摘要：糧食種植結構的合理布局事關國家糧食安全問題。勞動力作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要因素之一，其價格不斷上漲是否會對糧食種植結構產(chǎn)生影響值得關注。基于2007—2020年中國31個省、自治區(qū)、直轄市的面板數(shù)據(jù)，采用雙向固定效應模型探究農(nóng)業(yè)勞動力價格上漲對糧食種植結構的影響。結果表明：農(nóng)業(yè)勞動力價格上漲顯著降低糧食整體的種植比例，但在糧食種植結構內(nèi)部，農(nóng)業(yè)勞動力價格與馬鈴薯種植比例顯著負相關，與小麥顯著正相關，對水稻、玉米和大豆沒有顯著影響；農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力價格和糧食種植結構具有顯著調(diào)節(jié)作用，且能夠顯著弱化勞動力價格上漲對糧食種植結構的負向影響。因此，可從優(yōu)化種植結構布局、提高農(nóng)業(yè)機械化水平以及加強農(nóng)機社會化服務供給等方面入手弱化農(nóng)業(yè)勞動力價格對糧食種植結構的影響，確保中國的糧食安全。

關鍵詞：農(nóng)業(yè)勞動力價格；種植結構；農(nóng)業(yè)機械化；調(diào)節(jié)效應

中圖分類號：F323.6 文獻標志碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20240604

Research on the influence of agricultural labor price on grain planting structure

Hou Yan， Fan Huiling

（ School of Economics and Trade， Henan University of Technology， Zhengzhou， Henan 450001 ）

Abstract： The rationalization of the structure of food cultivation is a matter of national food security. As one of the important factors of agricultural production， it is worth paying attention to whether the rising price of labor will have an impact on the grain planting structure. Based on the panel data of 31 provinces and autonomous regions in China from 2007 to 2020， a two-way fixed-effects model was used to investigate the impact of the rising price of agricultural labor on the grain planting structure. The results show that rise agricultural labor price significantly reduced the overall planting proportion of grain， but within the grain planting structure， agricultural labor price is significantly negatively correlated with the proportion of potato planting， significantly positively correlated with wheat， and has no significant effect on rice， corn and soybean； agricultural mechanization has a significant moderating effect on the price of agricultural labor and the structure of grain planting and can significantly weaken the negative effect of rising labor price on the structure of grain planting. Grain planting structure of the negative impact. Therefore， we can optimize the layout of planting structure， improve the level of agricultural mechanization and strengthen the supply of agricultural machinery socialization services to weaken the impact of labor prices on the structure of food cultivation， to ensure China’s food security.

Key words： agricultural labor prices； planting structure； mechanised agriculture； moderating effect

糧食安全是保證國家安全的重要基礎，我國始終強調(diào)要把飯碗牢牢端在自己手中。在耕地資源有限的背景下，如何平衡糧食作物與經(jīng)濟作物的種植比例，提高耕地資源的利用效率以確保糧食安全成為重要問題。勞動力是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中的重要生產(chǎn)要素，隨著工業(yè)化進程不斷推進，農(nóng)村人均工資性收入不斷上漲，并誘使農(nóng)業(yè)勞動力不斷向非農(nóng)部門轉移。勞動力成本上漲與資源短缺影響著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動。因此，探究農(nóng)業(yè)勞動力價格對糧食種植結構的影響，對于提高農(nóng)民收入、深化農(nóng)業(yè)改革以及確保糧食安全具有重要意義。

