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2024 , Vol. 39 >Issue 3: 582 - 600

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20240306

其他研究论文

农业生产托管何以提高粮食生产技术效率?

  • 江帆 , 1 ,
  • 种聪 2 ,
  • 宋洪远 , 3
展开
  • 1.中国农业大学国家农业农村发展研究院，北京 100083
  • 2.农业农村部农村经济研究中心，北京 100810
  • 3.华中农业大学乡村振兴研究院，武汉 430070
宋洪远（1959- ），男，河南周口人，教授，博士生导师，研究方向为农业经济理论与政策。E-mail:

江帆（1996- ），男，江西上饶人，博士研究生，研究方向为农业经济理论与政策。E-mail:

收稿日期: 2023-10-16

  修回日期: 2023-12-09

  网络出版日期: 2024-03-12

基金资助

国家社会科学基金项目(22BJY218)

收起

How can agricultural production trusteeship improve the technical efficiency of grain production?

  • JIANG Fan , 1 ,
  • CHONG Cong 2 ,
  • SONG Hong-yuan , 3
Expand
  • 1. National Agricultural and Rural Development Research Institute, China Agricultural University, Beijing 100083, China
  • 2. Research Center for Rural Economy, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing 100810, China
  • 3. Research Institute for Rural Vitalization, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China

Received date: 2023-10-16

  Revised date: 2023-12-09

  Online published: 2024-03-12

Fold

摘要

基于全国14个省份2022年的微观调查数据，在理论分析的基础上，主要运用逆概率加权和逆概率加权回归调整的方法，实证检验了农业生产托管对粮食生产技术效率的影响效果和作用机制。研究发现：（1）农业生产托管参与决策受多种因素影响，是农户的一种“自选择”行为。（2）农户购买农业生产托管服务有利于提高粮食生产技术效率，相较于未购买服务的农户，购买服务农户的粮食生产技术效率会高出约2.51%~3.40%。原因在于，农业生产托管能够有效减少粮食生产中的农药、化肥投入，提高种粮农户的技术采纳概率。（3）农业生产托管对粮食生产技术效率的提升作用在产销平衡区、在小麦生产中表现得最为明显，且这一正向作用在小规模、高兼业水平、新生代的农户群体中更为突出。

关键词： 农业生产托管; 技术效率; 粮食生产; 服务规模经营; 小农户

本文引用格式

江帆 , 种聪 , 宋洪远 . 农业生产托管何以提高粮食生产技术效率?[J]. 自然资源学报, 2024 , 39(3) : 582 -600 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20240306

Abstract

Based on micro survey data from 14 provincial-level regions of China in 2022, this paper empirically tests the impact and mechanism of agricultural production trusteeship on technology efficiency of grain production by using inverse probability weights and inverse probability weighted regression adjustment methods. The result shows that: (1) The participation of agricultural production trusteeship in decision-making is influenced by multiple factors and is a self-selection behavior of farmers. (2) The purchase of agricultural production trusteeship services by farmers is beneficial for improving the technical efficiency of grain production. Compared to farmers who do not purchase services, the technical efficiency of grain production by farmers who purchase services is about 2.51%-3.40% higher. The reason is that agricultural production trusteeship can effectively reduce the input of pesticides and fertilizers in grain production, and increase the probability of technology adoption by grain farmers. (3) Further analysis shows that the improvement effect of agricultural production trusteeship on the technical efficiency of grain production is most evident in the balancing areas of grain production and marketing and in wheat production, and the positive effect is more prominent in small-scale, high level of part-time employment, and the new generation of farmers.

Key words： agricultural production trusteeship; technical efficiency; grain production; service scale operation; smallholders

面对农业规模经营水平低、粮食生产成本高、农村青壮年劳动力缺失等现实状况，如何实现中国农业经营方式的转变和粮食生产效率的提高成为亟待解决的重要问题[1]。发展农业生产托管，推进服务规模经营，是回答这一问题的“破题之钥”[2]。作为农业社会化服务或农业生产性服务的重要组成部分，农业生产托管是农户等经营主体在保留土地经营权的条件下，主要针对产中环节，将农业生产中的耕、种、防、收等全部或部分作业环节自主委托给服务组织或个人完成的农业经营方式。其作为一种经营方式创新，通过将小农户卷入社会化分工，能够实现服务规模经营，推动小农户与现代农业发展有机衔接，并在粮食与农业生产中发挥着不可或缺的作用[3,4]。在一系列相关政策的支持引导下，中国农业生产托管迅猛发展，服务规模经营的经济效应逐渐显现。数据显示，截至2021年底，中国农业社会化服务组织总数达到104.1万个，农业生产托管服务粮食作物面积超过13亿亩次（1亩≈667 m2），服务小农户4303.72万户；通过农业生产托管服务，三大主粮亩均产量有所增加，亩均纯收益提高超过20%。
与以土地流转推进土地规模经营这一路径不同，农业生产托管能够在保持土地经营权分布不变的前提下[5]，补充回答“谁来种地”“如何种地”、有效缓解“种不了地”“种不好地”的问题，推动服务带动型规模经营的发展，进而破解当前“小生产”与“大市场”之间的内在矛盾[6]。从中国农业发展的特征事实看，农业生产托管克服了小农户种粮瓶颈，推动了粮食增产与提质的有机统一，逐渐成为稳固中国粮食安全战略根基的主要途径[7,8]。值得注意的是，在中国粮食生产实现十九连丰的同时，中国粮食种植业的技术效率却呈现低速下降趋势，对粮食增长表现出一定的延缓作用。在这一背景下，深入探究农业生产托管对粮食生产技术效率的影响及其作用机理，是挖掘可持续的粮食增产新机制，进一步提升中国粮食增长潜力的现实需要。
回顾已有文献，在探究粮食生产技术效率的影响因素这一问题上，国内外学者从社会经济因素、资源禀赋特征、个人和家庭特征等不同方面展开了较为深入的研究[9⇓⇓-12]。部分学者关注到农业社会化服务或农业生产性服务对粮食生产技术效率的影响作用问题，但由于研究视角、样本数据等方面的局限，关于其作用效果尚未达成一致定论。有研究认为，农业生产性服务能够实现资本对劳动的有效替代，弥补农业劳动力数量下降、技能不足等问题[2,13]；服务组织通过引入先进的生产技术，在一定程度上使农户得以克服技术采用的信息障碍[14]，推动资源要素的优化配置，进而提高粮食生产技术效率[15]。从效率差异的角度看，相较于生产力水平高的农户，生产力低于平均水平的农户更倾向于购买服务，且服务对其生产技术效率的影响程度更大[16]；产业化服务模式、以技术替代为主的生产环节服务购买对生产效率的促进作用更为显著。但也有研究表明，农业生产性服务在一定程度上与“雇工”类似，无法避免雇工效率低于家庭自用工效率的天然劣势。由于农业生产很难像工业生产一般可以实现有效监督，雇工一方面带来了劳动力成本，另一方面产生了劳动监督难题，因此生产性服务下劳动力使用方式的差异会降低农业生产效率[17,18]。
综上所述，现有文献为本文进一步研究提供了经验借鉴，但仍存在一定的不足之处，具体表现为以下几个方面：第一，在研究内容上，已有研究重点关注农业社会化服务、农业生产性服务等对粮食生产技术效率的影响作用，但是对影响路径和影响机制的分析较为缺乏；现有文献较少关注农业生产托管这一更为细化的新型农业经营方式，从托管服务参与形式、参与程度视角探究其对粮食生产技术效率影响效果的相关文献则更为少见。第二，在研究数据上，已有研究更多使用某一地区的微观调查数据进行实证分析，较少关注不同地区、不同粮食品种可能存在的差异性。第三，在研究方法上，部分研究忽略了可能存在的样本选择偏误问题，导致估计结果的准确性受到一定影响。
有鉴于此，本文主要作出以下改进：（1）在研究内容方面，构建农业生产托管影响粮食生产技术效率的理论分析框架，考察种粮农户托管服务参与行为、参与形式以及参与程度对粮食生产技术效率的影响效果，并从农药、化肥投入与技术采纳两个角度探究其作用机制。（2）在数据使用方面，运用全国14个省份的微观农户调查数据进行实证检验，探究不同区域、不同品种以及农户分化视角下农业生产托管对粮食生产技术效率影响可能存在的差异性。（3）在研究方法方面，运用逆概率加权法和逆概率加权回归调整法，尽可能克服样本选择偏误问题，进而更为准确地识别农业生产托管对粮食生产技术效率的影响效果。

