農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)的影響機制與異質(zhì)性研究

李 剛

（中國宏觀經(jīng)濟研究院經(jīng)濟體制與管理研究所，北京 100035）

在新冠肺炎疫情、俄烏沖突和能源危機影響下，全球糧食供給及價格上行壓力陡增；伴隨著氣候變化及極端天氣的頻繁爆發(fā)，糧食安全問題凸顯。2022年5月，河南、河北部分地區(qū)出現(xiàn)了“毀百畝青麥苗”“收割青小麥”“賣青儲小麥”等現(xiàn)象，我國糧食安全問題引人擔(dān)憂。另一方面，由于城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的長期存在，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移在我國是一個普遍的經(jīng)濟社會現(xiàn)象；根據(jù)2021年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告數(shù)據(jù)顯示，2008年以來，我國農(nóng)民工始終保持在2億以上的規(guī)模，2020年農(nóng)民工群體高達29 251萬人，農(nóng)村勞動力的轉(zhuǎn)出加劇了人們對糧食安全的擔(dān)憂。

無農(nóng)不穩(wěn)，無糧則亂。黨的十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央把糧食安全作為治國理政的頭等大事，提出了“確保谷物基本自給、口糧絕對安全”的新糧食安全觀，確立了以我為主、立足國內(nèi)、確保產(chǎn)能、適度進口、科技支撐的國家糧食安全戰(zhàn)略。自此之后，糧食生產(chǎn)從2012—2015年實現(xiàn)了連續(xù)4年增產(chǎn)，2016年由于結(jié)構(gòu)性調(diào)整，糧食減產(chǎn)0.03%，但2017—2021年，糧食又實現(xiàn)了連續(xù)5年增產(chǎn)，最終實現(xiàn)糧食產(chǎn)量達到6.8億噸。由此產(chǎn)生的問題是，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)的影響如何？機制如何？我國到底需不需要擔(dān)心糧食安全問題。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)的直接影響

土地、資本和勞動力是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的三大核心要素[1]，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動力投入對糧食生產(chǎn)至關(guān)重要[2]，農(nóng)村勞動力的轉(zhuǎn)出勢必減少了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的勞動力投入[3]，勢必會阻礙糧食生產(chǎn)[4]；諸多學(xué)者采用實證分析方法相繼證實了農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的負效應(yīng)[5-7]?；诖?，本文提出第一個待檢驗假說：

假說1：農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)有負向作用，使糧食產(chǎn)量下降。

1.2 農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)的間接影響

根據(jù)劉易斯二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)理論，發(fā)展中國家同時并存著現(xiàn)代經(jīng)濟部門和傳統(tǒng)經(jīng)濟部門，具有二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的特征[8-9]。傳統(tǒng)經(jīng)濟部門主要是采用傳統(tǒng)方法進行生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)。由于傳統(tǒng)部門生產(chǎn)率低下，存在大量邊際生產(chǎn)力為零的隱蔽性失業(yè)的剩余勞動力，這部分勞動力在無約束的制度安排下，會轉(zhuǎn)移至現(xiàn)代部門。這種轉(zhuǎn)移不會影響農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出水平。但是，我國農(nóng)村勞動力的轉(zhuǎn)移并未遵循這種順序，轉(zhuǎn)移的勞動力大多是農(nóng)村中相對年輕、受教育程度和勞動力素質(zhì)較高的部分，他們通常具備城市所要求的勞動力的最低素質(zhì)，否則難以在城市生存。因此，我國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的主要動機是為了改變其相對經(jīng)濟地位[10]。

正如前文所述，農(nóng)村勞動力的轉(zhuǎn)移減少了農(nóng)村生產(chǎn)要素，在現(xiàn)行農(nóng)村土地承包制條件下，還會導(dǎo)致實際耕地面積下降，造成糧食產(chǎn)量的下降，對糧食生產(chǎn)具有負向作用。然而，農(nóng)村勞動力的轉(zhuǎn)移會通過影響農(nóng)戶收入進而影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本投入，從而促進糧食生產(chǎn)。

第一，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移使得農(nóng)戶家庭非農(nóng)收入提高。農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)民工資性收入提高的影響最為顯著[11]，為縮小城鄉(xiāng)收入差距起到積極作用[12]。

