農村勞動力機會成本對CSA模式影響的實證分析
——基于2008—2018年省級面板數據

楊 柳 王霜伶

改革開放40多年來，我國經濟建設取得巨大成就，GDP居全世界第二，購買力居世界第一，按照2011年世界銀行的標準，我國已經進入中上等收入國家行列。與此同時，我國的中等收入群體占比在不斷增加，他們普遍具有收入較高且穩定、受教育水平高、對社會主流文化具有較高的認同感等特點。(1)石嫣，程存旺，雷鵬，等：《生態型都市農業發展與城市中等收入群體興起相關性分析:基于“小毛驢市民農園”社區支持農業(CSA)運作的參與式研究》，《貴州社會科學》2011年第2期。處于消費端的他們追求健康、高品質的生活方式，更加看重食物的新鮮、健康、安全。(2)Timothy P D， Community-Supported Agriculture: Opportunities for environmental education.,Journal of Environmental Education，Vol.2,No.25,1994.然而，處于供應端的農民囿于勞動力機會成本的增加(3)陳瑜琦，李秀彬，朱會義，等：《勞動力務農機會成本對農戶耕地利用決策的影響——以河南省睢縣為例》，《地理科學進展》2010年第29期。 鄭旭媛，徐志剛：《資源稟賦約束、要素替代與誘致性技術變遷——以中國糧食生產的機械化為例》，《經濟學》 (季刊)2017年第1期。 孔祥智，張琛，張效榕：《要素稟賦變化與農業資本有機構成提高——對1978年以來中國農業發展路徑的解釋》，《管理世界》2018年第10期。，作為理性人的農民，務農不再是他們“追求利潤最大化”的最優選擇，土地撂荒開始出現。這種現象說明農業在發展過程中存在農業資源浪費問題，城鄉雙向流動不暢。

中等收入群體的崛起促使社區支持農業開始在中國生根發芽(4)付會洋，葉敬忠：《興起與圍困：社區支持農業的本土化發展》，《中國農村經濟》2015年第6期。，它是一種建立在信用體系上的新興農業形態，城市消費者向農戶預付生產費用，農戶按照消費者的需求進行生產，定期為消費者提供一定數量的新鮮食品(5)Brown, C., and S. Miller., The Impact of Local Markets: A Review of Research on Farmers’ Markets and Community Supported Agriculture,The American Journal of Agricultural Economics,NO.90.2008.。這種模式既能滿足城市消費者對健康生活品質的需求，又能解決農業資源浪費問題，是鄉村振興戰略中現代農業發展的新模式。社區支持農業是國家經濟水平發展到一定程度之后人們對健康、生態、農耕文化等需求的產物，在“質”的方面，社區支持農業區別于機械化農業，進行有機食物的生產，注重生態保護(6)Charles L., Animating community supported agriculture in North East England: Striving for a‘caring practice’. Journal of Rural Studies，Vol.4,No.27,2011.；在“量”的方面，社區支持農業區別于農民合作社，實現供應端和需求端的直接對接，減少了中間環節，提升了農業資源的綜合效率。社區支持農業在農業生產經營活動中具有顯著優勢，它的發展引起了學術界的關注。

一、研究現狀

社區支持農業(Community Support Agriculture，CSA)起源于20世紀60年代的日本，之后在歐洲、美國等地得到快速發展，形成很多成熟的CSA模式農場(7)Lang,K.B, The Changing Face of Community-Supported Agriculture,Culture & Agriculture,Vol.1,No.32,2010.。其在國內起步較晚，2005年建立的一些城鄉互助組織，成為中國社區支持農業(CSA)的雛形(8)周飛躍，勾競懿，梅靈：《國內外社區支持農業(CSA)體系的比較分析》，《農業經濟問題》2018年第7期。。接著，在北京、上海等地形成數百個這種農業生產組織發展模式，其外延也在不斷豐富，在原來的基礎上延伸出消費者參與式體驗、農業教育、農耕文化等活動(9)Kolodinsky, J. M., and L. L. Pelch, Factors Influencing the Decision to Join a Community Supported Agriculture *CSA Farm, Journal of Sustainable Agriculture，No.10,1997.(10)McMurry S., Preserving agricultural history through Land and buildings,Agricultural History，Vol.1,No.90,2016.，拓展了農業的經營范圍，為第一產業與其他產業的融合提供了契機。

