陳江華，陳 艷，羅明忠

（1.江西農業(yè)大學 經濟管理學院，江西 南昌 330045；2.江西農業(yè)大學 江西省鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略研究院，江西 南昌 330045；3.華南農業(yè)大學經濟管理學院，廣東 廣州 510642）

一、引言與文獻綜述

農村勞動力向城鎮(zhèn)與非農產業(yè)轉移，不但為中國城鎮(zhèn)化快速發(fā)展提供充足的廉價勞動力，而且有力地帶動農民收入增長，助力農村貧困人口脫貧。自勞動力流動限制解除以來，雖然中國農村勞動力持續(xù)大規(guī)模向城鎮(zhèn)轉移，農村緊張的人地關系矛盾得到緩解，促進了農業(yè)規(guī)模經營地快速發(fā)展，但小農經營在中國當前及未來很長一段時間內的農業(yè)生產中仍占主導地位［1］，農業(yè)經營規(guī)模不經濟的現象仍普遍存在，突出表明當前中國農業(yè)勞動力比例仍較高，需要進一步轉移［2］。因此，研究制約農村勞動力轉移的因素具有重要的現實意義。

當前小農經營仍占主導的農業(yè)生產格局表明，中國要進一步推進農村勞動力轉移，為農業(yè)適度規(guī)模經營創(chuàng)造條件。二元經濟結構下，城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡導致的城鄉(xiāng)巨大收入差距吸引了農村勞動力源源不斷地轉移到城市非農領域就業(yè)，不僅增加轉移勞動力的家庭收入［3］，而且推動城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展［4-5］。隨著農業(yè)技術進步與農業(yè)機械的應用，農業(yè)生產效率持續(xù)提升，從農業(yè)生產中進一步釋放農村剩余勞動力［6］，同時在交通等基礎設施不斷完善的作用下，中國農村勞動力非農轉移速度加快［7-10］。

學術界對農村勞動力非農轉移開展了大量且富有成效的研究，已有文獻主要認為農村勞動力非農轉移不僅與自身資源稟賦狀況密切相關，還受到家庭與村莊層面因素的制約。在自身資源稟賦方面，有學者指出年齡與農村勞動力轉移決策之間存在倒“U”型關系［11］，較好的健康狀況有助于農村勞動力獲取非農就業(yè)機會［12］，良好的受教育程度不僅能增強農村勞動力市場競爭力，還能夠提高其非農就業(yè)穩(wěn)定性［13-14］。非農就業(yè)機會的獲取與農村轉移勞動力自身社會關系網絡息息相關，豐富的社會資本有助于降低工作搜尋成本，進而促進農村勞動力非農就業(yè)轉移［15-17］。

在家庭層面，照顧子女和贍養(yǎng)老人使農村已婚婦女面臨家庭照料與就業(yè)參與的突出矛盾，并顯著降低其參與非農就業(yè)的可能與減少非農就業(yè)時間［18-20］。與所屬姓氏沒有祠堂或家譜的家庭相比，有祠堂或家譜的家庭中勞動力外出務工的可能性更高［21］。土地是農村家庭最重要的生產資料，不僅具有提供就業(yè)與增加收入的生產性功能，還具有重要的福利保障與財產性功能，因而已有研究重點關注農地流轉對農村勞動力轉移的影響。推動農地流轉有助于釋放農村剩余勞動力［22］，能夠顯著提高農村勞動力外出務工的意愿［23］，但農村勞動力非農轉移受到農地細碎化格局的阻礙［24］。鑒于土地流轉與農村勞動力非農轉移存在反向因果關系，進一步采用工具變量法深入分析發(fā)現，農地轉出對農村勞動力非農轉移無顯著影響［25］。

