水稻規模農戶生產環節對機械化服務外包的選擇

彭楊賀，潘偉光,2，李 林

（1.浙江農林大學 經濟管理學院，浙江 杭州 311300；2.浙江農林大學 浙江省鄉村振興研究院，浙江杭州311300；3.浙江省農業農村廳，浙江 杭州310020）

農業社會化服務是農業社會化分工和生產力發展到一定階段的必然結果［1］。很長一段時期內，中國的農業現代化總體水平不高，農業社會化服務體系也有待進一步發展完善；進入21世紀，農業社會化服務的發展得到了持續關注。農業機械化服務程度是衡量農業社會化發展的重要指標，也是推進農業現代化進程的關鍵突破口，是承接服務供給和服務需求的載體。國外對機械化服務的研究主要關注資源稟賦、成本交易和作用機理等，如農場主利用機械化外包服務，提高農業生產效率，從而實現農業規模經營［2-3］。國內早期研究偏向社會服務化體系的建設［4］，隨著農業現代化的快速發展，機械化服務主體的研究得到了學界的關注。有學者認為以農民合作社、農業龍頭企業以及栽培大戶為代表的新型農業經營主體兼具生產和服務的雙重功能，使小農經濟實現農業現代化成為可能［5-6］。近年來關于農業機械化外包服務影響因素的研究較多，一些學者通過實證分析發現，土地質量、年齡、教育程度、種植年限以及參加合作社促進農戶外包行為，農業勞動力數量、兼業化程度、土地細碎化程度、農戶自身的農業技術水平以及自然災害抑制農戶外包行為，土地規模對外包行為先為促進作用后抑制作用［7-10］。對水稻Oryza sativa整地、育秧、移栽、病蟲防治、收割環節的外包服務需求分析發現，不同生產環節外包程度差異性較大，耕地經營規模增大會使農戶更傾向于在勞動密集型環節采用外包，也會增加任一環節外包的可能性［11］。對規模經營主體而言，其決策的關鍵是外包服務和自購農機的交易成本比較［12］，在技術密集型生產環節上，外包的價格機制更加明顯［13］。以水稻為例，當前研究對象以小規模經營為主［9，12］，缺少對規模農戶的社會化服務行為的分析，而事實上中國的規模農業已經有了較大的發展；研究環節范圍較為局限［8，11，13］，沒有構成水稻生產的全產業鏈。本研究以水稻規模經營戶為研究切入點，對水稻生產全產業鏈各環節作了細分，探討了水稻規模增加與農戶采用機械化服務（外包）的關系，旨在揭示水稻規模農戶生產環節選擇外包服務的規律特征，為推進農業社會化服務建設提供政策指導。

1 數據來源與方法

1.1 數據來源

數據來源于2016年浙江省3個農業社會化服務試點縣市（海鹽縣、龍游縣、東陽市）的實地問卷調查。為了使樣本具有代表性，根據栽培規模實際現狀，對調研地點進行分層抽樣。在每個試點縣市獲取水稻栽培面積達2.00 hm2及以上戶主信息，逐個編碼后等距抽樣。其中東陽市選擇7個鄉鎮，30個村，47個農戶；海鹽縣7個鄉鎮，30個村，66個農戶；龍游縣3個鄉鎮，27個村，35個農戶。為了保證數據真實準確，采用了入戶調研的方式，對水稻栽培戶面對面的訪談。受訪樣本中男性占95.2%，年齡在30～55歲的占82.6%，文化程度初中占比例最大，占65.0%。調查內容主要包括農戶個人信息、家庭基本特征、土地要素特征、生產環節機械化服務情況以及相關社會化服務獲得渠道等；水稻全產業鏈服務環節主要涉及整地、育秧、插秧、灌溉、施肥、病蟲害防治、收割、烘干等8個方面，詢問得到生產過程中是否使用了土地翻耕機、插秧機、噴藥機、施肥機、收割機、糧食烘干機或者其他機械的外包服務等信息。此次調研共發放問卷160份，收回有效問卷148份，問卷有效回收率為92.5%。

1.2 變量選取與研究假設

為研究稻農生產環節對機械化服務外包選擇行為，以生產經營特征變量為關鍵自變量，以戶主特征、家庭特征、土地特征以及外部環境特征變量等為控制自變量；以整個生產環節采用機械化服務外包的程度作為因變量，以生產過程中接受服務環節的次數作為依據對其賦值（表1）。

1.2.1 關鍵自變量 包括水稻栽培面積、水稻栽培面積的平方項2個變量。水稻栽培面積是決定稻農在勞動密集型生產環節是否采用外包服務的重要因素；耕地規模越大，農戶受家庭勞動力約束越明顯，越傾向于選擇外包服務［9］。為考察水稻栽培面積與農戶采用機械化服務之間否存在規模經濟現象，加入 “水稻栽培面積的平方項”并假設水稻栽培面積與農戶采用機械化服務存在規模經濟現象。隨著面積增加，機械化成本降低，達到規模經濟效應，超過一定規模后，外包需求意愿降低，兩者呈 “倒U”型關系。

