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非农就业对农村居民消费升级的影响基于社会资本的中介效应检验

刘宗飞, 燕倩倩

刘宗飞, 燕倩倩. 非农就业对农村居民消费升级的影响——基于社会资本的中介效应检验[J]. 云南农业大学学报(社会科学), 2024, 18(4): 36−43. DOI: 10.12371/j.ynau(s).202403016
引用本文: 刘宗飞, 燕倩倩. 非农就业对农村居民消费升级的影响——基于社会资本的中介效应检验[J]. 云南农业大学学报(社会科学), 2024, 18(4): 36−43. DOI: 10.12371/j.ynau(s).202403016
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LIU Zongfei, YAN Qianqian. The Influence of Off-farming Employment on the Consumption Upgradation of Rural Residents: Based on the Social-capital’ s Mediating Effect Test[J]. Journal of Yunnan Agricultural University (Social Science), 2024, 18(4): 36-43. DOI: 10.12371/j.ynau(s).202403016
Citation: LIU Zongfei, YAN Qianqian. The Influence of Off-farming Employment on the Consumption Upgradation of Rural Residents: Based on the Social-capital’ s Mediating Effect Test[J]. Journal of Yunnan Agricultural University (Social Science), 2024, 18(4): 36-43. DOI: 10.12371/j.ynau(s).202403016
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非农就业对农村居民消费升级的影响

—— 基于社会资本的中介效应检验

  • 安徽科技学院 管理学院, 安徽 凤阳 233100

基金项目: 安徽省哲学社会科学规划项目“差异化非农就业比例对农村低收入家庭返贫风险的影响研究”（AHSKY2022D122)。
详细信息
    作者简介:

    刘宗飞( 1987— )，男，河南台前人，副教授，博士，主要从事农村贫困与农村居民消费研究

    通讯作者:

    燕倩倩(1997— )，女，安徽涡阳人，硕士研究生，主要从事农村贫困与农村居民消费研究。

  • 中图分类号: F 304.6

The Influence of Off-farming Employment on the Consumption Upgradation of Rural Residents: Based on the Social-capital’ s Mediating Effect Test

  • College of Management, Anhui Science and Technology University, Fengyang 233100, China

摘要

    摘要
  • 摘要:

    基于2022年安徽省五县473户农户调查数据，利用联立方程模型对不同层次的非农就业比例、社会资本与农村居民消费升级的关系进行实证分析。结果表明：（1）在控制其他条件不变的情况下，非农就业比例每增加1%，农村居民消费升级平均提升7%；（2）社会资本在非农就业比例与农村居民消费升级间起中介作用；（3）非农就业比例分位点位于（0.2, 0.7）时，非农就业比例对农村居民消费升级的直接效应及社会资本的中介效应变得更加明显。基于此，从增加非农就业培训和教育的机会，强化社会资本的建设和利用，促进农村与城市的经济和社会融合三个方面提出了对策建议，以期为农村居民消费升级注入活力。

    Abstract:

    Based on the survey data of 473 rural households in five counties of Anhui Province in 2022, this paper used the simultaneous equation model to empirically analyze the relationship between the off-farming employment ratio, social capital and rural residents’ consumption upgrading at different levels. The results showed that: (1) With other conditions unchanged, when the off-farming employment ratio increased by 1%, the consumption upgrading of rural residents increased by 7% on average; (2) Social capital played an intermediary role between the off-farming employment ratio and the upgrading of rural residents’ consumption; (3) When the quantile of off-farming employment ratio was at (0.2, 0.7), the direct effect of off-farming employment ratio on the consumption upgrading of rural residents and the intermediary effect of social capital became more obvious. Based on this, countermeasures and suggestions were put forward from three aspects: increasing off-farming employment training and education opportunities, strengthening the construction and utilization of social capital, and promoting the economic and social integration between rural and urban areas, so as to inject vitality into the consumption upgrading of rural residents.

    • HTML全文

  • 近年来，各地积极贯彻落实习近平总书记关于突出抓好家庭农场和农民专业合作社两类农业经营主体的重要指示精神，加快培育发展家庭农场。截至2020年6月，农业农村部上报全国家庭农场名录填报系统数量已近100万个。作为对家庭联产承包责任制的继承式发展，家庭农场的发展潜力与发展质量一直备受社会各界关注，它将直接体现在农场的经营效率上。切实提高家庭农场经营效率，是突破当前农业发展制约、提振粮食生产和保障能力的重要途径。

    在2013年中央一号文件首次倡导发展家庭农场前，安徽郎溪等地区家庭农场发展势头已如日中天，安徽省更是率先出台了《关于培育发展家庭农场的意见》，在物质投入、土地流转、涉农补贴等方面给予农场主政策照顾。为此，本文立足农业生产重点，以安徽省种植型家庭农场为研究对象，契合国家当前对粮食总体安全生产的战略布局，研究具有一定价值。

    经营效率是指在一定发展环境内，要素投入经生产环节的合理配置与重组后，可获得的最佳收益与理想产出，被认定为实现“帕累托最优”目标的合理路径[1]。制度经济学理论认为效率代表着最大边际贡献率，经营效率的增长依靠于对制度的严格执行[2]；实证代理理论则认为效率的产生源自于对理论和技能的综合运用[3]。本文经营效率被认为是家庭农场在既定投入要素和可利用生产资料范畴内所能获取的最大产出收益。

