基于SFA的家庭农场技术效率测度与影响因素分析

吴 方

(武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉430072)

近年来家庭农场异军突起，支持家庭农场的发展也成为我国促进农业生产和发展现代农业的重要措施之一。不同于传统兼业小农户，家庭农场虽然也是以家庭成员经营为主，但更强调商业化经营，追求利润最大化。家庭农场的盈利能力有赖于其较高的经营技术效率。有研究表明我国家庭农场的平均生产技术效率高于传统小农户[1]，但整体水平偏低，仍存在较大的提升空间[2]。

那么，在不同农业要素配置方式下家庭农场的经营技术效率有多大差异，然后决定其效率差异的因素又是什么？为此，本文选取湖北武汉和安徽郎溪603户家庭农场调查数据，试图测度家庭农场技术效率，并探讨农业要素配置方式与农场技术效率的关联性。首先，武汉模式和郎溪模式是国内五大家庭农场发展模式(1)在我国已形成了吉林延边、上海松江、浙江宁波、湖北武汉和安徽郎溪五种典型的家庭农场发展模式。中的两个，在全国具有很强的代表性。其次，在武汉和郎溪603户家庭农场的调查数据中，提供了比较丰富的、贴切适度规模经营主体的经营特征信息，比如农场主是否参加过新型职业农民的培训、是否制定了生产技术标准、是否注册了商标品牌、是否建有稳定的农产品销售渠道等，将这些变量纳入技术效率影响因素模型分析，可以使本文从农场综合管理的视角提出提高家庭农场经营效率的有效措施。本文还将土地流转参与和劳动力非农就业参与行为同时纳入分析框架，并且处理技术效率影响因素中的内生性问题，这是当前在研究传统农户或家庭农场技术效率及其影响因素问题时较少考虑的。

一、理论分析

1.农业生产要素配置的表征方式

鉴于家庭资本和金融等要素匮乏以及土地和家庭劳动力的能动性，国内外学者主要分析了基于农地和劳动力的农业要素配置。例如，王春超从农户的土地资源和劳动力资源的市场参与方面分析了影响农民收入增长缓慢的原因[3]；罗明忠等从劳动力与土地要素两方面分析了农业生产要素对农机户参与农机服务供给的影响[4]。还有Mullan等、仇童伟、李宁等、林文声等或将农地和劳动力的配置看作是农地产权实施的结果，或将其看作是农地产权影响农业绩效的中间环节加以考察[5-8]。农业要素配置包括土地要素的流转、劳动力要素的转移、农地经营规模、农业劳动力人数或比例等。例如，李宁等以农地和农业劳动力规模表征农业要素配置状况[7]；仇童伟利用农户农地流转行为和农业劳动力比例来描述要素配置行为[6]。本文借鉴已有研究的做法，以农地和家庭劳动力的配置行为来表征农业要素配置状况(2)至于以农地经营规模、劳动力投入规模、资本投入规模等存量指标为代表的农业要素配置，本文将其作为要素投入变量纳入随机前沿生产函数模型估计。。具体而言，本文将土地要素按照是否参与土地流转分成“土地转入户”和“无土地转入户”(3)土地流转行为应该包括土地转入和土地转出两种情形，但统计发现，样本家庭农场中参与土地转出的户数仅有8户，占比1.3%，所以本文只探讨家庭农场土地流转中的土地转入情形。；将劳动力要素按照是否取得非农就业收入分成“非农就业户”和“无非农就业户”。在此基础上，考察土地和劳动力的配置状况及其对家庭农场经营技术效率的影响。

2.土地流转配置与农业技术效率

在我国，推动土地流转的目的就是优化农村土地资源配置，以期提高农业生产技术效率。具体而言，土地流转使得土地经营规模扩大并通过以下途径影响农业技术效率提高。一是提高资源配置效率。农地流转促使农地资源从农业经营效率较低、想退出农业生产活动以及希望获取农地流转租金的农地承包户手中流向农业经营效率更高的承租者手中，从而优化农地资源配置[8]。二是实现规模经济效应。较小的地块阻碍了农户投资农业机械和农田基础设施。如果能够把小农户经营的小块土地通过流转集中起来，实现地块连片经营，就能够克服土地细碎化，为农业机械操作创造了有利条件。三是激发农业生产投资。土地经营规模太小，经营者获得的收入水平太低，没有能力对农业机械和基础设施进行投资。扩大经营规模能够增加经营者收入，从而能够在维持最基本生活水平和最低生产投入之外，还有剩余来购买机械和建设基础设施，发展农业生产。

