农机社会化服务有利于培育新型农业经营主体吗?
——以种植大户为例

郑宏运，李谷成，周晓时，黄勇

（华中农业大学经济管理学院/湖北农村发展研究中心，湖北 武汉 430070）

新型农业经营主体是以家庭经营为基础，专业化、规模化程度较高的现代农业经营组织形式，主要包括专业大户、农民合作社、农业产业化龙头企业和农业社会化服务组织等类型[1]。自十八大提出培育新型农业经营主体以来，连续6年的中央一号文件均就新型农业经营主体的培育发展、运行模式等提出了相关的政策指导，各类新型农业经营主体也逐渐得到成长和发展。与规模小而分散的传统农业经营主体相比，新型农业经营主体具有更高的规模化和组织化水平。培育新型农业经营主体是实现农业规模经营的重要途径[2]，也是当前农业经营结构调整的着力点之一[3]。

新型农业经营主体的培育不能忽视千家万户的小农规模经营的存在。当前，我国农业生产环境约束趋紧、成本不断上升，以劳动力成本为例，1978—2012年我国农业生产家庭劳动用工增长了13.22倍[4]。依据诱致性技术变迁理论，农户会选择使用相对廉价丰富的生产要素替代昂贵稀缺生产要素，例如使用机械替代劳动力[5]。据《全国农业机械化发展第十三个五年规划》，我国小麦、水稻和玉米三大粮食作物耕种收综合机械化率已分别达到93.7%、78.1%和81.2%。农业机械化对农业生产的作用毋庸置疑，但就农业机械化的实际利用形式而言，农机社会化服务已是当前大多数小麦种植户开展机械化生产的主要形式[6]。也有研究发现农户农机投资的减少和非农就业似乎并未影响到农户开展农业机械化生产，这主要是由于农户农机服务利用的增加[7]。因此，考察农机社会化服务对农户生产意愿的影响更具实际意义。

目前针对新型农业经营主体培育的研究较为丰富。一些学者从宏观层面探讨了新型农业经营主体的发展路径：有观点认为要以家庭承包经营为基础，将新型职业农民等新型职业群体作为新型农业经营主体培育和扶持的重点[2,8]。还有学者认为土地流转市场和土地流转服务是培育新型农业经营主体的重要保障[3,9]。另一方面，学者们从微观层面考察了种植大户、家庭农场等新型农业经营主体的成立动因，农户扩大种植或规模经营意愿的影响因素等：如户主特征，如年龄、健康状况和是否外出务工等；耕地特征，如耕地细碎程度等；成本收益特征，如投入成本等，均会对农户是否扩大小麦种植面积产生影响[10]。此外农村劳动力性别、文化程度和务农务工经验等农民素质对农户种粮意愿也有影响[11]，农业补贴对农户扩大种粮面积有正向影响[12]。也有文献表明，机械化会影响农业生产和农户生产决策意愿，例如，农业机械化影响农民承包地退出意愿[13]；机耕服务对土地适度规模经营有显著正向影响[14]，但其没有讨论其他生产环节的机械化服务。

上述研究对理解新型农业经营主体的培育极具参考价值。然而可以看到，已有研究较少关注传统农业经营主体，即普通农户成为新型农业经营主体的意愿，特别是较少关注农业生产方式转变对农户意愿的影响。《全国农业机械化发展第十三个五年规划》指出，我国农业生产方式实现了从人畜力为主向机械作业为主的历史性转变。相较于考虑是否提供农机社会化服务[14]和用机械化费用衡量的物质性投入水平[10]，关注农户对农业机械化的实际利用形式，即农机社会化服务更具实质意义[15]。而目前针对农机社会化服务的研究主要关注农机服务提供方式[16]、农机服务市场的发展[17-18]和农户利用社会化服务的影响因素[6,19]，或不同生产环节的农业生产性服务对水稻生产率和技术效率的影响[20-21]。