    目前，国内外学者对家庭农场经营效率的研究已经取得很大成就。国外学者侧重于将家庭农场经营效率同生产规模联结研究，Sen、Cornia以发展中国家农场为例，发现经营规模与土地产出存在反向关系，即著名的IR假说理论[4-5]，后经Deolalikar、Helfand等研究拓展，发现该理论仅适用于传统农业，在要素集聚的现代农业当中，两者呈现正向关联[6-7]。Aschauer D A对南亚地区家庭农场进行了效率测评，用实证分析出特大型或小型家庭农场的经营效率均要明显低于中等规模型农场，家庭农场规模要保持适度[8]。此外，Katarina等基于对澳大利亚农场数据的研究，指出农业生产技术的进步会对家庭农场经营效率产生正向影响[9]。国内学者倾向于定向研究，一类主要是构建绩效评价体系，汪兴东、李星星等最早采用经济、生态、社会三个维度对家庭农场展开绩效评价[10-11]，新发展理念提出以后，高杨增添了创新、协调两个维度，并采用AHP法确定指标权重[12]。另一类主要是参数估计，陈军民、韩苏等分别对河南、浙江两省家庭农场进行投入产出效率分析，用以寻找最适宜的种植规模[13-14]。高雪萍利用DEA-Tobit模型，发现土地规模是影响江西省家庭农场经营效率的决定因素[15]。

    本文运用定量研究方法，以安徽省种植型家庭农场为研究对象，利用三阶段DEA模型在同质环境中分别测度粮食类、果蔬类和药材类家庭农场的经营效率，并进行对比分析，以探寻不同种植型家庭农场在经营道路上存在的实际问题，为全面提升种植型家庭农场经营效率与农业生产能力有效衔接提供参考。

    一、   研究设计

    （一）   模型选择

    数据包络分析模型（DEA）是利用线性分析的方法对同类型生产部门中各项决策单元（DMU）技术效率进行有效测度的非参数估计方法[16]。传统DEA模型在实际测度中，难以避免环境因素与随机扰动项对每个DMU效率的影响。基于此，Fried尝试将DEA和SFA两种分析手段结合使用，提出了三阶段DEA分析法[17]。

    第一阶段：选用传统DEA模型计算初始效率。因生产部门在对资源的配置上具有绝对的控制权，能够灵活地根据评估结果对资源的投入进行再调整；同时CCR模型要求全部DMU必须具备规模报酬不变的性质，鉴于该假设条件在实际研究中难以满足，因而本文选择基于投入导向型规模报酬可变视角下的BCC模型，基本表达式如下：

    $$\begin{aligned} {\rm{min}}:\theta -\epsilon ({e}_{1}^{T}{S}^-+{e}_{2}^{T}{S}^-)\\ s.t. {\left\{\begin{aligned} &\sum _{i=1}^{n}{X}_{ri}{\mathrm{\lambda }}_{i}+{S}^-=\theta {X}_{r}^{n}\\ &\sum _{i=1}^{n}{Y}_{si}{\mathrm{\lambda }}_{i}-{S}^+={Y}_{s}^{n}\\ &\sum _{i=1}^{n}{\lambda }_{i}=1\quad {\lambda }_{i}\geqslant 0\end{aligned}\right. }\end{aligned}$$ (1)

    式(1)中，$ \theta $表示综合效率，取值介于0～1之间，越接近1表明效率越高。$ {X}_{ri} $代表第$ i $个DMU当中第$ r $项投入；同理$ {Y}_{si} $则代表第$ i $个DMU的第$ s $项产出。$ {\lambda }_{i} $为组合加权系数，$ {S}^{+} $、$ {S}^{-} $均为松弛变量。

    第二阶段：运用SFA模型分离松弛变量。松弛变量即为实际投入与最佳效率投入的偏差值，假定该变量的存在主要由管理无效率、随机干扰和环境变量所引起。为此，构建SFA模型：

    $$\begin{aligned}[b] {S}_{nk}=f({Z}_{k}:{\beta }_{n})+{V}_{nk}+{U}_{nk};\\ n=\mathrm{1,2},\cdots P;k=\mathrm{1,2}, \cdots,k \end{aligned}$$ (2)

    式(2)中，$ {Z}_{k} $为可观测的环境变量，$ {\beta }_{n} $为待估参数，$ f({Z}_{k}:{\beta }_{n}) $为环境变量对投入松弛变量的影响方式；$ {V}_{nk}+{U}_{nk} $为混合误差项，其中，$ {V}_{nk} $为服从N（0，$ {\sigma }_{vn}^{2} $）的随机干扰，$ {U}_{nk} $代表管理无效率，且两者互相独立不相关。之后对投入松弛量进行调整，将管理无效率中包含的随机误差剔除，本文借鉴Jondrow提出的方法[18]，首先求管理无效率的期望值$\widehat{E}[{u}_{nk}|{u}_{nk}+{v}_{nk}]$，相关方法在此不进行赘述，进一步得出随机误差的期望：

    $$\begin{aligned}[b] \quad\widehat{E}[{v}_{nk}|{u}_{nk}+{v}_{nk}]={S}_{nk}-f({Z}_{k},{\beta }_{n})- \widehat{E}[{u}_{nk}|{u}_{nk}+{v}_{nk}] \quad \end{aligned}$$ (3)

    根据SFA回归分析结果，对各DMU投入变量做出修正，将有关环境因素和随机误差剔除，得到调整后的表达式：

    $$\begin{aligned} {X}_{nk}^{A}&={X}_{nk}+\left[ma{x}_{k}\right({Z}_{k}{\widehat{\beta }}_{n})-{Z}_{k}{\widehat{\beta }}_{n}]+\left[ma{x}_{k}\right({\widehat{v}}_{nk})-{\widehat{v}}_{nk}];\\ n&=\mathrm{1,2}, \cdots,K \end{aligned}$$ (4)

