城镇化与农业全要素生产率提升：异质性与空间效应

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　　摘要 农业过剩劳动力的城镇化流动有助于改善农业资源配置效率，实现全要素生产率的增长，进而推动农业发展质量，实现乡村振兴战略。本文基于SBM-DDF和Malmquist-Luenberger生产率指数，在测算农业过剩劳动力的基础上，从常住城镇化和就业城镇化视角分别考察了其对农业全要素生产率的差异性影响。研究发现：①地区间的农业劳动力要素过剩表现出较大差异。具体，中部地区的农业过剩劳动力高于东部和西部，粮食主产区的过剩量高于主销区和平衡区。②整体上，常住城镇化和就业城镇化对农业全要素生产率均表现出促进作用。分地区显示，常住城镇化的促进作用对西部地区最为明显，其次为东部和西部；就不同粮食功能区而言，其对粮食平衡区的促进作用最大，然后是主销区和主产区。③区分不同产业就业城镇化对农业全要素生产率的影响，发现相比于第二产业就业城镇化，第三产业就业城镇化对农业全要素生产率的正向影响更大；进一步地，第二、三产业就业城镇化对东部和主销区的农业全要素生产率影响不显著，对其余区域均有着显著地正向影响。④空间分析表明，就业城镇化具有正向的空间溢出效应，但常住城镇化则不存在；实现“就业”和“身份”的双重改变，是实现农业过剩劳动力持久“转身”的决定因素。政策启示在于，本地城镇化是解决农业过剩劳动力的首选；关注包容性社会政策设计，积极引导农业过剩劳动力城镇服务业就业，不失为改善现阶段城乡社会鸿沟，强化非农“转身”稳定性，实现乡村振兴计划的可行方案。
　　关键词 城镇化；农业全要素生产率；劳动力转移；空间效应；异质性
　　中图分类号 F326 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2019）05-0149-08 DOI：10.12062/cpre.20181119
　　党的十九大指出，实施乡村振兴战略，是决胜全面建成小康社会、全面建设社会主义现代化国家的重大历史任务，是新时代“三农”工作的总抓手。乡村振兴的先决条件在于实现农业现代化，提升农业的发展质量，使农业发展从增产向提质转变。农业现代化在很大程度上就是全要素生产率對农业经济增长的贡献不断提升的过程[1]，全要素生产率的提升，取决于技术进步[2]和既定技术下的资源配置效率[3]。以往中国农业全要素生产率的增长主要依靠技术进步，但随着农药、化肥、农膜等现代农业生产资料投入量的不断增加，在提高农业产出的同时，也使得农业逐渐形成“高碳性”的粗放式发展模式。因此，优化要素配置，改善配置效率，成为当前提高农业全要素生产率的一个重要途径[4]。
　　农业生产要素的投入包括土地、机械动力、化肥、劳动力等；提高要素配置效率，就是提高土地规模效率、提升农业机械效率、合理使用化肥、提高单位劳动力产出。1982年实施的家庭联产承包责任制改革，激发了农村市场活力，农民不仅可以在市场出售多余农产品来获得更多经济收入，而且能够从市场带回农具、化肥、农药等生产资料，提高农业生产效率。但是，由此带来的农户家庭小规模经营也严重制约了现代农业的发展；小规模农户经营不利于农业机械效率的发挥[5]，而且易在农业生产中超量使用化肥和农药，对土壤和生态环境造成负面影响[6]。改变中国农业农地小规模经营模式，实现规模化经营的前提是加快农地的土地流转，这需要进一步降低农业的劳动力。
　　从国家的统计数据上，2016年，中国农业就业人口占全部就业人口的27.7%，即使考虑到统计口径问题，中国农业从业人员也高达18%，而同期高收入国家仅为3.1%；根据发达国家的发展经验，一个成熟经济体中的农业就业比例大都在10%内。基于此，中国农业现阶段仍面临着严重的劳动力过剩和劳动力要素配置问题，即使这类问题较之以往已有所改善[7]。也有学者认为，中国农业已不存在剩余劳动力[8]。农业是否依然存在劳动力过剩，农业劳动力转移如何影响农业生产效率，成为学术界争议的问题之一。
