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摘要：基于对华东地区11个县市的问卷调查，首先利用农户决策行为模型对稻农从事外包服务供给决策行为进行了分析，之后利用Tobit模型对农民行为的影响因素进行了实证研究，发现不同环节的敏感因素不同，农机保有量和可支配劳动力数对各环节外包供给都有正向影响；而种稻年限和管理过的最大面积影响相对较小；务工收入占总收入比重越高的农户在各环节愿意提供的农业生产服务越少；家庭经营面积和所在地区水稻类型对不同环节的影响差异较大。针对上述结果，围绕增加供给总量、保证供给均衡、提升供给质量与效率提出了政策建议。
关键词：生产环节外包；服务供给；稻农；华东地区
传统农业向现代农业转变是现代集约化农业和高度商品化农业统一的发展过程。例如通过土地流转实现的规模经营，能够推进土地要素的市场化，进而有效改善土地资源配置效率，最终为农业规模化、集约化、高效化经营提供广阔空间（罗必良，2008）[1]，极大促进农村劳动生产率的提高和农民收入的增加（周青芳，2012）[2]。可以说，规模经营是农业集约化和商品化的重要前提和保障。但是，由于制度约束、社会保障体系不健全等原因，土地给予中国农民社会保障的特殊效用，增加了土地流转难度，短期内单纯依靠土地流转实现规模经营的路径难以走通。为此，不少学者提出应走契约型（或订单型）和市场激励型（或聚拢型）（李相宏，2003）[3]规模经营的道路。虽然我国社会经济发展存在地域不平衡性，多种规模经营形式并存的农业发展格局将长期存在（廖西元等，2011）[4]，但是，农业生产环节外包能充分实现各生产环节的规模经济，从而有利于生产成本节约和生产率提高（陈超等，2012）[5]，劳动力密集环节到技术密集环节、再到全生产环节的外包，是推进中国农业规模经营最直接有效的途径（王志刚等，2011）[6]，也符合2013年中央1号文件“构建农业社会化服务新机制，大力培育发展多元服务主体”，重点“培育农业经营性服务组织”和“创新服务方式和手段”的要求。
农业生产环节外包在我国农业生产中自发形成，并在华东地区快速发展，成为该地区农业生产经营的重要方式。但是，长期以来，我国农业社会化服务主体单一，服务体系以政府主导，市场化不足。农民合作社、专业服务公司、专业技术协会、农民用水合作组织、农民经纪人、涉农企业等市场化外包服务供给主体良莠不齐，供给效率低，导致生产环节外包供求关系失衡，同时供给能力的不足，严重影响了新型农业社会化服务体系的建立。鉴于上述原因，本研究在充分借鉴前人已有研究成果的基础上，利用2011年对华东地区11个县（市）稻农开展的问卷调查数据，分析该地区水稻生产外包服务供给情况，并利用Tobit模型对影响稻农外包供给能力的各项因素进行实证研究，为政府制定相应的政策措施，优化生产环节外包供求关系，提升生产环节外包供给质量，建立健全新型农业社会化服务体系，促进农业生产的专业化，为产业化提供理论支撑。
一、华东地区农业生产环节外包服务供给基本情况
本文数据来源于对江苏、安徽、江西三省的农户随机问卷调查，问卷包含农户基本信息、家庭收入情况、外出务工情况、土地流转意愿、水稻种植投入产出、粮食补贴以及生产环节外包情况等方面。上述三省均为我国水稻主产区，且安徽和江西是我国农村劳动力输出大省，江苏省是我国农村劳动力输入大省，因此选取上述三省稻农的调查数据研究水稻生产环节外包服务供给问题具有较好的代表性。在调查中，共选择包括江苏省洪泽县、靖江市、金坛市，安徽省居巢区、全椒市，江西省铅山县、都昌县等五个县市在内的11个市（县、区），并从中随机抽取1015户稻农进行问卷调查，共回收有效问卷944份，回收率超过93%。样本基本情况和稻农基本信息见表1、表2。
根据水稻生产特点，可以将水稻生产过程划分为整地、育秧、插秧、灌溉、施肥、打药、收割7个环节，分别从以上7个环节来探讨水稻生产环节外包的供给状况。从调研情况上看，七个环节的外包服务均有供给者提供，但是不同地区、不同环节的供给价格差异较大。
