中國小麥生產技術效率測算與影響因素分析*
——基于農機服務視角的研究

劉 成，周曉時，馮中朝，彭 瑋

(1.武漢工程大學管理學院，湖北武漢 430205； 2.華中農業大學經濟管理學院，湖北武漢 430070； 3.湖北省社會科學院農村經濟研究所，武漢 430070)

0 引言

中國農村自20世紀80年代開始，實行家庭聯產承包責任制，該項制度推動中國農村土地由集體所有、集體統一經營向集體所有、家庭承包經營轉變，自此以后，該項制度也便成為中國農村土地基本經營制度。習近平總書記在十九大報告中提出，將繼續延長承包期限30年，這就意味著該項制度的長期有效性。農村土地經營制度的改革，帶來了激勵機制相應的變化，一方面使中國農業綜合生產力飛躍式發展，但是，另一方面也帶來了農村土地細碎化等問題，成為了制約中國農業向現代化轉型的關鍵因素[1]。

如何解決農村土地細碎化，不少學者曾主張，以推進農地規模經營為手段，進而提高農業綜合生產效率，如薛亮[2]認為，農業規模經營是推進農業現代化的關鍵環節； 韓俊(1998)張忠根、黃祖輝(1997)[3-4]等主張中國農業應當走規模化、產業化的道路，即通過土地的大面積連片經營來實現機械化農場模式，他們的理由是，規模化農場能夠有效釋放農業生產要素的效率，如勞動力、水利設施、農業機械滿負荷工作效率和購買、銷售網絡的談判好處。但也有部分學者認為[5-8]，若是一味地擴大農地經營規模，非但不能提高土地產出率，反而會導致土地產出率降低，主要是由于土地的“稟賦效應”使農戶流轉行為遭遇瓶頸，使土地流轉的農業規模經營模式遭遇障礙， 1996年，土地經營規模在0.667hm2(10畝)以下的農戶占家庭承包戶總數的76%， 2015年，該比重則高達85.74%； 1996年，經營規模在0.667～2hm2(10～30畝)的農戶占農戶總數的20.2%， 2015年只占10.32%，中國農村戶均耕地僅為0.385hm2(5.77畝)，分散成至少5個小塊[9]，基于以上事實可以發現，盡管土地流轉進程在不斷推進，但土地細碎化的問題仍未取得明顯改觀。

目前，我國農業生產出現了一種新的生產模式，將農業部分生產環節進行外包，使眾多小農戶的服務需求聚合為社會化需求，這種生產模式，既形成了匹配于專業化服務組織的服務規模需求，又能很好的改善農戶分工效率，不僅能夠克服“小農戶”與“大市場”矛盾，且這種生產方式的轉變，也是加快推進農業現代化的必然要求[10]。可以說，將農業生產的部分環節進行外包，充分體現了現代生產(服務)社會化分工，以及規模經營的實質內涵，也有利于促進農業生產效率的提升，更降低了農村勞動力缺失對生產的約束條件。尤其是農業機械服務外包，能夠有效降低勞動力的農業生產強度，是目前發展最快的一種農業服務外包形式。

1 已有文獻研究回顧

農業生產服務外包是分工演進的重要體現，分工演進對經濟增長和報酬遞增具有重要促進作用，因此，也一直被視為推動經濟發展和社會進步的關鍵因素[11-12]，斯密[13]將國民財富的增長系之于兩種因素，一是分工的深度和廣度，二是生產性勞動者與非生產性勞動者的比例，即勞動分工程度大小，斯密同樣指出，由于農業的先天特殊性，對其分工形成限制，這種天生障礙表現為：農業生產活動中存在連續作業的眾多“核心技術”，使農業生產的可分工空間十分有限，且用工“農忙”與“農閑”的季節性交替，使生產流程上的分工具有不完全性。但羅必良指出[14]，通過明確而分立的產權細分，構建多主體參與的分工與合作機制，使農戶家庭經營卷入社會分工、中間性組織的服務外包與迂回投資，實現農業服務規模經濟，促進了農業中的分工。按照誘致性技術變遷理論觀點[15]，伴隨著勞動力成本快速上升，催生了農業等一系列勞動力節儉型技術研發，相比于傳統農業生產方式，農業機械化不僅能有效替代人工，而且能明顯提高農業生產技術效率，由此前的互相“幫工”生產方式，逐步轉變為農業雇工的形式來彌補勞動力不足，勞動力替代過程被視為農業分工的直接體現，這一點在農機服務應用方面的體現尤為明顯。

