高速公路網建設對中國農機跨區服務市場發育的影響
——基于17個稻麥主產省份面板數據的實證

阮冬燕 周 晶

(1.武漢科技大學 文法與經濟學院，武漢 430065； 2.華中農業大學 經濟管理學院，武漢 430070)

美國、日本等發達國家的歷史經驗表明，農業機械化是實現農業現代化的重要前提。從大國小農的基本國情出發，中國探索出了農機社會化服務這一具有中國特色的農業機械化道路，并實現了農業機械化的跨越式發展。根據農業機械化發展統計公報，2020年中國農作物耕種收綜合機械化率達到71.25%，小麥、水稻等大宗糧食作物已基本實現全程機械化。在諸多農機社會化服務模式中，農機跨區服務特別是農機跨區收割服務是中國起步最早、發展速度最快且受關注度最高的模式，它不僅是中國特色農業機械化道路的重要分支，而且在保障糧食豐產豐收、減少糧食遺撒損耗、促進小農戶節本增效以及推進小麥等大宗糧食作物全程機械化中做出了突出貢獻。農機跨區服務以人和機器在區域間轉移為前提，而人機轉移的成本和效率取決于公路交通基礎設施條件。相比于其他公路(其它等級公路和普通公路)，高速公路能更大程度的縮短運輸時間和降低運輸成本。2004年，中國出臺了《收費公路管理條例》，規定“對跨區作業的聯合收割機(包括插秧機)及其運輸車輛，免收車輛通行費”，這為農機跨區服務主體充分利用高速公路網跨區作業提供了行政和法律保障。因此，高速公路網成為農機跨區收割服務市場發育的基礎條件。

從時間上看，中國跨區機收面積的變化歷程與高速公路網建設進度整體上高度吻合(圖1)。中國高速公路網建設可分為起步、骨架基本成型、網絡基本成型和最終成網4個階段，而跨區機收面積增長也具有相應的階段性特征。第1階段，1988—1997年，高速公路建設起步，發展緩慢且規模有限，同期農機跨區收割作業模式初現，發展也相對緩慢；第2階段，1998—2003年，全國高速公路快速擴張，公路網骨架基本成型，此時，跨區機收小麥面積相應地呈井噴式增長，以年均34.8%的速度從167.5萬hm增加到1 006.7萬hm；第3階段，2004—2013年，高速公路建設加速，全國東西南北相互貫通路網基本形成，同期跨區機收面積進一步增長；第4階段，2013年以來全國高速公路網趨于完善，但受統計口徑調整與市場飽和等因素共同影響，跨區機收面積呈下降趨勢。

1996—2002年跨區機收面積數據引自參考文獻[6]，2003—2019年跨區機收面積數據來自歷年《中國農業機械工業年鑒》[15]；高速公路里程數來自歷年《中國交通年鑒》[16]。 The data of cross-regional harvesting area from 1996 to 2002 are quoted from reference [6], The data of cross-regional harvesting area from 2003 to 2019 are quoted from China Agricultural Machinery Industry Yearbook, The data of highway mileage from Yearbook of China Transportation & Communications.圖1 1996—2019年全國農機跨區機收小麥 面積與高速公路密度變動趨勢Fig.1 Trend of expressway density and cross regional harvesting area in China from 1996 to 2019

那么，高速公路網建設究竟在多大程度上推動了中國農機跨區收割服務市場的發育？地區間農機跨區收割服務市場發育程度的差異是否與高速公路建設進程的差異有關？回答這些問題不僅有助于深入認識中國特色農業機械化道路的時空脈絡和未來發展趨勢，而且為交通基礎設施建設的績效評估提供了新的視角。然而，少有研究深入探討高速公路網建設與農機跨區服務市場發育之間的關聯。一些研究考察了公路通達性對農村貧困、農村勞動力非農就業、少數民族村落文化變遷、糧食生產、農戶耕地利用和種植業結構調整的影響，僅有羅斯炫等分析了交通基礎設施對農機跨區服務市場發育的影響。他們的定量研究發現，公路建設顯著推動了農機跨區服務市場發育。該研究具有重要的啟發和借鑒意義，但同時也留下4個方面的缺憾：第一，該研究指出交通基礎設施通過提高運輸效率促進農機跨區作業發展，但未深入分析運輸效率推動農機跨區作業發展的具體路徑，且可能遺漏了其他重要的機制，特別是高速公路擴張的網絡效應；第二，該研究使用三四級公路里程數作為公路交通基礎設施的測量指標，但并未直接評估作為通達效率最高的高速公路網對農機跨區作業發展的影響；第三，該研究使用跨區機收面積衡量各省跨區作業發展水平，此總量指標沒有剔除行政面積大小的干擾，無法直接用于地區間的橫向比較，也可能降低了計量分析的準確性；第四，該研究將農機跨區作業面積定義為外來機械在當地完成的作業面積，而2013年以前統計指標的實際含義是本地機械在縣域外作業的面積，這導致統計數據與其研究目的不一致。

