宦梅麗 戴瑤

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

關鍵詞：農業(yè)社會化服務；技術引入效應；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：農業(yè)社會化服務、農業(yè)農村現代化；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)模經營實現中農業(yè)社會化服務的‘雙重效應研究”，項目編號：2022YQNQD033；清華大學中國農村研究院研究課題“‘雙碳目標背景下的畜牧業(yè)高質量發(fā)展政策研究”，項目編號：CIRS2022-11。

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

一、文獻綜述

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

總體上，現有文獻關于農機服務如何影響糧食生產效率的討論，大多從理論層面或采用宏觀數據進行實證分析，如胡祎和張正河（2018）［1］利用省級層面數據檢驗了農機服務對小麥生產技術效率的勞動替代效應和科技引入效應，但囿于數據和指標的限制，無法深入探討不同生產環(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。部分文獻從微觀農戶討論生產環(huán)節(jié)外包對生產率的影響，如陳超等（2012）［2］討論了勞動密集和技術密集環(huán)節(jié)外包的生產率效應，但忽略了農戶個體特征可能對產量造成的影響，未能精確實證分析外包效應的具體形式和影響路徑，而且他們關注的是單產而非技術效率。

農機服務有助于將先進技術輸入農業(yè)生產環(huán)節(jié)，提高技術效率。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量和質量損失（農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)，單個農戶對施藥時間點和次數把握不準確，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，農機服務對技術效率的正向效應在不同生產環(huán)節(jié)可能存在顯著差異。在勞動密集型生產環(huán)節(jié)，服務外包帶來的可能更多為勞動替代效應。在技術密集環(huán)節(jié)，對經驗、知識和技術要求較高，采用農機服務有助于緩解農戶自身稟賦約束，如受教育程度低、經驗不足、知識技能缺乏等造成的效率損失。然而，在技術密集環(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，產生機會成本較高；生產過程和程序的靈活性導致信息不對稱，從而出現承包方的機會主義行為［12］，生產標準化程度低，勞動監(jiān)督成本高的生產環(huán)節(jié)（譬如病蟲害防治）可能會降低技術效率［10］。

本文邊際貢獻在于：一是實證方法上，構建了一個包含隨機方差和技術效率方差模型的超越對數隨機前沿模型，將Probit估計出的農業(yè)機械化和農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生性問題；二是從要素密集度視角出發(fā)，將生產環(huán)節(jié)劃分勞動密集型、技術密集型和半勞動半技術密集型三種，結合不同類型環(huán)節(jié)監(jiān)督成本差異，闡釋不同類型生產環(huán)節(jié)農機服務對技術效率的影響異質性。

二、數據來源、模型設定與變量選取

（一）數據來源

本文數據來源于2019年“新型農業(yè)經營主體調查”課題組問卷調查。該調查采用分層抽樣方法，在全國14個種植糧食作物的省區(qū)，根據經濟發(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戶農戶進行訪談。本文僅保留種植玉米的農戶樣本，剔除變量缺失值和相關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戶農戶樣本未使用農業(yè)機械，而是采取傳統(tǒng)農業(yè)耕作方式。

（二）模型設定

1Stochastic?Frontier（SF）?model

運用隨機前沿模型估計各個玉米種植戶的技術效率，需要事先假定生產投入與產出之間的函數關系。由于超越對數生產函數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要素替代彈性之和為1，允許投入與產出之間的非線性關系。超越對數形式的隨機前沿生產模型設置為：

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、肥料和農藥的投入量以及農機作業(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）。

為檢驗農機服務與技術（非）效率的關系，技術（非）效率的基準模型設定為：

μi=γ0+γ1Service_pi+γ2Xki+εi（2）

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

由于使用由不同規(guī)模和特征的農戶組成的混合截面數據，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形式。

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

σvi2=exp（δ10+δ11East+δ12West）（3）

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

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

式中，Farm_size為農戶經營規(guī)模。

2?Probit?model

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

Servicei=α0+αm1Xmi+ζi（5）

式中，Service?i為農機服務采納決策二元變量，農戶采納服務即賦值為“1”，否則為“0”；Xm為一組控制變量，包括經營規(guī)模、土地細碎化程度、勞動力非農就業(yè)、固定資產投資以及農戶特征等；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（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的農業(yè)固定資產投資折舊費用。核心解釋變量為農機服務虛擬變量，在SF模型中采用Probit估計出的概率預測值作為農機服務的識別工具。為細化研究，采用農業(yè)機械化虛擬變量，區(qū)分采用傳統(tǒng)耕作方式和農業(yè)機械化的樣本。

