蘇毅清，王志剛（中國人民大學(xué) 農(nóng)業(yè)與農(nóng)村發(fā)展學(xué)院，北京 100872）

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經(jīng)濟(jì)觀察

劉易斯拐點，還是伊斯特林人口波谷？
——用工荒問題成因的檢驗與再評

蘇毅清，王志剛
（中國人民大學(xué) 農(nóng)業(yè)與農(nóng)村發(fā)展學(xué)院，北京 100872）

摘要：文章對用工荒問題的成因進(jìn)行了總結(jié)與歸納，并運用2005-2013年的面板數(shù)據(jù)，對用工荒問題的成因進(jìn)行了檢驗與再評。得到的結(jié)論是：我國的用工荒問題并不意味著劉易斯拐點的到來，用工荒問題之所以會產(chǎn)生，是因為人口波動使我國處于了伊斯特林人口波谷所致，并集中表現(xiàn)為年輕勞動力規(guī)模的萎縮。人口波動導(dǎo)致的用工荒現(xiàn)象警示我們，如果依舊過于依賴勞動力的投入來換取經(jīng)濟(jì)增長，那么人口波動引起的勞動力波動，會使我國經(jīng)濟(jì)也受到類似于“周期性經(jīng)濟(jì)危機”的不良經(jīng)濟(jì)波動的影響。文章最后根據(jù)所得結(jié)論提出了對策與建議。

關(guān)鍵詞：劉易斯拐點；伊斯特林人口波谷；人口波動；勞動力；用工荒

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

一、引　言

我國的用工荒最早從發(fā)生在中國東部地區(qū)的用工緊缺現(xiàn)象開始。2002年2月2日，《東方日報》登載了一篇名為“收入低不夠消費，杭州五成外來務(wù)工者節(jié)后不回頭”的文章，報道了中國最早的用工緊缺現(xiàn)象。2003年，《世界經(jīng)濟(jì)報道》發(fā)表文章“誰趕走了石獅十萬外來工？普遍拖欠工資釀成惡果”，用工緊缺問題連續(xù)第二年在新年伊始就闖入了人們的視線。如果說這兩則報道只是讓人們覺得用工緊缺是個別地方民營企業(yè)經(jīng)營不善，造成農(nóng)民工合法權(quán)益遭到侵害所導(dǎo)致，那么，從2004年開始，用工緊缺問題迅速波及了福建、廣東等以制造業(yè)為主的東南沿海地區(qū)，頓時讓人覺得，用工緊缺問題不再是個別企業(yè)不當(dāng)行為的后果。根據(jù)廣東省相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，2004年年初，僅僅珠三角地區(qū)就缺工將近200萬，缺工比例近10%，其中深圳缺工40萬，福建泉州缺工十萬。到了2004年下半年，廣東全省缺工約100萬，僅深圳、東莞和佛山就缺工將近43萬人［1］。2005年春節(jié)過后，用工短缺進(jìn)一步蔓延到湖北、浙江等地。據(jù)調(diào)查，2005年浙江的外來工比之前減少10%～20%，這是浙江省近20年來第一次出現(xiàn)招工不足的現(xiàn)象［2］。

金融危機爆發(fā)之后，用工短缺再次大規(guī)模的在我國出現(xiàn)。據(jù)資料顯示，深圳市2009年第四季度用工短缺81.9萬人，次年2月，廣東省缺工人數(shù)高達(dá)90萬人，同時，福建、浙江等省也出現(xiàn)了勞動力需求與供給的巨大缺口［3］。2011年9月，深圳市缺工依舊有十二萬，而同年8月在武漢經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)的3 000個崗位的招聘會上，前去應(yīng)征的只有寥寥數(shù)百人［4］?？梢钥吹?，進(jìn)入新世紀(jì)以來，以金融危機為分界線，中國經(jīng)歷了兩輪較大規(guī)模的用工短缺［5-7］。這兩輪用工短缺問題的出現(xiàn)，讓中國這個曾一度被認(rèn)為不會出現(xiàn)勞動力短缺現(xiàn)象的國家成了國內(nèi)外關(guān)注的焦點，而中國這種持續(xù)不斷的用工短缺現(xiàn)象也逐漸在各種報道與研究中被人們統(tǒng)稱為了“用工荒”。

上述迅速蔓延開的用工荒已經(jīng)不是個別企業(yè)的不當(dāng)行為所引發(fā)的結(jié)果，其背后必有來自經(jīng)濟(jì)發(fā)展的更深層次的原因。一直以來，學(xué)術(shù)界關(guān)于用工荒的成因存在兩個方面的主要爭論：一是認(rèn)為用工荒意味著中國經(jīng)濟(jì)已經(jīng)度過了享受人口紅利的階段，迎來了劉易斯拐點；二是認(rèn)為“用工荒”是由于人口在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中出現(xiàn)劇烈波動，從而使中國處于了伊斯特林人口波谷所致。鑒于此，本文將研究重點集中在對用工荒成因的兩種觀點進(jìn)行綜合評述，并運用來自我國31個省、自治區(qū)和直轄市2005-2013年的面板數(shù)據(jù)，從實證的角度對每種觀點所提及的因素進(jìn)行證明，以解釋我國長期以來所經(jīng)受的用工荒問題真正原因。

