农业机械化、购置补贴扩展与农村劳动力转移——基于全国县级层面时空变化的实证分析

彭 超， 张 琛， 李 南

(1. 农业农村部 农村经济研究中心， 北京 100810； 2. 中国人民大学 农业与农村发展学院， 北京100872；3. 乌鲁木齐市政府办公厅， 新疆维吾尔自治区 乌鲁木齐 830002)

一、 引言

20世纪90年代以来，中国工业化、城镇化快速推进，农村劳动力转移步伐明显加快。近年来，随着大量农村青壮年劳动力转移到城镇和非农领域，农户呈现出不断分化的趋势[1]。相伴随的是，农业劳动力老龄化和结构性短缺问题日益突出，农业劳动力成本迅速攀升，对加快农业机械化发展提出了客观要求。与此同时，新型经营主体迅速发展，包括农业机械化作业在内的各类社会化服务组织迅速填补劳动力短缺的空白，农业机械化水平不断提高。在上述背景下，政府实施了大规模的农机具购置补贴政策和其他农业机械化促进政策，在客观上促进了农业生产的机械化发展。21世纪以来中国农业机械投入增加的态势如何？农业机械化对农业劳动力等生产要素的配置方式产生了哪些影响？农机具购置补贴的效果如何？厘清这些问题，对丰富农业资源配置的经济理论具有一定的理论价值，对农业机械化补贴政策和劳动力转移就业促进措施具有十分重要的现实意义。

农机社会化服务能够解决中国劳动力工资上涨、耕地面积较小、土地细碎化等现实问题，是实现农业机械化快速发展的原因[2]。实际上，中国农业机械化逐步走出了一条具有中国特色的农业机械化发展道路，具体特征是农机手购置农业机械并提供农机社会化服务，普通农户购买农业机械服务[3]。近年来农业机械化与农户生产生活得到了国内外学者的广泛关注与探讨。一是能够促进农民收入的提升。纪月清、钟甫宁基于安徽省农户的调研数据，实证结果表明，非农就业的增加能够促使农户增加农机服务以减少劳动投入，增加非农收入[4]。周振等依据农机具购置补贴政策在县级层面的准自然特征，证实了农业机械化促进了农民收入水平的提升[5]。二是促进农村劳动力转移。国内外学者研究发现农业机械化能够实现农村劳动力转移[6]，[7]20。周振等采用全国层面的省级面板数据，研究发现农业机械化对劳动力转移的贡献度为21.59%，以机耕、机播、机收三者乘积为机械化衡量指标的机械化对劳动力转移的贡献度达72.50%[8]。Wang等的研究认为，农业机械化实现了对劳动力的有效替代，快速发展的农机社会化服务是促进中国农业机械化水平提升的重要驱动因素[9]。三是促进粮食增产。国外学者对巴基斯坦和印度尼西亚的研究表明，农业机械化通过实现农业规模化和产业化，降低单位产出成本，实现农业增产[10-11]。张宗毅等研究表明如果没有农业机械化的发展，中国粮食生产面积将下降59.06%，农业机械化为粮食增产发挥了巨大的作用[12]。王欧等利用农业部全国农村固定观察点的微观数据，分析认为农业机械能够实现对劳动力的替代进而促进粮食增产[13]。

有关农村劳动力的研究中，许多学者的研究证实农村劳动力出现短缺、农村劳动力存在着女性化、老龄化现象。发展农业机械化是解决农村劳动力短期，避免农村劳动力女性化和老龄化对农业生产不利影响的重要举措。蔡昉采用直接观察农村劳动力数量、年龄结构和就业分布的方法，估算出当前农村只有不到1.2亿剩余劳动力[14]。蔡昉、王美艳通过运用反事实的分析方法，证实了当前农村已不存在大规模和高比例的剩余劳动力，认为需要顺应农业技术变迁节约劳动的倾向，提升农业机械化水平[15]。李旻、赵连阁的研究发现，劳动力老龄化、女性化对中国农业生产具有不利影响[16]。而Quisumbing在控制住人力资本与投入水平后认为，农村女性劳动力在农业生产中的效率与男性劳动力没有显著差异，人力资本以及机械等要素投入也可以在一定程度上抵消性别对劳动力的影响[17]。钱文荣、郑黎义研究发现，小型农业机械得到推广，经验在水稻生产中的作用可以补偿劳动者体能的下降，农村劳动力老龄化并不会降低水稻产量[18]。胡雪枝、钟甫宁采用农业部农村固定观察点的数据，研究发现人口老龄化并没有对农业生产产生负面影响，主要得益于农业机械外包服务的普及[19]。彭代彦、文乐采用随机前沿分析方法，研究发现女性化和老龄化并没有表现出对农业生产效率的不利影响，人均机械提升是提高技术效率的重要因素[20]。因此大力发展农业机械化，能够有效解决劳动力结构变化对农业带来的不利影响。