如图1所示，由于收割环节和整地环节发展时间长，供求市场透明度高，供给价格分别为75元/亩左右和60元/亩左右；相比之下代育秧和插秧（特别是机插秧）受地方政府补贴影响，供给形式和供给价格的地区间差异较大，江苏省地方政府补贴远远高于其他两省。此外，由于灌溉环节受当地水利条件和基础设施影响较大，同一地区不同村之间的供给方式存在极大差异，供给价格也从5元/亩年到100余元/亩年不等。
二、影响外包服务供给的因素
（一）影响因素理论分析
不同农户比较优势不同，劳动力最优配置结果亦不同，因此研究何种因素影响农户外包供给决策，对制定具有针对性的引导政策十分关键。但是，稻农外包供给决策是一个复杂的经济行为，它由微观和宏观两个层面上的各种不同的经济社会条件、人文历史氛围甚至区位交通情况等多因素交互作用的结果。为简化这一决策模型，可以假设，农户进行决策时是理性经济人，其决策的实质是从业选择——在决定工作的可支配时间内，选择外出务工还是承接外包服务，因此可以采用Barnum等人（1979）提出的新古典农户经济学理论，对理性农户的行为进行分析[7]。理性农户利益最大化的实现途径是家庭整体效用的最大化，同时农户自身兼任“农业生产者”、“非农劳动者”以及“消费者”三种身份，其农业生产和非农劳动、消费需求之间存在着相互影响的联动关系，所以农民的农业生产劳动和非农生产劳动“密不可分”。之后Singh（1986）等人将上述理论进行了发展，将农户的冬夜生产和非农劳动纳入了一个整体分析框架[8]。Bowlus等人（2003）的研究证明农户劳动力的农业劳动与非农劳动在中国存在明显的“不可分性”[9]。基于上述理论，农业生产不仅影响了农户的农业劳动投入，也影响着农户在非农部门的劳动投入，农业劳动与非农劳动二者之间存在密切的联动关系。由此可以得出，农业劳动与非农劳动的比较报酬是影响农民就业行为的关键因素之一，若非农部门的比较报酬较高，则农民就会增加非农劳动投入；反之，如果农业的比较报酬较高，则农民就会更倾向于从事农业生产劳动，在完成“自留地”的劳动以后愿意供给外包服务。 实际上影响农业劳动报酬的具体因素在农业生产中很多，如生产成本和农产品销售价格等。除此之外，土地经营规模和政府的农业政策也是影响农民是将其时间花在“田间劳动”还是“工厂做工”的重要因素。Keeney（2000）[10]和Ahearn（2006）[11]的研究表明，在政府实行农业支持政策的情况下，农业补贴水平提高将有助于农民劳动力由非农劳动向农业劳动转移；肖海峰（2005）也认为近年来中国实行的粮食补贴等政策对调动农民种粮积极性和促进粮食生产发挥了显著的作用[12]。同时，劳动者个人的就业行为也受到其自身人力资本禀赋的影响和家庭结构因素的影响。首先，国内外众多研究表明，身体健康状况良好、受教育程度较高、年龄较轻或具有某种专门劳动技能的农村劳动力，由于具有较高的人力资本禀赋，将更倾向于从事各种非农产业劳动，相应农业劳动投入较少。Sjaastad（1962）的研究就表明，人力资本禀赋变量会成为影响农民非农就业活动的活跃因素[13]；赵耀辉（1999）也认为，具有较高人力资本禀赋的农村劳动力，农村非农产业将是其就业的优先选择领域[14]。相比之下，积累了多年农业耕作经验、具备相应的农业生产技术和田间管理技术、拥有各种大型农业劳动机械的农户则更倾向于从事农业劳动或者说农业生产服务。根据Barnum的理论，中国农村劳动力的就业决策也与家庭利益最大化联系在一起，理性农民也是以追求家庭收入最大化为直接目的，因此，家庭劳动力数量、家庭农业经营规模、家庭收入水平与收入结构、家庭负担程度等家庭因素在很大程度上影响着农民个体的就业行为。其中，人均耕地经营规模较大的农民家庭，由于农业生产对劳动力的需求较大，因而其成员的非农就业意愿就可能相对偏低。如果农村家庭拥有越多的未成年人和老年人，则该家庭需要承担的抚养和赡养工作量也越大。理论上而言，非农劳动的工作距离一般较务农远，因此若家庭中留守的未成年人和老年人越多，家庭主要劳动力从事非农劳动的选择就会受到一定限制。同样如果农村家庭中有残病患者，家庭主要劳动力也可能会更倾向于将剩余可支配农业劳动时间用于离家更近的水稻生产环节外包服务供给。最后还应考虑农户劳动力的就业方向可能受到家庭所在地及就业地点等区域因素，特别是区域就业机会、区域经济因素、区域交通情况等的影响。例如，居住在经济相对发达的地区或在城市附近的农户的非农就业机会较多，且劳动就业信息资源相对丰富，这将直接影响这类农户的农业劳动的机会成本，促使其放弃农业劳动而选择非农就业。
