家庭农场经营效率测算及区域差异考量

秦晓娟

(山西农业大学农业经济管理学院，山西 太谷 030801)

《新型农业经营主体和服务主体高质量发展规划(2020—2022年)》(下文简称《规划》)中指出，加快培育发展包括家庭农场、农民合作社和农业社会化服务组织在内的新型农业经营主体和服务主体是破解“未来谁来种地、怎样种好地”问题、实现乡村产业兴旺、培育农业农村新动能、促进小农户和现代农业发展有机衔接的迫切需要，对推进农业现代化、实现乡村全面振兴意义重大;并提出坚持把提升新型农业经营主体和服务主体发展质量和效益放在首位的重要基本原则。[1]在新型农业经营主体和服务主体中，家庭农场作为立体式复合型现代农业经营体系之重要基础，数量增长快，发展质量不断提升。据《规划》数据，截至2018年底，中国家庭农场近60万家，经营土地面积1 080万hm2，年销售农产品总值达1 946.2亿元，较2015年底分别增长76.5%、212.1%和54.4%(根据2015年《中国农村经营管理统计年报》及《规划》中相关数据计算整理而得)，经营范围逐步走向多元化、一体化。家庭农场由于规模化、集约化、组织化程度高，势必是未来现代农业经营的重要方式和必然趋势，而该推论以家庭农场经营效率较高为必要条件，因此对家庭农场经营效率问题的研究就尤为重要。

CORNIA[2]、HOQUE[3]、BARRETT等[4]、LARSON等[5]、FERREIRA FILHO等[6]研究论证家庭农场规模对效率的复杂作用机理。罗伊·普罗斯特曼等[7]结合农业生产效率与规模研究的国际经验与江苏和浙江的实地调查，指出家庭农场比集体农场效率更高。黄新建等[8]、杨成林等[9]、林雪梅[10]探讨了土地经营规模、农场经营机械化水平、农场经营者素质等因素对家庭农场经营效率影响效应的发挥机理。家庭农场经营效率实证研究主要基于省域内微观调研数据展开:韩苏等[11]、朱继东[12]利用DEA模型分别研究浙江省、信阳市家庭农场的效率差异。高雪萍等[13]基于DEA-Tobit模型分析得出土地规模是影响江西省家庭农场经营效率提升最重要的因素。孔令成等[14]采用三阶段DEA和超效率DEA模型论证出管理因素、环境因素等对上海松江区粮食类家庭农场经营效率均产生显著影响。刘静[15]依据新型农业经营主体在参与生产环节、自身主要特点、平均利润等方面的差异，比较研究了专业大户、家庭农场、农民合作社和农业产业龙头企业的生产效率。张朝华[16]运用Bootstrap-DEA方法估计并评价了湖南、湖北和广东3省的粮食型、蔬果型和养殖型家庭农场的静态效率。

以上研究专注于省域内家庭农场效率问题，但却较少涉及家庭农场经营效率的区域间、省域间对比研究，多数研究所采用的传统DEA模型未能有效剥离环境变量和随机干扰项的影响，虽有少量研究采用超效率DEA模型对有效决策单元进行深度分析，但该方法的排序功能并不可靠[17]，会导致家庭农场经营效率测量存在偏差。鉴于此，本研究拟运用三阶段DEA方法剔除环境变量和随机干扰项因素的影响，以更准确地测算中国30个省域(不含西藏和港澳台)家庭农场经营效率，并分析区域间、省域间差异，以期从宏观视野把握中国家庭农场经营效率共识性情况，这既在理论上深化与丰富家庭农场效率研究内容，同时，对家庭农场经营效率的科学测算也为建立培育与发展家庭农场政策体系和管理制度、指导家庭农场生产实践提供极为重要的理论支撑。

1 家庭农场经营效率测算方法、指标及数据

1.1 经营效率测算方法

超效率DEA模型的核心是将被评价决策单元剔除出参考集，也即被评价决策单元的效率参考其他决策单元构成的前沿得出，从而能区分有效决策单元的有效程度，因此具有甄别异常数据功能。

