地块连片特征如何影响土地生产率

张丽媛 万江红

(1.华中农业大学 经济管理学院，武汉 430070；2.华中农业大学 文法学院，武汉 430070)

城市发展带来的农村劳动力转移使得农地流转成为必然。农业农村部统计数据显示，全国2018年家庭承包地流转面积达3 533.3万hm2，是2007年的8.3倍，流转率达到38.3%。与之相伴，规模经营队伍不断发展壮大。2017年底，全国经营规模3.3 hm2以上的规模户达402.1万户，成为农业现代化发展的重要力量。基于小规模、分散化的农地经营格局，中国发展规模经营的初衷兼具增大农户经营规模和降低农地细碎化水平之意。实践中，工商资本可借助村集体力量实现集中连片的规模化经营，但也因损害部分农户的权益而被限制。法律和政策鼓励的农户自发型流转虽然能够通过提高农户转入与承包地相邻地块的概率而实现分散化的连片经营[1]，但现阶段以短期化、亲友化为主要特征的农地流转降低农地细碎化程度的作用有限，更多地表现为细碎化农地的复制[2]。综上，当前国内农地流转在地块层面呈完全连片、适度连片和分散化3种情形。差异化的农地空间布局会对劳动力、资本、技术等生产要素产生异质性的匹配需求，进而对土地生产率产生不同影响。因此，规模户经营规模扩大时的地块连片特征值得关注，其与土地生产率间的关系也需进一步探讨。

1 文献回顾

家庭联产承包责任制实施以来，学界对土地流转型规模经营的研究焦点已从绝对经营规模转向适度经营规模，并正从农户规模转向地块规模。

在人多地少的现实约束下，中国超小规模的农户经营弊端首先进入研究视野，大规模经营更高的劳动生产率[3]、技术效率[4]和全要素生产率[5]及更低的生产成本[6]为部分学者支持绝对经营规模提供了有利证据。但也有学者强调小农经济的重要性：一方面，国内外经营规模与土地生产率反向关系的研究均证明了小农生产的有效性[7]；另一方面，小农户对农业总产值和农业机械化的历史贡献也展示了其未来进一步现代化的发展潜能[8]。更客观的观点则认为农业经营规模的确定不能一概而论，应该根据政策目标做出不同调整，小规模农户有助于农产品有效供给目标的实现，大规模经营则有利于提高劳动生产率、促进农民增收[9-10]。

虽然农村劳动力非农转移和农业机械装备水平的提高使得规模经营成为农业现代化发展的必然趋势，但规模并非越大越好：一是农村的就业保障功能要求现阶段的规模经营必须走“小而精”的适度规模家庭农场道路[11-12]；二是过大的经营规模也会产生效率损失。全国性和上海市松江区家庭农场数据的研究均证明过大的农地经营规模不利于农业生产效率的提升[13-14]。不过，限于各地农业资源禀赋和技术水平的差异，并不存在全国统一的适度规模。中央农村工作领导小组给出的家庭农场适度规模标准为当地户均耕地面积10～15倍。

近年来，随着规模经营主体数量的增加和发展的深入，农地细碎化问题未得到改善引发的“规模陷阱”开始受到关注。现行农地流转市场中，农户经营规模的扩大并不一定带来地块规模的同步扩张。农地转入存在分散转入和连片转入两种情景[15]。不连片转入农地不仅会导致直接生产成本上升，而且会因雇工需求上升引发劳动质量下降、道德风险和监督成本上升等问题[16]，还会加剧农地细碎化对农业技术效率的负向影响程度[17]。因此实践中，规模户多愿意为面积较大或与自有农地相连的地块支付更高的租金[18-19]。故与经营规模相比，强调地块规模特征具有更高的实践价值。

尽管现有文献已经注意到地块规模与经营规模间的不同，也对农地分散和连片转入对农业生产影响的差异做了分析，但是对地块特征的分析过于笼统，将地块规模与连片程度两个概念独立分析的研究方式也不能呈现二者交互结果的多样性。地块规模本身存在大小之分，如果农地转入前的地块规模已经够大，那么分散化转入农地并不会对其生产经营产生过大的消极影响；如果农地转入前的地块规模很小，那么两块相连小面积地块的合并也不一定能带来明显的积极作用。

