农机生产服务集聚对农业生态效率的影响因素研究——以西北地区为例

○穆佳薇 余国新

（1第六师五家渠市党委党校，新疆 五家渠 831300；2新疆农业大学经济管理学院，新疆 乌鲁木齐 830052）

一、引言

当前，全球变暖及能源枯竭等重大问题受到国际社会的普遍关注。据联合国环境规划署（UNEP）《2020 年排放差距报告》显示，中国绝对温室气体排放量仍居全球首位[1]，其中种植业二氧化碳排放占中国碳排放总量的16%～17%[2]。因此，保证农业可持续发展同时实现“降污减排”成为世界各国的共同愿景。现有研究表明[3]，发展农机服务是破解农业产业升级和推动农业低碳转型的重要引擎。在政府政策扶持下中国农机生产服务取得了显著成就，农机总动力由1978 年的1.17 亿千瓦增至2020 年的10.56 亿千瓦，涨幅近9 倍。为满足农机服务需求，2020 年我国农业机械化作业服务组织达到19.48万个。其中农业机械专业合作社服务组织高达7.54 万个。在此背景下探讨农机生产服务集聚对农业生态效率的影响，对增强西北地区农业竞争力具有重要的现实价值。

对农机生产服务而言，其在中国式现代化的发展进程中扮演着重要角色，但当前对农机生产服务的界定和定位并未形成统一认知。有学者探讨了农机服务对农业生产的作用[4]，并认为农机服务能够和农业劳动力之间形成替代效应，对农业生产具有积极作用[5]；有学者对农户使用农机生产服务的行为进行了细致探讨，发现农户农机生产服务使用量受耕地面积、家庭劳动数以及非农就业等[6-7]影响。在农机生产服务能否提高农业生产效率的研究中，学者们通过对不同种植类型的农户调查发现，农机生产服务水平对农业技术效率具有促进作用[8]，这源自农机生产服务标准化水平的提高缓解了道德风险发生的可能性[9]。部分学者则认为农户技术效率提升的关键在于技术服务[10]。对产业集聚而言，产业集聚作为常见的组织模式既可以带来规模经济效益更能实现专业化分工和资源配置。以往研究多关注农业、制造业、高新技术、生产性服务业等领域集聚，从产业链视角探究农机生产服务集聚的实证相对欠缺。

当前关于农业生态效率的研究颇为丰富，主要分为三类：一是农业生态效率的内涵界定。农业生态效率是生态效率在农业层面的拓展，其作为评价农业生产过程中经济和生态系统的综合效率，是以调控农业资源利用为手段，以可持续发展理论为前提，以满足人们对质量需求为目标，实现环境污染和资源消耗的最小化。二是农业生态效率的指标选取和测度。单要素视角下的农业生态效率反映的是碳排放与经济之间的比值关系，计算较为简便，但割裂了农业生产“资源—经济—生态”之间的多重属性特征[11]。全要素视角下的农业生态效率在选择投入产出指标时，通常以农业生产总值为期望产出，农业碳排放或农业面源污染作为环境产出[12]，但随着研究成果的不断成熟，多数学者在测度生态效率时将农业面源污染和碳排放同时纳入环境产出的分析框架，但因测度方式不同，得出的结论也不同。三是农业生态效率的影响因素。微观层面的研究比较丰富且研究结论较为一致，即化肥、农药和农膜等环境产出冗余是导致农业生态效率损失的关键[13]；宏观层面侧重于劳动力转移[14]、环境规制[15]、农业信息化[16]、产业集聚[17]、农村金融发展[18]、结构变迁[19]、社会化服务[20]、数字普惠金融[21]、技术创新[22]及城镇化[23]等影响。微观层面对农业生态效率影响因素的研究正从常规视角不断向纵深细化，由投入和环境产出冗余逐渐向更为具体的因素深入，黄玛兰等[24]发现农户绿色认知和环境规制能提高农业生态效率。在影响因素模型设定中，主要集中在Tobit 模型和空间杜宾模型的运用上[25-26]。

纵观已有研究发现：（1）从研究对象看，现有研究重点讨论了农机生产服务对单一作物生产率的影响，但鲜有文献基于农机生产服务集聚视角分析其对农业生态效率的影响。（2）从研究范围看，多数学者立足微观和省级尺度开展研究，基于市级层面探讨的文献相对匮乏，容易造成估计结果的偏误。

