互联网使用、非农就业与农机社会化服务——基于CLDS数据的经验分析

李忠旭，庄 健

（沈阳农业大学经济管理学院，辽宁沈阳110015）

一、引言与文献综述

在人多地少且小农家庭经营方式长期存在的基本国情下，如何实现小农与现代农业的有机衔接是当前我国亟需解决的问题。党的十九大报告提出“健全农业社会化服务体系，实现小农户和现代农业发展有机衔接”。农机社会化服务作为农业社会化服务的重要组成部分，近几年来发展迅速。据宏观数据显示，2010—2019 年，全国持有农业机械总动力9.28 亿千瓦增加到10.28 亿千瓦①数据来源：《中国统计年鉴》；以3 种主要粮食作物为例，2010—2018年，农机服务支出从1 274.1元/公顷增长到2 232.15元/公顷②数据来源：《全国农产品成本收益汇编》。由此可见，农业机械化已成为农业现代化发展进程中的必然趋势。然而，由于我国农业基本格局依然是以小农为主，经营规模小的农户购买农机存在农机利用效率低、规模不经济等问题。因此，购买农机社会化服务成为大多数小农的首选，是解决家庭分散经营与农业机械化和规模化矛盾的有效手段。

目前学术界关于农户采纳农机社会化服务的影响因素分析主要集中在两方面。一是劳动力特征对农户采纳农机服务的影响，主要包括劳动力的结构、数量和质量。纪月清等［1］研究表明，在农村劳动力转移就业背景下，农业劳动力偏向老龄化和女性化的劳动力结构特征是影响农户采用农机社会化服务的主要因素。曾雅婷等［2］通过对豫鲁冀三省农户的农机社会化服务采纳行为分析发现，农户家庭劳动力质量以及非农劳动力数量均与农机社会化服务采纳率具有正相关关系，而农业劳动力数量负向影响农户的农机服务购买行为。二是耕地禀赋特征对农户采纳农机服务的影响，主要包括耕地的规模、细碎化程度与地形特征。陈昭玖等［3］、张宗毅等［4］和胡雯等［5］的研究表明，农户在决定是否购买农机服务时受到临界耕地规模的限制，在临界规模以前，随着耕地面积的增加，农户更倾向选取农机服务；达到临界规模之后，农户更可能选择自购农机。李虹韦等［6］发现中国目前正处于农机服务需求临界点之前的阶段，随着耕地规模扩大，农户对于专用资产服务的需求会变大，而通用型资产服务的需求会减少。翁贞林等［7］和周晶等［8］研究发现，耕地细碎化程度与地形特征也是制约农户选择农机社会化服务的重要因素。在此基础上，杨宇等［9］深入探究耕地细碎化程度对农户使用农机服务的内在作用路径，发现耕地细碎化主要通过增加地块之间的农作物种植差异而引发的农机作业成本增加来制约农户对于农机服务的采纳行为。郑旭媛等［10］提出地形的阻隔效应也会导致农机作业成本增加，从而影响农户的农机服务选择行为。除上述因素外，还有学者从其他方面对农户的农机社会化服务采纳行为进行考察。主要结论表明家庭层面的户主个人特征、家庭收入结构、村庄层面的交通状况和经济发展水平以及对于农机服务的满意度也会影响农户农机社会化服务的行为选择［11-13］。

文献梳理表明，已有研究主要探讨劳动力结构特征和耕地禀赋特征等因素对农户采纳农机服务的影响，但是以互联网为主体的信息技术发展所带来的外部效应对于农户采纳农机社会化服务的影响却鲜有被研究。根据中国互联网信息中心发布的第45 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截止2020年3月，我国网民规模已达到9.04亿人，互联网普及率达到64.5.%③数据来源：第45次《中国互联网络发展状况统计报告》。与此同时，我国农业机械化发展速度也在逐步提升，二者呈现同步提升趋势。已有研究表明，以互联网为代表的信息化发展能够有效提升农业全要素生产率［14-15］，然而农机社会化服务作为农业技术发展的重要环节，互联网的使用是否能够影响农户采纳农机社会化服务的行为呢？以及通过何种作用机制来实现呢？这是一个值得探讨的问题。因此，本文基于CLDS2016调查数据，从微观农户家庭层面探究互联网对于农户采纳农机社会化服务行为是否会产生影响以及其中的作用机制，以期为小农户与现代农业的有效衔接提供借鉴。

