農民經濟分化對耕地效率的影響
——基于浙江省的實證

費喜敏， 農 梅， 王成軍， 劉龍青

(1.浙江農林大學經濟管理學院，浙江杭州 311300； 2.浙江省農民發展研究中心，浙江杭州 311300)

農民是耕地的直接經營者，耕地利用情況與農民自身的狀況尤其是經濟狀況休戚相關。各國發展的歷史證明，每一次對農民的沖擊都會給社會經濟帶來巨大影響，并引起農業生產效率的重大變革。20世紀80年代以來，伴隨著我國的市場化改革以及各種制度變遷，農民開始逐步分化[1]。90年代中后期，我國農民的職業逐步從傳統的“全職務農、半失業”狀況，轉向了大量“既務工經商，又從事農業生產”的兼業狀態。進入21世紀后，農民經濟分化速度逐步加快，程度更加深化，一部分農民開始將自己的土地流轉出去，自己則分化為工商業者[6]。在農民職業分化的過程中，農民的非農收入來源逐步增加，農民之間的總收入和收入來源的差異性也隨之逐步擴大。隨著農民的職業和收入分化，農民逐漸形成了幾種典型的職業類型。因此，根據本研究的研究目的和當前我國農民分化的實際情況，把農民經濟分化分為職業分化程度、收入分化程度和典型的職業類別分化3個方面。關于農民經濟分化對耕地效率的影響，已有的相關研究也基本是從這幾個方面展開的。

因為農民經濟分化最開始的表現就是農民向非農產業的轉移[7]，因此，很多學者首先從職業分化的角度來關注農民經濟分化對耕地效率的影響，但是并未得出一致結論。根據研究結論的差別，可以分成以下幾類：認為農民職業分化直接對耕地效率產生不利影響[6，8]；認為農民職業分化通過影響耕地投入，從而間接對耕地效率產生不利影響[9-12]；認為農民職業分化有利于耕地效率的提高[13-15]；認為農戶職業分化與耕地效率二者之間是倒“U”形關系[16-17]，郭麗娟等還計算出轉折點發生在農戶非農就業率為56.65%的時點上[16]。國外學者利用不同國家的樣本數據也進行過相關研究，Bozoglu等對土耳其、Abdulai等對尼加拉瓜、Oni等對尼日利亞都進行了相關研究[18-20]，但未得出一致結論。關于農民收入分化對耕地效率的影響，圍繞此類問題開展的研究不多，已查文獻均認為農民收入分化通過增加農業投資，從而有利于耕地效率的提高[21-23]。就研究樣本的地域來看，多數文章以我國中部省份為研究對象[24-25]。就樣本的時間來看，較早的研究使用的基本都是20世紀90年代的數據，較新的研究使用的數據也是以2008年以前的居多[16，26]。對耕地效率的測算以及影響因素的研究，學者們使用的研究方法不盡相同，例如已有研究有使用隨機前沿生產函數方法[27]，也有使用農戶模型和概率優勢模型等[8]，由于數據包絡分析方法(DEA)是能夠測算多項投入和多項產出效率的較為理想的方法，近年來一些學者開始嘗試使用DEA來研究農地效率。一些研究需要在測算耕地效率的基礎上，進一步分析影響因素，DEA和Tobit兩階段分析方法可以相對嚴謹地解決這個問題，近幾年這樣的研究方法逐步被應用并成熟起來[28]。

農民經濟分化是一個歷史性的不斷發展的過程，同時跟地區經濟發展情況密切相關，因此，以不同時期或者不同地區作為研究樣本，結論都會有所不同。本研究利用2015年和2016年，以浙江省為調查對象的570份農戶調查數據展開研究，以期了解當前我國經濟較為發達的省份，農民經濟分化和耕地效率的現狀以及影響關系，并為全國其他省份提供借鑒。本研究的結構安排為首先介紹研究點概況，然后闡述論文的理論框架和研究方法，接著分析耕地效率(利用DEA方法)和農民分化的現狀，再借助Tobit模型分析農民分化對耕地效率的影響，最后得出分析結論和政策建議。

