李昕延，李雪濤

1.北京林業(yè)大學(xué)；2.安吉縣林業(yè)局

一、引言

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)是指涉農(nóng)市場(chǎng)、農(nóng)民專業(yè)合作組織主體中向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供生產(chǎn)性服務(wù)和勞動(dòng)的行業(yè)[1]。2019 年，《關(guān)于促進(jìn)小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有機(jī)銜接的意見(jiàn)》中提到，大力培育適應(yīng)小農(nóng)戶需求的多元化多層次農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)組織，是進(jìn)一步壯大農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)、促進(jìn)農(nóng)民增收的有效途徑[2]。對(duì)農(nóng)戶而言，其收入水平很大程度上取決于農(nóng)業(yè)效率。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)專業(yè)化和分工協(xié)作深化的產(chǎn)物，能夠?yàn)榻鉀Q農(nóng)村地區(qū)“如何增效”“如何增收”問(wèn)題提供新思路。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假說(shuō)

學(xué)界關(guān)于農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)的研究主要圍繞農(nóng)戶服務(wù)需求的影響因素以及服務(wù)供給內(nèi)容展開。其中農(nóng)戶服務(wù)需求的影響因素以個(gè)人和家庭層面影響為主，大量研究證明性別、受教育水平對(duì)產(chǎn)前農(nóng)業(yè)信貸服務(wù)需求起到正向影響，年齡對(duì)產(chǎn)中農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)需求起到正向影響；而在家庭層面，種植規(guī)模越大越能提升農(nóng)戶使用生產(chǎn)性服務(wù)的概率，而家庭勞動(dòng)力數(shù)量越多，抑制作用越大。對(duì)于服務(wù)供給而言，可以將其分為產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后三個(gè)環(huán)節(jié)[3]，產(chǎn)中環(huán)節(jié)是農(nóng)戶需求較為強(qiáng)烈的一環(huán)，且對(duì)農(nóng)機(jī)配套服務(wù)的需求較高。因此，本文將重點(diǎn)研究產(chǎn)中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)對(duì)農(nóng)戶收入的影響。

基于上述分析，提出如下三個(gè)假說(shuō)：

假說(shuō)1：產(chǎn)中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)整體上有利于促進(jìn)農(nóng)戶收入的提高。

假說(shuō)2：產(chǎn)中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)購(gòu)買水平越高，農(nóng)戶收入提升更明顯。

假說(shuō)3：農(nóng)業(yè)機(jī)器設(shè)備租賃服務(wù)、農(nóng)技培訓(xùn)指導(dǎo)服務(wù)、排灌澆灌服務(wù)各自均能對(duì)農(nóng)戶收入產(chǎn)生顯著的正向效應(yīng)。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

微觀數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，簡(jiǎn)稱CFPS），樣本覆蓋25 個(gè)省/市/自治區(qū)，包含個(gè)體、家庭、社區(qū)三個(gè)層次。選取2016年和2018 年兩輪調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析，限制樣本為從事種植業(yè)的家庭和戶主并剔除戶主年齡小于20 歲和大于85 歲以及主要變量缺失的樣本，得到研究樣本8528 個(gè)。

（二）變量選取

被解釋變量為能反映生產(chǎn)效率、反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)對(duì)農(nóng)戶的影響的家庭人均收入；核心解釋變量為對(duì)產(chǎn)中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)擁有直觀作用的服務(wù)。而控制變量的選擇從戶主和家庭兩個(gè)層面出發(fā)，以可能會(huì)影響農(nóng)戶收入的因素為主。變量說(shuō)明見(jiàn)表1：

表1 變量說(shuō)明

（三）模型設(shè)定

本文使用傾向得分匹配和雙重差分方法來(lái)研究實(shí)驗(yàn)組與控制組農(nóng)戶收入在政策發(fā)布前后的相對(duì)差異。設(shè)置虛擬變量dt表示年份，dt=0 為2016 年，dt=1為2018 年。本文含有三個(gè)核心解釋變量，因而將政策發(fā)布后增加購(gòu)買產(chǎn)中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)的農(nóng)戶作為實(shí)驗(yàn)組，其余作為控制組，并設(shè)置虛擬變量du 來(lái)表示，其中du=0 為控制組，du=1 為實(shí)驗(yàn)組。DID 計(jì)算方法的基準(zhǔn)回歸模型如下：

模型中，M 為一系列控制變量，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，Y 為被解釋變量，du×dt為核心解釋變量，系數(shù)β1為DID 估計(jì)的核心解釋變量對(duì)被解釋變量影響的凈效應(yīng)，系數(shù)β2為控制變量對(duì)被解釋變量的影響系數(shù)，β0為常數(shù)項(xiàng)。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）PSM 匹配結(jié)果

本文將所有控制變量作為協(xié)變量，選取卡尺最近鄰匹配分別設(shè)置比例和卡尺范圍為1:3 和0.05 來(lái)進(jìn)行匹配。經(jīng)過(guò)對(duì)匹配成功并通過(guò)平衡性檢驗(yàn)的樣本進(jìn)行DID 計(jì)算發(fā)現(xiàn)匹配后的兩組協(xié)變量標(biāo)準(zhǔn)偏差值均控制在10%內(nèi)，且T 檢驗(yàn)說(shuō)明各協(xié)變量均不拒絕“兩組間變量的取值不存在系統(tǒng)性偏差”的原假設(shè)。因此選取的協(xié)變量較合理，有助于研究產(chǎn)中服務(wù)對(duì)農(nóng)戶收入的影響。

