非農(nóng)就業(yè)、農(nóng)機(jī)投資和農(nóng)機(jī)服務(wù)利用

方師樂，史新杰，高敘文

(1. 浙江工商大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310018；2. 浙江大學(xué) 中國農(nóng)村發(fā)展研究院，浙江 杭州 310058)

一、研究背景和問題的提出

在工業(yè)化、城鎮(zhèn)化主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式下，中國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件發(fā)生了深刻變革。首先，農(nóng)民就業(yè)非農(nóng)化進(jìn)程加速，農(nóng)村勞動力數(shù)量下降，田間用工成本上升。1990—2017年間，農(nóng)業(yè)勞動力的數(shù)量減少了1.8億，占全社會勞動力比重由60%縮減至27%。農(nóng)村勞動力不僅絕對數(shù)量下降，內(nèi)部結(jié)構(gòu)也發(fā)生了轉(zhuǎn)變，留守在農(nóng)村的勞動力普遍呈現(xiàn)出老齡化、女性化的趨勢。在農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量和質(zhì)量雙降的壓力下，“誰來種糧”一度成為中國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展下的社會擔(dān)憂。

與此同時，中國走出了一條極具特色的農(nóng)業(yè)機(jī)械化(下文簡稱“農(nóng)機(jī)化”)發(fā)展路徑，以下三個現(xiàn)象值得關(guān)注：第一，主流經(jīng)濟(jì)學(xué)家普遍不看好以中國為代表的人多地少的東(南)亞國家推行農(nóng)機(jī)化，例如Otsuka[1]的研究指出，亞洲國家農(nóng)機(jī)化的先行條件是耕地集中，而中國人均耕地不足1公頃且極度細(xì)碎化，這種資源稟賦實(shí)現(xiàn)機(jī)械化耕作幾無可能，小農(nóng)戶和大農(nóng)機(jī)之間存在天然的技術(shù)門檻。但中國農(nóng)機(jī)化發(fā)展的實(shí)踐表明，在土地沒有大規(guī)模流轉(zhuǎn)和集中的情況下，農(nóng)機(jī)化水平依然大幅度提升，2016年綜合機(jī)械化率已達(dá)到66%，小麥、水稻、玉米三大糧食作物耕種收綜合機(jī)械化率分別達(dá)到94.2%、79.2%、83.1%，部分地區(qū)實(shí)現(xiàn)了全程機(jī)械化生產(chǎn)。第二，在農(nóng)機(jī)化水平顯著上升的同時，人均機(jī)械擁有量并沒有大幅提高。據(jù)世界銀行數(shù)據(jù)，2016年中國戶均僅擁有拖拉機(jī)0.13臺、聯(lián)合收獲機(jī)0.005臺、播種機(jī)0.03臺，不僅遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于日本、韓國等資源稟賦條件相似的東亞發(fā)達(dá)國家，甚至低于菲律賓、馬來西亞等東南亞發(fā)展中國家。人均農(nóng)用機(jī)械占有量和農(nóng)機(jī)化水平不相符。第三，雖然中國的農(nóng)機(jī)化水平總體呈上升趨勢，但發(fā)展路徑在21世紀(jì)初期發(fā)生了轉(zhuǎn)變(1)本文對農(nóng)機(jī)大型化和小型化階段的區(qū)分是，在農(nóng)機(jī)化的發(fā)展過程中以大型農(nóng)機(jī)為主還是以小型農(nóng)機(jī)為主。已有的經(jīng)典文獻(xiàn)在分析中國農(nóng)機(jī)化階段時常以農(nóng)用拖拉機(jī)為例，因?yàn)樵诮y(tǒng)計年鑒中，拖拉機(jī)是唯一既以大型農(nóng)機(jī)統(tǒng)計，又以小型農(nóng)機(jī)統(tǒng)計的種類。。如圖1所示，小型農(nóng)機(jī)和大中型農(nóng)機(jī)在觀測期內(nèi)經(jīng)歷了完全不同的增長路徑。小型農(nóng)機(jī)基本保持平穩(wěn)增長，但自2013年經(jīng)歷了連續(xù)4年的負(fù)增長。而大中型農(nóng)機(jī)動力在2000年以前幾乎處于停滯狀態(tài)，但2000年以后呈指數(shù)型增長態(tài)勢，年均增長達(dá)到13.9%。

數(shù)據(jù)來源：1978—2012年數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局網(wǎng)站http://www.stats.gov.cn/，2013—2016年數(shù)據(jù)來自《中國農(nóng)機(jī)化年鑒2017》(2014—2018)，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)出版社.