第二，農(nóng)村家庭收入的提高會增加用于農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)性投入。這一影響得到了眾多學(xué)者的支持，如有學(xué)者認為，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移有利于農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供便利[5,13]；農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移有利于資本深化及其對勞動、土地要素的替代，從而提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[14-15]；農(nóng)村勞動力遷移規(guī)模及人力資本水平對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有顯著正向促進作用[16-17]。

第三，此外，在農(nóng)村土地承包制條件下，轉(zhuǎn)移的農(nóng)村勞動力不會放棄土地承包權(quán)，但卻由此促成了耕地的自發(fā)流轉(zhuǎn)，這在一定意義上促進了耕地的規(guī)模經(jīng)營，并形成與農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移相適應(yīng)的農(nóng)業(yè)分工[18-19]。另外，我國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移中有相當一部分屬于季節(jié)性轉(zhuǎn)移，有明顯的周期性[20]。這部分勞動力在獲取非農(nóng)收益的同時，并未離開農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，在農(nóng)忙季節(jié)會流回。這部分勞動力的轉(zhuǎn)移不影響糧食生產(chǎn)?；诖?，本文提出第二個待檢驗假說。

假說2：農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移有利于提高農(nóng)戶家庭收入，從而增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本投入，進而對糧食生產(chǎn)起促進作用。

就農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移本身來看，這種轉(zhuǎn)移究竟是促進還是阻礙糧食生產(chǎn)，最終取決于上述兩種因素作用的大小。由于農(nóng)業(yè)在我國的基礎(chǔ)性地位，在鼓勵農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的同時，政府一直高度重視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、特別是糧食生產(chǎn)，并給予了有效的財政支持。政府的支農(nóng)政策是保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食生產(chǎn)的重要因素。

2 數(shù)據(jù)來源與研究設(shè)計

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取我國29個省市（自治區(qū)）的面板數(shù)據(jù)（由于貴州與西藏數(shù)據(jù)資料缺失太多，在此剔除）進行分析。為了盡可能多地保留變量的時空變化信息，將樣本期設(shè)定為1999—2020年。模型的變量選取依據(jù)如下。

關(guān)于內(nèi)生變量。糧食產(chǎn)出（Y），采用糧食總產(chǎn)量作為糧食產(chǎn)出指標。

關(guān)于核心解釋變量。我們選擇農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移數(shù)量（Rural）作為本文的核心解釋變量，依據(jù)蒲艷萍和吳永球[21]的算法；但是，由于各省市統(tǒng)計年鑒中并未公布經(jīng)濟活動人口數(shù)量，本文依據(jù)《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》中提供的15～64歲人口比例作了相應(yīng)估計，即：

農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移量=農(nóng)村經(jīng)濟活動人口－第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)，

農(nóng)村經(jīng)濟活動人口=全國總經(jīng)濟活動人口×（農(nóng)村總?cè)丝凇氯珖側(cè)丝冢?/p>

結(jié)果可能存在細微偏誤，但并不影響本文結(jié)論，且該方法為無相關(guān)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的次優(yōu)選擇。

關(guān)于控制變量?？紤]到目前我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)實狀況，我們選擇了以下變量作為控制變量：耕地面積（M）；為了確保與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方程中糧食產(chǎn)量指標保持一致，我們選擇的是糧食播種面積。農(nóng)村居民收入（R）；農(nóng)村居民收入主要來源于農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入、外出務(wù)工的工資收入以及轉(zhuǎn)移支付收入等，我們以農(nóng)村居民可支配收入作為指標，以全面反映農(nóng)村家庭的經(jīng)濟狀況。勞動力投入（N）；本文選擇第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員作為勞動力投入要素指標。資本投入；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資本投入比較復(fù)雜，參考已有文獻，本文的資本投入要素采用農(nóng)業(yè)機械總動力（K1）和化肥施用量（K2）；除此之外還有政府支農(nóng)支出（G）。本文的數(shù)據(jù)來源于2000—2021年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

2.2 動態(tài)面板模型構(gòu)建

為了檢驗假說1，本文首先采用動態(tài)面板模型考察農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)的影響：

