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        農(nóng)機服務(wù)·農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移與農(nóng)民收入
        ——基于農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模分組的PVAR模型分析

        2022-09-02 10:18:36馮中朝
        安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年16期
        關(guān)鍵詞:經(jīng)營規(guī)模農(nóng)民收入勞動力

        劉 成,胡 禾,楊 雪,唐 晶,馮中朝*

        (1.湖北省社會科學(xué)院農(nóng)村經(jīng)濟研究所,湖北武漢430070 ;2.桂林理工大學(xué)理學(xué)院,廣西桂林 541000;3.黃岡師范學(xué)院商學(xué)院,湖北黃岡 438000;4.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,湖北武漢 430070)

        一直以來,促進農(nóng)民增收始終是我國“三農(nóng)”問題研究的重點及難點。黨的十九大報告提出了鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,將生活富裕作為主要戰(zhàn)略目標之一。農(nóng)民收入增長,很大程度上受制于農(nóng)民的收入結(jié)構(gòu),近年來,有大量農(nóng)業(yè)勞動力向非農(nóng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)移,提高了農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)收入比例,由此也使非農(nóng)收入逐漸成為提高農(nóng)民收入的主要途徑和新的增長點,因此,非農(nóng)收入的主體性地位不斷增強。與此同時,農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移也推動了農(nóng)業(yè)勞動力成本上升,導(dǎo)致農(nóng)戶自身或雇用勞動力從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)便不再具有優(yōu)勢,農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機會成本也較高。按照誘致性技術(shù)變遷理論的解釋,隨著農(nóng)業(yè)勞動力成本不斷上升,增加勞動力節(jié)約型技術(shù)投入應(yīng)為首選之策。目前學(xué)界研究以及實踐經(jīng)驗均表明,增加農(nóng)業(yè)機械投入是一種有效方式,尤其是由傳統(tǒng)購買農(nóng)業(yè)機械轉(zhuǎn)為購買農(nóng)機服務(wù),具有成本更低、農(nóng)機使用效率更高的優(yōu)勢,是農(nóng)戶優(yōu)化要素配置的恰當選擇。所以農(nóng)戶家庭的勞動力轉(zhuǎn)移可能會推動勞動力成本節(jié)約型技術(shù),即提升了農(nóng)機服務(wù)使用的可能性。

        農(nóng)機服務(wù)、農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移和農(nóng)民收入增長兩兩之間可能存在著動態(tài)的影響關(guān)系。對此,通過梳理已有文獻來尋求合理解釋,國內(nèi)外眾多學(xué)者對此也已展開了相關(guān)研究,并試圖分析農(nóng)業(yè)機械化與農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移間的關(guān)系,有學(xué)者認為,農(nóng)業(yè)勞動力成本上升會通過替代效應(yīng)來推動農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展,不過也有持與之相左的觀點,認為它們或許是反向的影響關(guān)系,當農(nóng)用機械總動力每增加10萬kW的使用量時,農(nóng)村會出現(xiàn)8.47萬個農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移。在以上研究基礎(chǔ)之上,也有研究認為二者是互為因果關(guān)系。從另一方面而言,也有擔(dān)心勞動力大量向非農(nóng)方向轉(zhuǎn)移,可能會對我國糧食安全形成較大威脅,尤其是勞動力轉(zhuǎn)移導(dǎo)致了農(nóng)村人力資本下降、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者老齡化均影響到糧食安全,而且農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移導(dǎo)致種糧勞動用工投入量不足,降低了糧食生產(chǎn)效率和農(nóng)業(yè)先進技術(shù)應(yīng)用。也有部分學(xué)者對此持有不同觀點,有研究指出,通過轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動力,可以誘使資本以及技術(shù)等要素進入農(nóng)業(yè),有助于提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率,對保障我國糧食安全具有積極作用。實際上,隨著農(nóng)業(yè)機械化的應(yīng)用與發(fā)展,農(nóng)業(yè)機械對農(nóng)業(yè)勞動力的替代作用加強,會進一步提高糧食產(chǎn)量和產(chǎn)量生產(chǎn)效率,緩解勞動力轉(zhuǎn)移所帶來的不利影響,認為二者很可能是相互促進關(guān)系。

