劳动力外出务工对养殖技术效率的影响
刘春鹏 肖海峰
摘要：基于2017年6省（自治区）养殖户的微观调研数据，借助超越对数随机前沿生产函数模型，从劳动力质量、生产性投资和技术采用三方面深入探究了劳动力外出务工对养殖技术效率的影响及其作用机制。结果发现：高质量劳动力的大规模转移对养殖技术效率具有显著的负向作用；外出务工收入回流有助于促进养殖户的生产性投资，对养殖技术效率提升起到了积极作用，但是仍不足以弥补由于家庭劳动力质量不足对技术效率造成的负面影响；劳动力转移会制约先进养殖技术采用效果的有效发挥，进而不利于技术效率的改善。
关键词：外出务工；技术效率；作用机制；生产性投资；技术采用
中图分类号： F3046文献标志码：A文章编号：1009-055X（2018）06-0036-10
doi：1019366/jcnki1009-055X201806004
一、引言
中国是肉类消费大国，同时也是世界肉类消费增长最快的国家之一。2016年我国城乡居民人均肉类消费量分别为349千克和286千克，同2000年相比分别增长了369%和634%①，而且，随着人口增长、收入提高及城镇化发展，未来我国肉类消费规模将进一步扩大（程广燕等，2015）[1]。因此，确保我国肉类长期稳定供给显得十分重要。一般而言，畜牧业产能提升无外乎两点，增加生产资料投入，抑或是提高养殖技术效率。在资源环境约束日益增强的背景下，依靠养殖技术效率提升来促进畜牧业发展变得尤为关键。自舒尔茨开始，多数学者的研究已证实了人力资本积累对农业技术效率提升的重要作用（Hayami，1969；周晓和朱农，2003；高鸣和马铃，2015）[2-4]。但值得注意的是，改革开放以来，我国农村劳动力大量进入城镇就业，而且农村劳动力转移表现出“精英移民”的特征，即“男性为主，青壮年占多数，高学历者增加”的转移倾向。据统计，2016年我国农民工总量达282亿人，其中男性劳动力占比达655%，16～50岁劳动力占比高达809%，而拥有高中及以上学历的劳动力占比已增至264%②。随着农村劳动力的大量外流，畜禽养殖人员老龄化、女性化倾向日益明显，那么，高质量劳动力流失是否会对畜禽养殖技术效率造成负面影响？如有影响，其背后的作用机制又是什么？这些都是值得深入讨论的问题。
二、文献综述
随着劳动力流转新经济学（the New Economics of Labor Migration，简称NELM）理论的逐渐兴起，农村劳动力转移与农业生产之间的关系逐渐成为学界关注的热点问题。目前，多数学者发现劳动力外出务工与农业技术效率之间存在密切关系，但究其作用方向，学界存在两种截然不同的观点。
一种观点认为农村劳动力外出务工会阻碍农业技术效率提升。一些学者指出劳动力外流，特别是男性青壮年或者高素质劳动力的大量转移，将通过影响家庭劳动力质量、农业技术采用水平以及生产要素投入等多方面因素对农业技术效率造成负面影响（Kumbhakar和Summa，1989；FernandezCornejo，1996）[5-6]。另有学者发现，外出务工收入回流虽然有助于提高农户的流动性水平，促进农业生产要素（如化肥、农药）投入，但这种正向效应不足以完全弥补由于劳动力约束增强对农业产出及技术效率造成的损失（Rozelle等，1999）[7]291。而且随着非农收入在农户总收入中占比增加，会导致农户对农业生产的重视程度下降（粗放经营），进而减少农业生产资料投入（Wu和Meng，1997）[8]；还有研究认为外出务工收入增加未必意味着农业生产性投入的扩大，该收入可能更多被用于直接消费（Mines和Janvry，1982）[9]、家庭的教育投资（Francis和Hoddinott，1993）[10]、住宅修建（Adams，1991）[11]等非生产性投资方面，无益于农业技术效率的改善。
另一种观点认为农村劳动力外出务工会促进农业技术效率提升。马林静等（2014）[12]认为中国农村劳动力转移实质上是农业剩余劳动力释放的过程，并没有导致农业人力资源紧缺，而且外出务工引发的规模化、专业化生产以及外出务工收入回流均为农业生产创造了有利条件，有助于农业技术效率提升。还有文献指出，虽然劳动力大规模流转带来了农业人口老龄化等问题，但老年人员可以通过增加劳动时间以及丰富的务农经验来弥补体力上的不足，老龄化并不会对农业生产效率造成负面影响（林本喜和邓衡山，2012；周宏等，2014）[13-14]。再者，有研究发现，随着劳动力转移，农户会通过增加机械投入或者购买生产性社会化服务来有效替代自身劳动投入（侯方安，2008；Ji 等，2012）[15-16]，而机械化生产有助于农业技术效率提升（彭代彦和文乐，2016）[17]。有学者进一步指出，外出务工虽然会导致家庭人力资本流失，但劳动力流动有利于农户获取市场信息与新技术，而且得益于外出务工收入，农户还会增加农药、化肥、农业机械等方面的投入，抵消劳动力短缺造成的技术效率损失，促进农业技术效率的提升（Mochebelele和WinterNelson，2000；Taylor和LópezFeldman，2010；Yang等，2016）[18-20]。
现有文献关于农村劳动力外出务工对农业技术效率的影响取得了丰富的研究成果，但在诸多方面仍有进一步研究的空间。第一，研究视角有待扩展。目前，多数学者主要关注农村劳动力转移对粮食生产技术效率的影响，而忽视对畜禽养殖技术效率可能造成的冲击。在我国畜牧业产能及资源利用效率亟待提升的背景下，农村劳动力的大量转移是否会阻碍畜禽养殖技术效率的提升，是值得探讨的问题。第二，在对家庭外出务工情况的测度上，多数文献倾向于应用劳动力转移数量指标表示外出务工对农户家庭劳动力供给的数量约束（Li等，2013）[21]。但如上文所言，我国农村劳动力转移表现出“精英移民”的特征，高质量劳动力外出务工对农户生产经营能力的影响已不容忽视，因此，本文侧重于从外出务工对家庭劳动力供给质量影响入手，分析其对农户养殖技术效率的影响。第三，学界大多认可先进技术采用对农户技术效率提升的重要作用。目前，有部分学者分析了外出务工对农户技术采用行为的影响（Mendola，2008；展进涛和陈超，2009）[22-23]，但外出务工对技术采用的影响会对技术效率产生何种作用仍有待探究。基于此，本文將利用2017年在内蒙古、新疆、甘肃、山西、辽宁和河北等6省（自治区）肉羊养殖户的微观调研数据，借助超越对数随机前沿生产函数模型，分析农村劳动力外出务工对养殖技术效率的影响，并进一步探究背后可能的影响机制，以期为提升畜禽养殖技术效率与保障肉类有效供给提供有益启示。
三、理论分析与研究框架
