張朝華，楊綺幸

（暨南大學(xué)人文學(xué)院，廣東珠海 519070）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

家庭農(nóng)場具有經(jīng)營方式靈活、投入門檻低、生產(chǎn)效率高等優(yōu)勢，是適應(yīng)當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展條件的新型發(fā)展模式［1］。對于以追求經(jīng)濟(jì)利潤最大化而進(jìn)行企業(yè)化經(jīng)營的家庭農(nóng)場而言，在其效率達(dá)到最優(yōu)之前不能僅僅停留在某一年或某一時間范圍內(nèi)其效率得到提高，而是更為看重在其經(jīng)營的整個存續(xù)期間的可持續(xù)性效率，即動態(tài)效率，家庭農(nóng)場所要追求的就是要使得動態(tài)效率達(dá)到帕累托最優(yōu)。

家庭農(nóng)場的動態(tài)效率需要考慮時間因素，必須考慮到隨著時間的變化，家庭農(nóng)場投入要素的價格與農(nóng)產(chǎn)品的價格在不斷變化，隨時間變化對價格作出調(diào)整就成為動態(tài)效率研究過程中的必然。因此，較之靜態(tài)效率，家庭農(nóng)場動態(tài)效率的考察更為復(fù)雜和困難。王麗霞和常偉［2］基于1 647份家庭農(nóng)場微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，運用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)法系統(tǒng)評估糧食型、非糧食型和混合型3種類別家庭農(nóng)場效率及其差異分布。由于該方法對隨機因素缺乏細(xì)致考慮，僅依靠幾個最高樣本獲取生產(chǎn)前沿面，這種測算方法所得到的測定結(jié)果易受到前沿面上異常值的影響，從而導(dǎo)致估計結(jié)果的不準(zhǔn)確。除此之外，現(xiàn)有研究者鮮有對家庭農(nóng)場的動態(tài)效率展開詳細(xì)研究。因此，本文對不同類型的家庭農(nóng)場動態(tài)效率進(jìn)行考察，不但可以彌補現(xiàn)有研究的不足，而且可以說明不同類別家庭農(nóng)場動態(tài)效率的演化特征以及形成這一特征的因素。

在經(jīng)營內(nèi)容上，家庭農(nóng)場以糧食種植、蔬果種植、畜牧養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖等為主。薛思蒙等［3］運用DEA-Malmquist 指數(shù)法比較分析中日水稻產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率及其變動趨勢，發(fā)現(xiàn)中國水稻生產(chǎn)效率存在絕對β 收斂與條件β 收斂，各省份間的差距雖不穩(wěn)定但有所減小。然而高帥和王征兵［4］對2003—2010 年陜西省32 個產(chǎn)糧大縣糧食全要素生產(chǎn)率變化進(jìn)行測算，結(jié)果表明糧食全要素生產(chǎn)效率不存在收斂，由此認(rèn)為縣域區(qū)間技術(shù)擴(kuò)散現(xiàn)象不明顯可能是由獨特的區(qū)位因素、產(chǎn)糧大縣獎勵、扶持力度等原因造成的。對于糧食動態(tài)效率的演化，有研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)達(dá)國家與發(fā)展中國家稻谷生產(chǎn)率的不同在于彼此間基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的差異［5］，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，尤其是水利和交通基礎(chǔ)設(shè)施對糧食生產(chǎn)效率的提高貢獻(xiàn)巨大［6］。卓樂和曾福生［7］研究也表明，農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施對糧食全要素生產(chǎn)率有顯著正向影響，而農(nóng)村交通基礎(chǔ)設(shè)施對當(dāng)期沒有顯著影響，農(nóng)業(yè)電力基礎(chǔ)設(shè)施的影響并不顯著。糧食全要素生產(chǎn)率進(jìn)步明顯，主要源于農(nóng)資綜合直補和糧食直補政策所導(dǎo)致的技術(shù)進(jìn)步及規(guī)模效率的提高［8］，但普遍缺乏技術(shù)效率［9］，技術(shù)效率的缺乏抑制了全要素生產(chǎn)率的上升，具有擠出效應(yīng)［10］。另外，采用隨機前沿函數(shù)模型所進(jìn)行的實證分析也表明，小麥最低收購價政策實施并未導(dǎo)致小麥全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)顯著提升［11］。

