農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模、農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率
——基于面板門(mén)檻模型的實(shí)證

陳　鳴　周發(fā)明

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農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模、農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率
——基于面板門(mén)檻模型的實(shí)證

陳鳴周發(fā)明

[摘要]以中國(guó)1997-2013年31個(gè)省級(jí)區(qū)域的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用門(mén)檻模型研究農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的非線性作用。首先，根據(jù)戶均農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的門(mén)檻特征值將樣本分為農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模較小、中等和較大三組，再分別對(duì)各組非平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。結(jié)果表明：在農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的不同區(qū)間，農(nóng)業(yè)科技投資對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升作用存在差異；科技驅(qū)動(dòng)效應(yīng)隨著農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大而提高，但農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模最大的樣本中，其科技驅(qū)動(dòng)力又不及農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模中等的樣本。因此，應(yīng)根據(jù)各省(市、自治區(qū))農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模所在的不同區(qū)間采取差異化政策，注意考慮農(nóng)地資源稟賦與科技投入的耦合關(guān)系，進(jìn)一步促進(jìn)科技興農(nóng)作用的充分發(fā)揮。

[關(guān)鍵詞]農(nóng)業(yè)科技投入； 農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模； 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率

一引言及文獻(xiàn)綜述

科技作為先進(jìn)生產(chǎn)要素的代表，為提高我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，逐步實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的目標(biāo)發(fā)揮了重要作用。然而，一個(gè)值得關(guān)注的問(wèn)題是，盡管歷年來(lái)國(guó)家不斷加大農(nóng)業(yè)科技投資的力度，科技對(duì)于農(nóng)業(yè)的首要驅(qū)動(dòng)作用卻并未完全發(fā)揮。根據(jù)農(nóng)業(yè)部公布的最新數(shù)據(jù)，2015年中國(guó)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率達(dá)到了56%(農(nóng)業(yè)部，2016)[1]，但與發(fā)達(dá)國(guó)家70%-80%的水平相比仍有較大差距。在我國(guó)農(nóng)業(yè)弱質(zhì)性特征仍然存在的現(xiàn)實(shí)條件下，期待政府一味地加大農(nóng)業(yè)科技投入并不實(shí)際。如何在既定的科技投入規(guī)模約束下，尋找提高科技投資效率的新路徑，對(duì)于促進(jìn)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展，使科技促農(nóng)政策落到實(shí)處具有重要意義。

早期Solow(1957)[2]、Romer(1986)[3]、Lucas(1986)[4]等建立的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型奠定了技術(shù)投入促進(jìn)生產(chǎn)效率提高的理論基石；而農(nóng)地作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最基本的要素，如何影響農(nóng)戶科技需求以及與科技投入的關(guān)系，并不是一個(gè)全新的研究課題(王玄文和胡瑞法，2003)[5]。早在1980年代，Hayami和Ruttan(1985)[6]就在其經(jīng)典文獻(xiàn)中指出，要素稟賦相對(duì)豐裕度的不同，將決定農(nóng)業(yè)科技投入的方向和結(jié)構(gòu)；Carter和Yao(1998)[7]對(duì)中國(guó)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的研究表明，土地經(jīng)營(yíng)規(guī)?；哂羞呺H拉平效應(yīng)和交易收益效應(yīng)，有利于科技創(chuàng)新；Jules(1991)[8]、Chambers et al.(2004)[9]等的研究表明，專業(yè)大戶較小農(nóng)在農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新中發(fā)揮了重要作用，甚至在部分試驗(yàn)中成為技術(shù)創(chuàng)新的主角。國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域的文獻(xiàn)中，與農(nóng)地有關(guān)的研究大致可以分為三類(lèi)：一是農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)科技需求的影響，黃季焜等(1999)[10]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)民的技術(shù)選擇受到農(nóng)民的收入水平、土地規(guī)模、文化程度、從業(yè)年齡以及從業(yè)性別等因素影響；曹建民等(2005)[11]認(rèn)為增加土地規(guī)模不僅是農(nóng)民參加技術(shù)培訓(xùn)行為的誘導(dǎo)因素,也是提高農(nóng)民技術(shù)采用愿望的重要影響因素；王建華和李清盈(2015)[12]基于江蘇地區(qū)的農(nóng)戶調(diào)查，分析了農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體培育與農(nóng)業(yè)科技需求的關(guān)系；二是農(nóng)地制度與農(nóng)業(yè)科技體制的關(guān)系，陳風(fēng)松(2010)[13]、劉漸和等(2009)[14]、孫雄松和呂建秋(2011)[15]等分別就土地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)科技推廣、農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化機(jī)制的關(guān)系進(jìn)行了研究, 均認(rèn)為現(xiàn)有的土地制度不利于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣,土地使用權(quán)流轉(zhuǎn)對(duì)當(dāng)前農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新將起到積極的促進(jìn)作用；三是農(nóng)地流轉(zhuǎn)對(duì)科技創(chuàng)新的促進(jìn)機(jī)理，游和遠(yuǎn)和吳次芳(2010)[16]發(fā)現(xiàn)，農(nóng)地流轉(zhuǎn)、農(nóng)業(yè)機(jī)械投入的增加與農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移存在相互影響機(jī)制；羅必良(2012)[17]認(rèn)為沒(méi)有土地集約化，科技創(chuàng)新是空談，土地適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)能有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步與投資能力、生產(chǎn)規(guī)模匹配；陳治國(guó)等(2015)[18]認(rèn)為各地要素稟賦與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的非耦合程度抑制了科技投入的效果。

