一、问题提出

中国农业生产高度依赖化肥，存在严重的过量施用问题(Zhang et al., 2015)。来自世界粮农组织(FAO)的数据显示，中国已经成为世界上最大的化肥和农药消费国。2016年，中国大陆的氮肥、磷肥和钾肥施用量分别占全球总量的27.65%、32.23%和35.43%，三者的施用强度分别达到138.64、49.81和38.22 kg/hm²，是同期全球平均水平的2.01、1.63和1.57倍^①。生态环境部的数据则显示，2017年水稻、小麦和玉米的化肥利用率仅为37.8%(生态环境部，2019)。现阶段，中国的施肥水平已经远高于发达国家所公认的环境安全上限(张维理等，2004)。化肥的过量施用是农业污染的主要原因(Fischer et al., 2010)，不仅增加农业生产成本、浪费资源，还造成耕地板结、土壤酸化(诸培新等，2017)，而且导致地表水富营养化，并引发地下水的硝酸盐污染(朱兆良等，2006；张军伟等，2018)。为此，农业农村部早在2015年就提出了《到2020年化肥使用零增长行动方案》，强调化肥高效利用，推动化肥减量施用。

① 数据来源：根据世界粮农组织数据库数据计算。见http://www.fao.org/faostat。

对于化肥减量的途径，现有研究认为，随着农业生产过程中纵向分工的不断深入，越来越多的化肥施用环节可以外包给服务商(江雪萍，2014；陈思羽、李尚蒲，2014)。服务外包意味着施肥环节由经营主体内部分工转换为产业内部分工，而专业化分工有助于农户享受到专业、科学的施肥服务，并由此降低化肥施用水平(如刘锐，2013；杨万江、李琪，2017；孙小燕、刘雍，2019；张露、罗必良，2019；杨高第等，2020)。然而，也有研究发现服务外包与化肥施用强度之间没有显著相关关系(如郑鑫，2010；Obisesan et al., 2013；Marenya and Barrett, 2009)。甚至还有研究发现，服务商可能与农资经销商合谋，通过过量施肥获得高额回报，因此服务外包反而加重了化肥过量施用问题(如王常伟、顾海英，2013；Zhang et al., 2015)。这说明，现有文献并未就服务外包和化肥施用强度之间的关系得到一致结论。究其原因，可能在于已有研究的取样大都只限于某一作物，某一时间，或某一地，减弱了研究结论的普适性。实践中，许多情境因素会改变某些变量之间相关关系的大小和符号，故情境因素往往会导致变量之间的相关关系不同，甚至是矛盾的内在原因(陈晓萍、沈伟，2018)。基于上述分析，本文关注两个尚未厘清的问题：第一，服务外包真的有助于降低化肥施用强度吗？第二，两者之间的关系受到哪些情境因素的影响？

荟萃分析以及由其衍生出的荟萃回归分析技术，不仅可以定量评估变量之间的关系，还能探寻变量关系中的情境变量，挖掘主效应之间的隐性机制(Miller and Toulouse, 1986)。为此，本研究首先基于荟萃分析技术，评估服务外包与化肥施用强度之间的真实相关关系，并进一步利用荟萃回归分析技术探究经营规模、农户教育程度、农户年龄、国别和研究时间等潜在调节变量的作用，以识别影响服务外包与化肥施用强度之间关系的情境依赖性。

二、关于服务外包化肥减量效应的争论 (一) 已有的争论

服务外包被认为是实现化肥减量施用的重要途径。从农户角度来看，降低化肥施用水平具有正外部性，其所得成果为全社会共享，但成本却由农户自己独自承担，因而农户减量施用化肥的激励不足(Arriagada et al., 2010)。而且，化肥减量施用等绿色生产技术具有投资大、收益期长等特点，进一步降低了农户的积极性(孙小燕、刘雍，2019)。即便是存在补贴的情况下，以生存安全为首要目标的理性农户仍然倾向于通过较高的化肥施用量来规避产量风险(仇焕广等，2014；杨高第等，2020)。不过，服务外包有助于改变农户要素投入组合，例如服务商为农户提供更科学、更专业的施肥服务，如更先进的机械装备、测土施肥等，克服农户“绿色生产意愿低及意愿与行为悖离”的难题(孙小燕、刘雍，2019)。站在服务商的角度来看，他们会基于成本考虑而节约化肥投入，并通过化肥减量施用积累声誉，并获得政策优惠(张露、罗必良，2019；杨高第等，2020)。张露、罗必良(2020)基于湖北省水稻主产区的1752户农户调查数据就发现，服务外包能促进专业化分工和精准化生产，有助于减少化肥施用量。而且，服务商对化肥的质量辨别能力与肥效信息收集能力也都优于个体农户，可以根据农地质量、作物类型，运用专业知识因地制宜地进行科学施肥。可见，服务外包有助于实现化肥减量，即服务外包与化肥施用强度之间存在负向相关关系。

