农村劳动力转移对粮食生产的影响研究——基于非平衡面板数据的联立方程模型

□李 刚 吕沛瑶

[内容提要]改革开放以来，在不改变农村户籍制度的条件下，我国农村劳动力出现了持续的大规模转移。与此相伴随出现了农村劳动力素质下降、耕地抛荒等现象。这引发了学术界围绕农村劳动力转移对农业生产、特别是粮食生产影响的争论，且至今没有取得共识。事实上，尽管我国粮食产量存在过较大波动，但总体上是增长的。利用1978-2018年全国29个省市自治区的非平衡面板数据，构建多变量非平衡面板数据联立方程模型考察我国农村劳动力转移对粮食生产的影响发现：我国农村劳动力存在过剩供给，劳动力转移对粮食生产有正向作用，原因在于耕地面积的增加和农业资本投入(主要是机械与化肥)的增加。这表明，现阶段我国农村劳动力转移因为农户收入增加而产生了替代效应。

随着工业化、城镇化水平的提升，越来越多的劳动力从农业向非农业转移。由于城乡二元结构的长期存在，农村劳动力转移在我国更是一个突出的经济社会现象。具体来看，我国第一产业吸纳就业占比已从1978年的70.5%降低至2020年的23.6%。作为农村劳动力转移的一种重要形式，我国农民工自2008年以来始终保持在2亿以上的规模(图1)，2019年高达29077万人①。特别是我国工业化、城镇化进程仍在推进，还有大量农村富余劳动力需要转移就业，也即农村劳动力转移将持续进行。

大规模的农村劳动力转移，有效促进了我国二、三产业的发展，也是我国经济之低成本竞争优势的根本来源，在创造经济增长“中国奇迹”中发挥了至关重要的作用。从农业到非农业部门的转移，也是增加农民收入及来源多样性、提高农民抗风险能力和人力资本投资能力、加快减贫脱贫和摆脱贫困陷阱的必要途径(岳喜明和罗楚亮，2010；
樊士德和江克忠，2016；
李静等，2017；
孙亚男，2020)。但值得注意的是，农村劳动力转移也引发了不少负面问题。除农民工市民化难等问题外，农业劳动力的老龄化、女性化、平均受教育年限增长缓慢等特征异常突出(原新和刘厚莲，2015)，留守儿童、孤寡老人等现象日益普遍，农村和农业的发展基础受到了严重冲击。农村劳动力转移降低了农业劳动力的规模和平均素质，并且年轻人越来越不愿意留在农村，农田抛荒、农村衰败等现象必然引发如下担忧：在农场无人化、农业智慧化大范围实现之前，农村劳动力转移是否会危及我国农业生产和粮食安全？

无农不稳，无粮则乱。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央把粮食安全作为治国理政的头等大事，提出了“确保谷物基本自给、口粮绝对安全”的新粮食安全观，确立了以我为主、立足国内、确保产能、适度进口、科技支撑的国家粮食安全战略。在此期间，我国粮食总产量稳步增长(图1)，谷物供应基本自给，粮食安全保障水平得到显著提升②。实施乡村振兴战略，无疑是保障粮食安全的重要举措，而这也从侧面凸显了农村劳动力持续、大量转移所留下的人才缺乏、年龄结构老化等隐患。因此，在稳定和扩大农村劳动力外出就业规模、解决富余劳动力就业问题的同时，也必须以乡镇建设为核心，促进农村劳动力就地就近就业③，避免“无人务农”成为普遍现象。由此产生的问题是，为什么大规模农村劳动力转移没有造成我国粮食减产？

资料来源：国家统计局历年农民工监测调查报告、历年《中国统计年鉴》。

农村劳动力转移规模与粮食产量同时增长，这一看似悖论的现象引发了学术界的广泛关注。但是，两者之间的关系较为复杂，并且政策支持、技术进步、国际贸易等很多因素都会对粮食产量产生影响。因此，已有研究得到的结论并不一致，截然相反的观点并存。考虑到促进农村劳动力就业和保障粮食安全紧密相关、同样重要，且在加强生态保护的影响下我国耕地面积整体减少④，有必要进一步厘清农村劳动力转移与粮食生产之间的关系，为创新和优化调整政府支农惠农政策体系提供有价值的参考。为规避已有研究存在的不足，本文构建基于面板数据的联立方程模型，对两者之间的关系进行更加系统、全面且更具可信性的分析，并提炼农村劳动力转移影响粮食生产的作用机制。