由此可見(jiàn)，多數(shù)文獻(xiàn)均認(rèn)可農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)科技驅(qū)農(nóng)效果存在制約和影響，但以定性研究居多，定量研究的文獻(xiàn)還比較少。另外，也鮮見(jiàn)探究農(nóng)業(yè)科技驅(qū)動(dòng)效應(yīng)非線性特征的文獻(xiàn)。鑒于此，本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，以1997-2013年全國(guó)31個(gè)省級(jí)區(qū)域的面板數(shù)據(jù)為依據(jù)，以農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模為門(mén)檻變量，研究農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升作用及區(qū)域差異性，力圖進(jìn)一步尋找中國(guó)農(nóng)業(yè)科技驅(qū)動(dòng)力不足的原因，為中國(guó)農(nóng)業(yè)科技投入的政策規(guī)劃提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。具體而言，本文首先利用門(mén)檻效應(yīng)模型，指出各省(市、自治區(qū))農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升作用存在明顯差異，其中一個(gè)重要原因在于各地農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的不同，農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模直接制約著農(nóng)業(yè)科技的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。其次，將測(cè)算出的兩個(gè)門(mén)檻特征值作為分組標(biāo)準(zhǔn)，把全國(guó)31個(gè)省級(jí)區(qū)域按農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平分為3組并分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，結(jié)果表明農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)?；苡行嵘萍简?qū)動(dòng)力，但驅(qū)動(dòng)效應(yīng)的倒U型特征明顯。最后，提出要采取有效措施進(jìn)一步提高我國(guó)農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)?；?，同時(shí)避免農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模過(guò)大的負(fù)面效應(yīng)，促進(jìn)科技要素與土地要素的耦合，達(dá)到優(yōu)化科技投入配置，提升科技投入效果的政策目標(biāo)。

二模型設(shè)定、變量與數(shù)據(jù)說(shuō)明

(一)門(mén)檻模型的設(shè)定

根據(jù)已有的文獻(xiàn)可知，土地要素是影響科技驅(qū)農(nóng)效應(yīng)的重要因素。在農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模不同的條件約束下，農(nóng)業(yè)科技的興農(nóng)效果也許并不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，而是存在不同農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模區(qū)間的階段性特征。但是，如果主觀人為地劃分農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的區(qū)間，并不符合經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)自身的規(guī)律，可能導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏誤。因此，本文借鑒Hansen(1999)[19]提出的門(mén)檻面板模型，利用經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)本身的特征，內(nèi)生地決定農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的門(mén)檻值，然后再根據(jù)門(mén)檻值所劃分的區(qū)間對(duì)樣本進(jìn)行分組，進(jìn)而分別對(duì)各組的科技投入驅(qū)動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行研究，由此得到的結(jié)論，將比人為分組得出的結(jié)果更為客觀可信。

根據(jù)Hansen(1999)提出的模型，具體設(shè)定以戶均農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模(FLCI)為門(mén)檻檢測(cè)值，考慮到可能存在多個(gè)門(mén)檻關(guān)鍵點(diǎn)的情況，構(gòu)建面板門(mén)檻模型如式(1)：

LnTFPit=μi+β1LnRDit·I(FLCIit≤γ1)+β2LnRDit·I(γ1

+…+βnLnRDit·I(γn-1

(1)

