摘 要：農(nóng)業(yè)社會化服務是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綠色轉型的重要途徑。文章基于2009—2021年長江經(jīng)濟帶110個地級市面板數(shù)據(jù)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行測算，并采用固定效應模型、中介效應模型和門檻效應模型探究農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響及內(nèi)在機制。研究發(fā)現(xiàn)：長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體上呈“U”型變化趨勢，上游農(nóng)業(yè)生態(tài)效率高于中游、下游及總體區(qū)域；農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有顯著的促進作用，且可以通過優(yōu)化勞動力和資本要素配置間接提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。門檻檢驗進一步表明，農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響呈現(xiàn)邊際效應遞增的非線性特征。由此，長江經(jīng)濟帶應加快完善農(nóng)業(yè)社會化服務體系，以促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升。

關鍵詞：農(nóng)業(yè)社會化服務；勞動力；資本；要素配置；農(nóng)業(yè)生態(tài)效率

中圖分類號：X322；F326.6" " " 文獻標識碼：A " " 文章編號：1007-5097（2025）01-0021-10

The Impact of Socialized Agricultural Services on the Agricultural Ecological

Efficiency in the Yangtze River Economic Belt：

From the Perspective of Labor and Capital Element Allocation

CHEN Weihong ， YU Qing

（School of Economics， Guizhou University， Guiyang 550000， China）

Abstract：Socialized agricultural services act as an important way to achieve the green transformation of agricultural production. The article evaluates the agricultural ecological efficiency using panel data from 110 prefecture-level cities in the Yangtze River Economic Belt from 2009 to 2021. It employs fixed effect models， mediating effect models， and threshold effect models to explore the impact of socialized agricultural services on agricultural ecological efficiency and its internal mechanisms. According to the research findings， the agricultural ecological efficiency of the Yangtze River Economic Belt generally presents a \"U\"-shaped trend， and the upstream agricultural ecological efficiency is higher than that of the midstream， downstream and overall areas. Socialized agricultural services play a significant promoting role in agricultural ecological efficiency and can indirectly improve the agricultural ecological efficiency by optimizing the allocation of labor and capital elements. Threshold tests further indicate that socialized agricultural services have a marginally increasing nonlinear impact on agricultural ecological efficiency. To this end， the Yangtze River Economic Belt should expedite the improvement of the socialized agricultural service system to enhance agricultural ecological efficiency.

Key words：socialized agricultural services; labor; capital; element allocation; agricultural ecological efficiency

一、引 言

長江經(jīng)濟帶是中國生態(tài)文明建設和經(jīng)濟高質量發(fā)展的先行示范區(qū)，擁有的豐富的水土資源、多樣化的物種資源和農(nóng)田水利基礎設施等為區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了強勁動力。然而，長期粗放式農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式導致長江經(jīng)濟帶環(huán)境問題日益嚴重。2024年10月，習近平總書記在安徽考察時強調，要協(xié)同推進降碳、減污、擴綠、增長，系統(tǒng)推進生態(tài)保護修復和生態(tài)環(huán)境治理。由于農(nóng)業(yè)生態(tài)轉型受經(jīng)營規(guī)模、物質資本以及人力資本等條件的限制，僅僅依靠小農(nóng)戶難以實現(xiàn)生產(chǎn)的綠色化、集約化。2024年中央一號文件強調，“加強農(nóng)業(yè)社會化服務平臺和標準體系建設，聚焦農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關鍵薄弱環(huán)節(jié)和小農(nóng)戶，拓展服務領域和模式”。農(nóng)業(yè)社會化服務實現(xiàn)了從小農(nóng)戶自主經(jīng)營到委托服務經(jīng)營生產(chǎn)方式的轉變［1］。面對農(nóng)業(yè)發(fā)展過度依賴資源和要素投入的現(xiàn)實困境，農(nóng)業(yè)社會化服務能否突破綠色發(fā)展瓶頸、提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，對農(nóng)業(yè)強國建設尤為重要。

通過梳理相關文獻發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)社會化服務和農(nóng)業(yè)生態(tài)效率受到學界的高度關注。相關研究表明，農(nóng)業(yè)社會化服務能夠通過緩解農(nóng)戶資金約束［2］、減少土地撂荒［3］、專業(yè)化分工［4］、引入先進生產(chǎn)技術和機械器具［5］等途徑引導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式重塑，推動農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)。農(nóng)戶可以通過購買服務的迂回方式將新要素和新技術引入經(jīng)營之中，從而達到改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的目的［6］。隨著生態(tài)文明和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化上升為國家發(fā)展戰(zhàn)略，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率成為農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)功能的重要體現(xiàn)，即在保證產(chǎn)出的前提下減少農(nóng)業(yè)投入和資源消耗，以降低環(huán)境污染［7］?；谵r(nóng)業(yè)社會化服務的特點和作用機制，學者們在農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響方面進行了大量探索。喬保榮等（2023）［8］基于2000—2019年中國省級面板數(shù)據(jù)，驗證了農(nóng)業(yè)社會化服務業(yè)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有顯著促進作用，且存在正向溢出效應；李玉超和張立杰（2024）［9］通過構建“生產(chǎn)要素—生產(chǎn)方式—利益驅動”理論分析框架，著重從農(nóng)戶分化視角理清了農(nóng)業(yè)社會化服務影響農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的機理；張夢玲等（2023）［10］從服務分工視角破解資源環(huán)境約束和農(nóng)戶行為的市場約束，探究農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的影響機制。

