農機服務對中國糧食生產效率影響研究*

王洋，代首寒，許佳彬

(1.東北農業大學經濟管理學院，哈爾濱市，150030；2.東北農業大學現代農業發展研究中心，哈爾濱市，150030)

0 引言

2017年8月16日，農業部、國家發展改革委、財政部聯合發布的《關于加快發展農業生產性服務業的指導意見》中提出：加快培育各類農業服務組織，大力開展面向廣大農戶的農業生產性服務，是推進現代農業建設的歷史任務。2020年中央一號文件提到要加快大中型、智能化、復合型農業機械研發和應用，支持丘陵山區農田宜機化改造，健全面向小農戶的農業社會化服務體系?？梢妵艺νㄟ^促進農業機械服務的普及和水平的提高來促進農業生產效率的提高。農業機械化對提高農業產出、增加農民收入、促進勞動力轉移及推進農業現代化具有顯著功效[1]，是實現農業現代化的重要前提和標志[2]。改革開放以來，我國機械總動力從1978年的11 749.90萬kW增長到2018年的100 371.74萬kW，漲幅達到8.5倍。2018年，全國農機服務總收入超過5 500億元，全國農機服務組織達到19.15萬個，其中農機合作社7.26萬個，農機作業服務專業戶總數達到440.9萬個，農機作業服務收入達到3 531.38億元，以農機合作社為代表的新型農機服務組織已成為我國農業生產性服務業的主力軍。普通農戶在農業生產過程中，對于農業機械的使用存在“買不起，用不好”的問題，這限制了糧食生產效率的提高，而農機服務逐漸成為解決農戶生產過程中技術落后和勞動力不足、穩定提高糧食生產效率、保證國家糧食安全的重要途徑。在此環境下，如何通過農機專業服務組織來解決“誰來種地、如何種好地”的問題，成為農業部門和學者們研究的重點。

1 文獻綜述

對于農機服務是否會促進糧食生產效率的提高，學者們持有不同的觀點?！按龠M派”提出農機服務可以顯著提高糧食生產效率[3-4]。彭繼權[5]提出農業機械化水平提高1%，農戶主糧單產提高會提高1.219%。同時，由于農機服務組織專業性更強，依靠大中型農業機械規?；洜I，能實現機器最優配置，降低動力消耗并提高作業質量，另外專業農機手的技術更加嫻熟，使農機作業服務進一步促進農機作業效率的提高[6]。概括來說，農機服務能提高糧食生產效率的原因有二：一是農戶購買農機服務能有效緩解家庭勞動力不足的問題；二是農機服務標準化程度高，易于監管，不易發生“偷工減料”的道德風險[7]?？梢哉f，農機服務是作為一種新的生產要素，能帶來先進的農業生產技術并有效替代勞動力，從而提高糧食生產效率[8-9]?！胺穸ㄅ伞碧岢鲛r業生產性服務對生產效率的作用差異明顯，糧食生產的部分服務環節對生產率的提高并沒有產生顯著影響[10]，因此難以得出確定性結論。而且農機服務本質上屬于資本要素替代勞動要素，在同等投入條件下并不能產生效率剩余，生產效率的改善只存在于技術服務中[11]。此外，農機人才不足也制約了農機服務的質量和糧食生產率的提升[12]。

目前多數學者進行了農機服務對單一品種糧食作物(小麥、玉米等)生產效率的影響研究，也有一部分學者對影響糧食生產效率的因素做了相關研究，但是少有從農機服務視角分析其對糧食生產效率影響的研究。目前的研究采用地方微觀數據居多，且多為截面數據，缺少基于宏觀層面的把控。引入宏觀面板數據，能夠反映全國整體糧食生產效率的情況，全面地考量時空層面上的糧食生產效率變化情況及農機服務影響糧食生產效率的作用路徑。本文基于2009—2018年中國31個省份糧食生產的投入產出數據，運用DEA模型測算出各省份的糧食生產效率，并基于Tobit模型考察農機服務對糧食生產效率的影響，通過資本要素對勞動要素的替代效應和技術要素投入效應分析農機服務對糧食生產效率產生影響的機理。

