農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)能提升小麥生產(chǎn)技術(shù)效率嗎?
——基于2007—2017年省級(jí)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

趙 鑫 任金政 李書奎 王亞軍

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京100083)

中國(guó)農(nóng)業(yè)長(zhǎng)期以“大國(guó)小農(nóng)”的形式存續(xù)并發(fā)展，農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)發(fā)揮著銜接小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵作用[1]。農(nóng)機(jī)服務(wù)指的是“農(nóng)機(jī)服務(wù)組織、農(nóng)機(jī)戶為其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供的機(jī)耕、機(jī)播、機(jī)收、排灌、植保等各類農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)，以及相關(guān)的農(nóng)機(jī)維修、供應(yīng)、中介、租賃等有償服務(wù)的總稱”[2]。農(nóng)機(jī)服務(wù)目前主要采用兩種方式，即生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包及土地托管，其能夠有效引導(dǎo)小農(nóng)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化生產(chǎn)。

農(nóng)機(jī)服務(wù)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中仍存在供需不平衡、不匹配等問題，其中在小農(nóng)戶中的表現(xiàn)尤為突出。究其原因，一方面，農(nóng)業(yè)部門不同于其他生產(chǎn)部門，具有較強(qiáng)的季節(jié)性和時(shí)效性，可能存在某一生產(chǎn)環(huán)節(jié)農(nóng)機(jī)服務(wù)需求時(shí)間的高度集中，以致農(nóng)機(jī)服務(wù)在某一時(shí)點(diǎn)成為稀缺資源，存在嚴(yán)重的供不應(yīng)求現(xiàn)象[3]；另一方面，小農(nóng)戶和規(guī)模經(jīng)營(yíng)主體在生產(chǎn)能力、生產(chǎn)目的、經(jīng)營(yíng)需求方面存在顯著差異，導(dǎo)致其對(duì)小機(jī)械的勞動(dòng)力替代型服務(wù)需求較多，和規(guī)模經(jīng)營(yíng)主體的大型機(jī)械服務(wù)存在一定的不匹配問題[4]。此外，小農(nóng)戶還存在土地規(guī)模小、服務(wù)需求量低、獲取服務(wù)的交易成本高而導(dǎo)致的服務(wù)需求容易被忽視的問題。那么，農(nóng)機(jī)服務(wù)究竟能否提高農(nóng)戶的生產(chǎn)效率？如果能夠提高效率又是通過什么路徑而實(shí)現(xiàn)？應(yīng)如何從政策上解決好小農(nóng)戶農(nóng)機(jī)服務(wù)中的“買不起、不會(huì)用”這一突出問題？

當(dāng)前我國(guó)農(nóng)機(jī)服務(wù)取得較大的進(jìn)步與發(fā)展。截止到2018年底，我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力已經(jīng)超過了10億kW，全國(guó)農(nóng)戶共擁有670.08 萬臺(tái)大中型拖拉機(jī)和1 634.24 萬臺(tái)小型拖拉機(jī)，分別為1978年的12.02倍和11.9倍[5]。以小麥為例，中國(guó)小麥基本全部實(shí)現(xiàn)機(jī)械化作業(yè)，其機(jī)耕、機(jī)播和機(jī)收面積比例分別為91.8%、87.9%和93.7%[6]。

