新型城镇化进程中农村转移劳动力吸收效率研究——以福建省为例

曹小玉，郑 晶

（ 福建农林大学 公共管理学院，福建 福州 350002）

新型城镇化进程中农村转移劳动力吸收效率研究
——以福建省为例

曹小玉，郑 晶

（ 福建农林大学 公共管理学院，福建 福州 350002）

农村劳动力转移在新型城镇化建设背景下具有重要意义。一方面，新型城镇化的核心是人的城市化，产业发展、城市建设都离不开充足劳动力的支撑；另一方面，农村劳动力在向城镇转移过程中能获得更大的发展机会、积累更多的财富。因此，新型城镇化进程中农村劳动力吸收效率的高低就成为其发展过程中的重要问题。为此构建投入产出五个指标基础上，通过DEA模型测算福建省九地市农村劳动力吸纳效率情况，发现除泉州外大多数地市都处于非有效状态且差异较大。未来这些地市需要结合各自特色发展第二、三产业，尤其是第二产业来提高吸纳能力；并且应强化农业基础地位，提升农业现代化水平，扩大就业空间。

新型城镇化；农村劳动力转移；吸收效率；DEA模型

城镇化是涉及国民经济发展的综合性课题，与产业发展、劳动力转移等问题密切相关。传统城镇化发展模式尽管使我国迈入快速城镇化阶段，却带来了与现代社会发展理念格格不入的诸多问题。过快城镇化速度导致无序发展、大中小城市边缘盲目扩张、水土流失以及生态破坏[1]。基于此，十八大报告提出，坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化和农业现代化道路，李克强总理强调以人为核心的新型城镇化是中国最大的内需所在，自此新型城镇化成为发展新方向。与以往城镇化片面追求城市规模、数量扩张的粗放发展模式不同，新型城镇化的“新”体现在它是可持续发展的城镇化，即能通过城镇化质量的提升拉动经济增长，改善生活品质，实现经济、社会和生态全面协调可持续发展[2]，它涉及社会生活的民主、就业的相对充分、社会保障的公平、人生价值多样化的实现、生态环境的可持续、法制的契约关系和市场导向等[3]，其核心是人的城镇化。而新型城镇化的过程往往伴随着产业发展的过程。根据库茨涅兹产业结构理论，第一产业比重会随着社会经济的发展下降而第二第三产业则呈现上升情况。二、三产由于劳动生产率高于一产，所以作为二三产容易聚集的城镇，往往吸引农村剩余劳动力的移入，即劳动力转移是产业发展的必然结果。

另外，大量劳动力涌入城市势必产生与城市融合问题，也就是所谓转移吸收问题，新型城镇化对农村劳动力转移提出了新要求，即不仅仅让劳动力单纯的从农村流入城市，更要求农村劳动力更好融入城市，提高劳动力转移吸收效率。因此，本文基于新型城镇化背景下，侧重关注产业发展情况，研究了农村劳动力转移吸纳问题，通过DEA模型测算了转移吸收效率，以期能更加深入了解新型城镇化背景下农村劳动力转移与发展的现况。

针对城镇化过程中的农村剩余劳动力转移问题，学者们已经展开了诸多研究。刘易斯·W·Alews在二元结构理论中认为，大多数国家都存在二元结构，传统农业部门的劳动生产率会低于非农业的其他部门，以至于农业劳动力会不断转移，实现工农业之间的平衡。而拉文斯坦和哈里斯·托达罗的推拉理论则认为农业劳动力转移是因为城镇存在有利条件的拉力和农村不利条件的推力所致。基于上述理论以及现实情况，我国农村劳动力转移并不会影响到粮食安全，农村劳动力可保持持续稳定转移[4]。农地流转也不是农村劳动力转移直接原因[5]，预期城乡收入差距才是导致农村劳动力转移的最重要的因素[6]。1990至2011年期间，我国农村劳动力非农转移从8673万人增至2.5亿多人，其中53.7%流入第二产业，余下46.3%流入第三产业，这种劳动力转移极大提高了劳动力利用效率以及劳动力产业结构，是我国经济发展的重要因素[7]。值得注意的是，不能仅仅用西方劳动力转移的理论来简单的解释我国农村劳动力转移问题，因为我国农村劳动力转移存在钟摆现象，投身二级劳动力市场的农村转移劳动力一旦无法完成额定劳动量便会回流农村[8]。所以在借鉴国际经验时，即农业发展是农村劳动力顺利转移的基础，工业化以及工业化道路的选择是其关键因素，城镇化路径影响其后果[9]，我国必须清楚的认识到，由于当前农村劳动力转移与工业化发展并不同质，未来必须通过政策调整与制度创新以协调城镇化、工业化与农村劳动力转移[10]。毋庸置疑，在研究农村劳动力转移问题时，关于城市对于农村劳动力转移吸收逐步受到关注。曾湘泉等认为我国城镇单位吸纳农村劳动力效率存在东南高西北低的梯形分布，未来需进行的不同的城镇化与产业结构调整，实现区域间资本、技术、劳动力的互动。[11]关海玲等认为产业结构升级不仅使三产内部投入产出趋于合理，并且能不断提高农村劳动力的转移吸纳效率。[12]然而，傅伯仁等认为目前城市在吸纳农村劳动力上依然问题严峻，户籍瓶颈缓解而土地瓶颈凸显，候鸟问题缓解而蜗居问题凸显，为此需因地制宜提升农村劳动力转移的吸纳问题。[13]由此，本文认为研究新型城镇化背景下农村劳动力的的转移吸收效率具有必要性。

