外出務(wù)工對農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)的作用研究
——基于2101個農(nóng)戶的實(shí)證分析

明　輝，漆雁斌

(四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，四川 成都 611130)

?

外出務(wù)工對農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)的作用研究
——基于2101個農(nóng)戶的實(shí)證分析

明輝，漆雁斌

(四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，四川 成都 611130)

摘要：以增收為主要目標(biāo)的農(nóng)民外出務(wù)工，是農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移的重要途徑，也是農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置發(fā)生變化的驅(qū)動因子。通過CHNS數(shù)據(jù)的匹配構(gòu)建了微觀面板數(shù)據(jù)，在固定效應(yīng)回歸模型、面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的基礎(chǔ)上，分析了外出務(wù)工對農(nóng)戶家庭種植業(yè)流動資產(chǎn)投入、總資產(chǎn)投入以及種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用。結(jié)果表明，種植業(yè)生產(chǎn)規(guī)模較小的農(nóng)戶家庭可能會因?yàn)榧彝コ蓡T外出打工而增加流動資產(chǎn)的投入；而生產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)戶家庭，可能會由于外出打工而減少種植業(yè)方面的流動資產(chǎn)投入；外出務(wù)工對小規(guī)模農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)總資產(chǎn)投入作用不顯著，但對大規(guī)模農(nóng)戶的總資產(chǎn)投入有明顯的抑制作用；在勞動節(jié)約型和資本節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步對種植業(yè)全要素生產(chǎn)率做出重要貢獻(xiàn)的背景下，農(nóng)民外出務(wù)工在一定程度上有助于種植業(yè)生產(chǎn)率的提升。建議未來應(yīng)準(zhǔn)確把握農(nóng)戶特別是種植業(yè)生產(chǎn)專業(yè)大戶的外出務(wù)工動向，以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、耕地面積及投入的變動情況。

關(guān)鍵詞：外出務(wù)工；流動資產(chǎn)投入；總資產(chǎn)投入；面板數(shù)據(jù)；隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)

一、引言

要素配置對任何一個產(chǎn)業(yè)的增長至關(guān)重要，從投入的角度看，是指在產(chǎn)出不變的前提下通過要素投入量的調(diào)整，所能達(dá)到的最小投入成本與調(diào)整前實(shí)際最小投入成本的比值。20世紀(jì)90年代后期隨著城鎮(zhèn)化、工業(yè)化和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，由于農(nóng)戶增收的驅(qū)動，各地區(qū)農(nóng)村外出勞動力數(shù)量呈現(xiàn)出不同程度的增長，至2006年，外出勞動力已占農(nóng)村全部勞動力的30%左右。在家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的背景下，家庭勞動力的數(shù)量與結(jié)構(gòu)是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)活動的重要決定因素。因此，有學(xué)者認(rèn)為農(nóng)村勞動力外出打工可能會抽空農(nóng)業(yè)家庭生產(chǎn)中的勞動力，出現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力投入缺失或不足的現(xiàn)象[1]；還可能減少農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)投資，不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，以致最終引發(fā)耕地“撂荒”[2]。但另有學(xué)者提出，當(dāng)部分勞動力流出農(nóng)業(yè)后，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素稟賦結(jié)構(gòu)可能發(fā)生變化，進(jìn)而誘致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式發(fā)生變化，在當(dāng)前農(nóng)業(yè)勞動力過剩的情況下可能會使要素配置效率得到改善[3]。那么，以農(nóng)民增收為主要政策目標(biāo)的農(nóng)民外出務(wù)工，到底是促進(jìn)還是抑制了農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特別是以耕地為載體的種植業(yè)生產(chǎn)？農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的配置效率是提高還是降低了？這些問題的研究事關(guān)中國的糧食安全和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

