雇工勞動對農戶糧食生產技術效率的影響研究
——基于三省水稻種植戶的調查

黃晨鳴，朱臻,

（1. 浙江農林大學經濟管理學院，浙江 臨安 311300；2. 浙江農民發展研究中心，浙江 臨安 311300）

隨著我國城市化進程的加速，農村勞動力非農就業的持續增加導致農業勞動力供給減少和勞動力成本上升，對我國傳統的小規模、分散化的家庭農業經營制度構成沖擊，隨之而來的是我國農村土地承包經營權流轉和農業規模化經營的不斷推進。農業部統計數據顯示，截至2016年6月，全國家庭承包耕地流轉面積超過3 000萬hm2，經營耕地面積在3.3 hm2以上的規模經營農戶超過350萬戶，經營耕地面積超過2 300萬hm2。在此背景下，農業雇工生產成為常態。農業雇工不僅解決了當下農業規模經營中勞動力緊缺的問題，還帶來了分工合作的優勢。然而，農業雇工生產與傳統的家庭聯產承包責任制不同，家庭勞動力擁有剩余索取權，因此具有較高的勞動積極性，而雇工勞動則并不具備，若經營主體對雇工的管理是不健全的，雇工勞動將會對農業生產帶來負面的影響。由此可見，從雇工視角出發，研究其對農戶糧食生產效率影響，對于梳理糧食規模化經營下存在的瓶頸和制約問題，進一步深入比較規模化經營的優劣勢具有重要的現實意義。

傳統經濟理論一般認為，集體農作的效率是低下的，因為在團隊生產中，如果對勞動的監督和衡量是不完備的，團隊成員往往會產生“搭便車”等機會主義行為，使得團隊難以取得較高的生產效率[1]。規模經營本可以使農業生產達到更高程度的分工和專業化水平，但現在由于人為的因素卻沒有實現[2]，其中重要的原因就是雇工生產存在著信息不對稱和“道德風險”等問題。在農業生產中，一方面農業生產管理相對于工業化生產管理而言相對粗放，勞動力投入程度是很難觀測到的，這會導致農業規模經營的機會主義行為更加嚴重；另一方面，從家庭勞動力與雇工關系出發，如果擁有剩余索取權的家庭勞動力更多地參與到農業規模經營中會導致較高的邊際產出，而雇工比例越高則面臨的道德風險越大，導致農業生產效率受到影響（落入到生產可能性曲線內部）和邊際產出的下降。這在以勞動力資源稟賦突出的發展中國家尤為顯著，如在印度的研究就表明，在播種環節由于雇傭勞動力勞動質量問題會導致糧食作物產量減少近一半[3]。雇工及其引發的“道德風險”問題，不僅會影響到農業產出，而且會帶來高額的勞動力成本，尤其會增加額外的勞動監督成本[4]。如果家庭農業經營中存在雇工行為，大約10%的家庭勞動力時間會花費在對雇工的監督上，這會對勞動力在其他用途上的配置產生擠出效應[5]。

針對雇工勞動與農業生產效率之間關系的研究，學界多集中于理論模型分析，其中使用較多的分析方法是以委托—代理理論為基礎，從數理上探討雇工勞動中道德風險與監督問題對農業生產效率的影響[6-8]；也有學者利用納什均衡模型，探討雇主與雇工相互博弈背景下，雇工勞動偷懶與雇主監督策略的選擇以及最終均衡條件下的農業收益與生產效率[9]。然而，目前從實證角度的研究大多集中對勞動力投入[10]，勞動力轉移[11]和勞動力結構[12]等對農業生產技術效率的影響，并未區分雇工勞動力與家庭自有勞動力，事實上雇工勞動力與家庭自有勞動力并不同質，由于“道德風險”問題的存在導致其邊際產出具有明顯差異。