1 研究點概況

浙江省地處中國東南沿海長江三角洲南翼，位于27°12′～31°31′N和118°～123°E，全省陸域面積10.18萬km2。屬于亞熱帶氣候，年平均氣溫17 ℃，年平均降水量 1 319.7 mm。浙江省地形復雜，浙北地區為沖積平原，浙東地區為沿海丘陵，浙南地區是山區。截至2015年年末，浙江省常住人口為5 539萬人，其中城鎮人口3 645萬人(65.8%)，農村人口 1 894萬人(34.2%)。2015年浙江省人均GDP為 77 862.2元，城鎮居民人均可支配收入為40 393元，農村居民人均純收入為19 373元，均遠遠高于全國水平。

考慮到經濟發展狀況、地理位置的代表性以及調研的可行性等因素，于2015年和2016年分別對浙江省開化縣、臨安市(臨安市于2017年9月15日撤市為區，本文為論述方便不作修改)、龍泉市、永康市進行了針對農戶的問卷調查。開化縣地處浙江省西部，地理坐標為28°54′N、118°01′E，縣域總面積 2 236.61 km2，總人口24.51萬人。臨安市位于浙江省西北部，地理坐標為29°56′N、118°51′E，總面積 3 126.8 km2，是浙江省陸地面積最大的縣級市，總人口56.7萬人。龍泉市地處浙江西南部，地理坐標27°42′N、118°42′E，總面積 3 059 km2，總人口25.04萬人。永康市地處浙江省中部，地理坐標為28°45′N、119°53′E，總面積1 049 km2，總人口56.46萬人。采用隨機抽樣的調查方法，首先在每個縣(市)隨機抽取4個鄉鎮，再在每個鄉鎮隨機抽取4個行政村，然后在每個行政村選擇一定數量的農戶，共獲得有效調查樣本570份。

2 理論框架、變量選取和研究方法

2.1 理論框架

農民經濟分化主要通過以下幾個方面對耕地效率產生影響，農民經濟分化之后農民群體對農業生產的組織管理能力和對農業風險的承擔能力出現差異；農民經濟分化還會影響農民對耕地投入的意愿以及對耕地投入的能力；同時也會引起農業生產中生產要素的配置比例發生變化，這些因素都會對耕地效率產生影響。在農民職業和收入逐步分化的過程中，由于其自身的人力資本和社會資本積累的不同，以及各種非農活動的參與，引起其在社會經濟活動中所具備的能力和素質發生變化，農民本身從事各種工作的能力的變化和差異，在農業方面會表現為在同樣的耕地面積上的組織管理水平發生變化，從而導致耕地效率的差異。農民經濟發生分化之后，非農收入占比較高的農戶對農業的依賴性降低，因此在農業產業承擔風險的能力，比收入主要來源于農業的農戶要強，因此更容易接受高風險高收益的技術，由于這一途徑也會導致農戶間耕地效率的差別。伴隨著農民的職業分化和收入分化，農民對農業的依賴程度出現差異，對耕地的意識認知和情感發生不同程度的變化，導致對耕地的投入意愿出現差異，進而會影響耕地效率。農民收入水平的高低分化引起農民對生產和生活的預算約束出現差異，進而導致對耕地的生產投入能力在農戶之間出現差別，同時農民收入水平對耕地效率的影響，還跟收入的主要來源渠道，即來源于非農產業還是農業產業密切相關。農民經濟分化之后，農村的部分勞動力轉移到城市，使得農業生產過程中生產要素的配合比例，最主要的是勞動力與耕地數量的配合比例發生變化，通過這一途徑也會對耕地效率產生重要影響。

2.2 農民經濟分化衡量指標的選取及預期影響

下面對農民經濟分化包含的3個方面，即職業分化程度、收入分化程度和典型的職業類型分化的具體指標、對耕地效率的影響路徑以及預期影響作更細致的闡述。

有些高校沒有搭建完善的預警平臺，個別部門的網站與業務系統還沒有納入學校的網站集群系統與數據中心中去。從而導致系統與網站的防護能力差，網站發布的信息容易被篡改。許多的業務系統管理人員，由于本身不是專業出身，對系統的漏洞、后門等安全威脅認識不足，往往使系統在平時的運行中存在較大的安全隱患。

