內(nèi)容提要：在農(nóng)戶分類的基礎上構(gòu)建了研究農(nóng)業(yè)勞動力就業(yè)的理論框架，假設300天為農(nóng)業(yè)勞動力標準工作時間，估算了2016年度農(nóng)業(yè)勞動力就業(yè)數(shù)量為13 032萬人，據(jù)此計算了2016年單位農(nóng)業(yè)勞動力貢獻的農(nóng)業(yè)增加值為7476.5美元，比世界銀行數(shù)據(jù)多40.4%，說明我國的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率在很大程度上被低估了。運用相同的方法，計算了2003～2016年各年度的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率并分析了其發(fā)展趨勢，提出了若干啟示。

關鍵詞：農(nóng)業(yè)勞動力;勞動生產(chǎn)率;農(nóng)業(yè)用工

中圖分類號：F320? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1003-7543（2019）05-0038-10

提高勞動生產(chǎn)率是我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的基本任務[1]。在世界銀行公布的各國單位勞動力創(chuàng)造的農(nóng)業(yè)增加值中，2010～2016年我國從1272.1美元（2010年美元，下同）提高到5325.8美元，提高了4.2倍。這個速度大大高于同期的美國、英國、德國、法國等發(fā)達國家，也大大高于土地資源稟賦接近的韓國、印度等亞洲國家，日本在此期間反而有所下降。但我國2016年的勞均農(nóng)業(yè)增加值僅為美國的6.36%、英國的10.84%、韓國的28.34%、日本的23.51%①。中國與美國、英國、韓國、日本的勞均農(nóng)業(yè)增加值差距真有這么大嗎？本文認為，在我國農(nóng)業(yè)高度兼業(yè)化的情況下，統(tǒng)計部門很難把在農(nóng)村就業(yè)的勞動力按照產(chǎn)業(yè)進行準確劃分，高估了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)就業(yè)的勞動力數(shù)量，是重要因素之一。自從蔡昉等學者明確指出我國正在步入勞動力短缺時代[2]即“劉易斯拐點”以來，學術(shù)界的爭論就一直沒有停息，其焦點也是對于勞動力剩余數(shù)量的判斷。因此，準確估計我國農(nóng)業(yè)領域就業(yè)的勞動力數(shù)量，具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

一、文獻綜述、分析框架與研究假設

我國農(nóng)業(yè)經(jīng)營者以高度兼業(yè)的小規(guī)模農(nóng)戶為主，而小規(guī)模農(nóng)戶的經(jīng)營多以家庭效用最大化為目標，兼顧家庭消費和農(nóng)產(chǎn)品價值增值，這樣才能使勞動力得到充分利用[3]。因此，準確計算我國農(nóng)業(yè)領域吸納的勞動力數(shù)量是極其困難的。學術(shù)界多從剩余勞動力角度測算農(nóng)業(yè)領域吸納勞動力數(shù)量或者比例。杜潤生認為，即使在人民公社體制下，依然有三分之一的剩余勞動力[4]。這就是說，當時的農(nóng)業(yè)能夠使三分之二的農(nóng)村勞動力充分就業(yè)，剩下的三分之一為潛在剩余勞動力。中國農(nóng)村發(fā)展問題研究組較早地運用經(jīng)濟學方法估計了安徽省滁縣地區(qū)的農(nóng)村剩余勞動力數(shù)量，并預測了發(fā)展前景[5]。

