秦佳虹，王成軍

（浙江農(nóng)林大學經(jīng)濟管理學院，浙江 臨安 311300）

農(nóng)業(yè)勞動力資源是發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)文明建設提供保障。2019年中央一號文件明確強調(diào)農(nóng)業(yè)改革發(fā)展必須注重技術(shù)研發(fā)，完善農(nóng)業(yè)勞動力配置，提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率。農(nóng)業(yè)勞動力在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的有效配置不僅有利于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，促進農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，而且為農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)發(fā)展提供了可能性。然而現(xiàn)階段，不同農(nóng)業(yè)行業(yè)間勞動力配置的扭曲直接限制了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展[1]。據(jù)研究表明，中國中、西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)勞動錯配相對嚴重，如果消除錯配會使農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）增長20%以上[2]。為此，如何改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配對中國農(nóng)業(yè)發(fā)展至關重要。

關于農(nóng)業(yè)勞動力的研究主要集中于農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移的現(xiàn)狀及其影響因素，較少文獻從農(nóng)業(yè)內(nèi)部勞動力錯配的角度進行研究[3-5]。勞動力配置扭曲既存在各產(chǎn)業(yè)之間，必然也存在農(nóng)業(yè)內(nèi)部。那么農(nóng)業(yè)內(nèi)部各行業(yè)之間的勞動力錯配情況如何？任韜和王文舉[6]提出中國第二產(chǎn)業(yè)勞動力配置不足，而第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)勞動力配置呈現(xiàn)過剩狀態(tài)。柏培文[7]對中國各省農(nóng)業(yè)勞動力資源錯配進行測算，認為在2000年之后農(nóng)業(yè)勞動力錯配程度顯著增加且存在顯著的地區(qū)差異性。

從經(jīng)濟學視角看，導致勞動力錯配的因素有很多，現(xiàn)有研究對勞動力錯配主要從貿(mào)易開放、技術(shù)水平、政府干預等角度做出解釋[8-11]。但由于不同產(chǎn)業(yè)的勞動力錯配影響因素具有差異性，因此有必要分產(chǎn)業(yè)進一步探析勞動力錯配的原因。從已有研究來看，多關注工業(yè)部門勞動力錯配的影響因素，但專門對農(nóng)業(yè)勞動力錯配的探究較少[12]。技術(shù)進步可以直接提高生產(chǎn)過程中勞動力生產(chǎn)率，并進一步解放大量勞動力，促進勞動力匹配到高效率生產(chǎn)行業(yè)，從而改善行業(yè)內(nèi)部資源的錯配[13-15]。那么，作為技術(shù)進步的重要體現(xiàn)方式，農(nóng)業(yè)機械化水平的提高如何影響農(nóng)業(yè)勞動力錯配，是否起到改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配的作用值得探討。

雖然，現(xiàn)今就農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力錯配的討論尚未出現(xiàn)，但不少學者關注到技術(shù)進步可以促進農(nóng)業(yè)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[16-17]。楊敏麗等[18]認為農(nóng)業(yè)機械化促進了農(nóng)村和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平的全面發(fā)展。周渝嵐等[19]基于C—D函數(shù)研究表明，農(nóng)機動力水平顯著正相關農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變。李澤華等[20]研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)機械化導致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化，并進一步促進農(nóng)業(yè)資源的合理配置和經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展。資源配置要素理論表明，農(nóng)業(yè)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變從狹義上可以看成社會資源的有效配置，從而促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展[21-22]?；谵r(nóng)業(yè)勞動力是農(nóng)業(yè)資源中極為重要的組成部分，探究農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力錯配的影響對中國優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置，促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展有重要的指導作用。

