勞動力多樣性精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們?yōu)槟鷾蕚淞瞬煌L格的5篇勞動力多樣性，期待它們能激發(fā)您的靈感。

篇1

【摘要】 目的 觀察老年肺心病患者指動脈血流動力學變化及其與血氧的關系，進一步分析肺心病的病理生理改變。方法 應用美國ACUSON128/XP10、ATL5000彩色多普勒超聲診斷儀，分別測定肺心病緩解期組、肺心病加重期組及對照組雙側中指指動脈血流動力學指標，包括指動脈血流的收縮期最大流速(VSMAX)、舒張期最低流速(VDMIN)、平均流速(TAMX)、動脈搏動指數(PI)、動脈阻力指數(RI)。并應用丹麥ABL5血氣分析儀，采集股動脈血，測定動脈血氧分壓(PaO2)和動脈血氧飽和度(SaO2)。結果 肺心病緩解期組和加重期組的PaO2、SaO2、VSMAX、VDMIN、TAMX、PI與對照組比較有顯著差異(P

【關鍵詞】 彩色多普勒超聲;肺心病;指動脈;血流動力學;低氧血癥

目前對慢性肺源性心臟病(肺心病)病理學研究多限于原發(fā)部位肺組織、支氣管、胸廓和肺血管以及右心的改變。近年來研究顯示，肺心病可累及腦、肝臟、腎等多臟器損害，但關于其外周血管的病理生理變化國內外還未見報道。本課題通過彩色多普勒超聲檢測周圍血管指動脈血流動力學多個指標變化來判斷肺心病患者周圍動脈血流動力學的變化，同時觀測動脈血氧指標，探討二者相關性，為臨床肺心病患者病情的判斷提供新的檢測手段，也為臨床醫(yī)生及早糾正患者的缺氧，合理進行治療提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 對象及分組 按《內科學》(第6版)中肺心病的診斷標準選取我院呼吸科門診及住院老年肺心病患者35例為觀察組。其中急性加重期17例，男13例，女4例，男女比為3.25∶1，年齡(65.1±6.4)歲;緩解期18例，男14例，女4例，男女之比為3.5∶1，年齡(60.0±8.5)歲。上述病例均除外其他器質性病變。隨機體檢健康人員34例為對照組，男26例，女8例，男女之比為3.25∶1，年齡(62.2±5.7)歲。

1.2 儀器及方法 應用美國ACUSON128/XP10、ATL5000彩色多普勒超聲診斷儀測定觀察組及對照組患者雙側中指指動脈血流動力學指標。各病例的中指第二節(jié)動脈縱切掃查，選取清晰的二維圖像并進行多普勒取樣，其取樣角度小于60°，藉以獲得動脈收縮期最大流速(VSMAX)、舒張期最低流速(VDMIN)、平均流速(TAMX)、動脈搏動指數(PI)、動脈阻力指數(RI)。并采集各病例股動脈血，應用丹麥ABL5血氣分析儀測定動脈血氧分壓(PaO2)和動脈血氧飽和度(SaO2)。

1.3 統計學處理 應用SPSS10.0統計軟件進行數據分析，所有數據均用x±s表示;組間比較采用單因素方差分析及LSD法，相關分析采用Pearson法。

2 結 果

多普勒超聲圖顯示正常人指動脈血流頻譜收縮與舒張血流良好，而肺心病病人指動脈血流頻譜收縮期與舒張期流速均明顯降低(圖1)。進一步分析數據顯示，肺心病緩解期組和加重期組的PaO2、SaO2、VSMAX、VDMIN、TAMX、PI與對照組比較有顯著差異(P

圖1 指動脈血流頻譜對比

3 討 論

肺心病是肺、胸廓或肺動脈的慢性病變引起的肺循環(huán)阻力增高，導致肺動脈高壓和右心室肥大，伴或不伴右心衰竭的一類心臟病〔1〕。形成肺動脈高壓的因素包括功能性因素、解剖學因素及血容量增多和血液黏稠度增加，其中功能性因素尤為重要〔2〕，缺氧是其中重要的功能性因素。

慢性肺心病患者由于長期缺氧，紅細胞生長刺激因子分泌增多，刺激骨髓生成紅細胞增多，導致繼發(fā)紅細胞增多，增加血液攜氧能力;但當紅細胞增多超過一定臨界值以后，增多的紅細胞不再增加血液的攜氧能力，反而導致血液黏度增加，血流阻力增大〔3〕，甚至引起局部微血栓形成。王辰等〔4〕報道肺心病急性加重期尸檢肺小動脈血栓發(fā)生率為89.8%，且皆為肺小動脈原位血栓形成，而非血栓栓塞。同時，缺氧尚引起缺氧性肺血管收縮及肺血管結構的重建，主要表現為肺細小動脈的重構，血管壁增厚硬化、管腔狹窄，使血流阻力進一步增大〔5〕，肺心病的這種微循環(huán)障礙與缺氧相互促進，加重病情。本研究也觀察到，肺心病緩解期組和加重期組的PaO2、SaO2均低于對照組，且加重期組較緩解期組患者的低氧血癥更為嚴重。

目前對肺心病的病理學研究多限于肺、支氣管、胸廓和肺血管以及右心，近年來也注意到肺心病可累及左心及多臟器損害，有報道可累及到腦、肝臟、腎臟等〔6〕，但對外周血管改變的研究目前未見報道。本研究觀察到對照組、肺心病緩解期和加重期組的指動脈VSMAX、VDMIN、TAMX、PI指標有顯著差異。肺心病患者指動脈血流動力學參數明顯降低，說明肺心病缺氧不僅可以引起肺血管的器質性及功能性改變，還可引起體循環(huán)小動脈(指動脈)血流動力學各項指標的明顯異常，提示肺心病患者外周血管的彈性和順應性較健康人群差。這一結果也進一步證實了肺心病是多系統損害的全身性疾病，不僅累及心臟及大血管，亦有小血管不同程度的受損。將指動脈血流動力學指標與股動脈血氧分壓進行相關性分析，顯示PaO2與VSMAX、VDMIN、TAMX指標呈正相關，這說明肺心病患者指動脈血流動力學指標對缺氧較敏感，指動脈血流動力學指標能夠間接反映體內血氧狀況，提示監(jiān)測指動脈血流動力學變化能夠指導臨床上對肺心病患者病情及治療效果的判斷。

當前彩色多普勒超聲檢查在血管疾病的應用廣泛開展〔7，8〕，李恒巖等〔9〕報道正常青年成人拇指固有動脈超聲表現，提示利用彩色多普勒超聲技術監(jiān)測指動脈的血流動力學的可行性。本實驗結果顯示肺心病患者指動脈血流動力學改變能間接反映肺心病患者體內缺氧情況。該方法具有無創(chuàng)性、操作方便、病人易接受，適用于老年人、準確性較高的特點，可為肺心病患者的診治提供新的監(jiān)測手段和實驗依據。

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篇2

現行農業(yè)統計

報表制度是采用農作物播種面積來計算單產（曹利劍，1997），即：農作物單產=農作物總產量/農作物總面積。其中，農作物總產量為10種農作物的產量總和，農作物總面積為10種農作物的播種面積總和。面板數據模型本文采用面板數據模型進行分析，所謂面板數據，是指截面數據與時間序列數據組合起來的一種數據類型，它有截面和時間序列兩個維度，可以克服時間序列分析受多重共線性的困擾，能夠提供更多的信息、更多的變化、更少的共線性、更多的自由度和更高的估計效率，使參數的估計結果更加可靠。農作物產量涉及農田景觀格局變化、投入水平等多種因素影響，而且這些因素具有時空變異特征，適宜于構造面板數據模型來考察它們對農作物單產的影響，且在引入多個控制變量的情況下，面板數據模型能夠有效地估計農田景觀多樣性指數變化對農作物單產的影響。影響農作物單產的因素很多，在這方面也已有較多研究，邵曉梅[13]指出土地利用集約度的變化，即有效灌溉面積、化肥施用量、農業(yè)機械總動力等均對農作物單產有影響；周四軍[14]認為影響我國農作物生產的主要因素有四個方面，分別是土地、化肥、農機動力、農業(yè)勞動力；肖海峰和王姣[15]選取糧食總產量、糧食播種面積、糧食成災面積等變量建立柯布—道格拉斯生產函數；謝杰[16]認為影響農作物單產的因素包括勞動力、物質投入、土地、生產方式、產業(yè)結構、技術進步、制度因素等，并使用逐步回歸和加權最小二乘回歸等單方程計量經濟學方法，選取農業(yè)化肥施用量、糧食播種面積、成災面積、農業(yè)機械總動力、農業(yè)勞動力、制度變遷為解釋變量，構建了一個中國糧食生產函數，對我國1978~2004年間的數據進行了分析。為了涵蓋上述這些因素，本文在選擇要研究的農田景觀多樣性指數作為解釋變量的基礎上，選擇農林牧漁勞動力、新增耕地、農業(yè)機械總動力、有效灌溉面積、成災面積、化肥施用量、農藥用量、總播面積作為控制變量，它們是非研究變量，但也是影響被解釋變量的重要因素，必須進入回歸方程，從而可以避免農田景觀多樣性指數對農作物單產的影響被高估或者低估。本文以農作物單產作為被解釋變量，選擇柯布—道格拉斯生產函數作為分析縣城農作物單產與農業(yè)景觀多樣性指數關系的模型，為消除量綱差異對估計結果的影響，本文對各變量的原始值做了取對數運算，將模型參數線性化，因此，本文采用以下面板數據模型：數據及來源本文所使用的數據主要包括農田景觀數據以及農業(yè)生產投入要素數據。農田景觀數據有全國多縣的稻谷、小麥，玉米、豆類、薯類、棉花、油料、麻類、糖類和水果的面積和產量。這些數據均來自于中科院地理科學與資源研究所。農業(yè)生產投入要素數據包括總播面積、有效灌溉面積、化肥施用量、農藥用量、農業(yè)機械總動力等。這些數據以及人口數據均來自于中科院地理科學與資源研究所。本文所采用數據的描述性統計及各變量間的相關系數。相關系數檢驗結果可以看出，各變量間不存見明顯的多重共線性。