綜合來看，現(xiàn)有研究對農(nóng)業(yè)社會化服務和農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行了較為充分的討論，但仍需要拓展研究空間。第一，既有研究多集中于全國視角，鮮有研究關注長江經(jīng)濟帶這一重點區(qū)域層面。本文以長江經(jīng)濟帶為研究對象，探索農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的作用機制，更能體現(xiàn)擁有不同要素稟賦和發(fā)展階段的地區(qū)發(fā)展規(guī)律，對推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展具有更直接的現(xiàn)實意義。第二，關于農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響的研究多集中于直接影響效應、農(nóng)戶視角、服務分工視角等方面，雖然在分析中會涉及農(nóng)業(yè)社會化服務對勞動力、資本等要素的配置效應，但尚未明確各類要素具體配置水平，且缺乏進一步考察這些要素配置效應與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的內(nèi)在關系?；诖?，本文選取2009—2021年長江經(jīng)濟帶110個地級市面板數(shù)據(jù)，將農(nóng)業(yè)社會化服務、要素配置和農(nóng)業(yè)生態(tài)效率納入同一分析框架，從勞動力和資本要素配置視角，探討農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響機制和傳導路徑，以期為制定長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展政策提供依據(jù)。

二、理論分析與研究假設

（一）農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的直接影響效應

農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的直接影響效應可以從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各環(huán)節(jié)進行分析。在產(chǎn)前階段，農(nóng)業(yè)社會化服務組織能夠為農(nóng)戶提供科學合理的生產(chǎn)決策指導，使農(nóng)戶根據(jù)生態(tài)環(huán)境發(fā)展要求調整種植結構。比如，相較于園藝作物和經(jīng)濟作物來說，種植糧食作物的農(nóng)用化學投入品較少，并且能夠產(chǎn)生更大的碳匯效應［11］，適當增加糧食作物的種植不但可以守住糧食安全紅線，而且能帶來一定的生態(tài)效益。在產(chǎn)中階段，農(nóng)業(yè)社會化服務能夠帶動農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營，減少因土地有限性和要素不可分性投入過量化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等農(nóng)用化學品而導致的水體污染、土壤污染和溫室氣體排放。此外，農(nóng)業(yè)社會化服務的專業(yè)化經(jīng)營可以為農(nóng)戶提供科學管理和綠色技術指導，其專業(yè)化、精準化的作業(yè)流程有利于改變農(nóng)戶通過經(jīng)驗判斷進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的慣性方式。尤其是數(shù)字技術在農(nóng)業(yè)社會化服務領域的應用，更是加速了配方施肥、智能檢測、秸稈還田、滴灌、肥效信息采集等環(huán)境友好型技術的推廣，有利于提高資源利用率，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)精細化生產(chǎn)。在產(chǎn)后階段，隨著人們生活水平的提升，消費者對綠色健康食品的需求也逐漸提高。農(nóng)業(yè)社會化服務組織能夠為農(nóng)戶傳遞更多綠色農(nóng)產(chǎn)品需求信息，激發(fā)農(nóng)戶綠色生產(chǎn)積極性。同時，其質量監(jiān)管、產(chǎn)品認證等服務可以倒逼農(nóng)業(yè)生產(chǎn)趨于減量化，促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉型升級。據(jù)此，本文提出假設1。

H1：農(nóng)業(yè)社會化服務能夠有效提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

（二）農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的間接影響效應

由于各地區(qū)在農(nóng)業(yè)資源稟賦、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平等方面存在差異性，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素也受到不同程度的制約。農(nóng)業(yè)部門面臨的要素扭曲與錯配問題，不僅抑制農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，還可能導致農(nóng)業(yè)面源污染問題的產(chǎn)生［12-13］。農(nóng)業(yè)社會化服務以服務卷入的方式將人才、信息、資本、綠色先進生產(chǎn)技術等生產(chǎn)要素導入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領域中，通過要素補充、替代、整合等方式改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的要素結構，對生產(chǎn)要素進行重新配置，以此來促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升。

