動(dòng)生產(chǎn)率背后的增長效應(yīng)繼續(xù)提高,東、中部增長效應(yīng)總體更高,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)較高省份則集中在農(nóng)業(yè)大省。從農(nóng)業(yè)視角看,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率提升仍有促進(jìn)作用,但農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率是中長期全員勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的關(guān)鍵所在。
[關(guān)鍵詞]農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率;結(jié)構(gòu)效應(yīng);增長效應(yīng);區(qū)域比較
[中圖分類號(hào)]??F323.0;F323.6[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]??A[文章編號(hào)]?1673-0461(2023)04-0069-08
一、引言與文獻(xiàn)綜述
黨的二十大報(bào)告提出,“著力提高全要素生產(chǎn)率”。在當(dāng)前官方尚未對(duì)全要素生產(chǎn)率概念及其測(cè)度進(jìn)行統(tǒng)一的情況下,全要素生產(chǎn)率提高最直接的表現(xiàn)在于全員勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升。從勞動(dòng)力視角出發(fā),一國的國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)可分解為勞動(dòng)力數(shù)量和全員勞動(dòng)生產(chǎn)率的乘積。中國經(jīng)濟(jì)自改革開放以來高速增長的背后,便可從勞動(dòng)力和生產(chǎn)率視角進(jìn)行解讀:一方面,農(nóng)村剩余勞動(dòng)力不斷向城鎮(zhèn)和生產(chǎn)率更高的制造業(yè)、服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移,城鎮(zhèn)勞動(dòng)力數(shù)量不斷增加帶來了“人口結(jié)構(gòu)紅利”;另一方面,包括農(nóng)業(yè)在內(nèi)的各行業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率大幅增長,帶動(dòng)了全員勞動(dòng)生產(chǎn)率的整體提升,產(chǎn)生了“生產(chǎn)率紅利”。但近年來,我國經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)能出現(xiàn)轉(zhuǎn)換,部分傳統(tǒng)要素紅利式微,2020年全國就業(yè)人員7.51億人,較上年下降383萬人,已連續(xù)多年下降。從未來增長動(dòng)能看,隨著勞動(dòng)力等傳統(tǒng)要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用減弱,中國經(jīng)濟(jì)中長期增長將更依賴于生產(chǎn)率的提高。
全員勞動(dòng)生產(chǎn)率本質(zhì)是三次產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的加權(quán)組合,生產(chǎn)率不斷提升體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)兩部門的協(xié)同發(fā)展。20世紀(jì)70年代末,農(nóng)村改革發(fā)軔于家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制,在制度創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)下,農(nóng)民生產(chǎn)積極性和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率持續(xù)提高,在解決溫飽問題的同時(shí),釋放了大量勞動(dòng)力,為工業(yè)發(fā)展提供了必要的要素支撐;而后工業(yè)部門的發(fā)展又反過來促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提高,形成了工農(nóng)相互促進(jìn)的良性互動(dòng)循環(huán)[1-2]。近年來,在第二和第三產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率快速上升、占國民經(jīng)濟(jì)比重持續(xù)提高的同時(shí),農(nóng)業(yè)所扮演的角色進(jìn)一步轉(zhuǎn)變,“小部門化”特征凸顯。從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)看,我國第一產(chǎn)業(yè)(以下統(tǒng)稱為農(nóng)業(yè))增加值占GDP比重從1978年的27.7%降至2020年的7.7%,降幅達(dá)20個(gè)百分點(diǎn);從就業(yè)人員構(gòu)成看,1978年農(nóng)業(yè)就業(yè)人員占全部就業(yè)人員比重超過七成,2020年僅為23.6%,相對(duì)工業(yè)化和城市化來說,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化滯后使原有的農(nóng)村勞動(dòng)力表現(xiàn)出數(shù)量和質(zhì)量上的“雙重剩余”[3]。而從區(qū)域?qū)用婵?,作為典型的?jīng)濟(jì)大國,由于在較長時(shí)間里沒能形成全國統(tǒng)一的要素市場,以及不同地區(qū)存在一定的自然條件差異,農(nóng)業(yè)要素稟賦非均衡分布、地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展差異較大成為不爭事實(shí),這也意味著農(nóng)業(yè)發(fā)展在不同地區(qū)存在一定的階段和模式差異[4-6]。例如,2020年北京、上海兩地農(nóng)業(yè)增加值占GDP比重已不足1%,就業(yè)人員份額也降至5%以下;而黑龍江、海南等省份農(nóng)業(yè)增加值份額仍在20%以上,無論是農(nóng)村剩余勞動(dòng)力再配置還是農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升都具有一定潛力。一直以來,我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率具有明顯的土地生產(chǎn)率較高而勞動(dòng)生產(chǎn)率較低的特征[7],目前農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率僅相當(dāng)于美國的約10%、日本的約30%[8]。