農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的影響

彭繼權(quán) 張利國(guó)

(江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，南昌 330013)

糧食安全是影響國(guó)計(jì)民生、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定的關(guān)鍵方面[1]。中國(guó)既是農(nóng)業(yè)大國(guó)，也是人口大國(guó)，是世界上最大的糧食消費(fèi)國(guó)之一。中國(guó)政府始終把糧食安全作為治國(guó)理政的頭等大事，十九大報(bào)告強(qiáng)調(diào)“確保國(guó)家糧食安全，把中國(guó)人的飯碗牢牢端在自己手中”。自2003—2015年，中國(guó)糧食產(chǎn)量實(shí)現(xiàn)“十二連增”，創(chuàng)造了中國(guó)乃至世界糧食生產(chǎn)奇跡。但是，隨著中國(guó)工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn)，耕地面積逐漸減少[2]，加之人口持續(xù)增長(zhǎng)和人民生活水平不斷提高，中國(guó)的糧食安全仍然面臨著巨大壓力。影響糧食產(chǎn)量的首要方面就是糧食種植面積，研究如何穩(wěn)定和提高糧食種植面積具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義[3]。

目前，關(guān)于糧食種植面積方面已有大量研究，主要從國(guó)家政策、農(nóng)戶(hù)家庭特征、個(gè)人特征和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)因素等視角分析。劉克春[4]發(fā)現(xiàn)糧食直接補(bǔ)貼和最低收購(gòu)價(jià)政策能顯著提高糧農(nóng)種植積極性。王莉等[5]發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶(hù)種糧面積與糧價(jià)呈現(xiàn)出非常緊密的關(guān)系。洪自同等[6]發(fā)現(xiàn)機(jī)械購(gòu)置補(bǔ)貼政策對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積有積極影響。陳艷紅等[7]發(fā)現(xiàn)家庭特征和個(gè)人特征是影響農(nóng)戶(hù)種糧意愿的重要方面。趙玉等[8]認(rèn)為農(nóng)戶(hù)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和糧食價(jià)格預(yù)期是影響糧農(nóng)種植積極性的關(guān)鍵因素。王大偉等[9]發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)糧食產(chǎn)量影響重大。金婷等[10]研究了糧食最低收購(gòu)價(jià)政策對(duì)小麥主產(chǎn)區(qū)生產(chǎn)的影響。

也有部分研究從農(nóng)業(yè)機(jī)械角度探討糧食生產(chǎn)的影響因素，王歐等[11]發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械投入增加能夠有效減少農(nóng)業(yè)勞動(dòng)投入和增加糧食產(chǎn)量，但不同糧食品種的農(nóng)業(yè)機(jī)械替代效應(yīng)會(huì)存在時(shí)空差異。伍駿騫等[12]發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)糧食產(chǎn)量有空間溢出效應(yīng)。還有學(xué)者探討了農(nóng)業(yè)機(jī)械對(duì)糧食種植面積和種植結(jié)構(gòu)的影響，有一派學(xué)者傾向于農(nóng)業(yè)機(jī)械能促進(jìn)糧食種植面積增加的觀點(diǎn)，鄭旭媛等[13]發(fā)現(xiàn)平原地區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械對(duì)勞動(dòng)力替代性更強(qiáng)，勞動(dòng)成本上升會(huì)促進(jìn)農(nóng)戶(hù)種植更多的糧食作物。鐘甫寧等[14]發(fā)現(xiàn)在適宜機(jī)械作業(yè)地區(qū)，外出務(wù)工會(huì)促進(jìn)農(nóng)戶(hù)增加農(nóng)業(yè)機(jī)械投入并提高糧食播種比例。羅必良等[15]發(fā)現(xiàn)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)會(huì)強(qiáng)化農(nóng)戶(hù)種植結(jié)構(gòu)“趨糧化”；而另一派研究?jī)A向于農(nóng)業(yè)機(jī)械對(duì)糧食種植面積沒(méi)有影響的觀點(diǎn)，楊進(jìn)等[16]發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)不會(huì)增加糧食播種面積，上漲的農(nóng)業(yè)機(jī)械費(fèi)用反而會(huì)降低糧食播種面積。

