略，而且这种替代效应在经济作物生产上体现得更明显。
表3 单位面积各种作物劳动力与资金投入的对比分析
是否务工： 否 是 务工程度： 低 中 高
观测户数 （户）
359 545 136 288 118
粮食作物
经济作物
劳动力（人/亩） 机械（元/亩） 资金（元/亩） 劳动力（人/亩） 资金（元/亩）
3.807 3.627 3.912 3.757 2.974
121.923 137.792
129.978 129.308 163.598
1037.287 1214.163
1261.853 1300.648 1059.742
5.317 3.971 4.212 4.075 3.661
237.144 306.028
288.777 312.648 331.175
注：资金包括种子、农药、化肥、牲畜机械、水电排涝及其他费用。
五、务工对农户种植生产结构影响的实证研究
（一）实证模型构建
我们用粮食和经济作物生产情况来衡量务工对农户种植业结构调整的影响情况，包括农户是否参与种植和各类型农作物播种比重两个方面。本文采用多项Logit和Tobit模型对农户种植的行为分别进行估计。多项Logit模型反映农户种植的概率，Tobit模型反映农户在己经决定种植的情况下，种植的比例水平。具体如下：
1.务工对农户种植结构的影响分析模型（多项Logit模型）
通过一个简单的农户模型分析，可以得到农户种植选择模型的函数形式为：
prob?Y?1?????1kM??2kXk??k （1）
其中：M是一个务工的变量；X是一些其它影响生产活动k收益的变量。
（1）式中的因变量是一个无序多值的响应变量。由于数据资料满足选择项的独立无关性（即IIA假设）因此，本文选择多项Logit模型进行实证分析。假设Y为结果变量，农户种植选择的多项Logit模型为：
prob?Yi?j??e4k?1?'jxi ，j?1，2，3 （2）
'?kxi?e（2）式是一个多选项对数选择模型，所估计的方程表示第i个农户进行第j个选择的一组概率。其中，xi为第i个农户的估计解释变量，k为由4个选择项组成的选择集。Y=1,2,3,4分别表示均不参与粮食和经济作物种植、只种粮食、只种经济作物、兼种粮食和经济作物。 2.务工对农户种植比重的影响分析模型（Tobit模型）
当解释变量为种植比重时，考虑随机样本中有一定数量样本的种植面积为0，即受单尾约束。在这种情况下，用普通最小二乘法的估计将得出有偏和不一致的结果。为此，我们采用Tobit模型，依据极大似然估计方法来估计各种因素对农户各类型作物种植比重的影响。Tobit模型的一般形式为：
- 6 -
?0??yk??yk?1??yk?0?0?yk?1 （3） ?yk?1（4）种植比重?粮食?经济作物?种植面积 该年农户种植总面积
* 种植比重yk??0k??1kM??2kXk??k （5）
??（二）自变量选择与描述
农业生产结构演变的驱动因素可以按自然环境条件和经济社会因素来区分（王勇，2007），也可以从农产品供求的角度来考察。总体来说，农业生产结构是技术、风险、农业政策、要素禀赋及社会消费结构等的函数。在农户层次上进行分析时，上述的许多因素是常量，可以忽略，主要应考虑的影响因素是家庭的人力资本、实物资本以及风险偏好。
本研究将以上可能影响农户种植结构的因素具体分为四类：劳动力务工、农户自身特征、农户家庭特征和自然条件的影响。 1.劳动力务工变量
前文曾指出，劳动力外出务工将从劳动力流失和汇款流入两个方面影响农户的农业生产，在模型中应分别使用是否务工、打工收入等级来识别。为了区分各种不同务工程度、类型的影响，我们又将务工分解为外出务工比例、户主是否外出务工两个变量。 2.其它控制变量
其它影响农户农业生产的变量包括农户个人特征、农户家庭特征和自然条件等。一般家庭中户主负责整个家庭的生活安排，因此，户主的个人特征对种植业结构调整重要影响；根据生产函数，农户家庭的资源察赋在使用者手中分配的不同决定了生产活动行为的不同；除了受到上述因素影响外，土壤、农田水利等自然条件也会对农户种植业结构调整的决策行为产生影响。而地区间的差异，通过影响农户外出务工的预期而影响务工变量，最终导致农户家庭种植结构的调整。
结合数据可得性，模型中加入了如下控制变量：户主受教育年限、户主年龄、户主技能、家庭劳动力数、是否加入农业生产性协会、耕地规模、耕地土质、农田水利设施、地区变量等。各解释变量的均值和标准差如下表所示：
表4 各解释变量的均值和标准差
变量名
劳动力务工变量 外出务工比例
外出务工人数占家庭劳动力人数的比例（%）
户主务工
户主是否务工，0=没有，1=有
变量解释
所有农户
0.338（0.331） 0.302（0.021）
打工收入 （*1000） 农户个人特征
家庭实际收到的打工收入（千元）
24.120（1.408）
江苏农户
0.439
河南农户
0.256
0 非务工户
务工户 0.560（0.010）
0
0.336（0.021）
0
26.580（1.408）