農(nóng)民外出務(wù)工對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生的效應(yīng)是多重的，而且較為復(fù)雜，就像一個“黑箱”。從定性的角度看，其對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的促進(jìn)作用主要表現(xiàn)為：外出的家庭成員可能會用務(wù)工收入的一部分支持家庭生產(chǎn)性投資，增加資本性生產(chǎn)資料的數(shù)量，從而提高技術(shù)效率和生產(chǎn)能力，當(dāng)然這些收入也可能主要被用于支持直接消費(fèi)，如房屋建設(shè)和子女教育，從而不會直接作用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動[4]；此外，勞動力流動還能促進(jìn)農(nóng)村勞動力群體能力的提升[5]。而對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的抑制作用則可能有：非農(nóng)收入的增加會降低農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工具上的投資；除農(nóng)機(jī)技術(shù)之外，勞動力外出務(wù)工程度越高，農(nóng)戶對各類技術(shù)的需求越少[6]；農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移不是同質(zhì)勞動力的轉(zhuǎn)移過程，而是具有高度篩選性的轉(zhuǎn)移過程，這可能導(dǎo)致農(nóng)戶青壯年勞動力流失，使農(nóng)村留守勞動力結(jié)構(gòu)劣化，從而降低資源配置效率和生產(chǎn)能力[7]。從定量的角度看，相關(guān)分析結(jié)論為：有外出務(wù)工成員的農(nóng)戶，其家庭經(jīng)營規(guī)模效率可能發(fā)生變化，耕地規(guī)模較小農(nóng)戶的外出務(wù)工有利于糧食種植面積的擴(kuò)大，而耕地規(guī)模較大農(nóng)戶的外出務(wù)工卻使糧食種植面積顯著下降[8]；安徽的數(shù)據(jù)表明，農(nóng)戶的非農(nóng)轉(zhuǎn)移減少了農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投工量，降低了糧食生產(chǎn)效率[9]；基于農(nóng)村固定觀察點(diǎn)農(nóng)戶數(shù)據(jù)的多元回歸模型顯示，農(nóng)民兼業(yè)化促進(jìn)了農(nóng)戶家庭的機(jī)械使用量，降低了生產(chǎn)資料的投入[10]。由此可見，目前對外出務(wù)工與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之間關(guān)系的研究還缺乏深入的全國性定量分析。

由于農(nóng)民外出務(wù)工后，農(nóng)戶家庭生產(chǎn)的勞動力投入將發(fā)生變動*例如，McGough,Bruce(2013)指出在商業(yè)周期非凸和農(nóng)戶效用函數(shù)確定的情況下，農(nóng)戶生產(chǎn)的勞動力需求曲線的斜率會比Frisch需求曲線的斜率更陡。見《Journal of Economic Dgnamics and control》，2013年第6期。，進(jìn)而會導(dǎo)致以家庭經(jīng)營為主要特征的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本投入、土地投入等(土地流轉(zhuǎn))發(fā)生變化，并會通過生產(chǎn)資源數(shù)量和配置效率的變動改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。因此，本文認(rèn)為農(nóng)民外出務(wù)工對農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作用，可進(jìn)一步分解為外出務(wù)工對家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本投入的作用，以及對農(nóng)戶家庭經(jīng)營全要素生產(chǎn)率的作用兩個方面。接下來便在CHNS這一全國性微觀面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，從前述兩個角度進(jìn)行詳細(xì)的定量研究。

三、數(shù)據(jù)來源與變量構(gòu)建

(一)數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來自于中國健康與營養(yǎng)調(diào)查(China Health and Nutrition Survey，CHNS)，該調(diào)查覆蓋了東部沿海、中部和西部的廣西、貴州、黑龍江、河南、湖北、湖南、江蘇、遼寧、山東9個省區(qū)。到目前為止，數(shù)據(jù)橫跨了1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年和2011年，能夠較好地反映外出務(wù)工對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的長期作用，具有較好的代表性。