對于CSA興起的原因，大部分學者認為，在食品安全問題頻發、農業生態環境惡化的大環境下，消費者出于對健康、生態的偏好(11)Peterson H, Taylor M, Baudouin Q., Preferences of locavores favoring community supported agriculture in the United States and France,Ecological Economics，Vol.11,No.119,2015.，對新鮮、有機、健康食品的需求更加強烈(12)Brehm J M, Eisenhauer B W., Dimensions of Community Attachment and Their Relationship to Well-Being in the Amenity-Rich Rural West,Rural Sociology,Vol.3,No.69,2004.(13)Pole A, Kumar A., Segmenting CSA members by motivation:anything but two peas in a pod,British Food Journal,Vol.5,No.117,2015.，加入CSA成為了他們的選擇。而對于農戶來說，“預付資金，風險共享”的模式能夠保證農業生產經營中資金和市場的穩定性(14)Lamb G.,Community Supported Agriculture Can it Become the Basis for a New Associative Economy, The Threefold Review,Vol.11,No.196,1994.，降低經營風險。

CSA在中國發展的時間較短，在運作過程中或多或少存在一些問題，將理論和實踐相結合，有助于問題的解決，最終形成具有中國特色的農業發展路徑。對比和借鑒國外成熟的CSA模式，國內學者認為CSA的發展很大程度上取決于消費者對它的認知和信任(15)董歡，鄭曉冬，方向明：《社區支持農業的發展:理論基礎與國際經驗》，《中國農村經濟》2017年第1期。，發揮社交媒體引導消費者樹立健康參與意識的正向作用(16)陳衛平：《社區支持農業(CSA)消費者對生產者信任的建立：消費者社交媒體參與的作用》，《中國農村經濟》2015年第6期。，有助于塑造消費者和生產者之間的信任。此外，也有學者認為，發展第三方力量如政府、第三方機構(17)孫娟，李艷軍：《農業現代化的新方向：社區支持農業的發展及政策建議》，《農村經濟》2015年第8期。，建立主導機制(18)周飛躍，勾競懿，梅靈：《國內外社區支持農業(CSA)體系的比較分析》，《農業經濟問題》2018年第7期。，能夠集中消費端和生產端的力量，整合分散的資源，從而促進CSA更好地發展。

綜上，現有文獻為CSA的深入研究提供了寶貴的經驗和思路，但仍存在一些不足：既有研究主要集中在對消費偏好的案例分析，尚未發現有文獻從經濟學角度有針對性地進行機理研究。農民作為CSA模式中生產端的核心要素，對他們來說，加入CSA從事農業活動就意味著放棄外出務工收入，那么農民參與CSA時必須考慮這部分機會成本。鑒于此，本文從經濟學角度出發，首先分析農村勞動力機會成本與CSA模式之間的作用機制，然后選取2008—2018年27個省(自治區、直轄市)的面板數據，實證分析農村勞動力機會成本對CSA模式的影響，以期為農業發展、農民增收提供切實的參考。

二、農村勞動力機會成本與社區支持農業

(一)農村勞動力機會成本的界定

在同一時間，任何一種要素不可能投入多種生產活動中，其某種用途的選擇性配置必然會產生機會成本(19)冉清紅，岳云華，楊玲，陳俐謀，孫傳敏，謝德體：《西部農戶務農—務工的機會成本差分析》，《農業經濟問題》2014年第12期。。經濟學家薩繆爾森把機會成本定義為“在存在稀缺的世界上，選擇一種東西意味著需要放棄其他一些東西。一項選擇的機會成本就是相應的放棄的商品或者勞務的價值”，而曼昆把機會成本描述為“Whatever must be give up to some item”。按照他們對機會成本的定義，在CSA模式中的農村勞動力機會成本則是指農民從事農業生產而放棄的其他非農活動所獲得的最大收益。那么，農村勞動力機會成本如何衡量呢？