在村莊層面，我國農村土地歸集體所有，由農戶家庭承包經營，主要根據遠近、肥力和灌溉條件平均分配，且很多地方隨著村莊人口變化而不斷調整農地，造成經營權不穩(wěn)定，使農戶缺乏農業(yè)投資激勵，進而促進農村勞動力非農轉移［26-27］。農地確權雖然增強農地產權穩(wěn)定性，有助于提高農戶的投資意愿，但對農村勞動力非農轉移形成抑制作用［28-29］。然而，關于農地產權對勞動力轉移的研究還存在截然相反的觀點，這些研究認為，土地調整將顯著抑制農村勞動力非農轉移［30］，頒發(fā)土地承包經營權證書能夠顯著促進農村勞動力非農轉移［31-33］。

已有文獻為本文研究的開展奠定了良好的基礎，但通過對文獻進行梳理發(fā)現：首先，現有文獻從農業(yè)機械應用角度研究農村勞動力非農轉移的文獻較少，關注農業(yè)機械應用對農村勞動力轉移的作用機制的文獻更是鮮見；其次，已有文獻對農業(yè)機械化水平與農村勞動力轉移之間因可能的互為因果關系而產生的內生性問題關注不足［34］，導致研究結論可靠性存疑?；诖?，本文利用2016年中國勞動力動態(tài)調查數據（CLDS），在采用工具變量法來緩解內生性問題的基礎上，實證分析農戶家庭農業(yè)機械應用對其家庭勞動力非農轉移的影響及其作用機制，以期提出促進我國農村勞動力轉移的相關政策建議。

二、理論分析與研究假說

在工業(yè)化與城鎮(zhèn)化背景下，中國農業(yè)機械化水平不斷提高，促進了農村勞動力持續(xù)向非農部門轉移，為經濟發(fā)展提供充足的勞動力資源支撐。本文從單位土地農業(yè)勞動力投入與農戶健康兩方面探究農業(yè)機械應用對農村勞動力轉移的作用機理。

首先，農業(yè)機械應用能增強農戶家庭農業(yè)生產能力，提高農業(yè)生產效率，降低單位面積耕地勞動力的投入量，使得在經營規(guī)模不變的條件下農戶家庭農業(yè)勞動力投入量減少，從而產生農業(yè)剩余勞動力。為提高家庭收入水平，拓寬家庭收入渠道，農業(yè)剩余勞動力傾向于轉移到相對收入更高的非農領域就業(yè)。正是由于農業(yè)機械應用水平的不斷提高，城市經濟部門所能獲得的農業(yè)轉移勞動力規(guī)模進一步增加，客觀上延遲“劉易斯拐點”的到來時間。

其次，農業(yè)機械應用及其應用水平的提高，引發(fā)農業(yè)生產勞動強度下降，對農業(yè)勞動力的體力要求降低，使農戶家庭婦女、老人、輕度殘疾人等弱質勞動力能夠勝任傳統農業(yè)時期無法從事的農業(yè)生產活動，從而將家庭內部優(yōu)質農業(yè)勞動力從農業(yè)生產中釋放出來。因此，農業(yè)機械應用一方面能緩解農業(yè)勞動力弱質化趨勢對農業(yè)生產的沖擊，使弱質農業(yè)勞動力能夠勝任當前的農業(yè)生產勞動；另一方面能促進農戶家庭內部分工，使農戶家庭勞動力根據自身比較優(yōu)勢選擇不同的職業(yè)，青壯年等家庭優(yōu)質農業(yè)勞動力傾向于進入到非農領域就業(yè)，而將女性和老人等弱質性勞動力配置到農業(yè)領域，以期通過家庭勞動力資源的優(yōu)化配置來實現家庭收入最大化［35］，進而形成基于代際與性別分工的“半工半耕”的家庭生計模式［36-37］?；诖耍岢龅谝粋€研究假說：

H1：農業(yè)機械應用通過降低單位土地農業(yè)勞動力投入而對農村勞動力轉移有正向影響。農業(yè)機械應用水平越高，單位土地農業(yè)勞動力投入越少，農村勞動力轉移可能性越高。

