农村劳动力转移对苹果生产效率的影响研究

　　摘要：苹果作为劳动密集型产品，对我国经济发展和农民增收做出了重要贡献。随着农村劳动力的逐渐转移，苹果的生产效率受到了一定程度的影响。文章基于陕西省调研数据，以劳动力转移为核心变量，种植条件、地区等为控制变量，运用DEA-Tobit模型分析了农村劳动力转移对苹果生产效率的影响。研究结果表明：(1)苹果的平均生产效率为0.502，呈现出较低水平，主要原因在于技术效率的低下，表明苹果生产技术有待提升;(2)劳动力转移对苹果生产效率产生了负向影响，且通过1%的显著性检验，主要原因在于农村劳动力转移降低了农业生产中的劳动力投入;(3)资本投入、机械化条件、灌溉条件及上一年苹果销售价格分别在5%、1%、10%和1%的显著性水平上对苹果生产效率产生负向影响，受教育程度、苹果收入占比、最大地块距家的距离、市场了解情况和地区变量分别在10%、1%、5%、1%和1%的显著性水平上对苹果生产效率有正向影响。鉴于此，政府应重视技术培训，提供苹果生产的专项技术指导，提升农民生产苹果的技术水平;鼓励外出农民工和青壮年劳动力回乡，推动职业化苹果种植的发展;优化苹果生产地理环境、市场环境和政治环境，促进苹果生产效率的进一步提升。

　　关键词：农村劳动力转移;苹果生产效率;DEA-Tobit模型;陕西省

　　1引言

　　随着工业化、城镇化进程的不断加快，从事第二产业、第三产业与第一产业的劳动者工资水平的“剪刀差”吸引着大量农村劳动力走向城镇，走向非农领域(Kung，2002;Deiningeretal.，2005;程名望等，2010;许庆等，2011)。根据国家统计局资料显示，2019年全国农民工总量达到29077万人，外出农民工17425万人，其中省内就业9917万人，跨省流动7508万人。西部地区输出农民工人数增加最多，比2018年增长了133万人(国家统计局，2020)。

　　劳动力转移虽然可以提高农民的收入水平，缓解农村人多地少的压力，但同时也给农业生产带来了影响(杨志海等，2016)。目前，果品产业已成为继粮食、蔬菜之后的第三大农业种植产业，我国果品种植总面积和总产量一直稳居世界第一，其中苹果、柑橘为我国产量最大的两类果品。据统计，2019年中国苹果总产量达4242.54万t(国家统计局，2020)。苹果是提升我国农民收入的重要经济作物，对我国经济发展具有重要的作用。

　　苹果作为劳动密集型产品，生产过程中需要较多劳动力投入且用工时间相对分散，农户劳动力需合理分配。农户为考虑自身经济利益最大化，由农村向城镇转移，从事非农产业。大规模的农村劳动力转移是否会对苹果生产产生负面影响?苹果生产效率是否因农村劳动力大量流失而出现下降趋势?劳动力转移后获得的非农收入与更新的人力资本能否转化为农业生产的新要素进行再投入，从而促进苹果产业的现代化发展?

　　由此，研究农村劳动力转移对苹果生产效率的影响具有重要的现实意义。已有文献表明，劳动力转移及苹果生产效率的有关研究已取得丰硕成果，但将农村劳动力转移与苹果产业发展结合起来研究较少，仅将劳动力作为苹果生产效率的投入指标进行生产效率测算。

　　此外，现有关于农业生产效率及劳动力转移的实证研究主要集中于水稻、小麦等粮食作物，对苹果生产效率的研究涉及较少。因此，为了解农村劳动力转移对苹果生产效率的影响，本文在构建一定理论分析框架的基础上，收集了陕西省苹果种植户劳动力转移情况与生产状况的调研数据，运用DEA-Tobit模型实证分析劳动力转移对苹果生产效率的影响。

　　2文献综述

　　关于农村劳动力转移与农业生产效率之间的关系，一直备受学者们的关注，但农村劳动力转移对农业生产效率影响的分析呈现出三种不同观点。

　　第一种观点认为，农村劳动力转移可以提高农林业生产效率。农村劳动力外出转移有利于农林业生产，主要原因在于农村劳动力非农转移释放了冗余人力资源依附在农林业生产上的压力(马林静等，2014)，短期转移能够提高农村劳动力的素质，增长其新技术的获取能力(石智雷等，2011)，提高农村家庭的收入水平，长期转移能够增加生产性投资，促使更多更优质的生产要素进入农林业生产领域，提高机械化水平(徐清华等，2020)，通过对农林业生产再投入提高劳动生产率，实现农林业规模化经营(Lucas，1987;Wouterse，2010;朱农，2005)。