本研究嘗試彌補上述缺憾，剖析高速公路網建設對農機跨區服務市場發育的作用機理，利用2000—2019年稻麥主產省份面板數據展開實證研究，以期為相關政策提供參考。

1 高速公路網建設對農機跨區作業服務供需的作用機理

市場由供給和需求共同構成，而農機跨區服務市場同樣由農機作業服務主體(以下簡稱服務主體)跨區服務供給和農戶對農機跨區服務的需求構成。因此，高速公路網建設對農機跨區服務市場發育的影響就可以分別從供給和需求兩個角度來分析。

1.1 高速公路網建設對農機跨區服務市場供給的作用機理

農機作業服務屬于不可儲存、不可運輸的服務型產品，其供給只能與農戶需求同步、即時產生，但農戶需求具有明顯的季節性。因此，服務主體只有順應既定區域內的農時才可能實現有效供給。但是，既定區域內特定作物特定農藝環節農時持續的時間窗口通常較為短暫，嚴重制約服務主體在一個區域內實現服務供給的總量及獲得相應的經濟利潤。因此，利用地區間農時的先后差異有規律地在空間上轉移作業并借此延長作業時間以獲取最大限度的經濟利潤的農機跨區作業模式應運而生。而追逐不同區域間前后錯開的農時以拉長有效作業時間實現收益增加是服務主體開展跨區作業的最終目的，但這一目的必須借助人機在區域間不停轉移作業來實現。然而，受地理和氣候條件的影響，農時在時間軸上前后錯開要求所涉及的區域或位于不同南北緯度或處于不同海拔高度，這也意味著區域間存在一定的空間距離，因此人機的中長距離運輸成為必然。特別地，對在全國縱貫南北、橫跨東西針對冬小麥、春小麥、早稻、中稻、晚稻乃至油菜和大豆持續開展跨區收割作業的服務主體而言，在農時相鄰的區域間轉移可能意味著其要進行從華北平原到兩廣地區或者從湖北、四川到東北這種大跨度的轉移。

因此，要使服務主體在區域間中長距離轉移后作業服務仍有利可圖，不僅要降低人機運輸的貨幣成本，還應盡可能避免運輸過程對農時的耽誤，這就對公路運輸基礎設施條件提出了較高的要求。在所有級別的公路運輸系統中，高速公路運輸效率最高，能夠最大程度地縮短區域間的運輸時間，節約相應的時間機會成本。高速公路網擴張對人員和物質的交通時間收斂效應已得到學術界的廣泛認同。本研究認為，對跨區作業的服務主體而言，交通時間收斂效應具體表現在縮小運輸成本、降低時間成本、增強業務競爭能力3個方面。

高速公路網擴張的交通時間收斂效應首先表現為人機運輸過程油耗成本的下降。人機運輸成本是跨區作業服務主體的主要經營成本之一。便捷的高速公路網縮短了人機在區域間的運輸時間，從而降低油耗成本，提高利潤空間。利潤空間上升強化服務主體跨區作業的動機，增強其跨區作業服務能力。高速公路網擴張的交通時間收斂效應還表現為服務主體時間成本的下降。農業生產的季節性使一個地區農戶特定農作物特定農藝環節的生產活動受制于農時。研究表明，農時延誤對農戶的農業生產造成顯著的負向沖擊。因此，農時壓力下農戶對機械作業服務的需求具有緊迫性。若服務主體錯過農時則可能失去部分農戶需求，即區際運輸耽誤的農時長度與業務收入的損失量(時間成本)成正比。高速公路網擴張有利于縮短人機在區域間的運輸時間，從而降低耽誤農時的可能性和程度。時間成本下降進一步增強服務主體跨區作業的動機和能力。此外，高速公路網擴張的交通時間收斂效應還可能增強業務競爭能力。在跨區作業中，服務主體通常以團隊協作形式爭取和分配業務。在農戶需求緊迫性背景下，一個區域內可能出現“先到者通吃”的同行競爭法則。這意味著較早進入一個村莊的跨區作業服務隊伍可能獲得全部或大部分業務量，而遲來的跨區作業服務隊伍則可能失去大部分業務量，這遠超僅因耽誤農時所損失的那一部分業務量。高速公路網擴張的交通時間收斂效應可提高服務主體進入特定區域的及時性，增強其業務競爭能力，進而提高跨區作業服務能力。因此，高速公路網擴張的交通時間收斂效應通過降低運輸成本、減少時間成本和提高業務競爭能力3條路徑增強單個服務主體(團隊)跨區作業服務能力。

