非農就業、農機服務外包對糧食產量影響*

戴浩，魏君英，劉子宸

(長江大學經濟與管理學院,湖北荊州,434023)

0 引言

作為人口大國,保障糧食安全一直是我國的頭等大事。當前我國面臨著錯綜復雜的國際局勢以及國內嚴峻的疫情形勢,如何提高糧食產量,保障糧食安全,比以往更具有緊迫性。2022年中央一號文件指出要牢牢守住保障國家糧食安全的底線,二十大報告提出要全面夯實糧食安全根基。從我國農業農村發展情況來看,當前呈現兩個顯著的特征：一方面,隨著城鎮化的推進,農村人口不斷流向城市,非農就業程度不斷提高,使得糧食生產面臨勞動力短缺的風險;另一方面,隨著農業社會化服務程度和農業機械化水平的不斷提升,農機服務外包發展迅速。理論上,非農就業程度的增加不利于糧食生產,也由此引發人們的擔憂,而農機服務外包作為一種新型的農業經營方式,不僅促進了農業規模化生產,提高了農業生產效率,而且在緩解非農就業帶來的農業勞動力缺乏問題上發揮了重要的作用。

那么實際上,非農就業和農機服務外包究竟對糧食產量的影響如何,促進還是阻礙?對此,有待進行實證的探討。探究非農就業和農機服務外包對糧食產量的影響不僅有利于厘清二者對糧食生產的作用機制,而且對于提升農機服務外包規模,提高糧食產量,保障糧食安全,實現“飯碗裝中國糧”具有重要的現實意義。

關于非農就業和農機服務外包對糧食生產的影響,現有文獻已展開了較為豐富的研究。其中,一些學者研究了非農就業導致的農業勞動力變化對于糧食生產的影響,發現當前農業勞動力短缺、村莊空心化問題凸出[1],農村人口老齡化程度加劇、勞動力外流導致農村適齡勞動力減少,不利于糧食生產[2-3],但勞動力外流對糧食生產技術效率的影響由于資源稟賦和區域差異等而存在地區差異[4],農村勞動力外流阻礙糧食主銷區糧食產量的提高,對全國和其他功能區的影響不顯著[5]。非農就業在一定程度會導致耕地撂荒[6-7],但總體而言,在經濟利益最大化的驅使下,非農就業使得農戶轉讓土地,以資本代替勞動[8],降低農戶復種次數,提高糧食作物種植比例,即非農就業有利于“趨糧化”[9-10]。另外一些學者從如何緩解農業勞動力短缺的視角,研究了農業服務外包的作用,認為農業生產性服務業、農業生產托管和服務外包的發展可以緩解勞動力短缺問題[11-13],農業生產托管在穩定產權、降低成本和風險以及提高機械化等方面對于保障國家糧食安全意義非凡[14],有利于促進糧食持續增產提質,穩固中國糧食安全戰略根基[15]。

綜上所述,現有文獻分別針對非農就業、農機服務外包對糧食生產影響進行了大量研究并取得豐碩成果,為本文研究奠定良好的理論基礎。但就上述已有研究來看,存在進一步研究的空間：一是雖然已有學者討論了非農就業對糧食生產的影響,但結論尚不一致,且關于非農就業對糧食產量的最終影響究竟如何缺乏實證的檢驗,理論上農機服務外包有利于糧食生產,但對糧食產量究竟影響如何尚缺乏驗證;二是現有研究認為農機服務外包有利于緩解非農就業帶來的勞動力短缺問題,說明二者存在互補關系,但這種互補關系對糧食產量的影響究竟如何有待證實。

