农业社会化服务有助于提升农业绿色生产率吗？

张梦玲 童 婷 陈昭玖

推动农业绿色发展，提高农业绿色生产率，是实现环境保护与经济发展有机结合的必由之路，也是推进农业供给侧结构性改革与质量兴农战略的重要命题。长期以来，中国农业经济迅猛发展，用世界8.4%的耕地解决了世界近18.4%人口的吃饭问题①数据来源:2019年世界银行公开数据，https://data.worldbank.org/。，为维护世界的粮食安全起到了不可替代的保障作用。但农业经济的增长过度依赖于自然资源及农业化学品投入引发了严重的生态环境危机，包括土壤肥力下降、水体污染及温室气体排放增加等，严重威胁了农产品质量安全，阻碍了农业可持续发展（张云华等，2019）。伴随着保持经济持续增长与资源环境趋紧的双重压力，党的十九大报告将生态文明提高到前所未有的战略地位，要求形成农业绿色发展道路，化解资源和环境约束，加强农业面源污染防治。2017—2022年中央一号文件对中国农业绿色发展同样作出一系列重大决策部署，提出农业生产要由过度依赖资源消耗向追求绿色、生态、可持续发展模式转变，把农产品质量提升、产量增长和生态环境改善有机结合起来。可见，推进农业绿色转型升级已成为党中央的一项重要决策，然而在推进农业绿色发展的进程中仍面临着诸多障碍，如：农业生产资料利用不合理（王兵等，2020）、环境规制效率低下（展进涛、徐钰娇，2019）、财政支持不足（叶初升、惠利，2016）、农户生态认知能力有限（于婷、于法稳，2013），因此亟需寻求有效的农业绿色发展提升路径。

传统以消耗大量资源和破坏生态环境为代价的高投入、高消耗、高排放的农业经济增长方式已经难以为继（韩长赋，2017）。考虑农业经济增长的同时也需要分析农业生产过程中带来的环境问题。近年来，学界也逐渐认识到生态环境对绿色农业发展的重要作用，在评价农业生产能力时，开始将农业污染如农业碳排放和农药残留、化肥使用导致的水土改变作为农业生产的非期望产出（李谷成，2014）纳入到传统生产率的分析框架，进而通过分析农业生产过程中要素投入、经济产出和生态环境之间的关系测算农业绿色生产率。农业绿色生产率是农业生产过程中各生产要素投入与期望产出和非期望产出的比值。其中，农业生产要素投入包括土地、劳动力、机械、农资等投入，期望产出主要指农业经济增长，非期望产出包括化肥、农药和农膜等农业化学品残留污染（肖锐、陈池波，2017）。农业绿色生产率代表在一定的农业投入要素组合下，以尽可能少的资源消耗和环境污染，得到尽可能多的农业产出（侯孟阳、姚顺波，2019）。已有关于农业绿色生产率的研究主要包括两个方面：一是关于农业绿色生产率评价方法。当前将农业污染作为非期望产出纳入农业生产进行测算的方法大致可以分为两类，一类是随机前沿分析法（SFA），该类方法是前沿分析中参数方法的典型代表，即需要确定生产前沿的具体形式；
另一类是数据包络分析法（DEA），此类方法是通过线性规划的形式来测量效率，属于非参数方法，即不需要确定生产前沿的具体形式（陈新华、王厚俊，2016）。随着研究方法的不断推进，也有学者采用与数据包络分析相结合的ML指数测算法，及以进一步优化的基于松弛变量的SBM模型（马国群、谭砚文，2021）和GML指数法（杜江等，2016）。二是分析农业绿色生产率的影响因素。由于区域间的经济发展水平、自然资源禀赋及农业生产经营特征等存在差异，使得影响农业绿色生产率的因素也不尽相同。从生产者层面来看，通过对农户生产决策行为的心理动因进行干预可以实现提高农业绿色生产率的目的，因此教育可以通过提升农户技能水平来促进农业绿色生产率（杨芷晴，2019）；
农村总量人力资本积累水平的提高能有效促进农业绿色生产率的增长（张淑辉，2017）；
农村劳动力转移对农业生态效率具有空间溢出效应（侯孟阳、姚顺波，2019）。从农业经营层面来看，土地流转契约稳定性（李博伟，2019）、农业规模经营（马永喜、马钰婷，2020）、农业社会化服务（李翠霞等，2021）等是促进农业绿色生产率提升的保障措施；
同时，社会规范（赵秋倩、夏显力，2020）、环境规制（展进涛等，2019）等外部约束手段通过影响农户行为选择促进农业绿色生产；
另外，以激励为目的财政支持（肖锐、陈池波，2017）、农业绿色补贴（左喆瑜、付志虎，2021）等方式能够提升农户生产条件、改善农业环境。

