土地細碎化和勞動力結構對生產技術效率的影響

魏娟+趙佳佳+劉天軍

摘 要：基于山東、陜西2省265個蘋果種植戶的微觀調研數據，運用隨機前沿生產函數模型系統分析了土地細碎化與勞動力結構對蘋果種植戶生產技術效率的影響。研究發現：土地細碎化對蘋果種植戶技術效率有顯著負向影響；勞動力老齡化對蘋果種植戶技術效率作用為正；女性勞動力占比和蘋果種植戶平均受教育水平對其技術效率影響不顯著。此外，樣本區域蘋果種植戶技術效率均值為0.601 8，且隨種植面積擴大而增加。

關鍵詞：土地細碎化；勞動力結構；蘋果種植戶；隨機前沿生產函數；技術效率

中圖分類號：F320.3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-9107（2017）05-0055-10

引 言

土地細碎化指每個農戶擁有的土地被分散成面積狹小、不同距離的眾多地塊分布于村莊周圍。土地細碎化是發展中國家農地制度的主要特征之一[1]。而以土地公平分配為原則的家庭聯產承包責任制和人多地少的自然稟賦使得土地細碎化問題在我國尤其嚴重[2]。據統計，2009年，我國農戶平均擁有地塊數4.1塊，戶均土地經營面積7.14畝，人均地塊面積1.741畝（數據來源：農業部農村固定觀測點2009年數據）。研究表明，土地細碎化浪費了我國3%～5%的耕地面積[3]。

同時，隨著經濟社會快速發展、非農就業增加以及計劃生育政策的實施，我國農業勞動力結構也發生巨大轉變，具體表現為：（1）農業人口老齡化——人口老齡化不斷加劇被認為是我國人口結構轉變的首要特征[4]。2010年第六次人口普查數據顯示，我國農村60歲以上老年人口比例上升至14.98%，比國際公認的老齡化社會標準高4.98%，且老齡化趨勢仍在加劇。（2）農業勞動力女性化——第六次人口普查顯示女性勞動力在農業總勞動力中占比53.16%，超過男性。（3）農業勞動力受教育水平上升——隨著經濟社會的發展、科教文衛事業的大力推進以及九年義務教育的普及，農村人口受教育水平普遍上升。勞動力結構的多重變化內生作用于農業生產經營方式（新技術采用、生產精力投入、農田管理等），影響農業生產的技術效率。

土地細碎化被認為是農業生產的主要阻礙之一，原因是制約了現代農業機械的使用，進而造成用工量的增加，而在城鎮化進程中青壯年勞動力的非農轉移迫使更多老年勞動力和女性勞動力參與到農業生產中來。文華成通過實證研究也證明農業勞動力女性化的深層次原因是土地制度造成的土地規模的細碎化，并非勞動力非農就業中的性別差異[5]。已有文獻在土地細碎化和勞動力結構對農業生產技術效率方面研究已取得豐碩成果，但尚未將二者結合起來進行研究，多著重分析兩者中的某一單一因素的影響，使被忽略的另一因素進入模型隨機干擾項，進而使技術效率估計有偏。因此，本文將土地細碎化和勞動力結構一同納入技術效率影響因素中探討二者對農戶技術效率的作用。

此外，現有關于土地細碎化和勞動力結構方面的實證研究均集中于水稻、小麥、玉米等糧食作物，對勞動密集型高附加值經濟作物的研究尚未涉及。高附加值經濟作物作為農戶脫貧致富的關鍵手段，對我國農村經濟發展與和諧社會構建發揮著非常重要的作用。而土地細碎化作為我國耕地制度的典型特征，勞動力結構作為勞動生產率和經濟效益的重要基礎，二者是否對勞動密集型高附加值經濟作物的技術效率產生影響？影響方向如何？本文收集了來自我國蘋果主產區2省5縣265個蘋果種植戶的微觀調研數據，利用隨機前沿生產函數模型實證研究土地細碎化與勞動力結構對蘋果種植戶技術效率的影響。

一、文獻綜述與研究假說

（一）土地細碎化與農業生產

國內外研究關于土地細碎化對農業生產的影響眾說紛壇。主流觀點認為土地細碎化阻礙農業機械化，增加農業生產成本。Tan 等通過研究土地細碎化對江西省稻農生產成本的影響，發現地塊面積較小的稻農傾向于多使用勞動力，少使用現代機械，同時平均地塊距離的縮短會減少生產總成本[6]；Orea 等認為土地細碎化增加農戶在不同地塊間的通勤時間，進而造成農業勞動力的浪費和不必要的交通成本[7]；呂挺等利用江蘇省金壇市水稻生產的調研數據實證發現，因機械利用程度的差異，大面積的地塊生產成本特別是勞動成本更低，并且單位產品成本隨地塊面積增加而減少[8]；連雪君等通過對烏村194戶農戶微觀數據的實證分析，得出細碎化的土地產權增加了農戶集體協商成本、監督管理成本和信息成本[9]。

