高名姿,張 雷,劉志斌
(1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院,江蘇南京 210095;2.南京財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院,江蘇南京 210023)
經(jīng)濟新常態(tài)下,工業(yè)和服務(wù)業(yè)對農(nóng)村勞動力的吸納能力降低,農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)壓力增大,疫情后,農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)更是承受巨大的壓力,2017年后農(nóng)民工規(guī)模增速明顯放緩,2020年甚至出現(xiàn)近年來的首次負增長(圖1)。應(yīng)對農(nóng)民就業(yè)壓力,國家出臺了一系列政策,中央一號文件更是持續(xù)關(guān)注農(nóng)民就業(yè),2018年中央一號文件明確提出“培育一批家庭工場、手工作坊”等,“提供更多就業(yè)崗位”,2022年中央一號文件則進一步強調(diào)“促進農(nóng)民就地就近就業(yè)創(chuàng)業(yè)”。
在信息化高速發(fā)展的背景下,大量研究關(guān)注到信息技術(shù)應(yīng)用對就業(yè)的影響。寧光杰等針對中國數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)應(yīng)用可以提高高技能勞動者的就業(yè)比例,但同時也會降低包括農(nóng)民工在內(nèi)的低技能勞動者的就業(yè)比例;邵文波等基于市場環(huán)境分類進行研究,發(fā)現(xiàn)如果產(chǎn)品處于競爭充分的市場中,信息化可以促進企業(yè)吸納勞動力。Jorgenson針對美國數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)信息資本(即與信息技術(shù)相關(guān)的資本)與勞動力和傳統(tǒng)資本投入是替代關(guān)系;Acemoglu等認為,信息化可以提高對低技能勞動力和高技能勞動力的需求,但同時會降低對中等技能勞動力的需求,該理論也被稱為極化理論(employment polarization),而來自英國的數(shù)據(jù)則不支持極化理論。針對21個經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)國家的數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)信息化對就業(yè)的影響要區(qū)分具體的工作特征,有些工作是自動化難以替代的,因此信息化難以對從事這類工作的勞動力形成就業(yè)沖擊。從現(xiàn)有文獻看,雖然鮮有研究直接分析信息技術(shù)應(yīng)用對農(nóng)業(yè)吸納勞動力的影響,但是有研究關(guān)注到技術(shù)進步對農(nóng)民就業(yè)的影響,也有研究分析信息與通信技術(shù)(information and communications technology,ICT)對農(nóng)民就業(yè)的影響。張寬等認為,農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與農(nóng)業(yè)勞動力需求之間是替代關(guān)系,農(nóng)業(yè)技術(shù)進步可以促進農(nóng)業(yè)勞動力向非農(nóng)轉(zhuǎn)移;楊鑫等則認為這種替代關(guān)系并不顯著。Min等針對中國ICT應(yīng)用進行研究,發(fā)現(xiàn)ICT應(yīng)用可以促進農(nóng)民向非農(nóng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)移;李強認為信息技術(shù)對農(nóng)業(yè)發(fā)展至關(guān)重要,中國也在全面推進“農(nóng)業(yè)數(shù)字化”(國發(fā)〔2021〕29號《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃的通知》)。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用信息技術(shù)無疑是技術(shù)進步的表現(xiàn),這類技術(shù)進步對農(nóng)業(yè)吸納勞動力有何影響?家庭農(nóng)場作為最重要的農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營主體,其在吸納農(nóng)民就業(yè)過程中的作用不可小覷,信息化設(shè)施應(yīng)用對家庭農(nóng)場的雇工水平是起促進作用還是抑制作用?對該問題的回答無論是對完善農(nóng)民就業(yè)政策,還是對農(nóng)業(yè)數(shù)字化建設(shè)都有重要的現(xiàn)實意義,然而相關(guān)研究還較少,尤其是基于家庭農(nóng)場數(shù)據(jù)的相關(guān)實證分析還很匱乏,這凸顯了本研究的貢獻。
