黃瑪蘭,李曉云,曾琳琳
(華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,湖北 武漢 430070)
改革開放以來,隨著工業(yè)化的快速發(fā)展,中國農(nóng)村勞動(dòng)力向非農(nóng)業(yè)大規(guī)模轉(zhuǎn)移。非農(nóng)行業(yè)對(duì)非技術(shù)性勞動(dòng)力的大量需求導(dǎo)致勞動(dòng)力價(jià)格不斷上漲,2004年以來呈現(xiàn)年均兩位數(shù)的增長速度[1]。農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲不僅改變了農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)要素的相對(duì)價(jià)格,而且改變了農(nóng)業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)要素的相對(duì)價(jià)格,誘使農(nóng)戶在要素價(jià)格變動(dòng)的情形下重新配置家庭稟賦,改變農(nóng)業(yè)投入要素組合與生產(chǎn)決策。例如,將家庭勞動(dòng)力投向經(jīng)濟(jì)效益高、市場(chǎng)前景好的高附加值作物和養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn),或減少勞動(dòng)投工多且經(jīng)濟(jì)效益低的作物生產(chǎn),或放棄農(nóng)業(yè)生產(chǎn)轉(zhuǎn)向非農(nóng)就業(yè),最終使農(nóng)戶家庭達(dá)到要素利用的效率經(jīng)濟(jì)狀態(tài)。
在人口紅利階段,勞動(dòng)力需求的不足掩蓋了勞動(dòng)力異質(zhì)性,勞動(dòng)力被同質(zhì)化。隨著人口紅利逐步減弱,勞動(dòng)力異質(zhì)性逐步凸顯[2],勞動(dòng)力異質(zhì)性對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響才逐漸被關(guān)注和重視。大量研究從勞動(dòng)力數(shù)量、人口結(jié)構(gòu)變化、勞動(dòng)力價(jià)格等方面研究其對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和人口結(jié)構(gòu)變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率方面。黃瑪蘭等[3]、程名望等[4]在其研究中概括了目前學(xué)界關(guān)于勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)糧食生產(chǎn)影響存在的3種不同觀點(diǎn),包括勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)糧食產(chǎn)量具有正向、負(fù)向及統(tǒng)計(jì)上無顯著影響。在我國老齡化、女性化、低文化的農(nóng)業(yè)人口結(jié)構(gòu)趨勢(shì)下,男性和壯年女性的轉(zhuǎn)移會(huì)提高農(nóng)戶退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的概率,增大農(nóng)戶家庭耕地流出率,甚至?xí)档娃r(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長率[5]。由農(nóng)村老齡勞動(dòng)力或者女性勞動(dòng)力從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)應(yīng)用、經(jīng)營情況、經(jīng)營收入、生產(chǎn)結(jié)構(gòu)方面相比由農(nóng)村非老齡勞動(dòng)力或者男女勞動(dòng)力共同從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的農(nóng)戶,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上均表現(xiàn)出劣勢(shì)[6-7]。胡雪枝和鐘甫寧[8]研究認(rèn)為,老齡化對(duì)不同作物的影響程度因作物對(duì)勞動(dòng)者體力與人力資本約束條件的不同而具有差異。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的老齡化和教育有助于提高農(nóng)業(yè)和糧食生產(chǎn)的技術(shù)效率[9-10]。關(guān)于勞動(dòng)力價(jià)格上漲對(duì)作物播種面積影響的研究較少。易福金和劉瑩[11]研究表明隨著每工日勞動(dòng)力價(jià)格上漲,江蘇省水稻播種面積增加而浙江省播種面積減少,表明農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲并不意味著糧食播種面積普遍下降。而楊進(jìn)等[12]認(rèn)為勞動(dòng)力價(jià)格上漲降低了糧食種植比例,增加了經(jīng)濟(jì)作物種植比例。
現(xiàn)有關(guān)于勞動(dòng)力價(jià)格上漲對(duì)作物種植結(jié)構(gòu)影響的研究,大多選擇作物的勞動(dòng)雇工價(jià)格反映勞動(dòng)力價(jià)格變化。農(nóng)作物雇工價(jià)格側(cè)重于分析某作物雇工價(jià)格上漲對(duì)該作物播種面積的影響,不能體現(xiàn)由農(nóng)村勞動(dòng)力機(jī)會(huì)成本上升產(chǎn)生的作物替代導(dǎo)致的作物種植比例變化。其次,現(xiàn)有研究主要基于全國及省級(jí)層面,建立不同勞動(dòng)力流動(dòng)類型分區(qū)進(jìn)行研究的文獻(xiàn)較少。因此文章基于生產(chǎn)要素優(yōu)化配置理論,采用1981—2015年29省面板數(shù)據(jù),并依據(jù)人口省際流動(dòng)特征,分為勞動(dòng)力流入型、勞動(dòng)力流動(dòng)持平型與勞動(dòng)力流出型3種勞動(dòng)力流動(dòng)類型分區(qū),分別考察農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲與轉(zhuǎn)移對(duì)區(qū)域作物種植結(jié)構(gòu)的影響。文章旨在驗(yàn)證勞動(dòng)力要素配置理論在中國農(nóng)業(yè)資源利用領(lǐng)域的貢獻(xiàn),為更準(zhǔn)確地判斷農(nóng)村勞動(dòng)力未來發(fā)展趨勢(shì)與影響,針對(duì)性地制定區(qū)域差異化的作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整政策提供實(shí)證參考。