另一重要的觀點是土地細碎化降低土地利用率和生產技術效率。如劉濤等利用江蘇省南京市274個農戶的實地調研數據得到土地細碎化造成農戶復種指數的下降，并阻礙了平均土地綜合產出率的提高[10]；蘇旭霞、萬廣華等以小麥和玉米為例，通過隨機前沿生產函數模型得出土地細碎化降低糧食生產的規模效應，且對技術效率有顯著負向影響[11-12]；Rahman和Rahman利用研究孟加拉國稻農的調查數據表明土地細碎化對生產力和技術效率有顯著阻礙作用，并發現土地細碎化增加1%水稻的產量下降0.05%，技術效率減少0.03%[13]；Manjunatha 等利用印度南部區域90個地下水灌溉農場的研究，發現土地細碎化導致灌溉成本的增加，進而對技術效率和農場收益有顯著負影響[14]；黃祖輝等基于江西省325戶稻農783個水稻地塊的實證研究表明稻農的土地細碎化程度越高則技術效率越低[15]。

此外，也有學者指出土地細碎化有利于多樣化種植，隨之分散農業風險，并且優化勞動力配置。如Tan等指出土地細碎化可以降低農戶面臨的洪澇、干旱、火災等自然風險，并可通過不同地塊的多樣化種植來分散農戶的市場風險[16]；Fenoaltea表示當農村勞動力市場發展滯后時，農業勞動力只能由家庭內部供給，此時細碎化的土地可以使農戶隨季節優化配置自己的勞動力[17]；Di Falco等通過實證研究保加利亞微觀數據發現土地細碎化有利于種植多樣性，進而對生產利潤有正向影響[18]。

已有研究為我們理解土地細碎化對蘋果種植戶技術效率的影響提供了重要思路和參考。蘋果屬于多年生高價值經濟作物，具有生產周期長、建園投入大，勞動力投入密集等特點[19]，土地細碎化從多個環節影響其生產。首先，由于土地細碎化導致農戶在不同地塊間往返而浪費大量時間，增加勞動力成本；其次，地塊增多造成用于地界和圍欄的土地面積增多，進而導致土地利用率的下降；此外，蘋果的生長和成熟期較長，受風災、冰雹和病蟲害等自然災害影響嚴重，面積細小的土地會削弱農戶使用防雹網、誘蟲燈、誘蟲帶等預防措施的積極性，同時也減弱農戶對灌溉設施的投入；最后，由于病蟲害多發，地塊較多時果園更易遭受到周圍地塊的影響導致其經營生產成本上升和果園產出下降。由此可知，土地細碎化對蘋果種植戶生產技術效率的邊際影響更大。基于以上分析，提出本文第1個假設：endprint

假設1：土地細碎化對蘋果種植戶技術效率有顯著負向影響。

（二）勞動力結構與農業生產

生產要素中處于支配地位的勞動力結構，是提高勞動生產率和經濟效益的有力保證。農業生產，尤其是勞動密集型經濟作物的生產，其技術效率與勞動力結構密切相關。已有文獻通常將勞動力結構按年齡、性別、受教育水平、部門、職業和經濟形式6個維度進行劃分。由于本文研究對象為蘋果種植戶，故我們選取年齡結構、性別結構、受教育水平3個維度衡量其勞動力結構。

首先，在年齡結構上，因農村青壯年勞動力向城鎮非農部門轉移導致農業勞動力出現老齡化現象，而現有研究對勞動力老齡化在農業生產領域的影響存在明顯分歧。彭代彥等分別利用2003-2010年27省區面板數據得出農業勞動力老齡化提高糧食生產技術效率的結論[20]；胡雪枝等基于2003-2010年農村固定觀測點數據的分析表明農業人口老齡化對我國糧食生產沒有負向影響[21]；反之，郭曉鳴等通過四川省3個代表農區501個農戶的微觀調查得出農業勞動力老齡化是農業技術進步的重要障礙，進而可能導致農業現代化進程的倒退[22]；胡雪枝等利用2003-2010年農村固定觀測點數據得出老齡化對集體決策程度高但機械化程度低的棉花作物有負向影響[23]；陳錫文等通過實證研究我國1978年以來農業產出要素的影響程度，發現農村老年人口比重的上升間接對農業產出產生負面影響[24]；李旻等通過實證研究遼寧省2003-2006年農村固定觀測數據，也發現農業勞動力老齡化不利于農業生產[25]。