在養(yǎng)殖方面，左永彥和馮蘭剛［12］研究發(fā)現(xiàn)，中國規(guī)模生豬養(yǎng)殖全要素生產(chǎn)率增長存在顯著的絕對β 收斂和條件β 收斂特征，滕玉華等［13］的研究也得到相同的結(jié)論。關(guān)于養(yǎng)殖動態(tài)效率的演化，研究者更多地將關(guān)注焦點集中于綠色生產(chǎn)率的變化，認(rèn)為風(fēng)險偏好、養(yǎng)殖經(jīng)驗、養(yǎng)豬培訓(xùn)和低碳關(guān)注對其有顯著正向影響［14］，同時，比較優(yōu)勢、地方政府對本地生豬規(guī)模養(yǎng)殖的重視程度等差異也是導(dǎo)致區(qū)域和省份間綠色全要素生產(chǎn)率差異的重要原因［15］，完善生豬養(yǎng)殖社會化服務(wù)體系對提高生豬生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率非常重要［16］。還有研究認(rèn)為，技術(shù)效率主要受養(yǎng)殖年數(shù)、養(yǎng)殖規(guī)模、技術(shù)培訓(xùn)、凍精補貼、保險等因素的正向影響，而戶主年齡、養(yǎng)殖規(guī)模和是否有補貼政策對養(yǎng)殖戶生產(chǎn)技術(shù)效率有顯著的負(fù)向效應(yīng)［17］，此外，產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢、養(yǎng)殖密度、資本、機械化對養(yǎng)殖技術(shù)效率有顯著正影響，疫病風(fēng)險、飼料結(jié)構(gòu)對其有顯著負(fù)影響［18］。

在蔬果種植方面，趙姜等［19］對2010—2012年中國18個西瓜主產(chǎn)省市區(qū)進(jìn)行研究，結(jié)果顯示我國西瓜全要素生產(chǎn)率有所下降，并提出這是因為較大幅度的技術(shù)退步抵消了綜合效率的促進(jìn)作用。扶玉枝和徐旭初［20］研究表明，2004—2009年浙江省蔬菜水果類合作社年均TFP的提高主要是由技術(shù)進(jìn)步所引起，并認(rèn)為“推動技術(shù)進(jìn)步的因素既包括新技能、新工藝、新產(chǎn)品等直接技術(shù)創(chuàng)新因素，還包括新的組織結(jié)構(gòu)、新制度等非技術(shù)創(chuàng)新因素”。以外，還有研究提出，影響蔬果種植戶生產(chǎn)技術(shù)效率的重要因素還包括經(jīng)營規(guī)模［21］、先進(jìn)的栽培技術(shù)以及科學(xué)的管理方式［22］。

基于上述研究，本文采用Malmquist指數(shù)方法，并運用Bootstrap程序?qū)Τ跏嫉腗almquist指數(shù)估計值進(jìn)行糾偏，并構(gòu)建估計值的置信區(qū)間，對糧食種植型、家禽家畜養(yǎng)殖型與蔬果種植型家庭農(nóng)場①對家庭農(nóng)場的分類，本文以某一類農(nóng)產(chǎn)品在其農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入比例在80%以上來進(jìn)行確定。2014—2019 年動態(tài)效率（即全要素生產(chǎn)率）進(jìn)行測算，考察其動態(tài)效率演化的特征與收斂規(guī)律。利用截面數(shù)據(jù)，通過建立模型，對影響家庭農(nóng)場動態(tài)效率收斂的因素進(jìn)行探索，找出影響其特征的主要因素，形成相關(guān)政策建議以供參考。