理論分析假定技術(shù)進(jìn)步為??怂怪行约夹g(shù)進(jìn)步。文章從農(nóng)戶種植決策出發(fā),假定農(nóng)戶僅種植兩種作物X和Y,并假定兩種產(chǎn)品的比價(jià)關(guān)系始終不變。農(nóng)戶生產(chǎn)函數(shù)簡化為:式中:兩種作物的勞動(dòng)要素投入分別為LX和LY,土地要素投入分別為AX和AY,f(A,L)表示生產(chǎn)函數(shù),Qx、Qy代表X作物、Y作物的產(chǎn)出。
文章不考慮土地租賃市場(chǎng),采用埃奇沃思盒形圖(Edgeworth box)進(jìn)行比較靜態(tài)分析,如圖1所示。
圖1 市場(chǎng)生產(chǎn)要素配置的埃奇沃思方框圖Fig. 1 Allocation of essential productive factors in Edgeworth Box diagram
圖1中,方框橫軸表示土地?cái)?shù)量A,縱軸表示勞動(dòng)力數(shù)量L。OX為作物X的原點(diǎn),對(duì)X作物來說,方框圖下邊表示土地資源數(shù)量,左邊表示勞動(dòng)力數(shù)量,其等產(chǎn)量曲線QX1、QX2、QX3表示生產(chǎn)給定產(chǎn)量的勞動(dòng)與土地組合。OY為作物Y的原點(diǎn),對(duì)Y作物來說,方框圖上邊表示土地資源數(shù)量,右邊表示勞動(dòng)力數(shù)量,其等產(chǎn)量曲線QY1、QY2、QY3表示給定產(chǎn)量下勞動(dòng)與土地組合。埃奇沃思方框圖的每一點(diǎn)描述了兩種要素在兩個(gè)作物之間的一種配置方式。在D點(diǎn)時(shí),作物X和作物Y過該點(diǎn)的等產(chǎn)量曲線如圖中所示,兩條等產(chǎn)量曲線相交,觀察位于X作物等產(chǎn)量線上方以及Y作物等產(chǎn)量線下方的點(diǎn),如B點(diǎn)。由于B點(diǎn)位于X作物的等產(chǎn)量線上方,因此B點(diǎn)的作物產(chǎn)量大于D點(diǎn)的作物產(chǎn)量,可以生產(chǎn)更多的X作物;同理,B點(diǎn)位于Y作物等產(chǎn)量線的下方,因此B點(diǎn)的Y作物產(chǎn)量大于D點(diǎn)的作物產(chǎn)量,可以生產(chǎn)更多的Y作物。因此,D點(diǎn)投入效率有待改善。而在生產(chǎn)投入要素配置E1點(diǎn),等產(chǎn)量曲線QX1與QY1相切,不能在不降低另一個(gè)作物產(chǎn)出的情況下,通過將勞動(dòng)和土地從一個(gè)作物轉(zhuǎn)移到另一個(gè)作物,來使得至少一種作物的產(chǎn)出增加。因此,E1點(diǎn)是生產(chǎn)要素投入配置的帕累托最優(yōu)點(diǎn)。在E1點(diǎn),兩條等產(chǎn)量曲線相切,邊際技術(shù)替代率(MRTS)相等。分別為作物X和作物Y勞動(dòng)(L)對(duì)土地(A)要素的邊際替代率,在E1點(diǎn)時(shí)滿足:
本研究借鑒劉盛和等[13]、楊傳開和寧越敏[14]使用修正復(fù)合指標(biāo)法得出的區(qū)劃結(jié)果,并將人口遷移平衡型活躍區(qū)與非活躍區(qū)合并為人口流動(dòng)持平區(qū),劃分出3種人口遷移地域類型,即勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)、勞動(dòng)力流出區(qū)及勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū)。其中,勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)包括:新疆、北京、天津、江蘇、浙江、上海、福建、廣東;勞動(dòng)力流出區(qū)包括:黑龍江、吉林、河北、甘肅、陜西、四川、湖北、湖南、安徽、河南、江西、貴州、廣西;勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū)包括:內(nèi)蒙古、遼寧、山西、山東、云南、西藏、青海、寧夏。不同流動(dòng)人口地域類型大致體現(xiàn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)育水平及城鎮(zhèn)化發(fā)展水平。勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)除新疆外,其他7省市均處于東部沿海,非農(nóng)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、市場(chǎng)化程度較高、城鎮(zhèn)化水平高;勞動(dòng)力流出區(qū)大部分省處于中部地區(qū),是我國的糧食主產(chǎn)省;勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū)大部分處于西部和西北部地區(qū),農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比大,非農(nóng)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá),市場(chǎng)發(fā)育程度相對(duì)較低,城鎮(zhèn)化水平相對(duì)落后。
改革開放以來中國形成的人口由西向東遷移的主流模式未發(fā)生變化[15-16],在較大程度上保證了本文流動(dòng)人口地域類型劃分標(biāo)準(zhǔn)能夠體現(xiàn)該區(qū)劃本身的精準(zhǔn)性和符合歷史變化趨勢(shì)。但由于人口流動(dòng)的動(dòng)態(tài)特征,尤其是近10年中國區(qū)域性人口流動(dòng)發(fā)生了很大變化,部分省際人口遷移的區(qū)域類型發(fā)生了明顯的局部性變化。比較朱孟鈺和李芳[15]對(duì)1985—2015年中國省際人口遷移類別劃分結(jié)果發(fā)現(xiàn),此研究對(duì)1985—2010年整個(gè)區(qū)間段及區(qū)間段內(nèi)的區(qū)劃結(jié)果與2010年劉盛和等[13]、2015年楊傳開和寧越敏[14]的區(qū)劃結(jié)果基本一致。但在2010—2015年這個(gè)時(shí)段,山西、山東、云南3個(gè)省份出現(xiàn)了區(qū)域類型變動(dòng),由平衡型活躍區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)閮袅鞒鰠^(qū)。全國1%人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,2014年山西、山東、云南的人口流出量分別達(dá)6.35萬人、100.2萬人和10.18萬人;2015年此3省的人口流出量分別為0.99萬人、97.52萬人和13.30萬人。但是,數(shù)據(jù)的短期大幅變化并不適合更不能真實(shí)反映長時(shí)序數(shù)據(jù)的整體變化特征。因此,本文選取1980—2010年我國省際人口流動(dòng)變化處于穩(wěn)定時(shí)期時(shí),各省所處的流動(dòng)人口地域類型作為區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn)。并將山西、山東、云南歸為勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū)。
