中国农业劳动力迁移减贫：经验证据及中介效应

马 强，李 飒

（辽宁石油化工大学 经济管理学院，辽宁 抚顺 113001）

改革开放以来，在我国经济快速发展的同时，减贫工作同样取得了巨大成就，经过40 余年的不懈努力，我国超过7 亿人成功脱贫，对世界减贫的贡献超过70%。农村是我国的贫困集中区，1978年我国农村贫困发生率为97.5%，经过多年努力，2019年已降至0.6%，农村地区已由整体贫困转至基本脱贫。虽然农村的反贫困事业取得了辉煌成就，但截止2019年底，我国农村地区仍有551 万贫困人口，这些贫困人口中的90% 集中在中西部自然环境恶劣的深度贫困地区，具有扶贫难度大、脱贫成本高、返贫现象多的特征。

世界银行通过总结发达国家的减贫历程认为，劳动力的城乡流动可以提升农村劳动力工资水平，对农村减贫效果显著[1]。改革开放40 余年里我国出现了人类历史上前所未有的农业劳动力非农迁移，1978年，我国农业劳动力迁移数量为3 150 万，2019年，农业劳动力迁移数量已达到2.91 亿，40 余年时间增长超过9 倍。那么，发达国家农业劳动力迁移的减贫经验在我国是否适用呢？如果我国农业劳动力迁移能够减少农村贫困，其作用机理又是什么呢？本研究将针对以上问题展开深入讨论。

一、文献综述

长期以来，农村减贫及农业劳动力迁移都是国内外学者研究的重点问题。现有关于劳动力迁移减贫效果的研究大多停留在经验分析层面，缺少系统性的学术成果，也鲜有学者深入分析农业劳动力迁移的减贫机理。样本选取、研究方法及变量选择的差异使得不同学者的研究结论存在较大分歧。关于劳动力迁移的减贫效应，现有研究主要存在以下观点：一种观点认为农业劳动力迁移的减贫效应并不确定，甚至可能不利于农村减贫。劳动力的非农迁移虽然是减少农村地区贫困发生的重要途径，但不管对个人还是对社会，劳动力非农迁移都具有一定的成本。因此从微观层面来看，不同迁移者脱贫的效果并不相同，并非所有迁移者都成功实现了脱贫[2]。从宏观层面来看，农业劳动力迁移虽然能够提升农民收入，但农村地区大量劳动力，尤其是青壮年高素质劳动力的外流会带走农村地区大量的物质资本，这会降低农业效率，不利于当地经济和社会的发展[3]，也不利于农业增收和农村减贫[4]。因此农业劳动力从农村到城市的非农迁移，并非全是正面效应，也存在负面效应[5]。如阮荣平等、颜银根的研究表明，农村地区外流的多为青壮年劳动力，这部分优质劳动力的迁移削弱了人口输出地的人力资本积累，不利于输出地农业和非农业的发展，从长期来看不利于输出地减贫[6-7]。韩佳丽基于“离土”和“离乡”双重视角的研究表明，“离乡”虽然在收入维度上的减贫效果更明显，但在多维贫困层面，“离土”减贫效果明显好于“离乡”[8]。兰峰等基于宁夏少数民族聚居区的研究表明，虽然劳动力迁移整体有益减贫，但回族群众迁移较汉族存在明显时空滞后[9]。

另一种观点认为农业劳动力迁移对于减贫具有正效应，能够增加农民收入，帮助农民脱贫。在微观层面，贫困地区劳动力的流动增加了家庭收入，降低了陷入贫困的概率[10]。在宏观层面，一方面，农业劳动力的迁移增加了人均耕地面积，缓解了人地矛盾[11]，优化了农业生产要素的配置，打破了农村的贫困生态[12]。另一方面，迁移劳动力家庭收入的增加还可带动农村地区的消费水平，促进农村地区的经济发展[13]。因此通过农业劳动力迁移，最终可提升农业生产率，缓解农村贫困问题。如刘华珂等、何春和崔万田的研究表明，无论整体层面还是区域层面，农村劳动力的转移都显著缓解了农村地区的贫困问题[14-15]。张桂文等分析了劳动力转移减贫的机理，并进一步基于时间序列数据证实了中国农业劳动力转移的减贫效应[16]。柳建平等基于甘肃省的调查数据，在证实劳动力非农就业存在减贫效应的同时，进一步从个体、家庭和所属村庄的特征出发，分析了能够影响农村劳动力非农就业减贫效果的 因素[17]。

