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        農(nóng)機服務、技術(shù)引入與中國糧食生產(chǎn)技術(shù)效率

        2023-05-30 08:30:23宦梅麗戴瑤
        商業(yè)研究 2023年2期

        宦梅麗 戴瑤

        摘?要:基于2018年1385戶玉米種植戶的問卷調(diào)查數(shù)據(jù),構(gòu)建一個包含農(nóng)機服務識別工具(Probit概率預測值)的超越對數(shù)隨機前沿(SF)模型,以玉米種植為例,考察農(nóng)機服務對技術(shù)效率的影響及在不同要素密集型環(huán)節(jié)的差異。研究發(fā)現(xiàn):總體上農(nóng)機服務對技術(shù)效率存在顯著正向效應,采用傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)耕作方式并不一定會導致技術(shù)效率損失;大規(guī)模農(nóng)戶技術(shù)效率更高,但小農(nóng)戶通過農(nóng)機服務外包,有助于縮小與大農(nóng)戶之間的效率差距;在耕地、灌溉、收割環(huán)節(jié)(勞動密集型)和播種環(huán)節(jié)(半勞動半技術(shù)密集型)農(nóng)機服務對技術(shù)效率呈顯著正向效應,而在病蟲害防治環(huán)節(jié)(技術(shù)密集型)影響不顯著。研究表明,農(nóng)機服務是提高糧食生產(chǎn)效率的重要來源,應重視農(nóng)機服務的規(guī)范和標準化建設(shè),尤其是在技術(shù)密集型環(huán)節(jié),減小監(jiān)督成本。

        關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)社會化服務;技術(shù)引入效應;要素密集型

        中圖分類號:F3266文獻標識碼:A文章編號:1001-148X(2023)02-0145-08

        收稿日期:2022-06-26

        作者簡介:宦梅麗(1992-),女,貴州遵義人,助理研究員,博士,研究方向:農(nóng)業(yè)社會化服務、農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化;戴瑤(1992-),本文通訊作者,女,湖南衡陽人,助理研究員,博士,研究方向:三農(nóng)問題。

        基金項目:國家社會科學基金青年項目“糧食收儲制度市場化改革研究”,項目編號:18CJY035;中國社會科學院青年科研啟動項目“規(guī)模經(jīng)營實現(xiàn)中農(nóng)業(yè)社會化服務的‘雙重效應研究”,項目編號:2022YQNQD033;清華大學中國農(nóng)村研究院研究課題“‘雙碳目標背景下的畜牧業(yè)高質(zhì)量發(fā)展政策研究”,項目編號:CIRS2022-11。

        農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的專業(yè)化服務是引導小農(nóng)生產(chǎn)融入農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和現(xiàn)代化發(fā)展軌道的重要路徑。農(nóng)戶購買農(nóng)業(yè)社會化服務,可以在不改變土地承包經(jīng)營權(quán)的基礎(chǔ)上,將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的耕、種、防、收等部分環(huán)節(jié)或全部環(huán)節(jié)外包給專業(yè)化經(jīng)營的社會化服務主體,有助于緩解勞動力結(jié)構(gòu)矛盾,實現(xiàn)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的有機銜接。隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的不斷推進,農(nóng)村勞動力大量非農(nóng)轉(zhuǎn)移,導致農(nóng)村人口老齡化、女性化嚴重。由于農(nóng)機服務可以實現(xiàn)對勞動力的替代,緩解農(nóng)村地區(qū)的勞動力瓶頸,因而備受學術(shù)界和政策制定者關(guān)注。農(nóng)機服務是否提高了農(nóng)戶的技術(shù)效率?不同類型的農(nóng)機服務對技術(shù)效率的影響是否存在異質(zhì)性?這些問題的回答對于保障國家糧食安全和提高農(nóng)業(yè)競爭力具有重要的理論意義和實踐價值。