然而也有学者注意到，随着服务组织的商业化，服务外包不但无助于投入品的减量化，反而导致对投入品的滥用(Zhang et al., 2015)。陈义媛(2018)注意到，在商业化浪潮下，农资销售商与服务商合谋，通过各种策略来促进农资的销售。尤其在土地流转大背景下，许多城市过剩资本投入农业但并无种植经验。由此，农资销售商转向“服务式销售策略”，即通过给农户提供种植技术、病虫害防治等服务来吸引和维系客户，使服务商与农资提供商之间形成紧密的合作关系。于鸷隆、刘玉铭(2011)已经指出，农业服务人员可能会存在机会主义行为。最后导致如王常伟、顾海英(2013)提到的现象：对于那些功能集中于投入品供应以及销售信息的服务组织来说，出于销售动机，它们甚至会过分强调投入品的作用，反而可能造成农户的超量购买与使用。此外，也有研究发现服务外包与化肥施用强度之间没有显著相关关系(如郑鑫，2010；Obisesan et al., 2013；Marenya and Barrett, 2009)。

(二) 引发争论的原因：调节作用分析

现有文献关于服务外包与化肥施用强度之间的关系并未得出统一的结论，究其原因，可能在于不同研究存在情境因素，即存在一些变量在服务外包与化肥施用强度之间起调节作用。考虑到服务外包需要一定的农地规模进行匹配(杨子等，2019)，且农户的知识、经验与化肥施用行为密切相关(蔡颖萍、杜志雄，2016)，所以经营规模、农户受教育程度和年龄等变量都可能是重要的情境因素。此外，研究的地点和时间一直以来都是很多研究典型的情境因素(陈晓萍、沈伟，2018)。现有关于服务外包与化肥施用强度之间关系的研究大都报告了经营规模、农户受教育程度、农户年龄、研究所在国别和研究时间等信息，为荟萃分析中的调节作用分析提供了较为丰富的数据材料，因而本研究的调节作用分析聚焦于这些变量。

1.经营规模的调节效应。小农户普遍存在土地细碎化的问题(罗必良、李玉勤，2014)，资源禀赋决定了其可能根本不需要服务外包(王钊等，2015；杨子等，2019)。实证研究也表明，农地细碎化程度对农业生产环节外包有抑制作用(陈昭玖、胡雯，2016)。站在服务商的角度，服务小农户的收入低，却要投入大额的固定成本，故不愿意服务小农户。而且，服务外包存在着由信息不对称引起的逆向选择与道德风险问题。由于农户对施肥服务完成的质量难以监督，服务商就可能在服务过程中出现机会主义行为(马九杰等，2019)。例如，在承受高额固定成本的基础上，服务商可能通过向农户出售更多的化肥以获取合意的利润。在这种情况下，服务外包不但不会带来化肥减量化，甚至带来相反的效果。

实践中，社会网络是经营主体交流和获取生产经营信息的主要渠道(刘亚，2012；Ramirez，2013)。与小农户相比，经营规模较大的农户拥有更好的社会网络资源，以及更高的人力资本水平，更容易理解及采用现代化肥减量技术(蔡颖萍、杜志雄，2016)，并降低因信息不对称带来的逆向选择和道德风险问题。基于此，当服务外包匹配的是小农户时，其减量效应可能难以发挥，甚至存在过量施肥的风险。但是，当服务外包匹配大规模经营农户时，则更容易实现化肥减量化。