因此，本文從實證角度研究雇工勞動與農業生產技術效率之間的關系，基于黑龍江、浙江和四川3省的調研數據，采用不同前沿面的超越對數隨機前沿生產函數，分析農戶糧食生產技術效率及其損失的影響因素，重點考察雇工勞動對農戶糧食生產技術效率的影響，分析其內在的關系，彌補現有研究的不足，為糧食規模化經營中存在的雇工勞動問題梳理和解決提供決策依據。

1 研究方法

1.1 理論模型

農業生產領域生產率和效率的度量一般使用前沿函數模型，主要包括數據包絡分析（DEA）的非參數方法，確定性前沿生產函數和隨機前沿生產函數（SFA）的參數分析法。但是非參數方法存在很大局限：該方法主要運用線性規劃方法進行計算，不像參數法具有統計特性，可以對模型中參數進行檢驗；雖然非參數法不需要估計農戶的生產函數，但是對樣本觀測數要求較高，同時DEA方法的前沿面是固定的，忽略了樣本之間的差異性，而在實際農業生產中往往會受到隨機擾動和技術效率兩個方面因素的影響，相比較而言參數法中的SFA更接近現實的農業生產。該方法首先以具體的生產函數形式估計農戶的生產前沿面，進而計算農戶實際產出與最優產出的差距，技術效率則為實際產出與最優產出的比值。Aigner等[13]與Meeusen和Broeck[14]最早提出了隨機前沿生產函數為：

式中：Yi表示第i個農戶的糧食產出；f(Xi;β)代表生產前沿，即在當前投入水平和技術條件下的最大產出；Xi為生產投入的要素向量，包括土地、資本和勞動力等，Vi-Ui為混合誤差，其中Vi表示隨機誤差，且Vi～iidN(0,)；Ui為技術效率損失率，服從獨立的截斷正態分布N(mi,)分布。其中mi即為技術無效率的程度，可以根據Battese 和Coelli[15]提出的一種同時估計隨機前沿生產函數和技術效率影響因素的方法進行估計，以避免兩步法中分析結果的偏差。值得注意的是（1）式中復合擾動項不滿足最小二乘法的經典假設，不能使用OLS進行參數估計，因而需采用最大似然值的方法。具體可以根據 Battese和 Corra[16]的建議 ：令和其反映了復合擾動項中技術無效率所占比例。具體可以采用在該區間內搜尋的方式得到一個γ的初始值，然后利用非線性估計的方法得到所有參數的最大似然估計量。當γ趨近于0時，說明誤差主要來自于隨機誤差，此時可能不存在明顯的技術非效率；當γ趨近于1時，說明誤差項主要來源于技術的非效率。

生產單位i的技術效率采用以下公式[17]：

式中：TEi為技術效率，E(.)表示對括號中的數學式求期望值。當TEi=1，表明無技術效率損失，TEi越趨近于0，表明技術效率損失越大。

所有樣本的平均技術效率為：

式中：n為樣本總數。

1.2 實證模型

傳統C-D模型，暗含一個前提假設：各種生產投入要素的替代彈性為0或1[18]。在確定農戶農業生產函數形式時，由于事先并不知道各種生產投入要素之間的替代彈性情況，所以本文采用形式比較靈活，可近似反映任何生產技術的超越對數形式的隨機前沿生產函數模型。需要注意的是，由于不同種植規模的農戶可能采用不同的生產技術，因此其前沿面也是有差異的[19]（圖1），籠統的分析可能會混淆生產效率差異和生產技術的差異。

圖1 不同規模農戶的前沿面和共同前沿面Fig. 1 Frontiers of farmers of different scales and common frontier

因此，本文對傳統的超越對數生產函數進行了修正，添加一個是否規模戶的虛擬變量與其他項做交叉，以此控制規模戶與普通戶的前沿面。生產函數具體形式為：

農戶技術無效率函數設定為：

式中：Yi表示第i個農戶的糧食產出，Ki和Li分別表示資本投入和勞動力投入，Di為是否規模戶的虛擬變量（1=規模戶，0=普通戶），areai表示樣本省份的虛擬變量，β0～β12為待估參數；μi為隨機誤差項，Zj表示影響農戶技術效率的第j項外生性變量，δj為待估參數，其反應Zj對技術效率的影響。δj負值表示Zj對技術效率有正的影響，正值表示Zj對技術效率有負的影響。

