我國農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率及其影響因素*——基于DEA-Tobit兩步法分析

邱溆，楊麗

(海口經(jīng)濟(jì)學(xué)院，海口市，571127)

0 引言

家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制改變了我國農(nóng)村舊的經(jīng)營管理體制，解放了長期被壓抑的農(nóng)村勞動力。但是，人多地少的資源約束、使分戶承包帶來土地“細(xì)碎化”的問題，“耕者有其機(jī)”的政策倡導(dǎo)由于配置效率低，制約了農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展，不利于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推進(jìn)。農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)作為一種農(nóng)機(jī)資源配置的創(chuàng)新制度設(shè)計，以市場需求為導(dǎo)向的、以農(nóng)機(jī)經(jīng)營者的經(jīng)營效益最大化為驅(qū)動，按照市場規(guī)律實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械與勞動者、勞動對象等生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置[1]。突破了單個農(nóng)戶所面對的土地規(guī)模的制約，引導(dǎo)和促進(jìn)了土地以農(nóng)機(jī)服務(wù)組織、農(nóng)機(jī)專業(yè)戶為中心的流轉(zhuǎn)集中。因而，推進(jìn)農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)是在當(dāng)前政策背景及資源現(xiàn)狀下，解決廣大農(nóng)民對于農(nóng)業(yè)機(jī)械、尤其是大型機(jī)械“買不起”與“用得起”的現(xiàn)實矛盾，以促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化“全程、全面、高質(zhì)、高效”[2]發(fā)展的必然要求，也是整合農(nóng)業(yè)大生產(chǎn)和小農(nóng)經(jīng)濟(jì)[3]、推動現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的最佳路徑。圍繞農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)的推進(jìn)，相關(guān)文獻(xiàn)主要集中于農(nóng)戶是否采用農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)的影響因素。如張晴晴[4]研究認(rèn)為年齡越大、文化程度越高，采用農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)的可能性越大，種植面積、土地細(xì)碎化程度、地形也具有顯著影響。郭如良等[5]提出兼業(yè)化有利于促進(jìn)農(nóng)戶對農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)的采用，土地細(xì)碎化則起到抑制作用。提升服務(wù)效率亦是推進(jìn)農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)發(fā)展的有效途徑，目前這方面的研究較少。楊印生等[6]通過構(gòu)建指標(biāo)及因子分析，指出當(dāng)前影響農(nóng)機(jī)服務(wù)組織作業(yè)效率的首要因素是組織實力，包括組織擁有的農(nóng)機(jī)數(shù)量、組織人員的數(shù)量以及組織成員的綜合素質(zhì)。張維政[7]，崔敏等[8]提出搭建信息平臺以促進(jìn)農(nóng)機(jī)供需雙方的對等鏈接，能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)效率的提升。

本文將在上述文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，利用分省的截面數(shù)據(jù)和DEA方法測算中國各省農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)的供給效率，并運用Tobit模型進(jìn)一步考察農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率的影響因素及影響程度，以探討改進(jìn)農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)效率、增強農(nóng)機(jī)服務(wù)主體市場競爭力、從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的可能思路。

1 研究方法與理論模型

1.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

第一步采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法DEA(Data Envelopment Analysis)測算效率值。作為目前運用較廣的一種非參數(shù)方法，該方法不必明確投入、產(chǎn)出間的函數(shù)關(guān)系，通過對投入、產(chǎn)出指標(biāo)實際數(shù)據(jù)的分析，借助于數(shù)學(xué)規(guī)劃確定相對有效的生產(chǎn)前沿面，將各個決策單元(DMU)投影到DEA的生產(chǎn)前沿面上，并通過比較DMU偏離DEA前沿面的程度來評價其相對效率[9]。BCC模型是一種基本的DEA模型，以規(guī)模報酬可變?yōu)榛炯僭O(shè)研究DMU的效率問題，認(rèn)為綜合技術(shù)效率(TE)是由純技術(shù)效率(PTE)與規(guī)模效率(SE)共同決定的。

本文構(gòu)建投入導(dǎo)向的BCC模型，即在產(chǎn)出不變的前提條件下研究如何盡可能的減少投入。假設(shè)有n個DMU，每個DMU又有m個投入類型和s個產(chǎn)出類型,則投入向量Xij=(x1j,x2j,…,xmj)T，其中j=1,2,…,n；i=1, 2, …,m；產(chǎn)出向量Yrj=(y1j,y2j, …,ysj)T，其中j=1, 2, …,n；r=1, 2, …,s。對于任一決策單元DMU0，其對偶形式的BCC模型(投入導(dǎo)向)可表示為