目前學者對于糧食種植結構的研究主要從兩個方面展開，一是農(nóng)作物種植結構特征變化，二是農(nóng)作物種植結構的影響因素。關于種植結構特征變化，部分學者從區(qū)域層面對農(nóng)作物、主糧作物的種植結構的時空演變特征進行研究，研究發(fā)現(xiàn)都呈現(xiàn)出糧食種植面積逐漸減少的趨勢[1-2]。相比于種植結構特征變化，關于其影響因素的研究更為廣泛，目前學者主要就農(nóng)地流轉、農(nóng)業(yè)機械化水平、農(nóng)業(yè)勞動力等因素對農(nóng)作物種植結構的影響展開研究[3]。高延雷等[4]基于微觀數(shù)據(jù)展開研究，指出農(nóng)地轉入能夠顯著提高經(jīng)濟作物種植面積，從而對糧食播種面積產(chǎn)生負面沖擊。李克樂等[5]則認為土地流轉能夠對糧食播種面積產(chǎn)生顯著正影響，但對糧食播種面積占比產(chǎn)生負影響。農(nóng)業(yè)機械會對農(nóng)業(yè)勞動力產(chǎn)生替代，從而提升糧食生產(chǎn)效率，進而促進糧食種植面積擴大，并且農(nóng)業(yè)機械化水平還會對鄰近地區(qū)產(chǎn)生影響[6-9]。

關于農(nóng)業(yè)勞動力對糧食種植結構影響的研究主要包括勞動力轉移、勞動力價格上漲兩方面。勞動力轉移對種植結構趨糧化有顯著正向影響[5，10]。閆周府等[11]基于雙向固定效應模型展開研究，認為勞動力價格上漲只顯著促進了糧食整體種植比例。黎星池等[12]提出相同觀點，并通過空間杜賓模型回歸進一步指出，農(nóng)業(yè)勞動力價格上漲還會提高鄰近地區(qū)糧食的種植比例。但也有學者提出相反的觀點。郭健等[13]認為勞動力成本上升會降低水稻、小麥的種植比例，而促進玉米和經(jīng)濟作物的種植比例。黃瑪蘭等[14]也提出與之相似的觀點，認為勞動力價格上漲會顯著減少糧食種植比例，且區(qū)域間存在顯著差異。但勞動力價格上漲對糧食整體種植比例以及內(nèi)部結構的影響需要進一步驗證，并且上述學者均提出農(nóng)業(yè)機械化會對農(nóng)業(yè)勞動力進行替代，從而影響種植結構，然而并未通過實證模型進行驗證。

基于此，本文將對農(nóng)業(yè)勞動力成本上升對糧食整體以及內(nèi)部結構的影響進行探究，并進一步檢驗農(nóng)業(yè)機械化是否對農(nóng)業(yè)勞動力價格與糧食種植比例產(chǎn)生顯著調(diào)節(jié)效應，從而提出切實可行的對策建議，旨在有效減弱農(nóng)業(yè)勞動力價格上升對糧食種植結構的不利影響。

1 農(nóng)業(yè)勞動力價格對糧食種植結構的影響機理

根據(jù)配第—克拉克定理，隨著經(jīng)濟水平的不斷提高，勞動力逐漸由第一產(chǎn)業(yè)部門向第二產(chǎn)業(yè)以及第三產(chǎn)業(yè)部門轉移。隨著工業(yè)化水平不斷提高，我國農(nóng)村勞動力向非農(nóng)部門轉移的比例日益增加，這使得農(nóng)業(yè)勞動力成本也隨之增長。

在農(nóng)業(yè)勞動力成本不斷上升的情況下，部分農(nóng)戶會選擇進入收益更高的非農(nóng)部門，從而出現(xiàn)“土地閑置”的情況，這使得糧食作物種植面積逐漸減少。而繼續(xù)從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的農(nóng)戶，為確保自身收益最大化，其會更加傾向于調(diào)整生產(chǎn)決策與要素投入。生產(chǎn)決策主要體現(xiàn)為作物種類和種植比例的調(diào)整，在投入成本不斷增加的情況下，農(nóng)戶更加傾向于種植附加值較高的經(jīng)濟作物，從而對糧食作物產(chǎn)生一定程度的替代。而要素投入則表現(xiàn)為勞動、化肥以及機械等要素之間相互替代。通過購買農(nóng)機社會化服務來減少勞動力投入，從而緩解勞動力資源緊張所帶來的生產(chǎn)約束。但經(jīng)濟作物具有勞動密集、種植環(huán)節(jié)多、機械化程度低的特點，因此農(nóng)戶會傾向于種植易于機械化種植的糧食作物。但勞動力價格上漲對糧食種植結構的影響具體如何需要通過計量方法進行定量分析。

