農(nóng)戶兼業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)與水稻種植面積決策
——基于11省1 646戶農(nóng)戶的實(shí)證研究

楊萬江 李 琪

糧食安全關(guān)系著國計(jì)民生。隨著我國工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加速推進(jìn)，越來越多的農(nóng)業(yè)勞動力流入相對收入較高的非農(nóng)行業(yè)，造成糧食生產(chǎn)面積減少、耕地資源利用不足、耕地經(jīng)營粗放甚至撂荒等問題[1-3]。農(nóng)戶兼業(yè)帶來的人地關(guān)系變化將會是影響未來中國糧食生產(chǎn)區(qū)域均衡發(fā)展乃至國家糧食安全的關(guān)鍵因素[4]。與此同時(shí)，近幾年，我國已經(jīng)初步形成了以家庭承包經(jīng)營為基礎(chǔ)、以政府公共服務(wù)機(jī)構(gòu)為主導(dǎo)、多元化市場主體廣泛參與的農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系[5]。在穩(wěn)定和完善家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的基礎(chǔ)上，有效提升了農(nóng)業(yè)組織化程度，放松了農(nóng)戶勞動時(shí)間與強(qiáng)度的約束。在當(dāng)前非農(nóng)就業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)共同作用的背景下，農(nóng)戶的糧食生產(chǎn)面積究竟會受到怎樣的影響？生產(chǎn)性服務(wù)的出現(xiàn)能否使得農(nóng)戶在非農(nóng)就業(yè)與糧食生產(chǎn)之間找到平衡？

已有研究中，林堅(jiān)等認(rèn)為糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)與糧食生產(chǎn)面積存在正相關(guān)性[6]，而李慶等則認(rèn)為農(nóng)戶兼業(yè)化對土地投入規(guī)模有負(fù)向影響[7]。李明艷等認(rèn)為，非農(nóng)就業(yè)顯著促進(jìn)了土地流轉(zhuǎn)[8]，而廖洪樂認(rèn)為農(nóng)戶兼業(yè)與土地流轉(zhuǎn)之間的關(guān)系會隨著地區(qū)和農(nóng)戶類型的不同而變化[9]。盡管已有研究分析過農(nóng)戶兼業(yè)對種植面積的影響，但是并未得出一致性的結(jié)論，具體的影響機(jī)理還有待深入探究。更為關(guān)鍵的是，在當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)體系不斷健全的背景下，僅有張忠明等、王全忠等少數(shù)研究綜合考慮了農(nóng)戶兼業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)對糧食生產(chǎn)的影響[10-11]，但也沒有關(guān)注到農(nóng)戶兼業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)之間的相互作用。

綜上，在確?？诩Z絕對安全的基本目標(biāo)下，探究農(nóng)戶兼業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)與水稻種植面積之間的關(guān)系具有現(xiàn)實(shí)必要性和緊迫性。因此本文以水稻產(chǎn)業(yè)為例，基于全國11個(gè)水稻主產(chǎn)省份1 646戶農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，著重分析了“勞動力流失效應(yīng)”和“投資效應(yīng)”對不同兼業(yè)類型農(nóng)戶水稻種植面積的影響及其差異性，同時(shí)考察了接受稻作生產(chǎn)性服務(wù)對農(nóng)戶水稻種植面積的直接和間接影響。

一、研究假設(shè)與模型構(gòu)建

(一)理論分析與研究假設(shè)