通过以上回顾和分析，我们可以发现：1）考察宏观政策导向和针对新型农业经营主体本身的研究较多。但在新型农业经营主体的培育中，普通农户的意愿是怎样的？其是否愿意成为新型农业经营主体？种植大户以农户家庭为主要劳动力来源开展规模化生产，是普通农户最好理解、最易实现的一种组织形式。本文以农户成为种植大户的意愿为例，对农户成为新型农业经营主体的意愿进行分析；2）较之于自购农机作业，农户购买农机服务开展机械化生产，节省了生产成本，是应对劳动力成本上升的理性选择。那么农机社会化服务是否会影响农户成为种植大户的意愿？这些影响在不同生产环节和不同作物间是否有差异？

为回答上述问题，本文基于内蒙、吉林、四川、安徽、山东、江苏、河北、河南、湖北和湖南共10个粮食主产区的586个农户调研数据，利用Logit模型和联立方程组模型，分析农机社会化服务在不同作物和不同生产环节间的差异，探讨农机社会化服务对农户成为种植大户意愿的影响因素，以期能对我国新型农业经营主体培育有一定的政策启示。

1 理论假设

农户有成为种植大户的意愿是基于自身禀赋和生产条件作出的理性判断，选择成为种植大户意味着要考虑比普通的土地流转更大的生产规模，需要对成本收益进行分析。对本文的分析框架而言，农业生产的净收益取决于生产成本与收益。如农产品价格由市场决定，单个农户为价格接受者，则农业收益只取决于农业产出。如果农业产出增加或成本降低，则意味着农业收入在家庭收入中的比重上升，这会激励农户扩大现有经营规模以获取更多收益，选择成为种植大户。

农机社会化服务本质上是农户进行农业机械化生产。机械化的主要作用在于替代劳动，其对劳动的替代大幅降低了农业生产成本，同时也具有可能提高产量和作业质量的作用[22]。从而可能会对农户的生产意愿产生影响。农机社会化服务对农户成为种植大户意愿的影响可分为两个方面：一方面，机械对劳动有显著的替代关系，对中国农业生产中二者替代关系的研究证明了这一点[17,23]。同样的生产环节，利用农机服务的成本远比人工成本低，农机服务有利于降低生产成本，使得农户有意愿扩大现有生产规模以获取更多收益。Benin[24]认为农户最看重机械对劳动的替代作用，最需要农机服务的及时性和高质量。同时，利用农机服务也会间接使得农户有更多时间从事非农活动，即农机服务可能会影响农户的非农就业决策。

另一方面，农机社会化服务会提高相应生产环节的生产率。农业生产要素投入的最优化要与一定的生产规模相匹配，机械化生产提高了农业生产的规模化水平，从而优化了要素投入，提高了生产率，这在整地和播种环节生产性服务对水稻生产技术效率的影响研究中也得到了印证[20]。因此，本研究认为农机社会化服务对农户成为种植大户的意愿具有正向影响。

尽管农机服务满足了农业劳动力流失和老龄化妇女化产生的机械替代需求[25]，可能使得部分农户愿意保持现有规模。但实际上，有研究表明农业机械化会提高农民承包地退出意愿[13]，也有研究发现即使引入大量生产性服务，传统农业甚至会发生倒退[26]。此外，从普通农户转型到种植大户需要更多的劳动投入，也对管理水平提出更高的要求。可见，农户决策成为种植大户也需要考虑自身禀赋特征[10-11]。例如，对年龄大或身体状况不佳的农户，即使有农机服务利用行为，也可能不会有成为种植大户的意愿。因此，本研究认为研究农机服务对农户成为种植大户意愿的影响，需要考虑农户的自身禀赋特征（图1）。

图1 农机社会化服务对农户成为种植大户意愿作用机制Fig. 1 Mechanism of agricultural machinery socialized services on farmer’s willingness to adopt scaled production

农业生产环节总体上可以分为劳动密集型和技术密集型，且病虫害防治等技术密集型生产环节存在监督和道德风险的问题[21]。实际上，农户在耕种收等劳动密集型生产环节对农机社会化服务的需求和利用比例更高[6,20]，本文考虑从耕种收3个环节的农机社会化服务进行研究。农机社会化服务在劳动密集型生产环节的劳动替代性更为明显，因此，本研究认为生产环节的劳动替代性越强，农机服务对农户成为种植大户意愿的正向影响越强。