國(guó)內(nèi)對(duì)農(nóng)戶購(gòu)買農(nóng)機(jī)服務(wù)的影響因素及其產(chǎn)生的效應(yīng)已有深入研究。農(nóng)機(jī)服務(wù)的選擇取決兼業(yè)情況、土地特性、所在區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)發(fā)展水平等，當(dāng)兼業(yè)程度高、耕地平整度強(qiáng)、服務(wù)獲取成本較低時(shí)，農(nóng)戶傾向于農(nóng)機(jī)服務(wù)的購(gòu)買[7-9]。進(jìn)而，也有針對(duì)農(nóng)機(jī)服務(wù)能否提高農(nóng)業(yè)效率問題進(jìn)行的研究，但研究結(jié)果差異較大。有觀點(diǎn)認(rèn)為，農(nóng)機(jī)服務(wù)能有效替代勞動(dòng)力，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有促進(jìn)作用[10-12]，農(nóng)機(jī)服務(wù)作為新的要素投入有助于優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)，降低效率損失，通過促進(jìn)分工深化，形成“服務(wù)規(guī)模經(jīng)濟(jì)性”[13]；但也有觀點(diǎn)指出，農(nóng)機(jī)服務(wù)的本質(zhì)屬于“雇工勞動(dòng)”，不易進(jìn)行質(zhì)量考核，同時(shí)會(huì)內(nèi)生出高昂的監(jiān)督成本，加劇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本效率的損失[14]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)雖已深入研究了農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)于技術(shù)效率的影響，但大多采用微觀調(diào)查數(shù)據(jù)或者地方性數(shù)據(jù)，缺少全國(guó)層面的全局把握，未能反映生產(chǎn)前沿面的動(dòng)態(tài)變化，估計(jì)結(jié)果可能存在偏差[15]，同時(shí)也缺少農(nóng)機(jī)服務(wù)與技術(shù)效率影響關(guān)系的路徑分析。鑒于此，本研究基于2007—2017年中國(guó)15個(gè)小麥主產(chǎn)省(自治區(qū))的成本收益數(shù)據(jù)，運(yùn)用柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，探討農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響；繼而，采用隨機(jī)前沿方法測(cè)度出的小麥生產(chǎn)技術(shù)效率作為因變量，以農(nóng)機(jī)服務(wù)水平作為核心變量，以省級(jí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)特征及農(nóng)戶屬性等變量作為控制變量，運(yùn)用Tobit回歸模型檢驗(yàn)影響小麥生產(chǎn)技術(shù)效率的因素，以期進(jìn)一步挖掘農(nóng)機(jī)服務(wù)供給對(duì)小麥技術(shù)效率的影響，考察農(nóng)機(jī)服務(wù)的替代效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)及分工效應(yīng)，全面闡釋農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)技術(shù)效率的影響機(jī)制。研究結(jié)果有助于從宏觀角度把握農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)小麥種植業(yè)技術(shù)效率的作用效果，為農(nóng)機(jī)服務(wù)政策的制定提供科學(xué)依據(jù)。

1 理論分析與研究假設(shè)

技術(shù)效率即“生產(chǎn)技術(shù)、市場(chǎng)價(jià)格不變的前提下，根據(jù)已經(jīng)確定的要素投入比例，生產(chǎn)單元理想的最小可能性投入與實(shí)際投入的比率”[16]。隨著勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移速率提升，農(nóng)村生產(chǎn)力的弱質(zhì)化及各要素成本的增高，小麥生產(chǎn)技術(shù)效率增長(zhǎng)難度日益增大，迫切需要新的生產(chǎn)方式提高勞動(dòng)、土地與農(nóng)資的產(chǎn)出效率，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)高效發(fā)展。

農(nóng)戶使用農(nóng)業(yè)機(jī)械的3種可能途徑包括購(gòu)買機(jī)械、租賃機(jī)械和購(gòu)買機(jī)械服務(wù)，但農(nóng)機(jī)作為專用性資產(chǎn)投資，因適用農(nóng)業(yè)對(duì)象以及生產(chǎn)作業(yè)環(huán)節(jié)的局限性，往往造成使用頻率低下，進(jìn)而產(chǎn)生投資鎖定與沉淀成本。特別是經(jīng)營(yíng)規(guī)模與機(jī)械作業(yè)能力不匹配時(shí)，必然導(dǎo)致農(nóng)機(jī)資產(chǎn)達(dá)不到最優(yōu)利用狀態(tài)。所以，當(dāng)農(nóng)戶生產(chǎn)規(guī)模不足時(shí)，他們會(huì)偏好將資產(chǎn)專用性較高的生產(chǎn)活動(dòng)納入分工體系中，即通過購(gòu)買生產(chǎn)性服務(wù)，規(guī)避投資風(fēng)險(xiǎn)并降低交易費(fèi)用[13]。

本研究主要關(guān)注與小麥農(nóng)機(jī)技術(shù)效率相關(guān)的兩個(gè)問題，一是中國(guó)小麥主產(chǎn)區(qū)的技術(shù)效率及區(qū)域差異，在2007—2017期間小麥主產(chǎn)省技術(shù)效率的動(dòng)態(tài)變化情況；二是小麥生產(chǎn)技術(shù)效率的影響因素，特別是農(nóng)機(jī)服務(wù)采納對(duì)其產(chǎn)生的影響及路徑分析。并認(rèn)為農(nóng)機(jī)服務(wù)有助于提升小麥生產(chǎn)技術(shù)效率，源于以下3個(gè)方面：

