費(fèi)喜敏， 農(nóng) 梅， 王成軍， 劉龍青

(1.浙江農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，浙江杭州 311300； 2.浙江省農(nóng)民發(fā)展研究中心，浙江杭州 311300)

農(nóng)民是耕地的直接經(jīng)營(yíng)者，耕地利用情況與農(nóng)民自身的狀況尤其是經(jīng)濟(jì)狀況休戚相關(guān)。各國(guó)發(fā)展的歷史證明，每一次對(duì)農(nóng)民的沖擊都會(huì)給社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)巨大影響，并引起農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的重大變革。20世紀(jì)80年代以來(lái)，伴隨著我國(guó)的市場(chǎng)化改革以及各種制度變遷，農(nóng)民開(kāi)始逐步分化[1]。90年代中后期，我國(guó)農(nóng)民的職業(yè)逐步從傳統(tǒng)的“全職務(wù)農(nóng)、半失業(yè)”狀況，轉(zhuǎn)向了大量“既務(wù)工經(jīng)商，又從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)”的兼業(yè)狀態(tài)。進(jìn)入21世紀(jì)后，農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化速度逐步加快，程度更加深化，一部分農(nóng)民開(kāi)始將自己的土地流轉(zhuǎn)出去，自己則分化為工商業(yè)者[6]。在農(nóng)民職業(yè)分化的過(guò)程中，農(nóng)民的非農(nóng)收入來(lái)源逐步增加，農(nóng)民之間的總收入和收入來(lái)源的差異性也隨之逐步擴(kuò)大。隨著農(nóng)民的職業(yè)和收入分化，農(nóng)民逐漸形成了幾種典型的職業(yè)類型。因此，根據(jù)本研究的研究目的和當(dāng)前我國(guó)農(nóng)民分化的實(shí)際情況，把農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化分為職業(yè)分化程度、收入分化程度和典型的職業(yè)類別分化3個(gè)方面。關(guān)于農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化對(duì)耕地效率的影響，已有的相關(guān)研究也基本是從這幾個(gè)方面展開(kāi)的。

因?yàn)檗r(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化最開(kāi)始的表現(xiàn)就是農(nóng)民向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移[7]，因此，很多學(xué)者首先從職業(yè)分化的角度來(lái)關(guān)注農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化對(duì)耕地效率的影響，但是并未得出一致結(jié)論。根據(jù)研究結(jié)論的差別，可以分成以下幾類：認(rèn)為農(nóng)民職業(yè)分化直接對(duì)耕地效率產(chǎn)生不利影響[6，8]；認(rèn)為農(nóng)民職業(yè)分化通過(guò)影響耕地投入，從而間接對(duì)耕地效率產(chǎn)生不利影響[9-12]；認(rèn)為農(nóng)民職業(yè)分化有利于耕地效率的提高[13-15]；認(rèn)為農(nóng)戶職業(yè)分化與耕地效率二者之間是倒“U”形關(guān)系[16-17]，郭麗娟等還計(jì)算出轉(zhuǎn)折點(diǎn)發(fā)生在農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)率為56.65%的時(shí)點(diǎn)上[16]。國(guó)外學(xué)者利用不同國(guó)家的樣本數(shù)據(jù)也進(jìn)行過(guò)相關(guān)研究，Bozoglu等對(duì)土耳其、Abdulai等對(duì)尼加拉瓜、Oni等對(duì)尼日利亞都進(jìn)行了相關(guān)研究[18-20]，但未得出一致結(jié)論。關(guān)于農(nóng)民收入分化對(duì)耕地效率的影響，圍繞此類問(wèn)題開(kāi)展的研究不多，已查文獻(xiàn)均認(rèn)為農(nóng)民收入分化通過(guò)增加農(nóng)業(yè)投資，從而有利于耕地效率的提高[21-23]。就研究樣本的地域來(lái)看，多數(shù)文章以我國(guó)中部省份為研究對(duì)象[24-25]。就樣本的時(shí)間來(lái)看，較早的研究使用的基本都是20世紀(jì)90年代的數(shù)據(jù)，較新的研究使用的數(shù)據(jù)也是以2008年以前的居多[16，26]。對(duì)耕地效率的測(cè)算以及影響因素的研究，學(xué)者們使用的研究方法不盡相同，例如已有研究有使用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)方法[27]，也有使用農(nóng)戶模型和概率優(yōu)勢(shì)模型等[8]，由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)是能夠測(cè)算多項(xiàng)投入和多項(xiàng)產(chǎn)出效率的較為理想的方法，近年來(lái)一些學(xué)者開(kāi)始嘗試使用DEA來(lái)研究農(nóng)地效率。一些研究需要在測(cè)算耕地效率的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析影響因素，DEA和Tobit兩階段分析方法可以相對(duì)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亟鉀Q這個(gè)問(wèn)題，近幾年這樣的研究方法逐步被應(yīng)用并成熟起來(lái)[28]。

