農機社會化服務對農民種糧積極性的影響研究*

顏華，呂小偉，張梅

(東北農業大學經濟管理學院，哈爾濱市，150030)

0 引言

中國是農業大國，糧食安全問題事關國計民生，同時也是國家安全的基礎，在推進新型城鎮化、工業化、信息化以及農業現代化進程中，糧食安全起著基礎性的保障作用[1]。習近平總書記曾說過“中國人的飯碗任何時候都要牢牢端在自己手上”，2021年中央一號文件再次強調保障糧食安全的重要性，要求提升糧食和重要農產品供給保障能力。改革開放以來，我國在糧食安全方面就糧食產量、糧食儲備能力等取得了巨大成就，2019年我國糧食播種面積116 063.6 khm2，占農作物種植面積69.9%，相比2004年增長3.7個百分點。但是，從中長期看，仍然面臨國內糧食播種面積下降以及國際糧食貿易保護主義、單邊主義的雙重挑戰，而農機社會化服務以生產環節外包的形式細化專業分工，發展服務規模經營，對于調動農民種糧積極性以及穩定糧食播種面積發揮著至關重要的作用。因此，在新型冠狀肺炎疫情全球大流行以及“雙循環”新發展格局提出的背景下，健全農機社會化服務體系，提升農民種糧積極性，保障國家糧食安全是當前我國農業經濟發展過程中一項十分重要的任務。基于此，利用雙向固定效應模型分析全國30省份農機社會化服務對農民種糧積極性的影響效應以及地區差異性，提出提升農民種糧積極性的對策建議。

1 文獻綜述

學術界對于農機社會化服務關注較多，農機社會化服務作為農戶采納農機技術的重要方式以及小農戶融入現代農業的重要支撐[2-3]，已經成為大多數農戶的選擇[4]。農戶選擇農機社會化服務不僅可以降低農機使用成本，解決農機具不足問題[5-6]，同時對于緩解農村勞動力資源約束[7-8]、發展規模經濟[9]、增加農戶家庭年收入[10-11]以及進行專業化種植等[12]都具有顯著的正向作用。但農機社會化服務是否能提升糧食生產效率，研究結論并不一致。部分學者認為農機社會化服務通過產生技術引入效應、勞動替代及分工經濟，優化生產要素配置，進而提升糧食生產效率[13-15]，但不同環節的農機社會化服務對糧食生產效率的提升作用具有異質性[16]。部分學者從農業分工角度出發進行研究，認為農機社會化服務對于農業生產效率有一定的抑制作用，這主要是由于專業分工的農業生產率顯著低于自家勞動生產率[17-18]。農戶是否采用農機社會化服務受到眾多因素影響，農戶兼業化[19]、農機購置補貼政策的實施[20]對農戶采用農機社會化服務意愿具有顯著的正向影響，而土地細碎化則對農戶采用農機社會化服務具有抑制作用[21]。

提升農民種糧積極性是短期保障糧食安全的重要舉措[22]，但是研究發現當前農民種糧積極性不高[23]，這主要是由于糧食種植的成本較高，導致種糧比較收益較低[24]。由于糧食生產具有弱質性，2004年開始我國逐步建立并完善農業補貼體系，主要目標之一就是增加農民收益，提升農民種糧積極性[25]，部分學者也對此進行了研究，發現農業補貼政策的實施對農民種糧積極性提升的確已經起到了一定的促進作用，只是各個地區農民種糧積極性促進效應有所差異[26-28]，但是也有學者通過研究發現由于補貼金額以及補貼方式沒有滿足農戶心理預期，導致最低收購價下調以及糧農補貼政策的實施顯著降低了農民的種糧積極性[29-30]。

現有文獻大多數研究農業補貼對農民種糧積極性的影響，已經取得了豐富的研究成果，但是多數從收入角度進行研究，從農機社會化服務角度進行的研究尚不充分，針對糧食主產區、糧食主銷區以及糧食產銷平衡區的對比缺乏深入研究，因此，本文在現有研究基礎上關注以下問題：農機社會化服務對農民種糧積極性是否會有影響？影響效果是促進作用還是抑制作用？影響效應是否存在地區差異性？應該如何通過完善農機社會化服務提升農民種糧積極性？