农业生产经营活动的可分性增强为提升农业绿色生产率提供了新思路。通过农业社会化服务组织诱导农户卷入农业分工的服务规模经营，服务组织具有的技术进步优势能够改变传统农业生产方式、优化农业要素投入（林毅夫，2014），并为农户提供农业绿色生产技术及工具。根据分工理论，可以将农户采纳农业社会化服务的行为视为专业化分工中存在的迂回投资行为。农业分工深化促进了农业社会化服务的发展，推动农业生产效率提升的同时也达到了农业绿色生产的效果。农业社会化服务对农业绿色生产率的影响路径可以从投入、产出两个角度进行思考。一方面，服务组织通过直接从要素市场购买有机肥、生物农药等高效率的市场供给类型，从而提升化学品利用率、降低污染排放高投入要素的使用强度（杨子等，2019）。同时，农业社会化服务包括育秧、施肥和病虫害防治等服务，其技术改进效应（使用减量化投入品、采用绿色生产技术等）能够显著提升农业绿色生产率。另一方面，农业社会化服务形成的专业化分工优势提高了农户的生产能力和生产效率，并通过“机械替代劳动”的方式节约生产成本进而提高农业产出。可见，农业社会化服务由于技术进步和技术效率优势引发的农业非期望产出降低和期望产出提高是实现农业绿色生产率提升的关键。

综上所述，已有研究对于农业绿色生产率的测算与分析方法取得了一定进展，虽然在很大程度上避免了径向问题、角度问题、投入产出松弛调整、模型参数设定的随意性及不合理的投入产出调整问题等（张淑辉，2017），但将农业污染作为一种非期望产出测算农业绿色生产率仍有进一步可研究的空间：一是农业社会化服务作为一种能够改变农户要素投入、完善生产经营方式的组织形式，在农业生产中发挥的效益日渐突出，但现有研究尚未充分发掘其生产技术应用和生产结构调整引发技术的“外溢效应”对农业绿色生产率的促进作用及影响机理，深入探究农业生产中专业化分工的迂回投资行为有利于推动农业绿色发展，同时还能够完善农业社会化服务体系建设。二是，现有文献对于农业绿色生产率影响因素的探究主要基于单向思维，相对忽视了农户资源禀赋约束下的农业绿色生产率差异。三是农户作为农业生产的微观经营主体，其生产行为转变是推进农业绿色发展的关键因素（梁志会等，2020）。而现有研究大多基于省级或县级层面的宏观数据测算农业绿色生产率，鲜有文献基于微观农户生产行为分析农业绿色生产率。

鉴于此，本文首先从理论层面分析农业社会化服务对农业绿色生产率的影响机理及理论逻辑，采用江西省9个县（市、区）34个村645个水稻种植农户抽样调查数据，构建非期望产出的SBM模型测算农业绿色生产率，同时采用Tobit模型检验农业社会化服务对农业绿色生产率的影响，并分析农户禀赋下的经营规模、土地细碎化、地块规模与农业社会化服务的交互作用，揭示出以服务规模经营实现农业绿色生产率提升的内在机理与可行策略，为制定和实施更切实有效的政策措施提供新的视角与参考。

（一）理论基础

农业绿色生产率增长的关键在于引进先进的生产技术及设备加速生产要素优化、调整生产投入结构，借助技术进步的力量实现农业经济与环境的协调发展。农业社会化服务作为一种全新的组织形式，正在不断破解传统农业生产方式的束缚，引导农户迈向绿色发展之路。农业社会化服务是针对农业生产经营而衍生的服务业，广义的农业社会化服务是指社会经济组织或个人为农业产前、产中、产后各环节提供优质、高效、全面配套的支持服务（扬子，2019）。学界通常以水稻生产的整地、育秧、施肥、病虫害防治、灌溉、收割等6个生产环节服务外包程度以表征农业社会化服务（罗必良，2017）。由于农业社会化服务主要通过技术进步效应引发农业绿色生产率提升，因此本文选取水稻生产中具有技术密集型属性的育秧、施肥和病虫害防治三个生产环节是否进行外包代表农业社会化服务以考察其纵向卷入程度。

农业绿色生产是可持续发展理念的进一步延伸，农业生产过程中生产要素投入不合理是阻碍农业可持续发展、造成农业面源污染的主要因素（叶初升、惠利，2016）。因此，本文选取水稻种植户化学投入品使用行为入手，构造农业生产决策模型，分析农业社会化服务对农业绿色生产率的影响机制。本文假定农户面临两种水稻生产方式的选择，一是进行高农业绿色生产方式，二是进行低农业绿色生产方式。两种生产方式的差异在于选择高农业绿色生产的农户化学投入品使用量更低①理论上讲，高农业绿色生产方式与低农业绿色生产方式不仅包括化学投入品差异上，由于本文测算农业绿色生产率的非期望产出主要考虑化肥的影响，因而此处的化学投入品主要是指化肥投入量。。农户选择这两种生产方式的收益函数分为：