在落后的傳統農業(yè)生產方式下，農業(yè)生產活動主要依靠人力與畜力進行，不但農忙時間較長，而且農民要通過延長每日工作時間來保證及時完成農業(yè)生產活動而不貽誤農時，使日出而作、日落而息成為傳統農業(yè)生產條件下的常態(tài)。在缺乏現代農業(yè)生產裝備的支持下，傳統農業(yè)生產大多以“面朝黃土背朝天”的生產方式進行，使傳統農業(yè)生產具有顯著的勞動強度大的特征。長期高強度的農業(yè)生產勞動導致農民普遍存在身體健康問題。通過采用農業(yè)機械，農業(yè)勞動力在農業(yè)生產中被逐步替代，體力勞動從部分農業(yè)生產環(huán)節(jié)退出，能降低農業(yè)生產勞動強度，有助于改善農戶健康狀況。健康狀況的改善進一步提升農戶的人力資本水平，增強農戶在非農就業(yè)市場的競爭力，提高農民的非農就業(yè)機會的可獲得性，從而促進農村勞動力非農轉移［12，38］?；诖?，提出第二個研究假說：

H2：農業(yè)機械應用通過改善農戶健康狀況而對農村勞動力非農轉移有正向影響。農業(yè)機械應用水平越高，農戶健康狀況越好，農村勞動力轉移的可能性越大。

三、數據來源、變量選取與模型選擇

（一）數據來源

本文數據來源于中山大學社會科學調查中心2016年實施的中國勞動力動態(tài)調查項目（China Labor-force Dynamic Survey，簡稱CLDS）。該調查于2011年啟動試調查，已完成2012年全國基線調查、2014年追蹤調查、2016年追蹤調查。2016年CLDS在全國（除港澳臺、西藏、海南外）29個省、直轄市、自治區(qū)展開，主要采用為多階段、多層次、與勞動力規(guī)模成比例的概率抽樣方法，并結合輪換樣本追蹤方式，共調查了401個社區(qū)14 226戶家庭21 086份15～64歲勞動力人口個體問卷，內容涉及村莊人口、經濟與社會環(huán)境、家庭人口結構、勞動力就業(yè)、家庭農業(yè)生產等方面信息，為本文的開展提供了堅實的數據基礎，其中從事農業(yè)生產的家庭有4 705戶，占家庭樣本的57.05%。本文主要研究農業(yè)機械化應用對農村勞動力轉移的影響，在剔除存在變量缺失的樣本后，共獲得3 499份有效樣本。

（二）變量選取

1.被解釋變量 本文選取的被解釋變量為非農就業(yè)比例，即農戶家庭勞動力從事非農就業(yè)人數的比例。非農就業(yè)比例越高，表明農戶家庭非農轉移程度越高，外出從事非農就業(yè)的人數越多。從表1可以看出，樣本農戶家庭勞動力非農轉移比例均值為53.7%，可見農村勞動力轉移已成普遍現象。

表1 變量名稱與描述性統計分析

2.核心解釋變量 本文選擇的核心解釋變量是農業(yè)機械化水平，主要是指農戶在農業(yè)生產中使用機械的程度，分為“傳統農耕”“部分機械化”“完全機械化”3個階段。其中，“1”代表“傳統農耕”，表示農戶在農業(yè)生產過程中幾乎不采用機械，或者機械化程度極低，主要依靠人力與畜力來完成農業(yè)生產活動；“2”表示“部分機械化”，即農戶在農業(yè)生產過程中部分地或有限度地采用農業(yè)機械；“3”代表“完全機械化”，是指農戶在農業(yè)生產過程中采用農業(yè)機械的程度較高，甚至實現全程機械化。調查表明，樣本農戶農業(yè)機械化水平的均值為1.877，顯示樣本農戶農業(yè)機械化水平較低，以部分機械化為主。