        關(guān)于農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移、農(nóng)民收入增長以及農(nóng)業(yè)機械化之間的關(guān)系研究,大多數(shù)文獻聚焦于農(nóng)業(yè)機械化、農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移和農(nóng)民收入增長局部關(guān)系,甚至對這種局部關(guān)系也尚存爭議,當然也有研究將以上三者納入統(tǒng)一分析框架中,并對以上3種變量之間關(guān)系進行討論,試圖明晰農(nóng)業(yè)機械化、農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移和農(nóng)民收入增長三者間的關(guān)系,但卻采用農(nóng)業(yè)機械總動力與農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)比例來度量農(nóng)業(yè)機械投入,可事實上,在農(nóng)機跨區(qū)作業(yè)廣泛存在的狀況下,農(nóng)業(yè)機械總動力只能從宏觀層面反映農(nóng)業(yè)機械的存量,并不能客觀真實地反映農(nóng)民對農(nóng)業(yè)機械的投入。筆者認為在這一點上有待改進,由此展開突破,按照農(nóng)機服務(wù)→勞動力轉(zhuǎn)移→農(nóng)民增收的路徑進行實證分析,以期為探索促進農(nóng)民增收提供更有力的支撐。

        1 機理分析

        農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)民收入的影響大致表現(xiàn)為兩方面:一是有助于增加農(nóng)戶的非農(nóng)收入,農(nóng)機服務(wù)作為一種典型的勞動力節(jié)約型技術(shù),能大大提升農(nóng)戶勞動生產(chǎn)率,使農(nóng)戶家庭可以配置出更多的勞動力從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè),同時,農(nóng)戶也有機會利用閑暇時間進行兼業(yè)以賺取非農(nóng)收入,目前來看,大多數(shù)農(nóng)戶家庭的非農(nóng)收入比例開始超過農(nóng)業(yè)收入;二是農(nóng)機服務(wù)有助于穩(wěn)定農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)收入,農(nóng)戶通過增加農(nóng)機服務(wù)投入來彌補勞動力不足,減少撂荒或棄耕現(xiàn)象,使農(nóng)戶維持兼業(yè)并保障農(nóng)業(yè)收入不至于大幅減少。

        農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)機服務(wù)具有正向影響。按照誘致性技術(shù)變遷理論的解釋,在農(nóng)業(yè)勞動力大量轉(zhuǎn)移的背景下,農(nóng)村勞動力若僅從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn),機會成本較高,會大幅度抬高勞動力成本,而在要素價格相對的變化狀況下,農(nóng)民會選擇優(yōu)化生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu),更加傾向于采用勞動力節(jié)約型技術(shù),比較典型的情況就是增加農(nóng)機服務(wù)的投入。

        綜上所述,農(nóng)機服務(wù)會促進勞動力的向外轉(zhuǎn)移,而勞動力轉(zhuǎn)移又會誘使農(nóng)戶增加農(nóng)機服務(wù)投入,二者可能存在著潛在的內(nèi)生性關(guān)系。此外,農(nóng)機服務(wù)可以增加農(nóng)民收入,而農(nóng)民收入越高,其農(nóng)機服務(wù)的投入比例也相應(yīng)提高,總之,以上3種變量之間很可能是相互影響的關(guān)系。因此,有必要厘清農(nóng)機服務(wù)、勞動力轉(zhuǎn)移以及農(nóng)民收入增長三者間的關(guān)系,從而有助于探索促進我國農(nóng)民增收的路徑。

        2 模型、變量與數(shù)據(jù)

        Holtz-Eakin等首次將傳統(tǒng)時間序列模型和面板模型的不同優(yōu)點結(jié)合起來。目前來看,面板向量自回歸模型(PVAR)多用于宏觀動態(tài)問題研究,筆者借鑒已有研究,構(gòu)建實證分析模型如下:

        =-1+-2+…+-+1-1+-+++

        (1)

        式中,為內(nèi)生變量;表示地區(qū);表示時間;為滯后階數(shù);表示省份固定效應(yīng);為擾動項,且滿足以下條件:

        ()=()=()=0

        (2)