3.家庭劳动力配置与农业技术效率

以刘易斯、费景汉、拉尼斯为代表的二元结构理论者认为，由于发展中国家存在农业边际生产率为零的剩余劳动力，因此劳动力的非农转移不会对农业生产产生任何影响。但也有很多研究认为，由于转移到非农产业就业的农业劳动力往往具有较高的人力资本，其原来所从事的农业生产工作难以由留守的家庭劳动力或雇佣农业劳动力完全替代，从而会对农户农业生产造成负面影响[9]。不仅如此，随着家庭农业收入比重的降低，农业的重要性降低，农民对农业劳动力的投入逐渐减少，农业产出也会随之减少。不过，也有一些研究指出，外出务工增加农户家庭收入，使其有能力种植经济作物以替代粮食作物，即通过改变农业生产结构来提高农户农业生产效率。综合以上，农户非农就业活动可能造成农业生产人力资本的流失，但非农业收入的增加解除了农户生产成本投入的约束，有利于农户增加生产投资，因此，非农业活动对农户农业生产同时具有“劳动力损失效应”和“收入效应”，且两种效应对农业生产效率有着相反的作用[10]。“农业要素配置与农业技术效率”理论框架,见图1。

二、模型设定、数据来源与变量选择

1.模型设定

(1)随机前沿生产函数模型。本文采用Aigner、Lovell and Schmidt和Meeusen and Van den Broeck

图1 “农业要素配置与农业技术效率”理论框架

等人同时于1977年提出的随机前沿生产函数方法(SFA)测度样本农场经营技术效率。相较于DEA方法，SFA方法考虑到了随机因素对于产出的影响，因而其估计结果更为准确。对数SFA模型的函数形式如下：

lnYi=lnf(Xi；β)+Vi-Ui

(1)

在SFA中，通常将生产函数设定为Cobb-Douglas(C-D)生产函数或Translog(TL)生产函数。由于C-D生产函数能够较好地描述中国农业增长，且具有函数形式简单、易于分解和经济含义明显等特点，因此，本文采用C-D生产函数形式作为随机前沿生产函数。模型设定如下：

ln(incomei)=β0+β1ln(landi)+β2ln(labori)+β3ln(capitali)+Vi-Ui

(2)

式(2)中，incomei表示第i个家庭农场的农业总产值，单位为万元；landi表示第i个家庭农场经营土地总面积，单位为亩；labori表示第i个家庭农场自投工和雇工人数总和，单位为人；capitali表示第i个家庭农场的资本投入，资本投入是家庭农场投入生产的物质费用的总值，包括种子、化肥、农药、饲料、机械等各种费用，单位为万元。β1、β2、β3分别表示各投入要素对产出的贡献率。若β1+β2+β3=1，表示规模报酬不变；若β1+β2+β3>1，表示规模报酬递增；若β1+β2+β3<1，表示规模报酬递减。

(2)技术无效率影响因素模型。为了估计家庭农场经营技术效率差异的影响因素，本文根据Battese等[12]的方程设定，将技术无效率影响因素模型表示为：

Mi=Zi×δ

(3)

式(3)中，Mi为技术无效率项，Zi为影响家庭农场经营技术效率的P维向量，δ为待估计的参数向量。当δ<0时，表示该因素对农场经营技术效率有正的影响；当δ>0时，表示该因素对农场经营技术效率有负的影响。

在估算农场经营技术效率时，通常有两种方法:一步法和两步法。早期学者大多采用“两步法”。然而，由于两步法对技术效率分布的假设不同，所得到的估计结果是有偏且不一致的。为此，Battese等改进了技术效率及其影响因素的估计方法，提出了一步估计法，即“一步法”[12]。本文采用“一步法”检验不同解释变量对农场经营技术效率的影响。

2.数据来源

本文数据来自武汉大学经济发展研究中心家庭农场调研组在2017年7-8月组织的家庭农场调查，调查地点在湖北省武汉市和安徽省郎溪县。此次通过调查员与家庭农场经营户面对面访谈，总共获得629户家庭农场的数据资料。其中，在武汉访谈了299户家庭农场，经整理得到有效样本286个；在郎溪访谈了330户家庭农场，经整理得到有效样本317个。调查内容涉及农场主家庭基本情况、土地流转情况、固定资产与投资情况、劳动雇工及工资情况、生产经营情况、收入与支出情况、新技术需求与应用情况、自然与市场风险情况、参与农民合作社情况、金融与保险情况等。本文利用这次调查获取的数据，对武汉和郎溪家庭农场农业要素配置与经营技术效率变化进行分析。

