農戶采用直播對水稻生產效率的影響

石 敏 陳風波 翁凌云 曾華盛

(1.華南農業大學 經濟管理學院,廣州 510642;2.中國農業科學院 農業信息研究所,北京 100081;3.揚州大學 商學院,江蘇 揚州 225009)

改革開放以來,巨大的城鄉收入差距以及城鄉戶籍管制的放松,導致大量農村勞動力不斷向城市轉移。國家統計局數據顯示,2021年第一季度末農村外出務工勞動力高達17 405萬人。隨之而來的是農村勞動力尤其是青壯年勞動力短缺,農業勞動力價格不斷上升,勞動力要素稀缺引致農業生產技術的替代。

水稻是重要糧食作物,而中國南方是水稻的重要產區。隨著勞動力要素緊缺和相關技術變化,水稻播種方式(1)水稻播種有兩種重要方式:一是直播;二是育秧移栽。直播是指不經育秧、移栽而直接將種子直播于大田的栽培方式;而育秧移栽可以分為拋秧和插秧。另外,本研究提及的水稻直播技術特指人工直播方式,不涉及機械直播方式。出現了“直播—育秧插秧—直播”的變遷。直播原本是中國最原始水稻栽培方式之一,但受限于生產技術,難以清除雜草,單產較低。而育秧移栽單產較高,經過推廣和普及,逐漸成為中國水稻最重要的傳統栽培方式[1]。20世紀90年代以來,為應對勞動力短缺,勞動節約型技術和農業機械化不斷發展[2],育秧移栽從最初的人工插秧,逐漸發展為機械插秧、拋秧等輕簡栽培方式[3]。近十余年來,隨著化學除草技術的不斷發展和廣泛使用,人工直播帶來雜草多、除草難問題得以解決,加上直播能大量節約勞動力、節省育秧盤等育秧成本,因此,該方式逐漸受到農戶青睞。尤其在中國南方水稻產區,農民并沒有朝著機械化插秧播種的方向發展,而是舍棄育秧插秧,回歸原始播種方式,大量采用人工直播播種方式。2004年安徽省早稻直播面積已近50%[4]。2001—2008年,江蘇省水稻直播面積從5.93萬增加到69萬hm2[5],江西省從5.37萬增加到16萬hm2[6]。本研究團隊2019年在安徽、江西、湖南和湖北省的調研發現,超過70%樣本農戶采取人工直播的方式。人工直播水稻面積不斷增加,直播技術已經在南方普遍采用并自發擴散。

在農業機械化快速發展背景下,政府大力推動水稻生產全程機械化,然而,大量農戶并沒有選擇機械插秧的技術替代方式,而是簡單地放棄育秧插秧,回歸原始的直播播種方式。農戶采用直播技術,是節約成本和實現產量目標的“雙贏”之策?還是為了節約勞動力,放棄了部分水稻產量目標?基于此,探究農戶直播技術采用行為及其對水稻生產的影響是關鍵。另一方面,大量農戶采用人工直播方式種植水稻,不僅微觀上會影響水稻的生產成本、產量,以及農戶種植意愿和未來生產規模調整,宏觀上還可能影響糧食供給甚至關系糧食安全。因此,探究直播對水稻生產的影響,是關系水稻產業發展、乃至國家糧食安全的重要課題。

由此,本研究基于安徽、湖北、湖南和江西4省420個農戶及其574個地塊的水稻生產數據,首先,考察農戶采用直播技術和非直播技術的異同,其次,用OLS方法分析直播技術對勞動生產率和土地生產率的影響,并用處理效應模型解決內生性問題來進行穩健性檢驗;接著,還利用“一步法”隨機前沿生產函數(One-step stochastic frontier approach, One-step SFA)考察直播對技術效率的影響,并分析不同生產規模下直播對技術效率影響的差異。本研究旨在科學評估直播技術對水稻產業的影響,探究在什么條件下能實現直播的優勢和最大潛力,并提出促進水稻產業發展的政策建議。

