李亞娟 馬 驥

(1.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 國(guó)家農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展研究院，北京 100193；3.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083)

隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及就業(yè)機(jī)會(huì)的增多，農(nóng)村勞動(dòng)力外流加速，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員面臨著質(zhì)量數(shù)量“雙下降”的風(fēng)險(xiǎn)[1]，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升困難，長(zhǎng)此以往，將直接危及國(guó)家糧食安全。為解決以上問題，契合規(guī)?；?jīng)營(yíng)和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展目標(biāo)及現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)需求，國(guó)家也從政策角度探索出了以“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管”為代表的服務(wù)規(guī)?；?jīng)營(yíng)新路徑。根據(jù)2017年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部辦公廳印發(fā)的《關(guān)于大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的指導(dǎo)意見》[2]，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管指生產(chǎn)者在保留土地經(jīng)營(yíng)權(quán)的情況下，將耕、種、防、收等部分或全部環(huán)節(jié)委托給專門服務(wù)組織或個(gè)人進(jìn)行生產(chǎn)，具有以下典型特征：一是自主決策，依賴于農(nóng)業(yè)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的可分離性，糧農(nóng)可自主決定是否委托服務(wù)組織協(xié)助生產(chǎn)管理；二是服務(wù)有償，糧農(nóng)需向提供服務(wù)的個(gè)人或組織進(jìn)行服務(wù)付費(fèi)；三是“委托”與“管理”相結(jié)合，尤指農(nóng)戶將全部或者部分生產(chǎn)環(huán)節(jié)“委托”給托管組織進(jìn)行“生產(chǎn)管理”的行為。區(qū)別于“公司+農(nóng)戶”、土地流轉(zhuǎn)等，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管尤其強(qiáng)調(diào)要通過推廣不同服務(wù)模式、培育多種新型經(jīng)營(yíng)主體等將小農(nóng)戶融入現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程[3-5]。冀名峰[6]更將其定義為我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的第三次動(dòng)能和新走向，化解了“誰來種地”等現(xiàn)實(shí)困境，順應(yīng)了小農(nóng)戶的“戀地情結(jié)”，帶來了要素配置效率及經(jīng)濟(jì)收益的提升[7-8]。

國(guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的推廣力度不斷增加，推廣細(xì)則不斷優(yōu)化(1)對(duì)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部官網(wǎng)的相關(guān)政策文件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)梳理發(fā)現(xiàn)：截至2020年4月30日，年度內(nèi)涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的國(guó)家政策文件已有12份，且均以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管進(jìn)行宣傳推廣，幾乎相當(dāng)于以前年份全年的發(fā)文量(2019年共發(fā)文15份，2018及2017年共發(fā)文14份，2016年共發(fā)文16份)，且對(duì)相關(guān)服務(wù)規(guī)范和服務(wù)推廣范圍都進(jìn)行了界定和細(xì)化，此外，2020年6月4日，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部還專門頒布了《農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管合同示范文本》，其中對(duì)服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)等做出了明確規(guī)定。，但現(xiàn)階段的平均托管率并不高。截至2017年底，山東的綜合托管率僅有20%，卻已排于全國(guó)前列(2)山東農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管率20%：http:∥www.nzdb.com.cn/hy/254758.jhtml。，部分糧農(nóng)甚至地區(qū)依然因循守舊，尚處于不斷試探或淺嘗輒止階段，導(dǎo)致生產(chǎn)成本攀升，收益下降等[9]。面對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管帶來的生產(chǎn)者“紅利”，為何不同糧農(nóng)的生產(chǎn)決策會(huì)存在如此明顯的差異和經(jīng)濟(jì)成效反差呢？推廣過程中又應(yīng)如何耦合小農(nóng)戶與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管之間的關(guān)系呢？部分學(xué)者也對(duì)此進(jìn)行了理論和實(shí)證分析。宏觀層面來看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管是國(guó)家推廣與市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)耦合的產(chǎn)物[10]。微觀層面來看，隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)主體分化，糧農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)需求呈現(xiàn)多樣化、鏈條化和一體化趨勢(shì)[11]，但不同糧農(nóng)需求因初始稟賦差異而略有不同[12-13]。其中，托管特征的影響尤為明顯，如肖建英等[14]基于計(jì)劃行為理論，選取江蘇省3市12村的531份糧農(nóng)托管意愿數(shù)據(jù)，通過因子分析及定序累積Logistic模型分析發(fā)現(xiàn)，增強(qiáng)托管認(rèn)知和接受度是提高糧農(nóng)參與積極性的重要原因，周圍人的意見及示范作用對(duì)于提高糧農(nóng)參與度也至關(guān)重要，鄰里的托管參與行為及評(píng)價(jià)越高，其他糧農(nóng)越容易采納托管。此外，糧農(nóng)的決策行為還受到多種因素共同影響：種植特征方面，如糧食生產(chǎn)規(guī)模[15-16]；家庭特征方面，如勞動(dòng)力數(shù)量、實(shí)際可投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力數(shù)量、外出務(wù)工人數(shù)等[17]；個(gè)體特征方面，如戶主性別、年齡、受教育程度等[17-18]；此外，區(qū)域特征、技術(shù)培訓(xùn)、風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)等外部因素也是導(dǎo)致糧農(nóng)決策差異的重要因素[19-20]。已有研究從差異化視角，根據(jù)不同理論或計(jì)量模型進(jìn)行了多維分析，為本研究提供了很好的理論指導(dǎo)。但限于農(nóng)戶生產(chǎn)決策的復(fù)雜性，仍存在以下不足：多側(cè)重于不同影響因素的方向及程度判別，對(duì)因素間的綜合分析與關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)研判相對(duì)闕如，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的發(fā)生機(jī)制仍待進(jìn)一步商榷，使得托管推廣政策的制定缺乏有力抓手。