尤值得指出的是，由于區際時間差源于南北緯度差異導致的作物南北布局方式及種植制度的地區差異，高速公路網中的南北縱線對農機跨區服務供給的意義尤為重要。2003年以來，我國已初步形成了以首都放射線、縱線、橫線和地區環線為骨架的高速公路網。在東西延伸的橫線以及首都放射線輔助下，南北延伸的縱線使服務主體能夠以更短的運輸時間和更小的運輸成本在更多的地域間追逐作物成熟的時間差，從而在空間上跨得更遠，時間上跨得更長，并最終獲得更多的業務量。據此，提出以下研究假說：

假說H：高速公路網建設有利于增強服務主體跨區作業服務能力，且農機跨區作業服務能力的區域差異與高速公路網密度差異有關。

1.2 高速公路網建設對農機跨區服務市場需求的作用機理

目前學術界已有大量研究關注農戶生產性服務外包行為，但這些研究大多沒有進一步細分農戶對農機跨區服務和農機本地服務的需求行為，這導致我們對農機跨區服務市場的形成機理的認識不深入也不全面。市場在產品或服務供需雙方的交易行為中產生，因此農戶對農機跨區服務的需求是構成農機跨區服務市場的必備條件之一。按照來源地，農機作業的服務主體可為本地服務主體(按統計口徑通常是指當地縣域內)和外地服務主體(按統計口徑是指縣域外)兩類。由于土地不可移動，農戶對農機跨區服務的需求本質上表現為農戶對外地服務主體機械作業服務的選擇行為。

本研究認為，高速公路網建設通過兩條路徑增進當地農戶選擇外地主體提供的機械作業服務。第一，便捷的高速公路網絡有利于外地服務主體快速、及時進入，從而彌補當地本地服務主體及其機械擁有量在農忙時節相對不足導致的作業服務需求缺口。一個小區域內作物收獲時間窗口一般較為短暫，在當地作物種植面積既定的情形下，作物收獲時間窗口越短暫，單位時間內當地農戶對農機作業服務的需求量越大，本地服務主體無法滿足農戶需求的可能性越大。因此，農時緊迫性是誘發當地農戶對外地服務主體機械作業服務選擇行為的重要因素，而高速公路網絡為外地服務主體及時進入當地填補當地需求缺口提了便利條件。第二，便捷的高速公路網絡有利于外地服務主體進入當地，增加服務供給，降低服務價格，從而刺激當地農戶更多地選擇外地服務主體所提供的機械作業服務。從現有為數不多研究發現來看，本地主體與外地主體之間機械作業服務質量和價格的差異是影響農戶對本地服務主體和外地服務主體機械作業服務選擇行為的重要因素。顯然，高速公路網建設為外地服務主體在服務價格和服務質量方面與本地服務主體展開競爭提供了基礎性的支撐條件。

總結起來，高速公路網建設雖然不是農戶生產性服務外包和農戶選擇外地服務主體機械作業服務的根本原因，但便于外地服務主體以更小的成本和更快的速度進入某一區域填補農時緊迫引致的當地服務需求缺口。且在進入某一區域后，這些服務主體與本地服務主體展開市場競爭，那么，當地農戶需求即可以低價格成本，高質量服務實現滿足。據此，提出以下研究假說：

假說H：高速公路網建設有利于增強農戶對農機跨區服務的需求，而且農機跨區服務需求強度的區域差異與高速公路網密度差異有關。

2 高速公路網建設對中國農機跨區服務市場發育影響的計量分析

2.1 指標和數據來源

2

.

1

.

1

農機跨區服務市場發育的指標和數據

2014年，農業部(后更名為農村農業部)將農機跨區作業面積指標的統計口徑進行了調整。在統計口徑調整前，某一區域的農機跨區作業面積是指轄區內的農機具在縣域外的作業面積。因此，2013年前某一區域的農機跨區作業面積統計數據實際上反映了該地區整體跨區服務供給能力和強度，而且其農機跨區作業面積與本區域農作物播種面積和機械作業面積均無直接關聯。統計口徑調整后，某一區域的農機跨區作業面積是指本區域由縣域外農機具作業的面積。根據前文對農機跨區服務需求(即農戶對本地服務主體和外地服務主體服務的選擇行為)的定義，2014年以后某一區域的農機跨區作業面積統計數據在一定程度上反映了該地區農戶整體跨區服務需求量。當然，該需求量是當地農戶生產性服務外包總需求、當地農時長度、當地自有機械保有量、本地服務主體與外地服務主體通過價格和服質量以及熟人關系網絡展開業務競爭等因素綜合作用后的結果，并不能完全準確衡量農戶對外地機械作業服務的需求量對價格變動的反應程度。可惜，本研究無法獲取更精確的區域層面的統計數據。

