非農就業對農戶生產技術效率的影響

郭湘紅 豆文杰 扶玉枝

摘要：利用浙江省農戶數據，采用SFA模型分析非農就業對農戶生產技術效率的影響。研究結果表明：調研地區農戶生產技術效率均值為0.6983，整體技術效率水平較低，還存在較大的提升空間;非農就業對農戶生產技術效率存在負向影響，即農戶家庭勞動力選擇非農就業會使得農戶生產技術效率降低;戶主年齡和種植年限顯著正向影響農戶生產技術效率，規模對技術效率的影響呈“U”型。

關鍵詞：非農就業;技術效率;SFA模型

一、引言

自2004年以來，鄉村勞動力總量呈現快速下降趨勢，而轉移到非農產業就業的勞動力卻保持著快速增長態勢，不僅如此，而且在轉移到非農產業就業的勞動力當中，表現出以高素質和青壯年勞動力為主的特征（李德洗等，2014）。農戶家庭高素質和青壯年勞動力向非農產業轉移，引發了社會各界對于農業生產和糧食安全保障的廣泛關注。如何在有限的土地上保證諾大的人口群體基本糧食供給乃至于滿足更高層次的物質需求，農業的生產效率是重中之重。非農就業對農戶家庭生產效率有著怎樣的影響？在農戶非農就業背景下，今后該做何種應對？對這一問題的研究具有重要的現實意義。

非農就業如何影響農戶生產效率一直是農業經濟學和發展經濟學領域的研究重點。喬穎麗等（2012）認為農村勞動力轉移有利于提高農業生產效率。鄭祥江（2016）將靜態的經濟學模型和動態的生產系統模擬模型相結合，研究發現西南地區農村勞動力數量變化不斷影響農業產出，存在農村勞動力的合理外出務工規模問題，即存在一個合理外出務工規模點。在該點上，有利于農戶勞動生產率的提高。錢龍（2017）的研究表明，穩健影響農業生產效率的因素包括非農就業、勞動力投入、土地要素投入、農業機械投入、戶主受教育程度、家庭金融性資產價值，非農就業對于農戶生產效率的影響是負向的。此外，李德洗（2014）研究發現非農就業是糧食主產區農戶收入較快增長的重要渠道，而非農就業導致的生產性固定資產和土地需求減少，意味著長期看非農就業程度較高的農戶將傾向于脫離農業生產。

綜上所述，已有研究為本文提供了豐富的研究成果和學術借鑒，但仍存在一些不足之處，比如關于非農就業對農業生產效率的影響，仍沒有得出一致的結論。這可能和變量的選擇不同、研究方法不同、數據的來源和質量存在差異等有關。因此，關于非農就業對農戶生產效率的影響問題，仍然需要進一步的研究和探討。基于此，本文研究新時期非農就業對農戶生產技術效率的影響。需要特別指出的是，本文所研究內容中非農就業包括轉移到異地務工的農戶家庭勞動力，也包含了在本地區選擇非農就業或者自營非農產業的農戶家庭勞動力。

二、研究方法與數據來源

（一）模型和變量

隨機前沿方法經常被用于測算一個企業或者一些地區的經濟效率，無論是對于技術效率的計算、生產效率的測算或者研發效率的測度等，隨機前沿方法都十分適合。Aigner等（1977）和Meeusen等（1977）分別提出了隨機前沿面生產函數，借鑒前輩研究者的基礎上通過添加一個對稱的隨機誤差來說明統計噪聲。由函數確定的模型被稱為隨機前沿生產函數，這是因為產出的上界是隨機變量。由于每個農戶對于農業的投入水平不同，重視程度不一致，本文利用截面數據對農戶的生產技術效率及其影響因素進行測算和估計，探討非農就業對于農戶生產技術效率的影響。

本文采用的隨機前沿模型如式（1）所示：

該公式由用于測算技術效率的生產函數和估計技術效率參數的回歸方程兩部分組成。其中qi表示第i個農戶的產出，xi表示第i個農戶的投入要素。隨機干擾誤差項服從正太分布N（0，σ），ui則是無效率部分的非負隨機變量，也服從正態分布N+（0，σ）。

在效率測度中最常見的面向產出的測度方法是計算觀測產出與相應的隨機前沿面產出的比值：

對于此方法，計算出來的技術效率取值必然在0到1之間，及當ui=0的時候，TEi=1時，生產效率是有效率的，但是當ui>0時，TEi是無效率的。為了進一步的研究技術效率的差異，Battese等（1992）擴充了模型，新加入了非效率函數并利用最大似然法來估計，如式（3）所示：

式中，ui表示效率損失;zi表示導致非效率的因素;當di<0時，說明其對效率有正向作用，反之也是同樣的。

本文運用SFA模型測算非農就業對于農戶生產效率的影響的研究的關鍵在于構建所需生產函數和非效率函數，本文采用柯布-道格拉斯生產函數來測算農戶生產技術效率。在所選取的指標下構建如下模型：

本文計算農戶生產效率所使用的農戶投入和產出變量的定義如下：

1.農戶產出變量（Y）：在本文的研究中，產出數據為樣本農戶2014年的農業收入水平，用畝均收入（元/畝）表示。

2.農戶投入變量：農戶投入變量包括勞動力投入、資本投入兩個方面。

（1）勞動力投入（L）。勞動力投入以包括家庭勞動力中務農勞動力和雇工花費兩方面來進行計算，其中，自身勞動力投入用家庭用工時數乘以當地農業勞動力的平均雇傭工資來計算，外出務工人員不計算入內（單位：元/畝）。

（2）資本投入（K）。化肥、水利、機械、種子和灌溉等投入（單位：元/畝）。

在影響因素變量中，非農就業是關鍵變量，本文使用農戶非農收入占總收入比重作為非農就業的微觀體現。此外，本文還選擇戶主性別、戶主年齡、戶主受教育程度（戶主接受正規教育的年限）、戶主是否黨員、是否有人擔任過村干部或小組長、農戶種植年限、家庭到最近農產品貿易市場距離（公里km）等變量作為控制變量納入模型。

以上變量對應于式（5），其中非農收入占總收入比重是x1，戶主性別、戶主年齡、戶主受教育程度（戶主接受正規教育的年限）、戶主是否黨員分別對應x2、x3、x4、x5，勞動力數量為x6，是否有人擔任過村干部或小組長對應x7，家庭到最近農產品貿易市場距離（公里km）為x8，規模的對數是x9，規模對數的平方對應于x10，種植年限是x11。