武舜臣 宦梅麗 馬婕

[摘 要]農(nóng)業(yè)機械化是提升糧食生產(chǎn)效率的重要途徑?；?014年、2016年的中國勞動力動態(tài)調(diào)查（CLDS）混合截面數(shù)據(jù)，考察了農(nóng)機作業(yè)外包程度對糧食生產(chǎn)效率的影響差異。研究結(jié)果表明：機械化耕種對糧食生產(chǎn)效率表現(xiàn)出有限的正向影響，且該結(jié)果與差異化農(nóng)機作業(yè)方式密切相關。相比于購置農(nóng)機的自我服務，服務外包程度越高，機械化耕種對糧食生產(chǎn)效率的提升作用越弱。進一步分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)機作業(yè)外包的正向作用隨農(nóng)地經(jīng)營面積的增加而提升，當經(jīng)營面積超過某一閾值，農(nóng)機作業(yè)外包將反超購置農(nóng)機的自我服務，在提升糧食生產(chǎn)效率方面發(fā)揮更大作為。此外，非市場化性質(zhì)鮮明的統(tǒng)一機耕服務表現(xiàn)出拉大農(nóng)機作業(yè)外包比較劣勢，不利于農(nóng)機社會化服務發(fā)展的特征。

[關鍵詞]農(nóng)業(yè)機械化;農(nóng)機作業(yè)外包;農(nóng)機購置;糧食生產(chǎn)效率

[中圖分類號]F323.3;F326.11[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0461（2021）03-0049-08

一、引 言

農(nóng)業(yè)機械化是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的前提和標志[1]，也是彌補農(nóng)業(yè)勞動力不足、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的重要保障。為推動我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，政府近年來加大了農(nóng)業(yè)機械化扶持力度，農(nóng)業(yè)機械化水平逐年提高。農(nóng)業(yè)農(nóng)村部初步統(tǒng)計，截至2019年底，我國綜合機械化率為69%，機耕率、機播率、機收率分別為84%、56%和61%，其中小麥、水稻、玉米三大糧食作物機械化率為95%、81%、88%。

當前，農(nóng)業(yè)機械化水平的快速發(fā)展源于兩種主要的機械作業(yè)形式：購置農(nóng)機的自我服務與租賃農(nóng)機的外包服務[2]。兩種方式各具特點且相互補充，購置農(nóng)機自我服務的主體數(shù)量最多，租賃農(nóng)機外包的服務作業(yè)面積比重更大[3]。當前，為推進小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有機銜接，農(nóng)機社會化服務被寄予更多的期待[4-5]，也得到了更大力度的政策扶持和更趨優(yōu)厚的發(fā)展環(huán)境。黨的十九大報告提出，“健全農(nóng)業(yè)社會化服務體系，實現(xiàn)小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有機銜接”。黨中央、國務院高度重視農(nóng)業(yè)社會化服務工作開展，為支持農(nóng)業(yè)社會化服務發(fā)展，先后出臺了《農(nóng)業(yè)部辦公廳、財政部辦公廳關于支持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)社會化服務工作的通知》（農(nóng)辦財〔2017〕41號）、《農(nóng)業(yè)部辦公廳關于大力推進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的指導意見》（農(nóng)辦經(jīng)〔2017〕19號）等一系列政策文件。2019年2月，中辦國辦印發(fā)的《關于促進小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有機銜接的意見》強調(diào)，要健全面向小農(nóng)戶的社會化服務體系，發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務業(yè)，加快推進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管服務，實施小農(nóng)戶生產(chǎn)托管促進工程，不斷提升生產(chǎn)托管對小農(nóng)戶的覆蓋率，將小農(nóng)戶引入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的軌道。同時，2017年至2019年，中央財政3年共安排110億元支持以開展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管為主的社會化服務。以上文件和政策支持為農(nóng)機社會化服務發(fā)展創(chuàng)造了有利條件，推動了農(nóng)機服務化服務發(fā)展。據(jù)統(tǒng)計，2018年我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管服務面積達到13.84億畝次，比2017年增長50%;服務企業(yè)、農(nóng)民合作社、集體經(jīng)濟組織、農(nóng)業(yè)企業(yè)等多元化服務主體達37萬個。