從勞動力要素配置來看，一方面，農(nóng)業(yè)社會化服務通過強化農(nóng)業(yè)分工，將勞動力集中在不同的生產(chǎn)活動上，使農(nóng)業(yè)勞動力與生產(chǎn)資料之間的比例關系更趨合理，進而在農(nóng)業(yè)內(nèi)部形成專業(yè)化經(jīng)濟，促進生態(tài)效率的提升。具體來說，由于受立地條件、農(nóng)作物生長過程和環(huán)境信息的影響，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有一定的層次性。農(nóng)業(yè)社會化服務根據(jù)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)需求，通過宣傳教育、技術指導、技能培訓等方式有針對性地培育作物種植、病蟲害防治、田間管理等方面的生態(tài)農(nóng)業(yè)人才，促使農(nóng)業(yè)勞動力結合自身專業(yè)優(yōu)勢在特定生產(chǎn)環(huán)節(jié)形成專業(yè)化知識，合理安排生產(chǎn)。在此過程中，農(nóng)業(yè)勞動力通過熟能生巧、經(jīng)驗積累、學習模仿等方式提高技術水平，促進技術擴散，助力農(nóng)業(yè)生態(tài)轉型。另一方面，農(nóng)業(yè)社會化服務通過促進農(nóng)業(yè)勞動力在農(nóng)業(yè)與非農(nóng)部門之間流動，提升配置效率。代耕代種、代管代收、無人機植保等服務形成的替代效應，將擠出更多的農(nóng)業(yè)勞動力向非農(nóng)部門流動并增加工資性收入，從而增強農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)的支付意愿和支付能力，提升農(nóng)戶參與生態(tài)保護的主動性。農(nóng)業(yè)社會化服務的分工效應同樣推動了農(nóng)村多業(yè)態(tài)發(fā)展并增加就業(yè)機會［14］，以此吸引更多非農(nóng)部門有知識、有能力的優(yōu)質勞動力流向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和環(huán)境保護部門。

從資本要素配置來看，一方面，農(nóng)業(yè)社會化服務通過利用標準化生產(chǎn)減少生產(chǎn)資料投入，或以集中采購形成的競價優(yōu)勢縮減生產(chǎn)成本，幫助農(nóng)戶節(jié)約生產(chǎn)資本，從而增加農(nóng)戶購買清潔資源和參與農(nóng)業(yè)綠色標準化生產(chǎn)的可能性。另一方面，農(nóng)業(yè)社會化服務可以通過促進政府與市場之間的互動，引導各類資本向農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)傾斜。譬如，政府通過財政支農(nóng)的方式對農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)給予經(jīng)濟補償，引導高新技術企業(yè)向農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)方向探索和投資，發(fā)揮“看得見的手”的作用，合理提高金融市場對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的寬容度，以此緩解農(nóng)業(yè)企業(yè)融資難和農(nóng)戶綠色生產(chǎn)的資金約束，為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供保障。

綜上，本文提出假設2。

H2a：農(nóng)業(yè)社會化服務可以通過優(yōu)化勞動力要素配置促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升；

H2b：農(nóng)業(yè)社會化服務可以通過優(yōu)化資本要素配置促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升。

（三）農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的非線性效應

農(nóng)業(yè)社會化服務是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色、生態(tài)、高效發(fā)展的重要支撐。通過梳理相關研究和基于現(xiàn)實應用的判斷，本文推斷農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響可能存在非線性特征。從農(nóng)業(yè)社會化服務自身發(fā)展水平來看，在農(nóng)業(yè)社會化服務發(fā)展初期，由于服務市場機制不完善、定價較高，農(nóng)戶采用農(nóng)業(yè)社會化服務會造成生產(chǎn)成本增加，致使農(nóng)業(yè)社會化服務應用程度不高，進而難以充分發(fā)揮其綠色效應。隨著農(nóng)業(yè)社會化服務市場競爭機制不斷完善，服務對象由小麥、玉米、水稻等糧食作物逐漸拓展到油料、蔬菜、瓜果等多種作物，服務費用在市場競爭中下降［15］，市場化服務、合作社化服務等服務模式更加多樣，農(nóng)戶綠色生產(chǎn)機會成本減少，農(nóng)業(yè)社會化服務在促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提高方面發(fā)揮了重要作用。據(jù)此，本文提出假設3。

H3：農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率會產(chǎn)生非線性影響。

三、農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測算與分析

（一）農(nóng)業(yè)生態(tài)效率指標體系構建與方法選擇

農(nóng)業(yè)生態(tài)效率能夠較好地反映經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境狀況。本文結合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特點和生態(tài)環(huán)境的發(fā)展要求，建立包括6種投入指標、2種產(chǎn)出指標的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價體系。同時，為解決傳統(tǒng)徑向DEA模型測算效率值未能考慮松弛變量和有效區(qū)分DEA單元差異的問題，本文借鑒Tone（2001）［16］提出的非徑向超效率SBM模型進行農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測算，具體指標見表1所列。若測得農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值≥1，則說明被評價的決策單元有效；反之，則說明還存在改進空間。