随着贫困人数的不断减少，我国的脱贫攻坚战已经进入啃硬骨头的关键期。农村大学生返乡创业的高素质劳动力“逆向”流动和实现全面脱贫后如何防止返贫等问题也开始进入了学术界的视野。如陈修岭认为农村大学生返乡创业对于乡村振兴和农村减贫具有积极的意义，但目前仍存在乡村文化认同弱化、农村文化流弊等问题[18]。李小云等认为2020年我国实现全面脱贫后，农村贫困的治理战略要由“扶贫战略”转向“以防贫为主”，中国减贫的战略目标要从超越绝对贫困标准变为实现城乡社会公共服务均等化[19]。

可以看出，已有关于劳动力迁移减贫的研究提供了诸多有益的思路，但这些研究仍存在一些可以改进的地方。首先，因为各省贫困数据难以获取，多数研究使用全国时间序列数据进行实证分析，且大多使用收入或恩格尔系数作为贫困指标。其次，部分研究虽然分析了农业劳动力迁移对于减贫的作用机理，但只停留在理论分析层面，并没有对作用机理进行实证检验。基于此，本研究做出如下改进，使用国际上流行的POVCAL软件和各省的公开数据估算贫困发生率，并使用省级面板数据作为样本，基于中介效应实证检验农业劳动力迁移减贫的作用机理。

二、农业劳动力迁移减贫的作用机理

农业劳动力通过到非农部门就业来增加收入是二元经济结构理论探讨的核心问题。该理论认为，农村地区就业容纳能力较弱，劳动力容易出现过剩，农村居民收入来源有限，容易出现贫困。相比之下，城镇地区拥有更多的就业机会，劳动力较为短缺。因此，农业劳动力的非农迁移既可实现资源配置的优化，又可实现农业贫困人口的增收和脱贫。具体而言，农业劳动力的迁移可通过提高农业生产率、加速城镇化和提高人力资本水平等途径降低农村地区的贫困发生率（图1）。

（一）提高农业生产率

农业劳动力迁移可间接提高农业生产率，增加农民收入，减少农村贫困。农业劳动力的非农迁移使得从事农业生产的劳动力数量减少，单位耕地面积上劳动力数量减少使得农业的规模化经营成为了可能。农业发达国家的经验表明，农业的规模化经营可以提升农业生产效率[20]，增加农民收入。一方面，农业的规模化经营可提升资源配置效率。改革开放之初，我国总体工业化水平低下，农业机械化及自动化程度很低，依靠家庭联产承包责任制解决了农民温饱问题。随着经济的快速发展，我国工业化已经处于较高水平，并逐步具备了农业现代化、机械化和集约化的生产条件，此时依靠小农经济虽能解决温饱，但无法使农民脱贫致富。只有通过农业的规模化经营才可优化农业资源配置，提升农业生产效率。另一方面，农业的规模化经营有助于增加农业投资，推动农业技术进步。在小农经济下，对农户而言，土地资源和资本较为稀缺，而劳动力资源相对充裕，这使得农业生产中，资本和技术的边际收益过低，再加上抗风险能力较弱，导致农业长期投资的成本远大于收益，农户和资本进行农业投资的意愿较低。规模化经营则使得农业技术创新的边际成本大大降低，农业投资的边际收益大幅提升，因此，农业经营者有动力投入更多的资源进行农业技术创新，提高生产效率。