基于此，文章拟从以下两方面做出一些新的尝试。（1）基于产业经济学和空间地理经济学双重视角，将农机生产服务集聚纳入模型并实证检验两者之间的非线性影响，有助于丰富环境库兹涅茨曲线理论在农机生产服务领域的拓展。（2）现有文献多是探讨环境规制对生态治理问题的影响，随着土地托管服务的不断壮大，农业经营主体对农业中间环节的需求日益增加。因此，文章将视角聚焦在农机生产服务业，通过调整产业结构发挥集聚效应，最终实现农业“减排降污”和“增质增效”，为实现“双碳”目标提供新思路。

文章利用2005—2020年西北地区51个市级面板数据，运用区位熵和超效率SBM 模型测度农机生产服务集聚和农业生态效率，借助空间杜宾模型检验农机生产服务集聚对农业生态效率的溢出效应，以期为西北地区农业低碳转型提供经验依据。

二、理论分析与研究假设

（一）农机生产服务集聚与农业生态效率之间存在非线性关系

农机生产服务集聚有高级和中低级的阶段性之分，表明农机生产服务集聚对农业生态效率的影响并非一成不变[27]。换句话说，农机生产服务集聚虽然对提高西北地区农业生态效率具有积极作用，但这种积极的作用可能仅限定于一定的集聚范围或是某一时期，二者并非简单的线性关系。

据此，本文提出假设H1：农机生产服务集聚与农业生态效率之间存在非线性特征。

（二）农机生产服务集聚对农业生态效率具有空间溢出效应

农机生产集聚产生的规模经济效应和规模外部性会对农业生态效率产生影响。一方面，随着农机生产服务的不断集聚，农机生产规模也随之扩大并产生规模经济效应。规模经济效应能降低生产成本并实现劳动力的专业化，还能减少农用材料消耗和设备磨损，在提高农业机械化过程中也能提升农业生产效率，从而对农业生态效率产生正向影响[28]。另一方面，农机生产服务集聚能够扩大西北地区本地的市场规模，同时也会引起其他服务机构的质量提升，有助于农机服务部门扩大生产服务规模，提高生产效率。此外，农机生产服务集聚还能加强农业企业之间的协作，促进农业企业之间的交流和学习[29]，有助于农业企业效率提升和品质提高。

据此，本文提出假设H2：农机生产服务集聚对农业生态效率具有空间溢出效应。

（三）农机生产服务集聚通过技术进步影响农业生态效率

当前，我国仍是以小农经营为主并且土地细碎化问题显现，小规模农户在农机技术采纳和获取层面缺乏主动性，若直接将先进的农机技术推广给农户会由于专业性过强导致技术难以有效运行[30]。农机生产服务还可以借助外包的形式将先进技术引入农业生产作业中，破除直接向农户技术推广的现实壁垒，提高农业生产的技术含金量，提高农业经济产出，降低农业非期望产出，提高农业生态效率。除此之外，农业生产服务集聚还贯穿于农业生产的产前、产中和产后的各个环节，能够有效保证产出质量。技术进步带来的专业化农机服务播种技术能显著提升农作物的出苗率和成活率[31]。因此，农机生产服务作为农机技术推广的重要载体，能有效促进农业生产技术的提升，最终提高农业生态效率。

据此，本文提出假设H3：农机生产服务集聚通过技术进步影响农业生态效率。

三、研究设计

（一）变量选取

1.被解释变量：农业生态效率（AEE）

提高西北地区农业生态效率的目的是以尽可能低的农业资源投入和环境成本，获得尽可能高的农业经济效益并实现生态保护，是西北地区农业经济、资源利用与环境保护协调共赢关系的综合表现。文章参考潘丹[32]等学者的做法，并结合西北地区农业生产的现实特征，依据指标适用性原则，以农膜、农药、土地等要素为投入指标；以农业总产值为期望产出；以农业碳排放量和污染物排放为环境产出。其中，农业碳排放计算借鉴李波[33]的做法，农药4.9341千克碳/千克、化肥0.8956千克碳/千克、农膜5.18 千克碳/千克、作物翻耕312.60 千克碳/平方千米。

表1 农业生态效率评价指标体系

2.解释变量：农机生产服务集聚(Amps)

胡祎[7]将农机生产服务定义为每亩农机生产服务费用和每亩用工量之比。王洋[34]以农机作业总收入与粮食播种面积的比值来衡量农机生产服务水平。文章参考以往文献对农机生产服务的界定，将农机生产服务集聚界定为地区农业机械服务费用与农业生产总投入费用的比重占西北地区农业机械服务费用与农业生产总投入费用的比重。区位熵用于反映某一产业的集聚程度，熵值越高则表示集聚程度越高，因此采用区位熵衡量农机生产服务集聚。