查閱現有文獻，鄧大才將勞動力的機會成本分為兩類，一是兼業勞動力的機會成本，二是完全務工的機會成本，并得出種糧勞動力的機會成本正在逐年上升的結論(20)鄧大才：《中國糧食生產的機會成本研究》，《經濟評論》2005年第6期。；陳瑜琦(2010)在研究勞動力務農機會成本對耕地利用決策的影響時，認為勞動力務農機會成本勞動力是從事非農生產的工資并進行修正(21)陳瑜琦，李秀彬，朱會義，等：《勞動力務農機會成本對農戶耕地利用決策的影響——以河南省睢縣為例》，《地理科學進展》2010年第29期。；柯炳生在研究農民工工資變化時，認為農民工工資是農村勞動力的機會成本，隨著農民工工資的不斷增長，將對農業生產、土地承包制度、農村居住環境產生影響(22)柯炳生：《我國農民工工資變化及其深遠影響》，《農業經濟問題》2019年第9期。。借鑒學者們的觀點，本文認為CSA模式中的農村勞動力機會成本大體相當于外出務工的工資性收入。

國家統計局公布的農民外出務工工資代表全國平均水平，而我國東部、中部、西部地區農民工工資存在明顯差距(23)張紅宇：《新常態下的農民收入問題》，《農業經濟問題》2015年第5期。，使得各地區農村勞動力機會成本存在差異，若采用國家統計局公布的農民外出務工工資這一數據，筆者認為不妥。因此，本文把CSA模式中的農村勞動力機會成本界定為“農民所處地區(省、自治區、直轄市)城鎮職工平均工資”，以更好地說明各地區農村勞動力機會成本對CSA模式的影響及區域異質性。

(二)勞動力機會成本的現狀

在城鎮化進程中，受就業機會和高工資的吸引，農民涌入城市從事非農生產。數據顯示，2008年農民外出務工年平均工資為14460元，2018年為44652元，在此期間，農民外出務工工資增長309%，如表1所示。與此同時，各省(自治區、直轄市)城鎮職工年平均工資增長百分比保持在248%～349%之間，其中遼寧省城鎮職工年平均工資增長百分比最低，海南省城鎮職工年平均工資增長百分比最高，如表2所示。

表1 2008—2018年我國農民外出務工平均工資 單位：元/年

注：數據來源來自國家統計局“2008—2018年農民工監測調查報告”。該報告顯示的農民工工資為月工資，為保證數據口徑的一致性，本文將農民工工資進行換算，計算得出農民外出務工的年工資。

表2 2008—2018年27個省(自治區、直轄市)城鎮職工年平均工資 單位：元/年

注：數據來源來自《2008—2018年中國統計年鑒》

不論是從全國農民外出務工平均工資視角還是從省(自治區、直轄市)城鎮職工年平均工資視角來看，2008—2018年農民外出務工工資性收入都呈現中高速增長趨勢且兩者的增長速度基本上保持一致狀態。這一方面說明農村勞動力機會成本逐年增加(24)溫鐵軍，董筱丹，石嫣：《中國農業發展方向的轉變和政策導向：基于國際比較研究的視角》，《農業經濟問題》2010年第10期。(25)羅丹，李文明，陳潔：《種糧效益:差異化特征與政策意蘊——基于3400個種糧戶的調查》，《管理世界》2013年第7期。，另一方面也驗證了本文對農村勞動力機會成本界定的合理性。

在表2的基礎上，對27個省(自治區、直轄市)的城鎮職工年平均工資數據做進一步處理，得到城鎮職工年平均工資較上年增加百分比，與農民外出務工人數較上年增加百分比作對比，如圖1所示。