式(1)中，下標(biāo)i和t分別表示省域和年份；μi表示與各省相關(guān)的、時(shí)間上恒定的未觀測(cè)因素，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。TFPit代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，RDit代表農(nóng)業(yè)科技投入，F(xiàn)LCIit代表戶均農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模，CVit表示其他影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的控制變量。參考已有文獻(xiàn)，選取4個(gè)影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的因素作為控制變量：人力資本EDUit，對(duì)外開(kāi)放程度OPENit，工業(yè)化水平INDit，自然災(zāi)害NALit。在模型中，本文對(duì)除門(mén)檻變量農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模外的所有變量均取自然對(duì)數(shù)，以消除異方差問(wèn)題，保證回歸結(jié)果的穩(wěn)定性。

(二) 數(shù)據(jù)來(lái)源與變量選取

1.變量選取

(1)被解釋變量：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率采用全要素生產(chǎn)率(TFP)衡量。運(yùn)用DEA方法測(cè)度農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率TFP。其中產(chǎn)出指標(biāo)采用的是各省(市、自治區(qū))的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，投入指標(biāo)包括固定資產(chǎn)凈值和從業(yè)人員2個(gè)變量。利用DEA方法計(jì)算TFP是非常成熟的方法，可參見(jiàn)Caves等(1982)[20]的相關(guān)研究，在此不再贅述。

(2)核心解釋變量和控制變量：農(nóng)業(yè)科技投入(RD)，用農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)經(jīng)常費(fèi)用支出表示，包括科技活動(dòng)支出、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)支出和其他支出。農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模(FLCI)*由于部分農(nóng)地(如果園、草地等)數(shù)據(jù)的不易獲得性，本文只分析耕地的情況，《中國(guó)國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》沒(méi)有公布各省(市、自治區(qū))2003年以后的耕地?cái)?shù)據(jù)，本文采用的做法是，如果相關(guān)省(市、自治區(qū))年鑒公布該數(shù)據(jù)則采用該年鑒數(shù)據(jù)，如果未公布則采用農(nóng)作物總播種面積與復(fù)種指數(shù)之比來(lái)計(jì)算。，以農(nóng)戶戶均經(jīng)營(yíng)耕地面積來(lái)衡量。工業(yè)化水平(IND)，用各地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值衡量。人力資本水平(EDU)，用地區(qū)大專及以上人口表示。對(duì)外開(kāi)放程度(OPEN)，用各省(市、自治區(qū))進(jìn)出口總額表示。自然環(huán)境條件(NAL)，用各地區(qū)耕地受災(zāi)面積表示。

2.數(shù)據(jù)說(shuō)明與描述

農(nóng)業(yè)科技投入數(shù)據(jù)來(lái)自于《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》與農(nóng)業(yè)部科技教育司編制的《全國(guó)農(nóng)業(yè)科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》。農(nóng)戶平均人數(shù)來(lái)源于《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，1997-2008年的各省(市、自治區(qū))耕地面積直接來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，由于2009-2013年的數(shù)據(jù)沒(méi)有公布，則依據(jù)《中國(guó)國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省(市、自治區(qū))統(tǒng)計(jì)年鑒整理而得。其他所有指標(biāo)的數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1：

表1　主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

注：數(shù)據(jù)根據(jù)各統(tǒng)計(jì)年鑒整理計(jì)算而得，其中TFP值由DEAP2.1軟件測(cè)算得出。

三門(mén)檻模型檢驗(yàn)

進(jìn)行門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)需要解決兩個(gè)方面的問(wèn)題：一是估計(jì)門(mén)檻值的個(gè)數(shù)；二是對(duì)門(mén)檻值進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)。本文利用Stata12.0中門(mén)檻模型軟件包，采用“自舉法”反復(fù)抽樣2000次搜索門(mén)檻值，估計(jì)結(jié)果如表2：

表2　門(mén)檻效應(yīng)估計(jì)與門(mén)檻值檢驗(yàn)結(jié)果

注：表中F值、相關(guān)臨界值和95%的置信區(qū)間均采用“自舉法”反復(fù)抽樣2000次得到。

表 2結(jié)果表明，門(mén)檻變量FLCI存在雙門(mén)檻值，兩個(gè)門(mén)檻值均處于95%的置信區(qū)間也證明了其真實(shí)性。另外，利用圖1和圖2所示的似然比函數(shù)圖，可以更加清晰地顯示出門(mén)檻值的估計(jì)和置信區(qū)間的構(gòu)造過(guò)程。門(mén)檻值是指似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量LR=0時(shí)γ的取值，在本文的雙重門(mén)檻模型中分別取值0.3411(圖1)和1.4821(圖2)，各個(gè)門(mén)檻估計(jì)值的95%置信區(qū)間是所有LR值小于7.35(5%顯著水平下的臨界值)的數(shù)值所構(gòu)成的區(qū)間。