本文余下的章節(jié)構(gòu)成如下：第二節(jié)文獻(xiàn)綜述；第三節(jié)數(shù)據(jù)來源于變量選取；第四節(jié)計量模型；第五節(jié)實證結(jié)果；第六節(jié)結(jié)論與政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

圍繞著用工荒的成因是因為劉易斯拐點的到來，還是伊斯特林人口波谷所致，學(xué)術(shù)界一直存在著很多爭論。本部分將對目前分別支持以上兩種觀點的文獻(xiàn)進(jìn)行評述，并總結(jié)歸納其他學(xué)者對于用工荒問題成因的研究成果，以作為實證研究中的控制變量加以使用。

（一）關(guān)于“用工荒標(biāo)志著劉易斯拐點的到來”的爭論

按照劉易斯（Lewis，1954）［8］的經(jīng)典理論，在封閉經(jīng)濟(jì)的假設(shè)下，經(jīng)濟(jì)中存在兩個經(jīng)濟(jì)部門，一個是傳統(tǒng)部門，另一個是現(xiàn)代部門，二者構(gòu)成了經(jīng)典意義上的“二元經(jīng)濟(jì)”結(jié)構(gòu)。最初，傳統(tǒng)部門存在著大量的剩余勞動力，使得傳統(tǒng)部門的邊際勞動生產(chǎn)率幾乎為零。因此，現(xiàn)代部門在最開始時可以以極低的成本（僅高于基本生活水平的工資）吸引傳統(tǒng)部門中的剩余勞動力到本部門工作。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，現(xiàn)代部門的規(guī)模不斷擴大，需要從傳統(tǒng)部門中轉(zhuǎn)移更多的剩余勞動力來對其發(fā)展進(jìn)行支持。隨著這種轉(zhuǎn)移的增加，傳統(tǒng)部門中最初看似無限的剩余勞動力供給終歸有消耗殆盡的時候，此時，“二元經(jīng)濟(jì)”將迎來劉易斯拐點。依照劉易斯的理論，二元經(jīng)濟(jì)有兩個拐點：在第一個拐點上，傳統(tǒng)部門的勞動力不在具有無限供給的特征，此時現(xiàn)代部門的工資上升是經(jīng)濟(jì)處于第一個拐點的顯著特征；在第二個拐點上，傳統(tǒng)部門中過剩的勞動力全部轉(zhuǎn)移，此時剩余勞動力耗盡，傳統(tǒng)部門與現(xiàn)代部門的勞動生產(chǎn)率相等是經(jīng)濟(jì)處于第二個拐點的顯著特征。劉易斯的經(jīng)典論述由拉尼斯和費景漢（Fei&Ranis，1964）［9］等人加以完善，最終形成了劉易斯-拉尼斯-費景漢模型（Ranis－Fei model）。

目前，國內(nèi)對劉易斯拐點的討論很大程度上指的是第一個拐點［10］。根據(jù)劉易斯的經(jīng)典理論，結(jié)合我國用工荒現(xiàn)象的特點，一些學(xué)者認(rèn)為，我國的“用工荒”現(xiàn)象標(biāo)志著人口紅利的消失與劉易斯拐點的到來。人口轉(zhuǎn)變造成勞動年齡人口增長放緩，隨著勞動年齡人口相對減少和絕對減少的相繼發(fā)生，勞動力市場供求關(guān)系將發(fā)生根本性改變。在中國的實際經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，這個過程表現(xiàn)為：在其他條件不變的情況下，進(jìn)城務(wù)工的農(nóng)民工數(shù)量無法彌補城市工業(yè)部門勞動力減少產(chǎn)生的缺口。因此，勞動力市場對此做出的反應(yīng)是，一方面表現(xiàn)為全國范圍內(nèi)不斷出現(xiàn)的用工荒現(xiàn)象，另一方面表現(xiàn)為農(nóng)民工工資的逐年上漲，這恰恰是劉易斯拐點到來的具體表現(xiàn)［11-13］。王誠（2005）認(rèn)為，中國經(jīng)濟(jì)中出現(xiàn)了伴隨著高達(dá)60%比例農(nóng)村人口的普通勞動力工資水平的上升現(xiàn)象，因此通過了“準(zhǔn)劉易斯拐點”［14］。張曉波等（2010）基于對甘肅省農(nóng)忙和農(nóng)閑時期工資的發(fā)展演化模式的長期調(diào)研發(fā)現(xiàn)，無論其他影響因素是否被控制，實際工資水平總是不斷地向上攀升；貧困地區(qū)實際工資在加速上漲，甚至農(nóng)閑時期也是如此，表明剩余勞動力的時代已經(jīng)結(jié)束［15］。吳要武（2007）從劉易斯-拉尼斯-費模型出發(fā)，推論中國在2002-2004年迎來劉易斯轉(zhuǎn)折點［16］。