农村劳动力从农业部门向非农部门转移，是工业化、城镇化进程中的普遍现象。农村劳动力转移改变了农业劳动力的供给规模与结构，而后者是影响农业生产的重要因素。但是，对于其是否以及如何影响农业生产特别是粮食产量，国内外学术界均未得出一致结论。

在国外学术界，“不利”说和“有利”说两种相反的见解同时存在。部分学者认为，农村劳动力转移将对农业生产产生不利影响。Black(1993)对葡萄牙部分地区进行研究，发现农村劳动力转移会导致牲畜的使用率下降和低质化肥的使用增加，进而降低农业产出。Mendola(2008)提出，迁徙对农业生产技术进步的作用受到流动模式的影响且存在很大的差异性。Wouterse(2010)证实了这一观点，其结论是农村劳动力转移对农业技术进步的影响存在很大的不确定性，进而导致农业产出风险增加。Zahonogo(2011)、Velandia(2014)、Binswanger-Mkhize(2015)等研究也证实，农村劳动力转移对农业生产有负效应。与此不同，不少研究认为农村劳动力转移能够促进农业生产。例如，基于对非洲南部五国的田野调查，Lucas(1987)发现农村劳动力转移提高了牲畜的购买率，进而增加了农业生产效率；
Li(2011)、Fitzgerald(2015)、Mekonnen(2015)等实证研究表明，农村劳动力转移将通过提高农业资本投资，对农业生产特别是效率提升产生正效应。

我国农村人口规模庞大，农村劳动力转移及其对农业生产的影响自然成为国内学术界关注的焦点之一。从已有文献来看，学者们主要有完全相反的两种观点。一种观点认为，农村劳动力转移有助于提高农业生产能力和效率。其中，主要的作用机制是：农村劳动力转移将增加农业生产的资本投入，进而提升农业生产效率。王子成(2015)认为，农村劳动力转移有利于加快农业基础设施建设，这将为农业生产提供便利。李谷成(2015)提出，农村劳动力转移可以促进资本深化及其对劳动、土地等资源要素的替代。范东君和刘艳文(2016)将各省市划分为粮食主产区、主销区、平衡区等类型，利用单方程面板数据模型进行实证分析，结果发现：农村劳动力转移不仅加快了土地流转，而且促进了农业机械化的推广。类似地，侯孟阳等(2021)得出了类似结论，即农村劳动力转移会增加农业机械投入。另外，罗梓洋(2019)发现，转移劳动力的规模与人力资本水平对农业生产效率具有显著的促进作用。除增加资本投入外，农村劳动力转移主要可以通过两种机制对农业生产施加正向作用：一是促进农业规模经营，强化规模效益。李首涵等(2015)、倪国华和蔡昉(2015)强调，农村劳动力转移将提高耕地的流出率，进而为农业规模经营提供便利。二是促进农业生产结构优化调整。陈钊和陆铭(2008)提出，农村劳动力的转移使得农业劳动力投入结构发生变化，这显著提升了农业的全要素生产率。刘伟和张辉(2008)认为，农村劳动力的部分转移推动了农业资源优化配置，为农业的结构优化升级和效率提升奠定了坚实基础。

