“早熟去工業(yè)化”對人口流動的影響
——基于西部12省份2000—2020年面板數(shù)據(jù)分析

龔勤林 章艷秋

一、引言

人口合理、公正、暢通、有序的社會性流動，是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要標志。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整引致勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)與空間分布持續(xù)變遷是人口流動的重要驅(qū)動力。改革開放后較長一段時期內(nèi)，在工業(yè)化與城市化相互促進過程中，勞動力不斷向制造業(yè)發(fā)達的東部沿海地區(qū)集聚。蔡昉在分析我國經(jīng)濟整體生產(chǎn)效率的主要貢獻因子時，指出勞動力從低效率部門（農(nóng)業(yè)）和地區(qū)向高效率部門（制造業(yè)、服務業(yè)）和地區(qū)轉(zhuǎn)移對勞動生產(chǎn)率的貢獻超過44%。①蔡昉：《中國經(jīng)濟改革效應分析——勞動力重新配置的視角》，《經(jīng)濟研究》2017年第7期。隨著我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)調(diào)整與人口加速轉(zhuǎn)變，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)“早熟去工業(yè)化”特征逐步顯現(xiàn)。所謂“早熟去工業(yè)化”是相對于經(jīng)典產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷理論自然演進的“去工業(yè)化”而言的，是指“在人均收入水平低、沒有完成工業(yè)化并實現(xiàn)現(xiàn)代化的情形下出現(xiàn)的去工業(yè)化現(xiàn)象”。①楊成林、喬曉楠：《發(fā)達國家非工業(yè)化進程舉證：一個文獻述評》，《改革》2012年第9期；黃群慧、楊虎濤：《中國制造業(yè)比重“內(nèi)外差”現(xiàn)象及其“去工業(yè)化”涵義》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2022年第3期。其本質(zhì)是發(fā)展中國家在自身勞動力成本優(yōu)勢喪失之前未能在技術領域取得突破，導致產(chǎn)品成本居高不下，被迫停滯的工業(yè)化。②喬曉楠、楊成林：《去工業(yè)化的發(fā)生機制與經(jīng)濟績效：一個分類比較研究》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2013年第6期。其實，早在1994年，我國第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重就已超過工業(yè)，2012年第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重首次超過第二產(chǎn)業(yè)，其中制造業(yè)增加值占GDP比重在2011年達到峰值32.1%，到2020年下降為26.2%。③黃群慧、楊虎濤：《中國制造業(yè)比重“內(nèi)外差”現(xiàn)象及其“去工業(yè)化”涵義》。但與之對應的人均收入水平卻遠未達到發(fā)達國家去工業(yè)化時的平均水平，同時還伴隨著全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟增速持續(xù)下降等問題，這引發(fā)了學術界對“中等收入陷阱”的擔憂。④蔡昉：《中國經(jīng)濟改革效應分析——勞動力重新配置的視角》；蔡昉：《生產(chǎn)率、新動能與制造業(yè)——中國經(jīng)濟如何提高資源重新配置效率》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2021年第5期；魏后凱、王頌吉：《中國“過度去工業(yè)化”現(xiàn)象剖析與理論反思》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2019年第1期。

伴隨著“早熟去工業(yè)化”，我國人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變也表現(xiàn)出驚人的“加速度”。改革開放短短40余年，社會總和生育率明顯下降，“未富先老”問題凸顯，勞動力總供給下降，加之信息化、網(wǎng)絡化對地理空間的壓縮重構(gòu)，高流動性和不平衡性成為常態(tài)，導致不同區(qū)域、不同城市間人口要素競爭進一步加劇。第七次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示：十年間全國人口年均增長率僅0.53%，比2010年下降了0.04個百分點；60歲及以上人口占比達到18.7%，比2010年上升5.44個百分點；流動人口總規(guī)模37582萬人，比2010年增長了69.7%，而省內(nèi)流動人口幾乎比跨省流動人口多出一倍。⑤第七次全國人口普查公報，2021年5月11日，http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjgb/rkpcgb/qgrkpcgb/？ivk_sa=1024320u，2022年9月2日。從區(qū)域看，東部地區(qū)人口繼續(xù)保持較快增長，中部地區(qū)和東北地區(qū)出現(xiàn)下降，西部地區(qū)則有微弱上升。東北和中部地區(qū)人口之所以出現(xiàn)下降，本質(zhì)原因可以歸結(jié)為傳統(tǒng)制造業(yè)式微。而西部地區(qū)人口出現(xiàn)“回流”，從數(shù)據(jù)關聯(lián)角度很容易認為與全國跨區(qū)域流動人口相對減少有關，同時也很自然會與東部地區(qū)勞動、資本密集型企業(yè)成鏈轉(zhuǎn)移產(chǎn)生直接聯(lián)想。

