1、108科 技 纵 横农业开发与装备 2023年第3期农业社会化服务对农地及劳动力产出效率的影响研究以小麦种植户为例杨徐子祺（西北农林科技大学经济管理学院，陕西杨凌 712100）摘要：基于陕西省小麦种植户采用农业社会化服务与资源利用效率调研数据，采用倾向得分匹配法（PSM）实证分析了农业社会化服务对农户农地及劳动力资源产出效率的影响。研究发现：土地面积、收入、劳动力人口是影响农户是否采用农业社会化服务决策的主要因素。农业社会化服务能够显著提升劳动力和土地资源的产出效率，使用农业社会化服务农户相比未使用农业社会化服务农户的年均产出价值提高1 443.607元，单位面积农作物的利润提高1 490.
2、867元。为提高农户资源利用效率和农业社会化服务体系建设，提出完善农业社会化服务供给体系，建立供需双方互动交流机制，提升农户采纳农业社会化服务的积极性的政策建议。关键词：农业社会化服务；农地资源；倾向得分匹配法；产出效率0 引言农业社会化服务是农业分工和专业化发展的产物，影响农业生产的经营规模。党的十九大报告明确指出健全农业社会化服务体系是实现乡村振兴战略的有效途径，政府有关部门和学术界对农业社会化服务都给予了关注与思考。当前，全球绝大部分国家的农业仍以农户为主体、以家庭为单位进行生产经营1，2，3，而个体农户经营往往会因技术手段不足、劳动力数量缺乏、交易费用过高等问题，需要从市场上购买农业社
3、会化服务以弥补自身不足4，5，6。为此，2004年以来，政府部门陆续发布了一系列农业政策加强了“健全农业社会化服务体系”7，旨在推动农业社会化服务促进农业生产和提高农民的福利。小生产和大市场之间的矛盾可以通过农业社会化服务解决。农户对农业社会化服务的需求集中在技术、生产信息、良种和生产资金等服务上（闵师等，2019）8，其中农业生产收入和农业服务水平对农业社会化服务需求发挥积极作用（王钊等，2015）9。农业社会化服务不仅能够推动现代农业转型升级、增强农业综合竞争力（郭思远等，2020）10，而且可以提升农户家庭总收入和工资性收入（曲朦、赵凯，2021）11。因此，我国农业经营方式应该由土地规
4、模经营转向农业生产环节外包的服务规模经营（罗必良和李玉勤，2017）12。当前，学术界有关农业社会化服务取得丰富的研究成果，通过对农业社会化服务体系建设、发展情况、服务质量等分析，构建了较为完整的分析框架。但存在以下两点不足：一是农业社会化服务和农地及劳动力资源利用效率的关系尚无定论；二是农业社会化服务的研究缺少系统性，其对资源利用效率影响研究较为分散，且不同社会化服务的影响效应尚无定论。有鉴于此，基于陕西省小麦种植户的调查数据，采用PSM模型测算农业社会化服务对农地及劳动力资源利用效率的影响，对以往研究进行有益补充。1 理论分析与机制研究1.1 理论分析1.1.1 农业规模经济理论。农业规模
5、经济理论主要是指在一定范围内扩大生产规模会导致成本下降，存在规模经济；反之，出现成本上升的现象时，存在规模不经济。文献研究表明，农业资源禀赋、经济发展水平、涉农政策等因素会影响农业的规模经济水平。陈吉元（1989）13研究指出在一定的经济社会条件下，构建与社会生产力相适应、发挥农业生产最大效益的经营模式，即为农业规模化经济。农业规模经营不仅扩大农地种植面积，还有助于农村劳动力转移、劳动力素质提升。因此，随着城镇化的快速发展，农村人口大量转移，我国农业规模经营势不可挡（谭林丽、孙新华，2013）14。1.1.2 农民分化理论。农民分化的实质是以职业为主的水平分化和以经济为基础的垂直分化两种社会分
6、工（刘洪仁、杨学成，2005）15。具体来看，在家庭农场经营过程中，一部分农民转变为职业农民，主要承109科 技 纵 横农业开发与装备 2023年第3期担农业生产职能，另一部分农民则转变为农产品加工者、农业资料提供者等与农业生产间接相关的角色。自改革开放以来，农民职业选择日渐多元化，造成农民职业分化现象越来越普遍，当前我国农村社会业已分化为8个阶层（陆学艺，2002）16。1.2 影响机制研究一方面，农业社会化服务可分为生产资料服务、科技服务、金融信贷服务、机械服务、保险服务等，通过农业主体之间的分工，推动农业生产标准化和分工专业化，为达成经营目的提高生产效率，进而实现农地及劳动力资源利用效率