NELM理论认为，在劳动力、信贷等市场不完全的条件下，劳动力转移应被视为农户为实现家庭预期收入最大化而对家庭劳动力资源进行重新配置的过程。在此过程中，劳动力转移对农业生产的影响机制非常复杂，必须综合考虑劳动力外流对家庭劳动力的供给约束和务工收入有利于缓解家庭资金和风险约束等两方面作用（Stark和 Bloom，1985；Taylor，1999）[24-25]。本文将主要依照NELM理论进行分析。
就劳动力约束来看，劳动力外流一方面会导致养殖户家庭劳动力供给数量受到限制，另一方面，随着高质量劳动力外出务工，养殖人员老龄化、女性化的问题不断凸显，家庭劳动力供给质量将发生改变，而后者对技术效率的影响还未受到重视。就劳动力数量限制而言，养殖户可以通过机械使用来实现对劳动的替代，即便考虑到畜禽养殖中机械对劳动力的可替代程度相对较低（在品种选育、疫病防治等方面，机械难以取代人工），养殖户还可以通过剩余家庭成员在劳动投入时间上的自我“剥削”来弥补劳动力短缺的问题。而家庭劳动力供给质量的变化，将显著影响养殖户生产经营能力，进而无益于技术效率的改善。虽然有研究指出，集体决策与生产性服务外包能够有效抵消人力资本差别对农户生产决策造成的影响（胡雪枝和钟甫宁，2012）[26]，但与粮食生产不同，畜禽养殖本身具有全年性、全天性以及较高的市场风险，需要养殖户随时根据畜禽长势以及市场行情进行决策判断，即使养殖户可以在养殖品种选择、饲料配比等部分环节实现集体决策，但人力资本在养殖经营中的作用仍不容忽视；再者，同粮食生产相比，畜禽养殖的生产性社会服务体系发展较为迟缓，养殖户很难获取该类服务。综上所述，本文提出的第一个研究假说如下：
H1：在其他条件一致的情况下，高质量劳动力转移程度越高，养殖技术效率越低。
就外出务工收入来看，在市场不完全条件下，务工收入将提高养殖户的流动性水平和抗风险能力，最终影响养殖户的生产决策。而外出务工收入能否对养殖技术效率产生影响的关键在于务工收入是否会促进养殖户的生产性投资，遗憾的是，学术界对此尚未形成共识。虽然相当部分学者发现外出务工收入有助于农户增加农业生产投入（Chen等，2009；钱文荣和郑黎义，2010）[27]，[28]63-64，但也有学者指出，务工收入主要被用于赡养父母、子女教育、创业投资等非生产性投资方面（李强等，2008；胡枫和史宇鹏，2013）[29-30]。总体来看，外出务工收入与农户农业投资之间关系较为复杂，需要结合具体环境进行考虑（钱文荣和郑黎义，2011）[31]。针对本研究，同粮食生产相比，畜禽养殖具有高投入、高产出的特点，而要追求高产出，不仅取决于养殖户的生产经营能力和养殖技术水平，还有赖于养殖户在圈舍、畜牧机械、饲料、疫病防治等方面的物质投入，即畜禽养殖对养殖户的流动性水平有一定要求。目前，养殖收入在养殖户家庭总收入中占有较大份额，出于预期收入最大化的考量，养殖户有将务工收入用于生产性投资的积极性。鉴于此，本文提出第二个研究假说：
H2：在其他条件一致的情况下，家庭成员外出务工会促进养殖户的生产性投资，提高养殖技术效率。
就技术采用来看，务工收入有利于放松养殖户的流动性约束与风险约束，使新技术采用成为可能。但另一方面，高质量劳动力转移导致家庭人力资本大量流失，留守人员能否采用新技术以及采用后能否实现预期效果还有待商榷。针对本研究，后者对技术采用行为的影响可能更大。养殖户的技术采用行为不仅取决于技术本身的成本和收益，还受制于技术采用主体对技术的认知水平、操作能力等因素。目前，高质量劳动力外出务工使得畜禽养殖人员结构呈现出老龄化、女性化倾向，而这类人群大多受教育程度偏低、思想较为保守，对新技术缺乏认知能力和使用积极性。而且，现代养殖技术（比如人工授精技术等）对采用主体的认知水平和应用能力等均有一定要求，而老人等家庭留守人员的综合素质可能很难达到技术采用的“门槛”，因此，外出务工收入虽增加养殖户的流动性水平，但其对养殖户采用现代养殖技术的促进作用有限。进一步讲，即便养殖户采用了现代养殖技术，劳动力转移导致的人力资本流失也可能使技术采用的效果大打折扣。由此，本文提出第三个研究假说：
H3：在其他条件一致的情况下，高质量劳动力转移程度越高，越不利于养殖户对现代养殖技术的采用或者技术采用效果越不明显，从而对养殖技术效率的负面影响越大。
四、計量模型与数据
（一）计量模型
目前，技术效率测算主要基于两种方法，一种是参数法，主要是随机前沿生产函数模型（SFA）；另一种是非参数法，主要是数据包络分析（DEA）。两种方法各有利弊，与DEA相比，SFA的优势在于具有经济学理论基础，且考虑了随机干扰项对技术效率的冲击，测算结果可能更为准确。鉴于此，本文利用SFA模型进行分析。早期运用SFA模型对生产单元技术效率及其影响因素的分析中，主要采用“两步法”进行估计，即先利用SFA模型对生产单元的技术效率进行估算，然后，将测算得到的技术效率与可能对技术效率造成影响的相关变量进行回归。Kumbhakar等（1991）[32]、Reifschneider和Stevenson（1991）[33]指出，由于技术无效率项与后续技术效率影响因素之间存在相关性，“两步法”估计结果是有偏误的。为解决“两步法”估计偏误问题，Battese和Coelli（1995）[34]提出基于“一步法”的SFA模型，其具体形式如下：
Yit=βXit+（Vit-Uit）i=1，2，…，N； t=1，2，…N（1）
式（1）中，Yit表示第i个生产单元在t时期的产出；Xit表示第i个生产单元在t时期的要素投入；β表示投入要素的待估系数；Vit为服从独立正态分布的随机变量，即Vit～N（0，σ2v）；Uit为服从独立截断半正态分布的非负随机变量，即Uit～N+（mit，σ2u），它表示技术无效率项，且与Vit相互独立。由于式（1）中的误差项不满足最小二乘法的古典假定，进而令σ2=σ2v+σ2u，γ=σ2u/σ2且γ∈[0，1]，σ2表示复合方差项（Vit-Uit）的方差，γ表示为技术无效率方差项在复合方差项中所占比重，该值越接近于1，表明实际产出与最大可能产出间差距主要是技术无效率导致的。此外，该模型的技术效率表达式如下：
TEit=E（YitUit，Xit）/E（YitUit=0，Xit）（2）
当TEit=1时，表示生产单元无效率损失，为完全技术效率；当0≤TEit<1时，表明生产单元存在技术效率损失。
（二）实证模型与变量选取
根据上述模型，采用超越对数随机前沿生產函数模型及其对应的技术无效率影响因素模型来进行实证分析，相应表达式如下：
lnYi=β0+∑aβalnXai+1/2（∑a∑bβablnXailnXbi）+Vi-Ui（3）
mi=δ0+θiLi+δjZji（4）
