陳中偉,湯 燦

(鄭州航空工業(yè)管理學院 經(jīng)濟學院,鄭州 450046)

引 言

確保糧食等重要農產品的有效供給是“三農”工作的首要任務。黨的二十大強調,要全方位夯實糧食安全根基,牢牢守住十八億畝耕地紅線,確保中國人的飯碗牢牢端在自己手中。耕地不僅是糧食生產的重要載體[1],也是保障糧食安全的根本前提,其利用方式直接決定糧食生產能力[2]。農戶是決定耕地利用方式的最核心要素,受非糧作物經(jīng)濟收益高的誘惑[3],農戶易于放棄傳統(tǒng)種糧方式選擇非糧作物種植,致使耕地非糧化現(xiàn)象逐漸顯現(xiàn)并嚴重影響到糧食產量[1]。尤其受新冠肺炎疫情的沖擊,我國糧食生產正面臨愈加復雜嚴峻的情形,耕地非糧化勢必會對國家糧食安全、國民經(jīng)濟發(fā)展以及社會和諧穩(wěn)定造成影響。因此,在資源環(huán)境約束日趨緊張的背景下,為破解種糧短期經(jīng)濟效益與長期糧食生產安全矛盾,迫切需要調整耕地利用方式,滿足糧食剛性需求,穩(wěn)定國內糧食生產,保障國家糧食安全。

糧食安全是治國理政的頭等大事。近些年國家出臺了一系列支持糧食生產的重要舉措,提出要健全農業(yè)社會化服務體系,實現(xiàn)農民增收和糧食增產同步發(fā)展。農業(yè)社會化服務與耕地非糧化一直是學術界研究的熱點?！胺羌Z化”是指耕地利用方式由種植糧食作物調整為種植非糧作物的生產活動過程[2]。既有研究對耕地非糧化方面取得頗多成果,主要聚焦在非農就業(yè)[4-5]、勞動力價格與人口結構變化[6]、農地產權與要素配置[7]、農地規(guī)模經(jīng)營[8]、農地流轉[9]等對耕地非糧化的影響。隨著市場化改革的深入發(fā)展,種糧比較收益低和農地流轉服務已成為耕地非糧化的最關鍵驅動因素。部分學者認為糧食作物經(jīng)濟效益低,不具有比較優(yōu)勢,因此選擇種植非糧作物。羅必良等(2018)[9]研究發(fā)現(xiàn)在封閉經(jīng)營條件下小農戶傾向于擴大非糧作物種植規(guī)模,耕地非糧化具有嚴格的情景依賴特征。部分學者認為土地流轉更利于規(guī)模化經(jīng)營,非糧種植的高收益回報是吸引農戶進行耕地非糧化利用的重要誘因。姜國忠等(2021)[10]研究發(fā)現(xiàn)農地流轉中的轉入方基于經(jīng)濟效益最大化原則會選擇經(jīng)濟效益高的非糧作物種植。

耕地利用本是一種經(jīng)濟行為,作為經(jīng)濟人角色的農戶通常會通過權衡利弊得失選擇效益最大化的種植方案[2]。通過梳理文獻發(fā)現(xiàn),農業(yè)社會化服務能夠提升農業(yè)生產效率,實現(xiàn)糧食增產[11],誘導耕地利用方式調整。農戶作為耕地的主要利用主體,根據(jù)自身資源稟賦與農業(yè)社會化服務的供給水平做出理性耕地種植決策[12]。如農戶購買社會化服務能夠滿足農地規(guī)模經(jīng)營需求[8],實現(xiàn)生產機會成本最小化[13],抑制耕地非糧化[3]。但也有學者發(fā)現(xiàn),隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施,大量工商資本下鄉(xiāng)形成的新型農業(yè)經(jīng)營主體更傾向于“非糧化”的耕地利用方式[14]。此外,有學者研究發(fā)現(xiàn)農業(yè)社會化服務可以增強農戶種糧信心。楊子等(2019)[15]基于農戶土地轉入的視角研究發(fā)現(xiàn)社會化服務組織能夠為農戶在種糧過程中提供資金,幫助其分散或規(guī)避在糧食生產過程中遇到的自然和市場風險,增強其種糧信心。已有研究為本文提供了良好的研究視角,但農業(yè)社會化服務對耕地非糧化影響尚未形成統(tǒng)一的結論。伴隨著農業(yè)強國戰(zhàn)略的持續(xù)推進,耕地非糧化問題值得深入研究。

