○ 李勛來，劉曉倩

（青島科技大學 經(jīng)濟與管理學院，山東 青島 266061）

一、引言

農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎性產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民的發(fā)展一直為國家的重點工作。黨的十九大報告提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，從產(chǎn)業(yè)、文化、人才、生態(tài)、組織等方面深化農(nóng)村改革；2021年11月國務院印發(fā)《 “十四五” 推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化規(guī)劃》，提出加快中國特色農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程；2022年2月中央一號文件《中共中央 國務院關于做好2022年全面推進鄉(xiāng)村振興重點工作的意見》強調，要強化現(xiàn)代農(nóng)業(yè)基礎支撐，聚焦產(chǎn)業(yè)促進鄉(xiāng)村發(fā)展，扎實穩(wěn)妥推進鄉(xiāng)村建設。在國家政策的引導下，我國農(nóng)業(yè)發(fā)展取得重大進步。2020年，我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為71748.2億元，比1978年的1117.5億元增長了60多倍。

近年來，我國城鎮(zhèn)化進程加快。農(nóng)村非農(nóng)勞動力的大規(guī)模轉移為城鎮(zhèn)工業(yè)部門提供了大量勞動力，且流出的勞動力平均受教育年限高于農(nóng)村勞動力平均受教育年限。從微觀層面看，農(nóng)村人力資本轉移會對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生負面影響。但從宏觀層面考慮，農(nóng)村人力資本轉移能夠促進農(nóng)業(yè)部門與非農(nóng)業(yè)部門的勞動力生產(chǎn)要素優(yōu)化配置，提高農(nóng)業(yè)機械化水平、集約化水平，緩解 “勞動力缺失效應” 帶來的負面影響[1]。那么農(nóng)村人力資本轉移會對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生什么影響？通過哪些因素與途徑產(chǎn)生影響？這種影響是否存在區(qū)域差異？深入探討這些問題對推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程、實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質量發(fā)展具有重要意義。

實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質量發(fā)展的核心是不斷提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素研究方面，有學者認為，加大農(nóng)業(yè)研發(fā)投入力度、提高機械化水平、加快城鎮(zhèn)化進程能夠有效提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[2]。在生產(chǎn)資源配置方面，有學者認為我國勞動力市場、資本市場、土地要素市場扭曲度較高，要素市場扭曲會抑制農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長且具有空間溢出性[3]。在農(nóng)村勞動力轉移方面，有學者認為農(nóng)村勞動力轉移可以顯著提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，且存在區(qū)域性差異以及單一門檻效應[4-5]。

綜上，已有研究大多關注農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算及其影響因素，而以農(nóng)村人力資本轉移為切入點進行的研究較少。因此，本文嘗試在測算我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的基礎上，分析農(nóng)村人力資本轉移與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關系，并比較兩者關系的區(qū)域性差異。

二、農(nóng)村人力資本轉移影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的理論分析

（一） “勞動力缺失效應”

農(nóng)村人力資本轉移的 “勞動力缺失效應” 對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制作用。農(nóng)村人力資本轉移會導致農(nóng)業(yè)部門勞動力減少甚至短缺，在短期內(nèi)農(nóng)村人力資本轉移過快可能會帶來 “勞動力缺失效應” ，降低土地產(chǎn)出效率，從而降低農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[6]。從區(qū)域層面看， “勞動力缺失效應” 對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的負面影響可能源于農(nóng)村人力資本在區(qū)域間的流動性相對較弱。根據(jù)資源優(yōu)化配置理論，區(qū)域農(nóng)村人力資本轉移受阻，會導致局部區(qū)域農(nóng)村勞動力得不到有效配置，不利于農(nóng)業(yè)規(guī)?；l(fā)展，從而不利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高[7]。

（二） “收入效應”

農(nóng)村人力資本轉移的 “收入效應” 對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有促進作用。農(nóng)村人力資本轉移能夠提高農(nóng)村村民以及農(nóng)村家庭的收入，反向推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)由勞動密集型向資本密集型產(chǎn)業(yè)轉變[8]。農(nóng)村人力資本轉移為農(nóng)戶帶來的匯款收入，可以避免農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因預算約束而減少生產(chǎn)要素投入，同時可以增加勞動力服務和機械化服務的購買，農(nóng)村人力資本轉移帶來的勞動力缺口也得以彌補。