然而，不同機械作業(yè)形式的作業(yè)特點不同，對農(nóng)業(yè)效率的影響也不盡一致。當前，在農(nóng)機服務對農(nóng)業(yè)效率影響的考察上，相關文獻汗牛充棟。由于選擇的樣本對象、數(shù)據(jù)區(qū)間及計量方法等方面的差異，在農(nóng)機服務與農(nóng)業(yè)效率提升關系的結(jié)論上，更存在諸多不同[3，6-7]。

在農(nóng)機服務能否提高農(nóng)業(yè)效率尚未達成一致的情形下，從機械作業(yè)來源出發(fā)，探究農(nóng)機作業(yè)外包程度對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響差異，不僅有助于回應農(nóng)機服務與農(nóng)業(yè)效率的關系爭論，更可為當前快速推進的農(nóng)機社會化服務的合理性提供依據(jù)。對此，本文借助中國勞動力動態(tài)調(diào)查（China Labor-force Dynamic Survey， CLDS）中的農(nóng)戶數(shù)據(jù)，擬從機械作業(yè)形式角度出發(fā)，考察農(nóng)機獲取方式對糧食生產(chǎn)效率的影響差異，并進一步考察經(jīng)營規(guī)模對這種差異的影響。

二、研究脈絡與問題提出

在農(nóng)業(yè)領域，作為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要內(nèi)容和重要標志，農(nóng)業(yè)機械化長期備受關注[8-9]。為推動農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展，中央財政1998年起開始設立專項資金，用于農(nóng)業(yè)機械購置補貼。更廣為人知的是2004年由財政部、農(nóng)業(yè)部共同啟動實施的農(nóng)機購置補貼政策。此外，在推廣新農(nóng)技、乃至培養(yǎng)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的過程中，更多農(nóng)機作業(yè)相關補貼不斷投入，農(nóng)業(yè)機械化得到了更大地發(fā)展。尤其是在農(nóng)業(yè)勞動力非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移加快的背景下，由于具備可替代人工勞動的功能[10-14]，農(nóng)業(yè)機械化在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的重要性更為突出，也吸引了更多的關注，圍繞農(nóng)機補貼、農(nóng)機作業(yè)和農(nóng)業(yè)效率的文獻也開始增多。其中，農(nóng)機作業(yè)與農(nóng)業(yè)效率關系的考量在諸多研究中最為普遍，學者們基于不同的樣本數(shù)據(jù)，得出了不一致的結(jié)論。而后，部分學者對兩者關系的產(chǎn)生機制進行了探討。

當前研究將農(nóng)機作業(yè)影響農(nóng)業(yè)效率的機制大致可歸納為兩個角度：一是優(yōu)化配置論，因農(nóng)機作業(yè)可替代勞動力的屬性，可彌補農(nóng)業(yè)經(jīng)營中的勞動力不足問題，因資源配置優(yōu)化提升了效率[15];二是技術引入論，農(nóng)機作業(yè)不僅僅是對勞動力的替代，更重要的是給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來新技術，由此實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)效率的提升[16-18]。

縱然，如上兩個角度能對農(nóng)機作業(yè)的正向影響給出解釋，卻在對兩者負向關系的解釋時顯得無能為力。此時，分工理論提供了一個重要的分析視角。按照分工理論，當農(nóng)機作業(yè)來自服務外包時，機械化服務可克服農(nóng)地經(jīng)營中因勞動力雇傭?qū)е碌谋O(jiān)管難題[19]，以及享受規(guī)模經(jīng)濟及專業(yè)分工帶來的效率提升[20-22]，卻無法避免雇工效率低于家庭自用工方面的天然不足[7，23-25]。部分學者選擇不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)或作物品種，以驗證監(jiān)督難題對農(nóng)機服務外包效果的影響差異，基本得出監(jiān)督難度越大，農(nóng)機服務對農(nóng)業(yè)技術效率負向影響的可能性更高的結(jié)論[26]。因此，就當前研究結(jié)論可知，農(nóng)機服務并不必然表現(xiàn)出對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的促進作用。某些條件下，購置農(nóng)機的自我服務對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升作用更優(yōu)。如此，也對那些鼓勵農(nóng)機作業(yè)外包服務替代自給自足式服務的政策判斷及扶持模式提出挑戰(zhàn)。