替代效應(yīng)：隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展及農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給約束逐步形成。中老年及婦女在勞動(dòng)力中占比增高，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力弱質(zhì)化逐步顯現(xiàn)[16]。誘致性技術(shù)變遷理論指出：非農(nóng)就業(yè)增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中勞動(dòng)力的稀缺性，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的價(jià)格提升、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機(jī)會(huì)成本增加。農(nóng)業(yè)機(jī)械化有效代替人工勞作需求隨即產(chǎn)生[17]，并逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤肮凸ぁ毙问綄⑸a(chǎn)環(huán)節(jié)外包以解決弱質(zhì)性勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自我服務(wù)能力缺乏與規(guī)模經(jīng)營(yíng)主體家庭農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力不足的問題[18]。糧食生產(chǎn)中勞動(dòng)投入更易被農(nóng)機(jī)替代，糧食生產(chǎn)演變?yōu)椤皯腥宿r(nóng)業(yè)”更適合老齡勞動(dòng)力的耕種[7]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體通過價(jià)格信號(hào)，借助市場(chǎng)機(jī)制實(shí)現(xiàn)相對(duì)廉價(jià)、充裕的農(nóng)業(yè)機(jī)械替代相對(duì)昂貴、稀缺的勞動(dòng)力，這種替代效應(yīng)緩解了農(nóng)戶的約束，突破了原有資源稟賦的限制，有效提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率[19]。

分工效應(yīng)：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有季節(jié)性、中間產(chǎn)出的不可剝離性特征會(huì)導(dǎo)致分工產(chǎn)生較高的協(xié)調(diào)和考核費(fèi)用。農(nóng)業(yè)雖然在自身領(lǐng)域內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)分工，其專業(yè)化水平的提高可以通過農(nóng)業(yè)機(jī)械而產(chǎn)生分工效應(yīng)，增加生產(chǎn)的迂回性而獲得[6]。分工不僅能夠提高服務(wù)主體在特殊生產(chǎn)環(huán)節(jié)的熟練程度，也進(jìn)一步強(qiáng)化了他們進(jìn)行農(nóng)機(jī)服務(wù)的意愿。生產(chǎn)環(huán)節(jié)在技術(shù)上細(xì)分后，專業(yè)分工不斷深化，行為主體按照不同的比較優(yōu)勢(shì)配置資源，形成專業(yè)化分工優(yōu)勢(shì)，產(chǎn)生了只參與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)某一特定環(huán)節(jié)的專業(yè)化服務(wù)組織，極大地簡(jiǎn)化了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)[20-21]。不同勞動(dòng)單位在特殊環(huán)節(jié)上發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率[18]。

技術(shù)效應(yīng)：我國(guó)目前仍以小農(nóng)經(jīng)營(yíng)為主且土地細(xì)碎化問題突出，小規(guī)模農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)技術(shù)的采納和獲取上是被動(dòng)并缺乏積極性的，直接將先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣給農(nóng)戶可能會(huì)由于專業(yè)性太強(qiáng)致使技術(shù)推廣難以執(zhí)行[22-23]。農(nóng)機(jī)服務(wù)通過外包的形式將先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)引入到生產(chǎn)中，打破了直接向農(nóng)戶推廣技術(shù)的壁壘，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科技含量及農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。農(nóng)機(jī)服務(wù)貫穿于小麥生產(chǎn)耕、種、防、收各個(gè)環(huán)節(jié)且保證了小麥耕種的質(zhì)量。一般來說，農(nóng)機(jī)耕地可實(shí)現(xiàn)耕深均勻、土壤細(xì)碎，耕作完成后還需進(jìn)行整地作業(yè)和壓實(shí)作業(yè)；在播種方面，專業(yè)化的農(nóng)機(jī)服務(wù)播種技術(shù)相對(duì)于手工播種更均勻，無漏播和重播的現(xiàn)象，更好提高小麥的出苗率與成活率[24]；專業(yè)的農(nóng)機(jī)植保作業(yè)能夠把握噴灑作業(yè)的最優(yōu)環(huán)境，有效利用農(nóng)藥的蒸騰作用，顯著提高病蟲害防治的效率；在收獲過程中，采用收割機(jī)和烘干機(jī)設(shè)備可有效地提升小麥產(chǎn)量和品質(zhì)[25]。故而，農(nóng)機(jī)服務(wù)作為農(nóng)業(yè)新技術(shù)推廣的載體，有效促進(jìn)農(nóng)地產(chǎn)出率，提高了小麥生產(chǎn)的技術(shù)效率[15]。

