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摘要：本文以巴鲁姆·斯奎尔农户模型为基础构建了粮食种植户使用农机作业的理论分析框架，分析了农村劳动力流转、粮食商品化程度对农机作业的影响机制，进一步利用全国粮食主产区587户调研数据对粮农的农机使用行为做了实证分析。研究表明，对于粮食种植户而言，家庭成员外出就业容易诱致农户在粮食种植中选择农机作业；在农地经营规模“细碎化”的情形下，口粮消费压力对农机作业存在显著的负向激励，而粮食商品化程度越高则越有利于农机作业的选择。
关键词：农村劳动力流转 农机作业 巴鲁姆·斯奎尔农户模型
自2004年出现“民工荒”以来，全国农民工工资进入上升通道，非农就业的工资收入成为农户收入增长的主要源泉，它对传统的农业生产方式产生了深远的影响。相对于非农就业，粮食种植的收入水平较低而辛劳程度较高，大部分农户种粮仅限于满足口粮消费与补充家庭收入，一些农户往往选择“种懒田”甚至“抛荒”，自1996年以来，小麦跨区机收带动了农机社会化服务的蓬勃发展，农机作业替代人工劳动在粮食生产中得到了广泛的应用。为了反映转型时期农村劳动力流转对农业生产方式的影响，本文主要利用粮农调查数据，研究农户外出劳动力数对粮食生产农机作业水平的影响。
一、理论基础
从已有文献来看，农户使用农机行为的研究主要立足于两个基础理论，一个是消费者行为理论，它涉及的文献主要研究哪些因素影响农户在农机投入方面的购买意愿，另一个是生产者行为理论，它涉及的文献把农户视为理性的生产者，认为农户基于利润最大化选择农机具的投资行为，主要研究哪些因素影响农机具投资行为以及最优的农机具资本存量。本文沿袭恰亚诺夫（1920）、加里·贝克尔（1978）、巴鲁姆与斯奎尔（1979）关于家庭经济行为分析的思路，认为农户既是一个生产组织又是一个消费单位，生产利润准则与消费效用逻辑交互作用影响着农户的农机使用行为。
巴鲁姆·斯奎尔农户模型系统地阐释了农户会对家庭变量（家庭规模与结构）与市场变量（农产品价格、工资、技术等）的变化做出反应，与现实农户行为方式较为接近。在农机作业可分性假设下①，本章借鉴巴鲁姆？斯奎尔农户模型具体分析农户在粮食生产中的农机使用行为及其影响因素，其中，农户效用函数形式设定如下：
上式中，CA表示农户自我消费的粮食，I表示以货币度量的工业品消费，TL表示闲暇时间，TA、TN分别表示农户的农业劳动时间与非农劳动时间，FA表示农业产出，Ld表示耕地面积，M表示农机作业时间②，PCA表示农户对自我消费粮食的主观价格，PA、PM分别表示农业产出与农机作业的价格，w表示劳动力市场工资水平，农户效用最大化存在CA、I、TL三个消费项的有效配置，同时面临时间约束、生产约束、收入约束三个约束。在上述三个约束下，农户效用最大化行为需要满足如下条件：
上式中，M*是农户在时间约束、生产约束、收入约束的影响下实现生产与消费同时均衡的最优农机作业时间，它是粮食自给性消费量、农业劳动时间、非农劳动时间、耕地面积、价格向量、生产特征变量与消费特征变量的函数，各变量对M*的影响方向均取决于农户的生产消费均衡机制。
根据农户效用函数的时间约束条件，假设闲暇时间不变，TN增加会减少农业劳动投入量，相应地需要使用较多的农机作业M*，因此非农劳动时间对农机作业形成正向激励作用。与此同时，TN投入会带来较高的非农收入，收入增长诱致农户对闲暇的需求，需要进一步使用农机作业替代人工劳动以释放更多的闲暇时间；在其他条件不变的情况下，CA反映的是家庭的口粮消费需求与基本生存压力，当CA越大时也意味着粮食商品化程度较低，需要投入家庭劳动时间也较多，相应地抑制了对农机作业的需求。
二、变量设定与统计分析
（一）数据来源
