基于生产环节细分的农业社会化服务与种植结构

［内容提要］农业社会化服务通过放松农户的禀赋和外在环境约束影响农户的种植选择，从而影响种植结构。本文基于江苏省的微观数据，采用基于条件混合过程的Tobit工具变量模型分析基于生产环节细分的农业社会化服务对种植结构的影响。研究发现：各生产环节社会化服务均能显著促进种植结构“趋粮化”；其中收获环节社会化服务的“趋粮化”作用最大、耕地环节社会化服务的“趋粮化”作用最小。进一步分析，“趋粮化”作用仅在土地经营面积小于30亩的小农户中显著。得出启示：培养更多农业社会化服务主体；着重发展农业社会化服务的薄弱环节，使农业社会化服务发挥更大作用；引导小农户在农业生产中采用社会化服务；加强针对小农户的社会化服务的发展。

［关键词］农业社会化服务；生产环节；种植结构

［中图分类号］F326.11;F326.6 ［文献标识码］A［文章编号］1008-8091（2024）02-0018-12

【收稿日期】2023-10-19

【作者单位】安徽大学经济学院，安徽 合肥，230000

【作者简介】张德元（1963-），男，汉族，安徽舒城人，安徽大学经济学院教授、博士生导师，研究方向：农业与农村发展；王娟娟（1999-），女，汉族，河南开封人，安徽大学经济学院硕士研究生，研究方向：农业经济。

一、引言

粮食，是我国农业的主体，也是我国其他产业生产发展的重要保障。近年来，在流行疾病、俄乌冲突等的外在冲击之下，全球粮食供应量下降，保障国家粮食安全的重要性更加突出。我国人口众多，但土地资源有限，为了确保农业生产供给，国家提出严守十八亿亩耕地红线。随着我国耕地面积不断朝红线靠近，在提高粮食单产水平的同时，需要以保障粮食种植面积的方式保障粮食供给水平。虽然与2016年相比，2021年我国的粮食种植面积增加了0.26亿亩，但是从粮食作物种植面积比例（我国粮食作物种植面积/我国农作物种植面积）来看，2016年我国粮食作物种植比例为71.4%，2021年我国粮食作物种植比例为69.7%，下降1.7%（根据《中国农村统计年鉴》整理），农地作物种植有“非粮化”趋势。2023年中央一号文件再次强调要“抓紧抓好粮食和重要农产品稳产保供”，粮食生产要“稳面积、稳产量”。

基于我国农作物种植结构变化的现实情况，我国学者就种植结构的影响因素开展了大量研究。已有的研究主要集中在几个方面，一是劳动力的流动对种植结构的影响。随着劳动力由农村流向城市，农民非农就业扩大，非农就业程度越高的农户越倾向于种植农业机械化水平较高的农作物（如粮食作物）［1］，农村劳动力的流出带来的农业劳动力短缺和劳动力成本上涨，农业劳动力价格上涨使得种植结构“趋粮化”［2］，但是对不同的粮食作物种植的促进作用大小不同［3］。二是农地规模对种植结构的影响。随着农地规模的扩大，农户的追求目标改变，种植选择会从粮食作物转向非粮作物再转向粮食作物［4］。耕地的细碎化会带来种植成本的大幅上升，使得农户种植经济作物的意愿和规模增大，带来“非粮化”［5］。也有学者认为规模经营与种植结构无直接联系，而主要取决于规模经营主体在条件约束下利益最大化的理性选择［6］。三是土地流转对种植结构的影响。一方面是基于土地流转市场发育的研究。农地市场发育得不充分会使得农户的农地流转的需求得不到满足，从而造成粗放经营导致粮食产量下降［7］。但也有学者认为农地流转市场的成熟对粮食种植比例和规模都会产生负面影响［8］。另一方面是基于农户土地流转行为的研究。在农业劳动力转移不畅且农业社会化服务落后的情形下，土地流转会造成“非粮化”，但仅发生在小规模农地转入户［9-10］。土地流转的对象不同，对种植结构的影响也不同。当农户将土地流转给外村人或经济组织时，会使土地市场化代替人情化，土地租金上升，导致“非粮化”［11］。四是农业社会化服务对种植结构的研究。农业社会化服务可以通过以农机替代劳动力［12］、节约成本、形成规模效益，促进农地“趋粮化”，且随着服务市场发育，“趋粮化”效果增大，即存在门槛效应［13］。技术进步会改变农户的选择，农业社会化服务能够提高农户对新技术的采纳，例如农户对节水灌溉技术的采纳会引起“非粮化”［14］。