基于此,本文利用我國31個省(市)2011—2020年面板數據,檢驗非農就業和農機服務外包對糧食產量的影響。

1 理論分析與研究假說

1.1 非農就業對糧食產量的影響

基于家庭分工經濟理論,家庭成員的專業化選擇和分工是在充分考慮家庭成員的分工優勢基礎上,實現家庭利潤最大化的決策過程。在農戶進行家庭生產決策過程中,可將農戶的非農就業和糧食生產看作家庭生產的兩種“產品”[16],在勞動力市場開放、非農就業門檻較低以及糧食生產效益相對較低的背景下,農村勞動力尤其是農村青壯年會選擇非農就業,造成農業勞動力短缺,從而影響糧食生產進而影響糧食產量。

具體而言,非農就業對糧食產量的影響主要通過兩條途徑實現。第一,非農就業可能加劇耕地非糧化。非農就業會導致土地流轉行為增加,由于種糧收入遠低于非糧食作物收入,被流轉的土地可能會用于種植經濟效益更高的非糧作物,造成耕地非糧化。第二,非農就業可能造成糧食產量與質量雙重下降。非農就業引致農村勞動力短缺,為提高糧食產量,農戶在農業生產過程中會增加農藥、化肥等化學化物資的使用量以彌補勞動力不足問題,加劇耕地的污染程度;同時由于勞動力缺乏,農田疏于管理,耕地質量下降,進而導致糧食產量和糧食質量雙重下降。

基于上述分析,提出假說1：非農就業可能導致糧食產量減少。

1.2 農機生產服務外包對糧食產量的影響

外包通過學習的外部性、重組效應和多樣化效應等途徑作用于生產率[17],就農業生產領域而言,服務外包主要通過規模經濟和學習的正外部性等途徑對糧食產量產生影響。一方面,服務外包可以促進糧食規模經營。農戶將糧食生產的部分或全部環節外包給某些具備足夠能力的農戶、農業社會化服務組織或農業專業合作社等農業服務主體,可以克服自身各種條件的限制,實現規模經營。當糧食生產經營規模達到一定程度時,農業生產投入要素的組合才能實現最優,從而提高糧食生產效率和糧食產量。另一方面,服務外包可以推動農業機械技術的應用與推廣。目前農業服務外包主要集中于農業機械服務方面,隨著農機服務外包的發展,越來越多的農戶選擇農業機械化生產來替代傳統的人工耕種,不僅提高了糧食生產效率,同時也推動了農業機械技術的應用與推廣。當前,糧食生產外包程度較高的環節主要集中于整地、播種、插秧、收割等機械化作業程度較高的環節。機械化作業水平的提高,有利于糧食產量的提高。例如,在整地環節,通過機械深耕、松土等方式可以增強土壤含水保墑能力和有機質含量,為糧食播種創造良好的環境,有利于糧食作物的發育和生長;在播種環節,機械化作業能夠提高糧食作物的種植行間距和播種深度,保證播種量的精準度,合理科學的播種方式有利于糧食產量的提高。相關研究表明,農業機械化每提高1%,糧食產量將會提升5%[18]。

基于上述分析,提出假說2：農機服務外包有利于糧食增產。

1.3 非農就業與農機生產服務外包對糧食產量的聯合影響

農機服務外包和非農就業二者之間存在相互作用,共同影響糧食產量。作為一種新型農業經營方式,農機服務外包的產生改變了農業經營方式和農業生產要素投入比例,對勞動要素投入要求相對減少,既為非農就業提供了條件,也解決了非農就業引致的勞動力短缺問題。而非農就業一方面引致對農機服務外包需求的增加,為農機服務外包發展創造需求條件,另一方面,非農就業提高了農民收入,使得農戶有能力購買農機外包服務。

因此,非農就業與農機服務外包存在相互作用,互為條件,非農就業使得農戶家庭勞動力資源得到優化配置,為農機服務外包發展提供了條件,而農機服務外包解決了農戶家庭勞動力短缺的問題,為農戶家庭勞動力資源配置提供了條件。