本文研究使用的数据来源于科技部社会公益研究专项课题“国家粮食综合生产能力建设与粮食安全保障研究”课题组在全国范围内组织的粮食种植户（下文简称“粮农”）调查。鉴于不同地区粮食种植制度、水土资源禀赋、经济发展条件的差异，粮食课题组以粮食产销关系为标准分别在粮食主产区、粮食平衡区、粮食主销区中选取了若干省（自治区、直辖市）作为调查地，共计调查了587户有效粮农数据，其中属于粮食主产区、粮食平衡区、粮食主销区的粮农数据分别为284份、211份、92份。为了集中反映农户非农劳动投入对粮食生产农机作业的影响，本文重点选取了水稻、小麦、玉米三种主粮作物的相关数据。
（二）变量设定
根据巴鲁姆·斯奎尔农户模型及其推导的M*函数形式，本文重点考察TN与其他相关变量对M*的影响，并设定各变量如下：
1、农机作业综合水平（Mach）：为了综合反映农户农机作业水平，结合调查所得的粮农数据，本文设定农机作业综合水平（Mach）为被解释变量，它是巴鲁姆·斯奎尔农户模型中M*的代理变量。Mach涉及的粮食生产农机作业环节包括翻地、播种、插秧、除草、施肥、排灌、拉运、（稻谷、小麦、玉米）采收等十项，在每一作业环节，农户对于农机使用程度的选择包括“不使用”、“偶尔使用”、“经常使用”，与之对应的赋值分别为“0”、“1”、“2”，十个农机作业环节的农机使用程度赋值加总则得到Mach的特定观察值。
2、外出劳动力数量（Lbout）：指在本乡镇外就业劳动且所得收入报酬构成家庭总收入一部分的家庭成员数量。本文以Lbout作为巴鲁姆·斯奎尔农户模型中TN（非农劳动投入）的代理变量。
3、种粮收入比重（Graip）：指收获粮食的市场价值占家庭总收入的比例，它是巴鲁姆·斯奎尔农户模型中CA的代理变量③。当种粮收入比重在10%以下时，则Graip赋值1；当种粮收入比重在11%—30%时，则Graip赋值2；依次类推，当种粮收入比重在70%以上时，则Graip赋值5。
4、Hinpt（粮食生产劳动投入量）：指农户在粮田劳动折合的时间，雇佣劳动工时也包括在内。当粮田劳动时间在1个月以下时，则Hinpt赋值1；当粮田劳动时间在1—2个月时，则Hinpt赋值2；依次类推，当粮田劳动时间在7个月以上时，则Hinpt赋值5。 5、户主特征包括年龄（Age）、教育（Edu）、性别（Mat）、职业（Job）：根据户主年龄大小分别对Age从1到6赋值，根据户主教育程度高低分别对Edu从1—6赋值，当户主为男性是则对Mat赋值1，否则赋值2，根据户主的职业类型“种谷物”、“种大豆”、“种经济作物”、“养家禽”、“其他”分别对Job从1—5赋值。
6、种植制度包括以水稻为主的种植户、以小麦为主的种植户、以玉米为主的种植户与粮食主产区、粮食平衡区、粮食主销区，被设定为二元虚拟变量。如，当农户为以水稻为主的种植户，则被赋值1，否则赋值0。
7、其他变量包括耕地面积、耕地平整度、粮食直补的收入效应、家庭纯收入、粮食出售比重。粮食直补的收入效应指农户对于粮食直补的增收效应评价，对“几乎没有作用”、“略有作用”、“有些作用”、“一般作用”、“很大作用”分别从1—5赋值。当家庭纯收入低于5000元时，则赋值为1；当家庭纯收入在5000—10000元时，则赋值为2；依次类推，当家庭纯收入超过30000元是，则赋值为6。
（三）各变量的统计分析
本文采用单因素相对影响比率分析方法分析外出劳动力数量及其他变量对农机作业综合水平的影响，具体方法如下所示：
（3）
上式表示具备某项变量k组特征的农户其农机作业综合水平的相对影响比率，χ表示某一时点样本农户的农机作业综合水平，n 表示所有时点的样本总数。当ρ>1时，农户倾向于使用农机具，且ρ值越大则农户使用农机的倾向性越强；反之，农户使用农机的倾向越弱。本文假设当ρ≥1.1时，农户具有使用农机具的显著倾向，当ρ≤0.9时，视为农户不愿意使用农机的倾向显著。
根据表1所示，受访农户外出劳动力数量平均为0.86人/户，其中没有外出劳动力的农户为288户，占样本农户数的49%；随着外出劳动力数量的增加，农机作业综合水平总体上呈现递增的趋势，当外出劳动力数量超过2时，它的ρ值大于1.1，农户显著地存在使用农机作业的倾向。
