傅 順，盧 華

(1.南京大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210093；2.江西財經(jīng)大學(xué) 生態(tài)文明研究院，江西 南昌 330013)

土地細(xì)碎化是指農(nóng)戶擁有許多空間不連續(xù)、大小不均等且離家遠(yuǎn)近不同的地塊，每個地塊都是獨立的生產(chǎn)單元。據(jù)統(tǒng)計，我國農(nóng)戶平均土地經(jīng)營規(guī)模為8.94畝，戶均擁有地塊數(shù)5.52塊，平均每塊土地面積為1.62畝(農(nóng)業(yè)部農(nóng)村固定觀察點數(shù)據(jù)，2010年)。土地細(xì)碎化問題限制了規(guī)?；?jīng)營，增加田埂和溝渠面積，造成耕地資源浪費，降低排灌效率，分散了農(nóng)戶精力，不利于農(nóng)戶田間管理和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)性外包的發(fā)展[1-2]。

隨著我國城鎮(zhèn)化步伐的加快，在比較利益的驅(qū)動下理性農(nóng)戶開始大量向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移。截至2016年，我國農(nóng)民工總量2.82億人，其中，外出農(nóng)民工1.69億人①。理性農(nóng)戶為追求收入最大化從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，從農(nóng)村轉(zhuǎn)移到城市。這一現(xiàn)象導(dǎo)致大量的農(nóng)業(yè)勞動力的外流，必然對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了影響。另外，農(nóng)村勞動力的減少也促進(jìn)了土地流轉(zhuǎn)進(jìn)而影響生產(chǎn)效率。在資源約束情況下，要保障我國糧食安全和農(nóng)產(chǎn)品的國際競爭力，就需要提高生產(chǎn)效率。在農(nóng)民收入非農(nóng)化的大背景下，學(xué)界對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率如何變化仍存在爭議。

在勞動力就業(yè)市場和土地流轉(zhuǎn)市場尚不完善的情況下，土地仍然是農(nóng)民最后的保障，外出務(wù)工農(nóng)民不會完全放棄農(nóng)業(yè)，這種“離鄉(xiāng)不離土”的現(xiàn)象不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。因此，本文將上述兩者納入同一模型，分析其作用機(jī)制和影響方向是什么。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型和供給側(cè)改革階段，研究此問題具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

一、文獻(xiàn)綜述

有關(guān)土地細(xì)碎化與技術(shù)效率的關(guān)系學(xué)者們各持觀點，魏娟等基于蘋果種植戶的微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)土地細(xì)碎化對技術(shù)效率有顯著的負(fù)向影響[3]。張海鑫等發(fā)現(xiàn)丘陵地區(qū)的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率損失嚴(yán)重，耕地的細(xì)碎化又使得農(nóng)機(jī)使用“進(jìn)退維谷”，應(yīng)該增加地塊面積來提高效率[4]。也有部分學(xué)者，如李功奎等基于對江蘇經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的調(diào)研數(shù)據(jù)實證得出，在人多地少且經(jīng)濟(jì)水平落后的地區(qū)，土地細(xì)碎化能促進(jìn)農(nóng)戶增產(chǎn)、增收[5]。章立等對浙江省8個村進(jìn)行三年的跟蹤調(diào)查，實證分析得到在一定的農(nóng)業(yè)資源稟賦下，細(xì)碎化的現(xiàn)狀有利于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率提高[6]。盧華等認(rèn)為土地細(xì)碎化是在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高時期農(nóng)民理性選擇的結(jié)果，選擇多樣化種植不僅能規(guī)避自然災(zāi)害所造成的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險性，抑制了因市場價格波動引起的“谷賤傷農(nóng)”的發(fā)生，同時也規(guī)避農(nóng)業(yè)勞動力供給的季節(jié)性配置不合理，對穩(wěn)定農(nóng)民收入和提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率發(fā)揮了積極的作用[7]。