（二）測度結果與分析

為進一步揭示長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的變化趨勢，本文利用MAXDEA 8 Ultra軟件，基于2009—2021年長江經(jīng)濟帶110個地級市的原始數(shù)據(jù)計算得到農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值，并根據(jù)國家統(tǒng)計局標準對長江經(jīng)濟帶上中下游三大區(qū)域的數(shù)據(jù)進行分組整理（1），具體見圖1所示。從時間分布來看，2009—2021年長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體上符合“U”型曲線特征。其中，2009—2012年長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體呈下降趨勢。這是由于早期的長江經(jīng)濟帶著眼于流域開發(fā)，經(jīng)濟發(fā)展速度過快造成資源過度消耗、項目績效不高等負面影響，使得生態(tài)環(huán)境較為脆弱。2012—2016年長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體有所上升，但上升幅度較為緩慢。這是因為進入“十二五”時期，國家積極推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設，促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升。但在此過程中，長江經(jīng)濟帶生態(tài)環(huán)境多元治理格局尚未形成，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)發(fā)展模式與生態(tài)文明要求之間存在一定程度的不適性，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率增長緩慢。2017—2021年長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體快速上升。其原因在于，這一階段國家逐步實施一系列加快長江經(jīng)濟帶高質量發(fā)展的重大舉措?！堕L江經(jīng)濟帶生態(tài)環(huán)境保護規(guī)劃》《關于加快推進長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)面源污染治理的指導意見》《中華人民共和國長江保護法》等政策法規(guī)均在不同程度上強調堅持“共抓大保護、不搞大開發(fā)”“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”的戰(zhàn)略導向，著力構建以生態(tài)農(nóng)業(yè)為基礎的產(chǎn)業(yè)體系，推動了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系改造升級，使得長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率加速上升。從區(qū)域分布來看，上游地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率長期居于總體農(nóng)業(yè)生態(tài)效率趨勢線上方，并且高于中游和下游地區(qū)。這說明長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在明顯的區(qū)域差異。結合長江經(jīng)濟帶實際情況發(fā)現(xiàn)，上游地區(qū)受資源稟賦和經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，農(nóng)業(yè)發(fā)展程度不高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入和非期望產(chǎn)出較低。多山地丘陵的地形不利于大型機械操作，限制了農(nóng)業(yè)機械總動力的投入，能源消耗和碳排放相對較少。同時，中下游地區(qū)依靠長江水路，并且擁有諸如江漢平原、洞庭湖平原、鄱陽湖平原等較大面積的平原，為農(nóng)業(yè)大規(guī)模機械化發(fā)展提供了條件。但是，中下游地區(qū)在加快推進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的同時，未能兼顧環(huán)境保護，其發(fā)展過程中形成的高污染、高能耗的生產(chǎn)方式導致該區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率相對較低。

四、模型構建與變量選取

（一）模型構建

首先，基于上述研究假設，本文構建如下模型驗證農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的直接影響。

[AEit=α0+α1ASSit+α2controlsit+μi+θt+εit] （1）

其中：i代表地級市；t代表年份；α0表示截距項；α1表示核心解釋變量的估計參數(shù)；α2表示控制變量的估計參數(shù)；[AEit]為地區(qū)i在第t年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率；[ASSit]為地區(qū)i在第t年的農(nóng)業(yè)社會化服務水平；[controlsit]為一系列控制變量；μi為個體固定效應；θt為時間固定效應；εit為隨機擾動項。

其次，本文對農(nóng)業(yè)社會化服務影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的間接路徑進行檢驗，探究農(nóng)業(yè)社會化服務是否通過勞動力要素配置和資本要素配置來促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。具體步驟為：在模型（1）系數(shù)α1通過顯著性檢驗的基礎上，先分別構建農(nóng)業(yè)社會化服務（ASS）對中介變量（M）的回歸方程、農(nóng)業(yè)社會化服務（ASS）與中介變量（M）共同對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率（AE）的回歸方程，然后通過檢驗系數(shù)β1、γ2、γ1的顯著性判斷中介效應的存在情況。

[Mit=β0+β1ASSit+β2controlsit+μi+θt+εit] （2）

[AEit=γ0+γ1ASSit+γ2Mit+γ3controlsit+μi+θt+εit] （3）

其中：Mit為中介變量；β0、β1、β2、γ0、γ1、γ2、γ3為待檢驗系數(shù)；其余變量含義同式（1）。若β1和γ2顯著，則以M為中介變量的機制檢驗通過；若β1和γ2至少存在一個不顯著，需運用Bootstrap或Sobel法加以驗證，若顯著則存在中介效應。進一步地，若γ1顯著，則存在部分中介效應；若γ1不顯著，則存在完全中介效應。

最后，為進一步探究農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率是否存在非線性影響，本文構建如下門檻效應模型：

[AEit=η0+η1ASSit×Iqitlt;w+η2ASSit×Iqit≥w+η3controlsit+μi+θt+εit] （4）

其中：I（·）為指示函數(shù)，[qit]為門檻變量；w為待估計門檻值；[η0]、[η1]、[η2]、[η3]為待檢驗系數(shù)；其余變量含義同式（1）。

