○ 許彥君 陳昭玖 張夢玲

（江西農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，江西 南昌 330045）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

目前我國農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營仍未達(dá)到預(yù)期，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營格局依然是以小農(nóng)為主，需進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)地經(jīng)營權(quán)有序流轉(zhuǎn)以激活農(nóng)村農(nóng)地資源，化解農(nóng)地細(xì)碎化及分散化的經(jīng)營格局，實現(xiàn)農(nóng)地要素優(yōu)化配置與農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營[1]。當(dāng)前，中國農(nóng)村農(nóng)地流轉(zhuǎn)日益活躍，在促進(jìn)農(nóng)地集中和農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營的同時，也增加了農(nóng)民收入，但依然存在農(nóng)地流轉(zhuǎn)總體水平不高、自愿程度低等問題[2]。2004年至2014年十年間年均農(nóng)地流轉(zhuǎn)率增速高達(dá)11.22%，之后流轉(zhuǎn)率增速便開始有所下降，2014 年至2016 年平均農(nóng)地流轉(zhuǎn)增速僅為1.42%，多年來對于農(nóng)地流轉(zhuǎn)的政策努力并沒有改變我國農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場低效率的現(xiàn)狀。2021年中央一號文件再次指出，“在保持農(nóng)村農(nóng)地承包關(guān)系穩(wěn)定并長久不變的基礎(chǔ)上，繼續(xù)健全農(nóng)地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)服務(wù)體系”。我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化在近幾年間迅速發(fā)展，促使農(nóng)業(yè)勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移，而農(nóng)村勞動力大規(guī)模外出非農(nóng)就業(yè)為農(nóng)地流轉(zhuǎn)創(chuàng)造了有利條件，但同時引發(fā)了“新三農(nóng)”問題中的“農(nóng)民老齡化”[3]。數(shù)據(jù)顯示，2020 年底，我國60 歲及以上人口比重較2010 年上升了5.44%①數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局.第七次全國人口普查主要數(shù)據(jù)情況[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2021.，十年間全國范圍內(nèi)老齡化程度不斷加深，在人口紅利逐漸消失的背景下，未來很長一段時期內(nèi)，我國將持續(xù)人口均衡發(fā)展壓力。在全國人口老齡化持續(xù)加深的背景下，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的那部分勞動力也逐漸趨于老齡化，2006年全國農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)中，51歲及以上占比32.5%，2016 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營人數(shù)中，全國年齡為55 歲及以上人員占比高達(dá)33.6%②數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局.全國農(nóng)業(yè)普查公報（第五號）[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2020.，突出表明十年間農(nóng)業(yè)勞動力老齡化程度愈發(fā)嚴(yán)重。然而,現(xiàn)實是,在農(nóng)村勞動力非農(nóng)轉(zhuǎn)移的同時，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不斷發(fā)展，糧食生產(chǎn)實現(xiàn)“十七連豐”，并沒有出現(xiàn)部分學(xué)者所擔(dān)心的農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的沖擊問題，農(nóng)村勞動力的非農(nóng)轉(zhuǎn)移誘發(fā)勞動力要素價格不斷上升，促使機械替代人工進(jìn)程加快，一定程度上緩解了農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的威脅[4]。在當(dāng)前農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場總體水平依然不高的情況下，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化程度的加深對農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營產(chǎn)生不利影響，而想要弄清通過提高農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用水平是否能夠緩解農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為的抑制作用？還需進(jìn)一步深入研究。