式（3）中，Yi表示第i个养殖户全年养羊总收入；Xi表示第i个养殖户的生产要素投入，具体包括精饲料费用支出（X1），主要指加工饲料、玉米、豆粕等精饲料支出总额；粗饲料费用支出（X2），主要指秸秆、干草、花生秧等粗饲料支出总额；劳动力投入量（X3），主要指养殖过程中养殖户家庭和雇工的劳动力投入总天数；其他物质费用支出（X4），主要是指养殖过程中的医疗防疫费、饲盐费、机械修理费、草场建设维护费等费用支出总额。式（4）中，mi表示第i个养殖户养殖过程中的技术效率损失；Li和θi分别表示第i个养殖户家庭外出务工变量及其待估参数；Zji和δj分别表示影响养殖技术效率的控制变量及其待估系数。
家庭外出务工情况的测度是本研究的关键。以往研究主要利用外出务工劳动力数量、外出劳动力数量占家庭劳动力总量的比重、家庭是否有成员外出务工的虚拟变量来衡量种植户的外出务工程度（Rozelle等，1999；钱文荣和郑黎义，2010；钟甫宁等，2016）[7]290，[28]61，[35]。实际上，上述指标偏重于测度外出务工对家庭劳动力的数量约束，但就畜禽养殖而言，养殖的全年性和全天性、市场高风险性、养殖技术复杂性以及动物疫病的突发性不仅要求养殖户的劳动力数量投入，更对养殖户的经营管理能力与养殖技术水平有较高要求，因此，本文侧重于分析高质量劳动力转移对家庭养殖经营能力带来的挑战及其对养殖技术效率造成的影响。进而，笔者利用外出务工收入占家庭总收入比重（简称外出务工收入占比）来反映家庭外出劳动力的质量水平。一般来讲，外出务工收入占比越大，表明外出务工家庭成员的整体素质越高、生产经营能力越强，意味着家庭人力资本流失越严重，从而对养殖户畜禽养殖技术效率的影响越不利。其他控制变量包括养殖户个人及家庭资源禀赋（性别、年龄、受教育程度、家庭人口规模、生产性资产拥有情况），养殖特征（养殖年限、养殖规模、养殖收入占比、是否参加专业的养殖合作社、养殖品种、养殖方式），信贷获得情况和地区差异等。
此外，根据上文讨论，外出务工可能对养殖户的农业生产性投资和现代养殖技术采用造成影响，进而作用于养殖技术效率。为此，本文利用养殖户家庭生产性资产总值作为生产性投资的代理变量，选取现代养殖技术中的人工授精技术采用与否作为现代养殖技术采用的替代变量，并借鉴Wouterse（2010）[36]的研究方法，分别建立外出务工收入占比与生产性资产（A）和现代养殖技术（T）的交互变量，通过判断交互变量的显著性和系数方向来检验外出务工对养殖户有关生产决策及其技术效率的影响。具体的模型设置如下：
mi=δ0+θ1Li+θ2LiAi+θ3LiTi+δjZji（5）
式中，θ2和θ3为本文重点关注的待估参数；Zji为一系列控制变量。
（三）数据来源及说明
该调查主要采用分层抽样的方法，在每个省（自治区）选择2个主要养殖县，在每个县随机选择2个乡（镇），每个乡（镇）随机选择1个村，并在每个村根据养殖规模选取10个左右养殖户。调查采取调研员入户面对面访问的方式进行，访问对象皆是家庭中主要养殖人员，涉及有疑问数据，调研员还会通过电话回访再次核实，因此，调查结果能够较好地反映出养殖户的真实情况。调研内容主要包括养殖户家庭基本信息、生产要素投入情况、养殖的成本收益情况、技术采用情况等主要内容。本次调查共得到315份养殖户调查问卷，经过筛选剔除无效问卷后，最终得到306份养殖户的有效问卷，有效问卷占比高达9714%。在有效问卷中，共有91户养殖户家庭成员存在外出务工，占比为2974%。此外，为保证养殖技术效率测算结果的准确性，本文利用整群核算方法整群核算是指以农牧户的整群饲养、整群出栏为基数对肉羊的养殖成本收益进行计算。该方法的优势在于能够很好地反映农牧户生产要素投入与产出水平。本文将整群核算得到的结果按农牧户各自养殖规模平均，获得最终的平均投入产出数据。 对投入产出变量进行计算，各变量的定义和基本描述统计结果见表1。
五、实证结果
（一）模型设定形式检验
SFA模型主要基于两种生产函数设定形式，即柯布-道格拉斯（C-D）生产函数和超越对数（Translog）生产函数。针对不同数据类型，往往需要采用适宜的模型设定形式，以确保模型估计结果的稳健性。为确保本文模型设定形式准确，笔者运用最大似然值比值检验法进行验证。该检验法的检验原理如下：若式（3）中βab均为零，则应采用C-D生产函数形式（原假设H0）；若式（3）中至少有一个βab的估计值不为0，则应采用Translog生产函数形式（备择假设H1）。该检验法的检验统计量为：
LR=-2ln（LH0LH1）=-2{ln（LH0）-ln（LH1）}～χ2（q）（6）
式中，LH0和LH1分别表示SFA模型在H0和H1下的最大对数似然函数值；q表示约束条件个数。当LR大于临界值时，拒绝原假设，即采用Translog生产函数形式；当LR小于临界值时，接受原假设，即采用C-D生产函数形式。本文计算的检验统计量如下：
LR=-2×（-16360）-（-12499）=7722>χ2001（10）=2321（7）
由最大似然比检验结果可知，在1%的显著性水平下拒绝采用C-D形式SFA模型的原假设，进而本文利用Translog形式SFA模型对养殖户的技术效率进行测算。根据表2的Translog形式SFA模型的估计结果，表示技术无效率方差项在复合方差项中所占比重的γ值在1%的水平上显著，为08903，表明养殖户在养殖过程中存在明显的技术效率损失，且技术效率损失主要是由技术无效率因素而非随机因素所引起的。
（二）假说检验
表3报告了养殖户技术效率损失模型的4个估计结果：模型（1）中，通过判断外出务工收入占比系数的显著性及其方向，来验证前文中假说1的可靠性；模型（2）中，外出务工收入占比与生产性资产的交互项系数反映出外出务工收入对养殖户养殖生产性投资的影响，借此来检验上文假说2的真实性；模型（3）中，外出务工收入占比与现代技术采用的交互项系数表示采用现代技术与未采用现代技术的养殖户外出务工对养殖技术效率影响的区别，基于此来判断假说3是否成立；模型（4）中，将上述关键变量同时纳入模型，以检验各模型估计结果的稳健性。结果表明，本文提出的研究假说均得到了证实，具体分析如下：
由模型（1）的估计结果可知，外出务工收入占比对养殖技术效率有显著的负向影响，说明外出务工收入占比越高，养殖户的技术效率损失越多，养殖技术效率越低。由此，本文的研究假说H1得以证实，青壮年、男性、高学历等高质量劳动力外出务工造成养殖户家庭人力资本大量流失，不利于养殖技术效率的提升。从影响程度来看，外出务工收入占比每增加1个百分点，养殖户的养殖技术效率会减少007个百分点。
从模型（2）的估计结果来看，外出务工收入占比与生产性资产交互项的系数显著为负，表明外出务工收入增加有助于养殖户增加养殖生产性投资，进而对养殖户技术效率改善起到积极作用。因此，本文提出的研究假说H2成立，畜禽养殖收入在养殖户家庭收入中占有重要地位，而且畜禽养殖本身具有高投入、高产出的特点，出于预期收入最大化的考虑，养殖户会将外出务工收入用于改善养殖条件等方面投入，進而对技术效率产生正面影响。但从影响程度来看，外出务工收入带动生产性投资对技术效率提升的正面作用（交互项系数为-004）并未完全抵消高质量劳动力流动对技术效率造成的损失（外出务工收入占比系数为007）。