為此,本文在分析耕地非糧化時空演化趨勢的基礎上,進一步剖析農業(yè)社會化服務與耕地非糧化之間的關系,基于規(guī)模效應、技術擴散視角探究二者之間中介效應和調節(jié)效應機制,并利用2010—2020年省級面板數(shù)據(jù)進行實證檢驗和區(qū)域效應分析。本文與以往研究的區(qū)別:(1)提供新的研究視角,以往研究僅單一地關注農業(yè)社會化服務和耕地非糧化,并未深入探究二者之間的關系。(2)基于地理分析軟件GIS分析耕地非糧化時空演化特征,有利于從宏觀角度全面系統(tǒng)刻畫我國耕地非糧化時空演變。(3)從規(guī)模效應和技術擴散角度分析農業(yè)社會化服務對耕地非糧化的影響效應,并進行實證檢驗。

一、耕地非糧化時空演化特征

耕地糧食種植面積是決定糧食產量的最核心要素[16],本文通過系統(tǒng)分析耕地非糧化時空演化特征,進而從宏觀層面對耕地非糧化進行整體把握。

(一)時序演化特征

下表1反映了2010—2020年我國糧食作物種植變化趨勢,可以發(fā)現(xiàn)糧食作物種植面積與種植比例變化方向基本保持一致。十年間糧食作物種植水平基本上處于下降的趨勢,且這種變化趨勢在2016年后尤為明顯。此時糧食作物種植比例大幅度下降為負,糧食作物種植面積不斷減少。分時段來看,2010—2012年糧食作物種植面積變化為正,但糧食作物種植比例方向卻相反,這與當時出現(xiàn)的旱災、洪澇等特大自然災害有關。據(jù)統(tǒng)計,2010年全國耕地累計受旱面積達到了3.98億畝,農作物絕收面積達到了4 008萬畝,糧食損失168億公斤(1)http://www.gov.cn/jrzg/2010-12/08/content_1761184.htm,這對糧食種植造成了巨大影響。2012—2016年糧食作物變化趨于平穩(wěn),糧食種植比例變化一直為正值,此時全國處于糧食穩(wěn)定生產的周期[2]。2016年以后糧食作物種植面積和比例變化均為負值,其中2016—2017年和2018—2019年兩個時期內的糧食種植比例分別減少0.485%和0.599%,說明在這一時期內我國耕地非糧化趨勢明顯升高。

(二)時空演化特征

右圖顯示了我國糧食作物的種植結構整體在空間上表現(xiàn)出較強分異,糧食種植比例變化量大致呈由西南向東北逐漸升高的格局。變化量為正值的地區(qū)以東北、中部及東南部地區(qū)為主,糧食種植比例提升地域分布與糧食主產區(qū)具有較高一致性。變化量為負值地區(qū)以西北、西南和華南地區(qū)為主,其中廣東、貴州、四川、新疆、西藏等大部分西南地區(qū)糧食作物種植比例在連續(xù)時期內均處于持續(xù)下降趨勢。分時期來看,2012—2014年和2016—2018年兩個時期內大多省份糧食種植變化比例均有增長,且在2016—2018年這一時期內,全國有超過一半省份糧食作物種植比例正向變化,且變化幅度超過了3%。這與農業(yè)供給側結構性改革的新發(fā)展理念密不可分,2016年農業(yè)部提出要調整優(yōu)化糧食種植結構,實施好“糧藏于地,糧藏于技”戰(zhàn)略。2018—2020年糧食種植比例下降地區(qū)較多,非糧食作物種植比例持續(xù)上升,耕地非糧化現(xiàn)象明顯。這種耕地非糧化現(xiàn)象受自然環(huán)境、社會制度、經(jīng)濟收益等多重因素影響,有大量研究表明農業(yè)社會化服務能夠提高糧食生產效率[17]、增加農民收入[18]、推動糧食產業(yè)高質量發(fā)展[19],有利于調整耕地利用方式。