由于統計口徑的調整，需將地區層面的農機跨區作業面積統計數據按2013年及以前和2013年以后這兩個時間段分別展開分析，這也為本研究分別從供給和需求兩個維度考察農機跨區服務市場發育提供了數據支撐。然而，時間序列數據的階段性割裂導致本研究無法完整、全面地刻畫農機跨區服務模式誕生以來至今高速公路網建設對農機跨區服務供給和需求的影響。此外，在2013年及以前和2013年以后這兩個時間段內，中國經濟發展水平、城市化進程、農村勞動力流動規模、非農工資水平、農業生產結構乃至農機裝備制造水平等條件都存在很大差異，這也會導致兩個時間段的實證分析結果不具備統一性和可比較性。尤其是2013年以來需求端的數據年份較少，而且喪失了農機跨區服務模式誕生初期農戶需求的大量信息，以此為基礎的實證分析可能并不能精準地反映高速公路網建設以及其他相關因素對農機跨區服務需求的影響。但是，本研究目前無法彌補上述缺憾，只能嘗試在現有的數據基礎上得出一些具有指示意義的實證分析結論。

在供給端，結合數據可獲得性和農業生產實際等因素，重點分析2000—2013年17個稻麥主產省份(河北、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、四川、陜西、新疆)跨區機收小麥和水稻能力。本研究使用農機跨區作業面積與本區域農機作業面積的比值(簡稱跨區作業面積占比)作為衡量一個地區跨區作業服務能力的指標。該指標剔除了行政面積大小的干擾，可進行區域間的橫向比較。另外，跨區機收在我國農機跨區作業中長期占據主導地位，而跨區機收又以跨區機收水稻和小麥為主。則跨區機收稻麥面積占比可表示為：

(1)

式中：

i

表示省域；

t

表示年份；crh

r

表示跨區機收稻麥面積占比；crh表示跨區機收小麥、水稻面積之和；mh表示小麥和水稻的機收面積之和。相關指標可從歷年《中國農業機械工業年鑒》獲取。囿于更小空間尺度(例如地級市或縣域)的跨區機收面積數據無法獲取，本研究將研究區域限定為省域層面。crhr取值越大，說明一省跨區機收稻麥服務能力越強。crhr取值超過1說明該省服務主體在縣域外機收稻麥面積總和超過了該省稻麥機收面積總和，這種情況出現的原因在于部分服務主體跨省開展農機作業。在需求端，結合數據可獲得性和農業生產實際等因素，重點分析2014—2019年稻麥主產省份農戶對跨區機收小麥和水稻需求強度。本研究使用跨區機收稻麥面積占比作為衡量一個地區農機跨區收割需求強度的指標，其計算公式與式(1)相同，但具有完全不同的指標含義。

t

年份省域

i

農機跨區收割需求強度crhr同樣由式(1)表達，即跨區機收稻麥面積crh與區域內稻麥機收面積mh的比值。crhr的取值介于0～1，其值越大，說明省域內稻麥機收面積由縣域外機械完成的比例越大。

2

.

1

.

2

高速公路網密度的指標和數據

借鑒現有研究的做法，本研究采用高速公路網密度衡量高速公路網發展完善的程度。高速公路網密度可表達為：

(2)

式中：

i

表示省域；

t

表示年份；hde表示高速公路網密度；hrl表示高速公路里程數；la表示行政面積。《中國交通年鑒》公布了歷年各省域高速公路里程數。從時間上看，高速公路網密度的增加體現了一個地區高速公路網擴張的趨勢。在空間上，可識別高速公路網建設進程的區域差異。

2.2 高速公路網建設對農機跨區服務供給影響的實證

2

.

2

.