根据模型（3）的估计结果，外出务工收入占比与采用现代技术交互项的系数显著为正，由于现代养殖技术要求技术采用者具备一定的认知能力、学习能力和实践能力，对于采用现代养殖技术的养殖户，高质量劳动力的大量转移使得家庭劳动力结构改变，导致技术应用对技术效率的正面作用减弱。同时，证实了本文的研究假说H3，相较于流动性约束和风险约束的缓解对技术采用的促进作用，家庭人力资本损失对现代养殖技术采用的阻碍作用更强，最终有损于技术效率。从系数大小上看，相较于未采用现代技术的养殖户，外出务工收入占比每增加1个百分点，技术采用对技术效率的促进作用将减少003个百分点。
模型（4）同时涵盖了外出务工收入占比以及外出务工收入占比与生产性资产和采用现代技术的交互变量，模型估计结果显示上述3个关键变量仍分别在5%或10%的水平上显著，且变量估计系数方向并未改变，说明本文的实证研究结果具有稳健性，进一步证明本文提出的研究假说较为可靠。其余控制变量对养殖户养殖技术效率的影响也大多符合预期。由于各模型中控制变量的估计结果无明显差异，本文主要基于模型（4）研究结果进行分析。户主性别对养殖技术效率有显著正向影响，说明同女性相比，男性从事养殖经营对于技术效率的提升更为有利。养殖年限及其平方项估计结果均显著，即养殖年限与养殖技术效率呈“倒U形”关系。养殖初期，凭借养殖经验的不断积累和“干中学”，养殖技术效率将得到提升，但随着养殖年限增加，养殖户（一般年纪较大）更多依靠已有养殖经验进行生产经营，对于新技术的采用态度趋于保守，从而对养殖技术效率产生负面作用。上述结果也从侧面说明男性、青壮年劳动力外出务工导致的养殖人员女性化、老年化倾向可能会不利于技术效率的提升。养殖收入占比对养殖技术效率也有显著正向作用，表明养殖收入占比越高，养殖户对养殖经营的重视程度越高，越可能通过生产性投资、采用新技术等方式提高养殖技术效率。实证结果也表明，生产性资产对养殖技术效率改善确有显著的正面作用。加入合作社对养殖技术效率同样存在显著影响，合作社在技术培训、统一采购饲草料、统一销售活羊或羊绒（毛）等方面的积极作用有利于养殖户提高技术效率。养殖方式对养殖技术效率也有显著影响，同传统的粗放养殖方式（放牧）相比，精细化的舍饲、半舍饲饲养方式对技术效率提升作用明显，而精细化养殖往往需要养殖户具有较高的养殖技术水平和生产经营能力，因此，高质量劳动力大量转移可能不利于我国畜牧业向集约化、精细化的方向转型。
六、结论与启示
本文意在从养殖户微观层面揭示农村劳动力外出务工对养殖技术效率的影响及其作用机制。基于2017年6省区肉羊养殖户的微观数据，利用超越对数随机前沿生产函数模型，本文从劳动力质量、生产性投资和技术采用三方面进行探究，结果发现：高质量劳动力转移会对养殖技术效率带来显著的负向作用；而外出务工收入有利于缓解家庭的流动性和信贷约束，促进养殖户的生产性投资，对养殖技术效率提升起到了积极作用，但是这种正面作用仍不足以弥补由于家庭劳动力供给质量不足对技术效率造成的负面影响；除此之外，劳动力转移会抑制现代养殖技术（人工授精技术）采用对养殖技术效率改善的实际作用效果，最终无益于养殖技术效率的提升。本文还发现户主性别、养殖年限、生产性资产、加入合作社、舍饲及半舍饲的养殖方式、地区因素等均对养殖技术效率有显著影响。
在农村劳动力大规模转移，特别是高质量劳动力优先转移的背景下，养殖人员老龄化和妇女化似已成为趋势，而妇女、老年养殖户在肉羊养殖中的技术效率劣势已经显现。那么，如何克服高质量劳动力转移对畜禽养殖的不利影响，是我国在推进畜牧业现代化发展中亟待解决的问题。结合本文研究结论，提出如下政策建议：第一，培育新型养殖主体，鼓励和支持养殖大户、家庭农场、养殖专业合作社、农业龙头企业等养殖主体的发展，促进畜禽养殖的专业化、集约化和规模化程度，积极弥补农村劳动力转移对畜禽养殖的负面影响，切实提升畜禽养殖技术效率；第二，加强养殖技术培训，不断完善现有的养殖技术推广体系，充分利用互联网等新媒体平台推广先进技术，创新养殖技术培训方式，可以通过专家入户指导、建立田间学校等多种方式开展技术培训，提高技术培训的实用性和针对性，使养殖户能真正掌握和使用新技术，以提高养殖技术效率；第三，加快畜牧机械研发与推广力度，根据不同畜禽的养殖特点，积极研发适宜的养殖机械，不断扩大畜牧机械补贴目录，促进先进养殖机械的使用，以有效替代畜禽养殖过程中的劳动力投入，弱化人力资本短缺对养殖户畜禽养殖技术效率的不利影响。
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Abstract： Based on the micro data of sheep farmers of six provinces in 2017， using the stochastic frontier production function model， this paper explores the impacts and its mechanism of rural labor migration on the technical efficiency from three aspects including labor quality， productive investment and technology adoption. It is found that a largescale transfer of highquality labor has a significantly negative effect on technology efficiency. The income of migrant workers helps promote the productive investment of the farmers， and plays a positive role in improving the technical efficiency， but it is still insufficient to make up for the negative impact of the decline in the quality of the family labor force on the technical efficiency.Labor transfer restricts the effectiveness of advanced breeding technology， which is not conducive to the improvement of technological efficiency.