    式(4)中，$ {X}_{nk}^{A} $和$ {X}_{nk} $分别为调整后与调整前DMU投入量。第一个中括号代表全部DMU处在同质环境下，第二个中括号表示所有的生产部门在经调整后，均位于同等自然状态中[19]。

    第三阶段：调整后DEA模型计算效率值。用$ \mathrm{调}\mathrm{整}\mathrm{后}\mathrm{投}\mathrm{入}\mathrm{值}{X}_{nk}^{A} $代替原始投入量$ {X}_{nk} $，继续选择使用BCC模型，因第二阶段已将环境因素和随机误差剔除，此时的效率结果会更具客观真实性。

    （二）   数据来源

    本文数据源自对安徽省三类典型种植型家庭农场的实地调研，调研组于2020年12月份采用分层抽样的方法，深入安徽省宣城、亳州、合肥、六安等地区的种植型家庭农场展开入户调查。累计发放问卷420份，实际回收396份，通过对数据进行归纳整理后，剔除无效和问题问卷44份，得到有效问卷352份，有效率达83.8%。其中粮油类144户，果蔬类121户，药材类87户。

    （三）   指标选择

    通过参考张忠明、袁小惠、Yinsheng Yang等学者的研究成果[20-22]，结合问卷设计内容，本文从资本、劳动力、土地三个维度选取投入指标。在资本维度上，将其划分为物质费用投入和管理费用投入两部分，前者主要是生产过程中的各项购买支出，涵盖种苗、农药、化肥、农机具、技术指导和施工费用等，后者主要指生产经营环节中各类管理成本、风险和财务成本，同时也包括不动产的折旧、贬值等。在劳动力层面，家庭农场当前的劳动投入通常包含自用工和雇工，雇工通常只有在农忙时参与劳作，其他时间较为松散，因而本文以“标准劳动日”来计量这部分劳力，代替最早使用的“家庭用工量”。在土地投入上，本文以农场实际种植规模来表示，包含自有承包和对外流转两部分用地。

    为全面真实反映出家庭农场的整体经营效率，本文从经济、社会、生态三个层面设置产出指标，分别为种植总收益、作物年总产量、化肥年减用量，理由如下：种植总收益是农场主生产经营的直接目的，收益成果影响着他们的生产持续性和积极性；作物总产量与社会效益相挂钩，农户为获取更多的收益，会不断投入新设备、新技术、新品种，以获得更大的产出，这使得社会效益也同幅度提升；化肥年减用量可以直接衡量家庭农场在绿色生产行为上的有效程度。

    环境变量是指那些短期内无法通过农场主的有效干涉手段得到控制，却又对家庭农场生产效率造成实际影响的外在因素。本文根据问卷设计，从农场主自身情况、农场基本情况、农场经营实际和区域经济发展四个方面提取出8个环境变量。包括农场主年龄、文化程度、农技培训次数、种植补贴、土地流转费用、农场距离（距市县中心路程）、当年是否受灾、区域生产总值等变量。通过SPSS 25.0软件对有效调研样本进行描述性数据统计，得到汇总结果（表1）。初步对三类家庭农场做比较，能发现粮食类农场的生产经营规模明显高于其他两类农场，果蔬类农场在产量上占据优势，药材类农场因具备较好的附属效益值，平均收益最高。

    表  1  不同类别种植型家庭农场的投入产出指标描述性统计
    变量粮食类果蔬类药材类
    均值标准差均值标准差均值标准差
    物质费用投入/万元15.645.8918.975.1428.9212.18
    管理费用投入/万元11.982.3519.354.3416.296.68
    劳动力投入/个9.566.5313.648.1210.325.16
    种植规模投入/hm218.916.1510.94.9714.089.2
    种植净收益/万元17.3415.6558.4243.2683.8659.64
    作物年总产量/万kg20.156.6248.7552.3611.274.83
    化肥年减用量/kg1346.73273.35775.56309.671532.15273.55
    农场主年龄/岁52.367.4245.527.9838.456.55
    文化程度2.110.933.060.974.000.75
    农技培训次数/次4.470.674.621.277.031.33
    种植补贴/（元·hm−2）9 238.65189.756 445.2146.857 137.3155.7
    土地流转费用/（元·hm−2）7 538.4714.98 601.3533.48 793.452 233.65
    农场距离/km22.986.2313.055.2811.592.45
    当年是否受灾0.240.420.340.470.280.45
    区域生产总值/亿元302.64113.81290.85101.37260.4297.22
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    二、   种植型家庭农场经营效率测评分析

    （一）   相关分析

    在利用三阶段DEA模型测量决策单元效度之前，本文首先利用SPSS25.0软件，通过Pearson相关系数分别对三种种植型家庭农场所选投入产出指标进行“同向性”检验，得出粮食类、果蔬类、药材类家庭农场的四项投入与三项产出双方具有正向相关性，所有相关系数均在0.5～0.9之间，并在1%显著水平上通过双尾统计检验，因而可采用三阶段DEA模型展开效率测算。

    （二）   实证结果分析

    第一阶段：运用DEAP2.1软件，将粮食类、果蔬类、药材类家庭农场的投入产出数据分别导入到基于投入导向型的BCC模型中，对样本农场的生产技术效率、规模报酬进行测算，得出结果如表2（限于篇幅，以部分列示）。

