□馬琳琳
(廣東理工學院 廣東 肇慶 526000)
目前我國農業就業統計存在結構欠缺、統計口徑不明確等問題,容易導致數據誤用。這種欠缺不僅出現在國內,國際數據也有類似問題,因此需要選擇其優勢相互補充。
我國農業就業相關統計數據主要來源于《中國勞動統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》3 個年鑒。這些年鑒能夠提供我國各個行業的就業數據,同時提供部分其他國家或地區的分產業就業數據。這3 個年鑒的數據匯總是由國家統計局就業統計司與人口統計司完成,所以在指標設計方面基本一致。
由于統計方法與統計口徑的調整,農業就業統計的歷史數據并不完整,其數據與科研工作的現實需求存在一定的差距。因此,對這3 個勞動就業年鑒需要選擇性使用。《中國科技統計年鑒》所提供的農業科技人員數據以及部分省份半公開統計資料,均能夠作為補充。
除此之外,我國《勞動統計年鑒》中注明的部分其他國家農業就業數據來自于世界銀行數據庫,但和世界銀行所公開的數據存在差異,因此需要利用多種數據來源,對數據進行綜合與完善[1]。
首先是世界銀行的公開數據,其內容包括各國GDP 排名、世界發展指標以及教育統計等,涉及數百個數據庫、數千個指標。其中,與農業就業指標相關的子數據為Agriculture in Afr 與Development Indicator。Agriculture in Afr 主要涉及非洲國家的數據,包括馬拉維、埃塞俄比亞等。World Development Indicators 數據庫有著較高的覆蓋面,包括248 個地區和國家,指標高達1 346 個,其中比重較高的3 項指標為農業就業人員、農業童工數量與農業增加值[2]。
其次是聯合國數據。在國際組織中,聯合國有著最多的成員國,其涉及的統計數據包括多個領域,比如人權宣言、氣候變化、人道主義、民間社會等[3]。
就目前而言,能夠對農業科技人員數據進行較為全面反映的年鑒為《中國科技統計年鑒》,具體包括公有經濟企事業單位專業技術人員、研究與開發機構從事科技活動人員、研究與開發機構R&D 人員全時當量、研究與開發機構R&D 人員下的農林牧漁業。
在研究與開發機構R&D 人員、研究與開發機構從事科技活動人員指標中,年鑒只提供了研究與開發機構的相關數據,而沒有將企業數據以及高等學校的數據納入其中,所以這兩個指標值能夠反映出農業科技人才的小部分,并不能夠反映全貌。
公有經濟企事業單位專業技術人員的數據能夠全面反映我國技術工作人員的規模,同時能夠保持時間序列與統計口徑的連續性。這一指標主要參考《國際標準職業分類》制定,根據我國實際情況分為17 個類別,即藝術、體育、翻譯、統計、會計、經濟、教育、工藝美術、廣播電視、新聞出版、衛生技術、科學研究、農業技術、工程技術、律師和公證、圖書資料與檔案文博、企業政治思想工作等。
R&D 人員與科研人員在統計上包括高等教育工作者,但不包括幼兒與中小學教育工作者[4];同時該統計數據所包括的人員還有科技活動的輔助人員與科技活動管理人員,甚至還包括參與科技活動的技術人員以及與之相關的其他人員,但并不包括統計、體育、會計、經濟、藝術、廣播電視、工藝美術以及企業政治思想工作等相關人員。因此,R&D 人員、科研人員以及專業技術人員在統計口徑上有一定的差異性。
我國在科技統計時,通常通過單位統計報表填報制度進行。基層單位不會在統計農業科技人員數據時納入與農業無關的專業技術類別,即便納入也是為農業服務的相關類別,比如圖書檔案、會計等[5]。
我國為了對農業科技人員的內涵進行精確反映,而忽略企業、高校相關數據,導致數據出現問題,難以對整個農業行業投入的技術人員情況進行良好關注。
就目前而言,傳統小農戶依舊屬于我國農業就業的主要部分。專業農戶只有較小的比例,但對我國現代化進程有著積極作用,其中最具代表性的新型職業農民包括家庭農場主、農業企業負責人、農民合作社帶頭人以及專業種養大戶。
對這些新型職業農民的統計,通常只提供了戶數,在公開信息中并沒有涉及新型職業農民的就業情況、職業技能水平、生產經營類型、生產經營基本專科以及受教育水平,而且公開的只有零散數據。國家統計局、農業農村部等相關部門需要給予足夠重視,不斷完善新型職業農民的相關統計制度,并盡快向社會公開其統計數據[6]。
最近幾年,我國對世界農業問題的關注越發密切,相關研究越來越多,因此會涉及國際農業數據的選擇及獲取,并考慮中國與外國農業就業數據的可比性。世界銀行與聯合國的統計數據庫更為全面,因此大多會選擇兩者的統計數據[7]。
《中國勞動統計年鑒》的國外資料部分以及聯合國統計數據都能夠獲取農業就業規模數據。理論上,聯合國統計數據應該有著較為良好的數據質量,但實際存在許多不足。
首先,聯合國在國際組織中有著最多的成員國,涵蓋了世界眾多的國家與地區,但對部分農業國家就業規模數據存在缺失,包括美國、埃及以及墨西哥等。而且,聯合國數據庫能夠提供的數據年份存在局限性和不連續性,通常只有一年或兩年。
其次,聯合國就業規模數據沒有估算總人口水平的就業規模,只是10%家戶抽樣數據,因此聯合國數據質量存在疑問,例如聯合國數據與《中國勞動統計年鑒》中農業就業規模有較大差距。而且,聯合國數據與《中國勞動統計年鑒》中其他國家數據比較,也有一定差異[8]。
再次,在統計標準方面,聯合國數據通過ISIC 標準對農業進行劃分,該標準不僅與中國行業劃分標準不同,而且不同于其他許多國家。為了與國際接軌,我國對行業劃分標準進行了多次調整,但在歸類依據、服務服務業、大類設置以及對應條目方面,與聯合國統計標準仍有差異性。在這種統計標準的差異下,聯合國所提供的其他國家農業就業規模數據與我國農業就業規模數據有著一定程度的差異。在這種情況下,如果想要通過聯合國統計數據進行我國農業就業數據的國際比較,需要利用其他相關渠道補充缺失的數據,從而導致增加額外的負擔。
最后,各國家統計口徑以及統計方法存在差異,比如有的數據來源是抽樣數據,有的是總量數據,因此在可比性方面,統計數據有較多的問題和不足。如果通過《中國勞動統計年鑒》相關數據展開國際比較,則存在涵蓋范圍不足的問題。相比而言,農業就業比重的國際數據依舊有較為良好的可比性。
《中國勞動統計年鑒》與世界銀行的“世界發展指標”均提供了農業就業人員占全部就業人員的比重數據,同時該數據能夠利用聯合國數據進行后期計算獲得。世界銀行數據與其他數據比較有著比較全面的資料,包含幾乎全部經濟體幾十年的資料,但部分統計數據依舊缺少足夠的可靠性。
例如我國農業就業比重在2002 年世界銀行數據中為22.1%,而到2003 年則迅速變為4.4%,而且其比例還在持續降低。這種突然變化的數據明顯是處理數據時出現了失誤。
聯合國數據在統計時間、統計范圍兩方面均存在缺失。世界銀行數據雖然有著較廣的覆蓋面和歷史數據連續性,但個別國家的數據存在一定的偏誤。結合聯合國數據、世界銀行數據以及個別國家國內數據進行中外農業就業數據比較研究,有較高的可行性。