農業生產性服務對農業生產效率的影響研究
——基于CHFS數據的實證分析

朱銀悅

(貴州大學 經濟學院，貴州 貴陽 550025)

一、引言

提高農業生產效率是促進農業高質量發展、實現農業現代化和保障國家糧食安全的關鍵[1]。傳統農業生產經營體系面臨著農業勞動力人力資本弱化[2]、農地拋荒[3]、農業科技普及程度不高[4]等困境，嚴重抑制了農業生產效率的提高，而農業生產性服務在一定程度上緩解了上述因素對農業生產效率的抑制作用。近年來，農業生產性服務已經成為我國促進農業生產體系升級、實現農業轉型和提高農業生產效率的重要推動力量[5]。十九大報告指出，“構建現代農業產業體系、生產體系、經營體系，完善農業支持保護制度，發展多種形式適度規模經營，培育新型農業經營主體，健全農業社會化服務體系”；2022年中央一號文件進一步強調，“加快發展農業社會化服務，支持農業服務公司、農民合作社、農村集體經濟組織、基層供銷合作社等各類主體大力發展單環節、多環節、全程生產托管服務”。截止到2020年，農業生產性服務組織超過49.6萬個(1)農業農村部合作經濟指導司編《中國農村合作經濟統計年報(2020年)》。，對農業生產效率產生了巨大影響。因此，在新時代發展背景下，研究農業生產性服務對農業生產效率的影響及其作用機制，對保障我國糧食和重要農產品供給，實現農業農村現代化、農業強國具有重要現實意義。

目前，我國農業發展總體上已經完成了解決食品供給問題和解決農民收入問題階段，正處于解決農業生產方式問題的新階段[6]，在家庭聯產承包責任制下，以農業生產性服務規模化推進農業工業化與現代化，提高農業生產效率，是中國農業發展的現實選擇[7]。基于農業生產性服務視角研究農業生產效率，近年來成為學術界關注的重點。現有文獻用土地生產率[8-9]、勞動生產率[10-11]、技術效率[12-13]等單個指標來衡量農業生產效率，從生產環節、農業生產性服務類型、作物種類、糧食產銷區等視角研究農業生產性服務對農業生產效率的影響。學界基本上認同農業生產性服務能夠提高農業生產效率這一結論，但也有研究認為不同的生產性服務環節對水稻生產效率產生的影響存在明顯差異[14]。整地、移栽、收割等勞動密集型環節外包對水稻生產率并沒有產生顯著影響，育秧、病蟲害防治等技術密集型環節外包則對水稻生產率具有顯著的正向影響[15]。此外還有研究認為，不同的農業科技服務獲取途徑對農業生產技術效率的影響存在差異，通過農技站獲取農業科技服務對農業生產技術效率有正向影響，而通過科研院所獲取的農業科技服務對農業技術效率有負向影響[4]。

綜上，圍繞農業生產性服務對農業生產效率的研究已取得一定的進展，為提高農業生產效率提供了重要參考，但還存在進一步的研究空間。第一，少有文獻考慮農業生產服務與農業生產效率存在的內生性問題。第二，現有研究簡單局限于探究農業生產性服務引入與農業生產效率提升的簡單關聯，較少關注農業生產性服務引入對農業生產體系的改造效應。第三，農業生產效率是一個多維度概念[9]，現有研究僅從某一或某兩個農業生產效率維度來探討農業生產性服務對農業生產效率的影響，不能全面的衡量農業生產性服務對農業生產效率的作用。鑒于此，本文在借鑒相關成果的基礎上，以土地生產率、勞動生產率、成本利潤率、全要素生產率表征農業生產效率，深入探討農業生產性服務對農業生產效率的影響機制，并使用CHFS2015數據，運用固定效應模型、工具變量法等進行實證研究，以期為推動中國特色農業現代化、農業高質量發展提供經驗依據。

二、農業生產性服務對農業生產效率影響機制分析

農業生產性服務破解了原有規模經營的農機等農業生產要素的假不可分性難題，打破了因農業生產的季節性與農村勞動力的非農轉移帶來的基本經營單元季節性雇工困境，通過技術引入效應、勞動力替代效應、資金緩解效應、成本增加效應等影響農業生產效率。