通過對超越對數生產函數即公式（4）求導可以分別計算出各投入要素的產出彈性。資本投入要素的產出彈性為：

勞動力要素的產出彈性為：

式中：lnL、lnK的值由樣本地區的投入指標值進行簡單算術平均得到，β來自模型估計結果。

為了論證模型設置的適宜性，利用Frontier4.1軟件對模型進行回歸，通過計算似然比（LR）統計量對不同模型設定進行檢驗。

式中：lnL(H0)和lnL(H1)分別是零假設H0和備擇假設H1下的對數似然函數值，k為自由度，表示受約束條件的自由度。將LR統計量與臨界值進行比較，當LR統計量值大于臨界值時拒絕原假設，否則，接受原假設。具體主要包括以下3個零假設：1）規模戶和非規模戶的前沿面并沒有顯著的差異，即模型不需要添加是否規模戶虛擬變量；2）用C-D形式的前沿生產函數更為合適，即所有二次項系數均為零；3）其他變量對技術效率沒有影響，即不存在外生的影響。

1.3 變量選擇

生產函數模型主要包括單個產出和多個生產投入，因此，產出變量使用單位面積糧食產量表示（kg/hm2），生產投入變量主要為單位面積資本投入（元/hm2）和單位面積勞動力投入（h/hm2）。其中，單位面積資本投入包括化肥、農藥、種子、灌溉服務和機械服務等的投入，單位面積勞動力投入包含家庭自有勞動力投入和雇工勞動力投入。

糧食作物生產技術效率受多種因素的影響，主要包括自然因素，家庭特征和資源稟賦等因素[20-22]，本文主要從這3個方面進行變量選取。

1）自然因素：土地是農業生產中最基礎的要素，土地的特征直接影響到農戶農業產出，對生產效率產生巨大的影響，所以這里的自然因素主要考慮了農戶地塊的特征，包括地塊的面積，土地的質量、地塊與農戶居住地的距離等。

2）家庭戶主特征因素：農戶戶主特征是人力因素的重要體現，這些特征包括戶主的年齡，受教育程度等。戶主的年齡反應了其種植經驗、社會閱歷等，而受教育年限可以反應農戶接受農業信息、應用新農業技術和農業經營水平的能力等。

3）家庭資源稟賦因素：資源稟賦直接影響到農戶在農業生產上的投入，例如家庭的農業勞動力人數會影響到勞動力要素的投入，而農戶家庭收入則會影響資本要素的投入。此外，土地經營的規模等都會影響農業的生產投入。

具體模型的解釋變量中，關鍵變量為雇工投入比例（Z1），雇工投入比例等于單位面積農田雇工勞動力投入除以總的勞動力投入。農業生產中雇工投入比例越高意味著家庭自有勞動力相對越少，勞動監督難度增加，雇工勞動力的道德風險增大，從而導致勞動生產質量下降，對生產效率產生影響。農業經營的規模過小會喪失分工、專業化協作的優勢，但規模過大會帶來組織內部協調成本和監督成本等交易費用的上升[23]，農業雇工生產面臨著極為相似的問題，因此本文添加雇工投入比例的平方項（Z2），是為了考慮雇工投入比例與糧食生產技術效率之間可能是一種非線性關系。

控制變量方面，Z3為戶主年齡（歲）；Z4為戶主的受教育年限（年）；Z5為家庭農業勞動力人口（人）；Z6表示農戶的人均純收入（元）；Z7表示該地塊的面積（hm2）；Z8表示農戶糧食生產規模（hm2）；Z9為農戶家與該地塊的距離（km）；Z10表示該塊地今年是否受災（1=是，0=否）；根據農戶調查反映結果將土地肥力分為三類（好，中，差），以土地肥力中為對照組，Z11表示土壤肥力好的虛擬變量（1=好，0=其他），Z12表示土壤肥力差的虛擬變量（1=差，0=其他）。

