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2024 , Vol. 39 >Issue 9: 2171 - 2187

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20240910

其他研究论文

农业社会化服务与耕地细碎化对耕地撂荒的影响

  • 唐宏 , 1, 2 ,
  • 梁玲婕 1, 2 ,
  • 何慧芳 1, 2 ,
  • 刘云强 , 1
展开
  • 1.四川农业大学管理学院，成都 611130
  • 2.四川省农村发展研究中心，成都 611130
刘云强（1981- ），男，四川阿坝州人，博士，教授，博士生导师，研究方向为区域管理、城镇化发展。E-mail:

唐宏（1985- ），男，四川成都人，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为农村资源配置与可持续发展。E-mail:

收稿日期: 2023-10-07

  修回日期: 2024-01-24

  网络出版日期: 2024-09-04

基金资助

四川省科技厅软科学项目(2023JDR0020)

四川省社会科学重点研究基地项目(CR2301)

收起

Impact of agricultural socialized services and cultivated land fragmentation on farmland abandonment

  • TANG Hong , 1, 2 ,
  • LIANG Ling-jie 1, 2 ,
  • HE Hui-fang 1, 2 ,
  • LIU Yun-qiang , 1
Expand
  • 1. School of Management, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China
  • 2. Sichuan Rural Development Research Center, Chengdu 611130, China

Received date: 2023-10-07

  Revised date: 2024-01-24

  Online published: 2024-09-04

Fold

摘要

弃耕抛荒行为对粮食安全战略、保障农产品供给产生严重影响。通过构建“人—地—技”理论框架，分析农业社会化服务、耕地细碎化对农户耕地撂荒行为的影响。研究表明：农业社会化服务能有效缓解耕地撂荒隐患，降低耕地撂荒程度，资本密集型的产中服务抑制效用最大。耕地细碎特征不利于农户耕地资源有效利用，抑制农业社会化服务对耕地撂荒的治理效用。因此，加大农业社会化服务宣传力度，尝试推行“荒地入股”模式盘活撂荒地，因地制宜转变细碎耕地治理措施，提升细碎耕地的农业社会化服务可行性，积极发挥各服务环节比较优势，探索新型职业农民联动机制，实现新农人与现代化农业服务平台有效对接，以期遏制耕地撂荒增长，促进现代农业发展。

关键词： 耕地撂荒; 农业社会化服务; 耕地细碎化; 调节效应

本文引用格式

唐宏 , 梁玲婕 , 何慧芳 , 刘云强 . 农业社会化服务与耕地细碎化对耕地撂荒的影响[J]. 自然资源学报, 2024 , 39(9) : 2171 -2187 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20240910

Abstract

The abandonment of farmland has an important impact on food security strategy and the supply of agricultural products. This paper constructs a theoretical framework of ''people-farmland-services'', and analyzes the impacts of agricultural socialization services and cultivated land fragmentation on the abandonment behavior of farm households' farmland. Research shows that agricultural social services can effectively alleviate the potential problem of farmland abandonment and reduce the degree of cultivated land abandonment, and the capital-intensive mid-production services have the greatest inhibitory effect. The fine fragmentation of farmland is not conducive to farming on a large scale, and even drives farmers to idle farmland resources, which inhibits the effectiveness of agricultural social services on the farmland abandonment management. Therefore, it is especially important to increase the publicity of agricultural socialized services and try to implement the ''wasteland as shares'' model to revitalize abandoned farmland. We should transform the management of cultivated land fragmentation according to local conditions, enhance the viability of agricultural socialized services for cultivated land fragmentation, exert comparative advantages of each service, actively explore the mechanism of new professional farmers and realize effective docking between new farmers and modern agricultural service platforms, which will help curb the growth of farmland abandonment and promote the development of modern agriculture.

Key words： farmland abandonment; agricultural socialized services; cultivated land fragmentation; mediating effect

中国是人口大国，保障14多亿人口粮食安全是头等大事[1]，而耕地是粮食生产的命根子，要牢牢守住18亿亩（1亩≈667 m2）耕地红线这一约束性指标[2]。20世纪90年代末，在高额农业税费负担压迫下，农户开始通过自我剥削重置家庭资源，“撂荒”逐渐成为农户生计决策的选择之一[3]。尽管撂荒对农户个体而言是理性生计决策，但从长远来看，则会加剧中国粮食安全隐患，阻碍农业农村可持续发展，一系列链式影响更是不利于社会稳定。有研究表明，仅2017年因耕地撂荒问题就导致中国粮食主产区减产约2265.6万t，损失比例高达4.69%，已威胁到中国粮食的有效供给[4]。为此，2021年农业农村部印发《关于统筹利用撂荒地促进农业生产发展的指导意见》；2023年中央一号文件再次强调统筹盘活撂荒耕地的重要性，撂荒耕地盘查、撂荒地复耕复种等工作持续开展。如何高效推进闲置耕地有序复耕至关重要。
自1978年改革开放以来，二三产业蓬勃发展吸纳了大量农村劳动力[5]，劳动力短缺、农业生产成本上升等问题使中国面临严重的耕地撂荒和粗放耕作窘境[6]。国内外学者注重从农户视角对耕地撂荒的原因和机制进行定性阐述，将撂荒成因分为微观劳动力主动撂荒、宏观收益造成被动撂荒两类。农民分化[7]、代际差异[8]及农户人力资本[9]水平差异逐渐显现，大量劳动力转移[10,11]使家庭原有劳动力结构改变，农村空心化、农民老龄化与妇女化等问题产生[12]，出现“有田无人耕”的“劳力荒”现象。农业比较效益低[13]、保护扶持政策不完善[14]、农村基础设施落后[15]、耕地资源禀赋差和种植技术使用不当[16]等问题也抑制小农经营主体种地积极性。对此，农业社会化服务作为市场分工的产物，能有效帮助农户冲破因劳动力不足、资本匮乏、技术约束而选择撂荒的壁垒[17]。已有学者通过讨论农业社会化服务对耕地撂荒的影响效果和作用机制，发现农机社会化服务依赖程度越高越能有效抑制撂荒[18]；影响作用存在区域和环节差异[19]，耕种与收割环节作用最大[20]，通过“一户多田”化零为整可有效解决耕地撂荒难题[21]。综上，已有研究为本文奠定了良好基础，然而，鲜有学者意识到耕地细碎化会以其现实性的弊端双向制约农业社会化服务与耕地经营决策，对耕地细碎化在二者关系间的交互调节效用关注不足，这为本文探讨三者之间的关系提供了可能与必要性。
耕地撂荒是农户作为理性人追求家庭综合效益最大化的行为决策，耕地细碎化很大程度体现了农户家庭耕地资源禀赋特征，农业社会化服务则为解决传统小农种植困境提供了技术支持。据此，本文从“人—地—技”三方视角展开分析，围绕农业社会化服务“技”、耕地细碎化“地”和农户耕地撂荒行为“人”进行实证分析，从整体到局部考察农业社会化服务及产前、产中、产后三类服务对农户耕地撂荒的影响，以期为农业可持续发展的区域差异政策调整提供更加有效的建议（图1）。
图1 “人—地—技”理论框架