机械化对劳动的替代在不同作物间存在差异[17]。农机社会化服务对农户成为种植大户意愿的影响可能会受到作物类型的影响，相较于小麦，水稻和玉米的机械化程度较低。因此，本研究认为种植作物的机械化程度越低，农机服务对农户成为种植大户意愿的正向影响越强。

2 研究方法

2.1 数据来源

本文所用数据是课题组通过随机抽样的方法实地调研所得，调研分两次分别在2015年和2016年进行，调查省份涉及内蒙、吉林、四川、安徽、山东、江苏、河北、河南、湖北和湖南共10个粮食主产省，两次调研共发放问卷778份，剔除数据遗漏和非三大主粮种植的样本，得到最终有效问卷586份。10个调查省份2006—2015年粮食播种面积占全国比重均稳定在55%左右，粮食产量占全国比重稳定在58%以上，在以上地区得到的调研样本具有一定程度的代表性。

2.2 模型选择

2.2.1 Logit基准模型 本文研究农机社会化服务对农户成为种植大户意愿的影响。由于各省资源禀赋不同，对种植大户认定或补贴的面积标准不一，难以用统一的面积标准定义种植大户。因此，本文将农户成为种植大户的意愿（WIL）定义为一个二元选择问题。即愿意或不愿意成为种植大户。本文将愿意成为种植大户定义为Y=1，概率为pi=P(Y=1)，不愿意定义为Y=0。并采用Logit模型进行分析，模型的具体形式为：

式中：pi代表第i个农户愿意成为种植大户的概率（i取值范围为1, 2, …, 586），α为常数项，xij是农机社会化服务等影响第i个农户的意愿的第j个解释变量（j的取值范围为1, 2, …,n），βj是解释变量的系数，εi是随机误差项。

2.2.2 联立方程组模型 正如理论分析所指出，农机社会化服务会对农户非农就业产生影响。农机社会化服务利用程度越高的农户，可外出务工的劳动力人数越多，越有可能从事非农就业。而家庭外出务工的人数越多，采用农机社会化服务的比例也会越高[27]。如不能很好地解决基准模型中存在的内生性问题，那么估计农机社会化服务对农户意愿的影响就是有偏无效的。借鉴已有研究[28-29]，本文在（1）式基础上，设置联立方程组模型为：

其中，（2）式为农机社会化服务模型，（3）式为非农就业模型。SER为农机社会化服务，WOR为非农就业，CON1、CON2为两式中的控制变量，DUM为虚拟变量。

2.3 变量选择

2.3.1 Logit基准模型中农机社会化服务指标的选择农机社会化服务是本文的关键解释变量，为了更好地反映农户农机服务综合利用情况，借鉴已有文献[6,19]和农业综合机械化率的计算方法，本文选择耕种收综合农机社会化服务利用情况（SER）来表示全程农机服务，按耕地环节（0.4）、播种/插秧环节（0.3）和收获环节（0.3）的权重加权求和得到。同时本文也对各环节的农机服务利用情况进行具体考察，包括耕地环节（PLO）、播种/插秧环节（SOW）和收获环节（REA），并用该环节是否利用农机社会化服务表示，利用农机社会化服务定义为1，无定义为0。2.3.2 Logit基准模型中解释变量的选择 借鉴已有文献，结合理论分析可看出，农户成为种植大户的意愿还受到农户自身禀赋特征、生产经营特征和成本收益特征等影响。本文同时选择以下解释变量：生产决策者特征，包括生产决策者的性别、年龄和健康状况，健康状况影响农户对未来生产经营能力的预期。生产经营特征，包括家庭外出务工人数表示的非农就业、种植面积，外出务工人数和种植面积反映农户家庭在非农就业和农业生产间的决策情况。成本收益特征，包括物质性投入、生产用工数、是否知道当年国家最低收购价和农业补贴，粮食价格是不受农户控制的外部因素，农户知道国家最低收购价，可提前了解生产利润。作物类型和地区虚拟变量，以小麦为参照，设定2个作物类型虚拟变量（DRI, DMA）；以西部地区为参照，设置2个地区虚拟变量（DEA, DMI）。

