農業勞動力性別結構對糧食生產的影響
——基于CFPS數據的實證分析

冷智花 行永樂 錢 龍

(1.湘潭大學 商學院，湖南 湘潭 411105；2.南京財經大學 糧食和物資學院，江蘇 南京 210003)

一、問題的提出

時至今日，中國傳統的“男耕女織”的家庭分工模式已然改變，取而代之的是半工半耕和女耕男工模式，女性已經超過男性成為糧食種植的重要勞動力。Luo(2018)根據2011年全國931個村莊的抽樣數據結果，發現從事農業生產的女性比例已高達69.89%。在城鎮化進程中，中國農業勞動力性別結構轉變既是女性勞動力向非農部門轉移滯后的結果，也是農戶家庭內部分工的最優決策(蔡弘 等，2017；Pattnaik et al. ，2020)。男性外出務工的機會與工資水平明顯高于女性，而在家務勞動、老人孩子照料方面女性較為擅長，導致女性更多留守在農業領域(許秀川 等，2017)。那么，這會對糧食生產和糧食安全產生何種影響？農業勞動力性別結構轉換會影響農業可持續發展嗎？

中國農戶的土地經營呈現細碎化(許秀川 等，2017)，耕種規模也普遍偏小，農業勞動力無論是數量上還是結構上的變動，都會對農業發展產生重要的影響。農業勞動力性別結構的變動是否對農業產生負面影響，從而危及中國農業的可持續發展？如何確保農業勞動力女性化趨勢下國家糧食安全？這些都是農業現代化發展進程中亟待研究和解決的重要問題。

二、文獻綜述

性別差異對農業生產的影響一直是學術研究的熱點問題。20世紀80年代至20世紀90年代的大部分學者認為，農村女性勞動力的農業生產效率和男性勞動力是相同的(Udry，1996)。后續的研究中，Zhang et al.(2004)采用中國家庭微觀數據，也發現女性經營耕地的農業收入并沒有低于男性。由于中國南北方農業生產差異性較大，彭代彥等(2016)根據中國26個省份的面板數據，運用超越對數隨機前沿分析方法研究了農村女性勞動力對糧食生產技術效率的影響以及南北區域差異，他們發現農業女性勞動力顯著提高了北方的糧食生產技術效率。Song et al.(2009)也表達了對農業女性勞動力從事農業生產的積極看法，認為女性勞動力如果擁有充分的農業技術支持和對接市場的能力，可以有效改善中國農業的發展。文華成(2014)使用中國宏觀截面農業數據，針對農業勞動力女性化對農業生產的影響進行實證分析，發現農業勞動力女性化對農業生產規模有積極影響。Aly et al.(2010)基于尼泊爾國家數據，發現一旦控制農業灌溉強度和種植農作物種類，農業女性勞動力的農業生產效率與男性勞動力沒有顯著差異。Alene et al.(2008)在研究肯尼亞西部地區農業女性勞動力對農業發展的影響時，也發現無論在資源利用方面還是人力資本方面，女性和男性都有相同的農業生產效率。

