乡村振兴进程中农业劳动力转移对粮食生产的影响——基于30个省级面板数据的实证检验

李刘艳,杨 阳

(1.河南师范大学,河南 新乡 453007；2.郑州大学,河南 郑州 450001)

一、问题的提出及文献回顾

美国诺贝尔奖获得者约瑟夫·斯蒂格利茨曾指出，中国的城市化与美国的高科技发展将是影响21世纪人类社会发展过程的两件大事，其预言在中国得到了验证。中情数据网2021年的统计结果表明，40余年来，中国城市化率从1978年的17.90%上升到2021年的64.72%。快速城市化给中国粮食生产带来了耕地持续减少和农业劳动力外流两大直接的影响。2021年8月国务院颁布了《第三次全国国土调查主要数据公报》，相关结果显示，2021年我国耕地面积为19.179亿亩，相较10年前总量减少1.121亿亩。同时，越来越多的农村劳动力弃农外出务工，农业转移人员更是表现出年轻化、高学历化、男性化的特点，从事粮食生产的有效劳动力呈下降趋势(1)2019年农民工监测调查报告，http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201704/t20170428_1489334.html.。事实上，中国粮食总产量没有因耕地和劳动力的减少而下降，2003-2021年实现了持续增长态势，连续7年超过1.3万亿斤(2)国家统计局粮食生产公报，http://www.gov.cn/shuju/2019-12/07/content_5459250.htm.。在农业劳动力和耕地双重减少的情况下，中国粮食生产取得的成绩，一方面得益于内生性的农业科技进步，另一方面也体现了机械替代劳动的结果。2021年中央农村工作会议和2022年中央一号文件都重点强调要牢牢把握粮食生产的主动权。在城市化和乡村振兴协同推进中，通过资源配置提高粮食的单位产量是当前亟须研究的问题。

学界大体从三个层面对现有问题进行了系列研究。首先，农业劳动力转移对粮食生产的影响。有学者认为，农村优质劳动力外出务工虽然提高了农户的收入水平，但村庄留守人员减少了粮食生产中的实际劳动投入，进而给粮食生产带来不同程度的负面影响(3)秦立建：《土地细碎化、劳动力转移与中国农户粮食生产：基于安徽省的调查》，《农业技术经济》，2011年第11期。。也有研究者认为劳动力外出务工的汇款行为缓解了其流动性约束，使农户改变了要素投入配置。农户更倾向于资本密集型高收益的作物，有效弥补了劳动力外出带来的粮食生产的损失(4)李谷成：《资本深化、人地比例与中国农业生产率增长:个生产函数分析框架》，《中国农村经济》，2015年第1期。。也有研究发现农村劳动力转移对粮食生产的影响存在区域禀赋的异质性(5)程名望，等：《农村劳动力外流对粮食生产的影响：来自中国的证据》，《中国农村观察》，2015年第6期。。其次，农业机械发展对土地生产率的影响。马克思指出:“机器是提高劳动生产率，即缩短生产商品的必要劳动时间最有力的手段。”(6)《马克思恩格斯全集》，第23卷，人民出版社，1972年，第441页。农业机械化能够提高土地的利用率，使农业生产从粗放型生产方式向集约型转变(7)张斌，等：《人力资本、种植结构与粮食安全：基于全国31个省(区、市)3073个家庭农场的调查数据》，《河南师范大学学报》(哲学社会科学版)，2021年第4期。。大型机械的“深松翻”和“少免耕”技术，能够改善土壤结构，从而起到增产作用(8)侯方安：《农业机械柏推进机制的影响因素介析》，《中国农村观察》，2008年第5期。。最后，农业劳动力转移与农业机械发展的关系研究。既有文献已证实，大多数农户会利用务工收入在产前、产中和产后通过购买生产性服务应对劳动力资源的不足(9)刘亮，等：《劳动力转移与粮食安全》，《统计研究》，2014年第9期。。周振等测算出了1998-2012 年，农业机械化对农村劳动力转移的贡献度达21.59%(10)周振：《农业机械化对农村劳动力转移贡献的量化研究》，《农业技术经济》，2016年第2期。。王欧等的研究表明，农业机械的发展有利于农业劳动力的转移并促进了农业生产率的提高，但这种替代强度在不同的粮食作物之间存在地域差异性(11)王欧，等：《农业机械对劳动力替代强度和粮食产出的影响》，《中国农村经济》，2016第12期。。

