贫困山区农户茶叶生产技术效率及影响因素研究*

李海鹏，杨海晨

(中南民族大学 公共管理学院，武汉 430074)

“高山云雾出好茶”，秦巴山区、武陵山区、乌蒙山区、滇西边境山区等集中连片贫困山区的生态环境适宜，是中国茶叶主产区和名优茶产区。自20世纪80年代初，实行家庭联产承包责任制后，种植茶叶成为贫困山区农民家庭增收的重要途径。尤其是精准扶贫战略实施以来，茶产业更是成为贫困山区农民奔小康的重要依托产业之一。截至2017年底，中国开展了约2000多个茶产业扶贫项目，投入专项扶贫资金12.6亿元，建立了约500多个村级茶叶扶贫示范点。“以茶扶贫”虽然有效提高了农户收入水平，但是根据中国茶叶流通协会2019年发布的数据计算[1]，截至2018年底，贵州、湖北、湖南等省茶叶单位面积产值仍不足6万元/hm2，而福建、浙江和山东等省均已超过9万元/hm2，其原因在于贫困山区与发达地区的农户茶叶生产存在“技术效率差距”[2]。国内外学者对越南茶区、斯里兰卡中部茶区、孟加拉国茶区、印度阿萨姆茶叶种植园、中国福建茶叶主产区的研究表明，有机茶叶种植农户生产技术效率高于普通农户[3]，与国有企业、私人企业或合作社签订合同的茶叶种植农户生产技术效率高于普通农户[4]。此外，茶树年龄、茶树品种、土地禀赋、农户禀赋、茶叶种植年限等也是影响茶叶生产技术效率的主要因素[5-9]。关于中国贫困山区农户茶叶生产技术效率研究较少，深入分析贫困山区农户茶叶生产技术效率分布及影响因素，并据此制定相关政策措施，有助于带动贫困山区茶农增收致富，促进茶产业高质量发展。因此，拟利用课题组对湖北省382份茶叶种植户调研数据，测算和比较农户茶叶生产技术效率及影响因素，提出促进贫困山区茶产业发展的政策建议。

1 数据与方法

1.1 研究区域概况

湖北省在中国茶叶产区中具有一定代表性，其地貌类型多样，属于亚热带季风气候区。第一，历史悠久。“恩施玉露、伍家台贡茶、英山云雾、武当道茶、采花毛尖”等均为历代贡品，“宜红茶”为中国三大红茶品牌之一，羊楼洞“砖茶”是边销茶驰名商标。第二，种植面积大、产量高。根据中国茶叶流通协会2019年发布的数据显示[1]，截至2018年底，湖北省茶园面积约29.93万hm2，茶叶产量约31.44万t，均位居中国前四位。第三，区域典型性强。湖北省产茶区分布在武陵山区、幕阜山区、秦巴山区和大别山区等集中连片贫困地区，位于中国江南茶区、江北茶区和西南茶区交界之处[10]。第四，品类齐全。截至2018年底，湖北省黑、红、绿三大主要茶类产量均位居中国前三位[1]。

1.2 调研方法

课题组于2018年7月至2018年8月在湖北省产茶区进行入户调研获取茶叶种植数据。调研区域选择恩施市、赤壁市、竹山县和英山县分别代表湖北省武陵山区、幕阜山区、秦巴山区和大别山区等四大茶区。课题组在每个产茶县随机选取4个茶叶专业村，每个村随机选取25户进行入户调研，共获取400户农户2018年茶叶种植数据。调查结束后对问卷进行集中检验，共剔除18份无效问卷，得到382份有效问卷，有效率为95.5%。

1.3 研究方法

1.3.1 随机前沿生产函数

随机前沿分析法具有估计生产前沿面随机、准确把握生产有效程度、对模型估计结果进行假设检验等优势[11]，相较非参数方法更适宜进行微观农户茶叶生产效率测算和影响因素分析。Aigner等[12]最早利用随机前沿生产函数(Stochastic Frontier Approach，SFA)方法测算技术效率，由于早期研究所采用的两阶段估计模型存在无效率项假设不一致问题[13]，因此Battese和Coelli[14]开发出“一步估计”法，具体可表示如下：