（二）变量设置
基于对前人研究的总结和上述思考，笔者将影响农民从事农业生产劳动的主要因素归纳为个人特征变量、家庭特征变量、农业劳动特征以及地域经济特征变量4类。由于国内外的许多知名学者对传统经典变量，如教育、年龄、家到城中心距离等因素的研究已较完备，因此本研究在假定上述因素的影响已知的同时，重点研究前人很少考虑其他特殊变量。在调研中，稻农判断自己生产服务供给能力时最常用：“我种了二十多年稻子了”“我家有久保田收割机，一天能收一百多亩”“去年我帮人种了好几十亩田”等作为指标，因此笔者将农户自身的评价进行归纳，形成包括稻农的种稻年限、农机保有量、曾经管理过的最大面积、可支配劳动力、所在地区水稻类型（单季稻还是双季稻）、家庭收入结构在内的六个解释变量。由于各生产环节技术特点、生产方式存在较大差异，所以笔者将各环节的生产服务供给面积作为被解释变量，分析不同因素在不同生产环节所产生影响的差异。具体变量设置以及笔者对于这些变量对因变量的影响预期见表3。
表3最后一栏是对变量影响的预测，其中“+”就表示该变量对农户水稻生产环节外包服务供给能力产生正面影响，“-”表示该变量预期影响为负，“？”则表示该变量的影响理论难以判断。具体来看，种稻年限越长，稻农积累的经验和技能越多，其种稻的比较优势将会更加明显，因此稻农越倾向于提供农业生产服务；同样，农机保有量越大，稻农从事农业劳动的退出成本越高，越倾向于农业生产劳动，且从事农业生产服务的规模越大；与农机保有量不同，可支配劳动力数量是稻农可以支配的家庭劳动力以及可以雇佣到的劳动力，这将影响稻农的经营规模，但是经营规模改变是否会直接影水稻生产环节外包服务供给规模，将在后面的实证中得出结论。
三、水稻生产环节外包服务供给影响因素实证
在调研中发现，稻农在劳动力配置时可能会选择提供农业生产服务，但是由于供求关系并不是完全的市场化，实际上愿意供给农业生产服务的稻农的供给量为零，即其因变量观察值为零，出现了样本有偏选择的问题。针对此类情况，国内外学者普遍采用Heckman两步法（Heckman，1979）或Tobit模型（Tobin，1958）进行数据处理，以解决因变量取正值时是连续变量、但依然有很大可能取值为零的样本有偏选择问题。因此笔者选用极大似然估计方法来估计Tobit模型以进行计量分析。利用Stata软件对华东地区问卷调查数据进行分析，得到各变量系数估计值。（详见表4）
从上表可以看出，不同因素对各环节的农户生产外包供给能力的影响大不相同，并大致可分为显著正向影响、显著负向影响以及非显著正向影响、非显著负向影响四类。其中农机保有量和可支配劳动力数对各生产环节的生产服务的供给都有明显的正向影响，且分别侧重整地环节、收割环节和施肥环节、病虫害防治环节；种稻年限和管理过的最大面积的正向影响相对较小；务工收入占总收入比重越高的农户在各环节愿意提供的农业生产服务越少；家庭经营面积和所在地区水稻类型对不同环节的影响差异较大。
具体到各变量，种稻年限对育秧环节有较显著的影响，但对稻农在其余环节外包供给能力影响小且不显著，特别是在整地环节、收割环节、插秧环节中的影响系数分别只有0.042、0.044和0.025，且都不能通过10%置信度的检验，说明种虽然种稻年限越长的稻农越倾向于供给农业生产服务，但是种稻年限长短并不是约束稻农供给量的重要因素。同样，本地种稻类型虽然对各环节生产服务供给能力存在的影响正负不一，但是总体而言影响都不显著，种稻类型也非制约水稻各生产环节外包服务供给能力的主要因素，水稻生产环节外包服务供给能力与实际农业生产品种、生产结构关系没有得到验证。相比之下，农机保有量和可支配劳动力对生产环节的供给影响较大，特别是在整、收两个劳动力导向型的环节，影响十分突出。这一情况与近年来我国农机保有量和农机相关生产服务供给量同步增长的现实情况相符。除农机保有量外，生产团队中是否有专业技术员也是供给决策的重要因素， 技术含量高的环节影响系数较高、呈显著的正向影响。其中，育秧环节、病虫防治环节和施肥环节分别高达19.309、6.923和4.1687，是影响外包服务综合供给能力的关键因素。专业技术人员不仅能够提供技术支撑，这些“能人”的加盟还能够给生产团队来带更多的信心，提高供给能力。因此，注重培育农业技术带头人、鼓励能人创办合作社以及吸引高水平人才返乡务农，在推动生产环节外包服务供给，健全主体多元化、服务专业化、运行市场化的农业社会化服务体系，有直接而显著的作用。最后，务工收入占总收入比例对各环节影响均为负，说明务工收入越高的农户提供农业生产服务的面积越小。笔者认为收入结构本身就反应了农户的就业偏好，外出务工的农户本身就倾向于非农劳动。