1.4 數據來源

本文數據資料來自課題組2015年在黑龍江、浙江和四川3省展開的關于種糧農戶的問卷調查。本調查首先采用分層抽樣原則，每個省選擇4個樣本縣（市），共12個樣本縣（市）；其次，采取隨機抽樣方法，在每個縣市隨機挑選2個鄉鎮，共24個鄉鎮，并在每個鄉鎮隨機選擇4個村，共96個村作為樣本村；按規模戶與普通戶1∶2的比例每個村挑選10戶農戶，若規模戶數量不足則由普通戶補充調查。調查內容主要包括農戶家庭特征、農戶2014年糧食生產情況，每戶農戶調查自有地塊與轉入地塊2塊地塊的糧食產出和投入情況等，本次調查包含水稻和玉米兩種糧食作物，本文討論的糧食生產效率問題以糧食作物水稻為例，最終共收獲水稻經營戶有效問卷499份，其中有水稻生產經營行為的地塊797塊。

2 結果與分析

2.1 描述性統計分析

從投入產出情況來看，農戶地塊的平均產出為7 448.50 kg/hm2，最小的僅為732.56 kg/hm2，最大的達到了16 744.19 kg/hm2（表1），個體產出差異較大。農戶水稻經營的資本投入均值為8 101.62元/hm2；勞動力投入為997.99 h/hm2，農戶間的資本與勞動力投入差異均較大。

技術效率損失模型中雇工投入比例均值為0.16，并且存在有農戶采用完全雇工形式的生產；戶主的平均年齡為56.44歲而受教育年限僅為6.05年，顯示從事糧食生產的農戶平均年齡較大但教育水平都比較低。家庭戶均農業勞動力為1.78個，僅占農戶家庭總勞動力人數的57%。農戶人均純收入相對較高，非農就業已成為其主要收入來源，樣本農戶的非農就業收入占到了家庭總收入的54%，從對勞動力配置的邊際效益來看，農戶更愿意把自家勞動力配置到非農就業上從而帶來更高的邊際報酬，而在農業生產中或農忙時節通過雇工滿足農業生產的需求。樣本戶樣本地塊的平均面積為0.94 hm2，家庭戶均地塊數為13.89塊，戶均農地經營規模為4.44 hm2，而樣本戶糧食種植規模中位數僅為1.53 hm2，實際上農戶糧食經營的規模普遍較小，經營細碎化程度較高；樣本地塊距離平均為0.81 km，且91%的土地質量均為中等及以上，離家較近且土地質量良好，30%的農地有受到自然災害的影響，證明樣本省的立地、自然氣候和交通條件對農業經營非常便利。

表1 主要變量的基本特征Table 1 Basic features of the main variables

2.2 雇工勞動投入對農戶糧食生產投入產出的影響

表2顯示了不同雇工投入水平下農戶的糧食生產投入產出情況。44.7%的農戶家庭在糧食生產經營中存在雇傭勞動力行為，且這部分農戶家庭的平均糧食經營面積為8.2 hm2，糧食生產雇工在規模戶中已經成為一種常見的現象。將雇工投入比例平均分為5組，從樣本的交叉統計特征來看，隨著雇工投入比例的增加，糧食經營規模和雇工實際投入呈基本上升趨勢，雇工投入比例在50%～75%區間中，雇工實際投入水平最高；而自有勞動力投入主要集中在小規模糧食經營中，55.3%的樣本戶糧食經營都依賴于自投工，但這部分農戶的糧食經營面積只有1.4 hm2。

表2 不同雇工投入比例分組下農戶的糧食生產投入產出情況Table 2 Rural households’ input and output in different employee input proportions