根据表2所示，随着粮食生产劳动投入量的增加，农机作业综合水平总体上呈现趋减的态势，当粮食生产劳动投入量在3个月以下时，它的ρ值大于1.1，农机作业对人工劳动的替代关系较为明显；当粮食收入比重在11%—30%时，它的ρ值为1.14，而粮食收入比重过高或过低都不利于农机作业的应用。
根据表3所示，受访农户的粮食出售比例户均为36.8%，当粮食出售比例超过50%时，它的ρ值为1.32，粮食生产商品化程度与农机作业的正向关系在统计意义上是显著的；当家庭纯收入小于5000元时，它的ρ值为0.87，收入较低的农户使用农机作业的倾向较弱；认为粮食直补对增加收入“几乎没有作用”的农户占调查农户总数的66%，它的值为0.93，而有小部分农户认为粮食直补对增加收入“大有作用”、“略有作用”，其ρ值分别为1.20与1.14，总体而言，粮食直补政策对推动农机作业的影响非常有限。
根据表4所示，当受访农民受教育程度在高中及以上时，它的ρ值为1.37，处于该组别的农户使用农机作业的倾向较强；受访农民为女性的比例为25.7%，其ρ值为1.10，由于女性在粮食种植中无法胜任重体力生产活动，其使用农机作业的程度较高；受访农民年龄在66岁及以上的比例仅为3.2%，但其ρ值高达1.21，老龄农民由于体力下降使用农机作业的程度较高；受访农民从事“其他”职业的比例为23%，其ρ值为1.13，远高于从事种养业的农民，从事“其他”职业的农民使用农机作业的程度较高。
根据表5所示，受访农户的耕地面积户均为5.97亩，随着耕地面积的增加，农机作业综合水平呈递增态势，当耕地面积大于5亩时，不同组别农户的ρ值均超过1.1，农机作业的规模效应非常显著；小麦种植户、玉米种植户ρ值分别为1.69、1.26，农业作业程度明显高于水稻种植户；类似地，粮食主产区、粮食主销区农户的ρ值分别为1.16、1.15，农机作业程度明显高于粮食平衡区。
三、模型估计与结果分析
（一）模型构建与分析方法
为了进一步验证外出劳动力数量（Lbout）与其他解释变量对农机作业综合水平（Mach）的影响，本文构建若干计量分析模型如下所示：
其中，上述式（1）是基于所有调查粮农考察Lbout对农机作业影响的计量分析模型，
式（2）与（3）则分别进一步具体分析粮食主产区农户、水稻种植户的农机作业行为，Machm、Machr分别为粮食主产区农户、水稻种植户的农机作业综合水平。α、β、δ分别为计量模型（1）、（2）、（3）的待估系数，μ、ε、γ分别为计量模型（1）、（2）、（3）的误差项。
（二）模型估计与相关分析
运用Eviews6.0计量分析软件，对计量模型（1）、（2）、（3）进行回归分析，回归结果如表6所示。模型（1）估计结果显示，R2值为0.524，F统计量为36.47且其P值为0，因此模型（1）的估计结果总体拟合效果较好，模型整体显著性程度较高。
1、外出劳动力数量的影响。回归结果表明，外出劳动力数量对农户采用农机作业具有正向影响，且其影响在1%的统计水平是显著的，这与前述对二者关系的统计分析与理论判断是一致的；进一步分析粮食主产区农户与水稻种植户行为，粮食主产区农户农机作业采用行为对家庭外出劳动力数量的变化更敏感，后者对前者的影响系数为0.472，且在1%的统计水平上是显著的，而水稻种植户外出劳动力数量的变化对农户的农机作业采用行为影响程度较小，且未能通过显著性检验。
2、粮食生产劳动投入量的影响。回归结果表明，粮食生产劳动投入量对农户采用农机作业的影响系数为-0.389，且其影响在1%的统计水平上是显著的，这与前述对二者关系的统计分析与理论判断是一致的；在粮食主产区，粮食生产劳动投入量对农机作业的影响系数为-0.423，农户劳动投入对农机作业的替代弹性较高；对于水稻种植户而言，农户劳动投入对农机作业的替代程度较弱，其中的原因可能是水稻种植的各个环节农机作业尚不成熟，劳动与机器的可替代性相对较低。 3、种粮收入比重的影响。回归结果表明，种粮收入比重对农户采用农机作业的影响系数为-0.256，且其影响在1%的统计水平上是显著的。其经济意义在于，随着种粮收入比重的增加，小农生产方式的粮食种植对农机作业的排斥程度越来越强。在农地经营“细碎化”情形下，种粮收入比重反映了农户的维生压力程度，根据恰亚诺夫的农户行为理论与黄宗智的相关研究，小农生产者在维生压力下倾向于“过密化”地投入家庭劳动，对价格相对昂贵的农机作业存在天然的排斥性。需要指出的是，当种粮收入在农户收入中的比重相当低时，农户可能存在“种懒田”的倾向而不愿意较多的使用农机作业；尽管粮食规模种植的比例非常低，但以种粮收入为主的粮食专业大户则愿意较多的使用农机作业。
