家庭农场经营类别、动态效率收敛及其影响因素

张朝华，杨绮幸

（暨南大学人文学院，广东珠海 519070）

一、引言与文献综述

家庭农场具有经营方式灵活、投入门槛低、生产效率高等优势，是适应当前农业发展条件的新型发展模式［1］。对于以追求经济利润最大化而进行企业化经营的家庭农场而言，在其效率达到最优之前不能仅仅停留在某一年或某一时间范围内其效率得到提高，而是更为看重在其经营的整个存续期间的可持续性效率，即动态效率，家庭农场所要追求的就是要使得动态效率达到帕累托最优。

家庭农场的动态效率需要考虑时间因素，必须考虑到随着时间的变化，家庭农场投入要素的价格与农产品的价格在不断变化，随时间变化对价格作出调整就成为动态效率研究过程中的必然。因此，较之静态效率，家庭农场动态效率的考察更为复杂和困难。王丽霞和常伟［2］基于1 647份家庭农场微观调查数据，运用随机前沿生产函数法系统评估粮食型、非粮食型和混合型3种类别家庭农场效率及其差异分布。由于该方法对随机因素缺乏细致考虑，仅依靠几个最高样本获取生产前沿面，这种测算方法所得到的测定结果易受到前沿面上异常值的影响，从而导致估计结果的不准确。除此之外，现有研究者鲜有对家庭农场的动态效率展开详细研究。因此，本文对不同类型的家庭农场动态效率进行考察，不但可以弥补现有研究的不足，而且可以说明不同类别家庭农场动态效率的演化特征以及形成这一特征的因素。

在经营内容上，家庭农场以粮食种植、蔬果种植、畜牧养殖、水产养殖等为主。薛思蒙等［3］运用DEA-Malmquist 指数法比较分析中日水稻产业的生产效率及其变动趋势，发现中国水稻生产效率存在绝对β 收敛与条件β 收敛，各省份间的差距虽不稳定但有所减小。然而高帅和王征兵［4］对2003—2010 年陕西省32 个产粮大县粮食全要素生产率变化进行测算，结果表明粮食全要素生产效率不存在收敛，由此认为县域区间技术扩散现象不明显可能是由独特的区位因素、产粮大县奖励、扶持力度等原因造成的。对于粮食动态效率的演化，有研究发现，发达国家与发展中国家稻谷生产率的不同在于彼此间基础设施建设的差异［5］，农业基础设施，尤其是水利和交通基础设施对粮食生产效率的提高贡献巨大［6］。卓乐和曾福生［7］研究也表明，农田水利基础设施对粮食全要素生产率有显著正向影响，而农村交通基础设施对当期没有显著影响，农业电力基础设施的影响并不显著。粮食全要素生产率进步明显，主要源于农资综合直补和粮食直补政策所导致的技术进步及规模效率的提高［8］，但普遍缺乏技术效率［9］，技术效率的缺乏抑制了全要素生产率的上升，具有挤出效应［10］。另外，采用随机前沿函数模型所进行的实证分析也表明，小麦最低收购价政策实施并未导致小麦全要素生产率出现显著提升［11］。

在养殖方面，左永彦和冯兰刚［12］研究发现，中国规模生猪养殖全要素生产率增长存在显著的绝对β 收敛和条件β 收敛特征，滕玉华等［13］的研究也得到相同的结论。关于养殖动态效率的演化，研究者更多地将关注焦点集中于绿色生产率的变化，认为风险偏好、养殖经验、养猪培训和低碳关注对其有显著正向影响［14］，同时，比较优势、地方政府对本地生猪规模养殖的重视程度等差异也是导致区域和省份间绿色全要素生产率差异的重要原因［15］，完善生猪养殖社会化服务体系对提高生猪生产全要素生产率非常重要［16］。还有研究认为，技术效率主要受养殖年数、养殖规模、技术培训、冻精补贴、保险等因素的正向影响，而户主年龄、养殖规模和是否有补贴政策对养殖户生产技术效率有显著的负向效应［17］，此外，产业优势、养殖密度、资本、机械化对养殖技术效率有显著正影响，疫病风险、饲料结构对其有显著负影响［18］。