我國地域遼闊,不同區(qū)域的土地稟賦特征不同,影響著區(qū)域作物生產(chǎn)布局?,F(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展過程實(shí)質(zhì)上是先進(jìn)科學(xué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的過程[17]。農(nóng)作物播種面積還受二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、投入與產(chǎn)出、宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展及農(nóng)業(yè)政策等因素的影響[18]。例如,隨著農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力比例的下降,資源逐漸流向非農(nóng)部門就業(yè),農(nóng)作物播種面積將減少。農(nóng)戶通過調(diào)整不同投入要素的組合應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力成本上升,用相對(duì)價(jià)格較低的生產(chǎn)要素替代成本上漲較大且投工量較多的勞動(dòng)力[19]。農(nóng)產(chǎn)品出售價(jià)格越高,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料成本越低,將有利于農(nóng)作物播種面積增長。宏觀環(huán)境運(yùn)行對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響通過國民收入、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平來反映,非農(nóng)經(jīng)濟(jì)增長會(huì)大幅降低農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的比重。農(nóng)業(yè)政策發(fā)揮作用具有一定時(shí)滯性,并且可能受到其他因素影響,政策效果常常難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。此外,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與自然氣候息息相關(guān),極端氣候條件對(duì)農(nóng)業(yè)收成影響較大,遇上大型風(fēng)災(zāi)、水災(zāi)可能顆粒無收[20]。基于以上分析,建立以下計(jì)量分析模型:
式中:Nit為因變量,表示某省種植某種作物的比例。核心自變量Pit為農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格,Lit為農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移量。Xit為控制變量組,包括人均耕地面積(Ait)、城市工業(yè)化水平(Iit)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平(Mit)、農(nóng)業(yè)政策補(bǔ)貼(Sit)、物質(zhì)投入水平(Cit)、農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害(Dit)。全國及分區(qū)模型主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1、表2。
面板數(shù)據(jù)模型回歸分析前分兩步確定函數(shù)模型。首先用F檢驗(yàn)判斷使用混合回歸還是個(gè)體效應(yīng)模型。若檢驗(yàn)結(jié)果拒絕零假設(shè),即說明個(gè)體固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合回歸,否則使用混合回歸;若檢驗(yàn)結(jié)果拒絕零假設(shè),則進(jìn)一步采用Hausman檢驗(yàn)來確定是建立固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型。若檢驗(yàn)結(jié)果拒絕零假設(shè),則采用固定效應(yīng)模型,否則建立隨機(jī)效應(yīng)模型。對(duì)全國及3個(gè)分區(qū)域模型的F檢驗(yàn)結(jié)果均拒絕原假設(shè),各模型P值均為0.000,說明個(gè)體固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合回歸。同時(shí),全國及3個(gè)分區(qū)域模型的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果均在5%顯著性水平上拒絕建立隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè),故考慮采用個(gè)體固定效應(yīng)模型。為減少數(shù)據(jù)方差及縮小殘差波動(dòng)范圍,回歸方程除了比例變量外所有實(shí)變量均取對(duì)數(shù)形式。為了控制某些不可觀察的隨時(shí)間和地區(qū)變化的影響因素可能帶來的內(nèi)生性問題,文章采用時(shí)間和省份雙向固定效應(yīng)模型觀察回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。
表2 區(qū)域尺度上變量設(shè)定與描述性統(tǒng)計(jì)Table 2 Descriptive statistics of variables at regional level
本文選取1981—2015年我國29個(gè)省市的年度數(shù)據(jù),重慶、海南和港澳臺(tái)由于缺少數(shù)據(jù)而不在本文考察范圍內(nèi)。農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格、勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移量、工業(yè)化水平、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼、物質(zhì)投入水平數(shù)據(jù)主要來自《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《新中國六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、各省《統(tǒng)計(jì)年鑒》;耕地面積數(shù)據(jù)來自中科院人地系統(tǒng)主題數(shù)據(jù)庫共享數(shù)據(jù);農(nóng)作物綜合機(jī)械化率數(shù)據(jù)來自《國內(nèi)外農(nóng)業(yè)機(jī)械化統(tǒng)計(jì)資料》、《中國農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒》;自然災(zāi)害率數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站;農(nóng)作物單位用工量數(shù)據(jù)來自《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。極少數(shù)缺失數(shù)據(jù)采用插值等方法補(bǔ)齊。