非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)機(jī)化的快速發(fā)展是改革開放以來中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域最為顯著的兩個變化，它們之間也存在著千絲萬縷的聯(lián)系。在拉-費(fèi)城鄉(xiāng)二元模型中，經(jīng)濟(jì)增長的最初動力來自城市工業(yè)部門對農(nóng)村剩余勞動力的吸收，這一過程伴隨著源源不斷的農(nóng)業(yè)人口的非農(nóng)就業(yè)。與此同時，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人地相對稀缺程度的變化促使農(nóng)機(jī)化萌芽，并將更多的農(nóng)業(yè)人口推向非農(nóng)部門[2]。一些宏觀層面的實(shí)證研究也發(fā)現(xiàn)，非農(nóng)就業(yè)和農(nóng)機(jī)化發(fā)展存在互為因果、相互促進(jìn)的長期關(guān)系[3]。

農(nóng)業(yè)勞動力遷移的過程一直伴隨著農(nóng)機(jī)化水平的提升，但是這一宏觀現(xiàn)象背后是否存在穩(wěn)固的微觀主體行為作為基礎(chǔ)？尤其是20世紀(jì)80年代初期開始的農(nóng)業(yè)市場化改革讓農(nóng)戶成為農(nóng)業(yè)投資的主體，農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)投資決策在很大程度上決定了未來中國農(nóng)機(jī)化的走向。那么非農(nóng)就業(yè)如何沖擊農(nóng)戶的生產(chǎn)決策，從而影響農(nóng)戶對農(nóng)機(jī)的投入和方式？中國是一個人多地少且耕地極度細(xì)碎化的國家，資源稟賦并不適合在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中引入大型農(nóng)機(jī)，那么是哪些外在條件的變化使得中國的農(nóng)機(jī)化發(fā)展模式由小型化向大型化轉(zhuǎn)變？為何中國農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)持有量和農(nóng)機(jī)化水平呈現(xiàn)出巨大差異？本文基于俱樂部模型，利用2011—2014年全國農(nóng)村固定觀察點(diǎn)種糧農(nóng)戶的微觀面板數(shù)據(jù)，嘗試從理論和實(shí)證兩個層面對上述問題予以回答。

二、文獻(xiàn)綜述

誘致性技術(shù)變遷理論認(rèn)為，非農(nóng)就業(yè)增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中勞動力的相對稀缺性，提高了農(nóng)業(yè)勞動力的價格，即使不存在農(nóng)業(yè)勞動力市場，其從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機(jī)會成本也會增加，所以會增加農(nóng)機(jī)的需求[4]。在新勞動遷移經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論框架下，遷移或流轉(zhuǎn)的農(nóng)村勞動力雖然不直接參與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，但他們?nèi)匀煌ㄟ^各種路徑影響農(nóng)業(yè)投資等農(nóng)戶生產(chǎn)行為[5]。Stark[6]研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)展中國家的農(nóng)業(yè)由于缺乏健全的金融體系，農(nóng)戶在生產(chǎn)投資決策過程中面臨信貸風(fēng)險的約束。遷移的勞動力向家庭匯款實(shí)際上起到了金融媒介的作用，可以降低農(nóng)戶面臨的資金約束，從而增加農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性投資。

另有研究則指出，非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)機(jī)化之間并無必然聯(lián)系，甚至存在負(fù)向關(guān)系。Mines和de Janvry[7]在一項對墨西哥某縣農(nóng)民赴美打工的案例研究中指出，外出打工者的收入主要被用于消費(fèi)，他們既沒有能力也沒有動機(jī)將非農(nóng)收入用于農(nóng)業(yè)投資，以提高農(nóng)業(yè)長期生產(chǎn)率；相反，青壯年勞動力的流失使該縣的農(nóng)業(yè)發(fā)展停滯。另有實(shí)證研究指出，農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)收入的提高并不會回流到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而主要是流向自身培訓(xùn)[8]、房屋投資[9]、后代教育[10]以及耐用品支出[11]等。部分中國學(xué)者的實(shí)證研究也發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶外出務(wù)工會增加其退出農(nóng)業(yè)的概率，其匯款對于流出地的資金支持不能抵消勞動力流失的消極作用，也并未促使他們轉(zhuǎn)而生產(chǎn)資本密集型的農(nóng)產(chǎn)品[12-13]。

在大規(guī)模的農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移和農(nóng)機(jī)跨區(qū)服務(wù)興起的背景下，國內(nèi)學(xué)者開始反思農(nóng)機(jī)化的內(nèi)涵。例如曹陽等[14]認(rèn)為，農(nóng)機(jī)化并不意味著家家戶戶都要有農(nóng)機(jī)，也絕非農(nóng)機(jī)動力的多與少，而是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)農(nóng)機(jī)參與率的大小。對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有實(shí)際意義的是農(nóng)機(jī)服務(wù)的覆蓋面，而不是特定時間點(diǎn)農(nóng)戶持有的農(nóng)機(jī)數(shù)量[15]。一項權(quán)威研究發(fā)現(xiàn)在耕地極度細(xì)碎化的條件下，農(nóng)機(jī)跨區(qū)服務(wù)成為中國實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)化的主要形式[16]。由于跨區(qū)服務(wù)的普遍存在，農(nóng)機(jī)在中國形成了一種極為特殊的俱樂部商品的供給模式，在土地細(xì)碎化和勞動力價格上升的情境下，這種農(nóng)機(jī)俱樂部會從小型向大型演變[17]。學(xué)術(shù)界已經(jīng)形成的共識是，縱橫全國的農(nóng)機(jī)跨區(qū)機(jī)收服務(wù)解釋了為什么在種糧勞動力流失的情況下中國糧食產(chǎn)量依然實(shí)現(xiàn)連增[18-20]，并成為農(nóng)機(jī)化快速發(fā)展的一道獨(dú)特風(fēng)景線，它的發(fā)生和發(fā)展打破了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)家對于亞洲小農(nóng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展農(nóng)機(jī)化的悲觀預(yù)期，并在一定程度上挑戰(zhàn)了亞當(dāng)·斯密關(guān)于農(nóng)業(yè)不可分工的論斷。