綜上，現(xiàn)有文獻較少具體測算農(nóng)業(yè)勞動力錯配，缺乏針對勞動力在農(nóng)業(yè)內(nèi)部是否有效配置的具體研究。并且，當前研究甚少從農(nóng)業(yè)機械化角度對勞動力錯配做出解釋，未客觀揭示技術(shù)進步對于農(nóng)業(yè)勞動力配置的影響。為了解決上述問題，本文基于LSDV方法測算2003—2017年29個省市的農(nóng)業(yè)勞動力錯配指數(shù)，以其絕對值描述農(nóng)業(yè)勞動力錯配程度并分析時空差異，采用固定效應模型和差分GMM模型，分析農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力錯配的影響，探討其影響結(jié)果在東部和中西部地區(qū)的區(qū)域差異，為改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提供理論依據(jù)。

1 理論分析

相對于“有效配置”，“錯配”描述了資源偏離最優(yōu)配置的狀態(tài)，即農(nóng)業(yè)勞動力錯配進一步探究農(nóng)業(yè)勞動力最優(yōu)配置的偏離程度[23]。通常而言，技術(shù)進步解放了大量農(nóng)業(yè)勞動力，有效促進農(nóng)業(yè)勞動力往生產(chǎn)效率高的產(chǎn)業(yè)流動，從而達到勞動力資源的有效配置。盡管農(nóng)業(yè)機械化的基本表現(xiàn)形式是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機械的投入量，但從本質(zhì)上是農(nóng)業(yè)技術(shù)的進步及其引發(fā)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展方式發(fā)生嬗變的復雜過程?；谶@一判斷，農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力錯配的影響可以借助集約化理論、資源優(yōu)化配置理論和競爭優(yōu)勢理論予以解釋，其作用途徑如圖1所示。

圖1 農(nóng)業(yè)機械化影響農(nóng)業(yè)勞動力錯配的作用機制Fig. 1 Interaction mechanism diagram of agricultural mechanization and labor misallocation

集約化理論的核心觀點是通過規(guī)模生產(chǎn)優(yōu)化資源的有效配置，促進資源區(qū)域間流動，從而擴大經(jīng)濟效應[24]。值得借鑒的是，現(xiàn)階段有大量研究表明產(chǎn)業(yè)集聚改善了中國資源錯配[25-27]。季書涵和朱英明[28]通過研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚對資源錯配有顯著的改善作用，且產(chǎn)業(yè)集聚的協(xié)同作用能改善勞動力配置過度。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上，農(nóng)業(yè)機械化水平的提高為農(nóng)業(yè)集約化創(chuàng)造了有利條件。一方面，農(nóng)業(yè)機械化導致農(nóng)業(yè)資源在大規(guī)模生產(chǎn)經(jīng)營中利用效率更高，從而達到農(nóng)業(yè)勞動力的高效利用。另一方面，農(nóng)業(yè)大規(guī)模生產(chǎn)需要更多勞動力，促進局部地區(qū)剩余勞動力的跨區(qū)域流動，從而為改善勞動力錯配提供有效途徑。

資源優(yōu)化配置理論認為技術(shù)優(yōu)勢行業(yè)有較高的資源配置效率，達到勞動力等生產(chǎn)要素的合理配置[21]。機械化促使生產(chǎn)率較高的行業(yè)在生產(chǎn)過程中獲得產(chǎn)品價格優(yōu)勢，產(chǎn)品利潤的提高推動勞動力向高生產(chǎn)率行業(yè)分配。從農(nóng)業(yè)內(nèi)部資源配置來看，農(nóng)業(yè)機械化在某種程度上降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效益，促進了農(nóng)業(yè)勞動力有效分配，從而改善了農(nóng)業(yè)勞動力錯配。

從優(yōu)勝劣汰的競爭優(yōu)勢理論來看，技術(shù)進步會增加生產(chǎn)競爭力，促進生產(chǎn)要素重新分配，從而改善資源錯配[29]。農(nóng)業(yè)機械化的提高，小規(guī)模農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體因不具有競爭優(yōu)勢而退出生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)勞動力將配置到更有競爭力的產(chǎn)業(yè)中，從而改善了農(nóng)業(yè)勞動力錯配。與此同時，具有技術(shù)優(yōu)勢的經(jīng)營主體為擴大競爭優(yōu)勢會進一步提升技術(shù)水平，從而增加高技術(shù)、高效率生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動力的高效配置。

