基于分位数回归的水稻生产环节外包的影响因素分析——以江西省为例

饶盼

（江西农业大学经济管理学院，江西　南昌　330045）

基于分位数回归的水稻生产环节外包的影响因素分析——以江西省为例

饶盼

（江西农业大学经济管理学院，江西南昌330045）

文章在界定水稻生产环节外包的性质和概念之后分析其形成机理，再利用分位数回归法实证了水稻生产环节外包程度的影响因素。研究发现：目前受访稻农整体的外包程度较低，而且外包环节单一。稻农的年龄对高分位数的外包程度影响较为显著；耕种面积变量在25%和50%的分位上显著影响稻农水稻生产外包程度；外包评价在分位数为10%、50%、75%以及90%时，显著影响稻农水稻生产环节外包程度。基于结论提出两点启示：第一，加强服务外包个性化，同时注重服务外包的规模化；第二，规范外包委托代理模式，降低外包道德风险发生概率。

生产环节；外包；水稻；分位数

一、引言

目前中国农业社会化服务体系存在供需结构不合理的老问题以及“全要素”服务滞后等新矛盾，难以适应中国特色现代农业的发展需要［1］［2］。然而农业生产环节通过外包可以实现农业服务规模化，农户将生产环节外包出去能够追求专业化生产技术效率优势［3］。为了适应农户需求和现代农业分工分业不断深化的趋势，构建与中国社会经济发展相适应的现代农业社会化服务体系，是当前中国农村社会经济发展中亟待解决的重要问题。农业生产环节外包是社会组织网络体系为农业生产提供专业化服务的一种实现方式。服务外包与技术进步虽然本质上不同，但二者在显著正向影响生产率上却存在高度默契［4-6］。外包作为一种现代管理理念和管理模式，所以从这种意义上讲，农业上提高生产率的途径也有“硬件—技术进步”和“软件—外包服务”两种。

农业生产外包体现了现代社会化分工和规模经营的本质特点与内涵，而且外包属于稻农微观决策行为的范畴。所以在影响农户外包行为的研究中，农户的个人禀赋特征属于主要影响因素。如陈思羽等［7］指出性别和年龄会对劳动密集型环节的外包行为存在显著的正向影响；蔡荣等［8］认为，家庭农业劳动力资源对生产环节外包有明显抑制作用，以及在外务工人数、稻田规模、稻田破碎度和农业合作组织对生产环节外包也有显著影响；外包是一种典型的委托代理关系，不对称的事后行为信息在外包契约中无法显现，接包方（即代理人）存在道德风险［9］。因此，农户对接包方的工作信任也会对外包行为产生影响。基于以上分析和前人的研究，本文从江西省稻农微观角度出发，利用分位数回归模型分析江西省水稻生产环节外包的影响因素。

图1　农业服务外包形成机理图

二、理论分析

（一）农业生产环节服务外包形成机理

从传统农业方式演变到如今的现代农业，分工扮演的角色是演变的催化剂，而合作扮演了黏合散户和规模户的角色。分工使得经营成本变低，是驱动农业纵向专业分工不断加强的原因，也是农业生产服务外包发生的本质。历经Adam Smith以及Arthur Young时期，到新制度经济学的Daniels，再到新兴古典经济学派的杨小凯等解析了生产性服务规模发展的动力来自于劳动分工，也坚持认为分工路径使得服务供给从内部自我服务转化为外部购买服务，整体呈现“内部化”转“外部化”“非市场化”转“市场化”的递进演变［10］。新型粮食经营主体如专业大户、家庭农场、合作社以及农业企业等，一方面作为服务的提供者，另一方面作为农业技术传播的中介。新型粮食经营主体通过提供服务很容易影响农户对技术或服务的采用决策。

通过对农业服务外包的形成机理的分析，绘制了图1的“农业服务外包形成机理图”。农业服务外包属于典型的委托代理行为，委托方为各个农户或其他组织，代理方为新型粮食经营主体。因此，农业服务外包是农户兼业化背景下提高农业产值及可持续发展的有效选择。针对水稻生产，技术传播的提高会反馈给农业服务外包水平，所以水稻生产技术传播和水稻服务外包是个互相联系的内容。必须说明的是，基于本文的研究目的和实际问题的操作，研究用整地、育秧、插秧、病虫害防治、收割五个环节来代表水稻生产环节。

