在区域经济高速发展和城镇化进程加速推进的过程中，由于产业间比较优势的存在，农村农业劳动力快速向非农产业转移，导致农村发展劳动力总量严重不足。近10年来，农村劳动力外出务工的数量增长迅速，截至2013年底，中国农民工总量为26 894万人，比2012年增长2.4%，比2006年增长3.59%(国家统计局，2014)。大量劳动力转移对劳动力输入地区的经济发展和社会繁荣有一定的正向影响(刘秀梅等，2005)，整体上提高了中国的劳动生产率和全要素生产率，由低成本的农业剩余劳动力带来的经济持续增长是城市就业增加最为关键的要素之一(张广婷等，2010)。随着大量劳动力转移后，2009年中国农业部门劳动力人数不到劳动力总数的40%(李仙娥等，2004)，2011年中国农业剩余劳动力，即农村剩余劳动力的数量为852万人，仅占农村劳动力总数的2.1%，这意味着中国农村劳动力即将进入一个无数量剩余的阶段。林地经营是一项典型的劳动密集型传统产业，劳动力作为林地经济产出及其增长的主要生产要素，其供应的有效性既能直接影响农户林地投入决策行为，进而又能影响农户林地产出效率。本文试图厘清农村劳动力大规模转移对农户林地投入和产出水平带来的影响，增强人们对农户林地经营过程中面临困境的全面认识，为政府有针对性地制定扶持农户林地经营政策提供依据。

关于劳动力转移的话题多年来一直备受国内外学者关注，特别是劳动力转移对农业投入产出影响方面的研究有许多成果，但学界一直存在不同的观点。有学者认为，农村劳动力外出务工虽减弱了农业生产的劳动力，但增加了农户收入中的非农份额，农户收入中非农份额的增加会显著降低农户在农业生产工具购买上的支出，对农业生产的资源配置产生不利影响，从而对农户农业产出带来负面影响(Wu et al., 1997)。从农业投入来看，家庭非农就业劳动力的比例是影响其农业投资的一个重要消极因素(刘承芳等，2002)，劳动力外出务工程度越高，农户对各类农业技术的需求越少(展进涛等，2009)。也有学者持不同观点，认为劳动力外出务工对农户农业产出带来显著的正面影响，外出务工的农民通过汇款流入的方式增加农民资本财富，新增的购买资本要素足以补偿或部分补偿劳动力流失对农业生产的消极作用，从而对农业生产产生积极作用(Taylor et al., 1996； 2003)。也有研究显示，由于机械化因素，劳动力外出务工对农业产出没有影响(张宗毅等，2014)。从现有的文献来看，关于劳动力转移对农业投入的影响问题并没有达成一致观点，劳动力外出务工与农户对农业长期投入之间的关系很复杂，进一步的研究需考虑时间和环境变化对二者之间关系的影响(Quisumbing et al., 2007)。国内有关劳动力转移这一关键因素对农户林地投入产出影响的研究刚刚开始，有研究表明，中国农村劳动力转移对林业产业产出和林业产业结构的影响呈现完全相反的态势，农村劳动力转移促使林业产业总产值不断提高，并且影响效应越来越大，使得林业第一产业产值与第二产业产值之间的差距逐步拉大(臧良震等，2014)。

关于林地投入产出问题的研究，学界比较一致地认为林地资源禀赋、农户个体特征、社会政治资本、投入资金资本、制度因素及市场因素等对农民林地投入产出有重要影响。在林地资源禀赋因素方面，不同立地条件、树种、林种、区域(南方和北方)和林木质量会对农户投入与产出带来不同的影响(谢屹等，2009)，不同地形和区位条件对农户投入产出的影响也具有显著差异性，农村经济发展水平、通达程度和人口聚集度对农户林地投入和产出水平影响显著(孔凡斌等，2014a)。在社会政治资本因素方面，村庄的经济地位、政治地位、多元化的职业经历及丰富的社会关系等影响农户林地投入的大小同样会给农户造林带来影响(王文烂等，2011)。在投入资金资本因素方面，林业资金需求、资金来源渠道、资金获取的难易程度等影响着农户林地投资的强度和方向(陈珂等，2008)。在制度因素方面，采伐限额制度、林业政策稳定性、退耕还林政策等也影响着林农投入(李桦等，2012)。在市场因素方面，有无中介服务、有无投资融资服务、交易中的谈判能力、林产品销售价格、收益分配比例、林业市场风险也会成为林农参与林业投资的障碍(袁榕等，2012)，木材价格对农户造林行为具有显著的正向影响，而造林成本和利率对农户造林行为具有显著的负向影响(Zhang et al., 2001)。

