耕地细碎化对耕地利用效率的影响——基于不同经营规模农户的实证分析

许玉光，杨钢桥，文高辉

（华中农业大学公共管理学院，湖北 武汉430070）

耕地细碎化对耕地利用效率的影响
——基于不同经营规模农户的实证分析

许玉光，杨钢桥*，文高辉

（华中农业大学公共管理学院，湖北 武汉430070）

耕地细碎化是我国现代农业发展面临的突出问题，解决耕地细碎化问题是提高耕地利用效率的关键。基于农户耕地经营规模划分农户类型，利用武汉城市圈部分区县农户调查数据，采用DEA-Tobit模型分析了地块平均面积表征的耕地细碎化对耕地利用效率的影响。研究结果表明：1）小规模农户耕地经营面积平均为0.194 hm2，利用效率为0.360；中规模农户耕地经营面积平均为0.492 hm2，利用效率为0.446；大规模农户耕地经营面积平均为1.179 hm2，利用效率为0.497；耕地利用效率与农户耕地经营规模呈正相关关系。2）耕地细碎化对农户耕地利用效率具有显著的影响，但对不同经营规模农户的影响存在显著差异；耕地细碎化对小规模农户的耕地利用效率具有正向作用，而对中、大规模农户的耕地利用效率具有负向作用；相对于小规模农户而言，细碎化对大规模农户的耕地利用效率的影响较大。因此，提高耕地利用效率，应鼓励耕地流转，为农户规模化经营耕地创造条件；在大力推进农业规模化经营的过程中，应将耕地整治与耕地流转有机结合起来，降低细碎化程度，以提高耕地利用效率。

细碎化；经营规模；耕地利用效率；DEA-Tobit模型；武汉城市圈

Abstract：Arable land fragmentation became a big concern for China’s agricultural modernization. The key to solve the problem is to improve arable land use effciency. Based on farm classifcation data of rural households from Wuhan Metropolitan Area and applying the DEA and Tobit models, this paper analyzed the impacts of arable land fragmentation on land use effciency. Results indicate that 1) the average land scale of small farms is 0.194 hm2with land use effciency of 0.360, the average land scale of medium farms is 0.492 hm2with land use effciency of 0.446, and the average land scale of large farms is 1.179 hm2with land use effciency of 0.497; 2) the relationship between arable land operation scales and land use efficiency is positive; and 3) arable land fragmentation has a remarkable impact on land use effciency, and there exist differences between different scales of farms. Arable land fragmentation has a positive effect on small-scale farms, while it has a negative effect on medium-scale and large-scale farms. Compared with small-scale farms, large-scale farms are more affected by arable land fragmentation. To improve land use effciency, land transfer should be encouraged to create the conditions for moderate scale operations. In the process of promoting agricultural scale operation, arable land consolidation should combine with land transfer to reduce arable land fragmentation.

Key words：fragmentation; operation scales; land use effciency; DEA-Tobit model; Wuhan metropolitan area

耕地细碎化是与耕地规模化经营相对应的土地利用格局，是发展中国家农业存在的主要问题之一[1]。由于中国具有丘陵山地多、平原少，以及人口多、耕地少的特点，耕地细碎化成为中国传统农业生产中的一个突出特征。自20世纪70年代末实行家庭承包制以后，耕地细碎化程度进一步提高[2]。虽然有一些学者认为耕地细碎化有利于农户多元化种植，分散农业生产风险，充分利用劳动力，提高农户收入[3]。但越来越多的学者认为耕地细碎化阻碍了农业生产规模效益的提高和农业现代化的进程，导致农业劳动力的浪费、生产成本的增加等问题[4]。随着城镇化进程的不断加快，农业劳动力老弱化的趋势有增无减，耕地细碎化对农业生产的负面影响进一步凸显[5]。因此，如何解决耕地细碎化问题，提高耕地利用效率，对促进我国农业生产和耕地利用的可持续发展具有重要意义[2]。