（二）水稻生产环节外包程度的测算

外包程度对水稻的生产环节外包行为的测算很具代表性，因此，在实证研究之前，需要确定水稻生产环节外包程度的大小。文章借鉴陈超等［11］对水稻生产环节的外包程度的测算经验，建立出如下的外包程度公式。

Geishecker and Gorg［12］采用了广义和狭义的外包概念，创立了一种外包指数来衡量一国某一行业承接国际外包的程度，其计算公式为：

（1）和（2）式分别表示广义和狭义的外包程度测算式子，Out表示外包程度，IMP表示中间投入品进口金额，Y为总产出。n表示经济中所有的行业，J表示某行业，t表示年份。理论上说，外包程度Out的取值介于0和1之问，越靠近1，表明中间投入中来自国外的部分越多；越靠近0，表明中间投入中来自国外的部分越少。可以说，前人对外包程度的度量方法很多，但都围绕进出口贸易，水稻生产环节的外包程度只能借鉴。因此，在前人的研究基础上，提出水稻生产环节外包程度的度量公式：

（3）式中，Out表示水稻生产环节外包程度，I表示j环节在整个生产过程中投入金额，C表示j环节中外包的投入金额。用整地、育秧、插秧、病虫害防治、收割五个环节来代表水稻生产环节。

三、数据来源及样本描述

（一）数据来源

本文数据来源于江西农业大学经济研究协会在2016年春节前后两个月开展的“返乡调研”活动的第一手资料。以江西省种植水稻的农户为调查对象，对水稻生产全过程农业技术服务稻农的需求情况进行问卷调查。调查的形式是对水稻种植农户进行面对面的访谈，保证了调查数据的真实性和可靠性。此项目总共发放了205份稻农份问卷和11份江西省行政村调查问卷以及66份江西省外包服务者调查问卷，除去部分问卷数据缺失，稻农有效问卷169份。样本调查范围覆盖江西省7个地级市15个县（区）。

（二）样本描述

1.各环节外包差异巨大，环节间失衡。从表1可以看出各环节中外包率最高是收割环节，最低的是病虫害防治环节。各环节的外包情况相差十分悬殊，原因是农业机械化水平适应性低下，并且人工成本十分高。整地环节和收割环节每亩平均外包价格分别为55.11元、47.52元。

2.接包方多为专业大户，合作社提供的服务较少。在江西稻农生产环节外包过程中，接包方多为专业大户，而合作社承接外包的比率不到12%。

表1　农户生产外包情况

3.生产环节外包中口头化契约普遍存在。以往的研究没有关注外包合约这个问题，在此次调研中，90%以上的稻农选择口头契约，对于书面外包契约的认识不足。

四、变量设计与模型选择

基于上述文献分析，本文研究构建的水稻生产环节外包影响因素模型如下所示：

模型中的自变量为上述讨论过的各个影响因素，εi为随机误差项。OLS回归方法由于最小化的目标函数为残差平方和，容易受到极端值的影响，且无法分析各个因素对外包程度分布规律的影响。为此，通过分位数回归方法（quantile regression）分析各个因素对水稻生产环节外包的分布规律影响，分位数回归方法假定因变量条件分布的分位数是自变量的线性函数，从而构造周变量的分位数回归，得到自变量对周变量分位数的影响，从而对条件分布的描绘刻画更加细致。本文建立如下分位数回归模型：

（5）式中，Quantθ表示Yi在给定Xi的情况下与分位点θ（0＜θ＜1）对应的条件分位数；Yi表示农户的水稻生产技术效率，Xi为外包行为以及稻农个体特征变量；为θ分位数回归系数向量，其估计量可以由以下最小化问题来定义：

五、实证分析

运用Stata12的bootstrap方法对影响水稻生产环节外包行为进行分位数回归分析，模型估计结果如表3所示。为进一步解释各个影响因素对水稻生产环节外包行为模型影响的完整情况，本研究运用Stata12描绘出水稻生产环节外包行为的分位数回归系数变化情况，如图2所示。

由表3、图2可以看出，各因素对水稻外包不同分位数的影响系数有明显变化。

1.稻农年龄变量对不同分位数外包程度的影响系数变化与OLS回归估计值变化差异较大。当分为数为50%之后，影响系数开始显著并且符号为负，影响呈先缓降后上升的趋势。表明随着稻农年龄增长，其外包程度越小的概率变大。意味着新较年长的农民更加倾向于外包行为，对于机械化农业的依赖程度更大。

