刘易斯拐点，还是伊斯特林人口波谷？——用工荒问题成因的检验与再评

苏毅清，王志刚（中国人民大学 农业与农村发展学院，北京 100872）



经济观察

刘易斯拐点，还是伊斯特林人口波谷？
——用工荒问题成因的检验与再评

苏毅清，王志刚
（中国人民大学 农业与农村发展学院，北京 100872）

摘要：文章对用工荒问题的成因进行了总结与归纳，并运用2005-2013年的面板数据，对用工荒问题的成因进行了检验与再评。得到的结论是：我国的用工荒问题并不意味着刘易斯拐点的到来，用工荒问题之所以会产生，是因为人口波动使我国处于了伊斯特林人口波谷所致，并集中表现为年轻劳动力规模的萎缩。人口波动导致的用工荒现象警示我们，如果依旧过于依赖劳动力的投入来换取经济增长，那么人口波动引起的劳动力波动，会使我国经济也受到类似于“周期性经济危机”的不良经济波动的影响。文章最后根据所得结论提出了对策与建议。

关键词：刘易斯拐点；伊斯特林人口波谷；人口波动；劳动力；用工荒

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.03.011

一、引　言

我国的用工荒最早从发生在中国东部地区的用工紧缺现象开始。2002年2月2日，《东方日报》登载了一篇名为“收入低不够消费，杭州五成外来务工者节后不回头”的文章，报道了中国最早的用工紧缺现象。2003年，《世界经济报道》发表文章“谁赶走了石狮十万外来工？普遍拖欠工资酿成恶果”，用工紧缺问题连续第二年在新年伊始就闯入了人们的视线。如果说这两则报道只是让人们觉得用工紧缺是个别地方民营企业经营不善，造成农民工合法权益遭到侵害所导致，那么，从2004年开始，用工紧缺问题迅速波及了福建、广东等以制造业为主的东南沿海地区，顿时让人觉得，用工紧缺问题不再是个别企业不当行为的后果。根据广东省相关调查数据显示，2004年年初，仅仅珠三角地区就缺工将近200万，缺工比例近10%，其中深圳缺工40万，福建泉州缺工十万。到了2004年下半年，广东全省缺工约100万，仅深圳、东莞和佛山就缺工将近43万人［1］。2005年春节过后，用工短缺进一步蔓延到湖北、浙江等地。据调查，2005年浙江的外来工比之前减少10%～20%，这是浙江省近20年来第一次出现招工不足的现象［2］。

金融危机爆发之后，用工短缺再次大规模的在我国出现。据资料显示，深圳市2009年第四季度用工短缺81.9万人，次年2月，广东省缺工人数高达90万人，同时，福建、浙江等省也出现了劳动力需求与供给的巨大缺口［3］。2011年9月，深圳市缺工依旧有十二万，而同年8月在武汉经济技术开发区的3 000个岗位的招聘会上，前去应征的只有寥寥数百人［4］。可以看到，进入新世纪以来，以金融危机为分界线，中国经历了两轮较大规模的用工短缺［5-7］。这两轮用工短缺问题的出现，让中国这个曾一度被认为不会出现劳动力短缺现象的国家成了国内外关注的焦点，而中国这种持续不断的用工短缺现象也逐渐在各种报道与研究中被人们统称为了“用工荒”。

上述迅速蔓延开的用工荒已经不是个别企业的不当行为所引发的结果，其背后必有来自经济发展的更深层次的原因。一直以来，学术界关于用工荒的成因存在两个方面的主要争论：一是认为用工荒意味着中国经济已经度过了享受人口红利的阶段，迎来了刘易斯拐点；二是认为“用工荒”是由于人口在经济发展过程中出现剧烈波动，从而使中国处于了伊斯特林人口波谷所致。鉴于此，本文将研究重点集中在对用工荒成因的两种观点进行综合评述，并运用来自我国31个省、自治区和直辖市2005-2013年的面板数据，从实证的角度对每种观点所提及的因素进行证明，以解释我国长期以来所经受的用工荒问题真正原因。