筆者通過多次調研實踐了解到，蘋果經營中的修剪拉枝、疏花蔬果、化肥施用、農藥使用、采摘與采摘期選擇等生產行為主要依賴于豐富的種植經驗和果園管理水平。由于我們所調研對象均屬于蘋果專業種植戶，即家庭收入的80%以上來自于蘋果種植，而且樣本顯示蘋果種植平均年限超過20年，因此勞動力年齡較高說明種植經驗和果園管理技能相對豐富；其次由于果園所使用機械的專用化水平、智能化水平和微型化水平很低，在生產實際中難以發揮效用，導致蘋果種植戶機械使用非常有限[26]，所以相對糧食作物來講，蘋果種植并不強調復雜農業機械的使用；并且蘋果生產越來越依賴于化肥、農藥等物資和簡易農機具的投入而非勞動強度。此外，老年勞動力對自家果樹更熟悉，對氣候變化更敏感，故在蘋果生長期的關鍵時節應對風災、旱災、冰雹、低溫和病蟲害等自然災害的能力也更強。基于以上分析，提出本文第2個假設。

假設2：勞動力老齡化對蘋果種植戶技術效率有正向影響。

其次，在性別結構上，因女性勞動力非農轉移中的滯后性[5]，比如存在顯著性別差異[27]等，滋生出農業勞動力女性化問題，即女性勞動力占比超過男性。已有文獻對女性化在農業生產領域的作用也未達成共識。彭代彥等利用2000-2008年26省區234個樣本的面板數據和2000-2010年26省區286個樣本的面板數據均得出女性化提高糧食生產技術效率的結論[19，28]；吳惠芳等利用南方5省微觀實地調研發現女性勞動力在面對農業生產中的困難會積極主導采取應對措施，因而不一定會給農業生產帶來消極作用[29]；文華成、吳惠等通過2006年農業普查和2008年統計年鑒數據從宏觀層面得出女性化對糧食播種面積有顯著正向影響，但對糧食產量即生產的技術效率沒有顯著影響[5，29]；Zhang L等通過實證研究6省60村610個農戶發現，女性勞動力主導農業生產時并未導致生產率的下降[30]；相反，彭代彥和吳翔利用2003-2010年27省區數據，實證結果顯示女性化降低農業生產技術效率[20]；李旻等利用對2003-2006年遼寧省固定跟蹤數據的實證分析，發現以女性勞動力為主相比“男女同耕”更不利于農業生產的發展[31]。

蘋果屬于勞動力密集型經濟作物，但其生產行為并不強調勞動強度，比如疏花蔬果、施肥打藥、套袋采摘等更需手腳靈活。農村女性雖勤勞能干，但做家務以及照顧小孩和老人等也耗散了其大量勞動時間和精力。因此女性化對蘋果種植戶技術效率的影響無法判斷。

最后，在受教育水平上，舒爾茨等提出農民的文化知識水平和技能與其農業生產效率呈正相關關系，大量研究也表明農戶受教育水平對生產效率產生正向影響[32]。比如劉天軍等通過對陜西省210戶獼猴桃種植戶微觀數據的實證研究表明戶主受教育水平的提高對獼猴桃種植技術效率有正向影響[33]；Battese 等研究發現，勞動力平均受教育水平對技術效率有顯著正向影響[34]。

蘋果種植中，勞動力受教育水平越高，果園管理、化肥施用、農藥使用等生產行為越科學，也越容易接受新知識，掌握新技術，故預期受教育水平越高，蘋果種植戶的技術效率越高。

假設3：蘋果種植戶受教育水平對技術效率有正向影響。

二、實證分析模型

（一）隨機前沿模型

隨機前沿生產函數模型自被Aigner和Meeusen等提出以來一直廣泛用于分析生產技術效率，其基本思想是任何個體都無法超出產出邊界，而偏離程度便可視為無效率，從統計學角度而言，該問題可以轉換為包含“復合干擾項”的回歸模型，其常規意義的干擾項用于捕捉衡量偏誤和其他統計偏差，而另一個具有單邊分布特征的干擾項則反映無效率[35-36]。具體而言：

式中：qi 為實際產出，f（zi，β）為給定投入要素zi 的前提下能夠獲得的最大產出，β為生產函數中的待估參數。TEi 表示生產單元的技術效率（0≤TEi≤1），由于實證分析過程中，產出的衡量通常存在偏誤，若這些隨機偏誤不能妥善處理，將會對TE的估計產生影響。因此，需要在模型中增加一個隨機干擾項vi，假設其服從正態分布，即vi ～N（0，σ2v），為保證產出為正，對其進行指數轉換，即exp（vi）。進一步，為方便數據處理對公式（1）兩邊取對數可得：