Fig. 1 Theoretical framework of "people-farmland-services"

1 理论分析与假设提出

1.1 农业社会化服务对耕地撂荒的影响机制

种地难而弃耕撂荒隐忧所映射出的本质在于，种地并未让农户的“钱袋子”鼓起。农户的耕种目的会从单一解决温饱转换到追逐利润为导向的经济价值功能实现。列宁认为农业因地理特性的制约决定了其不能像工业一般效益递增[22]，这也表明小农祈求从农业生产中获取高额利润的可能微乎其微。那么，如何运用农业社会化服务扭转农户离地离农的局面，具体有以下几个方面（图2）：
图2 农业社会化服务缓解农户耕地撂荒的作用机理

Fig. 2 Mechanism of agricultural socialized services in mitigating the farmland abandonment by farmers

农业社会化服务可有效破解因劳动力流失导致的耕地撂荒难题。截至2022年末，中国农民工总量达2.9562亿人，其中外出就业农民工超1.7亿人①（① 中华人民共和国2022年国民经济和社会发展统计公报, http://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202302/t20230228_1919011.html.）。“男多女少，壮年优先”的农村人口流动趋势愈发明显，老人妇女组成的“9938部队”成为农业耕种的主体，优质劳动力流失导致原有耕作模式发生转变。以分工化、规范化、科学化为特点的农业社会化服务体系，有助于细化农业生产环节、打破农户与市场的信息屏障，横向联结个体农户扩大服务群体，实现集中购买、统一服务、成本均摊，为农户提供优质低价的良种化肥等农资和耕防种收等农机服务；纵向连通农业产业上下游，搭建供产销链条助力小农户融入大市场，弥补小农生产模式的缺陷，并补齐农业经营主体劳动力数量短缺和质量下降的短板，有效缓解因农户流动性约束造成的耕地撂荒，让谁来种地有了确切答案。
农业社会化服务为农户提供现代化技术支持，因地制宜攻克技术落后导致的耕地撂荒。大部分农户的耕种技巧是通过祖辈流传自成一派，这种特点在“末代农民”中更为突出，囿于农户自身文化素质和信息获取手段单一，专业知识、生产资讯等信息往往闭塞滞后，先进科学的生产技术不能很好地传播应用。不科学的耕种方式也会降低耕地质量，导致隐性撂荒。量体裁衣式的半托或全托服务精准把握农户每块耕地需求，蹲点式的种植技术指导、保姆式的市场信息提供和灵活全面的生产性贷款服务降低了劳动力资金、人力与知识资本的门槛阈值，而且由于社会化服务模式下农户还需要直接参与农资产品和生产方式选择，更加有利于调动农民保护耕地的自觉性与主动性，让农户不再因种不好地选择撂荒。据此，提出假设1。
假设1：农户采纳农业社会化服务可以有效抑制耕地撂荒问题。

1.2 耕地细碎化在农业社会化服务对耕地撂荒影响的调节机制

耕地细碎化是指具有块数多、单个面积小且分散不相邻等特性的土地利用形态[23]。相关数据表明②（② 中国农村网, http://journal.crnews.net/ncjygl/2017n/dsq/916729_20170314024915.html.），中国2亿多的农业经营户平均拥有7.5亩耕地，但户均块数却高达5.7块。四川耕地细碎化程度更为严峻，户均耕地块数超过10块，平均每块面积仅有0.45亩[24]。农地易分难统的现实问题制约着中国土地集约化利用和农业规模化生产，当农地生产负外部性愈发严重时，撂荒便成为农户看似理性的不理性选择。如前文所述，在完美状态下农业社会化服务不仅让田间地头的家庭劳动力挣脱土地束缚，技术挤出效应也让耕地得到更科学、高效的生产管理。农民增收打破旧有农地经营“规模不经济”的格局，那么农户又怎会选择撂荒耕地?事实上，耕地细碎化在两者关系中发挥着调节作用，一方面细碎的耕地抬高农业生产平均成本，无论从耕作的现实距离还是心理意愿都随着通勤成本和精力投入的增加，不断改变着农户与土地的黏性。另一方面，土地细碎插花的情况势必加大施肥、打药、灌溉等需要农机操作的服务难度，即便农业社会化服务可以介入，农用机械在面积约1亩的耕地上作业时需要浪费总作业时间的三分之一转弯或掉头[25]，越细碎的耕地其租赁服务费用也会越昂贵，价格变动反而会抑制农户购买意愿。如此一来，剥离耕地细碎化影响因素，单纯考虑农业社会化服务与耕地撂荒的内在联系，给出农业社会化服务采纳程度越高农户耕地撂荒行为和撂荒规模越小的定论有待商榷（图3）。据此，提出假设2和假设3。
图3 耕地细碎化调节效应发挥机制

Fig. 3 Mechanisms for the moderating effects of cultivated land fragmentation

假设2：耕地细碎化程度越高，农户越倾向于撂荒耕地。
假设3：耕地细碎化在农业社会化服务对耕地撂荒的影响中起到负向调节作用。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况与数据来源