收入非農(nóng)化如何影響技術(shù)效率一直是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的研究熱門。有學(xué)者認(rèn)為，非農(nóng)收入有利于提高效率，收入效應(yīng)降低了家庭風(fēng)險配置，有效緩解了發(fā)展中國家普遍存在的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資金的信貸約束，以及收入波動對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的負(fù)面作用，增加農(nóng)戶投資農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性[8]。梁義成等認(rèn)為非農(nóng)收入可以通過資金支持來促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率[9]。黃祖輝、王建英等調(diào)研江西省水稻種植戶投入產(chǎn)出的數(shù)據(jù)，實證檢驗發(fā)現(xiàn)非農(nóng)就業(yè)對稻農(nóng)技術(shù)效率具有顯著的正向影響，增加非農(nóng)收入能夠有效提高稻農(nóng)技術(shù)效率[10]。

也有學(xué)者認(rèn)為，收入非農(nóng)化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和土地產(chǎn)出率都帶來了不利影響[11]。蓋慶恩等認(rèn)為收入非農(nóng)化意味著農(nóng)業(yè)勞動力的轉(zhuǎn)移，向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移的勞動力往往是受教育程度、身體素質(zhì)都較高的青壯年勞動力，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了“智力消耗”，降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[12]。另一方面，這部分勞動力的轉(zhuǎn)移使得農(nóng)業(yè)勞動力結(jié)構(gòu)發(fā)生調(diào)整，留守的“女性化”“老齡化”勞動力對新技術(shù)使用和采納行為較低，從而降低了農(nóng)業(yè)技術(shù)效率。在要素市場發(fā)育不完善和分散化的產(chǎn)業(yè)組織形式下，賀振華認(rèn)為非農(nóng)就業(yè)導(dǎo)致高素質(zhì)青壯年勞動力的流失，不利于農(nóng)業(yè)新知識、新技能推廣，從而造成農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的損失[13]。馬草原從勞動力轉(zhuǎn)移帶來農(nóng)業(yè)從業(yè)人員結(jié)構(gòu)變化，通過理論研究和計量相結(jié)合的方法分析得出，非農(nóng)收入的增加造成的農(nóng)業(yè)效率損失[14]。此外，吳天龍等利用河北農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，采用DEA-Tobit兩步法實證分析得到，非農(nóng)收入化對農(nóng)戶小麥技術(shù)效率影響并不顯著[15]。

已有文獻(xiàn)在土地細(xì)碎化、非農(nóng)收入化對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率方面的研究已取得豐碩成果，但多著重分析單一因素的影響且結(jié)論頗有分歧，尚未將二者結(jié)合起來進(jìn)行研究，使得估計產(chǎn)生偏誤。另外，關(guān)于土地細(xì)碎化問題多是針對某個單一農(nóng)作物進(jìn)行考察，而理性農(nóng)戶會基于自身資源稟賦，利用細(xì)碎化地塊進(jìn)行多樣化種植來防范農(nóng)業(yè)風(fēng)險，從而達(dá)到整體效益最大化。因此本文將土地細(xì)碎化和收入非農(nóng)化一同納入技術(shù)效率影響因素中，用江蘇四市農(nóng)戶種植業(yè)微觀數(shù)據(jù)，通過選取最佳的指標(biāo)來反映土地細(xì)碎化和非農(nóng)收入化程度，來討論其影響機(jī)制和方向。在理論框架和描述性分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型進(jìn)行實證檢驗，最后得出相關(guān)的結(jié)論和政策建議。

二、理論分析和模型構(gòu)建

(一)理論分析

Coelli在1996年提出技術(shù)效率可用于分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的問題。用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)衡量給定投入情況下能夠?qū)崿F(xiàn)的最大化產(chǎn)出水平，其對偶問題就是給定產(chǎn)出情況下的要素投入成本最小化，但實際生產(chǎn)中可能達(dá)不到最大產(chǎn)出前沿?？v觀前人的研究大多是對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的整體效率和行業(yè)效率做對比分析，從農(nóng)戶微觀層面的角度出發(fā)，利用隨機(jī)前沿函數(shù)去分析生產(chǎn)技術(shù)效率較少。因此本文借鑒Battese and Coelli在1995年提出的技術(shù)非效率隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)來進(jìn)行實證分析[16]，其理論模型如下：

(1)

(2)

zi表示影響技術(shù)效率的控制變量，εi為模型的隨機(jī)擾動項，滿足極值分布，ei為待估參數(shù)，表示控制變量對技術(shù)非效率的影響大小和方向，ei為負(fù)值表示對農(nóng)戶技術(shù)對效率產(chǎn)生正向影響，反之亦然。

