生產環節外包能提高水稻生產技術效率嗎？
——來自四川省649戶稻農的實證

劉愛珍,漆雁斌，鄧 鑫

（四川農業大學 經濟學院，四川 成都611130）

一、引言

農業科技是農業發展的第一推動力。從業素質低、普遍老齡化、普遍兼業化的農業生產現狀，降低了科技成果轉化率，弱化了農業科技貢獻率。與發達國家相比，我國農業科技成果轉化率與進步貢獻率存在較大差距（王利清,2013）。農業、農村經濟的穩定發展受到影響。采納技術成本高、見效慢、風險高，農戶的采納意愿較低（趙連閣等,2013;王愛民,2015;吳雪蓮等,2016）。依托農業社會化服務體系，推動科技成果轉化，能夠確保農業生產的專業化和穩定性，并解決上述難題。其中生產環節的外包貢獻度最大，它促進了農業適度規模經營和提高了機械化使用水平。

在工業生產中，“外包”通常指把原本在企業內部完成的活動交給企業以外的主體來完成（徐毅等,2008）。在農業生產中，外包主要指生產環節中的一部分或者全部分交由他人作業或管理。對于水稻生產而言，生產環節外包主要是指將水稻生產的環節部分或者全部交給擁有某種機械或者掌握某些生產技術的且具有較低機會成本的個人或者組織作業（陳超等,2012;王志剛等,2011;Vernimmen et al.,2000）。

農戶能夠根據自己的比較優勢，自主選擇外包的環節，有利于生產效率的改進。通過宏觀數據分析得出農業生產性服務業發展提高了我國農業生產效率或全要素效率（陳超等,2012;郝愛民,2013;郝愛民,2011;魏修建等,2015）；通過微觀數據去討論農戶生產環節外包對農業生產的影響，例如與未發生外包的農戶相比，利用江蘇三縣水稻種植戶的調研數據，發現外包農戶水稻生產更有效率（陳超等,2012），利用美國奶牛養殖戶數據，發現將奶牛寄養在分散的農戶家中產奶效率更高（Gillespie et al.,2010），在柑橘行業也有類似的結論（Picazo-Tadeo等,2006）。

生產環節外包解決了水稻規模化經營中，勞動力不足的問題（蔡榮等,2014;廖西元等,2011;王志剛等,2011;周宏等,2014），進而通過提高規模效率實現整體效率改善。但鮮有文獻聚焦外包帶來的先進技術、機械設備和嫻熟技能，從而通過提高生產技術效率實現整體效率改善。因此，尚不清楚外包對水稻生產技術效率存在怎樣的影響機制。厘清外包對技術效率的影響機制，有助于轉變農業技術推廣模式，避免科技資源的閑置與浪費，提高科技成果轉化率和技術進步貢獻率。

二、模型構建

（一）外包行為選擇

考慮到水稻生產過程中會有不同的環節，這些環節都可以外包，農戶會根據自身優勢選擇不同的環節。為了考察外包對稻農生產技術效率的影響，本文如下處理：（1）只要有一個環節雇傭了他人并支付了相關費用，視該稻農選擇了外包；完全由自己或者換工生產，視該稻農沒有選擇外包。（2）為了識別外包程度差異對技術效率的影響，平均處理效應估計時將根據外包程度分組討論。一般而言，稻農在水稻種植過程中對生產環節會選擇全部由自己生產（生產環節非外包）或者外包部分甚至全部（生產環節外包）。選擇外包，稻農將獲得一個潛在的效用；不選擇外包，稻農同樣將獲得一個潛在的效用。對于同一個稻農而言，外包與非外包之間存在的效用差異為時稻農選擇外包。然而并不能直接觀察到，但可以通過如下的方程表達：

其中，F是的累計分布函數。

（二）影響估計和選擇偏差

構建一個線性回歸方程估計外包對水稻生產技術效率的影響，表達如下：

其中，Yi表示水稻生產技術效率；Zi表示一個向量集，包含稻農戶主特征（年齡、性別、受教育水平等等）、家庭特征（區位、兼業程度等）和工具變量（周圍農戶行為、合作行為等）；Di表示一個虛擬變量，β代表稻農選擇外包與否；γ表示待估系數的向量集；εi表示隨機誤差項。

