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    基于Logit模型的農(nóng)村勞動力分化程度分析:以山西省忻州市為例

    2010-08-13 08:41:04杜建賓張志強(qiáng)
    關(guān)鍵詞:勞動力分化概率

    杜建賓,張志強(qiáng)

    (西北農(nóng)林科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,陜西 楊凌 712100)

    一、問題的提出

    大量的研究表明,我國農(nóng)村勞動力分化已經(jīng)是一個(gè)普遍的現(xiàn)象。關(guān)于農(nóng)民分化的涵義,周慶翰、農(nóng)業(yè)部農(nóng)村固定觀察點(diǎn)辦公室、陳家驥和盧福營將分化理解為農(nóng)民收入、職業(yè)、身份以社會地位等方面的差異[1-4];董召榮和高強(qiáng)將分化理解為農(nóng)戶兼業(yè)程度和農(nóng)戶類型的差異;沙蓮香將農(nóng)民的分化定義為農(nóng)民突破農(nóng)村地域、農(nóng)業(yè)勞動者職業(yè)的限制以及農(nóng)業(yè)戶口的束縛而從事其他非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的活動過程[5-7];陸學(xué)藝提出農(nóng)民的分層是指農(nóng)民因分化而逐漸形成的比較穩(wěn)定的具有一定群體特征的階層化趨勢[8];秦宏認(rèn)為農(nóng)戶分化就是農(nóng)戶改變傳統(tǒng)單一經(jīng)營農(nóng)業(yè)的高度同質(zhì)化局面,逐漸分解為不同種類和不同規(guī)模的特征群體, 并不斷發(fā)展變化的過程[9];然而,文軍則認(rèn)為農(nóng)民工群體本身正在發(fā)生著巨大的變化,“流動人口”已經(jīng)不能簡單概括城市農(nóng)民工的內(nèi)涵,應(yīng)充分關(guān)注農(nóng)民工本身發(fā)生的悄然分化[10]。

    關(guān)于農(nóng)村勞動力分化的影響因素,彭干梓從職業(yè)教育的角度研究了農(nóng)民職業(yè)的分化,認(rèn)為職業(yè)教育是農(nóng)民分化一個(gè)動因和措施[11];陳東平認(rèn)為農(nóng)民分化與收入穩(wěn)定性、兼業(yè)程度、生活地域以及教育水平有關(guān)[12];秦宏和鄭少鋒認(rèn)為農(nóng)戶的兼業(yè)程度是農(nóng)戶分化的一個(gè)重要因素,提出促使農(nóng)戶徹底分化以實(shí)現(xiàn)農(nóng)村向城鎮(zhèn)的順利轉(zhuǎn)變的建議[13];趙竹村認(rèn)為農(nóng)戶分化的根源在于逐步健全的市場機(jī)制促使傳統(tǒng)農(nóng)戶在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中背離了原有的家庭周期運(yùn)動規(guī)律[14];魏文迪和戴迎華認(rèn)為農(nóng)民分化的主要因素有家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制、社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制、土地減少和大量富余勞動力產(chǎn)生、農(nóng)民增收困難和城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大化以及農(nóng)民子女通過受教育改變自身家庭生活狀況的愿望等五方面[15]。

    關(guān)于農(nóng)村勞動力分化與轉(zhuǎn)移的關(guān)系,易文彬?qū)π屡f體制轉(zhuǎn)變過程中的農(nóng)村勞動力分化、轉(zhuǎn)移及就業(yè)問題進(jìn)行了研究,認(rèn)為分化和轉(zhuǎn)移是先行后續(xù)的關(guān)系[16];陳池波認(rèn)為農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移過程,實(shí)際上農(nóng)村勞動力由第一產(chǎn)業(yè)向二、三產(chǎn)業(yè)分化的社會經(jīng)濟(jì)過程[17];秦宏和李嘉曉認(rèn)為沿海地區(qū)農(nóng)戶分化與非農(nóng)化、城鎮(zhèn)化的發(fā)展是相互影響的,實(shí)踐中必須促進(jìn)農(nóng)戶徹底分化,才能實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)化與非農(nóng)化的同步進(jìn)行[18]。

