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第五章 結論
中國糧食價格的變動在 2004 年之前與之後有很大的差異。首先，從糧食價 格的穩定性來看，在此之前是大幅震盪中逐漸下跌，之後則是逐漸上升。這種糧 價變動的趨勢，反映中國的糧食供需情況在短期是擺盪在過剩與短缺之間，在長 期則是從過剩轉為短缺。就發展中國家的經驗而言，這種糧價變動的趨勢是奇特 的，因為一國在經濟發展初期往往面臨糧食短缺的問題，而即使克服了糧食短缺，
也不至於出現糧食過剩的情形。其次，從糧食價格的水準來看，2004 年之前中 國政府是以低價格向農民收購糧食，之後則是以高價向農民收購糧食。這種轉變 代表中國的農業政策從對農業的榨取轉為對農業的支持。本文從經濟發展的二元 經濟模型對中國糧食價格的變動提出解釋，並探討促使中國政府改變農業政策的 原因。
根據二元經濟模型，本文指出勞動力移動和糧食供給量是經濟發展過程中影 響糧食價格的兩項重要因素。隨著農業勞動力持續轉往工業部門，糧食需求的提 高將推升糧食價格，此時農業部門必須提供足夠的糧食供應工業部門消費所需，
否則糧食供不應求將造成糧食價格大漲。若農業勞動力無法移往工業部門，則糧 食需求受到抑制，糧食價格將因此下跌，此時糧食供給量的增加會造成糧食供過 於求，糧食價格將因此大跌。根據第三章的分析，中國糧食價格的變動首先取決 於勞動力移動的情形。在勞動力移動受阻的時期，糧食價格下跌；在勞動力移動 順暢的時期，糧食價格上漲。伴隨著勞動力移動的變化，糧食供給量則決定糧食 價格的變動幅度。中國的糧食產量在 1990 年、1995-1996 年、2004 年突然大幅 增加，其中，糧食價格則在 1990-1993 年、1997-2003 年大幅下跌，這兩段時期 正是勞動力移動速度緩慢的時期；2005-2006 年糧食價格小幅下跌，而 2004 年之 後正是勞動力快速移動的時期。
第三章進一步指出影響中國勞動力移動和糧食供給量的政策因素。首先，中 國政府限制農民進城是阻礙勞動力移動的主要原因。1989-1991 年、1998-2002 年這兩段期間，勞動力移動的速度特別緩慢。當時中國政府為了城市的社會穩定，
不僅透過各種行政手段阻止農民進入城市，即使農民進了城市，也會因為各種禁 止就業的規定而難以找到工作。由於政府的限制，農民的就業機率極低，在別無 選擇的情況下，只好被迫滯留在農村。其次，中國政府強迫糧食生產是造成糧食 產量突然大增的主要原因。強迫糧食生產的具體表現是糧食播種面積指導性計畫 的下達。在糧食價格大漲時，中國政府為了壓低糧價採取這種準計畫經濟的行政 手段。由於糧食播種面積是產量能夠達到一定程度的必要條件，透過下達播種面
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積指標強迫糧食生產，則糧食產量在短時間內便能夠大幅增加。1990 年、
1995-1996 年、2004 年中國糧食產量突然大增正是這種強迫生產的結果。
關於中國政府改變農業政策的原因，如第四章所述，限制勞動力移動以及強 迫糧食生產的政策，導致中國在九０年代後半面臨糧食過剩的問題，而城鄉所得 差距擴大和農民負擔問題惡化的負面後果，帶給中國政府改變農業政策的需求。
然而，解決糧食短缺的問題才是促使中國政府在 2004 年啟動改革的原因。1998 年糧食流通體制改革失敗後，中國政府隨即推動了糧食減產政策，並開始建立以 中央為重心的管理糧食市場能力。隨著糧食的持續減產與存糧的消費，到了 2003 年，中國已無太多的糧食庫存。此時，由於中國政府放鬆對農民進城就業的限制，
勞動力移動開始加速，糧食供需也因此從過剩轉為短缺。為了解決糧食短缺的問 題，中國政府不僅再度下達糧食播種面積指標，在具備了管理糧食市場能力的條 件下，也全面開放糧食市場並實施最低收購價格和種糧直補政策，藉由保障生產 糧食的基本收益，維持農民的產糧意願。
農業中的國家與農民
發展中國家在推動經濟發展時，由於沒有其他更好辦法，只能夠透過低價收 購農產品、對農業課以重稅、農工產品不等價交換或者直接徵收糧食等方法，從 農業部門汲取經濟發展所需的資金。當然，這些方法既不利於農民，也不利於農 業生產，因此，政府還必須思考如何從其他的途徑彌補農民損失並維持農業生產，
否則經濟發展計畫將因為糧食短缺及農民的貧窮而歸於失敗。由於工業部門的工 資較高，因此農民前往工業部門就業能夠彌補農業所得的損失，並且有助於降低 農村的人口壓力，從而提高農業生產力。此外，隨著農業勞動力移往工業部門，
糧食及農產品需求的增加也會逐漸推升糧食及農產品的價格，因而能夠幫助提高 農業所得。回顧中國的經濟發展過程，雖然中國政府透過上述這些方法從農業部 門汲取資金，但同時卻又對勞動力移動加以限制。改革開放前夕中國農民處於維 生邊緣的生活水準已經證明，在社會主義時期，中國政府為了維持城市的穩定和 城市居民的就業而將農民束縛在農村從事農業生產的經濟發展策略是失敗的。改 革開放之後，如本文所述，中國政府仍然以同樣的理由不時地限制農民進城，而 勞動力移動受阻的結果同樣是導致農民的貧窮。
2004 年中國政府改變農業政策之後，隨著農業勞動力快速移往工業部門，
加上最低收購價格和直接補貼等惠農政策的實施，農民所得也持續增長。僅管如 此，過去實行的政策導致農民的貧窮，其後果卻在如今開始顯現。如第四章表 4-2 所示，雖然這段期間農民所得持續增長，但是城鄉差距卻更加擴大、貧富差 距也更加惡化。根據學者們的研究，自用住宅的租金收入(imputed rent income)
