農業(yè)勞動力轉移、生產率提高與地區(qū)全員勞動生產率增長

胡晨沛 胡霞

［摘?要］?全員勞動生產率增長可分解為勞動力在農業(yè)與非農業(yè)間配置的結構效應，以及農業(yè)等各行業(yè)勞動生產率提升的增長效應。文章利用指數(shù)分解方法，對1978—2019年31個省份（不含港澳臺地區(qū)）農業(yè)和非農業(yè)兩部門勞動力和生產率數(shù)據(jù)展開分析，嘗試探究不同省份全員勞動生產率增長的動能所在。結果顯示：第一，改革開放以來各省份農業(yè)

增加值占GDP比重有不同程度下降，但部分省份農業(yè)相對于非農業(yè)的勞動生產率出現(xiàn)上升；第二，從結構效應看，改革開放以來各省份勞動力結構效應對全員勞動生產率提升的帶動效應總體呈上升趨勢，但受勞動力轉移速度放緩等因素影響，多數(shù)省份結構效應增勢正在減弱；第三，從增長效應看，“十三五”時期各省份全員勞動生產率背后的增長效應繼續(xù)提高，東、中部增長效應總體更高，農業(yè)勞動生產率增長效應較高省份則集中在農業(yè)大省。從農業(yè)視角看，農業(yè)勞動力轉移對全員勞動生產率提升仍有促進作用，但農業(yè)勞動生產率是中長期全員勞動生產率提高的關鍵所在。

［關鍵詞］農業(yè)勞動生產率；結構效應；增長效應；區(qū)域比較

［中圖分類號］??F323.0；F323.6［文獻標識碼］??A［文章編號］?1673-0461（2023）04-0069-08

一、引言與文獻綜述

黨的二十大報告提出，“著力提高全要素生產率”。在當前官方尚未對全要素生產率概念及其測度進行統(tǒng)一的情況下，全要素生產率提高最直接的表現(xiàn)在于全員勞動生產率的提升。從勞動力視角出發(fā)，一國的國內生產總值（GDP）可分解為勞動力數(shù)量和全員勞動生產率的乘積。中國經濟自改革開放以來高速增長的背后，便可從勞動力和生產率視角進行解讀：一方面，農村剩余勞動力不斷向城鎮(zhèn)和生產率更高的制造業(yè)、服務業(yè)轉移，城鎮(zhèn)勞動力數(shù)量不斷增加帶來了“人口結構紅利”；另一方面，包括農業(yè)在內的各行業(yè)勞動生產率大幅增長，帶動了全員勞動生產率的整體提升，產生了“生產率紅利”。但近年來，我國經濟增長動能出現(xiàn)轉換，部分傳統(tǒng)要素紅利式微，2020年全國就業(yè)人員7.51億人，較上年下降383萬人，已連續(xù)多年下降。從未來增長動能看，隨著勞動力等傳統(tǒng)要素對經濟增長的拉動作用減弱，中國經濟中長期增長將更依賴于生產率的提高。