首先，農戶購買農業生產性服務可以直接將先進的農業生產知識、經驗以及良種良技等引入生產中[15]，一方面，可以優化農戶的土地、勞動、資本等農業生產要素配置，減少農戶在農業生產過程中，因按照之前的生產經驗過量投入農藥、化肥等生產要素而造成的農業生產效率損失，進而提高農業生產效率[16-19]。另一方面，可以提高農業技術效率和耕地質量，進而對農業生產效率產生影響，如機械播種比人工播種更均勻，更有益于作物生長[20]，大馬拖拉機實現的“深松翻”和“少免耕”技術可以提高土壤蓄水和保墑能力，增加有機質含量，提高土地單產水平[21]。

其次，農戶購買農業生產性服務可以緩解我國因農業勞動力老齡化和婦女化、農業生產兼業化而產生的農業勞動力短缺問題[22]。農戶兼業化、農業勞動力老齡化和婦女化，受制于勞動力投入約束效應、體能老化效應，很難對農作物實行細致化的管理，農業生產的作業質量較差[23-24]。而雇工服務、農機服務能夠有效的緩解勞動生產力短缺對農業生產效率生產的負面影響。

再次，農戶購買農業生產性服務可以緩解由農機資產專用性產生的資金約束問題。農機作為專用性資產投資，因適用農業對象以及生產作業環節的局限性，往往造成使用頻率低下，進而產生投資鎖定與沉淀成本[25]。而農業生產性服務質量較穩定，價格相對低廉，在節約成本、規避投資風險上具有比較優勢，在提高農業產量的同時可以節省人力與相應投入，投入產出關系得到了優化，進而對農業生產效率產生正向影響[26]。

最后，農戶購買農業生產性服務會增加農業生產成本與交易成本。一方面農戶購買農業生產性服務相比于不購買農業生產性服務會增加農業生產成本，如與用于農業生產的勞動力來自于雇工服務相比，農戶自家勞動力投入更加節約成本。另一方面農業生產性服務的本質是委托代理關系，難以克服由于信息不對稱而產生的機會主義行為以及農戶和服務主體之間的雙邊道德風險，從而可能產生交易成本，降低農業生產效率[16]。

綜上，提出本文假設：農業生產性服務對農業生產效率具有顯著影響，但影響方向不定。基于上述理論分析，本文的研究思路如圖1所示。

三、數據來源、變量設置與模型設定

(一)數據來源

本文使用的數據來源于西南財經大學中國家庭金融調查(CHFS)數據庫。目前該數據庫覆蓋全國29個省市自治區(除西藏、新疆及港澳臺)、40011戶家庭和127012名個體，在相當程度上能夠代表全國范圍內的情況。該調查采用分階段按規模大小成比例概率抽樣法，收集了家庭人口統計學特征、就業情況、詳盡的資產與負責等數據[27]，僅在2015年收集了農業生產方面的詳細信息[28]。因此，本文利用2015年的CHFS數據開展研究，經處理后，本文最終保留了29個省級單位，4829戶農戶家庭有效信息。

(二)變量設置

1.被解釋變量。農業生產效率。本文使用土地產出率、勞動生產率、成本利潤率、全要素生產率全方位地衡量農業生產效率。土地生產率表征土地生產能力，參考已有研究，本文使用單位土地農作物產值表示土地產出率[29]，計算公式為農業總收入/土地播種面積；勞動生產率表征勞動效率，用單位農業勞動力產值表示勞動生產率[30-31]，計算公式為農業總收入/務農勞動力人數；成本利潤率表征農戶盈利能力，用利潤與成本的比值表示[32]，計算公式為(農業總收入-農業生產成本)/農業生產成本(包括化肥、農藥、地膜、雇工、水電費、雇傭農機等成本)。全要素生產率是指既定的要素投入組合能夠生產出來的實際產出與期望產出的比值，本文采用柯布-道格拉斯生產函數計算全要素生產率。

2.核心解釋變量。農業生產性服務。本文主要聚焦農業生產環節中農資服務、農機服務、雇工服務，借鑒已有研究[33]，用農資服務、農機服務、雇工服務三者投入之和衡量農業生產性服務。

