評論 | 印度農村就業保障立法，為何引發廣泛抗議？

本文共3626字

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作者|迪潘舒?莫漢

編譯|印中智慧橋

編輯|龍風穆

審核 |朱依林 陳玨可

圖源：“印中智慧橋”微信公眾號。

印度議會最新通過的農村就業保障立法，到底有沒有降低保障標準？又為何引發爭議？

2025年12月19日，印度議會的人民院通過了《“發達印度”——鄉村就業和生計保障使命法》（Viksit Bharat–Guarantee for Rozgar and Ajeevika Mission (Gramin) Act，簡稱《VB-G RAM G法》。這一法案結束了國大黨執政時通過并執行了二十年的《圣雄甘地國家農村就業保障法》（ Mahatma Gandhi National Rural Employment Guarantee Act， 簡稱MGNREGA）。莫迪政府的農村發展部部長Shivraj Singh Chouhan在介紹法案時說，法案沒有明顯的改變，只是將原來的保障100天提升到125天。但為何反對黨議員認為新法案殺死了老法案中的立法精神呢？又為何該法案在通過前引發連夜抗議呢？

我們今天編譯了金德爾全球大學新經濟研究中心主任迪潘舒?莫漢教授的在印度媒體《Wire》上新發表的評論文章，從中我們可看到，影響農村就業法案運行的，從來都不是概念的選擇，而主要受財政支付能力和行政管理能力的限制。新法案不過是將這個隱性問題顯性化了。原來說的是一項基于權利需求的就業供給，現在是基于預算控制的就業提供，變化的只是敘事方式，其實運行邏輯沒有變，因為原來的實際供給也是受財政預算限制。改革之后，從預算出發，讓執行更量力而行。更值得關注的是，改革之后聯邦政府與邦政府之間的財政保障責任進行了硬性約束，聯邦政府的兜底責任被改變了。邦的執行分化也會日趨明顯。越窮的邦，就業需求越大，財政支付能力越弱，執行就越不利。

《VB-G RAM G法》在印度議會已強行通過，MGNREGA 的歷史背景可能被遺忘了。

一、新法遺忘了曾經雄心勃勃的MGNREGA誕生背景

在印度勞動力市場格局極其脆弱的時刻，莫迪政府以新推出的《VB-G Ram G 法》取代《圣雄甘地國家農村就業保障法》（MGNREGA）。這項將影響數百萬人生計的法案，幾乎未經任何議會協商，就在人民院強行通過。這反映出政府缺乏對法案的實際對象——即在缺乏其他就業機會時尋求就業保障的農村勞動力——展現任何關懷的意愿和意圖。

2005年《圣雄甘地國家農村就業保障法》通過時，標志著當時印度政府主動反思農村勞動力問題。這一立法，在當時也標志著印度政府邁出了罕見的一步：它將就業轉變為一項可依法強制執行的權利——并為發展中（和發達）世界樹立了關鍵榜樣。農村家庭不再是國家慷慨援助的被動接受者；他們可以要求國家提供工作，而國家在法律上有義務在15 天內提供工作或支付失業津貼。

近20 年后，《VB-G Ram G 法》現在承諾通過將保障工作日提高到125 天來強化這一架構。一種常見的誤讀是將MGNREGA 視為一個其成功取決于法律規定的天數的計劃。但這從來不是真正的制約因素。該計劃執行的數據顯示，核心問題始終圍繞著財政撥款和制度建設，圍繞著需求激增時誰支付、資金流動速度以及各邦能否強制執行具有法律約束力的權利等問題。

二、這次改革只是將隱性現實顯性化

立法改革帶來的真正的轉變在于，從基于權利就業轉變為預算管理的供給制。這是將多年來現實數據呈現的事實予以顯性化。

為什么這么說呢？這可以從逐年的數據中略見一斑。

在 MGNREGA 最初運行的 10 年中，它獲得了聯邦政府出色的政治和財政支持。2012-13 年度，農村發展部的撥款比 2006-07 年度增加了近兩倍；MGNREGA 本身占該部預算的約 36%。聯邦政府支付全部非技術性工資，資金則根據各邦預估需求的勞動力預算撥付。

在此期間創造的就業機會相當可觀。在 2009-10 年度，MGNREGA 在全國創造了 284 億人日的工作量。這一數字在 2010-11 年度降至 257 億人日，即使支出略有增加。這種支出與就業之間的早期背離表明了行政和實施的限制。

在 MGNREGA 的大部分時間里，它從未真正兌現提供 100 天工作的承諾。普通農村家庭得到的工作日要少得多。

在 2010-11 年度，泰米爾納德邦設法為每個家庭提供了約 54 天工作。旁遮普邦勉強超過 27 天。大多數邦都遠低于法定上限。

在哪里領域創造工作機會與創造了多少工作機會，對理解這個問題同樣重要。行政體系較強的邦表現更好，年復一年。泰米爾納德邦和安得拉邦脫穎而出。

較貧困的邦則不然。北方邦、比哈爾邦、西孟加拉邦和中央邦合計占印度農村貧困線以下人口近 60%。然而，它們僅創造了 MGNREGA 總就業機會的大約三分之一。貧困家庭少得多的安得拉邦和泰米爾納德邦卻占了所有人日的近四分之一。

