梁杰^,1,2, 高堃^,2, 高强²1.曲阜师范大学管理学院,日照 276800
2.中国海洋大学管理学院,青岛 266100

Transaction cost, production cost, and agricultural production outsourcing: Based on the perspective of agricultural endowment adjustment

LIANG Jie^,1,2, GAO Kun^,2, GAO Qiang²1. School of Management, Qufu Normal University, Rizhao 276800, China
2. College of Management, Ocean University of China, Qingdao 266100, China

通讯作者: 高堃,男,山东青岛人,博士生,主要研究方向为农业与海洋经济。E-mail: kun_gao@foxmail.com

收稿日期:2020-09-15修回日期:2021-02-20

基金资助:

国家自然科学基金项目(71273248)

Received:2020-09-15Revised:2021-02-20
作者简介 About authors
梁杰,男,山东青岛人,讲师,主要研究方向为农业经济。E-mail: liang1jie1@163.com





摘要
农业生产环节外包是实现农业规模经济的重要途径。依据山东、河南2省6市小麦种植户调研数据,运用结构方程模型实证分析农户农地禀赋效应调节视角下外包交易成本、农业隐性生产成本对农业生产环节外包程度的影响。研究结论如下：①市场容量、资产专用性、交易不确定性和交易频率是外包交易成本的重要表现。市场容量的扩大可以降低单位面积外包交易成本,促进农业生产环节外包程度的提升;资产专用性、交易不确定性和交易频率的增强会增加外包交易成本,阻碍农业生产环节外包程度的提升。②农业生产经营风险和农业劳动机会成本是隐性生产成本的重要体现,二者均会促进农业生产环节外包程度的提升。③外包交易成本、隐性生产成本对农业生产环节外包程度的影响会受到农户农地禀赋效应的调节。在外包交易成本方面,农户农地禀赋效应会削弱市场容量对农业生产环节外包程度的促进作用,增强资产专用性和交易不确定性对农业生产环节外包程度的阻碍作用;在隐性生产成本方面,农户农地禀赋效应会增强农业生产经营风险对农业生产环节外包程度的促进作用,削弱农业劳动机会成本对农业生产环节外包程度的促进作用。④农业外包市场并不仅是一个简单的交易市场,而且是一个具有身份特征的情感市场。培育农业外包市场,需充分考虑和尊重农户的农地禀赋效应。
关键词： 农业生产环节外包;交易成本;生产成本;农地禀赋效应;农户;结构方程模型;河南;山东

Abstract
Agricultural production outsourcing is an important way to realize agricultural economies of scale. Based on the survey data of wheat growers in 6 cities of Henan and Shandong provinces, this paper empirically analyzed the impact of outsourcing transaction cost and hidden production cost on agricultural production outsourcing from the perspective of farmers’agricultural land endowment effect adjustment. The conclusions are as follows: First, market capacity, asset specificity, transaction uncertainty and transaction frequency are important manifestations of outsourcing transaction cost. The expansion of market capacity can reduce the outsourcing transaction cost of per unit area, and promote the degree of agricultural production outsourcing; The enhancement of asset specificity, transaction uncertainty and transaction frequency will increase the outsourcing transaction cost and hinder the improvement of agricultural production outsourcing. Second, agricultural production and operation risk and agricultural labor opportunity cost are important manifestations of hidden production costs. Both of them will promote agricultural production outsourcing. Third, the impact of outsourcing transaction cost and hidden production cost on the degree of agricultural production outsourcing will be regulated by farmers’agricultural land endowment effect. In terms of outsourcing transaction cost, farmers’agricultural land endowment effect will weaken the promotion of market capacity on the degree of agricultural production outsourcing, and enhance the hindrance of asset specificity and transaction uncertainty on the degree of agricultural production outsourcing; In terms of hidden production cost, farmers’ farmland endowment effect will enhance the promotion of agricultural production and operation risk on the degree of agricultural production outsourcing, and weaken the promotion of agricultural labor opportunity cost on the degree of agricultural production outsourcing. Fourth, Agricultural outsourcing market is not only a simple trading market, but also an emotional market with identity characteristics. To cultivate the agricultural outsourcing market, we should fully consider and respect the agricultural land endowment effect of farmers.
Keywords：agricultural outsourcing;transaction cost;production cost;farmland endowment effect;farming households;structural equation model;Henan Province;Shandong Province


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本文引用格式
梁杰, 高堃, 高强. 交易成本、生产成本与农业生产环节外包——基于农地禀赋效应调节视角[J]. 资源科学, 2021, 43(8): 1589-1604 doi:10.18402/resci.2021.08.07
LIANG Jie, GAO Kun, GAO Qiang. Transaction cost, production cost, and agricultural production outsourcing: Based on the perspective of agricultural endowment adjustment[J]. RESOURCES SCIENCE, 2021, 43(8): 1589-1604 doi:10.18402/resci.2021.08.07

1 引言

农业供给侧改革的重中之重是解决导致成本过高的短板问题^[1],小农经营格局的固化以及农村劳动力城镇转移是农业成本居高不下的重要原因,规模经营是今后中国农业实现降本增效的重要途径^[2]。一直以来,通过农地的流转集中以实现规模经济,被视为是化解中国农地“均包制”及其小规模、分散化和低效率经营格局的重要策略^[3]。然而,一方面,农地流转面临技术约束和合约监督执行等交易成本的限制;另一方面,农地实现规模经济的前提是保证资本、技术、企业家能力等要素与之高度匹配,否则极易产生“规模不一定经济”的现象^[4]。此外,农民的“乡土情结”使之对土地具有较强控制偏好,农地流转沦为“小农”的复制,进一步降低了农地经营效率。由此得到的现实反差是,农地流转的高潮并没有随着政策的推行而到来,人们预期中的大规模流转和规模经营并未出现^[5,6]。因此,实现农业规模经济需在尊重农民“乡土情结”基础上,充分注重多要素投入的均衡匹配。

分工是报酬递增得以实现的关键,在农地规模经营面临困境的现实格局下,农业生产环节外包通过服务型规模经营为促进农业规模经营提供了一个新思路^[7,8,9]。农业生产环节外包是指为提升农业产出效率和家庭整体福利水平,农户（或其他农业发包主体）根据自身实际生产需求,将具有可分离性的农业生产环节的作业内容和过程交由更具专业化和比较优势的生产大户、专业服务队或农业合作社等主体完成,并向其交付一定交易报酬的分工行为^[10],其本质是农业生产经营活动的内部分工^[11]。分工不可避免地会产生额外交易成本,农户的农业生产环节外包程度取决于购买外包服务与自我作业的净收益值的比较,由于产出是投入的函数,外包服务与自我作业在产出方面没有显著差异,农户的外包决策归根结底受制于对外包交易成本和自我生产成本的权衡。正如Coase^[12]所言,企业的规模经济由企业外部（市场）交易费用与企业内部管理成本共同决定。然而“科斯定理”的成立隐含着一个重要假定：产权主体对其拥有的产权客体是“冷酷无情”的。现实生活中农户普遍存在损失规避心理,对农地有着天然的情感依赖。农户对其所拥有的农地的价值判定通常高于农地实际价值,即农户普遍存在农地禀赋效应^[13],农户在外包决策中对成本的衡量无疑会受到农地禀赋效应的影响。将农地禀赋效应因素嵌入农户外包决策模型,显然更能有效捕捉和审视农户外包决策的心理动机和行为特征。基于此,本文试图分析农地禀赋效应调节下的交易成本与生产成本对农业生产环节外包的影响。