二、理论分析与研究假说

（一）互联网使用对农户采纳农机社会化服务行为的影响

互联网的使用对农户采纳农机社会化服务行为的影响主要体现在两方面。第一，在市场经济条件下，农业信息是农户进行农业生产决策的重要依据。以互联网为代表的新媒体拓展了传统农业信息渠道，高效率、低成本地为农户传播农业生产信息，如农业科学技术、农业生产管理、市场信息更新等，加强农村居民与外界的联系。农户可以快速有效地获取到有用的信息，并以相对较低的成本获得知识的更新，增加人力资本的积累，并改善现有的农业生产模式［16-17］，进而选择采纳农机社会化服务。第二，除了互联网信息传播的直接效应外，以互联网和移动互联网为代表的网络信息传播也会和农户的主观能动性相结合，对农户的思想意识和行为意识产生间接影响。具体来说，在媒体信息共享的环境中，农民可以直接捕捉到及时性信息，或将转变农民固有的传统思维观念，并开始思考自身原有的行为模式。对于现阶段农业生产而言，我国农村地区仍然是以家庭为单位的小农生产模式，这意味着家庭某个成员信息能力的提高将改变整个家庭的生产决策。在农业信息的接收、传播、应用和反馈的循环交替过程中，网络平台所传播的大量的信息使农户传统的思维模式与知识体系得到变革，从而逐渐改变原有的思维方式、改变农业生产中的行为决策，提高其收入水平［18-19］。基于此，提出第一个假说：

H1：互联网使用可以显著提高农户采纳农机社会化服务的概率。

（二）互联网使用通过非农就业对农户采纳农机社会化服务的影响

为探究互联网使用通过作用于农村劳动力的非农就业而对其农机服务采纳行为产生的影响，需要在理论上阐明以下两个问题，即互联网使用是如何对农户的非农就业行为产生的影响以及非农就业这一机制变量又是如何影响农户采纳农机社会化服务的。

互联网对于非农就业的影响主要体现在两方面：第一，互联网的使用可以有效拓展依靠社会关系网络的传统就业信息渠道，从而促进农村剩余劳动力的转移，增加非农就业概率［20］。非农就业过程中产生的信息获取成本是阻碍农村劳动力就业的关键因素，互联网的应用有效减少农村劳动力获取就业信息的成本，促进非农就业［21］。Atasoy［22］研究表明，互联网的普及能够提升美国1.8%的就业概率。相比拨打电话和报纸广告的就业渠道，使用互联网可以更大概率地帮助网民找到工作［23］。第二，互联网可以创造更多灵活就业岗位，如网约车、微商、在线教育等就业新形式，突破传统固定工作地点的时空限制，实现真正的灵活就业，吸引更多的劳动力参与就业［24］。

诱致性技术变迁理论认为，技术与制度的变革由经济力量所诱导。经济力量表现为产品的需求、初始资源禀赋和资源积累。在非农就业过程中引发了农业劳动力资源的相对稀缺性，这种经济力量的变化诱发了生产技术的选择与创新，因此随着劳动力的不断转移就业以及务工机会成本的上升，农户更可能采纳农机社会化服务以缓解农业劳动力资源稀缺现状［10］。非农就业的增加不仅改变农村家庭劳动力资源在农业与非农业部门中的分配，而且对于农业生产中的要素配置也产生了影响［25］。同时对于受制于经营规模约束的小农户而言，考虑到自购农机的规模不经济问题，农户更愿意将生产环节外包给专业服务组织而放弃购买农业机械，这在一定程度上刺激了农机社会化服务市场的发育。方师乐等［26］和纪月清等［27］研究均表明，非农就业将会显著增加农户对农机社会化服务的投入。根据以上分析可知，互联网可以通过影响农村劳动力的非农就业，间接影响农机社会化服务的采纳行为。基于此，提出第二个假说：

H2：非农就业在互联网对农户采纳农机社会化行为的影响路径中起到一定的机制作用，且对农户的农机服务采纳行为产生正向影响。

三、数据来源、变量选取与模型选择

（一）数据来源

本文数据来源于2016 年中山大学社会科学调查中心开展的中国劳动力动态调查（CLDS），该调查在我国29 个省份（西藏、海南除外）展开。本次调查共涉及21 086 劳动力个体、14 200 个受访家庭以及389个社区。由于粮食作物在实际生产中的机械化应用水平较高，经济作物相对较低，因此本文将研究对象限定为从事粮食生产的农户家庭，故仅保留2015 年从事粮食生产的研究样本，并剔除掉实际耕地面积为0以及关键变量缺失的样本。在数据处理中将家庭问卷、个体问卷以及村居问卷进行匹配合并，最终获得25个省份的3 419个农村住户样本。