3.控制变量

农业生态效率受自然条件、经济发展和农业生产等影响。因此，文章参考现有研究[25-26]选取以下五个控制变量：（1）工业化水平（IL）以工业增加值占地区生产总值的比重表征。工业化发展过程往往伴随着劳动力流动，引起技术和信息扩散，对农业生态效率产生正向影响。然而工业化的快速发展也会吸纳农村劳动力，导致农户在时间的刚性约束下密集使用化学品，降低农业生态效率。（2）农业机械强度（AML）以农业机械使用量占单位播种面积的比重表征。农业机械化水平的提高虽能提高农业生产效率，但又会因化学投入过量造成环境产出增加。（3）财政支农（FSA）以农业和农林水事务支出占一般公共预算支出的比重表征。政府通过实施财政支农政策在生态治理方面取得了显著成效，因此农业生产抵御自然灾害的能力也明显增强，保证了农作物的增产增收，有助于提高农业生态效率。（4）降水量（LnPre）以年均降水量表征。农作物在生长期内离不开水资源，通过水资源来维系农作物在自然界的碳氧平衡。（5）农民满意度（LnFS）以农村居民人均纯收入表征。农民收入水平的提高将引起消费结构和农户观念的转变，最终促进社会采纳可持续的方式利用和分配资源，在增加农业效益产出的同时减少对环境的污染。

（二）模型构建

1.超效率SBM模型

在农业生态效率的研究中，数据包络分析法多用于技术效率的估计。该方法在处理多投入和产出方面具有显著优势。文章以TONE[35]提出的将非期望产出纳入生产可能集的超效率SBM模型为基础，在环境技术框架下构建同时包含经济产出和环境产出的可能集。假定生产系统有N个决策单元，且每种单元均有m投入和q产出，表示为x∈Rm，y∈Rq，将矩阵X和Y界定为：X=[x1,x2,…,xn]∈Rmn，Y=[y1,y2,…,yn]∈Rqn，X＞0，Y＞0,由此可转换为：

式中，λ∈Rn表征权重的向量；λ≥0为规模报酬不变。基于上述分析，特定的决策单元的超效率SBM模型可具体表达为：

式中，ρ0为西北地区农业生态效率；t为年份；分别为t时期生产单位生产投入、经济产出和污染排放；N、M、I分别为决策单元有投入指标N类、期望产出M类、非期望产出I类；n、m、i分别为投入、期望产出和非期望产出个数；为要素投入、期望产出和环境产出的松弛变量；为决策单元k=1,2,…,K的权重；k和j为不同的决策单元；目标函数ρ0严格遵守的单调递减特征。当，即意味着决策单元完全有效；若0 ≤ρ0≤1，表明存在效率损失。

2.空间计量模型

为有效避免由于忽视区域间空间关联造成的估计偏误，引入空间计量模型以考察变量之间的影响路径。即：

式中，AEEit为i城市t年的农业生态效率；Ampsit为i城市t年的农机生产服务集聚程度；xit为控制变量；W为51×51 阶空间邻接权重矩阵；γi为截距项；αi、βi为集聚和控制变量的回归系数；μit为随机误差项；νi为个体固定效应；t为时间固定效应。

3.空间矩阵构建

为确保模型识别的精准性，首先引入邻接权重矩阵W1，它是目前最常用的二值空间权重矩阵，构造虽简单但具有一般性。同时引入地理距离W2和经济距离W3进行稳健性检验。其中，W1以两城市中心位置是否相邻进行设定；W2以经纬度计算城市地理距离倒数的平方进行设定；W3以2005—2020年各市GDP均值的倒数进行设定。设定如下：

（三）数据来源及处理

文章选取2005—2020年西北地区51个市级面板数据展开研究。原始数据分别源于历年《中国农村统计年鉴》《全国农产品成本收益资料汇编》和《中国农业机械工业年鉴》，并辅以各地州市统计年鉴。文章用于测算各地州市农业生态效率的数据源自《中国农业统计年鉴》（2006—2021）并辅以地州市统计年鉴等。农业碳排放系数源自美国橡树岭国家实验室。各变量描述性统计如表2所示。