以上各價(jià)值變量均按相關(guān)價(jià)格指數(shù)折算為1981年不變價(jià)格。農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格依據(jù)農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行折算,財(cái)政支農(nóng)金額依據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)進(jìn)行折算。北京、天津、上海3個(gè)直轄市未統(tǒng)計(jì)農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù),采用各市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)代替,數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。北京、天津、上海、西藏缺失農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù),采用全國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)代替。
2.1.1 農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲趨勢(shì) 1980—2015年,全國農(nóng)村居民人均工資性收入由1980年的106.38元上升到2015年的4 600.30元(圖2)。勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)農(nóng)村居民人均工資性收入由1980年的141.80元上漲到2015年的10 018.86元,遠(yuǎn)高于全國平均水平,2015年為全國平均水平的2.18倍。勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū)農(nóng)村居民人均工資性收入由1980年的86.88元上漲到2015年的3 384.81元,略低于全國平均水平。勞動(dòng)力流出區(qū)農(nóng)村居民人均工資性收入由1980年的94.55元上漲到2015年的3 453.22元,基本與勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū)相一致。勞動(dòng)力工資性收入上漲是農(nóng)村勞動(dòng)力機(jī)會(huì)成本上升的體現(xiàn),2003年東南沿海“民工荒”的出現(xiàn),進(jìn)一步加劇了勞動(dòng)力用工成本的上漲。舒爾茨認(rèn)為農(nóng)民對(duì)農(nóng)產(chǎn)品和要素價(jià)格變動(dòng)反應(yīng)靈敏,農(nóng)戶會(huì)依據(jù)農(nóng)產(chǎn)品和要素價(jià)格的變動(dòng)進(jìn)行資源優(yōu)化配置。農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格變動(dòng)會(huì)造成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)勞動(dòng)需求量的變化,進(jìn)而引起耕地和資本等要素的相應(yīng)變化。從耕地經(jīng)營方面分析,農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲將直接影響耕地經(jīng)營主體調(diào)整農(nóng)業(yè)投入要素的組合,導(dǎo)致耕地投入和作物種植比例發(fā)生相對(duì)變化,進(jìn)而優(yōu)化品種結(jié)構(gòu)和區(qū)域布局。
圖2 全國及區(qū)域農(nóng)村居民人均工資性收入Fig. 2 Per capita wage-income of rural residents in three classified regions and overall China
2.1.2 勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移變化特征 中國農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占總勞動(dòng)力的比重從1952年開始呈現(xiàn)出明顯下降趨勢(shì),由1952年的83.54%下降到1980年的68.75%,2015年占比僅為28.30%(圖3)。勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)、勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū)與勞動(dòng)力流出區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比分別由1980年的55.65%、69.12%、72.45%減少至2015年的16.88%、37.98%、37.96%。勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比遠(yuǎn)低于全國平均水平,勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū)的這一比重變化趨勢(shì)基本與勞動(dòng)力流出區(qū)一致,其比重均略高于全國平均水平,下降速度均低于全國平均水平。這符合我國各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征,東部沿海地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比低,非農(nóng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于中西部地區(qū)。勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)快速發(fā)展的工業(yè)化、城市化進(jìn)程,吸引了大量農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移就業(yè),形成了中國農(nóng)村勞動(dòng)力主要由中部及內(nèi)陸地區(qū)流向沿海地區(qū)的基本模式。
