【农业劳动力结构和农户收入变动影响粮食种植结构的实证探析（论文）9400字】

农业劳动力结构和农户收入变动影响粮食种植结构的实证分析目录TOC\o"1-2"\h\u22881农业劳动力结构和农户收入变动影响粮食种植结构的实证分析 1185371.1实证模型的设定 1233181.2变量的选取与数据来源 2251371.3描述性分析 5133551.4实证结果分析 7231161.4.1粮食作物与经济作物的种植结构实证分析 7240491.4.2粮食作物内部的种植结构实证分析 10210761.5小结 14基于前文的理论逻辑和实践逻辑可知，农业劳动力的结构性变动会通过作用于收入进而影响农户的粮食种植决策。因此，本章在已有的理论基础上，采用动态联立方程模型进行实证分析，增加对于理论的说服性。1.1实证模型的设定本章计量模型的建立思路是上一年的劳动力结构的变化会影响农户上年家庭收入结构，农户基于家庭收入最大化决定当年不同作物的种植面积，因此，本章建立分别以农户经营性收入占比和粮食种植面积占比为被解释变量的两方程联立方程组模型。本文的计量模型包括两部分，第一部分主要是建立劳动力结构化变化对农户收入结构的影响，第二部分主要是验证农户收入结构变动对农户种植决策的影响，包括粮食作物与经济作物的种植面积以及对粮食作物内部小麦、玉米和水稻三大主粮种植面积的决策。首先建立劳动力结构变化影响农户收入变动的计量经济模型，需要说明的是，除了劳动力结构变化以外，影响农户收入的因素是多元的，为了尽可能的控制其他因素对农户收入的影响，建立一个多元回归模型；其次，建立农民非农业收入与农业收入的比值对粮食种植结构影响的计量经济模型。在该模型中除了农业收入比值以外，还包括其他影响粮食种植结构的重要因素。模型具体形式如下：Pℎcit−1=α0Rcropℎit=γ0+γ1Pℎcit−1+γ2Difit−1+γ3M其中，下标i表示第i省或自治区，t表示第t年。Phc表示各省和自治区农民经营性收入占可支配收入的比值,Old表示农村老龄化率，QUOTEWom表示农村劳动力女性化率，Edu表示农村人口平均受教育年限，Output表示粮食总产量，PGrain表示粮食零售价格指数，D表示省和自治区虚拟变量。α以及β表示待估系数，u表示随机误差项。Rcrop为农作物种植面积比重,h表示不同作物,依次为水稻（Rrice）、小麦(Rwheat)、玉米作物(Rcorn)。PFactor表示农业生产资料价格指数，Dif表示水旱受灾面积比例，Mach表示单位播种面积机械动力。γ以及δ表示待估系数，v表示随机误差项。由于农民的非农收入与农业收入的比值、粮食总产量等均为上一年的指标，因此所有随时间变化的变量均滞后一期。1.2变量的选取与数据来源以中国25个省和自治区为研究区域，包括河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、四川、贵州、云南、海南、陕西、甘肃、宁夏和新疆。此外，青海2008-2018年部分数据缺失，北京、上海、天津和重庆因为部分数据不可获得而未计入研究区域。本章研究的年份区间为2001—2018年。当前我国农业发展正处于由劳动力密集型向资本密集型转换的周期，农业劳动力不再是无限制的供给非农业部门，“刘易斯拐点”已经到来。而非农业部门对于劳动力的需求持续增加，因此农民从事农业生产的机会成本增加，诱使家庭内部劳动力进行优化配置，进而影响粮食种植结构。因此数据选用从2001-2018年，反应近期的农业劳动力结构变化情况。本章研究所采用的是450（25个省或自治区×18年）个观察值的省级面板数据。数据主要来源于《中国农村统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》和《全国农产品成本收益资料汇编》。本章两个模型的被解释变量分别是经营性收入占农户家庭收入的比重和农户种植结构。种植结构包括粮食作物种植面积占农作物种植面积的比重和三大主粮占粮食作物的比重。