1.2.2 戶主特征變量 包括年齡、受教育年限、種糧前是否有當農機手等3個變量。一般而言，戶主年齡越大，其體力越難以支持完成水稻田間作業，對機械化外包服務的積極性越高［13］；也有研究表明：隨著生產決策者年齡增大，其非農就業機會減少，在自身勞動能力可承受的情況下，農戶更趨于在勞動強度較低的生產環節不采取外包［14］。受教育程度在一定程度上與農民的非農就業能力成正比，正式的教育經歷會增加農戶對機械化服務的理解和交易成本的計算能力，因此與接受機械化服務程度存在正相關。但也有可能受教育水平較高的戶主，其視野可能較開闊，自我學習和解決問題的能力較強，對有償技術服務的需求意愿會較弱。農機手的經歷會增強戶主自我服務的能力，從而選擇服務外包可能性相對較低。本研究假設，年齡、受教育程度對采用機械化服務具有正向影響，農機手的經歷具有負向影響。

1.2.3 家庭特征變量 包括家庭擁有農機數量、農業勞動力占全部勞動力比重等2個變量。家庭擁有農機數量、農業勞動力數量對農戶是否能夠單獨完成水稻生產各環節有重要影響，家庭農業勞動力和擁有農機數量越多，農戶從事農業生產的比較優勢越大［12］，可能越不愿意接受機械化服務。因此假設家庭特征變量對采用機械化外包服務具有負向影響。

1.2.4 土地要素特征變量 包括土地破碎度、地塊類型2個變量。土地越細碎，機械耕作的成本越大，農戶生產環節外包需求可能越低［9-10］。地塊類型也會影響機械化服務程度，地塊越平整，機械化服務越容易，農戶接受機械化服務可能性越大。本研究假設，土地破碎度對農戶采用機械化外包服務具負向影響，土地類型具正向影響。

1.2.5 外部環境特征變量 合作社組織通過社員彼此交流，在農業技術服務和享受社員折扣價格上獲得便利，因此參加合作社的農戶可能會更愿意接受社會化服務。作為外部環境特征變量，是否參加過合作社組織對農戶采用機械化服務具有正向影響。

表1 變量賦值及預期影響Table 1 Variable assignment and expected impact

1.3 模型構建

水稻生產環節多，各環節影響農戶接受機械化服務的因素復雜。研究設置的自變量中有虛擬變量和連續變量，因變量為整個生產環節采用機械化服務外包的程度，屬于連續變量，故選擇多元線性回歸模型進行分析。選取水稻栽培面積（x1）、水稻栽培面積的平方項（x2）為關鍵自變量，年齡（x3）、受教育年限（x4）、種糧前是否有當農機手（x5）、家庭擁有農機數量（x6）、農業勞動力占全部勞動力比例（x7）、土地破碎度（x8）、地塊類型（x9）、是否參加合作社組織（x10）為控制自變量。本研究還控制了地區虛擬變量。模型如下： yi=β0＋β1xi1＋β2xi2＋…＋βjxij＋εi， i=1， 2， …， n。 其中： ε～N（0,δ2）為隨機誤差， j為自變量的數目，yi代表第 i個樣本農戶采用機械化服務環節數；β0表示回歸截距，β1，β2，…，βj為待定系數。

2 結果與分析

2.1 農戶接受機械化服務的環節數分析

調查發現（圖1）：接受3次機械化服務環節的農戶最多（34戶），占比23.0%；一次都沒有接受機械化服務的樣本數（10戶）占比6.8%；所有環節全部接受機械化服務的樣本數為0。對造成農戶選擇頻數差異的原因分析可知（圖2）：成本是農戶接受機械化服務考慮的主要因素（占比54.1%），不放心外面提供服務的質量（25.0%）和自家已有機械數量（18.2%）也是影響農戶的重要因素，其他因素占比較小（2.7%），主要為土地規模、家庭成員從事農業勞動力的數量等。

圖1 生產過程接受機械化服務環節數樣本分布Figure 1 Sample distribution of mechanized service links in the production

圖2 影響農戶接受社會化服務的因素Figure 2 Factors affecting farmers’acceptance of social service

2.2 不同經營規模農戶生產環節接受機械化服務行為分析

當栽培農戶的經營規模較低時，其家庭自有的勞動力足以滿足水稻日常生產的需要，其接受機械化外包服務意愿較小。當農戶通過土地流轉等方式擴大農業經營規模，其家庭勞動力便無法滿足大規模栽培的需要，尤其在水稻生產關鍵季節，受時間緊張、勞動力缺乏的制約，規模農戶水稻栽培生產環節對季節性雇工和機械化外包服務的依賴會越來越高。