综上所述，国内外对劳动力转移以及农户农林生产投入产出方面的研究已取得了一定成果，对更好地把握劳动力转移等对农户林地投入产出的影响因素具有非常重要的借鉴作用。本文介绍计量模型，描述劳动力转移程度对农户林业投入产出的影响，在此基础上描述和构造变量，并使用调研数据实证分析劳动力转移等因素对农户林业投入产出的影响。本研究的贡献主要有2点： 一是基于微观数据研究劳动力转移程度对林业生产的影响，弥补当前研究的不足； 二是考虑户主是否转移、劳动力就地与异地转移对农户林地投入与产出水平的影响差异，为后续研究奠定 基础。

本文重点考察劳动力转移程度对农户林地投入和产出增长水平的影响。考虑到影响农户林地投入和产出增长水平因素的多样性，本文将其他可能的影响因素纳入并作为影响变量(自变量)，即农户特征因素(包括户主年龄、户主受教育程度、农户家庭人口数量)、农户林地特征因素(包括林地面积、林地地块数)、农户林地经营特征因素(包括经营资金的主要来源、是否参与林地保险、采伐指标申请是否困难)、经济地理因素(是否为山区、丘陵和平原地形、农村经济发展水平、通达程度、人口聚集度)和劳动力转移因素(户主是否为转移劳动力、劳动力转移的数量、劳动力就地转移的数量、劳动力异地转移的数量、劳动力就地转移占劳动力总数的比例、劳动力异地转移占劳动力总数的比例)等。为了克服农户林地经营“投入-产出”之间存在的时间滞后性问题，本文只分析影响因素与林地投入和产出水平之间的关系，为此构建以下定量分析模型。

劳动力转移等因素对农户林地投入水平的影响模型：

劳动力转移等因素对农户林地产出水平的影响模型：

劳动力转移等变量影响下的农户林地投入与产出关系模型：

为了进一步了解不同经济地理因素条件下劳动力转移对农户林地投入产出水平的影响，在各个模型中加入农村经济发展水平、通达程度、人口聚集度与劳动力转移的交互项。

本文数据来源于课题组对江西省吉安、赣州、宜春、九江、抚州和上饶6个地区(市)农村林业经营户进行调查的数据。调查采用分层抽样处理方法，每个地区(市)抽取2个县，每个县抽取2个乡镇，每个乡镇抽取3个村，每个村抽取20户农户。共发放问卷1 440份，收回有效问卷1 178份。

本文研究部分所用变量定义及描述性统计如表 1所示。

表 1 变量的定义及描述性统计 Tab.1 Definitions and descriptive statistics of the variables

表 1 变量的定义及描述性统计 Tab.1 Definitions and descriptive statistics of the variables 变量Variables 变量说明Variable description 均值 Mean 方差 Variance Input 林地投入水平Investment of forestland/yuan 农户实际经营林地投入量 Investment of farmers operating forestland 11 609.07 49 607.26 Output 林地产出水平Income of forestland/yuan 农户实际经营林地产出量 Income of farmers operating forestland 35 385.97 11 609.07 农户特征Household characteristics Age 户主年龄Householder age 户主的实际年龄Householder actual age 49.51 10.49 Culture 户主受教育年限 Education level of householder 小学以下＝1，初中＝2，高中或中专＝3，大专＝4， 大专以上＝5 Primary school=1, junior high school=2, high school or polytechnic school=3, college=4, college above=5 2.57 0.83 Population 人口数量Number of population 农户的实际家庭人口数 The actual number in the farmer family 4.21 1.35 地形与区位条件Topographic and location conditions Income 农村经济发展水平 Rural economic development 1：<3 000； 2：3 000～3 999； 3：4 000～5 999； 4：6 000～6 999； 5：7 000～9 999； 6：>9 999 3.72 0.93 Distance 通达程度Accessibility 低＝1，中＝2，高＝3 Low=1, moderate=2, high=3 1.67 0.77 Center 人口聚集度Population concentration 低度＝1，中偏低度＝2，中偏高度＝3，高度＝4 Low=1, medium-low=2, medium-high=3, high=4 2.37 1.02 林地及其经营特征Forestland and its operating characteristics Area 林地面积 Forestland area/hm 2 农户实际经营林地面积 The actual forestland area of farmers operating 2.36 5.87 Land-number 林地地块数 Forestland number 农户实际经营林地的地块数 The actual forestland number of farmers operating 3.11 5.42 Fund-so 经营资金的主要来源 Source of operating funds 自有资金＝1，其他＝0 Own funds=1, borrowed funds=0 0.93 0.25 劳动力转移因素 Labor transfer factors Holder 户主是否为转移 Whether householder is migrator or not 是=1，否=0 Yes=1,no=0 0.52 0.49 Intra_pro 本地劳动力转移占总劳动力的比重The proportion of local transfer labor in household labor 实际比例 The actual proportion 0.082 0.19 Outtra_pro 异地劳动力转移占总劳动力的比重The proportion of nonlocal transfer labor in household labor 实际比例The actual proportion 0.072 0.18