那么，是否在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移作用下，西部地區(qū)工業(yè)化水平得以提升并帶動人口回流？通過分析2000—2020年西部地區(qū)工業(yè)增加值占比、工業(yè)從業(yè)人員占比以及工業(yè)增加值占全國份額等指標，可以發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)“去工業(yè)化”發(fā)生時點雖晚于全國和東部地區(qū)，但下降速度與強度卻遠超東部地區(qū)和全國平均水平。如果說東部沿海地區(qū)目前所呈現(xiàn)出的去工業(yè)化具有“后工業(yè)社會”的合理特征，那么尚處于工業(yè)化中期的西部地區(qū)過早出現(xiàn)“去工業(yè)化”則有可能導致其在新一輪區(qū)域經(jīng)濟競爭中，難以在產(chǎn)業(yè)價值鏈上實現(xiàn)進位突破，陷入低水平鎖定困局。因此，在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、結(jié)構(gòu)性用工不足、去工業(yè)化、人口回流等一系列看似相悖又交織纏繞的現(xiàn)象背后，要準確回答西部地區(qū)“早熟去工業(yè)化”是否影響人口流動，必須厘清其典型特征以及兩者之間的影響路徑。

二、文獻綜述

目前，國內(nèi)外沒有直接研究“早熟去工業(yè)化”對人口流動影響的文獻，主流研究是從宏觀維度分析去工業(yè)化以及“早熟去工業(yè)化”對經(jīng)濟社會帶來的整體影響。因此，本文重點從“早熟去工業(yè)化”基本特征及其對經(jīng)濟社會發(fā)展影響、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對人口流動影響等兩個方面梳理相關文獻。

（一）“早熟去工業(yè)化”基本特征以及對經(jīng)濟發(fā)展影響

丹尼·羅德里克指出，發(fā)展中國家的工業(yè)化模式已經(jīng)與發(fā)達國家表現(xiàn)迥異，不僅工業(yè)化進程遲滯，而且去工業(yè)化發(fā)生的峰值也遠低于發(fā)達國家，這導致東亞、東南亞、拉美等地區(qū)很多發(fā)展中國家在較低的國民收入和城市化水平下，開始向服務經(jīng)濟轉(zhuǎn)型。⑥丹尼·羅德里克：《過早開始“去工業(yè)化”的危險》，《南風窗》2013年第22期。關于我國是否存在“早熟去工業(yè)化”問題，首先需要回答的就是去工業(yè)化是否為經(jīng)濟發(fā)展特定階段的必然產(chǎn)物？縱觀發(fā)達國家經(jīng)驗，法國、德國進入工業(yè)化后期，其制造業(yè)占比并沒有出現(xiàn)大幅下降，而韓國在經(jīng)歷成功轉(zhuǎn)型后制造業(yè)比重還出現(xiàn)小幅回升，這是否意味著經(jīng)典產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)理論在現(xiàn)實中失語？因此，不能簡單套用西方經(jīng)典產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整理論，對我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級做過于樂觀的判斷。國內(nèi)蔡昉、魏后凱、黃群慧等學者通過對比分析國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關數(shù)據(jù)，均認同我國存在“早熟去工業(yè)化”基本事實，并且指出其在全國、地區(qū)以及省級層面都表現(xiàn)得十分典型。①蔡昉：《生產(chǎn)率、新動能與制造業(yè)——中國經(jīng)濟如何提高資源重新配置效率》；魏后凱、王頌吉：《中國“過度去工業(yè)化”現(xiàn)象剖析與理論反思》；黃群慧、楊虎濤：《中國制造業(yè)比重“內(nèi)外差”現(xiàn)象及其“去工業(yè)化”涵義》。“早熟去工業(yè)化”對發(fā)展中國家影響是深遠的，最致命的則是阻斷社會創(chuàng)新源泉，使人均收入水平低位鎖定，導致勞動力從擁有高生產(chǎn)效率的制造業(yè)部門流向低生產(chǎn)率的傳統(tǒng)服務部門，出現(xiàn)效率損失、拉低經(jīng)濟增長，即所謂“鮑莫爾病”；再者，工業(yè)化與城鎮(zhèn)化互為支撐、密不可分，過低的工業(yè)化水平必然制約城鎮(zhèn)化進程，并減緩農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升，難以實現(xiàn)城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變；②喬曉楠、楊成林：《去工業(yè)化的發(fā)生機制與經(jīng)濟績效：一個分類比較研究》；魏后凱、王頌吉：《中國“過度去工業(yè)化”現(xiàn)象剖析與理論反思》；王展祥、王秋石、李國民：《去工業(yè)化的動因與影響研究——一個文獻綜述》，《經(jīng)濟問題探索》2011年第1期；屈宏斌：《過早去工業(yè)化很危險》，《山東經(jīng)濟戰(zhàn)略研究》2015年第6期；張輝、閆強明、黃昊：《國際視野下中國結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的問題、影響與應對》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2019年第6期。同時，去工業(yè)化還將導致諸多城市面臨收縮、衰落風險等。③鐘水映、李晶、劉孟芳：《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與城市化：美國的“去工業(yè)化”和“再城市化”現(xiàn)象及其啟示》，《人口與經(jīng)濟》2003年第2期。