比較而言，不同的農(nóng)機服務獲取方式各具優(yōu)劣，自購農(nóng)機的優(yōu)勢在于自我服務，不會發(fā)生“偷工減料”的道德風險，卻限于適用農(nóng)業(yè)對象以及生產(chǎn)作業(yè)環(huán)節(jié)，導致農(nóng)機資產(chǎn)達不到最優(yōu)利用狀態(tài)[27]。服務外包方式可以選擇更多樣或者更先進的服務模式，但也可能要面對社會化服務供給者損人利己的機會主義行為[25]。因此，差異化的農(nóng)機服務獲得方式對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響可能存有差異。因此，從機械作業(yè)形式出發(fā)探究農(nóng)機作業(yè)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響，對更全面解釋機械作業(yè)與農(nóng)業(yè)效率關系，乃至判斷當前農(nóng)機社會化服務推廣的合理性也有重要意義。

三、數(shù)據(jù)來源、模型設定與變量選擇

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來自中山大學公布的“中國勞動力動態(tài)調(diào)查”（CLDS）。該問卷包含了勞動力個體、家庭和社區(qū)三個層次的追蹤和橫截面數(shù)據(jù)，采用多階段、多層次、與勞動力成比例的樣本抽樣方法?？紤]到糧食作物與非糧實作物在生產(chǎn)經(jīng)營方面的顯著差異，本文從中選擇了僅從事糧食作物生產(chǎn)的農(nóng)戶樣本數(shù)據(jù)①。此外，為比對不同時期機械作業(yè)方式的影響差異，本文選擇了2014年和2016年兩年數(shù)據(jù)組成混合截面數(shù)據(jù)。通過將個體問卷、家庭問卷和村莊問卷中涉及的變量進行匹配，最終獲得樣本觀測值個數(shù)共計2 686個，涉及25個省份。

（二）模型設定與變量選擇

1.模型設定

隨機前沿分析（Stochastic Frontier Analysis， SFA），是利用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)進行效率估計的方法。該方法由Aigner et al.[28]和Meeusen & van Den Broeck[29]各自獨立提出的是一種參數(shù)方法。首先，采用SFA方法估計每戶農(nóng)戶的糧食生產(chǎn)技術效率，需要事先假定糧食生產(chǎn)投入與糧食產(chǎn)出之間的函數(shù)關系。由于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的設定形式較為靈活，無須限定各要素替代彈性完全相同或者要素替代彈性之和為1，并且允許糧食生產(chǎn)投入與產(chǎn)出之間存在非線性關系，因此，本研究將農(nóng)戶糧食生產(chǎn)函數(shù)設定為：

式（1）中，Yi為第i個農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)（糧食）生產(chǎn)總產(chǎn)值;β0為常數(shù)項，Ai、Li、Ki分別為第i個農(nóng)戶的土地、勞動力和資本投入，β向量表示土地、勞動和資本投入一次項的待估系數(shù)，vi為第i農(nóng)戶的隨機誤差項;ui為第i農(nóng)戶的糧食生產(chǎn)效率損失項。假定ui獨立于vi，并且服從均值為Ui、方差為σu2的非負半正態(tài)分布。ui的估計體現(xiàn)了每個農(nóng)戶偏離最優(yōu)生產(chǎn)前沿的距離，而農(nóng)戶的糧食生產(chǎn)效率可以表示成TEi=exp（-ui），這體現(xiàn)了可觀測產(chǎn)出與相應隨機前沿產(chǎn)出之比[30]。

為了驗證農(nóng)機服務與技術效率的關系及其影響因素，將技術效率的基準估計模型設定為：

其中，TEi為第i個農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術效率。γ0為常數(shù)項。Servicei代表農(nóng)戶的機械化耕作方式和農(nóng)機服務采納方式。Zik代表不同農(nóng)戶家庭特征，這些因素包括經(jīng)營規(guī)模、兼業(yè)化程度等。Dij為一組虛擬變量，包括農(nóng)戶是否獲得農(nóng)業(yè)補貼、是否轉(zhuǎn)入農(nóng)地、村莊是否有非農(nóng)產(chǎn)業(yè)、村莊是否擁有集體灌溉設施以及地理區(qū)位特征。εi為隨機誤差項。

