农地规模化对农业科研生产率效应的影响研究*

陈 鸣，周发明

(1.南华大学经济管理学院，湖南衡阳 421001； 2.湖南农业大学经济学院，长沙 410128；3.湖南人文科技学院，娄底 417000)



·资源利用·

农地规模化对农业科研生产率效应的影响研究*

陈 鸣1， 2，周发明2， 3

(1.南华大学经济管理学院，湖南衡阳 421001； 2.湖南农业大学经济学院，长沙 410128；3.湖南人文科技学院，娄底 417000)

文章以农地流转为研究视角，基于中国1988～2012年31个省域面板数据，综合运用固定效应模型与动态门限回归模型，检验农业科技投入对农业生产效率的驱动作用。固定效应模型的分析结果表明，科技投入对农业生产效率提升的效果，受到农地规模的制约； 随后的动态面板门限模型显示，以户均农地规模表示的农地流转值存在两个显著的门限。当户均农地规模低于第一个门限值时，科技投入对农业生产效率的影响微弱。随着农地流转的推进，科技促农的效果逐步增强。但当农地面积跨越第二个门限，科技促农系数又降低。因此，在中国农业科技投入有限的常态约束下，应以农地流转政策为契机，协调好农地流转与科技投入的关系而非一味加大科技投入，优化农业科研的区域空间布局，增强科技对中国农业的驱动作用。同时也应采取措施避免农地流转过快带来的负面效应。

农地规模化 农业科研 生产率效应

0 引言

技术进步是实现农业现代化的根本途径。技术进步必须依赖科研投资，尽管中国科研投资强度逐年提高，但其承担对农业的首要驱动力作用一直未能充分发挥。农业部的最新数据显示， 2014年底中国农业科技进步贡献率只有55.2%[1]，与发达国家80%～90%的平均水平差距较大。事实上，中国特殊国情决定了农业的弱质性特征的长期存在与政府追求经济增长的偏好，缺乏足够的激励致使完全依赖科研投入规模的提高来促进农业增长和经济发展并不实际。在既定现实条件约束下必须寻找新的思路优化提升科技投资效率。近年来，农地流转成为当前一项重要的土地制度安排在全国范围大面积推进，我国农地规模与集约化程度正发生重要变化。据农业部统计，截至2014年底，全国承包耕地流转面积3.4亿亩，流转比例达到26%，比2009年底提高17.1%，比2013年提高了4.5%。农地规模化是决定农户科技需求最重要的因素之一(王玄文和胡瑞法， 2003)[2]。耕地面积越大，规模效应带来的农户对科技的需求被激发，科技服务需求与科研投资互相匹配，必然对农业科研的生产率效应产生影响。这便为我们探讨如何提高中国农业科技驱动力提供了线索，是否可以把视角从科研投资内部拓展到外部因素，基于农地规模化视角深入分析农业科研投资对生产效率的作用机制，进而为提高科技促农效果提供有益的政策借鉴。

农业生产效率的提高依赖与农业科研投资是学术界取得的普遍共识。关注农地规模化与农业科研的关系的文献可谓成果丰硕。如Hayami Yujiro and Ratan(1987)[3]的经典文献均指出，要素禀赋是决定农业科研投资的方向和结构的重要因素。Cater and Yao(1998)[4]对中国农地流转的研究表明，土地经营规模化具有边际拉平效应和交易收益效应，有利于科技创新； Jules(1999)[5]、Chambers(2004)[6]等的研究表明，专业大户较小农在农业科技创新中发挥了重要作用，甚至在部分试验中成为技术创新的主角。在国内，土地与科研投资也一直是研究的热门领域。一类文献集中探讨了农地规模对科技需求的影响，如黄季焜等(1999)[7]研究发现农民的技术选择受到农民的收入水平、土地规模、文化程度、从业年龄以及从业性别等的影响； 曹建民等(2005)[8]认为增加土地规模不仅是农民参加技术培训行为的诱导因素，也是提高农民技术采用愿望的重要影响因素； 王建华(2015)[9]基于江苏地区的农户调查，分析了农业经营主体培育与农业科技需求的关系； 二是农地制度与农业科技体制的关系，如陈风松(2010)刘渐和(2009)孙雄松(2011)[10-12]等分别就土地流转与农业科技推广、农业科技成果转化机制的关系进行了研究，均认为现有的土地制度不利于现代农业技术的推广，土地使用权流转对当前农业技术创新将起到积极的促进作用； 三是农地流转对科技创新的促进机理，如游和远(2010)[13]发现，农地流转、农业机械投入的增加与农村劳动力转移存在相互影响机制； 罗必良(2012)[14]认为没有土地集约化，科技创新是空谈，土地适度规模经营能有效促进农业科技进步与投资能力、生产规模匹配； 魏金义和祁春节(2015)[15]认为各地要素禀赋与农业生产的非耦合程度抑制了科研投资的效果。