結果和分析

從擬合優(yōu)度來看，R2=0.401對于統計量為19970的數量來說擬合優(yōu)度較好，說明該模型能夠較好地解釋農田景觀多樣性指數及各控制變量對農作物單產的影響。從模型的總體顯著性來看，該模型中各變量對農作物單產的共同影響是顯著的。農田景觀多樣性指數的彈性系數估計值為0.268，在1%水平上顯著，說明在縣城水平上，在控制其他因素的影響下，農田景觀多樣性指數對于農作物單產有顯著的正面影響。ey/ex為0.058表示在一定范圍內，農田景觀多樣性指數每增加1個單位時，農作物單產增加0.058個單位，且表現為強彈性。本文以中國1996年至2005年的縣級面板數據為基礎，構建了面板數據隨機效應計量模型，以農田景觀多樣性指數為解釋變量，農林牧漁勞動力、新增耕地、農業(yè)機械總動力、有效灌溉面積、成災面積、化肥施用量、農藥用量、總播面積為控制變量來估計農田景觀多樣性指數對縣城農作物單產的影響。研究表明，從整體上看，縣級農田景觀多樣性指數在一定范圍內的升高對于農作物單產具有明顯的促進作用。針對這些情況，本文提出以下建議：（1）保持農田景觀格局多樣化，避免農田景觀格局破碎化。本文經過實證研究表明，農田景觀多樣化將對農作物產量產生明顯的促進作用，農田景觀多樣性的提高使得生物群落物種豐富化、多樣化，害蟲和天敵之間的相互作用增強，使得生態(tài)系統更加穩(wěn)定，從而有效促使農作物單產增加。然而，過高的景觀多樣性將使得景觀格局破碎化，它會削弱生態(tài)系統天敵和害蟲自我調節(jié)功能，降低農業(yè)可持續(xù)性（張保華等，2007），造成農作物減產。（2）加強農業(yè)基礎建設，采取災害應對機制。農業(yè)機械化對提高農業(yè)產值有很大的貢獻[18]。通過面板數據模型估計顯示，農業(yè)機械總動力對農作物單產有促進作用，而成災面積對農作物單產有反向作用，因此應加大農田基礎設施投入，提高農作物生產的物質裝備水平，同時應提高災害應對措施，盡量避免因發(fā)生災害造成農作物減產。

作者：陳瑋 侯敏 單位：中國地質大學（北京）土地科學技術學院

篇3

新一輪扶貧攻堅階段，貧困地區(qū)實現可持續(xù)減貧的關鍵不在于現有經濟增長模式下如何提高轉移支付的精度和效率，而在于真正改變貧困地區(qū)的經濟發(fā)展理念，從盯住經濟總量增長轉向用減貧目標統領經濟發(fā)展。產業(yè)結構與貧困減緩的關系影響著貧困地區(qū)產業(yè)發(fā)展的政策制定，但既往研究對何種產業(yè)結構更有助于貧困減緩沒有形成共識。本文基于產業(yè)專業(yè)化和多樣化視角，分析了專業(yè)化、多樣化影響貧困減緩的理論機制，并利用2004―2014年中國省級面板數據，對專業(yè)化、相關多樣化、不相關多樣化與FGT貧困指數的關系進行了門限回歸和穩(wěn)健性檢驗。檢驗結果確認了產業(yè)結構減貧效應的動態(tài)異質表現：專業(yè)化的減貧效應在產品生命周期的初始和發(fā)展階段趨于增強，并且經濟密度更小、距離技術前沿更遠的地區(qū)，專業(yè)化的減貧效果更顯著；多樣化的減貧績效低于專業(yè)化，且相關多樣化的減貧效應高于不相關多樣化。細分產業(yè)來看，第三產業(yè)相關多樣化比其他多樣化結構更具減貧效果。貧困地區(qū)在減貧的產業(yè)結構選擇上，首要目標是改善專業(yè)化程度，其次是在多樣化的既定前提下，謀求相關多樣化，尤其是第三產業(yè)的相關多樣化。專業(yè)化和相關多樣化對不同貧困群體的影響也存在差別，既往產業(yè)結構更有利于貧困線附近群體的貧困減緩，而對深度貧困群體的溢出不足。因此，在塑造合宜減貧產業(yè)結構，改善低技能勞動力需求的同時，還應輔以改善深度貧困人口勞動力供給的政策，改善其自我發(fā)展能力和經濟機會，從而增強從益貧產業(yè)結構中獲益的能力。

關鍵詞專業(yè)化；相關多樣化；貧困減緩；門限回歸；動態(tài)異質表現

中圖分類號F061.5

文獻標識碼A文章編號1002-2104（2017）07-0157-12DOI： 10.12062/cpre.20170432

全面扶貧攻堅階段，剩余貧困地區(qū)和貧困主體的貧困特征與既往大規(guī)模減貧階段體現出較大差異，突出表現為致貧原因和行為方程的差異。既往致貧原因主要是工業(yè)化初期整體經濟機會不足引致的整體貧困，減貧的主要思路是盯住經濟增長，體現“水漲船高”的減貧策略。隨著工業(yè)化的持續(xù)推進和勞動力流動壁壘的消解，貧困主體無法充分共享經濟增長成果的主要矛盾已經不在于外部經濟機會不足，而在于面臨風險沖擊時的主動不參與問題。由于貧困主體的信息缺乏和認知不足，在經濟周期中跟隨經濟機會導致行為失敗的概率顯著高于非貧困主體，從而使得貧困主體面臨經濟機會時，選擇不改變當前的生產方式，從而形成“穩(wěn)妥的貧困”[1]。因此，當前實現可持續(xù)減貧的關鍵不在于現有經濟增長模式下如何提高轉移支付的精度和效率，而在于真正改變貧困地區(qū)的經濟發(fā)展理念，從盯住經濟總量增長轉向用減貧目標統領經濟發(fā)展。當前減貧階段無法用經濟增長和收入提升的既往經驗，實現經濟增長和貧困減緩的線性關聯。何種產業(yè)發(fā)展策略更有助于減貧，也成為了政府層面制定減貧策略時爭論的焦點所在。但現有研究結論表明：a業(yè)結構與貧困減緩的關系因研究區(qū)域和研究時間段的不同而體現出顯著差異[2]。這使得在貧困地區(qū)產業(yè)發(fā)展“做什么”和“如何做”的問題上，現有理論研究尚未給出具有共識且具操作性的思路。因此，從理論層面研究產業(yè)結構與貧困減緩的關系具有重要現實意義。

1理論綜述

針對產業(yè)結構與減貧的關系，現有研究主要從三次產業(yè)的角度識別了貧困增長彈性在農業(yè)和非農部門的區(qū)別，此類研究通常認為農業(yè)部門比非農部門具有更強的減貧績效，第三產業(yè)比第二產業(yè)更有助于貧困減緩[3]。然而，最近的研究中，章元和許慶[4]， Collier和Dercon[5]等對農業(yè)部門的減貧效應進行了質疑，他們指出農業(yè)部門的發(fā)展依賴于經濟體中其它部門的需求增長，農業(yè)部門發(fā)展與貧困減緩更多的體現為相關關系而非因果關聯。為此，在減貧政策的產業(yè)導向上，他們鼓勵增強農業(yè)部門與非農部門的關聯，而非強調農戶農業(yè)發(fā)展的減貧效應。具體而言，從三次產業(yè)角度展開的研究至少存在三點不足：①從三次產業(yè)視角展開的研究忽略了行業(yè)部門間的產業(yè)關聯，第一產業(yè)和第三產業(yè)都與第二產業(yè)的發(fā)展密切相關[6]，因此非農部門減貧彈性更低的現有結論低估了非農產業(yè)尤其是第二產業(yè)的減貧績效[7]。②從三次產業(yè)角度展開的研究不能解釋產業(yè)結構與減貧的關系在不同時期和不同地區(qū)的差異問題，非農產業(yè)內部增長是不平衡的，某些行業(yè)部門占經濟增長的份額更大，三次產業(yè)結構掩蓋了細分行業(yè)部門的結構差異。③三次產業(yè)與減貧的關系對減貧政策制定的操作性建議不足，即便知道何種產業(yè)更有助于減貧，也無法知道該發(fā)展何種行業(yè)部門，更無法解析行業(yè)部門間的產業(yè)關聯。

為了解釋各行業(yè)部門減貧彈性的差異，相關研究的一個趨勢是從產業(yè)結構影響貧困的機理出發(fā)，更細致考察不同行業(yè)部門之間和內部的減貧彈性差異[8]。主流觀點認為勞動密集度更高的行業(yè)部門具有更高的減貧績效[9]。值得注意的是，雖然減貧彈性更大的行業(yè)部門通常是那些使用大規(guī)模低技能勞動力的部門（如旅游業(yè)、建筑業(yè)、物流業(yè)等），但這些行業(yè)部門無法孤島式存在，而是因相關行業(yè)部門的發(fā)展而生，或者依賴關聯行業(yè)部門的發(fā)展而擴張。因此，能夠引致低技能勞動力需求部門發(fā)展的行業(yè)部門（如房地產行業(yè)），或者能夠改善貧困人口人力資本的行業(yè)部門（如教育、健康等行業(yè)）也具有顯著的減貧效應。以互聯網產業(yè)為例，互聯網產業(yè)本身對低技能勞動力的就業(yè)吸納能力較弱，但“互聯網+”背景有效促進了物流行業(yè)等勞動力密集度較大的行業(yè)部門，從而產生了行業(yè)部門間的減貧溢出效應。但與此同時，某些新行業(yè)部門的產生也可能會導致原有行業(yè)的創(chuàng)造性毀滅，從而產生減貧擠出效應。因此，勞動密集度并不能作為不同行業(yè)部門減貧彈性不同的解釋，需要進一步對產業(yè)結構影響減貧的理論機制進行研判。