圖1 城鎮職工平均工資、農民外出務工人數較上年增加百分比折線圖

2008—2018年，農民外出務工人數的增長比例與城鎮職工年平均工資的增長比例幾乎保持相同的趨勢，均呈現先上升后下降再保持較小波動的變化趨勢，進一步驗證了將城鎮職工年平均工資作為衡量勞動力機會成本指標的合理性。同時，可以看出勞動力機會成本在2011年之前增長幅度較大，2011—2014年增長幅度呈下降趨勢，而2014—2017年增長幅度基本保持在一定范圍之內，整體較平穩(26)2018年農民外出務工人數較上年增加百分比與城鎮職工較上年增加百分比之間的差異，可能與黨的十九大提出的鄉村振興戰略以及鼓勵農民工返鄉務工或創業政策有關，從而使得農民外出務工人數增長比例下降。。勞動力機會成本發生這樣的變化，與我國的宏觀政策息息相關，展望未來，在經濟增速放緩、產業結構調整、鄉村振興戰略等因素的影響下(27)陳錫文：《實施鄉村振興戰略，推進農業農村現代化》，《中國農業大學學報(社會科學版)》2018年第35期。，城鄉差距逐漸縮小，勞動力機會成本將隨之下降。

(三)農村勞動力機會成本對CSA模式的影響

CSA中的“community”并非指在一定范圍內具有地域邊界的生活空間，而是更多強調生產者和消費者進行社會互動的概念(28)董歡，鄭曉冬，方向明：《社區支持農業的發展:理論基礎與國際經驗》，《中國農村經濟》2017年第1期。，“agriculture”亦是指廣義上的具有資源整合、產業融合意義的農業。CSA模式下的農業與外部力量碰撞而發生融合，拓展農業的多功能性，提升農業附加值，主要表現為橫向的產業融合和縱向的價值深挖。在橫向方面，農業與旅游、文化、健康養老等產業融合，促進生產要素的優化配置，拓寬農民增收渠道(29)郭軍，張效榕，孔祥智：《農村一二三產業融合與農民增收——基于河南省農村一二三產業融合案例》，《農業經濟問題》2019年第3期。；在縱向方面，建立“農產品生產-加工-銷售”一體化發展，實現產業鏈延伸，降低交易成本，打破信息不對稱的屏障，進一步提高農業收益。具體如圖2所示。

圖2 社區支持農業運作模式

在CSA模式中，生產者按照消費者需求進行生產，對農作物進行科學、合理、生態式的生產管理，以保證食品的健康、安全、新鮮，因此CSA模式對勞動力的需求非常強烈。然而，隨著社會的發展，以前隱含在農產品中因勞動力大量剩余而被極度壓低的勞動力價格，在務工工資的對照下得以顯化(30)溫鐵軍，董筱丹，石嫣：《中國農業發展方向的轉變和政策導向：基于國際比較研究的視角》，《農業經濟問題》2010年第10期。，勞動力的機會成本也開始被大眾關注。

對于一種產業結構來說，影響其發展的因素眾多，如科學技術、生產要素、管理制度等，而這些因素以價格機制為紐帶發揮作用。林毅夫(2011)在分析新結構經濟學時，提出要素相對價格是影響產業結構的核心變量(31)林毅夫：《新結構經濟學：重構發展經濟學的框架》，《經濟學》 (季刊)2011年第1期。。CSA模式作為農業產業結構體系的組成部分，而農村勞動力作為CSA模式中的核心要素，其價格表現為機會成本，那么農村勞動力機會成本的變化勢必會對CSA模式產生影響。因此，研究農村勞動力機會成本對社區支持農業模式的影響具有很大的現實意義。