一、研究方法

数据包络分析（DEA）作为一种比较评价对象之间非参数技术效率分析方法，是1978年Charnes、Cooper、和Rhodes发表论文研究决策单元效率测量问题提出并创立。[14]其基本思路为：设有n个决策单元DMUj（j=1，…，n)，每个决策单元里有m种投入，q种产出，Xji（i=1,2,…,m）表示第j个决策单元的第i种投入，Yjr（r=1,2,…,q）则为第j个决策单元的第r种产出。

（一）BCC模型

相比较规模效益不变CCR模型，BCC模型考虑到了规模效益的变化。BCC模型中第j个决策单元的效率问题满足以下线性规划：

λ是DMU线性组合系数，S+、S-分别为产出和投入的松弛变量，模型最优解为θ*，其取值为（0，1]。1-θ*表示在当前技术水平下，被评价DMU在不降低产出水平下，其投入能缩减的最大限度。θ*值越大表示整个决策单元投入可缩减的幅度越低，技术效率越高；当θ*=1时，整个决策单元处于技术前沿面上，表示为有效状态。当θ*＜1时，则表示整个决策单元处于无效率状态。[15]以上分析，BCC模型根据既定产出条件下来分析各种投入比例问题，称为投入导向的BBC模型。同理，产出导向的BCC模型则是在投入既定条件下来分析各种产出比重问题。

（二）超效率模型

BCC模型相比超效率DEA模型而言，仅仅区分决策单元为有效与无效，无法进一步区分有效程度。[16]为此，在出现多个决策单元都有效，需进一步比较这些决策单元之间的差异时，则可采用超效率DEA模型。Andersen和Petersen在1993年提出有效决策单元进一步区别有效程度的方法，其核心就是参考其他DMU构成的前沿来分析被评价DMU效率，这样DMU效率值就能大于1，可以区别不同DMU的有效程度。超效率模型满足的线性规划为：

此时，DMU1与DMU2的公式基本相同，二者的主要区别在于在DMU2中进行第j个决策单元投入与产出效率评价时，其被其他决策单元的投入产出组合所替代；而在DMU1中则将第j个决策单元投入产出计算在内。

二、实证研究

福建省位于我国东南沿海，是海上丝绸之路核心地带以及自贸试验区，近年经济社会发展迅速，城镇化水平提升，大量农村劳动力涌入城市。2000年福建全省的城镇化率仅为42%，城市建成区面积仅为330平方公里，水平较低；到2014年福建省城镇化率已达到61.8%，建成区面积为1014.84平方公里，在十几年发展中其城镇化水平得到大幅提高。值得注意的是，福建省各地城镇化水平不一，一类城市（城市人口在500至1000万之间）仅有属于沿海地区的福州和厦门；二类城市（城市人口在300至500万之间）则空缺；三类城市（城市人口在100至300万之间）有位于沿海地区的泉州、莆田和漳州，以及地处山区的龙岩；四类城市（城市人口在50至100万之间）有沿海的宁德和山区的三明。

表1可知，在2000年至2014年的时间段中，福建全省以及各地市城市建成区面积的增长速度皆高于城市户籍人口增长速度；此外，2005年至2014年期间，福建全省及各地市建成区面积增长速度不仅高于城市户籍人口的增长速度，较城市常住人口增长速度而言也更快。这反映了福建省土地城市化速度高于人口城市化速度，明显不切合以人为核心的新型城市化的理念，间接体现了新型城市化背景下福建省对农村转移劳动力吸收不甚充分。因此，有必要对福建省近年对农村转移劳动力吸收情况进行深入了解，研究对农村转移劳动力吸收效率。