    上述文獻(xiàn)從農(nóng)民、農(nóng)戶以及農(nóng)民工的層面對農(nóng)村勞動力分化涵義的界定、分化狀況的描述、影響因素的識別以及分化與轉(zhuǎn)移的相互作用進(jìn)行了有益的探索。然而,這些研究存在著明顯的分歧和局限性。因?yàn)?,農(nóng)村勞動力本身不斷發(fā)生著巨大的變化,“農(nóng)民”“農(nóng)戶”“農(nóng)民工”等明顯帶有產(chǎn)業(yè)、職業(yè)以及身份內(nèi)涵的術(shù)語已經(jīng)不完全等同農(nóng)村勞動力[19],從收入、職業(yè)、兼業(yè)程度、農(nóng)戶類型以及農(nóng)民內(nèi)部的階層等宏觀和中觀的角度來探討農(nóng)村勞動力分化,不可避免地會忽略非農(nóng)化在農(nóng)村勞動力分化過程的作用。非農(nóng)化進(jìn)程已經(jīng)引起農(nóng)村勞動力收入、職業(yè)、兼業(yè)程度、觀念等各個(gè)方面的變化,這為研究農(nóng)村勞動力分化提供了一個(gè)全新的視角。盡管二元結(jié)構(gòu)在我國仍未打破,但是由于城鄉(xiāng)信息和人員互動以及日益密切經(jīng)濟(jì)活動,農(nóng)村勞動力足夠理性,能夠清醒意識到城鄉(xiāng)的經(jīng)濟(jì)社會差異,并在是否參與非農(nóng)活動的決策中做出最優(yōu)的選擇。這一前提條件使研究者能從農(nóng)村勞動力是否參與非農(nóng)活動的決策差異中探尋分化的內(nèi)在動因。筆者擬從非農(nóng)化視角對農(nóng)村勞動力分化進(jìn)行考察,應(yīng)用多元Logit模型對分化的影響因素作進(jìn)一步的探討,并利用回歸得到的方程式對分化程度進(jìn)行模擬,在此基礎(chǔ)上探討分化程度與轉(zhuǎn)移概率之間的關(guān)系。

    二、數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計(jì)分析

    1. 數(shù)據(jù)來源

    本文以山西省忻州市的農(nóng)村勞動力為研究對象,這里的農(nóng)村勞動力是指未取得城鎮(zhèn)戶籍、具有勞動能力的、16—65歲和16—60歲的男性和女性個(gè)體,主要包括從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動和從事非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的勞動力。筆者按照隨機(jī)原則分別在忻州市西部的寧武縣、中部的原平市以及東部的五臺縣實(shí)施整村抽樣,共發(fā)放問卷300份,回收278份,其中有效問卷260份,獲得有效觀察值670組。

    2. 農(nóng)村勞動力分化狀況的描述性統(tǒng)計(jì)分析

    670組有效觀察值反映了寧武縣、原平市和五臺縣三地的勞動力在性別、年齡、文化程度、土地?cái)?shù)量、農(nóng)業(yè)收入以及非農(nóng)收入基本情況(表1):

    表1 寧武原平五臺三縣市農(nóng)村勞動力分化概況 %

    從農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)收入以及總收入水平來看,寧武縣最低,分別為568.6、4 834.4和5 403元;原平市最高,分別為2 903.2、6 496.1和9 399.3元。寧武、原平和五臺三縣市農(nóng)村勞動力的非農(nóng)活動參與率分別為 54.3%、34.5%和 63%;寧武縣和五臺縣農(nóng)村勞動力文化程度結(jié)構(gòu)較為相似,原平市的動力文化程度較高。三縣市的勞均土地?cái)?shù)量存在較大的差異,分別為0.13、0.24和 0.14公頃。表1顯示,寧武、原平和五臺三縣市的農(nóng)村勞動力存在較大的差異,主要體現(xiàn)在性別結(jié)構(gòu)、年齡結(jié)構(gòu)、收入結(jié)構(gòu)、文化程度結(jié)構(gòu)以及非農(nóng)活動的參與率;并且還初步顯示非農(nóng)活動參與率與年齡、農(nóng)業(yè)收入存在一定得反向關(guān)系,而與非農(nóng)收入存在正向的關(guān)系,男性比女性更多的參與非農(nóng)活動。這也說明從農(nóng)村勞動力分化角度研究剩余勞動力轉(zhuǎn)移的可行性。