        一、文獻綜述

        現(xiàn)有文獻關(guān)于農(nóng)機服務是否促進了糧食生產(chǎn)效率的研究結(jié)論尚存在爭議。有文獻認為,農(nóng)機服務促進了糧食生產(chǎn)效率[1]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務將外包引入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域,通過影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的平均生產(chǎn)率和發(fā)揮學習的正外部性,促進糧食生產(chǎn)率提升[2];農(nóng)業(yè)分工深化能夠產(chǎn)生市場容量的空間溢出效應,培育外包服務市場有助于誘導農(nóng)戶卷入分工,從而產(chǎn)生農(nóng)業(yè)分工經(jīng)濟性。農(nóng)業(yè)機械化服務能夠解放農(nóng)業(yè)勞動力,促進勞動力轉(zhuǎn)移,增加非農(nóng)就業(yè)和非農(nóng)收入,緩解由資金約束造成的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率損失。一些學者對此觀點持懷疑態(tài)度,認為生產(chǎn)服務要素對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的貢獻十分有限[3],生產(chǎn)性服務提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的關(guān)鍵在于技術(shù)服務,唯有通過“購買技術(shù)服務”方式才能提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出[4],包括農(nóng)機服務在內(nèi)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務并不能增加每塊土地的糧食產(chǎn)出[5]。還有一些文獻認為,農(nóng)機服務可能造成效率損失。農(nóng)機服務的本質(zhì)是雇工勞動,與家庭自用工異質(zhì),可能導致效率損失[6],常見于亞洲地區(qū)一些大規(guī)模農(nóng)場,雇工勞動高昂的監(jiān)督成本導致生產(chǎn)率低下[7]。由于農(nóng)戶和服務主體之間信息不對稱,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包中存在服務主體降低服務質(zhì)量投入和農(nóng)戶“過度監(jiān)督”的雙邊道德風險[8],農(nóng)機手在作業(yè)過程中可能存在機會主義行為動機,損害農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[9]。也有一些研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務外包對生產(chǎn)率的影響并不一定為正向或者負向,在不同類型生產(chǎn)環(huán)節(jié)存在差異[10]。

        總體上,現(xiàn)有文獻關(guān)于農(nóng)機服務如何影響糧食生產(chǎn)效率的討論,大多從理論層面或采用宏觀數(shù)據(jù)進行實證分析,如胡祎和張正河(2018)[1]利用省級層面數(shù)據(jù)檢驗了農(nóng)機服務對小麥生產(chǎn)技術(shù)效率的勞動替代效應和科技引入效應,但囿于數(shù)據(jù)和指標的限制,無法深入探討不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)的差異,并且以時間趨勢作為科技引入效應的衡量指標過于簡化。部分文獻從微觀農(nóng)戶討論生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包對生產(chǎn)率的影響,如陳超等(2012)[2]討論了勞動密集和技術(shù)密集環(huán)節(jié)外包的生產(chǎn)率效應,但忽略了農(nóng)戶個體特征可能對產(chǎn)量造成的影響,未能精確實證分析外包效應的具體形式和影響路徑,而且他們關(guān)注的是單產(chǎn)而非技術(shù)效率。

        農(nóng)機服務有助于將先進技術(shù)輸入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié),提高技術(shù)效率。在機械播種環(huán)節(jié),機械播種比人工播種更均勻、合理,有利于作物生長;機械收割環(huán)節(jié),收割機和烘干機的使用可以減少產(chǎn)量和質(zhì)量損失(農(nóng)戶錯過小麥最佳收割時間,小麥的重量和營養(yǎng)成分逐漸流失);病蟲害防治環(huán)節(jié),單個農(nóng)戶對施藥時間點和次數(shù)把握不準確,但采用統(tǒng)防統(tǒng)治服務之后,可以較為準確地把握施藥時間和施藥頻率,提高病蟲害防治效率[11]。

        但是,農(nóng)機服務對技術(shù)效率的正向效應在不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)可能存在顯著差異。在勞動密集型生產(chǎn)環(huán)節(jié),服務外包帶來的可能更多為勞動替代效應。在技術(shù)密集環(huán)節(jié),對經(jīng)驗、知識和技術(shù)要求較高,采用農(nóng)機服務有助于緩解農(nóng)戶自身稟賦約束,如受教育程度低、經(jīng)驗不足、知識技能缺乏等造成的效率損失。然而,在技術(shù)密集環(huán)節(jié),風險責任對象的界定和作業(yè)量的計量難度大,監(jiān)督時間長,產(chǎn)生機會成本較高;生產(chǎn)過程和程序的靈活性導致信息不對稱,從而出現(xiàn)承包方的機會主義行為[12],生產(chǎn)標準化程度低,勞動監(jiān)督成本高的生產(chǎn)環(huán)節(jié)(譬如病蟲害防治)可能會降低技術(shù)效率[10]。