技術(shù)效率(technical efficiency，簡寫TE)是指在給定具體生產(chǎn)函數(shù)情況下，單位產(chǎn)量與設(shè)定的隨機(jī)前沿面產(chǎn)值之比，其取值為0～1之間，1表示投入向量已達(dá)到完全效率狀態(tài)，即生產(chǎn)水平達(dá)到了前沿面。農(nóng)戶的技術(shù)非效率形式根據(jù)隨機(jī)前沿函數(shù)模型可設(shè)定為：

(3)

本文主要研究土地細(xì)碎化和收入非農(nóng)化對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響，所以生產(chǎn)函數(shù)的選擇對結(jié)果影響很重要。超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)(Translog)對數(shù)據(jù)樣本的自由度較高，且投入要素較多的情況下回歸結(jié)果過于復(fù)雜，所以本文采用傳統(tǒng)的C-D生產(chǎn)函數(shù)。Taylor認(rèn)為如果研究興趣在于測量技術(shù)效率而非具體生產(chǎn)技術(shù)形式，C-D函數(shù)可以充分代表一般的生產(chǎn)技術(shù)[17]。Kopp也指出生產(chǎn)函數(shù)的設(shè)定形式對技術(shù)效率估計的準(zhǔn)確性并沒有多大影響[18]。

(二)模型構(gòu)建

關(guān)于衡量土地細(xì)碎化的程度問題，Demetrious等采用地塊數(shù)、平均地塊大小和地塊離家的平均距離等來衡量[19]，但上述指標(biāo)反映出的問題較為單一且缺乏聯(lián)系，并不能系統(tǒng)的衡量土地細(xì)碎化程度，學(xué)者Chen采用辛普森指數(shù)(Simpson’s index)作為土地細(xì)碎化的衡量指標(biāo)，值得借鑒[20]。辛普森指標(biāo)在一定程度上彌補了單變量在衡量土地細(xì)碎化時的缺陷，但是此指標(biāo)主要利用地塊數(shù)和地塊面積兩個變量，無法體現(xiàn)地塊離家距離、農(nóng)地產(chǎn)權(quán)等定性分析變量，這是辛普森指標(biāo)的不足之處。本文根據(jù)實際調(diào)研數(shù)據(jù)的情況，采用最為符合調(diào)研數(shù)據(jù)的辛普森指數(shù)來反映土地細(xì)碎化程度，定義如下：

(4)

其中n表示地塊數(shù)目，ai表示每塊土地的面積，指標(biāo)SI取值在0～1之間，SI=0表示農(nóng)戶只擁有一塊土地，SI值越趨近1，表示農(nóng)戶的土地細(xì)碎化情況越嚴(yán)重。

在問卷設(shè)計的地塊情況表中，我們要求農(nóng)戶根據(jù)當(dāng)?shù)氐耐恋乜傮w情況，結(jié)合自家土壤肥力和顏色、土層厚度、土壤緊實度等方面將不同地塊分為“好”“中”“差”三種等級(好的地塊為1，中等地塊為2，差的地塊為3)。土壤質(zhì)量指數(shù)的值介于1到3之間，此值越小，表示從整體上此地塊土壤肥力較好，其定義如下：

(5)

上式中，PI表示土壤質(zhì)量指數(shù)，pland為每塊地塊的面積，soil為每塊地塊的質(zhì)量高低，指標(biāo)取值1≤PI≤3。綜上所述，設(shè)定隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的確切形式為：

其中，q為產(chǎn)出變量每戶代表農(nóng)戶當(dāng)年種植業(yè)總產(chǎn)量，lnq為產(chǎn)量的自然對數(shù)；xi依次為種植面積、勞動投入、化肥支出、機(jī)械費用、種子支出等生產(chǎn)過程中的要素投入和土壤質(zhì)量指數(shù)。本文的成本依據(jù)全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編和實際研究需要進(jìn)行加總整理，其中的生產(chǎn)成本分為人工成本和物質(zhì)服務(wù)費用，人工成本又包括家庭用工日和雇工成本，物質(zhì)和服務(wù)成本又細(xì)化為化肥成本(本文的化肥費用包含農(nóng)家肥和化肥,農(nóng)家肥按照在當(dāng)?shù)刭u出價進(jìn)行核算)、種子費用等其他物質(zhì)費用。根據(jù)調(diào)研問卷的設(shè)計，其他物質(zhì)費主要包括農(nóng)膜費、排灌費、畜力費以及其他生產(chǎn)性支出。建立在方程(3)上的技術(shù)效率模型具體表示為：