从环节来看，整地环节和收割环节受到因素影响的较为接近，且波动也十分接近：机械保有量的对这两个环节产生了最大的影响、劳动力的影响次之；而专业技术员和受教育程度等技术相关变量对其影响较其他环节小。笔者认为这与两个生产环节的都是劳动力需求型环节密不可分，同时这两个环节机械替代较大，因此人工劳动力影响小于机械影响。相比之下，施肥环节、病虫害防治环节以及插秧环节受地形、种植习惯、成本等条件约束，依然以人工劳动为主，机械替代较程度较低，因此供给能力将更多的受到人工劳动力数量的影响，且由于上述环节属于水稻种植的核心环节，理论上对产量影响较大（由于生产环节的不可分性，无法实际比较各环节对整个生产过程的贡献），因此新技术应用较多、技术含量也较高，服务供给能力受到技术型因素的影响也相对较多。育秧环节是唯一一个受到种稻年限相对影响较大的环节，这是因为育秧环节对于劳动力需求量并不大，也几乎不存在机械作业的情况，因此“经验技术”成为了这一环节最主要的约束条件。此外值得一提的是，整体而言插秧环节受各因素影响差异最小，而收割环节和整地环节受不同因素影响的差异较大。
四、结论与政策涵义
华东地区是我国经济相对发达地区，人均耕地面积相对狭小、农民非农就业程度较高。农业生产环节外包，有效的提高了土地利用效率和劳动生产率，解决了农民“不认真种田”和规模经营的难题。因此推进生产环节外包、提升外包质量、实现外包供求均衡尤为重要。
1.重点扶持和引导，增加供给总量
从影响农户供给的各项因素来看，农机保有量（主要反映机械化程度）和农技员数量（主要反映技术水平）对各环节外包的供给具有显著的促进作用。因此，政府应加大基础设施建设方面的经费投入，增加农机购置补贴，降低水稻生产服务供给成本；积极支持水稻生产各环节农业新技术开发的研究工作，鼓励高校与科研院所开展技术研发，开展农业生产服务技能培训，帮助农技员和农户掌握相关技术；加强引导，积极鼓励和扶持个体户或合作社供等非公有性质的供给主体参与农业生产服务供给，提升各生产环节外包服务的供给能力。
2.抓关键环节，促进环节间均衡
从不同环节的供给差异来看，整地和收获环节整体供给能力强而插秧环节和统防统治环节供给能力弱。因此在推进环节外包供给时，应重点扶持供给能能力较差的环节。一方面，针对生产贡献大而又受技术和价格制约环节进行重点扶持，如机插秧、统防统治等环节进行重点补贴和人才培养；另一方面，对于市场化程度高、供给能力较强的环节，应以市场为主导，做好监督和服务工作。
3.优化组合供给模式，提升供给质量与效率
目前，生产环节外包服务供给模式主要包括以政府为主体的农技服务体系、社会化形式的合作社、示范户、农机手为主体的零散供给。政府应根据不同模式的优缺点，积极发挥行政力量的作用，协调配置供给模式，发挥其在不同环节优势，提升供给质量和效率。政府为主体的外包供给模式能有效保证外包环节所需的资源，通过多部门之间的合作，能够迅速的将农业生产技术通过外包供给农户，扩大了农业技术推广受益群体，适宜外包程度较低的环节，如育秧插秧；社会化组织具有良好的激励机制，能真正了解农户的需要，其低成本、高水平、多变灵活的特点也在一定程度上可以弥补政府外包供给的资金负担，适合于日常性的环节，如病虫防治等；私人供给模式以市场为指导，供给主体的多元化，有利于资源的合理配置，能有效提供适合农民需要、有利于农户生产经营的外包服务，适合于劳动替代为主的环节，如整地、收割。
参考文献
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[14]赵耀辉.关于改革农业科教体制促进农科教结合的几点思考[J].农业科技管理，1999（4）：69.