圖3 全國及區(qū)域農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占總勞動(dòng)力比重變化Fig. 3 Changes of rural labor proportions in three classified regions and overall China
圖4 全國主要農(nóng)作物播種面積比例變化Fig. 4 Crop planting area changes in China
2.1.3 作物種植結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì) 1980-2015年主要增加了蔬菜和油料作物種植比例,減少了糧食和棉花種植比例(圖4)。全國糧食、棉花種植比例分別由1980年的80.09%、3.36%下降到2015年的68.13%、2.28%。蔬菜、油料作物種植比例分別由1980年的2.16%、5.42%上升至2015年的13.22%、8.44%,分別增長了6.12倍、1.56倍。在糧食作物內(nèi)部,主要減少了水稻、小麥種植比例,擴(kuò)大了玉米種植比例。水稻、小麥的種植比例分別由1980年的28.90%、24.60%縮減至2015年的26.66%、21.30%。玉米種植比例則由1980年的13.72%上升至2015年的33.63%。1980—2015年3個(gè)勞動(dòng)力流動(dòng)類型分區(qū)的水稻、小麥、玉米種植比例存在顯著空間差異性(圖5)。水稻種植比例在勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)呈平穩(wěn)下降趨勢(shì),而在勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū)及勞動(dòng)力流出區(qū)均呈緩慢增長趨勢(shì)。小麥種植比例在3個(gè)分區(qū)均呈下降趨勢(shì)。玉米種植比例在3個(gè)分區(qū)均呈穩(wěn)步上升趨勢(shì)。
2.2.1 農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格與轉(zhuǎn)移對(duì)農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)及糧食內(nèi)部結(jié)構(gòu)的影響 農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲導(dǎo)致全國糧食及棉花播種面積不斷縮小,相反蔬菜及油料作物播種面積呈增加趨勢(shì)(表3)。這可能與中國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,城鄉(xiāng)居民收入水平提高、食品消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)后,居民增加蔬菜消費(fèi)比例及由動(dòng)物脂肪向植物油轉(zhuǎn)變有關(guān)。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力比重對(duì)糧食及棉花種植比例具有正向影響,這可能是因?yàn)榧Z食(尤其是水稻)和棉花均為耗工費(fèi)時(shí)、勞動(dòng)投工多的作物,一定的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量是穩(wěn)定水稻、棉花播種面積的基礎(chǔ)。而水稻的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比系數(shù)為正,在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著,也說明了這點(diǎn)。農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移促進(jìn)了蔬菜、油料作物種植比例增加,這可能是隨著勞動(dòng)力不斷轉(zhuǎn)移,勞動(dòng)力價(jià)格不斷上漲,我國各區(qū)域傾向于將有限的勞動(dòng)力資源投向經(jīng)濟(jì)效益較高的蔬菜、油料作物。
圖5 水稻、小麥、玉米在不同勞動(dòng)力流動(dòng)類型區(qū)域的種植比例變化Fig. 5 Proportion changes of rice, wheat and corn planting areas in three classified regions
農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲對(duì)3種糧食作物播種面積的影響呈現(xiàn)出顯著差異。水稻和小麥勞動(dòng)力價(jià)格系數(shù)為負(fù),均通過1%顯著性水平檢驗(yàn),這說明隨著勞動(dòng)力價(jià)格上漲,水稻和小麥種植比例不斷下降。玉米的勞動(dòng)力價(jià)格系數(shù)為正,且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著,這說明隨著農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲,玉米種植比例在增加。勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移促進(jìn)了小麥播種面積占比的增加,這可能是因?yàn)樾←溵r(nóng)業(yè)機(jī)械化水平高,機(jī)械化種植彌補(bǔ)了勞動(dòng)力短缺造成的播種面積減少。水稻和玉米的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比系數(shù)為負(fù),這意味著勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移促使水稻和玉米種植比例不斷下降。
