托达罗的城乡人口迁移模型.ppt

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1、托达罗的城乡人口迁移模型你是否曾经也有这样的梦想?好好学习,建设家乡LOGO他们为何背井离乡,来到城市?LOGO这里也许是他们或者我们向往的地方LOGO但是可曾看到光艳背后城市的嘈杂与灰暗LOGO这里也许是他们想要逃离的地方LOGO但是他们也放弃了一份宁静与自然LOGO解读城乡人口迁移的玄机让我们一起来学习托达罗的城乡人口迁移模型LOGOMichaelP.Todaro一目录托达罗的城乡人口迁移模型MichaelP.Todaro一模型的构建三托达罗人口迁移模型的基本内容二托达罗模型的启示四托达罗模型

2、的缺陷五LOGO一、MichaelP.TodaroMichaelP.TodaroisanAmericaneconomistandapioneerinthefieldofdevelopmenteconomics.MichaelP.TodarowasProfessorofEconomicsatNewYorkUniversityforeighteenyearsandSeniorAssociateatthePopulationCouncilforthirtyyears.Helivedandtaughtin

3、Africaforsixyears.HeappearsinWHO'sWHOinEconomicsandEconomistsoftheTwentiethCentury.Heisalsotheauthorofeightbooksandmorethanfiftyprofessionalarticles.InaspecialFebruary2011centenaryedition,theAmericanEconomicReviewselectedTodaro’sarticle“Migration,Unem

4、ploymentandDevelopment:A2-SectorAnalysis”(withJohnHarris)asoneofthetwentymostimportantarticlespublishedbythatjournalduringthefirstonehundredyearsofitsexistence.Heistheco-authorofthewidelyusedtextbook,EconomicDevelopment,11thEdition,publishedin2011.LOG

5、OMichaelP.Todaro托达罗人口迁移模型的基本内容模型构建一二三目录托达罗的城乡人口迁移模型托达罗人口迁移模型的基本内容二托达罗模型的启示四托达罗模型的缺陷五LOGO二、托达罗人口迁移模型的基本内容模型优势发展中国家存在着普遍失业而人口是在普遍失业条件下流动迁移决策原因出发点预期的城乡收入差异由城乡实际收入差距和获得城市就业机会的可能性二者组成与传统的人口迁移理论相比,更加符合发展中国家实际情况旨在解释发展中国家广泛存在的从农村向城市移民过程原因农村城市LOGO模型优势与传统的人口迁移理

6、论例如刘易斯二元结构模式和拉尼斯—费模式相比,托达罗人口迁移模型对发展中国家广泛存在的大规模从乡村到城市移民现象的解释更加符合发展中国家的实际情况。因为该模式的一个显著优点,是能够对乡-城人口流动和城市失业率并存的矛盾现象作出解释。例如刘易斯二元结构模式和拉尼斯—费模式则以城市充分就业为分析的前提,显然这与多数发展中国家的实际不相符,更与中国的国情大相径庭。LOGOMichaelP.Todaro托达罗人口迁移模型的基本内容模型构建托达罗模型的启示一二三四目录托达罗的城乡人口迁移模型模型构建三托达罗

7、模型的缺陷五LOGO三、模型构建1、城乡人口迁移规模是城乡预期收人差距的函数,二者的关系可表示为其中,M(t)为第t年农村人口迁入城市的规模(变量的脚标t表示这是第t年的数据,以下省略);d为城乡预期收人差异,f’>0则表示人口流动是预期收入差异的增函数。2、城乡预期收人差异为:w为城市平均实际收入,P为农村劳动力的城市就业概率;YR为农村平均实际收人。LOGO三、模型构建3、而后,托达罗又对就业概率下了定义,即上式中,C表示现代部门的工作创造率,N表示现代部门总就业人数,S表示城市地区总劳动力规

8、模。其次,托达罗指出,现代部门工作创造率等于工业产出增长率(K)减去现代部门的劳动生产率增长率(Q),即C=K-Q4、上面给出的人口流动模型是一个总量模型,对个人而言,在其它因素不变的情况下,其迁移决策由未来某期前就业概率的累加值[P(t)]决定的净收入贴现值[V(o)],即:其中,r表示贴现率,c(o)表示迁移成本。p(t)是t期前迁移者找到工作的累加概率,它与P(t)不同,后者指的是某一时期迁移者被雇佣的概率,它们之间的关系可以用以下四个式子表示:LOGO三、模型构建在这四个式

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