2.农户受教育程度和年龄的调节效应。在人力资本理论看来，农民的知识和经验是支撑现代农业发展的重要要素(舒尔茨，1990)。已有研究表明，发展中国家的农户普遍对化肥施用技术缺乏了解，导致化肥施用水平难以符合要求(Zhang et al., 2015；Khan and Damalas, 2015；林源、马骥，2013)。此外，有研究显示，农资产品差异化竞争的加剧进一步使得农户拥有的知识越来越难以满足要求(纪月清等，2016)。对于农户来说，其受教育程度越高，越容易接受、采纳现代施肥技术(史常亮等，2015)，有助于合理施肥(Zhou et al., 2010)，而且接受新知识和新技术的能力越强，也越容易接受服务外包的生产方式。相似地，随着农户年龄的增长，务农经验越来越丰富，对农业生产环节与作物生长习性更为了解，能更好地判断作物对化肥的要求并合理施肥(田云等，2015；蔡颖萍、杜志雄，2016)。更重要的是，更高的人力资本水平能够帮助农户实现对服务商的监督，并由此降低逆向选择和道德风险问题。这意味着，和教育程度低和年龄小的农民比起来，教育程度更高、年龄更大的农民与服务外包商之间的合作更顺畅，并抑制服务商的机会主义行为，实现化肥减量施用。

3.国别的调节效应。虽然发展中国家在农业经营方面存在相似性，如大都以小农户为主、现代农业要素稀缺等(Feder et al., 1985)。但是，不同国家之间仍然存在异质性。以化肥为例，中国已建立起全球最大的化肥工业，其消费量和生产量都排名全球第一。来自FAO的数据显示，2019年，中国农用氮、磷、钾化肥产量5842万吨，占全球生产总量的26.55%数据来源：根据FAOSTAT数据计算得出。，不仅可以满足国内需求，还能有富余供出口。与之相应的是中国化肥的过量施用，由此使得化肥减量化成为中国现代农业的重要指标。然而，更多的发展中国家仍然面临化肥短缺问题，正力图通过“绿色革命”来提高农业生产率，大力提倡农户施用化肥。那么，和中国农户通过获得专业化的服务来实现化肥减量不同，许多发展中国家却希望通过获得外部技术服务支持以提高化肥施用水平，实现增产增收。基于埃塞俄比亚、加纳等发展中国家的实证研究发现，社会化服务与化肥施用强度之间是正向关系(Mbata，1994；Beshir et al., 2012；Miheretu and Yimer, 2017)。如Beshir et al.(2012)基于加纳水稻种植农户数据的实证研究表明，服务商会鼓励农户增加化肥施用水平来提高产量，所以农户在获得服务后，化肥施用量会相应增加。这意味着，国别也是使服务外包与化肥施用强度之间关系产生差异的潜在调节变量。

4.研究时间点的调节效应。化肥施用行为存在时间效应。以中国为例，在“绿色革命”背景下，为了解决因土壤质量低下造成的单位产量低的问题，中国早期制定的化肥施用标准高于世界标准(高晶晶等，2019)。随着化肥工业体系逐步完善，化肥供给逐渐充足且价格低廉，农户倾向于通过施用更多的化肥来实现单位产量的提高，最终导致化肥过量施用。然而在新的“绿色生产”背景下，政策发生了转向，开始提倡化肥减量化。对此，服务商也将做出相应调整。因而，研究的时间点也可能是导致服务外包与化肥施用强度之间关系存在不一致的潜在调节变量。

三、研究设计 (一) 文献搜索

纳入荟萃分析的中文文献主要通过中国知网(CNKI)期刊数据库、中国优秀硕士论文数据库、中国博士学位论文全文数据库、万方数据库、维普数据库搜索获得，搜索关键词包括化肥施用、化肥施用强度、服务外包、社会化服务、测土配方施肥、化肥投入水平等；英文文献主要通过Springer Link、Elsevier Science、EBSCO-ASP综合学科研究文献全文库、Emerald期刊全文库、Wiley-Black-Well、ProQuest期刊全文库、ProQuest硕博士论文全文数据库、Google scholar搜索获得，搜索的关键词包括determinants of fertilizer use、chemical fertilizer use、fertilizer application intensity、fertilizer use strength、agricultural extension services、access to extension service等。为了减少文献的遗漏问题，本研究还对所得文献中的参考文献进行了手动搜索。

(二) 文献筛选

本研究进行文献筛选的要求包括：(1)必须为实证分析文献，排除文献综述和纯理论类文献，且实证结果报告了样本量、相关系数，或者可转换为研究所需效应值的其他数据指标；(2)实证结果中包含农业服务外包与化肥施用强度变量；(3)各文献的实证研究涉及的样本相互独立，若2个或2个以上研究的样本范围相同或存在相互交叉重叠现象，选择报告内容更为详细或者样本更大的研究。本研究总计搜索到130篇符合研究主题的文献，在进行文献筛选后，最终有16篇文献纳入本次荟萃分析研究，其中有13篇中文文献，3篇英文文献(表 1)。对于荟萃分析的样本文献量，Valentine et al.(2010)指出，只要存在能识别的异质性，2篇文献即可，因而本研究的文献量是符合要求的。