    表  2  不同类别种植型家庭农场第一阶段DEA效率测度结果
    DMU粮食类家庭农场果蔬类家庭农场药材类家庭农场
    TEPTESERSTEPTESERSTEPTESERS
    10.7220.7221.000−0.6281.0000.628irs0.6760.7150.945irs
    20.5860.7750.756drs0.5590.6420.871irs0.7081.0000.708irs
    30.6930.7920.875irs0.7160.8860.808irs0.7320.7640.958drs
    40.6770.7680.882irs0.5880.6740.872irs0.5980.6850.872irs
    50.8530.9580.890drs0.6200.8830.702drs0.7440.7610.978irs
    60.6860.7760.884drs0.7460.8670.860irs0.6080.7860.774irs
    71.0001.0001.000−0.6290.7290.863irs0.6950.8030.865irs
    80.8300.9690.857drs0.7390.7391.000−0.7330.8970.817drs
    90.6210.6950.894irs0.5480.7080.774irs0.8140.8630.943irs
    100.5321.0000.532drs0.6120.7460.820drs1.0001.0001.000−
    110.7210.7850.918irs0.5370.6140.875drs0.7110.8420.844irs
    …………………………………
    Mean0.7040.8550.8230.5750.7340.7830.7530.8160.923
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    根据实验结果，发现药材类家庭农场三项效率值均处于领先水平，粮食类农场次之，果蔬类家庭农场的生产技术效率在三类农场中处于较低水平。将三次分析结果汇总，得出7户粮食类农场、4户果蔬类农场、5户药材类家庭农场的TE、PTE和RS值均达到1，一方面可能原因是这些农场具有良好的资源禀赋和先天条件，占据水利灌溉、地理交通、土壤肥力等天然优势，另一方面说明农场主具备很高的经营管理能力，在规模管控、成本投入、市场销售等领域均取得显著成效，在同行业发展中已是最优状态。

    第二阶段：利用Frontier4.1软件，分别将8个环境变量作为解释变量，将第一阶段中计算的各投入松弛值作为被解释变量，引入SFA模型进行下一步分析，结果见表3～5。

    表  3  粮食类家庭农场SFA回归分析结果
    变 量物质费用投入管理费用投入劳动力投入种植规模投入
    农场主年龄522.4718*** （7.4036）−337.8865***（4.4409）6.1013（10.1310）−0.9538（1.2142）
    文化程度−1087.1321***（12.0033）−1584.3212***（22.1432）4.9520（3.6332）−0.6733（0.4340）
    农技培训次数75.6003***（1.3667）−74.8215***（3.8992）−0.9840（1.4902）−0.3482（0.4773）
    种植补贴−110.3835***（2.0417）−28.1407***（1.4217）−34.0543***（1.0166）−0.2525（0.2102）
    土地流转费用−1263.0651***（17.7018）2022.6450***（21.8206）0.2248***（0.0483）0.9310（0.7536）
    农场距离480.3875***（3.9043）579.1577***（6.0750）9.2051***（0.6563）0.8024（0.6427）
    当年是否受灾920.8435***（5.6226)−193.2438***（4.8902）−15.2375***（0.8154）−0.9011***（0.0036）
    区域生产总值141.3963***（1.1632）5177.1923***（38.1490）18.8340***（1.3028）0.0050（−0.0362）
    $ {\sigma }^{2} $5.1645***（0.1733）1.7219***（0.3787）0.9914***（0.3820）0.1032***（0.0137）
    $ \gamma $0.0095***（0.0015）0.1159***（0.0213）0.9218***（0.0000）0.3538***（0.0041）
    对数似然函数143.163254.391523.311569.1840
    注：***表示变量通过1%显著性水平检验，括号内为标准误；表4、表5同。
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    表  4  果蔬类家庭农场SFA回归分析结果
    变 量物质费用投入管理费用投入劳动力投入种植规模投入
    农场主年龄322.4515*** （4.2432）3.0328*** （3.0328）10.1812（8.3242）−0.0853 （0.0642）
    文化程度−845.6234***（7.0560）−2181.3920***（30.9142）14.0157***（0.9613）0.0048（0.0742）
    农技培训次数18.3792***（0.2383）−134.3946***（2.3158）−5.6327（3.3296）−0.7624（1.3794）
    种植补贴−13.4519***（0.5648）−86.0337***（2.1074）−15.0719（10.3280）−0.7302（0.6072）
    土地流转费用−929.3199***（12.0819）1055.2490***（25.7516）0.8282***（0.0813）0.0001（0.1740）
    农场距离210.7392*** （9.0072）145.6720***（1.5830）6.8614***（0.1783）0.3276***（0.0664）
    当年是否受灾195.3042***（2.6969）−423.3437***（3.4961）−34.2317***（1.5069）−0.8091***（0.1905)
    区域生产总值126.7360***（2.3811）4725.3718***（13.8114）7.9761***（2.1384）0.1487***（0.0420）
    $ {\sigma }^{2} $19.3845***（0.3913）13.0289***（0.1193）2.4139***（0.0848）0.0832*** （0.0210）
    $ \gamma $0.3013***（0.073）0.0109***（0.0026）0.4159***（0.0116）0.3538***（0.0141）
    对数似然函数110.114273.389335.646832.3810
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    表  5  药材类家庭农场SFA回归分析结果
    变 量物质费用投入管理费用投入劳动力投入种植规模投入
    农场主年龄349.6006***（4.3720）−702.8039***（1.0227）3.3473（2.8233）−0.1029（0.0914）
    文化程度−1743.8729***（16.3382）−1635.6189***（10.5012）9.0344（6.7328）0.0825***（0.0217）
    农技培训次数88.1229***（3.2318）−36.6095***（0.4128）−0.1626***（0.0038）−10.9372（9.2017）
    种植补贴−4.3611***（1.3884）−17.3082***（2.7810）−10.9194（7.7329）−0.0296***（0.0053）
    土地流转费用−1118.2106***（33.9320）1809.9322***（12.0118）0.1907（0.2834）0.3194（0.2799）
    农场距离164.9320***（1.0911）392.9147***（2.5724）4.7993***（0.0938）0.2168（0.6128）
    当年是否受灾591.2042***（6.3919）−323.4937***（3.8961）−18.2307***（0.3087）−0.4380***（0.0324）
    区域生产总值86.7360***（1.0831）4125.3718*** （26.3214）7.9761***（1.0322）0.0487***（0.0090）
    $ {\sigma }^{2} $7.3845***（0.3913）3.0289***（0.1193）2.4139***（0.0848）0.0832***（0.0143）
    $ \gamma $0.0193***（0.0031）0.3159***（0.0138）0.2603***（0.0166）0.1538***（0.0141）
    对数似然函数73.385536.783512.371817.3018
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    根据表3～5结果，8个环境变量与投入松弛变量之间的系数值大多通过显著性检验，管理无效率方差值在总方差中的占比$ \gamma $也均在1%检验水平下显著。由此可知外部环境对三类种植型家庭农场的投入冗余具有显著影响。值得注意的是，在三类家庭农场中，粮食类农场的物质费用投入、果蔬类农场的劳动力投入、药材类农场的物质费用投入分别对应的$ \gamma $值为0.0095、0.0109、0.0193，说明这些投入量的松弛值主要受随机误差影响，粮食类农场在劳动力投入上对应的$ \gamma $值高达0.9218，该投入松弛量几乎完全受管理因素控制，剩下8个投入松弛值则会同时受到来自随机干扰和管理无效率的双重影响。具体来看各环境变量对不同农场所造成的影响。