與本文研究內(nèi)容聯(lián)系最為密切的是紀(jì)月清和鐘甫寧的研究[15]，該文創(chuàng)新性地提出農(nóng)機(jī)服務(wù)市場的發(fā)展造成農(nóng)戶農(nóng)機(jī)投資和使用的分離，并通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)顯著增加了農(nóng)機(jī)服務(wù)的投入，因此非農(nóng)就業(yè)并未對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來負(fù)面影響。這一結(jié)論引導(dǎo)本文采用全國范圍的更大樣本，同時研究非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)戶農(nóng)機(jī)投資和農(nóng)機(jī)服務(wù)投入的影響，從而揭示二者之間的異質(zhì)性，并通過更大的數(shù)據(jù)和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖R別策略增強(qiáng)對這一研究假說的信心。

總體來看，已有研究對于認(rèn)識具有中國特色農(nóng)機(jī)化的內(nèi)涵具有參考價值，部分實(shí)證研究從不同視角闡述了非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)戶農(nóng)機(jī)利用的關(guān)系，但是也存在以下不足：(1)理論層面，農(nóng)機(jī)服務(wù)的出現(xiàn)說明農(nóng)機(jī)在中國已經(jīng)具有俱樂部商品的性質(zhì)，已有實(shí)證和案例研究運(yùn)用的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)已不適用于分析中國情境的農(nóng)機(jī)化發(fā)展，需要將俱樂部理論引入中國農(nóng)機(jī)化的分析框架；(2)實(shí)證研究的樣本量小，研究的對象大多是某個地區(qū)或者某一類農(nóng)作物的種植戶，從而得出的結(jié)論也不具有普遍性和推廣性，且絕大多數(shù)研究都是單方面分析非農(nóng)就業(yè)對于農(nóng)機(jī)投資或者農(nóng)機(jī)服務(wù)需求的影響，沒有使用一套數(shù)據(jù)對這兩個方面同時分析，從而無法從根本上揭示非農(nóng)就業(yè)對于這兩方面影響的差異；(3)樣本選擇偏誤，大部分實(shí)證研究的調(diào)研對象為使用農(nóng)機(jī)服務(wù)的種植戶或者普遍存在農(nóng)機(jī)服務(wù)市場的地區(qū)，而忽略了沒有農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)生的農(nóng)戶或地區(qū)，實(shí)證的結(jié)論是有偏的?；诖耍疚睦?011—2014年全國固定觀察點(diǎn)的數(shù)據(jù)，采用多種實(shí)證模型研究非農(nóng)就業(yè)對于農(nóng)戶直接投資農(nóng)機(jī)和使用農(nóng)機(jī)服務(wù)的影響，以期解決已有文獻(xiàn)的不足，并加深對這一研究領(lǐng)域的認(rèn)知。

三、俱樂部模型

布坎南[21]指出，根據(jù)排他性和競爭性與否可以將所有物品分為4類，其中排他性和非競爭性屬性并存的物品屬于俱樂部商品，例如不擁擠的收費(fèi)公路等。這類商品不同于純私人物品，其不具有競爭性，即增加一個共同使用者不會對現(xiàn)有的使用者造成負(fù)面影響；也不同于純公共物品，因?yàn)槠渚哂信潘?，即通過某些手段可以將特定人群排除在使用者范圍之外。在同質(zhì)性會員、邊際成本遞增、效用函數(shù)遞減等一系列假設(shè)基礎(chǔ)之上，布坎南求解了最優(yōu)條件下的俱樂部投資規(guī)模和會員人數(shù)。

在布坎南的俱樂部理論框架下，任何商品對消費(fèi)者所產(chǎn)生的效用大小都取決于兩個方面：一是物品本身的規(guī)模大小(例如泳池的大小)，二是物品被多少使用者共同消費(fèi)(例如多少人在游泳)。即使一些表面上私人屬性很強(qiáng)的物品，比如襪子，也可以采用相同的分析方法。襪子相對于泳池更具私人物品的屬性，是因?yàn)楣餐褂靡浑p襪子雖然能夠分?jǐn)偝杀?，但無法彌補(bǔ)每個消費(fèi)者因?yàn)楣餐褂枚斐傻男в孟陆抵?。利用這一理論來分析農(nóng)機(jī)，站在農(nóng)戶的角度，它是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的投入要素，對農(nóng)戶的效用在于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加。假設(shè)期初農(nóng)機(jī)是私人物品，那么增加一位使用者，農(nóng)機(jī)成本變?yōu)樵瓉淼囊话?假設(shè)農(nóng)戶同質(zhì))，而在中國現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模下，農(nóng)機(jī)所有者的邊際成本(折舊費(fèi)、交通費(fèi)等)很小，所以農(nóng)機(jī)在中國具有成為俱樂部商品的屬性，但這只是直覺思考得出的結(jié)論，至于農(nóng)機(jī)的最優(yōu)規(guī)模和最優(yōu)會員數(shù)是多少，外在經(jīng)濟(jì)條件和資源稟賦的變化對于最優(yōu)解會產(chǎn)生何種影響，需要通過構(gòu)建正式的理論模型予以分析。

