農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)我國(guó)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響*
——基于三階段DEA和Tobit模型的實(shí)證研究

林文姬，蘇向輝，馬瑛，李淑敏，曾德鵬

(1. 新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，烏魯木齊市，830052；2. 新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)亞心校區(qū)管理委員會(huì)辦公室，烏魯木齊市，830052)

0 引言

農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)作為農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的重要組成部分，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技和物質(zhì)裝備的重要支撐，它的發(fā)展能夠提升糧食和重要農(nóng)產(chǎn)品供給保障能力。然而我國(guó)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)一直存在著資源消耗率高、生產(chǎn)效率低下的問(wèn)題[1]，加上農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系存在著地區(qū)發(fā)展不平衡，政府與市場(chǎng)雙重失靈等問(wèn)題[2]，在此背景下，如何通過(guò)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)提高農(nóng)地生產(chǎn)效率，保障國(guó)家糧食安全，成為學(xué)者們普遍關(guān)注的問(wèn)題。

當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)于農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)是否能提高農(nóng)地生產(chǎn)效率尚沒(méi)有一個(gè)明確回答?！爸С峙伞倍鄰挠衩?、小麥等單一農(nóng)作物角度論述了農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)能顯著提高農(nóng)地生產(chǎn)效率。但在此過(guò)程中存在一些限制條件，一是受限于土地規(guī)模，提出推進(jìn)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)發(fā)展的同時(shí)仍需推進(jìn)土地適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)[3]；二是生產(chǎn)效率提升路徑在不同區(qū)域有所差別，應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況探索適合不同區(qū)域的農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展模式[4]。當(dāng)然也有少部分學(xué)者從整體出發(fā)探討了農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響，認(rèn)為既可以通過(guò)資本對(duì)勞動(dòng)的替代效應(yīng)和技術(shù)投入效應(yīng)來(lái)分析農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)糧食生產(chǎn)效率的作用機(jī)理[5]，也可以從不同規(guī)模的視角研究農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響，以檢驗(yàn)服務(wù)規(guī)?；欠褚蕾囉谕恋匾?guī)模化發(fā)展[6]。然而，“反對(duì)派”認(rèn)為農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)糧食生產(chǎn)效率的影響在不同環(huán)節(jié)有所差異，糧食生產(chǎn)部分服務(wù)環(huán)節(jié)對(duì)生產(chǎn)效率的提高并沒(méi)有產(chǎn)生顯著影響[7-9]，因此難以得出明確性的結(jié)論。還有一些學(xué)者從勞動(dòng)分工的視角出發(fā)，認(rèn)為農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可能帶來(lái)效率損失[10]。

綜上所述，學(xué)術(shù)界對(duì)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)與農(nóng)地生產(chǎn)效率關(guān)系的研究已較為全面，且多將農(nóng)地置于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大系統(tǒng)測(cè)算生產(chǎn)效率。但存在如下不足：一是在研究對(duì)象上，多為對(duì)單一作物生產(chǎn)效率的研究；二是在研究視角上，雖有不少學(xué)者對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率進(jìn)行過(guò)研究，但少有從農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)的視角分析其對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響；三是在研究方法上，已有研究多是從微觀個(gè)體農(nóng)戶層面去考察農(nóng)地生產(chǎn)效率，缺少宏觀層面的把握，且采用的是“一步法”并未排除環(huán)境與隨機(jī)因素的影響，所得結(jié)果存在較大誤差。鑒于此，運(yùn)用三階段DEA模型測(cè)算2019年31個(gè)地區(qū)的農(nóng)地生產(chǎn)效率，并利用Tobit模型進(jìn)一步分析農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)調(diào)整后的農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響，以期探索農(nóng)地生產(chǎn)效率的提升路徑。

1 理論分析與研究假設(shè)

本研究是在剔除環(huán)境和隨機(jī)干擾的基礎(chǔ)上分析農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響。主要探討的是與農(nóng)地生產(chǎn)效率相關(guān)的兩個(gè)問(wèn)題：一是調(diào)整后的各地區(qū)農(nóng)地生產(chǎn)效率變化以及區(qū)域差異；二是農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)如何影響農(nóng)地生產(chǎn)效率?；诖耍饕獜馁Y源的優(yōu)化配置論、技術(shù)引入論和社會(huì)分工論來(lái)探討農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)是如何作用于農(nóng)地生產(chǎn)效率，并假設(shè)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)正向影響農(nóng)地生產(chǎn)效率。

