农村“空壳化”对花生种植户生产效率的影响机制研究

景令怡+朱珏+乔辉

摘要： 花生不仅是主要油料作物之一，也是优质蛋白质的来源，是中国传统的创汇作物。随着改革开放的深入，大量青壮年劳动力转移出农村，农村“空壳化”因此产生，对劳动力密集型作物花生的种植产生了重要影响。重点研究了农村“空壳化”对花生农户生产效率的影响，通过DEA方法测算花生种植户生产效率，并且利用Tobit模型进行回归分析，回归结果表明，农村“空壳化”对花生种植户的生产效率具有显著的正向影响，因此政府应该提供更多的非农就业机会，促进农村剩余劳动力的转移。此外，在其他控制变量中，农业收入占家庭总收入比重对花生种植户的生产效率具有显著的正向影响，而区域经济发展水平对花生种植户生产效率具有显著的负向影响。

关键词： 空壳村；花生；生产效率；Tobit模型；数据包络分析（DEA）

中图分类号： F323.6 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2016）03-0480-04

2000年以来国内花生的播种面积占油料播种面积的33%左右，但花生总产量达到油料作物总产量的50%。榨油后的高温花生饼约占籽仁量的60%左右，富含蛋白质，是畜禽饲料蛋白的理想来源。另外随着民众生活水平的提高，对优质蛋白质的需求也在增加，而花生作为优质蛋白质的来源，食用花生和花生制品是一种很好的补充蛋白质的途径。花生单产高，且不与粮争地，也是我国传统的创汇作物，近年来花生年出口总量约占世界出口总量的40%，位于世界第一，国际竞争力强。中国花生单位面积的减税纯收益在稻谷、小麦、玉米、大豆、油菜籽、花生这6种农作物中是最高的，因此发展花生生产能够促进农民收入增加，对于保障中国食用植物油安全具有重要意义。

随着改革开放的深入，城镇化的不断推进和农业产业结构的不断调整，大量的农村剩余劳动力走向城镇，在这部分流失的农村劳动力中青壮年占到大数，农村中从事农业生产的多是一些妇女、老人，农村“空壳化”因此而产生。经济学理论认为，作为弱势产业的农业部门，利润与边际劳动生产率低，很难与城镇工业以及服务业部门相比，使得劳动力在农业部门与其他部门之间大规模流动，表现在现象上就是我们看到的农村“空壳化”。

面对现如今的“空壳村”背景下农村青壮年劳动力流失的现状，花生种植户的生产效率是否受到了影响？其影响程度如何？这些都是本研究将要探讨的问题。

1 研究现状回顾与理论框架

随着农村改革的深入发展，农村“空壳化”变得越来越突出，需要说明的是，本研究定义的重点在农村中青壮年劳动力的大量流失，农村劳动力结构出现畸形的一种村落形态，这与大多数学者的定义有所差别，但也有很多相似之处，彭智勇对空壳村现象的研究中也都提到了空壳村现象一个明显的特征就是农村青壮年劳动力的大量流失，劳动力结构呈现出女性化、老年化趋势[1]。国内学者对空壳村研究的大量文献中，主要集中于2个方面。

一是关于空壳村形成原因的研究。何良雄等从农村城镇化进程视角指出农村青壮年劳动力大量流动在创造巨大社会财富的同时，也使自己迅速脱贫致富，这样的激励导致这些青壮年劳动力从农村中脱离，最终形成空壳村现象[2]。彭智勇则认为二元结构体制下城乡之间的收入差距和城乡居民地位、机会的不公平不均等性是青壮年劳动力流失的主要原因[1]。陈乔柏也提出了相同的关于二元体制不合理的观点[3]。人都是理性人，当城镇的工资水平高于农户放弃农业生产所产生的机会成本时，那么劳动力流失就成为一种必然的趋势。青壮年的教育程度在农村中普遍高于其他年龄层次的群体，这也使得他们有更多的技能去从事一些非农行业，因此当二者都具备的时候，农村中多数是留下的妇女、老人的现象也就不足为奇了。