四川不仅是全国粮食主产区之一，更是中国西部唯一的粮食产区，造就了“天府粮仓”这片沃野。本文数据来源于2021年课题组开展的农户及村庄微观调研，农户调研涵盖家庭特征、耕地经营、生产收支及农业社会化服务采纳等方面，村庄调研包括村庄特征、土地资源利用、农业发展状况等方面，主要访谈问题见表1。样本区包括成都邛崃市、泸州泸县、巴中南江县三地，囊括平原、丘陵、山地三种地形，每个地区按经济状况好、中、差抽取3个乡镇，各乡镇再抽取好、中、差3个行政村，每村随机抽样发放农户问卷20份，满足调研区域和样本选择的代表性和有效性。实地调研3个地区9个乡镇27个行政村，共计获得农户问卷540份，经整理筛选后剔除部分异常数值或缺失问卷，得到有效样本519份，问卷有效率为96.11%。
表1 主要访谈问题

Table 1 Key interview questions

农户访谈 行政村访谈
户主年龄 家庭全年总收入 实际经营耕地面积 本村村庄地形
户主健康状况 农业生产总收入 经营耕地地块总数 村委会距最近农资销售点距离
户主受教育年限 承包耕地面积 农作物种植种类数量 本村是否通公交或客运班车
家庭成员总数 撂荒耕地面积 种植业产前环节获得哪些服务
家庭劳动力人数 是否流转耕地 种植业产中环节获得哪些服务
家庭60岁及以上人口数 转出耕地面积 种植业产后环节获得哪些服务
家庭各成员主要从事职业 转入耕地面积 是否利用互联网获取农业生产信息

注：调研所有问题均为2020年情况。

2.2 变量设置

2.2.1 被解释变量

农户耕地撂荒决策。依据实地调研数据，选择界定更为清晰的显性撂荒，将撂荒耕地定义为一段时间内（一季或以上）没有进行任何生产行为的土地。参照现有关于耕地撂荒指标描述的文献[26]，将撂荒行为（1=撂荒，0=无撂荒）和撂荒程度（撂荒耕地面积/承包耕地面积）作为被解释变量的衡量尺度。

2.2.2 核心解释变量

农业社会化服务采纳程度。农业社会化服务相关研究中，较多采用农户购买服务总量来衡量其农业社会化服务采纳水平的高低，但这种简单加总可能无法完全体现不同农业社会化服务环节的差异[27]。据统计，样本中36.99%的农户有采纳农业社会化服务行为，但采纳数量低于三项，且此类农户多以采纳产前服务中良种、化肥等农资提供为主，农业社会化服务的实际依赖性较低。因此，本文结合农户采纳农业社会化服务各环节数量特征，将农业社会化服务依赖性划分为四类：采纳服务环节小于3项的赋值为0，3~5项的赋值1，6~10项的赋值为2，购入11项及以上则赋值为3。
此外，在考察农业社会化服务产前、产中、产后三个环节对耕地撂荒异质性影响时，借鉴已有研究计算方式[28]，将产前服务中下设的四项服务环节良种提供、化肥等农资提供、农机供应、生产性贷款，用下式表达农户对其采纳程度：
B S i = ∑ d i j 4
式中： B S i为第 i个农户采纳产前服务的程度，最终数值落入 [0,1] 区间； d i j为第 i个农户是否使用第 j个产前服务的0~1二值变量；对农户而言，生产前期物资储备妥善与否会直接影响后期播种、施肥甚至收成，因此农资、农机与资本的提供同等重要，故在式中取1/4的平均权重。
类似地，产中服务的具体八个环节为机耕、机播、机收、灌溉、植保、技术辅导、统一施肥、统一打药，产中服务采纳程度可以表述为：
M S i = ∑ m i j 8
式中： M S i表示第 i个农户采纳产中服务的程度； m i j为第 i个农户是否购入第 j个产中服务。同样，在测算产中服务采纳程度时，由于耕种活动的各个步骤环环相扣，故八个小环节权重相当，取1/8。
同理，农业社会化服务产后服务包括信息提供、产品销售、初加工三个小环节，产后服务的采纳程度可以定义为：
A S i = ∑ a i j 3
式中： A S i代表第 i个农户采纳社会化服务产后环节的程度； a i j表示第 i个家庭是否采纳第 j个产后服务。产后服务作为帮助农户实现农产品无忧变现的关键环节，从市场信息提供到拓宽销售途径及农作物初加工均发挥着举足轻重的作用，故三个小环节采纳程度的权重取1/3。

2.2.3 调节变量

选取耕地细碎化程度作为本文研究的调节变量。以亩均地块数（经营总地块数/经营耕地总面积）测算农户的耕地细碎化程度[29]。

2.2.4 控制变量

合适的控制变量可有效解决遗漏变量偏差对核心变量回归系数的干扰，因此本文立足于农户理性行为逻辑引入四类控制变量：户主特征包含户主年龄、受教育年限和健康水平；家庭特征考虑家庭人口规模、务农劳动力占比、老年人占比、家庭人均收入、农业收入占比；经营特征包括实际耕种规模、耕地转出行为、种植作物多样性；村庄特征涵盖村庄地形、是否通公交或班车以及离最近农资销售点距离。变量描述性统计结果见表2。
表2 变量含义及描述性统计（N=519）

Table 2 Variable definitions and descriptive statistics (N=519)

