鄉村振興背景下貧困山區脫貧農戶農業生產效率差異及影響因素研究

王麗娟 昝俊宏 劉中璟 祝慶鵬 于海艷

(云南大學建筑與規劃學院，云南 昆明 650500)

引言

2004年以來，中央一號文件連續多年聚焦指導“三農”工作，助力我國農村發展。黨的十九大以來，明確了“堅持農民主體”、“助農戶節本增收”、“穩農業基本盤”、“銜接脫貧成果”等內容，是實施鄉村振興戰略的重要任務。由于我國是多山國家，且貧困山區自然稟賦差、先天發展動力滯后以及歷史、非均衡發展戰略政策等影響，容易造成“貧困-脫貧-返貧”的局面，最艱巨最嚴峻的鄉村振興任務在于山區農村，解決山區農戶生計問題仍然十分迫切[1]。在此背景下，當前厘清影響貧困山區脫貧農戶農業生產效率的影響因素，有助于未來農業生產過程中提高農業生產效率，從而降低返貧風險，促使脫貧從“量”轉向“質”，是貧困山區農戶穩定脫貧的重要舉措。因此，本文以典型貧困山區脫貧農戶為例，運用DEA模型與結構方程模型分析農業生產效率差異以及影響因素，以期為貧困山區鄉村可持續發展提供科學思考。

近年來，針對農業生產效率的研究已有豐厚成果。研究范圍覆蓋全面，有學者從宏觀尺度分析了不同區域農業生產效率的時空差異；也有學者從微觀尺度對鄉鎮、行政村乃至地塊進行效率測度并分析[3-5]。測算農業生產效率并探究其影響因素一直是研究的焦點，眾多學者主要從3個方面展開研究：農業外在環境變量，探究經濟發展、農業技術、惠農政策等對農業生產效率的影響[6-8]；耕地本身利用狀況，分析耕地流轉、經營方式、耕地細碎化等對農業生產效率的影響[9-11]；農戶家庭自身特征，勞動力類型、生計資本、兼業程度等對農業生產效率的影響[12-14]。目前對農業生產效率研究相對完備，但從研究區域選擇來看，大多是將山區農戶與其它區域農戶進行對比或者對山區系統內不同類型農戶進行分析，突出貧困山區特征的研究尚少，山區高差大、地形限制多、以人力耕作為主，農業生產效率低下且差異較大。隨著我國鄉村振興戰略的穩步推進，存在較大潛在返貧風險的貧困山區農戶是新階段的工作重點。

基于此，本研究根據貧困山區特點探究脫貧農戶農業生產效率并揭示其影響因素，為未來提升貧困山區農業生產效率提供實證分析，并以穩定山區脫貧成果、促進農戶節本增收為導向提供決策思考。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區域概況

玉龍縣地處青藏高原與云貴高原交匯地帶，橫斷山峽谷分布其中，滇西高原貫穿境內，以山地高原為主，“壩子”嵌入其間，地勢由西北高向東南逐漸降低，山峰眾多，溝壑縱橫，屬于山區縣[15]。從金沙江邊到玉龍雪山，境內海拔高差達4296m。該縣2010年被列為滇西邊境連片特困地區縣，于2018年退出貧困縣名單。盡管該縣已脫貧摘帽，但因該連片山區自然稟賦差、人均收入低、交通通達性不佳、市場體系不健全，山區脫貧農戶生計水平低且可持續性差，鞏固脫貧成果面臨著巨大挑戰。

1.2 數據來源

1.2.1 樣本村選擇

由于山區系統地形復雜，高差明顯，為客觀反映貧困山區脫貧農戶自然條件差異、耕地利用狀況，本研究根據預調研數據與山區自身特點，將研究區域分為壩區、半山區、山區、高寒山區[16]。選取玉龍縣下轄10鎮26村，各樣本村在農村經濟、基礎設施、民族構成、特色產業、地貌類型等方面具有差異性，能夠全面反映玉龍縣山區農戶生計狀況，見表1。

