生产环节外包能提高水稻生产技术效率吗？——来自四川省649户稻农的实证

刘爱珍,漆雁斌，邓 鑫

（四川农业大学 经济学院，四川 成都611130）

一、引言

农业科技是农业发展的第一推动力。从业素质低、普遍老龄化、普遍兼业化的农业生产现状，降低了科技成果转化率，弱化了农业科技贡献率。与发达国家相比，我国农业科技成果转化率与进步贡献率存在较大差距（王利清,2013）。农业、农村经济的稳定发展受到影响。采纳技术成本高、见效慢、风险高，农户的采纳意愿较低（赵连阁等,2013;王爱民,2015;吴雪莲等,2016）。依托农业社会化服务体系，推动科技成果转化，能够确保农业生产的专业化和稳定性，并解决上述难题。其中生产环节的外包贡献度最大，它促进了农业适度规模经营和提高了机械化使用水平。

在工业生产中，“外包”通常指把原本在企业内部完成的活动交给企业以外的主体来完成（徐毅等,2008）。在农业生产中，外包主要指生产环节中的一部分或者全部分交由他人作业或管理。对于水稻生产而言，生产环节外包主要是指将水稻生产的环节部分或者全部交给拥有某种机械或者掌握某些生产技术的且具有较低机会成本的个人或者组织作业（陈超等,2012;王志刚等,2011;Vernimmen et al.,2000）。

农户能够根据自己的比较优势，自主选择外包的环节，有利于生产效率的改进。通过宏观数据分析得出农业生产性服务业发展提高了我国农业生产效率或全要素效率（陈超等,2012;郝爱民,2013;郝爱民,2011;魏修建等,2015）；通过微观数据去讨论农户生产环节外包对农业生产的影响，例如与未发生外包的农户相比，利用江苏三县水稻种植户的调研数据，发现外包农户水稻生产更有效率（陈超等,2012），利用美国奶牛养殖户数据，发现将奶牛寄养在分散的农户家中产奶效率更高（Gillespie et al.,2010），在柑橘行业也有类似的结论（Picazo-Tadeo等,2006）。

生产环节外包解决了水稻规模化经营中，劳动力不足的问题（蔡荣等,2014;廖西元等,2011;王志刚等,2011;周宏等,2014），进而通过提高规模效率实现整体效率改善。但鲜有文献聚焦外包带来的先进技术、机械设备和娴熟技能，从而通过提高生产技术效率实现整体效率改善。因此，尚不清楚外包对水稻生产技术效率存在怎样的影响机制。厘清外包对技术效率的影响机制，有助于转变农业技术推广模式，避免科技资源的闲置与浪费，提高科技成果转化率和技术进步贡献率。

二、模型构建

（一）外包行为选择

考虑到水稻生产过程中会有不同的环节，这些环节都可以外包，农户会根据自身优势选择不同的环节。为了考察外包对稻农生产技术效率的影响，本文如下处理：（1）只要有一个环节雇佣了他人并支付了相关费用，视该稻农选择了外包；完全由自己或者换工生产，视该稻农没有选择外包。（2）为了识别外包程度差异对技术效率的影响，平均处理效应估计时将根据外包程度分组讨论。一般而言，稻农在水稻种植过程中对生产环节会选择全部由自己生产（生产环节非外包）或者外包部分甚至全部（生产环节外包）。选择外包，稻农将获得一个潜在的效用；不选择外包，稻农同样将获得一个潜在的效用。对于同一个稻农而言，外包与非外包之间存在的效用差异为时稻农选择外包。然而并不能直接观察到，但可以通过如下的方程表达：

其中，F是的累计分布函数。

（二）影响估计和选择偏差

构建一个线性回归方程估计外包对水稻生产技术效率的影响，表达如下：

其中，Yi表示水稻生产技术效率；Zi表示一个向量集，包含稻农户主特征（年龄、性别、受教育水平等等）、家庭特征（区位、兼业程度等）和工具变量（周围农户行为、合作行为等）；Di表示一个虚拟变量，β代表稻农选择外包与否；γ表示待估系数的向量集；εi表示随机误差项。