1

模型構建及變量介紹

為了實證檢驗高速公路網建設對農機跨區服務市場發育的影響，本研究分別利用2000—2013年和2014—2019年兩個時間段的稻麥主產省份面板數據展開計量分析。借助回歸分析方法，檢驗高速公路網建設對農機跨區收割稻麥服務能力的影響。計量分析的基本模型如下：

crhr=

α

+

β

hde+

β

rde+

β

comd+

β

comd×rice+

θX

+pro+year+

ε

(3)

式中：crhr表示省份

i

第

t

年的跨區機收稻麥面積占比；hde是高速公路網密度，是本研究最關注的核心解釋變量，用高速公路里程數與行政面積的比值來表示；rde、comd、comd×rice是3個重要的控制變量。rde指除高速公路以外的其他等級公路密度，用一至四級公路里程數之和與行政面積的比值來表示。根據羅斯炫等的研究，國道和高速公路以外的其他等級公路擴張對跨區作業也具有促進作用，因此本研究將其作為控制變量。comd是指稻麥聯合收割機密度，用稻麥聯合收割機保有量與耕地面積的比值來表示。一個省域農機跨區收割稻麥面積總量與其稻麥聯合收割機保有量正有關，因而稻麥聯合收割機密度是必須控制的變量。根據統計數據，水稻主產省份農機跨區收割稻麥面積占比整體低于小麥主產省份，這可能是與作物或產區相關的某些因素使稻麥聯合收割機保有量擴張對農機跨區收割稻麥服務能力的邊際影響存在地區差異。為此，本研究引入稻麥聯合收割機密度與是否水稻主產省份的交互項comd×rice。同時，本研究還引入其他可能影響農機跨區收割稻麥服務能力的變量，包括耕地密度density(耕地面積與行政面積的比值)、稻麥機收率hrate(稻麥機收面積與稻麥播種面積的比值)。耕地密度和稻麥機收率與農戶對農機作業服務的需求有關，而需求又進一步影響服務主體跨區作業服務供給。pro是省份虛擬變量，用來捕捉那些不隨時間變化，但與各地區直接相關的影響跨區機收面積占比的因素，如地形、作物差異等。year是年份虛擬變量，用來捕捉那些與時間趨勢有關且直接影響跨區機收面積占比的因素，如農機具購置補貼政策的沖擊效應。

ε

是誤差項。本研究對高速公路密度、其他等級公路密度、稻麥聯合收割機密度、稻麥機收率變量進行滯后一期處理。變量定義見表1。

表1 變量定義
Table 1 Definition of variables

變量 Variable 變量說明Variable description被解釋變量Explained variables農機跨區機收稻麥面積占比/%crhr跨區機收稻麥面積與稻麥機收面積的比值,2000—2013年該指標體現農機跨區服務供給能力,2014—2019年該指標反映農機跨區服務需求強度。核心解釋變量Core explanatory variables高速公路密度/(km/104 hm2)hde高速公路里程數與行政面積的比值其他等級公路密度/(km/104 hm2)rde高速公路以外的其他等級公路里程數與行政面積的比值稻麥聯合收割機密度/(臺/104 hm2)comd稻麥聯合收割機保有量與耕地面積的比值控制變量Control variables稻麥聯合收割機密度與是否水稻主產省份交互項/(臺/104 hm2)comd×rice稻麥聯合收割機保有量與耕地面積的比值的對數值與是否水稻主產省份虛擬變量的交互項耕地密度/% density耕地面積與行政面積的比值稻麥機收率/% hrate稻麥機收面積與稻麥播種面積的比值農業勞動力占比/% alrate第一產業從業人員數與鄉村人口數的比值

2

.

2

.

2

回歸模型估計

表2模型(1)是未添加任何控制變量但控制地區固定效應的回歸結果，系數估計值為12.124，且在1%水平上顯著。模型(2)同時控制地區差異和時間趨勢，固定效應模型的估計結果顯示，高速公路密度系數估計值為7.213，且在1%水平上顯著。模型(3)在模型(2)的基礎上加入等級公路密度變量，結果高速公路網密度的系數估計值仍為正數，且在5%水平上顯著。模型(4)加入稻麥聯合收割機密度、稻麥聯合收割機密度與是否水稻主產省份交互項，結果高速公路網密度的系數估計值仍為正，且在10%水平上顯著。模型(5)將所有控制變量納入回歸模型，結果高速公路網密度的系數估計值為6.034，且在5%水平上顯著。以上模型估計結果支持了研究假說H，說明高速公路網建設從供給端顯著推動了中國農機跨區服務市場發育。根據模型(5)的估計結果，平均而言，在2000—2013年這一個時間段，高速公路網密度每提高1個單位，農機跨區收割稻麥面積占比相應提高6個百分點。本研究還對模型(1)～(5)進行了隨機效應回歸估計，發現核心解釋變量估計值的方向和顯著性與固定效應模型一致，但限于篇幅未報告估計結果。