由此可见，尽管农地流转与农业科研投入都是农业发展至关重要的因素，但把二者结合起来，纳入统一的分析框架进行定量研究的文献却并不多。人多地少矛盾是中国与发达国家农业生产的根本差别，农业科技投入必须要充分考虑中国的要素禀赋条件。在政府大力推进土地集约化经营的政策背景下，农地流转理应成为影响科技兴农实绩的重要变量。因此，文章拟在现有文献的基础上尝试作出一些有益的探讨。首先利用固定效应面板模型，检验农地流转对农业科技驱动作用的影响，再利用动态门限面板模型，考察农地流转影响农业科技投入效果的阶段性特征，进而提出针对各地区不同禀赋条件，优化科技投入结构，调整科技投入策略的相关政策建议。

1 理论逻辑与待检验假说

1.1 农地流转产生规模经济效应，能缓解土地分散经营与农业科技创新的矛盾，催生新一轮的农业科技需求

土地分散经营导致农业生产缺乏经济利益激励，农户对科技需求常处于被动接受状态。农地流转促进了农业产业化发展，经营规模扩大有利于高新技术和大中型农业机械的推广和运用，有效促进农户科研与生产投入的积极性和有效性，大大提高了农业经营主体对科技的需求和吸收能力。规模化经营的目的是实现规模经济，耕地面积越大，农户的科技需求越强。农地集约把农民由原来的自给自足小农耕作模式推向机械化、规模化的现代经营工作岗位，也将倒逼农民学习先进生产技术，必然催生新一轮的农业科技需求，为科技转化为生产力提供了正向激励。土地规模经营的另一个好处是提供了成本和风险的分担机制，传统农户细碎化经营的模式，并不能为政府科技供给提供充分且持续的动力。科技创新需要承担较大的失败风险，占有零碎土地的小农并不具备这样的抗风险能力。伴随着农地流转的推进，农地细碎化状态得到改善，农业规模经营的经济效应逐步体现，农业盈利预期提高，经营主体抗风险能力增强，提升了农业科技创新的内在动力。

1.2 农地流转的制度安排，促进农业经营体制与经营组织变革，为农民学习技术创造“干中学”的相互信任环境，降低技术传播的交易成本

僵化的土地制度无法充分激励农民创新热情，阻碍了农业科技资源的应有驱动作用，导致农业科研成果供给与转化低效。农地流转作为一种制度安排，通过对土地产权的灵活分离，激活了土地经营权的交易市场。一方面促进了新型农业经营组织的培育，另一方面自动过滤掉了一部分技术水平和素质较低的劳动力，这都为农业技术溢出和扩散创造了良好环境，降低了农民学习新技术的交易成本。新技术只有快速、有效地扩散到农民手中，才能转化为现实生产力。农民在采用新技术之前，通常会根据自己和邻居引进试验的新技术的表现情况决定是否采用这些技术，在边干边学中实现新技术由科学家的实验室向农民田间的转移(Rogers， 1983)[16]。土地集中经营催生的农业专业合作社等新型组织的出现，可以使农业生产主体在一个互相信任的团体内学习掌握更新的农业生产技术，有利于农业技术的充分传播。同时，土地市场化交易机制将筛选出龙头企业、专业大户、新型职业农民等素质较高的经营主体，这类群体具备更强掌握农业科技知识的能力，更易于带动其他农户采用新技术成果，提高农户的科技运用能力与市场经营能力。农地市场化带动劳动力市场化，大量农民从原有土地流出，劳动力流动更加频繁，这也为农民之间获取和互相学习技术知识创造了良好条件，降低了“学习效应”生效的门槛。