在中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的背景下,客觀看待農(nóng)業(yè)在不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用,研判農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、生產(chǎn)率等對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)潛力,對(duì)于未來地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長潛能挖掘、推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義[9]。
與本文研究相關(guān)的大體有兩類文獻(xiàn)。第一類主要聚焦于農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。劉易斯在20世紀(jì)50年代初創(chuàng)立的二元經(jīng)濟(jì)理論將生產(chǎn)率差距的存在合理化,認(rèn)為剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和技術(shù)要素投入是實(shí)現(xiàn)部門間勞動(dòng)生產(chǎn)率趨同的不二法門[10]。RANIS等(1961)、TODARO(1969)等學(xué)者基于二元經(jīng)濟(jì)理論進(jìn)一步發(fā)展出“費(fèi)-拉模型”“托達(dá)羅分析”等,成為解釋發(fā)展中國家經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型的經(jīng)典理論[11-12]。但中國經(jīng)濟(jì)國情和發(fā)展實(shí)際表明,傳統(tǒng)關(guān)于勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移模型無法解釋在我國所觀察到的農(nóng)業(yè)與二、三產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率并不趨同的“轉(zhuǎn)型悖論”[3],不少學(xué)者嘗試分析中國特有勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移所帶來的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)。較早文獻(xiàn)主要側(cè)重于研究中國農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與經(jīng)濟(jì)增長之間的機(jī)制[13-15],鄧一鳴(1989)基于價(jià)格、資源分配等視角研究發(fā)現(xiàn),在農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移過程中,城鄉(xiāng)利益結(jié)構(gòu)不斷向城市傾斜,從而把國民經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)入到現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長階段上來[16]。近年來,學(xué)者對(duì)于勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與經(jīng)濟(jì)增長的研究主要聚焦于利用指數(shù)分解的方法定量測(cè)算勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移所帶來的貢獻(xiàn)。例如,我國1978—2015年農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移貢獻(xiàn)了11.64%的非農(nóng)部門產(chǎn)出和10.21%的社會(huì)總產(chǎn)出[17]。通過情景模擬方法測(cè)算發(fā)現(xiàn),1991—2011年農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移總體上使中國經(jīng)濟(jì)年均增速提升1.5個(gè)百分點(diǎn),其中轉(zhuǎn)移帶來的勞動(dòng)力利用效率提升使經(jīng)濟(jì)增速加快1.1個(gè)百分點(diǎn),由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)帶來的勞動(dòng)生產(chǎn)率提升使經(jīng)濟(jì)增速加快0.4個(gè)百分點(diǎn)[18]。通過不同時(shí)期比較得出,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)1971—1978年、1984—1988年、1991—1997年、2003—2008年和2009—2015年經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率均在17%以上[19]。此外,還有學(xué)者通過尋找全要素生產(chǎn)率等中介因素,探析勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)配置對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響[20-23]。
胡晨沛,胡霞:農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移、生產(chǎn)率提高與地區(qū)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長
2023年第4期