本文余下的章节构成如下：第二节文献综述；第三节数据来源于变量选取；第四节计量模型；第五节实证结果；第六节结论与政策建议。

二、文献综述

围绕着用工荒的成因是因为刘易斯拐点的到来，还是伊斯特林人口波谷所致，学术界一直存在着很多争论。本部分将对目前分别支持以上两种观点的文献进行评述，并总结归纳其他学者对于用工荒问题成因的研究成果，以作为实证研究中的控制变量加以使用。

（一）关于“用工荒标志着刘易斯拐点的到来”的争论

按照刘易斯（Lewis，1954）［8］的经典理论，在封闭经济的假设下，经济中存在两个经济部门，一个是传统部门，另一个是现代部门，二者构成了经典意义上的“二元经济”结构。最初，传统部门存在着大量的剩余劳动力，使得传统部门的边际劳动生产率几乎为零。因此，现代部门在最开始时可以以极低的成本（仅高于基本生活水平的工资）吸引传统部门中的剩余劳动力到本部门工作。随着经济的发展，现代部门的规模不断扩大，需要从传统部门中转移更多的剩余劳动力来对其发展进行支持。随着这种转移的增加，传统部门中最初看似无限的剩余劳动力供给终归有消耗殆尽的时候，此时，“二元经济”将迎来刘易斯拐点。依照刘易斯的理论，二元经济有两个拐点：在第一个拐点上，传统部门的劳动力不在具有无限供给的特征，此时现代部门的工资上升是经济处于第一个拐点的显著特征；在第二个拐点上，传统部门中过剩的劳动力全部转移，此时剩余劳动力耗尽，传统部门与现代部门的劳动生产率相等是经济处于第二个拐点的显著特征。刘易斯的经典论述由拉尼斯和费景汉（Fei&Ranis，1964）［9］等人加以完善，最终形成了刘易斯-拉尼斯-费景汉模型（Ranis－Fei model）。

目前，国内对刘易斯拐点的讨论很大程度上指的是第一个拐点［10］。根据刘易斯的经典理论，结合我国用工荒现象的特点，一些学者认为，我国的“用工荒”现象标志着人口红利的消失与刘易斯拐点的到来。人口转变造成劳动年龄人口增长放缓，随着劳动年龄人口相对减少和绝对减少的相继发生，劳动力市场供求关系将发生根本性改变。在中国的实际经济发展中，这个过程表现为：在其他条件不变的情况下，进城务工的农民工数量无法弥补城市工业部门劳动力减少产生的缺口。因此，劳动力市场对此做出的反应是，一方面表现为全国范围内不断出现的用工荒现象，另一方面表现为农民工工资的逐年上涨，这恰恰是刘易斯拐点到来的具体表现［11-13］。王诚（2005）认为，中国经济中出现了伴随着高达60%比例农村人口的普通劳动力工资水平的上升现象，因此通过了“准刘易斯拐点”［14］。张晓波等（2010）基于对甘肃省农忙和农闲时期工资的发展演化模式的长期调研发现，无论其他影响因素是否被控制，实际工资水平总是不断地向上攀升；贫困地区实际工资在加速上涨，甚至农闲时期也是如此，表明剩余劳动力的时代已经结束［15］。吴要武（2007）从刘易斯-拉尼斯-费模型出发，推论中国在2002-2004年迎来刘易斯转折点［16］。