糧農(nóng)作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主體，不但要考慮其選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的行為本身，更要關(guān)注托管發(fā)生的機(jī)制，為更大范圍的推廣與落地奠定基礎(chǔ)。因此，為了回答托管因素、經(jīng)營(yíng)特征及其他屬性對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的響應(yīng)機(jī)制、不同影響因素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系及層級(jí)結(jié)構(gòu)等問題，在原有研究及相關(guān)理論基礎(chǔ)上，基于全國(guó)11個(gè)省份的2 060份糧農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用二元Logit模型及解釋性結(jié)構(gòu)模型識(shí)別影響糧農(nóng)決策的關(guān)鍵變量，深入探討不同因素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和層級(jí)結(jié)構(gòu)，以期厘清農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的發(fā)生機(jī)制及不同因素間的驅(qū)動(dòng)原理，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的現(xiàn)實(shí)推廣提供深入的理論依據(jù)。

1 理論分析與變量選取

根據(jù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的可分離性，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的服務(wù)范圍涵蓋耕地、播種/插秧、植保(病蟲害防治、中耕除草)、灌溉、排水、收割、晾曬烘干、倉儲(chǔ)、運(yùn)輸?shù)?，根?jù)屬性差異，將以上各項(xiàng)服務(wù)劃分為耕地環(huán)節(jié)(耕)、播種環(huán)節(jié)(種)、防治環(huán)節(jié)(防)和收儲(chǔ)環(huán)節(jié)(收)4個(gè)主要生產(chǎn)環(huán)節(jié)(3)其中，耕地環(huán)節(jié)主要指耕地服務(wù)，播種環(huán)節(jié)包括種子/種苗購買及播種/插秧服務(wù)，防治環(huán)節(jié)包括化肥/農(nóng)藥購買、植保、灌溉、排水服務(wù)，收儲(chǔ)環(huán)節(jié)包括收割、晾曬烘干、倉儲(chǔ)及運(yùn)輸服務(wù)。，同時(shí)結(jié)合實(shí)際調(diào)研情況，若服務(wù)組織提供了“產(chǎn)中+產(chǎn)前或產(chǎn)后環(huán)節(jié)”的配套服務(wù)(如種子/種苗、化肥/農(nóng)藥購買等)時(shí)，也將其納入托管范疇。本研究將“購買某一或幾類環(huán)節(jié)的托管”定義為“選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管”，如果生產(chǎn)者在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的任1環(huán)節(jié)采用了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管，則賦值為1=是(簡(jiǎn)稱“托管組”，下同)，反之為0=否(簡(jiǎn)稱“未托管組”，下同)。

1.1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管發(fā)生機(jī)制的理論邏輯

根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論[21]，作為理性“經(jīng)濟(jì)人”，當(dāng)存在非農(nóng)就業(yè)(包括養(yǎng)殖、外出務(wù)工等)可能時(shí)，糧農(nóng)會(huì)根據(jù)家庭效應(yīng)最大化原則做出決策[22]，以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的帕累托最優(yōu)。從糧農(nóng)的角度來看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管是無力耕種但又不愿放棄土地糧農(nóng)的有力保障，通過外部生產(chǎn)資源的引入，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)能力的提升和家庭收入結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來看，土地在短期內(nèi)是固定不變的，托管主要通過服務(wù)購買實(shí)現(xiàn)了勞動(dòng)力等可變要素的相互替代。具體如下：

圖1的橫軸和縱軸分別表征了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管及其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入，糧農(nóng)將通過服務(wù)及不同生產(chǎn)要素的合理配置實(shí)現(xiàn)家庭效用最大化。在傳統(tǒng)生產(chǎn)模式下，I0表示初始的家庭收入，U0表示無差異曲線，為糧農(nóng)的初始效用水平，家庭收入曲線與無差異曲線U0的切點(diǎn)E0即為家庭收入最大化的點(diǎn)，所對(duì)應(yīng)的S0和F0即為使得家庭收入最大化時(shí)的最優(yōu)服務(wù)購買和其他生產(chǎn)要素配置組合。

圖1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管與其他生產(chǎn)要素的替代效應(yīng)分析Fig.1 Substitution effect of agricultural production trusteeship and other production factors

