郭宣峰 戴浩 何蒲明 魏君英 李?lèi)?ài)杰

摘要：探究農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響機(jī)制，旨在尋求綠色農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展路徑?；谌珖?guó)31個(gè)省（市、自治區(qū)）2012—2021年的面板數(shù)據(jù)，使用固定效應(yīng)模型、門(mén)檻模型實(shí)證檢驗(yàn)農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響以及門(mén)檻效應(yīng)。結(jié)果表明：農(nóng)機(jī)服務(wù)外包能夠顯著促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)；異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)、非糧食主產(chǎn)區(qū)的綠色農(nóng)業(yè)均存在顯著的促進(jìn)作用，但對(duì)非糧食主產(chǎn)區(qū)綠色農(nóng)業(yè)促進(jìn)作用更大，播種環(huán)節(jié)、收割環(huán)節(jié)和翻耕環(huán)節(jié)的農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用依次遞減。農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響存在基于老齡化和規(guī)模化的雙門(mén)檻效應(yīng)，隨著老齡化程度的加深，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用呈現(xiàn)“低—高—低”的倒U型特征；隨著規(guī)?；臄U(kuò)大，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用呈現(xiàn)遞增特征。據(jù)此，提出構(gòu)建農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)新機(jī)制，完善農(nóng)機(jī)服務(wù)外包體系；實(shí)施差異化扶持政策，推動(dòng)區(qū)域均衡發(fā)展；盤(pán)活農(nóng)村土地資源，積極應(yīng)對(duì)人口老齡化以促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：農(nóng)機(jī)服務(wù)外包；綠色農(nóng)業(yè)；老齡化；規(guī)模化；門(mén)檻效應(yīng)

中圖分類(lèi)號(hào)：F324.6： S-0

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：20955553 （2024） 02032009

收稿日期：2023年6月5日 ?修回日期：2023年8月25日

基金項(xiàng)目：湖北省高等學(xué)校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究重大項(xiàng)目（21ZD044）

第一作者：郭宣峰，男，1993年生，河南焦作人，碩士研究生；研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)。Email： 492998257@qq.com

通訊作者：何蒲明，男，1973年生，湖北赤壁人，博士，教授，博導(dǎo)；研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)。Email： 653381912@qq.com

Research on the threshold effect of agricultural machinery service outsourcing on

green agriculture： Based on the perspective of aging and scaling

Guo Xuanfeng， Dai Hao， He Puming， Wei Junying， Li Aijie

（School of Economics and Management， Yangtze University， Jingzhou， 434023， China）

Abstract：

Exploring the impact mechanism of agricultural machinery service outsourcing on green agriculture is to seek sustainable development paths for green agriculture. Based on the Panel data of 31 provinces （cities and autonomous regions） in China from 2012 to 2021， the fixed effect model and threshold model are used to empirically test the impact of agricultural machinery service outsourcing on green agriculture and the threshold effect. The results indicate that agricultural machinery service outsourcing can significantly promote green agriculture. Heterogeneity analysis is found that agricultural machinery service outsourcing has a significant promoting effect on green agriculture in both major grain producing and non major grain producing areas， but has a greater promoting effect on green agriculture in non major grain producing areas. The promoting effect of agricultural machinery service outsourcing in the sowing， harvesting， and plowing stages on green agriculture decreases in sequence. The impact of agricultural machinery service outsourcing on green agriculture is based on the dual threshold effect of aging and scale. As the degree of aging deepens， the promoting effect of agricultural machinery service outsourcing on green agriculture presents an inverted?Ushaped feature of "low high low". With the expansion of scale， the promotion effect of agricultural machinery service outsourcing on green agriculture has shown an increasing trend. Based on this， it is proposed to build a new mechanism for socialized agricultural machinery services and improve the outsourcing system of agricultural machinery services， carry out the differentiated support policies to promote balanced regional development， ?revitalize the rural land resources and actively respond to the aging population to promote the development of green agriculture.

Keywords：

outsourcing of agricultural machinery services; green agriculture; aging; scaling; threshold effect