变量类型 变量名称 变量说明 均值 标准差
被解释变量 耕地撂荒行为 农户是否有耕地撂荒行为：0=否，1=是 0.216 0.412
耕地撂荒程度 撂荒耕地面积占家庭承包耕地总面积之比/% 11.200 26.400
核心解释变量 农业社会化服务 农户采纳农业社会化服务水平：0=(X<3)；1=(3≤X≤5)；2=(6≤X≤10)；3=(11≤X) 0.420 0.684
产前服务 测度方法见式（1）（连续型变量） 0.322 0.322
产中服务 测度方法见式（2）（连续型变量） 0.511 0.483
产后服务 测度方法见式（3）（连续型变量） 0.165 0.263
户主特征 年龄 户主受访实际年龄/岁 56.670 9.950
健康程度 户主自身健康状况：0=无劳动能力；1=差；2=中；3=良；4=优 3.385 1.098
文化水平 户主受教育年限/年 7.010 3.081
家庭特征 人口规模 家庭人口总数/人 3.923 1.652
人均收入 2020年家庭总收入/家庭总人口/元 24944.90 53029.82
农业收入占比 农业生产收入/家庭总收入/% 24.800 31.100
家庭老龄化程度 家庭年龄60周岁及以上人数/家庭总人口/% 30.200 33.800
务农就业率 家庭从事农业劳动人数/家庭劳动力总数/% 49.300 34.000
经营特征 经营耕地规模 家庭实际耕种土地面积/亩 5.356 17.703
种植作物多样性 农户种植作物种类/个 2.289 1.453
耕地转出 耕地转出情况：0=否，1=是 0.247 0.431
村庄特征 村庄地形 村庄所处地形：1=平原；2=丘陵；3=山地 2.412 0.669
交通条件 村庄是否通公交或班车：0=否，1=是 0.484 0.500
离农资销售点距离 离最近农资销售点距离/km 5.239 12.519
调节变量 耕地细碎化 亩均地块数/(块/亩) 3.464 4.158

2.3 样本特征

调研区域耕地撂荒问题较为严峻，21.40%的家庭存在不同程度的耕地撂荒行为，约11.20%的家庭耕地处于完全荒废状态。表3为样本区3县农户耕地撂荒决策、采纳农业社会化服务以及耕地细碎化的特征事实。其中，邛崃市农户耕地撂荒行为、撂荒程度以及耕地细碎化程度明显偏低，相反农户采纳农业社会化服务程度却远高于泸县和南江县。可能的解释是，邛崃市积极开展土地经营权重新分配，将细碎耕地合并实现集中连片种植，大大提升农业社会化服务可行性，有效抑制农户耕地撂荒决策选择。反观泸县耕地撂荒情况偏高的原因，复杂多变的地势起伏使得各田块空间连续性受阻，该县样本户耕地细碎程度偏高不利于农业生产，加之泸县又是四川劳务输出大县之一，农村劳动力数量短缺和相对较差的农业种植自然条件，造成泸县的农户更偏向于撂荒耕地。
表3 耕地资源配置及利用的特征事实

Table 3 Facts characterizing the allocation and utilization of farmland resources

变量 均值 邛崃市 泸县 南江县
耕地撂荒行为 0.216 0.133 0.267 0.249
耕地撂荒程度/% 11.200 9.050 12.100 11.800
农业社会化服务 0.420 0.527 0.319 0.387
耕地细碎化 3.464 2.075 3.868 2.997
样本量/份 — 165 180 174
随着农业社会化服务环节数量的增加，其采纳人数呈明显下降趋势，九成以上农户采纳农业社会化服务环节少于6项。撂荒农户采纳服务环节数量偏低，大部分集中在1~7项，最高采纳农业社会化服务项数为10。没有采纳农业社会化服务行为的34.68%的农户中，有撂荒行为的农户占32.78%，其中超半数农户撂荒一半以上的家庭耕地资源。相比之下，采纳农业社会化服务却有撂荒行为的农户，其撂荒程度则普遍较低。因此，本文着重探讨农业社会化服务采纳程度如何影响农户的撂荒行为及撂荒程度。样本区农户对15类农业社会化服务采纳情况不尽相同，采纳人数占比最高的三种服务依次为良种、化肥等农资提供、产品销售以及种植技术培训，此类服务购买成本低且相对刚需。而植保服务、灌溉服务和生产性贷款购买占比均少于6%，其余种类服务采纳人数占比大致相同，均在9%上下浮动。
控制变量中，户主平均年龄约56岁，身体状况一般偏上，平均文化程度为初中水平，这与第三次全国农业普查数据结果相近；研究区域农户家庭平均规模不足4人，家庭老龄化程度偏高，占家庭总人口的1/3，家庭劳动力未出现明显的非农就业趋势，但农业收入仅占家庭总收入的24.80%，这也印证了家庭式小农经济的症结所在；样本农户平均耕种面积约5亩，仅达到中国规模化农业生产面积标准的1/10，总体种植规模偏小，种植作物多以稻谷和玉米为主。研究区域丘陵或山地地形偏多，村庄交通通达水平一般，离最近农资销售点距离约5 km。值得注意的是，样本农户耕地细碎化程度较高，亩均地块数为3块左右，耕地细碎化很大程度制约了农户耕种行为的选择。

