農村交通基礎設施、農機跨區作業與農業生產效率

劉瓊 肖海峰

內容提要：農業生產效率提升越來越表現為農業機械動力對傳統勞動力的替代，而在農業生產經營單位規模相對較小的現實下，作業效能更大的中大型農業機械跨區作業是發揮其效率的有力支撐，因此建立了農林交通基礎設施對農業生產效率的關聯。本文以糧食主產區為研究區域，運用超效率SBM模型測度1998-2017年各省農業生產效率;借助空間Durbin模型和面板門檻模型，分析該區域農村交通基礎設施對農業生產效率的空間溢出效應及門檻效應。研究結果表明：糧食主產區農業生產效率總體呈現波動上升的趨勢，且地區間農業生產效率值差異較為顯著，遼寧、吉林、黑龍江以及四川效率值較高，而河南、安徽、河北、內蒙古、湖南、湖北的農業生產效率相對偏低，整體農業生產效率還有待進一步提高;農村交通基礎設施對農業生產效率存在顯著的正向空間溢出效應，主要是通過大中型農機的跨區作業來實現的，小型農機不具有空間溢出效應;農機跨區作業對農業生產效率存在顯著的門檻效應，隨著農村交通基礎設施區制的變化而呈現邊際效應遞減;農機具的跨區服務主要存在于具有耕種收時間差的不同緯度地區之間;處于不同緯度的糧食主產區正處于農機跨區作業對農業生產效率邊際影響遞減階段。因此，應加強農村交通基礎設施網絡建設力度，促進大中型農業機械在地區之間的有效聯動發展，推動區域農業生產效率提升。

關鍵詞：糧食主產區;農業生產效率;門檻效應

中圖分類號：F301.2;F323.5 文獻標識碼：A 文章編號：1001-148X（2021）06-0114-09

作者簡介：劉瓊（1993-），女，安徽樅陽人，中國農業大學經濟管理學院博士研究生，研究方向：農業經濟政策與理論、資源與環境經濟;肖海峰（1964-），本文通訊作者，男，內蒙古武川人，中國農業大學經濟管理學院教授，博士生導師，研究方向：農業經濟政策與理論。

基金項目：農業部和財政部國家現代農業產業技術體系項目，項目編號：CARS-39-22。

隨著工業化、城鎮化的快速推進，農業勞動力外出轉移和分化態勢明顯，老齡化等結構性矛盾較為突出。在農業勞動要素越來越稀缺情況下，農業生產逐漸表現為機械動力對勞動力的替代。農村交通基礎設施作為農業現代化的先行資本，為農業機械的應用創造了外部條件，目前我國廣大農村地區逐漸探索出“農機跨區服務”的專業化分工道路[1]。本文以我國13個糧食主產省（區）為研究單元，運用超效率SBM模型測算了各省1998-2017年的農業生產效率;以農機跨區作業為視角，運用空間Durbin模型分析交通基礎設施對農業生產效率的空間溢出效應及影響路徑;針對農機跨區作業對農業生產效率的門檻效應進行檢驗，并驗證農機跨區作業對農業生產效率門檻效應的空間范圍。

一、研究假說的提出

農機跨區作業在很大程度上依賴于自然地理和交通條件。一是交通基礎設施打破了農機運輸和作業在地理上的限制，有利于與外地市場建立聯系，交通基礎設施的完善降低了農機的運輸時間和運輸成本，運輸效率有所提高，通過跨區引進的農機儲備量也將增加。二是交通基礎設施破除了區域之間勞動力流動的障礙，促進了勞動力轉移，并導致機械配套的替代性生產[2]。

伴隨著農機的跨區作業，農業生產投入要素相應調整，農業生產效率也發生了變化。農機跨區作業對農業生產效率的影響可能呈現“門檻效應”，農機跨區作業在門檻值前后對農業生產效率的作用方向或作用強度發生變化。如圖1所示，農機跨區作業對農業生產效率的影響可能存在一個轉折點（T），轉折點前后分為兩個區制。在第一區制（T點之前），農村交通基礎設施建設處于較低的水平（未到達門檻值），農機跨區作業大幅度地促進農業生產效率提升。隨著規模化農村公路的完善，農機跨區作業逐漸進入穩步推進階段，農業機械的投入生產致使農業生產管理水平得到提升，農業生產效率進而獲得改善。

