农地经营规模对农业技术效率影响的实证分析——以山东省为例

昝大明，高齐圣

（青岛大学经济学院，青岛 266061）

随着我国城镇化的不断发展，一方面大量农村人口进入城市从事非农行业导致从事农业生产的劳动人口不断减少；另一方面城市规模也不断扩大，耕地被占用。在我国人多地少的国情下，这对保障我国农业生产提出了挑战。因此，我们必须在现有耕地资源有限的情况下，不断提高农业生产效率，增加农业产出，才能把粮食安全、农业安全牢牢掌握在自己手中。一般认为提高农业产出水平有两种途径：第一，依靠农业科技进步，不断提高潜在农业产出水平；第二，提高技术效率，使得在现有资源约束条件下，实际产出越来越接近潜在产出水平。事实上，农业科技进步是一个缓慢的过程，需要在长期中才能进步对农业产出发挥重要作用，在短期内要提高农业产出，必须依靠技术效率的提升[1]。因此，为保障我国农业生产，当前的工作重点应该是想办法着重提高生产效率。

关于农地经营规模与农业生产效率之间的关系，学者们展开了广泛讨论。夏永祥[2]从土地产出率、劳动生产率和资本效率三个角度，理论分析了经营规模与效率之间的关系。还有学者从成本利润率[3]、全要素生产率[4]、技术效率等角度对农地经营规模与农业效率之间的关系展开讨论[5]。其中，关于技术效率与农地规模关系，学者们从土地细碎化、不同农地规模的比较、土地流转等多个角度展开了讨论。有学者认为，农地经营规模对农业技术效率有积极影响。例如，苏旭霞等[6]通过研究土地细碎化发现土地细碎化阻碍了技术效率的提升。亢霞等[7]在宏观层面上研究粮食作物经营规模与技术效率之间的关系，研究发现扩大土地经营规模对粮食产量增加有积极作用。张海鑫等[8]单独分析了粮食生产技术效率及其损失的影响因素，研究发现耕地细碎化不利于技术效率的提高，黄祖辉等[9]也得到类似结论。陈园园等[10]、张德元等[11]从土地流转视角研究生产效率的变化，研究结果表明通过土地流转后农地经营规模对技术效率有显著的正向影响。刘强等[12]发现土地经营规模对技术效率有显著正向影响，经营规模的扩大提高了水稻生产的技术效率。也有学者认为农地经营规模对农业技术效率有负向消极影响。乔世军[13]认为随劳均播种面积增加，技术效率倾向于降低。曾雅婷等[14]调查了我国粮食主产区的农户，研究发现农地规模对总产量和亩产的技术效率产生了负向影响，对人均产量的技术效率有显著的正向影响。还有部分学者认为农地规模与技术效率存在非线性关系。李然等[15]发现不同油菜种植规模农户的生产技术效率分布差别较大，效率水平随着规模的扩大而提升，并在某一规模水平上能够达到最高，之后又会下降。匡远配等[16]认为农地流转规模对农业技术效率有重要影响，但农地流转要坚持适度规模的原则。屈小博[17]对陕西省不同经营规模的果农的比较，发现经营规模与农户生产技术效率呈现“倒U 型”效应趋势。

总结上述文献，可以发现学者们对农地经营规模与技术效率关系的探讨成果颇丰。尽管现有文献对于农地规模与技术效率的研究甚多，但主要集中在对粮食作物的研究和对某一种或多种具体农作物的研究上，涉及经济作物的研究相对较少（陈杰等[18]）。中国是世界农业与人口大国，山东省是中国的人口和农业大省，基于此，将选择山东省作为研究对象并把农作物分为粮食作物与经济作物两大类，试图从整体与局部的角度探讨农地经营规模对农业技术效率的影响，并对粮食作物和经济作物展开比较。

