家庭农场的经营效率及适度规模

孔令成+郑少锋

摘要：基于微观农场的调查数据，运用三阶段DEA和超效率DEA模型，对松江区粮食家庭农场经营效率及其适度规模进行了实证分析。结果表明：管理因素、外部环境因素和随机因素对农场经营效率均有显著影响，对其进行剥离性分析是合理的。其中，农场主文化程度、粮食种植补贴能够显著提高家庭农场经营效率，农场到镇中心距离与生产效率呈显著负相关关系，而农场主年龄、农田块数、农村劳动力非农就业率等变量的影响则是多元的。18组家庭农场中，最优土地投入规模为8.13～8.40 公顷。为了从整体上进一步提高松江区粮食家庭农场的经营效率，可以加快培育职业农场经营者，调整粮食种植补贴结构，构建高效农业技术信息传播体系，加强农场主劳动的协同性，增强经营者进入、退出机制的灵活性以及加大对有机肥、液体肥、低毒农药等的研发及推广力度，实现人与生态环境的协调发展。

关键词：家庭农场；经营效率；适度规模；三阶段DEA模型；超效率DEA模型；松江模式

中图分类号：F325.14 文献标识码：A 文章编号：1009-9107（2016）05-0107-12

引 言

作为对我国家庭联产承包责任制的补充和修正，家庭农场这种“新型农业经营主体”能否在我国农业资源日趋短缺、耕地资源细碎化严重、经营者老年化明显、文化程度较低等条件的约束下提振国内粮食生产能力，进而为保障国家粮食安全做出应有的贡献，而这一切则有赖于其较高的经营效率。因此，家庭农场的经营效率如何？其又受哪些因素的影响？以及多大的规模才算适度，从而实现较高的经营效率？上述问题的深入思考无疑对推动我国家庭农场持续健康发展具有重大的指导和实践意义。

目前，国内外学者已从不同视角对家庭农场的经营效率展开了研究。国外学者对家庭农场经营效率的研究往往与其规模联结在一起，主流农业规模经济学派认为，由于大农场天然具有科技、信息、市场等方面的优势，其生产经营效率往往较小农场更高。但舒尔茨[1]在《改造传统农业》一书中通过立足于对大型拖拉机等生产要素假不可分性假设的分析，认为大农场经营效率不一定就比小农场高。实证研究上，Sen[2]、Heltberg[3]、Cornia[4]分别以印度、巴基斯坦和15个发展中国家的农场为例，通过研究发现，农场规模与土地产出率呈现反向关系，农场规模越大，其土地产出率越低，即“IR假说”。Deolalikar[5]、Helfand[6]亦通过对印度和巴西家庭农场规模与其生产效率关系的研究认为，“IR假说”仅仅存在于传统农业中，对于以农业科技为标志的现代农业，由于现代农业科技的广泛使用极大地提高了农场的经营效率，使得农场规模与土地产出率呈现正向关系。另外，Seckler[7]通过对美国家庭农场研究认为，农场规模与经营绩效没有显著的关系，与之相比，管理、资源质量和农场制度对其绩效的影响更为重要。

国内研究方面，由于我国家庭农场正式提出的时间较短，对家庭农场经营效率进行实证测度的成果较少，目前仅有曹文杰[8]、时悦[9]等运用DEA-Tobit模型对山东省家庭农场的经营效率及影响因素进行了实证研究，并在此基础上提出了相应的对策建议。理论上，学者们主要是通过对农场经营特征的剖析以及与其他农业经营主体进行对比分析，从而间接对家庭农场的经营效率进行了阐述。孔祥智、高强[10]在对全国家庭农场五大模式进行概括的基础上，认为以家庭农场为主要形式的新型农业经营主体将是我国商品农产品生产、农业现代化、食品安全监管和农业社会化服务体系服务的主体。伍开群[11]运用企业所有权理论分析认为，家庭农场可以利用合作社和信用社降低农业生产资料、农产品销售和信贷市场的交易成本，其所具有的劳动激励与约束机制能够降低劳动力市场的交易成本。林雪梅[12]认为，与其他农业经营主体相比，家庭农场具有适应农业生产特征、获得规模效益、不存在委托代理问题、交易契约化、监督成本低等组织优势。当然，要想实现上述诸多优势，家庭农场的经营规模（主要指土地规模）还须适度。倪国华、蔡昉[13]从实现劳动禀赋和土地禀赋最大化利用视角出发，测得在现有农业生产力水平下，我国家庭综合农场最优土地经营规模区间为8.73～9 公顷。朱启臻等[14]认为，家庭农场适度规模的下限为家庭成员的生计需要，上限则为家庭成员经营能力最大化所对应的规模，据此推算，山东一对苹果夫妇两人所适合的经营规模为0.33 公顷，而黑龙江一个种粮户所适合的土地经营面积为20 公顷。郭熙保[15]通过分析认为，为了使农场主获得可观的收入，家庭农场的耕地面积应该保持在6.67～20 公顷之间，我国农民收入和劳动生产率低下的根本原因在于土地经营规模过小。