（二）变量选取与描述性统计

1.因变量 本文因变量为“是否采纳农机社会化服务”，根据问卷中“您家农田的耕种方式：1=全机械化；2=半机械化；3=传统农耕”，首先将农业生产模式区分为传统农耕和机械化生产两种形式，再对农户的机械使用来源进行处理，将全部或部分来自于机械外包服务的样本设置为1，无外包行为及传统农耕的样本设置为0。

2.自变量 本文自变量为互联网的使用情况：根据问卷内容“过去一年，您家使用互联网的情况”将只使用电脑上网、只使用手机上网、既使用电脑又使用手机上网三种行为设置为1，不上网设置为0。

3.机制变量 本文机制变量为“非农就业”，借鉴Kung［28］的研究，使用“非农劳动力占家庭总劳动力之比”表示农户家庭的非农就业情况。

4.控制变量 借鉴翁贞林等［7］、宋海英等［11］、苏柯雨等［29］研究基础，选取户主个人特征、家庭资源禀赋特征以及外部环境特征等3 类16 个控制变量。其中，个人特征包括户主年龄、户主年龄的平方、性别、受教育年限以及健康状况；家庭资源禀赋特征包括家庭劳动力的平均年龄、家庭劳动力平均受教育年限、从事农业生产人员数量、家庭人均年收入、耕地规模以及家中是否有大型农业机械；外部环境特征包括村庄经济发展水平、村内是否提供机耕服务、村内是否组织农民进行生产技术培训、村庄地形以及地区虚拟变量。模型所涉及的所有变量说明与描述性统计如表1所示。

表1 变量设置与描述性统计

（三）模型选择

结合理论分析，从实证角度检验互联网的使用对农机社会化服务的影响。以“是否采纳农机社会化服务”为被解释变量，构建中介效应模型探究互联网的使用对农户采纳农机社会化服务行为的影响及其作用机制。中介效应模型由以下3个方程构成：

式（1）～式（3）中，AMSi表示农机社会化服务采纳行为，Interneti表示互联网使用，NAEi表示非农就业水平，Xi表示所有控制变量，εi、vi、μi为随机扰动项。

式（1）反映了互联网的使用对农户采纳农机社会化服务的影响，α2是互联网对农户采纳农机社会化服务影响的总效应。式（2）反映了互联网的使用对机制变量非农就业的影响。式（3）反映了互联网的使用与机制变量非农就业对农户采纳农机社会化服务的影响，估计参数γ2是互联网的使用对农机社会化服务影响的直接效应；γ2为机制变量对农机社会化服务的影响。将式（2）代入式（3）可以得出，互联网的使用对采纳农机社会化服务的机制效应β2γ2，即互联网通过非农就业对农户采纳农机社会化服务所产生的间接影响。

四、结果与分析

（一）互联网的使用对农户采纳农机社会化服务的影响

互联网使用对农户采纳农机社会化服务影响的实证结果如表2 所示。模型（1）～模型（3）列分别为Probit 模型回归结果。模型（1）表明，在只添加户主层面的控制变量后，使用互联网可以使农户采纳农机社会化服务的概率提升14.7%；模型（2）在模型（1）列的基础上加入家庭层面的控制变量后，互联网的使用使农户采纳农机社会化服务的概率提升11.2%；模型（3）列同时加入户主、家庭和外部环境层面的控制变量后，互联网使用对农机服务使用的估计结果下降至9%，但仍然在10%的水平上显著为正，说明互联网使用确实能够促进农户采纳农机社会化服务，从而验证H1。

表2 互联网使用对农户采纳农机社会化服务的影响 n=3 419

控制变量方面，劳动力平均年龄、平均受教育年限、村内是否提供机耕服务、是否组织农户进行生产技术培训和村庄地形等变量的回归系数为正，表明这些控制变量对农户采纳农机服务存在显著的正向影响；户主性别、健康水平、家庭实际经营耕地规模、家中是否有大型农业机械以及地区虚拟变量的回归系数为负，则表明这些控制变量对农户采纳农机服务行为具有负向影响。除此之外，其余变量不显著。