在蔬果种植方面，赵姜等［19］对2010—2012年中国18个西瓜主产省市区进行研究，结果显示我国西瓜全要素生产率有所下降，并提出这是因为较大幅度的技术退步抵消了综合效率的促进作用。扶玉枝和徐旭初［20］研究表明，2004—2009年浙江省蔬菜水果类合作社年均TFP的提高主要是由技术进步所引起，并认为“推动技术进步的因素既包括新技能、新工艺、新产品等直接技术创新因素，还包括新的组织结构、新制度等非技术创新因素”。以外，还有研究提出，影响蔬果种植户生产技术效率的重要因素还包括经营规模［21］、先进的栽培技术以及科学的管理方式［22］。

基于上述研究，本文采用Malmquist指数方法，并运用Bootstrap程序对初始的Malmquist指数估计值进行纠偏，并构建估计值的置信区间，对粮食种植型、家禽家畜养殖型与蔬果种植型家庭农场①对家庭农场的分类，本文以某一类农产品在其农业经营收入比例在80%以上来进行确定。2014—2019 年动态效率（即全要素生产率）进行测算，考察其动态效率演化的特征与收敛规律。利用截面数据，通过建立模型，对影响家庭农场动态效率收敛的因素进行探索，找出影响其特征的主要因素，形成相关政策建议以供参考。

二、不同类别家庭农场的动态效率及其收敛分析

（一）数据来源

本文数据来源于项目组于2016年年底、2017年2—4月、2017年7—8月以及2018年11月—2019年1 月（再次跟踪调查）对传统农区湖南邵阳（包括武冈、洞口）、湖北荆州（包括仙桃、监利、洪湖）、广东清远（包括清新、阳山）的家庭农场开展的调查与访谈。调查与访谈主要采用随机抽样方法，在湖南邵阳、广东清远、湖北仙桃每个县（市、区）随机抽取5个镇，共25个镇，每个镇各抽取家庭农场20家，共计500家；在湖北荆州的监利、洪湖分别各随机抽取5个镇，每个镇各抽取家庭农场10家，共计100家。剔除难以联系上、信息不全、数据相互矛盾以及水产养殖型、农家乐型家庭农场问卷，共得问卷563 份，剔除信息不全与数据相互矛盾的问卷，共得有效问卷512份。其中，粮食种植型139家，占总样本的24.69%，主要分布在素有“鱼米之乡”之称的湖北江汉平原荆州市所属的监利、洪湖市等；家禽养殖型211 家，占总样本的37.48%，主要分布在湖南邵阳的武冈、洞口县（市）与广东清远阳山县；蔬果种植型162 家，占总样本的28.77%，以湖北江汉平原的仙桃市与广东清远市清新区为主。

（二）投入与产出指标确定

对各类家庭农场的动态效率进行测算，首先需要确定投入产出指标以及各类型家庭农场的投入与产出。学界一致认为，土地、劳动力、固定资产、物质费用是进行农业生产所需要的主要投入。①土地投入，指家庭农场实际生产经营土地，包括自有土地和流转入的土地，由于家庭农场经营土地多为流转而得，因此其投入包括流转入土地的租金以及自有土地按单位面积租金计算的价值。②人力投入变量，即投入的劳动力支付，以家庭农场自有劳动力以及雇工的数量进行统计，其中雇佣劳动力价格以实际支付价格计算，而家庭自有劳动力以雇佣劳动力的平均价格计算。③固定资产投入，包括用于耕种作业的耕地机、插秧机、脱粒机、粮食加工机械、农业运输机械、抽水排水机械以及用于植保机械等，以年初农业机械新增价值为标准进行核算。④物质费用投入。对于粮食型与蔬果型家庭农场主要是生产资料的投入，包括种子、有机肥投入与化肥、农药投入以及其他农用薄膜等农业生产中间消耗品等；而对于养殖型家庭农场，为统一核算口径，主要将饲料投入、能源投入、医疗防疫投入等视为物质费用投入。产出变量则以各年各家庭农场农业总资产新增价值（含政府各种财政补贴与奖励）进行测算。产出变量为当年农业总收入减去当年农业物质投入、人力投入、土地投入与新增固定资产投入后的农业净收入，包含各类补贴收入。对各类型家庭农场的投入产出进行描述性统计，其结果如表1 所示。