有关学者从用工荒判断我国迎来刘易斯拐点，主要是通过分析劳动力市场供不应求的现象，来判断我国剩余劳动力出现了总量上的减少和农民工工资的上升，从而为判断刘易斯拐点的到来提供了依据。但是，有更多的学者对这一论断持反对意见，根据刘易斯拐点理论所给定的概念，学者们提出了反对的理由。从剩余劳动力的总量的角度，张宗坪（2008）认为，“刘易斯拐点在我国已经出现”的命题是伪命题，因为用工荒所显现出来的我国劳动力市场的种种特征与刘易斯拐点的概念相悖，因为“刘易斯拐点”所说的“农业剩余劳动力”与我国的农民工有区别，农民工是我国剩余劳动力的一个组成部分，除了农民工外，在我国农村尚存大量的剩余劳动力，因此这样的现状与判断刘易斯拐点是否到来所需要的前提不相符［17］。白南生（2007）、侯东民等（2009）指出，中国是否达到了刘易斯拐点，首先要看农业剩余劳动力的情况。中国各地实际外出劳动力和就地非农转移劳动力占有当地劳动力总量的比重合计在各地相差极大，意味着还有许多地方存在着大量需要转移也可以转移的劳动力，说明我国农村剩余劳动力总量不足的论断不成立［18-19］。2008年金融危机之后，中国劳动力市场出现重大变化，由大多数普通劳动者和许多拥有生产技术的劳动者组成的规模庞大的“返乡潮”从另一个角度提醒着人们，中国的劳动剩余特征并没有消失［20-21］。南亮进（2008）也指出，中国的剩余劳动力明显处于减少的过程，由人口增长率的降低带来的劳动供给增长率的降低应该是一个事实，但这并不能成为中国接近于刘易斯拐点的基本原因，用工荒问题应该更多地从收入分配、经济体制上找原因［22］。肖潇（2014）从政治经济学的角度认为用工荒出现的是农民工工资长期低于其劳动力价值所引起的必然结果，无关于刘易斯模型所述的劳动力的供给和需求存在波动的问题［23］。王瑜（2012）从劳动力工资上涨的角度指出，劳动力工资上涨的同时伴随着农村剩余劳动人口以相当比例存在的这一基本矛盾与刘易斯模型的推论并不相符，并认为这个矛盾是由劳动力市场分割所导致的，并且刘易斯模型并未考虑劳动力流动的制度性障碍［24］。从经济结构的角度，张楠（2014）、张春龙等（2015）都认为，用工荒是要求经济结构转型的一种预警，但是否能够因此判断“刘易斯拐点”已经来到应该审慎［25-26］。综上所述，我们不能直接地以经典的刘易斯理论来分析我国面临的用工荒问题，而近年来中国劳动力市场的一些新现象亦不能简单地与经典刘易斯理论中的“刘易斯转折点”相对应。

（二）用工荒源于我国正处于伊斯特林人口波谷

伊斯特林人口长波理论是美国经济学家伊斯特林（Easterlin）根据第二次世界大战后，美国出现的“婴儿潮”（baby boom）和“婴儿荒”（baby bust）的人口波动现象所总结得出的理论。伊斯特林认为，存在一种人口增长与劳动力增长的长波，与经济增长的长波相对应。伊斯特林在1978年发表的文章《1984年会发生什么？最近年龄结构变动的社会经济含义》中描述到：出生率的波动，会使得劳动力的供给形成波动，尤其会使得年轻劳动力的供给出现波动。由于年轻劳动力与老年劳动力之间的替代率很低，因而年轻劳动力的充裕程度决定了劳动力市场的供给是否充足。当年轻劳动力充裕，那么劳动力市场将会出现供大于求，就业竞争将变得激烈；当年轻劳动力稀缺时，劳动力市场会变得供不应求，此时企业会因招收不到合适的年轻劳动力而陷入苦恼［27］。年轻劳动力充裕与否，源自他们出生的那个年代的出生率。若年轻劳动力出生于婴儿潮，则当他们长大成人进入劳动力市场时，就面临着年轻劳动力充裕，就业竞争激烈的情况，此时，经济社会就处于了伊斯特林所描述的人口长波的波峰；若年轻劳动力出生于婴儿荒，则当他们长大成人进入劳动力市场时，就迎来了劳动力供不应求、劳动力短缺的年代，此时，经济社会就处于了伊斯特林所描述的人口长波的波谷。

