基于VEC模型的我国农村剩余劳动力转移与工业化发展的关系研究

滕小芳　葛玉辉　刘喜怀

摘要：文章对1980～2011年我国农村剩余劳动力转移和工业化发展的有关数据进行单位根检验，协整检验，验证了二者之间存在着长期稳定的均衡关系并给出了协整方程。同时构建了向量误差修正模型，结果表明：在长期内，我国农村剩余劳动力转移和工业化发展互为格兰杰因果关系；在短期内，我国农村剩余劳动力转移和工业化发展也互为格兰杰因果关系。

关键词：向量误差修正（VEC）；农村剩余劳动力；工业化；Granger因果关系

农村剩余劳动力是指在特定农业资源和农业生产技术水平条件下，农村劳动力中无法实现与劳动条件有效结合的那部分劳动力。在中国，农村剩余劳动力主要是指那些不能获得足以糊口的收益以及无法创造剩余产品的过剩劳动力。农村剩余劳动力转移是指农村剩余劳动力从土地上分离出来，向非农业劳动力转化的劳动力资源再配置过程。农村剩余劳动力转移曾是西方发达国家在实现工业化进程中面临的重大问题，是我国实现经济增长又好又快发展必须面对的重大课题，也是解决我国“三农”问题的重要途径。目前国内外对农村剩余劳动力转移的研究大多是理论的定性研究，例如：刘易斯提出的“二元结构论”认为：工业部门只需付给农村剩余劳动力比传统农业生产部门略高的工资，就可以获得无限供给的劳动力，用获得的超额利润以期创造新的资本扩张。唐纳得·博格等人提出的“推力——拉力”理论认为：农村剩余劳动力向城市转移是由于农村消极因素，如较低的劳动边际产值、劳动报酬等；而迁移的目的地有种种积极因素，如较高的收入预期、较多的工作岗位等。国内的学者大多是研究我国农村剩余劳动力转移的现状、影响因素、问题以及对策方面的定性研究，只有较少学者进行定量研究。本文对1980～2011年我国农村剩余劳动力转移和工业化发展进行实证研究，在验证二者之间存在协整关系并给出协整方程后，直接建立向量误差修正（Vector Error Correction ，VEC）模型，通过VEC模型对农村剩余劳动力转移和工业化发展之间的关系进行研究，这样能更全面、更系统地研究二者之间长期和短期的格兰杰因果关系。这与国内外多数学者先验证变量之间存在协整关系后再运用Granger因果关系检验变量之间是否存在相互因果关系有所不同。

一、计量模型与数据说明

（一）计量模型

1. 单位根检验（ADF检验）

单位根检验主要是对时间序列进行平稳性检验，其实质是检验自回归模型中滞后变量的显著性，常用DF检验和ADF检验，DF检验只适用于一阶自回归模型，因此，常用ADF方法来检验时间序列的平稳性[3]。ADF检验的模型如下。

模型1：Δxt=δxt-1+βiΔxt-i+εt

模型2：Δxt==c+δxt-1+βiΔxt-i+εt

模型3：Δxt==c+βt+δxt-1+βiΔxt-i+εt

检验时从模型3开始，然后模型2，再模型1，直到检验到拒绝零假设。如三个模型都不能拒绝零假设，说明时间序列是非平稳的，可進一步检验时间序列的差分形式的平稳性。若一个时间序列经过n次差分后成为平稳序列，则原序列为n阶单整序列。

2. 协整检验

协整检验主要有Johansen协整检验和E-G检验。Johansen提出的协整似然比检验主要包括迹检验法和最大特征值检验法。Engle 和Granger在1987年提出两步检验法，即E-G检验。首先，采用OLS法建立回归模型：yt=α+βxt+εt，琢赞和茁赞表示回归系数的估计值，则模型残差估计值为着赞=yt-琢赞-茁赞xt，然后，对着赞进行平稳性检验，若着赞：I（0），即着赞本身是平稳性时间序列，ADF检验的结果不存在单位根，则xt和yt具有协整关系。

3. 向量误差修正（VEC）模型

向量误差修正模型是对各变量施加了协整约束条件的向量自回归模型（Vector auto-regression ，VAR），只能对有协整关系的序列建立模型。在向量误差修正模型中包含有协整关系，用协整组合的均衡误差对模型进行修正，是一个结构化的多方程模型，能够反映变量之间的动态变化。例如，有两个序列变量x和y，可以建立如下的向量误差修正模型。

Δyt=c+αiΔxt-i+βiΔyt-i+λECM+εt（1）

Δxt=c+αiΔyt-i+βiΔxt-i+λECM+εt（2）

其中Δ表示差分，ECM表示长期的均衡误差。

在（1）式中，若αi显著不等于0，则在短期内解释变量x是被解释变量y的格兰杰原因；若αi显著等于0，则在短期内x不是y的格兰杰原因。若λ显著不等于0，则在长期内x是y的格兰杰原因；若λ显著等于0，则在长期内x不是y的格兰杰原因。同样，在（2）式中可以判断解释变量y是否是被解释变量x的长期和短期格兰杰原因。

（二）数据说明

农村剩余劳动力转移指标，以我国农村劳动力在外乡务工的人数为指标，用NZY表示；工业化发展指标，以我国每年的工业化产值为指标，用GYH表示。选取1980～2011年的有关数据作为样本进行实证研究， 所用数据均来自《中国统计年鉴》和中国统计公报。为了消除异方差的影响，对和取自然对数， 分别记为和。