本文對現有研究中的上述不足進行了進一步研究，本文的邊際貢獻體現在：①本文引入產業(yè)結構的專業(yè)化和多樣化視角來研究產業(yè)結構的減貧效應，這是本文研究視角的創(chuàng)新所在，該視角更貼近產業(yè)結構影響貧困減緩的微觀機制，并能夠為既往差異化的實證結論提供邏輯一致的理論解釋。專業(yè)化引致的馬歇爾外部性能夠獲得專業(yè)化要素集聚優(yōu)勢，而多樣化引致的雅各布斯外部性能夠導致多樣化部門間的知識溢出，從而影響低技能勞動力的就業(yè)和貧困減緩。但專業(yè)化和多樣化的上述減貧效應受經濟規(guī)模和技術水平的影響，并且多樣化和專業(yè)化對同一地區(qū)減貧的影響也存在時間不一致性。另外，專業(yè)化以及細分三次產業(yè)的相關多樣化和不相關多樣化的產業(yè)結構細分，也給貧困地區(qū)“怎么做”的問題提供了思路。②本文使用多門限回歸對產業(yè)結構減貧效應動態(tài)異質表現進行了檢驗和識別，從而對既往研究中差異化的實證結論進行了實證框架統一，并且能夠對不同地區(qū)在不同時期的減貧產業(yè)發(fā)展策略提供更為精準的政策指向。不同地區(qū)可以根據產業(yè)結構減貧效應的動態(tài)表現，結合發(fā)展現狀切實體現產業(yè)發(fā)展的“因地施策”和“因時施策”，解決“做什么”的問題，這是本文在研究方法上的創(chuàng)新所在。③為了識別產業(yè)結構對不同貧困群體的異質影響，本文使用FGT貧困指數測度了貧困發(fā)生率、貧困距和平方貧困距，使用FGT貧困指數的優(yōu)點在于不僅可以分析產業(yè)結構與貧困發(fā)生率的關系，而且可以有效分析產業(yè)結構對貧困人口收入分布的影響，實證結果的可解釋性更強，政策內涵也更為豐富。本文的研究確實也表明，相同產業(yè)結構對貧困線附近貧困群體的影響顯著更大，因此，適宜的產業(yè)結構輔以經濟機會和自我發(fā)展能力改善的政策更有助于深度貧困群體的貧困減緩。

2理論分析與研究假說

2.1專業(yè)化、多樣化減貧效應的理論機制

（1）貧困主體收入提升的微觀機制。普通家庭收入可以分為工資性收入、經營性收入、資產性收入和轉移支付收入，但基于貧困主體的稟賦特征，貧困人口收入可持續(xù)提升主要依賴低技能勞動供給形成的工資性收入增加。根據新古典分配理論，工資報酬取決于勞動力市場的均衡工資和企業(yè)利潤最大化決策下的勞動力需求。因此，在低技能勞動力工資競爭性決定的背景下，貧困人口收入提升和貧困減緩取決于企業(yè)低技能勞動力的需求。從要素投入的角度來看，企業(yè)根據邊際產品收益等于邊際要素支出做出利潤最大化選擇，具體存在如下三種情形。①如果邊際收益不變或者增加，生產效率提升帶來的低技能勞動力邊際產出增加，使得企業(yè)會在工資黏性的情況下，擴大勞動力要素投入，體現為顯著的減貧效應。因此，產業(yè)結構影響貧困人口收入提升的關鍵在于低技能勞動力邊際產出的變動，即產業(yè)結構的減貧彈性依賴于何種產業(yè)結構更有助于生產效率改進，尤其是低技能勞動力的邊際產出提高。產業(yè)結構是否改善了低技能勞動力的生產效率構成了產業(yè)結構減貧效應動態(tài)異質表現的第一個來源。②如果邊際收益遞減，且邊際收益遞減幅度大于生產效率改進帶來的低技能勞動力邊際產出增加，則企業(yè)將會通過降低勞動力的需求使得邊際產品收益等于邊際支出。因此，產業(yè)結構的減貧效應受到邊際收益變動的擾動。并且，產品市場結構的壟斷勢力或者競爭激烈程度將通過改變產品邊際收益，影響產業(yè)結構的減效應，這也是產業(yè)結構減貧效應異質表現的第二個來源。③在經濟下行波動的情況下，勞動力需求系統性下降，導致勞動力市場均衡工資的下降，從而不利于貧困人口收入提升。不同產業(yè)結構在不同地區(qū)和不同時期對經濟波動的影響不同，這形成了產業(yè)結構減貧效應動態(tài)異質表現的第三個來源。

（2）專業(yè)化影響貧困減緩的理論機制與動態(tài)異質表現。Glaeser等[10]認為專業(yè)化鼓勵知識、信息、創(chuàng)意以及產品和生產流程通過模仿、商業(yè)往來、技術人員交流等非貨幣溝通形式進行交換。區(qū)域產業(yè)結構的專業(yè)化集聚能夠推動區(qū)內相同產業(yè)企業(yè)之間的知識溢出和創(chuàng)新活動。因此，行業(yè)部門的專業(yè)化有助于部門內的知識溢出，從而導致對現有產品和生產流程進行改進的補充性創(chuàng)新出現，提升勞動力的邊際產出和真實勞動回報，但專業(yè)化的減貧效應存在時間不一致性和組間異質性。①專業(yè)化減貧效應的時間不一致性。在初始階段，邊際收益不變，專業(yè)化引致的生產效率提升帶來低技能勞動力邊際產出增加，使得專業(yè)化行業(yè)部門在擴張階段實現勞動力邊際產出遞增。企業(yè)會因為低技能勞動力生產效率的改進而擴大生產規(guī)模，提高低技能勞動力的就業(yè)吸納能力，從而有助于就業(yè)改善和勞動報酬總量增加。但同時，產業(yè)結構的專業(yè)化也會在長期導致產業(yè)鎖定效應，從而在需求下行波動時對就業(yè)產生負面影響，而就業(yè)下行波動對于貧困人口的負面影響更大。②專業(yè)化減貧效應的組間異質性。在邊際產出增加的同時，邊際收益因產品供給競爭的加劇而下降，專業(yè)化生產率的改進也會體現為就業(yè)節(jié)約和不利于減貧的可能。產品供給競爭程度受區(qū)域市場規(guī)模的影響，專業(yè)化在市場規(guī)模較大的地區(qū)引致的競爭程度更強，企業(yè)邊際收益更低，若專業(yè)化帶來的生產效率提高無法抵消產品邊際收益的遞減，則表現為就業(yè)吸納力的下降，從而降低減貧績效。但與此同時，經濟規(guī)模較小的區(qū)域，專業(yè)化引致的產業(yè)結構鎖定在外部需求波動時受到的負面影響更大。因此，行業(yè)部門專業(yè)化在短期和中期同時存在就業(yè)吸納減貧效應和就業(yè)節(jié)約的負向減貧效應，專業(yè)化的綜合減貧效應有待于實證，而長期則主要體現為就業(yè)波動的負向減貧效應。

（3）多樣化影響貧困減緩的理論機制與動態(tài)異質表現。馬歇爾外部性強調了要素專業(yè)化集聚的經濟影響，然而Jacobs[11]則認為知識溢出的最大來源并非發(fā)生于同類企業(yè)的集聚，而是來源于不同行業(yè)間企業(yè)的交互。Jacobs強調了多樣化行業(yè)部門的地理集聚能夠推動知識溢出，從而促進創(chuàng)新和就業(yè)改善。一個更為多樣化行業(yè)網絡的地理接近能夠推動不同行業(yè)進行相互模仿，共享和重構互補的知識和創(chuàng)意，這構成了創(chuàng)造新行業(yè)和新產品的必要條件。Frenken[12]在馬歇爾外部性和雅各布斯外部性的基礎上，將產業(yè)結構的多樣化進行了解構，相關多樣化有利于知識在不同但是相互補充的部門分支之間的溢出，不相關多樣化對于增長的可能優(yōu)勢在于該種產業(yè)結構下，經濟增長將體現更低的波動性，從而緩解經濟波動對增長和就業(yè)的負面影響（portfolio effect，組合效應）。①相關多樣化的減貧效應和異質表現。相關多樣化的行業(yè)部門之間認知距離較短，存在相容的知識基礎，相關多樣化能夠通過知識溢出的正外部性，在相關的行業(yè)部門間共享和重構互補知識與創(chuàng)意，從而有助于新產品和新生產部門的出現。如果新出現的生產部門具有較強的低技能勞動力吸納能力，或者擴大了既有部門的就業(yè)吸納能力，則相關多樣化有助于貧困減緩，體現出減貧溢出效應。但新產品和新生產部門的出現也可能通過創(chuàng)造性毀滅，使得既往低技能勞動密集型的行業(yè)部門就業(yè)規(guī)模縮小，從而體現為相關多樣化的減貧擠出效應。相關多樣化與貧困減緩的關系還與樣本區(qū)域與技術前沿的距離有關，對于距離技術前沿較遠的區(qū)域而言，其生產效率改進主要來源于生產過程的投入產出效率改進，而非新產品和新部門的創(chuàng)造。對于技術更高的區(qū)域而言，多樣化尤其是相關多樣化更有助于通過相關部門的知識溢出體現新行業(yè)部門的創(chuàng)造。因此，距離技術前沿較遠的地區(qū)，生產效率的改進主要由專業(yè)化引致，而非相關多樣化。從而導致在低技術區(qū)域，專業(yè)化比相關多樣化更有助于貧困減緩，而在高技術區(qū)域專業(yè)化和相關多樣化的減貧績效取決于減貧溢出效應和減貧擠出效應的比較。②不相關多樣化的減貧效應和動態(tài)異質表現。不相關多樣化能夠在經濟下行波動時降低低技能勞動力就業(yè)的敏感性，從而有助于就業(yè)穩(wěn)定和貧困減緩，使得不相關多樣化體現為貧困減緩的緩沖器效應。但不相關多樣化的減貧緩沖器作用受區(qū)域市場規(guī)模的影響，經濟規(guī)模較小的區(qū)域，專業(yè)化引致的產業(yè)結構鎖定在外部需求波動時受到的負面影響更大，不相關多樣化帶來的減貧緩沖器效應對市場規(guī)模較小的區(qū)域更為重要。而市場規(guī)模較大地區(qū)的貧困減緩則主要受益于相關多樣化帶來的減貧溢出效應，而非相關多樣化的減貧緩沖器效應。同時，不相關多樣化的減貧效應也存在時間不一致性，在經濟上行波動階段，不相關多樣化程度的提升，反映了專業(yè)化和相關多樣化程度的不足，從而削弱了專業(yè)化和相關多樣化通過生產率改進和就業(yè)吸納產生的減貧效果。而在經濟下行階段，不相關多樣化將更多體現為緩沖器作用，從而有助于貧困減緩。

