| 联系我们 |
 |
合作经济与科技杂志社
地址：石家庄市建设南大街21号
邮编：050011
电话：0311-86049879 |
|
|
| 劳动/就业 |
| 我国农业就业人口SC结构变动分析 |
| 第772期 作者：□文/张本飞 时间：2026/3/1 14:01:32 浏览：43次 |
［提要］ 根据我国农业就业人口在全国总就业人口中的占比、居民恩格尔系数和农业总产值在GDP中的占比等数据，使用虚拟变量交互效应模型，实证检验我国农业就业人口SC结构变动走势。
关键词：农业；就业；结构变动
基金项目：乐山师范学院校级课题：“文化传承工程研究专项（一般）”（编号：KYPY2024-0040）
中图分类号：F24 文献标识码：A
收录日期：2025年10月15日
改革开放以来，我国农业就业人口在全国总就业人口中的占比逐步下降，该农业工业化进程与配第-克拉克定理所指明的原理高度契合。然而，近年来随着人工智能和数字化经济的快速兴起，工业吸纳农业剩余劳动力的能力逐步减弱。本文实证分析我国农业就业人口SC结构变动。
一、相关原理及文献综述
西方发展经济学家威廉·亚瑟·刘易斯使用总需求-总供给（AD-AS）模型论述了刘易斯拐点（简称L-point）理论，在发展中国家的城乡二元经济体下农业工业化进程中劳动由无限供给（注：劳动无限供给对应的AS曲线斜率接近于零）逐步到达刘易斯拐点，在到达该拐点之后，总供给AS曲线由水平线演变为向右上方倾斜的曲线，工业吸纳农业剩余劳动力的边际成本（MCL）快速上升，农民进城务工生活成本上升，传统农业部门的剩余劳动力被工业吸收几乎殆尽。在没有达到刘易斯拐点之前，农民工的工资取决于维持基本生活所需的城市生活资料的价格，由于在到达刘易斯拐点之前总供给AS曲线为水平线，此时城市维持农民工的生活资料价格不会快速上涨，此时是低成本的农业工业化。在到达刘易斯拐点之后，由于农业工业化过程中会引发劳动成本及城市生活资料价格的快速上涨，工业化会进入结构化调整，如资本投入的增加替代部分劳动投入。
在刘易斯论证L-point理论的时代还没有兴起人工智能和数字化经济，但劳动成本的上升会引发机器替代人工这一趋势不可逆转。当前，人工智能让机器生产力性价比大幅提高，从而机器替代人工的趋势大幅加强，此时工业化进程的特征是农业人口被工业吸收的进程放慢。根据发展经济学中三次产业结构变迁原理（配第-克拉克定理），农业工业化进程即为农业由主导产业逐步向第二和第三产业转移的过程，即农业总产值在GDP中的占比（RGDPA）逐步下降，广义的工业（包括建筑业）和服务业总产值在GDP中的占比逐步增加，由此可以将RGDPA作为度量一国或地区工业化进程的一项指标；同时，根据三次产业结构变迁原理，农业劳动力逐步向工业和服务业转移的原因是代表生活必需品的普通农产品较之工业品和服务缺乏需求弹性，即随着居民收入水平的提高，普通农产品需求增长较慢。根据恩格尔系数（简称ENC）统计原理，一国或地区ENC逐步下降可以度量该国或地区居民收入水平的逐步提高，从而推动农业劳动力逐步向工业和服务业转移。
新结构经济学强调通过基础设施投资和制度优化降低产业升级的交易成本，同时发展中国家优先发展劳动密集型产业，从而减缓农民进城务工成本的快速上升，这有利于工业和服务业稳步吸纳农业剩余劳动力；我国工业生产率快速提高，而城市刚需服务业如教育和医疗服务业生产率提升较慢，从而导致教育和医疗服务业相对成本快速上升，增加农民进城务工成本，农业剩余劳动力进城务工成本上升必然减缓其被现代工商业就业吸收的速度。近年来，我国数字经济和绿色经济兴起，传统低端产业吸纳农业就业人口的能力下降，而不完全等同于传统三次产业的新型农业（包括有机农业）和康养旅居一体化产业逐步吸纳部分传统农业剩余劳动力。
二、相关数据