綜合上述理論分析，圖1展示了農(nóng)機(jī)服務(wù)影響小麥生產(chǎn)技術(shù)效率的機(jī)制路徑。并提出兩點(diǎn)假說。假說1：農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)能提升小麥生產(chǎn)技術(shù)效率；假說2：農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)小麥生產(chǎn)技術(shù)效率的影響主要源于三種效應(yīng)，即分工效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)及替代效應(yīng)。

圖1 農(nóng)機(jī)服務(wù)影響小麥生產(chǎn)技術(shù)效率的機(jī)制Fig.1 Mechanism of agricultural machinery service affecting technical efficiency of wheat production

2 數(shù)據(jù)、模型與變量

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究選取河北、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、江蘇、安徽、山東、河南、湖北、四川、云南、陜西、甘肅、寧夏和新疆15個(gè)小麥主產(chǎn)省(自治區(qū))2007—2017年期間165個(gè)樣本的農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。這些省份的小麥種植面積占全國(guó)種植面積的97%，生產(chǎn)總量占全國(guó)的98%。數(shù)據(jù)主要源于《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》[26]、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[27]、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》[28]，上述年鑒詳細(xì)記錄了省級(jí)小麥生產(chǎn)的物質(zhì)與投入費(fèi)用、機(jī)械作業(yè)費(fèi)用、勞動(dòng)力成本、土地費(fèi)用、耕地面積、有效灌溉面積等，對(duì)本研究核心變量機(jī)械服務(wù)也做了詳細(xì)的說明，為研究小麥的農(nóng)機(jī)服務(wù)提供了重要的數(shù)據(jù)支撐。

2.2 模型設(shè)定

2.2.1技術(shù)效率模型

在本次研究過程中，主要對(duì)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型進(jìn)行了應(yīng)用，全面估算了以上15個(gè)省(自治區(qū))的小麥生產(chǎn)技術(shù)效率。如下是本研究應(yīng)用的模型。

Yit=f(Xit,β)exp(vit-uit)

(1)

(2)

式中：Xit表示小麥生產(chǎn)的各項(xiàng)投入包括農(nóng)資、勞動(dòng)力、土地及機(jī)械化服務(wù)投入；f(Xit,β)exp(vit-uit)代表實(shí)際產(chǎn)出值；f(Xit,β)exp(vit)代表不存在技術(shù)無效情形下最大可能的產(chǎn)出；TEit代表第i個(gè)省小麥的生產(chǎn)技術(shù)效率值，取值介于0～1；TEit越接近0代表技術(shù)損失越大，技術(shù)效率位于生產(chǎn)前沿面以下，越接近1代表處于完全技術(shù)效率狀態(tài)，技術(shù)效率位于生產(chǎn)前沿面上，模型一般采用極大似然估計(jì)方法(MLE)進(jìn)行估計(jì)。

模型主要采用如下形式：

lnYieit=β0+β1lnCapit+β2lnSerit+
β3lnLanit+β4lnLabit+β5t+vit-uit

(3)

式中：Yieit為小麥總產(chǎn)量，(kg/hm2)；Capit為投入成本，主要有種子、肥料及農(nóng)藥等成本；Serit為購(gòu)買農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)費(fèi)用，元；Lanit為土地的投入成本，元；Labit為勞動(dòng)力的投入費(fèi)用，為用工量、工日與工價(jià)，(元/日)，的乘積。

2.2.2Tobit回歸模型

Tobit模型又稱為受限因變量模型。模型主要采用如下形式

(4)

式中：TEit表示小麥生產(chǎn)技術(shù)效率值；δ0為常數(shù)項(xiàng)；δi為待估參數(shù)；εit為誤差項(xiàng)；Zit為影響小麥生產(chǎn)技術(shù)效率的因素，其中有1個(gè)核心因素，7項(xiàng)控制變量；εit代表隨機(jī)干擾項(xiàng)，i代表地區(qū)界面，t代表時(shí)間。

2.2.3變量描述

核心變量解釋及采用原因如下：

1)農(nóng)機(jī)服務(wù)使用水平：農(nóng)機(jī)購(gòu)買服務(wù)程度是本研究的核心變量，已有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)機(jī)使用程度的定義[12]，農(nóng)機(jī)服務(wù)使用水平=機(jī)械服務(wù)費(fèi)/農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總投入費(fèi)用。

