□馬琳琳
(廣東理工學(xué)院 廣東 肇慶 526000)
目前我國(guó)農(nóng)業(yè)就業(yè)統(tǒng)計(jì)存在結(jié)構(gòu)欠缺、統(tǒng)計(jì)口徑不明確等問(wèn)題,容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)誤用。這種欠缺不僅出現(xiàn)在國(guó)內(nèi),國(guó)際數(shù)據(jù)也有類似問(wèn)題,因此需要選擇其優(yōu)勢(shì)相互補(bǔ)充。
我國(guó)農(nóng)業(yè)就業(yè)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》3 個(gè)年鑒。這些年鑒能夠提供我國(guó)各個(gè)行業(yè)的就業(yè)數(shù)據(jù),同時(shí)提供部分其他國(guó)家或地區(qū)的分產(chǎn)業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)。這3 個(gè)年鑒的數(shù)據(jù)匯總是由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局就業(yè)統(tǒng)計(jì)司與人口統(tǒng)計(jì)司完成,所以在指標(biāo)設(shè)計(jì)方面基本一致。
由于統(tǒng)計(jì)方法與統(tǒng)計(jì)口徑的調(diào)整,農(nóng)業(yè)就業(yè)統(tǒng)計(jì)的歷史數(shù)據(jù)并不完整,其數(shù)據(jù)與科研工作的現(xiàn)實(shí)需求存在一定的差距。因此,對(duì)這3 個(gè)勞動(dòng)就業(yè)年鑒需要選擇性使用?!吨袊?guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》所提供的農(nóng)業(yè)科技人員數(shù)據(jù)以及部分省份半公開(kāi)統(tǒng)計(jì)資料,均能夠作為補(bǔ)充。
除此之外,我國(guó)《勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》中注明的部分其他國(guó)家農(nóng)業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自于世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù),但和世界銀行所公開(kāi)的數(shù)據(jù)存在差異,因此需要利用多種數(shù)據(jù)來(lái)源,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合與完善[1]。
首先是世界銀行的公開(kāi)數(shù)據(jù),其內(nèi)容包括各國(guó)GDP 排名、世界發(fā)展指標(biāo)以及教育統(tǒng)計(jì)等,涉及數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)千個(gè)指標(biāo)。其中,與農(nóng)業(yè)就業(yè)指標(biāo)相關(guān)的子數(shù)據(jù)為Agriculture in Afr 與Development Indicator。Agriculture in Afr 主要涉及非洲國(guó)家的數(shù)據(jù),包括馬拉維、埃塞俄比亞等。World Development Indicators 數(shù)據(jù)庫(kù)有著較高的覆蓋面,包括248 個(gè)地區(qū)和國(guó)家,指標(biāo)高達(dá)1 346 個(gè),其中比重較高的3 項(xiàng)指標(biāo)為農(nóng)業(yè)就業(yè)人員、農(nóng)業(yè)童工數(shù)量與農(nóng)業(yè)增加值[2]。
其次是聯(lián)合國(guó)數(shù)據(jù)。在國(guó)際組織中,聯(lián)合國(guó)有著最多的成員國(guó),其涉及的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括多個(gè)領(lǐng)域,比如人權(quán)宣言、氣候變化、人道主義、民間社會(huì)等[3]。
就目前而言,能夠?qū)r(nóng)業(yè)科技人員數(shù)據(jù)進(jìn)行較為全面反映的年鑒為《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》,具體包括公有經(jīng)濟(jì)企事業(yè)單位專業(yè)技術(shù)人員、研究與開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)從事科技活動(dòng)人員、研究與開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)R&D 人員全時(shí)當(dāng)量、研究與開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)R&D 人員下的農(nóng)林牧漁業(yè)。
在研究與開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)R&D 人員、研究與開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)從事科技活動(dòng)人員指標(biāo)中,年鑒只提供了研究與開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)的相關(guān)數(shù)據(jù),而沒(méi)有將企業(yè)數(shù)據(jù)以及高等學(xué)校的數(shù)據(jù)納入其中,所以這兩個(gè)指標(biāo)值能夠反映出農(nóng)業(yè)科技人才的小部分,并不能夠反映全貌。