（二）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對人口流動的影響

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換往往與人口就業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化直接相關。根據(jù)威廉·配第（William Petty）、柯林·克拉克（Collin G.Clark）、西蒙·庫茲涅茨（Simon S.Kuznets）、霍利斯·錢納里（Hollis B.Chenery）等人提出的經(jīng)典產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷理論，隨著經(jīng)濟增長和國民人均收入增加，一國或地區(qū)的三次產(chǎn)業(yè)占國民收入的比重會呈現(xiàn)出從第一產(chǎn)業(yè)向第二產(chǎn)業(yè)再向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的趨勢；相應地，就業(yè)人口也將從農(nóng)業(yè)持續(xù)流向第二、第三產(chǎn)業(yè)，特別是第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比將一直保持增長。世界銀行也將各國人均GDP分組與人口轉(zhuǎn)變階段進行關聯(lián)匹配，并給出不同時期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人均收入水平參考數(shù)值。④蔡昉：《從中等收入陷阱到門檻效應》，《經(jīng)濟學動態(tài)》2019年第11期。由此可見，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動以及與之相關的收入水平變化往往是推動區(qū)域人口流動的最重要影響因素。著名人口遷移理論，包括劉易斯二元結(jié)構(gòu)理論、費景漢-拉尼斯模型、托達羅模型等，均把收入因素作為影響人口流動的重要動因。而決定收入水平差異的，則是城鄉(xiāng)之間不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。由于城市以生產(chǎn)效率以及收入水平較高的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)為主，因此成為農(nóng)村人口流動的主要方向。我國關于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與人口流動關聯(lián)的研究，結(jié)論大多支持產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與人口流動有積極互動關系。⑤蔡昉：《中國勞動力市場發(fā)育與就業(yè)變化》，《經(jīng)濟研究》2007年第7期。比較有啟發(fā)意義的是關于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移粘性與人口流動剛性的研究成果。羅浩、吳安研究指出由于我國產(chǎn)業(yè)與人口在空間分布上的錯位，導致大量勞動密集型產(chǎn)業(yè)在東部區(qū)域形成推移粘性，對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移形成了鎖定負效應。⑥羅浩：《中國勞動力無限供給與產(chǎn)業(yè)區(qū)域粘性》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2003年第4期；吳安：《中國產(chǎn)業(yè)及勞動力逆向流動分析——以重慶與北京、廣東的比較為例》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2004年第12期。樊士德等也發(fā)現(xiàn)“勞動力流動剛性”會影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移進而擴大區(qū)域差距，甚至勞動力跨區(qū)流動會對各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級形成“反向激勵機制”。⑦樊士德、姜德波：《勞動力流動、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展——基于文獻研究的視角》，《產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究》2014年第4期；樊士德、沈坤榮、朱克朋：《中國制造業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移剛性與產(chǎn)業(yè)區(qū)際轉(zhuǎn)移——基于核心—邊緣模型拓展的數(shù)值模擬和經(jīng)驗研究》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2015年第11期；趙楠：《勞動力流動與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的空間效應研究》，《統(tǒng)計研究》2016年第2期。這是否意味著理想的“大國雁陣模式”⑧蔡昉、王德文、曲玥：《中國產(chǎn)業(yè)升級的大國雁陣模型分析》，《經(jīng)濟研究》2009年第9期。，受人口流動與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移雙重“粘性”掣肘，還面臨著諸多挑戰(zhàn)？從中西部地方政府招商引資頻現(xiàn)“招工難”問題中似乎可以得到佐證。當然，也有學者認為我國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與人口流動關系并不明確。⑨梁向東、魏逸玭：《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對中國人口流動的影響——基于255個城市的面板數(shù)據(jù)分析》，《財經(jīng)理論與實踐》2017年第5期。

綜上，“早熟去工業(yè)化”本質(zhì)上仍是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整問題，目前國內(nèi)外文獻均從宏觀視角研究其相關負效應，并未從人口流動等具象切口深入分析其不同層面的影響機制。而關于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對人口流動的影響研究，由于實證數(shù)據(jù)以及模型的差異，導致結(jié)論還有較大分歧。再者，現(xiàn)有文獻對地域異質(zhì)性考慮不夠，單從全國整體層面很難準確把握不同發(fā)展階段、不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對人口流動的影響機制，特別是西部地區(qū)作為人口輸出重點區(qū)域，在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移以及農(nóng)村勞動力回流等諸多因素綜合影響下，其中的作用機制亟待厘清。

三、西部地區(qū)“早熟去工業(yè)化”的特征事實

對西部地區(qū)“早熟去工業(yè)化”特征事實的刻畫，首先必須依據(jù)相關理論及國際工業(yè)化階段劃分標志值，對西部地區(qū)總體工業(yè)化進程做出判斷；其次，工業(yè)化并非簡單的數(shù)值比例變化，而是量與質(zhì)的統(tǒng)一過程，不僅需要考察比例調(diào)整，還需對“兩業(yè)融合”“兩化互動”以及生產(chǎn)效率等多維度進行分析；再者，全面認識西部地區(qū)“早熟去工業(yè)化”現(xiàn)象，不僅需要觀察其自身工業(yè)增加值占比、從業(yè)人員占比等變化，還需觀察其在全國工業(yè)增加值份額中的變化，以及與東部發(fā)達省份的對比差異。

（一）數(shù)據(jù)來源

本文研究區(qū)域為西部12省份。①按照國家統(tǒng)計局統(tǒng)計口徑，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等12個省、自治區(qū)、直轄市。所需數(shù)據(jù)來源為2001—2021年度《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》《中國城市農(nóng)村建設統(tǒng)計年鑒》及各省歷年統(tǒng)計年鑒、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫和EPS數(shù)據(jù)庫。

