蔬菜種植農戶經營效率比較及其影響因素分析
——基于新津縣花源鎮的調查

唐佳雯

（西南大學農學與生物科技學院 重慶 404100）

提高農業生產效率是保障國家糧食安全、促進農業現代化的重要途徑。但隨著我國社會經濟的不斷發展和城鎮化的深入推進，以分散經營為主要特點的家庭承包責任制，已經越來越無法適應現代農業發展的新形式。中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于引導農村土地經營權有序流轉發展農業適度規模經營的意見》也指出“發展適度規模經營已成為必然趨勢”[1]。因此研究農地經營規模和農業生產效率之間的關系及其影響因素，對促進小農戶與現代農業有機銜接具有理論及實踐意義。

農業經營效率反映了生產要素生產潛力的發揮程度及其配置的合理程度。學者們對農戶經營效率的研究方法主要有聚類分析、多元線性回歸模型和以耕地面積為門檻變量的三重門檻模型、超越對數生產函數的隨機前沿模型、DEA-Tobit模型和三階段DEA模型等。農戶經營效率影響因素方面，現有文獻對農戶個人特征、農戶家庭稟賦、耕地規模、生產要素投入情況等進行了考察，其中研究農戶個人特征、農戶家庭稟賦較多[2-6]。但由于不同學者測量指標的變量選擇、研究區域的實際情況以及研究方法等不同，得出的結論也不盡相同。因此，對某一地區農戶經營效率及其影響因素的考察需要以當地的實際調查為基礎。

花源鎮位于新津縣東北部，距成都市區19 km，距新津城區10 km，地處城郊。全鎮蔬菜規模種植達5 000 畝，主要供應成都地區，是“杜能圈”的典型代表。文章對花源鎮蔬菜種植農戶經營效率及其影響因素展開分析研究，并據此提出政策建議，以期為此類城郊鄉鎮的蔬菜產業發展提供決策參考。

1 模型與方法

1.1 農戶經營效率的分析——DEA方法

1.1.1 DEA方法介紹

數據包絡分析（Data Envelopment Analysis）簡稱DEA，由Charnes和Cooper等人于1978年開始創建。DEA使用數學規劃模型評價具有多個輸入和多個輸出的“部門”或“單位”（稱為“決策單元”，簡記為DMU）間的相對有效性，其本質上是判斷DMU是否位于生產可能集的“前沿面”上[7]。生產前沿面指一定的生產技術條件下，各種生產要素投入的組合可能得到的最大產出時的生產可能性邊界。生產前沿面上的決策單元能夠以最大可能的勞動生產率來組織生產，獲得最大化利潤[8]，效率值?。?，1]。若決策單元的相對效率在生產前沿面上，效率值為1，有效；否則效率值為0～1，無效。

DEA模型可分為CCR模型和BCC模型兩類，二者區別在于前提假設不同。CCR模型以固定規模報酬為前提假設，BBC模型的前提假設則是規模報酬可變。DEA模型還可分為投入導向和產出導向兩類。投入導向指在一定的產出下，以最小的投入和實際投入之比來估測效率，其目標是追求投入的最小化；產出導向指以產出為導向，在一定的投入下，以實際產出與最大產出之比來估測效率，其目標是追求產出的最大化[9-10]。

1.1.2 模型構建

在實際的農業生產經營中，由于外部環境或自身條件變化，可能導致投入產出配置的不合理或者投入規模比例不當，而造成決策單元處在規模報酬遞增或遞減的狀態。因此，文章采用基于投入導向的BCC模型來評價蔬菜種植農戶單戶經營規模效率。具體模型為：

模型的含義：假設有n個決策單元，每個決策單元有m個投入指標、r個產出指標，xij和yrj分別為第j決策單元DMUj的第i種投入和第r種產出；λj為n個DMU和的投入產出指標權重，加權處理后的DMU的投入產出量用Σλjxj和Σλjyj表示；和分別表示投入的和產出的松弛變量，ε表示無窮?。沪葹闆Q策單元的相對效率，數值越大越有效[9-10]。

1.1.3 農戶經營效率的影響因素——基于Tobit模型回歸分析

Tobit模型也被稱為截尾回歸模型或刪失回歸模型。文章中被解釋變量（農戶的綜合技術效率、純技術效率以及總體規模效率）為連續型變量且取值在0～1之間，符合Tobit模型回歸要求。據此選取Tobit模型的標準形式：

