农机社会化服务效率的时空分异研究*——来自中国省域证据

李平，伍海君

(湖北工业大学经济与管理学院，武汉市，430068)

0 引言

十九届五中全会提出，要优先发展农业农村，加快农业农村现代化。2021年两会高度重视“三农”工作，继续全面推进乡村振兴的实施。农业机械化是农业现代化的必经之路，更是乡村振兴的重要物质装备基础。近年来，各地积极响应国家政策，大力推进农业机械化进程，增强农机化水平，但随着农机化的发展，与其相对应的农机社会化服务方面存在的发展不平衡不充分的问题也日益突出，一方面体现在农机社会化服务组织服务供给与农业机械化作业实际需求不相适应，另外一方面区域间农机社会化服务效率差距较大，尤其是表现为各省之间以及省内发展的不平衡性。同时，在农机社会化服务层面，党的十九届五中全会提出要推进现代农业经营体系建设，发展壮大农业专业化社会化服务组织。农机社会化服务作为农业社会化服务的重要组成部分，在解决农业生产“谁来种、种什么、怎么种”重大问题中集组织化、专业化、社会化于一体，是构建新型农业经营体系的现实途径，对推进我国农业现代化和乡村振兴具有重要意义。因此如何提高农机社会化服务效率，实现区域协调，进而促进我国农业高质量发展，是当前及今后时期需要考虑的重大课题。

目前，学者们围绕农机社会化服务问题展开了一定研究，农机社会化的有效管理服务对于提高农机化水平、实现农业现代化具有重要意义。农业生产者的机械化作业需求和农业机械技术需求是农机社会化服务市场形成的前提条件[1]，且我国地域广阔，农作物种类丰富，种植存在纬度差异，农机服务组织开展跨区作业成为必然选择。随着农业生产力的发展，农机社会化服务已成为农业生产社会化和专业化的产物[2-3]。与此同时，农户受种植面积、劳动力要素成本上升、地块特征、家庭特征、市场价格和补贴政策等因素的影响也会对农机社会化服务产生相应的需求和选择[4]。此外，陈昭玖等[5]认为农户的农地经营规模与农户选择农机社会化服务行为存在一种倒U型关系。谢琳等[6]则提出地形平坦的地区更便于开展大规模机械化作业，也更适合农机社会化服务市场的发育和发展，因此平原地区的农户更倾向于选择农机作业服务。需求市场的产生致使当前我国的农机社会化服务取得了快速发展，各类农机社会化服务组织呈现规模化、专业化发展态势，在经营模式、制度安排等方面各有特色和优势的多元化发展格局基本形成[7-8]。随着农机社会化服务的发展对粮食的生产技术效率也产生了巨大的影响，杨思雨等[9]认为农机社会化服务对早稻、小麦、玉米等农作物的生产技术效率存在显著的正向影响。郑宏运等[10]提出农机社会化服务有利于培育新型农业经营主体。总体上，我国的农机社会化服务能力不断提升，农机服务产业化规模不断壮大，有力地促进了农业机械化的发展[11]。然而，农机社会化服务仍存在服务组织结构松散、从业人员素质不高，发育及运作不成熟，数量和规模小，服务能力有限等问题，无法提供高质量、标准化和科学化的农机服务。为此针对农机社会化服务组织服务的现状及存在的问题，政府要在资金和政策上加大扶持，加快农机社会化服务信息化建设，大力培育和发展农机社会化服务组织，通过提高其服务质量，提升服务信息化、品牌化、组织化和规范化程度，推进服务市场化、专业化、规模化及产业化，全面提升农机社会化服务水平[12-13]。

综上所述，目前针对农机社会化服务的定性研究较多，而定量估算农机社会化服务组织服务效率的研究较少；针对各地的农机社会化服务研究较多，而比较全国各省农机社会化服务组织服务效率的研究较少，因而本文针对我国农机社会化服务效率的量化研究具有一定的现实和理论意义。鉴于农业机械化在实现乡村振兴战略、建设社会主义新农村和促进农业现代化过程中发挥着重要作用，而农机社会化服务与农机化公共服务相互结合、相互补充，构成了农业机械化发展中不可或缺的基石，只有客观定量地了解我国各省农机社会化服务组织的服务效率，才能有助于提高农机社会化服务水平，促进农业机械化科学、协调发展，最终实现农业现代化。因此，本文基于数据可得性等方面的考虑，借助于《中国农业机械工业年鉴》数据，运用DEA模型对我国各省农机社会化服务组织的服务效率进行定量评估。