二是关于农村中青壮年劳动力的大量流失对农户生产经营行为影响的研究。农业发展的主力军是农户，青壮年劳动力在新农村建设中的地位毋庸置疑，伴随着城镇化、农村改革的进程，这部分主力军正以一个相当快的速度从农村中流失，经济学理论认为，劳动力作为生产要素的一部分，在农业生产中占有非常重要的地位，但是劳动力和资本之间存在替代效应，并且通过技术进步可以弥补劳动力不足给农业生产带来的影响，在这样的情况下，农户的生产经营行为必然发生转变。盛来运指出农村劳动力的流动推动了农业机械化程度，这得益于外出务工的青壮年积累了一定的资金，有选择地购买和使用机械成为了可能，并且他还认为空壳村现象不仅推动了农业机械化程度，还加快了包括生物技术在内的农业新技术的应用[4]。张务伟等运用频数分析法、最优尺度回归分析法研究了农村劳动力转移与土地处置方式的关系，研究结果表明农村劳动力的转移程度与土地处置的社会化程度存在正向的相关关系[5]。徐增文更是指出农村青壮年劳动力的流失，使得农业生产作为农户家庭的副业，再加上农业的相对收益少，农户生产积极性下降，不仅仅出现了土地抛荒现象，还出现了农业基础设施的失修报废现象[6]。总之，空壳村背景下，农村中青壮年劳动力的大量流失，农户的生产投入、技术采用、土地流转等一些生产经营行为都会受到一定的影响。

农户是我国农业发展最基本的生产单元，农户的生产效率能够很好地反映农业的竞争力水平，国内对农户生产效率的测定大量集中于DEA方法测定的相对效率，刘万利等在《中国农户生产效率实证研究》一文中就是利用DEA方法得出农户生产纯技术效率较高，但是规模效率较低，从而导致农户生产无效率的结论[7]。李祥妹在对欠发达地区农户生产效率的研究中，同样利用数据包络方法（DEA）对西藏自治区农户生产效率进行核算，认为由于农户生产存在很大一部分的自用价值，扣除这部分价值之后的收入甚微，严重影响了其生产效率[8]。除此之外，姜天龙等还指出不同粮作经营类型以及农户的心理、投入要素和增产技术的选择等都会对农户生产效率产生影响。随着农户生产经营行为的转变，在具体形式上表现为投入生产的要素变化，要素的改变带来的是产出发生相应的改变，因此，基于投入产出比的农户生产效率势必发生相应的改变[9]。现有研究生产效率的文献大都集中于粮食作物，而关于花生种植户的生产效率的研究较少。究其原因，可能与花生目前供给平衡并未引起足够重视的局面有关。

基于以上的文献综述，本研究重点分析“空壳化”背景下，花生种植户生产效率，并提出本研究的理论框架：由于人都是理性的，总是倾向于把人力资本投入到边际报酬较大的行业，农村“空壳化”正是在这样的逻辑下产生的，当农村中大量青壮年劳动力流失时，农户生产要素之间发生替代效应，同时土地流转、技术采用等一些农户生产经营行为会随着青壮年劳动力的流失发生相应的改变，直接影响花生种植户生产的规模和产出，基于投入产出比的农户生产效率也因此会受到影响。并且由于青壮年劳动力的流失，农村劳动力结构出现了以女性化、老龄化为主的“畸形”结构，在这样的情况下，农户的农业生产必然将向机械化、自动化发展，农户生产组织方式因此发生改变，生产组织方式的改变进一步影响农户生产效率，对花生种植产生深远影响。

从现有大量文献来看，关于农村“空壳化”的研究还仅仅停留在其特征、原因层面上，鲜有研究其对农户生产效率的影响，对花生种植户的研究更是少之又少，所以本研究的重点就是基于DEA的分析方法，通过Tobit回归模型实证研究农村“空壳化”对花生种植户生产效率的影响。

2 研究方法与数据说明

2.1 研究方法

本研究重点是探讨农村“空壳化”对花生种植户生产效率的影响，测量花生种植户生产效率是本研究的基础。因此，本研究首先使用数据包络分析（DEA）测算花生种植户生产效率，再通过Tobit回归模型重点分析农村“空壳化”对花生种植户生产效率的影响。

2.1.1 数据包络分析（DEA） 数据包络分析将多投入多产出决策指标综合为单个指标，是评价决策单元（DMU）的投入产出相对效率的有效工具，本研究的DMU为花生种植户。数据包络分析通过设定最优前沿面使得无需设定生产函数的具体形式，避免了函数形式的错误设定，并且该方法对投入产出变量的量纲没有要求，因此在数据处理中更方便简洁。用数据包络分析测量出的效率值取值区间为[0，1]，当DMU是有效率的，即DMU的生产落在最优前沿面上时相对效率值为1，而当DMU被认定为无效率时相对效率值小于1。通常DEA模型分为规模报酬不变（CRS）模型和规模报酬可变（VRS）模型。由于市场是不完全竞争的，因此VRS模型更加符合实际生产，所以本研究选取VRS模型测算花生种植户生产效率。在VAR模型中测算出综合技术效率（TE）可以分解为纯技术效率（PTE）和规模效率（SE），即TE= PTE×SE，三者的取值也均在[0，1]，数值越大，花生种植户生产效率越高。