式（1）和式（2）分别为农户选择高农业绿色生产方式下的净收益方程和农户选择低农业绿色生产方式下的净收益方程。其中，πH表示农户选择高农业绿色生产的经营收益，πL表示农户选择低农业绿色生产的经营收益；
PH和PL分别表示高农业绿色生产和低农业绿色生产的平均市场价格；
FH和FL分别表示两种生产方式下的水稻总产量；
WHn和WLn分别表示两种生产方式下农业生产要素的价格；
XHn和XLn分别表示两种生产方式下农业生产要素的投入数量；
n为投入要素的种类（包括种子、化肥、农药等）。农户最终选择哪种农业生产方式是通过对农业经营收益进行比较而做出的抉择，具体的选择过程如式（3）所示：

式（3）中Desi代表第i个农户选择是否进行高农业绿色生产的决策，其中f表示采用高农业绿色生产与低农业绿色生产之间的收益差距。农户作为追求收益最大化的理性经济人，当f＜0时，即πH＜πL，表示采用低农业绿色生产的收益高于采用高农业绿色生产收益，此时农户会选择收益较高的低农业绿色生产方式，即Des＝0；
与之相反，当f＞0时，即πL＜πH，表示采用低农业绿色生产的收益低于采用高农业绿色生产收益，此时农户会选择收益较高的高农业绿色生产方式，即Des＝1。通过上述分析可知，农户选择高农业绿色生产方式的概率随着f的增大而提升，同时结合式（4）可知，农户的生产决策行为与水稻和生产资料的价格及农业投入产出关系有关。

通过以上分析识别了农户生产决策行为的内在机理，进一步将农业社会化服务纳入分析框架，同样构造农户采纳农业社会化服务后产生的高农业绿色生产与低农业绿色生产的经营收益函数为：

式（5）和式（6）中，πH(θ)和πL(θ)分别代表采纳农业社会化服务后高农业绿色生产方式和低农业绿色生产方式下的农户收益；
WHn(θ)和WLn(θ)分别表示采纳农业社会化服务后两种生产方式下农业生产要素的价格；
XHn(θ)和XLn(θ)分别表示采纳农业社会化服务后两种生产方式下农业生产要素的投入数量；
C(θ)代表农业社会化服务采纳成本。根据式（3）和式（4）进一步构造农户采纳农业社会化服务下的农业生产决策型模型：

同样的，当f(θ)＜0时，农户会选择进行低农业绿色生产；
相反，当f(θ)＞0时，农户会选择进行高绿色农业生产。为了进一步分析农户采纳农业社会化与未采纳农业社会化服务在选择高农业绿色生产方式上的概率差异，构造函数如下：

g代表农户采纳农业社会化服务与未采纳农业社会化服务下不同绿色生产模式的经营收益之差，上文的分析已经证明农户选择高农业绿色生产的概率会随着f的增大而提升，所以当g＞0时，表示采纳农业社会化服务会提升农户选择高农业绿色生产方式；
当g＜0时，表示采纳农业社会化服务会阻碍农户选择高农业绿色生产方式。通过式（4）和式（8）代入式（9）以判断g的大小，转换后的函数为：

式（10）中，WL(θ)XL(θ)-WLXL代表低农业绿色生产方式下农户采纳农业社会化服务产生的技术进步效益，WH(θ)XH(θ)-WHXH代表高农业绿色生产模式下农户采纳农业社会化服务产生的技术进步效益。由于农业社会化服务参与农业生产，其组织所具备的专业化优势能够帮助农户更加准确、合理的使用生产要素，特别是化学投入品的精准化，从而使农户农业生产投入要素数量减少；
另一方面，由于社会化服务组织较小农户而言在要素市场上具有更强的竞价优势和批量购买优势，使得农户的生产要素价格降低，农业生产成本得到有效缩减。由此可以推断，采纳农业社会化服务后，低农业绿色生产方式在农业生产要素价格和数量方面均高于高农业绿色生产方式，即：

综上分析可知，农业社会化服务组织主导下的服务规模经营，通过提高绿色生产技术的应用程度、购买使用定量的化学投入品和社会化服务项目（如施机施肥、无人机施药等）规范化学品用量，合理配置生产要素投入，进而产生农业社会化服务的“外溢效应”，从而促进农业经济与生态效益协同发展。

（二）农业社会化服务与农业绿色生产率

农业社会化服务通过优化农业资源要素投入（劳动力、土地、种子、机械等）的规模变化和环境要素投入（农药、化肥、农膜等）的结构变化实现农业绿色生产率增长（李翠霞等，2021）。对于微观农户个体而言，农业社会化服务的“外溢效应”主要表现在以下三个方面。一是农户采纳农业社会化服务可以通过服务方直接从要素市场购买使用有机肥、生物农药等高效率的市场供给类型，提升化学品利用率、降低污染排放高的投入要素的使用强度（杨子等，2019），从而提高农业绿色生产率。二是农业社会化服务的农业生产参与度提升会导致农业绿色生产的成本降低，主要表现为社会化服务组织的大批量采购使得其在要素交易市场上具有更强的谈判能力，就能获得价格更为低廉农业绿色生产要素供给（张露、罗必良，2019），有效降低生产成本，并提高了农业绿色生产率。三是农业社会化服务的农业生产参与度提升也会因其“挤出效应”，降低农户用于寻求农业生产技术、培训等费用，促进其农业绿色生产技术吸收能力和获取能力的提升（Shadbegian and Gray，2005）。因此，从农业社会化服务的“外溢效应”讲，农业社会化服务会降低农业生产成本、提升专业化生产能力，增加农业绿色要素投入，进而促进农业绿色生产率。据此，提出本文第一个研究假说：

