农村人口年龄结构对农民工就业的影响——基于省级面板数据的实证研究

冯 馨

(辽宁大学 经济学院， 辽宁 沈阳 110036)

一、引言

2017年10月18日，习近平总书记在党的十九大报告中指出，农业农村农民问题是关系国计民生的问题，必须解决好“三农问题”，实施乡村振兴战略。实施乡村振兴战略，提升农村收入、拓宽农民尤其农民工的就业渠道是关键。改革开放特别是21世纪以来，大量的农民工涌入城市，为社会主义建设提供了重要劳动力，支撑了中国十几年的经济高速增长。作为经济建设的中坚力量，农民工已经成为制造业、建筑业、零售业、餐饮业等行业的重要参与主体，逐步融入到经济发展的方方面面，以农民工形式产生的农村劳动力向城镇地区非农产业的转移，加速了城镇化进程和城镇自身的发展，为中国经济增长提供了新的动力。

关于农村劳动力转移的早期研究主要是围绕刘易斯的二元经济结构理论展开。刘易斯在1954年提出发展中国家存在发达的现代工业部门和落后的农业部门，前者主要是工业生产，边际生产率较高，后者则主要以农业和手工业为主，边际生产率较低，同时存在大量的剩余劳动力。由于现代工业部门的工资水平高于传统农业部门，为了追求较高的工资待遇，农村剩余劳动力将自发地流向工业部门[1]。在刘易斯看来，当现代工业部门的工资高于传统农业部门时，农村劳动力供给将是无限的。费景汉和拉尼斯对刘易斯的二元经济结构理论进行了拓展，他们认为，忽视农业生产对工业部门的贡献以及农业劳动生产率的提高是该模型的主要局限[2]。随后，Todaro的研究，推动了劳动力转移相关理论的进一步完善[3]。

据统计，农民工外出和本地的流动持续增加，2017年我国的农民工数量达到28 652万人，规模同比增长1.7个百分点，增速同比上升0.2个百分点。其中，外出农民工17 185万人，同比增长1.5个百分点，增速上升1.2个百分点；本地农民工11 467万人，同比增长2个百分点，显著高于外出农民工的增速[注]数据根据《2017年农民工监测调查报告》整理计算得到。。从发展趋势来看，未来一段时间内农民工的输出规模将会继续扩大，但增速有所下降。不可否认的是，农民工在中国城乡之间的流动是劳动力转移的主要表现形式，被称为“半城市化”。因此，如何测算农民工对中国经济的贡献是早期相关研究的主要课题。例如丁霄泉较早地将劳动力增长加入到新古典经济增长模型，并将全要素生产率区分为劳动力再配置效应和全要素生产率净增长，测度了农民工对经济增长的贡献度[4]，随后的研究也进一步基于此角度展开相关研究[5-6]。

然而，伴随着工业化以及城市化的发展，劳动力供给市场的情况也发生了显著变化，在农民工增长的同时，部分地区“民工潮”“用工荒”相继出现，学术界对于农民工的讨论不再仅仅局限于早期的关于农民工贡献度的研究，而是更多地聚焦于农民工供给和需求的相关问题。李秀霞较早地考察了农村收入水平以及城乡收入差距等经济因素对农民工就业的影响[7]。相比而言，户籍制度则一直被当作影响农村劳动力转移的重要因素进行研究。户籍制度作为流动人口融入城市的制度性障碍，严重阻碍了劳动力的流动。因此，关于农民工问题的根源，部分学者归结于户籍制度和土地产权制度对人口流动的限制[8]。刘军辉等将户籍制度、土地产权制度等加入到了新经济地理学的中间投入品模型，模拟了户籍制度对农村劳动力的影响，研究表明，不同户籍制度改革极大地影响了农村劳动力转移和经济发展[9]。与此同时，发展中国家包括中国普遍存在的劳动力市场分割的特征，也使得市场分割对农民工就业的影响成为一个重要课题。例如李芝倩将中国的劳动力市场分割划分为户籍型分割和人力资本型分割，考察了市场分割对农民工就业的影响，研究表明，劳动力市场分割程度确实会显著影响农民工就业[10]。徐林清则聚焦于不同的劳动力市场对农村劳动力供给行为的影响，研究表明，由于劳动力市场分割的存在，农民工无法在不同市场间自由流动，农民工被限制在了农业部门和城市非正规部门[11]。

