资源和谐匹配与农户生产效率提升——基于中国省际面板数据的实证分析

贾 驰

( 浙江工商大学 经济学院，浙江 杭州310018)

一、引 言

农户生产效率取决于生产要素的结合程度和资源的匹配能力。农业资源是光、热、水、土、肥、气及其它生产要素与生命物质组成的一个相互联系、彼此依存的藕合系统［1］;农业资源有广狭义之分，狭义农业资源主要指水、土、气、生等自然资源，而广义农业资源除此之外还包括资本、劳动、技术等经济技术资源［2］。当我们把农业资源看成是农业生产过程中所涉及自然资源和经济社会资源的总和时，理论分析应将其划分为农业自然资源和农业经济社会资源。显然，存在于自然界、可作为农业生产原料的物质和能量来源以及农业生产所必需的环境条件是农业自然资源，它主要包括土地、水、气候、生物、农用矿物等［3］73，［4］16，［5］241，但人们对农业经济社会资源的理解尚有较大分歧。资源经济学者称其为“社会资源”［6］，生态经济学者称之“生态经济资源”［4］16。至于更加细致的划分，还有人将其分为社会、经济、技术三类［3］73，或将其概括为物化劳动(资本)、劳动力(体力、脑力)、科学枝术、信息和管理等五个类别［5］241。尽管这些划分出于研究重点不同的考虑且涉及面相当广泛，但在笔者看来，我们对农业资源投入产出的分析，应关注资源配置与生产效率的关联。

关于如何从资源匹配角度来测度农户生产效率，学者们曾从定性和定量两方面进行了探讨。从理论或从实际来考察，衡量农户生产效率的首要标准应为农业自然资源的开发利用是否具有可持续性［4］17，对农业资源利用效率之概念的理解，不仅要从同等条件下少投入资源获得同样多产出或从投入同样资源获得更高产出的角度来定义［5］243，［7］30;还须从更大范围来界定，即需要从农业生产中资源利用的资源效益、社会效益、经济效益、生态环境效益和代际效益五位一体的角度进行考察［8］172;农业资源利用效率高具体表现在资源利用率高、产出率高、经济效益好、农业生产环境不退化和可持续等方面［7］30，［8］172;在资源利用的不同时期，基于具体研究目标和侧重点不同，各项标准的重要程度因时而异，它们的评价次序也应有所差别［8］172。

就分析方法而论，数据包络分析(DEA)是生产效率定量评估的经典方法，国内外学者在将其应用于农户生产效率的研究中已取得一定的进展。Kalirajan 等(1996)［9］利用省际数据对家庭联产承包制前后的农业TFP 增长进行了比较，Xu 等(1998)［10］曾利用江苏水稻种植截面数据比较了传统农业与现代农业的技术效率和技术进步，Fan(1999)［11］曾以江苏水稻种植为例来说明农业技术进步、技术与配置效率。在国内文献方面，亢霞、刘秀梅(2005)［12］和曹睐(2005)［13］分别对粮食和奶牛技术效率及影响因素进行分析，刘璨(2004)［14］和李周、于法稳(2005)［15］通过Malmqusit 指数分别对安徽金寨农户脱贫和西部农业问题进行分析;陈卫平(2006)［16］则同样利用Malmqusit 指数对农业分省TFP 增长进行分解。不过，以上研究并没有在理论上关注到资源配置与生产效率的关联，如果我们利用省际面板数据对这一理论问题展开研究，这种关联的格局或许能在一定程度和范围内被揭示出来。