耕地细碎化对耕地利用效率的影响一直是国内外学者研究的热点，比较一致的观点是：耕地细碎化程度的增加会降低耕地利用技术效率[6-8]。但是，现有文献大都将农户视为一个整体来研究细碎化对耕地利用效率的影响。农户分异是经济社会发展的必然产物，现已成为中国农村经济社会发展进程中出现的普遍现象[8-9]。近年来有学者开始关注不同类型农户耕地利用效率的差异[10-11]，主要通过农户兼业类型来研究农户土地利用行为及其耕地利用效率[10]。但是，目前农户兼业现象很普遍，耕地经营规模对其农业生产目的具有重要作用[9]，且目前从农户经营规模角度研究细碎化对农户耕地利用效率影响的文献较少。在研究方法上，技术效率是近年来衡量生产单位效率状况的常用指标，能够从投入—产出角度准确衡量农户能在何种程度上运用现有技术达到最优产出的能力，本文沿用前人经验[12-13]，采用农业生产技术效率来表征耕地利用效率进行研究；数据包络分析（DEA）是近年来学者评价技术效率的常用方法[13-14]，该方法可以从投入—产出角度综合多项投入和多项产出指标来测度技术效率；Tobit模型适用于分析技术效率的影响因素，并且有助于找出效率改进的方向和途径，该方法最早被学者引用来研究工业用地效率问题，现已被广泛应用于农业生产问题的研究中，如农民分化[8]、农地流转[14]等。

因此，本文选择了武汉城市圈的江夏区、咸安区、通山县为例，采用DEA-Tobit模型来分析耕地细碎化对不同经营规模农户耕地利用效率的影响及其原因，以期找出不同经营规模农户耕地利用效率改进的方向和途径。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

目前有关效率估计及其影响因素研究的方法主要有两种方法：“一步法”和“两步法”，它们各有千秋，学术界对此也存在争议[15-16]。本文在实证过程中对各种方法进行多次尝试，发现当影响因素较多时，采用“两步法”的结果更为稳定。因此，本文采用DEA-Tobit两步法来进行模型估计。第一步通过数据包络分析（DEA）测算研究区域不同经营规模受访农户的耕地利用效率，第二步采用Tobit模型分析耕地细碎化对不同经营规模农户耕地利用效率的影响。

1.1.1 DEA模型 数据包络分析（DEA）可用于评价多个同类型决策单元的投入—产出的相对效率，是避免主观因素、简化计算和避免固定函数形式影响的有效方法。本文将每个农户作为一个生产决策单元，把每个农户的生产前沿面同最佳的生产前沿面进行比较，来测定各个农户耕地利用的相对效率。若某个生产决策单元的效率值为1，则可以认为该单元是有效率的；若效率值介于0到1之间，则该单元是无效率的。较常用的DEA模型包括CRS模型和VRS模型。CRS模型假设规模报酬是不变的，测定的是技术效率（TE），它衡量的是投入转化为产出的效率；VRS模型则没有这个假设，测定的是规模报酬可变条件下的纯技术效率（PTE），它衡量的是在生产领域技术更新速度的快慢和技术推广的有效程度。由于农户的生产并不是最优生产规模，所以根据实际情况选用VRS模型更为合适。技术效率（TE）可以分解为规模效率（SE）与纯技术效率（PTE）的乘积，即TE=SE×PTE。本文采用技术效率（TE）来表征耕地利用效率。

ur≥0(r =1，2，…，s) vi≥0(i =1，2，…，n)式中：xij为第j个农户的第i项投入值；yrj为第j个农户的第r项产出值；ur和vi分别为第r个产出项与第i个投入项的权重，uj表示第j个产出项的权重；s和n分别为产出项与投入项的个数；Ek为第k个农户的效率值。

1.1.2 Tobit模型 Tobit模型适用于分析技术效率的影响因素，并能找出效率改进的方向和途径。其一般表达式为：

式中：E表示农户耕地利用技术效率，由DEA模型计算得来；Xk为解释变量（或称关键变量），即耕地细碎化程度；β1为关键变量的回归系数；Xc为控制变量，βi为控制变量的回归系数；ε为随机误差项。

