土地托管、規模經營與生產技術效率
——來自山東省小麥種植戶的證據

李 琪

（曲阜師范大學經濟學院，山東 日照 276800）

糧食安全乃“國之大者”，實現糧食產業高質量發展是中共二十大報告中新時期經濟高質量發展理論在農業領域的實踐與延續。鑒于當前我國水土資源環境約束依然趨緊，提高生產技術效率、優化生產要素配置仍是糧食產業高質量發展的內在要求[1-3]。然而，當前家庭聯產承包責任制的分配政策必然導致農地細碎化，嚴重影響了農業技術效率的提升。實踐證明，依托社會化服務主體開展的“服務規模經營”是解決土地細碎化的有效路徑。相比于“土地規模經營”需要流轉土地[4]，服務規模經營賦予了小農戶更多經營自主權[5]，誘導小農戶卷入農業專業化分工，從而改善生產經營[6-7]。事實上，古典經濟學認為，分工是經濟增長的源泉，依托農業分工深化形成的社會化服務符合小農化、碎片化的國情和農情[8]，被視為實現我國農業適度規模經營的“第二條道路”[9]。由此，開展社會化服務成為提升農業技術效率的新起點。

以社會化服務為載體的服務規模經營，適應了我國農業規模經營的現實需要[10]，是小農戶和現代農業發展有機銜接的必然要求[11]。其中，土地托管作為一種優勢服務模式在各地普遍興起并呈加速發展的態勢[12]。與一般社會化服務相比，土地托管模式具有保留農戶土地承包權，服務形式靈活等優勢[13]，逐漸成為社會化服務的主推服務方式。2017 年，原農業部、國家發展改革委、財政部聯合印發的《關于加快發展農業生產性服務業的指導意見》，第一次將土地托管視為一項獨立的公共政策。同年，原農業部辦公廳印發《關于大力推進農業生產托管的指導意見》，土地托管在頂層設計層面不斷明晰化。截至2020年底，我國土地托管服務面積超過1.06 億hm2，服務小農戶超過7 000萬戶。

已有理論分析表明，土地托管主要通過規?；c專業化效應兩層邏輯[14]來提升技術效率：規模化表現在區域內臨近的農戶對同一環節的托管服務產生需求，形成一定的市場容量，打破耕地間互相分割，創造出規模效應[15]；專業化則在形成橫向分工規模基礎上實現縱向分工的深化[16]，延長迂回產業鏈條，從而優化資源要素投入結構和質量[17]。由此可見，形成規模經營是土地托管提升技術效率的重要前提，從規模經營視角切入探究土地托管對技術效率的影響，能夠有效揭示托管作用于生產的深層機理與動態效應。盡管實證研究發現農戶參與托管服務能夠提升技術效率[18-19]，然而卻普遍忽略了規模經營這一重要的影響維度，從而未能揭示托管服務在服務規模變動下對生產技術效率的影響。服務規模與技術效率之間是否存在非線性關系，服務規模是否越大越好，是否存在最優技術效率的適度服務規模等還有待考證。同時，現有研究中托管服務規模與土地規模作用于生產經營的討論普遍是割裂的，然而我國土地規模經營與服務規模經營本質上是難以分離的關系[20]，兩種模式之間具有共生性[21]，服務規模對技術效率的影響勢必會受到農戶土地規模的約束，因此探討服務規模與土地規模之間對技術效率產生的疊加效應更加契合現實。此外，已有研究并沒有單獨針對田間管理等作業分散、難于監督的托管環節展開討論，尚未明確服務主體道德風險的影響。

綜上，本文以田間管理環節托管為例，基于規模經營視角識別土地托管的生產技術效率提升路徑，并利用山東省1 233 戶小麥種植戶數據進行驗證，為更好地發揮出土地托管在推進適度規模經營中的作用，完善農業托管體系，保障糧食安全提供有益思路。

1 理論分析

結合農業部發文與前人研究，本文所指的土地托管定義為：在不改變土地經營權的條件下，農戶等經營主體將農業生產中的耕、種、防、收等全部或部分作業環節委托給社會化服務組織完成的農業經營方式[22-24]，其中將施肥、施藥作業委托給社會化服務組織完成的稱之為田間管理環節托管。“服務規模經營”與“土地規模經營”均是實現我國農業適度規模經營的有效方式，土地托管作為“社會化服務”與農戶自身投入的“自服務”交織融合[25]，可同時作用于“服務規模經營”與“土地規模經營”兩條技術效率影響路徑，由此構建土地托管、規模經營與生產技術效率之間的理論分析框架（圖1）。

