農業機械化、購置補貼擴展與農村勞動力轉移
——基于全國縣級層面時空變化的實證分析

彭 超， 張 琛， 李 南

(1. 農業農村部 農村經濟研究中心， 北京 100810； 2. 中國人民大學 農業與農村發展學院， 北京100872；3. 烏魯木齊市政府辦公廳， 新疆維吾爾自治區 烏魯木齊 830002)

一、 引言

20世紀90年代以來，中國工業化、城鎮化快速推進，農村勞動力轉移步伐明顯加快。近年來，隨著大量農村青壯年勞動力轉移到城鎮和非農領域，農戶呈現出不斷分化的趨勢[1]。相伴隨的是，農業勞動力老齡化和結構性短缺問題日益突出，農業勞動力成本迅速攀升，對加快農業機械化發展提出了客觀要求。與此同時，新型經營主體迅速發展，包括農業機械化作業在內的各類社會化服務組織迅速填補勞動力短缺的空白，農業機械化水平不斷提高。在上述背景下，政府實施了大規模的農機具購置補貼政策和其他農業機械化促進政策，在客觀上促進了農業生產的機械化發展。21世紀以來中國農業機械投入增加的態勢如何？農業機械化對農業勞動力等生產要素的配置方式產生了哪些影響？農機具購置補貼的效果如何？厘清這些問題，對豐富農業資源配置的經濟理論具有一定的理論價值，對農業機械化補貼政策和勞動力轉移就業促進措施具有十分重要的現實意義。

農機社會化服務能夠解決中國勞動力工資上漲、耕地面積較小、土地細碎化等現實問題，是實現農業機械化快速發展的原因[2]。實際上，中國農業機械化逐步走出了一條具有中國特色的農業機械化發展道路，具體特征是農機手購置農業機械并提供農機社會化服務，普通農戶購買農業機械服務[3]。近年來農業機械化與農戶生產生活得到了國內外學者的廣泛關注與探討。一是能夠促進農民收入的提升。紀月清、鐘甫寧基于安徽省農戶的調研數據，實證結果表明，非農就業的增加能夠促使農戶增加農機服務以減少勞動投入，增加非農收入[4]。周振等依據農機具購置補貼政策在縣級層面的準自然特征，證實了農業機械化促進了農民收入水平的提升[5]。二是促進農村勞動力轉移。國內外學者研究發現農業機械化能夠實現農村勞動力轉移[6]，[7]20。周振等采用全國層面的省級面板數據，研究發現農業機械化對勞動力轉移的貢獻度為21.59%，以機耕、機播、機收三者乘積為機械化衡量指標的機械化對勞動力轉移的貢獻度達72.50%[8]。Wang等的研究認為，農業機械化實現了對勞動力的有效替代，快速發展的農機社會化服務是促進中國農業機械化水平提升的重要驅動因素[9]。三是促進糧食增產。國外學者對巴基斯坦和印度尼西亞的研究表明，農業機械化通過實現農業規模化和產業化，降低單位產出成本，實現農業增產[10-11]。張宗毅等研究表明如果沒有農業機械化的發展，中國糧食生產面積將下降59.06%，農業機械化為糧食增產發揮了巨大的作用[12]。王歐等利用農業部全國農村固定觀察點的微觀數據，分析認為農業機械能夠實現對勞動力的替代進而促進糧食增產[13]。

有關農村勞動力的研究中，許多學者的研究證實農村勞動力出現短缺、農村勞動力存在著女性化、老齡化現象。發展農業機械化是解決農村勞動力短期，避免農村勞動力女性化和老齡化對農業生產不利影響的重要舉措。蔡昉采用直接觀察農村勞動力數量、年齡結構和就業分布的方法，估算出當前農村只有不到1.2億剩余勞動力[14]。蔡昉、王美艷通過運用反事實的分析方法，證實了當前農村已不存在大規模和高比例的剩余勞動力，認為需要順應農業技術變遷節約勞動的傾向，提升農業機械化水平[15]。李旻、趙連閣的研究發現，勞動力老齡化、女性化對中國農業生產具有不利影響[16]。而Quisumbing在控制住人力資本與投入水平后認為，農村女性勞動力在農業生產中的效率與男性勞動力沒有顯著差異，人力資本以及機械等要素投入也可以在一定程度上抵消性別對勞動力的影響[17]。錢文榮、鄭黎義研究發現，小型農業機械得到推廣，經驗在水稻生產中的作用可以補償勞動者體能的下降，農村勞動力老齡化并不會降低水稻產量[18]。胡雪枝、鐘甫寧采用農業部農村固定觀察點的數據，研究發現人口老齡化并沒有對農業生產產生負面影響，主要得益于農業機械外包服務的普及[19]。彭代彥、文樂采用隨機前沿分析方法，研究發現女性化和老齡化并沒有表現出對農業生產效率的不利影響，人均機械提升是提高技術效率的重要因素[20]。因此大力發展農業機械化，能夠有效解決勞動力結構變化對農業帶來的不利影響。