第二類文獻(xiàn)主要關(guān)注農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的本質(zhì)特征是農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率不斷提高[24]。從農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的直接影響看,多數(shù)研究證實(shí)了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高有助于經(jīng)濟(jì)增長[25]。國際比較發(fā)現(xiàn),改革開放40年,勞動(dòng)生產(chǎn)率提高是中國經(jīng)濟(jì)增長重要?jiǎng)恿?,其中農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長對(duì)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長的帶動(dòng)作用遠(yuǎn)大于美國、日本等其他主要經(jīng)濟(jì)體[26]。在有關(guān)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升對(duì)其他行業(yè)的“外溢效應(yīng)”研究上,利用1992—2012年間省級(jí)面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),二元經(jīng)濟(jì)中農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高導(dǎo)致農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)力有效流入現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)部門,對(duì)促進(jìn)二元經(jīng)濟(jì)增長具有顯著作用[27]。此外,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升還能夠帶動(dòng)農(nóng)業(yè)部門和非農(nóng)部門的聯(lián)動(dòng)發(fā)展,即農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高所釋放的勞動(dòng)力向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移,促進(jìn)非農(nóng)部門的發(fā)展;非農(nóng)部門的進(jìn)步又為農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步提供了條件,反過來促進(jìn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)一步提高[2]。
通過梳理已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有關(guān)于國內(nèi)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的研究主要側(cè)重于兩方面:一方面,聚焦于全員勞動(dòng)生產(chǎn)率的絕對(duì)水平和增長趨勢(shì)進(jìn)行比較,對(duì)其背后結(jié)構(gòu)性特征分析相對(duì)較少,缺乏就農(nóng)業(yè)因素對(duì)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率影響的探析;另一方面,多關(guān)注全國層面農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長,對(duì)于地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率尤其是其與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系較少研究。本文以我國31個(gè)省份三次產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)改革開放以來不同地區(qū)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長及其背后的農(nóng)業(yè)驅(qū)動(dòng)因素展開分析,可能存在以下三方面邊際貢獻(xiàn):第一,基于31個(gè)省份三次產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),對(duì)1978年以來各地區(qū)農(nóng)業(yè)“小部門”特征的表現(xiàn)進(jìn)行測(cè)度,并就不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)變遷的橫向差異進(jìn)行比較;第二,從兩部門經(jīng)濟(jì)視角出發(fā),測(cè)算改革開放以來不同地區(qū)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長背后的結(jié)構(gòu)效應(yīng)和增長效應(yīng),并就全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長的模式差異進(jìn)行比較;第三,通過產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)的分解,分析不同地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)的差異。
二、研究方法與數(shù)據(jù)來源
(一)研究方法
根據(jù)國民經(jīng)濟(jì)核算相關(guān)理論,國內(nèi)生產(chǎn)總值Y可以表示為勞動(dòng)力數(shù)量W和全員勞動(dòng)生產(chǎn)率A的乘積,即:
Y=W×A(1)
對(duì)(1)式進(jìn)一步分解,可推導(dǎo)出一國經(jīng)濟(jì)增速Y可近似分解為勞動(dòng)力數(shù)量增速W和全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增速A之和,由于分項(xiàng)增速之積較小,通常忽略不計(jì),即:
Y=W+A+W×A≈W+A(2)
近年來,我國勞動(dòng)力數(shù)量增速W由正轉(zhuǎn)負(fù),未來經(jīng)濟(jì)增長將更依賴于全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增速A提高。進(jìn)一步的,從經(jīng)濟(jì)兩部門出發(fā),全員勞動(dòng)生產(chǎn)率A可表示為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率A1和非農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率A2的加權(quán)之和,權(quán)重為各自部門勞動(dòng)力份額w1、w2,即:
A=w1A1+w2A2(3)