農機服務外包和非農就業的這種相互作用從兩個方面影響糧食產量：一方面,非農就業使得從事糧食生產的農業勞動力弱質且數量不足,但在農業服務外包發展完善的條件下,弱質農戶會傾向選擇農機服務外包繼續從事糧食種植活動,此時農機服務外包發揮對農業勞動力短缺的“替代效應”,這種“替代效應”客觀上提高了糧食種植的機械化水平,促進糧食生產規模擴大,有利于糧食產量的提高;另一方面,通過農機服務外包替代勞動力,可以解決農業高投資需求和農戶低購買力之間的矛盾,在土地高度細碎化、生產分散化的現實情況下實現農業機械化水平的提升。農機服務外包通過勞動分工將農業勞動力從土地中釋放出來,并且通過非農就業增加非農工資性收入,非農工資性收入的增加提高了農戶糧食生產環節外包意愿與能力,同時服務外包減少了農戶自行購買農業機械的需求,使得農戶有充足的資金從事糧食生產種植活動,從而促進糧食增產。

基于上述分析,提出假說3：非農就業和農機服務外包相互作用,農機服務外包在一定程度上能彌補非農就業對糧食產量的不利影響,二者對糧食產量的聯合影響為正。

2 數據指標與計量方法選擇

2.1 變量指標與數據說明

1) 被解釋變量。糧食產量(RICE)是本文的被解釋變量,本文研究的糧食主要包括水稻、玉米、小麥三大糧食作物。為直接反映糧食產量的真實情況,本文選取糧食總產量來衡量糧食產量。

2) 核心解釋變量。本文的核心解釋變量主要包括非農就業(JOB)和農機服務外包(SERVICE)。其中,非農就業(JOB)借鑒學者的做法[19],采用非農業部門年末就業人數占總就業人數的比例(第二、三產業就業人數/總就業人數)來量化非農就業。

農機服務外包(SERVE)是本文研究的核心解釋變量。農機服務外包涵蓋機耕、機播、機收、灌溉、病蟲害防治等多環節,不同環節服務外包對農業服務外包的貢獻度各不相同,不能簡單將其匯總相加。現有文獻表明,耕、種、收三個環節的外包在農業服務外包環節中更為普遍,借鑒學者的做法[20],從耕、種、收三個外包服務環節綜合衡量農機服務外包水平,同時參考《2020中國機械工業統計年鑒》,對耕、種、收三個外包服務環節分別賦值0.4、0.3、0.3。農機服務外包的計算如式(1)所示。

農機服務外包=0.4×機耕率+0.3×機播率+

0.3×機收率

(1)

其中,機耕率為機械耕作環節外包面積與農作物種植面積之比;機播率為機械播種環節外包面積與農作物種植面積之比;機收率為機械收割環節外包面積與農作物種植面積之比。

3) 控制變量。借鑒已有研究,本文選取以下四個控制變量：

城鎮化(URBAN)。城鎮化過程中,大量農村勞動力轉移到城鎮,導致農業勞動力減少,糧食種植面積可能隨之減少,進而影響糧食產量,城鎮化作為影響糧食產量的重要變量之一備受學者關注。本文以城鎮人口占總人口的比重來衡量城鎮化水平。

農村用電量(ELE)。農村用電量可以一定程度反映該地區在農業生產過程中機械化作業水平,用電量越高說明機械化程度越高,越有利于糧食產量的提升。

基礎設施(STRU)。農田水利等基礎設施反映了糧食種植的基礎支撐條件,完善的基礎設施有利于糧食的播種與生長。本文以有效灌溉面積衡量基礎設施。

受災面積(DIS)。農業災害對糧食產量的影響極大,受災嚴重可能導致當年糧食產量銳減甚至顆粒無收,本文以受災面積衡量受災情況。

2.2 數據來源與描述性統計

鑒于數據的可獲得性,本文選取的數據樣本期間為2011—2020年,數據主要來源為EPS數據庫、《中國農業機械工業年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》以及各省(市)統計年鑒。相關數據來源與變量的描述性統計見表1。