關于農業分工方面研究，Huff[16]認為，農業生產分工是開啟農業規模經營的“金鑰匙”，王釗[17-18]等研究表明，不同區域、不同農戶間的農作物種植品種分工，可以促進農業生產效率的提升，此外，羅富民[19]認為，農業產業分工和農業生產環節分工，對山區農業生產效率有明顯促進作用。當然，農業生產技術效率的影響因素較多，自然災害、農業灌溉水平對糧食生產效率影響顯著[20]，人力資本、糧食補貼政策的積累效應，會對技術效率存在不同程度的促進作用[21]。彭代彥[22]等考察了農村勞動力與技術效率關系，認為農村勞動力老齡化和教育提高了農業生產的技術效率。周宏[23]基于社會化服務的視角發現，農村勞動力老齡化對水稻生產尚未構成負面影響。戚焦耳[24]認為農地流轉是提高農業生產效率的有效途徑，以上研究均從要素的投入數量來研究糧食生產效率。對要素投入方式并未進行深入研究，從勞動力投入方式來看，主要分為3種：家庭內的勞動力、雇傭家庭外的勞動力和采用農業機械替代勞動力。當前以農機社會化服務為要素投入方式愈加的普遍，此種要素投入方式，既實現了機械對勞動力的有效替代，而且還能以相對低廉的資本投入來實現這一轉變，可以說，農機服務是作為一種新的生產要素，被引入農業生產，相比于雇傭家庭外勞動力，在農業生產方面更具有其獨特的優勢。以下，該文將基于勞動力要素投入方式的視角，著重分析農機服務對小麥生產技術效率的影響因素。

2 模型設定與變量選擇

2.1 模型設定

對于生產技術效率的測算，較多隨機前沿生產函數分析方法，此種方法是通過對前沿生產函數進行擬合[25]，以估算生產技術效率值。隨機前沿生產函數可以表示為[26]。

yit=f(xit，t)evit-uiti=1，…，N；t=1，…，T

(1)

(2)

式(2)中，m=1， 2…， 6，TEit是技術效率；δ0是待估計參數，zmt是影響因素變量，分別表示在第t時期第i個省(自治區)的農村老齡化率、教育水平、農業基礎設施、灌溉率、受災率、雇工程度、農機服務。

該文采用較為常規的C-D生產函數，如式3所示，將產出變量yit設定為小麥單產，投入變量分別為：labit表示第i個小麥生產省(自治區)第t年的勞動力投入，采用每公頃用工費用來表示，單位是元/hm2；、landit表示單位面積土地投入費用(元/hm2)、capit表示第i個小麥生產省(自治區)第t年的農藥、化肥以及機械費用投入之和，單位是元/hm2，α0、αlab、αland、αcap依次為模型的常數項、勞動力、土地、資本變量的系數、采用時間趨勢變量t反映制度變遷和技術進步的影響。該文設定的模型基本形式如下：

lnyit=α0+αlablnlabit+αlandlnlandit+αcaplncapit+βtt+vit-uit

(3)

2.2 樣本數據描述

該文以小麥為研究對象，選擇河北、山西、內蒙古、黑龍江、江蘇、山東、安徽、河南、湖北、四川、云南、陜西、甘肅、寧夏和新疆15個省(自治區)作為研究樣本。以上15個省(自治區)的小麥產量在2004—2015年占據了中國小麥總產量97%以上，因此，將這15個省(自治區)作為研究對象，具有一定代表性。自2004年開始頒布并實施《中華人民共和國農業機械化促進法》，考慮到其對中國農業機械化發展所形成較大推動作用，因此，該文選擇的時間起點為2004年， 2015年為當前所能獲取的最新數據，面板數據總包含15個省(自治區)連續12年的180個樣本，選用這些數據，足以全面地反映近期全國小麥生產的技術效率水平。數據資料主要來源于《中國農村統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國農產品成本收益匯編》。

