农地规模、社会化服务与农用化学品减量投入*

王江雪，李大垒

（西北农林科技大学经济管理学院，陕西杨凌 712100）

0 引言

为缓解粮食总量不足，中国农业曾过度依赖于农用化学品投入。短期的农用化学品投入对产量增长卓有成效[1]，但过量的农用化学品投入，会对地表水造成严重威胁[2]，并引起土壤板结、食品安全等其他危机。2021年“中央一号文件”指出：要持续推进化肥农药减量增效，推广农作物病虫害绿色防控产品和技术。因此，推进农用化学品减量投入已成为推进农业绿色发展的重要任务。

扩大农地规模可显著提高农业生产的技术效率[3]，一直以来被认为是建设现代农业的必然路径。不乏有学者已探究过农地规模与农用化学品减量投入的关系，如Gelgo发现农场规模对有机肥施用强度有正向影响[4]；Nasrin等人的研究结果表明大型农场规模经营主体，比边缘小农户了解更多的肥料补贴政策[5]。通过扩大农地规模推进农用化学品减量投入不失为一种应对之策，但根据《中国农业农村统计摘要（2020）》数据显示，2019年农户流转的耕地面积较前一年仅增加3.000%，将承包耕地转出的农户较上一年仅增加1.200%，农地流转收效甚微，农地规模化经营进程缓慢，小农户仍然占据经营主体主要地位。

但是，Aryal等发现孟加拉国小农户通过购买农业机械作业等社会化服务，可帮助小农户走上农业机械化之路[6]；Benin证明设立专业的社会化服务组织，有利于推广农业机械服务、增加产量、提高劳动生产率[7]。因而，罗必良和李尚蒲建议通过社会化服务解决小农户家庭经营的细碎化问题，助中国走上农业现代化之路[8]。随着社会化服务研究热度的增加，Lyne等测算指出，社会化服务可提高农产品的质量[9]；Koike研究表明专业的社会化服务有助于实现农业可持续发展[10]。

中国共产党第十九届中央委员会第五次全体会议对农业专业化社会化服务体系和多种形式的适度规模经营同时提出了发展要求。农地规模与社会化服务的同时推进成为学界热议。Keil等发现社会化服务的提供者一般都是经营规模较大的农户[11]，许秀川等也指出农机大户不但可以为自己提供农业机械服务，同时也会辐射至周边小农户[12]。从经济学原理来理解，分工依赖于市场容量。社会化服务是以农业生产环节分工为本质的，所以须通过扩大农地规模来增大市场范围[13,14]。

可见，农地规模、社会化服务与农用化学品减量投入，三者之间的关系在前人研究中已有探索但尚未完全厘清。文章以农用化学品减量投入作为最终目标，辨析农地规模、社会化服务对农用化学品减量投入的助推效力，进一步探究农地规模对社会化服务的影响机制，阐明社会化服务在农地规模与农用化学品减量投入之间如何发挥中介作用，为推进中国农业绿色发展提供有效路径。

1 数据来源与变量选取

1.1 数据来源

该文数据来源于2020年“黄河流域生态保护与农业农村高质量发展”专项调研数据库。为防止作物种类差异性过大引起研究结果不准确，将研究对象限定为粮油种植农户，且剔除粮油经营规模在个体总经营规模中占比过小的农户。最终确定的有效样本量为830户，样本范围覆盖宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南5个省级行政区域。

1.2 变量选取

结合已有研究和问卷中题目设计，该文所确定的潜变量、观察变量及其在问卷中所对应的具体来源见表1。

表1 变量选取与具体数据来源

2 研究方法与模型构建

2.1 研究方法

许庆和尹荣梁认为，扩大农地规模，旨在以一定经营规模的农地为基础，实现农业生产的规模经济[15]。张露和罗必良进一步细化概念，认为经营规模仅为农地规模的一种形式，实则农地规模还包括地块规模、连片规模等多种指标[16]。

社会化服务指农业生产的前、中、后各环节中，社会经济组织为农业经营主体提供的各种支持服务。能与农地规模、农用化学品减量投入产生紧密联系的社会化服务主要聚焦于耕整、播种、收获、灌溉、病虫害防治等产中环节[17]。

农用化学品投入的量化，主要由化肥用量、化肥金额、农药金额等指标表达。

该文选择结构方程模型（SEM）为主要研究方法。结构方程模型的测量模型可用多个观察变量表达一个潜变量，结构模型可进一步探究潜变量之间的关系。除此之外，结构方程模型采用最大似然估计法得到无偏一致估计，同时提供总体模型检验和独立参数估计检验，可根据检验结果和模型修正建议进行模型调整，使模型拟合更优。

测量模型表达式为：

结构模型表达式为：

式（1）至（3）中，ξ代表外生潜变量，指农地规模和社会化服务；Γ代表外生潜变量之间的关系；X代表外生观察变量，指农地规模的各项指标和社会化服务的各项指标。η代表内生潜变量，指农用化学品投入；B代表内生潜变量之间的关系；Y代表内生观察变量，指农用化学品投入的各项指标；Λx和Λy代表因子载荷矩阵，δ、ε和ζ代表误差项[18]。