式中，Yi為農戶的經營效率值，時，表示潛在經營效率值可被觀測，否則無法測出。β為待估系數的向量，Xi為農戶經營效率的影響因素，μi為隨機擾動項。

2 數據來源與變量

2.1 數據來源

文章數據來源于作者于2021年3月在花源鎮的實地調查。本次調查共填寫問卷30 份，經過數據清理，最終得到有效問卷29 份。

該調查問卷包含經營效益指標2個，分別是農戶2020年農業總成本和農業總收入。其中農業總收入是指2020年農戶蔬菜實際銷售額，不包括提供服務的收入；農業總成本包括種苗、農藥、化肥、農業用水電費、農業機械服務費、農業機械購買費用以及農地設施建設投資，不包括折舊和提供服務的成本。

2.2 指標體系構建與變量選取

2.2.1 指標體系

基于現有研究，結合研究目的和相關數據的可獲得性，最后選取4個指標來表示農戶農業生產的投入產出情況。投入指標選取了土地投入、資本投入和勞動力投入。其中，土地投入是指農戶2020年用于蔬菜種植的土地面積；資本投入是指農戶2020年在蔬菜生產經營中投入的資金；勞動力投入是指農戶2020年從事蔬菜生產經營中家庭農業勞動力及農業雇工的工天總和。工天指工作8 h為一個標準天，例如若一家庭成員一天工作4 h，則為0.5 工天[11-12]。產出指標選取樣本調查地區2020年農戶蔬菜的銷售收入。選取的效率指標包括農戶蔬菜經營綜合技術效率、純技術效率以及總體規模效率。

2.2.2 變量選擇

選取農戶戶中農業生產經營主要決策者個人特征、農戶家庭特征及生產要素特征3類影響因素，共計14個特征變量[13-16]，來分析農戶經營效率及其影響因素。其中，農戶農業生產經營主要決策者個人特征用農戶戶中農業生產經營主要決策者的“性別”“年齡”“健康狀況”“受教育程度”“是否為村組及以上干部”“務農年限”以及“參加農技培訓的情況”7個變量測度。農戶家庭特征變量包括“長期從事家庭農業生產家庭勞動力人數”“是否從事非農行業”“親戚中是否有村組及以上干部”以及“是否參加農民專業合作社”。生產要素特征變量包括調查農戶2020年的“耕地面積”“資金投入”“勞動力投入”。

3 結果與討論

3.1 農戶經營效率分析

使用SPSS軟件中的Q型聚類，結合實際將受訪農戶以蔬菜經營土地面積和產出情況為依據分為8個規模區域，即0 畝～10 畝、10 畝～21 畝、21 畝～27 畝、27 畝～31畝、31 畝～47 畝、47 畝～100 畝、100 畝～200 畝以及200 畝以上。然后采用DEAP2.1軟件對8個規模區域農戶的綜合技術效率、純技術效率和總體規模效率進行測算。

分析結果如表1所示?；ㄔ存偸卟朔N植戶綜合技術效率平均為0.853，純技術效率平均為0.966，總體規模效率平均為0.883。綜合技術效率和總體規模效率變化呈倒“U”型，0 畝～10 畝和10 畝～21 畝規模區域存在規模報酬遞增，其他規模區域均存在規模報酬遞減，這表明若以經營效率為農戶最優經營規模評價指標，則花源鎮蔬菜種植農戶的最優經營規模區域為21 畝～27 畝，其綜合技術效率、純技術效率及總體規模效率均達到1。而經營規模在0畝～10 畝、10 畝～21 畝、31 畝～47 畝、47 畝～100畝、200 畝以上的，純技術效率均達到了1，但綜合技術效率及總體規模效率未達到最優，說明在這幾個規模區域內，各生產要素投入組合比例較為協調，但實際經營規模和最優經營規模存在差距。

表1 農戶經營規模效率分析結果

3.2 農戶經營效率的影響因素分析

以蔬菜種植農戶的經營效率為被解釋變量，影響因素為解釋變量，構造Tobit模型。使用Stata15.0對農戶經營效率的影響因素進行回歸分析，回歸結果見表2。采用置信度95%，14個變量中只有“是否為村組及以上干部”“務農年限”“長期從事農業生產的家庭勞動力人數”和“資金投入”4個變量通過了顯著性檢驗。

表2 Tobit回歸分析結果

3.2.1 戶中農業生產經營主要決策者的個人特征方面

“務農年限”與經營效率（此處指綜合技術效率）具有較顯著的相關性，該變量在5%的顯著性水平下通過檢驗且為負，說明決策者務農年限越長，經營效率越低。這與一些學者認為“決策者務農年限越長，會擁有更為豐富的農業生產經驗，從而經營效率越高”的判斷相反。原因可能是，決策者務農年限越長，其更傾向于采用傳統的農業生產經驗和技術，對新型農業技術的接受意愿更為保守，不利于生產要素潛能的發揮，從而不利于經營效率的提高。