Min[θ-ε(eTs-+eTs+)]

式中：x0——選定決策單元DMU0的投入指標(biāo)；

y0——選定決策單元DMU0的產(chǎn)出指標(biāo)；

λ——相對于DMU0重新構(gòu)造一個有效的DMU組合中n個決策單元的組合比例或組合系數(shù)；

θ——DMU0的效率值；

s-，s+——松弛變量；

eT——單元行向量；

ε——非阿基米德無窮小量。

若θ=1，且s-=s+=0時，則該決策單元為DEA有效；若θ=1，但s+≠0或s-≠0，則稱該決策單元為DEA弱有效；若θ<1，說明該決策單元DEA無效。

1.2 Tobit模型

第二步以效率值作為因變量，構(gòu)建回歸模型。由于在第一步中通過BCC模型確定的效率值大于0小于1，且不同于一般的連續(xù)變量和離散變量，表現(xiàn)為大致連續(xù)，但卻在某一點或多點上具有非零概率，即被解釋變量滿足某種約束條件，這時若用普通最小二乘法(OLS)對模型直接回歸，則參數(shù)估計值將會是有偏的、不一致的(Greene,1981)。為解決這一類問題，Tobin于1958年提出了受限因變量模型，也稱為Tobit模型或者截取回歸模型，通過最大似然法進(jìn)行估計[10]，表達(dá)式如下

Yi=α0+αiXi+εii=1, 2, 3…n

式中：Yi——被解釋變量，即效率值；

Xi——解釋變量;

ai——待估參數(shù);

εi——隨機(jī)變量；

n——解釋變量的個數(shù)。

2 我國農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率核算

2.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)是指農(nóng)機(jī)服務(wù)組織、農(nóng)機(jī)戶為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供機(jī)耕、機(jī)播、機(jī)收、排灌、植保等各類農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)，以及相關(guān)的農(nóng)機(jī)維修、供應(yīng)、中介、租賃等有償服務(wù)，從而獲取經(jīng)營效益的過程[11]。其中，勞動力和資本是主要的投入要素。勞動力此處主要指農(nóng)機(jī)服務(wù)從業(yè)人員，資本包括物質(zhì)資本和資金的投入，前者用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力表示，后者用農(nóng)機(jī)化投入表示。作為農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)的產(chǎn)出，選取兩個指標(biāo)，一是農(nóng)業(yè)機(jī)械化作業(yè)總收入，另一個是農(nóng)業(yè)機(jī)械化作業(yè)總面積(包括機(jī)耕面積、機(jī)播面積、機(jī)電灌溉面積、機(jī)械植保面積和機(jī)收面積)。本文考察的時間期限為2018年，空間范圍包括中國大陸的31個省份。相關(guān)數(shù)據(jù)主要來自于《2005—2019年中國農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒》《2019年中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《2019年中國統(tǒng)計年鑒》。綜合上述投入、產(chǎn)出指標(biāo)，構(gòu)建效率評價體系如表1所示。

表1 農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率評價指標(biāo)體系Tab. 1 Evaluation index system on the supply efficiency ofagricultural machinery socialized service

2.2 農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率測算

基于投入導(dǎo)向和規(guī)模報酬可變的假定，本文采用BCC模型測算2018年中國大陸31個省份的農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率。根據(jù)各省的相關(guān)投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用DEAP軟件進(jìn)行分析，結(jié)果如表2所示。

表2 2018年中國各省(市)農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率Tab. 2 Supply efficiency of agricultural machinery socialized servicesin different province (city) of China in 2018

由BCC模型的特點可知，每個決策單元的綜合技術(shù)效率(TE)是純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)綜合作用的結(jié)果，即綜合技術(shù)效率是對決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價。從上表可知，2018年我國農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給綜合效率平均得分為0.721。其中，共有5個地區(qū)的綜合效率得分為1，說明其資源的使用和配置是有效率的，它們分別是黑龍江、上海、安徽、廣西、新疆。其他地區(qū)都存在無效率的現(xiàn)象，其中，北京、天津、河北、浙江、福建、湖南、海南、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏等15個地區(qū)綜合效率低于平均值。