(二)變量構(gòu)建

CHNS中農(nóng)戶的家庭成員數(shù)據(jù)包括共同擁有經(jīng)濟(jì)資源的個體，涵蓋了在外務(wù)工成員的信息。本文構(gòu)建了農(nóng)戶家庭外出務(wù)工人數(shù)這一核心解釋變量，具體方法為將家庭成員個體數(shù)據(jù)庫中有“外出務(wù)工”這一情況的成員個數(shù)累加，并與家庭數(shù)據(jù)庫中該家庭成員所在家庭的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配*CHNS數(shù)據(jù)中，“外地務(wù)工”是指離開本地區(qū)不少于3個月的農(nóng)村勞動力。以往大多數(shù)涉及農(nóng)戶外出務(wù)工的研究都只分析了“有”和“無”兩種情況，鮮有在累計外出務(wù)工總成員數(shù)量基礎(chǔ)上的分析。，從而獲得從事農(nóng)業(yè)的家庭外出務(wù)工成員信息*這里的從事種植業(yè)生產(chǎn)家庭是指有種植業(yè)收入的家庭，而不管該家庭在CHNS中位于“城鎮(zhèn)”或位于“農(nóng)村”。。另外，由于學(xué)者們比較關(guān)心農(nóng)民外出打工所導(dǎo)致的“耕地利用不充分”現(xiàn)象，所以本文以CHNS中家庭的種植業(yè)經(jīng)營活動為研究對象。關(guān)于農(nóng)戶種植業(yè)產(chǎn)出的測度，首先將研究對象選定為家庭經(jīng)營模式*CHNS將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)形式劃分為集體經(jīng)營、家庭經(jīng)營、兩者兼有和其他，其中家庭經(jīng)營占比最高。，再以農(nóng)作物銷售收入和自用部分換算收入的總和作為產(chǎn)出。關(guān)于農(nóng)戶的種植業(yè)勞動力投入，則采用家庭成員平均每天用于農(nóng)作物生產(chǎn)的小時數(shù)乘以勞動力數(shù)量進(jìn)行變量值的構(gòu)造*家庭整體農(nóng)業(yè)勞動參與率的下降，可部分顯示農(nóng)村中大量的撂荒或土地出租現(xiàn)象。而家庭內(nèi)部農(nóng)業(yè)從業(yè)人員比例的變動則可能意味著家庭由勞動密集型轉(zhuǎn)向土地或投入密集型作物。用家庭成員從事農(nóng)業(yè)的勞動時間乘以家庭成員數(shù)量的結(jié)果反映勞動力投入可以涵蓋前述兩種情況。這里同樣涉及家庭數(shù)據(jù)庫和家庭成員數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)匹配問題。，即先將勞動時間在個人層面進(jìn)行加總*利用CHNS 數(shù)據(jù)庫中關(guān)于農(nóng)戶從事種植業(yè)的數(shù)據(jù)，按照年工作時間=年工作月份*4*周工作天數(shù)*天工作小時數(shù)。，再以農(nóng)戶為單位計算總值，該方法較賦權(quán)平均法更能反映實(shí)際情況[11]。勞動力數(shù)量則使用家庭總?cè)丝跀?shù)作為代理變量，因?yàn)樵谵r(nóng)村通常不存在嚴(yán)格的勞動年齡界限，具有勞動能力的家庭成員都會參與到種植業(yè)生產(chǎn)活動當(dāng)中。最后，本文關(guān)注農(nóng)戶種植業(yè)生產(chǎn)的流動資產(chǎn)投入和總資產(chǎn)投入：流動資產(chǎn)投入反映農(nóng)戶當(dāng)前從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性*對應(yīng)CHNS數(shù)據(jù)中的農(nóng)作物每年租地、種子、肥料、農(nóng)藥、農(nóng)具、雇工的總花費(fèi)。，而包括了固定資產(chǎn)投入的總資產(chǎn)投入則可以反映農(nóng)戶對未來通過務(wù)農(nóng)提高家庭收入的信心*將CHNS數(shù)據(jù)中的農(nóng)業(yè)機(jī)械總價值作為農(nóng)戶固定資產(chǎn)投入的代理變量，包括(大、中、小)型拖拉機(jī)、手扶拖拉機(jī)、灌溉設(shè)備、電動打谷機(jī)、家用水泵。總投入則為流動資產(chǎn)投入和固定資產(chǎn)投入之和。，農(nóng)民外出務(wù)工對這兩類投入的作用可能不同。模型中相關(guān)變量均進(jìn)行了價格指數(shù)的調(diào)整，其中農(nóng)戶種植業(yè)產(chǎn)出用農(nóng)產(chǎn)品收購價格指數(shù)進(jìn)行調(diào)整，農(nóng)戶的流動資產(chǎn)投入和總資產(chǎn)投入分別用農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)進(jìn)行調(diào)整。為保證模型中所有變量的數(shù)據(jù)在CHNS中可得，選取了1989年、1991年、1993年、1997年、2000年、2004年、2006年、2009年、2011年9個地區(qū)的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行了個體數(shù)據(jù)與家庭數(shù)據(jù)的匹配并剔除異常值后，構(gòu)建了2000—2011年2 101個家庭的非平衡面板數(shù)據(jù)以備后續(xù)分析。表1給出了變量的描述性統(tǒng)計。

表1　變量的描述性統(tǒng)計*CHNS中戶主的受教育程度分為了6級，1-小學(xué)以下，2-小學(xué)，3-初中，4-高中，5-本?？?，6-碩士。

四、外出務(wù)工與農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)資本投入之間的關(guān)系研究

