農業機械化、農村勞動力轉移與農民收入增長關系研究

［內容提要］農業機械化與農村勞動力轉移是農民收入增長的兩個重要影響因素，通過對農業機械化、農村勞動力轉移與農民收入增長關系的研究，可以為“三農”問題和縮小城鄉差距問題提供參考與借鑒。在現有研究基礎上，使用VAR模型進行多變量分析。認為農村勞動力轉移、農業機械化與農民收入增長之間存在長期均衡關系，農村勞動力轉移與農民收入增長以及農業機械化與農民收入增長之間存在單向格蘭杰因果關系。基于此，需要制定農村勞動力轉移支持政策，發揮農村勞動力轉移的示范效應，加強農業機械的推廣與運用，落實農業機械化扶持政策。

［關鍵詞］農業機械化；農村勞動力轉移；農民收入增長

［中圖分類號］F323.6；F323.8［文獻標識碼］A［文章編號］1008-8091（2024）02-0103-09

【收稿日期】2023-08-20

【基金項目】教育部人文社會科學研究項目（20YJCZH028）；安徽省社會科學創新發展研究課題（2021CX047）；安徽省高校人文科學研究項目（SK2021A0641）；安徽省高校優秀拔尖人才培育項目（gxbjZD2022062）。

【作者單位】1.黃山學院經濟管理學院，安徽 黃山，245041；2.合肥工業大學管理學院，安徽 合肥，230009；3.安徽科技學院管理學院，安徽 蚌埠，233000

【作者簡介】方亮（1980-），男，安徽壽縣人，黃山學院副教授，博士，研究方向：城鎮化與區域經濟發展；陳亮（1990-），女，安徽宣城人，合肥工業大學管理學院博士，研究方向：供應鏈金融與區域經濟發展；劉璇婕（1999-），女，安徽壽縣人，安徽科技學院管理學院碩士，研究方向：城鎮化、農業經濟管理。

一、引言

農業機械化與農村勞動力轉移是提高農民收入的重要手段和措施。我國農業機械化發展迅速，2022年我國農業機械總動力達到11億千瓦，較2021年度增幅2.45%，農用大中型拖拉機數量達到498萬臺，較上一年度增幅4.36%，農業機械化為農業經濟和農業現代化發展創造了重要條件。農業機械化有利于大大改善農業生產條件，提高農業生產技術和農業生產效率，減少對農業勞動者的投入，為農村勞動力轉移創造了重要基礎和條件。但是，農業機械化水平的日益提高，導致了農村勞動力“剩余”現象越發突出。根據國家統計年鑒，2021年我國城鎮人口9.14億人，鄉村人口4.98億人，鄉村人口占比35.28%。研究人員認為我國現有農林牧漁業僅能吸納不超過2億人口的就業，從而導致近3億農村勞動力“閑置”。農村剩余勞動力增多與農業機械化發展似乎正成為現實中不得不面對的“矛盾”。

農村勞動力的“閑置”成為限制勞動生產率提高的重要因素。農村勞動力能否高效轉移，這影響了地方經濟和農民收入增長，進而在一定程度上

影響了城鄉收入的差距。我國基尼系數2015年為0.462，2018年上升為0.47，2022年基尼系數上升到了0.48，呈現出連年上升的趨勢。同時，在疫情環境下，我國很多地區都采取了限制人口大規模流動的管理措施，這也在一定程度上影響了農村勞動力轉移，導致“閑置”的勞動力無法順利進入大城市或工業部門進行擇業，又加劇了城鄉居民之間的收入不平等。

國家提出“強化現代農業產業技術體系建設，提高農業技術水平，發揮大中城市對農村勞動力的就業帶動作用，促進農民就業和創業，……確保農業穩產增產、農民穩步增收。”本研究深入分析農業機械化、農村勞動力轉移與農民收入增長的動態關系，揭示農業機械化、農村勞動力轉移與農民收入增長之間的動態變化規律與相互影響關系，從而為“三農”問題和縮小城鄉差距問題提出建議與對策。

