本文以农作物综合机械化率为机械化衡量指标，以 1998—2012 年全国 31 个省份的面板数据为研究对象，采用工具变量的估计方法，重新测算了农业机械化对农村劳动力转移的贡献度。研究结果表明，以农作物耕种收综合机械化率为机械化衡量指标时， 1998—2012 年农业机械化对劳动力转移的贡献度为 21. 59% ，以机耕、机播、机收三者乘积为机械化衡量指标时机械化对劳动力转移的贡献度达 72. 50% 。
一、引 言
推动农村劳动力向非农部门转移是实现城镇化与农业现代化的关键举措。顺利实现劳动力转移，不仅对农村经济发展及农民收入增长有积极作用，同时也有利于促进产业结构的升级与调整。因而，许多学者致力于研究农村劳动力转移，并从经济因素( Banerjee，1991; Decressin，1995; 程名望等， 2006; 秦华等，2009) 、制度因素( 蔡昉，2001) 、个体特征( 赵耀辉，1997; 都阳，2001; 史清华等，2005) 、社会文化( 朱力，2002) 等多个角度分析农村劳动力转移的动因，其中有不少学者研究农业机械化这个重要推力因素对农村劳动力转移的影响。农业机械化最直接的效果就是减轻了劳动强度，提高了农业生产效率，形成了对农业劳动力直接的替代作用，具有显著的促进劳动力转移的功效。
进入 21 世纪以来我国农村劳动力加速向非农领域转移，同时期农业机械化也快速增长。国内许多学者分析并证实了农业机械化与农村劳动力转移之间存在的显著关系( 李小阳等，2003; 于清东等，2007; 卢秉福，2014) ，事实上农业机械化对农村劳动力转移的推动作用被普遍认为是理所当然的，这个问题的关键在于测算出农业机械化对农村劳动力转移的贡献度。这对于我国以农业机械化为抓手促进劳动力转移具有重要的政策参考价值。现有的研究中，如祝华军( 2005) 通过建立回归模型分析了全国农机净值总量对全国农村劳动力转移总量的影响，认为全国农机净值总量每增加 1 亿元，则可支撑 4. 35 万农业劳动力从农业生产领域转移出来进入非农产业; 周孝坤等( 2010) 的研究结论认为农用机械总动力每增加 10 万千瓦的使用量就会有 8. 47 万个农村剩余劳动力转移出去; 崔玉玲等( 2009) 的计算显示，农业机械总动力每增加 1 万千瓦就会增加 0. 89 万人的农村转移劳动力。还有其他学者也对机械化对农村劳动力转移的贡献进行了探讨( 赵成柏，2006; 张文等，2006; 秦华等，2009) 。
二、数据来源、变量选取与研究方法
( 一) 数据来源与变量选取一般的研究都以农机总动力作为地区机械化水平的指标。本文前述业已指出了使用农机总动力指标的两大缺陷。在本研究中，我们选取农作物耕种收综合机械化率( mechanization) 作为机械化的衡量指标，这个指标由农业部在统计测算。它的测算方法是: 机耕水平( plowing) 、机播水平( seeding) 与机收水平( haversting) 分别按照 0. 4、0. 3、0. 3 的权重加权平均计算。其中，机耕水平是指机耕面积占各种农作物播种面积中应耕作面积的百分比( 农作物播种面积中应耕作面积等于农作物总播种面积减去免耕播种面积) ; 机播水平、机收水平分别是指机播面积、机收面积占各种农作物播种总面积、收获总面积的百分比。农作物耕种收综合机械化率直接反映的是地区农作物机械化作业水平，比农机总动力更为直接、真实，既包含了本地区农机作业水平，也包含了外地农机到本地的作业情况。因此，选择农作物耕种收综合机械化率表征农业机械化水平比农机总动力更为合适。综合机械化率的数据来源于《全国农业机械化统计资料汇编 1949—2004》与 2004—2012 年《全国农业机械化统计年报》。此外，不同环节的机械化率对农村劳动力转移的影响是不同的，本研究也试图分别分析机耕、机播与机收水平对农村劳动力转移的影响。
( 二) 研究方法在本研究中，选取 1998—2012 年全国 31 个省份的面板数据作为研究样本。估计模型如下: Ln labortransferit = α + βLn mechanizationit + γLn Zit + ai + μit ( 1) 其中，labortransfer 为农村劳动力转移数量，mechanization 为农业机械化程度，以农作物耕种收综合机械化率、机耕、机播、机收为度量指标，Z 为其他控制变量，ai 是个体固定效应* ，α、β、γ 为待估参数。在估计中对这些变量进行了对数化处理。正如本文开篇所言，机械化与农村劳动力转移之间具有互为因果的内生性关系: 机械化能推动农村劳动力转移，同时农村劳动力的转移能为机械化水平的提升创造条件。为解决这种内生性给模型估计带来的有效性问题，本文拟采用工具变量法来解决估计上的内生性问题。
三、实证结果与分析
( 一) 农业机械化对农村劳动力转移的影响表 2 给出了模型的估计结果。在估计中，对 wage 进行了滞后一期的处理。这是因为农户上一期的工资性收入能够影响下一期是否选择非农就业的决策，从而影响劳动力的转移; 然而，本期的劳动力转移情况则不会影响上一期的工资性收入。如此，也就在理论上消除了 wage 与 labortransfer 之间互为因果的内生性关系。模型( 1) 未使用工具变量，直接采用面板 OLS 的方式进行估计，估计结果表明农业机械化并未对农村劳动力转移有显著的影响，这与预期结果不符合，控制变量工资性收入则对农村劳动力转移有显著的影响。但是当采用工具变量的估计方法后，如模型( 2) ～ ( 5) 所示，结果一致表明农业机械化对农村劳动力转移有着显著的正向影响，这充分论证了使用工具变量估计的必要性。同时，对模型 ( 2) 、模型( 3) 与模型( 1) 进行了 Hausman 检验，检验结果也表明应该使用工具变量法。