为此，本研究拟将地块规模与连片程度合并度量，并提出“地块连片特征”概念，以分析规模户农地的地块特征。以劳动力工作能力为衡量尺度，地块规模存在符合规模户劳动力单位时间内适宜工作量的最佳“规模经济面积”。当农地分散于多处、且存在小于规模经济面积的地块时，规模户农地的地块连片特征为“分散化”。此时，规模户需要浪费有效劳动时间在不同地块间转换并转移相关生产工具。当地块分散分布、但所有地块均达到规模经济面积时，规模户农地的地块连片特征为“适度连片”。此时，规模户可以结合休息时间转换地块，不会浪费有效劳动时间。当规模户所有的地块都集中于一处时，其地块连片特征为“完全连片”。此时，规模户不再有转换地块作业的需求。

本研究关注的问题是，相比于地块分散的规模户，地块适度连片和完全连片规模户对地块连片特征的重视是否得到了应有的回报，二者间又是否存在差异？为此，本研究试图利用湖北省两大粮食主产区的规模户数据分析其地块连片特征，后运用内生转换回归模型测算地块适度连片和完全连片对规模户土地生产率的影响，并测算反事实假设下地块连片引发的土地生产率变化。研究将揭示地块连片对土地生产率的积极作用，并展现将地块适度连片和完全连片带来的土地生产率增长差异，以期为地块规模研究提供新思路，为规模户优化农地空间布局提供新依据。

2 理论分析

2.1 地块连片的生产优势

在地块连片化情景中，规模户农地经营规模扩张的同时伴随着不同程度的地块规模扩张。农地空间布局的改变会从两条路径提高土地生产率：一是有效种植面积的增加。农地细碎化分布需要的田埂和沟渠造成了农地有效面积的浪费，近期针对全国种植类家庭农场监测数据的分析表明，土地整理后约44.01%的农场的土地面积得以增加，且平均增加面积达7.77%[20]。二是技术水平的提升。当前水稻生产实践中，新型育秧插秧技术的应用和化肥农药的科学施用等均可产生增产效果。但新技术多被专业团队掌握，规模户需参与生产服务外包才可使用。地块规模过小会增加技术应用难度，提高外包服务报价，降低外包程度[21]。地块连片则可有效促进新技术的应用。

上述地块连片提升土地生产率路径的分析中隐含了机械动力适应农地经营规模变化的基本假设。杨进[22]的研究表明，农业机械在有效替代密集型劳动时不会降低粮食生产效率。故不同农业机械水平下的最高土地生产率没有差异。但这并不代表同等规模的农地在差异化机械动力水平下的土地生产率完全相同。事实上，根据规模报酬递减规律，机械动力水平一定时，生产曲线呈倒U型形态，规模户的土地生产率随农地经营规模的扩大先递增后递减；机械动力水平提升时，生产曲线向右移动，规模户的最佳农地经营规模则随之增大(图1)。

曲线p(s)1、p(s)2、p(s)3、p(s)4分别为规模户使用人工及小、中、大型机械时的土地生产率与农地经营规模关系图;C1、C2、C3、C4分别为对应的最佳农地经营规模。The curves p(s)1, p(s)2, p(s)3 and p(s)4 denote the relationships between land productivity and farmland scale of large-scale households using manual labor and small, medium and large machinery, respectively. C1, C2,C3 and C4 represent the corresponding optimal farmland scales, respectively.图1 不同机械动力水平下的土地生产率与农地经营规模关系图Fig.1 Relationship between land productivity and farmland scale under different mechanical power levels

之所以出现这种情况，是因为管理水平是影响规模户土地生产率的另一重要路径。农业是自然再生产和社会再生产的双重产物。规模户的管理水平受到自然和社会两个层面的制约：在自然层面，规模户必须遵循作物的自然生长规律，在固定的农时完成耕、种、管、收等相关生产作业；在社会层面，要在有限的农时内完成相关作业，规模户必须合理安排劳动力或机械执行作业任务。过小的地块规模不仅会减小机械使用概率，而且会增加机械在不同地块间的转换，降低机械作业效率，增加管理难度，进而导致土地生产率降低。

