李 丹，周 宏，夏 秋

(1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 210095；2.南京財(cái)經(jīng)大學(xué)國(guó)際經(jīng)貿(mào)學(xué)院，江蘇 南京 210023)

一、引言與文獻(xiàn)綜述

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)通過(guò)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的專業(yè)化和分工協(xié)作，不僅有效解決“誰(shuí)來(lái)種地”的問(wèn)題，還可實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)[1]，在農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展過(guò)程中發(fā)揮著重要作用。習(xí)近平總書記提出“要構(gòu)建以生產(chǎn)性服務(wù)為支撐的立體式復(fù)合型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體系”，學(xué)者們更是將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)譽(yù)為中國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化歷史上的第三次動(dòng)能[2]。農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布的《新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體和服務(wù)主體高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃(2020～2022)》也提出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)要在破解“誰(shuí)來(lái)種地”難題的同時(shí)提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率，從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)興旺、實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村全面振興。由此可見(jiàn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)已然成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)轉(zhuǎn)型中不可或缺的重要環(huán)節(jié)。

早期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)表現(xiàn)為機(jī)械對(duì)勞動(dòng)力的替代。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)的不斷發(fā)展，肥料管理、病蟲害防治等技術(shù)密集型環(huán)節(jié)的生產(chǎn)性服務(wù)也逐漸興起，此類服務(wù)在優(yōu)化資源配置、提升種植效率及促進(jìn)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變等方面優(yōu)勢(shì)明顯，但一直陷入農(nóng)戶采納程度偏低的困境[3]。張忠軍和易中懿(2015)、王建英等(2018)均指出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中農(nóng)戶對(duì)技術(shù)密集型環(huán)節(jié)生產(chǎn)性服務(wù)的采納程度顯著落后于對(duì)勞動(dòng)密集型環(huán)節(jié)生產(chǎn)性服務(wù)的采納程度，環(huán)節(jié)服務(wù)采納比重失衡已成為制約農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)發(fā)展的突出問(wèn)題[4][5]。針對(duì)這一現(xiàn)象，部分學(xué)者展開了一些有益的探討。曹崢林等(2017)從交易成本的視角指出，相較于勞動(dòng)密集型環(huán)節(jié)，技術(shù)密集型環(huán)節(jié)生產(chǎn)性服務(wù)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等外部環(huán)境有著更高的要求[6]。周丹等(2016)基于替代要素規(guī)律，發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)密集型環(huán)節(jié)服務(wù)采納受勞動(dòng)力數(shù)量、機(jī)會(huì)成本等因素的影響，而技術(shù)密集型環(huán)節(jié)服務(wù)采納則與生產(chǎn)性服務(wù)的專業(yè)化程度直接相關(guān)[7]。

然而，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的內(nèi)部特征來(lái)看，勞動(dòng)密集型環(huán)節(jié)主要以機(jī)械作業(yè)的形式展開且擁有較高的生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的影響較小[8]。相比之下，技術(shù)密集型環(huán)節(jié)受自然條件、種植技巧及田間管理等因素的綜合作用，作業(yè)質(zhì)量好壞對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)影響較大[9]。蔡榮和蔡書凱(2014)的研究顯示，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)作業(yè)任務(wù)的復(fù)雜性和作業(yè)效果的不確定性是造成農(nóng)戶生產(chǎn)性服務(wù)采納存在差異的主要原因[10]。但由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有不可分性，難以精準(zhǔn)判斷是哪一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)作業(yè)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)產(chǎn)量損失。在此情形下，為降低可能存在的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度更高的農(nóng)戶會(huì)減少技術(shù)密集型環(huán)節(jié)服務(wù)的采納。那么，環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)異質(zhì)性是否造成農(nóng)戶服務(wù)采納的結(jié)構(gòu)性失衡呢？