其中i，t分別表示地區(qū)和時間；Yit表示糧食產(chǎn)出（Yit-1為其滯后一期的變量），Rit表示農(nóng)村居民可支配收入，Kit表示農(nóng)業(yè)資本投入，分為農(nóng)業(yè)機械總動力（K1it）和化肥投入（K2it），Nit表示農(nóng)業(yè)的勞動力投入，Mit表示農(nóng)業(yè)耕地面積，Ruralit表示農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移；而αj、βj分別為各變量的待估參數(shù)；μit是隨機誤差項。

采用動態(tài)面板模型建模有如下優(yōu)勢：第一，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移及糧食生產(chǎn)存在空間與時間等維度上的差異變化，在有限的數(shù)據(jù)下，面板數(shù)據(jù)保留了更多的信息；且面板數(shù)據(jù)模型能夠緩解異質(zhì)性帶來的遺漏變量問題；第二，糧食生產(chǎn)具有較強的慣性，也就是變量前期對本期存在較大影響，所以不得不考慮模型的動態(tài)效應(yīng)。

2.3 影響機制模型構(gòu)建

為了深入研究農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)影響的機制，本文通過理論分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移會影響農(nóng)戶家庭收入，從而影響到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本投入，進而影響到糧食生產(chǎn)。為了檢驗假說2，本文構(gòu)建如下聯(lián)立方程模型：

其中i，t分別表示地區(qū)和時間；Yit表示糧食產(chǎn)出，Rit表示農(nóng)村居民純收入，Kit表示農(nóng)業(yè)資本投入，分為農(nóng)業(yè)機械投入（K1it）和化肥投入（K2it）,Nit表示農(nóng)業(yè)的勞動力投入，Mit表示農(nóng)業(yè)耕地面積，Git表示政府的農(nóng)業(yè)支持；而αj、βj、γj、ρj和λj（j=0,…，5）分別為各變量的待估參數(shù)；μit、ηit、εit、eit、νit是隨機誤差項。

聯(lián)立方程模型中的第一個方程是糧食產(chǎn)出方程，第二個方程為農(nóng)村居民收入方程，第三、四個方程為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本投入方程（包括農(nóng)用機械和化肥），第五個方程為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力投入方程。

2.4 內(nèi)生性問題討論

其一是動態(tài)面板模型的內(nèi)生性問題。在動態(tài)面板模型中，解釋變量的滯后項作為被解釋變量放入模型之中，解釋變量與擾動項無關(guān)的經(jīng)典計量假定被打破，從而可能會產(chǎn)生較為嚴重的內(nèi)生性問題，如若采用普通最小二乘估計（OLS），勢必會產(chǎn)生嚴重的估計偏誤。所以，我們需要采用動態(tài)面板的GMM估計方法；主要有一階差分廣義矩估計（DIF GMM）與系統(tǒng)廣義矩估計（system GMM）等方法。另一方面，DIF-GMM估計方法可能存在弱工具變量和樣本容量較小導(dǎo)致的誤差問題。相對于差分GMM，系統(tǒng)GMM可在一定程度上避免差分GMM可能存在的弱工具變量的問題，也比水平GMM更有效率；系統(tǒng)GMM可以很好地解決動態(tài)面板模型中可能出現(xiàn)的內(nèi)生性、擾動項相關(guān)性等問題。且，本文的動態(tài)面板數(shù)據(jù)為短面板數(shù)據(jù)，符合系統(tǒng)GMM方法僅適用于短動態(tài)面板的前提；故本文采用系統(tǒng)GMM方法進行動態(tài)面板模型的估計。

其二是影響機制模型的內(nèi)生性問題。聯(lián)立方程模型容易出現(xiàn)聯(lián)立性偏誤問題，相應(yīng)的解決途徑是引入工具變量。但是，工具變量的選擇本身是一個難題。為此，本文采用工具變量選取的常用方式，即模型中所有前定變量的線性組合。根據(jù)聯(lián)立方程模型識別的階條件與秩條件，可以看出本文模型是過度識別的。對于過度識別的聯(lián)立方程模型，可采用單一方程中的兩階段最小二乘法（2SLS）和廣義矩陣估計法（GMM），也可采用系統(tǒng)估計法中的三階段最小二乘法（3SLS）。本文首先采用2SLS方法，后續(xù)使用其他方法進行穩(wěn)健性檢驗。