當(dāng)糧農(nóng)面臨的托管因素與經(jīng)營(yíng)特征存在差異時(shí)，其生產(chǎn)決策也會(huì)隨之改變，具體來看：

1)托管因素。服務(wù)認(rèn)知、示范作用及服務(wù)價(jià)格均為影響糧農(nóng)決策的關(guān)鍵因素。以糧農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的了解程度代表認(rèn)知，認(rèn)知程度越高，越容易選擇托管；在我國(guó)農(nóng)村，由于鄰里關(guān)系依賴性強(qiáng)，彼此影響較大，根據(jù)肖建英等[14]的調(diào)查可知，周圍人群的示范作用至關(guān)重要，由于小農(nóng)戶信息獲取渠道受限，對(duì)新事物的認(rèn)知不足，所以周圍鄰居的意愿越強(qiáng)、參與度與評(píng)價(jià)越高，越能推動(dòng)其他小農(nóng)戶的效仿行為及服務(wù)認(rèn)知程度的提升。因此，選擇本村使用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管糧農(nóng)的占比來表征示范作用，比例越高，越容易通過示范效應(yīng)帶動(dòng)周邊糧農(nóng)托管；借鑒楊志海[19]，此處的服務(wù)價(jià)格主要指農(nóng)戶參與各環(huán)節(jié)的平均服務(wù)價(jià)格，對(duì)于未選擇托管的農(nóng)戶，則以所在村或鄰近村的平均價(jià)格替代，根據(jù)“經(jīng)濟(jì)人”假設(shè)，服務(wù)價(jià)格越高，糧農(nóng)越不愿意進(jìn)行托管。

2)經(jīng)營(yíng)特征。管珊[10]、陳宏偉等[23]等研究表明，經(jīng)營(yíng)特征是影響糧農(nóng)決策的關(guān)鍵因素之一，主要選取耕作面積、經(jīng)營(yíng)主體類型、土地細(xì)碎化程度、土地耕作便利性、土壤有無障礙因子、地貌類型、兼業(yè)情況、種植收入占比8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行衡量。耕作面積以糧食作物種植面積為衡量指標(biāo)，隨著面積增大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管一方面打破了自購農(nóng)機(jī)設(shè)備的規(guī)模門檻，另一方面也可以降低投資風(fēng)險(xiǎn)；但當(dāng)耕作面積過大時(shí)，自購農(nóng)機(jī)設(shè)備并適當(dāng)增加對(duì)外服務(wù)比例更有利于節(jié)約成本，因此，預(yù)計(jì)耕作面積平方與是否托管成反比，即呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系；新型經(jīng)營(yíng)主體的機(jī)械化、規(guī)模化、標(biāo)準(zhǔn)化程度及技術(shù)效率較高[24-25]，且部分新型經(jīng)營(yíng)主體本身也為服務(wù)供給方，故采用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的可能性相對(duì)較低。土地細(xì)碎化程度主要以單位面積的耕地塊數(shù)表征，土地細(xì)碎化程度越高，耕作便利性越差，越難實(shí)現(xiàn)機(jī)械化和規(guī)范化，抑制糧農(nóng)托管[26-28]。土壤有無障礙因子主要包括鹽堿地、常年干旱、沙質(zhì)、漏水漏肥、土壤太粘、連作障礙、病蟲害嚴(yán)重等，此類因子直接誘致了土壤肥力下降及生產(chǎn)成本的增加，抑制了農(nóng)戶選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管。此外，相較于平地，山地、洼地或坡地難以實(shí)現(xiàn)機(jī)械化耕作，對(duì)托管產(chǎn)生了天然的阻隔效應(yīng)[29-30]；兼業(yè)情況對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管存在正向影響，當(dāng)存在兼業(yè)人員時(shí)，會(huì)相應(yīng)減少可投入糧食種植的勞動(dòng)力數(shù)量，為了不放棄土地，同時(shí)獲取務(wù)工收益的雙重目標(biāo)，糧農(nóng)將選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管。收入作為影響糧農(nóng)生產(chǎn)決策的重要因素[31]，主要以種植收入占比衡量，該指標(biāo)越大，說明種植業(yè)在家庭收入中的主體地位越強(qiáng)，糧農(nóng)越愿意通過專業(yè)服務(wù)提高種植收入水平。

綜上可知，托管因素(服務(wù)認(rèn)知、示范作用、服務(wù)價(jià)格)與經(jīng)營(yíng)特征(土地細(xì)碎化程度、耕作便利性等)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管決策的影響作用較大，除服務(wù)認(rèn)知及示范作用對(duì)糧農(nóng)決策的積極影響外，當(dāng)糧農(nóng)感知到內(nèi)外部資源與機(jī)會(huì)增多，預(yù)期障礙較小時(shí)，行為意向會(huì)越強(qiáng)，如，當(dāng)服務(wù)價(jià)格越低、土地細(xì)碎化程度越低、耕作便利性越強(qiáng)、土地質(zhì)量越好時(shí)，托管選擇成本越低、風(fēng)險(xiǎn)越小，農(nóng)戶越愿意托管，當(dāng)農(nóng)戶兼業(yè)情況越突出、種植收入占比越高時(shí)，為保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的正常開展，農(nóng)戶越愿意托管。