此外，在实证模型中加入粮食总产量，粮食类商品零售价格指数，农业生产资料价格指数、单位播种面积机械动力、水旱灾害受灾面积比例和省级虚拟变量等控制变量。经营性收入占农户家庭收入的比例。农民的人均可支配收入主要包括工资性收入、家庭经营性收入、财产性收入和转移性收入。由于国家统计部门从未公布各省和自治区历年的农业收入数据，而农业收入在家庭经营性收入中占有较大的比例，因此本研究采用农民人均家庭经营性收入作为农户农业收入的替代指标。2014年国家正式调整城乡居民收入统计口径，将农村居民人均纯收入调整为人均可支配收入。根据《中国农村统计年鉴》定义的2013年农村居民人均纯收入和农村居民人均可支配收入口径对比，相关数据变化并不大。粮食种植结构。粮食种植结构主要是采用种植面积作为衡量标准。采用粮食作物的种植面积占农作物总面积的比重；小麦、水稻以及玉米三大主粮占粮食作物种植面积的比重。2001-2018年农作物播种总面积的数据、三大主粮播种面积以及粮食作物播种面积数据均来自国家统计局。劳动力结构。采用的是农村劳动力中的老年人口抚养比、女性化以及受教育年限作为衡量指标。农村老年人口抚养比数据来源于《中国人口和就业统计年鉴》；女性化程度。采用的是农村女性人口占农村15岁以上总人口的比例的统计数据，但是当前我国的农村务农女性化数据统计并不精确，主要是依据农村户籍人口统计的结果，对于青壮年以及男性劳动力从农业部门流出后的性别比变化反应精确度不够。数据来源于《中国人口统计年鉴》和《中国人口和就业统计年鉴》；农村人口平均受教育年限。数据来源《中国农村统计年鉴》，统计数据中主要是学历的统计，因此将学历量化成农村受教育年限。计算公式=（未上学人口占农村6岁以上总人口的比例）×0+（小学学历人口占农村6岁以上总人口的比例）×6+（初中学历人口占农村6岁以上总人口的比例）×9+（高中学历人口占农村6岁以上总人口的比例）×12+（大专及以上学历人口占农村6岁以上总人口的比例）×16。粮食总产量。采用的是2001-2018年（滞后一期）各省和自治区的粮食总产。主要包括水稻、玉米、小麦、豆类和薯类等。小麦、玉米以及水稻的总产量采用分作物产量。数据来源于国家统计局和《中国农村统计年鉴》。粮食类商品零售价格指数。该变量作为控制变量，用于控制粮食价格变化对于与农户收入变动和农户粮食种植决策的影响。一般情况下会出现，粮食价格上涨幅度越大，农户经营性收入并不一定增加，农户可能会扩大粮食种植面积，减少其他经济作物的种植，而经济作物成本收益率高于粮食作物，因此家庭收入结构中经营性收入所占的比重不一定会增大。为了消除物价上涨等因素的影响，使得各年份的粮食零售价格指数具有可比性，以1980年粮食零售价格指数为100，2001-2018年份的数据进行指数化处理。水稻、小麦以及玉米的粮食单价采用每50公斤主产品平均出售价格，相关数据来源于《中国农产品价格统计年鉴》、《全国农产品成本收益资料汇编》和国家统计局。农业生产资料价格指数。该变量用于控制农业生产资料价格上涨对农户种植决策的影响，农业生产资料价格的上涨，意味着农业生产成本的提高，会使得农户更倾向于向非农业部门转移劳动力，减少粮食种植面积，但是，理性农户也可能为追求规模效益而扩大粮食种植面积。以1980年的农业生产资料价格指数为100，把其他年份的农业生产资料价格指数进行相应换算。数据来源于《中国物价及城镇居民家庭收支调查统计年鉴》、《中国价格及城镇居民家庭收支调查统计年鉴》、《中国农产品价格调查年鉴》及国家统计局。水旱灾害受灾面积比例。数据来源于国家统计局。但是由于灾害的不确定性，农户在做种植决策时，往往不受灾害滞后项的影响，并且无法预测当年的水旱灾害发生情况。本文在原有的受灾面积的基础上，用干旱和洪涝灾害受灾面积/农作物总种植面积。单位播种面积机械动力。采用这一变量衡量各省和自治区的农业现代化程度。农业现代化程度越高，农户可能会放弃生产粮食而生产附加值较高的经济作物，导致单位播种面积机械动力对粮食播种面积的影响可能显著为负。