陳昕，胡友，祁春節(jié)

(1. 江西農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，南昌市，330045； 2. 華中農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，武漢市，430070)

0 引言

隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進程的推進，我國已進入從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，農(nóng)村老齡化、兼業(yè)化和空心化問題日漸明顯，對農(nóng)業(yè)機械動力的需求空前迫切[1]，但在大國小農(nóng)的基本國情下，普通農(nóng)戶購置農(nóng)業(yè)機械存在設(shè)備利用率低、規(guī)模不經(jīng)濟等問題，因此購買農(nóng)機服務(wù)成為很多農(nóng)戶的首選。2018年，國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于加快推進農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)機裝備產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的指導(dǎo)意見》中提出，鼓勵發(fā)展訂單作業(yè)、跨區(qū)作業(yè)等多種形式的農(nóng)機服務(wù)，將更多農(nóng)戶轉(zhuǎn)入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展軌道。以全國三大主糧的生產(chǎn)為例，每公頃農(nóng)機服務(wù)費用已經(jīng)從2001年的341.85元增至2019年的2 265.3元，年均增長率達11.08%，是同期農(nóng)業(yè)機械總動力增長率的三倍多，說明農(nóng)機服務(wù)已經(jīng)成為我國農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展的關(guān)鍵力量[2]。但一個不容忽視的問題是，長期以來我國農(nóng)村地區(qū)的信息渠道閉塞、農(nóng)業(yè)經(jīng)營分散，普通農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)需求容易被以“大戶為導(dǎo)向”的農(nóng)機服務(wù)主體忽視，嚴重制約了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機械化改造進程[3]。

近年來，隨著新一代信息技術(shù)的發(fā)展和“寬帶中國”戰(zhàn)略的實施，我國農(nóng)村地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)普及率大幅攀升，從2013年的27.5%增至2020年的55.9%。眾多研究表明互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的應(yīng)用是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的創(chuàng)新源泉，與農(nóng)業(yè)機械技術(shù)的融合提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[4-5]，與農(nóng)業(yè)市場化的融合提升了產(chǎn)品要素市場的流通效率[6]，但農(nóng)機服務(wù)作為資源配置的重要一環(huán)，目前圍繞互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)如何驅(qū)動農(nóng)機服務(wù)發(fā)展的研究大多還停留在理論分析層面，意識到互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)戶采納農(nóng)機服務(wù)的影響效應(yīng)問題，并認同互聯(lián)網(wǎng)使用通過降低農(nóng)機作業(yè)的信息成本、監(jiān)督成本，增加農(nóng)機作業(yè)的服務(wù)需求進而有利于提高農(nóng)戶對農(nóng)機服務(wù)的采納率[7-8]，只有少數(shù)學者運用實證方法從微觀層面進行了定量研究，李忠旭等[9]采用2016年中國勞動力動態(tài)調(diào)查(CLDS)的橫截面數(shù)據(jù)，運用Probit模型分析互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)戶采納農(nóng)機服務(wù)的影響機制，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)通過促進非農(nóng)就業(yè)而激勵農(nóng)戶購買農(nóng)機服務(wù)以替代減少的農(nóng)業(yè)勞動力投入，農(nóng)戶教育水平、社會資本豐裕度會影響到互聯(lián)網(wǎng)對農(nóng)機服務(wù)采納行為的作用效果。與截面數(shù)據(jù)相比，面板數(shù)據(jù)兼具截面和時間兩個維度，能夠解決不可觀察的個體差異所引發(fā)的遺漏變量問題，進而提高估計的精確度。因此，以中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用面板Probit模型分析互聯(lián)網(wǎng)使用是否會影響農(nóng)戶對農(nóng)機服務(wù)的采納及其異質(zhì)性，以期為推動互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)與農(nóng)機服務(wù)的融合發(fā)展提供有益的政策參考。