根据历年国家统计年鉴数据，表1列出了1991～2024年我国农业就业人口在全国总就业人口中的占比（ALER）、全国居民恩格尔系数（CENC）和我国农业总产值在GDP中的占比（RGDPA）等数据，其中ALER由每年我国农业就业人口与当年全国总就业人口相除计算得到，RGDPA由每年我国农业总产出与当年全国GDP相除计算得到。1991～2024年我国农业就业人口及其在总就业人口中的占比呈下降趋势，农业就业人口从1991年的3.9098亿人降至2024年的1.7061亿人，农业就业人口在全国总就业人口中的占比由1991年的59.70%降至2024年的23.17%，累计下降36.53%，即1991年全国农业就业人口中的61.19%逐步转移至第二和第三产业就业，这个农业就业人口向其他产业转移的进程伴随着农业产出在全国GDP中的占比逐步下降，农业产出在GDP中的占比由1991年的23.96%逐步降至2024年的6.78%。我国农业就业人员在向其他产业转移的过程中并非从1991年开始每年都稳步降低农业就业人口，从2020年开始，我国农业就业人员向其他产业转移步伐有所停滞，其中2022年农业就业人口17，663万人，同比2021年的17，072万人，增加了591万人；2024年农业就业人口17，016万人，相对于2023年农业就业人口16，882万人，增加了134万人。在下文实证部分使用Chow-test检验我国农业就业结构变动。（表1）
三、我国农业就业人口SC结构变动实证分析
根据上文中农业工业化理论，将我国农业就业人口在全国总就业人口中的占比（ALER）作为被解释变量，将全国居民恩格尔系数（CENC）和我国农业总产值在GDP中的占比（RGDPA）分别作为解释变量X1、X2，同时引入虚拟解释变量DUMV，其中人工智能兴起之前的1991～2019年的DUMV赋值为1，2000～2024年的DUMV赋值为0，回归方程如下所示：
ALERt＝α+β1CENCt+β2RGDPAt+β3DUMVAt+u1t （1）
ALERt＝α+β1CENCt+β3DUMVAt+u2t （2）
ALERt＝α+β2RGDPAt+β3DUMVAt+u3t （3）
回归方程（1）～（3）的回归结果见表2。方程（1）的拟合优度的判定系数R2及调整后的判定系数均在0.8以上，如果单从此两个数据初步判断，方程（1）能较好地从方程截距变动上检验1991～2024年我国农业劳动力就业人口在全国总就业人口中的占比（ALER）于2000年开始发生Chow-test结构变动，其虚拟变量的系数为-0.0786，该系数的t值为-3.5217，其在1%的显著水平上显著，虚拟变量的系数小于零，即2000～2024年相对于1991～2019年农业人口被工业吸收进程放慢，由于解释变量CENC和RGDPA的回归系数t值在1%的显著水平上均不显著，且根据1991～2024年数据计算的此两个变量皮尔逊相关系数为0.9，由此计算得到变量CENC和RGDPA回归系数0.0033和1.3960的方差因多重共线性而膨胀的程度VIF值为大于5，即方程（1）存在多重共线性问题，因此在减少解释变量的情形下对方程（2）～（3）进行了新的回归。方程（2）的拟合优度的判定系数R2及调整后的判定系数均在0.8以上，如果单从此两个数据初步判断，方程（2）能较好地检验1991～2024年我国农业劳动力就业人口在全国总就业人口中的占比（ALER）于2000年开始发生Chow-test结构变动，方程（2）虚拟变量的系数为-0.0870，该系数的t值为 -4.0317，其在1%的显著水平上显著，虚拟变量的系数小于零，即从回归方程（2）的截距变动的视角判定2000～2024年相对于1991～2019年农业人口被工业吸收进程放慢，解释变量CENC回归系数为0.0106，其t值为12.6432，在1%的显著水平上显著。方程（3）的拟合优度的判定系数R2及调整后的判定系数均在0.8以上，如果单从这两个数据初步判断，方程（3）能较好地检验1991～2024年我国农业劳动力就业人口在全国总就业人口中的占比（ALER）于2000年开始发生Chow-test结构变动。方程（3）调整后的模型拟合优度判定系数大于回归方程（1）和方程（2），即方程（3）的拟合优度更高，虚拟变量的系数为-0.0756，该系数的t值为-3.5234，其在1%的显著水平上显著，虚拟变量的系数小于零，即从回归方程（3）的截距变动的视角判定2000～2024年相对于1991～2019年农业人口被工业吸收进程放慢，解释变量RGDPA回归系数为2.0086，其t值为12.9717，在1%的显著水平上显著。（表2）
