農(nóng)業(yè)機(jī)械化能否改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配

秦佳虹，王成軍

（浙江農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，浙江 臨安 311300）

農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力資源是發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)文明建設(shè)提供保障。2019年中央一號(hào)文件明確強(qiáng)調(diào)農(nóng)業(yè)改革發(fā)展必須注重技術(shù)研發(fā)，完善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力配置，提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的有效配置不僅有利于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，而且為農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)發(fā)展提供了可能性。然而現(xiàn)階段，不同農(nóng)業(yè)行業(yè)間勞動(dòng)力配置的扭曲直接限制了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[1]。據(jù)研究表明，中國(guó)中、西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)錯(cuò)配相對(duì)嚴(yán)重，如果消除錯(cuò)配會(huì)使農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）增長(zhǎng)20%以上[2]。為此，如何改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。

關(guān)于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的研究主要集中于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的現(xiàn)狀及其影響因素，較少文獻(xiàn)從農(nóng)業(yè)內(nèi)部勞動(dòng)力錯(cuò)配的角度進(jìn)行研究[3-5]。勞動(dòng)力配置扭曲既存在各產(chǎn)業(yè)之間，必然也存在農(nóng)業(yè)內(nèi)部。那么農(nóng)業(yè)內(nèi)部各行業(yè)之間的勞動(dòng)力錯(cuò)配情況如何？任韜和王文舉[6]提出中國(guó)第二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力配置不足，而第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力配置呈現(xiàn)過(guò)剩狀態(tài)。柏培文[7]對(duì)中國(guó)各省農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力資源錯(cuò)配進(jìn)行測(cè)算，認(rèn)為在2000年之后農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度顯著增加且存在顯著的地區(qū)差異性。

從經(jīng)濟(jì)學(xué)視角看，導(dǎo)致勞動(dòng)力錯(cuò)配的因素有很多，現(xiàn)有研究對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配主要從貿(mào)易開(kāi)放、技術(shù)水平、政府干預(yù)等角度做出解釋[8-11]。但由于不同產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力錯(cuò)配影響因素具有差異性，因此有必要分產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步探析勞動(dòng)力錯(cuò)配的原因。從已有研究來(lái)看，多關(guān)注工業(yè)部門(mén)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響因素，但專門(mén)對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的探究較少[12]。技術(shù)進(jìn)步可以直接提高生產(chǎn)過(guò)程中勞動(dòng)力生產(chǎn)率，并進(jìn)一步解放大量勞動(dòng)力，促進(jìn)勞動(dòng)力匹配到高效率生產(chǎn)行業(yè)，從而改善行業(yè)內(nèi)部資源的錯(cuò)配[13-15]。那么，作為技術(shù)進(jìn)步的重要體現(xiàn)方式，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高如何影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配，是否起到改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的作用值得探討。

雖然，現(xiàn)今就農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的討論尚未出現(xiàn)，但不少學(xué)者關(guān)注到技術(shù)進(jìn)步可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[16-17]。楊敏麗等[18]認(rèn)為農(nóng)業(yè)機(jī)械化促進(jìn)了農(nóng)村和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平的全面發(fā)展。周渝嵐等[19]基于C—D函數(shù)研究表明，農(nóng)機(jī)動(dòng)力水平顯著正相關(guān)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變。李澤華等[20]研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)機(jī)械化導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化，并進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)業(yè)資源的合理配置和經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展。資源配置要素理論表明，農(nóng)業(yè)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變從狹義上可以看成社會(huì)資源的有效配置，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[21-22]?；谵r(nóng)業(yè)勞動(dòng)力是農(nóng)業(yè)資源中極為重要的組成部分，探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響對(duì)中國(guó)優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有重要的指導(dǎo)作用。

綜上，現(xiàn)有文獻(xiàn)較少具體測(cè)算農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配，缺乏針對(duì)勞動(dòng)力在農(nóng)業(yè)內(nèi)部是否有效配置的具體研究。并且，當(dāng)前研究甚少?gòu)霓r(nóng)業(yè)機(jī)械化角度對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配做出解釋，未客觀揭示技術(shù)進(jìn)步對(duì)于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力配置的影響。為了解決上述問(wèn)題，本文基于LSDV方法測(cè)算2003—2017年29個(gè)省市的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)，以其絕對(duì)值描述農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度并分析時(shí)空差異，采用固定效應(yīng)模型和差分GMM模型，分析農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響，探討其影響結(jié)果在東部和中西部地區(qū)的區(qū)域差異，為改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提供理論依據(jù)。