基于現(xiàn)有理論與文獻以及作者實地調(diào)研狀況，本研究控制了經(jīng)營規(guī)模、兼業(yè)化程度、農(nóng)業(yè)補貼、農(nóng)地流轉(zhuǎn)、村莊非農(nóng)產(chǎn)業(yè)、灌溉設施、地區(qū)特征對糧食生產(chǎn)效率的影響。特別在模型中引入經(jīng)營規(guī)模和灌溉因素，主要基于如下考慮：經(jīng)營規(guī)模的引入主要是對規(guī)模經(jīng)濟的考量，規(guī)模經(jīng)濟是否存在的討論一直是農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營相關研究的熱點，且至今仍未達成一致[31]。集體經(jīng)濟時代建設的灌溉設施，使得灌溉耕地面積得以增加，忽略灌溉因素可能導致遺漏變量偏差，因為擁有更高灌溉耕地比例的省份較不易受災害天氣影響[32]，導致生產(chǎn)效率差異。

同時，由于農(nóng)戶在不同經(jīng)營規(guī)模下采用農(nóng)機服務對糧食生產(chǎn)效率的影響可能存在差異[33]，本研究在式（2）基礎上，加入了農(nóng)機服務采納方式與經(jīng)營規(guī)模的交叉項，模型設定為：

其中，Servicei×Farm_sizei為農(nóng)機服務采納方式與經(jīng)營規(guī)模的交叉項。此外，農(nóng)機服務供給主體不同，其提供農(nóng)機服務的效率提升作用也大不相同。部分部門主導的服務，極有可能導致一定區(qū)域內(nèi)服務的壟斷，進而影響農(nóng)機社會化服務效率[34]?；谠摽紤]，在式（3）總體樣本回歸的基礎上，進一步按照“是否統(tǒng)一提供農(nóng)耕服務”為依據(jù)，設置分組回歸，比對不同農(nóng)耕服務環(huán)境下農(nóng)機社會化服務對糧食生產(chǎn)效率的影響。

2.變量選擇

本研究涉及的變量主要包括投入產(chǎn)出變量，核心解釋變量和控制變量，如表1所示。其中，投入產(chǎn)出變量的設定借鑒林文聲等[35]的做法進行處理。核心解釋變量為農(nóng)業(yè)機械化服務，本研究主要采用了農(nóng)機社會化服務程度和農(nóng)業(yè)機械化程度兩個指標進行衡量。

（三）描述性統(tǒng)計

本研究關注的核心被解釋變量是糧食生產(chǎn)效率，運用SFA模型進行估計而來⑥。表2給出了本研究主要變量的描述性統(tǒng)計情況。此外，為進一步了解不同機械化程度及不同農(nóng)機服務獲得方式下糧食生產(chǎn)效率的差異，分組描述性統(tǒng)計見表3。

由表3可以發(fā)現(xiàn)，按機械化程度分組中，“部分機械化”樣本比例最大，且隨機械化程度的提升，糧食生產(chǎn)效率均值有增加趨勢。機械作業(yè)社會化程度分組中，“全部外包”樣本比例最大，但呈現(xiàn)出隨機械作業(yè)社會化程度提升，糧食生產(chǎn)效率均值下降的趨勢。當然，由于未對相關變量進行控制，如上趨勢并不能得出兩者關系的直接結(jié)論。

四、實證結(jié)果與分析

（一）機械化及其服務外包程度對糧食生產(chǎn)效率的考量

為了探索農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)機服務外包對糧食生產(chǎn)效率的影響，本研究首先分別對農(nóng)業(yè)機械化程度和農(nóng)機作業(yè)外包程度對農(nóng)戶糧食生產(chǎn)技術效率的影響進行回歸分析，對式（2）進行估計。表4給出了機械化程度及機械作業(yè)外包程度對糧食生產(chǎn)效率影響的估計結(jié)果。列（1）和列（2）考察了機械化程度的影響情況，列（2）是在列（1）的基礎上增加了相應的控制變量。由結(jié)果可知，無論是否存在控制變量，機械化程度的提升對糧食生產(chǎn)效率的提升影響的系數(shù)都為正，但列（2）系數(shù)并不顯著。列（3）、列（4）、列（5）考察的機械作業(yè)外包程度對糧食生產(chǎn)效率的影響，其中，列（3）將機械作業(yè)外包程度看作連續(xù)變量，其系數(shù)顯著為負，這意味著機械外包化程度越高，對糧食生產(chǎn)效率的促進作用越低。為驗證該結(jié)論的穩(wěn)健性，列（4）分別以“全部購買”為參照組設置了兩個虛擬變量。從結(jié)果看，相比于“全部購買”，“部分外包”和“全部外包”的機械作業(yè)外包選擇對糧食生產(chǎn)效率的影響為負，但僅“全部外包”的系數(shù)顯著，一定程度切合了列（3）中服務外包程度越高，其對糧食生產(chǎn)效率提升作用越弱的結(jié)論。此外，列（5）設置了二元選擇變量，以“全部購買”為參照組，設為0，“部分外包”和“全部外包”設為1，其結(jié)果同樣顯著為負，進一步支持了列（3）的結(jié)果。