1 文獻綜述與理論分析

1.1 直播對水稻產業影響研究綜述

已有文獻關于直播對水稻產業發展的影響并沒有定論。部分學者認為采用直播技術有很多優勢。直播不需要育秧,大幅度減少了在移栽或播種環節的勞動投入[7-8]。大面積直播可以節省大量勞動力和降低勞作強度,對中國農村農業生產老齡化、勞動力緊缺及勞動成本快速上漲現狀有重大意義。Mishra等[7]基于印度農戶調研數據,認為利用直播可以降低化肥使用和土地準備成本。Sha等[8]利用中國南部4省數據分析了直播技術采用對水稻凈收入的影響,發現如果將拋秧育秧方法改為直播,水稻凈收入將增加66%。值得注意的是,現有研究得出直播具有重要優勢結論是有限制條件的,還有,從育秧移栽轉換為直播也是有限制因素的。Mishra等[7]得出直播可以提高生產力和勞動效率的結論,是結合考慮了當地的土壤和水文條件,合適的土地、設備的可用性以及灌溉排水系統。Kaur等[9]認為從育秧移栽到直播的轉換有若干的制約因素,例如高雜草侵擾、雜草水稻的進化、土壤傳播的病原體(線蟲)的增加、營養失調、農作物收成差、倒伏、褐斑病等。通過克服這些限制,直播可以證明是在技術上和經濟上可行的替代方法,具有重要優勢。

另一方面,部分學者認為水稻直播存在劣勢。從技術上來看,與移栽相比,直播水稻存在著全苗難、草害、倒伏等難題[9]。相比人工插秧,種植早稻和中稻采用直播降低了單產,增加了除草劑的使用,增加了收獲環節物化勞動投入[1]。有學者進行了測算,采用直播后,除草劑和微量營養素支出每公頃要增加1 803.83美元。對澳洲的水稻生產而言,無論是本地品種還是高產品種,直播的產量都比育秧移栽低[10]。

目前關于直播對農戶水稻種植效益的研究結論并不一致,而且很少研究考慮直播對效率的影響。在直播技術已經在實踐中自發廣泛應用的背景下,有必要科學評估農戶從育秧移秧改為直播這一技術采用行為變化對水稻產業的影響,并識別直播提高水稻生產效率的的重要條件或限制因素,來促進發揮直播的優勢,并以此提高水稻生產效率。

1.2 理論基礎及研究假設

基于誘致性技術變遷理論,勞動力要素價格不斷上漲,會促進資本與新技術替代勞動力。實踐中,農業勞動力成本上升,促進了農業機械替代。近20余年來,農業機械化及其服務快速發展。水稻作為中國主要糧食作物,其耕、種、收的綜合機械率已達71%[11]。農業機械化對節約勞動力要素已經作出了巨大的貢獻,從另一個角度來看,農業機械替代勞動力的潛力即將殆盡。就水稻的播種環節而言,部分農戶舍棄了育秧插秧的播種方式,回歸了傳統的直播方式。基于農戶訪談的初步總結,農戶采用直播的原因可以歸于以下3個方面:一是部分農戶認為直播既節約了勞動力,又節約了育秧所需的物資成本;二是農藥化肥和除草劑的發展,可降低直播帶來的產量損失;三是有的農戶認為為了節約勞動力,部分水稻產量損失是可以承擔的。

基于上述農戶觀點,本研究在以下方面深入分析。一是分析直播技術節約勞動力的效果。與育秧插秧比較,直播采用直接播撒種子方式,不僅節約了勞動時間,還可以由老年勞動力操作,那么分析直播對勞動生產率的影響可以證實該技術勞動力節約效果。二是分析直播對水稻產量的影響。采用直播后水稻產量可能增加、持平或者減少,前兩者情況屬于帕累托改進,可以合理解釋農戶為什么大規模采用直播技術;而若是后者,意味著農戶為了緩解勞動力稀缺,可以承受部分水稻產量損失。直播技術采用是節約勞動力和水稻產量損失的權衡結果。深入探究直播對土地產出率的影響可以回答以上問題。三是直播技術對水稻生產成本和產量的綜合影響。在相同生產投入水平下,采用直播技術增加還是降低水稻產量,可以采用技術效率這一指標進行探究。基于以上分析,本研究從生產效率角度,將直播對水稻產業的影響分別對應為勞動生產率、土地生產率和技術效率3個方面,如圖1所示。結合水稻直播技術對水稻影響的3個重要維度,本研究將重點研究直播技術采用與水稻勞動生產率、土地生產率和技術效率3組關系,并提出研究假設。