虽然一些学者对“用工荒标志着刘易斯拐点的到来”的推论进行了有力的反驳，但是他们并没有进一步解释我国长时间出现用工荒现象的原因。不是刘易斯拐点，那又是什么呢？翟振武等（2011）运用伊斯特林人口长波理论在这个方面做出了尝试。翟振武等首先指出，刘易斯的理论描述和解释了二元经济中两部门间从发展不平衡到一体化的过程，这种过程与一些发展中国家的实际发展经验的确有许多相似之处。但刘易斯的二元经济理论是建立在劳动力无限供给假设之上的，而劳动力数量波动，特别是劳动力数量急剧下降的因素始终没有进入刘易斯的分析视野［28］。翟振武等认为，中国的劳动力供给存在剧烈波动，这种波动与刘易斯劳动力无限供给的假设并不相符，因此不能用刘易斯拐点的理论来解释中国的用工荒现象［28］。翟振武等进一步指出，中国从20世纪50年代开始出现死亡率下降，之后20世纪70年代的计划生育政策又使出生率下降。出生率的变化造成的人口转变，形成了中国在20世纪80年代、90年代以及进入新世纪后的人口波动。这种人口的波动形成了存在波峰与波谷的人口长波，对中国劳动力供给带来了重大影响［28］。具体表现为：20世纪80年代末90年代初，中国的出生人口数开始大幅下降，使得这部分人在2005-2009年间进入劳动力市场时，造成劳动力市场中年轻劳动力规模的萎缩，劳动人口开始呈现老龄化［29］。加之这段时间内高等教育的扩招，更进一步分流与分化了进入劳动力市场的年轻劳动力的数量，使本已日趋减少的年轻劳动力数量在劳动力市场上更为捉襟见肘，因此造成了目前喜欢择青弃老的用工企业遭遇了用工荒［30］。这样的现象，恰恰是中国处于伊斯特林人口波谷的体现，从这个角度看，中国的用工荒问题实质是年轻的、从事体力劳动的人口的短缺，而不是40～50岁人员的短缺。伊斯特林人口波谷造成的年轻劳动力短缺的现象，不仅仅发生在城市，同样也发生在农村，是整个经济社会共同经历的现象，不是“二元经济”、“刘易斯”拐点可以解释的了的问题［28］。

（三）用工荒问题的经济增长与结构性原因

除了在是否是剩余劳动力在总量上的短缺，还是因为人口波动带来的结果上的争论，对于用工荒的成因，也有许多学者从经济增长与经济结构的角度对其进行了说明与阐释。王继承（2014）认为，用工荒现象是经济高速发展时期发生的一种劳动力需求超过劳动力供给的暂时性现象，这种暂时性现象是由各个地区高速的经济发展引起的旺盛的需求、沿海地区低工资对劳动力供给的抑制、劳动力市场建设不完善、企业拖欠工资、劳动力市场供需错位等因素共同引起［31］。伯娜等（2014）从地区劳动力的复杂关系入手，采用生物系统论的研究方法指出劳动力就业自然增长率和人口自然增长率之间的作用关系是中国用工荒到来的根源［32］。此外，章群等（2004）、杨兴乾（2010）认为用工荒更是当前制度结构下的权利荒，是农民工因应有权益得不到保障而采取的一种“用脚投票”的抗议形式［33-34］。刘林平等（2006）、叶华靓（2006）更进一步认为用工荒源自制度结构的缺陷，它是由于经济、户籍、分配等方面的一系列正式与非正式制度的不完善造成的［35-36］。

（四）对文献的评述

对于我国用工荒问题的成因，以上众多学者的分析已经做出了较为全面的解释。其中尤其以蔡昉与翟振武等人的研究最具有代表性，相关文献可以作为业界的典范与研究的标本。但是，上述所提及的所有研究，都只是从统计数据出发所进行的逻辑推理与理论论证，尤其是对“用工荒标志着刘易斯拐点的到来”与“用工荒是我国正处于伊斯特林人口波谷所致”的论断缺乏实证数据上的检验。尽管各方学者在论证各自观点时都使用了极具说服力的证据，但逻辑推理并不能保证因果关系能够在实证中得到证明。此外，学者们在提出各自的观点时，由于只是逻辑推理与理论阐释，因此无法同时控制足够多的变量来考察所得结论的真伪。