演化經濟學中對于專業(yè)化、多樣化與就業(yè)關系的研究與該本文的理論機制類似，Bishop[13]，Van Oort等[14]和Cortinovis等[15]的研究均對專業(yè)化、相關多樣化、不相關多樣化與就業(yè)的關系進行了實證檢驗。本文雖然借鑒了演化經濟學中對于專業(yè)化、多樣化與就業(yè)的研究視角，但研究貧困減緩和就業(yè)問題有兩點核心區(qū)別：一方面，鑒于貧困人口的稟賦特征，貧困減緩更為關注低技能勞動力的就業(yè)以及自我雇傭勞動力的就業(yè)問題；另一方面，基于新古典分配理論，貧困問題結合了就業(yè)和勞動力要素回報，既考慮了產業(yè)結構對就業(yè)規(guī)模的影響，又綜合體現了生產效率改進和勞動力邊際產出變動對勞動報酬的影響。

與本文相近的是丁建軍等[16]的研究，他們研究了美國阿巴拉契亞地區(qū)經濟多樣性的減貧效應，并認為多樣化的生計方式有助于就業(yè)創(chuàng)造和經濟穩(wěn)定，從而有助于貧困減緩。他們對多樣化與減貧的關系從產業(yè)多樣性、功能多樣性、職業(yè)多樣性和知識多樣性等方面進行了細致研究。他們的研究忽略了對專業(yè)化的分析，而多樣化與貧困存在反向因果的可能，即便明確了知識多樣化的減貧效應，貧困地區(qū)也能因為貧困本身而無法形成該種多樣化的生計。另外，他們也沒有考慮產業(yè)結構減貧效應的動態(tài)異質表現，他們的研究對于同質樣本而言是合宜的，但卻很難應對中國貧困地區(qū)差異化的貧困事實和“精準滴灌”、“因地施策”的政策需要。

2.2研究假說

綜上對于產業(yè)結構與貧困減緩的理論分析，可以形成本文在研究專業(yè)化、相關多樣化、不相關多樣化與貧困減緩動態(tài)異質表現時的幾個研究假說。

研究假說1：專業(yè)化在短期和中期的減貧績效大于長期，專業(yè)化在長期因產業(yè)鎖定效應的存在表現為負向減貧效應。

研究假說2：專業(yè)化的減貧效應隨著市場規(guī)模的擴大而遞減。

研究假說3：專業(yè)化和相關多樣化的減貧效應不同，對于經濟密度較小的地區(qū)，相關多樣化的減貧效應低于專業(yè)化。

研究假說4：對于距離技術前沿更遠的地區(qū)，專業(yè)化比相關多樣化更有助于貧困減緩。相關多樣化的減貧效應低于專業(yè)化。

研究假說5：相關多樣化和不相關多樣化的減貧效應不同，不相關多樣化的減貧效應取決于市場規(guī)模和經濟波動，經濟上行波動的地區(qū)或市場規(guī)模較大的地區(qū)，不相關多樣化不利于貧困減緩。

3計量模型設定、變量選擇與數據來源

3.1計量模型設定

由于專業(yè)化、相關多樣化與不相關多樣化與貧困減緩的關系在短期和中長期有所不同，并且不同產業(yè)結構的減貧彈性受市場規(guī)模和技術前沿距離的影響，為此，本文使用多門限面板模型進行實證檢驗，以識別產業(yè)結構減貧彈性的動態(tài)異質表現。既往研究之所以較少關注該非線性特征，其原因在于既往研究方法在應對非線性時的假設過強，從而失卻了實證結果的穩(wěn)健性。在沒有明確理論支撐的情況下使用明確的線性設定來識別非線性問題，無法捕捉模型設定之外的非線性效應。通過設定不同的門限變量，能夠識別產業(yè)結構減貧彈性的地區(qū)特性和動態(tài)變遷。計量模型設定為：

其中，下標i和t分別研究區(qū)域和時間點，povit表示被解釋變量，在本文中為區(qū)域i在t時期的貧困狀況。Industryit表示區(qū)域i在t時期的產業(yè)結構，也是本文的主要解釋變量。xkit為由控制變量構成的K維向量，包括經濟增長、對外開放程度等影響貧困的其他因素。qit表示門限變量，γ為門限值，α0為常數項，αi為固定效應，εit為隨機擾動項。

3.2變量選擇與數據說明

（1）被解釋變量。本文使用FGT貧困指數[17]測度了各省區(qū)歷年的農村貧困狀況，本文分別將貧困發(fā)生率、貧困距和平方貧困距作為被解釋變量，不僅能夠識別產業(yè)結構與貧困人口比重的關系，而且有助于分析a業(yè)結構對貧困人口收入分布的影響，從而使得政策啟示更為豐富。如果產業(yè)結構體現了對貧困發(fā)生率指標的積極改善，而未能體現對平方貧困距的改善，則可以認為產業(yè)結構主要對貧困線附近的貧困人口具有顯著減貧作用，而無法體現對深度貧困群體的益貧性。為了對產業(yè)結構影響貧困人口收入分布的情況進行細分研究，本文在穩(wěn)健性檢驗中還使用了基尼系數作為被解釋變量。FGT貧困指數和基尼系數測度時使用了世界銀行的POVCAL計算平臺，原始數據來源于歷年各省區(qū)統計年鑒中農村居民收入五等份數據。

（2）主要解釋變量。本文的主要解釋變量是產業(yè)結構的專業(yè)化、相關多樣化和不相關多樣化。我們借鑒了專業(yè)化基尼系數方法來測度專業(yè)化，其測度表達式為：

Specialization=12∑|spg-sg|，其中，spg表示p地區(qū)g行業(yè)就業(yè)比重，sg表示全國該行業(yè)就業(yè)比重[18]。本文使用熵指數來表示產業(yè)的多樣化特征，并將研究中的所有行業(yè)小類的熵表示總體多樣化（Total Variety），用TV表示；研究中所有行業(yè)大類的熵表示不相關多樣性（Unrelated Variety），用UV表示；每個行業(yè)大類中的小類行業(yè)的熵的加權和來表示相關多樣性（Related Variety），用RV表示。具體表達式為：

RV=TV-UV。其中，G表示大類行業(yè)數，g表示小類行業(yè)數。pi和pg表示某小類行業(yè)和大類行業(yè)的就業(yè)在研究區(qū)域內占所有行業(yè)就業(yè)的比重。大類和小類行業(yè)就業(yè)數據來源于各省區(qū)歷年統計年鑒、《中國工業(yè)統計年鑒》和《中國第三產業(yè)統計年鑒》。

（3）門限變量和控制變量。為了體現產業(yè)結構減貧效應的動態(tài)演化，本文設定時間作為門限變量，同時為了反映產業(yè)結構減貧彈性與經濟規(guī)模和前沿技術距離的關系，還分別使用經濟規(guī)模和技術前沿距離作為門限變量，對樣本類型進行區(qū)分。

本文使用經濟密度來反映經濟規(guī)模，經濟密度的計算方法為各省區(qū)地區(qū)生產總值除以行政面積，數據來源于歷年《中國統計年鑒》。選取研究與發(fā)展內部經費支出作為技術前沿距離的變量，根據科研套利方程，技術產出與研發(fā)投入的資本總量有關，為此我們選擇了R&D支出總量，而非R&D支出占GDP比重指標。該數據來源于歷年《中國科技統計年鑒》中的“各地區(qū)研究與試驗發(fā)展（R&D）經費內部支出”，包括了所有單位在基礎研究、應用研究以及試驗發(fā)展上的內部經費支出。同時，模型還包括了地區(qū)生產總值、進出口貿易總額、固定資產投資等控制變量，貿易總額利用當年平均匯率折算為人民幣，所有貨幣計價指標均以2003年為基期進行了價格平減。

4實證檢驗與結果分析

4.1實證檢驗思路與過程

（1）確立門限回歸參照結果。我們在不引入門限效應的情況下，使用固定效應模型對產業(yè)結構與貧困減緩的關系進行了實證檢驗，表1模型1至模型4分別展示了專業(yè)化、總體多樣化、相關多樣化、不相關多樣化與貧困發(fā)生率的關系，并將該結果作為后續(xù)門限回歸結果的參照。

（2）以時間作為門限變量，對專業(yè)化、多樣化與貧困減緩的關系進行實證檢驗，識別產業(yè)結構減貧效應的動態(tài)表現。在門限回歸之前需要進行門限效應檢驗，對門限是否存在以及存在幾個門限進行判定[19]。本文分別針對無門限、單門限和雙門限設定進行了門限效應檢驗，因篇幅所限檢驗結果未列出。根據門限效應檢驗結果，對產業(yè)結構與貧困減緩的關系進行了門限回歸，結果見表1模型5至模型8所示。

（3）為了識別產業(yè)結構減貧效應的異質表現，本文基于經濟規(guī)模和前沿技術距離對樣本進行了區(qū)分。區(qū)分思路為：①將經濟規(guī)模作為門限變量，分析產業(yè)結構減貧效應的門限值（見表2模型9至模型12），并根據門限值對31個省區(qū)進行分類；②以前沿技術距離為門限變量，識別門限效應和門限值（表2模型13至模型16），根據門限值對31個省區(qū)進行分類；③針對經濟規(guī)模和前沿技術距離的分類結果進行樣本細分，結果見表3所示；④由于分類后的樣本已經控制了產業(yè)結構減貧效應的異質表現和門限效應，故針對表3中的每一類細分樣本，使用固定效應對產業(yè)結構的減貧效應進行檢驗，形成與表1結果的分類比照，并識別產業(yè)結構減貧效應的異質表現，相關結果見表4所示。