综上所述，劳动力转移对农地生产效率的影响并未达成一致的结论，在模型建立上，大都是基于C-D函数单位劳动的集约形式，鲜有文献研究单位土地的集约形式。鉴于此，本文利用30个省(地区)的面板数据，实证检验我国农业劳动力转移对单位农地粮食生产的影响。

二、计量模型构建及分析

(一)模型构建

假设粮食生产函数为：

Y=AF(M,L, T,P)

(1)

其中Y为粮食产量，M为以机械化水平为代表的资本投入，L为劳动投入，T为土地投入， A为技术效率，P为化肥、农药、农膜等除了上述要素之外的其他投入品。

在粮食生产中，我们建立一个基于单位土地投入的粮食生产的C-D集约形式，如下：

(2)

具体函数形式如下：

y=aMαlβpγ

(3)

m,l,p分别代表单位农地机械化投入、单位劳动投入和其他要素投入，a为技术水平，α，β，γ分别为其弹性系数。

(二)变量选取和数据说明

本文的详细变量设置及说明如表1。本文重点关注了单位土地的粮食产量，基于文中(2)式选择变量，选择亩均粮食产量(12)粮食产量数据来源于统计年鉴的粮食产量，单位农地生产量等于粮食总产量除以粮食播种面积。作为农地粮食生产率的代理变量，因为不同地区土地复种指数不同，所以本文采用的是播种面积而不是耕地面积。选用地区农林牧渔业从业人员(13)由于在统计年鉴没有区分各种各种农村经营人员，所以本文选取农林牧渔业从业人员代替从事粮食种植人员。作为粮食生产劳动投入的代理变量，其除以地区粮食播种面积即为地区亩均劳动投入量作为单位土地粮食劳动投入的代理变量。农业劳动力转移比为某区域农业劳动力数量与某区域总农村从业人员数量之比(14)农业劳动力转移比为(农村从业人员数量-农林牧渔业从业人员)/农村从业人员数量。。参照唐莹，穆怀中的研究，本文选择地区农业年末机械总动力除以地区粮食播种面积即地区农地亩均机械总动力作为粮食生产的农地机械化水平的代理变量(15)唐莹，穆怀中：《中国耕地劳动力承载量适度性检验》，《中国农村经济》，2016年第10期。。亩均化肥折纯量为地区使用化肥折纯量除以播种面积，亩均农药使用量为地区农药使用量除以播种面积(公斤/亩)，亩均薄膜使用量为地区农膜使用量除以播种面积(公斤/亩)，还有有效灌溉面积率和受灾面积率，本文数据根据国家统计局相应年份的《中国统计年鉴》《中国农业统计年鉴》整理得到。

表1 变量名称及说明

计量模型中经过线性化变换后，用来衡量农地生产效率的被解释变量则为亩均粮食产量对数ln_lagrv，本文的核心解释变量为农业劳动力转移比Transfor、亩均劳动力对数值ln_labor和亩均机械总动力对数值ln_mechan。另外，还加入了影响农地生产效率的其他控制变量，分别是亩均化肥折纯量ln_fertilizer、亩均农药使用量ln_pesticide、有效灌溉面积率irrigate、亩均薄膜使用量ln_agrimembrane和受灾面积比例disaster。从理论上来讲，在农业生产过程中这些中间投入的资本要素会提高单位土地的粮食产量，即前四个指标的作用为正，受灾面积率对农业生产带来负面影响。当然这需要经过后文验证。

除此之外，还利用30省份(西藏除外)虚拟变量捕捉那些不随时间变化的地区固定效应(比如地区特有的自然禀赋：地势地形、土壤质量、降雨量、温度等不可观测的因素)及时间固定效应(随着时间变化发生的影响农地生产效率的不可观测的因素)。

本文根据单位土地集约C-D生产函数分别取对数后利用双向固定效应回归作为基本模型:

1n_lagrvi,t=α1Transforit+β11n_labori,t+β21n_mechani,t+β31n_fertizeri,t+β41n_pesticidei,t+β5disaateri,t+β61n_agrimembranei,t+β7irrigate+yeart+γi+εit