    1.   农场主年龄

    在三类种植型家庭农场中，该变量对物质费用投入、管理费用投入的松弛量分别产生显著正向和负向作用，在对劳动力和种植规模的投入松弛上并不显著。伴随年龄的增长，农场主会不断积累经营管理经验，对新技术、新品种、新管理模式的筛选将更符合实际发展所需，减少了物质费用和管理费用的投入冗余。此外，随着农场主经验值的增加，在利润的驱使下，农场主往往会扩大原有生产规模，持续追加在物质资本上的投入，在这一系列调整的同时，将存在投入规模与调整结构不相适应的状况，导致物质费用开支增加。

    2.   文化程度

    此变量对三类种植型家庭农场的物质费用投入和管理费用投入松弛值均是显著负向作用。分析认为农场主在具备一定的科技文化素养后，在生产经营过程中会更倾向于对现代物质装备和先进生产技术的应用；同时，高素养农场主在发展过程中能清醒认识到自身与同行业领先型家庭农场的发展差距，进而针对性地补差补缺，通过降低不必要的生产开支、丢弃不合发展时宜的发展模式来调整内部经营制度，使得物质投入和管理费用大幅度缩减。对于果蔬类农场，文化程度对劳动力投入松弛变量是显著正向影响，主要原因是农场主十分注重果蔬类农产品的种植时令，通常在相应种植时间点上会大幅度增加劳力投入，造成人员冗余。对于药材类农场，文化程度对种植规模投入呈正向显著，因药材种植利润前景大，行业跨入门槛较高，该类农场主市场前瞻能力强，愿意抓住机遇扩大种植规模来换取市场占有率，将会伴随一定的规模投入冗余。

    3.   农技培训次数

    此变量对三类种植型家庭农场的物质费用投入、管理费用投入松弛值分别具有正向显著和负向显著的影响。通过技术培训，农场主能够获取更多关于生产管理、专业技能、销售服务等领域的最新理念和观点，进而帮助农场主选择最为合适的生产技术和管理手段，有效降低人财物等管理费用支出。之所以出现物质费用投入冗余增大的结果，可从生产规模的角度解释，在经过理论培训后，农场主会扩大生产规模，及时投入新技术、新方式来增大产出，由于现实生产力的转化和物质投入存在时间差，出现了这一局面。除此之外，在药材类农场，调研发现随着农技培训次数的增加，农场的精细化管理水平会提高，农场主会根据经营规模、生产环节来确定需要聘请的劳动力数量，降低人力可控成本。

    4.   种植补贴

    在三类农场中，该变量对物质费用投入、管理费用投入松弛量均为显著的负向影响。由于农业的弱质性特征，政府层面出台了各项种植补贴政策，同时不断提高增补额度，极大程度带动了种植型农场主的生产积极性，基于这种生产积极性和对未来收益的期望，农场主会走向精深种植的道路，规范从播种、施肥、用药、灌溉等全程环节操作标准，以降低物质费用和管理费用支出。调研还发现粮食类农场的种植补贴相对其他种植品类高，农场主为从补贴中获取收益，会减少劳动力聘用数。另外，种植补贴还对药材类农场的种植规模投入松弛值具有显著负向作用，原因在于药材的市场附加值和收益高，且补贴数与产出量挂钩，能为农场主提供比较可观的预期收益值，相对当前较高的土地流转费用，农场主更倾向于提升土地产出率。