2 研究設計與數(shù)據(jù)說明

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2020年我國31個省、自治區(qū)、直轄市的面板數(shù)據(jù)作為研究對象，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)業(yè)機械統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》以及各省歷年統(tǒng)計年鑒。各變量的描述性統(tǒng)計見表1。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

通過水稻、玉米、小麥、大豆、馬鈴薯的種植比例的變動來表示糧食內(nèi)部結構的變動，并選取糧食種植比例來反映糧食整體變化情況。

2.2.2 解釋變量

當前對農(nóng)業(yè)勞動力價格的衡量主要分為兩種，一是用某種作物的日雇傭工資來衡量，二是用農(nóng)村可支配收入中的工資性收入來衡量。鑒于數(shù)據(jù)可獲得性，本文用農(nóng)村工資性收入來衡量。

2.2.3 控制變量

作物綜合機械率：在農(nóng)業(yè)勞動力價格不斷上升的情況下，為了節(jié)省成本，農(nóng)戶用農(nóng)業(yè)機械替代勞動力作業(yè)的可能性增加，從而使得易于機械化作業(yè)的作物的種植比例逐漸增加，進而影響種植結構。本文用“機耕率×0.4+機播率×0.3+機收率×0.3”來計算該指標。

農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)：農(nóng)業(yè)勞動力投入越多，使得農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中要素投入的自由度增加，其種植勞動密集型的經(jīng)濟作物的可能性增加，從而擠出部分糧食作物的種植比例。本文用第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)來表示該指標。

耕地面積：土地是糧食種植的必要生產(chǎn)要素，對于土地密集型的糧食作物而言，其比勞動密集型的作物需要更多的土地，因此耕地面積較大的區(qū)域更加傾向于種植糧食作物。本文用年末耕地面積來表示該指標。

教育程度：受教育程度越高，則人力資本水平越高，從而選擇從事非農(nóng)就業(yè)的可能性增大，進而增加土地閑置，減少糧食種植。本文用每10萬人高校在校生數(shù)量來表示該指標。

人均GDP：GDP水平越高的地區(qū)，居民消費支出中食品消費占比往往越小。收入的增長不僅增強了中國居民的食物購買能力，也改變了食物消費結構，并且食品消費種類呈現(xiàn)多種多樣，人們往往會傾向于增加蔬菜、肉類、水果等消費比例，減少糧食消費比例，因此居民飲食結構的變動在一定程度上會減少糧食種植和供給。本文用GDP總值與年末總人口來表示該指標。

2.3 模型構建

為了檢驗農(nóng)業(yè)勞動力價格變動對糧食種植結構的影響，建立以下計量模型：

式中：Yi，t為被解釋變量，其代表第t年省份i某種糧食作物種植比例；Wagei，t為核心解釋變量，其代表第t年省份i的農(nóng)業(yè)勞動力價格；Xi，t為一系列控制變量，其包括作物綜合機械化率、農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)、耕地面積、教育程度以及人均GDP；εi，t為隨機擾動項；α0、α1、α2為模型待估參數(shù)。

為了控制氣溫、降水等因素隨地區(qū)和時間變化產(chǎn)生的影響，在模型中加入了省份和時間的虛擬變量，最終采用雙向固定效應模型。

為進一步驗證農(nóng)業(yè)機械是否對農(nóng)業(yè)勞動力價格與糧食種植結構的關系產(chǎn)生影響，構建調(diào)節(jié)效應模型，其表達式如下：

式中：Ti，t為調(diào)節(jié)變量，其代表第t年省份i的作物綜合機械化率，Wagei，t × Ti，t為交互項；Zi，t為其余控制變量，分別為農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)、耕地面積、教育程度、人均GDP；β為模型待估參數(shù)；μi，t為隨機擾動項。

3 農(nóng)業(yè)勞動力價格對糧食種植結構影響的實證分析

3.1 基準回歸分析

首先進行豪斯曼檢驗，其P值小于0.000 1，表示拒絕原假設，因此選用固定效應模型進行估計。在此基礎上，加入時間和省份的虛擬變量，采用雙向固定效應模型進行估計，回歸結果如表2所示。