1 數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)建

1.1 數(shù)據(jù)來源

實證研究所用數(shù)據(jù)來源于北京大學中國社會科學調(diào)查中心負責實施的中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)(簡稱CFPS)，于2010年正式進行基線調(diào)查，共采訪了14 960 個家庭戶和42 590位個人，此后2012年、2014年、2016年、2018年又分別進行了四輪全樣本的追蹤調(diào)查。抽樣來源于河北省、山西省、遼寧省、吉林省、黑龍江省、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山東省、河南省、湖北省、湖南省、廣東省、廣西、四川省、貴州省、云南省、陜西省、甘肅省、北京、天津、上海、重慶共25個省/市/自治區(qū)，代表了全國95%的人口。本文從農(nóng)戶層面分析互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)機服務(wù)需求的影響，故將樣本限制為從事農(nóng)林牧副漁活動的家庭戶。由于CFPS2012尚未涉及互聯(lián)網(wǎng)使用的調(diào)查，CFPS2014開始專門設(shè)計“手機和網(wǎng)絡(luò)模型”板塊對家庭戶互聯(lián)網(wǎng)使用進行調(diào)查，故本研究采用CFPS2014、CFPS2016、CFPS2018三輪的調(diào)查數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和刪除關(guān)鍵變量缺失的樣本，本文最終的有效樣本包括連續(xù)三期均接受調(diào)查的2 614個農(nóng)戶所構(gòu)成的面板數(shù)據(jù)，共計7 842個觀測值。

1.2 模型構(gòu)建

被解釋變量是農(nóng)戶對農(nóng)機服務(wù)的采納行為，其取值只有兩種可能，即采用農(nóng)機服務(wù)和不采用農(nóng)機服務(wù)，屬于二元虛擬變量，可使用Probit模型進行回歸。由于本文所使用的是三期面板數(shù)據(jù)，用面板Probit模型(簡稱XT-Probit)可以獲得更優(yōu)的擬合效果，且前期對樣本數(shù)據(jù)的LR檢驗結(jié)果也顯著拒絕了混合截面Probit 模型的原假設(shè)，故采用XT-Probit 模型進行分析，構(gòu)建的實證模型如式(1)所示。

(1)

式中：Yit——i農(nóng)戶t期的農(nóng)機服務(wù)費用；

Fit——i農(nóng)戶t期的互聯(lián)網(wǎng)使用水平；

X——控制變量，包括年齡、性別、教育和健康等戶主特征變量，家用農(nóng)機、農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模、農(nóng)業(yè)商品率、種植比重、土地流入、非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)等家庭特征變量，村莊的地貌、交通、規(guī)模等外部環(huán)境變量；

α0——截距項；

α1——核心變量的擬合參數(shù)；

βk——第k個控制變量的擬合參數(shù)；

ε——隨機擾動項。

將式(1)作為基準模型，用以研究互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)機服務(wù)采納的影響?？紤]到互聯(lián)網(wǎng)使用與農(nóng)機服務(wù)采納行為可能存在反向因果或遺漏變量而導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，比如農(nóng)戶可能為了更好獲取農(nóng)機服務(wù)信息而選擇使用互聯(lián)網(wǎng)，故需要使用工具變量法進行檢驗。由于互聯(lián)網(wǎng)使用行為是一個二元虛擬變量，而IV-Tobit模型更適用于解決內(nèi)生變量為連續(xù)變量的情況，因此，采用Roodman[10]提出的條件混合估計方法(CMP)，在似不相關(guān)回歸的基礎(chǔ)上，采用極大似然估計法構(gòu)造遞歸方程來實現(xiàn)多級回歸模型的估計。估計過程分為兩部分：第一部分尋找工具變量，并估計其與內(nèi)生變量的相關(guān)性。第二部分將相關(guān)值帶入基準模型進行回歸，通過內(nèi)生性檢驗參數(shù)來判斷外生性，如果參數(shù)顯著則CMP估計更為準確。

2 變量選取與描述性統(tǒng)計

2.1 因變量的選取

本研究的因變量為農(nóng)機服務(wù)采納。若問卷中該農(nóng)戶當期產(chǎn)生了農(nóng)機租賃費用，則設(shè)定數(shù)值為1，否則數(shù)值為0。從表1可見，全樣本的農(nóng)機服務(wù)的均值為0.471，分項來看，已上網(wǎng)農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)均值為0.517，明顯高于未上網(wǎng)農(nóng)戶的0.419，初步表明了農(nóng)戶的互聯(lián)網(wǎng)使用行為與其農(nóng)機服務(wù)采納具有正向的關(guān)系。

