离土还是离乡(劳动力地域流动和职业流动的关系分析)

1、离土还是离乡？劳动力地域流动和职业流动的关系分析英文标题英文摘要英文关键词JEL Classification:ZZZZZ*ZZZZZZ：ZZZZZ大学XXXX系/所/中心，电话：12345678900，E-mail：zhuzhi。（作者的联系方式中必须有作者所在的机构名称、电子邮件和接受杂志样刊的通讯地址及邮政编码，以备文章发表后由编辑部给作者邮寄杂志）感谢XXXX的建议与评论；感谢YYYY课题的资助。摘 要（200字左右）：本文利用农村调查数据，用计量经济学的方法分析了中国农业剩余劳动力的两种出路：向城市迁移(地域流动)和从事本地非农业生产活动(职业流动)。结果表明，与地域流动相比，在农村

2、地区从事非农职业是一种更容易参与、成本较低的活动。此外，两种流动之间存在着密切的联系，从生产活动的参与方面来看，农村劳动力的就地转移构成了乡城迁移的一种替代；从时间顺序上看，两种流动之间又存在着一种“互补”的关系。关键词（2-3个）：劳动力流动 迁移 农村非农产业 JEL分类号：2-3个。一、引 言(一级标题位置居中)农业劳动力的流动包括两个方面：地域流动(迁移)和职业流动(从事非农职业)。在大多数发展中国家，农业劳动力的地域流动是先于职业流动的，或者两者同时完成。然而在中国，农业劳动力的职业流动却常常先于地域流动，这是因为中国农村非农产业的发展，使得相当一部分农业劳动力脱离了农业生产活动，但

3、却没有脱离农村地区，从而形成了中国社会经济生活中一种特有的现象：农村向城市的人口迁移(城市化)与农业劳动力的非农化并存，地域流动和职业流动并重。由于沉重的人口压力和有限的耕地，中国农村的农业收入一直在很低的水平上徘徊，农村剩余劳动力离开土地的动机非常强烈。但在改革过程中，大部分的城市企业都面临显性或隐性失业的压力，因此尽管农村存在大量边际生产率接近于零的劳动力，城市现代部门却无法吸收。在农业劳动力转移的过程中，农村推力巨大，但城市拉力不足。这种情况下导致了农村非农产业的繁荣和发展(Fei，1989；Goldstein and Goldstein，1991；Yang，1996)。这个产业对农村经

4、济的主要贡献在于：(1)吸收了大量的农业剩余劳动力，减轻了城市的压力；(2)提高了农村地区的收入。这种劳动力流动的形式被一些学者概括为“离土不离乡”， 在20世纪80年代为中国政府所采纳、推广，其主要思想是通过发展以乡镇企业为代表的农村非农产业，将农业中的剩余劳动力在农村地区就地吸收(Banister and Taylor，1990；引用两个作者的英文文献，用and将两个英文作者的姓连接起来，不要用汉字的“和”连接Wan，1995)。从解决农村剩余劳动力的角度来看，我们可以将农村非农产业视为在农业、城市正规部门和城市非正规部门之外的第4个产业，可以说中国的农业劳动力流动是在一个4元经济展开的。

5、作为农村剩余劳动力的两种出路，地域流动(“离乡”)和职业流动(“离土”)之间存在着密切的联系，二者既相互区别又相互作用。两种流动之间的差别主要表现在它们的收益和成本上。斯加斯塔(Sjaastad，1962)曾提出一种将流动决策视为一种能在时间上给劳动者同时带来收益和成本的投资战略。收益可分为货币收益(如更高的收入)和非货币收益(如对新居住地的心理满足感等)。同样，成本也包括货币成本(如交通费用)和非货币成本(如地域间在文化、语言和生活方式上的差异所造成的心理压力等)。斯加斯塔假设劳动者的目的是在他的职业生活中使其实际净收入极大化，也就是假设劳动者是在计算其现住地和所有可能目的地的收入流的基础上

6、决定是否迁移。此外，按照托达罗(Todaro，1969；1997)的理论，迁移是劳动者对产业间收入差距的一种回应，然而这种差距并不是唯一决定迁移的因素，托达罗理论同时还强调迁移的成本，其中包括不稳定性成本，即就业概率。收入差距和就业概率共同决定劳动力的预期收入。以上这些迁移的模型同样也适用于劳动力的职业流动。同乡城迁移一样，农村劳动力对非农业活动的参与也是受推力和拉力的作用，前者如土地的缺乏，后者如非农行业中相对较高的收益等。然而，农村非农业活动的特殊性使得它的选择性又异于迁移行为。有些研究(Ghatak et al.(引用作者超过两个的英文文献，用“et al.”，1996)表明，比较富裕的