其中Zi為可能影響農(nóng)戶生產(chǎn)效率的解釋變量向量，依次為戶主年齡、受教育程度(用受教育的年限表示)、非農(nóng)收入比例、非農(nóng)就業(yè)培訓(xùn)、老人和小孩比例(老人的年齡下限為65歲，小孩的年齡上限為16歲)、家庭戶籍人口數(shù)、辛普森指標(biāo)。

三、數(shù)據(jù)來源和描述性分析

(一)數(shù)據(jù)來源

筆者所用數(shù)據(jù)來源于南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院2013年底在江蘇四市內(nèi)組織的農(nóng)戶微觀調(diào)研數(shù)據(jù)。江蘇省經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展較高，但區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，蘇南地區(qū)工業(yè)化較蘇北地區(qū)更具優(yōu)勢，在綜合考慮各地農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平基礎(chǔ)上，選取蘇南地區(qū)的蘇州市、蘇中地區(qū)揚州市和蘇北地區(qū)的淮安市和徐州市為樣本研究地區(qū)(在蘇北選取兩個地區(qū)主要考慮到蘇北地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在江蘇省舉足輕重的地位)。運用簡單隨機(jī)抽樣調(diào)查法，在選定的市里隨機(jī)抽取2個縣，然后隨機(jī)抽取2個鎮(zhèn)，最后隨機(jī)抽取2個村。調(diào)研問卷主要包括：(1)農(nóng)戶家庭基本情況；(2)家庭成員構(gòu)成及就業(yè)情況；(3)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況；(4)家庭收入和消費等方面的綜合性問卷。此次調(diào)研員主要是經(jīng)管學(xué)院的研究生，在正式調(diào)研之前對所有調(diào)研員集中培訓(xùn)熟悉問卷和流程，并對問卷進(jìn)行討論修改。在進(jìn)入農(nóng)村正式調(diào)研時，采取一對一的交流，問卷由調(diào)研員填寫；每份問卷都會留下被調(diào)查者和調(diào)查員的聯(lián)系姓名方式，以便后期復(fù)查，針對本文研究內(nèi)容共篩選出337份有效問卷。

(二)描述性分析

在表1中我們描述了生產(chǎn)函數(shù)和技術(shù)非效率模型中各變量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，主要有變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。在所調(diào)查的農(nóng)戶中，我們用每戶種植業(yè)總產(chǎn)量代表產(chǎn)出水平；種植面積、種子費用、機(jī)械費用表示農(nóng)戶年實際耗費在各項要素上的投入；勞動力用工包括了家庭用工折舊和雇工工日；化肥費用以農(nóng)戶當(dāng)年使用商品肥和農(nóng)家肥費用之和表示。

在描述性數(shù)據(jù)中可以看到，調(diào)研地區(qū)農(nóng)戶種植業(yè)平均年產(chǎn)量約為11 289.48斤，每戶擁有土地面積均值為6.8畝(并未區(qū)分是流轉(zhuǎn)地和自留地)較之固定觀察點計算的全國數(shù)據(jù)較低，可能的原因是由于江蘇省的人口密集，而近年來農(nóng)業(yè)用地被工業(yè)發(fā)展擠占較多，導(dǎo)致人均土地資源擁有較少。調(diào)研地區(qū)的辛普森指標(biāo)達(dá)到0.55，說明細(xì)碎化程度較嚴(yán)重；土地質(zhì)量指數(shù)為1.644，說明江蘇大部分的土地質(zhì)量較好，適宜農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；全年農(nóng)戶用工均值95工日，農(nóng)戶有較多的外出務(wù)工時間，農(nóng)戶有更多機(jī)會增加非農(nóng)收入。

在生產(chǎn)物質(zhì)性投入中，可以看出化肥費用相當(dāng)于機(jī)械費用和種子費用之和，這說明農(nóng)戶更多地選擇使用化肥來提高產(chǎn)量，這會造成農(nóng)業(yè)重金屬污染等一系列農(nóng)業(yè)問題。在文中并未將農(nóng)藥放入生產(chǎn)要素中，因為調(diào)研問卷中并未說明農(nóng)藥的具體作用。如果農(nóng)藥作為預(yù)防性手段，則會增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)量；反之則會降低農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。