糧食種植比例中農(nóng)業(yè)勞動力價格的系數(shù)為-3.449，且在1%的置信水平下顯著，表明隨著農(nóng)業(yè)勞動力價格的上漲，糧食種植比例將顯著減少。農(nóng)業(yè)勞動力價格的上漲促使部分勞動力向非農(nóng)部門流動，從而導致部分土地閑置，進而擠出部分糧食種植面積，降低播種比例。而另一部分農(nóng)戶則更加傾向于選擇種植收益更高的經(jīng)濟作物，這也會對糧食種植面積造成擠出。其中馬鈴薯種植比例與勞動力價格的相關關系與之相同，其系數(shù)為-1.163，但在5%的置信水平下顯著相關。與上述兩者不同，小麥種植比例中的勞動力價格系數(shù)為2.128，且在5%的置信水平下顯著相關，即勞動力價格與小麥的種植比例呈顯著正相關。這可能與小麥較高的機械化水平相關，通過機械替代勞動力作業(yè)，緩解勞動力價格上漲對種植面積比例的負向影響。除此之外，水稻、玉米、大豆種植比例與勞動力價格并不顯著相關，表明勞動力價格上漲并沒有對這些作物的種植比例產(chǎn)生顯著影響。

在其他變量的回歸中，作物綜合機械化率的提高并沒有顯著影響糧食整體的種植比例，但是對小麥和馬鈴薯的種植比例卻呈現(xiàn)出顯著正相關，這是由于機械對勞動力的替代緩解了勞動力成本上漲帶來的種植比例減少的問題；農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量與水稻和玉米的種植比例呈顯著正相關，即增加勞動力這一要素投入能夠顯著促進擴大水稻和玉米的種植比例，但是對糧食整體、小麥和大豆卻產(chǎn)生相反的影響。這可能是由于勞動力這一要素投入不斷增加，農(nóng)戶受到勞動力資源約束的可能性減弱，從而會更加傾向種植收益更高但勞動力投入較多的經(jīng)濟作物，因此增加擠出部分糧食作物種植的可能性。而玉米作為飼料糧的重要來源，其規(guī)模種植的增加會促進其作為飼料糧的需求。

耕地面積的增加能夠顯著增加糧食整體和玉米的種植比例，但是會對大豆和馬鈴薯的種植比例產(chǎn)生負向影響。耕地面積的增加會促使土地經(jīng)營規(guī)?；?，從而增加易于規(guī)?；N植的糧食作物。但是受地理因素限制和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)位分布調(diào)整，西部地區(qū)種植經(jīng)濟作物的比例增加，從而替代部分糧食作物種類的種植，最終可能使得大豆和馬鈴薯的種植比例與耕地面積呈反向變動關系；教育程度的提高并沒有對糧食整體的種植比例和大豆種植比例產(chǎn)生顯著影響，但是對玉米、小麥和馬鈴薯卻產(chǎn)生了顯著正向影響，而對水稻卻產(chǎn)生顯著負向影響。教育水平的提升會增加人力資本，而人力資本的投入能夠提高生產(chǎn)效率，從而促進作物種植比例的提升。但水稻種植區(qū)域多集中在南方，而這些區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平較高，人力資本的提升使得居民流向非農(nóng)部門的可能性增加，從而使得水稻的種植比例減少。

人均GDP水平與糧食整體、玉米和小麥的種植比例呈顯著負向關系，而與水稻、大豆、馬鈴薯的種植比例呈顯著正向關系。隨著生活水平的提高，居民開始由吃得飽向吃得好轉變，不斷增加水果、蔬菜、肉類以及奶類食品的攝入，從而減少一定量的糧食攝入，進而對糧食作物的種植比例產(chǎn)生負向影響。