2 農機服務對糧食生產效率影響機理分析

農機服務的概念有廣義和狹義之分，廣義的農機服務不僅包括農業生產的產前、產中、產后的作業服務，還包括相關衍生服務，如農機修理，技術推廣等。本文所研究的農機服務是狹義的農機服務，指農業生產環節中產前、產中、產后的農機作業服務。這種農機服務一般以農機合作社和農機專業戶為主體專門為農戶提供農機服務，也包括一些種糧大戶或家庭農場購置的自用農機具，他們為了實現利潤最大化，在滿足自身需求的同時也會利用農機服務周邊的農戶，獲取額外的收入。農機服務在服務過程中兼具資本要素對勞動要素的替代效應和技術要素的引入效應[13]。

農戶使用農業機械進行農業生產作業的行為，屬于農戶層面的技術選擇和要素配置行為，本質上是以農業機械替代勞動投入[14]，也即以資本要素投入替代勞動要素投入。從激勵理論來看，這種替代效應的產生受到農機服務提供者的推動。在農業經營主體中，種糧大戶和家庭農場需要擴大土地經營面積來提高收入，使務農收入不低于外出務工收入，降低機會成本，因此他們可能會選擇購買農機進行自我服務，同時迫切希望進行對外服務[15]。在農業機械外包市場的巨大利潤誘惑下，社會資本會投資購買農業機械形成農機服務組織，提供區域內或跨區域的農業機械外包服務[16]。對大部分以務農為主的普通農戶而言，即使有財政補貼，農機購置費用也難以支付，需要進行社會分工，通過購買農機服務來實現農機購置成本的分攤，同時提高農業作業效率[17]。農機服務的價值主要在于以資本要素替代勞動要素，彌補勞動力不足。理性小農學派認為農戶首先會依靠自身的勞動力，而不是雇傭其他的勞動力來進行農業生產[18]，但是對于一些不愿意放棄土地經營權的小農戶，比如在家照顧小孩的老人或兼業的農戶，農機服務可以幫助他們更輕松地兼顧農業種植和其他工作[19]，使他們從農業生產中的一些環節中解放出來，對其他環節進行更加細致的管理。因此，農業機械投入可以有效替代勞動力，彌補勞動力流失產生的負面效應[20]，實現糧食穩定增產、增效。此外，農機服務有利于小規模農戶的勞動力轉移，促進小農戶融入現代農業[21]。

依靠傳統的農業生產方式，我國糧食難以實現穩定地增產和增效，實現糧食產量穩定提高的根本途徑是農業科技進步。糧食生產效率的提高除了受到糧食生產主體的能力影響外，還受到農業生產性服務的影響。在作業過程中農機服務把先進的技術轉化為生產力直接投入到農業中，使農業技術不受農戶個體特征的束縛，實現技術轉化，避開了農戶接受農業技術難的問題[6]。例如，專業的播種技術要比人工播種更均勻；專業的施肥、打藥技術將有益于提高產出能力；專業的收割技術會保護土地不受損害，減少土壤養分流失[22]。

結合上述分析，可以得出農機服務影響糧食生產效率的作用路徑，如圖1所示。在沒有農機服務時，農民通過投入勞動要素完成糧食生產。隨著農村勞動力的流失，農村剩余勞動力的質量的數量下降，農機服務作為資本要素替代勞動要素，在彌補勞動力不足的同時，還能進一步投入技術要素，提高糧食生產效率。本文據此提出以下假設。