兼業(yè)是指農(nóng)戶為追求家庭效用最大化，將原先投入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的要素轉(zhuǎn)移到當(dāng)?shù)毓I(yè)或服務(wù)業(yè)等非農(nóng)部門的行為。本文研究的是狹義上的兼業(yè)，又被稱為非農(nóng)就業(yè)，指農(nóng)戶將家庭勞動力向農(nóng)外轉(zhuǎn)移以獲得非農(nóng)工資性收入的過程[12]。依據(jù)發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)當(dāng)中勞動力流動的新經(jīng)濟(jì)學(xué)理論(The New Economics of Labor Migration)，農(nóng)戶兼業(yè)行為的選擇實(shí)質(zhì)上是勞動力稟賦在農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)之間的再配置[13-14]。理論上講，兼業(yè)化會造成“勞動力流失效應(yīng)”和“投資效應(yīng)”，即農(nóng)戶或者選擇縮減農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模以應(yīng)對非農(nóng)就業(yè)造成的勞動力稟賦流失；或者選擇提高農(nóng)業(yè)投入水平，尤其是增加勞動力節(jié)約型生產(chǎn)要素的投入來替代人力。

近幾年，農(nóng)戶兼業(yè)導(dǎo)致糧食產(chǎn)業(yè)“粗放種糧、少種糧、拋荒不種糧”的問題日益嚴(yán)重[15]，但與此同時(shí)，隨著多種形式適度規(guī)模經(jīng)營的不斷推進(jìn)，糧食產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)體系逐漸建立起來。糧食產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)是指由外部的、市場化、專業(yè)化組織或者機(jī)構(gòu)為糧食生產(chǎn)者所提供的產(chǎn)前、產(chǎn)中和產(chǎn)后環(huán)節(jié)的中間投入服務(wù)[16]。以水稻產(chǎn)業(yè)為例，育秧、整田、移栽、收割、病蟲害防治及烘干等主要環(huán)節(jié)通過專業(yè)化、現(xiàn)代化、機(jī)械化的生產(chǎn)性服務(wù)替代了人工作業(yè)，有效彌補(bǔ)了農(nóng)村青壯年和男性勞動力流失造成的家庭農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量和質(zhì)量下降等問題[17]。根據(jù)上述分析提出假設(shè)：

H1：農(nóng)戶兼業(yè)帶來的勞動力流失會造成種植面積下降；

H2：接受了生產(chǎn)性服務(wù)的農(nóng)戶可能擴(kuò)大種植面積，并且購買生產(chǎn)性服務(wù)與勞動力投入之間存在替代效應(yīng)。

在我國城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致的收入差距下，促進(jìn)非農(nóng)就業(yè)是提高農(nóng)村家庭總收入的有效途徑[18-19]，但是非農(nóng)收入的增加是否會反哺農(nóng)業(yè)則不可一概而論。根據(jù)“投資效應(yīng)”理論，由于純農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)經(jīng)營的依賴性很大，因此會將非農(nóng)收入用來購買更多的生產(chǎn)要素以擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模、提高生產(chǎn)效益。然而De Brauw等研究發(fā)現(xiàn)較為富裕的農(nóng)戶和村莊并不傾向于將非農(nóng)收入用于農(nóng)業(yè)再生產(chǎn)，而是用于提高當(dāng)前的生活水平或進(jìn)行高預(yù)期回報(bào)的投資[20]。李強(qiáng)等從外出務(wù)工者本人角度研究也發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民工在給家人匯款時(shí)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性投資是預(yù)期用途中被忽視的一項(xiàng)[21]。由此可見，對于兼業(yè)程度較高的農(nóng)戶，農(nóng)業(yè)尤其是比較效益較低的糧食產(chǎn)業(yè)，未必會成為資金投入的目標(biāo)。是否購買生產(chǎn)性服務(wù)是農(nóng)業(yè)資金投入的重要體現(xiàn)，農(nóng)戶會根據(jù)自身對糧食生產(chǎn)的依賴性來選擇購買生產(chǎn)性服務(wù)以保持種植面積，還是不購買服務(wù)而進(jìn)行其他投資。根據(jù)上述分析提出假設(shè)：

