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　　基于男性劳动力女性劳动力转移类型的变量描述性统计，主要报告了农户农业生产的投入和产出情况、农户农业生产各变量的增长率及农户家庭的基本情况。根据家庭中男女劳动力转移时间进行分类，我们可将所有的家庭划分为四类：无劳动力外出、仅男性转移、仅女性转移和男女共同转移。随着劳动力转移的逐步深入（此处是指从类型Ａ－Ｄ），农户的农业投入和产出差距显著，大致呈下降趋势，这与李旻和赵连阁（２００９）的发现基本相同。有男女共同转移的农户其农业生产的投入和产出较无劳动力转移的农户均呈现较大幅度的下降。相比后者，户均农业产出下降了４６．３０％，耕种面积下降了１３．０９％，亩均产量下降了３５．９４％，亩均资本下降了１５．９３％，亩均劳动力投入下降了２５．４３％。在女性劳动力异质性＝０．７６时（即面板Ａ），农业生产的技术进步则略微上升了１．１５％，劳动力异质性系数微降４．０５％；在男、女性劳动力异质性相同时（即面板Ｂ），农业生产的技术进步第３期盖庆恩等：劳动力转移对中国农业生产的影响１１５９则略微上升了１．１８％，劳动力异质性系数微降５．１０％。在农业生产增长率方面，在四种类型中并未变现出一致趋势，但总体上而言，相比无劳动力外出或仅女性转移，含男性劳动力转移的两类（仅男性转移和男女同转）农户在各方面增长缓慢，在部分要素上甚至出现了下降。仅男性转移类型的农户在总产出、耕地面积、亩均产量和生产技术方面在四类中表现最差，较最高值分别低４．５８、２．６１、２．４０和１．９２（面板Ａ）个百分点，而男女同转的则在亩均资本、亩均劳动力和劳动力异质性方面表现最差，较最高值分别下降１．２２、０．６２和０．２８（面板Ａ）个百分点。

　　（二）劳动力转移对农户生产决策行为的影响

　　农户的生产核算其隐含的假设为农户仍进行农业生产，因此我们将首先分析劳动力转移对农户“退出”农业的影响。但随着劳动力转移程度的加深，一方面，劳动力转移后所带来的“资金回流”所产生的替代效应会降低对农业生产的依赖；另一方面，由于劳动力转移所带来的劳动力紧缺等使得农户进行农业生产的成本升高。当农户继续进行农业生产的边际成本高于其边际收益时，农户便会放弃农业生产，成为职业的“打工者”。因此在对农户进行增长核算之前，首先需要分析劳动力转移对农户“退出农业”的影响，为此我们建立如下模型：Ｐｉｔ（ｏｕｔ＝１）＝α＋β×Ｘ＋Σγ×Ｘ×ｄｕｍ＋λｊ×ｃｖ＋ｆｉ＋εｉ（１７）其中，Ｐｉｔ为农户ｉ在第ｔ年的生产决策，若农户选择退出，则Ｐ＝１；若农户继续进行农业生产，则Ｐ＝０。若农户进行农业生产，则其必然需要相应的要素投入，获得一定的产出，结合公式（１）可以知道，这意味着有Ｙｉｓｔ、Ｍｉｓｔ、Ｋｉｓｔ和Ｘｉｓｔ＞０，即各项要素投入均需为正值。若一农户其土地、资本、劳动力投入或者产出为０，则可认为该农户放弃了农业生产，其他情况则认为该农户仍进行农业生产。变量Ｘ代表农户劳动力转移的天数，其可以进一步划分为男性转移和女性转移，β分别表示男、女劳动力对农户“退出”行为的影响。以往的研究发现，不同年龄段的农户外出务工行为的影响并不相同，此我们通过虚拟变量ｄｕｍ１来刻画农户劳动力转移的年龄类型，根据农业生产的实际情况，农户的年龄处于３５—４５岁（含３５和４５岁）１３，我们认为该劳动力处于壮年，ｄｕｍ１＝１，否则ｄｕｍ１＝０。此外，针对男女性是否同时转移，我们分别通过设定虚拟变量ｄｕｍ２和ｄｕｍ３来反映。定义虚拟变量ｄｕｍ２来反映男性劳动力转移的类型，若仅男性劳动力转移，则ｄｕｍ２＝０，若男女劳动力共同转移，则ｄｕｍ２＝１；定义虚拟变量ｄｕｍ３来反映女性劳动力转移的类型，若仅女性劳动力转移，则ｄｕｍ３＝０，若男女劳动力共同转移，则ｄｕｍ３＝１。在此基础上我们产生交叉项：男性劳动力转移＊类型１和女性劳动力转移＊类型２来研究不同转移类型中劳动力转移的影响。ｃｖ代表控制变量，包括农户户主的人口学变量、农户家庭结构、农户农业生产的主要情况等，ｆ为固定效应，εｉ为残差项。