(一)計量經(jīng)濟(jì)模型及變量說明

考慮模型中解釋變量的設(shè)定以及對農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)資本投入的現(xiàn)有研究，結(jié)合本文樣本數(shù)據(jù)的實(shí)際特點(diǎn)，在盡可能多的包括相關(guān)變量和控制模型多重共線性的基礎(chǔ)上，加入了對應(yīng)的控制變量，得到的計量模型如下：

(1)

其中i 表示農(nóng)戶家庭，t 表示年份。模型中的被解釋變量為農(nóng)戶種植業(yè)生產(chǎn)的資產(chǎn)投入input，后續(xù)分析將具體分為流動資產(chǎn)投入和總資產(chǎn)投入兩類。核心解釋變量為農(nóng)戶家庭外出務(wù)工人數(shù)work。主要解釋變量為X，包括：種植業(yè)產(chǎn)出、種植業(yè)勞動力投入。種植業(yè)產(chǎn)出是一個包括家庭特征、家庭資源稟賦、生產(chǎn)要素市場、農(nóng)產(chǎn)品市場和農(nóng)業(yè)政策綜合信息的變量，這些因素能對農(nóng)戶的生產(chǎn)投入起到?jīng)Q定性作用[12]，即種植業(yè)產(chǎn)出高的、或以種植業(yè)為主要收入來源的農(nóng)戶通常會傾向于投入更多的生產(chǎn)資本。種植業(yè)勞動力投入也是農(nóng)戶資產(chǎn)投入的主要決定因素，即有足夠勞動力的家庭，或在種植業(yè)上投入較多勞動時間的農(nóng)戶，傾向于有較高的種植業(yè)生產(chǎn)資產(chǎn)投入[13]。δ 代表年份控制變量， η 表示不隨時間變化的固定效應(yīng)， ε 是隨機(jī)誤差項(xiàng)。所有模型的估計結(jié)果均由STATA12.0運(yùn)行獲得。

(二)模型結(jié)果及分析

1、外出務(wù)工與農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)流動資產(chǎn)投入關(guān)系的計量經(jīng)濟(jì)分析

本部分在計量方程(1)的基礎(chǔ)上，探索外出務(wù)工與農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)流動資產(chǎn)投入之間的關(guān)系。首先，分別進(jìn)行了模型的固定效應(yīng)估計和隨機(jī)效應(yīng)估計，相應(yīng)的Hausman檢驗(yàn)值為116.11，表明隨機(jī)效應(yīng)模型可能遺漏了不同農(nóng)戶家庭的特征、資源稟賦等非觀測效應(yīng)，而這些效應(yīng)又和解釋變量顯著相關(guān)，所以采用固定效應(yīng)回歸模型進(jìn)行計量經(jīng)濟(jì)分析*由于流動資產(chǎn)投入對“外出務(wù)工”沒有明顯的作用，所以模型里沒有考慮內(nèi)生變量問題。。其次，由于種植業(yè)生產(chǎn)投入和外出務(wù)工之間的關(guān)系在不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入水平的生產(chǎn)中可能存在差別，但全樣本面板數(shù)據(jù)回歸模型無法有效反映出這種特性，因此本文還采用了面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸進(jìn)行分析。最后，為保證模型的穩(wěn)健性，在多次建模的基礎(chǔ)上，刪除了不顯著的解釋變量和某些年份的控制變量，從而得到實(shí)證分析結(jié)果，如表2所示。

表2中的兩個固定效應(yīng)模型結(jié)果均顯示，全樣本回歸模型總體都通過了相關(guān)檢驗(yàn)，種植業(yè)收入和勞動力投入對農(nóng)戶家庭生產(chǎn)流動資產(chǎn)投入有顯著的促進(jìn)作用，但農(nóng)民外出打工對流動資產(chǎn)投入?yún)s沒有顯著的促進(jìn)作用。分位數(shù)回歸的結(jié)果卻顯示，10%、25%、75%分位數(shù)對應(yīng)的回歸模型中“外出打工人數(shù)”這一變量通過了顯著性檢驗(yàn)，這說明種植業(yè)流動資本投入較少(即生產(chǎn)規(guī)模較小)的農(nóng)戶家庭可能會因?yàn)榧彝コ蓡T外出打工而增加流動資產(chǎn)的投入；而流動資本投入(即生產(chǎn)規(guī)模)較大、專業(yè)化程度較高的農(nóng)戶家庭，可能會由于外出打工而減少種植業(yè)方面的流動資產(chǎn)投入。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的可能原因是，種植業(yè)生產(chǎn)規(guī)模偏小的農(nóng)戶，可能由于還沒有發(fā)揮出生產(chǎn)的規(guī)模效益而處于資源投入報酬遞增的階段，家庭成員外出打工帶回的收入有利于農(nóng)戶短期內(nèi)增加流動資本的投入*楊俊(2011)在研究湖北省荊州市的純農(nóng)戶和兼業(yè)農(nóng)戶生產(chǎn)組合時指出，只有增加資本投入才能獲得目標(biāo)收益。見《中國農(nóng)村觀察》，2011年第1期。，從而產(chǎn)生規(guī)模效益、獲得更好的種植業(yè)收入；而生產(chǎn)規(guī)模偏大、專業(yè)化的農(nóng)戶家庭可能會由于青壯年家庭成員的外出，無力維持以往的規(guī)模生產(chǎn)，只能在短期內(nèi)減少相關(guān)投入。