除了其它等級公路密度和稻麥機收率以外，其他控制變量的估計系數基本上與預期一致。不同于羅斯炫等的研究，本研究發現等級公路密度對農機跨區收割稻麥面積占比的影響并不顯著，這可能是因為在公路交通系統中，高速公路網對跨區作業的積極作用更為突出。稻麥聯合收割機密度對跨區機收面積占比具有顯著的正向影響，其密度平均每提高1個單位，跨區機收面積占比相應提高4個百分點。相比于小麥主產省份，水稻主產省份稻麥聯合收割機密度對農機跨區收割稻麥面積占比的邊際影響顯著低0.68個單位。耕地密度、稻麥機收率對農機跨區收割稻麥面積占比的影響不顯著，這可能是其對機械作業服務需求規模已經被稻麥聯合收割機密度變量所涵蓋。

表2 面板數據固定效應基準回歸估計結果(2000—2013年)
Table 2 Benchmark fixed effect regression estimation results of panel data during 2000 and 2013

變量 Variables 模型(1)Model (1)模型(2)Model (2)模型(3)Model (3)模型(4)Model (4)模型(5)Model (5)高速公路密度Expressway density12.124***(1.312)7.213***(2.314)6.434**(3.012)5.453*(2.831)6.034**(3.045)等級公路密度Grade highway density0.103(0.123)0.103(0.123)-0.105(0.123)稻麥聯合收割機密度Density of rice-wheat combine harvester0.193(0.187)0.414*(0.240)稻麥聯合收割機密度與是否水稻主產省份交互項Interaction term between the density of rice-wheat combine harvester and whether it is the main rice-producing provinces-0.619***(0.151)-0.685***(0.155)耕地密度Cultivated land density0.034(1.335)稻麥機收率Machine yield of rice and wheat-0.160(0.115)地區固定效應 Regional fixed effectsyesyesYesyesyes時間固定效應Time fixed effectsnoyesYesyesyes常數項Constant term20.282***(1.717)25.884***(5.704)24.889***(6.129)32.838**(15.548)32.660(39.133)R20.3230.5280.5290.5860.604樣本量 Sample size238238238238238

注：括號內的數值為標準誤；***、**、*分別表示變量在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著。下同。

Note: The values in parentheses are standard errors. ***, ** and * indicate that the variables are significant at 1%, 5% and 10% significance levels, respectively. The same below.

2.3 高速公路網建設對農機跨區服務需求影響的實證

2

.

3

.

1

模型構建及變量介紹

進一步借助回歸分析方法，檢驗高速公路網建設對農機跨區收割稻麥服務需求強度的影響。計量分析的基本模型如下：

crhr=

α

+

β

hde+

β

rde+

β

comd+

β

density+

β

hrate+

β

alrate+ pro+year+

ε

(4)

式中：crhr表示省份

i

第

t

年的跨區機收稻麥面積占比；hde是高速公路密度，是本研究最關注的核心解釋變量；rde、comd、density和hrate這幾個控制變量的含義、測量方法和數據來源與前述相同。從需求角度來看，一個地區農業勞動力豐富程度會影響農戶對農機收割服務進而影響農戶對跨區收割服務的需求，因此本研究把一個地區農業從業人員占鄉村人口的比重alrate(簡稱農業勞動力占比)作為一個重要的控制變量。預期高速公路密度和等級公路密度的估計系數為正。從業務競爭角度來看，一個地區稻麥聯合收割機保有量越高，農戶對外地機械作業服務的需求可能越小，因此本研究預期稻麥聯合收割機的估計系數為負。耕地密度和稻麥機收率體現了需求端農戶對機械收割服務需求的強度，其強度越大，對外地機械作業服務的需求量可能也越大，因此本研究預期這兩個變量的估計系數為正。農業勞動力越充足，農戶對農機收割服務和跨區收割服務的需求越小，因此本研究預期農業從業人員占鄉村人口的估計系數為負。pro是省份虛擬變量，用來捕捉那些不隨時間變化，但與各地區直接相關的影響跨區機收面積占比的因素，如地形、作物差異等。year是年份虛擬變量，用來捕捉那些與時間趨勢有關且直接影響跨區機收面積占比的因素，如自然災害的沖擊。

ε

是誤差項。本研究對高速公路密度、等級公路密度、稻麥聯合收割機密度、稻麥機收率變量進行滯后一期處理。

2

.

3

.