由以上可知，研究糧食生產(chǎn)的數(shù)據(jù)逐步由宏觀省級(jí)數(shù)據(jù)向微觀家戶(hù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變，但研究結(jié)論尚不統(tǒng)一。其差異的原因可能如下：一是數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致已有研究對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度的測(cè)度不夠精準(zhǔn)，目前大多采用農(nóng)業(yè)機(jī)械相關(guān)指標(biāo)來(lái)代替衡量農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度，例如，農(nóng)業(yè)機(jī)械投入費(fèi)用代替法[13]、五分類(lèi)農(nóng)業(yè)機(jī)械使用量程度代替法[15]、農(nóng)戶(hù)是否選擇農(nóng)機(jī)服務(wù)的代替法[16]，這些指標(biāo)在一定程度上能夠衡量農(nóng)戶(hù)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度，但與真實(shí)值相差甚遠(yuǎn)；二是微觀家戶(hù)數(shù)據(jù)更易導(dǎo)致計(jì)量模型內(nèi)生性問(wèn)題，且農(nóng)業(yè)機(jī)械與糧食種植面積的強(qiáng)烈相關(guān)關(guān)系會(huì)加劇模型內(nèi)生性；三是“馬鈴薯主糧化戰(zhàn)略”剛提出不久，目前鮮有把馬鈴薯納入主糧進(jìn)行的研究，遺漏或缺失必然也會(huì)導(dǎo)致研究結(jié)果不精準(zhǔn)。

農(nóng)業(yè)機(jī)械究竟會(huì)如何影響農(nóng)戶(hù)糧食種植面積？其作用機(jī)制是什么？這一科學(xué)回答對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展和國(guó)家糧食安全至關(guān)重要?；诖?，本研究嘗試運(yùn)用1 667個(gè)農(nóng)戶(hù)實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，采用農(nóng)業(yè)農(nóng)村部對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的測(cè)度指標(biāo)和方法，選用兩步最優(yōu)廣義距模型(IVGMM)和內(nèi)生變量歸并模型(IVTobit)在消除農(nóng)業(yè)機(jī)械化和糧食種植面積之間內(nèi)生性的基礎(chǔ)上，準(zhǔn)確估計(jì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的影響；并進(jìn)一步運(yùn)用無(wú)條件分位數(shù)回歸(UQR)考察農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)不同分位數(shù)主糧種植面積的影響，再分主糧類(lèi)型探究其影響的異質(zhì)性；最后，從農(nóng)業(yè)機(jī)械替代效益角度厘清農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)糧食種植面積的作用機(jī)制，以期為提升中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平和保障糧食種植面積提供政策依據(jù)。

1 理論分析

眾多農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)表明農(nóng)業(yè)機(jī)械是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要生產(chǎn)要素之一，也是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的主要標(biāo)志。農(nóng)業(yè)機(jī)械對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最直接的作用在于通過(guò)替代農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入來(lái)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，而農(nóng)戶(hù)是否選擇使用農(nóng)業(yè)機(jī)械需要滿(mǎn)足一定的前提條件。一是農(nóng)戶(hù)為不耽誤農(nóng)業(yè)生產(chǎn)季節(jié)，在農(nóng)忙時(shí)節(jié)使用機(jī)械替代勞動(dòng)的可能性更大，且這種替代關(guān)系更多體現(xiàn)在運(yùn)輸和機(jī)耕等方面；二是當(dāng)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力成本上漲和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力外流增加時(shí)，農(nóng)業(yè)機(jī)械對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的替代需求更加明顯[17]；三是農(nóng)戶(hù)是否決定采用農(nóng)業(yè)機(jī)械替代勞動(dòng)力，并不僅僅是基于其替代的可行性，而是更多考慮替代的生產(chǎn)效益，即農(nóng)業(yè)機(jī)械替代農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力是否會(huì)降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本。一般而言，農(nóng)戶(hù)采用農(nóng)業(yè)機(jī)械會(huì)影響農(nóng)業(yè)機(jī)械費(fèi)用和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力雇工費(fèi)用，較少影響其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本。因此，只有當(dāng)農(nóng)業(yè)機(jī)械費(fèi)用低于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)雇工費(fèi)用時(shí)，農(nóng)戶(hù)才會(huì)選擇使用農(nóng)業(yè)機(jī)械替代農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力[18]。