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和資產收入(asset income)分配不平等的擴大是主要原因。148可以理解的是，隨著 時間的推移和社會的進步，人民累積財富的方式也會改變。因此，儘管農民所得 持續增長，但是相對於租金收入、資產收入以及城市居民更高的工資收入，農民 的工資收入仍然微不足道。可以預期的是，中國政府將繼續推行目前的農業政策，
但是所得分配高度不平等的狀況將難以獲得改善。
經濟發展理論與中國
二元經濟模型提出至今已過了半個多世紀，其理論發展至 1970 年代初期亦 趨完備。雖然這套經濟發展理論已是教科書中耳熟能詳的內容，但卻早已不再流 行。僅管如此，運用該理論來檢視中國的經濟發展，仍可以彰顯該理論的歷久彌 新：一方面，二元經濟模型原是為了對二次戰後落後國家如何從事經濟發展提出 理論上的指引，而該理論對當時台灣的經濟發展也確實發揮了重要的指引作用。
雖然中國幅員遼闊、人口眾多，而且從事經濟發展的時間較晚，但是將改革開放 後的中國置於二元經濟模型之下加以檢視，透過以上分析可知，該理論仍然具有 相當的解釋力。另一方面，中國與過去的台灣以及其他發展中國家不同之處在於，
中國的經濟發展同時伴隨著社會主義經濟制度轉型。然而，經濟制度的差異並無 礙於該理論對中國經濟發展的解釋。
不論國家的大小、發展時間的先後或經濟制度的差別，二元經濟模型在解釋 經濟發展上都具有適用性。但是，從本文的分析也應該看到，中國政府為了維持 政治穩定(天安門事件)及城市社會安定(下崗職工)而限制勞動力移動，是在準計 劃行政體制下所採取的行動，這是過去社會主義時期留下的制度遺產。就此而言，
中國的經濟發展過程亦呈現「路徑依賴」(path dependence)的現象。
148 Li Shi, Hiroshi Sato, and Terry Sicular, “Rising Inequality in China: Key Issues and Findings,” p.
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附錄二
年份 台灣稻穀價格指數
(1961-1963 年平均=100)
台灣工業品價格指數 (1961-1963 年平均=100)
1964 103.90 117.73
1965 105.32 116.69
1966 106.78 122.60
1967 114.16 126.70
1968 119.89 126.28
1969 119.36 127.63
1970 126.62 123.20
1971 126.42 122.40
1972 133.08 126.08
1973 150.24 155.06
1974 264.45 210.22
1975 315.91 199.87
1976 316.60 204.25
1977 288.43 208.16
1978 290.74 216.85
1979 344.50 252.80
1980 420.42 313.91
1981 465.06 334.34
1982 498.81 333.07
1983 481.30 328.82
1984 492.38 330.93
1985 466.70 324.78
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附錄三
年份 中國農業就業人口
(第一產業，萬人)
中國工業就業人口 (第二、三產業合計，萬人)
中國總就業人口 (萬人)
1985 31,130 18,743 49,873
1986 31,254 20,027 51,282
1987 31,663 21,121 52,783
1988 32,249 22,085 54,334
1989 33,225 22,105 55,329
1990 38,914 25,835 64,749
1991 39,098 26,393 65,491
1992 38,699 27,453 66,152
1993 37,680 29,128 66,808
1994 36,628 30,827 67,455
1995 35,530 32,535 68,065
1996 34,820 34,130 68,950
1997 34,840 34,979 69,820
1998 35,177 35,460 70,637
1999 35,768 35,626 71,394
2000 36,043 36,042 72,085
2001 36,399 36,399 72,797
2002 36,640 36,640 73,280
2003 36,204 37,532 73,736
2004 34,830 39,434 74,264
2005 33,442 41,205 74,647
2006 31,941 43,037 74,978
2007 30,731 44,590 75,321
2008 29,923 45,640 75,564
2009 28,890 46,937 75,828
2010 27,931 48,174 76,105
2011 26,594 49,826 76,420
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