在技術(shù)非效率模型中，本文重點討論土地細(xì)碎化和收入非農(nóng)化對技術(shù)效率的影響，其他相關(guān)家庭稟賦作為控制變量放入模型中，以防止模型遺漏變量造成內(nèi)生性問題。在控制因素中家庭稟賦特征包括戶主年齡、受教育程度、是否接受非農(nóng)就業(yè)培訓(xùn)等指標(biāo)。因為并非所有家庭成員都從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，本文選取戶主作為家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策者進(jìn)行觀察。

在樣本地區(qū)戶主年齡均值約為58歲，農(nóng)業(yè)勞動力老齡化比較嚴(yán)重。一方面，年齡越大生產(chǎn)的勞動者生產(chǎn)經(jīng)驗越豐富，有利于提高生產(chǎn)效率；但隨著勞動力的年齡增大，其體力和對新技術(shù)的接受度可能趨于下降，所以年齡對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響尚不確定。調(diào)研地受教育程度普遍較低，絕大多數(shù)僅為中學(xué)教育。受教育程度越高可能越有利于接受新的技術(shù)和知識，預(yù)期對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提高有著積極的作用。非農(nóng)就業(yè)培訓(xùn)占比僅為13.2%，說明被調(diào)研地相關(guān)培訓(xùn)較少。非農(nóng)就業(yè)培訓(xùn)增加了農(nóng)戶外出機(jī)會，也分散了農(nóng)戶精力，預(yù)期對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響不確定。

家庭的戶籍人口規(guī)模會對家庭用工可得性和靈活性造成影響，也會直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精細(xì)化水平，所以對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響預(yù)期為正向。在家庭人口結(jié)構(gòu)變量中，被調(diào)查地區(qū)的小孩老人占比達(dá)到40.3%，平均戶籍人口為4.3人，說明每戶至少有一個老人或小孩。

表1 描述性變量統(tǒng)計結(jié)果

注：根據(jù)農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)整理計算得出

四、實證結(jié)果分析

隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型估計結(jié)果見表2上半部分，在影響調(diào)研地區(qū)農(nóng)戶2013年種植業(yè)產(chǎn)量的諸多因素中，產(chǎn)量與面積、勞動力用工、化肥費用、種子費用等生產(chǎn)要素投入為正相關(guān)關(guān)系。其中，種植面積、種子費用、化肥費用、勞動力用工的產(chǎn)出彈性系數(shù)為0.762、0.148、0.031 8、0.033 8，分別在1%、1%、10%、10%的水平上通過顯著性檢驗。土地對產(chǎn)出的影響占據(jù)主導(dǎo)地位，說明江蘇地區(qū)種植業(yè)產(chǎn)出主要依賴增加面積實現(xiàn)，土地作為一種稀缺資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可替代的要素，而近年來工業(yè)用地不斷擠占了農(nóng)業(yè)用地，單純依靠擴(kuò)大種植面積的粗放式發(fā)展模式將不可持續(xù)。種子投入的產(chǎn)出系數(shù)為正且在1%的水平上通過顯著性檢驗，在實際的調(diào)研中我們發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶對提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的新品種需求意愿較強，這也與徐金海的研究符合[21]。土壤質(zhì)量指標(biāo)與產(chǎn)出呈現(xiàn)負(fù)向相關(guān)，并在10%的水平通過了顯著性檢驗，這與預(yù)期的方向一致。