1 理论分析与研究假说

从经济学逻辑看，如何将各要素投入在最大程度上转化为产出，是研究效率问题的基本出发点。就粮食生产技术效率而言，其主要指在一定投入水平和技术条件下，粮食单位面积的实际产出与要素最优化配置可能达到的最大产出之比[19]。从严格意义来看，农业生产托管不属于粮食生产过程中的投入要素，但其能够有效解决农业劳动力结构性短缺问题[20]，通过资本替代劳动缓解农业劳动力供给不足对粮食生产产生的负面影响。对于农户而言，一方面，购买托管服务使其得以将先进要素引入粮食生产过程，产生较为明显的技术进步效应；另一方面，农业生产托管能够优化粮食生产投入要素的配置结构，缩小实际产出与理想水平之间的距离，进而提高粮食生产技术效率[6,21]。需要注意的是，农业生产托管模式下可能存在的作业监督难题和道德风险问题在某种程度上会限制粮食生产技术效率的增长，但在劳动力成本不断上升和托管服务规范化水平不断提高的背景下，本文认为农业生产托管对粮食生产技术效率的影响作用仍然是正向的。一方面，对于农业经营主体尤其是分散经营的小农户而言，过高的雇工费用使其机械使用意愿增强，但农用机械较高的购置成本和较强的资产专用性导致小农户在短时间内很难加大农业投资。通过参与农业生产托管，种粮农户可以在不增加专用化固定资产投资的情况下，便捷地获取农用机械，降低由于农时延误和机械购置带来的风险损失。另一方面，政府加快推进托管服务规范化发展，例如，农业农村部制订《农业生产托管服务合同示范文本》和《农作物生产托管服务标准指引》，在很大程度上缓解了托管服务的监督难题。农业经营主体同服务组织签订合约，将服务质量与产出结果联系起来，有利于促进服务质量的提升，进而提高粮食生产技术效率[22]。
为在理论上验证农业生产托管对粮食生产技术效率的影响，本文参照Takeshima[23]的分析框架，首先假定农户在是否参与农业生产托管决策过程中，粮食产出会出现两种状态：
Y = f 1 ( I 1 ;   A )         i f   S = 1   f 0 ( I 0 ;   A )         i f   S = 0
式中：Y为粮食产出水平（kg）；fS是与投入要素IS相关的生产函数；A为影响粮食产出的特定农业生产和社会经济条件；S为是否参与农业生产托管。基于理性经济人假设，农户在效用最大化下的农业生产托管与要素投入决策取决于粮食生产的利润，也就是 m a x S ,   I SU(π)。
π = S × f 1 × I 1 ;   A - c 1 w ,   I 1 + 1 - S × f 0 × I 0 ;   A - c 0 w ,   I 0
式中：w为给定的投入要素价格（元）；cS(w, IS) 为成本函数。效用最大化下农户的预算约束可以被表示为：
g S I S ,   A ,   w ,   η ≥ 0 ,   ∀ S
式中： g S(·)为预算约束函数； η为影响农户家庭流动性的一系列因素，依据上述条件可以得出拉格朗日函数LS：
L S = U f S I S ;   A - c S w ,   I S + λ S × g S I S ,   A ,   w ,   η ， ∀ S
式中：λS为拉格朗日乘数，结合式（3）和IS的非负约束条件，对于 ∀ S，最优解I*S（星号表示解值）满足以下Kuhn-Tucker条件：（1）∂L*S/∂IS≤0；（2）I*S(∂L*S/∂IS)=0；（3）I*S≥0；（4）∂L*S/∂ λ S≥0；（5）λ*S(∂L*S/∂ λ S)=0；（6）λ*S≥0，条件（1）中的负号在I*S=0的情况下成立。在给定I*S的情况下，若U|S*=1≥U|S*=0，种粮农户会选择S*=1，反之则将选择S*=0。
Kuhn-Tucker条件取决于fS、cS、 g S、A、ω和η，其中fS、cS、 g S是外生变量A、ω、η的函数。根据上述条件，农户的生产托管与要素投入决策可以简化为以下形式：
S * = φ f S ,   c S ,   g S ,   A ,   w ,   η = φ A ,   w ,   η
I S * = ω f S ,   c S ,   g S ,   A ,   w ,   η ,   S * = ω A ,   w ,   η ,   S *
式中：φ(·) 和ω(·) 为函数形式，根据式（1）并结合式（5）和式（6），可以得出：
Y S * = f S I S * ;   A ,   S *
可见，农业生产托管服务会影响农户的最优粮食产出，进而影响粮食生产技术效率。据此，提出本文的研究假说H1：农户购买农业生产托管服务会提高粮食生产技术效率。