2.2 模型构建

根据所选变量和研究目的，假设结构方程模型设计如图1所示。

图1 结构方程模型假设

2.3 模型有效性检验

2.3.1 信度检验

该文采用SPSS 25.0对数据进行信效度分析。

常见的信度检验方法有Cronbach′s α和C.R.，在社会科学研究中，Cronbach′s α的临界值为0.6，C.R.的临界值为0.7，大于临界值说明内部一致性较好，数据可信度较高[19]。由表2所示的信度检验结果可知，该文3个潜变量及总量表的Cronbach′s α均大于0.6，C.R.值均大于0.7，检验结果符合既定标准，数据可信。

表2 信度检验

2.3.2 效度检验

常用的效度检验有结构效度检验和收敛效度检验。各观察变量标准负荷大于0.5，各潜变量KMO值大于0.6，Bartlett球形检验显著性水平低于0.05，证明数据结构效度较好。平均方差提取量（AVE）大于0.5，证明数据收敛效度较好。

由表3可知，该文所有观察变量的标准负荷均大于0.5，除农用化学品投入的KMO略低，其他潜变量及总量表的KMO值均大于0.6，Bartlett球形检验的显著性水平均达到了1‰，平均方差提取量（AVE）均大于0.5。以上指标即可证明数据的结构效度与收敛效度较好，数据有效性较强。

表3 效度检验

3 结果与分析

3.1 全部样本分析

用AMOS 24.0软件将全部样本数据代入结构方程模型进行拟合优度检验。并参考Modification Indicies的建议，进行合理的模型修正。表4详细展示了所选拟合指标、指标含义、拟合标准和拟合结果。从拟合结果来看，全部拟合指标均符合拟合标准，模型拟合度较好。

表4 全部样本拟合度

而后，将全部的830户样本数据代入图1构建的结构方程模型，采用最大似然估计法进行路径回归分析，结果如图2所示。

图2 路径关系

（1）就测量模型而言，所有观察变量对潜变量的路径系数都在1‰的水平上显著，说明所有潜变量都能被所选观察变量极好地表征。

（2）就结构模型而言，可发现：农地规模对农用化学品投入的路径系数为0.005，影响为正且不显著，表明农地规模并未对农用化学品投入产生减量效果；社会化服务对农用化学品投入有负向影响并在1‰的水平上显著；农地规模对社会化服务的路径系数为0.024，虽有推动作用，但结果并不显著。

三者之间有关系不显著的原因可能是，结构方程模型默认潜变量间的关系呈线性，而农地规模与农用化学品减量投入之间、农地规模与社会化服务之间的关系可能呈非线性。张露和罗必良揭示出农地规模与农用化学品减量投入之间呈倒“U”型关系[16]；李宁等指出由于农机购买成本较高，小农户倾向于购买农业机械作业等社会化服务，随着农地规模的扩大，自购农机更能降低生产成本，社会化服务程度又随之降低[20]。

3.2 农地规模分等级分析

为了探究不同等级的农地规模中，农地规模、社会化服务与农用化学品减量投入的关系，参照已有文献的研究[21]并结合所选样本在各等级分布情况，该文以经营规模这一最重要的观察变量为标尺，将全部样本农地规模划分为3个等级。

第Ⅰ等级：经营规模＜0.667 hm2，样本数为431户；

第Ⅱ等级：0.667 hm2≤经营规模＜3.333 hm2，样本数为350户；

第Ⅲ等级：经营规模≥3.333 hm2，样本数为49户。

将以上3个等级的数据代入原结构方程模型，优化调整后进行拟合优度检验，结果如表5所示。从拟合结果来看，第Ⅰ等级拟合度最佳；第Ⅱ等级中除RMSEA略大于0.08外，其余拟合指标都符合拟合标准，拟合效果较好；第Ⅲ等级中RMR为0.092（大于0.08），AGFI为0.809（小于0.9），RFI为0.899（小于0.9），拟合效果最不理想，但仍有一定参考价值。

表6展示了不同等级农地规模所对应的3个结构方程模型在结构模型部分的路径系数与显著性情况。

表6 结构模型部分的路径系数估计

第Ⅰ等级（经营规模＜0.667 hm2）时，农地规模、社会化服务对农用化学品投入均有减量作用但都不显著，农地规模对社会化服务在1%的显著水平上产生正向影响。这表明在农地规模发展极不成熟时期，农地规模可显著促进社会化服务的发展。但此时农地规模和社会化服务对农用化学品减量投入的推动作用都不显著，原因可能是这一时期的农地规模与社会化服务发展都不成熟，农户经营经营意愿较低，掌握的减量化知识较少。

