农机服务、技术引入与中国粮食生产技术效率

宦梅丽 戴瑶

摘 要：基于2018年1385户玉米种植户的问卷调查数据，构建一个包含农机服务识别工具（Probit概率预测值）的超越对数随机前沿（SF）模型，以玉米种植为例，考察农机服务对技术效率的影响及在不同要素密集型环节的差异。研究发现：总体上农机服务对技术效率存在显著正向效应，采用传统农业耕作方式并不一定会导致技术效率损失；大规模农户技术效率更高，但小农户通过农机服务外包，有助于缩小与大农户之间的效率差距；在耕地、灌溉、收割环节（劳动密集型）和播种环节（半劳动半技术密集型）农机服务对技术效率呈显著正向效应，而在病虫害防治环节（技术密集型）影响不显著。研究表明，农机服务是提高粮食生产效率的重要来源，应重视农机服务的规范和标准化建设，尤其是在技术密集型环节，减小监督成本。

关键词：农业社會化服务；技术引入效应；要素密集型

中图分类号：F3266文献标识码：A文章编号：1001-148X（2023）02-0145-08

收稿日期：2022-06-26

作者简介：宦梅丽（1992-），女，贵州遵义人，助理研究员，博士，研究方向：农业社会化服务、农业农村现代化；戴瑶（1992-），本文通讯作者，女，湖南衡阳人，助理研究员，博士，研究方向：三农问题。

基金项目：国家社会科学基金青年项目“粮食收储制度市场化改革研究”，项目编号：18CJY035；中国社会科学院青年科研启动项目“规模经营实现中农业社会化服务的‘双重效应研究”，项目编号：2022YQNQD033；清华大学中国农村研究院研究课题“‘双碳目标背景下的畜牧业高质量发展政策研究”，项目编号：CIRS2022-11。

农业生产领域的专业化服务是引导小农生产融入农业产业化和现代化发展轨道的重要路径。农户购买农业社会化服务，可以在不改变土地承包经营权的基础上，将农业生产的耕、种、防、收等部分环节或全部环节外包给专业化经营的社会化服务主体，有助于缓解劳动力结构矛盾，实现与现代农业的有机衔接。随着工业化和城镇化的不断推进，农村劳动力大量非农转移，导致农村人口老龄化、女性化严重。由于农机服务可以实现对劳动力的替代，缓解农村地区的劳动力瓶颈，因而备受学术界和政策制定者关注。农机服务是否提高了农户的技术效率？不同类型的农机服务对技术效率的影响是否存在异质性？这些问题的回答对于保障国家粮食安全和提高农业竞争力具有重要的理论意义和实践价值。

一、文献综述

现有文献关于农机服务是否促进了粮食生产效率的研究结论尚存在争议。有文献认为，农机服务促进了粮食生产效率［1］。农业生产服务将外包引入农业生产领域，通过影响农业生产各环节的平均生产率和发挥学习的正外部性，促进粮食生产率提升［2］；农业分工深化能够产生市场容量的空间溢出效应，培育外包服务市场有助于诱导农户卷入分工，从而产生农业分工经济性。农业机械化服务能够解放农业劳动力，促进劳动力转移，增加非农就业和非农收入，缓解由资金约束造成的农业生产效率损失。一些学者对此观点持怀疑态度，认为生产服务要素对农业产出的贡献十分有限［3］，生产性服务提高农业产出的关键在于技术服务，唯有通过“购买技术服务”方式才能提高农业产出［4］，包括农机服务在内的农业生产服务并不能增加每块土地的粮食产出［5］。还有一些文献认为，农机服务可能造成效率损失。农机服务的本质是雇工劳动，与家庭自用工异质，可能导致效率损失［6］，常见于亚洲地区一些大规模农场，雇工劳动高昂的监督成本导致生产率低下［7］。由于农户和服务主体之间信息不对称，农业生产环节外包中存在服务主体降低服务质量投入和农户“过度监督”的双边道德风险［8］，农机手在作业过程中可能存在机会主义行为动机，损害农业生产效率［9］。也有一些研究发现，农业生产服务外包对生产率的影响并不一定为正向或者负向，在不同类型生产环节存在差异［10］。

