如何有效提高家庭農場的全要素生產率

李友藝 錢忠好

摘要：研究目的：基于上海松江區家庭農場的調查數據計算家庭農場的全要素生產率，離析出影響家庭農場全要素生產率的關鍵因素，據以提出有針對性的措施。研究方法：Global Malmquist和混合Tobit模型。研究結果：（1）2007—2017年，全部家庭農場全要素生產率指數為1.077 3，其中，純效率變化指數為0.998 4、技術變化指數為1.075 0、規模效率變化指數為1.007 2；純糧食種植型家庭農場全要素生產率指數為1.061 9，純效率變化指數為0.989 6，技術變化指數為1.071 9，規模效率變化指數為1.004 6；其他類型家庭農場全要素生產率指數為1.081 7，其中，純效率變化指數、技術變化指數和規模效率變化指數分別為1.027 9、1.049 0和1.014 0。（2）總體水平上，農場主是否有農業從業經歷、是否有農機駕駛證、土地經營權合同年限、是否購買農機作業正向影響全部家庭農場的全要素生產率，但不同類型家庭農場全要素生產率的影響因素存在差異。研究結論：雖然松江家庭農場全要素生產率增長速度較快，但仍然存在一定的提升空間。為此，需要提高家庭農場勞動力素質，切實保障好家庭農場的土地經營權，健全農機社會化服務體系，引導家庭農場走適度規模經營之路，有針對性地制定多樣化的農業補貼政策。

關鍵詞：土地經濟；家庭農場；全要素生產率

中圖分類號：F301 文獻標志碼：A 文章編號：1001-8158（2023）04-0084-11

基金項目：國家自然科學基金項目（71673234）；江蘇省“六大人才高峰”項目（NY-069）。

進入21世紀后，我國農地流轉顯現加速發展的趨勢。截至2017年底，我國農地流轉面積為5.12億畝，流轉率為37%①。通過“三權分置”的制度安排，初步實現了土地經營權的健康有序流轉，使我國農業分散、小規模的土地經營狀況逐步得以改善，并為家庭農場等新型農業經營主體的發展創造了條件。在諸多新型農業經營主體中，由于家庭農場既堅持了農業家庭經營的合理內核，又在一定程度上摒棄了小農戶生產經營可能的不足，因而家庭農場備受中央政策和地方政府的推崇和扶持。農業農村部的調查顯示，2014年我國家庭農場數不到14萬戶，2018年則增長至近60萬戶②。然而，盡管我國家庭農場發展勢頭良好，但家庭農場發展的質態仍不盡如人意。錢忠好等[1]研究表明，家庭農場的效率處于較低的水平上，純技術效率和規模效率均有極大的提升空間。因此，從動態變化的角度考察家庭農場效率特別是從全要素生產率的視角考察家庭農場的發展狀況，揭示影響家庭農場發展質態的關鍵因素，進而有針對性地采取有效措施促進家庭農場的健康發展，就具有極其重要的意義。