　　根据本文的测算，农业部门仍然存在着严重的劳动力过剩。如何吸收或转移农业部门冗余的劳动力，是农业效率研究必须要面对的问题。虽然，农业部门的过剩劳动力向非农部门的转移，是中国经济过去四十年高速增长的重要源泉[9]；但是，在过去几十年农业劳动力向非农部门转移的过程中，同时出现的诸如社会保障欠缺、公共福利受限等诸多社会问题，已经对经济发展和社会稳定产生了较严重的负向影响。如何有效地解决农业劳动力向非农部门的转移，成为农业发展和经济发展面临的直接问题。为此，国家提出新型城镇化战略，指出城镇化是解决三农问题的重要途径。
　　区别于劳动力转移的不完全和不彻底，城镇化并不单纯只是从农村带走了大量劳动力，实现人口从农业向非农部门的转移，同时也是促进农业工业化、提高农村人口综合素质、实现社会关系改变的过程[10]。因此，忽视城镇化进程，单纯就劳动力转移视角分析其对农业全要素生产率的影响具有一定的片面性。虽然现有学者也关注到了城镇化在吸引农业过剩劳动力的作用，但是这方面的探讨主要停留在理论层面，缺乏实证研究。而且，现有研究也未考虑到城镇化衡量的异质性。例如，以常住人口衡量的人口城镇化与职业转变视角衡量的就业城镇化对农业全要素生产率的影响是否存在差异？剩余劳动力不同产业就业的城镇化又如何呢？另外，劳动力的特点就是具有较大的流动性，农业人口的流动性，表明城镇化对农业全要素生产率的影响，可能不是独立的，而是具有一定的空间相关性。城镇化的空间互动和空间异质性是否会影响其他地区的农业全要素生产率？这些疑问都是本文研究的起点和重点。
　　1.1 农业全要素生产率研究：从技术进步到要素配置
　　农业全要素生产率的提升机制包括使用新的农业生产技术和优化农业生产要素配置，即技术进步和技术效率两个途径。研究表明，改革开放以来，驱动中国农业全要素生产率增长的主要机制是技术进步，而非技术效率的改善[11]。但是，在中国农业的转型过程中，要素配置效率低下是限制农业全要素生产率提升的一个重要的发展瓶颈。已有文献发现，中国农业平均效率不足50%，许多省份特别是西部地区的生产效率可能更低。农业资源配置效率不高且不断变坏的趋势，甚至阻碍了一些省份的增长。要素配置不合理带来的一系列负面影响，例如，影响农业机械化的普及，制约土地的集约化生产，阻碍劳动生产率的提高，拉大城乡之间的差距和地区不平衡发展等，最终会制约农业的结构转型和现代化发展。 　　在农业要素的配置方面，一些学者发现若土地能够有效配置，农业劳动力占比将下降16.42%，农业部门全要素生产率将提高1.36倍，整个社会的加总劳动生产率将提高1.88倍[12]。若有效消除农业的资本和劳动的跨部门配置扭曲，中国农业TFP将提高6%～36%[13]。改善要素配置效率，减少要素错配对全要素生产率的增长具有不可替代的作用[4]。但是，相比于土地、机械动力、化肥和资本等生产要素，中国四十年改革过程中出现的劳动力要素市场改革滞后无疑是制约农业配置效率的一块巨大“绊脚石”。农业就业比例过高所造成的效率损失，随着经济发展阶段的演进，对农业全要素生产率的负面影响也越来越严重[14]。2016年，中国农业劳动力占全部就业人口的27.7%，但农业总产值仅占GDP的9%。比较显示，中国农业劳动力比重仍高于高收入国家的平均水平，继续降低农业劳动力比重，向该结构水平趋同是中国农业未来调整的方向[7]。因此，如何有效吸收或转移滞留在农业部门的过剩劳动力，是提升农业效率、促进农业与农村持续发展、实现乡村振兴战略的关键。
　　在过去农业劳动力向非农部门转移的过程中，农业劳动力的转移具有明显的不持久性和不彻底性。一方面，迁移人口常住地与户籍地不匹配、居住城市与市民身份相分离等差距的扩大，使得一些地方选择性地排斥了文化素质较低、年龄偏大的劳动人口流入，以减少本地经济发展负担，造成劳动力流动不足[15]。另一方面，许多城市的公共服务还未实现常住人口全覆盖，高昂的生活成本、福利分配以及身份认同等问题降低了农民对未来城市生活的预期。许多进城农民在未找到稳定就业岗位之前，往往不愿意放弃在家乡的居住用地和农业用地，兼业性和短期流动特征明显[16]。由此，导致土地流转供给不足、农地闲置浪费与细碎化经营并存，机械等资本要素无法投入农业生产，规模效益难以发挥。可见，增加农业过剩劳动力转移的持久性，是实现农业规模经营、提高机械化效率和农地利用水平的重要前提。
　　1.2 城鎮化与农业全要素生产率提升：劳动力视角