1 研究方法与数据来源

1.1 DEA-Malmquist模型构建

数据包络分析(Data Envelopment Analysis，简称DEA)方法将具有可比性的多个指标进行相关处理，与生产前沿面进行比较，在处理多投入多产出的有效性评价方面具有优势，因此本文拟采用DEA方法评价省域农机社会化服务效率[14]，表达式为

(1)

假设BCC模型有多个决策单元(DMU)，其中，xij为某个决策单元j的第i个投入量，xij≥0；yrj为某个决策单元j的第r项输出，yrj≥0，θ是目标规划值，λj是规划决策变量，ε为非阿基米德无穷小，

为松弛变量向量。若

(2)

(3)

Malmquist指数是借助对不同时期生产点距离的几何平均来衡量，为此为避免因时期选择随意性可能带来的偏差，Caves等1982年仿照Fisher理想指数的构造方法，将式(2)与式(3)的几何平均数当作衡量从t到t+1期间全要素生产率(TFP)变动的Malmquist生产率指数，即

(4)

在使用CRS模型(Constant Returns to Scale，固定规模报酬)的情形下，式(4)可描述成技术效率变化指数(ECH)与技术变化指数(TCH)的积，即

N0(Xt+1,Yt+1;Xt,Yt)=ECH×TCH

(5)

在使用VRS模型(Variable Returns to Scale，规模报酬可变)的情形下，因为技术效率(ECH)可继续分解成纯技术效率(PECH)和规模效率(SECH)，由此式(4)可进一步描述成技术变化指数(即技术进步指数，TCH)、纯技术效率变化指数(PECH)、规模效率变化指数(SECH)的积，即

N0(Xt+1,Yt+1;Xt,Yt)=PECH×SECH×TCH

(6)

使用基于DEA的Malmquist生产率指数模型，一般要求投入指标与产出指标之间必须具有较强的相关性，另外，为避免对效率值的高估，被评价单元数必须不少于投入与产出指标数量之和的两倍。此外，与截面数据一样，可将技术效率分解成为纯技术效率和规模效率。在软件实现上，DEAP、EMS及MATALAB等均能够处理DEA问题，本文使用的是DEAP 2.1。

企业或施工项目部应将符合“师傅”条件的人员情况向新员工进行详细介绍，并通过在一起工作生活一定时间段（可暂定一个月）进行进一步了解，让新员工自主选择师傅，本着双方自愿的原则结对，并签订“以师带徒协议书”，明确双方责任、学习培养内容及目标。培养期限为一年，培养期满后企业通过笔试和面试的方式考核“徒弟”是否学成出师。在带徒期间，企业应给“师傅”一定的带徒补助，以提高其“传、帮、带”的积极性和责任心。

1.2 指标选择与数据来源

1) 变量说明。本文立足我国各省份农业机械化服务组织管理服务现状，且兼顾数据的可得性与有效性，对2011—2019年我国32个省级区域(论证数据中包括新疆建设兵团，但不包括港澳台)的农机社会化服务组织服务效率进行测度分析，并利用其投入产出变量来构建DEA效率函数。在满足所选效率决策单元同质性要求基础上，我国省域农机社会化服务效率测度的投入产出指标一般应选择与农机社会化服务组织管理服务密切相关的指标，另外指标设定及赋值上还得满足下列条件：一是所有决策单元使用相同的投入、产出要素，且每个指标均为正值；二是涉及的指标应该能说明农机社会化机构管理服务的效率；三是不同投入、产出指标的量纲可不一致。在具体的DEA应用中，一般将收益型的指标视为产出指标体系，将成本型指标作为投入指标体系来处理[15]。农机社会化服务作为农机服务组织，为农业生产者提供机耕、机播、机收、排灌、植保等各类农机作业服务，以及相关的农机维修、供应、中介、租赁等有偿服务，从而获得效益的过程[16]。其中，劳动力和资本是主要的投入要素，此处劳动力主要指农机社会化服务组织的人员，资本包括资金资本和物力的投入，参考彭继权等[17]选取农业机械投入额作为农户市场化程度的做法。结合数据可得性，本文的投入产出变量定义如下：(1)产出变量：农机社会化服务组织服务效益水平采用农机服务收入总额来度量；(2)投入变量：农机社会化服务组织劳动力投入选用农机社会化服务组织年末人数来表示；农机社会化服务组织服务资本投入由农机化总投入中的基本建设支出来度量；农机社会化服务组织服务物力投入由农机化总投入中的农机购置支出来表征。相关指标情况见表1。