圍繞農(nóng)業(yè)勞動力老齡化及農(nóng)業(yè)機械水平與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的研究，國內(nèi)外學(xué)者已積累了有益的成果。首先，關(guān)于農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響方面，兼業(yè)程度不同，農(nóng)戶流轉(zhuǎn)意愿也存在顯著差異，純農(nóng)戶流入意愿相對較強[5]。從農(nóng)戶行為視角考慮時，通過構(gòu)建農(nóng)地流轉(zhuǎn)誘因的微觀理論框架，分析農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策行為并評價福利效應(yīng)，認(rèn)為土地價值、農(nóng)業(yè)補貼以及涉農(nóng)貸款對農(nóng)戶租入土地決策具有顯著正向影響，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)流入地農(nóng)戶的凈收入效應(yīng)主要來源于農(nóng)地規(guī)模擴大引起的技術(shù)效率提高[6]。其次，從個體層面與地區(qū)層面兩個維度考察勞動力老齡化對農(nóng)地流轉(zhuǎn)的影響時，年齡越大越可能租出農(nóng)地，但租入的可能性越小[7]，進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，老齡化一次項對土地轉(zhuǎn)入行為的影響為正,老齡化二次項對土地轉(zhuǎn)入行為的影響為負(fù),并且均通過了顯著性水平檢驗，說明老齡化與土地流轉(zhuǎn)行為之間存在著顯著的“U”型關(guān)系[8-9]，而從不同地區(qū)老齡程度對農(nóng)地流轉(zhuǎn)影響進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)從全國范圍和東中西部地區(qū)看，65歲以上農(nóng)戶對農(nóng)地轉(zhuǎn)出有顯著的正向影響，對農(nóng)地轉(zhuǎn)入有顯著的負(fù)向影響；60～65歲農(nóng)戶對農(nóng)地轉(zhuǎn)出并沒有顯著影響，對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響具有顯著的區(qū)域差異，而在東部地區(qū)，60～65 歲農(nóng)戶傾向于不轉(zhuǎn)入農(nóng)地，在中部地區(qū)60 歲至65 歲農(nóng)戶更傾向于轉(zhuǎn)入農(nóng)地[10]。也有學(xué)者認(rèn)為農(nóng)戶家庭勞動力老齡化并不會影響農(nóng)地流轉(zhuǎn)[11]。而關(guān)于農(nóng)業(yè)機械水平對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響方面，機械投入對農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)具有重要的影響，當(dāng)家庭擁有較高的農(nóng)業(yè)機械總價值時，側(cè)面說明農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用水平越高，最終會提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[12]，預(yù)期農(nóng)業(yè)機械總價值會正向促進(jìn)農(nóng)戶轉(zhuǎn)入農(nóng)地[13]。

在分析農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地流轉(zhuǎn)的影響時，具體的作用機理是什么？有哪些中間變量在其作用？研究認(rèn)為，農(nóng)戶年齡偏大且社會保障到位時轉(zhuǎn)出農(nóng)地多、流入農(nóng)地少，即養(yǎng)老保險及醫(yī)療保險與老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)出有顯著正向交互作用，對農(nóng)地流入有顯著負(fù)向交互作用，老齡化與低保救濟的交互項在影響農(nóng)地轉(zhuǎn)出時顯著為負(fù)[14]。老年人口的農(nóng)地情結(jié)顯著增加了農(nóng)戶的農(nóng)地流入需求，而老年人口的勞動能力限制則顯著降低了農(nóng)戶的農(nóng)地流入需求[15]；人口老齡化還通過抑制戶主非農(nóng)就業(yè)來抑制家庭轉(zhuǎn)出農(nóng)地，促進(jìn)家庭轉(zhuǎn)入農(nóng)地[16]。

對于農(nóng)業(yè)勞動力老齡化影響農(nóng)地流轉(zhuǎn)的研究為本文提供了許多可借鑒之處，但也存在一些不足，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化究竟是否影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入，如何影響農(nóng)村農(nóng)地轉(zhuǎn)入？具體的作用機制是什么？為了厘清兩者之間的關(guān)系，本文將運用中國勞動力動態(tài)調(diào)查（CLDS）2016年數(shù)據(jù)，通過對分組回歸，旨在進(jìn)一步明晰農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用在農(nóng)業(yè)勞動力老齡化阻礙農(nóng)地轉(zhuǎn)入過程中的調(diào)節(jié)作用。本文的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在：（1）本文把農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響途徑劃分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)進(jìn)行考察，選取農(nóng)業(yè)農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用水平作為調(diào)節(jié)變量，梳理農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的調(diào)節(jié)作用機理。（2）通過地區(qū)異質(zhì)性分析結(jié)果，闡述不同地區(qū)不同老齡化程度機械應(yīng)用的難易程度對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的不同影響。

二、理論分析與研究假說

現(xiàn)有學(xué)者們分別從不同理論角度闡述農(nóng)地流轉(zhuǎn)決策的形成機制，如機會成本理論、交易費用理論和勞動力遷移理論，并揭示了農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為誘因的共性與差異[17-19]，鑒于此，文章接下來將闡釋農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為的影響機理。

勞動力遷移理論中的人力資本勞動力遷移理論是美國經(jīng)濟學(xué)家托達(dá)羅關(guān)于城鄉(xiāng)人口流動的一個理論解釋，人力資本在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策過程中發(fā)揮重要作用[20]，而老齡化程度能夠在一定程度上反映人力資本水平，因而農(nóng)業(yè)勞動力老齡化勢必會影響家庭農(nóng)地轉(zhuǎn)入決策。當(dāng)農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)勞動力老齡化程度越高，老齡農(nóng)業(yè)勞動力占比越大，農(nóng)業(yè)勞動力總體上弱質(zhì)化程度就越強。一方面，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化引起的勞動力整體素質(zhì)下降，導(dǎo)致有效農(nóng)業(yè)勞動供給不足，一定程度上阻礙了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的實施，從而對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營產(chǎn)生負(fù)面影響[21-23]。另一方面，相對于青壯年勞動力，老齡勞動力受教育程度相對較低，接受新事物以及創(chuàng)新能力較弱[24]，加之體力狀況也較差，身體各項機能逐漸下降從而導(dǎo)致勞動力投入質(zhì)量存在問題，進(jìn)而使得農(nóng)業(yè)規(guī)模有所縮減[21-22，25]。青壯年勞動力外遷引起農(nóng)業(yè)勞動力趨于老齡化，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)勞動能力下降[26-27]，使得較高的老齡勞動力參與率的家庭轉(zhuǎn)入的農(nóng)地明顯減少。據(jù)此，提出本文的第一個假說H1：