4、农户特征变量的影响。回归结果表明，户主特征包括年龄、性别、职业等变量对农户采用农机作业的影响不显著，而户主受教育程度对农户采用农机作业的影响系数为0.454，且在1%的统计水平上通过显著性检验，其经济意义在于：户主受教育程度越高，农户在粮食种植各环节的综合农机水平越高；是否为水稻种植户的虚拟变量对农机作业的影响系数为-0.748，且在5%的统计水平上是显著的，而是否为小麦种植户的虚拟变量对农机作业的影响系数为2.510，且在1%的统计水平上是显著的，其原因可能是水稻种植各环节的机械技术不如小麦成熟，在2007年小麦种植在技术上已实现全程机械化，而水稻在插秧、收割等环节的机械化应用推广程度较低。
5、禀赋条件变量的影响。回归结果表明，是否为粮食主产区、是否为粮食主销区两个虚拟变量对农机作业的影响系数分别为0.559、1.479，其经济意义在于：相对于粮食平衡区，粮食主产区、主销区农户采用农机作业的程度更高。耕地面积、耕地平整程度存在着对农机作业的正向影响，且其影响均在1%的统计水平上是显著的，它意味着耕地经营规模越大、平地比例越高越有利于农户采用农机作业。
6、其他因素的影响。回归结果表明，家庭纯收入对农机作业的影响系数为-0.182，且其影响在1%的统计水平上是显著的，其中的原因可能是随着家庭纯收入的增长，农户脱农倾向凸出，因而较少地使用农机作业；粮食直补的收入效应对农机作业的影响没有通过显著性检验，可能由于粮食直补政策实施较晚、力度较小，在农地经营“细碎化”情形下对农机作业的影响有限。
四、结论与政策建议
转型时期农村劳动力流转对传统农业生产方式产生了深刻的影响，尤其是随着农村劳动力流转从“民工潮”到“民工荒”的反转，农民工工资得到了较大幅度的增长，农业生产的比较收益进一步下降，诸多田野调查均发现农村留守人口以老人、妇女、儿童为主，青壮年农业劳动力不足，因此部分学者提出了“谁来种粮”、“怎样种粮”的担忧。在此背景下，本文通过全国587户粮农数据研究农村劳动力流转对粮食种植户农机使用行为的影响。研究表明：农户家庭成员外出劳动就业有利于诱致农户在粮食种植中使用农机作业；家庭农业劳动投入与农机作业存在较强的替代关系；在农地经营“细碎化”情形下，以粮食产出为主的农户在粮食种植中使用农机作业的程度较低；粮食生产商品化程度越高则越有利于农户使用农机作业。
为了应对转型时期农村劳动力流转对传统农业生产方式的影响，切实保障粮食有效供给与粮农收入增加，需从如下几个方面着手：一是引导农村劳动力有序流转，鼓励农民工返乡创业，夯实农业劳动者技能培训，培训一批起示范作业的专业农民；二是理顺土地流转机制，规范土地流转程序，引导建立农业机械化发展与土地规模经营的衔接机制；三是积极培育农机专业户，引导农机专业合作社发展，促进农机社会化服务的进一步发展；四是提高农机补贴标准，扩大农机补贴规模，完善农机补贴方法，进一步健全农业机械化发展的扶持政策。
注释：
①在短时期内与农户固定的承包耕地数量相对应，农户可在既有的农机具装备条件下调整机械作业时间或者向农机户购买农机作业服务，因此农机作业具有可分性特征。
②在农业机械作业可分性假设下，用连续可分的农机作业时间表示农业机器投入，农机作业时间作为物化劳动与活劳动呈替代关系。
③根据全国农村固定观察点数据，2009年户均耕地面积7.12亩，平均经营耕地块数为4.1块，根据全国农产品成本收益汇编，三种粮食作物亩均净利润为192元。因此，粮食收入比重越高则说明农户家庭总收入较低且面临较大的维生压力。