1.2 变量的选取

1.2.1 DEA模型中投入-产出变量的选取及说明 农业生产投入主要包括土地、资本和劳动力投入三个方面。本文采用受访农户实际播种面积（hm2）作为土地投入的衡量指标；采用受访农户年内在单位播种面积（hm2）上的农业生产支出（元/hm2），包括农药费、化肥费、种子费、农膜费、灌溉水电费、农机租赁费、购买农机的年折旧费等作为资本投入的衡量指标；采用受访农户家庭劳动力在单位播种面积（hm2）上的劳动天数（标准工作日/hm2）作为劳动力投入的衡量指标。由于调查区域的农户大都同时拥有水田和旱地，并且种植的农作物品种不一，所以本文将农户在单位播种面积（hm2）上的农业生产年产值（元/hm2）来表征农业经营产出。

1.2.2 Tobit模型中变量的选取及说明 本文在借鉴已有文献[13,17-18]研究成果的基础上，将下列变量纳入模型中：被解释变量、解释变量（耕地细碎化程度）、控制变量（户主个体特征、农户家庭特征、区域特征），其具体含义如下：

1）被解释变量。Tobit模型的被解释变量为农户耕地利用效率，本文采用技术效率来表征农户耕地利用效率。

2）解释变量。国内外学者主要从两个视角来研究耕地细碎化程度：一是从农户微观视角[17,19-20]；二是从区域中、宏观视角[21-22]。20世纪80年代初，农户就已成为中国广大农村地区最主要的经济活动主体和最基本的决策单元，目前农户仍然是耕地最主要的经营主体，所以从农户微观视角选取指标来衡量耕地细碎化程度更为合理，并基于此分析其对农户耕地利用效率的影响。耕地细碎化程度的衡量主要有单项指标法和综合指数法2种方法。单项指标法即采用单一指标如地块平均面积、地块数来表征耕地细碎化程度，是学者最常用的一种方法[4,8,12]；综合指数法是把单维指标所反映的信息综合起来，最常用的综合指标为S指数、J指数、I指数[20-21]。理论上运用综合指数更好，但是，构建综合指数需要明确农户家庭经营的每个地块的面积、地块间的距离或每块地到家的距离等数据，数据获取难度大，另外，综合指数（例如I指数、J指数）虽然将地块数量、地块间距都纳入到考量之中，但都难以区别究竟是地块数量、地块间距还是地块面积所产生的影响[2]。鉴于此，以及数据的可获得性，本文选择地块平均面积来表征耕地细碎化程度[4,12]。

3）控制变量。第一，户主个体特征。农户是耕地利用的主体，而户主则往往作为家庭劳动力安排和农业生产的决策者，理论上认为，在一定范围内，户主年龄越大，其农业生产经验和技能越高，对耕地利用效率有正向影响；户主的文化水平越高，对新技术、新事物的接受能力越强，对于提高耕地利用效率的正向作用也就越大。因此，本文采用户主年龄、户主受教育程度来表征户主个体特征。

第二，农户家庭特征。一般来讲，家庭劳动力数量越多，农户家庭收入越高，其对耕地的劳动力、资金投入就会越大；在同等投入水平下，耕地质量越高则农户耕地利用效率越高；此外，农户农业收入占总收入的比值越高，农户对耕地的依赖性越强，对耕地投入增加的可能性也就越大，因此，本文采用农户家庭劳动力数、耕地质量、家庭农业收入占比来表征家庭特征。

表1 回归变量及类型Table 1 Regression variables and types

第三，区域特征。从耕地资源的角度来看，地区社会经济发展水平与其区域内耕地生产效率关系密切[8]。由于各个地区之间经济发展水平的差异，城镇近郊与城镇远郊的经济状况不同，相应地农业生产资源的配置也会有所不同，从而其耕地利用情况也会有差异，本文采用社会经济发展程度和样本点到区、县中心的交通距离两个指标来表征区域特征。