全員勞動生產率本質是三次產業(yè)勞動生產率的加權組合，生產率不斷提升體現(xiàn)了農業(yè)和非農業(yè)兩部門的協(xié)同發(fā)展。20世紀70年代末，農村改革發(fā)軔于家庭聯(lián)產承包責任制，在制度創(chuàng)新驅動下，農民生產積極性和農業(yè)勞動生產率持續(xù)提高，在解決溫飽問題的同時，釋放了大量勞動力，為工業(yè)發(fā)展提供了必要的要素支撐；而后工業(yè)部門的發(fā)展又反過來促進農業(yè)生產率的提高，形成了工農相互促進的良性互動循環(huán)［1-2］。近年來，在第二和第三產業(yè)勞動生產率快速上升、占國民經濟比重持續(xù)提高的同時，農業(yè)所扮演的角色進一步轉變，“小部門化”特征凸顯。從經濟結構看，我國第一產業(yè)（以下統(tǒng)稱為農業(yè)）增加值占GDP比重從1978年的27.7%降至2020年的7.7%，降幅達20個百分點；從就業(yè)人員構成看，1978年農業(yè)就業(yè)人員占全部就業(yè)人員比重超過七成，2020年僅為23.6%，相對工業(yè)化和城市化來說，農業(yè)現(xiàn)代化滯后使原有的農村勞動力表現(xiàn)出數(shù)量和質量上的“雙重剩余”［3］。而從區(qū)域層面看，作為典型的經濟大國，由于在較長時間里沒能形成全國統(tǒng)一的要素市場，以及不同地區(qū)存在一定的自然條件差異，農業(yè)要素稟賦非均衡分布、地區(qū)農業(yè)技術發(fā)展差異較大成為不爭事實，這也意味著農業(yè)發(fā)展在不同地區(qū)存在一定的階段和模式差異［4-6］。例如，2020年北京、上海兩地農業(yè)增加值占GDP比重已不足1%，就業(yè)人員份額也降至5%以下；而黑龍江、海南等省份農業(yè)增加值份額仍在20%以上，無論是農村剩余勞動力再配置還是農業(yè)勞動生產率提升都具有一定潛力。一直以來，我國農業(yè)生產率具有明顯的土地生產率較高而勞動生產率較低的特征［7］，目前農業(yè)勞動生產率僅相當于美國的約10%、日本的約30%［8］。在中國經濟進入“新常態(tài)”和鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的背景下，客觀看待農業(yè)在不同地區(qū)經濟發(fā)展中的作用，研判農業(yè)勞動力、生產率等對經濟增長的貢獻潛力，對于未來地區(qū)經濟增長潛能挖掘、推動農業(yè)高質量發(fā)展具有重要意義［9］。

與本文研究相關的大體有兩類文獻。第一類主要聚焦于農村剩余勞動力轉移與經濟增長之間的關系。劉易斯在20世紀50年代初創(chuàng)立的二元經濟理論將生產率差距的存在合理化，認為剩余勞動力轉移和技術要素投入是實現(xiàn)部門間勞動生產率趨同的不二法門［10］。RANIS等（1961）、TODARO（1969）等學者基于二元經濟理論進一步發(fā)展出“費-拉模型”“托達羅分析”等，成為解釋發(fā)展中國家經濟社會轉型的經典理論［11-12］。但中國經濟國情和發(fā)展實際表明，傳統(tǒng)關于勞動力轉移模型無法解釋在我國所觀察到的農業(yè)與二、三產業(yè)勞動生產率并不趨同的“轉型悖論”［3］，不少學者嘗試分析中國特有勞動力轉移所帶來的經濟增長效應。較早文獻主要側重于研究中國農村剩余勞動力轉移與經濟增長之間的機制［13-15］，鄧一鳴（1989）基于價格、資源分配等視角研究發(fā)現(xiàn)，在農業(yè)勞動力向城鎮(zhèn)轉移過程中，城鄉(xiāng)利益結構不斷向城市傾斜，從而把國民經濟轉入到現(xiàn)代經濟增長階段上來［16］。近年來，學者對于勞動力轉移與經濟增長的研究主要聚焦于利用指數(shù)分解的方法定量測算勞動力轉移所帶來的貢獻。例如，我國1978—2015年農村勞動力轉移貢獻了11.64%的非農部門產出和10.21%的社會總產出［17］。通過情景模擬方法測算發(fā)現(xiàn)，1991—2011年農村勞動力的非農轉移總體上使中國經濟年均增速提升1.5個百分點，其中轉移帶來的勞動力利用效率提升使經濟增速加快1.1個百分點，由于產業(yè)結構升級帶來的勞動生產率提升使經濟增速加快0.4個百分點［18］。通過不同時期比較得出，農業(yè)勞動力轉移對1971—1978年、1984—1988年、1991—1997年、2003—2008年和2009—2015年經濟增長貢獻率均在17%以上［19］。此外，還有學者通過尋找全要素生產率等中介因素，探析勞動力結構配置對經濟增長的影響［20-23］。