        本文邊際貢獻在于:一是實證方法上,構(gòu)建了一個包含隨機方差和技術(shù)效率方差模型的超越對數(shù)隨機前沿模型,將Probit估計出的農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)機服務采納的概率預測值作為識別工具引入該模型,有助于克服模型的內(nèi)生性問題;二是從要素密集度視角出發(fā),將生產(chǎn)環(huán)節(jié)劃分勞動密集型、技術(shù)密集型和半勞動半技術(shù)密集型三種,結(jié)合不同類型環(huán)節(jié)監(jiān)督成本差異,闡釋不同類型生產(chǎn)環(huán)節(jié)農(nóng)機服務對技術(shù)效率的影響異質(zhì)性。

        二、數(shù)據(jù)來源、模型設(shè)定與變量選取

        (一)數(shù)據(jù)來源

        本文數(shù)據(jù)來源于2019年“新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體調(diào)查”課題組問卷調(diào)查。該調(diào)查采用分層抽樣方法,在全國14個種植糧食作物的省區(qū),根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展水平和自然資源條件選取8-12個村莊,每個村莊選取15-20戶農(nóng)戶進行訪談。本文僅保留種植玉米的農(nóng)戶樣本,剔除變量缺失值和相關(guān)變量信息不完善的樣本,剩余1385個觀測值。樣本分布于13個省份(河北、遼寧、江蘇、山東、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、河南、湖北、湖南、四川、甘肅)112個縣132個村莊。特別地,有200戶農(nóng)戶樣本未使用農(nóng)業(yè)機械,而是采取傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)耕作方式。

        (二)模型設(shè)定

        1Stochastic?Frontier(SF)?model

        運用隨機前沿模型估計各個玉米種植戶的技術(shù)效率,需要事先假定生產(chǎn)投入與產(chǎn)出之間的函數(shù)關(guān)系。由于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的設(shè)定形式較為靈活,無須限定各要素替代彈性完全相同或要素替代彈性之和為1,允許投入與產(chǎn)出之間的非線性關(guān)系。超越對數(shù)形式的隨機前沿生產(chǎn)模型設(shè)置為:

        ln(yi)=β0+∑mj=1βjln(xij)+12∑mj=1∑mk=1βjkln(xij)?ln(xik)+vi-ui(1)

        式中,yi為第i玉米種植戶的單位面積產(chǎn)量;xij第i玉米種植戶在單位面積的第j種投入,包括勞動、種子、肥料和農(nóng)藥的投入量以及農(nóng)機作業(yè)費用。vi?是服從獨立同分布的隨機誤差項,vi~iidN(0,σv2);ui為效率損失項,假定ui獨立于vi,并且服從非負半正態(tài)分布ui~iidN+(μi,σu2)。

        為檢驗農(nóng)機服務與技術(shù)(非)效率的關(guān)系,技術(shù)(非)效率的基準模型設(shè)定為:

        μi=γ0+γ1Service_pi+γ2Xki+εi(2)

        式中,Service_p為第i農(nóng)戶采納農(nóng)機服務的概率值;Xki是一組影響技術(shù)(非)效率的控制變量;ε為隨機誤差項;常用的產(chǎn)出導向估計技術(shù)效率的方法是使用觀測的產(chǎn)出與隨機前沿產(chǎn)出的比率,即TEi=exp(-μi)。

        由于使用由不同規(guī)模和特征的農(nóng)戶組成的混合截面數(shù)據(jù),可能存在異方差性,故借鑒Abdul-Salam?and?Phimister?(2017)[13]的處理方法,采用兩個誤差項異方差的指數(shù)形式。

        雙邊誤差項的函數(shù)關(guān)注空間異方差性,比如區(qū)域因素導致平均氣溫和作物生長季節(jié)差異,這些因素不受農(nóng)戶控制,但對作物產(chǎn)量造成很大影響。因此,將隨機方差模型設(shè)置為:

        σvi2=exp(δ10+δ11East+δ12West)(3)

        對于單邊誤差項的方差,通常假設(shè)它由農(nóng)戶自身相關(guān)的因素決定。本文主要關(guān)注機械化和農(nóng)機服務采納決策,以及農(nóng)戶規(guī)模等因素,將技術(shù)非效率的方差模型設(shè)置為:

        σui2=exp(δ20+δ21Service_pi+δ22Farm_sizei)(4)