综上，规模户地块连片提高土地生产率的过程如图2所示。将分散化地块连片时，土地生产率与农地经营规模关系的曲线从p(s)位置向右上方移动到p(s)′位置。此过程中，同一农地经营规模下的土地生产率上升(如从L上升到L0)的同时，规模户的最佳农地经营规模也增大(从N增加为N′)。

曲线p(s)和p(s)′分别为规模户地块分散化和地块连片情形下的土地生产率与农地经营规模间关系图；M和M′为对应的最高土地生产率点；N和N′为最适农地经营规模；L和L′为土地生产率最大值；L0为地块连片情形下农地经营规模N对应的土地生产率。The curves p(s) and p(s)′ show the relationship between land productivity and farmland scale of large-scale households under decentralized plots and contiguous plots, respectively. M and M′ are the corresponding highest land productivity points. N and N′ are the optimal farmland scales. L and L′ are the maximum land productivity. While L0 is the land productivity corresponding to the farmland scale N in the case of contiguous plots.图2 地块连片引发的土地生产率与农地经营规模关系变动图Fig.2 Changes in the relationship between land productivity and farmland scale caused by concatenating plots

在地块分散化情景中，规模户扩张经营规模不仅没有带来地块规模的扩张，甚至伴随着细碎化地块数量的增加。地块零碎分散不仅使规模户消耗部分有效农地面积作田埂、沟渠，而且可能因为地块过于狭小而无法使用新型农业增产技术，还会导致规模户产生管理不当的效率低下问题，最终造成土地生产率损失[23]。

假说1：地块连片能够扩大地块规模，进而提高土地生产率。

2.2 地块适度连片的优势

理论上，在同等经营规模下，地块全部连片与适度连片的土地生产率不会存在明显差异，因为农业生产存在作业上的间断性和复杂性特征：一方面，农业生产遵循“日出而作，日落而息”的间断性作业习惯；另一方面，农业生产各环节是多个步骤配合完成，不是单一步骤独立作业，如在耕种环节，耕地、整地、除草药剂喷洒、播种是在一定时间内的连续作业。因此，地块规模只需满足规模户单位时间内的工作量即可。劳动力可以结合回家用餐或休息时间转换地块而不浪费有效劳动时间。

但当前农地流转实践中，地块适度连片的规模户在经营规模的扩大上多表现为缓慢推进，地块全部连片的规模户则多选择一次性流转大规模农地。前述分析指出，经营规模过大时，农机动力水平的不匹配会引发管理不当问题，造成土地生产率损失。如图1中，若将经营规模B1和B2(B1

假说2：机械动力一定时，地块适度连片规模户的土地生产率可能高于完全连片的规模户。

需要注意的是，只要机械动力与经营规模相适应，地块完全连片的土地生产率应与适度连片相同。不过，完全连片农地的流转非常困难。中国现行农地流转市场中，一定规模的连片农地多由数量众多、能力不同、需求各异的小农户承包，规模户与众多农户达成一致自由交易的难度极高。即使交易达成，规模户也需要付出高昂的成本，如长时间的沟通协调成本，聘请村集体等第三方做中间人的额外成本，或者高于市场均价的农地流转成本。因此，规模户适度连片地块的实践价值更高，不仅可以获得较高的土地生产率，而且流转难度较低。

3 数据来源、模型设定与变量选取

3.1 数据来源

本研究数据来源于课题组2018年8—9月在湖北省监利市和襄州区两地的实地调查。研究选取两地区的原因：一是两地均为水稻种植主产区，且所在市位列湖北省粮食作物面积和粮食产量的前两位；二是两地地形不同，监利市为典型的平原地形，襄州区则包含了岗地、平原和丘陵等不同地形。