在第二區制（T點之后），農村交通基礎設施建設處于較高水平，農機跨區作業對農業生產效率的影響可能存在兩種不同的情形。第一種情形（EF線）：農機跨區作業對農業生產效率仍存在影響，且作用強度進一步加強。這是因為大中型農業機械的跨區流動對道路交通提出了更高的要求，隨著交通基礎設施的進一步改善，大中型農機跨區流動的桎梏被解除，相比于小型農機多是扮演家庭自用和交通工具的功能，大中型農機則能為其他農戶農業生產提供農機服務，農機跨區作業對農業生產效率的邊際影響得到提升。第二種情形（CD線）：農機跨區作業對農業生產效率仍存在影響，但作用強度可能比第一區制有所削弱。這是因為農機跨區作業市場競爭過于激烈，很多地區的農機儲備量呈現井噴式的增長，區域大型農機存量接近飽和，而傳統單機式的農機跨區作業模式可能存在一定的弊端[3]，從而導致農機跨區作業的邊際效應有所降低。

綜上，本文提出以下研究假說：

假說1：交通基礎設施促進了農機跨區作業，進而對鄰近地域單元農業生產效率產生溢出效應。

假說2：農機跨區作業對農業生產效率存在門檻效應，隨著農村交通基礎設施的完善而可能存在兩種情形：遞增的正向促進作用或遞減的正向促進作用。

二、研究區域、研究方法與研究數據的說明

（一）研究區域

糧食主產區是指自然地理條件適合種植糧食作物、種植比例大、糧食產量高并且具有一定經濟優勢的地區[4]。根據財政部2013年頒發的《關于改革和完善農業綜合開發政策措施的意見》，全國糧食主產區包括河北、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、四川13個省（區）[5]，該區域總面積約為378萬km2，占全國陸地總面積的39.33%。糧食主產區大多位于平原或低丘區，氣候濕潤或者半濕潤，雨量充沛，光、熱、水資源組合較好，土壤養分較高，易于耕作，適合農作物生長[6]。2017年該區域耕地面積為8893.41萬公頃，占全國耕地面積的65.93%，糧食產量為52138.03萬噸，占全國糧食產量的78.81%。

（二）研究方法

1.超效率SBM模型。數據包絡分析（DEA）是一種多投入多產出的相對效率評價方法，2002年Tone提出了基于松弛測度的非徑向SBM模型[7]，而后又在此基礎上提出了更加完善的超效率SBM模型[8]。超效率SBM模型的優點在于測算效率時可以運用非徑向非角度的算法，能夠避免角度和徑向的選擇所帶來的偏差，又能夠較好克服傳統DEA模型不能對有效率的決策單元進行排序的缺點。

假設農業生產活動有n個決策單元（DMU），每個決策單元有兩個向量——投入向量和產出向量，分別表示為x∈Rs，y∈Rm。定義矩陣為X，Y分別為X=（xij）∈RS×n，Y=（yij）∈Rm×n，根據投入產出實際，假設X>0，Y>0，生產可能性集合為P，P=x，y|xXθ，yYθ，θ0，超效率SBM模型在SBM模型基礎上產生的，對效率的定義是基于所有投入和產出的松弛變量，若決策單元在SBM模型評價中為有效（效率為1），則超效率定義為：

2.空間計量模型。為驗證交通基礎設施與農業生產效率之間的因果關系，本文將空間滯后變量引入計量模型，采用Lesage and Pace[9]構建的一個較空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）更一般的空間Durbin模型，該模型同時包含內生變量和外生變量的空間滯后項，具體形式如下：