1 理论分析

在农业规模化经营已成趋势的背景下，研究规模化与农业生产效率之间的经济学逻辑显得十分重要。将从规模效应、要素优化配置与成本效应三个方面分析农业规模化与生产效率之间的关系。

1.1 规模效应

在农业发展初期阶段时，农业以小农户家庭为生产经营主体，规模小，精耕细作，有充足的劳动力投入。在这个阶段，土地和劳动力投入不匹配，劳动力投入量大，土地投入量小。为满足更大的产量追求，农户会主动扩大种植规模直到家庭劳动力数量无法继续经营更多的土地。在这个过程中，随着种植规模的扩大，农业产出也会增加且增长的比例高于种植规模增长的比例，农业生产经历规模报酬递增阶段。到了农业发展的中期，土地和劳动正在以一个合适的比例投入到农业生产中，此时以相同比例同时增加土地和劳动力等的投入，农业产出将同比例增加，农业生产正在经历规模报酬不变阶段。由于存在要素报酬递减规律，如果农户无限扩大经营规模，农业产出将会以递减的速度增加。钱克明等[19]基于粮食生产的经济学分析提出适度规模可以从适度规模的最大值、最小值、目标值三个关键值来定义，并且从内部规模经济、外部规模经济和聚集经济三个微观角度分析了规模经营的实现方式。因此，基于上述理论分析提出第一个假说：由于要素报酬递减规律的作用，农业生产规模不能无限制扩大，存在规模适度问题。

1.2 要素优化配置

农地经营规模的增加需要通过土地在供给者与需求者之间流动来实现。在土地流向需求方时，土地市场发挥着配置资源的作用。一方面，土地需求者可以通过市场竞争获得土地；另一方面，原本拥有土地却不经营的供给者也可以从中获得额外收益。最终，通过土地市场，供需双方完成了土地交易，获得了剩余价值，实现了帕累托改进。如果土地市场是完全竞争市场，市场交易的最终结果将会达到帕累托最优。姚洋[20]认为一种富有弹性的农地制度应该在最大程度上允许土地的自由流转，通过土地的自由流转产生边际产出拉平效应和交易收益效应从而实现土地资源优化配置。基于上述分析，提出第二个假说：通过土地流转等各种方式扩大农地经营规模能够优化土地资源配置，从而提高农业生产效率，实现帕累托改进。

1.3 成本效应

在现有技术条件不变的情况下，农业生产规模扩大带来的产出增加的另一个原因是成本的降低。从农业生产者角度来看，土地经营规模的扩大往往意味着对生产资料的需求也在扩大，因此生产的成本也会增加。但是随着规模的持续扩大，农业生产者凭借自身规模在生产资料市场上的谈判能力越来越强，具备一定程度的议价能力，渐渐从被动的价格接受者转变成主动的议价者，从而使得购买农业生产资料的单位成本降低。在农产品市场稳定的情况下，成本的降低就意味着收入的增加。虽然成本效应并不能直接导致产出的增加，但是农业生产者在获得相对收入增长后，必然增强其继续从事农业生产的信心，也会有助于其增强自身的管理能力等，从而提升生产效率实现产出的增长。

综上所述，农地经营规模扩大主要通过规模效应、土地资源优化配置与成本效应三个方面来影响农业生产效率。基于这两点分析，提出了以上两个研究假说，并且将通过实证分析验证假说是否真实合理。

2 研究方法、模型应用与数据来源

2.1 研究方法

在研究技术效率问题时，学者们所采用的方法主要有以数据包络分析法（DEA）为代表的非参数估计法和以随机前沿分析（SFA）为代表的参数估计法。数据包络法对生产前沿曲面的估计容易受到极值的影响，且估计的前沿曲面也是确定性的，排除了随机因素的影响；随机前沿法在对生产前沿曲面的估计时加入了随机误差项，生产前沿曲面会受到随机因素的冲击，更加符合客观实际。因此，选择随机前沿生产函数模型，测算农作物、粮食作物和经济作物的生产技术效率。基于随机前沿分析探讨技术效率的影响因素，通常有一步法与两步法之分。借鉴唐建等[21]的做法，采用两步法的估计策略。