农户林地投入和产出水平数据是2007—2011年被调查农户林地投入和收入总量，其中，农户林地投入水平主要指农户对林地的要素投入，包括用工、化肥、农药和其他等投入量，折算为林地资金投入量，林地产出水平是农户林地上的林下经济种植、木材采伐、经济林收入以及生态产品收入。5年期间农户户均林地投入和产出水平分别为11 609.07元和49 607.26元(表 1)。

重点分析劳动力转移因素对农户林地投入产出水平的影响。劳动力转移即为农村农业生产部门的劳动力向非农业生产部门的流动，为了进一步诠释劳动力的内部影响机制，把劳动力转移分为劳动力就地和异地的非农产业转移。在本研究中，就地转移指在县域内(包括县城)的转移就业； 异地转移指在县域外的转移就业。需要进一步界定的概念是，本文的劳动力转移是指农村农业生产劳动力向非农业生产部门的完全转移，不包括以农业或林业生产为兼业的情况，因为农村劳动力兼业情况比较复杂，且兼业程度不易度量，因此表 1中的数据说明户均人数4.21人，劳动力为2.84人，户均劳动力转移人口为1.12人，其中就地转移为0.66人，异地转移为0.46人，其占户均劳动力比例分别为23.23%和16.41%。从描述性统计来看，劳动力就地转移的人数高于异地转移的人数，这可能与近年来的劳动力回流有一定相关关系。预期劳动力转移对林业投入产出将产生负向影响。

表 2显示，家庭劳动力转移人数为0时，农户林地投入和产出的均值为14 547.66元和44 738.91元，高于劳动力转移人数大于0的情况。从总体水平来看，转移人数越多，林地投入和产出的均值越少，但当转移人数达到3人时，林地投入和产出水平均有了小幅度上升，为6 288.66元和23 186.83元。表 1的调查数据显示，家庭户均人口为4.21人，当家庭转移人口达到3人时，意味着该家庭人口数及劳动力人数较多，可支配的劳动力会更多，林地投入产出水平都有一个小增长。

表 2 不同劳动力转移程度下的农户林地投入和产出均值及其样本数量 Tab.2 Mean distribution of the farmer’s investment and income of forestland on the different labor transfer and its’ corresponding sample proportion

表 2 不同劳动力转移程度下的农户林地投入和产出均值及其样本数量 Tab.2 Mean distribution of the farmer’s investment and income of forestland on the different labor transfer and its’ corresponding sample proportion 变量 Variables 人数 Population 样本数量 Sample number 农户林地投入 Farmers’ investment of forestland/yuan 农户林地产出 Farmers’ income of forestland/yuan Transfer 劳动力转移的数量 Number of transfer 0 781 14 547.66 44 738.91 1 249 8 726.87 27 937.53 2 111 5 564.72 18 276.79 3 30 6 288.66 23 186.83 ≥4 7 2 123.33 22 751.67 Intrans 就地转移Local transfer ≥1 185 7 553.63 24 070.06 Outtrans 异地转移Nonlocal transfer ≥1 233 6 872.50 25 626.03

为了进一步了解不同经济地理因素条件下劳动力转移对农户林地投入产出水平的影响，在各个模型中加入地形、农村经济发展水平、通达程度、人口聚集度等因素。

地形主要可分为山区、丘陵和平原3类，地形数据来自中国科学院地理科学与资源研究所《1991年土地资源数据库》，该数据库中缺失的数据通过政府网站地形地貌资料予以完善。根据确定的标准(周晶等，2013； 孔凡斌等，2014a)，不同地形条件的农户林地投入和产出水平存在差异，其中，农户林地投入与产出水平最高的样本均值来自丘陵地形，分别为16 225.20元和45 805.70元，平原地形由于林地资源有限，其投入产出水平近似于持平，分别为9 950.86元和10 477.67元(表 3)。