　　在中国式劳动力市场的改革中，新型城镇化战略成为解决“三农”问题的重要途径[17]。城镇化对农业剩余劳动人口的吸收，主要通过劳动要素再配置、规模经营以及资本深化等方面对农业全要素生产率起到直接和间接的作用。①首先，城镇化发展带动的农业剩余劳动力转移，有利于农业劳动力资源配置效率的提高。从要素配置角度讲，城镇化发展带来的产业集聚和发展，为农业剩余劳动力提供了更多的就业机会，直接导致了其数量的下降。在产出不变或增加的情况下，劳动力的减少意味着单位劳动产出的增加，农业劳动利用效率以及加总全要素生产率的提高。②其次，城镇化发展有利于提高土地集约化程度，实现农业规模化生产。众所周知，中国农业长期面临人多地少等刚性资源禀赋约束条件，耕地细碎化会带来农业生产技术效率损失[18]。通过对城乡间劳动人口、土地等生产要素重新配置，城镇化促使原来分散闲置、低效利用的土地资源整合盘活，形成适度规模化、产业化和组织化经营，有效减少农业的生产成本，提高土地产出率，促进农业全要素生产率增长。③最后，城镇化带动的劳动人口流动，促进了城乡资本流动，有利于农业资本深化。资本积累是改造传统农业，促进转型期农业增长的重要源泉。在一定程度上，农业从业人员向非农产业转移所获得的非农收入和汇款可以缓解当前中国农村信贷供给不足和正规金融缺失所导致的农户资金约束，加速资本深化，帮助农户及时购置和增加农业资本投入、雇佣劳动力，提高农业生产效率[19]。
　　不同于常住城镇化，一个地区的就业城镇化主要受经济力量的驱动。在有稳定收入、有补偿且自愿的基础上，就业城镇化因实现了“就业”和农民工“身份”的双重转换，推进了农民工市民化程度，农业转移人口的迁移持久性会加强。一方面，城镇的不断发展和产业结构的优化升级，为新生代的农村劳动力提供了更多的就业选择机会。一定程度上，拓展了进城农民的就业范围和收入来源，减少了其对土地的依赖，并将拥有土地承包经营权转让给剩下的农业人口，增加人均资源占有量，改变当前农地经营细碎化的状况，为土地的规模化经营打下基础，发挥规模效应，提高农业土地利用率和劳动生产率。另一方面，进城农民会通过其在城镇的经历和教育等产生知识外溢，通过所获非农收入加速农村资本深化，最终反哺农村，推动本地区的甚至相邻区域的农业全要素生产率。
　　2 中国农业劳动力过剩的特征事实
　　2.1 变量说明与数据处理
　　参考现有研究[11]，选择土地、劳动力、机械动力、化肥等作为农业投入要素，农业增加值作为农业产出。其中，土地投入使用农作物播种总面积代表；劳动力投入使用第一产业从业人数表示；机械动力投入使用农业的机械总动力衡量；化肥使用农用化肥总施用量表示。为剔除价格的影响，农业增加值根据第一产业产值指数、机械动力根据农具价格指数、化肥根据化学肥料价格指数均换算成以1997年为基期的不变价格。农作物总播种面积、农用化肥施用量来源于《中国统计年鉴》，第一产业从业人数来源于各省的统计年鉴，农业机械总动力来源于《中国农业统计资料》，农业增加值取自《中国农村统计年鉴》，农具价格指数、化学肥料价格指数取自《中国统计年鉴》。
　　2.2 农业劳动力过剩的特征事实
　　基于SBM-DDF和ML生产率指数，利用Matlab7.0测算中国农业的全要素生产率。首先得到农业各投入要素的无效率值，在此基础上计算出劳动力的冗余值，即农业劳动力过剩的数量。根据测算结果，整体上，农业过剩劳动力呈下降趋势，2016年全国农业劳动力过剩量为1 902万人。分省来看，河南、山东、四川、湖南等11个省的过剩数量过百万，属于严重过剩；其中，过剩最多的河南达到244.29万，远高于其他省份。从东中西地区看，中部冗余量最多，其次为东部和西部。从农业功能区看，粮食主产区的冗余量远超主销区和平衡区。同时，农业剩余劳动力的差异不仅表现在东中西地区和农业功能区之间，就同一地区或同一功能区而言，农业剩余劳动力也表现出巨大差异。 　　3 城镇化与农业全要素生产率的实证分析
　　3.1 模型构建
　　基于上述理论分析，本文构建如下回归模型来考察城镇化对农业TFP的影响：
　　LNATFPit=α0+α1URBANit+βXit+REGi+YEARt+εit
　　（1）