圖 2010—2020年各省份糧食作物種植比重變化空間分布

二、研究假設

(一)農業(yè)社會化服務對耕地非糧化的直接影響

農業(yè)社會化服務是由社會各類服務機構或個人為農業(yè)全過程生產提供的綜合配套服務[20]。農業(yè)社會化服務有利于形成農業(yè)生產專業(yè)化、市場化格局,加速耕地非糧化趨勢。隨著農業(yè)生產要素逐漸進入社會化階段[11],生產要素、經(jīng)濟收益、資本實力等對生產力產生制約已越來越常見[21]。一方面,種子、化肥、農藥、機械等要素的投入使用會造成糧食生產的成本增加,生產成本過高會影響農戶種糧決策。比較收益往往是農戶進行種植決策的重要因素[22],相比于種植糧食作物,種植非糧作物的比較收益更高[2]。另一方面,工商資本在成本倒逼、市場機制引導下,進入農業(yè)生產領域后,為獲得更高的經(jīng)濟收益會放棄糧食種植[23],進而提升非糧作物種植面積。因此,在早期農業(yè)社會化服務的發(fā)展會促進耕地非糧化趨勢。

隨著社會分工的深化和商品經(jīng)濟的繁榮,農業(yè)社會化服務有利于發(fā)揮資本對勞動的替代效應,抑制耕地非糧化趨勢。農業(yè)社會化服務的發(fā)展提升了機械化作業(yè)水平,實現(xiàn)農作物規(guī)?；N植。但不同作物在生產特性、監(jiān)督管控難度和要素替代程度上均有差異。相比于非糧作物,糧食作物在規(guī)?；N植、勞動力配置和生產環(huán)節(jié)外包服務上更具有優(yōu)勢[5]。一旦出現(xiàn)勞動力剛性約束[3],種植糧食作物有利于機械整體規(guī)模化作業(yè),節(jié)省勞動力數(shù)量,降低勞動力成本。因此,隨著農業(yè)社會化服務的發(fā)展,非糧作物種植比例不斷下降,抑制耕地非糧化趨勢。由此判斷,農業(yè)社會化服務的發(fā)展會對耕地非糧化產生非線性影響。基于此,本文提出如下研究假設:

H1:農業(yè)社會化服務發(fā)展與耕地非糧化呈倒“U”型關系,拐點之前表現(xiàn)為促進耕地非糧化,超過拐點后表現(xiàn)為抑制耕地非糧化

(二)農業(yè)社會化服務對耕地非糧化的間接影響

農業(yè)社會化服務有利于緩解家庭勞動力約束,促進土地擴大經(jīng)營規(guī)模[24],實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟,即“規(guī)模效應”。規(guī)模效應有助于調整耕地利用方式,其體現(xiàn)在擴大土地規(guī)模以及集中地塊經(jīng)營有利于農戶科學合理使用現(xiàn)代農業(yè)生產要素,提高農業(yè)機械生產效率;通過測土配方、統(tǒng)防統(tǒng)治等社會化服務產品形式與土地要素相結合[21],再加之行業(yè)規(guī)則和市場機制的逐漸完善[25],有利于農業(yè)社會化服務釋放規(guī)模效應。然而,伴隨著農業(yè)社會化服務發(fā)展,會存在服務的監(jiān)督成本和交易成本遞增,在某種程度上削弱規(guī)模經(jīng)濟的現(xiàn)象[19,26],達到一定閾值后,農業(yè)社會化服務發(fā)揮的規(guī)模經(jīng)濟效益會逐漸降低?；诖?本文提出如下研究假設:

H2:農業(yè)社會化服務與規(guī)模效應之間呈倒“U”型關系,并通過規(guī)模效應的中介作用對耕地非糧化的影響表現(xiàn)為倒“U”型關系

技術擴散有利于釋放農業(yè)社會化服務發(fā)展對于耕地非糧化的溢出紅利[19]。技術擴散的調節(jié)作用主要體現(xiàn)在兩方面:一是在技術溢出作用下,先進農業(yè)生產技術、專業(yè)農資供應信息與前沿種植理念被嵌入糧食生產環(huán)節(jié),基于效益最大化原則,農業(yè)技術通過“同群效應”帶動更多的農戶進行經(jīng)濟收益高的非糧作物種植,促進耕地非糧化。二是提高農業(yè)社會化服務專業(yè)化水平和服務效率,通過高效的經(jīng)營管理方法提高農業(yè)產出[15]?，F(xiàn)代農業(yè)技術的發(fā)展,有助于改善農業(yè)生產環(huán)節(jié)的可分性、可交易性以及可考核性[27],降低糧食生產成本和生產風險,實現(xiàn)糧食種植的規(guī)模經(jīng)濟和范圍經(jīng)濟[5]?；诖?本文提出如下研究假設:

H3:技術擴散對農業(yè)社會化服務的直接效應有調節(jié)作用,會強化農業(yè)社會化服務對耕地非糧化的直接影響

三、研究設計

(一)模型構建

借鑒高維龍(2021)[25]的研究方法,運用雙向面板固定效應模型分析農業(yè)社會化服務對耕地非糧化的影響,并構建如下計量模型:

NGRit=?0+?1ASit+?2AS2it+?3Xit+δi+τt+μit

(1)

其中,NGRit表示第i個地區(qū)在第t年的耕地非糧化率,ASit表示農業(yè)社會化服務綜合水平指數(shù),AS2it表示農業(yè)社會化服務水平的平方項,Xit表示相關控制變量,?表示變量的參數(shù)估計值,δi和τt表示分別控制了地區(qū)和時間固定效應,μit表示隨機擾動項。

(二)變量設計

1.被解釋變量:耕地非糧化率(NGRit)

參考暢倩等(2021)[5]的研究,采用非糧作物種植面積在農作物總播種面積中的占比來衡量。

2.核心解釋變量

農業(yè)社會化服務水平(ASit)。綜合眾多學者的研究成果,以農業(yè)社會化服務內容作為選擇和劃分指標的依據(jù),選擇生產與機械服務、信息與科技服務、金融與流通服務三個指標作為準則層,并結合樣本數(shù)據(jù)的科學性、系統(tǒng)性、比較性和可獲得性原則凝練出20個二級指標的農業(yè)社會化服務綜合評價指標體系(如表2)。選擇生產與機械服務作為準則層,用以體現(xiàn)公共部門和社會化服務組織能夠保障農業(yè)生產過程的正常運行。信息與科技服務能夠為農村居民提供農業(yè)生產輔助服務,為農業(yè)經(jīng)營者提供生產指導、經(jīng)營戰(zhàn)略和方向等。金融與流通服務是進行農業(yè)生產所需要的社會中介服務,為農業(yè)生產經(jīng)營提供了極大的便利。

表2 農業(yè)社會化服務水平衡量指標及數(shù)據(jù)來源

最后,利用STATA16軟件,運用熵值法求解各指標權重,并測度各省份農業(yè)社會化服務綜合水平指數(shù)。

3.其他變量

(1)中介變量:規(guī)模效應(lnGMit)。參考楊鈞[28]的研究,農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平既是耕地非糧化調整的主要影響因素,又能夠體現(xiàn)各地區(qū)農業(yè)規(guī)模效應,因此,用農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平作為規(guī)模效應的代理變量。