圖1 農機服務對糧食生產的作用機制框架

H1：農機服務通過資本要素對勞動要素的替代效應和技術要素投入效應提高糧食生產效率。

3 研究設計

3.1 模型構建

3.1.1 DEA模型

DEA模型是一種在“相對效率評價”概念基礎上發展出的一種系統分析方法。基本思路是把中國31個省份作為評價單位，每個評價單位作為一個決策單元(DMU)，因此每個DMU都代表一定的經濟意義，具有一定的輸入和輸出，也即糧食生產過程中的投入和產出，并且在輸入轉化為輸出的過程中努力實現自身的決策目標。DEA模型包括規模不變假設下的CCR模型以及規模報酬可變假設下的BCC模型。本文用BBC模型對中國糧食生產效率進行測算，其計算如式(1)所示。

(1)

式中：θ——糧食生產綜合效率值；

(xi，yi)——第j個決策單元DMUj；

s+，s-——松弛變量；

λi——第i個決策單元的權值，i=1，2，…，n。

3.1.2 Tobit回歸模型

Tobit屬于受限因變量模型，可以在因變量為切割值或片段值時采用。本文用DEA模型測算出各省份的糧食生產效率是分布在0～1之間的效率值。DEA模型的結果不能體現影響糧食生產效率值的因素及其影響程度[23]，故有必要根據DEA的分析結果采用Tobit模型進行回歸分析，計算公式如式(2)所示。

(2)

式中:TEi——糧食生產效率值；

δ0——常數項；

δi——待估參數；

εi——誤差項；

Zi——影響糧食生產效率的因素，包括：農機服務水平、人均經營規模、受災程度、政策支農水平、基礎設施水平、城市化率。

3.2 變量選取與數據來源

3.2.1 糧食投入產出變量

1)產出要素。產出要素參考田紅宇[24]的研究，將用于DEA模型的產出變量指定為2009—2018年的糧食總產量和糧食總價值，產量為各省年糧食產量，糧食總價值為農業總產值乘以權重A。

A=(農業總產值/農林牧漁總產值)×(糧食播種面積/農作物播種面積)

2)投入要素。根據以往學者的研究和數據可得性，投入變量根據糧食生產的四項投入要素來選取，包括：土地、勞動、化肥和機械。土地投入要素使用2009—2018年31省份的糧食播種面積(khm2)；勞動投入借鑒郭思源[25]的研究，將第一產業從業人數(萬人)與權重A進行分離；化肥投入要素以實際用于糧食生產的農用化肥施用量(折純量，萬t)表示，用權重B與農業生產總化肥施用量進行分離計算得出；機械投入要素以實際用于糧食生產的機械動力表示，用農業機械總動力(萬kW)與權重B進行分離。

B=糧食播種面積/農作物播種面積

3.2.2 核心解釋變量

本文選取農機服務水平作為核心解釋變量，用變量x1表示。潘經韜在相關研究中選用每hm2農機作業服務人員(農機作業服務人員數等于農機作業服務組織人數與農機專業服務戶人數之和)來衡量農機作業服務水平。農機作業人數的變動在一定程度上反映農機服務需求的變化以及農機服務的水平，但是選取農機作業總收入更能代表農機服務需求的變化以及農機服務水平。因此本文選用農機作業總收入(包括農機戶作業總收入與農機服務組織作業總收入)與糧食播種面積的比值來表征農機服務水平，并預期農機作業服務水平對糧食生產效率具有正向影響。

3.2.3 控制變量

1)人均經營規模。變量x2表示人均經營規模。借鑒胡逸文[26]的研究，耕地單位面積越大，越有利于在種植過程中引進新技術，并且起到優化糧食生產的資源配置作用，因此本研究采用人均經營規模水平作為控制變量，具體測算公式為：x2=農作物播種總面積/鄉村從業人員，之后取對數表示為lnx2，并預期人均經營規模水平對糧食生產效率有正向影響。

2)受災程度。變量x3表示受災程度，具體的測算方法為：x3=農作物受災面積×權重B，之后取對數表示為lnx3。自然災害不利于糧食安全，反映了當年糧食生產的減產水平，因此本文預期受災程度對糧食生產效率有負向影響。