4.2實證結果分析

（1）產業(yè)結構減貧效應的動態(tài)表現。模型五至模型八將時間作為門限變量，對產業(yè)結構的減貧效應進行了門限回歸。專業(yè)化的減貧效應體現出顯著的單門限特征和動態(tài)性（模型5），門限值為2010年。在2010年之前，專業(yè)化的參數估計值為-0.275，2010年之后為-0.370，均在1%的顯著性水平上統計顯著，專業(yè)化減貧效應體現出隨著時間而增強的特征。該結論與理論機制部分相符，也與Loayza等[20]對于產業(yè)結構、勞動密集度和貧困減緩關系的研究結論一致，但未能對專業(yè)化減貧效應在長期遞減的研究假說1提供實證佐證。其可能的原因在于，專業(yè)化減貧效應在產品生命周期末端，并面臨需求波動時才會出現產業(yè)結構的鎖定效應和負向減貧作用。而中國產業(yè)結構的專業(yè)化對應于產品生命周期的初期和中期。因此，專業(yè)化的負向減貧效應在本文研究時間段內并沒有體現，但隨著經濟新常態(tài)背景下需求結構的變化，專業(yè)化因產業(yè)鎖定而導致減貧效應趨減或者負向減貧效應都可能出現。為了識別該種潛在影響，本文從經濟演化的視角來模擬時間刻度，在經濟密度較大的第一和第二類樣本中，專業(yè)化的參數估計值分別為-0.079和0.075（見表4），而總體樣本中的參數估計值為-0.261（模型1）。這表明未來隨著產品生命周期的演化，R禱的減貧效應確實存在動態(tài)表現，從而與研究假說1形成了統一。

根據理論分析，產業(yè)結構的減貧效應會因經濟規(guī)模和技術水平不同體現出組間異質性和時間不一致性。為了對該假說進行實證檢驗，本文對總體多樣化、相關多樣化和不相關多樣化減貧效應的動態(tài)表現進行了檢驗，結果分別見模型6、模型7和模型8所示。所有多樣化指標的減貧效應均未顯示出統計顯著的動態(tài)表現，即產業(yè)結構減貧效應的動態(tài)表現主要源于專業(yè)化減貧效應的差異。該結論對產業(yè)結構與貧困減緩多樣化關聯的實證證據尋找到了新的解釋，既往研究在解釋經濟增長彈性的區(qū)際差異和跨期變遷時，傾向于認為是由制度、自然資源等背景因素，以及相同產業(yè)結構下的不同勞動密集度所導致（Berardi和Marzo，2017[21]）。但本文研究卻表明，同等專業(yè)化程度的減貧效應本來就會隨著行業(yè)部門生命周期的演化而不同，在生命周期的初期和中期，專業(yè)化的產業(yè)結構更有助于貧困減緩，其減貧效應也會在后期趨減，并在行業(yè)部門面臨重大需求轉折時體現出不利于減貧的鎖定效應。

（2）產業(yè)結構減貧效應因經濟密度不同的異質表現。從專業(yè)減貧效應的門限特征來看（模型9），專業(yè)化對貧困發(fā)生率的影響存在基于經濟密度的雙門限特征。門限值分別為171和2 730億元/萬km2。經濟密度小于171億元/萬km2時，專業(yè)化體現為顯著的貧困減緩效應，其參數估計值為-0.325，且在1%的顯著性水平上統計顯著。經濟密度介于171和2 730億元/萬km2之間時，專業(yè)化參數估計值降為-0.111，且統計不顯著。當經濟密度越過第二個門限值時，專業(yè)化參數估計值為0.166，體現出不利于減貧的特征，且統計顯著。該結論表明，專業(yè)化的減貧效應隨著經濟密度的提升而趨于減弱，甚至體現為負向效果，從而驗證了研究假說2。其原因在于，經濟密度較大的地區(qū)，同質化專業(yè)化行業(yè)部門面臨的市場競爭程度加劇，導致邊際收益下降，使得高經濟密度地區(qū)通過效率改進，產生低技能勞動力的節(jié)約，從而體現為負向減貧作用。

從多樣化減貧效應的異質表現來看（模型10至模型12），多樣化的減貧效應存在雙門限效應，但只有相關多樣化的參數估計值統計顯著。從專業(yè)化和多樣化減貧效應的差異來看，比較模型11和模型9中的實證結果可以發(fā)現，中低經濟密度地區(qū)專業(yè)化的減貧效應大于相關多樣化，從而驗證了研究假說3，這意味著對于寧夏、云南、貴州、甘肅、內蒙古、新疆、青海、等低經濟密度地區(qū)而言，專業(yè)化導向的產業(yè)調整政策更有助于貧困減緩。而對于高經濟密度地區(qū)而言，相關多樣化導向的產業(yè)結構比專業(yè)化更有助于貧困減緩，專業(yè)化體現為更顯著的負向減貧效應。進一步講，即便中低經濟密度地區(qū)需要利用多樣化在知識交互上的優(yōu)勢，也應該將相關多樣化和不相關多樣化區(qū)別對待，從模型11和模型12實證結果的比較可以發(fā)現，不相關多樣化并沒有體現出貧困減緩的穩(wěn)定器效應，產業(yè)結構多樣化的發(fā)展策略應盯住相關多樣化水平的提升。此外，相關多樣化的減貧效應還體現為隨經濟密度增加遞減的情況，對于經濟密度較小的樣本，相關多樣化三階段的參數估計值分別為-0.122、-0.091和0.039，且第三階段參數估計值統計不顯著。相關多樣化實現貧困減緩需要有兩個先決條件：①相關多樣化帶來的知識交互，能夠創(chuàng)造新產品和新行業(yè)部門；②新行業(yè)部門的出現對于低技能勞動力就業(yè)吸納能力的提升，大于“創(chuàng)造性毀滅”導致的就業(yè)吸納能力下降。在產品創(chuàng)新固定成本相同的情況下，經濟密度更大地區(qū)的企業(yè)基于相關多樣化的共同知識基礎主動尋求知識交互的動機更強。因此，同等的相關多樣化程度在經濟密度更大地區(qū)引致生產效率提高的可能性更大，但其減貧效應隨經濟規(guī)模遞減的結果表明，相關多樣化帶來的效率提高對貧困人口就業(yè)的“擠出效應”大于“溢出效應”。這意味著新行業(yè)部門的創(chuàng)造并不能自動引致更有效的減貧進程，改善貧困人口的就業(yè)技能和經濟機會是借“互聯網+”背景改善減貧績效的關鍵。

（3）產業(yè)結構減貧效應因技術前沿距離不同的異質表現。基于研發(fā)支出的門限效應檢驗結果見模型13至模型16所示。從專業(yè)化影響貧困發(fā)生率的門限表現來看，專業(yè)化的減貧效應隨技術前沿距離縮短而降低，技術水平較低的地區(qū)專業(yè)化是更顯著的減貧動力來源，而對于距離技術前沿較近的地區(qū)，相關多樣化更有助于貧困減緩，從而對研究假說4進行了驗證。技術前沿距離較遠的地區(qū)，專業(yè)化參數估計值為-0.321，在1%的顯著性水平上統計顯著，且專業(yè)化的減貧績效大于相關多樣化；在第二階段參數估計值變?yōu)?0.148，當越過第二個門限后，專業(yè)化體現為負向減貧效應，參數估計值為0.032。該結果與理論分析一致，距離技術前沿更遠的地區(qū)主要通過過程創(chuàng)新體現效率改進，而非新產品和新行業(yè)部門的創(chuàng)造，因此專業(yè)化更能夠匹配此類地區(qū)的技術稟賦，從而體現為更顯著的減貧效應。且技術水平更高的地區(qū)，專業(yè)化雖然也能夠帶來過程創(chuàng)新和效率改進，但此類效率改進更傾向于表現為勞動力節(jié)約和負向的減貧效應，此時相關多樣化比專業(yè)化更有助于貧困減緩。從專業(yè)化和相關多樣化減貧效應的橫向比較來看，在第二個門限值之前，專業(yè)化的減貧效應顯著高于相關多樣化，這意味著對于距離技術前沿相對較遠的地區(qū)而言，專業(yè)化具有更強的益貧性。

從多樣化影響貧困發(fā)生率的門限表現來看，相關多樣化同樣表現出比不相關多樣化更顯著的減貧效果，對于距離技術前沿較遠的地區(qū)，相關多樣化的參數估計值為-0.096，且在5%的顯著性水平上統計顯著，而不相關多樣化參數估計值為正值，且統計不顯著，對研究假說5進行了驗證，并再次確認了將總體多樣化細分為相關多樣性和不相關多樣性的必要，以及基于三次產業(yè)角度研究產業(yè)結構減貧效應的不盡恰當之處。

（4）控制變量與貧困減緩的關系。模型1至模型16均顯示固定資產投資、進出口總額以及平均受教育年限均具有顯著減貧效應，尤其是固定資產投資具有更強的減貧效果。本文對于投資、貿易和教育減貧效應的實證結果均與現有研究保持一致，但本文卻并沒有得到經濟增長的顯著減貧效應，該結論與羅楚亮[22]等的研究不一致，他們的研究普遍認為經濟增長具有顯著的正向減貧效應。出現該種背離的可能原因為：本文的研究時間段為2004―2014年，研究時間段進行了大幅更新，隨著時間推移經濟增長的減貧彈性會因收入分配、產業(yè)結構、就業(yè)吸納能力等發(fā)生變化，既往研究也發(fā)現經濟增長的減貧彈性趨于遞減。更重要的是，本文認為隨著產業(yè)結構的演化，經濟增長的低技能勞動力吸納能力會發(fā)生變化，從而導致收入分配結構和減貧效應的不同。為了驗證經濟增長對收入分配結構的影響，本文在表5中也實證檢驗了經濟增長與基尼系數的關系，專業(yè)化的參數估計值為1.79，相關多樣化的參數估計值為0.12，這表明既往經濟增長與貧困減緩并非“水漲船高”的線性關系，存在減貧效應遞減，甚至體現為負向減貧效應的可能。這也給政府通過產業(yè)發(fā)展政策的介入，以減貧統領貧困地區(qū)經濟發(fā)展，修正經濟增長與貧困減緩的關系帶來了理論依據。

5產業(yè)結構減貧效應的穩(wěn)健性檢驗

5.1基于樣本細分的穩(wěn)健性檢驗

上文對產業(yè)結構減貧效應的異質性從經濟密度和技術前沿距離兩個維度進行了分析，限于門限回歸方法的局限性，本文無法在同一實證模型中同時引入兩個門限變量，但忽略任何一個門限變量都會導致模型設定的偏誤。為了規(guī)避該問題，本文根據經濟密度和技術前沿距離的門限值對所有地區(qū)細分為四類，確保細分后的地區(qū)在經濟密度和技術前沿距離上同質，從而限制因背景不同而導致的產業(yè)結構減貧效應的異質表現，分類結果見表3所示。

