中国玉米生产技术效率测算及影响因素分析——基于土地流转视角

江激宇，李 玉

（安徽农业大学经济管理学院，安徽合肥 230036）

中国最大的问题是农民问题，农民最大的问题是土地问题。我国从20世纪70年代末开始实行家庭联产承包责任制，这一制度的产生解放了生产力，对农村生产经营有正向影响。但家庭分散经营会导致经营规模小、土地细碎化，规模经济效益难以形成。随着工业化、市场化水平提高，农村空心化、农业边缘化问题严重，小规模、土地细碎的家庭联产承包责任制已经无法适应市场经济发展的需要，粗放经营和土地抛荒的现象逐年增加，土地流转成为解决现存问题的途径。

土地流转可以有效解决土地抛荒、农村空心化等问题，但经营主体的经营规模扩大后，农业生产效率是否有负向影响成为部分学者的疑虑。我国从20世纪末尝试促进土地流转后，学术界就普遍存在两种观点。一部分学者质疑土地流转，认为农业生产过程中不存在规模经营，土地流转甚至会降低土地产出率，对农业生产效率有负面影响[1-4]。另一部分学者认为土地流转能够显著缓解农户多维贫困，能够节约成本、提高农业生产效率，能够增加农民收入[5-6]。近些年对土地流转的研究与实践表明，土地流转政策初步取得成功，学者提出了新的观点，规模经营需要适度。但目前我国土地流转规模是否是最佳规模，继续推进对农业生产效率是否有进一步影响，仍没有产生一致结论，且大多研究均从微观视角分析，样本覆盖范围，缺少代表性[7-8]。

玉米是全球种植范围最广、产量最高的谷类作物，是我国的三大主粮之一，也是我国播种面积最大、产量最高、应用范围最广的农作物[9]。选择玉米作为研究对象，从宏观角度测算中国各个种植玉米省份的玉米生产技术效率，探究土地流转对玉米生产技术效率的影响，具有代表性，可以明确土地流转在提高农业生产效率中的作用，为我国对土地流转的研究和未来政策的制定提供理论依据。

一、研究方法

（一）数据包络分析方法

数据包络分析方法（DEA）是一种数量分析方法。其利用线性规划方法，基于多项产出和多项投入指标对具有可比性的同类单位进行相对有效性评价。数据包络分析方法有CCR和BCC两种，CCR为效益规模不变，BCC为效益规模可变。由于文章要测算的是玉米生产技术效率，需要将规模效率剔除，所以采用BCC模型，模型如下：

（二）定性比较分析

定性比较分析（QCA）是一种适合中小样本案例研究的分析方法，其基于集合论和布尔运算。定性比较分析包括csQCA、mvQCA和fsQCA。csQCA和mvQCA都将变量做二分处理，赋值为0或1，但变量不只存在完全隶属或完全不隶属的情况，二分处理太过极端。而fsQCA用0～1之间的数来赋值，比其他定性比较分析方法更具优势，更能发现解释变量给被解释变量带来的细微影响，是定性分析与定量分析的结合。故本文采用fsQCA探究中国玉米生产技术效率的影响因素。

二、样本范围与变量选取

（一）样本范围

玉米是我国三大主粮之一，并且具有饲料、工业原料等其他功能。文章以玉米为研究对象，具有代表性，探究土地流转如何影响玉米生产技术效率，可以明确土地流转在提高农业生产效率中的作用。文章从宏观视角出发，全国种植玉米各省份的地域、环境、经济等方面均有很大差异，所以为了保证样本代表性，文章结合可得性，尽可能多地选取样本数据为河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、安徽、山东、河南、湖北、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏和新疆20个玉米种植省（自治区）2004—2018年期间15年的面板数据。以上20省（自治区）从地理位置层面可划分为中国东北地区、东部地区、中部地区和西部地区，从玉米产区层面可划分为北方春播玉米区、黄淮海夏播玉米区、西北灌溉玉米区、西南山地玉米区、南方丘陵玉米区、青藏高原玉米区六大区域，分布范围广，可以代表中国的玉米生产技术效率情况。数据来源主要为《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》和《全国农产品成本收益资料汇编》。

（二）变量选取

在测算玉米生产技术效率时，基于之前学者的研究，将产出指标设定为玉米单产（kg/hm2），投入指标设定为物质与服务费用（元/hm2）、人工成本（元/hm2）和土地成本（元/hm2）。探究玉米生产技术效率的影响因素时，被解释变量是玉米的生产技术效率，解释变量选取农村劳动力老龄化率、农村居民受教育水平、农作物受灾率、雇工程度、土地流转程度、农机服务程度和种植玉米适宜程度[10-13]。