在較近的研究中，王檢貴、丁守海總結(jié)了估算農(nóng)村剩余勞動力的三種方法[6]，即古典經(jīng)濟學估算法、新古典經(jīng)濟學估算法和標準結(jié)構(gòu)比較估算法，并用每種算法估算了當時的勞動力剩余量。應該說，目前學術(shù)界使用的幾乎所有估算方法都可以歸納為上述三種。本文同意王檢貴、丁守海對三種方法的評價，同時認為由劉建進構(gòu)建的新古典經(jīng)濟學方法[7]需要在經(jīng)濟均衡的理想化狀態(tài)下運用，并且需要具有相當代表性的農(nóng)戶數(shù)據(jù)，從而限制了其使用的范圍。標準結(jié)構(gòu)比較法以錢納里和賽爾昆所歸納的全球100多個國家（地區(qū)）第一產(chǎn)業(yè)勞動力所占比重作為標準，以此來計算農(nóng)業(yè)勞動力所占比重[8]，忽視了不同國家（地區(qū)）之間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異性，尤其是對于我國這樣處于轉(zhuǎn)型時期的國家，標準結(jié)構(gòu)法尤不適用。因此，本文認為，在上述三種方法中，古典經(jīng)濟學方法盡管存在著數(shù)據(jù)可得性差、計算過程繁瑣等弊端，但可行性和可信度相對大于其他兩種方法，因此，越來越多的研究者傾向于采用這種方法。如高翔、于景元、史若華以農(nóng)業(yè)部門匯集整理的九種作物（小麥、水稻、玉米、棉花、油菜、大豆、花生、甘蔗、甜菜）畝均用工量為基礎，推算了整個農(nóng)作物生產(chǎn)的用工量[9];馬曉河、馬建蕾，蔡昉、王美艷，鐘鈺、藍海濤等都是運用《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益匯編》等數(shù)據(jù)，計算當前農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)用工量，并折算成農(nóng)業(yè)領域的勞動力數(shù)[10-12]。

運用古典經(jīng)濟學方法估算農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量，必須考慮到農(nóng)戶的決策方式。在加里·S.貝克爾模型里，家庭和廠商的最大不同之處是追求效應最大化，而家庭成員時間的分配是實現(xiàn)效應最大化的基礎[13]。在農(nóng)民家庭的勞動生產(chǎn)率指標中，A.恰亞諾夫更加關注家庭凈勞動生產(chǎn)率[14]。他認為，家庭勞動力全年收益的差別取決于勞動力全年勞動的集約程度和勞動生產(chǎn)率，前者即勞動力的自我開發(fā)程度。經(jīng)過一系列論證后，恰亞諾夫認為，農(nóng)民家庭凈勞動生產(chǎn)率（即單位勞動凈收益）取決于家庭需求滿足程度和勞動辛苦之間的基本均衡狀況。如果家庭農(nóng)場核算中尚未達到基本均衡，未被滿足的需求依然相當突出，那么經(jīng)營農(nóng)場的家庭便有強烈的刺激去擴大其工作量，尋求勞動力的出路。

因此，農(nóng)民家庭勞動力的配置要依家庭經(jīng)營的目標而確定。應當引起注意的是，在恰亞諾夫構(gòu)建的框架下，勞動力是家庭農(nóng)場的主要要素，而現(xiàn)階段我國農(nóng)戶不僅擁有勞動力要素，還擁有資金要素，因此，資金生產(chǎn)率也是其考量家庭資源（包括勞動力）配置的重要指標?？紫橹菍⑥r(nóng)戶分為了三類[3]：第一類農(nóng)戶主要指那些地處偏遠地區(qū)或貧困地區(qū)的農(nóng)戶，信息不靈，包括土地在內(nèi)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源短缺，勞動力是家庭的最重要資源，主要依據(jù)勞動力生產(chǎn)率指標配置資源;第二類農(nóng)戶是大部分農(nóng)戶，在家庭決策中兼顧勞動生產(chǎn)率和資金生產(chǎn)率，但由于整個農(nóng)村資金資源高度稀缺，更多農(nóng)戶可能更側(cè)重于考量勞動生產(chǎn)率;第三類農(nóng)戶主要是地處東部地區(qū)的專業(yè)大戶、家庭農(nóng)場，可能主要依據(jù)資金生產(chǎn)率配置資源，勞動生產(chǎn)率從屬于資金生產(chǎn)率。按照農(nóng)業(yè)部農(nóng)村經(jīng)濟體制與經(jīng)營管理司、農(nóng)業(yè)部農(nóng)村合作經(jīng)濟經(jīng)營管理總站的數(shù)據(jù)，截至2016年底，經(jīng)營耕地2公頃以上的農(nóng)戶僅占農(nóng)村承包戶的3.9%[15]。如果按照世界銀行的標準[16]，戶均土地2公頃以下為小農(nóng)耕作，那么我國96%以上的農(nóng)業(yè)經(jīng)營者為小規(guī)模經(jīng)營戶，這樣農(nóng)戶的收入越來越多地來源于非農(nóng)產(chǎn)業(yè)或者外出務工。從構(gòu)成看，2015年，農(nóng)村居民可支配收入中工資性收入就超過了經(jīng)營性收入;而在經(jīng)營性收入中，來自農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的收入占比近年來一直呈下降態(tài)勢，2016年已經(jīng)低于70%[17]。這樣的收入結(jié)構(gòu)，說明我國農(nóng)戶總體上處于兼業(yè)狀態(tài)。農(nóng)業(yè)部農(nóng)村經(jīng)濟體制與經(jīng)營管理司、農(nóng)業(yè)部農(nóng)村合作經(jīng)濟經(jīng)營管理總站提供的農(nóng)村經(jīng)濟基本情況統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，在2016年農(nóng)戶勞動力使用結(jié)構(gòu)中，農(nóng)業(yè)只占37.7%，62.3%投向了農(nóng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)和外出務工[15]。