（二）西部地區(qū)工業(yè)化進程總體判斷

依據(jù)工業(yè)化不同階段的劃分標志（見表1），從人均國民收入看，2020年西部地區(qū)人均GDP為8164美元②2020年現(xiàn)價折2010年美元，如果折為2010年不變價為7500美元左右。，處于工業(yè)化后期階段。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)看，2020年西部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)增加值占比36.8%，第三產(chǎn)業(yè)增加值占比51.2%，已然邁入后工業(yè)化社會，但第一產(chǎn)業(yè)占比為12.0%，仍處于工業(yè)化中期階段。從就業(yè)結(jié)構(gòu)看，2020年西部地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比34.1%，處于工業(yè)化中期水平。從空間結(jié)構(gòu)看，2020年西部地區(qū)城鎮(zhèn)化率56.9%，處于工業(yè)化中期階段。從人口結(jié)構(gòu)看，第七次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，西部各省人口出生率、人口死亡率、自然增長率總體呈下降態(tài)勢，其中人口死亡率下降幅度稍大，而人口自然增長率高于全國平均水平，對應處于晚期人口紅利區(qū)間。從勞動生產(chǎn)率來看，2020年西部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率178597元/人，第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率36352元/人，相當于第二產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率20.0 %；第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率119553元/人，相當于第二產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率66.9%，接近工業(yè)化中后期水平。綜上分析，西部地區(qū)當前正處于工業(yè)化中期向后期抬升階段。由于工業(yè)增加值占比下降過快，表現(xiàn)出四個明顯不協(xié)調(diào)：一是城鎮(zhèn)化滯后于工業(yè)化；二是就業(yè)結(jié)構(gòu)滯后于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；三是農(nóng)業(yè)占比拖累產(chǎn)業(yè)高度；四是人均收入增長慢于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型。由此，可以判斷西部地區(qū)“早熟去工業(yè)化”問題客觀存在。

表1 工業(yè)化不同階段的劃分標志

（三）西部地區(qū)“早熟去工業(yè)化”特征區(qū)域比較

從工業(yè)增加值占GDP比重看，2000—2020年西部地區(qū)工業(yè)增加值占GDP比重走勢與全國、東部7省一致③選擇河北、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東等制造業(yè)體量較大的7省作為代表。，先攀升后逐步下降，峰值出現(xiàn)在2011年，為37.6%，比全國和東部7省達峰期晚5年，峰值水平比全國低4.4百分點、比東部7省低9.9個百分點；2020年西部地區(qū)工業(yè)增加值占比27.4%，比全國平均水平低3.5個百分點、比東部7省低6.8個百分點，呈現(xiàn)出“達峰晚、峰值低、降速快”的典型特征。從第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比看，2000—2020年西部地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比總體保持緩慢上升態(tài)勢，這與全國及東部7省“先升后降”曲線有明顯差異。2020年，出現(xiàn)峰值為21.4%，比全國、東部7省達峰期晚8年，峰值水平比全國和東部7省分別低9和17.6個百分點，比2020年全國和東部7省當年比重低7.3和14.8個百分點。從工業(yè)增加值占全國份額來看，與第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比一致，總體也呈緩慢上升趨勢，但2014年后開始小幅回落，這與東部地區(qū)率先完成產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級有深刻關聯(lián)。2020年，西部地區(qū)工業(yè)增加值占全國份額為18.7%，比2000年提高了5.1個百分點；東部7省工業(yè)增加值占全國工業(yè)份額雖波動較大，但一直維持著50%以上的“半壁江山”地位。

綜上，當前西部地區(qū)“早熟去工業(yè)化”特征明顯，但從工業(yè)相關指標與全國及東部7省對比分析來看，也存在自身的特殊性。這主要表現(xiàn)為與全國、東部7省“工業(yè)增加值和從業(yè)人員占比雙降”不同，西部地區(qū)主要呈現(xiàn)“一降兩穩(wěn)”趨勢，即工業(yè)增加值占GDP比重下降，但第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比及工業(yè)增加值占全國份額保持相對平穩(wěn)。這可能與西部地區(qū)工業(yè)化進程水平總體滯后于全國、東部地區(qū)，導致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的量與質(zhì)脫節(jié)，達峰未達標，工業(yè)化還有較大拓展空間有關；也與西部地區(qū)在承接東部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的推動下，一方面?zhèn)鹘y(tǒng)產(chǎn)業(yè)加快出清，另一方面資本與技術密集型新興產(chǎn)業(yè)正在加速培育等因素有關。但具體原因，仍待進一步實證分析。

四、測度指標體系與模型建構(gòu)

（一）測度指標體系與模型建構(gòu)

據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷理論，對“早熟去工業(yè)化”特征的測度至少包括地區(qū)收入水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)、人口結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)效率等6個維度。據(jù)此，本文構(gòu)建了包括1個一級指標、6個二級指標、9個三級指標的“早熟去工業(yè)化”測度指標體系（見表2），重點考察“早熟去工業(yè)化”結(jié)構(gòu)調(diào)整對人口流動的影響。為避免專家打分法等主觀賦權方式的隨意性，本文采取客觀的熵值法對各級指標進行賦權，結(jié)果過度偏重人均收入水平和生產(chǎn)效率，兩者權重之和大于80%，不盡合理，因此選擇平均賦權。