数据处理说明：农村劳动力老龄化率是农村65岁及以上人口数与农村总人口数之比；农村居民受教育水平是分别将文盲、小学、初中、高中、大专及以上赋值为1、6、9、12、15后，按人数加权计算得出；农作物受灾率是农作物受灾面积与总播种面积之比；雇工程度是每公顷玉米雇工费用与每公顷玉米人工成本的比；土地流转程度是每公顷玉米土地流转资金与每公顷玉米土地成本的比；农机服务程度是每公顷玉米机械费用/（每公顷玉米人工成本+每公顷玉米畜力费用）；将20个省（自治区）划分为适宜种植玉米的北方春播玉米区、黄淮海夏播玉米区、西北灌溉玉米区，不适宜种植玉米的西南山地玉米区、南方丘陵玉米区、青藏高原玉米区六大区域。此外，物质与服务费用、人工成本、土地成本均已采用历年生产资料价格指数进行了平减，以消除通货膨胀因素的影响。

三、实证分析

（一）我国玉米主产区玉米生产技术效率分析

本文以物质与服务费用、土地成本、人工成本为投入指标，以玉米单产为产出指标，应用DEA软件，建立BCC模型，测算全国20省（自治区）2004—2018年玉米生产技术效率，并计算各省（自治区）15年间的年均玉米生产技术效率，结果如下。

从表1和图1的结果可以看出，各省（自治区）玉米生产技术效率存在差异。2004—2018年期间，中部地区的玉米生产技术效率均值最高，达到0.8109，中部地区各省按玉米生产技术效率均值由高到低排序依次为山西、安徽、河南和湖北，这四省的玉米生产技术效率均值在20个省（自治区）中依次为第1，5，9，12名；东部地区的玉米生产技术效率均值仅次于中部地区，为0.7590，东部地区各省玉米生产技术效率均值由高到低依次为河北、山东和江苏，在20个省（自治区）中排名依次为第8，10，11名；排在第三位的是西部地区，其玉米生产技术效率均值为0.7314，西部地区各省（自治区）的玉米生产技术效率均值由高到低依次为重庆、新疆、宁夏、四川、陕西、甘肃、贵州、广西和云南，在20个省（自治区）中排名依次为第2，4，6，7，14，15，16，19，20名；东北地区的玉米生产技术效率均值在四个地区中最低，仅为0.7211，地区内玉米生产技术效率均值由高到低依次为黑龙江、辽宁、内蒙古和吉林，在20省（自治区）中排名为3，13，17，18名。

图1 2004—2018分地区各省（自治区）玉米生产技术效率均值

表1 2004—2018各省（自治区）玉米生产技术效率

总体来看，20个省（自治区）2004—2018年年均玉米生产技术效率由高到低排序依次为山西、重庆、黑龙江、新疆、安徽、宁夏、四川、河北、河南、山东、江苏、湖北、辽宁、陕西、甘肃、贵州、内蒙古、吉林、广西和云南，其中年均玉米生产技术效率达到0.8的省（自治区）包括山西、重庆、黑龙江、新疆、安徽和宁夏，其余省（自治区）年均玉米生产技术效率处于较低水平。

（二）我国玉米主产区玉米生产的土地流转状况

从2004—2018年的《全国农产品成本收益资料汇编》中收集并整理玉米主产区各省（自治区）各年玉米生产的流转地租金和土地成本，根据前文所述方法计算出各省（自治区）2004—2018年土地流转程度的状况，表2是全国及各省（自治区）的历年均值。

从表2中可以看出，各地区土地流转的状况存在差异。东北地区的土地流转程度最高，土地流转租金占土地成本的12.76%。

表2 2004—2018全国及各省（自治区）土地流转状况

（三）影响因素分析

为了进一步研究中国玉米生产技术效率的影响因素，通过对相关文献的梳理，此文将农村劳动力老龄化率、农村居民受教育水平、农作物受灾率、雇工程度、土地流转程度、农机服务程度和种植玉米适宜程度作为自变量，将前文用DEA模型所计算出的玉米生产技术效率作为因变量，经过fsQCA3.0运算，得出5条可以获得较高水平玉米生产技术效率的原因组合，覆盖率为0.5514，一致性为0.8582，具体原因组合如下。