2 文献述评

2.1 外包中的交易成本与生产成本

****们对外包的交易成本问题作了较为深入的研究。Smith^[14]在《国富论》中提出了著名的“斯密定理”：分工是经济增长的源泉,分工能够通过市场来协调,分工程度取决于市场容量。市场容量可以理解为交易密度,高交易密度可以降低单位外包交易成本,进而促进利益主体的外包决策^[15]。然而在扩大交易密度来增加市场容量的过程中,会因为交易半径的扩大而耗散分工带来的经济性^[16]。Williamson^[17]提出了一个测量交易费用的方法,他把交易特性刻画为资产专用性、交易不确定性与交易频率3个维度,由此构建了“分立的结构选择”的分析范式,称为“威廉姆森交易范式”。资产专用性是指用于特定用途后被锁定很难再用作其他用途的资产特性,意味着一些资产对于一个企业所具有的重要价值的程度^[18]。事实证明,资产专用性显著促进了利益主体的外包服务决策^[19]。交易不确定性是指随机发生的或由于信息不对称导致的交易过程不可预测性或机会主义行为。研究发现,交易不确定性会导致企业利益主体外包交易活动的收缩^[20]。交易频率是指某项交易活动在整个交易过程中的交易次数,反映了交易活动的经常程度^[21]。交易频率越高的利益主体越倾向于借助外包产业组织开展生产活动^[22]。在外包生产成本问题的研究上,胡新艳等^[4]认为隐性生产成本是企业或农户决定外包与否的重要参考因素,生产经营风险和劳动机会成本是隐性生产成本的两个主要表现。

2.2 农地禀赋效应

禀赋效应是指当个人拥有某项物品时,他对该物品价值的评价要比没有拥有之前显著增加^[23]。人们普遍存在损失规避心理,为了规避损失可能带来的痛苦,卖者倾向于提高卖价,买者则倾向于降低买价^[24,25]。简单地说,就是“失”和“得”并不具有等同的“边际效应”^[26]。禀赋效应的强弱通常用意愿卖价（WTA）和意愿买价（WTP）的比值反映,比值越大,禀赋效应越强^[27,28]。在禀赋效应的成因上,Hanemann^[29]认为缺少替代品可能是物主对物品形成禀赋效应的重要理由,Kling等^[30]则认为商品本身的交易属性和人们的交易经验决定了禀赋效应的强弱。如果物品越接近于非市场性质商品,则人们越难获得市场经验,禀赋效应也就越强。正如Tunel等^[31]的判断：人们对公共产品比对私人物品具有更强的禀赋效应。对于农地而言,农业生产和社会保障功能使之具有“风险规避”的意义,特殊的农耕文化传统以及“耕者有其田”的心理情感依赖使之成为难以替代的人格化财产。因此农民对农地具有天然的禀赋效应^[32]。在农地确权、禀赋效应与农地经营权流转的关系上,罗必良^[26]认为农地确权在提升农户产权强度的同时,有可能因土地的人格化财产特征而强化“禀赋效应”,并进一步因“产权身份垄断”与“产权地理垄断”而加剧对经营权流转的抑制。而王士海等^[33]和李虹韦等^[34]则提出相反的观点,他们认为农地确权会通过稳定农民对农地流转收益的预期,降低禀赋效应存在性,进而推进农地流转市场的发育。

综上所述,学界对外包成本问题和农地禀赋效应问题作了较为深入的研究,但尚无从农地禀赋效应调节视角探究交易成本、生产成本对农业生产环节外包影响的相关文献。此外,从微观层面量化农业生产环节外包程度的研究尚不多见。虽然部分****尝试采用是否外包、外包环节数、外包支付费用等指标代表农业生产环节外包程度^[35,36],但所用指标局限于外包数量维度,缺乏外包可得性、外包满意度等外包质量维度的现实考虑。鉴于此,本文在拓展农业生产环节外包测量维度的基础上,尝试将心理文化因素嵌入农户外包决策模型,探究农户的农地禀赋效应在交易成本、生产成本影响农业生产环节外包过程中的调节作用,透析农户在农业外包决策中的心理动机和行为特征,为更好地引导农户的农业外包决策、实现农业服务规模经济提供理论支撑和现实依据。

3 理论假说

3.1 固化的小农经营格局：“斯密定理”再阐释

斯密认为市场容量有利于分工深化进而实现服务规模经济。现代农业技术的发展有利于打破早期农业天然的内生性障碍,增加农业生产的迂回程度,拓展农业分工空间^[21],因此有理由相信“斯密定理”在农业生产领域同样适用。交易密度决定市场容量,交易密度越大,市场容量就越大,单位面积的外包交易成本就越低。区域专业化是交易密度的重要衡量指标,可以用田地规模和田地块数的比值表示。田地规模越大、田地块数越少,区域专业化程度越高,单位面积的外包作业成本和难度就越低。一方面,这有利于提升农户对外包的采用频率和采用强度;另一方面,有利于促进外包服务商开展高质量外包作业,提升农户对外包质量的评价,从而促进整个农业生产环节外包程度的提升。然而农户的“惜地”与高估其拥有的农地价值的心理会使其维持和固化现有的生产经营格局,限制其田地规模和田地块数的调整,从而削弱了市场容量对农业生产环节外包程度的促进作用。因此,市场容量对外包程度的影响可能受到农户农地禀赋效应的负向调节。基于此,本文提出理论假说：

H_1a：农业外包市场容量的扩大会促进农户农业生产环节外包程度的提升。

H_1b：农业外包市场容量对农户农业生产环节外包程度的影响受到农地禀赋效应的负向调节。在其他条件不变时,农户的农地禀赋效应越高,农业外包市场容量对农业生产环节外包程度的促进作用越微弱。

3.2 人格化交易市场：嵌入情感的威廉姆森交易范式

威廉姆森交易范式的一个重要特点是假定交易参与者具有明晰的产权且具有同样的交易意愿^[37],显然,该范式忽视了交易主体的禀赋效应差异。农户不同的农地禀赋效应使其进行交易的意愿程度不同,进而影响到其外包决策交易成本的考量。