也可能因为机械化弥补农业劳动不足的劣势，扩大粮食种植面积，产生正向的影响。本文采用的是农业机械总动力除以农作物播种总面积得到单位播种面积机械动力。数据来源于国家统计局。除了上述重要解释变量以外，模型中也加入了时间趋势项和省级虚拟变量分别控制各省和自治区技术进步等随时间变化的因素和不随时间变化的个体效应对粮食种植结构的影响。1.3描述性分析采用Stata14.0进行主要变量描述性统计分析，表5.1汇报了主要变量的分析结果。表5.1主要变量的描述性统计结果变量观察值均值标准差最小值最大值粮食面积占农作物播种面积的比重（%）45067.490.1336.2896.87玉米种植面积比重（%）23441.090.177.4081.06小麦种植面积比重（%）23432.600.160.4956.76水稻种植面积比重（%）25249.880.2613.0292.84女性化（%）45049.200.0145.7653.26老龄化（%）45014.050.046.6129.51农村人口平均受教育年限（年）4507.330.625.518.91粮食总产量（千万吨）4502.790.830.324.33经营性收入占比（%）45052.440.1422.2590.16粮食零售价格指数4502.220.361.373.01农业生产资料价格指数4501.700.281.102.29单位面积机械动力（千瓦/公顷）4505.332.371.391.31水旱受灾面积比例（%）45012.760.110.0245.49水稻零售价格（50公斤）25210.622.375.4217.87玉米零售价格（50公斤）2349.251.825.3013.54小麦零售价格（50公斤）23410.182.284.9715.65水稻总产量（千万吨）2521.250.680.322.82玉米总产量（千万吨）2341.280.870.174.28小麦总产量（千万吨）2340.830.870.023.71注：粮食零售价格指数和农业生产资料价格指数均以1980年水平为100。图5.1显示了2001-2018年我国粮食种植面积的比重以及经营性收入占家庭可支配收入的比重的变化趋势。可以看出，粮食种植面积所占的比重变化不大，整体上趋于平稳，只是在2001-2004年间呈缓慢下降的趋势，但是在之后经历了一个微小的上升趋势，主要是国家出台利好的粮食种植政策，使得粮食种植面积占比上升。但是明显的是经营性收入在农户家庭可支配收入中的比重在2001年的高峰0.62之后，呈现的是持续性下降的趋势。在2001-2004年间，粮食种植面积占比与经营性收入占比呈现的是同向的变化趋势，表现出某种程度上的正向关系。农户经营性收入占比越低，农户会倾向于减少对与粮食面积的种植。但是，在相应的农业政策的支持下以及农户基于家庭收入最大化的目标的追求下，农户也可能会扩大粮食种植面积，比如在2004年之后的两者之间呈现反向变化趋势。图5.1粮食播种结构和经营性收入占比趋势图注：数据来自国家统计局图5.2是2001-2018年间，农业劳动力结构、经营性收入占比以及粮食种植面积占比的散点图。从图中可知，从劳动力结构的角度分析，农业劳动力老龄化和受教育年限以及女性化对经营性收入占农户可支配收入的比重均是是负相关。散点图中也显示，经营性收入所占的比重与粮食种植面积所占的比重是正向关系，即农户会因为经营性收入占比的提高而增加粮食面积，尤其是在国家政策的支持下，会扩大粮食种植面积保证更多的家庭收入，农业经营虽然是家庭创收的重要来源。