图1 农业劳动力迁移的减贫机理

（二）加速城镇化

农业劳动力迁移可借助城镇化水平的提升，降低贫困发生率。农业劳动力从农村到城市的迁移提升了城镇化水平，城镇化水平的提升具有显著的减贫效果[21]。城镇化建设在增加迁移人口收入的同时，还可促进农村地区的经济发展。一方面，城镇化水平的提升使得城镇地区可提供更多的就业岗位，容纳更多的农业迁移人口，直接提升迁移人口的收入。另一方面，城镇化水平的提升可以增加农产品需求。农业劳动力的迁移减少了农村地区的生产者数量，增加了城市地区的消费者数量，生产者数量的减少有利于农业生产经营朝着规模化、集约化和自动化的方向发展，有利于降低农业生产成本，提升农业生产效率。消费者数量的增多可增加消费结构的多样性，对农产品的需求也会更加多样化和品质化。农业劳动力迁移引起的供给侧和需求侧的改变，有利于我国农业供给侧结构性改革的深入推进，有利于农村经济发展和脱贫。

（三）提升农村地区人力资本水平

农业劳动力迁移可通过人力资本水平的提高来减少贫困发生率。人力资本水平的提升可通过提高劳动技能，增加知识储备，提高劳动者的认知与判断能力，提升发明创造能力等途径增加劳动者的收入[22]。农业劳动力的迁移则可以增加人力资本投资，提升人力资本水平，帮助农业迁移劳动力脱离贫困的恶性循环。一方面，劳动力迁移可增强迁移人口的人力资本投资意愿。从事农业生产时，因回报较低，农业劳动力进行人力资本投资的意愿较低。迁移到非农产业后，通过人力资本投资来提升自身素质，可以获得远高于农业生产的收入预期，这使得农业人口愿意投入更多时间和金钱用于提升人力资本。城镇地区更加便捷的学习和培训渠道同样增加了迁移劳动力的人力资本投资意愿。另一方面，农业劳动力的非农迁移行为亦是人力资本投资行为。通过非农迁移，农业劳动力可获得更高的收入水平，因此非农迁移既帮助农村劳动力实现了自身价值，又优化了社会的劳动力资源配置。迁移劳动力在非农企业的培训也是一种人力资本投资行为，迁移到非农产业后，企业通常会进行相关的职业技能培训以使得劳动力尽快适应工作，这些培训提升了劳动力的职业技能，有助于迁移劳动力在物质和精神层面上实现全面脱贫。

二、模型建立和变量选择

（一）模型设立

理论分析表明，农业劳动力的非农迁移可通过多种途径降低农村贫困发生率，那么发生在我国的实际情况如何呢，通过构建以下模型对此问题进行实证检验：

式中，poverty为贫困指标，labortrans为农业劳动力迁移指标，m是随机误差项，βj（j=0,1…）为待估参数。同时控制了其他能够减少贫困发生的变量，以土地资源（land）、产业结构（tertiary）、财政支农（support）和农村金融发展（finance）作为控制变量，得到模型2：

进一步使用中介效应模型实证检验农业劳动力迁移对于减贫的影响机制，学术界常用的中介效应检验方法包括三种[23]，本研究参考Judd 和Kenny 的回归系数逐步检验法构建如下模型[24]：

式中，MV为中介变量，CV为上文中的控制变量，如果模型3 估计结果中的劳动力迁移系数显著，同时模型4 估计结果中的中介变量系数显著，说明中介效应存在。

（二）变量选择与数据来源

1.被解释变量：贫困程度（poverty）

使用农村贫困发生率作为贫困程度指标，贫困发生率是指收入低于贫困线人口占全部人口的比重，该指标描述了贫困人口的相对规模。参考张凤华和叶初升的方法[25]，基于“2010年标准”（按2010年价格每人每年2 300元作为贫困线），使用POVCAL 软件计算得到贫困发生率，相关数据来自各省统计年鉴。

2.主要解释变量：农业劳动力迁移（labortrans）

由于统计年鉴及相关数据库中并没有劳动力迁移情况的具体数据，因此该指标无法直接获得，需要间接计算得到。借鉴崔万田和何春[26]的方法，用乡村从业人员同乡村第一产业从业人员数量之差描述农业劳动力迁移情况，其中，乡村从业人员是农村居民总的就业情况，乡村第一产业就业人员是农村居民在农业相关部门的就业情况，二者差额即为农业迁移劳动力数量，用农业迁移劳动力数量占乡村从业人员数量的比重作为具体的农业劳动力迁移指标。