3)政策支農水平。變量x4表示政策支農水平，用農產品價格指數來表示，并取對數表示為lnx4。因為糧食價格對于國家的農業政策是高度敏感的，農產品價格對資源配置有顯著的促進作用，且政府的支農政策能促進糧食的增產增效，并在一定程度上促進了糧食價格上升。因此本文預期政策支農水平對糧食生產效率具有正向影響。

4)基礎設施水平。變量x5表示基礎設施水平，依據朱晶和晉樂[27]的研究，基礎設施通過降低私人成本，最終促進糧食生產效率的提高。因此本文選取灌溉面積來代表基礎設施水平，并用權重A進行分析，之后取對數表示為lnx5，并預期其對于糧食生產效率產生正向影響。

5)城市化率。變量x6表示城市化率。羅光強[28]提出：在城市化過程中大量糧田被轉為建設用地，擠占了糧食種植面積，同時會吸引大量的勞動力向二三產業轉移，城鄉之間的要素配置會被重置。一方面農民會被城市中非農就業所吸引，引起勞動力流失；另一方面，城市發展帶來的資本、技術等投入要素會優化城鄉資源配置[29]，會反向推動農業效率的提高。因此城市化率會間接影響到糧食生產效率，本文選取各省份城鎮人口占該地區總人口的比例來表示城市化率，并預期其對糧食生產效率產生正向影響。

3.2.4 數據來源

本文選取2009—2018年中國31個省的省級面板數據展開研究。糧食投入產出數據、農作物播種面積、鄉村從業人員、農產品價格指數、灌溉面積、城市化率等數據來自歷年的《中國農村統計年鑒》與《中國統計年鑒》，農機作業服務總收入數據來自《中國農業機械工業年鑒》，年鑒中部分省份存在的缺失數據則在各省歷年統計年鑒中查詢得到，各變量的說明與描述性統計見表1。

表1 變量說明與描述性統計

4 實證檢驗與結果分析

4.1 2009—2018年各省份糧食生產效率

根據DEAP2.1軟件測算出來的2009—2018年中國31省市的糧食生產效率(表2)，可以看出2009—2018年我國糧食生產綜合效率為0.849，未達到DEA有效，但是處于較高的水平，體現了我國從糧食生產效率自“糧食產量十二連增”到“糧食供給側改革”不斷提高的現實狀況。各省份間綜合效率差異明顯，最低的只有0.497(山西省)，最高的有北京、黑龍江、上海等6個省份達到了DEA有效。各省市間技術效率差異較大，有北京、吉林、黑龍江、上海等17個省市達到了DEA有效，規模效率只有北京、黑龍江等6個省份達到DEA有效，但總體而言技術效率的均值卻低于規模效率，規模效率值和純技術效率值分別為0.921、0.918。其中陜西省的技術效率僅達到0.573，說明技術效率值偏低導致了其糧食生產綜合效率的下降。由此可見，雖然多個地區技術效率達到了DEA有效，但是省份間存在很大的差距，這體現了農業生產正處于傳統“粗放式”農業向現代“集約式”農業轉變的階段。其中，一些地區技術效率得到了提升，但是也有多個省份的糧食生產技術效率偏低，說明我國目前糧食生產效率的提高仍然依賴于“高投入”，即化肥、農藥等生產資料的過量投入，因此造成了資源配置效率的損失。

表2 2009—2018年中國31省份糧食生產綜合效率、技術效率、規模效率均值

4.2 農機服務對糧食生產效率的影響分析

為了更好地體現出農機服務對糧食生產效率影響的作用機理，本文在對數據總體進行回歸分析之后，再次將DEA模型測度出的2019—2018年中國31省份效率值進行對比，將效率值高于平均值的北京市、黑龍江省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、江西省、山東省、河南省、湖北省、湖南省、廣東省、海南省、四川省、貴州省、西藏、青海省、新疆18個省份作為1地區，其他地區作為2地區，再次進行Tobit回歸，分別對應模型1、模型2，模型3，回歸結果如表3所示。從總體上看，農機服務水平在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，且系數為正，說明隨著農機服務使用量的增加，糧食生產效率隨之提升，與本文的預期一致。