數據處理說明：edu表示農村居民受教育水平，該文將其作為人力資本的替代變量，將勞動力平均受教育年限度量，即文盲、小學、初中、高中、大專及以上的受教育年限分別設定為1、6、9、12、15年，然后采用勞動力人數進行加權求得教育水平； 農業基礎設施(inf)：采用等外公路里程與人口數量之比來度量； 農村勞動力老齡化率(old)：采用農村65歲及以上人口與15～64歲人口之比； 農作物受災率(dam)：采用當年農作物受災面積與農作物總播種面積之比來表示； 農作物灌溉率(irr)：采用當年農作物有效灌溉面積與農作物總播種面積之比表示； 農機服務的狀況(ser)：機械使用程度=機械費/(人工費用+機械費用)，此處是基于周宏[23]的方法基礎上進行改進，計算公式為：機械化服務程度=機械費用/(畜力費用+機械費用)，但他研究的對象是水稻，而水稻的畜力費用相對較高，該文研究對象是小麥，小麥生產中對畜力的使用相對較少，畜力費用支出也相應地較少，故該文對此指標稍作改進)； 雇工狀況(hir)：雇工費用/(雇工費用+農戶出工量折算費用)； 此外，分別采用歷年生產資料價格指數對機械費用、農藥費用、化肥費用、土地費用以及人工費用進行平減，以消除通貨膨脹因素的影響。

2.3 變量的描述性統計

依據上述測算方法，分別算出樣本的主要指標，即每公頃小麥生產的人工投入、土地投入、機械投入、農藥投入以及化肥投入費用。并根據《中國農村統計年鑒》、《中國統計年鑒》相關數據資料，分別測算出各省(自治區)老齡化率、人均受教育年限、基礎設施、農作物受災率、灌溉率、雇工比例以及農機服務比例，對相應指標的均值、標準差、最小值以及最大值進行描述性統計，結果如表1所示。

表1 各變量描述性統計

變量符號觀測數均值標準差最小值最大值單產(kg/hm2)y1805 072.41 132.081 513.657 414.2人工(元/hm2)lab1803 335.4752 206.68418.951 0351.05土地(元/hm2)land1801 640.55862.38217.654 475.4機械(元/hm2)mac1801 212.045561.8774.552 319農藥化肥(元/hm2)cap1801 779.975613.065660.453 068.55老齡化率old1800.1150.0280.0650.200受教育程度edu1808.0600.6106.3359.015基礎設施inf1805.9217.2440.00336.01灌溉率irr1800.3980.1420.2260.915受災率dam1800.2490.1400.0620.688雇工比例hir1800.0970.2140.0001.000農機服務比例ser1800.8950.1910.141 30.999

表2 隨機前沿模型估計

變量參數估計系數標準誤Z值P>Z常數項β01.4490.08217.630.000勞動βlab0.1730.0523.310.001資本βcap0.6930.05612.350.000土地βland0.1340.0393.380.001時間趨勢項βt-0.0670.008-8.400.000gammaγ0.6390.146Sigma_u2σ2u0.0240.015Sigma_v2σ2v0.0130.0020.000waldchi2(3)γ2250.270.000

表3 2004—2015年全國及各省(自治區)小麥技術效率均值

省(自治區)效率值省(自治區)效率值安徽0.795 8寧夏0.593 7甘肅0.618 8山東0.727 3河北0.728 1山西0.611 4黑龍江0.949 0陜西0.692 7河南0.765 5四川0.729 3湖北0.803 1新疆0.776 6江蘇0.747 8云南0.640 1內蒙古0.607 2全國0.719 1

表4 全國及各省(自治區)農機服務與農業雇工

省份農機服務雇工省份農機服務雇工安徽0.384 80.022 4寧夏0.26790.028 7甘肅0.189 30.027 9山東0.347 90.002 2河北0.346 30.003 5山西0.345 10.171 3黑龍江0.602 80.813 4陜西0.285 80.010 3河南0.356 50.021 7四川0.074 70.009 8河北0.342 40.038 6新疆0.338 70.184 4江蘇0.399 70.026 1云南0.056 00.042 5內蒙0.267 10.206全國0.300 80.097 0

