張改清，盧紫冰，張昆揚

（1.河南財經(jīng)政法大學(xué)農(nóng)經(jīng)系，鄭州 450046；2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100085）

一、問題的提出

黨的十九大明確提出要加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化，實現(xiàn)小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有機銜接。作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基本組織形式，農(nóng)戶如何融入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的問題越來越受到重視，而根植于鄉(xiāng)土社會的農(nóng)業(yè)機械化服務(wù)為推進(jìn)小農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式現(xiàn)代化提供方向和可能。面對我國農(nóng)村勞動力兼業(yè)化、老齡化、弱質(zhì)化及農(nóng)戶家庭土地分散的現(xiàn)實，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的農(nóng)機社會化服務(wù)應(yīng)運而生，且越來越被農(nóng)戶家庭所接受。通過提高農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)水平、轉(zhuǎn)變農(nóng)機作業(yè)方式突破勞動力和土地瓶頸約束，化解“誰來種地、如何種地、怎樣高效種地”難題，已成為推進(jìn)我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的關(guān)鍵之舉。

農(nóng)地作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的核心要素，對農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)的影響顯而易見，如農(nóng)地破碎度、經(jīng)營規(guī)模、地形特征等都不同程度影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)選擇（張燕媛等，2016；胡新艷等，2015）。梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)地確權(quán)對農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)影響的研究已受到學(xué)者關(guān)注。胡新艷等（2020）利用Logit回歸模型對中國九省2 704戶農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù)回歸分析，發(fā)現(xiàn)土地調(diào)整通過抑制農(nóng)戶自購農(nóng)機促進(jìn)農(nóng)戶采用農(nóng)機服務(wù)外包；陳江華等（2018）基于廣東省和福建省787份水稻種植戶抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)農(nóng)地確權(quán)政策可緩解信息不對稱，降低農(nóng)機服務(wù)成本，促進(jìn)農(nóng)戶參與農(nóng)機服務(wù)；李寧等（2019）利用IV ordered Probit模型分析2016年中國勞動力動態(tài)調(diào)查全國農(nóng)村數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)土地確權(quán)通過明晰地權(quán)歸屬、節(jié)約農(nóng)機服務(wù)的縱向分工交易費用促進(jìn)農(nóng)戶采用農(nóng)機服務(wù)外包；胡雯等（2016）從生產(chǎn)要素角度出發(fā)，提出在放松產(chǎn)權(quán)管制的基礎(chǔ)上，保持產(chǎn)權(quán)靈活性，以此盤活經(jīng)營權(quán)和激活生產(chǎn)要素流動，提高要素配置效率和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)績效?，F(xiàn)有研究多是針對水稻種植戶，從產(chǎn)權(quán)角度、交易成本角度以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)角度分析農(nóng)地規(guī)模、農(nóng)地調(diào)整、農(nóng)地產(chǎn)權(quán)細(xì)分對農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)的影響（韓家彬等，2019；黃佩紅等，2019；程令國等，2016；羅必良，2016；鐘真等，2021；陳江華等，2019），而針對小麥種植戶，從農(nóng)地確權(quán)頒證角度探討農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)選擇行為的研究并不多，這正是本研究關(guān)注的問題。

農(nóng)地確權(quán)是一項重要的農(nóng)村土地制度改革，各地區(qū)政策執(zhí)行力度不同。目前，仍有一些省份未頒發(fā)農(nóng)地確權(quán)證，如河南部分地區(qū)仍在有序推進(jìn)相關(guān)工作。基于此，本研究擬以河南小麥種植戶為研究對象，嘗試從農(nóng)地確權(quán)角度切入，探究農(nóng)地確權(quán)頒證對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機械化程度和方式選擇的影響，以期探尋農(nóng)地產(chǎn)權(quán)制度改革對農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)的影響機制。

二、理論分析和模型設(shè)定

（一）概念界定與理論分析

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的周期性與農(nóng)戶不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)生產(chǎn)能力差異導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的分工（張露等，2021；何一鳴等，2020）。根據(jù)生命歷程，小麥種植可縱向劃分為整地、播種、收割、施肥、噴藥等生產(chǎn)環(huán)節(jié)，而不同環(huán)節(jié)的農(nóng)機使用特征存在較大差異，本研究依據(jù)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)資本和勞動投入強度，將小麥生產(chǎn)環(huán)節(jié)分為資本密集型環(huán)節(jié)和勞動密集型環(huán)節(jié)。其中，資本密集型環(huán)節(jié)指生產(chǎn)過程中對勞動力需求較低，而機械購置成本較高的環(huán)節(jié)，包括整地、播種、收割環(huán)節(jié)；勞動密集型環(huán)節(jié)指勞動力用工數(shù)量大、勞動用工時間分散的環(huán)節(jié)，包括施肥和噴藥等環(huán)節(jié)。

