仇童偉

(華南農(nóng)業(yè)大學 國家農(nóng)業(yè)制度與發(fā)展研究院，廣東 廣州 510642)

一、問題的提出

隨著中國城鎮(zhèn)化進程的加快和第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進入非農(nóng)部門就業(yè)的農(nóng)村勞動力規(guī)模不斷增加，并由此造成部分地區(qū)出現(xiàn)農(nóng)地經(jīng)營超小規(guī)模化和農(nóng)地拋荒現(xiàn)象[1]。蓋慶恩等(2014)認為，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移會使得農(nóng)業(yè)勞動力弱質(zhì)化和規(guī)模不足，農(nóng)地產(chǎn)出將受到嚴重影響[2]。那么農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移為何會降低農(nóng)地產(chǎn)出率呢？杜鑫(2013)認為，家庭農(nóng)業(yè)勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移會降低農(nóng)戶對農(nóng)地的生產(chǎn)性投資[3]。錢龍和洪名勇(2016)則通過考察農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)、農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)績效之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移不利于農(nóng)地產(chǎn)出率的提高[4]。

圖1匯報了2006～2012年中國農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移狀況和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值狀況，圖1顯示中國農(nóng)業(yè)勞動力占農(nóng)村勞動力的比重在不斷下降，但農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、勞均糧食產(chǎn)量和地均糧食產(chǎn)量在不斷增加。這說明，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移不僅未造成農(nóng)地產(chǎn)出率的下降，農(nóng)業(yè)績效總體上還略有上升。郭劍雄和李志俊(2013)認為，農(nóng)村勞動力的擇優(yōu)性轉(zhuǎn)移會促使他們進行人力資本投資，實現(xiàn)人力資本積累的動態(tài)增長，進而在提高人力資本農(nóng)業(yè)投資收益率的過程中優(yōu)化農(nóng)業(yè)勞動力素質(zhì)，由此提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[5]。而徐建國和張勛(2016)從部門聯(lián)動的角度研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移在促進第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時，也會提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[6]。由此可見，已有研究關(guān)于農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移是否會降低農(nóng)地產(chǎn)出率并未達成一致結(jié)論。

那么在農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移規(guī)模持續(xù)擴大的過程中，到底是什么原因?qū)е罗r(nóng)地產(chǎn)出率不減反增呢？鐘甫寧等(2016)認為，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移會促使農(nóng)戶更多地采用機械化服務[7]。羅必良等(2017)則通過闡述我國農(nóng)業(yè)經(jīng)營的服務規(guī)模特征，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)分工經(jīng)濟可以緩解細碎化和超小規(guī)?；r(nóng)地經(jīng)營造成的效率損失[8](P1-12)。實際上，規(guī)模經(jīng)濟的實現(xiàn)來自分工[9][10]，而中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的社會化和組織化也正朝著專業(yè)化和分工經(jīng)濟的方向發(fā)展。圖2列出的2006～2012年中國農(nóng)村畝均農(nóng)地的勞動投入與機械投入狀況顯示，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的機械作業(yè)費和雇工費用都在持續(xù)上升，這也構(gòu)成了在務農(nóng)機會成本增加的背景下要素重配和替代性機制。這表明，在探討農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移對農(nóng)地產(chǎn)出率的影響時，不僅需要考慮勞動投入量的下降，也需要討論農(nóng)業(yè)機械化服務對勞動要素的替代作用。尤其要考慮到，隨著農(nóng)村勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，其引致的農(nóng)業(yè)社會化服務也會得到發(fā)展。換言之，如果單純討論農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的影響，無疑會夸大其對農(nóng)地產(chǎn)出率的負面效應。本文則旨在同時考慮兩者的影響，進而合理評估農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)績效的影響，這對于明確農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)社會化服務發(fā)展和農(nóng)地產(chǎn)出率之間的聯(lián)動機制具有重要意義。

實際上，從郭劍雄、李志俊(2013)，徐建國和張勛(2016)等人關(guān)于農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移提高了農(nóng)業(yè)績效的內(nèi)在機制分析來看，他們都內(nèi)生地提及了農(nóng)業(yè)社會化服務的發(fā)展[5][6]。但以往研究一方面忽略了兩個變量之間存在嚴重的內(nèi)生性問題，極易造成估計結(jié)果的偏誤；另一方面，這些研究只是考察了農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的獨立影響，而未考慮農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移引致的農(nóng)業(yè)社會化服務發(fā)展對其的替代效應。從邏輯上說，如果農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移引致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中勞動成本快速上升，那么采用替代型服務要素將是農(nóng)戶的重要選擇，這也是當前農(nóng)村實踐的普遍做法，而要素替代必然會降低農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的不利影響，但以往研究忽視了這些內(nèi)容。為此，本文將利用2014年CLDS數(shù)據(jù)重新檢驗農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移對農(nóng)地產(chǎn)出率的影響，并考察農(nóng)業(yè)機械化服務在其中起到的作用，以闡明在農(nóng)業(yè)勞動力成本不斷提高的現(xiàn)實背景下，農(nóng)業(yè)社會化服務是如何抵消農(nóng)業(yè)勞動不足可能帶來的負面效應的。