其中，i表示省份，t表示年份，Eit表示被解釋變量，為農業生產效率;W×Eit表示被解釋變量的空間滯后項，Xit表示核心解釋變量，用以表征交通基礎設施建設;W×Xit表示核心解釋變量的空間滯后項;Zit表示控制變量;W×Zit表示控制變量的空間滯后項;空間權重矩陣Wij用各省會城市之間直線距離倒數的平方來表示，并采取行標準化處理，μi和σt分別表示空間和時間上的特定效應。

空間Durbin模型的估計系數并非直接影響和空間溢出效應的大小，需要通過求偏微分的方式推導出總效應、直接效應以及空間溢出效應，表達式為：

M-（r）總效應=n-1l′nSrWln

M-（r）直接效應=n-1tr[Sr（W）]

M-（r）空間溢出效應=M-（r）總效應-M-（r）直接效應

3.面板門檻回歸。門檻效應是指當一個經濟參數達到臨界值后引起的另一個參數發生的結構突變現象。為檢驗交通基礎設施是否在農機跨區作業對農業生產效率的影響中存在門檻效應，本文構建門檻回歸模型如下：

其中，被解釋變量Eit為農業生產效率。參考羅斯炫等[3]和伍駿騫等[10]做法，本文以農業機械化總動力的空間滯后項（wx_lnmechit）作為門檻解釋變量，它表示以地理距離為權重計算得到的外省農業機械化動力;同時，用公路密度的空間滯后項（wx_roadit）作為門檻變量，分析相鄰地區農村交通基礎設施變化下農機動力對農業生產效率的門檻效應。其中，Zit為控制變量，θ1、θ2分別為不同區間內門檻變量待估計的系數，φ1為門檻值，I（·）為示性函數;若括弧內表達式為真，則取值為1，反之取值為0。

（三）變量選取

1.農業生產效率（E）。選取農業生產效率（E）作為被解釋變量。本文以狹義的農業（種植業）為研究對象來測算農業生產效率，具體以耕地面積、農業從業人數、農業機械化總動力、農業化肥投入量、農藥施用量、農膜使用量為投入指標，以農業總產值和糧食總產量為產出指標，其中農業總產值指標采取農業總產值指數（1998年=100）進行價格平減。

2.農業機械化水平（萬千瓦）。采用農業機械化總動力（lnmech）衡量農業機械化整體水平;用大中型農用拖拉機動力（lnmechmax）和小型農用拖拉機動力（lnmechmin）來反映不同類型農業機械化水平。

3.農村交通基礎設施建設情況（road）。計算各省可得性的農村公路密度，用三四級公路和等級外公路里程之和的密度①（road）來表示。

4.控制變量。影響農業生產活動的主要變量，包括：（1）化肥投入量（lnfert，萬噸）;（2）農業勞動力人數（lnlabo，萬人），由（農業產值/農林牧漁業產值）*農林牧漁業從業人員計算得到;（3）有效灌溉面積（lnirri，千公頃）;（4）農民人均純收入（lninco，元），采用農村居民消費價格指數（1998年=100）對其進行平減;（5）復種指數（lnmuci，%），由農作物播種面積/耕地面積計算得到;（6）耕地面積（lnland，千公頃）。

（四）數據來源及描述性統計

本文選取1998—2017年中國糧食主產省（區）的面板數據進行實證。農業生產效率由投入產出指標測算得到，耕地面積、農業從業人數、農業機械化總動力、農業化肥投入量、農藥施用量、農膜使用量、農業總產值、糧食總產量、農林牧漁業產值、農林牧漁業從業人員、有效灌溉面積以及農作物播種面積來自《中國農村統計年鑒》，空間計量模型和面板門檻模型中的解釋變量和控制變量包括等級公路里程、農村居民人均純收入、農村居民消費價格指數來源于《中國統計年鑒》，國土面積來自《新中國六十年統計資料匯編》和《中國國土資源年鑒》，大中型農用拖拉機動力和小型農用拖拉機動力來源于《中國農業機械工業年鑒》。對除農業生產效率和公路密度的變量均取對數，各變量的描述性統計如表1所示。