在不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，農(nóng)戶選擇機械化服務(wù)的程度和方式有所不同?，F(xiàn)階段，我國農(nóng)戶獲取農(nóng)機作業(yè)的方式主要有兩種：一是農(nóng)戶自購農(nóng)機自給服務(wù)，二是農(nóng)戶購買機械化服務(wù)外包作業(yè)，其中農(nóng)機作業(yè)外包逐漸成為提高農(nóng)業(yè)機械化水平的重要途徑。農(nóng)戶農(nóng)機作業(yè)服務(wù)選擇的分化，固然與農(nóng)地分散化、破碎化及連片化等“硬約束”有關(guān)，是否還存在農(nóng)地“軟約束”的影響，如農(nóng)地權(quán)屬關(guān)系的穩(wěn)固是否也會影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的農(nóng)機作業(yè)選擇？事實上，在農(nóng)村家庭承包經(jīng)營制度下，農(nóng)地確權(quán)有助于促進(jìn)農(nóng)戶對土地長期投入，進(jìn)而促使其購置小型農(nóng)機具自營作業(yè)，尤其在確權(quán)頒證、對農(nóng)地承包權(quán)穩(wěn)定“加固”后，更能有效促進(jìn)農(nóng)戶合理配置家庭核心生產(chǎn)要素，農(nóng)地或流轉(zhuǎn)或托管均“迂回”影響農(nóng)機社會化服務(wù)市場發(fā)育和農(nóng)戶農(nóng)機作業(yè)選擇。無論農(nóng)戶選擇自購機械還是外包服務(wù)，都是農(nóng)戶家庭效用最大化下的理性抉擇及對農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展的理性響應(yīng)。

（二）模型設(shè)定

在農(nóng)地確權(quán)頒證與農(nóng)戶機械化選擇方面，較多研究采用了Ivprobit模型（段培等，2017）、Logistic模型（薛超等，2019）和Tobit模型（趙鑫等，2021）。但此類模型在選擇和使用上均存在較多限制，包括對函數(shù)形式和誤差項分布要求很高，選取工具變量較為困難，內(nèi)生性問題難以解決等。因此，本研究在進(jìn)行OLS分析的基礎(chǔ)上采用傾向得分匹配模型（PSM）。將兩組不同的確權(quán)頒證農(nóng)戶樣本和虛擬的非確權(quán)頒證農(nóng)戶樣本匹配，最大可能滿足控制組和實驗組初始條件相似，模擬實驗組的反事實情況，進(jìn)而對比農(nóng)戶在不同農(nóng)業(yè)環(huán)節(jié)機械化選擇的差異。這不僅能準(zhǔn)確評價是否確權(quán)頒證對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)機械化的影響效應(yīng)，還可利用兩組匹配樣本深入分析機械化率的差異特征。此外，由于農(nóng)戶是否確權(quán)頒證并非農(nóng)戶“自選擇”行為，而是由外生政策變量決定，故適宜采用PSM模型分析確權(quán)頒證對農(nóng)戶不同環(huán)節(jié)機械化程度和方式選擇行為的影響。

因不同環(huán)節(jié)機械化作業(yè)要求不同，農(nóng)地確權(quán)頒證對農(nóng)戶勞動密集型和資本密集型環(huán)節(jié)機械化率產(chǎn)生的影響也不同，根據(jù)二者可能存在的關(guān)系，建立如下模型：

其中l(wèi)abmec1n表示第n個農(nóng)戶農(nóng)地確權(quán)頒證后勞動密集型環(huán)節(jié)機械化率，capmec2n表示第n個農(nóng)戶確權(quán)頒證后資本密集型環(huán)節(jié)機械化率，policyn表示第n個農(nóng)戶確權(quán)頒證情況，屬于二元變量，policyn=1表示農(nóng)戶獲得農(nóng)地確權(quán)證書，policyn=0表示農(nóng)戶未獲得確權(quán)證書，Xn為協(xié)變量，α表示常數(shù)項，γ、β表示系數(shù)，ε表示隨機誤差項。