隨著雇工投入比例的增加，資本投入和機械服務支出也在增加，而由于浙江和四川地區土地資源稟賦限制，機械對勞動力的替代并不明顯。但是隨著雇工投入比例的增加，單位產出水平并沒有呈單邊的上升趨勢，雇工投入比例在25%～50%區間地塊產出最高，為8 204.3 kg/hm2，然后向兩邊遞減，呈現“倒U型”的趨勢，即單從描述性統計來看，追求最優產出的雇工比例應該在25%～50%，這驗證了本文的研究假說，即隨著雇工投入比例的增加，由于農戶道德風險的存在，會影響到農戶的糧食經營水平，但此種關系是在不剔除其他因素干擾上的，深入考察雇工投入比例對于糧食單產的影響需要通過計量模型進行驗證。

2.3 隨機前沿生產函數估計結果分析

表3為隨機前沿生產模型設定的假設檢驗結果，其中，第1個檢驗是針對零假設1（模型2）的檢驗，檢驗結果在1%水平下拒絕零假設，說明規模戶和普通戶的前沿面存在著差異，需要使用虛擬變量區分規模戶與普通戶的前沿面；第2個檢驗是針對零假設2（模型3）的檢驗，檢驗結果在1%水平下拒絕零假設，說明超越對數形式的前沿生產函數更適合本文所使用的數據，使用傳統C-D模型可能會造成估計結果的偏差；第3個檢驗是針對零假設3（模型4）的檢驗，檢驗結果在1%水平下拒絕零假設，說明糧食生產技術效率還受到一些特定變量的影響，糧食生產中存在技術無效率的現象。

表3 假設檢驗結果Table 3 Hypothesis test results

表4為隨機前沿生產函數模型的估計結果，將回歸的系數代入（6）和（7）式中計算得規模戶與非規模戶的資本投入要素與勞動力要素的產出彈性分別為：0.167 9，-0.033 4和0.175 9，-0.022 1。資本投入要素的產出彈性大于0，說明資本的邊際產出大于0，表明在當前生產水平下增加資本的投入可以提高耕地的單產；單位面積勞動力的投入對耕地單產有較弱的負向影響，說明在當前水平下勞動力投入已經出現過剩的狀況，提高糧食的單產不能再一味的依靠勞動力要素的增加，更應注意機械在生產中的運用。更值得注意的是，勞動力中的雇工勞動力由于道德風險的存在，其邊際產出相對家庭自有勞動力更低，其產出彈性會更小，而由此帶來的對勞動效率的制約影響會更大。

2.4 技術效率影響因素分析

表4 超越對數隨機前沿生產函數參數估計結果Table 4 Parameter estimation results of the stochastic frontier production function

表5是影響農戶糧食生產技術效率因素的實證結果，系數為正號表示該變量對糧食生產技術效率有負向影響，系數為負號則表示有正向影響。從模型估計結果看，3個模型的回歸結果相近，說明技術效率損失模型的估計較穩健，并不會因為生產函數設置的不同而產生較大的改變。農戶的平均糧食生產技術效率為85.11%，意味著若消除技術效率的損失，農戶的糧食生產技術效率還有14.89%的提升空間。關鍵變量、自然因素和家庭特征因素均對技術效率有顯著的影響。

表5 技術效率損失模型估計結果Table 5 Estimation results of the technical efficiency loss function

雇工投入比例對農戶的糧食生產技術效率有正向影響，且在1%水平下顯著；雇工投入比例的二次項對農戶的糧食生產技術效率有負向影響，且在1%水平下顯著。即在雇工投入比例較低的時候，雇工的增加會對技術效率帶來非常顯著且很強的正效應，而隨著雇工數量的增加，超越了雇工與自用工的最優組合時，雇工投入對糧食生產技術效率轉而產生負向的影響。說明雇工投入比例與糧食生產效率的確存在“倒U型”的非線性關系。