我們可以由此看出，MGNREGA 自啟動以來，其運作方式與其說是一種純粹基于需求的權益保障，不如說是其執行結果更多取決于各邦的執行能力。

圖源：“印中智慧橋”微信公眾號。

三、進入平臺期：

預算穩定，強度下降

在隨后的幾年里，MGNREGA 進入了一個表面穩定的階段。撥款不再快速增長，但也沒有崩潰。到2018-19 年度，聯邦政府為MGNREGA 撥款5500 億盧比。

這比早先的預算估計要高，但也與上一年的修訂數字相同。理論上，一切照舊。實際上，執行正變得薄弱。

總的每人日工作量從2016-17 年度的236 億下降到次年的176 億。家庭得到的工作日也變少。平均值從2015-16 年的49 天降至兩年后的僅39 天。

這并非因為農村困境有所緩解。改變的是各邦的應對方式。預算更緊了，撥款更慢了。一旦資金耗盡，工作就停止了。

背后的根本原因是財政環境的改變。各邦越來越發現自己在接近預算上限運作。

一旦撥款用完，額外的需求就會轉化為延遲付款、待付債務或直接配給工作。

工資加劇了這些問題。盡管中央政府每年都會通知最低工資標準，但大多數邦在實際支付中總是低于這些標準。在2016-17 財年，泰米爾納德邦通知的工資是每天203 盧比，但實際支付的平均工資僅為140 盧比。拉賈斯坦邦的平均支付額為126 盧比，而其通知工資為181 盧比。對于許多家庭來說，MGNREGA 工資不再提供可靠的收入底線。

到2010 年代末，該計劃規模仍然很大——但更薄弱、更緩慢且更不穩定。

四、疫情沖擊：MGNREGA還能做什么（2020-2022 年）

疫情比任何事情都更清楚地表明了這一點。當城市工作崗位消失，農民工返回村莊時，對MGNREGA 的需求急劇上升。2020-21 年度，有8.6 千萬戶家庭要求工作。

大約7.6 千萬戶家庭得到了工作。 沒有其他政策工具能在如此規模上吸收農村困境。

與此同時，該體系的局限性也暴露無遺。即使在擴張高峰期，仍有12% 要求工作的家庭被拒絕就業——這直接違反了該法案。盡管有法律保障，但近八分之一要求工作的家庭未能得到工作。各邦的支出遠遠超過了其撥款額度。

到2022-23 年度，支出已超過可用資金的117%。待付款項攀升至超過840 億盧比。各邦先支付工資，然后希望聯邦政府稍后結算賬單。

MGNREGA 在危機期間之所以有效，正是因為這種事后報銷最終得以實現。如果沒有這種隱性的中央后盾，該計劃將在自身需求的重壓下崩潰。

五、當前時刻：需求持續，保障減弱

近期數據表明，高需求并未消退。截至 2022-23 年 1 月，已有 6.3 千萬戶家庭要求工作。只有 5.6 千萬戶得到了工作。盡管法律另有規定，仍有近 8 百萬戶家庭被遺漏。

時機就是一切。未滿足的需求在農業就業通常較低的月份達到頂峰。當然，這正是一個就業保障計劃本應發揮最大作用的時候。

付款延遲進一步削弱了該計劃的價值。

盡管數字數字轉賬或電子支付，對遲延支付問題有所緩解，但仍只有約 30% 的工資在法律規定的 15 天內到賬。另一項權法定益——延遲補償，也因為資金短缺，越來越得不到支付。在大多數大邦，實際發放給工人的核準延遲補償不到 70%。

在這一階段，實踐中的 MGNREGA 已轉變為一個配給制的計劃。

六、通過 MGNREGA 這段關鍵歷史

審視《VB-G Ram G 法》

必須依據這一實證記錄來評判《VB-G Ram G 法案》。125 天工作的頭條承諾聽起來很慷慨，但歷史表明，法定上限從來不是限制因素。在任何時候，普通家庭都未曾接近獲得 100 天就業。

制約就業的是財政意愿和行政能力。

在 MGNREGA 下，高需求期間的超額支出最終由聯邦政府承擔。新框架中最具深遠意義的改變是轉為中央與各邦 60:40 的成本分擔安排（只在山地和東北地區，聯邦政府負擔90%）。各邦在新框架下將面臨嚴格的預算約束。一旦它們的分攤份額耗盡，就業將不得不進行配給。

這一變化對各邦的傷害將是不均衡的。財政和行政能力較強的邦將能夠應對。那些就業需求最大、較貧困的邦則首當其沖。

新框架還將就業與中央政府確定的資產優先事項更緊密地聯系起來，并在農忙季節引入間歇。總而言之，這些方法上的變化將農村就業計劃的目的從社會保障轉向了勞動力市場管理和基礎設施交付。

這種轉變——從基于權利的就業轉向預算管理的供給制——才是真正要講的故事。

這是數據多年來一直在講述的故事。 Geetaali Malhotra、Aditi Lazarus 和 Arun Nagappan 對本文亦有貢獻。

作者簡介：迪潘舒·莫漢，金德爾全球大學新經濟研究中心主任。

本文轉載自“印中智慧橋”微信公眾號2025年12月22日文章，原標題為《 到底是什么在引發印度農村就業保障改革抗議？ 》

本期編輯：龍風穆

本期審核：朱依林 陳玨可

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