三、数据来源与变量选取

本文的数据来自于团队调研访谈材料，以及我国31个省、自治区和直辖市2005-2013年的地方统计年鉴以及网络数据与材料。其中，各地方每年缺工人数的数据为2010-2014年9月从网络、电话访谈、邮件访谈和实地访谈中取得的相关材料中整理得到的数据；其他数据均从各省、自治区和直辖市2005-2013年地方统计年鉴中得来。

根据整理所得数据，本文的变量选取如下：因变量的选取方面，本文力图通过研究各个有关因素对用工荒现象的影响，来对相关论断进行检验与证明，并对影响用工荒现象的因素做出解释。因此，本文将选用全国各地区2005-2013年每年的缺工人数（shortage）作为因变量，来反映用工荒程度的大小。当缺工人数越多，用工荒问题表现得也就越严重。

自变量的选取方面，在对所综述的文献内容进行总结的基础上，本文依照如下标准对自变量进行选取：

（1）是用于衡量“用工荒标志着刘易斯拐点的到来”的指标。按照刘易斯二元经济理论，可用于投入的农村剩余劳动力的减少与农民工工资的提高是经济社会迎来刘易斯拐点的重要标志。因此，本文选取如下自变量对“用工荒标志着刘易斯拐点的到来”的论断进行证明：其一，劳动投入增长率（LZ）。劳动投入增长率的下降，源于剩余劳动投入增长率的下降。则，若劳动投入增长率与缺工人数呈显著负相关关系，说明中国迎来刘易斯拐点的论断为真。其二，城市与农村收入比（CR）。即城乡收入比。迎来刘易斯拐点的另一个特征是传统部门收入增加。因此，若城乡收入比与缺工人数呈显著负相关关系，说明中国迎来刘易斯拐点的论断为真。

（2）是用于衡量“用工荒是我国正处于伊斯特林人口波谷所致”的指标。根据前文分析，本文选择如下三个自变量：

第一，地区15～25岁人口总数（YD）。如前文所述，年轻劳动力的紧缺是经济社会处于伊斯特林人口波谷的体现，故当地区15～25岁人口总数与缺工人数呈显著负相关关系时，说明用工荒是人口处在伊斯特林人口波谷的结果。

第二，出生率（CL）。出生率的变化是造成人口波动的主要原因，出生率影响着未来进入劳动力市场的年轻劳动力的数量，若出生率与缺工人数呈显著负相关关系，说明用工荒是人口处在伊斯特林人口波谷的结果。

第三，高等教育入学人数占地区人口比率（GD）。高等教育对达到进入劳动力市场要求的年轻劳动力有分流与分化的作用。高校的招生进一步减少着几年内进入劳动力市场的年轻劳动力的数量。因此，若高等教育入学人数占地区人口比率与缺工人数呈显著正相关关系，则说明用工荒是人口处在伊斯特林人口波谷的结果。

（3）是衡量经济发展、产业结构等因素对用工荒现象的影响的自变量。这部分自变量主要起控制作用，以保证们对前两部分的证明是在控制整体经济情况、产业结构情况等宏观环境的前提下进行。该部分所选取的自变量有如下五个：地区GDP增长率（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、第二产业占地区GDP比重（SI）、第三产业占地区GDP比重（TI）、社会固定资金投入增长率（GL）。这些自变量在起到控制作用的同时，也反映了经济增长和产业结构等因素对用工荒问题的影响。

表1反映了本文所选取的各变量的主要统计特征。从描述性统计上看，在2005-2013年间，我国各省在各项统计指标上呈现出以下七大特点：首先，全国各省每年缺工人数的平均值和标准差反映了我国在2005-2013年间用工荒问题不仅整体上较为严重，而且在全国的分布还很不均匀。其次，各地区GDP的平均增速较快，全国整体上在2005-2013年间保持了较快的经济增长。再次，各地区居民消费价格指数较高，说明经济的快速发展给各地区带来了通货膨胀的压力。

（4）平均而言，我国的第二产业占比依然比第三产业占比要高，体现出我国还是一个以制造业为主的国家。

（5）城乡收入差距依然较大，二元经济的特点依然明显。第六，劳动投入增长率相对平稳，在较大基数的劳动力供给下体现出我国在劳动力投入方面依然较为充足。第七，地区15～29岁年轻人口总数平均数量要超过用工短缺的数量，说明高等教育的招生对年轻劳动力的分流与分化效果明显。