（三） “替代效應”

農(nóng)村人力資本轉移的 “替代效應” 對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有促進作用。一方面，農(nóng)村人力資本轉移能夠增強農(nóng)業(yè)機械對勞動力的替代作用，補充農(nóng)村人力資本轉移帶來的勞動力缺口，從而緩解 “勞動力缺失效應” ，在一定程度上抵消農(nóng)村人力資本轉移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率帶來的負面影響[9]。另一方面，農(nóng)村人力資本轉移增加了外地勞動力對本地勞動力的替代作用，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展創(chuàng)造了便利條件[10]，有利于播種、施肥、收割等生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包服務的增加，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素合理配置，從而提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率[11]。

三、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算、影響模型設定與變量說明

（一）農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算

全要素生產(chǎn)率（tfp）的測算主要有兩種方法：一是在生產(chǎn)函數(shù)假設基礎上的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)法、C-D函數(shù)法等參數(shù)方法，二是以數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）和隨機前沿面分析方法（SFA）為代表的非參數(shù)方法。參數(shù)法需要設定具體函數(shù)形式，若函數(shù)設定錯誤易產(chǎn)生計算誤差。為避免產(chǎn)生計算誤差，且能夠較為靈活地對不同投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行測度，本文采用DEA-Malmquist指數(shù)法對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行測算。計算公式為：

式（1）中，Mi（Qt＋1，Xt＋1，Qt，Xt）表示以t時期為基期，t+1時期全要素生產(chǎn)率的Malmquist指數(shù)；Qt、Xt、Qt＋1、Xt＋1分別表示t時期、t+1時期的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出與投入量。（Qt，Xt）、（Qt＋1，Xt＋1，）分別表示t時期與t+1時期的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出投入向量，dit、dit＋1分別表示t時期與t+1時期生產(chǎn)技術的距離函數(shù)。Malmquist指數(shù)若大于1，則表明生產(chǎn)水平與上年相比提高；若小于1，表明生產(chǎn)水平與上年相比下降；若等于1，表明生產(chǎn)水平與上年相比未發(fā)生變化。

本文按照國家統(tǒng)計局的劃分標準，將我國的31個?。ㄊ?、自治區(qū)，不包括港澳臺地區(qū)，下同）劃分為東部、中部、西部地區(qū)①東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省（市），中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12個?。ㄊ?、自治區(qū)）。。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出與投入的具體指標選取與數(shù)據(jù)來源如下：（1）農(nóng)業(yè)產(chǎn)出變量。以各省第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值（億元）作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的代理變量，并以1978年為基期通過第一產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)進行調整。（2）農(nóng)業(yè)投入變量。以各省第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)（萬人）作為勞動投入的代理變量；以農(nóng)用機械總動力（萬千瓦）、農(nóng)村用電量（億千瓦時）、化肥施用量（萬噸）作為農(nóng)業(yè)資本投入的代理變量；以耕地灌溉面積（千公頃）、農(nóng)作物播種面積（千公頃）作為農(nóng)業(yè)土地投入的代理變量。上述變量數(shù)據(jù)主要來源于2009—2020年歷年的中國統(tǒng)計年鑒與中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒。

本文將東部、中部、西部地區(qū)作為三個決策單元，利用DEAP2.1軟件計算2009—2019年各省份農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。DEA的測算結果是以上一年為100的環(huán)比變動指數(shù)，因此需對Malmquist指數(shù)的測算結果進行累乘，得到以2008年為基期的累積式農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（見表1）。

表1 2009—2019年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算結果

（二）農(nóng)村人力資本轉移影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的模型設定

1. 基準回歸模型

為研究農(nóng)村人力資本轉移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響，建立面板模型如下：

式（2）中，1n labedui，t、pera gdpi，t、urban、asd、gfs分別表示第t年i省（市、自治區(qū)）的農(nóng)村人力資本轉移率、人均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)業(yè)結構調整水平、政府財政支農(nóng)比重，μi為不可觀測的個體效應，εi，t為隨機擾動項。

2.中介效應檢驗模型

為檢驗農(nóng)村人力資本轉移能否通過農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，參考Mackinnon和溫忠麟的做法[12-13]，采取逐步回歸方法建立中介效應檢驗模型。檢驗模型為：

