长沙市新型农业经营主体农地适度经营规模的调查与分析

关　欣，段婷婷，李巧云，陈　恋

（湖南农业大学资源环境学院，长沙　410128）

长沙市新型农业经营主体农地适度经营规模的调查与分析

关欣，段婷婷，李巧云，陈恋

（湖南农业大学资源环境学院，长沙410128）

新型农业经营主体的农地经营规模不是越大越好，合理配置农地生产要素投入，充分发挥农地经营适度规模化的经济效应是当前长沙市新型农业经营主体发展面临的重要问题。从新型农业经营主体农地经营的微观层面货币价值目标和宏观层面实物产量目标出发，以长沙市新型农业经营主体农地规模化经营投入产出调查数据资料为研究样本，农地经营调查范围主要是种植业，运用非参数的数据包络分析（DEA）线性规划方法，研究样本新型农业经营主体经营农地的相对效率，确定最佳适度规模，找出相对效率最高的规模水平，对长沙市新型农业经营主体发展提出建议，以提高长沙市新型农业经营主体的农地经营效率、稳定农作物产量、增加新型农业经营主体的收入。

数据包络分析；经营主体；农地；适度规模

实行家庭联产承包为主的责任制，保障了农民的经营自主权，提高了农民的生产积极性。但由于城市化程度提升、农户兼业化等现象出现，务农农民越来越少。如何促进农地流转、实现农地适度规模经营的问题应运而生。作为发展现代农业的主力军，农地适度规模经营的新型农业经营主体研究具有更现实的意义。近几年长沙市出现一批经营农地规模较大、种植农作物类型多样的新型农业经营主体，单纯研究一种农作物的最佳种植规模不适用于新型农业经营主体的经营实际。因此，运用数据包络分析（DEA）方法，以新型农业经营主体经营的农用地的种植规模分组，每组数据取多种农作物投入产出的平均值，有效剖析农用地种植规模，以确定新型农业经营主体适度规模的农地管理。

一、文献回顾与模型介绍

（一）文献回顾

综合国内对新型农业经营主体发展的研究，已有文献主要集中在主体的发展前景、困境及影响因素；主体发展的战略及模式；主体发展的融资问题及其经营规模等方面。黄宗智（2010）认为在可预见的将来，小规模农地经营的农户将继续存在，农民专业合作社因可帮助生产者获得加工和销售利润而拥有无限发展前景。杜志雄等（2013）认为农业专业大户、土地合作社、家庭农场和工商企业等新型农业经营主体是中国现代农业发展、主要农产品供给和国家粮食安全保障的关键主体。周天（2014）分析了湖北省新型农业生产经营组织发展现状与特点、典型案例及存在问题，提出促进新型农业生产经营主体发展的对策。曲秉春等（2012）从发展模式、合作社内部运作管理、合作金融支持、合作人力资源等方面分析了吉林省农民专业合作社发展困境。张照新等（2013）认为资源和环境约束加剧与农产品刚性需求增长矛盾突出，依靠资源和劳动力投入促进增长模式不可持续，迫切需要发展新型经营主体。王玲娜（2014）认为土地制度、人员素质、劳动法律法规和政策、农业生产集群是影响家庭农场发展的重要因素。黄祖辉等（2002）认为影响农民专业合作组织发展的因素可分为产品特点、合作生产因素、集群成员因素和制度环境因素等。杜志雄等（2013）认为“龙头企业+N+农户”的典型经营模式已拉开资本下乡的序幕。李谷成等（2012）认为“公司+合作组织+农户”模式已成为一个普遍接受的形式，既保留家族企业的优势，又克服其缺点，可实现农业规模经营效益。杨大蓉（2014）认为新型农业生产经营主体融资需求复杂、金融机构信贷管理与风险补偿机制缺失、新型农业生产经营主体融资体系缺失是导致新型农业经营主体融资困难的主要原因。郭云喜等（2013）认为新型农业经营主体主要融资渠道为金融机构贷款且大额资金需求较强烈，呈现出主体组织化、期限长期化、需求多元化的特点。

（二）DEA方法的基本模型

目前，国内学者已运用不同方法从不同角度研究农地规模经营的适度问题。张侠等（2002）从分析土地经营适度规模的影响因素和中国推行适度规模经营的条件入手，对全国30个省级行政单位分区，给出各地计算适度规模的方法，测算现阶段中国土地经营的适度规模。钱贵霞等（2004）根据贝克尔家庭生产函数模型推导出农户经营最优土地规模计算公式，测算粮食主产区10个省农户最优户均土地经营规模。本文借鉴已有研究成果，以长沙市新型农业经营主体的农地种植规模、投入和产出值为调查样本，运用数据包络分析法（DEA）研究长沙市新型农业经营主体农地经营规模的生产效率，分析最佳适度农地经营规模。