在长期的家庭经营过程中，不同资源禀赋条件下的农户可能会产生不同的行为目标偏好，并在要素投入与技术采纳方面诱发一定的差异性[24]。伴随着城镇化与工业化的不断推进，农村青壮年劳动力不断在地区和产业之间转移，导致了农地经营规模与农业劳动力投入的不匹配。为弥补因劳动力供给不足造成的粮食生产效率损失，农户会增加农药、化肥等资本要素的替代投入[25]。这在短期内可能会取得一定效果，但从长期来看，农业化学品的过度投入不仅会引致严重的面源污染问题，而且会使得粮食的边际产出递减、边际贡献率下降，进而在一定程度上抑制粮食生产技术效率的提高[26]。针对这一问题，在创新农业生产托管服务体系实现服务规模经营的基础上，服务组织通过大规模统一采购农资，能够有效提高市场议价能力，降低农资购买成本，缓解农业生产成本上涨问题。更重要的是，服务组织通过采用先进的生产技术和机械设备，能够优化化肥、农药等资本要素的投入结构，减少粮食生产过程中的农资使用量。具体来看，农业生产托管服务组织提供的农作物病虫害专业化防治服务，能够实现施药时间、农药种类、防治技术等的统一，不仅可以有效减少农药施用次数，而且可以最大限度地发挥规模效应，降低农药投入成本[27]；在化肥使用方面，农业生产托管将施肥环节从经营主体内部分工转为产业内部分工，服务组织基于市场监管、增加利润、降低损耗等方面的考量，会通过提高熟练程度、适时调整用量、采用先进机械等方式，实现精准施肥进而降低化肥投入成本[28,29]。
从技术采纳的角度看，基于土地细碎化和小规模家庭经营的农业生产现状，小农户获取农业技术通常表现为一定程度的被动性和消极性[13]，限制了新技术的推广应用。农业生产托管以服务形式将先进技术导入农业生产过程，能够有效提高农户采纳新技术的概率。通过农业生产托管，先进的农业技术能够被及时地推广应用，在增强新技术可获得性的同时，服务组织依托专业技术人才、先进技术装备等，能够缓解单个农户直接获取技术所面临的高成本、高风险等问题，降低农户采纳新技术的交易成本。在此基础上，服务组织通过科学的管理方式和现代化的组织制度，能够有效提高农业生产的科技含量，促进农业产出稳定增加[15]。此外，农业生产托管还具有一定的技术外溢效应[24]。托管服务组织在服务过程中发挥了人力与知识资本的传送器作用，农户通过对服务组织的借鉴学习，促使自身技术水平不断提升，推动其对新技术与新装备的需求与使用程度不断增加，进而提升农业生产技术效率[30]。
可以认为，农业生产托管影响技术效率的关键在于减少以化肥、农药为主的资本投入和增加对先进技术的应用和采纳程度。由此，提出本文的研究假说H2：农业生产托管对粮食生产技术效率的正向影响主要是通过减少农药、化肥投入和促进技术采纳来实现的。
上述理论分析表明，农业生产托管有利于提高粮食生产技术效率，但需要注意的是，这一影响作用可能会在不同条件下表现出一定的差异性。从区域视角看，不同地区的粮食生产重视程度、农业生产基础和技术、经济发展水平等存在较大差异，这种客观存在的差异特征可能会影响农业生产托管对粮食生产技术效率的提升作用。从品种视角看，不同粮食作物的生产特性、种植环境、生长周期等存在较为明显的差异，在生产托管模式下，其对稻谷、小麦、玉米生产技术效率的影响作用可能会有不同的表现。从农户分化视角看，农村劳动力大规模转移至城市部门和非农产业，能够带来就业结构与收入水平的变化进而导致农户间逐渐分化。不同类型农户粮食生产经营目的与动机的差异使其劳动投入、耕作方式、田间管理等产生差异化区分[31]，并造成农业生产托管对粮食生产技术效率的不同影响作用。综上所述，可以提出本文的研究假说H3：不同区域、不同品种以及农户分化视角下农业生产托管对粮食生产技术效率的提升作用存在异质性。据此构建农业生产托管影响粮食生产技术效率的作用机理，具体如图1所示。
图1 农业生产托管影响粮食生产技术效率的理论机制

Fig. 1 The theoretical mechanism of the impact of agricultural production trusteeship on the technical efficiency of grain production

2 研究方法与数据来源

2.1 数据来源与样本选择

本文实证分析所使用的农户数据，来自课题组2022年10月至2023年1月对黑龙江、安徽、陕西、甘肃、福建、天津等14个省份进行的“农户参与农业生产托管情况调查”，采用随机抽样的方法选择调查对象，并通过访谈形式对农业生产决策者进行调查，内容包括农户个人特征、家庭特征、农业生产托管参与情况、农业生产经营情况等方面。本次调查共获得9361份数据，剔除数据严重缺失、存在明显逻辑错误以及与事实明显不符的样本，并删除未从事粮食生产经营活动的农户样本后，得到有效样本7738份，涵盖粮食主产区、主销区和产销平衡区等不同地区，以及稻谷、小麦、玉米等不同粮食品种。