3.中介变量：农业劳动生产率（agriculture）、城镇化率（urban）和人力资本水平（human）

农业劳动生产率使用农业机械总动力与乡村第一产业从业人数之比描述农业劳动生产率。城镇化率使用城镇地区常住人口占总人口比重表示城镇化率。人力资本水平使用平均受教育年限表示迁移劳动力的人力资本水平，但目前并没有权威的有关农业迁移人口受教育程度的数据。穆怀中和范洪敏[27]认为，可用全部就业人员的平均受教育年限作为农业迁移人口受教育年限的替代变量，本研究采用同样的方法得到农业迁移人口的人力资本水平。

4.控制变量：土地资源（land）、产业结构（tertiary）、财政支农（support）、农村金融发展（finance）

土地资源是农村地区的基本生产要素，可用于种植粮食解决农民温饱，也可用于种植经济作物增加农民收入。本研究采用人均耕地面积增长率表示，人均耕地面积等于区域耕地面积与农业劳动力数量之比。产业结构能够反映一个地区的经济发展水平。经济发展的演进路径为第一产业占主导到第三产业占主导，因此产业结构层次越高意味着第三产业占比更高，经济也更为发达。与此同时，第三产业是吸纳就业的主力军，大量农业迁移劳动力可选择到第三产业就业。因此，产业结构能够影响到贫困发生率，本研究采用第三产业产值占 GDP 比重描述产业结构情况。财政支农的重要目的是发展农村经济、增加农民收入、减少农村贫困。本研究采用各省份的农林水利支出占财政总支出比重衡量财政支农情况。农村金融发展水平直接影响到农村的经济发展和农民收入。本研究采用农林牧渔业贷款占各项贷款总和的比重衡量农村金融发展水平。

选择2010—2018年我国30 个省、自治区、直辖市的面板数据（不包括西藏）作为研究样本，数据主要来自中国统计年鉴、中国农村统计年鉴、国家统计局网站等，对以上变量进行整理计算，得到各变量的描述性统计结果（表1）。

表1 变量的描述性统计

四、实证结果及分析

在进行实证检验时，不可避免地会遇到变量的内生性问题，如恶劣气候、价格波动等难以预测的因素都会影响贫困发生率，如若使用固定效应、随机效应等方法进行估计，内生性问题的存在可能会降低实证检验的有效性。为缓解变量可能存在的内生性问题，本研究使用系统广义矩估计（SYS-GMM）进行实证分析，SYS-GMM 通过使用变量的水平值和差分值作为工具变量，可部分缓解内生性问题。此外，SYS-GMM 方法中使用被解释变量的滞后项作为解释变量，可有效解释恶性贫困循环理论。

（一）全国层面实证结果

首先把劳动力迁移和贫困发生率相关数据代入基础模型1，然后将各控制变量依次代入扩展模型2，得到结果（表2）。基本公式及扩展公式1 ～5 的估计结果中，AR（1）检验的概率P＜ 0.05，AR（2）检验的概率P＞0.1，表明扰动项的差分存在一阶自相关，但不存在二阶自相关，故接受扰动项无自相关的原假设，Sargan 检验的概率P＞0.1，说明模型不存在过度识别问题，接受所有工具变量都有效的原假设，因此本研究动态模型的设定是合理的。

由表2可以看出，基础公式和扩展模型中，劳动力迁移系数均显著为负，结果表明劳动力迁移可对贫困发生率产生显著负向影响，扩展公式2 ～5 在基础公式1 的基础上加入控制变量后，劳动力迁移系数的符号及显著性没有发生较大变化，这意味着研究结论具备较强的稳健性。这一结论验证了之前的理论分析，通过劳动力的迁移，可有效降低我国的贫困发生率，劳动力迁移是我国农村减贫的重要途径。