表1给出了样本家庭农场分布和要素配置情况。其中，湖北武汉市有土地转入的农场202个，占比71%；无土地转入的农场84个，占比29%；有非农就业的农场158个，占比55%；无非农就业的农场128个，占比45%；安徽郎溪县有土地转入农场167个，占比53%；无土地转入农场150个，占比47%；有非农就业农场169个，占比53%；无非农就业农场148个，占比47%。从总样本来看，有土地转入农场369个，占比61%；无土地转入农场234个，占比39%；有非农就业农场327个，占比54%；无非农就业农场276个，占比46%。

表1 样本家庭农场分布和分组情况

表2给出了样本家庭农场的产出和投入数据。平均而言，2016年样本家庭农场农业总产值为99.59万元，其中“无土地转入户”农业总产值最高，为111.55万元；“土地转入户”农业总产值最低，为92万元；“非农就业户”农业总产值为103.11万元；“无非农就业户”农业总产值为95.41万元。从各项投入来看，2016年样本农场平均土地经营规模为309.89亩，劳动力投入人数为5.90，资本投入为54.71万元。其中，“土地流入户”平均土地经营规模最大，为323.33亩，劳动力投入最多，人数为6.31；“非农就业户”土地经营规模为321.55亩，劳动力投入人数为6.04；“无土地流转户” 土地经营规模最小，为288.70亩；劳动力投入最少，人数为5.26，但资本投入最多，为58.05万；“无非农就业户”资本投入最低，为50.93万元。

表2 样本家庭农场投入产出统计描述

3.变量选择和统计描述

除了上述产出和投入指标外，本文还确定了多个可能影响家庭农场经营技术效率的异质性因素，并且提出了这些影响因素影响方向的假设。主要变量的名称、含义和预期的影响方向及其分组描述性统计，如表3所示。

三、结果分析

首先，采用方差膨胀因子(VIF)检验解释变量之间的多重共线性，检验结果显示，VIF值为1.02～1.36，远小于10，所以不存在多重共线性问题。然后利用Frontier4.1软件，采用“一步法”同时估计随机前沿生产函数和技术无效率函数，估计结果如表4所示。从表4最后一列总样本估计结果来看：第一，对数似然值为-793.24，单边LR检测值为138.45，两者均通过了统计检验；γ值为0.963，该值较高且在1%的显著性水平上通过了t检验，表明复合误差项的变异主要是由技术无效率项(Ui)引起的，即模型存在无效率项，因而SFA模型具有适用性。第二，land、capital在1% 、labor在5%的显著性水平下通过检验，表明土地、资本和劳动力投入对农业生产均产生了显著的影响。第三，农场规模效率为0.955。其中，土地规模效率最低，仅为0.127，说明土地规模的扩大对农场技术效率的提高影响不足。每扩大一倍的土地投入规模，只会带来不到12.7%的产值增长。资本规模效率达到0.682，说明农场的产值增长更依赖于资本投入的增长，每增加一倍的资本投入可以带来68.2%的产值回报。农场总劳动力规模效率为0.146，说明每增加一倍的劳动投入规模，会带来14.6%的产值增加。最后，样本农场平均农业技术效率为0.58。由此可见，调查的武汉、郎溪家庭农场技术效率水平整体偏低，存在较大的提升空间。

表3 变量选择与分组描述性统计

分组来看:首先，从“土地转入户”的估计结果来看，land、labor、capital均通过显著性检验；γ值为0.964，规模效率值是0.905，平均TE为0.61。从“无土地转入户”估计结果来看，land、capital在1%的显著性水平下通过检验，但labor对农业产出的影响不显著；γ值为0.938，规模效率值是1.048，平均TE是0.57。比较可知，相对于无土地转入户，土地转入户有着更高的农业技术效率。这一结果与黄祖辉等[13]、陈海磊等[14]的研究结论一致。其次，从“非农就业户”估计结果来看，land、capital在1%的显著性水平下通过检验，但labor对农业产出的影响不显著；γ值为 0.964，规模效率值是0.913，平均TE是0.64。从“无非农就业户”估计结果来看，land对农业产出的影响不显著，labor、capital均通过显著性检验；γ值为0.667，规模效率值是0.949，平均TE是0.54。不难发现，相对于无非农就业户，非农就业户有着更高的农业技术效率。这一结果与黄祖辉等[13]、徐建国等[15]的研究结论一致。第三，除“无土地转入户”外，其他家庭农场的经营规模效率值均小于1，说明这些家庭农场正处于规模收益递减状态。最后，四组家庭农场的平均技术效率TE都较低(最高仅为0.64)，说明这些家庭农场的生产技术效率仍存在较大的损失。