另一部分學者卻持不同觀點。Quisumbing et al.(2001)發現，加納地區女性管理的農作物耕地產量更低，并且指出可能是因為女性在土地資源獲取方面存在困難。Campos et al.(2016)則認為傳統單純的性別變量不能識別女性在農業生產中發揮的作用，因此，從戶主為女性、農地的所有者為女性以及農地管理者為女性三個方面使用烏干達國家調查數據，考察農業生產中性別效率的差異，結果發現，農地管理者為女性時，男女的農業效率有顯著差異。Owusu et al.(2017)基于加納北部的微觀數據使用隨機前沿方法，在解決內生性問題后，發現當稻田品質相似時，男性更高的種植率和施肥率造成女性平均產量要低于男性。Kilic et al.(2015)量化了性別差異對農業生產效率的影響，發現女性農業生產效率要比男性低22%～37%，且該差異大部分是由于性別差異先天造成，而少兒撫養、男性非農就業以及農肥濫用會放大這一差異。Andrews et al.(2015)使用烏干達國家家庭調研數據考察了性別差異對農業生產效率的影響，發現低生產效率的農地往往投入更高的女性勞動力，更進一步，他們指出要提高總的國家農業生產效率需要將女性掌管的農地流轉到男性手中。李旻等(2009)采用中國遼寧省四年面板數據進行實證分析，發現勞動力女性化不利于農業生產發展，并指出男女同耕的作業形式才有利于農業發展。Peterman et al.(2011)基于尼日利亞和烏干達數據，使用多元Tobit模型，發現在控制社會經濟變量、農業投入以及種植選擇后，女性擁有農地的生產效率小于男性，但是強調該差異與農作物種類和農地本身特征也有一定的聯系。考慮到農作物種類的差異，楊進等(2016)使用宏觀省級層面數據，探討女性對經濟作物種植和糧食作物種植的影響，發現女性勞動力比例越高的地區，糧食種植面積的比例越低。

綜上所述，學術研究仍未就性別差異對農業發展的影響達成一致意見，大多從單一角度來測度糧食種植的性別效率差異，且沒有結合宏觀發展環境來談農業勞動力性別結構轉變的機制，也沒有考慮農業現代化發展在性別差異與種植效率間可能的作用。由于剩余勞動力的存在，家庭農業收入與農業人均產出的變化可能存在不一致性(冒佩華 等，2015a)。本文從家庭實際種植面積、家庭糧食純收入和家庭糧食畝產價值多維角度來研究糧食種植性別效率差異，試圖探尋城鎮化背景下，農業勞動力性別結構發生改變后對糧食生產的影響，以及是否會危及糧食安全，進而探究隨著農業機械化水平的提升和專業分工的深化，性別差異是否依然顯著。

本文可能的貢獻在于：一是從微觀決策視角透析家庭分工決策機制和最優化選擇，探討城鎮化背景下家庭分工模式和性別結構轉變對糧食生產和糧食安全的影響；二是考慮農業機械化發展和專業化分工發展對勞動力的替代效應，探討技術與分工對勞動力性別差異的削弱作用。

三、理論分析

(一)農村勞動力遷移與農業種植主體性別結構變化的行為決策分析

隨著非農就業機會不斷增加，大量農村勞動力紛紛走出農村奔向城市實現非農就業，率先進入城市工作的更多的是男性勞動力。本文基于托達羅模型，且在該模型的基礎上將城市勞動力需求曲線視為是不斷變化的，分階段討論農村勞動力遷移過程中參與農業種植主體的變化過程(陳飛 等，2015)。

