農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的真實測度及其影響因素分析

【摘要】利用2015年四川三市411戶稻農(nóng)調(diào)查數(shù)據(jù)，構(gòu)建了三階段DEA效率測算模型，對水稻生產(chǎn)效率進行了真實測度。研究發(fā)現(xiàn)：絕大多數(shù)水稻生產(chǎn)都處于規(guī)模報酬遞增階段，說明當(dāng)前稻農(nóng)仍有動機通過增加要素投入來獲取產(chǎn)量增加；第一階段和第三階段測算結(jié)果顯示，水稻生產(chǎn)純技術(shù)效率顯著低于規(guī)模效率，說明目前制約水稻生產(chǎn)綜合效率提升的主要因素是純技術(shù)效率較低；環(huán)境因素對稻農(nóng)不同生產(chǎn)要素投入冗余影響具有顯著差異性，說明水稻生產(chǎn)效率可能受到外部環(huán)境和生產(chǎn)行為的影響；水稻生產(chǎn)規(guī)模效率和綜合效率的調(diào)整效應(yīng)顯著為負，表明當(dāng)前環(huán)境因素有利于水稻生產(chǎn)效率水平改善。

【關(guān)鍵詞】稻農(nóng)；水稻生產(chǎn)效率；三階段DEA；影響因素；調(diào)整效應(yīng)

中圖分類號：F323.5 文獻標(biāo)識碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20180104

農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的核心是提高方式要素生產(chǎn)率，伴隨糧食產(chǎn)量“十二連增”的同時，增長速度卻呈現(xiàn)下降趨勢，2014年較2013年糧食產(chǎn)量僅增長0.84%，不足1%。糧食產(chǎn)量的增長主要依賴于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的增加和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高口，但通過要素投入增加來維持產(chǎn)出增長將帶來巨大的經(jīng)濟損失和環(huán)境代價。在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，過度依賴要素投入來達到提高產(chǎn)量的目的，這必然導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品供給與資源環(huán)境承載之間的尖銳矛盾。在資源環(huán)境硬約束下，“多投入多產(chǎn)出”的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式顯然不具有可持續(xù)性。我國是農(nóng)業(yè)大國，同時也是人口大國，如何持續(xù)促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提高，切實保障糧食安全，具有重要現(xiàn)實意義。

1文獻回顧與模型構(gòu)建

1.1文獻回顧

事實上，在不同背景下，研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的文獻較為豐碩。比如考慮城市化進程、農(nóng)村經(jīng)濟開放程度、農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移等，運用省級面板數(shù)據(jù)很好地闡釋了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率受到哪些因素的影響。但受限于數(shù)據(jù)的宏觀性，不能精準(zhǔn)測度農(nóng)戶當(dāng)前的生產(chǎn)效率狀態(tài)。學(xué)術(shù)界注意到運用省級面板數(shù)據(jù)研究生產(chǎn)效率存在的缺陷，進而轉(zhuǎn)向運用微觀數(shù)據(jù)進行研究，主要集中在外出務(wù)工或兼業(yè)行為、土地規(guī)模或經(jīng)營主體類別對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響。研究對象為整個家庭農(nóng)業(yè)總收入，并未細分到具體的某個作物品種，但實際上不同作物生產(chǎn)有其獨特性，例如不同時期有著不同的氣候環(huán)境影響作物產(chǎn)量，整體測算降低了估計結(jié)果的真實性。方法上多將DEA與Tobit模型、OLS模型等相結(jié)合，這些方法僅能幫助探究影響因素，并不能幫助測度提出影響因素之后的真實效率。

針對上述存在的缺陷或問題，文章可能對現(xiàn)有研究作出如下的貢獻：（1）研究對象更清晰，區(qū)域特征更突出。跟隨部分學(xué)者的成果，文章選取水稻作為研究對象，并且結(jié)合人口轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展、區(qū)域特征等因素聚焦四川省。（2）研究對象更微觀，便于精準(zhǔn)分析。文章以樣本區(qū)域內(nèi)農(nóng)戶為研究主體，探究其水稻生產(chǎn)績效。（3）將DEA與隨機前沿分析（SFA）相結(jié)合（即三階段DEA模型），不僅探究影響效率的因素，更剔除這些因素的影響反映農(nóng)戶真實的水稻生產(chǎn)績效。