優(yōu)化配置論是指通過(guò)市場(chǎng)對(duì)資源進(jìn)行調(diào)整與優(yōu)化來(lái)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的高效率、高效益。放在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中考慮，本質(zhì)上是資本對(duì)勞動(dòng)的替代，使用農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)替代勞動(dòng)力投入，用于彌補(bǔ)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中勞動(dòng)力不足的問(wèn)題[11-12]。這主要是由于農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)以及兼業(yè)現(xiàn)象的出現(xiàn)，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中弱勢(shì)化現(xiàn)象嚴(yán)重[13-14]。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力不足、機(jī)會(huì)成本增加，人們對(duì)可以替代勞動(dòng)力的技術(shù)和服務(wù)的需求也就隨即產(chǎn)生，借助市場(chǎng)機(jī)制將農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)引入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，減少因勞動(dòng)力流失所造成的負(fù)面效應(yīng)，提高農(nóng)地生產(chǎn)效率。

技術(shù)引入論表明農(nóng)機(jī)作業(yè)不僅是替代勞動(dòng)力，更重要的是給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)新技術(shù)[15]，“大國(guó)小農(nóng)”以及土地細(xì)碎化的基本國(guó)情決定了必須要走包容小農(nóng)戶的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)之路，然而小農(nóng)戶由于文化水平偏低，對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)的采納和獲取常常缺乏主動(dòng)性，一味將先進(jìn)技術(shù)直接推廣給農(nóng)戶可能會(huì)造成把握能力不夠而難以執(zhí)行，導(dǎo)致技術(shù)投入不充分和使用效率低等問(wèn)題[16]。而通過(guò)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)將先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)引入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中則有助于克服農(nóng)戶在采納現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)中所面臨的困境，將專業(yè)的機(jī)耕、機(jī)播、植保、收割、烘干等技術(shù)運(yùn)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，能有效的提高農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和土地的產(chǎn)出率，促進(jìn)農(nóng)地生產(chǎn)效率提高。

社會(huì)分工論指出農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)通過(guò)農(nóng)業(yè)主體之間縱向分工，各經(jīng)營(yíng)主體和服務(wù)主體的目的和效率發(fā)生改變。對(duì)經(jīng)營(yíng)主體來(lái)說(shuō)，分工使其對(duì)勞動(dòng)力的需求轉(zhuǎn)為對(duì)市場(chǎng)上商品化的農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)的需求，對(duì)服務(wù)主體來(lái)說(shuō)，分工不僅可以提高對(duì)農(nóng)機(jī)應(yīng)用的熟練程度，還能進(jìn)一步激勵(lì)他們運(yùn)用農(nóng)機(jī)進(jìn)行對(duì)外服務(wù)[17]，通過(guò)開(kāi)展農(nóng)機(jī)區(qū)域內(nèi)和跨區(qū)作業(yè)服務(wù)，更好參與到某一特定環(huán)節(jié)的專業(yè)化服務(wù)，簡(jiǎn)化了生產(chǎn)活動(dòng)[18]，提高農(nóng)地生產(chǎn)效率。

綜上所述，農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響路徑如圖1所示，并提出以下假說(shuō)。

假說(shuō)1：農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)正向影響農(nóng)地生產(chǎn)效率。

假說(shuō)2：農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)通過(guò)資本對(duì)勞動(dòng)的替代效應(yīng)、技術(shù)要素的投入效應(yīng)和社會(huì)分工效應(yīng)來(lái)提高農(nóng)地生產(chǎn)效率。

圖1 農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響路徑

2 研究方法、變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 研究方法

2.1.1 DEA三階段模型

本研究運(yùn)用Fried提出的三階段DEA模型[19]，該模型在測(cè)算效率時(shí)能很好消除環(huán)境和隨機(jī)誤差對(duì)效率的影響，更符合實(shí)際情況。模型設(shè)定如下。

第一階段：傳統(tǒng)DEA模型分析初始效率。

鑒于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特性，采用投入導(dǎo)向規(guī)模報(bào)酬可變的DEA-BCC模型對(duì)原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行初始效率評(píng)價(jià)，模型形式如式(1)所示。

Min[θ-ε(ets-+ets+)]

(1)

