土地托管、规模经营与生产技术效率——来自山东省小麦种植户的证据

李 琪

（曲阜师范大学经济学院，山东 日照 276800）

粮食安全乃“国之大者”，实现粮食产业高质量发展是中共二十大报告中新时期经济高质量发展理论在农业领域的实践与延续。鉴于当前我国水土资源环境约束依然趋紧，提高生产技术效率、优化生产要素配置仍是粮食产业高质量发展的内在要求[1-3]。然而，当前家庭联产承包责任制的分配政策必然导致农地细碎化，严重影响了农业技术效率的提升。实践证明，依托社会化服务主体开展的“服务规模经营”是解决土地细碎化的有效路径。相比于“土地规模经营”需要流转土地[4]，服务规模经营赋予了小农户更多经营自主权[5]，诱导小农户卷入农业专业化分工，从而改善生产经营[6-7]。事实上，古典经济学认为，分工是经济增长的源泉，依托农业分工深化形成的社会化服务符合小农化、碎片化的国情和农情[8]，被视为实现我国农业适度规模经营的“第二条道路”[9]。由此，开展社会化服务成为提升农业技术效率的新起点。

以社会化服务为载体的服务规模经营，适应了我国农业规模经营的现实需要[10]，是小农户和现代农业发展有机衔接的必然要求[11]。其中，土地托管作为一种优势服务模式在各地普遍兴起并呈加速发展的态势[12]。与一般社会化服务相比，土地托管模式具有保留农户土地承包权，服务形式灵活等优势[13]，逐渐成为社会化服务的主推服务方式。2017 年，原农业部、国家发展改革委、财政部联合印发的《关于加快发展农业生产性服务业的指导意见》，第一次将土地托管视为一项独立的公共政策。同年，原农业部办公厅印发《关于大力推进农业生产托管的指导意见》，土地托管在顶层设计层面不断明晰化。截至2020年底，我国土地托管服务面积超过1.06 亿hm2，服务小农户超过7 000万户。

已有理论分析表明，土地托管主要通过规模化效应与专业化效应两层逻辑[14]来提升技术效率：规模化表现在区域内临近的农户对同一环节的托管服务产生需求，形成一定的市场容量，打破耕地间互相分割，创造出规模效应[15]；专业化则在形成横向分工规模基础上实现纵向分工的深化[16]，延长迂回产业链条，从而优化资源要素投入结构和质量[17]。由此可见，形成规模经营是土地托管提升技术效率的重要前提，从规模经营视角切入探究土地托管对技术效率的影响，能够有效揭示托管作用于生产的深层机理与动态效应。尽管实证研究发现农户参与托管服务能够提升技术效率[18-19]，然而却普遍忽略了规模经营这一重要的影响维度，从而未能揭示托管服务在服务规模变动下对生产技术效率的影响。服务规模与技术效率之间是否存在非线性关系，服务规模是否越大越好，是否存在最优技术效率的适度服务规模等还有待考证。同时，现有研究中托管服务规模与土地规模作用于生产经营的讨论普遍是割裂的，然而我国土地规模经营与服务规模经营本质上是难以分离的关系[20]，两种模式之间具有共生性[21]，服务规模对技术效率的影响势必会受到农户土地规模的约束，因此探讨服务规模与土地规模之间对技术效率产生的叠加效应更加契合现实。此外，已有研究并没有单独针对田间管理等作业分散、难于监督的托管环节展开讨论，尚未明确服务主体道德风险的影响。

综上，本文以田间管理环节托管为例，基于规模经营视角识别土地托管的生产技术效率提升路径，并利用山东省1 233 户小麦种植户数据进行验证，为更好地发挥出土地托管在推进适度规模经营中的作用，完善农业托管体系，保障粮食安全提供有益思路。

1 理论分析

结合农业部发文与前人研究，本文所指的土地托管定义为：在不改变土地经营权的条件下，农户等经营主体将农业生产中的耕、种、防、收等全部或部分作业环节委托给社会化服务组织完成的农业经营方式[22-24]，其中将施肥、施药作业委托给社会化服务组织完成的称之为田间管理环节托管。“服务规模经营”与“土地规模经营”均是实现我国农业适度规模经营的有效方式，土地托管作为“社会化服务”与农户自身投入的“自服务”交织融合[25]，可同时作用于“服务规模经营”与“土地规模经营”两条技术效率影响路径，由此构建土地托管、规模经营与生产技术效率之间的理论分析框架（图1）。