总体上，现有文献关于农机服务如何影响粮食生产效率的讨论，大多从理论层面或采用宏观数据进行实证分析，如胡祎和张正河（2018）［1］利用省级层面数据检验了农机服务对小麦生产技术效率的劳动替代效应和科技引入效应，但囿于数据和指标的限制，无法深入探讨不同生产环节的差异，并且以时间趋势作为科技引入效应的衡量指标过于简化。部分文献从微观农户讨论生产环节外包对生产率的影响，如陈超等（2012）［2］讨论了劳动密集和技术密集环节外包的生产率效应，但忽略了农户个体特征可能对产量造成的影响，未能精确实证分析外包效应的具体形式和影响路径，而且他们关注的是单产而非技术效率。

农机服务有助于将先进技术输入农业生产环节，提高技术效率。在机械播种环节，机械播种比人工播种更均匀、合理，有利于作物生长；机械收割环节，收割机和烘干机的使用可以减少产量和质量损失（农户错过小麦最佳收割时间，小麦的重量和营养成分逐渐流失）；病虫害防治环节，单个农户对施药时间点和次数把握不准确，但采用统防统治服务之后，可以较为准确地把握施药时间和施药频率，提高病虫害防治效率［11］。

但是，农机服务对技术效率的正向效应在不同生产环节可能存在显著差异。在劳动密集型生产环节，服务外包带来的可能更多为劳动替代效应。在技术密集环节，对经验、知识和技术要求较高，采用农机服务有助于缓解农户自身禀赋约束，如受教育程度低、经验不足、知识技能缺乏等造成的效率损失。然而，在技术密集环节，风险责任对象的界定和作业量的计量难度大，监督时间长，产生机会成本较高；生产过程和程序的灵活性导致信息不对称，从而出现承包方的机会主义行为［12］，生产标准化程度低，劳动监督成本高的生产环节（譬如病虫害防治）可能会降低技术效率［10］。

本文边际贡献在于：一是实证方法上，构建了一个包含随机方差和技术效率方差模型的超越对数随机前沿模型，将Probit估计出的农业机械化和农机服务采纳的概率预测值作为识别工具引入该模型，有助于克服模型的内生性问题；二是从要素密集度视角出发，将生产环节划分劳动密集型、技术密集型和半劳动半技术密集型三种，结合不同类型环节监督成本差异，阐释不同类型生产环节农机服务对技术效率的影响异质性。

二、数据来源、模型设定与变量选取

（一）数据来源

本文数据来源于2019年“新型农业经营主体调查”课题组问卷调查。该调查采用分层抽样方法，在全国14个种植粮食作物的省区，根据经济发展水平和自然资源条件选取8-12个村庄，每个村庄选取15-20户农户进行访谈。本文仅保留种植玉米的农户样本，剔除变量缺失值和相关变量信息不完善的样本，剩余1385个观测值。样本分布于13个省份（河北、辽宁、江苏、山东、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、河南、湖北、湖南、四川、甘肃）112个县132个村庄。特别地，有200户农户样本未使用农业机械，而是采取传统农业耕作方式。

（二）模型设定

1Stochastic Frontier（SF） model

运用随机前沿模型估计各个玉米种植户的技术效率，需要事先假定生产投入与产出之间的函数关系。由于超越对数生产函数的设定形式较为灵活，无须限定各要素替代弹性完全相同或要素替代弹性之和为1，允许投入与产出之间的非线性关系。超越对数形式的随机前沿生产模型设置为：

ln（yi）=β0+∑mj=1βjln（xij）+12∑mj=1∑mk=1βjkln（xij） ln（xik）+vi－ui（1）

式中，yi为第i玉米种植户的单位面积产量；xij第i玉米种植户在单位面积的第j种投入，包括劳动、种子、肥料和农药的投入量以及农机作业费用。vi 是服从独立同分布的随机误差项，vi～iidN（0，σv2）；ui为效率损失项，假定ui独立于vi，并且服从非负半正态分布ui～iidN+（μi，σu2）。