縱然，部分學者認為，由于購買能力有限，農(nóng)機服務是改變小農(nóng)戶生產(chǎn)困境，帶動小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)銜接的重要模式[33，36]。但從本文的結(jié)果看，當前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)下，只要小農(nóng)戶具備購買農(nóng)機的能力且有購買農(nóng)機的事實，其自我服務的效率提升作用仍超過機械作業(yè)外包。究其原因可知，傾向于購買大型機械的農(nóng)機化服務供給主體與小規(guī)模經(jīng)營且零散購買農(nóng)機服務的小農(nóng)戶間產(chǎn)生矛盾，同樣不具備提升經(jīng)營效率的條件[37-38]。此外，農(nóng)機社會化服務供給中存在的道德風險和監(jiān)管難題，也是導致如上結(jié)果產(chǎn)生的重要因素[7，25]。該結(jié)果也與研究者在山東調(diào)研時發(fā)現(xiàn)一致。在與部分以糧食生產(chǎn)利潤為目標的經(jīng)營主體訪談中了解，只要有資金實力，他們更傾向于以購買機械（哪怕是個別環(huán)節(jié)）替代購買服務。

經(jīng)營規(guī)模對生產(chǎn)效率表現(xiàn)出負向效應，與Feder[23]、Coelli & Battese[24]等研究結(jié)論相一致。兼業(yè)化程度系數(shù)顯著為正，意味著農(nóng)業(yè)收入占比越高的主體，其對糧食經(jīng)營的資源投入水平也往往越高，進而對效率的正向作用也越大[39]。村莊非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的影響也是類似，顯著正向的結(jié)果意味著本村對糧食生產(chǎn)更為重視，效率也更高。灌溉因素對生產(chǎn)效率影響顯著為負向，與預期不一致。這可能說明集體統(tǒng)一組織和提供的設施或服務，由于設備老化、管理不善等問題，導致效率損失。有農(nóng)地轉(zhuǎn)入行為對效率表現(xiàn)出顯著的正向作用，該結(jié)果的出現(xiàn)有兩類原因，一是有轉(zhuǎn)入決策的主體往往經(jīng)營能力更強;二是轉(zhuǎn)入農(nóng)地后規(guī)模增加，規(guī)模效應會更加明顯[40-41]。地形地勢看，與平原相比，丘陵和山區(qū)都表現(xiàn)出負向影響。農(nóng)業(yè)補貼表現(xiàn)出不顯著的負向影響，意味著農(nóng)業(yè)補貼實施后可能的扭曲效應。

（二）農(nóng)機服務外包程度與糧食生產(chǎn)效率關系的進一步探索

表4給出了兩個基本結(jié)論，機械化程度對糧食生產(chǎn)效率有正向作用，但機械化外包化程度越高，其對糧食生產(chǎn)效率的正向作用越弱?？紤]到當前農(nóng)機社會化服務在農(nóng)業(yè)機械作業(yè)供給中的重要地位，這里有必要對后一結(jié)論做更深一步的探索與思考。

1.經(jīng)營規(guī)模的調(diào)節(jié)作用

一直以來，由于不同規(guī)模下農(nóng)戶經(jīng)營決策行為存在差異，對農(nóng)場效率的影響效應不同，因而農(nóng)機服務、經(jīng)營規(guī)模與效率三者關系備受關注。比如一些文獻認為，小規(guī)模農(nóng)戶采用資本外包的方式，縮小了與大規(guī)模農(nóng)戶之間的生產(chǎn)率差異[33]。為考察農(nóng)戶在不同經(jīng)營規(guī)模下農(nóng)機服務使用行為對糧食生產(chǎn)效率的影響差異，本研究在模型中加入了農(nóng)機服務與經(jīng)營規(guī)模的交叉項，并進行分組回歸，回歸結(jié)果見表5。