有關(guān)學(xué)者從用工荒判斷我國迎來劉易斯拐點，主要是通過分析勞動力市場供不應(yīng)求的現(xiàn)象，來判斷我國剩余勞動力出現(xiàn)了總量上的減少和農(nóng)民工工資的上升，從而為判斷劉易斯拐點的到來提供了依據(jù)。但是，有更多的學(xué)者對這一論斷持反對意見，根據(jù)劉易斯拐點理論所給定的概念，學(xué)者們提出了反對的理由。從剩余勞動力的總量的角度，張宗坪（2008）認(rèn)為，“劉易斯拐點在我國已經(jīng)出現(xiàn)”的命題是偽命題，因為用工荒所顯現(xiàn)出來的我國勞動力市場的種種特征與劉易斯拐點的概念相悖，因為“劉易斯拐點”所說的“農(nóng)業(yè)剩余勞動力”與我國的農(nóng)民工有區(qū)別，農(nóng)民工是我國剩余勞動力的一個組成部分，除了農(nóng)民工外，在我國農(nóng)村尚存大量的剩余勞動力，因此這樣的現(xiàn)狀與判斷劉易斯拐點是否到來所需要的前提不相符［17］。白南生（2007）、侯東民等（2009）指出，中國是否達(dá)到了劉易斯拐點，首先要看農(nóng)業(yè)剩余勞動力的情況。中國各地實際外出勞動力和就地非農(nóng)轉(zhuǎn)移勞動力占有當(dāng)?shù)貏趧恿偭康谋戎睾嫌嬙诟鞯叵嗖顦O大，意味著還有許多地方存在著大量需要轉(zhuǎn)移也可以轉(zhuǎn)移的勞動力，說明我國農(nóng)村剩余勞動力總量不足的論斷不成立［18-19］。2008年金融危機之后，中國勞動力市場出現(xiàn)重大變化，由大多數(shù)普通勞動者和許多擁有生產(chǎn)技術(shù)的勞動者組成的規(guī)模龐大的“返鄉(xiāng)潮”從另一個角度提醒著人們，中國的勞動剩余特征并沒有消失［20-21］。南亮進(jìn)（2008）也指出，中國的剩余勞動力明顯處于減少的過程，由人口增長率的降低帶來的勞動供給增長率的降低應(yīng)該是一個事實，但這并不能成為中國接近于劉易斯拐點的基本原因，用工荒問題應(yīng)該更多地從收入分配、經(jīng)濟(jì)體制上找原因［22］。肖瀟（2014）從政治經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度認(rèn)為用工荒出現(xiàn)的是農(nóng)民工工資長期低于其勞動力價值所引起的必然結(jié)果，無關(guān)于劉易斯模型所述的勞動力的供給和需求存在波動的問題［23］。王瑜（2012）從勞動力工資上漲的角度指出，勞動力工資上漲的同時伴隨著農(nóng)村剩余勞動人口以相當(dāng)比例存在的這一基本矛盾與劉易斯模型的推論并不相符，并認(rèn)為這個矛盾是由勞動力市場分割所導(dǎo)致的，并且劉易斯模型并未考慮勞動力流動的制度性障礙［24］。從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的角度，張楠（2014）、張春龍等（2015）都認(rèn)為，用工荒是要求經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的一種預(yù)警，但是否能夠因此判斷“劉易斯拐點”已經(jīng)來到應(yīng)該審慎［25-26］。綜上所述，我們不能直接地以經(jīng)典的劉易斯理論來分析我國面臨的用工荒問題，而近年來中國勞動力市場的一些新現(xiàn)象亦不能簡單地與經(jīng)典劉易斯理論中的“劉易斯轉(zhuǎn)折點”相對應(yīng)。

（二）用工荒源于我國正處于伊斯特林人口波谷

伊斯特林人口長波理論是美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家伊斯特林（Easterlin）根據(jù)第二次世界大戰(zhàn)后，美國出現(xiàn)的“嬰兒潮”（baby boom）和“嬰兒荒”（baby bust）的人口波動現(xiàn)象所總結(jié)得出的理論。伊斯特林認(rèn)為，存在一種人口增長與勞動力增長的長波，與經(jīng)濟(jì)增長的長波相對應(yīng)。伊斯特林在1978年發(fā)表的文章《1984年會發(fā)生什么？最近年齡結(jié)構(gòu)變動的社會經(jīng)濟(jì)含義》中描述到：出生率的波動，會使得勞動力的供給形成波動，尤其會使得年輕勞動力的供給出現(xiàn)波動。由于年輕勞動力與老年勞動力之間的替代率很低，因而年輕勞動力的充裕程度決定了勞動力市場的供給是否充足。當(dāng)年輕勞動力充裕，那么勞動力市場將會出現(xiàn)供大于求，就業(yè)競爭將變得激烈；當(dāng)年輕勞動力稀缺時，勞動力市場會變得供不應(yīng)求，此時企業(yè)會因招收不到合適的年輕勞動力而陷入苦惱［27］。年輕勞動力充裕與否，源自他們出生的那個年代的出生率。若年輕勞動力出生于嬰兒潮，則當(dāng)他們長大成人進(jìn)入勞動力市場時，就面臨著年輕勞動力充裕，就業(yè)競爭激烈的情況，此時，經(jīng)濟(jì)社會就處于了伊斯特林所描述的人口長波的波峰；若年輕勞動力出生于嬰兒荒，則當(dāng)他們長大成人進(jìn)入勞動力市場時，就迎來了勞動力供不應(yīng)求、勞動力短缺的年代，此時，經(jīng)濟(jì)社會就處于了伊斯特林所描述的人口長波的波谷。