3.工具變量。本村莊其他農戶的農業生產性服務投入。農業生產效率可能在一定程度上影響農戶對農業生產性服務投入，即農業生產效率可能會對農戶的農業生產性服務投入產生影響，存在反向因果關系所造成的內生性問題。為了解決上述問題，本文借鑒欒健等[5]、Scott Rozelle等[34]研究思路，選擇“村莊其他農民農業生產性服務投入均值”作為工具變量進行兩階段估計。“鄰里效應”廣泛存在于農戶生產行為中，農戶所在村莊內除本農戶外其他農戶的農業生產性服務投入情況會對該農戶的農業生產性服務投入產生影響，符合工具變量的相關性，同時村莊其他農戶的農業生產性服務投入的均值屬于村莊層面，與農戶的農業生產率屬于不同層次，很難直接影響農戶的農業生產效率，符合工具變量原則。

4.控制變量。為保證估計的可靠性，本文選取了農業生產者決策特征及家庭經營層面特征以及地區層面作為控制變量。農業生產者決策特征包括戶主性別、戶主年齡、戶主文化程度變量。家庭經營層面特征包括家庭農機及牲畜總價值、家庭勞動力投入、兼業化程度變量。地區層面選取省份虛擬變量，因為不同地區農業生產效率的差異較大，故選取該變量控制地區因素對農業生產效率的影響。變量的定義及描述性統計見表1。

表1 變量定義及描述性統計

(三)模型設定

1.柯布-道格拉斯生產函數。本文借鑒張建等[35]研究，構建農業生產的柯布-道格拉斯生產函數計算全要素生產率，具體公式如下：

ln(Ti)=α+βAln(Ai)+βLln(Li)+βKln(Ki)+μi

(1)

(2)

2.基準回歸模型。本文借鑒李谷成[9]、錢龍等[8]的實證分析模型，設置如下基準回歸模型：

Efficiencyj=cj+αjServicei+βjControli+γjPi+εj

(3)

其中，Efficiencyij為因變量分別表示土地生產率、勞動生產率、全要素生產率、技術生產率、成本利潤率；Servicei表示農業生產性服務；Controli表示一系列影響農業生產性服務與農業生產效率的控制變量(詳見表1)；Pi表示省域特征。cj為常數項，cj為隨機擾動項，αj、γj和βj為待估參數。

四、實證檢驗結果與分析

(一)基準回歸

利用stata17.0對公式(3)進行回歸分析，分別測度農業生產性服務對土地生產率、勞動生產率、成本利潤率、全要素生產率產生的影響程度。結果顯示(見表2、表3)農業生產性服務對各農業生產效率都有具有顯著的影響。

表2 土地生產率、勞動生產率及成本利潤率的基準回歸結果

表3 全要素生產率的估計及其基準回歸結果

農業生產性服務對土地生產率具有顯著的促進作用，在其他條件不變時當農戶農業生產性服務每增加1個百分點時，其土地生產率會相應的增加0.0776個百分點，說明農業生產性服務的引入可以提高土地的單產水平，這與國家提倡的加速發展農業社會化服務的導向正相吻合。具體來看，在三項服務中，雇工服務、農資服務十分穩健的正向影響土地生產率。在其他條件不變時，雇工服務每提高1個百分點，土地產出率增加0.0336個百分點；農資服務，在其他條件不變時，每增加1個百分點，土地產出率增加0.103個百分點。可見，在農村人口老齡化的背景下，農戶主要通過雇傭勞動力，增加化肥、農藥等投入來提高土地單產。而農機服務對土地生產率有負影響但不顯著，這可能與我國農機服務發展緩慢，且我國農地細碎化嚴重，農機無法高效利用有關。

就勞動生產率而言，不管是雇工服務、農機服務還是農資服務都對勞動生產率具有促進作用，且影響效果十分穩健。在其他條件不變的情況下，雇工服務每增加1個百分點，勞動生產效率增加0.0321個百分點；農機服務每增加1個百分點，勞動生產效率增加0.0227個百分點；農資服務每增加1個百分點，勞動生產效率增加0.208個百分點；總體而言，農業生產性服務每增加1個百分點，勞動生產率增加0.154個百分點。綜上所述，農業生產性服務對農業生產效率具有顯著促進作用，這表明農戶通過雇傭勞動力、雇工農機、購買農資一方面緩解了勞動力投入約束效應、體能老化效應，另一方面將先進的農業生產知識、技術以及經驗等引入生產中，極大的提高了勞動生產率。