在方程（3） 中，稻农选择外包是一个外生变量。但是，稻农选择基于自身效应最大化考虑，可能导致稻农自我选择外包，而非随机选择外包。因此方程（3） 基于普通最小二乘（OLS） 估计方法将导致结果有偏。此外，不可观测因素也可能导致方程（3） 和方程（1） 中的误差项具有相关性，引起的选择偏差将使得估计结果不一致。在实证研究中，大量的文献采用了得分倾向匹配（PSM） 方法消除选择偏差，但PSM方法仅能消除可观测因素导致的选择偏差。因此本文将采用内生转换回归（ESR）模型，同时校正可观测和不观测因素导致的选择偏差 （Ma等,2016；邓鑫等,2016;Deng等.,2016；Lokshin等,2004；李雪松等,2015）。

（三）内生转换回归模型

内生转换回归模型分为两个阶段，第一个阶段为选择方程，分别对应为外包和非外包，设定形式与方程（1）类似。在第二个阶段，用两个不同的方程来分别估计外包和非外包的生产技术效率，设定形式如下：

牟泽雄：文学失去了基本的即兴写作土壤——应酬唱和，成为书斋里的个人化创作，已经没有什么即兴写作了。加上近百年的新式白话教育，可能真正传统意义上的即兴写作已经不复存在了。

方程 （1） 中的Xi和方程 （4）、（5） 中的允许重合，但至少存在一个变量属于Xi中而不属于。多出来的变量的相当于工具变量。这个工具变量必须满足：影响稻农选择外包决策而不影响稻农水稻生产技术效率。本文选择邻居稻农是否选择外包和稻农是否加入合作社（为剥离合作社提供技术指导影响农户生产技术效率，在估计时加入了稻季是否获得技术支持）。

尽管方程（4） 和（5） 已经考虑了可观测因素带来的选择偏差，但仍然存在不可观测因素使得，内生转换回归模型在第一阶段估计选择方程，并通过其计算逆米尔斯率（the inverse Mills ratios）λio、λin以及协方差，将它们带入到方程（4）和（5）中，以此来校正由于不可观测因素导致的选择偏差，其扩展形式如下：

其中，λio和λin用来校正不可观测因素导致的选择偏差；τio和τin具有条件零均值。

（四）基于内生转换回归模型的处理效应估计方法

基于内生转换模型估算稻农外包与非外包状态下技术效率的事实水平与反事实水平，从而估计稻农外包决策的平均处理效应。具体而言：事实水平是指外包稻农与非外包稻农实际具有的技术效率水平（可直接测量），表示为方程（8） 和（9）；反事实水平是指外包稻农如果不外包以及非外包稻农如果外包状态下的技术效率水平（不可直接测量），表示为方程（10） 和（11）。方程可表达为：

非外包稻农技术效率水平的平均处理效应（ATU）

三、数据来源及描述性统计

（一）数据来源

水稻种植范围广，人们依赖性强。聚焦水稻生产行为有利于粮食供给侧改革。因此，课题组于2016年5-8月份在四川省开展入户调查，具体获取路径如下：参考2015年四川省各市州水稻种植规模以及农业发展水平，抽取了成都市（250户）、德阳市（150户）、资阳市（100户）、遂宁市（100户）、南充市（100户）作为样本市；每市选取2-5个县作为样本县，入户采取“一对一”问答形式。累计发放问卷700份，收回700份问卷，有效问卷680份，有效率97.14%。根据研究主题删除关键变量缺失的样本，最终保留649份研究数据。

（二）变量选取与描述性统计

本文主要考察了生产环节外包行为对水稻生产技术效率①生产技术效率：表示现有生产条件下，技术运用现状与最优状态的匹配度，取值范围为0～1，当值为1时表示技术效率最高。由DEAP 2.1算出，涉及指标稻农2015年水稻产量 （产出变量）、水稻种植面积 （投入变量）、资本 （投入变量）、劳动力（投入变量），具体过程未列出，感兴趣读者可发邮件交流。的影响，1表示选择生产环节外包（以下简称外包），该类农户称为外包组；0表示不选择外包，该类农户被称为非外包组。所有控制变量分为三类：（1）户主特征：性别、年龄、受教育水平、是否为村干部；（2）家庭特征：水稻种植面积、是否转出土地、兼业程度、是否获得技术支持、所在地形；（3）工具变量：邻居是否选择外包、是否加入合作社。指标定义见表1。