表 3 不同地形条件下的农户林地投入和产出均值及其样本比例 Tab.3 The mean distribution of the farmer’s investment and income of forestland on the different terrain and its’ corresponding sample proportion

表 3 不同地形条件下的农户林地投入和产出均值及其样本比例 Tab.3 The mean distribution of the farmer’s investment and income of forestland on the different terrain and its’ corresponding sample proportion 变量 Variables 地形条件 Terrain conditions 样本比例 Sample proportion(%) 农户林地投入 Farmers’ investment of forestland/yuan 农户林地产出 Farmers’ income of forestland/yuan Flatland 平原Flatland 15.36 9 950.86 10 477.67 Hill 丘陵Hill 22.84 16 225.20 45 805.70 Mountain 山区Mountain 61.80 11 800.49 41 728.55

按林地所在县(市)经济发展水平和交通运输条件，区位条件采用农村经济发展水平、通达程度和人口聚集度3个指标来度量。农村经济发展水平采用样本农户所在县(市)农民人均纯收入指标来衡量，数据来源于各地2007—2011年的统计年鉴。鉴于样本农户数据是2007—2011年的农户林地投入和产出数据，农户人均纯收入对应地采用同一时期的农民人均纯收入总和的平均值。结果表明，样本县农户人均纯收入的年均值为6 198.371元。

通达程度利用样本村镇到中心城镇的距离来衡量，依此划分为通达程度低(偏远地区)、中、高(近郊)3种类型，分别以1，2和3表示(李君等，2008)，该数据通过农户所在的自然村调研得到。从表 1可看出，通达程度均值为1.67。通达程度高的近郊地区农户林地投入和产出水平均高于通达程度低的偏远地区(表 4)。人口聚集度采用农户所在自然村的人口数量来衡量，其均值为1 249.21人。根据自然村的人口多寡划分为低(大于700人)、中低(大于等于700人，小于1 250人)、中高(大于等于1 250人，小于2 000人)和高(大于等于2 000人)4个等级，分别以1，2，3和4表示。从表 4可以看出，人口聚集度为中高以上程度的农户林地投入和产出水平处于高度优势。本文预期通达程度和人口聚集度将正向影响农户林地投入和产出水平。

表 4 通达程度和人口聚集程度的样本比例及其相应的投入和产出均值分布 Tab.4 The sample proportion of the different accessibility and population concentration,and its’ corresponding mean distribution of the farmer’s investment and income of forestland

表 4 通达程度和人口聚集程度的样本比例及其相应的投入和产出均值分布 Tab.4 The sample proportion of the different accessibility and population concentration,and its’ corresponding mean distribution of the farmer’s investment and income of forestland 变量 Variables 通达程度 Accessibility 类型 Classification 样本比例 Sample proportion(%) 农户林地投入 Farmers’ investment of forestland/yuan 农户林地产出 Farmers’ income of forestland/yuan 到中心城镇的距离 通达程度低(偏远)Low 50.90 7 025.60 19 825.56 Distance The distance from 通达程度中Medium 30.48 8 934.70 32 919.78 center town 通达程度高High 18.62 28 516.51 81 959.07 人口聚集度 低度Low 26.31 6 117.99 20 700.56 Center The degree of 中偏低度Middle-low 31.92 4 436.28 16 534.13 population 中偏高度Middle-high 28.40 11 539.25 30 525.20 concentration 高度High 13.37 39 684.49 119 606.80

基于Stata11.2统计软件平台，将1 178户农户数据代入式(1)和式(2)进行回归，定量分析劳动力转移、地形区位、林地及其经营特征、农户特征等因素对农户林地投入和产出水平的影响，计算结果如表 5的模型YI(1)和模型YT(2)所示。林地产出水平不完全为当期林地投入的结果，但二者存在一定的正向关系，其中劳动投入的正向影响最大(孔凡斌等，2014b)。为了解在劳动力转移因素影响下的农户林地投入和林地产出之间的关系，选择式(3)对林地投入和产出水平的相关关系进行估计，实证结果如表 5的模型YT(3)所示。为了进一步考察劳动力转移中就地和异地转移对林地投入产出水平的影响及它们的影响是否存在差异，将模型YI(1)，YT(2)，YT(3)中的劳动力转移分解为劳动力就地转移和劳动力异地转移进行回归分析，结果如表 5的模型YI(4)，YT(5)，YT(6)所示。为进一步验证模型实证结果的稳健性，将劳动力就地转移和异地转移分别占劳动力总数的比重替换其转移数量进行验证。