表1 樣本村選擇及特征

1.2.2 數據獲取

本研究調查成員于2020年12月開展實地調研，收集脫貧農戶生產生活數據。耕地質量、海拔坡度等數據來源于玉龍縣自然資源局，農戶脫貧成果及客觀數據來自目標鄉鎮扶貧辦及村委會，農戶家庭情況、生計狀況、投入產出等數據由入戶調研、面對面深度訪談所得。最終得到貧困山區脫貧農戶的有效數據為216戶，其中壩區4村48份、半山區7村57份、山區11村58份、高寒山區4村53份，以上樣本的選擇覆蓋了4種地貌類型，同時符合當地山區地貌分布情況，見圖1。

圖1 調研村落分布圖

1.2.3 樣本特征

樣本特征如表2所示，玉龍縣63.43%的家庭農業勞動全部或部分是60歲以上老年人，近3/4家庭生計方式由單一務農轉向兼業，從事農業生產主要是身體狀況健康勞動力，其中山區、高寒山區勞動力老齡化和兼業化比例大于壩區、半山區。超80%樣本農戶家庭1～2人從事農業生產，超50%農戶耕地利用集中在0.2～0.6hm2，山區、高寒山區耕地經營面積偏大，而壩區、半山區的海拔高度、地形坡度、入戶路類型等農業生產條件相對較優。農業純收入超過2萬元的家庭約17%，其中山區、高寒山區家庭農業收入2萬元以上占比為壩區1/2。

1.3 研究方法

1.3.1 數據包絡分析

數據包絡分析(DEA模型)是一種評價多個同類型數據間相對效率的非參數分析方法。其優點在于不因人為主觀因素影響、不受量綱影響、不需假設生產函數，運用線性規劃原理構建生產最佳前沿面，根據決策單元(DWU)投入-產出相對位置測度其相對效率。根據實際農業狀況，本文采用投入導向的DEA-BCC模型對農業生產效率值進行計算。計算公式如下：

minθ-ε(eTS-+eTS+)

(1)

本文對j個農戶農業生產效率進行分析，j=(1,2，…，n)；Xij和Yrj表示第j個農戶第i項投入要素和第r項產出要素；Xij0與Yrj0表示被評價決策單元DMU0的投入和產出要素；n為決策單元的個數；ε為非阿基米德無窮小量；λj為各決策單元系數；e是單行向量；S-和S+分別為投入和產出的松弛變量；θ(0≤θ≤1)為決策單元生產效率，也就是綜合技術效率，當θ=1，則為決策單元技術有效，當θ<1，則為決策單元技術無效。

表2 樣本特征表

續表 樣本特征表

根據以上理論，本文以農戶家庭為決策單元，投入指標包括耕地、勞動力、資金，分別是農戶現種耕地面積，家庭從事農業活動人數，耕種過程中種子、化肥以及機械等費用投入，產出指標是收入，采用農戶家庭農業收入代表。

1.3.2 結構方程模型

結構方程模型(SEM)是通過構建、模擬、驗證和反映因果關系模型用以探究數據、理論和結構之間是否鍥合的系統性、科學化的多元數據分析方法。該方法優點在于能同時分析多因多果的內在邏輯關系且允許自變量、因變量存在合理的測量誤差，目前在社會科學、教育心理學等各種領域廣泛使用。SEM包含結構模型和測量模型，具體公式如下：

η=Bη+Γξ+ζ

(2)

X=∧Xξ+δ

(3)

Y=∧Yη+ε

(4)