3.機制變量 為探索農業(yè)機械應用對農村勞動力非農轉移的作用機制，本文選擇“單位土地農業(yè)勞動力投入”“農戶健康狀況”作為機制變量。單位土地農業(yè)勞動力投入采用農業(yè)勞動力人數與耕地面積之比來衡量，農戶家庭平均每公頃耕地投入8.94個勞動力。戶主健康狀況采用李克特5級量表測度，分別用“非常不健康、比較不健康、一般、比較健康、非常健康”來表示，農戶健康狀況整體上處于一般狀態(tài)。

4.控制變量 借鑒已有研究，從個體特征、家庭特征、村莊特征三方面選取控制變量。①戶主個體特征。采用戶主性別、年齡、受教育程度3個變量來反映戶主個體特征。從表1可得知，樣本農戶戶主平均年齡在55歲左右，表明留村勞動力呈現明顯的老齡化現象。戶主年齡越大，農業(yè)生產能力相對較弱，需要配置更多的勞動力在農業(yè)生產領域，不利于家庭勞動力非農轉移。戶主受教育程度均值為2.48，表明樣本戶家庭戶主受教育程度低。農業(yè)勞動力文化程度越低，其自身對新事物的接受能力與非農就業(yè)技能可能相對較差，在非農就業(yè)市場的競爭力相對較弱，不利于其非農就業(yè)轉移。②農戶家庭特征。采用禮金支出總額、勞均耕地面積以及是否獲得農業(yè)補貼作為測度被訪農戶家庭特征的變量。家庭禮金支出金額作為家庭社會資本的代理變量，家庭禮金支出總額越多，家庭社會資本越豐富，越有助于促進家庭勞動力非農轉移。勞均耕地面積數值越大，農業(yè)生產需要投入更多的勞動力，將抑制家庭勞動力非農轉移；農戶獲得農業(yè)補貼有助于增加家庭收入，改善農業(yè)生產比較收益劣勢狀況，進而吸引部分具有務農比較優(yōu)勢的農戶從事農業(yè)生產，使其家庭勞動力非農轉移的可能性降低。③村莊特征?？紤]到外部條件可能對農村勞動力轉移產生影響，選取村莊地形與村莊交通狀況作為控制變量。一般而言，山區(qū)與外界聯系相對較少，信息相對閉塞，不利于農村勞動力的非農轉移。村莊的交通條件越好，不僅為農戶獲取非農就業(yè)信息提供極大便利，還降低其外出務工的交通成本，使其家庭勞動力非農轉移的比例可能更高。

（三）模型選擇

綜合上文已闡述的農業(yè)機械化與農村勞動力轉移之間的關系，進一步探究農業(yè)機械化水平對非農就業(yè)人數的影響，構建模型基本表達式如下：

式（1）中，transferi為因變量，用“非農就業(yè)比例”來測度，machinei表示關鍵解釋變量，為“農業(yè)機械應用水平”，χi表示納入模型的控制變量，?表示隨機擾動項，α0為模型常數項，α1、βi為模型待估計參數，i為第i個農戶。

四、結果與分析

（一）基準回歸模型結果

首先，采用線性回歸模型進行估計；其次，鑒于因變量“非農就業(yè)比例”的取值介于0～1，屬于因變量取值受限類型，故繼續(xù)采用Tobit模型進行估計；最后，由于農業(yè)機械應用與農戶家庭勞動力非農就業(yè)比例之間存在反向因果關系，導致模型產生內生性問題，因此，進一步采用工具變量法進行估計，以提高模型估計結果的一致性與無偏性。