雖然一些學(xué)者對“用工荒標(biāo)志著劉易斯拐點的到來”的推論進(jìn)行了有力的反駁，但是他們并沒有進(jìn)一步解釋我國長時間出現(xiàn)用工荒現(xiàn)象的原因。不是劉易斯拐點，那又是什么呢？翟振武等（2011）運用伊斯特林人口長波理論在這個方面做出了嘗試。翟振武等首先指出，劉易斯的理論描述和解釋了二元經(jīng)濟(jì)中兩部門間從發(fā)展不平衡到一體化的過程，這種過程與一些發(fā)展中國家的實際發(fā)展經(jīng)驗的確有許多相似之處。但劉易斯的二元經(jīng)濟(jì)理論是建立在勞動力無限供給假設(shè)之上的，而勞動力數(shù)量波動，特別是勞動力數(shù)量急劇下降的因素始終沒有進(jìn)入劉易斯的分析視野［28］。翟振武等認(rèn)為，中國的勞動力供給存在劇烈波動，這種波動與劉易斯勞動力無限供給的假設(shè)并不相符，因此不能用劉易斯拐點的理論來解釋中國的用工荒現(xiàn)象［28］。翟振武等進(jìn)一步指出，中國從20世紀(jì)50年代開始出現(xiàn)死亡率下降，之后20世紀(jì)70年代的計劃生育政策又使出生率下降。出生率的變化造成的人口轉(zhuǎn)變，形成了中國在20世紀(jì)80年代、90年代以及進(jìn)入新世紀(jì)后的人口波動。這種人口的波動形成了存在波峰與波谷的人口長波，對中國勞動力供給帶來了重大影響［28］。具體表現(xiàn)為：20世紀(jì)80年代末90年代初，中國的出生人口數(shù)開始大幅下降，使得這部分人在2005-2009年間進(jìn)入勞動力市場時，造成勞動力市場中年輕勞動力規(guī)模的萎縮，勞動人口開始呈現(xiàn)老齡化［29］。加之這段時間內(nèi)高等教育的擴招，更進(jìn)一步分流與分化了進(jìn)入勞動力市場的年輕勞動力的數(shù)量，使本已日趨減少的年輕勞動力數(shù)量在勞動力市場上更為捉襟見肘，因此造成了目前喜歡擇青棄老的用工企業(yè)遭遇了用工荒［30］。這樣的現(xiàn)象，恰恰是中國處于伊斯特林人口波谷的體現(xiàn)，從這個角度看，中國的用工荒問題實質(zhì)是年輕的、從事體力勞動的人口的短缺，而不是40～50歲人員的短缺。伊斯特林人口波谷造成的年輕勞動力短缺的現(xiàn)象，不僅僅發(fā)生在城市，同樣也發(fā)生在農(nóng)村，是整個經(jīng)濟(jì)社會共同經(jīng)歷的現(xiàn)象，不是“二元經(jīng)濟(jì)”、“劉易斯”拐點可以解釋的了的問題［28］。

（三）用工荒問題的經(jīng)濟(jì)增長與結(jié)構(gòu)性原因

除了在是否是剩余勞動力在總量上的短缺，還是因為人口波動帶來的結(jié)果上的爭論，對于用工荒的成因，也有許多學(xué)者從經(jīng)濟(jì)增長與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的角度對其進(jìn)行了說明與闡釋。王繼承（2014）認(rèn)為，用工荒現(xiàn)象是經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展時期發(fā)生的一種勞動力需求超過勞動力供給的暫時性現(xiàn)象，這種暫時性現(xiàn)象是由各個地區(qū)高速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展引起的旺盛的需求、沿海地區(qū)低工資對勞動力供給的抑制、勞動力市場建設(shè)不完善、企業(yè)拖欠工資、勞動力市場供需錯位等因素共同引起［31］。伯娜等（2014）從地區(qū)勞動力的復(fù)雜關(guān)系入手，采用生物系統(tǒng)論的研究方法指出勞動力就業(yè)自然增長率和人口自然增長率之間的作用關(guān)系是中國用工荒到來的根源［32］。此外，章群等（2004）、楊興乾（2010）認(rèn)為用工荒更是當(dāng)前制度結(jié)構(gòu)下的權(quán)利荒，是農(nóng)民工因應(yīng)有權(quán)益得不到保障而采取的一種“用腳投票”的抗議形式［33-34］。劉林平等（2006）、葉華靚（2006）更進(jìn)一步認(rèn)為用工荒源自制度結(jié)構(gòu)的缺陷，它是由于經(jīng)濟(jì)、戶籍、分配等方面的一系列正式與非正式制度的不完善造成的［35-36］。