三阶段DEA方法能剔除环境因素和随机干扰项对决策单元效率的影响，剥离出管理无效率项以得到更有效的效率值。第一阶段是基于初始投入与产出数据，运用BCC-DEA模型测算各决策单元的初始效率值和投入(或产出)松弛值。因对影响家庭农场经营效率的环境因素主要考虑投入方面，故用投入导向DEA模型。第二阶段是构建随机前沿模型(SFA)分解第一阶段每个决策单元初始投入松弛值中的管理无效率、环境因素和随机干扰因素的影响，将所有决策单元初始投入调整于相同环境及运气条件下。第三阶段是运用原始产出数据与经第二阶段调整后的各项投入数据重新运行BCC模型，得到更能反映每个决策单元内部管理和投入规模水平的各类真实效率值。

本研究先采用超效率DEA模型诊断决策单元是否存在异常数据，再采取三阶段DEA模型更客观地测算家庭农场经营效率水平。

1.2 指标选取及数据来源

家庭农业经营效率测算的投入指标依据人力、土地、资本要素，选取家庭农场劳动力数量(人)、家庭农场经营土地面积(hm2，包括耕地、草地、水面及其他等面积，下文简称土地)、购买农业生产投入品总值(百万元，下文简称资本)指标。产出指标选取家庭农场年销售农产品产值(百万元)和家庭农场数量(个)，年销售农产品产值综合地反映家庭农场生产及市场销售情况，家庭农场数量反映每个决策单元中的家庭农场数量发展情况。

环境指标具有主观不可控性或短期内无法改变特征，据此选取决策单元家庭农场经营所面临的示范性认定制度、金融支持度、对外开放度、产业结构协调度及城市化水平等5个指标。示范性认定制度用被县级以上农业部门认定为示范性家庭农场的数量与家庭农场总数量比重衡量，值越大代表家庭农场经营的示范性越强，越能对其他家庭农场经营乃至小农户经营形成示范带动效应。金融支持度采用当年获得贷款支持的家庭农场数量与家庭农场总数量比重衡量，值越大表明家庭农场发展所面临的金融条件越优越，越能满足其发展的资金需求。对外开放程度用农产品出口对外依存度指标来区分，因为出口与进口涉及相关政策不同，农产品出口取决于决策单元自身资源禀赋情况，而农产品进口由整个决策单元经济发展需要决定，故出口依存度较进出口依存度更能反映农业发展客观情况。产业结构协调度用第三产业附加值占地区生产总值比重反映，第三产业比重越高则产业结构协调度越高。城市化水平采用城镇人口比重衡量，该指标值越大代表农村居民向市民转化所基于的政治、经济、社会、文化等环境越好。产业结构协调度与城市化水平指标值越高，越有利于推动现代要素向农业、向家庭农场集聚，从而使农业经营效率与工业生产率差距缩小。

以上指标数据来自《中国农村经营管理统计年报》、国家统计局和国家商务部对外贸易司《中国农产品进出口月度统计报告》。基于数据可获得性与可比性，选取2017年相关数据测算中国30个省域(不含西藏和港澳台)家庭农场经营效率并考量其区域差异。

2 家庭农场经营效率测算及分析

2.1 决策单元异质性问题甄断

DEA方法要求决策单元具有同质性，30个省域家庭农场投入导向超效率BCC-DEA值显示北京的效率值异常高(超过10)，并对其他省域效率值产生显著影响。北京的家庭农场仅有8个，且全部为粮食产业，而其他省域的家庭农场在种植业和畜牧业行业均有分布，且家庭农场数量至少为北京的55倍之多，北京的家庭农场数量少且内容单一极易使其因许多偶然因素而与其他省域家庭农场经营产生差异从而形成异质性问题。为满足同质性前提，本研究仅分析除北京外的29个省域家庭农场经营效率情况。