三、結果與分析

（一）農業生產效率測算

基于DEA—SOLVER Pro 13.0軟件，采用非徑向、非角度（Non oriented）、規模報酬可變的（VRS）超效率SBM模型，測算糧食主產區1998-2017年的農業生產效率，結果見表2。在時序變化上來看，糧食主產區農業生產效率總體呈現波動上升的趨勢，平均效率值從1998年的0.772上升到2017年的0.846，但農業生產效率依然有進一步上升的空間。各省農業生產效率在研究期內也都表現出不同幅度的增長趨勢，江蘇省的絕對增長量最大，由1998年的0.755增長至2017年的1.200，山東、黑龍江和安徽分別由1998年的0.607、1.128和0.549上升至2017年的0.738、1.22和0.634。分地區來看，1998-2017年各地市農業生產效率值均保持在0.5以上，但存在顯著的區域差異。其中，遼寧、吉林、黑龍江以及四川農業生產效率一直在1.0以上，農業生產情況較好，且一直處于遙遙領先的地位;河南、安徽、河北、內蒙古、湖南、湖北的農業生產效率相對偏低，平均效率分別為0.545、0.583、0.592、0.707、0.668和0.720，還有待進一步提高。

（二）農業機械化水平與農業生產效率的空間分布

在進行嚴謹的計量檢驗前，本文試圖通過空間分布圖判斷農業機械化水平與農業生產效率的關系（圖2）。空間分布圖顏色深淺代表數值的大小，顏色越深，農業生產效率和農業機械化水平越高。農業生產效率、農業機械總動力、大中型農用拖拉機總動力和小型農用拖拉機總動力均呈現一定的空間正自相關性，即一個地區的數值越大，其相鄰地區的數值也越大，這說明農業生產效率和農業機械均會產生一定的空間外溢性。就農業機械水平與農業生產效率的關系來看，農業機械水平高的區域，其周邊地區的農業生產效率也普遍較高，這表明農業機械可能不僅作用于本地區的農業生產，還有可能進行跨區作業，從而對周邊地區的農業生產效率產生影響。就不同類型農業機械動力對農業生產效率的空間外溢效應來看，農業生產效率顏色較深的地區，其周邊地區大中型農用拖拉機動力的顏色明顯要比該地區小型農用拖拉機動力的顏色要深，這表明本地區農業生產效率與周邊地區大中型農用拖拉機動力數值表現為較強的正向“同步性”，而與周邊地區小型農用拖拉機動力的正向“同步性”相對要弱，即大中型農用拖拉機總動力對農業生產效率的空間外溢效應明顯高于小型農用拖拉機總動力，當然該結論還有待后文進一步驗證。

（三）空間相關性分析

全域Moran’s I指數是最常用的測量空間自相關的局部指標，其取值范圍在[-1，1]之間，取值為正表示正相關，值越大表示空間集聚顯著，即空間鄰近單元之間的關系越緊密。此處采用地理距離空間權重矩陣，具體計算見公式（4）。n為空間樣本個數，下標i和j表示不同的地區，表示空間單元所觀測特征的平均值，s為其標準差，wij表示n×n維地理距離空間權重矩陣第i行第j列上的元素。

將公路密度、機械化水平與農業生產效率進行莫蘭指數檢驗，由圖3可知盡管不同年份核心變量全域Moran’I指數存在一定的波動，但均為正，且大都在5%的水平上顯著，這說明公路密度、農業機械化以及農業生產效率都存在空間自相關性。

（四） 空間溢出效應檢驗

為探究農村交通基礎設施、農業機械化以及農業生產效率之間的因果關系，根據（1）式構建空間Durbin固定效應模型進行分析，并與不考慮空間效應的面板固定效應模型進行對比（表3）。結果顯示，當不考慮農村交通基礎設施對農業生產效率的空間溢出效應時，本省份農村交通基礎設施對農業生產效率的影響將被高估。當考慮空間溢出效應時，交通基礎設施對農業生產效率的直接影響不顯著，但空間溢出效應顯著為正，為0.092，這表明其他省份交通基礎設施的完善能夠提高本省份農業生產效率。