1.2研究模型的設(shè)計

研究水稻生產(chǎn)績效主要借助于DEA模型展開，但隨著研究的不斷深入，采用傳統(tǒng)DEA模型評價生產(chǎn)績效時會受到外部環(huán)境和隨機誤差的影響，不能真實地反應(yīng)出投入與產(chǎn)出之間的效率關(guān)系。基于此文章借鑒傳統(tǒng)DEA模型與SFA模型相結(jié)合的方法，測度農(nóng)戶面臨相同外部環(huán)境時的真實生產(chǎn)效率，以期客觀考察農(nóng)戶的水稻生產(chǎn)績效。具體實現(xiàn)過程包含如下3個階段：

1.2.1第一階段基于原始數(shù)據(jù)進行傳統(tǒng)的DEA分析

在本階段分析過程中，采用傳統(tǒng)的DEA模型假定規(guī)模報酬可變，將綜合效率值分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。每個決策單元的線性表達方式為：

1.2.3第三階段利用調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)與原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行DEA分析

將第二階段調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)和原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)代入傳統(tǒng)DEA模型，進行新的效率估算，在這種情況得到的結(jié)果為剔除了環(huán)境因素和隨機誤差影響后的真實效率值，進一步進行生產(chǎn)績效評價。

1.3數(shù)據(jù)來源與變量設(shè)計

1.3.1數(shù)據(jù)來源

文章數(shù)據(jù)來源于2015年7～8月對四川省水稻種植農(nóng)戶入戶調(diào)查。樣本點的選取上，以2014年四川省各市州統(tǒng)計年鑒為基準(zhǔn)，主要考慮水稻種植面積和糧食產(chǎn)量，選取了水稻種植情況較好的成都市、南充市和達州市，每個市發(fā)放150份問卷，調(diào)查方式采用半結(jié)構(gòu)形式（即一問一答形式）。共發(fā)放450份問卷，回收450份，回收率100%。根據(jù)研究需要剔除關(guān)鍵問題缺漏問卷，獲得411份有效研究數(shù)據(jù)，有效率為91.33%，其中成都市140份、南充市135份、達州市136份。

1.3.2變量設(shè)計

1.3.2.1投入與產(chǎn)出變量

選取水稻種植戶2014年全年水稻產(chǎn)量為產(chǎn)出變量，樣本農(nóng)戶的水稻產(chǎn)量均值為2368.36kg；采用2014年水稻種植面積、自有勞動力投工總工日、資本投入和化肥施用量作為投入變量。有必要說明的是：文章將每人勞作8小時折算為1工日；資本投入為除化肥以外的所有水稻種植過程涉及花費；化肥施用量單列為一個投入變量，源于近年來土壤肥力下降，化肥投入增加，將其從資本中剝離，單從量上考慮有利于真實測度水稻生產(chǎn)績效。

1.3.2.2環(huán)境變量

在環(huán)境變量選擇上，結(jié)合水稻種植特點，借鑒國內(nèi)外學(xué)者的研究經(jīng)驗，遵循會影響到農(nóng)戶生產(chǎn)行為，進而會影響其水稻生產(chǎn)績效的原則，文章選取如下幾個環(huán)境變量：

（1）水稻生產(chǎn)決策者年齡。一般而言隨著生產(chǎn)決策者的年齡不斷增長，其種植經(jīng)驗也在不斷積累，豐富的種植經(jīng)驗可能會促進投入冗余減少，進而提高生產(chǎn)績效，但也有研究表明，農(nóng)戶年齡與投入冗余之間存在正向關(guān)系，即隨著農(nóng)戶年齡的增加導(dǎo)致投入冗余的增長，進而降低生產(chǎn)績效。綜上，盡管學(xué)術(shù)界對此尚有分歧，但也說明生產(chǎn)決策的年齡的確會對生產(chǎn)績效產(chǎn)生影響。