農戶家庭特征變量，戶主的受教育年限對農戶的糧食生產技術效率有正向影響，且在1%水平下顯著，人均純收入對農戶的糧食生產技術效率有正向影響，且在10%水平下顯著。一般而言，戶主的受教育水平越高，對農業科技和資訊更為了解，更加重視科學專業的糧食生產，因此，農戶的糧食生產技術效率也會更高；家庭的人均收入越高意味著農戶有更多的資金購買農業資料投入到糧食生產中，從而提高糧食生產的技術效率。

自然因素方面，地塊的面積對糧食生產技術效率有正向影響，且在1%水平下顯著，一般的研究認為土地的細碎化是不利于糧食生產的，主要是因為影響機械在其中的使用，所以地塊面積越大，越有利于糧食生產技術效率的提高，這與許玉光等[20]得出的結論是一致的；糧食經營規模對糧食生產技術效率有較弱的負向影響，且在10%水平下顯著，一般認為規模化的經營會產生規模經濟從而有利于糧食生產，糧食生產中規模經濟的產生主要是由生產的機械化與專業化造成的，土地細碎化是影響專業化與機械化的重要因素，而本文控制了地塊面積變量，因此這里的種地規模系數為正（未控制地塊面積變量時系數為負），這主要是由于規模的擴大會造成內部協調、分工的困難，造成技術效率的損失，另外，根據屈小博[23]研究，規模小于0.53 hm2的種植戶群體，規模變量對生產技術效率會帶來負的效應；地塊離家的距離對糧食生產技術效率有負向影響，且在1%水平下顯著，即地塊距離農戶越遠，生產效率越低，說明優良的地理位置和交通條件有利于農戶的管理與經營，從而提高糧食的生產效率；其受災對農戶的糧食生產技術效率有負向影響，且在1%水平下顯著，并且系數較大，說明自然災害是造成糧食減產的一個重要因素。因此做好災害預防工作，加大基礎防護設施建設可以有效提高農戶的糧食生產技術效率；差的土壤肥力對糧食生產技術效率有負向影響，且在1%水平下顯著。所以，合理的輪作，適當增加有機肥的使用，秸稈還田等方式均能提升農戶的糧食生產技術效率。

2.5 雇工勞動對技術效率的影響

前文統計描述顯示雇工投入比例與糧食單產存在“倒U型”的關系，計量模型也已證明雇工投入比例與糧食生產效率確實存在一種“倒U型”非線性關系，為了更清晰地描述雇工投入對糧食生產的影響，本文對不同雇工投入水平下農戶的技術效率做了統計分析（表6）。

表6為不同雇工投入比例分組下農戶的糧食生產技術效率，糧食生產技術效率在25%～50%這個雇工比例區間中最高，并向兩邊逐漸遞減，同樣呈現出“倒U型”的關系。這是因為在雇工投入比例較低的時候，由于勞動力的缺乏，雇工的增加會削弱勞動力供給約束對生產的影響，同時勞動力的增加還會帶來分工與專業化協作的優勢，從而對技術效率帶來非常顯著且很強的正向影響，而隨著雇工數量的增加，雇工的勞動生產質量問題逐漸突出和放大，雇工勞動力相對于自有勞動力邊際產量低的問題更加突出，這時需要農戶額外的擠出勞動力投入到對雇工的監督上，然而農業生產管理相對粗放，勞動的監督和衡量很難實現，因此，當雇工勞動所帶來的負面效應超越了所帶來的正面效應時，即超越了雇工與自用工的最優組合時，雇工投入對糧食生產的技術效率轉而產生負向的影響。

表6 不同雇工投入比例下分組農戶的生產技術效率Table 6 Farmers’ production technology efficiency loss in different employee input proportions

