農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的糧食增產(chǎn)效應(yīng)研究

0 引言

習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)，糧食安全是“國(guó)之大者”“中國(guó)人的飯碗任何時(shí)候都要牢牢端在自己手上”。目前，國(guó)際形勢(shì)的不穩(wěn)定性增加了全球糧食供應(yīng)鏈的不穩(wěn)定性和不確定性，對(duì)我國(guó)糧食安全形成前所未有的挑戰(zhàn)與風(fēng)險(xiǎn)。因此，提高糧食生產(chǎn)能力是當(dāng)前確保我國(guó)糧食安全的重點(diǎn)問題。

新型工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的加快促使我國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移，糧食生產(chǎn)成本上升和收購(gòu)價(jià)格下降導(dǎo)致農(nóng)戶種糧積極性下降，導(dǎo)致耕地非農(nóng)化、非糧化嚴(yán)重。有研究表明，“非農(nóng)化\"現(xiàn)象普遍且分化明顯，而且土地流轉(zhuǎn)規(guī)模越大，“非糧化\"傾向越明顯[2]。此外，非糧產(chǎn)業(yè)對(duì)土地耕作層造成了破壞，也會(huì)嚴(yán)重影響糧食生產(chǎn)，對(duì)國(guó)家的糧食安全構(gòu)成了威脅[3]。

農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)作為土地流轉(zhuǎn)的互補(bǔ)形式，可有效破解小農(nóng)戶分散經(jīng)營(yíng)與社會(huì)化大生產(chǎn)之間的矛盾。已有研究關(guān)注了農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的經(jīng)濟(jì)效益，特別是對(duì)農(nóng)戶增收、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、耕地質(zhì)量保護(hù)、糧食生產(chǎn)技術(shù)效率提升等方面的積極效應(yīng)。農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)能通過帶動(dòng)小農(nóng)戶嵌入城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)循環(huán)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶的收入增長(zhǎng)[4]。有研究證實(shí)，農(nóng)戶在糧食生產(chǎn)過程中是否使用農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)，對(duì)糧食播種面積不會(huì)有顯著影響5。但現(xiàn)有研究并未分析農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)對(duì)糧食播種面積的作用機(jī)制，也未探討存在的內(nèi)生性問題。因此，農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)對(duì)糧食生產(chǎn)的影響機(jī)制還有待進(jìn)一步探討。

綜上所述，筆者利用中國(guó)鄉(xiāng)村振興調(diào)查數(shù)據(jù)，主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行拓展研究。 ① 與現(xiàn)有研究采用宏觀省級(jí)數(shù)據(jù)相比，筆者從微觀層面剖析農(nóng)業(yè)個(gè)人行為，深化農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)社會(huì)化政策下對(duì)糧食生產(chǎn)的影響； ② 在研究方法上，筆者系統(tǒng)考察了農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)發(fā)展對(duì)農(nóng)戶糧食生產(chǎn)的作用機(jī)制，并進(jìn)行實(shí)證驗(yàn)證。

1理論分析與研究假說

1.1 緩解勞動(dòng)力約束

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的進(jìn)一步發(fā)展，農(nóng)戶分化態(tài)勢(shì)明 顯，呈現(xiàn)從純農(nóng)戶向兼業(yè)戶、非農(nóng)戶轉(zhuǎn)化的趨勢(shì)[]。 與經(jīng)濟(jì)作物相比，糧食作物更易于機(jī)械耕種，對(duì)勞 動(dòng)力的需求量更小。外出務(wù)工會(huì)促使農(nóng)戶增加機(jī) 械要素投人并提高糧食種植比例，進(jìn)而促進(jìn)糧食 增產(chǎn)[7]

農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)能緩解勞動(dòng)力約束。農(nóng)業(yè)社會(huì)化組織提供的機(jī)械設(shè)備較為齊全，能夠提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機(jī)械化水平，緩解農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)轉(zhuǎn)移導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力不足等問題。農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)通過提升農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平有效緩解勞動(dòng)力約束，從而提升糧食增產(chǎn)[8]

：農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)通過緩解勞動(dòng)力約束來實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn)。