H3：純農(nóng)戶非農(nóng)收入比重的增加有利于擴(kuò)大種植面積；

H4：兼業(yè)農(nóng)戶非農(nóng)收入比重的增加不會使得種植面積擴(kuò)大；

H5：兼業(yè)程度較低的農(nóng)戶會購買生產(chǎn)性服務(wù)來保持種植面積；

H6：兼業(yè)程度較高的農(nóng)戶不傾向于購買生產(chǎn)性服務(wù)來穩(wěn)定種植面積。

有研究認(rèn)為農(nóng)戶兼業(yè)和糧食生產(chǎn)之間是同時(shí)決策、互相影響的[22]，然而考慮到農(nóng)業(yè)比較效益低是個(gè)不爭的事實(shí)[23]，因此農(nóng)戶，尤其是兼業(yè)程度較高的農(nóng)戶在資源分配時(shí)更愿意側(cè)重非農(nóng)就業(yè)，在滿足了非農(nóng)就業(yè)需要后才會顧及糧食生產(chǎn)，因此本文傾向于認(rèn)為農(nóng)戶兼業(yè)單方面影響水稻種植面積，具體的因果關(guān)系可以通過后續(xù)計(jì)量來驗(yàn)證。

(二)模型構(gòu)建

在構(gòu)建影響農(nóng)戶水稻種植面積決策的模型時(shí)，考慮到自變量可能對不同兼業(yè)狀態(tài)下農(nóng)戶的影響路徑和影響程度不同，因此對各兼業(yè)類型農(nóng)戶分別進(jìn)行回歸。兼業(yè)類型的劃分標(biāo)準(zhǔn)參考陳曉紅[24]，利用上一年度非農(nóng)就業(yè)收入占家庭總收入的比重來劃分，比重小于10%的農(nóng)戶為純農(nóng)戶，10%～50%的農(nóng)戶為一兼農(nóng)戶，超過50%的農(nóng)戶為二兼農(nóng)戶。

模型的因變量為水稻種植面積(Area)。在自變量的選擇方面，由于農(nóng)戶兼業(yè)既代表了家庭勞動力資源的再分配，也涉及到家庭收入結(jié)構(gòu)的改變，因此利用非農(nóng)勞動力占家庭總勞動力數(shù)量的比重(Lpro)來分析“勞動力流失效應(yīng)”；利用上一年度非農(nóng)就業(yè)收入占全年家庭總收入的比重(Ipro)*非農(nóng)收入比重之所以利用上一年度的數(shù)據(jù)，是考慮到收入稟賦效應(yīng)的體現(xiàn)具有一定的滯后性，上一年度的收入能夠?qū)Ρ灸甓鹊纳a(chǎn)決策產(chǎn)生影響。來分析“投資效應(yīng)”*為能夠具體考察勞動力稟賦和資金稟賦對生產(chǎn)決策的不同作用，本文同時(shí)放入了非農(nóng)勞動力比重和非農(nóng)收入比重兩個(gè)變量來刻畫農(nóng)戶兼業(yè)水平?？紤]到可能存在的共線性問題，VIF檢驗(yàn)結(jié)果表明，在模型(1)～(10)中變量的最高VIF值僅為7.51，說明不存在嚴(yán)重多重共線性問題，因?yàn)榉寝r(nóng)收入很大程度上還受到打工時(shí)間和打工工資的影響。。同時(shí)參考相關(guān)研究[25-26]在模型中放入包含個(gè)人稟賦和地區(qū)特征的控制變量，具體包括家庭人口數(shù)量(Popu)、戶主年齡(Hage)、戶主學(xué)歷(Hedu)、所在縣市的經(jīng)濟(jì)水平(GDP)、地形(Terr)和省份虛擬變量(Provi)。基本模型見式(1)。