2.3.3 联立方程组模型中控制变量的选择 为避免方程错误联立导致的多重共线性，结合已有研究，在农机社会化服务模型中，CON1引入生产决策者性别、生产决策者健康状况、种植面积、家庭老人数量和到农技推广机构的距离，其中，家庭老人数量会影响农户的农机服务利用行为[19]。到农技推广机构距离则表征了农户获取农机服务信息的概率[6]。在非农就业模型中，CON2引入生产决策者年龄、家庭人口数、土地转入面积、是否有村干部和是否有党员，有土地转入行为的农户其从事非农就业的可能性越低[30]，而村干部和党员身份则表征了农户家庭获取社会资源的能力，对农户的非农就业决策也会产生影响[31]。DUM引入2个作物类型虚拟变量（DRI, DMA）和2个地区虚拟变量（DEA, DMI）。

3 结果与分析

3.1 样本农户特征的描述性统计

首先对影响农户成为种植大户意愿的变量进行描述性统计分析。在样本农户中，40.27%的农户有成为种植大户的意愿；从农机服务利用情况来看，在耕地、播种/插秧和收获三大生产环节分别有66.55%、50.68%和63.82%的农户利用农机社会化服务（表1）。可以看出，农户在耕地和收获环节的农机服务利用比例相对较高，这可能主要受限于现有的水稻插秧效果，导致在播种/插秧环节的农机服务利用程度较低。

表1 变量定义及描述Table 1 Definitions and descriptive statistics of variables

样本农户的禀赋特征也呈现出不同的特点。例如，生产决策者的老龄化趋势明显，这可能是导致样本农户成为种植大户意愿不高的原因，但这需要通过回归具体分析。具体而言：生产决策者特征方面，样本农户的生产决策者以男性为主，占总数的81.23%；生产决策者的平均年龄为52.25岁，年龄集中分布在40～60岁，反映出当前农业劳动力老龄化的趋势；生产决策者的健康状况处于一般水平。生产经营特征方面，样本农户家庭中普遍存在非农就业，每户平均有1人外出务工；种植面积是影响农户成为种植大户决策的重要因素，样本农户作物种植面积平均为0.53 hm2，这与我国户均0.52 hm2的耕地数据较为一致[6]。具体来看，有50%的样本农户种植面积小于0.34 hm2，有76.79%的样本农户种植面积小于0.67 hm2。样本农户的种植规模普遍偏小，属于“小农户”，符合本文的研究要求。成本收益特征方面，样本农户的物质性投入平均为4 157.81元/hm2，生产实际用工数量平均为115.75个/hm2，与《全国农产品成本收益资料汇编》的数据基本一致；此外，仅有31.23%的样本农户知道国家当年粮食最低收购价；样本农户各项补贴之和平均为1 117.08元/hm2。

种植不同作物的样本农户在不同生产环节对农机社会化服务的利用也有差异。小麦种植户中，分别有154个、120个和183个农户在耕地环节、播种环节和收获环节利用农机社会化服务，分别占到小麦样本总数的77.78%、60.61%和92.42%，这反映出小麦种植中机械化程度较高的生产现实。水稻种植户中，分别有114个、50个和111个农户在耕地环节、插秧环节和收获环节利用农机社会化服务，分别占到水稻样本总数的65.52%、28.74%和63.79%，水稻种植户在插秧环节的农机社会化服务利用程度偏低，这主要是由于当前水稻机插效果不佳。玉米种植户中，分别有122个、127个和80个农户在耕地环节、播种环节和收获环节利用农机社会化服务，分别占到玉米样本总数的57.01%、59.35%和37.38%（表2），可见，玉米种植户在收获环节的农机服务利用程度较低。