2.2 研究方法

2.2.1 粮食生产技术效率的模型设定

当前最为常用的技术效率估计方法为数据包络分析法（DEA）与随机前沿分析法（SFA）。其中，数据包络分析法无需人为设定具体的函数形式，但无法将随机误差项从函数误差项中剥离出来，不能考虑随机因素对估计结果的影响[32]；随机前沿分析法通过设定合理的具体函数形式，能够在一定程度上控制随机因素的影响。农业作为一个充满噪声的行业，极易遭受突发自然灾害的影响，因而使用随机前沿分析法估计粮食生产技术效率更为合适[33]。具体模型如下：
l n y i = l n f x i ,   α + v i - u i
式中：yi为第i个种植户的亩均粮食产量（kg/亩）；xi表示资本投入（元/亩）和劳动投入（日/亩）；α为待估系数；vi为服从正态分布的随机误差项；ui为与vi相互独立的技术效率损失项。对式（8）进行最大似然估计，则粮食生产技术效率可以表示为：
T E i = E y i | u i ,   x i E y i | u i = 0 ,   x i
式中：ui = 0表示粮食的实际产出与潜在产出相等；TEi表示粮食生产技术效率值，取值在0~1之间，取值越大表示粮食生产技术效率越高。
在确定使用SFA进行估计后，还需要设定具体的函数形式。相较于柯布—道格拉斯生产函数，超越对数生产函数的模型假设条件更为宽松，形式上更为灵活，可以减少由于函数形式设定与实际不符导致的偏差，因而其实用性更广。本文构建超越对数形式的粮食生产函数如下所示：
l n y i = α c + α k l n k i + α l l n l i + 1 2 α k k l n k i 2 + α l l l n l i 2 + α k l l n k i l n l i + v i - u i
式中：lnki、lnli表示亩均资本投入、亩均劳动投入的自然对数；αc表示常数项；αk、αl、αkk、αll、αkl分别表示各变量的待估计参数。

2.2.2 农业生产托管影响粮食生产技术效率的模型设定

考虑到农户是否购买农业生产托管服务是一种“自选择”行为，会受到个体特征、家庭特征、农业生产条件等多种因素影响，因而购买生产托管服务与未购买生产托管服务的农户之间存在差异性的初始资源禀赋条件。若不对这些因素进行识别，直接对方程进行估计，可能会产生样本选择偏误问题进而影响估计结果的准确性。已有研究多采用倾向得分匹配法（PSM）解决样本选择偏误及其带来的内生性问题，但是这一方法存在一定的局限性，例如，当处理组与控制组倾向得分的共同取值范围较小时，会丢失较多观测值，导致剩余样本不具代表性[34]。相较于PSM方法，逆概率加权法（IPW）不仅能够有效避免样本损失问题，而且在其基础上发展出的逆概率加权回归调整法（IPWRA）能够对结果变量进行模型设定，进而达到双重稳健的效果[35]。基于此，本文将主要采用逆概率加权法，分析农业生产托管对粮食生产技术效率的影响及其作用机理。
使用逆概率加权法需要两个基本的步骤，首先是估计倾向指数，也就是具有特征Xi的个体接受干预的可能性。在将样本农户分为购买农业生产托管服务（Di=1）与未购买农业生产托管（Di=0）两个类别的基础上，将是否购买农业生产托管服务作为被解释变量，运用logit模型估计农户购买生产托管服务的倾向指数p(Xi)，并将其定义为：
p X i = E D i | X i = P r D i = 1 | X i
在倾向指数得出之后，利用其进行加权，得出处理组的估计量 τ ^ A T T i p w如下：
τ ^ A T T i p w = 1 N ∑ i = 1 N Y i D i - p ^ X i 1 - p ^ X i
式中：N表示处理组的样本数量（个）； p ^ X i表示估计后的倾向指数。
在此基础上，结合IPW与回归调整法（RA），可以得到一个新的估计量 τ ^ A T T i p w r a：
τ ^ A T T i p w r a = 1 N ∑ i = 1 N Y i p ^ X i 1 + p ^ X i | D i = 1 - p ^ X i 1 + p ^ X i | D i = 0
本文依据式（12）与式（13），分别采用逆概率加权法与逆概率加权回归调整法估计农业生产托管对粮食生产技术效率的处理效应，即相较于未购买农业生产托管服务的农户，购买农业生产托管服务是否会提高粮食生产技术效率。

2.2.3 变量选取与说明

（1）结果变量
本文重点考察农业生产托管对粮食生产技术效率的影响，参照现有研究的经验[30,36]，以粮食亩均产量作为产出变量，以劳动投入、资本投入作为投入变量。其中，劳动投入以亩均劳动力投入工时进行衡量（日/亩），资本投入以亩均物质与服务费用（包括种子、化肥、农药、农膜、租赁与维修以及相关水电燃料费用）进行衡量（元/亩）。基于以上投入产出变量，采用随机前沿分析法并结合超越对数函数形式，测算粮食生产技术效率。
（2）处理变量
以是否购买农业生产托管服务为处理变量，当种粮农户在耕、种、防、收等任一环节参与农业生产托管时，将其赋值为1，并归为处理组；对未购买农业生产托管服务的农户，将其赋值为0，归为控制组。
（3）控制变量
借鉴现有文献的相关做法，本文主要选择户主个人特征、农户家庭特征、农业经营特征、托管特征、村庄特征等作为控制变量。在农业生产过程中，户主作为家庭的生产决策主体和主要劳动力，通常具有较高的家庭权威性[37]，其个体特征的差异，可能会对农业生产与托管服务购买决策造成影响。选用性别、年龄、身体状况、受教育年限、外出务工经历等作为户主个体特征的替代变量。作为一种嵌入性资源，家庭资源禀赋能够作用于农户的农业生产行为决策，进而影响农业产出。选用家庭人口、农业劳动力、家庭总收入、是否加入合作社、农业培训状况等作为家庭特征的替代变量。土地作为最为重要的生产资料之一，能够对农户农业机械利用水平产生重要影响，这种关系决定了土地资源条件是影响农业生产托管的关键因素[38]。基于此，选用承包地面积、土地地块规模、土地确权、耕地质量、耕作便利性等作为经营特征的代理变量。在村庄特征方面，主要以村庄到镇上的距离进行衡量。此外，还将其他方面的农业生产托管特征纳入控制变量，主要包括托管补贴、托管了解程度、服务获取难度、村委会组织程度等。各变量的赋值方式和描述性统计分析结果如表1所示。
表1 变量赋值方式与描述性统计

