农业生产性服务采纳为什么存在结构性失衡？——一个来自环节风险异质性的探讨

李 丹，周 宏，夏 秋

(1.南京农业大学经济管理学院，江苏 南京 210095；2.南京财经大学国际经贸学院，江苏 南京 210023)

一、引言与文献综述

农业生产性服务通过农业生产的专业化和分工协作，不仅有效解决“谁来种地”的问题，还可实现农业生产的外部规模经济[1]，在农业农村现代化发展过程中发挥着重要作用。习近平总书记提出“要构建以生产性服务为支撑的立体式复合型现代农业经营体系”，学者们更是将农业生产性服务誉为中国农业现代化历史上的第三次动能[2]。农业农村部发布的《新型农业经营主体和服务主体高质量发展规划(2020～2022)》也提出，农业生产性服务要在破解“谁来种地”难题的同时提升农业生产经营效率，从而促进产业兴旺、实现乡村全面振兴。由此可见，农业生产性服务已然成为农业生产转型中不可或缺的重要环节。

早期的农业生产性服务表现为机械对劳动力的替代。随着农业生产性服务的不断发展，肥料管理、病虫害防治等技术密集型环节的生产性服务也逐渐兴起，此类服务在优化资源配置、提升种植效率及促进生产方式转变等方面优势明显，但一直陷入农户采纳程度偏低的困境[3]。张忠军和易中懿(2015)、王建英等(2018)均指出农业生产实践中农户对技术密集型环节生产性服务的采纳程度显著落后于对劳动密集型环节生产性服务的采纳程度，环节服务采纳比重失衡已成为制约农业生产性服务发展的突出问题[4][5]。针对这一现象，部分学者展开了一些有益的探讨。曹峥林等(2017)从交易成本的视角指出，相较于劳动密集型环节，技术密集型环节生产性服务对经济发展水平、农业补贴等外部环境有着更高的要求[6]。周丹等(2016)基于替代要素规律，发现劳动密集型环节服务采纳受劳动力数量、机会成本等因素的影响，而技术密集型环节服务采纳则与生产性服务的专业化程度直接相关[7]。

然而，从农业生产环节的内部特征来看，劳动密集型环节主要以机械作业的形式展开且拥有较高的生产技术和生产标准，对农业生产风险的影响较小[8]。相比之下，技术密集型环节受自然条件、种植技巧及田间管理等因素的综合作用，作业质量好坏对农业生产风险影响较大[9]。蔡荣和蔡书凯(2014)的研究显示，农业生产环节作业任务的复杂性和作业效果的不确定性是造成农户生产性服务采纳存在差异的主要原因[10]。但由于农业生产具有不可分性，难以精准判断是哪一个生产环节作业导致农业产量损失。在此情形下，为降低可能存在的生产风险，风险规避程度更高的农户会减少技术密集型环节服务的采纳。那么，环节风险异质性是否造成农户服务采纳的结构性失衡呢？

基于上述的研究背景和现实问题，本文拟从风险视角切入，创新之处在于构建基于生产风险的农户决策模型，重点探讨环节风险异质性对农业生产性服务环节采纳的影响作用，尝试解释环节服务采纳失衡的可能原因。同时，考虑到水稻作为我国重要的口粮作物，且种植过程中生产性服务需求层次丰富、具有典型性，因而本文以江苏地区水稻种植农户为研究对象。通过本文的分析，旨在探讨农业生产性服务发展的现实约束及可能的破解路径，以期为推动农业现代化进程、夯实乡村振兴战略实施提供有益的参考。

二、理论基础与研究假说

根据理性经济人假设，农户依据自身资源禀赋条件选择最优的资源配置，以实现效用最大化。考虑到农业作为弱质性产业，其生产经营收益存在不确定性，本文引入农户的期望效用函数。参照Benjamin(1992)的研究[11]，我们构建如下的农户期望效用最大化函数：

MaxE[U(Y,L;λ)]

(1)

在给定农户基本特征λ和闲暇L时，农户的期望效用最大化即转化为期望财富最大化。而农户的期望财富函数可表示为：

E(Y)=E(Y0+P·Q-ω·X)

(2)

其中，Y0为农户家庭初始财富积累，P·Q表示农业收入，Q为农业生产函数，P农业产出的平均价格，X为农业生产要素种类l的投入向量，ω为投入要素的平均价格。为分析生产风险下的农业收入构成，我们引入Just等(1978)的生产函数。此时，农业产出的表达式为[12]：

Q=f(X;α)+h(X;β)·θ

(3)

其中，f(X;α)为农业产量的平均值方程，h(X;β)表示农业产量的风险方程，θ表示产量风险波动的误差项且满足N(0，1)的独立同分布，α和β分别为农业生产要素对应的技术参数向量。因此，农业产量的均值可表示为E(Q)=f(X;α)，农业产量的方差为Var(Q)=[h(X;β)]2。此时，农业生产的边际产量风险方程可进一步表示为：