2)勞動(dòng)力雇工比重：勞動(dòng)投入要素對(duì)糧食生產(chǎn)具有重要影響[23]。本研究采用省級(jí)勞動(dòng)力雇工比重代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力供給狀況。勞動(dòng)力雇工比重=(用工量×工價(jià))/ 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總投入費(fèi)用。

3)農(nóng)作物有效灌溉率：土地地塊特征直接影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率，灌溉條件對(duì)技術(shù)效率具有突出作用[24]。有效灌溉率表示為：有效灌溉面積/耕地面積。

4)農(nóng)村勞動(dòng)力老齡化程度：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動(dòng)可看做為“經(jīng)驗(yàn)勞動(dòng)”, 隨年齡積累其種植經(jīng)驗(yàn)更為豐富。隨著農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力年齡的增大，技術(shù)效率損失會(huì)先增大后減[19]。農(nóng)村勞動(dòng)力老齡化程度：農(nóng)村65歲及以上人口/15～64歲人口。

5)農(nóng)村居民教育水平：農(nóng)戶受教育年限反映其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)獲取勞動(dòng)技能的能力。當(dāng)受教育年限越高，農(nóng)戶理解和采納新事物、新知識(shí)的能力則越強(qiáng)[25]。《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》[28]將農(nóng)戶勞動(dòng)文化程度分為不識(shí)字、小學(xué)、初中、高中、大專及以上5個(gè)層級(jí)，并給出百人中各層級(jí)人數(shù)。分別賦予各學(xué)歷層級(jí)0、6、9、12和15的教育年限，運(yùn)用加權(quán)平均值的方法得出農(nóng)村勞動(dòng)受教育限[2]。

6)土地規(guī)模: 土地的人均擁有量一旦提高，將推動(dòng)連片作業(yè)規(guī)模化經(jīng)營(yíng)，采納機(jī)械化生產(chǎn)的可能性有所增加[13]。土地規(guī)模=耕地面積/鄉(xiāng)村人口，(hm2/人)。

7)基礎(chǔ)設(shè)施：基礎(chǔ)設(shè)施水平表示為：二級(jí)公路里程/耕地面積，(km/萬hm2)，良好的農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施為農(nóng)戶購(gòu)買生產(chǎn)資料、獲得先進(jìn)技術(shù)、購(gòu)買服務(wù)等提供了便利，故而獲得較高的技術(shù)效率[2]。

8)農(nóng)作物受災(zāi)率：農(nóng)作物受災(zāi)比率反映自然災(zāi)害造成的農(nóng)業(yè)減產(chǎn)水平。作物受災(zāi)率=受災(zāi)面積/糧食作物播種面積。

表1顯示了隨機(jī)前沿模型和面板Tobit模型各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)Table 1 Descriptive statistics of major variables

3 實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 SFA技術(shù)效率估計(jì)結(jié)果

在本研究中，主要應(yīng)用Frontier 4.1軟件，選擇半正態(tài)分布下隨機(jī)前沿模型時(shí)不變估計(jì)對(duì)生產(chǎn)函數(shù)和技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)算。

表2 隨機(jī)前沿模型估計(jì)Table 2 Stochastic frontier model estimation

本研究采用Frontier 4.1軟件進(jìn)行計(jì)算，得出這段時(shí)間內(nèi)國(guó)內(nèi)小麥技術(shù)效率值為0.750，呈現(xiàn)出逐年遞增的態(tài)勢(shì)，從最開始的0.733提升到0.766，增加了4.87%；表3顯示小麥生產(chǎn)技術(shù)效率排名前5位的省份為河南、安徽、山東、河北、江蘇，技術(shù)效率均值分別為0.895、0.872、0.853、0.846和0.830，云南技術(shù)效率最低為0.554，這與云南的地理區(qū)位、貧困程度及貧瘠的生產(chǎn)環(huán)境有密切關(guān)系。

表3 隨機(jī)前沿模型技術(shù)效率估算結(jié)果Table 3 Technical efficiency estimation by stochastic frontier model

2007—2017年間小麥生產(chǎn)的資源配置得到了較好的優(yōu)化，15個(gè)小麥主產(chǎn)省(自治區(qū))的技術(shù)效率呈現(xiàn)平穩(wěn)上升趨勢(shì)。小麥技術(shù)效率起始值較低的省份增長(zhǎng)趨勢(shì)更為顯著，初始效率值較低的省份其增長(zhǎng)率和年均增長(zhǎng)率較高，增長(zhǎng)速度迅速且發(fā)展空間較大。尤其是技術(shù)效率較低的云南省，其效率增長(zhǎng)較為顯著，2007—2017年間技術(shù)效率接近增長(zhǎng)10%，年均增長(zhǎng)率最高達(dá)到0.95%。