已有文献在农业机械化与劳动力替代、农机具购置补贴效果等方面取得了一定的成果，但是至少存在以下三个改进：第一，现有文献多数是使用全国层面的时间序列数据或者省级层面面板数据进行定量分析，相对比较宏观，细化到县级层面的数据分析应该能够得出更稳健的实证分析结论；第二，农业机械化与劳动力转移有着内生性的关系，如果单纯以农业机械化对农业劳动力进行回归会引起计量经济学偏误，因此，应当选取能够有效降低内生性的分析方法；第三，农机具购置补贴分配的原则一般是向粮食主产区倾斜、向薄弱环节倾斜等，此外还照顾部分受灾的特殊地区，因此效果评估难以用资金简单衡量边际效果，农机具购置补贴的效果应该有更为科学的评估方法。基于以上分析，本文将基于全国县级层面数据，分析农业机械化的时空变动趋势，同时根据农机具购置补贴实施并扩大的年份，使用双重差分模型评估农业机械化对劳动力转移的影响。

二、 时空变化的描述性统计

本文采用2000—2015年全国县级层面数据，分析了农业机械化在县级层面的变动趋势。数据来自国家统计局农村社会经济调查司出版的2001—2016年《中国县域统计年鉴》。《中国县域统计年鉴》是一部全面反映中国县域社会经济发展状况的资料性年鉴，涵盖全国2 000多个县域单位的基本情况、综合经济、农业、工业、基本建设、教育、卫生、社会保障等方面的资料。本文选取农机总动力这一指标作为反映县域农业机械的发展情况。其中，2000—2015年这16年间许多县级行政单位发生“县改区”(或“县改市”)，既有研究也证实行政区域调整会对农业生产产生影响[21]，因此，不能忽略行政区划调整的这一因素。本文充分考虑到行政区划调整这一外生因素，一一匹配后最终确定研究样本数为2 068个。2000—2015年全国县级层面农机总动力描述性统计如下页表1所示。

表1 2000—2015年全国县级层面农机总动力情况 单位：万千瓦

从表1和图1可以得出，21世纪以来，中国农业机械化在县级层面呈现出快速发展的趋势。县级层面农机总动力的平均值从2000年的21.49万千瓦增加到2015年的46.28万千瓦，年平均增长率为4.91%。2000-2003年，县均农机总动力年均增长率不到4.7%。从2004年开始，中央正式把农机具购置补贴政策列入主要农业补贴政策体系，即“四补贴”之一。2004年，中央财政安排的农机具购置补贴金额是7 000万元，实施范围是粮食主产区的66个县(市、区)。2005年农机具购置补贴增加到3亿元，实施范围扩大到500个县(市、区)。这一年，县均农机总动力较2004年有了较大幅度的上升，增长了8.2%，远高于21世纪最初几年的年平均增长率。2006年，补贴资金达到6亿元，但是实施范围扩大到1 126个县(市、区)。一方面，农机动力增长动能在前一年集中释放，另一方面，资金一定程度上被稀释，因此2006年增速有所下降。2007年农机具购置补贴资金放大到20亿元，实施范围扩大到1 716个县(市、区)。2008年农机具购置补贴资金放大到40亿元，实施范围扩大到2 653个县(市、区)。伴随着补贴资金增加和实施范围扩大，2007-2008年县均农机动力增长率分别增加到9.4%、10.8%。2009年补贴资金增加到130亿元，实施范围扩大到全国范围。这一年，县均农机动力增长率降低到7.0%。2010年之后，农机具购置补贴继续增加，县均农机动力增长率基本也保持了逐年增长态势。从农机具购置补贴金额和县均农机动力增长的情况看，二者具有正相关关系，农机具购置补贴实施后，中国农业机械化进入了发展快车道。这在很大程度上可以推测，农机具购置补贴政策的实施是推动中国农业机械化快速发展的重要驱动因素。