资产专用性包括物质资产专用性和人力资产专用性。在农业生产领域,物质资产专用性是农户进行持久投资而形成的实物资产,只有与某种特定用途相结合时才有价值。在某种农作物生产过程中,农户为了提高生产效率,投资购置与该农作物生产属性相匹配的农业机械或设施。这些机械或设施往往只适用于该农作物生产,改作其他用途的可能性较小,因而形成了物质资产专用性^[38]。人力资本专用性是农户在长期从事某种农作物生产过程中,为了提高农业生产效率,专一地通过参加技术培训或“干中学”,学习相关知识并积累经验,反映了农户的农业生产经营能力^[39],同时也使农户转换从事其他产业或行业的成本与困难程度增加^[40]。因此,物质、人力等资产专用性在生产用途上具有较强的“套牢”效应,这一方面会降低农户对外包的采用频率和采用强度;另一方面会限制外包市场的培育,降低农户对外包质量的评价,从而阻碍整个农业生产环节外包程度的提升。而具有较高农地禀赋效应的农户为规避承包方作业过程中的机会主义行为,更倾向于采用现有资产进行自我劳作,从而加剧了资产专用性对农户农业生产环节外包程度的阻碍作用。相比于低农地禀赋效应农户,高农地禀赋效应农户资产专用性对农业生产环节外包程度阻碍作用的边际效果可能更显著。基于此,本文提出如下理论假说：

H_2a：资产专用性的增强会阻碍农户农业生产环节外包程度的提升。

H_2b：资产专用性对农户农业生产环节外包程度的影响受到农地禀赋效应的正向调节。在其他条件不变时,农户的农地禀赋效应越高,资产专用性对农业生产环节外包程度的阻碍作用越显著。

交易不确定性包括环境不确定性和行为不确定性两个方面。环境不确定性是指随机发生的不确定性问题,行为不确定性是指信息不对称带来的机会主义行为问题。在农业生产领域,由于各环节的农业生产活动时间都较短,环境不确定性对服务外包交易的影响可以忽略不计,由信息不对称导致的行为不确定性对农户服务外包决策影响显著。信息不对称主要体现在生命节律与现场处置特性导致对劳动质量的监督困难^[21]。较大的外包作业监督难度在增加农户信息搜寻成本的同时还会滋生承包方的道德风险,这一方面会降低农户对外包的采用频率和采用强度;另一方面会降低农户对外包质量的评价,从而阻碍农户农业生产环节外包程度的提升。而具有较高农地禀赋效应的农户具有较强的土地控制偏好,为尽可能降低外包作业过程中对田地质量的损坏,对承包方的外包作业行为和效果监督更严格,从而加剧了交易不确定性对农户的农业生产环节外包程度的阻碍作用。相比于低农地禀赋效应农户,高农地禀赋效应农户交易不确定性对农业生产环节外包程度阻碍作用的边际效果更显著。基于此,本文提出理论假说：

H_3a：交易不确定性的增强会阻碍农户农业生产环节外包程度的提升。

H_3b：交易不确定性对农户农业生产环节外包程度的影响受到农地禀赋效应的正向调节。在其他条件不变时,农户的农地禀赋效应越高,交易不确定性对农业生产环节外包程度的阻碍作用越显著。

交易频率反映了交易活动的经常程度。如果某主体反复需要某项交易活动,那么利用市场的交易费用就会因存在多次重新签订协议成本而过高。在农业生产领域,某项农业生产活动如果需要多次劳作,一方面会导致外包作业的交易成本成倍增加,农户对外包的采用频率和采用强度变低;另一方面外包服务商会因多次外包作业而产生懈怠心理或机会主义行为,进而会降低农户对外包质量的评价,从而阻碍农户农业生产环节外包程度的提升。而具有高农地禀赋效应农户对承包方的外包作业质量可能更“挑剔”,致使其交易频率对农业生产环节外包程度阻碍作用的边际效果强于低农地禀赋效应农户。基于此,本文提出理论假说：

H_4a：交易频率的增加会阻碍农户农业生产环节外包程度的提升。

H_4b：交易频率对农户农业生产环节外包程度的影响受到农地禀赋效应的正向调节。在其他条件不变时,农户的农地禀赋效应越高,交易频率对农业生产环节外包程度的阻碍作用越显著。

3.3 生产成本影响外包：一个新角度

农业分工不仅取决于环节外包所面临的交易费用,还取决于不同生产环节隐含的生产成本,主要表现在农业经营风险和农业劳动机会成本^[4]。在风险方面,农业生产经营面临着自然和社会经济双重风险,在自身生产能力难以克服生产经营风险时,农户会通过外包实现风险转移。因此,农业生产经营风险会促进农户农业生产环节外包程度的提升。相比于低农地禀赋效应农户,高农地禀赋效应农户为有效规避生产经营风险对地力和产出造成的损害,选择农业生产环节外包的意愿可能更强烈,农业生产经营风险对其农业生产环节外包程度促进作用的边际效果可能更显著。农业劳动机会成本是影响农业生产的隐成本,是指农村劳动力放弃的最高收入。农户家庭劳动力富余程度、家庭成员的非农务工工资水平和非农务工经历是农业劳动机会成本的主要表现形式,家庭劳动力富余程度越低、家庭成员非农务工工资收入越高、家庭成员非农务工经历越丰富,农业劳动机会成本越大。农业劳动机会成本较大的家庭对农业收入的依赖性较弱,其“离农”倾向明显,因此农户在产生农业劳作需求时通常倾向于采用外包方式开展作业;与此同时,劳动机会成本较高的农户非农收入占比较高,其对外包的可负担程度较高,也愿意采用服务效果更好的外包供给商开展外包作业,从而使其外包程度较高。因此,劳动机会成本会促进农户农业生产环节外包程度提升。然而农地对于农民而言是一种不可替代的人格化财产,具有较高农地禀赋效应的农户会将农地劳作视为身份象征或精神寄托。这种对农地的心理感知和价值认同会一定程度阻碍家庭劳动力的非农输出。为尽可能减少农业生产的沉没成本,作为理性经济人的农户会选择参加农业生产而非农业外包。因此,相比于低农地禀赋效应农户,高农地禀赋效应农户机会成本对农业生产环节外包程度促进作用的边际效果可能更微弱。基于此,本文提出如下理论假说：

H_5a：农业生产经营风险的增加会促进农户农业生产环节外包程度的提升。

H_5b：农业生产经营风险对农户农业生产环节外包程度的影响受到农地禀赋效应的正向调节。在其他条件不变时,农户的农地禀赋效应越高,农业生产经营风险对农业生产环节外包程度的促进作用越显著。