然后考察不同作物种植户成为种植大户意愿的分布情况。可以看出，198个小麦种植户中，仅有46个农户有意愿成为种植大户，占小麦样本总数的23.23%；174个水稻种植户中，有40.80%的农户有意愿成为种植大户；214个玉米种植户中，有119个玉米种植户有意愿成为种植大户，占玉米样本总数的55.61%（表3）。可见，与水稻、玉米种植户相比，小麦种植户中有成为种植大户的意愿的农户比例更低，本文认为这一是由于小麦种植的机械化发展较早，机械使用更为广泛，农户对机械的感知较弱；二是由于小麦种植的净利润低于水稻和玉米种植，小麦种植户成为种植大户的动机不强。不同作物和不同生产环节的农机服务对农户成为种植大户意愿的影响仍有待对研究假设的具体检验。

表2 不同作物不同环节农机服务利用情况Table 2 Agricultural machinery socialized services in different crops and different production sectors

表3 不同作物农户成为种植大户意愿分布情况Table 3 Farmer’s willingness to adopt scaled production in different crops

3.2 农机社会化服务对农户成为种植大户意愿的影响分析

对耕种收综合农机社会化服务对农户成为种植大户意愿的影响进行估计，估计结果见模型1。然后引入作物类型虚拟变量和地区虚拟变量进行估计，估计结果见模型2。接着对3个环节农机社会化服务对农户成为种植大户意愿的影响进行估计，估计结果见模型3。同样引入作物类型虚拟变量和地区虚拟变量进行估计，估计结果见模型4（表4）。

1）农机社会化服务对农户成为种植大户意愿的影响。从模型1和模型2的估计结果可以看出，耕种收综合农机服务对农户成为种植大户的意愿具有正向影响，且至少通过了10%水平的检验，表明农机服务利用程度越高，降低成本和提高生产率的作用越发明显，农户成为种植大户的意愿更强。模型2的结果表明，引入虚拟变量后，这种影响更加明显，在水稻和玉米生产中的农机服务对农户成为种植大户意愿的影响更加显著，这与前文的原因分析相一致，但在地区间没有差异。模型3和模型4的结果表明，收获环节的农机服务对农户成为种植大户的意愿有正向影响，至少通过了5%水平的检验。耕地环节和播种/插秧环节的农机服务没有通过显著性检验，这可能是因为相较这两个环节，收获环节对劳动力需求更多，农机服务给农户带来的效用感知更加明显，因而收获环节的农机服务对农户意愿的影响更加显著，基本验证了在劳动替代性越强的环节的农机服务对农户意愿正向影响越强的假设。模型2和模型4的结果也基本验证了在机械化程度越低的作物种植中的农机服务对农户意愿正向影响越强的假设。

2）解释变量对农户成为种植大户意愿的影响。生产决策者特征中，生产决策者的健康状况对农户成为种植大户的意愿有正向影响，且均在1%水平上显著，说明农户的身体越健康，生产积极性越强，对自身和农业生产未来的预期更加乐观，更有意愿成为种植大户。生产经营特征中，非农就业对农户成为种植大户的意愿有负向影响，但未通过显著性检验。种植面积对农户成为种植大户的意愿有正向影响，且均在1%水平上显著，表明农户种植面积越大，越有意愿成为种植大户。种植面积越大的农户，其家庭的农业收入占比可能越大，对从事农业生产有更高的意愿，更愿意成为种植大户。成本收益特征中，物质性投入对农户成为种植大户的意愿有负向影响，且在10%水平上显著，表明物质性投入仍然是影响农户生产决策的重要因素。

鉴于综合利用指标考虑了耕种收3个环节的综合利用情况，本文仅汇报耕种收综合农机社会化服务利用情况的联立方程组模型的估计结果（表5）。估计结果表明，非农就业对农机服务有显著正向影响，而农机服务对非农就业也有显著正向影响，表明基准模型存在内生性，设立联立方程组模型进行估计十分必要。农机服务仍然显著正向影响农户成

为种植大户的意愿，但系数较之前有所增大，说明基准模型可能低估了农机服务的影响。本文的研究假设得到证实，即农机社会化服务对培育新型农业经营主体具有积极作用。同时，检验结果表明，3个方程均不存在严重的多重共线性。此外，方程（1）中其他变量估计结果并未发生明显变化，表明本文估计结果是稳健的。