圖1 農村勞動力遷移與農業種植主體變化

擴展的托達羅模型如圖1所示。其中，橫坐標表示城市和農村的勞動力數量，城市的坐標原點在Oc，農村的坐標原點在Ov；縱坐標表示城市和農村的工資水平；AAi(i=1，2，3)為不同階段城市勞動力需求曲線，BB1為農村的勞動力需求曲線。因為農村勞動力轉移到城市，往往先被非正規部門接受，再向正規部門轉移，且存在制度因素的限制，所以定義AA0段為城市正規部門的勞動力需求曲線，A0Ai(i=1，2，3)為城市非正規部門的勞動力需求曲線。托達羅模型認為，農村勞動力的遷移決策取決于預期的城鄉工資差異，而預期的工資差異由實際的城鄉工資差異和成功城市就業的概率綜合決定。基于這一農村勞動力人口流動機理，按照各階段遷移目標對象的不同，將農村勞動力流動分為三個階段。第一階段，農村剩余勞動力遷移階段：A0A1與BB1相交于均衡點E，確定城市與農村的均衡工資水平U1=R1，城市的勞動力數量為OcL1，農村的勞動力數量為OvL1。由于城市工業化的發展，非農就業崗位激增，而農村人多地少，出現部分閑置勞動力，所以該部分剩余勞動力向城市遷移，外出務工。此階段，農業種植仍為傳統的“男女同耕”作業。第二階段，農村有效勞動力遷移階段：由于城市現代化的推進和第三產業比重的不斷加大，城市非正規部門勞動力需求增加，需求曲線上升至A0A2，達到均衡時A0A2與BB1相交于F點，均衡工資水平上升到U2=R2，城市的勞動力數量為OcL2，農村的勞動力數量為OvL2。耕種技術的進步和政府農業補貼政策的出臺，使得農業種植效率提高，降低了對農業勞動力數量的要求，將部分農村勞動力從農業種植中解放出來。巨大的城鄉預期工資差距和城市就業機會吸引農村有效勞動力放棄農業種植，選擇外出打工賺錢，且農村人口遷移以男性勞動力為主，婦女、兒童和老人留守農村。該階段，一部分家庭出現農戶兼業化行為，女性擔起家庭農業種植的重任，男性閑時外出務工，農忙時節返鄉務農、半工半耕，農業勞動力中女性的比重持續上升。第三階段，農村勞動力女性化階段：城市非正規部門勞動力需求曲線上升至A0A3，曲線A0A3與曲線BB1在G點達到均衡狀態，均衡工資水平為U3=R3，城市的勞動力數量為OcL3，農村的勞動力數量為OvL3。由于外出務工的高工資和不斷增加的就業機會，男性勞動力不再參與家庭的農業種植，專門從事非農生產活動，而留守農村的女性接過農業種植的大旗，從事播種、施肥、打藥和收割等農業活動，農業勞動力出現女性化特點。

根據二元經濟理論和托達羅模型，上文分析了城鎮化背景下農村勞動力由農業向工業，從農村到城市遷移的機制。戶籍制度限制了人口的有效遷移，導致了中國農戶家庭分工大多呈現“男工女耕”，即男性在城市打工，女性在農村務農照顧家庭。考慮到女性在體力方面弱于男性，且女性通常需要照顧家庭，難以全身心投入到農業生產中。此外，男性外出務工獲得的收入能夠有效提升家庭收入水平，農業收入的重要性下降，留守人員已經不傾向依賴農業經營來改善家庭福利。因此，在農業日漸呈現弱質化的時代背景下，提出：

假說1：農戶家庭分工發生轉變，農業勞動力性別結構趨于女性化不利于糧食生產。

(二)機械化程度、專業分工視角下糧食種植的性別差異分析

中國農業種植以小規模經營為主，農戶實際種植面積絕大多數小于最優的土地種植面積。隨著農村男性勞動力外出務工，留守女性由于家庭勞動力供給不足、生產技術匱乏、家庭事務纏身等原因，會進一步減少土地經營面積。土地規模的縮小，使得家庭減小了農業種植的投入，降低了農業產出，規模化土地經營的邊際收入顯著降低，無法體現技術進步帶來的效益。圖2通過生產函數和成本函數分析男性和女性在農業種植方面的差異，并探討農業機械化、專業分工對農業勞動力性別轉變效率的影響。

圖2 機械化專業分工視角下的農業生產性別差異

如圖2所示，橫軸表示土地規模，縱軸表示農業產出和成本，曲線OP1和曲線OP2分別為女性和男性的初始生產函數，初始成本函數為OL1。當邊際成本與邊際收益相等時，農戶的農業產出最大，此時，成本函數OL1的平行線k1與女性的生產函數曲線OP1相切于點C1，對應的最優土地經營規模為S1；同理，成本函數OL1的平行線k2與男性的生產函數曲線OP2相切于點C3，最優土地經營規模為S3。無論是土地經營規模，還是農業產出，女性均小于男性。對女性的農業種植施加技術進步和機械化的影響，女性的農業生產效率提高，曲線OP1上升至曲線OP3。由于國家政策對農業種植的支持，生產函數從OL1移動至OL2，生產函數曲線OP3與OL3的平行線k3相交于點C2。可以發現，女性的農業產出顯著提高，值得注意的是最優土地經營面積也顯著增加。因此，機械化和專業分工有可能減弱甚至抵消性別差異給農業種植帶來的影響，且當土地經營面積達到一定規模時才能發揮作用。因此，鑒于專業化分工和機械化技術的發展能夠有效替代勞動力，緩解勞動力女性化的劣勢，提出：