2.2 家庭农场经营效率测算

2.2.1 第一阶段 运用Mydea1.0软件，以投入导向BCC-DEA模型测算2017年中国29个省域家庭农场经营的综合技术效率、纯技术效率及规模效率值，结果见表1。在不考虑环境变量和随机扰动因素影响时，中国家庭农场经营效率处于相对完全有效前沿面的省域有山西、吉林、上海、浙江、福建、湖北、广东、海南、重庆、四川、陕西、青海、宁夏和新疆等14个省份。PTE全国平均水平低于SE平均水平，表明制约家庭农场投入产出效率提升的主要因素由为技术因素。规模收益递增状态省域包括天津、辽宁、河南、广西、贵州、云南和甘肃等7个，这些省域家庭农场经营规模扩大能够提升其经营效率;规模收益递减省域有河北、内蒙古、黑龙江、江苏、安徽、江西、山东、湖南等8个，这些省域家庭农场应将规模控制在一定范围以避免经营效率降低。

2.2.2 第二阶段 以第一阶段测算的各投入变量的松弛值为因变量，将5个环境变量作为自变量代入成本函数非时变SFA模型，采用最大似然法拟合变量间的线性关系，结果见表2。模型中的r值在1%水平下拒绝原假设，值在[0，1]区间且相应的LR统计量大于临界值，表明模型存在无效率项，管理无效率项是造成投入效率相对无效的主要因素，随机前沿模型通过适用性检验。各环境变量对土地、劳动力和资本投入冗余的影响具体为以下方面。

第一，示范性家庭农场认定制度。该指标对土地投入冗余产生负向显著影响，证明示范性家庭农场认定数量越多，家庭农场经营规范性越高，种植业、养殖业、渔业和林业经营用地规模适度，其用地依法承包或依法流转获得，土地产出率、经济效率明显。该指标对劳动力及资本投入冗余具有正向显著影响，说明现阶段示范性家庭农场认定制度尚不能有效促进劳动力及资本投入的减少，因为家庭农场的认定中对于劳动力限定为以家庭成员为主，并且家庭农场作为新型农业经营主体，需要有与生产经营相适应的农业机械和生产设施、设备配套，示范性家庭农场与一般家庭农场在此差异不显著，不仅没有对后者产生足够的激励与示范效应，反而会促使后者在短期内为获取被认定为示范性家庭农场的品牌效应而增加劳动力投入，增加机械化生产、粪污处理设施投入，提高防灾抗灾能力，采用循环农业生产模式，开展产品质量、商标注册等各方面的资本投入。长期看，这类资本投入会促使农业生产目标向优质安全生态增收转变，因此示范性家庭农场认定制度会发挥正向激励与示范效应，促使资本投入冗余降低。

表1 中国家庭农场经营效率值(第一、三阶段)Table 1 Operating efficiency value of family farms in China the first and third stage

第二，金融支持度。该指标在3个模型中均对因变量产生显著负向影响，表明金融支持度越高越能对家庭农场经营发挥节约土地、劳动力及资本投入的导向作用。一方面，金融支持度越高表明家庭农场享受的金融服务便利性、及时性越强，从而越能利用金融资金的杠杆效应，为家庭农场积极转换发展动能提供金融支持，促使其寻求通过降低农业生产要素量的投入、提高生产效率且提升产品品质来提高生产能力。另一方面，金融支持度越高越能使家庭农场经营具备理性市场预期、强化市场应对自信，从而在一定程度上强化家庭农场经营主体的市场应对能力。

第三，产业结构协调度。该指标对土地投入冗余产生负向影响，表明产业结构协调度越高越能促进土地高效率运营。该指标对劳动力冗余为正向显著影响，表明产业结构协调度在一定取值范围内可以促使劳动力由效率低转至效率高的行业和地区，当产业结构协调度达到一定阈值后，尤其伴随人工智能技术的运用与普及，第三产业对劳动力的吸纳力达到一定极限临界值，从而在一段时期内使相当数量的劳动力停滞在农业而造成农业劳动力投入冗余。该指标对资本投入冗余产生正向显著影响，表明随着第三产业增加值在地区生产总值中比重的提升，农业内部资本资本要素相对于土地、劳动力等要素而言稀缺性程度有所降低，因而易使资本流入农业而使其冗余增加。