圖1 2006～2012年中國農(nóng)業(yè)勞動力與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況

圖2 2006～2012年畝均勞動與機械投入狀況

注：圖1的數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計年鑒(2007～2013年)，圖2的數(shù)據(jù)來自全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編(2007～2013年)，并將物質(zhì)成本按照歷年CPI折算成2006年的不變價格。

二、理論基礎：農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移影響農(nóng)地產(chǎn)出率的情景分析

(一)農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移影響農(nóng)地產(chǎn)出率的幾類情景

1.僅考慮勞動要素減少的情景分析。本文首先忽略農(nóng)業(yè)社會化服務、農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移引致的物質(zhì)資本變化以及農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模改變時的農(nóng)地經(jīng)營狀況，生產(chǎn)函數(shù)中只包括農(nóng)地、勞動和資本三個變量。參照Zhang等(1997)和李谷成等(2016)的做法，本文采用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)[11][12]，農(nóng)地總產(chǎn)出可表示為：

P=ρAmLnKz

(1)

其中，P表示農(nóng)地總產(chǎn)出，A為農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模，L為農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模，K為資本投入規(guī)模，ρ為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)。m、n和z為各要素的規(guī)模報酬系數(shù)，且三者均小于1，A、L和K均標準化為1。由式(1)可得單位農(nóng)地的產(chǎn)出為：

(2)

式(2)對L求偏導數(shù)：

(3)

式(3)表明，在保持其他生產(chǎn)要素不變的前提下，農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模越小，農(nóng)地產(chǎn)出率越低。依據(jù)恰亞諾夫關(guān)于小農(nóng)“自我剝削”特征的分析，密集的勞動投入會增加農(nóng)地經(jīng)營的精細化程度，從而提高農(nóng)業(yè)績效。這與Huang(2000)提出的中國農(nóng)業(yè)家庭經(jīng)營具有“過密化”特征是一致的[13](P120)。而就農(nóng)地產(chǎn)出率來看，Heltberg(1998)和李谷成等(2010)都證明了，小農(nóng)戶比大農(nóng)戶具有更高的農(nóng)地產(chǎn)出率[12][14]。進一步地，式(3)再對L求偏導數(shù)：

(4)

式(4)表明，雖然農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模的增加可以提高農(nóng)地產(chǎn)出率，但這種激勵效應是邊際遞減的。尤其像中國農(nóng)村這種典型的人多地少的農(nóng)地經(jīng)營格局，一度把過剩的農(nóng)業(yè)勞動力束縛在農(nóng)地上，使得勞動生產(chǎn)率相當?shù)拖?。尤其是進入21世紀以來，農(nóng)村勞動力大規(guī)模進城務工，造成了農(nóng)地的大規(guī)模拋荒和粗放經(jīng)營[1]。優(yōu)質(zhì)農(nóng)業(yè)勞動力的短缺顯然成為當前農(nóng)業(yè)發(fā)展的障礙。

2.農(nóng)業(yè)勞動力與農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模聯(lián)動的情景分析。Ma(2013)研究發(fā)現(xiàn)，隨著農(nóng)村勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，農(nóng)戶經(jīng)營農(nóng)地的意愿在下降，他們會通過農(nóng)地租賃市場將承包地流轉(zhuǎn)出去[15](P84)。為此，文章假定農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模與農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模滿足式(5)的約束條件，即農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模與勞動投入規(guī)模滿足線性關(guān)系，不存在因規(guī)模擴大而節(jié)省勞動的情況①。同時，假定農(nóng)地的物質(zhì)投資水平不變。

A=aL

(5)

將式(5)代入式(2)可得：

(6)

式(6)對L求偏導數(shù)：

(7)

式(7)表明，農(nóng)地產(chǎn)出率是農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模的減函數(shù)，即隨著農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移規(guī)模的增加，農(nóng)戶在合理調(diào)整農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模的同時，是可以提高農(nóng)地產(chǎn)出率的。很顯然，當農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的邊際報酬大于農(nóng)業(yè)經(jīng)營時，農(nóng)戶將選擇在農(nóng)業(yè)中投入使其邊際收益等于或接近非農(nóng)收益的農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模。這不僅避免了勞動力在農(nóng)地上的過度集中，還可以通過調(diào)整勞動要素與農(nóng)地要素的配置結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)地產(chǎn)出率。式(7)進一步對L求偏導數(shù)：