2 理論分析

理論上，農戶作為農業生產經營的主要參與者，在進行生產決策的選擇時符合理性經濟人假設，即追求自身利益最大化。現實中農戶在進行生產行為選擇時，會根據自身的資源稟賦以及外部環境變化選擇最優的生產方式，充分的利用勞動力、土地、資金等各種資源，追求實現“帕累托最優”狀態。根據李嘉圖的比較優勢理論可以得知，如果農戶家庭出現勞動力資源短缺以及非農就業機會增加等情況時，農戶會更傾向于生產服務外包，利用服務外包緩解農戶的資源約束問題，反之則會選擇自己生產[31]。

農機社會化服務作為農業社會化服務的重要組成部分，是專業分工在農業生產領域內的具體表現，亞當·斯密認為勞動分工可以有效地提高勞動生產效率，增加國民財富，根據分工理論的闡述，本文在理論上認為農機社會化服務的開展會提高糧食種植效率，進而會對農民種糧積極性產生相關程度的影響，主要體現在以下方面。

第一，農機社會化服務通過“增產增收”提升農民種糧積極性。一方面，小農戶生產依然是未來一段時期內糧食生產主要的生產方式[32]，但是由于小農生產抵御風險能力弱、組織化程度不高以及經營規模小等原因導致糧食生產效率不高，影響了農民種糧的積極性。而農機社會化服務的開展可以通過深化專業分工，優化土地、勞動力等資源配置提高糧食生產效率，以服務規模經營提高糧食產量，進而提升農民種糧積極性；另一方面，隨著城鎮化的不斷推進，農村勞動力逐漸向城市流動，農村土地出現閑置撂荒現象，未來“誰來種糧”與“怎么種糧”的問題亟待解決[33]。實踐研究表明，農機社會化服務通過生產托管能夠有效地緩解農村勞動力不足的資源約束，而農民在獲得種植收入的同時也能夠通過非農就業增加工資性收入，進而提升農民種糧積極性。

第二，農機社會化服務可以通過節約生產成本及交易成本提升農民種糧積極性。近年來糧食種植成本不斷增加，一方面，糧食種植的機會成本不斷增加，農村勞動力向非農產業轉移，非農就業機會增加，農村勞動力資源的稀缺導致農業勞動力價格上漲，農業生產成本不斷提高[34-35]。另一方面，我國土地細碎化問題突出，農戶小規模的糧食生產難以滿足機械化大規模作業的要求，獨自購買農用機械會面臨嚴重的資金約束，即使農戶獨自購買機械，農機閑置所產生的折舊成本以及農機資產專用性所導致的交易成本也會增加農民負擔。面對高昂的成本，農戶更傾向于購買農機社會化服務，利用廉價的農業社會化服務代替成本較高的農村勞動力，同時避免了農戶因獨自購買農業機械所造成的資源浪費。農機社會化服務能夠打破原有資源稟賦的限制，重新整合現有資源，對于糧食生產效率的提高、生產成本以及交易成本的節約都起到十分重要的作用[36]，在一定程度上帶動了農民種糧的積極性。

3 模型設定、變量與數據來源

3.1 模型設定

為科學估計2004—2019年中國30省份農機社會化服務水平以及其他控制變量對農民種糧積極性的影響效應，本文構建估計模型

graini,n=α0+α1machineryi,n+α2xi,n+εi,n

(1)

式中：graini,n——第i個省份第n年糧食播種面積占主要農作物種植面積的比例；i=1,2,3,…,30；n=1,2,3，…，16；

machineryi,n——第i個省份第n年的農機社會化服務水平；

xi,n——控制變量，主要包括經營性收入占比、轉移性收入占比、有效灌溉面積以及化肥使用量；

εi,n——隨機干擾項；

α0、α1、α2——待估計參數。

在模型中，本文根據方差膨脹因子(vif)的大小來判斷是否存在多重共線性問題，一般來說，方差膨脹因子越大，多重共線性越強，當方差膨脹因子大于10時，變量之間具有較強的多重共線性，不能接受。本文通過計算得出各變量的方差膨脹因子為1.188，說明多重共線性較弱，可以進行回歸。