第四，对外开放度。该指标对土地、劳动力投入冗余均具有显著正向影响，说明农产品出口依存度越高，越易导致土地、劳动力投入冗余，在一定程度上证实初级农产品出口增加会固化依赖土地、劳动力投入量增加的粗放式增产模式的情况。该指标对资本投入冗余具有显著负向影响，表明农业发展对外依存度越高，资本集约生产效率越高。

第五，城市化水平。该指标对3类投入冗余产生显著负向影响，表明城市化水平的不断提高为农业经济的发展提供新技术、新业态、新要素，促使农业转换发展动能，从而节约土地、劳动力、资本等生产要素的投入;同时城市化水平的提高不断吸引农村劳动力到城市灵活就业，农村劳动力自由流动一方面加速接受农业生产托管服务农户数量增加，另一方面促成流转土地经营面积增加，有利于土地、劳动力、资本高效集约生产。

综合以上分析，5个环境变量对家庭农场各种投入冗余均存在不同程度的复杂影响，可能导致一些面临较好经营环境或运气的省域家庭农场经营效率表现较好，反之，一些面临较差经营环境或运气的省域家庭农场经营效率表现较差。因此，将环境因素与随机干扰项的影响剥离后，分析面临同样经营环境和运气条件下各省域家庭农场的真实经营效率就显得尤为必要。

表2 随机前沿模型回归结果(第二阶段)Table 2 Regression results of stochastic frontier approach the second stage

2.2.3 第三阶段 根据SFA模型回归结果调整29个省域家庭农场经营的原始投入变量，将调整后的投入变量与原始产出变量再次运行投入导向BCC-DEA模型，得到能反应各决策单元家庭农场内部经营管理TE、PTE及SE的真实值(表1)。第一、三阶段TE值的Wilcoxon符号秩和检验Z统计量为-5.78，在1%水平下显著，表明家庭农场经营效率在剥离环境变量和随机扰动因素前后差异性显著，再次证实第二阶段的必要性。

2.3 家庭农场经营效率分析

2.3.1 第一、三阶段家庭农场经营效率差异 剥离环境变量和随机干扰性因素影响前后，中国家庭农场经营效率差异表现为:首先，效率值变动显著。全国TE与SE平均水平分别为0.869和0.903，较第一阶段的0.915和0.962皆有不同幅度下降，而PTE平均水平为0.964，较第一阶段的0.952则有所上升，且高于SE均值，表明制约家庭农场投入产出效率提升的主因为规模效率。其次，技术效率前沿面省域变化显著。处于技术效率前沿的省域数量由14个减少为8个，其中山西、吉林、浙江、湖北、四川、陕西和青海等7个省域在2个阶段都处于技术效率前沿面，表明其家庭农场经营效率表现较好;河北家庭农场经营效率上升至效率前沿面，表明该省域家庭农场在同质环境及运气条件下经营是高效的;上海、福建则因纯技术效率和规模效率均有所下降而退出效率前沿面;广东、海南、重庆、宁夏和新疆等5个省域因规模效率下降而退出效率前沿面，该7省域之前家庭农场经营高效率并不能真实反映其技术管理水平。再次，省域家庭农场经营效率变动显著。天津、辽宁、上海、福建、江西、广东、海南、重庆、宁夏和新疆等10个省域的综合技术效率均有不同程度下降，表明其之前的高效率并非因其技术管理水平高，而与其处于较有利的环境及具有较好运气密切相关;其中天津因规模效率下降而使综合技术效率下降幅度最大，从0.719降至0.236。河北、内蒙古、黑龙江、江苏、安徽、山东和湖南等8个省域的综合技术效率因规模效率提升而上升，而河南、广西、贵州、云南和甘肃等5个省域的综合技术效率因纯技术效率提升而整体上升，表明这些省域之前较低的效率水平并非因其技术管理水平差，而是由不利的环境或不好的运气所致。最后，省域家庭农场经营规模报酬状态变动显著。河北、内蒙古、上海、福建、广东、海南、重庆、宁夏和新疆等9个省域的规模报酬状态被错估，其中，河北的规模报酬不变状态被错估为递减状态，内蒙古的规模报酬递增状态被错估为递减状态，除此之外的7个省域是规模报酬递增状态被错估为不变状态。