1.3 农地流转过快将导致规模不经济与劳动力“挤出”等负面效应，致使科技投入对农业的正向激励被扭曲

尽管小农是否更有效率的争论悬而未决，但中国不同于欧美地区，人地矛盾决定了农地规模不能无限制扩大，农地规模经营应有一个最优界限。首先，农地过于集中其实是对农地垄断经营的变相支持，导致资源配置效率低下，规模不经济效应产生。尤其是在现实中以政府为主导的模式下，强制与非自愿流转行为难以避免，政府利益驱动加剧了资本对农地产权的侵蚀，农地流转规模越大，优势农户阶层谋取自身利益现象越严重(李菁， 2014)[17]。其次，当前中国农地流转对劳动力要素变化的影响，更多是体现在劳动力“挤出”而非劳动力“转移”。农地逐步向少数经营大户集中的过程，并不具备促进农业剩余劳动力向城市转移的自动实现功能(游和远， 2010)[13]。现实中更多的情况是，在城市与二三产业吸收能力有限的条件下，原有耕地上的农民中有相当一部分滞留在农村沦为无效率的剩余劳动力。更严重的问题是，在经历农地流转带来的市场残酷筛选和淘汰机制之后，这批劳动力的素质与能力状况令人担忧。因此农地流转过快过度，受累于规模不经济与失地农民，科技投入效果将大打折扣。

基于以上分析，本文提出以下待检验的假说。

假说1：在农地细碎化严重的规模不经济条件制约下，农业科技投入对农业生产效率的提升作用较弱；

假说2：农地流转带来的农地集约化经营，能有效改善科研投入的要素替代效应，大大促进农业生产效率；

假说3：如果农地经营规模持续扩大过度，此时农业科研投入对农业的驱动效应将下降。

2 模型设定与变量说明

2.1 模型设定与指标选取

根据以上假说，为考察农地流转条件下农业科技投资与农业生产效率的关系，首先设计一个包含农业科技投入与农地流转的交互项的计量模型，设定如下：

TFPit=α0+β1lnRDit+β2lnRDit×FLCIit+β3FLCIit+βcvCVit+μi+εit

(1)

(1)式中，下标 i 和 t 分别表示省域和年份； μi表示与各省相关的、时间上恒定的未观测因素，εit为随机误差项。TFPit代表农业生产效率，RDit代表农业科研投资，FLCIit代表农地流转强度，CVit表示其他影响农业技术进步的控制变量，参考已有文献，选取四个影响农业生产效率的因素作为控制变量：人力资本EDUit； 对外开放程度OPENit； 工业化水平INDit； 自然灾害NALit。各变量的具体解释说明如下：

被解释变量：农业生产效率采用全要素生产率(TFP)衡量。运用DEA方法测度农业全要素生产率TFP。在总产出数据处理上，我们采用了各省的农业总产值并做对数化处理，投入指标包括固定资产净值和从业人员，其中固定资产净值采用了固定资产投资指数进行了缩减。利用DEA方法计算TFP是非常成熟的方法，可参见(Caves等， 1982)[18]的相关研究，在此不再赘述。

核心解释变量：农业科研投资(RD)。用农业科研机构经常费用支出表示，包括科技活动支出、生产经营活动支出和其他支出。借鉴周宁(2008)[19]确定的农业科研投资的滞后期和权重将科研投资的流量转化为存量。由于缺乏专门的科研投资价格指数，借鉴采用较多的物价指数进行了相应的平减。

控制变量：(1)农地流转强度FLCI*由于部分农地如果园、草地等数据的不易获得性，本文只分析耕地的情况，《中国国土资源统计年鉴》没有公布各省份2003年以后的耕地数据，本文采用的做法是，如果相关省份年鉴公布该数据则采用该年鉴数据，如果未公布则采用农作物总播种面积与复种指数之比来计算。，游和远(2010)[13]认为，农地流转会导致农户经营耕地面积改变，农地流转强度与农户经营耕地面积变化同向。该文借鉴其做法，以农户户均经营耕地面积来衡量。(2)IND：工业化水平，用各地区第二产业总产值衡量。(3)EDU：地区大专及以上人口表示。(4)OPEN：对外开放程度，该文用各省进出口总额表示。(5)NAL：自然环境条件，用各地区耕地受灾面积表示。