使用傾向得分匹配計算平均處理效應(yīng)的步驟是：首先，選擇適合傾向得分匹配的協(xié)變量；其次，運用Logit回歸，估計傾向得分；再次，用第一步中選擇的協(xié)變量進(jìn)行傾向得分匹配；最后，根據(jù)匹配后的樣本計算參與者的平均處理效應(yīng)（ATT）。

其中l(wèi)abmec0n和capmec0n分別表示第n個農(nóng)戶在勞動密集型、資本密集型環(huán)節(jié)未實施農(nóng)地確權(quán)頒證的機械化率。ATT1代表隨機挑選一個已獲農(nóng)地確權(quán)證書且具有D特征的樣本農(nóng)戶在機械化選擇中確權(quán)頒證對勞動密集型環(huán)節(jié)機械化率影響的均值，同理資本密集型環(huán)節(jié)的影響均值由ATT2衡量。為提高估計結(jié)果準(zhǔn)確性，本研究分別采用一對一匹配、一對四匹配、半徑匹配、核匹配四種匹配方法。

三、數(shù)據(jù)來源、變量選擇與統(tǒng)計描述

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來自課題組2017年對河南省6個縣的兩階段實地調(diào)研。調(diào)查方法采取隨機抽樣與分區(qū)域分層抽樣相結(jié)合方法。第一批調(diào)研選取小麥播種面積大且處于典型中原地貌的正陽縣作為代表縣，根據(jù)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)人均純收入等指標(biāo)在正陽縣抽取10個鄉(xiāng)，每個鄉(xiāng)抽取5個村，每個村隨機抽取40戶樣本戶，共計2 000個樣本。第二批根據(jù)地理位置、農(nóng)村居民人均可支配收入、小麥播種面積指標(biāo)選取經(jīng)濟發(fā)展水平不同的5個樣本鎮(zhèn)：駐馬店上蔡縣（豫南），開封市杞縣（豫東），漯河市舞陽縣（豫中），安陽市安陽縣（豫北），洛陽市新安縣（豫西），在樣本鎮(zhèn)內(nèi)選取2個經(jīng)濟發(fā)展水平不同的樣本村，每村隨機抽取40戶，共計2 000份。在甄選研究所需指標(biāo)的基礎(chǔ)上，剔除小麥播種面積和（或）農(nóng)業(yè)收入為0的樣本，共獲取有效問卷2 777份。

（二）變量選擇

被解釋變量由農(nóng)戶在不同環(huán)節(jié)的機械化程度表示，即使用機械作業(yè)占該環(huán)節(jié)比重。根據(jù)調(diào)研區(qū)域農(nóng)戶數(shù)據(jù)的測算，農(nóng)戶在不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)的機械化程度分異，資本密集型環(huán)節(jié)整地、收割環(huán)節(jié)的機械化水平已超過90%，基本實現(xiàn)完全機械化作業(yè)；勞動密集型環(huán)節(jié)烘干和噴藥環(huán)節(jié)的機械化率不足10%，鮮有農(nóng)戶采用機械化作業(yè)方式。因此，本研究以機械化程度處于中間的施肥環(huán)節(jié)和播種環(huán)節(jié)機械化率分別反映農(nóng)戶勞動密集型和資本密集型環(huán)節(jié)的機械化程度。

將是否確權(quán)頒證作為核心解釋變量。由于農(nóng)地確權(quán)政策受農(nóng)戶個人主觀影響而存在認(rèn)知偏差，且各地工作進(jìn)度有差異，可能存在證書尚未頒發(fā)到農(nóng)戶手中的情況，故以農(nóng)戶是否頒證到手作為農(nóng)地是否確權(quán)的衡量指標(biāo)，構(gòu)造實驗組和控制組虛擬變量，即證書未到手的確權(quán)頒證變量設(shè)置為0，證書到手的確權(quán)頒證變量設(shè)置為1。