1 理論分析

相對(duì)于“有效配置”，“錯(cuò)配”描述了資源偏離最優(yōu)配置的狀態(tài)，即農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配進(jìn)一步探究農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力最優(yōu)配置的偏離程度[23]。通常而言，技術(shù)進(jìn)步解放了大量農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力往生產(chǎn)效率高的產(chǎn)業(yè)流動(dòng)，從而達(dá)到勞動(dòng)力資源的有效配置。盡管農(nóng)業(yè)機(jī)械化的基本表現(xiàn)形式是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)械的投入量，但從本質(zhì)上是農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步及其引發(fā)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式發(fā)生嬗變的復(fù)雜過(guò)程?；谶@一判斷，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響可以借助集約化理論、資源優(yōu)化配置理論和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)理論予以解釋，其作用途徑如圖1所示。

圖1 農(nóng)業(yè)機(jī)械化影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的作用機(jī)制Fig. 1 Interaction mechanism diagram of agricultural mechanization and labor misallocation

集約化理論的核心觀點(diǎn)是通過(guò)規(guī)模生產(chǎn)優(yōu)化資源的有效配置，促進(jìn)資源區(qū)域間流動(dòng)，從而擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)效應(yīng)[24]。值得借鑒的是，現(xiàn)階段有大量研究表明產(chǎn)業(yè)集聚改善了中國(guó)資源錯(cuò)配[25-27]。季書(shū)涵和朱英明[28]通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)資源錯(cuò)配有顯著的改善作用，且產(chǎn)業(yè)集聚的協(xié)同作用能改善勞動(dòng)力配置過(guò)度。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高為農(nóng)業(yè)集約化創(chuàng)造了有利條件。一方面，農(nóng)業(yè)機(jī)械化導(dǎo)致農(nóng)業(yè)資源在大規(guī)模生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中利用效率更高，從而達(dá)到農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的高效利用。另一方面，農(nóng)業(yè)大規(guī)模生產(chǎn)需要更多勞動(dòng)力，促進(jìn)局部地區(qū)剩余勞動(dòng)力的跨區(qū)域流動(dòng)，從而為改善勞動(dòng)力錯(cuò)配提供有效途徑。

資源優(yōu)化配置理論認(rèn)為技術(shù)優(yōu)勢(shì)行業(yè)有較高的資源配置效率，達(dá)到勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素的合理配置[21]。機(jī)械化促使生產(chǎn)率較高的行業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中獲得產(chǎn)品價(jià)格優(yōu)勢(shì)，產(chǎn)品利潤(rùn)的提高推動(dòng)勞動(dòng)力向高生產(chǎn)率行業(yè)分配。從農(nóng)業(yè)內(nèi)部資源配置來(lái)看，農(nóng)業(yè)機(jī)械化在某種程度上降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效益，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力有效分配，從而改善了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。

從優(yōu)勝劣汰的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)理論來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步會(huì)增加生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)生產(chǎn)要素重新分配，從而改善資源錯(cuò)配[29]。農(nóng)業(yè)機(jī)械化的提高，小規(guī)模農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體因不具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)而退出生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力將配置到更有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)業(yè)中，從而改善了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。與此同時(shí)，具有技術(shù)優(yōu)勢(shì)的經(jīng)營(yíng)主體為擴(kuò)大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)會(huì)進(jìn)一步提升技術(shù)水平，從而增加高技術(shù)、高效率生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的高效配置。

綜上所述，農(nóng)業(yè)機(jī)械化有助于促進(jìn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力跨區(qū)域流動(dòng)，提高勞動(dòng)力配置效率。同時(shí)，農(nóng)業(yè)機(jī)械化有助于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，促進(jìn)勞動(dòng)力錯(cuò)配的改善。此外，農(nóng)業(yè)機(jī)械化還有助于增加生產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)勞動(dòng)力重新優(yōu)化配置，進(jìn)而改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。