3.2 Tobit模型回歸結(jié)果

表4顯示了技術(shù)效率的影響因素。農(nóng)機(jī)服務(wù)水平在1%的顯著性水平上通過了t檢驗(yàn)且估計(jì)系數(shù)為正值，影響系數(shù)為0.079，即隨著農(nóng)機(jī)服務(wù)的投入水平每提升1%，小麥的生產(chǎn)技術(shù)效率會(huì)相應(yīng)提高0.079。

表4 面板Tobit模型技術(shù)效率影響因素估計(jì)結(jié)果Table 4 Estimation results of factors affecting technical efficiency by panel Tobit model

老齡化程度對(duì)技術(shù)效率的影響顯著為正，這與部分文獻(xiàn)的結(jié)論存在矛盾。有研究表明老齡化程度的加深造成了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率缺失，不利于農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步[25]。但本研究的實(shí)證結(jié)果顯示老齡化程度在1%顯著性水平下提升了農(nóng)業(yè)技術(shù)效率。2007—2017年老齡化比率逐步加強(qiáng)，且農(nóng)戶農(nóng)機(jī)服務(wù)采納行為日益增加，兩類生產(chǎn)投入要素呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。基于社會(huì)化服務(wù)的視角，當(dāng)農(nóng)村勞動(dòng)力剩余較少且老齡化顯著時(shí)，農(nóng)戶難以按質(zhì)量完成生產(chǎn)作業(yè)，最適合農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)揮替代效應(yīng)，故此農(nóng)村老齡化的問題并未對(duì)小麥的生產(chǎn)效率造成負(fù)面影響。農(nóng)機(jī)的服務(wù)作業(yè)通過土地托管及規(guī)模化連片作業(yè)的形式解決了沒人種地的問題，彌補(bǔ)了農(nóng)村勞動(dòng)力老齡化所帶來的效率損失。

控制變量勞動(dòng)力的雇工比重、農(nóng)村居民的教育水平均通過5%的顯著性檢測(cè)，影響系數(shù)分別為0.003與0.002。勞動(dòng)力雇工投入是提升農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的重要部分，當(dāng)農(nóng)戶教育水平提高，農(nóng)戶轉(zhuǎn)化、吸收、消化生產(chǎn)技術(shù)的能力日隨之加強(qiáng)；土地規(guī)模、農(nóng)作物有效灌溉率與基礎(chǔ)設(shè)施在1%的顯著水平下提升了小麥的生產(chǎn)技術(shù)效率，影響系數(shù)分別為0.064、0.037與0.018。2007—2017年間農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)迅速發(fā)展，促進(jìn)小麥生產(chǎn)所需要的土地要素充分發(fā)揮作用，未稀釋小麥生產(chǎn)的技術(shù)效率。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)灌溉設(shè)施與農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的逐步完善，也助推了小麥主產(chǎn)區(qū)生產(chǎn)技術(shù)效率的提高；農(nóng)作物受災(zāi)率對(duì)小麥技術(shù)效率的影響在5%顯著性水平上為負(fù)，影響系數(shù)為-0.005。

3.3 農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)小麥技術(shù)效率影響路徑分析

通過理論分析可得，農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)技術(shù)效率的影響可通過以下3種路徑實(shí)現(xiàn)，第一，機(jī)械化服務(wù)通過外包的形式將新型技術(shù)直接嵌入在作業(yè)服務(wù)中，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)水平；第二，農(nóng)機(jī)服務(wù)的供給有效緩解了農(nóng)村勞動(dòng)力匱乏等制約，彌補(bǔ)勞動(dòng)力供給不足的問題；第三，農(nóng)機(jī)服務(wù)以生產(chǎn)外包的方式將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)在技術(shù)上細(xì)分，形成專業(yè)化分工優(yōu)勢(shì)，產(chǎn)生了只參與某一特定生產(chǎn)環(huán)節(jié)的專業(yè)化服務(wù)組織，簡(jiǎn)化了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)。

3.3.1技術(shù)效應(yīng)