回归方程（2）和方程（3）从截距发生变动验证了2000～2024年相对于1991～2019年我国农业就业SC结构变动。下面引入交互效应模型（4）～（7）分析回归方程斜率变动导致的农业就业SC结构变动问题。将全国居民恩格尔系数（CENC）和我国农业总产值在GDP中的占比（RGDPA）分别与虚拟解释变量（DUMV）进行交互效应验证，从而增加两个新的解释变量DU×CE和DU×RG，前者代表全国居民恩格尔系数（CENC）与虚拟解释变量（DUMV）之间的交互效应，后者代表农业总产值在GDP中的占比（RGDPA）与虚拟解释变量（DUMV）之间的交互效应。回归方程如下所示：
ALERt＝α+β1CENCt+β3DUMVAt+β4（DUt×CEt）+u4t （4）
ALERt＝α+β1CENCtt+β4（DUt×CEt）+u5t （5）
ALERt＝αt+β2RGDPAt+β3DUMVAt+β5（DUt×RGt）+u6t （6）
ALERt＝αt+β2RGDPAtt+β5（DUt×RGt）+u7t （7）
交互效应下回归方程的回归结果见表3。方程（4）的拟合优度的判定系数R2及调整后的判定系数均在0.8以上，单从此两个数据初步判断，方程（4）能较好地从方程斜率变动上检验1991～2024年我国农业劳动力就业人口在全国总就业人口中的占比（ALER）于2000年开始发生Chow-test结构变动，交互效应解释元DU×CE的回归系数为-0.0056，该系数的t值为-0.0855，其在5%的显著水平上不显著，虚拟变量的系数为0.2551，该系数的t值为0.2476，其在5%的显著水平上不显著，由此在方程（4）的模型基础上缩减解释变量后对方程（5）进行回归。方程（5）的拟合优度的判定系数R2及调整后的判定系数均在0.8以上，单从此两个数据初步判断，方程（5）能较好地从方程斜率变动上检验1991～2024年我国农业劳动力就业人口在全国总就业人口中的占比（ALER）于2000年开始发生Chow-test结构变动，交互效应解释元DU×CE的回归系数为-0.0029，虽然该系数绝对值小于方程（4）中交互项对应的系数，然而由于系数估计值的标准差大幅度下降，从而导致该系数的t值为-4.0298，其在1%的显著水平上显著，即方程（5）回归结果从全国居民恩格尔系数（CENC）与虚拟解释变量（DUMV）之间的交互效应上检验出我国农业劳动力就业发生Chow-test结构变动。由于交互效应解释元DU×CE的系数小于零，即从模型（5）的斜率变动的视角，判定2000～2024年相对于1991～2019年农业人口被工业吸收进程放慢。（表3）
方程（6）的拟合优度的判定系数R2及调整后的判定系数均在0.8以上，单从此两项指标初步判断，方程（6）能较好地从方程斜率变动上检验1991～2024年我国农业劳动力就业人口在全国总就业人口中的占比（ALER）于2000年开始发生Chow-test结构变动，交互效应解释元DU×RG的回归系数为-1.0770，该系数的t值为-0.1544，其在5%的显著水平上不显著，方程（6）虚拟变量的系数为0.0008，该系数的t值为0.0015，其在10%的显著水平上不显著，由此在方程（6）的模型基础上缩减解释变量后对方程（7）进行回归。