其中，ui=-ln（TEi）>0，由于ui=-ln（TEi）≈1-TEi，故ui通常為無效率項。endprint

（二）柯布道格拉斯（C-D）生產函數

在建立隨機前沿模型前，我們首先要確定生產函數的具體形式，通常情況下，生產函數分為柯布道格拉斯（C-D）生產函數和超越對數（Trans-log）生產函數兩種。雖然超越對數生產函數形式更為靈活，但因蘋果種植中生產要素種類繁多，運用超越對數生產函數將會使回歸結果非常復雜，干擾到目標變量，因此，本文選擇C-D生產函數研究隨機生產前沿。并且，Kopp和Smith提出，實際計算中生產函數形式的設定對技術效率估計結果準確性的影響微乎其微[37]。

具體實證模型設定如下：

式中：X1 表示蘋果種植面積；X2 表示雇傭勞動力投入；X3 表示自用勞動力投入；X4 表示化肥投入；X5 表示農藥投入；X6 表示其他物質投入。Yi表示產出，β則為隨機前沿生產函數的待估參數。vi 與ui 為模型隨機干擾項，通常假設兩者都是獨立同分布的，根據上述分析知vi ～N（0，σ2v ）。ui 為無效率項，取值大于零，故通常將其設定為單邊分布，典型的單邊分布包括：指數分布ui ∶exp（σu）、半正態分布ui ∶N+（0，σ2u），截斷型半正態分布ui ∶N+（ω，σ2u）。對于隨機分析而言，非效率項通常被視為干擾項的一部分，因此非效率項的分布函數會對效率估計值有一定影響，但起決定作用的仍然是模型產出函數的設定，因此本文假設非效率項服從指數分布。

（三）模型效率估計及影響因素

隨機前沿模型最主要目的在于分析“效率”或“非效率”，具體包括：分析不同農戶的生產技術效率，進行比較研究；探討影響效率水平的因素。

Battese和Coelli指出技術效率（TEi）的最佳估計式[38]為：

其中，Φ（·）為累計分布函數，對于ui ～exp（σit）服從指數分布而言，i=-εi-σ2v/σu，σ=v。

根據計算結果我們即可做效率與非效率部分的假設檢驗：

其中γ∈（0，1）表示技術非效率項在總體中的比例。γ趨于0，說明隨機前沿生產函數的誤差主要是由統計誤差所導致，即不存在技術非效率；反之則表明生產函數的誤差由技術非效率引起。

由于非效率項服從指數分布ui ～exp（，σ2u），而參數決定偏離產出邊界的位置，因此我們可以設定效率損失函數為：

其中，zji表示影響無效率的第i個觀測值的第j變量，γ0 為常數項，γj 為待估參數，反映變量zj對技術效率的影響。

隨機前沿生產函數模型早期使用兩步法，而近期文獻則主要采用一步法。兩步法中的第一步是估計SFA模型并得到TE估計值，在第二步中以TE為被解釋變量與理論上可能影響效率的因素進行回歸分析[39]。但這種處理方式的研究假設存在矛盾——第一步中假設非效率項u獨立同分布，而在第二步中TE被設定為一系列特征變量的函數，這表示TE并不是獨立同分布的，與第一步假設矛盾[40，41]。因此，本文采用一步法來估計農戶個體的技術效率值及其影響因素。

三、變量選取與樣本描述性統計

（一）樣本選擇

本研究所用數據來源于2015年1—3月課題組進行的“中國蘋果種植戶產銷調研”，調查所用抽樣原則如下：首先，分別選取蘋果主產區黃土高原區的陜西省和渤海灣區的山東省作為樣本省，原因是這兩省分別以27%、22%的種植面積和28%、20%的總產量位列全國第一、第二名；其次，在2個樣本省內，根據各縣/區蘋果生產規模采用概率與規模成比例抽樣（PPS）各抽取2～3個縣，在每個縣/區內，采用典型抽樣法各抽取1～2個鄉鎮，進而分別選取1～2個村莊，在樣本村莊內，隨機抽取15～20個農戶進行問卷訪談。為減少受訪者文化程度及理解能力差異帶來的偏差，實地調研由受過專業培訓的調研員采取與蘋果專業種植戶面對面訪談的形式來填寫問卷。調查共獲得2省、5縣/區、9個鄉鎮、16個村莊共301戶樣本農戶數據，剔除36個無效樣本和離群值后，最終獲得有效樣本265個，問卷有效率88%。