0 引言

推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，加快綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展，是全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興和實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要引領(lǐng)。農(nóng)藥、化肥等生產(chǎn)要素對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展和糧食產(chǎn)量增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)毋庸置疑，但現(xiàn)有研究表明我國(guó)的農(nóng)藥、化肥施用量已超過(guò)國(guó)際使用安全上限和世界平均水平［1］，尤其是進(jìn)入農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展階段，小農(nóng)戶綠色生產(chǎn)意愿與行為的悖離、粗放式的傳統(tǒng)人工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式與綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展之間的矛盾愈加尖銳。然而，隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化的普及與農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系的完善，以農(nóng)機(jī)服務(wù)外包為代表的新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式正迅速發(fā)展，2022年全國(guó)農(nóng)機(jī)作業(yè)等農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)規(guī)模達(dá)到428000khm2，帶動(dòng)小農(nóng)戶超過(guò)8900萬(wàn)戶。且已有研究表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管等社會(huì)化服務(wù)的示范效應(yīng)、反饋效應(yīng)、溢出效應(yīng)有利于農(nóng)業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型［2］。農(nóng)機(jī)服務(wù)外包儼然成為小農(nóng)戶與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有效銜接和促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)的必由之路。決策層面也注意到農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)對(duì)于現(xiàn)實(shí)綠色農(nóng)業(yè)的意義，2018年農(nóng)業(yè)部印發(fā)的《關(guān)于大力實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略 加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的意見(jiàn)》指出以農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)持續(xù)推進(jìn)農(nóng)業(yè)投入品減量。2023年中央一號(hào)文件再次強(qiáng)調(diào)大力發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)托管和全托管等農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)，加快農(nóng)業(yè)投入品減量增效，推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。可見(jiàn)，推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)已成為國(guó)家政府層面的一項(xiàng)重要決策。在此背景下，傳統(tǒng)人力耕作模式的瓦解能否推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展？即農(nóng)機(jī)服務(wù)能否促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展這一命題成為當(dāng)下亟需思考與回答的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)和綠色農(nóng)業(yè)作為當(dāng)前三農(nóng)領(lǐng)域的政策熱點(diǎn)，學(xué)術(shù)界對(duì)此展開(kāi)了諸多研究，觀點(diǎn)褒貶不一。一部分學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)影響農(nóng)戶要素投入結(jié)構(gòu)與農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)方式［3］，有利于農(nóng)戶采納生物農(nóng)藥技術(shù)［4］、減少化肥使用量［5］、提高農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率［6］，其中土地托管［7］、農(nóng)機(jī)服務(wù)［8］等不同模式的農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)在微觀層面為農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)促進(jìn)化肥減量和綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展提供強(qiáng)有力的解釋。但是部分學(xué)者認(rèn)為現(xiàn)階段由于我國(guó)農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)的供需失衡［9］，農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)信息不對(duì)稱(chēng)引發(fā)的道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇，誘發(fā)機(jī)會(huì)主義行為，即通過(guò)農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)組織向農(nóng)戶出售更多化肥攫取高額利潤(rùn)［10］，這種粗放式的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)模式可能對(duì)農(nóng)業(yè)造成負(fù)的外部性，破壞農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境［11］。

綜上，關(guān)于農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)與綠色農(nóng)業(yè)兩者關(guān)系的研究成果較多，但結(jié)論存在分歧，且研究視角較為單一，缺乏老齡化和規(guī)?；暯窍绿接戅r(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響機(jī)制，也尚未進(jìn)一步研究農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)不同糧食生產(chǎn)功能區(qū)和不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)的綠色農(nóng)業(yè)的影響。厘清造成現(xiàn)有研究結(jié)論差異性的原因，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義?；诖耍疚囊宰罹叽硇缘霓r(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)形式—農(nóng)機(jī)服務(wù)外包為研究對(duì)象，通過(guò)全國(guó)31個(gè)?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）2012—2021年的面板數(shù)據(jù)，探討農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的作用機(jī)理，以期推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。

1 理論分析與研究假說(shuō)

1.1 理論基礎(chǔ)

基于效用理論，農(nóng)戶追求產(chǎn)出最大化目標(biāo)，需要保證綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展處于最優(yōu)狀態(tài)，則農(nóng)機(jī)服務(wù)外包水平響應(yīng)也應(yīng)當(dāng)處于對(duì)應(yīng)的邊界。為便于呈現(xiàn)理論推導(dǎo)過(guò)程，假設(shè)農(nóng)機(jī)服務(wù)外包用y表示，對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的效應(yīng)分為正效應(yīng)和負(fù)效應(yīng)兩部分，則農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)兩者間的關(guān)系可用函數(shù)簡(jiǎn)化，如式（1）所示。

mec=α（y）+β（y）+δ

（1）

式中：

mec——農(nóng)機(jī)服務(wù)外包程度；

α（y）——

農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的正效應(yīng)，α（y）>0；

β（y）——

農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的負(fù)效應(yīng)，β（y）<0；

δ——

其他因素可能對(duì)綠色農(nóng)業(yè)造成的影響。

由于效應(yīng)函數(shù)為自變量的二次函數(shù)，因此可將農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的正效應(yīng)用函數(shù)表示如式（2）所示。

α（y）=λy2+μy

（2）

式中：

λ、μ——

系數(shù)，根據(jù)邊際效應(yīng)遞減規(guī)律，λ<0，μ>0。

將式（2）代入式（1）可得

mec=λy2+μy+β（y）+δ

（3）

假設(shè)農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的負(fù)效應(yīng)β（y）和其他因素的影響為固定值δ，令F（y）=mec-δ、H=β（y），則式（3）進(jìn)一步簡(jiǎn)化