7、提升17-18。另一方面，从制度变迁角度来说，农业社会化服务，通过降低交易费用低、提供金融支持等措施，实现政策制度演变，推动权力及利益的再分配，提高农业的生产效率，实现农地及劳动力资源利用效率提升（见图1）。图1 农业社会化服务对农地和劳动力资源利用率的影响机制2 数据来源、模型设定与变量选择2.1 数据来源本文数据来源于2021年12月、2022年4月在陕西省杨凌区农村的实地调查，共发放问卷655份，收回有效问卷590份，有效率为90.1%。具体包括户主个体特征、家庭特征、农地特征和社会服务购买情况。2.2 模型设定2.2.1 倾向得分匹配法（Propensity Matching，PSM）
8、，通过构建一个类似于实验的反事实框架来进行因果推断，能够有效解决样本性选择偏差和遗漏关键变量造成的内生性问题。需要指出的是，PSM通常是利用Logit模型计算倾向得分，具体如（1）式：（1）其中，P（）为第户使用农业社会化服务农户的概率；为倾向指数，反映的是具有特征的个体接受干预的可能性；为两个干预变量，即第户农户是否使用农业社会化服务；为组外生变量的向量；为的转置矩阵；为系数。2.2.2 参与者平均处理效应（ATT）测算。根据Logit回归模型测算的倾向得分选择控制组和对照组样本，且干预组和对照组在匹配时必须满足平衡性检验两个条件，通常使用近邻匹配法、半径匹配和核匹配法来实现干预组和对照组的
9、匹配。就本文而言，共同支撑假设是指来购买和不购买社会化服务的两组农户具有相似属性。在此基础上，计算使用农业社会化服务的平均处理效应（ATT）。具体计算过程如（2）式：（2）其中，为第户使用农业社会化服务农户的劳动力资源产出效率（或农地资源产出效率）；为第户未使用农业社会化服务农户的劳动力资源产出效率（或农地资源产出效率）；Y i1 为来自使用农业社会化服务组的农户劳动力资源产出效率（或农地资源产出效率）；Y i0 为与农户i配对的来自未使用农业社会化服务的农户的劳动力资源产出效率（或农地资源产出效率）；T=1表示农户使用农业社会化服务；T=0表示农户不使用农业社会化服务。为了减少分析过程中依然
10、存在小样本量带来的估计偏差，本文采用Bootstrap数据生成法来计算ATT的标准误差。2.3 变量选择参考已有文献，本文的变量选择如下。2.3.1 因变量：农地资源产出效率和劳动力资源产出效率。其中，农地资源产出效率用单位面积农作物的利润来表示；劳动力资源产出效率用单个劳动力从事农业劳动和非农劳动的年均产出价值表示。2.3.2 核心自变量：农户是否使用农业社会化服务，是0，1二元变量。具体包括三个指标：一是购买劳动力服务，用雇佣劳动力支出金额表示；二是金融服务，用是否参与过正规信贷表示；三是农机服务，用是否购买耕种、播种、收割等机械服务表示。只要农户采用购买劳动力服务、金融服务和农机服务三种
11、服务中的任意一种，则表示农户购买了农业社会化服务，核心自变量为取值为1，否则取值为0。2.3.3 协变量：根据已有文献研究，本文选取的协变量包含户主的受教育年限等；家庭特征包含劳动力比例、家庭人均年收入与非农收入比例；农地特征包含土地面积，具体如表1所示。110科 技 纵 横农业开发与装备 2023年第3期3 实证分析3.1 计量回归表2 农户采纳社会化服务的影响因素分析是否使用社会化服务组织回归系数标准误土地面积-0.060*0.085收入0.001*0.000劳动力人口0.421*0.256上学年限0.020.044截距-1.660.804McFadden R20.100结果如表2所示，土