圖1 理論分析框架圖Fig.1 Theoretical framework

1.1 土地托管、服務規模與技術效率

古典經濟學認為分工和專業化發展是改進生產效率的關鍵。土地托管作為迂回生產的創新形式，具有典型的縱向分工性質[26]，克服了機械等投入要素的不可分性，本質上充當了人力資本和知識資本的傳送器。田間管理環節托管將統防統治、測土配方技術等現代要素聯合起來，并通過連片作業規模形成足量的市場容量，降低了綠色高效機械轉場使用成本，以達到改造傳統農業的目的[27]，因此形成服務規模是保障田間管理托管質量的重要前提，也是提升技術效率的充分條件。

服務規模的形成也衍生出了適度服務規模的問題。規模經濟理論刻畫了隨著規模的擴大生產要素邊際效用逐漸達到最高，擴大到一定規模后，生產要素的投入量之比將偏離最佳組合比，開始呈現邊際遞減趨勢，表現在：（1）托管主體中介協調功能不足，托管組織與農戶之間的交易成本也隨之上升；（2）田間管理類環節作業時間分散、標準化程度低，道德風險隨之上升，托管質量會下降；（3）未能保證土地要素與其他生產要素投入的均衡性，導致要素之間的無效配置。

據此提出假設H1：田間管理托管通過形成服務規模經營直接影響技術效率：田間管理托管服務與農戶生產技術效率之間存在“倒U型”關系，形成一定服務規模后的托管能夠有效提升農戶的生產技術效率，一旦超過適度經營規模，則會導致技術效率的下降。

田間管理環節托管主要涉及施肥和施藥作業。作為技術密集型環節，施肥施藥量、施用品種、施用時機和施用方法等都直接關系到化肥農藥的使用效率，從而決定作物的產量。在托管作業過程中運用綠色高效技術，既是托管組織的作業優勢，也是決定土地托管績效的重要因素[28]，既可以通過精準化、規范化、科學化作業提高施用效率[29]，也可以替代昂貴的勞動要素，節約投入成本[30]，因此托管作業疊加綠色高效技術，能夠更好地提升技術效率。

據此提出假設H2 ：在田間管理托管中運用綠色高效技術要素能夠起到調節效用，有效提升技術效率整體水平。

1.2 土地托管、土地規模與技術效率

土地托管至少在兩個層面同農戶土地規模密切相關：首先，托管服務規模對技術效率的直接影響在不同土地規模農戶中具有異質性。假如農戶土地或地塊的規模過小，機械施肥施藥服務會提高場地轉換成本，增加機械對勞動的替代難度，從而降低作業質量。當農戶本身土地規模較大時，具有較強的生產能力與配套資源，能夠有效配合托管機械和技術效果，共同提升技術效率。

據此提出假設H3：服務規模在不同土地規模農戶中的技術效率直接提升效用存在差異。

其次，土地托管通過改變農戶的土地規模間接對技術效率產生影響[31-32]。隨著勞動力成本的上升，田間管理服務提供的農機作業、統防統治等既在一定程度上緩解了農戶資源稟賦質量和數量約束，又改變了原有土地規模下的要素最優組合，將農戶節省下來的人力、物力用于其他生產環節，從而提高了轉入土地的概率[25]。

據此提出假設H4：托管服務還會通過擴大農戶土地規模提升技術效率。

2 研究方法與數據來源

2.1 研究方法

2.1.1 技術效率模型

隨機前沿生產函數模型[33-34]基本形式為：

式（1）中：i為農戶個體；Yi代表第i個農戶的產出；f（lnXi）為前沿生產函數；Xi為第i個農戶的一組生產要素投入；vi為傳統對稱的隨機擾動項；ui為技術非效率損失。第i個農戶的技術效率值Ti∈［0，1］，可表示為：

在隨機前沿模型變量較多的情況下，C-D型生產函數要優于超越對數生產函數[35]。同時估計技術效率模型和技術效率損失模型的“一步法”[36]無法解決托管變量的內生性問題，因此此處只計算技術效率不加入外生變量。小麥生產要素包括種子、化肥、農藥、機械和勞動力（包括雇工和自家工）。技術效率模型表示如下：