图1 2000—2015年农机具购置补贴实施情况

进一步，本文依据省份划分，将2 068个县按省份进行描述性统计，具体结果如表2所示：

表2 2000—2015年全国县平均农机总动力省级层面描述性统计结果 单位：万千瓦

从表2可以得出，从具体的省(市、区)看，2000—2015年山东省的农机县平均总动力最大，达到了93.85万千瓦，河南其次，为73.93万千瓦，天津、河北、安徽和江苏四省的农机年平均总动力在50万～70万千瓦，吉林、湖南、辽宁、宁夏、黑龙江和湖北六省的农机年平均总动力在30万～40万千瓦之间，除青海和西藏外，剩下的省份的农机年平均总动力在10万～30万千瓦之间。由此可以看出，农业机械化发展水平较好的省份集中于华北平原、黄淮海平原地区和东北平原，一方面是因为华北平原和黄淮海平原地区地势平坦，东北平原土地平整、土壤肥沃，适宜于发展农业机械化；另一方面是小麦和玉米是华北平原和黄淮海平原区域农业生产的主要农产品，小麦和玉米的耕种收综合机械化水平较高，东北平原的黑土地区适宜粮食生产。

从全国县级层面2000—2015年的数据变化来观察农业机械化发展水平的时空变化特征，可发现呈现出四个明显的变化趋势：

一是华北和黄淮海地区农业机械化发展水平进一步加强。对比2000年和2015年，可以发现华北和黄淮海地区农业机械化呈现出快速发展的趋势。山东、河北、河南、山西和安徽五省的农业机械化水平得到了快速发展，其中2015年山东省县级平均农机总动力达到122.57万千瓦，较2000年增加了59.19万千瓦，增长了接近1倍(93.38%)，山西的增长率达到了108.68%。2015年河南省和河北省县级平均农机总动力分别较2000年增加了97.95%和57.28%。2015年安徽省县级平均农机总动力更是比2000增加了超过1倍。小麦和玉米农业机械化水平提升，农机工艺改进和适度规模经营是促进华北平原地区和黄淮海平原地区农业机械化发展的重要驱动因素。

二是东北地区农业机械化发展水平呈现快速提升。2000—2015年，东北地区农业机械化发展水平快速提升，覆盖地区也不断增强。其中黑龙江、吉林和辽宁三省2015年县级平均农机总动力分别为59.85万千瓦、66.21万千瓦和53.40万千瓦，比2000年分别增加了43.22万千瓦、44.45万千瓦和32.45万千瓦，增幅为259.76%、204.32%和154.86%。东北地区作为重要的商品粮基地，粮食作物耕种收综合机械化水平的快速提升进一步促进东北地区农业机械化的发展。

三是农业机械化在长江中下游地区得到长足发展。2015年湖南、湖北县级平均农机总动力分别达到58.40万千瓦和54.62万千瓦，分别比2000年增加了169.92%和235.50%。此外，江西省县级平均农机总动力达到27.91万千瓦，较2000年的9.73万千瓦增加了18.18万千瓦，增加了186.72%。农业机械化在长江中下游地区得到长足发展与水稻农业机械化水平的提升紧密相关。

四是西南和西北地区农业机械化覆盖面扩大。西南地区的重庆、四川、贵州、云南、西藏五省(市、区)和西北地区的内蒙古、陕西、甘肃、宁夏、新疆五省(市、区)2015年较2000年相比，县级平均农机总动力的增幅均在1倍以上，其中西藏的增幅达到360.34%，贵州的增幅达到267.59%。西南地区主要种植作物是水稻、玉米、小麦和油菜等，西北地区部分省份种植小麦和玉米，宁夏部分区域种植水稻，因主要粮食作物农业机械化水平的快速提升，西北和西南地区农业机械化也得到了快速发展，覆盖面不断扩展。