(三) 文献编码

本研究根据Lipsey and Wilson(2001)给出的方法对文献进行编码，其中研究特征为文献相关作者、文献出版年份、研究样本数量、研究地区、服务外包、化肥施用强度以及研究对象的相关指标。效应值所需数据包括实证结果中各变量的相关系数、回归系数及其系数检验值等。文献效应值的计算与编码遵循“一个样本一个效应值”原则，若某一文献中同时报告了多个独立不重复样本，则相应的效应值分别对应各自样本分开计算和编码。当完成编码后，另一位研究员对数据进行重新计算编码，以保证数据的准确性。若两人编码出现差异，则返回文献原文进行逐一比对。本研究中，两位研究员的编码数据一致性为90.3%，说明编码过程中人为造成的误差较小。最后，本研究共获得19个关于服务外包与化肥施用强度的独立效应值，总样本量达到7694个。

(四) 效应值计算

本研究使用CMA2.0(Comprehensive Meta- analysis 2.0)软件进行荟萃分析，并以相关系数作为效应值来梳理服务外包与化肥施用强度之间的关系。在编码时，有些文献只报告了研究所得的t检验值、F检验值，或者χ²检验值，而没有报告相关系数。为此，我们根据郑凤英、彭少麟(2001)的公式将相关数据指标转换成所需的相关系数，具体公式如下：

$ r = \sqrt {\frac{{{t^2}}}{{{t^2} + df}}} $

(1)

$ r = \sqrt {\frac{{{F^2}}}{{{F^2} + df}}} $

(2)

$ r = \sqrt {\frac{{{\chi ^2}}}{{{\chi ^2} + df}}} $

(3)

其中公式(1)-(3)中的df=n₁+n₂－2。

有部分文献只报告了回归系数，为此，本研究根据Peterson and Brown(2005)提供的方法将回归系数转换为相关系数，具体公式如下：

$ r = \beta \times 0.98 + 0.05(\beta \ge 0) $

(4)

$ r = \beta \times 0.98-0.05(\beta < 0) $

(5)

其中系数β的适用范围为β∈(－0.5, 0.5)。

随后将文献中报告或者通过上述计算得出的r值进行Fisher's Z值转换。具体公式如下：

$ {F_z} = 0.5{\rm{ln}}\left[ {\frac{{1 + r}}{{1 - r}}} \right] $

(6)

(五) 出版偏差

期刊一般存在发表偏好，如更喜欢发表实证结果显著的文章，而那些不显著的文章通常更难发表。本研究纳入荟萃分析的文献绝大部分为期刊文章，可能存在出版偏差问题。为此，本研究采用漏斗图(Funnel plot)对是否存在出版偏差进行初步检验。由图 1所示，研究样本基本对称分布在综合效应值两侧，说明本研究不存在严重出版偏差。

进一步地，本研究通过失安全系数N(Classic fail-safe N)对是否存在出版偏差进行进一步的检验。失安全系数N是指需包含多少未出版的研究文献才有可能使本次研究的效应值降低到不显著的结果(Rosenthal，1978)。若计算出的失安全系数N与本次研究样本数量相差较大，则说明不存在严重的出版偏差问题。结果表明，本研究的失安全系数N为271，意味着需要额外纳入271篇研究文献才能否定本研究中服务外包与化肥施用强度之间的关系，进一步说明本研究的出版偏差问题较小。

(六) 异质性检验

为了判断主效应是否存在调节效应，本研究进行了异质性检验(Heterogeneity test)。Higgins and Thompson(2002)指出，异质性检验通过I²检验和Q检验进行。I²检验主要分析效应值的变异程度占总变异的比值，其中0≤I²＜25%时表示不存在异质性，25%≤I²＜50%时表示存在低异质性，50%≤I²＜75%时表示存在中度异质性，75%≤I²＜100%时表示存在高异质性。Q检验中的Q值符合卡方分布，如p＜0.05，说明效应值之间存在异质性。异质性检验结果如表 2所示，其中I²值为91.900%，且Q检验也显著(Q=222.232，p＜0.001)，说明本研究的效应值之间存在高度异质性，即服务外包与化肥施用强度之间存在潜在调节变量。

