林業雇工勞動質量對農戶營林技術效率的影響

賈代偉，沈月琴,2，朱 臻,2，黃晨鳴

（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）

南方集體林區以丘陵為主的地形特征決定了林業生產過程中客觀上存在著機械替代率低的問題。由于大量農村勞動力進入城市非農就業，林業經營主體需要通過雇傭勞動力以解決勞動力不足的問題［1］；日趨擴大的規模化經營對雇傭勞動力的依賴程度急劇增大，委托代理關系也應運而生。委托代理關系下的營林生產過程往往存在著信息不對稱和 “道德風險”等問題，導致雇主對勞動過程的監督不到位［2］；而相對粗放的林業生產中，雇主無法準確觀測勞動力的投入程度，雇工生產效率較低［3］。因此，在南方集體林區不斷推進林業規模化經營的背景下，開展雇工勞動質量對農戶營林技術效率的影響研究具有重要的理論和現實意義。國內外學者關于雇傭勞動對農林業生產影響的研究主要集中在農業領域。一種觀點認為雇傭勞動對農業生產效率產生了負面影響。雇傭勞動存在 “道德風險”，雇傭勞動力的邊際產出小于自有勞動力的邊際產出，要保證勞動質量必須要付出大量的監督成本。有研究發現：存在雇工行為的家庭農業經營雇主，需要花費10%的勞動力時間來監督雇工，對勞動力在其他用途上的配置產生擠出效應。還有研究表明：團隊組織內部監督不完備與激勵不足，將會降低生產效率［4］。另一觀點則認為雇傭勞動對農業生產效率有正向影響。張五常［5］認為分成制、定租制和混合制等委托-代理機制［3］是有效的。相比之下，目前針對林業雇工研究較少，從雇工視角探討南方集體林區農戶營林生產效率影響因素的研究還未見報道。本研究基于浙江省的實地調研數據，采用計量模型測算樣本農戶的營林技術效率，分析雇工勞動質量對農戶營林技術效率的影響，以期為林業規模化經營中存在的雇工勞動問題提供決策依據。

1 雇工勞動質量對農戶營林技術效率影響的理論機制分析

1.1 研究假說

根據委托-代理理論［3］，存在于雇傭勞動中 “道德風險”會導致雇傭勞動力的邊際產出小于自有勞動力的邊際產出；而相對粗放的林業生產管理會增加勞動力的監督難度，加重林業雇傭勞動中的機會主義行為。即營林生產過程中雇傭勞動會在一定程度上影響技術效率的提高。同時，雇工投入水平的差異對農戶營林技術效率的影響也是不同的。雇工投入越多，則家庭自有勞動力越少，勞動監督難度越大，雇工勞動力的道德風險也越大，從而導致勞動生產質量下降，林業生產效率會因此受到影響（落入到生產可能性曲線內部）。就家庭自有勞動力與雇工關系而言，擁有剩余索取權的家庭自有勞動力更多地參與到營林生產中，則邊際產出會隨之升高，勞動質量會得到更大程度的保證，雇傭勞動對林業生產效率的負面影響程度也相對減弱。因此，可提出以下研究假說：農戶營林生產過程中的雇傭勞動會對營林生產造成負面影響，且雇工勞動質量不同，雇傭勞動對農戶營林技術效率的影響程度也不同。

1.2 理論模型

技術效率（technical efficiency,TE）是目前測度生產單位效率水平最常見的指標之一，一般用生產單位的實際產出與其理論上所能實現的最大潛在產出的比值來表示，本研究選用技術效率來衡量樣本經營農戶營林生產效率水平。用Yi表示第i個農戶的林業產出，則隨機前沿生產函數（stochastic frontier approach， SFA）可表示為：Yi=f（Xi， β）exp（Vi-Ui）。 其中：f（Xi， β）代表生產前沿面，Xi為生產要素的投入，本研究指資本、土地和勞動力的投入；（Vi-Ui）為混合誤差，其中Vi表示隨機誤差，包含測度誤差及不可控因素；Ui為技術效率損失，表示農戶i的技術非效率項，服從獨立的截斷正態分布N（mi，δu2），其中mi為數學期望，δu2為方差。

