农户究竟想要多大的经营规模？——12省2340个农户的现实需求及其影响因素分析

郑阳阳，罗建利

（1.中国农业大学经济管理学院，北京 100083；2.温州大学商学院，浙江 温州 325035）

1 引言

适度规模化经营是中国农业发展的方向。改革开放40多年来，大量农村劳动力向城市转移，土地的增收和保障功能逐渐减弱。与此同时，政府制定各项制度和政策来推动规模化经营，如《农村土地承包法》、土地确权和农地“三权分置”等。根据农业农村部统计，2017年底中国土地流转面积5.12亿亩，土地流转比率37%。然而，地方政府在“锦标赛”政治治理体系下存在盲目推进规模化经营行为[1]，许多规模化经营者“毁约弃耕”“退耕退租”时有发生。因此，在规模化过程中必须坚持适度经营规模。

那么对于农户来说，多大规模才是适度经营规模？从目前学术研究来看，不同学者基于不同标准、运用不同地区数据得出的结论差异较大[2]。以产出作为标准，倪国华和蔡昉[3]利用国家统计局2004、2005、2007、2009、2012年农村住户调查数据，发现家庭综合农场的最优经营规模区间为131～135亩，“种粮大户”的最优粮食播种面积区间为234～236亩。以收入作为标准，何秀荣[4]指出，收入作为衡量适度经营规模的最重要因素，在适度经营规模中应该使农业经营者的收入与外出务工收入相当。李琴等[5]进一步运用CHARLS 10257户家庭数据，发现东、中、西和东北地区最合适经营规模分别为3.13 hm2、1.53 hm2、0.80 hm2和2.00 hm2。兼顾产量和收入时，李文明等[6]基于1552个水稻种植户的研究发现，最适宜的经营规模为80～120亩。宋戈等[7]基于黑龙江1000份农户数据，发现玉米、水稻和大豆的最合适经营规模分别为60～115亩、15～30亩和30～60亩。罗丹等[8]基于全国3063个种粮户问卷发现，农户粮食生产合适的规模区间为100～200亩。

可以看出，现有研究多是在农户已有经营规模上来测算多大经营面积才能达到产量或收入最大化，而非农户自身真实的适度规模化经营需求，即已有研究多是分析农户“需要”多大的经营规模，但这可能并非农户“想要”的经营规模。从区别上看，农户“需要”多大经营规模是政府或学者以外部观察者的身份，以产量或者收入作为参考标准，来判断农户多大经营规模才能获得最大产出或者收入；而农户“想要”多大规模是指农户综合考虑自身家庭条件和地区资源禀赋等因素，来判断自己“想要”多大经营规模。现实中，农户作为农业直接生产者和参与者，会充分根据自身家庭条件和地区资源禀赋对最合适经营规模做出判断，因此，需要尊重农户意愿，从农户视角来探讨其究竟想要多大的经营规模，进而为政府政策制定提供参考依据。

基于此，本文在以下三个方面对已有研究进行扩展：第一，从农户特征、村庄特征和地区特征三个维度来刻画农户想要的经营规模；第二，从农户需求视角分析农户究竟想要多大的经营规模及其影响因素；第三，分析农户未来是否计划扩大经营规模与计划扩大到多少及其影响因素。

2 数据来源、描述性统计和模型设定

2.1 数据来源

本文数据来源于中国农业大学国家农业农村发展研究院2018年1—2月份寒假返乡调研。问卷包括农户问卷和村级问卷，每个村要求随机抽取10～20户，最终获得2553份农户问卷和159份村级问卷。在数据处理过程中把村级问卷和农户问卷匹配，剔除匹配不一致以及缺失值较多的样本。同时，由于本文主要分析农户想要多大的经营规模，故剔除当前经营面积为零的农户，最终获得2340份农户问卷，涵盖12个省（自治区）、136个县（区）、159个村庄。其中，12个省（自治区）包括东部（山东、江苏、河北）、中部（安徽、江西、河南、湖北）、西部（内蒙古、四川）和东北地区（黑龙江、吉林），全部为中国粮食主产区，具有较好的代表性。