图5.22001-2018年劳动力结构、农户收入结构以及粮食种植结构散点图综合上述结果，在农业劳动力结构发生变化的背景下，老龄化、女性化以及平均受教育年限会对农户收入结构产生相同的负向影响，即经营性收入在农户收入中的占比会下降。同时，经营性收入占比的减少也会引起来粮食种植面积的减少。综合上述结果可知农业劳动力结构的变化会通过影响农户收入结构进而对粮食种植结构产生负向的影响。但是上述关系描述中没有涉及其他其他因素对于收入结构以及种植面积的影响，粮食结构内部具体的三大主粮的影响结果也未涉及，也就不能准确的反映变量间的定量关系，劳动力结构、农户收入变动以及粮食种植结构的关系还需要进一步通过计量模型来确定。1.4实证结果分析1.4.1粮食作物与经济作物的种植结构实证分析表5.2显示了农业劳动力结构、农户收入结构对粮食种植结构的影响的联立方程模型结果。农业劳动力结构变化对农户家庭经营性收入占比方程的拟合优度在0.8左右，拟合较好，具有较好的解释力。表5.2农业劳动力结构、农户收入结构对粮食种植结构的影响变量粮食种植面积占比（%）上一年农户家庭经营性收入占比（%）系数标准误系数标准误上一年经营性收入占农户可支配收入的比重（%）0.608***0.088上一年农业生产资料价格指数0.218***0.027单位面积机械动力（千瓦/公顷）-0.0410.033水旱灾害受灾面积比例（%）-0.0200.062上一年劳动力老龄化程度（%）-1.504***0.140上一年劳动力平均受教育年限（年）-0.046***0.006上一年劳动力女性性化程度（%）-2.031***0.383上一年粮食总产量（千万吨）0.057***0.005上一年粮食零售价格指数-0.122***0.015常数项0.0080.0822.186***0.195χ2统计量126.69578.98注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著。我们关注的是上一年劳动力结构变化对家庭收入结构的影响以及上一年家庭收入结构的变化对粮食种植结构的影响。如表5.2所示，农业劳动力结构的三个衡量指标的系数均在1%水平上显著。上一年的农业劳动力结构中，老龄化和受教育程度以及女性化程度的影响均显著为负。具体表现为老龄化程度每增加1%，经营性收入在家庭收入中的比重就会下降1.504%，平均受教育年限每增加一年，经营性收入在家庭收入中的比重就会下降0.046%，女性化程度每增加1%，经营性收入在农户家庭可支配收入中比重会下降2.031%。在农户经营性收入占比于粮食种植结构的模型中，上一年经营性收入占农户可支配收入的比重的系数为正，且在1%水平上是显著的。在其他因素不变的情况下，上一年的经营性收入占比每增加1%，粮食种植面积的占比就会增加0.608%。结合两部分的结果，我们得出的结果是，在其他因素不变的情况下，上一年农业劳动力结构的老龄化每增加1%，会使得粮食种植面积的比重下降0.914%（=-1.504×0.608%），受教育程度每提高1年，粮食种植面积的占比会下降0.028%（=-0.046×0.608%），女性化程度每提高1%，粮食种植面积的占比会下降1.235%（=-2.031×0.608%）。总之，农业劳动力结构的女性化、老龄化以及受教育年限的提高均对粮食种植面积在农作物面积中的占比均呈现负向影响。与第四章的理论逻辑一致，家庭基于收入最大化的目标分配劳动力在农业部门以及非农业部门，进而影响粮食种植决策。在第一阶段的模型中，我们可得知上一年粮食生产总量和上一年粮食零售价格指数将会对经营性收入在家庭收入中占比产生显著的影响。上一年粮食生产总量的估计系数等于0.057，且在1%水平上是显著的，表明在其他因素不变的情况下，粮食总产量每增加1%，经营性收入占比则上升0.057%。而上一年的粮食零售价格指数的系数等于-0.122，且在1%水平上显著，说明粮食零售价格指数每上涨1%，经营性收入占比将会下降0.122%。在一定程度上，这个结果也是符合理性农户的预期，农户基于粮食价格上涨，会选择将劳动力更多的投资到粮食生产中，相比经济作物所需要的更多的劳动力投入强度，农户为获得更多的闲暇时间，会选择减少经济作物的种植，与非农部门的收入相比，反而导致农户家庭的经营性收入下降。在第二阶段模型中，上一年农业生产资料价格指数显著影响粮食种植结构。