已有研究嘗試運用多種方法測度家庭農場的效率，分析諸多因素對家庭農場效率的影響作用，并提出促進家庭農場效率提升的對策建議。在測度家庭農場的技術效率或全要素生產率時，研究者大多采用參數法和非參數法兩種方法。參數法主要運用隨機前沿生產函數法（SFA），如蔡榮等[2]對我國1 278戶種植業家庭農場的技術效率進行了測度，研究發現，我國家庭農場的整體技術效率水平偏低；吳方[3]對湖北武漢和安徽郎溪603戶家庭農場的平均技術效率進行了估算，結果為0.58；王麗霞等[4]對安徽省1 647個家庭農場的全要素生產率進行了測度，結果表明，2011—2016年家庭農場全要素生產率年均增長僅為0.75%，與鄧正華等[5]的研究有較大差異；鄧正華等對洞庭湖區110戶水稻種植家庭農場全要素生產率的估算結果表明，2009—2018年家庭農場全要素生產率年均增長達5.3%。非參數法主要依賴于數據包絡分析法（DEA）和Malmquist指數法對家庭農場的生產效率進行測度，如俞博等[6]測度了浙江省193個家庭農場的技術效率，研究發現，家庭農場技術效率不高主要源于純技術效率過低；MARTINHO[7]計算了2008—2013年歐盟各區域家庭農場的全要素生產率，結果表明，家庭農場全要素生產率呈現兩極分化現象，或增長較快，或表現為負增長；LATRUFFE等[8]計算了波蘭250個家庭農場全要素生產率發現，1996—2000年波蘭家庭農場的全要素生產率停滯不前，但LATRUFFE等[9]計算法國和匈牙利兩國家庭農場2001—2007年種植業農場的全要素生產率得出，兩國全要素生產率分別年均增長達到4.6%和3%。關于相關因素對家庭農場效率的影響，研究者的結論不盡相同。一些研究發現，高昂的土地使用成本、家庭非農兼業等因素會阻礙家庭農場技術效率的提高，而有效的土地流轉、規范的農業技術指導等因素對家庭農場技術效率的提升具有顯著的促進作用[3，10-11]；還有學者研究得出雇傭勞動和農場兼業會阻礙家庭農場全要素生產率的提高[8]；家庭規模、農場經營年限、社會資本和政府農業補貼等則能夠促進家庭農場全要素生產率的增長[12-13]；關于土地規模對家庭農場全要素生產率的影響，研究結論不盡相同，SHENG等[14]研究發現，土地經營規模對家庭農場全要素生產率的影響呈正向作用，HELFAND等[15]則認為，兩者之間表現為“U”型關系。關于如何提高家庭農場的效率，有研究指出要通過引導農地有序流轉和統籌整治提高農地集約高效利用水平，實現土地適度規模經營；有學者建議要重視農業人力資本的培育，促進先進技術的研發、運用和推廣，健全農業技術服務體系[4-5]；也有研究主張通過調整農業政策以提高勞動生產率，和改善農業基礎設施等外部生產環境以提高產出水平[7，9]。

現有研究關于家庭農場效率的判斷及其影響因素的分析之所以存在差異，甚至結論大相徑庭，可能原因在于：第一，現有研究大多基于截面數據分析家庭農場的效率，而要把握家庭農場效率的動態變化，需要基于面板數據對家庭農場全要素生產率進行研究；不僅如此，由于影響家庭農場效率的因素和影響家庭農場全要素生產率及其構成的因素并不是同質的[13]，因此，需要基于家庭農場全要素生產率的視角解析影響家庭農場全要素生產率及其構成的因素的作用。第二，現有研究在計算家庭農場全要素生產率時通常采用經典的Malmquist生產率指數法，基于這一方法計算出的家庭農場全要素生產率指數往往存在不具循環性、可能無解且不允許技術退步的問題。第三，現有研究在家庭農場樣本選擇上，大多采用抽樣的方法，由于各區域間無論自然條件還是社會經濟條件都必然存在著一定的差異，家庭農場經營類型也會存在一定的差異，家庭農場外部異質性的存在會影響到全要素生產率及其影響因素的估算結果。

不難理解，要有效提高家庭農場的全要素生產率，不僅需要有高質量的家庭農場研究樣本及其可觀察的長期研究數據，而且需要選擇合適的研究方法準確計算家庭農場的全要素生產率及其構成，并運用可靠的分析工具研究影響家庭農場全要素生產率及其構成的因素的作用，如此才能為有針對性地采取有效措施提供科學依據。為此，本文做了如下的改進：第一，以較早探索發展糧食規模化生產且具有十多年發展歷史的上海松江家庭農場為研究對象，并對松江區2017年登記在冊的全部945戶家庭農場進行了問卷調查，獲取了家庭農場2007—2017年的投入、產出數據，數據時間跨度長，數據質量較好，能最大限度地控制外部異質性對家庭農場全要素生產率計算及其影響因素分析可能帶來的影響。第二，采用Global Malmquist生產率指數法計算家庭農場的全要素生產率變化情況，既滿足了循環性要求又避免了無解且允許技術退步的存在[16]。不僅如此，還參照RAY和DESLI的分解方法將Global Malmquist生產率指數在規模報酬可變假設下分解為純效率變化指數、技術變化指數和規模效率變化指數[17]，這有助于對家庭農場全要素生產率指數進行深入的討論。第三，采用混合Tobit模型綜合考察家庭農場主和家庭農場特征變量等對家庭農場全要素生產率及其構成的影響，指標體系全面涵蓋了勞動力素質、農場稟賦因素、土地因素、農機作業因素、制度政策因素等，并據以提出有針對性的措施。