表1 中国省域农机社会化服务效率的投入产出要素构成Tab. 1 Composition of input-output elements of the service efficiency of socialized agricultural machinery in China’s provinces

2) 数据来源及处理。本文采用的相关数据源于历年《中国农业机械工业年鉴》，选取了2011—2019年中国32个省级单位(包括直辖市、新疆建设兵团，但不包括港澳台)的农机社会化服务组织管理服务的面板数据作为处理对象。

2 我国省域农机社会化服务效率分析

2.1 我国省域农机社会化服务组织服务的Malmquist生产率指数及分解

基于面向产出的Malmquist模型，本文利用DEAP 2.1软件对我国省域农机社会化服务组织管理服务2011—2019年效率进行了测度，从而在总体上明晰了我国省域农机社会化服务组织服务效率动态变化情况；在地域分布上，则对我国32个省级单位的农机社会化服务组织管理服务效率进行了横向比较。

从表2可以看出我国省域农机社会化服务组织服务整体效率变动情况，2011—2019年我国省域农机社会化服务组织服务效率水平呈现明显的波动性特征，9年间Malmquist生产率指数TFP均值为1，农机社会化服务组织服务效率并未实现年均增长。2011—2014年间Malmquist生产率指数逐年增加，2013—2014年间我国农机社会化服务组织服务效率全要素生产率提高了19%，这反映了2010年国务院出台的《关于促进农业机械化和农机工业又好又快发展的意见》促进了农机化的发展，并且要求全国各地积极推进农机服务组织建设和社会化服务，创新农业机械化服务组织形式，这极大地提高了农机社会化组织服务的发展水平。然而2014—2015、2015—2016年的全要素生产率指数都小于1，远低于平均值，为此，2016年以《全国农村经济发展“十三五”规划》为基石，大力推进农机化发展，加大农机化基本建设支出和农机购置补贴力度，深化农机社会化服务组织改革。且在2017年进一步鼓励农业领域政府和社会资本合作，积极探索提高农机社会化服务组织经营效益的有效途径和方式方法，并通过试点先行工作，使绩效管理的理念和方法在农机社会化服务组织的服务效率中得到有效贯彻和运用，2016—2017年全要素生产率稳步上升。2018—2019年农机社会化服务组织服务效率提高了11.7%，这从一个侧面表明2017年8月农业部、国家发展改革委、财政部联合发布的《关于加快发展农业生产性服务业的指导意见》，把农机作业服务作为重要支持内容，切实增强了农机社会化服务效率。此外，《2018—2020年农机购置补贴实施指导意见》中进一步对农机社会化服务的促进手段做出明确规定。

表2 2011—2019年中国省域农机社会化服务组织服务效率Malmquist指数及分解Tab. 2 Malmquist index and decomposition of service efficiency of agricultural mechanization service organizations in China Provinces from 2011 to 2019

从表2可以看出，技术进步均值上升8.5%，而规模效率、技术效率和纯技术效率均值分别降低了2.6%、7.9%和5.4%，反映出我国农机社会化服务组织的技术总体在进步，但是组织规模仍需扩大，技术水平尚需提高，通过提高技术水平来实现农机社会化服务组织有效管理服务还有较大空间。