2.2.1 農民職業分化程度對耕地效率的影響 農民職業分化首先伴隨的是農民向非農職業的轉移，因此可用非農就業人口占家庭總人口比例來衡量農民職業分化程度[29]。但是這一指標不夠全面，因為雖然很多農民對農業采取的是兼業經營形式，存在非農就業，但是，具體的非農就業時間在農戶之間會存在很大差別，因此本研究同時采用家庭勞動力一年之中的非農工作總時間占比來衡量。因為農村耕地數量有限，存在一定程度的隱蔽性失業，因此，勞動力適當參加非農工作以及保持一定的非農工作時間，不會對耕地效率產生影響，甚至可能因為生產要素的配合比例趨于合理而提高耕地效率。同時，來自于非農工作的收入可以作為農業投資的重要來源，提高農業投資水平，另外也會提高農業上的風險承擔能力，以及來自于非農工作的經驗可能也會提高農地的經營管理能力，因此適當的農民職業分化可提高耕地效率。但是，如果職業分化程度太高，即非農就業人口比例過高以及非農工作時間過長，一方面會影響對耕地的勞動投入，另一方面，農民對農地的依賴性降低，管理和投資的積極性也會降低，反而不利于耕地效率的提高。因此，預期農民職業分化程度指標與耕地效率之間是倒“U”形關系。

2.2.2 農民收入分化對耕地效率的影響 收入分化包括收入結構分化和收入水平分化。根據本研究的研究目的，把收入結構大體分為農業收入和非農收入，同時采用非農收入占家庭收入的比重來衡量收入結構分化[30]；收入水平分化即收入水平高低的差異，本研究利用家庭的人均可支配收入來體現。非農收入比重的差異對耕地效率的影響同職業分化程度指標類似，非農收入比重適當提高，會增加對農業投入的資金來源，提高對農業的投入能力和對農業的風險承擔能力，進而提高耕地效率。但是，如果這一指標太高，又可能導致對農業投資的意愿和積極性下降，不利于耕地效率的提高，因此，預期非農收入比重同耕地效率之間也是倒“U”形關系。家庭人均可支配收入這一指標對耕地效率的影響，還跟收入的主要來源渠道關系密切，如果收入的很高比例來自于非農產業，那么人均收入提高反而可能會降低耕地效率，因此，預期影響如法確定。

2.2.3 農民職業類型分化對耕地效率的影響 農民的職業類型分化在一些文章中被稱之為階層分化，很多學者的研究采用陸學藝(2002)的劃分方法，將農民劃分為農業勞動者、農民工、雇工階層、農民知識分子、個體勞動者個體工商戶、私營企業主、鄉鎮企業管理者和農村管理者等8個階層。隨著經濟社會的發展，農民群體發生了很大變化，因此本研究不采用這種劃分方法，同時把階層改稱為農民的典型職業類別。根據本研究的研究目的并結合當前我國農民當前的發展特點，本研究采用董利群對農民的典型職業類型的劃分方法，將農民群體劃分為農業勞動者、農民工、農村管理者和私營企業主4個職業類別[7]。具體界定為：如果家庭成員中有農村基層領導就確定為農村管理者，擁有私人企業的非農村管理者確定為私營企業主，除了這兩類農戶之外，剩余的農戶中的純農戶被界定為農業勞動者，其余被界定為農民工。本研究的樣本數據來自于我國東部經濟較為發達省份浙江省的4個縣(市)，農民經濟分化程度較高，純農戶即農民職業群體占比很少，農民工的非農分化程度跨度較大，耕地效率的差異無法預期。除了農民經濟分化狀況會影響耕地效率之外，戶主個體特征、經營的農作物種類、耕地稟賦、政策以及區域特征都會對耕地效率產生影響，這些指標的界定和分析在研究方法中進行闡述。

