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摘要:基于托达罗模型,构建了经济计量模型,并结合江苏省的数据,运用协整理论探讨了农村剩余劳动力转移的长期影响因素。结果表明,预期城乡收入差距、人力资本存量和二三产业占GDP比重与农村剩余劳动力转移之间存在着长期稳定的关系。预期收入差距和人力资本存量对劳动力转移的影响较大。
关键词:农村剩余劳动力;托达罗模型;实证分析;协整检验
中图分类号:F304.6 文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)20-0036-03
一、问题的提出
农村剩余劳动力的顺畅转移是切实解决好三农问题的根本前提。改革开放以来,随着城市经济体制改革和乡镇企业的发展,中国长期以来的城-乡二元经济结构下的农村隐性失业逐渐变得显性化了,大量的农村剩余劳动力亟待转移。中国的农村剩余劳动力流动可以分为两个方面:农村向城市的人口迁移和农村剩余劳动力的就地转移(朱农,2005)。虽然我国农村劳动力的转移取得了历史性的进展,但当前我国农村劳动力转移的压力依然较大。
就江苏省而言,到2007 年底,全省由农转向二三产业的农村劳动力累计已达1 661 万人,占农村劳动力总数的62%。其中,就地转移834 万人,劳务输出827 万人,非农劳动力比重较1978年提高了52.4 个百分点(刘克明,2008)。可见,江苏省的农村剩余劳动力转移面临着艰巨的任务,特别是在当前全球金融危机下,农村剩余劳动力转移的影响因素不断呈现着新的变化。
二、文献综述
最早的劳动力迁移模型主要包括三个:刘易斯(Lewis)的二元经济发展模型、乔根森(Jorgenson,)模型和托达罗(Todaro)模型。关于托达罗模型的数学表述将在本文第三部分作进一步介绍。20世纪80年代以来,斯塔克(Stark,1991)提出了“新劳动力迁移经济学”理论,认为迁移者除了受预期收入影响外,还受一些个人和家庭因素的影响。克鲁格曼(Krugman,1992)从地理经济的角度,提出了“中心-边缘模型”,认为随着工业化的发展、规模经济的上升和贸易的自由化,所有的劳动力最终都将流向工业中心。近十年来,国外的经济学家开始关注中国劳动力的转移。Scott Rozelle等(2002)通过对不同时期中国农村劳动力市场的研究发现,教育程度高的劳动力更有可能在非农业部门获得工作机会,并有较高的工资;Sandeep Mohapatra(2007)等运用Probit模型对中国的劳动力转移的实证分析表明,农村地区的个体企业的发展有利于劳动力转移; Alan de Brauw等(2008)研究发现,相对富裕地区的劳动力迁移对家庭消费性投资的影响大于对生产性投资的影响。
国内关于劳动力转移的研究主要包含以下两个方面:转移的影响因素如制度因素、经济因素和劳动力自身因素以及经济效应研究。影响因素方面,张林秀(1998)研究发现,教育不仅决定农村劳动力能否获得非农就业机会,而且决定其转移的稳定性;朱农(2002)构造了一个结构性Probit模型,发现收入差距是影响转移的最重要因素;蔡昉(2002)认为,预期收入和人力资本禀赋对转移动力的解释都是不充分的,制度改革对于促进劳动力转移应更为重要。王瑞(2006)等通过量化制度因素,构建计量模型得出消除制度因素的阻碍有利于加快劳动力转移。劳动力转移的经济效应方面,程名望(2007)等通过实证分析认为,农业经济增长和农业资本投入对我国农村劳动力转移有促进作用,而农业技术进步对我国农村劳动力转移的作用和影响并不显著。
综合以上文献可以发现,国内外关于这些影响因素的研究正在从定性研究转变为以定量研究为主,但定量研究中,许多学者从全国的数据出发,没有考虑到中国区域经济发展的不平衡性,而且在计量分析时缺少理论模型做基础。本文将结合江苏省实际,基于托达罗人口流动模型,建立计量经济学模型,运用多元回归分析和协整检验探究农村剩余劳动力转移的长期影响因素。
三、理论模型及其扩展
20世纪70年代初期,许多发展中国家城市失业问题越来越严重,而与此同时,乡—城迁移速度却持续地增长。刘易斯人口流动模型难以对这一现象做出解释,托达罗模型正是基于这样一个背景下提出的。托达罗认为,劳动力作出迁移决策取决于预期收入,由于城市存在失业(假设农村没有失业),因此,不是每一个流动人口都可以在城市里找到工作,只有城市预期收入超过了农村的收入,迁移者才会选择向城市流动。