二、現有研究理論梳理與分析

農村勞動力轉移的問題可以追溯到十七世紀中后期，William Petty曾經提出勞動力轉移主要受到不同產業收入分配的影響，勞動力會從低收入行業向高收入行業流動。Adam Smith的《國富論》、David Ricardo的《政治經濟與賦稅原理》中都分析了勞動力轉移的問題。Lewis（1954）的二元結構理論揭示了農村勞動力轉移的動因。“農民收入”問題是關系到我國社會發展的重要問題，也受到很多學者們的關注。農民收入增長的影響因素眾多，不同研究人員對“農民收入”問題的關注角度會有所差異。

首先，農村勞動力轉移與農業機械化關系。張琛等（2022）認為農業機械化水平影響農戶對種植類型的選擇，勞動力非農就業程度較高的地區更加傾向于選擇農業機械化水平較高的農作物[1]。陳江華等（2021）則從影響機制角度分析了農業機械化對農村勞動力轉移的影響是因為機械化替代了勞動投入，并且農戶的身體健康情況也影響勞動力轉移[2]。此外，也有研究人員關注農業機械補貼稅的影響下，我國農村機械化水平得到了顯著提升，進而替代了農村勞動力，促使勞動力向其他部門和行業轉移[3-4]。同樣，農村勞動力轉移也會對農業機械化和農業生產技術產生影響。Nichols（2004）、Yilma et al.（2008）的研究認為農村勞動力向外部遷移可以通過帶回先進農業生產技術等方式提高農業生產效率[5-6]；而Brauw and Rozelle（2008）則在研究中發現農村勞動居民的遷移并沒有促進農村家庭生產性投資的增加，而對住房和其他耐用消費品的投資有顯著影響[7]。

其次，對農業機械化與農民增收關系的研究。Adenegan等（2017）通過研究表明提高生產力的農業創新有助于提高農戶的收入、改善其他發展中國家的減貧和糧食安全[8]。有些研究從農民收入來源差異和不同收入人群的角度分析了農業機械化對工資性收入和經營性收入的影響程度不同，并且農業機械化的影響效應也會因為農民收入不同而有所差異[9]。陳濤等（2022）認為農業機械化對農民增收的影響要分成農機生產和農機加工兩個環節來看，農機生產抑制了農民收入增加，而農機加工則促進了農民收入增加[10]。黃龍俊江和寧凌（2022）則分析了農業機械化與城鄉收入差距之間的關系[11]。鄭晶和高孟菲（2021）認為農業機械化是有利于促進勞動力轉移的，農村勞動力轉移也可以通過農業機械化進一步影響農業生產率[12]。劉洋和顏華（2021）引入了金融集聚的變量進行分析，認為在雙重門限效應的作用下農業機械化對農民收入的影響在不同縣域而表現出明顯差異[13]。

還有，對農村勞動力轉移與農民增收關系的研究。Himanshu等（2013）認為農業勞動者向非農部門的轉移不僅有利于提高勞動者收入，而且對于打破貧困地區勞動力流動障礙有積極作用[14]。類似的研究還有Nguyen等（2015）認為農村勞動力轉移具有正的收入增長效應，不僅有助于家庭擺脫貧困，而且改善了農村地區的貧困狀況[15]。也有研究人員從城鄉收入差距角度做分析，例如，廖楚暉（2004）認為我國農村地區的剩余勞動力限制了農業經濟發展，農村剩余勞動力轉移到城市有助于勞動力資源的有效配置[16]。但是，農村勞動力轉移與農民增收之間的關系也體現出一定的區域差異性。劉曉麗和潘方卉（2018）認為勞動力轉移對農民收入的影響不能單純地理解為正向的促進作用，并通過實證分析發現我國中、東、西部地區的農村勞動力轉移對農民收入的影響分別表現出正向作用、負向作用和不顯著[17]。類似做區域劃分的研究還有張寬等（2017）、徐清華和張廣勝（2020）等。潘澤瀚和王桂新（2018）則從區域特征差異的角度分析了山區勞動力轉移會因為替代效應的作用而不利于農業收入的提高[18]。還有些研究發現，勞動力轉移對農民收入增長的結構也會有一定影響，黃治春（2022）將農民收入細分為工資性收入和經營性收入，而農村勞動力轉移對收入類型的影響也會有所差異[19]。反過來，農民收入提高也會對勞動力轉移產生影響。Kyle Emerick（2018）提出農業部門產出的短期增長會導致農業勞動力份額的下降，從而驅使勞動力轉移[20]。