假說2：社會化分工和機械化技術的發展會削弱農業勞動力性別轉變對糧食生產的不利影響。

四、數據、變量與模型

(一)數據來源

本文數據來源于北京大學“985”項目資助、北京大學中國社會科學調查中心執行的中國家庭追蹤調查(CFPS)(1)由于2014年后，CFPS問卷不再涉及家庭種植面積以及農業收入方面的問題，所以使用CFPS 2012截面數據。。與本文相關的數據主要包括從事農業活動的個人基本特征、農業家庭基本信息、村莊信息以及省級宏觀特征，故選取2014年發布的CFPS 2012的成人數據庫、家庭數據庫以及部分2012年統計年鑒數據。

首先，將家庭中女性參與農業活動的時間占家庭總農業時間的比例作為判斷一個家庭是否以女性勞動力為主參與農業種植的依據，故必須保證家庭中每個參與農業活動成員時間的有效性，因此，刪除家庭成員參與農業活動時間信息缺失的家庭樣本；其次，將成人庫中參與農業活動時間信息完整的家庭與家庭數據庫進行跨庫匹配，剔除匹配不到信息的家庭樣本，最終獲得有效家庭樣本4601個。

(二)變量說明

(1)糧食生產相關指標。本文選取多個變量以反映農業勞動力性別差異對糧食生產的影響。采用家庭實際種植面積反映對糧食生產規模的影響；采用家庭糧食純收入反映對糧食生產凈價值的影響；采用家庭糧食畝產價值表示單位土地糧食的產出效率(錢龍 等，2016)。

(2)農業勞動力性別結構。本文使用兩種方式來測度這一關鍵解釋變量。第一，使用家庭中女性參與農業活動的時間占家庭總農業時間的比重，來衡量家庭是否以女性為主參與農業種植。第二，將所有樣本家庭按照女性勞動力從事農業生產時間占家庭總農業生產時間的比重進行分類處理。參考李旻等(2009)，根據家庭中女性勞動力從事農業生產時間在家庭總農業生產時間中所占比重不同，將家庭分為女性組(家庭中女性勞動力從事農業生產時間在家庭總農業生產時間中所占比重高于75%)、男性組(家庭中女性勞動力從事農業生產時間在家庭總農業生產時間中所占比重低于25%)和男女同耕組(家庭中女性勞動力從事農業生產時間在家庭總農業生產時間中所占比重在25%和75%之間)。

(3)主要勞動力基本特征。2012年CFPS數據并未提供具體的家庭戶主名單，因此本文定義家庭中從事自家農業生產時間最長的人為主要勞動力，在模型中控制主要勞動力的年齡和受教育年限。

(4)家庭基本特征。這一維度引入農業勞動力老齡人口數、參與糧食生產的人數、家距最近商業中心的距離、雇傭他人從事糧食生產費用、家庭農用機械價值、家庭金融負債和家庭農業補貼一共7個控制變量。

(5)村居基本特征。農戶糧食種植決策具有一定外部性，種植決策和生產技術具有可模仿性(楊志武 等，2010；胡雪枝 等，2012)。村居地理位置和經濟發展狀況會影響到農業生產規模和采用現代農業技術的便利性，因此本文控制了村居經濟發展程度和村居地形地貌的影響。

(6)省市宏觀經濟特征。在此控制了城鎮居民人均工資性收入，城鎮工資越高，非農就業機會越多，男性勞動力外出務工的動力也就越大；農村糧食零售價格則能調動農村勞動力務農的積極性(陳飛 等，2015)，因此也予以控制。

