农业生产和农户经营的适度规模区间：目标差异及形成机制

曾令果 王钊

摘 要：农业生产的宏观目标是产量的提高，而农户进行农业经营的微观目标是收入的增加，二者目标既有相关性又有不同的内涵，基于此，文章考察了农业生产和农户经营的适度规模区间及形成机制。以重庆柑橘产业为例，利用275份有效调查问卷，采用数据包络分析法对柑橘种植的多个规模区间进行生产效率分析，结果显示：柑橘种植存在多个有效决策区间，即这些有效区间的投入产出处于均衡状态;运用超效率测算发现，由于农业生产和农户经营的目标差异，二者关于适度规模的区间也具有明显差异性;从产业管理者关心产量的角度考虑，柑橘生产的适度规模经营区间为10～1133公顷;从农户关心收入的角度考虑，柑橘经营的适度规模区间为133～187公顷。

关键词：农业生产;农户经营;适度规模;区间;柑橘

中图分类号：F3047文献标志码：A文章编号：1674-8131（2019）02-0064-09

一、引言

中国农村农业发展面临着矛盾转变，寻求高质量的发展已经迫在眉睫。在坚持“家庭联产承包责任制”不变的前提下，如何提高农业生产者的技术水平和专业素质、寻找更合适的农业生产经营方式？党的十九大报告给出了指导方向：“发展多种形式适度规模经营，培育新型农业经营主体，健全农业社会化服务体系，实现小农户和现代农业发展有机衔接。”而适度规模不能简单地用一个统一的标准来进行界定，它受到多种具体因素的影响而具有极大的差异。不仅产业、地区的不同会造成适度规模的不等，农业生产和农户经营的目标也会对适度规模的区间产生重要影响。重视地区产业发展的产业管理者与农户关注的农业生产经营行为既具有统一性，也具有差异性，收入提升是家庭农场经营者和政府管理者共同追求的目标。战略层面的产业管理者更注重立足于产业发展规划和其他政策目标，更加强调农业生产的产出规模，只有农业生产的产出规模上来了，才能打造一个地区的特色产业，产业化的经验则可以带动上下游的相关产业发展，激活地区经济活力，从而实现更大范围内的经济增长，同时产量的提高也是粮食安全和社会稳定的保障条件。但是，作为农业生产主体的农户更加关心的是经济效益也即货币收入，如果不能卖个好价钱，单纯的产量提高对农户来说意义不大。那么农业生产宏观目标与农户经营微观目标的相关性及不同内涵是否会导致农业生产和农户经营适度规模的差异性，这是本文研究的核心问题。

二、文献研究

土地适度规模生产经营追求的直接目标是什么？是农作物产量的提高，还是农民收入的增长，抑或两者兼有？而对农地规模经营效果的评价在很大程度上要取决于评价目标和标准的选择。长期以来粮食生产的比较效益低下，粮食增产与农民增收目标未必一致[1]。杨刚桥等认为扩大耕地经营规模对提高农户农业生产利润是非常有效的[2]。耿明斋等认为适度规模的家庭经营是由农业生产特点决定的[3]，蒋和平在大量调研的基础上概括出几种典型的农业适度规模经营实现路径[4]。关于适度规模的计量研究方面，李文明等认为水稻规模经营在不同目标导向下存在差异化的适宜标准，水稻生产在统计上并不存在显著的规模报酬递增或递减现象[5]，梁山认为收入是符合我国国情的适度规模经营的尺度[6]，钱贵霞等根据贝克尔家庭生产函数，推导出农户农业规模经营决策计量经济模型，通过模型测量出各省的劳动、资本和土地产出弹性，从而计算出各省农户的最优土地规模[7]，贺书霞综合考虑了当地劳动力转移情况、土地流转以及同外出务工人员相比的收入情况[8]，王嫚嫚等分别从产出水平、产出利润以及生产成本三个方面研究了水稻的适度规模经营问题[9]，胡宜挺从技术效率和职工收入角度分别测算了棉花、春麦、冬麦、甜菜的适度经营规模[10]。