考察生產(chǎn)性服務(wù)對水稻種植面積的影響，首先要選擇生產(chǎn)性服務(wù)的指標(biāo)。廖西元等根據(jù)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)對勞動、知識和技術(shù)的需求密集程度，將水稻產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)性服務(wù)劃分為兩類：一類是勞動密集型服務(wù)，主要包括耕田、栽插、收割和烘干環(huán)節(jié)的機(jī)械服務(wù)；一類是技術(shù)密集型服務(wù)，主要包括代育秧和病蟲害防治服務(wù)[27]。鑒于糧食種植面積的決策更多受到勞動力要素的制約，而對技術(shù)的要求不高，因此本文主要針對勞動密集型服務(wù)的影響進(jìn)行分析。農(nóng)戶接受服務(wù)的程度用耕田、栽插、收割和烘干四個(gè)環(huán)節(jié)購買生產(chǎn)性服務(wù)的費(fèi)用(Cost)來表示，服務(wù)費(fèi)用高低能夠反映出接受服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)量和程度的差異。此外，根據(jù)陳超等、張忠軍等的研究結(jié)論，勞動密集型服務(wù)與技術(shù)密集型服務(wù)對農(nóng)戶水稻生產(chǎn)效率的影響差異顯著[28-29]，但是在勞動密集型服務(wù)內(nèi)部，耕田、栽插、收割和烘干各環(huán)節(jié)對生產(chǎn)的影響結(jié)果與影響路徑是基本一致的，主要都是通過機(jī)械替代來減少勞動強(qiáng)度、提高生產(chǎn)效率，因此本文在勞動密集型服務(wù)費(fèi)用中不再對這四個(gè)環(huán)節(jié)影響的差異性進(jìn)行分析。在式(1)基礎(chǔ)上放入生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用變量構(gòu)建式(2)。

為進(jìn)一步考察生產(chǎn)性服務(wù)與勞動力投入和家庭收入之間的關(guān)系，在式(2)基礎(chǔ)上放入生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用變量與非農(nóng)勞動力比重變量的交互項(xiàng)1(Inter1)構(gòu)建式(3)。在式(2)基礎(chǔ)上放入生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用變量與非農(nóng)收入比重變量的交互項(xiàng)2(Inter2)構(gòu)建式(4)。在放入交互項(xiàng)時(shí)，為了防止共線性問題，參考Aiken等的做法[30]對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和中心化處理。各變量具體說明見表1。

YArea=α0+α1Lpro+α2Ipro+α3Popu+α4Hage+α5Hedu+α6GDP+α7Terr+α8iProvi+e1

(1)

YArea=β0+β1Lpro+β2Ipro+β3Popu+β4Hage+β5Hedu+β6GDP+β7Terr+β8iProvi+β9Cost+e2

(2)

YArea=θ0+θ1Lpro+θ2Ipro+θ3Popu+θ4Hage+θ5Hedu+θ6GDP+θ7Terr+θ8iProvi+
θ9Cost+θ10Inter1+e3

(3)

YArea=δ0+δ1Lpro+δ2Ipro+δ3Popu+δ4Hage+δ5Hedu+δ6GDP+δ7Terr+δ8iProvi+
δ9Cost+δ10Inter2+e4

(4)

式(1)～(4)中，一系列α、β、θ和δ分別表示估計(jì)參數(shù)，i代表省份編號，e1、e2、e3和e4表示隨機(jī)擾動項(xiàng)，均服從獨(dú)立正態(tài)分布。

二、 數(shù)據(jù)來源與描述性分析

(一)數(shù)據(jù)來源

本數(shù)據(jù)來源于國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系水稻產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)功能研究室2014—2015年進(jìn)行的體系內(nèi)農(nóng)戶調(diào)查。樣本分布于福建、廣西、廣東、貴州、四川、湖北、湖南、江蘇、江西、浙江和海南共11個(gè)省份51個(gè)縣鄉(xiāng)，從樣本地點(diǎn)選擇來看具有代表性和全面性。調(diào)查依托于國家水稻產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系于我國各水稻主產(chǎn)省份設(shè)立的綜合試驗(yàn)站進(jìn)行，以多層抽樣與隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方式選取樣本，以農(nóng)民口述、調(diào)查員填寫的形式填寫問卷，去掉有缺失數(shù)據(jù)和異常值樣本，最終獲得有效樣本1 646個(gè)。

