农民工工资上涨，工业化发展的必然结果

三、农民工工资上涨是工业化发展到一定阶段的必然产物

我们认为，当前的农民工工资上涨现象并不是哪一类因素单独作用的结果，而是劳动力供求两方面因素变化综合作用的结果。根据经济学的标准分析范式，任何商品（或要素）的价格变化，从根本上说都是源于供求关系的变化，而不管是供给还是需求的变化，都不足以单独支撑价格持久、大幅度的调整。就中国的现实而言，劳动力供求因素的变化都离不开工业化的大背景。在工业化的早期阶段，刘易斯工业化模式居于支配地位，忽视农业发展、抹杀农民利益、片面强调工业，再加上工业部门本身比较弱小，难以形成席卷经济全局的爆发性需求力量，农民工工资可以四平八稳地横亘在初始水平上不动，但在工业化越过中期阶段后，形势将发生重大变化，劳动力供求关系将遭遇前所未有的冲击。

（一）工业化倒逼农村改革，农业部门成为工资上涨的策源地

工业化发端于农业，工业化的顺利推进离不开农业部门的发展，正因为如此，即便是重工轻农的刘易斯也不得不承认“在农业停滞的经济中，看不出工业发展的原因”（Lewis，1954）。肇始于2004年的第二轮农村经济改革，从本质上说，是中国工业化需要重新提振农业部门支撑的必然产物。

中国的经济改革发轫于农业部门，这为其后的工业化进程奠定了强大的农业剩余的基础，但自1984年开始改革重心转向城市部门，农村制度供给重新陷入短缺状态，农业部门重新滑向低迷。谷贱伤农、增产不增收、粮食胀库等一系列恶性循环现象不断出现。1996—1997年出现“卖粮难”问题后，国家没有及时出台保护性政策，反而加重了农民的税费负担。农业比较利益的下滑导致随后5年的农业萧条，农民种粮积极性受挫，大量耕地抛荒，农业产出连续下降。仅1998—2002年，粮食产量就从5.12亿吨锐减为4.57亿吨，降幅约为11%。农业剩余的锐减直接危及工业部门的消费基金，粮食价格、食品价格、原材料价格的暗涌使工业化根基松动。如果不重振农业，那么工业化很可能会像改革前的工业化或像当年苏联的工业化那样，变为无源之水、无本之木（丁守海，2008a）。

在这种形势下，我国政府启动了自1978年以来的第二轮农村改革，以解决“三农”问题为主旨的中央“一号文件”再次回归历史舞台。2004年中央政府颁布了题为“关于促进农民增加收入若干政策的意见”的“一号文件”，拉开了新一轮农村制度创新的序幕。此后5年，又连续颁布了5个以“三农”问题为核心的“一号文件”，改革密度前所未有。中国“三农”问题的核心是农民问题，纵览这些“一号文件”，都是从农业税减免、粮食补贴、农机具购置补贴、粮食收购价保护、农业生产资料价格控制、农业灾害保险等角度来为农民增收创造条件的。从执行情况看，各项政策的力度也在逐年增加，2004—2009年中央财政用于支持“三农”的资金从2　626亿元上升至7　161亿元，年均增幅达22.2%。

诸多研究发现，本轮农村改革确实对农民增收发挥了积极的作用。有人估算，仅2004年“一号文件”制定的各项措施，就将在其后5年内使务农成本降低30%～45%，并使收益出现40%～50%的累积涨幅（熊启泉，2005）。就在农村改革发轫的2004年，农民收入止跌回升，当年实现了6.8%的增长。此后，增速不断加快，2005—2009年，农村居民人均年收入分别增长6.2%、7.4%、9.5%、8%、8.5%，2010年更是达到10.9%，远超过城镇居民人均可支配收入7.8%的增速。当然，农民增收有多种渠道，除务农收入增长外，还可能源于务工收入的增加。那么，在农民增收的背后，农村经济改革是否真的促进了务农收入的增长呢？周黎安、陈烨（2005）、丁守海（2008b）分别利用面板数据证实了这一点。据丁守海（2008b）的估算，在最高年份，仅农业税改革就能使务农收入增加近4%。

根据刘易斯模型，农业工资上涨将引发工业工资上涨，这正是他当年担心并千方百计要避免的情形。那么，务农收入上涨究竟会不会引起工资上涨呢？对此，我们将做一个简单的检验。根据1987—2009年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》提供的数据，我们可以分别估算出农民工工资和务农收入。农民工工资可以用农村家庭人均收入中来自非农部门的收入乘以农村总人口，再除以农民工总数得到。由于目前尚没有农民工数量的权威指标，我们用农村劳动力中以非农产业为主要职业的人数来代替。至于务农收入，与上述方法相对应，用农村家庭人均收入中来自非农部门的收入乘以农村总人口，再除以农业劳动力总数得到。