二、不同類別家庭農(nóng)場的動態(tài)效率及其收斂分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于項目組于2016年年底、2017年2—4月、2017年7—8月以及2018年11月—2019年1 月（再次跟蹤調(diào)查）對傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)湖南邵陽（包括武岡、洞口）、湖北荊州（包括仙桃、監(jiān)利、洪湖）、廣東清遠(yuǎn)（包括清新、陽山）的家庭農(nóng)場開展的調(diào)查與訪談。調(diào)查與訪談主要采用隨機抽樣方法，在湖南邵陽、廣東清遠(yuǎn)、湖北仙桃每個縣（市、區(qū)）隨機抽取5個鎮(zhèn)，共25個鎮(zhèn)，每個鎮(zhèn)各抽取家庭農(nóng)場20家，共計500家；在湖北荊州的監(jiān)利、洪湖分別各隨機抽取5個鎮(zhèn)，每個鎮(zhèn)各抽取家庭農(nóng)場10家，共計100家。剔除難以聯(lián)系上、信息不全、數(shù)據(jù)相互矛盾以及水產(chǎn)養(yǎng)殖型、農(nóng)家樂型家庭農(nóng)場問卷，共得問卷563 份，剔除信息不全與數(shù)據(jù)相互矛盾的問卷，共得有效問卷512份。其中，糧食種植型139家，占總樣本的24.69%，主要分布在素有“魚米之鄉(xiāng)”之稱的湖北江漢平原荊州市所屬的監(jiān)利、洪湖市等；家禽養(yǎng)殖型211 家，占總樣本的37.48%，主要分布在湖南邵陽的武岡、洞口縣（市）與廣東清遠(yuǎn)陽山縣；蔬果種植型162 家，占總樣本的28.77%，以湖北江漢平原的仙桃市與廣東清遠(yuǎn)市清新區(qū)為主。

（二）投入與產(chǎn)出指標(biāo)確定

對各類家庭農(nóng)場的動態(tài)效率進(jìn)行測算，首先需要確定投入產(chǎn)出指標(biāo)以及各類型家庭農(nóng)場的投入與產(chǎn)出。學(xué)界一致認(rèn)為，土地、勞動力、固定資產(chǎn)、物質(zhì)費用是進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所需要的主要投入。①土地投入，指家庭農(nóng)場實際生產(chǎn)經(jīng)營土地，包括自有土地和流轉(zhuǎn)入的土地，由于家庭農(nóng)場經(jīng)營土地多為流轉(zhuǎn)而得，因此其投入包括流轉(zhuǎn)入土地的租金以及自有土地按單位面積租金計算的價值。②人力投入變量，即投入的勞動力支付，以家庭農(nóng)場自有勞動力以及雇工的數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計，其中雇傭勞動力價格以實際支付價格計算，而家庭自有勞動力以雇傭勞動力的平均價格計算。③固定資產(chǎn)投入，包括用于耕種作業(yè)的耕地機、插秧機、脫粒機、糧食加工機械、農(nóng)業(yè)運輸機械、抽水排水機械以及用于植保機械等，以年初農(nóng)業(yè)機械新增價值為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行核算。④物質(zhì)費用投入。對于糧食型與蔬果型家庭農(nóng)場主要是生產(chǎn)資料的投入，包括種子、有機肥投入與化肥、農(nóng)藥投入以及其他農(nóng)用薄膜等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中間消耗品等；而對于養(yǎng)殖型家庭農(nóng)場，為統(tǒng)一核算口徑，主要將飼料投入、能源投入、醫(yī)療防疫投入等視為物質(zhì)費用投入。產(chǎn)出變量則以各年各家庭農(nóng)場農(nóng)業(yè)總資產(chǎn)新增價值（含政府各種財政補貼與獎勵）進(jìn)行測算。產(chǎn)出變量為當(dāng)年農(nóng)業(yè)總收入減去當(dāng)年農(nóng)業(yè)物質(zhì)投入、人力投入、土地投入與新增固定資產(chǎn)投入后的農(nóng)業(yè)凈收入，包含各類補貼收入。對各類型家庭農(nóng)場的投入產(chǎn)出進(jìn)行描述性統(tǒng)計，其結(jié)果如表1 所示。