另一种观点则认为，农村劳动力转移会降低农业生产能力，主要有如下两个原因：一是阻碍农业技术的推广。基于对苏北地区的分析，司增绰等(2005)认为农村劳动力过度流出将导致资本外流和农业技术推广受阻。郑祥江和杨锦绣(2015)运用多元回归分析对四川省进行考察，结果表明：以2004年为转折点，此后增加的农村劳动力转移对农业生产有较大的负面影响。二是降低农民的耕种积极性以及对农业生产的重视程度。曾邵阳和唐晓腾(2004)、程名望等(2006)等发现，农村劳动力转移使得农户对农业生产的重视程度弱化，抛荒现象加重，不利于农业的可持续发展。基于2004～2010年全国农村固定跟踪调查点的面板数据，盖庆恩等(2014)利用Probit模型测算了农村劳动力转移对农业生产决策的影响，结果发现：农村中男性和壮年女性劳动力的转移提高了农户退出农业生产的概率，这虽然有助于促进耕地流转，但也会降低农业产出的增长率。苏昕和刘昊龙(2017)则指出，在当前中国城乡发展情境下，农村劳动力转移对农业生产效率的制约作用正在凸显。此外，陆铭和陈钊(2008)还提出：农村劳动力转移将加快城镇化进程，而后者又会导致农耕用地减少，进而威胁农业生产。

除上述两种观点外，一些研究发现农村劳动力转移对农业生产具有异质性作用。孙学涛(2021)利用县级面板数据进行实证分析，研究表明：整体上，农村劳动力转移对农地效率有正向促进作用，但其影响将因为经济发展水平、地形地貌等的不同而存在显著差异。例如，农村劳动力转移能够促进富裕县域的农地效率，但对贫困县域没有明显影响；
同时，与山川地区仅能实现要素转移不同，平原地区的农村劳动力能够同时实现要素转移和效率提升。

从已有文献来看，国内外学术界未能就农村劳动力转移对农业生产的影响达成一致共识。之所以出现这一情况，是因为农业生产特别是粮食生产受到很多因素的影响，而农村劳动力转移通过改变多个因素，对农业生产同时产生方向不同的多重效应。就本文所关注的粮食生产而言，它不仅取决于农业劳动力的数量、结构和质量，而且会受到耕种面积、农户收入水平及农业资本投资能力、政府涉农政策等的影响。而农村劳动力转移将同时改变这些因素，进而作用于粮食生产。也就是说，必须进行更加全面、系统的考察，才能得出关于农村劳动力转移与粮食生产间关系的可靠结论。从这一角度来说，已有文献存在两个方面的不足：第一，现有实证研究主要采用单方程模型，但这类模型并不能处理多因素之间相互作用的复杂问题，也即无法很好地解决内生性问题；
第二，对影响粮食生产的因素考虑不全，这直接影响了结论的可信度。例如，在粮食连续丰收的同时，我国粮食净进口量逐年上升，这无疑是影响粮食生产的一个重要因素。如果不考虑进出口，相应研究可能难以准确测度农村劳动力转移对粮食生产的影响。

针对已有研究存在的不足，本文将通过如下处理来予以补充，以便更加系统地探讨农村劳动力转移对粮食生产的影响：在理论分析部分，同时考虑农村劳动力转移影响粮食生产的不同机制，更加全面地刻画两者之间的关系；
在实证分析部分，以省际间面板数据为依托，构建联立方程模型而非单方程模型，从而分析农村劳动力转移、农业资本投入、粮食生产等不同变量之间的交互影响；
另外，我们将已有文献较少考虑的粮食进出口问题纳入分析框架，以期得出更加准确、可信的结论。

在研究我国农村劳动力转移时，已有文献大多采用的是刘易斯二元经济结构理论。也就是说，作为发展中国家，我国同时存在现代经济部门和传统经济部门。传统经济部门主要是采用传统生产技术、工艺和设施设备的农业，其技术水平落后、生产效率偏低，因而存在大量边际生产力为零且隐蔽性失业的过剩劳动力。在没有制度约束的情况下，这部分劳动力会转移至现代经济部门。这种转移并未改变传统经济部门的劳动力供给，因而不会对农业生产及其产出水平产生明显影响。