胡晨沛，胡霞：農業(yè)勞動力轉移、生產率提高與地區(qū)全員勞動生產率增長

2023年第4期

第二類文獻主要關注農業(yè)勞動生產率提升與經濟增長之間的關系。傳統(tǒng)農業(yè)向現(xiàn)代農業(yè)轉變的本質特征是農業(yè)勞動生產率不斷提高［24］。從農業(yè)勞動生產率對經濟增長的直接影響看，多數(shù)研究證實了農業(yè)勞動生產率提高有助于經濟增長［25］。國際比較發(fā)現(xiàn)，改革開放40年，勞動生產率提高是中國經濟增長重要動力，其中農業(yè)勞動生產率增長對全員勞動生產率增長的帶動作用遠大于美國、日本等其他主要經濟體［26］。在有關農業(yè)勞動生產率提升對其他行業(yè)的“外溢效應”研究上，利用1992—2012年間省級面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，二元經濟中農業(yè)勞動生產率提高導致農業(yè)部門勞動力有效流入現(xiàn)代產業(yè)部門，對促進二元經濟增長具有顯著作用［27］。此外，農業(yè)勞動生產率的提升還能夠帶動農業(yè)部門和非農部門的聯(lián)動發(fā)展，即農業(yè)勞動生產率提高所釋放的勞動力向非農部門轉移，促進非農部門的發(fā)展；非農部門的進步又為農業(yè)技術進步提供了條件，反過來促進農業(yè)勞動生產率進一步提高［2］。

通過梳理已有文獻發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有關于國內農業(yè)勞動生產率的研究主要側重于兩方面：一方面，聚焦于全員勞動生產率的絕對水平和增長趨勢進行比較，對其背后結構性特征分析相對較少，缺乏就農業(yè)因素對全員勞動生產率影響的探析；另一方面，多關注全國層面農業(yè)勞動生產率增長，對于地區(qū)農業(yè)勞動生產率尤其是其與地區(qū)經濟增長之間的關系較少研究。本文以我國31個省份三次產業(yè)勞動生產率數(shù)據(jù)為基礎，對改革開放以來不同地區(qū)全員勞動生產率增長及其背后的農業(yè)驅動因素展開分析，可能存在以下三方面邊際貢獻：第一，基于31個省份三次產業(yè)經濟數(shù)據(jù)，對1978年以來各地區(qū)農業(yè)“小部門”特征的表現(xiàn)進行測度，并就不同地區(qū)產業(yè)變遷的橫向差異進行比較；第二，從兩部門經濟視角出發(fā)，測算改革開放以來不同地區(qū)全員勞動生產率增長背后的結構效應和增長效應，并就全員勞動生產率增長的模式差異進行比較；第三，通過產業(yè)勞動生產率增長效應的分解，分析不同地區(qū)農業(yè)勞動生產率增長效應的差異。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

（一）研究方法

根據(jù)國民經濟核算相關理論，國內生產總值Y可以表示為勞動力數(shù)量W和全員勞動生產率A的乘積，即：

Y=W×A（1）

對（1）式進一步分解，可推導出一國經濟增速Y可近似分解為勞動力數(shù)量增速W和全員勞動生產率增速A之和，由于分項增速之積較小，通常忽略不計，即：

Y=W+A+W×A≈W+A（2）

近年來，我國勞動力數(shù)量增速W由正轉負，未來經濟增長將更依賴于全員勞動生產率增速A提高。進一步的，從經濟兩部門出發(fā)，全員勞動生產率A可表示為農業(yè)勞動生產率A1和非農業(yè)勞動生產率A2的加權之和，權重為各自部門勞動力份額w1、w2，即：

