羅邦梅

（貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)，貴州 貴陽 550000）

0 前言

《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022年）》中指出，要堅(jiān)持家庭經(jīng)營在農(nóng)業(yè)中的基礎(chǔ)性地位，構(gòu)建家庭經(jīng)營、集體經(jīng)營、合作經(jīng)營、企業(yè)經(jīng)營等共同發(fā)展的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營體系，發(fā)展多種形式適度規(guī)模經(jīng)營，發(fā)展壯大農(nóng)村集體經(jīng)濟(jì)，提高農(nóng)業(yè)的集約化、專業(yè)化、組織化、社會(huì)化水平[1]。中國種植大棚蔬菜已有60多年的歷史，種植大棚蔬菜可以延長蔬菜種植時(shí)間，提高冬春季蔬菜產(chǎn)量，實(shí)現(xiàn)蔬菜周年供應(yīng)。大棚蔬菜種植突破了傳統(tǒng)耕作模式，提高了土地集約化程度，為農(nóng)民創(chuàng)造收入的同時(shí)還豐富了人民的菜籃子。大棚蔬菜種植對(duì)提高全民健康水平具有重要的意義，政府鼓勵(lì)培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，積極提倡通過多種形式開展適度規(guī)模經(jīng)營，在良好的宏觀政策環(huán)境下，全國大棚蔬菜種植發(fā)展前景一片大好。

云南省嵩明縣大棚蔬菜種植區(qū)與云南省域內(nèi)的晉寧產(chǎn)區(qū)、呈貢產(chǎn)區(qū)、陸良產(chǎn)區(qū)合稱為“云南省四大大棚蔬菜產(chǎn)區(qū)”，通過“云菜入京”“云菜入滬”“云菜入粵”“云菜入疆”“云菜出?！薄霸撇斯└邸绷笸怃N主線將蔬菜供往全國150多個(gè)大中城市和30多個(gè)國家，云南省蔬菜年種植規(guī)模近2 000萬畝，產(chǎn)量超2 300萬噸，出口創(chuàng)收超100億元，產(chǎn)值近1 000億元[2]。從調(diào)查數(shù)據(jù)來看，云南省嵩明縣大棚蔬菜種植總體上前景良好，但就被調(diào)查對(duì)象而言，所選的種植戶屬于家庭經(jīng)營性質(zhì)，相互之間是競爭關(guān)系，微觀層面農(nóng)戶在種植過程中表現(xiàn)出投入與產(chǎn)出不對(duì)等的問題。因此，本文選用DEA-Tobit兩步法對(duì)30戶大棚蔬菜種植戶的經(jīng)營現(xiàn)狀進(jìn)行分析，首先使用DEA分析大棚蔬菜種植農(nóng)戶的種植效率，再基于DEA輸出的數(shù)據(jù)建立Tobit模型，測(cè)算分析農(nóng)戶生產(chǎn)投入的要素對(duì)產(chǎn)出總體效率的影響程度，就如何規(guī)劃配比投入要素才能提高產(chǎn)出效率的問題進(jìn)行分析并得出結(jié)論。

1 研究方法和變量選取

國內(nèi)眾多學(xué)者運(yùn)用DEA-Tobit兩步法對(duì)不同行業(yè)的經(jīng)營效率進(jìn)行了探索，比如開采業(yè)中煤灰產(chǎn)業(yè)的開發(fā)效率、金融業(yè)中股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)銀行系壽險(xiǎn)公司經(jīng)營效率的影響、制造業(yè)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)及路徑提升、農(nóng)業(yè)中耕地利用效率及其影響因素，甚至是學(xué)術(shù)界用此方法來研究圖書交流效率評(píng)價(jià)。

1.1 DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）由美國著名運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes于1978年提出，是在相對(duì)效率評(píng)價(jià)概念基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法。DEA通過選取決策單元的多項(xiàng)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，利用線性規(guī)劃，以最優(yōu)投入與產(chǎn)出作為生產(chǎn)前沿，構(gòu)建數(shù)據(jù)包絡(luò)曲線[3]。DEA模型包括CCR模型、BCC模型和DEA-Malmquist指數(shù)模型。CCR假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變，BCC假設(shè)規(guī)模收益可變，由于現(xiàn)實(shí)中存在不平等競爭，導(dǎo)致決策單元不能以最佳規(guī)模狀態(tài)運(yùn)作，因此本文采用BCC模型。

BCC模型討論的生產(chǎn)狀況決策單元示范如圖1所示，點(diǎn)A位于生產(chǎn)函數(shù)曲線f(x)上，同時(shí)還位于生產(chǎn)函數(shù)曲線的拐點(diǎn)，說明點(diǎn)A技術(shù)有效，且是規(guī)模有效點(diǎn)；點(diǎn)C位于生產(chǎn)函數(shù)曲線f(x)上，但點(diǎn)C位于規(guī)模收益遞減區(qū)域，說明點(diǎn)C是技術(shù)有效，但不是規(guī)模有效；點(diǎn)B位于f(x)曲線內(nèi)，表明點(diǎn)B不是技術(shù)有效。