假說H1：農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入有負(fù)向影響，農(nóng)戶家庭老齡農(nóng)業(yè)勞動力占比越高，其農(nóng)地轉(zhuǎn)入的可能性越低。

速水佑次郎和弗農(nóng)·拉坦的誘致性技術(shù)變遷理論被廣泛運用于分析農(nóng)業(yè)發(fā)展中的技術(shù)變革和應(yīng)用[28-30],該理論認(rèn)為，當(dāng)稀缺資源帶來要素價格變化時，會誘致技術(shù)進(jìn)步和要素替代[31]。勞動力作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基本投入要素之一，當(dāng)農(nóng)業(yè)勞動力逐漸趨于老齡化引發(fā)農(nóng)業(yè)勞動力價格上漲，進(jìn)而沖擊農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量供給和勞動成本時，出于理性考慮，農(nóng)戶將會尋找能夠緩解此現(xiàn)象對最終收益造成損失的替代要素，而農(nóng)業(yè)機械與勞動力之間存在較強的替代關(guān)系，成為農(nóng)業(yè)勞動力的替代要素[32-37]。外出務(wù)工之所以不再負(fù)向影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入，關(guān)鍵在于農(nóng)業(yè)機械很好地替代了流失勞動力[38]，家庭擁有較高的農(nóng)業(yè)機械價值時，側(cè)面說明農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用水平越高，流失勞動力對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的約束效應(yīng)就越能被農(nóng)戶通過擴大經(jīng)營規(guī)模的方式突破，最終會提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[39]，預(yù)期農(nóng)業(yè)機械總價值會正向促進(jìn)農(nóng)戶轉(zhuǎn)入農(nóng)地[40]?？梢?，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化的加深并不必然導(dǎo)致農(nóng)地轉(zhuǎn)入絕對受阻。據(jù)此，本文提出本文假說H2、H3：

假說H2：農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用對農(nóng)地轉(zhuǎn)入有顯著正向影響，農(nóng)機應(yīng)用水平越高，家庭越可能轉(zhuǎn)入農(nóng)地。

假說H3：農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用在農(nóng)業(yè)勞動力老齡化與農(nóng)地轉(zhuǎn)入之間起調(diào)節(jié)作用，機械應(yīng)用能夠緩解農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的不利影響。

三、數(shù)據(jù)來源、變量選取與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)來源及基本情況

本文數(shù)據(jù)來源于中山大學(xué)社會科學(xué)中心提供的中國勞動力動態(tài)調(diào)查（CLDS），通過對中國城鄉(xiāng)村居進(jìn)行追蹤調(diào)查，建立了以勞動力為調(diào)查對象的綜合性數(shù)據(jù)庫，包含了勞動力個體、家庭和社區(qū)三個層次的數(shù)據(jù)，反映了中國人口、經(jīng)濟和社會等多方面內(nèi)容?！?016 年CLDS”調(diào)查在全國29 個省、直轄市、自治區(qū)（因數(shù)據(jù)不全，除港澳臺、西藏、海南外）展開，樣本覆蓋面較廣，具有一定的代表性。根據(jù)本文研究需要，對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選處理：一是篩選來自農(nóng)村并且從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的樣本；二是對核心變量的缺失值樣本進(jìn)行剔除；三是對數(shù)據(jù)庫的個體、家庭及社區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理。最終保留在農(nóng)村從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的4 698個有效樣本。且在每個樣本中隨機選擇樣本農(nóng)戶家庭成員進(jìn)行問卷訪談，數(shù)據(jù)庫信息涉及面較寬，為本文分析農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響提供了很好的數(shù)據(jù)支持。