综合上述研究成果发现，国内外学者对家庭农场经营效率的研究不仅有理论上的解读，而且有实证上的分析，他们的研究成果对于深入剖析家庭农场的经营效率具有重要的借鉴意义，但鲜有以我国家庭农场首要样本《领导决策信息》2013年17期指出，目前全国家庭农场共有五大样本，分别为上海松江、浙江宁波、湖北武汉、吉林延边和安徽郎溪模式。——“松江模式”为例，从微观视角出发，在同质环境下对该区域家庭农场的经营效率进行实证研究，并在综合效益视角下对其适度规模进行有效测度的研究成果。基于此，本文以上海松江区为例，从微观家庭农场视角出发，拟采用三阶段DEA和超效率DEA模型，对该区域粮食家庭农场的经营效率及其适度规模进行实证分析，并提出相应的对策建议，以期为有效提高其经营效率进而为国家产粮多做贡献提供一定的参考。

一、模型选择与数据说明

（一）模型选择

由于传统的DEA模型无法排除环境因素和随机误差对决策单元效率值的影响，不能将决策单元置于同质的环境下进行考量，因此，Fried[16（·）将DEA和SFA两种分析方法进行了有效揉合，进而提出了三阶段DEA模型，具体步骤如下：

第一阶段：传统DEA模型。由于传统DEA模型已成为经典的评价决策单元生产效率的方法，在此对其原理就不再赘述。由于后续的分析是建立在投入松弛变量基础上的，因此第一阶段采用基于投入导向的BCC模型进行分析。

第二阶段：构建相似SFA模型。通过构建相似SFA回归模型，并假定决策单元投入松弛变量主要受环境因素、随机误差和管理效率 3 个因素的影响。所构建的SFA回归模型如下：

其中，XAnk、xnk分别为调整后和调整前决策单元的投入量，n、nk分别为环境变量参数和随机干扰项的估计值。右边第一个中括号表示把所有决策单元调整至相同的经营环境，第二个中括号表示通过调整使所有决策单元享有相同的经营运气[19]，最终使得所有决策单元面临的经营环境和经营运气是同质的。

第三阶段：调整后的DEA模型。用调整后的投入数据XAnk代替原始投入数据Xnk，并结合原始产出数据ymk，再次运用BCC模型进行分析。由于剔除了环境因素和随机误差的影响，所得的效率值能够比较客观地反映出各决策单元的技术效率。

进一步地，由于三阶段DEA模型仍是以相对效率作为基础进行分析的，其不能对同时达到综合技术有效的决策单元进行适当划分，因此，还需要引入超效率DEA模型对松江粮食家庭农场的适度规模进行有效测度。该模型的基本思路就是将被评价决策单元的投入产出转化为其他决策单元投入产出的线性组合，在其他决策单元效率值的基础上进一步计算该决策单元的效率值，其表达式如下：

上式中，θsup per0为效率指数，λj表示输入、输出系数；xij、yij分别表示第j个决策单元的第i项输入和输出指标；s-i、s+i分别为输入和输出指标的松弛变量。如果θsup per0<1，表明投入产出没有达到最优效率，决策单元是无效的；如果θsup per0≥1，表明投入产出达到最优效率，决策单元是有效的。