最后，李谷成等（2018）對農村勞動力轉移、農業機械化與農民收入增長三者之間關系進行了研究，認為農村勞動力轉移在農業機械化與農民收入增長之間發揮中介作用[21]。

綜上所述，我國研究人員對農業機械化、農村勞動力轉移與農民收入增長之間關系的研究總體上是基于當前我國社會環境和制度因素的條件，研究成果既有定量研究，也有定性研究。定量研究中較多為多元回歸、結構方程、中介效應和調節效應分析，對農業機械化、農村勞動力轉移與農民收入增長之間的動態關系研究較少，這也是本研究所重點關注的問題。

三、指標構建與數據來源

現有研究中較多使用“（鄉村就業人員—第一產業就業人員）/鄉村就業人數”度量農村勞動力轉移；農村機械化度量指標綜合了潘旭華和薛宇霏（2021）、陳林生等（2021）研究人員的觀點，使用農業機械總動力度量；農民收入增長綜合了陳林生等（2021）、周旺妮等（2022）研究人員的觀點，使用農民人均可支配收入度量。

本研究所使用的數據為1978年-2021年，數據來源于《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》和國家統計局官網發布數據。為了消除價格波動的影響，農村居民人均可支配收入度量指標用價格指數進行了平減處理。

四、描述性統計分析

對時間序列數據全部取做對數處理：LNAMP（農業機械化）、LNRLT（農村勞動力轉移）與LNRRI（農民收入增長）。對三個變量做描述性分析如表1所示，相關性分析如表2所示。由此可知，LNAMP、LNRLT與LNRRI之間具有高度相關關系。

五、實證分析

（一）平穩性檢驗

采取ADF檢驗法，檢驗結果如表3所示。LNRLT、LNAMP和LNRRI三個變量的伴隨概率分別為0.144、0.995和0.527，均沒有通過顯著性檢驗，對三個變量做一階差分后得到D（LNRLT）、D（LNAMP）和D（LNRRI）的伴隨概率分別為0.066、0.001和0.003，認為LNRLT、LNAMP和LNRRI的一階差分都是平穩的。

（二）協整檢驗

對LNRRI、LNAMP與LNRLT做VAR模型估計，均得到滯后期為2時AIC和SC取最小值，如表4所示，由此，確定最優滯后期為2。

首先，考察LNRRI、LNAMP與LNRLT之間是否存在長期均衡關系，檢驗結果如表5所示。原假設沒有長期趨勢、至多存在1個、至多存在2個的跡統計量伴隨概率分別為0.023、0.018和0.008，全部通過0.05水平檢驗，認為LNRRI、LNAMP與LNRLT之間存在協整關系。利用單位根檢驗法對VAR模型做平穩性檢驗，如圖1所示，所有單位根都在單位圓內，協整關系正確。

（三）誤差修正模型（VECM）

分析短期偏離長期均衡的修正機制，對LNRRI、LNAMP與LNRLT做短期誤差修正模型估計，建立向量誤差修正模型為：

DYt＝α1+Σ "li=0βiDYt-i+Σ "li=0γiDX1，t-i+Σ "li=0δiDX2，t-i+θECMt-1+εc（1）

其中，Y為因變量，l為滯后期，X為自變量，ECM代表誤差修正項，估計結果如表6所示。在模型1中，農民收入增長短期波動受到了兩個方面的影響最為顯著，其一是滯后1期的農民收入增長，其二是誤差修正系數的修正作用；在模型2中，農村勞動力轉移短期波動受到誤差修正系數和滯后1期的農村勞動力轉移兩個因素的影響；在模型3中，農業機械化短期波動主要受到了滯后1期的農業機械化影響。模型1中變量短期對長期均衡的偏離調整系數為14.6%，模型2中變量短期對長期均衡的偏離調整系數為15.6%，模型3中變量短期對長期均衡的偏離調整系數為3.1%。由此可見，短期波動對長期均衡的影響中，農村勞動力轉移的調整力度最大。