表4下半部分为技术效率影响因素模型的回归结果。从总样本的估计系数来看，除土地细碎化外，模型中所有变量的影响方向均与理论预期一致。第一，农场主性别、新型职业农民培训变量对农场经营技术效率的影响不显著。可能的原因是：家庭农场经营模式已经改变了传统家庭分工格局，不再强调“男主外，女主内”的作用，所以性别对农场经营技术效率没有产生实质性影响。农户是否参加新型职业农民的培训，更多的是取决于农户自身的需求。当培训主体没有采取差异化策略对受训农户进行市场细分，仍以卖方主导的思维提供培训时，不同群体的农户参加新型职业农民的培训的行为就没有显著差异[16]。第二，农场主的年龄和文化程度变量与农场经营技术效率呈显著的负向关系，说明年龄是消极的影响因素，农场主年龄越大，经营技术效率反而越低；文化程度越高的农场主越具有非农就业比较优势,其参与农业劳动时间供给的可能性相对较低，而长期疏于农场管理便会导致经营技术效率的下降。第三，家庭农场是否采用新型农业技术、是否种植经济作物、是否制定生产技术标准、是否加入农民专业合作社、经营的农产品是否注册商标品牌、是否建立稳定的农产品销售渠道等变量与农场经营技术效率呈显著的正向关系，这些说明现代化经营手段存在多种优势，能够显著提高农场经营技术效率。第四，土地细碎化变量的估计系数为负，对农场经营技术效率有显著的正向影响。这一结果与研究预期不完全相符。关于土地细碎化对农业技术效率的影响，一部分研究认为，耕地细碎化会带来农业生产技术效率的损失[17-18]。但另一部分研究则认为，耕地的细碎化有利于传统农业中的农民发挥精细耕作的优势，通过调整作物种植结构，缓解农业劳动力的季节性短缺，分散市场和自然的双重风险[13]，从而提高农业生产技术效率。

表4 随机前沿生产函数模型“一步法”估计结果

分组来看：第一，农场主性别、新型职业农民培训变量均未通过显著性检验，再次说明性别特征和培训经历对农场经营技术效率的影响不存在显著差异。第二，是否种植经济作物变量的估计系数显著为负，表明适当改变农业种植业结构，发展多种混合经营能够提高农场经营技术效率。第三，除“土地转入户”外，农场主年龄与农场经营技术效率存在显著的负向关系，说明年纪较大的农场主在经营上存在劣势。第四，除“无非农就业户”外，农场主的文化程度与农场经营技术效率存在显著的负向关系。与前文所述，文化程度更高的农场主更有可能参与非农活动，而长期疏于农场管理势必导致农场经营技术效率的下降。第五，土地细碎化程度、是否制定生产技术标准与农场经营技术效率在统计上均显著相关，但对不同家庭农场的影响存在较大的异质性。第六，经营的农产品是否注册商标品牌与农场经营技术效率存在显著的正向关系，说明品牌效应有助于促进农产品销售、增加经营者收入，这又能够促进要素禀赋的优化配置，提高农业生产效率。是否使用新型农业技术、是否有稳定的销售渠道与农场经营技术效率存在显著的正向关系，说明积极采用新型农业生产技术、建立稳定的农产品销售渠道有助于提高农场经营技术效率。最后，除“无土地转入户”和“无非农就业户”外，是否加入农民专业合作社与农场经营技术效率存在显著的正向关系。这很大程度上是因为，农民专业合作社可以为家庭农场提供完善的产前、产中和产后服务，提升家庭农场的组织化和产业化水平，从而有助于提高农场经营技术效率。

四、技术效率内生性问题探讨及处理

采用“一步法”估计随机前沿生产函数、技术效率及其影响因素时，技术效率的影响因素必须是外生变量。然而，许多影响技术效率的变量可能存在严重的内生性问题。对此，本文参照黄祖辉等[13]的做法，首先利用Probit模型对土地流转参与行为进行估计，然后根据估计结果对家庭农场流转土地的概率进行预测，最后在进行“一步法”极大似然估计时，用预测的流转土地的概率值代替家庭农场参与土地流转变量。如果家庭农场转入土地赋值为1，否则赋值为0。同理，家庭非农就业参与行为也按照此办法处理。

1.土地流转和非农就业参与模型回归结果

家庭农场土地流转和非农就业参与模型的估计结果见表5。从表5可知，影响家庭农场土地转入行为的因素中，农场主文化程度、是否采用新型农业技术在5%的水平上显著、土地细碎化程度在1%的水平上显著。影响家庭农场非农就业行为的因素中，农场主文化程度、是否种植经济作物在5%的水平上显著，是否采用新型农业技术在1%的水平上显著。其他变量对土地流转参与和非农就业参与的影响不显著，但土地流转和非农就业的Probit模型的正确预测率都在60%以上，因此可以进行随机前沿生产函数模型的估计及分析。