(4)

加上农业转移劳动力比与单位农地机械化水平交互项后的模型为式(5)：

1n_lagrvi,t=α1Transforit+β11n_labori,t+β21n_mechani,t+β31n_fertizeri,t+β41n_pesticidei,t+β5disaateri,t+β61n_agrimembranei,t+β7irrigate+α2Transforit1n_mechanit+yeart+γi+εit

(5)

加入单位土地劳动投入与单位农地机械化水平交互项后的模型为式(6)：

1n_lagrvi,t=α1Transforit+β11n_labori,t+β21n_mechani,t+α31n_labori,t1n_mechani,t+β31n_fertizeri,t+β41n_pesticidei,t+β5disaateri,t+β61n_agrimembranei,t+β7irrigate+yeart+γi+εi,t

(6)

其中，亩均粮食产量对数代表农地粮食生产效率，即1n_lagrvit为被解释变量，Transforit为农业劳动力转移比，1n_labori,t为单位农地从业人员数对数，1n_mechani,t为单位农地机械总动力对数代表农地机械化水平，这三种变量为核心解释变量，i表示省份，t(t=2000,2001……2020)表示年份。亩均化肥折纯量对数ln_fertilizer、亩均农药使用量对数ln_pesticide、受灾面积比例disaster、亩均薄膜使用量对数ln_agrimembrane分别为控制变量，β1，β2，β3，β4,β6表示农地对应生产要素的投入弹性，β5,β7，为受灾面积比例和有效灌溉率的边际效益，εit表示误差项。为了解决时间跨度大引致的可能出现人为回归和模型本身可能存在的内生性问题，本文进一步采取了工具变量回归方法进行稳健性检验。

(二)计量结果与分析

1.全国样本实证分析

本文利用stata16.0，利用双向固定效应模型进行初步的回归检验，结果如表2中。在回归中，本文采用逐步加入解释变量的策略。模型(1)首先加入了农业劳动力转移比、单位农地劳动力对数、单位农地机械化总动力对数、亩均化肥折纯量、亩均薄膜使用量对数、亩均农药使用量对数这几个变量，模型(2)在模型(1)的基础上加上农业劳动力转移比与单位农地机械化水平交互项；模型(3)在模型(1)的基础上加上单位农地劳动投入对数和农地机械化水平对数的交乘项，模型(4)进一步加入了有效灌溉面积比率和成灾面积比率这两个控制变量，模型(5)和(6)在模型(4)基础上分别加上劳动力转移比与机械化水平的交互项、单位农地劳动投入对数和农地机械化水平对数的交互项。

表2 双向固定效应的回归结果

观察计量结果(2)可以发现，在控制了其他变量之后，劳动力转移比、亩均机械总动力和亩均劳动力均在1%的水平上显著为正，这说明劳动力转移比、劳动力投入和机械化水平与粮食亩产高度正相关。在模型(1)、(4)中，劳动力转移比每提高一个百分点，粮食亩产量分别提高0.313，0.308个百分点；单位农地机械总动力每增加1%，粮食单产增加幅度分别是0.689%和0.650%。这说明劳动力转移和机械化水平对粮食亩产量影响很大。亩均劳动力每增加1%，粮食亩产增加幅度分别是0.255%和0.253%，模型(4)与模型(1)相比，三个核心解释变量的系数稍微变小，这说明新加入的控制变量对农地生产效率总体上具有正效应。

进一步地，考察加入交互项的计量模型(2)(3)(5)和(6)，劳动力转移比与机械化水平的交互项系数为正，劳动力投入和机械化水平的交互项系数为负，在 1%水平上显著相关，这说明农业劳动力转移和机械化投入二者是互相促进的，劳动力转移有助于机械化水平的推广和使用。劳动投入和机械化水平二者对粮食亩产的影响是相互削弱。但又发现，加入交互项后与之前相比，劳动力投入弹性变大，而机械化水平弹性变小，这也就意味着，劳动投入对机械化水平发展制约的作用更大，也就是说我国粮食生产中劳动力投入进一步制约了农业机械化水平的提高。

在控制变量中，亩均化肥折纯量在1%的水平上显著、亩均薄膜使用量和农药使用量在5%的水平上显著为正，说明化肥和薄膜等技术的运用能够较明显地提高粮食的亩产量。灌溉率对粮食产量呈现显著正影响，但系数较小，成灾率对粮食生产率不显著，表明了我国农业抗灾能力很强。