从表2可以看出，2013—2014年间、2016—2017年间的技术进步指数分别为1.363和1.202，体现出技术进步指数对我国农机社会化服务组织服务全要素生产率的提升做出主要贡献，而在2018—2019年间，规模效率指数对全要素生产率的变化产生的影响较大。整体上2011—2019年我国农机社会化服务组织服务的技术进步指数均值为1.085，呈上升趋势，而全要素生产率指数均值并未大于1，反映出规模效率、技术效率和纯技术效率抑制了全要素生产率增长。

2.2 分省域农机社会化服务组织服务的Malmquist生产率指数及分解

由于单从时间维度分析我国省域农机社会化服务组织服务的差异情况还不够系统全面，需要在空间上对各省农机社会化服务组织服务的效率变化作横向比较。本文选取2011—2019年各省级区域农机社会化服务组织服务的技术效率变化指数(ECH)、技术进步指数(TCH)及Malmquist生产率指数(TFP)的均值作比较。

2.2.1 各省效率变化分析

我国国土面积广阔且地势类型丰富，不同的地理条件和经济水平，在一定程度上影响了各个省份的农业机械发展与推广使用不均衡，农机社会化服务组织的服务效率也呈现出区域不协调。从各省级单位具体情况来看(表3)，2011—2019年共有14个省份的农机社会化服务组织服务的全要素生产率指数大于1，接近我国一半的省份，说明绝大部分省份的农机社会化服务组织的服务效率都在不断提升，发展态势良好。天津、河北、上海、浙江、山东5个省份的农机社会化服务组织的服务全要素生产率指数均有降低，可能的原因是：这5个东部发达省份，农业并不是当地的经济发展的支柱产业，加上农业土地偏少，为此2011—2019年间相应的农业机械方面的投入和产出的有效资源较少，在一定程度上影响了这些地区的农机社会化服务组织的服务效率。辽宁、吉林、黑龙江、山西、江西、河南原先省内已经拥有较好的农机社会化服务基础，且在稳步发展现代农业的同时不断加强对工业和服务业的投入，影响到了该地区的农机社会化服务组织的服务效率，导致了全要素效率的下降。重庆、贵州、云南、甘肃、青海、新疆自治区(新疆建设兵团)均为经济欠发达的西部地区，农机发展基础薄弱，且除四川盆地和关中平原等少数例外情形，其余地区以高原和山地为主，严重制约了当地的农机化进程和农机社会化服务。从农机社会化服务组织的服务效率全要素生产率提升速度来看，各省份的差异较大，增长速度较快的省份(自治区)有内蒙古、福建、广东、广西、海南，其中位于西部地区的广西农机社会化服务组织的服务效率增速最快，这可能与广西的农机行业不断加强开放、积极盯住东盟市场，且广西省围绕“互联网+农机”，强化弯道超车的思维，创新思路打造适合广西农机的信息化服务平台，从而促进了当地农业机械化的发展带动，农机社会化服务随之发展，这也在一定程度上说明国家的农业和农机支持政策起到的正向刺激作用效果较为明显。

2.2.2 区域效率差异对比

我国陆地国土面积约为9.6×106km2，且地势丰富，拥有平原、丘陵、山地、高原和盆地，国内各地区农村经济的发展水平和地势不同，造成了农机社会化服务组织的服务发展程度及水平不均衡，各地区之间农机社会化服务不协调。由表2可以看出，2011—2019年9年间我国省域的农机社会化服务组织服务技术进步实现了年均增长8.5%，而同期技术效率却年均降低7.9%，同期纯技术效率和规模技术效率分别为0.946和0.974。这表明我国农机社会化服务组织管理服务要素在配置上并未达到最优状态，我国农机社会化服务的利益协调机制有待进一步健全。

按照东中西部地区划分而言(根据国家统计局2021年6月公布的《东西中部和东北地区划分方法》，但考虑到东北地区仅有黑龙江、辽宁、吉林3个省份少于本文的指标数，故未将东北地区放入比较)，仅有东部地区实现了农机社会化服务组织服务全要素生产率的增长(表4)，中部地区和西部地区均有所下降，分别下降了4.1%和1.9%(表5～表6)，综合排名为：东部地区>西部地区>中部地区。东部地区和西部地区都实现了技术进步的提升，中部地区和西部地区农机社会化服务组织服务全要素生产率下降的主要原因分别在于技术进步和技术效率的降低，且东部地区受技术效率的影响农机社会化服务组织的服务全要素生产率增速放缓。