農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化是一個(gè)歷史性的不斷發(fā)展的過(guò)程，同時(shí)跟地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況密切相關(guān)，因此，以不同時(shí)期或者不同地區(qū)作為研究樣本，結(jié)論都會(huì)有所不同。本研究利用2015年和2016年，以浙江省為調(diào)查對(duì)象的570份農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)展開(kāi)研究，以期了解當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的省份，農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化和耕地效率的現(xiàn)狀以及影響關(guān)系，并為全國(guó)其他省份提供借鑒。本研究的結(jié)構(gòu)安排為首先介紹研究點(diǎn)概況，然后闡述論文的理論框架和研究方法，接著分析耕地效率(利用DEA方法)和農(nóng)民分化的現(xiàn)狀，再借助Tobit模型分析農(nóng)民分化對(duì)耕地效率的影響，最后得出分析結(jié)論和政策建議。

1 研究點(diǎn)概況

浙江省地處中國(guó)東南沿海長(zhǎng)江三角洲南翼，位于27°12′～31°31′N和118°～123°E，全省陸域面積10.18萬(wàn)km2。屬于亞熱帶氣候，年平均氣溫17 ℃，年平均降水量 1 319.7 mm。浙江省地形復(fù)雜，浙北地區(qū)為沖積平原，浙東地區(qū)為沿海丘陵，浙南地區(qū)是山區(qū)。截至2015年年末，浙江省常住人口為5 539萬(wàn)人，其中城鎮(zhèn)人口3 645萬(wàn)人(65.8%)，農(nóng)村人口 1 894萬(wàn)人(34.2%)。2015年浙江省人均GDP為 77 862.2元，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為40 393元，農(nóng)村居民人均純收入為19 373元，均遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于全國(guó)水平。

考慮到經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、地理位置的代表性以及調(diào)研的可行性等因素，于2015年和2016年分別對(duì)浙江省開(kāi)化縣、臨安市(臨安市于2017年9月15日撤市為區(qū)，本文為論述方便不作修改)、龍泉市、永康市進(jìn)行了針對(duì)農(nóng)戶的問(wèn)卷調(diào)查。開(kāi)化縣地處浙江省西部，地理坐標(biāo)為28°54′N、118°01′E，縣域總面積 2 236.61 km2，總?cè)丝?4.51萬(wàn)人。臨安市位于浙江省西北部，地理坐標(biāo)為29°56′N、118°51′E，總面積 3 126.8 km2，是浙江省陸地面積最大的縣級(jí)市，總?cè)丝?6.7萬(wàn)人。龍泉市地處浙江西南部，地理坐標(biāo)27°42′N、118°42′E，總面積 3 059 km2，總?cè)丝?5.04萬(wàn)人。永康市地處浙江省中部，地理坐標(biāo)為28°45′N、119°53′E，總面積1 049 km2，總?cè)丝?6.46萬(wàn)人。采用隨機(jī)抽樣的調(diào)查方法，首先在每個(gè)縣(市)隨機(jī)抽取4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，再在每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機(jī)抽取4個(gè)行政村，然后在每個(gè)行政村選擇一定數(shù)量的農(nóng)戶，共獲得有效調(diào)查樣本570份。