綜上所述，農(nóng)業(yè)機械化有助于促進農(nóng)業(yè)勞動力跨區(qū)域流動，提高勞動力配置效率。同時，農(nóng)業(yè)機械化有助于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，促進勞動力錯配的改善。此外，農(nóng)業(yè)機械化還有助于增加生產(chǎn)競爭力，促進勞動力重新優(yōu)化配置，進而改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配。

2 研究方法

2.1 計量模型構(gòu)建

為考察農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力錯配的影響，本文構(gòu)建計量模型為：

式中：下標i表示省份，t表示年份。為使回歸方向一致，借鑒季書涵和朱英明[28]的處理方法，|LMISit|為農(nóng)業(yè)勞動力錯配指數(shù)的絕對值，用以反映錯配程度。數(shù)值越大，農(nóng)業(yè)勞動力錯配程度越嚴重。TEC為核心解釋變量，代表農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)業(yè)機械總動力，取對數(shù)。β為農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力錯配的影響系數(shù)，若顯著為負，說明農(nóng)業(yè)機械化能改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配。xijt為農(nóng)業(yè)勞動力錯配的控制變量矩陣，γj為各控制變量的系數(shù)矩陣。μi表示個體效應，λt表示時間效應，εit表示隨機誤差項，且服從正態(tài)分布。

在此基礎上，為考察農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力錯配的影響，考慮到農(nóng)業(yè)勞動力錯配具有一定的路徑依賴性，構(gòu)建動態(tài)面板模型為：

式中：|LMISi,t-r|為農(nóng)業(yè)勞動力錯配指數(shù)的r階滯后項的絕對值，最高為p階。

2.2 變量測量

本文借鑒陳永偉和胡偉明[30]的方法構(gòu)建農(nóng)業(yè)勞動力錯配指數(shù)（LMIS），計算方法為：

式中：γLi為各省農(nóng)業(yè)勞動力相對價格扭曲系數(shù)，Li為該年i省農(nóng)業(yè)勞動力就業(yè)人數(shù)，L為全國農(nóng)業(yè)勞動力就業(yè)人數(shù)，Li/L為i省使用的農(nóng)業(yè)勞動力占總農(nóng)業(yè)勞動力的實際比例，si為i省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占全國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的份額，βLi為i省農(nóng)業(yè)勞動力產(chǎn)出彈性，βL為農(nóng)業(yè)勞動力產(chǎn)出彈性的加權(quán)值。siβLi/βL為i省農(nóng)業(yè)勞動力有效配置使用勞動力的理論比例。Li/L和siβLi/βL的比例反映了農(nóng)業(yè)勞動力錯配情況。若γLi＞1，此時LMIS＜0，代表農(nóng)業(yè)勞動力相對使用成本較低，配置過剩，反之則配置不足。指數(shù)的絕對值表示勞動力錯配程度，值越小則程度越輕。

為計算農(nóng)業(yè)勞動力產(chǎn)出彈性βL，借鑒陳永偉和胡偉民[30]的資源錯配測算方法，建立帶有要素價格扭曲的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)，并將兩邊取對數(shù)，演化的計量模型為：

式中：Yit為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出，Kit為投入的農(nóng)業(yè)資本，即t年i省農(nóng)業(yè)固定資本存量。Lit為t年農(nóng)業(yè)勞動力投入，即t年i省農(nóng)業(yè)勞動力就業(yè)人數(shù)。Nit為t年農(nóng)業(yè)土地投入，即t年i省農(nóng)業(yè)耕地面積。βKi、βLi、βNi分別為農(nóng)業(yè)資本、農(nóng)業(yè)勞動力和土地的產(chǎn)出彈性。在計算過程中，農(nóng)業(yè)資本存量Kit采用永續(xù)盤存法計算：