根據(jù)國發(fā)〔2000〕第33號文件將31個地區(qū)劃分為東、中、西三個地區(qū)，則不難發(fā)現(xiàn)，DEA有效的5個地區(qū)中有1個位于東部地區(qū)，2個位于中部地區(qū)，另外2個位于西部地區(qū)。綜合效率低于平均水平的15個地區(qū)中，8個屬于西部地區(qū)。中部8地區(qū)中有7個地區(qū)的綜合效率高于平均水平。規(guī)模報酬(RS)方面，處于遞增(irs)階段的22個省份中，東部占8個，中部4個，西部10個；處于遞減(drs)階段的4個地區(qū)中，東部和中部各2個。無論規(guī)模報酬遞增或遞減，都表明要素投入增加的比例與產(chǎn)出增加的比例未達(dá)到最佳匹配。

以上說明我國農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率由于受管理水平和技術(shù)因素的制約，總體上還存在較大的提升空間。0.721的綜合效率平均得分，意味著相對于生產(chǎn)前沿面，在既有的產(chǎn)出情況下，平均投入水平下降27.9%才能達(dá)到綜合技術(shù)有效，或者在既有的投入情況下，平均產(chǎn)出水平還需提高27.9%。而且，供給效率表現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異，中部地區(qū)效率較高，其次是東部地區(qū)，西部地區(qū)平均水平較低[12]。

3 農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率的影響因素分析

3.1 基本假設(shè)及理論分析

上文運用DEA模型測算出了各省份農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率的得分，為進(jìn)一步研究是哪些因素影響效率得分以及影響程度，結(jié)合中國當(dāng)前農(nóng)機(jī)服務(wù)的實際情況和相關(guān)文獻(xiàn)，主要從服務(wù)主體的規(guī)模、服務(wù)中介組織的發(fā)展、服務(wù)人員素質(zhì)、農(nóng)機(jī)規(guī)?；?jīng)營潛力[13]以及服務(wù)模式創(chuàng)新等五個方面進(jìn)行分析，并提出如下假設(shè)。

假設(shè)一：農(nóng)機(jī)服務(wù)主體規(guī)模對服務(wù)效率具有正相關(guān)的顯著影響。

農(nóng)機(jī)服務(wù)主體主要包括農(nóng)機(jī)服務(wù)組織和專業(yè)戶，一般認(rèn)為，農(nóng)機(jī)服務(wù)主體規(guī)模的擴(kuò)大，尤其是農(nóng)機(jī)合作社[14]的數(shù)量與人員增加，反映了農(nóng)機(jī)服務(wù)逐步向合作化、規(guī)?；较蜓莼?，體現(xiàn)了服務(wù)組織實力的不斷增強，是當(dāng)前影響農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)效率的首要因素之一。

假設(shè)二：服務(wù)中介組織的發(fā)展對服務(wù)效率具有正相關(guān)的顯著影響。

農(nóng)機(jī)服務(wù)中介組織是連接農(nóng)機(jī)服務(wù)供需雙方的紐帶，在不完全競爭的農(nóng)業(yè)市場上，為農(nóng)機(jī)服務(wù)主體與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者之間，以及與農(nóng)業(yè)機(jī)械供應(yīng)商、維修商等之間架設(shè)橋梁，減少信息不對稱所帶來的障礙，降低交易成本[15]，提升服務(wù)的供給效率。本文用農(nóng)機(jī)化中介組織機(jī)構(gòu)和人員數(shù)來表示其發(fā)展情況。

假設(shè)三：服務(wù)人員素質(zhì)對服務(wù)效率具有正相關(guān)的顯著影響。

農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)是一種農(nóng)業(yè)分工的結(jié)果，通過在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中注入人力資本與知識資本，以發(fā)揮其專業(yè)化的服務(wù)優(yōu)勢。因而，人是確保服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)組織能否有序高效發(fā)展的關(guān)鍵因素[16]，農(nóng)機(jī)服務(wù)人員素質(zhì)對于服務(wù)效率的提升就顯得尤為重要。本文以2018年鄉(xiāng)村農(nóng)機(jī)從業(yè)人員中獲得農(nóng)機(jī)職業(yè)技能鑒定證書的人數(shù)為指標(biāo)，假設(shè)這部分人數(shù)越多，農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率越高。