(2)調節(jié)變量:技術擴散(TECit)。農業(yè)技術擴散能夠提高農戶技術儲備以及資源利用效率,增加農戶學習生產技術的機會和渠道,進行耕地利用方式調整。因此,參考田云等(2021)[29]的研究,采用農業(yè)技術進步作為農業(yè)技術擴散的代理變量進行分析。

4.控制變量

考慮到耕地非糧化受其他因素影響,參考已有文獻研究經(jīng)驗,選取各地區(qū)經(jīng)濟社會和農業(yè)發(fā)展等相關指標作為控制變量。產業(yè)結構(GYit),用以反映地區(qū)產業(yè)發(fā)展對地區(qū)耕地非糧化的影響。農地經(jīng)營規(guī)模(lnJYit),用以反映農地經(jīng)營規(guī)模對于耕地非糧化的影響。農業(yè)風險水平(lnFXit),用以反映自然災害對于耕地非糧化的影響。相關變量選取及定義如表3所示。

表3 變量選取及定義

(三)數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計分析

樣本范圍設置為 2010—2020年我國31個省(自治區(qū)、直轄市)(不含我國港澳臺地區(qū))。數(shù)據(jù)來源于相應年份的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國農業(yè)年鑒》《中國供銷合作社年鑒》《中國農業(yè)機械工業(yè)年鑒》《全國農產品成本收益資料匯編》和各省份統(tǒng)計年鑒以及統(tǒng)計公報、EPS數(shù)據(jù)庫等。補充數(shù)據(jù)主要來源于相應年份各省科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報、各省份的統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報等,缺失數(shù)據(jù)采用插值法和鄰近均值法補充,個別缺失數(shù)據(jù)為該指標平均值。具體變量描述性統(tǒng)計分析見表4。

在變量的描述性統(tǒng)計中,耕地非糧化率的最小值為0.0292,最大值為0.645;農業(yè)社會化服務發(fā)展水平的最小值為0.0310,最大值為0.437,二者從數(shù)值上看差距較大,但實際上各地區(qū)間是否真正存在差異還有待考究。此外,我們選擇雙向固

定效應模型,并對模型進行多重共線性檢驗,方差膨脹因子的均值為1.50,不存在多重共線性問題,可以進行后續(xù)分析。

四、實證分析

(一)基準回歸分析

表5的回歸結果顯示了我國各省份的農業(yè)社會化服務水平對耕地非糧化的影響效果,其中列(1)(2)為未加農業(yè)社會化服務平方項變量的回歸結果,列(3)(4)為加入平方項變量后的回歸結果。由列(1)可知,農業(yè)社會化服務水平的估計系數(shù)為0.131,且在1%水平下顯著,說明農業(yè)社會化服務有利于促進耕地非糧化。在加入控制變量后,估計系數(shù)的方向和顯著性未發(fā)生明顯變化,說明隨著農業(yè)社會化服務發(fā)展,農戶傾向于選擇種植周期短、經(jīng)濟效益高的非糧作物。

表5 農業(yè)社會化服務對耕地非糧化的影響

進一步加入農業(yè)社會化服務平方項,結果顯示,農業(yè)社會化服務的一次項系數(shù)在1%的水平下顯著為正,二次項系數(shù)在1%的水平下顯著為負,二者呈現(xiàn)了典型的倒“U”型關系,即農業(yè)社會化服務對耕地非糧化的影響是非線性的。在拐點之前,農業(yè)社會化服務的發(fā)展會提升非糧食作物種植比例,超過拐點之后,農業(yè)社會化服務的影響減弱,非糧作物種植比例下降。同時,計算到“U”型曲線的拐點值為0.254,研究期間內全樣本均值僅為0.105,約為91%的觀測值位于倒“U”型的左側。因此,現(xiàn)階段農業(yè)社會化服務的發(fā)展對于耕地非糧化的影響起促進作用,且研究期內農業(yè)社會化服務未達到最優(yōu)水平。假設H1得到驗證。然而這一結論與楊陽等(2022)[13]農業(yè)社會化服務促進農地趨糧化研究結果存在差異,可能的原因是農業(yè)社會化仍處于發(fā)展階段[21],存在農業(yè)社會化服務市場發(fā)展與農業(yè)經(jīng)營主體選擇之間的矛盾,現(xiàn)階段接受農業(yè)社會化服務更多的是新型農業(yè)經(jīng)營主體,具有趨利性屬性的經(jīng)濟人會自發(fā)選擇耕地非糧化的利用方式。