據(jù)此，具體模型設計如下：

其中，下標i和t分別表示省份和年份，Yit為被解釋變量人口流動規(guī)模(PM)。θit為核心解釋變量為“早熟去工業(yè)化”指數(shù)（ADDF）。Xit是控制變量，包括相對房價（RHP）、交通條件（LTC）、人居環(huán)境（LHS）和市政設施水平（LMFL）、醫(yī)療（AMR）和教育（AER）資源配置等。為控制西部各省份層面不隨時間變化的不可觀測因素，本文加入省份固定效應δi；δt為時間固定效應，控制各省份具有共同影響的宏觀經(jīng)濟因素。εit為隨機擾動項。

圖1 2000—2020年西部地區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)性指標與全國和東部7省比較

（二）變量計算說明

人口流動規(guī)模（PM）。用西部各省2000—2020年常住人口（PPR）與戶籍人口（TRP）的差值再除以常住人口計算，表示人口流動規(guī)模變動。取值為正表示人口凈流入，取值為負表明人口凈流出。

“早熟去工業(yè)化”指數(shù)（ADDF）。將西部各省2000—2020年相對人均收入（RPGDP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)（ISAC）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)（ISESDC）、相對城鎮(zhèn)化率（RUR）、人口老齡化程度（PAR）、服務業(yè)生產(chǎn)率占第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率比重（SSIP）等6項指標，進行逆指標調(diào)整和標準化處理后，每項指標絕對值乘以對應權數(shù)加總求和得到綜合指數(shù)。該指數(shù)取值［0，1］，取值越接近0，說明“早熟去工業(yè)化”問題越突出。

相對人均收入水平（RPCGDP）。用西部各省份2000—2020年人均GDP與全國人均GDP的比值表示，該指標大于1，說明人均收入超過全國平均發(fā)展水平。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指數(shù)（ISAC）。由工業(yè)增加值占GDP的比重（PIGDP）、工業(yè)增加值占全國份額（PIN）、服務業(yè)增加值占DGP比重（PSGDP）等3項指標加權合成，考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化程度，取值范圍［0，1］，取值越接近1，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次越高。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)（ISESDC）。本文采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)偏離系數(shù)來衡量。INDij表示第j省第i產(chǎn)業(yè)的增加值，表示第j省三次產(chǎn)業(yè)增加值之和；GOBij表示第j省第i產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量表示第j省三次產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員人數(shù)之和；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)偏離系數(shù)等于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)比值，再減去1。偏離系數(shù)為零，說明兩者完全匹配；取值為正，說明產(chǎn)業(yè)尚有就業(yè)容量，反之則說明就業(yè)飽和。

相對城鎮(zhèn)化率（RUR）。用西部各省份2000—2020年常住人口城鎮(zhèn)化率與全國常住人口城鎮(zhèn)化率比值表示。

人口老齡化程度（PAR）。用國家統(tǒng)計局抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)計算西部各省份65歲以上人口占比，其中2000、2005、2010、2015、2020年為全國人口普查和1%抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)。

生產(chǎn)效率（SSIP）。借鑒蔡昉的研究方法，用第二、三產(chǎn)業(yè)增加值分別除以第二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員，得到近似的第二、三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率數(shù)據(jù)，再用第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率除以第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率，表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級中第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的對比變化。

控制變量。相對房價（RHP）用西部各省住宅類商品平均銷售價與全國住宅類商品平均銷售價格的比值表示；交通條件（LNTC）用城市人均道路面積衡量；人居環(huán)境（LNHS）和市政設施水平（LNMFL）用城市人均綠地面積和每萬人擁有公共廁所數(shù)量衡量；醫(yī)療（AMR）和教育（AER）資源配置用城市每千人口擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數(shù)量、普通初中學校師生比衡量。

主要變量統(tǒng)計特征描述如下：

表3 變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

五、實證結(jié)果分析

（一）基準回歸結(jié)果

對設計模型進行動態(tài)面板和靜態(tài)面板模型結(jié)果比較，并分別進行固定效應和隨機效應回歸。為確定合理模型，利用STATA12.0對其進行Hausman檢驗。各模型P值均小于0.0001，接受固定效應更優(yōu)的原假設。

1.“早熟去工業(yè)化”綜合指數(shù)對人口流動的影響。如表4第1列所示：當充分考慮控制變量后，西部地區(qū)“早熟去工業(yè)化”綜合指數(shù)作為核心解釋變量，與人口流動呈顯著負相關，也即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡、質(zhì)量效率低下等問題越突出，人口流出也越多。從2000—2020年西部12省份面板數(shù)據(jù)看，雖然常住人口從2012年開始出現(xiàn)恢復性增長，但各省區(qū)戶籍人口與常住人口的絕對差依然較大，人口凈流出態(tài)勢尚未得到根本改變。《全國農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》顯示①本文引用2009—2020年《全國農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》數(shù)據(jù)，均來自國家統(tǒng)計局網(wǎng)站：www.stats.gov.cn。，當前全國農(nóng)民工總量增速雖持續(xù)回落，但規(guī)模仍舊保持增長，特別是從輸出地來看，西部地區(qū)輸出務工人員數(shù)量增加最多，2019年增量占到全國新增量一半以上。因此，由于西部地區(qū)工業(yè)增加值占GDP比重過早過快下降，占全國工業(yè)增加值份額在2016年以后也出現(xiàn)波動回落，導致工業(yè)技術進步和生產(chǎn)效率提升動力不足，并對服務業(yè)整體發(fā)展水平產(chǎn)生影響，人均收入提升緩慢，人口流入的產(chǎn)業(yè)支撐明顯乏力。