F（y）=λy2+μy+H

（4）

式中：

F（y）——

農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的總效應(yīng)。

對(duì)y求導(dǎo)可得

F′（y）=2λy+μ

（5）

令F（y）=0，則y=-μ±μ2－4λH2λ，F(xiàn)′（y）=0，則y=－μ2λ，此時(shí)即為農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的最優(yōu)狀態(tài)。

由此可知，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響可能是非線性的，作用方向主要取決于作用力大的一方，即農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響存在門(mén)檻效應(yīng)。

1.2 農(nóng)機(jī)服務(wù)外包與綠色農(nóng)業(yè)

農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響主要是通過(guò)以下兩條途徑：（1）農(nóng)機(jī)服務(wù)外包改變農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)。農(nóng)機(jī)服務(wù)外包水平的提高伴隨著農(nóng)業(yè)種植的“趨糧化”［12］，農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼政策顯著提高了糧食種植占比［13］，從而間接影響綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展。農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的潛在影響具體表現(xiàn)如下：不同農(nóng)作物對(duì)農(nóng)藥、化肥等化學(xué)品的需求量不同，相較于花卉、瓜果等經(jīng)濟(jì)作物，更易進(jìn)行農(nóng)機(jī)服務(wù)作業(yè)的水稻、小麥等糧食作物所需的農(nóng)業(yè)化學(xué)品更少［14］，且糧食作物對(duì)農(nóng)用塑料薄膜的使用量更少［15］，即糧食種植占比的提高，有利于減少化學(xué)農(nóng)資的消耗和農(nóng)業(yè)碳排放，進(jìn)一步促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展。（2）農(nóng)機(jī)服務(wù)外包促進(jìn)農(nóng)業(yè)專(zhuān)業(yè)分工。農(nóng)機(jī)服務(wù)外包實(shí)現(xiàn)不同勞動(dòng)單位和不同比較優(yōu)勢(shì)的組合，深化社會(huì)分工。鑒于城鄉(xiāng)工資差的存在，導(dǎo)致農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力流失嚴(yán)重，非農(nóng)化傾向加速，農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)通過(guò)雇傭關(guān)系承擔(dān)起“農(nóng)忙缺人”的勞動(dòng)力補(bǔ)充重任，有效緩解了勞動(dòng)力剛性約束［16］。隨著農(nóng)村用工成本約束趨緊，農(nóng)戶從節(jié)約成本視角出發(fā)，更傾向于采納農(nóng)機(jī)服務(wù)，這不僅降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)雇工成本，同時(shí)優(yōu)化資源要素配置，提升農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)效率，推動(dòng)綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展。

鑒于此，提出假說(shuō)1：農(nóng)機(jī)服務(wù)外包有利于綠色農(nóng)業(yè)。

1.3 農(nóng)機(jī)服務(wù)外包、農(nóng)村人口老齡化與綠色農(nóng)業(yè)

農(nóng)村人口老齡化與農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力短缺相伴而生，老齡化不僅引致勞動(dòng)年齡人口規(guī)模下降，還會(huì)導(dǎo)致年輕勞動(dòng)力迅速下降［17］，進(jìn)而激發(fā)對(duì)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)的需求。當(dāng)老齡化程度較低時(shí)，部分農(nóng)戶自行從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，該階段農(nóng)機(jī)服務(wù)外包需求相對(duì)薄弱，農(nóng)戶為獲取收益最大化，通過(guò)追加化肥、農(nóng)藥等生產(chǎn)資料使用強(qiáng)度以彌補(bǔ)弱質(zhì)性勞動(dòng)力，此時(shí)農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的作用較小。當(dāng)老齡化程度加深，農(nóng)戶難以承受高強(qiáng)度農(nóng)事活動(dòng)，迫于生計(jì)壓力，農(nóng)戶轉(zhuǎn)向?qū)で筠r(nóng)機(jī)服務(wù)外包，以機(jī)械勞動(dòng)代替人工勞作。農(nóng)機(jī)社會(huì)化組織通過(guò)合理配置農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料，降低農(nóng)業(yè)碳排放等方式促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

鑒于此，提出假說(shuō)2：農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)影響的過(guò)程中，可能存在老齡化的門(mén)檻效應(yīng)，即老齡化程度低時(shí)，農(nóng)機(jī)服務(wù)對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響較小可能出現(xiàn)負(fù)面影響，老齡化程度加深，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用將會(huì)加強(qiáng)。

1.4 農(nóng)機(jī)服務(wù)外包、種植規(guī)模與綠色農(nóng)業(yè)