表1　所选变量的主要统计特征（2005-2013年）

四、计量模型

本文采用的是全国31个省、自治区和直辖市2005-2013年的面板数据。首先，根据变量建立非观测效应模型：

在这里GDt、GDt-1、GDt-2、GDt-3，表示高等教育入学人数占地区人口比率的当期、一期滞后、二期滞后和三期滞后，我们用这四个变量来估计年轻人在进入大学四年的过程中，每个时期（每一年）对地区缺工人数的影响。

其次，要选择估计模型的方法。在实际研究中经常采用的面板数据回归模型是固定效应模型（Fix Ef⁃fect Model，FEM）和随机效应模型（Random Effect Mod⁃el，REM）。式（1）中，ai的特性决定了我们应该使用FEM还是REM对模型进行估计。若（1）式中有：

则（1）式为固定效应模型，ai概括了影响着lnshortage但又不随时间变化而变化的所有无法观测的因素，如每个城市的面积、气候和其他环境情况。若（1）式中有：

则式（1）为随机效应模型，ai中所包含的特性独立于所有时期每一个自变量。

可见，确定我们是使用FEM还是REM的关键，是我们能否假设ai与所有自变量xitj都无关。比较常见的做法是，研究者同时使用FEM与REM，然后规范的检验时变解释变量系数的统计显著性上的差别。豪斯曼（Hausman，1978）首先提出了这样一种检验，其思想是，除非豪斯曼检验拒绝式（3），否则使用REM的估计值［37］。

因此，在本文的实证分析中，我们必须先对所建立的非观测效应模型，即式（1）进行豪斯曼检验，在检验所得结果的基础上，使用相应的估计模型来对我们所要证明的结论进行分析。

五、实证结果

本文采用Eviews7.1对数据进行估计。对随机效应模型进行的豪斯曼检验结果如表2所示。可以看到，对随机效应模型做豪斯曼检验所得P值为0.000 0 （Prob=0.000 0），因此，豪斯曼检验在1%的显著性水平上拒绝了随机效应模型的假定。故本文将采用固定效应模型对所选用的面板数据进行估计。固定效应模型的估计结果如表3所示。

首先，无证据表明“用工荒标志着刘易斯拐点的到来”。首先，在其他条件不变的情况下，劳动投入总量增长率对缺工人数并没有显著影响，说明劳动总量的投入不足并不是造成用工荒问题的显著原因。其次，城乡收入差距与缺工现象之间没有呈现负相关关系，也无统计上的显著性，因此不能说明当农村收入增加使得城乡收入差距减少会对剩余劳动人口的流动产生显著影响。因此，这两个统计指标的不显著，证明了我国的用工荒问题并不是因为劳动力总量的减少造成的，“用工荒现象意味着中国迎来刘易斯拐点”的论断在本文的实证结果中并不成立。