由于勞動(dòng)力等可變生產(chǎn)要素可以自由配置，此時(shí)，糧農(nóng)會(huì)通過增加專業(yè)服務(wù)的購買(S0右移至S1)替代其他生產(chǎn)要素的投入(F0下移至F1)，使得家庭效用從U0提高至U1；反之，會(huì)增加生產(chǎn)者對(duì)于價(jià)格的敏感性及風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，為降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，規(guī)避非必要的風(fēng)險(xiǎn)，生產(chǎn)者會(huì)減少服務(wù)購買(S0左移至S2)，并通過增加其他生產(chǎn)要素的投入(F0上移至F2)替代服務(wù)投入的減少。

此外，在家庭特征方面，主要選取戶主的性別、年齡、受教育程度、家庭人口數(shù)、老人及孩子占比、勞動(dòng)力人數(shù)占比進(jìn)行分析。其中，家庭人口數(shù)越多，可能分配到糧食種植的勞動(dòng)力越多，糧農(nóng)越不愿意托管；考慮到老人或孩子需要被照料，限制了部分青壯年勞動(dòng)力，因此，老人及孩子占比越大，糧農(nóng)越可能托管；根據(jù)要素替代理論，勞動(dòng)力人數(shù)占比越大，對(duì)其他生產(chǎn)要素的替代作用越大[30]，所需外部投入減少，抑制糧農(nóng)托管。此外，由于糧農(nóng)的異質(zhì)性較大，性別、年齡、受教育程度無明確預(yù)期。區(qū)域特征方面，根據(jù)王廣慧等[32]研究，經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)的社會(huì)資本份額較高，勞動(dòng)力市場(chǎng)相對(duì)開放，經(jīng)濟(jì)、就業(yè)、服務(wù)等供給充足，增加了農(nóng)村地區(qū)勞動(dòng)力外出就業(yè)、選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的概率。品種特征方面，主要包括小麥、玉米和水稻三大主糧，具體影響方向未知。

1.2 變量選取

根據(jù)上述理論分析，借鑒已有研究[10,14]并考慮數(shù)據(jù)可得性，在構(gòu)建農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管決策模型時(shí)，選取“是否使用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管”為被解釋變量，托管因素和經(jīng)營(yíng)特征為解釋變量，家庭特征、區(qū)域特征、品種特征為控制變量。各變量名稱、含義及其預(yù)期方向(“+”表示對(duì)托管選擇的影響為正，“-”表示影響為負(fù))見表1。

表1 變量定義、描述性統(tǒng)計(jì)及其預(yù)期方向Table 1 Variable definition,descriptive statistics and expected direction

2 數(shù)據(jù)來源與樣本統(tǒng)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)源自農(nóng)業(yè)農(nóng)村部于2019年3—6月圍繞黑龍江、吉林、河南、河北、山東、江蘇、安徽、湖南、甘肅、陜西、廣西11個(gè)省份進(jìn)行的農(nóng)戶生產(chǎn)調(diào)研，涵蓋了東北地區(qū)、黃淮海地區(qū)、長(zhǎng)江中下游地區(qū)、西北及華南地區(qū)糧食生產(chǎn)的重點(diǎn)區(qū)域。在考慮區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平及種植規(guī)模的基礎(chǔ)上，采取多階段分層和隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方式，抽取44個(gè)縣市、136個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)、277個(gè)村莊，最后在每個(gè)村隨機(jī)抽取大中小規(guī)模糧食種植農(nóng)戶9～10戶，圍繞家庭人口結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力特征、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管等與生產(chǎn)決策者進(jìn)行“面對(duì)面”訪談。此次調(diào)研共發(fā)放問卷2 080份，剔除樣本信息嚴(yán)重缺失及數(shù)據(jù)不全問卷后，共得到有效樣本2 060個(gè)，樣本有效率為99.04%，各省最終樣本占比基本維持在9%左右(4)其中，黑龍江158個(gè)，占7.67%；吉林及廣西均為186個(gè)，占比均為9.03%；河南196個(gè)，占9.51%；河北、湖南及陜西均為189個(gè)，占比均為9.17%；山東201個(gè)，占比均為9.76%；江蘇188個(gè)，占9.13%；安徽187個(gè)，占9.08%；甘肅191，占9.27%。，滿足區(qū)域間樣本均衡、區(qū)域內(nèi)樣本選擇隨機(jī)的特點(diǎn)，對(duì)于研究全國(guó)農(nóng)戶的整體情況奠定了較好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。各變量的相關(guān)統(tǒng)計(jì)特征見表1。

2.2 樣本農(nóng)戶的基本情況統(tǒng)計(jì)