根据关注重点的不同，调查分两阶段进行：第一阶段以普通农户为主要调查对象。根据随机抽样和可得性原则，在每个地区选取了3个乡镇、每个乡镇3～4个村庄、每个村庄20～30个农户进行调查。第二阶段以规模户为调查对象。先在每个地区随机选取了3个乡镇，后在每个乡镇随机选取了5～10个村庄，并调查每个村庄内所有可调查到的规模户。调查内容涉及农地流转、农地空间分布、生产经营和家庭成员基本情况。为保证资料的准确性，课题组在调研前对所有调研员做了集中培训，并在调查中采取了一对一访谈式调查法。调查共收集水稻种植户问卷913份，删除变量缺失、水稻产量异常值后，有效样本为799个。本研究使用的经营规模大于2 hm2的规模户样本为360个，其中，监利市242个(约占67.22%)，襄州区118个(约占32.78%)。

3.2 模型设定

3.2.1地块连片决策对土地生产率影响的模型设定

地块是否连片不是随机产生，而是规模户基于预期效用分析的自选择结果。该选择结果可能受到某些不可观测变量的影响，这些因素又可能与土地生产率相关，进而导致估计偏误。因此，本研究使用内生转换回归模型(ESR)分析地块连片决策对规模户土地生产率的影响，以解决估计偏误问题。该模型分两阶段估计：第一阶段使用Probit或Logit模型估计地块连片的行为选择方程；第二阶段建立土地生产率水平决定方程，估计规模户将地块连片引起的土地生产率变化。具体如下：

地块连片的行为选择方程：

Ai=γZi+kIi+μi

(1)

连片户组的土地生产率方程(处理组)：

Yia=βaXia+σμaλia+εia， ifAi=1

(2)

未连片户组的土地生产率方程(控制组)：

Yin=βnXin+σμnλin+εin， ifAi=0

(3)

式中：Ai表示规模户地块是否连片的二元选择变量，Ai=1表示地块连片，Ai=0表示地块未连片；Zi是影响规模户是否参与地块连片的各类因素，μi是随机扰动项，Ii是工具变量向量，以保证模型的可识别性。式(2)和(3)中，Yia与Yin分别表示连片户与未连片户两个样本组的土地生产率；Xia与Xin是一系列影响土地生产率的因素；εia与εin为土地生产率方程的随机干扰项。为解决由不可观测因素导致的样本选择性偏差问题，研究引入逆米尔斯比率λia、λin及其协方差σμa=cov(μi,εia)、σμn=cov(μi,εin)，并运用完全信息极大似然法对三式做联立估计。

3.2.2地块连片对土地生产率影响的效应估计

ESR模型的估计结果给出了各类因素对连片户和未连片户土地生产率的差别化影响。为评估地块连片对土地生产率的平均处理效应，进一步运用反事实分析框架比较真实情景与反事实假设情景下连片户与未连片户的土地生产率期望值。各期望值计算公式如下：

连片户的土地生产率期望值：

E[Yia|Ai=1]=βaXia+σuaλia

(4)

未连片户的土地生产率期望值：

E[Yin|Ai=0]=βnXin+σunλin

(5)

连片户不参与地块连片的土地生产率期望值：

E[Yin|Ai=1]=βnXia+σunλia

(6)

未连片户参与地块连片的土地生产率期望值：

E[Yia|Ai=0]=βaXin+σuaλin

(7)

通过式(4)和(6)，得到参与地块连片规模户的土地生产率处理效应：

ATTi=E[Yia|Ai=1]-E[Yin|Ai=1]=
(βa-βn)Xia+(σμa-σμn)λia

(8)

通过式(5)和(7)，得到未参与地块连片规模户的土地生产率处理效应：

ATUi=E[Yin|Ai=0]-E[Yia|Ai=0]=
(βn-βa)Xin+(σμn-σμa)λin

(9)

本研究将利用ATTi、ATUi的平均值评估规模户地块连片对土地生产率的平均处理效应。

3.3 变量选取

3.3.1因变量：土地生产率

土地生产率是指一个生产周期内单位面积农地上的作物产量或产值。衡量土地生产率中单位面积的方式有单位农地面积和单位播种面积两种。考虑到复种指数和不同地区物价差异对单位播种面积上水稻产值的影响，本研究使用规模户现行经营水平下每公顷的水稻产量表示土地生产率。统计结果显示，样本规模户的平均土地生产率为8 746.711 kg/hm2。