H1：农业社会化服务能够以优化农业生产要素配置的方式促进农业绿色生产率提升。

（三）农业绿色生产的农地规模逻辑

由于农业分工水平易受市场容量的影响，而市场容量受到市场规模及交易频率的影响，因而机械资本等现代农业生产要素的引入存在农地规模门槛，实现农地规模经营被认为是促进农业生产率的必由之路（黄宗智，2014），也被理解为是农业绿色发展的重要路径（张露、罗必良，2020）。可见，农业社会化服务要匹配适度的农地经营规模，达到资源配置效率最优。农地规模越大机械化操作越便利，化学投入品的使用也更加精准和节约。而地块规模的局限也会形成对农业绿色发展形成阻碍，具体表现为：

农业绿色生产的机械化约束。农业社会化服务组织向农户提供生产服务时，由于农业机械操作范围需要足够大才具有可实施性，如果地块面积较小则会增加机械作业的成本，提高机械对劳动的替代难度。同时，由此产生的阻碍也会进一步制约农业绿色生产率的提高，化肥农药的投入由于地块规模的局限可能出现使用不均匀或者不规范的问题，从而降低化学投入品的利用效率（梁志会等，2020）。可见，由于土地细碎化、地块规模狭小会引发使用更多、不合理的化学投入品，也是引发农业污染的主要原因。

农业绿色生产的专业化约束。由于地块规模受限，农户偏好于种植多样化作物。地块的局限和种植多种农作物，使得农户对于专业化生产的需求降低，农业社会化服务组织难以卷入农业生产，阻碍了农业分工演进（罗必良，2017）。而农业社会化服务组织提供的绿色生产服务（如测土配方施肥、病虫害绿色防控技术指导等）是提升农业绿色生产率的关键。其绿色生产的优势在于：一是较小农户而言，农业社会化服务组织具有较强的绿色质量甄别能力和竞价优势，同时为农户提供专业化、科学化、绿色化生产技术指导，提高农业绿色生产率。二是农业社会化服务组织可以向农户提供绿色金融、农产品认证与咨询等绿色生产保障性服务，能够避免“漂绿”等道德败坏行为（张露、罗必良，2020）。据此，本文提出第二个研究假说：

H2：农业社会化服务对农业绿色生产率的促进作用受到农户土地禀赋的的制约，当农户的经营规模和地块规模扩张，农业社会化服务带来的绿色生产率得到提升；
当土地呈细碎化状态，则可能制约农业社会化服务对农业绿色生产率的促进作用。

（一）数据来源

江西省属于典型的农业大省，同时也是中国重要的水稻主产区，2020年的稻谷播种面积占全国的11.44%，稻谷产量占全国的10.33%①数据来源：国家统计局，2021：《中国统计年鉴（2021）》，北京：中国统计出版社。。同时，江西省地理资源丰富，同时具有平原和山地地形，其农业社会化服务发展水平具有可代表性。因而，本文选取江西省农村居民作为研究对象，以此探讨农业社会化服务对农业绿色生产率的影响。

本文所采用的数据为2020年8月—2021年1月课题组对江西省9个县（市、区）34个村的农户抽样调查数据。样本抽样方法首先按照江西省经济发展水平将100个县划分为高、中、低不同区域进行分层抽样，分别抽取了新建区、南昌县、永修县、渝水区、宜丰县、丰城市、高安市、于都县、鄱阳县。同时，每个县选取2个乡镇，每个乡镇选取2个村，每个村抽取20个农户，共计720份问卷。通过数据清理后，选取本文所需指标，最终选取645份样本展开研究。调研内容包括：①农户家庭禀赋情况，如种田决策者年龄、受教育水平、风险偏好及农业劳动力人数、农业收入占比等；
②农地基本情况，如是否加入水稻种植合作社、是否雇佣劳动力、是否接受农业技术培训等；
③绿色技术应用，如是否使用测土配方技术、是否施用生物农药等；
④农业社会化服务采纳情况等内容。

