非农就业、农机服务外包对粮食产量影响*

戴浩，魏君英，刘子宸

(长江大学经济与管理学院,湖北荆州,434023)

0 引言

作为人口大国,保障粮食安全一直是我国的头等大事。当前我国面临着错综复杂的国际局势以及国内严峻的疫情形势,如何提高粮食产量,保障粮食安全,比以往更具有紧迫性。2022年中央一号文件指出要牢牢守住保障国家粮食安全的底线,二十大报告提出要全面夯实粮食安全根基。从我国农业农村发展情况来看,当前呈现两个显著的特征：一方面,随着城镇化的推进,农村人口不断流向城市,非农就业程度不断提高,使得粮食生产面临劳动力短缺的风险;另一方面,随着农业社会化服务程度和农业机械化水平的不断提升,农机服务外包发展迅速。理论上,非农就业程度的增加不利于粮食生产,也由此引发人们的担忧,而农机服务外包作为一种新型的农业经营方式,不仅促进了农业规模化生产,提高了农业生产效率,而且在缓解非农就业带来的农业劳动力缺乏问题上发挥了重要的作用。

那么实际上,非农就业和农机服务外包究竟对粮食产量的影响如何,促进还是阻碍?对此,有待进行实证的探讨。探究非农就业和农机服务外包对粮食产量的影响不仅有利于厘清二者对粮食生产的作用机制,而且对于提升农机服务外包规模,提高粮食产量,保障粮食安全,实现“饭碗装中国粮”具有重要的现实意义。

关于非农就业和农机服务外包对粮食生产的影响,现有文献已展开了较为丰富的研究。其中,一些学者研究了非农就业导致的农业劳动力变化对于粮食生产的影响,发现当前农业劳动力短缺、村庄空心化问题凸出[1],农村人口老龄化程度加剧、劳动力外流导致农村适龄劳动力减少,不利于粮食生产[2-3],但劳动力外流对粮食生产技术效率的影响由于资源禀赋和区域差异等而存在地区差异[4],农村劳动力外流阻碍粮食主销区粮食产量的提高,对全国和其他功能区的影响不显著[5]。非农就业在一定程度会导致耕地撂荒[6-7],但总体而言,在经济利益最大化的驱使下,非农就业使得农户转让土地,以资本代替劳动[8],降低农户复种次数,提高粮食作物种植比例,即非农就业有利于“趋粮化”[9-10]。另外一些学者从如何缓解农业劳动力短缺的视角,研究了农业服务外包的作用,认为农业生产性服务业、农业生产托管和服务外包的发展可以缓解劳动力短缺问题[11-13],农业生产托管在稳定产权、降低成本和风险以及提高机械化等方面对于保障国家粮食安全意义非凡[14],有利于促进粮食持续增产提质,稳固中国粮食安全战略根基[15]。

综上所述,现有文献分别针对非农就业、农机服务外包对粮食生产影响进行了大量研究并取得丰硕成果,为本文研究奠定良好的理论基础。但就上述已有研究来看,存在进一步研究的空间：一是虽然已有学者讨论了非农就业对粮食生产的影响,但结论尚不一致,且关于非农就业对粮食产量的最终影响究竟如何缺乏实证的检验,理论上农机服务外包有利于粮食生产,但对粮食产量究竟影响如何尚缺乏验证;二是现有研究认为农机服务外包有利于缓解非农就业带来的劳动力短缺问题,说明二者存在互补关系,但这种互补关系对粮食产量的影响究竟如何有待证实。

基于此,本文利用我国31个省(市)2011—2020年面板数据,检验非农就业和农机服务外包对粮食产量的影响。

1 理论分析与研究假说

1.1 非农就业对粮食产量的影响

基于家庭分工经济理论,家庭成员的专业化选择和分工是在充分考虑家庭成员的分工优势基础上,实现家庭利润最大化的决策过程。在农户进行家庭生产决策过程中,可将农户的非农就业和粮食生产看作家庭生产的两种“产品”[16],在劳动力市场开放、非农就业门槛较低以及粮食生产效益相对较低的背景下,农村劳动力尤其是农村青壮年会选择非农就业,造成农业劳动力短缺,从而影响粮食生产进而影响粮食产量。

具体而言,非农就业对粮食产量的影响主要通过两条途径实现。第一,非农就业可能加剧耕地非粮化。非农就业会导致土地流转行为增加,由于种粮收入远低于非粮食作物收入,被流转的土地可能会用于种植经济效益更高的非粮作物,造成耕地非粮化。第二,非农就业可能造成粮食产量与质量双重下降。非农就业引致农村劳动力短缺,为提高粮食产量,农户在农业生产过程中会增加农药、化肥等化学化物资的使用量以弥补劳动力不足问题,加剧耕地的污染程度;同时由于劳动力缺乏,农田疏于管理,耕地质量下降,进而导致粮食产量和粮食质量双重下降。