為了驗證農村交通基礎設施能夠通過農機跨區作業來作用于農業生產效率，本文檢驗交通基礎設施對農業機械化水平的空間溢出效應，模型（3）表明農村交通基礎設施對農業機械化總動力不具有直接效應，但空間溢出效應為0.615，表明其他省份交通基礎設施的完善能夠促進農機跨區作業發展，從而提高本省份農業機械化水平。

為了探索交通基礎設施對農機空間外溢性的來源，本文分別分析了交通基礎設施對大中型農機和小型農機的空間溢出效應（模型（4）-（5）），結果顯示交通基礎設施對農業機械化水平的空間溢出效應主要是通過大中型農機水平來實現的，小型農機并不存在空間溢出效應。這可能是因為新世紀以來在國家農機補貼政策的刺激下，大中型農業機械動力值快速上升，小型農業機械動力值急劇下滑，農機結構已由過去小型農業機械占主導扭轉為大型農業機械占主導②。另外，在城鎮化非農就業的浪潮下，非農就業農戶和兼業農戶更傾向于購買農機服務而非直接購買農機，這催生了大型農機跨區服務的市場，而小型農業機械則主要在當地扮演交通工具的作用，較少參與農機跨區作業服務。

（五）門檻效應檢驗

為了檢驗農機跨區作業在交通基礎設施影響農業生產效率中是否起到了載體的作用。本文將前一檢驗中的農村交通基礎設施空間滯后項作為門檻變量，農業機械化總動力的空間滯后項表征農機跨區作業，并作為門檻解釋變量，構建面板門檻模型并得到估計結果（見表4），可知單門檻檢驗的p值為0.155，并沒有通過顯著性檢驗，這意味著將農業機械化總動力作為一個整體無法檢測出其對農業生產效率的門檻效應。結合前文結論，交通基礎設施只對大中型農機具有空間溢出效應，本文還應對大中型農機的門檻效應進行檢驗。

由表4、表5可知大中型農業機械化水平的空間滯后項對農業生產效率的影響存在單門檻效應，門檻值為0.574。具體來看，當公路密度空間滯后項小于0.574時，其他省份大型農業機械化水平對本省份農業生產效率的影響效應為0.079。當公路密度空間滯后項大于0.574時，上述影響效應減少至0.064。這表明加強交通基礎設施建設能夠促進大型農機具跨區作業，并且對農業生產效率有著遞減的正向促進影響。根據各省每年公路密度滯后項的均值可計算得到，第一階段多集中于1998-2005年，此時農村中心集鎮建設剛步入正軌，大量村莊和鄉鎮還未全面通公路，2003年我國交通部開始實施“東部地區通村，中部地區通鄉，西部地區通縣”工程，農村交通運輸條件有了飛躍性的改善;同時，這一期間農業部頒發的《聯合收割機跨區作業管理暫行辦法》為農機跨區服務注入了強勁動力[11]。第二階段多處于2006年以后，我國進入實施“十一五”發展規劃階段，農村公路建設步入了史上最大規模的快速發展時期[12]。在農機具購置補貼政策的實施下，大型農機裝備量快速上漲，跨區作業市場競爭過于激烈[3]，社會化服務體系發育緩慢，農機跨區作業的邊際影響有所下降。

（六）空間維度的門檻效應檢驗

不同區域的農作物其生產周期存在差異，只有相同生產環節且有足夠時間差的地區之間，農業機械跨區作業才有可能會發生[13]。同一緯度地區耕種收的時間點大體相同，而維度不同的地區之間谷物生產存在時間間隔，這就為農機跨區作業創造了時間差。因此，本文將糧食主產區劃分為兩大區域：同一緯度的江蘇、安徽、湖北和四川，不同緯度的河北、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江西、山東、河南以及湖南。分緯度進行的門檻模型估計結果如表6、表7所示，發現相同緯度地區大中型農機具跨區作業對農業生產效率不具備門檻效應。不同緯度地區大中型農機具跨區作業對農業生產效率具有單一門檻效應，門檻值為0.521，門檻值前后其他省份大中型農業機械化水平對本省份農業生產效率的影響效應由0.070減至0.054。相較于總體模型，經緯度地區的區分，使得農村交通基礎設施建設更早達到門檻值。當考慮大中型農機具實際跨區作業的地理范圍，農機跨區作業將更早進入邊際效應遞減階段。以上結果表明了大中型農機具的跨區作業主要存在于不同緯度的地區之間，同時這也驗證了前文分析的農機跨區作業對農業生產效率的單一門檻效應結論是穩健的。