（2）受教育程度。一般而言受教育程度越高農(nóng)戶對新技術(shù)、新方法的掌握越快。受教育程度越高越能提高技術(shù)效率，或能在一定程度上降低某些變量的投入冗余，提高生產(chǎn)績效。但也有學(xué)者指出受教育程度對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)績效的影響偏負向，盡管影響微弱，甚至有學(xué)者指出由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是一項重復(fù)性質(zhì)的工作，教育無法提高生產(chǎn)力，也就無法降低投入冗余。

（3）非農(nóng)收入比例。家庭中非農(nóng)收入占家庭總收入的比例越高，表明農(nóng)戶脫離農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的傾向越大，兼業(yè)或者非農(nóng)都將降低農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)注度，直接導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率下降。但非農(nóng)收入的比例越高，也就意味著當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機會成本越高，這將促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策者更充分合理地分配生產(chǎn)要素，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)績效。

（4）糧食補貼收入比例。糧食補貼占家庭總收入的比例作為農(nóng)戶所處的具體外部環(huán)境之一，不同的補貼類型對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)績效的影響是不一樣的。生產(chǎn)性補貼導(dǎo)致了投入冗余的增加，進而降低生產(chǎn)績效。但農(nóng)機具購置補貼卻降低了投入冗余，進而提高生產(chǎn)績效。

（5）土地細碎化程度。土地細碎化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響機制已基本成為共識，土地細碎化程度越高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率或農(nóng)業(yè)技術(shù)效率越低，這都將降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)績效，因此考察農(nóng)戶水稻真實的生產(chǎn)績效必須控制其土地細碎化程度，文章采用農(nóng)戶擁有的水田塊數(shù)表征土地細碎化程度。

（6）是否機耕。農(nóng)戶想要開展規(guī)模化生產(chǎn)，必然要通過機械化實現(xiàn)，是否機械化耕作在一定程度上反映了現(xiàn)代技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的運用，同時也側(cè)面體現(xiàn)了農(nóng)田區(qū)位，一般而言農(nóng)田區(qū)位較好才能適宜機械化耕作。因此考慮是否采用機械耕作來表征一個具體環(huán)境變量，經(jīng)過調(diào)整，能夠?qū)⑥r(nóng)戶的生產(chǎn)行為至于相同的外部環(huán)境下，以探討真實的水稻生產(chǎn)績效。

（7）是否有技術(shù)指導(dǎo)。技術(shù)指導(dǎo)將直接影響到農(nóng)戶生產(chǎn)的技術(shù)效率值，進而影響到農(nóng)戶生產(chǎn)績效。盡管縣鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)技術(shù)人員指導(dǎo)對某些變量的投入冗余具有負向影響，對另外一些變量的投入冗余具有微弱的正向影響，但整體來看技術(shù)指導(dǎo)對農(nóng)戶生產(chǎn)績效的影響是積極。

文章模型所有變量的定義、度量與統(tǒng)計如表1所示。

2實證結(jié)果與分析

2.1第一階段傳統(tǒng)DEA：基于原始投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)的BCC模型估計

在DEAP 2.1軟件中，利用原始投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，對411戶水稻種植戶的水稻生產(chǎn)效率進行測度。表2展示了一階段DEA分析結(jié)果，結(jié)果顯示在不考慮環(huán)境因素和隨機誤差的影響下，農(nóng)戶水稻種植的生產(chǎn)效率并不高，僅0.42。農(nóng)戶之間的綜合效率差距較大，效率最高的農(nóng)戶達到隨機前沿為1，最低僅為0.08。而從分解來看，農(nóng)戶的純技術(shù)效率較低，而規(guī)模效率較高，因此農(nóng)戶水稻種植的無效率主要是由純技術(shù)效率較低造成的，純技術(shù)效率相對較低是制約農(nóng)戶水稻生產(chǎn)績效提升的主要因素。從規(guī)模報酬的情況來看：有324戶種植戶（占樣本78.83%）處于規(guī)模報酬遞增階段；有70戶種植戶（占樣本17.04%）處于規(guī)模報酬遞減；僅有17戶種植戶（占樣本4.13%）規(guī)模報酬不變，處于隨機前沿面。因此，在當(dāng)前階段農(nóng)戶仍然可以通過增加要素投入來獲取更高的產(chǎn)出回報，這有可能降低農(nóng)戶通過學(xué)習(xí)技術(shù)來提高產(chǎn)出的意愿，從而表現(xiàn)為純技術(shù)效率低下。