在技術(shù)非效率影響因素模型中，回歸的因變量是技術(shù)非效率。因此，若變量的估計系數(shù)為正，說明對技術(shù)效率產(chǎn)生負(fù)的影響，反之則為正向影響。戶主的年齡對技術(shù)效率有著顯著正的影響，在5%水平上通過顯著性檢驗。這表明隨著戶主年齡的增加，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)驗逐漸豐富，彌補了身體素質(zhì)下降帶來的不足。這也說明，不需要過度擔(dān)心“老齡化”對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的負(fù)面影響。受教育程度雖然沒有通過顯著性檢驗，反映出對技術(shù)效率的正向影響，受教育程度越高越有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的提高。一項新的技術(shù)在開始投入使用的時候，由于生產(chǎn)者尚不熟悉，往往會處于技術(shù)非效率狀態(tài)。而受教育程度較高的農(nóng)戶可以更快適應(yīng)新技術(shù)，從而降低非技術(shù)效率值。另外，受教育程度較高的農(nóng)戶與前沿的生產(chǎn)技術(shù)和知識聯(lián)系較為密切，可以較為理性的評估新技術(shù)帶來的風(fēng)險和收益。小孩和老人的占比對技術(shù)效率產(chǎn)生了正向影響，在5%水平上通過了顯著性檢驗。在調(diào)研地區(qū)，青壯年勞動力轉(zhuǎn)移程度較高，農(nóng)村地區(qū)主要勞動力呈現(xiàn)老齡化趨勢，老齡勞動力兼業(yè)的機(jī)會很少，能夠全身心地投入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，小孩在農(nóng)忙季節(jié)可以協(xié)助幫忙。

表2 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)和技術(shù)非效率影響因素模型的估計結(jié)果

注：投入要素均采用對數(shù)形式；***、**、*分別表示*** p<0.01，** p<0.05， * p<0.1的顯著性水平。

在影響效率的變量中，農(nóng)戶所受非農(nóng)培訓(xùn)越高越傾向于外出務(wù)工，接受非農(nóng)培訓(xùn)和外出務(wù)工的時間減少了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的時間，不利于效率的提高。農(nóng)戶非農(nóng)收入占比對技術(shù)效率產(chǎn)生了負(fù)向影響，并在10%水平上通過了顯著性檢驗，說明農(nóng)戶家庭非農(nóng)收入越高，務(wù)農(nóng)的機(jī)會成本越大，農(nóng)戶越傾向于外出務(wù)工以獲得更多的非農(nóng)收入，已獲得的非農(nóng)收入可能更多用于家庭消費而非投資農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。辛普森指標(biāo)對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生負(fù)向影響，農(nóng)地細(xì)碎化的客觀存在妨礙了機(jī)械對勞動的替代，導(dǎo)致機(jī)械有效替代不足。細(xì)碎化程度越高生產(chǎn)要素投放浪費越多，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率越低。

五、結(jié)論和政策

在勞動力成本快速上漲和推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革的背景下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率對保障我國糧食安全至關(guān)重要。本文利用江蘇省微觀農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，運用隨機(jī)前沿一步法并采用合理的指標(biāo)衡量土地細(xì)碎化和收入非農(nóng)化，得出其對效率的影響：(1)土地細(xì)碎化不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高。土地細(xì)碎化的客觀存在降低了要素投入的合理配置，限制了規(guī)?；?jīng)營。農(nóng)戶在不斷地往返于不同的地塊間，造成了生產(chǎn)要素的浪費，分散了農(nóng)戶的精力。(2)非農(nóng)收入占比越高農(nóng)業(yè)技術(shù)效率越低。非農(nóng)就業(yè)通過多種作用機(jī)制來影響效率，綜合表現(xiàn)為負(fù)向效應(yīng)。(3)穩(wěn)健影響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的因素還包括戶主年齡、非農(nóng)就業(yè)培訓(xùn)、家庭人口結(jié)構(gòu)(小孩老人占比)。

土地細(xì)碎化給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了負(fù)面影響，阻礙了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。國家要進(jìn)一步完善土地流轉(zhuǎn)市場和土地確權(quán)工作，推進(jìn)土地的平整，進(jìn)一步優(yōu)化農(nóng)業(yè)經(jīng)營體系。現(xiàn)階段，農(nóng)村勞動力普遍選擇非農(nóng)就業(yè)對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生了消極影響，要重視農(nóng)村勞動力的過度轉(zhuǎn)移所引起的“耕地拋荒”“空心村”等問題。當(dāng)前我國要素市場不完善，勞動力大量外出務(wù)工和土地細(xì)碎化問題并存，成為阻礙農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要原因。要引導(dǎo)農(nóng)戶走規(guī)?；?jīng)營道路，發(fā)展新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營體系，合理配置土地資源，既可以有效解決土地細(xì)碎化問題又可以提高農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入。

注釋：

① 數(shù)據(jù)來源：人力資源和社會保障部：《2016年度人力資源和社會保障事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》，人力資源和社會保障部網(wǎng)站(http://www.mohrss.gov.cn)，2017年5月31日。

[1]許慶，田士超，徐志剛，等.農(nóng)地制度、土地細(xì)碎化與農(nóng)民收入不平等[J].經(jīng)濟(jì)研究，2008(2)：83-92.

