农业劳动力转移与种植结构“趋粮化”

檀竹平 洪炜杰 罗必良

内容提要：农业劳动力转移与农户种植结构调整的关系一直是学术界的热点问题。结合全国9省（区）2323个样本农户数据，从距离效应、收入效应和替代效应三个维度分析了农業劳动力转移对农户种植结构的影响。研究表明，农业劳动力转移的空间距离越远，家庭收入中务工收入占比提高，以及农业生产性服务外包的出现，均能够强化农户种粮的行为倾向。农户种植结构“趋粮化”是劳动力非农转移过程中的一个基本趋势，并将因农业生产性服务外包市场的发育而进一步强化。

关键词：农业劳动力转移;转移效应;种植结构调整

中图分类号：F326.1   文献标识码：A    文章编号：1003-7543（2019）07-0111-08

城乡二元户籍管制的松动带来了农业劳动力的非农转移，且转移规模与流动范围不断扩大。劳动力的非农转移不可避免地会降低农业劳动力投入的数量和质量，从而改变农业的生产经营格局。劳动力非农转移如何影响微观农户的种植结构，是关系工业化、城镇化进程中国家粮食安全的重大问题，值得深入讨论。

一、问题的提出

农业劳动力的非农转移必然带来农村居民家庭收入来源的多样化，与此同时，农户家庭农业经营中的土地、劳动力、资本等生产要素配置亦将发生相应变化，并由此对农业种植结构及调整产生重要影响。这不可避免地带来人们对两方面问题的担忧：一是由于农业劳动力非农转移导致的务农人口弱质化，引发了人们对“谁来种地”的忧虑;二是种植结构的调整及其“非粮化”，可能会威胁到国家“粮食安全”。

对于第一个问题，相关文献发现劳动力非农转移会诱发务农劳动力出现老龄化、女性化现象[1]，务农劳动力的弱质化将不可避免地引发农地边际产出产生衰退效应[2]。部分学者认为，农业劳动力的弱质化会对农业产出有明显的负作用[3-4]。不过后期的研究则发现，农业劳动力老龄化与农业生产效率并非简单的线性关系，而是呈现倒“U”型关系[5]。有学者强调劳动力老龄化对农业生产的影响也并非是一致的，通过将农业生产环节分为低劳动强度环节和高劳动强度环节，发现对于高劳动强度环节，农户可以通过生产性服务外包来弥补因老龄化带来的体力不足[6-7]，甚至进一步认为农业劳动力老龄化并未对我国农业产生负面影响[8]。

对于第二个问题，已有研究强调，在劳动力非农转移过程中农户的目标函数发生了重要转变，即农户已由过去追求 “安全第一”的粮食作物种植转向种植经济收益较高的经济作物，从而引发农户种植结构“非粮化”[9-10]。家庭劳动力外出务工的占比越高，农户从事粮食生产的积极性越低[11]。另外的研究却发现，劳动力外出务工带来了务农机会成本的增加，将会促使农户通过要素配置结构的调整，而转向于种植那些易于机械化作业的粮食作物[12]。尤其是在农业生产性服务市场发育不断完善的情况下，农户能够通过购买外包服务来替代成本不断上升的劳动力。由此，农业劳动力非农转移不仅不会造成农业种植结构的“非粮化”，反而有助于“趋粮化”[13-14]。

由此可见，尽管两方面的研究文献都颇为丰富，但没有形成一致性的结论。进一步深化其研究的可能性空间在于：一是多数研究往往将劳动力的转移视为完全的离农，但在我国非农转移的实践中，劳动力转移既存在“离土离乡”，也存在“离土不离乡”的不同情形。可观察到的事实表明，农民的务农和务工在很多情况下并非互斥的，大量农户家庭劳动力存在同时务工与务农的现象，即农户是可以兼业的。显然，不同的离农程度和迁移距离所蕴含的务农成本不同，对农户种植结构的影响并不具有一致性。在已有研究中，劳动力非农转移的空间特征并未受到足够重视。二是忽视劳动力的异质性特征。劳动力并非同质的，不同劳动力所蕴含的人力资本，能够承受的劳动强度是不同的，这意味着农业劳动力存在显著的结构性差异。不同的种植结构意味着不同的劳动强度和劳动精细度，因此，不同类型劳动力的非农转移必定影响到农户对种植结构的选择。相对来说，经济作物（蔬菜、水果、花卉等）具有劳动密集的特征，且具有较高的劳动精细度要求，而粮食作物（水稻、小麦、玉米等）的种植则需要相对较少的人力投入，但阶段性的劳动强度较大。由于粮食作物的生产环节具有较为明显的季节性与一致性，与经济作物相比更适宜于机械化作业，从而有助于资本对劳动的替代。