（二）数据来源与指标选择

1.数据来源。目前，在我国家庭农场五大模式中，松江模式已经取得了较好的经济效益、社会效益和生态效益，对城郊或城乡结合部家庭农场规模经营借鉴意义较大。此外，该区域家庭农场的经营类型也较简单目前，松江区家庭农场经营类型包括3种，分别为粮食家庭农场、种养结合家庭农场和机农一体家庭农场。，经营品种以大宗型粮食作物为主（主要种植水稻和小麦），使得农场的同质性较强，对其效率进行测度更具备可操作性，因此，本文选择松江区家庭农场作为研究对象。为了探究该区域家庭农场规模经营的效率及其适度经营规模，在预调研基础上，课题组于2015年7月对松江区新浜、叶榭、泖港、石湖荡等7个农业重镇家庭农场的经营状况进行了调研。问卷调查根据随机抽样原则，采取一对一入户访谈的形式进行，共发放调查问卷270份，剔除无效问卷，得到有效问卷246份，问卷有效率为91.11%，占全区家庭农场总数19.84%根据松江农业网（http：//sj.shac.gov.cn/jtnc/），截至2014年底，松江区共有家庭农场1 240户。。调查问卷主要包括农场主家庭基本情况、粮食种植成本收益、土地流转和社会化服务状况4项方面的内容。为便于后续分析，本文中的家庭农场仅指粮食家庭农场，不包括种养结合型、机农一体化型。

2.投入产出指标选择及说明。由于DEA模型是在投入产出框架下对同类决策单元的相对效率进行分析的，因此对于投入、产出指标的选择较为重要。鉴于此，本文立足于松江粮食家庭农场调研的实际情况，并在张忠明[20]、张宏永[21]、袁小慧[22]等学者研究成果的基础上，选择直接投入（元）、间接投入（元）、劳动投入（日）、土地投入（公顷）4项指标作为投入指标，理由如下：由于家庭农场的规模经营往往是以一定土地规模作为基础的，对于粮食种植而言更是如此，这里用农场经营的土地面积来表示。除土地之外，一定的劳动投入也必不可少，之所以用劳动用工来衡量家庭农场的劳动投入，是因为劳工投入比传统的劳动力指标更为精确，其主要指家庭农场农业生产过程中的劳动用工总量。除此之外，还需要一定量的资本将劳动和土地有机结合在一起。随着家庭农场经营规模的不断扩大，所需要的资本投入不断增多，特别是固定资产折旧费、保险费、管理费、财务费等间接费用所占的比重日益增大，因此，有必要将资本总投入划分为直接投入和间接投入两个部分。其中，直接投入是指直接用于农业生产过程的投入，包括化肥、种子、农药、租赁作业、技术服务、雇工等费用；间接投入不直接在农业生产过程中被消耗掉，而是被分摊到农业成本中，主要包括固定资产折旧费、保险费、管理费、财务费、家庭用工折价、自营地折租等。

至于产出指标的选择，不同的土地经营规模目标会有不同的判断标准，从而就会有不同的土地适度经营规模[23]。考虑到家庭农场土地适度规模经营的目标是获得最佳的经济效益、社会效益和生态效益[24]，因此，本文从综合效益视角出发，分别用能够集中体现经济效益、社会效益和生态效益内涵的总净收益（元）、粮食总产量（千克）和化肥使用减少量（千克）3项指标表示。对微观家庭农场主而言，农场规模经营所获得的净收益越大，家庭农场主的经营积极性就会越高，也就越会安心从事农业生产；从宏观经济社会来看，家庭农场主规模经营的积极性越高，就越会采用农业新技术及新设备，粮食总产量相应也会增多，国家粮食安全就越有保障，所产生的社会效益也就越大。当然，随着家庭农场经营规模的不断扩大，其对生态环境的影响日益凸显，其中最为明显的就是由于化肥和农药的过度使用所导致的作物“烧苗”、土壤酸化、水质富营养化等环境危害，而相比农药而言，化肥使用不仅量大，而且投入更多，而松江区家庭农场在生产经营过程中坚持“种地、养地”相结合，通过实行“三三制”轮作、秸秆还田、绿肥种植、种养结合等措施来保持和提高土壤肥力，有效地减少了化肥使用量，因此，本文选择化肥使用减少量来衡量家庭农场规模经营的生态效益。