方程（7）的拟合优度的判定系数R2及调整后的判定系数均在0.8以上，单从此两个数据初步判断，方程（7）能较好地从方程斜率变动上检验1991～2024年我国农业劳动力就业人口在全国总就业人口中的占比（ALER）于2000年开始发生Chow-test结构变动，交互效应解释元DU×RG的回归系数为-1.0664，虽然该系数绝对值小于方程（6）中交互项对应的系数，然而由于系数估计值的标准差大幅度下降从而导致该系数的t值为-3.5283，其在1%的显著水平上显著，即方程（7）回归结果从我国农业总产值在GDP中的占比（RGDPA）与虚拟解释变量（DUMV）之间的交互效应上检验出我国农业劳动力就业发生Chow-test结构变动。方程（7）调整后的模型拟合优度判定系数大于回归方程（5），即方程（7）的拟合优度更高。由于交互效应解释元DU×RG的系数小于零，即从方程（7）斜率变动的视角，判定2000～2024年相对于1991～2019年农业人口被工业吸收进程放慢。
综合分析，根据1991～2024年我国农业就业人口在全国总就业人口中的占比、居民恩格尔系数和农业总产值在GDP中的占比等数据，使用虚拟变量交互效应模型，同时对比虚拟变量无交互效应模型，本文建立7个回归模型进行对比分析，实证检验我国农业就业人口SC结构变动，根据回归结果验证回归方程斜率变动和截距变动，从而判定2000～2024年相对于1991～2019年我国农业人口被工业吸收进程放慢。
（作者单位：乐山师范学院）
主要参考文献：
［1］Stuart R.Lynn.发展经济学的新发展［M］.上海：上海人民出版社，2019.
［2］Ishola A，Olusoji M.Service Sector Performance，Industry and Growth in Nigeria［J］.International Journal of Service Science，Management，Engineering，and Technology，2020（01）.
［3］Gaurav N，Marcio C.Does Premature Deindustrialization Matter？The Role of Manufacturing versus Services in Development［J］.Journal of Globalization and Development，2021.12（01）.
［4］Oscar F，Santiago L.Dysfunctional Firm Dynamics and Mexico's Dismal Productivity Performance［J］.Economía，2024.23（01）.
［5］Caceres R L.An Explanation of the Tendency Towards Stagnation in The Salvadoran Economy［J］.The Journal of Developing Areas，2025（03）.
［6］Zahler A，Iacovone L，Mattoo A.Trade and Innovation in Services：Evidence from a Developing Economy［J］.The World Economy，2014.37（07）.
［7］吴易风，丁冰，李翀.西方经济学与世界经济的发展［M］.北京：中国经济出版社，2003.
［8］吕民乐.知识密集型服务业对工业创新作用研究：理论与实证［D］.南京：南京大学，2014.
［9］董涛.重构发展经济学的框架［J］.时代金融，2014（03）.
［10］张国林.江苏产业结构低碳化调整路径与发展战略研究［D］.南京：南京农业大学，2015.
［11］张照坤.服务业、结构变迁与经济增长［D］.武汉：武汉大学，2018.
［12］周楠.中国制造业与服务业协调发展研究［D］.武汉：中南财经政法大学，2019.
［13］胡显佑.数量经济学［M］.北京：中国人民大学出版社，2018.
|
|
|
|