技術無效率函數（mi）可設定為：其中：i表示第i位樣本農戶，Zji表示影響技術效率的各外生變量，δj為待估參數，反映各外生變量對技術效率的影響程度，μi為純隨機誤差項。

在此基礎上求解出技術效率水平：Ti=E（Yi∣Ui，Xij）/E（Yi∣Ui=0，Xij）=exp（-Ui）， 從而求解出平均技術效率：其中：n為農戶數量，本研究采用最大似然估計法來估計前沿生產函數的參數。

2 數據來源、實證模型與變量選擇

2.1 數據來源

本研究以浙江省南方集體林區為案例點，充分考慮地理位置、自然資源和社會經濟發展差異，按農民人均可支配收入分層抽樣選取浙江省建德市、開化縣2個縣（市）作為樣本縣（市）。2地農民人均可支配收入為23998和15736元，存在明顯差異，反映出浙江省不同地區經濟發展的差異性；森林覆蓋率為76.2%和80.9%，均超出浙江省的平均水平，林業代表性較好。采取隨機抽樣法，在2個樣本縣（市）隨機選取6個鄉（鎮），其中開化3個鄉（鎮），建德3個鄉（鎮）。為保證問卷的質量與信息的真實性，調查采取 “一對一”的訪談模式。共得到農戶有效樣本245戶，其中有雇工參與的農戶151戶，無雇工參與的農戶94戶。

杉木Cunninghamia lanceolata是樣本地區分布最廣的樹種之一，也是當地農戶最主要的林業收入來源之一；因此，本研究以杉木為案例樹種進行調研。調查內容包括農戶家庭基本情況、林地基本情況、1個營林周期內最大地塊上杉木的生產投入和產出情況等。樣本分布見表1。

表1 農戶有效樣本分布情況Table 1 Specific distribution of effective sample of farmers

2.2 實證模型與變量選擇

在測算林業技術效率之前，需要先確定前沿函數的具體形式，常見的前沿函數形式有C—D生產函數和超越對數生產函數。相對于前者，后者不僅形式靈活、易估計、包容性強，而且允許要素間替代彈性可變，沒有對技術變化附加任何限制條件，因此近似性更好。考慮到南方集體林區農戶擁有林地地塊數量普遍較多，而農戶林業生產中最重視且存更大雇傭勞動可能性的一般是最大地塊，因此，本研究采用農戶最大地塊1個經營周期內的營林投入產出變量來構建生產函數。超越對數生產函數公式如下：lnYi=β0+β1lnKi+β2lnLi+β3lnMi+β4（lnKi）2+β5（lnLi）2+β6（lnMi）2+β7lnKilnLi+β8lnMilnMi+β9lnKilnMi+Vi-Ui。 其中：Y表示最大地塊1個經營周期內的林業產出（主伐量）（m3）；K表示農戶在最大地塊的1個經營周期內所投入的費用（元）；L表示農戶在最大地塊的1個經營周期內所投入的勞動投工數量（工）；M表示最大地塊面積（hm2）； β0～β9為待估參數。

通過對超越對數生產函數求導可以分別計算出各投入要素的產出彈性。資本投入要素的產出彈性為： η1=β1+2β4lnK+β7lnL+β9lnM。 勞動力投入要素的產出彈性為： η2=β2+2β5lnL+β7lnK+β8lnM。 土地投入要素的產出彈性為： η3=β3+2β6lnM+β8lnL+β9lnK。 農戶技術無效率函數表示為：其中hj為關鍵變量，代表雇工勞動質量，表示農戶最大地塊1個經營周期內雇傭勞動力的投工質量情況，Zj為控制變量。