该模型数学表述为:设v代表一个农村向城市流动的迁移者在计划期内预期的城乡收入差异净贴现值,p为城市中的就业概率,wu、wr分别代表城市现代化部门和农业部门的平均工资,r为贴现率,C为迁移成本。则:
v=[pwu-wr]e-rtdt-C=[pwu-wr]-C(1)
如果设M为人口流动规模,则人口流动规模是城乡收入贴现净值的函数:
M=f(v),f'>0(2)
结合江苏省劳动力转移的自身特点,我们首先引入农村劳动力转移数量L,反映模型中人口流动的规模;其次引入预期收入差距EIG,反映模型中的预期收入差距;引入人力资本存量HRCS,反映受教育程度。同时,我们结合江苏省实际情况,即城市化水平比较高,第二三产业比重也较大,所以,我们在模型中引入城市化率CSHR和二三产业产值占GDP比重ISRG这两个变量。为了消除异方差,对各变量均取自然对数,分别用LnL、LnEIG、LnHRCS和LnISRG表示。
四、计量分析
笔者选取1985—2008年江苏省的数据,样本容量为24,对相关变量指标进行测算。相关数据都来自于1986—2009年《江苏省统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》以及《江苏农村改革发展30年》和《新中国五十年统计》。
1.数据指标处理
对于反映劳动力转移规模的变量L,本文借鉴陆学艺(2004)的计算方法,即城镇从业人数减去城镇职工人数得城市就业的农民工人数,乡村从业人数减去农业就业人数得到农村中非农劳动力数量,二者之和就是农村转移劳动力总数。
预期收入差距EIG变量,托达罗模型中的预期收入计算方法EIG=πwu-wr,其中π代表城市就业率,这里以城镇失业率P替代,即π=1-P。wu、wr分别表示城市部门和农村部门的工资率,用城市居民可支配收入和农村居民纯收入表示。从以上计算公式中可以看出,EIG实际是三个变量的一个综合体现。
人力资本存量HRCS反映了农村劳动力的受教育程度,本文借鉴李勋来等(2005)的计算方法,其计算公式为:HRCS=nqihi。其中,HRCS为人力资本存量;n总劳动力人数;qi为各种文化程度劳动力所占比重;hi为教育折算系数,文盲半文盲为1,小学为1.1,初中为1.2,高中为1.4,大专及大专以上为1.6。
2.单位根检验
对时间序列建立回归方程之前,要先对序列进行平稳性检验,以防止出现“伪回归”现象。当且仅当若干个非平稳变量具有协整关系时,由这些变量建立的回归模型才有意义。本文选取单位根检验方法中的ADF检验,结果如下:
从表1可以看出,lnL、nEIG、lnHRCS、lnCSHR、lnISRG 在5%的显著性水平下ADF统计值均大于临界值,表明序列是非平稳序列。但其一阶差分序列在5%的显著性水平下是平稳序列,可以进一步做协整检验。
3.协整检验
由于变量序列均是 (1)序列,所以可以做协整分析。协整检验是为了揭示变量间是否存在一种长期稳定的均衡关系,满足协整的经济变量间存在长期的均衡关系,短期波动的影响是暂时的,长期内会回到均衡位置。多变量之间的协整检验我们一般选用Johansen检验,在检验中,我们以赤池信息准则确定最优滞后阶数为2,选取变量具有线性趋势而协整方程仅有截距的情形,结果如下:
检验结果表明,解释变量与被解释变量在1%的显著性水平下至少存在一个协整向量。最终正规化后的协整方程为(括号内为标准差):
LnL=0.1611LnEIG+1.4134LnHRCS+0.407LnISRG-5.4045(4)
(0.0287)(0.1707) (0.3601) (1.3208)
从协整方程可以看出,变量之间存在一种长期均衡关系,且各影响因素都能促进劳动力转移,但各自弹性不同,预期收入差距、人力资本存量和二三产业比重每增加1%,劳动力转移分别增加约0.16%、1.41%和 0.41%。可见,人力资本存量对劳动力促进作用较大。预期收入差距估计值通过t检验,但二三产业比重估计值不明显,虽然其系数较大,但对劳动力转移的解释性不是很强。
4.误差修正模型(ECM)
协整理论认为,对具有协整关系的序列,算出误差修正项,并将误差修正项的滞后一期看作一个解释变量,连同其他反映短期波动关系的变量一起,建立误差修正模型,反映变量短期的相互关系。该模型的一个误差修正模型为:
ΔYt=β1ΔXt+γ1ΔZt+δ1ΔWt-λ(Yt-1-α0-α1Xt-1-α2Zt-1-α3Wt-1)+ εt
(5)
式中,λ=1-μ,α0=β0/λ,α1=((β1+β2)/λ,α2=(γ1+γ2)/λ,α3=(δ1+δ2)/λ
结合(5)式,短期内变量由非均衡到均衡的调整过程可由误差修正模型得到。运用Eviews5.1软件,对各变量的一阶差分和前一期的误差修正项进行回归,发现D(lnISRG)的t值不显著,剔除D(lnISRG)变量后得到误差修正方程为:
D(lnL)=0.1006*D(lnEIG)+2.2459*D(lnHRCS)-0.4719*ECM(-1) (6)
各变量的系数在1%水平下均显著,误差修正项系数为-0.4719,符合反向修正机制,表明每年实际发生的GDP与长期均衡值的偏差中的47.2%被修正。上述模型反映了变量间的短期波动规律。
五、计量结果分析与建议
本文实证分析了预期收入差距、人力资本存量、城市化率和二三产业占GDP比重等对江苏省农村剩余劳动力转移的影响,结合协整方程和误差修正方程,我们可以得出一些有意义的结论和政策建议。
首先,上期收入差距对本期剩余劳动力转移的短期影响系数为0.1,即收入差距每上升1%,出口增长0.1%,小于长期0.16%。这说明,短期的收入差距需要若干期的同向调整后达到协整方程显示的均衡水平,城乡收入差距对劳动力转移的影响是一个长期的过程。政府应该制定出长期有效的惠农政策,缩小城乡收入差距,如加强对农业基础设施的建设、完善农村金融服务体系等。而在短期内,可以根据需要出台阶段性政策引导农村剩余劳动力有序转移。
其次,即期的人力资本存量对剩余劳动力转移的影响系数为2.24,即人力资本存量每增加1%,剩余劳动力转移增加2.24%,高于长期的1.41%。原因可能在于:劳动力在短期接受职业培训后,获得了相应的技术,转移能力加强。但长期来看,劳动力原先学得的技术因技术的进步而落后,他们最终被新进入者取代。所以,政府在大力发展农村教育的同时,应该注重对剩余劳动力的短期职业培训;转移出的劳动力要不断学习新的技术才能获得长期的竞争优势。
最后,二三产业占GDP的比重短期内对剩余劳动力转移的影响不显著,长期内与剩余劳动力转移呈负相关关系。这可能与江苏省的产业结构有关,第三产业的比重不高,2008年第三产业占江苏省GDP比重只有38.1%,与其他发达省份相比,仍有一定差距。而第三产业的发展可以有效促进农村剩余劳动力转移。也可能因为技术进步是二三产业比重增加的主要原因,而技术进步并没有扩大二三产业的就业容量,甚至减少了劳动力的需求量,但这有待于进一步的研究。
参考文献:
[1] Alan de Brauw, Scott Rozelle “Migration and household investment in rural China” [J].China Economic Review,2008,(19).
[2] Jikun HUANG,Scott Rozelle“Employment, emerging labor markets, and the role of education in rural China”[J].China Economic Review, 2002,(13).
[3] Sandeep Mohapatra,“The Rise of Self-Employment in Rural China: Development or Distress?”[J].World Development,2007,(35).
[4] Todaro,M.P.“AModel of Labor Migration and Urban Unemployment in Less Developed Countries”[J].American Economic Review.Vol.69, 1969.
[5] 蔡昉.劳动力迁移的两个过程及其制度障碍[J].社会学研究,2001,(4) .
[6] 程明望,史清华.经济增长、产业结构与劳动力转移[J].经济学家,2007,(5) .
[7] 李勋来,李国平.农村劳动力转移模型及实证分析[J].财经研究,2005,(6) .
[8] 刘克明.江苏农民就业演变轨迹[J].江苏农村经济, 2008,(8).
[9] 陆学艺.当代中国社会流动[M].北京:社会科学文献出版社,2004.