由于細分后的地區(qū)不再適用門限回歸，本文使用固定效應模型對各類地區(qū)產業(yè)結構與貧困減緩的關系進行了實證檢驗，其目的是對產業(yè)結構減貧效應的異質表現進行穩(wěn)健性檢驗，結果見表4所示。由于第一類地區(qū)只有上海、北京、天津、江蘇，且這些地區(qū)的農村貧困已經基本消除，故后續(xù)穩(wěn)健性檢驗主要以后三類樣本作為盯住對象。

從專業(yè)化減貧效應的異質表現來看，樣本細分之后，專業(yè)化的減貧效應依然體現為隨著經濟密度增大和技術改善而遞減的特征。第四類樣本專業(yè)化的參數估計值為-0.284，在10%的顯著性水平上統計顯著，而第三類和第二類樣本的參數估計值分別為-0.168和0.075，且統計不顯著。

從多樣化減貧效應的異質表現來看，相關多樣化在經濟密度更小和距離技術前沿更遠的地區(qū)也表現出了更顯著的減貧效果。第四類樣本相關專業(yè)化的參數估計值為-0.225，而第三類和第二類樣本相關專業(yè)化的參數估計值分別為-0.123和0.014。從專業(yè)化和相關多樣化減貧效應的比較來看，專業(yè)化在第四類和第三類樣本中均體現出了更為顯著的減貧效果。

由于后兩類地區(qū)在“十三五”期間面臨著更重的脫貧任務，因此穩(wěn)健性檢驗的結果意味著后兩類地區(qū)，尤其寧夏、云南、貴州、甘肅、內蒙古、新疆、青海、八個省區(qū)，面臨著通過產業(yè)結構修正經濟增長益貧性的迫切壓力。這些地區(qū)在產業(yè)政策選擇上應以專業(yè)化作為主要導向，并通過構建行業(yè)關聯，改善相關多樣化水平。

5.2基于產業(yè)分解的穩(wěn)健性檢驗

門限回歸和穩(wěn)健性檢驗的結果雖然對產業(yè)結構減貧效應的異質表現進行了確認，也給出了不同地區(qū)更具減貧績效的產業(yè)結構選擇，但依然面臨如何做的問題。雖然專業(yè)化的產業(yè)結構可以根據本地比較優(yōu)勢以及憑借承接產業(yè)轉移來實現，但如何在多樣化之下塑造相關多樣化是政策層面面臨的難點，也是上述實證結論在指導實踐時的缺憾之處。為此，本文細分三次產業(yè)分析了不同產業(yè)相P多樣化與貧困減緩的關系，嘗試回答何種相關多樣化更有助于減貧的問題，從而為產業(yè)發(fā)展政策提供更具操作性的建議。本文基于固定效應模型，對第四類樣本三次產業(yè)的相關多樣化與貧困減緩的關系進行了實證檢驗，結果見表5所示。

第一產業(yè)和第三產業(yè)相關多樣化的減貧效應更大，其參數估計值分別為-0.144和-0.337，分別在1%和5%的顯著性水平上統計顯著，而第二產業(yè)相關多樣化并未表現出顯著的減貧效果。這與既往研究中第一產業(yè)和第三產業(yè)減貧彈性更大的結論相類似，但本文的結論并不支持只要第一產業(yè)和第三產業(yè)發(fā)展就能引致減貧的結論，對于經濟密度小且距離技術前沿較遠的地區(qū)而言，首要目標是追求專業(yè)化的產業(yè)結構，其次在總是存在多樣化的情況下，謀求第一產業(yè)和第三產業(yè)的相關多樣化是“錦上添花”的減貧政策選擇。即貧困地區(qū)產業(yè)扶貧的主要矛盾在于如何改善專業(yè)化程度，次要矛盾是如何塑造更合宜的多樣化產業(yè)結構問題。前文已經分析了專業(yè)化產業(yè)結構的政策導向，表5的結論則對何種多樣化更合宜給出了啟示，第三產業(yè)的相關多樣化是更具減貧績效的多樣化產業(yè)結構選擇，在操作上可以基于各地區(qū)行業(yè)部門的投入產出，針對性設定打造對應多樣化的產業(yè)政策策略。由此，本文的結論對既往認為應該偏重發(fā)展農業(yè)或服務業(yè)等某一種產業(yè)的結論進行了完善，三次產業(yè)的發(fā)展可以在減貧框架下發(fā)揮協同作用，而非割裂開來形成權衡替代，第二產業(yè)完全可以通過專業(yè)化程度改善發(fā)揮減貧績效，而第三產業(yè)和第一產業(yè)則在相關多樣性上體現貧困減緩。

5.3基于FGT困指標的穩(wěn)健性檢驗

上述產業(yè)結構減貧效應的實證檢驗主要以貧困發(fā)生率作為被解釋變量，但是由于貧困群體的稟賦、能力和機會也存在顯著的內部差異，所以產業(yè)結構對于貧困人口內部不同群體的減貧影響也可能存在異質表現。現有研究也表明減貧政策有盯住貧困線附近貧困人口的偏好。為了識別產業(yè)結構在不同貧困深度層面的異質減貧效應，本文進一步以貧困距和平方貧困距作為貧困的變量，使用固定效應模型對產業(yè)結構的減貧效應進行了實證檢驗，并且為了檢驗產業(yè)結構對非貧困人口和貧困人口收入提升的異質性，還在檢驗中使用了基尼系數作為了被解釋變量，結合前述分析結論，本文重點對第四類樣本專業(yè)化和第三產業(yè)相關多樣化這兩個最重要產業(yè)結構變量的減貧效應進行了檢驗，實證結果見表5模型36至41所示。

通過比較表4模型25與表5模型36、37的實證結果，分別將第四類地區(qū)的貧困發(fā)生率、貧困距和平方貧困距作為被解釋變量時，專業(yè)化的參數估計值分別為-0.284、-0.093和-0.027，專業(yè)化雖然有效降低了第四類地區(qū)的貧困發(fā)生率，但對貧困距和平方貧困距的緩解作用較小，且統計不顯著。比較第三產業(yè)相關多樣化與FGT貧困指數的關系來看，第三產業(yè)相關多樣化影響貧困距和平方貧困距的參數估計值為正值。這意味著專業(yè)化和第三產業(yè)相關多樣化對貧困人口內部不同群體的減貧影響也是異質的，使用基尼系數作為被解釋變量時，專業(yè)化和第三產業(yè)多樣化的參數估計值也為正值，這進一步表明專業(yè)化和第三產業(yè)相關多樣化對不同群體的收入影響存在差異，沒有體現出對深度貧困人口的益貧性。其原因在于深度貧困群體的自我發(fā)展能力和經濟機會顯著更低，參與專業(yè)化經濟活動并獲取回報的能力較差。該結論意味著盯住貧困減緩的產業(yè)發(fā)展政策，需要以深度貧困人口的經濟機會和自我發(fā)展能力提升為前提。

6結語與政策啟示

新一輪扶貧攻堅階段，理解產業(yè)結構與貧困減緩的關系有助于貧困地區(qū)選擇合宜的產業(yè)發(fā)展策略，但是現有文獻往往認為第一產業(yè)和第三產業(yè)更有助有減貧，但該結論割裂了三次產業(yè)的發(fā)展關聯，現實中任何一個產業(yè)都無法“孤島式”存在。同時，現有研究也未能就產業(yè)結構減貧效應異質表現的內在機理進行分析，而是歸咎于收入分配結構和勞動密集度，但這兩者都是產業(yè)結構引致的結果，而非獨立于產業(yè)結構的外生變量。本文從專業(yè)化、多樣化的視角出發(fā)，首先討論了產業(yè)結構的專業(yè)化和多樣化影響貧困減緩的內在機制，然后基于中國31個省級行政單位2004―2014年的面板數據，使用門限回歸方法，識別了產業(yè)結構減貧效應的動態(tài)異質表現，并從細分樣本、細分產業(yè)和細分貧困群體三個維度進行了穩(wěn)健性檢驗。本文的主要研究結論和政策啟示為：

（1）專業(yè)化與貧困減緩的關系具有為顯著的動態(tài)異質表現，在研究時間段內，專業(yè)化的減貧效應隨著時間推移而增強。并且專業(yè)化對于經濟密度更小、距離技術前沿更遠的地區(qū)，體現出更為顯著的減貧效應。這意味著“十三五”期間，減貧的重點和難點地區(qū)應基于本地比較優(yōu)勢和產業(yè)轉移的契機，著力提升本地產業(yè)結構的專業(yè)化程度。同時，本文的研究也證實，專業(yè)化的減貧效應會受市場對同質化產品的需求波動和產業(yè)鎖定的負面影響。

（2）專業(yè)化和多樣化的減貧效果不同，并且多樣化與貧困減緩的關系也應因相關多樣化和不相關多樣化而異。對經濟密度更小、距離技術前沿更遠的地區(qū)，專業(yè)化比多樣化的減貧表現更好，且相關多樣化比不相關多樣化更有助于貧困減緩。細分產業(yè)的研究則進一步表明，第三產業(yè)的相關多樣化是更益貧的多樣化產業(yè)結構。該結論意味著貧困地區(qū)在減貧的產業(yè)結構選擇上，首要目標是改善專業(yè)化程度，其次在總是存在多樣化的情況下，謀求第三產業(yè)的相關多樣化是更為合宜的產業(yè)選擇。本文的證據對既往認為應該偏重發(fā)展農業(yè)或服務業(yè)等某一種產業(yè)的結論進行了完善，三次產業(yè)的發(fā)展可以在減貧框架下發(fā)揮協同作用，而非割裂開來形成權衡替代，第二產業(yè)完全可以通過專業(yè)化程度改善發(fā)揮減貧績效，而第三產業(yè)和第一產業(yè)則在相關多樣性上體現貧困減緩。

（3）專業(yè)化和相關多樣化對不同貧困群體的影響也存在差別，既往產業(yè)結構更有利于貧困線附近群體的貧困減緩，而對深度貧困群體的溢出不足。因此，在塑造合宜減貧產業(yè)結構，改善低技能勞動力需求的同時，還應輔以改善深度貧困人口勞動力供給的政策，改善其自我發(fā)展能力和經濟機會，從而增強從益貧產業(yè)結構中獲益的能力。