综上，相对来说农业社会化服务对种植结构的影响的研究还不充分。已有的文献仅是以农业社会化服务的笼统概念讨论对种植结构的影响，且主要以中观省份和微观农户视角为主。本文首次以微观农户视角研究基于生产环节细分的农业社会化服务对种植结构的影响。不同生产环节的农业社会化服务的特点和发展情况不同，因此研究不同环节的农业社会化服务对种植结构的差异化影响，对保障我国粮食种植比例，保障我国粮食安全有着重要意义。本文将对基于生产环节细分的农业社会化服务对农业种植结构的影响进行理论性分析，并采用2021年中国土地经济调查（CLES）数据，从微观农户视角对不同环节农业社会化服务对种植结构的影响进行实证分析。

二、理论分析与研究假说

从行为理论来分析，种植经济作物或粮食作物是理性农户在基于自身和外在条件约束下做出的有利于实现自身利益最大化的选择。农业社会化服务主要能够放松农户自身禀赋、交易成本和经营风险的约束。从禀赋约束来看，随着从事农业劳动的机会成本的提高，农村劳动力不断向外转移，农业劳动力数量、质量下降，同时购买人工劳动力的成本在不断攀升，农业劳动力的缺口扩大，出现了撂荒和粗放经营行为。为了节约人工成本和时间成本，农户可以选择购买农机服务或自己购买大型农机，但是我国大多是小农经营，自己购买农机价格昂贵，且农机不易在小规模、细碎化的土地上作业。农户通过购买外包服务，避免了持有资本的损耗，大大降低使用机械的成本［15-16］。农机服务既可以放松劳动资源禀赋约束，弥补劳动力非农化的空缺，更加节省时间成本和金钱成本，又可以将土地连块成片，放松土地禀赋的约束，降低实施机械作业的成本。农业社会化服务是实现规模经济的充要条件［17］。由于经济作物有着劳动更加密集化的特点，农机服务在弥补劳动力不足的同时也使得农户种植经济作物的可能性增加，但是精细化管理要求更高的经济作物的农机服务仍处于发展初期，这会使得农户选择种植农机服务更加完善的粮食作物来形成规模效应降低成本［12］。

从交易成本来看，由于农户主要与农产品批发商或企业进行交易，相对而言单个农户的信息收集能力较低，市场谈判的地位较低，交易成本较高，从而引起农产品销售成交价格低，利润低，农户可能会放弃种植粮食作物，转为种植经济作物提高自身收益。而农业社会化服务组织的谈判能力更强，掌握市场信息更多，服务者可以利用劳动存量、技术水平、社会关系等优势获取相应回报［13］，可以有效降低交易成本，农业社会化服务还可以引入新技术和信息化生产，提高粮食作物的质量，对接市场需求，提高粮食作物的销售利润，从而促进农作物种植“趋粮化”。

从风险规避来看，由于农业种植与土地、自然气候紧密联系，种植农作物面临着自然灾害的风险。为了避免遭受大规模损失，农户通常会选择保守的、传统的耕种方式来降低风险，在小规模土地上分散种植多种农作物，甚至可能会选择弃耕从事非农部门生产［18］，而农业社会化服务主体的经验、技术会更加丰富，降低了农户在生产经营过程中的风险，减少农地弃耕，促进了农作物种植的规模化。