　　（三）劳动力转移对农业生产的影响

　　从公式（９）可以知道，农户农业产出的增长率（Ｙ＾）等于耕地面积的增长率（Ｍ＾）与亩均产量的增长率之和（ｙ＾），而亩均产量等于亩均资本（βｋ＾）、亩均劳动力（γｌ＾）、农业技术进步（γＡ＾）和劳动力异质性的增长率（γψ＾）之和，我们使用公式（２０）来研究农户劳动力转移对农业生产增长率的影响。

　　其中因变量ｄ＾ｉｊｔ表示各投入和产出变量的增长率，而相应地ΔＸ／Ｘ表示农户男、女性劳动力外出务工的增长率，本文使用ｌｎ（１＋Ｘｔ）－ｌｎ（１＋Ｘｔ－１）来计算：ｄ＾ｉｊｔ＝ａ＋ｂ×ΔＸＸ＋Σｃ×ΔＸＸ×ｄｕｍ＋η×ｃｖ＋ｆｊ＋εｉ．（２０）这里ｄｕｍ１为年龄虚拟变量，表示若发生劳动力转移，该劳动力是否正处于壮年（３５—４５岁），若是则为１，其他取０。ｃｖ为控制变量，包含农户家庭的主要情况，如家庭规模、劳动力数量等，ｆｊ为固定效应，εｉ为残差项。

　　男性劳动力的转移不仅会降低农户的耕种面积（系数＝－０．００５５，ｐ＜０．０５），而且会降低农户的亩均产出（系数＝－０．００６１，ｐ＜０．０５），从而使得农户的总产出下降（系数＝－０．０１１６，ｐ＜０．０１）。在其他变量保持不变的情况下，男性劳动力的外出务工时间增加一倍，即增加１００％会使得该农户的耕地面积下降０．５５％，亩均产出下降０．６１％，农户的总产出下降１．１６％。男性劳动力转移所导致的生产技术下降则是亩均产量下降的主要原因（系数＝－０．００６２，ｐ＜０．０５），男性劳动力外出务工时间每增加１００％，农户的农业生产技术将下降０．６２％。女性转移后会显著降低农户家庭在农业中的劳动力投入，系数为－０．００４３且在１％水平上显著。壮年女性劳动力转移的时间增长同样的幅度将使农户耕地面积下降１．４０％，产出增长率下降２．３７％。壮年女性劳动力的转移对农业生产的影响约为男性劳动力的两倍，这与壮年女性在农户家庭中的支柱地位相符合。在当前农村，男性转移后，家中农业生产将主要由女性尤其是壮年女性来经营，同时这部分女性还肩负着抚养儿童、赡养老人的重任。因此，当壮年女性劳动力转移后，农户家庭的重心也随之发生改变，农业将逐渐转由老人和儿童来经营，农户不得不缩减经营规模来应对和调整。因此，相比男性劳动力，壮年女性劳动力的转移会对农业生产产生更大的负面影响。从劳动力转移与转移类型的交叉项看，相对于仅男性劳动力转移，当男女劳动力共同转移时男性劳动力的进一步转移会引起农户耕种面积的下降（系数＝－０．０１８４，ｐ＜０．０１），但在女性劳动力上并未体现出如此特征。

　　从亩均产量的影响因素看，男性劳动力和女性劳动力的外出（含壮年劳动力）并不影响农户的资本和劳动力投入，这似乎与以往的研究相悖。我们认为劳动力转移对资本和劳动力投入有两方面的影响：第一，劳动力转移后所带来的资金回流可以增加农户家庭财富，降低其面临的资本约束；第二，劳动力外出后会降低农户在农业上的劳动力供给，在耕种面积保持不变的条件下客观上要求农户增加资本投入，由此表现出资本—劳动的替代关系。早期的研究发现，劳动力转移所带来的资金回流能够增加农户的投资。但当前的众多研究发现，在当前的农业生产中，农户的资本约束基本不存在。在农户资本约束并不存在的条件下，第一条路径并不存在。对第二条路径，从本文的研究结果看，劳动力的转移并未显著降低农户的农业劳动投入，所以劳动—资本的替代效应也并不存在。因此，上述两方面的共同作用会使得劳动力的转移并未对农户的资本投入产生显著正向影响。