荟萃分析还要判断是利用固定效应模型还是随机效应模型进行估计。Borenstein et al.(2009)指出，固定效应模型假设所有研究只有一个真实效应值，研究结论存在的不一致只是由抽样误差造成的；随机效应模型则假设每个研究都有其真实效应值，结论的差异不仅仅是由于抽样误差造成，还可能存在其他方面的原因。I²检验和Q检验还可以为荟萃分析应选用固定效应模型还是随机效应模型提供判断依据：如果Q检验值的p＜0.01且I²＞50%则使用随机效应模型，反之使用固定效应模型(Hedges and Vevea, 1998)。异质性检验结果已经表明I²＞50%(I²= 91.900%)，且Q检验值为222.232(p＜0.001)，因此本研究采用随机效应模型进行荟萃分析。

四、研究结果 (一) 主效应分析

Cohen(1992)指出，综合效应值反映变量之间的相关性程度，若在0.1以下说明变量之间相关性较弱。荟萃分析的结果(表 3)显示，服务外包与化肥施用强度的综合效应值为-0.079(p＜0.05)，说明服务外包与化肥施用强度之间具有微弱的负向相关关系，即服务外包确实有助于化肥减量施用，但其作用非常微弱。

(二) 调节效应分析

异质性检验已表明服务外包与化肥施用强度之间存在潜在调节变量。本研究利用荟萃回归分析方法进行调节变量分析，并借鉴Stanley and Jarrell(2005)与张晓、胡丽娜(2013)给出的方法，以研究样本中主效应的相关系数作为被解释变量，对潜在调节变量进行分类赋值并作为解释变量分别进行荟萃回归分析。表 4为潜在调节变量的赋值方式与对应的荟萃回归结果。

(1) 经营规模的调节效应。各样本文献一般会报告农户经营规模，但不同研究的计量单位可能存在差异，因此本研究以亩为面积单位重新编码。对于没有报告农户经营规模的研究，本研究不将其纳入经营规模的调节效应分析中。结果显示，经营规模系数显著为负(β=-0.006，p＜0.05)，说明农户经营规模在服务外包与化肥施用强度之间的关系中起调节作用，即与经营规模较小的农户相比，经营规模大的农户其服务外包与化肥施用强度之间的负向关系更强，意味着服务商在服务大规模农户的时候，更能发挥其减量效应。

(2) 农户受教育程度的调节效应。考虑到样本文献对农户受教育程度的测量方法存在差异，本研究也进行了重新编码。由于大多数国家为6年制小学，故本研究将受教育年份大于等于7或小学以上教育程度定义为较高教育程度，并赋值为1，否则赋值为0。对于没有报告农户受教育程度指标的文献，本研究将其剔除出受教育程度的调节效应分析。荟萃回归结果显示，农户受教育程度的回归系数显著为负(β=-0.173，p=0.052)，表明农户的教育水平越高，服务外包与化肥施用强度之间的负向关系越大。

(3) 农户年龄的调节效应。农户年龄的回归系数不具备统计显著性(β= 0.002，p＞0.1)，即农户年龄在服务外包与化肥施用强度之间的关系中没有起调节作用。

(4) 国别的调节效应。样本文献使用的数据涉及中国、肯尼亚、埃塞俄比亚、加纳等4个国家。为了研究国别的调节作用，本研究构造了国别虚拟变量：除中国外，其余国家均位于撒哈拉以南的非洲，故将基于中国数据的样本文献赋值为1，否则赋值为0。从表 4可知，“中国”的回归系数显著为负(β= -0.350，p＜0.01)，说明和撒哈拉以南的非洲国家比起来，中国的服务外包与化肥施用强度之间的负向相关关系更强。

(5) 研究时间的调节效应。本研究将文献发表年份距离2020年的时间跨度作为研究时间变量，并以此为自变量进行荟萃回归分析。结果显示，研究时间的系数为正，但不具有统计显著性(β= 0.014，p＞0.1)。不过从实际意义来看，研究时间变量系数大于0，说明与时间较为早期的研究相比，近期的研究中服务外包与化肥施用强度间的负向关系更强。考虑到p值并不大(p=0.189)，故荟萃回归分析的结果也能够在一定程度上说明研究时间的调节效应。