樣本基本情況如下：樣本在東部、中部、西部的分布比例為37.16%、35.19%和27.65%。其中，樣本農(nóng)戶家庭存在農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為的比例為16.16%。在從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的家庭中，60 歲及以上農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)平均占比32.39%，65 歲及以上農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)平均占比17.17%。目前仍有35.75%的家庭其農(nóng)田耕作方式依然為傳統(tǒng)農(nóng)耕，農(nóng)田耕作方式為半機械化和全機械化的比例為40.84%和23.41%。從個人特征看，戶主為男性和女性的比例分別為92.03%和7.97%，男性平均年齡為55 歲，女性平均年齡為59歲，且91.22%為在婚狀態(tài)，戶主僅8.78%為黨員身份。從家庭特征看，家庭勞動力總數(shù)在“1人以下”“2～4 人”“5 人以上”的比例分別為8.55%、73.86%、17.59。家庭勞動力總數(shù)中非農(nóng)勞動力平均占比55.44%。有10.2%的家庭為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)專業(yè)戶，家庭獲得農(nóng)業(yè)補貼的樣本占57.82%。農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入的平均值為50.77%，家庭成員關(guān)系比較親密。從村莊特征看，有59.86%的農(nóng)戶家庭是靠近縣城的，村莊所處地形為平原、丘陵、山區(qū)的比例分別為46.16%、23.68%、30.15%，村莊平均道路硬化比為61.68%。

（二）變量選取

1.被解釋變量：農(nóng)地轉(zhuǎn)入。大多數(shù)學(xué)者使用家庭是否經(jīng)歷農(nóng)地轉(zhuǎn)入，來表示農(nóng)戶家庭是否參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)行為[12]，也有學(xué)者認(rèn)為，農(nóng)地流轉(zhuǎn)參與率更能精確顯示農(nóng)戶家庭參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)程度[13]。因此，為了更好地分析農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為，本文將引入是否經(jīng)歷農(nóng)地轉(zhuǎn)入和農(nóng)地轉(zhuǎn)入率兩種測量方式。是否經(jīng)歷農(nóng)地轉(zhuǎn)入變量為二分類變量，有農(nóng)地轉(zhuǎn)入的，賦值為1，反之賦值為0。農(nóng)地轉(zhuǎn)入率變量為家庭農(nóng)地轉(zhuǎn)入面積與家庭總耕地面積之比，為連續(xù)變量。特別指出，這里的農(nóng)地轉(zhuǎn)入并不是廣義上的各類農(nóng)地，而僅僅指耕地轉(zhuǎn)入。

2.核心解釋變量：（1）農(nóng)業(yè)勞動力老齡化。在農(nóng)業(yè)勞動力老齡化的測度上，參照多數(shù)學(xué)者的做法，將60歲作為老齡化的年齡界限[14]。同時，參照相關(guān)研究，本文采用參與農(nóng)業(yè)勞動的家庭成員中老齡勞動力所占比例[41]，即年齡大于等于60 歲的農(nóng)業(yè)勞動力占家庭全部農(nóng)業(yè)勞動力的比例，作為衡量農(nóng)業(yè)勞動力老齡化程度的指標(biāo)。此外，選取家庭勞動力人數(shù)中65歲及以上占比為核心解釋變量的替代變量，以進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。（2）農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用。采用問卷中已有問題“家庭作物生產(chǎn)的農(nóng)田耕作方式”作為農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用水平的代理變量。

3.控制變量。為控制其他可能影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入的因素，保障擬合結(jié)果的可靠性，本文還引入了以下控制變量：（1）根據(jù)新遷移經(jīng)濟學(xué)可知，家庭作為一個獨立的決策單位，通過統(tǒng)籌安排勞動力資源和農(nóng)地資源，使得所有家庭成員參與其中，為提升家庭受益最大化共同努力[42]，因此引入個人特征和家庭特征變量。個體特征。戶主在家庭決策中起決定性作用，戶主為男性，較為年輕的勞動力以及良好的健康水平等都可能對農(nóng)地轉(zhuǎn)入產(chǎn)生影響。因此，引入戶主性別、年齡、健康水平、婚姻狀況、黨員狀況等個體層面的特征變量。家庭特征。選取家庭勞動力總數(shù)、非農(nóng)就業(yè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)專業(yè)化、農(nóng)業(yè)補貼、家庭總收入、農(nóng)業(yè)收入占比、家庭成員關(guān)系等變量表征。當(dāng)家庭勞動力數(shù)量越多時，農(nóng)戶家庭越有足夠的勞動能力和經(jīng)濟基礎(chǔ)擴大經(jīng)營規(guī)模，家庭就越有可能轉(zhuǎn)入農(nóng)地，預(yù)期該變量對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響為正；對于非農(nóng)就業(yè)變量，有學(xué)者采用非農(nóng)收入占家庭總收入的比重來表示[43]，但鑒于家庭成員從事非農(nóng)工作其本質(zhì)是勞動力要素的優(yōu)化配置，本文借鑒已有學(xué)者研究，采用“家庭勞動力總數(shù)中非農(nóng)就業(yè)人數(shù)占比”來表示[44]③農(nóng)業(yè)生產(chǎn)專業(yè)化、農(nóng)業(yè)補貼、家庭總收入、農(nóng)業(yè)收入占比、家庭成員關(guān)系等變量均選取問卷中已有問題，定義及賦值見表1，此處不再贅述。。（2）農(nóng)地流轉(zhuǎn)在很大程度上是一個村莊內(nèi)部市場，因此引入村莊特征變量，村莊交通情況、村莊地形、村莊道路硬化比表征，以控制村莊交通便利程度和地形地貌可能的影響。村莊交通情況變量，采用問卷中已有問題“本村距最近縣城/區(qū)政府的距離為多少公里”來表示，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，設(shè)置虛擬變量，村莊是否靠近縣城④村莊地形和道路硬化比均采用問卷中已有問題，具體變量賦值見表1，此處不再贅述。。（3）省份特征?？紤]到地區(qū)差異，即不同省份的農(nóng)地轉(zhuǎn)入情況可能存在差異，本文在模型中還加入了省份虛擬變量，控制省際差異。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計分析