其中，公式(2)為結構模型，用于表示本文潛在自變量(耕地資源稟賦、生產投入、農業產出、家庭特征)與潛在因變量(農業生產效率)之間的線性關系；B表示內生潛變量之間的關系；Γ是外生潛變量對內生潛變量的影響效應系數(路徑系數)；ζ為結構方程的殘差，反映方程中未能解釋的部分。公式(3)、公式(4)為測量模型，用于計算潛變量與觀測變量之間的關系；X和Y分別為外生和內生觀測變量(測量指標)；ξ為外生潛變量；η為內生潛變量；∧X為外生觀測變量與外生潛變量的載荷矩陣；∧Y為內生觀測變量與內生潛變量的載荷矩陣；ε和δ分別為X變量和Y變量的測量誤差。

基于以上分析，本文構建貧困山區脫貧農戶農業生產效率結構方程模型，用于探究農業生產效率的影響因素。4個潛變量為家庭特征、耕地資源稟賦、農業生產投入、農業產出，其中，家庭特征由3個觀測變量組成，分別是家庭結構、家庭類型、家庭質量；耕地資源稟賦由4個觀測變量組成，分別是海拔高度、地形坡度、距村主干道距離、入戶路類型；農業生產投入由3個觀測變量組成，分別是耕地面積、資金投入和勞動力數量；農業產出由2個觀測變量組成，分別是農業純收入和人均農業收入。結合實地調研情況與樣本農戶特征,4個潛變量中耕地資源稟賦、家庭特征與農業生產投入、產出之間相互影響，在AMOS軟件中繪制為雙箭頭，見圖2。

圖2 農戶農業生產效率結構方程模型

2 實證分析

2.1 貧困山區脫貧農戶農業生產效率分析

通過DEAP 2.1軟件計算得到農戶農業生產效率值，為了揭示各地貌類型農戶農業生產效率差異性，本文將貧困山區脫貧農戶所在區域分為壩區、半山區、山區和高寒山區4類。不同地貌類型農戶農業生產效率特征結果如下。

2.1.1 貧困山區農業生產效率整體偏低

總體樣本農戶平均農業生產效率值為48.32%，其中壩區、半山區、山區農戶以及高寒山區農戶分別有39.58%、56.14%、75.86%、94.34%的樣本農戶農業生產效率損失50%以上。研究區域近2/3的農戶生產產出達不到理想產出結果的1/2，而效率高于90%的山區農戶不足5%，見表3。

表3 不同地貌區農戶農業生產效率及占比

2.1.2 不同地貌類型區域農業生產效率存在差異

耕地資源利用效率均值依次為壩區(56.40%)>半山區(52.56%)>山區(45.92%)>高寒山區(39.07%)，見表4。隨著海拔高度增加以及地形坡度增大，玉龍縣農戶農業生產效率呈遞減趨勢，究其原因在于山區相對壩區，海拔高度升高伴隨著氣溫變化、地形坡度變化導致空間連續性不足，農戶種植作物種類有所限制，同時難以實現規模化、機械化種植。

表4 不同地貌區農戶投入產出與農業生產效率

2.1.3 不同地貌區域農戶投入產出存在顯著差異

壩區農戶投入相對較低的資金、勞動力，獲得相對較高收入；高寒山區生產投入總量最多，獲得最低的農業收入?？偟膩碚f，壩區、半山區相較于山區、高寒山區投入少而產出高。

2.2 山區農戶農業生產效率影響因素分析

2.2.1 模型檢驗

信度即是可靠程度，效度則是有效程度。本研究使用統計軟件SPSS 26.0對整體變量信效度分析。計算得出問卷的Cronbach′s α系數值為0.691，說明樣本數據信度可接受；KMO值為0.713，表明樣本數據效度可接受。