2 研究方法

2.1 計(jì)量模型構(gòu)建

為考察農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響，本文構(gòu)建計(jì)量模型為：

式中：下標(biāo)i表示省份，t表示年份。為使回歸方向一致，借鑒季書(shū)涵和朱英明[28]的處理方法，|LMISit|為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)的絕對(duì)值，用以反映錯(cuò)配程度。數(shù)值越大，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度越嚴(yán)重。TEC為核心解釋變量，代表農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力，取對(duì)數(shù)。β為農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響系數(shù)，若顯著為負(fù)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)機(jī)械化能改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。xijt為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的控制變量矩陣，γj為各控制變量的系數(shù)矩陣。μi表示個(gè)體效應(yīng)，λt表示時(shí)間效應(yīng)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，且服從正態(tài)分布。

在此基礎(chǔ)上，為考察農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響，考慮到農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配具有一定的路徑依賴性，構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型為：

式中：|LMISi,t-r|為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)的r階滯后項(xiàng)的絕對(duì)值，最高為p階。

2.2 變量測(cè)量

本文借鑒陳永偉和胡偉明[30]的方法構(gòu)建農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)（LMIS），計(jì)算方法為：

式中：γLi為各省農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力相對(duì)價(jià)格扭曲系數(shù)，Li為該年i省農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)，L為全國(guó)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)，Li/L為i省使用的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占總農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的實(shí)際比例，si為i省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占全國(guó)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的份額，βLi為i省農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性，βL為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性的加權(quán)值。siβLi/βL為i省農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力有效配置使用勞動(dòng)力的理論比例。Li/L和siβLi/βL的比例反映了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配情況。若γLi＞1，此時(shí)LMIS＜0，代表農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力相對(duì)使用成本較低，配置過(guò)剩，反之則配置不足。指數(shù)的絕對(duì)值表示勞動(dòng)力錯(cuò)配程度，值越小則程度越輕。

為計(jì)算農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性βL，借鑒陳永偉和胡偉民[30]的資源錯(cuò)配測(cè)算方法，建立帶有要素價(jià)格扭曲的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)，并將兩邊取對(duì)數(shù)，演化的計(jì)量模型為：

式中：Yit為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出，Kit為投入的農(nóng)業(yè)資本，即t年i省農(nóng)業(yè)固定資本存量。Lit為t年農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入，即t年i省農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)。Nit為t年農(nóng)業(yè)土地投入，即t年i省農(nóng)業(yè)耕地面積。βKi、βLi、βNi分別為農(nóng)業(yè)資本、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力和土地的產(chǎn)出彈性。在計(jì)算過(guò)程中，農(nóng)業(yè)資本存量Kit采用永續(xù)盤(pán)存法計(jì)算：

式中：Kit和Kit-1分別為i地區(qū)當(dāng)期和上一期固定資本存量。Iit為t年i地區(qū)當(dāng)期固定資產(chǎn)投資，采用農(nóng)業(yè)固定資本形成總額衡量當(dāng)年投資，數(shù)據(jù)缺失年份采用農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資比重乘以全社會(huì)固定資本形成總額補(bǔ)齊。Pit為i地區(qū)不變價(jià)格投資價(jià)格指數(shù)。δt為折舊率，涉及折舊率的計(jì)算主要出現(xiàn)在工業(yè)等宏觀經(jīng)濟(jì)，也有學(xué)者采用PIM方法和采用凈投資來(lái)回避折舊的方法進(jìn)行農(nóng)業(yè)上折舊率計(jì)算，但鑒于農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的獲取局限性以及考慮到農(nóng)業(yè)折舊率與過(guò)去資本存量的相關(guān)性更大，本文采用李谷成等[31]的處理方法，其基于《國(guó)營(yíng)企業(yè)國(guó)定資產(chǎn)折舊試行條例》和《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則》綜合計(jì)算加權(quán)折舊率，計(jì)算結(jié)果δt的取值為5.42%。

最小二乘虛擬變量法（LSDV）在回歸中加入個(gè)體虛擬變量且使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤?？紤]到省際差異，采用最小二乘虛擬變量法對(duì)公式（5）進(jìn)行估計(jì)。在回歸結(jié)果分析中，各省虛擬變量顯著，因此可以判斷該模型較為合理。

