丘陵山区耕地细碎化对农户耕作纯技术效率的影响

王鑫　阳利永

摘 要 采用数据包络分析和线性回归模型，深入研究经营耕地细碎化对农户耕作纯技术效率的影响。结果表明：耕地细碎化对农户耕作纯技术效率有显著负向影响;家庭务农劳动力平均受教育程度、机械化耕作和家庭农业纯收入、经营耕地质量分别对耕作纯技术效率有显著负向和正向影响。为提高农户耕作纯技术效率，可从降低耕地细碎化水平、加大农业技术培训力度和提高耕地质量三方面入手。

关键词 耕地细碎化;农户;纯技术效率;丘陵山区

中图分类号：F304 文献标志码：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2019.24.039

粮食安全已上升为我国的国家战略，粮食安全观念也由过去的“藏粮于库”向“藏粮于民”思维方式转变[1]。要实现我国的粮食安全，就必须保证一定的农业生产效率[2];要保障粮食安全，根本出路在于科技[3]，因为技术不仅可以优化资源配置，还可以突破资源环境约束并降低生产成本。然而，农业生产技术效率却受到多种因素的影响，学者们分别从区域因素[4]、城镇化[5]、产业组织模式[6]、生产性服务[7]、基础设施[8]、农业保险[9]等宏观因素和土地流转[10]、土地细碎化[11]、收入非农化[12]、劳动力老龄化[13]、新技术采纳行为[14]等微观因素对农户生产技术效率的影响。

由于地形地貌与人多地少双重因素的共同作用，我国耕地细碎化现象较为突出。探讨耕地细碎化对农户耕作效率的影响，对提高中国农业生产技术效率将具有重要的理论与现实意义。然而，关于土地细碎化对农户生产技术效率影响的研究，主要集中于平原地区和发达地区，因而少见基于丘陵山区的相关研究。鉴于此，基于丘陵山区的农户问卷调查，探讨耕地细碎化对农户耕作纯技术效率的影响，以期为提升农业生产效率提供决策依据。

1 数据来源与方法

1.1 数据来源

数据来源于课题组2019年7月在云南省玉溪市开展的农户实地问卷调查。调查采用分层随机抽样法，1）根据经济发展水平和地理位置，在玉溪市分别优选2个近郊村（贾井村和东山村）和2个远郊村（跨喜村和把者岱村）作为典型村。2）在这4个典型村分别随机选取约60位农户进行问卷调查。调查问卷主要包括农户家庭所有成员的基本情况、农地承包与经营情况、耕地投入产出情况等内容。具体调查采用“一对一”面谈方式，每户约

30 min。本次实地调查共调查250位农户，获得有效问卷237份，问卷有效率达94.8%。

1.2 变量设定

1.2.1 因变量

本研究主要关注农户经营耕地的纯技术效率，因而因变量选取的是农户耕作纯技术效率。

1.2.2 核心自变量

本研究重点考察耕地细碎化对农户耕作纯技术效率的影响，因而耕地细碎化的指标是核心自变量。耕地细碎化具体选用地均面积和地块数量两个变量进行表征。其中，地均面积是指农户经营耕地地块的平均面积;地块数量是指农户经营耕地的地块总数。

1.2.3 控制变量

借鉴相关研究成果，本研究分别从农户家庭的劳动力、耕地禀赋和收入等方面选取控制变量，具体包括务农劳动力平均年龄、务农劳动力平均受教育程度、农业纯收入、农业收入比重、劳动力人均耕地面积、经营耕地质量、机械化耕作共7个控制变量。变量定义与说明如表1所示。

1.3 模型选择

1.3.1 DEA模型

数据包络分析（DEA）是一种评价效率较好的方法，常用的DEA模型有固定规模收益（CRS）模型与可变规模收益（VRS）模型。在农户农业生产过程中，农业生产经营并不能够达到最优的生产规模。因此最适合采用VRS模型中的纯技术效率[15]。DEA模型分析又分为基于投入或产出两种角度，在规模收益不变的情况下，投入与产出角度下的效率测算结果是相等的[16]。基于投入角度来评价农户耕作纯技术效率，具体采用DEAP2.1软件，选取可变规模报酬假设下基于投入角度的DEA模型进行测算。投入指标包括土地投入、资金投入和劳动力投入;产出指标为农户的耕地经营收入。