表1 顯示，對于糧食型與蔬果型家庭農(nóng)場而言，2014—2019 年人力投入雖然在不斷增加，但固定資產(chǎn)投入增加的幅度顯著高于人力投入增加的幅度，這說明，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，農(nóng)用機械等固定資產(chǎn)對勞動力的有效替代使得家庭農(nóng)場生產(chǎn)機械化程度不斷提高，技術(shù)進(jìn)步成為家庭農(nóng)場規(guī)模不斷擴(kuò)大的有效手段［23］。基于全國種植業(yè)家庭農(nóng)場監(jiān)測數(shù)據(jù)，采用OLS 回歸模型和廣義傾向得分匹配法（GPS）對雇工成本與農(nóng)場耕地轉(zhuǎn)入規(guī)模的影響的研究結(jié)果顯示，雇工成本對農(nóng)場規(guī)模擴(kuò)張決策的影響效應(yīng)呈現(xiàn)先下降再上升的趨勢，具有典型的“U”型特征。隨著雇工成本上漲，當(dāng)其超過一定閾值之后，將徹底扭轉(zhuǎn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中機械投入較之于勞動投入的比價劣勢，從而提高家庭農(nóng)場的規(guī)模擴(kuò)張激勵［24］。隨著種植規(guī)模的擴(kuò)大，要素投入不斷增加，平均凈收入也不斷遞增，但在2018 年之后，其邊際收入呈現(xiàn)出明顯的遞減趨勢。

表1 各類型家庭農(nóng)場2014—2019年投入產(chǎn)出的描述性統(tǒng)計

而與之不同的是，對于養(yǎng)殖型家庭農(nóng)場，2014—2019 年物質(zhì)投入與固定資產(chǎn)投入增加的幅度基本趨同，但由于2018年以后人力投入的減少，土地投入增加有限，隨著物質(zhì)投入與固定資產(chǎn)投入的不斷增加，其邊際收入也呈現(xiàn)出遞減趨勢。對于養(yǎng)殖型家庭農(nóng)場，固定資產(chǎn)投入的增加對于其規(guī)?；?jīng)營具有顯著的促進(jìn)作用，而在固定資產(chǎn)增加的同時，需要相應(yīng)具有一定技術(shù)的勞動力投入與之相匹配，以避免要素配置不均而導(dǎo)致效率損失。侯國慶和馬驥［25］對勞動力投入與養(yǎng)殖規(guī)模關(guān)系的研究表明，更多家庭成員的加入蛋雞養(yǎng)殖有利于養(yǎng)殖規(guī)模的擴(kuò)大，養(yǎng)殖用地面積也對存欄規(guī)模具有顯著的正向效應(yīng)。

（三）測算模型及測算結(jié)果分析

對于家庭農(nóng)場動態(tài)效率的考察，采用Malmquist指數(shù)方法，并運用Bootstrap 程序?qū)Τ跏嫉腗almquist指數(shù)估計值進(jìn)行糾偏，并構(gòu)建估計值的置信區(qū)間。

類似的，可以計算技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率變化的Bootstrap 置信區(qū)間（表2）。因本文所要研究的重點是家庭農(nóng)場在2014—2019 年年均動態(tài)效率，而不是這期間每一年的靜態(tài)效率，置信區(qū)間也主要是觀察2014—2019 年在95%顯著性水平上是否有意義。此外，各類型家庭農(nóng)場2014—2019 年全要素生產(chǎn)率及其分解如表3所示。

表2 各類型家庭農(nóng)場2014—2019年年均全要素生產(chǎn)率（TFP）及其分解

表3 各類型家庭農(nóng)場2014—2019年期間全要素生產(chǎn)率（TFP）及技術(shù)效率（TE）分解

從表2和表3中發(fā)現(xiàn)，對于糧食型家庭農(nóng)場的動態(tài)效率，2014—2019年TFP值逐年遞增，且在2015—2016 年、2017—2018 年與2018—2019 年呈現(xiàn)出顯著性，整個測評期達(dá)到1.016，即平均每年效率增長為1.6%。效率的增長主要來源于技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)效率卻較為缺乏，而導(dǎo)致技術(shù)效率缺乏的直接因素在于純技術(shù)效率低下。從規(guī)模效率看，2014—2015年規(guī)模效率缺乏，2015—2016年產(chǎn)生規(guī)模效率卻表現(xiàn)出顯著性，2016—2017、2017—2018這兩年規(guī)模效率在不斷提高，但到2018—2019年，卻缺乏規(guī)模效率，說明隨著種植面積的逐漸擴(kuò)大，規(guī)模效率逐漸得以顯現(xiàn)，但一旦超出適度規(guī)模，規(guī)模效率開始下降。