3.2 農(nóng)業(yè)機械化的調(diào)節(jié)效應檢驗

由于勞動力可被農(nóng)業(yè)機械替代，從而影響農(nóng)業(yè)勞動力價格與種植結構之間的關系，因此本文用作物機械化水平作為調(diào)節(jié)變量，運用面板雙向固定效應模型，以進一步探討農(nóng)業(yè)勞動力價格對糧食種植結構的作用機制。其中表3的（1）列中勞動力價格的系數(shù)為負，且在1%的置信水平下顯著相關，表明農(nóng)業(yè)勞動力價格顯著減少糧食種植比例。在（2）列中加入作物綜合機械化率、農(nóng)業(yè)勞動力價格與作物綜合機械率的交互項，其中農(nóng)業(yè)勞動力價格的系數(shù)仍顯著為負，而交互項的系數(shù)卻在1%的置信水平下顯著為正，表明機械化水平能夠弱化農(nóng)業(yè)勞動力價格上漲對糧食種植比例的負向影響。

一方面，由于農(nóng)業(yè)機械具有較強的專用性，考慮到投入成本，農(nóng)戶更加傾向于通過購買農(nóng)機社會化服務來增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中的機械投入比例。而相比于農(nóng)業(yè)勞動力價格，農(nóng)業(yè)機械服務的相對價格更具有優(yōu)勢。雖然經(jīng)濟作物的收益相比于糧食作物更高，但是其播種環(huán)節(jié)復雜，且多種植于山區(qū)、丘陵等地，機械化作業(yè)存在較大難度。因此，從成本與收益的角度考慮，農(nóng)戶更加傾向于種植機械化程度較高的糧食作物。另一方面，農(nóng)業(yè)勞動力價格不斷上漲使得農(nóng)業(yè)從業(yè)者不斷向非農(nóng)部門轉移，但農(nóng)業(yè)機械化水平不斷提升，且農(nóng)機社會化服務的供給不斷提升，這使得農(nóng)業(yè)勞動力相比于農(nóng)業(yè)機械較難獲得。因此，為了緩解勞動力資源相對稀缺所帶來的約束，農(nóng)戶更加傾向于種植勞動密集度較低、農(nóng)業(yè)機械化程度較高的糧食作物。綜上所述，農(nóng)業(yè)機械化水平可以顯著減弱農(nóng)業(yè)勞動力價格上漲對糧食種植比例的負向影響。

4 研究結論與政策建議

4.1 研究結論

本文基于2007—2020年中國31個省區(qū)市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，探究農(nóng)業(yè)勞動力價格對糧食整體以及糧食內(nèi)部結構的影響，并在此基礎上，探討了農(nóng)業(yè)機械化水平對農(nóng)業(yè)勞動力價格與糧食種植結構的調(diào)節(jié)效應。研究結果表明：第一，農(nóng)業(yè)勞動力價格上漲能夠顯著降低糧食整體的種植比例。在糧食結構內(nèi)部，勞動力價格上漲會顯著降低馬鈴薯的種植比例，而顯著增加小麥的種植比例，但并不會對水稻、玉米和大豆產(chǎn)生顯著影響。第二，農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)勞動力價格與糧食種植結構具有調(diào)節(jié)效應，其能夠顯著弱化農(nóng)業(yè)勞動力價格上漲對糧食種植比例產(chǎn)生的負向影響。

4.2 政策建議

為緩解農(nóng)業(yè)勞動力價格上漲對我國糧食種植結構帶來的負面影響，進而在促進我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉型的同時，為糧食安全的持續(xù)鞏固提供強有力的支撐?；谏鲜鲅芯拷Y論，本文提出如下相關對策建議：

4.2.1 優(yōu)化種植結構布局

由于農(nóng)業(yè)機械能夠顯著調(diào)節(jié)農(nóng)業(yè)勞動力價格與糧食種植比例之間的關系，而山區(qū)、丘陵等地區(qū)受地形限制較難使用農(nóng)業(yè)機械從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，因此可以在平原地區(qū)提高易于機械化作業(yè)的糧食作物種植比例，而在山區(qū)、丘陵等地區(qū)提高附加值更高的經(jīng)濟作物種植比例，實現(xiàn)土地資源的高效利用與經(jīng)濟效益的最大化。