我國的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)以種植業(yè)和畜牧業(yè)緊密結(jié)合為主要特征，家家在種地的同時飼養(yǎng)畜禽。然而，21世紀以來，尤其是近10年來，飼養(yǎng)業(yè)的規(guī)模化水平不斷提高，延續(xù)了數(shù)千年的家庭飼養(yǎng)業(yè)逐漸衰落，至少在商品畜產(chǎn)品中所占的比例已經(jīng)微不足道。因此，本文采納蔡昉、王美艷的觀點[11]，假設種植業(yè)和畜牧業(yè)是農(nóng)民全職投入勞動力的部門，而林業(yè)和漁業(yè)則是兼業(yè)部門。那么，在下文計算農(nóng)業(yè)就業(yè)的勞動力數(shù)量時，僅僅計算前兩個產(chǎn)業(yè)就夠了。這樣假設是由于后兩個產(chǎn)業(yè)缺乏具有足夠可信度的全國性數(shù)據(jù)，更重要的是種植業(yè)的季節(jié)性很強，主要作物（小麥、玉米、稻谷）的機械化水平又很高，需要相應產(chǎn)業(yè)吸納季節(jié)性剩余勞動力。當然，這樣的假設一定存在著誤差，但在當前數(shù)據(jù)資料可得性水平下不得不如此，也可能只有采取粗略匡算的辦法才能得出相對準確的結(jié)論。

對農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量的估算涉及對勞動者年均勞動天數(shù)的設定。從已有文獻看，蔡昉、王美艷在估算農(nóng)業(yè)勞動力需求量時假設了250個勞動日/年、300個勞動日/年和320個勞動日/年三種情形[11];王檢貴、丁守海，馬曉河、馬建蕾，鐘鈺、藍海濤均認為270個工日為農(nóng)民的合理工作負荷[6，10，12]。本文認為，農(nóng)業(yè)的季節(jié)性特點主要體現(xiàn)在種植業(yè)領域，對于畜牧業(yè)而言，由于規(guī)?；曫B(yǎng)所占的比重越來越大，農(nóng)民在這個產(chǎn)業(yè)的就業(yè)時間幾乎是全年的所有天數(shù)。因此，本文假定，農(nóng)民在畜牧業(yè)的工作時間為滿負荷工作日，在種植業(yè)中季節(jié)性用工以外的時間可以從事漁業(yè)、林業(yè)和一些副業(yè)生產(chǎn)（如柳編、草編等）以彌補農(nóng)業(yè)收入的不足。為此，本文選擇300個工日作為農(nóng)業(yè)勞動力的合理工作時間，即選擇蔡昉、王美艷[11]農(nóng)業(yè)工作日設定時間的中間值。