2.2.2 農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格與轉(zhuǎn)移對(duì)作物種植結(jié)構(gòu)影響的區(qū)域差異 勞動(dòng)力價(jià)格上漲導(dǎo)致勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)傾向于增加蔬菜、油料作物的種植比例,減少糧食、棉花種植比例(表4)。對(duì)于棉花,應(yīng)區(qū)別對(duì)待新疆,近年來在一系列農(nóng)業(yè)政策激勵(lì)下,新疆已成為我國棉花生產(chǎn)第一大省。勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)糧食生產(chǎn)無顯著影響,增加了蔬菜、油料作物種植比例,但降低了棉花種植比例。在糧食作物內(nèi)部,勞動(dòng)力價(jià)格上漲對(duì)水稻種植比例具有負(fù)向影響,對(duì)小麥、玉米種植比例具有正向影響。勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移對(duì)水稻、小麥種植比例具有正向影響,對(duì)玉米種植比例具有負(fù)向影響。勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)是我國工業(yè)化、城市化發(fā)展水平最高的地區(qū),農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在國民經(jīng)濟(jì)中的比重低,區(qū)域內(nèi)的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)多,且工資水平相對(duì)其他兩個(gè)區(qū)域較高,農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的意愿較弱,種植傳統(tǒng)糧棉作物的意愿更弱。在農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲的背景下,選擇具有大量消費(fèi)市場(chǎng)需求及經(jīng)濟(jì)效益較好的蔬菜、油料作物和玉米種植符合理性經(jīng)濟(jì)人行為決策。
表3 全國農(nóng)業(yè)及糧食種植結(jié)構(gòu)模型回歸結(jié)果Table 3 Regression results of crop planting structure at the national level
表4 勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)農(nóng)業(yè)及糧食種植結(jié)構(gòu)模型回歸結(jié)果Table 4 Regression results of crop planting structure in migration-in regions
勞動(dòng)力價(jià)格上漲與轉(zhuǎn)移對(duì)勞動(dòng)力流出區(qū)農(nóng)業(yè)及糧食內(nèi)部種植結(jié)構(gòu)的影響見表5。隨著勞動(dòng)力價(jià)格上漲,該區(qū)傾向于減少糧食種植比例,增加蔬菜種植比例。勞動(dòng)力價(jià)格上漲對(duì)該區(qū)域的棉花、油料作物播種面積影響不顯著。勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)糧食、棉花種植比例具有負(fù)向影響,對(duì)蔬菜、油料作物種植比例具有正向影響。從糧食內(nèi)部結(jié)構(gòu)看,隨著農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格不斷上漲,該區(qū)傾向于減少水稻、玉米種植比例。農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)水稻、玉米種植比例具有負(fù)向影響,對(duì)小麥種植比例具有正向影響。另外,水稻、玉米的綜合機(jī)械化率系數(shù)均為正,且通過1%顯著性水平檢驗(yàn),小麥綜合機(jī)械化率系數(shù)不顯著,這可能是造成該區(qū)域水稻播種面積穩(wěn)定、玉米播種面積不斷上升,小麥播種面積下降的一個(gè)原因。與勞動(dòng)力價(jià)格變化相比,該區(qū)域各作物種植面積對(duì)勞動(dòng)力數(shù)量變化更敏感,表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比對(duì)7類研究作物的播種面積均具有通過統(tǒng)計(jì)顯著性水平檢驗(yàn)的影響。該區(qū)域大部分省是我國糧食主產(chǎn)區(qū),肩負(fù)著保障全國糧食安全,尤其是口糧安全的重任。在我國土地細(xì)碎化及勞動(dòng)力持續(xù)轉(zhuǎn)移背景下,加快土地流轉(zhuǎn),推進(jìn)土地適度規(guī)?;?jīng)營,促進(jìn)農(nóng)機(jī)具跨區(qū)作業(yè)服務(wù)發(fā)展,提升農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力,對(duì)該區(qū)域保障全國糧食安全具有重要現(xiàn)實(shí)意義。
勞動(dòng)力價(jià)格上漲與轉(zhuǎn)移對(duì)勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū)農(nóng)業(yè)及糧食內(nèi)部種植結(jié)構(gòu)的影響見表6。隨著勞動(dòng)力價(jià)格上漲,該區(qū)域傾向于縮減糧食、棉花種植比例,增加蔬菜種植比例。勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)糧食種植比例具有負(fù)向影響,對(duì)棉花種植比例無顯著影響,對(duì)蔬菜、油料作物種植比例具有正向影響。從糧食內(nèi)部結(jié)構(gòu)看,隨著勞動(dòng)力價(jià)格上漲,該區(qū)域傾向于縮減小麥種植比例,擴(kuò)大水稻、玉米種植比例。勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)小麥種植比例具有顯著正向影響,但對(duì)水稻、玉米種植比例具有顯著負(fù)向影響。這可能是由于小麥相對(duì)于水稻和玉米,更易于機(jī)械化種植。而該區(qū)域相對(duì)其他兩個(gè)區(qū)域而言,非農(nóng)經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在該區(qū)域仍占有重要地位,當(dāng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平提升時(shí),農(nóng)戶會(huì)首先考慮擴(kuò)大易于實(shí)施機(jī)械化種植作物的播種面積,獲得更多的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。
表5 勞動(dòng)力流出區(qū)農(nóng)業(yè)及糧食種植結(jié)構(gòu)模型回歸結(jié)果Table 5 Regression results of crop planting structure in migration-out regions
表6 勞動(dòng)力流入流出持平區(qū)農(nóng)業(yè)及糧食種植結(jié)構(gòu)模型回歸結(jié)果Table 6 Regression results of crop planting structure infiat regions of laborflow