(8)

式(8)表明，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移對農(nóng)地產(chǎn)出率不僅具有激勵作用，而且這種激勵作用是在增加的。筆者根據(jù)實地訪談并總結(jié)種田大戶的自述發(fā)現(xiàn)，他們的主要經(jīng)營效益來自單位農(nóng)地凈收益的累加，而不是單位農(nóng)地凈收益的最大化。其主要原因在于，與小農(nóng)戶相比，大農(nóng)戶對較大規(guī)模的農(nóng)地往往缺乏合理的管理，造成單位農(nóng)地經(jīng)營效益下降，這與羅必良和仇童偉(2018)發(fā)現(xiàn)的農(nóng)地流轉(zhuǎn)會造成種植結(jié)構(gòu)“趨糧化”的邏輯一致[16]。

3.農(nóng)地、資本與農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模聯(lián)動的情景分析。此外，可將勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移后農(nóng)戶減少生產(chǎn)性投資考慮進模型。主要原因是，非農(nóng)收入的增加會使得農(nóng)業(yè)經(jīng)營在家庭層面的重要性下降。當家庭的主要收入來源偏離農(nóng)業(yè)，農(nóng)地經(jīng)營的地位將下降為提供基本口糧。由此，可假設資本投入與農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模滿足約束條件②：

K=kL

(9)

將式(9)代入式(6)：

(10)

式(10)對L求偏導數(shù)：

(11)

式(11)的正負性取決于表達式m+n+z-1，其中m、n和z為各要素的規(guī)模報酬系數(shù)。根據(jù)Lin(1992)的說法，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有規(guī)模報酬不變的特征[17]。但在中國，農(nóng)地的細碎化和超小規(guī)?；沟棉r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的邊際收益遠離了規(guī)模報酬遞減的階段[18]。在這種現(xiàn)實背景下，如果假定農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模與農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模線性相關(guān)，那么農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模的擴大必然具有報酬遞增的特征。這不僅因為農(nóng)地規(guī)模擴大克服了細碎化經(jīng)營造成的效率損失，也源于農(nóng)地整合后管理效率的改善。因此，表達式m+n+z-1大于0，即農(nóng)業(yè)勞動力的增加會提高農(nóng)地產(chǎn)出率。式(11)進一步對L求偏導數(shù)：

(12)

式(12)說明，農(nóng)地產(chǎn)出率是農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模的凹函數(shù)。這表明，隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)營性收入占家庭總收入的比重不斷下降，農(nóng)村勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移將引致農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模減少，以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性投資的減少，這會使得農(nóng)地產(chǎn)出率大幅下滑。這與李谷成等(2010)、蓋慶恩等(2014)，以及錢龍和洪名勇(2016)的研究結(jié)論是一致的[2][3][12]。

4.農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移引致機械化服務發(fā)展的情景分析。上文均是假定農(nóng)業(yè)中的勞動力全部來自家庭，但這顯然不符合中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實。根據(jù)王定祥和李虹(2016)的研究，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)分工和社會化服務的發(fā)展構(gòu)成了農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營的新趨勢，這有助于釋放農(nóng)村剩余勞動力[19]。而且，隨著農(nóng)村勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，農(nóng)戶傾向于購買機械服務來替代家庭勞動。為此，本文將農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移與農(nóng)業(yè)機械化服務發(fā)展的關(guān)系設置如下③：

S=sLm(λ-Lm)

(13)

其中，S表示機械化服務發(fā)展程度，Lm為農(nóng)業(yè)勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移規(guī)模，s和λ為參數(shù)，且滿足λ>3-2L④。同時，設置農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)業(yè)勞動力的替代關(guān)系：

Ls=uS

(14)

式(14)中u表示單位農(nóng)業(yè)機械可以替代的農(nóng)業(yè)勞動力，將式(13)和式(14)帶入式(10)：

(15)

式(15)對L求偏導數(shù)：

(16)

式(16)表明，引入農(nóng)業(yè)機械化服務替代農(nóng)業(yè)勞動力的約束條件后，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移會抵消式(11)和式(12)中農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移對農(nóng)地產(chǎn)出率的負效應。需要說明的是，式(16)的正負性取決于表達式1-us，根據(jù)測算，大致可以得出s>0.15。以水稻種植為例，單位成年勞動力完成一畝水稻收割的用工量大約為一個工，機器收割大約為半個小時，也就是說兩者至少相差了15倍的工作效率⑤。即式1-us<0是成立的。關(guān)于農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移可以提高農(nóng)地產(chǎn)出率的事實，徐建國和張勛(2016)的研究給予了論證[6]。他們的研究不僅涉及農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移造成的農(nóng)業(yè)勞動力減少，還包括諸如要素流動、技術(shù)反哺和農(nóng)業(yè)社會化服務市場發(fā)展等內(nèi)容。