根據(jù)已有研究成果，非農(nóng)就業(yè)促進(jìn)了農(nóng)機服務(wù)利用（蘇衛(wèi)良等，2016），而耕地面積會影響農(nóng)業(yè)機械持有規(guī)模和農(nóng)機服務(wù)支出（紀(jì)月清等，2011），且隨著中國農(nóng)業(yè)勞動力逐漸稀缺會誘致勞動節(jié)約型技術(shù)不斷出現(xiàn)和大量應(yīng)用，農(nóng)業(yè)機械化現(xiàn)象愈發(fā)普遍。同時，參考胡新艷等（2016）、徐志剛等（2017）、張成玉等（2011）等學(xué)者的研究，并結(jié)合本研究調(diào)查數(shù)據(jù)的變量特點，在模型中加入戶主特征、家庭特征和村莊特征三類控制變量。其中，戶主特征通過戶主年齡、性別、受教育程度、是否為純農(nóng)戶、是否為村干部、農(nóng)業(yè)技能培訓(xùn)、打工經(jīng)歷表示；家庭特征通過農(nóng)戶家庭勞動力占比、小麥播種面積、農(nóng)業(yè)收入占比、細(xì)碎化程度反映；村莊特征通過村莊地形、村莊交通、村莊區(qū)位、農(nóng)民合作組織、村民互助頻率刻畫。

（三）描述性統(tǒng)計

被解釋變量方面，樣本地區(qū)勞動密集型環(huán)節(jié)和資本密集型機械化率分別為35.6%和78.7%，由于勞動密集型環(huán)節(jié)主要依靠勞動力，機械裝備較少，故勞動密集型環(huán)節(jié)機械化率低于資本密集型環(huán)節(jié)機械化率。勞動密集型環(huán)節(jié)和資本密集型環(huán)節(jié)外包率分別為77.8%和80.8%，前者略低于后者。核心解釋變量方面，農(nóng)地確權(quán)頒證比例較低，主要是由農(nóng)村原有各項基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)落后，農(nóng)地產(chǎn)權(quán)關(guān)系復(fù)雜、歷史遺留問題多，以及各地方政府工作進(jìn)度差異導(dǎo)致（見表1）。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計

四、實證分析

（一）基于OLS模型分析

綜上所述，對勞動密集型環(huán)節(jié)和資本密集型環(huán)節(jié)機械化率進(jìn)行OLS檢驗，結(jié)果見表2。未加入控制變量時，確權(quán)頒證變量在勞動密集型環(huán)節(jié)和資本密集型環(huán)節(jié)分別通過1%和5%的顯著性檢驗，初步驗證農(nóng)地確權(quán)政策對勞動密集型環(huán)節(jié)和資本密集型環(huán)節(jié)機械化程度的促進(jìn)作用。但在加入控制變量后，確權(quán)頒證變量在兩類環(huán)節(jié)均未通過顯著性檢驗，表明OLS模型可能存在內(nèi)生性問題，從而影響估計結(jié)果，驗證結(jié)果也有待商榷。基于此，有必要選擇PSM模型對確權(quán)頒證與農(nóng)業(yè)不同環(huán)節(jié)機械化率開展進(jìn)一步分析。

表2 基于OLS模型的農(nóng)地確權(quán)頒證與農(nóng)業(yè)機械化率

（二）PSM模型

1.核密度圖匹配結(jié)果

在獲得農(nóng)戶勞動密集型環(huán)節(jié)、資本密集型環(huán)節(jié)的機械化率和外包率的傾向得分之后，為保證匹配精度，需剔除處于傾向得分值重疊域之外的農(nóng)戶樣本，實際上剔除的是處理組中傾向得分值大于控制組最大傾向得分值的樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù)，以及處理組中傾向得分值低于控制組最小傾向得分值的樣本農(nóng)戶數(shù)據(jù)。通過農(nóng)戶傾向得分匹配后的密度函數(shù)圖可見，在四種匹配方法下，匹配后的農(nóng)戶機械化率密度函數(shù)重合度均較高，大多數(shù)觀測值在共同范圍內(nèi)，即進(jìn)行傾向得分匹配僅會損失少量樣本，不會對匹配準(zhǔn)確性造成負(fù)面影響（見圖1）。

2.農(nóng)地確權(quán)與農(nóng)機化程度

采取四種匹配方法測算確權(quán)頒證對勞動密集型與資本密集型環(huán)節(jié)農(nóng)戶機械化率促進(jìn)作用，如表3所示。采取四種匹配方法模型結(jié)果誤差較小，說明本研究結(jié)果具有較強穩(wěn)健性。勞動密集型環(huán)節(jié)機械化率的四種匹配方法測算結(jié)果均通過顯著性檢驗，而資本密集型環(huán)節(jié)機械化率的一對一匹配測算結(jié)果未通過顯著性檢驗。根據(jù)平均值得出，相比于未確權(quán)頒證農(nóng)戶，已確權(quán)頒證農(nóng)戶在勞動密集型環(huán)節(jié)機械化率提高了5.4%。