表1 模型變量說明

(二)描述性分析

表2列出了樣本農(nóng)戶的兼業(yè)類型，其中一兼農(nóng)戶455戶，占樣本總數(shù)的27.64%，二兼農(nóng)戶1 112戶，占樣本總數(shù)的67.56%，純農(nóng)戶僅79戶，占樣本總數(shù)的4.80%。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1999年我國純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶的比例分別為40%、37% 和16%*數(shù)據(jù)來自于《全國農(nóng)村社會經(jīng)濟(jì)典型調(diào)查數(shù)據(jù)匯編(1986—1999)》。，可見當(dāng)前稻農(nóng)的兼業(yè)化程度相比90年代末平均水平有了明顯上升，兼業(yè)已經(jīng)成為我國稻農(nóng)的普遍狀態(tài)。

根據(jù)描述性分析結(jié)果(表3)，樣本農(nóng)戶平均水稻種植面積為15.19畝。根據(jù)李文明等利用22個(gè)省稻農(nóng)數(shù)據(jù)的測算，若以單產(chǎn)水平最大化或增加農(nóng)民收入為目標(biāo)，則我國適宜耕地規(guī)模經(jīng)營面積應(yīng)該在80～120畝或80畝以上[31]，然而樣本農(nóng)戶平均種植面積僅為15.19畝，表明分散的小規(guī)模經(jīng)營依舊是當(dāng)前稻農(nóng)的主要生產(chǎn)特征。純農(nóng)戶、一兼和二兼農(nóng)戶的平均種植面積分別為37.51畝、24.80畝和9.94畝，反映出農(nóng)戶兼業(yè)程度越高，生產(chǎn)面積越小。樣本農(nóng)戶非農(nóng)收入的平均比重為62.86%，表明非農(nóng)收入已經(jīng)超過農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入，成為家庭收入的主要來源，其中純農(nóng)戶、一兼和二兼農(nóng)戶非農(nóng)收入比重分別為0.27%、34.97%和78.07%。樣本農(nóng)戶非農(nóng)勞動力的平均比重為48.47%，表明有近一半的家庭勞動力投入到了非農(nóng)就業(yè)中，其中純農(nóng)戶、一兼和二兼農(nóng)戶非農(nóng)勞動力比重分別為41.26%、71.09%和40.05%。樣本農(nóng)戶家庭戶均4.54人，戶主平均年齡52.18歲，65%的戶主學(xué)歷在初中及以上水平，反映出了當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)勞動力年齡偏大和文化水平偏低的現(xiàn)狀。農(nóng)戶所在縣市人均GDP為5.09萬元，68%的農(nóng)戶耕地位于山地和丘陵地形。農(nóng)戶購買勞動密集型生產(chǎn)性服務(wù)的平均費(fèi)用為168.55元/畝，其中純農(nóng)戶、一兼農(nóng)戶和二兼農(nóng)戶分別為164.22元/畝、170.46元/畝和194.43元/畝，二兼農(nóng)戶購買生產(chǎn)性服務(wù)的支出最高。

表2 樣本農(nóng)戶兼業(yè)類型

表3 描述性分析結(jié)果

三、模型估計(jì)與結(jié)果分析

首先需要確定農(nóng)戶兼業(yè)與種植面積之間是否是互為因果關(guān)系，因此先利用非農(nóng)勞動力比重與種植面積構(gòu)建聯(lián)立方程并對聯(lián)立性進(jìn)行檢驗(yàn)。參考肖作平的方法，利用Hausman設(shè)定誤差檢驗(yàn)(Specification Test)來判斷非農(nóng)勞動力比重變量是否有內(nèi)生性[32]，檢驗(yàn)結(jié)果T值為-1.27且在10%水平上都不顯著，表明拒絕互為因果關(guān)系，估計(jì)單一方程即可。利用Stata12.0對模型進(jìn)行估計(jì)，修正異方差問題后，估計(jì)結(jié)果見表4～表6。

表4 一兼農(nóng)戶模型估計(jì)結(jié)果

注：括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤；*、**和***分別代表10%、5%和1%水平上顯著。