根據AMOS軟件提供的修正指標，通過路徑調整和MI指數調整對初始結構方程模型進行優化。增加路徑來提高模型的整體擬合度，不同家庭特征的農戶所采取的生計策略是有差異的，同一研究村落農戶距離村主干道距離差異遠大于入戶路質量；人均農業收入提高代表當地生活水平提高，人均農業收入的增加往往會提高入戶路質量，而勞動力數量會直接影響家庭人均農業收入。同時，增加觀測變量誤差(e4與e6、e6與e7、e8與e9、e4與e10)間共變關系，從而提高模型擬合度。最終得到比較擬合指數CFI為0.935(>0.9)，絕對擬合指數GFI為0.908(>0.9)，卡方自由度比(CMIN/DF)為2.459(<3)，因此模型能夠較好擬合各變量到農業生產效率的影響路徑，見圖3。

圖3 玉龍縣山區脫貧農戶農業生產效率模型路徑圖

2.2.2 模型結果與路徑分析

從圖3可知，家庭特征、耕地資源稟賦、農業生產投入和農業產出到農業生產效率的載荷系數分別在1%、1%、5%、5%檢驗水平上顯著，見表5。通過路線系數可知，農業生產效率受家庭特征、耕地資源稟賦、農業生產投入和農業產出綜合影響，排序為農業產出(0.80)>農業生產投入(-0.63)>家庭特征(0.57)>耕地資源稟賦(-0.42)。此外，潛變量之間路徑系數P值在0.1水平上有統計學意義，說明存在顯著相關關系，見表6。對于農業生產效率影響的具體分析如下。

表5 山區農戶農業生產效率結構方程模型路徑檢驗

表6 山區農戶農業生產效率潛變量路徑檢驗

家庭特征是山區農戶農業生產效率提升的主要原因，其標準化路徑系數為0.57。3個觀測變量因子載荷由大到小排列為家庭類型(0.67)>家庭結構(0.44)>家庭質量(0.35)。農戶家庭是山區農業經濟活動中最基礎的決策主體，農戶家庭類型、結構、質量直接影響生計行為，間接影響農業生產投入與產出。調研數據顯示，研究區內純農型農戶戶均投入5829.95元、0.65hm2、2.05人，與兼業型農戶相比傾向于投入更多的農業資金、耕地面積和農業勞動力數，對農業依賴性高，農業生產效率也相應較高。非老年型農戶、混合型農戶、老年型農戶農業生產效率均值依次為0.639、0.467、0.369，說明勞動力年齡結構越年輕越有利于農業生產。

耕地資源稟賦是山區農戶提高農業生產效率重要影響因素，作用路徑系數為-0.42。4個觀測變量因子載荷系數由大到小分別為海拔高度(0.54)>入戶路類型(-0.36)>距村主干道距離(-0.24)>地形坡度(0.17)。交通條件決定了耕種便捷性，入戶路類型與距村主干道距離影響山區農戶農作物運輸與農機具使用，調研過程中得知部分山區農戶由于山路崎嶇、耕地距離較遠等原因，人工體力耕作是其最主要的方式。海拔坡度和地形坡度決定了耕作難度，隨著海拔高度和地形坡度的增加，種植作物類別有所限制且耕地破碎度大，農戶需要投入更多人力、物力來彌補客觀條件的不足。入戶路類型與距村主干道距離共同影響交通通達性，海拔高度與地形坡度共同影響耕地質量，是制約耕作效率因素之一。

農業生產投入在山區農戶提高農業生產效率方面發揮著顯著的作用，其標準化路徑系數為-0.63。3個投入要素對農業生產效率的因子載荷按從大小排序為資金投入(0.91)>耕地面積(0.77)>勞動力數量(0.45)。過多的生產投入會對農業生產效率產生負向影響，但合理的農業勞動力結構、優化的資金投入比例、適宜的耕地面積有助于農戶農業生產。勞動力數量路徑系數相對較小，這可能由于目前玉龍縣山區老齡化趨勢較為普遍，走訪過程中發現，山區年輕勞動力不再專門從事農業逐漸轉向兼業或非農業，農戶因病因殘因無技能留村進行農業作業現象明顯，人力資本相對缺乏。而資金投入的路徑系數遠大于其它2個觀測變量，表明其對農業生產效率具有顯著影響，依托于資金投入，農戶可以選擇擴大經濟作物面積、運用機械耕種、農忙請人幫忙、租用耕地等多種方式彌補客觀條件不足。因此，在山區農業勞動力外溢的背景下，資金代替是行之有效的方式。