2.4 模型选择

本文聚焦于农业社会化服务、耕地细碎化对农户耕地撂荒决策的影响。由前文可知，在描述农户耕地撂荒决策时，分别选取农户耕地撂荒行为和耕地撂荒程度两方面进行衡量。首先，农户有无撂荒行为是典型的0~1二值分布，逻辑回归模型更加符合被解释变量的使用条件。于是，模型设定如下：
$AB{{P}_{i}}=\text{ln}\frac{AB{{P}_{i}}}{1-AB{{P}_{i}}}={{\alpha }_{0}}+{{\alpha }_{1}}AS{{S}_{i}}+\sum{{{\alpha }_{2i}}Control{{s}_{i}}+{{\gamma }_{i}}}$
式中： A B P i指农户 i选择耕地撂荒行为的概率； A S S i为解释变量，表示第 i个农户的农业社会化服务采纳程度； C o n t r o l s i则代表可能影响农户耕地撂荒行为的四类控制变量（户主特征、家庭特征、经营特征、村庄特征）； α 0为截距项； α 1与 α 2 i为待估参数； γ i为随机误差项。
其次，考虑到农户耕地撂荒程度占比是落入 [0,1] 区间的连续型变量，且数据左截断特征十分显著。故选用最为广泛的Tobit模型，估计农业社会化服务对农户耕地撂荒程度的影响，其表达式如下：
$SLA_{i}^{\text{*}}={{\beta }_{0}}+{{\beta }_{1}}AS{{S}_{i}}+\sum{{{\beta }_{2i}}Control{{s}_{i}}+{{\epsilon }_{i}}},SL{{A}_{i}}=\left\{ \begin{array}{*{35}{l}} 0,SL{{A}^{\text{*}}}\le 0 \\ SL{{A}^{\text{*}}},0<SL{{A}^{\text{*}}}<1 \\ 1,SL{{A}^{\text{*}}}\ge 1 \\ \end{array} \right.$
式中： S L A i表示第 i个农户耕地撂荒程度的直接观测变量； S L A * i为潜变量； β 0为常数项； β 1、 β 2 i为回归参数； ϵ i为随机扰动项。
根据前文理论分析可知，耕地细碎化特征影响着农业社会化服务与耕地撂荒决策两者间关系。参考温忠麟等[30]的研究，在已有模型基础上纳入耕地细碎化 L F i与农业社会化服务 A S S i的交叉项，构建如下调节效应模型：
$AB{{P}_{i}}={{\alpha }_{0}}+{{\alpha }_{1}}AS{{S}_{i}}+\sum{{{\alpha }_{2i}}Control{{s}_{i}}+{{\alpha }_{3}}L{{F}_{i}}+{{\alpha }_{4}}AS{{S}_{i}}\times L{{F}_{i}}+{{\gamma }_{i}}}$
$SL{{A}_{i}}={{\beta }_{0}}+{{\beta }_{1}}AS{{S}_{i}}+\sum{{{\beta }_{2i}}Control{{s}_{i}}+{{\beta }_{3}}L{{F}_{i}}+{{\beta }_{4}}AS{{S}_{i}}\times L{{F}_{i}}+{{\epsilon }_{i}}}$
式中： A S S i × L F i为耕地细碎化与农业社会化服务的交互项； α 3、 α 4、 β 3、 β 4分别为对应变量的待估计参数。如果交叉项 A S S i × L F i的待估计参数显著，则表明耕地细碎化的调节效用明显。

3 结果分析

3.1 基准模型结果分析

本文运用Stata 17.0软件对样本数据进行模型估计，依据共线性诊断标准[31]，变量间方差膨胀因子（VIF）均值为3.78，其余VIF值均小于10。由表4农业社会化服务对耕地撂荒行为及程度的影响4可知，农业社会化服务采纳程度对农户耕地撂荒行为及撂荒程度均在1%的水平上显著负相关，即两种估计下10个模型结果均具有稳健性。以引入全部控制变量的模型5为例，农业社会化服务采纳对耕地撂荒行为的总体效应是-0.498。同理，在Tobit估计模型10中，农业社会化服务采纳水平对农户耕地撂荒程度的变量系数为-0.127，即农户采纳农业社会化服务程度越高，农户越倾向于合理利用耕地减少撂荒程度。由此，假设1的猜想得到有效论证。
表4 农业社会化服务对耕地撂荒行为及程度的影响

Table 4 Impact of agricultural socialized services on the behavior and extent of farmland abandonment

变量 Logit估计 Tobit估计
模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6 模型7 模型8 模型9 模型10
农业社会化服务 -1.141***
(0.210)		 -0.708***
(0.213)		 -0.683***
(0.215)		 -0.610***
(0.215)		 -0.498***
(0.119)		 -0.159***
(0.017)		 -0.155***
(0.017)		 -0.161***
(0.016)		 -0.165***
(0.016)		 -0.127***
(0.015)
年龄 -0.047***
(0.012)		 -0.039**
(0.016)		 -0.039**
(0.015)		 -0.033**
(0.015)		 -0.004**
(0.002)		 -0.003**
(0.001)		 -0.003**
(0.001)		 -0.002*
(0.001)
健康程度 -0.105
(0.110)		 -0.075
(0.112)		 -0.070
(0.115)		 -0.086
(0.117)		 -0.006
(0.011)		 -0.003
(0.010)		 -0.004
(0.010)		 -0.005
(0.010)
文化水平 0.102***
(0.039)		 0.103**
(0.049)		 0.121**
(0.052)		 0.111**
(0.052)		 0.005***
(0.001)		 0.005**
(0.002)		 0.006**
(0.003)		 0.004*
(0.003)
人口规模 -0.085
(0.076)		 0.041
(0.079)		 -0.029
(0.082)		 -0.008
(0.008)		 -0.003
(0.008)		 -0.001
(0.001)
人均收入 0.000
(0.000)		 0.000
(0.001)		 0.000
(0.002)		 0.001
(0.000)		 0.000
(0.000)		 0.000
(0.000)
农业收
入占比		 -0.853**
(0.423)		 -0.790**
(0.331)		 -0.991**
(0.453)		 -0.050
(0.037)		 -0.030
(0.036)		 -0.054
(0.034)
家庭老龄化程度 0.276
(0.465)		 0.207
(0.477)		 0.337
(0.489)		 0.031
(0.044)		 0.052
(0.043)		 0.025
(0.041)
务农就
业率		 -1.073**
(0.481)		 -0.515**
(0.204)		 -0.246**
(0.119)		 -0.139***
(0.039)		 -0.088**
(0.039)		 -0.025**
(0.012)
耕地规模 0.005
(0.007)		 0.006
(0.007)		 -0.001
(0.001)		 0.001
(0.001)
耕地转出 -0.140
(0.269)		 -0.181
(0.284)		 -0.012
(0.025)		 0.006
(0.024)
种植作物多样性 -0.501***
(0.105)		 -0.540***
(0.116)		 -0.041***
(0.008)		 -0.046***
(0.008)
村庄地形 0.387**
(0.196)		 0.059***
(0.018)
交通条件 -0.276
(0.249)		 -0.022
(0.022)
离农资销售点距离 0.018*
(0.001)		 0.005***
(0.001)
常数项 -1.051***
(0.120)		 2.426**
(0.809)		 3.027**
(0.972)		 3.716**
(1.555)		 2.350**
(1.177)		 0.137***
(0.013)		 0.394***
(0.083)		 0.472***
(0.100)		 0.502***
(0.097)		 0.262**
(0.103)
R2 0.280 0.221 0.251 0.249 0.277 0.256 0.289 0.564 0.912 1.671