        式中,F(xiàn)arm_size為農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模。

        2?Probit?model

        由于農(nóng)戶農(nóng)機服務采納決策的內(nèi)生性本質(zhì),本文采用兩階段處理方式,在第一階段運用Probit模型預測出農(nóng)戶采納農(nóng)機服務的概率,第二階段將概率預測值作為技術(shù)效率方程中農(nóng)機服務的識別工具[14]。農(nóng)機服務采納決策模型如下:

        Servicei=α0+αm1Xmi+ζi(5)

        式中,Service?i為農(nóng)機服務采納決策二元變量,農(nóng)戶采納服務即賦值為“1”,否則為“0”;Xm為一組控制變量,包括經(jīng)營規(guī)模、土地細碎化程度、勞動力非農(nóng)就業(yè)、固定資產(chǎn)投資以及農(nóng)戶特征等;ζi為隨機誤差項。

        (三)變量定義與描述性統(tǒng)計

        本文涉及的變量定義和描述如表1所示。被解釋變量為技術(shù)(非)效率,運用隨機前沿模型估計而來。投入變量包括勞動、種子、肥料和農(nóng)藥的單位面積投入量,單位面積灌溉費用和機械作業(yè)費用(租賃機械),以及資本投入,即單位面積玉米生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資折舊費用。核心解釋變量為農(nóng)機服務虛擬變量,在SF模型中采用Probit估計出的概率預測值作為農(nóng)機服務的識別工具。為細化研究,采用農(nóng)業(yè)機械化虛擬變量,區(qū)分采用傳統(tǒng)耕作方式和農(nóng)業(yè)機械化的樣本。

        本文控制了農(nóng)地特征,包括經(jīng)營規(guī)模、地塊數(shù)量(耕地細碎化的一個代理變量)、地形特征、耕地結(jié)構(gòu)等影響農(nóng)戶機械化技術(shù)采納決策和農(nóng)場效率的關(guān)鍵因素。并且,土地被視為一種資產(chǎn),由于存在稟賦效應,土地的自評質(zhì)量可能影響農(nóng)機服務采納決策。另外,土地確權(quán)可以促進農(nóng)場效率,因為土地確權(quán)增強了地權(quán)穩(wěn)定性,推動土地向更有效率的農(nóng)戶再配置,因此控制了土地是否確權(quán)頒證這一因素。此外,農(nóng)機服務和自購機械是兩種實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械化的互補形式,農(nóng)戶如果擁有機械設(shè)備和設(shè)施,可能更傾向于使用自有機械而非服務外包,因此控制了固定資產(chǎn)投資。與此同時,還控制了戶主年齡、教育、健康狀況等個人特征,社會資本、勞動力轉(zhuǎn)移、是否接受技術(shù)培訓等家庭特征,區(qū)域特征根據(jù)農(nóng)戶所在省份的地理區(qū)位劃分三個地區(qū):東部地區(qū)包括河北、遼寧、江蘇和山東;中部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、河南、湖北和湖南;西部地區(qū)包括四川和甘肅。以及政策因素等。

        樣本農(nóng)戶中,1185戶玉米種植戶采用機械化耕作方式,占總樣本數(shù)量的856%,僅200戶農(nóng)戶采用傳統(tǒng)耕作方式,既不購置機械,也不購買農(nóng)機服務。692戶農(nóng)戶采用農(nóng)機服務,占總樣本數(shù)量的4996%,占采用機械作業(yè)樣本量的584%。同時,在各生產(chǎn)環(huán)節(jié)農(nóng)機服務采用概率呈現(xiàn)不平衡分布,收割服務(500%)的采用最廣泛,耕整地服務(369%)、播種服務(354%)、排水灌溉服務(163%)次之,病蟲害防治服務(122%)最少。

        核心變量的分組描述性統(tǒng)計見表2。自購機械的農(nóng)戶平均單位面積產(chǎn)量最高,采用傳統(tǒng)耕作方式的農(nóng)戶最低,相同趨勢出現(xiàn)在平均經(jīng)營規(guī)模。這意味著小規(guī)模經(jīng)營農(nóng)戶可能更傾向于使用傳統(tǒng)耕作方式,隨著經(jīng)營規(guī)模擴大,農(nóng)戶可能采用機械化耕作,當經(jīng)營規(guī)模擴大到一定程度時,農(nóng)戶更傾向于選擇自購機械進行生產(chǎn)。戶均經(jīng)營規(guī)模為1328公頃(1992畝),說明我國玉米種植以小農(nóng)戶為主。