因此，本文的判断是：由农业劳动力转移引发的要素配置，将导致农业种植结构的重新调整。其基本趋势是：农业劳动力非农转移的数量越多，种植粮食作物的可能性越大;农业劳动力非农转移的距离越远，种植粮食作物的可能性越大。

二、分析线索及其假说

学术界长期流行的一个重要观点是，传统小农的经营逻辑是以满足生计需求而非追求利润最大化为目标[15]。但随着我国工业化、城镇化的快速推进，农户的就业空间不断扩大，其市场意识日渐增强，不仅要考虑满足自身生计需求，而且要更多地遵循成本收益原则，努力追求家庭收入最大化。农户目标的转换必然影响着农户的经营决策行为[16]。新迁移经济理论认为，劳动力迁移带来的农户就业与收入的结构性转变，将改变农户基于效用最大化目标时的农业生产要素的投入或产出组合，进而导致农户农业生产行为发生变化[17]。

值得注意的是，劳动力转移并不必然地意味着农业劳动力的流失，因为“转移”可以表达为不同的情形。一是劳动力转移的空间性特征。非农转移具有自发性与发散性，必然表现为空间距离的差异性。如果转移的距离相对较近，那么在务工的同时兼营农业是完全可能的，这一情形可表达为劳动力的部分流失。二是劳动力转移的收入性特征。非农务工能够增加家庭的收入流，在某种程度上能够缓解农业生产性资金的约束。三是劳动力转移的替代性特征。青壮年劳动力的转移不仅意味着农户能够承受的农业劳动强度的下降，而且意味着人力资本的流失，但是，农户有可能通过增加资本投入或者购买农业服务来缓解劳动力的刚性约束。显然，这三种情形均可能对农户种植结构的调整带来不同的影响，本文将其分别称为劳动力转移的距离效应、收入效应与替代效应。

（一）农业劳动力转移的距离效应

劳动力非农转移具有显著的空间距离特征。按照距离远近依次可以将农业劳动力转移划分为乡内、乡外县内、县外省内和外省四种类型。一方面，相较于农业劳动力远距离务工而言，短距离务工具有“离土不离乡”的特点，鉴于其较低的交通成本，农户会充分利用劳动力资源，选择兼业形式以获取收益最大化，即在务工的同时兼顾农业经营以提高家庭收入;另一方面，务工距离越远，其兼业务农的可能性越小，农户面临的劳动力刚性约束会越大，从而决定了种植具有劳动力密集型特征的经济作物的可能性越小。基于此，提出如下假说：

假说1：农业劳动力转移距离越近，农户越倾向于种植经济作物;农业劳动力转移距离越远，农户越倾向于种植粮食作物。

（二）农业劳动力转移的收入效应

农业劳动力非农转移加剧了农业生产的劳动力刚性约束，但与此同时，家庭劳动力外出务工，丰富了农户的收入来源，扩展了农户家庭的预算约束边界，缓解了农业生产性资金约束，加大了劳动替代性投入（如农业机械）的可能性。随着务工收入占比的上升，农户降低务农农业生产成本的动机增强，农户更可能利用资本缓解非农就业带来的劳动力短缺，增加对农机的投资或购买社会化农机服务。应该注意的是，由于农机作业具有专用性与不可分性，往往需要一定的经营规模与之匹配才能降低单位作业成本，这将诱导农户倾向于选择专业化的种植结构。由于适用于经济作物的农机化水平相对较低，因而粮食作物种植与引进农机作业更易于匹配。基于此，提出如下假说：