成本利潤率表征農戶盈利能力。而農業生產性服務對成本利潤率具有顯著的負向影響，且不管是雇工服務、農機服務還是農資服務都抑制了成本利潤率的提高。農業生產性服務在一定程度上以資本形式參與到農業生產中，雖然從計算成本利潤率的公式可以推出農業生產性服務會降低成本利潤率，從實證結果可以看出在其他條件不變的情況下，農業生產性服務每增加1個百分點，成本利潤率降低0.553個百分點。表明資本是影響成本利潤率的重要因素，對農戶的盈利能力產生較大的影響。

表3(1)是(1)式的估計結果以生產成本表征的資本要素的產出彈性最大，其次是以播種面積表征的土地要素的產出彈性，勞動投入要素的產出彈性最小，表明近年來土地要素和資本要素在農業生產中依舊較為稀缺，在農業發展過程中占據了最重要的地位。

農業生產性服務對全要素生產率的提高具有顯著的正向作用，在其他條件不變時，農戶農業生產性服務每增加1個百分點時，其全要素生產率相應的增加0.331個百分點。具體來看，農機服務對全要素生產率具有顯著的負向作用，農資服務對全要素生產率具有顯著的正向作用，而雇工服務對全要素生產率的影響不顯著。在其他條件不變時，農機服務每提高1個百分點，全要素生產率降低0.0205個百分點；農資服務，在其他條件不變時，每增加1個百分點，全要素生產率增加0.0951個百分點。可見，良種等農資的投入對我國農業全要素生產率的提高具有重要作用，這也側面反應了“打好種業翻身仗”的重要性。

不同的農業生產性服務對不同的農業生產效率產生不一樣的影響。但總體來看，農業生產性服務除了對成本利潤率具有負向影響外，對土地生產率、勞動生產率、全要素生產率都具有極大的促進作用。雖然購買農業生產性服務會面臨由于信息不對稱而產生的機會主義行為，導致交易成本的增加，進而增加農業生產成本，造成部分農業生產效率的損失，但農戶購買農業生產性服務在緩解勞動力投入約束效應、體能老化效應的同時，也可以直接將先進的農業生產知識、技術以及經驗等引入生產中，對農業生產效率產生正向影響。總體而言，農業生產性服務對農業生產效率的正向作用大于負向作用。

(二)工具變量法

本文借鑒欒健等[5]、Scott Rozelle 等[34]研究思路，選擇“村莊其他農民農業生產性服務投入均值”作為工具變量進行兩階段估計。為確保工具變量的有效性，本文進行IV估計識別不足檢驗和弱工具變量檢驗。檢驗結果顯示，土地生產率、勞動生產率及全要素生產率的LM值為235.929，Cragg-Donald Wald F值為248.195；成本利潤率的LM值為 455.589，Cragg-Donald Wald F值為 506.145，均在1%顯著水平拒絕原假設，表明不存在弱工具變量問題。本文采用兩階段最小二乘法(2SLS)進行工具變量法回歸。結果顯示(見表4)，在處理內生性之后，農業生產性服務對土地生產率、勞動生產率、成本利潤率、全要素生產率依舊具有顯著的影響且作用方向不變，表明上述估計結果穩健。

表4 農業生產性服務對農業生產效率影響的工具變量檢驗

(三)穩健性檢驗

為進一步保證實證結果的可靠性，本文采用替換核心解釋變量的方式，將“購買農業生產性服務費用”替換為“購買農業生產性服務種類”進行進一步穩健性檢驗，結果如表5所示。在雇工、農機和農資服務三項服務中，農戶三項服務全部購買賦值為3，購買其中兩項賦值為2，購買其中一項賦值為1，都沒購買賦值為0。結果顯示，購買農業生產性服務種類與農業土地生產率、勞動生產率、全要素生產率呈正相關關系，與農業成本利潤率成負向關系，表明農戶購買農業生產性服務的種類越多對農業土地生產率、勞動生產率、全要素生產率的提高越顯著，對成本利潤率的提高越抑制。總體而言，替換核心解釋變量后的穩健性結果與前文基本一致，再次證明該文結果具有穩健性。