3.2 變量選擇

3.2.1 被解釋變量

本文以農民種糧積極性為被解釋變量。農民種糧積極性即農民未來對于糧食種植的態度。已有研究成果中衡量農民種糧積極性的指標有糧食播種面積、糧食產量、農民種植意愿以及糧食播種面積占農作物種植面積比例(以下簡稱“糧播比”)等，糧食播種面積與糧食產量除受到農民種糧積極性影響外，還受到其他諸多因素影響，農戶種植意愿屬于主觀態度，客觀性、科學性不強，糧播比是利用相對數衡量農民種糧積極性，可以有效排除其他因素的影響，因此借鑒何蒲明[37]的計算方法，以糧播比(grain)表示農民種糧積極性，糧播比越高，說明農民種糧積極性越高。

3.2.2 核心解釋變量

本文以農機社會化服務水平(machinery)為核心解釋變量。農機社會化服務(簡稱“農機服務”)指的是“農機社會化服務組織、農機戶為其他農業生產者提供的機耕、機播、機收、排灌、植保等各類農機作業服務，以及相關的農機維修、供應、中介、租賃等有償服務的總稱”[38]，已有研究對農機社會化服務水平的界定不完全一致，本文參考以往文獻對農機社會化服務水平的界定[39]，將農機社會化服務水平界定為農業機械服務費用占農業生產總投入費用的比重，預期農機服務水平的提升會對農民種糧積極性產生正向的影響。

3.2.3 控制變量

1) 經營性收入占比。oper-income表示經營性收入占比，一般指的是農業生產經營所得收入占農村居民家庭可支配收入(2014年之前農民收入統計口徑為農民人均純收入，2014年之后農民收入統計口徑為農村居民人均可支配收入，二者統計數據前后相差不大，因此本文暫不考慮二者區別)的比重，以經營凈收入表示。一般來說，農民種糧收入占家庭經營性收入比重較高，且相對穩定[40]，因此本文以經營性收入代表農民種糧收入，經營性收入占比越大，農民種糧收入越高，農民作為理性經濟人，關注的是種糧的利益最大化，因此種糧收入的提高會提升農民種糧收入的心理預期，進而提升農民的種糧積極性。

2) 轉移性收入占比。tran-income表示轉移性收入占比，一般指的是國家財政對于農業生產經營的支持力度，具體表現為農業各項補貼資金，以轉移凈收入表示，譚智心等[41]的研究表明，農業補貼對農民種糧積極性有一定程度的影響，轉移性收入占比越高，說明農業補貼程度越高，作為農業收入的重要組成部分，農業補貼占比的提升會使得農業收入提高，進而調動農民種糧積極性。

3) 有效灌溉面積。農業有效灌溉面積可以反映當地農田水利設施建設的基本情況和農業生產的穩定程度[42]，因此本文以農業有效灌溉面積代表農業基礎設施建設的完善程度，取對數以lnirrigation表示。農業是弱質性產業，在生產過程中面臨著較大的自然風險，有效灌溉面積越大，說明農業生產基礎設施越完善，農業生產得到有效保障，對于自然風險有一定的抵抗能力，農民種糧減輕了“后顧之憂”，有利于農民種糧積極性提高。

4) 化肥施用量。本文以農用化肥折純量與農藥使用量表示農業生產中生產資料的投入情況,取對數以lnfertilizer表示。一般來說農業生產資料投入越多，生產成本越高，在糧食價格一定的情況下，種糧成本的增加會使得種糧收入減少，因此化肥施用量一定程度上影響了農民的種糧積極性[43]。