圖1 BCC模型中的決策單元示范

1.2 Tobit模型

Tobit模型也稱受限因變量模型[4]，是指選擇可能影響經(jīng)營效率的因素作為解釋變量，在DEA模型計(jì)算結(jié)果的基礎(chǔ)上，將選用的解釋變量輸入Stata軟件，考察解釋變量是否能通過顯著性檢驗(yàn)，并對(duì)通過顯著性檢驗(yàn)的因素進(jìn)行分析，分析解釋變量對(duì)被解釋變量的影響程度。

1.3 變量選取

DEA測(cè)算農(nóng)戶2021年種植大棚蔬菜生產(chǎn)效益選擇的投入和產(chǎn)出，具體指標(biāo)包括資金（購買農(nóng)藥、化肥、種子等生產(chǎn)資料所消耗的資金）、土地（自留地和流轉(zhuǎn)土地都算在內(nèi)）、勞動(dòng)力（家庭內(nèi)勞動(dòng)力和雇傭勞動(dòng)力都算在內(nèi)），生產(chǎn)經(jīng)營狀況的反映指標(biāo)就選用年總收入和利潤兩個(gè)變量。通過分析綜合技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）、規(guī)模效率（SE）來說明投入產(chǎn)出的有效性，結(jié)果有以下兩種情況：1）PTE=TE=SE=1，說明投入的各個(gè)要素有效運(yùn)作，共同作用提高生產(chǎn)經(jīng)營效率；2）當(dāng)三個(gè)數(shù)值中任何一個(gè)數(shù)不等于1（X＞1或X＜1）時(shí)，則說明投入要素配比失衡，生產(chǎn)經(jīng)營無效。

使用Tobit測(cè)算，選擇種植戶年齡、種植戶性別、種植戶學(xué)歷、勞動(dòng)力投入量、技術(shù)、投資成本、土地規(guī)模、借貸資金、參加培訓(xùn)的次數(shù)、對(duì)國家政策的了解程度等10個(gè)指標(biāo)作為解釋變量，計(jì)算以上10個(gè)變量是否通過顯著性檢驗(yàn)，若通過顯著性檢驗(yàn)，再關(guān)注其對(duì)被解釋變量的影響程度。

2 實(shí)證分析

在數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的指導(dǎo)下建立模型，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用DEA軟件計(jì)算云南省嵩明縣大棚蔬菜種植30個(gè)樣本農(nóng)戶的綜合技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）、規(guī)模效率（SE），再使用Tobit模型分析影響生產(chǎn)效率的因素。

2.1 大棚蔬菜種植效率分析

利用DEA-Solver軟件對(duì)投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果顯示：30個(gè)決策單元的綜合技術(shù)效率（TE）均值為0.671，TE等于1的樣本有4個(gè)，占總樣本的13.3%，TE高于平均值的樣本有7個(gè)，占總樣本的23.33%；30個(gè)決策單元的純技術(shù)效率（PTE）均值為0.875，PTE等于1的樣本有5個(gè)，占總樣本的16.67%，PTE高于平均值的有10個(gè)，占總樣本的33.33%；30個(gè)決策單元的規(guī)模效率（SE）均值為0.838，SE等于1的樣本有6個(gè)，占總樣本的20.00%，SE高于平均值的有8個(gè)，占總樣本的26.67%。這說明云南省嵩明縣被調(diào)查的大棚蔬菜種植戶的純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）都不高，個(gè)體經(jīng)營差異大。

其中，綜合技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）、規(guī)模效率（SE）都等于1的樣本僅2個(gè)，說明在30個(gè)被訪談樣本中，只有2個(gè)樣本有效，僅占總樣本量的6.67%，說明云南省嵩明縣種植大棚蔬菜的農(nóng)戶普遍存在浪費(fèi)資源和效益損失的現(xiàn)象。具體數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 農(nóng)戶種植大棚蔬菜的效益分析

2.2 大棚蔬菜種植效率的影響因素分析

DEA模型輸出數(shù)據(jù)顯示，被調(diào)查的種植戶種植規(guī)模效率存在明顯差距，為找出造成這種差距的具體原因，使用Stata軟件把DEA模型輸出的種植效益值（TE、PTE、SE）作為被解釋變量，將年齡、性別、學(xué)歷、勞動(dòng)力投入量、技術(shù)、投資成本、土地規(guī)模、借貸資金、參加培訓(xùn)的次數(shù)、對(duì)國家政策的了解程度等10個(gè)變量作為解釋變量放入Tobit模型，用Tobit模型分析影響種植規(guī)模效率的因素，并探索其具體的影響程度，具體數(shù)據(jù)如表2所示。