土地規(guī)模是制約農(nóng)機(jī)服務(wù)發(fā)展的主要因素之一。土地細(xì)碎、規(guī)模狹小的特征增加農(nóng)業(yè)機(jī)械使用費(fèi)用和機(jī)械作業(yè)難度，降低農(nóng)機(jī)服務(wù)外包行為的發(fā)生概率，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)資源要素的投入產(chǎn)出比低下，難以實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。小農(nóng)戶與規(guī)模戶在資源配置機(jī)制、成本機(jī)制和目標(biāo)機(jī)制上存在差異［18］，進(jìn)而影響綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展。首先，在資源配置機(jī)制方面，規(guī)模戶擁有的人力和社會(huì)資本較小農(nóng)戶而言更雄厚，即規(guī)模戶在要素配置和外部信息獲取方面存在優(yōu)勢(shì)，能較為便捷獲取農(nóng)機(jī)服務(wù)信息，根據(jù)節(jié)氣時(shí)令按時(shí)完成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，規(guī)避農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，提高農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。再者，在成本機(jī)制方面，規(guī)模經(jīng)營(yíng)的低成本優(yōu)勢(shì)是規(guī)模經(jīng)營(yíng)自發(fā)形成的內(nèi)在基礎(chǔ)，理性農(nóng)戶的決策行為以節(jié)本增效為目的，規(guī)模戶通過(guò)農(nóng)機(jī)外包服務(wù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的時(shí)間成本、勞動(dòng)力成本和監(jiān)督管理成本最小，因此更傾向于選擇農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)作業(yè)以實(shí)現(xiàn)綠色農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。最后，在目標(biāo)機(jī)制方面，規(guī)模差異導(dǎo)致農(nóng)戶生產(chǎn)目標(biāo)存在差異，小農(nóng)戶以短期眼前利益為主，規(guī)模戶更加注重長(zhǎng)期效益［19］，規(guī)模戶看重農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全，采用農(nóng)機(jī)服務(wù)替代傳統(tǒng)農(nóng)藥、化肥要素，有利于提升綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。

鑒于此，提出假說(shuō)3：農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)影響的過(guò)程中，可能存在規(guī)?；拈T(mén)檻效應(yīng)，即規(guī)模較小時(shí)，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)影響薄弱；規(guī)模較大時(shí)，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)影響加大。

2 模型設(shè)定與變量選取

2.1 模型設(shè)定

2.1.1 超效率SBM模型

相較于傳統(tǒng)的DEA模型，超效率SBM模型解決了由于松弛變量帶來(lái)的測(cè)算誤差問(wèn)題，同時(shí)能計(jì)算獨(dú)立決策單元的生產(chǎn)效率，是目前用于測(cè)算農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率使用頻次最高的模型之一，已有文獻(xiàn)對(duì)該方法進(jìn)行詳細(xì)介紹，本文不再贅述［20］。

2.1.2 基準(zhǔn)模型

為考察農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響，構(gòu)建面板模型如式（6）所示。

Agrit=α0+α1Serit+∑αiXit+ηit

（6）

式中：

Agrit——綠色農(nóng)業(yè)；

Serit——農(nóng)機(jī)服務(wù)外包；

Xit——一系列控制變量；

i——省份；

t——年份；

ηit——隨機(jī)誤差項(xiàng)；

a1——

農(nóng)機(jī)服務(wù)外包的回歸系數(shù)；

α0——常數(shù)項(xiàng)。

2.1.3 門(mén)檻模型

為進(jìn)一步驗(yàn)證老齡化和規(guī)模化對(duì)在農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)影響過(guò)程中的門(mén)檻效應(yīng)，借鑒Hansen［21］提出的門(mén)檻回歸模型，構(gòu)建面板門(mén)檻模型如式（7）所示。

Agrit=

β0+β1SeritI（qit≤θ1）+β2SeritI（θ1θ2）+∑βiXit+μit

（7）

式中：

I（·）——示性函數(shù)；

qit——門(mén)檻變量；

θ1、θ2——門(mén)檻值；

μit——隨機(jī)誤差項(xiàng)；

β0、β1、β2、β3、βi——常數(shù)項(xiàng)。

2.2 變量選取

1） ?被解釋變量。本文的被解釋變量為綠色農(nóng)業(yè)。關(guān)于綠色農(nóng)業(yè)的衡量方法主要分為兩種，一種是構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系通過(guò)熵值法測(cè)算，另一種方法是以農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率表征綠色農(nóng)業(yè)。由于指標(biāo)體系構(gòu)建存在一定的主觀性，指標(biāo)選取不合理可能導(dǎo)致估算結(jié)果出現(xiàn)偏誤，因此本文借鑒李谷成等［22］的做法以農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率表示綠色農(nóng)業(yè)。本文通過(guò)超效率SBM模型測(cè)算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。投入指標(biāo)為第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力?；适┯昧俊⑥r(nóng)藥施用量和農(nóng)膜施用量。產(chǎn)出指標(biāo)包括兩類(lèi)，其中期望產(chǎn)出以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值表示，非期望產(chǎn)出以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中使用的農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜、灌溉和農(nóng)用柴油等產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)碳排放表示（農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜、灌溉和農(nóng)用柴油的碳排放系數(shù)分別為0.896 kg/kg、4.934 kg/kg、0.529 kg/kg、266.48 kg/hm2、5.18 kg/kg）［23］。

