我國農村剩余勞動力的季節性分布

[摘要]在農業生產具有很強的季節性特點的情況下，只有考察季節性剩余勞動力，才能大致掌握各個非農部門的勞動力供給潛力。本文的研究顯示，那些密集使用臨時轉移民工的非農部門勞動力供給是非常充裕的；而密集使用常年轉移勞動力的部門，卻可能會出現季節性缺工現象。

[關鍵詞]季節性 剩余勞動力 結構 估算

[中圖分類號]F249.2 [文獻標識碼]A [文章編號]1004-6623(2008)02-0054-03

[作者簡介]楊曉維（1955—），四川成都人，北京師范大學經濟與工商管理學院教授、博士生導師。研究方向：要素定價與勞動力市場；蔣家亮（1983—），安徽滁州人，北京師范大學經濟與工商管理學院碩士研究生。

一、引 言

我國農業部門存在著大量的剩余勞動力，這是不爭的事實，如何科學地考察它們，理論界一直存在著爭論。我們認為這種考察至少應該包括兩個層面：一是對剩余勞動力做出有現實意義的界定；二是在農業生產具有很強季節性特點的情況下，應考察季節性剩余勞動力的規模。目前國內理論界對剩余勞動力問題的研究主要有兩種方法：一是新古典模型(劉建進，1997；王紅玲，1998)；二是古典模型(陳錫康，1992；羅斯基，1997)。

在剩余勞動力的界定問題上，新古典模型沿襲的是馬格林(1976)傳統，將那些在農業部門就業時邊際收益小于在工業部門就業時邊際收益的勞動力稱為剩余勞動力。顯然，這堅持的是收益最大化標準。由于任何勞動力的邊際產出都是大于零的，所以剩余勞動力的轉移必將以損害農業產出為代價(喬根森，1967)。而古典模型沿襲的是劉易斯－費－拉尼斯(1957，1987)傳統，強調農業產出對工業部門和經濟增長的意義，所以剩余勞動力的界定以農業產出不減少為前提。由于對剩余勞動力的界定有著根本的不同，其測算結果相距甚遠。

我們認為新古典模型的現實意義并不強，因為它隱含了不重視農業產出的價值判斷，至少從理論上說，農業產出可以無限制地減少。它的現實意義將受到兩種因素的制約，我國是一個農業大國，農業的基礎性地位在相當程度上是通過農業產出來實現的，糧食安全仍有著重要意義；當前針對農民和農民工的社會保障制度還很不健全，農民對農業產出還有很強的依賴性，在做勞動力配置決策時，他們不會完全出于逐利的目的而輕視農業產出。從這個意義上講，古典模型對剩余勞動力的界定更為合適。所以，下面的研究將在古典模型框架內進行，對剩余勞動力的界定以農業產出不變為前提。但在測算方法上，現有的古典模型沒有考察季節性剩余勞動力的情況。在我國，農業生產中的季節性特點是非常明顯的，不同季節由于勞動負荷不同，勞動力剩余情況會相差很大。季節性剩余勞動力不僅在數量上相差很大，而且轉移能力和流向也非常不同，只有從結構上把握它，才能對勞動力轉移問題進行更透徹的分析。

本文試圖在古典理論的框架內，通過考察季節性①剩余勞動力的規模，來深化人們對這一問題的認識。

由于不能直接獲得各季節剩余勞動力比例的數據，在分析方法上，我們做了這樣的處理：先測算全年平均的剩余勞動力比例，再測算不同季節的勞動負荷分布情況，并求出相對于全年平均水平的各季節勞動負荷強度，最后以此為基礎反推出各季節的剩余勞動力比例和規模。以后者為基礎，可以得出對應于不同轉移時間的剩余勞動力的結構分布狀況。

二、年平均的剩余勞動力比例

阿瑪蒂亞·森(1966)為了闡釋剩余勞動力的概念，曾經區分過“每人的邊際產品”和“每人每小時邊際產品”這兩個概念。王檢貴(2001)將其提煉成如下模型:

如上圖所示，如果現有勞動力為N0，對應的勞動時間為T0，則農業產出為Y0，此時每個農業勞動力的工作負荷為tgα=T0/N0，現在從農業部門抽走N0－N1個勞動力，假如每個勞動力的負荷仍為tgα，那么總的勞動時間將降為T1，農業產出相應地降為Y1，因此N0－N1部分勞動力的邊際產出就是大于零的，它們不能構成剩余勞動力。相反，如果每個勞動力的工作負荷提高為tgθ=T0/N1，則總勞動時間和產出將維持不變，這時N0－N1就構成了古典意義上的剩余勞動力。

現在假定，每日工時是既定的，那么農業勞動力的工作負荷就表現為每年的整工日數。根據農業問題專家陳錫康的標準，一個農業勞動力的正常工作負荷是270個工作日/年，它對應于森模型中的tgθ，如果能夠測算出農業勞動力實際的年均工日數d，即相應的tgα，那么就能測算出年均的剩余勞動力比例:

這樣，只需知道農民的勞動負荷d，就可確定年均的剩余勞動力比例，從而避免了陳錫康、羅斯基等人測算方法中由于數據難以獲取、信息不可靠等因素所帶來的一系列問題。

根據2000年農業部農村經濟研究中心在全國農村固定觀察點調查系統對全國31個省、自治區、直轄市所屬320個市縣的2.2萬多個農村家庭的調查數據，可以得到不同收入組農戶的農村勞動力年均投入工日數及農業投工比。