本文采用Stata16.0統計軟件進行實證分析，基準回歸結果顯示，模型（1）～模型（4）均在1%統計水平上通過顯著性檢驗，表明模型與數據適配度優(yōu)良。通過對比加入控制變量的OLS模型與Tobit模型結果發(fā)現，兩個模型回歸結果均在1%統計水平上通過顯著性檢驗，且回歸系數均為正，表明模型結果較為穩(wěn)健?；鶞驶貧w模型結果顯示，農業(yè)機械應用水平在1%統計水平上對農戶家庭勞動力非農就業(yè)比例有顯著正向影響，表明在農業(yè)生產中農業(yè)機械應用程度越高，農戶家庭從事非農就業(yè)的勞動力比例越高，這與預期結果完全一致（表2）。

表2 農業(yè)機械化對勞動力非農轉移影響的基準回歸結果

（二）結果分析

一般而言，農業(yè)機械應用能減少農業(yè)生產對勞動力的需求，減輕農業(yè)生產勞動強度，將部分農業(yè)勞動力從農業(yè)生產中釋放出來，進而促進其非農就業(yè)轉移。同時，家庭勞動力非農轉移比例越高，從事非農就業(yè)的家庭勞動力越多，農戶家庭農業(yè)生產越可能面臨務農勞動力不足的約束，需要引入農業(yè)機械來推進農業(yè)生產［39］。因此，模型估計可能因農業(yè)機械應用與農村勞動力非農轉移之間存在反向因果關系而產生的內生性問題，導致模型估計有偏與不一致。為克服反向因果導致的模型估計可能存在的內生性問題，采用“村莊其他農戶農業(yè)機械平均應用水平”作為農業(yè)機械化水平的工具變量，進一步探索農業(yè)機械應用對農村勞動力非農轉移的影響。首先，一個區(qū)域內的農業(yè)生產方式具有趨同性，率先采納先進農業(yè)生產技術與生產方式的農戶，對其他農戶的農業(yè)生產方式具有示范作用，因而村莊其他農戶農業(yè)機械應用程度越高，某一農戶家庭農業(yè)生產中的農業(yè)機械化應用水平也會相應提高，使工具變量滿足相關性要求。其次，農戶家庭勞動力非農轉移決策是基于成本收益比較，以獲得家庭收入最大化而做出的，與村莊其他農戶農業(yè)機械化平均應用水平并無直接關系，滿足工具變量的外生性要求。表3結果顯示，IV-Tobit模型外生性檢驗在10%統計水平上顯著，表明農業(yè)機械化變量為內生變量，采用工具變量法進行估計是恰當的。

表3 農業(yè)機械應用對非農勞動力轉移的IV-Tobit模型估計結果

1.農業(yè)機械應用對勞動力非農轉移的影響 從表3中可以看出，在解決內生性問題的基礎上，農業(yè)機械應用水平對非農就業(yè)比例在5%的統計水平上顯著為正，且農業(yè)機械化應用水平每提高1個層次，農戶家庭勞動力非農就業(yè)比例可能增加4.82%，與基準回歸Tobit模型結果相比，不考慮內生性問題將低估農業(yè)機械應用對農村勞動力轉移的影響。實證結果表明，農業(yè)機械應用程度越高，農戶家庭勞動力參與非農就業(yè)的比例越高，與預期一致。農業(yè)機械的應用有效提高農業(yè)生產效率，使農業(yè)生產規(guī)模不變條件下降低農業(yè)生產中所投入的勞動力要素數量與質量成為可能，從而有助于將更多的優(yōu)質勞動力從家庭農業(yè)生產中釋放出來。為實現勞動力資源的優(yōu)化配置，釋放出來的農戶家庭勞動力傾向于在非農領域就業(yè)。