基于上述的研究背景和現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，本文擬從風(fēng)險(xiǎn)視角切入，創(chuàng)新之處在于構(gòu)建基于生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的農(nóng)戶決策模型，重點(diǎn)探討環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)異質(zhì)性對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)環(huán)節(jié)采納的影響作用，嘗試解釋環(huán)節(jié)服務(wù)采納失衡的可能原因。同時(shí)，考慮到水稻作為我國(guó)重要的口糧作物，且種植過(guò)程中生產(chǎn)性服務(wù)需求層次豐富、具有典型性，因而本文以江蘇地區(qū)水稻種植農(nóng)戶為研究對(duì)象。通過(guò)本文的分析，旨在探討農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)約束及可能的破解路徑，以期為推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程、夯實(shí)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施提供有益的參考。

二、理論基礎(chǔ)與研究假說(shuō)

根據(jù)理性經(jīng)濟(jì)人假設(shè)，農(nóng)戶依據(jù)自身資源稟賦條件選擇最優(yōu)的資源配置，以實(shí)現(xiàn)效用最大化?？紤]到農(nóng)業(yè)作為弱質(zhì)性產(chǎn)業(yè)，其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)收益存在不確定性，本文引入農(nóng)戶的期望效用函數(shù)。參照Benjamin(1992)的研究[11]，我們構(gòu)建如下的農(nóng)戶期望效用最大化函數(shù)：

MaxE[U(Y,L;λ)]

(1)

在給定農(nóng)戶基本特征λ和閑暇L時(shí)，農(nóng)戶的期望效用最大化即轉(zhuǎn)化為期望財(cái)富最大化。而農(nóng)戶的期望財(cái)富函數(shù)可表示為：

E(Y)=E(Y0+P·Q-ω·X)

(2)

其中，Y0為農(nóng)戶家庭初始財(cái)富積累，P·Q表示農(nóng)業(yè)收入，Q為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)，P農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的平均價(jià)格，X為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素種類l的投入向量，ω為投入要素的平均價(jià)格。為分析生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)下的農(nóng)業(yè)收入構(gòu)成，我們引入Just等(1978)的生產(chǎn)函數(shù)。此時(shí)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的表達(dá)式為[12]：

Q=f(X;α)+h(X;β)·θ

(3)

其中，f(X;α)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的平均值方程，h(X;β)表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的風(fēng)險(xiǎn)方程，θ表示產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)的誤差項(xiàng)且滿足N(0，1)的獨(dú)立同分布，α和β分別為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素對(duì)應(yīng)的技術(shù)參數(shù)向量。因此，農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的均值可表示為E(Q)=f(X;α)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的方差為Var(Q)=[h(X;β)]2。此時(shí)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的邊際產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)方程可進(jìn)一步表示為：

?Var(Q)/?Xl=2·h(X;β)·?h(X;β)/?Xl

(4)

根據(jù)(4)式的推導(dǎo)可知，當(dāng)?h(X;β)/?Xl>0時(shí)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)隨著Xl的增加而增加，Xl可被定義為風(fēng)險(xiǎn)增加型要素投入；當(dāng)?h(X;β)/?Xl<0時(shí)，Xl為風(fēng)險(xiǎn)降低型要素投入。從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐來(lái)看，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)中“委托-代理”問(wèn)題的存在，導(dǎo)致生產(chǎn)性服務(wù)的嵌入可能引起農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的負(fù)向波動(dòng)，故而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)屬于風(fēng)險(xiǎn)增加型要素投入。

進(jìn)一步地，我們將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)(3)式代入農(nóng)戶期望效用最大化函數(shù)(1)式中，可得：

MaxE〈U{Y0+P·[f(X;α)+h(X;β)·θ]-ω·X,L;λ}〉

(5)

根據(jù)(5)式，求解農(nóng)戶期望效用最大化的一階均衡條件為：

P·?f(X;β)/?Xl=ωl-δ(·)·P·?h(X;β)/?Xl

(6)