3.环境变量选择及说明。

环境变量是指那些能够影响家庭农场经营效率但不受农场主主观控制或短期内无法改变的因素，因此也被称为外部环境因素。综合考虑松江区家庭农场发展的实际情况，并立足于相关文献，从家庭农场主个人特征、农场经营实际及政府扶持政策3个方面出发，选择8个变量作为环境变量进行分析，具体包括农场主年龄（岁）、农场主文化程度、农田块数（块）、农场到镇中心距离（千米）、农村劳动力非农就业率（%）、土地流转费用（元/亩）、粮食种植补贴（元/亩）和农业技术培训次数（次/年）等变量。

二、实证结果分析

（一）样本数据分类

由于以单个家庭农场进行分析结果比较零散，不足以有效揭示松江粮食家庭农场规模经营的内在规律，更难以对其土地适度规模进行测度。因此，借鉴张忠明[20]、张宏永[21]、袁小慧[22]等学者的研究成果，依据农场的经营面积，利用系统聚类方法，将所调研的样本家庭农场划分为18组，每组的指标值为该组内家庭农场相应指标的平均值，结果如表1所示。从表1以看出，随着家庭农场土地投入规模的不断增大，相应的投入、产出指标值总体上也呈现出不断上涨的趋势。

通常情况下，利用DEA模型对决策单元技术效率进行测度之前，还需要检验所选入的投入与产出指标是否满足“同向性”假设条件，即投入量增加时，产出量至少不能减少。此处运用Spss20.0软件，利用Pearson相关系数对各投入和产出指标的相关性进行检测，检验结果为：直接投入、间接投入、劳动投入和土地投入与总净收益、粮食总产量、化肥使用减少量之间的相关系数为正，且均通过1%水平上的双尾统计检验，表明所选取的各投入和产出指标满足“同向性”要求（见表2）。

（二）第一阶段传统DEA模型实证结果

将上述分组的粮食家庭农场投入和产出数据代入到投入导向的BCC模型，并运用Deap2.1软件进行计算，得到综合技术效率、纯技术效率、规模效率值及规模报酬状况，结果如表3所示。

从表3可以看出，松江粮食家庭农场综合技术效率的平均值为0.959，纯技术效率和规模效率的均值分别为0.971和0.988，其中有4组家庭农场达到综合技术有效，其土地投入规模分别为6.27～6.67公顷、8.13～8.40公顷、10.00～10.33 公顷和11.53～13.07 公顷，表明该规模区域的粮食家庭农场主有效利用了劳动、土地、资本等农业生产要素，使得粮食生产的资源配置效率及规模效率同时达到最优。除此之外，其余14组粮食家庭农场的综合技术效率值均小于1，表明其综合资源配置效率未能达到最优，原因既由于技术效率损失造成，也源于生产经营规模非有效。

对于纯技术效率，处于技术有效的家庭农场有7组，技术效率均值达到0.971，表明松江区粮食家庭农场的纯技术效率整体上较高。因此，从技术效率角度看，松江区粮食家庭农场主的农业科技运用、资源整合及田间作物管理等能力较强，这与松江区政府大力推广农作物生产技术以及加强对农场主的专业技能培训有较大关联。以水稻生产技术为例，就有包括水稻品种选择、茬口安排、直播栽培、紫云英栽培、病虫草防治等技术方面的精细指导，并且加强了生产考核管理力度，从而较大地提高了松江区粮食家庭农场的技术效率，但仍有进一步提升的空间。

与纯技术效率类似，松江区粮食家庭农场规模效率的均值也达到0.988，表明该区域粮食家庭农场的经营规模总体较优，但局部需要调整。具体而言，从家庭农场规模报酬状况来看，第1～11组，即土地投入规模为5.33～9.13 公顷的粮食家庭农场，由于其规模报酬总体递增，因此，该规模区域的家庭农场主可以适当增加劳动、土地、资本等生产要素，以扩大农场经营规模，从而进一步提高家庭农场的资源配置效率；相对应的土地规模为9.13～11.13 公顷的粮食家庭农场，由于其总体呈现出规模报酬递减状态，农场主可以适度缩减农业生产要素，进一步从内部整合劳动、土地、资本等要素，注重内涵式发展。值得一提的是，土地投入规模最大组11.53～13.07公顷的粮食家庭农场，其规模效率和纯技术效率同时达到有效，表明松江粮食家庭农场主中不乏经营素质较优者。