如此看来，对农民工就业的相关研究主要从经济因素、制度因素等方面展开，但是劳动力流动的问题不仅是一个供给问题，还是一个结构变化问题，忽略结构变化则对该问题的理解是片面的。由于不同年龄阶段的农民工就业水平存在着差异，由此表现出年龄特征，农村人口年龄结构的变化会造成农村劳动力构成群体的变化，进而影响到下一步的农民工就业[12-13]。蔡昉就指出，“民工荒”的出现，是农村人口年龄结构变化的结果。二元经济结构下农村劳动力无限供给的性质已经改变，中国已经到达刘易斯拐点[14]。据统计，截至2016年底，全国共有2.22亿老年人，平均老龄化水平已经达到16.15%，其中，农村为18.47%，城市为14.34%，也就是说，农村的老龄化水平要高于城市4个百分点[注]根据2016年国家统计局数据计算得到。。农村人口老龄化的加剧将从多个方面改变农村劳动力的供给进而影响农民工就业。我国2015年开始实施全面二孩政策以应对低生育率、人口老龄化等引起的劳动力短缺，但二孩政策的实施效果在短期内难以显现，反而会由于低龄人口的上升导致生活成本增加。无论是农村人口老龄化还是二孩政策都将会导致农村人口年龄结构的变化，进而影响农村劳动力就业。因此，本文将从农村人口年龄结构的视角出发，研究农村人口年龄结构对以农民工为代表的农村劳动力就业的影响。

二、理论与机制分析

随着农村劳动生产率的提高，农民从农业生产中解放出来，产生了大量的农村剩余劳动力。刘易斯的二元经济结构理论表明，在满足一定假设的条件下，劳动力将自发地转移到现代工业部门，以追求更高的工资待遇。随着农村人口老龄化的加剧以及全面二孩政策的实施，农村人口的年龄结构将发生显著变化，劳动力的供给、结构、配置也都将发生变化。农民工作为我国劳动生产要素的重要组成部分，人口年龄结构的变化也将对其流动产生影响。然而，人口年龄结构的变动并不会直接对农民工产生冲击，而是会通过劳动生产率、城乡收入差距、预期支出、要素替代4个途径间接地改变农民工就业的规模和结构，人口年龄结构对农民工就业的影响将取决于这几个途径的综合影响。

(一)劳动生产率角度

农民工向城市转移的前提是农村剩余劳动力的存在[15]。从趋势来看，随着经济的增长，农村的机械化程度也越来越高，那么劳动生产率的提高将是必然的，但这要受到诸多外在因素的冲击，其中就包括人口年龄结构的变化。中国农村正在逐渐老龄化，导致的后果并不只是减少农村剩余劳动力、降低劳动力供给，还直接抑制农业劳动生产率[16]。由于农村老龄人口的增加，可用于转移的剩余劳动力已经处于边际状态，青壮年劳动力人口比重的减少降低了农业劳动生产率。如果农业劳动生产率降低，那么越来越多的劳动力将被束缚于农业生产，剩余可转移的劳动力也将会减少，农民工就业率随之降低。

(二)城乡收入差距角度

伴随着我国农村人口老龄化的逐步加剧，城乡收入差距虽然有下降的趋势，但仍然居高不下。根据新古典经济理论，劳动工资水平决定于边际生产率，随着劳动力年龄的增加，生产率的降低将直接抑制工资的上涨，在城市老龄化水平较低或者不变的情况下，农村老龄化程度的提高将会加剧城乡收入的不平等。董志强等运用1996—2009年的中国省级面板数据验证人口老龄化对收入不平等的影响，结果表明，人口老龄化的上升对收入不平等有着显著的正向影响[17]。蓝嘉俊等、文建东等也验证了上述结论，表明农村人口老龄化会加剧城乡收入不平等[18-19]。如此，依据刘易斯的二元经济结构理论，由于城市和农村之间收入差距的拉大，农村剩余劳动力将加速流向城市的现代工业部门。

