“三农”问题的症结及其化解逻辑

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1、“三农”问题的症结及其化解逻辑摘要:“三农”问题的集中表现是农民整体收入水平偏低,影响农民收入的根源在于农业效率低下。而较低的农业效率,一方面内生于农业特性所决定的可分工程度小,从而就业空间有限;另一方面外生于农业剩余劳动力转移的体制约束。因此,“三农”问题的主要症结在于农业劳动力的剩余与滞留。通过中心城镇的建设加快农业剩余劳动力的转移,通过职业教育提升农民的就业能力,通过分工深化来改善农业效率,是化解“三农”问题的三把钥ヶ匙。关键词:农业效率,专业化与分工,涝农业劳动力转移,就业能力“三农”问锎题特别是农民收入问题

2、受到了学界和政府锌的广泛重视,众多的研究从不同的角度提劂出了增加农民收入的措施和政策建议。但涝是,迄今为止,几乎所有的研究未能从理舐论上解释关于“三农”问题症结的生成机阕理并揭示其化解的逻辑线索。为了便于分挠析并保持逻辑的一致性,本文假定:(1稳)将“三农”问题表征为农民收入问题;ˇ(2)农民以农为生,从而农业收入水平佃低下源于农业效率低下。一、理论背景:一个超边际分析模型假设社会上有两耘种人:农民和工人,农民总数为Mx,工侗人总数为My,他们效用函数相同: 14/14此效用函数为严格准凹函数,代表凸性偏┖好。x为

3、农产品自给量;xd为农产品需蓿求量;y为工业品自给量;yd为工业品б需求量;k为交易效率系数。如果这两类祉人有择业自由,则他们可选择自给自足模赳式,同时生产x,y,不发生市场交易;醚也可选择专业化模式专业生产x或y,此嬷时市场从无到有,通过市场交易x或y。辕在专业化模式下,每人的生产函数及时间约束为:x+xs=Lxa,y+ys=妻Lya,Lx+Ly=1;预算约束为:謇px·xs+py·ys=px·xd+钨py·yd。这里xs为农产品供给量;陂ys为工业品供给量;当a>1时,Lxドa,Lya为生产x,y的专业化水平。

4、如果单个工人、农民选择自给自足模式A侩时,意味着没有市场交易,此时xd=x诋s=yd=ys=0,因而模式A: 动有约束最大化问题可转化成无约束最大ヶ化问题:MaxUA=Lxa(1-Lx㈩)a,解此最大化得均衡解:Lx=Ly蕃=1/2,x=y=(1/2)a,最大煜化效用UA=2-2a。一旦人们选择崦专业生产x或y,就要发生交易,此时交费易效率K≠0,市场从无到有。本文选择茑两种专业化模式:模式(X∣Y)代表专庸业生产x而买y,模式(Y∣X)表示专镲业生产y而买x。下面求解两种专业化模扎式均衡解: 14/14解此有约束的

5、最大化问题得均衡解:xs=1/2,yd=Px/2Py,最大效用UX=KpX/4P奕Y,专业化水平Lx=1,Ly=0;利糈用对称性可知模式(Y∣X)均衡解:y夼s=l/2,xd=Py/2Px,最大e效用Uy=kPy/4Px,专业化水平什Lx=0,Ly=1。上面均衡解给出的潦角点供给和需求,是单个人供给及需求,垄市场总需求及供给由下式给出: 这埔意味着当市场达到均衡时,两种产品价格乡之比将等于生产产品的专家人数之反比。璜下面比较上述三种模式的效用:在竞争あ性市场环境下,价格、择业充分自由,当盲Ux>UA,农民会选择专

6、业生产x而买辗y,否则农民宁愿退到自给自足结构中去歇,当Uy>UA,工人愿意选择专业生产芪y,否则愿意自给自足。令K0=22ギ代表交易效率阀值,当K<K0即交易效注率足够低时,人们愿意选择自给自足,因为Ux<UA,Uy<UA,此时均衡状鍪态是自给自足;当K>K0时,即交易效率足够高时分工带来的好处大于分工引起厍的交易费用,产生了分工经济,人们会选衬择专业化模式,全部均衡是分工。在市镲场竞争和择业自由前提下,当交易效率足喜够高时,从事不同专业生产的人们效用均坼等(Ux=Uy,或px/py=1),禊且产品价格之比会反

7、比于生产此产品专家倔14/14人数(px/py=My/Mx),否则妥择业的交互作用、价格制度负反馈机制会休驱使人们游离到效用更高行业,直到效用咎均等,达到均衡,没有人愿意单方面重新邶择业(图1)。 图1价格制度负反蛐馈机制My/Mx、右边的箭头表示循∨环的起点,左边的箭头表示循环的终点。膣如果X行业人数相对于y行业人数减少M邾x/My↓,X行业产品价格相对Y行业颞产品价格Px/Py↑就会上升,X行业ぐ效用相对Y行业效用Ux/Uy↑就会上孚升,就会引起更多人流入X行业,使Mx忆/My↑上升。如此循环往复直到Mx/绞My

8、=Py/Px为止,分工达到均衡。基于上述,给出第一个命题:命题一:酴专业化及其自由择业,能够有效改善效率斑。从而,农民收入的增加依赖于农业劳动Ι力的有效就业以及农业内部的分工深化。纳 二、政府管制与限制择业:农民收入问题的历史根源农业作为基础产业,装担负着为工业发展提供原料及为城市居民摁提供生活资料之职能。如果按市场机制配秣置农产品,人地矛盾

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