（二）變量選取

1. 被解釋變量

本文被解釋變量為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率（AE），用前文計算的各地區(qū)歷年測算結果表示。

2. 核心解釋變量

本文核心解釋變量為農(nóng)業(yè)社會化服務水平（ASS）。農(nóng)業(yè)社會化服務是服務組織向農(nóng)戶或新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體提供的有關研發(fā)、培訓、技術指導等方面的服務［19］。目前，學界關于農(nóng)業(yè)社會化服務的研究范圍較廣，其衡量方式也各有不同。如郝愛民（2013）［20］采用金融保險業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)相關生產(chǎn)性服務行業(yè)就業(yè)人員占農(nóng)業(yè)就業(yè)人數(shù)的比重作為代理指標；朱美榮等（2024）［21］從生產(chǎn)條件與服務、科技投入與服務、加工與流通服務、生態(tài)環(huán)境補償服務、一般公共服務、農(nóng)業(yè)社會化服務自身建設等方面構建農(nóng)業(yè)社會化服務指標體系。但以上衡量方式涉及的數(shù)據(jù)多為省級或國家層面，具體到長江經(jīng)濟帶地級市的數(shù)據(jù)，缺失值較多，難以保證估計的準確性。因此，本文根據(jù)數(shù)據(jù)的權威性和可得性，參考已有對農(nóng)業(yè)社會化服務的衡量方法［22］，選擇農(nóng)林牧漁服務業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)作物總播種面積的比值作為農(nóng)業(yè)社會化服務的衡量指標。

3. 中介變量

本文中介變量為勞動力配置（LA）和資本配置（FA）。生產(chǎn)要素的合理配置能夠有效激發(fā)要素活力，而要素錯配則會造成要素浪費和效率損失［23］。因此，本文采用生產(chǎn)函數(shù)法測算勞動力錯配指數(shù)和資本錯配指數(shù)，反映勞動力、資本要素與有效配置的偏離程度，具體計算方式如下：

[τLi=1γLi-1]，[τKi=1γKi-1] （5）

其中：[τLi]為勞動力錯配指數(shù)；[τKi]為資本錯配指數(shù)；[γLi]和[γKi]分別為勞動力和資本的價格絕對扭曲系數(shù)。但在實際測算中，一般用勞動力和資本的價格相對扭曲系數(shù)[γLi]和[γKi]來代替，具體計算方式如下：

[γLi=LitLtsitβLiβLt] ，" " [γKi=KitKtsitβKiβKt] （6）

其中：[Lit]和[Kit]為勞動力投入和資本投入，勞動力投入用農(nóng)業(yè)從業(yè)人員表示，資本投入借鑒李谷成等（2014）［24］的永續(xù)盤存法（PLA）測算農(nóng)業(yè)資本存量，具體為[Kit=IitPit+1-δtKi， t-1]（[Kit]和[Ki， t-1]分別表示當期農(nóng)業(yè)資本存量和上一期農(nóng)業(yè)資本存量；Iit為當期固定資本投資額，根據(jù)實際需求和數(shù)據(jù)可得性，用農(nóng)村固定資產(chǎn)投資額表征；Pit為農(nóng)業(yè)投資價格指數(shù)，用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)表征；[δt]為資本折舊率，取值為5.42%；由于此計算方法不包含基礎年份的農(nóng)業(yè)資本存量的計算，所以研究期內(nèi)基礎年份的農(nóng)業(yè)資本存量使用該年農(nóng)村固定資產(chǎn)投資額比上農(nóng)林牧漁生產(chǎn)總值幾何平均增長率與折舊率之和表示）；[Lt]和[Kt]分別為經(jīng)濟體在t時期的勞動力總供給和資本總供給，使用[∑Ni=1][Lit]和[∑Ni=1][Kit]計算；[sit]表示t時期地區(qū)i的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出占經(jīng)濟體農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出的比重，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出采用農(nóng)林牧漁產(chǎn)值表征；[βLi]和[βKi]分別表示勞動力彈性和資本彈性，參考王艷偉和黃宜（2022）［25］的計算方法，由C-D生產(chǎn)函數(shù)測算而得，[βLt=∑Ni=1][sitβLi]，為產(chǎn)出加權的勞動力貢獻值，[βKt=∑Ni=1][sitβKi]，為產(chǎn)出加權的資本貢獻值。經(jīng)上述方法測得，若[τLilt;0]，表示該地區(qū)勞動力投入過多，配置過剩；若[τLi]gt;0，表示勞動力投入短缺，配置不足；若[τLi]=0，表示勞動力實際投入與理論投入相等，勞動力要素配置最優(yōu)。只要要素錯配指數(shù)不為0，則均表示要素存在一定程度的錯配，因此本文在實證分析時采用勞動力錯配指數(shù)和資本錯配指數(shù)的絕對值進行計算，且數(shù)值越大，要素錯配情況越嚴重。