考虑到基准回归结果可能受到内生性的影响，因此本文使用工具变量法解决内生性问题，利用两阶段最小二乘法第一阶段回归检验工具变量的有效性(表3后9行)。本文重点关注的是劳动力转移比、机械化水平对粮食亩产的影响以及当前劳动力投入对机械化发展的影响，因此，主要寻找农业劳动力转移比和农业机械化的工具变量。文中选择劳动力转移比的滞后一期(Transfor-1)作为当期劳动力转移比的工具变量，因为，上一年度的劳动力转移并不影响当期粮食生产的劳动投入，但影响当期的劳动力转移。在已有相关文献中，作为农业机械化水平的工具变量使用较多的有三种变量：一是农机具补贴(16)周振等：《农业机械化与农民收入:来自农机具购置补贴政策的证据》，《中国农村经济》，2016年第2期。；二是农业基础设施(17)李谷成等：《农村基础设施建设与农业全要素生产率》，《中南财经政法大学学报》，2015年第1期。；三是财政农林水务支出。从已有研究成果来看，农机具补贴是农业机械化水平的最优工具变量，其不直接对农地生产效率产生影响，但直接促进了农户农业机械的购买，可是农机具补贴这一数据不公开极难获得，退而求其次，文中选择公路网(transportion)和财政农林水务支出(agrfinexp)作为农业机械化水平的工具变量。理论上，乡村交通基础设施和县级及以上公路建设对农地生产不直接产生影响，但良好的交通道路建设特别是乡级公路，会有利于农机特别是大型机械的使用，符合工具变量的要求。鉴于不同区域面积差异较大，本文使用交通里程数除以区域面积和农林水务支出占GDP比重作为机械化水平的工具变量进行了回归，结果见表3。同样，在所有的回归中控制了时间固定效应和地区固定效应。

表3 最小二乘法工具变量回归结果

首先，我们来看工具变量有效性检验结果。第一阶段回归中三个工具变量农业劳动力转移比滞后一期、财政农林水务支出和交通基础设施公路网的估计值和t值，三个工具变量的回归系数都在1%的水平上显著为正，说明本论文使用的三个工具变量与对应的解释变量显著正相关，特别是农业劳动力转移比滞后一期和财政农林水务支出的系数超过0.8和0.7，说明农业劳动力转移比滞后一期对当期农业劳动力转移比影响显著正相关，且相关度较高；财政农林水务支出对农业机械化的影响显著正相关。Cragg-Donald Wald F值和过度识别检验结果的P值也表明本论文所选取的工具变量是适当的。

劳动力转移比和亩均劳动力投入在5%的水平上显著为正，亩均机械总动力(ln_mechan)均在1%的水平上显著为正，但其系数较小且在控制所有变量后变更小了，说明与机械化水平相比，劳动力投入弹性较小(表3)。这也进一步验证了本文的理论逻辑。在采取工具变量回归后，其他控制变量也和基准模型的回归结果类似，在此不再详述。

2.分粮食主产区和非粮食主产区样本实证分析

由于机械替代劳动的难易程度在不同区域和不同作物之间存在差异，那么有理由相信在粮食主产区和非主产区，劳动力、机械化及二者的交互项对农地效率的影响可能会有所不同。首先剔除其他省市样本，只保留粮食主产区样本：辽宁、吉林、黑龙江、内蒙古、河北、山东、安徽、江苏、江西、河南、湖南、四川和湖北等13个省份(18)本文采用2001年国务院《关于进一步深化粮食流通体制改革的意见》中的划分方法，粮食主产区特指辽宁、吉林、黑龙江、内蒙古、河北、山东、安徽、江苏、江西、河南、湖南、四川、湖北等13个省(区)。，余下的样本为非粮食主产区。两类样本回归结果见表4。