其次，存在相关证据表明“用工荒是我国正处于伊斯特林人口波谷所致”。对相关自变量系数的估计结果为：第一，地区15～29岁人口总数与缺工人数呈显著负相关关系说明年轻劳动力适龄人群规模的扩大，可以使缺工人数显著减少。估计结果显示，地区15～29岁人口总数每增加1%，则该地区的缺工人数将减少0.7%，与伊斯特林人口波谷所描述的内容一致。第二，出生率与缺工人数之间的相关性在统计上并不显著。究其原因，本文认为是因为所选面板数据的期限不足所致。因为本年出生的人口要在15～20年后才能成为年轻劳动力进入市场，因此本文只有9年期的面板数据从而无法正确估计出生率对缺工人数的影响。第三，高等教育入学人数占地区人口比率（下简称“参与高等教育”）对缺工人数存在显著影响，证明了前文中所述的参与高等教育对年轻劳动力有显著的分化与分流作用的说法。实证结果显示，当期参与高等教育人数的提高并不会对缺工人数有显著影响，但青年人参与高等教育的一期滞后会对缺工人数会带来显著正向影响，而年轻人参与高等教育的三期滞后又会对缺工人数产生显著负向影响。这个实证结果可以解释为：在我们国家，年轻人要么选择在今年上大学（一般为四年制），要么选择在今年找工作并且在下一年正式参加工作，这就出现了本文实证结果所描述的现象：一方面，当年轻人在每年的9月份正式开始上大学从而参与进高等教育时，他们就失去了在下一年正式参与进劳动力市场的机会，这就使得劳动力市场在下一年因年轻劳动力进入量的减少而出现了用工的短缺，表现为参与高等教育的一期滞后对用工短缺的显著正向影响；另一方面，当这些年轻人在第四个时期，即四年后完成大学学业，他们在毕业的当年又重新获得了参与劳动力市场的机会，这就使得在第四个时期劳动力市场的短缺会因为大学毕业生的加入而得到缓解，表现为参与高等教育的三期滞后对用工短缺的显著负向影响。值得注意的是，参与高等教育的三期滞后的系数的绝对值要小于一期滞后的系数的绝对值，对此的解释为：虽然大多数年轻劳动力在经过大学四年的本科教育后会重新回到劳动力市场，但同时也会有一部分年轻人在读完四年本科后继续选择攻读硕士和博士，因此这部分年轻人还是没有正式进入劳动力市场的机会，这就使得大学本科毕业后进入劳动力市场的年轻人人数比四年前进入大学的年轻人人数要少，这也正是实证结果中参与高等教育三期滞后的系数的绝对值小于一期滞后的系数的绝对值的原因。由此可见，高等教育对年轻劳动力的分流作用是长期的，高等教育的对年轻劳动力的分流效果归根结底是使得年轻劳动力规模出现减少与萎缩。总的来看，本文的实证结果证明了存在“中国处于伊斯特林人口波谷”的强烈证据，我们看到了年轻劳动力的减少对缺工人数的增加的影响是显著的，这正是社会处于是伊斯特林人口波谷所表现出的特征。因此，人口波动造成的年轻劳动力规模的萎缩是我国处于伊斯特林人口波谷的主要表现，也是造成我国出现用工荒现象的根本原因。

最后，考察经济增长、产业结构等控制变量对用工荒现象的影响。第一，GDP增长率与缺工人数之间呈显著负相关关系，说明经济越发达的地区，用工荒短缺问题越不明显，这一方面表明我国各地区经济发展还是能够起到吸引人才，提高就业的作用，另一方面也表明随着经济的进一步增长，我国仍然有足够的剩余劳动力的供给以支持经济的快速前进。第二，第三产业占比的提高与缺工人数呈显著负相关关系。这表明第三产业的发展能够迎合广大务工者的现实需求，使得用工短缺现象得到缓解。由此可见，调整和优化产业结构是缓解我国用工荒的现象的重要途径。第三，虽然社会劳动投入增长率对缺工人数没有显著影响，但社会固定资金投入增长率与缺工人数却呈现显著负相关关系。虽然其系数不大，但这说明了资本这一生产要素的投入可以有效替代劳动力的短缺，是我国在面临用工荒问题时，必须考虑转变经济发展方式的一个明显的信号。

综上所述，中国长时间的依赖劳动力来获取经济的增长，这种依赖也会使经济受到来自劳动力波动的影响与制约。我国因处于伊斯特林人口波谷而产生的用工荒现象告诉我们，如果依旧过于依赖劳动力来换取经济增长，那么人口的波动造成的劳动力的波动，会使我国经济也会受到类似于“周期性经济危机”的不良波动的影响。西方世界的经济危机源于对资本的过度投入与追捧，而本文所述的中国经济的这种波动却来自于对劳动力的过度使用与依赖。由此看来，经济发展是各种生产要素协调搭配的结果。各种生产要素的协调配置，对于产业结构正发生转变、生产与发展方式正经历转型过程的国家显得格外的重要。