地區(qū)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長的機(jī)理,既可以表現(xiàn)為兩部門生產(chǎn)率差異帶來產(chǎn)出差額,從而驅(qū)動(dòng)勞動(dòng)力要素向回報(bào)率更高的行業(yè)轉(zhuǎn)移;也可以表現(xiàn)為,在集聚效應(yīng)和干中學(xué)等學(xué)習(xí)效應(yīng)影響下,純勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升。由于各省份經(jīng)濟(jì)由農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)兩部門組成,為克服傳統(tǒng)生產(chǎn)率測(cè)度方法忽略行業(yè)及要素流轉(zhuǎn)因素的影響,梳理全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長的內(nèi)在機(jī)理,將各年度不同省份全員勞動(dòng)生產(chǎn)率的增量ΔA分解為結(jié)構(gòu)效應(yīng)、增長效應(yīng)和交互效應(yīng),具體表達(dá)式為:
ΔA=∑2i=1Δwt,iAt-1,i+∑2i=1wt-1,iΔAt,i
+∑2i=1Δwt,iΔAt,i(4)
在(4)式等號(hào)右邊,第一部分為結(jié)構(gòu)效應(yīng),表示在各行業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率保持不變的情況下,省內(nèi)、省際間流動(dòng)引發(fā)勞動(dòng)力在農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)分布結(jié)構(gòu)變化所帶來的全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長;第二部分為增長效應(yīng),含義為在農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力份額保持不變的情況下,依靠行業(yè)自身勞動(dòng)生產(chǎn)率提高帶來的全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長;第三部分為交互效應(yīng),數(shù)值上等于各部門勞動(dòng)生產(chǎn)率、勞動(dòng)力份額增量的乘積,數(shù)值通常較小,不做重點(diǎn)討論。
(二)數(shù)據(jù)來源與概況
利用1978—2019年31個(gè)省份三次產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù)和勞動(dòng)力面板數(shù)據(jù),測(cè)算得到三次產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、歷年各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、《新中國60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》等。樣本數(shù)據(jù)基本情況和各省份兩部門經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變遷如圖1、圖2所示。從農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力份額看,改革開放以來,31個(gè)省份均出現(xiàn)不同程度下降,其中安徽、山東、河南、四川、西藏等1978年農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力份額均在80%左右,目前已降至約30%;北京、天津、上海等1978年農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力份額就已處于較低水平,改革開放以來份額降幅更小。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力份額下降凸顯其“小部門化”特征,從內(nèi)部推力看,農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程不斷推進(jìn)和資本深化程度提高,帶動(dòng)了單位勞動(dòng)力產(chǎn)出水平的增加,生產(chǎn)相同糧食產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)增加值所需的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量大幅減少,農(nóng)村剩余勞動(dòng)力開始向其他產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。從外部拉力看,在工業(yè)化和城市化進(jìn)程中,非農(nóng)行業(yè)快速發(fā)展擴(kuò)張了對(duì)勞動(dòng)力的需求,剩余勞動(dòng)力經(jīng)歷了“離土不離鄉(xiāng)”“離土又離鄉(xiāng)”階段,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力份額持續(xù)走低。
圖1?31個(gè)省份農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力份額
從勞動(dòng)生產(chǎn)率看,圖2給出了各省份農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率相對(duì)于非農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的比值。由圖可知,盡管農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比全面下降,但2019年河北、黑龍江、甘肅、青海、新疆等部分省份農(nóng)業(yè)相對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率較1978年有所上升。究其原因,一方面,中西部以及東北地區(qū)多數(shù)仍是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大省,農(nóng)業(yè)在地區(qū)經(jīng)濟(jì)中扮演重要角色,需通過農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的不斷提升釋放更多剩余勞動(dòng)力;另一方面,東部省份由于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比降幅明顯,相伴而生的是農(nóng)業(yè)物質(zhì)資本的快速積累,進(jìn)而推動(dòng)了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率上升。
圖2?31個(gè)省份農(nóng)業(yè)相對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率
三、勞動(dòng)生產(chǎn)率增長的效應(yīng)分解
(一)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的地區(qū)比較