為全面測度營林雇工勞動質量問題，本研究構建了雇工年齡比例、雇工性別比例、雇工投工所占比例、受過技術培訓的雇工所占比例等具體指標［6］作為關鍵變量。具體如下。①雇工年齡比例：40歲以下雇工所占比例（h1）、60歲以上雇工所占比例（h2）；②雇工性別比例：男雇工所占比例（h3）；③雇工投工所占比例：總投工中雇工所占比例（h4）；④受過技術培訓的雇工所占比例（h5）。

一般研究將影響技術效率的地塊特征、農業生產特征、戶主特征等外生因素作為控制變量。①地塊特征主要包括地塊的地理位置（最大地塊離家距離）、農戶家庭山林總面積、農戶家庭林地總塊數、最大地塊立地質量。地塊離家距離越近，越便于林農對林地進行管理，所以，預期最大地塊離家距離會對農戶營林技術效率產生負向影響。農戶家庭山林總面積越大、林地總塊數越多意味著農戶管理林地的難度也越大，平均到每個地塊的管理時間就會越少，因此，預期其會對農戶營林技術效率產生負向影響［7］。土地細碎不利于先進機械設備和技術的推廣，控制病蟲害難度加大，難以實現規模經營［8］，雖然也有研究表明耕地面積與生產率之間的反向關系［9］，但有些研究卻表明此種關系并不顯著［10］，因此預期其總效應不明確。地塊的立地質量對效率的影響是顯而易見的，肥沃的土壤相對于貧瘠的土壤更能提高農戶的生產效率［11］，因此預期其會對農戶營林技術效率會產生正向影響。②農業生產特征包括家庭務農人數、家庭總收入以及農戶是否為補貼戶。家庭務農人數會直接影響到勞動力要素的投入，因此預期其會對農戶營林技術效率產生正向影響。農戶家庭總收入的增加會加大農戶的林業投資［12］，預期會對農戶營林技術效率產生正向影響。農戶若為補貼戶，林業補貼的增加也會增加農戶對林業的資本投入，因此假設其會對農戶營林技術效率產生正向影響。③戶主特征。包括戶主年齡、戶主的受教育年限、戶主健康狀況、戶主是否擔任過村干部。戶主年齡對其技術效率的影響方向取決于該農戶是更富有經驗還是更守舊［13］；戶主受教育年限越長，越能有效利用先進的農業生產技術［14］，因此，假設其會對農戶營林技術效率產生正向影響。戶主健康狀況對農戶營林技術效率的影響也是顯而易見的：戶主健康狀況越好，越有利于家庭營林生產勞動和決策，因此假設其會對技術效率產生正向影響。干部身份一方面會帶來收入效應，即干部獲得先進生產技術和農業生產信息的渠道更多，這會對農戶營林技術效率產生正效應；另一方面，干部身份同樣存在替代效應，即干部用于家庭經營的時間更少，從事家庭經營的機會成本也較高，這會對農戶營林技術效率產生負效應［15］。因此其具體影響尚不可知。具體控制變量如下：Z6表示農戶是否為補貼戶（0代表否，1代表是）；Z7表示戶主是否為村干部（0代表否，1代表是）；Z8為農戶家庭務農人數（人）；Z9為戶主年齡（歲）；Z10為戶主受教育年限（年）；Z11為戶主健康狀況（1代表好，2代表中，3代表差）；Z12表示農戶家庭總收入（元）；Z13為農戶家庭山林總面積（hm2）；Z14表示農戶經營的山林總塊數（塊）；Z15表示農戶經營山林中最大地塊的立地質量（1代表好，2代表中，3代表差）；Z16表示最大地塊離家的距離（km）。

3 結果與分析

3.1 描述性統計分析

由表2可知：樣本農戶最大地塊整個營林周期內單位面積的平均產出為108.62 m3·hm-2，農戶最大地塊整個營林周期內單位面積的平均資本投入為8214.47元·hm-2，單位面積平均勞動力投入為375.23工·hm-2，平均林地投入為2.02 hm2。

表2 隨機前沿生產函數模型變量的描述性統計Table 2 Descriptive statistics of variables in Stochastic Frontier Approach’s model