二、2016年度農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量的估算

國家發(fā)展和改革委員會價格司編纂的《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編（2017）》（以下簡稱《匯編（2017）》）提供了主要農(nóng)產(chǎn)品的成本資料，其中包括單位用工量。單位用工量乘以播種面積（出欄量）就是農(nóng)業(yè)總用工量。但是，《匯編（2017）》只給出了部分農(nóng)產(chǎn)品用工量（包括家庭用工天數(shù)和雇工天數(shù)），其中，有的給出了類別中主要農(nóng)產(chǎn)品用工量，如谷物類給出了稻谷、小麥、玉米等三種主要谷物，但缺少其他谷物用工量;有的只給出代表性品種，如水果只有蘋果;等等。如果僅僅把這些產(chǎn)品用工量計算出來，會造成很大的遺漏，得到的總用工量和實際用工量差距就會很大，因此，本文采取的是同類產(chǎn)品利用該類產(chǎn)品現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行推算的方法。

表1（下頁）中各類作物的選擇以國家統(tǒng)計局農(nóng)村社會經(jīng)濟調(diào)查司編纂的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒（2017）》（以下簡稱《年鑒（2017）》）為標準，由于《匯編（2017）》《年鑒（2017）》并不是一一對應，后者沒有數(shù)據(jù)的則按照上述方法予以推算。在具體計算過程中需要說明的是：第一，本文除了選擇《年鑒（2017）》中種植業(yè)項目外，還選擇了水果和茶葉兩個大類農(nóng)產(chǎn)品，它們都是用工量比較大的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目。第二，就糧食作物大類而言，《匯編（2017）》只給出了三種糧食作物的平均用工量，具體包括小麥、稻谷和玉米。2016年，這三種糧食播種面積占谷物播種面積的93%，因此，本文用三種糧食的平均畝用工量代替谷物畝均用工量，誤差應該不會很大。《匯編（2017）》只給出了大豆的畝均用工量，由于雜豆所占比例很小，可以視為和大豆用工一致，由此得出豆類畝均用工量?！赌觇b（2017）》統(tǒng)計口徑的糧食作物包括薯類，具體包括甘薯和馬鈴薯，《匯編（2017）》沒有給出薯類用工，但有“陸地馬鈴薯”和“大中城市陸地馬鈴薯”兩個分類，后者屬于蔬菜類，前者屬于糧食類，由于缺乏甘薯用工數(shù)據(jù)，本文用陸地馬鈴薯畝均用工量代替薯類畝均用工量。第三，《匯編（2017）》中缺乏麻類作物的用工數(shù)據(jù)，本文采用了棉花的用工量。調(diào)研表明，二者比較接近，即使存在少許出入，由于麻類是小宗作物，2016年播種面積只有88千公頃，對整個種植業(yè)用工量的精確度影響不會很大。第四，《年鑒（2017）》中糖類只包括甘蔗和甜菜兩種作物，但2016年糖類總播種面積和兩種作物面積之和并不一致，可見還有別的小宗糖類作物沒有統(tǒng)計進來。但為了計算的方便起見，本文假設二者是一致的，因此，兩種產(chǎn)品用工量之和即為糖類總用工量。第五，煙葉主要是烤煙，晾曬煙只占極小的一部分，因此，本文用烤煙畝均用工量代替煙葉畝均用工量。第六，《匯編（2017）》中沒有藥材和茶葉的用工數(shù)據(jù)，本文采用的是中國人民大學課題組的調(diào)查數(shù)據(jù)，藥材的調(diào)查地點在河北，調(diào)查方式屬于典型調(diào)查;茶葉的調(diào)查地點在福建的福安、武夷山、安溪三縣（市）和湖北的宜都、夷陵、五峰三縣（區(qū)、市），調(diào)查方式屬于抽樣調(diào)查，總樣本量806戶。第七，《年鑒（2017）》中的其他農(nóng)作物主要是青飼料，其機械化水平和糧食作物差不多，本文使用三種糧食作物平均畝用工數(shù)據(jù)。第八，《匯編（2017）》只收錄了柑、桔和蘋果的用工數(shù)據(jù)，分別代表南方和北方水果。而《年鑒（2017）》中水果的面積數(shù)據(jù)則比較齊全，包括香蕉、菠蘿、梨、桃、葡萄等，并且柑和桔合在一起，稱為“柑桔園”。本文的處理辦法是：用《匯編（2017）》中柑和桔的畝均用工數(shù)據(jù)進行簡單平均，用來代表柑桔的畝均用工量;然后用蘋果和柑桔畝均用工量的加權(quán)平均數(shù)代替水果大類的畝均用工量。這當然是在數(shù)據(jù)缺乏的前提下不得已而為之。估算結(jié)果如表1所示。