Key words：migrant workers； technical efficiency； mechanism； productive investment； technology adoption
摘要：基于2017年6省（自治区）养殖户的微观调研数据，借助超越对数随机前沿生产函数模型，从劳动力质量、生产性投资和技术采用三方面深入探究了劳动力外出务工对养殖技术效率的影响及其作用机制。结果发现：高质量劳动力的大规模转移对养殖技术效率具有显著的负向作用；外出务工收入回流有助于促进养殖户的生产性投资，对养殖技术效率提升起到了积极作用，但是仍不足以弥补由于家庭劳动力质量不足对技术效率造成的负面影响；劳动力转移会制约先进养殖技术采用效果的有效发挥，进而不利于技术效率的改善。
关键词：外出务工；技术效率；作用机制；生产性投资；技术采用
中图分类号： F3046文献标志码：A文章编号：1009-055X（2018）06-0036-10
doi：1019366/jcnki1009-055X201806004
一、引言
中国是肉类消费大国，同时也是世界肉类消费增长最快的国家之一。2016年我国城乡居民人均肉类消费量分别为349千克和286千克，同2000年相比分别增长了369%和634%①，而且，随着人口增长、收入提高及城镇化发展，未来我国肉类消费规模将进一步扩大（程广燕等，2015）[1]。因此，确保我国肉类长期稳定供给显得十分重要。一般而言，畜牧业产能提升无外乎两点，增加生产资料投入，抑或是提高养殖技术效率。在资源环境约束日益增强的背景下，依靠养殖技术效率提升来促进畜牧业发展变得尤为关键。自舒尔茨开始，多数学者的研究已证实了人力资本积累对农业技术效率提升的重要作用（Hayami，1969；周晓和朱农，2003；高鸣和马铃，2015）[2-4]。但值得注意的是，改革开放以来，我国农村劳动力大量进入城镇就业，而且农村劳动力转移表现出“精英移民”的特征，即“男性为主，青壮年占多数，高学历者增加”的转移倾向。据统计，2016年我国农民工总量达282亿人，其中男性劳动力占比达655%，16～50岁劳动力占比高达809%，而拥有高中及以上学历的劳动力占比已增至264%②。随着农村劳动力的大量外流，畜禽养殖人员老龄化、女性化倾向日益明显，那么，高质量劳动力流失是否会对畜禽养殖技术效率造成负面影响？如有影响，其背后的作用机制又是什么？这些都是值得深入讨论的问题。
二、文献综述
随着劳动力流转新经济学（the New Economics of Labor Migration，简称NELM）理论的逐渐兴起，农村劳动力转移与农业生产之间的关系逐渐成为学界关注的热点问题。目前，多数学者发现劳动力外出务工与农业技术效率之间存在密切关系，但究其作用方向，学界存在两种截然不同的观点。
一种观点认为农村劳动力外出务工会阻碍农业技术效率提升。一些学者指出劳动力外流，特别是男性青壮年或者高素质劳动力的大量转移，将通过影响家庭劳动力质量、农业技术采用水平以及生产要素投入等多方面因素对农业技术效率造成负面影响（Kumbhakar和Summa，1989；FernandezCornejo，1996）[5-6]。另有学者发现，外出务工收入回流虽然有助于提高农户的流动性水平，促进农业生产要素（如化肥、农药）投入，但这种正向效应不足以完全弥补由于劳动力约束增强对农业产出及技术效率造成的损失（Rozelle等，1999）[7]291。而且随着非农收入在农户总收入中占比增加，会导致农户对农业生产的重视程度下降（粗放经营），进而减少农业生产资料投入（Wu和Meng，1997）[8]；还有研究认为外出务工收入增加未必意味着农业生产性投入的扩大，该收入可能更多被用于直接消费（Mines和Janvry，1982）[9]、家庭的教育投资（Francis和Hoddinott，1993）[10]、住宅修建（Adams，1991）[11]等非生产性投资方面，无益于农业技术效率的改善。
另一种观点认为农村劳动力外出务工会促进农业技术效率提升。马林静等（2014）[12]认为中国农村劳动力转移实质上是农业剩余劳动力释放的过程，并没有导致农业人力资源紧缺，而且外出务工引发的规模化、专业化生产以及外出务工收入回流均为农业生产创造了有利条件，有助于农业技术效率提升。还有文献指出，虽然劳动力大规模流转带来了农业人口老龄化等问题，但老年人员可以通过增加劳动时间以及丰富的务农经验来弥补体力上的不足，老龄化并不会对农业生产效率造成负面影响（林本喜和邓衡山，2012；周宏等，2014）[13-14]。再者，有研究发现，随着劳动力转移，农户会通过增加机械投入或者购买生产性社会化服务来有效替代自身劳动投入（侯方安，2008；Ji 等，2012）[15-16]，而机械化生产有助于农业技术效率提升（彭代彦和文乐，2016）[17]。有学者进一步指出，外出务工虽然会导致家庭人力资本流失，但劳动力流动有利于农户获取市场信息与新技术，而且得益于外出务工收入，农户还会增加农药、化肥、农业机械等方面的投入，抵消劳动力短缺造成的技术效率损失，促进农业技术效率的提升（Mochebelele和WinterNelson，2000；Taylor和LópezFeldman，2010；Yang等，2016）[18-20]。
现有文献关于农村劳动力外出务工对农业技术效率的影响取得了丰富的研究成果，但在诸多方面仍有进一步研究的空间。第一，研究视角有待扩展。目前，多数学者主要关注农村劳动力转移对粮食生产技术效率的影响，而忽视对畜禽养殖技术效率可能造成的冲击。在我国畜牧业产能及资源利用效率亟待提升的背景下，农村劳动力的大量转移是否会阻碍畜禽养殖技术效率的提升，是值得探讨的问题。第二，在对家庭外出务工情况的测度上，多数文献倾向于应用劳动力转移数量指标表示外出务工对农户家庭劳动力供给的数量约束（Li等，2013）[21]。但如上文所言，我国农村劳动力转移表现出“精英移民”的特征，高质量劳动力外出务工对农户生产经营能力的影响已不容忽视，因此，本文侧重于从外出务工对家庭劳动力供给质量影响入手，分析其对农户养殖技术效率的影响。第三，学界大多认可先进技术采用对农户技术效率提升的重要作用。目前，有部分学者分析了外出务工对农户技术采用行为的影响（Mendola，2008；展进涛和陈超，2009）[22-23]，但外出务工对技术采用的影响会对技术效率产生何种作用仍有待探究。基于此，本文將利用2017年在内蒙古、新疆、甘肃、山西、辽宁和河北等6省（自治区）肉羊养殖户的微观调研数据，借助超越对数随机前沿生产函数模型，分析农村劳动力外出务工对养殖技术效率的影响，并进一步探究背后可能的影响机制，以期为提升畜禽养殖技术效率与保障肉类有效供给提供有益启示。
三、理论分析与研究框架