关键词：生产环节外包；服务供给；稻农；华东地区
传统农业向现代农业转变是现代集约化农业和高度商品化农业统一的发展过程。例如通过土地流转实现的规模经营，能够推进土地要素的市场化，进而有效改善土地资源配置效率，最终为农业规模化、集约化、高效化经营提供广阔空间（罗必良，2008）[1]，极大促进农村劳动生产率的提高和农民收入的增加（周青芳，2012）[2]。可以说，规模经营是农业集约化和商品化的重要前提和保障。但是，由于制度约束、社会保障体系不健全等原因，土地给予中国农民社会保障的特殊效用，增加了土地流转难度，短期内单纯依靠土地流转实现规模经营的路径难以走通。为此，不少学者提出应走契约型（或订单型）和市场激励型（或聚拢型）（李相宏，2003）[3]规模经营的道路。虽然我国社会经济发展存在地域不平衡性，多种规模经营形式并存的农业发展格局将长期存在（廖西元等，2011）[4]，但是，农业生产环节外包能充分实现各生产环节的规模经济，从而有利于生产成本节约和生产率提高（陈超等，2012）[5]，劳动力密集环节到技术密集环节、再到全生产环节的外包，是推进中国农业规模经营最直接有效的途径（王志刚等，2011）[6]，也符合2013年中央1号文件“构建农业社会化服务新机制，大力培育发展多元服务主体”，重点“培育农业经营性服务组织”和“创新服务方式和手段”的要求。
农业生产环节外包在我国农业生产中自发形成，并在华东地区快速发展，成为该地区农业生产经营的重要方式。但是，长期以来，我国农业社会化服务主体单一，服务体系以政府主导，市场化不足。农民合作社、专业服务公司、专业技术协会、农民用水合作组织、农民经纪人、涉农企业等市场化外包服务供给主体良莠不齐，供给效率低，导致生产环节外包供求关系失衡，同时供给能力的不足，严重影响了新型农业社会化服务体系的建立。鉴于上述原因，本研究在充分借鉴前人已有研究成果的基础上，利用2011年对华东地区11个县（市）稻农开展的问卷调查数据，分析该地区水稻生产外包服务供给情况，并利用Tobit模型对影响稻农外包供给能力的各项因素进行实证研究，为政府制定相应的政策措施，优化生产环节外包供求关系，提升生产环节外包供给质量，建立健全新型农业社会化服务体系，促进农业生产的专业化，为产业化提供理论支撑。
一、华东地区农业生产环节外包服务供给基本情况
本文数据来源于对江苏、安徽、江西三省的农户随机问卷调查，问卷包含农户基本信息、家庭收入情况、外出务工情况、土地流转意愿、水稻种植投入产出、粮食补贴以及生产环节外包情况等方面。上述三省均为我国水稻主产区，且安徽和江西是我国农村劳动力输出大省，江苏省是我国农村劳动力输入大省，因此选取上述三省稻农的调查数据研究水稻生产环节外包服务供给问题具有较好的代表性。在调查中，共选择包括江苏省洪泽县、靖江市、金坛市，安徽省居巢区、全椒市，江西省铅山县、都昌县等五个县市在内的11个市（县、区），并从中随机抽取1015户稻农进行问卷调查，共回收有效问卷944份，回收率超过93%。样本基本情况和稻农基本信息见表1、表2。
根据水稻生产特点，可以将水稻生产过程划分为整地、育秧、插秧、灌溉、施肥、打药、收割7个环节，分别从以上7个环节来探讨水稻生产环节外包的供给状况。从调研情况上看，七个环节的外包服务均有供给者提供，但是不同地区、不同环节的供给价格差异较大。
如图1所示，由于收割环节和整地环节发展时间长，供求市场透明度高，供给价格分别为75元/亩左右和60元/亩左右；相比之下代育秧和插秧（特别是机插秧）受地方政府补贴影响，供给形式和供给价格的地区间差异较大，江苏省地方政府补贴远远高于其他两省。此外，由于灌溉环节受当地水利条件和基础设施影响较大，同一地区不同村之间的供给方式存在极大差异，供给价格也从5元/亩年到100余元/亩年不等。
二、影响外包服务供给的因素
（一）影响因素理论分析