(1)低农村劳动力老龄化率、低农村居民受教育水平、低雇工程度、高土地流转程度和高种植玉米适宜程度是一组原因组合，满足以上条件时，该地区玉米生产技术效率为高效率。(2)低老龄化率、低受教育水平、低受灾率、低雇工程度、高农机服务程度和高种植玉米适宜程度是一组原因组合，满足以上条件时，该地区玉米生产技术效率为高效率。(3)低老龄化率、低受教育水平、低受灾率、高雇工程度、高土地流转程度和高农机服务程度是一组原因组合，满足以上条件时，该地区玉米生产技术效率为高效率。(4)低老龄化率、高受教育水平、高受灾率、高雇工程度、高农机服务程度和低种植玉米适宜程度是一组原因组合，满足以上条件时，该地区玉米生产技术效率为高效率。(5)低老龄化率、高受灾率、低雇工程度、高土地流转程度、高农机服务程度和高种植玉米适宜程度是一组原因组合，满足以上条件时，该地区玉米生产技术效率为高效率。

由结果可以看出，构成高玉米生产技术效率的路径中包含农村劳动力老龄化率的均为低农村劳动力老龄化率，因此农村劳动力老龄化率是影响玉米生产技术效率的关键因素，对其有负向影响，可以解释为当农村劳动力老龄化率高时，参与种植过程的劳动力中老年人口过多，会造成农业生产效率的损失，老龄化率导致种植过程中缺乏创新能力，农业发展后劲不足，也会使农业生产效率低，这一结果与常识相符合。

农村居民受教育水平、农作物受灾率、雇工程度、种植玉米适宜程度的无论是高水平还是低水平，都可以成为构成高玉米生产技术效率路径的一部分，均相互矛盾，因此农村居民受教育水平、农作物受灾率、雇工程度、种植玉米适宜程度均是影响玉米生产技术效率的一般因素，没有显著影响。农村居民受教育水平对农业生产效率无显著影响可以解释为农民生产过程中对生产知识的获取大多数依靠亲友交流、个人经验，也可能是由于农村居民受教育程度仍处于较低水平，样本变异性较小，受教育水平对生产知识的获取影响不显著。雇工程度不是高农业生产效率路径的关键因素可以解释为目前我国经营主体仍为中小型农户，玉米生产过程中雇工比例较低，从宏观层面看，雇工并不会造成太大农业生产效率损失。种植玉米适宜程度不是关键因素可以解释为，现代农业技术的进步和机械化的推广克服了自然、环境条件对农业生产的限制，不同地区采用适合本地区的种植方式，从而没有造成太大的农业生产效率损失。农作物受灾率对玉米生产技术效率没有显著影响，与原本预期不符，可能由于部分数据不可得，受灾率计算方式仅为受灾面积与播种面积之比，没有考虑的受灾部分农作物的受灾程度，导致受灾率对农业生产效率影响不显著。

上述路径中包含土地流转程度和农机服务程度的均为高土地流转程度和农机服务程度，因此土地流转程度和农机服务程度是影响玉米生产技术效率的关键因素，对其有正向影响，土地流转程度、农机服务程度越高，玉米生产技术效率越高。由此可见，推动农机服务推广和土地流转进程对农业生产效率均有促进作用，与预期结果一致，可以说明我国土地流转程度仍未到达拐点，可以继续推进土地流转进程。

四、结论及建议

（一）结论

上文测算了2004—2018年期间20个玉米主产区省份的生产技术效率，分地区时玉米生产技术效率由高到低依次为中部地区、东部地区、南部地区和东北地区。分省份来看，山西、重庆、黑龙江、新疆、安徽和宁夏生产技术效率高于0.8，其他省份的生产技术效率属于较低水平。根据对玉米生产技术效率的影响因素的实证分析结果得出，农村劳动力老龄化率越高，玉米生产技术效率越低，土地流转程度和农机服务程度越高，玉米生产技术效率越高。土地流转程度未到达拐点，仍对提高农业生产效率有促进作用。

（二）建议

（1）对于玉米生产技术效率低的地区，可因地制宜调整种植结构，减少玉米种植，适量增加适合本地区生产的经济作物的种植面积。

（2）改善农村道路、水利、卫生医疗和教育等条件。提高农村生活居住质量，持续推动乡村人才振兴，给予乡村人才发挥空间和归属感，构建系统有效的激励机制，吸引人才返乡回村。

（3）土地流转目前处于规模报酬递增阶段，仍应鼓励促进土地流转，同时要建立风险防范制度，降低农民所承受的流转风险，加强对土地流转过程中产生纠纷的仲裁能力。

（4）加快农机的推广进程，提高农民的整体能力，农机补贴政策向种粮大户和新型农业合作社倾斜，组织农民、农机手和种植大户参加农机知识和农机应用培训，以提高农业机械化程度。