表1 外包组与非外包组的差异统计

从表1可以看出，第一，样本中稻农的水稻生产技术效率平均水平为0.42，即样本稻农的技术效率水平仍有0.58的提升空间，稻农技术效率水平处在一个较低状态，可能是由于技术采纳成本较高，新技术应用率低导致的；样本中有近63%的稻农选择了生产环节外包，外包发生率较高。第二，外包稻农的年龄显著高于非外包稻农。这表明，稻农年龄可能影响了水稻生产环节外包决策。第三，外包稻农的受教育水平显著低于非外包稻农。这表明，人力资本可能对技术存在替代，可能影响稻农外包决策。第四，外包稻农的水稻种植面积显著高于非外包稻农。这表明，种植面积越大，人力需求越强，外包的概率越高。

四、实证结果分析

（一）内生转换回归模型估计结果及分析

稻农的外包决策是异质性稻农选择的结果，若不考虑稻农在进行决策时所面临的不同条件，将会造成选择偏差并得到不一致的估计结果（李雪松等,2015;Heckman等,2007）。本文将通过第三部分建立的内生转换回归模型（6） 和（7） 来消除可观测和不可观测因素导致的样本选择偏差，考察稻农外包决策对技术效率的影响。表2报告了基于内生转换回归模型的估计结果。

1．稻农外包决策模型回归结果分析。从表2中模型I可以看出，个人特征中的年龄、性别变量显著影响稻农的外包决策，具体而言：（1）随着年龄逐渐增大，选择外包的概率更高。由于年龄增大，其劳动能力在减弱，但水稻种植对劳动能力的要求并未下降。为了兼顾水稻种植，随着年龄增大，稻农对农业生产性服务的需求越强，其外包的可能性更大；（2）相比于女性户主，男性户主选择外包的概率更低。从水稻种植对劳动能力的要求角度出发，相同年龄和健康水平下，男性户主的劳动能力较女性户主更高，因而对外包的需求程度更低。家庭特征中的水稻种植面积、兼业程度、是否获得技术指导、所在地形等变量显著影响了稻农的外包决策，具体而言：（1）水稻种植面积越大，选择外包的概率越高。面积越大的稻农需要的劳动力越多，对外部劳动力或者对劳动力替代资源需求越强，因而外包的可能性越高；（2） 兼业程度越高，选择外包的概率越低。兼业程度衡量的是稻农对水稻的重视程度，越高表示对水稻生产的重视程度越低，较低的生产积极性，稻农选择外包的概率就越低。（3）相对于没有获得技术指导的稻农而言，获得技术指导的稻农具有更高外包可能性。技术指导使稻农对生产条件的认知更清楚，更易将自己不擅长的生产环节外包给机会成本较低的个人或组织，以获取更高的收益。（4）相对于其它地形的稻农，平原地区的稻农更有可能选择外包。平原地区更易开展机械化生产，为小规模稻农外包生产环节给他人作业提供了可能，因此平原地形的稻农具有更高的外包可能性。工具变量中是否加入合作社显著影响稻农的外包决策，具体而言：相比于未加入合作社的稻农，入社稻农具有强的外包意愿。入社行为意味着较强水稻生产动力，更易接触到那些具有较低机会成本和更专业的生产个人或者组织，比较利益驱使稻农将自己不擅长的环节外包。此外，邻居行为的影响虽然不具有统计水平的显著性，但其系数为正，表明邻居行为有可能激励了稻农选择外包。

表2 内生转换回归模型估计结果

2．稻农生产技术效率模型回归结果分析。联合表2中模型Ⅱ和模型Ⅲ可以看出：（1）年龄因素至少在10%的统计水平上显著地影响稻农的技术效率。对于非外包组而言，年龄越大技术效率越低，但对于外包组而言却呈现相反的影响机制。一种可能的解释是，控制其他影响因素后，随着年龄增长积累的生产经验与外包行为相匹配，发挥了正向促进作用；（2）对于非外包组而言，性别正向显著的影响技术效率，但对于外包组这种机制不存在。一种可能的解释是，控制其他影响因素后，外包替代了对自有劳动力的需求度，因此影响机制存在差异；（3）水稻种植面积因素均在1%的统计水平上显著负向地影响技术效率。一种可能的解释是，种植面积越大，管理的精细程度越低，降低技术的贡献度，因此呈现负向关系。但外包组的系数绝对值小于非外包组的系数绝对值，表明外包行为的存在，降低了面积扩大而带来的负向影响。（4）兼业程度正向显著地影响了非外包组的技术效率，但对外包组作用不明显。兼业程度越高一方面意味对农业的重视程度越低，但也意味着稻农能够获得更多的资金支持，或者促使稻农更高效地组合资源，进而提高技术效率（Wouterse,2010;黄祖辉等,2014）。（5） 获得技术指导至少在10%的统计水平上显著。对非外包组而言存在负效应，对外包组而言存在正效应。一种可能的解释，技术需要与专业人员相结合才能发挥正效应，不熟练地操作导致适得其反。