（0.016） （0.014） 0.311
0.231
（0.024） （0.020） 26.463
17.951
（1.817） （0.890）
- 7 -
户主年龄 户主年龄（年） 54.28856.26052.78353.09355.078
（10.350） （0.492） （0.443） （0.604） （0.406）
户主受教育
户主受教育年限（年）
7.658（3.256）
户主技能
户主是否有技能，0=没有，1=有
0.284（0.451）
农户家庭特征 劳动力人数
家庭劳动力（能下地和打工的人）人数（人）
农业协会
家庭是否加入农业生产性协会，0=没有，1=有
耕地面积
家庭自家和租种地的总面积（亩）
3.369（1.783） 0.066（0.249） 5.447（5.267）
自然条件 耕地土质
1=粘土，2=砂土，3=壤土
1.522（0.729）
农田水利设施
0=良好，1=较差
0.386（0.487）
地区变量
0=江苏，1=河南
0.560（0.497）
7.046
8.143
7.771
7.510
（0.192） （0.111） （0.172） （0.146） 0.248
0.309
0.278
0.283
（0.022） （0.021） （0.024） （0.020）
3.399
3.345
3
3.627
（0.087） （0.078） （0.107） （0.067） 0.123
0.022
0.067
0.066
（0.016） （0.006） （0.013） （0.011） 7.275
4.276
4.672
6.147
（0.283） （0.211） （0.236） （0.268）
1.528
1.514
1.486
1.480
（0.036） （0.034） （0.040） （0.032） 0.264
0.484
0.391
0.393
（0.021） （0.021） （0.026） （0.021）
—
—
0.716
0.044
（0.024） （0.021）
注：此处农业生产性资产指一般性农业资产（包括农具、畜役及农业生产用房等）；括号中为标准差。
（三）模型估计结果与解释 1. 农业种植参与模型的估计与解释
表5描述了以粮食和经济作物均不种为基准组，农户种植选择的多项 Logit 模型回归结果。 模型估计结果表明：劳动力外出务工对农户参与各种农业生产的可能性没有显著影响。家庭劳动力是否务工不会显著降低农户粮食和经济作物种植的积极性。不同程度外出务工，不论是对粮食种植还是经济作物生产，其劳动力流失都不会影响农户参与种植的可能性。但是，如果户主外出务工，农户参与经济作物生产的概率就会降低0.22%，而粮食种植可能性无显著影响。这比较出人意料，但这很可能是家庭自我需求和当地现代农业机械化的普及所造成的。作为家庭自我消费的基本农产品——粮食，其生产的技术要求较为容易（家庭非务工成员替代性低），且江苏和河南两省农业机械使用率相对较高（非务工户机械使用率为89.96%；务工户机械使用率为91.04%），因此户主务工与否并不影响其过程。流入的汇款数量对农户参与任何农业种植的概率都没有显著影响。这可能是务工户资金投向的特点所致（务工户的消费和财产性支出占比合计74.4%）。农村各种市场发展滞后、农业生产规模超小化、农业生产比较效益严重偏低，导致农户对通过发展农业来致富毫无信心。因此，对务工农户来说，他们更愿意将资金投向其他方面。
其它控制变量中，自然条件对农户农业种植活动选择的作用很明显。户主农田水利设施越好，
- 8 -
农户从事粮食生产的概率就越高。说明水利设施的提高有利于激发农户参与传统作物的生产活动。地区变量的显著，说明农户农业种植活动选择具有明显的地区差异。
家庭耕地面积少的农户从事粮食和经济作物生产的可能性也较低。表明我国人多地少的现状严重制约了农户从农业中获取更多收入，农村劳动力需要进一步向城市部门转移，以扩大农户的农地经营规模。表中还显示，加入农业生产性协会的农户参与粮食种植的可能性也较大，这可能是出于其提供代耕的便利性。
表5 农户各项农业生产参与可能性的多项logit回归结果
只种粮食
解释变量
模型1
劳动力务工变量 是否务工 务工户的不
—
同务工程度 务工比例 户主务工 打工收入（*1000） 农户个人特征 户主年龄 户主受教育 技能
农户家庭特征 劳动力人数 生产性协会 耕地面积 自然条件 耕地土质 农田水利设施 地区变量 常数项
3.591*** 23.091*** 3.629*** 5.070*** -2.002
-0.257
-2.567
-6.095*
24.987 -6.058
5.115*** 3.018** 22.420*** 3.039*** -6.852
-5.313*
-3.109
-5.814
0.212 2.395*** 0.288**
-0.600 1.676* 0.083 -0.089 -0.239
0.000 0.269 -2.938 0.078 1.911 0.812**