（二）生產函數變量選擇

本研究選擇C-D生產函數來估計技術效率。蘋果生產主要受種植面積、雇傭勞動力、自用勞動力、化肥投入、農藥投入、其他投入等因素的影響。表1為蘋果種植戶在隨機前沿生產函數模型中變量的描述性統計結果。

由表1可看出樣本蘋果種植戶投入產出中各個變量的最大值與最小值差距很大，離散程度也較大，尤其是畝產量和畝均銷售額，主要原因是受各個生產要素投入的影響以及個體的種植經驗、管理水平等導致產出水平參差不齊。樣本戶畝均銷售額的均值為10 000元，可見種植蘋果的收入要比大多數作物高很多。平均種植面積為10.1畝，大體上可以代表我國蘋果專業種植戶的平均規模。本文中1個工等于勞動時間8小時，平均每畝雇工14.19，自用工22，可見，蘋果種植戶主要以自用工為主。化肥投入、農藥投入和果袋、灌溉等其他物質投入都折合成每畝投入的資金（元/畝），樣本戶在以上三種要素上投入的均值分別是1 877元/畝、446.1元/畝和524.9元/畝。

（三）技術效率影響因素

技術效率主要用來衡量管理效率和生產效率[42]，反映給定生產要素前提下生產者獲得最大產出的能力[43]。本研究主要側重從土地細碎化和勞動力結構兩個方面研究技術效率的影響因素。參考有關學者的研究[7，13，18，44]，本文選取地塊數、平均地塊面積作為土地細碎化的代理變量。同時，本研究在年齡結構上選取老年勞動力占總勞動力的比例作為表征變量；性別結構上選取女性占家庭總勞動力比例作為表征變量；受教育水平上選取勞動力平均受教育水平作為表征變量。選取的技術效率方程中變量的描述性統計如表2所示。

由表2可見，所選樣本區域中，農戶平均地塊數為3.6，最少1塊，最多10塊，地塊面積均值為3.47畝，勞動力人均種植面積為6.2畝，相比較全國農戶平均水平，土地細碎化現象不是非常嚴重。本文中的老年勞動力主要指60歲以上參與蘋果種植的老年人，其占家庭總勞動力比例均值為15%，表現出明顯勞動力老齡化現象，并且最大值達到1，說明家庭勞動力全部為老年人，在實地調研中發現這種情況不在少數。樣本區域女性勞動力占比均值為46%，說明女性化現象并不明顯。本研究中的小孩指16歲以下未成年人，在樣本蘋果種植戶家庭總人口中占比較小，均值不到10%。勞動力受教育水平均值為3.15，說明樣本區域蘋果種植戶實現了基礎教育的普及。年均接受技術培訓次數均值為4.8，最小值為1，表示樣本戶普遍接受過農業技術培訓。此外農戶或果園的其他特征也對技術效率產生影響，作為本研究的其他變量被引入，其中家庭撫養比指勞動力占家庭總人口的比例。endprint

四、計量分析結果與討論

（一）隨機前沿生產函數回歸結果

從隨機前沿生產函數回歸結果看，樣本區域蘋果種植戶的產出彈性不受種植面積影響；而雇傭勞動力和化肥投入分別對其產出彈性為0.076和0.132，均在5%水平上顯著；果袋和灌溉投入對其產出的貢獻最大達到0.349，且在1%水平上顯著（見表3）。

表4是根據公式TEi=E{exp（-ui|εi}計算出的不同規模蘋果種植戶的技術效率值。這里的規模是根據種植面積數據的分位數來劃分的，1～6畝為小規模，7～12畝為中等規模，13畝以上為大規模。由表4可見，樣本戶技術效率均值為0.601 8，表明樣本區域蘋果種植戶生產技術效率整體上還具有很大的上升空間。同時也發現，從小規模到大規模技術效率的均值依次顯著遞增，說明經營規模擴大有利于蘋果種植戶技術效率的提高。

（二）技術效率影響因素模型回歸結果與分析

由表5可見，本研究關注的目標變量之一——表征土地細碎化的地塊數與平均地塊面積表現出理想擬合效果，均在1%水平上顯著，并且方向符合預期，故假設1得到驗證。說明土地細碎化的確對樣本區域蘋果種植戶的技術效率產生顯著負向影響。原因是細碎化的土地增加了蘋果種植戶的勞動力投入，使農戶不能在生產繁忙季節對每個地塊充分管理，并且減弱了蘋果種植戶對灌溉設施和防雹網等自然災害預防措施的投入。