〔本文系国家自然科学基金青年项目“迈向全面小康的农民工市民化成本分担机制研究—基于全生命周期的成本测算”（项目号：71303065）、国家自然科学基金面上项目“供需紧平衡格局下我国稻谷生产支持政策效应研究—基于增强供给保障能力的视角”（项目号：71273069）的阶段性成果〕
（胡拥军，国家信息中心经济学博士。朱满德，贵州大学经济学院副教授）
关键词：农村劳动力流转 农机作业 巴鲁姆·斯奎尔农户模型
自2004年出现“民工荒”以来，全国农民工工资进入上升通道，非农就业的工资收入成为农户收入增长的主要源泉，它对传统的农业生产方式产生了深远的影响。相对于非农就业，粮食种植的收入水平较低而辛劳程度较高，大部分农户种粮仅限于满足口粮消费与补充家庭收入，一些农户往往选择“种懒田”甚至“抛荒”，自1996年以来，小麦跨区机收带动了农机社会化服务的蓬勃发展，农机作业替代人工劳动在粮食生产中得到了广泛的应用。为了反映转型时期农村劳动力流转对农业生产方式的影响，本文主要利用粮农调查数据，研究农户外出劳动力数对粮食生产农机作业水平的影响。
一、理论基础
从已有文献来看，农户使用农机行为的研究主要立足于两个基础理论，一个是消费者行为理论，它涉及的文献主要研究哪些因素影响农户在农机投入方面的购买意愿，另一个是生产者行为理论，它涉及的文献把农户视为理性的生产者，认为农户基于利润最大化选择农机具的投资行为，主要研究哪些因素影响农机具投资行为以及最优的农机具资本存量。本文沿袭恰亚诺夫（1920）、加里·贝克尔（1978）、巴鲁姆与斯奎尔（1979）关于家庭经济行为分析的思路，认为农户既是一个生产组织又是一个消费单位，生产利润准则与消费效用逻辑交互作用影响着农户的农机使用行为。
巴鲁姆·斯奎尔农户模型系统地阐释了农户会对家庭变量（家庭规模与结构）与市场变量（农产品价格、工资、技术等）的变化做出反应，与现实农户行为方式较为接近。在农机作业可分性假设下①，本章借鉴巴鲁姆？斯奎尔农户模型具体分析农户在粮食生产中的农机使用行为及其影响因素，其中，农户效用函数形式设定如下：
上式中，CA表示农户自我消费的粮食，I表示以货币度量的工业品消费，TL表示闲暇时间，TA、TN分别表示农户的农业劳动时间与非农劳动时间，FA表示农业产出，Ld表示耕地面积，M表示农机作业时间②，PCA表示农户对自我消费粮食的主观价格，PA、PM分别表示农业产出与农机作业的价格，w表示劳动力市场工资水平，农户效用最大化存在CA、I、TL三个消费项的有效配置，同时面临时间约束、生产约束、收入约束三个约束。在上述三个约束下，农户效用最大化行为需要满足如下条件：
上式中，M*是农户在时间约束、生产约束、收入约束的影响下实现生产与消费同时均衡的最优农机作业时间，它是粮食自给性消费量、农业劳动时间、非农劳动时间、耕地面积、价格向量、生产特征变量与消费特征变量的函数，各变量对M*的影响方向均取决于农户的生产消费均衡机制。
根据农户效用函数的时间约束条件，假设闲暇时间不变，TN增加会减少农业劳动投入量，相应地需要使用较多的农机作业M*，因此非农劳动时间对农机作业形成正向激励作用。与此同时，TN投入会带来较高的非农收入，收入增长诱致农户对闲暇的需求，需要进一步使用农机作业替代人工劳动以释放更多的闲暇时间；在其他条件不变的情况下，CA反映的是家庭的口粮消费需求与基本生存压力，当CA越大时也意味着粮食商品化程度较低，需要投入家庭劳动时间也较多，相应地抑制了对农机作业的需求。
二、变量设定与统计分析
（一）数据来源
本文研究使用的数据来源于科技部社会公益研究专项课题“国家粮食综合生产能力建设与粮食安全保障研究”课题组在全国范围内组织的粮食种植户（下文简称“粮农”）调查。鉴于不同地区粮食种植制度、水土资源禀赋、经济发展条件的差异，粮食课题组以粮食产销关系为标准分别在粮食主产区、粮食平衡区、粮食主销区中选取了若干省（自治区、直辖市）作为调查地，共计调查了587户有效粮农数据，其中属于粮食主产区、粮食平衡区、粮食主销区的粮农数据分别为284份、211份、92份。为了集中反映农户非农劳动投入对粮食生产农机作业的影响，本文重点选取了水稻、小麦、玉米三种主粮作物的相关数据。