圖1 直播技術采用對水稻產業影響的分析框架Fig.1 Analysis framework of the impact of direct seeding technology on rice industry

第一,直播技術對水稻勞動生產率的影響。勞動生產率是單位勞動的水稻產出,可以用單位勞動時間或者單位農戶的水稻產量來表征,是衡量農戶水稻生產效率的第一維度指標。基于誘致性技術變遷理論,生產要素變化會誘致技術朝著放棄相對稀缺要素而使用相對豐富要素方向變化。中國農村勞動力成本大幅上升,導致農戶在技術采用行為策略上偏好利用資本要素替代勞動力生產要素,而這兩種要素間的替代效應可以優化勞動配置,進而提高水稻勞動生產率。因此,本研究提出假設Ⅰ:農戶采用直播技術可以大幅提高水稻勞動生產率。

第二,直播技術對水稻土地生產率的影響。土地生產率是單位面積土地的水稻產出[12-13],是衡量農戶水稻生產效率的第二維度指標。自勞動力城鄉流動管制放松,農戶從事非農就業和兼業的比例不斷增加,中國農業不再內卷和過密化,在土地上精耕細作的程度有所降低。而粗放的生產方式,例如直播技術采用,可能導致水稻產量下降。但是,由于直播技術結合化肥、農藥和除草劑使用,水稻產量下降程度可能較小,甚至持平。因此,本研究提出假設Ⅱ:直播技術采用導致水稻土地生產率輕微下降,但影響不顯著。

第三,直播技術對水稻技術效率的影響。技術效率是近年來衡量生產單位效率狀況使用最多的指標之一,其從投入產出角度衡量生產單位能夠在多大程度上運用現有技術達到最大產出的能力,一般用生產單位的實際產出與其所能實現的最大潛在產出比值來衡量。技術效率是本研究衡量農戶水稻生產效率的第三維度指標。直播技術并沒有在增加產量上取得重大突破,而是為了節約勞動力而采取的權宜之策。而且,已有學者提出,發揮直播技術的優勢需要有一定的條件[7-8]。在我國,種植規模是影響直播技術采用效果的重要條件。原因在于以下方面,一是不同種植規模反映了不同的農戶類型及其異質性,小農戶和專業大戶的技術認知和使用行為存在差異,導致技術采用效果不一。二是直播技術在不同規模地塊的應用效果存在差異。例如,對于小地塊而言,采用該技術并沒有發揮農戶水稻生產的最大產能,有可能使技術效率呈負向影響。而比較平整或者規模化的地塊,是發揮直播技術潛在產能的一個重要條件。若水田規模越大、地塊越平整,采用直播也能達到較高產能。因此,隨著水稻種植規模的擴大,規模經營效應將減緩直播對技術效率的負向影響。因此,本研究提出假設Ⅲ:采用直播技術降低農戶水稻生產技術效率,而且隨著土地規模擴大,直播對技術效率的影響不再顯著。

2 研究設計

2.1 基礎模型設定

農業生產效率可以由勞動生產率、土地生產率和技術效率多維度測算,以上測算指標受勞動力投入、土地投入、物資投入等生產要素影響。已有研究表明,以上生產要素之間很可能是內生的,如化肥、農藥、機械、勞動投入等要素投入受地塊面積大小的制約[12]。因此,本研究在模型中將地塊面積作為投入變量,而不引入資本和勞動力要素,以此控制投入變量的內生性,重點在于估計技術采用外生變量對勞動生產率、土地生產率和技術效率的影響。另一方面,由于地塊面積與因變量可能存在非線性關系,因此設置地塊面積的平方項。基礎模型設定如下:

lnEfficiencyi=C+βDi+α1lnP+
α2ln2P+∑jδjXij+εi

(1)

式中:Efficiencyi表示農戶i種植水稻的勞動生產率、土地生產率和技術效率,本研究主要考察直播技術采用對以上效率的影響。D表征直播采用行為的虛擬變量,當D=1,表征農戶采用直播;當D=0,表征農戶沒有采用直播。Xj為引入的各控制變量,表示其他技術行為、家庭人口稟賦等。P為農地經營規模,由于中國耕地細碎化現象嚴重,農戶經營總面積分散在多個地塊中,因此本研究中農地經營規模指農戶某一具體地塊的面積。ln2P是為了考察經營規模與土地生產率之間可能存在的非線性關系而設置的地塊大小的平方項。

