家庭财富对非农劳动力供给的影响分析.doc

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1、家庭财富对非农劳动力供给的影响分析摘要:近些年来,我国经济社会出现“劳动力供给不足”与“工资不断上涨”并存的悖反现象。以刘易斯为代表的西方发展经济学理论模型在解释这一现象时失效。此外,这些理论都没有考虑农户家庭有一定的财富基础,这与经济现实不符。文章用农户家庭具有财富基础这一假设条件,对刘易斯模型进行修正,在此基础上构建Logit计量经济模型,用安徽等五省数据进行了横截血检验,试图说明家庭财富对劳动力供给的影响。关键词:家庭财富基础;刘易斯模型;修正一、问题的提出改革开放以来,我国经济迅速发展,工业企业也随之发展起来。工业部门主要是依靠注入资本,以及农村部门能够源源不断

2、提供大量的剩余劳动力共同推进的。根据刘易斯劳动力供给理论,工业部门能够在很低的工资水平下(略高于农业收入的工资水平),获得无限供给的农村劳动力,只有当农村剩余劳动力枯竭的时候,才会出现工资上涨的局面。工资上涨与大量农村剩余劳动力是不可能并存的。但我国经济社会发展过程中出现了一个“悖反现象”,即农村剩余劳动力背景下“企业缺工”与“工资上涨”并存的局面。一方面,自2003年下半年以来,我国大部分地区陷入“民工荒”的局面。裾相关资料调査统计,我国部分沿海地区,出现了“缺工”现象;主要劳务输出省如江西等省市也加入到“缺工”的队伍;甚至于连我国经济最不发达的西部地区如甘肃等省市也

3、对外宣称“缺工”。另一方面,工资却是不断上涨的,些学者如黄泰岩(2005)进行了说明。以刘易斯为代表的传统理论无法解释这一悖反现象。因为它们都有一个共同的假定前提,即导致工资上涨的唯一原因是农村劳动剩余的消失。此外,现实经济屮,农户家庭财富有了一定的积累,这对以往理论屮假设农户家庭的收入只够维持基本生活,家庭没有财富基础也提出了挑战。因此,本文从农户家庭有财富基础这一现实条件出发,以刘易斯“二元经济”理论模型为基础,通过加入家庭财富基础变量,修正刘易斯模型,在此基础上,展开了家庭财富对非农劳动力供给的影响研究。二、理论模型的??建1.理论假说。理论假说:随着农户财富的不

4、断积累,农户家庭预算软化,在进行劳动供给决策时,工资水平相同的条件下,农户家庭劳动供给减少,而闲暇不断增加。刘易斯模型关于农户家庭财富等于零的假设显然不符合我国经济发展屮的现实情况。改革开放以来,我国农户家庭都已经积累了一定的财富。因此,本文从经济现实出发,认为随着农户家庭收入的增加,农户家庭财富的积累是一个逐步提高的过程。在此基础上,修正了刘易斯模型中关于家庭财富等于零的假设前提,认为家庭财富应大于零,这更加符合目前我国农户家庭的实际情况。2.刘易斯模型。在刘易斯模型屮,劳动力供给数量是由工资水平决定的。假设工资为X,劳动力供给数量为y,a和b为参数系数,刘易斯模型设

5、为,y=a+bx,工资是劳动力供给的唯一决定变量。工资上涨,劳动力供给增加;工资下降,劳动力供给下降。且该模型只是在农村剩余劳动力枯竭的情况下得出的这一结论。图1中P点是刘易斯模型的第一个拐点,在拐点之前,工业工资是一条平行于横轴的直线,劳动力处于无限供给阶段。此时,工业企业的工资水平定为Y2,在Y2,企业可从农村部门获得无限供给的劳动力。ADI、AD2是劳动力需求曲线。当AD1移动到AD2时,工资水平维持在低水平Y2上。这说明在刘易斯拐点之前,劳动需求曲线无论怎样移动,都不会改变现有的低水平工资,且在这一工资水平上,工业企业能够获得无限供给的劳动力。进一步地,AD2移

6、动到AD3,AD3与劳动供给曲线AS相交于B点,此时工资从Y2涨到Y3。刘易斯拐点之后的劳动力供给曲线是一条向右上方倾斜的曲线。工业企业必须要通过提高工资以获得所需的劳动力。1.修正的刘易斯模型。农户家庭财富对劳动供给的影响,主要表现为:一是家庭财富与工资收入有着相同的边际效用,因此将财富作为解释变量加入到刘易斯模型中;二是家庭财富基础与工资收入也存在一定的替代关系,将财富变量作为哑元变量加入到刘易斯模型屮,修正后的劳动力供给模型为:其中家庭财富w=l,代表家庭有财富基础;w=0,代表家庭没有财富基础。x为工资收入。修正的刘易斯模型说明劳动力供给不仅受到工资水平的影响,

7、而且受农户家庭财富积累程度的影响。图2说明在财富等于零时,劳动力供给曲线AB是完全弹性的,是一条水平线。只要工业部门能够支付比农业部门略高的工资收入,工业部门就能够获得无限的劳动力供给。在这一阶段,修正的劳动力供给曲线与刘易斯劳动力供给曲线并没有什么不同。本文将所有的研宄焦点都放在了由B点引发的向右上方倾斜的曲线。当财富值等于1时,劳动力最优供给决策点是E点……。假设财富是可以无限分割且连续的,可得到一条向右上方倾斜的劳动力供给曲线。劳动力供给曲线AS曲线由图中较粗的黑色曲线表示。在AB段,财富为零时,供给曲线是水平的,固定的低水平工资可

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