农村劳动力结构变化与粮食生产的技术效率

　　摘要:利用2000-2008年期间26个省区的面板数据，运用超越对数随机前沿分析方法(SFA)研究了农村劳动力结构变化对粮食生产技术效率的影响，并测算了技术效率对全要素生产率(TFP)以及TFP对粮食增长的贡献。结果表明:在2000-2008年期间，粮食生产存在着技术非效率性，农村劳动力老龄化、女性化和教育水平的提高改善了粮食生产的技术效率，但女性化的贡献在逐渐下降;TFP年均增长0.43%，其主要源自于技术效率的提高;TFP对粮食增长率的贡献约为3成，表明粮食增长主要是依靠投入拉动的。

　　关键词:农村劳动力;老龄化;女性化;技术效率

　　一、因特殊的计划生育政策和快速的城市化，农村劳动力结构正发生着巨大变化，主要表现在三个方面:一是老龄化。与城市相比，农村的人口老龄化程度更高[1]。2000-2010年期间农村老龄人口负担比，指农村65岁及以上老人占15岁以上人口所占比重，从2000的0.11增加到了0.13，这表明农村劳动力的老龄化程度在稳步提高。十八大提出要“坚持计划生育的基本国策”，在这一政策背景下，随着外出务工老龄农民工返乡的增加，农村人口老龄化可能还将进一步加剧。二是女性化。非农劳动力市场的发育对女性具有限制和歧视倾向[2-3]，农村女性劳动力的非农就业机会相对较少，已婚农村妇女为了照顾孩子和老人，与男性相比，更倾向于留守农村从事农业，向城镇的转移明显滞后于男性劳动力，催生了农村劳动力“女性化”现象。第二次全国农业普查得到的全国数据显示，截止2006年末，农村家庭农业劳动力中女性所占比例和劳动时间份额都高于男性，一般稳定在60%左右，且没有明显的地区差异[4-5]，并呈波动上升趋势。这也得到了一些典型村庄和地方官方统计数据的印证[6-7]。三是教育水平的提高。社会的发展与义务教育的普及，我国农村劳动力人均受教育年限也在持续增加。本文将利用2000———2008年期间省级面板数据分析农村劳动力结构变化对粮食生产技术效率的影响，探讨粮食增产的有效途径。

　　二、理论分析

　　粮食生产有其特殊的生物生长规律，其技术效率受各种投入的数量、质量和使用时间的影响，涉及到整地、播种、灌溉、防虫、除草和收割等各个生产环节，主要取决于农民对粮食生产技术的了解和把握以及是否有能力及时合理地使用各种投入，因此与农村劳动力结构密切相关。农村劳动力的老龄化、女性化和教育水平的提高可能会对粮食生产的技术效率产生重要影响。

　　相对于青壮年劳动力而言，老年劳动力的体力较差;但农业生产经验更丰富，技能更高;从事非农业活动的机会也较少[3，35]，更专注于农业生产。农村劳动力的老龄化对粮食生产技术效率的影响取决于这三方面作用的相对大小，因而不能断定其必然会使之降低。林本喜和邓衡山对浙江省农村固定观察点样本数据的分析表明，农户主要劳动力的年龄对土地利用效率没有显著影响[16];胡雪枝与钟甫宁发现农村劳动力老龄化并没有对粮食生产产生负面影响[15];而本人之前的研究中利用了省级面板数据分析发现农村劳动力老龄化提高了农业生产的技术效率。

　　三、模型设定

　　(一)随机前沿生产函数的一般形式及全要素生产率分解

　　随机前沿生产函数可表示为:yit=f(xit’t)evit-uit(i=1，...，N;t=1，...，T)(1)其中，y表示实际产出，f(·)表示生产前沿，x表示投入要素向量，i表示生产单元，t表示时间，vit是随机噪音项，假定vit～N(0，σ2v)，uit是由技术非效率项引起的非负随机变量，假定独立于vit，并且服从于在非负处截断的正态分布，即uit～N(μ，σ2u)。首先，对(1)式两边取对数，并对t求导，可得:lnyitdt=lnf(xit，t

　　(二)模型的具体形式

　　本文参照Battese&Coelli[41]，采用超越对数函数形式，并借鉴Li和Li&Liu的做法引入时间虚拟变量[30，42]，将模型设定如下:

　　四、数据来源

　　本文使用2000-2008年期间除4个直辖市和西藏外的26个省区数据进行实证分析，样本数为234个。由于缺乏投入粮食生产的劳动力、机械和化肥方面的统计数据，只有第一产业劳动力、农业机械总动力和农业化肥使用总量数据，参考Yao&Liu的做法[28]，本文用粮食播种面积占农作物总播种面积的比重将第一产业劳动力、农业机械总动力和农业化肥使用总量折算为相应的粮食投入。