1 研究區概況及數據來源

上海市松江區是全國較早探索發展家庭農場的地區。早在2007年，松江區政府就發布了《關于鼓勵糧食生產家庭農場的意見》，大力鼓勵發展糧食生產型家庭農場[18]。經過十多年的實踐探索，松江家庭農場得到了長足的發展，農業生產初步實現由小農戶經營向家庭農場規模化經營的轉變。2017年4月，由揚州大學、中國人民大學、南京農業大學、南京審計大學師生組成的課題組在松江進行了預調查，走訪了松江相關職能部門和部分家庭農場。2017年8月和2018年3月，課題組在松江進行實地問卷調查，收集登記在冊的945戶家庭農場2007—2017年的投入、產出數據。需說明的是，有兩戶家庭農場缺失了2017年的產出數據，但基于樣本數據完整性的考慮，筆者保留了這兩戶家庭農場其余年份的數據。最終得到各類家庭農場的樣本數量為：全部樣本5 181個、純糧食種植型樣本4 177個、其他類型樣本969個①。

2 家庭農場全要素生產率及其構成的測定

2.1 模型設定

2.2 樣本的描述性統計

家庭農場的投入向量包括每公頃的家庭勞動力投入、雇工投入、資本投入和機械投入。家庭勞動力投入用所有家庭農場自有勞動力勞作的總天數表示。雇工投入用家庭農場投入的季節性臨時雇工費用表示。資本投入包括種植糧食作物投入的化肥、有機肥、農藥、運雜費及農機購置成本③，生豬養殖中投入的水電費、保養修理費、取暖焦炭費等，以及農機服務中投入的燃油費、保養維護費、修理費、水電費等。機械投入是指家庭農場購買的農機作業費用，包括糧食生產和培肥地力過程中所購買的機耕、機播、機收等服務費用④。家庭農場的產出用家庭農場每公頃的產值表示。家庭農場投入和產出的描述性統計見表1。

2.3 家庭農場的全要素生產率

表2匯報了各類家庭農場的全要素生產率指數及其構成的計算結果。就全部家庭農場而言，全要素生產率指數（MI）為1.077 3，這一數據表明，全部農場全要素生產率年均增長達到7.73%。進一步地，純效率變化指數（PEFFCH）為0.998 4，表明其阻礙了全部農場全要素生產率的增長；技術變化指數（TECHCH）和規模效率變化指數（SCH）分別為1.075 0和 1.007 2，表明其促進了全部農場全要素生產率的增長。就純糧食種植型家庭農場而言，全要素生產率指數（MI）為1.061 9，表明其全要素生產率年均增長6.19%，略低于全部農場；純效率變化指數（PEFFCH）為0.989 6，略高于全部農場，但其仍然阻礙了純糧食種植型農場全要素生產率的增長；技術變化指數（TECHCH）和規模效率變化指數（SCH）分別為1.071 9和1.004 6，均略低于全部家庭農場。就其他類型家庭農場而言，全要素生產率指數（MI）為1.081 7，表明其全要素生產率年均增長8.17%，略高于全部農場；純效率變化指數（PEFFCH）、技術變化指數（TECHCH）和規模效率變化指數（SCH）分別為1.027 9、1.049 0和1.014 0，表明其對其他類型農場全要素生產率的增長均有促進作用。

圖1匯報了2007—2017年各類家庭農場的全要素生產率指數及構成的變化情況。

從全部家庭農場來看，全要素生產率指數（MI）在各年均大于1，說明全部農場的全要素生產率連續10年得到了增長。純效率變化指數（PEFFCH）圍繞著1上下波動，其中，2009年、2012年、2015年位于較低的水平上。技術變化指數（TECHCH）除2008年外均大于1，說明技術進步在絕大多數時期都促進了全部農場全要素生產率的增長。規模效率變化指數（SCH）也圍繞著1上下波動，其中，2016年、2017年規模效率變化指數較低。