表1 显示，对于粮食型与蔬果型家庭农场而言，2014—2019 年人力投入虽然在不断增加，但固定资产投入增加的幅度显著高于人力投入增加的幅度，这说明，随着技术的不断发展，农用机械等固定资产对劳动力的有效替代使得家庭农场生产机械化程度不断提高，技术进步成为家庭农场规模不断扩大的有效手段［23］。基于全国种植业家庭农场监测数据，采用OLS 回归模型和广义倾向得分匹配法（GPS）对雇工成本与农场耕地转入规模的影响的研究结果显示，雇工成本对农场规模扩张决策的影响效应呈现先下降再上升的趋势，具有典型的“U”型特征。随着雇工成本上涨，当其超过一定阈值之后，将彻底扭转农业生产中机械投入较之于劳动投入的比价劣势，从而提高家庭农场的规模扩张激励［24］。随着种植规模的扩大，要素投入不断增加，平均净收入也不断递增，但在2018 年之后，其边际收入呈现出明显的递减趋势。

表1 各类型家庭农场2014—2019年投入产出的描述性统计

而与之不同的是，对于养殖型家庭农场，2014—2019 年物质投入与固定资产投入增加的幅度基本趋同，但由于2018年以后人力投入的减少，土地投入增加有限，随着物质投入与固定资产投入的不断增加，其边际收入也呈现出递减趋势。对于养殖型家庭农场，固定资产投入的增加对于其规模化经营具有显著的促进作用，而在固定资产增加的同时，需要相应具有一定技术的劳动力投入与之相匹配，以避免要素配置不均而导致效率损失。侯国庆和马骥［25］对劳动力投入与养殖规模关系的研究表明，更多家庭成员的加入蛋鸡养殖有利于养殖规模的扩大，养殖用地面积也对存栏规模具有显著的正向效应。

（三）测算模型及测算结果分析

对于家庭农场动态效率的考察，采用Malmquist指数方法，并运用Bootstrap 程序对初始的Malmquist指数估计值进行纠偏，并构建估计值的置信区间。

类似的，可以计算技术进步和技术效率变化的Bootstrap 置信区间（表2）。因本文所要研究的重点是家庭农场在2014—2019 年年均动态效率，而不是这期间每一年的静态效率，置信区间也主要是观察2014—2019 年在95%显著性水平上是否有意义。此外，各类型家庭农场2014—2019 年全要素生产率及其分解如表3所示。

表2 各类型家庭农场2014—2019年年均全要素生产率（TFP）及其分解

表3 各类型家庭农场2014—2019年期间全要素生产率（TFP）及技术效率（TE）分解

从表2和表3中发现，对于粮食型家庭农场的动态效率，2014—2019年TFP值逐年递增，且在2015—2016 年、2017—2018 年与2018—2019 年呈现出显著性，整个测评期达到1.016，即平均每年效率增长为1.6%。效率的增长主要来源于技术进步，而技术效率却较为缺乏，而导致技术效率缺乏的直接因素在于纯技术效率低下。从规模效率看，2014—2015年规模效率缺乏，2015—2016年产生规模效率却表现出显著性，2016—2017、2017—2018这两年规模效率在不断提高，但到2018—2019年，却缺乏规模效率，说明随着种植面积的逐渐扩大，规模效率逐渐得以显现，但一旦超出适度规模，规模效率开始下降。