二、实证研究

（一）单位根检验

本文采用ADF检验对我国1980～2011年和的平稳性进行单位根检验，结果见表1。

表1表明，和两个序列的ADF值分别为-2.556和-0.807，均大于显著水平为5%的临界值，说明和均为非平稳时间序列；但一阶差分后两个时间序列的ADF值分别为-6.557和-4.821，均小于显著水平是1%的临界值，说明和为同阶单整序列，因此，两者之间可能存在协整关系。

（二）协整检验

1. Johansen协整检验

由单位根检验可知，和都是序列，满足协整检验的条件。Johansen协整检验见表2。

由表2很明显可以看出：无论是迹检验法还是最大特征值检验法都说明和之间在5%的显著水平下存在着一个协整方程。

2.协整方程

由Johansen协整检验可知，和之间存在着协整方程，通过E-G两步法对二者进行协整检验最终的协整方程为：

很明显，协整方程的R2检验值很接近于1，说明建立的协整方程拟合度非常高，方程显著有效；协整方程通过拉格朗日乘数检验，LM统计量都很小，说明模型中不存在自相关性。因此，LNZY和LFYH之间存在着长期的稳定的均衡关系。

（三）向量误差修正（VEC）模型

通过对LNZY和LGYH的协整分析可知，二者之间具有长期稳定的均衡关系。但短期内两者可能出现失衡，可以通过建立VEC模型很好地把农村剩余劳动力转移和工业化发展的长期均衡和短期波动联系起来。根据AIC原则，LNZY和LGYH的最佳滞后都是2，所以在建立VEC模型时取滞后项为2。包含有协整关系的VEC模型估计见表3和表4。

所以，我国农村剩余劳动力转移和工业化发展可以建立如下的VEC模型：

由表3可以看出，在长期内，ΔLNZY做为因变量时，均衡误差系数的t检验值为-2.31167，系数显著不为零，因此，长期内工业化是农村剩余劳动力转移的格兰杰原因；ΔLGYH做为因变量时，t检验值为2.43684，系数显著不为零，因此，长期内农村剩余劳动力转移是工业化的格兰杰原因。在短期内，ΔLNZY做为因变量时，D（LGYH（-1））的系数检验值为1.69165，系数显著不为零，因此，短期内工业化是农村剩余劳动力转移的格兰杰原因；ΔLGYH做为因变量时，D（LNZY（-1））的系数t检验值分别为1.95941，系数显著不为零，因此，短期内农村剩余劳动力转移也是工业化的格兰杰原因。

（四）脉冲响应函数

因为VEC模型是具有协整约束条件的VAR模型，所以可以通过脉冲响应函数了解农村剩余劳动力转移与工业化发展之间的动态特征。

由图1可知，工业化发展对农村剩余劳动力转移的一个标准差信息一直都有正的响应，且比较平稳，说明农村剩余劳动力转移有利于工业化的发展。农村剩余劳动力转移对工业化发展的一个标准差新息第一期没有的响应，但是，从第2期开始，工业化发展对农村剩余劳动力转移一直存在形成正的影响，且第5期以后趋于平稳，说明工业化的发展有利于农村剩余劳动力转移。这与前面通过VEC模型分析的结果是一致的。

三、结论与启示

通过单位根检验、协整检验、向量误差修正模型等计量方法，对我国1980-2011年间农村剩余劳动力转移和工业化发展之间的关系进行了研究， 结论如下： 一是通过单位根和协整检验可知，虽然LNZY和LGYH不是平稳序列，但二者为同阶单整序列，并且具有长期稳定的均衡关系。二是通过VEC模型可知，在长期内，农村剩余劳动力转移和工业化发展互为格兰杰因果关系，表明在长期内，工业化的发展可以拉动农村剩余劳动力的转移，农村剩余劳动力转移反过来有助于工业化的发展。因此，在长期内，农村剩余劳动力转移和工业化发展互为依赖性。三是在短期内，农村剩余劳动力转移和工业化发展也互为格兰杰因果关系，二者在短期内也具有相互的依赖性。

基于文章对我国农村剩余劳动力转移和工业化发展的实证检验，同时结合我国农村剩余劳动力转移和工业化发展的现状，可以得出以下启示：一是我国要大力推进工业化进程，拉动农村剩余劳动力转移。工业相对于农业来说具有较高的边际报酬，较高的劳动边际产值，较高的收入预期，较多的工作岗位等特点。因此，我国要加快工业化发展，加快农业产业化经营，促进农业产业结构优化，对农产品进行深加工，大力发展乡镇企业和县域经济，以便吸收更多的农村剩余劳动力，更好地解决“三农”问题，促进社会的和谐发展。二是各级政府要采取有效措施，促进农村剩余劳动力转移，从而推动我国工业化发展。农村剩余劳动力的转移有利于解决我国农村人多地少的矛盾，有利于农村人力资本的有效配置，有利于农民兄弟的增收，有利于和谐社会和社会主义新农村的建设，有利于产业结构以及我国城乡“二元”经济结构的调整，更有利于我国工业化又好又快的发展。

参考文献：

[1]程名望，阮青松.资本投入、耕地保護、技术进步与农村剩余劳动力转移[J].中国人口·资源与环境，2010（08）.

[2]高双.农村剩余劳动力转移空间区域差异研究[J].商业时代，2010（26）.

[3]林清泉.计量经济学[M].北京：中国人民大学出版社，2009.

[4]白海琦，刘义臣，孙飞.新农村建设背景下农村剩余劳动力转移研究[J].经济与管理，2012（06）.

[5]李小胜.时间序列建模过程应注意的几个问题[J].统计与决策，2003（06）.

（作者单位：上海理工大学）