12、地面积在10%的显著水平对农户使用农业社会化服务具有负向影响，原因是农户的土地面积越大，自身倾向于采购农业机械，降低购买社会化服务。收入在5%的显著水平对农户使用农业社会化服务具有正向影响，原因是农户家庭收入越高，其有足够的资金预算购买农业社会化服务。劳动力人口数量在5%的显著水平对农户使用农业社会化服务组织具有正向影响，可能的原因是农户劳动力人口数量越多，农业经营规模越大，会增加金融服务的需求。3.2 平衡性检验根据上部分Logit模型的回归结果，进行平衡性检验，结果如表3和表4所示。表3 PSM平衡性假设检验（劳动力利用效率）协变量状态Treated（实验组）Control（控制组）标准化
13、偏差（%）土地面积匹配前 5.0584.02433.02%匹配后 3.7744.767-20.48%收入匹配前 17 900.7818 601.85260.68%匹配后 8 456.9779 581.395-18.24%劳动力人口匹配前 3.52.88963.32%匹配后 2.933-10.01%上学年限（年）匹配前 7.757.16713.18%匹配后 7.7676.2567.50%表4 PSM平衡性假设检验（土地利用效率）主要协变量状态Treated（实验组）Control（控制组）标准化偏差（%）土地面积匹配前 5.0584.00533.68%匹配后 3.8294.422-24.23%收
14、入匹配前 17 900.7818 481.81861.45%匹配后 8 9709 455.556-7.42%劳动力人口匹配前 3.52.89163.23%匹配后 2.9563-6.77%上学年限（年）匹配前 7.757.14513.73%匹配后 7.8227.4229.13%从表3和表4可以看出，利用PSM模型匹配后，主要协变量在使用和未使用农业社会化服务农户之间的差异显著缩小，表明使用PSM模型进行分析是必要和合理的。3.3 处理效应测算进一步测算农户采用农业社会化服务对劳动力产出效率和土地产出效率的处理效应，结果如表5所示。由表5可知，农业社会化服务对劳动力产出效率为1 443.607，且
15、在5%的显著水平上显著，表明农户使用农业社会化服务的劳动力年均产出价值将提高1 443.607元。农业社会化服务对土地产出效率为1 490.867，且在1%的显著水平上显著，表明使用农户使用农业社会化服务将使农地单位面积农作物的利润提高1 490.867元。4 研究结论与启示通过理论分析发现农业社会化服务水平能够提高农地、劳动力资源产出效率，并基于陕西省590个小麦种植户的调查数据，运用PSM模型测算样本农户使用社会化服务对象的农地及劳动力资源产出效率的影响，结果表明：土地面积、收入、劳动力人口是影响农户是否采用农业社会化服务决策的主要因素。使用农业社会化服务农户相比未使用农业社会化服务农户表
16、1 指标选取与变量设定变量名称评价指标变量含义与赋值最大值最小值 平均值标准差劳动力利用效率劳动力生产效率农业劳动和非农劳动的年均产出价值22 00066.63 869.73 279.7农地利用效率土地生产效率单位面积农作物的利润20 000333.33 137.72 614.7雇佣劳动力支出金额受访者家庭雇佣劳动力支出金额（元）150 0000237.8051 237.685农业社会化服务采用购买农业信贷金额受访者采用农业信贷金额（元）3 0000123.106454.200采用机械设备支出金额受访者采用机械设备支出金额（元）10 00008 725.27529 743.987上学年限受访者上学年限整数（年）2007.44.3收入受访者2021年家庭年收入农户2021年家庭年收入（元）650 000450057 84060 777.57劳动力人口劳动力人口整数（人）623.21.03收入家庭年收入家庭年收入110 00020013 645.316 479.3土地面积土地面积单位（亩）160.54.53.221111科 技 纵 横农业开发与装备 2023年第3期的年均产出价值提高1 4