表4 基準回歸結(jié)果

2.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對人口流動的影響。如表4第3列所示：將西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指數(shù)作為核心解釋變量，回歸結(jié)果顯著為正，也即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對人口有“推出”效應。從細項指標看（表4第4、5、6列），工業(yè)增加值占GDP比重回歸結(jié)果顯著為正，即工業(yè)增加值占比越高、人口流出越多；工業(yè)增加值占全國份額回歸結(jié)果不顯著，但影響方向為正；服務業(yè)增加值占GDP比重回歸結(jié)果顯著為負，即服務業(yè)占比提升越快，人口流出越少?？赡艿脑蛴幸韵聨追矫?。一是受制于整體發(fā)展水平，西部地區(qū)三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)量變化與質(zhì)量升級存在一定脫節(jié)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化并不意味著發(fā)展質(zhì)量與發(fā)展階段的躍升；二是西部地區(qū)作為我國三線建設的重點區(qū)域，其工業(yè)基礎以國防科工等資本有機構(gòu)成較高的國有集團為主，資源配置主要表現(xiàn)為行業(yè)內(nèi)循環(huán)，與地方自然資源、人力資源天然聯(lián)接較弱，產(chǎn)業(yè)鏈植根延伸受阻，對當?shù)貏趧恿ξ{能力先天不足。近年來，在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的帶動下，西部地區(qū)工業(yè)從業(yè)人員占比和工業(yè)增加值占全國份額保持小幅增長，但由于引進企業(yè)的技術結(jié)構(gòu)與當?shù)貏趧恿寄芙Y(jié)構(gòu)存在錯配，難以發(fā)揮促進勞動力就近務工作用；三是在工業(yè)企業(yè)就業(yè)容量有限的情況下，服務業(yè)成為吸納就業(yè)的重要渠道，這為技能水平偏低的務工人員回流提供了就業(yè)機會。《全國農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》顯示，2019年，全國從事第三產(chǎn)業(yè)的農(nóng)民工比重已上升至51.0%，其中從事交通運輸、住宿餐飲、批發(fā)零售等傳統(tǒng)服務行業(yè)的占比達38.1%。

3.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對人口流動的影響。如表4第7列所示：將西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)作為核心解釋變量，回歸結(jié)果不顯著，但影響方向為負。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的偏離程度，主要反映產(chǎn)業(yè)發(fā)展是否能夠充分帶動就業(yè)。2000—2020年西部各省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)偏離程度逐步擴大，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比低于從業(yè)人員占比②2020年，西部地區(qū)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員平均占比仍高達34.1%，比全國高10.5個百分點。、非農(nóng)產(chǎn)值占比大于從業(yè)人員占比，農(nóng)村還有大量隱性失業(yè)人員，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展對帶動當?shù)剞r(nóng)村剩余勞動力就業(yè)力有不逮。當前，西部地區(qū)服務業(yè)成為吸納就業(yè)的主陣地，但其內(nèi)部結(jié)構(gòu)也令人深思。從交通運輸、餐飲娛樂及商貿(mào)流通等傳統(tǒng)服務業(yè)占第三產(chǎn)業(yè)的比重看，2020年西部地區(qū)為37.5%，比全國高21.8個百分點，但比東部7省低6.5個百分點，這與刻板印象有較大反差，作為最具有就業(yè)韌性的傳統(tǒng)服務業(yè)，西部地區(qū)并不占優(yōu)勢。從房地產(chǎn)和金融業(yè)增加值占GDP比重看，2020年西部地區(qū)為13.3%，全國為15.6%，東部7省為17.2%，雖然絕對水平有一定差距，但這類行業(yè)就業(yè)容量較低，并且對制造業(yè)等實體經(jīng)濟容易造成利潤擠壓。

4.城鎮(zhèn)化和人口老齡化對人口流動的影響。如表4第8列所示：將西部地區(qū)相對城鎮(zhèn)化率作為核心解釋變量，回歸結(jié)果顯著為負，即隨著西部地區(qū)相對城鎮(zhèn)化水平不斷提高，人口流出會逐步減少。在國家西部大開發(fā)、西部陸海新通道及成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設等重大區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的帶動下，西部地區(qū)基礎設施及城市建設水平明顯提高，對人口的集聚作用也更為顯著，特別是西部省會城市是西部常住人口回升的重要引擎，成都、重慶等已經(jīng)成為頗具國際影響力的國家中心城市。但伴隨著西部省會城市人口快速擴張，大部分地級市，特別是縣城、鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口卻在加速流出，這客觀削弱了西部地區(qū)人口集聚的整體實力。表4第9列所示：將西部地區(qū)人口老齡化程度作為核心解釋變量，回歸結(jié)果顯著為負，即隨著西部地區(qū)人口老齡化程度不斷加深，人口流出強度會減弱。與全國及東部地區(qū)相比，西部地區(qū)老齡化問題更為突出，這不僅會深刻影響其社會儲蓄率、消費能力、投資水平等，更重要的是加速人口結(jié)構(gòu)調(diào)整，新生代勞動力儲備與輸出將持續(xù)下降，全國勞動力跨區(qū)域供給格局可能出現(xiàn)重大調(diào)整。