1.3.2 线性回归模型

线性回归是研究一个连续变量的取值随着其他变量的数值变化而变化的趋势，通过线性回归方程解释两变量之间的关系能够更为精确。因此，结合自变量和因变量的特性，本文适合选用线性回归模型进行回归分析。

2 结果与分析

2.1 多重共线性检验

为检验解释变量间的多重共线性，本研究选用容忍度（Tolerance）和方差膨胀因子（VIF）两个指标作为多重共线性的表征。结果显示，解释变量间的容忍度值最大为0.169>0.1，VIF值为5.913<10，见表2。这表明，解释变量间不存在严重多重共线性，可以用于线性回归估计。

2.2 模型运行

采用软件SPSS23.0的线性回归模型进行回归分析，模型分析结果显示：ANOVA显著性P值=0.000，达到1%的显著性水平;同时，伪决定系数R2=0.248。这些指标表明，该回归模型拟合效果较好。

2.3 计量结果分析

2.3.1 地均面积对农户耕作纯技术效率的影响

从表2可以看出，在其他变量固定时，地均面积回归系数为负数（B=-0.065，p=0.046），且达到5%的显著性差异。这表明，地均面积对耕作纯技术效率有负向影响，地均面积越大的农户，农户耕作纯技术效率越低。这与许玉光等[15]针对小规模农户的研究结果一致，但与他针对中、大规模农户的结果不一致。可能原因是，本调研区位于丘陵山区，耕地零碎，且大多为小规模农户，对于这些小规模农户来说，在相对少的投入情况下也能获得一定的产出;地均面积小的耕地，农业生产经营管理相对也更为容易。同时，在调查中发现，參加过农业技术培训的农户仅有61户，仅占总体的25.7%，说明农户在农业技术方面的掌握程度也不够。

2.3.2 地块数量对农户耕作纯技术效率的影响

从表2可以看出，在其他变量固定时，地块数量回归系数为负数（B=-0.017，p=0.001），且达到1%的显著性差异。这表明，地块数量对纯技术效率有负向作用，地块数量越多的农户，农户耕作的纯技术效率越低。地块数量的多少在一定程度上表征了耕地细碎化程度，地块数量越多，耕地细碎化程度越大。对于地块数量多的农户，耕地零散而不便于机械化耕作，在经营管理上也更为不便，因而不利于提高农户耕作的纯技术效率。

2.3.3 控制变量对农户耕作纯技术效率的影响

控制变量中，家庭务农劳动力平均受教育程度、家庭机械化耕作的回归系数均为负数，家庭农业纯收入、家庭经营耕地质量的回归系数均为正数。家庭务农劳动力平均受教育程度、家庭農业纯收入通过1%的显著性检验;家庭机械化耕作、家庭经营耕地质量通过5%的显著性检验，且显著性检验较强。说明家庭务农劳动力平均受教育程度对耕作纯技术效率有显著的负向影响，受教育年限越短，更早进行农业生产活动，在农业方面的耕作经营管理与农业技能经验越丰富，纯技术效率越高;家庭机械化耕作对耕作纯技术效率有显著的负向影响，在地均面积与地块数量的双重影响下，耕地细碎化比较严重，因此在地均面积大且地块数量多、零散的情况下，使用机械化耕作会阻碍纯技术效率的提高;家庭农业纯收入与家庭经营耕地质量对纯技术效率有显著的正向影响，在地均面积与地块数量的影响下，农户进行传统的耕作中，耕地质量与农业纯收入显得尤为重要，因此两者越高，则耕作纯技术效率也就越高。