式（3）中：β和ρ為待估系數；Seedi、Feri、Pesi、Mechi和Labi分別為種子、化肥、農藥、機械和勞動力投入要素；Mech'i為機械投入虛擬變量；Nij為第j個地區的地區虛擬變量。

2.1.2 得分傾向匹配模型

由于農戶是否參與田間管理托管并非是隨機的，存在個人決策造成的“自選擇”和雙向因果關系的“內生性”問題，因此利用得分傾向匹配法構建反事實假設進行分析。按照各特性“距離”相近的原則匹配處理組與控制組中的個體，使得匹配后的農戶除是否接受托管外并無顯著差異。農戶的傾向得分（即條件概率擬合值）可表達為：

式（4）中：p為要估計的傾向性得分，即農戶參與托管的概率；pr（·）為概率累積密度函數；Li為協變量，參考已有研究[37-39]選擇；?為待估參數；D= 1 表示參與托管，D= 0表示未參與托管。

基于傾向性得分計算的平均處理效應（Average Treatment Effect on the Treated, ATT）可表示為：

式（5）中：T1i為參與田間管理托管農戶的技術效率；T0i為未參與農戶的技術效率。具有相同或相近傾向得分的未參與托管農戶構成了反事實組別。

2.2 數據來源與描述性分析

樣本數據來源于2021—2022年山東省土地生產托管情況實地調查。山東省作為生產托管的發源地，以土地托管模式為抓手持續推動農業提質增效，為開展農業生產托管服務機制研究提供了經驗支持。根據第一批山東省農業生產社會化服務規范化建設試點縣名單，分別選擇西北部德州市慶云縣、西南部濟寧市嘉祥縣、東北部煙臺市招遠市和東南部青島市萊西市4個市縣（區）作為樣本地區。調查利用分層抽樣法選取樣本，根據小麥種植面積，將樣本縣（區）中所有鄉（鎮）分為高、中、低3個組別，并從每組中隨機抽取 1個鄉（鎮），在每個鄉（鎮）隨機抽取3～4個行政村，合計選取了39個村，在每個樣本村隨機抽取20～35戶開展入戶調查。以農民口述，調查員填寫的形式填寫問卷，共回收問卷1 430份，其中有效問卷1 233份。

核心解釋變量為農戶是否購買田間管理（配方施肥、統防統治等）環節服務。田間管理主要包括施肥施藥兩個環節，施用時間、用量和方式等都會對小麥產量和質量產生顯著影響，加之田間管理環節作業時間分散，標準化程度低，不易監督等特征，有助于識別出服務主體道德風險的影響。樣本農戶中參與田間管理環節托管的農戶604 戶，占49%，平均托管服務規模①托管服務規模是指為該農戶服務的托管主體包含該農戶土地在內的連片服務面積。為6.17 hm2，無人機技術采納率為28%②托管服務規模及托管服務投入的數據主要通過對托管服務主體和政府農技人員的調研獲取。。樣本農戶普遍呈現出老齡化、低文化、厭惡風險與兼業化特征，土地呈現出規模小和細碎化特征（表1）。

表1 樣本農戶基本特征Tab.1 Basic characteristics of sample farmers

被解釋變量為小麥種植戶的生產技術效率，通過隨機前沿模型測算。小麥生產要素包括種子、化肥、農藥、機械和勞動力（包括雇工和自家工）③由于測算的是單位面積的小麥生產技術效率，因此沒有放入土地投入要素。。樣本農戶小麥平均產出6 825.15 kg/hm2，種子投入241.65 kg/hm2，化肥投入1 049.70 kg/hm2，農藥投入740.40元/hm2，機械投入2 241.45元/hm2，勞動力投入68.10（人·d）/hm2（表2）。

表2 小麥生產要素投入的描述性統計Tab.2 Descriptive statistics of variables for wheat production

3 結果與分析

3.1 技術效率結果

利用極大似然法對技術效率模型進行估計（表3），總體方差σ2和參數γ均在5% 水平上顯著，采用隨機前沿模型是合適的。γ值為0.949，94.86%的誤差來源于技術非效率且在1%水平上顯著。技術非效率檢驗（H0：γ=δ0-δi= 0）的LR值為143.89，臨界值為16.92，拒絕原假設，農戶生產存在技術無效率現象。根據回歸結果，化肥、機械和勞動力是提升小麥產量的關鍵要素。計算可知，樣本地區小麥生產平均技術效率為0.965，與同時期的測算結果基本一致[41]。