然而，与上述理论框架不同，受户籍制度、社会保障制度等因素的影响，我国农村劳动力的转移并未完全遵循这一顺序。换句话说，从农业部门转移至非农业部门的劳动力并不全是边际生产力为零的过剩劳动力。相反，转移的劳动力大多是农村中相对年轻且受教育程度和素质较高的部分⑤。特别是随着非农业部门发展水平和要求的提高，缺乏专业技能或素质的农村劳动力越来越难以实现转移。在农村补贴城市政策的长期影响下，我国农村劳动力转移的主要动机是提高收入的多样性和稳定性，进而改变其相对经济地位。这种模式的转移降低了我国农业劳动力的整体素质和生产力，老龄化、女性化就是典型反映。同时，在农村土地承包制度下，转移还可能导致实际耕种面积减少⑥。从这个角度来看，农村劳动力转移会对粮食生产产生负向作用。

正如已有研究所论述的，农村劳动力转移也会通过不同方式或途径对粮食生产产生促进作用。首先，通过转移到收入水平更高的非农业部门，农村劳动力获得更高、更稳定的收入，这使得农户对农业生产资料有更强的购买能力和意愿。更多农用机械、化肥等农业物资的使用，一定程度上可以弥补农业劳动力整体素质下降带来的负面影响。其次，农村劳动力持续转移使得农业生产投入特别是资本投入不断增加。农村劳动力转移导致城镇常住人口增加，这与收入和生活水平一道，使得全社会对粮食等农产品的需求持续增长，农业的重要性和经济性更加凸显。相应地，市场主体对农业生产的投资积极性提高，农业生产投入增加⑦。再次，农村劳动力转移能够在一定程度上促进农业在更大范围内实现规模经营。由于户籍制度等因素的影响，转移的农村劳动力通常不会放弃土地承包权。在这种情况下，耕地使用权流转成为农户的自发行为，后者为农业规模经营奠定了基础。换句话说，农业规模经营的扩围是农村劳动力转移下农业分工调整的自然结果。最后，农业生产投入增加、农业规模化经营等促使农业的生产结构不断优化，集中表现为技术进步和劳动生产率提高。这些因素都将对粮食生产施加促进作用，进而保障粮食产量的持续增长。

就农村劳动力转移自身而言，其究竟是促进还是抑制粮食生产，最终取决于上述正向和负向两种作用的相对大小。与此同时，由于农业在我国具有基础性地位，政府的作用也不容忽视。在鼓励农村劳动力转移就业、解决过剩劳动力问题的同时，我国政府高度重视保护耕地、保证耕地面积稳定性，并且出台实施了各种支农惠农政策，切实保障粮食生产和粮食供给安全⑧。因此，财政的支农政策是影响农业生产特别是粮食生产的重要因素。

上述分析表明，农村劳动力转移对粮食生产的影响十分复杂(图2)。要对此进行实证检验，必须考虑多重因素之间的相互作用，也即捕捉影响粮食生产的各个要素之间存在的多重因果关系。显然，已有文献普遍采用的单方程模型并不能准确测度我国农村劳动力转移对粮食生产的影响。为此，本文构建联立方程模型，并基于面板数据进行实证分析，其优势在于：第一，联立方程模型存在结构效应，能够很好地反映和分析劳动力、资本投入、粮食生产等变量之间的多重因果关系；
第二，农村劳动力转移及粮食生产存在空间、时间等维度上的异质性，在有限的数据样本下，面板数据保留了更多的有价值信息，且相应模型能够较好地缓解异质性带来的遗漏变量问题。具体地，本文将检验如下两个研究假说：

图2 理论分析基本框架

假说1：农村劳动力转移对粮食生产具有负向作用，将导致粮食产量下降。

假说2：农村劳动力转移有利于农业资本投入，进而对粮食生产产生正向作用。

相应地，本文将构建粮食产出方程，利用回归分析方法并结合t检验，对假说1进行检验。同时，构建收入方程、资本投入方程、劳动投入方程等，利用弹性分析方法、回归分析方法，对假说2进行检验。最后，综合考虑相应的检验结果，得到关于农村劳动力转移影响粮食生产的最终结论。

(一)模型设计

基于上述分析并参考已有文献，本文构建如下联立方程模型。其中，Yit表示地区i在第t年的粮食产出；
Rit代表农村居民收入水平；
Kit代表农业资本投入，具体分为农业机械投入(K1it)和化肥投入(K2it)；
Nit表示农业劳动力投入；
Mit表示农业耕地面积；
Git代表政府的支农政策。另外，μit、ηit、εit、eit、vit分别是各个方程的随机误差项。