三、 实证研究与分析

本文首先采用局部加权回归散点平滑法(Lowess)从县级层面分析了农业机械化与农村劳动力转移二者之间的关系，其中农业机械化采用农机总动力衡量，农村劳动力转移数量采用乡村从业人员数与农林牧渔从业人员数的差值进行衡量。由于县级统计数据农林牧渔从业人员数只统计到2012年，基于数据的可得性，本文模型部分探讨了2000—2012年农业机械化与农村劳动力转移数二者的关系，结果如图2所示：

图2 农业机械化与农村劳动力转移关系

根据图2可知，随着农业机械化水平的提升，农村劳动力转移数量不断增加。本文进一步计算了农业机械化与农村劳动力转移数二者的相关系数，相关系数为0.218，通过了1%水平下的显著性水平检验。

本文利用农机具购置补贴政策在县级层面“先试点、再逐步推广”的准自然实验特征，分析农业机械化对农村劳动力转移的作用效果。由于农机具购置补贴政策于2009年覆盖到中国全部县级地区，为了保证研究样本尽可能多的变化，本文选取的时间段为2000—2012年。农机具购置补贴试点县逐年推进名单由笔者向农业部调研获得，根据农机具购置补贴试点县名单本文构造了虚拟变量。其中倘若试点县于某一年开始实施农机具购置补贴，则将该年之后取1，否则取0。本文选取劳动力转移数量以乡村从业人口数与农林牧渔业从业人员数量的差值表示；以农机总动力衡量样本县级地区农业机械化水平。农村劳动力转移数量和农机总动力的数据来自国家统计局农村社会经济调查司出版的历年《中国县域统计年鉴》。

农机具购置补贴政策在县级层面依照试点次序先后逐步展开，这为本文研究提供了一个具备准自然实验特征的外生变量。基于这一特点，本文将使用由中国全部县级单位构成的面板数据，建立双重差分模型以分析农业机械化对农村劳动力转移的影响。双重差分法适合分析或评价外生事件带来的影响，能够消除不随时间变化的变量选择性偏差。目前，已有许多学者采用双重差分方法，对某个因素变化或某项政策的效果进行研究或评估。本文研究建立双重差分模型如下：

Lnmechit=α+βDit+μi+θt+φit+εit

(1)

Lnlaborit=α+βDit+μi+θt+φit+εit

(2)

在(1)式和(2)式中，i表示各县，t表示各年份。因变量mechit和laborit代表第i个县第t年的农机总动力和农村劳动力转移数。Dit为取值仅为0或1的二分类变量。Dit取1，表示第i个县在第t年是农机具购置补贴试点县；Dit取0，表示第i个县在第t年不是农机具购置补贴试点县。α表示常数项，β表示农机具购置补贴政策的影响。μi表示地区固定效应，θt代表时间固定效应，φit表示县与年份的交叉固定效应，εit表示误差项。已有研究也表明，控制地区与时间固定效应交互项能够较好地剔除地区变动趋势上异质性的影响，最大限度保证试点过程中的决策机制在不同年份上的差异[22-23]。

表3 农机具购置补贴与农机总动力的实证结果

注：括号外的数值为估计系数，括号内为该系数下的t值，其中*p< 0.1，**p< 0.05，***p< 0.01。

表3报告了农机具购置补贴政策对农机总动力的影响。模型(1)和模型(2)分别表示是否是试点县对农机总动力的影响和滞后一期是否是试点县对农机总动力的影响，模型估计过程中考虑到了时间和地区固定效应。模型(3)和模型(4)是在模型(1)和模型(2)的基础上考虑时间和地区交叉固定效应的影响。模型(1)和模型(3)中当期是否是试点县的估计系数均为正，分别为0.679和0.603，均通过了显著性水平检验，模型(2)和模型(4)中的滞后一期是否是试点县的估计系数均为正，均通过了显著性水平检验。这表明无论是当期还是滞后一期的农机具购置补贴变量，均能显著地促进县级农机总动力的发展。