結(jié)構(gòu)效應(yīng)實(shí)質(zhì)上反映了勞動(dòng)力在不同產(chǎn)業(yè)之間的配置,更多代表的是農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)??濟(jì)中地位變化所引起的勞動(dòng)力分布調(diào)整,主要體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向非農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移帶來的生產(chǎn)率提升。表1給出了31個(gè)省份1978—2019年勞動(dòng)生產(chǎn)率結(jié)構(gòu)效應(yīng)情況,其中,重慶結(jié)構(gòu)效應(yīng)達(dá)到20?046元/人,是31個(gè)省份中唯一超過2萬元的省份;
陜西、江蘇結(jié)構(gòu)效應(yīng)分別為19?384元/人和18?645元/人;貴州、云南、廣東等省份結(jié)構(gòu)效應(yīng)也在1.5萬元/人以上。相較而言,北京、上海等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)結(jié)構(gòu)效應(yīng)較低,北京1978—2019年結(jié)構(gòu)效應(yīng)為8?936元/人,位列第20位;上海結(jié)構(gòu)效應(yīng)為8?689元/人,僅位列第22位。
分區(qū)域看,改革開放以來,我國四大區(qū)域板塊結(jié)構(gòu)效應(yīng)均有所上升,其中東部在“十一五”時(shí)期率先達(dá)到峰值。進(jìn)入“十三五”時(shí)期,中部、西部地區(qū)結(jié)構(gòu)效應(yīng)增勢(shì)明顯放緩,從側(cè)面反映出勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)于全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長拉動(dòng)作用的減弱。當(dāng)前,西部地區(qū)結(jié)構(gòu)效應(yīng)最大,隨著未來繼續(xù)承接其他地區(qū)的部分產(chǎn)業(yè),結(jié)構(gòu)效應(yīng)仍存在增長空間。值得關(guān)注的是,東北地區(qū)因人口外流等原因,結(jié)構(gòu)效應(yīng)最小,例如遼寧省第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比在2014年降至26.8%的低值之后連續(xù)多年出現(xiàn)回升,從而導(dǎo)致結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長貢獻(xiàn)處在較低水平(見圖3)。
圖3?不同時(shí)期各地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率年均結(jié)構(gòu)效應(yīng)比較
(二)增長效應(yīng)的地區(qū)比較
表2給出了31個(gè)省份勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)情況,和前文比較可知,增長效應(yīng)絕對(duì)值明顯大于結(jié)構(gòu)效應(yīng),且與各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有較強(qiáng)相關(guān)性。1978—2019年,北京勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)在31個(gè)省份中處于最高水平,達(dá)到26.6萬元/人;外,江蘇、浙江、福建、廣東等沿海省份以及天津、重慶等直轄市增長效應(yīng)均超過10萬元/人。通過不同時(shí)期比較發(fā)現(xiàn),隨著我國經(jīng)濟(jì)步入新發(fā)展階段,結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)上述省份勞動(dòng)生產(chǎn)率增長拉動(dòng)效應(yīng)逐步減弱,取而代之的是增長效應(yīng)帶來更持久拉動(dòng),2016—2019年,31個(gè)省份中有28個(gè)年均增長效應(yīng)較“十二五”時(shí)期有所增加。
不同于結(jié)構(gòu)效應(yīng),東中西部以及東北地區(qū)增長效應(yīng)在2016—2019年均大于“十二五”時(shí)期。在地區(qū)比較方面,東部、中部地區(qū)高于西部、東北地區(qū)。具體到省級(jí)層面,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)增長效應(yīng)更高,其原因可以從供給側(cè)角度進(jìn)行解讀:一是從人力資本看,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)在改革開放初期吸引了中西部大量勞動(dòng)力流入,隨著基礎(chǔ)教育和高等教育水平不斷提升,逐漸從過去的人口“數(shù)量紅利”向“質(zhì)量紅利”轉(zhuǎn)變,勞動(dòng)生產(chǎn)率增長的基礎(chǔ)更為扎實(shí);二是從資本深化看,改革初始時(shí)期各省份資本深化水平低,區(qū)域間差距較小,隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,區(qū)域間資本深化程度差距拉大,東部地區(qū)優(yōu)勢(shì)顯現(xiàn),而中西部多數(shù)省份發(fā)展仍表現(xiàn)出較強(qiáng)的勞動(dòng)密集型特征;三是從技術(shù)創(chuàng)新看,東部省份參與全球價(jià)值鏈程度更高,更易享受外商投資帶來的技術(shù)外溢,加之人才積聚為技術(shù)創(chuàng)新提供了智力支撐,從而能有效充分發(fā)揮“后來者”優(yōu)勢(shì)(見圖4)。
圖4?不同時(shí)期各地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率年均增長效應(yīng)比較
(三)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)的地區(qū)比較