为检验农机服务与技术（非）效率的关系，技术（非）效率的基准模型设定为：

μi=γ0+γ1Service_pi+γ2Xki+εi（2）

式中，Service_p为第i农户采纳农机服务的概率值；Xki是一组影响技术（非）效率的控制变量；ε为随机误差项；常用的产出导向估计技术效率的方法是使用观测的产出与随机前沿产出的比率，即TEi=exp（－μi）。

由于使用由不同规模和特征的农户组成的混合截面数据，可能存在异方差性，故借鉴Abdul-Salam and Phimister （2017）［13］的处理方法，采用两个误差项异方差的指数形式。

双边误差项的函数关注空间异方差性，比如区域因素导致平均气温和作物生长季节差异，这些因素不受农户控制，但对作物产量造成很大影响。因此，将随机方差模型设置为：

σvi2=exp（δ10+δ11East+δ12West）（3）

对于单边误差项的方差，通常假设它由农户自身相关的因素决定。本文主要关注机械化和农机服务采纳决策，以及农户规模等因素，將技术非效率的方差模型设置为：

σui2=exp（δ20+δ21Service_pi+δ22Farm_sizei）（4）

式中，Farm_size为农户经营规模。

2 Probit model

由于农户农机服务采纳决策的内生性本质，本文采用两阶段处理方式，在第一阶段运用Probit模型预测出农户采纳农机服务的概率，第二阶段将概率预测值作为技术效率方程中农机服务的识别工具［14］。农机服务采纳决策模型如下：

Servicei=α0+αm1Xmi+ζi（5）

式中，Service i为农机服务采纳决策二元变量，农户采纳服务即赋值为“1”，否则为“0”；Xm为一组控制变量，包括经营规模、土地细碎化程度、劳动力非农就业、固定资产投资以及农户特征等；ζi为随机误差项。

（三）变量定义与描述性统计

本文涉及的变量定义和描述如表1所示。被解释变量为技术（非）效率，运用随机前沿模型估计而来。投入变量包括劳动、种子、肥料和农药的单位面积投入量，单位面积灌溉费用和机械作业费用（租赁机械），以及资本投入，即单位面积玉米生产的农业固定资产投资折旧费用。核心解释变量为农机服务虚拟变量，在SF模型中采用Probit估计出的概率预测值作为农机服务的识别工具。为细化研究，采用农业机械化虚拟变量，区分采用传统耕作方式和农业机械化的样本。

本文控制了农地特征，包括经营规模、地块数量（耕地细碎化的一个代理变量）、地形特征、耕地结构等影响农户机械化技术采纳决策和农场效率的关键因素。并且，土地被视为一种资产，由于存在禀赋效应，土地的自评质量可能影响农机服务采纳决策。另外，土地确权可以促进农场效率，因为土地确权增强了地权稳定性，推动土地向更有效率的农户再配置，因此控制了土地是否确权颁证这一因素。此外，农机服务和自购机械是两种实现农业机械化的互补形式，农户如果拥有机械设备和设施，可能更倾向于使用自有机械而非服务外包，因此控制了固定资产投资。与此同时，还控制了户主年龄、教育、健康状况等个人特征，社会资本、劳动力转移、是否接受技术培训等家庭特征，区域特征根据农户所在省份的地理区位划分三个地区：东部地区包括河北、辽宁、江苏和山东；中部地区包括内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、河南、湖北和湖南；西部地区包括四川和甘肃。以及政策因素等。

样本农户中，1185户玉米种植户采用机械化耕作方式，占总样本数量的856%，仅200户农户采用传统耕作方式，既不购置机械，也不购买农机服务。692户农户采用农机服务，占总样本数量的4996%，占采用机械作业样本量的584%。同时，在各生产环节农机服务采用概率呈现不平衡分布，收割服务（500%）的采用最广泛，耕整地服务（369%）、播种服务（354%）、排水灌溉服务（163%）次之，病虫害防治服务（122%）最少。