表1 城市建成区面积、常住人口与户籍人口增长速度

（一）指标选取与数据来源

随着生产力进步与产业发展，第二第三产业往往能吸引大量农村劳动力的加入，并且第二第三产业又容易在城镇集聚，因此研究农村劳动力转移吸收问题需重点考虑三产与城镇化情况，相应的，本文选取农村劳动力转移量（Y）作为输出指标，第一产业就业偏离度（X1）、第二产业就业偏离度（X2）、第三产业就业偏离度（X3）、城镇化率（X4）作为输入指标。具体来看，农村劳动力转移量反映了城市实际所吸收的农村劳动力的数量，但由于农村劳动力转移量难以直接获取，本文以城市年末常住人口数量与非农业人口的差额来替代；产业结构及其改变对农村劳动力转移有直接影响，农村劳动力转移很大一部分原因就是第一产业发展滞后于第二产业和第三产业。这里以第一产业就业偏离度、第二产业就业偏离度和第三产业就业偏离度来代表产业结构在城市吸收农村劳动力方面的影响。产业就业偏离度可以表示为某一产业产值比重（本文指第一、第二或第三产业）与某一产业（指第一、第二、第三产业）就业比重之比；当产业就业偏离度值大于1表示依然存在迁入劳动力的空间，反之小于1则表明存在迁出劳动力的可能[12]。另外，城镇化率作为城镇常住人口占总人口的比值，也是城市对农村劳动力的吸收程度的参考指标之一。

本文指标数据来源于历年《福建省统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》等，由于一些指标数据收集困难，本文进行了一些估算（一些地市的统计年鉴中2011年以来没有计算分产业或者分行业的全社会从业人员，故是根据分行业人员加总而来或者是通过已有年份的数据推算增长幅度得来，如厦门、宁德、三明等），以估算福建省农村劳动力转移吸收效率情况。

（二）实证结果

1.福建省城镇吸收农村转移劳动力效率分析

表2为2005年-2014年期间福建省农村劳动力转移吸收效率，可知：自2005年开始，福建省城镇对农村转移劳动力的吸收综合效率不断提高，除2011年外其余年份福建的纯技术效率都为1，对综合效率影响较大为规模效率，而十年里福建省的规模收益皆处在递增状态，因此，提高福建省的规模效率是改善综合效率的关键。

据表3可知2008年以来福建省各地市关于农村劳动力转移吸收效率方面的具体情况。

(1)各地市综合效率差距较大

综合效率反映了在不同城镇化水平和产业结构下某一地区吸收农村劳动力的能力[12]。

表2 2005年—2014年福建省农村劳动力转移吸收效率测算结果

表3 2008年—2014年福建省各地市农村劳动力转移吸收效率情况

第一，仅有泉州1个地市的综合效率在2008至2014年期间为1。第二，福州除了2010年综合效率值为0.949外，其余年份都为1。第三，厦门在2008至2014年期间，综合效率值起伏较大，但高于全省平均值。第四，莆田与漳州综合效率值在2008至2014年期间围绕全省平均值左右波动。第五，其余四个地市，即三明、南平、龙岩和宁德的综合效率值都远低于全省平均值，其波动不大。

(2)大多数地市技术效率达到有效状态

技术效率衡量可城镇化与产业结构互相配合程度对吸收农村劳动力效率的贡献。[11]

第一，福建省有5个地市的纯技术效率值在2008至2014年期间达到1，分别是福州、莆田、泉州、漳州、龙岩。第二，三明市虽然2007年的纯技术效率值仅有0.707，但其余年份都为1。第三，部分地市效率值虽然2008至2009年间为1，但之后开始低于1，这样的地市有厦门、宁德2个。第四，仅有南平市的纯技术效率值2008年以来都为达到1，但其纯技术效率值越来越接近1。