2

回歸模型估計

表3模型(1)是未添加任何控制變量但控制地區固定效應的回歸結果，系數估計值為4.823，且在5%水平上顯著。模型(2)同時控制地區差異和時間趨勢，固定效應模型的估計結果顯示，高速公路密度系數估計值為4.215，且在10%水平上顯著。模型(3)在模型(2)的基礎上加入等級公路密度變量，結果高速公路網密度的系數估計值仍為正數，且在10%水平上顯著。模型(4)額外加入稻麥聯合收割機密度和農業勞動力占比，結果高速公路網密度的系數估計值仍為正，且在10%水平上顯著。模型(5)將所有控制變量納入回歸模型，結果高速公路密度的系數估計值為7.632，且在5%水平上顯著。以上模型估計結果支持了研究假說H，說明高速公路網建設從需求端顯著推動了中國農機跨區服務市場發育。根據模型(5)的估計結果，平均而言，在2014—2019年這一個時間段，高速公路網密度每提高1個單位，農機跨區收割稻麥面積占比相應提高8個百分點。本研究還對(1)～(5)的模型進行了隨機效應回歸估計，發現核心解釋變量估計值的方向和顯著性與固定效應模型一致，但限于篇幅未報告估計結果。與預期一致的是，稻麥聯合收割機密度和農業勞動力占比對農機跨區收割稻麥面積占比具有顯著的負向影響，而耕地密度則具有顯著的正向影響。表3還顯示，等級公路密度和稻麥機收率對農機跨區收割稻麥面積占比的影響不顯著。

2.4 高速公路網擴張對農機跨區服務市場發育貢獻的估算

回歸分析結果驗證了假說H和H中高速公路網建設促進了農機跨區服務市場發育的判斷。在回歸結果的基礎上，本研究進一步估算高速公路網建設對農機跨區服務市場發育及地區差異的貢獻率。

表3 面板數據固定效應回歸估計結果(2014—2019年)
Table 3 Fixed effect regression estimation results of panel data during 2014 and 2019

變量 Variables 模型(1)Model (1)模型(2)Model (2)模型(3)Model (3)模型(4)Model (4)模型(5)Model (5)高速公路密度Expressway density4.823**(2.123)4.215*(2.304)4.542*(2.823)5.631*(3.123)7.632**(3.124)等級公路密度Grade highway density-0.213(0.216)-0.223(0.214)0.134(0.216)稻麥聯合收割機密度Density of rice wheat combine harvester-0.947*(0.507)-1.487***(0.514)農業勞動力占比Proportion of agricultural labor-0.835*(0.447)-1.392***(0.447)耕地密度Cultivated land density43.557***(12.911)稻麥機收率Machine yield of rice and wheat0.030(0.071)地區固定效應 Regional fixed effectsyesyesyesyesyes時間固定效應 Time fixed effectsnoyesyesyesyes常數項Constant term36.520***(5.430)9.236(8.677)26.950*(14.815)71.791**(27.577)-11.086***(3.505)R20.0730.2660.2910.3540.460樣本量 Sample size102102102102102

首先，從時間層面測算高速公路網密度增加對農機跨區服務供給能力和需求強度增加的貢獻率。貢獻率的計算步驟如下：第一，分別計算全部樣本2013年相對于2000年跨區機收稻麥面積占比和高速公路網密度的增長量。分別記為Δ

y

和Δ

x

；第二，用表2模型(5)基準回歸得到的高速公路網密度變量估計系數6.034與Δ

x

相乘得到高速公路網密度增加引起的跨區機收稻麥面積占比增量，記為6.034Δ

x

；第三，6.034Δ

x

與Δ

y

的比值即為高速公路網密度增加對稻麥主產省份農機跨區收割面積占比增長的貢獻率。測算結果表明，2000—2013年，平均而言，高速公路網密度增加對供給端稻麥主產省份農機跨區收割面積占比增長的貢獻率為47.78%，甚至超過了稻麥聯合收割機密度44.56%的貢獻率。由此可見，上世紀90年代中期以來，高速公路建設浪潮的興起對農機跨區作業模式的推廣和普及起到了支撐作用。

其次，從地區層面測算高速公路網密度區域差異對農機跨區服務供給能力和需求強度區域差異的貢獻率。本研究采用Wan改進后的回歸分解法測算各變量特別是高速公路網區域差異對農機跨區服務供給能力區域差異的貢獻率，農機跨區服務供給能力區域差異用變異系數來測度，具體的回歸分解步驟詳見周晶等的研究。從表4的回歸分解結果來看，2000—2013年各省份之間高速公路網密度的差異對農機跨區服務供給能力區域差異的貢獻率為13.8%，在所有解釋變量中，稻麥聯合收割機密度(含稻麥聯合收割機密度與是否水稻主產省份交互項)的貢獻率最高，達到25.6%，可解釋農機跨區服務供給能力區域差異的四分之一。2014—2019年各省份之間高速公路網密度的差異對農機跨區服務需求強度地區差異的貢獻率為12.1%。在所有解釋變量中，耕地密度對農機跨區服務需求強度地區差異的貢獻率最高，達到24.3%。以上測算結果證明了假說H和H中農機跨區服務市場發育區域差異與高速公路網密度差異有關這一論點。