图1 理论分析框架图Fig.1 Theoretical framework

1.1 土地托管、服务规模与技术效率

古典经济学认为分工和专业化发展是改进生产效率的关键。土地托管作为迂回生产的创新形式，具有典型的纵向分工性质[26]，克服了机械等投入要素的不可分性，本质上充当了人力资本和知识资本的传送器。田间管理环节托管将统防统治、测土配方技术等现代要素联合起来，并通过连片作业规模形成足量的市场容量，降低了绿色高效机械转场使用成本，以达到改造传统农业的目的[27]，因此形成服务规模是保障田间管理托管质量的重要前提，也是提升技术效率的充分条件。

服务规模的形成也衍生出了适度服务规模的问题。规模经济理论刻画了随着规模的扩大生产要素边际效用逐渐达到最高，扩大到一定规模后，生产要素的投入量之比将偏离最佳组合比，开始呈现边际递减趋势，表现在：（1）托管主体中介协调功能不足，托管组织与农户之间的交易成本也随之上升；（2）田间管理类环节作业时间分散、标准化程度低，道德风险随之上升，托管质量会下降；（3）未能保证土地要素与其他生产要素投入的均衡性，导致要素之间的无效配置。

据此提出假设H1：田间管理托管通过形成服务规模经营直接影响技术效率：田间管理托管服务与农户生产技术效率之间存在“倒U型”关系，形成一定服务规模后的托管能够有效提升农户的生产技术效率，一旦超过适度经营规模，则会导致技术效率的下降。

田间管理环节托管主要涉及施肥和施药作业。作为技术密集型环节，施肥施药量、施用品种、施用时机和施用方法等都直接关系到化肥农药的使用效率，从而决定作物的产量。在托管作业过程中运用绿色高效技术，既是托管组织的作业优势，也是决定土地托管绩效的重要因素[28]，既可以通过精准化、规范化、科学化作业提高施用效率[29]，也可以替代昂贵的劳动要素，节约投入成本[30]，因此托管作业叠加绿色高效技术，能够更好地提升技术效率。

据此提出假设H2 ：在田间管理托管中运用绿色高效技术要素能够起到调节效用，有效提升技术效率整体水平。

1.2 土地托管、土地规模与技术效率

土地托管至少在两个层面同农户土地规模密切相关：首先，托管服务规模对技术效率的直接影响在不同土地规模农户中具有异质性。假如农户土地或地块的规模过小，机械施肥施药服务会提高场地转换成本，增加机械对劳动的替代难度，从而降低作业质量。当农户本身土地规模较大时，具有较强的生产能力与配套资源，能够有效配合托管机械和技术效果，共同提升技术效率。

据此提出假设H3：服务规模在不同土地规模农户中的技术效率直接提升效用存在差异。

其次，土地托管通过改变农户的土地规模间接对技术效率产生影响[31-32]。随着劳动力成本的上升，田间管理服务提供的农机作业、统防统治等既在一定程度上缓解了农户资源禀赋质量和数量约束，又改变了原有土地规模下的要素最优组合，将农户节省下来的人力、物力用于其他生产环节，从而提高了转入土地的概率[25]。

据此提出假设H4：托管服务还会通过扩大农户土地规模提升技术效率。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 技术效率模型

随机前沿生产函数模型[33-34]基本形式为：

式（1）中：i为农户个体；Yi代表第i个农户的产出；f（lnXi）为前沿生产函数；Xi为第i个农户的一组生产要素投入；vi为传统对称的随机扰动项；ui为技术非效率损失。第i个农户的技术效率值Ti∈［0，1］，可表示为：

在随机前沿模型变量较多的情况下，C-D型生产函数要优于超越对数生产函数[35]。同时估计技术效率模型和技术效率损失模型的“一步法”[36]无法解决托管变量的内生性问题，因此此处只计算技术效率不加入外生变量。小麦生产要素包括种子、化肥、农药、机械和劳动力（包括雇工和自家工）。技术效率模型表示如下：