由于不同種類(lèi)農(nóng)作物的農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)條件不同，農(nóng)業(yè)機(jī)械對(duì)不同農(nóng)作物生產(chǎn)的影響勢(shì)必有所差異。農(nóng)作物一般可以分為土地密集型的糧食作物和勞動(dòng)密集型的經(jīng)濟(jì)作物。經(jīng)濟(jì)作物要比糧食作物的種類(lèi)更多，生產(chǎn)規(guī)模小、分布零散，且生產(chǎn)過(guò)程繁復(fù)、技術(shù)要求較高，對(duì)應(yīng)的專(zhuān)業(yè)農(nóng)機(jī)發(fā)展較為緩慢。目前大多數(shù)經(jīng)濟(jì)作物僅在整地、植保和灌溉環(huán)節(jié)能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)械操作，但其機(jī)具的性能和質(zhì)量還有待提升[19]。勞動(dòng)強(qiáng)度較大的播種、中耕管理和收獲等環(huán)節(jié)的農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展較不充分，且經(jīng)濟(jì)作物的農(nóng)機(jī)使用成本一般較高，以上問(wèn)題都制約農(nóng)戶(hù)在經(jīng)濟(jì)作物生產(chǎn)方面對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用[15]。與經(jīng)濟(jì)作物相比，糧食種植品種較少、種植規(guī)模大和農(nóng)藝“標(biāo)準(zhǔn)化”等特點(diǎn)都適宜糧食作物采用機(jī)械作業(yè)，在糧食生產(chǎn)過(guò)程中使用農(nóng)業(yè)機(jī)械有利于抗旱排澇、搶收搶種和病蟲(chóng)草害防治等工作[19]。農(nóng)業(yè)機(jī)械深松整地功能也能較大程度提高土壤蓄水保墑能力，達(dá)到糧食作物保產(chǎn)增產(chǎn)效果。同時(shí)，農(nóng)業(yè)機(jī)械能有效降低糧食生產(chǎn)后在脫粒、運(yùn)輸、烘干、貯存等環(huán)節(jié)的損失率，提高糧食作物的收益率[20]。因此，糧食作物比經(jīng)濟(jì)作物在耕作上是更易被農(nóng)戶(hù)用機(jī)械替代勞動(dòng)的農(nóng)作物品種。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究數(shù)據(jù)來(lái)自于課題組2016年在湖北省的農(nóng)戶(hù)實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，調(diào)研地點(diǎn)包括英山縣、蘄春縣、沙市區(qū)、陽(yáng)新縣和老河口市等5個(gè)縣(市、區(qū))。采用隨機(jī)抽樣的方法，共調(diào)查1 750戶(hù)農(nóng)戶(hù)，剔除無(wú)效和未參與農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)樣本83份，本研究樣本為 1 667份。

2.2 模型選擇

2.2.1基準(zhǔn)模型構(gòu)建

構(gòu)建模型考察農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的影響，式(1)：

Yi=α0+β0xi+∑γiZi+μi

(1)

式中：i表示單個(gè)農(nóng)戶(hù)；Yi為農(nóng)戶(hù)主糧種植面積；xi為農(nóng)業(yè)機(jī)械化，再選取農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)機(jī)械投入額作為模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)指標(biāo)；Z為控制變量；μi是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；α0、β0、γi為待估參數(shù)。為了獲得β0的無(wú)偏估計(jì)量，必須解決式(1)估計(jì)中可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題和樣本選擇偏誤問(wèn)題。

農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)戶(hù)主糧種植面積之間可能存在互為因果的內(nèi)生性關(guān)系。農(nóng)業(yè)機(jī)械使用程度提高可能會(huì)促進(jìn)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積，但也可能正是因?yàn)榧Z食種植面積提高迫使農(nóng)戶(hù)增加農(nóng)業(yè)機(jī)械使用；再則，一些不可觀測(cè)的村級(jí)社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征也可能會(huì)影響到農(nóng)戶(hù)主糧種植面積，從而導(dǎo)致遺漏變量偏誤。為解決內(nèi)生性問(wèn)題，擬采用工具變量法。式(1)中的內(nèi)生性變量為mechanizationi，兩步最優(yōu)廣義距模型(IVGMM)估計(jì)的第一階段回歸如式(2)所示：

mechanizationi=δ1Wi+δ2Zi+εi

(2)

式中：Wi是一組工具變量；εi是隨機(jī)誤差項(xiàng)。模型中有2個(gè)工具變量，其一是家庭收入水平，農(nóng)業(yè)機(jī)械使用需要一定的經(jīng)濟(jì)成本，家庭收入水平與農(nóng)業(yè)機(jī)械使用有著較為密切的聯(lián)系，而家庭收入水平一般不會(huì)直接影響農(nóng)戶(hù)種植糧食作物的決策，此變量滿(mǎn)足工具變量外生性的基本條件；其二為家庭所在村是否有通組公路，農(nóng)業(yè)機(jī)械能否進(jìn)入村莊為農(nóng)戶(hù)使用農(nóng)業(yè)機(jī)械的前提，且農(nóng)戶(hù)的田地一般分布在村民小組內(nèi)，良好的通組公路更便于農(nóng)戶(hù)采用農(nóng)業(yè)機(jī)械，而通組公路基本上是不會(huì)對(duì)農(nóng)戶(hù)種植糧食作物產(chǎn)生影響，本研究認(rèn)為用是否有通組公路作為工具變量具有較強(qiáng)的可行性[21]。由于工具變量數(shù)大于內(nèi)生變量數(shù)，需要進(jìn)行過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)和弱工具變量檢驗(yàn)。