3.3.2处理变量：地块连片

本研究将地块连片界定为适度连片和完全连片两种类型，并采用虚拟变量进行量化分析。对于适度连片，如果规模户的农地中没有规模不经济的小面积地块，则赋值为1，否则赋值为0。张海鑫等[24]分析发现地块面积在0.1 hm2以上有利于农业技术效率的提高，故本研究将规模经济地块面积的临界值设定为0.1 hm2。对于完全连片，如果规模户将所有地块连片，则赋值为1，否则赋值为0。样本中地块适度连片和完全连片的规模户分别为221户和91户，各占样本总量的61.39%和25.28%。

3.3.3控制变量

借鉴王嫚嫚等[25]、田红宇等[26]的研究，并结合现实观察，本研究选取个体特征、家庭特征和经营特征3类9个变量作为主要控制变量。其中，个体特征指标包含受访者年龄、受教育程度和健康状况3个变量；家庭特征指标包含农业劳动力数量和家庭成员干部身份2个变量；经营特征指标包含水稻种植规模、资本投入、农地流转合同类型和主要农业机械拥有状态4个变量。此外，研究还控制了地区虚拟变量测度两地区间的差别。

3.3.4工具变量：扩大经营规模意愿

选取该变量作为工具变量的原因是规模户扩大经营规模的意愿会影响其地块连片决策，意愿越强烈，地块连片的可能性越小。但该变量不会影响土地生产率。

本研究中各变量的定义与描述性统计结果见表1。主要特征指标的参数t检验结果显示，在未控制规模户其他经济特征的情况下，地块适度连片户的平均土地生产率比未连片户高426.569 kg/hm2，且该差值在1%的统计水平上显著；地块完全连片户的平均土地生产率比未连片户高109.332 kg/hm2，但不显著。同时，无论何种连片程度，地块连片户的平均土地生产率均高于样本规模户，未连片户的平均土地生产率均低于样本规模户。另外，两类连片户和未连片户都在受教育程度、健康状况、水稻种植规模、资本投入、农地流转合同类型、主要农业机械拥有状态和地区方面存在显著差异。

4 数据分析结果

4.1 地块连片决策及土地生产率模型联立估计

规模户地块适度连片和完全连片决策与土地生产率模型的联立估计结果如表2所示。两组模型的拟合优度Wald检验分别在1%和5%的统计水平上显著。地块适度连片模型组中，两阶段方程独立性LR检验在10%的统计水平上拒绝了选择方程与结果方程相互独立的原假设。决策模型与连片户土地生产率模型的误差相关系数估计值在5%的统计水平上显著，说明样本存在自选择问题，需使用内生转换回归模型纠正。地块完全连片模型组的方程独立性检验与模型误差相关系数都不显著，故在地块完全连片层面，样本不存在自选择问题。但为方便比较，本研究仍使用内生转换回归模型处理地块完全连片模型组。

4.1.1地块连片决策模型估计结果分析

模型Ⅰ和Ⅳ分别为地块适度连片和完全连片决策模型。估计结果显示，规模户健康状况、资本投入、农地流转合同类型、主要农业机械拥有状态、地区虚拟变量和扩大经营规模意愿6个变量对两种连片决策均有显著影响，受教育程度对两种决策的影响则存在差异。

具体而言，个体特征指标中，受访者年龄对两种连片决策均无显著影响，身体健康状况显著正向影响适度连片决策，受教育程度和健康状况显著正向影响完全连片决策，即身体健康程度的提升会提高规模户对连片地块的追求，高受教育程度和健康身体的叠加则会增加规模户将所有地块连片的可能。家庭特征指标中，农业劳动力数量和家庭成员干部身份对两种连片决策的影响都不显著，说明人力资本和社会资本的提升均无助于规模户做出地块连片决策。经营特征指标中，水稻种植规模在两个决策方程中的系数都不显著，但另外3个指标的系数都显著。其中，资本投入的系数为正，即资本投入越多，规模户越努力增大地块规模、并直至所有地块连片。农地流转合同类型和主要农业机械拥有状态的系数为负，说明地块连片多与书面协议相伴发生，农业机械的自我使用则提高了规模户对规模不经济地块的承受能力，阻碍了地块连片行为的发生。地区虚拟变量在1%的水平上正向影响两种连片决策，说明监利市两种连片户的数量都比襄州区要多，侧面说明平原地区的地块连片比丘陵地区更容易。工具变量负向显著影响两种连片决策，故规模户扩张经营规模时会适当放弃对地块连片的追求，经营规模稳定后则会关注地块连片对生产经营的影响。