基于以上研究，本文提出如下研究假說。

假說1：機會成本越大，農民往往會選擇外出務工，選擇加入CSA的意愿不強，這將對CSA模式的發展產生負面影響。

假說2：各地區經濟發展水平不一致，農村勞動力機會成本存在差異，使得社CSA模式存在區域異質性。

三、模型設定及數據說明

(一)模型設定及變量說明

1.模型的設定。

為分析農村勞動力機會成本對CSA模式的影響，本文參考現有的研究，將計量模型設定如下：

devit=β0+α1ocit+α2eduit+α3powit+α4urbit+α5fundit+μi+εit

其中：下標i表示省份，t表示年份。被解釋變量dev表示CSA模式發展程度，解釋變量oc表示農村勞動力機會成本，為模型核心解釋變量，控制變量為edu、pow、urb、fund，分別表示農民受教育水平、農業機械化程度、城鄉差距、政府投資。μi表示省份固定效應；εit表示隨機誤差項；β0表示截距項，α表示相應變量的回歸系數。

2.變量說明。

(1)被解釋變量。dev代表CSA模式發展程度。CSA模式是對資源的優化，以農業為基礎，實現產業融合，最終表現為農林牧漁業的生產總值。本文取農林牧漁總產值與地區生產總值之間的比值作為CSA模式發展程度的指標，既能說明CSA模式在整體經濟大環境下的發展狀況，又可以縮小數據之間的差距，提高數據的有效性。(2)解釋變量。oc代表農村勞動力機會成本，取城鎮職工年平均工資，前文已做說明，在此不再做詳細說明。(3)控制變量。edu代表農民受教育水平。受教育水平直接影響CSA模式的接受程度，故將其作為本模型的控制變量。借鑒趙勇智(2019)的做法(32)趙勇智，羅爾呷，李建平：《農業綜合開發投資對農民收入的影響分析——基于中國省級面板數據》，《中國農村經濟》2019年第5期。，以農村居民受教育程度的人口比例權重，測算得到農民受教育年限，作為農民受教育水平的指標(33)自2013年起，《中國農村統計年鑒》對農村居民受教育程度的指標口徑發生變化，故本文綜合《中國農村統計年鑒》和《中國人口與就業統計年鑒》數據，采用“小學×6+初中×9+高中×12+大專及以上×16”的方法，得出農民受教育年限。。pow代表農業機械化，是農業生產技術的代表，取農業機械總動力值作為該指標。urb代表城鄉差距。城鄉差距是促使農民向城鎮遷移的因素之一，在一定程度上會影響農民是否加入CSA模式。本文將城鄉可支配收入之差與農村可支配收入之間(34)自2013年起，國家統計局對城鎮、農村居民收支與生活狀況抽樣調查的范圍、方法、指標口徑發生變化，2013年以前的“人均純收入指標”為老口徑數據，2013年起的“可支配收入”為新口徑數據，故本文采用2008—2012年的城鎮、農村居民人均純收入數據和2013—2018年的城鎮、農村人均可支配收入數據進行計算，得出城鄉差距這一指標。的比值，作為城鄉差距的指標。fund表示政府投資，取政府對農林牧漁的支出作為該指標。μi表示省份固定效應；εit表示隨機誤差項；β0表示截距項，α表示相應變量的估計系數。

(二)數據來源

鑒于西藏、新疆、青海、內蒙古四地部分數據缺失，本文選取27個省(自治區、直轄市)2008—2018年面板數據。其中，CSA模式發展程度、城鎮職工平均工資(農村勞動力機會成本)、城鄉差距、政府對農林牧漁的支出數據來自《中國統計年鑒》；農業機械總動力數據來自歷年《中國農村統計年鑒》；農民受教育水平來自《中國農村統計年鑒》和《中國人口與就業統計年鑒》。對于部分缺失數據，借鑒現有文獻做法，采用插值法，取其前后兩年平均值代替。相關變量的描述性統計結果見表3。