与粮食型家庭农场相比，对于养殖型家庭农场的动态效率，虽然2014—2019年TFP值达到1.090，即平均每年效率增长在9%左右，但明显呈现出逐年下降的趋势。从对TFP值、EC值的分解来看，2014—2019年养殖型家庭农场即存在技术进步，也存在技术效率、纯技术效率与规模效率。但不管是技术进步率、技术效率以及分解的纯技术效率与规模效率，均呈现出逐年下降的趋势。从表5 的要素投入看，有可能的原因是，随着固定资产投入的不断增加，在边际报酬递减的同时，由于环境规制的约束，土地投入与人力投入并没有同步递增，因要素配置不均从而导致效率的损失。

对于蔬果型家庭农场的动态效率，从2014—2019 年整期观察，其TFP、TE值均小于1，说明各种效率均不存在。从各年间来看，对于TFP以及TE，存在逐渐增长降低的过程。在纯技术效率不断下降的同时，规模效率也一直在不断下降。

三、家庭农场动态效率演化特征及其影响因素

对经济体经济增长差距及动态变化趋势，可以用收敛方法来考察。Solow 和Swan 为代表的新古典经济增长理论认为，在封闭条件下与有效的经济范围内，不同经济体经济增长速度与初始水平相比，有的会呈现出一种负相关关系［26］，即落后经济体的增长率高于发达经济体，由此使得各经济体初期的静态指标差异逐步消失［27］。收敛性体现落后经济体向发达经济体追赶的过程［28］。Barro等［29］认为，经济增长的收敛主要有σ 收敛和β 收敛两种类型，σ 收敛是指随着时间的变化，不同国家或地区的人均国内生产总值的标准差逐渐缩小，人均国内生产总值表现出趋同。β 收敛则意味着落后国家或地区的经济增长速度快于发达国家或地区，而β 收敛则可进一步细分为绝对β 收敛与条件β 收敛。绝对β 收敛指不同经济体间的人均产出或生产率等的增长速度与初始水平呈负相关关系，但最终不同经济体将达到完全相同的稳态增长速度和增长水平。条件β 收敛指基于经济体的不同特征和条件，落后经济体和发达经济体的差距不会缩小，均在各自的均衡水平运动，最终收敛于自身稳态水平［30］。

由于σ收敛和绝对β收敛反映的是不同地区之间人均产出或生产率等差距随着时间的推移而趋于减小，侧重于横向角度比较，而本文侧重于考察粮食型、养殖型与蔬果型这三类家庭农场自身动态效率的变化，不进行地区以及家庭农场相互之间的比较。也有研究将此种收敛称之为俱乐部收敛，即各组内部存在收敛（Galor，1996）。当然，俱乐部收敛的前提条件是样本具有条件β收敛特征。因此，本文对σ 收敛与绝对β 收敛不予以分析。对于家庭农场动态效率的条件β 收敛，可利用截面数据的方法建立如下模型进行分析：

式（4）中，A为全要素生产率，0代表基期，t代表报告期，i代表不同类别或地区的家庭农场；T是检验所跨的年份数，从而使得模型左边的经济含义为全要素生产率的年均增长率；e为随机干扰项；Dij是地区或家庭农场类别哑变量。

根据式（5）的估计结果，可对是否存在条件收敛作出判断，若显著，则可获得显著的。若收敛系数β收敛系数为正且显著，则接受收敛假设。当收敛系数β显著为负，全要素生产率存在着向自身稳定状态发展的趋势，则视为条件β 收敛。对2014—2019年三类型家庭农场动态效率的条件β 收敛进行检验，结果如表4所示。