表2　变量的设计及描述

表3　水稻生产环节外包分位数回归估计结果

2.稻农文化水平变量对不同分位数的外包程度影响系数变化与OLS回归估计值的变化差异相差不大。文化水平变量在分位数为10%时通过了显著检验，即其他条件不变的情况下，处于外包程度为10%分位数区间内，稻农的文化水平显著影响其外包程度。而且在该分位区间内，文化程度越高选择外包的概率就越大。从分位数图中可以发现，其影响系数是首先持续下降，再稳步上升的过程。

图2　水稻生产环节外包影响分位数回归变化情况

3.耕种面积变量在25%和50%的分位上显著正向地影响稻农水稻生产外包程度，即越是规模化种植，水稻生产环节外包程度越大。随着分位数提升，实际耕种面积因素对稻农水稻生产环节外包影响系数呈现先上升后下降的轻微震荡趋势。回归系数分别为0.010、0.023、0.030、0.023以及0.010，且影响系数在OLS回归系数上下浮动。

4.家庭经济状况在分位数为10%的区间内显著影响稻农水稻生产环节外包程度，在较高分位下影响不显著。这表明对于处在条件分布（程度）低端的稻农来说，家庭经济状况的好坏会影响外包的决策，即在分位数为10%的区间内经济状况越好的稻农选择进行外包的概率更小。可能的原因是，因为该类型农户种植规模偏小，种植目的仅是满足口粮的需求。处理好不同收入层次稻农的外包需求，水稻生产环节服务外包供应方需要因地制宜，采取差异化的服务。

5.外包评价在分位数为10%、50%、75%以及90%时，显著性影响稻农水稻生产环节外包程度。对接包方的工作态度评价是衡量其职业道德水平高低的指标，可以看出，对于其工作态度评价越高其外包程度就越大。这体现了供需双方的信任对外包行为的发生产生很大的影响。

6.没有通过显著检验变量的解释。常联系朋友数是可以反映农村劳动力的人力资本。本研究中，水稻生产环节外包行为属于典型的委托关系，而人力资本没有通过显著性检验的可能是由于农村经纪人大量存在的关系。目前农村经纪人活跃于广大农村经济市场，所以很多网络关系都与农村经纪人相关。由于性别体现出稻农的个人禀赋，对于外包决策上的影响较大取决于家庭，所以未能通过显著性检验。婚姻状况没有通过显著性检验的原因可能是不同性别之间的稻农选择外包较多参考大户的选择，也就是大户的示范效应。

六、结论与启示

（一）结论

文章首先界定了水稻生产环节外包的性质和概念，然后分析了其形成机理，最后利用分位数回归法实证了水稻生产环节外包程度的影响因素。研究发现，目前受访稻农整体的外包程度较低，而且外包环节单一。分位数回归结果显示，年龄变量在高分位数较为显著；耕种面积变量在25%和50%的分位上显著正向地影响稻农水稻生产外包程度，即越是规模化种植，水稻生产环节外包程度越大；外包评价在分位数为10%、50%、75%以及90%时，显著影响稻农水稻生产环节外包程度。

（二）启示

1.加强服务外包个性化的同时，需注重服务外包的规模化。从结论可以看出，稻农的年龄以及耕种面积都是影响其外包程度的因素，考虑到目前农村劳动力的结构失衡以及精华劳动力的流失，水稻生产的劳动力断层将持续并在近一段时间长期存在，所以，稻农对生产的服务需求也将持续存在。除此之外，服务规模化可以分摊服务成本，有利于服务的持续发生。

2.规范外包委托代理模式，降低外包道德风险的发生。由于目前稻农的外包契约普遍为口头形式，并且在模式上没有形成规范。所以，通过培育更多提供技术型服务的家庭农场、合作社、农业企业等新型粮食经营主体，进而解决水稻生产各环节专业化服务程度不均衡、委托形式不规范等问题。并且成规模的粮食经营主体因道德风险违背成本将会比一般散户更大，所以从这个方面考虑，稻农对于新型粮食经营主体提供的服务更有保障。

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（责任编辑：胡宜挺）

江西省研究生创新专项资金项目（项目编号：YC2015-S193）；江西农业大学经济管理学院创新项目（项目编号：JG201504）。

饶盼（1993-），男，江西临川人，硕士研究生，研究方向：农业社会化服务。