模型中涉及的變量統計描述如表1所示。

表1 變量說明與統計描述

(三)模型設定

本文分兩階段考察農業勞動力性別差異對糧食生產的影響。

第一階段，考察家庭中女性勞動力從事農業生產時間在家庭總農業生產時間中的比重對糧食生產各個方面的影響，模型設置如下：

Yi=α0+α1Fe_ratio+∑αjXj+ε1

(1)

其中，Yi(i=1,2,3)分別表示家庭實際種植面積、家庭糧食純收入、家庭糧食畝產價值，Fe_ratio表示家庭中女性勞動力從事農業生產時間在家庭總農業生產時間中的占比，Xj表示其他控制變量，ε1為隨機誤差項。

第二階段，根據女性組、男性組和男女同耕組建立模型，對比不同組家庭的糧食生產情況，借此反映農業勞動力性別差異對糧食生產的影響，模型設置如下：

Yi=β0+β1D1+β2D2+∑βjXj+ε2

(2)

其中：Yi(i=1,2,3)分別表示家庭實際種植面積、家庭糧食純收入、家庭糧食畝產價值；以男性組為基準組，設置兩個虛擬變量，D1表示家庭的分類情況，若是女性組的家庭取值為1，否則為0；D2也代表家庭類型的虛擬變量，若是男女同耕組的家庭取值為1，否則為0；Xj表示其他控制變量,ε2為隨機誤差項。

五、實證結果與分析

(一)勞動力性別結構與糧食生產的描述性分析

本文首先進行描述性對比分析，比較男性組、女性組和男女同耕組在家庭實際種植面積、家庭糧食純收入和家庭糧食畝產價值三個方面的差異，探尋農業勞動力性別差異對糧食種植的影響。對比結果如表2所示。統計顯示，和男性組相比，女性組有著更小的家庭實際種植面積；從家庭糧食純收入方面來看，女性組的糧食純收入要小于男性組；在家庭糧食畝產價值方面，男性組與女性組的差異并不大。然而，無論是家庭實際種植面積、家庭糧食純收入還是家庭畝產價值，男女同耕組和其他兩組相比，都表現出明顯優勢。

表2 糧食生產情況的性別對比分析

(二)基準回歸

本文采用數據分析軟件STATA14.0對模型進行回歸分析。為控制區域差異引起的偏誤問題，所有回歸模型中均加入區域虛擬變量予以控制。模型(1)的估計結果報告在表3中，模型(2)的估計結果顯示在表4中。

從表3的估計結果來看，女性農業勞動時間占比越高的家庭，對糧食生產越不利。首先，在其他條件不變的情況下，家庭中女性勞動力從事農業生產時間在家庭總農業生產時間中的比重越大，家庭的實際種植糧食面積越小，且估計結果在1%的統計水平上顯著。這可能是因為糧食生產對勞動力體力要求較高，當家庭中大部分糧食生產都由女性參與時，女性會選擇減少糧食種植面積。其次，在家庭糧食純收入模型中，女性農業勞動時間家庭占比的估計系數在5%的統計水平上顯著為負，說明隨著女性勞動力從事農業生產時間在家庭總農業生產時間中的比重增加，家庭糧食純收入不斷減少。主要原因可能是，以女性為主參與農業生產的家庭減少了家庭實際種植面積，從而造成糧食收入的減少。另外，女性農業勞動時間家庭占比越大，家庭糧食畝產價值越小，可能的原因是農村留守女性受教育水平較低，接收農業新知識、使用農業新技術的能力較差，從而糧食畝產效率較低。另外，家務勞動也影響女性從事糧食生產的效率。總體而言，表3表明勞動力結構趨于女性化不利于糧食生產，假說1成立。