根據(jù)前文結(jié)果可知,盡管不同地區(qū)所處經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段不同,增長效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)規(guī)模存在一定差異,但從長期發(fā)展看,增長效應(yīng)將成為全員勞動(dòng)生產(chǎn)率提升更為重要的動(dòng)能。盡管當(dāng)前各省份出現(xiàn)了不同程度農(nóng)業(yè)“小部門”化特點(diǎn),但農(nóng)業(yè)仍在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中發(fā)揮著基礎(chǔ)性作用,隨著農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力人口占比不斷下降,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升將成為未來一段時(shí)期農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長的關(guān)鍵因素。為測(cè)度不同地區(qū)未來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長潛力,本部分進(jìn)一步測(cè)算了31個(gè)省份農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)的情況。
根據(jù)表3可知,2016—2019年,有15個(gè)省份農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率年均增長效應(yīng)較“十二五”時(shí)期出現(xiàn)下降,根據(jù)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)差異,可大致劃分為三類。一是增長效應(yīng)已由正轉(zhuǎn)負(fù),例如北京、上海作為城鎮(zhèn)面積份額大、城鎮(zhèn)勞動(dòng)力人口占比高的直轄市,經(jīng)濟(jì)增長主要依賴于二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展,農(nóng)業(yè)增加值占GDP比重已基本穩(wěn)定在不足1%的水平,成為2016—2019年僅有的兩個(gè)年均增長效應(yīng)小于零的省份。二是農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)仍具潛力。當(dāng)前,我國已進(jìn)入全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興的發(fā)展階段,農(nóng)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+、數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展?jié)摿薮?,雖然農(nóng)業(yè)增加值占比在多數(shù)省份有所下降,但質(zhì)量穩(wěn)中有進(jìn),部分省份尤其是江西、湖北、湖南等中西部省份仍可通過提高農(nóng)業(yè)資本深化、全要素生產(chǎn)率等方式提升增長效應(yīng)水平。三是增長效應(yīng)保持較高水平。圖5給出了各省份第一產(chǎn)業(yè)增加值占比和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)的散點(diǎn)圖,二者呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系,包括新疆、海南、黑龍江、內(nèi)蒙古在內(nèi)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大省,呈現(xiàn)出農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)和農(nóng)業(yè)增加值份額“雙高”的特點(diǎn)。
四、研究結(jié)論與建議
本文在分析地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移、生產(chǎn)率提高與全員勞動(dòng)生產(chǎn)率關(guān)系的基礎(chǔ)上,通過對(duì)31個(gè)省份的比較研究,明晰地區(qū)全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長中農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高帶來的貢獻(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn):一是從農(nóng)業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)關(guān)系看,改革開放以來,我國各省份農(nóng)業(yè)增加值占GDP比重有不同程度下降,但部分東部省份和中西部農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)相對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率較改革開放初期有所上升。二是從農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長看,東部沿海省份以及重慶、陜西等中西部省份由于對(duì)外開放、產(chǎn)業(yè)承接等因素,其結(jié)構(gòu)效應(yīng)更大,但東部地區(qū)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)于全員勞動(dòng)生產(chǎn)率提升的貢獻(xiàn)峰值已過,中部、西部地區(qū)結(jié)構(gòu)效應(yīng)增勢(shì)明顯放緩,從側(cè)面反映出勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)于全員勞動(dòng)生產(chǎn)率增長拉動(dòng)作用的減弱。三是從勞動(dòng)力生產(chǎn)率增長效應(yīng)看,勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r較為吻合,東部和中部地區(qū)總體增長效應(yīng)相對(duì)更高;但從農(nóng)業(yè)發(fā)展看,2016—2019年已有近半數(shù)省份農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)出現(xiàn)下降。