根据Battese and Coelli[22]的研究，设定随机前沿生产函数一般形式如下：

其中yit表示t 时刻个体i 的农业产出水平；xit表示t 时刻个体i 的农业要素投入，包括劳动、土地、机械、化肥农药等；f（·）表示抽象的农业生产函数；（vituit）表示混合误差项，vit为随机扰动项，uit为技术无效率项，且vit与uit相互独立；uit衡量农业生产过程中由于管理不善等人为因素导致的技术效率损失；zit表示影响技术效率损失的各种因素；δ 为待估参数。

由于混合误差项的非正态分布不满足OLS 的基本假设，会导致OLS 估计失效，Battese and Corra[23]通过参数化方法构造方差函数，对模型1 采用极大似然估计，方差函数参数化模型为：

显然，0≤γ≤1，当γ 接近1 时，效率损失项的方差在混合误差项的方差中所占比例较大，说明混合误差项受到效率损失项uit影响也较大，随机前沿模型越适用；当γ 接近0 时，效率损失项的方差在混合误差项的方差中所占比例较小，说明混合误差项受到效率损失项uit影响较小，随机前沿模型不适用。

在完成随机前沿模型估计之后，通过下面公式可得农业生产的技术效率（TE）：

其中，TEit表示t 时刻i 的技术效率；yit为实际产出水平，yit*为既定投入下的前沿产出，即f（xit；β）*exp（vit）。如果uit=0，则TEit=1，此时实际产出就是前沿产出，yit=yit*。如果uit＞0，则0＜TEit＜1，此时存在技术效率损失，实际产出小于前沿产出，yit＜yit*。

2.2 计量模型设定

在建立模型之前，需要对生产函数的形式做出假设，其中科布道格拉斯生产函数和超对数生产函数成为主流的假设。Kopp 等[24]认为生产函数形式设定对技术效率估计结果影响非常小，由于本文投入变量较多，为了避免超对数生产函数在估计过程中产生的多重共线性等问题，假设农业生产符合带有技术进步的科布道格拉斯生产函数形式（胡迪等[25]）。参考已有文献，变量选取借鉴了唐建等[13]、王亚辉等[26]的做法，最终构建如下模型：

模型4 为随机前沿生产函数模型，n 取值1、2、3分别表示农作物、粮食作物和经济作物。Qit表示在样本时间范围内第t 年i 市农业作物的产量；Landit表示农业作物的播种面积；Labit表示第一产业从业人数；Mecit表示机械投入，Fertit表示化肥投入；Pestit表示农药投入；t 表示技术进步率。

模型5 为技术效率的计算方法，Qit*表示在土地、劳动、机械、农药、化肥等要素投入不变的条件下，农业的前沿产出，此时uit，即不存在效率损失；Qit为实际产出，即样本观测数据。

模型6 为技术效率影响因素模型，TEit为被解释变量，表示农业作物的生产技术效率；Scalit为核心解释变量，表示农地经营规模，用第一产业从业人员人均负担的农业作物播种面积来表示；Scalit*Scalit为农地经营规模二次项，可以测量经营规模与技术效率之间的非线性关系；Urbanit表示人口城镇化率，即城镇人口占总人口的比重，可以反映农村劳动力向非农产业转移的趋势；Irrit表示有效灌溉率，即有效灌溉面积占农作物总播种面积之比，可以反映农业水利条件；Ecoit表示地区经济发展水平，用各地的人均GDP 来替代；Invit表示第一产业固定资产投资情况；Finait表示各地财政在农林水事务的支出，Struit表示农业生产结构，即经济作物产量占农作物总产量之比，作为一个衡量农业的整体性指标，仅在n=1 时使用；MCIit表示复种指数，即农作物播种面积比耕地面积。