    5.   土地流转费用

    对于三类种植型农场，土地流转费用对物质费用投入和管理费用投入松弛量分别具有显著的负向影响和正向影响。由于土地流转费用等价于土地租金，属于管理费用范畴，费用的抬高自然将伴随管理费用冗余的增大。为有效消减土地流转费用的成本价，生产经营者会对种子、农药、化肥、农机具等直接性投入进行控制，使得物质费用投入冗余量降低[23]。对于利润空间有限的粮食类和果蔬类家庭农场，为分担经营压力，经营者第一时间考虑的是在劳动力层面加大投入量，整体来提升土地产出率，这便会出现土地流转费用对劳动力投入松弛量呈正向显著影响的结果；而对于药材类家庭农场，基于农场主自身具备较高的科技文化素养，能够通过合理布局生产结构、使用先进的管理手段来提高药材产出量，不需要对现有劳动力配置状况做出调整。

    6.   农场距离

    此变量对三类农场的物质费用投入、管理费用投入、劳动力投入均是显著正向影响。这里主要是涉及交通和运输的问题，距离农场越近，各类生产要素和生产资料的运输成本越低；更为关键的是，市域和县域范围的基础设施建设齐全，信息化水平程度高，农场主可以及时获取与农业生产相关的第一手资讯，接触到最为先进的管理经验和生产技艺，而且能直接邀请相关领域专家学者上门指导，这些优势将显著缩减农场的物质费用、管理费用和劳动力投入上的冗余值。对于果蔬类家庭农场，水果在成熟期保鲜时间短，不能长久搁置，如果距离城镇中心较远，必然会造成亏损，因这些偏远地区的农场短时间内无法形成果蔬冷藏保鲜支撑能力，通常会倾向于扩大种植规模来弥补亏损，增加了劳动力投入冗余。

    7.   是否发生自然灾害

    自然灾害对三类家庭农场的管理费用投入、劳动力投入、种植规模投入具有负向显著影响，但增加了物质费用投入松弛值。调研发现，2020年夏季发生在安徽境内的特大暴雨洪涝灾害，给皖南地区的家庭农场造成了不同程度的损失。在发生自然灾害时，农场主通常会基于全方位防灾防险意识和“最坏情形”准备，大量修建农业设施，为农作物提供外在保护，这种方式必然会造成物质费用投入的粗放式增长，积累出大量投入冗余。此外，在自然灾害来袭时，农场的日常生产经营活动处于停滞状态，农场主一般会缩减种植规模来收回部分成本，努力使经营成本降到最低，这种状况下的管理费用投入、规模投入、劳力投入均会降低。

    8.   区域生产总值

    此变量除对粮食类农场种植规模投入的松弛变量的正向影响不显著外，对其他投入松弛量均具有显著的正向作用。一方面可能是随着区域的经济发展，农村的非农就业率会不断提高，这使得农村境内种养大户对闲置土地的流转变得容易，同样基于对未来报酬的期望，农场主必然会大面积扩大土地投入，无形增大规模冗余；另一方面，经济发展的同时会带来大量生产资料，不少农场主缺乏理性决策和合理判断，大量采购生产材料、农机械具，并加大人力资本投入，在整个生产结构调整过程中，定会出现因管理方式和生产技能的落后而导致投资效率低下的局面，管理费用冗余量抬高。

    第三阶段：通过引入SFA回归分析模型测度出各类种植型家庭农场的环境参数，将其代入到式（4）中，得到最新的投入数据，再次运用BCC模型展开二次测评，获取最新的技术效率、规模效率等，结果见表6。

    表  6  不同类别种植型家庭农场第三阶段DEA效率测度结果
    DMU粮食类家庭农场果蔬类家庭农场药材类家庭农场
    TEPTESERSTEPTESERSTEPTESERS
    10.7380.7381.000−0.6141.0000.614irs0.6760.7240.934irs
    20.5920.7810.758drs0.5690.6240.912irs0.7221.0000.722irs
    30.6820.7550.903irs0.7280.8920.816irs0.7290.7680.949drs
    40.6120.7230.846irs0.5960.6670.894irs0.6330.7000.904irs
    50.8550.9570.893irs0.620.8810.704drs0.7260.7540.963irs
    60.6810.7860.866drs0.7690.8620.892irs0.6150.7960.773irs
    71.0001.0001.000−0.6320.7520.840irs0.7100.8050.882irs
    80.8430.9740.865drs0.7420.7730.960irs0.7580.890.851drs
    90.6180.6650.929irs0.5780.7030.822irs0.8180.8730.937irs
    100.7361.0000.736drs0.6370.7580.840drs1.0001.0001.000−
    110.7180.7650.938irs0.5310.6210.855drs0.7160.8370.855irs
    …………………………………
    Mean0.7100.8650.8200.5830.7320.7960.7660.8350.917
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    根据表3、表5的测度结果比照，可直观的发现在调整投入变量之后，三类种植型家庭农场的技术效率、规模效率均有小幅度提升，有效DMU数目和整体规模报酬情况出现显著好转。表明环境因素和随机干扰项确实会影响家庭农场的实际经营效率。

    粮食类家庭农场的TE、PTE、SE均值增长率分别为0.6%、1.0%、−0.3%，规模效率相对较低；处于规模报酬递减的农场数由第一阶段的50户减至42户，规模报酬递增的农场数则从第一阶段的87户升至93户，有效DMU数显著提高，三项效率值均为1的农场数增至9户，占比6.29%。果蔬类家庭农场的技术效率、规模效率在均值上分别提升了0.8个和1.3个百分点，纯技术效率的均值相较初始阶段有小幅下跌，总体上技术效率值不高；全部DMU中处于规模报酬递增的数目由78升至87，规模报酬递减的DMU数从39降至30，三项效率值均为1的农场数仍保持在4户。药材类家庭农场规模效率值稍有降低，但在总体比较中仍然占据明显优势，87个DMU中处于规模报酬递增的农场数目由64提至72，存在规模报酬递减的农场数降至11户，三项效率值均为1的农场数则由5户减少为4户。