现有的关于农业资源及农户生产效率研究的局限性主要体现在三方面:(1)在定量评估农户生产效率时，没有将生产要素区分为自然环境资源和农村社会资源，这种分析的结果难以解决如何调整社会资源与自然禀赋匹配进而优化要素配置问题;(2)虽然测度了农户生产效率，但没有在实证层面验证各类要素对农户生产效率的影响，没能明确指出这种影响的显著性特征;(3)没有在理论上揭示要素配置的区域差异，也就是说，为什么同样的要素配置在不同的区域对农户效率会产生迥异的影响，因而进一步的推论是，我们如何在资源稀缺的前提下根据当地自然环境合理配置农村社会资源。农村自然资源和社会资源的合理配置，包括制度和技术两个层次的内容，要实现两者的和谐匹配，必须探寻影响农户生产效率的因素，并通过这种要素分析来解析区域差异形成的原因和机制。

与现有文献相比，本文的创新点在于:(1)在将生产要素区分为自然环境资源和农村社会资源的前提下，通过分析要素贡献在形成区域差异和影响农户效率的构成，把自然环境资源和农村社会资源纳入统一的分析框架;(2)运用经典的DEA 方法测度各区域的农户生产效率，运用Panel Data 模型寻找显著影响农户效率的主要因素，并通过要素的贡献来分析区域差异产生的原因和机制。(3)本文将依据省际面板数据的实证分析，对如何促进农户效率提升提出建议。

二、基本假设和数据说明

我们综合影响农户生产效率的各种因素，并依据这些因素与资源的匹配程度做出两大假设:

假设1:以家庭构成生产单位的农户生产要素质量提升，农户生产效率就能提高。

(1)农民素质的提高有利于农户生产效率的提高。

(2)化肥投入量越大，农户生产效率越高。

(3)种植高产量农作物能够改善农户生产效率。

(4)提高农业机械化程度能够改善农户生产效率。

(5)提高经济作物的耕种比重能够改善农户生产效率。

(6)扩大播种面积和灌溉面积能够产生规模效应从而改善农户生产效率。

假设2:社会资源的投入无需与自然环境资源匹配也能改善农户生产效率。具体而言，只要后天性要素质量提高，不管农户所处的先天性自然环境如何，农户生产效率都会得到提高。

在不考虑运输成本和其他交易成本的情况下，这一假设的分析底蕴是生产要素对农户效率的影响不存在区域差异，但我们考虑到自然环境资源与社会资源匹配所产生的效率时，就必须修改这里的假设，但那是以问题覆盖面扩大作为分析对象的，它并不影响这里的假设。我们应用1998－2011年全国30个省和直辖市的面板数据来分析资源和谐匹配与农户生产效率之间的相关性问题。在分析这种相关性时，基于数据的可比性，我们把重庆市并入四川计算，同时不考虑港澳台地区;数据来源于各年中国统计年鉴和CEIC数据库。为避免分析的繁琐，我们通过step-wise 线性回归对粗略的要素显著性筛选后，共选取以下7个显著性变量(见表1)。

表1 数据说明

三、模型设定

本文在对效率进行分解的基础上采用数据包络分析方法测度农户的生产效率。运用这种分析方法的基本思路是利用统计数据来确定相对有效的生产前沿面，通过建立非参数的最优化模型来研究同类型部门之间的效率差异。

依据数据包络分析中的BC2模型，该模型的投入最小化所表述的边际经济变量的含义如下:

上述公式(1)、(2)、(3)式分别表示TFP、生产效率、技术变动的年平均百分率;(4)式表示劳动生产率变动(PWC)的年平均百分率。我们运用这些反映农户生产效率的年平均百分率公式，是针对农业资源影响农户生产效率具有不同层级的考虑。本文第四部分将运用公式(1)～(4)来说明这些不同层级的作用过程所产生的结果。但当我们在追溯农户生产效率的源泉时，可考虑分别以不同的分析方法来考察农业资源对农户生产效率的影响。

(一)显著影响农户生产效率的因素:基于传统分析方法

针对影响农户生产效率的因素分析，传统分析方法偏好于运用step-wise 的简单线性回归，这种分析方法分别以效率和分解后的效率为因变量，以平均工资、①我们在此没有用受教育程度作为农户劳动力素质的代理变量，原因在于缺失2000年诸多省份该变量的数据。化肥使用量、农机动力、粮食产量、园地面积、播种面积、灌溉面积、农村人口、水库总容量、农产品单位面积谷物产量等作为自变量。就此，我们依据省域数据，通过反复回归并剔除冗余变量，最后得出显著影响农户生产效率及各分解效率的关键因素及与此关联的方程式:

其中，yit表示与效率有关的因变量，xit表示农户生产要素，βit表示要素对效率的影响程度。

按理，所有能够提高农村生产要素素质的举措都应该改善农户生产效率，但根据表2的估计结果，我们发现这和事实不符，即估计结果不能完全吻合于假设1:(1)农民素质的提高有利于农户生产效率的提高;(2)如果化肥施用量超过限度，农户生产效率反而可能越低;(3)种植高产量农作物能够改善农户生产效率;(4)提高农业机械化程度不一定能够改善农户生产效率;(5)提高经济作物的耕种比重能够明显改善农户生产效率;(6)扩大播种面积和灌溉面积似乎对农户生产效率的改善作用不明显。

就各大变量影响农户生产效率而论，表2反映了以下基本事实:农民素质(用省市平均工资代理)的增强，会显著改善农户的生产效率，无论纯技术效率、规模效率还是技术效率都明显提高;种植高产农作物(用粮食产量代理)具有显著的规模效应，并能较为明显地改善农户耕作的技术效率;随着农户生产规模的扩大(用播种面积代理)，农户的生产效率会逐渐提高，且规模效率显著改善;如果农户增加经济作物(用园地面积代理)的耕种比例，农户的规模效率和技术效率改善的效果非常明显，这说明经济作物需要更高的劳作技巧和更丰富的生产经验［17］。

表2的估计结果显示:农村人口、农产品单位面积谷物产量、水库总容量和灌溉面积竟然不会显著影响农户的生产效率，我们推测主要原因可能在于这些因素已经包含在其它几个要素之中了。譬如，播种面积在没有同灌溉面积相匹配的情况下，就不能真正算作播种面积。但让人不解的是，两个最重要的农业生产要素——农业机械化(用农机动力代理)和农业科技化(用化肥施用量代理)——对农户生产效率的影响是负面的。对此，我们认为这或许同样本区选择了1998－2011年的数据有关。也就是说，两大要素在这段时间里对农户生产效率或许存在负面影响的情况较为显著。同时，由于化肥价格长期受政府控制，农户在生产过程中可能存在过度施用化肥的道德风险，即对短期利益的追逐反而损害了农户的长期生产效率，因此，化肥施用量对农户生产效率变化和纯技术效率影响为负值存在着制度性背景;最后，由于农民不具备掌握农机使用技巧的素质或者没有使用农机的丰富经验，即便从数据上看农机动力增加了，但农机动力对技术效率的影响也有可能出现负值的情形。

表2 影响农户生产效率的显著变量

(二)主要生产要素对农户生产效率的影响:基于Panel Data 方法分析

对农户生产效率的分析，可以从随机效率和固定效率两个角度来判断，这种判断的数理分析基础可运用面板模型(6)来展开，其具体的判断分析是通过Housman 检验方法对效率变化方程、纯技术效率变化方程、规模效率方程和技术效率方程展开χ2统计量、相伴概率和自由度等的分析。我们选择1998－2011年30个省和直辖市的数据资料，运用面板模型(6)来进行以上判断

yit=c+βxit+αit+μit(6)

yit和xit分别表示区域与效率有关的因变量和农户生产要素，c 表示共同截距项，αit表示各区域截距项，αit之和为零，β 表示各区域农户生产效率对农村自然资源和社会资源的敏感系数，μit表示期望值为零的白噪声。

依据αit是否为随机变量，面板模型可分为随机效应模型和固定效应模型，但这两类模型都可以用Hausman 检验来判断;依照回归系数是否可变，面板模型又可分为固定系数、可变截距和可变系数模型，它可通过构造F 统计量来检验。在对面板模型进行估计之前，首先应判断模型的类型。Hausman 检验既可以作为识别面板模型的随机效应也可以作为识别固定效应。通过检验，表3的结果显示有以下的固定效应判断:

表3 固定效应的判断

四、结果分析

在对面板模型进行判断之后，我们采用固定效应方法进行估计(表4)。最引人注目的结果是，农村社会资源要素具有区域效应(常数项αit展现了资源匹配对农户生产效率影响的区域差异，在下页用图1—图4的柱状图描述)。由于区域效应的存在，假设2被证伪。

以表2与表4对照而言，相同的因变量却对应不同的自变量。原因在于估计方法的差异，以及由此产生的自变量对因变量影响的显著程度不同。总体而言，农民素质的提高能够改善农户生产效率、纯技术效率和规模效率，但对技术效率的提高反而为负;也就是说，估计方法的差异会导致与step-wise 估计截然相反的结果;但有两点值得肯定:一是种植高产农作物具有显著的规模效应，它能明显改善农户耕作的技术效率;二是无论哪种方法都有可能得出相同的结论，即农业机械化对农户生产效率的影响是负面的，难以显著改善效率，甚至会导致纯技术效率、技术效率和规模效率低下，具体的原因前面已经给出。同时，灌溉面积的扩大似乎不会带来农户生产效率的改善，甚至会导致技术效率的降低。因此，农村社会资源必须要和当地的自然资源匹配才能促进农户生产效率提高，盲目地提高机械化耕作程度、滥用化肥以及过度规模化，并不能取得满意的效果。

表4 农村社会资源在改善农户生产效率方面存在区域差异

固定效应面板模型的最大优点在于它能够将除常数项以外的自变量对因变量的影响剥离，专注于考察这些影响的区域差异。图1至图4描绘出各区域截距项αit的变化，从中可直观地看到农村社会资源对农户生产效率的区域差异。

图1 效率变化

图2 纯技术效率

图3 规模效率

图4 技术效率

农村社会资源对农户生产效率影响的区域差异直观地体现在四个方面:西部地区(如甘肃、宁夏和青海)宜通过提高农民的素质和种植高产量作物的方式逐渐改善农户生产效率;中部地区(如河南、河北和湖南)若大幅提高农业机械化投入对纯技术效率的改善不明显，宜重点关注农民素质的全面提高;发达地区(如北京、上海、天津和浙江)农业规模效应的发挥不能仅仅依赖于农业机械化投入，要与高产量作物种植结合起来才能充分发挥其优势;土地资源最丰裕的地区(西藏和新疆)及土地资源最稀缺的地区(北京和上海)都可以通过种植高产量作物并增加种植规模、改善现有灌溉系统投入的方式改善技术效率，但若试图通过提高机械化水平来提升技术效率则空间有限。

另一个值得关注的分析结论是:农村社会资源对农户生产效率影响存在区域差异，它表明资源和谐匹配对农户效率提升具有深刻内涵。那种认为社会资源投入无需与自然环境资源匹配就能改善农户生产效率的观点是值得商榷的(假设2)。另一方面，后天性要素质量提高与农户生产效率提高之间并不存在必然性，论始求源，其表面原因是生产要素对农户效率的影响存在区域差异，但深层次原因却是农村社会资源与自然环境资源匹配，才能最大限度地发挥对农户生产效率的促进作用。例如，山区丘陵地带并不适合大规模的农业机械化耕种，但对农民素质、农作物的高产与否却要求很高;地广人稀的平原地区可能更需要扩大种植规模，而地少人多的东部沿海需要优良的农产品品种以提高亩产和品质。总之，通过不断地强化人为的投入，一般能够增加农村的社会资源，或者扩大灌溉面积、提高农业机械化程度、增大化肥施用量等以增加农户的产出。一般来讲，产出的增加是以高强度投入为代价的，但它并不意味着必然提高农户生产效率，在市场经济条件下，要素是农业生产中的稀缺资源，需要按照投入—产出原则合理分配生产要素，无谓低效的投入实际上是对农村社会资源的浪费。如果农村社会资源的投入与当地的自然禀赋不匹配，就意味着资源的浪费和农户生产效率的下降。