3.3 數據來源與分析

本文選擇2004—2019年中國30個省份(因數據缺失，暫不統計西藏自治區以及港澳臺地區)相關變量的數據作為本文研究數據，本文中各變量的具體數據分別由歷年《中國統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》、《中國農業機械工業年鑒》以及eps三農數據庫整理而來，需要說明的是部分省份相關樣本數據缺失，針對缺失類型已對其進行了填補，最終得到有效數據進行分析。樣本相關數據情況如表1所示。

表1 變量描述性統計Tab. 1 Descriptive statistics of variables

4 實證檢驗與結果分析

4.1 基準模型實證結果分析

本文首先對樣本數據進行OLS混合回歸，回歸結果見表2列(1)，在此基礎上分別考慮加入地區虛擬變量以及時間虛擬變量，分別進行固定效應(FE)與隨機效應(RE)回歸分析，回歸結果見表2列(2)、(3)，在不考慮聚類穩健標準誤情況下，固定效應模型與隨機效應模型分析結果中F統計量的P值為0.000，因此拒絕“使用OLS混合回歸模型”的原假設，說明固定效應模型與隨機效應模型均要優于OLS混合回歸模型。本文進一步地針對固定效應模型與隨機效應模型進行豪斯曼檢驗(Hausman)，檢驗結果表明固定效應模型優于隨機效應模型，因此本文同時考慮地區效應與時間效應，對樣本數據進行雙向固定效應模型(Two-way FE)回歸，回歸結果見表2列(4)。

表2 基準模型回歸結果Tab. 2 Regression results of benchmark model

根據表2回歸結果顯示，考慮地區效應與時間效應后，運用雙向固定效應模型進行分析時，R2值增加至0.863，說明地區效應與時間效應對于農民種糧積極性存在影響。在控制其他變量因素的情況下，無論是否考慮地區效應與時間效應，核心解釋變量農機社會化服務水平對于糧播比均具有顯著的正向影響，且在1%的水平上顯著，說明農機社會化服務水平的提升在一定程度上會提升農民的種糧積極性，這主要是由于農機社會化服務的開展解放了農村勞動力，大規模的機械作業深化了農業分工程度，提升了農業生產效率，促進農民非農就業的同時通過引進新的生產技術、新品種等產生規模效益，農民對于農業生產減輕了“后顧之憂”，這在一定程度上有利于農民種糧積極性的提升。除核心解釋變量對糧播比產生顯著影響之外，其他的控制變量也對糧播比產生了一定程度的影響，其中，在考慮地區效應與時間效應之后，經營性收入占比、轉移性收入占比以及有效灌溉面積都會對糧播比產生顯著的正向影響，在1%水平上顯著，經營性收入主要是指農業生產經營尤其是農民種糧的收入，因此經營性收入越高，說明農業生產經營效果越好，種糧收入越高，這有利于提升農民下一年的種糧積極性；而轉移性收入主要是指農業生產的各項補貼資金，如果農業補貼越高，農民的收入就會越樂觀，農民種糧積極性也會有所提升；有效灌溉面積指的是農業基礎設施的完善程度，如果農業基礎設施比較完善，農業生產就會得到有效保障，農民種糧積極性也會顯著提升，但是根據回歸結果來看，有效灌溉面積對于糧播比的影響并不穩定。而化肥施用量一直對糧播比有著顯著的負向影響且在1%水平上顯著，化肥作為農業生產資料投入農業生產，雖然會對產量提升有一定的影響[44]，但是投入成本也會隨之提高，在糧食銷售價格既定不變的情況下成本的提升使得農民種糧總收入下降，因此不利于農民種糧積極性的提升。