在没有农业社会化服务主体的参与时，理性农户会基于禀赋和外在环境来选择农作物种植的种类和规模。而农业社会化服务的引入会改变农户的禀赋和外在环境的约束，使得农户的种植选择发生变化。基于上述分析，本文提出假说1：农业社会化服务可以促进种植结构的“趋粮化”。

不同环节的社会化服务的机械化程度和劳动替代程度不同，因此推断其影响农户选择种植粮食作物或经济作物的程度不同。基于此，本文提出假说2：不同环节的社会化服务促进种植结构“趋粮化”的程度不同。

三、数据来源、变量选取与模型构建

（一）数据来源

本文采用2021年中国土地经济调查（CLES）的微观数据。该调查采用PPS抽样法，覆盖水稻种植区江苏省13个地级市，52个行政村。调查问卷包括了农户个体、家庭和村庄层面，为本文的研究提供了丰富的样本。在进行实证分析前，按照本文所研究的主要内容，剔除关键变量缺失的样本，最终得到774个有效样本数据。

（二）变量选取

被解释变量为种植结构，根据已有学者的做法［19］，用粮食作物种植比例，即粮食作物种植面积占农作物总种植面积的比例来衡量。

核心解释变量为农业社会化服务，以及农业社会化服务细分下的耕地、育秧、栽种、喷药、收获五个环节的外包服务。借鉴已有文献的做法用二值变量来表示是否采纳农业社会化服务。采纳农业社会化服务取值为1，否则为0。

借鉴已有研究，本文从户主特征、家庭特征、土地特征和村庄特征四方面共选取15个控制变量。变量描述性统计见表1。从表1可以看出，相对来说，农户对收获环节、耕地环节、栽种环节的社会化服务平均采纳较多，这些环节的劳动力强度较大，是劳动密集型环节［20］，机械化替代劳动力程度也相对较大，而技术密集型环节机械化程度较低，成本较高，服务总量较少［21］。反映出现阶段农户对劳动替代程度较大环节的社会化服务需求总量更大。从而可以推断，各环节的农业社会化服务具有差异性，其对种植结构的影响也应有差异性，在后文将通过建立模型对其进行进一步实证分析。

（三）模型构建

由于被解释变量粮食作物种植比例只可能在[0，1]取值，且在本文使用的774个样本中，粮食作物种植比例取值为1的有544个样本，占70.3%，在1处右截断，截断数据特征明显，因此使用Tobit模型进行估计。设立以下模型：

Yi=α+βASSi+γΣcontrolsi+ε，ifYi≤10ifYi＞1（1）

其中，Yi是粮食作物种植比例，ASSi是农业社会化服务，Controlsi是控制变量。考虑到粮食作物的种植也会影响到社会化服务的采纳，因此模型可能存在双向因果的内生性问题，可以采用工具变量法来解决内生问题，但由于Tobit模型的工具变量法（IV-Tobit模型）的使用要求内生变量为连续变量，二值内生变量使用IV-Tobit可能会使结果产生偏误，为了更有效地进行模型估计，采用Roodman提出的条件混合过程（Conditional Mixed Process，CMP）。国内已有很多学者在模型估计时使用此方法［22-23］。

四、回归结果与分析

（一）基准回归结果

对模型进行Tobit回归，得到表2的基准回归结果。

从表2模型（1）基础回归系数来看，农业社会化服务的采纳对提高粮食作物的种植比例有显著的促进作用，农业社会化服务的采纳可以显著促进种植结构“趋粮化”。从模型（2）到模型（6）的回归系数来看，各环节的社会化服务的采取对粮食作物的种植比例均有积极作用，对种植结构“趋粮化”具有显著促进作用，但其促进作用有所差异，其中育秧环节系数在5%水平上显著，栽种环节系数仅在10%水平上显著。从控制变量来看，非农就业培训使农户更加具有外出就业能力而减少农业种植，对粮食作物的种植比例有显著负向影响。农作物种植面积越大、土地更易灌溉、地形越平坦，粮食作物的种植比例越高。农作物的种植面积越大，土地规模越大，地形越平坦，机械化作业更易实施，增加粮食作物种植的面积更易实现规模经济。有效灌溉土地面积是我国粮食安全的重要保障［24］，高质量可灌溉的土地能够保障粮食作物的种植面积和产量。