表3 變量描述性統計結果

(三)數據平穩性分析

在實證檢驗之前，為了避免偽回歸，本文采用LLC單位根檢驗方法對樣本數據進行平穩性檢驗，結果如表4所示。

表4 LLC單位根檢驗結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的統計水平上顯著。

(四)回歸模型選擇

為選擇合適的分析模型，首先對混合回歸模型和固定效應模型進行比較分析，根據分析結果采用F檢驗進行判斷，結果表明，在1%的顯著水平上拒絕原假設，不適合采用混合回歸模型；然后，對固定效應模型和隨機模型進行比較分析，采用穩健的Hausman檢驗進行判，結果表明，在1%的顯著水平上拒絕原假設，采用固定效應模型更合適。結果見表5。

表5 F檢驗和穩健的Hausman檢驗結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的統計水平上顯著。

四、實證結果與分析

(一)勞動力機會成本對社區支持農業發展的影響

本文采用Eviews8.0軟件對樣本數據進行分析。為保證回歸結果的穩健性，遵循 “從一般到特殊”的建模原則，對模型(1)采用逐個加入變量的方法進行固定效應模型估計，以考察單個變量對社區支持農業發展程度的影響。結果見表6。

表6 農村勞動力機會成本對社區支持農業發展影響的回歸結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的統計水平上顯著，括號內為t值。

從表6可以看出，核心解釋變量oc的估計結果在所列示的(1)～(5)中均在1%的水平上顯著為負且未發生明顯變化，說明核心解釋變量oc和被解釋變量dev之間的關系未發生根本變化。農村勞動力機會成本對CSA模式的發展產生負面影響，即農村勞動力機會成本越高，農民越傾向外出務工，加入CSA模式的意愿不強，對CSA模式的發展產生負面影響，從而驗證了研究假說1。同時，對比oc、edu、pow、urb和fund的系數，發現oc系數的絕對值最大，說明農村勞動力機會成本是影響CSA模式發展的主要因素。

控制變量edu、urb在1%的水平上為正，說明農民受教育水平、城鄉差距的縮小對CSA模式發展具有積極影響?？刂谱兞縡und在5%的水平下顯著為正，說明政府的投資對CSA模式的發展產生正面影響，但是影響效果不如其他變量如edu、urb明顯?？刂谱兞縫ow的系數隨其他變量的加入發生明顯改變，說明農業機械化程度對CSA模式的影響隨著社會環境的不同而發生變化，這符合實際情況，故上述估計結果合理。

從表6中(1)-(5)oc的系數可以看出，隨著其他變量的加入，oc系數的絕對值在逐漸變小，說明隨著農民教育水平的提高、城鄉差距的縮小、政府的投資，在一定程度上可以降低農村勞動力機會成本對CSA模式發展的負面影響。

(二)社區支持農業地域差異性

鑒于各地區經濟水平存在較大差異，本文基于模型1做進一步回歸分析，探究東部(East)、中部(Mid)、西部(West)地區的勞動力機會成本對CSA模式影響存在的差異。表7為隨機效應模型(RE)和固定效應模型(FE)的回歸結果。

表7 東部、中部、西部地區回歸結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的統計水平上顯著，括號內為t值。

從回歸結果可以看出，在東部、中部和西部地區(35)借鑒中國統計局“農民工監測調查報告”中的分類方法，兼顧各地區觀測值分布的合理性，本文將27個省(自治區、直轄市)分為東部、中部、西部三個地區，把東北地區的遼寧、吉林和黑龍江3省，分別劃入東部、中部和西部，因此，東部地區包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南、遼寧11個省(市)，中部地區包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林7個省，西部地區包括廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、黑龍江9個省(自治區、直轄市)。核心解釋變量oc均在1%的水平上顯著為負，其中，東部地區oc系數的絕對值最小，西部地區oc系數的絕對值其次，中部地區oc系數的絕對值最大。這個結果一方面說明在各地區農村勞動力機會成本均對CSA模式的發展產生負面影響，進一步驗證了研究假說1；另一方面也說明CSA模式存在地域差異，從而驗證了研究假說2。