畜牧業(yè)用工的估算尤其復雜。《年鑒（2017）》給出了主要牲畜的出欄量和產(chǎn)量，但《匯編（2017）》只有少數(shù)畜禽的用工數(shù)據(jù)。種植業(yè)的播種面積是一致的，而不同畜禽種類缺乏統(tǒng)一的量綱，我們只好選取《年鑒（2017）》中產(chǎn)值口徑進行估算。好在產(chǎn)值表中列舉的主要畜禽產(chǎn)值大部分在《匯編（2017）》中都有用工數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)的本文采取用單位產(chǎn)值用工量進行推算的辦法。

具體說來，如表2所示，第一，《年鑒（2017）》產(chǎn)值表中牲畜飼養(yǎng)只列舉了牛、羊和奶產(chǎn)品，這里的奶產(chǎn)品很復雜，包括牛奶和羊奶、驢奶、駱駝奶等，由于其他牲畜的奶產(chǎn)量極小，本文假設這里的奶產(chǎn)品就是單一的牛奶，于是表中奶產(chǎn)品的產(chǎn)值就等同于奶牛的產(chǎn)值?！秴R編（2017）》給出了散養(yǎng)肉牛、散養(yǎng)肉羊①和奶牛的平均用工量，首先根據(jù)飼養(yǎng)頭（只）數(shù)計算出各自的用工量，用三種家畜用工量之和除以產(chǎn)值之和，得到三種家畜的平均用工量為39.1萬工日/億元，用39.1乘以牲畜飼養(yǎng)大類下面的“其他”小類產(chǎn)值666.1億元，得到其他牲畜飼養(yǎng)的用工量，把牛、羊、奶牛、其他牲畜飼養(yǎng)四個項目的用工量相加，得到2016年牲畜飼養(yǎng)大類的用工量。

第二，《年鑒（2017）》中的家禽飼養(yǎng)大類下面只有肉禽和蛋禽兩個小類，并且蛋禽只有產(chǎn)值，沒有出欄量。同時，《年鑒（2017）》還給出了規(guī)模養(yǎng)殖肉雞平均用工量和規(guī)模養(yǎng)殖蛋雞平均用工量（分別是《匯編（2017）》中大、中、小規(guī)模肉蛋雞飼養(yǎng)用工量的平均值），本文用它們分別代替肉禽和蛋禽的平均用工量。以肉禽和肉蛋的平均用工量分別乘以其當年產(chǎn)值，除以二者當年產(chǎn)值之和（產(chǎn)值作權(quán)重），得出兩種家禽的平均用工量8.03工日/百只，粗略地算作家禽飼養(yǎng)的平均用工量。由于2016年家禽飼養(yǎng)總量是已知的，因而可以得出2016年家禽飼養(yǎng)用工總量。

第三，《年鑒（2017）》產(chǎn)值表第四項、第五項目分別為狩獵和捕獵動物、其他畜牧業(yè)，這兩大類只有產(chǎn)值數(shù)據(jù)，沒有產(chǎn)量或其他數(shù)據(jù)。本文采取的辦法是：用牲畜飼養(yǎng)、豬的飼養(yǎng)、家禽飼養(yǎng)三個大類的用工量之和除以該三大類產(chǎn)值之和，得出三個大類的產(chǎn)值平均用工量23.34萬工日/億元，粗略地作為狩獵和捕獵動物、其他畜牧業(yè)兩個大類的單位產(chǎn)值用工量，從而可以計算出狩獵和捕獵動物、其他畜牧業(yè)的用工總量。