假说2：农户务工收入占比越高，从而有能力投资农机或购买社会化服务替代劳动，更倾向于种植易于机械作业的粮食作物。

（三）农业劳动力转移的替代效应

劳动力是农业生产中重要的投入要素之一，而不同类型的人力资本在农业生产中发挥着不同的作用。一般来说，劳动力流动的空间越大，非农就业机会越多，获得较高务工收入的可能性也越大。因此，农村青壮男性劳动力选择县外或省外务工具有比较优势。与之相对应，务农劳动力的老龄化与妇女化不可避免带来劳动质量与劳动强度的下降。于是，通过寻求外包服务弥补家庭劳动力不足、降低劳动成本成为农户的一种理性选择。显然，农业外包服务和农户种植结构有着内在的匹配关系，或者说，利用外包服务市场来弥补劳动力不足必須种植与之匹配的作物种类。相对而言，粮食作物在服务外包上具有比较优势。基于此，提出如下假说：

假说3：劳动力转移诱发的农业劳动替代，将因外包服务而诱导农户种植粮食作物。

三、数据来源与变量选择

（一）数据来源

本课题组于2015年初通过分层聚类方法对农户进行了抽样问卷调查。其抽样过程是：首先，根据各省份的总人口、人均GDP、耕地总面积、耕地面积占国土面积比例、农业人口占省（区）总人口比例、农业产值占省（区）地区生产总值比例等6个指标的聚类特征，并结合我国的七大地理分区，分别抽取9个省（区）（包括江苏、广东、辽宁、山西、河南、江西、宁夏、四川和贵州）为样本省份;然后，按照上述6个指标对各省（区）的县域进行聚类分析，分别抽取6个样本县（合计54个），在每个样本县按经济发展水平随机抽取4个乡镇（其中，在广东省、江西省的样本县各抽取10个样本乡镇）;接着，在每个样本乡镇随机抽取1个行政村，每个行政村又随机抽取2个自然村;最后，按照农户收入水平在每个自然村随机挑选10户样本农户。调查共发放问卷2880份，回收问卷2838份，其中有效问卷2704份，问卷有效率为95.28%。剔除种植面积为零的农户样本，最后满足本研究的有效样本为2323个。

（二）样本特征描述

1.农业劳动力非农转移的基本情况

在2323个样本农户中，有2028户农户选择外出务工，占样本农户数的87.30%，表明劳动力非农转移已成为普遍现象。其中，农业劳动力转移人数为2人及以上的占比高达65.95%（见图1，下页）。进一步将劳动力外出务工地点划分为乡内、乡外县内、县外省内和外省，分别占样本农户数的55%、33%、21%和18%①。

2.农业劳动力转移与种植结构的关系

在2323个样本农户中，外出务工农户户均种植面积约为0.55公顷，粮食作物种植面积约为0.22公顷;纯农户户均种植面积约为1.16公顷，粮食作物种植面积约为0.28公顷。可见，农户的外出务工并未导致种植结构的“非粮化”。总体来说，农业劳动力转移的距离越远，其粮食种植的专业化程度越高（见表1）。

（三）变量选择与说明

1.被解释变量。本文关注农户的种植结构，采用粮食作物种植面积的占比来表达。

2.主要自变量。本文重点分析农业劳动力转移对农户种植结构调整所带来的距离效应、收入效应和替代效应。距离效应用离农程度变量来测度。将农户非农劳动力按转移距离划分为乡内、乡外县内、县外省内和外省四种类型，分别赋值为1、2、3、4。由此，离农程度=乡内转移劳动力占比×1+乡外县内转移劳动力占比×2+县外省内转移劳动力占比×3+外省转移劳动力占比×4。收入效应以务工收入占家庭总收入比例来表达。替代效应用种植生产环节中农户是否进行服务外包来刻画。本文重点考察整地、插播和收割3个劳动密集型生产环节。如果农户有至少1个环节选择外包，就赋值为1，否则为0。

3.控制变量。本文选取了户主个人特征、农户家庭特征、农地资源禀赋、区域特征四个方面的变量为控制变量。所有变量的定义与赋值见表2（下页）。

四、模型选择及结果分析

（一）模型选择与说明

本研究用粮食作物种植面积占比来衡量农户种植行为，鉴于粮食作物种植面积占比的取值范围为[0，1]，属于受限因变量，若采用OLS方法对模型参数进行估计是有偏的，故采用基于最大似然法估计原理的Tobit模型来解决这类问题。其基本形式如下：