    為了進(jìn)一步考察非農(nóng)活動參與率與性別、收入、年齡、受教育年限和土地?cái)?shù)量的關(guān)系,筆者對其進(jìn)行了相關(guān)系數(shù)分析(表2):

    表2 忻州市農(nóng)村勞動力不同屬性之間的相關(guān)系數(shù)表

    表2顯示,農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)活動與否的決策(Y)與年齡(AGE)、性別(GDR)、受教育年限(LIT)、土地?cái)?shù)量(LND)、農(nóng)業(yè)收入(AGI)、非農(nóng)收入(NAI)以及總收入(TIC)的相關(guān)系數(shù)分別為-0.34、0.40、0.28、-0.03、-0.17、0.36和0.26。由此可以初步斷定,農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)活動的決策與年齡、土地?cái)?shù)量、農(nóng)業(yè)收入呈負(fù)相關(guān),而與性別、受教育年限非農(nóng)收入和總收入呈正相關(guān)。

    三、基于Logit模型的農(nóng)村勞動力分化程度計(jì)量分析

    本文著眼于對農(nóng)村勞動力分化的研究,分化動因和分化程度的計(jì)量以及分化與轉(zhuǎn)移的數(shù)量關(guān)系成為筆者極為關(guān)注的一個(gè)問題。為此,筆者運(yùn)用Logit模型來估計(jì)農(nóng)村勞動力分化不同動因的各自影響程度及其綜合作用下的分化程度,并依據(jù)分化程度來分析勞動力轉(zhuǎn)移的概率。

    1. Logit模型的設(shè)定

    基于上文關(guān)于農(nóng)村勞動力分化及其影響因素的討論,筆者建立以下Logit模型:

    其中,Y是農(nóng)村勞動力是否參與非農(nóng)活動的決策,如果參與了非農(nóng)活動記為 1,否則記為 0;C為常數(shù)項(xiàng),Xi為年齡(AGE)、性別(GDR)、受教育年限(LIT)、土地?cái)?shù)量(LND)、農(nóng)業(yè)收入(AGI)、非農(nóng)收入(NAI)等可能的影響因素。此外,筆者還對解釋變量進(jìn)行無量綱化處理,使所有被解釋變量的值都處于同一個(gè)數(shù)量級,即[0,1]的范圍內(nèi),實(shí)現(xiàn)無量綱化和去異方差性。

    2. 回歸結(jié)果

    筆者利用Eviews3.1中的ML - Binary Logit方法,以Y為被解釋變量,以AGE,GDR,LIT,LND,AGI和NAI為解釋變量,對670個(gè)觀測值進(jìn)行回歸分析(表 3):

    表3 Logit模型回歸結(jié)果

    根據(jù)表3的結(jié)果,筆者剔除C進(jìn)行重新回歸,由此,可以得到年齡(AGE)、性別(GDR)、受教育年限(LIT)、土地?cái)?shù)量(LND)、農(nóng)業(yè)收入(AGI)以及非農(nóng)收入(NAI)與參與非農(nóng)勞動決策(Y)的回歸方程:

    在(2)式中,各個(gè)解釋變量都通過0.01水平上的顯著性檢驗(yàn),因而可以認(rèn)定年齡、性別、受教育年限、土地?cái)?shù)量、農(nóng)業(yè)收入以及非農(nóng)收入是影響農(nóng)村勞動力分化的主要因素。但這一結(jié)論并不是筆者最為關(guān)注的,筆者更為關(guān)注的是這些因素對農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)活動決策時(shí)的影響程度,從回歸結(jié)果來看,其中影響最大的是非農(nóng)收入,其次為農(nóng)業(yè)收入、年齡、文化程度、土地?cái)?shù)量,最小的為性別。這一結(jié)論從實(shí)證的角度進(jìn)一步驗(yàn)證了非農(nóng)收入是農(nóng)村勞動力選擇參與非農(nóng)活動的最主要?jiǎng)右?。這對相關(guān)研究結(jié)論做出了重要的補(bǔ)充,即從實(shí)證模型中得出年齡、性別、文化程度和土地?cái)?shù)量對勞動力參與非農(nóng)決策的影響非常顯著,因而是重要的影響因素。土地?cái)?shù)量并未像預(yù)期的那樣與非農(nóng)決策呈負(fù)相關(guān),筆者推測可能是由于土地目前所具有保障功能大于束縛作用。

    3. 農(nóng)村勞動力的分化程度

    值得注意的是,(2)式的另外一個(gè)更重要的意義在于為綜合評價(jià)和度量農(nóng)村勞動力分化程度提供了重要的工具?,F(xiàn)有農(nóng)戶或農(nóng)村勞動力分化的研究,基本識別出上述影響因素,但只是以單個(gè)指標(biāo)上的水平差異來反映分化程度,忽視了不同指標(biāo)的影響程度和綜合作用。結(jié)合本文對勞動力分化程度的界定,本文通過(2)式對670組樣本觀測值進(jìn)行了模擬計(jì)算,從而得到670個(gè)勞動力的分化程度,為了使模擬結(jié)果更加直觀,筆者對不同分化程度進(jìn)行了分組(表4):

    表4 忻州市農(nóng)村勞動力分化程度的估計(jì)值y*

    結(jié)合表4可以知道,在現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)條件下,只要能夠在非農(nóng)活動中取得比農(nóng)業(yè)收入更多的收入,農(nóng)村勞動力就會立即考慮年齡、性別、土地?cái)?shù)量以及文化程度等自身?xiàng)l件,進(jìn)而做出是否參與非農(nóng)活動的決策。不同的態(tài)度意味著不同的決策行為,不論農(nóng)村勞動力怎樣決策,其決策行為的差異最終會導(dǎo)致農(nóng)村勞動力不同程度的分化。

    4. 農(nóng)村勞動力分化與剩余勞動力轉(zhuǎn)移的關(guān)系

    雖然本文不能以嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)給出分化程度與轉(zhuǎn)移概率的關(guān)系,但是依據(jù)表4的分組,筆者可對農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)活動的情況以及年齡、性別、土地?cái)?shù)量、農(nóng)業(yè)收入、非農(nóng)收入等指標(biāo)進(jìn)行描述(表 5):

    表5 不同分化程度的勞動力樣本特征 %

    表6 不同地域和文化程度農(nóng)村勞動力的轉(zhuǎn)移概率 %

    表7 不同性別和年齡農(nóng)村勞動力的轉(zhuǎn)移概率 %

    表5顯示,較高的分化程度對應(yīng)著較高的非農(nóng)活動參與率、非農(nóng)收入和文化程度以及較小的年齡。具體而言,高分化程度的勞動力參與非農(nóng)活動的比例較大,絕大部分勞動時(shí)間從事非農(nóng)活動,非農(nóng)收入較高而且穩(wěn)定,這正是一般意義上的已轉(zhuǎn)移勞動力;而分化程度低的勞動者從事非農(nóng)活動的比例較小,絕大部分時(shí)間從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn),農(nóng)業(yè)收入在總收入中的比例較大,沒有穩(wěn)定的非農(nóng)收入來源,并不具備轉(zhuǎn)移的條件。因此,筆者認(rèn)為分化程度則可以用來衡量轉(zhuǎn)移概率,盡管分化程度并不是嚴(yán)格數(shù)學(xué)意義上的轉(zhuǎn)移概率。

    基于上文的論述,筆者按照分化程度與轉(zhuǎn)移可能性的數(shù)量關(guān)系,將農(nóng)村勞動力劃分完全轉(zhuǎn)移、一級潛在轉(zhuǎn)移、二級潛在轉(zhuǎn)移以及農(nóng)村必需勞動力四個(gè)類型:

    完全轉(zhuǎn)移勞動力:此類勞動力的分化程度為0.8~1,占農(nóng)村勞動力的30.9%,主要包括學(xué)生、工人、公務(wù)員和教師等,文化程度高,收入高而且穩(wěn)定,可完全脫離土地生活。

    一級潛在轉(zhuǎn)移勞動力:此類勞動力的分化為0.6~0.8,占農(nóng)村勞動力的17.31%,主要包括富有經(jīng)驗(yàn)農(nóng)民工、廚師、司機(jī)和小本生意人等,其特點(diǎn)是青壯年,收入較高但不穩(wěn)定,但不能完全脫離土地,在一定條件下,此類勞動力可最優(yōu)先轉(zhuǎn)移。

    二級潛在轉(zhuǎn)移勞動力:此類勞動力的轉(zhuǎn)移概率為0.4~0.6,占農(nóng)村勞動力的7.16%,有一定的技能,年齡偏大使得他們在外出務(wù)工的時(shí)間很短,土地農(nóng)業(yè)收入是他們收入的重要來源,只要條件成熟該類勞動力也可轉(zhuǎn)移。

    農(nóng)村必需勞動力:此類勞動力的轉(zhuǎn)移概率為0~0.4,占農(nóng)村勞動力的44.62%,參與過非農(nóng)活動,但基本屬于純農(nóng)業(yè)勞動力,年齡多在中年或以上,受教育年限較低,收入水平相對較低,女性比重較大,具有嫻熟的農(nóng)業(yè)勞動技能和較重的家庭負(fù)擔(dān),暫時(shí)很難脫離土地。需要指出的是,這里所說的必需勞動力并非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所必需而不存在剩余的,而是維持農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會運(yùn)行所必需的。

    5. 對轉(zhuǎn)移概率的模擬預(yù)測

    為了進(jìn)一步考察年齡(AGE)、受教育年限(LIT)、土地?cái)?shù)量(LND)、農(nóng)業(yè)收入(AGI)以及非農(nóng)收入(NAI)與參與非農(nóng)勞動決策(Y)等影響因素變動時(shí)分化程度變化所引致的轉(zhuǎn)移概率,筆者根據(jù)初始轉(zhuǎn)移概率Y-Y與AGE+1-Y,LND+1-Y,LIT+1-Y,NAI+10%-Y,AGI+10%-Y繪制散點(diǎn)圖,進(jìn)行模擬預(yù)測(圖1):

    圖1 670組觀察值的模擬預(yù)測值

    圖1 (a)是其中橫軸為Y,縱軸為其他模擬預(yù)測值,AGE+1代表年齡增加1歲、LND+1代表土地增加 1畝、LIT+1代表受教育年限增加 1年、NAI+10%代表非農(nóng)收入增加 10%其他變量固定時(shí)的轉(zhuǎn)移概率,AGI+10%代表農(nóng)業(yè)收入增加10%其他變量固定時(shí)的轉(zhuǎn)移概率。從圖1(a)看來,大部分點(diǎn)依然集中在對角線上,與Y-Y重疊,但是部分點(diǎn)偏離了對角線,根據(jù)偏離對角線的點(diǎn)的趨勢可得到圖1(b)。從圖 1(b)看來,年齡變量和農(nóng)業(yè)收入變量的增加導(dǎo)致部分勞動力轉(zhuǎn)移概率的下降,而土地、受教育年限以及非農(nóng)收入的增加導(dǎo)致部分勞動力轉(zhuǎn)移概率的上升。為了更加清晰,筆者將利用 Logit模型對農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移概率的模擬以表格表示如下(表 8):

    表8 利用Logit模型對農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移概率的模擬

    表8顯示,當(dāng)所有勞動力的年齡都增加1歲時(shí),已轉(zhuǎn)移勞動力的比重就會下降2.24個(gè)百分點(diǎn);受教育年限增加1年時(shí),已轉(zhuǎn)移勞動力的比重就會增加3.43個(gè)百分點(diǎn);土地?cái)?shù)量增加1畝,已轉(zhuǎn)移勞動力的比重就會增加 0.29個(gè)百分點(diǎn);農(nóng)業(yè)收入增加10%,已轉(zhuǎn)移勞動力的比重會下降0.75個(gè)百分點(diǎn);非農(nóng)收入增加 10%,已轉(zhuǎn)移勞動力的比重會上升1.94個(gè)百分點(diǎn),這一結(jié)論更具政策指導(dǎo)方面的意義。