        使用傳統(tǒng)耕作方式的農(nóng)戶單位面積勞動力投入高于其他農(nóng)戶,意味著機械可以顯著替代勞動。采用農(nóng)機服務的農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)比率高于其他農(nóng)戶,可能暗示農(nóng)戶采用農(nóng)機服務可以解放勞動力,增加非農(nóng)就業(yè)。另外,采用農(nóng)機服務的農(nóng)戶排水灌溉和機械租賃投入高于自有機械的農(nóng)戶,而未采用農(nóng)機服務的農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資比其他農(nóng)戶高,暗示農(nóng)機服務和自購機械可能是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械化的替代形式。

        三、實證結(jié)果與分析

        (一)農(nóng)機服務采納的Probit估計結(jié)果與分析

        本文運用了一個序貫三步法估計方程(5),分析玉米種植戶農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)機服務采納決策的決定因素。第一步估計了農(nóng)戶是否采用機械化耕作的決策,第二步基于機械化耕作的農(nóng)戶樣本估計了農(nóng)戶是否采用農(nóng)機服務的決策,第三步估計了各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)農(nóng)機服務的采納決策。Probit模型估計結(jié)果詳見表3。模型(1)-(7)分別檢驗了機械化耕作方式、農(nóng)機服務、耕整地服務、播種服務、病蟲害防治服務、排水灌溉服務和收割服務的采納決策。

        從模型(1)結(jié)果可看出,經(jīng)營規(guī)模對農(nóng)戶機械化耕作方式的選擇存在顯著正向效應。換言之,小規(guī)模農(nóng)戶可能更傾向于采用傳統(tǒng)的耕作方式,而大規(guī)模農(nóng)戶則傾向于采取機械化生產(chǎn)。這與預期一致,農(nóng)戶會根據(jù)經(jīng)營規(guī)模選擇有利可圖的生產(chǎn)經(jīng)營方式。勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)戶采用機械化作業(yè)呈現(xiàn)顯著正向效應,意味著傳統(tǒng)耕作方式可能更依賴于勞動力,機械化可以有效替代勞動。

        另外,對于采用機械化生產(chǎn)的農(nóng)戶,經(jīng)營規(guī)模對農(nóng)機服務采納呈現(xiàn)顯著正向效應,尤其在耕整地、播種、排水灌溉和收割環(huán)節(jié)。此外,地塊數(shù)量(耕地細碎化的代理變量)對農(nóng)機服務采納決策存在顯著負向效應。山地的估計系數(shù)顯著為負值,說明不利的地形地勢阻礙了農(nóng)戶采用機械化耕作方式和農(nóng)機服務,因為在一些偏遠農(nóng)村山區(qū),大型機械可能無法到達田間,增加了機械化成本。勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)機服務存在顯著正向效應,尤其在收割環(huán)節(jié),一定程度說明農(nóng)機服務可以減輕苦累,將勞動力從繁重的體力活動中解脫出來,從事非農(nóng)就業(yè)。固定資產(chǎn)投資在所有生產(chǎn)環(huán)節(jié)均對農(nóng)機服務呈現(xiàn)顯著負向效應,表明自購機械和服務外包是實現(xiàn)機械化的互補手段。

        (二)超越對數(shù)隨機前沿模型(SF?model)估計結(jié)果與分析

        如前文所述,本文采用兩階段的處理方法,將第一階段運用Probit模型估計出的農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)機服務的預測值Mechanization_p,Service_p,Tillage_p,Sowing_p,Pest_control_p,Irrigation_p和Harvest_p,作為第二階段SF模型中農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)機服務的識別工具。SF模型回歸結(jié)果見表4和表5。為簡化描述,僅報告SF模型中的技術(shù)非效率模型和技術(shù)非效率的方差模型估計結(jié)果限于篇幅,超越對數(shù)隨機前沿生產(chǎn)模型和隨機方差模型估計結(jié)果未做報告,如有需要可向作者索取。。