表3 確權(quán)頒證與農(nóng)業(yè)機械化率

勞動密集型環(huán)節(jié)機械化程度處于中等偏下水平，機械化率為35.6%，以機械替代勞動具有較大潛力。隨著勞動密集型環(huán)節(jié)農(nóng)業(yè)機械裝備作業(yè)能力提升，采用機械化作業(yè)多重優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)，不僅能解決農(nóng)村勞動力兼業(yè)化、老齡化、弱質(zhì)化問題，降低勞動力用工成本，還能保證作業(yè)質(zhì)量、提升作業(yè)效率。此外，政府購機補貼直接降低了勞動密集型環(huán)節(jié)機械購置費用，小農(nóng)戶在該環(huán)節(jié)購置機械概率增加，故表現(xiàn)為農(nóng)地確權(quán)頒證正向影響農(nóng)戶勞動密集型環(huán)節(jié)機械化程度。而對于資本密集型環(huán)節(jié)機械化率而言，未能證實確權(quán)頒證政策能顯著促進(jìn)機械化率水平提升。可能是因為，資本密集型環(huán)節(jié)自身的機械化率處于中等偏上水平，其機械化程度在農(nóng)地確權(quán)前水平已較高，一定程度上弱化了農(nóng)地確權(quán)政策對資本密集型環(huán)節(jié)機械化選擇行為的影響。實地調(diào)研中還發(fā)現(xiàn)，確權(quán)頒證農(nóng)戶家庭中，資本密集型環(huán)節(jié)機械化程度未明顯提高，表明當(dāng)下資本密集型環(huán)節(jié)機械化水平提升不再受制于土地權(quán)屬，而是受農(nóng)戶稟賦、服務(wù)市場發(fā)育及機械適應(yīng)性等因素影響。

3.農(nóng)地確權(quán)與農(nóng)機方式選擇

在測算確權(quán)頒證對不同環(huán)節(jié)農(nóng)業(yè)機械化率影響的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步測算確權(quán)頒證對農(nóng)戶在兩環(huán)節(jié)服務(wù)外包選擇的影響大小，如表4所示。兩環(huán)節(jié)外包率的估計結(jié)果也具有較強穩(wěn)健性，但與機械化率作用結(jié)果相反，勞動密集型環(huán)節(jié)外包率測算結(jié)果未通過顯著性檢驗，而資本密集型環(huán)節(jié)外包率的四種測算結(jié)果均通過顯著性檢驗。相較未確權(quán)頒證農(nóng)戶，已確權(quán)頒證農(nóng)戶資本密集型環(huán)節(jié)外包作業(yè)比重提高4.4%。

表4 確權(quán)頒證與農(nóng)業(yè)外包率

對于勞動密集型環(huán)節(jié)，確權(quán)頒證在保障農(nóng)村地區(qū)土地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)上，促進(jìn)土地適度規(guī)模經(jīng)營。同時，地權(quán)穩(wěn)定性可保障農(nóng)戶農(nóng)業(yè)未來預(yù)期，促進(jìn)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)機械投資。此外，基于勞動密集型環(huán)節(jié)農(nóng)業(yè)機械化率的估計結(jié)果，有一定經(jīng)營規(guī)模的農(nóng)戶在該環(huán)節(jié)購買農(nóng)機可實現(xiàn)農(nóng)戶生產(chǎn)成本最小化，而購買農(nóng)機與服務(wù)外包的替代效應(yīng)，一定程度上弱化了確權(quán)政策對勞動密集型環(huán)節(jié)外包的促進(jìn)作用，故確權(quán)頒證在該環(huán)節(jié)外包選擇中未通過顯著性檢驗。

對于資本密集型環(huán)節(jié)，農(nóng)地確權(quán)前，土地產(chǎn)權(quán)不穩(wěn)定使農(nóng)戶對土地預(yù)期收益期望差，為防止地權(quán)糾紛，規(guī)避生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險，農(nóng)戶會減少外包行為。農(nóng)地確權(quán)后，一方面緩解了農(nóng)戶和服務(wù)供給主體間信息不對稱問題，表現(xiàn)出交易費用降低和農(nóng)戶風(fēng)險弱化，進(jìn)而提高農(nóng)戶服務(wù)外包需求；另一方面農(nóng)戶對農(nóng)地保障性功能的情結(jié)，使其寧愿放棄外包的邊際收益也會保障土地權(quán)屬，故在規(guī)避農(nóng)地糾紛的前提下，農(nóng)戶服務(wù)外包需求也有效提高。此外，對轉(zhuǎn)入土地的種植大戶而言，服務(wù)外包可轉(zhuǎn)嫁生產(chǎn)環(huán)節(jié)風(fēng)險，降低管理費用，以便通過“迂回生產(chǎn)”逐步實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟；對承包方而言，小麥生產(chǎn)環(huán)節(jié)外包可引發(fā)農(nóng)業(yè)技術(shù)擴散，獲得技術(shù)外溢效應(yīng)，形成良性循環(huán)。因此，確權(quán)政策在資本密集型環(huán)節(jié)外包的測算結(jié)果中通過了顯著性檢驗。