2.3 研究方法

2.3.1 數據包絡分析方法(DEA) 數據包絡分析方法(Data Envelopment Analysis)是由運籌學家Charnes和Cooper等提出的基于線性規劃理論的系統分析方法，可將多項投入指標和多項產出指標綜合成為單個評價指標，通過構建生產前沿面來評價決策單元的相對有效性[29]。農業耕作行為本質上相當于一個自主決定投入產出的企業，因此可把每一個農戶看作一個生產決策單元(DMU)，通過比較DMU偏離DEA前沿面的程度來判斷各個DMU投入生產的有效性。本研究在規模報酬可變條件下，采用VRS測算純技術效率和規模效率構成的綜合技術效率，進而來評價耕地效率。其中，綜合技術效率=純技術效率×規模效率，純技術效率是由管理和技術等因素影響的生產效率，規模效率是由規模因素影響的生產效率，綜合技術效率是對決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價。

根據魏權齡的研究可得VRS模型：

(1)

式中：Ek代表第k個農戶的耕地利用效率，xij代表第j個農戶的第i項投入值，耕地利用是一個多要素投入的過程，生產投入主要包括勞動力、資本、土地等要素。勞動力投入用農業生產中農戶家庭成員自投勞動力和雇用勞動力的投入之和來表示；耕地投入用農作物播種面積來表示；用農戶直接和間接作用于耕地的支出來表示資本投入，具體包括化肥、農藥、種子、農膜、水費及農業機械支出等方面。yrj為第j個農戶的第r項產出值，由于農戶耕種的作物品種不一致，農作物的實際產出數量難以計算，因此使用土地總產值代表產出指標。ur和vi分別為第r個產出項及第i個投入項的權重，uj為隨機干擾項。

2.3.2 Tobit模型 Tobit模型最早由Tobin(1958)提出，是屬于因變量受到限制的一種模型。如因變量數據是部分連續和部分離散的情況，那么用普通最小二乘法(OLS)估計回歸系數，就會導致估計結果有偏，此時可以選擇遵循最大似然法的Tobit模型來估計回歸系數。本研究運用DEAP方法計算出來的耕地效率值介于0～1之間，數據呈片段化，不宜用普通最小二乘法進行估計。因此，選用Tobit模型對農戶耕地效率的影響因素進行實證分析。本研究采用的Tobit模型的具體形式如下：

(2)

主要觀測變量上面已經詳細介紹過，因此這里只就各控制變量用哪些指標來代替加以說明。(1)戶主特征變量。農戶是耕地利用的主體，戶主自身特征對耕地效率會產生直接影響。本研究選取戶主年齡、文化程度、健康狀況作為個體特征變量。(2)經營農作物的種類。農作物的種類不同，經濟效益差別很大，耕地效率自然也就不同，為了簡化，本研究只把作物種類分為經濟作物和糧食作物2類。(3)耕地稟賦。農戶經營的耕地資源的稟賦特征，直接影響農業生產與耕地效率，本研究利用家庭經營的人均耕地面積、耕地細碎化、復種指數、有效灌溉率等指標來反映。(4)政策變量。主要就是指各種農業優惠政策給農民帶來的轉移性收入的多少，包括糧食直補、良種補貼、生產資料綜合補貼、農機補貼等。此外，政府的技術服務工作做得是否到位也會影響耕地效率，因此，把農戶是否接受過農技培訓也納入了政策類變量當中。(5)區域特征變量。不同經濟發展水平帶來的區域差異也會對耕地效率產生影響。本研究調查數據來源的浙江省4個縣(市)，在經濟發展水平和產業特點上存在一定差異，按照規模以上工業企業數量和工業總產值來排序，永康>龍泉>開化>臨安。

3 耕地效率和農民經濟分化狀況的統計分析

3.1 耕地效率的統計分析

本研究運用DEAP2.1統計軟件對DEA模型進行估計，將樣本農戶根據其經營的作物種類細分為經濟作物和糧食作物(界定標準和所屬的農戶數量見表1)，對所有樣本農戶、歸為經濟作物和糧食作物的農戶分別統計了基本的數據特征(表2)。