假設(shè)四：農(nóng)機(jī)規(guī)?；?jīng)營潛力對服務(wù)效率具有正相關(guān)的顯著影響。

農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)以市場為導(dǎo)向，在不受資源約束的條件下，能夠按照市場規(guī)律實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械與勞動力、土地等生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置[17]。而農(nóng)機(jī)從業(yè)人員人均可作業(yè)耕地面積反映了農(nóng)機(jī)規(guī)?；?jīng)營的一種約束條件，規(guī)?；?jīng)營顯然是提升效率的重要條件[18]。本文用農(nóng)機(jī)從業(yè)人員人均可作業(yè)耕地面積表示農(nóng)機(jī)規(guī)?；?jīng)營潛力。

假設(shè)五：農(nóng)機(jī)服務(wù)模式創(chuàng)新對服務(wù)效率具有正相關(guān)的顯著影響。

農(nóng)機(jī)服務(wù)模式是解決如何提供農(nóng)機(jī)服務(wù)的方法論。隨著城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，通過農(nóng)機(jī)服務(wù)模式的不斷創(chuàng)新、能夠更為有效地滿足市場對農(nóng)機(jī)服務(wù)的多元化需求。利用不同地區(qū)農(nóng)作物成熟的時間差，組織跨越地理區(qū)域的農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)，已成為有中國特色的農(nóng)機(jī)服務(wù)社會化和市場化的創(chuàng)新模式，以及推動農(nóng)業(yè)節(jié)本增效的重要途徑。本文以農(nóng)機(jī)合作社的跨區(qū)作業(yè)面積為指標(biāo)，假定其與農(nóng)機(jī)服務(wù)效率正相關(guān)。

3.2 實證分析

3.2.1 變量選擇及數(shù)據(jù)處理

本文以2018年中國31個地區(qū)的農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率值為被解釋變量Y，解釋變量分別為：X1農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)組織規(guī)模(農(nóng)機(jī)化作業(yè)服務(wù)組織年末人數(shù)/機(jī)構(gòu)數(shù))、X2農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)專業(yè)戶規(guī)模(農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)專業(yè)戶年末人數(shù)/戶數(shù))、X3農(nóng)機(jī)化中介組織年末機(jī)構(gòu)數(shù)(個)、X4農(nóng)機(jī)化中介組織年末人數(shù)(人)、X5鄉(xiāng)村農(nóng)機(jī)從業(yè)人員中具有農(nóng)機(jī)職業(yè)技能鑒定證書的人數(shù)(人)、X6鄉(xiāng)村農(nóng)機(jī)從業(yè)人員的人均可作業(yè)耕地面積(耕地面積/農(nóng)機(jī)從業(yè)人員)。X7農(nóng)機(jī)合作社跨區(qū)作業(yè)面積(khm2)。為了降低數(shù)據(jù)的異方差性，對變量X7進(jìn)行取自然對數(shù)處理，得到變量lnX7。為了滿足Tobit模型中要求的因變量中必須含有一定比例的0值[19]，本文對因變量Y進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖冃?，得到變量Y0，具體變換方法為：Y0=(1/Y)-1。變換后的Y0值越小表示農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率越高，即隨著Y0值的增加，農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率會降低。

3.2.2 建立模型及回歸估計

為了對我國東、中、西部情況進(jìn)行區(qū)分，以西部作為比較的基礎(chǔ)，引入東部和中部的虛擬變量分別為D1和D2。由于虛擬變量中的1和0可以用來代表某種屬性的存在與否，則各地區(qū)可具體表示如下：東部(D1=1,D2=0)，中部(D1=0,D2=1),西部(D1=0,D2=0)。根據(jù)以上假設(shè)，構(gòu)建影響農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率的Tobit回歸模型。

Y0=α0+α1D1+α2D2+β1X1+β2X2+β3X3+

β4X4+β5lnX5+β6X6+ε

式中：ε——隨機(jī)干擾項。

當(dāng)表示東部地區(qū)時，回歸模型的截距項為α0+α1；當(dāng)表示中部地區(qū)時，回歸模型的截距項為α0+α2；當(dāng)表示西部地區(qū)時，回歸模型的截距項為α0。