（二）模型设定

1.DEA-SBM模型

农业生产过程中的要素投入、经济产出及生态环境之间存在一定的联系，农业产出不仅包括农户日常生产生活所需的期望产出，还存在化肥、农膜、农药残留等非期望产出。鉴于传统农业生产效率的测算忽视了农业生产造成的面源污染问题，难以准确反映农业可持续发展能力（潘丹，2014）。因此采用2001年Tone提出的基于投入、产出松弛变量的环境效率测算模型（SBM模型），能够有效的解决投入和产出的松弛性以及径向和角度选择导致的偏差性问题，在获得所需效率的同时，还可以得出决策单元的投入要素、非期望产出的改进目标与程度，为此本文采用非期望产出的SBM模型对农业绿色生产率进行测算，模型可表达为：

式中：E表示农业绿色生产率，其取值范围在0-1之间。当E＝1时，表示函数存在最优解，代表决策单元充分有效；
当E＜1时，说明检测单元存在一定的效率损失，需要在投入产出结构上进一步优化，从而改善绿色生产效率。s-、sg、sb分别表示投入、期望产出和非期望产出的松弛变量；
投入指标包括土地投入（公顷）、劳动力投入（工日）、农资（化肥、农药、种子、除草剂）投入（元）、农机投入（元）。产出指标包括期望产出和非期望产出，其中，期望产出是水稻总产量（公斤）；
非期望产出包括农业生产过程中氮、磷的排放量（公斤），根据物质平衡法（Hoang and Coelli，2011），水稻生产中氮元素和磷元素的排放量等于化肥中氮元素、磷元素的折纯量减去稻谷中氮元素和磷元素的含量①本研究不考虑土壤及种子所含的氮元素和磷元素。通过实际调研发现农户使用的化肥主要为尿素和复合肥，参照《化肥折纯量参考计算表》，尿素的含氮含量为46%，复合肥中氮含量、磷含量以14种主要复合肥的平均标准计算，分别为15.18%、27.43%。根据《农业技术经济手册》每100千克水稻中氮含量为2.05千克、磷含量为0.95千克。，如果计算指标为正，表示农业生产对环境产生了负面作用；
如果计算指标为负，则表示农业生产对环境产生了正面作用。

2.Tobit模型

由于基于非期望产出的DEA-SBM模型测算的农业绿色生产率数值介于0-1之间，属于受限因变量，因此采用Tobit回归模型进行实证检验。Tobit回归模型是因变量连续但受到某种限制的情况下进行取值的模型，主要使用于因变量有零值且其他值为正并连续的回归分析中。模型设定形式如下：

其中，E*为潜变量；
E为农业绿色生产率值；
X为影响农业绿色生产率的各因素；
α为参数估计系数；
ε为随机扰动项。当潜变量E*≥0时，E取实际观测值；
当潜变量E*＜0时，E取0。

（三）变量选取与统计

1.投入产出变量。（1）产出变量：包括期望产出与非期望产出。期望产出主要是指农户生产过程中的主要产出品，由于农作物的多样性及生产者的多元化，农业产出测量并非唯一性。本文研究对象为水稻种植户，因此将农户的水稻产量来衡量期望产出，单位为公斤。农业面源污染被视为农业非期望产出物，主要包括化肥、农药及农膜的不合理使用和残留污染。由于水稻种植农膜使用率较低，农药流失难以准确测度，因此本研究仅以化肥流失作为农业面源污染物，化肥主要通过氮排放和磷排放对水体面源造成污染，因此将化肥流失产生的氮排放量和磷排放量作为非期望产出，并根据物质平衡法计算所得。

（2）投入变量：包括土地、劳动力、农资及农机投入。其中，土地投入主要是以农户实际经营土地面积进行测算；
劳动力投入主要以农户在水稻生产过程投入的劳动力工时进行测算，包括自用工投入和雇工投入；
农资投入主要包括种子、化肥、农药、除草剂投入的总费用。农机投入主要包括农户在水稻生产各个环节使用到的自有机械投入及雇用机械投入总费用。具体的投入产出指标说明与统计如表1所示。

表1 农业绿色生产率测算投入产出指标说明与统计

2.核心自变量。本文的研究目的在于探究农业社会化服务对农业绿色生产率的影响。参照罗明忠、邱海兰（2021）的研究将水稻生产环节中的育秧、施肥和病虫害防治是否进行外包代表农业社会化服务进行表征，采纳以上三个生产服务环节中的一个及以上则赋值为1，未采纳则赋值为0，数值介于0-1之间。

3.调节变量。调节变量选取主要参照梁志会等（2020）的研究选用经营规模、土地细碎化和地块规模三个变量。①经营规模，农户经营土地规模的大小会影响农户的农业绿色生产率，因此，本文选取用农户实际耕种面积作为经营规模的代理变量进行表征。②土地细碎化，若农户经营的土地面积足够大，但呈细碎化分布，对于农业生产效率也会产生阻碍作用，因此，选取农户地块之间的分散程度进行表征。③地块规模，本文选取农户实际经营最大地块的面积进行表征。