式（3）中：β和ρ为待估系数；Seedi、Feri、Pesi、Mechi和Labi分别为种子、化肥、农药、机械和劳动力投入要素；Mech'i为机械投入虚拟变量；Nij为第j个地区的地区虚拟变量。

2.1.2 得分倾向匹配模型

由于农户是否参与田间管理托管并非是随机的，存在个人决策造成的“自选择”和双向因果关系的“内生性”问题，因此利用得分倾向匹配法构建反事实假设进行分析。按照各特性“距离”相近的原则匹配处理组与控制组中的个体，使得匹配后的农户除是否接受托管外并无显著差异。农户的倾向得分（即条件概率拟合值）可表达为：

式（4）中：p为要估计的倾向性得分，即农户参与托管的概率；pr（·）为概率累积密度函数；Li为协变量，参考已有研究[37-39]选择；ϕ为待估参数；D= 1 表示参与托管，D= 0表示未参与托管。

基于倾向性得分计算的平均处理效应（Average Treatment Effect on the Treated, ATT）可表示为：

式（5）中：T1i为参与田间管理托管农户的技术效率；T0i为未参与农户的技术效率。具有相同或相近倾向得分的未参与托管农户构成了反事实组别。

2.2 数据来源与描述性分析

样本数据来源于2021—2022年山东省土地生产托管情况实地调查。山东省作为生产托管的发源地，以土地托管模式为抓手持续推动农业提质增效，为开展农业生产托管服务机制研究提供了经验支持。根据第一批山东省农业生产社会化服务规范化建设试点县名单，分别选择西北部德州市庆云县、西南部济宁市嘉祥县、东北部烟台市招远市和东南部青岛市莱西市4个市县（区）作为样本地区。调查利用分层抽样法选取样本，根据小麦种植面积，将样本县（区）中所有乡（镇）分为高、中、低3个组别，并从每组中随机抽取 1个乡（镇），在每个乡（镇）随机抽取3～4个行政村，合计选取了39个村，在每个样本村随机抽取20～35户开展入户调查。以农民口述，调查员填写的形式填写问卷，共回收问卷1 430份，其中有效问卷1 233份。

核心解释变量为农户是否购买田间管理（配方施肥、统防统治等）环节服务。田间管理主要包括施肥施药两个环节，施用时间、用量和方式等都会对小麦产量和质量产生显著影响，加之田间管理环节作业时间分散，标准化程度低，不易监督等特征，有助于识别出服务主体道德风险的影响。样本农户中参与田间管理环节托管的农户604 户，占49%，平均托管服务规模①托管服务规模是指为该农户服务的托管主体包含该农户土地在内的连片服务面积。为6.17 hm2，无人机技术采纳率为28%②托管服务规模及托管服务投入的数据主要通过对托管服务主体和政府农技人员的调研获取。。样本农户普遍呈现出老龄化、低文化、厌恶风险与兼业化特征，土地呈现出规模小和细碎化特征（表1）。

表1 样本农户基本特征Tab.1 Basic characteristics of sample farmers

被解释变量为小麦种植户的生产技术效率，通过随机前沿模型测算。小麦生产要素包括种子、化肥、农药、机械和劳动力（包括雇工和自家工）③由于测算的是单位面积的小麦生产技术效率，因此没有放入土地投入要素。。样本农户小麦平均产出6 825.15 kg/hm2，种子投入241.65 kg/hm2，化肥投入1 049.70 kg/hm2，农药投入740.40元/hm2，机械投入2 241.45元/hm2，劳动力投入68.10（人·d）/hm2（表2）。

表2 小麦生产要素投入的描述性统计Tab.2 Descriptive statistics of variables for wheat production

3 结果与分析

3.1 技术效率结果

利用极大似然法对技术效率模型进行估计（表3），总体方差σ2和参数γ均在5% 水平上显著，采用随机前沿模型是合适的。γ值为0.949，94.86%的误差来源于技术非效率且在1%水平上显著。技术非效率检验（H0：γ=δ0-δi= 0）的LR值为143.89，临界值为16.92，拒绝原假设，农户生产存在技术无效率现象。根据回归结果，化肥、机械和劳动力是提升小麦产量的关键要素。计算可知，样本地区小麦生产平均技术效率为0.965，与同时期的测算结果基本一致[41]。