1.2 促進(jìn)農(nóng)地轉(zhuǎn)入

土地流轉(zhuǎn)可以提高農(nóng)業(yè)的市場(chǎng)化和機(jī)械化水平，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。有研究表明，擴(kuò)大農(nóng)地規(guī)模能提高耕地利用效率，增加農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的邊際報(bào)酬和收入，從而抑制“非糧化\"現(xiàn)象；土地轉(zhuǎn)入有助于提升糧食種植比例，土地轉(zhuǎn)出則會(huì)降低糧食種植比例[10]。

農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)促進(jìn)農(nóng)業(yè)分工深化，降低了交易成本，拓展了土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)維度，灌溉、機(jī)耕等農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)的影響正向顯著，提高了農(nóng)戶轉(zhuǎn)入土地的意愿[]，降低了農(nóng)資購(gòu)買和耕種、植保、灌溉、收割等服務(wù)環(huán)節(jié)的信息成本、決策成本等，有助于農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營(yíng)，擴(kuò)展了生產(chǎn)效率提升空間[12]

：農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)通過促進(jìn)農(nóng)地流人來實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn)。

由此，研究提出農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)影響糧食生產(chǎn)的理論機(jī)制，詳見圖1。

2農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)對(duì)糧食生產(chǎn)影響的實(shí)證分析

2.1實(shí)證模型的構(gòu)建

為考察農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)對(duì)農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)“趨糧化”的影響，構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型如下：

式（1）中：Structure，表示農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)，Service，為農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)，Control為一系列控制變量， 是常數(shù)項(xiàng)， 和 為模型的待估計(jì)參數(shù)， 為縣級(jí)固定效應(yīng)， 為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.2 變量設(shè)置

研究選取變量及其描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

2.2.1 被解釋變量

農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)是計(jì)量模型中的被解釋變量。此研究的糧食作物包括小麥、玉米、稻谷、大豆和甘薯。借鑒馬玉婷等[3]研究方法，用糧食作物播種面積占農(nóng)作物播種面積的比值來衡量農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)，并用糧食作物播種面積占比來衡量糧食生產(chǎn)[14]

2.2.2 核心解釋變量

核心解釋變量為農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)。筆者將耕地、播種、打藥、施肥、排灌水、收貨運(yùn)輸6個(gè)環(huán)節(jié)所采納的社會(huì)化服務(wù)總成一個(gè)非負(fù)數(shù)集合，取值范圍為0＼～6。

2.2.3 控制變量

參考已有研究，筆者選取家庭平均受教育程度、家庭撫養(yǎng)比、兼業(yè)農(nóng)戶、種植業(yè)補(bǔ)貼、是否加入合作社及村莊經(jīng)濟(jì)水平等因素作為控制變量，并將縣級(jí)固定效應(yīng)虛擬變量作為控制變量。

2.3 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來自中國(guó)鄉(xiāng)村振興調(diào)查，包含農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)村發(fā)展、農(nóng)民生活等關(guān)鍵領(lǐng)域，具有一定的代表性，覆蓋了全國(guó)范圍內(nèi)的10個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）50個(gè)縣156個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)300個(gè)行政村3833戶農(nóng)戶。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1基準(zhǔn)回歸結(jié)果

基準(zhǔn)回歸結(jié)果詳見表2。列（1）控制了縣級(jí)固定效應(yīng)，核心解釋變量農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的估計(jì)系數(shù)在 1% 水平上顯著為正，表明農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的發(fā)展能顯著正向影響農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)“趨糧化”，有效提升糧食生產(chǎn)水平。列（2）至列（7）為在列（1）的基礎(chǔ)上依次引入控制變量的估計(jì)結(jié)果。在控制變量方面，家庭撫養(yǎng)比、兼業(yè)農(nóng)戶、種植業(yè)補(bǔ)貼、是否加入合作社和村莊經(jīng)濟(jì)水平均對(duì)糧食生產(chǎn)產(chǎn)生顯著的影響。 ① 家庭撫養(yǎng)比越低，勞動(dòng)力數(shù)量越多，更有可能擴(kuò)大種糧面積。