(二)農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移過程中農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的作用變化

上文分別將農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移視作農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的減少，以及農(nóng)業(yè)機械化服務的引致變量，得出了農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移影響農(nóng)地產(chǎn)出率的差異化特征。在此基礎上，需要進一步考慮的問題是，隨著農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移規(guī)模的擴大，農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的邊際影響將如何變化。這不僅可以在機理上進一步說明農(nóng)業(yè)機械化服務為何可以抵消農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移造成的負面影響，也有助于在經(jīng)驗上辯證地看待農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移造成的影響。為此，將式(15)轉(zhuǎn)化為以農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移和農(nóng)業(yè)機械化服務為變量的方程：

p=ρ[a(1-Lm+uS)]m-1(1-Lm+uS)n[k(1-Lm+uS)]z

(17)

其中p為農(nóng)地產(chǎn)出率，式(17)對S求偏導數(shù)：

(18)

式(18)的結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率具有正向激勵作用，這也是為何式(16)成立的原因。進一步地，式(18)對Lm求偏導數(shù)：

pSLm″=ρam-1kz(m+n+z-1)[(m+n+z-2)(1-Lm+uS)m+n+z-3(-1+usλ-2usLm)×

(19)

式(19)表明，隨著農(nóng)村勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的邊際影響是在提高的。結(jié)合式(18)的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移規(guī)模的擴大，會提高農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的正向邊際影響。究其原因可能是，隨著農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移規(guī)模擴大，農(nóng)地經(jīng)營中過密化的勞動投入狀況會得到緩解。在農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移初始階段只是改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精細化程度，越往后越可能造成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的粗放經(jīng)營。此時，農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)業(yè)勞動力的替代作用就會越發(fā)明顯，并表現(xiàn)為對農(nóng)地產(chǎn)出率的激勵作用增加。

基于上述分析，文章提出以下研究假設：

假設1：不考慮勞動替代型服務時，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移會降低農(nóng)地產(chǎn)出率；

假設2：農(nóng)業(yè)機械化服務會提高農(nóng)地產(chǎn)出率，且可以抵消農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移造成的負面影響；

假設3：隨著農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移規(guī)模擴大，農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的正向影響增強。

三、數(shù)據(jù)來源、變量選擇與模型設置

(一)數(shù)據(jù)來源

本文實證研究的數(shù)據(jù)來自中山大學社會科學調(diào)查中心2014年度組織實施的中國勞動力動態(tài)調(diào)查(CLDS)，此次調(diào)查涉及村居397個，家庭戶14214個，受訪個體23594個。由于本文的研究對象為農(nóng)村居民，且限于研究主題，文章僅選取那些在2013年仍在經(jīng)營農(nóng)業(yè)，且為種植業(yè)的農(nóng)戶樣本，即剔除那些實際經(jīng)營耕地面積為0，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值或主要自變量缺失的樣本。本文最終將26個省份的3672戶農(nóng)戶家庭及其所處的村莊作為研究對象。

(二)變量選擇與定義

1.因變量。因變量為農(nóng)地產(chǎn)出率。參照李寧等(2017)采用農(nóng)業(yè)產(chǎn)值來刻畫農(nóng)業(yè)績效[20]，本文采用單位農(nóng)地上的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值刻畫農(nóng)地產(chǎn)出率⑥。其原因是，單位農(nóng)地凈利潤并不能反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的產(chǎn)品變化，也會因為區(qū)域差異或成本問題造成產(chǎn)出率的差異⑦。

2.主要自變量。主要自變量包括農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移和農(nóng)業(yè)機械化服務。農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移采用非農(nóng)勞動力占家庭勞動力的比重進行測量?？紤]到勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移與農(nóng)地產(chǎn)出率存在反向因果關(guān)系，文章采用村莊其他農(nóng)戶的非農(nóng)勞動力比重的均值作為農(nóng)戶非農(nóng)勞動力比重的工具變量[7]。農(nóng)業(yè)機械化服務采用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中使用機械的來源進行刻畫，首先是將家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機械化程度區(qū)分為機械化、半機械化和傳統(tǒng)農(nóng)耕，再對機械化和半機械化的農(nóng)戶機械使用來源進行處理,將全部來自外包設置為2，部分外部設置為1，無外包行為以及傳統(tǒng)農(nóng)耕的農(nóng)戶均賦值0。但農(nóng)業(yè)機械化服務與農(nóng)地產(chǎn)出率是存在內(nèi)生性的，為此，文章采用村莊其他農(nóng)戶采用的農(nóng)業(yè)機械化服務的均值作為農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)機械化服務使用程度的工具變量。