表4 Logit模型估计结果Table 4 Estimation results of the Logit model

表5 联立方程组模型估计结果Table 5 Estimation results of the simultaneous equation models

4 结论与建议

4.1 结论

在样本农户中，仅有40.27%的农户愿意成为种植大户。耕种收3个环节的综合农机社会化服务显著提高了农户成为种植大户的意愿，矫正内生性后，农机社会化服务对农户成为种植大户意愿的影响仍然正向显著。培育新型农业经营主体应重点关注这部分有意愿成为种植大户的农户，并发挥农机社会化服务的积极作用。

农机社会化服务对农户成为种植大户意愿的影响在不同生产环节和不同作物中存在差异。分环节看，收获环节的农机社会化服务对农户成为种植大户的意愿有显著的正向影响。分作物看，与小麦相比，在水稻和玉米种植中的农机服务对农户意愿的影响更加明显。因此，需要重点提升薄弱环节与重点作物的农机社会化服务水平。

当前农机社会化服务的发展，不仅实现了对劳动力的有效替代，降低了生产成本，还对农户的生产意愿产生了积极影响，进一步有可能带动农户流转土地、扩大生产规模等行为。这对推进农业规模化经营和培育新型农业经营主体具有重要意义。

4.2 建议

1）积极引导农户成为种植大户。新型农业经营主体的培育，要以普通农户的意愿为基础，为此，要重点关注有意愿的农户，推动农户从传统经营主体向新型经营主体转变。要给予相应的政策支持，如资金补贴、技术指导等，以降低农户扩大规模的风险，提高农户的收益预期。

2）鼓励扶持农户利用农机社会化服务。农机社会化服务作为新型农业社会化服务体系的重要组成部分，要重视其对农户生产决策的影响，特别是对农户成为新型农业经营主体意愿的影响，发挥新型农业服务体系和新型农业经营主体相辅相成的作用。

3）提升薄弱环节与重点作物的农机服务质量。要针对不同生产环节的特点进行精准政策扶持，着重提升全生产环节的农机社会化服务水平。弥补不同作物间农机社会化服务的差异，重点提升水稻和玉米全程机械化的农机社会化服务质量，满足农户对高水平农机社会化服务的需求。

参考文献：

[1] 陈晓华. 大力培育新型农业经营主体——在中国农业经济学会年会上的致辞[J]. 农业经济问题, 2014, 35(1): 4-7.Chen X H. To cultivate new agricultural business entitles[J].Issues in Agricultural Economy, 2014, 35(1): 4-7.

[2] 孔祥智, 周振. “三个导向”与新型农业现代化道路[J]. 江汉论坛, 2014(7): 42-49.Kong X Z, Zhou Z. The “three oriented” and the road of agricultural modernization[J]. Jianghan Tribune, 2014(7): 42-49.

[3] 孔祥智. 农业供给侧结构性改革的基本内涵与政策建议[J]. 改革, 2016(2): 104-115.Kong X Z. The basic connotation and policy suggestions on structural reform of agricultural supply side[J]. Reform, 2016(2):104-115.

[4] 吴丽丽, 李谷成, 周晓时. 中国粮食生产要素之间的替代关系研究——基于劳动力成本上升的背景[J]. 中南财经政法大学学报, 2016(2): 140-148.Wu L L, Li G C, Zhou X S. The demand and substitution relations of grain production factors[J]. Journal of Zhongnan University of Economics and Law, 2016(2): 140-148.

[5] Binswanger H P, Singh S K. Wages, prices and agriculture: How can Indian agriculture cope with rising wages?[J]. Journal of Agricultural Economics, 2017, DOI: 10.111/1477-9552.12234.

[6] 宋海英, 姜长云. 农户对农机社会化服务的选择研究——基于8省份小麦种植户的问卷调查[J]. 农业技术经济, 2015(9): 27-36.Song H Y, Jiang C Y. Analysis on the choice of farmers’ social service and its influence factors—Based on the questionnaire survey of 8 provinces of wheat farmers[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2015(9): 27-36.