農(nóng)戶分散于不同的市縣，所面臨的家庭經(jīng)濟情況、個人素質(zhì)等環(huán)境迥然不同，如果不考慮這些因素和隨機誤差的干擾，得到的結(jié)果無法客觀反映農(nóng)戶水稻生產(chǎn)績效的真實情況。因此將借鑒隨機前沿模型剔除環(huán)境因素和隨機誤差的干擾，將農(nóng)戶水稻生產(chǎn)行為置于相同的外部環(huán)境下，探析其真實的生產(chǎn)效率，以客觀評價其生產(chǎn)績效。

2.2第二階段SFA：影響技術(shù)效率的環(huán)境變量分析及投入變量調(diào)整

在第二階段中，借助于隨機前沿分析方法（SFA）分解出環(huán)境變量、隨機誤差和管理無效率分別對生產(chǎn)效率的影響，并調(diào)整其原始投入，將所有樣本農(nóng)戶置于相同的外部生產(chǎn)環(huán)境，衡量其水稻生產(chǎn)績效。采用Frontier 4.1軟件包，結(jié)合上文所建立的多元線性回歸模型，利用極大似然估計方法，分別估計環(huán)境變量對各投入要素的投入冗余的影響，估計結(jié)果見表3。

由表3可知，多數(shù)主要環(huán)境解釋變量至少通過了10%水平的顯著性檢驗，且各個模型的LR單邊誤差檢驗值均通過了1%水平的顯著性檢。這表明，選取的環(huán)境變量較為合理，采用SFA分析方法是合適的。γ值為1，表示農(nóng)戶生產(chǎn)的投入冗余主要是由于管理無效率造成的，表明采用SFA方法進行三者影響因素的剝離并進行投入調(diào)整是很有必要的。

整體來看，水稻生產(chǎn)決策者的年齡對水稻生產(chǎn)投入冗余具有負向影響，一種可能的解釋是隨著年齡增長，水稻種植經(jīng)驗逐漸積累，豐富的種植經(jīng)驗有利于農(nóng)戶根據(jù)自身條件調(diào)整種植面積、選擇合適的勞動力投入和較優(yōu)資本投入，尤其是對水稻種植面積和資本投入優(yōu)化方面的影響十分顯著，均通過了1%水平的顯著性檢驗。

決策者的受教育程度對種植面積投入冗余和資本投入冗余分別通過了1%、10%水平的顯著性檢驗，作用方向不一樣。受教育程度有利于降低種植面積投入冗余，作用效果僅為0.004，受教育程度不利于降低資本投入冗余，但作用效果為11.101。一種可能的原因是，受教育程度越高的農(nóng)戶越愿意通過引入技術(shù)、雇傭工人以期獲取更高的邊際回報，這將導(dǎo)致農(nóng)戶過度投入資本以換取技術(shù)和社會化服務(wù)，增加資本投入冗余。

非農(nóng)收入比例對種植面積、資本投入、施肥量的影響通過了1%水平的顯著性檢驗。這表明隨著農(nóng)戶非農(nóng)收入比例的提高，水稻種植逐漸被副業(yè)化，對農(nóng)業(yè)的關(guān)注程度不高，農(nóng)戶并不會關(guān)心農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是否恰當(dāng)合理，導(dǎo)致投入冗余增加，水稻生產(chǎn)績效降低。

糧食補貼收入占比對種植面積和資本投入冗余具有正向影響，這可能存在一個逆向選擇的問題，即規(guī)模大的農(nóng)戶才能獲得一定量的補貼。因此農(nóng)戶為了獲得更多的補貼會盲目投入資金、種植更多面積土地，形成粗放經(jīng)營模式，從而導(dǎo)致投入冗余增加。雖然對施肥量和勞動力影響為負但不顯著。