表1 變量說明及基本統計特征

注：連續變量計算的是均值和標準差，分類變量計算的是頻數和比例。分類變量已標出，其余為連續變量。

表2 耕地效率的統計特征

注：資料來源于問卷調查。下同。

從樣本農戶的綜合技術效率的均值可以看出，耕地效率總體很低，實際產出與可能達到的理想產出差距很大，耕地效率仍有很大的提升空間，同時規模效率要遠遠高于純技術效率。經濟作物的3個效率指標均高于非經濟作物，標準差略小，說明經濟作物的耕地效率要優于糧食作物(表3)。

從表3可以看出，全部樣本農戶的綜合技術效率值集中在0.5以下，占比高達86.5%，在0.76～1.00的較高效率區間的農戶僅占6.3%。整體來看，規模效率要高于純技術效率。同時，糧食作物的低效率現象更為明顯，經濟作物的效率值，分布在0.76～1.00的較高效率區間的，占比相對較高。

表3 耕地效率分布情況

3.2 農民經濟分化狀況的統計分析

由表4可知，非農就業人口比例在60%以上的農戶達到48.50%，可以推知大約一半的農戶家庭中，有至少60%的人口在從事非農產業。有10%左右的家庭非農就業人口比例在20%以下，有21.06%的家庭非農就業人口比例達到80%以上。從非農工作天數占比來看，有28.05%的農戶，家庭勞動力從事非農產業的時間超過全年的80%，一年中從事非農產業時間超過2/3的農戶占54.80%，不足1/5的農戶占 13.12%。從非農就業人口比例和工作時長2個指標來看，農民經濟分化的程度較高。

表4 農民職業分化程度

由表5可知，從人均可支配收入指標來看，5萬元以上的農戶占比達到25.34%，其中10萬元以上的農戶大約1/10，不足1萬元的農戶也占有一定比例，為16.67%。從收入結構分化方面來看，非農收入比重總體較高，主要集中在 71%～100%之間，以農業收入為主的家庭不超過1/5。總體來看，樣本農戶的收入分化情況明顯。

按照職業類別進行劃分，把農民群體劃分為農民、農民工、農村管理者和私營企業主4個典型的職業類別，具體的統計見表1，這里不再列表，只作簡單說明。從表1可看出，絕大多數農民屬于農民工這一職業類別，占比 67.37%，其次是私營企業主，占比14.56%，然后是農民(純農戶)和農村管理者，分別占比為9.12%和8.95%。農民工和私營企業主占比如此之高，充分說明了浙江省農民經濟分化程度很高。

表5 農民收入分化程度

4 農民經濟分化對耕地效率的影響——Tobit模型回歸結果及分析

運用計量軟件Eviews8.0，采用Tobit模型，對影響耕地效率的因素進行回歸，回歸結果見表6。由于非農收入占比與非農就業天數占比這2個指標高度相關，因此，非農收入占比這一指標沒有引入模型。戶主健康狀況這一指標，因為數據缺少變異，也沒有放入模型。模型的卡方檢驗統計量(LRχ2)=177.26，Prob>χ2(模型無效假設檢驗對應的P值)=0.000 0，說明模型的整體擬合效果較好，偽決定系數R2(PseudoR2)=0.541 8，說明模型中自變量對因變量的變異具有較好的解釋能力。