綜合表1和表2，可以得出2016年種植業(yè)和畜牧業(yè)用工量為：

應該說明的是，由于是工日折合的，因而這里的勞動力數(shù)是整勞動力，不包括半勞動力和輔助勞動力①。根據(jù)《年鑒（2017）》，2016年農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)為21 496萬人，應該是農(nóng)業(yè)中的全部就業(yè)勞動力，包括整勞動力、半勞動力。本文假設整勞動力的就業(yè)是完全就業(yè)，即每年工作300個工日;半勞動力由于勞動力能力不足，本文假設其能力為整勞動力的一半。由于近年來國家統(tǒng)計局編纂的《中國住戶調(diào)查年鑒》不再給出農(nóng)村住戶整勞動力、半勞動力數(shù)據(jù)，本文根據(jù)該年鑒2013年之前的數(shù)據(jù)，推算2016年農(nóng)村住戶整勞動力所占比重為65%，這樣，21 496萬就業(yè)人員實際折算為17 734.2萬人，比本文計算的結(jié)果多4702.2萬人。本文計算的結(jié)果只相當于《年鑒（2017）》數(shù)據(jù)的73.5%。換句話說，目前農(nóng)業(yè)勞動力中的1/3左右是潛在剩余勞動力，向農(nóng)外產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移（包括向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移）依然有較大的潛力。如果考慮到農(nóng)業(yè)機械化水平越來越高，農(nóng)業(yè)社會化服務在一些地區(qū)主要糧食作物（如小麥、玉米）幾乎全覆蓋，輔助勞動力也可以完成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全過程，那么，農(nóng)業(yè)領域所需要的實際勞動力可能會更少。

根據(jù)《年鑒（2017）》，2016年，我國農(nóng)業(yè)增加值為65 967.9億元，單位農(nóng)業(yè)勞動力創(chuàng)造的增加值為50 616元。2016年美元對人民幣平均匯率按照IFM數(shù)據(jù)為6.64②，可以計算出2016我國單位農(nóng)業(yè)勞動力創(chuàng)造的農(nóng)業(yè)增加值為7622.9美元，折算成2010年美元為7476.5美元，比世界銀行數(shù)據(jù)（5325.8美元）多40.4%，這說明我國的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率在很大程度上被低估了。

三、2003～2016年我國農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量及勞動生產(chǎn)率估算

需要說明的是：第一，之所以只追溯到2003年，是因為2002年以前的年份數(shù)據(jù)嚴重不全，無法計算當年的用工量。第二，每一年度藥材和茶葉用工量的計算，以2016年中國人民大學課題組調(diào)研數(shù)據(jù)（分別為30.0日/畝和52.26日/畝）為基礎，用2016年的CPI數(shù)值進行平滑倒推，得出2003～2015年各個年度的藥材、茶葉單位用工量，乘以各該年度的種植面積即可得到每一年度藥材、茶葉的總用工量。

從表3和圖1可以看出，隨著農(nóng)業(yè)用工量下降和農(nóng)業(yè)增加值上升，以單位勞動力所生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)增加值表示的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率呈快速增長趨勢。2003～2016年，農(nóng)業(yè)增加值提高了3.4倍，用工量下降到原來的74%，二者的合力造成了勞動生產(chǎn)率提高5.2倍。表現(xiàn)在圖1上，就是勞動生產(chǎn)率曲線明顯比農(nóng)業(yè)增加值曲線陡峭。這說明，2003年以來，我國農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率獲得了較快的提升。