在联立方程中，方程1是粮食产出方程，由Cobb-Douglas生产函数转化而来。一般而言，当农业生产力水平较低时，粮食生产主要依靠劳动力的投入。随着生产力水平的提升，劳动力投入的作用逐渐弱化，粮食生产及其产出将更多取决于其他农业生产资料的投入，主要包括农用机械和和化肥。方程2是农村居民的收入方程，也即农村居民的收入主要取决于粮食产出、农业劳动力投入水平和政府支农政策。方程3和方程4分别是农用机械投入方程和化肥投入方程。最后，方程5是农业劳动力投入方程，也即收入水平和农业资本投入水平都将影响农业劳动力的投入规模。在粮食产出方程、收入方程和劳动力投入方程中，我们引入了农业劳动力投入的二次项、农村居民纯收入水平的二次项以及农业资本投入的二次项，其主要目的是解决联立方程模型的识别问题，并从中挖掘更多的有价值信息。

基于研究需要，我们设立了如下内生变量：一是农业产出，用粮食总产量作为测度指标。近年来我国粮食进口量持续加大，但粮食进出口存在结构性问题。因此，这里可以暂时不考虑进出口因素。相比于其他指标，粮食总产出更能反映我国的粮食生产能力。二是农村居民收入。农村居民收入主要来源于农业经营收入、外出务工的工资性收入以及政府的转移支付收入。为此，我们用农林牧渔业就业人员的工资总额作为测度指标，以全面反映农村居民的经济状况。三是农业劳动力投入。本文选择农林牧渔业从业人员人数，作为农业劳动力投入的测度指标。四是资本投入。农业生产中的资本投入较为复杂，参考已有文献，我们主要采用农用机械数量⑨和化肥施用量两个指标。

在控制变量方面，我们主要选择了如下两个外生变量：一是耕地面积。在我国现有制度体系下，保障耕地面积是我国粮食安全战略的重要内容。为了确保与粮食生产方程中的粮食产量指标保持一致，我们选择的是粮食播种面积指标。二是财政支农支出。支持和促进农业生产，一直是我国政府的重点工作之一。政府用于农业领域的财政支出稳步增长，对粮食生产有重大影响。对此，我们选择农林水事务支出作为政府支农政策的测度指标⑩。

(二)数据来源

考虑到数据可得性，本文采用省级层面的面板数据进行实证分析。由于重庆与西藏的数据资料缺失较多，我们仅考虑剩余29个省、市、自治区的数据。为全面反映我国粮食生产的前后变化，并尽可能多的保留变量的时空变化信息，我们将样本期定为1978～2018年。当然，在如此长的周期内难免出现部分年度的数据缺失，因此我们实际使用的实证方法是基于非平衡面板数据的联立方程模型。另外，本文所用数据全部来自于历年《中国农村统计年鉴》和国家统计局官网数据平台。

主要变量的描述性统计结果如表1所示，从中可知：在样本期间，各省市粮食总产量的平均值为1569.59万吨，且产粮大省黑龙江拥有最大的粮食产量(6323.96万吨)，而北京则属于最小产量(53.69万吨)；
各省市的粮食播种面积均值为3739千公顷，其中面积最大的是黑龙江省(118040千公顷)，最小的是北京(87千公顷)，地区间差异较大。从标准差可知，在样本期间，农用机械拥有量、化肥施用量、农林牧渔固定资产投资等均存在较大波动。值得关注的是，农林牧渔业从业人员数量的均值为1056.99万人，其中最大值为四川的4333万人，最小值是江苏的33.38万人。最后，农林牧渔业就业人员工资总额、财政支农支出等也都存在较大的地区差异。