式（3）至式（5）中，Yi，t為因變量，表示農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率水平值；Xi，t為自變量，表示農(nóng)村人力資本轉移率；Mi，t為中介變量，表示農(nóng)業(yè)機械化水平；θi為截距，εi為隨機擾動項，a、b、c、c'為回歸系數(shù)。當模型中a、b、c都顯著時，若c'不顯著，表明直接效應不顯著，模型只存在中介效應；若c'顯著，表明直接效應顯著，當a、b之積與c'同號時，表明存在中介效應，中介效應占總效應的比例為ab/c；當a、b之積與c'符號相反時，表明存在遮掩效應，間接效應與直接效應的比例為|ab/c'|。當模型中c顯著，a、b至少有一個不顯著時，需檢驗ab＝0是否顯著。若顯著，表明間接效應顯著，繼續(xù)進行后續(xù)分析；若不顯著，則表明間接效應不顯著，停止分析[14]。

（三）變量選取

1.被解釋變量

選取表1的2009—2019年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率（tfp）水平值作為被解釋變量。為消除異方差影響，對全要素生產(chǎn)率水平值進行取對數(shù)處理，同時考慮部分水平值小于1，為避免取對數(shù)處理后得到負值，對所有tfp值加1后再進行取對數(shù)處理。

2.核心解釋變量

選取農(nóng)村人力資本轉移率（labedu）作為核心解釋變量。主要用勞動力非農(nóng)轉移率、農(nóng)村人力資本水平來表示。勞動力非農(nóng)轉移率由農(nóng)村總就業(yè)人員數(shù)與第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)之差除以農(nóng)村總就業(yè)人員數(shù)得出，農(nóng)村人力資本水平參考謝童偉等的計算方法[15]。農(nóng)村人力資本水平計算公式為：

式（6）中，AEY為農(nóng)村平均受教育年限，i為受教育程度劃分的組數(shù)，Pi為各受教育程度的教育年限，EYi為各受教育程度人口占農(nóng)村總人口的比重。受數(shù)據(jù)可獲得性的限制，本文以統(tǒng)計口徑 “6歲及6歲以上人口” 受教育年限計算得出農(nóng)村平均受教育年限。

3.中介變量

選取農(nóng)業(yè)機械化水平（mech）作為中介變量。農(nóng)業(yè)機械化水平用農(nóng)用機械總動力（萬千瓦）來衡量。

4.控制變量

一是人均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值（peragdp），用各地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值與各地區(qū)農(nóng)村人口總量之比來表示；二是城鎮(zhèn)化水平（urban），用城鎮(zhèn)人口與地區(qū)總人口之比來表示；三是農(nóng)業(yè)結構調整水平（asd），用糧食作物播種面積與農(nóng)作物總播種面積之比來表示；四是政府財政支農(nóng)比重（gfs），用農(nóng)業(yè)財政支出與政府財政總支出之比來表示。

（四）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文選取2009—2019年我國31個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的面板數(shù)據(jù)進行實證研究，原始數(shù)據(jù)來源于各期中國統(tǒng)計年鑒、中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒、中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒以及各省（市、自治區(qū)）統(tǒng)計年鑒。各變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

四、實證檢驗結果分析

（一）基準回歸

本文利用OLS回歸模型從全國層面實證研究農(nóng)村人力資本轉移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，全樣本的基準回歸結果如表3所示。列（1）為未加入控制變量時的回歸結果，農(nóng)村人力資本轉移率的系數(shù)為1.1501，在1%置信水平上顯著為正；列（2）表示加入控制變量后的回歸結果，農(nóng)村人力資本轉移率的系數(shù)為0.4610，在1%置信水平上顯著為正。列（1）與列（2）的回歸結果表明，無論是否加入控制變量，農(nóng)村人力資本轉移均對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生明顯的提升作用，農(nóng)村人力資本轉移能夠顯著促進農(nóng)業(yè)發(fā)展。這說明農(nóng)村人力資本轉移帶來的 “替代效應” 和 “收入效應” 能夠有效緩解 “勞動力缺失效應” 帶來的負面影響，最終提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高。

表3 農(nóng)村人力資本轉移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的基準回歸結果（全樣本）