② 兼業(yè)農(nóng)戶將更多的勞動(dòng)力資源和時(shí)間用于非農(nóng)工作，因此采取農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)替代勞動(dòng)力，以保證糧食生產(chǎn)。這種方式得到了兼業(yè)農(nóng)戶的青睞，也促進(jìn)糧食作物產(chǎn)量增加。 ③ 種植業(yè)補(bǔ)貼和合作社提供的農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)與指導(dǎo)服務(wù)，會(huì)激發(fā)農(nóng)戶種植糧食作物的積極性。 ④ 村莊經(jīng)濟(jì)水平越低，農(nóng)戶越有可能在自家土地上種植糧食作物來保障口糧。

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.2.1 內(nèi)生性問題

為緩解內(nèi)生性可能引起的估計(jì)誤差，筆者除了運(yùn)用工具變量法對(duì)模型進(jìn)行重新估計(jì)外，還采用了替換被解釋變量和核心解釋變量、更換樣本數(shù)據(jù)等方式，進(jìn)一步檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，結(jié)果詳見表3。

在工具變量的選取上，筆者借鑒盧華等[15]的研究，用“本村除了該戶外其他農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)平均水平”作為農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的工具變量。筆者進(jìn)行兩階段最小二乘法（2LS）估計(jì)，表3列（1）為工具變量第一階段的估計(jì)結(jié)果，估計(jì)系數(shù)在 1% 的水平上顯著為正；不可識(shí)別檢驗(yàn)Kleibergen-PaaprkLM統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的 P 值為0.000，拒絕了工具變量不可識(shí)別的原假設(shè)；弱工具變量檢驗(yàn)的Kleibergen-PaaprkWaldF統(tǒng)計(jì)值為288.201，大于檢驗(yàn) 10% 水平下的臨界值16.38，拒絕弱工具變量假設(shè)。表3列（2）為工具變量第二階段的估計(jì)結(jié)果，回歸系數(shù)為0.224，且通過了 1% 的顯著性水平，表明農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)促進(jìn)農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)“趨糧化”的結(jié)論不變。

3.2.2 更換被解釋變量

為了檢驗(yàn)被解釋變量的穩(wěn)健性，筆者借鑒王術(shù)坤等[的研究，只保留小麥、玉米和稻谷三大主糧播種面積占比進(jìn)行回歸分析。回歸結(jié)果如表3列（3）所示，回歸系數(shù)顯著為正，且呈現(xiàn) 1% 的顯著性水平。用小麥、玉米、稻谷、大豆和甘薯等糧食作物播種面積替代原來的被解釋變量，回歸結(jié)果如表3列（4）所示，農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)顯著正向影響糧食生產(chǎn)。替換被解釋變量后的結(jié)論與基準(zhǔn)回歸結(jié)果較為一致，模型較為穩(wěn)健。

3.2.3 更換估計(jì)方法

在此研究樣本中，有1707個(gè)樣本的農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)占比的觀測(cè)值為零，約占總樣本量的 45% 。筆者參考SILVA等[17的做法，使用泊松極大似然估計(jì)（PPML）進(jìn)行估計(jì)檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表3列（5），農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的回歸系數(shù)仍然顯著為正，并在 1% 的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明更換估計(jì)方法并未改變前述研究結(jié)論，即研究結(jié)論依然成立。

3.3 影響機(jī)制檢驗(yàn)

3.3.1 緩解勞動(dòng)力約束

如表4列（1所示，估計(jì)系數(shù)顯著為正，說明農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的發(fā)展能夠顯著提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平。農(nóng)戶機(jī)械化水平的提升對(duì)農(nóng)戶種植結(jié)構(gòu)“趨糧化\"能起到顯著的積極影響[18]。筆者以家庭非農(nóng)勞動(dòng)力占家庭勞動(dòng)力的比重是否超過樣本平均值為標(biāo)準(zhǔn)，將樣本分為非農(nóng)就業(yè)程度較高和較低兩組。表4列（2）列（3）結(jié)果表明，非農(nóng)就業(yè)程度較高的樣本系數(shù)更大，說明農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)能夠改變非農(nóng)就業(yè)可能對(duì)糧食生產(chǎn)帶來的不利影響。也有學(xué)者研究指出，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)程度越高，越有利于提升糧食作物種植比例[19]

