发展经济学人口流动理论的新发展

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1、发展经济学人口流动理论的新发展  内容提要:人口流动理论在20世纪50年代初至70年代中期盛行一时,从70年代中期到80年代中期的10年间,有关人口流动的研究文献寥寥无几,但80年代末以来人口流动理论再度趋热。重新成为热点的人口流动理论不仅改进了原有的模型,而且探讨了早期人口流动理论尚未涉足的一些新的领域,如人口流动与经济增长、人口流动、不平等与社会福利、人口流动与人力资本积累、人口流动的迁徙动机和汇款动机、人口流动与劳动力市场政策等等。本文旨在概述这一理论的新进展并作出简要的评价。  关键词:人口流动经济增长福利人力资本发展经济学  作者简介:马颖,男

2、,1956年生,博士,武汉大学经济发展研究中心教授、博士生导师;朱红艳,女,1979年生,武汉大学经济发展研究中心博士生,430072  人口流动理论被公认为是发展经济学最重要的理论贡献之一。1954年W.A.刘易斯(W.A.Lewis)提出了以乡—城二元经济为特征的剩余劳动无限供给的古典主义人口流动模型。他认为,发展中国家的农村中存在着大量边际生产率为零的剩余劳动力,只要城市部门的工资高于农村固定的维持生计的工资水平,就会吸引农村剩余劳动力流入城市,直到农村剩余劳动力全部转移到城市为止。这个过程促进了整个经济的发展。刘易斯模型掀起了探讨发展中国家人口流

3、动问题的第一次热潮。G.拉尼斯(G.Ranis)和费景汉(JohnC.H.Fei)于1961年推进了刘易斯模型,不仅清晰地把工业和农业之间的发展关系表述了出来,而且还研究了刘易斯模型未予考虑的一些方面,如农业本身的发展、技术进步以及发展中国家技术进步的劳动偏向特征等。同年,D.W.乔根森(D.W.Jorgensen)在其建立的新古典主义二元经济模型中,对刘易斯模型中农村剩余劳动力的边际生产率为零的假设提出了质疑。他假定工业和农业部门的工资均由技术进步率和资本积累率所决定,人口增长由经济增长所决定,由于经济增长不会超过人口增长所允许的限度,因此,工资水平是

4、上升的,剩余劳动不会出现。乔根森模型的长处在于注重农业发展和技术进步,但忽略了城市的失业问题。1970年M.P.托达罗(M.P.Todaro)与J.R.哈里斯(J.H.Harris)所建立的模型(以下简称托达罗模型)把潜在的迁徙者对预期收益作为迁徙决策的主要因素,乡—城之间的预期收入差距越大,迁移倾向就越强烈。托达罗模型侧重于讨论如何通过减缓乡—城人口流动来缓解城市的就业压力。1975年,G.S.菲尔茨(G.S.Fields)改进了托达罗模型,增加了除预期收益之外决定城市失业率的其他因素,如农村的潜在迁徙者通过亲戚朋友介绍到城市找到工作的概率,农村劳动力

5、先在城市非正规部门临时就业或从事兼职工作,然后再找到在正规部门工作的机会,受过更高教育的劳动力受雇的较高概率等。菲尔茨证明,在考虑了上述因素之后算出的失业率比托达罗模型得出的失业率要低。  20世纪70年代中期至80年代中期的10年间,对发展中国家人口流动的讨论远没有50~60年代那么热烈,但自80年代中期以来,国际发展经济学界再次掀起了研究人口流动理论的热潮。新涌现的人口流动模型除了对原有的理论模型进行一些修改之外,更加关注早期人口流动理论尚未涉及的一些领域,如人口流动与经济增长,人口流动、不平等与社会福利,人口流动与人力资本积累、迁徙动机与汇款动机,

6、人口流动与劳动力市场政策等。  一、人口流动与经济增长  V.R.本西温加(V.R.Bencivenga)与B.D.史密斯(B.D.Smish)在1997年合作发表的论文中指出,经济发展过程中有两个显著的因素在传统的新古典增长模型中常常被忽视:其一,现代经济发展常常与乡—城之间人口大规模流动相伴随;其二,所有国家都存在失业,但发展中国家的失业率偏高,大量劳动力在收入较低的非正规城市生产部门就业,这类就业往往被看做是某种形式的就业不足。在发展中国家,城市制造业的快速增长使城市工资增长快于农村,吸引农村人口向城市流动,使更多的工人与资本相结合,从而促进了产出

7、增长。此外,城市化不仅改变了就业和产出的构成,而且还伴随着城市失业或就业不足。就业不足被看做是阻碍增长的因素,不仅阻碍了人口向城市流动,而且使平均收入和储蓄率下降。他们发现,虽然乡—城人口流动与就业不足之间的关联引起了人们的极大关注,但这两者同经济增长之间的关联却没有受到人们的关注。是什么原因导致失业持续存在?传统的托达罗模型认为,失业系“制度所决定的”城市实际工资所致,但本西温加和史密斯希望找到其他的解释。  他们建立了一个设定城市和乡村各自拥有一个生产部门的两个阶段的代际迭盖模型(atwoperiod,overlappinggenerationsmo

8、del),并提出了4个假定。第一,假定在正规的城市部门的生产中使用资本和劳动,而

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