表3 Tobit參數估計結果

此外，人均經營規模、受災程度、基礎設施水平均在5%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，且方向與預期一致。根據目前我國土地零散化的現實狀況，人均經營規模越大，越有利于農業機械化作業，從而提高糧食生產效率?；A設施水平越高，糧食生產越便利，越容易催生出農機服務組織；受災面積越大，糧食生產效率越低，在此不再贅述。城市化率在1%的顯著性水平上通過了顯著性檢驗，且影響系數為正，體現出城市化率對糧食生產效率的正向影響。城市化會推動農民進城務工，致使農民勞動力流失，為農機服務替代勞動力提供了條件。同時，城市化率的提高也改善市場環境，推動資源配置的優化，促進農業社會化服務組織的產生，進而提供高質量的農機服務，提高糧食生產效率。政策支農水平未通過顯著性檢驗，可能是因為農產品價格指數雖然與農業政策高度敏感，但是受國家調控，無法代表農業政策對糧食生產的支持水平。

在1地區的回歸分析結果中，農機服務水平在10%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗，且影響方向為正，同時人均經營面積和城市化率在1%的顯著性水平上通過了顯著性檢驗，且系數為正。可以發現農業生產效率值高于31省份十年平均值的地區，包括黑龍江、新疆、青海等多個耕地面積大的省份，也包括河南省、湖北等多個人口密度大的糧食主產區，同時也包括北京、上海、廣東、福建等多個發達的省市。在這些地區的勞動力或因經濟落后而外出務工，或因為城市的發展向二三產業轉移，為農機服務發揮替代勞動要素的作用提供了條件。在發達地區，通過農機服務帶來的技術要素投入也是促進糧食生產效率提高的重要原因。北京、上海、廣東等地由于城市化發展帶來生產要素資源配置效率的提高大大促進了農機服務的水平和質量，從而促進糧食生產效率的提高。受災程度在5%的顯著水平下通過了顯著性檢驗，且系數為負，在此不做贅述。支農政策水平和基礎設施水平未通過顯著性檢驗，這可能與資源要素未得到充分利用、農業生產技術轉化效率不高有關。

在2地區的回歸分析結果中，農機服務水平并未通過顯著性檢驗，這與我國的現實情況相符合。我國的農機服務市場正處于發展階段，近幾年中央一號文件中多次提出要大力支持農業社會化服務的發展，就是基于我國務農勞動力弱勢化和老齡化的現狀提出的政策方案。在一些省份，農機服務市場發展還不充分，資源配置效率還未得到有效改善，農機服務對糧食生產效率的影響還未得到體現。人均經營規模、政策支農水平和城市化率分別在5%、10%、1%的顯著性水平下通過顯著性檢驗，且對糧食生產效率產生了正向影響。其中城市化率對糧食生產效率的影響最為顯著，城市化水平的提高對2地區糧食生產效率的提高影響更大。

4.3 農機服務影響糧食生產效率的路徑分析

本文認為農機服務對糧食生產效率產生正向影響的原因是農機服務帶來的資本要素對勞動要素的替代效應和技術要素投入效應。

由圖2(a)可知，近十年來我國第一產業勞動者數量呈下降趨勢，反映出我國農村勞動力流失的現實。相反從圖2(b)可知，在農村勞動力流失的背景下，鄉村農機從業人員的數量總體呈現上升趨勢，并且與圖2(d)中農業機械總動力的變動趨勢基本相同。原因有兩方面：一方面，大量年輕體壯、受教育程度高的勞動力進城務工造成了農村勞動力的匱乏以及勞動力老齡化和弱勢化，老人和婦女在進行糧食生產時精力和體力都有限，抑制甚至降低了糧食生產效率，因此他們對農機服務的需求更為強烈。農機服務能以先進技術、機器設備以及人力資本水平(農機作業員)來替代體力不足的農村剩余勞動者，這本質上是用資本要素替代勞動要素。農機手和農業機械作為資本投入在農業生產中，帶來先進的生產力，從而促進糧食生產率的提高。另一方面，糧食生產率的提高不僅體現在投入不變時產出增加，也體現在產出不變時投入的減少。隨著農村勞動力價格上漲，雇傭勞動力的成本會大大增加，這也同時意味著資本要素的價格降低。農機服務既能保證生產質量和生產效率，又有一定的價格優勢，促使農民更愿意選擇農機服務而不是勞動力，進而使農機服務作為資本要素投入到糧食生產中，降低成本并提高產出。