表2　外出務(wù)工與農(nóng)戶種植業(yè)生產(chǎn)流動資產(chǎn)投入的計量經(jīng)濟(jì)分析結(jié)果

注: ***表示p< 0.01，**表示p< 0.05，*表示p< 0.1。下表同。

2、外出務(wù)工與農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)總資產(chǎn)投入關(guān)系的計量經(jīng)濟(jì)分析

接下來仍然以方程(1)為基礎(chǔ)，分析外出務(wù)工與農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)總資產(chǎn)投入的關(guān)系。耕地的細(xì)碎化會抑制農(nóng)戶生產(chǎn)的總資產(chǎn)、特別是固定資產(chǎn)投入[14]?？紤]到耕地規(guī)模只有達(dá)到一定規(guī)模后，農(nóng)戶才會有較多的固定資產(chǎn)投入或總資產(chǎn)投入，所以在分析外出務(wù)工對農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)總資本投入關(guān)系時，本文根據(jù)收集的數(shù)據(jù)特征設(shè)定了一個控制變量：小規(guī)模(land)加入式(1)，將耕地規(guī)模小于等于30畝的農(nóng)戶歸為一類，用1表示，大于30畝的農(nóng)戶歸為一類，用0表示。這樣能夠較好的觀察不同耕地規(guī)模的農(nóng)戶外出打工與家庭種植業(yè)生產(chǎn)總投資之間的關(guān)系。由于hausman檢驗(yàn)值為156.91，因此依然采用固定效應(yīng)回歸模型進(jìn)行估計，綜合分析結(jié)果如表3所示。

表3　外出務(wù)工與農(nóng)戶種植業(yè)生產(chǎn)總資產(chǎn)投入的計量經(jīng)濟(jì)分析結(jié)果

注:***表示p< 0.01，**表示p< 0.05，*表示p< 0.1。下表同。

由上述結(jié)果可知，列(1)至列(4)顯示“外出務(wù)工人數(shù)”對農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)總資產(chǎn)投入沒有顯著作用，但在加入“小規(guī)模”和“外出務(wù)工人數(shù)”的交叉項(xiàng)后，即在列(5)和列(6)中，該作用變?yōu)轱@著，這意味著外出務(wù)工對不同耕地規(guī)模農(nóng)戶的種植業(yè)總資產(chǎn)投入有不同的作用。具體來說，列(5)表明在沒有年份控制變量的情況下，耕地面積小于等于30畝的農(nóng)戶，其家庭成員外出打工每增加1人，家庭種植業(yè)生產(chǎn)總資產(chǎn)投入幾乎不變，外出打工對總資產(chǎn)投入的作用不明顯；而耕地面積大于30畝的農(nóng)戶，外出打工對總資產(chǎn)投入產(chǎn)生了較顯著的抑制作用，其家庭成員外出打工每增加1人，家庭種植業(yè)生產(chǎn)總資產(chǎn)投入會降低23%。這個現(xiàn)象與實(shí)際情況比較一致，由于耕地面積比較小的農(nóng)戶，固定資產(chǎn)的擁有量有限，外出打工對包含了固定資產(chǎn)投入的總資產(chǎn)投入作用不明顯；但耕地規(guī)模較大的農(nóng)戶，可能會因?yàn)橹饕獎趧恿Φ耐獬龆鵁o法更新固定資產(chǎn)以維持以往規(guī)模的種植業(yè)生產(chǎn)，從而在一個較長時期內(nèi)減少了固定資產(chǎn)的投入。列(6)中的變量除“小規(guī)?！蓖舛硷@著，這說明在控制年份的情況下，耕地面積大小對模型常數(shù)項(xiàng)沒有太大作用，而對“外出務(wù)工人數(shù)”的斜率有明顯作用，該作用與列(5)的結(jié)論類似，這也在某種程度上證明了列(5)的穩(wěn)健性。