2.2 核心變量的選取

本研究的核心變量為互聯(lián)網(wǎng)使用。用農(nóng)戶家庭上網(wǎng)率作為互聯(lián)網(wǎng)使用的衡量指標，由于很多農(nóng)戶家庭完全不會上網(wǎng)，因此該指標是受限變量。互聯(lián)網(wǎng)使用在2014年的個體問卷中是“你是否上網(wǎng)”這個問題，在2016年和2018年為“是否電腦上網(wǎng)”“是否手機上網(wǎng)”兩個問題。為進行統(tǒng)一，二者有其一，本文就定義該個體有上網(wǎng)行為，將之賦值為1，否則賦值為0。將農(nóng)戶所有個體樣本的數(shù)值進行平均，得到互聯(lián)網(wǎng)使用的變量。表1中可見，全樣本的互聯(lián)網(wǎng)使用均值為0.249，上網(wǎng)戶的互聯(lián)網(wǎng)使用均值為0.476，表明了上網(wǎng)個體在農(nóng)戶中分布很不均勻，具有以家庭為單位的集聚特征。

2.3 工具變量的選取

研究的工具變量為區(qū)縣上網(wǎng)率，參考柳松等[11]的研究思路，用農(nóng)戶所在區(qū)縣居民的平均上網(wǎng)率來衡量。一方面，區(qū)縣上網(wǎng)率可以體現(xiàn)一個地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平，比例越大說明該地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率越高，農(nóng)戶使用互聯(lián)網(wǎng)的可能性越大，與本文的內(nèi)生變量符合相關(guān)性條件；另一方面，區(qū)縣層面的居民上網(wǎng)比例并不會直接影響單個農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采納水平，滿足了外生性假設(shè)。從表中可見上網(wǎng)戶的區(qū)縣上網(wǎng)率為37.4%明顯高于未上網(wǎng)戶的區(qū)縣上網(wǎng)率28.9%，初步表明與本文的內(nèi)生變量具有相關(guān)性關(guān)系。

2.4 控制變量的選取

本研究參考已有文獻以及CFPS數(shù)據(jù)的可獲取性，引入了戶主特征、家庭特征、村莊特征3個層面的特征變量，以減少估計的偏誤。(1)戶主層面包括年齡、性別、教育、健康。一般認為，老齡戶主、女性戶主、健康較差戶主由于勞動力劣勢，更可能會采納農(nóng)機服務(wù)以彌補自身勞動不足。教育程度較高戶主的非農(nóng)就業(yè)機會更多，更可能采納農(nóng)機服務(wù)以替代減少的農(nóng)業(yè)勞動力。與未上網(wǎng)戶相比，上網(wǎng)戶的戶主年齡偏小、教育水平更高、健康略差、女性戶主略多；(2)家庭層面包括家用農(nóng)機、農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模、農(nóng)業(yè)商品率、種植比重、土地流入、非農(nóng)就業(yè)、農(nóng)業(yè)勞動力。理論上，家用農(nóng)機會降低農(nóng)戶對農(nóng)機服務(wù)采納的意愿。農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模大的農(nóng)戶，對接農(nóng)機服務(wù)市場的議價能力和購買能力更強，更可能采納農(nóng)機服務(wù)。農(nóng)業(yè)商品率更高的農(nóng)戶購買能力越強，對農(nóng)機服務(wù)采納可能更高。種植比重高的農(nóng)戶比養(yǎng)殖比重高的農(nóng)戶更需要農(nóng)機服務(wù)。土地轉(zhuǎn)入戶比一般農(nóng)戶更可能增加對農(nóng)機服務(wù)的采納。非農(nóng)就業(yè)會導(dǎo)致農(nóng)戶勞動力轉(zhuǎn)移，從而增加對農(nóng)機服務(wù)需求以替代減少的農(nóng)業(yè)勞動力。農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量越高，農(nóng)戶自身生產(chǎn)能力越強，對農(nóng)機服務(wù)的需求意愿會降低。與未上網(wǎng)戶相比，上網(wǎng)戶的家用農(nóng)機價值更大，農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模更大，農(nóng)業(yè)商品率更高，種植比重更高，土地轉(zhuǎn)入更多，非農(nóng)就業(yè)收入更多，農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量更多；(3)村莊層面包括村莊規(guī)模、村莊交通、村莊地貌。需要說明的是CFPS只有2014年的村莊層面數(shù)據(jù)，一般認為這些跨時間匹配的村莊變量屬于短期不會改變或者變化較小的類型，故借鑒張景娜等[12]、錢龍等[13]的做法,2016年和2018年數(shù)據(jù)從2014年獲取。村莊規(guī)模越大，鄉(xiāng)村服務(wù)業(yè)發(fā)展水平更高，農(nóng)戶更可能采納農(nóng)機服務(wù)。村莊交通條件越好或處于平原地區(qū)，更有利于農(nóng)戶采納農(nóng)機服務(wù)。與未上網(wǎng)戶相比，已上網(wǎng)農(nóng)戶所在村莊規(guī)模更大、平原地區(qū)更多，到縣城時間稍遠。