-0.722 -0.017
0.084** -0.074 -0.178 0.297 2.423*** 0.302**
-0.583 1.666
0.042 -0.190 -41.249
0.386 1.415
-0.021 0.146 -45.852
0.35 40.345
0.049 -0.171 -43.238
0.438 1.469
0.075* -0.123 -1.051 0.324 1.092
0.007 0.228 -3.543*
0.103 1.010 0.852***
-0.278 -1.301
0.077* -0.113 -0.983 0.398 1.128 0.345**
0.253 1.057
0.530 -0.007
-0.711 -0.007
0.344 0.596 -0.007
-0.228* -0.015
-0.876 -0.009
0.433 -0.148 -0.016
1.183 -0.008
0.213 -0.007
0.308 1.248 -0.009
0.668
—
—
0.801
—
—
0.550
—
0.646
— 模型2
— 模型3
0.838 模型1
— 模型2
— 模型3
0.607 模型1
— 模型2
— 模型3
只种经济作物
兼种粮食和经济作物
0.373*** 0.934*** 0.390*** 0.332**
0.554 -0.068
0.085 -1.367
0.539 -0.014
0.252 1.058
卡方值LR chi2（14）/
133.50 / 0.0000
显著性Prob>chi2 似然值Log likelihood/判定系数R2 样本容量n
-249.43536 / 0.2111
790
-140.79058 / 0.2268
85
-249.16919 / 0.2104
33
28.59 / 0.0000
132.76 / 0.0000
- 9 -
注： *、**、***分别表示在10%、5%和1%的置信水平上显著。
2.农户种植比重模型的估计与解释
回归结果表明，务工所导致的劳动力流失会反而增加粮食种植比重，务工比例越大的农户组，其粮食种植比重也越高，该结论与上节描述分析一致，这也说明样本地区的劳动力流出并未对当前农业生产产生约束；而家庭是否存在务工以及不同程度务工不会显著改变农户经济作物的播种比例。务工所带来的汇款流入对各种农作物的播种面积比例没有显著影响。但如果户主外出务工，则农户将减少经济作物播种比重。也就是说，由于户主外出务工导致家庭农业劳动力严重流失，农户将调整其农业生产结构，减少劳动力相对密集的经济作物生产。
由于外出务工程度的系数对粮食生产比例是正的，而对经济作物生产的影响系数为负的。我们认为，随着家庭成员外出务工比例的提高，劳动力约束突显，农户将倾向于减少经济作物的播种面积，增加粮食播种。这表明，目前农村剩余劳动力无限供给的情况正在转变中。
此外，受教育程越低的农户获得非农收入的机会更少，因此更偏向于种植价格稳定的粮食作物以满足家庭日常消费和销售。同时，农户家庭的播种结构往往是被动选择，这体现于农户种植比重受自然条件影响显著，如：耕地土质和地区变量。相对江苏省农户而言，河南省农户更愿意增加粮食和经济作物的种植面积。正可能是因为，两地区经济发展水平及劳动力市场化程度差异较大，河南农户更多的是在满足农业生产前提下的兼业经营，因此其务工产生的劳动力约束不明显。
总的来说，如果从种植比重的角度观察，可以发现劳动力外出务工一定程度上改变了农户的农业生产结构。由于劳动力外出务工，农户农业产出中粮食的种植比重将有提高，而经济作物的比重将会降低。如果外出务工的是户主，则经济作物的产出比重还会进一步下降。也就是说务工所导致的家庭劳动力流失会使农户转向生产劳动力需求相对不密集的粮食作物。务工汇款的流入并未如NELM所推断的那样，刺激农户生产更多高风险、高回报、资金需求更为密集的农产品，这可能是我国小农生产的特点所致。农村各种市场发展滞后、农业生产规模超小化、农业生产比较效益严重偏低，导致农户对通过发展农业来致富毫无信心。因此，对务工农户来说，劳动力制约对农业生产结构的影响比资金约束更为重要。
将上述结论结合表4数据特征，可以发现，虽然劳动力外出务工促使他们采用了资金替代劳动的策略，但劳动力制约对农业生产结构的影响仍大于资金约束。说明打工收入间接补偿作用不足以完全抵消劳动力流失对其种植结构的影响。
表6 农户各项农业种植比重影响因素的回归结果
粮食作物
解释变量
模型1
劳动力务工变量 是否务工
务工户的不同务工
—
程度 务工比例 户主务工
-0.055
-0.099
0.083 -0.053
-0.174*
-0.249*
-0.246* 0.007
0.188**
—
—
-0.028
—
0.061*
模型2 —
模型3 —
模型1 -0.084
模型2 —
模型3 —
经济作物
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