技術效率損失模型中（表3），戶主的平均年齡為57.24歲，平均受教育年限為7.20 a，可以看出該地區的勞動力質量較差。88.00%的立地質量為中等及以上，最大地塊離家距離平均為1.97 km，表明樣本地區的立地質量和交通條件對林業經營相對有利。樣本農戶家庭戶均地塊為3.41塊，表明樣本地區林地細碎化問題并不嚴重。農戶的家庭總收入均值為95501.74元，說明樣本地區當地的經濟條件利于林業發展。所有樣本農戶中僅有27.00%的農戶為補貼戶，說明國家的林補政策還未真正地惠及該地區。

表3 技術效率損失模型變量的描述性統計Table 3 Descriptive statistics of variables in the loss of technical efficiency’s model

為消除因自變量之間多重共線性導致的模型估計結果偏差，在模型估計前對雇工質量各指標進行相關性檢驗。結果發現（表4）：雇工質量各指標之間不存在多重共線性問題，各指標可以作為自變量放入模型進行估計。

表4 雇工質量各指標系數相關矩陣Table 4 Relevance matrix of index coefficients of employee quality

3.2 實證結果分析

利用廣義似然比（LR）檢驗可降低對SFA模型的依賴，避免函數形式的誤設，從而從設定的待估計模型中篩選出最能擬合樣本數據的模型。 LR 公式可表示為：RL=-2［lnL（H0）-lnL（H1）］ ～χ2（k）。 其中：L（H0）和L（H1）分別是零假設H0和備擇假設H1下的似然函數值，表示受約束條件的自由度。將LR統計量與臨界值進行比較，當LR統計量值大于臨界值時拒絕原假設，否則，接受原假設。給出的2個零假設為：（1）規模戶和非規模戶的前沿面并沒有顯著的差異，即模型不需要添加是否為規模戶的虛擬變量。（2）外生變量對技術效率無任何影響，即模型不需要添加外生變量影響因素。LR驗證結果如表5所示。相對于基準模型，假設1在1%顯著性水平上沒有被拒絕，而假設2在1%顯著性水平上拒絕原假設；說明原假設1對應的模型較好地擬合了樣本數據，可作為本研究測度技術效率的主要模型。

3.2.1 隨機前沿生產函數模型估計結果分析 表6為隨機前沿生產函數模型的估計結果。將表6的回歸系數代入上文生產投入要素產出彈性計算公式中可得到各投入要素的產出彈性。計算得：土地投入要素的產出彈性為2.25，說明樣本地區林業生產對土地投入的依賴程度較高，即林業生產中最為稀缺的生產要素是土地，增加土地投入可以大幅度地提高林業產出。資本（-0.09）和勞動力（-0.23）投入要素的產出彈性均為負值，說明目前樣本地區林業存在過度投入資本和勞動力的情況，單純依靠增加林業勞動力和林業資本投入并不會帶來林業產出的增加，相反還可能導致林業產出減少。

表5 假設檢驗結果Table 5 Hypothesis test results

表6 隨機前沿生產函數模型估計結果Table 6 Estimated results of Stochastic Frontier Approach’s model