7、家庭由于具有更强的克服迁移障碍的能力，从而更多地选择向城市迁移；而较穷的家庭的成员则更倾向于在农村地区内部流动。还有些研究(Zhao，1999)指出，一个外出劳动力对家庭收入的边际作用，即迁移的收益，远高于参与当地非农业活动的收益。但是，如果将成本也考虑进来，迁移的净收益则不一定高于参与非农业活动的净收益，这是出于如下原因。首先，对于参与本地的非农业活动来说，某些货币成本(如交通费、异地安家费)基本上可以忽略；而对于向城市的迁移者来说，除以上这些“自然”成本外，他们有时还必须支付一些额外的费用，如各种各样的管理费、各种证件的申办费等。有学者(Zhao, 1999)指出，这些额外的成本有时可占到

8、总成本的30%。其次，对于参与本地的非农业活动来说，信息(特别是关于就业的信息)更加完备，这大大提高了获得职业的概率，从而增加了劳动力转移的预期收入。再次，劳动力可以在参与农村非农业活动的同时兼顾家庭的农业经营，从而降低了转移的机会成本。最后，向城市迁移通常面临较高的心理成本，这种心理成本来自于与家庭的分离、旅行的不安全、城市劳动力市场上的歧视等。而对于参与本地非农业活动来说，这种心理成本几乎为零。至于两种流动之间的相互作用，职业因素无疑在地域流动的过程中占有重要的位置，迁移经常伴随着职业的变动，尤其对于从农村出来的农业剩余劳动力来说更是如此。迁移的经历可以被视为一种特殊的教育或培训，可以增强

9、农业劳动者适应陌生环境和各种职业的能力，拓展他们的眼界，而且来自迁移的收入也可为某些需要一定启动资金的非农业经营提供初始的资本积累，所有这些都能促进农业劳动力的非农化。从相反的方向来看，职业的改变又能直接或间接地影响流动性，对非农业活动的参与能增加劳动者的收入，促进对新技术的学习，提高劳动力克服迁移障碍的能力，从而促进劳动力的地域流动。总之，农村非农业活动在中国农村劳动力的流动中占有重要的位置，由于农村非农产业吸收了相当一部分劳动力，缓解了人口向城市的流动，因此这种劳动力在农村地区的就地职业流动在一定程度上构成了跨地区流动的一种替代。而另一方面，这两种流动之间又存在着密切的联系。本文首先从参与

10、各种生产活动的决定因素方面研究农村劳动力的地域流动和职业流动之间的差异，然后分析这两种流动之间的相互作用。第二节介绍分析方法和数据；第三节讨论结果；最后为结论。二、分析方法我们首先建立一个能鉴别迁移和农村非农业活动参与的决定因素的计量经济学模型，以研究两种活动的差异，然后介绍一个双变量非参数模型，以分析两种流动之间的相互作用。 (一)不同活动参与概率的估计（二级标题的位置左对齐）设对于一个农业劳动者来说有3种生产活动可供选择：从事本地农业经营、从事本地的非农业活动和向社区外迁移，依次记为0，1，2，其中0代表当地的农业活动。假设个人的参与决策由一个人效用函数决定： (1) （全文公式要统一编号

11、）其中：为收入，。假设为来自生产活动()的收入，且劳动者参与生产活动的目标是使个人的效用极大化，则参与活动的概率可表示为： (2)设为一系列个人或家庭特征变量的函数，即，则参与概率可写为： (3)其中：为包括所有()的变量向量。设3类活动的参与互不交叉，我们可采用多重定类Logit模型(multinomial logit model)来估计个人对项生产活动的参与概率： (4)将本地的农业活动取为参照组(即)，我们可得到： (5)其中：1，2分别表示本地的非农业活动和向社区外迁移参见Stark (1991)。脚注每一页单独编号，用等，不要全文编号。(二)两种活动之间的相互作用分析两种活动之间的相