(一)一兼農(nóng)戶模型估計(jì)結(jié)果分析

一兼農(nóng)戶模型估計(jì)結(jié)果見表4，其中模型(1)為基本模型，模型(2)中加入了生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用變量，模型(3)中加入了非農(nóng)勞動力比重變量與生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用變量的交互項(xiàng)1，模型(4)中加入了非農(nóng)收入比重變量與生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用變量的交互項(xiàng)2。模型(1)中，非農(nóng)勞動力比重的系數(shù)為負(fù)且在5%水平上顯著，說明兼業(yè)帶來的勞動力外流降低了稻農(nóng)的生產(chǎn)能力，因此農(nóng)戶選擇減少種植面積，與楊志海的研究結(jié)論[33]相一致，驗(yàn)證了假設(shè)H1。非農(nóng)收入比重的系數(shù)也為負(fù)且在5%水平上顯著，表明兼業(yè)收入并沒有體現(xiàn)出“投資效應(yīng)”，反而造成了土地規(guī)模的下降，可能因?yàn)榧鏄I(yè)收入的增加使得一兼農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)經(jīng)營的依賴性下降了，驗(yàn)證了假設(shè)H4。

家庭人口數(shù)量對種植面積有正向影響且在10%水平上顯著，因?yàn)槿丝跀?shù)量越多對口糧功能的需求就越大，鐘漲寶等也認(rèn)為，家庭人口代數(shù)越多，農(nóng)戶轉(zhuǎn)出農(nóng)地的意愿越弱[34]。戶主年齡對種植面積的影響為負(fù)但是并不顯著。戶主學(xué)歷對種植面積的影響為正且在10%水平上顯著，因?yàn)檗r(nóng)戶文化程度越高，經(jīng)營能力就越高，因此更愿意實(shí)踐規(guī)模經(jīng)營。人均GDP越高的地區(qū)兼業(yè)農(nóng)戶的種植面積越大，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)水平較發(fā)達(dá)的地區(qū)往往土地流轉(zhuǎn)市場潛力較大、生產(chǎn)主體的資金條件更好，但是影響并不顯著。受地形限制，山區(qū)和丘陵地區(qū)農(nóng)戶相比于平原和河谷地區(qū)農(nóng)戶的生產(chǎn)面積更小且在5%水平上顯著。

模型(2)中生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用變量的系數(shù)為正，表明一兼農(nóng)戶購買生產(chǎn)性服務(wù)越多，種植面積就越大，即購買生產(chǎn)性服務(wù)對一兼農(nóng)戶種植面積有直接的提升作用，與李穎明等[35]的研究結(jié)論相一致。但是提升作用并不顯著，說明接受生產(chǎn)性服務(wù)對直接增加農(nóng)戶土地要素投入的作用較弱。模型(3)中交互項(xiàng)1的系數(shù)為正，表明購買更多的生產(chǎn)性服務(wù)有助于緩解種稻勞動力外流對種植面積造成的負(fù)向影響，驗(yàn)證了假設(shè)H2。模型(4)中交互項(xiàng)2的系數(shù)為正，表明一兼農(nóng)戶購買生產(chǎn)性服務(wù)有助于減輕非農(nóng)收入比重增加對種植面積帶來的負(fù)向影響，驗(yàn)證了假設(shè)H5。交互項(xiàng)的分析表明生產(chǎn)性服務(wù)能夠起到間接穩(wěn)定一兼農(nóng)戶種植面積的作用。

