发展经济学人口流动理论模型分析

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1、发展经济学人口流动理论模型分析  摘要:文章主要是梳理发展经济学中的人口流动理论模型,在简单介绍刘易斯模型、拉尼斯-费景汉模型、乔根森模型的基础上,重点介绍20世纪70年代以后发展的托达罗模型、本斯温格和斯密的模型以及卡林顿等人的模型,并探讨了模型所体现的经济思想和政策含义。关键词:二元经济结构;人口流动模型;理论内涵;政策含义一、引言9随着经济发展,发展中国家的社会经济活动由传统农业生产为主转变为现代工业生产为主,社会的空间组织形式也随之发生变化。在社会发展初期,社会经济活动主要是传统的农业生产,

2、它是相对土地密集型的,要求从事农业生产的劳动力在大量的土地上分散劳动,所以农民只能分散居住。随着技术的进步,越来越多的经济活动开始转变为工业活动。由于工业部门的生产活动不需要占用大量的土地,既可以在相对分散的空间范围进行,也可以集中在某一区域空间内进行,但是为了节省不同非农产品之间交易带来的交易费用,从事工业生产的人们就会选择居住在某一个区域内,从而形成城市。经济发展的过程实际上是一个农业比重不断下降、工业比重不断上升的过程,在城市化、工业化的过程中主要的一个方面是大量农村人口向城市流动,因此我们需

3、要人口流动模型来理解这种结构转型。刘易斯、费景汉和托尼斯、乔根森的二元模型都是建立在充分就业的隐含假设下。60年代末70年代初,以托达罗为首的一批发展经济学家发现,在许多欠发达国家,城市不仅存在失业,并且在存在高失业率的情况下,城乡之间的人口流动依然存在。因此,他们将人口流动理论的研究重点转向了城市失业问题,试图通过建立新的人口流动模型来更好的解释这一现象。在托达罗模型中,预期收益是潜在迁移者选择迁移的重要动机,随着城乡收入差距的扩大,他们迁移的动机就越强烈。1997年,本斯温格和斯密在保留哈里斯-

4、托达罗模型主要特点的基础上,提出了一个存在逆向选择的简单模型,信息不对称导致了工业部门的工资水平高于农村部门的工资并诱发人口流动、城市失业问题,但是没有失业工人留在城市非正式部门来使城市部门和农村部门的工资相等。卡林顿等人则考虑到早期迁移的人口对尚未迁移的人口提供外部性,建立了一个简单模型进一步研究潜在移民在城市寻找工作、做出移民决策的前瞻性以及移民过程中的选择性等问题。二、主要的人口流动模型1刘易斯模型、拉尼斯-费景汉模型、乔根森模型(一)刘易斯模型9第一个人口流动模型是发展经济学家刘易斯在20世

5、纪50年代提出来的,刘易斯认为,由于在农业部门还不够发达的时候,优先进行了工业化,建立了现代工业部门,因此发展中国家普遍存在着“二元经济结构”,即以农业、手工业为主的传统部门与以制造业为主的现代部门并存的社会组织形式。他指出,发展中国家的农村存在着大量边际生产率为零的剩余劳动,二元经济结构的核心问题就是劳动力由农村流向城市。也就是说,通过工业发展,现代部门获得用于资本积累的利润,将农村剩余劳动力充分转移到城市,诱使产业结构发生改变,工业化、城市化达到一定水平后经济由二元转变为一元。(二)拉尼斯-费景

6、汉模型91961年,费景汉和拉尼斯合作发表的论文中提出的二元经济发展模型对刘易斯模型做了大大的扩展,把农业部门与工业部门的关系清楚地表述了出来。在他们的模型中,经济发展主要分为三个阶段:第一阶段,由于农村存在大量剩余劳动力且劳动力的边际生产率为零,人口从农村流向城市并不会影响农业部门的总产出,也就不会引起粮食短缺的问题;第二阶段,此时农村存在剩余劳动力但其边际生产率不为零,随着农村劳动力的转移会降低农业部门的产出,可能会引起粮食短缺的问题,造成农产品与工资的上涨;第三阶段,农业生产部门的边际生产率大

7、于工业生产部门。费景汉和拉尼斯认为农业部门除了提供剩余劳动力还为经济发展提供必须的农产品,工业部门扩张受到抑制的主要原因在于农业部门发展的停滞。由此,他们提出农业和工业平衡发展的思想,认为要避免经济停滞必须保证农业增长的速度可以满足工业部门对农产品的需求。(三)乔根森模型乔根森对刘易斯-拉尼斯-费景汉模型中的农村剩余劳动力转移的假设提出了质疑,他认为农业部门不存在劳动生产率低于实际收入或者为零的剩余劳动力。乔根森在纯粹的新古典主义框架内建立一个不同于刘易斯、也不同于拉尼斯-费景汉模型的二元经济模型。

8、在乔根森模型中,农业剩余是模型的基础和核心。乔根森不认同边际生产力为零的农业剩余劳动,也就否定了在剩余劳动完全转移到工业部门之前工资水平固定的假说。乔根森模型对刘易斯模型有所补充和发展,但是还存在着以下缺陷:首先,乔根森模型忽视了农业物质投资的重要性;其次,乔根森模型中依赖于技术进步的工资率上升需要进一步讨论;最后,乔根森忽视了城市中存在的失业问题。2托达罗模型920世纪60年代以后,许多发展中国家的城市发展迅速,在城市存在高失业率的情况下,依然有大量的农村人口流向城

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