式中：n——決策單元個(gè)數(shù)；

θ——各省農(nóng)地生產(chǎn)效率值；

xj——投入要素；

yj——產(chǎn)出要素；

ε——非阿基米德無(wú)窮小量；

λj——各決策單元系數(shù)；

et——單元行向量；

s-——投入的松弛變量；

s+——產(chǎn)出的松弛變量。

當(dāng)且僅當(dāng)θ=1，s-=s+=0時(shí)，決策單元為DEA有效；當(dāng)θ<1時(shí)，決策單元非DEA有效。

第二階段：SFA回歸。

利用SFA回歸，以外部環(huán)境因素為解釋變量，以第一階段所得到的投入要素松弛值為被解釋變量，有效分解出環(huán)境因素、統(tǒng)計(jì)噪聲和管理無(wú)效率對(duì)效率的影響，得到調(diào)整后的投入值。

根據(jù)Fried等的想法，構(gòu)造出如式(2)所示的SFA回歸函數(shù)。

Sni=f(Zi;βn)+vni+μni

i=1,2,…I;n=1,2…N

(2)

式中：Sni——投入的松弛變量；

Zi——環(huán)境變量；

βn——環(huán)境變量的系數(shù)；

vni——隨機(jī)干擾，服從正態(tài)分布；

μni——管理無(wú)效率，服從截?cái)嗾龖B(tài)分布，vni與μni相互獨(dú)立且不相關(guān)，兩者之和構(gòu)成了混合誤差項(xiàng)。

管理無(wú)效率的計(jì)算公式參考羅登躍[20]、陳巍巍[21]等的研究成果，分離公式如式(3)所示。

(3)

借助SFA回歸主要是剔除環(huán)境和隨機(jī)因素對(duì)效率的干擾，使所有的決策單元處于相同的外部環(huán)境中，最后的調(diào)整公式如式(4)所示。

[max(vni)-vni]

i=1,2,…,I;n=1,2,…N

(4)

Xni——調(diào)整前投入值；

max(vni)-vni——使所有決策單元的隨機(jī)干擾都處于相同水平上，以此排除偶然性因素對(duì)效率的影響。

第三階段：調(diào)整后的投入變量的DEA分析。

再次運(yùn)用DEA-BCC對(duì)調(diào)整后的投入變量與原始產(chǎn)出變量進(jìn)行測(cè)算，得到排除環(huán)境和隨機(jī)干擾的效率值。

2.1.2 Tobit回歸模型

Tobit回歸模型在處理截?cái)鄶?shù)據(jù)方面具有很好的優(yōu)勢(shì)，運(yùn)用DEA三階段測(cè)算出的各省農(nóng)地生產(chǎn)效率是分布在0～1之間的效率值，DEA模型的估計(jì)結(jié)果并不能得出農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響因素及影響程度，因此有必要對(duì)DEA的分析結(jié)果進(jìn)行Tobit回歸，以探究農(nóng)機(jī)化社會(huì)服務(wù)如何影響農(nóng)地生產(chǎn)效率，模型設(shè)定如式(5)所示。

Yi=αo+aiXi+εii=1,2,3…n

(5)

式中：Yi——各省農(nóng)地生產(chǎn)效率值；

α0——常數(shù)項(xiàng)；

αi——待估參數(shù)；

Xi——影響農(nóng)地生產(chǎn)效率的因素；

εi——隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.2 變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究將農(nóng)地置于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中進(jìn)行測(cè)算，選取1個(gè)產(chǎn)出變量，5個(gè)投入變量，3個(gè)環(huán)境變量作為DEA模型中的變量，選取1個(gè)核心解釋變量，5個(gè)控制變量作為Tobit模型中的變量(表1)，具體如下。

表1 變量說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)Tab. 1 Variable description and descriptive statistics

在投入產(chǎn)出變量選取上，借鑒楊彩艷等[2]的做法，選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出變量。投入變量參考崔海洋等[1]的方法，以農(nóng)作物播種面積、第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力、化肥施用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積作為投入變量。其中，農(nóng)作物播種面積與第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)分別代表土地和勞動(dòng)力的投入，其余投入變量則代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和資本的投入。

環(huán)境變量指的是對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率有影響但又不受其控制的變量?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性，以農(nóng)村居民人均可支配收入作為衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)。同時(shí)農(nóng)業(yè)財(cái)政的預(yù)算水平以及農(nóng)作物的受災(zāi)程度對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響是無(wú)法忽視的，故選取農(nóng)林水事務(wù)占地方財(cái)政總預(yù)算的百分比以及農(nóng)作物受災(zāi)面積占總播種面積的百分比作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的環(huán)境變量。