本研究對(duì)象為有種植糧食作物的農(nóng)戶(hù)，理論上農(nóng)戶(hù)都有自己的承包土地，選擇是否耕種土地、種植何種農(nóng)作物主要取決于農(nóng)戶(hù)生計(jì)策略的選擇類(lèi)型。因此，如果僅用那些種植糧食作物的農(nóng)戶(hù)作為樣本進(jìn)行回歸，會(huì)出現(xiàn)樣本選擇偏誤問(wèn)題?？梢允褂肨obit模型來(lái)解決以上問(wèn)題，可以表示為：

(3)

(4)

為獲得主模型式(1)中系數(shù)的無(wú)偏估計(jì)量，必須同時(shí)解決內(nèi)生性問(wèn)題和樣本選擇偏誤問(wèn)題，最終選擇內(nèi)生變量歸并模型(IVTobit)，估計(jì)步驟和方法如下：

(5)

第二步，利用被解釋變量為非零值的農(nóng)戶(hù)樣本，以Wi為工具變量對(duì)式(5)進(jìn)行2SLS回歸，由此可以得到想要估計(jì)的參數(shù)。

2.2.2機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜆?gòu)建

構(gòu)建模型檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的作用機(jī)制。從2個(gè)方面進(jìn)行檢驗(yàn)，一是檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧生產(chǎn)成本的影響，二是檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧生產(chǎn)時(shí)間的影響。

Ci=α1+β1xi+∑φiHi+θi

(6)

Ti=α2+β2xi+∑τiHi+εi

(7)

式(6)和(7)中：Ci為農(nóng)戶(hù)各類(lèi)主糧種植成本；Ti為農(nóng)戶(hù)各類(lèi)主糧種植時(shí)間；xi為農(nóng)業(yè)機(jī)械化；Hi為控制變量；θi和εi分別為2個(gè)模型的誤差項(xiàng)。

2.3 變量選取

1)農(nóng)業(yè)機(jī)械化。主要采用農(nóng)業(yè)農(nóng)村部對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的衡量標(biāo)準(zhǔn)，即農(nóng)耕種收綜合機(jī)械化率。測(cè)算方法是農(nóng)戶(hù)層面機(jī)耕率、機(jī)播率和機(jī)收率的加權(quán)平均值(權(quán)重分別為0.4、0.3、0.3)，機(jī)耕率等于機(jī)耕面積除以應(yīng)耕作面積，機(jī)播率等于機(jī)播面積除以農(nóng)播種面積，機(jī)收率等于機(jī)收面積除以實(shí)際收獲面積，此指標(biāo)更能反映農(nóng)戶(hù)層面的實(shí)際農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)水平[22]。

2)主糧種植面積。主糧包括小麥、水稻、玉米和馬鈴薯，主糧種植面積也就是這些作物種植面積的總和。主糧種植面積占比，即主糧作物種植面積與總種植面積的比值，選取各類(lèi)主糧面積占比來(lái)驗(yàn)證農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)主糧種植面積的異質(zhì)性。各類(lèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，主要包括單位面積平均農(nóng)業(yè)總成本、單位面積平均主糧成本、單位面積平均經(jīng)濟(jì)作物成本和單位面積平均主糧雇工成本。

3)各類(lèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí)間。主要包括單位面積平均農(nóng)業(yè)種植投入天數(shù)、單位面積平均主糧種植投入天數(shù)、單位面積平均經(jīng)濟(jì)作物種植投入天數(shù)和單位面積平均主糧種植雇工投入天數(shù)。

4)其他變量。模型中選取的控制變量有戶(hù)主教育水平、勞動(dòng)力占比、糧食價(jià)格、非農(nóng)收入占比、土地流轉(zhuǎn)、水源污染、地形特征、有效灌溉率、種植種類(lèi)、復(fù)種指數(shù)、人均承包面積和氣候極端變化，各變量的描述統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

3 實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的模型估計(jì)