本研究關注的另一目標變量—勞動力結構擬合效果一般。勞動力年齡結構上，老人占家庭總勞動力的比例通過5%的顯著性檢驗，并且符號為正，則假設2得到驗證。說明蘋果種植中的老齡化現象對蘋果種植戶的技術效率產生正向作用，原因是蘋果種植中老年勞動力豐富的種植經驗和果園管理水平對技術效率的促進作用超過了因年齡偏高所帶來的體能限制，并且老年人對氣候變化更敏感，因而抵御自然災害的能力也更強。而性別結構上，女性占家庭總勞動力的比例則沒有通過顯著性檢驗，表明女性勞動力對技術效率沒有影響，并且通過數據分析發現，樣本區域并沒有出現明顯的勞動力女性化現象。與預期相反，受教育水平上，勞動力平均受教育水平對蘋果種植戶技術效率作用不顯著，原因可能是樣本所選區域蘋果種植戶的平均受教育水平已達到初中文化程度，實現了基礎教育的普及，并且蘋果經營更注重多年的種植經驗和管理水平而非科學知識，因此假設3沒有得到驗證。

此外，勞動力人均種植面積也對樣本蘋果種植戶的技術效率產生正向影響，且通過了1%的顯著性水平，表明樣本區域現有勞動力人均種植面積的合理擴大有利于技術效率的提高。與以往大多數研究相反，年均接受農業技術培訓次數對技術效率的影響為負向，并通過5%水平上顯著性檢驗，結合調研中的蘋果種植戶反饋，原因可能是目前的農業技術培訓大多是推銷農藥與化肥，沒有根據蘋果種植戶需求提供真正對蘋果種植戶有用的技術信息和專業知識，反而對蘋果種植戶產生誤導；并且，技術采納存在互補性，舊技術的普遍使用使單位技術成本較低，少部分首先嘗試新技術的人將面臨較大的邊際成本[45]。故導致接受技術培訓次數對技術效率作用為負。小孩占家庭總人口比例對技術效率的影響為負，原因是如果家庭中小孩占比多，則成人需花時間和精力來照顧，導致用于蘋果種植和果園管理上勞動力的下降，進而對技術效率產生負向影響。果園是否有灌溉影響為正，表明水資源作為果園產出的約束條件，如能得到有效滿足將會提高蘋果種植戶技術效率。是否為山東省作為地區虛擬變量被引入，其對技術效率影響為負，表明山東省的技術效率相對陜西省較低。而家庭撫養比與蘋果種植戶是否加入合作社均對其技術效率沒有顯著影響。

五、結論及政策啟示

本文基于我國農地制度的主要特征——土地細碎化以及經濟社會轉型時期出現的勞動力“老齡化、女性化”等農村勞動力結構的典型特征，利用山東省和陜西省16個村莊265戶蘋果種植戶的微觀調研數據，使用隨機前沿生產函數分析方法，研究了土地細碎化和勞動力結構對蘋果種植戶技術效率的影響，得到以下主要結論和政策啟示：

1.表征土地細碎化的地塊數對蘋果種植戶技術效率有顯著負向影響，而平均地塊面積的增加將提高蘋果種植戶技術效率，表明現有細碎化的農地特征阻礙了蘋果種植戶技術效率，驗證了本研究的假設1。因此，政府應加快農村土地交易與交換市場建設，在現行“三權分置”背景下通過土地確權、土地經營權轉移、土地流轉補貼等推動農村土地的自由流轉，鼓勵蘋果種植戶增加所經營地塊面積，開展土地整合計劃減少農戶土地的地塊數，實現果園連片，通過以上措施在人多地少的現實約束下降低土地細碎化對農業生產的負作用，從而促進蘋果種植戶技術效率的提高。

2.表征勞動力結構的老齡化、女性化與受教育水平對我國蘋果種植戶生產技術效率的作用各有差異。與假設2一致，我國老齡化現狀對勞動力密集型多年生經濟作物生產技術效率的影響為正，因此，面對農業勞動力老齡化的現實，不應夸大其詞，而是正確引導。比如鼓勵和培養年輕人作為專業化種植戶參與到勞動力密集型農業生產中來，或在必要時通過改善農產品價格機制來調節勞動力結構等；而目前農村勞動力女性化并未對蘋果種植戶技術效率產生作用；與假設3不一致，蘋果種植戶受教育水平對其技術效率影響不顯著，原因是樣本區域實現了基礎教育的普及，本研究所采用數據雖沒有證明受教育水平對蘋果種植戶生產技術效率的正向作用，但筆者以為仍應堅持教育，避免蘋果種植戶生產技術效率受受教育水平的制約。