本文控制了農地特征，包括經營規(guī)模、地塊數量（耕地細碎化的一個代理變量）、地形特征、耕地結構等影響農戶機械化技術采納決策和農場效率的關鍵因素。并且，土地被視為一種資產，由于存在稟賦效應，土地的自評質量可能影響農機服務采納決策。另外，土地確權可以促進農場效率，因為土地確權增強了地權穩(wěn)定性，推動土地向更有效率的農戶再配置，因此控制了土地是否確權頒證這一因素。此外，農機服務和自購機械是兩種實現農業(yè)機械化的互補形式，農戶如果擁有機械設備和設施，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、勞動力轉移、是否接受技術培訓等家庭特征，區(qū)域特征根據農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。

樣本農戶中，1185戶玉米種植戶采用機械化耕作方式，占總樣本數量的856%，僅200戶農戶采用傳統(tǒng)耕作方式，既不購置機械，也不購買農機服務。692戶農戶采用農機服務，占總樣本數量的4996%，占采用機械作業(yè)樣本量的584%。同時，在各生產環(huán)節(jié)農機服務采用概率呈現不平衡分布，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。自購機械的農戶平均單位面積產量最高，采用傳統(tǒng)耕作方式的農戶最低，相同趨勢出現在平均經營規(guī)模。這意味著小規(guī)模經營農戶可能更傾向于使用傳統(tǒng)耕作方式，隨著經營規(guī)模擴大，農戶可能采用機械化耕作，當經營規(guī)模擴大到一定程度時，農戶更傾向于選擇自購機械進行生產。戶均經營規(guī)模為1328公頃（1992畝），說明我國玉米種植以小農戶為主。

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

三、實證結果與分析

（一）農機服務采納的Probit估計結果與分析

本文運用了一個序貫三步法估計方程（5），分析玉米種植戶農業(yè)機械化和農機服務采納決策的決定因素。第一步估計了農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戶樣本估計了農戶是否采用農機服務的決策，第三步估計了各個生產環(huán)節(jié)農機服務的采納決策。Probit模型估計結果詳見表3。模型（1）-（7）分別檢驗了機械化耕作方式、農機服務、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）結果可看出，經營規(guī)模對農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)模農戶可能更傾向于采用傳統(tǒng)的耕作方式，而大規(guī)模農戶則傾向于采取機械化生產。這與預期一致，農戶會根據經營規(guī)模選擇有利可圖的生產經營方式。勞動力轉移對農戶采用機械化作業(yè)呈現顯著正向效應，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的農戶，經營規(guī)模對農機服務采納呈現顯著正向效應，尤其在耕整地、播種、排水灌溉和收割環(huán)節(jié)。此外，地塊數量（耕地細碎化的代理變量）對農機服務采納決策存在顯著負向效應。山地的估計系數顯著為負值，說明不利的地形地勢阻礙了農戶采用機械化耕作方式和農機服務，因為在一些偏遠農村山區(qū)，大型機械可能無法到達田間，增加了機械化成本。勞動力轉移對農業(yè)機械化和農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，從事非農就業(yè)。固定資產投資在所有生產環(huán)節(jié)均對農機服務呈現顯著負向效應，表明自購機械和服務外包是實現機械化的互補手段。

（二）超越對數隨機前沿模型（SF?model）估計結果與分析

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模型估計出的農業(yè)機械化和農機服務的預測值Mechanization_p，Service_p，Tillage_p，Sowing_p，Pest_control_p，Irrigation_p和Harvest_p，作為第二階段SF模型中農業(yè)機械化和農機服務的識別工具。SF模型回歸結果見表4和表5。為簡化描述，僅報告SF模型中的技術非效率模型和技術非效率的方差模型估計結果限于篇幅，超越對數隨機前沿生產模型和隨機方差模型估計結果未做報告，如有需要可向作者索取。。

表4報告了農業(yè)機械化對技術（非）效率的影響回歸結果。在技術非效率模型中，Mechanization_p變量估計系數不顯著，暗示在中國以小農戶為主導的農業(yè)經營模式情境下，采用傳統(tǒng)耕作方式并不一定會導致技術效率損失。相反，傳統(tǒng)農業(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)約生產成本。這與一些現有文獻的結論相吻合，小農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，經營規(guī)模估計系數不顯著，但經營規(guī)模與農業(yè)機械化交叉項估計系數顯著為負值，說明大農戶更可能通過利用機械化實現效率改進。并且，采用機械化作業(yè)概率越高的農戶，技術非效率的方差越高，一方面可能與經營規(guī)模有關，小農戶可能傾向于采用傳統(tǒng)耕作方式；另一方面與農戶技術采納的風險偏好相關，采用傳統(tǒng)方式的農戶可能是風險厭惡型。從生產組織角度，風險厭惡對效率起到推動作用［15］。