2 理論框架、變量選取和研究方法

2.1 理論框架

農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化主要通過(guò)以下幾個(gè)方面對(duì)耕地效率產(chǎn)生影響，農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化之后農(nóng)民群體對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的組織管理能力和對(duì)農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)能力出現(xiàn)差異；農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化還會(huì)影響農(nóng)民對(duì)耕地投入的意愿以及對(duì)耕地投入的能力；同時(shí)也會(huì)引起農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中生產(chǎn)要素的配置比例發(fā)生變化，這些因素都會(huì)對(duì)耕地效率產(chǎn)生影響。在農(nóng)民職業(yè)和收入逐步分化的過(guò)程中，由于其自身的人力資本和社會(huì)資本積累的不同，以及各種非農(nóng)活動(dòng)的參與，引起其在社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中所具備的能力和素質(zhì)發(fā)生變化，農(nóng)民本身從事各種工作的能力的變化和差異，在農(nóng)業(yè)方面會(huì)表現(xiàn)為在同樣的耕地面積上的組織管理水平發(fā)生變化，從而導(dǎo)致耕地效率的差異。農(nóng)民經(jīng)濟(jì)發(fā)生分化之后，非農(nóng)收入占比較高的農(nóng)戶對(duì)農(nóng)業(yè)的依賴性降低，因此在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力，比收入主要來(lái)源于農(nóng)業(yè)的農(nóng)戶要強(qiáng)，因此更容易接受高風(fēng)險(xiǎn)高收益的技術(shù)，由于這一途徑也會(huì)導(dǎo)致農(nóng)戶間耕地效率的差別。伴隨著農(nóng)民的職業(yè)分化和收入分化，農(nóng)民對(duì)農(nóng)業(yè)的依賴程度出現(xiàn)差異，對(duì)耕地的意識(shí)認(rèn)知和情感發(fā)生不同程度的變化，導(dǎo)致對(duì)耕地的投入意愿出現(xiàn)差異，進(jìn)而會(huì)影響耕地效率。農(nóng)民收入水平的高低分化引起農(nóng)民對(duì)生產(chǎn)和生活的預(yù)算約束出現(xiàn)差異，進(jìn)而導(dǎo)致對(duì)耕地的生產(chǎn)投入能力在農(nóng)戶之間出現(xiàn)差別，同時(shí)農(nóng)民收入水平對(duì)耕地效率的影響，還跟收入的主要來(lái)源渠道，即來(lái)源于非農(nóng)產(chǎn)業(yè)還是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)密切相關(guān)。農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化之后，農(nóng)村的部分勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到城市，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中生產(chǎn)要素的配合比例，最主要的是勞動(dòng)力與耕地?cái)?shù)量的配合比例發(fā)生變化，通過(guò)這一途徑也會(huì)對(duì)耕地效率產(chǎn)生重要影響。

2.2 農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化衡量指標(biāo)的選取及預(yù)期影響

下面對(duì)農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化包含的3個(gè)方面，即職業(yè)分化程度、收入分化程度和典型的職業(yè)類型分化的具體指標(biāo)、對(duì)耕地效率的影響路徑以及預(yù)期影響作更細(xì)致的闡述。

有些高校沒(méi)有搭建完善的預(yù)警平臺(tái)，個(gè)別部門的網(wǎng)站與業(yè)務(wù)系統(tǒng)還沒(méi)有納入學(xué)校的網(wǎng)站集群系統(tǒng)與數(shù)據(jù)中心中去。從而導(dǎo)致系統(tǒng)與網(wǎng)站的防護(hù)能力差，網(wǎng)站發(fā)布的信息容易被篡改。許多的業(yè)務(wù)系統(tǒng)管理人員，由于本身不是專業(yè)出身，對(duì)系統(tǒng)的漏洞、后門等安全威脅認(rèn)識(shí)不足，往往使系統(tǒng)在平時(shí)的運(yùn)行中存在較大的安全隱患。

2.2.1 農(nóng)民職業(yè)分化程度對(duì)耕地效率的影響 農(nóng)民職業(yè)分化首先伴隨的是農(nóng)民向非農(nóng)職業(yè)的轉(zhuǎn)移，因此可用非農(nóng)就業(yè)人口占家庭總?cè)丝诒壤齺?lái)衡量農(nóng)民職業(yè)分化程度[29]。但是這一指標(biāo)不夠全面，因?yàn)殡m然很多農(nóng)民對(duì)農(nóng)業(yè)采取的是兼業(yè)經(jīng)營(yíng)形式，存在非農(nóng)就業(yè)，但是，具體的非農(nóng)就業(yè)時(shí)間在農(nóng)戶之間會(huì)存在很大差別，因此本研究同時(shí)采用家庭勞動(dòng)力一年之中的非農(nóng)工作總時(shí)間占比來(lái)衡量。因?yàn)檗r(nóng)村耕地?cái)?shù)量有限，存在一定程度的隱蔽性失業(yè)，因此，勞動(dòng)力適當(dāng)參加非農(nóng)工作以及保持一定的非農(nóng)工作時(shí)間，不會(huì)對(duì)耕地效率產(chǎn)生影響，甚至可能因?yàn)樯a(chǎn)要素的配合比例趨于合理而提高耕地效率。同時(shí)，來(lái)自于非農(nóng)工作的收入可以作為農(nóng)業(yè)投資的重要來(lái)源，提高農(nóng)業(yè)投資水平，另外也會(huì)提高農(nóng)業(yè)上的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，以及來(lái)自于非農(nóng)工作的經(jīng)驗(yàn)可能也會(huì)提高農(nóng)地的經(jīng)營(yíng)管理能力，因此適當(dāng)?shù)霓r(nóng)民職業(yè)分化可提高耕地效率。但是，如果職業(yè)分化程度太高，即非農(nóng)就業(yè)人口比例過(guò)高以及非農(nóng)工作時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，一方面會(huì)影響對(duì)耕地的勞動(dòng)投入，另一方面，農(nóng)民對(duì)農(nóng)地的依賴性降低，管理和投資的積極性也會(huì)降低，反而不利于耕地效率的提高。因此，預(yù)期農(nóng)民職業(yè)分化程度指標(biāo)與耕地效率之間是倒“U”形關(guān)系。

