中国农村剩余劳动力转移问题研究

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1、中国农村剩余劳动力转移问题研究中国农村剩余劳动力转移问题研究———基于刘易斯的二元经济模型蔡海南2007221112130037(湖北大学商学院2007级经济学专业)指导教师:高国顺摘要摘要摘要摘要::::农村劳动力转移问题是关系到我国国民经济持续发展的重大战略问题,刘易斯的二元经济模型把经济增长、城市工业化进程和农村剩余劳动力转移联系起来观察落后国家的经济发展,该模型的假设与中国目前的实际有许多相似之处,因此,该模型对于我国的经济发展有一定的指导意义。本文首先对于刘易斯的模型进行了简要的介绍,并说明了该模型对于我国具体国情具有一定的适

2、用性,以及该模型对于我国政策实施的指导性作用;紧接着联系当前我国的具体国情,介绍了当前中国农村剩余劳动力转移的现状,面临的问题,并提出相关的政策建议。关键关键关键关键词词词词::::剩余劳动力转移;刘易斯模型;二元经济前言前言前言前言在世界历史上,中国的农耕文明历史最为绵长。在漫长的农业社会时期,以农业为基础,缔造了世界上人口最多的国家,但是,这个曾经无比辉煌的国家却未能率先进入工业社会。近代以来的中国,虽然逐渐地步入了工业化、现代化的进程,但是一路上却是磕磕绊绊。时至今日,尽管中国的非农业产出已经超过了农业产出,却同时也是阻滞农业与非

3、农业、农村与城市间劳动力和人口流动的障碍最多的国家。尽管经过多年的积累,但是大多数劳动力却依然就业于农业,大多数人口依然居住在农村,大多数人民依然是农民,中国成为世界上最接近刘易斯所构造的二元经济模型的经济体。因此,我们有必要了解刘易斯二元经济模型的含义,为中国农村剩余劳动力的转移提供思路和方法。1、、、、中国农村剩余劳动力转移问题理论分析中国农村剩余劳动力转移问题理论分析中国农村剩余劳动力转移问题理论分析中国农村剩余劳动力转移问题理论分析1.1、、、、刘易斯二元经济结构理论刘易斯二元经济结构理论刘易斯二元经济结构理论刘易斯二元经济结构

4、理论1.1.1模型假设模型假设模型假设模型假设刘易斯二元经济模型假设总结起来有以下8个:1)发展中国家一般存在着二元经济结构,即国民经济含有两种性质不同的结构和部门:一个是仅能满足糊口的、只能维持最低生活水平的、以土著方法进行生产的部门,这一部门以传统农业为代表;一个是以现代化方法进行生产、劳动生产率和工资远比前一部门高的城市工业部门。2)无限剩余劳动供给:城市工业部门在现行的一个工资水平上能够得到所需要的任何数量的劳动供给,也就是说,在现行的工资水平上,现代工业部门的劳动供给是无限的,是具有完全弹性的。3)农业劳动力的边际生产率接近于

5、零,因此农业劳动者的收入很低,一般只够维持最低生活水平。4)城市工业部门的工资水平是固定的,是由农村最低收入决定的,但要比农村最低收入高一点,以维持工人生存为限。5)因此在工农部门收入差距存在的情况下,农村劳动力会自动流向城市寻找工作机会。6)工业部门只使用资本和劳动两种要素,资本是稀缺的,劳动是丰富的。7)经济增长的利益全部归于资本家,即资本家将工业生产利润完全用于投资。8)当农村剩余劳动全部转移到工业部门之后,农业生产率就会提高,劳动与资本一样成为稀缺要素,城市工资水平将随劳动供给增加而上升,即劳动供给曲线向上倾斜。1.1.2模型分

6、析模型分析模型分析模型分析刘易斯模型的劳动力转移过程分为两个阶段,第一个阶段是劳动力无限供给的阶段,即城市的劳动供给曲线是水平的,如图中WS所示。最初的资本为K1,雇佣的劳动为OL1时,资本家的利润所得为D1WF。因为假设利润全部用作新资本投资,资本量由K1增加到K2,继而增加到K3,劳动的边际生产率曲线即劳动需求曲线也相应地由D1(K1)外移到D2(K2)和D3(K3),这三条曲线和劳动供给曲线WS分别相交于L1、L2、L3,OL3>OL2>OL1,说明劳动就业随着工业部门扩张而增加了,增加的数量及劳动力转移量分别为L1L2和L2L3

7、。因为劳动供给曲线WS是水平的,L1L2和L2L3是可能存在的最大的劳动转移量。直到农村的剩余劳动转移完之后,农业的边际生产率就会提高,从而农村劳动者的收入也会相应增加。这时工业部门再想得到更多的劳动力,就必须得提高工资水平,这样劳动供给曲线开始往右上倾斜,如图中虚线SS′所示。这时就到了劳动力转移的第二个阶段,这个阶段的劳动和资本一样都属于稀缺要素。1.2、、、、刘易斯模型刘易斯模型刘易斯模型刘易斯模型是否适用于中国是否适用于中国是否适用于中国是否适用于中国实际实际实际实际????刘易斯模型假设发展中国家存在现代工业部门和传统农业部门

8、,即二元经济结构,这和我国的实际情况是相符的。我国的工业化模式是一种政府高度介入的模式,农业起初为了贡献工业而成为一个被剥夺的产业,随后又成为被拯救的产业,始终处于经济的“瓶颈”部门。因此形成了工业发展超前

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