表1 變量的描述性統(tǒng)計特征Tab. 1 Descriptive statistical characteristics of variables

3 結(jié)果與分析

3.1 模型回歸結(jié)果

基準模型的估計結(jié)果表明(表2)，互聯(lián)網(wǎng)使用在1%水平上對農(nóng)機服務(wù)具有顯著的正向影響，影響系數(shù)為0.277，據(jù)此計算出的邊際效應(yīng)為0.068，即農(nóng)戶家庭互聯(lián)網(wǎng)使用率每提高1個百分點，農(nóng)機服務(wù)采納概率增加0.068個百分點，表明互聯(lián)網(wǎng)使用能夠顯著提升農(nóng)戶對農(nóng)機服務(wù)的采納水平，從實證層面上支撐了郭海紅[8]的觀點，也在一定程度上能夠解釋2013年“寬帶中國”戰(zhàn)略實施以來我國農(nóng)機服務(wù)市場蓬勃發(fā)展的原因。為避免互聯(lián)網(wǎng)使用與農(nóng)機服務(wù)采納可能的反向因果或遺漏變量而導(dǎo)致的內(nèi)生性偏誤問題，將農(nóng)戶所在區(qū)縣的上網(wǎng)率作為工具變量代入模型，并使用IV-Probit估計法和IV-CMP估計法分別處理可能的內(nèi)生性問題。從結(jié)果來看，區(qū)縣上網(wǎng)率在1%水平上對互聯(lián)網(wǎng)使用有顯著的正向影響，滿足了與內(nèi)生變量的相關(guān)性條件。兩種工具變量法的內(nèi)生性參數(shù)都在1%水平上通過了顯著性檢驗，說明估計結(jié)果更可靠。核心變量和各項解釋變量對農(nóng)機服務(wù)采納的影響程度與基準模型相比有所差別，但顯著性水平基本一致，說明基準模型結(jié)果具有穩(wěn)健性，進一步證實了互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)機服務(wù)采納的促進作用。