4.其他控制变量①值得注意的是，本文控制变量中所选取的“是否加入水稻种植合作社”和“参加农业技术培训频率”在一定程度上属于广义的农业社会化服务范畴。其中，农户参与农业技术培训属于政府社会化服务（韩春虹、张德元，2020），通过政府定期提供免费培训以提升农户认知水平及生产技能。农户加入合作社服务模式属于农户自发组建或参与合作社以实现农业资源、要素的整合与共享（石志恒、符越，2022）。本文主要关注的农业社会化服务属于商业社会化服务（郭庆海，2018），通过第三方农业服务组织向农户提供有偿服务供给。。为避免遗漏变量进而导致模型估计偏误，本文控制了以下变量：①水稻经营决策者个体特征，如性别、年龄、受教育年限、健康状况、务农年限、农业技术培训频率和政策认知，上述变量作为农户人力资本的代理变量（杨子等，2019；
刘洋、余国新，2020）。②家庭特征，参照张梦玲等（2022）的研究选取农业劳动力人数、是否加入水稻种植合作社、农业收入占家庭总收入比重及是否雇佣劳动力四项指标。③水稻生产特征，参照张露、罗必良（2020）的研究选取土地肥力、灌溉条件、田间的交通条件和地块距离。④地区特征。变量描述性统计分析见表2。

表2 描述性统计

（一）农业绿色生产率测算结果分析

本文采用Max-DEA软件测算样本地区水稻种植的绿色生产率，通过分析测算结果，当前水稻种植户绿色生产率的均值为0.48，总体上偏低，说明水稻种植业的绿色生产率还有进一步提升的空间。同时为了判断农户是否采纳农业社会化服务与农业绿色生产率之间的关系，将采纳农业社会化服务的农户与未采纳农业社会化服务的农户分为两个观测组，采用独立样本t检验进行组间差异比较，分析两个观测组的农业绿色生产率是否存在显著差别。表3汇报了采纳与未采纳农业社会化服务的农户在农业绿色生产率方面的差异，结果表明，未采纳农业社会化服务的农户有301户，采纳农业社会化服务的农户有344户。同时，采纳与未采纳农业社会化服务的农户在农业绿色生产率方面有显著差异（p＜0.001），相比较而言，采纳农业社会化服务农户的农业绿色生产率更高。可以初步判断，农业社会化服务的采纳有利于提高农业绿色生产率，对农业生态生产具有一定的促进作用。

表3 农户是否采纳农业社会化服务与农业绿色生产率差异性比较

为了进一步识别农业社会化服务与农业绿色生产率之间的关系，本文将绿色生产率进行分组，探究农业社会化服务采纳情况与绿色生产率分布状况。如表4所示，通过样本分组可以发现无论采纳和未采纳农业社会化服务，50%左右样本的绿色生产率集中于0.3～0.5之间，再次验证当前农户的绿色生产率较低，仍有较大发展空间。同时，农业绿色生产率在0.5以上的未采纳组仅占样本的23.58%，而采纳组占42.14%，特别是生产效率在0.9以上的未采纳与采纳组分别占样本的4.65%和16.28%。由此可以初步判断，采纳农业社会化服务能够提升水稻种植户的绿色生产率。

表4 农业绿色生产率分布状况

（二）基准回归结果

表5汇报了未包含交互项模型的估计结果。模型1为未控制调节变量的结果；
模型2、模型3和模型4分别是控制经营规模、土地细碎化和地块规模的结果，LRχ2均在1%的统计水平下通过检验，说明模型整体拟合效果较好。回归结果显示，在控制调节变量前后，农业社会化服务对水稻种植户的农业绿色生产率均存在显著的正向影响。这表明，农业社会化服务有利于提高农业绿色生产率，能够促进农业绿色生产，研究假说1得到验证。

表5 农业社会化服务对农业绿色生产率的影响

模型2控制了经营规模后，农业社会化服务和经营规模对农业绿色生产率具有显著的正向影响。由此可以判断，土地规模扩张会促进农户绿色生产率提高。农户经营的土地面积越大，机械化操作难度越小越有利于通过大规模机械作业及专业化生产提高农业生产效率及农业绿色生产率。模型3控制了土地细碎化后，农业社会化服务对农业绿色生产率依然具有显著的正向影响，但土地细碎化对农业绿色生产率产生显著的负向影响，这表明土地细碎化程度越高，农户的绿色生产率就越低。由于地块局限，农户的农药化肥使用呈现不均匀和不规范问题，同时增加了社会化服务组织提供专业化生产的难度，限制了农业绿色生产技术的应用。模型4控制了地块规模后，农业社会化服务及地块规模对农业绿色生产率依然具有显著的正向影响。由此可以发现，地块层面具有的规模经济性将显著促进农户的绿色生产率提升。