2.3.1 農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲的影響 非農(nóng)就業(yè)工資報(bào)酬和就業(yè)時(shí)間是農(nóng)戶家庭收入最大化的重要決定因素,而農(nóng)業(yè)用工量和雇工成本是農(nóng)戶確定種植決策方向和經(jīng)營規(guī)模的重要依據(jù)。不同勞動(dòng)力流動(dòng)分區(qū)的勞動(dòng)力價(jià)格上升幅度存在較大差異(圖3),不同農(nóng)作物的單位用工量及農(nóng)業(yè)機(jī)械化率不同[21],使得農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲對(duì)不同作物用工成本表現(xiàn)出更大水平的差異,進(jìn)而對(duì)區(qū)域作物種植結(jié)構(gòu)帶來影響。圖6展示了我國水稻、小麥、玉米的單位用工量及綜合機(jī)械化率。隨著農(nóng)業(yè)技術(shù)的不斷進(jìn)步,3種作物的單位用工量在不斷下降,相反其綜合機(jī)械化率在不斷上升。每公頃水稻、小麥、玉米用工量分別由1978年的571.5日、460.5日、466.5日下降為2016年的87.2日、68.1日、83.6日;水稻、小麥、玉米綜合機(jī)械化率分別由2008年的51.15%、86.54%、51.78%上升到2016年的79.20%、94.05%、85.29%。可以發(fā)現(xiàn)水稻、小麥、玉米的單位用工量與綜合機(jī)械化率的變化趨勢(shì)高度負(fù)相關(guān),單位用工量與綜合機(jī)械化率存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)。具體表現(xiàn)為,小麥單位用工量最低而綜合機(jī)械化率最高,水稻恰好與之相反,玉米單位用工量及綜合機(jī)械化率均處于適中水平。
勞動(dòng)力價(jià)格上漲阻礙了勞動(dòng)力流入和流出區(qū)水稻種植比例的增長。水稻單位用工量大,綜合機(jī)械化率低、不易于機(jī)械種植,且勞動(dòng)力流入和流出區(qū)的農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格明顯高于勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū),導(dǎo)致勞動(dòng)力成本上升與2個(gè)區(qū)域的水稻種植比例呈負(fù)向關(guān)系。與此相反,小麥具有單位用工量小,綜合機(jī)械化率高、易于機(jī)械化種植的特征,使得容易形成農(nóng)業(yè)機(jī)械對(duì)勞動(dòng)用工的替代來抵消小麥生產(chǎn)的勞動(dòng)力成本上漲。因此在勞動(dòng)力價(jià)格水平居中的勞動(dòng)力流出區(qū),勞動(dòng)力價(jià)格與小麥種植面積變化關(guān)系不顯著。農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲對(duì)玉米種植比例的影響呈現(xiàn)出較大區(qū)域差異,其中的原因各異。例如在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)占有重要份額的勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū),可能是因?yàn)橛衩紫啾扔谒径?,種植工序簡單、勞動(dòng)投工量少;而相比小麥而言,玉米種植的比較效益較高,因此該區(qū)域勞動(dòng)力價(jià)格上漲與玉米種植面積呈正向關(guān)系。
圖6 水稻、小麥、玉米單位用工量及綜合機(jī)械化率Fig. 6 Labor input per unit and agricultural mechanization ratios of rice, wheat and corn
2.3.2 勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的影響 勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移降低了勞動(dòng)力流出和流動(dòng)持平區(qū)的水稻種植比例,提高了勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)水稻種植比例。勞動(dòng)力流出區(qū)除甘肅、貴州等省外均為糧食主產(chǎn)省,農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移使該區(qū)域勞動(dòng)力趨于老齡化、女性化,導(dǎo)致新的栽培方式、栽培技術(shù)的推廣應(yīng)用相對(duì)困難,制約了水稻生產(chǎn)[22]。勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)相對(duì)發(fā)展緩慢,水稻生產(chǎn)耗工費(fèi)時(shí)、需要精細(xì)的田間管理,導(dǎo)致勞動(dòng)力非農(nóng)析出不利于維持水稻播種面積的穩(wěn)定。勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)大多位于東南沿海,糧食生產(chǎn)以水稻(南方雙季稻產(chǎn)區(qū))為主,作物結(jié)構(gòu)調(diào)整的專業(yè)化、規(guī)?;厔?shì)使得作物種植向擴(kuò)大水稻和經(jīng)濟(jì)作物生產(chǎn)方向變化。
勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)3個(gè)區(qū)域的玉米種植比例具有負(fù)向影響。勞動(dòng)力流出和流動(dòng)持平區(qū)大部分省處在北方春播玉米區(qū)、黃淮海夏播玉米區(qū)及西南山地玉米區(qū),這3個(gè)玉米產(chǎn)區(qū)的總產(chǎn)量約占全國總產(chǎn)量的90%,大量勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移勢(shì)必會(huì)降低玉米種植比例。此外,部分省如青海、寧夏、西藏的氣候、土壤等自然條件不利于玉米種植[23]。當(dāng)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移后,依據(jù)資源競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)原理,農(nóng)戶作為理性生產(chǎn)者將會(huì)選擇適應(yīng)當(dāng)?shù)匚锖驐l件的作物種植,如青稞,從而縮減玉米種植比例。
勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)3個(gè)勞動(dòng)力流動(dòng)類型分區(qū)的小麥種植比例具有正向影響。相比水稻、玉米作物而言,小麥的勞動(dòng)投工量最少,且機(jī)械化程度最高,勞動(dòng)力與機(jī)械的替代易于實(shí)現(xiàn),甚至勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移有利于推動(dòng)小麥機(jī)械化種植。朱福守和蔣和平[24]對(duì)中國15個(gè)小麥主產(chǎn)區(qū)的研究也證實(shí)了此結(jié)論。需要說明的是,小麥在勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)的種植面積很少,基本上可以忽略其占比份額。