Yi=f(Xi，β)exp(vi-ui)

⑴

由于随机前沿生产函数方程包含技术效率因素和随机扰动因素两个不可观测变量，所以不能用最小二乘估计(OLS)法对该回归方程进行估计，而应采取极大似然估计法进行参数估计[15]。随机前沿模型的检验包括两类：一是随机前沿模型的适用性检验，即检验无效率项是否存在；二是生产函数形式检验，即检验生产函数选择的适用性。这两类检验一般采用广义似然比(LR)检验法，LR检验的原假设为H0，备选假设为H1，通过计算广义似然比统计量LR=-2×[lnL(H0)-lnL(H1)]来判断原假设成立与否。

1.3.2 Translog 生产函数设定

运用随机前沿生产函数需要设定投入产出之间的函数关系。由于超越对数生产函数形式灵活，允许投入产出间存在非线性关系[16]，因此设定具体的计量模型为：

⑵

式中Yi表示单位面积茶叶生产产值(元/hm2)。Ki表示农户单位面积资本投入(元/hm2)，包括固定资产投入和现金投入；固定资产投入为茶园建造支出和机器设备支出(采茶机、修剪机、电动喷雾剂)，按10年平均折旧计算；现金投入包括燃料、电、农药、化肥、除草剂等投入费用。Li表示劳动力投入(工日/hm2)，为茶农翻耕、喷药、施肥、修剪、采摘等工作投入。

通过对⑵式进行推导可以得出各投入要素的资本和劳动力产出弹性为：

nki=β1+β3lnKi+β5lnLi

⑶

nLi=β2+β4lnLi+β5lnKi

⑷

1.3.3 无效率函数设定

为解释农户生产技术效率损失的影响因素，设定如下的技术效率损失模型：

mi=δ0+δZi+wi

⑸

式中mi表示第i个生产技术无效率程度；δ0为截距；wi为随机误差项；δ为系数；Zi为影响农户茶叶生产技术效率的因素。

1.4 变量选择

根据国内外学者前期研究[17-20]，选取三类12个变量(表1)。

表1 变量含义与预期影响Table 1 Meaning of variables and expected impact

第一，品种资源因素。⑴海拔。海拔是影响茶叶生产的重要变量[17]，按茶叶生产适宜度，分为低海拔区[200 m，800 m)、中海拔区[800 m，1200 m)和高海拔区[1200 m，2000 m][18]，以中海拔区为参照对象，预期海拔高度对茶叶生产技术效率的影响不明确。⑵茶园年龄。茶园树龄与茶叶产量密切相关[19]，树龄3～5年的茶园为幼年茶园，树龄5年以上为成年茶园。幼年茶园产量很低，成年茶园生长旺盛，茶叶产量和质量较高。预期拥有成年茶园的农户茶叶生产技术效率较高。⑶是否为有性系品种。茶树品种按其繁育方式可分为有性系品种和无性系品种，预期选择无性繁育品种的农户茶叶生产技术效率较高[20]。

第二，生产特征因素。⑴是否加入茶叶合作社。农户茶叶经营方式有“农户+合作社+公司”和“农户+公司”两种，预期农户加入茶叶合作社生产技术效率更高。⑵种植面积。以农户茶叶种植面积表示，种植面积对茶叶生产技术效率的影响不明确。⑶土地细碎化程度。以农户茶叶种植地块数表示，预期茶园土地细碎化程度高将降低生产技术效率。

第三，农户家庭禀赋因素。⑴户主个体特征因素。包括户主年龄、户主受教育程度、户主是否受过植茶培训，预期户主受教育程度高，户主受过茶叶种植技能培训，则农户茶叶生产技术效率更高。户主年龄变量对茶叶生产技术效率的影响不能确定。⑵农户家庭特征因素。包括农户家庭规模、人均可支配收入、家庭非茶收入比例。预期家庭收入水平高、农户家庭规模大，农户茶叶生产技术效率更高。

1.5 数据处理方法

使用Frontier 4.1对样本农户随机前沿生产函数进行估计。首先，对投入产出数据进行对数化处理，然后利用软件进行“一步法”估计得到变量系数估计值、t统计值，根据t统计值对变量系数估计值进行显著性检验。最后，为确保函数形式的正确性，采用广义似然比检验法进行统计检验。