表2 全国层面实证结果†

从控制变量来看，人均耕地面积增长率的系数为负，但显著性较差，耕地面积的增加对于减贫并无明显影响。其原因如下：第一，新世纪以来房价的快速上涨使得土地具有较大的升值潜力，因此不少农村地区的耕地被征用后并没有得到合理开发，“征而不用”现象普遍存在。对于农民来说，征地补偿是一笔可观的收入，为了规避政策，不少地区的农民选择主动撂荒耕地来达到被征用的目的，这使得我国的耕地资源无法有效利用，限制了“三农”的发展，不利于农民长期增收。第二，我国农村地区主要是小农经济。以家庭为单位的小农经济无法进行大规模投资和机械化、现代化运作，较高的边际成本限制了新技术、新设备的应用和推广，这导致同现代化的发达农业国相比，我国的农业生产效率过低，如姚景源认为我国的农业生产率只有荷兰的千分之一，过低的农业生产效率显然不利于农业的发展和农民的增收。

产业结构的系数均显著为负，产业结构的提升有利于减少贫困的发生。本研究使用第三产业占比衡量产业结构情况，产业结构层次越高，说明第三产业越发达，对农村迁移劳动力的吸纳能力也就越大，通过让更多的农村劳动力实现就业，可增加农民收入，减少农民贫困发生。

财政支农的系数均显著为负，财政支农有利于减少贫困发生。我国是农业大国，农业人口众多，长期以来国家高度重视“三农”问题，并给予了大量的补贴，如2004年开始施行农作物良种补贴、农资综合补贴、种粮农民直接补贴，2015年对这“三项补贴”实施改革，进一步鼓励农业现代化发展和粮食生产规模化经营。国家重视程度的不断提升和财政补贴的持续增加支持了“三农”的发展，财政支农的减贫效果已经开始显现。

农村金融发展的系数显著为负，农村金融的持续发展可显著降低贫困的发生。近年来，在政策的引导和支持下，我国金融机构大力发展普惠金融，积极推进金融精准扶贫，下沉金融机构网点和业务重心，在乡镇地区新开设大量金融网点，更多的信贷资金不断流向“三农”领域，这对于农村地区的减贫起到了积极的作用。

（二）区域层面实证结果

为检验劳动力迁移减贫的区域差异，把区域数据代入模型2，结果如表3所示。

表3 区域层面实证结果

由表3可知，不同区域回归结果中劳动力迁移的系数均显著为负，农业劳动力通过到非农产业就业能够降低农村贫困发生率。由劳动力迁移的系数大小可知不同区域劳动力迁移的减贫效果并不相同，西部地区的减贫效果最强，中部地区次之，东部地区最弱。我国的深度贫困地区大多位于中西部，恶劣的自然环境使得中西部农村地区的发展较为缓慢，农村居民收入水平较低，城乡差距较大，因此劳动力的非农迁移就业可以大幅提高农民收入，减少农民贫困。相比之下，东部农村地区经济较为发达，城乡差距较小，贫困发生率相对较低，因此农业劳动力迁移的减贫效果较弱。

（三）中介效应实证结果

为验证劳动力迁移减贫的作用机制，把相关数据代入中介效应模型3 ～4，得到实证结果表4～5。

由表4～5 可以看出，模型3 使用劳动力迁移解释农业生产率时，劳动力迁移的系数显著为正，农业劳动力的迁移可以显著提升农业生产率。模型4 使用农业生产率和劳动力迁移共同解释贫困发生率时，农业生产率和劳动力迁移的系数均显著为负，农业生产率的提升对减少贫困具有积极的作用。三个系数均显著，意味着农业生产率在农业劳动力迁移和农村减贫之间至少起到了部分中介效应[28]，进一步进行Sobel 检验的概率P值为0.026，表明农业生产率的中介效应在5%上显著，即农业生产率在农业劳动力迁移和农村减贫二者关系中发挥了中介效应。

表4 中介效应模型3 的估计结果

表5 中介效应模型4 的估计结果

模型3 使用劳动力迁移解释城镇化水平时，劳动力迁移的系数显著为正，农业劳动力的迁移可以显著提升城镇化水平。模型4 使用城镇化和劳动力迁移共同解释贫困发生率时，城镇化和劳动力迁移的系数均显著为负，城镇化水平的提升对减少贫困具有积极的作用。三个系数均显著，意味着城镇化在农业劳动力迁移和农村减贫之间至少起到了部分中介效应，进一步进行Sobel 检验的概率P值为0.007，表明城镇化的中介效应在1%上显著，即城镇化在农业劳动力迁移和农村减贫二者关系中发挥了中介效应。