2） ?核心解釋變量。本文的核心解釋變量為農(nóng)機(jī)服務(wù)外包，借鑒戴浩等［24］的計(jì)算方法，從耕、種、收三個(gè)外包服務(wù)環(huán)節(jié)綜合衡量農(nóng)機(jī)服務(wù)外包水平，同時(shí)參考《2021中國(guó)機(jī)械工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，對(duì)耕、種、收三個(gè)外包服務(wù)環(huán)節(jié)分別賦值0.4、0.3、0.3。農(nóng)機(jī)服務(wù)外包的計(jì)算公式為：農(nóng)機(jī)服務(wù)外包=0.4×機(jī)耕率+0.3×機(jī)播率+0.3×機(jī)收率。其中，機(jī)耕率為機(jī)械耕作環(huán)節(jié)外包面積與農(nóng)作物種植面積之比；機(jī)播率為機(jī)械播種環(huán)節(jié)外包面積與農(nóng)作物種植面積之比；機(jī)收率為機(jī)械收割環(huán)節(jié)外包面積與農(nóng)作物種植面積之比。

3） ?控制變量。避免遺漏變量對(duì)研究結(jié)論造成偏誤，本文選取環(huán)保投入、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、城鎮(zhèn)化率、農(nóng)民收入以及受教育程度作為控制變量。其中環(huán)保投入以地方財(cái)政環(huán)境保護(hù)支出占財(cái)政支出的比值表示。產(chǎn)業(yè)升級(jí)以第二、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值與地區(qū)生產(chǎn)總值的占比表示。城鎮(zhèn)化率以城鎮(zhèn)人口與地區(qū)總?cè)丝诘恼急缺硎?。農(nóng)民收入以農(nóng)村居民人均收入表示。人力資本以農(nóng)村居民人均受教育年限表示，其計(jì)算公式為（小學(xué)×6+初中×9+高中×12+大專(zhuān)及以上×16）/總?cè)藬?shù)。

4） ?門(mén)檻變量。農(nóng)村人口老齡化以農(nóng)村65歲及以上人口占農(nóng)村總?cè)丝诤饬?。種植規(guī)?；赞r(nóng)作物種植面積衡量。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以我國(guó)2012—2021年的31個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于EPS數(shù)據(jù)庫(kù)，部分來(lái)自《中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械工業(yè)年鑒》《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，為緩解異方差，縮小數(shù)據(jù)間的絕對(duì)差異，避免少數(shù)極端值對(duì)研究結(jié)果的影響，本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

3 實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)影響的實(shí)證分析

避免選取的變量間存在高度相關(guān)性導(dǎo)致估算結(jié)果失真，本文首先采用方差膨脹因子檢驗(yàn)多重共線性問(wèn)題，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，VIF最大值為3.93，且方差膨脹因子均值為2.23，均未超過(guò)10，故可認(rèn)為本文選取的變量不存在多重共線性，上述變量可用?；诖?，本文依據(jù)前文設(shè)定的模型（2）分析農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響。

經(jīng)豪斯曼檢驗(yàn)，固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)，故本文以固定效應(yīng)模型作為基準(zhǔn)模型，出于穩(wěn)健性考慮，以混合效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)作為對(duì)比，表3為模型回歸結(jié)果。模型（1）～模型（3）分別依次為混合效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，從表3來(lái)看，無(wú)論是混合效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的回歸系數(shù)分別為0.109、0.013和0.098 6，且均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明農(nóng)機(jī)服務(wù)外包有利于綠色農(nóng)業(yè)，假說(shuō)1得到驗(yàn)證。究其原因在于農(nóng)機(jī)服務(wù)外包以其標(biāo)準(zhǔn)化、高效率的服務(wù)完成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，通過(guò)縱向分工、勞動(dòng)力替代等途徑充分釋放要素效率，約束了農(nóng)業(yè)碳排放，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的污染和破壞，推動(dòng)綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展。