式中：Kit和Kit-1分別為i地區(qū)當期和上一期固定資本存量。Iit為t年i地區(qū)當期固定資產(chǎn)投資，采用農(nóng)業(yè)固定資本形成總額衡量當年投資，數(shù)據(jù)缺失年份采用農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資占全社會固定資產(chǎn)投資比重乘以全社會固定資本形成總額補齊。Pit為i地區(qū)不變價格投資價格指數(shù)。δt為折舊率，涉及折舊率的計算主要出現(xiàn)在工業(yè)等宏觀經(jīng)濟，也有學者采用PIM方法和采用凈投資來回避折舊的方法進行農(nóng)業(yè)上折舊率計算，但鑒于農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的獲取局限性以及考慮到農(nóng)業(yè)折舊率與過去資本存量的相關性更大，本文采用李谷成等[31]的處理方法，其基于《國營企業(yè)國定資產(chǎn)折舊試行條例》和《企業(yè)會計準則》綜合計算加權(quán)折舊率，計算結(jié)果δt的取值為5.42%。

最小二乘虛擬變量法（LSDV）在回歸中加入個體虛擬變量且使用穩(wěn)健標準誤?？紤]到省際差異，采用最小二乘虛擬變量法對公式（5）進行估計。在回歸結(jié)果分析中，各省虛擬變量顯著，因此可以判斷該模型較為合理。

2.3 控制變量

農(nóng)業(yè)勞動力錯配除受到農(nóng)業(yè)機械化（TEC）的影響外，還會受其他因素影響。由于本文首次測算農(nóng)業(yè)勞動力錯配指數(shù)，現(xiàn)階段研究農(nóng)業(yè)勞動力錯配的理論框架尚未完整構(gòu)建，因此借鑒已有關于農(nóng)業(yè)勞動力配置和勞動力錯配的研究[32-33]，在計量模型中加入了控制變量（表1）。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平（AGDP）：以1978年為基年，通過各省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值平減指數(shù)進行換算并取其對數(shù)。農(nóng)業(yè)化學投入（FER）：各地區(qū)農(nóng)用化肥施用量。農(nóng)業(yè)工資水平（WAGE）：借鑒李谷成等[34]的研究，變量進行自然對數(shù)化處理，反應農(nóng)業(yè)從業(yè)人員收入水平。政府農(nóng)業(yè)干預程度（EXP）：財政涉農(nóng)支出占財政支出的比例。反應政府對農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金投入程度，衡量政府對農(nóng)業(yè)勞動力流動的干預。農(nóng)產(chǎn)品價格水平（PRICE）：農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)來衡量。各變量統(tǒng)計性描述見表1。

表1 變量描述統(tǒng)計表Table 1 Description of variables

2.4 數(shù)據(jù)來源

本研究選擇29個?。ㄖ陛犑校檠芯繉ο螅ㄗⅲ褐貞c的數(shù)據(jù)加入四川省計算，西藏和港澳臺地區(qū)的數(shù)據(jù)由于缺失較多不納入計算），研究時段為2003—2017年。變量面板數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)業(yè)年鑒》、中國各省市統(tǒng)計年鑒、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國國內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料》數(shù)據(jù)集和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)業(yè)勞動力錯配程度分析

基于勞動力錯配指數(shù)在整體計算時會出現(xiàn)正負抵消的情況，因此本文在整體分析仍取絕對值對其分析。從全國整體來看，2003—2017年農(nóng)業(yè)勞動力錯配程度整體上呈現(xiàn)零值收斂的趨勢，即農(nóng)業(yè)勞動力資源配置呈現(xiàn)越來越合理的狀態(tài)。2017年農(nóng)業(yè)勞動力錯配程度平均值為0.32（圖2），相較2003年的0.63，年平均下降率為2.2%。值得注意的是，2015—2017近三年農(nóng)業(yè)勞動力錯配下降幅度較大，年均下降率達4.8%。在某種程度上，這說明中國勞動力錯配在農(nóng)業(yè)內(nèi)部錯配情況得到有效改善。