表3中其他變量的估計結果基本符合理論預期。從事農業生產的主要勞動力年齡越大，家庭經營耕地的面積越小，同時，家庭農業生產中老年人數量越多，家庭耕地面積也會越小。受教育水平較高的農戶，往往會有其他副業收入，農業投入較少，因此家庭種植面積會減小。然而，由于受教育水平較高的農戶接受信息、采用新技術的能力較強，因此種植效率較高，所以有更高的家庭糧食畝產價值。另外，對糧食種植有積極影響的因素有：參與糧食生產的人數、家庭農業補貼、家庭農用機械價值以及雇傭他人從事農業生產的費用。

表3 女性農業勞動時間家庭占比對糧食生產的影響

從另一個層面，本文根據女性農業勞動時間占比進行家庭分類，比較分析三種類型的家庭在糧食生產的表現情況。表4的數據結果顯示，虛擬變量的參數估計值為負，說明與男性勞動力為主家庭相比，女性勞動力為主家庭在糧食生產中處于劣勢，女性組的實際種植面積比男性組平均低17.2%；女性組的家庭農作物純收入比男性組平均低10.4%；女性組的糧食畝產價值比男性組平均低9.9%。另外，虛擬變量的參數估計值為正，說明相對于男性組，男女同耕組在糧食生產方面的表現更好。上述結果意味著，和男性勞動力為主家庭相比，女性勞動力為主家庭不利于糧食種植，更加接近傳統的男女同耕是更有利于糧食種植的生產模式。因此，表4再次表明勞動力結構趨于女性化不利于糧食生產，假說1進一步得到印證。

表4 不同類型種植家庭對糧食生產的影響

(續表4)

六、穩健性檢驗和進一步探討

(一)自選擇問題

上述回歸方法，初步證實農業勞動力女性化對糧食生產具有負面影響。但是，家庭中女性勞動力從事農業生產時間在家庭總農業生產時間的比值并不是一個隨機變量，而是家庭根據自身的情況進行選擇的結果，與家庭中個人稟賦、家庭特征以及外部環境都是密切相關的。比如，距離商業中心越近、所在省市發展越快的家庭，男性越容易外出務工，女性勞動力的農業生產時間占家庭總農業生產時間的比例越會上升。因此，通過利用女性勞動力從事農業生產時間在家庭總農業生產時間中的比值進行效應估計時，必須考慮自選擇問題。

傾向得分匹配(PSM)在解決自選擇問題中具有明顯優勢，且應用廣泛(冒佩華 等，2015b；曹永福 等，2013)。因此，本文使用PSM解決自選擇帶來的偏誤問題，更加準確地估計農業勞動力女性化對糧食生產的影響。

本文選擇女性組為處理組，男性組為對照組。反事實分析框架下的平均處理效應為(ATT)：

ATT=E(Y1|D=1)-EE(Y0|D=1)=EE(Y1-Y0|D=1)

(3)

其中：E(Y1|D=1)表示女性組糧食生產狀況均值；E(Y0|D=1)表示假設女性組家庭以男性勞動力為主參與糧食種植時家庭的糧食生產狀況均值。E(Y0|D=1)為反事實結果，可以通過傾向得分匹配獲得合適的替代值。

在根據傾向得分匹配之后，進行處理效應分析之前，需要對匹配數據進行平衡性檢驗。匹配前，由于存在自選擇引起的樣本選擇偏誤問題，所以兩種類型的耕種家庭在一些可觀測協變量方面必然存在顯著的差異；匹配后，可以消除樣本選擇偏差，改善數據的平衡性，保證估計效果。

(1)協變量的平衡性檢驗。基于Logit模型估計出來的傾向得分結果，按照最近鄰匹配(NNM)規則、核匹配(KNM)規則，將處理組和對照組進行匹配。在使用匹配方法時，應當注意各個家庭特征在處理組和對照組之間的平衡性，也就是在經過匹配后，處理組和對照組關于協變量應當保持平衡，且不存在顯著的系統差異(錢龍 等，2019；李云森，2013)。表5顯示了處理組和控制組匹配前后協變量的均值統計結果以及均值差值的t檢驗結果。協變量的均值統計數據顯示，匹配后兩組所有的協變量差異均減小，偏誤降低；匹配后差值的t檢驗結果表明，處理組和控制組在協變量上的差異均不顯著。這說明，傾向得分匹配降低了兩組之間的差異，滿足了條件獨立性假設，較好地處理了樣本自選擇問題。