表3 C-D生產函數回歸結果Tab.3 Results of C-D production function

3.2 共同支撐域與平衡性檢驗

首先進行共同支撐域與平衡性檢驗考察樣本是否符合平均處理效應假設。以最近鄰匹配法（1對4）為例，匹配后，1 230 個觀測值在共同取值范圍之內，僅損失了3個樣本，滿足共同支撐域條件。最近鄰匹配、半徑匹配、核匹配、局部線性回歸匹配4種方法的PseudoR2均接近于0（表4），LR值均未被拒絕，匹配后兩組樣本在各個特征維度上基本相似，通過了平衡性檢驗。

表4 平衡性檢驗結果Tab.4 Results of balance test

3.3 田間管理托管的平均處理效應

計算可知（表5），4種匹配方法的估計結果相似，除局部線性回歸匹配外，ATT均在5%水平上通過檢驗。以最近鄰匹配方法為例，從反事實來看，農戶假如參與了田間管理托管，技術效率會從0.964 上升到0.968，即參與田間管理托管能夠將技術效率提升0.004且在5%水平上顯著。

表5 技術效率平均處理效應Tab.5 Average treatment effects of technical efficiency

3.4 土地托管、服務規模與技術效率

3.4.1 服務規模對技術效率的影響

根據許慶等[42]的總結，各地方政府頒發的農業補貼改革文件大都以2 hm2的經營面積作為糧食適度規模經營的標準?！兜谌稳珖r業普查主要數據公報》中指出規模農業經營的定義標準是一年二熟及以上地區露地種植農作物的土地達到3.33 hm2及以上。結合樣本地區實際情況，分別以2 hm2、3.33 hm2、6.67 hm2和13.33 hm2作為托管服務規模劃分標準。

根據最近鄰匹配法（1對4）匹配結果（表6），未參與托管農戶若接受小于2 hm2服務規模的托管，則技術效率會下降0.007，可見若田間管理托管規模過小不能體現出服務優勢，效率不及農戶自身的精耕自作。當未參與托管農戶接受2～＜3.33 hm2、3.33～＜6.67 hm2或6.67～＜13.33 hm2服務規模的托管時，技術效率會顯著上升0.006、0.008和0.009，可見當托管形成一定服務規模后，服務規模越大，技術效率提升效用就更明顯。但是當未參與托管農戶參與13.33 hm2及以上服務規模的托管時，技術效率卻顯著下降0.010，表明托管規模擴大到一定程度時托管效果反而會變差。綜上，田間管理環節托管服務規模與技術效率之間可能存在“倒U型”的非線性關系，技術效率隨著托管服務規模呈現出“先上后下”的趨勢。

表6 不同托管服務規模下的技術效率平均處理效應Tab.6 Average treatment effects of technical efficiency with different service scales

為了進一步驗證這種關系，將接受不同托管服務規模的農戶技術效率進行匹配。從結果來看，若接受2～＜3.33 hm2服務規模托管農戶接受小于2 hm2托管，則技術效率會顯著降低0.011；若接受3.33～＜6.67 hm2服務規模托管農戶接受2～＜3.33 hm2服務規模托管，則技術效率會下降0.002；若接受6.67～＜13.33 hm2服務規模托管農戶接受3.33～＜6.67 hm2服務規模托管，則技術效率會上升0.000 3；若接受了13.33 hm2及以上服務規模農戶接受6.67～＜13.33 hm2托管則技術效率會顯著提升0.021。這進一步表明，在控制其他因素的條件下，田間管理服務規模由小至大會導致技術效率呈現出先增加后降低的變化趨勢，證明托管服務規模與技術效率之間的“倒U型”關系，驗證了假設H1。