不同农户比较优势不同，劳动力最优配置结果亦不同，因此研究何种因素影响农户外包供给决策，对制定具有针对性的引导政策十分关键。但是，稻农外包供给决策是一个复杂的经济行为，它由微观和宏观两个层面上的各种不同的经济社会条件、人文历史氛围甚至区位交通情况等多因素交互作用的结果。为简化这一决策模型，可以假设，农户进行决策时是理性经济人，其决策的实质是从业选择——在决定工作的可支配时间内，选择外出务工还是承接外包服务，因此可以采用Barnum等人（1979）提出的新古典农户经济学理论，对理性农户的行为进行分析[7]。理性农户利益最大化的实现途径是家庭整体效用的最大化，同时农户自身兼任“农业生产者”、“非农劳动者”以及“消费者”三种身份，其农业生产和非农劳动、消费需求之间存在着相互影响的联动关系，所以农民的农业生产劳动和非农生产劳动“密不可分”。之后Singh（1986）等人将上述理论进行了发展，将农户的冬夜生产和非农劳动纳入了一个整体分析框架[8]。Bowlus等人（2003）的研究证明农户劳动力的农业劳动与非农劳动在中国存在明显的“不可分性”[9]。基于上述理论，农业生产不仅影响了农户的农业劳动投入，也影响着农户在非农部门的劳动投入，农业劳动与非农劳动二者之间存在密切的联动关系。由此可以得出，农业劳动与非农劳动的比较报酬是影响农民就业行为的关键因素之一，若非农部门的比较报酬较高，则农民就会增加非农劳动投入；反之，如果农业的比较报酬较高，则农民就会更倾向于从事农业生产劳动，在完成“自留地”的劳动以后愿意供给外包服务。 实际上影响农业劳动报酬的具体因素在农业生产中很多，如生产成本和农产品销售价格等。除此之外，土地经营规模和政府的农业政策也是影响农民是将其时间花在“田间劳动”还是“工厂做工”的重要因素。Keeney（2000）[10]和Ahearn（2006）[11]的研究表明，在政府实行农业支持政策的情况下，农业补贴水平提高将有助于农民劳动力由非农劳动向农业劳动转移；肖海峰（2005）也认为近年来中国实行的粮食补贴等政策对调动农民种粮积极性和促进粮食生产发挥了显著的作用[12]。同时，劳动者个人的就业行为也受到其自身人力资本禀赋的影响和家庭结构因素的影响。首先，国内外众多研究表明，身体健康状况良好、受教育程度较高、年龄较轻或具有某种专门劳动技能的农村劳动力，由于具有较高的人力资本禀赋，将更倾向于从事各种非农产业劳动，相应农业劳动投入较少。Sjaastad（1962）的研究就表明，人力资本禀赋变量会成为影响农民非农就业活动的活跃因素[13]；赵耀辉（1999）也认为，具有较高人力资本禀赋的农村劳动力，农村非农产业将是其就业的优先选择领域[14]。相比之下，积累了多年农业耕作经验、具备相应的农业生产技术和田间管理技术、拥有各种大型农业劳动机械的农户则更倾向于从事农业劳动或者说农业生产服务。根据Barnum的理论，中国农村劳动力的就业决策也与家庭利益最大化联系在一起，理性农民也是以追求家庭收入最大化为直接目的，因此，家庭劳动力数量、家庭农业经营规模、家庭收入水平与收入结构、家庭负担程度等家庭因素在很大程度上影响着农民个体的就业行为。其中，人均耕地经营规模较大的农民家庭，由于农业生产对劳动力的需求较大，因而其成员的非农就业意愿就可能相对偏低。如果农村家庭拥有越多的未成年人和老年人，则该家庭需要承担的抚养和赡养工作量也越大。理论上而言，非农劳动的工作距离一般较务农远，因此若家庭中留守的未成年人和老年人越多，家庭主要劳动力从事非农劳动的选择就会受到一定限制。同样如果农村家庭中有残病患者，家庭主要劳动力也可能会更倾向于将剩余可支配农业劳动时间用于离家更近的水稻生产环节外包服务供给。最后还应考虑农户劳动力的就业方向可能受到家庭所在地及就业地点等区域因素，特别是区域就业机会、区域经济因素、区域交通情况等的影响。例如，居住在经济相对发达的地区或在城市附近的农户的非农就业机会较多，且劳动就业信息资源相对丰富，这将直接影响这类农户的农业劳动的机会成本，促使其放弃农业劳动而选择非农就业。
（二）变量设置