其中，δ(·)=E[U′E(Y,L;λ)·θ]/E[U′(Y,L;λ)]表示農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)特征[13]，U′=?U/?Y。根據(jù)Chambers(1983)的研究[14]，δ(·)<0表示農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)特征為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型，δ(·)>0則表示農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)特征為風(fēng)險(xiǎn)偏好型。根據(jù)(6)式，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型農(nóng)戶來(lái)說(shuō)(即δ(·)<0)，如果某種要素屬于風(fēng)險(xiǎn)增加型要素投入(即?h(X;β)/?Xl>0)，則P·?f(X;β)/?Xl>ωl成立，要素的邊際價(jià)值大于要素價(jià)格，說(shuō)明該要素實(shí)際投入量低于最優(yōu)投入量。也就是說(shuō)，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型農(nóng)戶更傾向于減少風(fēng)險(xiǎn)增加型要素投入，以規(guī)避可能存在的產(chǎn)量損失。由此，我們提出本文的第一個(gè)研究假說(shuō)：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)作為一種風(fēng)險(xiǎn)增加型要素投入，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型農(nóng)戶會(huì)減少生產(chǎn)性服務(wù)的采納。

進(jìn)一步地，為分析環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)異質(zhì)性對(duì)農(nóng)戶服務(wù)采納的影響，我們構(gòu)造如下的函數(shù)：

H=P·?f(X;β)/?Xl-ωl

(7)

其中，H>0時(shí)，P·?f(X;β)/?Xl>ωl，要素的邊際產(chǎn)量大于要素價(jià)格，說(shuō)明此時(shí)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入不足；H<0時(shí)，P·?f(X;β)/?Xl<ωl，說(shuō)明要素投入過(guò)量。隨著H絕對(duì)值的增大，要素投入不足(或過(guò)量)的情況越嚴(yán)重。顯然，隨著產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)的增加(即P·?h(X;β)/?Xl增大)，H也相應(yīng)增大，要素投入不足將進(jìn)一步凸顯。結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)特征可知，勞動(dòng)密集型環(huán)節(jié)作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化程度較高，對(duì)水稻生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)影響較低[15]，而技術(shù)密集型環(huán)節(jié)作業(yè)效果與生產(chǎn)技術(shù)關(guān)聯(lián)較大，其對(duì)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度也更高[16]。由前文可知，由于技術(shù)密集型環(huán)節(jié)具有更高的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型農(nóng)戶為降低可能的產(chǎn)量損失會(huì)進(jìn)一步減少技術(shù)密集型環(huán)節(jié)的服務(wù)采納。由此，我們提出本文的第二個(gè)研究假說(shuō)：相較于勞動(dòng)密集型環(huán)節(jié)，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型農(nóng)戶會(huì)進(jìn)一步減少技術(shù)密集型環(huán)節(jié)生產(chǎn)性服務(wù)的采納。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源與模型設(shè)定

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

作為我國(guó)第四大水稻生產(chǎn)省份，江蘇省的水稻種植歷史悠久，生產(chǎn)性服務(wù)體系發(fā)育相對(duì)完善，具有較好的代表性。本課題組于2018年7月至2019年9月在江蘇省采用分層抽樣與隨機(jī)抽樣相結(jié)合的方法展開問(wèn)卷調(diào)查?？紤]到省域內(nèi)各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)發(fā)育程度存在差異，我們?cè)谔K南、蘇中和蘇北3個(gè)區(qū)域隨機(jī)抽取3～4個(gè)地級(jí)市，在地級(jí)市中抽取1～2個(gè)縣或縣級(jí)市，再?gòu)拿總€(gè)縣或縣級(jí)市中抽取2～3個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，進(jìn)而隨機(jī)調(diào)查2～3個(gè)自然村，在每個(gè)樣本村隨機(jī)抽取10個(gè)農(nóng)戶。問(wèn)卷內(nèi)容涉及農(nóng)戶家庭基本特征、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征等諸多方面。共計(jì)發(fā)放問(wèn)卷1467份，回收問(wèn)卷1174份，問(wèn)卷有效率為80.23%。