進一步分析各省以及規模戶和普通戶的生產技術效率，發現在各省分組以及規模戶和普通戶分組中，雇工投入比例與糧食生產效率均存在倒“U”型的關系。但是可以發現普通戶和規模戶的最優雇工比例區間存在著一定的差異，普通戶的最優區間高于規模戶的最優區間，這是因為普通戶的經營規模遠小于規模戶，因此對于雇工的監督易于規模戶，從而雇工投入比例的最優區間上移。另一方面，雖然樣本規模戶的戶均雇工投入和雇工投入比例均大于普通戶，然而其技術效率仍高于普通戶。這是由規模戶規模經營、機械化的運用所帶來的優勢導致的，因此即使雇工投入和雇工投入比例均大于普通戶，其仍可以獲得較高的生產效率。從以上分析可看出雇工生產解決了勞動力短缺所帶來的不利影響，但由于其自身所存在的勞動質量問題，也會對農業生產產生不利的影響。農戶自身的監督和管理是避免雇工勞動問題的必要手段，此外運用機械替代勞動力也是當前勞動力成本不斷上升背景下唯一的選擇，同時也是政府一直所推行和倡導的。

3 結論與建議

3.1 結論

研究表明，當前雇工生產行為在糧食生產中已成為一種普遍現象，規模經營戶的雇工需求尤為突出；樣本地區尤其是四川和浙江的丘陵地區機械化水平仍然不高，相較于發達國家的高度機械化水平仍存在很大的差距。這意味著即使在土地規模流轉背景下，由于資源稟賦造成的機械無法大規模替代勞動力的限制仍然是一個值得重視的問題。

樣本地區農戶糧食生產的平均技術效率為85.11%，存在顯著的技術效率損失，技術效率受多種因素影響；農業雇工投入對糧食生產技術效率的影響呈現“倒U型”的效應趨勢，并在25%～50%的區間中最高，因而在農業機械尚無法大規模替代勞動力，勞動力的產出彈性較低的情況下，更需要注意適度規模問題，否則雇傭勞動所帶來的勞動質量下降會極大地限制糧食生產水平的提升。

3.2 建議

1）加大科技服務投入，在有條件的地區普及農業機械化生產，開拓新型經營方式，積極推進糧食適度規模經營。由本文計量模型可知，勞動力的產出彈性為負，在地形條件較平緩的地區的糧食規模經營戶中可以依靠推進農業機械化替代勞動力，解決雇傭勞動所帶來的勞動質量問題；同時，在機械替代勞動力較困難的地區，開拓農業服務外包、農戶間合作經營和托管經營等新型農業經營方式，促使勞動力要素配置更加專業化，也可以緩解由于雇傭勞動力所帶來的勞動質量問題；由于規模經營不可避免的會產生雇工勞動的問題，雇工勞動存在一個最優的比例，因此從勞動力層面同樣要求農戶適度規模經營。

2）建立有效勞動監督和“農業CEO”管理機制，合理使用各種勞動激勵手段。雇主根據雇工實際情況建立有效勞動監督機制。在勞動生產可計量的環節嘗試使用績效工資，同時可根據勞動成果給予一定的激勵措施，減少雇工敗德行為發生，從而提高雇工勞動的質量和勞動的積極性；建立“農業CEO”的農業生產管理機制，目前在社會資本投資農業，促使糧食規模經營越來越普遍的情況下，轉變傳統的生產經營、管理方式，用現代化經營理念改造傳統農業，雇傭具有現代經營才能的“農業CEO”進行科學經營管理，運用企業的思維經營農業。在生產的各個環節，制定精細化的管理細則和生產流程，以此控制生產成本，提高糧食生產效率，實現效益的最大化。

3）重視農業勞動力的人力資本積累，進一步落實“科教興農、人才強農、新型職業農民固農”的戰略要求。現代農業背景下，現代機械和現代耕種方法的使用，傳統的雇工已經難以滿足雇主的需求[24]，同時農村優質勞動力大量向非農行業轉移，農業勞動力質量急需提升。因此，基層農技部門應加大農業科技推廣，充分發揮科技推廣部門的作用，因地制宜地開展各類技術培訓和農業科普宣傳活動，提高廣大農民的科學文化水平。此外，要增加對農業教育的投入，推進農民的繼續教育，進一步提高農民的文化素養與道德水平，力爭向高水平的職業農民轉變。

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