已有文獻在農業機械化與勞動力替代、農機具購置補貼效果等方面取得了一定的成果，但是至少存在以下三個改進：第一，現有文獻多數是使用全國層面的時間序列數據或者省級層面面板數據進行定量分析，相對比較宏觀，細化到縣級層面的數據分析應該能夠得出更穩健的實證分析結論；第二，農業機械化與勞動力轉移有著內生性的關系，如果單純以農業機械化對農業勞動力進行回歸會引起計量經濟學偏誤，因此，應當選取能夠有效降低內生性的分析方法；第三，農機具購置補貼分配的原則一般是向糧食主產區傾斜、向薄弱環節傾斜等，此外還照顧部分受災的特殊地區，因此效果評估難以用資金簡單衡量邊際效果，農機具購置補貼的效果應該有更為科學的評估方法。基于以上分析，本文將基于全國縣級層面數據，分析農業機械化的時空變動趨勢，同時根據農機具購置補貼實施并擴大的年份，使用雙重差分模型評估農業機械化對勞動力轉移的影響。

二、 時空變化的描述性統計

本文采用2000—2015年全國縣級層面數據，分析了農業機械化在縣級層面的變動趨勢。數據來自國家統計局農村社會經濟調查司出版的2001—2016年《中國縣域統計年鑒》。《中國縣域統計年鑒》是一部全面反映中國縣域社會經濟發展狀況的資料性年鑒，涵蓋全國2 000多個縣域單位的基本情況、綜合經濟、農業、工業、基本建設、教育、衛生、社會保障等方面的資料。本文選取農機總動力這一指標作為反映縣域農業機械的發展情況。其中，2000—2015年這16年間許多縣級行政單位發生“縣改區”(或“縣改市”)，既有研究也證實行政區域調整會對農業生產產生影響[21]，因此，不能忽略行政區劃調整的這一因素。本文充分考慮到行政區劃調整這一外生因素，一一匹配后最終確定研究樣本數為2 068個。2000—2015年全國縣級層面農機總動力描述性統計如下頁表1所示。

表1 2000—2015年全國縣級層面農機總動力情況 單位：萬千瓦

從表1和圖1可以得出，21世紀以來，中國農業機械化在縣級層面呈現出快速發展的趨勢。縣級層面農機總動力的平均值從2000年的21.49萬千瓦增加到2015年的46.28萬千瓦，年平均增長率為4.91%。2000-2003年，縣均農機總動力年均增長率不到4.7%。從2004年開始，中央正式把農機具購置補貼政策列入主要農業補貼政策體系，即“四補貼”之一。2004年，中央財政安排的農機具購置補貼金額是7 000萬元，實施范圍是糧食主產區的66個縣(市、區)。2005年農機具購置補貼增加到3億元，實施范圍擴大到500個縣(市、區)。這一年，縣均農機總動力較2004年有了較大幅度的上升，增長了8.2%，遠高于21世紀最初幾年的年平均增長率。2006年，補貼資金達到6億元，但是實施范圍擴大到1 126個縣(市、區)。一方面，農機動力增長動能在前一年集中釋放，另一方面，資金一定程度上被稀釋，因此2006年增速有所下降。2007年農機具購置補貼資金放大到20億元，實施范圍擴大到1 716個縣(市、區)。2008年農機具購置補貼資金放大到40億元，實施范圍擴大到2 653個縣(市、區)。伴隨著補貼資金增加和實施范圍擴大，2007-2008年縣均農機動力增長率分別增加到9.4%、10.8%。2009年補貼資金增加到130億元，實施范圍擴大到全國范圍。這一年，縣均農機動力增長率降低到7.0%。2010年之后，農機具購置補貼繼續增加，縣均農機動力增長率基本也保持了逐年增長態勢。從農機具購置補貼金額和縣均農機動力增長的情況看，二者具有正相關關系，農機具購置補貼實施后，中國農業機械化進入了發展快車道。這在很大程度上可以推測，農機具購置補貼政策的實施是推動中國農業機械化快速發展的重要驅動因素。