表3 C-D生产函数回归结果Tab.3 Results of C-D production function

3.2 共同支撑域与平衡性检验

首先进行共同支撑域与平衡性检验考察样本是否符合平均处理效应假设。以最近邻匹配法（1对4）为例，匹配后，1 230 个观测值在共同取值范围之内，仅损失了3个样本，满足共同支撑域条件。最近邻匹配、半径匹配、核匹配、局部线性回归匹配4种方法的PseudoR2均接近于0（表4），LR值均未被拒绝，匹配后两组样本在各个特征维度上基本相似，通过了平衡性检验。

表4 平衡性检验结果Tab.4 Results of balance test

3.3 田间管理托管的平均处理效应

计算可知（表5），4种匹配方法的估计结果相似，除局部线性回归匹配外，ATT均在5%水平上通过检验。以最近邻匹配方法为例，从反事实来看，农户假如参与了田间管理托管，技术效率会从0.964 上升到0.968，即参与田间管理托管能够将技术效率提升0.004且在5%水平上显著。

表5 技术效率平均处理效应Tab.5 Average treatment effects of technical efficiency

3.4 土地托管、服务规模与技术效率

3.4.1 服务规模对技术效率的影响

根据许庆等[42]的总结，各地方政府颁发的农业补贴改革文件大都以2 hm2的经营面积作为粮食适度规模经营的标准。《第三次全国农业普查主要数据公报》中指出规模农业经营的定义标准是一年二熟及以上地区露地种植农作物的土地达到3.33 hm2及以上。结合样本地区实际情况，分别以2 hm2、3.33 hm2、6.67 hm2和13.33 hm2作为托管服务规模划分标准。

根据最近邻匹配法（1对4）匹配结果（表6），未参与托管农户若接受小于2 hm2服务规模的托管，则技术效率会下降0.007，可见若田间管理托管规模过小不能体现出服务优势，效率不及农户自身的精耕自作。当未参与托管农户接受2～＜3.33 hm2、3.33～＜6.67 hm2或6.67～＜13.33 hm2服务规模的托管时，技术效率会显著上升0.006、0.008和0.009，可见当托管形成一定服务规模后，服务规模越大，技术效率提升效用就更明显。但是当未参与托管农户参与13.33 hm2及以上服务规模的托管时，技术效率却显著下降0.010，表明托管规模扩大到一定程度时托管效果反而会变差。综上，田间管理环节托管服务规模与技术效率之间可能存在“倒U型”的非线性关系，技术效率随着托管服务规模呈现出“先上后下”的趋势。

表6 不同托管服务规模下的技术效率平均处理效应Tab.6 Average treatment effects of technical efficiency with different service scales

为了进一步验证这种关系，将接受不同托管服务规模的农户技术效率进行匹配。从结果来看，若接受2～＜3.33 hm2服务规模托管农户接受小于2 hm2托管，则技术效率会显著降低0.011；若接受3.33～＜6.67 hm2服务规模托管农户接受2～＜3.33 hm2服务规模托管，则技术效率会下降0.002；若接受6.67～＜13.33 hm2服务规模托管农户接受3.33～＜6.67 hm2服务规模托管，则技术效率会上升0.000 3；若接受了13.33 hm2及以上服务规模农户接受6.67～＜13.33 hm2托管则技术效率会显著提升0.021。这进一步表明，在控制其他因素的条件下，田间管理服务规模由小至大会导致技术效率呈现出先增加后降低的变化趋势，证明托管服务规模与技术效率之间的“倒U型”关系，验证了假设H1。