2.3 控制變量

農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配除受到農(nóng)業(yè)機(jī)械化（TEC）的影響外，還會(huì)受其他因素影響。由于本文首次測(cè)算農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)，現(xiàn)階段研究農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的理論框架尚未完整構(gòu)建，因此借鑒已有關(guān)于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力配置和勞動(dòng)力錯(cuò)配的研究[32-33]，在計(jì)量模型中加入了控制變量（表1）。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平（AGDP）：以1978年為基年，通過(guò)各省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值平減指數(shù)進(jìn)行換算并取其對(duì)數(shù)。農(nóng)業(yè)化學(xué)投入（FER）：各地區(qū)農(nóng)用化肥施用量。農(nóng)業(yè)工資水平（WAGE）：借鑒李谷成等[34]的研究，變量進(jìn)行自然對(duì)數(shù)化處理，反應(yīng)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員收入水平。政府農(nóng)業(yè)干預(yù)程度（EXP）：財(cái)政涉農(nóng)支出占財(cái)政支出的比例。反應(yīng)政府對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的資金投入程度，衡量政府對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力流動(dòng)的干預(yù)。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格水平（PRICE）：農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)來(lái)衡量。各變量統(tǒng)計(jì)性描述見(jiàn)表1。

表1 變量描述統(tǒng)計(jì)表Table 1 Description of variables

2.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究選擇29個(gè)?。ㄖ陛犑校檠芯繉?duì)象（注：重慶的數(shù)據(jù)加入四川省計(jì)算，西藏和港澳臺(tái)地區(qū)的數(shù)據(jù)由于缺失較多不納入計(jì)算），研究時(shí)段為2003—2017年。變量面板數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒》、中國(guó)各省市統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料》數(shù)據(jù)集和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度分析

基于勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)在整體計(jì)算時(shí)會(huì)出現(xiàn)正負(fù)抵消的情況，因此本文在整體分析仍取絕對(duì)值對(duì)其分析。從全國(guó)整體來(lái)看，2003—2017年農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度整體上呈現(xiàn)零值收斂的趨勢(shì)，即農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力資源配置呈現(xiàn)越來(lái)越合理的狀態(tài)。2017年農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度平均值為0.32（圖2），相較2003年的0.63，年平均下降率為2.2%。值得注意的是，2015—2017近三年農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配下降幅度較大，年均下降率達(dá)4.8%。在某種程度上，這說(shuō)明中國(guó)勞動(dòng)力錯(cuò)配在農(nóng)業(yè)內(nèi)部錯(cuò)配情況得到有效改善。

圖2 2003—2017年中國(guó)及各地年均勞動(dòng)力錯(cuò)配程度動(dòng)態(tài) Fig. 2 Dynamic change in China’s agricultural labor misallocation indexes from 2003 to 2017

分地區(qū)來(lái)看，東部地區(qū)一直是農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度最為嚴(yán)重的地區(qū)，年均錯(cuò)配程度達(dá)0.73，而中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配情況相對(duì)較好，年均錯(cuò)配程度達(dá)0.33。一方面，東部地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力需求較大，勞動(dòng)力呈現(xiàn)配置極度不足的狀態(tài)。特別是2008年金融危機(jī)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有較大負(fù)向沖擊，加劇了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。但在2011年之后，東部地區(qū)的錯(cuò)配程度得到極大緩解，年均下降率為6.6%。這可能是在“四萬(wàn)億經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃”的影響下，廉價(jià)的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向東南沿海地區(qū)聚集，利用地區(qū)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)勞動(dòng)力流通和農(nóng)業(yè)高效率生產(chǎn)，從而改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。中西部地區(qū)錯(cuò)配程度較小，即勞動(dòng)力在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中得到較好的配置。中部地區(qū)錯(cuò)配程度由0.33升至0.40，西部地區(qū)錯(cuò)配程度由0.44降至0.34。之后二者變化趨勢(shì)大體一致，在2011—2014年農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度上升，并在2014年之后呈現(xiàn)穩(wěn)健下降的趨勢(shì)，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配得到有效改善。

另一方面，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配在近年來(lái)改善效果更為顯著，這可能是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)跨省剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移產(chǎn)生人口紅利，從而影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)年輕化農(nóng)業(yè)流入人口產(chǎn)生的人口紅利為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)創(chuàng)造更好的人口結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)，并進(jìn)一步改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。