2.3 数据来源与变量的描述性统计

研究样本涵盖了2007～2018 年山东省17 个地级市的数据。研究该时段的原因是，2006 年之后，农业税取消，城镇化进程加快，大量农村人口向城市转移，农业规模化经营趋势逐渐显露，近年来，政府部门出台多项措施促进农业规模化经营。因此，此样本区间能够有效体现农业规模化发展的趋势。所用原始数据来源于《山东省统计年鉴》、各地市的统计年鉴和国民经济和社会发展统计公报。所用各年农作物总产出数据由年鉴中各年的粮食产量、油料作物产量、棉花产量、蔬菜产量、水果产量和瓜果类产量加总而来；经济作物产量由农作物总产出量减去粮食产量得出，经济作物播种面积为农作物播种面积与粮食播种面积之差。此外，在做模型回归分析之前，已对所用原始数据进行单位统一化、价格平减（2007 年为基期）、取自然对数等数据预处理。表1 展示了所用变量的描述性统计。

3 模型估计与实证分析

3.1 投入要素的产出弹性分析

使用STATA16 对随机前沿模型，即模型4，的估计结果见表2。根据模型4 的估计结果可以看出，三种作物的γ 值分别为0.75、0.60、0.74，表明随机前沿模型中，技术效率损失在混合误差项中占据较大比例，混合误差项的波动主要受到来自技术效率损失波动的影响，说明使用随机前沿模型是适用的。从表2 中可以看出，对粮食作物与经济作物两者的估计结果存在较大差别，说明我们将农作物分类对比研究是合适的。第一，从劳动的产出弹性来看，农业劳动力投入与粮食作物产出表现出负相关的特征，且在1%的水平上显著，说明劳动力投入的减少能够增加粮食产出，这与多数研究显示劳动投入与粮食产出具有显著负向关系结论一致[27]。第二，不论从农作物整体角度还是从粮食作物和经济作物分类角度测算，土地要素投入的产出弹性均为正，说明增加土地投入能够增加产出，这也与常理相符。过去几十年，我国大面积开荒种粮、围湖造田的做法就是通过不断增加土地投入来增加产出。对比弹性系数，粮食作物的土地产出弹性为1.122，高于经济作物的0.137，即粮食播种面积每增加1%，粮食产量增加1.122%，经济作物播种面积每增加1%，产量经济作物产量增加0.137%。并且在众多投入要素中，粮食作物土地产出弹性系数最大，表明粮食作物产出增加最依赖土地要素的投入。第三，从化肥要素投入来看，化肥投入对经济作物的产出弹性呈现出正相关关系，化肥投入每增加1%，经济作物产量增加0.946%，且在各要素的产出弹性值中最大，说明经济作物产出水平的提高主要依靠化肥的投入。从农作物总体上看，化肥的投入与产出呈现正相关关系，并且在1%的水平上显著，说明增加农作物产出量依然需要依靠化肥的投入。对比粮食与经济作物发现，两者的要素投入各有侧重，粮食作物最依赖土地投入，经济作物更依赖化肥投入。第四，从技术进步的角度来看，山东省2007～2018 年期间，农业科技以平均每年0.94%的速度不断进步。与粮食作物相比，技术进步在经济作物中表现得更加明显。

表1 变量的描述性统计Table1 Descriptive statistics of variables

表2 随机前沿模型Table 2 Stochastic frontier model

3.2 技术效率水平和地区差异分析

技术效率反映了在现有农业科技与要素投入水平的条件下，农业实际产出与前沿产出的距离，体现了农业生产者对农业科技、管理与要素投入的运用与配置能力，是对农业生产能力的综合体现。在估计模型4 的基础上通过模型5 计算出了山东省各地区2007～2018 年农作物、粮食作物与经济作物的技术效率，以从横向与纵向对比分析山东省的农业生产技术效率，如图1 所示。