4. 控制變量

為減少遺漏變量的影響，本文根據(jù)影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的因素，借鑒相關研究［26-30］選取以下控制變量：農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營（ALM），用農(nóng)作物播種面積/農(nóng)業(yè)從業(yè)人員衡量；農(nóng)村人力資本（RHC），用農(nóng)村居民平均受教育年限表征；農(nóng)業(yè)信息化（AI），以開通互聯(lián)網(wǎng)寬帶業(yè)務的行政村比重來衡量；農(nóng)業(yè)機械化（AM），以農(nóng)業(yè)機械總動力/農(nóng)作物總面積來衡量；城鎮(zhèn)化率（UR），以城鎮(zhèn)人口/常住人口來衡量。

（三）數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

本文選取2009—2021年長江經(jīng)濟帶110個地級市的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。樣本數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各地級市統(tǒng)計年鑒、各地級市統(tǒng)計公報、ESP數(shù)據(jù)分析平臺。原始數(shù)據(jù)采用線性插值法填補缺失值和剔除異常值后剩余1 089個樣本。上述各變量的具體衡量方法及描述性統(tǒng)計見表2所列。

五、農(nóng)業(yè)社會化服務促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升的實證檢驗

（一）基準回歸結果

表3報告了農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響的回歸結果。列（1）至列（4）分別表示未加入控制變量且未控制時間和地區(qū)、未加入控制變量但控制時間和地區(qū)、加入控制變量但未控制時間和地區(qū)、加入控制變量且控制時間和地區(qū)的情況。四個回歸結果均顯示，農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響在1%的水平上顯著為正，這意味著農(nóng)業(yè)社會化服務能夠顯著提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，H1得到驗證。

表3列（4）結果表明，從控制變量回歸情況來看，農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有顯著的正向促進效應，表明農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營有利于提高綠色生產(chǎn)要素的使用效率，從而能降低對環(huán)境的污染；農(nóng)業(yè)機械化與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率同樣呈現(xiàn)顯著的正相關性，表明長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)機械化提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率、節(jié)約勞動成本的正向效應能夠彌補能源消耗導致的負向效應，從而促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升；城鎮(zhèn)化率也對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有顯著的正向影響效應，城鎮(zhèn)化發(fā)展為技術推廣和生產(chǎn)方式轉變創(chuàng)造了條件；農(nóng)村人力資本對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在不顯著的負向影響，可能原因在于：隨著農(nóng)村地區(qū)老齡化程度加深，從事農(nóng)業(yè)活動的多為中老年人，受文化程度和認知水平限制，大部分中老年人人力資本水平不高，綠色發(fā)展意識薄弱，不利于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展；農(nóng)業(yè)信息化對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響不顯著，可能是因為農(nóng)業(yè)信息化水平尚處于較低階段，沒有明顯提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

（二）內(nèi)生性分析

基準回歸結果表明，農(nóng)業(yè)社會化服務能促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升，但二者之間影響效應存在的內(nèi)生性問題，將導致參數(shù)估計結果有偏和非一致。一方面，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與農(nóng)業(yè)社會化服務之間存在反向因果關系。農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境變好和生產(chǎn)效益提升，不僅改善了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營條件，還增加了農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展的可能性。由于農(nóng)業(yè)社會化服務具有科學性、組織化等優(yōu)勢，農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)社會化服務的需求也會隨之增加，進而可能促使農(nóng)業(yè)社會化服務水平不斷提升。另一方面，雖然本文通過盡可能多地增加控制變量、對時間和地區(qū)固定效應進行控制等手段減少模型估計偏誤問題，但依舊難以窮盡所有影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的因素。因此，可能遺漏重要解釋變量而產(chǎn)生內(nèi)生性問題。鑒于此，本文參考張恒和郭翔宇（2021）［22］的做法，選擇農(nóng)業(yè)社會化服務滯后一期作為工具變量進行兩階段最小二乘估計。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者素養(yǎng)、運行制度等影響農(nóng)業(yè)社會化服務水平的因素具有一定的穩(wěn)定性，滯后一期的農(nóng)業(yè)社會化服務水平和當期農(nóng)業(yè)社會化服務水平具有較強的相關性。根據(jù)時序概念，往期的農(nóng)業(yè)社會化服務水平作為歷史數(shù)據(jù)對當期農(nóng)業(yè)生態(tài)效率沒有直接影響［31］。該變量滿足工具變量相關性和外生性條件，驗證結果將在穩(wěn)健性檢驗中體現(xiàn)。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為進一步驗證H1的穩(wěn)健性，本文采用替換核心解釋變量對所有變量進行1%雙側縮尾處理的方法，重新估計基準回歸模型，具體見表4所列。表4列（1）為參考歐陽鵬和姜霞（2024）的研究［32］，用農(nóng)林牧漁服務業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)之比替換核心解釋變量（APS）進行回歸后的結果，可見，農(nóng)業(yè)社會化服務水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率仍然保持顯著的正向影響。但相較于原來的計算結果回歸系數(shù)變?。ㄓ?.592降為0.002），該衡量方法下測算的農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響程度較弱。列（2）為對變量進行縮尾后的回歸結果，可見，農(nóng)業(yè)社會化服務水平的回歸系數(shù)依然為正，且在1%的水平下顯著。列（3）工具變量的Anderson LM檢驗P值小于0.01，拒絕了“工具變量識別不足”假設。Cragg-Donald Wald F的檢驗值大于臨界值16.38，表明不存在弱工具變量問題。綜上，工具變量選擇合理有效，回歸結果具有較好的穩(wěn)健性。