表5 協變量平衡性檢驗結果

(2)性別差異對糧食生產影響的因果效應。表6給出四種匹配規則計算得到的性別差異對糧食生產的影響。結果顯示，女性組的家庭實際種植面積比男性組的家庭實際種植面積少20%左右。同時，在家庭糧食純收入方面，女性組要比男性組低15%～20%。然而，女性組和男性組在家庭糧食畝產價值方面并無顯著差異，說明解決自選擇問題后，女性勞動力與男性勞動力在糧食種植效率方面無明顯的區別，這與王為等(2019)針對黑龍江農戶的調查相一致。

表6 女性組的因果效應分析(ATT)

綜上所述，農業勞動力性別結構的女性化不利于糧食生產。具體來看，更多女性勞動力參與到糧食種植中，減小了家庭實際耕種面積，降低了家庭糧食純收入水平。性別差異給糧食生產帶來負面影響的原因可能是多方面的，首先，女性勞動力由于體力方面的不足，不能滿足糧食生產的勞動力需要，使得家庭不得不減少實際種植面積，造成家庭糧食純收入的降低；其次，女性勞動力受教育水平較低，對于新的農業知識、耕種技術接受程度和熟練性較差，不足以支持家庭進行較大規模的糧食生產；最后，由于男性勞動力外出務工，脫離糧食生產，使得家庭勞動數量減少以及農業活動主干力量缺失。而在使用傾向得分匹配消除自選擇后，結果表明，女性勞動力與男性勞動力在家庭糧食畝均價值方面不存在顯著差異。

(二)勞動力性別結構對家庭年純收入的影響

前述分析發現，勞動力結構女性化不利于糧食生產，隨著女性勞動力更多參與農業勞動，農戶家庭糧食種植面積變小，女性勞動力為主參與糧食種植的糧食收入劣于男性為主家庭。那么，為何理性農戶還是做出上述決策呢？這必然是因為這一決策有利于農戶家庭的整體福利。為驗證這一猜測，本文以家庭全年純收入作為家庭福利的指示變量。結果顯示(表7)，女性農業勞動時間家庭占比對家庭全年純收入在1%的統計水平上有顯著的正影響，說明女耕男工模式是家庭分工的理性選擇，男性進城務工使家庭獲得更高的非農收入，家庭全年純收入增加(耿小娟 等,2020；郝亞光，2012)。在家庭全年純收入模型中，D1的估計系數為正，且為0.250，表示女性組的全年純收入比男女同耕組平均高28.4%。

表7 勞動力性別結構與家庭全年純收入

(三)農業機械化和專業化分工發展對性別效率差異的影響

為驗證機械化程度與專業化分工是否在女性主導的家庭糧食生產中起積極作用，彌補男女性別所造成的糧食生產差異，利用前文傾向得分匹配后的樣本，在不同分位點對機械化程度和專業化分工進行性別分組，討論糧食生產的性別差異。其中，使用家庭農用機械價值表示機械化程度，使用雇傭他人從事糧食生產費用表示專業化分工。