3.其余控制變量。除了主要自變量，文章也控制了家庭人口、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)、農(nóng)地產(chǎn)權(quán)特征和村莊特征等變量。隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展，機械和物質(zhì)資本的投入已經(jīng)成為提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的重要因素。為此，依據(jù)CLDS的數(shù)據(jù)可得性，文章選擇了家庭的拖拉機、大型農(nóng)機具表征農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)，利用生產(chǎn)要素費用表達物質(zhì)資本投入。Jacoby 等(2002)的研究表明，農(nóng)地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性的增強會激勵農(nóng)戶對農(nóng)地的綠肥、有機肥等進行長期性投資，有助于提高農(nóng)地生產(chǎn)效率[21]。為此，文章選取了農(nóng)地證書和農(nóng)地調(diào)整共同表征農(nóng)地產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性；此外，文章也識別了村莊第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況和地理位置[4]。同時，控制了25個省份的區(qū)域虛擬變量。具體變量定義與統(tǒng)計描述見表1⑧。

表1 變量定義與統(tǒng)計描述

(三)模型選擇與說明

為了考察農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移對農(nóng)地產(chǎn)出率的影響，以及農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移過程中農(nóng)業(yè)機械化服務的作用變化，文章參照Bodea等(2015)的做法[22]，通過引入交互項來識別不同情景下農(nóng)業(yè)機械化服務的偏效應。為此，文章首先分別估計了農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移和農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的獨立影響?；颈磉_式如下：

(Ⅰ)

(Ⅱ)

式(Ⅰ)中，productivityi表示農(nóng)地產(chǎn)出率，考慮到其數(shù)值過大，故對其進行取對數(shù)處理。labormigi表示農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移，CVni表示農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性投入、農(nóng)地產(chǎn)權(quán)和村莊特征等變量。式(Ⅱ)中，servicei表示農(nóng)業(yè)機械化服務，其余變量和參數(shù)定義與式(Ⅰ)中一致。

為考察不同農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移約束下農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的作用變化，式(Ⅲ)給出了引入labormigi×servicei的估計模型：

(Ⅲ)

其中，labormigi×servicei為農(nóng)業(yè)勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移與農(nóng)業(yè)機械化服務的交互項，其余變量定義與式(Ⅰ)和式(Ⅱ)中一致?？紤]到因變量為連續(xù)變量，故文章將采用OLS模型估計式(Ⅰ)～式(Ⅲ)。其中，式(Ⅲ)將參照李寧等(2017)的做法[20]，通過識別農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的不同程度，從而得出不同農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移水平下農(nóng)業(yè)機械化服務的偏效應。此外，雖然參照Ma等(2016)的做法[23]，可以直接利用村莊平均的勞動力轉(zhuǎn)移和農(nóng)業(yè)機械服務水平排除內(nèi)生性干擾，但工具變量法仍是一個可行的選擇。為此，文章同時給出了利用2SLS模型估計的結(jié)果，以考察估計結(jié)果的穩(wěn)健性。

四、實證結(jié)果與分析

(一)農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的影響

表2匯報了農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)機械化服務影響農(nóng)地產(chǎn)出率的模型估計結(jié)果。首先，從OLS(1)模型和2SLS模型的估計結(jié)果來看，采用農(nóng)戶層面的勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移作為主要自變量明顯低估了農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移對農(nóng)地產(chǎn)出率的負面影響。Hausman檢驗表明，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移與農(nóng)地產(chǎn)出率確實存在內(nèi)生性關(guān)系，采用村莊其他農(nóng)戶的勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移狀況作為農(nóng)戶勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的工具變量，不存在弱工具變量問題。農(nóng)業(yè)機械化服務的結(jié)果與之類似，采用農(nóng)戶層面的農(nóng)業(yè)機械化服務變量明顯低估了農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的正向影響，Hausman檢驗和弱工具變量檢驗表明，采用村莊其他農(nóng)戶的機械化服務水平作為農(nóng)戶機械化服務的工具變量是合適的。其次，OLS(2)模型是按照Ma等(2016)的做法直接采用同村其他農(nóng)戶的勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移或農(nóng)業(yè)機械化服務變量均值代替農(nóng)戶變量的估計[23]，結(jié)果也證實了采用農(nóng)戶變量明顯低估了農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移和農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的負向和正向影響。

表2 農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的影響

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著，括號內(nèi)為穩(wěn)健標準誤。以下同。

具體而言，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移降低了農(nóng)地產(chǎn)出率，這與杜鑫(2013)、蓋慶恩等(2014)、錢龍和洪名勇(2016)的研究結(jié)論一致[2][3][4]。很顯然，農(nóng)村青壯年勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移不僅降低了農(nóng)業(yè)中高質(zhì)量勞動力的投入規(guī)模，也會在導致農(nóng)業(yè)勞動力弱質(zhì)化的過程中降低農(nóng)地管理效率。同時，根據(jù)張鳴鳴(2013)的研究[1]，在農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移規(guī)模擴大的過程中，農(nóng)地被棄耕或拋荒的可能性也在增加。這樣一來，原來“過密化”的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)格局[17]，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橄∈杌囊嘏渲酶窬?。這意味著，農(nóng)戶將降低對農(nóng)地的生產(chǎn)性投資，進而抑制了農(nóng)地產(chǎn)出率的提高。由此，論證了假設1。