12、互作用，实质上就是研究两种行为之间的相互影响，即一种事件的发生是否会显著地影响另一种事件发生的概率。因为这两个事件可能发生于不同的时点，在时间顺序上有先后，所以不能用通常的计量模型来分析。法国国家人口研究所的古诺和勒列弗(Courgeau和Lelièvre，1986；1989)从持续模型(duration model)的思想出发，提出了一种研究两个事件相互关系的分析方法：双变量的非参数分析。我们考虑两个事件：迁移和从事非农职业，按这两个事件的发生情况，我们可定义四个状态：(1)状态0为既未迁移，又未从事非农职业；(2)状态1为已迁移，但未从事非农职业；(3)状态2为已从事非农职业，但

13、未迁移；(4)状态3为既发生了迁移，又从事了非农职业。设在时刻，处于这4种状态的人数分别为：、和。设为在时刻由状态0过渡到状态1(即发生迁移)的瞬时概率；为在时刻由状态0过渡到状态2(即从事非农职业)的瞬时概率。对于状态1中(即迁移已经发生了)的样本，我们可定义其过渡到状态3(即从事非农职业)的瞬时概率为，其中为迁移发生的时间。同理，对于状态2中(即已经从事了非农职业)的样本，我们可定义其过渡到状态3(即发生迁移)的瞬时概率为。这样，我们可以得到4个瞬时概率。图1描绘了样本在各状态之间的流动情况。未迁移已迁移未从事非农职业已从事非农职业图1 迁移和从事非农职业之间的相互作用图形标题在图形下方，

14、图形外面不要边框在分析过程中，样本整体从状态0出发，随时间(或年龄)的推移，沿两条路径(即先迁移后从事非农职业，或先从事非农职业后迁移)流向状态3，直到调查的时点为止。其中有些人可能停留在某个状态下，如已迁移，但未从事非农职业，则停留在状态1；既未迁移，又未从事非农职业，则停留在状态0。在本文中，为简化问题，迁移和从事非农职业同时发生的情况被均匀地分布到4个变化方向上。这个分析方法的基本思路为比较时刻(或者说年龄)的与，如果已从事非农职业的人的迁移瞬时概率与未从事非农职业的人的迁移瞬时概率相近，则说明迁移概率依赖于其年龄，而与其从事非农职业的经历无关，也就是说从事非农职业对迁移概率影响不大；反

15、之，如果与的差异较大，则表明从事非农职业能显著地影响迁移行为。同理，比较和，可以研究迁移对于从事非农职业的作用。确切地说，我们目的是检验以下两个假设： (6) (7)持续模型的核心思想事件发生的“条件概率” (Courgeau和Lelièvre, 1986)。我们从既未迁移又未从事非农业职业的群体出发，定义两个随机变量：为迁移的年龄，为从事非农职业的年龄。对于尚未从事非农职业的人，在时刻发生迁移行为的瞬时概率为： (8)对于已在时刻从事了非农职业的人，在时刻发生迁移行为的瞬时概率为： (9)用同样的方式，我们可定义两个从事非农职业的瞬时概率和。在实际操作过程中，我们假定这4个瞬时概率

16、在年度内为常数，而且在这个时间段中两个事件(迁移和从事非农职业)是均匀分布的。设()为在年度处于状态的初始人口，为在年中状态下发生的事件数量。我们可用如下的统计量来估计4个瞬时概率： (10) (11) (12) (13)这就是说年从一个状态过渡到另一个状态的瞬时概率等于事件发生的数量除以年处于初始状态的人口。在非参数分析中，我们常使用图形来说明问题。根据(10)-(13)式，我们可以对不同群体估计出各个年龄的迁移或从事非农职业的瞬时概率，但由于观察值的随机影响，从瞬时概率中不容易看出变化规律。在实际操作过程中，我们通常使用“累计瞬时概率”，即所谓的“尼尔逊-阿伦估计量(Nelson-Aale

17、n cumulative hazard function)”： (14)有两点需要说明：(1)累计瞬时概率即给定年龄之前的各年龄段的瞬时概率之和。由于，所以从图形上看是一条不降的曲线。(2)由于，所以钭率，即曲线的钭率实际上就是在该点的瞬时概率，如果某一年龄的瞬时概率较高(即流动性较强)，曲线在这一点就会比较陡，因此在分析中我们仅对曲线的钭率感兴趣，该曲线的水平值没有意义。(三)数据本文使用的数据来源于1992年在湖北省进行的一次关于人口迁移的问卷调查，此项研究得到了国家社会科学基金的资助。本次调查包括了湖北省6个市、县的21个社区(6个城市居委会、7个镇居委会和8个村委会)。在调查中使用了家