表1提供了不同收入組農戶的農村勞動力年均投入工日數和農業投工比的數據。我們根據收入水平，將樣本分為五等分組，并計算出每一組農戶的人均年收入及相應的勞動力年均工作日和農業投工比。我們發現，組內農戶的人均年收入和勞動力年均工作日呈正向變化，而同農業投工比呈反向變化。

三、各節氣的勞動負荷強度與

剩余勞動力的節氣分布

上面測算的僅是全年平均的剩余勞動力比例，而在不同季節間，由于勞動負荷的不同，剩余勞動力又會呈現出不均勻分布的特點。

農業生產的勞動強度主要隨節氣變化。在同一節氣中，勞動負荷基本呈均勻分布狀態；而在不同節氣間，勞動負荷是變動的，變化速度也是可變的。“立春”之后勞動負荷慢慢增加，且增加的節奏逐步加快，從“清明”開始進入夏糧作物的播種季節，而進入“小滿”和“芒種”后，秋糧作物的收割任務也會疊加上來，勞動負荷陡增。但是一旦過了農忙季節，勞動負荷又會呈現出遞增的下降趨勢。全年一般有兩個農忙季節，“雙峰”分別對應著第十與第十八個節氣的始點，在每個峰點前后，勞動負荷基本呈對稱分布狀態，而兩個峰點之間又基本呈周期性特點。根據這種經驗，我們可以假定隨著節氣的推移農業勞動負荷在時間序列上呈離散的指數分布狀態，并帶有明顯的“雙峰”特點。假設勞動負荷的離散函數為：

令兩個“峰點”處的勞動強度為標準單位1，則有：λ1e10λ1=1，從而λ1=0.175；在第十四個節氣始點處有：e-4λ2=0.175e1.05，從而λ2=0.173。將兩個參數代入后，可以分別計算各個節氣所對應的勞動強度fi，結果如下：

氣的農業勞動力的必需比例。由上面測算知，農業的年均剩余勞動力比例為0.34，故 代入上式可以計算出各個節氣的勞動力必需比例。

上面考慮的僅是整勞動力在日均工作8小時的情況，但是在我國農村還存在大量的16歲以下和55歲(女)、60歲(男)以上的非整勞動力，他們也會參與到農業生產中去；另一方面，整勞動力也可以延長日均勞動時間，這種情況在農忙季節非常普遍。

四、按可轉移時間區分的剩余

勞動力的結構分布

剩余勞動力概念總是與一定的可轉移時間相對應的，顯然對于轉移時間超過一個節氣的剩余勞動力，其數量取決于剩余勞動力最少的那個節氣(如表3所示)。

相應地，可以畫出剩余勞動力按照可轉移時間區分的結構分布圖：

在一定范圍內，轉移時間越長的剩余勞動力，其供給越是不足。比如從“立春”開始，轉移僅半個月的剩余勞動力可達近2.7億，轉移3個月的約為2億，轉移5個月的降為0.78億，而超過半年的長期剩余勞動力則由于受到第十和第十八個節氣的制約只剩下0.34億，短期與長期的勞動力剩余相差非常懸殊。

我們研究農業的季節性剩余勞動力問題，其意義就在對應于不同轉移期限的剩余勞動力其流向也非常不同。根據蹲點調查報告，3個月以內的臨時勞動力主要流向商業、運輸、以及就近的建筑業等部門；3～6個月的勞動力主要流向周邊的非正規工業部門；而能夠遠距離流向正規工業部門的勞動力，由于受到用工制度、交通費用等限制，多局限于半年以上的長期勞動力。通過這種結構分布，我們可以大致掌握各個非農部門能夠獲取的勞動力容量。比如，對于商業、運輸業和建筑業而言，能夠獲取的勞動力數量就接近2億人，所以，一般不會出現勞動力短缺問題；而對于正規的工業部門，能夠常年供給的勞動力潛力只有約3400萬，除非以損害農業產出為代價，否則季節性缺工現象會隨時出現。

五、結論性評語

1.對剩余勞動力的完整考察，不僅應從規模方面，還應從結構方面來進行，而這必然要求加強對季節性剩余勞動力問題的研究。

2.通過結構分析，可以大致掌握各個非農部門可能獲取的勞動力供給容量。結果顯示，那些密集使用臨時轉移民工的部門，勞動力供給是非常充裕的；而使用常年轉移民工的部門，卻可能會面臨季節性缺工的威脅。

3.傳統農業的季節性特點造成了臨時轉移民工的大量富余和長期轉移民工的相對不足，二者最多可相差8倍之多，這嚴重地限制了剩余勞動力的轉移能力。所以，從長遠角度，農業政策不僅應注重提高農民收入，更要加快對傳統農業的改造，弱化季節性因素的影響。

4.使用長期轉移民工的部門，也應提高用工制度的彈性，增加與農業部門的互補性，減少季節性缺工對其生產的影響。

[參考文獻]

[1]王檢貴.勞動與資本雙重過剩下的經濟發展[M].上海人民出版社，2001.

[2]劉易斯.二元經濟論[M].北京經濟學院出版社（中譯本），1989.

[3]費景漢，拉尼斯.勞動剩余經濟的發展[M].（中譯本），1987.

[4]劉建進.一個農戶勞動力模型及有關剩余勞動力的實證研究[J].中國農村經濟》，1997，(5).

[5]王紅玲.關于農業剩余勞動力數量的估計方法和實證分析[J].經濟研究，1998，(4) .

[6]陳錫康.中國城鄉經濟投入占用產出分析[M].經濟科學出版社，1992.

[7]羅斯基，關于中國農業勞動力數量之研究[J].中國農村觀察，1997，(4) .

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