2 结果与分析

表2 各变量描述性统计Table 2 Descriptive statistics of variables

样本地区农户茶叶生产的基本特点(表2)：第一，茶叶单位面积收益较高，样本户茶叶产值达14.04万元/hm2，高于样本地区其他农作物的收益，高于湖北省茶叶平均单位面积产值。第二，样本户中40%农户茶园分布在低海拔区(Z1a)，25%农户茶园分布在高海拔区(Z1c)。第三，样本户主年龄(Z7)平均约为59岁，平均受教育年限约7年，茶农人力资本水平普遍较低；第四，样本户中20%的农户加入合作社，32%的农户种植有性系茶叶品种，64%农户茶园树龄达到5年以上；第五，样本户平均种植面积(Z5)为0.29 hm2，最大种植面积为0.67 hm2，最小为0.03 hm2。模型的大部分参数估计值都通过显著性检验，总体拟合结果较好，具有较强的解释力(表3)。随机前沿模型适用性检验和生产函数形式似然比检验的统计量LR分别为808.284 4和78.505 4，均大于1%显著性水平下的混合卡方分布临界值10.501 0，说明采用Translog-SFA模型分析是合理的。

2.1 农户茶叶生产要素投入存在冗余

根据⑶计算得到样本户平均资本产出弹性为-0.01，说明贫困山区茶农资本投入已达到饱和状态。根据对样本地区的调研情况看，茶产业作为贫困山区的主导产业，地方政府对农户茶叶种植给予了大量资金扶持，一定程度上促进了茶产业发展，但是对农户进行资金补贴会导致化肥、除草剂等投入冗余，相反茶产业的短板在于茶叶基地标准低和合作社服务水平低。

表3 随机前沿生产函数参数估计结果Table 3 Estimation results of stochastic frontier production function parameters

说明：*、** 和***分别表示在10%、5%和1%水平上显著。

根据⑷计算得到样本户平均劳动力产出弹性为-0.19，说明茶叶生产过程中存在剩余劳动力投入。从样本区域看，茶叶生产对劳动力需求集中于春季茶叶采摘期间，其他时间仅需一定的人工进行茶叶管护。对茶叶种植规模较大的农户，当务工效益较高时，家庭主要劳动力外出务工，茶园管护人工投入较少，造成茶园荒废。而当务工效益较低时，家庭主要劳动力选择在家生产，又出现茶叶管护人工投入剩余。

2.2 不同类型农户技术效率差异明显

根据上述模型计算发现样本农户平均技术效率值为0.70，技术效率分布密度呈现双峰特征(表4)，在[0.2，0.4)和[0.8，1.0]区间分布密度较大，农户技术效率水平存在较大改进空间。根据样本农户茶叶种植面积三分位点，将农户划分为小规模组(Z5a)、中规模组(Z5b)、大规模组(Z5c)。根据农户家庭年人均可支配收入水平是否达到调查地区平均水平(根据2018年各县市国民经济和社会发展统计公报计算，2018年恩施市、赤壁市、竹山县和英山县农村人均可支配收入平均值为1.245万元)，将农户划分为低收入组(Z11a)和高收入组(Z11b)。按照农户生产特征分类比较技术效率差异，发现贫困山区高海拔茶园组、成年茶园组、小规模组、低收入组在[0.8，1.0]区间技术效率分布密度更高，说明茶叶生产技术效率更高。

2.3 品种资源因素对农户茶叶生产技术效率具有显著影响

调查研究结果表明，在品种资源因素方面，茶园位于中海拔茶区(Z1b)、高海拔茶区、茶园为成年茶园(Z2a)对农户茶叶生产技术效率具有极显著正向影响；茶树是否为有性系品种(Z3)对农户茶叶生产技术效率具有一定程度负向影响(表5)。

表4 农户技术效率分布情况Table 4 Distribution of technical efficiency of farmers with different production characteristics