可以看出，学者们关注的重点是适度规模经营的合理性，在计量研究方面也多着眼于产业区别、区域性差别等方面，对农业生产和农户经营的目标差异带来的影响则很少研究，大多将生产和经营作为统一的模糊目标来进行研究。本文认为农业生产的目标是宏观性农作物产量的提高，而农户经营的目标则是微观方面经济效益的提高即货币收入的增加，两者既有统一性，同时也存在较大的差异性，这种差异性是否会对农业适度规模的区间产生重要的影响，影响的形成机制是什么？这为本文研究提供了很好的切入点，也为相关政策创新提供新的视角和理论支撑。

三、模型构建及数据描述

1.模型构建的思路

在微观经济生产理论中，通常使用生产函数描述一个组织的投入和产出组合，使用这样的生产函数能够计算出在任意给定的输入组合所能实现的最大产出水平，也即构建生产技术前沿[11]。Charnes等学者在Farrell的研究成果基础上，开创性的应用线性规划的方法来解决“测量决策单元的效率”问题，提出了数据包络分析（DEA）方法[12]。数据包络分析方法基于边际报酬和线性规划理论，对样本数据的生产前沿面，将各个决策单元的投入和产出数据投影到空间坐标上，进而求解出确定最大生产区间下最小投入或者一定投入下的最大产出问题，如果所评价的决策单元落到在区间上，则认为该决策单元的效率是相对有效的，效率值为1;否则就是相对无效的，无效的效率值定义为小于1，通过比较决策单元效率偏离前沿面的程度来评价各个决策单元之间的相对效率。

2.指标变量的选取

数据包络分析模型中核心变量是投入和产出两个方面，因此必须选择能够反应柑橘种植的投入要素和产出效果的指标，从统计数据的可得性来看，反应投入要素多少的通常表现为货币化的统计量，也即生产成本，而产出主要表现为产品数量或者是产品的市场价值。

综合权衡，构建出柑橘种植的经营效率评估模型的投入和产值指标（表1），投入指标为：土地投入、劳动力投入、化肥投入、农药投入、设备折旧及材料投入这五个指标。为了比较分析生产和经营的适度规模的差异性，产出指标选取柑橘产量和销售收入两个指标。由于柑橘种植的土地来源多样化，土地的租金难以通过相对统一的口径测算，因此土地投入用柑橘的种植面积大小衡量;考虑到统计和计算的便利性，劳动力投入采用天数衡量;化肥投入、农药投入、设备折旧及材料投入均采用货币量化指标;柑橘产量指标有农户种植的所有类别的柑橘产量合计所得;在调研中发现，不同品种和品质的柑橘收购价差异较大，质优的柑橘收购价格比普通质量的柑橘收购价格普遍高出30%-80%，因此柑橘銷售收入与柑橘产量的比值可以反映柑橘产出的质量水平和技术水平。

3.数据来源及概况

柑橘是全世界主要的经济作物之一， 联合国粮食及农业组织（FAO）数据显示，2014年，中国柑橘种植面积达到2404万公顷，总产量3546930万千克，均居世界第一。2015年重庆柑橘种植面积达1982千公顷，占全市果园面积的602%，近十年年均增长率550%，总产量224950万千克[13]。然而，中国与柑橘生产与贸易强国还存在巨大的差距[14]，重庆柑橘产业更是处于全国柑橘主产区的末尾，柑橘生产细碎化和规模不经济现象并存，生产效率低下，亟待发展适度规模生产经营实现柑橘产业效益的提升。

在投入指标变量之外，还有诸多因素如农资价格、气候、地理位置、劳动力成本等也会对产出变量造成一定影响，为降低这些因素的影响，课题组选取了重庆市部分柑橘主产区——江津、忠县、万州、巫山、奉节五个区县，这些地方位置相近，气候条件相似，农资、劳动力还有地理地形差异性很小，保证了研究的客观性与可信度。2016年3月1日至2016年5月30日，在当地农技推广部门的联络和帮助下，采用问卷调查和访谈结合的形式，对柑橘种植农户进行了调研和访谈，以家庭为单位，共计发放调查问卷300份，问卷主要涉及柑橘种植户的家庭基本情况、柑橘种植的投入情况、柑橘的产出情况、柑橘销售情况等内容。关于投入和产出的数据调查年份为2015年，关于状态变量的调查为问卷调查开展的当期属性（例如年龄、家庭人口等指标）。经整理共计收回有效问卷275份，有效回收率为9166%，其中产生的无效问卷主要原因是部分调研对象对调查的关键信息和数据没有有效填写或者缺失。