4.1.2土地生产率模型估计结果分析

地块适度连片情形下(模型Ⅱ和Ⅲ)，显著影响连片户土地生产率的有受访者年龄、身体健康状况、家庭成员干部身份、农地流转合同类型和主要农业机械拥有状态5个变量；显著影响未连片户土地生产率的变量有受教育程度、水稻种植规模和农地流转合同类型3个。结合各变量系数方向发现，规模户因农业经验增加产生的高土地生产率会被规模不经济地块的负面作用抵消。身体健康水平的提升、家庭成员干部身份的获得和主要农业机械的自我使用均正向促进土地生产率的提高，但仅对连片户显著，对未连片户不显著。受教育程度的提高、水稻种植规模的扩大和口头协议的签订都无助于未连片户提高土地生产率。但口头协议流转农地连片户的土地生产率更高。

地块完全连片情形下(模型Ⅴ和Ⅵ)，受访者年龄、健康状况和地区虚拟变量3个变量显著正向影响连片户的土地生产率，资本投入和地区虚拟变量2个变量显著正向影响未连片户的土地生产率，受访者受教育程度显著负向影响未连片户的土地生产率。因此，规模户农业经验的增加和身体健康水平的提升都会对其土地生产率产生积极作用，但只对连片户显著。资本投入的增加会提高未连片户的土地生产率。受教育程度的提升则不会提高未连片户的土地生产率。地区虚拟变量对连片户和未连片户土地生产率的正向显著表明无论是否将所有地块连片，平原地区规模户的土地生产率都高于丘陵地区。

4.2 地块连片对规模户土地生产率的平均处理效应

4.2.1地块适度连片的平均处理效应

根据表3，地块适度连片对规模户的土地生产率有正向处理效应，且在1%的统计水平上显著。ATT的估计结果表明，对于实际已经没有规模不经济地块的规模户，如果他们不将地块适度连片，土地生产率将下降19.54%，即从8 910.864 kg/hm2减少到7 170.060 kg/hm2。ATU的估计结果显示，如果有规模不经济地块的规模户将地块适度连片，其土地生产率将从8 490.049 kg/hm2增加至10 091.390 kg/hm2，上升18.86%。说明地块适度连片能够帮助规模户提高土地生产率。

表3 不同程度的地块连片对土地生产率的平均处理效应Table 3 The average treatment effect of connecting plots into different degrees on land productivity

4.2.2地块完全连片的平均处理效应

地块完全连片对规模户土地生产率的处理效应为负，并在1%的统计水平上显著。ATT的估计结果显示，对于实际已将全部地块连片的规模户，如果他们不将地块完全连片，土地生产率将提高7.82%，即从8 828.883 kg/hm2增加到9 519.408 kg/hm2。ATU的估计结果表明，如果未将地块全部连片的规模户将地块完全连片，土地生产率将从8 719.177 kg/hm2降低至7 832.316 kg/hm2，下降10.17%。

至此，农地完全连片似乎无助于规模户土地生产率的提高。但这可能与规模户的交叉归类有关，具体地，前述模型考察地块适度连片决策时，所有地块完全连片的规模户被包含于连片户中；考察地块完全连片决策时，无规模不经济小面积地块但未全部连片的规模户则被包含于未连片户中。

4.3 地块连片对规模户土地生产率的纯净平均处理效应

为获得不同程度的地块连片对规模户土地生产率平均处理效应的纯净值，本研究进一步将规模户划分为无交叉的地块分散户、适度连片户和完全连片户3类，并运用内生转换回归模型计算相关处理效应，得到表4。

表4 不同程度的地块连片对土地生产率的纯净平均处理效应Table 3 The pure average treatment effect of connecting plots into different degrees on land productivity