此外,上式中技術效率的測算方法是基于Cobb-Douglas生產函數(以下簡稱“CD生產函數”),原因在于該函數具有簡潔、易于分解和經濟含義明顯的特點。許多關于中國農業的研究采用了經典的CD生產函數[14-15],且表明了該函數能夠較好地解釋中國農業增長。

(2)

式中:Yi表示農戶i的產出水平,Mi、Li、Ki、Ci和Oi分別表示農戶土地、勞動力、物質資本(2)本研究將購買種子和肥料的費用合并為物質投入。、農業社會化服務和其他投入(3)本研究將用于購買農藥、水費、燃料費和其他費用合并為其他投入。,αM、αL、αK、αC和αO分別為各自的產出彈性,η則為技術進步率。在進一步分析直播對技術效率的影響時,本研究還采用了One-step SFA。

2.2 數據來源

本研究數據來自華南農業大學2019年7—8月在安徽、湖北、湖南和江西4省開展的調研活動。調查地區是長江中下游的糧食主產區,具體的調查地點為湖南省醴陵市和南縣、湖北省公安縣和監利縣、江西省新建縣、安徽省桐城市,共4省6縣(市)。本研究采用分層隨機抽樣調研方法,每個縣(市)選取一個鄉鎮,每個鄉鎮選取2個村,每個村隨機選取40個種植水稻的農戶進行面對面的調查。除去重要信息缺失和異常值的問卷,2019年共計獲得420個農戶調查數據。

此次調研內容涉及農戶2018年水稻生產活動。問卷涵蓋了家庭成員個人信息、勞動力外出就業信息、個人和家庭收入、地塊面積、農業基礎設施、農業投入產出以及農業社會化服務等信息。基于典型地塊的水稻種植信息更能準確地了解農業生產[16],另一方面,部分農戶一年種植超過一季稻,一個農戶有可能對應2個甚至3個水稻種植周期的投入產出數據。因此,調研選取了農戶種植水稻的典型地塊,并細化到地塊上不同季節種植的早稻、中稻和晚稻來收集不同稻作的投入產出信息。我們將一季水稻生長周期視為一個獨立觀測值,也作為一個決策單元(Decision making units,以下簡稱DMUs)。由此,本研究數據有3個層次,一是農戶人口特征和資源稟賦信息,二是地塊層次信息,三是每一季水稻生產信息。刪除部分信息不全的數據,最終得到574個水稻生產周期(早稻、中稻和晚稻)所形成的橫截面數據。

2.3 變量說明及其描述性統計

水稻生產效率影響因素的變量說明和描述性統計分析如表1所示。本研究將變量分為核心解釋變量、被解釋變量和控制變量3類。其中,核心解釋變量是直播采用行為;被解釋變量是勞動生產率、土地生產率和技術效率;控制變量包括其他技術采用、家庭人口特征、地塊特征等影響因素。

1)核心解釋變量:農戶是否采用直播技術是本研究的核心解釋變量。本研究統計了農戶耕作早稻、中稻或者晚稻過程中采用的技術,每季水稻生產的技術采用行為作為單獨觀測值和決策單元。農戶采用直播的行為是基于574個DMUs進行統計。從結果來看,70%水稻種植DMUs采用直播技術(4)2015年38%農戶采用直播技術,2019年該指標上升至70%,增長近一倍。。

2)被解釋變量:①勞動生產率。本研究基于農戶實際勞動投入時間計算勞動生產率,即農戶勞動用工生產率Efficiency1=Y/L,其中Y為產量,L為勞動力投入工時(以小時核算)。樣本農戶平均每工時生產水稻57.3 kg,農戶間勞動生產率差異很大。②土地生產率。本研究定義土地生產率Efficiency2=Y/M,其中Y為產量,M為播種面積。樣本農戶種植水稻的產出為7 649.63 kg/hm2。③技術效率。基于式(1)和(2),采用CD生產函數和One-step SFA,測算得出樣本農戶種植水稻的平均技術效率為0.64,效率損失為0.36。從技術效率的分布來看,67.6%DMUs技術效率值介于0.6～0.8,只有15.33%DMUs技術效率高于0.8。