由表2的數(shù)據(jù)可知，大多數(shù)變量在綜合技術(shù)效率模型和規(guī)模效率模型中通過了檢驗(yàn)，這說明年齡、性別、學(xué)歷、勞動(dòng)力投入量、技術(shù)、投資成本、土地規(guī)模、借貸資金、參加培訓(xùn)的次數(shù)、對(duì)國家政策的了解程度等10個(gè)變量對(duì)種植效益有影響。種植農(nóng)戶的年齡（X1）、性別（X2）、對(duì)國家政策的了解程度（X10）對(duì)種植效益的影響不顯著，種植農(nóng)戶的學(xué)歷（X3）、勞動(dòng)力投入量（X4）、技術(shù)（X5）和參加培訓(xùn)的次數(shù)（X9）通過了顯著性檢驗(yàn)，而且系數(shù)是正的，說明學(xué)歷、勞動(dòng)力投入量和技術(shù)對(duì)種植效益的影響均是同方向的。

表2 種植效益的影響要素分析

投資成本（X6）和借貸資金（X8）通過了顯著性檢驗(yàn)，且影響較為顯著，這說明在大棚蔬菜的種植中，整個(gè)種植過程的資金投入對(duì)種植效益有著很大影響。因?yàn)槭卟俗鳛檗r(nóng)作物的特質(zhì)，在種植過程中需要投入大量的肥料、農(nóng)藥、膜、水等生產(chǎn)資料，而且大棚種植的蔬菜具有反季節(jié)性，一年多熟制，因此在技術(shù)層面也需要投入大量的財(cái)力和物力。

種植所占用的土地規(guī)模（X7）對(duì)種植效益的影響不顯著，換言之，土地規(guī)模與種植效益無顯著相關(guān)性。因此，大棚蔬菜種植同樣要滿足新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營要求的適度規(guī)模種植，要找到適合農(nóng)戶種植的最適宜的土地規(guī)模，既要防止規(guī)模過大造成土地資源浪費(fèi)，又要防止土地規(guī)模較小而發(fā)揮不出勞動(dòng)力的潛質(zhì)。

3 建議

3.1 推行適度規(guī)模種植方式

通過運(yùn)用DEA-Tobit兩步法分析了10個(gè)變量對(duì)種植效率的影響，可以看出，以家庭為單位的種植戶在進(jìn)行大棚蔬菜種植時(shí)，普遍存在“自有耕地不夠用、流轉(zhuǎn)土地又嫌多”的情況，于是就導(dǎo)致了種植規(guī)模過大，超出家庭經(jīng)濟(jì)能力可承載的范圍，再加上其他投入的生產(chǎn)資料配比不當(dāng)，使得種植效率不高，甚至出現(xiàn)虧本的現(xiàn)象。例如，以家庭為單位的種植戶家中的勞動(dòng)力平均為2～4人，在這樣數(shù)量的勞動(dòng)力范圍下，選擇勞動(dòng)力可以承載的最適宜的土地范圍，如果涉及雇傭勞動(dòng)力，那勞動(dòng)力的質(zhì)量以及種植過程的付出程度就有待考量。因此，必須調(diào)整種植規(guī)模和種植方式，使之與生產(chǎn)資料相適應(yīng)，才能將有限的資本投入到合適范圍的土地中，發(fā)揮土地的最大效能，將投入的生產(chǎn)資料的效能盡可能發(fā)揮到極致。

3.2 提高農(nóng)戶的種植專業(yè)素質(zhì)

從數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來看，大棚蔬菜的種植效率與種植者的專業(yè)水平有非常大的正向相關(guān)性，也就是說，大棚蔬菜種植的高水平勞動(dòng)力素質(zhì)對(duì)種植效率起著至關(guān)重要的作用。云南省蔬菜種植規(guī)模是巨大的，因大棚蔬菜具有反季節(jié)種植的特性，從傳統(tǒng)的市場經(jīng)濟(jì)規(guī)律中跳脫出來，打破普通小買賣規(guī)模市場的禁錮，把握適應(yīng)市場的種植時(shí)機(jī)至關(guān)重要。所謂的“種植時(shí)機(jī)”包括時(shí)間點(diǎn)的選擇和種植蔬菜的技術(shù)，蔬菜的價(jià)格會(huì)受季節(jié)、自然災(zāi)害、疫情等因素的影響，尤其受天氣的影響，蔬菜的生長周期就會(huì)浮動(dòng)，把握不同季節(jié)不同種類的蔬菜生長規(guī)律，并結(jié)合市場需求選擇經(jīng)濟(jì)效益最高的蔬菜尤為重要[5-7]。這就要求種植戶在種植過程中能夠擁有較敏銳的市場嗅覺，并確保蔬菜的高質(zhì)量，因此，提升農(nóng)戶的種植專業(yè)素質(zhì)是關(guān)鍵。