五、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本研究基于農(nóng)地確權(quán)視角，在肯定不同環(huán)節(jié)機械化率差異基礎(chǔ)上，利用PSM模型實證分析農(nóng)地確權(quán)頒證對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)選擇的影響，主要結(jié)論有：（1）農(nóng)戶在不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)的機械化程度存在明顯差異，資本密集型環(huán)節(jié)機械化率達(dá)78.7%，勞動密集型環(huán)節(jié)35.6%。（2）確權(quán)頒證對勞動密集型環(huán)節(jié)機械化促進(jìn)作用顯著，表現(xiàn)出隨農(nóng)地確權(quán)頒證落實，農(nóng)戶在該環(huán)節(jié)機械作業(yè)率提高5.4%；確權(quán)頒證對資本密集型環(huán)節(jié)農(nóng)機外包的促進(jìn)作用明顯，表現(xiàn)出已確權(quán)頒證農(nóng)戶較未頒證農(nóng)戶農(nóng)機外包使用率提高4.4%。（3）平均處理效應(yīng)（ATT）表明，相比于未確權(quán)頒證農(nóng)戶，頒證更有利于農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)機械化生產(chǎn)中選擇外包服務(wù)。

（二）政策建議

第一，落實農(nóng)地確權(quán)政策，保障農(nóng)戶土地權(quán)益。構(gòu)建自上而下的省市區(qū)縣“一攬子”政策，強化政策執(zhí)行力度，加快確權(quán)頒證工作進(jìn)程。針對農(nóng)地尚未確權(quán)農(nóng)戶，亟需委派專業(yè)人員盡快開展土地測量工作，確保已確權(quán)未頒證農(nóng)戶早日獲得土地承包經(jīng)營權(quán)證書。此外，村委成員需深度理解政策蘊意，擴大政策宣傳力度，堅定農(nóng)戶對土地承包權(quán)長期穩(wěn)定和土地經(jīng)營權(quán)有效激活的制度信心，以農(nóng)機社會化服務(wù)推進(jìn)農(nóng)戶土地適度規(guī)模經(jīng)營，提高農(nóng)業(yè)機械化水平。

第二，提高農(nóng)戶政策感知能力，挖掘農(nóng)地確權(quán)頒證經(jīng)濟功能。有序、有效開展農(nóng)民高素質(zhì)培育工作，提高農(nóng)民農(nóng)業(yè)政策的敏銳度和認(rèn)知力，引導(dǎo)農(nóng)民理性就地就近選擇農(nóng)機服務(wù)。同時，充分利用農(nóng)地確權(quán)頒證后地權(quán)安全性和可交易性特點，采取農(nóng)地托管、代耕代種、反租倒包等方式擴大連片服務(wù)規(guī)模，降低農(nóng)戶農(nóng)機社會化服務(wù)采納成本，優(yōu)化農(nóng)戶家庭土地、勞動等生產(chǎn)要素配置結(jié)構(gòu)。

第三，增強農(nóng)地確權(quán)制度可信度，完善農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系。盡管農(nóng)地確權(quán)是國家出臺的正式制度，但需順應(yīng)鄉(xiāng)土社會農(nóng)地承包權(quán)流轉(zhuǎn)“差序格局”，協(xié)調(diào)好制度“公信力”與鄉(xiāng)土“親信力”關(guān)系，提升確權(quán)頒證效力。根據(jù)農(nóng)地確權(quán)對不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)農(nóng)機服務(wù)選擇差異，分類傾斜農(nóng)機購置補貼和作業(yè)補貼，理性匹配農(nóng)機自購與外包比重，自發(fā)培育適宜各地區(qū)的農(nóng)機服務(wù)市場，推進(jìn)小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有機銜接。