        表4報告了農(nóng)業(yè)機械化對技術(shù)(非)效率的影響回歸結(jié)果。在技術(shù)非效率模型中,Mechanization_p變量估計系數(shù)不顯著,暗示在中國以小農(nóng)戶為主導的農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式情境下,采用傳統(tǒng)耕作方式并不一定會導致技術(shù)效率損失。相反,傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)耕作方式具備獨特優(yōu)勢,如投入要素集約化使用可以有效節(jié)約生產(chǎn)成本。這與一些現(xiàn)有文獻的結(jié)論相吻合,小農(nóng)戶通過對勞動力的集約化利用,有助于充分發(fā)揮傳統(tǒng)集約化種植的優(yōu)勢。另外,經(jīng)營規(guī)模估計系數(shù)不顯著,但經(jīng)營規(guī)模與農(nóng)業(yè)機械化交叉項估計系數(shù)顯著為負值,說明大農(nóng)戶更可能通過利用機械化實現(xiàn)效率改進。并且,采用機械化作業(yè)概率越高的農(nóng)戶,技術(shù)非效率的方差越高,一方面可能與經(jīng)營規(guī)模有關(guān),小農(nóng)戶可能傾向于采用傳統(tǒng)耕作方式;另一方面與農(nóng)戶技術(shù)采納的風險偏好相關(guān),采用傳統(tǒng)方式的農(nóng)戶可能是風險厭惡型。從生產(chǎn)組織角度,風險厭惡對效率起到推動作用[15]。

        表5報告了農(nóng)機服務采納概率對技術(shù)(非)效率的影響回歸結(jié)果。模型(1)-(6)分別為農(nóng)機服務、耕整地、播種、病蟲害防治、排水灌溉和收割服務對技術(shù)效率的影響效應。與預期一致,Service_p,Tillage_p,Sowing_p,Irrigation_p和Harvest_p的估計系數(shù)顯著為負值,說明采用農(nóng)機服務的農(nóng)戶更接近隨機生產(chǎn)前沿,尤其在耕整地、播種、排水灌溉和收割環(huán)節(jié),農(nóng)機服務對技術(shù)效率存在顯著正向效應。除播種為半技術(shù)半勞動密集生產(chǎn)環(huán)節(jié)外,其他均為勞動密集型生產(chǎn)環(huán)節(jié)。如果農(nóng)戶采取農(nóng)機服務,可以將勞動力從繁重的體力勞動中釋放出來,進而提高生產(chǎn)效率。該發(fā)現(xiàn)與現(xiàn)有文獻的研究結(jié)論類似[1]。

        經(jīng)營規(guī)模的估計系數(shù)顯著為負值,農(nóng)機服務與經(jīng)營規(guī)模的交叉項的估計系數(shù)在播種、灌溉和收割環(huán)節(jié)顯著為正值,隱藏的含義是大農(nóng)戶更有效率,但是農(nóng)機服務有助于縮小小農(nóng)戶與大農(nóng)戶之間的效率差距。這說明小農(nóng)戶通過環(huán)節(jié)服務外包的方式,可以獲取與大農(nóng)戶所能享受的同等技術(shù)進步帶來的益處,進而縮小與大農(nóng)戶之間的生產(chǎn)效率差距。

        病蟲害防治服務(Pest_control_p)的估計系數(shù)不顯著,從一定程度上說明在技術(shù)密集型生產(chǎn)環(huán)節(jié),農(nóng)機服務對技術(shù)效率影響不顯著。原因可能在于,農(nóng)機服務屬于定制化的雇傭安排,很難實現(xiàn)完美監(jiān)督,尤其在技術(shù)密集型環(huán)節(jié)[2,8]。農(nóng)戶采用農(nóng)機服務,本質(zhì)是將生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包給其他經(jīng)營主體,由于信息不對稱,存在逆向選擇和道德風險。在病蟲害防治環(huán)節(jié),農(nóng)機作業(yè)缺乏標準化的作業(yè)規(guī)范和流程,監(jiān)督難度大,對技術(shù)效率的影響并未呈現(xiàn)顯著的正向影響效應。相反,在耕整地、收割等勞動密集環(huán)節(jié),機械化程度較高,操作規(guī)范統(tǒng)一,為農(nóng)戶節(jié)約了監(jiān)督成本,因而效率提高。而在半勞動半技術(shù)密集型(播種)環(huán)節(jié),農(nóng)機服務提高了技術(shù)效率,可能因為播種環(huán)節(jié)的技術(shù)引入效應較強,而且操作規(guī)范和流程較簡單,監(jiān)督成本較低,提高了生產(chǎn)效率。