3 结论与政策启示

本研究基于农户实地调查数据，采用数据包络分析评价农户耕作纯技术效率，并采用线性回归模型实证检验耕地细碎化对农户耕作纯技术效率的影响。结果表明：1）耕地细碎化对农户耕作纯技术效率有显著负向影响;地均面积对纯技术效率有显著负向影响，地均面积越大，农户耕作纯技术效率越低;地块数量对纯技术效率也有显著负向影响;地块数量越多，农户耕作纯技术效率越低;2）家庭务农劳动力平均受教育程度、机械化耕作对耕作纯技术效率均有显著负向影响;家庭农业纯收入、经营耕地质量对纯技术效率则有显著正向影响。

从上述结论可得出以下重要的政策启示。1）降低耕地细碎化水平。通过农户之间耕地“互换”等方式流转耕地，使耕地集中连片，实现规模化经营。2）加大农业技术培训力度，提升农户农业经营的技术水平。3）提高耕地质量。通过土地整理与流转进一步提高耕地质量与农户家庭的纯收入。

参考文献：

[1] 郭小峰.新时期我国粮食安全问题研究及评价[J].生产力研究，2018（12）：83-88.

[2] 吉小燕，刘震，蓝菁，等.剥离环境因素和随机因素的退耕户农业生产技术效率分析——基于陕西省吴起县农户调查数据[J].农业技术经济，2016（12）：76-83.

[3] 杨义武，林万龙，张莉琴.农业技术进步、技术效率与粮食生产——来自中国省级面板数据的经验分析[J].农业技术经济，2017（5）：46-56.

[4] 郝晓燕，韩一军，李雪，等.小麦技术效率的地区差异及门槛效应——基于全国15个小麦主产省的面板数据[J].农业技术经济，2016（10）：84-94.

[5] 何悦，漆雁斌.城镇化发展对粮食生产技术效率的影响研究——基于我国13个粮食主产区的面板数据[J].中国农业资源与区划，2019，40（3）：101-110.

[6] 李霖，王军，郭红东.产业组织模式对农户生产技术效率的影响——以河北省、浙江省蔬菜种植户为例[J].农业技术经济，2019（7）：40-51.

[7] 杨万江，李琪.新型经营主体生产性服务对水稻生产技术效率的影响研究——基于12省1926户农户调研数据[J].华中农业大学学报（社会科学版），2017（5）：12-19，144.

[8] 周晓时，李谷成，吴清华.基础设施改善了农业技术效率吗？——基于异质性随机前沿模型[J].农林经济管理学报，2017，16（2）：191-198.

[9] 郑春继，余国新，李先东.农业保险对农业技术效率影响的差异性分析——基于动态面板数据的GMM估计[J].江苏农业科学，2018，46（16）：323-328.

[10] 曾雅婷，吕亚荣，刘文勇.农地流转提升了粮食生产技术效率吗——来自农户的视角[J].农业技术经济，2018（3）：41-55.

[11] 田红宇，冯晓阳.土地细碎化与水稻生产技术效率[J].华南农业大学学报（社会科学版），2019，18（4）：68-79.

[12] 吴天龙，赵军洁，习银生.收入非农化对农户小麦生产技术效率的影响——基于河北省的调查数据[J].湖南农业大学学报（社会科学版），2017，18（3）：19-23.

[13] 张淑雯，田旭，王善高.农业劳动力老龄化对小麦生产机械化与技术效率的影响——基于地形特征的分析[J].中国农业大学学报，2018，23（10）：174-182.

[14] 张瑞娟，高鸣.新技术采纳行为与技术效率差异——基于小农户与种粮大户的比较[J].中国农村经济，2018（5）：84-97.

[15] 许玉光，杨钢桥，文高辉.耕地细碎化对耕地利用效率的影响——基于不同经营规模农户的实证分析[J].农业现代化研究，2017，38（4）：688-695.

[16] 张蚌蚌，王数，张凤荣，等.基于耕作地块调查的土地整理规划设计——以太康县王盘村为例[J].中国土地科学，2013，27（10）：44-50.

（责任编辑：赵中正）