（四）格蘭杰因果檢驗

對LNRRI、LNAMP與LNRLT做格蘭杰因果關系檢驗判斷變量之間的雙向因果關系，檢驗結果如表7所示。原假設“LNRLT does not Granger Cause LNRRI”通過了檢驗，而反向關系未通過檢驗，農村勞動力轉移與農民收入增長之間是單向格蘭杰因果關系，農村勞動力轉移促進了農民收入增長。原假設“LNAMP does not Granger Cause LNRRI”通過了檢驗，而反向關系未通過檢驗，農業機械化與農民收入增長是單向格蘭杰因果關系，農業機械化促進了農民收入增長。原假設“LNAMP does not Granger Cause LNRLT”和“LNRLT does not Granger Cause LNAMP”都未通過檢驗，農業機械化與農村勞動力轉移之間不存在格蘭杰因果關系。主要原因是我國農業機械化水平不高，農業機械化發展還有較大空間，農業機械化尚未充分發揮機械較大程度替代人力勞動的效果。

（五）脈沖響應函數分析

通過分析脈沖響應函數可以直觀反應變量受到一個標準差的沖擊后對于農業機械化、農村勞動力轉移及農民收入增長的影響情況。構建的函數表達式為：

LNRRIt=Σki=1α1LNRRIt-i+Σki=1β1LNARLTt-i+Σki=1γ1LNAMPt-i+ε（2）

LNRLTt=Σki=1α2LNRRIt-i+Σki=1β2LNRLTt-i+Σki=1γ2LNAMPt-i+ε（3）

NAMPt=Σki=1α3LNRRIt-i+Σki=1β3LNRLTt-i+Σki=1γ3LNAMPt-i+ε

（4）

其中k為滯后期數，ε為隨機擾動項。如圖2所示，農民收入增長受到自身沖擊后第1期到第3期為持續增強的正向影響，第3期后開始影響逐漸減弱，到第6期后為負。如圖3所示，農民收入增長受到農村勞動力轉移的沖擊后受到的影響為第1期到第6期為正且逐漸增強，第6期以后開始逐漸減弱，到第10期趨于平穩。這說明農村勞動力在收入水平有明顯差異的農業部門和非農部門之間的流動，這有利于拉升轉移勞動力的收入水平，從而在一定時期內有效促進農民收入整體水平的增長，而這種拉動效應也會隨著時間而逐漸減弱。如圖4所示，農民收入增長受到農業機械化的沖擊后的影響一直為較為平穩，第5期后表現出小幅增長趨勢。這說明我國農業機械化對農民收入增長的影響具有明顯的時滯性，這個時間需要持續5期以上的間隔。如圖5所示，農村勞動力轉移受到農民收入增長的沖擊后的影響較為平穩，雖然表現出正向作用，并未表現出明顯的增長或減小趨勢。說明農村收入增長不會明顯促進農村勞動力向城鎮轉移，甚至在一定程度上削弱了農村勞動力向城鎮地區轉移的積極性。如圖6所示，農村勞動力轉移受到自身一個殘差的沖擊后的影響為正，第1到第3期表現出逐漸增長的趨勢，第3期后到第10期則表現出逐漸減弱的趨勢。說明農村勞動力轉移具有一定的示范效應，轉移人群會帶動周邊人群向城鎮地區轉移，但是這種示范效應會隨著時間推移而越來越弱。如圖7所示，勞動力轉移受到農業機械化沖擊后的反應為整體較為平穩，前4期沒有明顯的促進作用，第5期以后開始表現出微弱增強的趨勢。由此說明，我國農業機械化對勞動力的替代效應不僅表現出時滯性特征，而且強度整體不高。如圖8所示，農業機械化受到農民收入增長的沖擊后的影響為微弱的負向作用，且整體平穩。原因分析認為農村居民的收入增加以勞動力轉移到非農部門后的就業收入貢獻最大，這不僅在一定程度上抑制了農民從事農業種植和生產的積極性，也抑制了農民對農業機械化設備的投入與購買。如圖9和圖10所示，農業機械化受到農村勞動力轉移的沖擊的影響為正，且整體平穩；農業機械化受到自身一個殘差的沖擊后的影響也為正，整體表現為微弱的下降趨勢。