        面板向量自回歸模型(PVAR)綜合了VAR模型和面板模型各自的優(yōu)點,既能夠控制不可觀測個體的異質(zhì)性,又能很好地捕捉樣本單元個體差異性對模型參數(shù)影響。依據(jù)前文的分析,選取3個內(nèi)生變量——農(nóng)機服務(wù)(h-ser)、農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移(h-labtran)和農(nóng)民收入(h-income)。在PVAR模型估計中,為了避免由滯后項與隨機擾動項之間的相關(guān)性帶來的影響,該研究采用截面均值差分法來消除時間效應(yīng)及向前差分法消除個體效應(yīng),再利用GMM對模型進一步進行估計。

        考慮到我國區(qū)域間的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、自然資源稟賦等方面存在較大差異,例如在我國東北地區(qū)、華北平原的地勢相對平坦,人均耕地面積較大,而以西南地區(qū)為代表的山區(qū)或者丘陵地帶土地經(jīng)營規(guī)模則相對較小,這種土地資源稟賦差異導(dǎo)致土地經(jīng)營規(guī)模上的差異。如果將不同規(guī)模農(nóng)戶置于同一模型,則很可能會忽視地區(qū)之間土地稟賦差異所造成的影響,從而出現(xiàn)分析結(jié)果不準確的問題。由于土地經(jīng)營規(guī)模差異所形成的影響可能有以下幾點:①人均土地經(jīng)營規(guī)模越大的地區(qū)意味著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化程度也越高,農(nóng)業(yè)收入比重也較大,會對農(nóng)戶的經(jīng)營性收入有著正向影響;②人均土地經(jīng)營規(guī)模與勞動力轉(zhuǎn)移具有一定相關(guān)性,其影響主要表現(xiàn)為束縛作用,人均經(jīng)營土地面積小,對勞動力束縛作用也就越小,勞動力轉(zhuǎn)移程度也就高;③不同經(jīng)營規(guī)模的農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率存在差異,這在許多經(jīng)典文獻中已得到充分證實,尤其是關(guān)于土地經(jīng)營規(guī)模與生產(chǎn)效率正負向關(guān)系,學(xué)界對此仍尚存不小爭議。

        在實證研究中,采用的是2000—2012年全國28個省份面板數(shù)據(jù),以鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)和農(nóng)林牧漁業(yè)人數(shù)之差來表示農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移。由于官方自2012年以后,停止了對農(nóng)林牧漁就業(yè)人數(shù)統(tǒng)計,所以該研究數(shù)據(jù)只能更新至2012年,但該研究目的在于考察3個變量間的動態(tài)影響關(guān)系,只要有足夠長時期的數(shù)據(jù),是不會影響該研究對核心問題的分析。此外,考慮到港、澳、臺、西藏、北京以及上海數(shù)據(jù)缺失嚴重,且這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟比重也相對較低,所以將以上幾個省市樣本予以剔除。同時,考慮到由于糧食作物是大多數(shù)農(nóng)民農(nóng)業(yè)收入的主要來源,糧食作物的農(nóng)業(yè)機械化程度也相對較高,故以糧食作物作為研究對象。

        農(nóng)機服務(wù)(service):選取《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》中機械租賃費用與人工費用來構(gòu)造農(nóng)機服務(wù)投入程度這一核心變量。該研究的核心對象是糧食作物,糧食生產(chǎn)的機械租賃費用以及人工費用是由水稻、小麥以及玉米的相應(yīng)指標平均所得,采用機械租賃費用與人工費用之比來反映糧食生產(chǎn)中機械替代人工的程度。

        農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移(transfer):由于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》以及《中國統(tǒng)計年鑒》中并沒有直接統(tǒng)計我國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的具體數(shù)據(jù),借鑒周振對農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的測算方法,即采用鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)和農(nóng)林牧漁業(yè)人數(shù)之差來表示勞動力轉(zhuǎn)移的數(shù)量。