水田塊數(shù)對水稻生產(chǎn)要素投入冗余具有負向影響，這與一般的認識存在差異。一般而言水田種植的塊數(shù)越多其投入冗余就越高，將導(dǎo)致生產(chǎn)效率下降。對于本文的結(jié)果而言，一種可能的解釋是分散的地塊雖然在一定程度上意味著土地細碎化，但分散的土地也在一定程度上降低了病蟲害帶來的威脅，保證水稻產(chǎn)量。同時也值得關(guān)注的是這些影響并不顯著。

是否機耕、是否有技術(shù)指導(dǎo)都對投入冗余表現(xiàn)出正影響，即機耕和有技術(shù)指導(dǎo)相對于無機耕和沒有技術(shù)指導(dǎo)的農(nóng)戶生產(chǎn)效率更低。一種可能的解釋是，機耕的存在，會使得農(nóng)戶盲目擴大生產(chǎn)規(guī)模，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)呈現(xiàn)粗放式經(jīng)營，有技術(shù)指導(dǎo)同樣會存在這樣的影響機制。

由上述分析可知，環(huán)境因素對不同的農(nóng)戶水稻生產(chǎn)要素投入冗余的影響程度不同。處于不同外部環(huán)境下的農(nóng)戶，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為可能受到外部環(huán)境的影響導(dǎo)致其水稻生產(chǎn)績效存在差異。因此，有必要去除環(huán)境因素和隨機誤差的影響，將各農(nóng)戶置于相同的外部環(huán)境條件下進行分析。

2.3第三階段調(diào)整的DEA：對投入進行調(diào)整后的BCC模型分析

采用第二階段剔除環(huán)境因素、隨機誤差影響所得的投入數(shù)據(jù)，利用DEA-BCC模型進行分析，得出真實的效率現(xiàn)狀。表4報告了剔除環(huán)境因素和隨機誤差影響前后的整體效率變化，結(jié)果顯示綜合效率和規(guī)模效率的調(diào)整效應(yīng)顯著，均通過了1%水平的顯著性檢驗，但其值下降，調(diào)整效應(yīng)為負；純技術(shù)效率調(diào)整效應(yīng)不顯著，但其值也表現(xiàn)為下降。綜合效率下降0.047，較第一階段值下降11.059%；規(guī)模效率下降0.079，較第一階段值下降10.769%。這表明，通過第二階段對投入冗余的調(diào)整，第三階段各效率指標(biāo)均值均低于未剔除環(huán)境因素和隨機誤差時對應(yīng)的指標(biāo)，導(dǎo)致農(nóng)水稻生產(chǎn)績效下降的主因是規(guī)模效率下降，同時也表明當(dāng)前的環(huán)境因素和隨機誤差能夠在一定程度上改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)績效。

從規(guī)模報酬情況來看，處于規(guī)模報酬遞減的農(nóng)戶由70戶下降至24戶（占總樣本5.84%），處于規(guī)模報酬遞減的農(nóng)戶由324戶上升至372戶（占總樣本90.51%）；處于規(guī)模報酬不變的農(nóng)戶由17戶下降至15戶（占總樣本3.65%），表明當(dāng)前時期絕大多數(shù)農(nóng)戶能夠通過提高種植規(guī)模獲取更多產(chǎn)出，但也增大了生產(chǎn)績效下降的可能。