H_6a：农业劳动机会成本的增加会促进农户农业生产环节外包程度的提升。

H_6b：农业劳动机会成本对农户农业外包程度的影响受到农地禀赋效应的负向调节。在其他条件不变的时,农户的农地禀赋效应越高,机会成本对农业生产环节外包程度的促进作用越微弱。

基于理论假说,本文构建交易成本、生产成本对农业生产环节外包程度的影响路径以及农地禀赋效应在影响路径中的调节作用机理框架（图1）。

图1

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图1影响路径与调节作用机理框架图

Figure 1Framework of influence and regulation mechanisms

4 数据来源、变量设置与模型建构

4.1 数据来源

本文数据来源于2020年3—9月对河南省新乡市、商丘市、驻马店市,山东省菏泽市、德州市、青岛市小麦种植农户的调研。6市均是小麦主产区,小麦是中国的三大主粮之一,而现有关于中国农户农业外包问题的研究主要以水稻为例,因此以小麦种植户为对象来研究农业生产环节外包问题既有现实可行性又有迫切需求性。调研采用四阶段随机抽样的方法,首先按照调查区域居民人均纯收入水平,在每个市随机等距抽取2个区县（市）,然后在每个区县（市）随机抽取3个乡镇,每个乡镇随机选取3个村庄,每个村庄中随机抽取5~6个小麦种植户。课题组共发放541份问卷,有效问卷493份,问卷有效率达91%。

4.2 变量设置

4.2.1 交易成本、生产成本与农地禀赋效应

各变量测度题项含义、赋值说明信息见表1。

Table 1
表1
表1外生潜变量和调节变量测度题项与赋值说明
Table 1Description and value assignment of exogenous latent variables and moderator variables

潜变量与调节变量	观测变量	测度题项	赋值说明
市场容量	区域专业化程度	经营规模与小麦地块数的比值	取绝对值
	田间交通条件	麦田田间交通情况评价	很差=1,较差=2,一般=3,较好=4,很好=5
	连片种植程度	与其他农户麦田的距离	很远=1,较远=2,一般=3,较近=4,很近=5
资产专用性	家庭农机设备价值	家庭农机设备价值/万元	取绝对值
	务农年限	户主小麦种植年限	取绝对值
	技术培训参与次数	户主参与小麦生产培训次数	取绝对值
交易不确定性	外包监督难易度	外包作业质量监督评价	很容易监督=1,较容易监督=2,一般=3,较难监督=4,很难监督=5
	外包作业复杂度	承包方作业的复杂程度	很简单=1,较简单=2,一般=3,较复杂=4,很复杂=5
	外包作业监督人数	监督外包时投入的人数	取绝对值
交易频率	重复作业环节数量	重复作业的环节数量/个	取绝对值
	平均重复作业次数	所有环节平均重复作业次数	取绝对值
	小麦市场化程度	小麦有多少是用于销售	全部消费=1,消费多于销售=2,消费与销售持平=3,销售多于消费=4,全部销售=5
生产经营风险	面临的自然风险	自然风险严重程度	没有或很小=1,较小=2,一般=3,较严重=4,很严重=5
	面临的技术风险	技术风险严重程度	没有或很小=1,较小=2,一般=3,较严重=4,很严重=5
	劳动细心度	小麦生产细心程度	很不细心=1,较不细心=2,一般=3,较细心=4,很细心=5
劳动机会成本	农业劳动力富余程度	劳动力总数与农业劳动力数量之比	取绝对值
	非农务工水平	非农收入与总收入之比	取绝对值
	非农务工经历	家庭近3年外出务工劳动力人数	取绝对值
农地禀赋效应	农地转出转入价格差异	意愿卖价与意愿买价之比	取绝对值

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交易成本方面：①市场容量。Smith^[14]认为市场范围的大小取决于运输条件;罗必良^[21]认为提升交易密度不仅取决于农户的区域专业化,还取决于多个农户的同向专业化。倡导多个农户之间连片种植,能够在缓解分工深化所面临的市场容量约束的同时,降低服务交易成本对分工经济的耗散。因此,采用区域专业化程度、田间交通条件和连片种植程度3项观测变量。②资产专用性。家庭农机设备价值体现了农户物质资产专用性;务农年限和技术培训参与次数则反映了农户务农经验,体现出农户的人力资产专用性^[41]。③交易不确定性。除了农户对外包作业监督难度的自我感知外,外包作业复杂度和外包作业监督人数也可以反映农户对外包作业监督的难度大小。外包作业越复杂、外包作业监督人数越多,说明农户对外包作业监督的难度越大,农业生产环节外包的交易不确定性也就越大。基于此,本文同时选取外包作业监督难度、外包作业复杂度和外包作业监督人数作为交易不确定性的观测变量。④交易频率。由于本文研究的是涵盖所有生产环节的整体农业外包程度,因此在交易频率考量上也是运用所有生产环节的总作业频数予以表示。重复作业环节数量、平均重复作业次数均可以反映总作业频数大小。此外,陈思羽等^[42]认为小麦市场化程度越高,农户在小麦生产中的作业频率就越高,因此,采用重复作业环节数量、平均重复作业次数和小麦市场化程度3项观测变量。

生产成本方面：①生产经营风险。自然风险和技术风险是农户劳作普遍面临的生产经营风险。此外,农户的劳动细心度体现了农业生产劳动操作的难度,也可以在一定程度上反映农业生产经营风险的大小。农户在劳作中越细心,说明劳动操作的难度越大,面临的农业生产经营风险就越高^[4]。因此,选取面临的自然风险、面临的技术风险和劳动细心度3项观测变量。②劳动机会成本。采用农业劳动力富余程度、非农务工水平和非农务工经历3项观测变量。

借鉴多数****的做法^[32,33,37],农地禀赋效应界定为农地转出转入价格差异。

4.2.2 农业生产环节外包程度

本文根据农业生产环节外包特点和测度需求,从外包数量和外包质量两个维度选取衡量农业生产环节外包程度的相关变量。外包数量维度包括外包频率和外包强度两项观测变量¹ (1 外包频率和外包强度已经包含了某一环节是否外包以及外包环节数量的概念。如果某一生产环节的外包强度或外包频率为0,说明农户在该农业生产环节没有采取农业外包;反之,农户则在该生产环节采取了农业外包,进而可以进一步判断农户一共在多少生产环节采取了农业外包。因此,本文在外包数量维度没有选取“某生产环节是否外包”和“外包环节数量”变量。);外包质量维度方面,本文借鉴Thomas等^[43]的服务可及性模型,结合农业生产环节外包自身特点,选取外包可达性、外包可负担性、外包可用性（有效性）、外包适应性（满意度）4项观测变量。具体见表2。

Table 2
表2
表2农业生产环节外包程度潜变量与观测变量
Table 2Latent variables and observation variables of agricultural service outsourcing degree