        農(nóng)民收入(income):采用各省份農(nóng)村居民的人均純收入來表示農(nóng)民收入,農(nóng)民收入分為可以細分為經(jīng)營性收入、工資性收入、轉(zhuǎn)移性收入和財產(chǎn)性收入,由于大多數(shù)農(nóng)戶的轉(zhuǎn)移性收入和財產(chǎn)性收入占農(nóng)戶家庭收入的比例較少,農(nóng)民收入主要由經(jīng)營性收入和工資性收入兩部分構(gòu)成,其中經(jīng)營性主要來自農(nóng)業(yè)收入,工資性收入主要來自非農(nóng)就業(yè)收入。

        土地經(jīng)營規(guī)模(land):考慮到土地實際利用情況以及數(shù)據(jù)可獲得性,選取人均農(nóng)作物播種面積來表示農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模。

        采用全國人均農(nóng)作物播種面積作為區(qū)分經(jīng)營規(guī)模大小的臨界值,根據(jù)已有數(shù)據(jù),該研究測得經(jīng)營規(guī)模臨界值的大小為0.39 hm,因此,該研究設(shè)定經(jīng)營規(guī)?!?.39 hm的區(qū)域為大規(guī)模區(qū)域,<0.39 hm的區(qū)域為小規(guī)模區(qū)域。對總樣本、大規(guī)模區(qū)域以及小規(guī)模區(qū)域的核心指標進行描述性統(tǒng)計,具體如表1所示。

        表1 核心變量的描述性統(tǒng)計Table 1 Descriptive statistics of core variables

        3 實證分析

        該研究參照連玉君所給出的PVAR程序,構(gòu)建了AIC、BIC和HQIC統(tǒng)計量,用以選擇PVAR模型的最優(yōu)滯后期。在表2中,按照農(nóng)地規(guī)模大小,將其劃分成兩組區(qū)域,并分別報告兩組PVAR模型系統(tǒng)的滯后3期的相關(guān)檢驗結(jié)果,結(jié)果顯示,兩種規(guī)模地區(qū)的PVAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)應(yīng)為2階。

        該研究擬初步探討變量間的相互影響關(guān)系,主要分析各變量滯后項對其自身的影響程度,采用PVAR模型和采用廣義矩估計(GMM)方法進行估計(表3)。具體做法如下:通過200次蒙特卡洛模擬來消除固定效應(yīng)滯后,進行GMM估計,結(jié)果顯示農(nóng)機服務(wù)、農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移和農(nóng)民收入對自身的解釋力均較強,此外,農(nóng)機服務(wù)與農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移之間存在動態(tài)影響關(guān)系,且在不同經(jīng)營規(guī)模的區(qū)域之間存在明顯差異,但勞動力轉(zhuǎn)移與農(nóng)民收入之間的動態(tài)關(guān)系并不明確。

        表2 PVAR模型滯后階數(shù)選擇分析結(jié)果Table 2 PVAR model lag order selection analysis results

        ①在h_income的方程中,對于小規(guī)模區(qū)域而言,滯后1、2期的農(nóng)民收入和滯后2期的農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)民收入有顯著性影響,在大規(guī)模區(qū)域,滯后1期的農(nóng)民收入對農(nóng)民收入有顯著影響;②在h_ser的方程中,對于小規(guī)模區(qū)域而言,滯后1、2期的農(nóng)機服務(wù)、滯后1、2期勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)機服務(wù)有顯著性影響,在大規(guī)模區(qū)域,滯后1期的農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)機服務(wù)有顯著性影響;③h_labtran的方程中,在小規(guī)模區(qū)域,勞動力轉(zhuǎn)移的滯后1期對勞動力轉(zhuǎn)移有顯著影響,在大規(guī)模區(qū)域,滯后1、2期的農(nóng)機服務(wù)以及滯后1期的農(nóng)民收入對勞動力轉(zhuǎn)移有顯著影響。

        運用Granger因果分析進一步考察農(nóng)機服務(wù)、勞動力轉(zhuǎn)移和農(nóng)民收入三者之間短期內(nèi)的動態(tài)影響關(guān)系,結(jié)果見表4。