1.3 数据来源

武汉城市圈是由武汉、咸宁、黄石、孝感、仙桃、潜江、天门、鄂州、黄州等9个城市组成的区域经济联合体，是湖北省社会经济发展的核心区域，也是我国中部崛起战略和长江经济带发展战略的重要支点，但是受地形条件、产权制度等因素影响，圈域内耕地细碎化普遍存在[23-24]。本文选取位于武汉城市圈的武汉市江夏区、咸宁市咸安区与通山县作为研究区域，武汉市江夏区位于江汉平原向鄂南丘陵山地的过渡地带，最主要地貌类型是岗地；咸宁市咸安区地处幕阜山系和江汉平原的过渡地带，主要地貌类型是丘陵；咸宁市通山县位于鄂东南，主要地貌类型是低山。

课题组采取分层随机抽样方法确定调查样本，即在每个区（县）主要地貌类型区中选取4-6个乡（镇、街道），并根据地形特征、种植结构、与中心镇的远近等因素在每个乡（镇、街道）随机选择2-4个行政村，再在每个行政村随机选取9-10户农户作为受访对象。根据上述方法，课题组于2015年12月对农户进行入户访谈式问卷调查，最终得到3个区县18个乡镇（街道）51个行政村477个样本农户数据。问卷内容涉及农户特征、农业生产情况、农地流转情况、耕地细碎化及其整治情况等。由于一部分耕地转出户仍然保留少部分耕地，他们对农业生产的依赖程度很低，其耕地利用行为不符合“经济人”假设，所以本文剔除耕地转出农户的样本，选取了剩余的387个农户样本进行分析，详见表1。

2 结果与分析

2.1 不同经营规模农户划分

根据本文研究目的，利用农户耕地经营规模的差异来划分农户类型。由于农户经营规模划分至今没有统一的标准，本文借鉴相关文献成果及其划分方法[25-26]，根据样本农户耕地经营规模的统计特征进行分组，农户户均经营规模约为0.447 hm2，经营规模在0.667 hm2以上的农户累计频数位于总体累积分布图的峰值点，并参照当地农户对经营规模的经验，将0.333 hm2及以下的农户视为小规模经营农户，0.333～0.667 hm2的农户视为中等规模经营农户，0.667 hm2及以上的农户视为大规模经营农户。按照上述规则对农户经营规模划分，387个样本中小规模农户有192户，比例为49.61%；中规模农户有136户，比例为35.14%；大规模农户有59户，比例为15.25%。

表2 调查样本的分布情况Table 2 Survey sample distribution

2.2 描述性统计分析

按照上述方法，计算得到三类农户的投入产出和效率值（表3）。从表3中的统计结果可以看出：1）就三类农户而言，耕地利用综合技术效率与耕地细碎化程度呈负相关关系，与耕地经营规模呈正相关关系。小规模农户的细碎化程度最高，户均地块平均面积为0.050 hm2，其综合技术效率最低，为0.360；中规模农户的细碎化程度中等，户均地块平均面积为0.070 hm2，其综合技术效率中等，为0.446；大规模农户的细碎化程度最低，户均地块平均面积为0.093 hm2，其综合技术效率最高，为0.497。2）就小规模农户而言，耕地利用综合技术效率与耕地细碎化程度呈正相关，综合技术效率的变化率为18.18%。3）就大规模农户而言，耕地利用综合技术效率与耕地细碎化程度呈负相关，综合技术效率的变化率为27.31%；其中，细碎化程度最低的样本农户（地块平均面积为0.133 hm2以上）的综合技术效率远远高于其他农户。可以初步看出，相对于小规模农户而言，细碎化对大规模农户的耕地利用综合技术效率的影响较大。4）就中规模农户而言，耕地利用综合技术效率与耕地细碎化程度的关系不是很明显，综合技术效率的变化率只有4.26%，还需要通过后续计量分析来进一步确定其关系。