圖2 2003—2017年中國及各地年均勞動力錯配程度動態(tài) Fig. 2 Dynamic change in China’s agricultural labor misallocation indexes from 2003 to 2017

分地區(qū)來看，東部地區(qū)一直是農(nóng)業(yè)勞動力錯配程度最為嚴重的地區(qū)，年均錯配程度達0.73，而中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動力錯配情況相對較好，年均錯配程度達0.33。一方面，東部地區(qū)對農(nóng)業(yè)勞動力需求較大，勞動力呈現(xiàn)配置極度不足的狀態(tài)。特別是2008年金融危機對經(jīng)濟發(fā)達的東部農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有較大負向沖擊，加劇了農(nóng)業(yè)勞動力錯配。但在2011年之后，東部地區(qū)的錯配程度得到極大緩解，年均下降率為6.6%。這可能是在“四萬億經(jīng)濟刺激計劃”的影響下，廉價的農(nóng)業(yè)勞動力向東南沿海地區(qū)聚集，利用地區(qū)技術(shù)優(yōu)勢，推動勞動力流通和農(nóng)業(yè)高效率生產(chǎn)，從而改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配。中西部地區(qū)錯配程度較小，即勞動力在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中得到較好的配置。中部地區(qū)錯配程度由0.33升至0.40，西部地區(qū)錯配程度由0.44降至0.34。之后二者變化趨勢大體一致，在2011—2014年農(nóng)業(yè)勞動力錯配程度上升，并在2014年之后呈現(xiàn)穩(wěn)健下降的趨勢，農(nóng)業(yè)勞動力錯配得到有效改善。

另一方面，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動力錯配在近年來改善效果更為顯著，這可能是因為農(nóng)業(yè)跨省剩余勞動力轉(zhuǎn)移產(chǎn)生人口紅利，從而影響農(nóng)業(yè)勞動力錯配。經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)年輕化農(nóng)業(yè)流入人口產(chǎn)生的人口紅利為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)創(chuàng)造更好的人口結(jié)構(gòu)優(yōu)勢，并進一步改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配。

綜合以上，農(nóng)業(yè)勞動力錯配在全國范圍內(nèi)得到有效改善。其中，東部地區(qū)錯配程度較高但改善效果明顯，而中西部地區(qū)錯配情況較好但改善效果較弱。一方面，東部地區(qū)與中西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式有一定差異。由于東部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不集中，農(nóng)業(yè)勞動力資源分散，整體勞動力錯配較為嚴重。另一方面，東部地區(qū)雖然錯配嚴重，但是由于農(nóng)業(yè)科技進步帶來較大的改善空間，因此東部地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動力錯配是主要待改善區(qū)域。

3.2 農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力錯配的影響

基于2013—2017年29個省份的面板數(shù)據(jù)，分別采用靜態(tài)面板模型和動態(tài)面板模型進行估計。靜態(tài)面板模型采用固定效應模型（FE），回歸結(jié)果見表2。根據(jù)公式（2），解釋變量中含有被解釋變量的滯后項，屬于動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。GMM方法在構(gòu)造包參函數(shù)時從矩條件出發(fā)，能很好地解決內(nèi)生性問題。并且，由于使用的面板數(shù)據(jù)N相對較小，系統(tǒng)GMM會產(chǎn)生較多工具變量，由此在研究中采用差分GMM對公式（2）進行估計。

通過模型進行反復檢驗，設定滯后期數(shù)為滯后1期。根據(jù)結(jié)果，AR2和Sargan檢驗的P值均大于0.1，表明采用差分GMM的估計結(jié)果均可靠。根據(jù)回歸結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)勞動力錯配的滯后一期顯著，這表明當期農(nóng)業(yè)勞動力錯配受上一期影響。

