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农业机械化服务采纳对农民主观幸福感的影响：基于中国家庭追踪调查的实证研究

作者及机构
本研究由西南大学商学院的Yan Liu、南京财经大学经济学院的Minjie Chen、西南财经大学经济管理研究院的Jianyu Yu以及北京大学中国农业政策研究中心的Xiaobing Wang（通讯作者）合作完成，发表于2024年4月的*Journal of Economic Behavior and Organization*（第221卷，385-405页）。

学术背景

研究领域与动机
农民的主观幸福感（subjective well-being，SWB）是衡量生活质量的核心指标，但发展中国家农业人口的主观幸福感长期被忽视。2021年《世界幸福报告》指出，全球幸福感最低的1/3国家多为农业人口占主导的发展中国家。尽管农业技术采纳（如机械化服务）已被证明能提高生产力和收入，但其对农民主观幸福感的影响缺乏实证证据。

理论框架
研究构建了一个劳动力分配模型，将农民的主观幸福感与三个机制关联：
1. 绝对收入效应（absolute income effect）：技术采纳通过提高农业和非农收入增加总消费；
2. 相对收入效应（relative income effect）：技术采纳可能扩大收入差距，影响农民与同群比较的心理感受；
3. 闲暇效应（leisure effect）：机械化服务减少农业劳动时间，增加闲暇活动。

研究目标
量化农业机械化服务（Agricultural Mechanization Services, AMS）对农民幸福感（happiness）和生活满意度（life satisfaction）的影响，并验证上述机制。

研究流程与方法

数据来源与样本
研究采用北京大学的中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies, CFPS）2014年和2018年的面板数据，覆盖25个省份的5,558户农村家庭（20,899名个体）。样本排除完全出租土地的农户，聚焦实际从事农业生产的群体。

内生性处理与模型
因AMS采纳可能存在自选择偏差（如能力较强的农民更倾向采纳），研究采用内生转换回归模型（Endogenous Switching Regression, ESR），并引入工具变量（IV）解决内生性问题：
- 工具变量：村庄地形（平原=1，非平原=0）与县级非农最低工资的交互项（plain×mw）。该IV满足相关性（平原地区更易机械化，高工资推动替代劳动）和排他性（地形与工资不直接影响幸福感）。

变量定义
1. 因变量：
- 幸福感（0-10分标准化为0-1）；
- 生活满意度（1-5分标准化为0-1）。
2. 核心自变量：AMS采纳（二分类变量）。
3. 控制变量：个体特征（年龄、教育、婚姻等）、家庭特征（收入、资产、土地等）。

分析步骤
1. ESR模型估计：分两阶段建模——先估计AMS采纳概率（Probit模型），再分别估计采纳者与非采纳者的幸福感方程；
2. 平均处理效应（ATT）计算：比较采纳者在实际与反事实场景下的结果差异；
3. 异质性分析：按非农就业参与和农场规模分组；
4. 机制检验：通过OLS回归验证收入与时间分配的中介作用。

主要结果

1. AMS对主观幸福感的整体影响

   • 采纳AMS使农民幸福感提升0.044（标准化标准差增加19.4%），生活满意度提升0.016（标准差增加6.5%）。
     
   • 效应大小超过空气污染治理（Zhang et al., 2017）和农村低保政策（Han & Gao, 2020）的已知影响。
     

2. 异质性结果

   • 非农就业群体：幸福感提升幅度更大（ATT=0.077 vs. 0.052），因AMS减少农忙季劳动力约束，促进非农就业；
     
   • 大规模农场：幸福感提升更显著（ATT=0.076），因AMS更有效替代短缺的农业劳动力。
     

3. 机制验证

   • 绝对收入：AMS显著增加农业收入（+0.290）和非农收入（+0.347）；
     
   • 相对收入：采纳者感知收入排名下降（-0.039*），反映收入差距扩大抵消部分福利增益；
     
   • 闲暇效应：AMS减少无偿家务劳动时间（-0.202*），增加上网等休闲活动（+0.197*）。
     

结论与价值

理论贡献
1. 首次将技术采纳与农民主观幸福感关联，弥补了农业经济学与幸福研究的交叉空白；
2. 验证了相对收入效应在发展中国家农村的适用性，拓展了Luttmer（2005）的经典理论。

政策意义
1. 推广AMS可通过“收入-闲暇”双路径提升农民福祉，尤其利好非农就业群体；
2. 需配套收入再分配政策，缓解技术采纳引发的相对剥夺感。

研究亮点

1. 方法创新：结合ESR模型与工具变量，有效解决农业技术采纳的内生性问题；
   
2. 数据优势：利用全国代表性面板数据，增强结论普适性；
   
3. 跨学科视角：融合劳动经济学、心理学与技术扩散理论，为农村发展政策提供新依据。
   

局限与展望
未讨论AMS对非农工资率的一般均衡效应，未来可纳入区域劳动力市场动态分析。