        此外,農(nóng)機服務采納概率與技術(shù)非效率的方差呈現(xiàn)反向關(guān)系,表明當農(nóng)機服務采納概率增加時,技術(shù)非效率方差減小,意味著農(nóng)機服務對不同農(nóng)戶技術(shù)效率差異的影響將減小。

        (三)技術(shù)效率的分布

        為進一步理解農(nóng)機服務與技術(shù)效率的均值和方差之間的關(guān)系,本文采用概率估計值(05)作為“自然的”閾值,將樣本分為兩組:一組是農(nóng)機服務采納概率低于05的組,另一組是農(nóng)機服務采納概率等于或高于05的組,對比分析兩組樣本的技術(shù)效率。

        上圖為兩個分組下技術(shù)效率的分布。結(jié)果表明,農(nóng)機服務采納概率越高,技術(shù)效率方差越小?;贙olmogorov-Smirnov檢驗結(jié)果,兩個分組下的概率分布顯著不同。農(nóng)機服務采納概率高于05的農(nóng)戶的技術(shù)效率均值為0823,高于農(nóng)機服務采納概率低于05的農(nóng)戶的技術(shù)效率(0809)。然而,農(nóng)機服務采納概率高的農(nóng)戶技術(shù)效率分布的方差(0011)略低于采納概率低的農(nóng)戶的技術(shù)效率分布的方差(0012)。該結(jié)果進一步證實了上文的實證結(jié)果,技術(shù)非效率的方差越小,則技術(shù)效率的方差越小。

        由此,農(nóng)機服務通過減小高技術(shù)效率的概率或增加低技術(shù)效率的概率的方式,進而減小技術(shù)非效率。一方面,小農(nóng)戶通過農(nóng)機服務外包,可以享受與大農(nóng)戶同等技術(shù)進步帶來的優(yōu)勢,進而縮小與大農(nóng)戶之間的效率差距。另一方面,農(nóng)機服務采納概率高的農(nóng)戶技術(shù)效率方差較低,可能暗示采用農(nóng)機服務的農(nóng)戶可能為風險厭惡型,因為自購機械相比農(nóng)機服務的成本更高、風險更大。

        四、結(jié)論與政策含義

        本文以玉米生產(chǎn)為例,利用來自中國13個省區(qū)112個縣132個村莊1385戶農(nóng)戶的問卷調(diào)查數(shù)據(jù),實證檢驗農(nóng)機服務與中國糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的關(guān)系,并對比分析勞動密集型、技術(shù)密集型和半勞動半技術(shù)密集型生產(chǎn)環(huán)節(jié)之間的異質(zhì)性。本研究得出如下結(jié)論:(1)農(nóng)機服務有助于促進糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的提升,而采用傳統(tǒng)的耕作方式能夠發(fā)揮精耕細作的優(yōu)勢,并不一定導致技術(shù)效率下降。對于小規(guī)模農(nóng)戶而言,其技術(shù)效率低于大規(guī)模農(nóng)戶,但通過使用農(nóng)機服務,有助于縮小其與大規(guī)模農(nóng)戶之間的效率差距。(2)農(nóng)機服務對技術(shù)效率的影響存在環(huán)節(jié)異質(zhì)性。在耕整地、排水灌溉和收獲(勞動密集型)環(huán)節(jié)和播種(半勞動半技術(shù)密集型)環(huán)節(jié),農(nóng)戶采用農(nóng)機服務有助于提高技術(shù)效率,而在病蟲害防治(技術(shù)密集型)環(huán)節(jié)對技術(shù)效率的影響不顯著??赡艿脑蛟谟?,在病蟲害防治環(huán)節(jié)作業(yè)標準化、規(guī)范化程度較低,監(jiān)督成本較高,由于信息不對稱,易發(fā)生逆向選擇和道德風險,可能造成效率損失,從而抵消技術(shù)引入效應帶來的技術(shù)效率提升。(3)由于在不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)技術(shù)進步速度不一致,農(nóng)機服務外包市場發(fā)展不平衡,各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)農(nóng)機服務的采用率相差甚遠。耕地、播種、收割等環(huán)節(jié)技術(shù)進步較快,農(nóng)機服務外包市場發(fā)育健全,因而采用率較高;而追肥、打藥、除草等環(huán)節(jié)技術(shù)進步滯后,服務外包市場發(fā)育遲緩,因而采用率較低。(4)擴大經(jīng)營規(guī)模有助于提高農(nóng)戶采用農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)機服務的概率,尤其是在耕整地、病蟲害防治、排水灌溉和收割環(huán)節(jié)。耕地細碎化制約了農(nóng)戶采用農(nóng)機服務。農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)機服務存在勞動替代效應,主要體現(xiàn)在病蟲害防治和收割環(huán)節(jié)?;诒疚乃媒Y(jié)論,提出如下建議:

        (1)農(nóng)機服務是推動小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有機銜接的重要路徑,它能夠顯著促進我國糧食生產(chǎn)技術(shù)效率提升,應充分探尋農(nóng)機服務推動糧食生產(chǎn)效率和農(nóng)業(yè)競爭力提升的作用機理,大力推動農(nóng)機社會化服務的發(fā)展。

        (2)增強農(nóng)機服務供給和服務能力。鼓勵和支持農(nóng)機社會化服務組織的發(fā)展和集聚,擇優(yōu)培育一批農(nóng)機專業(yè)合作社、家庭農(nóng)場、產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體,增強農(nóng)機服務組織的服務能力。

        (3)推動政策改革以降低農(nóng)機服務的使用成本。持續(xù)推進農(nóng)機購置補貼和作業(yè)補貼政策改革,降低農(nóng)機服務的使用成本,提高農(nóng)機服務的可得性,促進農(nóng)機社會化服務的發(fā)展。

        (4)加大薄弱環(huán)節(jié)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)。農(nóng)機服務對糧食生產(chǎn)存在技術(shù)引入效應,促進糧食生產(chǎn)技術(shù)效率提升,但在免耕直播、無人機植保、綠肥種植等生產(chǎn)環(huán)節(jié)農(nóng)業(yè)技術(shù)進步滯后。有必要加強技術(shù)研發(fā)投入,補足短板,強化農(nóng)機服務的技術(shù)引入效應。

        (5)健全技術(shù)密集型生產(chǎn)環(huán)節(jié)農(nóng)機服務的規(guī)范和流程。以病蟲害防治為代表的技術(shù)密集型生產(chǎn)環(huán)節(jié)由于缺乏標準化的作業(yè)規(guī)范和流程,一定程度上造成了效率損失。有必要加強農(nóng)機服務的標準化建設(shè),減小信息不對稱程度,降低監(jiān)督成本,提高糧食生產(chǎn)效率。

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        Mechanization?Services,?Technology?Introduction?and?Technical?Efficiency

        in?Chinas?Grains?Production

        HUAN?Mei-li,?DAI?Yao

        (China?Institute?for?Rural?Studies,?Tsinghua?University,?Beijing?100084,?China)

        Abstract:Using?the?survey?data?consisting?of?1385?farm?households?engaging?in?maize?production,?we?construct?a?Stochastic?Frontier?(SF)?model?augmented?with?a?instrumental?that?controls?for?an?index?capturing?mechanization?services,?to?conduct?an?analysis?on?the?impact?of?agricultural?mechanization?services?on?technical?efficiency,?as?well?as?the?differences?among?different?production?links.?The?index?is?constructed?with?a?Probit?model?based?on?farmers?mechanization?service?adoption?decision.?We?show?that?mechanization?services?can?significantly?promote?technical?efficiency?and?using?traditional?techniques?doesnt?necessarily?cause?efficiency?loss.?Small?farms?are?less?efficient?than?their?larger?counterparts,?but?mechanization?services?can?help?reduce?the?gap?between?them.?The?impact?of?mechanization?services?on?technical?efficiency?is?significantly?positive?in?labor-intensive?production?links?such?as?tillage,?irrigation?and?harvesting?links?and?in?semi-labor?and?semi-technology?intensive?production?link?(sowing?service),?while?is?not?statistically?significant?in?the?technology-intensive?link?(pest?control?service).?Our?findings?suggest?that?mechanization?services?are?an?important?source?to?increase?farm?efficiency?and?it?is?urgent?to?pay?attention?to?the?standardization?of?mechanization?services,?especially?in?technology-intensive?links?so?as?to?reduce?supervision?cost.

        Key?words:agricultural?socialized?services;?technology?introduction?effect;?factor?intensive?type

        (責任編輯:趙春江)

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