NELM理论认为，在劳动力、信贷等市场不完全的条件下，劳动力转移应被视为农户为实现家庭预期收入最大化而对家庭劳动力资源进行重新配置的过程。在此过程中，劳动力转移对农业生产的影响机制非常复杂，必须综合考虑劳动力外流对家庭劳动力的供给约束和务工收入有利于缓解家庭资金和风险约束等两方面作用（Stark和 Bloom，1985；Taylor，1999）[24-25]。本文将主要依照NELM理论进行分析。
就劳动力约束来看，劳动力外流一方面会导致养殖户家庭劳动力供给数量受到限制，另一方面，随着高质量劳动力外出务工，养殖人员老龄化、女性化的问题不断凸显，家庭劳动力供给质量将发生改变，而后者对技术效率的影响还未受到重视。就劳动力数量限制而言，养殖户可以通过机械使用来实现对劳动的替代，即便考虑到畜禽养殖中机械对劳动力的可替代程度相对较低（在品种选育、疫病防治等方面，机械难以取代人工），养殖户还可以通过剩余家庭成员在劳动投入时间上的自我“剥削”来弥补劳动力短缺的问题。而家庭劳动力供给质量的变化，将显著影响养殖户生产经营能力，进而无益于技术效率的改善。虽然有研究指出，集体决策与生产性服务外包能够有效抵消人力资本差别对农户生产决策造成的影响（胡雪枝和钟甫宁，2012）[26]，但与粮食生产不同，畜禽养殖本身具有全年性、全天性以及较高的市场风险，需要养殖户随时根据畜禽长势以及市场行情进行决策判断，即使养殖户可以在养殖品种选择、饲料配比等部分环节实现集体决策，但人力资本在养殖经营中的作用仍不容忽视；再者，同粮食生产相比，畜禽养殖的生产性社会服务体系发展较为迟缓，养殖户很难获取该类服务。综上所述，本文提出的第一个研究假说如下：
H1：在其他条件一致的情况下，高质量劳动力转移程度越高，养殖技术效率越低。
就外出务工收入来看，在市场不完全条件下，务工收入将提高养殖户的流动性水平和抗风险能力，最终影响养殖户的生产决策。而外出务工收入能否对养殖技术效率产生影响的关键在于务工收入是否会促进养殖户的生产性投资，遗憾的是，学术界对此尚未形成共识。虽然相当部分学者发现外出务工收入有助于农户增加农业生产投入（Chen等，2009；钱文荣和郑黎义，2010）[27]，[28]63-64，但也有学者指出，务工收入主要被用于赡养父母、子女教育、创业投资等非生产性投资方面（李强等，2008；胡枫和史宇鹏，2013）[29-30]。总体来看，外出务工收入与农户农业投资之间关系较为复杂，需要结合具体环境进行考虑（钱文荣和郑黎义，2011）[31]。针对本研究，同粮食生产相比，畜禽养殖具有高投入、高产出的特点，而要追求高产出，不仅取决于养殖户的生产经营能力和养殖技术水平，还有赖于养殖户在圈舍、畜牧机械、饲料、疫病防治等方面的物质投入，即畜禽养殖对养殖户的流动性水平有一定要求。目前，养殖收入在养殖户家庭总收入中占有较大份额，出于预期收入最大化的考量，养殖户有将务工收入用于生产性投资的积极性。鉴于此，本文提出第二个研究假说：
H2：在其他条件一致的情况下，家庭成员外出务工会促进养殖户的生产性投资，提高养殖技术效率。
就技术采用来看，务工收入有利于放松养殖户的流动性约束与风险约束，使新技术采用成为可能。但另一方面，高质量劳动力转移导致家庭人力资本大量流失，留守人员能否采用新技术以及采用后能否实现预期效果还有待商榷。针对本研究，后者对技术采用行为的影响可能更大。养殖户的技术采用行为不仅取决于技术本身的成本和收益，还受制于技术采用主体对技术的认知水平、操作能力等因素。目前，高质量劳动力外出务工使得畜禽养殖人员结构呈现出老龄化、女性化倾向，而这类人群大多受教育程度偏低、思想较为保守，对新技术缺乏认知能力和使用积极性。而且，现代养殖技术（比如人工授精技术等）对采用主体的认知水平和应用能力等均有一定要求，而老人等家庭留守人员的综合素质可能很难达到技术采用的“门槛”，因此，外出务工收入虽增加养殖户的流动性水平，但其对养殖户采用现代养殖技术的促进作用有限。进一步讲，即便养殖户采用了现代养殖技术，劳动力转移导致的人力资本流失也可能使技术采用的效果大打折扣。由此，本文提出第三个研究假说：
H3：在其他条件一致的情况下，高质量劳动力转移程度越高，越不利于养殖户对现代养殖技术的采用或者技术采用效果越不明显，从而对养殖技术效率的负面影响越大。
四、計量模型与数据
（一）计量模型
目前，技术效率测算主要基于两种方法，一种是参数法，主要是随机前沿生产函数模型（SFA）；另一种是非参数法，主要是数据包络分析（DEA）。两种方法各有利弊，与DEA相比，SFA的优势在于具有经济学理论基础，且考虑了随机干扰项对技术效率的冲击，测算结果可能更为准确。鉴于此，本文利用SFA模型进行分析。早期运用SFA模型对生产单元技术效率及其影响因素的分析中，主要采用“两步法”进行估计，即先利用SFA模型对生产单元的技术效率进行估算，然后，将测算得到的技术效率与可能对技术效率造成影响的相关变量进行回归。Kumbhakar等（1991）[32]、Reifschneider和Stevenson（1991）[33]指出，由于技术无效率项与后续技术效率影响因素之间存在相关性，“两步法”估计结果是有偏误的。为解决“两步法”估计偏误问题，Battese和Coelli（1995）[34]提出基于“一步法”的SFA模型，其具体形式如下：
Yit=βXit+（Vit-Uit）i=1，2，…，N； t=1，2，…N（1）
式（1）中，Yit表示第i个生产单元在t时期的产出；Xit表示第i个生产单元在t时期的要素投入；β表示投入要素的待估系数；Vit为服从独立正态分布的随机变量，即Vit～N（0，σ2v）；Uit为服从独立截断半正态分布的非负随机变量，即Uit～N+（mit，σ2u），它表示技术无效率项，且与Vit相互独立。由于式（1）中的误差项不满足最小二乘法的古典假定，进而令σ2=σ2v+σ2u，γ=σ2u/σ2且γ∈[0，1]，σ2表示复合方差项（Vit-Uit）的方差，γ表示为技术无效率方差项在复合方差项中所占比重，该值越接近于1，表明实际产出与最大可能产出间差距主要是技术无效率导致的。此外，该模型的技术效率表达式如下：
TEit=E（YitUit，Xit）/E（YitUit=0，Xit）（2）
当TEit=1时，表示生产单元无效率损失，为完全技术效率；当0≤TEit<1时，表明生产单元存在技术效率损失。
（二）实证模型与变量选取
根据上述模型，采用超越对数随机前沿生產函数模型及其对应的技术无效率影响因素模型来进行实证分析，相应表达式如下：
lnYi=β0+∑aβalnXai+1/2（∑a∑bβablnXailnXbi）+Vi-Ui（3）
mi=δ0+θiLi+δjZji（4）
式（3）中，Yi表示第i个养殖户全年养羊总收入；Xi表示第i个养殖户的生产要素投入，具体包括精饲料费用支出（X1），主要指加工饲料、玉米、豆粕等精饲料支出总额；粗饲料费用支出（X2），主要指秸秆、干草、花生秧等粗饲料支出总额；劳动力投入量（X3），主要指养殖过程中养殖户家庭和雇工的劳动力投入总天数；其他物质费用支出（X4），主要是指养殖过程中的医疗防疫费、饲盐费、机械修理费、草场建设维护费等费用支出总额。式（4）中，mi表示第i个养殖户养殖过程中的技术效率损失；Li和θi分别表示第i个养殖户家庭外出务工变量及其待估参数；Zji和δj分别表示影响养殖技术效率的控制变量及其待估系数。