由列(4)可知,控制變量中農地規(guī)模經(jīng)營(lnJYit)和農業(yè)風險水平(lnFXit)對耕地非糧化的估計系數(shù)顯著為負,這說明良好的市場環(huán)境和服務規(guī)模效應能夠帶動地區(qū)糧食產業(yè)發(fā)展,減少非糧食作物種植面積,同時不能忽視自然災害對耕地非糧化的影響。產業(yè)結構(GYit)對耕地非糧化的估計系數(shù)不顯著,但符號方向為正,可能的原因是市場化、工業(yè)化程度越高農民的財富意識越強,就會越傾向于種植經(jīng)濟效益高的非糧作物。

(二)穩(wěn)健性檢驗

1.內生性處理

考慮到農業(yè)社會化服務與耕地非糧化之間存在雙向因果和遺漏變量引致的內生性問題,因此,本文采用核心解釋變量的滯后一期作為工具變量,重新對模型進行估計,結果如表6列(1)所示。結果顯示,農業(yè)社會化服務對耕地非糧化的影響通過了1%顯著性水平的檢驗,與前文理論分析一致。

表6 穩(wěn)健性檢驗(一)

2.替換被解釋變量

考慮到耕地利用方式存在糧食作物和非糧食作物兩種種植形式,農業(yè)社會化服務對二者的影響亦會產生差異。因此,用糧食作物種植比例替換被解釋變量非糧作物種植比例重新進行回歸,結果如表6列(2)所示?；貧w結果顯示,農業(yè)社會化服務對耕地糧化影響為“U”型關系,結果與基準回歸結果類似,模型較為穩(wěn)健。

3.加入新的控制變量

參考已有研究文獻,考慮耕地非糧化易受地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、農村居民財富水平、城鎮(zhèn)化水平以及政府財政支農等因素的影響,為了檢驗前文結論的穩(wěn)健性,加入新的控制變量進行回歸,結果如表6列(3)所示。結果顯示加入新的控制變量后,核心解釋變量的回歸系數(shù)顯著性水平并未改變,證明了基準回歸結果的有效性。

4.分維度回歸

考慮到農業(yè)社會化服務不同服務類型對耕地非糧化的影響具有差異,因此,本文對農業(yè)社會化服務進行分維度回歸檢驗,結果如表7所示?；貧w結果顯示,不同維度農業(yè)社會化服務對耕地非糧化基本上均為顯著倒“U”型關系,其中金融與流通服務的倒“U”型關系最強,信息與科技服務次之,最后是生產與機械服務。檢驗結果與基準回歸結果類似,說明模型估計結果較為穩(wěn)健。

表7 穩(wěn)健性檢驗(二)

(三)機制分析

1.規(guī)模效應的中介機制檢驗

依據(jù)前文理論分析,農業(yè)社會化服務能夠通過“規(guī)模效應”路徑對耕地非糧化產生影響,基于此對其進行實證檢驗。參考WEN &YE(2014)[30]的研究,構建模型如下:

Mit=β0+β1ASit+β2AS2it+β3Xit+δi+τt+μit

(2)

NGRit=γ0+γ1ASit+γ2AS2it+γ3Mit+γ4Xit+δi+τt+μit

(3)