(二)二兼農(nóng)戶模型估計(jì)結(jié)果分析

二兼農(nóng)戶模型估計(jì)結(jié)果見表5，其中模型(5)為基本模型，模型(6)中加入了生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用變量，模型(7)中加入了非農(nóng)勞動力比重變量與生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用變量的交互項(xiàng)1。模型(8)中加入了非農(nóng)收入比重變量與生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用變量的交互項(xiàng)2。與一兼農(nóng)戶相似，模型(5)中非農(nóng)勞動力比重和非農(nóng)收入比重對二兼農(nóng)戶種植面積均有負(fù)向影響，驗(yàn)證了假設(shè)H1和H4。然而非農(nóng)勞動力比重的增加對種植面積的負(fù)面影響變得并不顯著，一方面可能因?yàn)槎孓r(nóng)戶生產(chǎn)面積偏小，對種稻勞動力的需求少，另一方面可能因?yàn)槎孓r(nóng)戶更多地接受了生產(chǎn)性服務(wù)。家庭人口與種植面積呈現(xiàn)正相關(guān)，戶主年齡與種植面積呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，均在1%水平上顯著。戶主學(xué)歷對種植面積的影響不顯著。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)和平原、河谷地區(qū)的二兼農(nóng)戶種植面積較大且在1%水平上顯著。

模型(6)中生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用變量系數(shù)為正，說明購買稻作生產(chǎn)性服務(wù)對二兼農(nóng)戶種植面積有直接提升作用。模型(7)中交互項(xiàng)1的系數(shù)為正，表明生產(chǎn)性服務(wù)對于緩解二兼農(nóng)戶勞動力流失造成的種植面積減少是有效的，驗(yàn)證了假設(shè)H2。模型(8)中交互項(xiàng)2的系數(shù)為負(fù)，說明當(dāng)二兼農(nóng)戶非農(nóng)收入比重提高時(shí)，如果需要通過購買更多的生產(chǎn)性服務(wù)才能維持農(nóng)業(yè)收入的話，該類農(nóng)戶寧愿選擇減少種植面積?？赡茉蛟谟冢患孓r(nóng)戶和純農(nóng)戶的種植面積普遍偏大，并且家庭收入很大程度上依賴農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，因此對生產(chǎn)性服務(wù)的需求較大，農(nóng)戶會愿意購買生產(chǎn)性服務(wù)來緩解勞動力流失可能對農(nóng)業(yè)收入造成的沖擊，因此模型(4)中交互項(xiàng)2的系數(shù)為正。而對二兼農(nóng)戶來講，他們對農(nóng)業(yè)，尤其是糧食產(chǎn)業(yè)的依賴程度很低，生產(chǎn)規(guī)模也偏小，在需要對服務(wù)進(jìn)行投資的時(shí)候，農(nóng)戶就寧愿縮小生產(chǎn)面積而不是選擇購買服務(wù)，驗(yàn)證了假設(shè)H6。

表5 二兼農(nóng)戶模型估計(jì)結(jié)果

注：括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤；*、** 和*** 分別代表10%、5%和1%水平上顯著。

(三)純農(nóng)戶模型估計(jì)結(jié)果分析

純農(nóng)戶模型估計(jì)結(jié)果見表6，其中模型(9)為基本模型，模型(10)中加入了生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用變量。模型(9)中，非農(nóng)勞動力比重系數(shù)為負(fù)，表明種稻勞動力的流失會導(dǎo)致純農(nóng)戶的種植面積減少。值得注意的是，非農(nóng)收入比重的系數(shù)為正，說明對純農(nóng)戶家庭來講，非農(nóng)收入比重的增加會使種植面積擴(kuò)大。純農(nóng)戶選擇將非農(nóng)就業(yè)帶來的收入反哺到農(nóng)業(yè)中，通過擴(kuò)大土地及其他相應(yīng)要素的投入規(guī)模來提高農(nóng)業(yè)效益，一定程度上體現(xiàn)出了兼業(yè)化的“投資效應(yīng)”，驗(yàn)證了假設(shè)H3。模型(10)中生產(chǎn)性服務(wù)費(fèi)用系數(shù)為正，表明提高純農(nóng)戶生產(chǎn)性服務(wù)的接受程度對種植面積有正向影響。但是由于純農(nóng)戶樣本量過小，模型(9)、(10)中非農(nóng)收入比重、非農(nóng)就業(yè)比重、家庭人口、戶主年齡和戶主教育等變量的影響在計(jì)量上并不顯著，并且通過VIF檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)加入交互項(xiàng)會導(dǎo)致嚴(yán)重的多重共線性問題，模型偏差比較嚴(yán)重，因此未對純農(nóng)戶引入交互項(xiàng)的分析。