　　其中，下标i和t分别表示不同的地区和时间，REG是不可观测的地区固定效应，YEAR是时间固定效应，ε是随机误差项。LNATFP表示农业全要素生产率取自然对数；URBAN表示城镇化水平，α1为城镇化水平的系数；X表示控制变量，β为控制变量的系数向量。
　　（1）被解释变量：农业全要素生产率（LNATFP）。采用基于SBMDDF模型的ML指数，测算中国各省农业TFP，将其转化为以1997年为基期的累积值，并求自然对数来代表。
　　（2）核心解释变量：城镇化（URBAN）。参考王兵等[10]的研究，城镇化分为常住城镇化（PP）和就业城镇化（EP）；就業城镇化进一步分解为第二产业就业城镇化（SEP）、第三产业就业城镇化（TEP）。其中，常住城镇化使用城镇常住人口占地区总人数的比重衡量；就业城镇化使用城镇非农就业人数占地区全部就业人数的比重代表。
　　（3）控制变量。主要包括土地质量（LAQA），采用有效灌溉面积占播种总面积的比值表示；农业机械化程度（LNMECH），利用人均机械化拥有量并取自然对数代表；农村交通便利度（LNTRAF），使用除去高速公路、一级公路、二级公路以后的地区公路里程数与地区土地面积的比值衡量（公里/平方公里）；第一产业内结构（INST），利用第一产业内狭义农业产值的比重表示，它标度了广义农业中不同农业类型的结构变化。工业化程度（IND），使用第二产业占GDP的比重来衡量；地区发展水平（LNPGDP），使用地区人均GDP的对数值来衡量；金融发展（FIN），采用地区年末贷款余额占GDP的比重来表示；政府行为（GOV），使用地方财政支出占GDP的比例来量化。
　　3.2 常住城镇化对农业TFP的影响
　　表1报告了常住城镇化对农业TFP的影响结果。根据模型1，常住城镇化在1%水平上显著促进了农业全要素生产率的提高。具体地，常住城镇化每提高1个单位，地区农业全要素生产率的增长率提升1.680 9个单位。常住城镇化通过减少农业劳动力要素的无效投入，实现城乡人口的流动，促进了农业全要素生产率的提升。为保证结论的可靠，模型2将常住人口1%的极大值和极小值进行缩尾处理；模型3在模型2的基础上将核心解释变量作滞后一期处理。结果均显示，常住城镇化对农业TFP具有正向影响，说明本文结果具有较好的稳健性。
　　3.3 常住城镇化对农业TFP影响的区域特点
　　表2报告了常住城镇化对农业TFP影响的回归结果。模型4-模型6为东中西部的估计结果。可以看到，常住城镇化对东、中和西部地区农业TFP的影响系数都显著为正，说明常住城镇化促进了各地区的农业TFP，且对西部的促进作用最大，其次是东部和中部。模型7-模型9是粮食主产区、主销区和平衡区的回归结果。同样地，常住城镇化对不同粮食功能区的农业TFP均表现出积极影响。其对粮食平衡区的促进作用最大（1.870 6），然后是主销区和主产区。城镇化进程中的空间聚集，可以通过直接改善农业劳动人口的配置效率，提高单位劳动的产出效率，促进农业TFP的提升，也可以间接通过农业机械化的普及和规模效率，促进农业TFP的提升。
　　3.4 就业城镇化对农业TFP的影响：农业过剩劳动力的就业引导 人口城镇化的推进会导致大量从事农业的农民进入非农产业就业。一直以来，农业人口进入城镇的步伐从未间断，“农民工”的总量持续增长。据国家统计局发布的《2016年农民工调查监测报告》显示，中国农民工总量已超2.8亿，越来越多的农业人口在非农部门就业。毫无疑问，推动城镇化，实现非农就业是农村剩余劳动力转移的关键。那么，不同非农产业就业的城镇化对农业TFP起着怎样的影响呢？
　　3.4.1 就业城镇化对农业TFP的影响
　　表3报告了非农部门就业城镇化与农业TFP的回归结果。可以看到，非农部门就业城镇化对农业TFP都存在显著的正向影响。以模型11为例，非农部门就业城镇化每增加1个单位，农业TFP的增长率提高0.126 1个单位。随后，模型12-模型14分别通过缩减样本、缩尾处理异常值和滞后项，进一步验证了引导农业过剩劳动力向非农部门就业，整体上会促进农业TFP的提升。非农部门就业和“农民工”身份转换的不断推进，为农村剩余劳动力的转移提供了可行的解决方案，“就业”和“身份”的双重转换，加强了农业转移人口迁移的持久性，促使了农业TFP的提高。
　　3.4.2 就业城镇化对农业TFP的影响：二、三产业的差异性分析
