西部地区农村剩余劳动力转移影响因素分析——以内蒙古为例

李 静

(中央民族大学，北京 100081)

中国特色社会主义进入新时代，社会的主要矛盾发生了变化，经济发展更多地表现在发展不平衡、不充分上。中国特色社会主义新时代，不仅面临着新的问题，更有新旧问题的交织。新型城镇化的推进仍是目前的重要任务，而农村剩余劳动力的合理、有序的转移，则是实现新型城镇化的重要手段。农村剩余劳动力规模迅速扩大，这不仅是我国劳动力资源的浪费，更加阻碍了我国社会经济的整体进步。相对于我国中东部而言，当前西部地区由于受到经济发展水平、交通、环境等各方面的影响[1]，存在大量闲置劳动力，如何解决西部地区剩余劳动力转移问题，不仅是解决农民“就业”的重要问题，更是西部地区经济发展的需要，是实现农民富裕、农村经济高质量发展的根本保证。

1 文献回顾

古典经济学创始人威廉·配第阐释人口流动是利益差异所导致的[3]。刘易斯(1954)建立了对于劳动力转移的第一个理论模式，即“二元经济结构”，由于工业部门在分配原则下劳动者获得的收入大于农业部门集合形式下得到的较低的劳动报酬，这种收入差距导致农业剩余劳动力在无人为障碍的情况下向工业部门流动[4]。拉尼斯、费景汉(1970)则认识到工农业之间的内部联系，引入了农业技术这一因素，强调农业技术的进步能有效促进农业劳动生产率的提高，从而推动劳动力的有效转移[3]。托达罗(1969)认为农村剩余劳动力转移到城镇之后首先要在传统工业部门工作，之后才有可能在现代工业部门找到稳定工作，因此，托达罗提出城镇失业率也是造成农村劳动力转移的动因，这一理论更加合乎我国的基本国情[3]。马克思认为机器的大量普及是造成劳动力流动的最直接原因[1]。与拉尼斯、费景汉的技术进步不谋而合。曾龙，杨建坤(2020)通过中国281个地级市地区的研究，得出收入差别、经济发展、过剩的劳动力及灵活的政策因素加快了人口迁移[5]。雷鹏飞，赵凡(2020)在研究劳动力转移时指出户籍制度约束了大量人口职业和身份的转变[6]。祝鹏飞，赵德昭，吴钢(2020)认为劳动力自身的素质即受教育水平也是一个因素，一方面它决定了劳动力转移到城镇之后可以得到工作机会的概率，另一方面受教育程度的高低也影响其在城市工作的收入多少，前者占主导地位[7]。

综上所述，就国内外有关农村剩余劳动力转移的研究文献来看，对民族地区的相关研究严重缺乏。而就少数民族有关剩余劳动力转移研究状况和民族地区经济发展及城镇化速度而言，内蒙古地区农村剩余劳动力转移问题，更具有研究空间和研究意义，特别是农村牧区蒙古族剩余劳动力转移的研究，有其必要性和特殊性。

2 模型构建与实证分析

2.1 变量设置

2.1.1 城乡收入差距

农村居民收入水平的高低可能是推动农村劳动力转移的最直观原因。物价水平不断上升，人们的需求不断增多，从事一些简单农业活动所获得的收入已经不能再满足农民的支出需要，这种条件下农村劳动力就会选择到城市工作以获得较高的劳动报酬。邓鸿勋，陆百甫的研究表明，劳动力大都来自收入较低的地区，但并不是最低收入户，他解释说收入最低居民没有能力支付转移所需成本，同时也缺少必要的人力资源[8]。因此，收入中等的人群发生迁移的可能性最强。

2.1.2 预期收入

当农民通过从事农业劳动获得的收入不能满足其生活需要时，就会产生转移到城市的想法，然而大多数生活在农村的居民想法会比较保守，他们在面临选择时，往往会考虑到在城镇工作的预期收入除了需要支付转移的距离成本、城镇的生活，还要负担离家的心理成本等等，比较二者产生的成本收益多少，然后再做出是进城还是留在农村的决定。由于农村劳动力转移到城市后大都在城镇私营单位工作，故笔者选用年鉴中“城镇私营单位就业人员平均工资”作为预期收入。

2.1.3 城镇失业率

城镇失业率反映的是城镇人口的失业情况以及农村剩余劳动力进入城镇后的就业情况[9]。托达罗模型的进步就在于将城镇就业概率引入到了模型之中，他认为尽管城镇中也存在失业率，但一大部分人经过一段时间还是可以获得工作的，即便流动到城市中的劳动力在短时期处于无业状态，但是其只要获得工作，所得收入要远高于在农村从事农业劳动获得的收入。农村劳动力选择进入城镇工作不仅仅是由城乡的工资差别决定的，还要看他们在城镇中获得就业机会的概率。