3 實證分析

3.1 估計結果與檢驗

該文采用兩步法估計小麥生產的技術效率及其影響因素，選擇半正態分布下的隨機前沿時不變估計，實證估計結果如表2所示，其中，γ估計值為0.639，在1%顯著性水平下通過卡方檢驗，說明隨機誤差項中有63.9%來自技術非效率，有36.1%來自統計誤差等外部影響，因此，采用隨機前沿生產函數是整體有效。

在表2中匯報了隨機前沿生產函數的估計結果，土地、勞動以及資本投入要素均在1%水平上顯著，由此可見，模型的設定較為合理，各個變量均采取對數形式，各要素的系數即為各個要素的產出彈性大小。

采用隨機前沿生產函數模型，可以分別測算出15個小麥主產省(自治區)在2004—2015年的生產技術效率均值，需要說明的是，此處的生產技術效率均值是將各省(自治區)各年數值平均所得。其中技術效率最高的是黑龍江省，技術效率值達到0.949 0，最低為寧夏自治區，效率值僅有0.593 7，且各省(自治區)之間的小麥生產技術效率值存在一定差異，具體如表3所示。

3.2 小麥生產的農機服務與雇工狀況

從《全國農產品成本收益匯編》中，收集并整理2004—2015年期間小麥生產的幾種主要投入指標，分別收集樣本范圍內的人工投入費用、機械投入費用以及雇工投入費用[27-28]，根據前文所述計算方法，分別算出各省(自治區)2004—2015年農機社會化服務和雇工比例的狀況，表中主要列舉全國及各省(自治區)歷年的平均值。

從表4可以看出，全國及各省(自治區)農機采納程度及雇工狀況存在較大差異，在雇工方面，黑龍江省程度最高，比例為0.813 4，較低的省是山東省和四川省； 農業生產機械化方面，黑龍江省比例同樣最高為0.602 8，較低的省分別是云南省和四川省，機械化使用程度僅分別為0.056 0和0.074 7，可見地區之間的差異較大，可能是由于黑龍江地區多屬平原地區，且人均耕地規面積相對較大，因此無論是在機械化程度還是雇工方面都遠高于其他省(自治區)，云南省以及四川省是山區，所以機械化程度較低。

表5 技術效率影響因素估計

變量系數標準誤tP>Z老齡化-0.930 50.102 6-9.070.000教育程度-0.047 80.004 8-9.840.000基礎設施-0.000 10.000 2-0.060.951灌溉率0.005 40.042 60.130.900受災率0.038 30.010 13.780.000雇工比例0.002 60.015 20.170.864農機投入0.091 60.024 23.790.000常數項1.174 00.038 330.690.000Sima_u0.110 6Sigma_e0.012 7rho0.986 0F值0.000 0

3.3 影響因素分析

通過整理已有研究文獻，梳理了影響小麥生產技術效率的主要因素有以下幾種：農村居民的教育水平、基礎設施(inf)、農村勞動力老齡化率(old)、農作物受災率(dam)、農作物有效灌溉率(irr)、農機投入狀況(ser)以及雇工狀況(hir)等因素影響。在測算出小麥的生產技術效率之后，分別采用固定效應以及隨機效應進行分析，并進行豪斯曼檢驗。以選擇方法上的優劣，結果顯示拒絕了原假設，故采用固定效應模型的效果更佳。固定效應模型的結果如表5所示。