靜態(tài)面板固定效應模型顯示核心變量農(nóng)業(yè)機械化（TEC）對農(nóng)業(yè)勞動力錯配顯著為負（表2），即農(nóng)產(chǎn)品對外貿(mào)易對我國農(nóng)業(yè)資源錯配有改善作用。在考慮變量的動態(tài)效應之后，農(nóng)業(yè)機械化（TEC）對農(nóng)業(yè)勞動力錯配（LMIS）的影響為負，且在1%的水平上顯著。綜合二者，農(nóng)業(yè)機械化對中國農(nóng)業(yè)勞動力錯配有顯著改善作用。跟前文理論分析一致，中國通過提高農(nóng)業(yè)機械化水平，促進了農(nóng)業(yè)勞動力的流動，優(yōu)化了勞動力的配置，極大地改善了農(nóng)業(yè)勞動力錯配。

表2 基準回歸估計結(jié)果Table 2 Regression results

在控制變量中，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平（AGDP）對農(nóng)業(yè)勞動力錯配（LMIS）顯著為正，這表明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展在某種程度上會加劇農(nóng)業(yè)勞動力錯配。這可能是因為中國在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展過程中，通過大量廉價勞動力得到經(jīng)濟的發(fā)展。在某種程度上也表明改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配不能一味通過提高經(jīng)濟發(fā)展來實現(xiàn)，技術(shù)提高才是實現(xiàn)合理配置的重中之重。農(nóng)業(yè)化學投入（FER）對農(nóng)業(yè)勞動力錯配（LMIS）正向顯著，這表明通過依賴化學投入來提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量，但在本質(zhì)上對農(nóng)業(yè)勞動力配置會有一定的損害。在生產(chǎn)過程中，要適度控制化肥的使用，通過物理技術(shù)的提高才能帶動農(nóng)業(yè)勞動力高效生產(chǎn)。

在固定效應模型和系統(tǒng)GMM模型中，農(nóng)業(yè)工資水平（WAGE）對農(nóng)業(yè)勞動力錯配（LMIS）分別在5%和1%的水平下顯著為負（表2）。這表明農(nóng)業(yè)勞動力崗位工資的增加會吸引潛在勞動力。農(nóng)業(yè)高薪工作者一般為技術(shù)人員和管理人員，農(nóng)業(yè)高薪崗位會吸引勞動力在區(qū)域間的流動，打破地域隔閡，改善勞動力配置。固定效應模型中，農(nóng)產(chǎn)品價格水平（PRICE）對農(nóng)業(yè)勞動力錯配（LMIS）影響不顯著。而系統(tǒng)GMM模型中，農(nóng)產(chǎn)品價格水平（PRICE）能有效改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配（LMIS），這可能是因為農(nóng)產(chǎn)品價格的提高側(cè)面也反映農(nóng)業(yè)收益和農(nóng)業(yè)勞動力工資水平的增加，且有一定的時間滯后性，適用于動態(tài)面板分析。政府農(nóng)業(yè)干預程度（EXP）在系統(tǒng)GMM模型中正向影響農(nóng)業(yè)勞動力錯配（LMIS），即加劇農(nóng)業(yè)勞動力錯配。其可能的原因在于，政府對低效農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)實行的財政補貼對農(nóng)業(yè)勞動力自由流動有較大干預，在某種程度上扭曲了勞動力配置到高效率的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中，加劇了勞動力的錯配。

3.3 農(nóng)業(yè)勞動力錯配地區(qū)差異分析

中國農(nóng)業(yè)各地區(qū)生產(chǎn)方式相差較大，農(nóng)業(yè)勞動力錯配存在顯著的東、中西部差異。由上文可得，東部地區(qū)是農(nóng)業(yè)勞動力錯配程度較為嚴重，而中西部地區(qū)相對較好?；趧趧恿﹀e配在東部和中西部相差較大，進一步探究農(nóng)業(yè)機械化改善勞動力錯配的地區(qū)差異性。由于動態(tài)面板模型對分區(qū)研究適用性較差，在此采用靜態(tài)固定面板中的固定效應模型，結(jié)果見表3。