在估算出两个指标后，我们检验它们的平稳性，如表1所示。

表1　　　　　各指标的ADF检验结果

＊＊＊、＊＊、＊分别为通过1%、5%、10%的序列平稳的显著性检验。

注:检验形式中（C，T，P）中C为是否含截距，T为是否含趋势项，P为滞后阶数。

由表可见，两个指标的原序列均为非平稳序列，但经过一阶差分后，都变为平稳的，因此均为一阶单整序列。由于同阶单整，因此它们具备进行协整检验的条件。利用Johansen方法，我们发现，二者之间存在如下的长期协整关系:

lny0.679lnx＋1.838＝0　　　　　　　　　　　　　　　　　　（1）

其中，lny和lnx分别为农民工工资和务农收入的对数。从这里可以看出，在长期均衡路径上，务农收入会对农民工工资产生显著的正向影响，务农收入每增加1%，将引起农民工工资上涨0.679%。

如此看来，本轮农村改革很可能会使农业部门变为工业工资上涨的策源地。农村改革明显地促进了务工收入的增长，而务农收入增长又能显著地促进农民工工资的上涨，这种递进的关系能够很好地解释为什么恰在农村经济改革发轫的2004年，“民工荒”和农民工工资上涨压力能在瞬间爆发出来。但如前所述，这一观点并不能解释问题的全部，因为2004年之后，农民工工资的上涨幅度要远远大于务农收入，而按式（1）的预测，农民工工资涨幅应低于务农收入的涨幅。这时就要从其他一些角度来寻求解释了。

（二）工业化进程加速是工资上涨的助推剂

自20世纪90年代以来，中国工业化建设快速推进。如图1所示。(www.xing528.com)

图1　20世纪90年代以来的工业增加值增速

从图1可以看出，20世纪90年代以来，除1998—2001年受东南亚金融危机和国企改革的影响以及2008—2009年受国际金融危机的影响外，其余年份，中国工业增加值的增速均在10%以上。在最高峰的1992—1993年甚至超过20%。2010年，在本轮金融危机的影响稍微退却后，工业增加值增速重新回到10%以上，达到12.1%。

工业化进程加速会带来两个方面的变化。第一个变化是农产品需求急速扩张。这是工业化发展的一个普遍规律。根据库兹涅茨、贾塔克、英格森特等人的界定，农业部门在工业化过程中承载着四项基本功能，即产品贡献、要素贡献、市场贡献和外汇贡献。就产品贡献来说，农业部门既要满足工业人口的消费基金需求，也要满足工业生产的原材料需求，而这两项需求只能靠农业剩余来支撑，其力度可用人均农业剩余来度量。人均农业剩余是指农业部门在扣除自身消耗后贡献给工业部门的农产品总量除以工业人口的平均数。

基于以下几个原因，工业化加速会导致人均粮食消费需求的剧增:首先，随着工业化的快速推进，劳动人口从农村流向城市，人口结构的变化会导致按人头平均的粮食消费量增加。一个典型的例子就是，农民工直接消费的粮食数量要远大于城镇劳动力。其次，工业人口间接消费的粮食会更快地增长。比如，随着生活水平的提高，人们消费的肉、禽、蛋及其他各类副食品都在快速增长，而这些副食品的粮食消耗量很大。研究表明，每生产1公斤猪肉需要3公斤粮食，每生产1公斤牛肉需要7公斤粮食，每生产1公斤牛奶需要3公斤粮食，每生产1公斤鸡蛋需要2公斤粮食。在现代食品生产方式下，只有靠粮食的密集投入才能满足工业人口的生活要求。再次，工业生产对农产品的原料需求也在不断增加。除了传统的工业原料需求随工业扩张而不断增加外，一些原本并不作为工业原料的农产品，在新技术的作用下也衍生为工业原料，工业部门对农产品的争夺不断加剧，一个典型的例子就是生物质能源开发对玉米的争夺。美国、巴西等国用玉米制作乙醇、柴油，消耗了世界玉米产量的20%。伴随石油等资源性产品价格长期上涨的压力，这种将农产品开发成新的工业原料的趋势正在蔓延。

对上述论点的一个最好印证就是美国、中国、印度的比较。在这三个国家中，印度工业化程度最落后，中国居中，美国最发达。三个国家的人均粮食消费需求也渐次递增。以2007年为例，印度人均粮食消费需求大约是178公斤，中国为380公斤，美国则达到1　046公斤，是印度的5.9倍，中国的2.8倍。

回到中国的现实问题中来，不断增加的人均粮食消费需求是否能得到满足，关键还要看人均农业剩余能否同步增加。如前所述，人均农业剩余是用农业剩余总量除以工业人口，而随着工业化的推进，这两个指标的演进趋势均不利于人均农业剩余的增加。首先，农业劳动力涌向工业部门，本身加剧了工业人口的膨胀；其次，2003年之前的农业连年减产，使农业剩余总量减少。在二者的夹击之下，人均农业剩余呈加速下降的趋势，如图2所示。