2.3.1 茶园海拔高度对农户茶叶生产技术效率具有极显著正向影响

茶园海拔高度(Z1)对农户茶叶技术效率具有极显著的正向影响，低海拔区农户茶叶生产技术效率显著低于中海拔区农户，但高海拔区农户与中海拔区农户茶叶生产技术效率没有显著差异。原因可能是：高海拔地带气候寒凉，茶树生长变缓。同时，高山水气丰沛、日照散射光比例较高使得茶叶品质醇厚且价格更高。随着消费者收入水平提高以及对优质茶叶的需求增加，导致中高海拔地区茶叶生产技术效率不断提升。

表5 技术效率损失模型参数估计结果Table 5 Technical efficiency loss model parameter estimation result

说明：*、** 和***分别表示在10%、5%和1%水平上显著(一定程度、显著和极显著)。

2.3.2 成年茶园对农户茶叶生产技术效率具有极显著正向影响

成年茶园可以极显著的提高农户茶叶生产技术效率，符合预期估计。原因可能是：茶树种植周期较长，低树龄期收益较低。因此，政府应对拥有幼年茶园的茶农给予扶持，使其顺利渡过低收益期。

2.3.3 是否为有性系品种对农户茶叶生产技术效率具有一定程度负向影响

茶树为有性系品种(Z3a)一定程度上降低农户茶叶生产技术效率，符合预期估计。原因可能是：无性繁殖的茶树能保持良种特性，具有长势齐、产量高、品质优的特点。调查区域无性系良种茶园所占比例仅为68%，低于福建省(92%)和浙江省(96%)。因此，加快无性系良种茶园建设有利于缩小贫困山区与发达地区农户茶叶生产技术效率差距。

2.4 生产特征因素对农户茶叶生产技术效率具有显著影响

调查研究结果表明，在生产特征因素方面，茶农是否加入茶叶合作社(Z4)对农户茶叶生产技术效率具有显著正向影响；种植面积(Z5)对农户茶叶生产技术效率具有极显著负向影响；土地细碎化程度(Z6)对农户茶叶生产技术效率无显著影响。

2.4.1 是否加入茶叶生产合作社对农户茶叶生产技术效率具有显著正向影响

茶农加入茶叶生产合作社(Z4a)可以显著提升农户茶叶生产技术效率，符合预期估计。但这一结果与已有学者的研究结果有差异[9]，原因可能是：贫困山区农户加入合作社会在茶叶生产、加工、销售等环节获得技术指导与扶持，使得茶叶生产技术效率提升。浙江省茶叶产业发展水平较高，茶农专业性、技术性更强，即使依靠茶农个体，也可进行茶叶的高效生产，因此浙江省茶农加入合作社对茶叶生产技术效率的影响不显著。

2.4.2 种植面积对农户茶叶生产技术效率具有极显著负向影响

种植面积对农户茶叶技术效率具有极显著的负向影响，这一结果与学者的研究结果[4]一致，而与另位学者的研究结果不同[8]，原因可能是：福建省位于中国东部沿海地区，该区域劳动力密集、资金充裕，增加规模优化投入产出有助于提高茶叶生产技术效率。但是越南和湖北省茶农收入较低，茶叶种植规模增大可能导致投入不足或茶叶质量下降，导致茶叶生产技术效率降低。

2.5 家庭禀赋因素对农户茶叶生产技术效率具有显著影响

调查研究结果表明，在家庭禀赋因素方面，户主年龄(Z7)对农户茶叶生产技术效率有显著负向影响；户主受教育程度(Z8)、户主是否接受过植茶培训(Z9)、家庭规模(Z10)、人均可支配收入(Z11)对农户茶叶生产技术效率有极显著正向影响；非茶收入比例(Z12)对农户茶叶生产技术效率有极显著负向影响。

2.5.1 家庭禀赋因素对农户茶叶生产技术效率具有显著影响

户主年龄对农户茶叶技术效率具有显著的负向影响，这一结果与已有学者的研究结果有差异[8]。原因可能是：福建省安溪县主产名优茶，对茶农经验要求较高，因此茶农年龄越大，技术水平越高，而湖北省贫困山区主产大宗茶，并且调研区域户主年龄主要分布区间为39～76岁，平均年龄59岁，在户主老龄化较为严重的情况下，年龄增长会降低茶农生产经营能力。