我國農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的快速提升是由多方面因素促成的。第一，農(nóng)民工數(shù)量不斷增加，從而留在農(nóng)村、農(nóng)業(yè)中的勞動力比例逐漸降低。表4（下頁）給出了2008～2016年各年度農(nóng)民工數(shù)量①，可以看出，2016年全國農(nóng)民工數(shù)量達到了28 171萬人，是2008年的1.25倍。越來越多的青壯年勞動力外出務工，給農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高留出了空間。第二，2003～2016年，綜合農(nóng)業(yè)機械化率和農(nóng)業(yè)機械總動力都呈增加趨勢②，主要原因是從2004年起國家實施了農(nóng)機購置補貼政策，鼓勵農(nóng)民和各類農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體購買農(nóng)業(yè)機械，國家財政予以一定比例或額度的補貼。從綜合農(nóng)業(yè)機械化率來看，2016年達到了65%，比2003年高出一倍多，而小麥、稻谷、玉米三大主糧作物的農(nóng)業(yè)機械化率都超過了80%，這為農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高奠定了物質(zhì)基礎。第三，得益于農(nóng)村九年制義務教育的推行，2003年以來，初中文化水平以上農(nóng)村人口所占比例不斷上升，到2016年達到了79.8%。農(nóng)村勞動力文化水平的提高，為新技術(shù)采納以及新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)發(fā)展提供了可能性。甚至我們也可以說，勞動力文化素質(zhì)的提高是提升勞動生產(chǎn)率水平的最重要因素。第四，農(nóng)業(yè)生物技術(shù)的普遍應用使得作物單產(chǎn)大幅度增加。僅以糧食為例，1978～2016年，單位面積產(chǎn)量從168公斤/畝提高到363公斤/畝，后者是前者的2.16倍。第五，21世紀以來，各種農(nóng)業(yè)新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)不斷出現(xiàn)，一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展水平不斷提高，使農(nóng)業(yè)增加值總量迅速提高。2016年，全國農(nóng)業(yè)增加值達到了65 967.9億元，是2003年的3.4倍。這無疑是農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率快速提升的最重要影響因素之一。

四、結(jié)論及啟示

本文構(gòu)建了分析框架，估算了2016年農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量為13 032萬人，比《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒（2017）》給出的數(shù)據(jù)21 496萬人少8464萬人，只相當于官方數(shù)據(jù)的60.6%。在此基礎上，本文計算了2016年農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率，折合為2010年美元為7476.5美元，比世界銀行數(shù)據(jù)（5325.8美元）多40.4%，說明我國農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率被低估了。依據(jù)相同的方法，本文估算了2003～2016年我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，分析了影響這一階段農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率變動的主要因素。

當然，僅僅改變估算方法是不可能縮小與發(fā)達國家之間的差距的。2018年中央“一號文件”規(guī)劃了未來三個時間點實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的目標任務，其中2035年的目標任務是：“鄉(xiāng)村振興取得決定性進展，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化基本實現(xiàn)。”那么，作為衡量農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的主要指標之一，屆時我國的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率應該達到或接近日本、韓國的水平。按照本文計算的2016年7476.5美元（2010年美元）進行比較，我國只相當于日本的33.0%、韓國的39.8%，在不到20年的時間內(nèi)縮小這么大的差距，難度較大。

在鄉(xiāng)村振興大背景下，要想實質(zhì)性提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率，必須從擴大分子和縮小分母兩個方面下功夫。