3結(jié)論及政策建議

3.1結(jié)論

文章運用傳統(tǒng)DEA分析和SFA分析相結(jié)合的方法構(gòu)造了三階段DEA模型，運用四川省411戶水稻種植戶數(shù)據(jù)實證分析農(nóng)戶水稻生產(chǎn)績效，主要得出如下結(jié)論：（1）當(dāng)前農(nóng)戶增產(chǎn)仍能通過增加要素投入實現(xiàn)。從第一階段和第三階段結(jié)果表明，規(guī)模效率是提高生產(chǎn)績效的主要動力，同時絕大部分的農(nóng)戶處于規(guī)模報酬遞增階段，因此當(dāng)前水稻種植戶仍能通過增加各項要素投入來實現(xiàn)增產(chǎn)增效，比如土地流轉(zhuǎn)。但令人擔(dān)憂的是，高度的土地集中也造就了逆向選擇，即為換取補貼或補助盲目進行土地流轉(zhuǎn)擴大生產(chǎn)規(guī)模，造成生產(chǎn)資源浪費，降低生產(chǎn)績效。（2）純技術(shù)效率低造成生產(chǎn)績效低。剔除環(huán)境因素和隨機誤差的影響前后，生產(chǎn)績效較低的主因仍是純技術(shù)效率低，這與當(dāng)前的實際生產(chǎn)情況相符合，當(dāng)前我國缺乏新型職業(yè)農(nóng)民和高素質(zhì)農(nóng)民，農(nóng)業(yè)往往被兼業(yè)化，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積極性較低，過高的機會成本和較高的交易成本阻礙農(nóng)業(yè)生產(chǎn)新技術(shù)推廣（如水稻病蟲害綜合防治技術(shù)），農(nóng)戶不愿采納新技術(shù)，即便是采納新技術(shù)或是接受技術(shù)指導(dǎo)，也不能很好的掌握，造成資源浪費，增大投入冗余，降低水稻生產(chǎn)績效。（3）環(huán)境因素對不同的農(nóng)戶水稻生產(chǎn)要素投入具有顯著影響，且對不同要素投入行為影響具有顯著差異性。處于不同外部環(huán)境下的農(nóng)戶，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為可能受到外部環(huán)境的影響導(dǎo)致其水稻生產(chǎn)績效存在差異。（4）當(dāng)前生產(chǎn)環(huán)境利于改善水稻生產(chǎn)績效。從調(diào)整的角度來說，經(jīng)過剔除環(huán)境因素和隨機誤差的影響，水稻生產(chǎn)績效實際上下降了，這主要表現(xiàn)在綜合技術(shù)效率下降，因此當(dāng)前生產(chǎn)環(huán)境有利于水稻種植戶生產(chǎn)績效改善，但這些外部環(huán)境對水稻生產(chǎn)績效的影響并不一致，例如生產(chǎn)技術(shù)指導(dǎo)和機械化生產(chǎn)行為卻并不能如預(yù)期一樣提高生產(chǎn)績效，相反阻礙生產(chǎn)績效提高。

3.2政策建議

基于上述結(jié)論，為提高農(nóng)戶水稻生產(chǎn)績效。文章得出以下幾點政策啟示：（1）促進農(nóng)戶水稻生產(chǎn)要素投入結(jié)構(gòu)調(diào)整。當(dāng)前水稻種植戶仍能通過增加要素投入來獲取增產(chǎn)，但盲目的要素追加、過分地追求產(chǎn)量帶來的是生產(chǎn)資源的浪費，生產(chǎn)績效的降低，因此應(yīng)當(dāng)引導(dǎo)農(nóng)戶開展精細化生產(chǎn)，加強要素投入結(jié)構(gòu)調(diào)整，以提高生產(chǎn)效率為導(dǎo)向促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型。（2）注重水稻生產(chǎn)技術(shù)培訓(xùn)質(zhì)量。有技術(shù)指導(dǎo)的農(nóng)戶其生產(chǎn)效率反而降低，反映出技術(shù)培訓(xùn)的質(zhì)量不高，農(nóng)戶盲目按照技術(shù)指導(dǎo)實施造成模仿走樣，降低生產(chǎn)效率，因此在開展相關(guān)農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)不應(yīng)當(dāng)注重次數(shù)，而應(yīng)當(dāng)注重農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)的質(zhì)量，同一技術(shù)反復(fù)講，讓先進帶后進，釋放技術(shù)本身的優(yōu)勢。（3）提高水稻生產(chǎn)過程中的機械化效率。機械化不應(yīng)當(dāng)成為盲目擴大生產(chǎn)規(guī)模的推手，而應(yīng)當(dāng)成為農(nóng)業(yè)精細化管理、幫助勞動力向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移的助手。通過節(jié)約勞動力，實現(xiàn)生產(chǎn)過程要素投入精準(zhǔn)，增強單位要素使用效率，提高水稻生產(chǎn)績效。