表2為農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的估計(jì)結(jié)果，模型1～4分別采用的估計(jì)方法為OLS、Tobit、2SLS、IVGMM，模型5～7采用的估計(jì)方法為IVTobit。各估計(jì)結(jié)果均顯示農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積有顯著的正向影響，使用農(nóng)業(yè)機(jī)械投入額作為農(nóng)業(yè)機(jī)械化的代理變量進(jìn)行回歸，結(jié)果依然穩(wěn)健。農(nóng)業(yè)機(jī)械化的OLS回歸系數(shù)是0.116，且在1%的水平上顯著。對(duì)模型中樣本選擇偏誤修正后進(jìn)行回歸，農(nóng)業(yè)機(jī)械化回歸系數(shù)是0.189。對(duì)模型中內(nèi)生性問(wèn)題處理后進(jìn)行回歸，農(nóng)業(yè)機(jī)械化的2SLS估計(jì)系數(shù)為0.342。工具變量冗余檢驗(yàn)的結(jié)果顯示家庭收入水平和是否有通組公路的P值分別為0.002和0.000，說(shuō)明強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)。弱工具變量檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)值是115.63，完全滿(mǎn)足Staiger等[23]所建議的工具變量F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值>10的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則。對(duì)工具變量更不敏感的“有限信息最大似然估計(jì)法”估計(jì)結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)機(jī)械化的系數(shù)估計(jì)值為0.341(P=0.000)，與表2中模型3的估計(jì)結(jié)果基本一致，說(shuō)明工具變量并非弱工具變量。

另外，根據(jù)Stock等[24]的方法，檢驗(yàn)了工具變量的弱識(shí)別問(wèn)題，Cragg-Donald WaldF統(tǒng)計(jì)值為89.57，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的臨界值19.93。對(duì)模型中樣本選擇偏誤和內(nèi)生性問(wèn)題同時(shí)處理后回歸，農(nóng)業(yè)機(jī)械化的IVTobit估計(jì)系數(shù)為0.429，且在1%水平上顯著。由模型1～5可知，采用OLS回歸不能準(zhǔn)確估計(jì)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)種植糧食面積的影響，對(duì)模型中樣本選擇偏誤和內(nèi)生性問(wèn)題處理后回歸，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化每提高1%，農(nóng)戶(hù)主糧種植面積就提高0.429%。從其他變量的IVTobit回歸結(jié)果可知，糧食價(jià)格對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積會(huì)產(chǎn)生顯著的正向影響，說(shuō)明糧食市場(chǎng)價(jià)格會(huì)促進(jìn)農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)的積極性。非農(nóng)收入占比對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積會(huì)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，可能是家庭非農(nóng)經(jīng)營(yíng)程度越高的農(nóng)戶(hù)，對(duì)土地的依賴(lài)性和投入意愿就越低。轉(zhuǎn)出土地對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積會(huì)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，這一回歸結(jié)果與常識(shí)基本一致。

利用UQR回歸對(duì)不同分位數(shù)上農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的決定因素進(jìn)行分析，結(jié)果見(jiàn)表3。農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積有顯著的正向作用，且都在1%水平上顯著。在5分位點(diǎn)上的估計(jì)系數(shù)最小，在95分位點(diǎn)上的估計(jì)系數(shù)最大，表明農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的影響隨著分位點(diǎn)的提高在不斷增加?？赡茉蚴寝r(nóng)業(yè)機(jī)械能夠有效縮短農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作業(yè)時(shí)間，降低雇工成本和其他農(nóng)業(yè)種植成本，從而增

表1 變量定義與描述統(tǒng)計(jì)Table 1 Variable definition and description statistics

表2 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的估計(jì)結(jié)果Table 2 Estimated results of agricultural mechanization on the main grain planting area of farmers

加農(nóng)戶(hù)主糧種植的積極性，且這種影響隨著種植面積的不斷擴(kuò)大而呈現(xiàn)出規(guī)模報(bào)酬遞增效應(yīng)。戶(hù)主教育水平對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積有正向影響，且影響大小從低分位數(shù)到高分位數(shù)逐步提高，但基本都不顯著。

勞動(dòng)力占比對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積有顯著的正向影響，并且從低分位數(shù)向高分位數(shù)逐步提高，說(shuō)明在主糧種植面積分布的高端，家庭勞動(dòng)力占比越多，越能增加農(nóng)戶(hù)種糧積極性。糧食價(jià)格對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積有顯著的正向影響，且從低分位數(shù)向高分位數(shù)逐步提高，說(shuō)明價(jià)格對(duì)種植面積較大農(nóng)戶(hù)的主糧種植面積增幅更大，可能是種植面積較大農(nóng)戶(hù)的市場(chǎng)化程度越高，糧食價(jià)格提升對(duì)農(nóng)戶(hù)收益增加更為明顯，而種植面積較小農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)的糧食只能自給自足，故提升幅度不明顯。非農(nóng)收入占比對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積有顯著的負(fù)向影響，且隨著分位數(shù)的增加而逐步提高，說(shuō)明家庭非農(nóng)收入比重越高，農(nóng)戶(hù)主糧種植面積就會(huì)越小，可能是農(nóng)戶(hù)基于比較利益選擇的結(jié)果。與水源無(wú)污染相比，水源污染對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積有負(fù)向影響，但都不顯著。土地轉(zhuǎn)出對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積有負(fù)向影響，其影響隨著分位點(diǎn)的提高而下降，可能原因是盡管土地轉(zhuǎn)出會(huì)減少農(nóng)戶(hù)種植主糧作物的可能性，但農(nóng)戶(hù)出于自身基本口糧的需求，都會(huì)種植一定規(guī)模的主糧作物來(lái)滿(mǎn)足家庭基本需求。與非平原地區(qū)相比，平原地區(qū)對(duì)主糧種植面積有顯著正向影響，且隨著分位數(shù)的增加而遞增，可能是種植規(guī)模越大，平原的優(yōu)勢(shì)更易突顯。