與糧食型家庭農(nóng)場相比，對于養(yǎng)殖型家庭農(nóng)場的動態(tài)效率，雖然2014—2019年TFP值達(dá)到1.090，即平均每年效率增長在9%左右，但明顯呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢。從對TFP值、EC值的分解來看，2014—2019年養(yǎng)殖型家庭農(nóng)場即存在技術(shù)進(jìn)步，也存在技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率。但不管是技術(shù)進(jìn)步率、技術(shù)效率以及分解的純技術(shù)效率與規(guī)模效率，均呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢。從表5 的要素投入看，有可能的原因是，隨著固定資產(chǎn)投入的不斷增加，在邊際報酬遞減的同時，由于環(huán)境規(guī)制的約束，土地投入與人力投入并沒有同步遞增，因要素配置不均從而導(dǎo)致效率的損失。

對于蔬果型家庭農(nóng)場的動態(tài)效率，從2014—2019 年整期觀察，其TFP、TE值均小于1，說明各種效率均不存在。從各年間來看，對于TFP以及TE，存在逐漸增長降低的過程。在純技術(shù)效率不斷下降的同時，規(guī)模效率也一直在不斷下降。

三、家庭農(nóng)場動態(tài)效率演化特征及其影響因素

對經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)增長差距及動態(tài)變化趨勢，可以用收斂方法來考察。Solow 和Swan 為代表的新古典經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為，在封閉條件下與有效的經(jīng)濟(jì)范圍內(nèi)，不同經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)增長速度與初始水平相比，有的會呈現(xiàn)出一種負(fù)相關(guān)關(guān)系［26］，即落后經(jīng)濟(jì)體的增長率高于發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，由此使得各經(jīng)濟(jì)體初期的靜態(tài)指標(biāo)差異逐步消失［27］。收斂性體現(xiàn)落后經(jīng)濟(jì)體向發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體追趕的過程［28］。Barro等［29］認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長的收斂主要有σ 收斂和β 收斂兩種類型，σ 收斂是指隨著時間的變化，不同國家或地區(qū)的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的標(biāo)準(zhǔn)差逐漸縮小，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值表現(xiàn)出趨同。β 收斂則意味著落后國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長速度快于發(fā)達(dá)國家或地區(qū)，而β 收斂則可進(jìn)一步細(xì)分為絕對β 收斂與條件β 收斂。絕對β 收斂指不同經(jīng)濟(jì)體間的人均產(chǎn)出或生產(chǎn)率等的增長速度與初始水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但最終不同經(jīng)濟(jì)體將達(dá)到完全相同的穩(wěn)態(tài)增長速度和增長水平。條件β 收斂指基于經(jīng)濟(jì)體的不同特征和條件，落后經(jīng)濟(jì)體和發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的差距不會縮小，均在各自的均衡水平運動，最終收斂于自身穩(wěn)態(tài)水平［30］。

由于σ收斂和絕對β收斂反映的是不同地區(qū)之間人均產(chǎn)出或生產(chǎn)率等差距隨著時間的推移而趨于減小，側(cè)重于橫向角度比較，而本文側(cè)重于考察糧食型、養(yǎng)殖型與蔬果型這三類家庭農(nóng)場自身動態(tài)效率的變化，不進(jìn)行地區(qū)以及家庭農(nóng)場相互之間的比較。也有研究將此種收斂稱之為俱樂部收斂，即各組內(nèi)部存在收斂（Galor，1996）。當(dāng)然，俱樂部收斂的前提條件是樣本具有條件β收斂特征。因此，本文對σ 收斂與絕對β 收斂不予以分析。對于家庭農(nóng)場動態(tài)效率的條件β 收斂，可利用截面數(shù)據(jù)的方法建立如下模型進(jìn)行分析：

式（4）中，A為全要素生產(chǎn)率，0代表基期，t代表報告期，i代表不同類別或地區(qū)的家庭農(nóng)場；T是檢驗所跨的年份數(shù)，從而使得模型左邊的經(jīng)濟(jì)含義為全要素生產(chǎn)率的年均增長率；e為隨機干擾項；Dij是地區(qū)或家庭農(nóng)場類別啞變量。