　　就业结构是构成社会经济结构的重要部分，产业结构和就业结构内部各组成要素的变动也会影响农业TFP的提升。不同产业就业的类别有各自的独有特征，忽视就业异质性不利于掌握不同产业的就业城镇化对农业TFP的差异性影响。因此，将非农就业城镇化进一步划分为第二产业就业城镇化和第三产业就业城镇化进行回归分析。
　　对比模型15和模型16（见表4），第二产业和第三产业就业城镇化对农业TFP均具有显著正向影响，且第三产业就业城镇化对农业TFP的促进作用更大，说明引导农业剩余劳动力向三产就业转移，对实现农业剩余劳动力城镇化的“转身”更有帮助。随着经济发展水平的提升，产业结构的优化升级，服务业需要的从业人员持续增多，而且当前新生代农村劳动力也更愿意从事像快递员、家政等相对“体面”的服务业。另外，第二产业的进入门槛较低，文化水平较低的农业过剩劳动力更容易实现就业，但待遇低、工作枯燥等原因，使得从业人员存在较大流行性，工作 的不确定性使得农业剩余劳动力不能完全放下农业生活，来实现城镇化的彻底“转身”。根据国家统计局发布的2016年农民工监测调查报告显示，从事第二产业的农民工比重为52.9%；虽然比上年下降2.2%，但比例依旧较大；而且，服务业对从业人员有着更高的素质，需要政府在提倡服务业就业引导的同时也要加强对农业过剩劳动力的再培训。 　　为确保结果的稳健性，分别使用缩减样本（模型17-模型18）、缩尾异常值处理（模型19-模型20）和滞后项（模型21-模型22）等回归方法，进行稳健性检验。
　　3.4.3 就业城镇化对农业TFP影响的区域特征
　　（1）东中西部的区域差异性分析。表5中，模型23-模型25，模型26-模型28分别报告了东中西部地区二产就业城镇化、三产就业城镇化对农业TFP的影响。首先，第二产业就业城镇化的促进作用大小依次是中部（1.096 5）、西部（0.623 8）和东部（-0.079 8）。对比来说，引导中、西部的农业剩余劳动力进入第二产业就业，有利于农业TFP的提升；而引导东部农业过剩劳动力向第二产业就业则恰好相反。其次，第三产业就业城镇化在东中西部均对农业TFP有着促进作用，并且对中部的作用最大，西部次之，东部影响最小并且不显著。
　　（2）农业功能区的区域差异性分析。表6报告了粮食主产区、主销区和平衡区的第二产业就业城镇化、第三产业就业城镇化对农业TFP的影响情况。可以发现，在主产区和平衡区，第二产业就业城镇化和第三产业就业城镇化对农业TFP均有着显著地促进作用；在主销区，第二产就业和第三产业就业对农业TFP的促进作用均不显著。
　　34.4 内生性检验
　　参考现有研究中对内生性检验的普遍做法，本文从两方面进行了检验：（1）采用滞后一期的城镇化作为核心解释变量，分别就常住城镇化和就业城镇化对农业TFP的影响进行研究，直接减少当期城镇化的反向因果干扰，因为滞后一期的城镇化与当期密切相关，且不受当期农业TFP增长的影响（见表2模型3，表4模型14，表5模型21、模型22）。（2）采用滞后一期城镇化作为当期城镇化的工具变量，利用两阶段最小二乘法2SLS进行工具变量估计。结果可以发现，常住城镇化、就业城镇化以及二产就业城镇化和三产就业城镇化对农业TFP的影响系数仍显著为正，这表明反向因果对本文结论的影响微弱。
　　4 城镇化对农业全要素生产率的空间溢出效应 城镇化进程的不断加快会加速市场经济中要素的流动，特别是劳动力要素的流动，既受到其邻近地区的影响，也会影响邻近地区，往往具有空间溢出效应。从空间经济学角度理解城镇化对农业TFP的促进作用有着理论和现实双重意义，可以说本地区城镇化的发展除了吸引本地区的农业过剩劳动力以外，也会吸引周边地区的农业过剩劳动力。因此，本文通过建立空间计量模型来捕捉城镇化对农业TFP的空间溢出效应。
　　4.1 模型构建
　　本文构建如下形式的空间杜宾面板模型：
　　LNATFPit=α0+α1URBANit+θW×URBANjt+γXit+
　　REGi+YEARt+εit
　　（2）
　　其中，W为空间权重矩阵；θ为空间权重矩阵下的空间外溢系数，即邻近区域城镇化水平对农业TFP的估计系数，用于捕捉邻近城镇化对本地区农业TFP的空间溢出效应，是我们关注的核心变量。为检验估计结果的稳健性，式（2）中，权重W的设置分别用地理距离倒数矩阵W1和地理距离平方倒数矩阵W2两种空间权重矩阵来反映空间关系。