3.4.2 服务适度规模测算

得分倾向匹配模型结果表明存在效率最优的服务适度规模。以参与了田间管理托管的604户农户为样本，构建Tobit计量模型（1）进行测算，可表示为：

式（6）中：areai为土地托管服务规模；areai2为托管服务规模的二次项；α为待估参数；Zi为控制变量向量；ei为残差项。

结果表明（表7），模型（1）中土地服务规模变量的一次项和二次项系数分别为0.002和-0.000 008，分别在5%和1%水平上显著，表明田间管理服务规模对农户的技术效率产生了显著的“倒U 型”影响。通过计算，当田间管理托管服务规模达到7.5 hm2时生产技术效率值达到最高。目前田间管理托管服务规模的均值6.17 hm2在临界点的左侧，尚处于边际递增阶段。土地规模与技术效率之间也呈现出“倒U型”关系，适度扩大种植规模可以提升技术效率水平，但并没有达到5%以上的显著性水平。

表7 托管服务规模对技术效率影响模型Tab.7 Influencing models of the scales of trusteeship services on technical efficiency

3.4.3 绿色生产要素的调节效应

田间管理托管在施肥施药环节采纳绿色高效技术，既能解决绿色技术推广难题，也能改变传统田间管理方式，从而调节了土地托管与技术效率之间的关系。传统水稻植保以动力喷雾机为主，费时费料费人工。托管组织采用飞防无人机喷洒农药效率是人工式喷洒效率的近100 倍[43]，能够节省成本，提高效率和防控效果[44]，逐渐成为了托管组织的首选作业方式。因此选择飞防无人机技术代表绿色防控技术进行调节效应分析。以全体参与托管的农户作为样本，在模型（1）基础上加入是否采纳飞防无人机技术作为调节变量构建模型（2），可表示为：

式（7）中：uavi为是否采纳无人机技术；ζ为待估参数；νi为残差项。

在模型（2）基础上加入是否采纳无人机技术与服务面积以及服务面积二次项的交互项构建模型（3），可表示为：

式（8）中：δ为待估参数；ωi为残差项。

结果可知，模型（3）相比模型（2）的F值明显变大，两项交互项系数均达到了5%水平上显著，表明无人机技术对托管服务规模与技术效率之间的关系产生了显著调节效应。参考已有研究[45]，调节效应表现在3 个方面：（1）无人机技术与服务规模二次项交互系数δ4显著为正，说明无人机技术能够使托管服务规模与技术效率的“倒U 型”曲线关系更加平缓，服务主体利用无人机防控能够降低托管服务规模带来的技术效率效果波动。（2）δ1δ4-δ2δ3恒大于0，表明运用无人机技术能够使服务规模与技术效率的“倒U 型”曲线关系的拐点发生右移。（3）函数f（area）=δ3area+δ4area2+δ5恒大于0，曲线整体上升，表明运用无人机技术能够有效提升技术效率水平，验证了假设H2。

3.5 土地托管、土地规模与技术效率

3.5.1 土地规模在土地托管影响技术效率中的异质性

基于得分倾向匹配考察不同土地规模农户是否表现出异质性。以种植规模均值1.08 hm2作为标准划分为大规模农户和小规模农户两类。结果来看（表8），当托管服务规模≤1.08 hm2时，小规模农户若流入土地成为大规模农户，则技术效率会显著提升0.034。可见在托管服务规模较小时，土地规模的增加能够在一定程度上弥补服务经济的不规模。当托管服务规模达到2～＜3.33 hm2时和3.33～＜6.67 hm2时，小规模农户流入土地能够分别将技术效率提升0.007和0.001。当托管服务规模继续扩大到6.67～＜13.33 hm2甚至≥13.33 hm2时，则能将技术效率显著提升0.016和0.023。可见，土地托管服务规模提升技术效率的作用整体偏向大规模农户，较大的土地规模能够更好地发挥出托管服务的技术效率提升效用，验证了假设H3。

表8 不同土地规模农户技术效率平均处理效应Tab.8 Average treatment effects of technical efficiency of farmers with different production scales