4.工具變量。分析農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用與農(nóng)地轉(zhuǎn)入之間的關(guān)系時，依然可能存在內(nèi)生性問題。由以往的文獻(xiàn)可知，內(nèi)生性的產(chǎn)生主要有三種可能，互為因果、遺漏變量和觀測誤差[45]。家庭農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用水平越高，農(nóng)戶越有可能擴大經(jīng)營規(guī)模，而農(nóng)地轉(zhuǎn)入反過來也會影響家庭農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用，兩者互為因果。家庭農(nóng)地轉(zhuǎn)入可能受到諸多因素的影響，盡管在實證方程中盡量控制一系列與農(nóng)地轉(zhuǎn)入相關(guān)的特征變量，但在理論上仍無法有效控制遺漏變量，本文農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用指標(biāo)的選取，雖然是采用問卷中已有問題，但可能會與真實的農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用水平存在誤差?？紤]到可能存在的內(nèi)生性問題，文章嘗試尋找農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用的工具變量來緩解可能存在的內(nèi)生性問題所造成的估計偏誤，最終選取變量“是否有銀行或信用合作社”作為工具變量，問卷中的具體調(diào)查問題是“行政區(qū)劃內(nèi)是否有銀行或信用合作社”。選取這一工具變量的原因是：首先，“是否有銀行或信用合作社”在農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入決策前就客觀存在，并不會對農(nóng)民農(nóng)地轉(zhuǎn)入決策產(chǎn)生直接影響，可以認(rèn)為這一變量是外生變量；其次，一般來說，行政區(qū)劃內(nèi)有銀行或信用合作社，農(nóng)戶家庭便可以利用現(xiàn)有條件在購買大型農(nóng)機具時獲取信貸服務(wù)，從而使家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機械應(yīng)用水平有所提高，滿足工具變量與內(nèi)生變量相關(guān)性的要求。因此，“是否有銀行或信用合作社”是一個合適的工具變量。

（三）計量模型設(shè)定

1.Probit模型。對于農(nóng)戶家庭農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為的研究，在分析農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響時，其被解釋變量為是否農(nóng)地轉(zhuǎn)入。由于這一變量為二分類變量，本文構(gòu)建二元Probit 模型來分析。設(shè)置農(nóng)地轉(zhuǎn)入決策方程如下：

（1）式中，Y1i為虛擬變量，Y1i=1表示第i個樣本有農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為，Y1i=0 表示第i個樣本無農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為；Xi為解釋變量，即農(nóng)業(yè)勞動力老齡化的代理變量“家庭務(wù)農(nóng)人數(shù)中60 歲及以上占比”“家庭務(wù)農(nóng)人數(shù)中65 歲及以上占比”，Ci為控制變量，β1、β2分別為回歸模型的系數(shù)估計值；εi表示獨立同分布的隨機誤差項，代表不可觀測因素的匯總，且服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

2.Tobit模型。分析農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入率的影響時，其被解釋變量農(nóng)地轉(zhuǎn)入率近似連續(xù)型變量，采用Tobit模型檢驗農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入率的影響，并設(shè)置農(nóng)地轉(zhuǎn)入率方程如下：