A=w1A1+w2A2（3）

地區(qū)全員勞動生產率增長的機理，既可以表現(xiàn)為兩部門生產率差異帶來產出差額，從而驅動勞動力要素向回報率更高的行業(yè)轉移；也可以表現(xiàn)為，在集聚效應和干中學等學習效應影響下，純勞動生產率的提升。由于各省份經濟由農業(yè)和非農業(yè)兩部門組成，為克服傳統(tǒng)生產率測度方法忽略行業(yè)及要素流轉因素的影響，梳理全員勞動生產率增長的內在機理，將各年度不同省份全員勞動生產率的增量ΔA分解為結構效應、增長效應和交互效應，具體表達式為：

ΔA=∑2i=1Δwt，iAt-1，i+∑2i=1wt-1，iΔAt，i

+∑2i=1Δwt，iΔAt，i（4）

在（4）式等號右邊，第一部分為結構效應，表示在各行業(yè)勞動生產率保持不變的情況下，省內、省際間流動引發(fā)勞動力在農業(yè)和非農業(yè)分布結構變化所帶來的全員勞動生產率增長；第二部分為增長效應，含義為在農業(yè)和非農業(yè)勞動力份額保持不變的情況下，依靠行業(yè)自身勞動生產率提高帶來的全員勞動生產率增長；第三部分為交互效應，數(shù)值上等于各部門勞動生產率、勞動力份額增量的乘積，數(shù)值通常較小，不做重點討論。

（二）數(shù)據(jù)來源與概況

利用1978—2019年31個省份三次產業(yè)增加值數(shù)據(jù)和勞動力面板數(shù)據(jù)，測算得到三次產業(yè)勞動生產率數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、歷年各省份統(tǒng)計年鑒、《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》等。樣本數(shù)據(jù)基本情況和各省份兩部門經濟結構的變遷如圖1、圖2所示。從農業(yè)勞動力份額看，改革開放以來，31個省份均出現(xiàn)不同程度下降，其中安徽、山東、河南、四川、西藏等1978年農業(yè)勞動力份額均在80%左右，目前已降至約30%；北京、天津、上海等1978年農業(yè)勞動力份額就已處于較低水平，改革開放以來份額降幅更小。農業(yè)勞動力份額下降凸顯其“小部門化”特征，從內部推力看，農業(yè)機械化進程不斷推進和資本深化程度提高，帶動了單位勞動力產出水平的增加，生產相同糧食產量和農業(yè)增加值所需的農業(yè)勞動力數(shù)量大幅減少，農村剩余勞動力開始向其他產業(yè)轉移。從外部拉力看，在工業(yè)化和城市化進程中，非農行業(yè)快速發(fā)展擴張了對勞動力的需求，剩余勞動力經歷了“離土不離鄉(xiāng)”“離土又離鄉(xiāng)”階段，導致農業(yè)勞動力份額持續(xù)走低。

圖1?31個省份農業(yè)勞動力份額

從勞動生產率看，圖2給出了各省份農業(yè)勞動生產率相對于非農業(yè)勞動生產率的比值。由圖可知，盡管農業(yè)勞動力占比全面下降，但2019年河北、黑龍江、甘肅、青海、新疆等部分省份農業(yè)相對勞動生產率較1978年有所上升。究其原因，一方面，中西部以及東北地區(qū)多數(shù)仍是農業(yè)生產大省，農業(yè)在地區(qū)經濟中扮演重要角色，需通過農業(yè)勞動生產率的不斷提升釋放更多剩余勞動力；另一方面，東部省份由于農業(yè)勞動力占比降幅明顯，相伴而生的是農業(yè)物質資本的快速積累，進而推動了農業(yè)勞動生產率上升。

圖2?31個省份農業(yè)相對勞動生產率

三、勞動生產率增長的效應分解

（一）結構效應的地區(qū)比較

結構效應實質上反映了勞動力在不同產業(yè)之間的配置，更多代表的是農業(yè)和非農業(yè)在國民經??濟中地位變化所引起的勞動力分布調整，主要體現(xiàn)了農業(yè)勞動力向非農業(yè)轉移帶來的生產率提升。表1給出了31個省份1978—2019年勞動生產率結構效應情況，其中，重慶結構效應達到20?046元/人，是31個省份中唯一超過2萬元的省份；