（二）内生性考虑

社会化服务的采纳会促进粮食作物的种植，但反过来，粮食作物的种植比例提高时，农户会选择采取更经济的经营方式——采纳农业社会化服务来降低其生产经营成本。双向因果关系的存在会使得基准回归的估计结果存在偏差，所以本文采用工具变量法来解决模型的内生性问题。借鉴已有文献做法，本文采用村级采取社会化服务的均值作为工具变量。村级采纳社会化服务的均值一般不会直接影响农户的种植选择，但是其往往与农户采纳社会化服务的行为紧密联系。由于“羊群效应”，当农户信息搜索能力比较弱时，易受到其他农户行为的影响，会追逐村里其他人对社会化服务的采纳行为［25-26］。所以村级采纳社会化服务的均值符合工具变量的相关性和外生性要求。

考虑到内生变量是二值变量，因此使用基于条件混合过程（简称CMP）的Tobit工具变量模型，表3是回归结果。

从表3回归结果看，atanhrho_12都是显著的，说明模型内生性问题确实存在，需要对基准模型进行改进，CMP方法的估计结果优于Tobit模型的估计结果。第一阶段工具变量的系数都是显著的，说明不存在弱工具变量问题，工具变量的选取是合理的。与基准回归结果对比，各解释变量的系数符号方向一致，系数明显变小，且都至少在5%水平下显著，说明内生性的存在使基准回归高估了农业社会化服务对粮食作物种植比例的促进作用，因此以CPM+IV-Tobit模型的结果作为回归分析的对象。模型（1）说明采纳农业社会化服务的农户比不采纳社会化服务的农户的粮食作物种植比例高27.7%，正如理论分析所言，农业社会化服务可以放松土地禀赋和劳动力禀赋的束缚、提高农户的市场谈判力和市场信息收集能力，形成土地规模经营、降低雇佣劳动力成本和交易成本。且农业社会化服务倾向于粮食作物的生产加工过程，农户为了实现规模经济，降低成本，解放劳动力，会倾向于选择种植粮食作物，本文假说1得到证明。比较模型（2）到模型（6），可以发现耕地环节的系数最低，这与本文前文的机械化程度高、劳动替代程度高的服务环节对粮食作物种植的促进作用更大的观点不符，可能是因为相比于用于其他环节的自有农机数量来说，农户自家拥有拖拉机和旋耕机来进行耕地的比较多（在本文所用样本数据中，拖拉机的平均自有数量为0.57台/户，旋耕机的平均自有数量为0.30台/户，插秧机/播种机的平均自有数量为0.14台/户，收割机的平均自有数量为0.09台/户，脱粒机的平均自有数量为0.03台/户），自有农机替代了外包服务，所以对于农户来说农业社会化服务对于提高粮食作物种植比例的激励作用相对较小。与基准回归一样，收割环节的促进作用最大，可能是因为人工收割所需的劳动力强度最大，机械化收割发展比较成熟，且自有收割机的农户也比较少，所以收割环节的劳动替代作用更大。育秧环节、栽种环节的系数都显著为正且差别不大，喷药环节的促进作用较小，可能是因为喷药环节的技术要求较高，劳动力替代作用较小。本文假说2得到证明。

（三）稳健性检验

考虑到模型可能还存在着自选择的内生性问题，为了进一步验证CMP+IV-Tobit回归的稳健性，采用处理效应模型重新进行估计。表4为处理效应模型估计的结果。各模型的工具变量系数皆显著，说明工具变量有效。除了模型（5），其他模型的rho的Wald检验均显著，说明模型确实存在严重的自选择偏差，处理效应模型的核心解释变量回归系数皆显著，其估计结果的大小和方向与上文皆无显著差别。各环节的农业社会化服务对粮食作物种植比例的影响依然显著为正，且系数大小存在着明显差异，技术密集型外包服务的系数较小。