2.2 数据说明与描述

其中农业科技投入数据来自于农业部科技教育司编制的《全国农业科技统计资料汇编》。农户平均人数来源于《中国人口与就业统计年鉴》，由于改革开放以来农地流转在中国一直以隐蔽形式存在， 1988年才逐步解禁被法律认可，因此该文选取1988～2012年的数据， 2008年之后国家没有公布各省的耕地面积数据， 2009～2012年的数据依据《中国国土资源统计年鉴》、《中国国区域经济统计年鉴》以及各省统计年鉴整理而得。其他所有指标的数据均来自《中国农业统计年鉴》以及《中国统计年鉴》，并以相应年份的不变价进行平减。各变量的描述性统计见表1。

表1 主要变量描述性统计

3 实证结果与分析

3.1 基础回归分析结果

Stata12.0软件的F检验检验拒绝了混合模型(Pooled)假设，Hausman的检验结果显示P值为0.0000，由此确定采用固定效应模型(FE)，回归结果如表2所示。

表2 农地流转对科技投入溢出效应的实证检验结果

从表2结果可看出，农业科研投入与农业生产效率提升具有较为明显的正相关关系，RD系数在1%置信区间显著为正，几个控制变量也通过的显著性检验，工业化水平(IND)的系数为0.649，是对农业生产效率影响最大的变量； 人力资本(EDU)的回归系数为正，说明人力资本的积累有利于农业生产效率； 对外开放程度(OPEN)的回归系数为正，证明了地区间的对外开放通过产出效应与技术外溢效应促进效率提高； 而受灾面积(NAL)的回归系数为负且通过检验，这些检验结果与已有研究的基本经验和基本事实都是比较吻和的。农业科研投资与农地规模的交互项(RD*FLCI)的系数并未通过显著性检验，考虑做进一步处理以排除内生性问题。

3.2 工具变量2SLS与GMM估计结果

由于模型中各变量可能在作用于TFP的同时又受到TFP的影响，即存在内生性问题，而内生性问题的存在会导致初步估计结果有偏和非一致。该文参照邵敏和黄久丽(2010)[20]的做法，分别选取核心解释变量RD、科研投资与农地流转的交互项(RD*FLCI)的滞后一期项作为工具变量，以处理内生性问题。

首先，Hausman内生性检验结果的卡方统计值(P值)为62.15(0.0000)，拒绝了解释变量外生性的原假设。再将选取的工具变量与模型中所有变量进行回归，发现所有工具变量都在1%的统计水平上显著，回归方程的拟合优度为0.8136，这表明通过检验的工具变量与内生变量之间是强相关的，随后运用过度识别检验方法得到的Sargan检验结果接受工具变量独立于2SLS估计的残差的原假设，表明选取的工具变量是合适的。进一步采用工具变量的两阶段最小二乘法进行估计，在存在内生变量的情况下，该文回归结果如表2第3列所示，与未考虑内生性的回归结果相比，我们可以得到结论：在控制了变量内生性后，回归结果中(RD*FLCI)项的估计系数与之前相近，但统计的显著性水平达到1%，说明农地流转强度的确影响了RD投入的TFP增长效应，此外其他几个变量检验结果与初步检验结果一致，这与已有研究的基本经验和现实情况吻合。

为防止异方差的存在造成有偏估计，该文进一步采用最优GMM 估计，对两阶段最小二乘法的估计结果进行稳健性检验，回归结果如表2所示，各变量系数值、符号方向及显著性水平2SLS比较接近，这充分体现了检验结果的有效性和模型的稳健性，检验结果也证明了前文理论假设的合理性。