2.2 描述性统计

对于农户究竟想要多大的经营规模，调研中询问农户“您认为最合适的经营规模是多大（亩）”。让农户根据自身家庭条件和地区资源禀赋做出判断。

基于农户特征划分的最合适经营规模，如表1。随着文化程度的提高，农户认为的最合适经营规模不断扩大，但是，大专以上学历农户认为的最合适经营规模小于大专学历农户，可能原因是高学历者更愿意从事非农产业。家庭劳动力越多，农户认为的最合适经营规模越大，这也与钱克明和彭廷军[9]的结论类似，即最合适经营规模与家庭劳动力数量成正相关。接受过培训的农户其认为的最合适经营规模较高。专业大户和家庭农场主认为的最合适经营规模远远大于普通农户，而家庭农场主高于专业大户，说明生产越专业化，其预期最合适经营规模越大。纯种植户略高于种养结合农户，可能原因是对于养殖户来说过大的经营规模不利于管理，而种养植兼休闲农户的预期高达150.271亩，可能原因是兼营休闲农业会需要较大的经营面积。转入户认为的最合适经营规模远高于非转入户。规模越大，农户预期的最合适经营规模也越大。

表1 基于农户特征划分的最合适经营规模的平均值Tab.1 Average of the most suitable operational scale based on farmers’ characteristics

基于村庄特征划分的最合适经营规模，如表2。当村庄经济水平为上等时，农户认为的最合适经营规模最小，而经济水平为中下等时，最合适的经营规模最大，可能原因是当经济水平较好时，农户更多从事非农产业，而当经济水平为中下等时，农户非农就业机会较少，对土地需求较高。平原地区农户预期最合适经营规模为47.023亩，山区为19.276亩。有农地交易平台村庄，农户预期最合适经营规模为84.746亩，远高于村庄没有农地交易平台的农户。城郊村农户预期最合适经营规模小于非城郊村。小康村农户预期最合适经营规模小于非小康村。

基于区域特征划分的最合适经营规模，如表3。东北地区农户预期最合适经营规模达到157.234亩，远高于东中西部，可能原因是东北地区人少地多，且地形和气候条件较为适合规模化经营。进一步从东、中、西部看，中部最高、西部最低，可能原因是中部地区地形比较平坦，经济发展水平低于东部而高于西部，而调研的西部省份囿于地形限制，不能开展大规模经营。这也与范乔希等[10]的研究类似，即地形特征会影响最合适生产规模的确定。分省份来看，黑龙江最高，达272.270亩，其次为吉林，79.330亩，最小为湖北，9.391亩，可能原因是湖北的调研样本主要集中于西部山区，如宜都、恩施、丹江口等，所以农户预期最合适经营规模较小。

2.3 模型设定

2.3.1 OLS估计和Tobit模型

由于农户认为的最合适经营规模为连续变量，故选择OLS估计。同时，由于最合适经营规模中存在0值，OLS估计可能存在偏误，进一步运用Tobit模型做稳健性检验，具体模型设定如下：

式（1）中：yi表示农户认为的最合适经营规模；βi（i=1，2，…，n）为回归系数；x1i～xni（i为样本数，n为变量数）为影响因素，具体包括性别、年龄、文化程度、培训、劳动力数、经营规模、经营类型、经营范围、是否城郊、是否小康村、交易平台、经济水平和地形特征；regioni为地区虚拟变量；δ为地区虚拟变量系数；εi为随机扰动项。其中，劳动力数为“家庭中16～65岁从事农业生产经营活动的劳动力，不包括年满16周岁的在校生”。培训为“您或家人是否接受过农业生产培训”；农地交易平台变量为“本村是否有农地交易平台”，有= 1（如村集体或合作社等流转中介），没有= 0。具体如表4所示。

表2 基于村庄特征划分的最合适经营规模的平均值Tab.2 Average of the most suitable operational scale based on village characteristics

表3 基于区域特征划分的最合适经营规模的平均值Tab.3 Average of the most suitable operational scale based on regional characteristics

表4 变量的描述性统计分析Tab.4 Descriptive statistics

2.3.2 Double-Hurdle模型

扩展性分析中，本文进一步探讨农户未来三年是否计划扩大经营规模以及计划扩大到多少，两个决策行为具有相关性，正好契合CRAGG[11]提出的双栏模型（Double-Hurdle Model）。双栏模型分为两步：第一步，运用二元Logit或Probit模型分析农户未来三年是否计划扩大经营规模；第二步，对计划扩大规模农户，用截断回归模型（Truncated Regression Model）分析其计划扩大到多少及其影响因素。

第一步，农户是否计划扩大规模的Probit模型：

式（2）和式（3）中：ci=1表示农户计划扩大规模，ci=0表示农户不扩大规模；（·）是标准正态累计分布函数（cdf）；zi是影响第i个农户是否计划扩大规模的影响因素，如表4。