图1 随机前沿模型的技术效率估计Fig.1 Technical efficiency estimation of stochastic frontier model

从横向来看，山东省各地区之间粮食作物技术效率均较高，地区之间差异较小，表明山东省农业在粮食生产方面效率损失较小，粮食实际产出已接近前沿产出；经济作物技术效率低于粮食作物，且各地区有明显差异，造成这种现象的原因可能是，相较于现在，之前的社会整体发展比较落后，农业生产首先需要满足人民的基本生活，粮食生产要优先于经济作物生产，由于长时期的研究、开发、投入，现在的粮食作物的生产体系更加成熟，效率水平会更高，而经济作物的生产起步较晚，发展不成熟，效率自然偏低。由于各地的经济发展程度不同，地理环境、资源禀赋不同，又导致了各地之间经济作物生产效率也存在差异。但可以预见的是，在未来随着科技进步，经济作物会和当前的粮食作物一样有着较高的生产效率，且各地之间差异较小。具体来看，东营、日照、德州、滨州四市在山东省内经济作物技术效率最低，造成这种现象的原因是，相比于与粮食作物，经济作物需要更多的劳动力投入，而此四市的农业从业劳动力数量在省内排名均靠后也印证了这一点。

从纵向来看，山东省粮食生产的效率水平较高，在样本研究区间内，仅有微小的提升，表明山东省增加粮食产出已不能通过提升效率来实现，需要增加农业研发投入提高前沿产出来实现；经济作物技术效率水平在样本区间内的变化趋势在各地表现不一，东营市呈持续下降趋势，德州市有显著提升，其余各市略有波动，整体提升较小，表明山东省经济作物技术效率在样本区间内没有显著提升。造成东营市经济作物技术效率持续下降的重要是东营市在调整农业结构，经济作物产量不断减少，牧渔业产量不断增加则证实了这一点。德州市技术效率水平的不断提升的一个原因是经济作物播种面积的减少使得现有农业劳动力能更有效率从事经济作物生产，从而提高了产出水平。

3.3 技术效率影响因素模型实证分析

在估计技术效率影响因素模型时，即模型6，使用考虑了截面相关性、组间异方差与组内自相关的全面FGLS 估计法对技术效率进行回归分析。重点考察农地经营规模对技术效率的影响，模型的估计结果见表3。

表3 技术效率影响因素模型Table 3 Influence factor model of technical efficiency

表3 结果显示，三种模型中，农地经营规模的一次项系数均为正，二次项系数均为负，表明农地经营规模与技术效率之间存在倒U 型关系，也说明在农业生产过程中，不论是粮食作物还是经济作物都应坚持经营规模适度原则，这与陈杰等[18]的研究一致。根据此项结论，可以验证理论分析部分提出的假说1。研究发现，第一，从农业总体来看，当前经营规模的扩大有利于提升农业生产效率，农作物人均播种面积每增加1 hm2，技术效率提升11.6%。第二，对比粮食作物与经济作物，经济作物经营规模的系数要大于粮食作物，即经济作物的倒U 型开口更窄，粮食作物的倒U 型开口更广，说明经济作物技术效率受经营规模的影响更大。第三，在其他外部条件不变的情况下，粮食作物经营规模每增加1 hm2，技术效率就会降低0.27%，如果以公顷为单位来衡量，经营规模每增加1 hm2，就会有0.02%的效率损失，表明山东省粮食作物经营规模正处于适度规模边缘，继续扩大经营规模不能增加粮食产出，还会导致生产效率损失，尽管效率损失极小。经济作物经营规模系数显著为正，为0.63，表明经济作物经营规模与技术效率之间呈正相关关系，经济作物人均播种面积每增加1 hm2，技术效率就会提高63%，并且经营规模的系数在全部变量系数中值最大，表明经济作物技术效率受经营规模影响最大。因此当前提高经济作物技术效率的最有效办法就是扩大经营规模。对样本研究区间内年均经营规模的统计结果显示，粮食作物经营规模为0.52 hm2，而经济作物仅为0.23 hm2。这说明，相比于粮食作物，经济作物经营规模还处于规模较小的阶段，并未达到适度规模水平，因此继续扩大经济作物的经营规模能够提高生产效率。另外，对农作物生产结构的分析也从侧面证实了这一点，生产结构对农业整体的技术效率提升有明显的促进作用，经济作物产量在农作物总产量中所占比重越大，农业技术效率水平就越高。因此，扩大经济作物经营规模增加产出从而促进效率提升。至此，实证结果又验证了假说2。