4.2 穩健性檢驗

在考察農機社會化服務對農民種糧積極性的影響效應時存在著內生性問題，進而會導致參數估計結果的有偏和不一致。本文的內生性問題主要有兩方面：一方面農民種糧積極性與農機社會化服務存在反向因果關系。一般來說，農民種糧積極性提高會導致糧食播種面積增加，農民對于農機社會化服務的需求也會隨之增加，進而導致農機社會化服務水平不斷提升。另一方面，本文雖然利用時間固定效應與地區固定效應對影響農民種糧積極性的不可觀測因素進行控制，但是仍然可能存在變量遺漏問題。鑒于以上內生性問題的存在，本文參考王文波等[45]的做法，采用農機社會化服務水平滯后1期和滯后2期作為當期農機社會化服務水平的工具變量，進行工具變量回歸。由于農業機械與農機作業人員等影響農機社會化服務水平的因素具有一定穩定性，當期農機社會化服務水平與往期農機社會化服務水平具有較強的相關性，即滿足工具變量的相關性條件。此外，往期農機社會化服務水平作為歷史數據對當期農民種糧積極性沒有直接影響，即滿足工具變量的外生性條件。在工具變量選擇合理的基礎上，本文利用兩階段最小二乘法(IV-2SLS)進行估計，模型估計結果見表3列(1)。此外，為確保研究結論的可靠性，本文采取其他方法作進一步的穩健性檢驗。表3列(2)是以糧食播種面積替換糧播比進行回歸分析的結果，同時考慮到特殊樣本以及樣本數據異常值會對研究結論產生影響，因此本文分別對數據進行剔除直轄市樣本后進行子樣本回歸以及對數據進行1%的winsorize縮尾處理，回歸結果見表3列(3)、(4)。

從工具變量檢驗結果來看，弱工具變量檢驗的F值大于通常標準(F=10)，因此可排除弱工具變量的可能性。在考慮內生性的情況下，農機社會化服務水平系數為正且在1%水平上顯著，表明農機社會化服務的發展會調動農民種糧積極性，與前文相比，影響程度提升，其他的控制變量雖然顯著水平有所變化，但是影響方向仍與前文分析結果一致，總體上可以接受。從其他檢驗方式的分析結果來看，農機社會化服務水平一直對糧播比存在顯著的正向影響，影響系數較前文基準回歸結果均有所提升，其他控制變量對糧播比影響方向與前文基準回歸結果一致，不再贅述。總體來說，基準回歸結果是穩健可靠的。

表3 穩健性檢驗分析結果Tab. 3 Analysis results of robustness test

4.3 異質性分析

根據以上回歸分析結果可以得知農機社會化服務水平對農民種糧積極性有顯著的正向影響，農機社會化服務水平的提高會提升農民的種糧積極性，但是由于我國各個省份資源稟賦不同，農機社會化服務發展水平有所差異，由此對農民種糧積極性帶來的影響也會有一定的差異性，以糧食主產區為例，糧食主產區糧食播種面積較大，農機社會化服務水平可能會相對較高，農民種糧積極性也會較高，因此有必要進一步分析農機社會化服務水平對農民種糧積極性的異質性影響。本文在總體分析的基礎上進一步地利用雙向固定效應模型分析糧食主產區、糧食主銷區以及產銷平衡區農機社會化服務水平對農民種糧積極性的影響，分析結果見表4。

對于糧食主產區來說，核心解釋變量農機社會化服務水平對于糧播比的影響依舊在1%水平上顯著，糧食主產區承擔著我國糧食生產的重要任務，糧食作物種植面積較大，因此農機社會化服務的開展為糧食主產區的農業生產營造更加便利的條件，農民種糧積極性也會隨之提升。其他控制變量中經營性收入占比、轉移性收入占比、有效灌溉面積以及化肥施用量對于糧播比的影響雖然在影響程度上與前文分析結果有所差異，但是影響方向大致相同。對于糧食主銷區來說，核心解釋變量農機社會化服務水平對糧播比雖然依舊具有顯著性影響，但是和糧食主產區相對比顯著性有所降低，在10%水平上顯著，同樣的控制變量中經營性收入占比、轉移性收入占比對糧播比的影響顯著性也有所降低，有效灌溉面積對糧播比沒有顯著性影響，化肥施用量依舊對糧播比有著顯著的負向影響。這是因為糧食主銷區大多是我國經濟較發達省份，發達的經濟為農民提供了大量的就業機會，農村勞動力大量轉移，此外，糧食主銷區人均耕地面積相對較少，土地細碎化明顯，農民收入來源已經不僅僅依賴于農業生產，收入來源構成中非農就業收入甚至超過農業經營收入，因此農業經營性收入占比、轉移性收入占比等變量對于糧播比的影響顯著性降低，由于農民非農就業機會增加，糧食種植收入不再是維持生活的主要收入來源，而且土地細碎化導致的地塊分散，農機作業服務成本增加，因此農機社會化服務的發展對于糧播比的影響顯著性也有所降低。對于糧食產銷平衡地區來說，農機社會化服務水平對糧播比依舊有顯著性的影響，其他控制變量的影響與前文分析基本一致，不再贅述。

