农机社会化服务对农地“趋粮化”的门槛效应研究

摘要：稳定农地粮食种植面积是确保粮食安全的重要途径，农机社会服务与农地“趋粮化”直接相关，因此有必要对农机社会化服务对农地“趋粮化”的影响效应进行深入研究。基于2007—2022年中国省级面板数据，运用固定效应模型和面板门槛模型，实证分析农机社会化服务对农地“趋粮化”的非线性影响。研究发现：农机社会化服务对农地“趋粮化”的影响存在基于收入水平下的双门槛效应，当农村居民收入水平低于6 276.25元时，农机社会化服务对农地“趋粮化”的影响显著为负；当农村居民收入水平介于6 276.25元和10 619.40元之间时，农机社会化服务对农地“趋粮化”的影响作用提升；而当农村居民收入水平高于10 619.40元时，农机社会化服务对农地“趋粮化”的影响程度最大。因此，为了稳定农地粮食种植比例，应该积极完善农业政策，大力推动农机社会化服务水平，提高农民收入以及对不同地区实施差异化补贴政策。

关键词：农机社会化服务；趋粮化；固定效应模型；面板门槛模型

中图分类号：F321.1 文献标志码：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20240303

基金项目：河南省高等学校哲学社会科学基础研究重大项目（2024-JCZD-22）。

Research on the threshold effect of agricult38JbFqndKQrUZ9VxYn9hzg==ural machinery socialization service on the grain-oriented of farmland

Yang Xinhuai， Zhao Xiaoyan

（ School of Engineering Management and RealEstate， Henan University of Economics and Law， Zhengzhou， Henan 450046 ）

Abstract： Stabilizing the grain planting area of farmland is an important way to ensure food security， and the social service of agricultural machinery is directly related to the grain-oriented of farmland， so it is necessary to conduct in-depth research on the influence of agricultural machinery socialization service on the grain-oriented of farmland. Based on the provincial panel data from 2007 to 2022 in China， this paper empirically analyzes the nonlinear impact of agricultural machinery socialization services on the grain-oriented trend of farmland by utilizing the fixed-effect model and the panel threshold model. The results indicate that the impact exhibits a double threshold effect based on income levels. When the rural resident’s income level is lower than 6 276.25 yuan， the socialized service of agriculture machinery has a significant negative impact on the grain-oriented of farmland. When the rural resident’s income level was between 6 276.25 yuan and 10 619.40 yuan， the influence of agricultural machinery socialization service on the grain-oriented of farmland was enhanced， and when the rural resident’s income level was higher than 10 619.40 yuan， the impact of agricultural machinery socialization service on the grain-oriented of farmland was the greatest. Therefore， in order to stabilize the proportion of grain planting in farmland， it is necessary to actively improve agricultural policies， vigorously promote the socialized service level of agricultural machinery， increase farmers’ income， and implement differentiated subsidy policies for different regions.

Key words： socialized services for agricultural machinery； grain-oriented； fixed-effect model； panel sill model

根据国家统计局发布的数据，1978—2000年中国粮食播种面积整体呈下降趋势，由12 058万hm2减少至8 526万hm2，农地种植结构呈现出较为明显的 “非粮化”趋向；2001—2022年粮食播种面积及其占农作物播种面积的比例总体呈现出上升的趋势，粮食播种面积恢复至11 833万hm2，累计增长38.8%，占农作物总体种植比例也提高到83.89%。学术界主要从以下几个方面研究了农地种植结构变化的影响因素，首先是农村青壮年劳动力流失引起的农村人口年龄结构发生改变，杨进等[1]研究发现劳动力转移造成的农村人口老龄化现象对我国粮食生产没有较大影响，但农业生产女性化对农地种植“趋粮化”发展存在负向影响。另一方面农地产权稳定性同样是影响农地种植结构变化的重要因素，罗必良等[2]探究了农地产权稳定性、农业劳动力转移以及农业生产性服务市场发展对农户种植结构“趋粮化”的诱导性作用。农机社会化服务市场的快速发展也是农地种植结构改变的重要影响因素，农业机械在农业生产上的广泛应用，能够高效替代农业劳动力，有效提升粮食及农业的生产效率[3]，同时全程机械化作业还会诱导种植结构的“趋粮化”和“趋同化”。