表3 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的無(wú)條件分位數(shù)回歸(UQR)的估計(jì)結(jié)果Table 3 Estimated results of unconditional quantile regression (UQR) of agricultural machinery on the main grain crop area

3.2 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的異質(zhì)性分析

上述實(shí)證分析了農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的影響，但無(wú)法得知農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)不同類(lèi)型主糧種植面積的影響。農(nóng)業(yè)機(jī)械對(duì)不同農(nóng)作物生產(chǎn)力的提升有所不同，進(jìn)而導(dǎo)致農(nóng)戶(hù)在不同類(lèi)型主糧生產(chǎn)中農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用存在差異。因此，分析農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)不同主糧種植面積的影響，有利于厘清農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)主糧種植面積影響的異質(zhì)性。表4和5分別為農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)各類(lèi)主糧種植面積占比的UQR估計(jì)結(jié)果，表中展示了25、50和75分位數(shù)的結(jié)果，依次代表低、中、高分位數(shù)。從表4的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)水稻和小麥種植面積占比有顯著的正向影響，在低分位點(diǎn)時(shí)的影響較小，在高分位點(diǎn)時(shí)的影響更大。在75分位數(shù)上，水稻模型中農(nóng)業(yè)機(jī)械化的回歸系數(shù)是25分位數(shù)和50分位數(shù)回歸系數(shù)的1.91倍和1.07倍；小麥模型中農(nóng)業(yè)機(jī)械化的回歸系數(shù)是25分位數(shù)和50分位數(shù)回歸系數(shù)的2.76倍和1.72倍，且農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)水稻種植面積的提升作用更大?？梢钥闯?，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)水稻和小麥種植面積占比的影響都隨著分位點(diǎn)提高而呈現(xiàn)出不斷增加的趨勢(shì)，這也表明農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)水稻和小麥種植面積的影響存在邊際報(bào)酬遞增效應(yīng)。從控制變量來(lái)看，各變量UQR估計(jì)結(jié)果與表3中各變量UQR中估計(jì)結(jié)果的規(guī)律基本一致，且顯著性差別不大，說(shuō)明回歸模型具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

表4 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)水稻和小麥種植面積的無(wú)條件分位數(shù)回歸(UQR)的估計(jì)結(jié)果Table 4 Estimated results of unconditional quantile regression (UQR) on the planting area of rice and wheat by agricultural machinery

表5為農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)玉米和馬鈴薯種植面積占比的無(wú)條件分位數(shù)回歸結(jié)果，回歸結(jié)果表明農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)玉米和馬鈴薯種植面積占比有顯著的正向影響，在70分位數(shù)上，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)玉米和馬鈴薯種植面積占比的邊際影響較大。在70分位數(shù)上，玉米模型中農(nóng)業(yè)機(jī)械化的回歸系數(shù)是25分位數(shù)和50分位數(shù)回歸系數(shù)的2.05倍和1.17倍；馬鈴薯模型中農(nóng)業(yè)機(jī)械化的回歸系數(shù)是25分位數(shù)和50分位數(shù)回歸系數(shù)的1.27倍和1.17倍，且農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)馬鈴薯種植面積占比的提升作用更大。可以看出，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)玉米和馬鈴薯種植面積占比的影響都呈現(xiàn)隨著分位點(diǎn)提高而不斷增加的趨勢(shì)，這也表明農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)玉米和馬鈴薯種植面積的影響存在邊際報(bào)酬遞增效應(yīng)。從其他控制變量來(lái)看，戶(hù)主受教育水平對(duì)玉米和馬鈴薯種植面積占比有正向影響，但僅在部分分位點(diǎn)上顯著。勞動(dòng)力占比、糧食價(jià)格和地形特征都對(duì)玉米和馬鈴薯種植面積占比有顯著的正向影響，且基本上都隨著分位數(shù)的提高而增加。非農(nóng)收入占比、水源污染和土地流轉(zhuǎn)都對(duì)玉米和馬鈴薯種植面積占比有顯著的負(fù)向影響，且隨著分位數(shù)的提高而增加。