3.本研究的實證結果也顯示：樣本區域蘋果種植戶的平均技術效率為0.601 8，表明還有很大提升空間；勞動力人均種植面積增加也會顯著提高蘋果種植戶的技術效率，表明應采取相關鼓勵和優惠措施將農地集中給勞動力豐富、管理水平高的種植戶，同時積極培養具備專業知識與科學技能的種植能人、新型專業種植戶，推進農業現代化的實現；農業技術培訓作為農業生產領域人力資本投資的重要方式反而對技術效率產生負向影響，印證了調研實踐中果農普遍反映的大多數農業技術培訓并非根據生產實踐按需推廣。對此農技推廣部門應從蘋果種植戶的實際需求出發，建立健全農技推廣人員激勵與獎懲制度，同時也可考慮將農業技術推廣的效果作為政績納入基層行政人員的考核體系，還可對采用新型技術的農戶給予一定補貼優惠，通過降低新技術的邊際成本來鼓勵農戶采用新技術，提高生產技術效率，實現收入的穩定增長。endprint

參考文獻：

[1]Blarel B，Hazell P，Place F， et al.The Economics of Farm Fragmentation：Evidence From Ghana and Rwanda[J].The World Bank Economic Review，1992，6（2）：233-254.

[2]譚淑豪，曲福田，尼克·哈瑞柯.土地細碎化的成因及其影響因素分析[J].中國農村觀察， 2003（6）：24-30.

[3]Zhang L X，Huang J K，Rozelle S，et al.Land Policy and Land Use in China[R].Organization Economic Cooperation & Development，1997：71-77.

[4]樂章，劉二鵬. 家庭稟賦、社會福利與農村老年貧困研究[J].農業經濟問題，2016（8）：63-73.

[5]文華成.中國農業勞動力女性化：程度、成因與影響——基于歷史宏觀截面數據的驗證[J].人口學刊，2014（4）：64-73.

[6]Tan s，Heerink n，kruseman G，et al.Do Fragmented Landholdings Have Higher Production Costs？ Evidence From Rice Farmers in Northeastern Jiangxi Province，P.R.China[J].China Economic Review，2008，19（3）：347-358.

[7]Orea L，Perez J A，Roibas D.Evaluating the Double Effect of Land Fragmentation on Technology Choice and Dairy Farm Productivity：A latent Class Model Approach[J]. Land Use Policy，2015，45：189-198.

[8]呂挺，紀月清，易中懿.水稻生產中的地塊規模經濟——基于江蘇常州金壇的調研分析[J].農業技術經濟，2014（2）：68-75.

[9]連雪君，毛雁冰，王紅麗.細碎化土地產權、交易成本與農業生產——來自內蒙古中部平原地區烏村的經驗調查[J].中國人口·資源與環境，2014（4）：86-92.

[10]劉濤，曲福田，金晶，等. 土地細碎化、土地流轉對農戶土地利用效率的影響[J]. 資源科學，2008（10）：1 511-1 516.

[11]蘇旭霞，王秀清.農用地細碎化與農戶糧食生產——以山東省萊西市為例的分析[J].中國農村觀察，2002（3）：22-28.

[12]萬廣華，程恩江.規模經濟、土地細碎化與我國的糧食生產[J].中國農村觀察，1996（3）：31-36.

[13]Rahman S，Rahman M.Impact of Land Fragmentation and Resource Ownership on Productivity and Efficiency：The Case of Rice Producers in Bangladesh[J].Land Use Policy，2009，26（1）：95-103.

[14]Manjunatha A V，Anik A R，Speelman S，et al.Impact of Land Fragmentation，Farm Size，Land Ownership and Crop Diversity on Profit and Efficiency of Irrigated Farms in India[J].Land Use Policy，2013，30： 397-405.

[15]黃祖輝，王建英，陳志鋼. 非農就業、土地流轉與土地細碎化對稻農技術效率的影響[J].中國農村經濟，2014（11）：4-16.

[16]Tan S，Heerink N，Qu F.Land Fragmentation and Its Driving Forces in China[J]. Land Use Policy，2006，23（3）：272-285.

[17]Fenoaltea S. Risk，Transaction Costs，and the Organization of Medieval Agriculture[J]. Explorations in Economic History，1976：129-151.

[18]Di Falco S，Penov I，Aleksiev A，et al.Agrobiodiversity，Farm Profits and Land Fragmentation：Evidence From Bulgaria[J].Land Use Policy，2010，27（3）：763-771.