(二)模型設(shè)定

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)從產(chǎn)業(yè)鏈的角度可劃分為產(chǎn)前、產(chǎn)中和產(chǎn)后環(huán)節(jié)，而產(chǎn)中環(huán)節(jié)是影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的關(guān)鍵，因此本文主要探討產(chǎn)中環(huán)節(jié)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)的采納行為。參照王志剛等(2011)的相關(guān)研究[17]，結(jié)合江蘇省的水稻種植實(shí)踐特征，本文選取整地、插秧、施肥、打藥和收割五個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)展開分析(1)需要說(shuō)明的是，灌溉也是水稻種植中的重要環(huán)節(jié)。但隨著鄉(xiāng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷完善，江蘇地區(qū)的水稻灌溉已全部完成村組統(tǒng)一灌溉，不存在灌溉環(huán)節(jié)的生產(chǎn)性服務(wù)，因而未將灌溉環(huán)節(jié)納入分析框架。。

對(duì)單個(gè)環(huán)節(jié)的服務(wù)采納行為，通常借助于二元Probit模型進(jìn)行分析。但單方程估計(jì)未能考慮到各個(gè)環(huán)節(jié)服務(wù)采納間可能存在的相關(guān)性問(wèn)題[8][16]，從而造成模型估計(jì)的效率損失。Mv-probit模型通過(guò)將獨(dú)立的方程聯(lián)合估計(jì)，能進(jìn)一步判斷各環(huán)節(jié)服務(wù)采納間的相互關(guān)聯(lián)作用[18]，故而本文擬采用Mv-probit模型對(duì)各環(huán)節(jié)服務(wù)采納行為展開分析，并構(gòu)建如下的模型：

(8)

(9)

其中，y*表示模型的潛變量，y是各環(huán)節(jié)服務(wù)采納情況的實(shí)際觀測(cè)變量。

本文的被解釋變量為農(nóng)戶是否采納生產(chǎn)性服務(wù)，核心解釋變量為農(nóng)戶的風(fēng)險(xiǎn)屬性。孫頂強(qiáng)等(2019)及蔡鍵(2014)的研究中利用一系列農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題觀測(cè)農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)屬性[16][19]，但該測(cè)度方式難免受到農(nóng)戶的經(jīng)營(yíng)特征、農(nóng)業(yè)技能等方面的干擾。本文參照黃季焜等(2008)、朱臻等(2016)的研究，擬采用Holt實(shí)驗(yàn)法度量農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)屬性(2)設(shè)計(jì)彩票實(shí)驗(yàn)，共計(jì)包含5個(gè)問(wèn)題，風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)依次遞增。每個(gè)問(wèn)題涵蓋高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)選項(xiàng)，高風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)結(jié)果賦值為0，低風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)結(jié)果賦值為1。根據(jù)農(nóng)戶對(duì)5個(gè)問(wèn)題的選擇結(jié)果進(jìn)行累加并確定其得分，依據(jù)農(nóng)戶的得分判定其風(fēng)險(xiǎn)程度，從0到5風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度依次遞增。，并根據(jù)農(nóng)戶最終的實(shí)驗(yàn)得分判定其風(fēng)險(xiǎn)程度[20][21]。

除上述指標(biāo)外，借鑒已有學(xué)者的相關(guān)研究，本文還控制農(nóng)戶基本信息、家庭種植特征、生產(chǎn)性服務(wù)價(jià)格和自然經(jīng)濟(jì)環(huán)境等因素(如表1所示)。

表1 變量的設(shè)置及說(shuō)明

四、實(shí)證研究結(jié)果及分析

(一)模型回歸結(jié)果

表2報(bào)告了農(nóng)戶生產(chǎn)性服務(wù)采納情況。整體而言，勞動(dòng)密集型環(huán)節(jié)服務(wù)采納程度高于技術(shù)密集型環(huán)節(jié)服務(wù)。其中，收割環(huán)節(jié)服務(wù)采納程度最高(達(dá)到86.16%)，而打藥和施肥環(huán)節(jié)服務(wù)采納比例較低(分別為36.37%和35.01%)。可見(jiàn)，農(nóng)戶在采納生產(chǎn)性服務(wù)的過(guò)程中確實(shí)存在結(jié)構(gòu)性失衡的現(xiàn)象。