本文雖然對產業(yè)結構減貧效應的動態(tài)異質表現進行了相對全面的分析，但無可回避的問題是，無論是貧困還是產業(yè)結構都是復雜均衡的結果，從這一點上來說，本文在有限的研究范圍內無法窮盡兩者關聯的所有可能和影響因素。為此，在未來的進一步研究中，可以從更為微觀的角度來刻畫產業(yè)結構與貧困減緩的關系，如針對某一特定地點，細分農產品的專業(yè)化和多樣化。

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篇4

1研究區(qū)域概況和研究方法

1.1研究區(qū)域概況

本研究選取位于哈尼梯田核心區(qū)域的云南省紅河州紅河縣甲寅鄉(xiāng)的作夫村和咪田村為案例點。甲寅鄉(xiāng)位于云南省紅河州紅河縣境中東部,地處山區(qū),海拔760~2342m,地勢南高北低;土壤為赤紅壤、紅壤和黃壤。氣候溫和,降水充沛,四季分明,立體氣候突出。年平均氣溫14.1℃,年平均降雨量1310.1mm,植被多為亞熱帶常綠闊葉林。森林面積2111.2hm2,森林覆蓋率為34.3%。作夫村位于甲寅鄉(xiāng)西部,離鄉(xiāng)政府所在地7km左右,是甲寅鄉(xiāng)最大也是保存最完好的一個原生態(tài)哈尼村寨,也是最貧困的一個村寨。梯田等自然景觀優(yōu)美、神秘而獨特,民族文化濃郁,保存最完好的民族文化景觀“蘑菇房”獨具魅力,蘑菇房分兩層,上層居住,下層圈養(yǎng)牲畜,一幅人與動物、人與自然和諧相處、其樂融融的原生態(tài)畫面。該村海拔1830m左右,共有327戶農戶,人口1487人,全部為哈尼族,耕地面積56.64hm2,其中水田38.84hm2,旱地17.82hm2,人均耕地0.038hm2。咪田村距離甲寅鄉(xiāng)政府只有2.5km左右,是甲寅鄉(xiāng)較富裕的村莊,受現代信息的影響比較大,海拔1780m,共有190戶農戶,人口851人,全部為哈尼族,耕地面積42.28hm2,人均耕地0.051hm2。

1.2研究方法

2011年7月,對云南省紅河縣甲寅鄉(xiāng)研究區(qū)內的作夫村和咪田村進行了入戶問卷調查,調查兩個村莊農戶的基本情況(家庭規(guī)模、受教育程度、家庭收入等)、耕地面積、種植模式(水田、旱地、旱田)、種植結構(傳統水稻、雜交水稻、其他農作物)、作物產量、病蟲害情況、化肥使用情況、有機肥施用情況、雜草處理方式、農藥施用情況。通過調查問卷的方式,得到作夫村和咪田村農作物種植的基本情況,并通過深度訪談了解到一些當地農業(yè)種植現階段所遇到的主要問題。兩個村抽樣戶數分別為103戶和72戶,均超過了農村居民戶數的30%以上。

2結果與分析

2.1家庭基本情況

對作夫村和咪田村的隨機抽樣調查結果顯示,兩個村家庭規(guī)模在2~13人之間,一般為每戶4~6人,家庭年均收入為8800元,人均年收入為1670元。由于當地經濟相對落后,基礎設施相對較差,村民受教育程度普遍較低,咪田村沒上過學村民的比率為30.48%,而作夫村則高達44.67%。兩村村民的工作類型具體情況如表1所示。

2.2種植模式和種植結構

根據調查,作夫村和咪田村的水田和旱地的種植面積大約各占一半,此外,這兩個村各有少數的旱田,約占1.4%左右。研究區(qū)域內水資源相對豐富,水田的經濟價值高于旱地和旱田,但水田面積卻沒有大規(guī)模的擴展,主要是由于:1)青年勞動力流失,勞動力投入不足。根據對家庭勞作的調查可知,大量的青年勞動力流失,從事農田作業(yè)的主要是年長者,其勞動效率遠遠低于青年勞動力。同時,研究表明[11],在丘陵地區(qū)勞動時間投入與水田地塊作物產量呈正相關關系,而旱地和旱田的勞動時間卻受勞作時間的影響不大。在一定產量的前提下,水田投入的勞作時間遠遠大于旱田和旱地所需要的勞作時間。因此,水田面積難以進一步大規(guī)模擴展。2)土地利用方式難以改變。研究區(qū)水資源得到了高效利用,天然降水在落到地面形成地表徑流后,沿坡面流經森林、村寨和梯田。由于梯田修成水平面,并有一高出水平面的田埂,當前的梯田規(guī)模已經達到了一種自上而下的平衡狀態(tài),大面積的修筑梯田將會極大地改變當地的土地類型,進而會影響當地的生態(tài)環(huán)境平衡。哈尼梯田地區(qū)由于其獨特的地理環(huán)境和自然資源,其傳統水稻資源豐富,生物多樣性很高,這對于維持當地生態(tài)系統穩(wěn)定和農業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要作用。從作夫村和咪田村的農作物種植結構可知(圖1),作夫村的種植方式仍以種植傳統水稻為主,兼種玉米、大豆、小麥、洋芋等作物,而雜交水稻很少;咪田村的種植方式發(fā)生了較大改變,主要以種植雜交水稻和玉米為主,僅有少數海拔較高不適宜種植雜交水稻的地區(qū)保留著傳統水稻。這兩個村莊的種植方式存在差異,主要是由于地理位置的影響,咪田村距離當地文化中心甲寅鄉(xiāng)鎮(zhèn)所在地較近,受現代文化影響較大,居民思想更加開化,受教育程度更高,更容易接受外來新鮮事物進行嘗試;與作夫村相比,咪田村更多的年輕勞動力選擇外出打工,勞動力相對缺少,因而在自然環(huán)境允許的條件下,咪田村農民會主動選擇種植更易管理的雜交水稻。

2.3肥料和農藥使用情況

2.3.1無機肥施用情況

調查發(fā)現,作夫村和咪田村使用的無機肥主要以尿素和普鈣(普通過磷酸鈣)為主,對比當地的水田、旱田和旱地使用化肥的情況,可以發(fā)現:(1)水田的化肥使用量高于旱田。水田的尿素和有效氮素的平均施用量分別為1.53~1.60kg•hm2和0.67kg•hm2,而旱田和旱地的尿素和有效氮素的平均施用量分別為1.07~1.47kg•hm2和0.67kg•hm2;(2)對比作夫村和咪田村的化肥使用量,普鈣使用量分別約為0.87kg•hm2和1.40kg•hm2,磷使用量分別為0.12kg•hm-2和0.25kg•hm2,可以發(fā)現作夫村的化肥施用量低于咪田村,這主要是由于咪田村種植的水稻品種以雜交水稻為主,對化肥的依賴性較高。參考文獻資料和農業(yè)部針對不同區(qū)域的施肥建議[12],兩個村化肥的使用強度屬中等偏下水平,這與當地獨特的生態(tài)環(huán)境和沖肥管理有一定的關系。哈尼族利用村寨在上、梯田在下的地理優(yōu)勢,發(fā)明了“水力沖肥法”。每個村寨都挖有公用積肥塘,牛馬牲畜的糞便污水蓄積于內,春耕時節(jié)挖開塘口,從大溝中放水將其沖入田中,肥料進田經過翻犁被壓入田泥底層,變成了長效的底肥。每年6、7月間,雨水將滿山畜糞和腐殖土沖入水溝時,哈尼族村民將溝水引入梯田,給正值揚花孕穗的稻谷提供肥料。這些傳統做法充分利用了村寨中產生的各種“生活垃圾”及自然水土流失帶來的營養(yǎng)物質,保持了土壤肥力,因而,可以在相對地施肥強度下保證較高的糧食產量。

2.3.2有機肥施用情況

有機肥含有多種營養(yǎng)元素,可給水稻提供全面的所需營養(yǎng),特別是提供微量元素營養(yǎng),可提高稻米的品質和適口性。同時,有機肥可改良土壤結構,緩和土壤酸堿性變化,增強土壤通氣透水能力和保肥、保水、供肥、供水能力。增施有機肥對促進農業(yè)可持續(xù)發(fā)展有重要作用。然而,近年來,由于增施有機肥比較費工,以及勞動力流失,有機肥料使用量逐漸減少,甚至不用。調查顯示,在咪田村約29%的調查用戶(20戶)施用有機肥,在作夫村約32%的調查用戶(33戶)施用有機肥。用量變化較大,咪田村有機肥施用量100~500kg•戶1,作夫村50~1500kg•戶1。旱田和旱地有機肥應用較多,如調查用戶中咪田村有4戶在水田施用有機肥,16戶在旱田和旱地施用有機肥。對村民稻草的處理情況調查結果顯示,兩個村稻草返田比例非常低。在調查用戶中,兩個村只有2戶有明確地稻草返田,2戶將稻草燒掉后還田,2戶部分稻草返田部分稻草喂牛,其余農戶稻草處理方式包括喂牛、燒掉、修房等,這主要與當地獨特的生活方式以及茅草房的住宅方式有關。總體來說,作夫村和咪田村的有機肥施用量有所減少,且隨著勞動力減少以及化肥使用的增加,農家有機肥的使用會進一步減少,而這對于當地農業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的保護非常不利,需要引起重視。

2.3.3農藥施用情況

調查發(fā)現,作夫村和咪田村在農藥使用方面存在較大的差異。兩個村殺蟲劑施用均以敵敵畏為主,且使用量基本相當,每年的施用次數在5~8次,在正常農業(yè)活動范圍之內。在除草劑的施用方面,兩個村有非常大的差別,咪田村調查用戶除草劑的施用超過2000瓶(包),而作夫村調查用戶除草劑的施用量只有80瓶(包)左右,這與其種植結構有一定的關系。咪田村以種植雜交水稻為主,而作夫村以種植傳統水稻為主。傳統種植模式下,農業(yè)生物種類比較豐富,梯田內有天然生長的各種魚類、螺螄、黃鱔、泥鰍、蝦、江鰍、石蚌、蟹等水生動物,以及浮萍、蓮藕等水生植物;梯田的田埂上,天然生長有水芹菜、車前草、魚腥草等野生草本植物;哈尼族還在梯田內放養(yǎng)鴨和各種魚類,包括鯉魚、鰱魚、鯽魚等,并在田埂上種植黃豆。多樣性的生物結構保證了在不施用除草劑下,抑制雜草的生長。同時,作夫村勞動力相對充足,人工除草也減少了對除草劑的依賴。