[19]邵礫群，侯建昀，劉軍弟，等.蘋果栽培模式技術經濟評價[J].西北農林科技大學學報（社會科學版），2014（5）：78-83.

[20]彭代彥，吳翔.中國農業技術效率與全要素生產率研究——基于農村勞動力結構變化的視角[J].經濟學家，2013（9）：68-76.

[21]胡雪枝，鐘甫寧.農村人口老齡化對糧食生產的影響——基于農村固定觀察點數據的分析[J].中國農村經濟，2012（7）：29-39.

[22]郭曉鳴，任永昌，廖祖君，等.農業大省農業勞動力老齡化的態勢、影響及應對——基于四川省501個農戶的調查[J].財經科學，2014（4）：128-140.endprint

[23]胡雪枝，鐘甫寧.人口老齡化對種植業生產的影響——基于小麥和棉花作物分析[J].農業經濟問題，2013（2）：36-43.

[24]陳錫文，陳昱陽，張建軍.中國農村人口老齡化對農業產出影響的量化研究[J].中國人口科學，2011（2）：39-46.

[25]李旻，趙連閣.農業勞動力“老齡化”現象及其對農業生產的影響——基于遼寧省的實證分析[J].農業經濟問題，2009（10）：12-18.

[26]霍學喜，侯建昀.中國蘋果生產技術效率與要素產出彈性分析——以陜西、山西、甘肅10個蘋果重點縣蘋果種植戶為例[J].西北農林科技大學學報（社會科學版）， 2012（6）：75-80.

[27]劉曉昀，Terry Sicular，辛賢.中國農村勞動力非農就業的性別差異[J].經濟學，2003（2）：711-720.

[28]彭代彥，文樂.農村勞動力老齡化、女性化降低了糧食生產效率嗎？——基于隨機前沿的南北方比較分析[J].農業技術經濟，2016（2）：32-44.

[29]吳惠芳，饒靜.農業女性化對農業發展的影響[J].農業技術經濟，2009（2）：55-61.

[30]Zhang L，De Brauw A，Rozelle S.Chinas Rural Labor Market Development and Its Gender Implications[J].China Economic Review，2004，15（2）：230-247.

[31]李旻，趙連閣.農業勞動力“女性化”現象及其對農業生產的影響——基于遼寧省的實證分析[J].中國農村經濟，2009（5）：61-69.

[32]舒爾茨.改造傳統農業[M].北京：商務印書館，2009.

[33]劉天軍，蔡起華.不同經營規模農戶的生產技術效率分析——基于陜西省獼猴桃生產基地縣210戶農戶的數據[J].中國農村經濟，2013（3）：37-46.

[34]Battese G E，Coelli T J.A Model for Technical Inefficiency Effects in A Stochastic Frontier Production Function for Panel Data[J].Empirical Economics，1995，20（2）：325-332.

[35]Aigner D，Lovell C K，Schmidt P.Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models[J].Journal of Econometrics，1977，6（1）：21-37.

[36]Meeusen W，Van den Broeck J.Efficiency Estimation From Cobb-douglas Production Functions With Composed Error[J].International Economic Review，1977，18：435-444.

[37]Kopp R J，Smith V K.Frontier Production Function Estimates for Steam Electric Generation：A Comparative Analysis[J].Southern Economic Journal，1980，46（4）：1 049-1 059.

[38]Battese G E，Coelli T J.Prediction of Firm-level Technical Efficiencies With a Generalized Frontier Production Function and Panel Data[J].Journal of Econometrics，1988，38（3）：387-399.

[39]Chen Z，Huffman W E，Rozelle S.Farm Technology and Technical Efficiency：Evidence From Four Regions in China[J].China Economic Review，2009，20（2）： 153-161.

[40]Kumbhakar S C，Lovell C K.Stochastic Frontier Analysis[M].Cambridge：Cambridge University Press，2003.

[41]Coelli T J，Rao D S P，ODonnell C J， et al.An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis[M].Germany：Springer Science & Business Media，2005：3.

[42]Wouterse F.Migration and Technical Efficiency in Cereal Production：Evidence From Burkina Faso[J].Agricultural Economics，2010，41（5）：385-395.

[43]Farrell M J.The Measurement of Productive Efficiency[J].Journal of the Royal Statistical Society.Series A （General），1957，120（3）：253-290.

[44]許慶，田士超，徐志剛，等. 農地制度、土地細碎化與農民收入不平等[J].經濟研究，2008（2）：83-92.

[45]陳菲菲，張崇尚，羅玉峰，等.農戶種植經驗對技術效率的影響分析——來自我國4省玉米種植戶的微觀證據[J].農業技術經濟，2016（5）：12-21.endprint