公有經(jīng)濟(jì)企事業(yè)單位專業(yè)技術(shù)人員的數(shù)據(jù)能夠全面反映我國(guó)技術(shù)工作人員的規(guī)模,同時(shí)能夠保持時(shí)間序列與統(tǒng)計(jì)口徑的連續(xù)性。這一指標(biāo)主要參考《國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類》制定,根據(jù)我國(guó)實(shí)際情況分為17 個(gè)類別,即藝術(shù)、體育、翻譯、統(tǒng)計(jì)、會(huì)計(jì)、經(jīng)濟(jì)、教育、工藝美術(shù)、廣播電視、新聞出版、衛(wèi)生技術(shù)、科學(xué)研究、農(nóng)業(yè)技術(shù)、工程技術(shù)、律師和公證、圖書資料與檔案文博、企業(yè)政治思想工作等。
R&D 人員與科研人員在統(tǒng)計(jì)上包括高等教育工作者,但不包括幼兒與中小學(xué)教育工作者[4];同時(shí)該統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)所包括的人員還有科技活動(dòng)的輔助人員與科技活動(dòng)管理人員,甚至還包括參與科技活動(dòng)的技術(shù)人員以及與之相關(guān)的其他人員,但并不包括統(tǒng)計(jì)、體育、會(huì)計(jì)、經(jīng)濟(jì)、藝術(shù)、廣播電視、工藝美術(shù)以及企業(yè)政治思想工作等相關(guān)人員。因此,R&D 人員、科研人員以及專業(yè)技術(shù)人員在統(tǒng)計(jì)口徑上有一定的差異性。
我國(guó)在科技統(tǒng)計(jì)時(shí),通常通過(guò)單位統(tǒng)計(jì)報(bào)表填報(bào)制度進(jìn)行?;鶎訂挝徊粫?huì)在統(tǒng)計(jì)農(nóng)業(yè)科技人員數(shù)據(jù)時(shí)納入與農(nóng)業(yè)無(wú)關(guān)的專業(yè)技術(shù)類別,即便納入也是為農(nóng)業(yè)服務(wù)的相關(guān)類別,比如圖書檔案、會(huì)計(jì)等[5]。
我國(guó)為了對(duì)農(nóng)業(yè)科技人員的內(nèi)涵進(jìn)行精確反映,而忽略企業(yè)、高校相關(guān)數(shù)據(jù),導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)問(wèn)題,難以對(duì)整個(gè)農(nóng)業(yè)行業(yè)投入的技術(shù)人員情況進(jìn)行良好關(guān)注。
就目前而言,傳統(tǒng)小農(nóng)戶依舊屬于我國(guó)農(nóng)業(yè)就業(yè)的主要部分。專業(yè)農(nóng)戶只有較小的比例,但對(duì)我國(guó)現(xiàn)代化進(jìn)程有著積極作用,其中最具代表性的新型職業(yè)農(nóng)民包括家庭農(nóng)場(chǎng)主、農(nóng)業(yè)企業(yè)負(fù)責(zé)人、農(nóng)民合作社帶頭人以及專業(yè)種養(yǎng)大戶。
對(duì)這些新型職業(yè)農(nóng)民的統(tǒng)計(jì),通常只提供了戶數(shù),在公開(kāi)信息中并沒(méi)有涉及新型職業(yè)農(nóng)民的就業(yè)情況、職業(yè)技能水平、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)類型、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)基本??埔约笆芙逃?,而且公開(kāi)的只有零散數(shù)據(jù)。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等相關(guān)部門需要給予足夠重視,不斷完善新型職業(yè)農(nóng)民的相關(guān)統(tǒng)計(jì)制度,并盡快向社會(huì)公開(kāi)其統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[6]。
最近幾年,我國(guó)對(duì)世界農(nóng)業(yè)問(wèn)題的關(guān)注越發(fā)密切,相關(guān)研究越來(lái)越多,因此會(huì)涉及國(guó)際農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的選擇及獲取,并考慮中國(guó)與外國(guó)農(nóng)業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)的可比性。世界銀行與聯(lián)合國(guó)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)更為全面,因此大多會(huì)選擇兩者的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[7]。
《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》的國(guó)外資料部分以及聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)都能夠獲取農(nóng)業(yè)就業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)。理論上,聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)該有著較為良好的數(shù)據(jù)質(zhì)量,但實(shí)際存在許多不足。
首先,聯(lián)合國(guó)在國(guó)際組織中有著最多的成員國(guó),涵蓋了世界眾多的國(guó)家與地區(qū),但對(duì)部分農(nóng)業(yè)國(guó)家就業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)存在缺失,包括美國(guó)、埃及以及墨西哥等。而且,聯(lián)合國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)能夠提供的數(shù)據(jù)年份存在局限性和不連續(xù)性,通常只有一年或兩年。
