摘要:基于2014和2016年“勞動力動態調查”(CLDS)混合面板數據，采用中介效應模型，系統考察勞動力返鄉對農業產出率的影響。研究表明:勞動力返鄉提升了農業土地產出率，但對農業勞動產出率沒有顯著影響;勞動力返鄉降低了農業內部種植業尤其是糧食作物的土地和勞動產出率，且對農業生產率的影響存在顯著的區域差異;勞動力返鄉通過土地流轉和家庭勞動分工的兩條要素重新配置的中介途徑間接影響農業土地和勞動產生率，但借助農業資本配置影響農業產出率的路徑不顯著。當下鼓勵外出勞動力返鄉不利于傳統農業的發展和現代化，勞動力返鄉再就業亟需引導。

　　關鍵詞:勞動力返鄉;農業生產率;土地流轉;要素配置;勞動分工

　　一、引言

　　人口紅利窗口趨于關閉，勞動力供給態勢轉化，農村勞動力遷移呈現出外出打工與農民工返鄉并存的“雙向化”格局。近年來，黨作出實施鄉村振興倡議的重大決策部署，公布《關于實施鄉村振興倡議的意見》;2020年10月，十九屆五中全會提出“優先發展農業農村，全面推進鄉村振興”;2021年“一號文件”明確，“加快推進農業農村現代化”。借助黨和政策東風，大批進城農民工返鄉擇業，“城歸”漸成規模，返鄉再就業日益受到各界關注。

　　二、文獻綜述

　　學界對農業生產率的研究集中在農業生產效率測度及影響因素識別、農業生產效率提升兩大方面，關注勞動力流出對要素配置進而對農業生產率的作用，但有三種大相徑庭的認識。第一，農村勞動力外流阻礙農業勞動生產率提升。外流從供給數量、質量和結構上改變農村勞動力配置［7］，農業勞動力弱質化［8］，土地生產投資減少［9］，耕種積極性下降、農地荒蕪［10，11］，給農業產出帶來負面影響［12，13］。第二，農村勞動力轉移提高了農業生產率。勞動力轉移改善了農業資源配比關系［14］，促進工農業良性聯動［15］，增加機械等替代性要素投入［16］，緩解甚至消除了勞動力外流的負面效應［9］，推動農業產出增加［17］。第三，勞動力非農轉移對農業產出的影響不顯著［18］，或存在區域異質性影響［19］。現有研究結論存在分歧，但都認可的是:除直接影響外，勞動力外流還通過改變勞動力、資本、土地等農業生產要素的配置格局而間接影響農業生產率。

　　三、理論機制與研究假設

　　(一)勞動力返鄉、農業投資與農業生產率

　　農業的資本密集型程度不斷提升，資本積累及其深化是農業持續增長的重要原因［27］。勞動力非農轉出減少了家庭勞動力，拉動農戶進行要素替代，增加農藥化肥、農業機械和生產性服務購買等資本性投入［28］。同理，勞動力返鄉引發的農民家庭勞動力數量、質量和結構變化，推動家庭稟賦各異的農戶重新調配農業投資。

　　(二)勞動力返鄉、農地流轉與農業生產率

　　家庭人口遷移通過土地流轉再配置改變農業生產率［29］。勞動力返鄉改變了農戶原有的人地比例和匹配關系，推動農戶根據家庭稟賦優化配置家庭農地資源。第一，部分高端勞動力返鄉并進入農業領域創業，亟需轉入土地，開展規模化經營。第二，高齡勞動力返鄉導致部分農民家庭勞動力過剩，為解決就業和維持甚至提高家庭收入，部分農戶收回外出時轉出的土地，并有意轉入土地，擴大種植規模，進行精耕細作。第三，非農創業和因非農就業機會而返鄉的農民工家庭，傾向于轉出承包地，將更多家庭資源用于獲取非農收入。

　　四、實證研究設計

　　(一)模型設定

　　如前分析，勞動力返鄉通過農業資本投入、農地流轉和家庭分工等途徑，推動農戶對資本、土地和勞動力等農業生產要素進行適應性調配，進而影響到農業生產率。根據研究目的，為探究勞動力返鄉對農業生產率的影響及其背后的機制，構建中介效應模型如下:Yi=a0+a1backi+a2Xi+ε1(1)medi=b0+b1backi+b2Xi+ε2(2)Yi=c0+c1backi+c2medi+c3Xi+ε3(3)其中，Yi為第i個農戶的農業生產率，backi代表第i個農戶是否返鄉勞動力家庭，中介變量medi是第i個農戶的農業投資、土地流轉、家庭勞動分工等家庭生產要素配置行為，Xi是影響第i個農戶勞動力返鄉、家庭生產要素配置行為和農業生產效率的控制變量。根據溫忠麟、葉寶娟的研究，中介效應檢驗采取依次檢驗法。此外，采用自助法(bootstrap)進行穩健性檢驗以驗證b1c2的顯著性，進而判斷中介效應是否存在。