表5中，列（1）至列（3）分別加入了機械作業(yè)外包程度（看作離散變量或連續(xù)變量）、是否選擇機械作業(yè)外包的二元變量與農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營的交互項。其中，機械作業(yè)外包程度等相關變量的系數(shù)多呈現(xiàn)顯著負值（其中只有部分外包虛擬變量系數(shù)不顯著），這意味著機械作業(yè)外包對糧食生產(chǎn)效率的促進作用弱于購置農(nóng)機具的自我服務。但是，正向且顯著的交互項系數(shù)說明，這種優(yōu)劣差異會隨農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模面積的增加而發(fā)生變化，當經(jīng)營面積增加至一定規(guī)模時，在促進糧食生產(chǎn)效率方面，機械作業(yè)外包將表現(xiàn)出超出農(nóng)機具購置自我服務的優(yōu)勢。這一結(jié)論與楊子等[42]的研究結(jié)論相一致，即同樣是農(nóng)業(yè)社會化服務供給，其對規(guī)模經(jīng)營主體技術效率的提高程度顯著高于小農(nóng)戶。當前，我國仍處于小農(nóng)經(jīng)營為主的農(nóng)業(yè)經(jīng)營階段，隨農(nóng)地流轉(zhuǎn)加速以及農(nóng)地的進一步集中，發(fā)展的農(nóng)業(yè)社會化服務將對糧食生產(chǎn)效率提升帶來更為積極的作用。

2.農(nóng)機服務主體的分類比較

此外，基于是否存在村集體統(tǒng)一提供機械服務，以列（4）和列（5）分別給出了統(tǒng)一服務及無統(tǒng)一服務時的分樣本回歸結(jié)果。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當不存在村集體統(tǒng)一提供機械服務時，機械作業(yè)外包相比于購置機械自我服務的劣勢有所減弱，且在更低經(jīng)營面積時即可實現(xiàn)對后者的超越。然而，存在的村集體統(tǒng)一服務卻導致了機械作業(yè)外包劣勢擴大，趕超作用不再顯著的結(jié)果。由于統(tǒng)一服務多為政府（村集體）主導，非市場化特征明顯，其存在不僅不利于農(nóng)機化服務促進作用的發(fā)揮，還可能帶來一系列不利影響[34]，這與王玉斌和李乾[43]探究農(nóng)業(yè)社會化服務對小麥生產(chǎn)影響時的原因解釋一致。此外，研究者在蘇州調(diào)研時發(fā)現(xiàn)，由于統(tǒng)一機械服務中漸退的服務內(nèi)容與強制的服務鎖定，當?shù)卮寮w給予當?shù)胤N植大戶的統(tǒng)一服務不但沒能發(fā)揮對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極作用，反而降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

五、結(jié)論、對策與展望

基于CLDS數(shù)據(jù)，本文在考量機械化與糧食生產(chǎn)效率的基礎上，從農(nóng)機作業(yè)外包程度出發(fā)，考察了農(nóng)機作業(yè)來源對糧食生產(chǎn)效率的影響差異，并進一步探討了經(jīng)營規(guī)模及服務形式對兩者關系的影響。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，同為機械化耕種，農(nóng)機作業(yè)外包程度越高，其對生產(chǎn)效率的提升作用越弱，即購置農(nóng)機自我服務對糧食生產(chǎn)效率的提升作用遠高于農(nóng)機作業(yè)外包。進一步分析發(fā)現(xiàn)，隨農(nóng)地經(jīng)營面積的增加，農(nóng)機作業(yè)外包的優(yōu)勢開始凸顯，其與購置農(nóng)機自我服務的差距會逐漸縮小，當經(jīng)營面積超過某個閾值，農(nóng)機作業(yè)外包將超過購置農(nóng)機自我服務，成為提升糧食生產(chǎn)效率的主要形式。此外，按是否統(tǒng)一提供農(nóng)機服務的分樣本研究發(fā)現(xiàn)，提供統(tǒng)一機械服務的情況下，農(nóng)機作業(yè)外包在提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率方面的比較劣勢反而更為突出。