3.4.2 服務適度規模測算

得分傾向匹配模型結果表明存在效率最優的服務適度規模。以參與了田間管理托管的604戶農戶為樣本，構建Tobit計量模型（1）進行測算，可表示為：

式（6）中：areai為土地托管服務規模；areai2為托管服務規模的二次項；α為待估參數；Zi為控制變量向量；ei為殘差項。

結果表明（表7），模型（1）中土地服務規模變量的一次項和二次項系數分別為0.002和-0.000 008，分別在5%和1%水平上顯著，表明田間管理服務規模對農戶的技術效率產生了顯著的“倒U 型”影響。通過計算，當田間管理托管服務規模達到7.5 hm2時生產技術效率值達到最高。目前田間管理托管服務規模的均值6.17 hm2在臨界點的左側，尚處于邊際遞增階段。土地規模與技術效率之間也呈現出“倒U型”關系，適度擴大種植規?？梢蕴嵘夹g效率水平，但并沒有達到5%以上的顯著性水平。

表7 托管服務規模對技術效率影響模型Tab.7 Influencing models of the scales of trusteeship services on technical efficiency

3.4.3 綠色生產要素的調節效應

田間管理托管在施肥施藥環節采納綠色高效技術，既能解決綠色技術推廣難題，也能改變傳統田間管理方式，從而調節了土地托管與技術效率之間的關系。傳統水稻植保以動力噴霧機為主，費時費料費人工。托管組織采用飛防無人機噴灑農藥效率是人工式噴灑效率的近100 倍[43]，能夠節省成本，提高效率和防控效果[44]，逐漸成為了托管組織的首選作業方式。因此選擇飛防無人機技術代表綠色防控技術進行調節效應分析。以全體參與托管的農戶作為樣本，在模型（1）基礎上加入是否采納飛防無人機技術作為調節變量構建模型（2），可表示為：

式（7）中：uavi為是否采納無人機技術；ζ為待估參數；νi為殘差項。

在模型（2）基礎上加入是否采納無人機技術與服務面積以及服務面積二次項的交互項構建模型（3），可表示為：

式（8）中：δ為待估參數；ωi為殘差項。

結果可知，模型（3）相比模型（2）的F值明顯變大，兩項交互項系數均達到了5%水平上顯著，表明無人機技術對托管服務規模與技術效率之間的關系產生了顯著調節效應。參考已有研究[45]，調節效應表現在3 個方面：（1）無人機技術與服務規模二次項交互系數δ4顯著為正，說明無人機技術能夠使托管服務規模與技術效率的“倒U 型”曲線關系更加平緩，服務主體利用無人機防控能夠降低托管服務規模帶來的技術效率效果波動。（2）δ1δ4-δ2δ3恒大于0，表明運用無人機技術能夠使服務規模與技術效率的“倒U 型”曲線關系的拐點發生右移。（3）函數f（area）=δ3area+δ4area2+δ5恒大于0，曲線整體上升，表明運用無人機技術能夠有效提升技術效率水平，驗證了假設H2。

3.5 土地托管、土地規模與技術效率

3.5.1 土地規模在土地托管影響技術效率中的異質性

基于得分傾向匹配考察不同土地規模農戶是否表現出異質性。以種植規模均值1.08 hm2作為標準劃分為大規模農戶和小規模農戶兩類。結果來看（表8），當托管服務規模≤1.08 hm2時，小規模農戶若流入土地成為大規模農戶，則技術效率會顯著提升0.034?？梢娫谕泄芊找幠］^小時，土地規模的增加能夠在一定程度上彌補服務經濟的不規模。當托管服務規模達到2～＜3.33 hm2時和3.33～＜6.67 hm2時，小規模農戶流入土地能夠分別將技術效率提升0.007和0.001。當托管服務規模繼續擴大到6.67～＜13.33 hm2甚至≥13.33 hm2時，則能將技術效率顯著提升0.016和0.023?？梢?，土地托管服務規模提升技術效率的作用整體偏向大規模農戶，較大的土地規模能夠更好地發揮出托管服務的技術效率提升效用，驗證了假設H3。

表8 不同土地規模農戶技術效率平均處理效應Tab.8 Average treatment effects of technical efficiency of farmers with different production scales