潜变量	观测变量	测度题项	赋值说明
外包程度（机耕、播种、追肥、灌溉、撒药、收割6个生产环节的平均值）	外包频率	该环节外包次数占该环节劳作总次数的比重	取绝对值
	外包强度	该环节外包费用占该环节投入总费用的比重	取绝对值
	外包可达性	农户获取该环节外包服务的难易程度	很难获取=1,比较难获取=2,一般=3,比较容易获取=4,很容易获取=5
	外包可负担性	农户对该环节外包价格的可负担程度	价格过高、难以负担=1,价格较高、比较难负担=2,一般=3,价格较合理、比较容易负担=4,价格很合理、很容易负担=5
	外包可用性	农户对该环节外包作业有用程度的评价	很没有效果=1,比较没效果=2,一般=3,比较有效果=4,很有效果=5
	外包适应性	农户对该环节外包作业的整体满意度	很不满意=1,比较不满意=2,一般=3,比较满意=4,很满意=5

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4.3 模型建构

采用结构方程模型研究交易成本、生产成本对农业生产环节外包程度的影响路径。具体模型构建如下：

（1）Y=ΑY+ΒX+ζ
（2）y=ΛyY+εx=ΛxX+δ
其中,式（1）为潜变量间的结构方程, Y、X分别表示内生潜变量和外生潜变量矩阵, Α表示反映内生潜变量之间关系的路径系数, Β表示反映外生潜变量之间关系的路径系数, ζ为结构方程残差项;式（2）为反映观测变量与潜变量关系的观测方程, y、x分别表示内生观测变量和外生观测变量矩阵, Λy表示内生观测变量在内生潜变量上的因子载荷矩阵, Λx表示外生观测变量在外生潜变量上的因子载荷矩阵, ε、δ分别表示内生变量观测方程和外生变量观测方程的残差项。

4.4 稳健性检验方法

本文采用非标准化系数Z检验来判断农地禀赋效应在各潜变量对外包程度的影响中是否具备显著的调节作用。非标准化系数Z计算公式如下：

（3）Z=p-qsep2+seq2
式中：p、q分别表示高农地禀赋效应和低农地禀赋效应下各个潜变量对农业生产环节外包程度的影响非标准化系数, sep、 seq分别表示高农地禀赋效应和低农地禀赋效应下各个潜变量对农业生产环节外包程度影响的标准误。

5 结果与分析

5.1 数据检验

5.1.1 信度与效度检验

为保证问卷以尽可能小的计量误差收集到所需信息,保证数据和结果的可靠性,本文对问卷进行信度效度检验。通过每个观测变量的题目信度（SMC）和每个潜变量的组合信度（CR）两项指标测量量表的可信度。由表3可知,样本每个观测变量的题目信度均大于0.25,表明每个观测变量均较为可信;每个潜变量的组合信度（CR）均大于0.7,表明每个潜变量具有较好的内部一致性,可见研究量表具有较高的信度水平。问卷效度包括内容效度和结构效度两方面。对于内容效度的测度,本文在量表设计过程中参阅大量国内外权威文献,每项变量和指标均具有较科学的理论支撑,并请中国海洋大学、南京农业大学、中国农业科学院等单位的该领域农业经济专家予以讨论审定,有效保证了量表的内容效度。结构效度包括收敛效度和区别效度。采用平均方差萃取量（AVE）测量量表的收敛效度（表3）,量表各潜变量平均方差萃取量（AVE）均大于0.5,表明量表具有较高收敛效度;采用相关分析方法测量量表的区别效度（表4）,各潜变量平均方差萃取量（AVE）的根号值均大于不同潜变量间的相关系数,表明量表具有较高区别效度。

Table 3
表3
表3量表信度与效度检验
Table 3Reliability and validity of the scale

潜变量	观测变量	因素负荷量		题目信度		组成信度		收敛效度
		STD		SMC		CR		AVE
市场容量	区域专业化程度	0.625		0.391		0.814		0.598
	田间交通条件	0.858		0.736
	连片种植程度	0.817		0.667
资产专用性	家庭农机设备价值	0.593		0.352		0.858		0.676
	务农年限	0.920		0.846
	技术培训参与次数	0.911		0.830
交易不确定性	外包监督难易度	0.889		0.790		0.848		0.662
	外包作业复杂度	0.946		0.895
	外包作业监督人数	0.548		0.300
交易频率	重复作业环节数量	0.998		0.996		0.939		0.839
	平均重复作业次数	0.933		0.870
	小麦市场化程度	0.806		0.650
生产经营风险	面临的自然风险	0.762		0.581		0.792		0.565
	面临的技术风险	0.863		0.745
	劳动细心度	0.607		0.368
劳动机会成本	农业劳动力富余程度	0.634		0.402		0.720		0.463
	非农务工水平	0.647		0.419
	非农务工经历	0.754		0.569
外包程度	外包频率	0.917		0.841		0.977		0.876
	外包强度	0.858		0.736
	外包可达性	0.950		0.903
	外包可负担性	0.922		0.850
	外包可用性	0.995		0.990
	外包适应性	0.968		0.937

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Table 4
表4
表4量表不同潜变量间的相关系数
Table 4Correlation coefficients of different latent variables

	AVE	市场容量	资产专用性	交易不确定性	交易频率	生产经营风险	劳动机会成本	外包程度
市场容量	0.598	0.773
资产专用性	0.676	0.061	0.822
交易不确定性	0.662	-0.148	0.002	0.814
交易频率	0.839	0.515	-0.233	-0.338	0.916
生产经营风险	0.565	0.188	-0.024	-0.164	0.446	0.752
劳动机会成本	0.463	-0.038	0.326	0.012	-0.368	0.003	0.68
外包程度	0.876	0.076	0.032	-0.057	0.106	0.068	0.054	0.936

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5.1.2 因子分析

本文观测变量的选取均有文献参考依据,但为进一步确定观测变量选取的科学性和合理性,本文继续对观测变量进行探索性因子分析。采用KMO和Bartlett球形检验测度量表观测变量是否适合进行因子分析。分析可得,KMO>0.6,Bartlett球形检验的近似卡方值在1%统计水平上显著,说明量表观测变量适合作探索性因子分析。采用主成分分析法来提取公因子,采用最大公差法进行旋转,以累计方差解释率大于50%作为提取公因子标准。24个观测变量析出7个主因子,因子分类与问卷题项的预期分类相符,因篇幅所限未列出。

5.2 实证分析

5.2.1 交易成本、生产成本与外包程度

（1）模型适配度检验

利用AMOS22.0软件,构建结构方程模型（SEM）对交易成本、生产成本与外包程度等潜变量间的路径作用关系进行实证分析。首先需对问卷SEM模型进行适配度检验（表5）。由表5可知,模型增值适配度指数GFI、AGFI、CFI、TLI等值均大于0.80,绝对适配指数RMSEA、SRMR等值均小于0.08,表明模型适配度较佳,整体拟合良好,适合SEM建模。