核心变量的分组描述性统计见表2。自购机械的农户平均单位面积产量最高，采用传统耕作方式的农户最低，相同趋势出现在平均经营规模。这意味着小规模经营农户可能更倾向于使用传统耕作方式，随着经营规模扩大，农户可能采用机械化耕作，当经营规模扩大到一定程度时，农户更倾向于选择自购机械进行生产。户均经营规模为1328公顷（1992亩），说明我国玉米种植以小农户为主。

使用传统耕作方式的农户单位面积劳动力投入高于其他农户，意味着机械可以显著替代劳动。采用农机服务的农户非农就业比率高于其他农户，可能暗示农户采用农机服务可以解放劳动力，增加非农就业。另外，采用农机服务的农户排水灌溉和机械租赁投入高于自有机械的农户，而未采用农机服务的农户固定资产投资比其他农户高，暗示农机服务和自购机械可能是实现农业机械化的替代形式。

三、实证结果与分析

（一）农机服务采纳的Probit估计结果与分析

本文运用了一个序贯三步法估计方程（5），分析玉米种植户农业机械化和农机服务采纳决策的决定因素。第一步估计了农户是否采用机械化耕作的决策，第二步基于机械化耕作的农户样本估计了农户是否采用农机服务的决策，第三步估计了各个生产环节农机服务的采纳决策。Probit模型估计结果详见表3。模型（1）-（7）分别检验了机械化耕作方式、农机服务、耕整地服务、播种服务、病虫害防治服务、排水灌溉服务和收割服务的采纳决策。

从模型（1）结果可看出，经营规模对农户机械化耕作方式的选择存在显著正向效应。换言之，小规模农户可能更倾向于采用传统的耕作方式，而大规模农户则倾向于采取机械化生产。这与预期一致，农户会根据经营规模选择有利可图的生产经营方式。劳动力转移对农户采用机械化作业呈现显著正向效应，意味着传统耕作方式可能更依赖于劳动力，机械化可以有效替代劳动。

另外，对于采用机械化生产的农户，经营规模对农机服务采纳呈现显著正向效应，尤其在耕整地、播种、排水灌溉和收割环节。此外，地块数量（耕地细碎化的代理变量）对农机服务采纳决策存在显著负向效应。山地的估计系数显著为负值，说明不利的地形地势阻碍了农户采用机械化耕作方式和农机服务，因为在一些偏远农村山区，大型机械可能无法到达田间，增加了机械化成本。劳动力转移对农业机械化和农机服务存在显著正向效应，尤其在收割环节，一定程度说明农机服务可以减轻苦累，将劳动力从繁重的体力活动中解脱出来，从事非农就业。固定资产投资在所有生产环节均对农机服务呈现显著负向效应，表明自购机械和服务外包是实现机械化的互补手段。

（二）超越对数随机前沿模型（SF model）估计结果与分析

如前文所述，本文采用两阶段的处理方法，将第一阶段运用Probit模型估计出的农业机械化和农机服务的预测值Mechanization_p，Service_p，Tillage_p，Sowing_p，Pest_control_p，Irrigation_p和Harvest_p，作为第二阶段SF模型中农业机械化和农机服务的识别工具。SF模型回归结果见表4和表5。为简化描述，仅报告SF模型中的技术非效率模型和技术非效率的方差模型估计结果限于篇幅，超越对数随机前沿生产模型和随机方差模型估计结果未做报告，如有需要可向作者索取。。

表4报告了农业机械化对技术（非）效率的影响回归结果。在技术非效率模型中，Mechanization_p变量估计系数不显著，暗示在中国以小农户为主导的农业经营模式情境下，采用传统耕作方式并不一定会导致技术效率损失。相反，传统农业耕作方式具备独特优势，如投入要素集约化使用可以有效节约生产成本。这与一些现有文献的结论相吻合，小农户通过对劳动力的集约化利用，有助于充分发挥传统集约化种植的优势。另外，经营规模估计系数不显著，但经营规模与农业机械化交叉项估计系数显著为负值，说明大农户更可能通过利用机械化实现效率改进。并且，采用机械化作业概率越高的农户，技术非效率的方差越高，一方面可能与经营规模有关，小农户可能倾向于采用传统耕作方式；另一方面与农户技术采纳的风险偏好相关，采用传统方式的农户可能是风险厌恶型。从生产组织角度，风险厌恶对效率起到推动作用［15］。