其中,Mit代表中介變量,其他變量定義與式(1)一致。表8是依據(jù)逐步檢驗回歸系數(shù)法的原則[30]對模型進行中介機制檢驗。若回歸系數(shù)滿足條件:?1、β1、γ2回歸系數(shù)均顯著,且γ1與?1回歸系數(shù)相比數(shù)值減小,則存在部分中介效應;滿足以上條件,且回歸系數(shù)γ1不顯著,則說明存在完全中介效應。

表8 中介效應回歸結果

表8報告了中介機制檢驗的結果,由模型(2)可知,在控制其他變量的情況下,農業(yè)社會化服務對規(guī)模效應的一次項估計系數(shù)顯著為正,二次項估計系數(shù)顯著為負,規(guī)模效應作為中介變量與農業(yè)社會化服務呈顯著倒“U”型關系,主要位于倒“U”型曲線的左側,表現(xiàn)為正向關系。模型(3)同時加入了規(guī)模效應和農業(yè)社會化服務,此時農業(yè)社會化服務和耕地非糧化的倒“U”型關系依然顯著,估計系數(shù)與模型(1)相比明顯下降。表明農業(yè)社會化服務通過規(guī)模效應的中介作用對耕地非糧化的影響表現(xiàn)為倒“U”型關系,規(guī)模效應的中介效應顯著存在。假設H2成立。

2.技術擴散的調節(jié)機制檢驗

為了檢驗技術擴散對于農業(yè)社會化服務直接效應的調節(jié)作用,本文借鑒高維龍等(2021)[19]的研究,構建調節(jié)效應模型如下:

NGRit=ε0+ε1ASit+ε2AS2it+ε3Tit*ASit+ε4Tit*AS2it+ε5Xit+δi+τt+μit

(4)

其中,Tit代表調節(jié)變量,即技術擴散(TECit),其他變量定義與式(1)一致。Tit*ASit與Tit*AS2it代表的含義是:當二者系數(shù)分別顯著為正和負時,表明調節(jié)變量對農業(yè)社會化服務與耕地非糧化之間的倒“U”型關系具有加強作用;反之,具有弱化作用。

表9顯示了調節(jié)效應檢驗的結果。結果顯示,技術擴散與農業(yè)社會化服務一次項交叉項估計系數(shù)顯著為正,二次項交叉項估計系數(shù)顯著為負,表明技術擴散對于農業(yè)社會化服務與耕地非糧化的倒“U”型影響有加強作用。從效果來看,隨著數(shù)字鄉(xiāng)村建設戰(zhàn)略的穩(wěn)步推進,農業(yè)生產者暢享農業(yè)社會化服務紅利,通過農業(yè)技術的大力推廣和使用以及現(xiàn)代生產要素的知識溢出和擴散效應,極大影響了農業(yè)生產者的糧食種植決策。假設H3得到驗證。

表9 調節(jié)效應回歸結果

(四)區(qū)域效應

1.區(qū)分糧食功能區(qū)

不同糧食功能區(qū)在種植結構、產業(yè)發(fā)展和社會化服務水平等方面存在差異。基于此,本文將樣本分為糧食主產區(qū)、主銷區(qū)和產銷平衡區(qū)三個子樣本進行回歸(見表10)。從回歸結果來看,農業(yè)社會化服務對不同功能區(qū)域產生的影響具有差異。對于主產區(qū)和平衡區(qū)的農業(yè)社會化服務與耕地非糧化之間表現(xiàn)出倒“U”型關系,而對于主銷區(qū)的農業(yè)社會化服務與耕地非糧化之間呈“U”型關系?？赡艿脑蚴?隨著主產區(qū)農業(yè)社會化服務的發(fā)展,服務的分工效應、替代效應和技術效應凸顯,農戶基于收入來源的考慮,前期傾向于進行經(jīng)濟收益較高的非糧作物生產,但因主產區(qū)本身具有良好的種糧條件,再加之非糧作物生產的基礎設施相對不完善,因此會降低非糧作物種植比例。但從長期來看,在主銷區(qū)可能存在耕地非糧化的潛在風險,擠壓糧食生產并可能破壞耕地質量,這將對保障國家糧食安全和促進農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展帶來不利影響。