Table 5
表5
表5模型适配度检验
Table 5Model fitness test

检验量	GFI	AGFI	CFI	TLI	REMSEA	SRMR
模型拟合结果	0.837	0.836	0.882	0.843	0.020	0.030

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（2）路径分析与假说验证

潜变量间作用路径估计结果见表6。由表6可知,在交易成本方面：①市场容量对农户农业生产环节外包程度的路径影响系数为正且在1%显著水平上显著。市场容量越大,承包方在单位面积耕作效率和质量越高,交易成本就越低,农户农业生产环节外包程度就越高,由此假说H_1a得到完全验证。②资产专用性对农户农业生产环节外包程度的路径影响系数为负且在1%显著水平上显著。物力人力等资产专用性投资越多,其在生产用途上的“套牢”效应就越强,农户也就越倾向于自我生产而非选择农业生产环节外包,由此假说H_2a得到完全验证。③交易不确定性对农户农业生产环节外包程度的路径影响系数为负且在1%显著水平上显著。较大的外包作业监督难度易滋生承包方的道德风险和机会主义行为,从而降低农户对外包的采用程度,由此假说H_3a得到完全验证。④交易频率对农户农业生产环节外包程度的路径影响系数为负且在1%显著水平上显著。农业生产交易频率越大,农户与承包方交易的总成本就会成倍显著增加,农户也就越倾向于自我作业而非农业外包。由此假说H_4a得到完全验证。综上所述,外包交易成本对于农户农业生产环节外包程度具有显著的负向影响。一方面,较高的外包交易成本会降低农户对外包的采用频率和采用强度;另一方面,会限制外包市场的培育,降低农户对外包可达性、外包可用性、外包适应性等外包质量各维度的评价,从而阻碍农业生产环节外包程度的提升。

Table 6
表6
表6SEM模型拟合结果
Table 6Structural equation model (SEM) fitting results

变量间影响关系			参数显著性估计
			UNSTD	S.E.	T值	P值
外包程度	<—	市场容量	0.005	0.000	11.456	***
外包程度	<—	资产专用性	-0.035	0.013	-2.721	0.007
外包程度	<—	交易不确定性	-0.089	0.006	-14.936	***
外包程度	<—	交易频率	-0.032	0.004	-8.906	***
外包程度	<—	生产经营风险	0.096	0.055	1.760	0.095
外包程度	<—	劳动机会成本	0.147	0.017	8.637	***
外包频率	<—	外包程度	1.000
外包强度	<—	外包程度	0.774	0.029	27.127	***
外包可达性	<—	外包程度	5.528	0.148	37.328	***
外包可负担性	<—	外包程度	4.455	0.133	33.499	***
外包可用性	<—	外包程度	4.883	0.113	43.122	***
外包适应性	<—	外包程度	5.009	0.128	39.262	***
区域专业化程度	<—	市场容量	1.000
田间交通条件	<—	市场容量	0.038	0.003	13.545	***
连片种植程度	<—	市场容量	0.030	0.002	12.896	***
家庭农机设备价值	<—	资产专用性	1.000
务农年限	<—	资产专用性	10.201	0.714	14.296	***
技术培训参与次数	<—	资产专用性	1.720	0.121	14.242	***
外包监督难易度	<—	交易不确定性	1.000
外包作业复杂度	<—	交易不确定性	1.029	0.040	25.827	***
外包作业监督人数	<—	交易不确定性	0.392	0.030	13.198	***
重复作业环节数量	<—	交易频率	1.000
平均重复作业次数	<—	交易频率	0.209	0.003	78.732	***
小麦市场化程度	<—	交易频率	0.815	0.030	26.746	***
面临的自然风险	<—	生产经营风险	1.000
面临的技术风险	<—	生产经营风险	0.514	0.035	14.545	***
劳动细心度	<—	生产经营风险	0.802	0.064	12.437	***
农业劳动力富余程度	<—	劳动机会成本	1.000
非农务工水平	<—	劳动机会成本	0.155	0.017	9.153	***
非农务工经历	<—	劳动机会成本	1.837	0.194	9.492	***

注：***表示p值取3位小数时等于0.000,下同。

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在生产成本方面：①生产经营风险对农户农业生产环节外包程度的路径影响系数为正,但仅在10%水平上显著。当农户劳作能力难以有效克服生产经营过程中面临的较高风险时,农户会通过外包实现风险转移,降低因风险导致的农业损失。但生产经营风险对农户农业生产环节外包程度的正向影响不太显著,可能的原因在于生产经营风险会促使农户提升对外包的采用频率和采用强度,但并不能显著影响到外包可达性、外包可负担性、外包有用性和外包适应性等外包质量的改善效果。外包服务能否及时获得、外包服务价格情况、外包作业的效果等更多地取决于外包供应商而非农户,生产经营风险只会生成农户对外包的需求,但并不会显著影响外包供应商的外包供给意愿和行为,这就导致生产经营风险可能显著影响到外包程度中外包数量维度指标,但并不会显著影响到外包程度中的外包质量维度指标,进而一定程度上削弱了其对农业生产环节外包程度影响的显著性,由此假说H_5a仅得到部分验证。②劳动机会成本对农户农业生产环节外包程度的路径影响系数为正,且在1%显著水平上显著。较高的劳动机会成本使得家庭务农劳动力匮乏,农户在产生农业劳作需求时通常倾向于采用外包方式开展作业;同时,较高的劳动机会成本使得农户非农收入较高,其对高质量的外包服务具有较强的可负担性,从而使得农户农业生产环节外包程度较高。由此,假说H_6a得到完全验证。

5.2.2 农地禀赋效应调节作用

本文借鉴多数****^[32,33,37]的研究,采用农地流转的意愿接受价格（WTA）与意愿支付价格（WTP）的比值（WTA/WTP）衡量农地禀赋效应,显然WTA/WTP是一个连续变量,对于连续变量的调节作用研究通常采用二等分法或三等分法对样本进行分组。为捕捉农地禀赋效应在潜变量影响路径中的调节作用,本文采用二等分法按照农地禀赋效应数值大小将样本重新排序,并等分为低农地禀赋效应组和高农地禀赋效应组。

（1）Model Comparison检验

对低农地禀赋效应组和高农地禀赋效应组进行Model Comparison检验（表7）,发现检验P<0.05,表明农地禀赋效应对于潜变量间路径影响系数会产生显著调节。

Table 7
表7
表7Model Comparison检验
Table 7Model comparison test

Model	df	CHIN	P值	NFI Delta-1	IFA Delta-2	RFI Rho-1	TLI Rho-2
Endow Comparison	1	194.104	0.000	0.015	0.016	0.016	0.017