（四）對文獻(xiàn)的評述

對于我國用工荒問題的成因，以上眾多學(xué)者的分析已經(jīng)做出了較為全面的解釋。其中尤其以蔡昉與翟振武等人的研究最具有代表性，相關(guān)文獻(xiàn)可以作為業(yè)界的典范與研究的標(biāo)本。但是，上述所提及的所有研究，都只是從統(tǒng)計數(shù)據(jù)出發(fā)所進(jìn)行的邏輯推理與理論論證，尤其是對“用工荒標(biāo)志著劉易斯拐點的到來”與“用工荒是我國正處于伊斯特林人口波谷所致”的論斷缺乏實證數(shù)據(jù)上的檢驗。盡管各方學(xué)者在論證各自觀點時都使用了極具說服力的證據(jù)，但邏輯推理并不能保證因果關(guān)系能夠在實證中得到證明。此外，學(xué)者們在提出各自的觀點時，由于只是邏輯推理與理論闡釋，因此無法同時控制足夠多的變量來考察所得結(jié)論的真?zhèn)巍?/p>

三、數(shù)據(jù)來源與變量選取

本文的數(shù)據(jù)來自于團(tuán)隊調(diào)研訪談材料，以及我國31個省、自治區(qū)和直轄市2005-2013年的地方統(tǒng)計年鑒以及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)與材料。其中，各地方每年缺工人數(shù)的數(shù)據(jù)為2010-2014年9月從網(wǎng)絡(luò)、電話訪談、郵件訪談和實地訪談中取得的相關(guān)材料中整理得到的數(shù)據(jù)；其他數(shù)據(jù)均從各省、自治區(qū)和直轄市2005-2013年地方統(tǒng)計年鑒中得來。

根據(jù)整理所得數(shù)據(jù)，本文的變量選取如下：因變量的選取方面，本文力圖通過研究各個有關(guān)因素對用工荒現(xiàn)象的影響，來對相關(guān)論斷進(jìn)行檢驗與證明，并對影響用工荒現(xiàn)象的因素做出解釋。因此，本文將選用全國各地區(qū)2005-2013年每年的缺工人數(shù)（shortage）作為因變量，來反映用工荒程度的大小。當(dāng)缺工人數(shù)越多，用工荒問題表現(xiàn)得也就越嚴(yán)重。

自變量的選取方面，在對所綜述的文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)的基礎(chǔ)上，本文依照如下標(biāo)準(zhǔn)對自變量進(jìn)行選取：

（1）是用于衡量“用工荒標(biāo)志著劉易斯拐點的到來”的指標(biāo)。按照劉易斯二元經(jīng)濟(jì)理論，可用于投入的農(nóng)村剩余勞動力的減少與農(nóng)民工工資的提高是經(jīng)濟(jì)社會迎來劉易斯拐點的重要標(biāo)志。因此，本文選取如下自變量對“用工荒標(biāo)志著劉易斯拐點的到來”的論斷進(jìn)行證明：其一，勞動投入增長率（LZ）。勞動投入增長率的下降，源于剩余勞動投入增長率的下降。則，若勞動投入增長率與缺工人數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明中國迎來劉易斯拐點的論斷為真。其二，城市與農(nóng)村收入比（CR）。即城鄉(xiāng)收入比。迎來劉易斯拐點的另一個特征是傳統(tǒng)部門收入增加。因此，若城鄉(xiāng)收入比與缺工人數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明中國迎來劉易斯拐點的論斷為真。

（2）是用于衡量“用工荒是我國正處于伊斯特林人口波谷所致”的指標(biāo)。根據(jù)前文分析，本文選擇如下三個自變量：

第一，地區(qū)15～25歲人口總數(shù)（YD）。如前文所述，年輕勞動力的緊缺是經(jīng)濟(jì)社會處于伊斯特林人口波谷的體現(xiàn)，故當(dāng)?shù)貐^(qū)15～25歲人口總數(shù)與缺工人數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系時，說明用工荒是人口處在伊斯特林人口波谷的結(jié)果。

第二，出生率（CL）。出生率的變化是造成人口波動的主要原因，出生率影響著未來進(jìn)入勞動力市場的年輕勞動力的數(shù)量，若出生率與缺工人數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明用工荒是人口處在伊斯特林人口波谷的結(jié)果。

第三，高等教育入學(xué)人數(shù)占地區(qū)人口比率（GD）。高等教育對達(dá)到進(jìn)入勞動力市場要求的年輕勞動力有分流與分化的作用。高校的招生進(jìn)一步減少著幾年內(nèi)進(jìn)入勞動力市場的年輕勞動力的數(shù)量。因此，若高等教育入學(xué)人數(shù)占地區(qū)人口比率與缺工人數(shù)呈顯著正相關(guān)關(guān)系，則說明用工荒是人口處在伊斯特林人口波谷的結(jié)果。

（3）是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素對用工荒現(xiàn)象的影響的自變量。這部分自變量主要起控制作用，以保證們對前兩部分的證明是在控制整體經(jīng)濟(jì)情況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)情況等宏觀環(huán)境的前提下進(jìn)行。該部分所選取的自變量有如下五個：地區(qū)GDP增長率（GDP）、居民消費價格指數(shù)（CPI）、第二產(chǎn)業(yè)占地區(qū)GDP比重（SI）、第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)GDP比重（TI）、社會固定資金投入增長率（GL）。這些自變量在起到控制作用的同時，也反映了經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素對用工荒問題的影響。