（七）農機跨區作業對農業生產效率影響程度的區域分布

根據識別出的門檻值，將位于不同緯度的9個糧食主產省（區）劃分為兩個區域：農機跨區作業對農業生產效率影響較大區（wx_road≤0.521）和農機跨區作業對農業生產效率影響較小區（wx_road>0.521），由表8可以得到1998年不同維度的9個區域均處于門檻值的左端，即大中型農機跨區作業對農業生產效率的邊際影響較大;而1998-2017年間各省公路密度空間滯后項均出現上升，2017年全部區域均跨過門檻值，表明這些地區已進入農機跨區作業對農業生產效率提升作用減弱的階段，呈現門檻效應。這意味著隨著相鄰地區農村交通基礎設施的逐漸完善，大中型農機的跨區服務市場已由“活躍”走向“飽和”，進而制約了農機跨區作業對農業生產效率的促進作用，也說明未來需重點創新農機社會化服務模式和加強農機社會化服務能力。

四、結論與啟示

本文以糧食主產區1998-2017年面板數據為研究單元，采用超效率SBM模型測算各省農業生產效率，基于一個農機跨區作業的視角，建立空間Durbin模型和面板門檻模型，探討交通基礎設施和農業機械化水平對農業生產效率的空間溢出效應和門檻效應。結論包括：第一，糧食主產區農業生產效率總體呈現波動上升趨勢，平均效率值從1998年的0.772上升到2017年的0.846;且地區間效率值差異較為顯著，遼寧、吉林、黑龍江以及四川效率值較高，而河南、安徽、河北、內蒙古、湖南、湖北的效率值相對偏低，整體農業生產效率還有待進一步提高。第二，農村交通基礎設施對農業生產效率存在顯著的正向空間溢出效應，即其他省份農村交通基礎設施的完善能促進本省份農業生產效率提升，并且此溢出效應主要是通過大中型農業機械跨區作業來實現的，小型農機無空間溢出效應。第三，農機跨區作業對農業生產效率的影響存在顯著門檻效應，隨著農村交通基礎設施區制的變化而呈現遞減的正向邊際效應。第四，農機跨區服務主要存在于不同緯度地區之間，而同一緯度空間溢出效應并不明顯。第五，處于不同維度的9個糧食主產省（區），跨過門檻值的地區由1998年的0個增至2017年的9個，當公路密度空間滯后項跨越門檻值（0.521）后，農機跨區作業對農業生產效率的促進作用較之前減低23.24%。

基于上述結論，本文提出以下建議：第一，根據農機交通運輸需求，應加強對交通較為落后的農村地區的交通基礎設施網絡建設力度，為農機跨區作業的承接與作業提供便利性條件。第二，在地區之間搭建農業機械社會化信息服務平臺，促進大中型農業機械在地區之間的聯動發展，從而實現區域農業生產效率空間溢出效應最大化。第三，應引導和支持農機生產者對大中型農機技術創新的投入，不斷完善農機跨區服務的組織形式和加強農機社會服務的模式創新，提高農機跨區作業對農業生產效率的促進作用。

注釋：

① 三四級和等外公路密度=（等級公路里程-高速公路里程-一級公路里程-二級公路里程+等級外公路里程）/各省土地面積。

② 研究樣本期間內，糧食主產區大中型農業機械實現指數式增長，而小型農業機械增長乏力甚至自2011年以來出現一路下滑現象;2014年起，大中型農業機械反超小型農業機械，2017年糧食主產區大中型農用拖拉機動力值和小型農用拖拉機動力值分別為17183.54萬千瓦、12398.21萬千瓦，1998-2017年期間各自年均增長率分別為12.54%、2.74%。

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（責任編輯：關立新）