（三）第二阶段SFA模型实证结果

由于传统的DEA模型无法将环境因素和随机误差进行有效剥离，此处将上阶段计算的各投入冗余值作为被解释变量，所选取的环境变量作为解释变量，构建SFA回归模型作进一步分析，运用Frontier4.1软件进行计算，结果见表4。

从表4可以看出，8个环境变量对投入松弛变量的系数多数通过了显著性检验，且表示管理无效率方差占总方差比率的γ均通过了在1%水平下的显著性检验，说明外部环境变量对松江区粮食家庭农场投入冗余的影响是显著的。进一步分析发现，直接投入和土地投入的γ值分别为0.021 8和0.050 1，表明随机误差对两种投入松弛值的影响占主导地位；劳动投入的γ值为0.999 9，说明其投入松弛主要受管理因素的影响，而间接投入松弛变量则受管理因素和随机误差的共同影响，因此运用SFA模型剥离环境因素和随机误差对农场技术效率的影响是有必要的。需要说明的是，在回归分析中，当环境变量系数为负时，表明环境变量增加会使得投入松弛量减少，农场经营效率会提高，反之，则不利于农场经营效率的提升，下面具体分析各环境变量对投入松弛变量的影响。

1.农场主年龄。该变量对直接投入和间接投入松弛变量具有显著的正向和负向影响，而对劳动投入和土地投入松弛变量则影响不显著，仅具有方向上的作用。随着农场主年龄的增加，其管理家庭农场的经验日趋成熟，对农场的财务管理更加娴熟，对播种机、收割机、拖拉机等农机的养护将更加精细，从而直接减少了间接投入冗余，提高了农场经营效率。其对直接投入松弛变量具有显著的正向影响，可能的原因在于以下两个方面：第一，农场主年龄的增加，相应的家庭责任也与日俱增，其内在扩大农场经营规模的欲望也更加强烈，面对着变动的经营规模，对直接投入的调整不能迅速到位；第二，年复一年，农场主的体力被日益消耗，体力逐渐不支，仍按照以往经验安排粮食作物生产会使得直接要素投入过多，加之农资价格不断上涨，直接投入冗余随之增加。另外，由于农场主申请家庭农场是以家庭劳动能力为基础的，对劳动和土地的使用相对充分，其冗余值相应较少。

2.农场主文化程度。该变量对直接投入和间接投入松弛变量具有显著的负向影响，对劳动投入和土地投入松弛变量虽具有正向影响，但统计检验不显著。农场主受教育程度越高，其接受新事物的能力越强，也就越有可能用先进的管理理念规划农场生产经营管理的关键环节，加强对农场财务成本的控制，并将先进的农业科学技术运用于粮食作物生长、病虫害防治、农田肥力保养等方面，而且也更精于对播种机、收割机、拖拉机等农机的防护和保养，从而显著地减少了直接投入和间接投入冗余量，较大地提高了农场规模经营的效率。尽管该变量对劳动投入、土地投入松弛变量的影响为正向的，但不显著的统计检验量表明文化程度越高的农场主更善于为家庭农场创造一个良好的生产经营环境，以保持较高的劳动、土地生产率。

3.农田块数。该变量显著增加了间接投入、劳动投入、土地投入等松弛变量，表明农田块数的增多降低了农场的经营效率，与理论预期相符。农田块数越多，大规模运用农业机械的难度会增大，而且也加大了农机的磨损程度，相应的农机维护和农场管理费用就会增多，使得间接投入的冗余量增大；与此同时，农田分多块时，相应的劳动强度会加大，农忙时节雇工的需求自然就会增加，在一定程度上造成了劳动投入的浪费；此外，由于受居民住房、工厂厂房、交通道路、河道沟渠等的影响，部分农田呈不规则形的可能性加大，易形成边角料地，从而降低了农地的生产效率。但农田块数增多却显著减少了直接投入松弛量，这与理论预期不相符，可能的原因在于考虑到农田块数增多，农业劳动强度会加大，相应的农机燃料费、作业费、排灌费、运输等费用也随之增加，为了有效控制生产成本，农场主充分利用地缘和血缘的优势，协同进行了翻耕、播种、喷药、灌溉、收割等农业生产活动，较大地降低了直接投入成本，提高了农场经营效率。