農業產出對山區農戶提升農業生產效率發揮著主要的作用，其標準化路徑系數為0.80。2個產出要素因子載荷由大到小為農業純收入(0.96)>人均農業收入(0.94)。農業產值增收受到農業勞動力、農業資金、農機具、耕地面積等投入影響，壩區、半山區農戶所耕種作物的糧經比高于山區、高寒山區，可見調整種植結構可以有效提高農業產值。各方面因素綜合而產生的效果會影響到效率的變化，所以結合山區特點合理運用各項投入要素是山區農戶農業生產效率提升的必由之路。

3 結論與討論

3.1 研究結論

為了分析如何提高貧困山區農戶農業生產效率，保證山區農戶農業生產生活質量，本文以典型山區脫貧農戶為對象，運用DEA模型和結構方程模型測算山區不同區域農戶生產效率值并深入分析其影響路徑，主要結論如下。

貧困山區農戶整體農業生產效率偏低，近67%的農戶生產產出達不到理想產出結果的1/2。不同地貌區農戶農業生產效率具有明顯空間差異，壩區農戶(56.40%)>半山區農戶(52.56%)>山區農戶(5.92%)>高寒山區農戶(39.07%)。

4個潛變量(耕地資源稟賦、生產投入、農業產出、家庭特征)對農業生產效率具有顯著作用，農業產出>農業生產投入>家庭特征>耕地資源稟賦。

12個觀測變量都對農業生產效率具有不同程度影響，其中資金投入、農業純收入、耕地面積、人均農業收入、家庭類型影響最為明顯。

3.2 研究討論

伴隨2020年脫貧攻堅戰落幕，如何鞏固拓展脫貧成果是新階段鄉村振興戰略的關鍵所在。本研究的相關發現對貧困山區脫貧農戶提高農業生產效率和未來鞏固脫貧成果有一定的借鑒意義。

投入和產出共同決定農業生產效率，農戶作為農業生產的活動主體，勞動力、耕地面積、資金投入差異造成農業產出值波動，合理控制要素投入有利于農業生產，并非傳統意義上的人多力量大、地廣產量足，過多的勞動力、過大的經營規模易造成農業生產低效。因此，應因地制宜地組織農業培訓，合理運用勞動力資源(純農農作或低程度兼業耕種有助于農戶生產)，調整經營規模(通過耕地轉入或轉出來保證適宜的耕種面積)；優化資金配置(提高糧經比，引入農機具)，從而提升農業生產效率。

山區農戶的農業生產效率不只是投入要素和產出要素所決定，山區特有的地貌差異、所在地的交通條件以及本身的家庭勞動力特征間接對其生產行為有著重要影響。為了未來后續“扶貧”以及防止返貧情況，需要以山區自身劣勢為出發點多方位、針對性政策關注。

山區自然稟賦差，海拔高度和地形坡度共同決定著農戶耕種難度，可以通過擴大農業補貼種類范圍以及加強微型農機具使用力度等措施，來降低農戶農業生產壓力。優化交通條件可以彌補山區自然條件的不足，“要想富，先修路”仍是山區發展的重要手段之一，暢通鄉間小路、平整村村以及村鎮間公路，整修鄉村通行基礎設施，減輕山區農戶出行負擔。

在山區勞動力日益流向二三產業的大趨勢下，目前資金投入是提高農業生產效率最為有效辦法之一，但未來如何留住勞動力是更為深刻的命題。助力開展當地優勢產業，吸引外流勞動力回流，同時大力建設鄉村人才隊伍，開發符合山區不同區域的特色種植作物。