本研究在技術(shù)進步的理論框架下提出,信息化設(shè)施在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用將影響家庭農(nóng)場吸納勞動力的水平,由于作物類型差異導(dǎo)致勞動力需求特征差異,因此作物類型在兩者之間起調(diào)節(jié)作用。
盡管對中國企業(yè)的研究結(jié)果顯示,信息技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用會提高對勞動力的技能要求,更廣義的技術(shù)進步也多屬于技能偏向型,但需要注意的是,技術(shù)進步也可能降低工作的復(fù)雜性,進而降低對勞動力的技能要求,并提高低技能勞動力的就業(yè)機會。
分析現(xiàn)在家庭農(nóng)場使用的信息化設(shè)施可知,其主要以攝像頭和各類傳感器(如光照傳感器、氮磷鉀傳感器等)為主,這些信息化設(shè)施一般通過手機APP連接,主要由農(nóng)場主直接操作使用。因此,這些設(shè)施的應(yīng)用主要提高了農(nóng)場主對雇工工作狀態(tài)和工作效果的監(jiān)督水平,這在某種程度上化解了傳統(tǒng)技術(shù)條件下農(nóng)場主難以有效監(jiān)督雇工的問題。
勞動力投入與作物類型密切相關(guān)。一般而言,經(jīng)濟作物因更多使用設(shè)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系而減弱了生產(chǎn)的季節(jié)性特征,同時,由于經(jīng)濟類作物生產(chǎn)的機械化水平更低,導(dǎo)致其產(chǎn)出與勞動力投入密切相關(guān)。在應(yīng)用信息化設(shè)施后,種植經(jīng)濟類作物的家庭農(nóng)場因為可以對雇工進行更有效的監(jiān)督,從而可以通過提高雇工量來提高產(chǎn)出水平,這類家庭農(nóng)場甚至可以進一步通過降低對雇工的技能要求而降低其工資,從而進一步提高雇工量。由圖2可知,當(dāng)雇工的機會成本降為后,家庭農(nóng)場的勞動力投入提高到。由此提出以下研究假說H2a:經(jīng)濟作物類型在信息化設(shè)施應(yīng)用提高家庭農(nóng)場雇工量中起正向調(diào)節(jié)作用。
糧食類作物生產(chǎn)高度依賴機械化,例如,《江蘇省“十四五”農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展規(guī)劃》顯示,江蘇省2020年“主要糧食作物耕種收機械化率達93%”,而生產(chǎn)的高同質(zhì)性特征又使相關(guān)技術(shù)推廣更快,這降低了糧食類作物生產(chǎn)中的勞動產(chǎn)出彈性,即在生產(chǎn)函數(shù)=中,更小。因此,在其他條件不變的情況下,糧食類作物生產(chǎn)中難以通過增加勞動力投入來提高單位面積產(chǎn)出。在信息化設(shè)施應(yīng)用使農(nóng)場主能更精準(zhǔn)監(jiān)督雇工行為后,家庭農(nóng)場可以用更少的勞動力投入實現(xiàn)同樣水平的產(chǎn)出。在信息化設(shè)施應(yīng)用后,實現(xiàn)同樣產(chǎn)出的勞動力投入從變?yōu)?span id="j5i0abt0b" class="subscript">(圖3)。由此提出研究假說H2b:糧食類作物在信息化設(shè)施應(yīng)用提高家庭農(nóng)場雇工水平中起負向調(diào)節(jié)作用。
基于研究假說H1,本研究設(shè)定基準(zhǔn)模型考察信息化設(shè)施應(yīng)用對家庭農(nóng)場雇工行為的影響?;鶞?zhǔn)計量模型見公式(1)。
=+1+2+。
(1)
式中:下標(biāo)表示家庭農(nóng)場;表示家庭農(nóng)場的雇工量;1表示家庭農(nóng)場的信息化設(shè)施應(yīng)用變量;2表示系列控制變量;表示常數(shù)項;、表示系數(shù);表示隨機擾動項。