[10] 张林秀,等.经济波动中农户劳动力供给行为研究[J].农业经济问题,2000,(5).
[11] 朱农.中国劳动力流动与“三农”问题[M].武汉:武汉大学出版社,2005.
关键词:农村剩余劳动力;托达罗模型;实证分析;协整检验
中图分类号:F304.6 文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)20-0036-03
一、问题的提出
农村剩余劳动力的顺畅转移是切实解决好三农问题的根本前提。改革开放以来,随着城市经济体制改革和乡镇企业的发展,中国长期以来的城-乡二元经济结构下的农村隐性失业逐渐变得显性化了,大量的农村剩余劳动力亟待转移。中国的农村剩余劳动力流动可以分为两个方面:农村向城市的人口迁移和农村剩余劳动力的就地转移(朱农,2005)。虽然我国农村劳动力的转移取得了历史性的进展,但当前我国农村劳动力转移的压力依然较大。
就江苏省而言,到2007 年底,全省由农转向二三产业的农村劳动力累计已达1 661 万人,占农村劳动力总数的62%。其中,就地转移834 万人,劳务输出827 万人,非农劳动力比重较1978年提高了52.4 个百分点(刘克明,2008)。可见,江苏省的农村剩余劳动力转移面临着艰巨的任务,特别是在当前全球金融危机下,农村剩余劳动力转移的影响因素不断呈现着新的变化。
二、文献综述
最早的劳动力迁移模型主要包括三个:刘易斯(Lewis)的二元经济发展模型、乔根森(Jorgenson,)模型和托达罗(Todaro)模型。关于托达罗模型的数学表述将在本文第三部分作进一步介绍。20世纪80年代以来,斯塔克(Stark,1991)提出了“新劳动力迁移经济学”理论,认为迁移者除了受预期收入影响外,还受一些个人和家庭因素的影响。克鲁格曼(Krugman,1992)从地理经济的角度,提出了“中心-边缘模型”,认为随着工业化的发展、规模经济的上升和贸易的自由化,所有的劳动力最终都将流向工业中心。近十年来,国外的经济学家开始关注中国劳动力的转移。Scott Rozelle等(2002)通过对不同时期中国农村劳动力市场的研究发现,教育程度高的劳动力更有可能在非农业部门获得工作机会,并有较高的工资;Sandeep Mohapatra(2007)等运用Probit模型对中国的劳动力转移的实证分析表明,农村地区的个体企业的发展有利于劳动力转移; Alan de Brauw等(2008)研究发现,相对富裕地区的劳动力迁移对家庭消费性投资的影响大于对生产性投资的影响。
国内关于劳动力转移的研究主要包含以下两个方面:转移的影响因素如制度因素、经济因素和劳动力自身因素以及经济效应研究。影响因素方面,张林秀(1998)研究发现,教育不仅决定农村劳动力能否获得非农就业机会,而且决定其转移的稳定性;朱农(2002)构造了一个结构性Probit模型,发现收入差距是影响转移的最重要因素;蔡昉(2002)认为,预期收入和人力资本禀赋对转移动力的解释都是不充分的,制度改革对于促进劳动力转移应更为重要。王瑞(2006)等通过量化制度因素,构建计量模型得出消除制度因素的阻碍有利于加快劳动力转移。劳动力转移的经济效应方面,程名望(2007)等通过实证分析认为,农业经济增长和农业资本投入对我国农村劳动力转移有促进作用,而农业技术进步对我国农村劳动力转移的作用和影响并不显著。
综合以上文献可以发现,国内外关于这些影响因素的研究正在从定性研究转变为以定量研究为主,但定量研究中,许多学者从全国的数据出发,没有考虑到中国区域经济发展的不平衡性,而且在计量分析时缺少理论模型做基础。本文将结合江苏省实际,基于托达罗人口流动模型,建立计量经济学模型,运用多元回归分析和协整检验探究农村剩余劳动力转移的长期影响因素。
三、理论模型及其扩展
20世纪70年代初期,许多发展中国家城市失业问题越来越严重,而与此同时,乡—城迁移速度却持续地增长。刘易斯人口流动模型难以对这一现象做出解释,托达罗模型正是基于这样一个背景下提出的。托达罗认为,劳动力作出迁移决策取决于预期收入,由于城市存在失业(假设农村没有失业),因此,不是每一个流动人口都可以在城市里找到工作,只有城市预期收入超过了农村的收入,迁移者才会选择向城市流动。
该模型数学表述为:设v代表一个农村向城市流动的迁移者在计划期内预期的城乡收入差异净贴现值,p为城市中的就业概率,wu、wr分别代表城市现代化部门和农业部门的平均工资,r为贴现率,C为迁移成本。则:
v=[pwu-wr]e-rtdt-C=[pwu-wr]-C(1)
如果设M为人口流动规模,则人口流动规模是城乡收入贴现净值的函数:
M=f(v),f'>0(2)
结合江苏省劳动力转移的自身特点,我们首先引入农村劳动力转移数量L,反映模型中人口流动的规模;其次引入预期收入差距EIG,反映模型中的预期收入差距;引入人力资本存量HRCS,反映受教育程度。同时,我们结合江苏省实际情况,即城市化水平比较高,第二三产业比重也较大,所以,我们在模型中引入城市化率CSHR和二三产业产值占GDP比重ISRG这两个变量。为了消除异方差,对各变量均取自然对数,分别用LnL、LnEIG、LnHRCS和LnISRG表示。
四、计量分析
笔者选取1985—2008年江苏省的数据,样本容量为24,对相关变量指标进行测算。相关数据都来自于1986—2009年《江苏省统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》以及《江苏农村改革发展30年》和《新中国五十年统计》。
1.数据指标处理
对于反映劳动力转移规模的变量L,本文借鉴陆学艺(2004)的计算方法,即城镇从业人数减去城镇职工人数得城市就业的农民工人数,乡村从业人数减去农业就业人数得到农村中非农劳动力数量,二者之和就是农村转移劳动力总数。
预期收入差距EIG变量,托达罗模型中的预期收入计算方法EIG=πwu-wr,其中π代表城市就业率,这里以城镇失业率P替代,即π=1-P。wu、wr分别表示城市部门和农村部门的工资率,用城市居民可支配收入和农村居民纯收入表示。从以上计算公式中可以看出,EIG实际是三个变量的一个综合体现。
人力资本存量HRCS反映了农村劳动力的受教育程度,本文借鉴李勋来等(2005)的计算方法,其计算公式为:HRCS=nqihi。其中,HRCS为人力资本存量;n总劳动力人数;qi为各种文化程度劳动力所占比重;hi为教育折算系数,文盲半文盲为1,小学为1.1,初中为1.2,高中为1.4,大专及大专以上为1.6。
2.单位根检验
对时间序列建立回归方程之前,要先对序列进行平稳性检验,以防止出现“伪回归”现象。当且仅当若干个非平稳变量具有协整关系时,由这些变量建立的回归模型才有意义。本文选取单位根检验方法中的ADF检验,结果如下:
从表1可以看出,lnL、nEIG、lnHRCS、lnCSHR、lnISRG 在5%的显著性水平下ADF统计值均大于临界值,表明序列是非平稳序列。但其一阶差分序列在5%的显著性水平下是平稳序列,可以进一步做协整检验。
3.协整检验
由于变量序列均是 (1)序列,所以可以做协整分析。协整检验是为了揭示变量间是否存在一种长期稳定的均衡关系,满足协整的经济变量间存在长期的均衡关系,短期波动的影响是暂时的,长期内会回到均衡位置。多变量之间的协整检验我们一般选用Johansen检验,在检验中,我们以赤池信息准则确定最优滞后阶数为2,选取变量具有线性趋势而协整方程仅有截距的情形,结果如下:
检验结果表明,解释变量与被解释变量在1%的显著性水平下至少存在一个协整向量。最终正规化后的协整方程为(括号内为标准差):
LnL=0.1611LnEIG+1.4134LnHRCS+0.407LnISRG-5.4045(4)
(0.0287)(0.1707) (0.3601) (1.3208)
从协整方程可以看出,变量之间存在一种长期均衡关系,且各影响因素都能促进劳动力转移,但各自弹性不同,预期收入差距、人力资本存量和二三产业比重每增加1%,劳动力转移分别增加约0.16%、1.41%和 0.41%。可见,人力资本存量对劳动力促进作用较大。预期收入差距估计值通过t检验,但二三产业比重估计值不明显,虽然其系数较大,但对劳动力转移的解释性不是很强。
4.误差修正模型(ECM)
协整理论认为,对具有协整关系的序列,算出误差修正项,并将误差修正项的滞后一期看作一个解释变量,连同其他反映短期波动关系的变量一起,建立误差修正模型,反映变量短期的相互关系。该模型的一个误差修正模型为:
ΔYt=β1ΔXt+γ1ΔZt+δ1ΔWt-λ(Yt-1-α0-α1Xt-1-α2Zt-1-α3Wt-1)+ εt
(5)
式中,λ=1-μ,α0=β0/λ,α1=((β1+β2)/λ,α2=(γ1+γ2)/λ,α3=(δ1+δ2)/λ