2.3.2 家庭农场经营效率区域差异 家庭农场经营效率空间差异表现为:首先，技术效率分析。①综合技术效率。省域家庭农场经营综合技术效率均值为0.869，其中处于综合技术效率DEA前沿面省域有河北、山西、吉林、浙江、湖北、四川、陕西和青海等8个省域，天津市家庭农场经营综合技术效率值仅为0.236，处于最低水平;东中西区域综合技术效率均值分别为0.823、0.912和0.879，呈中、西、东依次降低格局。②纯技术效率。省域家庭农场经营纯技术效率均值为0.964，其中处于纯技术效率DEA前沿面省域有天津、河北、山西、内蒙古、吉林、江苏、浙江、安徽、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆等21个省域;黑龙江家庭农场经营纯技术效率值仅为0.787，处于最低水平;东中西区域纯技术效率均值分别为0.968、0.929和0.986，呈西、东、中依次降低格局。③规模效率。省域家庭农场经营规模效率均值为0.903，其中处于规模效率DEA前沿面的省域有河北、山西、吉林、浙江、湖北、四川、陕西和青海等8个省域，天津市家庭农场经营规模效率值仅为0.236，处于最低水平;东中西区域家庭农场经营规模效率均值分别为0.852、0.981和0.892，呈中、西、东依次降低格局。其次，效率类型分析。将纯技术效率与规模效率值以全国平均水平为临界点划分家庭农场经营效率类型(表3):河北、山西、内蒙古、吉林、浙江、安徽、福建、湖北、湖南、广东、重庆、四川、陕西和青海等14个省域家庭农场经营效率属于双高型，该类型省域数量占比最高，达48.28%，家庭农场效率处于较高水平，所需改进较少;天津、江苏、广西、海南、云南、甘肃、宁夏和新疆等8个省域家庭农场经营效率属于高低型，该类型省域数量占比为27.59%，其效率提升主要着力点为扩大生产规模;辽宁、黑龙江、江西、山东、河南和贵州等6个省域家庭农场经营效率属于低高型，该类型省域数量占比为20.69%，其效率提升难点在纯技术效率提升方面;上海家庭农场经营效率属于双低型。最后，规模报酬状态分析。家庭农场经营处于规模报酬递减状态的有黑龙江、江苏、安徽、江西、山东和湖南等6个省域;处于规模报酬不变状态的省域有河北、山西、吉林、浙江、湖北、四川、陕西和青海等8省域;其余15个省域处于规模报酬递增状态，这表明20.69%的省域应适度缩减家庭农场经营规模从而提升其经营效率，而51.72%的省域应适度扩大家庭农场经营规模从而提升其经营效率。

表3 中国家庭农场经营效率类型划分Table 3 Classification of operating efficiency types of family farms in China

3 结论及启示

本研究运用超效率DEA及DEA三阶段模型测算了2017年中国家庭农场经营效率，得出以下主要结论。

一是家庭农场经营效率的精确测算必须剥离环境和随机干扰项因素的影响。示范性家庭农场认定制度、金融支持度、产业结构协调度、对外开放度及城市化水平等5个环境变量对家庭农场的土地、劳动力及资本投入冗余发挥不同作用。未剥离环境变量及随机干扰项的影响时，家庭农场投入产出TE、SE均被高估，导致PTE被低估，且9个省域家庭农场经营规模收益状态被错估。因此，剔除环境变量精确测算及分析家庭农场经营效率差异就尤为必要。

二是中国家庭农场经营效率空间差异显著。据第三阶段结果，综合技术效率、纯技术效率及规模效率均值在东、中、西部表现各有差异:中、西、东部TE、SE均值呈依次降低态势，西、东、中部PTE均值呈依次降低态势;三类效率值的省域差异表现为:河北、山西、吉林、浙江、湖北、四川、陕西和青海等8个省域家庭农场经营效率位于效率前沿面，除河北家庭农场经营高效与调整同质环境及运气条件密切相关外，其他7个省域家庭农场经营技术管理水平确实较高;天津家庭农场经营的TE、SE均处于最低水平，黑龙江家庭农场经营PTE处于最低水平。