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（2）农地禀赋效应调节作用分析与假说验证

农地禀赋效应调节视角下的潜变量间路径估计结果见表8。结果可知,在交易成本方面：①高农地禀赋效应农户市场容量对农业生产环节外包程度的路径影响系数显著低于低农地禀赋效应农户,说明市场容量对农业生产环节外包程度的促进作用受到农户农地禀赋效应的负向调节。具有较高农地禀赋效应的农户会限制田地规模和田地块数的调整,从而削弱市场容量对农业生产环节外包程度的促进作用,由此假说H_1b得到完全验证。②高农地禀赋效应农户资产专用性对农业生产环节外包程度的路径影响系数的绝对值显著高于低农地禀赋效应农户,说明资产专用性对农业生产环节外包程度的阻碍作用受到农户农地禀赋效应的正向调节。高农地禀赋效应的农户更倾向于采用现有物力和人力资产进行自我劳作,资产专用性对农业生产环节外包程度阻碍作用的边际效果更显著,由此假说H_2b得到完全验证。③高农地禀赋效应农户交易不确定性对农业生产环节外包程度的路径影响系数的绝对值显著高于低农地禀赋效应农户,说明交易不确定性对农业生产环节外包程度的阻碍作用受到农户农地禀赋效应的正向调节。高农地禀赋效应农户面临交易不确定性时“安全感”更低,致使交易不确定性对其农业生产环节外包程度阻碍作用的边际效果更显著,由此假说H_3b得到完全验证。④高农地禀赋效应农户交易频率对农业生产环节外包程度的路径影响为负,但系数绝对值低于低农地禀赋效应农户,说明交易频率对农业生产环节外包程度的阻碍作用受到农户农地禀赋效应的负向调节,这与假说H_4b恰好相反。可能的原因是高农地禀赋效应的农户更加注重精耕细作,其作业频率较高,进而有利于降低单位作业交易成本,提升农户对农业外包的需求。但整体而言,农户农地禀赋效应在外包交易成本对农业生产环节外包程度的阻碍作用中起到显著的正向调节效果,即农户的农地禀赋效应会加剧外包交易成本对农业生产环节外包程度的阻碍。

Table 8
表8
表8农地禀赋效应调节作用下的SEM模型拟合结果
Table 8Fitting results of structural equation model (SEM) under the regulation of farmland endowment effect

变量间影响关系			低农地禀赋效应					高农地禀赋效应
			UNSTD	S.E.	T值	P值		UNSTD	S.E.	T值	P值
外包程度	<—	市场容量	0.056	0.003	16.700	***		0.001	0.001	1.064	0.287
外包程度	<—	资产专用性	-0.008	0.010	-0.848	0.396		-0.040	0.011	-3.453	0.004
外包程度	<—	交易不确定性	-0.031	0.006	-5.138	***		-0.137	0.013	-10.629	***
外包程度	<—	交易频率	-0.096	0.013	-7.444	***		-0.028	0.006	-4.520	***
外包程度	<—	生产经营风险	0.094	0.054	1.733	0.123		0.097	0.052	1.861	0.090
外包程度	<—	劳动机会成本	0.159	0.019	8.544	***		0.006	0.017	0.352	0.725
外包频率	<—	外包程度	1.000					1.000
外包强度	<—	外包程度	0.438	0.028	15.880	***		0.868	0.050	17.393	***
外包可达性	<—	外包程度	4.429	0.185	23.895	***		4.925	0.197	25.002	***
外包可负担性	<—	外包程度	3.231	0.173	18.714	***		4.936	0.203	24.269	***
外包可用性	<—	外包程度	4.172	0.186	22.461	***		4.691	0.198	23.639	***
外包适应性	<—	外包程度	3.501	0.151	23.198	***		4.942	0.209	23.664	***
区域专业化程度	<—	市场容量	1.000					1.000
田间交通条件	<—	市场容量	0.163	0.012	13.769	***		0.021	0.003	6.486	***
连片种植程度	<—	市场容量	0.105	0.011	9.293	***		0.025	0.004	6.631	***
家庭农机设备价值	<—	资产专用性	1.000					1.000
务农年限	<—	资产专用性	10.092	0.752	13.415	***		6.632	0.682	9.719	***
技术培训参与次数	<—	资产专用性	1.734	0.129	13.425	***		0.785	0.072	10.876	***
外包监督难易度	<—	交易不确定性	1.000					1.000
外包作业复杂度	<—	交易不确定性	1.066	0.049	21.680	***		0.904	0.064	14.046	***
外包作业监督人数	<—	交易不确定性	1.036	0.050	20.606	***		0.429	0.039	10.866	***
重复作业环节数量	<—	交易频率	1.000					1.000
平均重复作业次数	<—	交易频率	0.086	0.010	8.883	***		0.221	0.009	25.663	***
小麦市场化程度	<—	交易频率	1.286	0.147	8.736	***		0.818	0.040	20.526	***
面临的自然风险	<—	生产经营风险	1.000					1.000
面临的技术风险	<—	生产经营风险	0.349	0.033	10.446	***		0.729	0.097	7.481	***
劳动细心度	<—	生产经营风险	1.514	0.131	11.559	***		0.95	0.125	7.595	***
农业劳动力富余程度	<—	劳动机会成本	1.000					1.000
非农务工经历	<—	劳动机会成本	1.986	0.202	9.841	***		0.673	0.121	5.584	***
非农务工水平	<—	劳动机会成本	0.185	0.023	7.932	***		0.091	0.016	5.530	***

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在生产成本方面：①高农地禀赋效应农户的生产经营风险对农业生产环节外包程度的路径影响系数高于低农地禀赋效应农户,但增加幅度并不明显,说明生产经营风险对农业生产环节外包程度的促进作用受到农户农地禀赋效应的正向调节,但调节效果不明显。相比于低农地禀赋效应农户,高农地禀赋效应农户在面临生产经营风险时,出于地力保护和农业产出稳定的需求,更倾向于采用农业生产外包。但农地禀赋效应调节效果不明显的原因可能在于生产经营风险只会影响到农户的外包采用数量,不会显著影响到农户对所受到的外包质量的评价,从而使其对农户的农业生产环节外包程度影响不明显,进而使调节变量在二者关系中的调节效果不显著。由此假说H_5b仅得到部分验证。②高农地禀赋效应农户农业劳动机会成本对农业生产环节外包程度的路径影响系数显著低于低农地禀赋效应农户,说明农业劳动机会成本对农业生产环节外包程度的促进作用受到农户农地禀赋效应的负向调节。为尽可能减少农业生产的沉没成本,高农地禀赋效应农户会选择参加农业生产而非农业外包,其农业劳动机会成本对农业生产环节外包程度促进作用的边际效果更微弱,由此假说H_6b得到完全验证。综上所述,农户农地禀赋效应在不同性质的生产成本对农业生产环节外包程度的促进作用中会产生差异化的调节效果。