（二）变量设定
根据巴鲁姆·斯奎尔农户模型及其推导的M*函数形式，本文重点考察TN与其他相关变量对M*的影响，并设定各变量如下：
1、农机作业综合水平（Mach）：为了综合反映农户农机作业水平，结合调查所得的粮农数据，本文设定农机作业综合水平（Mach）为被解释变量，它是巴鲁姆·斯奎尔农户模型中M*的代理变量。Mach涉及的粮食生产农机作业环节包括翻地、播种、插秧、除草、施肥、排灌、拉运、（稻谷、小麦、玉米）采收等十项，在每一作业环节，农户对于农机使用程度的选择包括“不使用”、“偶尔使用”、“经常使用”，与之对应的赋值分别为“0”、“1”、“2”，十个农机作业环节的农机使用程度赋值加总则得到Mach的特定观察值。
2、外出劳动力数量（Lbout）：指在本乡镇外就业劳动且所得收入报酬构成家庭总收入一部分的家庭成员数量。本文以Lbout作为巴鲁姆·斯奎尔农户模型中TN（非农劳动投入）的代理变量。
3、种粮收入比重（Graip）：指收获粮食的市场价值占家庭总收入的比例，它是巴鲁姆·斯奎尔农户模型中CA的代理变量③。当种粮收入比重在10%以下时，则Graip赋值1；当种粮收入比重在11%—30%时，则Graip赋值2；依次类推，当种粮收入比重在70%以上时，则Graip赋值5。
4、Hinpt（粮食生产劳动投入量）：指农户在粮田劳动折合的时间，雇佣劳动工时也包括在内。当粮田劳动时间在1个月以下时，则Hinpt赋值1；当粮田劳动时间在1—2个月时，则Hinpt赋值2；依次类推，当粮田劳动时间在7个月以上时，则Hinpt赋值5。 5、户主特征包括年龄（Age）、教育（Edu）、性别（Mat）、职业（Job）：根据户主年龄大小分别对Age从1到6赋值，根据户主教育程度高低分别对Edu从1—6赋值，当户主为男性是则对Mat赋值1，否则赋值2，根据户主的职业类型“种谷物”、“种大豆”、“种经济作物”、“养家禽”、“其他”分别对Job从1—5赋值。
6、种植制度包括以水稻为主的种植户、以小麦为主的种植户、以玉米为主的种植户与粮食主产区、粮食平衡区、粮食主销区，被设定为二元虚拟变量。如，当农户为以水稻为主的种植户，则被赋值1，否则赋值0。
7、其他变量包括耕地面积、耕地平整度、粮食直补的收入效应、家庭纯收入、粮食出售比重。粮食直补的收入效应指农户对于粮食直补的增收效应评价，对“几乎没有作用”、“略有作用”、“有些作用”、“一般作用”、“很大作用”分别从1—5赋值。当家庭纯收入低于5000元时，则赋值为1；当家庭纯收入在5000—10000元时，则赋值为2；依次类推，当家庭纯收入超过30000元是，则赋值为6。
（三）各变量的统计分析
本文采用单因素相对影响比率分析方法分析外出劳动力数量及其他变量对农机作业综合水平的影响，具体方法如下所示：
（3）
上式表示具备某项变量k组特征的农户其农机作业综合水平的相对影响比率，χ表示某一时点样本农户的农机作业综合水平，n 表示所有时点的样本总数。当ρ>1时，农户倾向于使用农机具，且ρ值越大则农户使用农机的倾向性越强；反之，农户使用农机的倾向越弱。本文假设当ρ≥1.1时，农户具有使用农机具的显著倾向，当ρ≤0.9时，视为农户不愿意使用农机的倾向显著。
根据表1所示，受访农户外出劳动力数量平均为0.86人/户，其中没有外出劳动力的农户为288户，占样本农户数的49%；随着外出劳动力数量的增加，农机作业综合水平总体上呈现递增的趋势，当外出劳动力数量超过2时，它的ρ值大于1.1，农户显著地存在使用农机作业的倾向。
根据表2所示，随着粮食生产劳动投入量的增加，农机作业综合水平总体上呈现趋减的态势，当粮食生产劳动投入量在3个月以下时，它的ρ值大于1.1，农机作业对人工劳动的替代关系较为明显；当粮食收入比重在11%—30%时，它的ρ值为1.14，而粮食收入比重过高或过低都不利于农机作业的应用。