表2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)各環(huán)節(jié)采納情況

進(jìn)一步地，運(yùn)用stata15進(jìn)行Mv-probit估計(jì)，實(shí)證回歸結(jié)果如表3所示。atrho值均通過(guò)1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明各環(huán)節(jié)的服務(wù)采納行為不是獨(dú)立的，這在一定程度上驗(yàn)證了本文計(jì)量方法選取的合理性。因變量回歸似然比檢驗(yàn)亦均在1%的水平上顯著，拒絕因變量相關(guān)系數(shù)為0的原假設(shè)。從模型實(shí)證結(jié)果來(lái)看，農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)插秧、施肥和打藥環(huán)節(jié)服務(wù)采納具有顯著的負(fù)向影響，對(duì)整地和收割環(huán)節(jié)服務(wù)采納的影響并不顯著。整地和收割環(huán)節(jié)對(duì)勞動(dòng)力需求的強(qiáng)度較大，屬于勞動(dòng)密集型生產(chǎn)環(huán)節(jié)，同時(shí)這兩個(gè)環(huán)節(jié)的服務(wù)主要借助于農(nóng)用機(jī)械完成，作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化程度較高，農(nóng)戶對(duì)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂程度較低，因而農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)其采納環(huán)節(jié)服務(wù)的影響并不顯著。而插秧、施肥、打藥環(huán)節(jié)對(duì)生產(chǎn)技術(shù)要求相對(duì)較高，屬于技術(shù)密集型生產(chǎn)環(huán)節(jié)，同時(shí)插秧環(huán)節(jié)的出苗率、施肥和打藥環(huán)節(jié)的作業(yè)效果將直接影響水稻產(chǎn)量，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型農(nóng)戶為降低可能存在的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)而減少插秧、施肥和打藥環(huán)節(jié)的服務(wù)采納。由此可見(jiàn)，農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度越高，越傾向于降低高風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)密集型環(huán)節(jié)服務(wù)的采納，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)環(huán)節(jié)采納的結(jié)構(gòu)性失衡。

表3 風(fēng)險(xiǎn)屬性與生產(chǎn)性服務(wù)環(huán)節(jié)采納行為的回歸結(jié)果

在控制變量中，決策者兼業(yè)對(duì)整地和收割環(huán)節(jié)服務(wù)采納具有顯著的正向影響，說(shuō)明農(nóng)戶面臨勞動(dòng)力配置時(shí)首先減少低風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)的勞動(dòng)力投入，從而導(dǎo)致勞動(dòng)密集型環(huán)節(jié)服務(wù)采納比重較高；相較于在本鄉(xiāng)鎮(zhèn)內(nèi)兼業(yè)的農(nóng)戶，在鄉(xiāng)鎮(zhèn)外的縣內(nèi)和縣外地區(qū)兼業(yè)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)采納具有顯著的促進(jìn)作用，非農(nóng)就業(yè)地點(diǎn)的回歸系數(shù)顯示非農(nóng)就業(yè)地點(diǎn)越遠(yuǎn)的農(nóng)戶越傾向于采納農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量對(duì)插秧、施肥和打藥環(huán)節(jié)服務(wù)采納具有顯著的抑制作用。插秧、施肥和打藥環(huán)節(jié)作業(yè)需具備一定的生產(chǎn)技能且作業(yè)質(zhì)量直接影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)量，因而當(dāng)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力充足時(shí)，農(nóng)戶會(huì)減少服務(wù)采納而選擇自我作業(yè)。生產(chǎn)性服務(wù)價(jià)格對(duì)整地和收割環(huán)節(jié)服務(wù)采納具有顯著的負(fù)向影響，說(shuō)明在勞動(dòng)密集型環(huán)節(jié)，生產(chǎn)性服務(wù)作為一種服務(wù)性商品滿足需求價(jià)格理論的一般規(guī)律，即服務(wù)成本的增加會(huì)抑制農(nóng)戶對(duì)服務(wù)的采納。但在技術(shù)密集型環(huán)節(jié)，服務(wù)成本對(duì)農(nóng)戶的采納行為并不產(chǎn)生顯著影響。這可能是由于在技術(shù)密集型環(huán)節(jié)，不同主體的服務(wù)作業(yè)效果存在明顯的差異，不同價(jià)格背后可能對(duì)應(yīng)的是不同的服務(wù)質(zhì)量，故而農(nóng)戶在技術(shù)密集型環(huán)節(jié)的服務(wù)采納決策受到價(jià)格的影響較小[22]。除此之外，種植規(guī)模、家庭年均總收入、職業(yè)度和農(nóng)業(yè)機(jī)械現(xiàn)值也顯著影響各環(huán)節(jié)的服務(wù)采納。