3)控制變量。本研究從個人、家庭、村莊等多個層面選取控制變量。具體包括以下5類變量:

①其他技術采用。直播技術會帶來水稻全苗難、草害、倒伏等難題。由于化學除草技術的不斷發展和廣泛采用,直播又重新回歸,成為農戶廣泛采用的播種方式。但是,為保證水稻產量,農戶可能會增加除草劑等農藥使用,因此本研究將農藥的打藥次數作為控制變量之一,反映農藥施用頻率。另一方面,采用機械噴灑農藥是近年來水稻種植最重要的技術采用變化,高效的機械化噴藥技術采用有可能提高農藥使用效率并降低農藥施用量,并在一定程度上推進直播技術采用。因此,我們將噴灑農藥機械化作為控制變量之一。統計結果如表1所示,農戶在每個生產周期平均噴灑農藥1.62次,74%DMUs采用機械噴藥。

表1 變量說明及描述性統計分析Table 1 Definition and descriptive statistics of variables

②農戶人口特征。農戶的生產決策是以家庭為單位[16],取決于家庭的稟賦資源和內部分工,而戶主的風險意識和能力起著關鍵作用。以上人口特征均有可能影響農戶的生產效率,因此,本研究將戶主性別、受教育年限和家庭人口數量作為表征農戶人口特征的指標。具體而言,第一,就戶主性別而言,男性和女性對待風險態度是不同的,男性更積極而女性往往選擇規避風險的行為。第二,教育作為人力資本投資最重要手段,無論是微觀還是宏觀角度,理論上一般都認為教育會通過其“內部效應”和“外部效應”對生產率、經濟增長或收入增長做出顯著貢獻[13]。本研究采用勞動力在學校接受正規教育的年數表示農戶的受教育程度。受教育年限不僅與農戶生產決策行為能力相關,還與從事非農就業機會相關。較高的受教育水平更容易獲得非農就業機會[17]。第三,家庭人口數量指標表征家庭稟賦和資源,是影響家庭生產決策的重要因素。本研究調研樣本涵蓋了420個農戶的人口特征。統計結果如表1所示,97.87%戶主為男性,女性為2.13%;戶主平均受教育年限為6年;家庭人口約為5人。

④水稻種植的地塊特征。水稻是一個植物活體的生產過程,受土壤質量、基礎設施條件、自然氣候和周圍生態環境等的影響很大。本研究主要用土壤質量和灌溉便利性來表征水稻生產的地塊特征,從而控制其對農戶生產率和技術效率的影響。地塊特征根據農戶記錄的一塊典型地塊統計。表1統計結果顯示,44.31%地塊土壤質量為優,48.82%質量中等,6.87%為低質量;83.65%地塊能保證灌溉,15.64%地塊不能保證灌溉,0.71%地塊沒有灌溉設施;84%地塊為平地的水田,16%地塊為丘陵的水田。

⑤其他控制變量:水稻種植季數量和省份。水稻種植在中國南方可以種植一季、兩季至三季,包括早稻、中稻和晚稻。每個農戶一年內種植水稻的季數量不一樣。因此,在考慮直播技術對農戶生產效率影響時,我們控制水稻種植季數量和省份的影響。420個農戶樣本共種植了574季水稻,包括399季中稻,86季早稻和89季晚稻。農戶以種植一季中稻為主,部分農戶增加種植一季早稻或者晚稻。從420個樣本農戶的地域分布來看,151個樣本來自湖南省;137個樣本來自湖北省;78個樣本來自江西省;54個樣本來自安徽省。