模型3 使用劳动力迁移解释迁移人口的人力资本水平时，劳动力迁移的系数显著为正，农业劳动力的迁移可以显著提升迁移人口的人力资本水平。模型4 使用人力资本水平和劳动力迁移共同解释贫困发生率时，人力资本水平和劳动力迁移的系数均显著为负，人力资本水平的提升对减少贫困发生具有积极的作用。三个系数均显著，意味着人力资本在农业劳动力迁移和农村减贫之间至少起到了部分中介效应，进一步进行Sobel检验的概率P值为0.035，表明人力资本水平的中介效应在5%上显著，即人力资本在农业劳动力迁移和农村减贫二者关系中发挥了中介效应。

综上所述，劳动力迁移可通过增加农业生产率、提升城镇化水平和提高迁移人口的人力资本水平来减少贫困发生率，发挥减贫作用，劳动力迁移减贫的作用机理得到了验证。

五、结论及政策建议

我国农村人口众多，但农村家庭缺少工资性收入，仅依靠传统上的第一产业容易陷入贫困境地，农业劳动力迁移是农民获得工资性收入的重要来源。理论分析表明，农业劳动力迁移可通过提高农业生产率、提升城镇化水平、增加人力资本水平三种途径减少贫困的发生。在此基础上，对2010—2018年间中国农业劳动力迁移的减贫效应进行了实证检验。结果表明，农业劳动力迁移显著降低了贫困发生率；劳动力迁移减贫的路径为提高农业生产率、提升城镇化水平和迁移人口的人力资本水平；同时，产业结构、财政支农和农村金融发展水平的提升对于减少贫困发生具有积极的作用，但人均耕地面积对于贫困发生率的影响不明显。

针对研究结论，提出以下建议：

第一，通过完善相关政策来推动农业迁移人口的市民化。特大城市和大城市实施稳健户籍政策的同时，中小城市不但要逐步全面放开城镇户口，改变城乡二元结构体系，还应加强城镇地区教育、医疗等方面的基础设施建设，使城镇地区有能力承载更多的农业迁移人口，并建立健全相关法律法规，让农业迁移人口也能享受到城镇地区的社会保障及医疗体系，使其真正融入到城市当中。

第二，通过提升农业迁移人口的人力资本水平提高其就业、择业能力。我国的农业迁移劳动力普通受教育年限较短，职业技能水平较低，导致就业能力较差。各地区可根据当地产业结构特点及资源禀赋情况，有针对性的进行公益性质的职业技能培训，提升农业迁移劳动力，尤其是青年农业迁移劳动力的职业技能，使其能够在城镇地区找到合适的工作，并逐步融入到城镇地区，真正实现农业迁移人口的城镇化。

第三，通过发展农村经济实现农业劳动力的就地迁移。农业劳动力迁移带来了空巢老人、留守儿童等一系列社会问题，农业劳动力的就地迁移可使得迁移人口离土不离乡，在获取持续性工资收入的同时，还可照顾到家庭。一方面，农村地区可通过发展具有比较优势的生态农业、特色农产品加工、农村特色旅游等产业推动当地经济发展，带动当地劳动力就业；另一方面，城镇地区的产业结构调整、产业外迁过程中，应积极吸纳迁移地的劳动力就业，以此增加当地农民收入，实现农民减贫。

第四，通过财政、金融领域的供给侧结构性改革帮助农村地区减贫。相关部门必须认清农业劳动力迁移的积极作用，在我国人口老龄化持续加剧的背景下，农业劳动力迁移人口的城镇化一方面可帮助农村地区实现减贫，另一方面又可为日益严峻的养老金问题开拓收入来源。因此，应深化财政体系改革和金融体系改革，大力支持农村地区的精准扶贫；积极推动产业结构改革，大力发展第三产业，支持中小微企业发展，通过吸纳更多的农业迁移人口，实现增收减贫。