表5 替換核心解釋變量回歸分析結果

(四)異質性分析

進一步分析農業生產性服務對農業生產效率影響的地區差異，回歸結果如表6所示。結果表明：農業生產性服務對不同地區的不同農業生產效率的影響不一樣。西部地區的農業生產性服務對農業土地生產率、勞動生產率的影響顯著高于東、中西部地區的農業生產性服務對農業土地生產率、勞動生產率的影響，而東、中部之間的農業生產性服務對農業土地生產率、勞動生產率的影響差異不大。可能是因為西部地區的土地生產率基數較小、發展潛力比較大，新的生產要素引入能夠大幅度的提升農業土地生產率。而東、中部的土地生產率本身較高，而且農業生產性服務水平也比較好，因而相對于西部地區的農業生產性服務對農業土地生產率的提升作用，東、中部的農業生產性服務對農業土地生產率的提升作用小。

表6 農業生產性服務對農業生產效率的影響：地區的異質性

就成本利潤率而言，東、中、西部的農業生產性服務對成本利潤率的影響差異不大都在-0.550%左右，表明不管是東、中部還是西部地區資本要素都是制約農業發展的重要因素。特別的是，雖然西部地區的農業生產性服務對農業土地生產率、勞動生產率的提升作用顯著高于東、中部地區，但東、中部地區的農業生產性服務對全要素生產率的促進作用顯著高于西部地區。這可能也與農業生產性服務發展的水平相關，農業全要素生產率反應的是所有既定的要素投入組合能夠生產出來的實際產出與期望產出的比值，相比于單要素農業生產效率，高服務水平的農業生產性服務對優化各要素組合作用更明顯，因而對全要素生產率的促進作用更明顯。

綜合來看，不管是在東中地區還是西部地區農業生產性服務對農業全要素生產率和農業勞動生產率的提升作用都大于農業土地生產率。這表明，相較于提高土地單產，農業生產性服務對提高勞動生產率和優化要素配置的作用更明顯。

五、結論與政策啟示

(一)主要結論

在理論分析的基礎上，本文基于CHFS2015年全國樣本數據，運用固定效應模型、工具變量法深入地研究了農業生產性服務對農業生產效率的影響，并對不同地區的農業生產性服務對農業生產效率的影響進行了異質性分析。研究發現：

第一，農業生產性服務對農業土地生產率、勞動生產率具有顯著的促進作用，在其他條件不變的情況下，每增加1個百分點的農業生產性服務，農業土地生產率提高0.0776個百分點、農業勞動生產率提高0.154個百分點、農業全要素生產率提高0.331個百分點。

第二，農業生產性服務對農業成本利潤率具有顯著的抑制作用，在其他條件不變的情況下，每增加1個百分點的農業生產性服務，農業成本利潤率降低0.553個百分點。

第三，農業生產性服務對不同地區的不同農業生產效率的影響不一樣。西部地區農業生產性服務對農業生產效率的影響顯著高于東、中部地區農業生產性服務對農業生產效率的影響，而東、中部之間的農業生產性服務對農業生產效率的影響差異不大。

(二)政策啟示

針對上述主要結論，有如下政策建議：(1)積極培育農業生產性服務市場，加強農業生產性服務市場的監督與管理，健全農業生產性服務體系，實現各類農戶與農業生產性服務市場的有效對接，減少農業生產主體與農業生產性服務主體間的交易成本，提高農業生產性服務對農業生產效率的促進作用。(2)完善農業補貼制度，一方面優化對農業生產主體的農業補貼制度，引導農戶在農業生產中合理引入農業生產性服務，突破原有農業生產經營方式；另一方面優化對農業生產服務主體的農業補貼制度，降低農戶購買農業生產性服務成本，提高農戶成本利潤率。(3)農業生產性服務業的發展應適度向西部地區傾斜，雖然西部地區的農業生產性服務對農業生產效率的提升作用高于東、中部地區的農業生產性服務對農業生產效率的提升作用，但其發展水平較低，政府應在政策與資金上支持西部地區的農業生產性服務業發展，提高西部地區的農業生產性服務水平。