5.人均收入與生產(chǎn)效率對人口流動的影響。如表4第2列所示：將西部地區(qū)相對人均收入作為核心解釋變量，回歸結(jié)果顯著為負，即隨著西部地區(qū)相對人均收入水平不斷提高，人口流出會逐步減少。2000—2020年西部各省份與全國人均GDP絕對差距在不斷縮小，2020年接近或達到全國平均水平的有3個省，達到全國平均水平70%以上的有6個省。但東部地區(qū)人均收入無論是絕對額還是增速目前仍然是全國最高的，因此人口跨區(qū)域流動仍將延續(xù)。表4第10列所示：將西部地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率占第二產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率比重作為核心解釋變量，回歸結(jié)果顯著為負，即西部地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率越高，人口流出會持續(xù)減少。第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率占第二產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率比重在不同工業(yè)化階段有不同表現(xiàn)，在工業(yè)化快速抬升階段，相對比例會下降，進入后工業(yè)化階段則又會持續(xù)上升，直至接近工業(yè)勞動生產(chǎn)率90%以上，但不會超過工業(yè)勞動生產(chǎn)率。西部地區(qū)服務業(yè)勞動生產(chǎn)率變化趨勢總體符合上述“U”曲線，但相對生產(chǎn)率水平已然跨越了工業(yè)化中后期階段，部分省份甚至超過90%，可能因工業(yè)勞動生產(chǎn)率相對下降所致。通過計算2000—2017年西部地區(qū)資本邊際產(chǎn)出和全要素生產(chǎn)率發(fā)現(xiàn)①由于2017年后西部各省份用于計算固定資本存量數(shù)據(jù)未公布，因此僅估算了2000—2017年西部各省份的資本邊際產(chǎn)出和全要素生產(chǎn)率。西藏數(shù)據(jù)缺損大，故剔除。，西部地區(qū)資本邊際產(chǎn)出水平僅相當于東部地區(qū)40%左右②蔡翼飛、張車偉：《地區(qū)差距的新視角：人口與產(chǎn)業(yè)分布不匹配研究》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2012年第5期。，全要素生產(chǎn)率則絕大多數(shù)年份均小于1，且兩項指標均呈下降趨勢。因此，受西部工業(yè)生產(chǎn)效率偏低、產(chǎn)業(yè)資本收益不足以及科技創(chuàng)新驅(qū)動能力較弱等影響，東西部區(qū)域間人口分層流動將加劇，高層次人力資本仍流向發(fā)達地區(qū)，而高齡、低技能農(nóng)村剩余勞動力回流規(guī)模也將繼續(xù)擴大。

（二）內(nèi)生性問題與穩(wěn)健性檢驗

為驗證“早熟去工業(yè)化”指數(shù)是否與人口流動互為因果，導致存在內(nèi)生性問題，本文選擇西部各省份2000—2010年交通事故發(fā)生起數(shù)作為工具變量（TA）。交通事故發(fā)生起數(shù)是一個外生性隨機變量，與一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平有正相關關系，但對人口流動無直接影響，因此是一個較為合理的工具變量。因為不存在多個工具變量，證明其外生性不能采用過度識別檢驗。根據(jù)工具變量僅通過內(nèi)生變量影響被解釋變量的原理，本文采用兩階段最小二乘估計方法（2SLS），將內(nèi)生變量“早熟去工業(yè)化”指數(shù)作為控制變量，而將工具變量作為核心解釋變量進行回歸，發(fā)現(xiàn)交通事故發(fā)生起數(shù)系數(shù)并不顯著，因此證明其只能通過內(nèi)生變量間接影響被解釋變量，滿足外生性假設。回歸結(jié)果如表5第3列，工具變量的估計結(jié)果與基準回歸保持一致。

為進一步驗證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文又將被解釋變量PM用西部各省份2000—2020年常住人口占戶籍人口比重PM（2）、常住人口-戶籍人口/戶籍人口PM（3）來替代。使用上述變量重新估計模型，結(jié)果見表5第1、2列?？梢钥吹奖唤忉屪兞抗烙嫿Y(jié)果仍十分穩(wěn)健，系數(shù)估計值和符號未發(fā)生任何改變。

表5 穩(wěn)健性檢驗與工具變量回歸結(jié)果

六、主要結(jié)論與啟示

（一）主要結(jié)論

本文在借鑒已有研究成果的基礎上，依據(jù)經(jīng)典產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整理論和人口遷移理論，參照國際工業(yè)化階段主要判斷標準，從人均收入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)、人口結(jié)構(gòu)及生產(chǎn)效率等六個維度構(gòu)建了“早熟去工業(yè)化”綜合指數(shù)，利用2000—2020年西部12省份的省級面板數(shù)據(jù)，對該指數(shù)影響人口流動的路徑進行實證分析，結(jié)果如下：

第一，“早熟去工業(yè)化”綜合指數(shù)與人口流動呈顯著負相關，也即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡、質(zhì)量效率低下等問題越突出，人口流出也越多。