表 5 模型估计结果(Ⅰ)^① Tab.5 The model estimation results(Ⅰ)

表 5 模型估计结果(Ⅰ)① Tab.5 The model estimation results(Ⅰ) 变量 Variable 模型(一)Model(Ⅰ) 模型(二)Model(Ⅱ) 模型(三)Model(Ⅲ) YI(1) YT(2) YT(3) YI(4) YT(5) YT(6) YI(7) YT(8) YT(9) 系数Coefficient 系数Coefficient 系数Coefficient 农户特征Household characteristics Year -0.098 *** -0.129 *** -0.057 ** -0.098 *** -0.130 *** -0.057 ** -0.099 *** -0.131 *** -0.059 ** Culture 0.019 0.004 -0.009 0.020 0.006 -0.009 0.023 0.014 -0.003 Population 0.055 ** 0.050 ** 0.009 0.054 ** 0.025 ** 0.009 0.041 * 0.030 * 0.001 地形与区位条件Topographic and location conditions Mountain 0.036 0.153 *** 0.127 *** 0.040 0.158 *** 0.129 *** 0.040 0.162 *** 0.133 *** hill -0.025 0.036 0.054 * -0.019 0.043 0.057 * -0.021 0.040 0.056 ** Income 0.116 *** 0.140 *** 0.054 *** 0.123 *** 0.149 *** 0.059 *** 0.121 *** 0.143 *** 0.055 *** Distance 0.190 *** 0.248 *** 0.108 *** 0.189 *** 0.247 *** 0.107 *** 0.190 *** 0.248 *** 0.108 *** Center 0.268 *** 0.339 *** 0.141 *** 0.267 *** 0.337 *** 0.140 *** 0.266 *** 0.335 *** 0.140 *** 林地及其经营特征Forestland and its operating characteristics Area -0.009 0.055 0.062 -0.009 0.055 0.061 -0.006 0.061 0.065 Landnum -0.013 -0.005 0.004 -0.010 -0.002 0.006 -0.010 -0.002 0.005 Fund-so -0.012 -0.034 ** -0.025 ** -0.016 -0.033 ** -0.025 ** -0.012 -0.036 ** -0.027 ** Input — — 0.739 *** — — 0.739 *** 0.734 *** 劳动力转移因素 Labor transfer factors Holder 0.065 * 0.013 -0.036 0.067 * 0.014 -0.035 0.135 * 0.028 -0.070 Transfer -0.099 *** -0.113 *** -0.040 * — — — Intrans — — — -0.091 *** -0.108 *** -0.041 *** Outtrans — — — -0.059 * -0.065 ** -0.021 * Intra_pro -0.096 *** -0.114 *** -0.044 *** Outtra_pro -0.054 * -0.056 ** -0.016 * 常数 Con. -0.728 *** -0.831 *** -0.293 *** -0.723 *** -0.824 *** -0.291 *** -0.733 *** -0.760 *** -0.221 *** R 2 0.081 0.131 0.647 0.081 0.132 0.648 0.081 0.132 0.648 ①***，**，*分别表示1%，5%和10%的显著性水平。YI的因变量： 林地投入；YT的因变量： 林地产出。下同。***，**，*represent 1%,5% and 10% significance level.The dependent variable of YI is forestland investment； the dependent variable of YT is forestland output.The same below.