根据国家统计局数据，2022年我国粮食农作物耕种收综合机械化率为72%，农业科技进步贡献率为61%。农机社会化服务为小规模农户提供了更多农机应用方案，打破了技术应用壁垒，将先进的农机技术应用在粮食生产中，并且现在有些区域已经形成“耕播收”一体化服务，节省了农户的时间和精力。同时农业社会化服务促进了农业绿色技术在农业生产过程中的使用率[4]，有效推进了我国农业农村绿色发展。农业机械在农业生产的应用有效缓解了农业劳动力不足这一现实问题，同时降低了农户耕种土地的生产成本，优化了农民粮食生产的要素配置。农业机械弥补了农业劳动力转移给粮食生产带来的负面影响[5]，同时能够提升粮食全要素生产率[6]，沙娅宁等[7]研究发现农业机械化服务可以提升小麦生产效率。农用机械的推广大大提高了农业生产的技术效率，对传统劳动力的替代效应也不断显现。杨子等[8]实证分析发现农机社会化服务体系的建立为农户RpRqip/qtjpPZQz8kMeDwA4CAoNLI44qByQFObcOO54=提供了更多可供选择要素替代的渠道，因此小农户在购买农业技术服务上更为方便，其技术利用效率也高于规模经营主体。综合现有的研究，农机社会化服务为广大农户提供了充足、廉价的农用机械，用来替代目前数量紧缺且价格高昂的农业劳动力，释放了广大的农村青年劳动力，让他们有更多机会外出务工，突破了原有资源禀赋的限制，促进了农地“趋粮化”[9]。并且农业机械能够降低农业劳动力在农业生产的劳动强度，提升农业生产效率，抵消我国农村劳动力老龄化对粮食生产的不利影响[10-11]。一方面，农村青壮年劳动力的非农就业增加了农民工资性收入，也显著增加农户对农业机械的需求，提升了农户在购买农用机械和农机社会化服务的资本投入力度，促进了农机社会化服务市场发展。另一方面，农机社会化服务具有专业化分工优势，能够形成规模经济优势，并且农机社会化服务的规模越大，农户所承担的单位生产成本就会越低，促使理性农户采用农机社会化服务，这反过来又会扩大农机社会化服务的市场规模，如此形成良性的市场反馈[12]。

现有文献大多关注于农业机械对农地种植结构的直接影响，却鲜有学者基于农村居民收入水平探究农机社会化服务对农地种植结构“趋粮化”的影响，农机社会化服务作为农户在农业生产过程中的一项重要的资本性投入，其收入水平直接影响到农户采纳农机服务的意愿。因此，本文利用我国2007—2022年省级面板数据，使用固定效应模型和面板门槛模型，实证分析在农户不同收入水平下农机社会化服务对农地种植结构“趋粮化”的影响，以期为我国农机社会化服务市场发展和农业补贴政策提供参考。

1 数据来源、变量说明和模型设计

1.1 数据来源

考虑到所有变量数据的可获得性以及可靠性，同时为了避免农业税对我国农地种植结构的影响，选取2007—2022年中国31省市区（不包含港澳台）省域数据进行实证研究。本文的核心解释变量和门槛变量均来自于历年《中国统计年鉴》，核心解释变量农机社会化服务水平来源于《中国农业机械工业统计年鉴》，控制变量数据来自于《中国人口和就业统计年鉴》《中国农村统计年鉴》。同时为保证数据完整性，对于个别缺失值，通过查找各省份相关统计年鉴进行补充。

1.2 变量说明

核心被解释变量参考现有文献[12-14]观点，使用粮食播种面积与农作物播种面积比值表示各省份农地种植结构“趋粮化”，比例越高说明农地“趋粮化”程度越高。根据《中国农业工业机械统计年鉴》，综合考虑粮食作物种植主要的种播收生产环节的综合机械化率表示当地的农业机械社会化服务。门槛变量使用农村居民收入水平，用农村家庭人均可支配收入表示，农业机械作为重要的农业生产要素投入，收入水平越高，农户对农业机械的资本投入可能会越多，进而影响到粮食种植意愿。

为了避免遗漏其他因素导致后续模型结果产生偏差，研究综合了现有关于农地种植结构的文献。选取城镇化率、农业财政支持力度、农地产值、农村人力资本、农地经营规模以及农村老龄化程度等变量作为控制变量，具体的变量说明如表1所示。