在方程（3） 中，稻農選擇外包是一個外生變量。但是，稻農選擇基于自身效應最大化考慮，可能導致稻農自我選擇外包，而非隨機選擇外包。因此方程（3） 基于普通最小二乘（OLS） 估計方法將導致結果有偏。此外，不可觀測因素也可能導致方程（3） 和方程（1） 中的誤差項具有相關性，引起的選擇偏差將使得估計結果不一致。在實證研究中，大量的文獻采用了得分傾向匹配（PSM） 方法消除選擇偏差，但PSM方法僅能消除可觀測因素導致的選擇偏差。因此本文將采用內生轉換回歸（ESR）模型，同時校正可觀測和不觀測因素導致的選擇偏差 （Ma等,2016；鄧鑫等,2016;Deng等.,2016；Lokshin等,2004；李雪松等,2015）。

（三）內生轉換回歸模型

內生轉換回歸模型分為兩個階段，第一個階段為選擇方程，分別對應為外包和非外包，設定形式與方程（1）類似。在第二個階段，用兩個不同的方程來分別估計外包和非外包的生產技術效率，設定形式如下：

牟澤雄：文學失去了基本的即興寫作土壤——應酬唱和，成為書齋里的個人化創作，已經沒有什么即興寫作了。加上近百年的新式白話教育，可能真正傳統意義上的即興寫作已經不復存在了。

方程 （1） 中的Xi和方程 （4）、（5） 中的允許重合，但至少存在一個變量屬于Xi中而不屬于。多出來的變量的相當于工具變量。這個工具變量必須滿足：影響稻農選擇外包決策而不影響稻農水稻生產技術效率。本文選擇鄰居稻農是否選擇外包和稻農是否加入合作社（為剝離合作社提供技術指導影響農戶生產技術效率，在估計時加入了稻季是否獲得技術支持）。

盡管方程（4） 和（5） 已經考慮了可觀測因素帶來的選擇偏差，但仍然存在不可觀測因素使得，內生轉換回歸模型在第一階段估計選擇方程，并通過其計算逆米爾斯率（the inverse Mills ratios）λio、λin以及協方差，將它們帶入到方程（4）和（5）中，以此來校正由于不可觀測因素導致的選擇偏差，其擴展形式如下：

其中，λio和λin用來校正不可觀測因素導致的選擇偏差；τio和τin具有條件零均值。

（四）基于內生轉換回歸模型的處理效應估計方法

基于內生轉換模型估算稻農外包與非外包狀態下技術效率的事實水平與反事實水平，從而估計稻農外包決策的平均處理效應。具體而言：事實水平是指外包稻農與非外包稻農實際具有的技術效率水平（可直接測量），表示為方程（8） 和（9）；反事實水平是指外包稻農如果不外包以及非外包稻農如果外包狀態下的技術效率水平（不可直接測量），表示為方程（10） 和（11）。方程可表達為：

非外包稻農技術效率水平的平均處理效應（ATU）

三、數據來源及描述性統計

（一）數據來源

水稻種植范圍廣，人們依賴性強。聚焦水稻生產行為有利于糧食供給側改革。因此，課題組于2016年5-8月份在四川省開展入戶調查，具體獲取路徑如下：參考2015年四川省各市州水稻種植規模以及農業發展水平，抽取了成都市（250戶）、德陽市（150戶）、資陽市（100戶）、遂寧市（100戶）、南充市（100戶）作為樣本市；每市選取2-5個縣作為樣本縣，入戶采取“一對一”問答形式。累計發放問卷700份，收回700份問卷，有效問卷680份，有效率97.14%。根據研究主題刪除關鍵變量缺失的樣本，最終保留649份研究數據。

（二）變量選取與描述性統計

本文主要考察了生產環節外包行為對水稻生產技術效率①生產技術效率：表示現有生產條件下，技術運用現狀與最優狀態的匹配度，取值范圍為0～1，當值為1時表示技術效率最高。由DEAP 2.1算出，涉及指標稻農2015年水稻產量 （產出變量）、水稻種植面積 （投入變量）、資本 （投入變量）、勞動力（投入變量），具體過程未列出，感興趣讀者可發郵件交流。的影響，1表示選擇生產環節外包（以下簡稱外包），該類農戶稱為外包組；0表示不選擇外包，該類農戶被稱為非外包組。所有控制變量分為三類：（1）戶主特征：性別、年齡、受教育水平、是否為村干部；（2）家庭特征：水稻種植面積、是否轉出土地、兼業程度、是否獲得技術支持、所在地形；（3）工具變量：鄰居是否選擇外包、是否加入合作社。指標定義見表1。