　　4.2 城镇化对农业TFP影响的空间效应
　　4.2.1 常住城镇化对农业TFP影响的空间效应
　　表7报告了依据W1和W2的空间权重矩阵下的空间杜宾面板模型的估计结果。模型35和模型36为常住城镇化的估计，模型37、模型38为缩减样本后的结果。在考虑空间关系后，本地农业TFP不仅受到本地常住城镇化的正向影响，还显著受到邻近地区常住城镇化的影响，證明城镇化的空间效应是影响农业TFP的一个重要因素。但是，不同于本地区常住城镇化的正面效应，邻近地区的常住城镇化抑制了本地农业TFP。农业过剩劳动力的本地区的常住城镇化有利于农业TFP的提升，而外地的常住城镇化的农业劳动力，因为预期等因素，反而不太会放弃本地农业生产，制约农业规模化生产，不利于农业TFP的持续提升。
　　4.2.2 就业城镇化对农业TFP影响的空间效应
　　表8报告了职业转变视角下就业城镇化对农业TFP空间溢出的回归结果。模型39和模型40分别是W1、W2权重矩阵下就业城镇化对农业TFP影响的计量结果，模型41和模型42、模型43和模型44分别是二产就业城镇化、三产就业城镇化的回归结果。可以发现，就业城镇化、二产就业城镇化与三产就业城镇化对农业TFP均存在显著的正向空间效应，表明不仅本地区的就业城镇化、二产就业城镇化、三产就业城镇化可以推动当地农业TFP的提升，邻近地区同样也对本地区农业TFP的提升产生了一定程度的空间外溢。就业城镇化的空间外溢是促进农业TFP提升的一个重要因素。对比二产就业城镇化与三产就业城镇化，邻近区域的二产就业城镇化对本地区农业TFP的提升作用要大于三产就业城镇化，说明农业过剩劳动力去邻近地区非农就业时，存在着首先选择第二产业，次之选择服务业；而在本地区进行非农就业时，则首先选择第三产业，次之选择第二产业。
　　5 结论与政策含义
　　面对人多地少的刚性资源禀赋条件，通过人口城镇化对农业过剩劳动力进行再次配置，有利于推动城乡之间要素的自由流动和平等交换，让市场在资源配置中起决定性作用，推动农业现代化和地区经济的平衡发展。利用中国省际面板数据，在测度中国农业劳动力过剩现状的基础上，就人口城镇化与农业TFP的关系进行了深入分析。研究发现：①农业部门仍存在大量过剩劳动力，且地区间差异较大。②常住城镇化和就业城镇化均促进了农业TFP的提高，且常住城镇化对西部地区和粮食平衡区的影响最大。③相比于第二产业就业城镇化，三产就业城镇化对农业TFP的正向影响更大。④就业城镇化对农业TFP具有正向的空间溢出效应，并且邻近地区二产就业城镇化比三产就业城镇化对本地农业TFP的空间溢出效应更强烈。
　　基于以上结论，本文的启示如下：①加强农业过剩劳动力转移过程中的持久性，拓宽非农就业途径，是提升农业的发展质量，实现乡村振兴的关键因素。农业过剩劳动力的转移要体现地区异质性，未来应将解决农业剩余劳动力的重点放在中部地区和粮食主产区。②城镇化是吸收农业过剩劳动力，提升农业全要素生产率的核心。为此，需要坚持城乡融合发展，加快农业人口市民化，设计和实施一系列包容性的社会政策，从福利分配、社会关系和人文心理等各个方面，推动城镇化进程中对农业过剩劳动力的吸收接纳能力。本地城镇化是农业过剩劳动力向非农“转身”的首要选择，同时要引导农业过剩劳动力尽可能地实现城镇服务业的就业，以强化非农“转身”的稳定性。③积极引导农业过剩劳动力的城镇就业，完善就业服务体系，尤其是推动农业人口第三产业就业，不失为现阶段实现农业过剩劳动力转移持久性的另一条道路。这需要政府在加强引导的同时，加大对农民工职业培训的力度和范围，提高其人力资本积累，以适应经济结构转型升级的要求，最终实现城乡一体化。 　　（编辑：于 杰）
　　参考文献
　　[1]COELLI T J， RAO D S. Total factor productivity growth in agriculture： a malmquist index analysis of 93 countries， 1980-2000[J]. Agricultural economics， 2005， 32（S1）：115-134.