数据包络分析法（DEA）是评价相同类型多个决策单元各产出和投入是否比较有效的一种效率评价方法。本文将DEA模型分为VRS模型（规模报酬可变）和C2R模型（规模报酬不变），将新型农业经营主体样本看作同一种决策单元，研究其投入和产出相对效率。根据C2R模型和VRS模型测算结果，决策单元可分为有效率和无效率决策单元。针对多个有效决策单元不能继续评价的情况，参考Anersen等（1993）建立的超效率DEA模型，对位于有效前沿面上的决策单元排序，筛选出相对最佳的决策单元。

（三）模型中投入产出变量的选择

1.投入指标选取

将新型农业经营主体从事种植生产所需要素投入分为四个方面。一是劳动投入，包括雇佣劳动力费用；二是直接投入，包括种子费、农药费等；三是间接投入，包括工具材料费、经营管理费等；四是土地成本，包括农地流转的租金等。

2.产出指标选取

选取新型农业经营主体农作物种植总收益作为微观货币收入目标，农作物总产量作为宏观实物数量目标。其中种植总收益是指新型农业经营主体土地经营的总收益；农作物实物总产量是指新型农业经营主体种植农作物的全年总产量。

二、长沙市新型农业经营主体农地经营规模效率的调查分析

（一）数据来源及说明

样本数据来自长沙市新型农业经营主体发展较好的典型地区新型农业经营主体农地经营投入与产出情况的调查资料，农地经营调查范围主要是种植业。共调查长沙市4个县中17个村农地经营规模大于3.33 hm2的362家新型农业经营主体，访问座谈与问卷的调查形式，全面收集其农作物生产投入产出情况数据，内容包括新型农业经营主体（种植大户、农民专业合作社、家庭农场）种植农作物类型、种植面积和农作物年产出、年投入、对国家政策的需求及当前经营大规模农地面临的困难等。考虑到主要是研究新型农业经营主体最佳适度农地经营规模，选择样本时尽可能覆盖长沙市新型农业经营主体发展较好的地方，如望城区乌山镇团山湖村是现代农村示范点，有30多家家庭农场，面积达7 700亩；宁乡县大成桥镇鹊山村良田占大多数，土地流转效果很好，建立了“鹊山模式”；长沙县金井镇惠农村种植吊瓜高达1 500亩，九溪源村正在开展家庭农场示范片建设。此次调查历时40多天，调查问卷共发放380份，收回有效问卷362份，有效率为95.26%。

由于新型农业经营主体的农地经营面积与种植农作物类型不同，将农地经营面积规模分为15个区间，即得到15个决策单元，每个决策单元（DMU）投入产出数据是其样本数平均值。根据调研数据整理出长沙市不同新型农业经营主体农地经营规模区域的投入和产出状况（见表1）。

（二）长沙市新型农业经营主体的农地经营规模研究的效率分析

将调查数据按农地经营规模分为15组，每组投入产出值均取平均值（见表1），将其代入DEA模型，运用DEAP2.1软件计量，分别用VRS模型、C2R模型及超效率DEA模型，测量出以农作物种植实物总产量和总收益为产出目标的纯技术效率、总体效率和规模效率（见表2），基于各种植规模效率值不同得出其规模效率递减或不变的阶段状况。其中，VRS模型是通过对C2R模型计算后得出的分析，以此确定是否纯技术有效，以VRS（可变规模报酬）与GRS（固定规模报酬）为基础所得的相对效率分别称为纯技术效率与综合效率。综合效率是评价决策单元纯技术效率和规模效率整体效率的指标，当规模效率与纯技术效率有效，综合效率才有效。因此，规模效率和纯技术效率是细化的综合效率，即综合效率是规模效率和纯技术效率的乘积。

表1　长沙市不同新型农业经营主体农地经营规模区域的投入和产出状况

（三）长沙市新型农业经营主体的农地经营规模研究结果与分析

总体来看，农地经营规模在3.33～6.00、6.00～8.67、11.33～14.00、24.66～27.33、38.00～40.67、40.67公顷以上的6个规模区域为有效规模，农地经营规模的综合效率、规模效率和纯技术效率值均为1。这表明以农地经营所得农作物产量和收益为目标的规模区域样本，农作物各类生产要素得到充分利用，有效完成要素配置的规模效率和生产的纯技术效率。其他规模区域的综合效率值小于1，说明新型农业经营主体农地经营的各项农业生产要素投入存在浪费或农作物产出的技术效率存在损失。

从纯技术效率看，长沙市不同规模新型农业经营主体农地经营规模的技术效率不高（见表2），15个决策单元只有9个技术效率值为1，其余6个为非有效状况。纯技术效率反映了新型农业经营主体在农地经营过程中的投入产出关系。一般来说，现代农业技术在农业生产中的广泛运用对促进农业生产率提高有重要作用。长沙市新型农业经营主体农作物种植的技术效率不高，农业新技术的使用程度有待提高。