　　(二)數據來源

　　本文選用中山大學社會科學調查中心“勞動力動態調查”(CLDS)的相關數據。該調查采用多階段、多層次、與勞動力規模成比例的概率抽樣方法和輪換樣本追蹤方式，分個人、家庭和村居三部分，覆蓋29省(直轄市、自治區)，具有較高的權威性。根據研究需要，對數據進行如下處理:運用STATA14．1將CLDS2014與CLDS2016的個人、家庭和村居調查數據進行合并;對返鄉勞動力家庭進行識別，抽取返鄉勞動力數據，確認準則為:村居類型為“農村”、“具有半年以上外出務工(縣外)經歷”并明確表示“不再打算外出務工”的農村勞動力，有返鄉勞動力者認定為返鄉勞動力家庭;保留追蹤家庭中有返鄉勞動力的家庭樣本，兩期都有返鄉勞動力的追蹤家庭保留2016年樣本;刪除無農業收入的農戶。經過數據處理，共得到合格家庭樣本8302戶(2014年4283戶，2016年4019戶)，覆蓋26省(市、自治區);其中，返鄉勞動力家庭共計1483戶，占全部樣本的17.86%。

　　五、實證結果與分析

　　(一)勞動力返鄉對農業產出率的總體影響

　　1．基準回歸運用STATA14．1對(1)式進行回歸。表2的回歸1和3表明，與普通農戶相比，返鄉勞動力家庭的土地產出率顯著提升，勞動產出率則顯著下降。加入控制變量后，回歸2和4顯示，返鄉勞動力家庭的土地產出率提高了0．178個百分點，對勞動產出率影響微小且不顯著。從控制變量來看，家庭女性比例對農業土地產出率的負面影響不顯著，卻顯著降低了農業勞動產出率。家庭撫養比和家庭生命周期對農業土地產出率存在顯著的負面影響，而對農業勞動產出率存在顯著的正向作用，表明當前的“老人農業”現象具有相當的合理性。家庭教育水平對農業土地和勞動產出率均有顯著的正向影響，加強農村教育等人力資本投資是推進農業現代化的重要路徑。農戶“半工半耕”的兼業化經營對農業土地和勞動產出率都有著顯著的負面作用。農地確權和農業專業化顯著提升了農業的土地和勞動產出率;機械化耕作對土地產出率存在正向影響但不顯著，對勞動產出率則存在顯著的正向作用。有第二、三產業的村莊，農業土地產出率顯著提升，勞動產出率下降但統計上不顯著;與丘陵和山區相比，地處平原的村莊勞動產出率顯著提升，土地產出率存在正面影響但不顯著。回歸1－4均表明，返鄉勞動力家庭的農業土地產出率和勞動產出率都存在顯著的區域差異。

　　2．內生性檢驗

　　外出勞動力的返鄉決策并非隨機行為，受家庭特征、村莊特征乃至地區特征等諸多因素的影響;例如，家庭撫養負擔重的外出務工者更容易返鄉，即勞動力返鄉存在自選擇問題。勞動力返鄉還可能受未能觀測或不可觀測因素的影響，沒能控制某些應當控制的變量，遺漏變量的顯性選擇偏差與無法觀測的隱藏選擇偏差都會產生內生性，導致估計偏誤。為降低估計偏誤，本文采用基于“反事實框架”的傾向得分匹配法(PSM)，找到與處理組樣本(返鄉勞動力家庭)盡可能相似的控制組樣本(普通農戶)進行匹配，用控制組樣本模擬處理組樣本的反事實狀態，得到勞動力返鄉影響農業生產效率的處理效應(ATT)。出于穩健性考慮，同時采用k近鄰匹配、半徑匹配和核匹配等三種方法進行匹配。以土地產出率核匹配平衡性檢驗為例，匹配后處理組和控制組匹配變量的標準偏差都降到10%以內，偏差消減幅度12.3%～99.6%，多數變量偏差消減70%以上;t檢驗表明，匹配后處理組和控制組變量不存在顯著差異;整體平衡性檢驗結果顯示，三種方法匹配后偽Ｒ2(Pseudo－Ｒ2)、χ2統計量、均值偏差和中位數偏差均顯著大幅度降低，B值由44.2%降到25%以內，Ｒ值介于［0.5，2］，處理組和控制組不存在顯著差異。匹配平衡性得到滿足，傾向得分偏差得到修正。不同匹配方法的平均處理效應在數值上略有差異，但得到了一致性的結論:與普通農戶相比，返鄉勞動力家庭的農業土地產出率顯著提升，勞動產出率不存在顯著影響;PSM結果證實基準回歸結論是穩健的。

　　參考文獻:

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　　張鳳兵1，王會宗2