根據(jù)2007—2017年間農(nóng)機(jī)服務(wù)投入的成本數(shù)據(jù)來看，農(nóng)機(jī)服務(wù)費(fèi)用的投入水平逐年提高。如果農(nóng)機(jī)服務(wù)具有將先進(jìn)技術(shù)引入生產(chǎn)過程的效應(yīng)，那么隨著農(nóng)機(jī)采用水平的提升，農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)提高生產(chǎn)技術(shù)水平的潛力也將增大，對(duì)小麥生產(chǎn)技術(shù)效率的提升效果也更為顯著。根據(jù)農(nóng)機(jī)服務(wù)投入力度的大小，本研究將時(shí)間劃分為2007—2012年和2013—2017年兩個(gè)時(shí)間區(qū)間，分別進(jìn)行回歸。

通過上述分析我們能夠得出：在2007—2012年這段時(shí)間內(nèi)的農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)小麥生產(chǎn)技術(shù)效率所產(chǎn)生的影響系數(shù)是為0.025，可在5%水平上通過顯著性檢驗(yàn)；而在2013—2017年這段時(shí)間內(nèi)，農(nóng)機(jī)服務(wù)的影響系數(shù)為0.093，能夠在1%水平上通過顯著性檢驗(yàn)。伴隨農(nóng)機(jī)服務(wù)投入水平的逐年加大，農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)于技術(shù)效率的影響效果也越發(fā)明顯，提升幅度有所增加，突破了新型農(nóng)業(yè)技術(shù)無法扎根落地的現(xiàn)實(shí)瓶頸，有效提升了小麥生產(chǎn)的技術(shù)效率。農(nóng)機(jī)服務(wù)通過外包服務(wù)的方式將新型技術(shù)融入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，彌補(bǔ)了當(dāng)前農(nóng)技推廣的不足。

表5 Tobit模型分階段回歸結(jié)果Table 5 Tobit model regression results in different time period

3.3.2替代效應(yīng)

種植面積越大，家庭勞動(dòng)供給約束更為凸顯，更適宜采納農(nóng)機(jī)服務(wù)以發(fā)揮勞動(dòng)替代效應(yīng)；反之，農(nóng)戶的種植規(guī)模小，當(dāng)?shù)貐^(qū)域勞動(dòng)力成本低，農(nóng)機(jī)服務(wù)的替代效果則不夠顯著。本部分將15個(gè)小麥生產(chǎn)主產(chǎn)省(自治區(qū))按照農(nóng)戶耕地規(guī)模及勞動(dòng)力投入水平進(jìn)行比照，通過農(nóng)戶種植規(guī)模及勞動(dòng)力投入比重的數(shù)據(jù)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶種植規(guī)模大，勞動(dòng)力成本高的省份有內(nèi)蒙古、黑龍江、甘肅、寧夏、新疆5省(自治區(qū))，記為樣本1；而農(nóng)戶規(guī)模小，勞動(dòng)力成本低的省份包含安徽、河北、河南、四川、云南、山西6省，標(biāo)為樣本2。將上述省份按照農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素稟賦進(jìn)行分組，詳見表6。

表6 Tobit模型分地區(qū)回歸結(jié)果Table 6 Tobit model regression results in different area

結(jié)果顯示耕地規(guī)模大、勞動(dòng)成本高的省份農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)小麥技術(shù)效率的影響在1%水平上通過了顯著性檢驗(yàn)，影響系數(shù)為0.047； 耕地規(guī)模小，勞動(dòng)力成本低的省份，農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)小麥生產(chǎn)技術(shù)效率的影響則不夠明顯，未通過顯著性檢驗(yàn)。因此，農(nóng)機(jī)服務(wù)能否充分發(fā)揮勞動(dòng)替代效應(yīng)則與當(dāng)?shù)匾胤A賦相關(guān)，勞動(dòng)力成本較高、耕地規(guī)模較大區(qū)域，農(nóng)機(jī)服務(wù)的勞動(dòng)替代效應(yīng)則更為顯著。

3.3.3分工效應(yīng)

農(nóng)機(jī)服務(wù)是一種迂回的分工生產(chǎn)模式，農(nóng)戶將自己從事的耕種、植保、收割等生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包給專業(yè)化的服務(wù)組織的方式。小農(nóng)戶的服務(wù)需求匯聚成為社會(huì)化的服務(wù)需求，形成了既匹配于專業(yè)化服務(wù)組織的交易規(guī)模需求，又能改善農(nóng)戶的分工效率。目前，農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)面積從2009年2 741.627萬hm2增長(zhǎng)到2013年的3 671.921萬hm2，農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)服務(wù)面積增長(zhǎng)迅速。農(nóng)機(jī)化作業(yè)服務(wù)組織截至到2010年達(dá)17.53萬個(gè)，從業(yè)人數(shù)達(dá)到189.48 萬人，農(nóng)業(yè)專業(yè)化程度已經(jīng)逐步形成。