依据DEA思想构造的（VRS）模型如下：

2.2 变量选取与说明

2.2.1 数据包络分析（DEA）中的投入产出变量的选取 土地、资本、劳动力是农业生产中必不可少的三要素，因此本研究选取的农业投入变量为家庭可耕种面积（×667 m2）、流动资产投入（元，包括化肥、粮种、农药和雇工费用投入）、花生种植户家庭农用机械总动力（kW）、家庭固定资产总价值（元）以及劳动力人数（个）。将花生种植户生产农作物的产量作为产出变量，单位都是kg。

2.2.2 Tobit回归方程中影响因素自变量的选取 根据许恒周等关于农户生产效率的研究，将影响花生种植户生产效率的因素归纳为5点，分别为户主个人特征变量、家庭特征变量、政策变量、区域经济特征变量以及空壳化程度变量[10]。

2.2.2.1 户主个人特征变量 花生种植户是农业生产的主体，性别、教育程度、年龄是花生种植户重要的个人特征变量，这些变量影响花生种植户的生产经营决策，进一步影响花生种植户生产效率。一般理论认为，男性对新事物的接受能力高于女性，并且有较高的决策效率，所以性别对花生种植户生产效率有显著的正向影响，但是本研究是在空壳村背景下的研究的，所以性别对花生种植户生产效率的影响尚不明确；户主受教育程度越高，对新技术的使用越熟练，更能够提高生产效率；对于户主年龄，不确定是存在正向还是负向的影响。

2.2.2.2 家庭特征变量 本研究引入的家庭特征变量主要是家庭人均收入和家庭中农业收入占总收入的比重。理论上认为，当家庭人均收入越高时，家庭越有能力进行农业投资，因而越能提高农业生产效率；而农业收入占家庭总收入越大的花生种植户，说明花生种植户家庭对农业生产的依赖性越大，在农业生产过程中就会更加努力。所以推测家庭特征的2个变量对花生种植户农业生产效率都有显著的正向影响。

2.2.2.3 政策变量 政策的实施影响花生种植户的生产经营行为，因此政策因素在农业生产中不容忽视。本研究的政策变量只考虑了花生种植户是否接受农业技术指导，并未考虑相关补贴。从实地入户调查结果看，花生种植户补贴都是按照国家的补贴标准进行的，都是固定的，所以并没有考虑补贴变量。并且预测，接受农业技术指导对花生种植户生产效率有显著的正向作用。

2.2.2.4 区域经济特征变量 本研究选取了山东省庆云县和江苏省宝应县作为调研点，从省际统计年鉴得到数据，2009年江苏省宝应县农村居民人均年收入达到7 675元，而同期山东省庆云县农村居民人均年收入6 999元，存在一定的差距。因此用虚拟变量表示区域经济特征，经济较为发达的江苏宝应设为1，山东庆云设为0。并且预测经济越发达的地区，农业生产效率越高。

2.2.2.5 空壳化程度变量 从现有文献看，很少有对空壳化程度变量设定的研究，本研究也是从笔者理解的角度定义空壳化程度即为外出务工人数占家庭总人数的比重。对于空壳化程度对花生种植户生产效率的影响方向尚不确定。

2.3 数据来源及变量的描述性统计

本研究数据来源于对山东省庆云县以及江苏省宝应县的实地调查，在2个地方各发放问卷160份，总计320份，经过回收检验，山东省庆云县有效问卷143份，江苏省宝应县有效问卷149份，总计292份，问卷有效率为91.3%。本研究选取这2个地方作为调研点，主要考虑了2点：一是两地都是农业大县，政府对农业重视；二是两地都出现了一定程度的农村“空壳化”，并且两地经济水平存在差异。通过对有效问卷的整理，对于相关变量的描述性统计如表1所示。

3 实证分析结果

3.1 农户生产效率分析

本研究基于DEAP 2.1软件，利用花生种植户投入产出变量，在VRS模型下，得到花生种植户生产效率的综合效率（TE）、纯技术效率（PTE）以及规模效率（SE），其平均值如表2所示。从表2可以看出，花生种植户生产综合技术效率达到了0.94的平均水平，即实际产出为理想最优产出的94%，这从数据本身看效率已经达到了较好的水平，但是仍然存在6%的上升空间，对于如何进一步提高花生种植户生产效率，需要进一步分析哪些因素影响了花生种植户生产效率以及分析“空壳化”现象对花生种植户生产效率的影响程度如何。