在控制變量方面，人均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值（peragdp）系數(shù)為0.4046，且在1%水平上顯著，表明農(nóng)業(yè)部門的經(jīng)濟發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率顯著正相關。城鎮(zhèn)化水平（urban）系數(shù)為0.0079，在1%水平上顯著，表明城鎮(zhèn)化水平的提高能夠通過調節(jié)勞動力的城鄉(xiāng)配置，提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。政府財政支農(nóng)比重（gfs）系數(shù)為0.0249，在5%水平上顯著，表明政府對農(nóng)業(yè)部門的財政支持可以緩解農(nóng)業(yè)發(fā)展中的資金約束，從而提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。農(nóng)業(yè)結構調整（asd）系數(shù)為正，但未通過顯著性檢驗。

（二）中介效應檢驗

根據(jù)前文所設定的中介效應模型，檢驗農(nóng)業(yè)機械化是否在農(nóng)村人力資本轉移過程中對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高起到中介作用，檢驗結果如表4所示。列（3）回歸結果表明人力資本轉移能夠顯著影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率；列（4）回歸結果表明農(nóng)村人力資本轉移能夠顯著影響農(nóng)業(yè)機械化；列（5）回歸結果表明在控制了農(nóng)村人力資本轉移變量的影響之后，中介變量農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響仍然顯著。

由表4可知，列（4）中的-0.5800（a）、列（5）中的0.4130（b）、列（3）中的0.4610（c）、列（5）中的0.8380（c'）均顯著且a、b之積與c'（0.8380）異號，這說明農(nóng)業(yè)機械化在農(nóng)村人力資本轉移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機制中不是中介效應，而是遮掩效應。其中，間接效應與直接效應的比例為|ab/c'|＝|-0.5800*0.4130/0.8380|≌0.2858。這在一定程度上說明，在全國范圍內(nèi)，農(nóng)業(yè)機械化水平提高后，農(nóng)村人力資本轉移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的提升作用增強了28.58%。這可能是因為農(nóng)業(yè)機械作為生產(chǎn)工具，對農(nóng)村勞動力具有一定的替代作用。低成本的農(nóng)機服務以及農(nóng)機跨區(qū)域服務可以代替高成本的人工，為農(nóng)村人力資本外流提供了外部條件。同時，農(nóng)村人力資本轉移所帶來的非農(nóng)收入可以作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)再投入的資本，用于農(nóng)村農(nóng)機裝備的購買，緩解原有資金約束，為農(nóng)業(yè)機械、農(nóng)業(yè)先進技術的引進與應用提供了條件，從而有利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。

表4 農(nóng)業(yè)機械化的中介效應檢驗結果

（三）穩(wěn)健性檢驗

為保證實證結果的穩(wěn)健性，本文采用替換核心解釋變量的方法進行穩(wěn)健性檢驗。用農(nóng)村人力資本轉移存量（labH）來替換農(nóng)村人力資本轉移率（labedu）作為農(nóng)村人力資本轉移情況的衡量指標進行回歸分析。其中，農(nóng)村人力資本轉移存量用農(nóng)村勞動力轉移數(shù)量與農(nóng)村平均受教育年限之積表示。由表5結果可見，替換核心變量后，解釋變量系數(shù)符號未發(fā)生改變，且通過顯著性檢驗，農(nóng)村人力資本轉移與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率正相關，回歸結果基本與前文一致，表明本文基準回歸分析結果是穩(wěn)健的。

表5 穩(wěn)健性檢驗結果

（四）區(qū)域差異性檢驗

我國不同省份之間經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)人力資本轉移情況、農(nóng)業(yè)發(fā)展的質量均存在差異。為進一步檢驗農(nóng)村人力資本轉移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響是否存在區(qū)域差異，本文利用混合OLS模型進行回歸分析。結果如表6所示。

