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我国农业劳动力的两种转移模式思考.docxVIP

我国农业劳动力的两种转移模式思考.docx

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我国农业劳动力的两种转移模式思 考 内容摘要:关于如何改变发展中国家农 村经济落后状况,西方经济学家提出两种不 同的要素配置模型。 威廉?阿瑟?刘易斯认 为,发展中国家农村经济落后的主要原因是 劳动力过剩,近乎无限供给,因而,改变农 村经济落后的唯一途径就是把过剩的劳动 力转移到城市。西奥多?舒尔茨则不同意这 种观点。他认为发展中国家农村经济落后的 主要原因不是劳动力过剩, 而是人口质量低 与劳动力以外的其他生产要素投入不足; 改 变农村经济落后的唯一途径就是提高人口 质量和向农村输入劳动力以外的其他生产 要素。与这两种模型相关联,改革开放以来 我国农村劳动力转移也呈现两种不同的模 式,即异地转移与就地转移。这就存在着如 何评价上述两种模型与两种模式的问题。 关键词:要素配置模型,劳动力转移模 式,比较研究 对于中国这样的发展中国家, 农民的福 利状况不仅取决于他们所拥有的资源或要 素,更重要的是取决于这些资源或要素的配 置状况。要确保农民的福利能够伴随着经济 的发展而不断增进,只有一个途径,就是优 化资源或要素的配置。但是,如何实现要素 的优化配置呢?阿瑟?刘易斯认为,应当把 重点放在输出过剩劳动力;西奥多?舒尔茨 则认为,应当把重点放在提高人口质量以及 输入劳动力以外的其他生产要素。 客观地说, 这两种模型不是完全对立的,而是相互补充 的,都有其存在的合理性与必要性。与此相 联系,改革开放以来我国农村劳动力转移所 形成的两种模式:异地转移与就地转移,也 是相辅相成的。 一、刘易斯与舒尔茨要素配置模型的比 较 威廉?阿瑟?刘易斯对发展经济学的 卓越贡献是举世公认的。他的着作〈〈经济增 长理论》是战后最早探索第三世界国家发展 问题的教科书之一。在这部着作出版的前一 年,即1954年,刘易斯发表了《劳动力无 限供给条件下的经济发展》这篇论文,首次 提出了 “二元经济结构”理论, 其独特的思 想观点一直被大量文献所引用。时至今日, 发展经济学的大部分内容仍然可以说是以 刘易斯这篇论文所形成的思想观点为基础 的。根据刘易斯所创立的要素配置模型,由 于在农业部门中存在着过剩的或者说是无 限供给的劳动力,如果能够创造条件向城市 工业部门转移,将会有效抵制城市工业部门 劳动力价格的上升,促进工业资本的积累; 而工业资本的积累又会创造更多的就业机 会,进一步吸引和有效利用从农业部门转移 过来的无限供给的劳动力。与此相对应的, 在农业部门中,由于过剩劳动力的减少而产 量没有减少,甚至还有可能增加,农业劳动 的绝对生产率和边际生产率就会上升, 农业 劳动的效益和报酬就会提高,农业劳动与非 农业劳动的比较效益就会趋于平衡, 劳动力 在农业部门与非农业部门的转移就会逐渐 减缓下来。在刘易斯看来,这是一种只有正 效应而没有负效应的劳动力转移模式, 是一 种良性循环机制。与农业生产与再生产的特 点相联系,农业部门中的剩余劳动力往往表 现为潜在性的剩余或隐蔽性失业。 之所以称 之为潜在性的或隐蔽性的失业,是因为实际 上很难分清楚哪些劳动力是剩余的或失业 的。虽然有些农业劳动力投入的边际产出为 零甚至为负数,但因为所有农业劳动力平均 产出为正数,平均净产出也可能是正数。然 而,这并不排除存在着下述情况的可能性: 即当一定量的农业劳动力从农业部门中转 移出去,不仅不会引起总产量的减少,还有 可能引起总产量增加。况且,由于农业劳动 力数量的减少,农业劳动成本的降低,还有 可能提高农业劳动生产率,增加农民的收入。 我国改革开放28年来的农村变化现实,正 充分说明了这一点。这应当说是刘易斯模型 在中国农村改革实践中的运用。 但是,刘易斯的模型并不是十全十美的。 这不仅表现在这种模型一提出,就遭到包括 戴尔?乔根森在内一些学者的抨击, 而且也 不完全符合中国农村改革的实际情况。 客观 地评价,刘易斯在其所创立的模型中所得出 的一个结论,即伴随着农业劳动力向城市的 不断转移,必然会导致城乡劳动比较效益趋 于均衡,并没有被包括中国在内的发展中国 家的现实所确认。实践向理论提出这么一个 问题,即对农民流动或农业劳动力流动的积 极作用,必须有一个全面的评价。农民流动 只是要素流动的一个重要方面。 研究农民流 动不能仅仅考虑农民流动这一因素, 还要考 虑伴随着农民流动,其他要素(如土地、资 金、技术、信息等)的配置将会受到什么样 的影响,而且劳动力以外的其他要素的配置 状况,又会反作用于劳动力的流动,从而形 成一种系统反馈或循环机制。 如果说刘易斯的主要贡献是创建“二 元经济结构”理论,以及在这个基础上从理 论上探讨了发展中国家应该通过什么途径 来发展经济的问题,那么,舒尔茨的主要贡 献则是创建穷人的经济学。舒尔茨以他毕生 的研究得出如下原创性的结论:世界上大多 数人是贫穷

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