(a)第一產業勞動者數量

本文將技術要素分為三個形態：實體形態、經驗形態、知識形態，農機服務通過這三種形態的技術要素投入促進糧食生產率的提升。首先，農機服務所依托的農業機器，本身屬于農業生產工具，被科研院所研發出來，一定程度上代表了先進的農業生產力，在糧食生產過程中作為實體形態的技術要素被投入到農業生產中，縮短了農戶與農業生產技術的距離，從而提升了糧食生產效率。其次，由圖2(c)可知，農林牧漁從業人員初中文化程度及以上的人數占比只有50%左右，相比于普通的農業生產者，絕大多數農機服務從業人員受教育程度在初中以上。作為農機作業者，他們具有豐富的農業生產經驗并掌握農業機械的操作技能，在提供農機服務過程中通過經驗和知識把技術要素投入到糧食生產中，提高糧食生產效率。最后，農業社會化服務組織由這些受教育水平較高的成員組成，對先進的農業技術更容易接納和運用。在農機服務的過程中，服務組織會引入新型農業技術并間接為農民傳輸先進的生產技術或生產理念，通過知識形態的技術要素間接提高了糧食生產的科技水平和技術效率。

5 研究結論與政策建議

5.1 研究結論

1)中國31省份間糧食生產效率差異明顯。2009—2018年中國糧食生產綜合效率達到了0.849，規模效率和純技術效率分別為0.921、0.918。相對于技術效率，規模效率值對糧食生產效率的影響更大，說明我國目前糧食生產效率的提高更依賴生產資料的投入而非技術創新。

2)農機服務對糧食生產效率有顯著的正向影響。在整體的分析中，農機服務水平在1%的顯著性水平下通過了顯著性檢驗。一方面，采納農機服務能通過人力資本和技術資本的投入實現更高的耕作質量，從而提高生產效率；另一方面，采納農機服務帶來的技術要素表現在專業的機械設備、農機手的豐富經驗知識、服務組織先進的技術和理念等方面，技術要素的引入直接或間接地提高了糧食生產效率。

3)在生產效率高于平均效率的省份，農機服務水平在10%的顯著性水平下通過顯著性檢驗，并產生正向影響；在生產效率低于平均效率的省份，農機服務水平對糧食生產效率的提高未有顯著影響，我國農機服務發展不充分，地區資源配置效率不高。

5.2 政策建議

1)加強機械設備研發和推廣力度，推動各省份進一步提高糧食生產的技術效率，根據不同省份的實際情況來制定相應的政策。對于生產效率高的省份，應進一步研發先進的農業機械，對于效率低的省份，應加大農機服務的推廣力度，促使農機服務的效果得以體現。

2)在勞動力匱乏的地區優先推廣農機服務。勞動力匱乏地區對農機服務的需求更加強烈，農機服務的效果也能得到更好地呈現，并且能夠避免由勞動力不足引發的糧食生產效率下降的現象。農業較發達地區對新技術的接納程度更高，在這些地區大力推進農機服務的發展，可以在全國形成示范作用，并促進行業的技術進步，從而帶動其他地區農機服務組織發展。

3)大力培育農機服務組織，加大對農機從業人員的培訓力度。農機從業人員受教育程度相對較高，對先進技術有能力進行應用和推廣。支持農機服務組織發展壯大，鼓勵基層的農技推廣部門與農機服務組織進行合作，更有效地推動農業技術被應用和采納。