表1 外包組與非外包組的差異統計

從表1可以看出，第一，樣本中稻農的水稻生產技術效率平均水平為0.42，即樣本稻農的技術效率水平仍有0.58的提升空間，稻農技術效率水平處在一個較低狀態，可能是由于技術采納成本較高，新技術應用率低導致的；樣本中有近63%的稻農選擇了生產環節外包，外包發生率較高。第二，外包稻農的年齡顯著高于非外包稻農。這表明，稻農年齡可能影響了水稻生產環節外包決策。第三，外包稻農的受教育水平顯著低于非外包稻農。這表明，人力資本可能對技術存在替代，可能影響稻農外包決策。第四，外包稻農的水稻種植面積顯著高于非外包稻農。這表明，種植面積越大，人力需求越強，外包的概率越高。

四、實證結果分析

（一）內生轉換回歸模型估計結果及分析

稻農的外包決策是異質性稻農選擇的結果，若不考慮稻農在進行決策時所面臨的不同條件，將會造成選擇偏差并得到不一致的估計結果（李雪松等,2015;Heckman等,2007）。本文將通過第三部分建立的內生轉換回歸模型（6） 和（7） 來消除可觀測和不可觀測因素導致的樣本選擇偏差，考察稻農外包決策對技術效率的影響。表2報告了基于內生轉換回歸模型的估計結果。

1．稻農外包決策模型回歸結果分析。從表2中模型I可以看出，個人特征中的年齡、性別變量顯著影響稻農的外包決策，具體而言：（1）隨著年齡逐漸增大，選擇外包的概率更高。由于年齡增大，其勞動能力在減弱，但水稻種植對勞動能力的要求并未下降。為了兼顧水稻種植，隨著年齡增大，稻農對農業生產性服務的需求越強，其外包的可能性更大；（2）相比于女性戶主，男性戶主選擇外包的概率更低。從水稻種植對勞動能力的要求角度出發，相同年齡和健康水平下，男性戶主的勞動能力較女性戶主更高，因而對外包的需求程度更低。家庭特征中的水稻種植面積、兼業程度、是否獲得技術指導、所在地形等變量顯著影響了稻農的外包決策，具體而言：（1）水稻種植面積越大，選擇外包的概率越高。面積越大的稻農需要的勞動力越多，對外部勞動力或者對勞動力替代資源需求越強，因而外包的可能性越高；（2） 兼業程度越高，選擇外包的概率越低。兼業程度衡量的是稻農對水稻的重視程度，越高表示對水稻生產的重視程度越低，較低的生產積極性，稻農選擇外包的概率就越低。（3）相對于沒有獲得技術指導的稻農而言，獲得技術指導的稻農具有更高外包可能性。技術指導使稻農對生產條件的認知更清楚，更易將自己不擅長的生產環節外包給機會成本較低的個人或組織，以獲取更高的收益。（4）相對于其它地形的稻農，平原地區的稻農更有可能選擇外包。平原地區更易開展機械化生產，為小規模稻農外包生產環節給他人作業提供了可能，因此平原地形的稻農具有更高的外包可能性。工具變量中是否加入合作社顯著影響稻農的外包決策，具體而言：相比于未加入合作社的稻農，入社稻農具有強的外包意愿。入社行為意味著較強水稻生產動力，更易接觸到那些具有較低機會成本和更專業的生產個人或者組織，比較利益驅使稻農將自己不擅長的環節外包。此外，鄰居行為的影響雖然不具有統計水平的顯著性，但其系數為正，表明鄰居行為有可能激勵了稻農選擇外包。

表2 內生轉換回歸模型估計結果

2．稻農生產技術效率模型回歸結果分析。聯合表2中模型Ⅱ和模型Ⅲ可以看出：（1）年齡因素至少在10%的統計水平上顯著地影響稻農的技術效率。對于非外包組而言，年齡越大技術效率越低，但對于外包組而言卻呈現相反的影響機制。一種可能的解釋是，控制其他影響因素后，隨著年齡增長積累的生產經驗與外包行為相匹配，發揮了正向促進作用；（2）對于非外包組而言，性別正向顯著的影響技術效率，但對于外包組這種機制不存在。一種可能的解釋是，控制其他影響因素后，外包替代了對自有勞動力的需求度，因此影響機制存在差異；（3）水稻種植面積因素均在1%的統計水平上顯著負向地影響技術效率。一種可能的解釋是，種植面積越大，管理的精細程度越低，降低技術的貢獻度，因此呈現負向關系。但外包組的系數絕對值小于非外包組的系數絕對值，表明外包行為的存在，降低了面積擴大而帶來的負向影響。（4）兼業程度正向顯著地影響了非外包組的技術效率，但對外包組作用不明顯。兼業程度越高一方面意味對農業的重視程度越低，但也意味著稻農能夠獲得更多的資金支持，或者促使稻農更高效地組合資源，進而提高技術效率（Wouterse,2010;黃祖輝等,2014）。（5） 獲得技術指導至少在10%的統計水平上顯著。對非外包組而言存在負效應，對外包組而言存在正效應。一種可能的解釋，技術需要與專業人員相結合才能發揮正效應，不熟練地操作導致適得其反。