(三)预期支出角度

相对于城市，农村的人口老龄化问题更为严重，虽然农村具有较高的潜在消费市场，但是偏低的收入水平会加重消费所带来的负担。目前来看，一方面，随着农村老龄人口的不断增加，更多的丧失劳动能力的老人需要赡养，这给社会尤其是劳动人口造成了极大的经济负担，同时也增加了预期的消费支出。为了应对潜在消费支出，劳动力年龄人口不得不进入城市就业，以获取更高的收入，这也就加速了农民工的输出。另一方面，随着全面二孩政策的实施，可以预期的是生育率的提高在短期内难以增加劳动力，反而会因为少儿人口的增加造成农村劳动力负担在短时间内增加，为了应对这部分支出，青壮年劳动力也将通过外出打工寻求更高的收入。

(四)要素替代角度

在生育率没有明显提高的情况下，老龄人口的增加会降低劳动力的供给。劳动力供给的短缺，会导致要素的使用成本增加。对于一些劳动密集型产业来说，成本的增加将引导这些产业逐步降低该要素的使用，调整产业结构和要素密集度，逐步增加资本、资源、技术等要素投入以替代劳动力。长期内，劳动力需求降低，城市内可供农民工就业的机会也将减少，农民工的流动将会减缓。

三、模型设定及变量的选取

(一)模型的设定

本文利用中国2000—2016年31个省份的面板数据进行分析，基于本研究的目的，设定如下的基本回归方程：

Migranti,t=β0+β1Migranti,t-1+β2oldi,t+β3youngi,t+β4Xi,t+εi,t

(1)

其中：Migranti,t表示农民工就业，Migranti,t-1表示滞后一期的农民工就业，oldi,t表示农村地区老龄人口，youngi,t表示农村地区低龄人口，Xi,t表示影响农民工就业的控制变量，εi,t为随机扰动项。

(二)变量的选取

1.被解释变量

农民工就业(Migrant)：农民工是指农村劳动力离开农业部门到非农部门就业，体现了农村劳动力就业方式的改变。对于中国来说，农民工就业包括本地农民工就业和外出农民工就业两个部分(转移到乡镇企业的农民工和转移到城镇企业的农民工输出)。关于农民工就业指标的设置，在不同文献中表现出了明显的差异。综合已有文献，该指标的设置主要从以下几个方面展开：第一种是国家统计局农村司对农民工规模进行的估计，但该指标仅限于全国层面，对于省级层面的相关数据则没有涉及。第二种是乡村从业人员数量减去乡村第一产业从业人员数量[20-21]。乡村从业人员是指具有农村户籍的劳动力在农业部门和非农部门就业的总数，而乡村第一产业从业人员则仅指农村户籍劳动力在农业部门就业的人数，将两者相减则表示农村户籍劳动力在非农部门的就业人数，也即农民工数量，农民工数量=乡村从业人员-乡村第一产业从业人员。第三种方式为：农民工人数还可以采用城镇从业人数减去城镇在岗职工人数进行测算，即农民工数量=城镇从业人员-城镇在岗职工人数。在这里我们采用农民工的就业增长反映农民工的就业，即农民工就业=当期农民工数量-上期农民工数量[22]。鉴于第一种方式无法获取省级层面的数据，因此本文使用第二种方式作为农民工就业的主要衡量指标，使用第三种方式考察结果的稳健性。

2.主要解释变量

农村老龄人口(old):农村老年抚养比体现了农村老龄化程度。农村老龄人口的增多，直接导致农村劳动力的减少，还会抑制农业生产率的提升，不利于农村劳动力的释放。预期农村老龄人口不利于农村劳动力的转移，本文以农村65岁以上人口数除以15～64岁人口数表示农村老龄人口。

