云南省农村剩余劳动力转移的经济学理论分析

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   【摘要】 本文从云南省农村剩余劳动力转移群体的受教育程度、转移驱动力和转移行业几个方面进行经济学理论分析,并论述了云南省政府在农村剩余劳动力转移过程中的作用。
   【关键词】 云南省 农村剩余劳动力转移 受教育程度
   我国作为一个农业占据主要地位的发展中国家,“三农”问题一直影响着经济的发展,随着第二、三产业的迅速发展,越来越多的农村剩余劳动力开始转向非农就业。农村剩余劳动力转移对促进农村经济发展、缩小居民收入差距具有积极的推动作用。
   云南省总人口4610.6万(2010年),其中城镇人口1601.8万,乡村人口2999.8万。2011年,云南省政府确定的农村劳动力转移就业的目标任务是:完成转移培训人数100万人,新增转移就业50万人。截至2011年5月31日,全省已开展农村劳动力转移培训58万人,完成目标任务的58%;举办现场劳务招聘会320多场,完成目标任务的64%;实现新增转移农村劳动力56万人,完成目标任务的70%。其中,农业部门开展培训农村劳动力27万人,举办招聘会210多场,实现新增转移农村劳动力29万人。可见,2011上半年,云南省农村劳动力转移就业形势良好。
   一、劳动力转移的一般模式
   1、刘易斯模式。美国发展经济学家刘易斯在1954年提出,发展中国家一般存在着传统农村部门和现代城市部门构成的二元经济结构。传统部门中资本投入不足,拥有大量剩余劳动力,农业劳动生产率低下,农民维持最低生活水平;而现代部门的劳动生产率和工资水平均高于传统部门。因此,当农业劳动边际生产率为零时,农村存在劳动剩余,工业可以得到无限劳动供给,并在工资不变的条件下增加产出和积累,扩大生产规模,吸引更多的农村剩余劳动力。
   2、拉尼斯和费景汉模式。1961年拉尼斯和费景汉修正了刘易斯模型,认为农业剩余对工业部门的扩张和农业剩余劳动的流向具有决定性意义。他们将农业劳动的流动过程分为三个阶段:第一阶段是劳动边际生产率等于零的那部分劳动的流出。此时农业总产出不受影响,农业平均剩余等于不变制度工资,剩余劳动力流出不会导致粮食短缺,不会抬高工业部门工资水平;第二阶段是劳动边际生产率大于零但小于不变制度工资的那部分劳动流出。劳动力流出造成农业总产出减少,农业平均剩余低于不变制度工资,出现粮食短缺,工业工资随之提高;第三阶段是农业劳动边际生产率大于等于不变制度工资的那部分劳动流出。此时农业部门商品化,农业劳动力参与市场竞争,工业部门必须按照农业劳动边际产品的价值吸引更多的劳动力。
   3、乔根森模式。乔根森以农业剩余为基础分析农村剩余劳动力的转移问题。他认为人口增长取决于人均粮食供给,如果粮食供给是充分的,人口增长率将达到生理上的最大限度,当人均粮食供给增长率大于最大人口增长率时,农业剩余就产生了。一旦有了农业剩余,农村劳动力就开始向工业部门转移,并且农业剩余越多,劳动力转移的规模越大,工业化的进程也就越快。
   4、托达罗模式。20世纪70年代,托达罗建立起一个以新古典主义为指导思想的发展中国家人口流动模型。他认为农民不顾城市的高失业不断向城市流动是因为:农民是否流入城市的决策不仅取决于城乡实际收入差异,而且取决于城市失业率的高低和由此产生的城乡预期收入差异。该模型假设发展中国家农业部门不一定存在剩余劳动而城市却有大量失业;假设城市工业部门的工资水平受社会政治因素的影响往往呈上升趋势;假设城市就业概率是农村剩余劳动力转移的一个决定因素,从而使得农村剩余劳动力转移的模型更为成熟。
   二、云南省农村剩余劳动力转移的经济学理论分析
   1、云南省农村剩余劳动力转移群体受教育程度分析。根据六次全国人口普查全省人口基本情况,2010年云南省的平均受教育年限为7.6年,虽然比1953年的2.2年已经有了很大幅度的提高,但仍然落后于全国水平。表1中数据显示,云南省每十万人中拥有小学文化程度的有43387人,比全国26776人多出16611人,高出62%;拥有初中文化程度的有27480人,比全国38788人少了11308人,低了29.2%;拥有高中和中专文化程度的有8376人,比全国14032人少了5656人,低了40.3%;拥有大专及以上文化程度的有5788人,比全国少了3152人,低了35.3%。云南省2010年的文明盲率为6.0,高于全国平均水平1.92个百分点。由此可知,云南省的受教育程度多集中在小学水平,整体文化程度低导致经济发展缓慢,尤其是云南省农村劳动力的文化状况更不容乐观。根据表2中的数据可知,云南省每百个农村人口中不识字或识字很少的有12.4人,比全国5.9人的平均水平多了6.5人,竟高于全国110.17%,此项指标在全国排第六位(西藏48.8,青海21.7,宁夏18.0,甘肃14.3,贵州12.9)。随着九年义务教育普及力度的加强,云南省农村人口中拥有小学文化和初中文化的人数已经在逐年增加,截止到2009底,每百人中已经有37.5人拥有小学文化,41.6人拥有初中文化,但是拥有初中文化的人数仍然低于全国平均水平21.06%,很多农村人口还只是停留在小学教育阶段,拥有小学文化的人仍然高于全国平均水平51.82%,这个比例还是很高的。云南省每百人中拥有高中文化的有5.8人,低于全国平均水平45.3%;拥有中专文化的1.9人,低于全国平均水平52.6%;拥有大专及大专以上的仅有0.8人,这个指标低于全国平均水平61.9%,在这个指标中,全国最好的是北京(12.8)和上海(12.8),西部地区的指标普遍偏低,这与城市的经济发展程度是相关的。