針對(duì)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)指標(biāo)的選取，學(xué)者們從農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)程度、農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度、農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)投入、農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)人員等方面進(jìn)行選取。本研究參考王洋等[5]的方法，以DEA三階段取得的農(nóng)地生產(chǎn)效率作為因變量，農(nóng)地生產(chǎn)效率置于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中考慮是指農(nóng)業(yè)綜合效率，而綜合效率(TE)是指在一定時(shí)期內(nèi)，在一定技術(shù)裝備和要素投入情況下實(shí)際產(chǎn)出與最優(yōu)產(chǎn)出的比值，或最優(yōu)投入與實(shí)際投入的比值，是純技術(shù)效率(PTE)及規(guī)模效率(SE)綜合作用的結(jié)果，其是對(duì)決策單元的資源配置能力與利用效率能力的多方面綜合衡量與評(píng)價(jià)。其中，純技術(shù)效率是指在既定的技術(shù)水平和資源條件下農(nóng)業(yè)產(chǎn)出能力的大小。規(guī)模效率則反映了農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模是否與自身的經(jīng)營(yíng)能力、管理水平等相協(xié)調(diào)的情況。在自變量上，選取農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)水平作為核心解釋變量，用于衡量農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響。并認(rèn)為學(xué)者們選取的這些變量能在一定程度上反映農(nóng)機(jī)需求變化以及農(nóng)機(jī)服務(wù)水平，但選取農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)總收入(包括農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)組織作業(yè)收入以及農(nóng)機(jī)專業(yè)戶作業(yè)收入)與農(nóng)作物播種面積的比值更能代表農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)需求變化及農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)水平，同時(shí)也能減少地區(qū)差異的影響。

控制變量除了上文提到的財(cái)政支農(nóng)比和農(nóng)作物受災(zāi)率，還加入了人均經(jīng)營(yíng)規(guī)模(農(nóng)作物播種面積與鄉(xiāng)村從業(yè)人員的比值)、農(nóng)作物灌溉率(有效灌溉面積與播種面積的比值，作為衡量基礎(chǔ)設(shè)施水平的變量)、城市化率作為控制變量。

本研究所用的各類數(shù)據(jù)均來(lái)源于2020年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒，其中核心解釋變量農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)總收入來(lái)源于2020年《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒》。

2.3 pearson相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)DEA模型中各投入產(chǎn)出變量是否符合“同向性”假設(shè)，采用pearson相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。各投入產(chǎn)出變量的相關(guān)系數(shù)均為正，且通過(guò)了1%顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取具有合理性。

表2 農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出變量的pearson相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)Tab. 2 Pearson correlation coefficient test of agricultural input and output variables

3 結(jié)果與分析

3.1 三階段DEA模型效率測(cè)算

3.1.1 基于一階段DEA-BCC模型的農(nóng)地生產(chǎn)效率

將2019年31個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)導(dǎo)入到DEAP2.1軟件中，結(jié)果如表3所示。

表3 2019年中國(guó)各省(市)農(nóng)地生產(chǎn)效率值Tab. 3 Production efficiency value of agricultural land in China’s provinces (cities) in 2019

由表3可知，在不考慮外部環(huán)境和隨機(jī)因素影響的情況下，2019年我國(guó)農(nóng)地生產(chǎn)效率均值為0.769，生產(chǎn)效率較高，且黑龍江、上海、江蘇、福建等9個(gè)地區(qū)生產(chǎn)效率值達(dá)到了1，位于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)隨機(jī)前沿，資源的使用和配置處于DEA有效。天津、河北、山西、內(nèi)蒙古等綜合效率小于1的地區(qū)都存在不同程度的資源無(wú)效率，說(shuō)明這些地區(qū)資源配置有待優(yōu)化。其中，山西、安徽、吉林等地區(qū)的效率值不到0.5，而北京、青海、海南、貴州等地區(qū)的效率值在0.95以上，說(shuō)明不同地區(qū)之間的效率值差異較大，且部分地區(qū)仍存在技術(shù)效率值偏低的情況，說(shuō)明我國(guó)農(nóng)業(yè)并未完全擺脫“高投入、高消耗”的局面，造成了資源配置無(wú)效。最后通過(guò)對(duì)比技術(shù)效率和規(guī)模效率不難發(fā)現(xiàn)，我國(guó)大部分地區(qū)農(nóng)地的規(guī)模效率水平要高于純技術(shù)效率水平，因此純技術(shù)效率是造成農(nóng)地生產(chǎn)效率偏低的主要原因。