2.4 直播技術采用及水稻生產的統計分析

為考察直播技術對水稻生產效率的影響,本部分首先從總體上分析水稻的產出與投入;接著,比較分析不同播種方式的產出投入差異;最后,比較不同播種方式的生產效率差異。

2.4.1 水稻產業產出投入分析

本部分基于574個水稻生產周期數據,考察樣本農戶種植水稻的產出和投入,分析結果如表2所示。水稻的平均產出為7 649.64 kg/hm2。從生產投入來看,農戶種植水稻的平均土地面積為0.63 hm2;勞動力投入為242.76工時/hm2。由于農業領域內本質不同的資本產品沒有共同的物質單位,必須在一定程度上進行適度綜合,用價值量衡量以便于計算[13]。因此,農戶種植水稻所投入的物質資本均用投入資金來衡量,單位為元。統計結果顯示,種子投入為1 305.75元/hm2;化肥投入為2 227.8元/hm2;農藥投入為1 598.1元/hm2;水費為48元/hm2;燃料費用為89.25元/hm2;其他支出為128.1元/hm2。除此之外,鑒于農業社會化雇傭服務獲得巨大的發展[2],本研究將農戶種植水稻過程中在農業社會化服務方面的資金投入單列,以元為單位。該指標具體指在水稻種植的土地耕整、播種、噴灑農藥和收割水稻4個生產環節中,用來購買機械化服務的資金,統計得出樣本農戶的農業社會化服務為2 611.95元/hm2。

2.4.2 農戶采用水稻播種方式及其產出投入比較分析

農戶采用了人工直播、人工插秧和機器插秧3種播種方式,本研究比較了不同播種方式水稻生產的產出投入,結果如表2所示。為了比較的科學性,本研究將水稻生產區分為早稻、中稻和晚稻3個周期,還將投入匯總為土地、勞動力和物質資本三大類。

調研420個農戶共獲得574個水稻生產周期數據,種植早稻、中稻和晚稻分別為86、399和89個。由于機械插秧僅有5個DMUs,因此我們側重分析人工直播和人工插秧兩種方式。從產出來看,與人工插秧相比較,采用直播時早中晚稻的畝均產量分別低了3.02%、6.7%和9.48%。對應地,本研究對投入也進行了比較分析。首先,從土地投入來看,直播和人工插秧在中稻的土地投入分別為0.59 hm2和0.15 hm2,前者高于后者近4倍;而早晚稻的土地投入面積差異較小,早稻的直播面積略高于人工插秧,而晚稻的直播面積低于人工插秧。其次,從勞動力投入來看,采用直播的勞動力均低于人工插秧,中稻節約勞動力最高,直播的勞動力投入只有人工插秧的1/3左右,而早和晚稻分別降低了8%和27.52%。最后,早中晚稻直播的物質資本投入均低于人工插秧。從物質資本的細項來看,與人工插秧比較,早中晚稻的農業社會化服務和其他投入均是直播的投入更低,其他投入主要包含了購買育秧工具在內的投入。從以上分析來看,直播水稻的主要優勢在于降低勞動力成本,以及節省了購買育秧工具的投入。最后,雖然機械插秧只有5個DMUs,但其平均播種面積高達21.78 hm2,遠高于直播和人工插秧的方式。機械插秧最具有優勢的是節約人工成本,人工投入僅為91.2工時/hm2。

在傳統的立體顯示器中，雙眼的聚散運動隨著屏幕差異而變化，而調節傾向于保持固定在顯示屏幕上，這種現象導致輻輳和調節之間的沖突(Accommodation and Vergence, AV沖突).根據以往的研究發現，視差是影響視覺舒適度的一個關鍵因素，屏幕視差的大小會影響AV沖突，導致視覺不適.當視差超過人類視覺系統(Human Visual System, HVS)耐受水平后，可能誘發各種不適癥狀(例如眼睛疲勞和頭痛).

2.4.3 農戶采用播種方式和水稻生產效率比較分析

除了對水稻各項投入產出的絕對數值比較外,本研究還比較了直播和其他播種方式的水稻生產效率指標,結果如表3所示。本研究主要關注直播和人工插秧的效率差異,機械插秧對以上2種方式而言有絕對優勢,僅作為播種方式的補充。直播的勞動生產率比人工插秧高了66.5%,但是土地生產率和技術效率分別低了6.49%和11.29%。另外,機械插秧的勞動生產率均高于直播和人工插秧,但土地生產率和技術效率較低。

表3 不同播種方式的水稻生產效率比較分析Table 3 Comparative analysis of rice production efficiency of different seeding methods