根据表3所示，受访农户的粮食出售比例户均为36.8%，当粮食出售比例超过50%时，它的ρ值为1.32，粮食生产商品化程度与农机作业的正向关系在统计意义上是显著的；当家庭纯收入小于5000元时，它的ρ值为0.87，收入较低的农户使用农机作业的倾向较弱；认为粮食直补对增加收入“几乎没有作用”的农户占调查农户总数的66%，它的值为0.93，而有小部分农户认为粮食直补对增加收入“大有作用”、“略有作用”，其ρ值分别为1.20与1.14，总体而言，粮食直补政策对推动农机作业的影响非常有限。
根据表4所示，当受访农民受教育程度在高中及以上时，它的ρ值为1.37，处于该组别的农户使用农机作业的倾向较强；受访农民为女性的比例为25.7%，其ρ值为1.10，由于女性在粮食种植中无法胜任重体力生产活动，其使用农机作业的程度较高；受访农民年龄在66岁及以上的比例仅为3.2%，但其ρ值高达1.21，老龄农民由于体力下降使用农机作业的程度较高；受访农民从事“其他”职业的比例为23%，其ρ值为1.13，远高于从事种养业的农民，从事“其他”职业的农民使用农机作业的程度较高。
根据表5所示，受访农户的耕地面积户均为5.97亩，随着耕地面积的增加，农机作业综合水平呈递增态势，当耕地面积大于5亩时，不同组别农户的ρ值均超过1.1，农机作业的规模效应非常显著；小麦种植户、玉米种植户ρ值分别为1.69、1.26，农业作业程度明显高于水稻种植户；类似地，粮食主产区、粮食主销区农户的ρ值分别为1.16、1.15，农机作业程度明显高于粮食平衡区。
三、模型估计与结果分析
（一）模型构建与分析方法
为了进一步验证外出劳动力数量（Lbout）与其他解释变量对农机作业综合水平（Mach）的影响，本文构建若干计量分析模型如下所示：
其中，上述式（1）是基于所有调查粮农考察Lbout对农机作业影响的计量分析模型，
式（2）与（3）则分别进一步具体分析粮食主产区农户、水稻种植户的农机作业行为，Machm、Machr分别为粮食主产区农户、水稻种植户的农机作业综合水平。α、β、δ分别为计量模型（1）、（2）、（3）的待估系数，μ、ε、γ分别为计量模型（1）、（2）、（3）的误差项。
（二）模型估计与相关分析
运用Eviews6.0计量分析软件，对计量模型（1）、（2）、（3）进行回归分析，回归结果如表6所示。模型（1）估计结果显示，R2值为0.524，F统计量为36.47且其P值为0，因此模型（1）的估计结果总体拟合效果较好，模型整体显著性程度较高。
1、外出劳动力数量的影响。回归结果表明，外出劳动力数量对农户采用农机作业具有正向影响，且其影响在1%的统计水平是显著的，这与前述对二者关系的统计分析与理论判断是一致的；进一步分析粮食主产区农户与水稻种植户行为，粮食主产区农户农机作业采用行为对家庭外出劳动力数量的变化更敏感，后者对前者的影响系数为0.472，且在1%的统计水平上是显著的，而水稻种植户外出劳动力数量的变化对农户的农机作业采用行为影响程度较小，且未能通过显著性检验。
2、粮食生产劳动投入量的影响。回归结果表明，粮食生产劳动投入量对农户采用农机作业的影响系数为-0.389，且其影响在1%的统计水平上是显著的，这与前述对二者关系的统计分析与理论判断是一致的；在粮食主产区，粮食生产劳动投入量对农机作业的影响系数为-0.423，农户劳动投入对农机作业的替代弹性较高；对于水稻种植户而言，农户劳动投入对农机作业的替代程度较弱，其中的原因可能是水稻种植的各个环节农机作业尚不成熟，劳动与机器的可替代性相对较低。 3、种粮收入比重的影响。回归结果表明，种粮收入比重对农户采用农机作业的影响系数为-0.256，且其影响在1%的统计水平上是显著的。其经济意义在于，随着种粮收入比重的增加，小农生产方式的粮食种植对农机作业的排斥程度越来越强。在农地经营“细碎化”情形下，种粮收入比重反映了农户的维生压力程度，根据恰亚诺夫的农户行为理论与黄宗智的相关研究，小农生产者在维生压力下倾向于“过密化”地投入家庭劳动，对价格相对昂贵的农机作业存在天然的排斥性。需要指出的是，当种粮收入在农户收入中的比重相当低时，农户可能存在“种懒田”的倾向而不愿意较多的使用农机作业；尽管粮食规模种植的比例非常低，但以种粮收入为主的粮食专业大户则愿意较多的使用农机作业。