3.5.2 土地规模在土地托管影响技术效率中的中介效应

为考察农户土地规模在田间管理托管与技术效率之间是否具有中介效应，以全体农户作为样本，以是否参与田间管理托管作为解释变量，以托管后流入的土地面积作为中介变量构建中介效应检验模型。鉴于农户参与托管决策具有内生性，因此选择“本村其他样本农户参与田间管理托管的平均概率”作为工具变量①农村生产决策具有同群效应，农户的土地托管行为会受到本村其他农户的影响，工具变量满足相关性，同时其他农户的土地托管行为对该农户的技术效率又不存在直接影响，工具变量满足外生性。，利用IV-Tobit模型（4）—模型（6）进行分析。中介效应检验模型为：

式（9）—式（11）中：LTi为农户参与田间管理托管决策；Mi为土地流入面积；Wi为控制变量向量；πi为残差项；η、'η、θ及ϑ均为待估参数。

结果表明（表9），系数η1、θ1、η'1与ϑ1均显著，表明土地流入存在部分中介效应，中介效应值为0.057。模型（4）和模型（6）中的工具变量T值分别为5.46 和5.37，工具变量有效。可见，田间管理托管能够通过让农户扩大土地规模的方式进一步促进生产技术效率的提升，验证了假设H4。

表9 不同规模农户土地规模的中介效应检验模型Tab.9 Mediating effect model for production scales of farmers with different scales

接着划分大规模农户和小规模农户进行异质性分析。模型（7）—模型（9）结果可知，在小规模农户中，土地流入变量的正向部分中介效应依旧显著，小农户参与田间管理托管能够促进其土地面积的扩大并且提升了技术效率。模型（10）—模型（12）结果可知，大规模农户样本中土地流入变量的中介效应却并不显著，可能因为大规模农户参与田间管理托管多是为了向现代农业转型而不是受到禀赋不足的约束，因此没能促使土地规模的变化。

4 研究结论与政策启示

4.1 研究结论

本文以田间管理环节为例，探讨了土地托管、规模经营与生产技术效率的关系，并利用山东省1 233户小麦种植数据和得分倾向匹配模型、IV-Tobit模型等进行实证检验。结果可知，土地托管促进生产技术效率通过形成服务规模与影响土地规模两条路径实现。

首先，土地托管通过形成适度规模经营直接对技术效率产生影响：（1）与农户自主生产相比，当托管服务规模达到2～13.33 hm2时能够显著提升农户的技术效率；（2）托管服务规模与技术效率之间呈现“倒U 型”关系，达到技术效率最优的适度服务规模面积为7.5 hm2；（3）采纳无人机等绿色高效技术能够显著调节托管服务规模与技术效率之间的关系，使得“倒U型”曲线平缓，拐点右移，并且整体向上抬升曲线。

其次，土地托管也会与农户土地规模相作用间接对技术效率产生影响：（1）土地托管通过适度服务规模提升技术效率的直接效用偏向于土地规模较大的农户，较大的土地规模能够更好地体现出托管服务的技术效率提升效用；（2）土地托管能够通过土地流入间接地提升技术效率，土地流入在农户，尤其是较小规模农户的土地托管与技术效率之间起到部分正向中介作用，满足小农户的土地流转需求能够更有效地发挥出服务规模的提升效果。

4.2 政策启示

本文的政策启示如下：（1）由于土地托管存在技术效率最优的适度规模，应着力推进连片化托管以形成横向分工效率，发挥村集体等组织的协调功能整合碎片化土地，降低服务主体与农户之间的交易成本。但是托管主体的服务范围也不宜过大，尤其是一些小型的、本地的服务主体，应避免服务规模的盲目扩大，保证服务主体的资源优化配置。（2）加强服务主体田间管理环节的托管能力。部分地区农业土地托管服务组织规模偏小，服务功能不强，与高质量农业要求有一定差距，应由政府牵头制定托管规范，优化托管组织，根据不同区域、不同产业的田间管理作业要求对托管服务实行精准支持，充分发挥出田间管理托管提升粮食作业效率的优势。（3）农户技术效率除了受托管服务规模影响，也受自身土地规模影响，土地规模经济和服务规模经济应是并行不悖的。因此促进服务规模的同时更应注重服务规模与土地规模之间的协调，在推进农业服务规模化的过程中也要满足小农户土地流动的需求，形成土地规模经营与生产托管供给的良性互动。