由表3可以看出，各经营规模农户耕地利用技术效率较低。通过DEA模型的规模报酬可变理论，可以将综合技术效率分解为纯技术效率和规模效率，并制作出下图分析纯技术效率和规模效率对综合技术效率的贡献（图1）。如图所示，代表单个样本农户耕地利用技术效率的散点并不是与45°对角线完全重合，这说明耕地利用综合技术效率受到纯技术效率和规模效率的共同作用。与规模效率相比，农户纯技术效率达到有效状态的较少，纯技术效率值整体小于规模效率值，从图1a中可看出大多数散点位于接近45°对角线的位置，而图1b中大多数散点都集中在散点图的顶端和偏上位置，这说明纯技术效率对综合技术效率的影响及制约能力强于规模效率，又因为纯技术效率整体偏小，说明样本农户耕地利用综合技术效率低下主要是由纯技术效率低造成的。通过对问卷分析发现，387个受访农户中仅有39户参加过农业技术培训，农业技术推广政策实施力度不足。

表3 不同经营规模农户在不同细碎化程度下的效率Table 3 Effciencies of different scale farms in different degrees of fragmentation

图1 纯技术效率、规模效率对综合技术效率的贡献分析Fig. 1 Analysis of the contribution of pure technical effciency and scale effciency to the overall technical effciency

2.3 计量分析

根据图1可知，DEA模型计算所得的耕地利用综合技术效率介于0到1之间，数据是被截断的，不能采用最小二乘法对模型进行分析，否则参数估计结果可能是有偏的和不一致的。因此，本文使用stata13软件，运用基于极大似然估计方法的Tobit模型，分析耕地细碎化对不同经营规模农户耕地利用技术效率的影响。模型回归结果较好，回归结果见表4。

由表4可以看出，从农户整体层面来看，耕地细碎化对农户耕地利用技术效率具有显著负向作用，显著水平为1%，耕地细碎化阻碍了农户耕地利用技术效率的提高，与前人的研究结果一致[17,19]。但是，耕地细碎化对不同类型农户的耕地利用技术效率存在差异。耕地细碎化对小规模农户的耕地利用技术效率存在正向作用，其影响在10%水平上显著。由表3可知，小规模农户的各项投入尤其是劳动力投入明显高于其他农户。可能的原因是，对于小规模农户来说，耕地细碎化有利于发挥传统农业的优势，小规模农户更适合采用精耕细作的方式经营耕地，在缺乏就业机会和要素市场分割的二元市场条件下，农户劳动力机会成本较低，过度投入劳动力对其他要素进行替代，农户确实存在不计自身劳动成本的情况。农户对农业依赖程度在1%水平上显著，小农户越依赖耕地，就越倾向于对有限的土地进行多元化种植，增大投入，使得小农户规模效率较高，但同时小农户地块的平均面积较小且分散，细碎化阻碍了农业新技术和机械化发展，小农户纯技术效率明显低于中、大规模农户。

表4 变量回归结果Table 4 Regression results

对中规模农户的模型回归结果显示，户均地块面积对耕地利用技术效率的影响符号为正，指标显著性判定值为P＞|t|=0.119，接近0.1，在一定程度上说明耕地细碎化对中规模农户的效率提升具有负向作用。

对大规模农户的模型回归显示，与小规模农户恰恰相反，耕地细碎化对大规模农户的耕地利用技术效率存在极显著的负向作用，显著水平为1%，即户均地块面积越大，耕地利用技术效率越高，耕地细碎化阻碍了大规模农户效率的提高。可以确定，我国目前大力推行的农业适度规模经营政策对大规模农户是非常有利的；但根据表3的统计结果，大规模农户的规模效率普遍较高（0.9左右），通过扩大要素投入规模提升耕地利用技术效率十分有限，而纯技术效率虽比其他类型农户高，但仍处于较低水平，还有很大的提升空间。

对于控制变量的回归分析结果中，主要观测到各类型农户对耕地的依赖程度对耕地利用技术效率的提高均具有显著正向作用，对耕地的依赖程度越高，农户的耕地利用技术效率也越高；户主的受教育程度对大规模农户具有显著正向作用；耕地质量对各类型农户耕地利用技术效率的影响为正。就其他变量对效率并没有产生显著影响，这与前人的研究结果略有不同，但这并不是否定前人的成果，其原因主要有二：第一，样本农户和研究区域的选择以及效率评价指标选取的不同造成了一定程度的差异；第二，以往的研究大都将农户当成一个整体来进行分析，而本文将农户按照耕地经营规模进行分类，就上述指标对各类农户耕地利用技术效率的影响进行分析。