3 實證結(jié)果分析

3.1 農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)的影響分析

由動態(tài)面板模型的估計結(jié)果（表1）可知，當模型采用最小二乘法（OLS）、差分廣義矩估計法（差分GMM）、系統(tǒng)廣義矩估計法（系統(tǒng)GMM）等不同方法時，估計結(jié)果的確存在顯著差異。且由該模型的Sargan檢驗可知，其P值為0.96，我們應(yīng)拒絕原假設(shè)，認為工具變量的選取是有效的；也就是說，系統(tǒng)GMM可以很好地解決了動態(tài)面板模型中可能出現(xiàn)的內(nèi)生性、擾動項相關(guān)性等問題。

表1 動態(tài)面板模型估計結(jié)果Table 1 The estimated result of dynamic panel model

由動態(tài)面板模型的系統(tǒng)廣義矩估計結(jié)果（表1模型3）可知，在控制了糧食生產(chǎn)過程中的勞動力投入、糧食播種面積、化肥施用量，農(nóng)用機械投入，農(nóng)村居民收入等情況下，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)的影響為正（彈性系數(shù)為0.02），且該系數(shù)在5%顯著性水平下顯著。也即，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)存在正向作用：假說1得以證偽。那么，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移為什么會對糧食生產(chǎn)產(chǎn)生正向影響？其作用機制為何？這就需要我們建立聯(lián)立方程模型進行分析。

3.2 影響機制分析

上述分析表明，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)的影響是一個復(fù)雜過程。對這一復(fù)雜過程的實證分析必須考慮影響糧食生產(chǎn)的多重因素的相互作用，這種相互作用導(dǎo)致糧食生產(chǎn)的要素投入間必然存在多重因果關(guān)系。顯然，在已有文獻中普遍采用的單方程建模不能很好地處理我國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)的影響問題。農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移會使得農(nóng)村居民家庭收入增加，從而會提高農(nóng)戶化肥、機械的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本投入，進而促進糧食生產(chǎn)。為了檢驗農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)影響的作用機制，本文構(gòu)建了包含糧食產(chǎn)出方程、農(nóng)村居民收入方程、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本投入方程、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力投入方程在內(nèi)的面板聯(lián)立方程模型。

由估計結(jié)果（表2）可知，在糧食生產(chǎn)方程中，農(nóng)業(yè)勞動力投入對糧食生產(chǎn)的影響系數(shù)為-0.60，且在1%的水平上顯著，也即其對糧食產(chǎn)出有負的影響。這說明，在過去的幾十年中，我國農(nóng)村勞動力是過剩的，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移有助于提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。這進一步證實了假說1。

表2 影響機制模型的估計結(jié)果Table2 The estimated result of mechanism model

另一方面，從影響機制來看，一是農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)村居民收入存在正向影響。在收入方程中，糧食產(chǎn)出、農(nóng)業(yè)勞動力投入以及政府支農(nóng)支出的對應(yīng)系數(shù)均為正，且在5%的水平上顯著。也就是說，農(nóng)村居民的收入水平主要取決于糧食產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)勞動力投入以及政府的支農(nóng)政策。另外，農(nóng)業(yè)勞動力投入對應(yīng)的二次項系數(shù)為負，即其與農(nóng)村居民收入水平之間存在“倒U型”關(guān)系；這意味著，當農(nóng)業(yè)勞動力投入增加到一定水平后，農(nóng)村勞動力投入反而不利于農(nóng)村居民收入水平的提升。即，適當?shù)耐七M農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對于農(nóng)民增收來說大有裨益。

二是農(nóng)村居民收入對化肥施用量存在正向影響。在化肥投入方程中，農(nóng)村居民收入水平對應(yīng)的系數(shù)為正且在1%的水平上顯著。具體地，當農(nóng)村居民整體收入水平提高1%時，化肥施用量將增加0.13%。由此可知，化肥施用量增加是農(nóng)業(yè)勞動力投入減少的情況下我國糧食總產(chǎn)量仍然增長的重要原因。