农村低龄人口(young):同老年人一样，低龄人群同样也不能够为社会创造财富，但低龄人群具有较大的消费潜力，能够提高家庭的预期支出，预期支出的提升会促进农村劳动力寻求更高收入的工作，进而促进农村劳动力向城镇地区的流动。本文以农村14岁以下人口数除以 15～64岁人口数表示农村低龄人口。

3.主要控制变量

城乡收入差距(incomgap):城乡收入差距是农村劳动力向城镇地区就业的重要原因，为改善家庭生产状况，在较高的城镇收入吸引下，大量的农村劳动力进城从事非农产业生产。本文采用城镇居民家庭人均可支配收入与农村居民家庭人均纯收入衡量城乡收入差距，即城乡收入差距=城镇居民人均可支配收入/农村居民家庭人均纯收入。

城乡分割程度系数(division)：城市与农村的分割程度越大，说明农村劳动力进城就业的门槛越高，越不利于农村劳动力到城镇地区就业。在这里，我们采用城乡分割系数反映城乡分割程度，系数越大，表明城乡分割程度越大，反之则表明城乡分割程度较小。由于城乡分割程度包括城乡人口差距和城乡就业差距，因此城乡分割系数是由城乡人口分割系数和城乡就业分割系数构成，具体的测算公式如下：

城乡分割程度系数=(城乡人口分割系数+城乡就业分割程度系数)/2

城乡人口分割系数=城镇人口/乡村人口

城乡就业分割程度系数=城镇就业人数/乡村就业人数

农村社会保障(security)：一般而言，完善的社会保障制度能够化解劳动者面临的就业风险，提高劳动者的素质，增加劳动者的就业机会。本文采用消除物价指数的农村社会救济支出衡量农村社会保障水平。

农村居民消费潜力(consum)：消费增加是促进收入增长的重要动力，收入提高是促进消费增加的重要保障。农村居民消费的增加能够促进农村居民从事生产效率较高的非农产业，有利于农村劳动力向城镇地区转移。本文采用消除物价水平的农村居民家庭人均消费支出表示农村居民消费潜力。

表1 数据的描述性统计

农业劳动生产率(productity)：农业劳动生产率反映了农业部门劳动生产率的高低，农业劳动生产率的提高可以减少农业部门对劳动生产力的需求，为非农部门释放部分劳动力，有利于促进农村劳动力向城镇非农产业部门转移。本文采用第一产业产值与第一产业的就业人数之比衡量农业劳动生产率。

产业结构(structure)：产业结构层次反映了地区的经济发展水平，产业结构层次越高，表明经济越发达，同时对劳动力的能力和素质要求就越高；反之，较低的产业结构层次对劳动力的素质和技能的要求相对较低。本文采用第三产业产值与地区总产值的比重衡量产业结构。

以上数据资料来源于《中国统计年鉴》《中国人口与就业年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国农村统计年鉴》以及各省份的统计年鉴。各变量的统计性描述如表1所示。

四、实证结果分析

(一)基本回归分析

面板数据分析中常用的方法有两种，分别是静态面板分析和动态面板分析。相对于静态面板分析而言，动态面板分析可以在很大程度上缓解内生性问题，有效地反映被解释变量的“前期依赖特征”。为了更加充分地利用面板数据，本文使用动态面板估计中的广义矩估计进行分析。当然，目前常用的动态分析方法主要有系统GMM和差分GMM，但系统GMM将水平方程和差分方程同时进行了估计，可以明显地提高估计的效率，而且它还可以很好地解决由于潜在的内生性产生的估计不一致问题，不需要重新寻找工具变量进行估计。虽然差分GMM在一定程度上也可以缓解估计的内生性问题，但是由于差分转换后会损失一部分的变量，在样本时间跨度较短的情况下，估计的有效性减弱。因此，本文选择系统GMM进行参数估计。

表2是包括所有样本的基本回归结果。在分析具体问题之前，首先要对系统GMM估计方法的有效性进行检验，具体要看是否存在二阶序列自相关和工具变量的有效性。从自相关的检验结果来看，所有的模型均不能拒绝没有二阶自相关的原假设，因此可以认为系统GMM的估计方法是有效的。另外，Sargan的检验结果也表明，工具变量的检验是有效的，系统GMM的结果可信。