從樣本特征來看，調(diào)研對(duì)象(戶主)以受教育水平偏低的中年男性為主。由于我國(guó)農(nóng)村家庭的戶主基本為男性，故戶主為男性的樣本占比高達(dá)93.01%，而女性占比僅有6.99%。年齡超過50歲的樣本最多，約為72.28%，受教育程度主要集中在初中及以下水平，占比高達(dá)76.89%；從種植及收入特征來看，呈現(xiàn)出小規(guī)模、低收入的特征。2018年糧農(nóng)家庭實(shí)際耕作面積不大，0.67 hm2以下的樣本比例高達(dá)60.10%，0.67 hm2以上的糧農(nóng)僅有39.9%；接近一半(45.83%)的樣本戶均年收入不足40 000元/年，據(jù)統(tǒng)計(jì)，家庭平均人口數(shù)為3.27人/戶，人均收入僅有13 054.84元/年，較符合實(shí)際特征(表2)。

表2 調(diào)研樣本的基本特征統(tǒng)計(jì)Table 2 Basic characteristics of samples

2.3 不同農(nóng)戶類型的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管行為統(tǒng)計(jì)

就受訪者選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的總體情況來看，2 060個(gè)樣本中，共有托管糧農(nóng)754個(gè)，占比為36.60%，63.40%的農(nóng)戶并未選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管。對(duì)不同區(qū)域(5)以各地區(qū)2019年的GDP水平作為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度的衡量標(biāo)準(zhǔn)，將11個(gè)調(diào)研區(qū)域劃分為經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)(包括江蘇、山東、河南、湖南、安徽和河北)和經(jīng)濟(jì)較不發(fā)達(dá)地區(qū)(包括陜西、廣西、黑龍江、吉林和甘肅)。的托管情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)的托管程度明顯高于較不發(fā)達(dá)地區(qū)的托管比例，較發(fā)達(dá)地區(qū)托管的糧農(nóng)為483個(gè)，約占發(fā)達(dá)地區(qū)樣本總量的41.89%，而較不發(fā)達(dá)地區(qū)托管糧農(nóng)僅有271個(gè)，占比不足30.00%。從不同作物品種來看，小麥的托管比例略高于玉米，但都遠(yuǎn)高于水稻種植戶的托管比例。小麥的托管比例相對(duì)較高，其中小麥種植戶共有1 111個(gè)，托管糧農(nóng)為521個(gè)，占比為46.89%；玉米種植戶共有1 126個(gè)，托管比例次之，占比為45.74%，水稻種植戶有699個(gè)，托管樣本占比最少，僅有12.59%(表3)。

表3 不同類型農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管情況統(tǒng)計(jì)Table 3 Statistics of agricultural production trusteeship of different types of farmers

3 模型設(shè)定與變量選取

糧農(nóng)在既定約束條件下會(huì)遵循家庭效用最大化原則，做出是否選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的最優(yōu)決策，這是一個(gè)典型的二元決策模型。因此，采取常用的二元選擇模型——Logit模型進(jìn)行分析，同時(shí)為進(jìn)一步了解各因素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和層級(jí)結(jié)構(gòu)，借鑒葛繼紅等[33]研究，選擇解釋性結(jié)構(gòu)模型(Interpretative structural modeling method，簡(jiǎn)稱ISM模型)進(jìn)行深入分析。

3.1 Logit模型

為研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管選擇意愿的影響因素，建立Logit模型如下：

(1)

式中：y表示糧農(nóng)是否選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管，y=1表示托管，y=0表示不托管；p為糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的概率，p/(1-p)代表托管與不托管的概率之比，又叫做“事件發(fā)生比”；Xi為影響糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的各類因素。

此外，y是變量xi(i=1,2,…,n)的線性組合，即：

y=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn

(2)

式中：bi(i=1,2,…,n)指的是第i個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)值。

聯(lián)立式(1)和(2)，并對(duì)事件發(fā)生比取自然對(duì)數(shù)，得到發(fā)生比形式的Logit模型：

ln(p/1-p)=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn+ε

(3)

估計(jì)上述模型并通過逐步回歸得到影響糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的顯著性因素。

3.2 ISM模型

ISM模型主要起源于1973年，是美國(guó)的沃菲爾德教授在探析復(fù)雜的社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)時(shí)開發(fā)的。其基本原理為：將紛繁復(fù)雜的系統(tǒng)劃分為若干子系統(tǒng)，通過專家實(shí)踐評(píng)估及計(jì)算機(jī)技術(shù)處理，把原本模糊不清的相互關(guān)系轉(zhuǎn)換成多層級(jí)、遞進(jìn)式、直觀化的結(jié)構(gòu)性關(guān)系，近年來在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用[34]。因此，主要選取此方法對(duì)糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的影響因素做進(jìn)一步的層次分析。

ISM分析法的基本流程為：采用專家評(píng)估法構(gòu)建影響因素間的邏輯關(guān)系→通過邏輯關(guān)系及數(shù)理運(yùn)算確定鄰接矩陣→結(jié)合布爾運(yùn)算法則等計(jì)算可達(dá)矩陣→運(yùn)用矩陣變換等優(yōu)化上述公式，得到最終層級(jí)結(jié)構(gòu)。具體的：