從表5中的回歸分析結果看出，勞動力老齡化、教育程度、受災率以及農機服務程度，均對小麥生產技術效率有著顯著性影響，灌溉率以及雇工比例對小麥的生產技術效率影響并不顯著。農機服務程度對小麥的生產技術效率為顯著正向影響，在1%的水平下顯著，影響系數為0.091 6，即農機服務程度每提高1%，小麥生產技術效率值會相應的提高0.092。由此可見，推進我國農機服務發展，對于提高小麥生產效率具有推動作用。老齡化對生產技術效率表現為負向影響，這主要是由于，隨著中國勞動力老齡化程度加深，過高的農村老年人口勞動參與率，勢必會造成農業生產效率的缺失，最終帶來農業發展后勁不足和產出貢獻程度下降，此外，老齡化的勞動者隊伍對農業發展的支撐力極為有限，既不利于農業技術進步，也進一步強化了農業的弱質性，這種現實與該文的實證結果基本相吻合； 教育程度對小麥生產技術效率的影響為負，這可能是受教育程度越高的區域，農村居民外出務工機會相對較多，兼業化程度也越高，那么農戶在農業生產中所投入的精力將十分有限，故對小麥生產技術效率的影響為負向。該文原本預期，農業雇工會對農業生產技術效率具有影響，但實證分析結果顯示，雇工狀況對小麥生產技術效率值的影響并不顯著，這可能是由于，小麥生產過程中的雇工比例相對較低，全國平均水平僅為0.097，樣本數據的變異性較小，因此，該指標對小麥生產技術效率的影響在該研究中尚不明確。

4 結論及政策啟示

4.1 主要結論

基于上述實證分析結果，可以發現，小麥生產過程中采納農機服務比重越高，則生產技術效率也越高。說明當納入農機服務這一特殊生產要素之后，農戶生產要素結構得到了進一步優化，這也是在勞動力成本上升的基本背景下，農戶一種理性決策。尤其是在農村勞動力逐漸老齡化基本變化趨勢下，改變要素投入方式，增加資本密集型農業技術研發與推廣力度，將有利于農業生產效率提升。從該文測算結果來看， 2004—2015年，中國小麥機械化程度平均水平僅有0.30，說明中國小麥生產農機化程度仍具有較大改進空間，且地區之間差異較大，說明在發展農業機械化的過程中，應當采取差異化的發展策略，在地勢廣袤的平原地區，適合大功率機械推進，在土地細碎化嚴重的地區，則比較適合發展農機社會化服務以提高農機化水平。此外，雇工水平僅有0.09，且對小麥的生產技術效率沒有顯著性影響，說明以雇傭勞動力的方式進行農業生產方式已是極少數，相比之下，農戶更傾向于使用高效低成本的農業機械化方式，而不是采用雇工。

4.2 政策啟示

(1)培育農業新型經營主體，加強農戶農業生產技術培訓。積極培育新型農業經營主體，提高綜合服務能力。新型經營主體不僅是維系我國農業發展的重要支撐主體，也是農業生產領域新技術、新模式重要傳播者，因此，要提高新型經營主體綜合生產能力，發揮其在農業生產中的帶頭作用，在支持政策方面予以重點傾斜，以新型農業經營主體為依托，提升農機社會化服務力量。此外，要著力推動農機社會化服務組織多元化發展，并為其發展提供優良的外在環境，諸如放寬貸款審核門檻以及增加農業綜合補貼，通過優化服務環境來降低服務風險，以擴大市場規模來增加經濟效益。實證結果顯示，受教育程度對農戶的生產技術效率有顯著影響，因此，要著力提高農戶人力資本水平，尤其是加強農戶農業生產技術培訓，提升農戶對新技術與新模式的接受能力和應用能力，從而達到提高農業技術的推廣效率和應用速度。

(2)規范農機服務市場，完善社會化服務體系。建立并完善農機社會化服務體系，是順應農業生產新潮流的必然選擇。以改善服務條件為手段，強化政策保障體系，完善市場和社會環境，建立良好的服務秩序，是農機服務市場健康發展的制度保障。農機服務是諸多農業生產性服務的一種，農業機械化的節本增效效果突出，發展速度相對較快，普及程度也較高，并逐步成為農業生產投入的重要構成部分，也是替代勞動力的重要方式之一，而且對生產技術效率的提升效果明顯。因此，要鼓勵開展多種形式的農業生產服務，以市場化為主導，充分發揮各類服務主體的比較優勢和服務特色，改變當前以技術服務的單一模式向多種形式的服務發展，拓展服務類型，完善社會化服務體系，匹配市場現實需求。