假設(shè)：(1)投入要素包括農(nóng)機(jī)(M)(2)根據(jù)俱樂部理論的定義，這里M是指農(nóng)機(jī)的規(guī)模而非數(shù)量，可以認(rèn)為是該農(nóng)機(jī)的動力值。、耕地(A)和農(nóng)業(yè)勞動力(L)；(2)農(nóng)機(jī)的使用權(quán)為n個同質(zhì)農(nóng)戶共有，其作為生產(chǎn)要素對單個農(nóng)戶的產(chǎn)出受到M和n的雙重影響，假定其函數(shù)表達(dá)式為φ(M,n)，由定義可知，φM>0，φn<0；(3)標(biāo)準(zhǔn)化后的農(nóng)機(jī)總成本同樣受M和n的雙重影響，假定其函數(shù)表達(dá)式為ψ(M,n)，且ψM>0，ψn>0，ψ(0,n)=ψ(M,0)=0，在所有農(nóng)戶同質(zhì)的假定下，ψ(M,n)的分配方案顯然是n個農(nóng)戶平均負(fù)擔(dān)；(4)生產(chǎn)函數(shù)為Y=Р[A,L,φ(M,n)]。均衡條件是農(nóng)戶在總生產(chǎn)成本C的約束下，實(shí)現(xiàn)最大產(chǎn)出，即：

maxP[A,L,φ(M,n)]，s.t.Lw=C-[ψ(M,n)/n]-A

(1)

nPφφM/PL=ψM/w

(2)

ψn-nwPnPL=ψ/n

(3)

式(2)是Samuelson均衡條件下的公共物品供給，表示均衡條件下公共投入品和私人投入品的邊際產(chǎn)出之比等于其邊際價格之比。式(3)表示在均衡條件下，邊際社會成本(增加一個參與者的邊際成本加上對現(xiàn)有參與者的效用損失)等于平均供給成本。聯(lián)立(2)、(3)式和預(yù)算方程可求得均衡時的最優(yōu)組合(M*,n*,L*)。而外生變量w、F、ψ的變化都會對最優(yōu)組合產(chǎn)生影響。

在其他變量保持不變而勞動力工資率w上升時，一方面，農(nóng)機(jī)和勞動力價格之比ψM/w下降，由式(3)可得，在均衡條件下，nPφφM/PL也需減少，即農(nóng)機(jī)的邊際產(chǎn)出下降而勞動力的邊際產(chǎn)出上升，由邊際產(chǎn)出下降的假設(shè)可知，此時農(nóng)機(jī)投入量增加而勞動力數(shù)量下降。另一方面，隨著w的增加，邊際社會成本上升，對應(yīng)的均衡農(nóng)機(jī)平均成本上升，M*和n*同時增加。

當(dāng)其他變量保持不變而ψM下降時，由式(2)可得，農(nóng)機(jī)勞動力價格之比下降，均衡時二者的邊際產(chǎn)出隨之下降，所以M*增加，L*下降，即農(nóng)戶增加農(nóng)機(jī)投入量以替代勞動力。由于M*上升而ψM下降，農(nóng)機(jī)的總成本ψ變化方向不定，因此無法確定n*的變化方向。

保持其他變量不變，當(dāng)ψn減小時，由式(3)可得，社會邊際成本下降，相應(yīng)的n*增加，而在式(2)中，由于勞動力的邊際產(chǎn)出、勞動力價格和農(nóng)機(jī)價格均不變，農(nóng)機(jī)邊際產(chǎn)出nPφφM不變，而當(dāng)n*增加時，φM必然下降，由此可得M*上升。

假說1：由于非農(nóng)就業(yè)增加，農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中會減少投工量而增加農(nóng)機(jī)使用量。

假說2：在農(nóng)業(yè)規(guī)模偏小的條件下，隨著非農(nóng)就業(yè)增加，農(nóng)機(jī)成為俱樂部商品，即農(nóng)戶對小農(nóng)機(jī)的直接投資減少，而增加大農(nóng)機(jī)提供的農(nóng)機(jī)服務(wù)購買。