3.1.2 第二階段SFA前沿回歸結(jié)果與分析

為消除外部環(huán)境和隨機(jī)噪聲對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響，以第一階段投入要素的松弛值作為被解釋變量，以表1中的各環(huán)境因素作為解釋變量，運(yùn)用Frontier4.1軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，回歸系數(shù)為正，表明生產(chǎn)要素存在投入冗余，不利于提高農(nóng)地生產(chǎn)效率，反之，系數(shù)值為負(fù)則有利于提高農(nóng)地生產(chǎn)效率，具體回歸結(jié)果見(jiàn)表4。由表4可知，各環(huán)境變量與投入松弛變量之間大部分都能通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明外部環(huán)境因素與我國(guó)農(nóng)地生產(chǎn)效率之間確實(shí)存在緊密相關(guān)。其中γ值均趨于1且通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明管理無(wú)效率是造成投入冗余的主要因素。對(duì)數(shù)似然比檢驗(yàn)表示模型估計(jì)有效，LR單邊檢驗(yàn)誤差值均大于臨界值，拒絕不存在無(wú)效率下的原假設(shè)，表明采用隨機(jī)模型是合理的。

1) 農(nóng)村居民人均可支配收入(B1)對(duì)農(nóng)作物播種面積(A1)、第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力(A2)、化肥施用量(A3)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(A4)以及灌溉面積(A5)的回歸系數(shù)均為負(fù)值，且通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明農(nóng)村人均收入水平的適當(dāng)提升有助于農(nóng)戶生產(chǎn)投入的合理化，減少投入冗余，提高農(nóng)地生產(chǎn)效率，這與理論預(yù)期一致。主要是經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的地方，能源供給、道路交通、水利灌溉等基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)較完善，有利于農(nóng)民對(duì)先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)的掌握，在一定程度上提高農(nóng)地生產(chǎn)效率。

2) 財(cái)政支農(nóng)水平(B2)對(duì)農(nóng)作物播種面積(A1)、第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力(A2)、化肥施用量(A3)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(A4)以及灌溉面積(A5)的回歸系數(shù)均為負(fù)值，且基本都通過(guò)了顯著性水平為1%的檢驗(yàn)。說(shuō)明隨著財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)支持力度的增加，各種支農(nóng)補(bǔ)貼和扶持政策將農(nóng)機(jī)等先進(jìn)的機(jī)械設(shè)備引入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，在一定程度上提高了農(nóng)戶的預(yù)期收入，減少了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的個(gè)人成本，農(nóng)民種糧積極性提高，對(duì)生產(chǎn)要素的配置更加合理化，有利于提高生產(chǎn)效率。

3) 受災(zāi)率(B3)對(duì)農(nóng)作物播種面積(A1)、化肥施用量(A3)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(A4)以及灌溉面積(A5)的回歸系數(shù)均為正值，且大部分通過(guò)了顯著性水平為1%的檢驗(yàn)。表明自然災(zāi)害對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率帶來(lái)了負(fù)向影響，這也符合理論預(yù)期。農(nóng)作物受災(zāi)面積越大，有效產(chǎn)出相對(duì)農(nóng)業(yè)投入來(lái)說(shuō)就會(huì)越少，在一定程度上會(huì)造成農(nóng)民對(duì)未來(lái)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收入持悲觀看法，兼業(yè)化農(nóng)民將會(huì)增加，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力相對(duì)會(huì)減少，而其它投入變量為了彌補(bǔ)產(chǎn)值的虧空和勞動(dòng)力的減少，會(huì)在不同程度增加投入，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)出現(xiàn)資源配置的低效，降低了農(nóng)地生產(chǎn)效率。

表4 第二階段SFA模型回歸結(jié)果Tab. 4 Regression results of the second-stage SFA-like model

3.1.3 第三階段調(diào)整投入后的DEA估計(jì)結(jié)果

再次運(yùn)用DEAP2.1軟件對(duì)調(diào)整后的投入和原始產(chǎn)出變量進(jìn)行測(cè)算，得到的精準(zhǔn)生產(chǎn)效率值見(jiàn)表5。由表5可見(jiàn)，與第一階段相比，剔除外生環(huán)境變量后，純技術(shù)效率提高2.6%，綜合效率和規(guī)模效率分別下降7.15%、11.51%，調(diào)整后的綜合效率處于中等效率水平(0.600≤TE<0.800)，純技術(shù)效率與規(guī)模效率處于相對(duì)高效率水平(0.800≤PTE、SE<1.000)，說(shuō)明調(diào)整后的規(guī)模效率損失是導(dǎo)致綜合效率下降的主要原因。從整體來(lái)看，調(diào)整后的規(guī)模報(bào)酬遞減地區(qū)由14個(gè)下降為5個(gè)，其余地區(qū)均處于規(guī)模報(bào)酬遞增和不變階段。且調(diào)整后的生產(chǎn)效率值除了北京、天津、上海、福建等少數(shù)幾個(gè)地區(qū)有所降低，大部分地區(qū)綜合效率值都有了較大幅度的提升，這些效率值降低的地區(qū)主要是因?yàn)槭芡獠凯h(huán)境的影響較大，而在河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧等相對(duì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)，綜合效率值上升主要原因可能在于它們抓住了鄉(xiāng)村振興的政策機(jī)遇，引入了先進(jìn)的生產(chǎn)機(jī)械，科學(xué)引導(dǎo)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體和農(nóng)業(yè)服務(wù)主體積極參與到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)建設(shè)中，在良好大環(huán)境下不斷優(yōu)化生產(chǎn)要素配置，推動(dòng)三產(chǎn)融合，提高了農(nóng)地生產(chǎn)效率。