第二步，如果ci=1，农户计划扩大到多少的截断回归模型：

式（4）中：ai表示农户计划扩大到多少；（·）是标准正态累计分布函数（cdf）；xi为农户计划扩大到多少的影响因素（同上）。

3 实证结果与分析

3.1 农户想要的最合适经营规模的影响因素分析

在回归之前首先进行多重共线性检验，方差膨胀因子（VIF）为1.66，说明不存在多重共线性。表5为OLS和Tobit模型估计结果，对于每个模型采用递归回归法，即逐一添加控制变量，本部分主要对OLS估计的模型三进行解释。

从农户特征看，性别系数显著为正，说明男性认为的最合适经营规模大于女性；年龄系数显著为负，说明年龄越大，其认为的最合适经营规模越小；培训系数显著为正，说明接受培训农户，其认为的最合适经营规模较大，可能原因是培训能够提高农户的生产技能和管理水平，进而提高其规模化经营需求。劳动力数的系数显著为正，说明家庭劳动力越多，其想要的最合适经营规模越大；经营规模系数显著为正，说明现有经营规模越大，其规模化经营需求越高。专业大户和家庭农场系数显著为正，说明其想要的经营规模比普通农户更大。

从村庄特征看，是否城郊的系数显著为负，说明城郊村农户想要的经营规模小于非城郊村，可能原因是城郊村农户更容易获得非农就业机会，对土地需求较低；是否小康村的系数显著为负，说明小康村农户想要的经营规模小于非小康村；农地交易平台系数显著为正，说明具有农地交易平台的村庄，农户比较容易流转土地，其想要的经营规模较大。经济水平系数显著为正，这与表2中的描述性统计不太一致，可能原因是经济水平对农户想要的经营规模的影响呈现非线性特征，而这里仅刻画了其线性特征，且经济水平为上等的样本较少（95个）。由于农户认为的最合适经营规模存在0值，进一步运用Tobit模型，结果呈现稳健性。

3.2 异质性分析

如表6所示，从是否城郊村看，非城郊村男性想要的经营规模更大。培训和经营规模系数在城郊村和非城郊村都显著为正。非城郊村的劳动力效应更加明显，可能原因是相对于城郊村，非城郊村非农就业机会有限，家庭劳动力越多对土地需求越大。对于非城郊村，种养植兼休闲的系数显著为负，可能原因是非城郊村远离市场，休闲农业的市场需求较小，因此其规模相对较小。对于城郊村，农地交易平台系数显著为负，可能原因是虽然城郊村相对来说有更多农地交易平台，但是，农户缺乏规模化意愿。

从是否有交易平台看，对没有交易平台的村庄，培训和经营规模系数显著为正，小康村农户想要的经营规模较大。对于有交易平台的村庄，城郊村农户想要的经营规模较小。进一步运用Tobit模型进行检验，结果呈现稳健性。

由于是否城郊村、是否有交易平台都是可观察的异质性，而对于不可观测因素的异质性，如地区文化和农户喜好等需要进一步考察。有限混合模型（Finite Mixture Models，FMM）可以灵活有效解决不可观测因素的异质性问题[12]。如表6所示，在两个聚类模型中，年龄和是否小康村系数显著为负，经营规模系数显著为正。在第一个聚类中，文化程度系数显著为正，在第二个聚类中，交易平台和经济水平系数显

著为正。整体上看，有限混合模型结果与上述结论类似，进一步验证了结论的稳健性。

表5 农户想要的最合适经营规模的影响因素分析Tab.5 Analysis of the in fl uencing factors of the most suitable operational scale preferred by farmers

表6 农户想要的最合适经营规模影响因素的异质性分析Tab.6 Heterogeneity analysis of the most suitable factors affecting the operational scale preferred by farmers

3.3 扩展性分析

上述分析了农户认为的最合适经营规模，但是并非所有农户都愿意扩大规模，为探析农户规模化行为，进一步询问农户“未来三年是否计划扩大规模”，“如果是，计划扩大到多少”，具体分析如下。

3.3.1 描述性统计

从农户特征看①限于篇幅，不再详细列出基于农户特征划分的农户计划经营规模，如有需要，可向笔者索取。，随着文化程度的提高，农户计划经营规模不断扩大，其中，大专以上学历农户计划经营规模最大，可能原因是对于愿意从事农业生产的高学历者，其更有经营管理能力和前瞻眼光，愿意经营更大规模土地。劳动力数越少，其计划经营规模越大，可能原因是对于愿意从事农业生产的农户，家庭劳动力并非限制因素。接受培训的农户，其计划经营规模较大。相对于普通农户，专业大户和家庭农场主计划经营规模较大。已转入土地和经营规模越大的农户其计划经营规模越大。