表1反映了本文所選取的各變量的主要統(tǒng)計特征。從描述性統(tǒng)計上看，在2005-2013年間，我國各省在各項統(tǒng)計指標(biāo)上呈現(xiàn)出以下七大特點：首先，全國各省每年缺工人數(shù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差反映了我國在2005-2013年間用工荒問題不僅整體上較為嚴(yán)重，而且在全國的分布還很不均勻。其次，各地區(qū)GDP的平均增速較快，全國整體上在2005-2013年間保持了較快的經(jīng)濟(jì)增長。再次，各地區(qū)居民消費價格指數(shù)較高，說明經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展給各地區(qū)帶來了通貨膨脹的壓力。

（4）平均而言，我國的第二產(chǎn)業(yè)占比依然比第三產(chǎn)業(yè)占比要高，體現(xiàn)出我國還是一個以制造業(yè)為主的國家。

（5）城鄉(xiāng)收入差距依然較大，二元經(jīng)濟(jì)的特點依然明顯。第六，勞動投入增長率相對平穩(wěn)，在較大基數(shù)的勞動力供給下體現(xiàn)出我國在勞動力投入方面依然較為充足。第七，地區(qū)15～29歲年輕人口總數(shù)平均數(shù)量要超過用工短缺的數(shù)量，說明高等教育的招生對年輕勞動力的分流與分化效果明顯。

表1　所選變量的主要統(tǒng)計特征（2005-2013年）

四、計量模型

本文采用的是全國31個省、自治區(qū)和直轄市2005-2013年的面板數(shù)據(jù)。首先，根據(jù)變量建立非觀測效應(yīng)模型：

在這里GDt、GDt-1、GDt-2、GDt-3，表示高等教育入學(xué)人數(shù)占地區(qū)人口比率的當(dāng)期、一期滯后、二期滯后和三期滯后，我們用這四個變量來估計年輕人在進(jìn)入大學(xué)四年的過程中，每個時期（每一年）對地區(qū)缺工人數(shù)的影響。

其次，要選擇估計模型的方法。在實際研究中經(jīng)常采用的面板數(shù)據(jù)回歸模型是固定效應(yīng)模型（Fix Ef?fect Model，F(xiàn)EM）和隨機效應(yīng)模型（Random Effect Mod?el，REM）。式（1）中，ai的特性決定了我們應(yīng)該使用FEM還是REM對模型進(jìn)行估計。若（1）式中有：

則（1）式為固定效應(yīng)模型，ai概括了影響著lnshortage但又不隨時間變化而變化的所有無法觀測的因素，如每個城市的面積、氣候和其他環(huán)境情況。若（1）式中有：

則式（1）為隨機效應(yīng)模型，ai中所包含的特性獨立于所有時期每一個自變量。

可見，確定我們是使用FEM還是REM的關(guān)鍵，是我們能否假設(shè)ai與所有自變量xitj都無關(guān)。比較常見的做法是，研究者同時使用FEM與REM，然后規(guī)范的檢驗時變解釋變量系數(shù)的統(tǒng)計顯著性上的差別。豪斯曼（Hausman，1978）首先提出了這樣一種檢驗，其思想是，除非豪斯曼檢驗拒絕式（3），否則使用REM的估計值［37］。

因此，在本文的實證分析中，我們必須先對所建立的非觀測效應(yīng)模型，即式（1）進(jìn)行豪斯曼檢驗，在檢驗所得結(jié)果的基礎(chǔ)上，使用相應(yīng)的估計模型來對我們所要證明的結(jié)論進(jìn)行分析。

五、實證結(jié)果

本文采用Eviews7.1對數(shù)據(jù)進(jìn)行估計。對隨機效應(yīng)模型進(jìn)行的豪斯曼檢驗結(jié)果如表2所示。可以看到，對隨機效應(yīng)模型做豪斯曼檢驗所得P值為0.000 0 （Prob=0.000 0），因此，豪斯曼檢驗在1%的顯著性水平上拒絕了隨機效應(yīng)模型的假定。故本文將采用固定效應(yīng)模型對所選用的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估計。固定效應(yīng)模型的估計結(jié)果如表3所示。

首先，無證據(jù)表明“用工荒標(biāo)志著劉易斯拐點的到來”。首先，在其他條件不變的情況下，勞動投入總量增長率對缺工人數(shù)并沒有顯著影響，說明勞動總量的投入不足并不是造成用工荒問題的顯著原因。其次，城鄉(xiāng)收入差距與缺工現(xiàn)象之間沒有呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，也無統(tǒng)計上的顯著性，因此不能說明當(dāng)農(nóng)村收入增加使得城鄉(xiāng)收入差距減少會對剩余勞動人口的流動產(chǎn)生顯著影響。因此，這兩個統(tǒng)計指標(biāo)的不顯著，證明了我國的用工荒問題并不是因為勞動力總量的減少造成的，“用工荒現(xiàn)象意味著中國迎來劉易斯拐點”的論斷在本文的實證結(jié)果中并不成立。