三、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文使用2011—2014年全國農(nóng)村固定觀察點(diǎn)的數(shù)據(jù)，樣本覆蓋31個省份360個行政村的2萬余農(nóng)戶。本文的核心解釋變量——外出就業(yè)比例和本地非農(nóng)就業(yè)比例，是基于“家庭成員表”計算得出，分別表示一戶中外出就業(yè)的家庭成員和本地非農(nóng)就業(yè)的家庭成員占總家庭成員數(shù)的比例，家庭勞動力數(shù)量也是由“家庭成員表”整理得出，然后以戶主為標(biāo)示編碼，將家庭成員數(shù)據(jù)和住戶數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。如表1所示，觀測期內(nèi)數(shù)據(jù)庫中包含農(nóng)村住戶和家庭成員數(shù)據(jù)78899份和301817份，其中種糧農(nóng)戶48520份。在剔除數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)的重復(fù)編碼、異常值、邏輯矛盾等樣本后，最終得到有效種糧農(nóng)戶樣本39187份。

表1 樣本量統(tǒng)計表

(二)實(shí)證模型

已有研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶外地非農(nóng)就業(yè)和在本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)從事非農(nóng)勞動對于農(nóng)業(yè)投資的影響是有差異的[22]，故本文對這兩種不同的非農(nóng)就業(yè)形式予以區(qū)分，所以實(shí)證模型中核心解釋變量為外出就業(yè)比例(out)和本地非農(nóng)就業(yè)比例(infn)?？刂谱兞康倪x取依據(jù)上文的俱樂部模型，包括農(nóng)戶的特征變量(nhcharacter)，農(nóng)戶實(shí)際播種面積(sa)、勞動力稟賦(laborn)、農(nóng)業(yè)勞動時間(agrilabor)、糧食價格(fprice)、家庭總收入(income)、地塊數(shù)(nol)；一組戶主的個人特征(hzcharacter)，包括戶主年齡(age)、性別(gender)、健康狀況(health)、受教育水平(edu)、是否參加過農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)(train)；村級層面可能隨時間變化的變量Cjt，包括全村人均收入、全村人均耕地面積、農(nóng)業(yè)勞動力培訓(xùn)占比、雇工價格等；不可觀測的不隨時間變化的個體固定效應(yīng)μi，包括土地質(zhì)量、勞動偏好等。基于此，本文將計量模型設(shè)定為：

mijt=α+β1outijt+β2infnijt+φnhcharacterijt+θhzcharacterijt+λCjt+μij+εijt

(4)

pamijt=α+β1outijt+β2infnijt+φnhcharacterijt+θhzcharacterijt+λCjt+μij+εijt

(5)

其中，mijt為j村i農(nóng)戶t年用于購買農(nóng)機(jī)服務(wù)的花費(fèi)，pamijt為j村i農(nóng)戶t年農(nóng)機(jī)的動力值。式(4)、(5)分別用于研究各解釋變量對農(nóng)戶購買農(nóng)機(jī)服務(wù)支出和直接投資農(nóng)機(jī)的影響。為了方便估計解釋變量的彈性系數(shù)和半彈性系數(shù)，并緩解可能存在的異方差問題，對變量m、pam、sa、fprice和income做對數(shù)自然處理。在現(xiàn)實(shí)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，相當(dāng)一部分農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)花費(fèi)為0，即農(nóng)機(jī)投入存在角點(diǎn)解的現(xiàn)象，對于這些農(nóng)戶而言，不使用農(nóng)機(jī)是其最優(yōu)解。如果忽略這部分農(nóng)戶，實(shí)證結(jié)果將會產(chǎn)生漸進(jìn)性偏誤，因此有必要使用面板Tobit模型對所有樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。面板Tobit模型的基本結(jié)構(gòu)為：

其中i代表個體，t代表時間，εit服從均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為σε,t的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。面板Tobit模型也可以因隨機(jī)項和解釋變量相關(guān)性假設(shè)的不同分為固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)，但是固定效應(yīng)Tobit模型尚無法在統(tǒng)計學(xué)中進(jìn)行條件參數(shù)回歸，因此本文采用Tobit模型的隨機(jī)效應(yīng)估計方法，并結(jié)合本文所使用的數(shù)據(jù)特征(短面板)，利用一階差分形式的面板Tobit估計方法(FD-Tobit)。

(三)樣本描述性統(tǒng)計

變量定義及描述性統(tǒng)計見表2。在本文所使用的39187份種糧農(nóng)戶樣本中，戶均農(nóng)機(jī)服務(wù)花費(fèi)為672元，戶均農(nóng)機(jī)動力值為6.82千瓦，但二者的標(biāo)準(zhǔn)差都較大，說明農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)投入方式和水平存在較大差異。其中不使用農(nóng)機(jī)服務(wù)(m=0)的農(nóng)戶有9970個，不直接投資農(nóng)機(jī)(pam=0)的農(nóng)戶有26634個，分別占樣本量的25.4%和68.0%，反映出樣本具有截斷的性質(zhì)，OLS是有偏的，需要使用Tobit模型的方法。樣本中農(nóng)戶農(nóng)業(yè)勞動時間、本地非農(nóng)就業(yè)時間和外地就業(yè)時間呈現(xiàn)出5、2、3的分布，糧食售價的平均值為2.26元/千克，戶均勞動力數(shù)約為3人，戶均總收入約為53000元，95%的農(nóng)戶戶主為男性，這些基本與之前相關(guān)研究的調(diào)研數(shù)據(jù)情況相吻合。

