托达罗人口模型

托达罗人口模型

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1、从托达罗人口迁移模型看中国城乡区域劳动力不均衡社会与人口学院李晓阳托达罗人口迁移模型认为人口迁移主要是人们对预期收入差距的反映,而预期收入差距主要由城乡实际收入差距和获得城市就业机会的可能性组成。我国当前的人口迁移主要表现在城乡之间劳动力人口的迁移或者说是流动,特别表现在从贫困落后的农村地区向经济发达的城市地区的流动。在我国大部分农村,人多地少,人地矛盾突出,特别是随着农业机械的普及,人力劳动大范围被机械所替代,农村富余出大量劳动力。而改革开放以来,城市化的高速推进使城市越来越成为经济增长的中心和财富集聚的中心。城市的建设、生产

2、和生活需要大量劳动力。一供一求,便形成了人口迁移、人口流动。正如托达罗模型所描述:富余出来的劳动力在农村收入甚微,但是到了城市他有就业机会与较之农村更高的就业收入,当在城市的就业机会与收入的乘积大于在农村甚微的收入,富余劳动力便流动起来,从农村流入城市。我国城乡区域劳动力的不平衡和收入的巨大差异,受到了产业布局、资源环境、政策背景、人口分布、经济结构、文化传统等诸多因素的影响,且劳动力流动的距离长、数量巨大,分析解决这些问题极为困难。下面我仅从托达罗人口迁移模型与我国现实情况相结合的角度谈一点看法。首先要申明,改革开放后,劳动力

3、大规模的迁移流动正体现了我国经济发展的活力之所在。即正是由于持续高速的发展带动一些区域旺盛的劳动力需求,也正是源源不断的劳动力供给支撑着高速的发展。但在这巨大的繁荣背后暴露出的问题同样不得不令我们深思。特别是近年来,农民工的合法权益屡受侵害,经济危机造成的返乡潮,以及一些地区出现的“用工荒”,让我们必须考虑一些更深层次的东西,以及更加关键的如何解决这些问题。第一,着眼全局,着眼长远,建立起统筹城乡、统筹区域的体制机制。托达罗模型认为,劳动力市场无论是城市劳动力市场、农村劳动力市场或是区域间的劳动力市场,从来都是连为一体的,从来都

4、没有分割。一些发展中国家试图解决城市特别是大城市失业而作出巨大努力,非但没有使就业形势缓和,反倒加剧了紧张的形势。因为当城市的失业率低,必然使迁移者获得高收入的可能性增加、预期收入增加,坚定了他们进入城市的决心。所以在制定政策和执行政策时都不能“一厢情愿”,仅从城或仅从乡或仅从一个小区域来思考问题是不科学的,也是不可行的。必须从全局的高度,把城乡的和区域之间的劳动力政策统筹起来考虑,既要缓解城市或是发达地区的就业压力,又要能决解富余劳动力的就业,发挥各个地方的特色优势,科学开发,全面利用,使富余劳动力宜城则城、宜乡则乡。同时还要

5、具有发展的眼光,不能只从一时利益出发,只凭一时的状况就作出判断,人口的迁移流动是一个过程,要不得把握这个过程的新变化、新动向,从而不断完善政策规定,形成真正具有全局观念、发展意识促进人口迁移流动有序化的体制机制。第二,因人之宜,科学分析,对劳动力的迁移流动进行分类管理。在城乡区域之间流动的劳动力虽然有着很多的共同特点,但是也有很大区别,我大致把他们分为了三类:第一类是拥有专业技能或是叫“一技之长”而城市又急需的技术人才,要积极鼓励其进入城市发展,为他们提供专门的岗位和较高的收入,就业机会乘预期收入远大于其在农村的收入,这类劳动力

6、便会自然进城。第二类多为普通劳动者,没有专业技能,从事基础性劳动,技术含量低,但他们同样是城市发展不可或缺的,这部分人数量最大,很多情况下大量涌入城市,而城市对他们的吸纳能力不足造成失业。对于这个群体,首先要积极引导,必要时采取限制措施,增加他们进入城市的成本,当预期收入和就业机会同时下降,他们就不会再以为涌入城市而造成更多的失业,这也是所谓的引导其有序流动。第三类是由农村或是欠发达地区进城的小商贩,他们为繁荣城市市场,方便市民生活起到了很大作用,对于此类人员应该从城市发展战略和整体布局统筹考虑,既要为他们创造良好的经营环境,也

7、要制定相应的标准,对其经营活动加以规范,以优化环境降低其进入城市的成本,增加其就业的机会,同时以加强管理控制其有序进入,维持市场的良性运行。第三,辩证看待托达罗人口迁移模型,注重分析我国当前的社会、文化、政治等因素,一切从实际出发,一切从国情出发。任何一种理论、一种模型都有不可避免的局限性。托达罗模型虽然在一定程度上解释了发展中国家劳动力流动迁移的问题,但面对某一个具体的问题我们也不能用托达罗模型去生搬硬套,还要多考虑当时、当地的具体情况,特别是在我国文化传统和政策环境对人的活动作用很大,托达罗模型多是从经济学的角度,而缺少了社

8、会的、文化的分析,在我国这样一个历史悠久、社会问题交织的状况下,只按照托达罗模型的逻辑去推理研究显然是不合适的,如较为普遍的“恋家情节”、男儿“闯天下”的思想。托达罗人口模型为我们提供了一套思路,但我们不能完全迷信它,在分析和解决实际问题的时候,还是要以一个开阔

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