注：*p<0.1、**p<0.05、***p<0.01，括号中数字表示稳健性标准误，下同。

进一步地，年龄越小、受教育程度越高的户主往往因自身人力资本优势更倾向于摆脱靠天吃饭的农业生产活动，而离农选择暴露的正是土地无人种的现实困境。农户非农就业也会变相加速村庄家庭兼业化、非农化群体划分，但作为家庭土地耕种的主体，当务农劳动力流失、家庭农业人数占比降低时，农户耕地撂荒行为倾向愈加明显，撂荒程度也越大。一般来说，因非农就业等因素无法兼顾农业活动的农户可通过耕地转出避免资源闲置，同时获得一定的租金收入。然而，估计结果显示，耕地转出对农户撂荒决策作用关系并不显著。可能的解释是，对于优等耕地而言流转确实可以缓解撂荒难题，现实中由于部分劣质边际化耕地的存在[32]，即使农户有耕地转出意愿，此类经济效益较低地块也很难在市场中流转，农户不得已选择撂荒耕地，所以耕地转出变量没有显现预期结果。此外，作物种植种类较少的农户，所需农业投入时间也相对较少，季节性种植需求也使得农户更倾向于撂荒耕地。村庄地势对农户耕地撂荒行为及撂荒程度影响显而易见，尤其是丘陵、山地地区。离农资销售点越近的村庄，农户耕地撂荒可能性越低，一方面是因为居住距离更近村庄的农户购买所需农资或服务时支出成本更低，同时人来人往的农资销售点也变相成为农户获取农业前沿讯息的枢纽。
此外，由于不同经营规模农户资源禀赋积累差异，所映射出的人地关系约束可能导致农业社会化服务对规模户与小农户的作用强弱不一[33]。以追求收益为主的大规模农户往往不会轻易闲置耕地资源，而能力有限的小农户在面对效益不明的扩大规模和收入可知的非农就业中，更倾向于选择后者抽离农业撂荒耕地。值得探讨的是，农业社会化服务采纳程度对规模户和小农户的耕地撂荒决策影响效果也会有所不同吗?为验证这一猜想，借鉴徐志刚等[34]关于大规模农户划分标准，从样本中筛选出16户大规模种植农户，6户存在耕地撂荒行为，将这16份数据重复上述模型发现，农户采纳农业社会化服务程度对耕地撂荒决策在10%水平上负向显著，显著性不高可能是因为样本数量过小对模型拟合不敏感，不具备代表性，但也侧面肯定农业社会化服务采纳程度对不同承包规模农户的耕地撂荒决策影响存在差异。

3.2 调节效应分析

农业社会化服务对农户耕地撂荒决策的影响，会因耕地细碎化程度的不同而所有差异。因此，将耕地细碎化纳入模型，展示耕地细碎化与农业社会化服务采纳程度交互项的估计结果（表5）。模型1和模型4分别代表农业社会化服务、耕地细碎化对农户耕地撂荒行为及撂荒程度的影响，模型2和模型5则是在此基础上加入“农业社会化服务×耕地细碎化”交互项。出于模型变量间共线性问题的考虑，在对相关变量进行中心化处理后再次带入，分别得到模型3与模型6。
表5 耕地细碎化调节效应估计结果

Table 5 Mediating effect of cultivated land fragmentation estimates

变量名称 Logit估计 Tobit估计
模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6
农业社会化服务 -1.071***
(0.208)		 -1.045***
(0.305)		 -1.410***
(0.217)		 -0.049**
(0.020)		 -0.046**
(0.021)		 -0.059**
(0.017)
耕地细碎化 0.130***
(0.042)		 0.194**
(0.082)		 0.105**
(0.048)		 0.006***
(0.002)		 0.006**
(0.003)		 0.009***
(0.003)
农业社会化服务
×耕地细碎化		 -0.211***
(0.080)		 -0.213***
(0.080)		 -0.006*
(0.004)		 -0.012**
(0.005)
控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
常数项 2.727***
(0.167)		 2.868**
(0.185)		 2.601**
(0.130)		 0.156***
(0.016)		 0.279**
(0.130)		 0.270***
(0.016)
R2 0.115 0.197 0.203 1.196 1.726 1.789
由模型1与模型4可知，耕地细碎化在1%的水平上显著影响农户耕地撂荒行为以及撂荒程度，耕地细碎分散本质上是耕地产权细碎的映射，完整的一束产权被割裂成多束产权无疑会增加农户潜在成本，高本低效的双重挤压驱使农户撂荒耕地，当家庭耕地细碎化程度越高，农户选择耕地撂荒的意愿越明显，撂荒面积占比也越大，假设2得以证实。农业社会化服务与耕地细碎化的交互项对农户耕地撂荒行为和撂荒程度均呈负相关，这表明耕地细碎化会对两个主效应产生抑制效果，由此，假设3得以证实。

3.3 内生性问题考虑

本文重点关注农户采纳农业社会化服务对耕地撂荒的影响，但事实上农户采纳农业社会化服务程度与耕地撂荒行为决策均是农户主观意识选择，且已有文献表明，农户经济资本、土地资本等资源禀赋差异会影响其采纳农业社会化服务水平[35]，换言之，耕地经营意愿不高、能力不足的农户往往购买农业社会化服务水平偏低。考虑到关键变量间存在的双向因果关系和样本解释变量遗漏所造成的内生性问题，选取“农户是否利用互联网获取农业生产信息”作为工具变量修正可能的结果误差。一方面，农户是否借助互联网获取农业相关信息的主观意愿与耕地撂荒实际决策具有一定独立性，互联网作为低成本信息接收渠道，通过评析用户数字素养推送个性化内容，无论是农户主动查询还是无意获取农业生产信息，与农户耕地撂荒选择并无直接关联；另一方面，农户是否利用互联网获取农业生产信息与采纳农业社会化服务程度具有相关性，互联网的普及为农户提供更广泛、多样化的农业信息，农业社会化服务信息就涵盖其中，有助于增强农户对农业社会服务的认可程度，但由于数字鸿沟地域差异，当前利用互联网获取农业生产信息会抑制农业社会服务的采纳[36]。此外，调节效应也可能因内生性变量造成结果失真，为解决这一问题，本文选择农户“是否利用互联网获取农业生产信息”与耕地细碎化的交互项作为调节效应的工具变量。
根据被解释变量数据类型，分别选用IV-Probit和IV-Tobit模型进行处理，结果如表6所示。由DWH检验结果可知，模型检验P值均在1%的水平上显著，说明农户采纳农业社会化服务程度与耕地撂荒决策二者间存在明显的内生性问题，耕地细碎化的调节效应也的确受到内生性影响。核心解释变量农业社会化服务采纳程度回归结果仍然显著负向影响农户耕地撂荒决策，耕地细碎化程度对农业社会化服务抑制耕地撂荒决策存在负向影响，但工具变量法估计系数较基准模型估计系数相比显著提升，即内生性问题的存在有可能降低主效应的强度。
表6 工具变量估计结果