從技術(shù)角度出發(fā)，盡管當(dāng)前部分自動駕駛汽車產(chǎn)品已經(jīng)達(dá)到L3（有條件自動化）、L4（高度自動化）的技術(shù)水平，但由于某些特定關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展的不充分性，導(dǎo)致自動駕駛技術(shù)要實(shí)現(xiàn)L5階段的完全無人駕駛目標(biāo)仍需要很長的時間。專利作為技術(shù)知識的載體，是集經(jīng)濟(jì)、法律、技術(shù)為一體的信息體，90%以上的技術(shù)信息都可以從專利信息反映出來。對專利信息進(jìn)行挖掘研究，不僅能夠準(zhǔn)確揭示各國家（地區(qū)）、組織機(jī)構(gòu)、技術(shù)研發(fā)的側(cè)重點(diǎn)，而且能為技術(shù)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持和決策參考。目前關(guān)于揭示自動駕駛技術(shù)發(fā)展全貌的定量性研究較少，因此本文采用專利分析方法研究了自動駕駛技術(shù)的全球市場態(tài)勢。

表2 變量設(shè)置和描述性統(tǒng)計

四、實(shí)證結(jié)果

本文利用STATA/SE14.0軟件，對式(4)和(5)做FD-Tobit方法的回歸分析，回歸結(jié)果見表3。兩個模型的wald chi2值分別為7526和3429，均在1%的條件下顯著，說明模型的顯著性良好。

本文的關(guān)鍵解釋變量——外地就業(yè)比例(out)和本地非農(nóng)就業(yè)比例(infn)，在式(4)中的系數(shù)均顯著為正，而在式(5)中的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明非農(nóng)就業(yè)比重的增加提高了農(nóng)戶對于農(nóng)機(jī)服務(wù)的投入，而降低了其對于直接購買農(nóng)機(jī)的投資。這一結(jié)果解釋了長期以來學(xué)術(shù)界對于這一領(lǐng)域的爭論，非農(nóng)就業(yè)對于農(nóng)戶農(nóng)機(jī)投入的兩種形式的影響機(jī)制是完全相反的。既有研究關(guān)于非農(nóng)就業(yè)降低農(nóng)戶農(nóng)機(jī)投資的結(jié)論只是從一個方面揭示了兩者之間的關(guān)系，選擇非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)戶會傾向于增加農(nóng)機(jī)服務(wù)的支出，以替代農(nóng)業(yè)勞動力的不足，這一實(shí)證結(jié)果是符合誘致性技術(shù)變遷理論預(yù)期的。從系數(shù)大小來看，種糧農(nóng)戶外地就業(yè)時間占總勞動時間的比例每增加10%，將增加農(nóng)機(jī)服務(wù)支出10.7%，而減少糧食生產(chǎn)中使用自家農(nóng)機(jī)所產(chǎn)生的動力值4.9%；本地非農(nóng)就業(yè)時間占總勞動時間的比例每增加10%，將增加農(nóng)機(jī)服務(wù)支出9.6%，而減少糧食生產(chǎn)中使用自家農(nóng)機(jī)所產(chǎn)生的動力值6.3%。這一實(shí)證結(jié)論證實(shí)了本文提出的假設(shè)2，并支持紀(jì)月清提出的理論假說[23]，即當(dāng)存在一個較大規(guī)模的農(nóng)機(jī)服務(wù)市場時，非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)機(jī)使用的正向關(guān)系可以和非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)機(jī)投資的負(fù)向關(guān)系并存。從非農(nóng)就業(yè)對于農(nóng)戶農(nóng)機(jī)使用的總體情況來看，本文將農(nóng)戶是否使用農(nóng)機(jī)作為被解釋變量(4)賦值方式為：購買農(nóng)機(jī)服務(wù)花費(fèi)不為0或自家農(nóng)機(jī)動力值不為0的農(nóng)戶設(shè)為1，其余農(nóng)戶設(shè)為0。，控制變量參考上文，采用面板Logit模型，回歸結(jié)果表明，無論是本地非農(nóng)就業(yè)還是外地就業(yè)，都增加了農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中使用農(nóng)機(jī)的概率，這驗(yàn)證了本文提出的假設(shè)1(5)由于篇幅限制，正文未呈現(xiàn)這一回歸結(jié)果，有興趣的讀者可向作者索要。。

表3 面板Tobit模型計量回歸結(jié)果(N=39187)