4、农户特征变量的影响。回归结果表明，户主特征包括年龄、性别、职业等变量对农户采用农机作业的影响不显著，而户主受教育程度对农户采用农机作业的影响系数为0.454，且在1%的统计水平上通过显著性检验，其经济意义在于：户主受教育程度越高，农户在粮食种植各环节的综合农机水平越高；是否为水稻种植户的虚拟变量对农机作业的影响系数为-0.748，且在5%的统计水平上是显著的，而是否为小麦种植户的虚拟变量对农机作业的影响系数为2.510，且在1%的统计水平上是显著的，其原因可能是水稻种植各环节的机械技术不如小麦成熟，在2007年小麦种植在技术上已实现全程机械化，而水稻在插秧、收割等环节的机械化应用推广程度较低。
5、禀赋条件变量的影响。回归结果表明，是否为粮食主产区、是否为粮食主销区两个虚拟变量对农机作业的影响系数分别为0.559、1.479，其经济意义在于：相对于粮食平衡区，粮食主产区、主销区农户采用农机作业的程度更高。耕地面积、耕地平整程度存在着对农机作业的正向影响，且其影响均在1%的统计水平上是显著的，它意味着耕地经营规模越大、平地比例越高越有利于农户采用农机作业。
6、其他因素的影响。回归结果表明，家庭纯收入对农机作业的影响系数为-0.182，且其影响在1%的统计水平上是显著的，其中的原因可能是随着家庭纯收入的增长，农户脱农倾向凸出，因而较少地使用农机作业；粮食直补的收入效应对农机作业的影响没有通过显著性检验，可能由于粮食直补政策实施较晚、力度较小，在农地经营“细碎化”情形下对农机作业的影响有限。
四、结论与政策建议
转型时期农村劳动力流转对传统农业生产方式产生了深刻的影响，尤其是随着农村劳动力流转从“民工潮”到“民工荒”的反转，农民工工资得到了较大幅度的增长，农业生产的比较收益进一步下降，诸多田野调查均发现农村留守人口以老人、妇女、儿童为主，青壮年农业劳动力不足，因此部分学者提出了“谁来种粮”、“怎样种粮”的担忧。在此背景下，本文通过全国587户粮农数据研究农村劳动力流转对粮食种植户农机使用行为的影响。研究表明：农户家庭成员外出劳动就业有利于诱致农户在粮食种植中使用农机作业；家庭农业劳动投入与农机作业存在较强的替代关系；在农地经营“细碎化”情形下，以粮食产出为主的农户在粮食种植中使用农机作业的程度较低；粮食生产商品化程度越高则越有利于农户使用农机作业。
为了应对转型时期农村劳动力流转对传统农业生产方式的影响，切实保障粮食有效供给与粮农收入增加，需从如下几个方面着手：一是引导农村劳动力有序流转，鼓励农民工返乡创业，夯实农业劳动者技能培训，培训一批起示范作业的专业农民；二是理顺土地流转机制，规范土地流转程序，引导建立农业机械化发展与土地规模经营的衔接机制；三是积极培育农机专业户，引导农机专业合作社发展，促进农机社会化服务的进一步发展；四是提高农机补贴标准，扩大农机补贴规模，完善农机补贴方法，进一步健全农业机械化发展的扶持政策。
注释：
①在短时期内与农户固定的承包耕地数量相对应，农户可在既有的农机具装备条件下调整机械作业时间或者向农机户购买农机作业服务，因此农机作业具有可分性特征。
②在农业机械作业可分性假设下，用连续可分的农机作业时间表示农业机器投入，农机作业时间作为物化劳动与活劳动呈替代关系。
③根据全国农村固定观察点数据，2009年户均耕地面积7.12亩，平均经营耕地块数为4.1块，根据全国农产品成本收益汇编，三种粮食作物亩均净利润为192元。因此，粮食收入比重越高则说明农户家庭总收入较低且面临较大的维生压力。
〔本文系国家自然科学基金青年项目“迈向全面小康的农民工市民化成本分担机制研究—基于全生命周期的成本测算”（项目号：71303065）、国家自然科学基金面上项目“供需紧平衡格局下我国稻谷生产支持政策效应研究—基于增强供给保障能力的视角”（项目号：71273069）的阶段性成果〕
（胡拥军，国家信息中心经济学博士。朱满德，贵州大学经济学院副教授）