更重要的是，表2报告了方程（1） 和方程（6）、（7） 误差项之间的协方差和。结果显示：第一，和均在1%的统计水平上显著，表明存在选择偏差。同时存在可观测因素和不可观测因素影响稻农决定是否将水稻生产环节外包，而且外包决策将带来额外的净生产技术效率。因此不校正样本选择偏差可能将得到有偏的估计结果。第二，和值分别为一正一负，表明稻农基于自身优势而选择将生产环节外包。第三，为正，表明存在消极的选择偏差。表明那些技术效率低于平均水平的稻农更愿意选择将生产环节外包。显而易见，这里存在消极的选择偏差是非常比较合理的，因为政府寄希望通过外包提高水稻生产技术效率，进而提高农业技术推广率和技术进步贡献率。

表3 外包组与非外包组的总体平均处理效应估计结果

表4 外包组稻农不同外包程度的平均处理效应估计结果

（二）基于内生转换回归模型的平均处理效应估计

1．外包组与非外包组的总体平均处理效应估计。通过内生转换回归模型校正了样本选择偏差。为了考察外包决策怎样影响农户的生产效率，以及这些作用的大小，本部分将基于内生转换回归模型的平均处理效应估计来反映。表3具体报告了外包决策对稻农生产技术效率的影响，可以看出外包组稻农，通过外包生产技术效率提升了近31倍。

2．不同外包程度对稻农生产技术效率的影响。考虑到农户家庭具有异质性，即稻农的外包程度存在不同。通过将样本按照外包程度划分为低程度、较低程度、较高程度、高程度四个段（划分标准外包费用占稻季资本投入比例），分别考察不同的外包程度对稻农生产技术效率产生的异质性影响。表4估值结果表明，随着外包程度的不断提高，外包带来的技术效率提升越来越明显。对于已经采取生产环节外包的稻农而言，逐步扩大外包范围，将更多的环节外包给机会成本更低或者更专业的个人和组织能够带来显著的生产技术效率提升。

五、结论及政策建议

提高农业科技推广率和科技进步贡献率是发展农业现代化的目标。本文利用四川省649户水稻种植户的数据，在务农人员老龄化普遍、低素质化、兼业普遍（一低两普遍）的约束背景下，通过内生转换回归模型和由此建立的平均处理效应估计，主要讨论了：哪些因素影响了农户选择将生产环节外包的决策；外包决策带来了怎样的异质性影响；外包程度异质性是否导致了差异化影响。实证检验指出：第一，务农人员的老龄化和兼业程度显著地影响了稻农的外包决策。表明当前农业生产环境存在一定的约束条件，制约农户生产行为优化和阻碍农业技术应用。但这些约束条件的存在也促进了外包行为的发生。第二，农户外包决策是基于自身优势而作出的，且外包提高了稻农的技术效率。第三，对已采取外包的稻农而言，提高外包程度能够进一步促进技术效率水平改善。依外包程度由低至高将外包组稻农分为四个组分别计算平均处理效应，显示随着外包程度的提高，稻农的技术效率水平改善更高。

本研究结果有助于人们了解外包对稻农生产技术效率的影响机制，也带来的一定的政策启示。通过上述研究，可以得到：第一，建立健全农业社会化服务体系，促进具有较低机会成本和生产更专业化的个人和组织从事农业生产，是破解农业生产面临“一低两普遍”难题的关键，也是解决“未来谁种地”问题的思路。第二，政策制定应依托市场机制，合理引导稻农将生产环节外包。政府需要考虑的是如何降低外包户对外包服务的搜寻成本以及外包过程中的交易成本，如积极鼓励和支持农技服务跨区域作业。第三，实施差异化、阶梯式补贴机制，促进外包农户提高外包程度。加大对农业生产过程中技术密集型环节的补贴力度，提高这些环节的外包程度，精准提升农业科技进步贡献率。