3.2.2 技術效率損失模型估計結果分析 在245份有效樣本農戶中，家庭最大地塊1個營林周期內有雇傭勞動力的農戶有151戶，占總體樣本的61.63%。總體農戶平均技術效率值為0.57，有雇工農戶平均技術效率值為0.59，無雇工農戶的平均技術效率值為0.76。由表7可知：如果消除技術效率的損失，總體樣本農戶的平均技術效率還有43.00%的提升空間。由描述性統計結果可粗略看出無雇工農戶的平均技術效率高于有雇工農戶的平均技術效率，但雇傭勞動對農戶技術效率的具體影響有待進一步計量分析。由樣本農戶雇工情況對農戶營林技術效率損失影響的估計結果（表8）可知：在控制其他變量不變的情況下，雇工會對農戶營林技術效率造成負面影響（P＜0.10）。雇工勞動質量指標中，總投工中雇工所占比例對農戶的營林技術效率具有負向影響（P＜0.05）；原因可能是家庭自有勞動力和雇傭勞動力勞動質量存在異質性，雇主對勞動過程的監督很難到位，由此造成總投工中雇工所占比例越高，農戶營林技術效率越低。戶主年齡對農戶的營林技術效率具有正向的影響（P＜0.10）；原因可能是隨著戶主年齡增大，其營林生產經驗越豐富，對家庭營林生產越有利。戶主良好的身體狀況對農戶營林生產技術效率具有正向影響（P＜0.05）；作為家庭最主要的林業勞動力和決策者，戶主身體健康程度對林業生產至關重要。家庭總收入對農戶營林生產技術效率具有正向影響（P＜0.05）；原因在于農戶家庭總收入的增加會減少農戶家庭林業生產的資金約束，農戶林業投資概率會增大。山林總面積和家庭總地塊數都對農戶的營林技術效率具有負向影響（P＜0.10）；農戶家庭山林總面積越大、家庭總地塊數越多，農戶管理林地的難度也越大，平均到每個地塊的管理時間就會越少，農戶無法對林地進行精細化地管理，影響了技術效率的提高。好的地塊質量對農戶營林生產技術效率具有負向影響（P＜0.10）；這與預期的影響方向相反，可能的原因是：農戶會對質量較好的地塊相對投入更少的肥料和勞動力等生產要素，因此使立地質量較優的地塊產出情況反而不如立地質量較差的地塊。

表7 樣本農戶營林技術效率總體情況Table 7 Overall situation of technical efficiency of sample farmers in forestry management

表8 雇工情況及雇工勞動質量對農戶營林技術效率損失的影響估計結果Table 8 Estimation of the impact of employment and labor quality of employees on technical efficiency of farmers’forestry management

4 結論及建議

4.1 結論

本研究發現：樣本農戶的營林技術效率的平均值為0.57，表明樣本農戶在當前技術水平下平均56.60%的產出可以通過現有的生產要素組合來獲得，樣本農戶的營林技術效率還有43.40%的提升空間。農戶營林生產過程中的雇傭勞動確實會對營林生產造成負面影響，雇工勞動質量不同，對提高農戶營林技術效率的影響程度不同；營林生產總投工中雇工所占比例越大，對提高農戶營林技術效率的負面影響程度越大。

4.2 建議

建立有效的勞動監督和管理機制。雇傭勞動力在勞動過程中缺乏有效的勞動監督，雇工勞動質量低下，是營林生產技術效率下降的主要原因。因此，農戶應根據雇工實際情況建立有效勞動監督機制，在勞動生產可計量的環節嘗試使用績效工資，并根據勞動成果給予一定的激勵措施，減少雇工過程中 “搭便車”行為的發生，從而提高雇工勞動的質量。在目前林業規模經營日趨普遍的情況下，傳統的生產經營和管理方式越來越難以適應，迫切需要建立高效的林業生產管理機制。革新傳統林業管理理念，啟用具有現代管理才能的人才管理林業經營；在林業生產的各個環節，制定科學合理的管理細則和林業生產流程。

推進適度規模經營，加大林業科技服務投入。解決各林業經營主體營林生產過程中的雇工勞動質量問題的關鍵是解決農村勞動力不足的問題。因此，推廣林業機械化生產、開拓新型經營方式、積極推進林業適度規模經營均能在很大程度上解決上述問題。在地形條件較平緩的地區的林業規模經營戶中可以依靠推進農業機械化替代勞動力，解決雇傭勞動所帶來的勞動質量問題。同時，在機械替代較為困難的地區，可以嘗試開拓林業服務外包、農戶之間合作經營和托管經營等新型林業經營方式，促使勞動力要素配置更加專業化，也可以緩解由于雇傭勞動力所帶來的勞動質量問題。對規模經營中出現的雇工勞動問題，需要進一步研究以尋找雇工勞動最優的比例，從勞動力層面對農戶適度規模經營提出要求。