从村庄特征看②限于篇幅，不再详细列出基于村庄特征划分的农户计划经营规模，如有需要，可向笔者索取。，中下等村庄农户计划经营规模最大，而下等村庄农户最小。丘陵地区的农户计划经营规模最大，可能原因是对于愿意从事农业生产的农户，丘陵或平原地形对其没有明显限制，而且丘陵地形可以种植特色经济作物以获得更大收益。有农地交易平台村庄、非城郊村以及小康村农户其计划经营规模较大。

从区域特征看③限于篇幅，不再详细列出基于区域特征划分的农户计划经营规模，如有需要，可向笔者索取。，东北地区农户计划经营规模最大，其次为东部，虽然东部经济较为发达，更多从事非农产业，但调研样本中，东部省份包括江苏、山东和河北，其地形较为平坦，有利于规模化经营。从分省份来看，黑龙江农户计划经营规模最大，而湖北最小。

3.3.2 影响因素分析

从决策方程看（表7），性别系数显著为正，说明男性更愿意扩大经营规模；年龄系数显著为负，说明年龄越大，扩大经营规模的概率越低；培训和劳动力数系数显著为正，说明接受过培训、家庭劳动力数越多的农户更愿意扩大经营规模；相比于普通农户，专业大户和家庭农场主扩大经营规模的概率更高；是否小康村的系数为负，说明小康村农户扩大经营规模的意愿较低。

从截断回归模型看（表7），培训和经营规模系数为正，说明接受过培训和经营规模越大的农户，其计划经营规模越大；相比于普通农户，专业大户和家庭农场主计划经营规模更大；相对于纯种植户，种养植兼休闲农户计划经营规模较小，可能原因是考虑到目前经营规模（平均为142.929亩）和风险因素不愿经营更大规模。是否城郊村系数显著为负，可能原因是城郊区农户更容易获得非农就业机会，不愿经营更大规模；是否小康村系数显著为正，即小康村农户计划经营规模更大，可能原因是小康村农户更有经济基础来扩大规模。

表7 农户是否计划扩大规模以及扩大到多少的影响因素分析Tab.7 Analysis of the factors affecting whether farmers plan to expand and how large to expand

在二元Probit模型中，由于0值较多而1值较少（愿意扩大规模农户的发生比率仅为16.67%），运用Probit模型可能会导致“稀有事件偏差”[13]。为使结果更加稳健，借鉴SHIBAYAMA等[14]的做法，进一步运用补对数模型（Complementary log-log probit，Cloglog）进行回归，同时，运用Tobit模型对全样本进行回归，其结果呈现稳健性。

4 结论与政策启示

4.1 结论

本文基于12省（区）2340份农户问卷尝试回答“农户究竟想要多大经营规模”这一重要问题。主要结论有：从农户特征看，文化程度为大专、家庭劳动力数较多、接受过培训、家庭农场主、种养植兼休闲类型、经营规模较大以及已转入土地的农户其想要的经营规模较高；从村庄特征看，经济水平为中下等、地形特征为平原、村庄有农地交易平台、非城郊区、非小康村的农户其想要的经营规模较高；从区域特征看，东北地区农户想要的经营规模最高。从影响因素来看，培训、经营规模、农地交易平台对农户想要的经营规模具有显著正向影响。扩展性分析表明，对于不同区域、不同村庄和不同类型农户其计划经营规模不同，培训、劳动力数、经营规模都能显著提高农户扩大经营规模意愿和计划经营规模。

4.2 政策启示

根据上述分析，本文得出以下政策启示：（1）各地区应加快制定适合本区域的适度规模化经营指导意见。由于各地区资源禀赋不同，农户的风险承担能力和生产能力也有差异，各地方政府应在对当地农户充分调研和评估的基础上，针对自身情况制定适合本地区的规模化经营指导意见，而且，最合适经营规模要具有一定的弹性。（2）加强农户农业生产培训。应加强对农户生产技能和管理能力的培训，使其成为新型职业农民。同时，培训内容要着重增加对当前农业政策和农业发展形势的解读，提高农户对乡村振兴战略的认知和理解，从而增强对农业发展的信心。（3）构建多层次农地交易平台。农地交易平台可以规范和约束土地流转双方行为，减少信息不对称，降低土地流转成本，为农户扩大经营规模创造有利条件。因此，要建立涵盖村、乡、县、市和省多级农地交易平台，充分满足农户土地流转需求，实现适度规模化经营。（4）加大对转入户的关注度和扶持力度。转入户扩大经营规模意愿更强，更容易转化为新型经营主体。因此，要着重关注当前转入户，有针对性地解决其生产经营过程中面临的问题，如土地流转、资金等，使其向新型经营主体转变。