三是中国家庭农场经营纯技术效率水平较高，规模效率是制约家庭农场经营效率提升的主因。省域家庭农场经营的PTE均值高于SE均值，纯技术效率处于DEA相对有效前沿面省域数量多达21个，且属于双高和高低效率类型的省域数量占比为75.86%，加之处于规模报酬递增阶段的省域占比为51.72%，仅有6个省域的SE水平超过PTE水平，表明中国家庭农场纯技术效率水平较高，绝大多数省域家庭农场经营效率提升的主要制约因素是规模效率。具体而言，东、西部区域PTE均值超过SE均值水平，该区域家庭农场经营纯技术效率水平较高，制约其技术效率提升的主要因素为规模效率，而中部区域PTE均值低于SE均值水平，该区域多数家庭农场经营效率提升主要制约因素在技术效率方面。

以上结论蕴含的启示主要有以下方面。

第一，科学评价家庭农场经营效率是提升其经营效率的关键和重点。对家庭农场经营效率的科学评价不仅要立足于家庭农场自身经营管理水平，还应研判其所面临的制度、经济、社会等复杂发展环境，将环境变量与随机干扰项的影响剥离，得到更能真实反映家庭农场经营效率的客观值。

第二，差异化扩大相关省域家庭农场经营规模是提升其经营效率的着力点。综合考虑家庭农场的规模收益状态、经营效率提升空间及家庭农场经营类型判断调减或调增相应要素投入的规模，并且要体现区域及省域差异，培育有活力的家庭农场:将规模扩大空间较大的西部地区作为重点任务区域，在家庭农场认定、扶持与培养等制度的制定中要严格家庭农场的规范性，体现出必要的地区倾斜性和针对性，使其做大做强;将规模扩大空间较小或扩大较困难的东部地区作为难点任务区域，厘清制约家庭农场规模扩大因素的具体方面，结合自身资源禀赋情况适度调增应增加投入的规模或调减冗余投入，可以做小做强;关注处于规模收益递减状态省域的家庭农场经营规模，及时调整投入规模，避免其长期处于收益递减状态。

第三，有效发挥双高型省域家庭农场发展的示范效应是提升中国家庭农场经营效率的重要举措。首先，科学甄选真正具备示范性效应的家庭农场。将县级以上示范性家庭农场认定制度作为基础，结合家庭农场经营种类差异，设计能衡量家庭农场动态化发展的示范性认定制度，以科学、及时甄选出具备示范性效应的家庭农场。其次，激励示范性家庭农场有效发挥带动效应。对示范性家庭农场供给高层次适度奖励、补贴政策，促使其进一步提升市场应对能力、智慧农业信息化应用能力，推动其在农业生产经营中深度融合新一代信息技术，并引导其将适度比例的增值收益用于改善地力从而形成良性循环生产[18]，以带动一定地域范围内更多家庭农场加入创新性农业生产经营活动中，从而有效提高参与方的纯技术效率和规模效率，实现高质量发展。在此基础上形成可推广、可复制模式，依托农业农村大数据体系辐射带动更广范围更多家庭农场的高质量发展。再次，以职业技能培训制度引导家庭农场经营主体接受或主动参与示范性的学习、交流与体验活动。将双高效率示范性家庭农场的培育及高质量发展经验作为示范性效应的重要组成内容提供给其他省域的家庭农场以借鉴与学习，依托产教融合基地、面向乡村的网络教育平台等通过职业技术教育与技能培训、新生代农民工职业技能提升计划引领家庭农场经营主体学习研究示范性家庭农场的发展模式，并将其灵活运用于自身家庭农场经营实践以提升生产效率。最后，家庭农场培育计划的制定和完善需以对双高型省域家庭农场的经营实践充分调研为必要前提。家庭农场培育要遵循科学性、规范性、经济性、地方性和阶段性等原则，双高型省域家庭农场的发展实践可为以上各原则的把握和定位提供重要的借鉴，各省域家庭农场培育计划可在充分融合双高型省域家庭农场发展先进经验基础上予以制定和完善，最大可能地促使家庭农场高效率经营。