表5 2019年三階段DEA-BCC調(diào)整后的各省(市)農(nóng)地生產(chǎn)效率值Tab. 5 Production efficiency value of agricultural land in each province (city) after the three-stage DEA-BCC adjustment in 2019

3.2 農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響

為了更好的衡量農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響，將經(jīng)過(guò)三階段DEA模型調(diào)整后的農(nóng)地生產(chǎn)效率值(Y)作為被解釋變量，將表1中提到的農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)使用水平(X1)作為核心解釋變量，其余5個(gè)變量(X2、X3、X4、X5、X6)作為控制變量。為了降低數(shù)據(jù)的異方差性，借鑒邱溆等[22]的做法，對(duì)變量X1進(jìn)行取自然對(duì)數(shù)處理，得到變量lnX1，其余不變。同時(shí)為了滿足Tobit模型中要求的因變量必須含有一定比例的0值[23]，對(duì)Y進(jìn)行適當(dāng)變形，得到變量Y1，具體換算方法為Y1=(1/Y)-1[22]。變換后的Y1值越大表明農(nóng)地生產(chǎn)效率值Y就越低，反之，則越高。運(yùn)用Stata16.0軟件對(duì)上述變量進(jìn)行分析，具體結(jié)果見(jiàn)表6。由表6可見(jiàn)，農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)水平(lnX1)對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響在10%的水平上呈現(xiàn)正相關(guān)，說(shuō)明隨著農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)使用量的增加，農(nóng)地生產(chǎn)效率也會(huì)相應(yīng)提高。通過(guò)將先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)機(jī)械引入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，可以替代農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的不足，農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)水平的不斷提高更好地促進(jìn)了專業(yè)化分工進(jìn)一步加深，多樣化的農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)模式已成為農(nóng)業(yè)節(jié)本增效的重要途徑，有助于按照市場(chǎng)規(guī)律實(shí)現(xiàn)對(duì)土地、勞動(dòng)力、資金、技術(shù)等生產(chǎn)資源的優(yōu)化配置，提升農(nóng)地生產(chǎn)效率，這與假設(shè)一的預(yù)期一致。

此外，人均經(jīng)營(yíng)規(guī)模(X2)對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響在5%的水平上呈現(xiàn)正相關(guān)，表明人均經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大，對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的提升越有利，這主要是因?yàn)槲覈?guó)目前大部分地區(qū)土地的規(guī)?；潭炔桓摺⒓?xì)碎化嚴(yán)重，推動(dòng)土地流轉(zhuǎn)，提高農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模，有助于為農(nóng)業(yè)機(jī)械化作業(yè)創(chuàng)造良好條件，更好地提高農(nóng)地生產(chǎn)效率。財(cái)政支農(nóng)水平(X4)與農(nóng)地生產(chǎn)效率在5%的水平上呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，與理論預(yù)期有點(diǎn)不符，主要原因可能是我國(guó)的財(cái)政支農(nóng)資金是一種有條件的自上而下的縱向轉(zhuǎn)移，主要是上級(jí)政府對(duì)下級(jí)政府的一種補(bǔ)助，在支農(nóng)資金的投入過(guò)程中，難免部分地區(qū)會(huì)存在支農(nóng)資金投入結(jié)構(gòu)的不合理、監(jiān)督管理體系不完善，加上農(nóng)業(yè)自身的弱質(zhì)性，很容易造成農(nóng)民對(duì)支農(nóng)補(bǔ)貼的過(guò)分依賴，生產(chǎn)過(guò)程中過(guò)度依靠資金的投入，降低了土地和勞動(dòng)力等要素的投入，要素間配置失衡，降低了農(nóng)地生產(chǎn)效率。以灌溉率大小來(lái)衡量的基礎(chǔ)設(shè)施水平(X5)對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響在1%水平上呈負(fù)相關(guān)。這可能是因?yàn)楫?dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中仍存在著“粗放式”經(jīng)營(yíng)的現(xiàn)象，大水漫灌、土渠灌溉等粗放的灌溉模式在部分地區(qū)仍然存在，加上很多西部地區(qū)雖有相對(duì)完善的灌溉系統(tǒng)，但水資源缺乏，使得高效灌溉技術(shù)落實(shí)不到位，造成了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中對(duì)水資源的利用水平不高，資源配置間存在著不合理，農(nóng)地生產(chǎn)效率反而有所降低。城市化水平(X6)對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響在1%顯著性水平上呈負(fù)相關(guān)。城市化在一定程度上可以促進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)的應(yīng)用，有利于農(nóng)地生產(chǎn)效率的提升，但城市化也會(huì)造成大量農(nóng)田轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，加劇農(nóng)民棄耕拋荒現(xiàn)象的產(chǎn)生，帶走大量的農(nóng)村勞動(dòng)力，使得留在農(nóng)村耕作的基本都是一些老年人和婦女，勞動(dòng)力弱勢(shì)化嚴(yán)重，如果沒(méi)有配套的解決措施，將會(huì)使得農(nóng)地生產(chǎn)效率降低，制約我國(guó)農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