為了驗證作物類型在信息化設(shè)施應(yīng)用與家庭農(nóng)場雇工量之間的調(diào)節(jié)作用,本研究加入作物類型和信息化設(shè)施應(yīng)用的交叉項進行實證檢驗,考慮到模型中引入交叉項會引起多重共線性問題,借鑒已有研究成果,將解釋變量和調(diào)節(jié)變量作中心化處理,即用解釋變量和調(diào)節(jié)變量的原始值減去各自的均值得到離差,再將各自的離差相乘,即得到去中心化處理的交叉項。具體模型見公式(2)。
=+1+(1-1)(3-3)+3+2+。
(2)
式中:3表示作物類型變量;1、3分別表示信息化設(shè)施應(yīng)用變量和作物類型變量的均值;、表示系數(shù)。
由于家庭農(nóng)場是否應(yīng)用信息化設(shè)施不是隨機產(chǎn)生的,信息化設(shè)施應(yīng)用可能與家庭農(nóng)場所處環(huán)境特征有內(nèi)生關(guān)系,進而導(dǎo)致處理組與對照組的雇工行為有差異,因此需要解決可能存在的內(nèi)生性問題。本研究采用處理效應(yīng)模型(treatment effects model)解決家庭農(nóng)場所處環(huán)境特征影響家庭農(nóng)場信息化設(shè)施應(yīng)用,進而導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。處理效應(yīng)模型見公式(3)
=+++。
(3)
式中:表示核心解釋變量和控制變量;表示處理變量;表示系數(shù)。處理變量由以下處理方程決定:
=(+)。
(4)
式中:(·)表示示性函數(shù)(indicator function)。
處理效應(yīng)模型的具體步驟如下:
第1步,對家庭農(nóng)場所處環(huán)境影響家庭農(nóng)場信息設(shè)備應(yīng)用的因素作Probit模型估計,模型形式為
(5)
(6)
2.2.1 變量選取 因為長期雇工最能反映家庭農(nóng)場穩(wěn)定吸納勞動力的水平,本研究以家庭農(nóng)場的長期雇工量為被解釋變量。因為家庭農(nóng)場長期雇工人數(shù)較少,且平均雇工量更能反映家庭農(nóng)場吸納勞動力的水平,本研究以長期雇工的平均工時(每人工作1 d為1個工時)作為被解釋變量的代理變量。
本研究以家庭農(nóng)場是否采用信息化設(shè)施為解釋變量,其中信息化設(shè)施包括攝像頭、傳感器以及可以通過計算機了解生產(chǎn)情況的相關(guān)設(shè)備?;诓煌魑锏膭趧油度胩卣?,借鑒已有成熟的分類方法,將家庭農(nóng)場經(jīng)營的作物類型分為糧食作物種植類、經(jīng)濟作物種植類、糧食作物和經(jīng)濟作物兼種3類。
參考已有對家庭農(nóng)場或農(nóng)戶行為的研究成果,將家庭農(nóng)場主的個人特征、家庭特征、經(jīng)營特征和地區(qū)特征作為控制變量。李艷等發(fā)現(xiàn),社會資本和風(fēng)險偏好對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策有重要影響,因此,個人和家庭特征控制變量不僅包括農(nóng)場主性別、年齡、受教育程度,還包括家庭農(nóng)場主的社會資本和風(fēng)險偏好情況,家庭投入勞動力數(shù)量無疑與雇工量有替代關(guān)系,說明家庭農(nóng)場的家庭勞動力投入也作為控制變量放入模型。是否加入經(jīng)濟組織、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性資產(chǎn)、經(jīng)營面積都對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策和雇工有重要影響,因此將上述經(jīng)營特征作為控制變量放入模型。此外,模型還控制了地區(qū)特征。
2.2.2 數(shù)據(jù)描述 本研究數(shù)據(jù)來自南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院于2021年7月組織的“江蘇省金融支持家庭農(nóng)場發(fā)展調(diào)研”。調(diào)查采用分層抽樣和隨機抽樣相結(jié)合的方式,綜合考慮區(qū)域特征、經(jīng)營類型等因素確定調(diào)研對象。調(diào)研覆蓋江蘇省北部、中部和南部的6個縣(市、區(qū))26個鄉(xiāng)(鎮(zhèn)),共獲得有效樣本499個。其中,在銅山區(qū)4個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))獲得樣本83個,在泗洪縣4個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))獲得樣本84個,在海門市4個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))獲得樣本84個,在興化市4個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))獲得樣本84個,在句容市4個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))獲得樣本83個,在江陰市6個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))獲得樣本81個?;谀繕?biāo),本研究剔除養(yǎng)殖類家庭農(nóng)場和部分數(shù)據(jù)異常樣本,本研究對象為453個種植類家庭農(nóng)場(表1)。