1.3 模型设计

本文通过构建基准面板回归模型验证农机社会化服务水平对农地种植结构“趋粮化”的影响效应。具体模型如式（1）所示。

式中：Y为核心被解释变量，反映农地“趋粮化”程度；X为核心解释变量，反映各省份农机社会化服务水平；control为被纳入基准模型的各个控制变量；β1、β2为各变量对应的估计系数；β0为模型的横截距；ε为模型的随机误差扰动项；i代表省份；t代表时间。

为了进一步验证在不同的收入水平下农机社会化服务水平对农地“趋粮化”程度的影响。基于Haunsen的门槛回归模型来研究变量之间的非线性关系，此模型可以基于样本数据进行“自抽样”，当门槛变量超过门槛值时，解释变量对被解释变量的影响系数就会发生改变。本文构建如（2）和式（3）所示的单门槛模型和双门槛模型。

式中：Z为农村居民收入水平；γ1、γ2为不同的农村居民收入水平；I为示性函数，当满足条件时取值为1，不满足条件时取值为0；其他变量的含义与式（1）相同。

2 回归结果与分析

2.1 基准回归结果

在进行基准回归前使用stata15.0软件对各变量进行多重共线性检验和单位根检验。多重共线性结果显示各变量的方差膨胀因子（VIF）均远小于10，均值为2.15，说明不存在多重共线性问题。使用ADF检验、IPS检验和LLC检验对各变量进行单位根检验，结果显示所有变量均通过单位根检验，且P值为0，证明模型使用的各变量平稳有效，可以继续用于回归实证分析。

为保证回归结果的可靠性，分别以OLS混合回归模型、随机效应模型以及固定效应模型进行基准回归处理，具体回归结果如表2所示。通过F检验结果显示P值<0.001，证明了存在个体效应的情况下随机效应回归模型优于OLS混合回归，后续进一步使用Hausman检验方法发现固定效应模型更适用于回归分析，因此后续分析皆以固定效应模型回归结果为准。

通过回归结果可以发现，农机社会化服务水平对农地“趋粮化”在1%显著性水平上存在正向促进作用，说明农机社会化服务水平越高，农地种植结构就更加“趋粮化”，结果与前文理论分析相符，并且与现实情况相符。从控制变量的回归估计结果来看，城镇化率、农村居民受教育程度、政府财政支持和农地产值等变量对农业“趋粮化”程度均存在负向影响，但是只有城镇化率、农村居民受教育程度和农地产值通过了显著性检验，说明当农村居民受教育程度、城镇化率以及农地产值越高，农地就越趋向于“非粮化”发展。而农地经营规模以及农村人口老龄化程度均在P<0.01水平上显著对农地“趋粮化”具有正向的影响。目前我国农村人口老龄化现象严重，农村劳动力结构发生变化，但是并未负面影响农地“趋粮化发展”，原因可能在于现代农业要素投入产生的效应抵消了老龄化引起的劳动力短缺问题，同时土地流转政策的实施，可以使农地成规模化生产，降低农业资本要素单位成本的同时产生规模经济效益。

2.2 稳健性检验

为了验证固定效应模型估计结果的稳健性，分别采用替换控制变量法和更改核心解释变量含义进行重新估计。第一种方法是使用农村人口老年抚养比代替农村人口老龄化程度进行重新估计，第二种通过增加机电灌溉率和机械植保率权重重新表征农机服务规模。两种方法最终的估计结果如表3所示。结果显示，农机服务规模水平对农地“趋粮化”的影响效应并未因为改变控制变量和解释变量而出现差异，同时影响效应仍然显著，各控制变量的估计结果与显著性水平也未出现较大改变。因此，农机服务规模水平对农地“趋粮化”促进作用具有较好的稳健性。

2.3 农机社会化服务水平对农地“趋粮化”的门槛回归结果及分析

但是上述固定效应模型并未考虑收入水平对农机社会化服务水平影响农地“趋粮化”的作用，上述回归结果可能不够全面准确。因此，有必要进一步建立面板门槛模型研究农机社会化服务水平对农地“趋粮化”的非线性影响。