基于上述分析,提出假说1：非农就业可能导致粮食产量减少。

1.2 农机生产服务外包对粮食产量的影响

外包通过学习的外部性、重组效应和多样化效应等途径作用于生产率[17],就农业生产领域而言,服务外包主要通过规模经济和学习的正外部性等途径对粮食产量产生影响。一方面,服务外包可以促进粮食规模经营。农户将粮食生产的部分或全部环节外包给某些具备足够能力的农户、农业社会化服务组织或农业专业合作社等农业服务主体,可以克服自身各种条件的限制,实现规模经营。当粮食生产经营规模达到一定程度时,农业生产投入要素的组合才能实现最优,从而提高粮食生产效率和粮食产量。另一方面,服务外包可以推动农业机械技术的应用与推广。目前农业服务外包主要集中于农业机械服务方面,随着农机服务外包的发展,越来越多的农户选择农业机械化生产来替代传统的人工耕种,不仅提高了粮食生产效率,同时也推动了农业机械技术的应用与推广。当前,粮食生产外包程度较高的环节主要集中于整地、播种、插秧、收割等机械化作业程度较高的环节。机械化作业水平的提高,有利于粮食产量的提高。例如,在整地环节,通过机械深耕、松土等方式可以增强土壤含水保墒能力和有机质含量,为粮食播种创造良好的环境,有利于粮食作物的发育和生长;在播种环节,机械化作业能够提高粮食作物的种植行间距和播种深度,保证播种量的精准度,合理科学的播种方式有利于粮食产量的提高。相关研究表明,农业机械化每提高1%,粮食产量将会提升5%[18]。

基于上述分析,提出假说2：农机服务外包有利于粮食增产。

1.3 非农就业与农机生产服务外包对粮食产量的联合影响

农机服务外包和非农就业二者之间存在相互作用,共同影响粮食产量。作为一种新型农业经营方式,农机服务外包的产生改变了农业经营方式和农业生产要素投入比例,对劳动要素投入要求相对减少,既为非农就业提供了条件,也解决了非农就业引致的劳动力短缺问题。而非农就业一方面引致对农机服务外包需求的增加,为农机服务外包发展创造需求条件,另一方面,非农就业提高了农民收入,使得农户有能力购买农机外包服务。

因此,非农就业与农机服务外包存在相互作用,互为条件,非农就业使得农户家庭劳动力资源得到优化配置,为农机服务外包发展提供了条件,而农机服务外包解决了农户家庭劳动力短缺的问题,为农户家庭劳动力资源配置提供了条件。

农机服务外包和非农就业的这种相互作用从两个方面影响粮食产量：一方面,非农就业使得从事粮食生产的农业劳动力弱质且数量不足,但在农业服务外包发展完善的条件下,弱质农户会倾向选择农机服务外包继续从事粮食种植活动,此时农机服务外包发挥对农业劳动力短缺的“替代效应”,这种“替代效应”客观上提高了粮食种植的机械化水平,促进粮食生产规模扩大,有利于粮食产量的提高;另一方面,通过农机服务外包替代劳动力,可以解决农业高投资需求和农户低购买力之间的矛盾,在土地高度细碎化、生产分散化的现实情况下实现农业机械化水平的提升。农机服务外包通过劳动分工将农业劳动力从土地中释放出来,并且通过非农就业增加非农工资性收入,非农工资性收入的增加提高了农户粮食生产环节外包意愿与能力,同时服务外包减少了农户自行购买农业机械的需求,使得农户有充足的资金从事粮食生产种植活动,从而促进粮食增产。

基于上述分析,提出假说3：非农就业和农机服务外包相互作用,农机服务外包在一定程度上能弥补非农就业对粮食产量的不利影响,二者对粮食产量的联合影响为正。

2 数据指标与计量方法选择

2.1 变量指标与数据说明

1) 被解释变量。粮食产量(RICE)是本文的被解释变量,本文研究的粮食主要包括水稻、玉米、小麦三大粮食作物。为直接反映粮食产量的真实情况,本文选取粮食总产量来衡量粮食产量。

2) 核心解释变量。本文的核心解释变量主要包括非农就业(JOB)和农机服务外包(SERVICE)。其中,非农就业(JOB)借鉴学者的做法[19],采用非农业部门年末就业人数占总就业人数的比例(第二、三产业就业人数/总就业人数)来量化非农就业。