   由此可知,云南省农村劳动力的文化素质普遍偏低,随着第三产业的发展,一些大城市的用工也逐渐转向对新型人才的需求,而不再是停留在单纯靠体力工作的阶段了。所以,像云南省这样文化程度整体偏低的农村劳动力在转移的过程中会遇到很多阻碍,想要加快转移的进程,必须提高农村劳动力的文化素质。
   2、云南省农村剩余劳动力转移群体驱动力分析。从表3可知,云南省城乡居民收入差距是从2006年的7224.1元到2010年的11054.6元是在逐年增加的,5年间的增长率为53.0%。显然,农民通过农业生产获得的收入低于在城市从事二、三产业的收入。产生这种差异的主要原因在于工业化以及工业化所带来的城乡之间和地区之间发展的不平衡。城乡收入差距是推动农村剩余劳动力转移的主要推动力。另外,改革越深化,市场越开放,劳动力转移的趋势就越强大;相反,如果改革遇到了阻力,市场受到抑制,劳动力转移的步伐就会放缓。如图1所示,国家政策既同市场开放度、经济转型与发展一起对劳动力转移产生直接推动作用;同时,国家政策又通过影响市场开放度以及经济转型与发展对劳动力转移产生间接推动作用。国家政策推动市场开放,市场开放程度影响经济转型与发展,而经济发展对劳动力的需求影响到劳动力的转移。
   3、云南省农村剩余劳动力转移的行业分析。农村劳动力外出务工的直接目标是增加经济收入。劳动力转移群体所从事的行业直接关系到务工收入。云南省农村劳动力在外出务工之前对于行业的选择首先考率的是预期收益和就业前景,而对于职业方面的选择,则更多的涉及到他们的专业技能和经济条件。不同行业的劳动力需求由城市相关产业的发展所决定,而劳动力的供给是否能够与城市相关产业的需求相适应则主要取决于进城务工者的素质和技能。只有在务工者的素质和技能处于较低水平,而且劳动力供给已经大量剩余使得城市所有产业的竞争都十分激烈的情况下,才会导致务工者对行业和职业的选择完全处于被动的局面。相反,只要务工者所具备的基本素质和技能是城市相关产业所需要的,只要劳动力的供给还没有出现大量过剩的情况,那么务工者在选择行业和职业时就有一定的主动性。根据云南省统计局抽样调查,云南省的农村劳动力中,接受过专业培训的仅占6.03%,这样的素质使得劳动力择业时很被动,只能选择那些低收入,高危险,体力劳动强度大的行业。而对于那些顺应国家生产力发展起来的高技术、低体力的行业只能望而却步。据统计,云南省从事第一产业的人数占外出劳动力的4.6%,从事第二产业的占43.5%,从事第三产业的占51.9%。从产业分布来看,从第一产业转移出来的农村劳动力从事农业者为数甚少,而从事第二、三产业者占了绝大多数,其中又以第三产业居多。
   三、云南省政府在农村剩余劳动力转移中的作用
   一是增强乡镇企业吸纳农村剩余劳动力的能力。云南省农业人口比重大,农村劳动力素质普遍较低,大力发展乡镇企业,是农村剩余劳动力转移的重要渠道,具有很大的优势和不可替代性。乡镇企业的不断发展,逐步打破了云南省农村经济主要是种养殖业的单一结构,实现了农村经济多元化的基本格局,已成为了农村经济的主要支柱。二是健全农村劳动力转移的配套服务体系。云南省政府加大了人保、农业、扶贫、教育等部门专项培训资金的整合力度,依托城市职业技术学校、各类技工学校、县市区职教中心、农村中小学、职业高中及社会其他机构的场所、设备、师资力量开展培训。本着实际、实用、实效的原则,围绕吸纳就业能力强的建筑业、制造业、家政服务、餐饮、保安、维修等设置培训内容,开展技能培训。三是优化组织服务机制的作用。依托各级政府及企业的驻外办事机构和外出务工成功者,在用工量大的地区建立农民工服务站和劳务办事处,开展信息传递、劳务对接和权益保护工作。积极培育各类劳务中介组织、劳务协会和劳务经纪人,搞好相关服务,畅通劳务信息采集和传输渠道并且定期开展劳动力供需洽谈和用工信息交流活动。同时,依法清理非法职介机构,从严处理各种欺诈行为,切实维护农民工权益,有效促进了农村剩余劳动力的有序转移。
  
  【参考文献】
  [1] 翁贞林、许祥云等:新型农民培育的理论与实践研究[M].中国农业出版社,2006.
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  [3] 国家统计局:中国统计年鉴2011[M].中国统计出版社,2011.
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