表5 土地流转/非农就业参与模型回归结果

2.随机前沿生产函数模型“一步法”估计结果

本文对土地流转概率变量和非农就业概率变量分别进行随机前沿分析，表6上半部分给出了随机前沿生产函数模型“一步法”的估计结果。可以看出，无论是模型1还是模型2，土地、劳动力、资本投入对农业生产均产生了显著的影响，且农场综合技术效率的大小较多地依赖资金规模效率。另外，随机前沿分析模型1和模型2的估计结果还得出，总样本农场的平均技术效率值分别是0.582和0.583。在未处理技术效率影响因素的内生性问题之前，随机前沿分析模型测得的家庭农场的平均技术效率值为0.58，三者几乎相等。由此可见，本文所使用的随机前沿分析模型对家庭农场技术效率的测算结果是非常稳健的。

表6下半部分显示了家庭农场技术效率影响因素模型的估计结果。可以发现，转入土地概率变量和非农就业概率变量显著正向影响农场技术效率。转入土地概率变量和非农就业概率变量均在1%的水平上显著，两者系数的符号都为负，表明土地经营规模的扩大和非农收入的增加，可以提高家庭农场的整体生产效率水平。此外，稳健的影响家庭农场技术效率的变量还有农场主的年龄和文化程度，两者显著负向影响农场经营技术效率；是否使用新型农业技术、是否种植经济作物、是否制定生产技术标准、是否加入农民专业合作社、农产品是否注册商标品牌、是否建有稳定的销售渠道对农场经营技术效率有显著的正向影响。家庭农场主的性别特征和培训经历依然对农场经营技术效率不存在显著影响。此外，在处理了技术效率影响因素的内生性问题之后，土地细碎化程度虽然对农场经营技术效率有正向的影响，但在模型1中已经不再显著。综上所述，即使在考虑了有可能存在的内生性问题之后，本文关于农场经营技术效率影响因素的分析结论仍然是比较稳健和可信的。

表6 随机前沿生产函数模型“一步法”估计结果

五、结论与启示

本文采用SFA方法对武汉和郎溪603户家庭农场的经营技术效率进行了测度，并对影响家庭农场经营技术效率的因素进行了估计。研究结果表明：第一，土地、劳动力、资本投入对家庭农场的经营均产生了显著的影响，农场规模经营效率的排序依次为资本规模效率、土地规模效率和劳动规模效率。第二，样本家庭农场经营技术效率普遍较低，平均生产技术效率为0.58。第三，不同农业要素配置方式对农场技术效率变化有显著的影响。相对于无土地转入户，土地转入户有着更高的经营技术效率；相对于无非农就业户，非农就业户有着更高的经营技术效率。第四，在解决技术效率影响因素的内生性问题之后，样本农场技术效率稳健地受农场主年龄和文化程度负向影响，受是否种植经济作物、是否使用新型农业生产技术、是否制定了生产技术标准、是否加入农民专业合作社、农产品是否注册过商标品牌、是否有稳定的销售渠道等正向影响。

基于上述研究结论，可以得出，土地流转和规模化经营有助于优化土地资源配置和提高农业生产技术效率。为此，应加快推进农村土地流转市场化进程，引导农村土地经营权有序流转，进而使新型经营主体更为方便地获得农地，发展多种形式的适度规模经营。与此同时，针对当前农业生产中仍存在的劳动力过剩、投入产出效率不高、农业资源低效利用问题，应进一步依靠新型城镇化带动农村剩余劳动力转移就业，这样做既有利于劳动力要素合理配置，也有利于增加农民收入。但是需要注意的问题是，文化程度较高的中青年农村劳动力大量转移，也不利于先进农业技术的采用和推广，最终会影响到我国农业与农村发展。因此，在促进农村劳动力转移的同时，应着力完善社会保障体系、缩小城乡差距、完善劳动力市场、加快土地流转、培育新型职业农民。最后，从农场经营者自身的角度来看，通过更好地分配现有资源或更好地管理农场，可以极大地提高家庭农场的经营技术效率。结合本文的相关研究结论，家庭农场主可以采取以下几点针对性措施，如加大对现代农业要素的投入，优化要素投入结构与提高配置效率；加快农业种植业结构调整，发展多种形式的混合经营；引进新型农业生产技术，构建标准化农业生产体系；加入农民合作社，构建“家庭农场+合作社”新型农业经营模式；大力实施农产品品牌战略，搞好销售渠道建设等。