圖1　第一個(gè)門(mén)檻值的估計(jì)與似然比函數(shù)圖

圖2　第二個(gè)門(mén)檻值的估計(jì)與似然比函數(shù)圖

四實(shí)證結(jié)果及分析

根據(jù)以上所得的2個(gè)農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模門(mén)檻值，把我國(guó)31個(gè)省級(jí)區(qū)域分為3個(gè)樣本組，這樣的分組標(biāo)準(zhǔn)是根據(jù)門(mén)檻模型測(cè)算而不是人為的主觀劃分，可以保證同組內(nèi)部的觀測(cè)數(shù)據(jù)是同質(zhì)的。因此，將各省(市、自治區(qū))按農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平的高低分為低規(guī)模化水平 (FLCI<0.3411)、中等規(guī)模水平 (0.3411≤FLCI<1.4821)及高規(guī)模化水平 (FLCI≥1.4821)3組，具體各省(市、自治區(qū))的組間分布情況如表3所示。以2013年數(shù)據(jù)為例，屬于高農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)?；降挠行陆?、寧夏、吉林、黑龍江、內(nèi)蒙古、西藏6省(自治區(qū))，而廣東、浙江、貴州、北京、上海、福建、四川、重慶等8個(gè)省(市)處于低農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模化水平，其他的省(市)均處在中等農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平的區(qū)間。接下來(lái)，以此分組為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)各省(市、自治區(qū))樣本進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。

表3　農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平與地區(qū)分組

(續(xù)上表)

低農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平(FLCI<0.3411)省份年份中等農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平(0.3411≤FLCI<1.4821)省份年份高農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平(FLCI≥1.4821)省份年份山東1997-2000,2003-2007河南2001-2013寧夏2001-2008,2010-2013河南1997-2000湖北2001-2009,2011-2013新疆1997-2013湖北1997-2000,2010湖南2009-2013湖南1997-2008廣東2009廣東1997-2008,2010-2013廣西2001-2013廣西1997-2000海南1997-2008,2010-2013海南2009重慶2008-2011重慶1997-2007,2012-2013四川2001-2009四川1997-2000,2010-2013貴州2001-2009貴州1997-2000,2010-2013云南1997,2001-2013云南1998-2000西藏1997-2005,2007-2010西藏2009陜西1997-2013青海2009甘肅1997-2000,2009-2013寧夏2009青海1997-2008,2010,2012-2013寧夏1997-2000

(一) 整體樣本的回歸分析

首先，將全國(guó)31個(gè)省級(jí)區(qū)域1997-2013年的所有面板數(shù)據(jù)進(jìn)行整體回歸檢驗(yàn)。Stata12.0軟件的F檢驗(yàn)拒絕了混合模型(Pooled)假設(shè)，而Hausman的檢驗(yàn)結(jié)果也顯示P值為0.0000，由此確定采用固定效應(yīng)模型(FE)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4中的模型7所示。農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有較為明顯的正向促進(jìn)作用，RD系數(shù)在1%置信區(qū)間顯著為正，幾個(gè)控制變量也通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，人力資本(EDU)的回歸系數(shù)為正，說(shuō)明人力資本的積累有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提高；對(duì)外開(kāi)放程度(OPEN)的回歸系數(shù)為正，證明地區(qū)間的對(duì)外開(kāi)放通過(guò)產(chǎn)出效應(yīng)與技術(shù)外溢效應(yīng)促進(jìn)效率提高；而工業(yè)化水平(IND)的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明工業(yè)的發(fā)展不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提高，重工輕農(nóng)現(xiàn)象與工業(yè)剝削農(nóng)業(yè)的問(wèn)題依然存在；受災(zāi)面積(NAL)的回歸系數(shù)為負(fù)且通過(guò)檢驗(yàn)，這些檢驗(yàn)結(jié)果與已有研究的基本經(jīng)驗(yàn)和基本事實(shí)都是比較吻和的。為保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率與各個(gè)解釋變量關(guān)系的平穩(wěn)性，本文基于全國(guó)樣本進(jìn)行普通的OLS回歸檢驗(yàn)，估計(jì)結(jié)果如表4中模型8所示。通過(guò)OLS檢驗(yàn)與FE檢驗(yàn)的結(jié)果對(duì)比，發(fā)現(xiàn)各影響系數(shù)的顯著性與正負(fù)方向沒(méi)有變化，僅僅是數(shù)值的大小略有差別，這也證明了模型設(shè)置與參數(shù)估計(jì)的合理性。然而，這一結(jié)果是基于全國(guó)樣本同質(zhì)性假設(shè)得到的，與現(xiàn)實(shí)中各省域的異質(zhì)性特征明顯不符，因此所得回歸結(jié)果很可能出現(xiàn)偏誤，為了更精確合理地估計(jì)農(nóng)業(yè)科技以及其他控制變量的興農(nóng)效果，需要進(jìn)一步分組檢驗(yàn)。