    四、結(jié)論和建議

    1. 基本結(jié)論

    影響農(nóng)村勞動力分化的主要因素為年齡、性別、受教育年限、土地?cái)?shù)量、農(nóng)業(yè)收入以及非農(nóng)收入,其中影響最大的是非農(nóng)收入,其次為非農(nóng)收入、年齡、文化程度、土地?cái)?shù)量,影響程度最小的為性別。農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入是農(nóng)村勞動力參與非農(nóng)活動的最主要?jiǎng)右?,年齡、性別、文化程度和土地?cái)?shù)量的影響也非常顯著。

    農(nóng)村勞動力的分化是剩余勞動力轉(zhuǎn)移的前提,分化的程度可以衡量轉(zhuǎn)移的概率。在現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)條件下,農(nóng)村勞動力只要能夠在非農(nóng)活動中取得比農(nóng)業(yè)收入更多的收入,就會立即考慮年齡、性別、土地?cái)?shù)量以及文化程度等自身?xiàng)l件,進(jìn)而做出是否參與非農(nóng)活動的決策。農(nóng)村勞動力面對“參與”還是“不參與”以及在何種程度何種方式參與時(shí),其決策行為的差異就是分化程度,分化的程度決定著勞動力能否轉(zhuǎn)移。

    運(yùn)用Logit模型得到的回歸方程是一個(gè)能夠綜合評價(jià)和度量農(nóng)村勞動力分化程度的重要工具,按照分化程度與轉(zhuǎn)移概率的數(shù)量關(guān)系,筆者將農(nóng)村勞動力劃分為完全轉(zhuǎn)移、一級潛在轉(zhuǎn)移、二級潛在轉(zhuǎn)移和農(nóng)村必需勞動力四類。這一劃分對于農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的研究具有較大的實(shí)踐意義。

    2. 建議

    政府在考察農(nóng)村勞動力分化問題時(shí)不僅要著重考慮社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響,更應(yīng)充分關(guān)注農(nóng)民工本身發(fā)生的變化,特別是年齡、性別、受教育年限、土地?cái)?shù)量、農(nóng)業(yè)收入以及非農(nóng)收入等因素對農(nóng)村勞動力分化的影響;并且在考察分化的影響因素時(shí)不僅要考察不同指標(biāo)對分化程度的影響,更應(yīng)充分考慮不同因素對分化程度的綜合影響程度,特別是分化程度與勞動力轉(zhuǎn)移概率之間的數(shù)量關(guān)系。

    政府在制定農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的相關(guān)政策時(shí),應(yīng)該充分關(guān)注其分化的程度,并按照分化程度或轉(zhuǎn)移概率對現(xiàn)有農(nóng)村勞動力進(jìn)行分類,有針對性地實(shí)施相關(guān)政策。一方面要在充分考慮年齡、性別、文化程度結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上將一級潛在轉(zhuǎn)移和二級潛在轉(zhuǎn)移勞動力作為非農(nóng)化重點(diǎn)對象,加大農(nóng)村勞動力的職業(yè)教育的投入力度,促進(jìn)農(nóng)民職業(yè)化,不斷提高其分化程度;另一方面要高度關(guān)注農(nóng)村必需勞動力群體,加大農(nóng)村和農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的力度、完善農(nóng)村社會保障體系,保護(hù)和支持純農(nóng)業(yè)勞動力的積極性,防止農(nóng)村勞動力過度轉(zhuǎn)移,保持農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會的健康發(fā)展,維護(hù)糧食生產(chǎn)安全。

    [1]周慶翰.富裕有先有后會不會導(dǎo)致兩極分化[J].學(xué)術(shù)論壇,1982(1):17-20.

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