经济学论文:“民工荒”问题研究

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1、根据本节教材用实验和猜测相结合的方法来说明生命起源的特点,教学方法也就选择学生观察投影片、猜测和查资料相结合的方法进行教学。经济学论文:“民工荒”问题研究  摘要:近两年,随着东南沿海多个发达地区接连出现问“民工荒”现象,本文通过对刘易斯及其改良模式的介绍,探寻“民工荒”现象出现的根本原因,并提出相关的政策建议。  关键词:刘易斯模型;民工荒;根本原因    自XX年起,一度仅在个别企业、地方出现的用工短缺问题,但并且不是是一种季节性、暂时的现象,而是不断迅速蔓延。XX年春节之后,广东、福建、浙江等东南沿海经济发达地区开始出现“民工荒”,

2、一些企业甚至因招不到工人而停产或开工不足。XX年春节之后,“民工荒”再度成为劳动力市场的“主旋律”,再次袭击东南沿海一些制造业发达的地区。时至今日,这种情形似有愈演愈烈之势。“民工荒”已成为各方关注的焦点。有专家认为,所谓“民工荒”,是伴随着城市化、工业化、现代化建设进程不断加快出现的一种新的社会现象,成因复杂,表现不一,涉及社会诸多领域及经济社会发展的方方面面。本文将对刘易斯模式及其演变作系统的梳理,并结合我国国情对现阶段“民工荒”的原因对策进行探讨。意大利医生雷地证明腐肉不能生蛆的实验投影片,巴思德的“鹅颈瓶实验”投影片,原始地球的投

3、影片,米勒实验的投影片。根据本节教材用实验和猜测相结合的方法来说明生命起源的特点,教学方法也就选择学生观察投影片、猜测和查资料相结合的方法进行教学。    一、相关的文献综述    刘易斯模式和刘易斯拐点  美国经济学家威廉·阿瑟·刘易斯(W·Lewis)于1954年在《曼彻斯特经济和统计研究》上发表了发展经济学的经典之作《劳动无限供给条件下的经济发展》,提出发展经济学关于劳动力转移的第一个理论模型。该模型假设为:一是不发达国家的经济分为两个部门,即城市中以制造业为中心的现代部门和农村中以农业、手工业为主的传统部门;二是劳动力无限供给;三

4、是工业部门工资水平不变。刘易斯认为,发展中国家普遍存在农村劳动力过剩现象,其经济发展在某种意义上就是农村剩余劳动力逐步从传统农业部门向城市现代工业部门转移的过程。只要农村还存在剩余劳动力,城市工业部门就总能雇佣到其希望雇佣的任意数量的劳动力,而勿需提高工资水平。这一过程会一直持续到农村剩余劳动力转移完毕,二元经济转化为一元经济为止。意大利医生雷地证明腐肉不能生蛆的实验投影片,巴思德的“鹅颈瓶实验”投影片,原始地球的投影片,米勒实验的投影片。根据本节教材用实验和猜测相结合的方法来说明生命起源的特点,教学方法也就选择学生观察投影片、猜测和查资

5、料相结合的方法进行教学。  刘易斯把发展中国家的经济分为两个发展阶段:第一阶段是劳动力无限供给阶段。随着资本积累的不断增加,城市现代工业部门所吸收的农村剩余劳动力也不断增加,这一过程一直持续到“刘易斯拐点”,即农村剩余劳动力全部被工业部门所吸收。从此,经济发展进入第二阶段———农业和工业这两个基本生产部门的结构处于平衡发展状态。最终的结果就是二元经济结构消失,城乡经济实现一体化。根据刘易斯的分析,若出现“民工荒”,则意味着“刘易斯拐点”已出现,这显然不符合我国还存在大量农村剩余劳动力的现状。因为根据有关方面统计:XX年我国有9亿农民,其中

6、大约有2亿农民为流动人口XX年我国农业人口已经占总数的%,其中农村剩余劳动力达亿,非农业人口仅占总人口数的%以上的数据说明,中国现今仍然存在着相当数量的农村剩余劳动人口,还远没有到达刘易斯模式中所说的现代部门将传统部门的隐性剩余劳动力吸收完毕完成农村现代化的“刘易斯拐点”处,也就是说,以刘易斯模式来解释我国现阶段出现的“民工荒”问题是解释不通的。因此仍然需要在其基础之上结合中国具体实际对刘易斯模式再做进一步改进。    二、我国现阶段“民工荒”的根本原因    民工工资待遇低下:阶梯式劳动力供给模型得出的“民工荒”根本原因。意大利医生雷地

7、证明腐肉不能生蛆的实验投影片,巴思德的“鹅颈瓶实验”投影片,原始地球的投影片,米勒实验的投影片。根据本节教材用实验和猜测相结合的方法来说明生命起源的特点,教学方法也就选择学生观察投影片、猜测和查资料相结合的方法进行教学。  在探讨“民工荒”问题前,需要引入一个刘易斯模式的改良模式——阶梯式劳动力供给模型。该模型是我国国内学者结合国情在刘易斯模式基础上进行的对其假设前提进行修改而形成的,它舍弃了刘易斯模式中对于农村劳动力同质的假设,改以农村劳动力异质为前提假设。该模式认为,农村劳动力是可以分为多层次的,因而不同层次的劳动者,对工资待遇的反应

8、程度是不同的,因而诱使他们从农村迁往城市的工资待遇的底限也是有层次区别的,因而农村劳动力供给也是由“民工潮”与“民工荒”交替出现最终完成的,即当保留工资到达某层次劳动力要求,该部分劳动力就开始

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