第Ⅱ等级（0.667 hm2≤经营规模＜3.333 hm2）时，农地规模、社会化服务对农用化学品投入产生在1‰的水平上显著的减量作用，农地规模在1‰的水平上显著推动社会化服务。这揭示出在农地规模发展中期，农地规模可显著促进社会化服务，进而有较为成熟的社会化服务体系，且农地规模和社会化服务都能显著发挥对农用化学品投入的减量作用。原因可能是这一阶段农地规模对农用化学品投入的减量作用仍处于规模报酬递增阶段[22]。

第Ⅲ等级（经营规模≥3.333 hm2）时，农地规模对农用化学品投入未产生减量效果；社会化服务对农用化学品投入虽有减量作用但并不显著；农地规模对社会化服务的推动作用也不显著。且路径系数的绝对值较第Ⅱ等级均有所减少。究其原因，这一阶段的农户，购买农机比购买社会化服务成本低，因而社会化服务程度降低，随之农地规模对社会化服务的促进作用、社会化服务对农用化学品投入的减量作用都不再显著[20]。

3.3 中介效应检验

在第Ⅱ等级（0.667 hm2≤经营规模＜3.333 hm2）时，农地规模和社会化服务对农用化学品减量投入的推动作用、农地规模对社会化服务的促进作用均在1‰的水平上显著，表明这一阶段，极有可能存在中介效应。

记农地规模为X，社会化服务为M，农用化学品投入为Y，设定无中介效应（X-Y）、完全中介效应（X-M-Y）和部分中介效应（X-M-Y；X-Y）3个结构方程模型，模型拟合度比较如表7所示。

表7 中介模型拟合度比较

从拟合结果来看，以上3个模型除部分中介效应模型RMSEA略大于0.08外，其余指标均符合标准，拟合效果较好。

表8展示了这3个结构方程模型的结构模型部分的路径系数与显著性情况。

由表8可知，在无中介效应模型中，农地规模对农用化学品投入在1‰的水平上产生显著的减量作用；在完全中介效应模型中，农地规模对社会化服务的正向影响，社会化服务对农用化学品投入的减量影响，均在1‰的水平上显著；在部分中介效应模型中，农地规模对社会化服务的推动效果，社会化服务对农用化学品投入的减量效果，农地规模对农用化学品投入的减量效果，均在1‰的水平上显著。比较路径系数可知，部分中介效应模型中，农地规模对农用化学品投入的减量作用较无中介效应模型减弱但仍然显著，证明社会化服务在农地规模与农用化学品减量投入之间起部分中介作用。

表8 中介效应分析

4 结论与政策建议

4.1 结论

该文利用“黄河流域生态保护与农业农村高质量发展”专项调研数据，探究了农地规模、社会化服务对农用化学品减量投入的影响机制，农地规模对社会化服务的促进作用，以及社会化服务的中介作用，研究结论如下。

（1）农地规模对农用化学品投入的减量作用仅在农地规模处于中等水平时显著。这与农用化学品减量投入存在规模经济有关，诸培新等研究表明，在农地规模达到拐点之前，农用化学品投入随农地规模的扩大而减少，在农地规模达到拐点之后，农用化学品投入随农地规模的扩大而增加[22]。因此，适度的农地规模可促进农用化学品减量投入。

（2）社会化服务对农用化学品投入的减量作用在整个农地规模发展进程中都显著。根据农业农村部农业机械化管理司公布的数据显示，2020年全国农作物综合机械化率为71.250%，其中机耕率为85.490%，机播率为58.980%，机收率为64.580%，社会化服务仍有较大发展空间。因而积极发展社会化服务，仍可有效助推农用化学品减量投入。

（3）农地规模对社会化服务的促进作用在农地规模处于低中等水平时显著。随着农地规模的发展，大规模经营农户从购买社会化服务转向自购农机，导致在农地规模处于较高水平时，对社会化服务的促进作用失去显著性[20]。因此应将农地规模维持在适度水平内以促进社会化服务的发展。

（4）社会化服务在农地规模与农用化学品减量投入之间的中介作用在农地规模处于中等水平时显著。因此，鼓励适度农地规模对社会化服务发挥中介作用具有重要助力。

综上，可知适度的农地规模和社会化服务对农用化学品投入有显著的减量作用。

4.2 政策建议

（1）发展新型农业经营主体，推进农地规模发展。农地规模是推进社会化服务与农用化学品减量投入的重要助力，但如今小农户仍占据经营主体主要地位，因此应大力发展新型农业经营主体，发挥大规模农地的优势。

（2）建议政府加强对农地规模适度性的引导。仅农地规模处于中等水平时，农地规模对社会化服务和农用化学品减量投入的促进作用均显著。所以，欲尽可能地发挥现代农业的优势，各地应结合自己的资源禀赋与发展需求，通过政府积极引导，将农地规模控制在一个合理的范围内。

（3）鼓励小农户参加社会化服务。社会化服务对农用化学品减量投入的促进效果明显，且在农地规模与农用化学品减量投入之间发挥重要的中介作用。因此，在小农户占据经营主体主要地位的现状下，鼓励小农户参加社会化服务，助其走上农业现代化之路是至关重要的。