其次，存在相關(guān)證據(jù)表明“用工荒是我國正處于伊斯特林人口波谷所致”。對相關(guān)自變量系數(shù)的估計結(jié)果為：第一，地區(qū)15～29歲人口總數(shù)與缺工人數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系說明年輕勞動力適齡人群規(guī)模的擴大，可以使缺工人數(shù)顯著減少。估計結(jié)果顯示，地區(qū)15～29歲人口總數(shù)每增加1%，則該地區(qū)的缺工人數(shù)將減少0.7%，與伊斯特林人口波谷所描述的內(nèi)容一致。第二，出生率與缺工人數(shù)之間的相關(guān)性在統(tǒng)計上并不顯著。究其原因，本文認(rèn)為是因為所選面板數(shù)據(jù)的期限不足所致。因為本年出生的人口要在15～20年后才能成為年輕勞動力進(jìn)入市場，因此本文只有9年期的面板數(shù)據(jù)從而無法正確估計出生率對缺工人數(shù)的影響。第三，高等教育入學(xué)人數(shù)占地區(qū)人口比率（下簡稱“參與高等教育”）對缺工人數(shù)存在顯著影響，證明了前文中所述的參與高等教育對年輕勞動力有顯著的分化與分流作用的說法。實證結(jié)果顯示，當(dāng)期參與高等教育人數(shù)的提高并不會對缺工人數(shù)有顯著影響，但青年人參與高等教育的一期滯后會對缺工人數(shù)會帶來顯著正向影響，而年輕人參與高等教育的三期滯后又會對缺工人數(shù)產(chǎn)生顯著負(fù)向影響。這個實證結(jié)果可以解釋為：在我們國家，年輕人要么選擇在今年上大學(xué)（一般為四年制），要么選擇在今年找工作并且在下一年正式參加工作，這就出現(xiàn)了本文實證結(jié)果所描述的現(xiàn)象：一方面，當(dāng)年輕人在每年的9月份正式開始上大學(xué)從而參與進(jìn)高等教育時，他們就失去了在下一年正式參與進(jìn)勞動力市場的機會，這就使得勞動力市場在下一年因年輕勞動力進(jìn)入量的減少而出現(xiàn)了用工的短缺，表現(xiàn)為參與高等教育的一期滯后對用工短缺的顯著正向影響；另一方面，當(dāng)這些年輕人在第四個時期，即四年后完成大學(xué)學(xué)業(yè)，他們在畢業(yè)的當(dāng)年又重新獲得了參與勞動力市場的機會，這就使得在第四個時期勞動力市場的短缺會因為大學(xué)畢業(yè)生的加入而得到緩解，表現(xiàn)為參與高等教育的三期滯后對用工短缺的顯著負(fù)向影響。值得注意的是，參與高等教育的三期滯后的系數(shù)的絕對值要小于一期滯后的系數(shù)的絕對值，對此的解釋為：雖然大多數(shù)年輕勞動力在經(jīng)過大學(xué)四年的本科教育后會重新回到勞動力市場，但同時也會有一部分年輕人在讀完四年本科后繼續(xù)選擇攻讀碩士和博士，因此這部分年輕人還是沒有正式進(jìn)入勞動力市場的機會，這就使得大學(xué)本科畢業(yè)后進(jìn)入勞動力市場的年輕人人數(shù)比四年前進(jìn)入大學(xué)的年輕人人數(shù)要少，這也正是實證結(jié)果中參與高等教育三期滯后的系數(shù)的絕對值小于一期滯后的系數(shù)的絕對值的原因。由此可見，高等教育對年輕勞動力的分流作用是長期的，高等教育的對年輕勞動力的分流效果歸根結(jié)底是使得年輕勞動力規(guī)模出現(xiàn)減少與萎縮?？偟膩砜?，本文的實證結(jié)果證明了存在“中國處于伊斯特林人口波谷”的強烈證據(jù)，我們看到了年輕勞動力的減少對缺工人數(shù)的增加的影響是顯著的，這正是社會處于是伊斯特林人口波谷所表現(xiàn)出的特征。因此，人口波動造成的年輕勞動力規(guī)模的萎縮是我國處于伊斯特林人口波谷的主要表現(xiàn)，也是造成我國出現(xiàn)用工荒現(xiàn)象的根本原因。

最后，考察經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等控制變量對用工荒現(xiàn)象的影響。第一，GDP增長率與缺工人數(shù)之間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)，用工荒短缺問題越不明顯，這一方面表明我國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展還是能夠起到吸引人才，提高就業(yè)的作用，另一方面也表明隨著經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步增長，我國仍然有足夠的剩余勞動力的供給以支持經(jīng)濟(jì)的快速前進(jìn)。第二，第三產(chǎn)業(yè)占比的提高與缺工人數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。這表明第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能夠迎合廣大務(wù)工者的現(xiàn)實需求，使得用工短缺現(xiàn)象得到緩解。由此可見，調(diào)整和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是緩解我國用工荒的現(xiàn)象的重要途徑。第三，雖然社會勞動投入增長率對缺工人數(shù)沒有顯著影響，但社會固定資金投入增長率與缺工人數(shù)卻呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。雖然其系數(shù)不大，但這說明了資本這一生產(chǎn)要素的投入可以有效替代勞動力的短缺，是我國在面臨用工荒問題時，必須考慮轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的一個明顯的信號。