本研究存在如下研究結(jié)論與政策啟示：一是農(nóng)機作業(yè)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的作用整體為正，但其作用效果受外包程度的影響。因此，在推動農(nóng)機化水平“量”的提升的同時，以農(nóng)機作業(yè)供給為代表的農(nóng)機化“質(zhì)”的方面也需完善。尤其是在推進小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)銜接過程中，應當重視農(nóng)機服務供給質(zhì)量，一方面鼓勵和支持農(nóng)戶購置和更新新型農(nóng)機具設備，另一方面加強農(nóng)機服務供給過程中質(zhì)量投入的監(jiān)督和信息共享，減少農(nóng)戶與服務供給主體之間的信息不對稱，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。二是在當前小農(nóng)戶為主的糧食生產(chǎn)經(jīng)營基礎上，購置農(nóng)機自我服務的農(nóng)機作業(yè)供給方式在效率方面仍具優(yōu)勢。隨著農(nóng)地經(jīng)營的進一步集中，農(nóng)機外包服務的比較優(yōu)勢會逐年提高。農(nóng)業(yè)社會化服務隨土地經(jīng)營規(guī)模的集中而不斷發(fā)展的趨勢不會改變，但在家庭經(jīng)營為主的經(jīng)營模式下，農(nóng)業(yè)社會化服務的過快推廣卻不利于糧食生產(chǎn)效率的整體提升。農(nóng)業(yè)社會化服務的推廣應遵循市場規(guī)律，不能強加過多政策包袱。三是非市場性干預對農(nóng)機作業(yè)外包的負向作用明顯。要真正發(fā)揮農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的帶動作用，應避免政府或村集體的直接干預，應從農(nóng)機市場完善、金融體系疏通等方面出發(fā)，讓農(nóng)機服務在市場充分競爭中成為保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的壓艙石。

當然，本研究尚存在改進空間：一是囿于數(shù)據(jù)來源中指標選取的限制，糧食生產(chǎn)效率缺乏各種物質(zhì)投入要素的詳細數(shù)據(jù)，難以判斷某一具體物質(zhì)要素投入對糧食產(chǎn)出的效應。二是僅測度了總體的糧食生產(chǎn)效率，缺乏細分作物的相關資料，無法細致分析農(nóng)機服務影響不同作物生產(chǎn)效率的差異。后續(xù)研究將盡力克服上述局限，基于更加翔實的數(shù)據(jù)資料，具體分析分作物、分環(huán)節(jié)等情形下農(nóng)機服務對生產(chǎn)效率的影響機制和效應。

[注 釋]

①本文純糧食作物經(jīng)營農(nóng)戶的選擇基于如下標準，當問卷中“2013年7月以來，請問您家的農(nóng)業(yè)經(jīng)營情況”的糧食作物（稻谷、小麥、玉米等）成本與“去年您家農(nóng)業(yè)經(jīng)營的總成本（包括農(nóng)、林、牧、副、漁）”相等時，視為該主體僅從事糧食作物。

②由于在CLDS數(shù)據(jù)庫中沒有提供詳細的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，本研究借鑒林文聲等（2018）對投入產(chǎn)出變量的處理方法，采用一年中農(nóng)戶家庭賣出所生產(chǎn)糧食作物（稻谷、小麥、玉米等）的產(chǎn)品總價值作為產(chǎn)出變量。投入變量中，農(nóng)業(yè)物質(zhì)投入為一年中家庭經(jīng)營糧食作物的總投入，它包含了雇工、購買機械、外包服務等投入。

③對應CLDS數(shù)據(jù)庫問卷中F6.7.2“請問您家機械化耕種的生產(chǎn)工具屬于以下哪種情況？”這一題項。將“1.全部自家購買”設定為全部購買;將“3.全部租用別人或某公司的”和“4.借用他人或集體”設定為全部外包;將“2.和別人共同購買”，“5.部分自家擁有，部分租用或借用”和“6.部分自家擁有，部分和別人共同擁有”設定為部分外包。

④對應CLDS數(shù)據(jù)庫問卷中F6.7.1.“目前，您們家糧食作物生產(chǎn)的農(nóng)田耕種方式是什么？”這一題項。

⑤本研究樣本分布在25個省份（含自治區(qū)和直轄市），根據(jù)自然地理區(qū)位將農(nóng)戶所在省份劃分東部、中部和西部3個區(qū)域。其中，東部：河北、遼寧、江蘇、浙江、福建、山東、廣東;中部：山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部：四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古。

⑥本研究未報告技術效率估計的回歸結(jié)果，讀者若有興趣，可向作者索要。

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（責任編輯：張夢楠）