3.2 Tobit回归结果分析

本研究利用STATA 11.0计量软件，基于极大似然估计的Tobit模型，对花生种植户生产效率影响因素进行回归，得到回归结果如表3所示。

3.2.1 “空壳化”程度对花生种植户生产效率的影响 从回归结果看，农村“空壳化”对花生种植户生产效率存在正向影响，并且在10%的水平下显著，表明当花生种植户家庭中外出务工人员比例增大时，花生种植户的生产效率提高。其机制是，当家庭中青壮年劳动力外出务工时，虽然在一定程度上减少了劳动力投入，但由于要素之间存在替代效应，机械等一些资本投入增加，弥补了劳动力的流失，并极有可能提高农业生产效率。并且，花生种植户从事非农就业的边际劳动收益率远远高于农业边际收益率，花生种植户通过外出务工获得较高的经济收入，有资金进行农业生产所需资本的投资，间接促进了农业生产效率的提高。最后，当一部分劳动力流失到城镇时，在土地总量未发生太大变动情况下，农业生产还出现规模效应，进一步提高农业生产率。

3.2.2 农村劳动力女性化对花生种植户生产效率的影响 青壮年劳动力的流失导致农村劳动力呈现出女性化的特征，从回归结果看，农村劳动力女性化对花生种植户生产效率存在正向影响，并且通过10%水平的显著性检验。在农村空壳化背景下，农村青壮年劳动力大量流失，女性成为了农业生产的主力军，相比于男性，女性从事农业生产的机会成本较小，所以女性在农业生产中会更加集中精力。并且，伴随着农业生产机械化程度的提高，以及农业生产技术的进步，男性在农业生产中的优势逐渐丧失，因此，农村“空壳化”导致的劳动力女性化特征能够有效促进花生种植户生产效率的提高。

3.2.3 农村劳动力老龄化对花生种植户生产效率的影响 从实证结果看，花生种植户的年龄对农业生产效率并没有通过10%的显著性检验，但是这并不代表年龄对农业生产效率没有影响，年龄以及年龄平方的系数符号还是能够很好地解释农村老龄化对花生种植户生产效率的影响。随着年龄的增长，花生种植户积累的经验越丰富，掌握的农业生产技能越多，从事农业生产活动的熟练程度越高，从而提高了花生种植户生产效率，当花生种植户的年龄达到一定程度时，由于身体素质的下降，花生种植户在农业生产中的精力不够旺盛，动作迟缓，所以此时年龄的增长对花生种植户生产效率的提高反而存在抑制效应。因此，花生种植户的年龄对花生种植户生产效率呈现倒“U”形的影响，并且当花生种植户达到53岁时生产效率最高。

3.2.4 其他影响显著的控制变量对农业生产效率的影响 从表3的回归结果看，除了空壳化程度变量外，仅有代表家庭特征变量的农业收入占总收入比重以及代表区域特征的虚拟变量对花生种植户生产效率有显著影响。农业收入占家庭总收入比重变量通过5%水平的显著性检验，并且显著为正，表明在其他因素不变的情况下，农业收入占家庭总收入比重越大，农业生产效率越高，这与之前的预测结果相一致。区域特征虚拟变量通过了1%水平的显著性检验，符号为负，表明在其他条件相同的情况下，经济较为发达的江苏省宝应县花生种植户生产效率低于经济较为落后的山东省庆云县，这与之前的预测相反，本研究给出的可能解释是：山东省庆云县经济较为落后的表现是二、三产业不及江苏省宝应县，因此本地花生种植户对农业生产的依赖程度更高，基于此，花生种植户在农业生产过程中精力更加集中，对花生种植户投入产出量更加重视，从而间接促进农业生产效率。

以上对农业生产效率显著影响因素的分析仅仅是基于Tobit模型回归结果的分析，其他因素虽然表现出不显著的特征，但是并不代表这些不显著的因素对农业生产效率没有影响。比如说代表政策变量的农技人员指导，当花生种植户获得农业技术指导时，花生种植户的生产效率肯定会受到影响。是什么原因导致这些控制变量不显著，这将是我们下一步研究的重点。

4 结论与相应政策建议

本研究基于花生种植户问卷调查的方法，选取山东省庆云县和江苏省宝应县为调研点，对收集到的292份有效问卷进行整理和分析，借助DEA模型和Tobit回归模型重点分析农村“空壳化”对花生种植户生产效率的影响。从分析结果看，空壳化程度对花生种植户生产效率有显著的正向影响，即随着家庭外出务工人数比例的增加，花生种植户生产效率变大。此外，在其他控制变量中，家庭农业收入占总收入的比重对花生种植户生产效率具有显著的正向影响。最后，在其他因素不变时，经济发展水平落后的地区更能促进农业生产效率的提高。

针对以上分析结果，本研究提出相应的政策建议：通过提供更多的非农就业机会，以及对户籍制度进行有效的改革刺激农村青壮年劳动力走进城镇，进一步促进农村劳动力转移；当地政府盲目追求经济增长，招商投资，对花生种植户生产效率并不能起到促进作用，应该提高对花生种植户的农业生产补贴力度，提高花生种植户的农业收入在家庭收入中的比重，从而调动花生种植户生产的积极性，提高农生产效率。

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