        考慮到農(nóng)民收入和農(nóng)機服務(wù)可能會受到個體某些特征影響,因此采用基于Wald系數(shù)約束檢驗各個變量之間的Granger原因,得到實證結(jié)果如表4所示。從表4中的結(jié)果可以得出以下結(jié)論:①無論是大規(guī)模區(qū)域還是小規(guī)模區(qū)域,農(nóng)機服務(wù)的變化都會影響農(nóng)民收入;②大規(guī)模區(qū)域與小規(guī)模區(qū)域有著顯著性差異,對于經(jīng)營規(guī)模小的區(qū)域而言,勞動力轉(zhuǎn)移的變化均會影響農(nóng)民收入以及農(nóng)機服務(wù)投入,但是在大規(guī)模區(qū)域并未表現(xiàn)出相同的影響關(guān)系。

        ①對于兩種經(jīng)營規(guī)模大小不同的區(qū)域而言,農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)民收入均有著顯著的單向Granger原因,這說明在短期內(nèi)發(fā)展農(nóng)機服務(wù)有助于促進農(nóng)民增收;②在小規(guī)模區(qū)域,農(nóng)民收入與勞動力轉(zhuǎn)移之間存在顯著的Granger原因,表明農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移與農(nóng)村居民收入之間,短期內(nèi)具有相互驅(qū)動效應(yīng);③在大規(guī)模區(qū)域,農(nóng)機服務(wù)是勞動力轉(zhuǎn)移的Granger原因,但這種關(guān)系在小規(guī)模區(qū)域則并不明顯,這可能是由于在大規(guī)模地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中存在著相對較多的勞動力剩余,若是增加農(nóng)機服務(wù)的投入比重,可以進一步促進此類地區(qū)的勞動力轉(zhuǎn)移,但在小規(guī)模地區(qū),現(xiàn)有耕地規(guī)模難以維系農(nóng)戶的基本生活,勞動力外出務(wù)工比例相對較高,即勞動力的轉(zhuǎn)移原本就已經(jīng)相當充分,反而在大規(guī)模區(qū)域,農(nóng)機服務(wù)對提高勞動生產(chǎn)率的促進作用更加明顯,所以對勞動力的轉(zhuǎn)移效果更加明顯。

        表3 PVAR模型分析結(jié)果Table 3 PVAR model analysis results

        表4 農(nóng)民收入、農(nóng)機服務(wù)與農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移之間的Granger原因檢驗Table 4 Granger reason test between rural residents’ income, agricultural machinery services and labor transfer

        方差分解方法主要可以用于預(yù)測均方差誤差的貢獻度,從而識別各個因素對某個變量的沖擊作用大小。通過脈沖響應(yīng)函數(shù)考察變量之間的長期動態(tài)交互效應(yīng)是否在區(qū)域間存在著差異,經(jīng)過蒙特卡洛200次模擬,分別得到大規(guī)模地區(qū)和小規(guī)模地區(qū)6期的脈沖響應(yīng)圖。其中,圖1是大規(guī)模區(qū)域脈沖響應(yīng)圖,圖2是小規(guī)模區(qū)域的脈沖響應(yīng)圖。

        分析圖1和2兩種類型的圖形結(jié)果,可得出以下兩點結(jié)論:①各個變量對來自自身沖擊的反應(yīng)機制不同,其中,在大規(guī)模區(qū)域,農(nóng)機服務(wù)表現(xiàn)出明顯的經(jīng)濟慣性,在小規(guī)模區(qū)域則是勞動力轉(zhuǎn)移表現(xiàn)出顯著的經(jīng)濟慣性;②在小規(guī)模區(qū)域,勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)民收入的促進作用更加明顯,這可能由于小規(guī)模區(qū)域的勞動力剩余狀況更加顯著,在大規(guī)模區(qū)域,農(nóng)業(yè)勞動力具備經(jīng)營一定規(guī)模耕地的條件,其勞動力轉(zhuǎn)移的效應(yīng)必然會降低。