表6 農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的回歸結(jié)果Tab. 6 Regression results of agricultural machinery socialization services on agricultural land production efficiency

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本研究利用三階段DEA模型在剔除環(huán)境和隨機(jī)因素干擾的情況下測(cè)算了2019年我國(guó)31個(gè)地區(qū)的農(nóng)地生產(chǎn)效率，并進(jìn)一步運(yùn)用Tobit模型分析農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)對(duì)我國(guó)農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響，結(jié)論如下。

1) 31個(gè)地區(qū)2019年的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和各投入要素之間存在顯著的正相關(guān)，農(nóng)作物播種面積、第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力、化肥使用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、灌溉面積對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響較大。未剔除環(huán)境和隨機(jī)因素前，2019年我國(guó)農(nóng)地生產(chǎn)效率均值為0.769，總體相對(duì)較高，純技術(shù)效率均值為0.847，規(guī)模效率均值為0.912，可知純技術(shù)效率是造成綜合效率不高的主要原因。但不同地區(qū)之間效率也是差異明顯，其中，山西、安徽、吉林等地區(qū)的效率值不到0.5，而北京、青海、海南、貴州等地區(qū)的效率值在0.95以上。調(diào)整后純技術(shù)效率提高了2.6%，綜合效率和規(guī)模效率分別下降7.15%、11.51%，規(guī)模效率不高成了綜合效率偏低的主要原因，且規(guī)模報(bào)酬遞增的地區(qū)相對(duì)第一階段有了較大提升。其中，環(huán)境變量中，農(nóng)村居民人均可支配收入、財(cái)政支農(nóng)水平對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率產(chǎn)生積極影響，受災(zāi)率對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率的提升具有負(fù)向影響。

2) 農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)與農(nóng)地生產(chǎn)效率在10%的顯著性水平上呈現(xiàn)正相關(guān)。一方面，農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)的推進(jìn)有利于發(fā)揮資本對(duì)勞動(dòng)的替代效應(yīng)，緩解城鎮(zhèn)化帶來(lái)的勞動(dòng)力不足以及老齡化、女性化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。另一方面，先進(jìn)技術(shù)的引入使得農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)組織以及服務(wù)模式更加多元化，服務(wù)主體間縱向分工加深，專業(yè)化程度進(jìn)一步提高，市場(chǎng)在資源配置中起到了決定性作用，農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)者可以通過(guò)市場(chǎng)購(gòu)買農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)，減少個(gè)人的生產(chǎn)成本，提高收入預(yù)期，農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)主體也可以在市場(chǎng)巨大利潤(rùn)作用下更加積極地提供農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)，更好地提高農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量與品質(zhì)。

4.2 建議

結(jié)合上述研究結(jié)果及我國(guó)現(xiàn)階段農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)的實(shí)際情況，提出以下建議。