Yi=0，y■■=0

Yi=y■■，0

Yi=1，y■■=1

其中：Mi为农业劳动力转移距离变量矩阵;Xi为户主个人特征、农户家庭特征、农地资源禀赋和区域特征方面的控制变量;εi为误差项。

（二）模型结果与分析

表3对农业劳动力转移的距离效应、收入效应和替代效应进行了定量分析。

在模型1中，离农程度变量通过了1%显著性统计水平检验，且系数为正，表明随着农户离农程度加大，粮食作物种植比重会显著提高，即农业劳动力外出务工转移距离越远、转移规模越大，农户粮食作物种植占比越高。

在模型2中，务工收入占比对粮食作物种植比重有显著的正向影响，表明农户家庭来源于务工收入的占比越大，其种植粮食作物的比重越大。显然，非农收入能够缓解农户资金约束，由于有能力购买外包服务，更倾向于种植易于机械替代的粮食作物。

在模型3中，服务外包对农户种植粮食作物行为有显著的正向影响。这表明农业生产性服务市场缓解了粮食作物种植所受到的劳动力刚性约束。

在模型4中，离农程度、务工收入占比和服务外包三个变量均对农户种植粮食作物行为有显著正向影响。这说明农业劳动力非农转移带来的距离效应、收入效应和替代效应对农户种植决策行为起到了作用。

在其他控制变量中，户主文化程度、家庭劳动力总数、未成年人占比、老年人占比、家庭劳动力平均受教育程度、亲朋好友人数和农户有无存款这些变量并没有通过统计显著性水平检验，表明这些并不是影响农户种植结构的关键因素。户主年龄对农户种植行为有显著正向影响，说明越年轻的户主越倾向于种植粮食作物。农户的农业机械投资对种植粮食作物有显著的正向影响，说明农业机械的使用能够降低农业生产的劳动强度，扩大粮食作物种植面积。农户的农地经营规模越大，粮食种植面积越大。土壤肥力越好，农户越倾向于种植粮食作物。耕地细碎化、农地调整以及地形等因素对粮食种植面积有显著的负向影响。到县城距离对农户种植粮食作物比重有显著负向影响，说明农户离县城越近，能够有效对接市场，农户越倾向于种植粮食作物。

（三）进一步的讨论

为验证农业劳动力转移的三种效应对农户的种植结构的影响，接下來作进一步的分类处理（见表4）。

第一，取样本农户的劳动力均值，将大于均值的农户分为一组，小于均值的农户为另一组，由此考察农业劳动力充足与否对其种植结构的影响。计量结果表明，在劳动力较少的样本组中，农户的务工收入占比显著促进粮食作物的种植，这与基准回归保持一致。值得注意的是，无论是劳动力较多的农户，还是劳动力较少的农户，服务外包对粮食作物种植比重都有显著的正向影响。这说明，农户可以通过农业生产性服务市场购买农机服务，有效替代流失劳动力，并强化其粮食作物的种植。

第二，取样本农户的种植面积均值，将农户分为两组，由此进一步考察农户种植规模对种植结构的影响。结果表明，农户的离农程度、收入结构以及种植面积，均不会影响农户的种植行为，但通过农业生产环节的服务外包，能够显著促进农户的种粮行为。

分析表明，劳动力转移所诱发的要素投入的替代效应，使得生产环节的服务外包成为农户种植行为“趋粮化”的重要根源。

五、结论及政策启示

在工业化、城镇化快速推进的过程中，农业劳动力非农转移成为一种必然趋势。本文从农业劳动力转移的距离效应、收入效应和替代效应三个维度出发，分析其对农户种植结构的影响机理，并结合全国9省（区）农户问卷调查数据进行实证分析。研究表明：第一，从距离效应看，离农程度的增加显著提高了农户种植粮食作物比重;第二，从收入效应看，农户非农收入的增加能够缓解农业生产活动资金短缺的情况，并强化农户的种粮倾向;第三，从替代效应看，农业生产性服务市场的发育，能够诱导农户选择生产环节的服务外包，并由此显著提高农户种植粮食作物的比重。其中，由服务外包所表达的要素替代效应，成为农户种植行为“趋粮化”的重要根源。基于此，本文得到以下政策启示：