样本中柑橘种植户主为男性的比例为943%，女性比例为57%;样本中户主平均年龄为528岁，40岁以下的户主只占样本的85%，40岁-60岁之间占样本的比重为70%，60岁以上的户主占样本总量的225%，;户主的教育程度分布上看，具有小学文化水平的比例为279%，具有初中文化水平的比例为452%，具有高中教育水平的有254%，具有大专及以上教育水平的只有14%;调查对象的家庭人口规模均值为4人，其中5人及以下的比重为784%，5人以上的216%。由此可以看出，柑橘种植户的户主主要以男性为主，受教育程度总体水平不高，年龄均值超过50岁，这与我国农村的现实是相符的（见表2）。

4变量的描述统计

样本农户的柑橘平均种植面积为2052公顷，但是标准差较大，从统计的分布频率来看，033公顷以下的样本比重为3963%，1公顷以下的样本占据724%，533公顷以下的样本比重为898%，说明不同农户柑橘种植面积差距较大，现实中农户的多种种植规模并存。农户拥有的平均果园块数为377块，平均每块果园的面积为014公顷，说明样本农户种植柑橘具有一定的规模性（表3）。

样本户平均投入的劳动力数量为246人，年用工天数为406天，劳动力主要来源于家庭内部的劳动力。化肥成为农户柑橘种植投入的重要生产要素，存在没有购买化肥的农户，也存在投入175万元购买化肥的农户，说明化肥投入存在较大差距;农药投入的均值和中值存在较大差距，这说明种植户对于农药的使用也存在较大差距。

四、模型运行结果

1数据处理与决策单元选定

由样本初步分析可以看出，样本在投入规模和产出规模方面都存在较大差距，为了分析柑橘种植的规模效益，以及在不同规模下柑橘生产的效率问题，需要对样本数据进行分类。利用SPSS软件中K均值聚类分析模块，以样本中柑橘种植面积数据作为分类变量数据，经过5次迭代，得到18个聚类中心，如表4所示。

参照聚类分析的结果，依据样本农户的柑橘种植面积大小，将其划分为18个规模种植规模区间，分别构成18个生产决策单元。聚类分组情况如表5所示。

根据上表对规模区间的划分，将样本数据重新进行处理，计算出每个区间各个投入和产出指标的均值，作为该区间投入和产出的代表值。计算整理后的结果详见表6。

农业生产的目标是农作物产量的提高，而农户经营的目标则是经济效益的提高，本文探讨的是农业生产和农户经营的适度规模是否具有差异性，因此需要分別考虑农业生产的效率问题和农户经营的效率问题，即分别采用柑橘产量和销售收入作为产出变量来测算决策单元的效率。

2农业生产的效率测度——柑橘产量为产出指标

利用表6中设置的5个投入指标，选择产业管理部门关注的柑橘产量作为评价系统的产出指标进行柑橘生产的效率测度。利用数据包络经典分析软件DEAP21对整理后的数据进行编程运算，选择投入主导型的规模报酬可变模型，分步计算出技术效率、规模效率以及综合效率，并从长期生产函数的视角出发，判断每一个决策单位（生产规模区间）的规模报酬处于递增、递减或不变阶段。由表7计算结果可以看出，存在七个有效决策单元，主要分布在四个区段，（0，02]区间，（08，133]、133，187]区段，（453，533]区段，以及（10，1133]、（1133，1267]、（1267，14]区段。

由上述分析可以看出，利用DEAP21对样本数据进行计算处理后，发现存在多个技术有效区间，其综合效率、技术效率和规模效率均为1，无法从定量的视角对这些有效的区间进行排序和比较，因此需要考虑利用超效率计算模型对样本数据开展进一步的处理计算，数据包络分析软件EMS13能够方便的处理超效率的计算问题，将样本数据导入EMS13，计算结果详见表8所示。七个技术有效的决策单元中，超效率计算指标得分最高的是0～02（公顷）规模区间，其次是10～1133（公顷）规模区间，紧跟其后的区间是08～133（公顷）规模区间。显然排序第一位的0～0.2公顷不会作为产业管理者支持的适度规模区间，尽管该区间从纯粹技术有效性来说属于最优生产规模区间，但是显然违背了产业管理者引导产业规模生产发展的目标，产业管理者会更加倾向选择10～1133（公顷）作为柑橘生产的适度规模区间。