（四）異質性分析

由于長江經(jīng)濟帶各地區(qū)在資源稟賦、經(jīng)濟結構和產(chǎn)業(yè)布局等方面存在差異，導致農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響在實際運行過程中存在區(qū)域異質性。根據(jù)上文分析，長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在2016年實施長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略之后，呈快速上升趨勢，農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響也存在時間異質性。因此，本文將對長江經(jīng)濟帶上、中、下游區(qū)域進行分組回歸，并且以2016年為節(jié)點，分析長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略實施前后農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響，結果見表5所列。

從區(qū)域異質性來看，在長江經(jīng)濟帶的上游地區(qū)，農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率未呈現(xiàn)顯著的影響效應。而在中游和下游地區(qū)，農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均在1%的顯著性水平上呈現(xiàn)正向促進效應，且在下游地區(qū)作用效果更強（1.973gt;1.868）?？赡艿脑蚴牵焊丶毸榛⒎稚⒒托∞r(nóng)戶特征影響了農(nóng)業(yè)社會化服務組織的戰(zhàn)略選擇，以至于限制了農(nóng)業(yè)社會化服務的發(fā)展及由此帶來的生態(tài)效益。在長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)，受自然條件的影響，耕地難以集中連片、農(nóng)業(yè)資源稟賦相對匱乏、專業(yè)化和技能型人才不足等增加了農(nóng)業(yè)社會化服務的交易成本，導致了效率的損失。在風險最小化生產(chǎn)目標的驅使下，小農(nóng)戶自我生產(chǎn)、自我服務現(xiàn)象依然普遍，甚至為追求更高的產(chǎn)量和降低病蟲害發(fā)生率，往往會過高估計化肥農(nóng)藥的施用量，最終造成生態(tài)環(huán)境污染嚴重。在農(nóng)業(yè)資源稟賦相對豐裕和經(jīng)濟相對發(fā)達的中下游地區(qū)，工業(yè)化、城鎮(zhèn)化程度更高、就業(yè)機會更多、農(nóng)業(yè)兼業(yè)化明顯，對生產(chǎn)專業(yè)化、節(jié)約化的生產(chǎn)性服務和全程托管服務的需求更大，農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的促進效應更明顯。從時間異質性來看，2009—2015年，農(nóng)業(yè)社會化服務的系數(shù)不顯著，說明在長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略實施前，農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的促進作用不明顯；2016—2021年，農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有顯著的正向促進作用?？赡艿脑蛟谟冢L江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略以推動生態(tài)農(nóng)業(yè)、特色農(nóng)業(yè)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展為重點，大力推進農(nóng)資供應、技術研發(fā)、信息共享等服務，促使農(nóng)業(yè)社會化服務通過吸納整合技術、知識、人才等要素激發(fā)了相應地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)潛力。

（五）中介效應模型估計結果

表6報告了要素配置的中介效應分析結果。列（1）和列（2）是勞動力配置檢驗結果。列（1）中，農(nóng)業(yè)社會化服務水平對勞動力配置的影響系數(shù)為-0.005，且在5%的水平上顯著，表明農(nóng)業(yè)社會化服務水平的提高能夠降低勞動力要素的錯配程度；列（2）中，勞動力配置對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的系數(shù)為-20.869，且在1%的水平上顯著，說明農(nóng)業(yè)社會化服務通過優(yōu)化勞動力配置促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升，H2a得到驗證。

列（3）和列（4）是資本配置檢驗結果。列（3）中農(nóng)業(yè)社會化服務水平對資本配置的影響系數(shù)為-3.331，且在10%的水平上顯著，表明農(nóng)業(yè)社會化服務水平的提高能夠降低資本要素的有效配置偏離程度。這是因為，隨著農(nóng)業(yè)社會化服務向農(nóng)業(yè)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的滲透，吸引了更多的資金投向農(nóng)業(yè)部門，緩解了資本配置的不均衡；列（4）是加入農(nóng)業(yè)社會化服務水平和資本配置的回歸結果，其中，農(nóng)業(yè)社會化服務水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響系數(shù)為1.561，且在1%的水平上顯著；資本配置對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響系數(shù)為-0.009，且在10%的水平上顯著，表明資本配置在農(nóng)業(yè)社會化服務提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的過程中承擔了部分中介作用，H2b得到驗證。