Table 6 Instrumental variable estimates

变量名称 IV-Probit IV-Tobit
模型1 模型2 模型3 模型4
农业社会化服务 -1.346***
(0.056)		 -1.269***
(0.040)		 -0.527***
(0.211)		 -0.431***
(0.162)
耕地细碎化 0.368***
(0.024)		 0.259***
(0.224)		 0.179***
(0.038)		 0.121***
(0.055)
是否利用互联网获取农业
生产信息×耕地细碎化		 -0.378***
(0.036)		 -0.460***
(0.040)
控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制
常数项 1.289*
(0.717)		 1.279*
(0.692)		 0.205
(0.314)		 0.511
(0.318)
DWH检验 11.49*** 12.16*** 16.59*** 10.04***
弱工具变量检测 32.72 30.61 — —

3.4 稳健性检验

为避免农业社会化服务、耕地细碎化对农户耕地撂荒决策的负向影响的偶然性，本文采用替换核心解释变量和估计模型的方法进行稳健性检验。借鉴已有研究，选取产前服务、产中服务、产后服务的采纳行为来衡量农户采纳农业社会化服务水平[27]，即购买三大环节下的任一服务则代表有此项服务的采纳行为（0=无农业社会化服务采纳行为；1=采纳任意一个环节服务；2=采纳任意两个环节服务；3=三个环节服务均有采纳）。同时，选用Probit估计和OLS估计分别代替Logit估计和Tobit估计对数据进行重新拟合（表7）。结果显示，在两种不同检验方法之下，其回归结果基本与上文一致，说明研究结论具有一定的可信度。
表7 稳健性检验回归结果

Table 7 Robustness test regression results

变量名称 替换核心解释变量 替换估计模型
Logit估计 Tobit估计 Probit估计 OLS估计
农业社会化服务 -0.841***
(0.170)		 -0.056***
(0.013)		 -0557***
(0.020)		 -0.046***
(0.019)
耕地细碎化 0.289**
(0.093)		 0.012**
(0.006)		 0.107**
(0.040)		 0.006***
(0.002)
农业社会化服务×
耕地细碎化		 -0.151***
(0.050)		 -0.006***
(0.002)		 -0.116***
(0.005)		 -0.008**
(0.004)
控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制
常数项 3.088**
(1.195)		 0.309***
(0.102)		 1.522**
(0.612)		 0.279**
(0.121)
R2 0.203 1.969 0.194 —

3.5 进一步讨论

为进一步探讨农业社会化服务生产各环节对耕地撂荒决策的异质性影响，将农业社会化服务市场提供的生产服务划分为产前、产中、产后三个环节。从采纳数量上来看（图4），农户采纳产前服务数量最多，可能是因为产前服务作为农业活动的起始环节，为农户后续生产活动提供优质良种、化肥等农用物资和金融借贷服务等基础，而产中服务和产后服务采纳农户数量依次递减。有趣的是，从农户采纳类型来看，撂荒农户采纳产中服务的人数和占比明显少于其他环节，仅占12.24%。可能的解释是，相较而言产中服务涉及服务面范围广且时间跨度长，高效率的农机耕种管收等社会化服务更加契合农户生产诉求。
图4 不同环节农业社会化服务采纳农户的耕地撂荒情况

Fig. 4 The farmland abandonment modes adopted by farmers in different links of agricultural socialized services

由表8可知，产前、产中、产后三个环节的农业社会化服务采纳对农户耕地撂荒行为及撂荒程度影响的估计系数均为负，且产中、产后环节通过1%的显著性水平检验。无论是Logit估计还是Tobit估计，产中服务对耕地撂荒的抑制性效应最强，产前服务与产后服务的作用效果逐次递减。值得注意的是，当农业社会化服务拆分成三个环节进入模型估计时，农业收入占比与农户耕地撂荒行为、撂荒程度分别在5%、10%的水平上呈现负相关。这可能是因为不同类型的农业社会化服务对农业收入贡献不一，当整体农业社会化服务采纳程度进入模型时，农业收入占比对耕地撂荒的影响被淹没，而将农业社会化服务进行精细划分后，在捕捉到家庭农业收入占比与耕地撂荒之间关系的同时，增加模型的解释力和准确性。其他控制变量对耕地撂荒行为及撂荒程度的影响结论则与表4 农业社会化服务对耕地撂荒行为及程度的影响展示的结论大致相同。
表8 不同环节农业社会化服务采纳对耕地撂荒行为及撂荒程度的影响

Table 8 Impact of different links of agricultural socialized services on the behavior and extent of farmland abandonment