五、进一步讨论：区分农户规模考察

社会化服务对不同土地经营规模的农户的影响应当不同。与第二章节的理论分析相对应，社会化服务对不同经营规模的农户的影响差异主要在于劳动替代作用和交易成本。通常小农户因农业生产无法满足其正常的家庭生活需求而选择外出打工，农业生产在其劳动力参与占较小的比例。而当农户的土地经营规模变大后，农业收入增加，其所需要的劳动参与时间也增加，农业生产在其自身劳动参与所占的比例增加，而且大农户拥有农机的比例更大，所以无论是社会化服务总体还是农机社会化服务的劳动替代作用对小农户的影响都更大。大农户的谈判地位相对较高，交易风险和成本要低于小农户，所以社会化服务的交易成本降低作用在小农户身上体现更加明显。综上，可以判断，对于小农户来说，农业社会化服务对种植结构的影响更大。因此，本文进一步区分农户的规模，按照土地经营面积来分，经营面积在30亩以下的归为小农户，经营面积在30亩以及30亩以上的归为大农户，分别在两种条件下重新进行回归。

小农户条件下的回归结果如表5，相比于总体的回归结果，系数的显著性不变，但系数的值变大。大农户条件下的回归结果如表6，相比于总体的回归结果，系数由显著变得不显著，甚至系数的方向也变得相反，由此可以认为农业社会化服务对小农户的种植结构的影响更加明显，农业社会化服务的“趋粮化”作用仅在小农户的条件下显著，在大农户条件下不显著。

六、结论与启示

本文基于2021年中国土地经济调查（CLES）江苏省的微观数据，用CMP+IV-Tobit模型分析基于生产环节细分的农业社会化服务对种植结构的影响。研究发现：（1）农业社会化服务有显著的促进种植结构“趋粮化”作用。（2）不同生产环节的农业社会化服务对种植结构“趋粮化”的促进作用有差异性。其中，收割环节的促进作用最大，耕地环节的促进作用最小，可能是因为收割环节和耕地环节的所需劳动力较多，但自有收割机的农户比例较小，收割外包服务很好地替代了人工收割，而自有拖拉机和旋耕机的农户比例较大，农户选择使用自有农机来替代人工耕地，因而耕地外包服务的“趋粮化”作用相对较小。喷药环节的促进作用也较小，可能是因为喷药环节的技术要求较高，机械化程度和劳动力替代程度相对较小。育秧环节和栽种环节的促进作用差异不大。（3）控制变量中，农作物种植面积、土地可灌溉和村庄地形也有显著的“趋粮化”作用。（4）农业社会化服务对不同土地经营规模的农户的种植结构的影响不同。小农户更易受到农业社会化服务影响而种植更多的粮食作物，农业社会化服务的“趋粮化”作用在大农户的条件下不显著。

基于以上发现，可得出以下启示：第一，农业社会化服务对保障我国粮食安全具有重要意义。要继续大力发展农业社会化服务，培养更多的农业社会化服务主体。第二，着重发展农业社会化服务的薄弱环节，注重技术密集型环节外包服务的建设，提高育秧环节和喷药环节的机械化。可以对不同环节制定不同的补贴标准，引导农户更多地采纳育秧环节和喷药环节外包服务和全过程外包服务，让农业社会化服务更大地发挥作用。第三，基层工作者积极引导小农户在农业生产中采用农业社会化服务。第四，加强针对小农户的农业社会化服务的发展。

最后，由于数据的局限性，本文只讨论了产中环节农业社会化服务对农业种植结构的影响，未能涉及产前的金融服务和农业技术服务及产后的加工销售等服务对农业种植结构的影响的讨论。后续的研究有必要将这些服务环节也放入分析框架进行进一步讨论分析。而且本文所用样本只代表江苏省区域性的特征，无法反映全国范围的普遍情况，后续研究需要增加更多地方的样本进行讨论。

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