　　[2]COMIN D， HOBIJN B. Technology diffusion and postwar growth[J]. Nber macroeconomics annual， 2011， 25（1）：209-246.
　　[3]CHANDA A， DALFAARD C J. Dual economies and international total factor productivity differences： channelling the impact from institutions， trade， and geography[J]. Economica， 2008， 75（300）： 629-661.
　　[4]张乐， 曹静. 中国农业全要素生产率增长：配置效率变化的引入——基于随机前沿生产函数法的实证分析[J]. 中国农村经济， 2013（3）： 4-15.
　　[5]THAPA G， GAIHA R. Smallholder farming in Asia and the Pacific： Challenges and opportunities[C]. Conference on New Directions for Smallholder Agriculture. International Fund for Agricultural Development Rome， 2011， 25.
　　[6]MASTERS B， ROHDE K. Reducing the risk of herbicide runoff in sugarcane farming through controlled traffic and earlybanded application[J]. Agriculture ecosystems & environment， 2013， 180（6）：29-39.
　　[7]蔡昉. 中国经济改革效应分析——劳动力重新配置的视角[J]. 经济研究， 2017 （7）： 4-17.
　　[8]张兴华. 中国农村剩余劳动力的重新估算[J]. 中国农村经济， 2013 （8）： 49-54.
　　[9]郝大明. 農业劳动力转移对中国经济增长的贡献率：1953—2015[J]. 中国农村经济， 2016 （9）： 44-57.
　　[10]王兵， 唐文狮， 吴延瑞. 城镇化提高中国绿色发展效率了吗？[J]. 经济评论， 2014 （4）： 38-49.
　　[11]高帆. 我国区域农业全要素生产率的演变趋势与影响因素——基于省际面板数据的实证分析[J]. 数量经济技术经济研究， 2015（5）：3-19.
　　[12]盖庆恩， 朱喜， 程名望， 史清华. 土地资源配置不当与劳动生产率[J]. 经济研究， 2017（5）： 117-130.
　　[13]陈训波. 资源配置、全要素生产率与农业经济增长愿景[J]. 改革， 2012（8）： 82-90.
　　[14]HICKS J H， KLEEMANS M， LI N Y. Reevaluating agricultural productivity gaps with longitudinal microdata[J]. Nber working papers， 2017.
　　[15]王克强， 贺俊刚， 刘红梅. 户籍堤坝效应与东部城市就业吸引力研究[J]. 中国人口科学， 2014（6）： 2-14.
　　[16]张红宇. 城镇化进程中农村劳动力转移：战略抉择和政策思路[J]. 中国农村经济， 2011（6）： 4-14.
　　[17]马晓河， 胡拥军. 一亿农业转移人口市民化的难题研究[J]. 农业经济问题， 2018（4）： 4-14.
　　[18]TAN S， HEERINK N， KUYVENHOVEN A. Impact of land fragmentation on rice producers’ technical efficiency in southeast China[J]. NJASWageningen journal of life sciences， 2010， 57（2）： 117-123.
　　[19]WOUTERSE F. Migration and technical efficiency in cereal production： evidence from Burkina Faso.[J]. Agricultural economics， 2010， 41（5）：385-395.
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