4.农场到镇中心距离。该变量对4个投入松弛变量均具有正向影响，其中对直接投入、间接投入和劳动投入松弛变量具有显著的正向影响，而对土地投入松弛变量仅具有方向上的作用。农场到镇中心的距离越近，化肥、种子、农药、稻谷等的运输成本会降低，更为重要的是，区镇政府为了维持“良好形象”，对镇域附近乡村高标准农田建设、灌溉沟渠、田间道路、农业生产环境整治等的投入力度会更大，农业信息网络设施也更为完善，家庭农场主更易于接受各种直接或间接的生产经营管理以及农业技术等方面的指导和培训，提高农场经营效率的可能性增大，从而显著地减少了直接投入、间接投入和劳动投入冗余量。相反，如果距离越远，中老年农场主所面临的信息成本将增大，农业技术专家进行精准帮扶、田间指导的机会将减少，进一步增加了农场经营的成本。当然，无论距离远近，家庭农场主都善于对土地进行精耕细作，保持了较高的土地产出率。

5.农业劳动力非农就业率。该变量对间接投入、劳动投入、土地投入松弛变量具有显著的负向影响，但显著增加了直接投入松弛量。随着农村劳动力外出务工人数的增多，农场经营户扩大生产规模的期望成为现实，对劳动和土地的利用更为充分，使得大规模运用农业机械变为可能，而且对农场经营管理和农业科学技术的需求更为迫切，从而极大地减少了间接投入、劳动投入、土地投入松弛量，提高了农场经营效率。当然，随着农场经营规模的不断扩大，在预期收入的强力刺激下，多数家庭农场主大力追加化肥、种子、农药等农业生产要素，一定程度上造成直接投入要素的粗放利用，从而增加了直接投入冗余量。

6.土地流转费用。该变量对间接投入和劳动投入松弛变量具有显著的正向影响，对直接投入松弛变量具有显著的负向影响，而对土地投入松弛变量的影响不显著。土地流转费用相当于土地租金，其不直接产生于农业生产过程，但最终被分摊到农业生产成本中，属于间接投入的范畴，其数量的增加，直接加大了间接投入冗余量，降低了农场经营效率。与此同时，为了有效消耗土地流转费用，提高土地产出率，多数家庭农场主更加勤于对土地的精耕细作，无形中增加了劳动投入冗余量。该变量显著减少了直接投入松弛量，可能是由于土地流转费用给家庭农场主带来了极大的经营压力，为了增加农场经营利润，提高农场经营效率，农场主对化肥、种子、农药、排灌等直接投入费用进行了严格控制，从而使得直接投入冗余量得以显著减少。

7.粮食种植补贴。该变量对直接投入、间接投入、劳动投入松弛变量具有显著的负向影响，对土地投入松弛变量则影响不显著。由于农业的弱质性，目前对农业进行补贴是世界各国的普遍做法，随着市、区财政收入的稳步增长，对家庭农场粮食种植进行补贴有了坚实的物质基础。此外，由于家庭农场经营户较少，进一步提高了粮食种植补贴的精准性，而且补贴数额较大，极大地提高了粮食家庭农场主生产经营的积极性，使其能够更加充分地运用农业生产要素，从而显著地减少了直接投入、间接投入、劳动投入松弛量，提高了农场生产经营效率。虽然未能显著减少土地松弛量，但粮食种植补贴却给了农场主比较稳定的收入预期，使其更精于专研各项农业技能，保持较高的土地产出率。

8.农业技术培训次数。该变量对直接投入和间接投入松弛变量分别具有显著的正向和负向影响，对劳动投入和土地投入松弛变量的影响则不显著。农场主参加的培训次数越多，对农场经营管理的关键环节更加熟悉，对农业技术的选取及使用更为成熟，从而显著减少了管理费、财务费、农机折旧费等间接投入冗余量。之所以增加了直接投入松弛量，与理论预期不符，原因可能在于家庭农场经营户是由中小规模农户升级而成，面对扩大的经营规模，农场主经营管理经验仍显不足，虽然经过系统培训，但理论知识转化为现实生产力不会一蹴而就，加之预期收入的刺激，无形中增加了化肥费、种子费、农药费、排灌费等直接投入冗余量。