從擴大分子角度看，首先，要不斷提高農(nóng)業(yè)增長中技術(shù)貢獻份額，提高單位面積產(chǎn)量。根據(jù)FAO數(shù)據(jù)[17]，2014年，世界谷物平均單產(chǎn)為3886千克/公頃，最高的是9074千克/公頃（荷蘭），中國為5892千克/公頃，排第10位，低于韓國（6619千克/公頃）和日本（6080千克/公頃）;世界小麥平均單產(chǎn)為3289千克/公頃，最高的是9170千克/公頃（荷蘭），中國為5243.5千克/公頃，排第7位;世界稻谷平均單產(chǎn)為4539千克/公頃，最高的是10 920千克/公頃（澳大利亞），中國為6813.2千克/公頃，排第7位，低于韓國（6913千克/公頃）;世界玉米平均單產(chǎn)為5573千克/公頃，最高的為34 098千克/公頃（以色列），中國為5808.9千克/公頃，排第8位;世界大豆平均單產(chǎn)為833千克/公頃，最高的是4286千克/公頃（哈薩克斯坦），中國為1787.3千克/公頃，排第13位?？梢?，中國和世界最高單產(chǎn)國家還存在著較大的差距，尤其是玉米和大豆，差距更大。單產(chǎn)的差距與地貌、土質(zhì)、氣候、人均土地面積等有關，但與科學技術(shù)應用水平關系更大。其次，要大力發(fā)展新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體。已有研究表明，新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的勞動生產(chǎn)率和土地生產(chǎn)率都大大高于普通農(nóng)戶，并且對普通農(nóng)戶有明顯的帶動作用，有助于實現(xiàn)服務規(guī)?；?。再次，要以產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的理念不斷延長農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條，實現(xiàn)從農(nóng)業(yè)大國到農(nóng)業(yè)強國的轉(zhuǎn)變?？傮w來看，我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的附加值較低，導致行業(yè)產(chǎn)值規(guī)模小、競爭力弱。發(fā)達國家的食品工業(yè)產(chǎn)值是農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的1.5～2倍，而中國不到1/3。如果食品加工業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)原產(chǎn)值之比達到1：1，則能夠增加數(shù)萬億元的加工業(yè)產(chǎn)值，農(nóng)業(yè)強就會變成現(xiàn)實。最后，要強化農(nóng)業(yè)多功能性，實現(xiàn)一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，在更大空間內(nèi)實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品價值增值。

從縮小分母角度看，要按照黨的十九大的部署，不斷推進城鄉(xiāng)融合發(fā)展，實現(xiàn)城鄉(xiāng)勞動力市場均等化，促進更多的農(nóng)村勞動力在城市就業(yè)甚至落戶，繼續(xù)減少農(nóng)業(yè)勞動力供給。同時，提高農(nóng)業(yè)機械化水平和社會化服務水平，以及農(nóng)業(yè)領域勞動力生產(chǎn)效率。

本文的研究結(jié)論還說明我國農(nóng)業(yè)勞動力統(tǒng)計的模糊性，還沒有按照職業(yè)和勞動時間進行統(tǒng)計。這是我國農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量高估的主要原因。從國外經(jīng)驗看，美國對農(nóng)業(yè)勞動力的統(tǒng)計包括四個大類：一是種植業(yè)勞動力（field workers），即從事種植、撫育和收割作物的勞動力，包括在農(nóng)場經(jīng)營農(nóng)業(yè)機械的勞動力。這類人員在標準職業(yè)與現(xiàn)場工作人員相關的分類（SOC）中具體類型有：農(nóng)產(chǎn)品分揀（分級）員，農(nóng)業(yè)設備操作員，農(nóng)作物、苗圃、溫室等農(nóng)場的勞動力，包裝工人和打包人員，其他農(nóng)業(yè)工人。二是畜牧業(yè)勞動力（Livestock workers），即牲畜飼養(yǎng)工人、奶牛擠奶工以及與畜牧業(yè)相關的農(nóng)業(yè)機械經(jīng)營者。與畜牧工人相關的SOC分類有：產(chǎn)品的分揀（分級）員 ，牧場、水產(chǎn)養(yǎng)殖場勞動力，與畜牧業(yè)相關的包裝、手工勞動力。三是管理人員（supervisors），包括經(jīng)理、區(qū)域負責人、船員領導等。具體分類為：農(nóng)民、農(nóng)場及牧場主，其他農(nóng)業(yè)經(jīng)理，農(nóng)業(yè)一線監(jiān)督員等。四是其他勞動力（other workers），包括農(nóng)業(yè)檢查員、動物飼養(yǎng)員、農(nóng)藥噴灑員、植被護理員。并特別注明與農(nóng)業(yè)相關的會計、飛行員不算農(nóng)業(yè)勞動人員①。在這樣精準的分類指導下，美國有關部門就可以統(tǒng)計出每一個小類勞動力的就業(yè)比例及工資。2017年，美國農(nóng)業(yè)勞動力總數(shù)為245.42萬人，根據(jù)表5可以精確到每一小類就業(yè)的人員數(shù)和工資水平。這樣的經(jīng)驗值得我國借鑒。

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