农机服务外包(SERVE)是本文研究的核心解释变量。农机服务外包涵盖机耕、机播、机收、灌溉、病虫害防治等多环节,不同环节服务外包对农业服务外包的贡献度各不相同,不能简单将其汇总相加。现有文献表明,耕、种、收三个环节的外包在农业服务外包环节中更为普遍,借鉴学者的做法[20],从耕、种、收三个外包服务环节综合衡量农机服务外包水平,同时参考《2020中国机械工业统计年鉴》,对耕、种、收三个外包服务环节分别赋值0.4、0.3、0.3。农机服务外包的计算如式(1)所示。

农机服务外包=0.4×机耕率+0.3×机播率+

0.3×机收率

(1)

其中,机耕率为机械耕作环节外包面积与农作物种植面积之比;机播率为机械播种环节外包面积与农作物种植面积之比;机收率为机械收割环节外包面积与农作物种植面积之比。

3) 控制变量。借鉴已有研究,本文选取以下四个控制变量：

城镇化(URBAN)。城镇化过程中,大量农村劳动力转移到城镇,导致农业劳动力减少,粮食种植面积可能随之减少,进而影响粮食产量,城镇化作为影响粮食产量的重要变量之一备受学者关注。本文以城镇人口占总人口的比重来衡量城镇化水平。

农村用电量(ELE)。农村用电量可以一定程度反映该地区在农业生产过程中机械化作业水平,用电量越高说明机械化程度越高,越有利于粮食产量的提升。

基础设施(STRU)。农田水利等基础设施反映了粮食种植的基础支撑条件,完善的基础设施有利于粮食的播种与生长。本文以有效灌溉面积衡量基础设施。

受灾面积(DIS)。农业灾害对粮食产量的影响极大,受灾严重可能导致当年粮食产量锐减甚至颗粒无收,本文以受灾面积衡量受灾情况。

2.2 数据来源与描述性统计

鉴于数据的可获得性,本文选取的数据样本期间为2011—2020年,数据主要来源为EPS数据库、《中国农业机械工业年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》以及各省(市)统计年鉴。相关数据来源与变量的描述性统计见表1。

表1 相关变量说明Tab.1 Description of the relevant variables

2.3 实证模型设定及估计方法说明

根据研究假设,本文构建的基准回归模型如式(2)所示。

RICEit=α0+β1JOBit+β2SERVEit+

β3CONit+θi+∂t+εit

(2)

式中：RICE——粮食产量;

JOB——非农就业;

SERVE——农机服务外包;

CON——一系列控制变量集合;

θi——个体固定效应;

∂t——时间固定效应;

εit——随机扰动项;

i——省份;

t——年份。

3 实证分析

3.1 基准模型分析

为深入探究农机服务外包、非农就业以及二者交互项对粮食产量的影响,本文构建3个模型进行研究：模型(1)为估计非农就业对粮食产量的影响;模型(2)为估计农机服务外包对粮食产量的影响;模型(3)为估计非农就业和服务外包的交互项对粮食产量的影响。本文运用Stata16软件,表2为模型的估计结果。

表2 基准回归Tab.2 Benchmark regression

由模型(1)估计结果可知,非农就业对粮食产量的回归系数为-0.330,且在1%的水平下显著,即非农劳动力每增加1%,粮食产量将会减少33%,说明非农就业不利于粮食产量的提高。主要原因在于非农就业造成农业劳动人口减少,劳动力缺乏,农业资源闲置,原有的农田难以得到充分开垦利用,农业生产要素投入质量下降,进而造成粮食产量减少。据此,假说1得到验证。

由模型(2)估计结果可知,农机服务外包对粮食产量的回归系数为0.067 3,且在10%的水平下显著,即农机服务外包每增加1%,粮食产量将会增加6.73%,说明农机服务外包有利于粮食产量的提高。农机服务外包的发展可以产生服务规模经济,实现从耕地规模经营向服务规模经营转变和粮食生产的纵向分工。相较于小粮农,农机服务外包拥有的规模化、专业化和机械化等得天独厚的优势。粮食种植的整地、播种、病虫害防治以及收割等关键环节进行外包,不仅充分发挥粮食生产投入要素最优配置,提高粮食生产效率,还能实现农户增收,粮农增产。据此假说2的验证。

由模型(3)估计结果可知,非农就业和农机服务外包的交互项对粮食产量的回归系数为0.413,且在1%的水平下显著,即农机服务外包对粮食产量的正向作用大于非农就业对粮食产量的负面影响。主要原因可能,一方面农机服务外包兼具规模经营和劳动分工的特征,其劳动力的“替代效应”能有效缓解非农就业造成的劳动力短缺问题,同时,农业机械的使用提高单位土地面积的粮食产出效率,对粮食产量具有显著的促进作用。另一方面,非农就业催生了农机服务外包的发展,进一步强化了农机服务外包的正向作用。据此,假说3得到验证。