注： ***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。

此外，其他變量的回歸結(jié)果也基本符合理論預(yù)期。例如，在其他條件相同時，糧食播種面積(sa)越大，所投入的農(nóng)機(jī)服務(wù)費(fèi)用和自家農(nóng)機(jī)動力值也越大，原因是土地和機(jī)械是互補(bǔ)的投入要素。在其他變量不變時，代表農(nóng)業(yè)勞動力資源稟賦的投工量(agrilabor)越多，所投入的農(nóng)機(jī)服務(wù)費(fèi)用和自家農(nóng)機(jī)動力值越少，彈性均為-0.06；原因是在糧食生產(chǎn)中勞動力和農(nóng)機(jī)是相互替代的投入要素，這說明當(dāng)勞動力價格上升時，農(nóng)戶會減少投工量，并且增加農(nóng)機(jī)的使用，這符合誘致性技術(shù)變遷理論的預(yù)期。農(nóng)機(jī)服務(wù)價格越高，糧食的銷售價格(fprice)越高，農(nóng)戶對于農(nóng)機(jī)的投入也越多，這說明最終商品的價格正向影響了中間要素的投入。從代表土地細(xì)碎化程度的地塊數(shù)(nol)來看，地塊數(shù)越多，農(nóng)戶對于農(nóng)機(jī)服務(wù)的投入越少，可能的原因是過于細(xì)碎化的耕地不利于大型農(nóng)機(jī)作業(yè)，因此這部分農(nóng)戶被排除在農(nóng)機(jī)服務(wù)對象范圍之外。從農(nóng)戶家庭總收入(income)來看，收入水平越高，對于農(nóng)機(jī)服務(wù)的投入越多，收入的增加提高了對于閑暇的偏好，農(nóng)戶更傾向于使用更多的農(nóng)機(jī)替代勞動力。

從戶主的個人特征來看，是否接受過農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)(train)的系數(shù)在兩個模型中均不顯著，且樣本中train的平均值僅為0.07，即只有7%的戶主接受過農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)。首先，這反映了現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)體系尚不健全，覆蓋面過窄；其次，農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)并沒有顯著增加農(nóng)戶的人力資本，受過農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的戶主在實(shí)際生產(chǎn)過程中沒有顯著增加諸如農(nóng)機(jī)之類的先進(jìn)生產(chǎn)要素的投入。而戶主的受教育水平(edu)則顯著增加了農(nóng)戶對于農(nóng)機(jī)服務(wù)的需求。在5%的顯著性水平下，戶主的年齡(age)越大，越傾向于使用農(nóng)機(jī)服務(wù)，而減少對于農(nóng)機(jī)的直接投資；女性戶主也會顯著減少農(nóng)機(jī)的購買，但不會降低農(nóng)機(jī)服務(wù)的花費(fèi)，這說明雖然青壯年勞動力大量流失，留守農(nóng)村的勞動力呈現(xiàn)出老齡化和女性化的趨勢，但這并未嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，農(nóng)機(jī)服務(wù)市場的存在緩解了農(nóng)業(yè)勞動力弱質(zhì)化對于糧食產(chǎn)量的影響。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)異常值問題

在面板隨機(jī)效應(yīng)Tobit模型中，被解釋變量的異常值可能會對回歸結(jié)果產(chǎn)生較大干擾，為了減少異常值對結(jié)論造成誤差的可能性，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文將被解釋變量轉(zhuǎn)換為0-1變量。具體方法為，在模型(4)中，若mijt≠0，則記mmit=1；同理在模型(5)中，若pamijt≠0，則記pamijt=1。采用面板Logit回歸方法對模型(4)、(5)進(jìn)行回歸，結(jié)果發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵解釋變量的系數(shù)符號和顯著性并未發(fā)生變化，說明即使僅考慮是否投入而不考慮投入的多少，非農(nóng)就業(yè)對于農(nóng)戶購買農(nóng)機(jī)服務(wù)和投資農(nóng)機(jī)影響機(jī)制的結(jié)論也依然不變(6)由于篇幅限制，正文未呈現(xiàn)這一回歸結(jié)果，有興趣的讀者可向作者索要。。

(二)非農(nóng)就業(yè)的內(nèi)生性問題

已有研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)勞動力是否參與非農(nóng)就業(yè)受其個人資本、社會資本和其他社會經(jīng)濟(jì)因素等諸多方面的影響。在本文中，影響農(nóng)戶農(nóng)機(jī)投入的遺漏變量可能也會影響農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)決策，如果不考慮非農(nóng)就業(yè)的內(nèi)生性，可能會導(dǎo)致Tobit回歸結(jié)果偏誤。為此，本文采用PSM-DID的方法對可能出現(xiàn)的內(nèi)生性進(jìn)行控制。

為了使用PSM的方法，本文首先生成新的變量fn，將樣本中的農(nóng)戶分為高比例非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶(fn=1)和低比例非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶(fn=0)兩類。fn的賦值方法為：

(6)

選擇這一方法的原因是，由前文的實(shí)證結(jié)論可知外地就業(yè)和本地非農(nóng)就業(yè)無論是對農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)服務(wù)花費(fèi)還是自家農(nóng)機(jī)投資都沒有顯著性差異，所以將兩者合并作為表示農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)比重只會有共振效應(yīng)而不會有中和效應(yīng)。此外，選擇50%作為區(qū)分高比例和低比例非農(nóng)就業(yè)農(nóng)戶的臨界值也是既有文獻(xiàn)的共識。