表1 變量含義與描述性統(tǒng)計
本研究使用Stata軟件分別應(yīng)用多元線性回歸模型和處理效應(yīng)模型估計信息化設(shè)施應(yīng)用對家庭農(nóng)場雇工行為的影響,因為有部分樣本的經(jīng)營面積數(shù)值較大,為減少個別極端值的影響,模型中將經(jīng)營面積數(shù)據(jù)取對數(shù)處理,從而縮小數(shù)據(jù)之間的絕對差異。
3.1.1 基準(zhǔn)回歸 由表2可知,模型(1)為不加入控制變量的結(jié)果,模型(2)加入了經(jīng)營特征和地區(qū)特征,模型(3)進一步加入農(nóng)場主個人和家庭特征。實證結(jié)果顯示,信息化設(shè)施使用在1%顯著性水平上促進家庭農(nóng)場的長期雇工投入,這初步驗證了研究假說H1。進一步分析基準(zhǔn)回歸結(jié)果可知,家庭農(nóng)場主受教育程度越高,其平均長期雇工量越多,可能是因為受教育程度越高的家庭農(nóng)場主管理能力越高,從而可以管理更多的雇工。模型(2)和模型(3)均顯示,經(jīng)營面積會負向影響家庭農(nóng)場的長期雇工量,這可能與家庭農(nóng)場經(jīng)營的規(guī)模效應(yīng)有關(guān),即經(jīng)營面積越大的家庭農(nóng)場越能夠合理利用勞動力資源,從而降低平均勞動力投入。
表2 信息化設(shè)施應(yīng)用對家庭農(nóng)場雇工行為的影響:基準(zhǔn)回歸結(jié)果
3.1.2 內(nèi)生性討論 因為可能存在樣本選擇偏誤,本研究采用處理效應(yīng)模型進一步估計信息化設(shè)施應(yīng)用對家庭農(nóng)場雇工行為的影響。鑒于家庭農(nóng)場所在鄉(xiāng)(鎮(zhèn))信息化設(shè)施應(yīng)用水平會影響家庭農(nóng)場是否應(yīng)用信息化設(shè)施,但是不會直接影響家庭農(nóng)場的雇工行為。因此,選擇家庭農(nóng)場所在鄉(xiāng)(鎮(zhèn))信息化設(shè)施應(yīng)用均值為工具變量。由表3可知,模型(4)為控制經(jīng)營特征和地區(qū)特征的估計結(jié)果,模型(5)為進一步加入農(nóng)場主個人和家庭特征控制變量的估計結(jié)果。第一階段估計結(jié)果顯示,內(nèi)生變量與工具變量有顯著的正相關(guān)關(guān)系。反米爾斯值在10%水平上顯著,表明模型存在內(nèi)生性問題。處理效應(yīng)模型估計結(jié)果顯示,信息化設(shè)施應(yīng)用在1%顯著性水平上正向影響家庭農(nóng)場的長期雇工量,這進一步驗證了研究假說H1。
表3 信息化設(shè)施應(yīng)用對家庭農(nóng)場雇工行為的影響:處理效應(yīng)模型
3.1.3 穩(wěn)健性檢驗
3.1.3.1 信息化設(shè)施應(yīng)用的不同衡量方式 信息化設(shè)施監(jiān)測面積占經(jīng)營面積的比例可以衡量家庭農(nóng)場應(yīng)用信息化設(shè)施的水平,監(jiān)測面積占比越大,則應(yīng)用信息化設(shè)施的水平越高。本研究將信息化設(shè)施監(jiān)測的面積占家庭農(nóng)場經(jīng)營面積的比例作為信息化設(shè)施應(yīng)用的代理變量進行穩(wěn)健性檢驗,由表4中的模型(6)可知,結(jié)果依然穩(wěn)健。
3.1.3.2 剔除部分樣本 家庭農(nóng)場主的未來發(fā)展預(yù)期無疑將影響其當(dāng)下的生產(chǎn)決策,而一般年齡大的農(nóng)場主更加保守,或更傾向于不做專用性的生產(chǎn)投入。因此,本研究剔除家庭農(nóng)場主年齡在60歲以上的樣本,進一步進行穩(wěn)健性檢驗,由表4中的模型(7)可知,結(jié)果依然穩(wěn)健。
表4 信息化設(shè)施應(yīng)用對家庭農(nóng)場雇工行為的影響:穩(wěn)健性檢驗