圖1 2000—2015年農機具購置補貼實施情況

進一步，本文依據省份劃分，將2 068個縣按省份進行描述性統計，具體結果如表2所示：

表2 2000—2015年全國縣平均農機總動力省級層面描述性統計結果 單位：萬千瓦

從表2可以得出，從具體的省(市、區)看，2000—2015年山東省的農機縣平均總動力最大，達到了93.85萬千瓦，河南其次，為73.93萬千瓦，天津、河北、安徽和江蘇四省的農機年平均總動力在50萬～70萬千瓦，吉林、湖南、遼寧、寧夏、黑龍江和湖北六省的農機年平均總動力在30萬～40萬千瓦之間，除青海和西藏外，剩下的省份的農機年平均總動力在10萬～30萬千瓦之間。由此可以看出，農業機械化發展水平較好的省份集中于華北平原、黃淮海平原地區和東北平原，一方面是因為華北平原和黃淮海平原地區地勢平坦，東北平原土地平整、土壤肥沃，適宜于發展農業機械化；另一方面是小麥和玉米是華北平原和黃淮海平原區域農業生產的主要農產品，小麥和玉米的耕種收綜合機械化水平較高，東北平原的黑土地區適宜糧食生產。

從全國縣級層面2000—2015年的數據變化來觀察農業機械化發展水平的時空變化特征，可發現呈現出四個明顯的變化趨勢：

一是華北和黃淮海地區農業機械化發展水平進一步加強。對比2000年和2015年，可以發現華北和黃淮海地區農業機械化呈現出快速發展的趨勢。山東、河北、河南、山西和安徽五省的農業機械化水平得到了快速發展，其中2015年山東省縣級平均農機總動力達到122.57萬千瓦，較2000年增加了59.19萬千瓦，增長了接近1倍(93.38%)，山西的增長率達到了108.68%。2015年河南省和河北省縣級平均農機總動力分別較2000年增加了97.95%和57.28%。2015年安徽省縣級平均農機總動力更是比2000增加了超過1倍。小麥和玉米農業機械化水平提升，農機工藝改進和適度規模經營是促進華北平原地區和黃淮海平原地區農業機械化發展的重要驅動因素。

二是東北地區農業機械化發展水平呈現快速提升。2000—2015年，東北地區農業機械化發展水平快速提升，覆蓋地區也不斷增強。其中黑龍江、吉林和遼寧三省2015年縣級平均農機總動力分別為59.85萬千瓦、66.21萬千瓦和53.40萬千瓦，比2000年分別增加了43.22萬千瓦、44.45萬千瓦和32.45萬千瓦，增幅為259.76%、204.32%和154.86%。東北地區作為重要的商品糧基地，糧食作物耕種收綜合機械化水平的快速提升進一步促進東北地區農業機械化的發展。

三是農業機械化在長江中下游地區得到長足發展。2015年湖南、湖北縣級平均農機總動力分別達到58.40萬千瓦和54.62萬千瓦，分別比2000年增加了169.92%和235.50%。此外，江西省縣級平均農機總動力達到27.91萬千瓦，較2000年的9.73萬千瓦增加了18.18萬千瓦，增加了186.72%。農業機械化在長江中下游地區得到長足發展與水稻農業機械化水平的提升緊密相關。

四是西南和西北地區農業機械化覆蓋面擴大。西南地區的重慶、四川、貴州、云南、西藏五省(市、區)和西北地區的內蒙古、陜西、甘肅、寧夏、新疆五省(市、區)2015年較2000年相比，縣級平均農機總動力的增幅均在1倍以上，其中西藏的增幅達到360.34%，貴州的增幅達到267.59%。西南地區主要種植作物是水稻、玉米、小麥和油菜等，西北地區部分省份種植小麥和玉米，寧夏部分區域種植水稻，因主要糧食作物農業機械化水平的快速提升，西北和西南地區農業機械化也得到了快速發展，覆蓋面不斷擴展。