綜上所述，中國長時間的依賴勞動力來獲取經(jīng)濟(jì)的增長，這種依賴也會使經(jīng)濟(jì)受到來自勞動力波動的影響與制約。我國因處于伊斯特林人口波谷而產(chǎn)生的用工荒現(xiàn)象告訴我們，如果依舊過于依賴勞動力來換取經(jīng)濟(jì)增長，那么人口的波動造成的勞動力的波動，會使我國經(jīng)濟(jì)也會受到類似于“周期性經(jīng)濟(jì)危機”的不良波動的影響。西方世界的經(jīng)濟(jì)危機源于對資本的過度投入與追捧，而本文所述的中國經(jīng)濟(jì)的這種波動卻來自于對勞動力的過度使用與依賴。由此看來，經(jīng)濟(jì)發(fā)展是各種生產(chǎn)要素協(xié)調(diào)搭配的結(jié)果。各種生產(chǎn)要素的協(xié)調(diào)配置，對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正發(fā)生轉(zhuǎn)變、生產(chǎn)與發(fā)展方式正經(jīng)歷轉(zhuǎn)型過程的國家顯得格外的重要。

表2　隨機效應(yīng)模型的豪斯曼檢驗結(jié)果

表3　固定效應(yīng)模型估計結(jié)果

六、結(jié)論及政策建議

綜合前文分析，本文得出以下四點結(jié)論：首先，用工荒的出現(xiàn)并不意味著中國迎來了劉易斯拐點。造成用工荒問題的真正原因是人口波動使中國恰好處于伊斯特林人口波谷所致。其次，年輕勞動力規(guī)模的萎縮是中國處于伊斯特林人口波谷的主要表現(xiàn)，是導(dǎo)致中國出現(xiàn)用工荒現(xiàn)象的根本原因。再次，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對用工荒現(xiàn)象也有顯著影響，表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化可以吸引更多的務(wù)工者前來就業(yè)，從而緩解地區(qū)的缺工問題。最后，過度依賴勞動力的投入換取的經(jīng)濟(jì)增長，會遭遇因人口的波動帶來的經(jīng)濟(jì)波動，因此經(jīng)濟(jì)的發(fā)展必須是資本、勞動力等各項生產(chǎn)要素的協(xié)調(diào)配置與運用，一味地偏其一方只能給經(jīng)濟(jì)帶來不良的后果。

根據(jù)文章所得結(jié)論，現(xiàn)提出以下五點政策建議：第一，為年輕勞動力的就業(yè)努力創(chuàng)造條件，以保證年輕勞動力的充足供給。尤其在用工需求量較高的地區(qū)，應(yīng)該積極地為年輕勞動力提供戶籍、勞動補貼、社會保證等各個方面的優(yōu)惠制度，以吸引年輕勞動力的駐留，從而保證區(qū)域內(nèi)年輕勞動力的充足供給。第二，要加強對大學(xué)生的職業(yè)教育與就業(yè)指導(dǎo)。各個高等和大專院校必須根據(jù)經(jīng)濟(jì)社會的需求在專業(yè)技能實踐和就業(yè)相關(guān)課程上做好保障，以保證青年學(xué)生在畢業(yè)時能夠成為社會和企業(yè)所需要的人才，而不是面臨就業(yè)上的重重困難，進(jìn)而成為年輕勞動力中的無業(yè)者，造成年輕勞動力的嚴(yán)重浪費。第三，要重視地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級，發(fā)揮第三產(chǎn)業(yè)對年青勞動力的吸納作用。第三產(chǎn)業(yè)多元、靈活和附加值高的特點，更能符合目前新一代勞動者的心理愿望和個人預(yù)期，因此能夠吸引年青勞動者積極地參與其中，實現(xiàn)良好的勞動力供給與勞動力需求的契合。第四，利用目前尚存的農(nóng)村剩余勞動力的優(yōu)勢，完善土地流轉(zhuǎn)制度和落實村戶各項財產(chǎn)權(quán)利的確認(rèn)工作，以使得選擇外出務(wù)工的農(nóng)民得到應(yīng)有的保障，解除勞動力流動方面的后顧之憂。第五，解放思想，并加快經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變。人口波動警示我們不能過度依賴勞動力來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長，否則我們會周期性的進(jìn)入人口波谷從而出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)周期性的不良波動。因此，必須重視與發(fā)揮資本等其他生產(chǎn)要素在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長中的作用，以此來與勞動力的投入進(jìn)行相互協(xié)調(diào)，保證我國經(jīng)濟(jì)能夠平穩(wěn)、快速、健康的發(fā)展。

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［責(zé)任編輯：程靖］

中圖分類號：F241

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1007-5097（2016）03-0069-08

收稿日期：2015-05-19

基金項目：國家社會科學(xué)基金重大項目（11&ZD052）

作者簡介：蘇毅清（1986-），男，廣西南寧人，博士研究生，研究方向：食品經(jīng)濟(jì)學(xué)，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)；王志剛（1965-），男，遼寧開原人，教授，博士生導(dǎo)師，博士，研究方向：食品經(jīng)濟(jì)學(xué)，產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。

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