（四）调整后的DEA模型实证结果

将第二阶段计算出的各环境变量估计参数代入（3）式，对原始投入变量进行调整，得到新的投入变量，再次运用BCC模型将新投入变量和原始产出变量进行分析，最后得出各规模组家庭农场的技术效率值及规模报酬状况，结果见表5。

从表3、表5中DEA模型的实证结果可以看出，在剔除环境因素和随机误差影响后，松江区粮食家庭农场规模经营的综合技术效率和规模效率出现一定程度的下降，其平均值分别从0.959、0.988下降到0.957、0.983；纯技术效率则小幅上涨，其均值从0.971上升到0.973。上述3组效率值的变化幅度较小，可能一方面由于经过两轮筛选，单个家庭农场的经营效率已较高，另一方面以土地投入规模为基础的分析更在一定程度上融合了家庭农场的差异性，使得各组家庭农场经营效率的相对区分度变小。尽管如此，家庭农场规模报酬的变化却比较明显，在DEA第一阶段，第12～18组中有4组处于规模报酬递减状况，到第三阶段DEA时，7组中仅剩1组为规模报酬递减，而且之前处于规模报酬不变的第4、6组则转变成规模报酬递增状况。具体而言，处于综合技术有效的规模组由原来的5组（第4、6、9、14、18组）下降到3组（第9、14、18组），第12、13、15、16组家庭农场的综合技术效率呈上升趋势，表明其受不利环境和运气的影响较为明显，技术效率水平被低估，其它组则恰相反。

还需要注意的是，运用三阶段DEA模型进行问题分析时，往往还需要对第一、第三阶段分别得出的综合技术效率、纯技术效率和规模效率差异的显著性进行检验，以此判断三阶段DEA模型的使用是否合理，通常采用配对符号秩、Wilcoxon检验和符号检验进行分析，此处选择Wilcoxon检验对粮食家庭农场调整前后生产效率差异的显著性进行检验，结果如表6所示。

从表6可以看出，粮食家庭农场前后综合技术效率、纯技术效率和规模效率之间的差异性在5%的水平上均通过了显著性检验，表明用三阶段DEA模型对影响家庭农场的环境因素和随机误差进行剥离是合理的。

（五）超效率DEA模型实证结果

鉴于三阶段DEA模型仍然无法对同时达到综合技术有效规模组的家庭农场进行区分，因此，本文选择超效率DEA模型作进一步分析。此处运用Matlab软件对家庭农场第三阶段的综合技术效率进行计算，以找出最优综合技术效率规模组，从而对松江区粮食家庭农场的土地适度规模进行最终确定，实证结果见表7。

由于CCR模型和超效率DEA模型均侧重于对综合技术效率的计算，为了便于对比分析，表7同时列出了上述两种模型的估计结果。从表中可以看出，对于综合技术效率非有效的粮食家庭农场而言，两种模型的效率值是一致的；而综合技术有效粮食家庭农场的超效率值不仅大于1，而且有大小之分。在超效率DEA模型中，综合技术效率最优值达到1.100，其所对应的土地规模为8.13～8.40 公顷，表明在该土地经营规模下，粮食家庭农场主能够充分配置劳动、土地、资本等农业生产要素，使得农场规模经营的效率达到最优；其次是土地规模为11.53～13.07 公顷，其综合技术效率值为1.027；再次为10.00～10.33 公顷，其技术效率值为1.011。由第三阶段DEA模型的分析结果可知，多数粮食家庭农场处于规模报酬递增状态，表明农场的经营规模有进一步扩大的潜力。对于经营素质一般的家庭农场主，可以保持其原有规模或使其土地规模朝着8.13～8.40 公顷的方向调整；对于年富力强、市场理念较新、资金雄厚的农场主，可以使其土地规模朝着10.00～10.33 公顷和11.53～13.07 公顷的方向调整。当然，也可以有序引进新的家庭农场主，为松江粮食家庭农场规模经营增添活力。通过土地要素的调整以此带动劳动、资本等生产要素相应的调节，可以从整体上进一步提高松江区粮食家庭农场规模经营的效率。