　　第二种观点认为，农村劳动力转移会降低农林业生产效率。由于农业和非农业比较利益差别过大(李士梅等，2017)，即便外出务工带来了汇款收入，但无法弥补家庭劳动力缺失给农林业生产所带来的负面影响(Azamaetal.，2006;Damon，2010;Saueretal.，2013)。劳动力转移降低了农林业投入产出水平，农户会抛弃精耕细作的种植方式而转向粗放经营(丁毅等，2016)，甚至出现土地长期撂荒现象(Changetal.，2011)。

　　青壮年是农村劳动力外出转移的主力军，使得农村劳动力日趋“老龄化”“女性化”，这部分留守农民对政策、技术、知识的了解与更新较为滞后，且机械化水平较低，导致农业生产技术难以推广，生产要素配置低效(乔志霞等，2018;田杰等，2017;胡迪等，2019)。

　　第三种观点认为，农村劳动力转移与农业生产二者之间不存在必然相关联系。Minesetal.(1982)和Brauwetal.(2008)认为，农村转移劳动力返乡后更有可能进行消费性投资，而非生产性投资。陈素琼等(2012)基于辽宁省数据研究发现，不同类型劳动力转移对水稻生产技术效率的负向关系在统计上并不显著。近年来，有关农村劳动力转移及生产效率的研究对本文分析农村劳动力转移对苹果生产效率的影响具有重要的借鉴意义。

　　总体来看，学术界对于劳动力转移影响生产效率的研究主要集中在农林业整体分析或者粮食作物的分析，而针对苹果生产效率的分析与农村劳动力转移联系较少。不同地区的气候水文和资源禀赋有所差异，苹果种类也纷繁多样，其生产效率的影响因素需视地区情况而定。因此，本文以苹果主产区之一的陕西省为例，以劳动力转移为核心解释变量，种植条件、地区等为控制变量，实证分析农村劳动力转移对苹果生产效率的影响机理，为更高效地生产苹果提供有益的对策建议。

　　3理论分析框架与研究方法

　　在农村劳动力转移及生产效率的理论分析基础上，本节将从两方面进行：第一，分析农村劳动力转移对苹果生产效率的影响机制;第二，根据理论分析框架，选择DEA-Tobit模型作为实证分析的方法。

　　3.1理论分析框架

　　根据新劳动力迁移理论(Starketal.，1991)，农村劳动力转移是经济结构和发展方式转变的必然结果，也是“理性”农户以利润最大化为生产目标进行生产投入决策，实现最优要素配置的市场行为。劳动力作为苹果生产过程中主要投入要素，其供给数量与质量直接影响着农户的相关生产决策。农村劳动力转移，会造成农业劳动力的部分流失，但也会增加农户的非农收入，还可能帮助农户增加机械投入、学习新技术，进一步地，农户可能会因此改变其种植行为，调整生产要素投入，从而提高生产效率(韩雅清等，2018)。根据资源优化配置理论，要素有效配置能够促进产出最大化。

　　农村劳动力转移造成短期劳动力供给短缺，使得生产要素比例发生改变，造成其他生产要素投入的利用率降低，产生生产效率的损失。但农村劳动力外出务工导致劳动力紧缺的同时，也会促使农户调整其他要素投入，将机械和技术加入到农林业生产中代替劳动力(钟甫宁等，2016)，将非农劳动获得的资金投入到农业生产中缓解规模束缚，由原来的劳动密集型逐渐转变为资本密集型或技术密集型的生产方式(徐清华等，2020)，从而使生产效率发生改变。

　　3.2研究方法

　　本文采用DEA-Tobit模型分析农村劳动力转移对苹果生产效率的影响，通过DEA模型测算苹果的生产效率，通过Tobit模型分析劳动力转移和其他相关因素对苹果生产效率的影响。

　　3.2.1数据包络分析

　　目前，已有研究对生产效率的测量方法主要采取以随机前沿分析法(StochasticFrontierAnalysis，SAF)为代表的参数估计方法(郭亚军等，2013;许佳贤等，2015)和以数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis，DEA)为代表的非参数估计方法(刘燕等，2019;苏慧等，2019)。随机前沿分析法通过设定并估计生产函数，建立随机边界，求出实际产值与潜在产值的比值，但这种方法对生产函数的要求较高。相比随机前沿分析方法，数据包络分析法不需要一个预先已知的生产函数且不需要事先确定所选的各个指标的权重及单位(王云等，2014)。

　　基于此，本文选用DEA方法进行苹果生产效率的测算。DEA模型中有两种不同的形式，分别是在给定产出的情况下追求投入最少的投入导向型和在给定投入的情况下追求产出最大的产出导向型。在实际生产过程中，更为常见的情况是农户在现有生产条件下最大程度地增加产出。因此，本文在测算苹果生产效率值时采用规模报酬可变模型(VariableReturntoScale，VRS)下的产出导向分析。