2.2.2 農(nóng)民收入分化對(duì)耕地效率的影響 收入分化包括收入結(jié)構(gòu)分化和收入水平分化。根據(jù)本研究的研究目的，把收入結(jié)構(gòu)大體分為農(nóng)業(yè)收入和非農(nóng)收入，同時(shí)采用非農(nóng)收入占家庭收入的比重來(lái)衡量收入結(jié)構(gòu)分化[30]；收入水平分化即收入水平高低的差異，本研究利用家庭的人均可支配收入來(lái)體現(xiàn)。非農(nóng)收入比重的差異對(duì)耕地效率的影響同職業(yè)分化程度指標(biāo)類似，非農(nóng)收入比重適當(dāng)提高，會(huì)增加對(duì)農(nóng)業(yè)投入的資金來(lái)源，提高對(duì)農(nóng)業(yè)的投入能力和對(duì)農(nóng)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，進(jìn)而提高耕地效率。但是，如果這一指標(biāo)太高，又可能導(dǎo)致對(duì)農(nóng)業(yè)投資的意愿和積極性下降，不利于耕地效率的提高，因此，預(yù)期非農(nóng)收入比重同耕地效率之間也是倒“U”形關(guān)系。家庭人均可支配收入這一指標(biāo)對(duì)耕地效率的影響，還跟收入的主要來(lái)源渠道關(guān)系密切，如果收入的很高比例來(lái)自于非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，那么人均收入提高反而可能會(huì)降低耕地效率，因此，預(yù)期影響如法確定。

2.2.3 農(nóng)民職業(yè)類型分化對(duì)耕地效率的影響 農(nóng)民的職業(yè)類型分化在一些文章中被稱之為階層分化，很多學(xué)者的研究采用陸學(xué)藝(2002)的劃分方法，將農(nóng)民劃分為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者、農(nóng)民工、雇工階層、農(nóng)民知識(shí)分子、個(gè)體勞動(dòng)者個(gè)體工商戶、私營(yíng)企業(yè)主、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)管理者和農(nóng)村管理者等8個(gè)階層。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，農(nóng)民群體發(fā)生了很大變化，因此本研究不采用這種劃分方法，同時(shí)把階層改稱為農(nóng)民的典型職業(yè)類別。根據(jù)本研究的研究目的并結(jié)合當(dāng)前我國(guó)農(nóng)民當(dāng)前的發(fā)展特點(diǎn)，本研究采用董利群對(duì)農(nóng)民的典型職業(yè)類型的劃分方法，將農(nóng)民群體劃分為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者、農(nóng)民工、農(nóng)村管理者和私營(yíng)企業(yè)主4個(gè)職業(yè)類別[7]。具體界定為：如果家庭成員中有農(nóng)村基層領(lǐng)導(dǎo)就確定為農(nóng)村管理者，擁有私人企業(yè)的非農(nóng)村管理者確定為私營(yíng)企業(yè)主，除了這兩類農(nóng)戶之外，剩余的農(nóng)戶中的純農(nóng)戶被界定為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者，其余被界定為農(nóng)民工。本研究的樣本數(shù)據(jù)來(lái)自于我國(guó)東部經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)省份浙江省的4個(gè)縣(市)，農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化程度較高，純農(nóng)戶即農(nóng)民職業(yè)群體占比很少，農(nóng)民工的非農(nóng)分化程度跨度較大，耕地效率的差異無(wú)法預(yù)期。除了農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化狀況會(huì)影響耕地效率之外，戶主個(gè)體特征、經(jīng)營(yíng)的農(nóng)作物種類、耕地稟賦、政策以及區(qū)域特征都會(huì)對(duì)耕地效率產(chǎn)生影響，這些指標(biāo)的界定和分析在研究方法中進(jìn)行闡述。