（3）稳健性检验

两组样本中各个潜变量对农业生产环节外包程度的影响斜率差异可能并不能严格界定农地禀赋效应调节作用的显著性。为进一步验证上述结论的准确性,本文采用非标准化系数Z检验来判断农地禀赋效应在各潜变量对外包程度的影响中是否具备显著的调节作用。根据公式（3）,将表8中结果代入公式,计算得出Z检验结果,具体见表9。

Table 9
表9
表9农地禀赋效应调节下各个潜变量的非标准化系数Z检验结果
Table 9Z-test results of non-standardized coefficient of each latent variable under the adjustment of farmland endowment effect

外生潜变量	非标准化系数Z检验结果
	Z值	显著性
市场容量	-17.393	显著
资产专用性	-2.153	显著
交易不确定性	-7.403	显著
交易频率	4.749	显著
生产经营风险	0.040	不显著
劳动机会成本	-6.001	显著

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如果Z值的绝对值大于1.96,即可以认为调节变量的调节效应至少在0.05水平上显著。由表9可知,除了生产经营风险变量外,市场容量、资产专用性、交易不确定性、交易频率等体现外包交易成本的变量,以及劳动机会成本变量的Z值的绝对值均大于1.96,再次验证了农地禀赋效应在上述变量与农业生产环节外包程度的关系中存在显著的调节效应。农户农地禀赋效应会加剧外包交易成本对农业生产环节外包程度的阻碍作用,削弱劳动机会成本对农业生产环节外包程度的促进作用。由此得到的政策含义是,在制定提升农业生产环节外包相关政策时,应充分考虑农户的农地禀赋效应问题。

6 结论、政策建议与讨论

6.1 结论

本文依据山东、河南两省小麦种植户调研数据,运用结构方程模型实证分析农户农地禀赋效应调节视角下外包交易成本、农业隐性生产成本对农业生产环节外包程度的影响。研究结论如下：

（1）市场容量的扩大有利于降低单位面积外包交易成本,进而促进农户农业生产环节外包程度的提升;资产专用性、交易不确定性和交易频率的增强会增加外包交易成本,进而阻碍农户农业生产环节外包程度的提升。

（2）农业生产经营风险和农业劳动机会成本作为隐性的生产成本,会促进农户农业生产环节外包程度的提升。

（3）交易成本、生产成本对农业生产环节外包程度的影响会受到农户农地禀赋效应的调节。在交易成本方面,农户农地禀赋效应会削弱市场容量对农业生产环节外包程度的促进作用,增强资产专用性和交易不确定性对农业生产环节外包程度的阻碍作用;在生产成本方面,农户农地禀赋效应会增强农业生产经营风险对农业生产环节外包程度的促进作用,削弱农业劳动机会成本对农业生产环节外包程度的促进作用。

（4）农业生产环节外包市场不仅是一个交易市场,更是一个具有身份特征的情感市场。培育农业生产环节外包市场,在制定和完善交易契约的同时,需充分考虑和尊重农户的农地禀赋效应。

6.2 政策建议

基于上述研究结论,本文提出如下政策建议：

（1）鼓励农户种植的区域专业化,倡导多农户之间连片种植,完善田间交通条件,从而诱导外包服务主体进入。在此过程中,既要向农户宣导农作物区域专业化和连片种植的优势;也需坚持公平原则,尽可能保证农户土地质量在调整前后的一致性,缓解农户调整农地后的心理损失。

（2）采取农机补贴大型化、培育专业化社会服务组织等举措,减少农户“自购农机、自我服务”的“物质资产专用性投资”固化锁定效应;在农业生产技能培训、职业农民培育等方面,要实现因人而异、精准施策,减小“人力资产专用性盲目投资”带来的沉没成本。在此过程中,要通过开展主题培训班等形式,及时宣传和普及专业化外包供给商在外包作业中的服务优势,提升农户对外包作业在保护耕地、提高产出方面的信心,降低其对己有物质人力资产的过度依赖。

（3）构建农业外包服务交易平台,农忙时节及时发布农业生产环节外包供求信息,实现外包作业供求的精准匹配;建立农业生产环节外包数据库,实现对外包服务供给主体作业质量的可追溯,进而有效降低农业外包的搜寻成本以及外包合约履行的监督成本,缓解交易不确定性对农户农业生产环节外包的阻碍。在此过程中,要积极帮助农户尤其是具有高农地禀赋效应的农户体验外包交易平台的便利和高效,从而进一步降低交易不确定性对农户外包决策的阻碍。

（4）研发和配套适合农业生产不同环节（尤其是追肥、撒药等需要多次作业的环节）的技术装备,提升技术装备单次作业的效果,从而尽可能减少各农业生产环节的交易频率,降低因交易频率而产生的外包交易成本。在此过程中,要引导和规范农户尤其是具有高农地禀赋效应农户的生产行为,降低其因过度“精细化”生产意识和行为导致的对外包的盲目需求,改善外包服务规模经济性。

（5）积极培育综合化、多元化的全产业链外包服务主体,提升外包供给主体解决农业生产自然和社会经济风险的能力,从而有效疏导和化解高农地禀赋效应农户对农业生产经营风险的顾虑。

（6）大力发展农村非农产业,提升农业劳动机会成本。在此过程中,要强化对农业劳动力非农转移就业能力的相关培训,健全农村社会保障制度,降低农地就业保障的不可替代性,进而缓解农户的农地禀赋效应。

6.3 讨论

本文的创新之处在于,从行为经济学角度探究农地禀赋效应调节下交易成本、生产成本对农户农业生产环节外包程度的影响。然而由于农作物生产涉及机耕、播种、追肥、灌溉、撒药、收割等诸多环节,不同环节外包交易成本、农业隐性生产成本对农户外包决策的影响程度可能存在一定差异,但这并不妨碍本文基本结论的准确性。此外,囿于论文篇幅,本文没有考察农户农地禀赋效应的代际差异。随着城乡一体化深入推进,农户农地禀赋效应可能随着新老两代农民的更替而弱化,代际分化背景下农户农地禀赋效应对农户外包决策的调节作用尚有待进一步探究。

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Underlying the continuing emphasis on access by health services researchers and policymakers is the assumption that patients having poorer access will receive less than appropriate health care, other things being equal. However, recent research results typically have not supported this assumption, and the nature and importance of relationships between access and use still remain unclear. Most published studies have sought to define general relationships that are descriptive of the behavior of all patients in a population facing access problems. The authors use interview data to show that significant relationships between satisfaction with access and use of services can be found if segments of the population, homogeneous in terms of age, sex, or other characteristics, are considered separately. This approach is based on the assumption that dissatisfaction with a particular dimension of access may be salient for some groups of patients but not others, and it is consistent with the view that patients' beliefs and perceptions are important determinants of health behavior.