(三) 稳健性检验

1.改变因变量刻画方式。为了检验调节效应分析的实证结果是否稳健，本研究通过更换因变量刻画方式进行稳健性检验：若服务外包与化肥施用强度之间关系显著正相关则赋值为1，若不显著则赋值为0，若显著负相关则赋值为-1。由于新构建的因变量为排序变量，所以选择Ordered Logit模型进行回归分析。通过改变被解释变量的刻画方式，可将之前不能转换为相关系数而被剔除的文献样本纳入本次回归分析中，因而可以增加研究样本数量，使得效应值最多的回归达到29个。表 5为稳健性检验结果。可以看出，除农户年龄变量存在一定差异外，其他变量的系数检验结果与表 4的结果基本一致，说明实证结果具有较好的稳健性。需要指出的是，在变换因变量刻画方式后，农户年龄的系数显著为负(β=-0.196，p＜0.1)，说明农户年龄越大，服务外包与化肥施用强度之间的负向关系越强。

2.亚组检验。为了进一步检验实证结果的稳健性，本研究利用丁凤琴、赵虎英(2018)给出的方法进行亚组检验(subgroup analysis)。张世洪(2016)指出，所谓亚组检验是通过对潜在调节变量进行分组，然后检验各组综合效应量是否相等来解释异质性问题。亚组检验结果如表 6所示：(1)以经营规模均值(21.800)分组，大规模组的效应值为-0.184，小规模组的效应值为-0.016，两者存在显著差异(Q_b=3.092，p＜0.1)，说明经营规模越大，服务外包与化肥施用强度之间的负向关系越强；(2)高教育组的效应值为-0.166，低教育组的效应值为0.000，两者存在显著差异(Q_b=4.435，p＜0.05)，说明农户受教育程度越高，服务外包与化肥施用强度之间的负向关系越强；(3)以农户年龄均值(51.259)分组，高年龄组与低年龄组的效应值没有显著区别(Q_b=0.083，p＞0.1)，即农户年龄在服务外包与化肥施用强度之间的关系中没有起调节作用；(4)中国组的效应值为-0.127，非中国组的效应值为0.193，两者存在显著差异(Q_b=9.734，p＜0.01)，说明在中国，服务外包和化肥施用强度之间存在负向相关关系，但在撒哈拉以南的非洲国家，服务外包和化肥施用强度之间是正向相关关系；(5)样本文献的发表年份为2002-2020年，以年份均值(2015)分组，近期组的效应值为-0.096，早期组的效应值为-0.039，两者不存在显著差异(Q_b=0.500，p＞0.1)，说明研究时间未在服务外包与化肥施用强度之间的关系中起调节作用。可以看出，亚组检验结果与荟萃回归分析结果具有高度一致性，进一步说明了实证结果十分稳健。

五、结论与展望

对于服务外包是否有助于降低化肥施用强度，现有文献仍然存在争议。为探寻服务外包与化肥施用强度之间的真实关系，本研究搜集大量实证研究文献，基于荟萃分析方法系统总结了两者之间的关系，并对影响两者之间关系的潜在调节变量进行识别与分析。研究表明：(1)服务外包与化肥施用强度之间存在微弱负相关关系；(2)农户经营规模负向调节服务外包与化肥施用强度之间的关系，即农户经营规模越大，服务外包与化肥施用强度之间的负向关系越强，说明当服务外包匹配大规模农户时，更能发挥其减量效益；(3)农户受教育程度负向调节服务外包与化肥施用强度之间的关系，即农户受教育程度越高，服务外包与化肥施用强度之间的负向关系越强，说明受教育程度更高的农户能够更好地与服务商合作，推进化肥减量施用；(4)和撒哈拉以南的非洲国家比起来，中国的服务外包与化肥施用强度之间的负向关系更强，说明和中国化肥减量的战略出发点不同，撒哈拉以南的发展中国家仍然处于“绿色革命”背景下，希望通过增加化肥投入提高生产率。

本研究运用荟萃分析对前人的实证研究进行了更深层次的总结与分析，是对现有关于服务外包与化肥施用强度关系研究的重要补充：(1)运用荟萃分析技术，基于更大的研究样本量系统地分析服务外包与化肥施用强度之间的关系，提供了比以往研究更有说服力的研究结论，有助于平息学术界的争论；(2)识别出农户经营规模、农户受教育程度、国别等因素是导致现有文献研究结论存在异质性的主要来源，回答了服务外包与化肥施用强度之间的关系以及在不同情境中如何变化的问题，挖掘了其隐性机制；(3)本研究还有助于我们用一种动态发展的思维看待化肥施用问题。尽管现阶段许多发展中国家把化肥看作是现代农业的重要标志，但若缺乏良好的规划和管理，将来可能会与中国一样面临化肥过量施用问题。