从图2可以看出，1998年我国人均农业剩余达到峰值411公斤，此后开始连年下降，并于2003年达到谷底333公斤，5年间累计下降了近20%。于是，一方面，人均粮食消费需求不断增加，另一方面，人均农业剩余不断下降，刘易斯所担心的情形出现了，那就是工农业贸易条件恶化，农产品价格上涨成为助推工业工资上涨的第二股动力。

工业化进程加速带来的第二个变化是劳动需求迅速扩张。如前所述，农业部门对工业化的第二个贡献是要素贡献，其中劳动要素的贡献居于重要位置。由于劳动需求是一种引致性需求，工业劳动需求不仅取决于工业部门自身的成长速度，还取决于单位产出的就业弹性。在工业化进程中有一种可能性，那就是随物质资本投入的增加以及技术进步步伐的加快，就业弹性可能会下降，如果就业弹性下降，那么即便工业化加速，也不一定会引起明显的劳动需求扩张。在印度工业化的历程中就曾经出现过这种情形。近年来，一些学者也对中国工业化进程中的就业吸纳功能提出了质疑，并抛出了“无就业增长”的质疑。他们认为，自20世纪90年代以来，中国工业部门的就业弹性急剧下滑，从原来的0.3降到只有0.1左右，就业弹性的下降大大削弱了工业化的劳动需求动能。

图2　人均农业剩余的变化情况

我们认为，这一观点是值得商榷的，问题的核心就在于，这些学者所使用的就业弹性估算方法存在严重的问题。目前流行的就业弹性估算方法主要有三种:点弹性方法、弧弹性方法和简单回归方法。点弹性方法用每一年的就业变化率去除以产值变化率，用这种方法得出的结果是每一年的就业弹性变化很大，使得我们根本无从判断它的基本数量特征。弧弹性方法是用某一考察期内的就业变化率去除以产值变化率，这种方法虽然稳定性有所提高，但忽视了考察期内要素投入结构变化的可能性。简单回归方法则是用产值变量对就业变量回归，这种方法要么不引入控制变量，要么随意引入控制变量而不做任何说明，所建立的模型没有理论来驾驭。

根据丁守海（2009）的理论推导，我们构建如下面板数据模型，以估算中国非农产业的就业弹性:

lnE_t＝α₀＋α₁V_t＋α₂Z_t＋α₃t＋α₄t²＋α₅lnr_t＋α₆lnw_t＋α₇lnQ_t＋α₈lnE_t1＋ε_t　　　　　　　　　　　　（2）

式中，被解释变量ln E为就业量的对数。由于本章面板数据是以29个省市自治区（西藏、青海除外）为截面单元，时间单元为2002—2006年，所以就业量是指各省市自治区在对应年份的各非农产业的就业指标。ln E_t1是滞后一期的就业变量的对数，引入它主要是考虑从产出变化到就业变化经常会有一定滞后期。ln w为对应行业的平均工资水平的对数。ln Q为该行业产值变量的对数。ln r为利率的对数。V为延长工时的工资加速度，反映了企业延长劳动工时所付出的代价，该变量并不好直接度量，也需要设置一个替代变量，具体地，我们以2004年为界设置一个时间哑元变量，此前，由于我国的劳动管制措施不到位（丁守海，2010），企业普遍支付较低的加班工资，此后随着新的《最低工资规定》的出台，相关条款更加明确地界定了加班工资和正常工资的界限，可视作加班工资会有所提高。Z为解雇成本，该变量无法直接度量，我们以就业人口中职工人数对个体和私营企业就业人数的比率作为替代变量，显然，它越大，解雇成本越高。t为时间。

通过式（2），可以估算出两个就业弹性:一是产值变化当年所引起的就业变化率，即短期就业弹性，它没有考虑到从产出变化到就业变化的滞后可能。它体现在系数α₇上。二是长期就业弹性，它考虑到从产出变化到就业变化的全部即期影响和滞后影响。它体现在系数α₇/（1α₈）上。估算结果如表2所示。

表2　　　　　各地非农产业就业弹性的估算结果

表2显示，如果单论短期就业弹性，则这4个行业确实已下滑到较低的水平，其中中部和西部地区工业部门还不足0.1，生产服务业略高于0.15，建筑业和生活服务业这样传统的劳动密集型产业也只有0.2左右。但如果看长期就业弹性，则它们仍然维持在较高的水平上，其中，中部和西部地区工业部门超过0.15，生产服务业超过0.2，建筑业接近或超过0.35，生活服务业超过0.37。与20世纪90年代前非农产业0.3左右的水平相比，长期就业弹性并没有出现明显的下降趋势。从这个角度讲，“无就业增长之谜”可能根本就不存在。上述结果的另一个重要内涵是，工业化的加速推进很容易产生强劲的劳动需求，如果像蔡昉（2007）描述的那样，转移劳动力的供给增速赶不上劳动需求的增长速度，那么，供求失衡就会迫使工资上涨。