(3)各地市规模效率差距较大，但未达到DEA生产前沿面的地市规模收益都处于递增阶段

第一，就福建省而言，仅有泉州1个地市的规模效率值在2008至2014年期间为1。第二，福州在2008至2014年期间其规模效率值虽不全为1，但接近1。第三，厦门较其他地市而言，其规模效率值的2008至2014年期间起伏较大，但都高于全省平均值。第四，2008至2014年期间，有两个地市的规模效率值围绕全省平均值左右波动，分别为莆田和漳州。第五，2008至2014年期间内，有四个地市的规模效率值远低于全省平均值，且期间起伏不大，分别为三明、南平、龙岩、宁德四个地市。另外，除泉州近年来一直处于DEA生产前沿面，其余地市的规模收益都为递增状态。

2.按城市规模分析农村劳动力转移吸纳效率情况

基于以上的分析，本文根据不同城市规模对福建省九地市2008-2014年间农村劳动力转移吸收效率情况及改进空间进行具体的归纳分析。根据福建省住房与城乡建设厅文件可知，一类城市有福州、厦门（城区常住人口在500万以上1000万以下），二类城市空缺，三类城市有泉州、莆田、漳州、龙岩（城区常住人口在100万以上300万以下），四类城市有宁德、南平和三明（城区常住人口在50万以上100万以下）。

(1)一类城市吸收农村转移劳动力效率情况

福州市近年来的综合效率值基本上达到有效水平，另外，据表4可知，福州市的超效率值近几年上升迅速，较全省农村劳动力转移吸纳效率而言处于领先位置，有效吸收了农村转移劳动力。然而，在第二、第三产业就业偏离度上其数值分别从1.41、0.92降至0.55和0.67（第一产业就业偏离度变化不大，保持在0.2-0.35左右），这说明福州市近年来产业发展与就业发展之间并不同步，现有第二、三产业吸纳农村转移劳动力的能力趋于饱和，即未来在保持原有产业发展的前提下，提高农村劳动力转移吸纳效率的空间上较小。因此，可适当的扩大第二、三产业规模。尤为重要的是，作为我国自贸试验区，福州可以依托政策优势和发展契机，扩大生产规模和延伸产业链条以增强吸纳农村转移劳动力的能力。

厦门市城镇化水平非常高，一直在80%以上，其第二、第三产业就业偏离度变化较小，数值在1上下变动，这说明厦门市产业结构与就业结构的步调差异不大，但由于其综合效率值欺负较大，第一产业就业偏离度值增加迅速，因此未来厦门市不用过多的转移农村劳动力，而是需要更好的留住人才在农业农村工作生活，发挥农业龙头企业的作用。

表4 2008-2014年福建省各地市农村劳动力转移吸收超效率

(2)三类城市吸纳农村转移劳动力效率情况

三类城市吸收农村转移劳动力效率差异较大，未来的改进方向与措施略有差异。

泉州市在吸收农村转移劳动力的效率上最优，未来可以继续保持这种势头，也为福建其他地市提供经验。泉州市的第二、第三产业就业偏离度数值增长较快，分别从1.05、1.46增至2.26和2.06,而第一产业就业偏离度数值基本没有变化，这说明泉州市的近年来第二第三产业发展迅速，依然存在吸收大量农村劳动力转移的空间，因此泉州可以充分利用港口优势以及较发达的民营企业以更好的吸收农村转移劳动力。

莆田市近年来的第一产业就业偏离度从0.35降至0.28，第二产业就业偏离度从1.69降至1.44，第三产业就业偏离度基本在1左右，这说明莆田市第一产业发展与就业情况差距很大，有相当一部分劳动力亟需转出，目前可以通过第二产业来吸收更多的劳动力。

漳州市近年来的第一产业就业偏离度从0.51降到0.36，而第二产业就业偏离度从1.46增至1.61、第三产业就业偏离度维持1以上，由此可知漳州市需要依靠第二产业来提高农村转移劳动力的的吸收效率，可以进一步借助花卉产业和开发区数量优势。

龙岩市的第一产业就业偏离度从0.46降至0.39，第二产业就业偏离度基本在1.7上下波动，第三产业就业偏离度在0.9左右变动，所以龙岩市未来在第二产业吸收农村转移劳动的能力上潜力较大。

(3)四类城市吸纳农村转移劳动力效率情况

四类城市近年来吸收农村转移劳动力呈现低水平，效率值都十分低下，未来都需借助第二产业来提高吸收农村转移劳动力是能力，具体分析：

三明市的第一产业就业偏离度从0.49降至0.44，第二产业就业偏离度近几年都保持在2以上，而第三产业就业偏离度从0.88降到0.74，这说明三明市未来需要依托第二产业提高农村劳动力转移吸收效率，另外，三明市作为新兴的工业城市，是原材料工业基地和福建省主要的商品粮基地以及农副产品基地，未来需加大这些领域发展。