4.2.2 提升農(nóng)業(yè)機械化水平

農(nóng)業(yè)勞動力價格的上漲誘使部分農(nóng)業(yè)勞動力向非農(nóng)部門轉移，而農(nóng)業(yè)機械與勞動力之間存在替代關系，因此通過加速農(nóng)業(yè)機械化進程，實現(xiàn)糧食生產(chǎn)鏈各環(huán)節(jié)的全面機械化覆蓋，可以有效緩解勞動力資源緊張對糧食生產(chǎn)活動所帶來的約束，同時提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率與穩(wěn)定性，進而為保障糧食安全提供堅實的技術支撐。

4.2.3 加強農(nóng)機社會化服務供給

考慮到農(nóng)用機械的專用性和投資成本，農(nóng)戶主要通過獲取農(nóng)機社會化服務來實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械的要素投入，而其相對價格往往低于農(nóng)業(yè)勞動力價格。因此，政府可以通過進一步優(yōu)化農(nóng)機補貼政策，降低農(nóng)戶采用機械化作業(yè)的門檻，以加強農(nóng)機社會化服務供給，從而緩解勞動力價格上升給農(nóng)戶帶來的成本壓力。

參 考 文 獻

[1]安悅，譚雪蘭，譚杰揚，等.湖南省農(nóng)作物種植結構演變及影響因素[J].經(jīng)濟地理，2021，41（2）：156-166.

[2]蔣凌霄，安悅，譚雪蘭，等.近30年來長株潭地區(qū)農(nóng)作物種植結構演變及優(yōu)化對策[J].經(jīng)濟地理，2020，40（1）：173-180.

[3]王建國，邵凱超.中國糧食種植結構的影響因素研究綜述[J].糧食科技與經(jīng)濟，2021，46（5）：15-17+56.

[4]高延雷，張正巖，王志剛.農(nóng)地轉入、農(nóng)戶風險偏好與種植結構調(diào)整：基于CHFS微觀數(shù)據(jù)的實證分析[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2021（8）：66-80.

[5]李克樂，楊宏力.勞動力轉移、土地流轉和溢出效應對農(nóng)戶種植結構的影響[J].湖南科技大學學報（社會科學版），2021，24（5）：77-89.

[6]朱滿德，張夢瑤，劉超.農(nóng)業(yè)機械化驅動了種植結構“趨糧化”嗎？[J].世界農(nóng)業(yè)，2021（2）：27-34+44.

[7]彭繼權，吳海濤，程威特，等.機械化水平對農(nóng)戶種植結構的影響研究：基于IVGMM和IVTobit的估計方法[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2020，41（1）：55-65.

[8]伍駿騫，方師樂，李谷成，等.中國農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展水平對糧食產(chǎn)量的空間溢出效應分析：基于跨區(qū)作業(yè)的視角[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟，2017（6）：44-57.

[9]包心悅，余欣悅，杜蓉.農(nóng)業(yè)種植結構變化對糧食生產(chǎn)技術效率的影響[J].糧食科技與經(jīng)濟，2022，47（6）：7-11+17.

[10]檀竹平，洪煒杰，羅必良.農(nóng)業(yè)勞動力轉移與種植結構“趨糧化”[J].改革，2019（7）：111-118.

[11]閆周府，吳方衛(wèi)，袁凱彬.勞動稟賦變化、技術選擇與糧食種植結構調(diào)整[J].財經(jīng)研究，2021，47（4）：79-93.

[12]黎星池，朱滿德，劉超.農(nóng)業(yè)勞動力價格對種植結構的影響研究：基于空間溢出視角的分析[J].價格理論與實踐，2022（1）：83-86.

[13]郭健，李谷成，李欠男.勞動力成本上升對中國主要農(nóng)作物種植結構的影響：基于1998—2014年的省級面板數(shù)據(jù)[J].湖南農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2017，18（4）：44-50.

[14]黃瑪蘭，李曉云，曾琳琳.農(nóng)村勞動力價格上漲與勞動力轉移對作物種植結構的區(qū)域性影響差異[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2019，40（1）：98-108.