“是否為村組及以上干部”與經營效率具有較顯著的相關性，通過了5%水平的顯著性檢驗且為正，說明為村組及以上干部的農戶經營效率更高。這可能是因為這一群體在文化水平、社會關系的獲取方面具有一定優勢。文化水平高在一定程度上說明決策者的理解能力和知識學習水平較高，其學習和接受農業信息和農業技術的能力較強，這對農業生產經營效率的提高具有正向影響。而擁有較廣的社會關系意味著決策者的人際交往能力較強，在農資購買上具有較強的議價能力，從而使要素投入特別是資金投入降低。

3.2.2 農戶家庭特征方面

“長期從事農業生產的家庭勞動力人數”與經營效率具有顯著相關性，通過了5%水平的顯著性檢驗并為正，說明家庭中長期從事農業勞動生產的勞動力人數越多，農業生產經營效率越高。這是因為長期從事農業生產的家庭勞動力越多，對家庭農業的關心關懷程度越高，即精耕細作的程度越高，則對農業生產要素的利用程度越高，因此農業生產經營效率越高。

3.2.3 生產要素投入特征方面

“資金投入”與經營效率具有較顯著的相關性，在10%的顯著性水平下通過檢驗且為負，說明資金投入越多，農業生產經營效率越高。原因可能是極度依賴自然條件的農業生產極易受極端天氣影響，農地設施的建設能在一定程度上改善作物的生長環境，抵抗自然風險，保證作物的質量和產量，提高農業生產經營效率，而資金投入的差異主要在于農地設施建設投入。

4 結論與政策建議

4.1 結論

（1）花源鎮蔬菜種植農戶經營效率即綜合技術效率平均為0.853，總體較低。其中純技術效率平均為0.996，總體規模效率平均為0.883，純技術效率顯著高于總體規模效率，說明當地蔬菜種植農戶的生產要素投入比例較協調，但就農戶最優目標效益而言，生產要素的規模還應進一步調整。

（2）以經營效率和經濟效益的雙重指標為評價標準，花源鎮蔬菜種植農戶的最優經營規模區域應為21 畝～27畝。在這一規模區域下，總體投入產出要素配置比例相對協調，規模相對適宜。

（3）蔬菜種植戶的經營效率受到多種因素影響，不同生產投入要素變化對經營效率的影響不同。其中，變量“是否為村組及以上干部”“長期從事農業生產的家庭勞動力數量”和“資金投入”與農戶的經營效率呈正相關關系。“務農年限”與農戶經營效率呈反向變動關系。

4.2 政策建議

4.2.1 加強農戶農業技術培訓

當前在農業技術培訓的內容方面，注重形式而忽視內容及效果。在培訓對象方面，對普通農戶的宣傳程度不夠。今后，要加強農業技術培訓的針對性以及所推廣的農業技術在當地的適用性，同時著力培養一批有文化、懂技術、善管理、會經營的經營者。

4.2.2 倡導適度規模經營，培育新型農業經營主體

農戶土地經營規模并非越大越好，應該因地制宜，科學確定合理的適度經營規模。要倡導適度規模經營，不斷創新農業社會化服務方式和手段，培養多元化服務主體，滿足農業發展的新需求。一是鼓勵搭建農業社會化服務綜合平臺，發展專家大院、農村科技服務超市、農業實訓基地等新型服務模式；二是鼓勵有文化、懂技術的大中專畢業生回鄉創業，參與農業產業化經營；三是鼓勵種養大戶、農民專業合作社、農業龍頭企業通過流轉土地創辦產業基地；四是積極引導農民合作社以產品和產業為紐帶開展合作與聯合，推進農民合作社向聯合社發展。

4.2.3 多渠道加大農業資金支持

資金一直是農戶進行農地設施建設和適度擴大經營規模的重大阻礙，新型農業經營主體融資困難，更難做大做強，因此要多渠道加大農業資金支持。一是加大財政扶持，縣財政要安排專門資金對新型農業經營主體進行扶持，并列入財政預算；二是創新信貸支持方式，盡快形成適合新型農業經營主體特點的多種形式的抵押、質押辦法；三是落實用地政策，優先安排一定的用地指標專門用于新型農業經營主體的農產品倉儲、加工、包裝等基礎設施用地，簡化用地手續；四是整合支農資金項目向合作社、家庭農場傾斜。