进一步将各区域按年度间来看，2013—2014年、2018—2019年依靠技术进步东中西地区均实现了农机社会化服务组织服务全要素生产率的增长，且东部地区和中部地区依靠技术进步的提升分别在2014—2015年和2016—2017年实现了农机社会化服务效率的大幅度增长，但2015—2016年间东部地区由于技术进步的降低农机社会化服务组织服务全要素生产率急速下降。总体上这9年间东部和西部地区农机社会化服务组织服务效率情况稍好于中部，这可能与东部优越的地理位置、经济发展水平以及国家一系列强农惠农政策向西部地区倾斜有关，如鼓励和支持山区和革命老区积极推进农机化政策创新试验，积极探索建立山区农机化发展政策扶持体系；农机补贴政策重点向粮食主产区、非主产区产粮大县、贫困县，以及农民专业合作社倾斜，但中部地区的全要素生产率最低，这可能与中部地区近些年更多地发展工业与服务业有关，但也从一个侧面反映了该地区应有的经济发展水平与农机社会化服务水平不对等的现状。总体上来说，我国东部地区农机社会化服务组织服务效率增长较快，主要得益于快速的技术进步，应在继续保持技术进步的同时，加大促进纯技术效率的增长；西部地区技术效率的下降，影响了全要素生产率的增长速度，需着重提升技术效率；中部地区技术进步的提升仍需作为提高农机社会化服务组织服务全要素的主要手段，同时注重规模效率的加强。

表3 2011—2019年中国各省份农机社会化服务组织服务效率Malmquist指数及分解Tab. 3 Malmquist index and decomposition of service efficiency of agricultural mechanization service organizations in different provinces of China from 2011 to 2019

表4 2011—2019年中国东部地区农机社会化服务组织服务效率Malmquist指数及分解Tab. 4 Malmquist index and decomposition of service efficiency of agricultural mechanization service organizations in eastern China from 2011 to 2019

表5 2011—2019年中国中部地区农机社会化服务组织服务效率Malmquist指数及分解Tab. 5 Malmquist index and decomposition of service efficiency of agricultural mechanization service organizations in central China from 2011 to 2019

表6 2011—2019年中国西部地区农机社会化服务组织服务效率Malmquist指数及分解Tab. 6 Malmquist index and decomposition of service efficiency of agricultural mechanization service organizations in western China from 2011 to 2019

2.2.3 Malmquist生产率指数分解分析

从Malmquist生产率指数分解来看2011—2019年我国省域农机社会化服务组织服务效率，依靠纯技术效率与技术进步共同促进所在区域农机社会化服务的有北京、江苏、安徽、湖北、西藏、新疆建设兵团，东中西部地区都有分布，这表明我国农机社会化服务虽然受到其所处经济发展区域的影响，但是各区域内部也存在较大的差异，一方面原因在于各省自身资源禀赋的差异，另一方面可能在于各地区在农机社会化服务政策实施上存在较大差异。同时，发现广西、广东、海南三地技术效率、纯技术效率、技术进步以及规模效率均实现了增长，共同提升了当地农机社会化服务组织份服务效率。而山西、上海、天津、河北、内蒙古、吉林、辽宁、浙江、福建、江西等22个省(市、自治区)则兼有农机社会化服务技术效率和纯技术效率降低的情形，其中河北、辽宁、吉林、内蒙古、江西、山东、河南、湖南、贵州、云南、宁夏、新疆12个省(自治区)还同时存在规模效率损失的情况。因此，自身层面上，各省份需要结合自身优势，对农机社会化服务发展有所侧重；国家层面上，需要因地制宜，有差别、有重点地对各地区农机社会化服务的组织和管理进行引导，强化相关地区的政策扶持。