上一年农业生产资料价格指数在1%水平上显著为正，表明在其他因素不变的情况下，农业生产资料价格指数每上涨1%，粮食种植面积占比就会增加0.218%。说明物质投入资本价格的上涨会对农户扩大粮食种植面积产生正向的激励作用。传统农业生产具有明显的自然经济特性、规模效益低，而农户经营规模的扩大可以减少单位产量总成本以及各单项成本，农业生产可以实现潜在的规模效益[[]卢华,胡浩.土地细碎化增加农业生产成本了吗?——来自江苏省的微观调查[J].经济评论,2015(05):129-140.]，经济作物虽然相比粮食作物收益更高，但是经济作物是劳动密集型[[[]卢华,胡浩.土地细碎化增加农业生产成本了吗?——来自江苏省的微观调查[J].经济评论,2015(05):129-140.[]钟甫宁,陆五一,徐志刚.农村劳动力外出务工不利于粮食生产吗?——对农户要素替代与种植结构调整行为及约束条件的解析[J].中国农村经济,2016(07):36-47.1.4.2粮食作物内部的种植结构实证分析表5.3是粮食作物内部结构中，农业劳动力结构变化、农户收入变动对小麦种植结构的影响。重点关注的是农户收入结构变化对小麦种植面积的影响。如下表所示，上一年农户经营性收入占比在5%水平上显著为正。即经营性收入占比每提高1个百分点，小麦的种植面积就会增加0.250%。同样的在其他因素不变的情况下，上一年的老龄化每提高1%，小麦的种植面积会下降0.618%（=-2.472×0.250%），平均受教育年限每提高一年，小麦的种植面积会下降0.02%（=-0.08×0.250%），女性化程度虽然对小麦种植占比的影响也是负向的，但是影响不显著。表5.3农业劳动力结构、农户收入结构对小麦种植面积的影响变量小麦种植面积占比（%）上一年农户家庭经营性收入占比（%）系数标准误系数标准误上一年经营性收入占农户可支配收入的比重（%）0.250**0.125上一年农业生产资料价格指数-0.120**0.049单位面积机械动力（千瓦/公顷）0.310***0.049水旱灾害受灾面积比例（%）-0.1250.110上一年劳动力老龄化程度（%）-2.472***0.169上一年劳动力平均受教育年限（年）-0.080***0.009上一年劳动力女性性化程度（%）-0.1730.615上一年小麦总产量（千万吨）0.030***0.009上一年小麦零售价格（元/50公斤）-0.007**0.003常数项0.2380.1531.591***0.317χ2统计量63.72440.62注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著。上一年小麦50公斤主产品零售价格以及小麦总产量均对农户经营性收入占比具有显著影响。其中，上一年小麦零售价格在5%水平上显著为负。在其他条件不变的情况下，小麦每50公斤零售价格每上涨1元，农户经营性收入占比会下降0.007%。上一年的小麦总产量的估计系数在1%水平上显著为正，即上一年粮食总产量每增加1千万吨，农户经营性收入在家庭可支配收入中的占比会提高0.03%。上一年农业生产资料价格指数以及单位面积机械动力对小麦的种植面积的占比具有显著影响。其中上一年农业生产资料价格指数在5%水平上显著为负，即在其他条件不变的情况下，农业生产资料价格指数每上涨1，小麦的种植面积在粮食作物中的占比会下降0.12%，因为生产成本的上升会压缩小麦的利润空间。单位面积机械动力对小麦的面积占比在1%水平上显著为正，单位面积机械动力每增加1千瓦/公顷，小麦在粮食作物内部的面积占比会增加0.31%。表5.4是粮食作物内部结构中，农业劳动力结构变化、农户收入变动对玉米种植结构的影响。重点关注的是农户收入结构变化对玉米种植面积的影响。如下表所示，上一年农户经营性收入占比在5%水平上显著为正。即经营性收入占比每提高1个百分点，玉米的种植面积占比会提高0.946%。同样的在其他因素不变的情况下，上一年的老龄化每提高1%，玉米的种植面积会下降2.30（=-2.43×0.946%），平均受教育年限每提高，玉米的种植面积会下降0.09%（=-0.099×0.946%），女性对于玉米种植面积占比的影响也是负向的但不显著的。