從基準模型的控制變量結(jié)果來看，大部分變量都顯著影響到農(nóng)戶對農(nóng)機服務(wù)的采納水平。從戶主特征層面來看：戶主年齡在1%水平上對農(nóng)機服務(wù)采納具有顯著的正向影響，影響系數(shù)為0.007，這與向云等[14]、徐勤航等[15]的觀點一致，即青壯勞動力外出務(wù)工后，老齡農(nóng)戶雖有務(wù)農(nóng)意向，但很多農(nóng)事環(huán)節(jié)和田間作業(yè)無力承擔，從而催生了向社會購買農(nóng)機服務(wù)的需求。教育水平在5%水平上對農(nóng)機服務(wù)采納具有顯著的正向影響，影響系數(shù)為0.053，這與陳宏偉等[16]的結(jié)論一致，即受教育程度越高，農(nóng)戶的信息能力越強，將會提升采納農(nóng)機服務(wù)的意愿。從家庭特征層面來看：家用農(nóng)機對農(nóng)機服務(wù)采納水平的影響顯著為負，影響系數(shù)為-0.063，農(nóng)戶家用農(nóng)機價值每提高1萬元，農(nóng)機服務(wù)采納概率下降1.5%，說明我國農(nóng)戶家庭自有農(nóng)機與農(nóng)機服務(wù)之間是競爭性關(guān)系。農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模、農(nóng)業(yè)商品率、土地轉(zhuǎn)入是衡量農(nóng)戶經(jīng)營水平的三項能力指標，這三個控制變量對農(nóng)機服務(wù)采納都具有顯著的正向影響，說明農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營可以提升農(nóng)戶農(nóng)機服務(wù)采納水平，這也意味著傳統(tǒng)農(nóng)戶向職業(yè)農(nóng)民、生產(chǎn)大戶以及新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的轉(zhuǎn)變可以促進我國農(nóng)機服務(wù)的發(fā)展[17-18]。非農(nóng)就業(yè)在1%水平對農(nóng)機服務(wù)采納水平具有顯著的正向影響，影響系數(shù)為0.035，非農(nóng)就業(yè)收入每增加1萬元，農(nóng)機服務(wù)采納概率提高8.6%，主要原因是農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)的增加會提升對農(nóng)機服務(wù)的購買需求以替代減少的農(nóng)業(yè)勞動投入。農(nóng)業(yè)勞動力對農(nóng)機服務(wù)采納的影響不顯著，可能原因是我國農(nóng)村很多是兼業(yè)戶，用絕對數(shù)量不能很好衡量出農(nóng)業(yè)勞動投入的減少。種植比重在1%水平上對農(nóng)機服務(wù)采納水平的影響顯著為正，影響系數(shù)為0.223，種植比重每提高一個百分點，農(nóng)機服務(wù)采納概率增加0.054個百分點，主要原因是我國種植業(yè)在農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)方面的需求遠高于養(yǎng)殖業(yè)，因而種植比重越高，農(nóng)機服務(wù)采納可能性越高。從村莊特征層面來看：村莊地貌在1%水平上對農(nóng)機服務(wù)的影響顯著為正，即平原地區(qū)的農(nóng)戶比非平原地區(qū)更傾向于購買農(nóng)機服務(wù)，主要原因是平原地區(qū)的地勢開闊，適合大型農(nóng)機連片作業(yè)，農(nóng)機服務(wù)市場發(fā)育相對成熟，因而比非平原地區(qū)的農(nóng)戶更可能采納農(nóng)機服務(wù)。

表2 互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)機服務(wù)采納水平的模型回歸結(jié)果Tab. 2 Model regression results of the level of adoption of agricultural machinery services by Internet use

3.2 農(nóng)戶異質(zhì)性的影響效果

前文驗證了互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)機服務(wù)采納水平具有顯著的正向促進作用，接下來從農(nóng)戶異質(zhì)性角度分析互聯(lián)網(wǎng)使用的影響效果差異。

3.2.1 戶主特征的異質(zhì)性

從表3可見，互聯(lián)網(wǎng)使用對中青年戶主農(nóng)機服務(wù)采納具有顯著的促進作用而對老年戶主的影響不顯著?；ヂ?lián)網(wǎng)使用對教育程度較高戶主農(nóng)機服務(wù)采納具有顯著的正向影響而對教育程度較低戶主的影響不顯著。主要原因在于互聯(lián)網(wǎng)是技能偏向型技術(shù)進步，不同學習能力個體對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)技能的掌握效果具有差異[19]。一般認為，中青年戶主和教育程度較高戶主的學習能力較強，對互聯(lián)網(wǎng)的使用效果更好，更可能通過互聯(lián)網(wǎng)提升農(nóng)機服務(wù)的采納水平。而老年戶主和教育程度較低戶主往往學習能力也較弱，故互聯(lián)網(wǎng)使用效果不顯著。性別的異質(zhì)性結(jié)果表明，男性戶主更可能通過互聯(lián)網(wǎng)采納農(nóng)機服務(wù)而女性戶主則不顯著，可能原因是男性戶主更愿意通過互聯(lián)網(wǎng)平臺購買農(nóng)機服務(wù)，而女性戶主更容易相信熟人[20]，更可能直接采納本村、本組所提供的農(nóng)機服務(wù)[21]。