        該研究在分析脈沖響應(yīng)的基礎(chǔ)上,進一步采用方差分解來考察結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量的貢獻度。分別對大規(guī)模區(qū)域和小規(guī)模區(qū)域進行200次蒙特卡洛模擬的方差分解,以檢驗農(nóng)機服務(wù)、農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移和農(nóng)民收入三者之間的變動關(guān)系。模型運行結(jié)果如表5所示,比較面板大規(guī)模和面板小規(guī)模的方差分解結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),針對不同的經(jīng)營規(guī)模,方差分解結(jié)果存在一定差異。具體如下:①在第1期,大規(guī)模區(qū)域的糧食農(nóng)機服務(wù)對勞動力轉(zhuǎn)移的貢獻度為3.7%,小規(guī)模區(qū)域為1.1%,到第3期時,大規(guī)模區(qū)域貢獻率為17.3%,小規(guī)模區(qū)域貢獻率0.5%,說明在大規(guī)模區(qū)域,農(nóng)機服務(wù)對勞動力轉(zhuǎn)移的促進作用更明顯;②隨著時間的推移,農(nóng)機服務(wù)推動農(nóng)村收入變動對勞動力轉(zhuǎn)移的貢獻度比大規(guī)模區(qū)域?qū)⒅鸩綌U大。

        注:200次蒙特卡洛重復(fù)產(chǎn)生的每邊誤差為5% Note:Errors are 5% on each side generated by Monte-Carlo with 200 reps圖1 (大規(guī)模)面板脈沖響應(yīng)圖Fig.1 Panel impulse response diagram (large scale)

        注:200次蒙特卡洛重復(fù)產(chǎn)生的每邊誤差為5% Note:Errors are 5% on each side generated by Monte-Carlo with 200 reps圖2 (小規(guī)模)面板脈沖響應(yīng)圖Fig.2 Panel impulse response diagram (small scale)

        表5 面板小規(guī)模和面板大規(guī)模的方差分解結(jié)果Table 5 Variance decomposition results for panel S and panel B

        4 結(jié)論與政策啟示

        (1)從方差分解結(jié)果來看,這可能是由于不同經(jīng)營規(guī)模地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的先天稟賦和經(jīng)濟發(fā)展水平存在著顯著差異,導(dǎo)致各地區(qū)糧食生產(chǎn)中的農(nóng)機服務(wù)投入、農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移和農(nóng)村居民收入間呈現(xiàn)出不同的影響關(guān)系。

        (2)從表5的方差分解結(jié)果來看,在第1期,大規(guī)模區(qū)域的糧食農(nóng)機服務(wù)對勞動力轉(zhuǎn)移的貢獻度為3.7%,小規(guī)模區(qū)域為1.1%,到第3期時,大規(guī)模區(qū)域貢獻率變動為17.3%,小規(guī)模區(qū)域貢獻率0.5%,說明農(nóng)機服務(wù)對勞動力轉(zhuǎn)移具有一定貢獻,但在大規(guī)模區(qū)域與小規(guī)模區(qū)域之間又存在著顯著的差異,這一結(jié)論與表4的Granger原因檢驗結(jié)果基本一致,由此表明,農(nóng)機服務(wù)對勞動力轉(zhuǎn)移的影響是會受到農(nóng)地規(guī)模大小的影響,從更深層次的角度來分析,當前所推行的服務(wù)規(guī)?;l(fā)展并非與農(nóng)地規(guī)模化互為割裂的,恰恰是一種依存的關(guān)系。

        基于以上研究結(jié)論,在推動我國農(nóng)業(yè)規(guī)?;?jīng)營過程中,應(yīng)當因地制宜、分類施策地推進農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營。針對不同類型、不同經(jīng)營規(guī)模農(nóng)戶而言,農(nóng)機服務(wù)對農(nóng)戶生產(chǎn)的影響機制也并不相同:①在丘陵地區(qū)和土地細碎化嚴重的地區(qū),應(yīng)當完善耕地經(jīng)營過程中的社會化服務(wù)體系,以提升農(nóng)機服務(wù)的規(guī)模經(jīng)濟性;②在耕地資源相對豐富的平原地區(qū),農(nóng)戶往往具備自發(fā)調(diào)整土地資源內(nèi)生動力,政府應(yīng)當做好耕地流轉(zhuǎn)市場的引導(dǎo)、完善服務(wù)工作,落實農(nóng)村土地“三權(quán)分置”辦法,鼓勵小農(nóng)戶積極參與土地資源配置,使農(nóng)戶切實分享到土地規(guī)模經(jīng)營效益,將土地流轉(zhuǎn)方式作為推進適度規(guī)模經(jīng)營的重要措施。

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