基于对前人研究的总结和上述思考，笔者将影响农民从事农业生产劳动的主要因素归纳为个人特征变量、家庭特征变量、农业劳动特征以及地域经济特征变量4类。由于国内外的许多知名学者对传统经典变量，如教育、年龄、家到城中心距离等因素的研究已较完备，因此本研究在假定上述因素的影响已知的同时，重点研究前人很少考虑其他特殊变量。在调研中，稻农判断自己生产服务供给能力时最常用：“我种了二十多年稻子了”“我家有久保田收割机，一天能收一百多亩”“去年我帮人种了好几十亩田”等作为指标，因此笔者将农户自身的评价进行归纳，形成包括稻农的种稻年限、农机保有量、曾经管理过的最大面积、可支配劳动力、所在地区水稻类型（单季稻还是双季稻）、家庭收入结构在内的六个解释变量。由于各生产环节技术特点、生产方式存在较大差异，所以笔者将各环节的生产服务供给面积作为被解释变量，分析不同因素在不同生产环节所产生影响的差异。具体变量设置以及笔者对于这些变量对因变量的影响预期见表3。
表3最后一栏是对变量影响的预测，其中“+”就表示该变量对农户水稻生产环节外包服务供给能力产生正面影响，“-”表示该变量预期影响为负，“？”则表示该变量的影响理论难以判断。具体来看，种稻年限越长，稻农积累的经验和技能越多，其种稻的比较优势将会更加明显，因此稻农越倾向于提供农业生产服务；同样，农机保有量越大，稻农从事农业劳动的退出成本越高，越倾向于农业生产劳动，且从事农业生产服务的规模越大；与农机保有量不同，可支配劳动力数量是稻农可以支配的家庭劳动力以及可以雇佣到的劳动力，这将影响稻农的经营规模，但是经营规模改变是否会直接影水稻生产环节外包服务供给规模，将在后面的实证中得出结论。
三、水稻生产环节外包服务供给影响因素实证
在调研中发现，稻农在劳动力配置时可能会选择提供农业生产服务，但是由于供求关系并不是完全的市场化，实际上愿意供给农业生产服务的稻农的供给量为零，即其因变量观察值为零，出现了样本有偏选择的问题。针对此类情况，国内外学者普遍采用Heckman两步法（Heckman，1979）或Tobit模型（Tobin，1958）进行数据处理，以解决因变量取正值时是连续变量、但依然有很大可能取值为零的样本有偏选择问题。因此笔者选用极大似然估计方法来估计Tobit模型以进行计量分析。利用Stata软件对华东地区问卷调查数据进行分析，得到各变量系数估计值。（详见表4）
从上表可以看出，不同因素对各环节的农户生产外包供给能力的影响大不相同，并大致可分为显著正向影响、显著负向影响以及非显著正向影响、非显著负向影响四类。其中农机保有量和可支配劳动力数对各生产环节的生产服务的供给都有明显的正向影响，且分别侧重整地环节、收割环节和施肥环节、病虫害防治环节；种稻年限和管理过的最大面积的正向影响相对较小；务工收入占总收入比重越高的农户在各环节愿意提供的农业生产服务越少；家庭经营面积和所在地区水稻类型对不同环节的影响差异较大。
具体到各变量，种稻年限对育秧环节有较显著的影响，但对稻农在其余环节外包供给能力影响小且不显著，特别是在整地环节、收割环节、插秧环节中的影响系数分别只有0.042、0.044和0.025，且都不能通过10%置信度的检验，说明种虽然种稻年限越长的稻农越倾向于供给农业生产服务，但是种稻年限长短并不是约束稻农供给量的重要因素。同样，本地种稻类型虽然对各环节生产服务供给能力存在的影响正负不一，但是总体而言影响都不显著，种稻类型也非制约水稻各生产环节外包服务供给能力的主要因素，水稻生产环节外包服务供给能力与实际农业生产品种、生产结构关系没有得到验证。相比之下，农机保有量和可支配劳动力对生产环节的供给影响较大，特别是在整、收两个劳动力导向型的环节，影响十分突出。这一情况与近年来我国农机保有量和农机相关生产服务供给量同步增长的现实情况相符。除农机保有量外，生产团队中是否有专业技术员也是供给决策的重要因素， 技术含量高的环节影响系数较高、呈显著的正向影响。其中，育秧环节、病虫防治环节和施肥环节分别高达19.309、6.923和4.1687，是影响外包服务综合供给能力的关键因素。专业技术人员不仅能够提供技术支撑，这些“能人”的加盟还能够给生产团队来带更多的信心，提高供给能力。因此，注重培育农业技术带头人、鼓励能人创办合作社以及吸引高水平人才返乡务农，在推动生产环节外包服务供给，健全主体多元化、服务专业化、运行市场化的农业社会化服务体系，有直接而显著的作用。最后，务工收入占总收入比例对各环节影响均为负，说明务工收入越高的农户提供农业生产服务的面积越小。笔者认为收入结构本身就反应了农户的就业偏好，外出务工的农户本身就倾向于非农劳动。