具體地，選擇零機械化程度和無專業分工以及機械化程度和專業化分工的50%、75%、90%分位點，考察不同機械化程度和專業化分工條件下，女性組與男性組在糧食生產方面的差異。表8顯示，在零機械化程度條件下，女性組與男性組在家庭實際種植面積方面的差值為0.224，且該差異在1%的統計水平上顯著；以機械化程度50%的分位點為界限時，女性組與男性組在家庭實際種植面積方面的差值為0.221，且統計顯著；以機械化程度75%的分位點為界限時，女性組與男性組在家庭實際種植面積方面的差值為0.213，且統計顯著；以機械化程度90%的分位點為界限時，女性組與男性組在家庭實際種植面積方面的差值為0.155，差異不再顯著。數據結果表明，隨著機械化程度的不斷提高，女性勞動力與男性勞動力在家庭實際種植面積方面的差異逐漸減小，且以機械化程度90%的分位點為界限時，該差異不再顯著。同樣地，在家庭糧食純收入方面，隨著機械化程度不斷提高，女性組與男性組之間的差值分別為0.214、0.204、0.073、0.056，且從以機械化程度75%的分位點為界限時起，兩組的差異不再顯著。類似的，隨著專業分工程度的不斷深化，無論是家庭實際種植面積還是家庭糧食純收入，在性別方面的差異均不斷減小，且差異的顯著性逐漸降低。這說明機械化水平的提升和農業專業分工可以彌補糧食生產中的性別差距，發揮積極作用。因此，假說2得到印證。

表8 不同機械化程度和專業分工視角下糧食生產的性別差異

七、結論及政策建議

當前，中國農村男性農業勞動力向非農部門大量轉移，留守女性成為農業生產的主力軍。在這一背景下，本文基于2012年中國家庭追蹤調查(CFPS)數據，實證分析了農業勞動力性別結構對糧食生產的影響，研究發現：(1)從家庭糧食種植面積來看，女性生產為主的家庭更傾向于減少糧食生產，降低糧食種植面積。(2)從家庭糧食畝產價值來看，女性和男性的種植效率并沒有顯著差異。在使用PSM解決自選擇問題后，種植效率無性別差異。(3)從家庭純收入來看，以女性勞動力為主參與糧食種植的家庭擁有更高的家庭總收入，這主要是由于家庭中男性勞動力外出務工增加了家庭非農收入。(4)農業機械化水平的提升與專業化分工的演進彌補了女性勞動力在糧食生產中的劣勢，通過技術進步與專業化分工可以縮小糧食生產的性別差距。

因此，本文發現在城鎮化進程中，中國農戶采取“女耕男工”的分工模式是家庭理性決策后的最優選擇，此時農戶家庭總收入會更高，無疑改善了農戶福利。但從宏觀層面來看，糧食生產主體的性別結構演變對糧食安全有顯著負面影響，產生了負的外部性。這種兩難實際上是如何兼顧私人領域種糧收入和公共領域糧食安全保障，兩者顯然是沖突的。當然，本文認為兩者的不兼容可以通過加快農業機械化進程和深化專業化分工來部分化解。

基于上述結論，本文提出以下建議：要高度重視勞動力女性化對糧食生產可能的不利影響。對此，一方面，要基于城鄉統籌發展的思路，通過促進城鎮化良性發展，讓部分半工半耕型的兼業農戶轉變為市民，實現家庭式遷移，推動弱質化農戶的遷出。中國的小農戶仍然規模龐大，在保障糧食安全中發揮了巨大作用。但小農戶的弊端也一覽無余，包括生產成本高、兼業化帶來的農業弱勢化等。推動有條件的小農戶離開農業，有利于加快土地流轉和形成規模化經營主體，讓家庭農場、種植大戶等新型經營主體成為保障國家糧食安全的中堅力量。實際上，近些年來，規模經營主體在保障國家糧食安全中的作用越來越凸顯。而且，在實現這一目標的過程中，規模經營主體也實現了可觀的經濟效應。另一方面，建議大力提升糧食生產中的農業機械化水平，并鼓勵糧食生產社會化服務組織的發展。農業機械化的本質是資本替代勞動，是現代農業的標志之一，專業化分工是實現小農戶和現代農業有機銜接的重要橋梁，能夠彌補小農戶在農業生產中的弊端。通過發展農業機械化逐步實現對人的替代，推動專業化分工來逐步替代傳統家庭分工模式，能夠有效削弱勞動力女性化帶來的不利影響，進而保障國家糧食安全。