正如平飞（2011）所述，权衡权变要在众多层次和众多方面的规律和规则中当机立断，灵活确定在复杂情况下最值得遵循的规律和规则，也就是说需要对各种“经”“礼”及其适应条件、范围有认识，实施行为时始终具有原则和立场，违背“假经”就要符合“真经”，背离“此经”就要暗合“彼经”，暂离“文经”就要契合“实经”。

2.1.4 农业技术

拉尼斯、费景汉认为农业技术的进步是农村剩余劳动力向大量城镇流动的前提。农业生产技术的提高会导致农村劳动生产率的大幅度上升，由于边际生产率递减导致农业总产出到达一定值后，农业劳动力不再增加，产生了隐形失业者即大批的富余劳动力，这种情况下这些富余劳动力就很有可能会选择进入到城镇当中去寻找新的就业机会[10]。由于农业技术指标难以量化，笔者采用农户固定资产投资总额、农村机械总动力、有效灌溉面积和粮食单产4个指标来表示农业技术。

基于前人的理论及相关研究成果可知，学者们大多运用定性的方法分析影响劳动力转移的因素，定量分析较少，而这些定量分析中数量性因素又较为常见，非数量因素寥寥无几。因此，鉴于前人对劳动力转移研究的不足，笔者以定量分析为主，定性为辅，引入农业技术这个非数量因素及城乡收入差距、预期收入、城镇失业率等数量因素，建立面板数据模型进行研究。选取以下变量作为研究指标(见表1)。

表1 农村剩余劳动力转移影响因素变量定义及说明

2.2 数据来源

笔者在《内蒙古统计年鉴》上搜集了内蒙古自治区2015年—2019年的面板数据，用于研究分析。面板数据能够同时展现时间和截面上的数据变动，综合了时间序列数据和截面数据的长处，不但可以增加数据个数，提高估计的准确性，还可以控制单个个体的差异性，从而达到了模型的有效性估计[11]。

2.3 农村剩余劳动力转移影响因素实证分析

2.3.1 主成分分析

2.3.1.1 主成分分析基本原理。主成分分析是测量多个变量之间相关程度的一种多元统计分析方法，它是把数量较多的原始变量浓缩成少数几个互相无关的变量，而这些浓缩后的变量需要尽可能多的代表原始变量所提供的信息，然后用这些无关变量来替代最开始的变量进行后续分析。

2.3.1.2 相关性检验。对选取的各个指标进行相关性检验，得到变量间相关系数(见表2)，从表中可以看出城乡收入差距和预期收入、城镇失业率之间相关系数分别为0.782、-0.432，城镇失业率和农户固定资产投资额、有效灌溉面积之间的相关系数分别为0.347、0.393，农户固定资产投资额和农村机械总动力、有效灌溉面积、粮食单产之间的相关系数分别是0.659、0.858、0.565，农村机械总动力和有效灌溉面积、粮食单产之间的相关系数是0.782、0.671，有效灌溉面积和粮食单产的相关系数为0.599，这些变量在0.01水平上显著相关；城乡收入差距和有效灌溉面积的相关系数为-0.335，在0.05水平上显著相关。通过相关系数的大小能够判断出，变量间存在较强的相关性，因此为了避免多重共线性问题需要对自变量数据进行主成分分析。

表2 农村剩余劳动力转移影响因素自变量相关性检验

2.3.1.3 主成分分析过程。 对原始数据进行标准化得到标准化后数据，通过“KMO 和 Bartlett 检验”，得到KMO是0.672，检验的伴随概率接近于0，表明数据适合做主成分分析。表3给出了从农村剩余劳动力转移影响因素变量中提取各成分的方差贡献率和累计贡献率，由表可知，成分1和成分2的初始特征值大于1，这样一来只能提取2个主成分，提取方差和累计百分比只有74.84%，解释程度比较低，提取出的主成分代表性较差，因此笔者选择提取3个主成分，用其代表86.556%的信息。

表3 农村剩余劳动力转移影响因素变量提取主成分

表4给出的是农村剩余劳动力转移影响因素变量的主成分系数矩阵，可以看出，主成分1对“农户固定资产投资总额”“农村机械总动力”“有效灌溉面积”“粮食单产”4个变量的解释程度最高，分别是89.1%、79.8%、93.6%、70%，而这4个变量恰好是测量农业技术的指标，故将成分1概括为“农业技术”变量(x1)；主成分2对“城乡收入差距”“预期收入”的解释程度最高，分别是81.6%、81.9%，将其命名为“收入”变量(x2)；主成分3对其他变量解释程度都较低，对“城镇失业率”提取了71.3%，故将成分3直接命名为“城镇失业率”(x3)。