表5 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)玉米和馬鈴薯種植面積的無(wú)條件分位數(shù)回歸(UQR)的估計(jì)結(jié)果Table 5 Estimated results of unconditional quantile regression (UQR) on the planting area of corn and potato by agricultural machinery

3.3 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的作用機(jī)制

上述證實(shí)了農(nóng)業(yè)機(jī)械化會(huì)影響農(nóng)戶(hù)不同類(lèi)型主糧的種植面積，且從表2的模型7可知，農(nóng)業(yè)機(jī)械化更能促進(jìn)農(nóng)戶(hù)種植主糧作物，但仍不清楚農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的作用機(jī)理，此部分繼續(xù)探究農(nóng)業(yè)機(jī)械化促進(jìn)主糧種植的內(nèi)在邏輯。表6為農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)各類(lèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入時(shí)間的估計(jì)結(jié)果，表6 中列(1)～(4)的因變量分別為單位面積平均下的農(nóng)業(yè)種植投入總成本、主糧種植投入成本、經(jīng)濟(jì)作物種植投入成本和主糧種植雇工成本。由表7的列(1)～(3)可知，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)單位面積平均下的農(nóng)業(yè)種植投入天數(shù)、主糧種植投入天數(shù)、經(jīng)濟(jì)作物種植投入天數(shù)都存在顯著的負(fù)向影響，且對(duì)單位面積平均主糧種植投入天數(shù)的影響最大，說(shuō)明農(nóng)業(yè)機(jī)械化最能降低主糧種植勞動(dòng)投入時(shí)間，可能原因是糧食種植農(nóng)藝的相對(duì)“標(biāo)準(zhǔn)化”更適宜于機(jī)械作業(yè)，也就節(jié)省更多的主糧生產(chǎn)時(shí)間。表7的列(4)表示農(nóng)業(yè)機(jī)械化能顯著降低單位面積平均主糧種植的雇工天數(shù)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)機(jī)械化能夠極大提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，減少農(nóng)戶(hù)雇工支出。表6的列(4)表示農(nóng)業(yè)機(jī)械化能顯著降低主糧種植雇工成本，也回應(yīng)了表7的列(4)，隨著主糧雇工天數(shù)減少，雇工成本也會(huì)降低。近年來(lái)勞動(dòng)力成本上漲，雇工成本往往在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本中占據(jù)較大比重，農(nóng)業(yè)機(jī)械通過(guò)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，減少主糧雇工天數(shù)和雇工成本，進(jìn)而極大降低農(nóng)戶(hù)主糧生產(chǎn)成本，誘致農(nóng)戶(hù)更多選擇種植主糧作物而非經(jīng)濟(jì)作物。

至此，可以得出本研究的結(jié)論與楊進(jìn)等[16]的觀點(diǎn)相左，主要原因有兩點(diǎn)：一是模型選擇不當(dāng)，楊進(jìn)等[16]使用農(nóng)戶(hù)是否選擇農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)作為傾向得分匹配法的處理變量，此模型只能判斷選擇農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)的農(nóng)戶(hù)與未選擇農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)的農(nóng)戶(hù)在糧食種植面積上的差異，但農(nóng)戶(hù)使用農(nóng)業(yè)機(jī)械除了來(lái)自農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)，還可以來(lái)源于自有農(nóng)業(yè)機(jī)械，直接用農(nóng)業(yè)機(jī)械化服務(wù)替代農(nóng)業(yè)機(jī)械使用程度，未免有失偏頗。盡管得分傾向匹配法在一定程度上能夠消除模型的內(nèi)生性問(wèn)題，但終究只適應(yīng)于政策評(píng)估研究；二是理論機(jī)制誤設(shè)，楊進(jìn)等[16]也從農(nóng)業(yè)機(jī)械成本角度解析農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)糧食種植面積的作用機(jī)制，假定在其他條件不變情況下，農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)費(fèi)用上漲將導(dǎo)致農(nóng)戶(hù)減少糧食種植面積，而增加經(jīng)濟(jì)作物種植面積。但此觀點(diǎn)卻忽視了一個(gè)重要問(wèn)題，在既定生產(chǎn)函數(shù)中，如果農(nóng)業(yè)機(jī)械替代農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，那么農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本變動(dòng)需要由農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)費(fèi)用增加和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力費(fèi)用減少2個(gè)方面綜合得出，不能只從一個(gè)方面就得出農(nóng)業(yè)成本上漲而導(dǎo)致農(nóng)戶(hù)降低糧食種植面積的結(jié)論。再則，在理性市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中，農(nóng)戶(hù)使用農(nóng)業(yè)機(jī)械的前提一定是農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)費(fèi)用低于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力費(fèi)用，否則農(nóng)戶(hù)也不會(huì)使用農(nóng)業(yè)機(jī)械[15]。因此，模型中“其他條件不變”的假設(shè)前提有待商榷。

