农村劳动力流转、粮食商品化程度对全国粮食主产区种植户农机使用行为的影响(2)

　　（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。