表4 农村剩余劳动力转移影响因素变量主成分分析结果

2.3.2 单位根检验

序列在不平稳的情况下建立回归模型很容易造成“伪回归”，为此，笔者需要对数据进行单位根检验。为了弥补单一检验带来的不足，本文使用 LLG检验、Im-Pesaran-Shin检验、ADF检验、PP检验4种方法对数据进行单位根检验，并对检验结果综合比较。4种方法下各变量数据的单位根检验结果(见表5)，各变量原始数据都为平稳序列，因此可直接对数据建立模型。

表5 农村剩余劳动力转移数据的单位根检验结果

2.3.3 模型估计

考虑到本文选取的数据中包含截面数据，在进行回归模型估计时很有可能存在异方差问题，故在建立模型时直接运用广义的最小二乘法用于模型参数估计。表6为面板模型估计的结果，直接对3个数据变量进行回归估计，得到模型(1)，模型中收入和农业技术变量的t统计量伴随概率分别为0.355 6和0.491 0，未通过t检验，故将这两个变量剔除后建立回归模型得到模型(2)，该模型的D-W值为1.009 6，存在序列相关问题，为了消除序列自相关问题，选择引入劳动力转移数量的滞后1期变量，得到模型(3)，该模型符号检验通过，符合经济意义；自变量t检验和模型的F检验都通过；不存在异方差性、序列相关性以及多重共线性，即经济意义、统计意义和计量经济意义上的检验都通过，即模型(3)为最终的农村劳动力转移模型。

表6 内蒙古农村剩余劳动力转移面板模型估计结果

基于内蒙古自治区2015年—2019年数据的拟合结果，其相应的表达式为：

yt=0.728 3x1+0.478 9yt-1

(1)

2.3.4 结果分析

由表6可知，只有“农业技术”变量通过了置信水平 5% 的检验，同时又引入了剩余劳动力转移数量的滞后1期变量。R2值为0.763 2，调整后的R2为0.758 6，拟合水平较高，回归模型的解释程度很好。

①农业技术和农村剩余劳动力转移数量呈正相关关系，弹性为0.73，即农业技术每增多1%，农村剩余劳动力转移数量将增加73%，意味着农业技术的进步将促进很大一大部分农村剩余劳动力选择到城市生活。②剩余劳动力转移数量的滞后期变量通过了显著性检验，系数为0.48，即上一年度转移的劳动力人数每增加1%，则本年度转移的人数将增加48%。一般来说，看到一部分人选择到城市工作，人们往往会产生两种心理：①进城的人越多意味着城市的就业机会在不断减少，再加上转移人口的社会保障体系还未完全，一系列问题亟待解决，出于这些考虑，人们更倾向于选择规避风险，继续留在农村；②人们由于从众心理，或者是对城镇生活的预期会选择跟从。随着人们思想观念的改变，更多的人愿意冒着试试看的想法进城，这样就会产生上一年度的劳动力转移数量越多，则本年度的转移人数就越多的结果。

3 西部农村剩余劳动力转移对策建议

立足当地资源优势，充分挖掘农业内部就业潜力，力图打造“特色农业”“精品农业”“观光农业”“订单农业”，拓宽内部就业空间。西部地区大部分位于我国第一阶梯，拥有独特的自然风光、历史人文，依据不同的自然禀赋发挥其比较优势[12]。充分利用当地的资源优势，雇佣大批劳动力，帮助剩余劳动力实现就地转移是解决目前一系列问题的关键。拓展农村二、三产业就业渠道，实行农业产业化经营，消除农户小规模经营与大市场的矛盾。“农工商一体化，产供销一条龙”，产销结合，增加就业容量，在运营上结合“公司+专业合作社+基地+农户”的方式，带领农村走农业产业化之路，同时可以为解决一大批农村剩余劳动力的就业问题提供思路。

重视非农业培训，利用“民间技术学校”的功能。提升农村居民的素质技能，让其拥有一技之长才有可能实现真正的、彻底的转移，而不是暂时的。西部地区相比中东部地区，农村劳动力文化程度普遍较低，使得他们只能选择出卖体力劳动的职业，或被动接受雇用单位的选择。通过增强专业技能培训，让农村务工人员在转移至城市的过程中，能够做到选择性就业、对口就业。

改善农民工的居住环境，提高福利待遇，保障农民工的劳动权益。营造良好的工作和生活条件，让转移农民融入当地环境，减轻农民工异地就业的心理负担。避免转移农民的各项劳动权益受侵，解除对外来务工人员就业的各项政策限制，让外来农民工取得合理的劳动回报。