第一，农业劳动力非农转移并不导致农户种植结构调整的“非粮化”。这意味着，劳动力的非农转移与保障国家粮食安全并不存在目标上的冲突。种植结构的“趋粮化”可能是未来农业发展的基本趋势。

第二，要重视服务外包对农业劳动力外流的替代作用。分析表明，劳动力非农转移之所以诱导了农户种粮的积极性，原因在于粮食作物相对容易实现机械化作业，从而外包服务能够有效缓解劳动力转移造成的负面影响。为此，应进一步提升农业机械化水平，加强面向小农户的农业社会化服务，不断完善农业生产性外包服务市场的发育。

参考文献

[1]“城镇化进程中农村劳动力转移问题研究”课题组.城镇化进程中农村劳动力转移：战略抉择和政策思路[J].中国农村经济，2011（6）：4-14.

[2]王子成.农村劳动力外出降低了农业效率吗？[J].统计研究，2015（3）：54-61.

[3]郭熙保，赵光南.我国农村留守劳动力结构劣化状况及其对策思考——基于湖北、湖南、河南三省调查数据的分析[J].中州学刊，2010（5）：112-117.

[4]陈锡文，陈昱阳，张建军.中国农村人口老龄化对农业产出影响的量化研究[J].中国人口科学，2011（2）：39-46.

[5]LI M， SICULAR T.Aging of the labor force and technical efficiency in crop production[J]. China Agricultural Economic Review， 2013， 5（3）： 342-359.

[6]周宏，王全忠，张倩.农村劳动力老龄化与水稻生产效率缺失——基于社会化服务的视角[J].中国人口科学，2014（3）：53-65.

[7]陸岐楠，张崇尚，仇焕广.农业劳动力老龄化、非农劳动力兼业化对农业生产环节外包的影响[J].农业经济问题，2017（10）：27-34.

[8]胡雪枝，钟甫宁.农村人口老龄化对粮食生产的影响——基于农村固定观察点数据的分析[J].中国农村经济，2012（7）：29-39.

[9]栾江，李婷婷，马凯.劳动力转移对中国农业化肥面源污染的影响研究[J].世界农业，2016（2）：63-69.

[10]曾福生，周静.新常态下中国粮食供求平衡新思路[J].农业现代化研究，2017（4）：553-560.

[11]王翌秋，陈玉珠.劳动力外出务工对农户种植结构的影响研究——基于江苏和河南的调查数据[J].农业经济问题，2016（2）：41-48.

[12]钟甫宁，陆五一，徐志刚.农村劳动力外出务工不利于粮食生产吗？——对农户要素替代与种植结构调整行为及约束条件的解析[J].中国农村经济，2016（7）：36-47.

[13]薛庆根，王全忠，朱晓莉，等.劳动力外出、收入增长与种植业结构调整——基于江苏省农户调查数据的分析[J].南京农业大学学报（社会科学版），2014（6）：34-41.

[14]罗必良，仇童伟.中国农业种植结构调整：“非粮化”抑或“趋粮化”[J].社会科学战线，2018（2）：39-51.

[15]罗必良.农地保障和退出条件下的制度变革：福利功能让渡财产功能[J].改革，2013（1）：66-75.

[16]胡新艳，罗必良.新一轮农地确权与促进流转：粤赣证据[J].改革，2016（4）：85-94.

[17]STARK O， BLOOM D E. The new economics of labor migration[J]. The American Economic Review， 1985（2）： 173-178.

Abstract： The relationship between the transfer of agricultural labor force and the adjustment of farmer’s planting structure has always been a hot issue in academia. Based on the data of 2323 Sample Peasant Households in nine provinces （districts） of China， this paper analyzed the influence of agricultural labor transfer on peasant household planting structure from three dimensions： distance effect， income effect and substitution effect. The research shows that the farther the space of farmer labor transfer is， the higher the proportion of migrant workers’ income in household income， and the emergence of agricultural production service outsourcing can strengthen the behavior tendency of farmers to grow grain. Farmers’ planting structure tends to be grain-oriented， which is a basic trend in the process of non-agricultural transfer of labor force， and will be further strengthened by the development of the outsourcing market of agricultural productive services.

Key words： the transfer of agricultural labor force; transfer effect; adjustment of planting structure