3.2 稳健性检验

为检验研究结果的可靠性,本文依次使用系统GMM、缩尾处理和缩短年份三种方法检验基准估计结果的稳健性。

首先,为避免内生性问题,本文使用系统GMM模型来缓解可能存在的内生性的问题,模型估计结果如表3模型(4)所示。在进行系统GMM回归后,非农就业、农机服务外包以及两者的交互项与基准回归结果总体一致。其次,对数据整体进行缩尾处理,其结果如表3模型(5)所示,模型估计结果除回归系数略有不同外,与基准回归基本一致,说明基准回归估计结果可靠。最后,为避免2020年新冠疫情对本文结果可能造成的干扰,在剔除2020年的数据后对模型重新进行回归,结果如表3模型(6)所示,回归结果表明非农就业对粮食产量的影响有显著的负面影响,农机服务外包对粮食产量有显著的正向影响,且非农就业和农机服务外包的交互项对粮食产量具有显著的正向影响。综上所述,本文的研究结论稳健可靠。

表3 稳健性检验Tab.3 Robustness test

3.3 区域异质性检验

在基准回归中,非农就业和农机服务外包以及两者的交互项对粮食产量的影响呈现较为稳定的关系,不同区域间非农就业和农机服务外包发展程度各不相同,那么不同的经济发展水平的区域间,非农就业、农机服务外包以及两者的交互项对粮食产量的影响是否存在差异?表4汇报了经济发展水平不同地区的回归结果。

表4 异质性检验Tab.4 Testing for heterogeneity

由表4可看出,在模型(7)和模型(8)中,东部地区和中部地区非农就业、农机服务外包以及两者的交互项对粮食产量的回归系数均显著。其中东部地区非农就业、农机服务外包对粮食产量的影响均大于中部地区,但中部地区非农就业和农机服务外包的交互项对粮食产量的影响大于东部,可能原因是,东部地区非农就业机会较多,农户非农就业程度较高,同时,农机市场化程度高,其农机服务外包也相应发展较好,但东部地区农业体量在三大区域中最小,总体上二者的交互作用对粮食产量影响较小,中部地区的湖北省、湖南省、河南省等省(市)是我国的粮食主产区,农业体量大,其中粮食生产在农业生产活动中具有举足轻重的地位,非农就业与农机服务外包的交互对粮食产量影响相对较大。西部地区只有非农就业对粮食产量的影响系数显著,其原因可能是西部地区经济相对发展缓慢,与东、中部相比城乡差异相对较大,农户在农村和城镇所获工资报酬级差大,西部地区农村劳动力流出程度较高,但农业机械化水平较低,农机服务外包发展较慢,导致非农就业对粮食生产的负向相对显著。

4 结论与政策启示

基于全国31个省(市)2011—2020年省际面板数据,实证检验了非农就业、农业生产服务外包以及两者的交互作用对粮食产量的影响。研究结果表明：第一,非农就业对粮食产量具有显著的负面影响,具体表现为非农就业程度越高,对粮食产量的负面效应越大。第二,农机服务外包对粮食产量的增产效应显著,服务外包发展程度越高,提高粮食产量的效果越好。第三,非农就业和农机服务外包的交互项对粮食产量有正向效应,且农机服务外包对粮食产量的正向效应大于非农就业对粮食产量的负面效应。

基于上述结论,提出如下对策建议。

1) 合理引导农户非农就业,确保农业生产力。非农就业是农户增收的一条重要途径,但本文研究结论显示非农就业不利于粮食产量的提高,因此有必要确保农业劳动力数量,稳定粮食产量。政府出台制定相应的法律政策,统筹城乡基础服务发展,推动城乡社会保障均等化,增强乡村地区的“黏性”,让农村留得住青年劳动力,确保粮食生产拥有足够劳动力,保障粮食安全。

2) 完善农机服务外包体系,推动农业现代化。研究表明农机服务外包的粮食增产效应显著,因此加快农机服务外包环节建设,提升农业社会化服务水平。首先,鼓励农业合作组织和家庭农场等新型农业经营主体扩大服务半径,满足农户各生产环节的农机服务需求。其次,积极推广农业机械化服务模式,充分挖掘农业机械联耕联种的规模效应。再者,对于大型农业机械的提供方给予一定的财政补贴和政策扶持,推动农业服务外包的纵向化发展,构建现代化“保姆式”农业服务外包模式,提高粮食生产动力。

3) 合理配置粮食生产要素投入,充分挖掘粮食产能。在人口红利趋于消失的背景下,粮食生产动能由传统的劳动密集型生产模式逐步转向技术、资本密集型生产方式,依靠劳动力种植粮食优势不再,深化粮食生产方式改革,加快资本、技术密集型农业生产转向,实现粮食规模化经营。同时以科技创新为支撑、聚焦粮食安全、农业防灾减灾等领域,攻坚农业数字化等关键技术,形成一条科技进步、可持续发展的粮食高质量发展道路。