3討論與結論

對哈尼梯田系統核心保護的云南省紅河縣甲寅鄉(xiāng)咪田村和作夫村農業(yè)種植情況分析顯示:1)兩個村的現有水田面積占耕作面積的50%左右,獨特的梯田結構充分利用了水資源,對生態(tài)環(huán)境的影響有限。但受勞動力等因素的影響,水田種植規(guī)模有進一步縮小的可能。2)盡管傳統水稻產量相對較高,病蟲害較少,但勞動強度大,管理復雜。受勞動力及現代文化的影響,咪田村大多數居民選擇了種植雜交水稻,傳統水稻的種植不到雜交水稻的1/5。3)與其他區(qū)域相比,兩個村肥料使用強度屬中等偏下水平,這與其特殊的水力沖肥管理有一定的關系,一定程度上起到了節(jié)能減排的作用,對減緩全球氣候變暖和保護水環(huán)境有重要參考價值。4)兩個村有機肥施用情況不容樂觀,只有約30%的居民用戶施用了有機肥,且施用量較少,秸稈返田比例也非常低,這與勞動力的減少有一定的關系,對于當地農業(yè)的可持續(xù)發(fā)展很不利,需要引起重視。5)殺蟲劑和除草劑在兩個村施用廣泛,對生態(tài)環(huán)境的保護非常不利。由于大面積種植雜交水稻,咪田村除草劑的施用量遠超過作夫村,說明保護稻田生態(tài)系統完整性的重要性。

哈尼梯田作為我國的全球重要農業(yè)文化遺產保護試點之一,在維持我國傳統農業(yè)遺產保護和當地農業(yè)系統可持續(xù)發(fā)展方面具有重要的作用,然而,由于當地社會經濟的發(fā)展需求,哈尼梯田地區(qū)的傳統農業(yè)系統和農村農業(yè)生產受到諸多威脅,主要體現在以下幾個方面:(1)勞動力流失,傳統耕作方式繼承面臨挑戰(zhàn)。受現代文明、外來文化和生活方式的影響,使傳統生態(tài)知識及其維持體系受到威脅。掌握傳統知識的老人越來越少,年輕一代多不愿承受勞動強度大管理復雜的稻田耕種過程。同時,在市場驅動和城市化發(fā)展的影響下,年輕一代遷移到其他地方謀求更高的收入。這些都使傳統梯田農耕文化的繼承等面臨困難。(2)傳統水稻種植面積減少,生物多樣性受到挑戰(zhàn)。由于雜交水稻與傳統水稻相比,單位面積產量更高,日常管理相對簡單,隨著農村勞動力的流失,更多人選擇種植雜交水稻來替代傳統水稻,這就使得傳統水稻的種植面積減少,甚至部分傳統水稻不再種植,使得傳統水稻部分品種流失,生物多樣性受到挑戰(zhàn),而這對當地生態(tài)系統維持方面產生了影響,同時也對當地病蟲害防治提出了挑戰(zhàn)。(3)化肥農藥使用量增加,影響了當地生態(tài)環(huán)境質量。傳統水稻和傳統農業(yè)生產過程和模式,在維持食物安全、生態(tài)功能和環(huán)境保護等方面具有重要的作用,然而,為了增加糧食產量和維持生計,當地化肥農藥使用量有所增加,這在增加糧食產量的同時,也帶來部分生態(tài)和環(huán)境問題。此外,受山地地形及“四素同構”人居環(huán)境的限制,哈尼梯田遺產地梯田面積和糧食產量都受到一定的影響,而且日益增長的人口數量和社會發(fā)展,使以農業(yè)生產為主的地方經濟受到很大的制約,這些都需要引起當地管理者重視,需要尋找一些有效措施,從而利于當地農業(yè)系統有效、可持續(xù)地發(fā)展。

篇5

隨著企業(yè)用工制度的日趨靈活,人力資源管理部門常常面對工種繁多、工時管理復雜所帶來的管理難點。這種現象普遍存在于零售連鎖、生產制造、醫(yī)療、物流等行業(yè),而且隨行業(yè)的不同而各有不同的體現。例如,零售企業(yè)通常在店面人員、銷售外勤人員以及行政管理人員中分別采用綜合工時、不定時工時和標準工時等不同的工時制度。而生產企業(yè)生產經營的連續(xù)性、穩(wěn)定性受經濟周期的影響,存在忙、閑時生產任務不均衡的現象,也越來越趨于采用綜合工時制。

所謂的綜合計算工時工作制,是針對因工作性質特殊,需連續(xù)作業(yè),或受季節(jié)及自然條件限制的企業(yè)的部分職工,采用以周、月、季、年等為周期綜合計算工作時間的一種工時制度。綜合計算工時制在一個工作周期結束時,計算實際工作時間與標準工作時間的差額,計算加班費通常應當是在一個工作周期結束后。這種彈性工時管理方式的目的主要是出于企業(yè)用工管理和控制勞動力成本而采取的。

彈性用工帶來管理新挑戰(zhàn)

由于綜合計算工時的多樣性和復雜性,人力資源管理者們因此面臨著一系列的挑戰(zhàn):

――準確及時跟蹤員工出勤:企業(yè)要求每天9點由人力資源部上報員工的出勤情況匯總,及時對例外情況進行相應調整,手工統計非常困難且無法做到及時。

――工種和班次復雜:生產企業(yè)的一線勞動力分為直接工人、間接工人和綜合工等。多個成本中心、產品的多樣性,對于勞動力的要求變化多,需要基于工作量、崗位、技能、時間等生成班別,班次之間的人員調配,以及調配帶來的成本中心變化需要迅速和準確處理。而餐飲零售企業(yè)的工種和班別則更為繁多和復雜。

――休假管理復雜:企業(yè)通常年假分為法定年假和公司內部的補充年假,例如調休假從周末加班時間轉換獲取,也可以根據員工的服務年限獲取,同時遵循著年假和補充年假的使用順序為先年假、后補充年假,并且事假必須在年假使用完畢后才可以使用的規(guī)則。如此靈活的假期政策,綜合計算復雜且手工狀態(tài)下容易出錯。

――綜合工時統計復雜:處理指定周期內工時統計,還需按照平時加班累計,沖抵換休、欠班(未安排生產的時間)等復雜綜合工時。

――合規(guī)要求:隨著新勞動法的頒布和企業(yè)用工趨勢的日益靈活,對企業(yè)合規(guī)提出更高要求。

曾有媒體披露,李某于2004年5月進入上海某餐飲公司工作,擔任廚師,月工資3000元,雙方曾簽有勞動合同。2008年4月,餐飲公司以李某違反規(guī)章制度為由作出解除勞動關系的決定。事后,李某向勞動爭議仲裁委員會提起勞動仲裁,要求支付違法解除合同的賠償金,支付延長工作時間、雙休日、節(jié)假日的加班費等。因李某不服仲裁裁決,故訴至法院。因為他認為,在餐飲公司工作期間,平時上班時間為上午9時30分至晚上9時,每月休息4天,節(jié)假日共計40天正常上班,但餐飲公司沒有支付加班工資。而餐飲公司則認為,雙方簽有勞動合同,合同中對李某的工資作出約定,同時雙方在補充協議中約定公司支付李某900元加班工資,李某上班時間為綜合工時制。另外,因李某違反了公司規(guī)章制度,公司系依法解除勞動關系,故不同意李某的訴訟請求。

案件的最終結果,法院判令餐飲公司支付李某違法解除勞動合同的賠償金24000元;支付李某平時加班工資、雙休日加班工資和節(jié)假日加班工資的差額12.2萬元。

這是一起因違法解除勞動合同而引發(fā)的訴訟,本案中李某不僅要求單位支付違法解除勞動合同的賠償金,還對于工作期間的加班費一并提起了訴訟,就涉及到了加班費舉證責任的分配問題以及綜合工時制的加班費計算問題。

本案中,員工舉證證明了單位有考勤制度,用人單位也承認有考勤,因此本案加班的舉證責任就轉移到了用人單位一方。對于實行綜合計算工時工作制的員工,用人單位應當嚴格執(zhí)行輪休計劃,生產旺季增加的工作時間必須在生產淡季以集中休息或者輪休的方式安排員工補休,確保員工綜合計算周期內的平均周、日工作時間與法定標準工作時間基本相符。由于被告企業(yè)沒有提供考勤記錄以及曾經安排原告集中休息或者輪休的相關證據,故法院采納了原告陳述的工作時間,支持了原告加班費的請求。

勞動力管理信息系統彌補漏洞

顯然,上述這些難題體現了市場競爭日趨激烈,企業(yè)制度靈活多變趨勢下精細化勞動力管理的典型訴求,而這些訴求通過傳統的人力資源系統很難全部滿足,因為HR系統往往更關注行政管理層面,比如人事信息、工資處理、績效管理、培訓和招聘等方面,但是,對于這些管理實際所依賴的底層數據來源與科學分析――相關的工時、考勤、排班、休假等事務的勞動力管理,卻相對簡單和十分粗放。勞動力管理信息系統可以幫助企業(yè)解決這些問題。以美國克羅諾思(Kronos)為代表的勞動力管理具有以下特點:

――完全自動化:刷卡終端機與軟件實時通訊,將員工時間相關的業(yè)務流程,如考勤、請休假、工時統計等完全自動化;

――實時:軟件系統中設置好規(guī)則,包括綜合工時的運算規(guī)則,從硬件中讀到的時間數據會按照規(guī)則實時運算,提供準確和實時的工時數據;

――精細化:多維度分析勞動力生產率,計劃工時與實際工時對比,更精細的人工成本信息;

――更優(yōu)化:專業(yè)排班工具更優(yōu)化生產部署和零售店面運營;