綜上所述，農(nóng)民外出務(wù)工對種植業(yè)生產(chǎn)投入較少的農(nóng)戶家庭流動資產(chǎn)投入有明顯的促進(jìn)作用，規(guī)模越小促進(jìn)作用越大，而對部分投入較多農(nóng)戶的流動資產(chǎn)投入則有較顯著的抑制作用；外出務(wù)工對小規(guī)模農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)總資產(chǎn)投入作用不顯著，但對大規(guī)模農(nóng)戶的總資產(chǎn)投入有明顯的抑制作用。

五、外出務(wù)工與種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系研究

當(dāng)生產(chǎn)投入發(fā)生變化時，生產(chǎn)要素配置效率也在變動，所以生產(chǎn)投入的增加和減少并不能直接說明農(nóng)戶家庭經(jīng)營種植業(yè)效率的高低，因此本文接下來分析農(nóng)民外出務(wù)工與種植業(yè)生產(chǎn)率之間的關(guān)系。

(一)隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型及其結(jié)果

要素生產(chǎn)率的研究方法有三類，一是參數(shù)方法，即隨機(jī)前沿分析，二是非參數(shù)方法，即數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)，三是半?yún)?shù)方法，如Olley-Pakes方法和Levinsohn-Petrin方法。它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，適用的對象有所不同。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的形式較為確定(常用模型為C-D邊界生產(chǎn)函數(shù)模型和超越對數(shù)邊界生產(chǎn)函數(shù)模型)，因此本文采用隨機(jī)前沿模型分析種植業(yè)全要素生產(chǎn)率。首先對前述兩類模型的似然值之比構(gòu)建檢驗(yàn)統(tǒng)計量，結(jié)果顯示C-D邊界生產(chǎn)函數(shù)模型被拒絕，也就是說，超越對數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型更適合本文選取的數(shù)據(jù)。

設(shè)定函數(shù)形式的過程即是模型檢驗(yàn)的過程，先設(shè)定隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的具體形式為

lnf[Xit(t);β]=β0+βLln(L)+βKln(K)+

βtt+βLKln(L)ln(K)+βLtln(L)t+βKtln(K)t+

βL2ln2(L)+βK2ln2(K)+βt2t2

(2)

該模型可以估計隨機(jī)生產(chǎn)前沿和技術(shù)效率損失函數(shù)，并可保證結(jié)果無偏、有效。其中被解釋變量為農(nóng)戶的種植業(yè)產(chǎn)出，L 、K 分別是種植業(yè)生產(chǎn)的勞動力投入和總資產(chǎn)投入，β 是待估參數(shù)。一般而言，確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)參數(shù)的檢驗(yàn)有三個原假設(shè)，分別是：

假設(shè)1：βLK=βLt=βKt=βL2=βK2=βt2=0 ，即無變量間的相互作用，對應(yīng)模型記為模型2；

假設(shè)2：βt=βLt=βKt=βt2=0 ，即無技術(shù)進(jìn)步，對應(yīng)模型記為模型3；

假設(shè)3：有冗余變量，即基礎(chǔ)模型不顯著變量系數(shù)為0，對應(yīng)模型記為模型4；

而這里的基礎(chǔ)模型是指含變量間相互作用、有技術(shù)進(jìn)步、沒有冗余變量的模型，記為模型1。

在運(yùn)用前述部分提及的數(shù)據(jù)后，得到確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)估計結(jié)果，如表4所示。