表10 異質性分析(一)

2.區(qū)分東部、中部和西部地區(qū)

將樣本分成東部、中部和西部地區(qū)三個子樣本進行回歸分析(見表11)。對于東部和西部地區(qū)的農業(yè)社會化服務與耕地非糧化之間表現(xiàn)出顯著的倒“U”型關系,該結果與全國樣本的估計結果保持一致,且東部地區(qū)的影響效應要高于西部地區(qū)?？赡艿脑蚴?東部地區(qū)具有經(jīng)濟和區(qū)位優(yōu)勢,農業(yè)社會化服務的發(fā)展會使農戶傾向于種植機械易作業(yè)的糧食生產,再加之政府的種糧補貼政策,減少了資金對于農戶的種植約束,提高其種糧意愿,進而降低非糧食作物種植比例。西部地區(qū)受其地理位置、資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展、政府支持等多重因素的影響,在種糧決策上存在一定滯后性。此外,還可能與西部地區(qū)的農業(yè)社會化服務發(fā)展質量不高有關,只有當農業(yè)社會化服務發(fā)展到一定水平才會降低對耕地非糧化的影響。而中部地區(qū)多為糧食主產區(qū),擁有獨特的資源優(yōu)勢,具有糧食種植慣性,但也可能存在隨著農業(yè)社會化服務的發(fā)展引發(fā)耕地非糧化的潛在風險。

表11 異質性分析(二)

五、結論與建議

本文基于2010—2020年省級面板數(shù)據(jù),使用中介效應和調節(jié)效應模型實證分析了農業(yè)社會化服務與耕地非糧化之間的關系,以及規(guī)模效應、技術擴散對農業(yè)社會化服務影響耕地非糧化的中介效應和調節(jié)效應。研究發(fā)現(xiàn):(1)農業(yè)社會化服務與耕地非糧化之間存在典型的倒“U”型關系,現(xiàn)階段農業(yè)社會化服務對于耕地非糧化的影響是促進非糧作物生產,且研究期內農業(yè)社會化服務未達到最優(yōu)水平。(2)農業(yè)社會化服務與規(guī)模效應之間呈顯著倒“U”型關系,并通過規(guī)模效應的中介作用對耕地非糧化的影響表現(xiàn)為顯著倒“U”型關系;技術擴散對農業(yè)社會化服務影響耕地非糧化有調節(jié)作用,會強化農業(yè)社會化服務對耕地非糧化的直接影響。(3)區(qū)域效應顯示,在主銷區(qū)可能存在農業(yè)社會化服務的發(fā)展會引發(fā)耕地非糧化的現(xiàn)象,擠壓糧食生產并可能破壞耕地質量;農業(yè)社會化服務對耕地非糧化的影響效果由東部向西部地區(qū)增強,呈現(xiàn)明顯的空間異質性。

基于以上結論,提出政策建議如下:(1) 政府應積極推進農業(yè)社會化服務市場化建設,進一步提升農業(yè)社會化服務能力直至處于能夠抑制耕地非糧化的水平區(qū)間。(2)積極實施種糧補貼政策,提升耕地糧食綜合生產能力,適度耕地“非糧化”,在糧食產量充足穩(wěn)定時,將部分耕地投入種植經(jīng)濟作物,在糧食供給需求提升時,可隨時進行糧食生產。(3)深挖“數(shù)字鄉(xiāng)村”的促農效能,加強農業(yè)基礎設施建設,鼓勵引導農戶采取先進農業(yè)技術進行生產,讓技術擴散效應和規(guī)模效應在糧食生產中發(fā)揮更多作用。(4)要因地因時制宜發(fā)展農業(yè)社會化服務,在非糧食主產區(qū)和中部地區(qū)進一步加大對農業(yè)社會化服務的宣傳力度,加深農戶對農業(yè)社會化服務的理解、認識和運用,積極實施差異化耕地非糧化治理,謹防耕地非糧化問題。