3.3.2 促進(jìn)土地流轉(zhuǎn)

筆者用農(nóng)戶實(shí)際耕種的土地面積作為衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模的指標(biāo)，包括耕地的轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出。從表5列（1）可知，農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)在 1% 的顯著性水平上促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大。由表5列（2）可知，轉(zhuǎn)入土地對(duì)農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)影響的回歸系數(shù)顯著為正，并且通過 1% 的顯著性水平。當(dāng)轉(zhuǎn)入土地時(shí)，農(nóng)戶種植規(guī)模效應(yīng)逐漸凸顯，使得單位面積生產(chǎn)成本下降，會(huì)激勵(lì)農(nóng)戶通過增加糧食種植來提高收入水平。土地轉(zhuǎn)入能夠促進(jìn)糧食作物種植[20]。

4結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

研究基于10個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）3833個(gè)農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)，探討了農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)對(duì)糧食生產(chǎn)的影響，主要結(jié)論如下：第一，農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)顯著促進(jìn)我國(guó)糧食生產(chǎn)。通過替換被解釋變量、核心解釋變量檢驗(yàn)、PPML模型及重新進(jìn)行估計(jì)之后，回歸結(jié)果依然顯著。第二，影響機(jī)制分析結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)通過緩解勞動(dòng)力約束、促進(jìn)土地流轉(zhuǎn)等作用路徑促進(jìn)糧食生產(chǎn)。

4.2 對(duì)策建議

4.2.1 強(qiáng)化政策支持，完善農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系

各地應(yīng)引導(dǎo)農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)組織為糧食作物種植提供專業(yè)服務(wù)，并增強(qiáng)對(duì)糧食作物農(nóng)業(yè)機(jī)械的研發(fā)與推廣投資。政府應(yīng)該進(jìn)一步加大對(duì)農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)發(fā)展的資金扶持與政策引導(dǎo)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)提供全面的幫助。

4.2.2 因地制宜采取差異化對(duì)策，優(yōu)化農(nóng)戶種植結(jié)構(gòu)

我國(guó)應(yīng)加大對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)的資金與政策扶持力度；在非糧食主產(chǎn)區(qū)，通過農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等手段，促進(jìn)外包服務(wù)組織的規(guī)模擴(kuò)大，激發(fā)生產(chǎn)主體內(nèi)部驅(qū)動(dòng)力，促進(jìn)糧食生產(chǎn)。

4.2.3建立資源高效配置機(jī)制，有效提升農(nóng)戶糧食生產(chǎn)效能

政府應(yīng)制定并完善土地流轉(zhuǎn)相關(guān)法律法規(guī)，完善土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)，確保流轉(zhuǎn)流程的公正、合理。各地應(yīng)積極推進(jìn)土地連片經(jīng)營(yíng)，降低土地細(xì)碎化程度，推動(dòng)農(nóng)地向規(guī)?；较虬l(fā)展。

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[16]王術(shù)坤，林文聲，楊國(guó)蕾.高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的種植結(jié)構(gòu)調(diào)整效應(yīng)[J.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2024，24（3）：125-136.

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[18]彭繼權(quán)，吳海濤，程威特，等.機(jī)械化水平對(duì)農(nóng)戶種植結(jié)構(gòu)的影響研究：基于IVGMM和IVTobit的估計(jì)方法[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2020，41（1）：55-65.

[19]暢倩，張聰穎，王林蔚，等.非農(nóng)就業(yè)對(duì)黃河流域中上游地區(qū)農(nóng)戶種植結(jié)構(gòu)的影響[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2021（11）：89-106.

[20]張宗毅，杜志雄.土地流轉(zhuǎn)一定會(huì)導(dǎo)致“非糧化”嗎：基于全國(guó)1740個(gè)種植業(yè)家庭農(nóng)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2015（9）：63-69.