(二)模型回歸結(jié)果的進(jìn)一步討論

隨著土地流轉(zhuǎn)和適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)的不斷推進(jìn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體呈現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營(yíng)主體和小農(nóng)戶并存的現(xiàn)狀。為檢驗(yàn)不同種植規(guī)模農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)屬性對(duì)環(huán)節(jié)服務(wù)采納影響機(jī)制的差異，本文在模型中加入農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度與種植規(guī)模的交互項(xiàng)(回歸結(jié)果如表4所示)(3)本文以樣本來(lái)源的地級(jí)市為單位，根據(jù)市域內(nèi)樣本農(nóng)戶種植規(guī)模的中位數(shù)劃分規(guī)模農(nóng)戶組和小農(nóng)戶組。。該交互項(xiàng)對(duì)插秧、施肥和打藥環(huán)節(jié)采納具有顯著的負(fù)向影響且在1%的水平上顯著，對(duì)整地和收割環(huán)節(jié)影響并不顯著，說(shuō)明相較于小規(guī)模農(nóng)戶，規(guī)模經(jīng)營(yíng)主體風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)技術(shù)密集型環(huán)節(jié)服務(wù)采納的不利影響更加明顯。小規(guī)模農(nóng)戶的農(nóng)地大多為自家農(nóng)地且大部分存在兼業(yè)行為，農(nóng)業(yè)收入占比較低，而規(guī)模經(jīng)營(yíng)主體的農(nóng)地大多來(lái)自土地流轉(zhuǎn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)收益為主要目的，農(nóng)業(yè)收入占家庭總收入的比重較大。較高的農(nóng)業(yè)收入占比使農(nóng)戶更加關(guān)注農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的高低，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型經(jīng)營(yíng)主體進(jìn)一步減少高風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)密集型環(huán)節(jié)的服務(wù)采納，以確保農(nóng)業(yè)產(chǎn)量穩(wěn)定。

表4 風(fēng)險(xiǎn)屬性、種植規(guī)模與生產(chǎn)性服務(wù)環(huán)節(jié)采納行為的回歸結(jié)果

此外，從前文的分析中可看出，農(nóng)戶的采納決策在很大程度上受到服務(wù)環(huán)節(jié)異質(zhì)性的影響，而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為降低農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、保障農(nóng)戶收益的重要手段能否降低農(nóng)戶對(duì)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，進(jìn)而在一定程度上解決環(huán)節(jié)服務(wù)采納比例失衡的問(wèn)題呢？為探討這一問(wèn)題，本文進(jìn)一步在模型中加入農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的交互項(xiàng)(回歸結(jié)果如表5所示)(4)本文以農(nóng)戶在一季水稻種植過(guò)程中是否購(gòu)買生產(chǎn)性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的虛擬變量作為代理指標(biāo)。。從模型的回歸結(jié)果可見(jiàn)，該交互項(xiàng)對(duì)插秧、施肥和打藥環(huán)節(jié)采納具有顯著的正向影響，說(shuō)明農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能在一定程度上削弱農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)技術(shù)密集型環(huán)節(jié)服務(wù)采納的不利影響。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可被視作一種減少收入波動(dòng)的外部風(fēng)險(xiǎn)管理措施，在發(fā)生農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)能給予農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的保障，在一定程度上降低農(nóng)戶對(duì)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，從而促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型農(nóng)戶對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)密集型環(huán)節(jié)服務(wù)的采納。

表5 風(fēng)險(xiǎn)屬性、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與生產(chǎn)性服務(wù)環(huán)節(jié)采納行為的回歸結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表6 風(fēng)險(xiǎn)屬性與生產(chǎn)性服務(wù)采納行為的分組回歸結(jié)果