2.3 研究方法

2.3.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA) 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(Data Envelopment Analysis)是由運(yùn)籌學(xué)家Charnes和Cooper等提出的基于線性規(guī)劃理論的系統(tǒng)分析方法，可將多項(xiàng)投入指標(biāo)和多項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)綜合成為單個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，通過(guò)構(gòu)建生產(chǎn)前沿面來(lái)評(píng)價(jià)決策單元的相對(duì)有效性[29]。農(nóng)業(yè)耕作行為本質(zhì)上相當(dāng)于一個(gè)自主決定投入產(chǎn)出的企業(yè)，因此可把每一個(gè)農(nóng)戶看作一個(gè)生產(chǎn)決策單元(DMU)，通過(guò)比較DMU偏離DEA前沿面的程度來(lái)判斷各個(gè)DMU投入生產(chǎn)的有效性。本研究在規(guī)模報(bào)酬可變條件下，采用VRS測(cè)算純技術(shù)效率和規(guī)模效率構(gòu)成的綜合技術(shù)效率，進(jìn)而來(lái)評(píng)價(jià)耕地效率。其中，綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率，純技術(shù)效率是由管理和技術(shù)等因素影響的生產(chǎn)效率，規(guī)模效率是由規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率，綜合技術(shù)效率是對(duì)決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評(píng)價(jià)。

根據(jù)魏權(quán)齡的研究可得VRS模型：

(1)

式中：Ek代表第k個(gè)農(nóng)戶的耕地利用效率，xij代表第j個(gè)農(nóng)戶的第i項(xiàng)投入值，耕地利用是一個(gè)多要素投入的過(guò)程，生產(chǎn)投入主要包括勞動(dòng)力、資本、土地等要素。勞動(dòng)力投入用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)戶家庭成員自投勞動(dòng)力和雇用勞動(dòng)力的投入之和來(lái)表示；耕地投入用農(nóng)作物播種面積來(lái)表示；用農(nóng)戶直接和間接作用于耕地的支出來(lái)表示資本投入，具體包括化肥、農(nóng)藥、種子、農(nóng)膜、水費(fèi)及農(nóng)業(yè)機(jī)械支出等方面。yrj為第j個(gè)農(nóng)戶的第r項(xiàng)產(chǎn)出值，由于農(nóng)戶耕種的作物品種不一致，農(nóng)作物的實(shí)際產(chǎn)出數(shù)量難以計(jì)算，因此使用土地總產(chǎn)值代表產(chǎn)出指標(biāo)。ur和vi分別為第r個(gè)產(chǎn)出項(xiàng)及第i個(gè)投入項(xiàng)的權(quán)重，uj為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

2.3.2 Tobit模型 Tobit模型最早由Tobin(1958)提出，是屬于因變量受到限制的一種模型。如因變量數(shù)據(jù)是部分連續(xù)和部分離散的情況，那么用普通最小二乘法(OLS)估計(jì)回歸系數(shù)，就會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏，此時(shí)可以選擇遵循最大似然法的Tobit模型來(lái)估計(jì)回歸系數(shù)。本研究運(yùn)用DEAP方法計(jì)算出來(lái)的耕地效率值介于0～1之間，數(shù)據(jù)呈片段化，不宜用普通最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。因此，選用Tobit模型對(duì)農(nóng)戶耕地效率的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。本研究采用的Tobit模型的具體形式如下：

(2)

主要觀測(cè)變量上面已經(jīng)詳細(xì)介紹過(guò)，因此這里只就各控制變量用哪些指標(biāo)來(lái)代替加以說(shuō)明。(1)戶主特征變量。農(nóng)戶是耕地利用的主體，戶主自身特征對(duì)耕地效率會(huì)產(chǎn)生直接影響。本研究選取戶主年齡、文化程度、健康狀況作為個(gè)體特征變量。(2)經(jīng)營(yíng)農(nóng)作物的種類。農(nóng)作物的種類不同，經(jīng)濟(jì)效益差別很大，耕地效率自然也就不同，為了簡(jiǎn)化，本研究只把作物種類分為經(jīng)濟(jì)作物和糧食作物2類。(3)耕地稟賦。農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)的耕地資源的稟賦特征，直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與耕地效率，本研究利用家庭經(jīng)營(yíng)的人均耕地面積、耕地細(xì)碎化、復(fù)種指數(shù)、有效灌溉率等指標(biāo)來(lái)反映。(4)政策變量。主要就是指各種農(nóng)業(yè)優(yōu)惠政策給農(nóng)民帶來(lái)的轉(zhuǎn)移性收入的多少，包括糧食直補(bǔ)、良種補(bǔ)貼、生產(chǎn)資料綜合補(bǔ)貼、農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼等。此外，政府的技術(shù)服務(wù)工作做得是否到位也會(huì)影響耕地效率，因此，把農(nóng)戶是否接受過(guò)農(nóng)技培訓(xùn)也納入了政策類變量當(dāng)中。(5)區(qū)域特征變量。不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平帶來(lái)的區(qū)域差異也會(huì)對(duì)耕地效率產(chǎn)生影響。本研究調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)源的浙江省4個(gè)縣(市)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)上存在一定差異，按照規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量和工業(yè)總產(chǎn)值來(lái)排序，永康>龍泉>開(kāi)化>臨安。