从其他影响因素来看，人口城镇化率（Urban），不仅反映了农村人口向城市转移的程度，也反映了城市人口对农产品的需求，从符号的正负来看，城镇化对经济作物的影响为正，这种现象可以解释为，城镇化水平的提高加大了城市对经济作物的需求，促使农业生产者提高效率，增加产出。农业灌溉条件（Irr）与技术效率之间呈反向关系，说明在当前的条件下，继续改善农业水利条件并不能提高农业生产效率；复种指数对农业整体的技术效率有正向促进作用。地区经济发展水平（Eco）对经济作物技术效率产生负向影响，但粮食作物不受影响，造成这种现象的原因可能是经济发达的地区，农业在经济发展中所占比例越来越小，因此容易忽视农业发展。农业资本的流入（Inv、Fina）对技术效率的提升能够产生积极的作用，不论是以存量形式存在的固定资产，还是以流量形式流入的财政支农支出均促进了农业效率的提高。但值得注意的是，经济作物受存量资本影响更大，粮食作物受流量资本影响更大。复种指数（MCI）反映了在单位面积的土地上农业生产经营活动的程度，复种指数越大，活动越频繁，复种指数对农作物技术效率的影响为正，表明农业生产经营活动越频繁，技术效率越高。

4 结论与建议

基于2007～2018 年山东省宏观农业投入产出数据，使用两步法随机前沿生产函数模型，测算了农作物、粮食作物和经济作物要素投入的产出弹性、技术效率变化并分析了农地经营规模和其他外生变量对技术效率的影响。根据实证结果分析，得出以下结论：一是不同类型农作物产出对投入要素的依赖程度各异，粮食作物产出增加最依赖土地要素投入，经济作物则主要靠化肥投入。二是山东省农作物生产技术效率水平整体较高，在样本研究区间内，技术效率缓慢提高。三是农作物生产经营应当坚持适度规模原则。当前粮食作物的经营规模已处于适度规模的边缘，不能继续盲目扩大粮食经营规模，经济作物还处于经营规模较小阶段，继续扩大规模可以显著提升技术效率，增加产出。四是农业资金投入的增长能够提升技术效率水平。由此给出以下建议：

（1）在提高农业总产出水平时，根据农作物类型不同，抓住关键的投入要素。具体来看，在提高粮食产量时主要增加土地要素的投入，或是通过增加耕地面积，或是通过错时复耕，增加作物播种面积；在提高经济作物产量时应当重点增加化肥要素投入。

（2）农业生产应当坚持适度规模原则，不可盲目扩大经营规模。当前粮食作物已处于适度规模边缘，经济作物经营规模较小。因此，当前政策应当以鼓励扩大经济作物经营规模为主。

（3）加大农业科研与财政支农资金投入。农业科技水平的提高直接影响未来农业生产潜力，当前山东省粮食作物实际产出已接近前沿产出，在耕地资源有限的情况下，只有加大农业科研投入提高前沿产出水平，才能在未来保障我国粮食生产安全。财政支农资金流有助于农业基础设施建设，一定程度上降低了农户农业生产成本，补偿了农户生产过程中的外部经济性，能够激发农户生产积极性，提高农业整体生产效率。