表4进一步分析了农机具购置补贴政策对农村劳动力转移的影响以及农机总动力对农村劳动力转移的影响。模型(1)和模型(2)分别表示是否是试点县对农村劳动力转移的影响和滞后一期是否是试点县对农机总动力的影响，模型估计过程中也考虑到了时间和地区双向固定效应。与表3相似，模型(3)和模型(4)也是在模型(1)和模型(2)的基础上考虑时间和地区交叉固定效应的影响。模型(1)-模型(4)中当期是否是试点县和滞后一期是否是试点县的估计系数均为正，均通过了显著性水平检验。这表明无论是当期还是滞后一期的农机具购置补贴变量，均能显著地促进县级层面的农村劳动力转移。

表4中，模型(5)是考虑到双向固定效应下农机总动力对农村劳动力转移的影响，模型(6)则是在模型(5)的基础上加入了时间和地区交互固定效应。模型(5)和模型(6)中农机总动力的估计系数分别为0.957和0.997，均通过了1%水平下显著性水平检验，这表明农机总动力对农村劳动力转移具有正向影响。由此，本文利用农机具购置补贴政策“先试点后推广”的准自然实验特征，通过双重差分模型进行实证分析得出结论，农业机械化能够显著地促进农村劳动力转移，具体表现为：农机具购置补贴政策能够推动农机总动力的发展、农机具购置补贴能够促进农村劳动力转移、农机总动力的发展对农村劳动力转移具有显著正向影响。

表4 农机具购置补贴、农机总动力与农村劳动力转移的实证结果

注：括号外的数值为估计系数，括号内为该系数下的t值，其中*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。

四、 主要结论

本文利用2000—2015期间全国层面的县域数据，分析了农业机械化在县级层面的变动趋势及机械化发展的地域特征，并基于全国层面的县级数据采用双重差分模型探究农机具购置补贴政策与农机总动力、农机具购置补贴政策与农村劳动力转移之间的关系，进一步讨论了农业机械化对农村劳动力转移的作用效果。得出如下基本结论：

第一，农机具购置补贴政策的实施是推动县级层面农业机械化发展的重要驱动因素。2004年开始实施的各项“强农惠农”政策对农业机械化水平的提高起到了极大的推动作用，本文通过分析县域农机总动力的动态变化趋势发现：中央2004年出台农机具购置补贴政策以后，县域农机总动力的平均增长速度较实施补贴政策以前增长了约一倍，中央对农业机械化的资金支持明显提高了中国农业机械化速度，成为推动农业机械化发展的重要驱动因素。因此，发展农业机械化，应当继续实施农机具购置补贴政策，农机具购置补贴适当向适用农业机械、大型农业机械以及重点作业环节机械倾斜。鼓励银行和金融机构研发大型农机融资租赁、农机债务证券化等新型农机购置信贷产品和服务，支持金融租赁公司从事农机购置相关服务，向技术上已经成熟的深松整地、秸秆综合利用、航空植保等重点农机具倾斜。将农机具购置补贴适当向“两头”扩展，即加大农机具研发领域补贴，加大水稻机插机播、园艺机械化等薄弱作业环节补贴力度。

第二，中国农业机械化发展具有明显的地域特征。各地区在土地资源、劳动力资源、作物种类等方面的差异，使各地区农业机械化历程呈现出鲜明的地域特征。以粮食主产区为重点，结合粮食生产功能区、重要农产品保护区建设，以农业机械化便利为原则，加大农村土地整治、标准农田建设、田间道路修缮等项目，优先安排项目资金。做好土地承包经营权“三权分离”后续工作、农村土地确权颁证工作以及流转土地纠纷调解机制，引导农机户和农机合作社与农民签订长期的土地流转托管、作业环节承包等多种形式的合同，鼓励双方采取粮食计量货币结算的方式结算流转费用，合理分配土地收益和风险。

第三，农业机械化对促进劳动力转移具有显著作用。无论是局部加权回归散点平滑法还是双重差分模型均证实了农业机械化和农村劳动力转移之间具有显著正向影响。由于农业机械化发展，替代了一部分农村劳动力，这部分农村劳动力的就业就必须纳入政策通盘考虑。除了城镇化、工业化吸纳农村劳动力就业以外，还要加强农业机械化作业区本身的劳动力吸纳能力，加强农机就业人员的培训力度，增加农民合作社的就业岗位创造。更为重要的是，结合乡村振兴战略，大力发展农村服务业，让农民成为体面和令人羡慕的职业，农村成为创业就业安居的乐土。