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在考察農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響時(shí)可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，進(jìn)而導(dǎo)致研究結(jié)論出現(xiàn)偏誤。本文主要存在遺漏變量和反向因果兩方面的內(nèi)生性問(wèn)題：一方面農(nóng)機(jī)服務(wù)外包與綠色農(nóng)業(yè)存在互為因果的可能性。一般來(lái)說(shuō)，基于收益最大化，綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展水平越高，農(nóng)戶可能減少個(gè)體農(nóng)戶單獨(dú)作業(yè)，更傾向于采納標(biāo)準(zhǔn)化的農(nóng)機(jī)服務(wù)以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，獲取更高收益，進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)機(jī)服務(wù)外包規(guī)模的擴(kuò)大。另一方面，雖然本文選取五個(gè)變量對(duì)影響綠色農(nóng)業(yè)的不可觀測(cè)因素加以控制，但難以將所有變量納入其中，仍可能存在遺漏變量問(wèn)題。鑒于此，借鑒王文波等［25］的做法，將農(nóng)機(jī)服務(wù)外包滯后2期作為當(dāng)前農(nóng)機(jī)服務(wù)外包的工具變量。由于農(nóng)機(jī)服務(wù)外包發(fā)展程度具有一定的穩(wěn)定性，往期的農(nóng)機(jī)服務(wù)外包與當(dāng)期的農(nóng)機(jī)服務(wù)外包兩者間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，即以往期的農(nóng)機(jī)服務(wù)外包作為工具變量滿足相關(guān)性要求。同時(shí)，以往期的農(nóng)機(jī)服務(wù)外包作為歷史數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)期的綠色農(nóng)業(yè)無(wú)直接關(guān)聯(lián)，即以往期的農(nóng)機(jī)服務(wù)外包作為工具變量滿足排他性要求。通過(guò)IV-2SLS模型進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果見(jiàn)表4第（1）列。此外，為確保研究結(jié)果的可靠性，本文使用其他方法進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)論的穩(wěn)健性。表4第（2）列為替換變量法，將農(nóng)業(yè)機(jī)械服務(wù)費(fèi)用替代農(nóng)機(jī)服務(wù)外包進(jìn)行回歸，同時(shí)考慮到樣本的特殊性和數(shù)據(jù)異常值可能對(duì)研究結(jié)論的干擾，本文進(jìn)一步將樣本中的直轄市進(jìn)行剔除以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行上下1%的縮尾處理，結(jié)果分別見(jiàn)表4第（3）列和第（4）列。

從工具變量檢驗(yàn)結(jié)果看，弱工具變量F值高于標(biāo)準(zhǔn)值，因此排除其弱工具變量的可能性。在IV-2SLS模型下，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的回歸系數(shù)為0.052 9，在1%的水平上顯著，表明農(nóng)機(jī)服務(wù)外包促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)的發(fā)展，相較于基準(zhǔn)回歸結(jié)果，除影響系數(shù)有所減少外，整體結(jié)果與基準(zhǔn)回歸基本一致。從其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果看，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響除回歸系數(shù)略有不同外，作用方向與基準(zhǔn)結(jié)果一致，說(shuō)明農(nóng)機(jī)服務(wù)外包均有利于綠色農(nóng)業(yè)的發(fā)展?？傮w來(lái)說(shuō)，本文的研究結(jié)論穩(wěn)健可靠。

3.3 異質(zhì)性分析

上述結(jié)果表明農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有顯著的正向影響，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包有利于促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)的發(fā)展。由于我國(guó)地域遼闊，地區(qū)間資源稟賦各不相同，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)功能的不同導(dǎo)致其農(nóng)機(jī)服務(wù)外包發(fā)展程度各異，由此對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響存在一定的差異。此外，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不同環(huán)節(jié)對(duì)生產(chǎn)要素的需求亦不同，可能對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響有所差異，因此有必要進(jìn)一步分析農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)不同糧食生產(chǎn)功能區(qū)和不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)的綠色農(nóng)業(yè)的影響。本文在總體分析的基礎(chǔ)上，通過(guò)固定效應(yīng)模型進(jìn)一步分析農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)、非糧食主產(chǎn)區(qū)以及對(duì)翻耕、播種和收割等不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)的綠色農(nóng)業(yè)的影響，模型回歸結(jié)果見(jiàn)表5。

從糧食功能區(qū)的回歸結(jié)果看（表5列（1）和列（2）），農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)綠色農(nóng)業(yè)的回歸系數(shù)為0.065 3，相較于糧食非產(chǎn)區(qū)的回歸系數(shù)0.075 1有所下降，但兩者均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)非糧食主產(chǎn)區(qū)綠色農(nóng)業(yè)的影響大于糧食主產(chǎn)區(qū)。造成這種結(jié)果的原因如下：首先，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)體量龐大，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包需求旺盛，主產(chǎn)區(qū)農(nóng)機(jī)服務(wù)難以滿足本地區(qū)需求，通常需要農(nóng)機(jī)跨區(qū)服務(wù)?？鐓^(qū)農(nóng)機(jī)服務(wù)在路途需要耗用較多的石油燃料以運(yùn)輸其到達(dá)目的地，該過(guò)程將產(chǎn)生較多的二氧化碳。以水稻為例，在主產(chǎn)區(qū)的13個(gè)?。ㄊ校┲谐幽稀⑸綎|、河北、安徽和江西五省外，其余8個(gè)?。ㄊ校┚枰r(nóng)機(jī)跨區(qū)服務(wù)作業(yè)［26］。其次，農(nóng)業(yè)體量龐大的糧食主產(chǎn)區(qū)使用的化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等污染性生產(chǎn)資料均高于非糧食主產(chǎn)區(qū)。再者，水稻、小麥等糧食作物的秸稈問(wèn)題會(huì)進(jìn)一步惡化環(huán)境，因此農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用次于非糧食主產(chǎn)區(qū)。