表1 描述性统计分析结果

(一)实证检验

联立方程模型容易出现联立性偏误问题，相应的解决途径是引入工具变量。但是，工具变量的选择本身是一个难题。为此，本文采用工具变量选取的常用方式，即模型中所有前定变量的线性组合。根据联立方程模型识别的阶条件与秩条件，可以看出本文模型是过度识别的。对于过度识别的联立方程模型，可以采用单一方程中的两阶段最小二乘法(2SLS)和广义矩阵估计法(GMM)，也可以采用系统估计法中共的三阶段最小二乘法(3SLS)。这里，我们首先采用2SLS方法，后续使用其他方法进行稳健性检验。

利用2SLS方法对上述联立方程模型进行估计，结果如表2所示。从中可知，在粮食产出方程中，粮食播种面积之对数的系数为0.77，且在1%的水平上显著。也就是说，当粮食播种面积增加1%时，粮食产出将提高0.77%。与其他系数相比，粮食播种面积的系数最大，即现阶段播种面积是影响我国粮食总产量的关键因素，这与陆铭(2015)的结论一致。农业劳动力投入(即农林牧渔业从业人员数量)对应的系数为-0.60，且在1%的水平上显著，也即其对粮食产出有负的影响。这说明，在过去的几十年中，我国农村劳动力是过剩的，其转移有助于提升农业生产效率。农用机械拥有量和化肥施用量对应的系数均为正，且在1%的水平上显著。也就是说，农用机械拥有量或化肥施用量增长1%，粮食总产量将增加0.08%或0.29%。同时，这也表明增加农用机械和化肥的投入是实现粮食增产的重要途径。

表2 联立方程模型的回归结果

在农用机械投入方程中，仅有粮食播种面积和农林牧渔业从业人员对应的系数在统计上显著，且相应弹性均为正。出现这一结果，可能的解释是：农业机械化程度较高的地区为合作化生产，耕种面积与劳动力投入必然会影响到对农用机械的使用。与此同时，农民或农户的资本投入对农用机械施用量的作用并不显著，这说明农业的机械化不能仅仅依靠农户自身来实现。

在化肥投入方程中，农村居民收入水平对应的系数为正且在1%的水平上显著。具体地，当农村居民整体收入水平提高1%时，化肥施用量将增加0.13%。由此可知，化肥施用量增加是农业劳动力投入减少的情况下我国粮食总产量仍然增长的重要原因。另外，农业劳动力投入对应的系数为0.45，且在1%的水平上显著，这意味着：劳动力投入越多，越需要通过增加化肥的使用。出现这一结果，可能是因为在劳动生产率不高的情况下，农业劳动力投入越多，其对化肥的依赖度就越高。

最后，在收入方程中，粮食产出、农业劳动力投入以及财政支农支出的对应系数均为正，且在5%的水平上显著。也就是说，作为整体，农村居民的收入水平主要取决于粮食产量、农业劳动力投入以及政府的支农惠龙政策。另外，农业劳动力投入对应的二次项系数为负，即其与农村居民收入水平之间存在倒U型关系。这意味着，当农业劳动力投入增加到一定水平后，投入进一步增加将反而不利于农村居民收入水平的提升。这也进一步表明，适当的推进农村劳动力转移对于农业发展和农民增收来说大有裨益。

以上分析表明，在农村劳动力大规模转移的背景下，我国粮食总产量依然能够持续增加，粮食播种面积的高度稳定和小幅增长、农用机械的使用和化肥的投入是主要原因。其中，粮食播种面积是至关重要的因素，这说明国家关于保住18亿亩耕地红线的政策是非常正确的。另外，农村劳动力转移并没有导致粮食总产量减少。这些结果表明，本文提出的假说1不成立，而假说2成立。

(二)稳健性检验

为检验上述结果是否可信，我们先后采用两种方式进行稳健性检验。方式一是在不改变估计方法的前提下，用农村居民个人固定资产投入作为农业资本投入的测度变量，结果如表3所示。从中可知，粮食播种面积仍然是影响粮食总产量的最主要因素，其弹性系数为0.98，且在1%的水平上显著，与前文结果一致。同时，农林牧渔业从业人数与粮食生产之间仍然是负相关关系，且在1%的水平上显著，这再次说明样本期内我国农村劳动力存在过剩供给，其转移并不会对粮食生产产生负面冲击。另外，农户固定资产投资、财政支农支出的对应系数均显著为正，这些都与前文结论相同。