陜西、江蘇結構效應分別為19?384元/人和18?645元/人；貴州、云南、廣東等省份結構效應也在1.5萬元/人以上。相較而言，北京、上海等經濟發(fā)達地區(qū)結構效應較低，北京1978—2019年結構效應為8?936元/人，位列第20位；上海結構效應為8?689元/人，僅位列第22位。

分區(qū)域看，改革開放以來，我國四大區(qū)域板塊結構效應均有所上升，其中東部在“十一五”時期率先達到峰值。進入“十三五”時期，中部、西部地區(qū)結構效應增勢明顯放緩，從側面反映出勞動力轉移對于全員勞動生產率增長拉動作用的減弱。當前，西部地區(qū)結構效應最大，隨著未來繼續(xù)承接其他地區(qū)的部分產業(yè)，結構效應仍存在增長空間。值得關注的是，東北地區(qū)因人口外流等原因，結構效應最小，例如遼寧省第一產業(yè)就業(yè)人數(shù)占比在2014年降至26.8%的低值之后連續(xù)多年出現(xiàn)回升，從而導致結構效應對勞動生產率增長貢獻處在較低水平（見圖3）。

圖3?不同時期各地區(qū)勞動生產率年均結構效應比較

（二）增長效應的地區(qū)比較

表2給出了31個省份勞動生產率增長效應情況，和前文比較可知，增長效應絕對值明顯大于結構效應，且與各省經濟發(fā)展水平具有較強相關性。1978—2019年，北京勞動生產率增長效應在31個省份中處于最高水平，達到26.6萬元/人；外，江蘇、浙江、福建、廣東等沿海省份以及天津、重慶等直轄市增長效應均超過10萬元/人。通過不同時期比較發(fā)現(xiàn)，隨著我國經濟步入新發(fā)展階段，結構效應對上述省份勞動生產率增長拉動效應逐步減弱，取而代之的是增長效應帶來更持久拉動，2016—2019年，31個省份中有28個年均增長效應較“十二五”時期有所增加。

不同于結構效應，東中西部以及東北地區(qū)增長效應在2016—2019年均大于“十二五”時期。在地區(qū)比較方面，東部、中部地區(qū)高于西部、東北地區(qū)。具體到省級層面，經濟發(fā)達地區(qū)增長效應更高，其原因可以從供給側角度進行解讀：一是從人力資本看，經濟發(fā)達地區(qū)在改革開放初期吸引了中西部大量勞動力流入，隨著基礎教育和高等教育水平不斷提升，逐漸從過去的人口“數(shù)量紅利”向“質量紅利”轉變，勞動生產率增長的基礎更為扎實；二是從資本深化看，改革初始時期各省份資本深化水平低，區(qū)域間差距較小，隨著經濟快速發(fā)展，區(qū)域間資本深化程度差距拉大，東部地區(qū)優(yōu)勢顯現(xiàn)，而中西部多數(shù)省份發(fā)展仍表現(xiàn)出較強的勞動密集型特征；三是從技術創(chuàng)新看，東部省份參與全球價值鏈程度更高，更易享受外商投資帶來的技術外溢，加之人才積聚為技術創(chuàng)新提供了智力支撐，從而能有效充分發(fā)揮“后來者”優(yōu)勢（見圖4）。