表2 基本回归结果

注：***、**和*分别表示变量估计系数通过1%、5%和10%的显著性水平检验；括号中的数值为变量估计系数的t检验值；AR(1)、AR(2)与Sargan 检验输出结果为p值

模型(1)—(3)考察的是老龄人口对农民工就业的影响，模型(4)—(6)考察的是低龄人口对农民工就业的回归结果。首先来看老龄人口对农民工就业的影响，其中模型(1)是仅包括核心解释变量的回归结果，系数表明老龄人口与农民工就业呈现显著的负相关，老龄人口的增加会显著地抑制农民工就业，这主要是由于农村老龄人口增多时，农村的劳动生产率降低，可以用于转移的农村剩余劳动力减少，农民工就业的增长就会下降；另外，农民工就业的减少导致劳动力的使用成本上升，在其他条件不变的情况下，企业会寻求其他要素替代劳动力投入，进而降低对劳动力的需求，减少农民工的流动。这和我们的预期也基本一致。为考察该结果是否会随着其他控制变量的加入而发生变化，回归模型(2)—(3)引入了城乡收入差距、城乡分割程度系数、农村社会保障、农村居民消费潜力、农业劳动生产率、产业结构6个控制变量。回归结果显示，虽然系数的值有所变化，但依然为负，说明农村老龄人口的增加会抑制农民工就业，该结果不受引入控制变量的影响。模型(4)—(6)考察的是低龄人口对农民工就业的影响。模型(4)是不包含控制变量的基本回归结果，结果表明低龄人口增加在短期内可以促进农村劳动力的流动，这主要是由于预期支出的增加，为了寻求更高的收入，促进了农民工就业的增加。同样，模型(5)—(6)引入了其他控制变量考察结果的稳定性，表明低龄人口的增加会促进农村劳动力的流动，该结果具有稳健性。

从控制变量与农民工就业的关系来看，第一，城乡收入差距的增加会加速农民工的流动。刘易斯的二元经济结构理论模型表明，现代工业部门和传统农业部门的工资差距会造成农村剩余劳动力的自发流动。第二，城乡分割程度增加会抑制农民工就业，这也符合预期，农村劳动力进城就业的门槛比较高，不利于农村劳动力到城镇地区就业。第三，农村社会保障程度会抑制农民工就业，完善的社会保障降低了农民工由于伤病、失业等造成的意外支出，因此更多的农民工选择留在传统的农业部门。第四，消费支出的增加会促进农民工的流动，这也和预期一致。第五，产业结构对农民工的就业具有抑制性，本文使用第三产业占总产值的比重衡量产业结构状况。这说明我国的第三产业对就业的吸纳能力依然不足，无法完全容纳工业的劳动力转移造成的失业人口，农民工的增长受到抑制。

(二)稳健性检验结果

1.敏感性检验结果

为了考察农村人口年龄结构对农民工就业影响的稳健性，本部分同时使用城镇从业人数减去城镇在岗职工人数，即农民工数量=城镇从业人员-城镇在岗职工人数，农民工就业=当期农民工数量-上期农民工数量，进行稳健性检验，结果见表3。与上述结果相比，除了回归系数值略有变化外，农村人口老龄化、少儿抚养比对农民工就业影响同表2的基本回归结果一致，表明农村人口年龄结构对农民工就业的影响不受变量选取的影响。

表3 敏感性检验结果

续表(表3)

注：***、**和*分别表示变量估计系数通过1%、5%和10%的显著性水平检验；括号中的数值为变量估计系数的t检验值；AR(1)、AR(2)与Sargan检验输出结果为p值