表3 不同戶主特征的異質(zhì)性估計結(jié)果Tab. 3 Results of estimation of heterogeneity of different household head characteristics

3.2.2 家用農(nóng)機、村莊地貌的異質(zhì)性

無家用農(nóng)機戶大多是傳統(tǒng)小農(nóng)戶，以研究樣本為例，無家用農(nóng)機戶的農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模均值只有1.05萬元遠低于有家用農(nóng)機戶的1.99萬元。從家用農(nóng)機的異質(zhì)性估計結(jié)果來看(表4)，互聯(lián)網(wǎng)使用對無家用農(nóng)機戶農(nóng)機服務(wù)采納的影響顯著，影響系數(shù)為0.332明顯大于對有家用農(nóng)機戶的0.175，說明互聯(lián)網(wǎng)使用可以提升傳統(tǒng)小農(nóng)戶采納農(nóng)機服務(wù)的可能性，實現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與農(nóng)機服務(wù)的有機銜接，提高農(nóng)業(yè)機械化的整體水平。村莊地貌的異質(zhì)性估計結(jié)果來看，互聯(lián)網(wǎng)使用對于非平原地區(qū)農(nóng)戶農(nóng)機服務(wù)采納具有顯著的正向影響，邊際效應(yīng)為0.114遠高于基準模型的0.068，即互聯(lián)網(wǎng)使用率每增加一個百分點，非平原地區(qū)農(nóng)戶對農(nóng)機服務(wù)采納的概率將提高0.114個百分點，而互聯(lián)網(wǎng)使用對平原地區(qū)的影響則不顯著，這似乎與前文基準模型結(jié)果即平原地區(qū)比非平原地區(qū)更傾向于采納農(nóng)機服務(wù)的發(fā)現(xiàn)不一致，實則不然，這充分體現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)使用對推動非平原地區(qū)農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展具有突出貢獻。

表4 家用農(nóng)機、村莊地貌的異質(zhì)性估計結(jié)果Tab. 4 Estimation results of heterogeneity of household agricultural machinery and topography

一直以來，平原地區(qū)由于地勢平臺開闊，適合大型農(nóng)機連片作業(yè)，比非平原地區(qū)更受到農(nóng)機服務(wù)供給者的關(guān)注，傳統(tǒng)農(nóng)機服務(wù)市場發(fā)展較為成熟，因而互聯(lián)網(wǎng)使用效果不顯著。而非平原地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)營活動大多處于丘陵、高山、高原等地帶，不利的地貌特征導(dǎo)致其傳統(tǒng)農(nóng)機服務(wù)市場發(fā)展受限[22]，加之其所處區(qū)域人口分散、信息渠道閉塞，而互聯(lián)網(wǎng)普及可以有效增強非平原地區(qū)農(nóng)戶的信息能力，通過使用互聯(lián)網(wǎng)可以獲取到更多差異化、特色化的農(nóng)機服務(wù)滿足生產(chǎn)需要，讓偏遠地區(qū)農(nóng)戶分享到互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的數(shù)字紅利，整體推進農(nóng)業(yè)機械化進程。