圖4?不同時期各地區(qū)勞動生產率年均增長效應比較

（三）農業(yè)勞動生產率增長效應的地區(qū)比較

根據(jù)前文結果可知，盡管不同地區(qū)所處經濟發(fā)展階段不同，增長效應和結構效應規(guī)模存在一定差異，但從長期發(fā)展看，增長效應將成為全員勞動生產率提升更為重要的動能。盡管當前各省份出現(xiàn)了不同程度農業(yè)“小部門”化特點，但農業(yè)仍在國民經濟發(fā)展過程中發(fā)揮著基礎性作用，隨著農業(yè)勞動力人口占比不斷下降，農業(yè)勞動生產率提升將成為未來一段時期農業(yè)經濟穩(wěn)定增長的關鍵因素。為測度不同地區(qū)未來農業(yè)經濟增長潛力，本部分進一步測算了31個省份農業(yè)勞動生產率增長效應的情況。

根據(jù)表3可知，2016—2019年，有15個省份農業(yè)勞動生產率年均增長效應較“十二五”時期出現(xiàn)下降，根據(jù)農業(yè)勞動生產率增長效應差異，可大致劃分為三類。一是增長效應已由正轉負，例如北京、上海作為城鎮(zhèn)面積份額大、城鎮(zhèn)勞動力人口占比高的直轄市，經濟增長主要依賴于二、三產業(yè)發(fā)展，農業(yè)增加值占GDP比重已基本穩(wěn)定在不足1%的水平，成為2016—2019年僅有的兩個年均增長效應小于零的省份。二是農業(yè)勞動生產率增長效應仍具潛力。當前，我國已進入全面推進鄉(xiāng)村振興的發(fā)展階段，農業(yè)互聯(lián)網+、數(shù)字農業(yè)發(fā)展?jié)摿薮螅m然農業(yè)增加值占比在多數(shù)省份有所下降，但質量穩(wěn)中有進，部分省份尤其是江西、湖北、湖南等中西部省份仍可通過提高農業(yè)資本深化、全要素生產率等方式提升增長效應水平。三是增長效應保持較高水平。圖5給出了各省份第一產業(yè)增加值占比和農業(yè)勞動生產率增長效應的散點圖，二者呈現(xiàn)出明顯的正相關關系，包括新疆、海南、黑龍江、內蒙古在內的農業(yè)生產大省，呈現(xiàn)出農業(yè)勞動生產率增長效應和農業(yè)增加值份額“雙高”的特點。

四、研究結論與建議

本文在分析地區(qū)農業(yè)勞動力轉移、生產率提高與全員勞動生產率關系的基礎上，通過對31個省份的比較研究，明晰地區(qū)全員勞動生產率增長中農業(yè)勞動力轉移和農業(yè)勞動生產率提高帶來的貢獻。研究發(fā)現(xiàn)：一是從農業(yè)和國民經濟關系看，改革開放以來，我國各省份農業(yè)增加值占GDP比重有不同程度下降，但部分東部省份和中西部農業(yè)大省農業(yè)相對勞動生產率較改革開放初期有所上升。二是從農業(yè)勞動力轉移和全員勞動生產率增長看，東部沿海省份以及重慶、陜西等中西部省份由于對外開放、產業(yè)承接等因素，其結構效應更大，但東部地區(qū)結構效應對于全員勞動生產率提升的貢獻峰值已過，中部、西部地區(qū)結構效應增勢明顯放緩，從側面反映出勞動力轉移對于全員勞動生產率增長拉動作用的減弱。三是從勞動力生產率增長效應看，勞動生產率增長效應與地區(qū)經濟發(fā)展狀況較為吻合，東部和中部地區(qū)總體增長效應相對更高；但從農業(yè)發(fā)展看，2016—2019年已有近半數(shù)省份農業(yè)勞動生產率增長效應出現(xiàn)下降。