家庭外出务工情况的测度是本研究的关键。以往研究主要利用外出务工劳动力数量、外出劳动力数量占家庭劳动力总量的比重、家庭是否有成员外出务工的虚拟变量来衡量种植户的外出务工程度（Rozelle等，1999；钱文荣和郑黎义，2010；钟甫宁等，2016）[7]290，[28]61，[35]。实际上，上述指标偏重于测度外出务工对家庭劳动力的数量约束，但就畜禽养殖而言，养殖的全年性和全天性、市场高风险性、养殖技术复杂性以及动物疫病的突发性不仅要求养殖户的劳动力数量投入，更对养殖户的经营管理能力与养殖技术水平有较高要求，因此，本文侧重于分析高质量劳动力转移对家庭养殖经营能力带来的挑战及其对养殖技术效率造成的影响。进而，笔者利用外出务工收入占家庭总收入比重（简称外出务工收入占比）来反映家庭外出劳动力的质量水平。一般来讲，外出务工收入占比越大，表明外出务工家庭成员的整体素质越高、生产经营能力越强，意味着家庭人力资本流失越严重，从而对养殖户畜禽养殖技术效率的影响越不利。其他控制变量包括养殖户个人及家庭资源禀赋（性别、年龄、受教育程度、家庭人口规模、生产性资产拥有情况），养殖特征（养殖年限、养殖规模、养殖收入占比、是否参加专业的养殖合作社、养殖品种、养殖方式），信贷获得情况和地区差异等。
此外，根据上文讨论，外出务工可能对养殖户的农业生产性投资和现代养殖技术采用造成影响，进而作用于养殖技术效率。为此，本文利用养殖户家庭生产性资产总值作为生产性投资的代理变量，选取现代养殖技术中的人工授精技术采用与否作为现代养殖技术采用的替代变量，并借鉴Wouterse（2010）[36]的研究方法，分别建立外出务工收入占比与生产性资产（A）和现代养殖技术（T）的交互变量，通过判断交互变量的显著性和系数方向来检验外出务工对养殖户有关生产决策及其技术效率的影响。具体的模型设置如下：
mi=δ0+θ1Li+θ2LiAi+θ3LiTi+δjZji（5）
式中，θ2和θ3为本文重点关注的待估参数；Zji为一系列控制变量。
（三）数据来源及说明
该调查主要采用分层抽样的方法，在每个省（自治区）选择2个主要养殖县，在每个县随机选择2个乡（镇），每个乡（镇）随机选择1个村，并在每个村根据养殖规模选取10个左右养殖户。调查采取调研员入户面对面访问的方式进行，访问对象皆是家庭中主要养殖人员，涉及有疑问数据，调研员还会通过电话回访再次核实，因此，调查结果能够较好地反映出养殖户的真实情况。调研内容主要包括养殖户家庭基本信息、生产要素投入情况、养殖的成本收益情况、技术采用情况等主要内容。本次调查共得到315份养殖户调查问卷，经过筛选剔除无效问卷后，最终得到306份养殖户的有效问卷，有效问卷占比高达9714%。在有效问卷中，共有91户养殖户家庭成员存在外出务工，占比为2974%。此外，为保证养殖技术效率测算结果的准确性，本文利用整群核算方法整群核算是指以农牧户的整群饲养、整群出栏为基数对肉羊的养殖成本收益进行计算。该方法的优势在于能够很好地反映农牧户生产要素投入与产出水平。本文将整群核算得到的结果按农牧户各自养殖规模平均，获得最终的平均投入产出数据。 对投入产出变量进行计算，各变量的定义和基本描述统计结果见表1。
五、实证结果
（一）模型设定形式检验
SFA模型主要基于两种生产函数设定形式，即柯布-道格拉斯（C-D）生产函数和超越对数（Translog）生产函数。针对不同数据类型，往往需要采用适宜的模型设定形式，以确保模型估计结果的稳健性。为确保本文模型设定形式准确，笔者运用最大似然值比值检验法进行验证。该检验法的检验原理如下：若式（3）中βab均为零，则应采用C-D生产函数形式（原假设H0）；若式（3）中至少有一个βab的估计值不为0，则应采用Translog生产函数形式（备择假设H1）。该检验法的检验统计量为：
LR=-2ln（LH0LH1）=-2{ln（LH0）-ln（LH1）}～χ2（q）（6）
式中，LH0和LH1分别表示SFA模型在H0和H1下的最大对数似然函数值；q表示约束条件个数。当LR大于临界值时，拒绝原假设，即采用Translog生产函数形式；当LR小于临界值时，接受原假设，即采用C-D生产函数形式。本文计算的检验统计量如下：
LR=-2×（-16360）-（-12499）=7722>χ2001（10）=2321（7）
由最大似然比检验结果可知，在1%的显著性水平下拒绝采用C-D形式SFA模型的原假设，进而本文利用Translog形式SFA模型对养殖户的技术效率进行测算。根据表2的Translog形式SFA模型的估计结果，表示技术无效率方差项在复合方差项中所占比重的γ值在1%的水平上显著，为08903，表明养殖户在养殖过程中存在明显的技术效率损失，且技术效率损失主要是由技术无效率因素而非随机因素所引起的。
（二）假说检验
表3报告了养殖户技术效率损失模型的4个估计结果：模型（1）中，通过判断外出务工收入占比系数的显著性及其方向，来验证前文中假说1的可靠性；模型（2）中，外出务工收入占比与生产性资产的交互项系数反映出外出务工收入对养殖户养殖生产性投资的影响，借此来检验上文假说2的真实性；模型（3）中，外出务工收入占比与现代技术采用的交互项系数表示采用现代技术与未采用现代技术的养殖户外出务工对养殖技术效率影响的区别，基于此来判断假说3是否成立；模型（4）中，将上述关键变量同时纳入模型，以检验各模型估计结果的稳健性。结果表明，本文提出的研究假说均得到了证实，具体分析如下：
由模型（1）的估计结果可知，外出务工收入占比对养殖技术效率有显著的负向影响，说明外出务工收入占比越高，养殖户的技术效率损失越多，养殖技术效率越低。由此，本文的研究假说H1得以证实，青壮年、男性、高学历等高质量劳动力外出务工造成养殖户家庭人力资本大量流失，不利于养殖技术效率的提升。从影响程度来看，外出务工收入占比每增加1个百分点，养殖户的养殖技术效率会减少007个百分点。
从模型（2）的估计结果来看，外出务工收入占比与生产性资产交互项的系数显著为负，表明外出务工收入增加有助于养殖户增加养殖生产性投资，进而对养殖户技术效率改善起到积极作用。因此，本文提出的研究假说H2成立，畜禽养殖收入在养殖户家庭收入中占有重要地位，而且畜禽养殖本身具有高投入、高产出的特点，出于预期收入最大化的考虑，养殖户会将外出务工收入用于改善养殖条件等方面投入，進而对技术效率产生正面影响。但从影响程度来看，外出务工收入带动生产性投资对技术效率提升的正面作用（交互项系数为-004）并未完全抵消高质量劳动力流动对技术效率造成的损失（外出务工收入占比系数为007）。