但鐘甫寧等(2016)認為，隨著農(nóng)村勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，農(nóng)戶傾向于選擇機械或農(nóng)業(yè)社會化服務來替代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的勞動要素，以擴大在非農(nóng)就業(yè)市場中的勞動力配置規(guī)模[7]。而且，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移規(guī)模越大，集體性的農(nóng)業(yè)機械化服務越可能誘發(fā)村莊，甚至區(qū)域內(nèi)有效市場需求的形成。對于農(nóng)業(yè)社會化服務來說，規(guī)模作業(yè)才會產(chǎn)生盈利空間。很顯然，由市場需求引致的農(nóng)業(yè)社會化服務供給，不僅會提高要素的配置效率，也會改變農(nóng)業(yè)經(jīng)營的管理模式。換句話說，農(nóng)業(yè)服務規(guī)模經(jīng)營有利于提高農(nóng)地產(chǎn)出率，由此論證了假設2的前半部分。但問題在于，如果農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移具有導致農(nóng)業(yè)勞動力配置不足和誘發(fā)農(nóng)業(yè)機械化服務的雙重性，那么后者是否會抵消前者的不利影響呢？下文將會進一步進行檢驗。

其余控制變量方面，家庭擁有拖拉機或農(nóng)地上的生產(chǎn)資料投入越多，農(nóng)地產(chǎn)出率越高。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向資本密集型轉(zhuǎn)型，物質(zhì)資本和設備的投入已經(jīng)構(gòu)成了改變要素配置結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理方式的重要因素，并由此提高了農(nóng)業(yè)績效。缺乏農(nóng)地證書的農(nóng)戶，其農(nóng)地產(chǎn)出率較低。農(nóng)地產(chǎn)權(quán)越安全，農(nóng)村勞動力越可能進行非農(nóng)轉(zhuǎn)移，這將降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的勞動供給，進而抑制農(nóng)地產(chǎn)出率。相反，農(nóng)地調(diào)整表征的經(jīng)營權(quán)不穩(wěn)定則會降低農(nóng)戶對農(nóng)地的長期性投資，并激勵農(nóng)戶對農(nóng)地的短期性投資和耗竭性使用，這在短期內(nèi)是有利于提高農(nóng)地產(chǎn)出率的。村莊距離最近鄉(xiāng)鎮(zhèn)越近，農(nóng)戶越容易進入非農(nóng)就業(yè)市場，這將抑制他們對農(nóng)地進行生產(chǎn)性投資。此外，其余變量的影響不顯著。

表3農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移與農(nóng)業(yè)機械化服務交互項對農(nóng)地產(chǎn)出率的影響

變量2SLSOLS農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移-2.521***(0.934)-1.531***(0.542)農(nóng)業(yè)機械化服務0.489(0.388)0.618**(0.254)農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移×農(nóng)業(yè)機械化服務0.538(0.755)0.107(0.472)家庭人口數(shù)-0.050(0.031)-0.028(0.028)拖拉機0.545***(0.121)0.355***(0.109)大型農(nóng)機具0.660**(0.265)0.341(0.249)物質(zhì)要素投入0.456***(0.021)0.475***(0.021)農(nóng)地證書-0.161*(0.099)-0.145*(0.094)農(nóng)地調(diào)整0.282**(0.121)0.230**(0.111)村莊二三產(chǎn)業(yè)0.072(0.130)0.027(0.125)村莊距最近鎮(zhèn)的距離-0.030**(0.015)-0.028**(0.014)區(qū)域虛擬變量已控制已控制常數(shù)項3.230***(1.059)2.458***(0.804)觀測值36723672

(二)農(nóng)業(yè)機械化服務的調(diào)節(jié)效應分析

表3匯報了引入“農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移×農(nóng)業(yè)機械化服務”變量的估計結(jié)果，且僅使用了2SLS模型和采用村莊其他農(nóng)戶均值的OLS模型進行估計。從交互項的估計系數(shù)來看，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移與農(nóng)業(yè)機械化服務的作用存在相互抵消的趨勢。那么這是否可以回答上文提出的問題：農(nóng)業(yè)機械化服務的正向效果抵消了農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的負向影響？為此，文章對“農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移×農(nóng)業(yè)機械化服務”的估計系數(shù)是否顯著異于0進行了檢測。結(jié)果表明，在2SLS 模型中，有chi2=0.51，P=0.4759；在OLS模型中，有 chi2=0.05，P=0.8206。這說明，“農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移×農(nóng)業(yè)機械化服務”變量的估計系數(shù)并不顯著異于0，也說明農(nóng)業(yè)機械化服務可以完全抵消農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移對農(nóng)地產(chǎn)出率的不利影響，由此論證了假設2的后半部分。