3.3 门限回归分析

上述带交互项的线性模型证实了农地流转对农业科技驱动力的影响，但这种影响是一开始就表现为抑制作用，还是在不同的阶段呈现不同特征？即是否存在农地流转的门限效应有待考证。门限特征的研究有利于针对不同要素禀赋区间采取差异化政策，达到科研投资对生产效率的促进作用最大化。为此，该文根据假设所述以及上一部分的实证结果，以FLCI为门限检测值，考虑到可能存在多个门限关键点的情况，构建动态面板门限模型如下(2)式：

LnTFPit=μi+β1LnRDit·I(FLCIit≤γ1)+β2LnRD·I(γ1

(2)

进行门槛效应检验需要解决两个方面的问题：一是估计门槛值及其系数； 二是对门槛效应进行显著性检验，又分为门限效应的显著性检验与门限估计值的真实性检验。该文根据Hansen(1999)[21]的思路，首先对门限效应进行检验。以农地流转强度(FLCI)为门限变量，并利用Hansen的三步法确定变量的门槛值，估计结果如表3。

表3 门限效应估计与门限值检验结果

表3结果表明，门槛变量FLCI存在双门槛值，各门限值也在置信区间给出。检验过门槛效应后，接下来对门限模型进行回归检验以确定影响系数，结果如表4所示。

门限回归中农业科研投资系数和控制变量系数均在1%和5%的显著性水平上显著，方向与固定效应回归的结果一致。这再次验证了科研投资绩效依赖于农地流转，并且进一步得出了由农地规模(FLCI)的确定的阶段性特征。当农地流转强度低于0.341 1(hm2/户)时，农业科研投资效果微弱，随着农地集约程度增加，户均耕地面积处于[0.341 1， 1.422 1]区间时，农业科研投资对农业全要素生产率的影响系数为0.053 3，科研对农业生产的提升效果充分发挥，而当农地规模跨越第二个门槛(1.4221)后，影响系数下降到0.023，此区间科技投入对生产效率的提升效应呈递减趋势。上述估计结果再次证实了前文提出的3个假说。表5是根据门限值将样本分组。

表4 门限模型参数的估计结果

表5 根据农地流转强度划分的省份分布

4 结论与启示

4.1 结论

该文基于1998～2012年中国31个省的面板数据，考察农地流转与农业科技驱动力的关系。固定效应模型的分析结果表明，科技投入对农业生产效率提升的效果，受到农地流转的制约； 随后的动态面板门限模型也有力印证了前文提出的三个假说，结果显示，农地流转存在两个显著的门限值。当户均农地规模低于第一个门限值时，农业耕种与生产处于零碎化的小农耕种状态，农户技术需求偏低，技术溢出和扩散效应无法体现，科技投入无法有效促进成果转化，对农业生产效率的影响极其微弱。随着农地流转的推进，农地经营规模跨越第一个门槛进入第二区间，科技投入的生产率效应凸显，此区间科技促农的效果最好，科技的生产力优势得以充分体现。但当农地面积跨越第二个门限，科技促农系数又降低，科技的要素替代功能显著减弱，说明农地过度集中导致科技促农效果打折。

4.2 启示

该文的结论有助于我们解释，增加农业科技投入难以取得良好效果的事实，并能由此得到一些有益的启示：(1)在中国农业科技资源有限的约束下，必须结合区域要素禀赋条件，适应区域科技需求，优化科技投入配置，才能保证科技对农业的首要驱动力作用充分发挥； (2)在农地细碎化严重的地区如广州、浙江等省，应继续推进农地规模经营，加快农业生产规模化、集约化，为该地区农业吸收科技要素、促进科技成果转化创造外部环境； (3)在处于第二区间，农业科技投入回报最高的地区，农地规模水平与农业科技吸收能力耦合性高，政府应把科技资源向这些地区集中，确保农业科技投入的连续性； (4)在跨越了第二门限值的地区如新疆、宁夏、吉林、黑龙江、内蒙古等省，政府应该高度重视农地过度集中带来的负面效应，保证农业科技投入与科技需求匹配，防止科技投入的效率损失问题； (5)政府应严厉打击“非自愿流转”现象，杜绝“假流转、真骗补”等市场异化行为，安置好失地农民，以农地流转为契机，打造农业科研良好的制度环境，协调好科技投入与农地流转的关系，形成最大合力共同推进农业发展。