根據(jù)式（5）的估計結(jié)果，可對是否存在條件收斂作出判斷，若顯著，則可獲得顯著的。若收斂系數(shù)β收斂系數(shù)為正且顯著，則接受收斂假設(shè)。當(dāng)收斂系數(shù)β顯著為負(fù)，全要素生產(chǎn)率存在著向自身穩(wěn)定狀態(tài)發(fā)展的趨勢，則視為條件β 收斂。對2014—2019年三類型家庭農(nóng)場動態(tài)效率的條件β 收斂進(jìn)行檢驗，結(jié)果如表4所示。

表4 2014—2019年糧食型、養(yǎng)殖型與蔬果型家庭農(nóng)場動態(tài)效率收斂檢驗

表4表明，糧食型家庭農(nóng)場動態(tài)效率收斂系數(shù)為-0.018，且在10%水平上顯著，因此，可以判斷存在條件β 收斂，其增長的差異顯著地受湖北荊州、廣東清遠(yuǎn)兩個不同地區(qū)的影響，湖北荊州啞變量的t統(tǒng)計值為2.368 且在5%水平上顯著，廣東清遠(yuǎn)的啞變量雖然在5%水平上顯著但卻為負(fù)值。因此可以推斷，在糧食生產(chǎn)中，湖北荊州與廣東清遠(yuǎn)的經(jīng)濟(jì)社會環(huán)境之間的差異導(dǎo)致動態(tài)效率增長率的差異，而廣東清遠(yuǎn)的糧食生產(chǎn)條件則有可能是造成全要素生產(chǎn)率增長緩慢的重要原因。

養(yǎng)殖型家庭農(nóng)場動態(tài)效率收斂系數(shù)為-0.052，且在1%水平上顯著，出現(xiàn)了更為明顯的條件β 收斂。收斂系數(shù)為0.058 還說明，相對于糧食型家庭農(nóng)場，其收斂速度更快，有可能是兩地區(qū)經(jīng)濟(jì)條件差異對動態(tài)效率差異的解釋力降低或同時出現(xiàn)了新的趨異力量。

蔬果型家庭農(nóng)場動態(tài)效率收斂系數(shù)為0.037，雖然在10%水平上顯著，但可以判斷在此期間不存在收斂，說明初始的全要素生產(chǎn)率是導(dǎo)致這一時期動態(tài)效率增長率差異的原因，雖然三地之間經(jīng)濟(jì)條件的差異也是動態(tài)效率增長的顯著解釋變量，但卻不是決定性因素，在其背后可能有更加重要的因素在發(fā)揮作用。

按照巴羅回歸分析框架，將影響家庭農(nóng)場動態(tài)效率的自變量分為狀態(tài)變量和控制變量，狀態(tài)變量主要是家庭農(nóng)場主的個體特征（人力資本存量、種養(yǎng)經(jīng)驗），控制變量含當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施環(huán)境（交通、水利、電力）、社會環(huán)境（當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展程度、農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系完善程度）、政府政策（政府重視程度、生產(chǎn)補貼政策），將地區(qū)變量作為啞變量，各變量的測量與取值方法如表5所示。

表5 家庭農(nóng)場動態(tài)效率各影響因素的測量

張煥明［31］認(rèn)為，考察一段時間內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長的地區(qū)性差異必然包括截面數(shù)據(jù)和時序數(shù)據(jù)，通常采用對時序數(shù)據(jù)求平均值這樣一種簡單處理方法，使得模型中只包含截面數(shù)據(jù)，這一點在Mankiw 等［32］以及巴羅的研究中都得到例證。因此，對于影響動態(tài)效率各因素的取值，本文擬采取這一方法，并建立計量模型如下：