3.1.4 異質(zhì)性分析 本研究進一步用分樣本回歸對信息化設(shè)施應(yīng)用的雇工效應(yīng)做異質(zhì)性檢驗。由表5可知,模型(8)、模型(9)分別為基于受教育程度中位數(shù)分組的回歸結(jié)果。在2個分組中,信息化設(shè)施應(yīng)用都顯著促進了家庭農(nóng)場吸納勞動力,但吸納勞動力的能力在組間有差異,農(nóng)場主接受初中以上教育的家庭農(nóng)場在應(yīng)用信息化設(shè)施后,其單位面積雇工數(shù)量更多(回歸系數(shù)為5.945),這可能與農(nóng)場主的管理能力更高有關(guān)。
表5 信息化設(shè)施應(yīng)用對家庭農(nóng)場雇工行為的影響:異質(zhì)性分析
本研究將信息化設(shè)施應(yīng)用和作物類型的交叉項放入模型,檢驗作物類型在信息化設(shè)施應(yīng)用提高家庭農(nóng)場雇工水平中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。由表6可知,如果家庭農(nóng)場種植的是純經(jīng)濟作物,則其應(yīng)用信息化設(shè)施后雇傭的長期雇工量更多,即純經(jīng)濟作物類型在信息化設(shè)施應(yīng)用提高家庭農(nóng)場雇工水平中起正向調(diào)節(jié)作用;糧食和經(jīng)濟作物兼種、純糧食作物種植類則能減弱家庭農(nóng)場信息化設(shè)施應(yīng)用對雇工量的正向作用,即起負向調(diào)節(jié)作用,從回歸系數(shù)來看,純糧食作物種植類的負向調(diào)節(jié)作用更大,進而可以驗證研究假說H2a和H2b。
表6 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗
本研究在技術(shù)進步視角下構(gòu)建信息化設(shè)施應(yīng)用影響家庭農(nóng)場雇工行為的分析框架。理論分析認為,一般情況下信息化設(shè)施應(yīng)用可以降低家庭農(nóng)場對雇工的技能要求,進而降低單位雇工的機會成本,從而提高家庭農(nóng)場吸納勞動力的水平,而具體到作物類型,信息化設(shè)施應(yīng)用的雇工效應(yīng)存在差異。在生產(chǎn)的季節(jié)性問題得到極大緩解且更依賴勞動力投入的經(jīng)濟作物種植中,信息化設(shè)施應(yīng)用后將有更多的長期雇工投入,但對于生產(chǎn)的季節(jié)性特征明顯且機械化程度高的大田作物(典型的如糧食類作物),其信息化設(shè)施應(yīng)用對家庭農(nóng)場的雇工水平有負向調(diào)節(jié)作用?;诮K省家庭農(nóng)場抽樣調(diào)研數(shù)據(jù)的實證分析驗證了本研究的理論分析結(jié)果。
本研究回答了信息化設(shè)施應(yīng)用對家庭農(nóng)場吸納勞動力水平是抑制還是促進的問題。盡管整體而言是促進作用,但對不同作物類型的影響有差異。本研究成果對推動農(nóng)業(yè)數(shù)字化建設(shè)和促進農(nóng)民就業(yè)有2個方面的政策意義。第一,農(nóng)業(yè)信息化設(shè)施在家庭農(nóng)場中的應(yīng)用會提高農(nóng)民的農(nóng)業(yè)就業(yè)機會,尤其是提高低技能勞動力的就業(yè)機會,在農(nóng)村青壯年大量外出務(wù)工的背景下,該結(jié)論有重要的政策意義。一般而言,信息化促進高技能勞動力轉(zhuǎn)移到非農(nóng)就業(yè),但是對于難以轉(zhuǎn)移到非農(nóng)就業(yè)的低技能勞動力,農(nóng)業(yè)信息化設(shè)施應(yīng)用可以促進其就業(yè)。而異質(zhì)性分析結(jié)果表明,受教育程度高的農(nóng)場主會雇傭更多工人。因此,從促進農(nóng)民就業(yè)的角度看,有必要進一步吸引較高學(xué)歷的農(nóng)民創(chuàng)辦家庭農(nóng)場,并對其信息化建設(shè)提供支持。第二,作物類型對家庭農(nóng)場雇工水平有調(diào)節(jié)效應(yīng)。種植經(jīng)濟作物的家庭農(nóng)場在使用信息化設(shè)施后雇工水平顯著提高,因此無論從促進農(nóng)民就業(yè)角度還是從農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的角度,對經(jīng)濟類作物種植提供信息化建設(shè)支持都有重要的現(xiàn)實意義。盡管糧食類作物種植在信息化設(shè)施應(yīng)用促進家庭農(nóng)場雇工水平中起負向調(diào)節(jié)作用,但是在糧食類作物的農(nóng)業(yè)機械化水平大幅提高的背景下,信息化設(shè)施的雇工弱化作用有助于糧食類家庭農(nóng)場的優(yōu)化資源配置。