[7] Ji Y, Yu X, Zhong F. Machinery investment decision and off-farm employment in rural China[J]. China Economic Review, 2012,23(1): 71-80.

[8] 张社梅, 陈文宽, 邓玉林. 土地流转背景下构建新型农业生产经营体系的调查研究[J]. 经济纵横, 2014(2): 43-48.Zhang S M, Chen W K, Deng Y L. Analysis on how to establish the new agricultural production and management system after land transfers—Based on three typical modes’ investigation[J].Economic Review, 2014(2): 43-48.

[9] 张照新, 赵海. 新型农业经营主体的困境摆脱及其体制机制创新[J]. 改革, 2013(2): 78-87.Zhang Z X, Zhao H. The way-out of the new agricultural management entities and its system and mechanism innovation[J].Reform, 2013(2): 78-87.

[10] 韩红梅, 王礼力. 农户扩大小麦种植面积意愿影响因素分析[J].统计与决策, 2012(23): 94-97.Han H M, Wang L L. Analysis of farmer’s willingness to expand the wheat planting area[J]. Statistics & Decision, 2012(23): 94-97.

[11] 李明贤, 樊英. 粮食主产区农民素质及其种粮意愿分析——基于6个粮食主产省457户农户的调查[J]. 中国农村经济,2013(6): 27-37.Li M X, Fan Y. An analysis of farmer’s quality and their willingness to grow grain in main grain producing areas—Based on survey to 457 farmers’ households in 6 main grain producing provinces[J]. Chinese Rural Economy, 2013(6): 27-37.

[12] 刘滨, 康小兰, 殷秋霞, 等. 农业补贴政策对不同资源禀赋农户种粮决策行为影响机理研究——以江西省为例[J]. 农林经济管理学报, 2014(4): 376-383.Liu B, Kang X L, Yin Q X, et al. Influence mechanism of agricultural subsidy policy on farmers’ grain-planting decision behavior with different resources endowment—A case study of Jiangxi Province[J]. Journal of Agro-Forestry Economics and Management, 2014(4): 376-383.

[13] 刘同山. 农业机械化、非农就业与农民的承包地退出意愿[J].中国人口·资源与环境, 2016(6): 62-68.Liu T S. Agricultural mechanization, nonfarm work and farmers’willingness to abdicate contracted land[J]. China Population,Resources and Environment, 2016(6): 62-68.

[14] 姜松, 曹峥林, 刘晗. 农业社会化服务对土地适度规模经营影响及比较研究——基于CHIP微观数据的实证[J]. 农业技术经济, 2016(11): 4-13.Jiang S, Cao Z L, Liu H. The influence of agriculture socialization service on the moderate scale management of land and the comparative study—An empirical study based on the micro data of CHIP[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2016(11): 4-13.

[15] 纪月清, 钟甫宁. 非农就业与农户农机服务利用[J]. 南京农业大学学报(社会科学版), 2013(5): 47-52.Ji Y Q, Zhong F N. Non-farm employment and the input of machinery service[J]. Journal of Nanjing Agricultural University(Social Science Edition), 2013(5): 47-52.

[16] Diao X, Cossar F, Houssou N, et al. Mechanization in Ghana:Emerging demand, and the search for alternative supply models[J].Food Policy, 2014, 48(Supplement C): 168-181.

[17] Wang X, Yamauchi F, Huang J. Rising wages, mechanization, and the substitution between capital and labor: Evidence from small scale farm system in China[J]. Agricultural Economics, 2016,47(3): 309-317.

[18] Takeshima H, Nin-Pratt A, Diao X. Mechanization and agricultural technology evolution, agricultural intensification in Sub-Saharan Africa: Typology of agricultural mechanization in Nigeria[J]. American Journal of Agricultural Economics, 2013, 95(5): 1230-1236.

[19] 纪月清, 王许沁, 陆五一, 等. 农业劳动力特征、土地细碎化与农机社会化服务[J]. 农业现代化研究, 2016, 37(5): 910-916.Ji Y Q, Wang X Q, Lu W Y, et al. The characteristics of rural labors, land fragmentation, and agricultural machinery services[J].Research of Agricultural Modernization, 2016, 37(5): 910-916.