表2　随机效应模型的豪斯曼检验结果

表3　固定效应模型估计结果

六、结论及政策建议

综合前文分析，本文得出以下四点结论：首先，用工荒的出现并不意味着中国迎来了刘易斯拐点。造成用工荒问题的真正原因是人口波动使中国恰好处于伊斯特林人口波谷所致。其次，年轻劳动力规模的萎缩是中国处于伊斯特林人口波谷的主要表现，是导致中国出现用工荒现象的根本原因。再次，经济发展与产业结构对用工荒现象也有显著影响，表现为经济增长和产业结构的优化可以吸引更多的务工者前来就业，从而缓解地区的缺工问题。最后，过度依赖劳动力的投入换取的经济增长，会遭遇因人口的波动带来的经济波动，因此经济的发展必须是资本、劳动力等各项生产要素的协调配置与运用，一味地偏其一方只能给经济带来不良的后果。

根据文章所得结论，现提出以下五点政策建议：第一，为年轻劳动力的就业努力创造条件，以保证年轻劳动力的充足供给。尤其在用工需求量较高的地区，应该积极地为年轻劳动力提供户籍、劳动补贴、社会保证等各个方面的优惠制度，以吸引年轻劳动力的驻留，从而保证区域内年轻劳动力的充足供给。第二，要加强对大学生的职业教育与就业指导。各个高等和大专院校必须根据经济社会的需求在专业技能实践和就业相关课程上做好保障，以保证青年学生在毕业时能够成为社会和企业所需要的人才，而不是面临就业上的重重困难，进而成为年轻劳动力中的无业者，造成年轻劳动力的严重浪费。第三，要重视地方经济的发展和经济结构的转型升级，发挥第三产业对年青劳动力的吸纳作用。第三产业多元、灵活和附加值高的特点，更能符合目前新一代劳动者的心理愿望和个人预期，因此能够吸引年青劳动者积极地参与其中，实现良好的劳动力供给与劳动力需求的契合。第四，利用目前尚存的农村剩余劳动力的优势，完善土地流转制度和落实村户各项财产权利的确认工作，以使得选择外出务工的农民得到应有的保障，解除劳动力流动方面的后顾之忧。第五，解放思想，并加快经济增长方式的转变。人口波动警示我们不能过度依赖劳动力来促进经济的增长，否则我们会周期性的进入人口波谷从而出现经济周期性的不良波动。因此，必须重视与发挥资本等其他生产要素在促进经济增长中的作用，以此来与劳动力的投入进行相互协调，保证我国经济能够平稳、快速、健康的发展。

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［责任编辑：程靖］

中图分类号：F241

文献标志码：A

文章编号：1007-5097（2016）03-0069-08

收稿日期：2015-05-19

基金项目：国家社会科学基金重大项目（11&ZD052）

作者简介：苏毅清（1986-），男，广西南宁人，博士研究生，研究方向：食品经济学，产业经济学；王志刚（1965-），男，辽宁开原人，教授，博士生导师，博士，研究方向：食品经济学，产业经济学。

Lewis Turning Point or Easterlin Valley of Population
—A Test and Reassessment of Labor Shortage

SU Yi-qing，WANG Zhi-gang
（School of Agricultural Economics and Rural Development，Renmin University of China，Beijing 100872，China）

Abstract：The paper summarizes the causes of labor shortage，then tests and reassesses the causes of labor shortage using the panel datafrom 2005 to 2013.The conclusion is that the labor shortage problem in Chinadoes not mean the emergence of Lew⁃is turning point，the main reason of the problem is the population fluctuations which make China in Easterlin valley of popula⁃tion，and the main feature of this phenomenon is the decline of young labor force.The phenomenon of labor shortage caused by population fluctuations is a warning to us.If we are still over-dependent on the input of labor force to stimulate economic growth，the population fluctuations will result in labor force fluctuations，and China’s economy will also be affected by the ad⁃verse economic fluctuations，which is similar to the“cyclical economic crisis”.Finally，the paper proposes countermeasures and suggestions based on the conclusion.

Keywords：Lewis turningpoint；Easterlin valley of population；population fluctuations；labor force；labor shortage