南平市的第一产业就业偏离度从0.48增加至0.56，而第二产业就业偏离度基本在2左右变动，第三产业就业偏离度从1.18降至0.85，这说明南平市的未来要提高农村劳动力转移吸收效率还需依托第二产业。另外，因南平山区面积大，所以林业及相关产业发展潜力巨大，可充分发挥其在吸收农村转移劳动力上的优势。

宁德市第一产业就业偏离度基本维持在0.40左右，第二产业就业偏离度值保持在2以上，第三产业就业偏离度从1.18降至0.85，这说明未来在第二产业更有潜力吸收农村转移劳动力。

三、结论

有效转移吸收农村劳动力意义深远。在宏观层面上，十八届三中全会指出，“推进农业转移人口的市民化，逐步把符合条件的农业转移人口转化为城镇居民”、李克强在十二届全国人大二次会议的政府工作报告中“坚持走以人为本、四化同步、优化布局、生态文明、传承文化”的新型城镇化道路。故农村劳动力转移是新型城镇化建设过程中的必然趋势，并且其有效吸收是提高城镇化水平和质量、实现可持续发展的关键。从微观角度来看，农村劳动力转移可以为个人提供更大的就业平台、提供更多发展机会，这已成为农村劳动力转移的重要推力。为此，研究新型城镇化背景下的农村劳动力转移吸收效率已成为经济社会发展的重中之重。

基于上述分析可知：第一，福建省提高城镇吸收农村转移劳动力效率的重点依然在第二、第三产业，尤其第二产业具有巨大的潜力。由于各地市地理位置、支持政策、经济实力、产业特色、劳动力特点具有差异，因此第二产业也需结合地方特色进行发展，争取吸收更多的农村转移劳动力。第二，要保证农业发展的基础地位，提升农业现代化水平，鼓励农业龙头企业成长，延长产业链以及附加值，增加就业机会。

另外，值得注意的是，在快速城镇化进程中，城镇建设需要大量劳动力的支持，但是必须要合理转移农村劳动力，解决劳动力转移流动与农业持续发展存在的问题[17]，以避免农村青壮年劳动力大量流失后出现农业劳动力老龄化、农村空心化，实现环境友好、社会和谐、人民幸福、大中小城镇有序发展。其中，小城镇化建设以及就地城镇化可成为新型城镇化的重要模式之一。

同时，农村劳动力转移吸收问题是一个综合性课题，不仅涉及到农村转移劳动力的数量能有效被城市吸收，并且也应当包括这些转移到城市的劳动力能有较好的卫生、医疗、教育、社保等公共性服务，以及这些转移的劳动力在情感上有归属感，可见是一项复杂的研究课题。因此，本文对于农村转移劳动力吸收效率的研究仅是基于新型城镇化背景下的阶段性的探索，未来还需要不断完善。

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Research on the Transfer of Rural Labor Absorption Efficiency in the Process of Fujian New Urbanization

CAO Xiaoyu, ZHENG Jing
(College of Public Administration, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, Fujian, China)

Transfer of rural labor is important in the construction of the new urbanization.On the one hand, the core of new urbanization is human urbanization, and industrial development, urban construction are inseparable from the support of sufficient labor; on the other hand, the transfer of rural labor to towns could get more opportunities of development,has accumulated more wealth.Thus, the level of rural labor absorption efficiency become an important issue for the new urbanization.This paper construct five indicators including input and output , then estimated rural labor absorption efficiency of Fujian by DEA model , and found that in addition to Quanzhou most of the cities are in a non-active state and different.Therefore, these cities need to combine their own characteristics to development secondary and tertiary industries, especially in the second industry to increase the absorptive capacity; and should strengthen agriculture as the foundation of society so as to enhance the level of agricultural modernization, expand employment space.

new urbanization; rural labor transfer; absorption efficiency; DEA Model

F321

A

1673-9272(2016)05-0045-07

10.14067/j.cnki.1673-9272.2016.05.009 http: //qks.csuft.edu.cn

2016-05-27

曹小玉，硕士研究生。

郑 晶，副教授，博士；E-mail：zjfuzhou@163.com。

曹小玉，郑 晶.新型城镇化进程中农村转移劳动力吸收效率研究——以福建省为例[J].中南林业科技大学学报（社会科学版），2016, 10(5): 45-51.

[本文编校：罗 列]