　　五、实证分析

　　(一)推算结果

　　利用Frontier4.1软件对模型(7)和(8)进行极大似然估计的结果为表2中的模型1。在估计模型之前，参照Liao的做法，对产出和各投入变量通过均除以相应变量全部样本的几何平均值进行了标准化[43]。

　　在表2的模型(1)中，σ2=σ2v+σ2u和γ在1%统计水平显著，说明技术非效率项(uit)对产出具有显著的影响，并且γ=0.999，表明技术非效率是复合误差的主要来源，随机误差所占比例非常小，说明粮食生产中存在着明显的技术非效率性。单边误差似然比检验值(LR)为202.58，远大于5%的临界值25.00，表明应拒绝表2中模型1不存在非效率项的假设。也就是说，与常规的生产函数相比，随机前沿生产函数能更好地反映粮食生产的现实。

　　(二)模型的合理性检验

　　为检验模型1设定的合理性，笔者还推算了6个变形，分别为表2中的模型2-7。从对数似然值来看，这些模型的拟合效果均不如模型1，进一步的检验结果也表明，模型1最为合理(见表3)，因此以下的全要素生产率分解分析以模型1为基础。

　　(三)TFP变化的分解及其对产出增长的影响

　　根据全要素生产率分解公式，计算得到各个年份粮食增长率，如表4所示。表4表明，在2000-2008年期间，TFP年平均增长约为0.43%，技术进步和技术效率的年平均增长率分别为-0.56%和0.96%，规模报酬的年平均增长率为0.03%，几乎为零。由此可见，TFP的上升几乎全由技术效率的提高所致。但是，在不同的年份也有差异。例如，在2003年和2008年，技术效率分别较上年有所下降，反而阻碍了TFP的提高，TFP的提高主要是由技术进步拉动的。这也反映了粮食生产的另一个特点，即技术进步和技术效率的变动在大多数年份是反向变化的[45]。

　　六、结论与政策建议

　　本文运用超越对数随机前沿分析法(SFA)考察了2000-2008年期间农村劳动力结构变化对粮食生产技术效率的影响，发现的粮食增长主要依靠投入拉动，占72.08%，属于典型的粗放型增长模式，全要素生产率(TFP)的贡献仅占29.92%，表明通过提高全要素生产率促进粮食增产具有巨大的潜力。随着耕地和农村劳动力的持续减少，依靠投入增加粮食产量将变得越来越困难，必须重视全要素生产率的提高。

　　本文的研究表明，2000-2008年期间粮食生产的全要素生产率年均增长了0.43%，略低于全炯振计算得到的1978-2007年期间农业全要素生产率0.7%的年均增长率[45]，在规模报酬、技术进步和技术效率三个决定全要素生产率的因素中，技术效率最为关键，是主要的贡献者，其影响的一部分在大多数年份被技术进步的反向作用所抵消，规模报酬的作用几乎为零。本文的研究还发现，农村劳动力结构变化对技术效率具有显著的影响，农村劳动力老龄化、女性化和教育水平的提高都有利于改进粮食生产的技术效率，但女性化的作用呈下降趋势。有人担心随着农村劳动力的老龄化，农业生产和农村发展后继乏人，主张采取优惠措施吸引青壮年劳动力留在农村，鼓励资本进入农业实行规模经营。

　　本文的研究表明，至少从粮食生产的角度来看，这种担心是没有必要的，也说明李克强总理在十八届三中全会上强调稳定农村家庭经营、不能用规模经营进行替代是正确的。

　　当然，随着农村劳动力结构的变化，社会支撑系统的建设和完善十分必要。农业机械使用的逐渐普及弥补了老龄劳动力体力上的不足，这是老龄化不仅没有降低反而提高了粮食生产技术效率的重要保证。但是，农业机械的使用需要一定的道路条件和维修服务保障，而前者属于公共物品，后者缺乏规模效益，难以吸引私人资本进入，需要依靠财政支持。同样，也有必要通过发展农村教育和完善养老服务对于减轻农村妇女的家务负担来提高其粮食生产的技术效率。

　　参考文献:

　　[1]李旻，赵连阁.农村劳动力流动对农业劳动力老龄化形成的影响———基于辽宁省的实证分析[J].农村经济，2010，(9):68-75.

　　[2]MALLEEH.AgriculturalLaborandRuralPopulationMobility:SomeObservations[C]∥LAWEST，YZHAO.RuralLaborFlowsinChina，Berkeley:UniversityofCaliforniaPress，2000:34-66.

　　[3]刘晓昀，TERRYSICULAR，辛贤.农村劳动力非农就业的性别差异[J].经济学季刊，2003，(2):711-720

　　彭代彦，文乐

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