（二）稳健性检验

在前文的基准回归中，将“是否采纳农机社会化服务”作为因变量的代理变量，采取变更因变量的度量方式对模型进行稳健性检验，将因变量替换为“农机社会化服务采纳程度”的变量，即根据农户使用农业机械的来源进行划分，将选择传统农耕和无机械外包行为设置为1，选择部分外部设置为2，全部外包设置为3；再使用Odered-probit模型进行逐步回归分析，结果如表3所示。从表3中可以看出，在依次加入户主层面、家庭层面和外部环境层面的控制变量后，互联网使用依然在10%的水平上正向影响农户采纳农机社会化服务的程度，表明基准回归中的结果较为稳健。

表3 稳健性检验：互联网使用对农户采纳农机社会化外包程度的作用估计 n=3 419

（三）内生性检验

在探究互联网使用对农户采纳农机社会化服务的影响中，互联网的使用作为一种主观行为决策，很有可能由于遗漏变量或反向因果等而产生内生性问题。为了解决关键变量潜在的内生性问题，采用“村庄内其他样本农户家庭的平均使用网络情况”作为本家庭使用互联网的工具变量。由于本文内生解释变量与被解释变量均为二元离散变量，使用IVProbit 模型估计可能会失效。因此，本文采用Rood⁃man［30］提出的条件混合估计方法（CMP），估计结果如表4所示。

表4 互联网使用对农户采纳农机社会化服务的CMP估计结果 n=3 419

其中，工具变量系数表示在互联网使用方程中工具变量对互联网使用的影响，从表4 中可以看出，结果均在1%的水平上显著，说明排除弱工具变量的可能性，且内生性检验参数显著异于0，说明模型确实存在内生性问题。从模型（9）来看，纠正内生性问题后，互联网使用在1%的水平上显著为正，表明使用互联网确实能够促进农户采纳农机社会化服务。此外，从影响系数来看，互联网的使用对农户采纳农机社会化服务的影响提升到10.96%，说明由于内生性问题的存在，使得互联网对采纳农机服务的影响效应被低估。

（四）异质性分析

1.分收入阶层 为了探究在不同收入群体中，互联网的使用行为对农机服务采纳的行为差异，根据人均收入水平将样本从高到低分为5 组，同时剔除控制变量中的家庭人均收入水平，并采用Probit方法进行回归估计，回归结果如表5 所示。互联网使用对于农机服务采纳的影响仅在中等收入群体（收入处于40%～60%分位的群体）中显著。对于样本中的低收入群体而言，互联网的使用率仅为27.7%，远低于40.1%的互联网平均使用水平，这可能是造成互联网对这一群体采纳农机服务影响不显著的主要原因。对于高收入群体来说，在自家购置农业机械的样本中，高收入群体比例接近50%，在自有农机的情况下，购买农机服务的概率会减小，所以互联网的使用对这一群体使用农机服务的影响也不显著。

表5 不同收入水平下的模型估计结果

2.分教育水平 表6 显示的是在不同教育水平下，互联网使用对农户采纳农机服务的回归结果。由于样本中高中及以上学历的农户比例较小，因此将所有样本分为小学及以下、中学（初中和高中）及以上两组。从表6 中可以看出，互联网使用对农机服务采纳的作用效果仅体现在中学及以上学历的群体中，且在10%的水平上显著，这说明受教育水平较高的家庭能通过使用互联网促进农机服务的采纳行为。然而，在受教育水平偏低的农户家庭中由于仅有38.7%的家庭使用互联网，同时该群体的上网方式也容易出现偏差，所以这一群体中互联网对农机服务采纳行为的影响不显著。

表6 不同教育程度下的模型估计结果

3.分社会资本 表7 显示的是在不同社会资本下，互联网使用对农户的农机服务采纳行为的回归结果。对于社会资本的代理变量，采用问卷中“在本地，可以得到支持和帮助的朋友/熟人数量”来表示，并根据这一变量的均值水平，将样本整体分为低水平社会资本和高水平社会资本两组进行估计，模型估计结果如表7 所示。结果显示，互联网对农户采纳农机服务的影响只存在于社会资本较多的群体中，在社会资本较少的群体中，影响并不显著。由此猜测，在社会资本较多的群体中，互联网的信息流通作用可以得到进一步强化，社会关系网络与互联网络的双重作用，使其对农户生产决策行为的影响效果更明显。

表7 不同社会资本水平下的模型估计结果

五、机制检验分析

根据实证结果可知，互联网的使用行为能够促进农户采纳农机社会化服务。那么，需要考虑的问题是，互联网的使用是通过何种机制影响农户采纳农机社会化服务的呢？非农就业是否起到机制作用？基于此，进行如下验证。