∂Var(Q)/∂Xl=2·h(X;β)·∂h(X;β)/∂Xl

(4)

根据(4)式的推导可知，当∂h(X;β)/∂Xl>0时，农业生产风险随着Xl的增加而增加，Xl可被定义为风险增加型要素投入；当∂h(X;β)/∂Xl<0时，Xl为风险降低型要素投入。从农业生产实践来看，由于农业生产性服务中“委托-代理”问题的存在，导致生产性服务的嵌入可能引起农业产量的负向波动，故而农业生产性服务属于风险增加型要素投入。

进一步地，我们将农业生产风险函数(3)式代入农户期望效用最大化函数(1)式中，可得：

MaxE〈U{Y0+P·[f(X;α)+h(X;β)·θ]-ω·X,L;λ}〉

(5)

根据(5)式，求解农户期望效用最大化的一阶均衡条件为：

P·∂f(X;β)/∂Xl=ωl-δ(·)·P·∂h(X;β)/∂Xl

(6)

其中，δ(·)=E[U′E(Y,L;λ)·θ]/E[U′(Y,L;λ)]表示农户的风险特征[13]，U′=∂U/∂Y。根据Chambers(1983)的研究[14]，δ(·)<0表示农户风险特征为风险规避型，δ(·)>0则表示农户风险特征为风险偏好型。根据(6)式，对风险规避型农户来说(即δ(·)<0)，如果某种要素属于风险增加型要素投入(即∂h(X;β)/∂Xl>0)，则P·∂f(X;β)/∂Xl>ωl成立，要素的边际价值大于要素价格，说明该要素实际投入量低于最优投入量。也就是说，风险规避型农户更倾向于减少风险增加型要素投入，以规避可能存在的产量损失。由此，我们提出本文的第一个研究假说：农业生产性服务作为一种风险增加型要素投入，风险规避型农户会减少生产性服务的采纳。

进一步地，为分析环节风险异质性对农户服务采纳的影响，我们构造如下的函数：

H=P·∂f(X;β)/∂Xl-ωl

(7)

其中，H>0时，P·∂f(X;β)/∂Xl>ωl，要素的边际产量大于要素价格，说明此时的农业生产要素投入不足；H<0时，P·∂f(X;β)/∂Xl<ωl，说明要素投入过量。随着H绝对值的增大，要素投入不足(或过量)的情况越严重。显然，随着产量风险的增加(即P·∂h(X;β)/∂Xl增大)，H也相应增大，要素投入不足将进一步凸显。结合农业生产性服务特征可知，劳动密集型环节作业标准化程度较高，对水稻生产风险影响较低[15]，而技术密集型环节作业效果与生产技术关联较大，其对生产风险的影响程度也更高[16]。由前文可知，由于技术密集型环节具有更高的生产风险，风险规避型农户为降低可能的产量损失会进一步减少技术密集型环节的服务采纳。由此，我们提出本文的第二个研究假说：相较于劳动密集型环节，风险规避型农户会进一步减少技术密集型环节生产性服务的采纳。

三、数据来源与模型设定

(一)数据来源

作为我国第四大水稻生产省份，江苏省的水稻种植历史悠久，生产性服务体系发育相对完善，具有较好的代表性。本课题组于2018年7月至2019年9月在江苏省采用分层抽样与随机抽样相结合的方法展开问卷调查。考虑到省域内各地区农业生产性服务发育程度存在差异，我们在苏南、苏中和苏北3个区域随机抽取3～4个地级市，在地级市中抽取1～2个县或县级市，再从每个县或县级市中抽取2～3个乡镇，进而随机调查2～3个自然村，在每个样本村随机抽取10个农户。问卷内容涉及农户家庭基本特征、农业生产特征等诸多方面。共计发放问卷1467份，回收问卷1174份，问卷有效率为80.23%。

(二)模型设定

农业生产性服务从产业链的角度可划分为产前、产中和产后环节，而产中环节是影响农业产出的关键，因此本文主要探讨产中环节农业生产性服务的采纳行为。参照王志刚等(2011)的相关研究[17]，结合江苏省的水稻种植实践特征，本文选取整地、插秧、施肥、打药和收割五个生产环节展开分析(1)需要说明的是，灌溉也是水稻种植中的重要环节。但随着乡村基础设施建设的不断完善，江苏地区的水稻灌溉已全部完成村组统一灌溉，不存在灌溉环节的生产性服务，因而未将灌溉环节纳入分析框架。。