本文采用eviews軟件，建立Tobit模型，具體回歸結(jié)果如表3所示。

回歸結(jié)果顯示：(1)農(nóng)機(jī)服務(wù)組織規(guī)模(X1)對農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)效率的影響不顯著，而農(nóng)機(jī)服務(wù)專業(yè)戶規(guī)模(X2)對農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)效率的影響呈顯著正相關(guān)，這反映了當(dāng)前農(nóng)機(jī)服務(wù)專業(yè)戶機(jī)構(gòu)規(guī)模偏小的現(xiàn)狀，適度增加農(nóng)機(jī)服務(wù)專業(yè)戶的人員將有利于促進(jìn)服務(wù)效率的提升。(2)農(nóng)機(jī)化中介服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)(X3)對服務(wù)效率影響不顯著，但農(nóng)機(jī)化中介組織年末人數(shù)(X4)正向影響服務(wù)效率，說明目前的農(nóng)業(yè)市場仍然屬于不完全競爭市場，隨著農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給范圍的不斷擴(kuò)大，單純依賴于親戚、朋友介紹從而獲取相關(guān)信息、直接建立與服務(wù)主體聯(lián)系的傳統(tǒng)方式難以滿足現(xiàn)實的多樣化需求。作為這種傳統(tǒng)方式的替代與補充，農(nóng)機(jī)服務(wù)中介人員在促進(jìn)供需信息對稱，降低交易成本，提升服務(wù)供給效率方面發(fā)揮著越來越重要的作用。(3)農(nóng)機(jī)從業(yè)人員中具有農(nóng)機(jī)職業(yè)技能鑒定證書的人數(shù)(X5)對服務(wù)效率的影響不顯著。這與假設(shè)三不相符。原因可能在于農(nóng)機(jī)職業(yè)技能鑒定證書只是對農(nóng)機(jī)從業(yè)人員專業(yè)素質(zhì)和實際操作能力的認(rèn)定，還需提高整體文化素質(zhì)，才能更好地發(fā)揮專業(yè)優(yōu)勢，提升服務(wù)效率。(4)農(nóng)機(jī)從業(yè)人員的人均可作業(yè)耕地面積(X6)對服務(wù)效率的影響在10%顯著水平下正相關(guān)，即假設(shè)四可以接受。因為規(guī)?；?jīng)營是提升效率的重要條件，而農(nóng)機(jī)從業(yè)人員人均可作業(yè)耕地面積越大，其規(guī)?；?jīng)營的潛力越大，從而提升效率的可能性更大。(5)農(nóng)機(jī)合作社跨區(qū)作業(yè)面積(lnX7)顯著正向影響農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)效率，符合假設(shè)五的判斷。農(nóng)機(jī)資源的配置按照總體規(guī)劃，在一定程度上跨越行政和地理區(qū)域的限制，必將有利于地區(qū)之間互通有無，推動資源的充分利用和優(yōu)化配置，減少浪費，提高效率。(6)虛擬變量D2的系數(shù)在10%顯著性水平下顯著為負(fù)，反映了中部地區(qū)的平均農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率高于西部地區(qū)和東部地區(qū)， 這與地區(qū)間的地形地貌、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然條件等方面的差異相符。

表3 農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率影響因素的回歸結(jié)果Tab. 3 Regression results of influencing factors on supply efficiency ofagricultural machinery socialized service

4 結(jié)論及建議

本文采用DEA-Tobit兩步法分析我國農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)的供給效率及影響因素，第一步使用非參數(shù)DEA方法(在可變規(guī)模報酬的假設(shè)下)對我國31個省份的農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率進(jìn)行測算；第二步以前面得出的效率值為因變量，結(jié)合相關(guān)理論分析我國農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率的影響因素，從中選擇和確定自變量，并構(gòu)建基本假設(shè)。在此基礎(chǔ)上運用Tobit模型進(jìn)行回歸分析，驗證假設(shè)。研究結(jié)果顯示，中國農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)供給效率的平均水平較低(0.721)，而且，東中西部地區(qū)存在顯著的區(qū)域差異。中部地區(qū)平均得分較高(0.867)，東部次之(0.681)，西部地區(qū)較低(0.661)。規(guī)模報酬遞增地區(qū)大部分位于西部地區(qū)，規(guī)模報酬遞減地區(qū)則大部分位于東、中部。對農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)效率的影響因素中，農(nóng)機(jī)服務(wù)專業(yè)戶規(guī)模、農(nóng)機(jī)中介服務(wù)組織年末人數(shù)、農(nóng)機(jī)從業(yè)人員人均可作業(yè)耕地面積、農(nóng)機(jī)合作社跨區(qū)作業(yè)面積等因素均表現(xiàn)出顯著的正向影響。對此提出如下建議。