同時(shí)，考慮到農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)屬性作為本文的核心解釋變量，其度量的準(zhǔn)確性直接影響研究的可靠性，因而本文引入農(nóng)戶新技術(shù)采納指標(biāo)(6)問(wèn)卷設(shè)計(jì)如下：如果有一項(xiàng)關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)新技術(shù)，它可能會(huì)提高產(chǎn)量，但也有一定的風(fēng)險(xiǎn)，您的采用時(shí)間為多少？1.一有這個(gè)技術(shù)就使用；2.有部分人使用后再使用；3.大家都使用之后再使用。已有研究指出，采納新技術(shù)的時(shí)間越晚，說(shuō)明農(nóng)戶越不愿意承擔(dān)產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)，從而間接顯示其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度越高。，替代Holt實(shí)驗(yàn)法得到的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)試得分，作為農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)屬性的代理變量納入模型中進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。同樣地，借助Mv-probit模型分析，atrho值和回歸似然比檢驗(yàn)均通過(guò)1%水平上的顯著性檢驗(yàn)(回歸結(jié)果如表7所示)。農(nóng)戶新技術(shù)采納指標(biāo)對(duì)插秧、施肥和打藥環(huán)節(jié)服務(wù)采納具有顯著的抑制作用，新技術(shù)采納與種植規(guī)模的交互項(xiàng)對(duì)插秧、施肥和打藥環(huán)節(jié)服務(wù)采納具有顯著的負(fù)向影響，新技術(shù)采納與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的交互項(xiàng)對(duì)插秧、施肥和打藥環(huán)節(jié)服務(wù)采納具有顯著的正向影響。這一分析結(jié)論與前文一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文核心指標(biāo)選擇的準(zhǔn)確性，所得結(jié)論也較為穩(wěn)健。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

五、結(jié)論與政策建議

本文基于風(fēng)險(xiǎn)視角，嘗試解釋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)環(huán)節(jié)采納比例失衡的內(nèi)在原因。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶大多為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型群體，為降低可能存在的農(nóng)業(yè)產(chǎn)量損失，他們減少高生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的插秧、施肥和打藥等環(huán)節(jié)服務(wù)采納，由此造成生產(chǎn)性服務(wù)環(huán)節(jié)采納的結(jié)構(gòu)性失衡。為破解這一問(wèn)題，我們可從以下幾方面入手。首先，進(jìn)一步推行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全程機(jī)械化，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的種植操作來(lái)降低服務(wù)環(huán)節(jié)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，并將工作重點(diǎn)側(cè)重于育秧插秧、田間管理等技術(shù)密集型環(huán)節(jié)，提高機(jī)插秧、統(tǒng)防統(tǒng)治的作業(yè)質(zhì)量和覆蓋范圍。其次，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)行業(yè)管理，提升生產(chǎn)性服務(wù)質(zhì)量，以增強(qiáng)農(nóng)戶信任。加大生產(chǎn)性服務(wù)的培訓(xùn)力度，增強(qiáng)生產(chǎn)性服務(wù)主體的生產(chǎn)技能，以提高服務(wù)環(huán)節(jié)的作業(yè)質(zhì)量、降低農(nóng)戶對(duì)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，從而消弭農(nóng)戶風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)環(huán)節(jié)服務(wù)采納的不利影響。同時(shí)，加快制定生產(chǎn)性服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)格式合同，統(tǒng)一服務(wù)合約簽訂規(guī)范，尤其是針對(duì)規(guī)模經(jīng)營(yíng)主體，建立服務(wù)檔案、做好服務(wù)售前售后工作，積極發(fā)揮服務(wù)契約在約束服務(wù)行為、確保服務(wù)質(zhì)量等方面的重要作用，切實(shí)做到保障農(nóng)戶利益。最后，增加農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)品類范疇，豐富農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)外部管控措施。鼓勵(lì)各地區(qū)根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)稟賦特征，因地制宜地開展產(chǎn)量保險(xiǎn)、服務(wù)環(huán)節(jié)保險(xiǎn)等保障力度強(qiáng)、專業(yè)化程度高的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)品種，滿足農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體和服務(wù)主體的多層次、多樣化的風(fēng)險(xiǎn)保障需求。