表5報告了农机服务采纳概率对技术（非）效率的影响回归结果。模型（1）-（6）分别为农机服务、耕整地、播种、病虫害防治、排水灌溉和收割服务对技术效率的影响效应。与预期一致，Service_p，Tillage_p，Sowing_p，Irrigation_p和Harvest_p的估计系数显著为负值，说明采用农机服务的农户更接近随机生产前沿，尤其在耕整地、播种、排水灌溉和收割环节，农机服务对技术效率存在显著正向效应。除播种为半技术半劳动密集生产环节外，其他均为劳动密集型生产环节。如果农户采取农机服务，可以将劳动力从繁重的体力劳动中释放出来，进而提高生产效率。该发现与现有文献的研究结论类似［1］。

经营规模的估计系数显著为负值，农机服务与经营规模的交叉项的估计系数在播种、灌溉和收割环节显著为正值，隐藏的含义是大农户更有效率，但是农机服务有助于缩小小农户与大农户之间的效率差距。这说明小农户通过环节服务外包的方式，可以获取与大农户所能享受的同等技术进步带来的益处，进而缩小与大农户之间的生产效率差距。

病虫害防治服务（Pest_control_p）的估计系数不显著，从一定程度上说明在技术密集型生产环节，农机服务对技术效率影响不显著。原因可能在于，农机服务属于定制化的雇佣安排，很难实现完美监督，尤其在技术密集型环节［2，8］。农户采用农机服务，本质是将生产环节外包给其他经营主体，由于信息不对称，存在逆向选择和道德风险。在病虫害防治环节，农机作业缺乏标准化的作业规范和流程，监督难度大，对技术效率的影响并未呈现显著的正向影响效应。相反，在耕整地、收割等劳动密集环节，机械化程度较高，操作规范统一，为农户节约了监督成本，因而效率提高。而在半劳动半技术密集型（播种）环节，农机服务提高了技术效率，可能因为播种环节的技术引入效应较强，而且操作规范和流程较简单，监督成本较低，提高了生产效率。

此外，农机服务采纳概率与技术非效率的方差呈现反向关系，表明当农机服务采纳概率增加时，技术非效率方差减小，意味着农机服务对不同农户技术效率差异的影响将减小。

（三）技术效率的分布

为进一步理解农机服务与技术效率的均值和方差之间的关系，本文采用概率估计值（05）作为“自然的”阈值，将样本分为两组：一组是农机服务采纳概率低于05的组，另一组是农机服务采纳概率等于或高于05的组，对比分析两组样本的技术效率。

上图为两个分组下技术效率的分布。结果表明，农机服务采纳概率越高，技术效率方差越小。基于Kolmogorov-Smirnov检验结果，两个分组下的概率分布显著不同。农机服务采纳概率高于05的农户的技术效率均值为0823，高于农机服务采纳概率低于05的农户的技术效率（0809）。然而，农机服务采纳概率高的农户技术效率分布的方差（0011）略低于采纳概率低的农户的技术效率分布的方差（0012）。该结果进一步证实了上文的实证结果，技术非效率的方差越小，则技术效率的方差越小。

由此，农机服务通过减小高技术效率的概率或增加低技术效率的概率的方式，进而减小技术非效率。一方面，小农户通过农机服务外包，可以享受与大农户同等技术进步带来的优势，进而缩小与大农户之间的效率差距。另一方面，农机服务采纳概率高的农户技术效率方差较低，可能暗示采用农机服务的农户可能为风险厌恶型，因为自购机械相比农机服务的成本更高、风险更大。