表4結(jié)果顯示*在建模時，假設(shè)2對應(yīng)的模型3無法收斂，說明在樣本期間技術(shù)進(jìn)步在種植業(yè)生產(chǎn)中的正向或負(fù)向作用不容忽視。，模型4是合理的測度農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率模型。由于基礎(chǔ)模型1中勞動力和資本的一次項(xiàng)系數(shù)不顯著，所以沒有納入最終模型。模型中勞動力二次項(xiàng)和資本二次項(xiàng)顯著且系數(shù)為正，這說明樣本期間種植業(yè)產(chǎn)出增長率隨著勞動力投入的增加而增加，隨著資本投入的增加而增加。時間變量一次項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)，表明中性技術(shù)進(jìn)步對種植業(yè)產(chǎn)出的作用不顯著，但勞動力時間變量和資本時間變量顯著且系數(shù)均為正，說明存在勞動節(jié)約型和資本節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步。勞動力和資本的交互作用顯著為負(fù)，意味著生產(chǎn)資源配置不當(dāng)。η<0 ，說明該期間種植業(yè)技術(shù)效率是以遞增的速率遞減的，年均變化率為0.035 6*這里的分析結(jié)果似乎和一些參考文獻(xiàn)的結(jié)論不同，原因有兩個：一是樣本期間涵蓋2000年至2011年，在勞動力轉(zhuǎn)移和加大農(nóng)業(yè)投資等相關(guān)政策的支持下，勞動力過剩和資金投入不足現(xiàn)象已有所緩解，這兩者對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)已與大多數(shù)文獻(xiàn)研究期間的20世紀(jì)80年代末期至2000年初期所對應(yīng)的貢獻(xiàn)不同了；二是本文僅分析種植業(yè)的生產(chǎn)率，這與包含農(nóng)林牧漁業(yè)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率是不同的。。

表4　種植業(yè)全要素生產(chǎn)率確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)回歸結(jié)果

注:***表示p< 0.01，**表示p< 0.05，*表示p< 0.1。

表5　LR檢驗(yàn)結(jié)果

注:***表示p< 0.01，**表示p< 0.05，*表示p< 0.1。

(二)外出務(wù)工對農(nóng)戶家庭種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用

為考察外出務(wù)工對農(nóng)戶家庭種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用，首先在前述生產(chǎn)率回歸模型的基礎(chǔ)上，經(jīng)預(yù)測得到CHNS調(diào)查中所有農(nóng)戶家庭的全要素生產(chǎn)率，接下來再進(jìn)一步構(gòu)建合適的計量經(jīng)濟(jì)模型。模型中，被解釋變量為隨機(jī)前沿模型得到的農(nóng)戶家庭種植業(yè)全要素生產(chǎn)率估計值TFP。解釋變量中，除了外出打工這一核心解釋變量外，本文在對現(xiàn)有研究成果梳理的基礎(chǔ)上加入了耕地規(guī)模、家庭成員數(shù)、戶主年齡、戶主年齡平方、戶主受教育程度作為控制變量，具體形式為：

(3)

Hausman檢驗(yàn)值為479.71，說明應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。另外還采用了分位數(shù)回歸模型分析不同分位點(diǎn)上種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的主要決定因素，綜合結(jié)果如表6所示。

表6表明，全樣本面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型中，農(nóng)民外出務(wù)工對農(nóng)戶家庭種植業(yè)全要素生產(chǎn)率作用不顯著；但面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型則顯示，外出務(wù)工是種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的決定因素，而且這一作用在五個分位點(diǎn)上均表現(xiàn)顯著，都促進(jìn)了種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。當(dāng)然，在不同的分位點(diǎn)上，外出務(wù)工對種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用不盡相同。除此之外，家庭成員數(shù)、耕地規(guī)模、戶主年齡及年齡的平方，是目前中國農(nóng)戶家庭種植業(yè)全要素生產(chǎn)率高低的主要決定因素，戶主的受教育程度的作用不甚明顯。

六、結(jié)論及政策建議

本文利用CHNS不同數(shù)據(jù)庫之間的匹配信息組建了面板數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型、面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型和隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，分析了農(nóng)民外出務(wù)工對農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)投入及全要素生產(chǎn)率的作用。結(jié)果顯示：種植業(yè)生產(chǎn)規(guī)模較小的農(nóng)戶家庭會因?yàn)榧彝コ蓡T外出打工而增加流動資產(chǎn)的投入；而生產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)戶家庭，會由于外出打工而減少種植業(yè)方面的流動資產(chǎn)投入；外出務(wù)工對小規(guī)模農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)總資產(chǎn)投入作用不顯著，但對大規(guī)模農(nóng)戶的總資產(chǎn)投入有明顯的抑制作用；在勞動節(jié)約型和資本節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步對種植業(yè)全要素生產(chǎn)率做出重要貢獻(xiàn)的背景下，農(nóng)民外出務(wù)工在一定程度上有助于種植業(yè)生產(chǎn)率的提升。為此，未來可圍繞農(nóng)民增收的政策目標(biāo)繼續(xù)鼓勵農(nóng)民外出務(wù)工，并應(yīng)準(zhǔn)確把握農(nóng)戶、特別是種植業(yè)生產(chǎn)專業(yè)大戶的外出務(wù)工動向以及家庭種植業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、耕地面積和投入的變動情況。

表6　外出打工與農(nóng)戶家庭種植業(yè)生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率計量模型

注:***表示p< 0.01，**表示p< 0.05，*表示p< 0.1。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳文超. 農(nóng)村青年外出打工對農(nóng)戶種地安排的影響——基于河村經(jīng)驗(yàn)的分析[J]. 華東理工大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版, 2012(5).