為進一步考察農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移過程中農(nóng)業(yè)機械化服務的作用變化，將農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移變量50等分，并在每個等分點處求解農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的邊際貢獻率和累計貢獻率[20]。圖3表明，隨著農(nóng)村勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移規(guī)模擴大，農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的邊際貢獻率是遞增的，由此論證了假設3。這意味著，農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的累計貢獻率是一個凸函數(shù)。其原因是，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移通過促進農(nóng)業(yè)機械化服務的發(fā)展，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的機械化程度。同時，農(nóng)業(yè)機械化服務的發(fā)展也降低了農(nóng)地經(jīng)營對勞動力的依賴，進而提高了農(nóng)業(yè)機械化服務在農(nóng)地經(jīng)營中的重要性。這一方面有助于彌補農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移造成的不利影響，另一方面，以農(nóng)業(yè)機械化服務為代表的生產(chǎn)性服務的發(fā)展，意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的外包和知識的專業(yè)化。按照亞當·斯密關(guān)于規(guī)模效益來自分工的觀點，農(nóng)業(yè)的家庭經(jīng)營在參與分工的過程中也有助于促成知識和資本的密集型服務供給。這又通過優(yōu)化要素配置結(jié)構(gòu)和改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，進而提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營績效。而且，與單純的農(nóng)地或勞動投入不同，知識擴散和分工深化有助于引發(fā)投入要素的規(guī)模報酬遞增，這在農(nóng)業(yè)社會化服務的初始階段已經(jīng)表現(xiàn)出明顯趨勢。

五、結(jié)論與思考

農(nóng)村勞動力大規(guī)模非農(nóng)轉(zhuǎn)移易造成農(nóng)業(yè)勞動力弱質(zhì)化，但是否會因此降低農(nóng)地產(chǎn)出率呢？文章構(gòu)建了農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移影響農(nóng)地產(chǎn)出率的理論模型并發(fā)現(xiàn)，只有在不考慮農(nóng)業(yè)勞動力的替代型要素時，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移才會抑制農(nóng)地產(chǎn)業(yè)率。一旦引入農(nóng)業(yè)機械化服務作為農(nóng)業(yè)勞動的替代性要素，農(nóng)村勞動力的負面影響將得到緩解甚至消除。在此基礎上，利用2014年CLDS數(shù)據(jù)，本文考察了農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的影響。結(jié)果表明，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移不利于農(nóng)地產(chǎn)出率的提高，但農(nóng)業(yè)機械化服務的使用則會顯著提高農(nóng)地產(chǎn)出率。其次，農(nóng)業(yè)機械化服務可以完全抵消農(nóng)業(yè)勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移對農(nóng)地產(chǎn)出率的負面影響，且農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移會提高農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的邊際貢獻率。即雖然農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移本身會抑制農(nóng)業(yè)績效提高，但它的負向影響可以被農(nóng)業(yè)機械化服務所抵消。總體而言，我們不用過于擔心農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的負面影響。

圖3 不同農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移水平下農(nóng)業(yè)機械化服務對農(nóng)地產(chǎn)出率的影響

本文表明，即使農(nóng)業(yè)的基本經(jīng)營單位仍為家庭，其利益導向的勞動力配置也不會嚴重影響農(nóng)業(yè)績效。正如羅必良指出的，分散化的農(nóng)地經(jīng)營雖然會帶來諸多不經(jīng)濟的情況，但基于產(chǎn)權(quán)完善、決策自主和農(nóng)業(yè)社會化服務發(fā)展的行動框架，家庭也可以參與農(nóng)業(yè)分工[8]。而且，伴隨著農(nóng)村勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移，農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)社會化服務的需求也會促進農(nóng)業(yè)的服務規(guī)模經(jīng)營。從早期的農(nóng)業(yè)勞動力過密化，到家庭農(nóng)業(yè)勞動力的弱質(zhì)化，這不僅不是農(nóng)業(yè)發(fā)展的困境，反而是破除傳統(tǒng)低效率農(nóng)業(yè)的重要契機。正因為如此，農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移不僅不構(gòu)成農(nóng)業(yè)發(fā)展的威脅，反而會通過行業(yè)聯(lián)動、技術(shù)提升、市場需求和人力資本累計增長等多種方式，優(yōu)化農(nóng)業(yè)要素的配置結(jié)構(gòu)，進而推動中國農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展。