第一步：采用專家評(píng)估法構(gòu)建不同影響因素間的邏輯關(guān)系。根據(jù)前述Logit模型結(jié)果，確定影響糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管選擇的k個(gè)影響因素，其中，用S0表示糧農(nóng)是否選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管，Si(i=1,2,…,k)表示影響選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的多重因素，通過專家評(píng)估法，列出影響因素間的邏輯關(guān)系。

第二步：建立鄰接矩陣R。由于不同因素是否存在直接或間接關(guān)系是影響其間邏輯的關(guān)鍵，因此假定：

(4)

結(jié)合第一步的邏輯關(guān)系及式(4)，得到鄰接矩陣R。

第三步：確定可達(dá)矩陣M。根據(jù)式(5)，采用布爾運(yùn)算計(jì)算鄰接矩陣R，得到各影響因素的可達(dá)矩陣M。

M=(A+I)n+1=
(A+I)n≠…≠(A+I)2≠(A+I)

(5)

式中：I為單位矩陣；n為冪，2≤n≤k；如前所述，矩陣冪運(yùn)算由布爾運(yùn)算法則推演得到。

第四步：確定各層級(jí)結(jié)構(gòu)。根據(jù)式(6)確定最高層級(jí)的全部要素集合L1。

L1={Si|P(Si)∩Q(Si)=P(Si);i=0,1,…,k}

(6)

式中：P(Si)為可達(dá)集，包含可達(dá)矩陣從Si開始能夠到達(dá)的所有因素的集合；Q(Si)為先行集，包含其間能夠到達(dá)Si的所有因素集合；P(Si)、Q(Si)的具體表現(xiàn)形式如下：

P(Si)={Sj|mij=1},Q(Si)={Sj|mji=1}

(7)

mij、mji均為可達(dá)矩陣M的因素。

剩余層級(jí)主要通過如下步驟獲得：第一，根據(jù)原始可達(dá)矩陣M，刪掉L1中因素對(duì)應(yīng)的行與列，計(jì)算得出新的M′。第二，針對(duì)M′，利用公式(6)和(7)進(jìn)行運(yùn)算，得到第二層要素的集合L2。以此類推，得到位于所有層級(jí)結(jié)構(gòu)的因素，最后得到影響糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管各因素的層級(jí)結(jié)構(gòu)。

4 模型估計(jì)與結(jié)果分析

4.1 基于Logit模型的驅(qū)動(dòng)因素分析

考慮相關(guān)影響因素，對(duì)式(3)進(jìn)行Logit分析，得到的結(jié)果見表4模型1；根據(jù)伴隨概率，通過逐漸剔除不顯著變量進(jìn)行逐步回歸，得到模型2。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，通過不同模型得到的回歸結(jié)果高度相似，且所有變量均在10%、5%或1%的水平上顯著，且R2值和P值分別為0.72和0.00，具備統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說明實(shí)證結(jié)果較為穩(wěn)健可靠(為便于分析，將以模型2為主進(jìn)行結(jié)果分析)。

4.1.1托管因素

服務(wù)認(rèn)知在1%的水平上顯著影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管選擇，且從邊際貢獻(xiàn)率來看，非常了解>比較了解>不太了解>一般了解，總體上呈現(xiàn)出糧農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的了解程度越高，選擇概率越大的特征。示范作用的回歸系數(shù)為0.06，exp(b)為1.06，表明周圍人群的行為會(huì)顯著影響糧農(nóng)的生產(chǎn)決策。服務(wù)價(jià)格的回歸系數(shù)為-2.82，通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，并對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管選擇具有顯著負(fù)向影響，表明隨著服務(wù)價(jià)格上升，糧農(nóng)的價(jià)格敏感性逐漸提高，抑制了托管選擇，這與之前的預(yù)期一致。

4.1.2經(jīng)營(yíng)特征

耕作面積平方與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，當(dāng)耕作面積過小時(shí)，單位面積的生產(chǎn)成本會(huì)顯著提高，農(nóng)戶會(huì)傾向于選擇自耕自種，隨著耕作面積的增加，土地的機(jī)械化率逐漸提高，糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的可能性逐漸增大，當(dāng)耕作面積過大時(shí)，糧農(nóng)更傾向于購置機(jī)械設(shè)備以提升耕作能力，如調(diào)研樣本中共有19個(gè)耕作面積在66.67 hm2及以上的糧農(nóng)，其中68.42%(13個(gè))的糧農(nóng)選擇了自購設(shè)備替代服務(wù)購買。經(jīng)營(yíng)主體類型與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管選擇呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，新型經(jīng)營(yíng)主體糧農(nóng)一般會(huì)投入更多的人力、物力等優(yōu)化種植條件，因此，托管的概率較低。土地細(xì)碎化程度與土地耕作便利性均在1%的水平上與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管顯著相關(guān)，土地細(xì)碎化程度越高、耕作便利性越差，增加了機(jī)械化、規(guī)?；麟y度和經(jīng)濟(jì)成本，不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管選擇，預(yù)期得到驗(yàn)證，這與夏蓓等[35]的研究結(jié)論保持一致。兼業(yè)情況的回歸系數(shù)為1.34，exp(b)為3.85，表明兼業(yè)程度越高，為了保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)正常開展，會(huì)增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的可能。同時(shí)，種植收入占比與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管選擇在1%的水平上顯著正相關(guān)，糧食種植收入占比越高，說明糧農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)的依賴度越高，越會(huì)選擇專業(yè)化服務(wù)，以優(yōu)化家庭生產(chǎn)資源的配置效率。