從生產(chǎn)同環(huán)節(jié)的回歸結(jié)果看（表5列（3）、列（4）和列（5）），翻耕環(huán)節(jié)、播種環(huán)節(jié)和收割環(huán)節(jié)的農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的回歸系數(shù)分別為1.060、3.161和2.558，均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)的農(nóng)機(jī)服務(wù)外包均有利于綠色農(nóng)業(yè)的發(fā)展，但各環(huán)節(jié)的影響效果存在差異。播種環(huán)節(jié)的農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響最大，其次是收割環(huán)節(jié)，最后是翻耕環(huán)節(jié)。播種環(huán)節(jié)僅需機(jī)械對(duì)種子進(jìn)行播撒即可，且農(nóng)作物播種存在一定間隙，即在相同的耕地面積上播種環(huán)節(jié)的農(nóng)機(jī)服務(wù)工作時(shí)間較短，該環(huán)節(jié)使用農(nóng)機(jī)過(guò)程碳排放量被規(guī)范、高效農(nóng)機(jī)服務(wù)帶來(lái)的正向效應(yīng)部分抵消，因此播種環(huán)節(jié)的農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用較大。翻耕環(huán)節(jié)和收割環(huán)節(jié)不同于播種環(huán)節(jié)，這兩個(gè)環(huán)節(jié)除了作業(yè)過(guò)程中使用的柴油生產(chǎn)的一氧化二氮和甲烷等溫室氣體不利于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展外，還附帶其他污染物，如翻耕環(huán)節(jié)對(duì)土壤進(jìn)行了松整，由此產(chǎn)生化學(xué)需氧量、總磷和總氮等耕地面污染［27］，而收割環(huán)節(jié)需要用到收割機(jī)、谷物脫粒機(jī)和割捆機(jī)等多類(lèi)農(nóng)用機(jī)械，污染源較多，此外收割后遺留的秸稈以及秸稈焚燒加劇環(huán)境污染。

3.4 門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)

前文已驗(yàn)證農(nóng)機(jī)服務(wù)外包能夠促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)的結(jié)論，本部分將進(jìn)一步驗(yàn)證假說(shuō)2和假說(shuō)3，即農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響是否存在老齡化和規(guī)?；拈T(mén)檻效應(yīng)。

1） 老齡化的門(mén)檻效應(yīng)。首先以農(nóng)村人口老齡化為門(mén)檻變量，依次在單一門(mén)檻、雙重門(mén)檻和三重門(mén)檻下進(jìn)行Bootstrap自抽樣300次，P值分別為0.005 1、0.005 1、0.080 0，對(duì)應(yīng)的F值依次為25.15、24.42和5.62，說(shuō)明存在老齡化的雙重門(mén)檻，假說(shuō)2得到驗(yàn)證，因此使用雙重門(mén)檻模型對(duì)老齡化的門(mén)檻效應(yīng)進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表6列（1）。根據(jù)計(jì)算得到老齡化的兩個(gè)門(mén)檻值分別為20.73和21.08。由表6列（1）可知，當(dāng)老齡化程度等于或小于20.73時(shí)，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包的回歸系數(shù)為0.065 2，通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，表明當(dāng)老齡化程度較低時(shí)，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包有利于綠色農(nóng)業(yè)；當(dāng)老齡化程度介于20.73～21.08之間時(shí)，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包的回歸系數(shù)為0.067 1，通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，表明農(nóng)機(jī)服務(wù)外包促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展，且促進(jìn)作用有所加強(qiáng)；當(dāng)老齡化程度大于21.08時(shí)，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包的回歸系數(shù)為0.064 3，通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，表明農(nóng)機(jī)服務(wù)外包促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展，但促進(jìn)作用有所下降?？梢?jiàn)隨著老齡化程度的加深，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用呈現(xiàn)“低—高—低”的倒U型特征，這種作用因老齡化的不同而存在差異。

2） 規(guī)模化的門(mén)檻效應(yīng)。首先以播種面積為門(mén)檻變量，依次在單一門(mén)檻、雙重門(mén)檻和三重門(mén)檻下進(jìn)行Bootstrap自抽樣300次，P值分別為0.009 2、0.007 9、0.060 6，對(duì)應(yīng)的F值依次為35.90、48.45和12.221，說(shuō)明存在規(guī)模化的雙重門(mén)檻，假說(shuō)3得到驗(yàn)證，因此使用雙重門(mén)檻模型對(duì)規(guī)?；拈T(mén)檻效應(yīng)進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表6列（2）。根據(jù)計(jì)算得到規(guī)?；膬蓚€(gè)門(mén)檻值分別為6 151和12 294。