从实证结果可知，模型YI(7)，YT(8)，YT(9)与模型YI(4)，YT(5)，YT(6)的各因素的影响方向和显著性并未发生变化，说明模型实证结果比较稳健。模型(四)、(五)与(六)是分别在模型(一)、(二)、(三)的基础上增加了劳动力转移与农村经济发展水平、通达程度、人口聚集度的交互项，其估计结果如表 6所示，由于其他因素估计的影响程度、方向与表 5没有明显差异，限于篇幅，故此处省去其他因素相应系数的罗列。结果表明，劳动力转移程度对农户林地投入产出水平均有负向影响。另外，农户特征的户主年龄、农户家庭人口数，地形与区位条件中的农村经济发展水平、通达程度、人口聚集度对农户林地投入水平有显著差异的影响。 除上述因素之外，还有是否丘陵地形、农户经营特征中经营资金的主要来源以及农户林地投入水平对农户林地产出水平均有显著差异影响。在所有显著影响因素中，不同区位条件下影响劳动力转移对农户林地投入产出水平的具有显著差异。

表 6 模型估计结果(Ⅱ) Tab.6 The model estimation results(Ⅱ)

表 6 模型估计结果(Ⅱ) Tab.6 The model estimation results(Ⅱ) 变量 Variable 模型(四)Model(Ⅳ) 模型(五)Model(Ⅴ) 模型(六)Model(Ⅵ) YI(10) YT(11) YT(12) YI(13) YT(14) YT(15) YI(16) YT(17) YT(18) 系数Coefficient 系数Coefficient 系数Coefficient 其他因素Other factors 省略Omited 省略Omited 省略Omited Transfer×Income -0.019 * -0.023 * -0.011 * Transfer×Distance -0.054 ** -0.068 *** -0.039 *** Transfer×Center -0.079 *** -0.107 *** -0.059 *** Intrans×Income -0.019 * -0.027 * -0.012 * Outtrans×Income -0.003 -0.001 -0.001 Intrans×Distance -0.737 ** -0.125 *** -0.054 *** Outtrans×Distance -0.528 -0.079 ** -0.040 * Intrans×Center -0.074 *** -0.111 *** -0.056 *** Outtrans×Center -0.065 * -0.114 *** -0.066 ** Intra_pro ×Income -0.026 ** -0.038 ** -0.019 * Outtra_pro ×Income -0.002 -0.004 -0.003 Intra_pro ×Distance -0.074 ** -0.118 *** -0.064 *** Outtra_pro ×Distance -0.067 -0.078 ** -0.029 * Intra_pro ×Center -0.077 ** -0.110 *** -0.054 *** Outtra_pro ×Center -0.077 * -0.116 *** -0.060 ** 常数 Con. -0.649 *** -0.785 *** -0.380 *** -0.825 *** -0.896 *** -0.292 *** -0.771 *** -0.809 *** -0.248 *** R 2 0.090 0.149 0.653 0.089 0.151 0.653 0.089 0.149 0.652

从表 5的劳动力影响因素来看，农户劳动力转移程度均对农户林地投入和产出水平产生负向影响，这与以往有些农地投入的研究得到的结论相一致。劳动力转移对农户林地投入和产出水平有2方面的影响： 第一，劳动力转移后会降低农户在林地上的劳动力供给，如果在保持林地经营面积不变的情况下，必然会增加资本的投入，形成资本-劳动的替代关系； 第二，劳动力转移后所带来的资金回流可以增加农户资金资本，从而有了增加生产投入的可能性(盖庆恩等，2014)。此前许多研究证明，农民工在给家人汇款时，农业生产性投资是预期用途中被忽视的一项(李强等，2008)，主要用于建造房屋或购买商品房、购买汽车等改善生活的消费品(De Brauw et al., 2008)。当二者共同影响下，当劳动力转移后所回流的资金未能增加生产投入时，那么减少林地经营的劳动供给必然会负向影响林地的投入和产出水平。调查数据显示，未有劳动力转移的农户林地投入和产出分别为14 547.65和44 738.91，为有劳动力转移的农户家庭的1.83和1.80倍。

随着城镇化的发展，农村本地创业环境和就业环境不断改善、区域间的务工劳动力平均工资呈现不断趋平的条件下，引起许多外出劳动力回流的现象，形成更多的农村劳动力就地转移。农村劳动力就地转移与异地转移影响林地投入产出的差异水平如表 5的模型YI(4)，YT(5)，YT(6)中所示。劳动力就地转移和异地转移均对农户投入产出水平有着负向影响，并且劳动力就地转移对农户林地投入产出的影响具有更显著差异性。从经过标准化处理的就地转移和异地转移对农户林地投入与产出的影响系数来看，分别为-0.091和-0.059，-0.108和-0.065，说明劳动力就地转移的负向影响程度要高于异地转移，这意味着，与劳动力异地转移相比，随着劳动力就地转移的人数越多，农户投入产出水平下降得越快。由于剔除了农村兼业情况后，形成劳动力就地转移有2种情况： 一是异地转移的劳动力转移回流，通过已拥有的技术或资金在县城或城镇上从事一些非农生产或经营活动； 二是城镇化进程中，有些转移劳动力已有较稳定的、固定的非农收入来源。这使劳动力赖以生存的生计方式均发生改变，并主要长期移居于城镇，远离农业生产。而大部分劳动力异地转移的城市化融入水平低，乡土情节及非农收入的不稳定致使外出务工的农民不放弃林地的保障功能。