表6 區(qū)域差異性回歸結果

由表6可知，東、中部地區(qū)的農(nóng)村人力資本轉移與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈正相關關系，且均在1%水平上顯著，系數(shù)分別為1.1486、0.4362，西部地區(qū)呈負相關關系，系數(shù)為-0.7977。這表明東、中部地區(qū)的農(nóng)村人力資本轉移促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，且東部地區(qū)的提升作用最大；而西部地區(qū)的農(nóng)村人力資本轉移抑制農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，阻礙農(nóng)業(yè)進步。這可能是因為東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高，購買農(nóng)機裝備以及發(fā)展塑料大棚、日光溫室、連棟溫室等設施農(nóng)業(yè)的資金充足，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化步伐較快，農(nóng)業(yè)邊際產(chǎn)出提升較快，對勞動力需求降低，因此能夠有效抵消農(nóng)村勞動力轉移所帶來的負面影響；中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平低于東部地區(qū)，受一定的資金約束與人才約束，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程相對較慢，因此農(nóng)村人力資本轉移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升作用小于東部地區(qū)；西部地區(qū)農(nóng)業(yè)占比較高，經(jīng)濟發(fā)展相對落后，機械化程度低，技術基礎薄弱，機械化水平、農(nóng)業(yè)技術進步等的正面影響不能抵消人力資本轉移所帶來的負面影響， “勞動力缺失效應” 影響更大，因而農(nóng)村人力資本轉移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高起抑制作用。

五、結語

本文基于2009—2019年我國省級面板數(shù)據(jù)對農(nóng)村人力資本轉移與農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的關系進行了研究。本文主要結論為：其一，農(nóng)村人力資本轉移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著促進作用。其二，農(nóng)村人力資本轉移對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用存在區(qū)域差異，東、中部地區(qū)農(nóng)村人力資本轉移促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，東部地區(qū)的提升作用最大，中部地區(qū)的次之，西部地區(qū)農(nóng)村人力資本轉移抑制農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。其三，農(nóng)業(yè)機械化在農(nóng)村人力資本轉移過程中通過遮掩效應促進農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。

基于以上研究結論，本文提出以下建議：

（一）加快農(nóng)村人力資本的有序轉移

逐步消除阻礙農(nóng)村人力資本轉移的制度約束，加快完善戶籍制度、土地流轉制度，拆除城市 “就業(yè)門檻” ，促進土地自由流轉，為農(nóng)村人力資本的有序轉移創(chuàng)造相對寬松的制度環(huán)境。同時，加強農(nóng)民職業(yè)技術培訓、在崗培訓，提高農(nóng)民人力資本水平，以人力資本質量的提升彌補農(nóng)村勞動力數(shù)量的減少。各級政府財政應設立專項資金，以市場需求為導向，建立農(nóng)民職業(yè)教育培訓體系，并堅持分層施策，以適應農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的要求，提高培訓實效。

（二）加大財政支農(nóng)力度

政府應從資金絕對量以及相對增長量兩方面加大財政支農(nóng)資金投入量。重視農(nóng)業(yè)技術的應用性研究，使農(nóng)業(yè)技術更好地與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相結合。加大對西部地區(qū)、邊遠地區(qū)農(nóng)業(yè)資源的扶持力度及教育扶持力度，提升邊遠地區(qū)人力資本水平。多渠道籌集財政支農(nóng)資金，通過稅收優(yōu)惠、補貼、低息等政策吸引社會資本進入。加強對教育經(jīng)費、培訓經(jīng)費的監(jiān)督和管理。

（三）加快推進農(nóng)業(yè)機械化

政府應加強對以農(nóng)業(yè)機械化為代表的勞動力節(jié)約型農(nóng)業(yè)技術的研發(fā)支持與推廣力度，提升農(nóng)機作業(yè)對人工作業(yè)的替代程度與速度。出臺農(nóng)機跨區(qū)域轉移的補貼政策，推動農(nóng)機跨區(qū)轉移。妥善處理農(nóng)業(yè)機械化與勞動力轉移的關系。一方面，在農(nóng)村人力資本轉移后，注意農(nóng)村機械化的引進，避免因勞動力 “空心化” 而帶來農(nóng)業(yè) “空心化” ；另一方面，推動農(nóng)村非農(nóng)勞動力的轉移，增加非農(nóng)收入，為后續(xù)購買農(nóng)機、引進先進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術等提供資金支持，緩解資金約束。

（四）加快新型城鎮(zhèn)化發(fā)展

打破城鄉(xiāng)分割壁壘，為城市人才、資金、技術等生產(chǎn)要素進入農(nóng)村創(chuàng)造外部條件，促進城鄉(xiāng)生產(chǎn)要素良性互動，逐步轉移農(nóng)村剩余勞動力，實現(xiàn)城鄉(xiāng)融合發(fā)展。轉變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增長方式，盡力降低農(nóng)村勞動力轉移對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的負面影響，最大程度發(fā)揮農(nóng)村勞動力轉移所帶來的反哺作用。