第二，西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)量變化與質(zhì)量升級存在脫節(jié)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化總體對人口有推出效應；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平較低，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比低于從業(yè)人員占比①2020年，西部地區(qū)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員平均占比仍高達34.1%，比全國高10.5個百分點。、非農(nóng)產(chǎn)值占比高于從業(yè)人員占比，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)對帶動當?shù)貏趧恿蜆I(yè)力有不逮。

第三，西部地區(qū)相對人均收入和城鎮(zhèn)化率水平提高，對人口流入有正向影響，但由于東西部地區(qū)收入差距客觀存在以及西部地區(qū)大中小城市間發(fā)展不平衡，人口流出態(tài)勢還將持續(xù)。

第四，西部地區(qū)人口老齡化程度不斷加深，社會總和生育水平走低，將導致新生代勞動力儲備和輸出不足，全國勞動力跨區(qū)域供給格局或?qū)⒊霈F(xiàn)重大調(diào)整。

第五，西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)縱向升級動力不足，資本邊際產(chǎn)出和全要素生產(chǎn)率持續(xù)下降，人口區(qū)域流動將出現(xiàn)“順逆分層”現(xiàn)象，即高層次人力資本仍流向發(fā)達地區(qū)，而高齡、低技能農(nóng)村剩余勞動力回流西部地區(qū)規(guī)模也將擴大。

（二）相關啟示

第一，將制造業(yè)提質(zhì)增效作為西部地區(qū)工業(yè)化從中期向后期抬升階段主攻方向。工業(yè)是三次產(chǎn)業(yè)中勞動生產(chǎn)率最高的產(chǎn)業(yè)，是最具創(chuàng)新誘導力的產(chǎn)業(yè)，更是生產(chǎn)性服務業(yè)等其他業(yè)態(tài)、產(chǎn)業(yè)衍生的母體，是產(chǎn)業(yè)問題的根本所在。雖然隨著制造業(yè)效率提升必然會出現(xiàn)增加值占比和從業(yè)人員占比下降等現(xiàn)象，但通過熊彼特式的“創(chuàng)造性破壞”，在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)退出與新興產(chǎn)業(yè)培育的再平衡過程中，可全面提升資源配置效率、創(chuàng)新驅(qū)動能力和產(chǎn)出規(guī)模，持續(xù)強化全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟增長的貢獻拉動。

第二，穩(wěn)定傳統(tǒng)服務業(yè)發(fā)展基礎，不斷提升跨區(qū)域消費需求。一般認為：經(jīng)濟發(fā)展水平越高，服務業(yè)產(chǎn)出中用于最終消費的比例呈先升后降的倒“U”曲線，用于生產(chǎn)的中間投入則剛好相反。②閆冰倩、馮明：《服務業(yè)結(jié)構(gòu)性擴張與去工業(yè)化問題再審視》，《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》2021年第4期。然而，東部7省目前傳統(tǒng)服務業(yè)占第三產(chǎn)業(yè)增加值比重仍舊維持在40%以上水平，遠高于西部地區(qū)，這并不意味其產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)不優(yōu)，而是巨大人口規(guī)模對生活性服務業(yè)的剛需。因此，西部地區(qū)必須立足發(fā)展實際，穩(wěn)定生活性服務業(yè)規(guī)模，著力培育生產(chǎn)性服務業(yè)，防止房地產(chǎn)、金融業(yè)過快擴張風險，并充分利用良好的自然環(huán)境資源，發(fā)展高端文旅康養(yǎng)產(chǎn)業(yè)，提升跨區(qū)域消費需求，持續(xù)擴大服務業(yè)就業(yè)吸納能力。

第三，提高工業(yè)化與城鎮(zhèn)化協(xié)同發(fā)展水平，產(chǎn)業(yè)賦能中小城市發(fā)展。針對西部地區(qū)省會城市一枝獨秀、中小城市普遍趨弱的實際，應以都市圈和重要交通軸帶為重點，強化中小城市與中心城市功能配套協(xié)作，探索地級市適度整合改革路徑，擴大地級市經(jīng)濟空間，著力培育省域副中心城市，完善大中小協(xié)調(diào)發(fā)展城鎮(zhèn)體系。堅持以縣域為重點，持續(xù)實施縣域基礎設施補短板工程，切實強化縣城和中心鎮(zhèn)就業(yè)、居住承載能力，實現(xiàn)農(nóng)村剩余勞動力就近轉(zhuǎn)移。

第四，順應人口轉(zhuǎn)變及流動大勢，深度挖掘本地人力資本潛力。當前，我國勞動力跨區(qū)域大規(guī)模轉(zhuǎn)移時代已然終結(jié)，取而代之的是省內(nèi)勞動力頻繁流動以及高層次人才跨區(qū)域配置，資源再配置空間明顯被壓縮。西部地區(qū)要堅持完善生育、撫育配套政策，穩(wěn)定社會生育水平，持續(xù)改善基礎教育特別是職業(yè)教育水平，構(gòu)建技能評定和終身教育體系，有效解決結(jié)構(gòu)性勞動力供給不足等問題。針對農(nóng)村高齡、低技能人口回流實際，要結(jié)合鄉(xiāng)村振興和特色產(chǎn)業(yè)培育，開發(fā)就近務工崗位，構(gòu)建農(nóng)村適老化人力資源開發(fā)機制，探索“老有所用”的實現(xiàn)途徑。