2.5.2 户主受教育程度对农户茶叶生产技术效率具有极显著正向影响

户主受教育程度对农户茶叶技术效率具有极显著的正向影响，符合预期估计。这一结果与已有学者的研究结果有差异[8]。原因可能是：相较于福建省等较发达地区，贫困山区人力资本积累普遍较弱，提高农户受教育水平更能帮助农户做出有利于茶叶生产经营的决策，从而显著提升茶叶生产技术效率。

2.5.3 户主是否接受过植茶培训对农户茶叶生产技术效率具有极显著正向影响

户主接受过植茶培训(Z9a)极显著提升农户茶叶生产技术效率，符合预期估计。原因可能是：植茶培训可增强茶农在茶园建设管理、茶叶栽培加工、茶叶市场销售等方面能力，提高技术效率。

2.5.4 家庭规模对农户茶叶生产技术效率具有极显著正向影响

家庭规模对农户茶叶生产技术效率具有极显著的正向影响，符合预期估计。原因可能是：家庭规模越大，家庭中可配置到农业生产中的劳动力越多，生产效率越能得到提高。

2.5.5 人均可支配收入对农户茶叶生产技术效率具有极显著正向影响

人均可支配收入对农户茶叶生产技术效率具有极显著的正向影响，符合预期估计。原因可能是：家庭人均可支配收入较高的农户，灵活调配茶园建设与茶叶生产所需资源，这提升茶叶生产技术效率。

2.5.6 非茶收入比例对农户茶叶生产技术效率具有极显著负向影响

非茶收入比例对农户茶叶技术效率具有极显著的负向影响，符合预期估计。原因可能是：样本农户非茶收入大多来自于务工收入，务工时间长必然疏于茶园管护，导致茶叶质量下降。

3 结论与建议

3.1 结论

调研地区农户茶叶种植人力资本水平普遍偏低，农户茶叶生产技术效率两极分化现象严重，存在较大改进空间，不同生产特征农户技术效率差异明显。调研地区农户茶叶种植投入要素产出弹性均为负数，资本投入与劳动力投入存在剩余。调研地区茶园海拔、茶园年龄、茶农是否加入合作社、茶农是否受过植茶培训、家庭规模、家庭人均可支配收入等因素对农户茶叶技术效率有显著正向影响，是否种植有性系品种、茶叶种植面积、户主年龄、非茶收入比例等因素有显著负向影响。

3.2 建议

3.2.1 紧抓乡村振兴战略机遇，推动贫困山区茶产业高质量发展

政府应对贫困山区进行低效茶园改造、幼年茶园培育的农户给予扶持，优先对茶叶专业村给予各种项目扶持，不断壮大集体资产，探索构建茶农、茶村和茶企紧密型联结机制。政府应加快编制《茶叶主产区乡村振兴规划》，针对贫困山区茶产业发展阻滞因素制定破解措施，以茶区产业、人才、文化、生态和组织振兴，推动茶产业高质量发展，带动贫困茶农增收致富。

3.2.2 建立“三项补贴”，改善茶园基础设施条件

政府应加快建立“三项补贴”：第一，建立有机茶生产补贴制度，促进农户使用有机复合肥和生物农药，减少农药、化肥的冗余投入。第二，建立示范茶园补贴制度，按照统一规划、系统改造、全面提升的要求，减少有性系茶叶品种种植，建设适宜无性系茶叶品种机械化生产的高标准茶园。第三，建立茶叶种植机械补贴制度，鼓励农户在生产中使用茶叶修剪机、采摘机和水肥一体化设备等。

3.2.3 优化茶叶种植布局，提高合作社服务水平

政府应加快优化布局，减少低海拔茶园面积，扩大高海拔茶叶生产规模，实现“低茶高移”。政府应加强引导茶农适度规模经营，鼓励农户加入茶叶合作社，由合作社提供生产经营服务。政府应加大对茶叶合作社的支持力度，建立省级茶叶种植合作示范社。

3.2.4 建立茶产业发展基金，积极培育职业茶农

政府应建立茶产业发展基金，对茶农进行专项贴息贷款，加大对茶农生产经营能力培训，制定茶叶发展专项计划，推动茶叶产区一二三产业融合，建设茶叶全产业链，实现茶农“种植—加工—旅游”三项收入，促使茶农由兼业化向专业化发展。