对单个环节的服务采纳行为，通常借助于二元Probit模型进行分析。但单方程估计未能考虑到各个环节服务采纳间可能存在的相关性问题[8][16]，从而造成模型估计的效率损失。Mv-probit模型通过将独立的方程联合估计，能进一步判断各环节服务采纳间的相互关联作用[18]，故而本文拟采用Mv-probit模型对各环节服务采纳行为展开分析，并构建如下的模型：

(8)

(9)

其中，y*表示模型的潜变量，y是各环节服务采纳情况的实际观测变量。

本文的被解释变量为农户是否采纳生产性服务，核心解释变量为农户的风险属性。孙顶强等(2019)及蔡键(2014)的研究中利用一系列农业风险问题观测农户风险属性[16][19]，但该测度方式难免受到农户的经营特征、农业技能等方面的干扰。本文参照黄季焜等(2008)、朱臻等(2016)的研究，拟采用Holt实验法度量农户风险属性(2)设计彩票实验，共计包含5个问题，风险系数依次递增。每个问题涵盖高风险和低风险两个选项，高风险选项结果赋值为0，低风险选项结果赋值为1。根据农户对5个问题的选择结果进行累加并确定其得分，依据农户的得分判定其风险程度，从0到5风险规避程度依次递增。，并根据农户最终的实验得分判定其风险程度[20][21]。

除上述指标外，借鉴已有学者的相关研究，本文还控制农户基本信息、家庭种植特征、生产性服务价格和自然经济环境等因素(如表1所示)。

表1 变量的设置及说明

四、实证研究结果及分析

(一)模型回归结果

表2报告了农户生产性服务采纳情况。整体而言，劳动密集型环节服务采纳程度高于技术密集型环节服务。其中，收割环节服务采纳程度最高(达到86.16%)，而打药和施肥环节服务采纳比例较低(分别为36.37%和35.01%)。可见，农户在采纳生产性服务的过程中确实存在结构性失衡的现象。

表2 农业生产性服务各环节采纳情况

进一步地，运用stata15进行Mv-probit估计，实证回归结果如表3所示。atrho值均通过1%水平上的显著性检验，说明各环节的服务采纳行为不是独立的，这在一定程度上验证了本文计量方法选取的合理性。因变量回归似然比检验亦均在1%的水平上显著，拒绝因变量相关系数为0的原假设。从模型实证结果来看，农户风险规避程度对插秧、施肥和打药环节服务采纳具有显著的负向影响，对整地和收割环节服务采纳的影响并不显著。整地和收割环节对劳动力需求的强度较大，属于劳动密集型生产环节，同时这两个环节的服务主要借助于农用机械完成，作业标准化程度较高，农户对生产风险的担忧程度较低，因而农户风险规避程度对其采纳环节服务的影响并不显著。而插秧、施肥、打药环节对生产技术要求相对较高，属于技术密集型生产环节，同时插秧环节的出苗率、施肥和打药环节的作业效果将直接影响水稻产量，风险规避型农户为降低可能存在的生产风险而减少插秧、施肥和打药环节的服务采纳。由此可见，农户风险规避程度越高，越倾向于降低高风险的技术密集型环节服务的采纳，从而导致农业生产性服务环节采纳的结构性失衡。

表3 风险属性与生产性服务环节采纳行为的回归结果

在控制变量中，决策者兼业对整地和收割环节服务采纳具有显著的正向影响，说明农户面临劳动力配置时首先减少低风险环节的劳动力投入，从而导致劳动密集型环节服务采纳比重较高；相较于在本乡镇内兼业的农户，在乡镇外的县内和县外地区兼业对生产性服务采纳具有显著的促进作用，非农就业地点的回归系数显示非农就业地点越远的农户越倾向于采纳农业生产性服务。农业劳动力数量对插秧、施肥和打药环节服务采纳具有显著的抑制作用。插秧、施肥和打药环节作业需具备一定的生产技能且作业质量直接影响农业产量，因而当农业劳动力充足时，农户会减少服务采纳而选择自我作业。生产性服务价格对整地和收割环节服务采纳具有显著的负向影响，说明在劳动密集型环节，生产性服务作为一种服务性商品满足需求价格理论的一般规律，即服务成本的增加会抑制农户对服务的采纳。但在技术密集型环节，服务成本对农户的采纳行为并不产生显著影响。这可能是由于在技术密集型环节，不同主体的服务作业效果存在明显的差异，不同价格背后可能对应的是不同的服务质量，故而农户在技术密集型环节的服务采纳决策受到价格的影响较小[22]。除此之外，种植规模、家庭年均总收入、职业度和农业机械现值也显著影响各环节的服务采纳。