Table 1 Variable assignment methods and descriptive statistics

变量名称 赋值方式 均值 标准差
投入产出变量 粮食产量 粮食亩均产出/kg 452.85 145.57
劳动投入 粮食生产中的亩均劳动力投入工时/日 11.99 6.48
资本投入 粮食生产中的亩均物质与服务费用/元 341.11 140.16
处理变量 生产托管 是否购买农业生产托管服务：是=1，否=0 0.57 0.49
控制变量：
个体特征		 性别 户主的性别：男=1，女=0 0.86 0.35
年龄 户主的实际年龄/岁 48.49 9.54
身体状况 户主的身体状况：很不健康=1，不健康=2，一般=3，
比较健康=4，很健康=5		 4.11 0.92
受教育年限 户主的实际受教育年限/年 7.00 1.98
外出务工经历 户主是否有外出务工经历：是=1，否=0 0.54 0.50
家庭特征 家庭人口 家庭总人口/人 4.16 1.48
农业劳动力 主要从事农业的劳动力/人 1.99 0.83
家庭总收入 家庭实际总收入/万元 6.89 17.32
加入合作社 是否加入合作社：是=1，否=0 0.61 0.49
农业培训 家庭成员中是否有人接受过农业培训：是=1，否=0 0.73 0.44
经营特征 承包地面积 家庭承包地实际面积/亩 9.68 15.66
地块规模 最大地块的实际面积/亩 3.95 4.96
土地确权 土地是否确权登记颁证：是=1，否=0 0.89 0.30
土地质量 经营的耕地质量：很差=1，比较差=2，一般=3，比较
好=4，很好=5		 3.40 0.82
耕作便利性 田间道路是否方便机械行驶：是=1，否=0 0.87 0.33
托管特征 托管补贴 是否知晓或收到生产托管相关补贴：是=1，否=0 0.54 0.44
托管了解程度 对农业生产托管的了解程度：完全不了解=1，基本不
了解=2，一般了解=3，比较了解=4，非常了解=5		 3.62 1.05
服务获取难度 获取农业生产托管服务的难度如何：非常困难=1，比较
困难=2，一般=3，比较容易=4，非常容易=5		 3.26 0.96
村委会组织程度 村委会对托管参与主体间的组织协调（例如合同签订、
供需对接）程度：从不=1，偶尔=2，一般=3，比较多=4，经常=5		 3.50 1.15
村庄特征 到镇上距离 所在村庄到镇上的实际距离/km 6.93 6.34

3 结果分析

3.1 粮食生产技术效率的测算

基于随机前沿分析方法的模型参数估计结果如表2所示。数据显示，农户资本和劳动投入的估计系数在1%的水平上显著为正，表明农户资本和劳动力投入越多，粮食产出可能会越高，资本和劳动仍是影响粮食生产技术效率的关键因素。同时，农户资本和劳动投入平方项的估计系数在1%的水平上显著为负，说明资本和劳动投入与粮食产出之间存在倒“U”型关系。
表2 基于SFA的模型参数估计结果

Table 2 Model parameter estimation results based on SFA

变量 估计系数 标准误
资本投入 1.5726*** 0.2289
劳动投入 0.8171*** 0.0522
资本投入平方项 -0.2503*** 0.0354
劳动投入平方项 -0.0811*** 0.0053
资本投入×劳动投入 -0.1653*** 0.0152
常数项 2.9059*** 0.7458
对数似然值 -3295.8726
观测值/份 7738

注：投入与产出变量经过对数化处理；***表示在1%的水平上显著，下同。

表3展示的是粮食生产技术效率的测定结果。从估计结果来看，受调查农户粮食生产技术效率的均值为0.6776，超过25%的农户生产效率在0.6以下，部分农户的效率水平仍有一定的提升空间。参与农业生产托管农户的效率均值为0.6913，高于全部农户的效率均值，未参与农业生产托管农户的效率均值比整体均值低0.0181。从效率的分布情况看，多数农户的效率水平高于0.6，未托管农户生产效率在0~0.6的比例高于同区间托管农户的比例，在0.6~1区间的比例则远低于同区间托管农户的比例。可见，参与农业生产托管对粮食生产技术效率具有一定影响。
表3 农户粮食生产技术效率测定结果

Table 3 Measurement results of the technical efficiency of grain production for farmers

效率区间 全部样本
(效率均值0.6776)		 参与农业生产托管
(效率均值0.6913)		 未参与农业生产托管
(效率均值0.6595)
(0, 0.3] 431(5.57%) 160(3.61%) 271(8.19%)
(0.3, 0.6] 1535(19.84%) 811(18.32%) 724(21.87%)
(0.6, 1] 5772(74.59%) 3457(78.07%) 2315(69.94%)

3.2 农业生产托管参与决策的影响因素分析

为解决农业生产托管参与决策的样本选择偏误问题，需要对农户参与农业生产托管的条件概率拟合值进行回归分析。以是否购买农业生产托管服务为被解释变量，以户主个体特征、家庭特征、经营特征、托管特征、村庄特征等为解释变量进行回归分析，具体结果如表4所示。
表4 农户参与农业生产托管的条件概率拟合值估计结果

Table 4 Estimation results of conditional probability fitting values for farmers' participation in agricultural production trusteeship

变量名称 估计系数 标准误 边际效应
个体特征 性别 0.0091*** 0.0031 0.0015***
年龄 0.1882** 0.0803 0.0318**
身体状况 -0.1153*** 0.0321 -0.0195***
受教育年限 0.0019 0.0140 0.0003
外出务工经历 0.1089* 0.0574 0.0184*
家庭特征 家庭人口 0.1052*** 0.0210 0.0178***
农业劳动力 -0.0342 0.0374 -0.0058
家庭总收入 0.0023** 0.0010 0.0004**
加入合作社 1.1081*** 0.0580 0.1874***
农业培训状况 0.0912 0.0663 0.0154
经营特征 耕地面积 0.0003*** 0.0001 0.0001***
土地地块规模 0.0007 0.0005 0.0001
土地确权 0.0073 0.0919 0.0012
耕地质量 0.0375 0.0385 0.0063
耕作便利性 0.0154 0.0873 0.0026
托管特征 托管补贴 1.1804*** 0.0695 0.1997***
托管了解程度 0.3769*** 0.0311 0.0637***
服务获取难度 0.4871*** 0.0351 0.0824***
村庄特征 村委会组织程度 0.2202*** 0.0280 0.0373***
到乡镇距离 -0.0040 0.0045 -0.0007
地区 已控制 已控制 已控制
粮食品种 已控制 已控制 已控制
观测值/份 7738
LR统计量 2659.71***（P=0.0000）
对数似然值 -3952.67
Pseudo R2 0.2517