從純糧食種植型家庭農場來看，全要素生產率指數（MI）除2013年外均大于1，說明純糧食種植型農場的全要素生產率大多數年份均得到了增長。純效率變化指數（PEFFCH）圍繞著1上下波動，且大多數時期小于1。技術變化指數（TECHCH）除2013年、2014年外均大于1，說明就總體水平而言，技術進步促進了純糧食種植型農場全要素生產率的增長。規模效率變化指數（SCH）在2011年之前均大于1，表明這一階段規模效率促進了全要素生產率的增長。2011年之后，規模效率變化指數除個別年份（2014年）外都小于1，需要引起足夠的重視。

從其他類型家庭農場來看，全要素生產率指數（MI）在各年均大于1，說明其他類型農場的全要素生產率連續10年得到了增長。純效率變化指數（PEFFCH）圍繞著1上下波動，并且大多數年份純效率變化指數較低。技術變化指數（TECHCH）除2016年外均大于1，表明技術進步成為多年全要素生產率增長的主要來源。規模效率變化指數（SCH）僅在2012年和2017年小于1，說明規模效率對其他類型農場全要素生產率的增長起到了促進作用。

3 如何有效地提升家庭農場的全要素生產率

3.1 模型設定

3.2 計量結果及分析

利用Stata 16得到的計量結果見表4和表5。表4和表5中，模型1—模型12的Prob>F均在1%或5%的水平上顯著，說明模型的解釋變量具有較好的顯著性。

表4中的模型1是對全部樣本家庭農場全要素生產率指數影響因素的估計結果。模型結果顯示，家庭農場主的特征變量中，是否有農業從業經歷和是否有農機駕駛證分別在5%和1%的水平上顯著，且正向影響家庭農場的全要素生產率指數。家庭農場的特征變量中，土地經營權合同年限和是否購買農機作業分別在5%和1%的水平上顯著，且正向影響家庭農場的全要素生產率指數。表4中的模型2—模型4是對全部樣本家庭農場純效率變化指數、技術變化指數和規模變化指數影響因素的估計結果。從家庭農場主的特征變量來看，是否有農業從業經歷正向影響純效率變化指數。可能的原因是，隨著時間的推移，有農業從業經歷的農場主會更容易發揮好“干中學”的經驗并持續提高純效率[13]，進而有利于提升家庭農場的全要素生產率。是否有農機駕駛證正向影響純效率變化指數、技術變化指數和規模效率變化指數。可能的原因是，有農機駕駛證的農場主更易使用機械和掌握技術，有更強的經營管理能力，從而能從整體上促進全要素生產率的增長。從家庭農場的特征變量來看，是否是純糧食種植型在模型2中顯著為負，在模型3中顯著為正，這說明只種植糧食作物一方面不利于提高純效率，另一方面又有利于長期的技術進步。土地經營權合同年限在模型3中顯著為負，在模型4中顯著為正，這意味著其負向影響技術變化指數的同時也正向影響規模效率變化指數，并且其對規模效率變化指數的正向影響更大，因此，更加穩定的土地經營權有利于優化家庭農場的規模進而促進其全要素生產率的增長[22]。經營土地面積在模型2和模型3中均顯著為負，表明經營土地面積負向影響純效率變化指數和技術變化指數；該變量及其平方項在模型4中分別顯著為正和顯著為負，表明經營土地面積與規模效率變化指數呈倒“U”型的關系，說明規模適中的農場更容易獲得較高的規模效率[23]。是否購買農機作業在模型3和模型4中均顯著為正，說明其正向影響技術變化指數和規模效率變化指數，可能的原因在于，松江區建立了機農互助點、農機合作社、村集體服務隊的農機作業服務網絡，家庭農場可以極為便捷地購買農機作業服務[1]，因此對大型農機不投入或少量投入可以長期有效地減少成本、優化規模并避免技術退步。單位面積種糧補貼正向影響純效率變化指數的同時也負向影響技術變化指數和規模效率變化指數。可能的原因在于，農業補貼一方面能夠改善農場的收入，提高經營者的生產積極性，另一方面也可能會減弱經營者追求技術進步的努力程度[21]。此外，村人均收入負向影響純效率變化指數，但并沒有顯著影響到家庭農場全要素生產率的增長。