表2 变量的统计性描述

四、实证检验与结果分析

（一）农业生态效率发展趋势分析

运用Matlab 软件计算得到2005—2020 年西北地区农业生态效率均值（见表3）。在研究区间西北地区农业生态效率水平较高，平均效率值为0.920，但未能实现完全有效。西北地区农业生态效率的差异显著，玉树藏族自治州（1.294）、吐鲁番市（1.245）、陇南市（1.222）等地农业生态效率水平位列前茅，而银川市（0.420）、白银市（0.414）、中卫市（0.352）和石嘴山市（0.321）等相对较低。这意味着西北地区农业生产正处于由粗放型向集约型农业嬗变的阶段。其中虽然部分地区效率得以改善，但多数地区效率仍处于中低水平，说明西北地区农业生态效率的提高依赖化学投入的局面并未根本扭转，导致资源配置效率损失。

表3 2005—2020年西北地区51个地州市农业生态效率均值

（二）空间相关性检验

农业生态效率具有跨区流动性[36]，农机生产服务集聚也能突破时空界限。在探究农机生产服务集聚与农业生态效率关系时还需对其进行空间相关性检验。借鉴侯孟阳等[37]的做法，采用莫兰指数分析空间依赖度（见表4）。结果表明，农业生态效率的莫兰指数在各个年份均通过了显著性检验，其集聚程度虽在个别年份出现波动，但总体仍处于明显的上升走势。由此揭示，2005—2020 年西北地区农业生态效率遵循高值区与一个或多个高值区相邻，而低值区与其他低值区相邻的整体态势。

表4 空间相关性检验

（三）实证结果

1.模型设定与结果分析

为考察变量间存在的关联性，文章将通过空间计量模型展开相关验证。豪斯曼检验结果表明模型在1%的显著性水平上拒绝采用随机效应的原假设；通过LM和RLM检验表明空间误差模型和空间滞后模型的LM和RLM多在1%的水平上显著拒绝原假设，表明不能忽略农机生产服务集聚对农业生态效率的空间作用；通过LR和Wald检验发现模型均在1%的显著性水平上拒绝SDM 模型退化为SAR 和SEM 的原假设。综上所述，文章运用SDM模型探索西北地区农机生产服务集聚对农业生态效率的空间效应。

从空间杜宾模型的结果来看，农机生产服务集聚在1%的显著性水平上通过检验且系数为正，表明随着农机生产服务集聚的增加，农业生态效率也逐步提高。农机生产服务集聚改善农业生态效率的原因可能有两方面：一是近年来城镇化的不断加速造成农村劳动力匮乏严重，在缺乏农机生产服务下农户分配到每块耕地的时间减少，导致农业生产率下降，不利于农业生态效率的提高；若采用农机生产服务，则可确保耕地劳作的质量，弥补因进城务工等客观因素引起的效率缺失问题，最终提高农业生态效率。二是发展初期借助产业转型等政策帮扶促使农机生产服务业得以有效聚集，与产业之间关联性增强，农业产业链的规模经济效应逐步形成，提高了农业生态效率。从非线性检验看，表5中的模型加入了农机生产服务集聚的二次项。农机生产服务集聚一次项的估计系数显著为正，二次项的估计系数显著为负，反映出农机生产服务集聚对农业生态效率的影响呈倒“U”型路径，假设H1得以验证。

表5 空间计量回归结果

从控制变量看，工业化水平对西北地区农业生态效率产生了较为强的负作用；农民满意度在经济距离权重矩阵下显著为正，意味着农民人均纯收入的增加对西北地区农业生态效率具有提升效应。随着人们生活水平的不断提升，消费者更倾向于追求绿色、有机的农产品以提高生活品质，农户作为理性人也会选择种植绿色农产品，在实现增收同时也改善了农业生态效率；其余变量对农业生态效率的提振作用微弱。

2.效应分解

使用偏微分法[38]分析农机生产服务集聚对农业生态效率的影响（见表6）。由表6空间效应分解结果可知，农机生产服务集聚对农业生态效率的直接效应（0.271）、溢出效应（0.076）和总效应（0.195）均在1%的水平上显著。表明本地区农机生产服务集聚水平的提升能提高本地区农业生态效率，同时提升邻近地区农业生态效率，具有显著的正向空间溢出效应，假设H2 得以验证；工业化水平在1%的显著性水平上均为负，表明工业化水平的提高对本地和邻近地区农业生态效率均产生负向效应；财政支农在5%的水平上显著为负；机械化程度、农民满意度和日照时长对农业生态效率的溢出作用微弱。