三是農(nóng)用機械投入和化肥施用量對糧食生產(chǎn)存在正向影響。農(nóng)用機械投入和化肥施用量對糧食生產(chǎn)的影響系數(shù)均為正，且在1%的水平上顯著。也就是說，農(nóng)用機械投入、化肥施用量分別增長1%，糧食總產(chǎn)量將分別增加0.08%、0.29%。同時，這也表明增加農(nóng)用機械和化肥的投入是實現(xiàn)糧食增產(chǎn)的重要途徑。

整體而言，以上分析表明，在農(nóng)村勞動力大規(guī)模轉(zhuǎn)移的背景下，農(nóng)村居民收入提高，農(nóng)用機械的使用和化肥的投入得以加大，從而使得我國糧食總產(chǎn)量依然能夠持續(xù)增加。這表明，假說2成立。

3.3 異質(zhì)性分析

我國糧食生產(chǎn)存在顯著的地域差異，黑龍江省、河南省、山東省、吉林省、四川省、江蘇省、河北省、安徽省、湖南省和內(nèi)蒙古自治區(qū)作為我國的產(chǎn)糧大省，十大產(chǎn)糧省2021年糧食產(chǎn)量達到了4.61億t，占比全國糧食產(chǎn)量的68%。這一事實背景，是否會影響上述結(jié)論的可靠性？基于此，本文將全樣本分為產(chǎn)糧大省與非產(chǎn)糧大省兩部分，通過分組回歸來觀察二者之間的異質(zhì)性。

由分組回歸結(jié)果（表3）可知，在產(chǎn)糧大省的分組回歸中，（1）農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)村居民收入存在正向影響。農(nóng)業(yè)勞動力投入及其二次項系數(shù)對農(nóng)村居民收入的影響分別為3.47、-2.31，且二者均在1%顯著性水平上顯著，表明農(nóng)村勞動力適當轉(zhuǎn)出能夠促進農(nóng)村居民收入提高。（2）農(nóng)村居民收入對農(nóng)用機械投入、化肥施用量均存在正向影響。農(nóng)村居民收入水平對農(nóng)用機械投入、化肥施用量的影響系數(shù)分別為0.37、1.59，且在1%的水平上顯著，表明農(nóng)村居民收入促進了農(nóng)業(yè)機械投入與化肥施用量的提高。（3）化肥施用量對糧食生產(chǎn)存在正向影響?；适┯昧繉Z食生產(chǎn)的影響系數(shù)為正，且在1%的水平上顯著，表明化肥施用能夠促進產(chǎn)糧大省提高產(chǎn)量。以上三大結(jié)論在非產(chǎn)糧大省的分組回歸中也存在；整體而言，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)的影響機制在產(chǎn)糧大省與非產(chǎn)糧大省保持一致。

表3 分組回歸結(jié)果Table 3 The result of grouped regression model

然而，產(chǎn)糧大省與非產(chǎn)糧大省的分組回歸結(jié)果還存在一些差異，（1）在產(chǎn)糧大省，農(nóng)用機械投入對糧食生產(chǎn)的影響不顯著，而這一影響在非產(chǎn)糧大省顯著為負。（2）在非產(chǎn)糧大省，糧食播種面積對糧食生產(chǎn)的影響不顯著，而這一影響在產(chǎn)糧大省顯著為正。這表明，土地投入對糧食大省的生產(chǎn)至關(guān)重要；農(nóng)用機械投入對糧食生產(chǎn)的積極作用還有待挖掘。

3.4 穩(wěn)健性檢驗

為檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，我們在不改變指標設(shè)置的情況下，采用三階段最小二乘法（3SLS）對聯(lián)立方程模型進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果見表4。農(nóng)業(yè)勞動力投入對糧食生產(chǎn)的影響系數(shù)為-0.61，且在1%的水平上顯著，也即其對糧食產(chǎn)出有負的影響。同理，假說1得以證實。