四、結(jié)論與啟示

本文基于全國11省1 646戶農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了農(nóng)戶兼業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)與水稻種植面積決策之間的關(guān)系。主要結(jié)論及其啟示包括：第一，兼業(yè)化已經(jīng)成為當(dāng)前我國稻農(nóng)的普遍狀態(tài)，表現(xiàn)在兼業(yè)農(nóng)戶比重和平均兼業(yè)水平高兩方面，純農(nóng)戶僅占樣本比重的4.80%。

表6 純農(nóng)戶模型估計(jì)結(jié)果

注：括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤；*、** 和*** 分別代表10%、5%和1%水平上顯著。

第二，農(nóng)戶兼業(yè)導(dǎo)致的種稻勞動力流失對純農(nóng)戶和兼業(yè)農(nóng)戶的種植面積均有負(fù)向影響并且在一兼農(nóng)戶中表現(xiàn)最為顯著，非農(nóng)收入比重的增加對兼業(yè)農(nóng)戶的種植面積也有顯著的負(fù)向影響。鑒于“勞動力流失效應(yīng)”不利于穩(wěn)定水稻生產(chǎn)面積，因此對兼業(yè)程度很高且生產(chǎn)意愿很低的農(nóng)戶，應(yīng)規(guī)范引導(dǎo)此類農(nóng)戶流轉(zhuǎn)糧田，杜絕轉(zhuǎn)出糧田“非農(nóng)化”，保障流轉(zhuǎn)雙方的基本權(quán)益。

第三，非農(nóng)收入比重的提高能夠擴(kuò)大純農(nóng)戶家庭的水稻種植面積，體現(xiàn)出了一定的“投資效應(yīng)”。因此對于此類農(nóng)戶一方面要合理引導(dǎo)家庭剩余勞動力的外流，另一方面要完善水稻直補(bǔ)、農(nóng)機(jī)購置補(bǔ)貼、良種補(bǔ)貼等政策，加大補(bǔ)貼力度，充分激發(fā)和調(diào)動糧農(nóng)的生產(chǎn)積極性。同時(shí)還要進(jìn)一步加強(qiáng)糧食適度規(guī)模經(jīng)營體系及其相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)政策和配套服務(wù)建設(shè)，推進(jìn)規(guī)模化、專業(yè)化和現(xiàn)代化的水稻生產(chǎn)方式，培養(yǎng)掌握技術(shù)、善于經(jīng)營的新型職業(yè)稻農(nóng)。

第四，接受生產(chǎn)性服務(wù)對各類農(nóng)戶的種植面積均有直接的提升作用。交互項(xiàng)分析表明生產(chǎn)性服務(wù)能夠緩解勞動力流失對生產(chǎn)面積造成的負(fù)面影響，并且對農(nóng)業(yè)依賴較大的農(nóng)戶往往會選擇購買生產(chǎn)性服務(wù)以緩解種稻勞動力減少可能對農(nóng)業(yè)收入造成的損失，起到了間接穩(wěn)定種植面積的作用。因此大力推進(jìn)糧食產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)體系建設(shè)是穩(wěn)定糧食生產(chǎn)面積的有效途徑。要以構(gòu)建服務(wù)帶動型適度規(guī)模經(jīng)營體系為目標(biāo)，扶持發(fā)展多元社會化服務(wù)主體，形成經(jīng)營性服務(wù)和公益性服務(wù)之間的優(yōu)勢互補(bǔ)和良性互動。著重建設(shè)育苗、農(nóng)機(jī)作業(yè)、田間管理和烘干倉儲等勞動密集型環(huán)節(jié)的服務(wù)項(xiàng)目，開展代耕代種、土地托管等多種服務(wù)方式，總結(jié)推廣生產(chǎn)性服務(wù)的試點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，使糧食生產(chǎn)性服務(wù)惠及更多農(nóng)戶。

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