三、 實證研究與分析

本文首先采用局部加權回歸散點平滑法(Lowess)從縣級層面分析了農業機械化與農村勞動力轉移二者之間的關系，其中農業機械化采用農機總動力衡量，農村勞動力轉移數量采用鄉村從業人員數與農林牧漁從業人員數的差值進行衡量。由于縣級統計數據農林牧漁從業人員數只統計到2012年，基于數據的可得性，本文模型部分探討了2000—2012年農業機械化與農村勞動力轉移數二者的關系，結果如圖2所示：

圖2 農業機械化與農村勞動力轉移關系

根據圖2可知，隨著農業機械化水平的提升，農村勞動力轉移數量不斷增加。本文進一步計算了農業機械化與農村勞動力轉移數二者的相關系數，相關系數為0.218，通過了1%水平下的顯著性水平檢驗。

本文利用農機具購置補貼政策在縣級層面“先試點、再逐步推廣”的準自然實驗特征，分析農業機械化對農村勞動力轉移的作用效果。由于農機具購置補貼政策于2009年覆蓋到中國全部縣級地區，為了保證研究樣本盡可能多的變化，本文選取的時間段為2000—2012年。農機具購置補貼試點縣逐年推進名單由筆者向農業部調研獲得，根據農機具購置補貼試點縣名單本文構造了虛擬變量。其中倘若試點縣于某一年開始實施農機具購置補貼，則將該年之后取1，否則取0。本文選取勞動力轉移數量以鄉村從業人口數與農林牧漁業從業人員數量的差值表示；以農機總動力衡量樣本縣級地區農業機械化水平。農村勞動力轉移數量和農機總動力的數據來自國家統計局農村社會經濟調查司出版的歷年《中國縣域統計年鑒》。

農機具購置補貼政策在縣級層面依照試點次序先后逐步展開，這為本文研究提供了一個具備準自然實驗特征的外生變量。基于這一特點，本文將使用由中國全部縣級單位構成的面板數據，建立雙重差分模型以分析農業機械化對農村勞動力轉移的影響。雙重差分法適合分析或評價外生事件帶來的影響，能夠消除不隨時間變化的變量選擇性偏差。目前，已有許多學者采用雙重差分方法，對某個因素變化或某項政策的效果進行研究或評估。本文研究建立雙重差分模型如下：

Lnmechit=α+βDit+μi+θt+φit+εit

(1)

Lnlaborit=α+βDit+μi+θt+φit+εit

(2)

在(1)式和(2)式中，i表示各縣，t表示各年份。因變量mechit和laborit代表第i個縣第t年的農機總動力和農村勞動力轉移數。Dit為取值僅為0或1的二分類變量。Dit取1，表示第i個縣在第t年是農機具購置補貼試點縣；Dit取0，表示第i個縣在第t年不是農機具購置補貼試點縣。α表示常數項，β表示農機具購置補貼政策的影響。μi表示地區固定效應，θt代表時間固定效應，φit表示縣與年份的交叉固定效應，εit表示誤差項。已有研究也表明，控制地區與時間固定效應交互項能夠較好地剔除地區變動趨勢上異質性的影響，最大限度保證試點過程中的決策機制在不同年份上的差異[22-23]。

表3 農機具購置補貼與農機總動力的實證結果

注：括號外的數值為估計系數，括號內為該系數下的t值，其中*p< 0.1，**p< 0.05，***p< 0.01。

表3報告了農機具購置補貼政策對農機總動力的影響。模型(1)和模型(2)分別表示是否是試點縣對農機總動力的影響和滯后一期是否是試點縣對農機總動力的影響，模型估計過程中考慮到了時間和地區固定效應。模型(3)和模型(4)是在模型(1)和模型(2)的基礎上考慮時間和地區交叉固定效應的影響。模型(1)和模型(3)中當期是否是試點縣的估計系數均為正，分別為0.679和0.603，均通過了顯著性水平檢驗，模型(2)和模型(4)中的滯后一期是否是試點縣的估計系數均為正，均通過了顯著性水平檢驗。這表明無論是當期還是滯后一期的農機具購置補貼變量，均能顯著地促進縣級農機總動力的發展。