文章從農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲與勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移角度研究其對(duì)全國及不同勞動(dòng)力流動(dòng)類型分區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)與糧食結(jié)構(gòu)的影響。
全國層面上:①農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲減少了糧食、棉花種植比例,增加了蔬菜、油料作物種植比例。在糧食作物內(nèi)部,勞動(dòng)力價(jià)格上漲對(duì)水稻、小麥具有負(fù)向影響,對(duì)玉米生產(chǎn)具有正向影響。即隨著勞動(dòng)力價(jià)格上漲,我國減少了水稻、小麥在3種糧食作物中的種植比例,相反增加了玉米在3種糧食作物中的種植比例。②勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移顯著抑制了糧食和棉花種植比例,增加了蔬菜和油料作物種植比例。在糧食作物內(nèi)部,勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移促進(jìn)了小麥種植比例增加,減少了水稻和玉米種植比例。
在不同勞動(dòng)力流動(dòng)類型分區(qū),農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲與轉(zhuǎn)移對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的影響具有顯著差異性。①農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲對(duì)3個(gè)區(qū)域蔬菜種植比例具有正向影響,對(duì)糧食作物生產(chǎn)具有負(fù)向影響。勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)3個(gè)區(qū)域的蔬菜、油料作物種植比例具有正向影響。②在糧食作物內(nèi)部,以水稻為例,農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲對(duì)勞動(dòng)力流入和流出區(qū)具有負(fù)向影響,對(duì)勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū)具有正向影響,即農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲并不意味著水稻播種面積普遍下降;勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)勞動(dòng)力流入?yún)^(qū)具有正向影響,對(duì)勞動(dòng)力流出和流動(dòng)持平區(qū)具有負(fù)向影響。
第一,作物生產(chǎn)布局在考慮區(qū)域自然資源稟賦基礎(chǔ)上,應(yīng)動(dòng)態(tài)跟蹤和調(diào)查勞動(dòng)力跨區(qū)域流動(dòng)與農(nóng)村勞動(dòng)力價(jià)格上漲情況,結(jié)合區(qū)域勞動(dòng)力資源變化特征來制定差異化的作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整政策。并結(jié)合區(qū)域優(yōu)勢(shì)作物類型采取不同的激勵(lì)措施,提高各區(qū)域的勞動(dòng)力生產(chǎn)率,最大程度釋放勞動(dòng)力資源價(jià)值。例如,在勞動(dòng)力流入型省份重點(diǎn)保障區(qū)域口糧安全及保障大中城市及其周邊的蔬菜種植比例,滿足城市居民對(duì)蔬菜的消費(fèi)需求;在大部分省份均為我國糧食主產(chǎn)省的勞動(dòng)力流出區(qū),應(yīng)考慮各省農(nóng)作物生產(chǎn)競(jìng)爭優(yōu)勢(shì),生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)、高效、生態(tài)、安全的農(nóng)產(chǎn)品保障我國的糧食安全;在農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境脆弱及自然資源相對(duì)匱乏的勞動(dòng)力流動(dòng)持平區(qū),應(yīng)在保障農(nóng)戶根本收益的前提下,積極主動(dòng)應(yīng)對(duì)生態(tài)資源壓力、轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式、促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。
第二,在城鎮(zhèn)化、工業(yè)化及農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的作用下,農(nóng)村勞動(dòng)力將繼續(xù)大量轉(zhuǎn)向非農(nóng)就業(yè),且伴隨著全國勞動(dòng)力市場(chǎng)的形成,勞動(dòng)力工資率將逐漸趨同化,未來作物種植結(jié)構(gòu)在生產(chǎn)要素約束下可能更多地由區(qū)域土地、勞動(dòng),機(jī)械(資本)要素的組合關(guān)系決定。隨著農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)的不斷發(fā)育完善,土地要素價(jià)值逐漸凸顯,農(nóng)業(yè)資本投資增加,農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度提高,勞動(dòng)力用工量及用工成本對(duì)農(nóng)作物種植的剛性約束會(huì)逐漸減弱。可以預(yù)見未來農(nóng)業(yè)機(jī)械、勞動(dòng)力與土地稟賦的聯(lián)動(dòng)作用對(duì)作物種植結(jié)構(gòu)的影響會(huì)更突出,政府相關(guān)部門在制定農(nóng)業(yè)政策,調(diào)整作物種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化區(qū)域生產(chǎn)布局時(shí),應(yīng)注重這三者之間的耦合關(guān)系,提高農(nóng)業(yè)土地產(chǎn)出率和勞動(dòng)力生產(chǎn)率。