　　4数据来源与变量选取

　　本部分主要介绍数据来源，对样本群体进行说明，基于模型要求与理论分析选取指标，做相应的描述性统计分析。

　　4.1数据来源

　　本文所用数据来自于课题组2018年7〜8月对陕西省苹果种植户的抽样调查。调查过程中采取了分层随机抽样的方法来选择样本农户。首先，在充分考虑经济发展水平、地理位置及苹果生产状况的基础上，选择咸阳市长武县和宝鸡市千阳县2个县，然后根据规模差异在每个县选取2个镇，每个乡镇选取4个样本村，最后按照随机抽样和典型抽样相结合的方式，在每个样本村内随机抽取8〜12户。调研共发放问卷280份，剔除不完整的数据和不符合要求的样本，最终得到有效问卷270份，有效率为96.4%。

　　5实证结果与分析

　　在对数据进行简单描述性统计分析的基础上，进一步运用DEA方法测算陕西省苹果生产效率值，并运用Tobit模型分析不同苹果生产效率下农村劳动力转移的影响机理。

　　5.1苹果生产效率分析

　　在规模报酬可变的假设下，根据DEA模型及表2的投入产出指标，运用Deap2.1软件分别对总样本农户、转移农户和未转移农户的所得数据进行处理及运行，各类型农户的综合效率、技术效率及规模效率。根据测算结果，全部样本农户的综合效率、技术效率及规模效率平均值分别为0.502、0.562、0.896，说明农户在综合经营、技术和规模方面分别还有49.8%、43.8%、10.4%的效率可提升空间。

　　由于综合效率=技术效率×规模效率，技术效率和规模效率的值均介于[0，1]之间，因此综合效率的值也必定在[0，1]之间，且技术效率或规模效率的低值必然会拉低综合效率。经过比较分析，本文中较低的综合生产效率值源于技术效率的低下，初步判断农户可通过苹果技术效率的提升改善其综合生产效率。未发生劳动力转移农户的综合效率、技术效率和规模效率均高于发生劳动力转移的农户，这表明劳动力转移对苹果生产效率有明显的负向影响。

　　6研究结论、讨论与政策启示

　　综合以上内容，基于陕西省调研数据，归纳总结本文的主要结论，并结合现有研究进行相关讨论，提出相应的政策启示。

　　6.1研究结论

　　苹果作为劳动密集型产品，劳动力的转移必然会影响到苹果生产效率。本文根据劳动力转移的相关理论，对农村劳动力转移的内涵做出了明确辨析，基于陕西省千阳和长武两县农户的调研数据，运用DEATobit模型分析农村劳动力转移对苹果生产效率的影响。

　　结果表明：(1)由于技术效率偏低，苹果生产的综合效率随之呈现出较低的状态，因此，提高生产技术水平是果农综合生产效率得以提升的关键要素。(2)农村劳动力转移对苹果生产效率产生了显著的负向影响，降低了农户在劳动力方面的投入，表明劳动力仍然是现阶段苹果生产中重要的投入要素。(3)资本投入、机械化条件、灌溉条件及上一年苹果销售价格对苹果生产效率有抑制作用;受教育程度、苹果收入占比、最大地块距家的距离、市场了解情况及地区变量对苹果生产效率有提升作用。

　　6.2讨论

　　关于劳动力转移对苹果生产效率产生促进作用还是抑制作用，本文对其进行了研究验证。研究结论得出劳动力转移对苹果生产效率产生了抑制作用，这与聂赟彬等(2018)、王伟新等(2020)研究结论一致，即：从事苹果种植的劳动力人数越多，苹果生产效率越有可能提升。

　　可见，劳动力仍是苹果生产的重要投入要素之一，劳动力发生转移后，原有资源的配置效率降低，外出期间新获的资源也未能有效投入到苹果生产中，规模效率和技术效率出现不同程度的下跌，从而影响了苹果的综合生产效率。因此，在推进农村劳动力转移的过程中，也要注意保障苹果等劳动密集型产业的要素调整与配置，在稳定现有生产力的基础上促进效率提升与产量增长。

　　林业论文范例：林业生态环境保护与林业经济发展初探

　　本文的创新之处在于以劳动力转移为切入点研究苹果的生产效率。已有研究对劳动力转移及苹果生产效率的有关研究取得丰硕成果，但将农村劳动力转移与苹果产业发展结合起来研究较少。本文对劳动力转移影响苹果生产效率的机理研究在一定程度上弥补了相关领域的研究空白。此外，本研究也存在着一定的局限性，限于本次调研数据，本文未能分析兼业化程度、果树的林龄和大小年等重要因素对苹果生产效率的影响，将在下一步的研究中继续深入探讨分析。

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　　作者：徐苗苗1黄智君2阎晓博1冀昊1李敏1