（2）式中，Y2i表示第i個樣本所在家庭的農(nóng)地轉(zhuǎn)入率，其他變量與（1）式一致。

3.分組回歸模型。若核心解釋變量X對被解釋變量Y的影響隨第三個變量U取值的變化而變化，則稱變量U在X影響Y的關(guān)系中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用[46]，當(dāng)為連續(xù)型變量、U為類別變量時，可采取分組回歸方法檢驗變量U對X與Y之間路徑關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，即比較不同組別回歸結(jié)果中變量X系數(shù)的差異，若差異顯著，則變量U發(fā)揮了顯著的調(diào)節(jié)作用。鑒于本文核心解釋變量農(nóng)業(yè)勞動力老齡化為連續(xù)型變量，調(diào)節(jié)變量農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用為類別變量，故采用分組回歸模型檢驗農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用在農(nóng)業(yè)勞動力老齡化影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

四、實證檢驗與結(jié)果分析

（一）農(nóng)業(yè)勞動力老齡化與農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響

鑒于農(nóng)地轉(zhuǎn)入決策方程和農(nóng)地轉(zhuǎn)入率方程之間可鑒于農(nóng)地轉(zhuǎn)入決策方程和農(nóng)地轉(zhuǎn)入率方程之間可能存在關(guān)聯(lián)性，導(dǎo)致因變量截斷以及樣本選擇偏誤，本文采用赫克曼（Heckman）兩階段模型進(jìn)行了聯(lián)立估計。針對兩式進(jìn)行獨立檢驗，結(jié)果rho=0并不接受兩模型相互獨立的原假設(shè)，即聯(lián)立估計和獨立估計無顯著差異。因此，本文對農(nóng)地轉(zhuǎn)入決策方程和農(nóng)地轉(zhuǎn)入率方程采取獨立估計。基于樣本數(shù)據(jù)，以農(nóng)戶是否轉(zhuǎn)入農(nóng)地和農(nóng)地轉(zhuǎn)入率為被解釋變量，進(jìn)行Probit和Tobit基本回歸分析。

考慮到農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用與農(nóng)地轉(zhuǎn)入之間可能存在相互影響，從而產(chǎn)生內(nèi)生性問題，本文使用工具變量法進(jìn)行處理，采用的工具變量為“行政區(qū)劃范圍內(nèi)是否有銀行或信用合作社”。首先，將內(nèi)生變量作為被解釋變量、工具變量作為解釋變量進(jìn)行回歸，得到內(nèi)生變量的擬合值；然后，使用該擬合值作為解釋變量引入模型進(jìn)行回歸，估計方法分別為IV-Probit 和IV-Tobit，所得到的回歸結(jié)果如表3 所示。Wald內(nèi)生性檢驗結(jié)果表明，包含“農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用”變量的模型1 和模型2 均在1%的水平上拒絕了農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用不存在內(nèi)生性的假設(shè)，說明普通的Probit估計結(jié)果有偏，因此，采用工具變量法是適宜的，本文將采用表3模型1和模型2進(jìn)行分析。表3模型3和模型4中，Wald內(nèi)生性檢驗結(jié)果表明，無法拒絕農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用為外生變量的原假設(shè)，因此，采用表2中模型3和模型4進(jìn)行分析。同時，考慮到可能存在弱工具變量問題，本文進(jìn)行了弱工具變量檢驗，表3各模型中的弱工具變量檢驗的F統(tǒng)計值均大于10，因此，不存在弱工具變量問題。且第一階段工具變量對內(nèi)生變量有較強的解釋力，p值均小于0.05。

相比于表2 中的回歸結(jié)果，表3 中模型1 和模型2 中“農(nóng)業(yè)勞動力老齡化”和“農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用”的平均邊際效應(yīng)絕對值較大，這說明，若不處理內(nèi)生性問題，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化和農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用的影響均會被低估。表3 模型1 和模型2 結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化的邊際效應(yīng)均為負(fù)，且均在1%的統(tǒng)計水平上顯著，說明農(nóng)業(yè)勞動力老齡化抑制家庭轉(zhuǎn)入農(nóng)地，驗證假說H1。農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用的平均邊際效應(yīng)均顯著為正，說明農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用能夠促進(jìn)家庭轉(zhuǎn)入農(nóng)地，驗證假說H2。此外，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化（age65）的平均邊際效應(yīng)絕對值均大于農(nóng)業(yè)勞動力老齡化（age60），表明模型設(shè)置在回歸分析中十分穩(wěn)健。農(nóng)業(yè)勞動力老齡化的測量指標(biāo)“家庭60 歲及以上務(wù)農(nóng)勞動力占比”每增加1%，農(nóng)戶家庭轉(zhuǎn)入農(nóng)地的概率減少29 個百分點，農(nóng)地轉(zhuǎn)入率減少1.95個百分點;“家庭65歲及以上務(wù)農(nóng)勞動力占比”每增加1%，農(nóng)戶家庭轉(zhuǎn)入農(nóng)地的概率減少50.8 個百分點，農(nóng)地轉(zhuǎn)入率減少1.45 個百分點,可能的原因是，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化程度加深，農(nóng)戶勞動能力受限，65 歲及以上農(nóng)業(yè)勞動力的人力資本下降較大，對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的負(fù)向影響更為突出。這一結(jié)果也在一定程度上表明了農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為的影響具有較強的穩(wěn)定性。誠然，解釋變量之間可能存在一定的相關(guān)關(guān)系?？紤]到將它們同時放入模型中可能導(dǎo)致多重共線性，本文對表3模型1、模型2和表2模型3、模型4中所有解釋變量進(jìn)行了多重共線性檢驗。結(jié)果顯示，模型中所有解釋變量方差膨脹因子的平均值及最大值均遠(yuǎn)小于10，說明各模型中解釋變量之間不存在多重共線性問題。