3 耕地效率和農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化狀況的統(tǒng)計(jì)分析

3.1 耕地效率的統(tǒng)計(jì)分析

本研究運(yùn)用DEAP2.1統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)DEA模型進(jìn)行估計(jì)，將樣本農(nóng)戶根據(jù)其經(jīng)營(yíng)的作物種類細(xì)分為經(jīng)濟(jì)作物和糧食作物(界定標(biāo)準(zhǔn)和所屬的農(nóng)戶數(shù)量見(jiàn)表1)，對(duì)所有樣本農(nóng)戶、歸為經(jīng)濟(jì)作物和糧食作物的農(nóng)戶分別統(tǒng)計(jì)了基本的數(shù)據(jù)特征(表2)。

表1 變量說(shuō)明及基本統(tǒng)計(jì)特征

注：連續(xù)變量計(jì)算的是均值和標(biāo)準(zhǔn)差，分類變量計(jì)算的是頻數(shù)和比例。分類變量已標(biāo)出，其余為連續(xù)變量。

表2 耕地效率的統(tǒng)計(jì)特征

注：資料來(lái)源于問(wèn)卷調(diào)查。下同。

從樣本農(nóng)戶的綜合技術(shù)效率的均值可以看出，耕地效率總體很低，實(shí)際產(chǎn)出與可能達(dá)到的理想產(chǎn)出差距很大，耕地效率仍有很大的提升空間，同時(shí)規(guī)模效率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于純技術(shù)效率。經(jīng)濟(jì)作物的3個(gè)效率指標(biāo)均高于非經(jīng)濟(jì)作物，標(biāo)準(zhǔn)差略小，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)作物的耕地效率要優(yōu)于糧食作物(表3)。

從表3可以看出，全部樣本農(nóng)戶的綜合技術(shù)效率值集中在0.5以下，占比高達(dá)86.5%，在0.76～1.00的較高效率區(qū)間的農(nóng)戶僅占6.3%。整體來(lái)看，規(guī)模效率要高于純技術(shù)效率。同時(shí)，糧食作物的低效率現(xiàn)象更為明顯，經(jīng)濟(jì)作物的效率值，分布在0.76～1.00的較高效率區(qū)間的，占比相對(duì)較高。

表3 耕地效率分布情況

3.2 農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化狀況的統(tǒng)計(jì)分析

由表4可知，非農(nóng)就業(yè)人口比例在60%以上的農(nóng)戶達(dá)到48.50%，可以推知大約一半的農(nóng)戶家庭中，有至少60%的人口在從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)。有10%左右的家庭非農(nóng)就業(yè)人口比例在20%以下，有21.06%的家庭非農(nóng)就業(yè)人口比例達(dá)到80%以上。從非農(nóng)工作天數(shù)占比來(lái)看，有28.05%的農(nóng)戶，家庭勞動(dòng)力從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的時(shí)間超過(guò)全年的80%，一年中從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)時(shí)間超過(guò)2/3的農(nóng)戶占54.80%，不足1/5的農(nóng)戶占 13.12%。從非農(nóng)就業(yè)人口比例和工作時(shí)長(zhǎng)2個(gè)指標(biāo)來(lái)看，農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化的程度較高。

表4 農(nóng)民職業(yè)分化程度

由表5可知，從人均可支配收入指標(biāo)來(lái)看，5萬(wàn)元以上的農(nóng)戶占比達(dá)到25.34%，其中10萬(wàn)元以上的農(nóng)戶大約1/10，不足1萬(wàn)元的農(nóng)戶也占有一定比例，為16.67%。從收入結(jié)構(gòu)分化方面來(lái)看，非農(nóng)收入比重總體較高，主要集中在 71%～100%之間，以農(nóng)業(yè)收入為主的家庭不超過(guò)1/5?？傮w來(lái)看，樣本農(nóng)戶的收入分化情況明顯。