2.3 讨论

上述研究从技术效率、技术进步、纯技术效率、规模效率和全要素生产率5个方面对2011—2019年我国农机社会化服务组织服务效率进行了测算，其实证结果表明：(1)总体上来看，9年间我国省域农机社会化服务组织服务效率水平呈现先上升后下降而后又上升的趋势，Malmquist生产率指数TFP均值为1。农机社会化服务组织服务效率未能有所上升主要受年度间的纯技术效率和技术效率影响，说明我国仍要将农机社会化服务技术摆在重要发展地位。与此同时，农机社会化服务组织的技术进步9年间不断发展，但规模效率仍需提高，通过提高技术水平来实现我国农机社会化的有效服务还有较大空间；(2)从省域分布的情况来看，农机社会化服务组织服务效率呈现省域不均衡，不同省份的变动情况相差较大，且不同时间呈现出波动性变化。9年间我国有接近一半的省份的农机社会化服务组织服务效率实现了提升，但仍有18个省份农机社会化服务组织服务全要素生产率指数均降低，这说明我国农机社会化服务的发展存在较大差异，服务要素在配置上并未达到最优状态，需要进一步健全各省的协调发展，各省在国家农机化事业共同发展的指示下还需结合自身实际，采取相应的措施提高农机社会化服务水平；(3)从区域角度看，农机社会化服务效率呈现区域不协调，东中西三大区域中仅有东部9年间实现了农机社会化服务组织服务效率水平的提升。综合来看，中部和西部地区全要素生产率降低的主要原因并不相同，分别在于技术进步和技术效率的下降，而西部地区的农机社会化服务组织技术在9年间实现了进步，这可能与国家的政策扶持有关。因此，各区域要针对自身的具体原因，找到提升农机社会化服务效率不同措施，实现我国农机社会化服务协调发展。

3 结论与建议

本文借助于《中国农业机械工业年鉴》统计资料，利用DEA的Malmquist生产率指数模型，对2011—2019年我国农机社会化服务组织服务效率进行了测算。效率测度的实证结果表明：9年间我国省域农机社会化机服务效率水平呈现明显的波动性特征且整体上并未提高，部分年份效率指数偏低，如2017—2018年仅为0.810，远低于平均水平，但年度间的技术进步有所提升，年均增长率为8.5%。从空间分布的情况来看，不同省份的农机社会化服务组织的服务效率变动情况相差较大，且不同时间呈现出波动性变化。如贵州省、云南省分别仅为0.937、0.942，而湖北省、湖南省则达到1.044和1.04。从区域角度看，9年间东、中、西部农机社会化服务组织服务全要素生产率分别为1.03、0.959、0.981，仅有东部地区实现了提升，但东部和西部地区的农机社会化服务组织的服务技术进步均实现了增长。从各省具体情况看，我国有接近一半的省份农机社会化服务组织服务效率存在正增长的情形，但各省之间差异较大，其中广西年均增长率为42.8%，而安徽省仅为0.4%。此外，从2011—2019年我国农机社会化服务组织服务Malmquist生产率指数分解来看，依靠纯技术效率与技术进步共同促进区域农机社会化服务的省份有6个，东中西地区都有分布，但仍有12个省份存在纯技术效率、技术效率和规模效率损失并存的情形。

基于以上结果，给予的政策启示有：第一，要深化农机社会化服务组织改革，创新农机社会化服务组织形式，推进农机社会化服务规范化和科学化，做好服务规划，找到创新发展的新举措。加大鼓励多形式、跨区域的农机社会化服务组织，支持各地成立管理服务协会，颁布相关行政法规并依法实施监督，维护管理服务秩序。第二，要协调各省份的发展，提高农机社会化全域服务水平。通过推进农机社会化信息网络建设，缩小各省之间的农机社会化服务水平的差距，进而完善农机社会化服务体系；加强各地开展示范基地建设，鼓励适用新型农机技术推广，逐步提高各地区农机化水平，引导管理服务专业化发展。第三，充分借助市场和政府之手，切实保障相关权利人的合法权益，引导各种要素资源在区域间合理流动，最大化实现资源有效配置，以充分发挥农机社会化服务资源投入的产出效率，实现农机社会化服务与农机化公共服务相互结合、相互补充，分别为农业生产提供经营性、公益性的农机化服务，共同构成推进农业机械化发展的重要力量。最终探索出一条以“农民自主、政府扶持，市场引导、社会服务，共同利用、提高效益”为主要特征的中国特色农业机械化发展道路，走出一条农业社会化服务促进农业现代化的新路子。