2.控制變量對農村勞動力轉移的影響 戶主性別對非農就業(yè)人數的影響未通過顯著性檢驗，表明性別不是影響農戶家庭勞動力非農轉移的主要因素。戶主年齡與戶主年齡的平方均在1%統計水平上通過顯著性檢驗，但戶主年齡平方項的回歸系數為負，顯示戶主年齡對其家庭勞動力非農轉移具有倒“U”型影響，隨著表明戶主年齡的增大，家庭勞動力非農轉移的比例先提高后下降。這是因為在某一臨界年齡之前，隨著年齡的增大，農村勞動力工作經驗豐富，擁有相對較好的非農技能，能在非農就業(yè)市場獲得較多的非農就業(yè)機會，而在越過臨界年齡后，年齡越大，農村勞動力身體素質與工作效率下降，其在非農就業(yè)市場的競爭力降低，從而影響家庭勞動力非農就業(yè)比例。受教育程度為高中、大專、本科及以上對農村勞動力非農轉移比例的影響分別在1%、5%和1%統計水平上通過顯著性檢驗，且回歸系數為正，表明與未上過學的農戶相比，具有高中、大專、本科及以上學歷的農戶參與非農就業(yè)轉移的可能性顯著提高，與預期一致。戶主健康狀況對農戶家庭勞動力非農就業(yè)比例的影響在1%統計水平上顯著為正，表明身體健康狀況越好的農村勞動力在非農就業(yè)市場具有相對較強的競爭力，其家庭勞動力參與非農就業(yè)的比例可能更高，與預期一致。禮金支出總額對非農就業(yè)比例的影響在1%統計水平上顯著為正，表明家庭年禮金支出總額越多，農戶家庭勞動力非農轉移比例可能越高，與預期一致。在中國講究人情往來的環(huán)境背景下，禮金支出總額能夠較好地測度農戶家庭社會資本狀況，禮金支出總額越多，農戶家庭社會資本越豐富，能夠獲得更多的非農就業(yè)信息與非農就業(yè)渠道，從而促進家庭勞動力非農轉移。勞均耕地面積在10%的統計水平上對非農就業(yè)人數的影響顯著為負，表明勞均耕地面積越大，農戶家庭勞動力非農就業(yè)比例越低，與預期一致。是否獲得農業(yè)補貼對非農就業(yè)人數的影響在5%統計水平上顯著為負，表明獲得農業(yè)補貼將對農戶家庭勞動力非農就業(yè)有抑制作用，與預期一致。村莊交通狀況對非農就業(yè)人數影響在1%的統計水平上顯著為正，表明較好地交通條件有助于促進農戶家庭勞動力非農轉移，與預期一致。地形為丘陵對農村勞動力非農轉移的影響在5%統計水平上通過顯著性檢驗，且回歸系數為正，表明相對于平原地形，處于丘陵地區(qū)的農戶家庭勞動力轉移比例可能更高，與預期不一致，可能是因為丘陵地區(qū)戶均耕地少，生存可依賴的資源稟賦較差，成為農村勞動力轉移的重要推力之一。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為確保實證分析結果穩(wěn)健，采用替換因變量的方法進行穩(wěn)健性檢驗，選取“家庭工資性收入比例”替代“勞動力非農就業(yè)比例”，這是由于農戶家庭勞動力非農就業(yè)比例越高，工資性收入在其家庭收入中的比例也越高。繼續(xù)選擇“本村其他農戶平均農業(yè)機械化水平”作為農業(yè)機械化水平的工具變量，IV-Tobit模型沃爾德外生性檢驗在1%統計水平上顯著，表明農業(yè)機械化水平為內生變量，因而采用村莊其他農戶農業(yè)機械平均應用水平作為農業(yè)機械化水平的工具變量進行估計是恰當的。實證模型結果顯示，農業(yè)機械化水平對家庭工資性收入比例的影響在5%統計水平上顯著為正，表明農業(yè)機械化水平越高，農戶家庭收入中來自非農領域的比例越高，農戶家庭非農就業(yè)比例越大，反映模型估計結果穩(wěn)健（表4）。