注：**、*分别表示在5%、10%的水平上显著，下同。

结果表明，在户主个体特征方面，户主为男性、户主年龄越大、身体状况越不好的农户家庭越有可能购买农业生产托管服务。从现实情况看，中国农村地区普遍存在以“代际分工”为基础的生计模式，农业劳动力老龄化问题日益凸显。在这一背景下，相对弱质的老年劳动力很难应对粮食生产中的各种情况，农业生产托管则成为弥补有效劳动供给不足的重要方式。相较于传统农户，有外出务工经历的农户可能具有更高的现代性，接受新事物与新技术的能力更强，因而参与农业生产托管的概率更大。
在家庭特征方面，家庭人口越多、家庭总收入越高的农户家庭，购买农业生产托管服务的可能性就越大。与未加入合作社的农户家庭相比，加入合作社的农户家庭组织化程度更高，参与农业生产托管的交易成本可能会更低。此外，农户的家庭承包地面积越大，越有可能购买农业生产托管服务，更愿意以资本替代劳动的方式，实现家庭效益的最大化。
表4的估计结果还表明，农业生产托管相关补贴、农户对托管的了解程度、托管服务的获取难度、村委会的组织程度等，对农户参与农业生产托管的行为决策存在显著影响。具体而言，相较于不知晓或未收到生产托管相关补贴的农户，知晓或收到相关补贴农户选择农业生产托管的概率会更高；对生产托管越了解、所在地区服务获取难度越低、村委会组织程度越高，农户参与农业生产托管的可能性就越大。

3.3 农业生产托管的处理效应估计

基于式（12）和式（13），本文运用逆概率加权法和逆概率加权回归调整法估计农业生产托管对粮食生产技术效率的处理效应，具体结果如表5所示。其中，逆概率加权法下控制组即未购买托管服务农户的粮食生产技术效率水平为0.6743，处理效应（ATT）为0.0169；逆概率加权回归调整法下控制组的粮食生产技术效率水平为0.6682，ATT为0.0228。两种方法估计的处理效应均在1%的水平上显著，说明未购买托管服务与购买托管服务农户的粮食生产技术效率水平存在明显差异，农户参与农业生产托管服务有利于提高粮食生产技术效率。具体而言，相较于未购买托管服务的农户，购买服务农户的粮食生产技术效率会高出约2.51%~3.40%，研究假说1基本得证。
表5 农业生产托管影响粮食生产技术效率的处理效应估计

Table 5 Estimation of the processing effect of agricultural production trusteeship on the technical efficiency of grain production

估计方法 控制组 ATT 标准误 变动率/%
IPW 0.6743 0.0169*** 0.0059 2.51
IPWRA 0.6682 0.0228*** 0.0054 3.40
其中可能的原因在于，农业生产托管能够有效减少农户在粮食生产过程中的劳动力投入，实现资本对劳动的替代。服务组织通过统一购买种子、肥料、农业机械等生产要素，有利于促进农业资源的规模化利用，降低粮食生产成本；通过引进优良品种、实行统防统治、采用先进技术等方式，能够有效改善粮食生产条件，提高粮食产出水平。此外，与小农户相比，服务组织通常拥有更先进的农业机械和生产技术，具备更专业的田间管理水平，在连片化经营方式下，其能推动服务作业的高效化和要素配置的合理化，实现服务规模经济，进而提高粮食生产技术效率。

3.4 稳健性检验

3.4.1 更换实证方法

如前文所述，农业生产托管参与决策是农户家庭自选择的结果，可能存在一定的样本选择偏误问题。逆概率加权法与逆概率加权回归调整法能够有效控制可观测变量带来的估计偏误，但对于不可观测变量导致的隐性偏差问题作用有限。为解决这一问题，本文使用工具变量估计方法和内生转换模型对农业生产托管影响粮食生产技术效率的作用效果进行稳健性检验。
考虑到种粮农户的托管服务参与决策会受其他农户同群效应的影响，本文采用除本户外的本村托管户占比这一指标作为工具变量。一方面，本村其他农户的托管参与情况会对农户托管决策产生示范和带动作用；另一方面，其他农户的托管决策对受调查农户的粮食生产技术效率不存在直接影响，满足工具变量相关和外生的必要条件。结合本村托管户占比这一工具变量，运用两阶段最小二乘法（2SLS）估计农业生产托管对种粮农户粮食生产技术效率的影响作用，具体结果如表6所示。其中，Kleibergen-Paap rk LM统计量、Kleibergen-Paap rk Wald F统计量以及DWH检验结果表明，工具变量估计方法是可行且合适的。表6结果显示，购买托管服务对种粮农户粮食生产技术效率具有显著正向影响，这与前文的研究结论是一致的。
表6 基于工具变量估计方法的稳健性检验结果

Table 6 Robustness test results based on the instrumental variable estimation method

变量 OLS 2SLS
系数 标准误 系数 标准误
是否购买托管服务 0.0288*** 0.0047 0.0492*** 0.0111
控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制
地区 已控制 已控制 已控制 已控制
粮食品种 已控制 已控制 已控制 已控制
观测值/份 7738 7738
Kleibergen-Paap rk LM统计量 — 1043.850***
Kleibergen-Paap rk Wald F统计量 — 1583.537
DWH检验 — 3.93**
基于内生转换模型的稳健性检验结果如表7所示。在反事实情景下，托管户如若未购买农业生产托管服务，其粮食生产技术效率将减少0.0352，且平均处理效应（ATT）在1%的水平上显著；未托管户如若购买托管服务，其粮食生产技术效率将增加0.0470，且平均处理效应（ATU）在1%的水平上显著。这就表明，购买农业生产托管服务对种粮农户粮食生产技术效率具有明显的提升作用，再次验证了研究假说1。
表7 基于内生转换模型的稳健性检验结果

Table 7 Robustness test results based on the endogenous switching regression model

农户类别 购买服务 未购买服务 ATT ATU
购买托管服务 0.6913（0.0004） 0.6561（0.0006） 0.0352***（0.0009） —
未购买托管服务 0.7065（0.0004） 0.6595（0.0008） — 0.0470***（0.0009）

3.4.2 更换技术效率函数形式和测算方法

前文构建了超越对数形式的粮食生产函数测算粮食生产技术效率，这里构建柯布—道格拉斯（C-D）生产函数并采用数据包络分析（DEA）方法对粮食生产技术效率进行重新测算。结果显示，基于柯布—道格拉斯生产函数测算得到的粮食生产技术效率均值为0.6649，采用DEA方法测算的粮食生产技术效率均值为0.6027，均低于超越对数函数形式下的效率值。更换函数形式和测算方法后的稳健性检验结果如表8所示。
表8 更换技术效率测算方法的稳健性检验结果