表2 農(nóng)業(yè)勞動力老齡化與農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用對農(nóng)地轉(zhuǎn)入影響的估計結(jié)果（基本回歸）⑤為觀察不同農(nóng)業(yè)勞動力老齡化程度對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響，表2中模型1、模型3為核心解釋變量是農(nóng)業(yè)勞動力老齡化（age60）的回歸結(jié)果，模型2、模型4為核心解釋變量是農(nóng)業(yè)勞動力老齡化（age65）的回歸結(jié)果。

表3 農(nóng)業(yè)勞動力老齡化與農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用對農(nóng)地轉(zhuǎn)入影響的估計結(jié)果（工具變量法）

從控制變量的影響看，個人特征中戶主年齡對農(nóng)戶家庭是否農(nóng)地轉(zhuǎn)入及農(nóng)地轉(zhuǎn)入率具有顯著負(fù)向影響，戶主作為家庭主要決策者，隨著年齡的增長，勞動能力逐漸下降，更不愿意擴大經(jīng)營規(guī)模。家庭特征中，是否農(nóng)業(yè)生產(chǎn)專業(yè)戶在1%的統(tǒng)計水平上顯著正向影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入，農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)越具有專業(yè)化，越有可能利用已有生產(chǎn)條件增加農(nóng)地轉(zhuǎn)入率。家庭總收入和農(nóng)業(yè)收入占比均顯著影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入，農(nóng)戶家庭總收入越多，農(nóng)業(yè)收入占比越多，農(nóng)戶越有一定的經(jīng)濟資本轉(zhuǎn)入農(nóng)地。

（二）農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用對農(nóng)業(yè)勞動力老齡化影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為的緩解作用

上文分析，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入有負(fù)向影響，而農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用有正向影響。那么，農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用是否能緩解農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入造成的負(fù)向影響呢？對此，將農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用進(jìn)行分組回歸來回答這一問題（見表4 和表5），模型1、模型3和模型5為核心解釋變量是農(nóng)業(yè)勞動力老齡化（age60）時的回歸結(jié)果，模型2、模型4和模型6為核心解釋變量是農(nóng)業(yè)勞動力老齡化（age65）時的回歸結(jié)果。在進(jìn)行回歸前，對以下所有模型中變量均進(jìn)行多重共線性診斷，所有解釋變量方差膨脹因子平均值及最大值均遠(yuǎn)小于10，說明解釋變量之間不存在多重共線性問題。

表4 顯示，在傳統(tǒng)農(nóng)耕和半機械化組中，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入均存在顯著的負(fù)向影響，而在全機械化組中農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響為負(fù)，但不顯著，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化之所以不再顯著抑制農(nóng)地轉(zhuǎn)入，正是農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用起到了一定的緩解作用。由表5 可知，在半機械化組中，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化顯著負(fù)向影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入率，而在全機械化組中，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化均不再顯著負(fù)向影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入率，也正是機械應(yīng)用起到了一定的緩解作用。驗證假說H3。同時，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化（age65）的邊際效應(yīng)絕對值均大于農(nóng)業(yè)勞動力老齡化（age60）的邊際效應(yīng)絕對值，說明即使是在農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用的緩解作用下，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化程度越深，對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的抑制作用也越明顯，這與上文實證部分檢驗結(jié)果一致，再次印證回歸模型的穩(wěn)健性。

表5 農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用對農(nóng)業(yè)勞動力老齡化影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入的調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果

（三）地區(qū)異質(zhì)性分析

不同地區(qū)耕地地形復(fù)雜多樣，經(jīng)濟發(fā)展水平不同，農(nóng)戶資源稟賦也存在差異,這些因素必然會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響效果。平原地區(qū)適宜機械作業(yè)，山區(qū)和丘陵地區(qū)由于地形高低起伏以及地塊分散程度較大，農(nóng)業(yè)機械難以作業(yè)或作業(yè)成本較高，地形條件直接決定著耕地機械化的難易程度[47-50]。因此，本文將樣本分為東部、中部和西部三個地區(qū)進(jìn)行分地區(qū)回歸⑥根據(jù)CLDS調(diào)查的省份分布，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南，中部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西，西部地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、山西、甘肅、青海、寧夏、新疆。。