[2]紀(jì)月清, 鐘甫寧. 非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)戶農(nóng)機(jī)服務(wù)利用[J]. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版, 2013(5).

[3]趙文, 程杰. 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變與農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)激勵效應(yīng)[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2014(2).

[4]Davis J, Lopez-Carr D. Migration, Remittances and Smallholder Decision-making: Implications for Land Use and Livelihood Change in Central America[J]. Land Use Policy, 2014(36).

[5]石智雷, 楊云彥. 外出務(wù)工對農(nóng)村勞動力能力發(fā)展的影響及政策含義[J]. 管理世界, 2011(12).

[6]展進(jìn)濤, 陳超. 勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)技術(shù)選擇的影響——基于全國農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)的分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2009(3).

[7]Bezu S, Holden S. Are Rural Youth in Ethiopia Abandoning Agriculture?[J]. World Development, 2014,64.

[8]李德洗. 農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的糧食生產(chǎn)效應(yīng)研究[J]. 中州學(xué)刊, 2012(4).

[9]秦立建, 張妮妮, 蔣中一. 土地細(xì)碎化、勞動力轉(zhuǎn)移與中國農(nóng)戶糧食生產(chǎn)——基于安徽省的調(diào)查[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2011(11).

[10]李慶, 林光華, 何軍. 農(nóng)民兼業(yè)化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的相關(guān)性研究——基于農(nóng)村固定觀察點(diǎn)農(nóng)戶數(shù)據(jù)的分析[J]. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版, 2013(3).

[11]于大川, 潘光輝. 健康人力資本與農(nóng)戶收入增長——基于CHNS數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究[J]. 經(jīng)濟(jì)與管理, 2013(3).

[12]徐玉婷, 楊鋼橋. 不同類型農(nóng)戶農(nóng)地投入的影響因素[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2011(3).

[13]Banerjee H, Goswami R, Chakraborty S, et al. Understanding Biophysical and Socio-economic Determinants of Maize (Zea mays L.) Yield Variability in Eastern India[J]. NJAS-Wageningen Journal of Life Sciences, 2014(12).

[14]Xie Y, Gong P, Han X, et al. The Effect of Collective for Estland Tenure Reform in China: Does Land Parcelization Reduce Forest Management Intensity?[J]. Journal of Forest Economics, 2014,20(2).

(責(zé)任編輯：馬慧)

收稿日期：2015-12-25

基金項(xiàng)目：國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目《農(nóng)產(chǎn)品食品安全視閾下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)型問題研究》(14XGL003)

作者簡介：明輝，女，重慶綦江人，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理；

中圖分類號：F325

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1007-3116(2016)07-0099-08

The Effection of Working away from Hometown on the Household’s Planation Production: The Empirical Analysis with 2 101 Households

MING Hui, QI Yan-bin

(College of Economics, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China)

Abstract:Working away from hometown is the important channel of transforming the residual labor in rural although improving the farmers' income is the main policy target. Based on the CHNS data, this paper constructs the micro-panel data and analyzes the effects of the migrant workers on liquid capital investment and total capital investment of the household's family plantation by using the fixed effects regression model and the quantile regression model of the panel data. Then the total factor productivity is measured with the stochastic frontier production function model. The results showed that the households of small scale plantation production would increase the liquid investment when the members of the family are outside for work while the large scale households would reduce the liquid capital investment. In terms of total capital investment, working away from hometown had little effect on the capital of the small scale households' plantation production, but the reducing effect was significant for the large scale households. At present, the labor saving progress and the capital saving progress both contribute to the total factor productivity in China. So working away from hometown could help the improvement of the plantation productivity to some degree. In the future, the trend of outside for work of the farmers especially the specialized farmers, the changes about the structure of agricultural production and the area or the agricultural inputs would be grasped.

Key words:working away from hometown; liquid capital investment; total capital investment; panel data; stochastic frontier production function

漆雁斌，男，四川岳池人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理。

【統(tǒng)計調(diào)查與分析】