表4 農業(yè)機械化水平對勞動力非農轉移比例影響的IV-Tobit模型估計結果

（四）機制分析

根據前文理論分析，選取單位土地農業(yè)勞動力投入、戶主健康狀況兩個變量來探索農業(yè)機械應用對農村勞動力非農轉移的影響渠道，并預期農業(yè)機械應用水平提高，一方面，有助于減少家庭農業(yè)生產中的勞動力投入，促使更多的家庭勞動力從農業(yè)領域轉移到非農領域，從而提高家庭勞動力非農就業(yè)比例；另一方面，農業(yè)機械應用水平的提高降低了農業(yè)生產勞動強度，有助于改善農戶身體健康狀況，增強其非農就業(yè)市場上的就業(yè)可獲得性，從而促進農村勞動力非農轉移。

借鑒唐林等［40］的研究方法，首先構建農戶家庭農業(yè)機械應用水平與傳導機制變量的回歸模型，以驗證農業(yè)機械應用水平對單位土地農業(yè)勞動力投入、戶主健康狀況的影響。其次，構建傳導機制變量與非農就業(yè)比例的回歸模型，以驗證單位土地農業(yè)勞動力投入、戶主健康狀況對農戶家庭非農就業(yè)比例的影響。具體回歸模型如下：

式（2）～式（3）中，傳導機制變量中單位土地農業(yè)勞動力投入采用農業(yè)勞動力數量與農業(yè)實際經營面積之比來測度，用李克特5級量表來測度戶主主觀健康狀況，控制變量的設置與式（1）一致。

鑒于農業(yè)機械化水平與傳導機制變量可能存在的反向因果關系，繼續(xù)選擇“本村其他農戶平均農業(yè)機械化水平”作為農業(yè)機械化水平的工具變量，分別采用兩階段最小二乘法與擴展的有序回歸模型（eoprobit）估計農業(yè)機械化對單位土地農業(yè)勞動力投入、戶主健康狀況的影響。表5結果顯示，農業(yè)機械化水平對單位土地農業(yè)勞動力投入的影響在1%統計水平上顯著為負，與預期一致，表明農業(yè)機械化應用能有效促進農業(yè)生產效率提升，降低家庭農業(yè)生產中單位土地農業(yè)勞動力投入。農業(yè)機械化水平對戶主健康的影響在1%統計水平上顯著為正，與預期一致。在傳統農業(yè)生產方式下，農業(yè)生產主要依靠畜力與人力來完成，經年累月的高強度體力勞作導致農民普遍存在身體健康不佳的問題，而提高農業(yè)生產中的農業(yè)機械應用水平，能降低農業(yè)生產勞動強度，從而改善農民健康狀況。

表5 農業(yè)機械化水平對單位土地農業(yè)勞動力投入、戶主健康狀況的影響

鑒于傳導機制變量與非農勞動力比例之間可能存在互為因果的關系，分別選擇“本村其他農戶平均單位土地農業(yè)勞動力投入”“戶主2014年健康狀況”變量作為單位土地農業(yè)勞動力、戶主健康狀況的工具變量，采用工具變量法進行估計，模型沃爾德檢驗結果均拒絕傳導機制變量為外生變量的原假設，表明傳導機制變量為內生變量，因而采用工具變量法進行估計是恰當的。表6中模型（5）結果顯示，單位土地農業(yè)勞動力投入對非農勞動力比例的影響在5%統計水平上顯著為負，表明單位土地農業(yè)勞動力投入越少，農戶家庭非農勞動力比例越高，這是因為農村勞動力主要配置于農業(yè)與非農產業(yè)領域，即農業(yè)勞動力配置方向相互替代，因而單位土地農業(yè)勞動力投入越多，農戶家庭非農就業(yè)比例就越低，H1得到驗證。模型（6）結果顯示戶主健康狀況對農戶家庭非農勞動力轉移比例的影響在1%統計水平上通過顯著性檢驗，且回歸系數為正，表明戶主健康狀況越好，其工作能力相對較強，從事非農就業(yè)的可能性更高，H2得到驗證。綜上所述，農業(yè)機械應用水平不僅對農戶家庭勞動力非農轉移比例有直接促進作用，還通過單位土地農業(yè)勞動力投入、戶主健康狀況對農戶家庭勞動力非農轉移比例有顯著的間接促進作用。