从环节来看，整地环节和收割环节受到因素影响的较为接近，且波动也十分接近：机械保有量的对这两个环节产生了最大的影响、劳动力的影响次之；而专业技术员和受教育程度等技术相关变量对其影响较其他环节小。笔者认为这与两个生产环节的都是劳动力需求型环节密不可分，同时这两个环节机械替代较大，因此人工劳动力影响小于机械影响。相比之下，施肥环节、病虫害防治环节以及插秧环节受地形、种植习惯、成本等条件约束，依然以人工劳动为主，机械替代较程度较低，因此供给能力将更多的受到人工劳动力数量的影响，且由于上述环节属于水稻种植的核心环节，理论上对产量影响较大（由于生产环节的不可分性，无法实际比较各环节对整个生产过程的贡献），因此新技术应用较多、技术含量也较高，服务供给能力受到技术型因素的影响也相对较多。育秧环节是唯一一个受到种稻年限相对影响较大的环节，这是因为育秧环节对于劳动力需求量并不大，也几乎不存在机械作业的情况，因此“经验技术”成为了这一环节最主要的约束条件。此外值得一提的是，整体而言插秧环节受各因素影响差异最小，而收割环节和整地环节受不同因素影响的差异较大。
四、结论与政策涵义
华东地区是我国经济相对发达地区，人均耕地面积相对狭小、农民非农就业程度较高。农业生产环节外包，有效的提高了土地利用效率和劳动生产率，解决了农民“不认真种田”和规模经营的难题。因此推进生产环节外包、提升外包质量、实现外包供求均衡尤为重要。
1.重点扶持和引导，增加供给总量
从影响农户供给的各项因素来看，农机保有量（主要反映机械化程度）和农技员数量（主要反映技术水平）对各环节外包的供给具有显著的促进作用。因此，政府应加大基础设施建设方面的经费投入，增加农机购置补贴，降低水稻生产服务供给成本；积极支持水稻生产各环节农业新技术开发的研究工作，鼓励高校与科研院所开展技术研发，开展农业生产服务技能培训，帮助农技员和农户掌握相关技术；加强引导，积极鼓励和扶持个体户或合作社供等非公有性质的供给主体参与农业生产服务供给，提升各生产环节外包服务的供给能力。
2.抓关键环节，促进环节间均衡
从不同环节的供给差异来看，整地和收获环节整体供给能力强而插秧环节和统防统治环节供给能力弱。因此在推进环节外包供给时，应重点扶持供给能能力较差的环节。一方面，针对生产贡献大而又受技术和价格制约环节进行重点扶持，如机插秧、统防统治等环节进行重点补贴和人才培养；另一方面，对于市场化程度高、供给能力较强的环节，应以市场为主导，做好监督和服务工作。
3.优化组合供给模式，提升供给质量与效率
目前，生产环节外包服务供给模式主要包括以政府为主体的农技服务体系、社会化形式的合作社、示范户、农机手为主体的零散供给。政府应根据不同模式的优缺点，积极发挥行政力量的作用，协调配置供给模式，发挥其在不同环节优势，提升供给质量和效率。政府为主体的外包供给模式能有效保证外包环节所需的资源，通过多部门之间的合作，能够迅速的将农业生产技术通过外包供给农户，扩大了农业技术推广受益群体，适宜外包程度较低的环节，如育秧插秧；社会化组织具有良好的激励机制，能真正了解农户的需要，其低成本、高水平、多变灵活的特点也在一定程度上可以弥补政府外包供给的资金负担，适合于日常性的环节，如病虫防治等；私人供给模式以市场为指导，供给主体的多元化，有利于资源的合理配置，能有效提供适合农民需要、有利于农户生产经营的外包服务，适合于劳动替代为主的环节，如整地、收割。
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