　　劳动力的转移并未对农户的亩均劳动投入产生显著影响。劳动力转移后，若农户面临劳动投入的约束，则可以通过两种方法来调整：一是降低单位面积的劳动力投入，二是缩小耕种面积。从实际情况看，中国农村人均耕地面积较小，样本省份农户的耕种面积为９．２９亩，劳动力投入为１８５．７８日，约为一个整劳力一年劳动时间的一半。因此，男性劳动力转移后，农业生产将主要由女性来承担，而女性劳动力尤其是壮年女性劳动力（３５—４５岁）转移后，会提高老人及孩子的劳动时间，由此形成逐次替换的关系，所以农户农业劳动力投入所面临的约束可能并不严重。而从本文的研究结果看，男性劳动力和壮年女性劳动力转移后，农户的耕种面积出现下降，这说明农户同时也在通过缩小耕种面积来进行调整。

　　对索洛剩余的进一步研究发现，劳动力转移对农业生产技术的显著负面影响是造成其对亩均产量负面影响的主要原因。从表６可以看出，对面板Ａ而言，男性劳动力的外出务工时间翻倍，农户的农业生产技术会下降０．６２％，壮年女性劳动力外出务工时间翻倍，农户的农业生产技术下降的幅度更大，为１．４９％，约为男性的３倍；对面板Ｂ而言则分别为０．５９％和１．３７％，显示出壮年女性劳动力在当前农业生产中的主要地位。这是因为在一定条件下，生产技术与劳动力和资本投入间并不是相互替代的关系，而表现为互补（Ｊｉ，ＹｕａｎｄＺｈｏｎｇ，２０１２）。面板Ａ中，男性劳动力的转移会显著降低农户农业生产劳动力的综合能力（系数分别为－０．０００４和－０．０００６，ｐ分别小于０．０１和０．０５），而女性的影响并不显著；而面板Ｂ中，男女劳动力的转移均会显著降低农户农业生产劳动力的综合能力。这主要是由于在面板Ａ中，各劳动力的效率组合为（１．００，０．７６，０．５１，０．７１），男性劳动力的生产效率要远高于其他，而女性劳动力虽然高于老人，但差距并不大（二者相差仅为０．０５）；而面板Ｂ中假设男女劳动力具有相同的生产效率，组合为（１．００，１．００，０．５１，０．７１），女性劳动力的生产效率要远高于老人（二者相差０．２９）。从现实情况看，男女劳动力转移后会显著增加老人的劳动供给（李旻和赵连阁，２０１０）１７，当老人与女性劳动力的生产差距较小时，女性持续转移后老人能够很好地形成替代，因此将出现面板Ａ中的情况，反之则体现出面板Ｂ的性质。

　　Ｌｅｗｉｓ（１９５４）认为，农村剩余劳动力是指边际劳动力生产率为０或负数的劳动力，由此推断农村剩余劳动力的实质是那些处于失业或半失业状态的农民，它是指超过农业生产需求的那部分劳动力，将他们转移出去，并不会对农业生产产生影响。但本文的研究结果表明，男性劳动力和壮年女性劳动力的转移却会导致农户退出农业的概率增加、耕地经营面积减少、农业产出下降等，说明劳动力的转移已经对农业生产产生影响（尽管这种影响仍比较微弱），这与传统对剩余劳动力的定义相悖。说明经过几十年持续不断的转移，在当前的制度环境下中国劳动力无限供给的年代已经结束，传统意义上的剩余劳动力已经转移完毕，刘易斯拐点已经到来，支持了蔡昉（２０１０）的观点。在此需要强调的是农村的“剩余劳动力”和“刘易斯拐点”是一个相对的概念，其状态随着环境的变化而变化。尽管本文发现劳动力的转移已经对农业生产呈现显著的负向影响，并由此推断在“当前的制度环境”下，刘易斯拐点已经到来。

　　但是，从长远来看，我国仍有大量的农业剩余劳动力需要向外转移。

　　２０１０年我国农业的就业比例为３６．７％，但从国际经验看一个成熟经济体其农业部门的就业比例大都降低在１０％以内，这意味着中国农业劳动力的向外转移仍有很大的提升空间（３６．７％ｖｓ１０％）。以２０１０年为基准，假设中国的农业劳动力占比达到１０％左右，这意味中国仍将有２．０５亿农业劳动力向外转出。因此，“剩余劳动力”的存在与否是一个相对的问题，从本文的研究结果看在当前的制度条件下，“刘易斯拐点”已经到来，但从长期的角度看，随着国家制度改革的不断深入，我们仍将产生大量的“剩余劳动力”，“刘易斯拐点”并真正到来。

　　五、主要结论及政策建议