表1 相關變量說明Tab.1 Description of the relevant variables

2.3 實證模型設定及估計方法說明

根據研究假設,本文構建的基準回歸模型如式(2)所示。

RICEit=α0+β1JOBit+β2SERVEit+

β3CONit+θi+?t+εit

(2)

式中：RICE——糧食產量;

JOB——非農就業;

SERVE——農機服務外包;

CON——一系列控制變量集合;

θi——個體固定效應;

?t——時間固定效應;

εit——隨機擾動項;

i——省份;

t——年份。

3 實證分析

3.1 基準模型分析

為深入探究農機服務外包、非農就業以及二者交互項對糧食產量的影響,本文構建3個模型進行研究：模型(1)為估計非農就業對糧食產量的影響;模型(2)為估計農機服務外包對糧食產量的影響;模型(3)為估計非農就業和服務外包的交互項對糧食產量的影響。本文運用Stata16軟件,表2為模型的估計結果。

表2 基準回歸Tab.2 Benchmark regression

由模型(1)估計結果可知,非農就業對糧食產量的回歸系數為-0.330,且在1%的水平下顯著,即非農勞動力每增加1%,糧食產量將會減少33%,說明非農就業不利于糧食產量的提高。主要原因在于非農就業造成農業勞動人口減少,勞動力缺乏,農業資源閑置,原有的農田難以得到充分開墾利用,農業生產要素投入質量下降,進而造成糧食產量減少。據此,假說1得到驗證。

由模型(2)估計結果可知,農機服務外包對糧食產量的回歸系數為0.067 3,且在10%的水平下顯著,即農機服務外包每增加1%,糧食產量將會增加6.73%,說明農機服務外包有利于糧食產量的提高。農機服務外包的發展可以產生服務規模經濟,實現從耕地規模經營向服務規模經營轉變和糧食生產的縱向分工。相較于小糧農,農機服務外包擁有的規模化、專業化和機械化等得天獨厚的優勢。糧食種植的整地、播種、病蟲害防治以及收割等關鍵環節進行外包,不僅充分發揮糧食生產投入要素最優配置,提高糧食生產效率,還能實現農戶增收,糧農增產。據此假說2的驗證。

由模型(3)估計結果可知,非農就業和農機服務外包的交互項對糧食產量的回歸系數為0.413,且在1%的水平下顯著,即農機服務外包對糧食產量的正向作用大于非農就業對糧食產量的負面影響。主要原因可能,一方面農機服務外包兼具規模經營和勞動分工的特征,其勞動力的“替代效應”能有效緩解非農就業造成的勞動力短缺問題,同時,農業機械的使用提高單位土地面積的糧食產出效率,對糧食產量具有顯著的促進作用。另一方面,非農就業催生了農機服務外包的發展,進一步強化了農機服務外包的正向作用。據此,假說3得到驗證。

3.2 穩健性檢驗

為檢驗研究結果的可靠性,本文依次使用系統GMM、縮尾處理和縮短年份三種方法檢驗基準估計結果的穩健性。

首先,為避免內生性問題,本文使用系統GMM模型來緩解可能存在的內生性的問題,模型估計結果如表3模型(4)所示。在進行系統GMM回歸后,非農就業、農機服務外包以及兩者的交互項與基準回歸結果總體一致。其次,對數據整體進行縮尾處理,其結果如表3模型(5)所示,模型估計結果除回歸系數略有不同外,與基準回歸基本一致,說明基準回歸估計結果可靠。最后,為避免2020年新冠疫情對本文結果可能造成的干擾,在剔除2020年的數據后對模型重新進行回歸,結果如表3模型(6)所示,回歸結果表明非農就業對糧食產量的影響有顯著的負面影響,農機服務外包對糧食產量有顯著的正向影響,且非農就業和農機服務外包的交互項對糧食產量具有顯著的正向影響。綜上所述,本文的研究結論穩健可靠。