结合(5)式,短期内变量由非均衡到均衡的调整过程可由误差修正模型得到。运用Eviews5.1软件,对各变量的一阶差分和前一期的误差修正项进行回归,发现D(lnISRG)的t值不显著,剔除D(lnISRG)变量后得到误差修正方程为:
D(lnL)=0.1006*D(lnEIG)+2.2459*D(lnHRCS)-0.4719*ECM(-1) (6)
各变量的系数在1%水平下均显著,误差修正项系数为-0.4719,符合反向修正机制,表明每年实际发生的GDP与长期均衡值的偏差中的47.2%被修正。上述模型反映了变量间的短期波动规律。
五、计量结果分析与建议
本文实证分析了预期收入差距、人力资本存量、城市化率和二三产业占GDP比重等对江苏省农村剩余劳动力转移的影响,结合协整方程和误差修正方程,我们可以得出一些有意义的结论和政策建议。
首先,上期收入差距对本期剩余劳动力转移的短期影响系数为0.1,即收入差距每上升1%,出口增长0.1%,小于长期0.16%。这说明,短期的收入差距需要若干期的同向调整后达到协整方程显示的均衡水平,城乡收入差距对劳动力转移的影响是一个长期的过程。政府应该制定出长期有效的惠农政策,缩小城乡收入差距,如加强对农业基础设施的建设、完善农村金融服务体系等。而在短期内,可以根据需要出台阶段性政策引导农村剩余劳动力有序转移。
其次,即期的人力资本存量对剩余劳动力转移的影响系数为2.24,即人力资本存量每增加1%,剩余劳动力转移增加2.24%,高于长期的1.41%。原因可能在于:劳动力在短期接受职业培训后,获得了相应的技术,转移能力加强。但长期来看,劳动力原先学得的技术因技术的进步而落后,他们最终被新进入者取代。所以,政府在大力发展农村教育的同时,应该注重对剩余劳动力的短期职业培训;转移出的劳动力要不断学习新的技术才能获得长期的竞争优势。
最后,二三产业占GDP的比重短期内对剩余劳动力转移的影响不显著,长期内与剩余劳动力转移呈负相关关系。这可能与江苏省的产业结构有关,第三产业的比重不高,2008年第三产业占江苏省GDP比重只有38.1%,与其他发达省份相比,仍有一定差距。而第三产业的发展可以有效促进农村剩余劳动力转移。也可能因为技术进步是二三产业比重增加的主要原因,而技术进步并没有扩大二三产业的就业容量,甚至减少了劳动力的需求量,但这有待于进一步的研究。
参考文献:
[1] Alan de Brauw, Scott Rozelle “Migration and household investment in rural China” [J].China Economic Review,2008,(19).
[2] Jikun HUANG,Scott Rozelle“Employment, emerging labor markets, and the role of education in rural China”[J].China Economic Review, 2002,(13).
[3] Sandeep Mohapatra,“The Rise of Self-Employment in Rural China: Development or Distress?”[J].World Development,2007,(35).
[4] Todaro,M.P.“AModel of Labor Migration and Urban Unemployment in Less Developed Countries”[J].American Economic Review.Vol.69, 1969.
[5] 蔡昉.劳动力迁移的两个过程及其制度障碍[J].社会学研究,2001,(4) .
[6] 程明望,史清华.经济增长、产业结构与劳动力转移[J].经济学家,2007,(5) .
[7] 李勋来,李国平.农村劳动力转移模型及实证分析[J].财经研究,2005,(6) .
[8] 刘克明.江苏农民就业演变轨迹[J].江苏农村经济, 2008,(8).
[9] 陆学艺.当代中国社会流动[M].北京:社会科学文献出版社,2004.
[10] 张林秀,等.经济波动中农户劳动力供给行为研究[J].农业经济问题,2000,(5).
[11] 朱农.中国劳动力流动与“三农”问题[M].武汉:武汉大学出版社,2005.