由表6列（2）可知，當(dāng)規(guī)?；潭鹊扔诨蛐∮? 151時(shí)，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包的回歸系數(shù)為0.067 8，通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，表明當(dāng)規(guī)模化程度較低時(shí)，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包有利于綠色農(nóng)業(yè)；當(dāng)規(guī)?；潭冉橛? 151～12 294之間時(shí)，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包的回歸系數(shù)為0.068 9，通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，表明農(nóng)機(jī)服務(wù)外包促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展，且促進(jìn)作用有所加強(qiáng)；當(dāng)規(guī)模化程度大于12 294時(shí)，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包的回歸系數(shù)為0.099 2，通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，表明農(nóng)機(jī)服務(wù)外包促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展，且促進(jìn)作用進(jìn)一步加強(qiáng)。可見(jiàn)隨著規(guī)?；臄U(kuò)大，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用呈現(xiàn)出遞增特征，這種作用因規(guī)模化的不同而存在差異。

4 結(jié)論與政策啟示

本文基于全國(guó)31個(gè)省（市、自治區(qū)）2012—2021年的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響機(jī)制，結(jié)果表明：第一，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包能夠顯著促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)。第二，異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)、非糧食主產(chǎn)區(qū)的綠色農(nóng)業(yè)均存在顯著的促進(jìn)作用，但對(duì)非糧食主產(chǎn)區(qū)綠色農(nóng)業(yè)促進(jìn)作用更大，播種環(huán)節(jié)、收割環(huán)節(jié)和翻耕環(huán)節(jié)的農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用依次遞減。第三，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用存在一定的老齡化和規(guī)?；拈T(mén)檻效應(yīng)，隨著老齡化程度的加深，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用呈現(xiàn)“低—高—低”的倒U型特征；隨著規(guī)模化的擴(kuò)大，農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用出遞增特征。

本研究結(jié)論對(duì)于理解農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的影響具有現(xiàn)實(shí)意義，也為農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供新路徑。首先，完善農(nóng)機(jī)服務(wù)體系，提高綠色農(nóng)業(yè)水平。鑒于農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)具有促進(jìn)作用的現(xiàn)實(shí)，因此通過(guò)綠色補(bǔ)貼、財(cái)政支持、農(nóng)機(jī)購(gòu)置獎(jiǎng)勵(lì)等以獎(jiǎng)代補(bǔ)的手段推動(dòng)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)體系的完善，鼓勵(lì)小農(nóng)戶、社會(huì)服務(wù)組織積極參與農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系隊(duì)伍建設(shè)以?xún)?yōu)質(zhì)、高效的服務(wù)推動(dòng)綠色農(nóng)業(yè)的發(fā)展。其次，實(shí)施差異化扶持政策，推動(dòng)區(qū)域均衡發(fā)展。從農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)不同糧食功能區(qū)的影響各具差異來(lái)看，對(duì)于糧食主產(chǎn)區(qū)，在實(shí)施原有的農(nóng)機(jī)服務(wù)支持政策的基礎(chǔ)上，細(xì)化農(nóng)機(jī)服務(wù)品種和農(nóng)機(jī)服務(wù)環(huán)節(jié)的扶持政策，在保證糧食安全的基礎(chǔ)上，大力扶持本地區(qū)農(nóng)機(jī)服務(wù)體系建設(shè)，減少因農(nóng)機(jī)跨區(qū)服務(wù)耽誤的農(nóng)作時(shí)間，提升農(nóng)機(jī)服務(wù)效率。對(duì)于非糧食主產(chǎn)區(qū)，加強(qiáng)農(nóng)機(jī)服務(wù)人才培養(yǎng)和農(nóng)業(yè)機(jī)械的研發(fā)，將科研成果轉(zhuǎn)化為機(jī)械技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各環(huán)節(jié)，減少農(nóng)業(yè)碳減排，提升農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率。最后，積極面對(duì)人口老齡化，盤(pán)活農(nóng)村土地資源。基于老齡化和規(guī)?；谵r(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)中的門(mén)檻特征，因此不必過(guò)于擔(dān)心農(nóng)村人口老齡化問(wèn)題，一定程度的老齡化將會(huì)強(qiáng)化農(nóng)機(jī)服務(wù)外包對(duì)綠色農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用，坦然面對(duì)人口老齡化，以農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)彌補(bǔ)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力短缺問(wèn)題。同時(shí)加快農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)，整合零散土地，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一規(guī)?；N植，以規(guī)模經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

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