表6 空间效应分解结果

（四）异质性检验

为深入探究不同集聚度对农业生态效率的影响差异，进行分组检验，计算得到西北地区农机生产服务集聚指数的中位数，并以该中位数为界限将样本量划分为低集聚组与高集聚组（见表7）。在地理相邻、地理距离及经济距离矩阵下农机生产服务集聚对农业生态效率的系数具有显著的正向影响，与总样本回归系数方向保持一致，两组农机生产服务集聚水平系数的费舍尔组合检验P 值为0.36，从统计意义上说明无论集聚程度高或低，农机生产服务集聚的一次项均能显著提高农业生态效率，也验证了SDM结果的稳健性。

表7 异质性分析

（五）稳健性检验

文章采用以下方法验证空间杜宾模型回归的稳健性（见表8）：一是替换因变量，借鉴田云等[39]做法，用农业碳排放对农业生态效率指标进行再度量。指标越低，表明西北地区农业生态效率的水平越高；二是样本剔除，依据2020年西北地区51个城市的GDP 排名，剔除整体排名最末的五个地区(克州、黄南、海北、果洛、玉树)；三是内生性讨论，选取解释变量滞后一期作为工具变量进行验证。结果表明系数大小虽有所变动，但估计系数的方向未发生改变，佐证了农机生产服务集聚对农业生态效率的正向作用，整体稳健性良好。

表8 稳健性分析

（六）机制检验

借鉴温忠麟[40]的做法采用MLE 对模型进行估计（见表9）。结果表明，在三种权重矩阵下农机生产服务集聚与技术进步正相关，说明农机生产服务集聚程度越高，地区技术进步越快，在考虑农业生态效率后农机生产服务集聚一次项系数仍显著为正、二次项系数显著为负。说明在集聚初期随着城市生产活动不断增加，农机生产服务集聚对农业生态效率具有积极影响，显著提高了农业生态化发展水平，当技术进步发展到一定阶段后农机生产服务集聚产生的拥堵效应远高于集聚效益。因此，西北地区技术进步快的城市应积极寻求产业承接区，尤其是新疆南疆城市，可通过推动部分农机生产服务向该地转移，缓解本地因为过度集聚导致的负面作用，也能推动承接地农业可持续发展，假设H3得以验证。

表9 传导机制分析

五、结论与建议

（一）主要结论

文章利用西北地区2005—2020年51个地州市的面板数据，采用超效率SBM 模型测度农业生态效率，在此基础上探究了农机生产服务集聚对农业生态效率的溢出效应。通过中介效应模型从技术进步路径检验了农机生产服务集聚影响农业生态效率的中介效应，研究结论如下：

首先，2005—2020 年西北地区农业生态效率总体递增，但地区间的发展不平衡。农业生态效率的莫兰值均通过了显著性检验，且呈现“高—高集聚”和“低—低集聚”的分异特征。其次，农机生产服务集聚不仅对本地区农业生态效率产生促进作用，并通过空间关联对其邻近地区农业生态效率产生正向空间溢出效应，提升农业生态效率。最后，通过非线性检验发现，农机生产服务集聚对农业生态效率的影响呈现倒“U”形路径；技术进步在二者之间具有较强的中介效应。

（二）对策建议

1.合理提升农机生产服务集聚水平。进一步深化西北地区农机生产服务集聚程度，发挥产业集聚对农业生态效率的正向影响。当地政府应实行与农机产业集聚相适配的财政扶持政策，不断完善农业污染法规，发挥农机生产服务集聚对农业生态效率的提振作用。此外，还需重视农业生产服务集聚对农业生态效率产生正向影响的拐点，引致农机生产服务集聚在合理区间，规避因过度集聚引起的污染效应。

2.发挥技术进步与农机生产服务集聚的协同作用。在农机生产服务集聚过程中应重视技术进步的作用。将以成本等变量为驱动力的农机生产服务集聚模式逐步向以技术进步引领的集聚模式转化，通过集聚与技术进步的协同效应发挥二者对农业生态效率的正向作用，推动农业朝着高质量之路发展。

3.西北地区应明确本地农机生产服务业的发展现实，并引导其形成专业化集聚，持续发挥集聚的规模效应和技术进步，提高西北地区农业低碳发展水平。针对围绕农机生产服务业辅助性产业体系，应持续延伸产业链条，推动其与优势产业相互融合，有效发挥集聚释放的正向效应，实现西北地区农业经济高质量发展。