基于上述分析，進一步認為，“十四五”時期應客觀科學研判農業(yè)在不同省份發(fā)展中的定位，因地制宜做好農業(yè)勞動力轉移和生產率提升有關工作。首先，仍需重視農村剩余勞動力轉移對經濟增長的拉動作用。盡管北京、上海等經濟發(fā)達地區(qū)結構效應增長空間已基本較小，但其他省份尤其是西部地區(qū)結構效應仍有增長潛力，在剩余勞動力流入部分大城市仍存壁壘的情況下，應加快推進新型城鎮(zhèn)化建設，持續(xù)深化戶籍制度改革，全面落實相應城市取消落戶限制政策，加強農民工就業(yè)服務和技能培訓，提供更多二、三產業(yè)就業(yè)機會。其次，在“人口紅利”逐漸消失、部分地區(qū)結構效應增長受限背景下，新時期農業(yè)發(fā)展不再是如何改造傳統(tǒng)農業(yè)的問題，而是農業(yè)在面臨勞動力規(guī)模不斷減少條件下如何進一步發(fā)展的問題，需通過資本、技術等要素投入實現(xiàn)對勞動力減少的替代，加快資本深化程度，強化農業(yè)科技和裝備支撐，堅持農業(yè)科技自立自強，推進關鍵核心技術攻關。最后，我國農業(yè)勞動生產率增長效應仍有挖掘潛力，應當看到的是涉農行業(yè)已不再僅僅依賴于產業(yè)自身要素的投入，農業(yè)在發(fā)展過程中需注重與其他產業(yè)的融合，培育壯大現(xiàn)代種養(yǎng)業(yè)、鄉(xiāng)村特色產業(yè)、農產品加工流通業(yè)、鄉(xiāng)村休閑旅游業(yè)、鄉(xiāng)村新型服務業(yè)、鄉(xiāng)村信息產業(yè)等，通過發(fā)展種養(yǎng)結合循環(huán)農業(yè)、加強農產品倉儲物流設施建設，加快構建三次產業(yè)融合的現(xiàn)代農業(yè)產業(yè)體系。

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Agricultural?Labor?Transfer，?Productivity?Improvement

and?Regional?Labor?Productivity?Growth

—Based?on?the?Comparison?of?Labor?Productivity?among?31?Provinces

Hu??Chenpei，??Hu??Xia

（School?of?Economics，?Renmin?University?of?China，?Beijing?100872，?China）

Abstract：???The?growth?of?total?labor?productivity?can?be?divided?into?the?structural?effect?of?labor?allocation?between?agriculture?and?nonagricultural?industries，?and?the?growth?effect?of?labor?productivity?improvement?in?agriculture?and?other?industries.?This?paper?uses?the?index?decomposition?method?to?analyze?the?labor?force?and?productivity?data?of?agricultural?and?nonagricultural?sectors?in?Chinas?31?provinces?（excluding?Hong?Kong，?Macao?and?Taiwan）?from?1978?to?2019，?and?tries?to?explore?the?driving?force?of?the?growth?of?total?labor?productivity?in?different?provinces.?The?results?show?that：?firstly，?the?proportion?of?the?added?value?of?agriculture?in?the?GDP?of?each?province?has?decreased?since?the?reform?and?opening?up，?but?the?labor?productivity?of?agriculture?in?some?provinces?has?increased?comparing?with?nonagricultural?labor?productivity;?secondly，?the?driving?effect?of?the?labor?force?structure?effect?of?each?province?has?shown?an?upward?trend，?but?due?to?factors?such?as?the?slowing?down?of?labor?force?transfer，?the?growth?of?structural?effect?of?most?provinces?is?weakening;?thirdly，?the?growth?effect?behind?the?overall?labor?productivity?of?all?provinces?continued?to?improve?during?the?“13th?Five?Year?Plan”?period.?The?growth?effect?in?the?east?and?middle?regions?is?generally?higher?than?that?in?the?west?and?northeast?regions.?The?provinces?with?higher?agricultural?labor?productivity?growth?effect?are?concentrated?in?major?agricultural?provinces.?In?general，?the?transfer?of?agricultural?labor?still?promotes?the?improvement?of?overall?labor?productivity，?but?agricultural?labor?productivity?is?the?key?to?the?improvement?of?overall?labor?productivity?in?the?medium?and?long?term.

Key?words：agricultural?labor?productivity;?structure?effect;?growth?effect;?regional?comparison

（責任編輯：張麗陽）