4.1 加強農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)人才培養(yǎng)

首先，增加農(nóng)村基礎(chǔ)文化教育投入，提高農(nóng)民的整體文化素質(zhì)。同時，制定優(yōu)惠政策，吸引大中專畢業(yè)生扎根農(nóng)村[20]、投身農(nóng)機(jī)服務(wù)業(yè)，為農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)提供人才支撐。其次，加強農(nóng)機(jī)服務(wù)人員業(yè)務(wù)水平和服務(wù)意識的培養(yǎng)。充分利用農(nóng)業(yè)類高等院校、農(nóng)機(jī)企業(yè)等各類培訓(xùn)資源，調(diào)動全社會各種力量，通過政策扶持、多元投入，積極開展針對農(nóng)機(jī)手的農(nóng)機(jī)服務(wù)技能培訓(xùn)，以及針對農(nóng)機(jī)服務(wù)組織領(lǐng)頭人的經(jīng)營管理培訓(xùn)。

4.2 優(yōu)化農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)體系

農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)包括農(nóng)機(jī)作業(yè)、維修、供應(yīng)、中介、租賃等主要內(nèi)容，不同服務(wù)內(nèi)容之間相互關(guān)聯(lián)，構(gòu)成一個完整的體系。服務(wù)效率的提升依賴于各部分之間的合理搭配，即服務(wù)體系的優(yōu)化。因此，要在不斷創(chuàng)新土地托管等農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)模式的基礎(chǔ)上，構(gòu)建便捷高效的維修、供應(yīng)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，為農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)提供有效保障；引導(dǎo)農(nóng)機(jī)中介服務(wù)機(jī)構(gòu)全面提升服務(wù)質(zhì)量，開展跨區(qū)作業(yè)信息咨詢和機(jī)具調(diào)度，充分發(fā)揮農(nóng)機(jī)服務(wù)供需雙方的橋梁紐帶作用；發(fā)展農(nóng)機(jī)租賃服務(wù)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者獲得服務(wù)的便利性。

4.3 推進(jìn)農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展

規(guī)?；钱a(chǎn)業(yè)化的必要條件。要以市場需求為導(dǎo)向，引導(dǎo)專業(yè)化的服務(wù)組織開展區(qū)域性甚至跨區(qū)域作業(yè)，突破單個農(nóng)戶所面對的土地規(guī)模的制約；鼓勵以農(nóng)機(jī)專業(yè)戶和農(nóng)機(jī)服務(wù)合作社為基礎(chǔ)，通過土地流轉(zhuǎn)推動土地的集中和規(guī)?；?jīng)營，實現(xiàn)土地、機(jī)械和人力的合理搭配，形成以農(nóng)機(jī)服務(wù)為中心的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。

4.4 理順農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)機(jī)制

建立高效有序的運行管理機(jī)制，降低服務(wù)組織的運行協(xié)調(diào)成本，有效實現(xiàn)組織的生產(chǎn)經(jīng)營目標(biāo)；發(fā)揮市場機(jī)制對生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置，追求經(jīng)營效益的最大化；施行兼顧效率與公平的分配機(jī)制，激發(fā)服務(wù)組織成員的積極性、主動性、創(chuàng)造性和歸屬感。

4.5 健全農(nóng)機(jī)工業(yè)體系

農(nóng)業(yè)機(jī)械是開展農(nóng)機(jī)社會化服務(wù)的基礎(chǔ)和依托。要加快農(nóng)機(jī)技術(shù)的研發(fā)與更新，探索互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)、人工智能等高科技在農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域的運用，發(fā)展智慧農(nóng)機(jī)；相關(guān)部門統(tǒng)籌規(guī)劃，以避免農(nóng)機(jī)工業(yè)的重復(fù)建設(shè)，實現(xiàn)合理布局；農(nóng)機(jī)企業(yè)以市場為導(dǎo)向創(chuàng)新農(nóng)機(jī)產(chǎn)品，豐富農(nóng)機(jī)產(chǎn)品線，提高產(chǎn)品質(zhì)量。