表6 單位土地農業(yè)勞動力投入、戶主健康狀況對非農勞動力比例影響的IV-Tobit實證結果

五、結論與啟示

基于2016年中國勞動力動態(tài)調查數據中29省3 499農戶樣本，采用工具變量法實證分析農業(yè)機械應用對農村勞動力轉移的影響，并進一步探索農業(yè)機械應用對農村勞動力轉移的作用機制。研究結果顯示，農業(yè)機械應用對農村勞動力轉移具有顯著正向影響，家庭農業(yè)生產中的農業(yè)機械應用水平越高，農戶家庭勞動力非農轉移比例越大，且通過替換因變量進行穩(wěn)健性檢驗表明這一研究結論穩(wěn)健，且在引入工具變量后發(fā)現，如果不考慮內生性問題將低估農業(yè)機械應用對農村勞動力非農轉移的影響。機制分析結果表明，農業(yè)機械應用不但通過降低農業(yè)生產單位土地農業(yè)勞動力投入促進農村勞動力轉移，而且可有效降低農業(yè)生產勞動強度，通過改善農戶健康狀況而推進農村勞動力非農轉移。在控制變量方面，戶主年齡對農村勞動力轉移有倒“U”型影響；相對于未上過學的農戶，戶主受教育程度為高中（中專）、大專、本科及以上的家庭勞動力非農轉移的比例更高；戶主健康狀況、家庭禮金支出總額、村莊交通狀況對農戶家庭勞動力非農轉移有顯著正向影響；勞均耕地面積與農業(yè)補貼對農村勞動力轉移具有顯著負向影響。相對于平原地區(qū)的農戶家庭，丘陵地區(qū)的農戶家庭非農轉移比例更高。

為進一步提高中國農業(yè)機械化水平，促進農村勞動力非農轉移，得到以下幾點啟示：第一，加大農業(yè)機械發(fā)展支持，不斷提高農業(yè)機械應用水平。中國要實現現代化，必須進一步推進農村剩余勞動力轉移，而不斷提高農業(yè)機械應用水平是實現農村勞動力持續(xù)轉移的關鍵推動力。需要從以下幾方面努力來提高農業(yè)機械化水平：一是加大對農業(yè)機械研發(fā)支持，引導農機生產企業(yè)、高校與科研機構等相關科研力量加強對各類適宜性強的農業(yè)機械的研發(fā)，不斷提升農業(yè)機械化水平；二是加大農機購置補貼力度，將各類具有廣泛應用前景的農業(yè)機械納入農機購置補貼范圍，提高農業(yè)經營主體農機擁有率；三是鼓勵農業(yè)機械社會化服務發(fā)展，支持擁有農業(yè)機械的各類農業(yè)經營主體參與農機社會化服務供給，促進小農戶與現代農業(yè)有機銜接，不斷提高小農戶農業(yè)生產機械化水平；四是適應農業(yè)機械化發(fā)展趨勢，推進耕地宜機化改造，不斷提高農業(yè)機械化水平。第二，強化農民培訓力度，提高農戶人力資本水平。較高的人力資本水平有助于促進農村勞動力參與非農就業(yè)，因而在做好農業(yè)生產技能培訓的同時要完善農民非農就業(yè)技能培訓，構建農村非農就業(yè)技能培訓體系，提高農村勞動力人力資本水平。第三，繼續(xù)完善農村基礎設施建設，縮小城鄉(xiāng)基本公共服務差距。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施中，要著重加強農村基礎設施建設，不僅能夠促進城鄉(xiāng)要素互動，促進城鄉(xiāng)資源優(yōu)化配置，還可推進農村剩余勞動力進一步轉移。