四、結论与政策含义

本文以玉米生产为例，利用来自中国13个省区112个县132个村庄1385户农户的问卷调查数据，实证检验农机服务与中国粮食生产技术效率的关系，并对比分析劳动密集型、技术密集型和半劳动半技术密集型生产环节之间的异质性。本研究得出如下结论：（1）农机服务有助于促进粮食生产技术效率的提升，而采用传统的耕作方式能够发挥精耕细作的优势，并不一定导致技术效率下降。对于小规模农户而言，其技术效率低于大规模农户，但通过使用农机服务，有助于缩小其与大规模农户之间的效率差距。（2）农机服务对技术效率的影响存在环节异质性。在耕整地、排水灌溉和收获（劳动密集型）环节和播种（半劳动半技术密集型）环节，农户采用农机服务有助于提高技术效率，而在病虫害防治（技术密集型）环节对技术效率的影响不显著。可能的原因在于，在病虫害防治环节作业标准化、规范化程度较低，监督成本较高，由于信息不对称，易发生逆向选择和道德风险，可能造成效率损失，从而抵消技术引入效应带来的技术效率提升。（3）由于在不同生产环节技术进步速度不一致，农机服务外包市场发展不平衡，各个生产环节农机服务的采用率相差甚远。耕地、播种、收割等环节技术进步较快，农机服务外包市场发育健全，因而采用率较高；而追肥、打药、除草等环节技术进步滞后，服务外包市场发育迟缓，因而采用率较低。（4）扩大经营规模有助于提高农户采用农业机械化和农机服务的概率，尤其是在耕整地、病虫害防治、排水灌溉和收割环节。耕地细碎化制约了农户采用农机服务。农业机械化和农机服务存在劳动替代效应，主要体现在病虫害防治和收割环节。基于本文所得结论，提出如下建议：

（1）农机服务是推动小农户与现代农业有机衔接的重要路径，它能够显著促进我国粮食生产技术效率提升，应充分探寻农机服务推动粮食生产效率和农业竞争力提升的作用机理，大力推动农机社会化服务的发展。

（2）增强农机服务供给和服务能力。鼓励和支持农机社会化服务组织的发展和集聚，择优培育一批农机专业合作社、家庭农场、产业化龙头企业等新型农业经营主体，增强农机服务组织的服务能力。

（3）推动政策改革以降低农机服务的使用成本。持续推进农机购置补贴和作业补贴政策改革，降低农机服务的使用成本，提高农机服务的可得性，促进农机社会化服务的发展。

（4）加大薄弱环节农业生产技术的研发。农机服务对粮食生产存在技术引入效应，促进粮食生产技术效率提升，但在免耕直播、无人机植保、绿肥种植等生产环节农业技术进步滞后。有必要加强技术研发投入，补足短板，强化农机服务的技术引入效应。

（5）健全技术密集型生产环节农机服务的规范和流程。以病虫害防治为代表的技术密集型生产环节由于缺乏标准化的作业规范和流程，一定程度上造成了效率损失。有必要加强农机服务的标准化建设，减小信息不对称程度，降低监督成本，提高粮食生产效率。

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Mechanization Services， Technology Introduction and Technical Efficiency

in Chinas Grains Production

HUAN Mei-li， DAI Yao

（China Institute for Rural Studies， Tsinghua University， Beijing 100084， China）

Abstract：Using the survey data consisting of 1385 farm households engaging in maize production， we construct a Stochastic Frontier （SF） model augmented with a instrumental that controls for an index capturing mechanization services， to conduct an analysis on the impact of agricultural mechanization services on technical efficiency， as well as the differences among different production links. The index is constructed with a Probit model based on farmers mechanization service adoption decision. We show that mechanization services can significantly promote technical efficiency and using traditional techniques doesnt necessarily cause efficiency loss. Small farms are less efficient than their larger counterparts， but mechanization services can help reduce the gap between them. The impact of mechanization services on technical efficiency is significantly positive in labor-intensive production links such as tillage， irrigation and harvesting links and in semi-labor and semi-technology intensive production link （sowing service）， while is not statistically significant in the technology-intensive link （pest control service）. Our findings suggest that mechanization services are an important source to increase farm efficiency and it is urgent to pay attention to the standardization of mechanization services， especially in technology-intensive links so as to reduce supervision cost.

Key words：agricultural socialized services; technology introduction effect; factor intensive type

（责任编辑：赵春江）