回歸結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力錯配的改善作用存在明顯的地區(qū)差異性。其中，農(nóng)業(yè)機械化對東部地區(qū)的影響系數(shù)為0.575 0，顯著為負（表3），對中西部地區(qū)影響不顯著。結(jié)合上文，農(nóng)業(yè)機械化對全國影響系數(shù)為0.815 0，大于東部地區(qū)的影響系數(shù)。雖然中西部地區(qū)的影響系數(shù)不顯著，但從全國和東部地區(qū)的影響系數(shù)來看，不能忽視農(nóng)業(yè)機械化對中西部地區(qū)的貢獻。由此可見，農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力錯配的改善作用主要集中于東部地區(qū)，對中西部地區(qū)影響作用較小。主要原因有：一方面，東部地區(qū)勞動力錯配較為嚴重，有較大的改善空間，因此農(nóng)業(yè)機械化的增強對其有較顯著作用。另一方面，東部地區(qū)土地價格較高，農(nóng)業(yè)難以實現(xiàn)集約化生產(chǎn)，機械化水平能有效提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，進而有效改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配。綜上所述，農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力錯配的影響主要通過改善東部地區(qū)的錯配得以實現(xiàn)。

表3 農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力錯配影響的估計結(jié)果（分區(qū)域）Table 3 Regression results of agricultural mechanization on labor misallocation in different regions

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

研究表明，農(nóng)業(yè)勞動力錯配存在空間差異性，政府在改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配上需要考慮地區(qū)差異性，充分重視東部地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動力錯配情況。農(nóng)業(yè)機械化對中國農(nóng)業(yè)勞動力錯配有顯著改善作用，實現(xiàn)改善勞動力錯配的區(qū)域主要集中在東部地區(qū)。政府在改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配上需提升農(nóng)業(yè)機械化水平，重視技術(shù)進步在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮的作用，而東部地區(qū)能有效通過提高農(nóng)業(yè)機械化水平改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配。此外，農(nóng)業(yè)工資水平和農(nóng)產(chǎn)品價格水平對農(nóng)業(yè)勞動力錯配同樣具有改善作用。因此，為有效改善農(nóng)業(yè)勞動力還需注重農(nóng)業(yè)就業(yè)人員工資水平和農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)交易情況。

由于現(xiàn)階段尚未構(gòu)建完整的農(nóng)業(yè)勞動力錯配理論分析框架，而引致農(nóng)業(yè)勞動力錯配可能還有其他原因。在研究中基于勞動力錯配和農(nóng)業(yè)勞動力配置選取控制變量時，從更健全的理論體系上研究農(nóng)業(yè)勞動力錯配是下一步研究的內(nèi)容。

4.2 建議

1）針對性地改善國內(nèi)農(nóng)業(yè)勞動力錯配。各地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動力錯配情況存在差異，因此在實行優(yōu)化農(nóng)業(yè)勞動力配置的政策時需考慮措施的地域適用性。并且，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動力錯配嚴重，是未來改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配的主要地區(qū)。

2）提高農(nóng)業(yè)機械化水平，推動農(nóng)業(yè)勞動力向農(nóng)業(yè)高效產(chǎn)業(yè)配置。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)走向創(chuàng)新性農(nóng)業(yè)，鼓勵在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中提高農(nóng)機產(chǎn)品的使用率，為低收入農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供額外的農(nóng)機補貼；提高農(nóng)業(yè)機械的質(zhì)量和技術(shù)水平，促進農(nóng)機產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展。

3）保證農(nóng)業(yè)就業(yè)人員基本工資，促進農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)交易。應通過保障農(nóng)業(yè)就業(yè)者基本工資水平，拓寬農(nóng)產(chǎn)品交易渠道，促進農(nóng)產(chǎn)品“走出去”，以此適當提高農(nóng)業(yè)從業(yè)者工資和農(nóng)產(chǎn)品價格，進而改善農(nóng)業(yè)勞動力錯配。