（六）方差分解

通過對農業機械化、農村勞動力轉移與農民收入增長做方差分解，結果如表8所示。首先，農民收入增長受到來自農村勞動力轉移和農業機械化沖擊的情況來看，第1期農民收入增長只受到自身波動的影響，農村勞動力轉移和農業機械化對農民收入增長的貢獻都為0，從第2期開始受到農村勞動力轉移和農業機械化的沖擊，農村勞動力轉移沖擊較強，農業機械化沖擊較弱，到第10期農村勞動力轉移貢獻達到21.09%，而農業機械化貢獻只達到3.37%。其次，農村勞動力轉移受到來自農民收入增長和農業機械化沖擊的情況來看，第1期農村勞動力轉移主要受到自身沖擊影響，農民收入增長只有微弱的0.20%，農業機械化為0，而農村勞動力轉移對自身的沖擊始終較強，到第3期達到峰值，然后開始逐漸減弱，受到農民收入增長和農業機械化沖擊始終較弱。最后，農業機械化受到農民收入增長和農村勞動力轉移的沖擊情況看，農業機械化也主要對自身沖擊影響，第2期達到峰值為93.47%，然后開始出現逐漸減弱的趨勢，達到第10期對自身沖擊的貢獻為81.97%；受到農民收入增長和農村勞動力轉移的沖擊，第1期分別為0.60%和6.27%，然后逐漸增強，到第10期分別達到4.52%和13.51%，農業機械化受到農村勞動力轉移的沖擊相對較大。

六、結論與建議

根據1978年-2021年時間序列數據，對農業機械化、農村勞動力轉移與農民收入增長變量做協整分析，研究結果認為農村勞動力轉移、農業機械化與農民收入增長之間存在長期均衡關系，農村勞動力轉移促進了農民收入增長，農業機械化能夠有效促進農民收入增長。基于此提出如下建議：

（一）制定農村勞動力轉移支持政策。首先，充分考慮到不同地區農村勞動力狀況和區域差異情況，因地制宜制定差異化勞動力轉移支持政策。地區要根據地方農業發展狀況設計農業勞動力與農業發展最佳配置方案，為轉移勞動力提供相應的補貼，對于勞動力資源豐富、勞動力“剩余”現象較明顯的地區應加大勞動力轉移力度。其次，消除勞動力轉移障礙與流動限制，暢通勞動力流動通道，降低流動成本，提高轉移效率。最后，建立轉移人口市民化政策體系。確保轉移人口在城鎮地區能夠享受平等的公共服務，特別是子女教育、醫療、養老、住房以及擇業等方面均等化，同時對轉移勞動力給予適當的就業培訓與扶持，落實好創業補貼、稅費減免等優惠扶持政策，實現農業轉移人口市民化轉變。

（二）發揮農村勞動力轉移的示范效應。我國農村勞動力轉移具有親緣性和同鄉集聚性特征，說明較大比例的農村勞動力轉移受到同鄉居民或者親緣關系的人群影響。因此，可以利用已經成功轉移到城鎮地區新市民的“示范效應”進行宣傳，強化轉移過程的組織與管理，引導農村勞動力向城鎮地區轉移。政府就業服務部門要聯合企業，促進轉移人口穩崗就業；同時政府就業服務部門要聯合地方人才中介服務公司，提供職業選擇，以及相應的職業培訓與實習，減少流動的盲目性和擇業的隨意性。加強對轉移勞動力的跟蹤服務，關注其工作與生活情況，保障其合法權益不要受到侵害。

（三）加強農業機械的推廣與運用。首先，要充分發揮機械在農業生產、種植過程中的作用，根據不同地區的地理條件和農業種植特征，確定重點地區大力推廣農業機械化，打破土地對轉移勞動力的束縛。其次，統籌規劃土地，實行土地歸整，建設規模化農業生產和種植基地，為農業機械化創造條件。最后，各地區要因地制宜，利用地區農業發展的基礎，發揮農業優勢，優化農業產業結構，采取有利于農業機械作業的種植方式，推行機械化生產。

（四）落實農業機械化扶持政策。首先，制定農業機械試驗示范政策舉措，發揮示范引領作用，推進地區農業機械化水平。其次，實施農業機械化財政補貼政策，對于農機裝備購置、農業機械作業以及農業機械化基礎設施建設等方面給予財政補貼和稅收減免。最后，加大農業機械化服務的投入，建設農業機械化服務中心，加強對農業服務人員培訓，強化農業機械化公共服務能力，統籌好各項項目資金支持推進農業機械化發展。

參考文獻：

［1］張琛，彭超，毛學峰.非農就業、農業機械化與農業種植結構調整[J].中國軟科學，2022（06）：62-71.