按照職業(yè)類別進(jìn)行劃分，把農(nóng)民群體劃分為農(nóng)民、農(nóng)民工、農(nóng)村管理者和私營(yíng)企業(yè)主4個(gè)典型的職業(yè)類別，具體的統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1，這里不再列表，只作簡(jiǎn)單說(shuō)明。從表1可看出，絕大多數(shù)農(nóng)民屬于農(nóng)民工這一職業(yè)類別，占比 67.37%，其次是私營(yíng)企業(yè)主，占比14.56%，然后是農(nóng)民(純農(nóng)戶)和農(nóng)村管理者，分別占比為9.12%和8.95%。農(nóng)民工和私營(yíng)企業(yè)主占比如此之高，充分說(shuō)明了浙江省農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化程度很高。

表5 農(nóng)民收入分化程度

4 農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化對(duì)耕地效率的影響——Tobit模型回歸結(jié)果及分析

運(yùn)用計(jì)量軟件Eviews8.0，采用Tobit模型，對(duì)影響耕地效率的因素進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見(jiàn)表6。由于非農(nóng)收入占比與非農(nóng)就業(yè)天數(shù)占比這2個(gè)指標(biāo)高度相關(guān)，因此，非農(nóng)收入占比這一指標(biāo)沒(méi)有引入模型。戶主健康狀況這一指標(biāo)，因?yàn)閿?shù)據(jù)缺少變異，也沒(méi)有放入模型。模型的卡方檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(LRχ2)=177.26，Prob>χ2(模型無(wú)效假設(shè)檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值)=0.000 0，說(shuō)明模型的整體擬合效果較好，偽決定系數(shù)R2(PseudoR2)=0.541 8，說(shuō)明模型中自變量對(duì)因變量的變異具有較好的解釋能力。

表6 模型回歸結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平下顯著。

4.1 主要觀測(cè)變量的影響

非農(nóng)就業(yè)人口比例、非農(nóng)工作天數(shù)占比，以及這2個(gè)指標(biāo)的平方項(xiàng)的回歸結(jié)果，說(shuō)明非農(nóng)就業(yè)比例與耕地效率之間是倒“U”形相關(guān)關(guān)系，用非農(nóng)收入占比替換非農(nóng)工作天數(shù)，得到非農(nóng)收入占比與耕地效率之間也是倒“U”形相關(guān)關(guān)系，與前面的預(yù)期一致。進(jìn)行進(jìn)一步的計(jì)算得出，當(dāng)非農(nóng)就業(yè)人口比例處于0.415時(shí)，耕地效率最高。這一比例要低于李富忠計(jì)算出的0.567和梁流濤等計(jì)算出的0.48，他們分析使用的數(shù)據(jù)分別是2002—2009年和2000—2009年，差異的部分原因可以通過(guò)數(shù)據(jù)的時(shí)間來(lái)解釋，數(shù)據(jù)的時(shí)間越近，農(nóng)村的剩余勞動(dòng)力越少，在不影響耕地經(jīng)營(yíng)所需要的勞動(dòng)力的情況下，可以轉(zhuǎn)出去的勞動(dòng)力也就越少，因此本研究計(jì)算出來(lái)的比例要小。就非農(nóng)工作天數(shù)占比指標(biāo)來(lái)看，這一指標(biāo)為0.447時(shí)，耕地效率最高，也就是說(shuō)，家庭勞動(dòng)力有接近一半的時(shí)間在務(wù)農(nóng)，對(duì)耕地效率的提高是最有好處的。從2個(gè)指標(biāo)綜合來(lái)看，說(shuō)明為了保證耕地效率不受影響，從事非農(nóng)生產(chǎn)的勞動(dòng)力在農(nóng)忙時(shí)需要回歸農(nóng)業(yè)。

以農(nóng)民工作為參照組，農(nóng)民(純農(nóng)戶)和私營(yíng)企業(yè)主分別通過(guò)了10%和5%的顯著性檢驗(yàn)，并且回歸系數(shù)均為負(fù)，農(nóng)村管理者未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明在模型中控制了一些主要影響變量的情況下，農(nóng)民工這一職業(yè)類別，與農(nóng)民和私營(yíng)企業(yè)主在耕地效率上存在顯著差異，同時(shí)前者要高于后兩者；而農(nóng)村管理者與農(nóng)民工在經(jīng)營(yíng)耕地的效率上沒(méi)有顯著差異。