表4進一步分析了農機具購置補貼政策對農村勞動力轉移的影響以及農機總動力對農村勞動力轉移的影響。模型(1)和模型(2)分別表示是否是試點縣對農村勞動力轉移的影響和滯后一期是否是試點縣對農機總動力的影響，模型估計過程中也考慮到了時間和地區雙向固定效應。與表3相似，模型(3)和模型(4)也是在模型(1)和模型(2)的基礎上考慮時間和地區交叉固定效應的影響。模型(1)-模型(4)中當期是否是試點縣和滯后一期是否是試點縣的估計系數均為正，均通過了顯著性水平檢驗。這表明無論是當期還是滯后一期的農機具購置補貼變量，均能顯著地促進縣級層面的農村勞動力轉移。

表4中，模型(5)是考慮到雙向固定效應下農機總動力對農村勞動力轉移的影響，模型(6)則是在模型(5)的基礎上加入了時間和地區交互固定效應。模型(5)和模型(6)中農機總動力的估計系數分別為0.957和0.997，均通過了1%水平下顯著性水平檢驗，這表明農機總動力對農村勞動力轉移具有正向影響。由此，本文利用農機具購置補貼政策“先試點后推廣”的準自然實驗特征，通過雙重差分模型進行實證分析得出結論，農業機械化能夠顯著地促進農村勞動力轉移，具體表現為：農機具購置補貼政策能夠推動農機總動力的發展、農機具購置補貼能夠促進農村勞動力轉移、農機總動力的發展對農村勞動力轉移具有顯著正向影響。

表4 農機具購置補貼、農機總動力與農村勞動力轉移的實證結果

注：括號外的數值為估計系數，括號內為該系數下的t值，其中*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。

四、 主要結論

本文利用2000—2015期間全國層面的縣域數據，分析了農業機械化在縣級層面的變動趨勢及機械化發展的地域特征，并基于全國層面的縣級數據采用雙重差分模型探究農機具購置補貼政策與農機總動力、農機具購置補貼政策與農村勞動力轉移之間的關系，進一步討論了農業機械化對農村勞動力轉移的作用效果。得出如下基本結論：

第一，農機具購置補貼政策的實施是推動縣級層面農業機械化發展的重要驅動因素。2004年開始實施的各項“強農惠農”政策對農業機械化水平的提高起到了極大的推動作用，本文通過分析縣域農機總動力的動態變化趨勢發現：中央2004年出臺農機具購置補貼政策以后，縣域農機總動力的平均增長速度較實施補貼政策以前增長了約一倍，中央對農業機械化的資金支持明顯提高了中國農業機械化速度，成為推動農業機械化發展的重要驅動因素。因此，發展農業機械化，應當繼續實施農機具購置補貼政策，農機具購置補貼適當向適用農業機械、大型農業機械以及重點作業環節機械傾斜。鼓勵銀行和金融機構研發大型農機融資租賃、農機債務證券化等新型農機購置信貸產品和服務，支持金融租賃公司從事農機購置相關服務，向技術上已經成熟的深松整地、秸稈綜合利用、航空植保等重點農機具傾斜。將農機具購置補貼適當向“兩頭”擴展，即加大農機具研發領域補貼，加大水稻機插機播、園藝機械化等薄弱作業環節補貼力度。

第二，中國農業機械化發展具有明顯的地域特征。各地區在土地資源、勞動力資源、作物種類等方面的差異，使各地區農業機械化歷程呈現出鮮明的地域特征。以糧食主產區為重點，結合糧食生產功能區、重要農產品保護區建設，以農業機械化便利為原則，加大農村土地整治、標準農田建設、田間道路修繕等項目，優先安排項目資金。做好土地承包經營權“三權分離”后續工作、農村土地確權頒證工作以及流轉土地糾紛調解機制，引導農機戶和農機合作社與農民簽訂長期的土地流轉托管、作業環節承包等多種形式的合同，鼓勵雙方采取糧食計量貨幣結算的方式結算流轉費用，合理分配土地收益和風險。

第三，農業機械化對促進勞動力轉移具有顯著作用。無論是局部加權回歸散點平滑法還是雙重差分模型均證實了農業機械化和農村勞動力轉移之間具有顯著正向影響。由于農業機械化發展，替代了一部分農村勞動力，這部分農村勞動力的就業就必須納入政策通盤考慮。除了城鎮化、工業化吸納農村勞動力就業以外，還要加強農業機械化作業區本身的勞動力吸納能力，加強農機就業人員的培訓力度，增加農民合作社的就業崗位創造。更為重要的是，結合鄉村振興戰略，大力發展農村服務業，讓農民成為體面和令人羨慕的職業，農村成為創業就業安居的樂土。