（二）回歸結(jié)果分析

1.產(chǎn)中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)整體對(duì)農(nóng)戶收入的影響

表2 的模型（1）至模型（4）匯總了產(chǎn)中服務(wù)整體對(duì)農(nóng)戶收入影響的DID 結(jié)果。其中，模型（1)(3）分別為未加入控制變量的OLS 和面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)結(jié)果，模型（2)(4）分別為加入控制變量的OLS 和面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)結(jié)果。由估計(jì)結(jié)果可知，產(chǎn)中服務(wù)整體顯著提高了農(nóng)戶收入。

表2 產(chǎn)中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)對(duì)農(nóng)戶收入的影響

戶主層面的學(xué)歷和婚姻狀況顯著正向影響農(nóng)戶收入，性別和戶口則顯著負(fù)向影響。因?yàn)閼糁髯鳛橐患抑?，?duì)整個(gè)家庭決策的能力和家庭成員影響深刻。家庭層面的家庭規(guī)模顯著負(fù)向影響農(nóng)戶收入，因?yàn)榧彝ヒ?guī)模的增大會(huì)加重?fù)狃B(yǎng)負(fù)擔(dān)降低家庭人均收入；退休養(yǎng)老金、社會(huì)捐助等指標(biāo)顯著正向影響農(nóng)戶收入，因?yàn)閾碛匈Y本越多購(gòu)買產(chǎn)中服務(wù)的意愿就越高；同樣，租用他人土地顯著正向影響農(nóng)戶收入，因?yàn)榉N植的土地面積越大越需要產(chǎn)中服務(wù)的輔助。

2.不同種類的產(chǎn)中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)對(duì)農(nóng)戶收入的影響

表2 模型（5）至模型（7）匯總了產(chǎn)中服務(wù)對(duì)農(nóng)戶收入的DID 結(jié)果。由回歸結(jié)果可知，農(nóng)技培訓(xùn)指導(dǎo)服務(wù)在10%的顯著水平上對(duì)農(nóng)戶收入存在正效應(yīng)，排灌澆灌服務(wù)在5%的顯著水平上對(duì)農(nóng)戶收入存在正效應(yīng)，農(nóng)業(yè)機(jī)器設(shè)備租賃服務(wù)在1%的顯著水平上對(duì)農(nóng)戶收入存在正效應(yīng)。這表明購(gòu)買產(chǎn)中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)的農(nóng)戶家庭有效提高了生產(chǎn)效率和農(nóng)作物產(chǎn)量，促進(jìn)收入增長(zhǎng)，符合預(yù)期結(jié)果。

3.產(chǎn)中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)購(gòu)買水平對(duì)農(nóng)戶收入的影響

評(píng)估中變量service 表示農(nóng)業(yè)機(jī)器設(shè)備租賃服務(wù)、農(nóng)技培訓(xùn)指導(dǎo)服務(wù)、排灌澆灌服務(wù)三者之和，運(yùn)用OLS 基準(zhǔn)回歸模型，分別計(jì)算產(chǎn)中服務(wù)購(gòu)買水平取值為2 和3 時(shí)交互項(xiàng)對(duì)農(nóng)戶收入的影響效應(yīng)。根據(jù)模型（8）（9）的回歸結(jié)果，可知當(dāng)service=3時(shí)，在1%的顯著水平上對(duì)農(nóng)戶收入存在正效應(yīng)；當(dāng) service=2時(shí)，在5%的顯著水平上對(duì)農(nóng)戶收入存在正效應(yīng)。說(shuō)明產(chǎn)中服務(wù)購(gòu)買水平越高，越能提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

五、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

產(chǎn)中服務(wù)整體上有利于促進(jìn)農(nóng)戶家庭收入的增加，且三類服務(wù)均產(chǎn)生正向影響。排灌澆灌服務(wù)和農(nóng)業(yè)機(jī)器設(shè)備租賃服務(wù)對(duì)收入的影響力度相對(duì)更大。不過(guò)每個(gè)農(nóng)戶獲取信息的渠道和程度皆不相同，學(xué)歷越高、城市戶口的農(nóng)戶更容易獲得服務(wù)信息且思想更具前瞻性，購(gòu)買產(chǎn)中服務(wù)的概率更大。另外，產(chǎn)中服務(wù)購(gòu)買水平越高，不僅能提高生產(chǎn)效率，同時(shí)促進(jìn)了收入增長(zhǎng)。

（二）政策建議

給予農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)供給主體部分優(yōu)惠政策，不斷加大服務(wù)供給力度。鼓勵(lì)服務(wù)供給主體加強(qiáng)與農(nóng)戶的交流與聯(lián)系，充分了解農(nóng)戶的需求以及所面臨的困境；加強(qiáng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)的宣傳和推廣，通過(guò)多樣打破信息不對(duì)稱，引導(dǎo)農(nóng)戶轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)模式，與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)接軌，大力發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，進(jìn)而提升農(nóng)戶獲取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)的能力縮小農(nóng)戶之間的收入差距。