表8 中第（1）列显示的是互联网的使用对农户采纳农机社会化服务的影响，回归结果中互联网使用的系数为0.090，并在10%的水平上显著，说明互联网的使用行为显著影响农户采纳农机社会化服务。第（2）列显示的是互联网的使用行为对非农就业的影响。结果表明，互联网使用与非农就业在1%的水平上显著正相关，且系数为0.089，表明互联网使用与非农就业之间存在显著的正向关系，相对于未使用互联网的农户家庭，使用互联网的农户家庭其非农就业概率提升8.9%。第（3）列在是在基准模型中加入机制变量非农就业后的回归结果，考虑到“非农就业”与“农机社会化服务”之间可能存在反向因果关系，从而产生内生性问题，因此选取“村庄层面其他农户的非农就业水平”作为农户非农就业的工具变量。原因在于村庄层面其他农户的非农就业水平会对本户非农就业选择会产生影响，但是并不会对本户的农机社会化服务采纳行为产生直接影响，满足工具变量的选择标准。Wald内生性检验结果显示，式（3）确实存在内生性问题。由于第一阶段F 值大于10，说明所选工具变量不存在弱工具变量问题。从第（3）列结果可以看出，解释变量互联网使用不再显著，非农就业在1%的水平上显著为正，表明在控制解释变量互联网使用的影响后，机制变量非农就业对农户采纳农机服务的促进作用仍然显著。根据中介效应的判定标准可以发现，α1、β1和γ2的参数估计值均显著，而γ1不显著，这说明互联网使用对农户采纳农机社会化服务的影响中非农就业起到完全的机制作用。综上所述，互联网的快速发展能有效缓解就业信息不对称的不利情况，实现劳动力市场信息资源的及时共享，为农村劳动力提供更多的非农就业机会，从而促使农户在农业生产中采纳农机社会化服务以缓解农业劳动力供给约束。因此，非农就业是互联网使用促使农户采纳农机社会化服务的重要机制渠道，由此H2成立。

表8 非农就业在互联网使用对农户采纳农机社会化服务行为中的机制作用 n=3 419

六、结论与启示

采用CLDS2016 年数据，从家庭层面研究互联网使用对农户采纳农机社会化服务的影响以及其中的作用机制，得到以下主要结论：第一，互联网的使用提高农户采纳农机社会化服务的可能性，具体表现为相对于未使用互联网的农户家庭，使用互联网的家庭采纳农机社会化服务的概率高9%；在采用稳健性检验与CMP 估计方法解决内生性后，结果依然稳健。第二，互联网对农户采纳农机社会化服务的显著效果主要存在于中等收入阶层、高学历水平以及较多社会资本群体中。第三，从影响机制上来看，互联网的使用行为并没有对农户采纳农机社会化服务产生直接影响，而是通过非农就业这一机制变量对农户的农机服务采纳产生间接影响，即非农就业在其中起到完全机制作用。

基于以上结论，认为在小农户与现代农业衔接的过程中，互联网可以成为二者之间的作用桥梁。值得注意的是，尽管我国的互联网普及率已达到64.5%，但在网民规模中，农村群体只占整体的26.3%，与城市相比，我国农村地区的互联网普及程度仍然较低①数据来源：第45次《中国互联网络发展状况统计报告》。因此，首先，要进一步推进农村地区的互联网基础设施建设和应用水平，激活更多的潜在用户。互联网的普及不仅是关系到民生的重要举措，而且其高效的信息传播能力可以提升农户的非农就业概率，从而改变农户在农业生产中的行为决策，推进农业现代化发展。其次，在农村地区的非网民群体中，网络使用技能和文化程度也是限制农户使用网络的主要原因。因此，政府要加强对农村群体的互联网培训工作，解决部分群体“不会上网”的难题，同时在培训过程中也应提高农户对于移动互联网的应用能力，指导农户在网络平台发布生产需求和供给等信息，促进农机社会化服务信息化的融合。最后，在推进农村地区网络基础设施建设的同时，也应考虑到部分农村地区“用不起网”的问题，适当降低农村地区的上网费用也是促进互联网不断发展的关键。在互联网发展对农村带来的红利同时，不可忽略互联网发展对于农村居民带来潜在危险与陷阱，大部分农村网民由于受教育程度相对较低、文化素质有待提高等各方面因素，对于网络的虚假广告和网络诈骗等缺乏相应的辨识能力。因此，相关部门应通过网络、电视等媒体加强网络负面影响的宣传，提高农村居民的网络信息识别能力和自我防范意识，以最大限度发挥互联网发展的积极作用。