五、结论、建议与展望

(一)结论与建议

本文将生产要素区分为自然环境资源和农村社会资源两类，通过分析要素贡献的区域差异探索了农户效率提高的相关性。在考察1998－2011年间全国30个省和直辖市的面板数据之后，对关键假设进行了实证检验，得出两个结论。

第一，农村社会资源的改善与农户生产效率提高之间并不存在必然性。基本观点是农户生产要素的质量提升并不必然会导致农户生产效率的提高，农民素质的提高有利于农户生产效率的提高，提高经济作物的耕种比重能够改善农户生产效率，化肥施用量超过限度，农户生产效率可能会越低;种植高产量农作物能够改善农户生产效率，提高农业机械化程度并不一定能够改善农户生产效率，而扩大播种面积和灌溉面积似乎对农户生产效率的改善作用不明显。另一方面，农民素质的增强会显著改善农户的生产效率，种植高产农作物具有显著的规模效应，它能明显改善农户耕作的技术效率;随着农户生产规模的扩大，农户的生产效率会逐渐提高、纯技术效率和规模效率显著改善;如果增加农户经济作物的耕种比例，农户的规模效率和技术效率改善的效果就非常明显。但农村人口、农产品单位面积谷物产量、水库总容量和灌溉面积不会显著影响农户的生产效率。

第二，资源和谐匹配是农户效率提升的源泉。生产要素对农户效率的影响存在区域差异，并非增加农村社会资源投入就一定能改善农户生产效率。我们政策的重点是关注农村社会资源与自然环境资源匹配，最大限度地发挥对农户生产效率的促进作用。

当前我国的农业、农村改革主要是通过增加农村社会资源投入，提升农户生产效率，最终达到增加农民收入、解决“三农”问题的目的。针对改革中存在的诸多问题，结合本文实证研究的结论给出以下四点建议:第一，西部地区宜通过提高农民的素质和种植高产量作物的方式逐渐改善农户生产效率。第二，长远来看，中部地区加大农业机械化投入是一种趋势，但相对当地农户的投入产出效率，农业机械化程度已较高，所以目前宜在农民素质全面提高的基础上再考虑与农业机械化投入的匹配。第三，发达地区农业规模效应的发挥不能仅仅依赖于农业机械化投入，要与高产量作物种植结合起来才能充分发挥其优势。江浙一带人口密集，土地规模小，劳动力短缺，经济富裕，与这种特殊自然禀赋相匹配，不宜一味追求农业机械化程度的提高。第四，土地资源最丰裕的地区及土地资源最稀缺的地区都可以通过种植高产量作物并增加种植规模和减少现有灌溉系统投入的方式改善技术效率。由于区域要素差异的存在，农业机械化投入要考虑地区差别，在不适合农业机械化作业的地区，盲目提高农业机械化水平对效率的改善无益;在土地资源丰裕的地区，要将农业机械化水平的提升与农民劳动力素质的提高结合起来。

(二)局限与研究展望

本文在将生产要素区分为自然环境资源和农村社会资源的前提上，用DEA 方法测度各区域的农户生产效率，运用Panel Data 模型寻找显著影响农户效率的主要因素，并通过要素的贡献来分析区域差异产生的原因和机制。但在测度各区域农户生产效率时未考虑农户规模大小对农户生产效率的影响。将不同规模农户的生产效率纳入分析框架是今后研究的一个重点。随着新农村建设的进一步深入和农村城市化步伐的不断加快，农户和农村都会出现新的变化。本文研究得出的众多影响农户生产效率的因素在这一过程中会不会发生变化?自然环境资源和农村社会资源相互匹配从而作用于农户生产效率的方式会不会发生改变?这都需要在以后的研究中予以补充。

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