表5中的模型5是對純糧食種植型家庭農場全要素生產率指數影響因素的估計結果。模型結果顯示，家庭農場主的特征變量中，是否有農業從業經歷在10%的水平上顯著，且正向影響純糧食種植型農場的全要素生產率指數。家庭農場的特征變量中，土地經營權合同年限在5%的水平上顯著，且正向影響純糧食種植型農場的全要素生產率指數；單位面積種糧補貼在5%的水平上顯著，且負向影響純糧食種植型農場的全要素生產率指數。表5中的模型6—模型8是對純糧食種植型家庭農場純效率變化指數、技術變化指數和規模變化指數影響因素的估計結果。從家庭農場主的特征變量來看，年齡與技術變化指數呈倒“U”型關系，受教育年限負向影響技術變化指數，但二者對純糧食種植型農場的全要素生產率指數并沒有顯著影響。是否有農業從業經歷正向影響規模效率變化指數，這說明純糧食種植型農場主能夠根據從事農業的經驗把握好糧食種植規模，進而有利于其全要素生產率的增長。是否有農機駕駛證正向影響純效率變化指數，這說明純糧食種植型農場主具有農機駕駛證有利于長期改善純效率。從家庭農場的特征變量來看，土地經營權合同年限在模型6和模型8中均顯著為正，表明穩定的土地經營權有利于長期提高純糧食種植型農場的純效率和規模效率[24]，進而很好地促進了其全要素生產率的增長。經營土地面積在模型6中顯著為負，說明擴大規模不利于改善純糧食種植型農場的效率；該變量和其平方項在模型7分別顯著為負和顯著為正，說明較小和較大的經營規模更有利于純糧食種植型農場的技術進步。是否購買農機作業負向影響純效率變化指數，但同時也正向影響其規模效率變化指數。單位面積種糧補貼正向影響純效率變化指數和技術變化指數，同時也負向影響規模效率變化指數。此外，村人均收入負向影響純糧食種植型農場的純效率變化指數，但并沒有顯著影響到其全要素生產率的增長。

表5中的模型9是對其他類型家庭農場全要素生產率指數影響因素的估計結果。模型結果顯示，家庭農場主的特征變量中，是否有農業從業經歷在5%的水平上顯著，且正向影響其他類型農場的全要素生產率指數。家庭農場的特征變量中，是否購買農機作業在1%的水平上顯著，且正向影響其他類型農場的全要素生產率指數。表5中的模型10—模型12是對其他類型家庭農場純效率變化指數、技術變化指數和規模變化指數影響因素的估計結果。從家庭農場主的特征變量來看，是否有農業從業經歷正向影響其他類型農場的規模效率變化指數，這說明其他類型家庭農場主從事農業的經驗能夠幫助其把握好農場的適度規模，從而有利于長期改善農場的全要素生產率。從家庭農場的特征變量來看，經營土地面積負向影響其他類型農場的純效率變化指數。是否購買農機作業正向影響其他類型農場的技術變化指數和規模效率變化指數，可能的原因在于，在松江農機作業服務網絡十分便利的條件下，其他類型農場部分購買農機服務與部分購買農機相結合既能避免技術退步，又能提高規模效率水平，進而能從整體上促進其全要素生產率的增長。此外，村人均收入正向影響其他類型農場的技術變化指數，說明村人均收入越高越能促進整個村農場的技術進步，但其并沒有對全要素生產率的增長起作用。

3.3 如何更有效地提高家庭農場的全要素生產率

現根據計量估計結果進一步討論如何更有效地提高家庭農場的全要素生產率。

第一，反映勞動力素質的農場主是否有農業從業經歷和是否有農機駕駛證這兩個變量都正向影響全部家庭農場的全要素生產率指數，并且農場主是否有農業從業經歷正向影響純糧食種植型和其他類型家庭農場的全要素生產率指數，這表明較高的家庭農場勞動力素質有利于促進其全要素生產率的增長。這一結論與張德元等[25]的研究結論在本質上一致，他們的研究表明，經營者的管理經驗和農業生產技能有利于提高家庭農場的經營績效。因此，要提升家庭農場的全要素生產率，就應該重視家庭農場勞動力素質的提高。為此，一方面可以鼓勵或優先選擇具有農業生產經營經驗的農戶家庭經營家庭農場，另一方面可以通過培訓和技術指導提高經營者對農業生產經營的認知水平和對現有技術、資源的利用水平。