2.分组检验结果

本部分将按照各个省份的老龄人口和低龄人口的实际水平分组考察结果的稳健性[注]根据2016年各个省份的老龄化水平和少儿抚养比划分为高老龄化组、低老龄化组、高少儿抚养比组、低少儿抚养比组。其中，高老龄化组：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东、河南、湖北、湖南、重庆、四川、山西；低老龄化组：陕西、内蒙古、吉林、黑龙江、江西、广东、广西、 海南、贵州、云南、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆；高少儿抚养比组：河北、安徽、福建、江西、河南、湖南、广东、广西、海南、重庆、贵州、云南、西藏、青海、宁夏、新疆；低少儿抚养比组：北京、天津、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、山东、湖北、四川、山西、甘肃。。从表4的结果来看，高老龄人口较之低老龄人口对农民工就业的抑制性更加明显，另外较高的低龄人口比较低的低龄人口对农民工就业的促进作用更加明显。这也进一步验证了结果的稳健性。

表4 分组检验结果

续表(表4)

注：***、**和*分别表示变量估计系数通过1%、5%和10%的显著性水平检验；括号中的数值为变量估计系数的t检验值；AR(1)、AR(2)与Sargan 检验输出结果为p值

五、主要结论与政策建议

本文利用中国2000—2016年31个省份的面板数据验证了农村人口年龄结构对农民工就业的影响，并得到了以下研究结论：(1)农村人口中不同年龄结构的人群对农民工就业具有差异性影响；(2)农村老龄人口的增加会通过降低劳动生产率、增加劳动力成本等方面抑制农村劳动力的流动；(3)农村低龄人口的增加由于预期支出的增加，提升了农民工外出务工的愿望，进而带动农民工就业。基于以上结论本文提出了如下的对策建议：

第一，解决农村人口和农村劳动力的老龄化问题是实现乡村振兴战略的关键。本研究表明，农村老龄化的加剧会降低劳动生产率以及农民工就业率，抑制农民收入提升。因此，一方面可以通过加强对农民工的培训提升农民工技能，增加其就业渠道；另一方面，也可以引导农民工返乡，到农村去创业，高起点发展现代农业，这样既能缓解农村的老龄化问题，也可以促进乡村产业发展，助力乡村振兴战略。

第二，完善全面二孩政策生育配套措施。全面二孩政策的实施旨在提高劳动力供给，缓解农村老龄化的状况。但从本文的分析来看，全面二孩虽然在短期内会增加家庭的生活成本，但长期内能够弥补劳动力的不足。为更好推进全面二孩政策的实施，政府应制定并完善相关的配套生育措施，以保障女性劳动者的生育权利和工作权利，消除育龄人群对再生育的后顾之忧。

第三，关注农村老龄化可能带来的劳动力短缺与城乡收入差距扩大的风险。工资收入是农民工收入的最重要来源，但是农村老龄化的加剧有可能阻断这部分收入，农村劳动力无法外出务工，这一方面会减少劳动力的供给，引发劳动力的短缺，对于农民工自身来说则会降低收入，导致城乡收入差距拉大。这就需要完善农村的社会保障制度，提高社会保障水平，消除农村劳动力人口的后顾之忧。

第四，逐步提高法定退休年龄，开发老年人力资本。随着生活水平的提高和医疗科技水平的进步，我国的人口寿命逐渐延长，60～65岁的大部分人群依然具有健康的身体和工作的热情，为此可通过提高法定退休年龄来开发老年人力资本，弥补劳动力的不足。对经验和熟练程度要求高而对体力、精力要求低的行业可返聘退休人员，使退休人员重新进入劳动力市场。此外，延迟退休不仅可以缓解劳动力供给短缺的压力，也可有效减轻养老金缺口负担。

第五，发展科技，提高劳动生产率。劳动力短缺不仅体现在数量上，而且在素质技能上也与当前的行业需求不相匹配，从而造成结构性失业。未来，在补充劳动力数量的同时，要提高劳动者的能力和素质，此外还要调整产业布局，促进产业结构的升级。在劳动力短缺的情况下，要保证经济的平稳发展，需要发展科技，用新技术提高劳动生产率，弥补劳动力不足，并通过发展科技优化产业结构带动就业结构优化，保证各层次的劳动力具有充足的就业机会。