表3 稳健性检验结果(方式一)

方式二是在不改变变量设置的情况下，采用3SLS方法对联立方程模型进行估计，结果如表4所示。从中可知，粮食播种面积对粮食产出有显著的正向作用，其弹性系数为0.75，与前文结果一致。在粮食生产方程中，农林牧渔业从业人员数量对粮食总产量的影响为负且在1%的水平上显著，即农村劳动力转移将促进而非抑制粮食总产量的增加。另外，农用机械拥有量、化肥施用量、财政支农支出等变量对应的系数均与前文结果一致，这说明本文的回归结果是稳健的。

表4 稳健性检验结果(方式二)

(三)粮食净进口的性质与影响

稳健性分析结果充分表明，现阶段我国出现的农村劳动力转移对粮食生产有正向作用。但是，以上分析并未考虑粮食进出口因素的影响。根据历年《中国统计年鉴》的数据，1997～2017年间，我国粮食净进口从-436万吨增加到12782万吨，即从净出口转变为净进口。由此产生的问题是，如果农村劳动力转移有利于粮食生产，那么为何还存在持续、快速增长的粮食净进口？换言之，在考虑粮食进出口因素的情况下，上述结果是否仍然成立？

对于这一问题，需要从我国粮食进出口结构着手进行分析。根据通行分类标准，粮食主要包括谷物、大豆、马铃薯等类型。而在我国的粮食进口中，所占比重最大的是大豆。正如《中国的粮食安全》白皮书所说，在2001～2018年期间我国年均进口的粮食总量中，75.4%为大豆，而稻谷和小麦两大口粮品种占比不足6%。而在2020年粮食进口中，大豆进口量为10031万吨，占比高达70.4%；
相比之下，稻谷及大米进口量为481万吨，占比仅为3.4个。与此同时，当年我国还出口了230万吨稻谷和大米。这些数据表明，我国粮食进出口是结构性因素造成的，即国内养殖业的饲料需求规模大，进而产生了不断增长的大豆进口和粮食净进口。也就是说，我国粮食进口增长并非源于粮食特别是口粮无法自给，而是本土大豆生产不及养殖业生产需要，是结构性问题而非总量性问题。正如《中国的粮食安全》白皮书所强调的，“将中国人的饭碗牢牢端在自己手上”。

上述分析表明，尽管粮食净进口持续增长，但这并不会对我国本土的粮食生产特别是谷物生产产生影响。相应地，这一因素并不会改变实证分析的结论。

在工业化、城镇化进程中，我国农村劳动力大规模转移，一定范围内引发了耕地抛荒、农民耕种积极性减弱、耕地面积波动、农业劳动力整体素质下降等问题。但是，我国粮食总产量始终保持稳步增长趋势，并未受到农村劳动力转移的负面影响。本文对这一看似相悖的现象进行深入探讨，提出了两个研究假设。同时，基于1978～2018年期间全国29个省级行政区的非平衡面板数据，构建联立方程模型，对研究假设的真伪进行检验。结果表明，假设1不成立，假设2成立。具体地，农村劳动力转移并未对粮食生产产生负面影响。相反，由于存在供给过剩问题，适当的劳动力转移反而促进了粮食总产量的增长。同时，通过转移至非农业部门，农村劳动力或农户获得了更多、更稳定的非农收入(如工资性收入、经营性收入等)，因而在购置农用机械、化肥等生产资料方面更有能力和积极性。实证结果表明，农村劳动力转移促进了农村居民收入增长，而后者引致了更多的化肥施用量。也就是说，农村劳动力转移通过促进收入增长，进而对粮食生产产生正向作用，即产生了替代效应(相比于化肥的使用，农村劳动力不转移的机会成本更大)。