表4 2014—2019年粮食型、养殖型与蔬果型家庭农场动态效率收敛检验

表4表明，粮食型家庭农场动态效率收敛系数为-0.018，且在10%水平上显著，因此，可以判断存在条件β 收敛，其增长的差异显著地受湖北荆州、广东清远两个不同地区的影响，湖北荆州哑变量的t统计值为2.368 且在5%水平上显著，广东清远的哑变量虽然在5%水平上显著但却为负值。因此可以推断，在粮食生产中，湖北荆州与广东清远的经济社会环境之间的差异导致动态效率增长率的差异，而广东清远的粮食生产条件则有可能是造成全要素生产率增长缓慢的重要原因。

养殖型家庭农场动态效率收敛系数为-0.052，且在1%水平上显著，出现了更为明显的条件β 收敛。收敛系数为0.058 还说明，相对于粮食型家庭农场，其收敛速度更快，有可能是两地区经济条件差异对动态效率差异的解释力降低或同时出现了新的趋异力量。

蔬果型家庭农场动态效率收敛系数为0.037，虽然在10%水平上显著，但可以判断在此期间不存在收敛，说明初始的全要素生产率是导致这一时期动态效率增长率差异的原因，虽然三地之间经济条件的差异也是动态效率增长的显著解释变量，但却不是决定性因素，在其背后可能有更加重要的因素在发挥作用。

按照巴罗回归分析框架，将影响家庭农场动态效率的自变量分为状态变量和控制变量，状态变量主要是家庭农场主的个体特征（人力资本存量、种养经验），控制变量含当地基础设施环境（交通、水利、电力）、社会环境（当地的经济发展程度、农业社会化服务体系完善程度）、政府政策（政府重视程度、生产补贴政策），将地区变量作为哑变量，各变量的测量与取值方法如表5所示。

表5 家庭农场动态效率各影响因素的测量

张焕明［31］认为，考察一段时间内经济增长的地区性差异必然包括截面数据和时序数据，通常采用对时序数据求平均值这样一种简单处理方法，使得模型中只包含截面数据，这一点在Mankiw 等［32］以及巴罗的研究中都得到例证。因此，对于影响动态效率各因素的取值，本文拟采取这一方法，并建立计量模型如下：

式（6）中，HK为人力资本存量，通过计算家庭农场主受教育年限为受专业培训次数来反映人力资本存量的差异。

由表6可见，粮食型、养殖型的回归方程的拟合优度系数较高，分别达到0.834与0.926，解释变量的t值均较为显著。在控制了一些解释变量之后，两种类型的家庭弄农场的回归结果中，初始的全要素生产率与全要素生产率的增长率之间呈现反向关系，说明全要素生产率起点比较低的家庭农场类型可以实现较高的增长率，这与前文得出的存在条件收敛的检验结果完全一致。

表6 2014—2019年粮食型、养殖型家庭农场动态效率收敛影响因素

比较粮食型与养殖型两类家庭农场，可以发现一些共同的影响因素：家庭农场的人力资本存量、农村水利设施与电力设施对两类家庭农场的条件β 收敛影响较大且非常显著，且家庭农场的人力资本存量较之农村水利设施与电力设施的影响更大。作为基础设施的农村水利与电力，对粮食生产与家禽家畜养殖的全要素生产率的提高具有显著的作用，这可以得到普遍的理解。但如果仅靠改善农业基础设施条件，并不能持续提高全要素生产率，这有边际报酬递减规律的原因，但更为重要的是，基础设施的改善仅仅是必要条件之一，且其作用的发挥还受到技术投入、人力资本水平和制度安排等其他因素的制约。人力资本投入不仅包括对文化教育的投入，还包括对专业养殖技术培训投入的增加。人力资本的投入有助于发挥农户教育水平和种养经验对规模化经营逐渐增强的推动作用。速水佑次郎等［33］认为，生产率之间的差异，很多是由知识代表性变量的差异引起的，转移知识，提高其开发本地经济适用的农业技术的能力才是至关重要的。“只有通过栽培和诸如平整土地、排灌这些基础设施的投资来改变自然环境，才有可能获得高水平的土地和劳动生产率［33］。”然而，这些影响因素，只对粮食型家庭农场在广东清远具有显著性。