表3 穩健性檢驗Tab.3 Robustness test

3.3 區域異質性檢驗

在基準回歸中,非農就業和農機服務外包以及兩者的交互項對糧食產量的影響呈現較為穩定的關系,不同區域間非農就業和農機服務外包發展程度各不相同,那么不同的經濟發展水平的區域間,非農就業、農機服務外包以及兩者的交互項對糧食產量的影響是否存在差異?表4匯報了經濟發展水平不同地區的回歸結果。

表4 異質性檢驗Tab.4 Testing for heterogeneity

由表4可看出,在模型(7)和模型(8)中,東部地區和中部地區非農就業、農機服務外包以及兩者的交互項對糧食產量的回歸系數均顯著。其中東部地區非農就業、農機服務外包對糧食產量的影響均大于中部地區,但中部地區非農就業和農機服務外包的交互項對糧食產量的影響大于東部,可能原因是,東部地區非農就業機會較多,農戶非農就業程度較高,同時,農機市場化程度高,其農機服務外包也相應發展較好,但東部地區農業體量在三大區域中最小,總體上二者的交互作用對糧食產量影響較小,中部地區的湖北省、湖南省、河南省等省(市)是我國的糧食主產區,農業體量大,其中糧食生產在農業生產活動中具有舉足輕重的地位,非農就業與農機服務外包的交互對糧食產量影響相對較大。西部地區只有非農就業對糧食產量的影響系數顯著,其原因可能是西部地區經濟相對發展緩慢,與東、中部相比城鄉差異相對較大,農戶在農村和城鎮所獲工資報酬級差大,西部地區農村勞動力流出程度較高,但農業機械化水平較低,農機服務外包發展較慢,導致非農就業對糧食生產的負向相對顯著。

4 結論與政策啟示

基于全國31個省(市)2011—2020年省際面板數據,實證檢驗了非農就業、農業生產服務外包以及兩者的交互作用對糧食產量的影響。研究結果表明：第一,非農就業對糧食產量具有顯著的負面影響,具體表現為非農就業程度越高,對糧食產量的負面效應越大。第二,農機服務外包對糧食產量的增產效應顯著,服務外包發展程度越高,提高糧食產量的效果越好。第三,非農就業和農機服務外包的交互項對糧食產量有正向效應,且農機服務外包對糧食產量的正向效應大于非農就業對糧食產量的負面效應。

基于上述結論,提出如下對策建議。

1) 合理引導農戶非農就業,確保農業生產力。非農就業是農戶增收的一條重要途徑,但本文研究結論顯示非農就業不利于糧食產量的提高,因此有必要確保農業勞動力數量,穩定糧食產量。政府出臺制定相應的法律政策,統籌城鄉基礎服務發展,推動城鄉社會保障均等化,增強鄉村地區的“黏性”,讓農村留得住青年勞動力,確保糧食生產擁有足夠勞動力,保障糧食安全。

2) 完善農機服務外包體系,推動農業現代化。研究表明農機服務外包的糧食增產效應顯著,因此加快農機服務外包環節建設,提升農業社會化服務水平。首先,鼓勵農業合作組織和家庭農場等新型農業經營主體擴大服務半徑,滿足農戶各生產環節的農機服務需求。其次,積極推廣農業機械化服務模式,充分挖掘農業機械聯耕聯種的規模效應。再者,對于大型農業機械的提供方給予一定的財政補貼和政策扶持,推動農業服務外包的縱向化發展,構建現代化“保姆式”農業服務外包模式,提高糧食生產動力。

3) 合理配置糧食生產要素投入,充分挖掘糧食產能。在人口紅利趨于消失的背景下,糧食生產動能由傳統的勞動密集型生產模式逐步轉向技術、資本密集型生產方式,依靠勞動力種植糧食優勢不再,深化糧食生產方式改革,加快資本、技術密集型農業生產轉向,實現糧食規模化經營。同時以科技創新為支撐、聚焦糧食安全、農業防災減災等領域,攻堅農業數字化等關鍵技術,形成一條科技進步、可持續發展的糧食高質量發展道路。