在进行面板门槛模型回归之前，首先以农村居民人均可支配收入的自然对数值作为门槛变量进行门槛效应检验，结果如表4所示。三重门槛模型未通过显著性检验，而双门槛模型、单一门槛模型均通过了5%的显著性水平检验，说明在不同的收入水平下，农机社会化服务水平对农地“趋粮化”存在非线性影响。通过将门槛值进行对数换算后可得第一和第二门槛值分别为6 276.25元和10 619.40元。

通过上述检验结果可知，在不同的收入水平下，农机社会化服务水平对农地“趋粮化”的影响存在双重门槛效应。因此，采用双重面板门槛模型进一步探究农机社会化服务水平对农地“趋粮化”的影响效应。双重门槛回归结果如表5所示，当农村居民收入水平低于6 276.25元时，农机社会化服务水平对农地“趋粮化”存在负向的影响作用，并且通过了1%的显著性水平检验；当农村居民收入水平介于第一和第二门槛值之间时，农机社会化服务水平对农地“趋粮化”的显著为正，并且影响程度较大；当农村居民收入水平高于第二门槛值时，农机社会化服务水平对农地“趋粮化”仍在1%显著性水平下表现出正向的促进作用，相较于前两次门槛值，影响程度更强烈。门槛回归结果说明随着农村居民收入水平的不断提升，农机社会化服务水平对农地“趋粮化”程度的影响并不是简单的线性关系，说明农村人口老龄化对农业机械化的影响效应也会不断增强，总体上农机社会化服务水平对农地“趋粮化”一直存在正向影响作用。从其他控制变量的估计结果来看，农机经营规模对农地“趋粮化”程度存在显著的促进作用，而城镇化率、农地产值以及农村居民受教育程度对农地“趋粮化”程度则会产生显著的阻碍作用，政府财政支持和农村人口老龄化程度未通过显著性检验，说明对农地“趋粮化”影响不大。与表2中的固定效应模型相比，双重面板门槛模型的拟合优度值（R2）明显提高，说明门槛效应模型的估计结果更加符合实际情况。

3 研究结论与建议

本文基于我国省级面板数据，通过构建固定效应模型验证了农机社会化服务水平对农地“趋粮化”具有正向的促进作用。考虑到当前我国各省经济发展水平存在较大差异，而农业机械对于广大农户又是重要的农业资本性投入，基于不同的收入水平，农机社会服务对农地“趋粮化”的影响可能存在因农户收入水平不同产生差异化影响。基于这一猜想，本文构建面板门槛模型进一步探究农机社会化服务对农地“趋粮化”的影响，研究发现随着农村人均收入水平的提高，农机社会化服务对农地“趋粮化”的影响越来越明显。基于以上研究结论，得出以下几点政策启示。

第一，提高农业机械社会化服务规模和农民的收入水平。通过上文的实证分析结果可以发现，农机社会化服务水平对农地“趋粮化”的影响与农民收入水平密切相关。农民收入水平较低时，农机社会化服务对农地“趋粮化”的影响系数较小，当农民收入水平提升到一定水平后，农机社会化服务对农地“趋粮化”的影响效应同样显著增强，主要原因可能在于购买农机或服务属于一项资本性投入，农户收入越高越可能增加农业资本投入。当前我国农业处于“大国小农”的基本国情下，农地细碎化耕作难以产生规模效应，因此大力推动农业社会化服务规模进程来降本增效，同时提高农民收入水平，激发农户购买和使用农机社会化服务的意愿，可以有效提升农地粮食种植面积，保障我国粮食产量。

第二，根据各地区不同的资源禀赋和经济发展水平，为农户提供差异化的农业财政补贴措施。我国地域辽阔，地区间的地貌特征、气候环境以及社会经济发展存在较大差异，这也导致农机社会化服务规模不同。由于我国东部地区的城市工业化发展较快，制造业和服务业体系较为完善，整体上呈现出东部经济发展水平模型高于中西部地区，经济繁荣有助于农机社会化服务规模化发展，因此为了加快中西部地区的农业机械化进程，政府可以加大对中西部地区农业补贴的财政倾斜力度。

第三，完善农业相关政策。积极贯彻党的二十大精神，巩固和完善农村基本经营制度，发展新型农村集体经济，深化土地制度改革。发展新型农村集体经济是农业规模化、现代化发展的必然基础，从而实现农业机械化的规模效应，有效提升粮食生产效率，同时加强农民职业技能培训，提升农民科学素养，扩大高素质农民队伍。

参 考 文 献

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