4 結(jié)論及政策啟示

4.1 研究結(jié)論

本研究利用 2007—2017年中國(guó) 15 個(gè)小麥主產(chǎn)省面板數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)前沿分析測(cè)度了小麥生產(chǎn)的技術(shù)效率。全國(guó)的技術(shù)效率值為0.750，增長(zhǎng)率為4.87%，技術(shù)效率總體呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)。區(qū)域來看各省份之間的發(fā)展政策、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地理稟賦等均存在差異，導(dǎo)致小麥生產(chǎn)技術(shù)效率產(chǎn)生區(qū)域差距；起點(diǎn)效率低的省份增長(zhǎng)速度要明顯高于初始領(lǐng)先的省份，省際間的不平衡逐步減弱。

繼續(xù)采用隨機(jī)面板 Tobit 模型，分析了小麥技術(shù)效率的影響因素。農(nóng)機(jī)服務(wù)使用能顯著提升小麥生產(chǎn)技術(shù)效率。采納農(nóng)機(jī)服務(wù)比重越高，小麥生產(chǎn)技術(shù)效率也越高；農(nóng)村老齡化的問題并未對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率產(chǎn)生負(fù)面影響，當(dāng)納入農(nóng)機(jī)服務(wù)這一特殊生產(chǎn)要素之后，農(nóng)戶生產(chǎn)要素結(jié)構(gòu)進(jìn)一步得到優(yōu)化。

農(nóng)機(jī)服務(wù)提升小麥生產(chǎn)技術(shù)效率根本動(dòng)因在于技術(shù)引入效應(yīng)、勞動(dòng)替代及分工經(jīng)濟(jì)。農(nóng)業(yè)作業(yè)服務(wù)能夠?qū)θ踬|(zhì)勞動(dòng)力進(jìn)行有效替代，突破傳統(tǒng)勞動(dòng)力約束瓶頸，緩解對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響；小規(guī)模的農(nóng)戶無法負(fù)擔(dān)較高的農(nóng)機(jī)購(gòu)置成本，而社會(huì)分工產(chǎn)生的農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)有利于成本分擔(dān)，在保障穩(wěn)定生產(chǎn)的同時(shí)，通過先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用及機(jī)械化生產(chǎn)播種方式實(shí)現(xiàn)了效率的改進(jìn)。

4.2 政策啟示

第一，規(guī)范農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)，完善農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)體系。未來中國(guó)應(yīng)進(jìn)一步農(nóng)機(jī)完善服務(wù)業(yè)發(fā)展，加大農(nóng)業(yè)裝備、技術(shù)的有效供給，推動(dòng)糧食生產(chǎn)全程機(jī)械化裝備和作業(yè)水平提檔升級(jí)；規(guī)范農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)，通過跨區(qū)作業(yè)、土地托管等服務(wù)模式，鼓勵(lì)各類農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)主體為其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供低成本、便利化、全方位、高質(zhì)量的農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)。加強(qiáng)農(nóng)機(jī)化技術(shù)推廣、質(zhì)量監(jiān)督、安全監(jiān)理等農(nóng)機(jī)化公共服務(wù)體系建設(shè)，為農(nóng)機(jī)服務(wù)組織的發(fā)展?fàn)I造一個(gè)良好的外部環(huán)境。

第二，采取多項(xiàng)舉措著力培育新型農(nóng)機(jī)經(jīng)營(yíng)主體，引導(dǎo)和支持農(nóng)機(jī)大戶、農(nóng)機(jī)合作社等新型農(nóng)機(jī)經(jīng)營(yíng)主體發(fā)展壯大。結(jié)合全國(guó)各省的區(qū)域特征有效進(jìn)行補(bǔ)償，促進(jìn)區(qū)域農(nóng)機(jī)服務(wù)市場(chǎng)的平衡發(fā)展，優(yōu)化區(qū)域間糧食生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)結(jié)構(gòu)，推進(jìn)小麥生產(chǎn)向?qū)I(yè)化、集約化、現(xiàn)代化方向轉(zhuǎn)型。