3 實證結果分析

為深入分析直播技術采用對水稻生產的影響,本部分采用計量方法進行實證檢驗。值得說明的是,從上述統計描述結果來看,與直播和人工插秧相比,機械插秧的各項指標差異明顯,且樣本量只有5個,因此不納入實證的討論。以下實證分析只考慮直播和人工插秧兩種方式,共569個DMUs。本部分首先采用OLS方法估計了采用直播對勞動生產率和土地生產率的影響。考慮到農戶技術選擇可能存在內生性,以及OLS估計產生的偏誤問題,本研究還利用處理效應模型估計直播技術采用對勞動生產率和土地生產率的影響。其次,關于直播采用對技術效率的影響方面,本研究在構建CD生產函數基礎上,利用One-step SFA估計直播對水稻技術效率的影響。

3.1 直播技術對勞動生產率及土地生產率的影響:OLS估計

直播技術采用對農戶水稻勞動生產率和土地生產率影響的OLS估計結果如表4所示。具體如下:第一,采用直播技術對農戶水稻勞動生產率的估計系數為0.257,且在1%統計水平顯著。意味著,農戶采用直播技術顯著提高了水稻的勞動生產率。第二,采用直播技術對農戶水稻土地生產率的估計系數為-0.123,而且在5%統計水平顯著。意味著,農戶采用直播技術顯著降低了水稻的土地生產率。

表4 直播對勞動生產率和土地生產率和的影響:OLS估計和處理效應估計Table 4 Impact of direct seeding on land productivity and labor productivity: OLS estimation and treatment effect estimation

3.2 穩健性檢驗:基于處理效應模型

3.2.1 內生性問題

上述OLS估計中,可能存在內生性問題,導致參數估計結果偏誤。內生性問題來自農戶的自選擇行為。在計算農戶預期收益時,必須估計出采用技術的農戶如果沒有采用技術的收益,但是現實中農戶要么采用了技術,要么沒有采用,不可能存在兩種情況下的數據。更重要的是,直播技術的采用不是隨機的,而是農戶選擇的結果。面對技術采用選擇,農戶是根據各自不同的資源稟賦選擇是否采用新技術。農戶部分資源稟賦是可以觀察到的,如農戶戶主的性別、年齡、受教育程度等,但是另外一些資源稟賦是無法觀察到的,如農戶的性格、能力、風險偏好等,這些不可觀察的因素也會對水稻生產效率產生影響。如果忽略這些因素,可能會使估計結果有偏。總的來說,農戶的自選擇行為實際上導致了樣本存在自選擇偏差,存在內生性問題,可能引起估計偏誤。處理效應模型是處理自選擇行為問題的重要方法之一,因此,本研究應用該模型進行穩健性檢驗,以此解決內生性問題。

3.2.2 處理效應模型:內生性問題處理

處理效應模型應用Heckman兩階段估計并涉及兩個回歸方程,包括二元選擇模型和加入逆米爾斯比(IMR)后的回歸方程。該模型的關鍵是通過構建IMR來控制估計偏差。為使IMR可以修正偏差,本研究選擇了變量“同村采用直播農戶的比例”作為排他性約束變量,它需要滿足3個條件:一是外生變量;二是對農戶直播采用行為有較強的解釋力;三是只能通過IMR影響農戶種植水稻的勞動生產率和土地生產率。基于技術擴散理論,同村農戶之間的相互交流,可以促進直播技術在該村的傳播和擴散。因此,樣本農戶中同村采用直播的農戶占全村農戶的比例,為樣本農戶決定是否選擇直播技術提供了參考、學習的依據,同時,該變量不影響農戶水稻生產的勞動生產率和土地生產率,因此,該工具變量滿足以上3個條件。