式（6）中，HK為人力資本存量，通過計算家庭農(nóng)場主受教育年限為受專業(yè)培訓(xùn)次數(shù)來反映人力資本存量的差異。

由表6可見，糧食型、養(yǎng)殖型的回歸方程的擬合優(yōu)度系數(shù)較高，分別達(dá)到0.834與0.926，解釋變量的t值均較為顯著。在控制了一些解釋變量之后，兩種類型的家庭弄農(nóng)場的回歸結(jié)果中，初始的全要素生產(chǎn)率與全要素生產(chǎn)率的增長率之間呈現(xiàn)反向關(guān)系，說明全要素生產(chǎn)率起點比較低的家庭農(nóng)場類型可以實現(xiàn)較高的增長率，這與前文得出的存在條件收斂的檢驗結(jié)果完全一致。

表6 2014—2019年糧食型、養(yǎng)殖型家庭農(nóng)場動態(tài)效率收斂影響因素

比較糧食型與養(yǎng)殖型兩類家庭農(nóng)場，可以發(fā)現(xiàn)一些共同的影響因素：家庭農(nóng)場的人力資本存量、農(nóng)村水利設(shè)施與電力設(shè)施對兩類家庭農(nóng)場的條件β 收斂影響較大且非常顯著，且家庭農(nóng)場的人力資本存量較之農(nóng)村水利設(shè)施與電力設(shè)施的影響更大。作為基礎(chǔ)設(shè)施的農(nóng)村水利與電力，對糧食生產(chǎn)與家禽家畜養(yǎng)殖的全要素生產(chǎn)率的提高具有顯著的作用，這可以得到普遍的理解。但如果僅靠改善農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施條件，并不能持續(xù)提高全要素生產(chǎn)率，這有邊際報酬遞減規(guī)律的原因，但更為重要的是，基礎(chǔ)設(shè)施的改善僅僅是必要條件之一，且其作用的發(fā)揮還受到技術(shù)投入、人力資本水平和制度安排等其他因素的制約。人力資本投入不僅包括對文化教育的投入，還包括對專業(yè)養(yǎng)殖技術(shù)培訓(xùn)投入的增加。人力資本的投入有助于發(fā)揮農(nóng)戶教育水平和種養(yǎng)經(jīng)驗對規(guī)模化經(jīng)營逐漸增強的推動作用。速水佑次郎等［33］認(rèn)為，生產(chǎn)率之間的差異，很多是由知識代表性變量的差異引起的，轉(zhuǎn)移知識，提高其開發(fā)本地經(jīng)濟(jì)適用的農(nóng)業(yè)技術(shù)的能力才是至關(guān)重要的?！爸挥型ㄟ^栽培和諸如平整土地、排灌這些基礎(chǔ)設(shè)施的投資來改變自然環(huán)境，才有可能獲得高水平的土地和勞動生產(chǎn)率［33］?！比欢?，這些影響因素，只對糧食型家庭農(nóng)場在廣東清遠(yuǎn)具有顯著性。

此外，對于糧食型家庭農(nóng)場，其動態(tài)效率的條件β 收斂還受到農(nóng)村道路設(shè)施、農(nóng)村市場化程度、社會化服務(wù)完善程度、政府重視程度和生產(chǎn)補貼政策的顯著影響。糧食生產(chǎn)型家庭農(nóng)場由于其規(guī)模種植面積較為廣袤，機械化生產(chǎn)是其必然選擇，但如果鄉(xiāng)道、村道以及機耕道設(shè)施不完善，規(guī)?；鳂I(yè)必將大受影響。從地區(qū)啞變量看，廣東清遠(yuǎn)的系數(shù)為負(fù)，主要原因可能就在于廣東清遠(yuǎn)地區(qū)地處山區(qū)，進(jìn)行糧食規(guī)?；a(chǎn)，無論從土地的連片耕種，還是進(jìn)行機械化作業(yè)，均受到地形條件的制約。同樣，由于受其規(guī)模化的制約，家庭農(nóng)場自有的勞動力與作業(yè)機械的有限，要求完善農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系，實現(xiàn)生產(chǎn)上的合理分工。

養(yǎng)殖型家庭農(nóng)場的動態(tài)效率的條件β收斂則主要還受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展程度的影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高的地區(qū)，制度安排與政策約束相對較為寬松，大大降低了提高養(yǎng)殖型家庭農(nóng)場全要素生產(chǎn)率的交易成本。同時要注意到，由于市場機制不斷健全，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長的作用也在不斷減弱，因此，并沒有在區(qū)域?qū)用骘@示出顯著性。