从表 6的模型(四)中可以看出，交互项的系数均影响显著且方向为负，大量的农村劳动力转移制约了农户林地投入产出水平的提高，在不同经济发展水平、通达程度和人口聚集程度的区域差异性较为明显，尤其是在通达程度和人口聚集度低的区域，劳动力转移的数量越多，对农户林地投入产出负向影响越严重。模型(五)劳动力转移分解为就地转移和异地转移的交互项影响系数，异地转移与不同经济发展水平、通达程度和人口聚集程度交互项对农户林地投入的显著影响系数为 -0.019，-0.737，-0.074，对农户林地产出的影响系数为-0.003，-0.528，-0.065，劳动力转移对农户林地投入产出影响在区域间差异特征主要由就地转移特征来决定，异地转移对于农户林地投入产出的负向影响仅在人口聚集程度低的区域比较显著，对农户林地产出水平的负向影响同时也表现在通达程度较低的地区。从模型(六)的检验结果来看，关键结论并没有发生改变，说明以上结论是比较稳健和可靠的。从上文的分析可知，经济发展水平、通达程度和人口聚集程度较低的区域，劳动力转移对农户林地投入产出的影响更为严重，尤其就地转移程度的约束性高于异地转移。

另外，户主是否转移劳动力对林地投入有正向显著影响，但对林地产出影响不大。农村大部分农户是农地和林地并营，与林地经营相比，农地经营周期短，劳动力投入量多且频率高，经营时间弹性小，因此，当户主作为主要劳动力发生转移时，农村剩余劳动力会选择减少农地经营，而增加林地投入。

农村劳动力转移是中国经济发展过程中必然出现的现象之一。劳动力资源在各产业中重新配置对推动中国经济增长具有重要贡献，但劳动力转移程度对林地投入产出水平影响的文献甚少。本文利用江西省1 178户农户样本数据，基于计量经济模型，定量分析了劳动力转移程度对农户林地投入和产出水平的影响。结果发现： 1)劳动力转移程度对农户林地投入和产出水平产生负向影响。传统的理论认为，“剩余劳动力”的向外转移并不会对农业或林业生产产生负面影响，直到“刘易斯拐点”的到来(盖庆恩等，2014； 蔡昉，2010)。本文的研究结果表明，经过几十年的农村劳动力转移，在当前的制度条件下，农村劳动力转移已经对林业生产产生了负向影响，说明农村剩余劳动力数量转移接近极限，刘易斯拐点正在逼近，中国的人口红利优势正趋于消失。2)尽管劳动力就地转移的数量低于异地转移，但就地转移对农户林地投入产出水平的负向影响程度高于异地转移。随着城镇化进程的加速，农村劳动力就地转移将成为今后一定阶段内的主要转移趋势和转移方向，不利于林地经营效率的提升。同时，劳动力机会成本的上升，也将使林地经营再次面临被粗放化的风险。3)不同区位条件下劳动力转移对农户林地投入产出存在明显的差异，农村经济发展水平、通达程度和人口聚集度较低的区域，劳动力转移对农户林地投入产出的影响更为严重，尤其就地转移程度的约束性高于异地转移。4)山区和丘陵地区的林地产出水平明显高于平原地区，平原地区林业在提高农户家庭收入方面的作用非常有限。

基于以上结论，提出以下对策建议： 一是要进一步健全林业专业合作社制度，在坚持集体林地、林木实行家庭承包经营的基础上，促进同类林业生产经营服务农户的自愿联合与互助经营，以克服单个家庭劳动力转移后所带来的林业生产劳动力供给不足问题； 二是要加快林业经营的专业化、规模化建设步伐，以有效缓解林地经营兼业化进一步加剧的趋势，减缓农村劳动力转移后所导致的林业生产效率下降，鼓励由于农户劳动力转移而出现撂荒、经营管理不善的林地适度规模化流转，推进林地经营管理的企业化进程，切实提高林地投入产出效益。