表5報告了農機服務采納概率對技術（非）效率的影響回歸結果。模型（1）-（6）分別為農機服務、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的估計系數顯著為負值，說明采用農機服務的農戶更接近隨機生產前沿，尤其在耕整地、播種、排水灌溉和收割環(huán)節(jié)，農機服務對技術效率存在顯著正向效應。除播種為半技術半勞動密集生產環(huán)節(jié)外，其他均為勞動密集型生產環(huán)節(jié)。如果農戶采取農機服務，可以將勞動力從繁重的體力勞動中釋放出來，進而提高生產效率。該發(fā)現與現有文獻的研究結論類似［1］。

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

病蟲害防治服務（Pest_control_p）的估計系數不顯著，從一定程度上說明在技術密集型生產環(huán)節(jié)，農機服務對技術效率影響不顯著。原因可能在于，農機服務屬于定制化的雇傭安排，很難實現完美監(jiān)督，尤其在技術密集型環(huán)節(jié)［2，8］。農戶采用農機服務，本質是將生產環(huán)節(jié)外包給其他經營主體，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，對技術效率的影響并未呈現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，為農戶節(jié)約了監(jiān)督成本，因而效率提高。而在半勞動半技術密集型（播種）環(huán)節(jié)，農機服務提高了技術效率，可能因為播種環(huán)節(jié)的技術引入效應較強，而且操作規(guī)范和流程較簡單，監(jiān)督成本較低，提高了生產效率。

此外，農機服務采納概率與技術非效率的方差呈現反向關系，表明當農機服務采納概率增加時，技術非效率方差減小，意味著農機服務對不同農戶技術效率差異的影響將減小。

（三）技術效率的分布

為進一步理解農機服務與技術效率的均值和方差之間的關系，本文采用概率估計值（05）作為“自然的”閾值，將樣本分為兩組：一組是農機服務采納概率低于05的組，另一組是農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效率。

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

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

四、結論與政策含義

本文以玉米生產為例，利用來自中國13個省區(qū)112個縣132個村莊1385戶農戶的問卷調查數據，實證檢驗農機服務與中國糧食生產技術效率的關系，并對比分析勞動密集型、技術密集型和半勞動半技術密集型生產環(huán)節(jié)之間的異質性。本研究得出如下結論：（1）農機服務有助于促進糧食生產技術效率的提升，而采用傳統(tǒng)的耕作方式能夠發(fā)揮精耕細作的優(yōu)勢，并不一定導致技術效率下降。對于小規(guī)模農戶而言，其技術效率低于大規(guī)模農戶，但通過使用農機服務，有助于縮小其與大規(guī)模農戶之間的效率差距。（2）農機服務對技術效率的影響存在環(huán)節(jié)異質性。在耕整地、排水灌溉和收獲（勞動密集型）環(huán)節(jié)和播種（半勞動半技術密集型）環(huán)節(jié)，農戶采用農機服務有助于提高技術效率，而在病蟲害防治（技術密集型）環(huán)節(jié)對技術效率的影響不顯著?？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，從而抵消技術引入效應帶來的技術效率提升。（3）由于在不同生產環(huán)節(jié)技術進步速度不一致，農機服務外包市場發(fā)展不平衡，各個生產環(huán)節(jié)農機服務的采用率相差甚遠。耕地、播種、收割等環(huán)節(jié)技術進步較快，農機服務外包市場發(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）擴大經營規(guī)模有助于提高農戶采用農業(yè)機械化和農機服務的概率，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戶采用農機服務。農業(yè)機械化和農機服務存在勞動替代效應，主要體現在病蟲害防治和收割環(huán)節(jié)?；诒疚乃媒Y論，提出如下建議：

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

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

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

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

（5）健全技術密集型生產環(huán)節(jié)農機服務的規(guī)范和流程。以病蟲害防治為代表的技術密集型生產環(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。有必要加強農機服務的標準化建設，減小信息不對稱程度，降低監(jiān)督成本，提高糧食生產效率。

參考文獻：

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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）