（六）門檻效應模型估計結果

前文已經(jīng)驗證了農(nóng)業(yè)社會化服務能夠促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升，本部分將進一步研究這種促進作用是否為非線性?？紤]農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有滯后效應，將單位面積農(nóng)林牧漁服務業(yè)產(chǎn)值滯后一期作為門檻變量，并運用stata16.0軟件中的xthreg2命令進行測算。通過Bootstrap自抽樣法抽樣300次后，結果見表7所列?？梢?，單一門檻值通過顯著性檢驗，雙重門檻值和三重門檻未通過顯著性檢驗。進一步分析表8的回歸結果，在相應的95%的置信區(qū)間內(nèi)（0.000 7，0.098 6），可見，無論農(nóng)業(yè)社會化服務水平大于門檻值還是小于門檻值，均顯著影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。但當農(nóng)業(yè)社會化服務水平大于0.083時，農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響程度從1.650提升至3.614，即不同發(fā)展水平的農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響程度也不同，且隨著農(nóng)業(yè)社會化服務水平的提升，呈現(xiàn)邊際效應遞增的非線性特征，H3得到驗證。

六、研究結論與政策建議

（一）研究結論

本文以長江經(jīng)濟帶為研究對象，基于2009—2021年110個地級市的面板數(shù)據(jù)，對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行測算，并運用固定效應模型、中介效應模型和門檻效應模型探析農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響效應，得出研究結論如下：

第一，在樣本期內(nèi)，長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體上呈“U”型變化趨勢，上游地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率高于中游、下游地區(qū)及總體區(qū)域。

第二，農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率起到顯著促進作用，在替換核心解釋變量、對樣本進行縮尾后，結果依然穩(wěn)健。農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響效應在長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)不顯著，在中游和下游地區(qū)均呈現(xiàn)正向顯著的促進效應，且在下游地區(qū)的作用效果更強。該影響效應在長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略實施前不顯著，在戰(zhàn)略實施后具有顯著的促進作用。

第三，農(nóng)業(yè)社會化服務會通過優(yōu)化勞動力和資本要素配置影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，不同發(fā)展水平的農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響呈現(xiàn)邊際效應遞增的非線性特征。

（二）政策建議

基于上述結論，本文提出相應的政策建議。

第一，構建農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展的區(qū)域協(xié)調機制。從實際測量結果來看，長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率平均發(fā)展水平仍然較低，并且存在區(qū)域非協(xié)調發(fā)展的問題，可持續(xù)發(fā)展任務艱巨。由投入—產(chǎn)出分析可知，農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)面源污染的非期望產(chǎn)出是造成很多地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率不高的原因。因此，需要優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入結構，減少農(nóng)藥、化肥等的使用量。鼓勵搭建跨區(qū)域農(nóng)業(yè)合作平臺，形成上、中、下游聯(lián)動發(fā)展的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展新格局。

第二，積極發(fā)揮農(nóng)業(yè)社會化服務對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用。結合農(nóng)業(yè)生態(tài)發(fā)展新形勢，推動農(nóng)業(yè)社會化服務適當?shù)叵虍a(chǎn)前、產(chǎn)中和產(chǎn)后環(huán)節(jié)延伸，推廣節(jié)水技術、深松深耕、肥力提升等服務。加快構建覆蓋縣、鄉(xiāng)、村三級的新型農(nóng)業(yè)社會化服務體系，開展農(nóng)業(yè)社會化服務平臺試點工作，通過創(chuàng)新服務模式、拓寬服務領域、規(guī)范服務管理，不斷提高農(nóng)業(yè)社會化服務水平。

第三，優(yōu)化要素配置，緩解勞動力和資本要素的錯配程度。加快培育農(nóng)業(yè)社會化服務市場，推進各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的分工與協(xié)作。健全有關生態(tài)知識和技術的培訓體系，促使社會化服務經(jīng)營主體向專業(yè)化、職業(yè)化轉型。促進農(nóng)業(yè)部門和非農(nóng)部門勞動力要素流動和共享，吸引返鄉(xiāng)能人、大學生、企業(yè)家等積極參與綠色生產(chǎn)，提升農(nóng)村人力資本水平。引導社會資本投向農(nóng)業(yè)社會化服務市場，鼓勵農(nóng)業(yè)企業(yè)、供銷社等入村，助力破解農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)技術推廣和應用的現(xiàn)實難題。

第四，增強農(nóng)業(yè)社會化服務的針對性，最大程度上消除不同地區(qū)之間因地形差異和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平差異帶來的異質性影響。在上游地區(qū)，針對不同農(nóng)戶的實際需求，大力發(fā)展農(nóng)業(yè)社會化服務以彌補地形條件的劣勢。發(fā)揮上游和下游地區(qū)的帶動作用，將成功的管理方式和先進的技術向中游地區(qū)推廣。加快落實長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略要求，抓住農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展的機遇期。

注 釋：

（1）上游地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南四省市；中游地區(qū)包括江西、湖北、湖南三??；下游地區(qū)包括上海、江蘇、浙江、安徽四省市。

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［責任編輯：洪二麗］