[1] http：//news.xinhuanet.com/politics/2014-01/09/c_118905129.htm

[2] 王玄文， 胡瑞法.农民对农业技术推广组织有偿服务需求分析——以棉花生产为例.中国农村经济， 2003， 04： 63～68,77

[3] Hayami Y，Ruttan V W，Hayami Y，et al.Agricultural development：an international perspective/Yujiro Hayami and Vernon W.Ruttan.Agricultural Development An International Perspective， 1987

[4] Carter M R，Yao Y.Administrative vs.Market land Allocaion in Rural China.Mimeo,1998

[5] Jules N Pretty.Farmers’ extension practice and technology adaptation：Agricultural revolution in 17-19th century britain.Agriculture and Human Values 1999(Winter Spring)： 12～31

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[7] 黄季焜， 胡瑞法.农业技术从产生到采用：政府、科研人员、技术推广人员与农民的行为比较.科学对社会的影响, 1999，(1)： 55～60

[8] 曹建民， 胡瑞法，黄季焜.技术推广与农民对新技术的修正采用：农民参与技术培训和采用新技术的意愿及其影响因素分析.中国软科学， 2005， 06： 60～66

[9] 王建华， 李清盈，基于科技需求演化的农业生产经营主体培育与政策建议——以江苏地区农户为例.贵州社会科学， 2015， 02： 162～168

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[11]刘渐和， 祝延霞，王德应.土地使用权流转对农业技术创新的动力作用研究.科技与经济， 2009, 4(2): 34～37

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[13]游和远， 吴次芳.农地流转、禀赋依赖与农村劳动力转移.管理世界, 2010，(3)： 65～75

[14]罗必良. 没有土地流转，科技推广是空谈.河南日报农村版， 2012-02-09

[15]魏金义， 祁春节.农业技术进步与要素禀赋的耦合协调度测算.中国人口·资源与环境， 2015， 01： 90～96

[16]Rogers，E.M：Diffusion ofInnavations， 4th edition，New York：The Free Press， 1983

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[18]Caves D W，Diewert W E.The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input，Output，and Productivity.Econometrica， 1982, 50(6): 1393～1414

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[20]邵敏， 黄玖立.外资与我国劳动收入份额——基于工业行业的经验研究.经济学(季刊)， 2010， 04： 1189～1210

[21]Hansen，B.Threshold Effects in Non-dynamic Panels：Estimation，Testing and Inference，Journal of Econometrics， 1999,22(2)： 345～368

THE EFFECT OF AGRICULTURAL LAND SCALE ON THE AGRICULTURAL RESEARCH PRODUCTIVITY*

Chen Ming1，2, Zhou Faming2，3

(1. College of Economic management, Nanhua university, Hengyang, Hunan 421001, China;2. College of economics, Hunan agricultural university, Changsha 410128, China;3.Hunan institute of humanities science and technology, Loudi 417000, China)

Taking the farmland circulation as the research object, based on panel data of 31 provinces from 1988-2012 in China, this paper analyzed the effect of agricultural research input on the agricultural production efficiency using the fixed effects panel model and the threshold effect model. The results showed: the farmland transfer directly affected agricultural production efficiency with non-linear characteristics. When the scale of agricultural land was lower than the first threshold, the scientific input had little effect on the agricultural productivity, but the effect would increase when the land transfer scale was promoted until the second threshold. Therefore, under the circumstance of the lack of agricultural science and technology input, it put forward that it should increase the rational input of the agricultural science and technology, optimize regional spatial layout of agricultural research, enhance the productivity growth effect of agricultural research investment, and avoid the negative effect of excessive farmland transfer.

farmland scale; agricultural research; productivity effect

10.7621/cjarrp.1005-9121.20160923

2015-11-26

陈鸣(1977—)，男，湖南常德人，博士、讲师。研究方向：农业经济管理。Email： 15166828@qq.com

*资助项目：教育部人文社科青年基金项目“中国家庭农场扶持政策的实施效果评价及优化研究”(16YJC790007)； 湖南省教育厅优秀青年项目“经济增长与碳减排双重约束下湖南省低碳潜力情景预测及路径优化研究”(16B233)

F301

A

1005-9121[2016]09-0142-07