Table 8 Robustness test results of replacing the calculation method of technical efficiency

测算方法与函数形式 估计方法 控制组 ATT 标准误 变动率/%
SFA，C-D生产函数 IPW 0.6684 0.0110* 0.0060 1.64
IPWRA 0.6633 0.0164*** 0.0055 2.47
DEA IPW 0.5974 0.0175** 0.0070 2.93
IPWRA 0.5928 0.0223*** 0.0062 3.76
结果显示，C-D生产函数形式下逆概率加权法得出的控制组粮食生产技术效率水平为0.6684，ATT为0.0110，且在10%的水平上显著；逆概率加权回归调整法得出的控制组粮食生产技术效率水平为0.6633，ATT为0.0164，且在1%的水平上显著。DEA方法下逆概率加权法和逆概率加权回归调整法得出的控制组粮食生产技术效率水平分别为0.5974、0.5928，ATT分别为0.0175、0.0223，且分别在5%、1%的水平上显著。具体而言，C-D生产函数形式下购买服务农户的粮食生产技术效率比未购买服务农户高出约1.64%~2.47%，DEA方法下高出约2.93%~3.76%，再次说明农户购买服务有利于提高粮食生产技术效率。

3.4.3 更换核心解释变量

在前文采用“是否购买农业生产托管服务”作为农业生产托管代理变量的基础上，借鉴已有文献的做法[31]，将服务环节数量、托管规模、托管费用占粮食生产总成本的比例作为核心解释变量，采用Tobit模型分别估计其对粮食生产技术效率的影响作用。具体结果如表9所示，其中模型（1）、模型（2）、模型（3）分别为服务环节数量、托管规模、托管费用占比对粮食生产技术效率的回归结果。结果显示，服务环节数量、托管规模、托管费用占比均对粮食生产技术效率具有显著的正向影响，具体而言，服务环节数量越多、托管规模越大、托管费用占比越高，粮食生产技术效率水平越高，研究假说1进一步得证。
表9 更换核心解释变量的稳健性检验结果

Table 9 Robustness test results of replacing core explanatory variables

变量 (1) (2) (3)
系数 标准误 系数 标准误 系数 标准误
托管服务 0.0044*** 0.0010 0.0025** 0.0010 0.0130*** 0.0046
控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
地区 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
粮食品种 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
观测值/份 7738 7738 7738
LR统计量 225.92****(P=0.0000) 213.85****(P=0.0000) 215.63***(P=0.0000)
对数似然值 2713.8766 2707.8387 2708.7326
Pseudo R2 -0.0434 -0.0411 -0.0415

3.5 农业生产托管影响粮食生产技术效率的机制检验

在明确农业生产托管对粮食生产技术效率存在显著正向影响的基础上，需要进一步检验其影响机制和作用路径。依据前文的理论分析，本部分将继续采用逆概率加权法和逆概率加权回归调整法，以亩均化肥、农药投入和农户在粮食生产过程中的技术采纳数量（包括秸秆还田、深耕深松、轮作、测土配方、节水灌溉等）作为结果变量，估计农业生产托管的处理效应。具体结果如表10所示。
表10 农业生产托管影响粮食生产技术效率机制的检验结果

Table 10 The testing results of the mechanism of agricultural production trusteeship affecting the technical efficiency of grain production

估计方法 结果变量 控制组 ATT 标准误 变动率/%
IPW 农药化肥投入 180.1462 -12.1723*** 1.9222 -6.76
技术采纳 4.8177 0.2473*** 0.0453 5.13
IPWRA 农药化肥投入 177.7090 -10.8454*** 1.7474 -6.10
技术采纳 4.6664 0.2653*** 0.0432 5.68
表10的估计结果显示，IPW和IPWRA方法下控制组的农药、化肥投入分别为180.1462元、177.7090元，处理效应分别为-12.1723、-10.8454；两种方法下控制组的技术采纳分别为4.8177、4.6664，处理效应分别为0.2473、0.2653，且均在1%的水平显著。具体而言，相较于未购买托管服务的农户，购买服务农户的亩均农药、化肥投入会减少6.10%~6.76%，技术采纳数量会增加5.13%~5.68%。
其中可能的原因在于，在实现服务规模经营之后，农业生产托管能够增强土地经营规模扩大对农药、化肥减量化的促进作用[29]。服务组织通过规模化的农资采购，能够提高市场议价能力，降低农药、化肥等农资的采购成本；通过统一机械作业和科学施肥用药，能够有效减少农药、化肥的施用次数，降低施用量。而农业技术在农户层面的采纳作为农技推广程度的重要表现和农业技术体系构建的主要内容，不仅有利于增加粮食单位面积产量，提高粮食生产技术效率，而且有助于形成规模效应，推动地区粮食生产能力的提升[30]。托管服务组织基于技术管理能力强、技术使用成本低等优势，能够降低农户采纳新技术的交易成本和风险，并通过技术外溢效应，增加农户采纳新技术的可能性，进而提高粮食生产技术效率。
综上所述，研究假说2得到证实，可以认为，在粮食生产过程中，种粮农户购买农业生产托管服务，能够有效减少农药、化肥投入，提高技术采纳概率，进而对粮食生产技术效率产生显著的正向影响。

3.6 分析与讨论

上述实证分析结果显示，与未购买托管服务的农户相比，购买托管服务农户的粮食生产技术效率相对更高。但已有文献和现实经验的结果都表明，农业生产托管对粮食生产技术效率的影响作用，不仅会因粮食品种和所在地区而存在差异，也会因农户种植规模、兼业水平等的差异而有所不同。对此，本文从区域视角、品种视角、农户分化视角考察农业生产托管对粮食生产技术效率作用效果的异质性。具体而言，在区域与品种方面，主要是探究粮食主产区、粮食主销区、产销平衡区之间，以及水稻、小麦、玉米三大主粮之间可能存在的差异性。在农户分化方面，本文进一步将其细分为规模分化、职业分化和代际分化，其中规模分化依据农户实际种植规模，将小于30亩的农户定义为小农户，超过30亩的农户定义为规模农户；以农业收入占家庭总收入的比例来反映职业分化情况，占比越高农户兼业化程度越低；代际分化则借鉴陈美球等[39]的经验，以1975年为界，在此之前出生的为老生代农户，反之为新生代农户。依据上述分组依据，运用IPWRA方法得出的结果如表11所示。
表11 农业生产托管影响粮食生产技术效率的异质性分析