三、结论与建议

（一）结论

本文基于三阶段DEA和超效率DEA模型，利用7个农业重镇的调研数据对松江区粮食家庭农场经营效率及其适度规模进行了研究，得出以下结论：

1.三阶段DEA模型对影响松江区粮食家庭农场经营效率的环境因素和随机误差进行剥离是有效的，所得出的结论能够更加客观地反映出该区域家庭农场规模经营的状况。

2.SFA回归结果显示，农场主文化程度、粮食种植补贴能够显著提高粮食家庭农场经营效率，农场到镇中心距离与生产效率呈显著负相关关系，而农场主年龄、农田块数、农村劳动力非农就业率、土地流转费用、农业技术培训次数等变量对农场效率的影响则是多元的，说明家庭农场受环境变量的影响较大。

3.调整后DEA结果表明，松江区粮食家庭农场的综合技术效率、纯技术效率和规模效率水平较高，调整后，三者的效率值变化较小，但规模报酬变化较大，主要以规模报酬递增为主。

4.超效率DEA模型结果表明，18组家庭农场中，第9组家庭农场综合技术效率值最优（达到1.100），其所对应的土地规模为8.13～8.40 公顷，其次为第18组和第14组，其所对应的土地投入分别为11.53～13.07 公顷、10.00～10.33 公顷。

（二）建议

基于以上结论，为了从总体上进一步提高松江区粮食家庭农场规模经营的效率，提出以下几个方面建议：

1.加大职业技能培训力度，有效开发农村人力资本，培养高素质职业农场经营者。

2.发挥粮食种植补贴增量调节效应的同时，也要注重内在结构的调整，可以将其分为固定和浮动两部分，其中浮动部分凭优取得，以增强农场内在积累的能力。

3.以互联网、电视、广播、书籍等媒介为载体，构建综合、高效的农业技术信息传播体系，同时注重农业信息辐射的均质性，逐步减小由距离级差带来的效率损失。

4.依托地缘和血缘关系，积极引导邻近农场主加强劳动的协同性，有效消化由地块分散所增加的经营成本。

5.有序引导农村剩余劳动力转移的同时，依据“保障承包权、分离经营权”的原则，进一步规范土地流转，有效协调村集体、家庭农场户、普通农户之间的利益关系，以增强农场主生产经营的信心。

6.在保持家庭农场承包关系总体稳定的前提下，适当增强农场经营者进入、退出机制的灵活性，同时提高农场主生产经营的积极性和紧迫感。

7.对家庭农场经营类型的结构、经营规模、农场经营人数等作进一步细致的规划及论证，保持松江区家庭农场生产经营总体布局的动态平衡，同时加大对有机肥、液体肥、低毒农药等的研发及推广力度，以减少化肥和农药的使用量，实现人与生态环境的谐调发展。

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Abstract：Based on the family farmers micro survey data， this paper empirically analyzed the operating efficiency and moderate scale of grain family farms in Songjiang by using three-stage Data Envelopment Analysis （DEA） and supper efficiency Data Envelopment Analysis （DEA） models.The results show that：① Because management factors， external environment factors and random factors all have significant influence upon scale operating efficiency， and the stripping analysis of those factors is reasonable； ② Among external environment factors， farmers education and grain subsidies have positive significant effect on the scale operating efficiency of grain family farms， the distance between farms and towns has significant negative effect， and the famersage， land blocks，non-farming employment rate of rural labor have complex effects； ③ Among 18 groups of family farms， the optimal scale of land investment is 8.13 to 8.40 hm2. In order to further improve the scale operation efficiency of grain family farms as a whole，Songjiang District should accelerate the development of professional farm managers，adjust the grain planting structure of subsidies，build efficient agricultural technology system of information communication，？strengthen coordination of farmers labor，enhance the flexibility？of mechanism for operators to enter and exit and increase the R&D and promotion efforts on organic fertilizer， liquid fertilizer，low toxicity pesticides and others in order to achieve a harmonious development of human and ecological environment.

Key words：family farm；operating efficiency；moderate scale；three-stage DEA Model；supper efficiency DEA Model；Songjiang model