第二，反映土地經營權穩定性的土地經營權合同年限正向影響全部和純糧食種植型家庭農場的全要素生產率指數，這說明較強的土地經營權穩定性有利于促進家庭農場全要素生產率的增長。鄒偉等[26]的研究結論表明穩定的經營權有利于提高農戶貸款的可能性。說明家庭農場簽訂較長的經營權合同年限，有助于家庭農場形成長期穩定的經營預期。因此，為提升家庭農場的全要素生產率，就必須切實保障好家庭農場的土地經營權，賦予長期穩定經營的家庭農場優先續約土地經營的權利。

第三，體現農機社會化服務水平的是否購買農機作業變量正向影響全部和其他類型家庭農場的全要素生產率指數，這說明較高的農機社會化服務水平有利于促進家庭農場全要素生產率的增長。張麗等[27]的研究也證實了農機作業服務能起到促進糧食全要素生產率增長的作用。說明良好的農機社會化服務體系能夠提高農機作業服務效率，幫助缺乏大型農機的家庭農場有效實現規模經營并避免技術退步。因此，提升家庭農場的全要素生產率應不斷完善農機社會化服務體系，力爭為家庭農場提供效率高、質量好的農機作業服務。

第四，盡管土地經營規模對所有類型家庭農場的全要素生產率指數沒有影響，但土地經營規模過大不利于各類型家庭農場提高純效率，而且對于全部家庭農場而言，中等的土地經營規模更有利于提高規模效率。盡管韓朝華[28]的研究發現發達國家的一些實證研究表明大規模家庭農場的效率往往優于小規模家庭農場的效率，但黃宗智[29]指出“大而粗”的經營方式并不適合我國的國情，冀縣卿等[21] 和欒健等[30]的研究也分別發現，在我國中等規模的水稻種植家庭農場和小麥規模種植戶的技術效率更高。因此，為避免家庭農場無效率的規模擴張而導致全要素生產率的下降，中國的家庭農場應該走適度規模經營之路，要根據家庭農場的實際合理確定規模和配置資源。

第五，單位面積種糧補貼負向影響純糧食種植型家庭農場的全要素生產率指數，這說明種糧補貼沒有真正發揮促進全要素生產率提高的作用。種糧補貼一方面能降低家庭農場的生產成本，廣泛地刺激經營者學習和使用先進的種糧技術來提高純效率，另一方面又可能導致經營者單純為了獲得現金補貼而擴大規模。這一結論與劉同山等[31]的研究結論一致，他們的研究發現政府補貼一方面有助于提高家庭農場總的凈收益和人均的凈收益，另一方面也會促使家庭農場經營的土地面積超過合理范圍而粗放經營，導致農場效率降低。因此，提升家庭農場的全要素生產率應有針對性地采取多樣有效的補貼政策，既要通過補貼降低家庭農場的生產成本，創新和使用先進的農業技術，還要根據當地的實際制定補貼規模的上限標準，避免刺激家庭農場單純為獲得補貼而盲目擴張規模。

4 結論與啟示

本文利用上海市松江區5 181個家庭農場樣本2007—2017年的投入、產出數據計算家庭農場的全要素生產率，離析出影響家庭農場全要素生產率的關鍵因素，據以提出有針對性的措施。研究結果表明：其一，雖然松江家庭農場全要素生產率增長速度較快，但仍然存在一定的提升空間。2007—2017年，全部家庭農場全要素生產率指數為1.077 3，其中，純效率變化指數為0.998 4、技術變化指數為1.075 0、規模效率變化指數為1.007 2；純糧食種植型家庭農場全要素生產率指數為1.061 9，純效率變化指數為0.989 6，技術變化指數為1.071 9、規模效率變化指數為1.004 6；其他類型家庭農場全要素生產率指數為1.081 7，其中，純效率變化指數、技術變化指數和規模效率變化指數分別為1.027 9、1.049 0和1.014 0。其二，總體水平上，農場主是否有農業從業經歷、是否有農機駕駛證、土地經營權合同年限、是否購買農機作業正向影響全部家庭農場的全要素生產率，但不同類型家庭農場全要素生產率的影響因素存在差異。農場主是否有農業從業經歷、土地經營權合同年限正向影響，單位面積種糧補貼負向影響純糧食種植型農場的全要素生產率；農場主是否有農業從業經歷、是否購買農機作業正向影響其他類型農場的全要素生產率。