根据模型（3）的估计结果，外出务工收入占比与采用现代技术交互项的系数显著为正，由于现代养殖技术要求技术采用者具备一定的认知能力、学习能力和实践能力，对于采用现代养殖技术的养殖户，高质量劳动力的大量转移使得家庭劳动力结构改变，导致技术应用对技术效率的正面作用减弱。同时，证实了本文的研究假说H3，相较于流动性约束和风险约束的缓解对技术采用的促进作用，家庭人力资本损失对现代养殖技术采用的阻碍作用更强，最终有损于技术效率。从系数大小上看，相较于未采用现代技术的养殖户，外出务工收入占比每增加1个百分点，技术采用对技术效率的促进作用将减少003个百分点。
模型（4）同时涵盖了外出务工收入占比以及外出务工收入占比与生产性资产和采用现代技术的交互变量，模型估计结果显示上述3个关键变量仍分别在5%或10%的水平上显著，且变量估计系数方向并未改变，说明本文的实证研究结果具有稳健性，进一步证明本文提出的研究假说较为可靠。其余控制变量对养殖户养殖技术效率的影响也大多符合预期。由于各模型中控制变量的估计结果无明显差异，本文主要基于模型（4）研究结果进行分析。户主性别对养殖技术效率有显著正向影响，说明同女性相比，男性从事养殖经营对于技术效率的提升更为有利。养殖年限及其平方项估计结果均显著，即养殖年限与养殖技术效率呈“倒U形”关系。养殖初期，凭借养殖经验的不断积累和“干中学”，养殖技术效率将得到提升，但随着养殖年限增加，养殖户（一般年纪较大）更多依靠已有养殖经验进行生产经营，对于新技术的采用态度趋于保守，从而对养殖技术效率产生负面作用。上述结果也从侧面说明男性、青壮年劳动力外出务工导致的养殖人员女性化、老年化倾向可能会不利于技术效率的提升。养殖收入占比对养殖技术效率也有显著正向作用，表明养殖收入占比越高，养殖户对养殖经营的重视程度越高，越可能通过生产性投资、采用新技术等方式提高养殖技术效率。实证结果也表明，生产性资产对养殖技术效率改善确有显著的正面作用。加入合作社对养殖技术效率同样存在显著影响，合作社在技术培训、统一采购饲草料、统一销售活羊或羊绒（毛）等方面的积极作用有利于养殖户提高技术效率。养殖方式对养殖技术效率也有显著影响，同传统的粗放养殖方式（放牧）相比，精细化的舍饲、半舍饲饲养方式对技术效率提升作用明显，而精细化养殖往往需要养殖户具有较高的养殖技术水平和生产经营能力，因此，高质量劳动力大量转移可能不利于我国畜牧业向集约化、精细化的方向转型。
六、结论与启示
本文意在从养殖户微观层面揭示农村劳动力外出务工对养殖技术效率的影响及其作用机制。基于2017年6省区肉羊养殖户的微观数据，利用超越对数随机前沿生产函数模型，本文从劳动力质量、生产性投资和技术采用三方面进行探究，结果发现：高质量劳动力转移会对养殖技术效率带来显著的负向作用；而外出务工收入有利于缓解家庭的流动性和信贷约束，促进养殖户的生产性投资，对养殖技术效率提升起到了积极作用，但是这种正面作用仍不足以弥补由于家庭劳动力供给质量不足对技术效率造成的负面影响；除此之外，劳动力转移会抑制现代养殖技术（人工授精技术）采用对养殖技术效率改善的实际作用效果，最终无益于养殖技术效率的提升。本文还发现户主性别、养殖年限、生产性资产、加入合作社、舍饲及半舍饲的养殖方式、地区因素等均对养殖技术效率有显著影响。
在农村劳动力大规模转移，特别是高质量劳动力优先转移的背景下，养殖人员老龄化和妇女化似已成为趋势，而妇女、老年养殖户在肉羊养殖中的技术效率劣势已经显现。那么，如何克服高质量劳动力转移对畜禽养殖的不利影响，是我国在推进畜牧业现代化发展中亟待解决的问题。结合本文研究结论，提出如下政策建议：第一，培育新型养殖主体，鼓励和支持养殖大户、家庭农场、养殖专业合作社、农业龙头企业等养殖主体的发展，促进畜禽养殖的专业化、集约化和规模化程度，积极弥补农村劳动力转移对畜禽养殖的负面影响，切实提升畜禽养殖技术效率；第二，加强养殖技术培训，不断完善现有的养殖技术推广体系，充分利用互联网等新媒体平台推广先进技术，创新养殖技术培训方式，可以通过专家入户指导、建立田间学校等多种方式开展技术培训，提高技术培训的实用性和针对性，使养殖户能真正掌握和使用新技术，以提高养殖技术效率；第三，加快畜牧机械研发与推广力度，根据不同畜禽的养殖特点，积极研发适宜的养殖机械，不断扩大畜牧机械补贴目录，促进先进养殖机械的使用，以有效替代畜禽养殖过程中的劳动力投入，弱化人力资本短缺对养殖户畜禽养殖技术效率的不利影响。
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Abstract： Based on the micro data of sheep farmers of six provinces in 2017， using the stochastic frontier production function model， this paper explores the impacts and its mechanism of rural labor migration on the technical efficiency from three aspects including labor quality， productive investment and technology adoption. It is found that a largescale transfer of highquality labor has a significantly negative effect on technology efficiency. The income of migrant workers helps promote the productive investment of the farmers， and plays a positive role in improving the technical efficiency， but it is still insufficient to make up for the negative impact of the decline in the quality of the family labor force on the technical efficiency.Labor transfer restricts the effectiveness of advanced breeding technology， which is not conducive to the improvement of technological efficiency.
Key words：migrant workers； technical efficiency； mechanism； productive investment； technology adoption