上文的回归模型着重考察了农业社会化服务对农业绿色生产率条件期望的影响，属于均值回归。若因变量的分布存在偏斜或存在异常值，则可能引发模型估计结果偏误问题。应用分位数回归方法不仅能够缓解上述问题，而且能够将自变量对因变量的影响在因变量的整个分布上显示出来。因此，本文利用分位数回归分析方法对不同条件分布下农业社会化服务采纳程度对农业绿色生产率的影响效应进行检验（农业社会化采纳程度以农户水稻生产环节参与农业社会化服务的个数加以表征，数值介于0-3之间）。从表6的回归结果可以看出，随着分位数的增加，农业社会化服务采纳程度对农业绿色生产率的影响逐渐增强，在0.25分位数上的系数不显著。这表明，随着农业绿色生产率从低端分布到高端分布，农户采纳农业社会化服务的程度也随之加深。也就是说，农户采纳农业社会化服务程度的提升对提高农业绿色生产率（0.75分位数水平）的影响最大，对中等农业绿色生产率（0.5分位数水平）的影响次之，而对低农业绿色生产率（0.25分位数水平）的影响最弱；
经营规模分别在三个分位数上对农业绿色生产率都具有显著的正向影响，并且影响的程度也逐渐增强；
土地细碎化随着分位数的逐渐增大对农业绿色生产率的负向影响也随之增强；
地块规模同样随着分位数的增加，其对农业绿色生产率的正向影响随之增强。

表6 分位数回归结果

图1 全分位数回归系数及变化趋势

（三）内生性讨论

农户对农业社会化服务的采纳属于自选择结果，使上文讨论在一定程度上存在自选择偏误而引发内生性问题，因此本文采用内生转换模型（ESRM）检验农户采纳农业社会化服务与农业绿色生产率之间的关系。ESRM能够在解决自选择和选择性偏差问题的同时，考虑观测因素和不可观测因素的影响，并且能够同时估计两个结果方程，能够更好地分析各种因素的作用，同时通过使用全信息最大似然估计，可以更好地避免有效信息遗漏问题。因此，本文选取“村内除该农户以外其余农户的社会化服务采纳率”作为工具变量，此变量既可以通过“羊群效应”影响该农户采纳社会化服务的决策，具有一定的相关性，但同时其他农户的农业社会化服务决策不会影响该农户的农业绿色生产率，满足外生性的要求，因此该变量符合工具变量的标准。具体的检验结果如表7所示，Wald检验在1%的水平上拒绝了选择方程和结果方程相互独立的原假设，说明模型拟合良好。LR检验和rho0、rho1的系数在0.01的统计水平上显著，表明可能存在样本选择性偏差，说明采用ESRM是合理的（Huang et al.，2015）。同时，rho1系数的符号为正，说明采纳农业社会化服务的农户农业绿色生产率高于样本中一般农户的水平。就选择方程而言，经营规模、地块规模能够显著提升农业绿色等产率，而土地细碎化的系数为负，阻碍了农业绿色生产的提升。由此可以判断，ESRM估计结果与前文研究结论保持一致，故结论具有稳健性。

表7 农业社会化服务对农业绿色生产率的ESRM估计结果

（四）调节效应分析

为了检验经营规模、土地细碎化和地块规模在农业社会化服务与农业绿色生产率之间的关系，本文通过引入交互项进行检验，结果如表8所示。首先，农业社会化服务与经营规模的交互项系数显著为正（模型11），这表明农户经营的土地面积越大，农业社会化服务的参与农业生产越能促进农业绿色生产率的提高。其次，农业社会化服务与土地细碎化的交互项系数显著为负（模型12），说明土地细碎化程度越高，采纳农业社会化服务农户的农业绿色生产率反而越低。最后，农业社会化服务与地块规模的交互项系数显著为正（模型13），这表明水稻地块规模越大，农业社会化服务越能促进农业绿色生产率的提高。基于上述分析，研究假说2得到验证。

表8 农业社会化服务对农业绿色生产率的影响（引入交互项）

（五）异质性分析

前文已验证农户采纳农业社会化服务能够显著提高农业绿色生产率，但不同的水稻生产环节对于劳动力、技术的需求各不相同，具体哪一环节的社会化服务在农业绿色生产率提升过程中发挥了主要作用值得进一步探究。因此，为有效识别农业社会化服务各环节的农业绿色生产率提升效果，本文将分别检验农户在育秧、施肥和病虫害防治三个环节采纳农业社会化服务对农业绿色生产率的影响，检验结果如表9所示。由模型14和模型16可知，施肥服务和病虫害防治服务分别在1%和5%的统计水平下通过显著性检验，说明农业绿色生产率的提高依赖于施肥服务和病虫害防治服务。而模型15结果显示，育秧服务对农业绿色生产率的影响系数未通过显著性检验，说明育秧服务对农业绿色生产率不产生影响。可能的原因是，育秧服务是农业社会化服务组织通过工厂化集中育秧，能够产生降低成本和节约劳动力的效应。而施肥服务和病虫害防治服务通过完善化肥、农药、除草剂等要素投入配置，提高化学投入品利用率以直接影响农业绿色生产率。可见，不同农业社会化服务对农业绿色生产率的影响存在明显差异，农业绿色生产率提升路径设计中应按农业生产环节分类指导，充分发挥农业社会化服务的实施边界。