从规模效率看，3.33～6.00、6.00～8.67、11.33～14.00、24.66～27.33、38.00～40.67、40.67公顷以上的新型农业经营主体农作物农地经营规模效率有效，处于规模报酬不变阶段。即新型农业经营主体的农业投入要素按一定比例扩大，其产量同比增加，农业生产投入是科学的。农地经营规模在8.67～11.33、14.00～16.67、16.67～19.33、19.33～22.00、22.00～24.66、27.33～30.00、30.00～32.67、32.67～35.33以及35.33～38.00公顷区域的规模效率均小于1，处于规模收益递减阶段，即新型农业经营主体按一定比例增加农业生产要素投入，其农作物产出以更小的比例增加，生产要素未得到充分利用，存在投入浪费现象，农业生产处于不经济规模状态。

表2　长沙市不同新型农业经营主体农地经营规模效率

（四）长沙市新型农业经营主体农地适度经营最优规模的确定

根据VRS和C2R模型测算结果，决策单元可分为无效率和有效率的决策单元。为评价多个有效决策单元，本研究借鉴Anersen（1993）等构建的超效率DEA模型并运用EMS软件，对上述15组新型农业经营主体的农地经营规模区域进行效率排序，筛选出相对最优的规模区域。长沙市新型农业经营主体农地经营超效率得分排序情况（见表3）。在超效率模型下，针对非有效规模农地经营区域而言，其效率值和C2R模型（规模报酬不变）相同。对于DEA有效的农地经营规模区域，虽同时达到规模有效和技术有效，但其效率值与规模报酬不变的C2R模型不同，其相关效率大于1。关于DEA有效的农地经营范围区域的效率评价，可依据超效率值排序，得出最佳适度规模。

经对比发现，在相对有效的不同农地经营规模情况下，3.33～6.00公顷的农地经营规模为最佳规模，超效率值达到1.629。在该生产规模条件下，新型农业经营主体的规模效率、生产技术效率及综合效率均达到最佳。其次是农地经营规模为6.00～8.67和38.00～40.67公顷，超效率值分别为1.295和1.013，农地经营规模在24.66～27.33公顷的超效率值在6组DEA有效的农地经营规模区域中最低，只有1.000。因此对于种植规模效率不佳的农地经营规模区域，应调整其种植面积和各种投入要素，确保农地的适度规模经营。

表3　长沙市不同新型农业经营主体农地经营的超效率模型排序

三、结论及建议

农地经营规模在3.33～6.00、6.00～8.67、11.33～14.00、24.66～27.33、38.00～40.67、40.67公顷以上的6个规模区域为有效规模，其余9个规模区域为非有效规模。农地经营规模为3.33～6.00公顷的农作物种植规模为最佳规模，其超效率值达到1.629。农地规模过大或过小均不利于生产要素利用，规模适度才能使生产要素得到最佳发挥。土地流转可促进农业适度规模化经营，说明土地规模经营是推动农业可持续增长的关键因素（王春超，2011）。长沙市政府应完善农村土地承包经营权流转市场，加强信息沟通、政策咨询等服务，为实现新型农业经营主体的适度规模经营奠定基础。

从纯技术效率看，长沙市不同规模的新型农业经营主体农地经营的技术效率不高，15个决策单元只有9个技术效率值为1，其余6个为非有效状况。该研究结果证明长沙市新型农业经营主体农地经营的技术效率不高，新型农业经营主体在根据自身生产条件调整农业各项投入方面存在问题，生产要素利用未达到最佳效益，各生产要素的技术潜力未充分发挥。

积极推进农业用地的适度规模经营，提高农业用地经营的规模效率。对于新型农业经营主体农地经营效率非最优现象，微观经济主体与宏观调控主体，即新型农业经营主体与政府均应采取措施，促进农地经营朝适度规模经营方向发展。造成非有效原因：农业生产技术的研发和推广不力；新型农业经营主体对农业新技术的了解和应用表现出滞后性和被动性；部分新型农业经营主体受农业生产积累少、资金短缺限制，难以采用最新农业新技术。

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Investigation and Analysis on Scale of Cropland and Management in New Agricultural Business Entities in Changsha City

GUAN Xin，DUAN Tingting，LI Qiaoyun，CHEN Lian
（Resources and Environment Institute，Hunan Agricultural University，Changsha 410128，China）

The new agricultural enterprises operating scale of cropland is not the bigger the better.The rational allocation of agricultural production inputs and giving full play to the economic effect of cropland moderate scale of the new business entities are important issues faced by Changsha City.This study based on the micro level of monetary value and the macro level of real output，put the investigation data of input and output of Changsha City new agricultural enterprises with scale management of cropland as the study sample.The scope of the investigation was mainly of the crop farming and the non parameter data envelopment analysis（DEA）linear programming method was used.The relative efficiency of samples was studied.The appropriate scale of the best and the relative efficiency were determined.Some suggestions for new agricultural enterprises development of Changsha City were put forward，and then cropland management efficiency would be improved，stable yield would be increased and the income of new agricultural business entities of Changsha City would be increased.

data envelopment analysis；business entity；cropland；appropriate scale

F301.2

A

1674-9189（2016）03-0012-07

关欣（1958-），男，博士，教授，博士生导师，研究方向：土地资源管理、生态学、土壤学。