3 研究结论

本文利用武汉市江夏区、咸宁市咸安区和通山县的农户问卷调查数据，采用DEA-Tobit模型两阶段法就细碎化对不同经营规模农户耕地利用技术效率的影响展开了研究，得到的结论如下：

1）耕地利用技术效率与农户耕地经营规模呈正相关关系。小规模农户耕地经营面积平均为0.194 hm2，利用效率为0.360；中规模农户耕地经营面积平均为0.492 hm2，利用效率为0.446；大规模农户耕地经营面积平均为1.179 hm2，利用效率为0.497。

2）耕地细碎化对农户耕地利用技术效率具有显著的影响。从农户总体来看，耕地细碎化对农户耕地利用技术效率具有显著的负向作用，但对不同经营规模农户耕地利用技术效率的影响存在显著差异。耕地细碎化对小规模农户的耕地利用技术效率具有正向作用，而对中、大规模农户的耕地利用技术效率具有负向作用；相对于小规模农户而言，细碎化对大规模农户的耕地利用技术效率的影响较大。

4 政策建议与讨论

根据上述研究结论及课题组实地调研情况，特提出如下政策建议：1）在快速城镇化背景下，要提高耕地利用技术效率，就应鼓励耕地流转，为农户规模化经营耕地创造条件。实现农业现代化，离不开规模经营。耕地流转有利于促进土地、资金、技术、劳动力等生产要素的优化配置和组合，提高耕地利用效率，促进耕地规模化经营。2）在大力推进农业规模化经营的过程中，一定要降低细碎化程度，以提高耕地利用技术效率；而降低细碎化的有效途径是将耕地整治和耕地流转有机地结合起来。只有耕地整治与耕地流转相结合，才能使田块规模扩大、田块形状更规则、地块更平整，农业基础设施更完善。但在耕地整治和耕地流转实践中，应尊重农民意愿，维护农民权益。

需要指出的是，本研究还存在一定的局限性。第一，农户耕地利用效率包括全要素生产率、技术效率、成本利润率等多个衡量指标，本文鉴于技术效率能够从投入产出角度准确衡量农户能在何种程度上运用现有技术达到最优产出的能力，只采用技术效率来表征耕地利用效率；第二，地形地貌是影响耕地细碎化和耕地利用效率的重要因素，但本文调查区域内不同地貌类型区的耕地细碎化程度差异不大，岗地地貌样本的耕地平均地块面积为0.068 hm2，低山丘陵样本的耕地平均地块面积为0.061 hm2，所以未将地形地貌变量纳入模型中进行分析；第三，本次调查区域范围仅限于武汉城市圈的个别区县，研究结果还有待今后扩大样本做进一步的验证。

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（责任编辑：王育花）

Impacts of arable land fragmentation on land use effciency: An empirical analysis based on farms of different scales

XU Yu-guang, YANG Gang-qiao, WEN Gao-hui
（College of Public Administration, Huazhong Agricultural University, Wuhan, Hubei 430070, China）

F301.24 文献标识码：A 文章编号：1000-0275（2017）04-0688-08

10.13872/j.1000-0275.2017.0056

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国家自然科学基金项目（71503091）；中央高校基本科研业务费专项资金项目(2662015PY127)。

许玉光（1993-），男，河北邢台人，硕士研究生，主要从事土地利用与管理方面的研究，E-mail：xuyuguang1993@sina.cn；通讯作者：杨钢桥（1966-），男，湖南邵东人，教授，博士生导师，主要从事土地利用与管理方面的研究，E-mail：ygq@mail.hzau.edu.cn。

2016-10-31；接受日期：2017-02-08

Foundation item: National Natural Science Foundation of China(71503091); The Fundamental Research Funds for the Central Universities (2662015PY127).

Corresponding author: YANG Gang-qiao, E-mail: ygq@mail.hzau.edu.cn.

Received 31 October, 2016;Accepted 8 February, 2017