18、庭户和个人两级问卷。在本文中，我们使用从这个调查中抽取出来的两个不同的数据库。在不同活动参与概率的估计中，我们使用家庭户调查数据。家庭户问卷记录了所有家庭成员的个人情况，以及家庭财产、土地和去年一年的收入等。有效观察值为2 573户家庭。由于本文研究的是农村地区的外迁，所以我们将观察值局限在调查数据的农村部分。该部分共包括8个村的1 027户家庭，这些家庭的总人口为4 381人，其中3 103个15岁及15岁以上者构成了我们的分析样本。我们将去年家中15岁及15岁以上的暂时性外迁成员(即户口仍在家中)视为“迁移者”，而将其他的成员视为非迁移者。对于职业流动，我们将在调查时在家中(非迁移人员)从

19、事非农职业的成员定义为“从事本地非农业职业”，按照这个定义，在样本的3 103个处于劳动年龄的人中，共有183个迁移者，543个从事本地的非农业职业，其余从事本地农业活动的2 377人构成了参照组。需要说明的是，在迁移者中，可能有人在外地仍然从事农业活动，尽管这种情况非常少；另外，在本地从事非农职业的人中，我们也不能排除有些人在部分时间兼顾家中的农业经营。我们假设这两种情况不影响问题的分析。横截面上的数据只能作某个时点上的静态分析，对于分析两种活动之间的相互作用就不适用了，我们必须求助于时间序列上的调查数据。在我们调查的个人卷中，有一张表为“生命史(life history)”，所谓生命史的调

20、查，就是用回顾的方式记录下调查对象自进入社会生活到调查时点为止各种事件发生的时间(或年龄)。我们的调查在每户中抽取了一个15岁或15岁以上的家庭成员，回答了个人卷，其中的“生命史”表记录了调查对象自15岁以来的常住地的改变、职业变换和婚育历史，这使我们得以研究迁移和从事非农业职业这两种行为之间的互动关系。由于我们研究的是农业劳动力的非农化，我们仅对从农业中开始其职业生活的子样本进行估计，这个子样本的包括1 511个观察值。另外，常住地和职业的改变在一个人的一生中可能发生若干次，为了简化问题，在本文中我们仅考虑首次迁移和首次从事非农职业。在样本的1 511个观察值中，251人曾有过迁移经历，但没

21、有从事非农职业；228人曾从事非农职业，但没有迁移；451两者兼有；581人既未迁移过，也未从事非农职业。三、实证分析结果我们首先用多重定类Logit模型(即(5)式)分析迁移和从事非农职业在决定因素方面的差异，然后用双变量非参数模型(10)至(13)式)研究两种活动的互动关系。(一)迁移和从事非农职业的差异我们将农村劳动力分为3类：从事农业活动、从事非农业活动和外迁，也就是说，对于一个农业劳动者来说，有3种生产活动可供选择：留在农业中，参与本地的非农业活动和向社区外迁移。将农业活动取为参照组，我们就可以比较参与非农业活动和外迁的差异。表1为不同因素对参与非农业活动的概率和外迁概率的影响(相对

22、于对农业活动的参与)，从中可见，在参与本地非农业活动方面，男性比女性具有更强的参与倾向，然而在参与迁移方面，男性和女性差别不大。这个结果可以有如下解释：(1)妇女在迁移方面具有更高的预期收益(Zhu, 2002)；(2)妇女更少受家庭农业生产活动的羁绊。表1 不同生产活动参与概率的估计从事本地非农业活动(n=534)迁移(n=183)性别(虚拟变量：男性1；女性0) 0.780*(5.74)-0.160 (-0.83)年龄 0.047* (1.83) -0.089* (-1.75)年龄的平方 (/100)-0.061* (-2.03) 0.055 (0.83)文化程度(虚拟变量：相应文化程度1

23、；其他0)小学 0.606*(2.65) 2.184* (2.10)初中 1.040*(4.39) 2.766*(2.67)高中及以上 1.290*(4.98) 3.185*(3.05)有技术专长(虚拟变量：有技术专长1；否则0) 1.524*(11.30) 1.860*(9.59)婚姻状况(虚拟变量：已婚1；否则0)-0.215 (-1.22)-0.846*(-3.44)户主(虚拟变量：户主1；否则0)-0.396*(-2.57) 0.102 (0.38)家中6岁及6岁以上的不在业人口数 0.050 (0.38)-0.136 (-0.59)家庭人均耕地面积-0.417*(-7.27)-0.1