4 結(jié)論與建議

研究基于2014—2018年三期中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)，運用面板Probit模型從微觀層面分析互聯(lián)網(wǎng)使用是否會對農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采納產(chǎn)生影響。研究發(fā)現(xiàn)：互聯(lián)網(wǎng)使用對農(nóng)戶的農(nóng)機服務(wù)采納具有顯著的正向影響，互聯(lián)網(wǎng)使用率每提高1個百分點，農(nóng)機服務(wù)采納概率增加0.068個百分點，引用工具變量法的IV-Probit模型和IV-CMP模型解決內(nèi)生性問題后，仍然得到穩(wěn)健性結(jié)論，這在一定程度上解釋了自“寬帶中國”戰(zhàn)略實施以來我國農(nóng)機服務(wù)業(yè)蓬勃發(fā)展的原因?；ヂ?lián)網(wǎng)使用對男性、中青年和教育程度較高農(nóng)戶農(nóng)機服務(wù)采納的影響更大，說明互聯(lián)網(wǎng)使用是一種技能偏向型技術(shù)進步，農(nóng)戶個體的學習能力與勞動能力會影響其使用效果。互聯(lián)網(wǎng)使用對無家用農(nóng)機戶農(nóng)機服務(wù)采納的影響系數(shù)為0.332遠大于對有家用農(nóng)機戶的0.175，說明互聯(lián)網(wǎng)使用是促進傳統(tǒng)小農(nóng)戶采納農(nóng)機服務(wù)的有效手段?；ヂ?lián)網(wǎng)使用對非平原地區(qū)農(nóng)戶的影響顯著為正，邊際效應(yīng)為0.114，比基準模型高出了0.046個百分點，說明互聯(lián)網(wǎng)使用對于推動非平原地區(qū)農(nóng)機服務(wù)采納具有突出貢獻，能夠讓偏遠地區(qū)農(nóng)戶分享到互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的數(shù)字紅利。

基于以上研究發(fā)現(xiàn)，提出3點政策建議。

1) 加大農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)?；ヂ?lián)網(wǎng)使用可以顯著提升農(nóng)戶農(nóng)機服務(wù)采納水平，是實現(xiàn)小農(nóng)戶與大農(nóng)機有效對接的重要信息技術(shù)手段。因此要大幅提高農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施水平，加快寬帶通信、移動網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字電視和新一代互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展。對農(nóng)村居民尤其是非平原地區(qū)的農(nóng)戶，要大力推廣互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)進村入戶的惠農(nóng)補貼政策，提高財政資金對農(nóng)村地區(qū)寬帶網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的投入力度，推進移動互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)村地區(qū)的終端普及，進而大幅降低農(nóng)村居民的用網(wǎng)成本。

2) 拓寬信息渠道是互聯(lián)網(wǎng)使用促進農(nóng)機服務(wù)采納的內(nèi)在機理。因此，要建設(shè)“互聯(lián)網(wǎng)+”的農(nóng)機服務(wù)平臺，引導(dǎo)農(nóng)機服務(wù)組織的信息化發(fā)展，提高農(nóng)機服務(wù)市場供需有效匹配能力。要重點關(guān)注無家用農(nóng)機的小農(nóng)戶，解決其生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的關(guān)鍵問題，用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)帶動更多傳統(tǒng)農(nóng)戶轉(zhuǎn)入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展軌道。還要推進農(nóng)機服務(wù)模式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能在農(nóng)業(yè)機械設(shè)備中的應(yīng)用，并根據(jù)不同經(jīng)營主體和地區(qū)的特點，因地制宜的建設(shè)出適合我國農(nóng)戶的“互聯(lián)網(wǎng)+”農(nóng)機服務(wù)創(chuàng)新模式。

3) 加強對農(nóng)村勞動力的互聯(lián)網(wǎng)技能技術(shù)培訓(xùn)。為推動農(nóng)機服務(wù)與農(nóng)業(yè)信息化的融合發(fā)展，還要提升農(nóng)村勞動力的互聯(lián)網(wǎng)使用能力?；ヂ?lián)網(wǎng)是技能偏向型技術(shù)進步，對欠缺學習能力或勞動能力的農(nóng)戶采納農(nóng)機服務(wù)的促進作用有限。為此，政府要組織宣傳示范和培訓(xùn)互聯(lián)網(wǎng)技能技術(shù)，提高農(nóng)民獲取信息知識的主動性，鼓勵農(nóng)村居民使用互聯(lián)網(wǎng)搜尋與傳遞信息，著力培養(yǎng)更多職業(yè)農(nóng)民成為農(nóng)機服務(wù)的參與者和信息傳遞源，打破農(nóng)機服務(wù)現(xiàn)代化發(fā)展的瓶頸。