四、結(jié)論與討論

采用Malmquist 指數(shù)方法，運用Bootstrap 程序?qū)Τ跏嫉腗almquist 指數(shù)估計值進(jìn)行糾偏對2014—2019 年三類型家庭農(nóng)場動態(tài)效率進(jìn)行測量。得到如下主要結(jié)論：（1）糧食生產(chǎn)型家庭農(nóng)場的動態(tài)效率逐年遞增，主要源于技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)效率較為缺乏，而由于純技術(shù)效率低下導(dǎo)致技術(shù)效率缺乏。隨著規(guī)模擴(kuò)大，規(guī)模效率逐漸顯現(xiàn)，但若超出適度規(guī)模，規(guī)模效率就開始下降。（2）養(yǎng)殖型家庭農(nóng)場的動態(tài)效率既存在技術(shù)進(jìn)步，也存在技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率，但由于環(huán)境規(guī)制約束，土地投入與人力投入并沒有同步遞增，要素配置不均，效率均逐年下降。（3）蔬果型家庭農(nóng)場的動態(tài)效率，各種效率均不存在，在純技術(shù)效率不斷下降的同時，規(guī)模效率也一直在不斷下降。

結(jié)合絕對β收斂與條件β收斂理論，對三類型家庭農(nóng)場動態(tài)效率的收斂進(jìn)行檢驗表明，蔬果型家庭農(nóng)場不存在任何形式的收斂，而糧食型家庭農(nóng)場與家庭家畜養(yǎng)殖型家庭農(nóng)場存在條件β收斂，計量結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)影響，人力資本存量、農(nóng)村水利設(shè)施與電力設(shè)施共同顯著影響兩類家庭農(nóng)場的條件β 收斂，且人力資本存量的影響均大于農(nóng)村水利設(shè)施與電力設(shè)施的影響。區(qū)別在于，對于糧食型家庭農(nóng)場，其動態(tài)效率的條件β收斂還受到農(nóng)村道路設(shè)施、社會化服務(wù)完善程度和生產(chǎn)補貼政策的顯著影響，而家禽家畜養(yǎng)殖型家庭農(nóng)場則主要還受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展程度與農(nóng)村市場化程度的影響。

基于上述結(jié)論，提出以下政策建議：第一，由政府組織，在準(zhǔn)確了解農(nóng)戶培訓(xùn)需求的基礎(chǔ)上，邀請相關(guān)專家對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)技術(shù)采用、農(nóng)產(chǎn)品加工、包裝與儲藏、家庭農(nóng)場管理等進(jìn)行系統(tǒng)的培訓(xùn)，培養(yǎng)職業(yè)農(nóng)民。第二，地方政府應(yīng)籌集資金，改善農(nóng)村電網(wǎng)以保證安全作用，減輕農(nóng)戶用電成本。同時，對農(nóng)田水利設(shè)施進(jìn)行摸排、修繕與整固，打通村道的最后一公里，加強新型農(nóng)村經(jīng)濟(jì)組織之間的投入合作，確保機耕路的暢通。第三，構(gòu)建新型農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)體系。以協(xié)同響應(yīng)為取向，構(gòu)建“以龍頭企業(yè)為集成商、合作社等中介服務(wù)組織為功能商、規(guī)模農(nóng)戶為客戶”的農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)供應(yīng)鏈［34］，以其為各類型家庭農(nóng)場提供個性化、全程化、綜合化的農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)。第四，需健全農(nóng)村市場體系，完善農(nóng)村市場運行機制，構(gòu)建競爭有序的市場秩序。進(jìn)一步開放農(nóng)村金融市場準(zhǔn)入制度，提高農(nóng)村金融市場競爭力度，以農(nóng)村市場化改革為基礎(chǔ)，促進(jìn)農(nóng)村信用體系建設(shè)。同時，對農(nóng)村市場需實行有效、有度的宏觀調(diào)控。第五，建議農(nóng)戶考慮自身資源稟賦狀況以確定適宜的生產(chǎn)規(guī)模，特別是在配套要素投入不能及時且合理匹配條件下，不要盲目擴(kuò)大規(guī)模。