表4 異質性分析結果Tab. 4 Heterogeneity analysis results

5 結論與政策建議

5.1 研究結論

1) 農機社會化服務對農民種糧積極性提升有顯著正向影響，在1%的顯著性水平下通過顯著性檢驗。可以看出，農機服務可以打破現有的資源約束，對農村土地、勞動力等資源進行整合優化，以服務專業化、社會化實現增產增收、節本增效，進而調動農民種糧積極性。

2) 農機社會化服務對農民種糧積極性的影響存在地區差異性。糧食主產區農機社會化服務對農民種糧積極性影響程度最大，在1%水平上顯著，糧食主銷區農機社會化服務對農民種糧積極性影響程度最小，在10%水平上通過顯著性檢驗。產銷平衡區農機社會化服務對農民種糧積極性的影響在5%水平上也通過顯著性檢驗。總體來看，農機社會化服務對調動農民種糧積極性有一定程度的促進作用，但是各個地區受到資源稟賦等條件限制，農機社會化服務水平有限，未來仍有一定的發展空間。

5.2 政策建議

1) 構建農機社會化服務新機制，完善農機社會化服務體系。首先，政府等相關部門應該加大農機具補貼政策支持力度，尤其是對于大型農機具的支持力度，提高農機作業服務水平。其次，要積極培育農機作業服務組織，目前農機作業服務組織多以農機合作社為主，服務范圍有限，政府應根據地區特點，充分引導種植大戶、家庭農場、專業技術協會、專業服務公司等新型主體開展土地托管、跨區作業等模式的農機作業服務。再次，政府通過購買服務、定向委托等方式與其他服務組織互為補充，構建服務主體多元化、服務模式多樣化、服務內容專業化的農機社會化服務新機制，完善農機社會化服務體系。

2) “節本+增收”提升農民種糧積極性。首先，完善糧食最低收購價政策，優化玉米、小麥以及水稻三大糧食作物的生產結構，調整糧食生產方式，提高糧食類農產品質量，提高農民家庭經營性收入比重。其次，繼續實施并優化糧食生產補貼政策，加大對糧食種植主體的補貼優惠力度，增加糧農轉移性收入。最后，積極開發利用農業生產新技術、新手段，減少化肥農藥等生產資料的投入，實現農業綠色生產的同時節約農民種糧成本，進而有效提升農民種糧積極性。

3) 實行差異化支持政策，推動農機社會化服務區域平衡發展。首先，對于糧食主產區，在實施原有農機社會化服務支持政策基礎上，政府應針對服務品種以及服務主體等不斷細化支持政策，提升農機社會化服務水平，保障糧食種植面積，穩定農民種糧意愿。其次，對于糧食主銷區，政府部門應該充分利用經濟發達的優勢，與區域內農業科研院所、大專院校等科研機構合作，加強對農機社會化服務人才的培養以及對農業新型高效機械的研發，將科技成果轉化應用于糧食生產的各個環節中，貫徹落實“藏糧于地、藏糧于技”的糧食生產戰略，為糧食產量提升提供科技、人才保障。再次，對于糧食產銷平衡區來說，政府應將應用于糧食主產區的相關農機社會化服務支持政策延伸到產銷平衡區的部分區縣，提升農民種糧收入心理預期，提高糧食自給率，落實糧食安全生產責任。