處理效應模型分為兩個步驟,先后采用Probit二元選擇方程和加入IMR修正的結果方程,他們的估計結果如表4所示。從Probit二元選擇方程的估計結果來看,首先,“同村采用直播農戶比例”變量對農戶直播采用行為的影響是顯著的,該變量滿足作為排他性約束變量的重要條件;其次,“地形地貌”顯著影響農戶直播的采用,具體而言,與丘陵相比,農戶更愿意在平地水田上采用直播技術。從處理效應模型的結果方程回歸來看,首先,IMR對勞動生產率和土地生產率的估計系數分別為-0.646和-0.278,且在5%和10%水平上顯著,表明IMR可以有效控制估計偏差;其次,從核心變量的估計結果來看,直播技術采用對勞動生產率的回歸系數為1.282且在1%水平上顯著,而該變量對土地生產率的回歸系數為0.323但不顯著。總結以上回歸結果,可以得出以下結論:一是,與OLS回歸比較,處理效應回歸能有效控制估計偏差,解決內生性問題;二是,直播技術對水稻勞動生產率和土地生產率的OLS估計結果均偏低,修正后,采用直播技術水稻勞動生產率呈顯著正向影響,且系數估計比OLS估計結果提高了1.025,而直播技術對對水稻土地生產率的影響不顯著。由此,上文提出的假設Ⅰ和假設Ⅱ得以證實。

3.3 直播技術對水稻技術效率影響:One-step SFA估計

為解決內生性問題,本研究構建在構建CD生產函數基礎上,采用One-step SFA估計直播技術采用對農戶水稻技術效率的影響。表5報告了水稻種植農戶生產函數技術效率項影響因素的估計結果,其中涉及了2個模型,模型(1)是基礎模型,模型(2)增加了直播技術和土地規模的交叉項。

從估計結果來看,模型(1)中直播采用對水稻技術效率的影響系數為-3.204且在1%水平上顯著。意味著,直播技術對水稻生產技術效率呈顯著負向影響。為證實假設Ⅲ提出的“直播對技術效率的影響會隨著水稻種植規模不同而發生差異”,本研究進一步考察在不同土地規模情境下,直播采用對農戶水稻技術效率影響是否會發生變化。為控制農戶耕種規模,我們按地塊面積,利用五等分法將水稻種植地塊從小到大分為5個不同規模的組別。然后將5個組別的土地規模與直播技術相乘形成交叉項,將前1/5地塊即最小規模組別的地塊與直播技術的交叉項為對照組,考察不同組別的地塊面積下采用直播對水稻技術效率的影響。模型(2)的估計結果如表5所示,交叉項前三個組別的估計系數均為負數且在統計水平上是顯著的,然而交叉項5發生了變化,第五等分地塊組別交叉項的系數為-1.055但不顯著。即與面積最小的第一組交叉項相比,面積最大的最后1/5的地塊組中,農戶采用直播技術不再顯著降低水稻種植的技術效率。意味著直播技術對水稻種植的技術效率影響在不同面積的地塊存在差異性,在面積較小的地塊采用直播技術會降低水稻技術效率,然而隨著地塊面積的增大,當土地規模達到一定規模,采用直播技術對技術效率的負向影響不再顯著。

表5 農戶種植水稻技術效率的影響因素:隨機前沿估計結果Table 5 Influencing factors of farmers’ technical efficiency ofrice planting: Results of random frontier estimation

4 研究結論與政策建議

本研究基于微觀農戶數據,以每一地塊上每一季的水稻種植為DMUs,分析直播技術對農戶勞動生產率、土地生產率和技術效率的影響。研究結果證實了本研究提出的3個假設:一是直播技術對農戶勞動生產率呈顯著正向影響,能顯著提高勞動生產率;二是直播技術對農戶土地生產率的影響不顯著;三是直播技術對水稻技術效率呈顯著負向影響,但隨著水稻經營規模增加,該影響變得不顯著。

由此,本研究得出以下啟示。第一,水稻直播技術可以顯著提高農戶勞動生產率,是勞動力成本的不斷上升背景下的重要應對策略。第二,直播技術對水稻土地生產率的影響不顯著,但對技術效率呈負向影響。表明水稻生產由精耕細作的勞動密集型向粗放經營方式轉變。農戶為了節約勞動力,可以承擔一定程度的產量損失。第三,隨著土地規模擴大,直播技術對技術效率負向影響逐漸不顯著。表明在一定條件下,如土地較平整、或者當種植規模增加達到一定臨界值時,直播技術的不利影響將得到緩解。為降低直播技術對技術效率的負向影響,需要推動水稻的適度規模經營。有必要進一步推動土地流轉,或者發展土地互換、土地托管等多種形式,擴大現有小農的種植規模,從而進一步發揮直播技術的優勢和潛力。