[2]陳江華，陳艷，羅明忠.農業機械應用對農村勞動力轉移的影響——基于CLDS數據的分析[J].農林經濟管理學報，2021，20（03）：326-336.

[3]鐘真，劉世琦，沈曉暉.借貸利率、購置補貼與農業機械化率的關系研究——基于8省54縣調查數據的實證分析[J].中國軟科學，2018（02）：32-41.

[4]彭超，張琛，李南.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[J].江蘇大學學報（社會科學版），2019，21（04）：49-57.

[5]Nichols S. Technology transfer through mexican migration[J]. Grassroots Development， 2004， 25（1）： 27-34.

[6]Yilma T， Berg E， Berger T. The agricultural technology market linkage under liberalisation in ghana：evidence from micro data[J]. Journal of African Economies， 2008， 17（1）： 62-84.

[7]De Brauw A， Rozelle S. Migration and household investment in rural China[J]. China Economic Review， 2008， 19（2）： 320-335.

[8]Adenegan K O ， Fagbemi F ， Osanyinlusi O I ， et al. Impact of the growth enhancement support scheme （gess）' on farmers' income in oyo state，Nigeria[J].The journal of Developing Areas， 2018，52（1）：15-28.

[9]周益波，何可，張俊飚，等.農業機械化對農民收入的增長、結構與分配效應研究[J].四川農業大學學報，2019，37（05）：723-733.

[10]陳濤，楊佳怡，陳池波.農業機械化促進農民增收的作用機制與路徑：基于農業生產環節的可分性[J].華中農業大學學報（社會科學版），2022（04）：129-140.

[11]黃龍俊江，寧凌.基于協整分析的農業機械化、城鄉經濟發展與水稻播種面積關系研究——以江西省為例[J].中國農機化學報，2022，43（03）：227-236.

[12]鄭晶，高孟菲.農業機械化、農村勞動力轉移對農業全要素生產率的影響研究——基于中國大陸31個省（自治區、直轄市）面板數據的實證檢驗[J].福建論壇（人文社會科學版），2021（08）：59-71.

[13]劉洋，顏華.縣域金融集聚、農業機械化與農民收入增長——基于河南省縣域面板數據的經驗分析[J].農業技術經濟，2021（12）：60-75.

[14]Himanshu， Lanjouw P， Murgai R， et al. Nonfarm diversification， poverty， economic mobility， and income inequality： a case study in village India[J]. Agricultural Economics， 2013， 44（4-5）： 461-473.

[15]Nguyen L D ， Raabe K ， Grote U . Rural–urban migration，household vulnerability， and welfare in vietnam[J]. World Development， 2015， 71：79-93.

[16]廖楚暉.我國農村勞動力轉移與農民收入增長關系的實證研究[J].當代財經，2004（12）：10-14.

[17]劉曉麗，潘方卉.農產品價格、農村勞動力轉移與農民收入——基于PVAR模型的實證分析[J].經濟問題，2019（01）：99-107.

[18]潘澤瀚，王桂新.中國農村勞動力轉移與農村家庭收入——對山區和非山區的比較研究[J].人口研究，2018，42（01）：44-59.

[19]黃治春.長江經濟帶農業機械化對農民收入的影響研究[J].安徽農業科學，2022，50（18）：182-184+188.

[20]Emerick K. Agricultural productivity and the sectoral reallocation of labor in rural India[J]. Journal of Development Economics， 2018， 135： 488-503.

[21]李谷成，李燁陽，周曉時.農業機械化、勞動力轉移與農民收入增長——孰因孰果？[J].中國農村經濟，2018（11）：112-127.