表5.4农业劳动力结构、农户收入结构对玉米种植面积的影响变量玉米种植面积占比（%）上一年农户家庭经营性收入占比（%）系数标准误系数标准误上一年经营性收入占农户可支配收入的比重（%）0.946**0.111上一年农业生产资料价格指数0.328***0.047单位面积机械动力（千瓦/公顷）0.314***0.049水旱灾害受灾面积比例（%）-0.0990.114上一年劳动力老龄化程度（%）-2.430***0.143上一年劳动力平均受教育年限（年）-0.099***0.009上一年劳动力女性性化程度（%）-0.2480.475上一年玉米总产量（千万吨）0.045***0.006上一年玉米零售价格（元/50公斤）-0.005*0.003常数项-0.825***0.1431.732***0.231χ2统计量94.99572.57注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著。上一年玉米50公斤主产品零售价格以及玉米总产量均对农户经营性收入占比具有显著影响。其中，上一年玉米零售价格在10%水平上显著为负。在其他条件不变的情况下，玉米零售价格每上涨1元，农户经营性收入占比会下降0.005%。上一年的玉米总产量的估计系数在1%水平上显著为正，即上一年粮食总产量每增加1千万吨，农户经营性收入在家庭可支配收入中的占比会提高0.045%。上一年农业生产资料价格指数以及单位面积机械动力对玉米的种植面积的占比具有显著影响。其中上一年农业生产资料价格指数在1%水平上显著为正，即在其他条件不变的情况下，农业生产资料价格指数每上涨1，玉米的种植面积在粮食作物中的占比会上升0.328%，玉米种植表现出明显的规模效应。单位面积机械动力对玉米的面积占比在1%水平上显著为正，单位面积机械动力每增加1千瓦/公顷，玉米在粮食作物内部的面积占比会增加0.314%，机械化的使用弥补劳动力不足的缺陷，更有助于提高玉米种植的比重。而且玉米相比小麦和水稻，在我国的分布范围最广，对于气候和土壤的生长条件要求较低，对灌溉水源依赖少，且与美国相比，我国的玉米生产成本具有一定的相对优势[[]陈印军,王琦琪,向雁.我国玉米生产地位、优势与自给率分析[J].中国农业资源与区划,2019,40(01):7-16.[]陈印军,王琦琪,向雁.我国玉米生产地位、优势与自给率分析[J].中国农业资源与区划,2019,40(01):7-16.表5.5是粮食作物内部结构中，农业劳动力结构变化、农户收入变动对水稻种植结构的影响。重点关注的是农户收入结构变化对水稻种植面积的影响。如下表所示，上一年农户经营性收入占比在1%水平上显著为负。即经营性收入占比每提高1个百分点，水稻的种植面积就下降0.932%。同样的在其他因素不变的情况下，上一年的老龄化每提高1%，水稻的种植面积占比会增加2.280%（=-2.446×-0.932%），平均受教育年限每提高一年，水稻的种植面积占比会增加0.052%（=-0.056×-0.932%），而女性化程度每提高1%，水稻种植面积的占比会提高1.954%（=-2.097×-0.932%）。表5.5农业劳动力结构、农户收入结构对水稻种植面积的影响变量水稻种植面积占比（%）上一年农户家庭经营性收入占比（%）系数标准误系数标准误上一年经营性收入占农户可支配收入的比重（%）-0.932***0.178上一年农业生产资料价格指数-0.165***0.056单位面积机械动力（千瓦/公顷）0.0470.106上一年劳动力老龄化程度（%）-2.446***0.149上一年劳动力平均受教育年限（年）-0.056***0.011上一年劳动力女性性化程度（%）-2.097***0.484上一年水稻总产量（千万吨）0.0150.010上一年水稻零售价格（元/50公斤）-0.008***0.003常数项1.179***0.