24、85* (-2.41)家庭距县城关镇的距离-0.038* (-2.33)-0.081*(-2.74)所在乡(镇)非农业劳动力的比重 0.108*(10.23)-0.024 (-1.60)常数-4.657*(-9.37)-1.648 (-1.30)似然函数极大值-1699.861Pseudo 0.185观察值数3103注：括号内为t验检值；*、*和*分别表示结果在1%、5%和10%的水平下显著。表格的标题放在表格之上，表格用简明型，无左右边框。表格下放交代资料来源或表格中数字的含义时，用“注：XXXX”或“数据来源：YYY”注解和资料来源等内容的交代左边与表格的左边对齐。全文中的表格要连续编号，

25、如表1、表2、表3等。年龄与非农业活动的参与概率呈倒U形曲线的关系：参与概率起初随年龄的增长而上升，达到一定程度就开始下降。由年龄的一次项和二次项的系数值可以算出，38岁左右的中年人从事农村非农业职业的倾向最强。然而迁移的概率却与年龄负相关，这就是说年轻人具有更高的迁移概率。这可能是由于大多数乡城迁移人口在城市中从事的是体力劳动，青年人显然比老年人占有优势。我们的回归结果证实了文化程度对劳动力地域流动和职业流动的正向作用：劳动力的文化程度越高，向农业外部转移的倾向就越强。我们可以注意到文化程度的作用对于迁移的参与更加显著，这间接表明迁移对劳动力素质的要求(或者说迁移的“门槛”)比参与本地非农业

26、活动更高。这个结果也可以从收益方面来解释：文化素质较高的劳动力在外部劳动力市场上通常可望获得更高的收入。对于变量“有技术专长”，我们也得到了相似的结果。根据我们的调查，在农村非农职业中名列前茅的是：司机、厨师、裁缝、木工等。至于家庭特征，婚姻对迁移起着阻碍作用，家庭的建立，以及随之而来的子女的抚养，意味着稳定生活的开始，这无疑提高了迁移的成本。但婚姻对非农业活动的参与却不起作用，显然劳动力的就地转移对正常的家庭生活基本没有影响。我们的结果还表明，户主参与本地非农业活动的概率较低，但该变量对迁移的参与不起作用，换句话说，户主要么外出，要么留在家中从事农业生产活动，而较少从事本地的非农业活动。家庭

27、负担的人口数对非农业活动和迁移的参与都不起作用。家庭人均耕地对两种活动的参与概率都呈显著的负向作用，这就是说土地的匮乏对农业劳动者离开土地构成了一项重要的推力，尤其对从事本地非农业活动来说更是如此。家庭距县城关镇的距离与两种活动的参与都呈负相关，即距县城越近，劳动力脱离农业活动的倾向就越强。最后，代表本地非农产业发展水平的乡(镇)非农业劳动力的比重有利于对非农业活动的参与，但对劳动力的外迁没有影响。这说明非农业活动的参与受当地外部环境因素的影响比较大。 (二)迁移和从事非农职业之间的相互作用本节我们用双变量的非参数分析来研究两种流动之间的相互作用。非参数分析要回答的问题是：对于农业劳动力，一旦

28、从事非农职业，是否其流动性会有显著的变化；反之，迁移是否会影响农业劳动者从事非农职业的倾向。首先，我们看从事非农职业对流动性的作用，图2为各年龄下分性别的累计迁移概率。从中可见，对于从农业中转移出来了的男性劳动者来说，其流动性持续上升，一直到50岁以后；而留在农业内部的劳动者，其曲线在25岁以后几乎是水平的，也就是说基本没有流动。对于女性来说，在25岁前，迁移概率较高，已从事非农职业的女性和未从事非农职业的女性这两条曲线基本重合，这就是说职业的变化对流动性影响不大；25岁以后，两者流动性的距离就明显拉开了，后者基本没有流动。已从事非农职业的女性未从事非农职业的女性已从事非农职业的男性已从事非农

29、职业的男性图2 各年龄迁移的累计瞬时概率(含婚姻迁移)表格中的图例放在表格的下方，表格最外围不要边框。全文的图形要连续编号，例如图1、图2等。通过对样本的进一步分析，我们发现女性在25岁前的高流动性主要是源于婚姻迁移。由于在本文中我们感兴趣的是经济型的迁移，所以在以下的分析中我们去掉以婚姻为目的的迁移，重新统计各组的累计迁移概率，图3为结果，这次我们可以看到，就从事非农职业对迁移的影响而言，男性和女性的情况大致相同，对于女性，职业变换的作用更大一些。此外，从图2和图3中，我们还可以得到如下结论：(1)对于农业劳动者，无论是男性还是女性，其流动性非常弱，因为他们的累计概率曲线在25岁以后基本保持