3.3 改善生產(chǎn)條件，提升技術(shù)水平

由上文的分析可知，農(nóng)戶在種植過程中投入的技術(shù)以及參加培訓(xùn)的次數(shù)與種植效率呈顯著正相關(guān)，換言之，種植過程中的技術(shù)與種植效率有顯著的正向相關(guān)性，技術(shù)越高級(jí)，種植效率就越高。技術(shù)包括硬性技術(shù)和軟性技術(shù)，硬性技術(shù)包括播種機(jī)、薄膜、灌溉設(shè)施、除草器等機(jī)械設(shè)施，軟性技術(shù)就包括施肥、打藥、除草、控溫等依靠勞動(dòng)力才能表現(xiàn)出來的技術(shù)。良好的生產(chǎn)條件能為提升種植效率作出巨大貢獻(xiàn)，大棚蔬菜是運(yùn)用先進(jìn)科學(xué)技術(shù)對(duì)蔬菜的生長周期、植株大小、外觀等進(jìn)行控制的種植方式，結(jié)合大棚外的天氣，通過調(diào)試大棚內(nèi)生長環(huán)境，實(shí)現(xiàn)對(duì)蔬菜的管控，這樣的種植模式需要較為完備的生產(chǎn)設(shè)施和技術(shù)儲(chǔ)備。相關(guān)部門可以對(duì)從事大棚蔬菜種植的農(nóng)戶進(jìn)行集中培訓(xùn)，提高農(nóng)戶的科學(xué)種植水平，種植戶也要自發(fā)地進(jìn)行學(xué)習(xí)，時(shí)刻更新自身的知識(shí)儲(chǔ)備，比如可以通過選擇不同的作物換種、套種等，在實(shí)現(xiàn)創(chuàng)收的同時(shí)保持土壤的肥力，減少肥料的投入量，延長土地的使用壽命[8-10]。因此，改善生產(chǎn)條件和技術(shù)水平，對(duì)實(shí)現(xiàn)種植的可持續(xù)發(fā)展具有重大意義。

3.4 建立完善的大棚蔬菜種植幫扶標(biāo)準(zhǔn)和政策

《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022年）》中指出，要完善農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策體系，設(shè)計(jì)多層次、可選擇、不同保障水平的保險(xiǎn)產(chǎn)品。積極開發(fā)適應(yīng)新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體需求的保險(xiǎn)品種，鼓勵(lì)開展天氣指數(shù)保險(xiǎn)、價(jià)格指數(shù)保險(xiǎn)、貸款保證保險(xiǎn)等試點(diǎn)[11-12]。健全農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)大災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分散機(jī)制。發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品期權(quán)期貨市場，擴(kuò)大“保險(xiǎn)+期貨”試點(diǎn)，探索“訂單農(nóng)業(yè)+保險(xiǎn)+期貨（權(quán)）”試點(diǎn)，完善農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理和預(yù)警體系[1]。宏觀層面國家對(duì)大棚蔬菜指定的補(bǔ)助政策體系是很健全的，但政策大多是覆蓋組織化、專業(yè)化、集約化程度較高、規(guī)模程度較大的種植經(jīng)營主體，面向規(guī)模較小的散戶設(shè)置的補(bǔ)助政策較少，而嵩明縣很大一部分種植戶都是屬于散戶，其在面對(duì)自然災(zāi)害時(shí)，抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱，往往在一次自然災(zāi)害中就可能徹底虧空。因此，從擴(kuò)散保險(xiǎn)政策覆蓋面的角度建設(shè)較為人性化的個(gè)體戶蔬菜保險(xiǎn)機(jī)制是關(guān)鍵性的舉措，為種植戶建立健全的保險(xiǎn)機(jī)制，提高大棚蔬菜種植戶防范化解自然災(zāi)害的能力；除去抗風(fēng)險(xiǎn)保障之外，在種植技術(shù)提升方面，可委托各級(jí)農(nóng)技推廣組織聘請(qǐng)高級(jí)蔬菜技術(shù)員對(duì)以家庭為單位的種植戶進(jìn)行技術(shù)指導(dǎo)，再對(duì)農(nóng)戶種植的蔬菜進(jìn)行專業(yè)的考核點(diǎn)評(píng)，從而建設(shè)同時(shí)具備保險(xiǎn)機(jī)制兜底、技術(shù)方法支撐的較為完善的大棚蔬菜種植幫扶機(jī)制。