表4 各變量區域差異對跨區機收稻麥面積占比區域差異貢獻率的回歸分解結果
Table 4 Regression decomposition results of contribution rate of regional differences of various variables on regional differences in ratio of cross-regional agricultural machinery harvesting %

變量 Variables 2000—2013年2014—2019年全部解釋變量合計 Total of all explanatory variables67.58756.768 高速公路密度 Expressway density13.76512.120 等級公路密度 Grade highway density5.4720.387 稻麥聯合收割機密度 Density of rice wheat combine harvester10.6895.429 稻麥聯合收割機密度與是否水稻主產省份交互項 Interaction term between the density of rice-wheat combine harvester and whether it is the main rice- producing provinces14.964 農業勞動力占比 Proportion of agricultural labor8.805 耕地密度 Cultivated land density0.96824.257 稻麥機收率 Machine yield of rice and wheat5.9780.874 時間固定效應 Time fixed effects15.7514.896常數項 Constant term6.29610.089殘差項 Residual term26.11733.143合計 Total100100

3 結論與討論

農機跨區服務市場發育與區域間高速公路網建設密不可分，高速路網通達性既是供給端服務主體是否愿意跨區作業，以及能否跨的更遠和跨得更久的重要基石，也是需求端農戶對外地機械服務需求能否得到滿足的支撐條件。本研究剖析高速公路網建設對農機跨區服務市場發育的作用機理，并利用2000—2019年稻麥主產省份的面板數據展開定量分析，為中國農業機械化建設及優化高速公路網布局提供參考依據，主要結論如下：

第一，高速公路網擴張主要通過交通時間收斂效應促進農機跨區服務市場發育。在供給端，交通時間收斂效應通過縮減運輸成本、降低時間成本、增強業務競爭能力3個子效應使服務主體能夠以更短的運輸時間和更小的運輸成本在不同緯度、不同海拔或不同種植制度的地域追逐作物成熟的時間差，從而在空間上跨得更遠，在時間上跨得更長，并最終獲得更多的業務量。在需求端，時間收斂效應有助于跨區服務主體快速、及時進入某一區域從而促進當地受農時緊迫約束的農戶形成農機跨區服務需求。

第二，面板數據回歸結果證明，高速公路網建設對農機跨區服務市場發育具有顯著的推動作用。在供給端，平均而言，高速公路網密度每提高1個單位，農機跨區收割稻麥面積占比相應提高6個百分點。在需求端，平均而言，高速公路網密度每提高1個單位，農機跨區收割稻麥面積占比相應提高8個百分點。

第三，進一步的測算結果表明，2000—2013年，高速公路網密度增加對稻麥主產省份農機跨區收割面積占比增長的貢獻率為47.78%，并且高速公路網密度差異可以解釋稻麥主產省份農機跨區收割面積占比區域差異的13.8%；2014—2019年，高速公路網密度區域差異對稻麥主產省份農機跨區收割面積占比區域差異的貢獻率為12.1%。

作為一種具有中國特色的農業機械化模式，農機跨區服務早已引起學者的關注，本研究通過對道路交通基礎設施進行分析，表明高速公路網建設對農機跨區收割服務市場發育起到了至關重要的支撐作用，中國特色農業機械化道路的形成脈絡也因此在某種程度上嵌入了中國高速公路網建設的歷史進程之中。在未來中國農業全程、全面機械化進程中，將農機跨區服務模式從水稻、小麥推廣至玉米、棉花等其他作物，以及從收割環節延伸至耕整、播種、植保等農藝環節都需要以便捷、大跨度、完善的高速公路網作為支撐。因此，農作物的空間布局應以高速公路網建設作為配套。本研究另一層面的啟示在于，在高速公路網建設的社會經濟效應評估中，不能忽視高速公路網建設對促進農業生產性服務人員和農業機械等生產要素跨區域流動，實現農業資源優化配置，以及推動農業機械化和農業現代化的積極作用。

當然，由于數據和方法的局限，本研究實證分析還存在3點不足，它們在未來的研究中有待進一步深化：第一，囿于數據可獲得性，本研究的實證分析無法進一步識別和檢驗時間收斂效應這一高速公路網建設影響農機跨區服務市場發育的中間機制，也無法進一步分解時間收斂效應的縮減運輸成本、降低時間成本、增強業務競爭能力這3個子效應；第二，某一省份高速公路網建設可能對其他省份農機跨區收割稻麥服務能力具有空間溢出效應，但本研究采用的普通面板回歸估計模型無法識別和估計這些溢出效應；第三，由于更小尺度區域面板數據和信息更豐富的變量指標無法獲取，本研究無法采取雙重差分等方法精準識別高速公路網建設與農機跨區服務市場發育之間的因果關聯。