綜合以上，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配在全國(guó)范圍內(nèi)得到有效改善。其中，東部地區(qū)錯(cuò)配程度較高但改善效果明顯，而中西部地區(qū)錯(cuò)配情況較好但改善效果較弱。一方面，東部地區(qū)與中西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式有一定差異。由于東部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不集中，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力資源分散，整體勞動(dòng)力錯(cuò)配較為嚴(yán)重。另一方面，東部地區(qū)雖然錯(cuò)配嚴(yán)重，但是由于農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步帶來(lái)較大的改善空間，因此東部地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配是主要待改善區(qū)域。

3.2 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響

基于2013—2017年29個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，分別采用靜態(tài)面板模型和動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行估計(jì)。靜態(tài)面板模型采用固定效應(yīng)模型（FE），回歸結(jié)果見(jiàn)表2。根據(jù)公式（2），解釋變量中含有被解釋變量的滯后項(xiàng)，屬于動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。GMM方法在構(gòu)造包參函數(shù)時(shí)從矩條件出發(fā)，能很好地解決內(nèi)生性問(wèn)題。并且，由于使用的面板數(shù)據(jù)N相對(duì)較小，系統(tǒng)GMM會(huì)產(chǎn)生較多工具變量，由此在研究中采用差分GMM對(duì)公式（2）進(jìn)行估計(jì)。

通過(guò)模型進(jìn)行反復(fù)檢驗(yàn)，設(shè)定滯后期數(shù)為滯后1期。根據(jù)結(jié)果，AR2和Sargan檢驗(yàn)的P值均大于0.1，表明采用差分GMM的估計(jì)結(jié)果均可靠。根據(jù)回歸結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的滯后一期顯著，這表明當(dāng)期農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配受上一期影響。

靜態(tài)面板固定效應(yīng)模型顯示核心變量農(nóng)業(yè)機(jī)械化（TEC）對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配顯著為負(fù)（表2），即農(nóng)產(chǎn)品對(duì)外貿(mào)易對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)資源錯(cuò)配有改善作用。在考慮變量的動(dòng)態(tài)效應(yīng)之后，農(nóng)業(yè)機(jī)械化（TEC）對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配（LMIS）的影響為負(fù)，且在1%的水平上顯著。綜合二者，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配有顯著改善作用。跟前文理論分析一致，中國(guó)通過(guò)提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的流動(dòng)，優(yōu)化了勞動(dòng)力的配置，極大地改善了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。

表2 基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果Table 2 Regression results

在控制變量中，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平（AGDP）對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配（LMIS）顯著為正，這表明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在某種程度上會(huì)加劇農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。這可能是因?yàn)橹袊?guó)在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，通過(guò)大量廉價(jià)勞動(dòng)力得到經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。在某種程度上也表明改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配不能一味通過(guò)提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展來(lái)實(shí)現(xiàn)，技術(shù)提高才是實(shí)現(xiàn)合理配置的重中之重。農(nóng)業(yè)化學(xué)投入（FER）對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配（LMIS）正向顯著，這表明通過(guò)依賴化學(xué)投入來(lái)提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量，但在本質(zhì)上對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力配置會(huì)有一定的損害。在生產(chǎn)過(guò)程中，要適度控制化肥的使用，通過(guò)物理技術(shù)的提高才能帶動(dòng)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力高效生產(chǎn)。

在固定效應(yīng)模型和系統(tǒng)GMM模型中，農(nóng)業(yè)工資水平（WAGE）對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配（LMIS）分別在5%和1%的水平下顯著為負(fù)（表2）。這表明農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力崗位工資的增加會(huì)吸引潛在勞動(dòng)力。農(nóng)業(yè)高薪工作者一般為技術(shù)人員和管理人員，農(nóng)業(yè)高薪崗位會(huì)吸引勞動(dòng)力在區(qū)域間的流動(dòng)，打破地域隔閡，改善勞動(dòng)力配置。固定效應(yīng)模型中，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格水平（PRICE）對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配（LMIS）影響不顯著。而系統(tǒng)GMM模型中，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格水平（PRICE）能有效改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配（LMIS），這可能是因?yàn)檗r(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的提高側(cè)面也反映農(nóng)業(yè)收益和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力工資水平的增加，且有一定的時(shí)間滯后性，適用于動(dòng)態(tài)面板分析。政府農(nóng)業(yè)干預(yù)程度（EXP）在系統(tǒng)GMM模型中正向影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配（LMIS），即加劇農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。其可能的原因在于，政府對(duì)低效農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)實(shí)行的財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力自由流動(dòng)有較大干預(yù)，在某種程度上扭曲了勞動(dòng)力配置到高效率的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中，加劇了勞動(dòng)力的錯(cuò)配。