表6 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響Table 6 Impact of agricultural machinery on agricultural production costs

表7 農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)投入時(shí)間的影響Table 7 Impact of agricultural machinery on agricultural input time

4 結(jié) 論

本研究利用1 667個(gè)農(nóng)戶(hù)微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，采用IVTobit模型和UQR等方法探討農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的影響。研究發(fā)現(xiàn)：1)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積存在顯著的正向影響，農(nóng)業(yè)機(jī)械化每增加1%，農(nóng)戶(hù)主糧種植面積就增加0.429%；2)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的影響隨著分位點(diǎn)的提高而不斷增加，說(shuō)明農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)主糧種植面積存在規(guī)模報(bào)酬遞增效應(yīng)；3)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)不同類(lèi)型主糧種植面積的影響也隨著分位點(diǎn)的提高而不斷增加，且影響效果從大到小依次是馬鈴薯、水稻、玉米和小麥；4)農(nóng)業(yè)機(jī)械化通過(guò)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，減少主糧雇工天數(shù)和雇工成本，進(jìn)而極大降低農(nóng)戶(hù)主糧生產(chǎn)成本，誘使農(nóng)戶(hù)更多選擇種植主糧作物而非經(jīng)濟(jì)作物；5)從其他控制變量來(lái)看，勞動(dòng)力占比、糧食價(jià)格和地形特征對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積存在顯著的正向影響，非農(nóng)收入占比、水源污染和土地流轉(zhuǎn)對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積存在顯著的負(fù)向影響。

綜上所述，本研究認(rèn)為農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積有著重要的積極作用，切實(shí)有效地降低了城鎮(zhèn)化后“誰(shuí)來(lái)種地”的糧食安全顧慮，對(duì)進(jìn)一步釋放農(nóng)村剩余勞動(dòng)力起到促進(jìn)作用。以往對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的研究更多從種植結(jié)構(gòu)、農(nóng)戶(hù)家庭特征、個(gè)人特征、市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和國(guó)家政策因素等方面著手[2,4-5]，但隨著國(guó)家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平尤其是農(nóng)業(yè)裝備水平的提升，影響主糧種植面積的因素可能需要重新審視。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)革新往往會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本產(chǎn)生重大改變，農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)收益進(jìn)而會(huì)影響農(nóng)戶(hù)的種植傾向，最終會(huì)倒逼農(nóng)業(yè)生產(chǎn)種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)戶(hù)主糧種植面積的影響可能也遵循這一邏輯。研究結(jié)論也顯示，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)馬鈴薯種植面積的影響最大，這符合國(guó)家當(dāng)下的“馬鈴薯主糧化”戰(zhàn)略，說(shuō)明馬鈴薯很有可能成為解決糧食安全問(wèn)題的重要主糧之一。為提升農(nóng)戶(hù)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平和保障糧食種植面積，加快培育一批具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的本國(guó)農(nóng)機(jī)裝備生產(chǎn)企業(yè)，研發(fā)更多生產(chǎn)高效且使用費(fèi)用低廉的農(nóng)機(jī)產(chǎn)品。在丘陵山區(qū)開(kāi)展地塊“宜機(jī)化”改造，推動(dòng)農(nóng)田地塊小并大、短并長(zhǎng)、陡變平、彎變直和互聯(lián)互通，為大中型農(nóng)機(jī)運(yùn)用創(chuàng)造條件。在條件允許的地區(qū)，適度加強(qiáng)土地流轉(zhuǎn)力度，提高農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)的規(guī)模效應(yīng)。同時(shí)，完善農(nóng)機(jī)后期維護(hù)市場(chǎng)，形成一套適應(yīng)新時(shí)期發(fā)展的新型農(nóng)業(yè)推廣服務(wù)體系。提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力質(zhì)量，注重農(nóng)戶(hù)農(nóng)機(jī)專(zhuān)業(yè)知識(shí)的培養(yǎng)，提升農(nóng)戶(hù)對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械的認(rèn)識(shí)和操作水平。