基于以上研究結論，得出如下啟示：（1）即使在松江這樣一個農業現代化水平較高、家庭農場發展較早的地區，家庭農場全要素生產率的提升仍然存在一定的空間。（2）有效提高家庭農場的全要素生產率可從以下幾個方面著手：提高家庭農場勞動力素質，注重經營者的經驗積累和技能培訓；切實保障好家庭農場的土地經營權，賦予長期穩定的經營者優先續約土地經營的權利；健全農機社會化服務體系，提高農機作業服務的效率和質量；引導家庭農場走適度規模經營之路；有針對性地制定多樣化的農業補貼政策，盡可能發揮農業補貼促進家庭農場全要素生產率提升的作用。

本文利用松江家庭農場2007—2017年的數據，探討如何有效提高家庭農場的全要素生產率，未來將對松江家庭農場做跟蹤研究，以進一步考察家庭農場全要素生產率的變動趨勢。

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How to Effectively Improve the Total Factor Productivity of Family Farms： An Empirical Analysis Based on Survey Data of Family Farms in Songjiang， Shanghai

LI Youyi1， QIAN Zhonghao1，2

（1. College of Public Administration， Nanjing Agricultural University， Nanjing 210095， China； 2. Business School， Yangzhou University， Yangzhou 225127， China）

Abstract： The purposes of this study are to measure total factor productivity and to analyze its influencing factors， to propose effective measures for improving total factor productivity of family farms， based on the survey data in Songjiang， Shanghai. The research methods of Global Malmquist and pooled Tobit model are employed. The results show that： 1） between 2007 and 2017， the total factor productivity index of all family farms was 1.077 3. In particular， the pure efficiency change index was 0.998 4， the technical change index was 1.075 0， and the scale efficiency change index was 1.007 2. The total factor productivity index of pure grain farms was 1.061 9. In particular， the pure efficiency change index was 0.989 6， the technical change index was 1.071 9， and the scale efficiency change index was 1.004 6. The total factor productivity index of other types of family farms was 1.081 7. In particular， the pure efficiency change index， technical change index and scale efficiency change index were 1.027 9， 1.049 0 and 1.014 0， respectively. 2） In general， farm owners experience in farming， a machinery driving license， the contract period of land operational rights and purchasing machinery operations positively affect the total factor productivity of all family farms. However， there are differences in the factors of total factor productivity of different types of family farms. In conclusion， although the growth rate of total factor productivity of family farms in Songjiang is high， it still remains to be improved. Therefore， it is necessary to improve the quality of family farm labor， effectively protect the land operational rights of family farms， improve the agricultural machinery service system， guide family farms to operate on an appropriate scale， and formulate diversified agricultural subsidy policies in targeted manners.

Key words： land economy； family farm； total factor productivity

（本文責編：陳美景）

①資料來源：中華人民共和國農業農村部，http：//www.moa.gov.cn/govpublic/NCJJTZ/201810/t20181023_6161286.htm。

②資料來源：中華人民共和國農業農村部，http：//www.moa.gov.cn/nybgb/2020/202003/202004/t20200423_6342187.htm。

①松江家庭農場大體上可分為純糧食種植型、種養結合型（既種植糧食作物又養殖生豬）、機農一體型（既種植糧食作物，又購買機械并提供農機作業服務）和三位一體型（既種植糧食作物又養殖生豬且購買機械并提供農機作業服務）4類。本文中，將純糧食種植型家庭農場劃為一類，將種養結合型、機農一體型和三位一體型劃為其他類型。

②限于篇幅，推導過程未給出，感興趣的讀者可與筆者聯系。

③農機購置成本已按年份折舊。

④松江區建有完備的“引、繁、供”良種繁育體系，政府每年4月底前免費供種給家庭農場，良種覆蓋率達100%；從2007年開始，松江區由政府負責農田水利排灌設施、生產輔助設施和設備等農田基礎設施的日常維護和管理。基于松江的實際情況，模型中沒有包括良種投入和基礎設施投入這兩個變量。

①變量是否是純糧食種植型家庭農場將應用于全部樣本的回歸模型中，變量是否是機農一體型家庭農場將應用于其他類型樣本的回歸模型中。