表6 不同地區(qū)異質(zhì)性分析結(jié)果

考慮到篇幅原因，本文僅匯報被解釋變量為農(nóng)地轉(zhuǎn)入率的回歸結(jié)果。在東部和中部地區(qū)，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入均存在顯著負(fù)向影響，農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用均顯著正向影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入，且農(nóng)業(yè)勞動力老齡化（age65）的邊際效應(yīng)絕對值均大于農(nóng)業(yè)勞動力老齡化（age60）,與上述實證分析一致，再次印證模型的穩(wěn)健性。而在西部地區(qū)，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化雖負(fù)向影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入，但不顯著，且農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用也不再顯著促進(jìn)農(nóng)地轉(zhuǎn)入?？赡艿脑蚴?，一般而言，相較于絕大多數(shù)地區(qū)，在不考慮地區(qū)發(fā)展特殊地域農(nóng)機的基礎(chǔ)上，降水量少于年400毫米的地區(qū)很難發(fā)展農(nóng)業(yè)，而中國西部地區(qū)大部分屬于干旱半干旱區(qū)。再者，西部地區(qū)大多為高原、山地和盆地，比起平原地區(qū)不適合發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)機械更是難以實現(xiàn)。

五、結(jié)論與政策啟示

（一）主要結(jié)論

我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化近幾年迅速發(fā)展，農(nóng)地流轉(zhuǎn)和適度規(guī)模已經(jīng)成為發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的必由之路。本文利用中山大學(xué)社會科學(xué)中心提供的中國勞動力動態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)，實證檢驗了農(nóng)業(yè)勞動力老齡化及農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的影響和農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化顯著抑制農(nóng)地轉(zhuǎn)入，農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用促進(jìn)農(nóng)地轉(zhuǎn)入，且農(nóng)業(yè)勞動力老齡化程度越深，對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的抑制作用越明顯，研究進(jìn)一步證實，農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用能有效緩解農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入的負(fù)向影響，且僅東部和中部地區(qū)，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入存在顯著負(fù)向影響，農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用均顯著正向影響農(nóng)地轉(zhuǎn)入。

（二）政策建議

第一，提升農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用水平，加快農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高。農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)機化是相輔相成、相互促進(jìn)的，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)應(yīng)因地制宜，根據(jù)實際情況選擇適宜的農(nóng)機化發(fā)展道路，強化農(nóng)機購置補貼政策，將更多著實緩解勞動力弱質(zhì)化的新型農(nóng)業(yè)機械納入農(nóng)機購置補貼范圍，消除部分規(guī)模農(nóng)戶的后顧之憂。促進(jìn)農(nóng)業(yè)機械的進(jìn)步，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，從而緩解農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不利影響，提高農(nóng)民農(nóng)地轉(zhuǎn)入?yún)⑴c積極性。第二，完善農(nóng)村農(nóng)地經(jīng)營補償機制，創(chuàng)造老齡農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營條件。農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)地轉(zhuǎn)入產(chǎn)生了消極影響，不利于農(nóng)地的有效利用，因此，應(yīng)當(dāng)在規(guī)范農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場、完善農(nóng)業(yè)補貼的同時健全農(nóng)村社會保障體系，完善農(nóng)地經(jīng)營補償機制，刺激有效需求，彌補農(nóng)業(yè)發(fā)展的比較劣勢，從而吸引更多的生產(chǎn)主體參與到農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場中來，提升老齡勞動力的農(nóng)業(yè)經(jīng)營“后備”能力，進(jìn)一步激發(fā)農(nóng)業(yè)發(fā)展活力。第三，加大新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體培育力度，提高種田農(nóng)戶職業(yè)素質(zhì)。當(dāng)前農(nóng)業(yè)勞動力逐漸趨于老齡化，農(nóng)村從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的這代人，勞動能力水平已經(jīng)不能持續(xù)滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的需要，急需培育出一批新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，緩解因老齡勞動能力限制帶來的農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場不景氣從而導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)發(fā)展遲緩問題，實現(xiàn)勞動要素與農(nóng)地資源的充分利用。第四，針對地區(qū)差異，發(fā)展實用性強的農(nóng)業(yè)機械，緩解農(nóng)業(yè)勞動力老齡化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不利影響，從而提高農(nóng)民農(nóng)地轉(zhuǎn)入?yún)⑴c積極性,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營。