3.3 農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配地區(qū)差異分析

中國(guó)農(nóng)業(yè)各地區(qū)生產(chǎn)方式相差較大，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配存在顯著的東、中西部差異。由上文可得，東部地區(qū)是農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度較為嚴(yán)重，而中西部地區(qū)相對(duì)較好?；趧趧?dòng)力錯(cuò)配在東部和中西部相差較大，進(jìn)一步探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化改善勞動(dòng)力錯(cuò)配的地區(qū)差異性。由于動(dòng)態(tài)面板模型對(duì)分區(qū)研究適用性較差，在此采用靜態(tài)固定面板中的固定效應(yīng)模型，結(jié)果見(jiàn)表3。

回歸結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的改善作用存在明顯的地區(qū)差異性。其中，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)東部地區(qū)的影響系數(shù)為0.575 0，顯著為負(fù)（表3），對(duì)中西部地區(qū)影響不顯著。結(jié)合上文，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)全國(guó)影響系數(shù)為0.815 0，大于東部地區(qū)的影響系數(shù)。雖然中西部地區(qū)的影響系數(shù)不顯著，但從全國(guó)和東部地區(qū)的影響系數(shù)來(lái)看，不能忽視農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)中西部地區(qū)的貢獻(xiàn)。由此可見(jiàn)，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的改善作用主要集中于東部地區(qū)，對(duì)中西部地區(qū)影響作用較小。主要原因有：一方面，東部地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配較為嚴(yán)重，有較大的改善空間，因此農(nóng)業(yè)機(jī)械化的增強(qiáng)對(duì)其有較顯著作用。另一方面，東部地區(qū)土地價(jià)格較高，農(nóng)業(yè)難以實(shí)現(xiàn)集約化生產(chǎn)，機(jī)械化水平能有效提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，進(jìn)而有效改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。綜上所述，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響主要通過(guò)改善東部地區(qū)的錯(cuò)配得以實(shí)現(xiàn)。

表3 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配影響的估計(jì)結(jié)果（分區(qū)域）Table 3 Regression results of agricultural mechanization on labor misallocation in different regions

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

研究表明，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配存在空間差異性，政府在改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配上需要考慮地區(qū)差異性，充分重視東部地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配情況。農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配有顯著改善作用，實(shí)現(xiàn)改善勞動(dòng)力錯(cuò)配的區(qū)域主要集中在東部地區(qū)。政府在改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配上需提升農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，重視技術(shù)進(jìn)步在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮的作用，而東部地區(qū)能有效通過(guò)提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。此外，農(nóng)業(yè)工資水平和農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格水平對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配同樣具有改善作用。因此，為有效改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力還需注重農(nóng)業(yè)就業(yè)人員工資水平和農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)交易情況。

由于現(xiàn)階段尚未構(gòu)建完整的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配理論分析框架，而引致農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配可能還有其他原因。在研究中基于勞動(dòng)力錯(cuò)配和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力配置選取控制變量時(shí)，從更健全的理論體系上研究農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配是下一步研究的內(nèi)容。

4.2 建議

1）針對(duì)性地改善國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。各地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配情況存在差異，因此在實(shí)行優(yōu)化農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力配置的政策時(shí)需考慮措施的地域適用性。并且，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配嚴(yán)重，是未來(lái)改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配的主要地區(qū)。

2）提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，推動(dòng)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向農(nóng)業(yè)高效產(chǎn)業(yè)配置。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)走向創(chuàng)新性農(nóng)業(yè)，鼓勵(lì)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中提高農(nóng)機(jī)產(chǎn)品的使用率，為低收入農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供額外的農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼；提高農(nóng)業(yè)機(jī)械的質(zhì)量和技術(shù)水平，促進(jìn)農(nóng)機(jī)產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展。

3）保證農(nóng)業(yè)就業(yè)人員基本工資，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)交易。應(yīng)通過(guò)保障農(nóng)業(yè)就業(yè)者基本工資水平，拓寬農(nóng)產(chǎn)品交易渠道，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品“走出去”，以此適當(dāng)提高農(nóng)業(yè)從業(yè)者工資和農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格，進(jìn)而改善農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力錯(cuò)配。