表6 模型回歸結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平下顯著。

4.1 主要觀測變量的影響

非農就業人口比例、非農工作天數占比，以及這2個指標的平方項的回歸結果，說明非農就業比例與耕地效率之間是倒“U”形相關關系，用非農收入占比替換非農工作天數，得到非農收入占比與耕地效率之間也是倒“U”形相關關系，與前面的預期一致。進行進一步的計算得出，當非農就業人口比例處于0.415時，耕地效率最高。這一比例要低于李富忠計算出的0.567和梁流濤等計算出的0.48，他們分析使用的數據分別是2002—2009年和2000—2009年，差異的部分原因可以通過數據的時間來解釋，數據的時間越近，農村的剩余勞動力越少，在不影響耕地經營所需要的勞動力的情況下，可以轉出去的勞動力也就越少，因此本研究計算出來的比例要小。就非農工作天數占比指標來看，這一指標為0.447時，耕地效率最高，也就是說，家庭勞動力有接近一半的時間在務農，對耕地效率的提高是最有好處的。從2個指標綜合來看，說明為了保證耕地效率不受影響，從事非農生產的勞動力在農忙時需要回歸農業。

以農民工作為參照組，農民(純農戶)和私營企業主分別通過了10%和5%的顯著性檢驗，并且回歸系數均為負，農村管理者未通過顯著性檢驗。說明在模型中控制了一些主要影響變量的情況下，農民工這一職業類別，與農民和私營企業主在耕地效率上存在顯著差異，同時前者要高于后兩者；而農村管理者與農民工在經營耕地的效率上沒有顯著差異。

4.2 其他變量的影響

與未接受過農技人員指導的農戶相比，接受過農技人員指導的農戶的耕地效率顯著提高，通過了10%的顯著性檢驗。復種指數和有效灌溉率分別通過了10%和5%的顯著性檢驗，與耕地效率之間均是正相關。與種植糧食作物相比，種植經濟作物的耕地效率要明顯提高，通過了1%的顯著性檢驗。在區域特征方面，永康市和臨安市相對于參照組龍泉市均通過了5%的顯著性檢驗。其中工業最為發達的永康市的回歸系數為負，以旅游業和農林業為主的臨安市的相關系數為正，表明區域特征對耕地效率具有顯著影響。

5 主要結論及建議

通過本研究分析發現，農民經濟分化對耕地效率的影響是分階段的，不是簡單的正負影響，在經濟分化處于初級階段時，能夠起到提高耕地效率的作用，如果經濟分化程度過高，對耕地效率的提高反而不利。在我國經濟較為發達的浙江省，經濟分化程度已經超過了耕地效率最佳狀態應達到的程度。前文統計數據顯示，浙江省非農就業人口比例的均值為0.56，非農工作天數占比的均值為0.71，已經大大超過了最佳值，說明浙江省經濟和工商業發展已經擠占了農業發展機會，政府須要采取必要的措施，以避免農業萎縮。同時也說明，從促進農業發展的角度來看，不同經濟發展程度的地區應采取不同措施，在經濟較為發達、農民分化程度較高的地區，應該控制農民經濟分化；而在分化程度較低的地區，應該鼓勵農民經濟分化。當前很多學者包括很多政府部門，在倡導培育專業農民，而專業農民的發展，需要一定的信貸服務，以解決可能面臨的資金瓶頸，需要配套的保險服務，以降低農業的經營風險，需要一定的信息服務，以解決專職務農帶來的視野和信息匱乏。在政府部門的這些配套服務沒有得到解決，尤其在經濟較為落后、農業投資的資金瓶頸較為嚴重的地區，促進專業農民發展的困難更大。

為了使農民在農忙時放棄一定的非農工作，能夠愿意并且順利的回歸農業，須要增加具有較強的季節性的農業生產，與農民所從事的工業和服務業工作的淡旺季之間的調節和匹配，政府可以在這方面為農民提供一些切實的服務。同時擴大和完善支農惠農政策，繼續加強和落實農村技術服務，以使農業技術更好地轉化成生產力，加大對農業的基礎設施投入，加強農業灌溉工程建設，都有助于提高耕地效率。由于經濟作物的耕地效率要明顯高于糧食作物，因此，可以鼓勵農民種植經濟作物，“藏糧于地”而不是一味地追求糧食產量，以此提高耕地效率和農民收入，應該是更加理性地選擇，在糧食的國際市場比較平穩時可以適當提高糧食的進口比例，前提是確保當糧食安全受到威脅時，種植經濟作物的農地可以轉為種植糧食作物。