30、水平。(2)对于从农业中出来的农业劳动者，女性的累计迁移概率曲线在42岁停止上升，而男性的曲线上升趋势在52岁才停止。这表明男性人口的迁移生活大约比女性长10年。(3)从图3中可见，由于从农业中出来的女性的累计迁移概率曲线略高于从农业中出来的男性的曲线，且二者基本保持平行，我们可以说，就非婚姻迁移而言，20岁以前的青年女性的流动性要高于青年男性。已从事非农职业的女性未从事非农职业的女性已从事非农职业的男性未从事非农职业的男性图3 各年龄迁移的累计瞬时概率(不含婚姻迁移)下面我们来看是否迁移行为也影响农业劳动力的非农倾向，图4为不同群体分年龄从事非农职业的累计瞬时概率，从中可见，无论是男性还是女

31、性，迁移都能显著地促进农业劳动力的非农化。其中男性从事非农职业的倾向要强于女性。已迁移的男性已迁移的女性未迁移的男性未迁移的女性图4 各年龄从事非农职业的累计瞬时概率因此，我们的分析表明，从事非农职业和迁移之间存在着密切的联系，两者互相促进。一方面，从生产活动的参与方面来看，农村劳动力的就地转移构成了乡城迁移的一种替代；另一方面，从时间顺序上看，两种流动之间又存在着一种“互补”的关系。四、结 论在中国，城市正规部门的有限容量、劳动力市场上的歧视、非正规部门不稳定的职业、暂住人口的身份等因素在很大程度上提高了乡城迁移的成本，农村非农产业就是在这种背景下应运而生并繁荣发展的。我们的分析表明，劳动力

32、的地域流动(迁移)和职业流动(从事非农职业)都具有很强的选择性。与地域流动相比较，在农村地区从事非农职业是一种更容易参与的活动，这种就地职业转移对劳动力所接受的正规或非正规教育的要求比外迁要低。此外，由于从事本地非农业活动的劳动力可以维持正常的家庭生活并兼顾家庭的其他生产活动，其参与成本要低于迁移的成本。因此，对于农村家庭的成员来说，较之外出打工，在农村地区从事非农职业或非农业经营是一种更可行和更精明的战略。职业的变换在劳动力流动过程中占有非常重要的位置。我们的分析揭示了农业劳动力的职业流动和地域流动之间密切的互动关系。一方面，迁移可以看成是一种人力资本的积累，因此，迁移一般可带来职业上的“升

33、级”；另一方面，农业劳动力从农业中出来，从事非农职业，能增加收入，开拓眼界，掌握技术，增强迁移的愿望和克服迁移障碍的能力。因此，迁移和农业劳动力的非农化之间是一种互相促进的关系。 然而，尽管农村非农业活动为农业剩余劳动力提供了一条重要的出路，对农村经济发展有积极的一面，它也不可避免地带有某些局限性。这是因为：(1)虽然农村非农产业在农业剩余劳动力的转移方面发挥了巨大作用，但作为其主体的乡镇企业，走的却是一条无序的、分散的道路，乡村非农产业的布局具有很大的离散性和随机性，从而产生了诸如土地浪费、环境污染、重复建设、集聚效益低、设备陈旧，工艺落后等问题。因此，农村非农产业的发展也会带来一定副作用和

34、社会成本。(2)乡镇企业主要集中在中、小规模的劳动密集型企业，但为了保持竞争力，乡镇企业，特别是制造业，在发展到一定程度时必须实现产业结构升级，即向资金密集型和技术密集型转变，这无疑会削弱其吸纳劳动力的能力。事实上，在20世纪90年代末，农村工业企业的就业人数已有了下降的趋势，这对农业劳动力的转移提出了新的课题。(3)农村非农产业的发展会导致农业劳动力转移不彻底。在耕地面积和农业技术近期内不可能有很大提高的情况下，欲增加粮食产量，只有为从事种植业的纯农户提供更多的种植面积，发展规模经营，才能保证他们的收入持续增长，进而提高农业劳动生产率。为此就必须将大量的农业剩余劳动力导离土地，进厂或进城，彻底割断他们与土地的联系。而目前的情况是大量的农村劳动力离开了农业生产，却保留了承包的土地作为一种退路或生活的基本保障(相当一部分