[20] 孙顶强, 卢宇桐, 田旭. 生产性服务对中国水稻生产技术效率的影响——基于吉、浙、湘、川4省微观调查数据的实证分析[J].中国农村经济, 2016(8): 70-81.Sun D Q, Lu Y T, Tian X. The impact of agricultural production services on the technical efficiency of China’s rice production—An empirical assessment with micro data from Jilin, Zhejiang,Hunan and Sichuan provinces[J]. Chinese Rural Economy,2016(8): 70-81.

[21] 张忠军, 易中懿. 农业生产性服务外包对水稻生产率的影响研究——基于358个农户的实证分析[J]. 农业经济问题,2015(10): 69-76.Zhang Z J, Yi Z Y. Impact on agricultural outsourcing on rice productivity[J]. Issues in Agricultural Economy, 2015(10): 69-76.

[22] 郑旭媛, 徐志刚. 资源禀赋约束、要素替代与诱致性技术变迁——以中国粮食生产的机械化为例[J]. 经济学(季刊),2017(1): 45-66.Zheng X Y, Xu Z G. Endowment restriction, factor substitution and induced technological innovation: A case research on the grain producing mechanization in China[J]. China Economic Quarterly,2017(1): 45-66.

[23] Liu Y, Hu W, Jetté-Nantel S, et al. The influence of labor price change on agricultural machinery usage in Chinese agriculture[J].Canadian Journal of Agricultural Economics/Revue Canadienne Dagroeconomie, 2014, 62(2): 219-243.

[24] Benin S. Impact of Ghana’s agricultural mechanization services center program[J]. Agricultural Economics, 2015, 46(S1): 103-117.

[25] 周宏, 王全忠, 张倩. 农村劳动力老龄化与水稻生产效率缺失——基于社会化服务的视角[J]. 中国人口科学, 2014(3): 53-65.Zhou H, Wang Q Z, Zhang Q. The aging of rural labor and the loss of rice production efficiency: The perspective of socialized service[J]. Chinese Journal of Population Science, 2014(3): 53-65.

[26] 董欢, 郭晓鸣. 生产性服务与传统农业: 改造抑或延续——基于四川省501份农户家庭问卷的实证分析[J]. 经济学家,2014(6): 84-90.Dong H, Guo X M. Production services and traditional agriculture:Reform or continue—Empirical analysis based on 501 sheets of rural family questionnaires from Sichuan Province[J]. Economist,2014(6): 84-90.

[27] 苏卫良, 刘承芳, 张林秀. 非农就业对农户家庭农业机械化服务影响研究[J]. 农业技术经济, 2016(10): 4-11.Su W L, Liu C F, Zhang L X. Study on the influence of nonfarm employment on farmer’s agricultural mechanization service demand[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2016(10): 4-11.

[28] 张相文, 黄娟. 中国农业贸易自由化的环境效应分析[J]. 农业经济问题, 2012(6): 85-89.Zhang X W, Huang J. The environmental effects of agricultural trade liberalization in China[J]. Issues in Agricultural Economy,2012(6): 85-89.

[29] 钟甫宁, 纪月清. 土地产权、非农就业机会与农户农业生产投资[J]. 经济研究, 2009(12): 43-51.Zhong F N, Ji Y Q. Land rights, non-agricultural employment opportunities and famers’ agricultural investment[J]. Economic Research Journal, 2009(12): 43-51.

[30] 钱龙, 洪名勇. 非农就业、土地流转与农业生产效率变化——基于CFPS的实证分析[J]. 中国农村经济, 2016(12): 2-16.Qian L, Hong M Y. Off-farm employment, land transfer and change in agricultural production efficiency: An empirical analysis based on CFPS[J]. Chinese Rural Economy, 2016(12): 2-16.

[31] 仇童伟, 罗必良. 农地调整会抑制农村劳动力非农转移吗?[J].中国农村观察, 2017(4): 57-71.Qiu T W, Luo B L. Does land reallocation negatively affect rural labor migration to non-agricultural sectors?[J]. China Rural Survey, 2017(4): 57-71.