此外，進行縱向和橫向對比發現，東部地區在考慮其他影響因素的情況下，農村勞動力機會成本對CSA模式發展的影響較小，而農民受教育水平、城鄉差距、政府投資對CSA模式的影響有所上升；在中部和西部地區農村勞動力機會成本仍為影響CSA模式的主要因素。

東部地區經濟發展水平較高，農民受教育程度相對較高、城鄉經濟差距較小，這些因素在一定程度上可以降低農村勞動力機會成本對CSA模式產生的負面影響；而在中部、西部的大部分地區，經濟欠發達，其中個別省份為勞動力輸出大省，在這樣的背景下，農民更傾向于外出打工，加入CSA模式的意愿不強。

五、結論與建議

(一)主要結論

本文首先分析農村勞動力機會成本和CSA模式之間的作用機制，提出兩個研究假說，然后對混合效應模型、隨機效應模型和固定效應模型進行F檢驗和Hausman穩定性檢驗，最終采用固定效應模型對27個省(自治區、直轄市)2008—2018年的面板數據進行回歸，探究農村勞動力機會成本對CSA模式的影響，得出如下結論：

第一，農村勞動力機會成本對CSA模式的發展產生負面影響。隨著社會環境的變化，以往被忽略的隱藏在農業生產中的勞動力機會成本逐漸顯現。對農民來說，加入CSA模式則意味著放棄城市打工的收入，勞動力機會成本成為他們衡量是否加入CSA模式的主要因素。與城市工資相比較，農村勞動力機會成本較大，農民傾向于外出打工，加入CSA模式的意愿不強，進而對CSA模式的發展產生負面影響。

第二，CSA模式的發展存在區域異質性。東部地區經濟發展水平較高，在農業基礎上發展起來的休閑農業、生態農業等現代特色農業已逐漸產生成效，為CSA模式的發展奠定了良好的基礎，農村勞動力機會成本對CSA模式的負面影響相對降低；而在中部和西部地區，農民外出打工獲益更大，農村勞動力機會成本仍然是制約CSA模式發展的主要因素。

第三，隨著農民受教育水平的提高、城鄉差距的縮小、政府投資的增加，農村勞動力機會成本對CSA模式發展的影響將逐漸降低。

(二)政策建議

基于上述結論，提出如下政策建議：

第一，全面提升農民素質?！按蜩F還需自身硬”，農民作為CSA模式中的核心要素，其素質的高低直接決定CSA模式可以走多久、走多遠。政府應積極引導農民加入CSA模式，為農民提供知識傳授、技術培訓及經營管理培訓，培育一批有文化、會技術、懂經營的新型農民，發揮農民的主觀能動性，釋放其潛力。此外，定期舉辦技術交流會、經驗交流會，促進農戶之間的交流和溝通，可以更好地釋放農民的潛力，從而促進CSA的發展。

第二，因地制宜，打造特色CSA。充分重視CSA發展中的區域異質性，結合地區優勢發展具有地方特色的CSA模式，打造特色CSA。西部地區擁有得天獨厚的自然資源，可以開展“農業+旅游”、“農業+健康養老”模式的CSA；而中部地區地勢相對平坦，交通便利，可以開展“農業+休閑經濟” 模式的CSA。同時，政府應對特色CSA加大支持力度，給予政策優惠，如低息貸款、綠色審批通道。

第三，利用區塊鏈技術破解信息不對稱。CSA在發展過程中不可避免地遇到傳統產業都會面臨的問題——信息不對稱，而現代化信息技術能很好地解決該問題。2020年中央一號文件強調“加快區塊鏈等現代信息技術在農業領域的應用”，CSA作為農業生產體系的組成部分，應充分發揮區塊鏈技術的超級賬本功能，助力CSA打造包括生產者、消費者、物流公司等在內的聯盟鏈，實現生產可視化、物流實時化、信息公開化，重構消費者和生產者的信任，從而有利于CSA模式良性發展。