從表2可知：整地、收割和烘干環節接受機械化服務的農戶比例較高，13.33～53.33 hm2栽培規模的農戶接受服務比例達50%；栽培規模為13.33～20.00 hm2的農戶接受社會化服務比例最高，達80%。灌溉和施肥環節接受機械化服務比例相對較低，各種規模農戶接受機械化服務比例均不超過30%， 2.00～6.67 hm2栽培規模農戶接受機械化服務比例為0。相比而言，13.33～53.33 hm2栽培規模農戶在其他各環節接受機械化服務較為集中。

表2 水稻各生產環節不同規模農戶接受機械化服務情況Table 2 Mechanized services in various production stages of rice farmers of different scales

2.3 水稻生產環節農戶采用機械化服務程度的實證分析

基于以上樣本的統計分析和模型設定，本研究使用STATA14軟件對農戶采用機械化服務程度的各影響因素進行多元線性回歸模型分析，并重點估計了水稻栽培面積（x1）和水稻栽培面積的平方（x2）這2個變量對農戶接受社會化服務程度的影響效應。

從表3可知：水稻栽培面積（x1）和水稻栽培面積的平方（x2）對農戶接受機械化程度存在顯著影響（P＜0.01，P＜0.05），與預期方向一致。由此認為：水稻生產環節接受機械化服務程度和其栽培面積之間滿足 “倒U”型關系；隨栽培面積增加，接受機械化服務程度先增加后減少，33.33 hm2視為一個臨界點，表現出明顯的規模經濟效應。戶主年齡對農戶水稻生產接受機械化程度有顯著的正向影響。隨著年齡增加，農戶身體機能下降，難以承擔水稻田間作業，由此增加了各個環節的機械化服務需求，選擇接受機械化服務的程度也隨之增大。種糧前有農機手的經歷對農戶接受機械化服務環節數具有顯著的負向影響（P＜0.01）。推測原因是具備農機手經歷的農戶對于機械化作業環境較為熟悉，獲取服務資源的范圍更廣，對交易成本有較合理的分析和判斷，利于形成正確預期，拒絕服務。家庭擁有機械數量對農戶接受機械化服務環節數具有顯著的負向影響，說明隨著家庭擁有農機數量的增加，農戶自我提供機械化服務的傾向越明顯；土地破碎度對農戶生產環節接受機械化服務程度有顯著的負向影響（P＜0.05）。土地越細碎化，農戶選擇生產環節接受機械化服務的環節數就越少；即土地細碎化程度高，不僅對農業集中規模化發展造成阻礙，同時也對外包服務在農業各個生產環節的長遠發展帶來影響。就地區特征而言，龍游縣在水稻生產過程中采用機械化服務次數要少于東陽，原因可能是龍游縣經濟建設和農業機械化建設相對落后，農戶采用農機服務的便捷性得不到提高，制約了農戶采用農機服務的積極性。

表3 具體環節采用機械化服務次數多元線性回歸模型估計結果Table 3 Specific link uses the number of mechanized service times multiple linear regression model to estimate the results

3 結論和政策建議

基于上述實證分析，得到以下主要結論。一是接受機械化服務程度與水稻栽培面積存在 “倒U”型關系，隨著栽培面積增加，接受社會化服務概率先增加后減少，33.33 hm2為臨界點，這表明存在內部規模經濟對外部規模經濟的替代，或是交易費用的節省，當規模增加到一定程度后會增加服務的自我供給，實現服務的內部化。這與有些學者認為隨著規模增大，越傾向選擇社會化服務或者栽培面積對外包服務沒有顯著影響的研究不同［8-9］。二是土地破碎化程度、農機手的經歷和家庭擁有農機數量對接受機械化服務程度有顯著的負向影響。這與胡宜挺等［7］、潘偉光等［10］的研究基本一致。

根據分析結果，提出以下建議：一是培育多種社會化服務主體，滿足規模化農戶不斷擴大的社會化服務需求。栽培規模的擴大必然會增加服務需求，因此對社會化服務提出了更高的要求；當規模增加到一定程度后，農戶通常會增加機械配置，增強自我服務能力，也增加了為其他主體提供服務的可能。因此建議進一步培育發展農業專業合作組織、農業專業服務公司，以滿足規模經營的需要；同時鼓勵有服務能力規模農戶結成服務聯合體，相互間服務和為小農戶服務提供服務供給。二是制定有效措施降低土地破碎化程度。水稻機械化外包服務依賴于土地規模化，兩者相互促進，共同推動農業現代化的發展。因此，鼓勵在農村土地確權后加強土地整理、互換和流轉，降低土地破碎度的同時，也促進了機械化服務程度的提高。三是政府要為機械化外包服務創造良好發展條件。要規范機械化服務質量標準和價格水平，建立服務糾紛的處置機制，減少社會化外包服務過程中交易不確定性，提高規模農戶采用社會化服務率。政府對諸如烘干環節等一些服務需求較高、公益性強、社會化服務發育不足的環節要重點支持，開展購買農業公益性服務，以彌補市場失靈的缺陷。