( 二) 多控制变量下再分析表 2 中的估计还未考虑到地区因素对农村劳动力转移的影响。为此，选择地区农作物播种面积 ( area) 与第一产业占 GDP 比重( ration) 这两个变量。经测算，各自变量之间高度相关，为解决各变量之间多重共线性对模型估计带来的影响，对各变量的对数值做了标准化处理，处理方法如下: 如同式( 1) 的面板固定效应模型，可以转换成截面数据直接使用 OLS 的方法进行估计。处理办法是首先将估计式两边对时间取平均，如式( 5) : Ln labortransferi = β Ln mechanizationi + γ Ln Zi + ai + μi ( 5) 式( 1) 减去式( 5) 可得到原模型的离差形式，如式( 6) 所示: Ln yit = β Ln xit + γ Ln Zit + μit ( 6) 定义Ln yit = Ln labortransferit - Ln labortransferi，Ln Zit = Ln mechanizationit - Ln mechanizationi， μit = μit - μi。对式( 6) 使用 OLS 估计的方法就能一致地估计出各参数。对式( 6) 中的各变量进行标准化处理后，即能解决各自变量间的多重共线性对估计结果的影响，因而模型估计系数为标准化系数。一般而言，标准化估计系数与未标准化系数之间满足如下关系式: βi = β* i σ Xi σ Yi ( 7) 其中，β* i 为标准化估计系数，βi 为未标准化估计系数，σ Xi 与 σYi 分别是自变量与因变量的标准差。当估计出β* i 后，不难得出此时机械化对劳动力转移的贡献度η，如式( 8) 所示，其中 σlnmechan 与 σlnlabortransfer 分别为机械化与劳动力转移变量对数值的标准差。 η = ( β* i σlnmechan σlnlabortransfer ) × ( Δmechan mechan ) /( Δlabortransfer labortransfer ) ( 8) 模型估计结果如表 3 所示。在表 3 中，模型( 6) ～ ( 9) 的估计结果均表明农业机械化对农村劳动力转移具有显著的正向作用。模型的一阶段估计中，工具变量的估计系数均非常显著。表 3 中选择的几个控制变量，仅 lnarea 对劳动力转移具有正向促进作用，其他几个控制变量的估计系数或不显著或显著性水平并不稳健。这进一步表明了机械化才是影响当前农村劳动力转移的主要因素。依据 lnmechanization 的估计系数，即机械化对劳动力转移的弹性系数，根据式( 8) 不难测算出机械化对劳动力转移的贡献度。如表 3 所示，2004—2012 年，农业机械化对农村劳动力转移增长的贡献率为 37. 08% ，1998—2012 年的贡献率为 21. 59% 。值得注意的，表 3 中测算的机械化对劳动力转移的贡献率均小于表 2 中的。这说明若不考虑以上控制变量，容易高估机械化在推动农村劳动力转移上的贡献。
四、研究结论与政策含义
通过本文的分析得出如下研究结论: 首先，农业机械化对农村劳动力转移有着显著的正向促进作用。本文的实证研究表明，以农作物耕种收综合机械化率为机械化衡量指标时，1998—2012 年农业机械化对劳动力转移的贡献度为 21. 59% ; 以机耕、机播、机收三者乘积为机械化衡量指标时，同时期内机械化对劳动力转移的贡献度达 72. 50% 。其次，不同环节的机械化水平对劳动力转移的贡献度大小不同。1998—2012 年，机播、机收对劳动力转移的贡献度均明显高于机耕水平，机耕、机播、机收对劳动力转移的贡献度分别为 11. 46% 、59. 08% 与 53. 36% 。本文的研究结论有如下政策含义: 第一，农村劳动力转移是我国实现农业现代化、推进城镇化、促进“四化同步”的重要内容，在推动农村劳动力转移上应以提升农业机械化为政策抓手，将更多的农民从田间地头里释放出来，从繁重的体力劳动中解放出来。这就需要在政策上大力发展农机社会化服务，给予农机手更多扶持性、奖励性政策，以此提高我国农机化服务供给能力与供给水平。第二，在农业机械化水平提升上应重点关注机播、机收这两个关键环节，这两个环节既是当前农业机械化的短板，更是推动农村劳动力转移的重要着力点。当前我国许多农作物的机播、机收水平还很低，如水稻机插、棉花机收、甘蔗机收等。农机和农艺结合不够是当前机播与机收水平低的关键因素。这就需要在农业机械技术上进行攻关，推进农机与农艺技术一体化，解决机播、机收上的技术难题，以此促进更多农村劳动力向外转移。
参 考 文 献
1. Banerjee B. The determinants of migrating with a pre-arranged job and of the initial duration of urban unemployment: an analysis based on Indian data on rural-to-urbanmigrants. Journal of Development Economics，1991，36( 2)
2. Decressin J，Fatás A. Regional labor market dynamics in Europe. European Economic Review，1995，39( 9)
3. Hayami Y，Ruttan V W. Agricultural development: an international perspective. Baltimore，Md /London: The Johns Hopkins Press，1971.
4. 蔡 昉 . 中国人口流动方式与途径( 1990—1999 年) . 社会科学文献出版社，2001 5. 程名望，史清华，徐剑侠 . 中国农村劳动力转移动因与障碍的一种解释 . 经济研究，2006( 4)
《农业机械化对农村劳动力转移贡献的量化研究》来源：《农业技术经济》，作者：周 振 马庆超 孔祥智