更重要的是，表2報告了方程（1） 和方程（6）、（7） 誤差項之間的協方差和。結果顯示：第一，和均在1%的統計水平上顯著，表明存在選擇偏差。同時存在可觀測因素和不可觀測因素影響稻農決定是否將水稻生產環節外包，而且外包決策將帶來額外的凈生產技術效率。因此不校正樣本選擇偏差可能將得到有偏的估計結果。第二，和值分別為一正一負，表明稻農基于自身優勢而選擇將生產環節外包。第三，為正，表明存在消極的選擇偏差。表明那些技術效率低于平均水平的稻農更愿意選擇將生產環節外包。顯而易見，這里存在消極的選擇偏差是非常比較合理的，因為政府寄希望通過外包提高水稻生產技術效率，進而提高農業技術推廣率和技術進步貢獻率。

表3 外包組與非外包組的總體平均處理效應估計結果

表4 外包組稻農不同外包程度的平均處理效應估計結果

（二）基于內生轉換回歸模型的平均處理效應估計

1．外包組與非外包組的總體平均處理效應估計。通過內生轉換回歸模型校正了樣本選擇偏差。為了考察外包決策怎樣影響農戶的生產效率，以及這些作用的大小，本部分將基于內生轉換回歸模型的平均處理效應估計來反映。表3具體報告了外包決策對稻農生產技術效率的影響，可以看出外包組稻農，通過外包生產技術效率提升了近31倍。

2．不同外包程度對稻農生產技術效率的影響。考慮到農戶家庭具有異質性，即稻農的外包程度存在不同。通過將樣本按照外包程度劃分為低程度、較低程度、較高程度、高程度四個段（劃分標準外包費用占稻季資本投入比例），分別考察不同的外包程度對稻農生產技術效率產生的異質性影響。表4估值結果表明，隨著外包程度的不斷提高，外包帶來的技術效率提升越來越明顯。對于已經采取生產環節外包的稻農而言，逐步擴大外包范圍，將更多的環節外包給機會成本更低或者更專業的個人和組織能夠帶來顯著的生產技術效率提升。

五、結論及政策建議

提高農業科技推廣率和科技進步貢獻率是發展農業現代化的目標。本文利用四川省649戶水稻種植戶的數據，在務農人員老齡化普遍、低素質化、兼業普遍（一低兩普遍）的約束背景下，通過內生轉換回歸模型和由此建立的平均處理效應估計，主要討論了：哪些因素影響了農戶選擇將生產環節外包的決策；外包決策帶來了怎樣的異質性影響；外包程度異質性是否導致了差異化影響。實證檢驗指出：第一，務農人員的老齡化和兼業程度顯著地影響了稻農的外包決策。表明當前農業生產環境存在一定的約束條件，制約農戶生產行為優化和阻礙農業技術應用。但這些約束條件的存在也促進了外包行為的發生。第二，農戶外包決策是基于自身優勢而作出的，且外包提高了稻農的技術效率。第三，對已采取外包的稻農而言，提高外包程度能夠進一步促進技術效率水平改善。依外包程度由低至高將外包組稻農分為四個組分別計算平均處理效應，顯示隨著外包程度的提高，稻農的技術效率水平改善更高。

本研究結果有助于人們了解外包對稻農生產技術效率的影響機制，也帶來的一定的政策啟示。通過上述研究，可以得到：第一，建立健全農業社會化服務體系，促進具有較低機會成本和生產更專業化的個人和組織從事農業生產，是破解農業生產面臨“一低兩普遍”難題的關鍵，也是解決“未來誰種地”問題的思路。第二，政策制定應依托市場機制，合理引導稻農將生產環節外包。政府需要考慮的是如何降低外包戶對外包服務的搜尋成本以及外包過程中的交易成本，如積極鼓勵和支持農技服務跨區域作業。第三，實施差異化、階梯式補貼機制，促進外包農戶提高外包程度。加大對農業生產過程中技術密集型環節的補貼力度，提高這些環節的外包程度，精準提升農業科技進步貢獻率。