4.2 其他變量的影響

與未接受過(guò)農(nóng)技人員指導(dǎo)的農(nóng)戶相比，接受過(guò)農(nóng)技人員指導(dǎo)的農(nóng)戶的耕地效率顯著提高，通過(guò)了10%的顯著性檢驗(yàn)。復(fù)種指數(shù)和有效灌溉率分別通過(guò)了10%和5%的顯著性檢驗(yàn)，與耕地效率之間均是正相關(guān)。與種植糧食作物相比，種植經(jīng)濟(jì)作物的耕地效率要明顯提高，通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。在區(qū)域特征方面，永康市和臨安市相對(duì)于參照組龍泉市均通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)。其中工業(yè)最為發(fā)達(dá)的永康市的回歸系數(shù)為負(fù)，以旅游業(yè)和農(nóng)林業(yè)為主的臨安市的相關(guān)系數(shù)為正，表明區(qū)域特征對(duì)耕地效率具有顯著影響。

5 主要結(jié)論及建議

通過(guò)本研究分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化對(duì)耕地效率的影響是分階段的，不是簡(jiǎn)單的正負(fù)影響，在經(jīng)濟(jì)分化處于初級(jí)階段時(shí)，能夠起到提高耕地效率的作用，如果經(jīng)濟(jì)分化程度過(guò)高，對(duì)耕地效率的提高反而不利。在我國(guó)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的浙江省，經(jīng)濟(jì)分化程度已經(jīng)超過(guò)了耕地效率最佳狀態(tài)應(yīng)達(dá)到的程度。前文統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，浙江省非農(nóng)就業(yè)人口比例的均值為0.56，非農(nóng)工作天數(shù)占比的均值為0.71，已經(jīng)大大超過(guò)了最佳值，說(shuō)明浙江省經(jīng)濟(jì)和工商業(yè)發(fā)展已經(jīng)擠占了農(nóng)業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)，政府須要采取必要的措施，以避免農(nóng)業(yè)萎縮。同時(shí)也說(shuō)明，從促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的角度來(lái)看，不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的地區(qū)應(yīng)采取不同措施，在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)、農(nóng)民分化程度較高的地區(qū)，應(yīng)該控制農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化；而在分化程度較低的地區(qū)，應(yīng)該鼓勵(lì)農(nóng)民經(jīng)濟(jì)分化。當(dāng)前很多學(xué)者包括很多政府部門，在倡導(dǎo)培育專業(yè)農(nóng)民，而專業(yè)農(nóng)民的發(fā)展，需要一定的信貸服務(wù)，以解決可能面臨的資金瓶頸，需要配套的保險(xiǎn)服務(wù)，以降低農(nóng)業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，需要一定的信息服務(wù)，以解決專職務(wù)農(nóng)帶來(lái)的視野和信息匱乏。在政府部門的這些配套服務(wù)沒(méi)有得到解決，尤其在經(jīng)濟(jì)較為落后、農(nóng)業(yè)投資的資金瓶頸較為嚴(yán)重的地區(qū)，促進(jìn)專業(yè)農(nóng)民發(fā)展的困難更大。

為了使農(nóng)民在農(nóng)忙時(shí)放棄一定的非農(nóng)工作，能夠愿意并且順利的回歸農(nóng)業(yè)，須要增加具有較強(qiáng)的季節(jié)性的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，與農(nóng)民所從事的工業(yè)和服務(wù)業(yè)工作的淡旺季之間的調(diào)節(jié)和匹配，政府可以在這方面為農(nóng)民提供一些切實(shí)的服務(wù)。同時(shí)擴(kuò)大和完善支農(nóng)惠農(nóng)政策，繼續(xù)加強(qiáng)和落實(shí)農(nóng)村技術(shù)服務(wù)，以使農(nóng)業(yè)技術(shù)更好地轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力，加大對(duì)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施投入，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)灌溉工程建設(shè)，都有助于提高耕地效率。由于經(jīng)濟(jì)作物的耕地效率要明顯高于糧食作物，因此，可以鼓勵(lì)農(nóng)民種植經(jīng)濟(jì)作物，“藏糧于地”而不是一味地追求糧食產(chǎn)量，以此提高耕地效率和農(nóng)民收入，應(yīng)該是更加理性地選擇，在糧食的國(guó)際市場(chǎng)比較平穩(wěn)時(shí)可以適當(dāng)提高糧食的進(jìn)口比例，前提是確保當(dāng)糧食安全受到威脅時(shí)，種植經(jīng)濟(jì)作物的農(nóng)地可以轉(zhuǎn)為種植糧食作物。