構(gòu)造出fn之后，本文使用Logit模型估算出每戶fn=1的概率，然后將概率相近的實(shí)際上fn=1的農(nóng)戶(處理組)與實(shí)際上fn=0的農(nóng)戶(對照組)進(jìn)行匹配，匹配方法為核匹配(Kernel Matching)。進(jìn)一步，利用PSM匹配后的樣本進(jìn)行時間—個體雙固定效應(yīng)的DID模型估計，回歸結(jié)果見表4。可以看到，當(dāng)被解釋變量為“購買農(nóng)機(jī)服務(wù)花費(fèi)”時，fn的系數(shù)顯著為正，當(dāng)被解釋變量為“自家農(nóng)機(jī)動力”時，fn的系數(shù)顯著為負(fù)，這一結(jié)果再次驗(yàn)證了基準(zhǔn)模型結(jié)論的穩(wěn)健性。

表4 PSM-DID的回歸結(jié)果(N=39187)

(三)加入解釋變量的滯后項

PSM-DID無法解決被解釋變量和解釋變量互為因果的內(nèi)生性關(guān)系，在本文中表現(xiàn)為解釋變量系數(shù)的顯著性可能是農(nóng)機(jī)化水平的提升造成非農(nóng)就業(yè)比例的增加，而并非非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)戶使用農(nóng)機(jī)的影響。為此，本文用解釋變量(外出就業(yè)和本地非農(nóng)就業(yè))的滯后1期和滯后2期的變量代替當(dāng)期變量，對式(4)和(5)進(jìn)行回歸，結(jié)果依然穩(wěn)健(7)由于篇幅限制，這一回歸結(jié)果沒有呈現(xiàn)在正文部分，有的讀者可向作者索要。。

六、結(jié)論和政策含義

本文就農(nóng)民就業(yè)非農(nóng)化對農(nóng)戶農(nóng)機(jī)投入行為展開研究，所得基本結(jié)論如下：

第一，由Tobit模型的實(shí)證分析得出，無論是外地就業(yè)還是本地非農(nóng)就業(yè)，都會對農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)服務(wù)需求產(chǎn)生正向影響，而對農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)直接投資產(chǎn)生負(fù)向影響。由于非農(nóng)就業(yè)增加了農(nóng)戶的農(nóng)機(jī)服務(wù)需求，從而促生了一批專業(yè)農(nóng)機(jī)戶和農(nóng)機(jī)隊，所以從總體上來看，非農(nóng)就業(yè)有利于中國農(nóng)機(jī)化水平的提高。這就解釋了為什么已有研究發(fā)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)會降低農(nóng)機(jī)投資與總體農(nóng)機(jī)化水平呈上升趨勢的矛盾，實(shí)現(xiàn)了宏觀現(xiàn)象和微觀主體行為結(jié)論的統(tǒng)一。

第二，由俱樂部模型推導(dǎo)得出，當(dāng)農(nóng)業(yè)勞動力工資上升、農(nóng)機(jī)服務(wù)成本下降時，農(nóng)機(jī)成為俱樂部商品的可能性增加，并且俱樂部的規(guī)模會越來越大。這也解釋了為什么在中國非農(nóng)就業(yè)增加之后，農(nóng)機(jī)跨區(qū)作業(yè)服務(wù)的產(chǎn)生和農(nóng)機(jī)大型化的發(fā)展趨勢。

基于以上研究結(jié)論，本文的政策含義如下：

第一，由于在土地市場和農(nóng)村勞動力市場缺失的雙重約束下，非農(nóng)就業(yè)的農(nóng)戶偏向于購買農(nóng)機(jī)服務(wù)、減少農(nóng)機(jī)直接投資，所以在未來城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略持續(xù)推進(jìn)的背景下，農(nóng)機(jī)化的發(fā)展重點(diǎn)應(yīng)落腳于提升適合長距離跨區(qū)作業(yè)的高端農(nóng)機(jī)的供給能力，進(jìn)一步發(fā)展農(nóng)機(jī)服務(wù)市場。另一方面，順應(yīng)需求的結(jié)構(gòu)性變化，減少小型農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼，轉(zhuǎn)而增加農(nóng)機(jī)服務(wù)補(bǔ)貼，順利實(shí)現(xiàn)小農(nóng)戶與以大中型農(nóng)機(jī)為代表的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的有機(jī)銜接。這一政策性含義同紀(jì)月清提出支持發(fā)展大中型農(nóng)機(jī)、降低農(nóng)機(jī)服務(wù)市場價格的政策更有利于低收入小農(nóng)，縮小農(nóng)戶間收入差距的觀點(diǎn)一脈相承[23]。

第二，在國家放開農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)市場后，土地可能會在市場機(jī)制的引導(dǎo)下向家庭農(nóng)場、種糧大戶和農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體集中。當(dāng)經(jīng)營主體改變后，由俱樂部模型推導(dǎo)可知：一方面農(nóng)機(jī)可能重新回歸私人投資品的屬性，另一方面本地的農(nóng)機(jī)服務(wù)市場會對跨區(qū)服務(wù)市場形成替代，農(nóng)機(jī)俱樂部變小。近些年來隨著土改的深入，農(nóng)機(jī)跨區(qū)服務(wù)面積逐年減少的事實(shí)可以印證這一觀點(diǎn)。所以在土地改革的背景下，國家應(yīng)適當(dāng)調(diào)整其農(nóng)機(jī)化戰(zhàn)略導(dǎo)向。