基于上述分析,進(jìn)一步認(rèn)為,“十四五”時(shí)期應(yīng)客觀科學(xué)研判農(nóng)業(yè)在不同省份發(fā)展中的定位,因地制宜做好農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和生產(chǎn)率提升有關(guān)工作。首先,仍需重視農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用。盡管北京、上海等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)結(jié)構(gòu)效應(yīng)增長空間已基本較小,但其他省份尤其是西部地區(qū)結(jié)構(gòu)效應(yīng)仍有增長潛力,在剩余勞動(dòng)力流入部分大城市仍存壁壘的情況下,應(yīng)加快推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè),持續(xù)深化戶籍制度改革,全面落實(shí)相應(yīng)城市取消落戶限制政策,加強(qiáng)農(nóng)民工就業(yè)服務(wù)和技能培訓(xùn),提供更多二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)機(jī)會(huì)。其次,在“人口紅利”逐漸消失、部分地區(qū)結(jié)構(gòu)效應(yīng)增長受限背景下,新時(shí)期農(nóng)業(yè)發(fā)展不再是如何改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的問題,而是農(nóng)業(yè)在面臨勞動(dòng)力規(guī)模不斷減少條件下如何進(jìn)一步發(fā)展的問題,需通過資本、技術(shù)等要素投入實(shí)現(xiàn)對(duì)勞動(dòng)力減少的替代,加快資本深化程度,強(qiáng)化農(nóng)業(yè)科技和裝備支撐,堅(jiān)持農(nóng)業(yè)科技自立自強(qiáng),推進(jìn)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)。最后,我國農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長效應(yīng)仍有挖掘潛力,應(yīng)當(dāng)看到的是涉農(nóng)行業(yè)已不再僅僅依賴于產(chǎn)業(yè)自身要素的投入,農(nóng)業(yè)在發(fā)展過程中需注重與其他產(chǎn)業(yè)的融合,培育壯大現(xiàn)代種養(yǎng)業(yè)、鄉(xiāng)村特色產(chǎn)業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品加工流通業(yè)、鄉(xiāng)村休閑旅游業(yè)、鄉(xiāng)村新型服務(wù)業(yè)、鄉(xiāng)村信息產(chǎn)業(yè)等,通過發(fā)展種養(yǎng)結(jié)合循環(huán)農(nóng)業(yè)、加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品倉儲(chǔ)物流設(shè)施建設(shè),加快構(gòu)建三次產(chǎn)業(yè)融合的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系。
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Hu??Chenpei,??Hu??Xia
(School?of?Economics,?Renmin?University?of?China,?Beijing?100872,?China)
Abstract:???The?growth?of?total?labor?productivity?can?be?divided?into?the?structural?effect?of?labor?allocation?between?agriculture?and?nonagricultural?industries,?and?the?growth?effect?of?labor?productivity?improvement?in?agriculture?and?other?industries.?This?paper?uses?the?index?decomposition?method?to?analyze?the?labor?force?and?productivity?data?of?agricultural?and?nonagricultural?sectors?in?Chinas?31?provinces?(excluding?Hong?Kong,?Macao?and?Taiwan)?from?1978?to?2019,?and?tries?to?explore?the?driving?force?of?the?growth?of?total?labor?productivity?in?different?provinces.?The?results?show?that:?firstly,?the?proportion?of?the?added?value?of?agriculture?in?the?GDP?of?each?province?has?decreased?since?the?reform?and?opening?up,?but?the?labor?productivity?of?agriculture?in?some?provinces?has?increased?comparing?with?nonagricultural?labor?productivity;?secondly,?the?driving?effect?of?the?labor?force?structure?effect?of?each?province?has?shown?an?upward?trend,?but?due?to?factors?such?as?the?slowing?down?of?labor?force?transfer,?the?growth?of?structural?effect?of?most?provinces?is?weakening;?thirdly,?the?growth?effect?behind?the?overall?labor?productivity?of?all?provinces?continued?to?improve?during?the?“13th?Five?Year?Plan”?period.?The?growth?effect?in?the?east?and?middle?regions?is?generally?higher?than?that?in?the?west?and?northeast?regions.?The?provinces?with?higher?agricultural?labor?productivity?growth?effect?are?concentrated?in?major?agricultural?provinces.?In?general,?the?transfer?of?agricultural?labor?still?promotes?the?improvement?of?overall?labor?productivity,?but?agricultural?labor?productivity?is?the?key?to?the?improvement?of?overall?labor?productivity?in?the?medium?and?long?term.
Key?words:agricultural?labor?productivity;?structure?effect;?growth?effect;?regional?comparison
(責(zé)任編輯:張麗陽)