表4 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的影響因素分析Table 4 Analysis on the influencing factors of the choice of agricultural production trusteeship

4.1.3其他控制變量

家庭人口數(shù)的回歸系數(shù)為0.18，exp(b)為1.20，表明作為理性“經(jīng)濟(jì)人”，隨著家庭人口數(shù)增多，增加了農(nóng)戶家庭素質(zhì)提升與兼業(yè)的可能，促進(jìn)了糧農(nóng)托管選擇。區(qū)域特征方面，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)擁有較高的生產(chǎn)技術(shù)水平，有利于糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管。同時(shí)對(duì)作物品種進(jìn)行了控制，其余變量均不具備統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，不再贅述。

4.2 基于解釋性結(jié)構(gòu)模型的層級(jí)結(jié)構(gòu)分析

根據(jù)前述回歸結(jié)果得到的影響糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的11個(gè)因素，用S0表示糧農(nóng)是否選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管，用S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9、S10及S11分別表示耕作面積平方、種植收入占比、經(jīng)營(yíng)主體類型、土地細(xì)碎化程度、土地耕作便利性、家庭人口數(shù)、兼業(yè)情況、服務(wù)價(jià)格、示范作用、服務(wù)認(rèn)知及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度。通過專家評(píng)價(jià)法得到各因素間的邏輯關(guān)系如圖1所示。其中，“V”表示“行因素”對(duì)“列因素”有直接或間接影響；“A”表示“列因素”對(duì)“行因素”有直接或間接影響。依據(jù)圖(1)及式(4)，得到鄰接矩陣R(略)。再根據(jù)式(5)，結(jié)合鄰接矩陣R，模擬運(yùn)算得出涵蓋所有影響因素的可達(dá)矩陣M(見式8)。

圖1 糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的影響因素邏輯關(guān)系圖Fig.1 Logical relationship diagram between the factors affecting farmers’ choice of agricultural production trusteeship

(8)

根據(jù)可達(dá)矩陣M，結(jié)合式(6)和(7)，依次得到各層次因素為L(zhǎng)1={S0}，L2={S2、S7、S8、S10}，L3={S5、S9}，L4={S1、S3、S4、S6、S11}。根據(jù)L1、L2、L3、L4，得到排序后的可達(dá)矩陣B，見式(9)。

(9)

由上述結(jié)果可知，S0位于最頂層，屬于糧農(nóng)的決策行為；S2、S7、S8、S10位于第二層，是影響糧農(nóng)決策的表層直接因素；S5、S9位于第三層，屬于中間間接因素；S1、S3、S4、S6、S11位于最底層，屬于深層根源因素。通過有向邊連接同一級(jí)及相鄰層級(jí)間的各個(gè)因素，構(gòu)建了一條邏輯緊密的影響因素鏈。最終得到如圖3所示的糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管影響因素的關(guān)聯(lián)關(guān)系及層級(jí)結(jié)構(gòu)。

圖2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的響應(yīng)路徑Fig.2 Response path of agricultural production trusteeship

由圖2可知，影響糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的11個(gè)因素共有3個(gè)關(guān)聯(lián)層級(jí)：種植收入占比、服務(wù)價(jià)格、兼業(yè)情況及服務(wù)認(rèn)知是表層直接因素，土地耕作便利性及示范作用為中間層間接因素，耕作面積、經(jīng)營(yíng)主體類型、土地細(xì)碎化程度、家庭人口數(shù)及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度作為深層根源因素，從根本上制約著糧農(nóng)的決策行為。