1) 因地制宜發(fā)展農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)。通過(guò)上述的研究結(jié)果，可以看出不同地區(qū)之間的農(nóng)地生產(chǎn)效率差異較大。為此，當(dāng)?shù)卣畱?yīng)結(jié)合自身的實(shí)際情況制定相應(yīng)政策，不可一概而語(yǔ)。一是就生產(chǎn)效率高低而言，對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率較高的地區(qū)，如：福建、重慶、四川、廣西以及山東等生產(chǎn)效率高于0.85的地區(qū)應(yīng)加大新型農(nóng)業(yè)機(jī)械的研發(fā)力度，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新提高農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)水平。對(duì)農(nóng)地生產(chǎn)效率較低的地區(qū)，如：北京、上海、天津、吉林以及寧夏等生產(chǎn)效率低于0.5的地區(qū)應(yīng)加大宣傳力度，大力推廣農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)；二是就經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來(lái)說(shuō)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動(dòng)力弱勢(shì)化的地區(qū)，如：安徽、河南、湖南等地區(qū)應(yīng)優(yōu)先推廣農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)，避免這些地區(qū)因勞動(dòng)力缺乏造成農(nóng)地生產(chǎn)效率的降低，影響國(guó)家糧食安全。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)，如：廣東、江蘇、福建等等地區(qū)對(duì)先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)接受能力較高，應(yīng)大力推進(jìn)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)，鼓勵(lì)跨區(qū)作業(yè)，創(chuàng)新服務(wù)模式，設(shè)立示范區(qū)，在全國(guó)范圍內(nèi)形成示范效應(yīng)，促使農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)整體水平得以提升，提高農(nóng)地生產(chǎn)效率。三是就地形地貌來(lái)說(shuō)，在丘陵山區(qū)，如：江西、浙江、湖南、安徽等地區(qū)要重點(diǎn)開(kāi)展土地宜機(jī)化整治，加快補(bǔ)齊丘陵山區(qū)機(jī)械化條件弱勢(shì)化的短板，為農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)的開(kāi)展提供基礎(chǔ)物質(zhì)條件。對(duì)于平原地區(qū)，如：江蘇、河南、山東等地區(qū)土地相對(duì)平坦，應(yīng)加大農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼，促進(jìn)農(nóng)機(jī)服務(wù)需求規(guī)模化，加快推進(jìn)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)進(jìn)程，促進(jìn)農(nóng)地生產(chǎn)效率的提高。

2) 推進(jìn)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。規(guī)模化是產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的前提。市場(chǎng)作為資源配置的基礎(chǔ)性手段，要充分發(fā)揮市場(chǎng)的調(diào)節(jié)作用，以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向，積極搭建規(guī)范化的土地流轉(zhuǎn)平臺(tái)，通過(guò)土地流轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化經(jīng)營(yíng)，突破土地細(xì)碎化帶來(lái)的限制，鼓勵(lì)農(nóng)機(jī)社會(huì)服務(wù)組織和農(nóng)機(jī)專業(yè)戶積極進(jìn)行區(qū)域內(nèi)以及跨區(qū)作業(yè)，實(shí)現(xiàn)深耕、播種、植保、收割、烘干等一體化經(jīng)營(yíng)，提升農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)的生產(chǎn)鏈，帶動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體和服務(wù)主體收入的提升，保障國(guó)家糧食安全，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益的雙贏，并在此過(guò)程中促進(jìn)農(nóng)地生產(chǎn)效率的提高。

3) 大力培育農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)組織和農(nóng)機(jī)作業(yè)人員。中國(guó)小農(nóng)經(jīng)營(yíng)占主體，而小農(nóng)戶由于文化素養(yǎng)比較低，對(duì)先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)和農(nóng)機(jī)社會(huì)服務(wù)的采納被動(dòng)且缺乏積極性，不利于生產(chǎn)效率的提高。農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)組織作為中介組織，能很好的將先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和機(jī)械設(shè)備引入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，克服小農(nóng)戶在接納技術(shù)過(guò)程中所面臨的困境，農(nóng)機(jī)作業(yè)人員作為將先進(jìn)知識(shí)帶到田地的最后一道關(guān)卡，其自身的專業(yè)知識(shí)和技能水平直接影響到農(nóng)地的生產(chǎn)效率。為此，當(dāng)?shù)卣纫贫ㄏ鄳?yīng)的紅利政策，設(shè)立專項(xiàng)資金來(lái)支持各類農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)組織發(fā)展壯大，鼓勵(lì)多樣化的農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)模式，又要充分推動(dòng)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)類高等院校和基層的農(nóng)機(jī)推廣部門與農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)組織開(kāi)展合作，加大農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)組織管理人員以及農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)人員的服務(wù)技能培訓(xùn)，促進(jìn)農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)的接受與采納，以便更好的將先進(jìn)技術(shù)運(yùn)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，提高農(nóng)地的生產(chǎn)效率。