其次,聯(lián)合國(guó)就業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)沒(méi)有估算總?cè)丝谒降木蜆I(yè)規(guī)模,只是10%家戶抽樣數(shù)據(jù),因此聯(lián)合國(guó)數(shù)據(jù)質(zhì)量存在疑問(wèn),例如聯(lián)合國(guó)數(shù)據(jù)與《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》中農(nóng)業(yè)就業(yè)規(guī)模有較大差距。而且,聯(lián)合國(guó)數(shù)據(jù)與《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》中其他國(guó)家數(shù)據(jù)比較,也有一定差異[8]。
再次,在統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)方面,聯(lián)合國(guó)數(shù)據(jù)通過(guò)ISIC 標(biāo)準(zhǔn)對(duì)農(nóng)業(yè)進(jìn)行劃分,該標(biāo)準(zhǔn)不僅與中國(guó)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)不同,而且不同于其他許多國(guó)家。為了與國(guó)際接軌,我國(guó)對(duì)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了多次調(diào)整,但在歸類依據(jù)、服務(wù)服務(wù)業(yè)、大類設(shè)置以及對(duì)應(yīng)條目方面,與聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)仍有差異性。在這種統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的差異下,聯(lián)合國(guó)所提供的其他國(guó)家農(nóng)業(yè)就業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)與我國(guó)農(nóng)業(yè)就業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)有著一定程度的差異。在這種情況下,如果想要通過(guò)聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行我國(guó)農(nóng)業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)的國(guó)際比較,需要利用其他相關(guān)渠道補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù),從而導(dǎo)致增加額外的負(fù)擔(dān)。
最后,各國(guó)家統(tǒng)計(jì)口徑以及統(tǒng)計(jì)方法存在差異,比如有的數(shù)據(jù)來(lái)源是抽樣數(shù)據(jù),有的是總量數(shù)據(jù),因此在可比性方面,統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)有較多的問(wèn)題和不足。如果通過(guò)《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)展開(kāi)國(guó)際比較,則存在涵蓋范圍不足的問(wèn)題。相比而言,農(nóng)業(yè)就業(yè)比重的國(guó)際數(shù)據(jù)依舊有較為良好的可比性。
《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》與世界銀行的“世界發(fā)展指標(biāo)”均提供了農(nóng)業(yè)就業(yè)人員占全部就業(yè)人員的比重?cái)?shù)據(jù),同時(shí)該數(shù)據(jù)能夠利用聯(lián)合國(guó)數(shù)據(jù)進(jìn)行后期計(jì)算獲得。世界銀行數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)比較有著比較全面的資料,包含幾乎全部經(jīng)濟(jì)體幾十年的資料,但部分統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)依舊缺少足夠的可靠性。
例如我國(guó)農(nóng)業(yè)就業(yè)比重在2002 年世界銀行數(shù)據(jù)中為22.1%,而到2003 年則迅速變?yōu)?.4%,而且其比例還在持續(xù)降低。這種突然變化的數(shù)據(jù)明顯是處理數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)了失誤。
聯(lián)合國(guó)數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)時(shí)間、統(tǒng)計(jì)范圍兩方面均存在缺失。世界銀行數(shù)據(jù)雖然有著較廣的覆蓋面和歷史數(shù)據(jù)連續(xù)性,但個(gè)別國(guó)家的數(shù)據(jù)存在一定的偏誤。結(jié)合聯(lián)合國(guó)數(shù)據(jù)、世界銀行數(shù)據(jù)以及個(gè)別國(guó)家國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行中外農(nóng)業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)比較研究,有較高的可行性。