需要指出的是，如果在農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移規(guī)模過大，且未形成良好的農(nóng)地租賃市場時，村莊農(nóng)業(yè)社會化服務市場可能會萎縮。筆者實地調(diào)研的結(jié)果表明，在偏遠農(nóng)村地區(qū)，農(nóng)業(yè)收益并不能滿足農(nóng)民日益增長的消費需求，從而造成農(nóng)村勞動力大量非農(nóng)轉(zhuǎn)移。由于村莊無農(nóng)業(yè)社會化服務的前期發(fā)展基礎，農(nóng)業(yè)經(jīng)營成本又過高，從而導致農(nóng)地棄耕或撂荒現(xiàn)象普遍。如果農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移過快，很可能遠超過農(nóng)業(yè)社會化服務的發(fā)展步伐，從而弱化對農(nóng)地經(jīng)營的需求，尚未發(fā)展起來的農(nóng)業(yè)社會化服務市場很可能受到抑制。實際上，在社會化服務發(fā)展的過渡階段，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式由于效率低而被逐漸拋棄，規(guī)范化的農(nóng)業(yè)服務組織又面臨規(guī)模不經(jīng)濟的約束，極易造成農(nóng)業(yè)分工面臨兩難困境。為此，需要在組織引導的基礎上，提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營的比較收益，誘導農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)社會化分工。進一步通過引致市場需求，鼓勵和扶持市場供給，規(guī)范市場規(guī)則，降低中國農(nóng)業(yè)經(jīng)營方式轉(zhuǎn)型過程中的摩擦成本。

注釋：

①式(5)中的參數(shù)a需由具體的農(nóng)作物種植類型才能決定，但其取值范圍的設置并不會影響模型的演繹結(jié)果，不予贅述。

②與單位農(nóng)地上的勞動投入系數(shù)類似，式(9)中單位農(nóng)地的資本投入系數(shù)k也因農(nóng)作物品種存在差異，但是對其的賦值不會影響模型的演繹結(jié)果，不予詳述。

③依據(jù)2014年中山大學收集的CLDS數(shù)據(jù)的測算，農(nóng)村勞動力與農(nóng)機服務發(fā)展?jié)M足倒U型關(guān)系。

④此外，作者也嘗試使用阻滯增長模型((?S/?L)=rS(k-S))來刻畫農(nóng)村勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移與農(nóng)業(yè)機械化服務的關(guān)系，推演結(jié)果與本文無顯著差異。λ≥3-2L的條件約束只是為了保證函數(shù)的凹性在農(nóng)業(yè)中的勞動投入量達到家庭勞動稟賦之前都是成立的。

⑤此處的經(jīng)驗是根據(jù)農(nóng)戶電話訪談總結(jié)的。據(jù)受訪農(nóng)戶所說，成年勞動力只有在速度較快時才能在一個工作日完成一畝地收割，也就是說15倍的工作效率差距明顯低估了農(nóng)業(yè)機械對人工的替代率。

⑥需要指出的是，為了保證作物類型的一致性，本文的農(nóng)地產(chǎn)出率用的是糧食作物的出售價值與耕地總面積來刻畫的。因為在本文的樣本中，種植其他經(jīng)濟作物的農(nóng)戶樣本為0，所以可以認為耕地種糧的比例接近100%。雖然樣本農(nóng)戶存在經(jīng)營菜園、果園、山林、牧業(yè)、家禽養(yǎng)殖和漁業(yè)的可能，但這部分業(yè)務邏輯上是不能夠占用耕地的，尤其是基本農(nóng)田。另外，糧食的最終出售金額是扣除了口糧的結(jié)果，故文章控制了家庭人口，以減弱這部分測量誤差。

⑦如果采用農(nóng)業(yè)經(jīng)營利潤反映績效，那么勞動力的轉(zhuǎn)移必然會激勵農(nóng)戶采用社會化服務，由此必然會提高農(nóng)地的經(jīng)營效率，而這與錢龍和洪名勇(2016)的研究結(jié)論是完全相反的[4]。

⑧匿名審稿人認為，化肥對勞動力和機械服務的替代作用會影響本文的估計結(jié)果。但筆者認為，化肥和機械服務在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中是不具有替代作用的，前者屬于生物范疇，后者屬于物理特征。例如，整地、收割等機械作業(yè)，均是通過物理力替代勞動力，而并非替代化肥投入。而且，勞動投入基本上集中在整地、插秧、收割等環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)是機械替代勞動的區(qū)域，化肥是無法替代這些環(huán)節(jié)的勞動力投入的。必須承認的是，CLDS數(shù)據(jù)中沒有畝均化肥投入量，但這并不會影響模型估計的準確性。感謝審稿人的寶貴意見。