表9 异质性分析结果

（六）进一步讨论：机制验证

为进一步检验农业社会化服务通过何种机制驱动农业绿色生产率的提升，本文引入机制变量进行检验。农业社会化服务向农户注入了技术、机械装备、人才和信息等多种现代生产要素的先进力量，降低了农户进入绿色农业的资产专用性与准入门槛，从而促进农户对农业绿色生产技术采纳行为的响应（张露、罗必良，2018）。另一方面，农户对农业绿色生产技术的采纳实质是农户农业生产决策行为，其行为通过影响生产资源的有效利用与配置，进而影响农业绿色生产率（胡祎、张正河，2018）。可见，农户绿色生产技术采纳行为在农业社会化服务与农业绿色生产率之间存在机制作用。因此，本文选取农户绿色生产技术采纳行为作为机制变量，该变量结合《农业绿色发展技术导则（2018—2030年）》的相关内容，选取农户对测土配方施肥技术、生物农药应用、农膜回收及秸秆还田技术的采纳行为作为具体研究对象。当受访农户采纳其中任意一种或多种绿色生产技术时取值为1，否则取值为0。同时，借助中介效应检验方法识别农户绿色生产行为的机制作用，具体检验结果如表10所示。由模型17可知，农业社会化服务对农业绿色生产率具有显著正向影响；
同时模型18的结果显示农业社会化服务对农业绿色生产技术具有显著正向影响，有利于促进农户采纳农业绿色生产技术；
另外模型19的结果表明引入农业绿色生产技术这一变量后，农业社会化服务对农业绿色生产率依然具有显著正向影响，且农业绿色生产技术对农业绿色生产率具有显著正向影响。依据中介效应检验步骤（温忠麟、叶宝娟，2014）可知，农业绿色生产技术在农业社会化服务影响农业绿色生产率的关系中起着部分中介作用，中介效应占总效应的比重为74.68%。

表10 农业社会化服务对农业绿色生产率的作用机制检验结果

坚持以服务为引领，推进农业绿色发展，是实现农业升级转型和高质量发展的重要举措。本文目的在于探讨农业社会化服务对农业绿色生产率的影响机理及作用机制，首先通过理论分析识别农业社会化服务对农业绿色生产率的影响机制，其次基于江西省9个县（市、区）34个村645个水稻种植农户抽样调查数据，构建非期望产出的SBM模型测算农业绿色生产率，同时采用Tobit模型检验农业社会化服务对农业绿色生产率的影响，并分析农户土地禀赋下的经营规模、土地细碎化、地块规模与农业社会化服务的交互作用。结果表明，样本农户的绿色生产率均值为0.48，仍处于较低水平；
农业社会化服务对农业生产率具有显著的促进作用；
伴随社会化服务参与程度的加深，即采纳社会化服务的农业生产环节越多，农户的绿色生产率水平越高；
调节效应分析发现，农户土地经营规模和地块规模的扩大，能够增强农业社会化服务对农业生产率的促进作用，而土地细碎化程度则会抑制这种促进效应。异质性分析发现，施肥服务与病虫害防治服务是促进农业绿色生产率提升的关键环节。进一步的机制分析发现，农业社会化服务通过诱导农户采纳农业绿色生产技术从而促进农业绿色生产率提升。

本研究结论对理解农业社会化服务对农业绿色生产率的影响具有科学意义，也为农业绿色发展提供了新思路。首先，鉴于当前农业绿色生产率水平依然较低的现实，应增强对农业绿色生产率有关问题的关注度。农业绿色生产率基于投入产出视角测算了考虑环境污染在内的农业生产效率，在一定程度上能够用反映农业生产的实际绩效，应该引起足够重视。政府层面应树立以农业绿色生产为目标的生产观，加强对农业绿色生产的宣传与推广；
农户层面应提高对农业绿色发展的认知，积极转变其生产经营理念，增强对农业绿色生产技术的采纳程度。其次，从样本数据来看，农户的社会化服务采纳率仅为53%，说明当前农业社会化服务仍具有较大的发展空间。因此，应积极扶持农业社会化服务体系的发展与完善。一方面应通过财政支持、绿色设备购置奖励、绿色补贴等以奖代补的形式鼓励服务主体积极参与农业社会化服务体系建设。另一方面应该按农业生产环节分类指导，充分发挥农业社会化服务的实施边界。鼓励并支持农业社会化服务供给主体以绿色生产为目标，不断提升各项服务水平及绿色生产技术研发能力，促进农业绿色生产技术的改进与供应。最后，基于土地禀赋在农业社会化服务与农业绿色生产率提升之间存在的制约因素特性，应正确识别农户资源禀赋差异，引导农户开展适度规模经营。通过土地流转与整合，实现从土地分散化、细碎化到规模化转变，通过地块规模经济与服务规模经济协同发展助力农业绿色生产率的提升。

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