对比表3和4可以看到，纯净的地块适度连片依旧对规模户的土地生产率有正向处理效应，但纯净的地块完全连片对规模户土地生产率的处理效应由负向变为正向。具体地，如果地块已经全部连片的规模户将地块分散出规模不经济的地块，土地生产率将下降17.83%；如果存在规模不经济地块的规模户要将地块全部连片，土地生产率将上升1.07%。因此，模型Ⅳ～Ⅵ中，地块适度连片规模户的高土地生产率提高了地块未完全连片规模户土地生产率的平均值，掩盖了地块完全连片对土地生产率的积极作用。

综上，无论何种程度，地块连片均有助于提高规模户的土地生产率。因为在反事实假设下，相对于地块分散化情形，地块适度连片和完全连片对规模户土地生产率的处理效应都为正。假说1得到证实。对比两种连片方式下的处理效应大小可以看到，地块连片户不连片时，适度连片方式下减少的土地生产率是完全连片方式下的1.53倍；地块未连片户连片时，适度连片方式下增加的土地生产率是完全连片方式下的15.65倍。因此，地块适度连片更有利于土地生产率的提高。假说2得到证实。

需要注意的是，样本中地块绝对连片规模户的平均农地经营规模(6.78 hm2)比适度连片规模户(4.79 hm2)高出近2 hm2，最大农地经营规模更是高出56.67 hm2，但他们多使用了与地块适度连片规模户相同动力水平的农业机械。故长远来看，只要同步提高机械动力水平，地块完全连片规模户的土地生产率将与地块适度连片相同。这也是经营规模较大的东北地区农户的土地生产率未明显低于经营规模相对较小的华中地区农户的原因。

5 结论与启示

地块连片规模是比农户规模更加重要的农地特征指标。本研究基于湖北省监利市和襄州区两地的水稻规模户数据，运用内生转换回归模型分析了地块适度连片和完全连片对土地生产率的影响及其效应。基本结论如下：一，当前农地流转型规模户在地块层面呈现出完全连片、适度连片和分散化3种不同情形。其中，地块完全连片情形下，规模户经营的地块全部连片；地块适度连片情形下，分散于多处的地块中没有规模不经济的小面积地块；地块分散化情形下，存在规模不经济的小面积地块。二，个体特征、家庭特征和经营特征在不同程度上影响规模户的地块连片决策和土地生产率。三，两种不同程度的地块连片方式均能提高规模户的土地生产率，但地块适度连片的效果更佳。表现为在反事实假设下：①实际已将地块连片的规模户，若不适度连片，土地生产率将下降26.98%；若不完全连片，土地生产率将下降17.83%；②实际没有将地块连片的规模户，若适度连片，土地生产率将提高16.67%；若完全连片，土地生产率将提高1.07%。

上述结论对于从地块连片视角提升中国农业规模经营主体的土地生产率具有重要的现实意义。首先，中国的农地流转是从超小规模农户流向大规模农户，单纯关注农户经营规模容易忽视农地空间布局对生产经营的影响。本研究证明，农户经营规模扩大过程中，地块呈完全连片、适度连片和分散化3种不同特征，且不同的地块连片程度对土地生产率的影响存在差异。因此，有必要对规模户的地块连片情况进行区分。其次，中国的农地兼具生产经营和就业保障双重功能，过度追求规模户经营地块的全部连片会损害部分无法获得稳定非农就业收入农民的权益，危害农村地区的稳定。地块适度连片规模户的土地生产率显著高于完全连片规模户的研究结论证明农业生产效率的提高与农民权益的保护并不相悖，可以同时实现。因此，对大多数规模户而言，在技术和管理能力有限的前提下，选择无规模不经济地块的适度连片方式是更为有利的决策。

需要指出的是，本研究存在两方面的局限：一是研究使用的是湖北省水稻规模户的数据。鉴于作物品种、机械动力和管理水平等方面的不同，不同地区三种地块连片情形下的土地生产率可能存在差异。因此，有必要尝试利用其他地区或全国层面的其他作物数据做进一步验证；二是本研究直接借鉴了张海鑫等[24]论文中的0.1 hm2作为规模经济地块面积的临界值，未具体测算最适地块规模。对此，笔者将在后续研究中进一步探讨。