其中，對(duì)于種植收入占比、服務(wù)價(jià)格、兼業(yè)情況及服務(wù)認(rèn)知4個(gè)表層直接因素，以土地特征為主的經(jīng)營(yíng)特征需要先影響前3個(gè)變量才能影響糧農(nóng)生產(chǎn)決策，同時(shí)，種植收入占比、服務(wù)價(jià)格、兼業(yè)情況還受到土地耕作便利性這1中間間接因素及家庭人口數(shù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度2個(gè)深層根源因素的影響，服務(wù)認(rèn)知受到示范作用這1中間間接因素的影響。主要原因?yàn)椋和恋馗鞅憷愿邥r(shí)，糧農(nóng)可依賴自有勞動(dòng)力及簡(jiǎn)單設(shè)備解決灌溉等問題，有利于提高糧食生產(chǎn)率，增加種植性收入占比，同時(shí)，便利的生產(chǎn)條件會(huì)降低平均生產(chǎn)難度與外購服務(wù)價(jià)格，促進(jìn)兼業(yè)發(fā)生；隨著家庭人口數(shù)增多與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度的提高，擁有較高生產(chǎn)技術(shù)水平及外出務(wù)工的概率越大，有助于種植收入占比與兼業(yè)情況的增多及服務(wù)價(jià)格的下降，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管選擇。對(duì)于土地耕作便利性這一中間間接因素，還受到耕作面積、經(jīng)營(yíng)主體類型和土地細(xì)碎化程度這3個(gè)深層根源因素的影響，主要是因?yàn)檫@3個(gè)因素通過調(diào)節(jié)地塊規(guī)模化程度與生產(chǎn)力水平影響土地耕作便利性，進(jìn)而改變糧農(nóng)的決策行為。

5 結(jié)論與建議

本研究基于一手調(diào)研數(shù)據(jù)，嘗試性探索了糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的發(fā)生機(jī)制。Logit結(jié)果表明：1)服務(wù)價(jià)格越低、服務(wù)認(rèn)知越高、示范作用越強(qiáng)，糧農(nóng)選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的概率越大；2)耕作面積和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管存在倒“U”型關(guān)系，非新型經(jīng)營(yíng)主體、土地細(xì)碎化程度越低、耕作便利性越強(qiáng)，選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的可能性越高；3)家庭人口數(shù)越多、兼業(yè)機(jī)率越大、種植收入占比越高、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度高，越容易托管。

ISM模型結(jié)果表明，上述11種影響因素間既彼此獨(dú)立又相互關(guān)聯(lián)，共同闡釋了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管選擇的影響體系。主要包括3條不同的路徑，路徑1：示范作用→服務(wù)認(rèn)知→農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管選擇；路徑2：家庭人口數(shù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度→種植收入占比、服務(wù)價(jià)格、兼業(yè)情況→農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管選擇；路徑3：耕作面積、經(jīng)營(yíng)主體類型、土地細(xì)碎化程度→土地耕作便利性→種植收入占比、服務(wù)價(jià)格、兼業(yè)情況→農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管選擇。3條路徑清晰地展示出了各因素間的正向傳導(dǎo)關(guān)系，路徑1顯示，示范作用在提升農(nóng)戶認(rèn)知及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管響應(yīng)中至關(guān)重要；路徑2認(rèn)為，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管不僅受到諸如托管因素、經(jīng)營(yíng)特征、家庭特征等農(nóng)戶自身稟賦影響外，同時(shí)受到外部因素，如區(qū)域特征的影響；路徑3清晰的表明，適度的連片種植規(guī)模等經(jīng)營(yíng)特征，有效促進(jìn)了土地耕作便利性，提高了糧食種植收入占比，并降低了單位面積托管成本與糧農(nóng)兼業(yè)可能性，激勵(lì)農(nóng)戶做出購買農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管服務(wù)的積極響應(yīng)，這也說明以土地特征為主的經(jīng)營(yíng)特征作為根源因素和間接因素，可以通過改變要素配置、家庭收益結(jié)構(gòu)及托管的成本投入改變糧農(nóng)的托管決策。

基于以上分析，提出如下政策啟示：第一，加強(qiáng)宣傳推廣與示范引領(lǐng)，提高農(nóng)戶認(rèn)知。政府可通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管內(nèi)涵、必要性、重要性等理念的宣傳、推廣與培訓(xùn)，提升糧農(nóng)的服務(wù)認(rèn)知及判別最佳生產(chǎn)決策的能力；同時(shí)優(yōu)先在經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)進(jìn)行推廣，并通過標(biāo)桿試點(diǎn)省份的示范效應(yīng)，帶動(dòng)不同托管模式的復(fù)制與推廣。第二，加大農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以耕作便利化促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管推廣。路徑3表明，以土地特征為主的經(jīng)營(yíng)特征是影響糧農(nóng)決策的根源因素，因此，應(yīng)通過農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和土地整理，不斷完善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管的基礎(chǔ)支撐體系，減少耕地細(xì)碎化等影響機(jī)械化生產(chǎn)的現(xiàn)實(shí)阻礙。第三，規(guī)范托管服務(wù)價(jià)格，提高服務(wù)效果。分析結(jié)果顯示，服務(wù)價(jià)格是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管發(fā)生的主要驅(qū)動(dòng)因素，因此，在市場(chǎng)自我調(diào)節(jié)的基礎(chǔ)上，要加強(qiáng)政府標(biāo)準(zhǔn)制定與引導(dǎo)，規(guī)范服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。如分區(qū)域出臺(tái)市場(chǎng)指導(dǎo)價(jià)，加大對(duì)弱勢(shì)群體的補(bǔ)貼傾斜等，降低糧農(nóng)的服務(wù)獲取成本，優(yōu)化家庭資源配置效率，合力保障市場(chǎng)規(guī)范運(yùn)行。