表4 穩(wěn)健性檢驗Table 4 Robust test

從影響機制來看，一是農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)村居民收入存在正向影響。農(nóng)業(yè)勞動力投入及其二次項系數(shù)對農(nóng)村居民收入的影響分別為2.45、-0.26，且二者均在1%顯著性水平上顯著。二是農(nóng)村居民收入對化肥施用量存在正向影響。農(nóng)村居民收入對化肥施用量的影響系數(shù)為0.17，且在1%的水平上顯著。三是化肥施用量對糧食生產(chǎn)存在正向影響?；适┯昧繉Z食生產(chǎn)的影響系數(shù)均為0.36，且在1%的水平上顯著。這表明模型是穩(wěn)健的。進一步，我們也采用不同指標替代法進行了穩(wěn)健性檢驗；方法是用農(nóng)村居民固定資產(chǎn)投資代替糧食生產(chǎn)的資本投入，但回歸方法不變；得到的估計結(jié)果依然表明前述結(jié)論是可靠的。

4 研究結(jié)論與政策啟示

4.1 研究結(jié)論

糧食安全事關(guān)國泰民安，在新冠肺炎疫情、俄烏沖突、能源危機等動蕩環(huán)境下，確保糧食安全是維護國家穩(wěn)定的重中之重?？紤]到我國二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)背景下，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移可能會加劇糧食安全問題，本文基于1999—2020年分省面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建動態(tài)面板模型，考察農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)的影響；進一步，構(gòu)建影響機制模型深入分析農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)的影響機制，以及構(gòu)建異質(zhì)性分層回歸模型探討了產(chǎn)糧大省與非產(chǎn)糧大省在影響機制上的差異。得到如下結(jié)論：①我國農(nóng)村勞動力存在過剩供給，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對糧食生產(chǎn)產(chǎn)生正向影響。②農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移使得農(nóng)戶家庭工資性收入增加，提高了農(nóng)村居民收入。進一步，農(nóng)村居民收入的提高又增加了農(nóng)用機械投入與化肥等農(nóng)業(yè)資本投入，進而提高了糧食產(chǎn)量。③當前階段，農(nóng)業(yè)資本投入中主要是化肥使用對糧食生產(chǎn)的影響較為顯著，農(nóng)用機械投入的積極影響還有待挖掘。④相較于非產(chǎn)糧大省，土地投入對產(chǎn)糧大省的糧食生產(chǎn)至關(guān)重要。

4.2 政策啟示

基于上述研究結(jié)論，本文提出如下政策建議，以期更好保障我國糧食安全。

一是嚴守產(chǎn)糧大省的耕地紅線。近些年，伴隨著城鎮(zhèn)化進程加快，郊區(qū)城市化危及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用地安全；然而，耕地是糧食生產(chǎn)的命根子，我們要嚴守耕地紅線，尤其要確保黑龍江省、河南省、山東省、吉林省、四川省、江蘇省、河北省、安徽省、湖南省和內(nèi)蒙古自治區(qū)等產(chǎn)糧大省的耕地供給。

二是寬松農(nóng)民工進城落戶條件。在二元經(jīng)濟結(jié)構(gòu)大背景下，我國當前還存在過剩的農(nóng)村勞動力，加快這部分農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移，不僅能夠提高相應(yīng)農(nóng)戶收入水平，還可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。改變我國的戶籍制約，進一步推進戶籍制度改革，寬松農(nóng)民工進城落戶條件成為大勢所趨。

三是制定針對農(nóng)民工的特殊農(nóng)忙休假制度。農(nóng)村家庭勞動力轉(zhuǎn)移的大多是年青壯年勞動力，這會影響家庭從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的意愿，也會增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)推廣的難度，并有可能導(dǎo)致實際耕種面積的減少。如果政府能夠制定農(nóng)民工農(nóng)忙休假制度，就可以減少農(nóng)村勞動力外出的顧慮，熨平農(nóng)村勞動力外出對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的負向影響。

四是普及節(jié)肥技術(shù)。農(nóng)用化肥使用對我國糧食生產(chǎn)至關(guān)重要，然而，在綠色低碳可持續(xù)發(fā)展理念背景下，過多化肥施用又會導(dǎo)致土壤質(zhì)量退化、生態(tài)環(huán)境污染和農(nóng)產(chǎn)品安全等問題。因而需要大力推廣節(jié)肥技術(shù)與新型有機肥料，調(diào)整施肥結(jié)構(gòu)、優(yōu)化肥料資源配置和改進施肥方法。