此外，对于粮食型家庭农场，其动态效率的条件β 收敛还受到农村道路设施、农村市场化程度、社会化服务完善程度、政府重视程度和生产补贴政策的显著影响。粮食生产型家庭农场由于其规模种植面积较为广袤，机械化生产是其必然选择，但如果乡道、村道以及机耕道设施不完善，规模化作业必将大受影响。从地区哑变量看，广东清远的系数为负，主要原因可能就在于广东清远地区地处山区，进行粮食规模化生产，无论从土地的连片耕种，还是进行机械化作业，均受到地形条件的制约。同样，由于受其规模化的制约，家庭农场自有的劳动力与作业机械的有限，要求完善农业社会化服务体系，实现生产上的合理分工。

养殖型家庭农场的动态效率的条件β收敛则主要还受到当地经济发展程度的影响。经济发展程度较高的地区，制度安排与政策约束相对较为宽松，大大降低了提高养殖型家庭农场全要素生产率的交易成本。同时要注意到，由于市场机制不断健全，促进全要素生产率增长的作用也在不断减弱，因此，并没有在区域层面显示出显著性。

四、结论与讨论

采用Malmquist 指数方法，运用Bootstrap 程序对初始的Malmquist 指数估计值进行纠偏对2014—2019 年三类型家庭农场动态效率进行测量。得到如下主要结论：（1）粮食生产型家庭农场的动态效率逐年递增，主要源于技术进步，而技术效率较为缺乏，而由于纯技术效率低下导致技术效率缺乏。随着规模扩大，规模效率逐渐显现，但若超出适度规模，规模效率就开始下降。（2）养殖型家庭农场的动态效率既存在技术进步，也存在技术效率、纯技术效率与规模效率，但由于环境规制约束，土地投入与人力投入并没有同步递增，要素配置不均，效率均逐年下降。（3）蔬果型家庭农场的动态效率，各种效率均不存在，在纯技术效率不断下降的同时，规模效率也一直在不断下降。

结合绝对β收敛与条件β收敛理论，对三类型家庭农场动态效率的收敛进行检验表明，蔬果型家庭农场不存在任何形式的收敛，而粮食型家庭农场与家庭家畜养殖型家庭农场存在条件β收敛，计量结果可以发现影响，人力资本存量、农村水利设施与电力设施共同显著影响两类家庭农场的条件β 收敛，且人力资本存量的影响均大于农村水利设施与电力设施的影响。区别在于，对于粮食型家庭农场，其动态效率的条件β收敛还受到农村道路设施、社会化服务完善程度和生产补贴政策的显著影响，而家禽家畜养殖型家庭农场则主要还受到当地经济发展程度与农村市场化程度的影响。

基于上述结论，提出以下政策建议：第一，由政府组织，在准确了解农户培训需求的基础上，邀请相关专家对农户农业技术采用、农产品加工、包装与储藏、家庭农场管理等进行系统的培训，培养职业农民。第二，地方政府应筹集资金，改善农村电网以保证安全作用，减轻农户用电成本。同时，对农田水利设施进行摸排、修缮与整固，打通村道的最后一公里，加强新型农村经济组织之间的投入合作，确保机耕路的畅通。第三，构建新型农业社会化服务体系。以协同响应为取向，构建“以龙头企业为集成商、合作社等中介服务组织为功能商、规模农户为客户”的农业社会化服务供应链［34］，以其为各类型家庭农场提供个性化、全程化、综合化的农业社会化服务。第四，需健全农村市场体系，完善农村市场运行机制，构建竞争有序的市场秩序。进一步开放农村金融市场准入制度，提高农村金融市场竞争力度，以农村市场化改革为基础，促进农村信用体系建设。同时，对农村市场需实行有效、有度的宏观调控。第五，建议农户考虑自身资源禀赋状况以确定适宜的生产规模，特别是在配套要素投入不能及时且合理匹配条件下，不要盲目扩大规模。