    （三）   实证检验

    在三阶段DEA模型使用中，需要对投入变量调整前后的技术效率、纯技术效率、规模效率进行差异性检验，本文在此选择Wilcoxon检验分别对三类种植型家庭农场在调整前后各项效率的差异显著性进行检验，结果见表7，可以证明模型的测评结果具有合理性。

    表  7  两阶段生产效率的Wilcoxon检验
    类别技术效率 TE1-TE3纯技术效率 PTE1-PTE3规模效率 SE1-SE3
    粮食类Wilcoxon检验−2.023 9***（0.000）−2.907 3***（0.000）−3.483 5***（0.003）
    果蔬类 Wilcoxon检验−2.301 1***（0.006）−2.781 7***（0.003）−1.784 3***（0.000）
    药材类 Wilcoxon检验−1.731***（0.006）−1.518 6***（0.000）−2.143 7***（0.003）
    注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%显著性水平检验通过，括号内为通过显著性检验的P值。
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    三、   结论与建议

    （一）   主要结论

    本文基于三阶段DEA模型，利用安徽省352户种植型家庭农场的调研数据，分别对种植类、果蔬类、药材类家庭农场的经营效率进行测度分析，得出结论。

    （1）当前种植型家庭农场的经营效率总体处于中上游层面，仍然有待于提升，存在一部分生产技术水平落后、规模报酬递减的家庭农场。在对投入变量进行调整之后，发现三类种植型家庭农场的经营效率会有明显提升，根据综合经营效率排名，从高到低依次为：药材类、粮食类、果蔬类。

    （2）粮食类家庭农场规模效率稍微偏低，而农业综合生产应用水平总体较好，果蔬类家庭农场的综合技术效率、纯技术效率和规模效率相比之下最低，在生产经营过程中存在生产效率低下，技术管理落后，且经营规模偏小的情况；药材类家庭农场在综合技术水平和规模经营效益上均占有优势，具有较高的土地产出和市场利润。

    （3）根据第二阶段SFA回归结果分析，农场主年龄、文化程度、农技培训次数、种植补贴、土地流转费用、农场距离、是否受灾、区域生产总值等8个环境变量均会对物质费用投入和管理费用投入产生显著影响；对于劳动力投入和种植规模投入，针对不同类别的种植型家庭农场，其显著性结果也不相一致。

    （二）   对策建议

    粮食类家庭农场总体可以根据种植需求和盈利情况继续扩大土地流转规模，鉴于粮食平产值低于其他类别作物产出，小农的零散式经营效率低下，粮食生产必须走向规模化、集约化的道路，整体提高规模效益。对于当前普遍存在的高额土地流转费用，农业部门应搭建土地流转平台，实现全员信息共享，保证公平交易。加大对规模性家庭农场的补贴力度，提高高标准农田建设补贴额度，地方政府可设置专项补助资金，可根据粮食种植面积、产量、地理环境分档次区分发放，尽量减少农场主跑项目资金次数，专心种粮。倡导构建农场农户利益共同体，以协议的形式来稳定农场主手上的土地经营权，合理维护农场主利益。注重对农场土地的集约布局，在不同质地的土壤上选择栽种相应的粮食品种，提高机耕、机种、机收水平，全面提升农业机械化率。另外，鉴于粮食类农场生产周期相对较长，需要长期雇工劳作，必须加强对他们的培训、考核，尝试建立可行的奖惩制度。

    果蔬类家庭农场应着重增强生产能力，并在此基础上扩大种植规模，提高种植规模效益；购买冷藏保鲜设施设备，延长果蔬食用期限；积极寻求与物流平台合作，将生产端与物流端结合，发展线上订单业务，并增设新农人农产品销售渠道，最大化减少滞留损失。农业部门应建立农技人员对点帮扶机制，鼓励农技帮扶人直接上门为果蔬农场主提供技术指导，做好果树病虫害防治和保鲜工作。教育部门应大力发展农村职业教育，聘请农业高职院校相关专家学者为其开班授课，传授经营管理知识，提高农场主经营能力。政策部门可尝试将种植补贴与生产效益、生产面积联结起来，根据生产技能、生产标准化程度、土地规模与产出率高低来设定不同层次的补贴价。

    药材类家庭农场应朝着“智慧农场”的目标迈进，实现高质量发展。各级政府应支持有条件的农场引入物联网技术，给予技术补贴和支持，实现生产全程可视化。农场要做精做细种植环节，引导员工按照标准化生产技术规范操作，既要较好的传承传统药材种植技艺，又要不断引入与农场自身经营相适的现代农业技术，认真做好每个种植区块的记录台账，建立种植管理全程追溯体系；寻求与地方农业、中医药高职院校所建立长期合作关系，以项目为载体促进农业增产、农户增收。围绕市场需求展开生产经营，积极寻求与专业合作社、电商平台、知名药企的合作，打通全产业链，逐步从生产领域走上产业化领域。鉴于药材类产品存在生产和销售两道市场风险，应引导农场积极融入当地种养型农业产业联合体当中，通过“合作社+家庭农场+龙头企业”的模式获取稳定可靠的农资来源；针对药材市场价格波动幅度大的难题，可采用大宗订单生产等模式规避价格风险。