变量 Logit估计 Tobit估计
模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6
产前服务 -0.739**
(0.340)		 -0.148**
(0.077)
产中服务 -0.960***
(0.212)		 -0.171***
(0.284)
产后服务 -0.450***
(0.190)		 -0.101***
(0.039)
年龄 -0.032**
(0.015)		 -0.035**
(0.015)		 -0.034**
(0.015)		 -0.002**
(0.001)		 -0.002**
(0.001)		 -0.002**
(0.001)
健康程度 -0.086
(0.117)		 -0.093
(0.118)		 -0.091
(0.116)		 -0.005
(0.009)		 -0.005
(0.023)		 -0.006
(0.010)
文化水平 -0.110**
(0.042)		 -0.113**
(0.050)		 -0.111**
(0.049)		 -0.005**
(0.002)		 -0.005**
(0.011)		 -0.005**
(0.002)
人口规模 -0.019
(0.072)		 -0.031
(0.083)		 -0.012
(0.081)		 -0.001
(0.007)		 -0.001
(0.015)		 -0.004
(0.007)
人均收入 0.001
(0.000)		 0.001
(0.000)		 0.001
(0.000)		 0.001
(0.001)		 0.001*
(0.000)		 0.001
(0.000)
农业收入占比 -0.999**
(0.452)		 -1.019**
(0.458)		 -0.996**
(0.453)		 -0.054*
(0.034)		 -0.051*
(0.119)		 -0.052*
(0.030)
家庭老龄化程度 0.266
(0.488)		 0.347
(0.492)		 0.260
(0.486)		 0.030
(0.041)		 0.025
(0.054)		 0.027
(0.041)
务农就业率 -0.264**
(0.130)		 -0.248**
(0.422)		 -0.273**
(0.101)		 -0.044**
(0.019)		 -0.041**
(0.114)		 -0.044**
(0.021)
经营耕地规模 0.005*
(0.003)		 0.012*
(0.007)		 0.004
(0.007)		 0.001
(0.001)		 0.001
(0.001)		 0.001
(0.001)
耕地转出 -0.189
(0.283)		 -0.170
(0.287)		 -0.177
(0.283)		 -0.005
(0.024)		 -0.007
(0.040)		 0.007
(0.023)
种植作物多样性 -0.520***
(0.117)		 -0.475***
(0.117)		 -0.568***
(0.115)		 -0.045***
(0.061)		 -0.045***
(0.061)		 -0.047***
(0.008)
村庄地形 0.364**
(0.181)		 0.475**
(0.199)		 0.440**
(0.194)		 0.057**
(0.026)		 0.064***
(0.029)		 0.062***
(0.018)
交通条件 -0.229
(0.250)		 -0.275
(0.251)		 -0.266
(0.248)		 -0.019
(0.018)		 -0.022
(0.064)		 -0.021
(0.022)
离农资销售点距离 0.020**
(0.010)		 0.017**
(0.008)		 0.020**
(0.010)		 0.005***
(0.001)		 0.005***
(0.003)		 0.005***
(0.001)
常数项 2.305**
(1.165)		 2.442**
(1204)		 2.190*
(1.161)		 0.264**
(0.103)		 0.258**
(0.120)		 0.261**
(0.103)
R2 0.172 0.197 0.168 1.650 1.739 1.660

4 结论与启示

本文通过梳理农业社会化服务、耕地细碎化及耕地撂荒间的关系，构建“人—地—技”理论分析框架对四川3个地区27村519份实地调研数据进行实证分析。研究发现：（1）样本区耕地撂荒农户数量较多，撂荒面积占比较高，农户采纳农业社会化服务程度偏低。对于规模户与小农户的耕地撂荒决策，农业社会化服务采纳的作用效果存在差异。控制变量中，户主年龄和文化程度、家庭务农人数占比、种植作物多样性、村庄地形、离最近农资销售点距离均不同程度影响农户耕地撂荒决策。（2）耕地细碎化的现实弊端增加耕种难度，农户“知难而退”选择闲置耕地，耕地细碎化程度影响农业社会化服务对耕地撂荒的抑制作用。（3）农业社会化服务市场的发育能显著缓解当前撂荒难题，不同服务环节的服务采纳对耕地撂荒的抑制效果存在差异。农户对产前农业社会化服务的采纳占比最高，涵盖机耕、机播、机收、灌溉、植保等资本密集型服务的产中环节对耕地撂荒的抑制效果最佳。
综上，本文得出如下几点启示：
（1）积极宣传农业社会化服务，联动推行“荒地入股”模式盘活闲置耕地。当前，中国农业社会化服务体系框架虽已初具规模，但农户实际采纳情况不容乐观。政府应加大农业社会化服务推广力度，联合当地专业合作社等自发公益性组织试点推行“荒地入股”模式，农户只需将闲置耕地入股合作社，再由合作社统一采纳农业社会化服务。科学的种植理念和高效的生产技术也让撂荒耕地焕发生机，入股分红的形式也为农户增加额外收入。
（2）因地制宜转变细碎耕地治理措施，实现规模化农业社会化服务提供。地块分散细碎是中国农村耕地资源普遍存在的问题，因此，鼓励农户在法律合理范围内互换耕地或以低租金、零租金向熟人流转耕地，有效缩减归并成本。对于难以在市场中流转的闲置耕地，积极引导农户依据地块实际情况调整种植作物结构，适当减免此类农户采纳农业社会化服务费用，避免耕地再次撂荒。田埂垄沟的阻断大大降低农业社会化服务可操性，应加大土地整治力度消除不规则田埂和沟渠，冲破物理约束方便农机服务提供；并支持农户以土地为单位与相邻农户集中连片经营，实现“小田并大田”规模化耕作，降低农业社会化服务购买成本。
（3）充分把握不同农户生产需求，发挥各服务环节比较优势。由前文可知，产中服务对农户耕地撂荒抑制效果最强，但采纳此服务环节的农户数量偏低。小农户往往出于风险考虑，生产决策更为保守。因此，应及时组建农业技术推广小组，定期提供现场指导和问题解答，让农户通过亲身体验了解农业社会化服务优势，提高服务采纳意愿。针对种植大户，可结合农户耕地经营规模、种植作物类型和购买能力等因素，采取差异化价格策略，灵活调整服务定价，提供多样化、多层次的服务选择。
（4）发挥新型职业农民带动机制，为农村培育农业专业人才。闲置耕地无论是流转还是回收归根结底仍需要主体来经营，而新型职业农民恰是题中之义。积极培育新型职业农民，借助现有成果消除农户务农效益低的固有偏见，引导农户拓宽就业选择，利用“同伴效应”留住更多本土高素质人才，依托新农人带动本土农户，提升整体人力资本水平，激发生产积极性为农业生产赋能。

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