3.5.2 土地規模在土地托管影響技術效率中的中介效應

為考察農戶土地規模在田間管理托管與技術效率之間是否具有中介效應，以全體農戶作為樣本，以是否參與田間管理托管作為解釋變量，以托管后流入的土地面積作為中介變量構建中介效應檢驗模型。鑒于農戶參與托管決策具有內生性，因此選擇“本村其他樣本農戶參與田間管理托管的平均概率”作為工具變量①農村生產決策具有同群效應，農戶的土地托管行為會受到本村其他農戶的影響，工具變量滿足相關性，同時其他農戶的土地托管行為對該農戶的技術效率又不存在直接影響，工具變量滿足外生性。，利用IV-Tobit模型（4）—模型（6）進行分析。中介效應檢驗模型為：

式（9）—式（11）中：LTi為農戶參與田間管理托管決策；Mi為土地流入面積；Wi為控制變量向量；πi為殘差項；η、'η、θ及?均為待估參數。

結果表明（表9），系數η1、θ1、η'1與?1均顯著，表明土地流入存在部分中介效應，中介效應值為0.057。模型（4）和模型（6）中的工具變量T值分別為5.46 和5.37，工具變量有效?？梢姡镩g管理托管能夠通過讓農戶擴大土地規模的方式進一步促進生產技術效率的提升，驗證了假設H4。

表9 不同規模農戶土地規模的中介效應檢驗模型Tab.9 Mediating effect model for production scales of farmers with different scales

接著劃分大規模農戶和小規模農戶進行異質性分析。模型（7）—模型（9）結果可知，在小規模農戶中，土地流入變量的正向部分中介效應依舊顯著，小農戶參與田間管理托管能夠促進其土地面積的擴大并且提升了技術效率。模型（10）—模型（12）結果可知，大規模農戶樣本中土地流入變量的中介效應卻并不顯著，可能因為大規模農戶參與田間管理托管多是為了向現代農業轉型而不是受到稟賦不足的約束，因此沒能促使土地規模的變化。

4 研究結論與政策啟示

4.1 研究結論

本文以田間管理環節為例，探討了土地托管、規模經營與生產技術效率的關系，并利用山東省1 233戶小麥種植數據和得分傾向匹配模型、IV-Tobit模型等進行實證檢驗。結果可知，土地托管促進生產技術效率通過形成服務規模與影響土地規模兩條路徑實現。

首先，土地托管通過形成適度規模經營直接對技術效率產生影響：（1）與農戶自主生產相比，當托管服務規模達到2～13.33 hm2時能夠顯著提升農戶的技術效率；（2）托管服務規模與技術效率之間呈現“倒U 型”關系，達到技術效率最優的適度服務規模面積為7.5 hm2；（3）采納無人機等綠色高效技術能夠顯著調節托管服務規模與技術效率之間的關系，使得“倒U型”曲線平緩，拐點右移，并且整體向上抬升曲線。

其次，土地托管也會與農戶土地規模相作用間接對技術效率產生影響：（1）土地托管通過適度服務規模提升技術效率的直接效用偏向于土地規模較大的農戶，較大的土地規模能夠更好地體現出托管服務的技術效率提升效用；（2）土地托管能夠通過土地流入間接地提升技術效率，土地流入在農戶，尤其是較小規模農戶的土地托管與技術效率之間起到部分正向中介作用，滿足小農戶的土地流轉需求能夠更有效地發揮出服務規模的提升效果。

4.2 政策啟示

本文的政策啟示如下：（1）由于土地托管存在技術效率最優的適度規模，應著力推進連片化托管以形成橫向分工效率，發揮村集體等組織的協調功能整合碎片化土地，降低服務主體與農戶之間的交易成本。但是托管主體的服務范圍也不宜過大，尤其是一些小型的、本地的服務主體，應避免服務規模的盲目擴大，保證服務主體的資源優化配置。（2）加強服務主體田間管理環節的托管能力。部分地區農業土地托管服務組織規模偏小，服務功能不強，與高質量農業要求有一定差距，應由政府牽頭制定托管規范，優化托管組織，根據不同區域、不同產業的田間管理作業要求對托管服務實行精準支持，充分發揮出田間管理托管提升糧食作業效率的優勢。（3）農戶技術效率除了受托管服務規模影響，也受自身土地規模影響，土地規模經濟和服務規模經濟應是并行不悖的。因此促進服務規模的同時更應注重服務規模與土地規模之間的協調，在推進農業服務規?；倪^程中也要滿足小農戶土地流動的需求，形成土地規模經營與生產托管供給的良性互動。