    总体而言，对种植型家庭农场的经营类型、种植规模、劳力安排等需提前做好论证规划，探索建立一套成熟规范的农场经营者准入退出机制，以遏制少部分农场发展过程中存在的掠夺式发展、盲目经营等不良行为。支持引导本地乡贤、高校毕业生、退役军人等新农人参与到家庭农场的发展建设，依托亲缘、血缘、地缘优势将零散土地集中生产，带动当地农户共同致富。利用互联网、电视、广播等媒介，以视频、图文、音频等形式加快构建农业信息传播体系，降低距离级差带来的效率损失。同时，应秉持种地与养地并存理念，大力推广使用生物农药、缓释肥，走绿色发展之路。

  • 表  1   变量定义及描述性统计特征

    变量名称 变量定义 极小值 极大值 均值 标准差
    消费升级（q） 发展及享乐型消费支出占家庭总消费支出的比值 0.0513 0.5626 0.2721 0.0866
    非农就业比例（t） 非农劳动时间占家庭总劳动时间的比值 0 1 0.8197 0.2599
    社会资本（sc） 礼金支出对数值 0 5 3.8077 0.6798
    户主年龄（hy） 户主实际年龄 23 83 51.97 0.467
    户主健康状况（hj） 健康状况：1.健康；2.不太健康；3.多病 1 3 1.08 0.015
    户主身份（hg） 是否是村干部：1.村干部；2.小组长；3.否 1 3 2.92 0.017
    户主上学年数（hn） 户主实际上学年数 0 20 7.81 0.174
    户主婚姻状况（hm） 婚姻状况：1.已婚；2.离婚；3.丧偶；4.未婚 1 4 1.10 0.02
    家庭规模（hc） 家庭人口总数 1 9 3.37 0.054
    家庭总收入对数（lnhs） 家庭总收入对数值 3.3058 6.0013 4.9919 0.1583
    地理区位（dq） 家庭距离最近县城距离 0 112 28.629 1.1561
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    表  2   模型整体检验

    统计量 方程（1） 方程（2） 方程（3）
    R2 0.135 0.54 0.29
    调整后R2 0.119 0.531 0.275
    F变化量 8.06*** 60.295*** 18.916***
    VIF（最大） 1.784 1.784 2.482
    注：***表示通过1%的显著性检验（双尾检验）。
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    表  3   非农就业对农村居民消费升级的中介效应分析

    路径 变量 B t 直接效应 中介效应 中介效应占比 总效应
    （常量） 0.244*** 3.289 0.244 — — —
    q←t 非农就业比例 0.024 1.492 0.024 0.046 65.7143% 0.07***
    q←sc 社会资本 0.074*** 10.048 0.074*** 0 0% 0.074***
    控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
    sc←t 非农就业比例 1.058*** 10.273 — — — —
    控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
    注：*、**、***分别表示通过10%、5%、1%的显著性检验（双尾检验），下同。
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    表  4   不同层次非农就业比例对农村居民消费升级的影响

    分位数分类 路径 变量 直接效应 中介效应 中介效应占比 总效应
    0.2 q←t 非农就业比例 0.068*** 0.0223 24.78 0.090***
    q←sc 社会资本 0.153*** — — 0.153***
    0.4 q←t 非农就业比例 0.066*** 0.0251 27.58 0.091***
    q←sc 社会资本 0.152*** — — 0.152***
    0.6 q←t 非农就业比例 0.083*** 0.0383 31.65 0.121***
    q←sc 社会资本 0.148*** — — 0.148***
    0.7 q←t 非农就业比例 0.102*** 0.0020 1.92 0.104**
    q←sc 社会资本 0.254*** — — 0.254***
    0.8 q←t 非农就业比例 0.064 — — 0.041
    q←sc 社会资本 0.253*** — — 0.253***
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    表  5   稳健性检验

    非农就业
    比例    		 非农就业
    比例>0.2    		 非农就业
    比例>0.4    		 非农就业
    比例>0.6    		 非农就业
    比例>0.7    		 非农就业
    比例>0.8
    发展型和享乐型
    消费支出对数    		 0.172*** 0.206*** 0.209*** 0.265*** 0.203*** 0.198
    控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制
    R2 0.695 0.617 0.618 0.627 0.639 0.642
    调整后R2 0.689 0.609 0.61 0.619 0.63 0.632
    F变化量 117.263*** 77.353*** 76.573*** 75.463*** 73.123*** 64.688***
    VIF值（最大） 1.784 1.476 1.463 1.468 1.488 1.538
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    • 相关文章
    • 施引文献(5)

  • 期刊类型引用(1)

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出版历程
  • 收稿日期:  2024-03-11
  • 修回日期:  2024-04-17
  • 录用日期:  2024-04-17
  • 网络出版日期:  2024-05-06
  • 刊出日期:  2024-07-08

目录

摘要
HTML全文

  • 一、   研究设计

  • （一）   模型选择

  • （二）   数据来源

  • （三）   指标选择

  • 二、   种植型家庭农场经营效率测评分析

  • （一）   相关分析

  • （二）   实证结果分析

  • 1.   农场主年龄
  • 2.   文化程度
  • 3.   农技培训次数
  • 4.   种植补贴
  • 5.   土地流转费用
  • 6.   农场距离
  • 7.   是否发生自然灾害
  • 8.   区域生产总值

  • （三）   实证检验

  • 三、   结论与建议

  • （一）   主要结论

  • （二）   对策建议

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