尽管我国在谷物方面实现了基本自给，但我国粮食供需仍然处于紧平衡状态。特别是，随着人口规模和结构的变动、城镇化水平的进一步提升、生态环境约束的持续趋紧，我国在保障粮食安全方面必将面临更加严峻的挑战。虽然现阶段农村劳动力转移并未妨碍粮食生产，但在构建以内循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的过程中，妥善处理农村劳动力转移和粮食生产之间的关系无疑至关重要。为此，结合研究结果，我们提出如下对策建议：

第一，加快户籍、教育、社会保障等领域改革进程，构建适应劳动力自由、低成本转移需要的制度体系。现阶段，我国农村劳动力仍然过剩，需要通过改革打破相关制度性约束，确保过剩劳动力能够自由流动，进而解决劳动力市场存在的“招工难”等结构性失衡问题。与此同时，打通城市劳动力向农村转移的渠道，为发展和壮大新型职业农民队伍奠定基础。

第二，保障农村居民收入水平稳步增长，从农户自身着手推进农业生产现代化。提高农村居民收入水平，是缩小收入分配差距、实现共同富裕的必然要求，更是实现农业生产现代化的重要支撑。研究表明，在收入水平提高后，农户加大资本投入的动力和能力将明显增强。因此，应当积极加大教育、技能培训等方面的投入力度，促进和加快农村劳动力的人力资本积累，提高农户获取多元化稳定收入的能力。

第三，构建多元化的社会保障制度，为消除农业部门与非农业部门之间的劳动力投入冲突提供支撑。农村劳动力转移之所以引发关注和担忧，主要是因为这种转移一定程度上造成了农业劳动力的老龄化、女性化和整体素质降低。要解决这一问题，必须确保农村劳动力能够在农业与非农业职业之间自由流动，即实现跨部门的灵活就业。相应地，社会保障制度必须与之相匹配，既要保障农村劳动力的合法权益，也要有效降低企业的用工成本。

第四，加快完善制度体系建设，推动新型合作化农业提质扩面。如上所述，化肥施用量是影响我国粮食总产量的重要因素，且农村居民对化肥的使用将随着收入水平的提高而增加。过度依赖于化肥，将引致环境污染加剧、耕地受损等问题。为此，必须积极推广新型合作化农业，使得农业生产从零散式为主向规模化为主转变。相应地，必须加快推进“三权分置”改革，构建适用规模经营的制度体系。例如，由村集体统一进行农地经营权的流转，这样能够产生降低交易成本、保障农户收益、促进规模经营等多重作用。

注 释：

①数据来源：国家统计局《2020年农民工监测调查报告》，http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202104/t2021043-0_1816933.html。

②关于我国粮食安全的情况介绍，参见《中国的粮食安全》白皮书，链接地址：http://www.gov.cn/zheng-ce/2019-10/14/content_5439410.htm。

③相关内容参见《“十四五”就业促进规划》(国发〔2021〕14号)，链接地址：http://www.gov.cn/zhengce/zhengce-ku/2021-08/27/content_5633714.htm。

④根据自然资源部《第三次全国国土调查主要数据公报》《2015年中国国土资源公报》，截至2019年末，我国共有各类耕地面积为19.18亿亩，比2010年减少约1.11亿亩。

⑤例如，根据《中国统计年鉴2021》计算，我国15-64岁人口的文盲率约为1.45%；
同时，《2020年农民工监测调查报告》显示，全部农民工中未上过学的只占1%。

⑥另外，随着城镇化水平的提高，地方政府也有推动耕地"非粮化"的内在动力，具体参见《国务院办公厅关于防止耕地"非粮化"稳定粮食生产的意见》(国办发〔2020〕44号)。

⑦例如，2020年农林牧渔业的固定资产投资(不含农户)同比增长19.1%，比全年全社会固定资产投资增速高出16.2个百分点。

⑧具体参见《中国的粮食安全》白皮书。

⑨依据《中国统计年鉴2017》中关于农用机械的统计数据数据，将大中型拖拉机数量、小型拖拉机数量、大中型拖拉机配套农具、小型拖拉机配套农具、农用排灌电动机、农用排灌柴油机、联合收割机及机动脱粒机数量相加，以反映农用机械的拥有和使用情况。

⑩财政支农支出分散在各个方面，但农林水事务支出是主要部分。

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