[2]展進(jìn)濤，張燕媛，張忠軍.土地細(xì)碎化是否阻礙了水稻生產(chǎn)性環(huán)節(jié)外包服務(wù)的發(fā)展？[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2016，16(2)：117-124.

[3]魏娟，趙佳佳，劉天軍.土地細(xì)碎化和勞動力結(jié)構(gòu)對生產(chǎn)技術(shù)效率的影響[J].西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2017，17(5)：55-64.

[4]張海鑫，楊鋼橋.耕地細(xì)碎化及其對糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的影響——基于超越對數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)與農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)[J].資源科學(xué)，2012，34(5)：903-910.

[5]李功奎，鐘甫寧.農(nóng)地細(xì)碎化、勞動力利用與農(nóng)民收入——基于江蘇省經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的實證研究[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2006(4)：42-48.

[6]章立，余康，郭萍.農(nóng)業(yè)經(jīng)營技術(shù)效率的影響因素分析——基于浙江省農(nóng)戶面板數(shù)據(jù)的實證[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2012(3)：71-77.

[7]盧華，胡浩.土地細(xì)碎化、種植多樣化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利潤和效率的影響分析——基于江蘇農(nóng)戶的微觀調(diào)查[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2015(7)：4-15.

[8]紀(jì)月清，鐘甫寧.非農(nóng)就業(yè)與農(nóng)戶農(nóng)機(jī)服務(wù)利用[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2013(5)：47-57.

[9]梁義成，李樹茁，李聰.非農(nóng)參與對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響：農(nóng)戶層面的新解釋[J].軟科學(xué)，2011，25(5)：102-106.

[10]黃祖輝，王建英，陳志鋼.非農(nóng)就業(yè)、土地流轉(zhuǎn)與土地細(xì)碎化對稻農(nóng)技術(shù)效率的影響[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2014(11)：4-16.

[11]錢龍，洪名勇.非農(nóng)就業(yè)、土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率變化——基于CFPS的實證分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2016(12)：2-14.

[12]蓋慶恩，朱喜，史清華.勞動力轉(zhuǎn)移對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)，2014(3)：1147-1169.

[13]賀振華.農(nóng)戶外出、土地流轉(zhuǎn)與土地配置效率[J].復(fù)旦學(xué)報，2006(4)：95-103.

[14]馬草原.非農(nóng)收入、農(nóng)業(yè)效率與農(nóng)業(yè)投資——對我國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移格局的反思[J].經(jīng)濟(jì)問題，2009，7(9)：66-73.

[15]吳天龍，趙軍潔，習(xí)銀生.收入非農(nóng)化對農(nóng)戶小麥技術(shù)效率的影響——基于河北省的調(diào)查數(shù)據(jù)[J].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2017，18(3)：019-023.

[16]Battese, G.E., T.J Coelli. A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data[J]. Empirical Economics, 1995(20):325-332.

[17]Taylor T G, Shonkwiler J S. Alternative Stochastic Specifications of the Frontier Production Function in the Analysis of Agricultural Credit Programs and Technical Efficiency[J]. Journal of Development Economics, 1986. 21(1):149-160.

[18]Kopp R J, Smith V K. Frontier Production Function Estimates for Steam Electric Generation: A Comparative Analysis[J]. Econometrics Journal, 1980,47(4):1049-1059.

[19]Demetriou, D., J. Stillwell., L. See. A New Methodology for Measuring Land Fragmentation[J]. Computers Environment and Urban Systems，2013. 39(5)：71-80.

[20]Chen, Z., W.E. Huffman., S. Rozelle. Farm Technology and Technical Efficiency: Evidence from Four Regions in China[J]. China Economic Review, 2009,20(2)：153-161.

[21]徐金海.農(nóng)民農(nóng)業(yè)科技服務(wù)需求意愿與影響因素研究——以江蘇省為例[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2009(10)：62-64.