表4 粮食主产区与非主产区回归结果

粮食主产区样本回归结果发现，核心解释变量劳动力转移比、机械化水平对粮食亩产的弹性变大了，但劳动力投入弹性系数发生了符号改变，变为了负弹性，在加入所有控制变量和交互项后，劳动力的弹性系数绝对值增大且在5%的水平上显著，再进一步看交互项的系数，在模型(2)中，劳动力转移与机械化水平交互项系数为0.378且在1%的水平上显著，机械化水平和劳动力投入的交互项系数为负，在1%水平上显著，说明机械化水平和劳动力转移相互增强的效应，劳动力投入和机械化水平互相抑制，结合两个核心解释变量各自的系数变化，可能的解释是，在粮食主产区劳动力投入过于冗余，机械化水平滞后，这也和前文一些文献不谋而合，粮食作物机械替代劳动的弹性较大，机械化发展空间很广阔，应加大农业机械化的推广，将冗余的劳动力激活。其他控制变量也和我们的预期基本一致，化肥、农膜、有效灌溉率对粮食生产具有正效应，农药使用则对其产生负的影响。

进一步考察非粮食主产区的回归结果。与全国样本和粮食主产区样本相比，劳动力转移和机械化水平的显著性降低了，劳动力投入的显著性几乎一致，说明机械化水平在非粮食主产区对粮食生产效率的影响比较弱，而劳动力投入的弹性系数变大。劳动力转移比与机械化水平的交互项系数和显著性均降低，劳动投入和机械化水平的交互项不显著。可能的解释是在非粮食主产区，一方面由于粮食作物比重低，经济类作物的机械化替代劳动弹性较小，另一方面也存在地形地势的因素使得机械替代劳动难度较大，所以需要较多的劳动力投入，而这些地方偏偏又是幅员辽阔、土地开垦不充分的区域。其他控制变量和前文基本保持一致。

三、结论及建议

本文利用2000-2020年省级面板数据，采用双向固定效应模型研究了农业劳动力转移对粮食生产的影响。第一，全国来看，劳动投入、机械化水平对土地的粮食生产率具有显著的正效应，但从交互项来看，劳动力转移比和机械化水平的交互项系数为正，劳动投入和机械化水平的交互项系数为负，也就是说劳动力投入对机械化推广起到阻碍作用，劳动力转移有助于提高粮食生产的机械化水平，进而提高粮食生产率。第二，粮食主产区，劳动力转移比、机械化水平正效应变大，劳动投入对粮食生产效率影响为负，劳动力转移比与机械化水平的交互效应为正，劳动投入和机械化水平交互项系数为负，说明在粮食主产区，较适合推广机械化技术，提高劳动力转移量有助于加大机械化推广，能有效提高劳动的弹性。第三，非粮食主产区与全国样本和粮食主产区样本相比，劳动力转移和机械化水平的显著性降低，而劳动力投入的弹性系数变大。劳动力转移比与机械化水平的交互项系数和显著性均降低，劳动投入和机械化水平的交互项不显著，说明非粮食主产区机械替代劳动弹性小。因此，应分区域采取措施提高农地的粮食生产率。

第一，政府应大力推进农地制度改革和积极引导农地流转，提高农业机械化水平。农地规模化经营是农业机械化发展的前提，而农地流转又是促进农地规模经营的前提，农地经营权和承包权的长期有效是解决农业剩余劳动力彻底迁移的重要制度保障，同时也促进农民农地流转的积极性，真正解决农业转移人口的后顾之忧。农地流转市场的规范化能激励农业经营大户对农地的长期投资，进而保障粮食生产的长期性；第二，在现有财政约束下，要健全农业支持保护制度，优化财政支农政策，提高农机购置补贴支出，助推农业机械化水平提高。持续增加对农村道路、农业大型水利基础设施投资，提高农业机械化使用率，进而促进粮食亩产的提高。第三，积极引导农业剩余人口向非农转移。由于粮食主产区机械替代劳动弹性较大，导致农业剩余劳动力较多。因此，在粮食主产区，除了加大基础设施建设和加大对农户的种粮补贴，还应加快推动土地、劳动力等要素市场化改革和户籍制度改革，促进城乡要素平等交换、双向流动。继续促进农业剩余人口转移缓解人地矛盾，推动土地规模经营和机械化实施。第四，厘清禀赋异质性小农户与现代农业的衔接机制。要巩固和完善农村基本经营制度，完善承包地“三权分置”制度，发展适度规模的多种经营形式，对小农户进行适应性改造，建构小农户与大市场的双向回应机制。