(二)模型回归结果的进一步讨论

随着土地流转和适度规模经营的不断推进，农业生产主体呈现规模经营主体和小农户并存的现状。为检验不同种植规模农户风险属性对环节服务采纳影响机制的差异，本文在模型中加入农户风险规避程度与种植规模的交互项(回归结果如表4所示)(3)本文以样本来源的地级市为单位，根据市域内样本农户种植规模的中位数划分规模农户组和小农户组。。该交互项对插秧、施肥和打药环节采纳具有显著的负向影响且在1%的水平上显著，对整地和收割环节影响并不显著，说明相较于小规模农户，规模经营主体风险规避程度对技术密集型环节服务采纳的不利影响更加明显。小规模农户的农地大多为自家农地且大部分存在兼业行为，农业收入占比较低，而规模经营主体的农地大多来自土地流转，农业生产以扩大经营收益为主要目的，农业收入占家庭总收入的比重较大。较高的农业收入占比使农户更加关注农业产量的高低，导致风险规避型经营主体进一步减少高风险的技术密集型环节的服务采纳，以确保农业产量稳定。

表4 风险属性、种植规模与生产性服务环节采纳行为的回归结果

此外，从前文的分析中可看出，农户的采纳决策在很大程度上受到服务环节异质性的影响，而农业保险作为降低农业风险、保障农户收益的重要手段能否降低农户对生产风险的担忧，进而在一定程度上解决环节服务采纳比例失衡的问题呢？为探讨这一问题，本文进一步在模型中加入农户风险规避程度与农业保险的交互项(回归结果如表5所示)(4)本文以农户在一季水稻种植过程中是否购买生产性农业保险的虚拟变量作为代理指标。。从模型的回归结果可见，该交互项对插秧、施肥和打药环节采纳具有显著的正向影响，说明农业保险能在一定程度上削弱农户风险规避程度对技术密集型环节服务采纳的不利影响。农业保险可被视作一种减少收入波动的外部风险管理措施，在发生农业风险时能给予农户农业收入的保障，在一定程度上降低农户对生产风险的担忧，从而促进风险规避型农户对高风险的技术密集型环节服务的采纳。

表5 风险属性、农业保险与生产性服务环节采纳行为的回归结果

(三)稳健性检验

表6 风险属性与生产性服务采纳行为的分组回归结果

同时，考虑到农户风险属性作为本文的核心解释变量，其度量的准确性直接影响研究的可靠性，因而本文引入农户新技术采纳指标(6)问卷设计如下：如果有一项关于农业生产新技术，它可能会提高产量，但也有一定的风险，您的采用时间为多少？1.一有这个技术就使用；2.有部分人使用后再使用；3.大家都使用之后再使用。已有研究指出，采纳新技术的时间越晚，说明农户越不愿意承担产量风险，从而间接显示其风险规避程度越高。，替代Holt实验法得到的风险测试得分，作为农户风险属性的代理变量纳入模型中进行稳健性检验。同样地，借助Mv-probit模型分析，atrho值和回归似然比检验均通过1%水平上的显著性检验(回归结果如表7所示)。农户新技术采纳指标对插秧、施肥和打药环节服务采纳具有显著的抑制作用，新技术采纳与种植规模的交互项对插秧、施肥和打药环节服务采纳具有显著的负向影响，新技术采纳与农业保险的交互项对插秧、施肥和打药环节服务采纳具有显著的正向影响。这一分析结论与前文一致，进一步验证了本文核心指标选择的准确性，所得结论也较为稳健。

表7 稳健性检验结果

五、结论与政策建议

本文基于风险视角，尝试解释农业生产性服务环节采纳比例失衡的内在原因。研究发现，农户大多为风险规避型群体，为降低可能存在的农业产量损失，他们减少高生产风险的插秧、施肥和打药等环节服务采纳，由此造成生产性服务环节采纳的结构性失衡。为破解这一问题，我们可从以下几方面入手。首先，进一步推行农业生产全程机械化，通过标准化的种植操作来降低服务环节生产风险，并将工作重点侧重于育秧插秧、田间管理等技术密集型环节，提高机插秧、统防统治的作业质量和覆盖范围。其次，加强农业生产性服务行业管理，提升生产性服务质量，以增强农户信任。加大生产性服务的培训力度，增强生产性服务主体的生产技能，以提高服务环节的作业质量、降低农户对生产风险的担忧，从而消弭农户风险规避程度对环节服务采纳的不利影响。同时，加快制定生产性服务标准格式合同，统一服务合约签订规范，尤其是针对规模经营主体，建立服务档案、做好服务售前售后工作，积极发挥服务契约在约束服务行为、确保服务质量等方面的重要作用，切实做到保障农户利益。最后，增加农业保险品类范畴，丰富农业风险外部管控措施。鼓励各地区根据农业生产禀赋特征，因地制宜地开展产量保险、服务环节保险等保障力度强、专业化程度高的农业保险品种，满足农业经营主体和服务主体的多层次、多样化的风险保障需求。