Table 11 Heterogeneity analysis of the impact of agricultural production trusteeship on the technical efficiency of grain production

分组变量 控制组 ATT 标准误 变动率/%
区域视角 粮食主产区 0.6634 0.0270*** 0.0051 4.07
粮食主销区 0.6338 0.0596*** 0.0143 9.41
产销平衡区 0.6241 0.0695*** 0.0114 11.13
品种视角 稻谷 0.6687 0.0154*** 0.0052 2.30
小麦 0.6612 0.0400*** 0.0070 6.05
玉米 0.7356 0.0304*** 0.0086 4.14
农户分化视角 规模分化 规模农户 0.6684 0.0098*** 0.0084 1.47
小农户 0.6826 0.0286*** 0.0076 4.19
职业分化 低兼业水平 0.6808 0.0163** 0.0071 2.39
高兼业水平 0.6673 0.0191** 0.0094 2.87
代际分化 老生代农户 0.6810 0.0080 0.0090 1.18
新生代农户 0.6640 0.0305*** 0.0080 4.59
表11的结果表明，购买托管服务农户的粮食生产技术效率普遍高于未购买服务的农户，再次证明了研究假说1。从区域视角看，主产区控制组的粮食生产效率相对较高，主销区次之，产销平衡区则相对较低。与之相反的是，农业生产托管对粮食生产技术效率的提升作用在产销平衡区最为明显。可能的原因在于，主产区对粮食生产的重视程度相对较高，产销平衡区的粮食生产则主要表现为自给自足，这种对粮食重要性认知的差异可能会影响政府抓粮、农民种粮的积极性，进而影响粮食生产技术效率。与此同时，主产区的粮食生产基础相对较好，主销区主要分布在东部沿海和经济发达地区，农业技术更为发达，因而相较于产销平衡区，这两个地区的粮食生产技术效率可能会更高，生产托管对效率的提升作用则可能会相对有限。
从品种视角看，不同品种、不同生产环节之间存在一定程度的可分性，导致不同粮食作物的托管强度存在一定程度的不同。调查数据显示，小麦种植户的托管比例相对较高，占比约为71.68%，水稻种植户的托管比例则相对较低。表11的结果显示，玉米的生产技术效率相对较高，但农业生产托管的效率提升作用在小麦生产中表现得最为突出。
从农户分化视角看，在经营规模方面，相较于规模农户，农业生产托管对小农户粮食生产技术效率的影响更大。可能的原因在于，规模农户的机械化水平通常比小农户更高，且规模农户很难进行精细化的田间管理，导致托管服务的影响效果低于小农户。在职业分化方面，兼业化程度低的农户粮食生产技术效率更高，但农业生产托管对高兼业化农户的效率提升作用更大。可能的原因是，兼业化程度越低的农户对农业生产的依赖程度就越高，且与兼业化程度高的农户相比，其投入农业生产的时间和精力更为充足，这就导致不同兼业程度农户的粮食生产效率存在一定差异。在代际分化方面，老生代农户的粮食生产效率高于新生代农户，但农业生产托管对其不存在显著影响。其原因可能是，老生代农户在耕作方式、种植经验等方面优于新生代农户，在生产效率已经较高的前提下，其购买托管服务主要是为了弥补劳动强度与人力投入的不足，托管服务的效率提升效果有限，研究假说3得到证实。

4 结论与政策建议

4.1 结论

本文基于全国14个省份的微观调查数据，在理论分析的基础上，运用逆概率加权法、逆概率加权回归调整法、两阶段最小二乘法、ESR模型、Tobit模型等实证检验了农业生产托管对粮食生产技术效率的影响效果。结果显示，农业生产托管参与决策受多种因素影响，是农户的一种“自选择”行为。农户购买农业生产托管服务有利于提高粮食生产技术效率，相较于未购买服务的农户，购买服务农户的粮食生产技术效率会高出约2.51%~3.40%。在作用机制上，种粮农户购买托管服务，能够有效减少农药、化肥投入，提高技术采纳概率，进而提高粮食生产技术效率。进一步分析表明，农业生产托管对粮食生产效率的提升作用在产销平衡区、在小麦生产中表现得最为明显；相较于规模农户、低兼业水平农户以及老生代农户，农业生产托管的正向作用在小规模、高兼业水平、新生代的农户群体中更为突出。

4.2 政策建议

为深入推进农业生产托管，进一步提高粮食生产技术效率，本文提出如下政策建议：
（1）健全托管服务政策支持体系。加大对农业生产托管服务组织的财政资金支持力度，适当提高项目资金补贴比例，进一步促进服务组织发展壮大。加强顶层设计，制定出台农业生产托管发展规划，明确其重点支持领域和方向。地方要坚持因地制宜原则，依据农户实际需求、粮食生产状况、自然资源禀赋等因素，科学确定本地区重点发展的托管形式，鼓励基层探索创新托管服务模式。同时，要加强基础设施建设，加快先进农机和托管服务配套设施的研发推广，积极开展面向服务组织的专业培训，为发展农业生产托管创造良好的社会环境。
（2）增强农业生产托管服务能力。坚持重点服务小农户的原则，加强典型示范引领和宣传工作，充分发挥村集体的桥梁纽带作用，鼓励引导种粮农民尤其是小农户自愿参与农业生产托管服务，强化托管服务对小农户的辐射带动作用。在此基础上，培育多元化服务供给主体，支持各类服务主体进入粮食生产领域，鼓励服务主体结合自身服务能力和优势，完善服务形式、拓宽服务范围。此外，还应引导服务主体加强交流与合作，加强服务平台建设，有效整合各类服务资源，加快服务组织的数字化、智能化进程，切实提高服务质量和效率。
（3）加强农业生产托管规范化管理。研究制定符合地方实际的服务标准，探索建立服务主体信用评价机制，适时开展项目绩效评价，对服务质量、群众满意度较差的服务组织，要予以通报并监督改正。引导服务组织合理确定托管费用，加强服务组织动态监测和服务合同监管，推广使用《农业生产托管服务合同示范文本》，明确约定服务供需双方可量化的权责，切实规范服务行为、提高服务质量。

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