(二)以農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模為分組標(biāo)準(zhǔn)的面板模型回歸結(jié)果

如表3所示，全國(guó)樣本可以根據(jù)戶均農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平劃分為低、中、高3組，由于這一劃分標(biāo)準(zhǔn)是利用門(mén)檻面板模型根據(jù)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)自身的規(guī)律內(nèi)生決定的，因此各組內(nèi)部均可以視為同質(zhì)樣本。再次利用Stata12.0軟件分別對(duì)3個(gè)區(qū)間的非平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，Hausman的檢驗(yàn)結(jié)果依然顯示固定效應(yīng)模型要優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型，各參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表4所示。其中，模型1、模型3和模型5分別代表低、中、高農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模組的固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果，模型2、模型4和模型6分別代表低、中、高農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模組的OLS回歸結(jié)果。

表4　以農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平為分組標(biāo)準(zhǔn)的面板模型估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為t值，***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著，F(xiàn)E為固定效應(yīng)模型，OLS為最小二乘法回歸模型。

(三)結(jié)果分析

先分析核心解釋變量農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率之間的關(guān)系。與全國(guó)整體樣本回歸的結(jié)果相比，各組間科技興農(nóng)的影響系數(shù)依然為正且均通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，再次說(shuō)明科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)的重要驅(qū)動(dòng)作用。但在不同的農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模約束下，其影響系數(shù)值存在較大的差異。低、中、高規(guī)模水平下的影響系數(shù)值分別為0.0218、0.0533和0.0473。即當(dāng)農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模低于0.3411(公頃/戶)時(shí)，農(nóng)業(yè)科技投入效果微弱，1單位科技投入僅能帶來(lái)0.0218單位農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升。隨著農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)?；教岣撸瑧艟孛娣e處于[0.3411，1.4821]區(qū)間和1.4821以上的中、高規(guī)模水平時(shí)，農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響大幅提高，其科技興農(nóng)效應(yīng)彈性比農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模化水平較低省份高出1倍以上。由此可知，農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的提高的確能有效改善科技驅(qū)農(nóng)效果，當(dāng)前中國(guó)農(nóng)業(yè)科技驅(qū)動(dòng)力不足的一個(gè)重要原因在于，較低農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的省份嚴(yán)重拉低了農(nóng)業(yè)科技驅(qū)農(nóng)作用的整體水平。

對(duì)為什么擴(kuò)大農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模能有效改善科技驅(qū)農(nóng)效果，可以從3個(gè)方面進(jìn)行分析。其一，農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)?；降奶岣?，可以大大激發(fā)農(nóng)戶的科技需求。土地分散經(jīng)營(yíng)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)缺乏經(jīng)濟(jì)利益激勵(lì)，農(nóng)戶對(duì)科技的需求常處于被動(dòng)接受狀態(tài)。農(nóng)地集中促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大有利于高新技術(shù)和大中型農(nóng)業(yè)機(jī)械的推廣和運(yùn)用,其經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)和回報(bào)率較傳統(tǒng)小農(nóng)生產(chǎn)將大幅度提高，進(jìn)而有效促進(jìn)農(nóng)戶科研與生產(chǎn)投入的積極性和有效性，大大提高了農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體對(duì)科技的需求。同時(shí)，農(nóng)地集約把農(nóng)民由原來(lái)的自給自足小農(nóng)耕作模式推向機(jī)械化、規(guī)?；默F(xiàn)代經(jīng)營(yíng)工作崗位，也將倒逼農(nóng)民學(xué)習(xí)先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)，催生新一輪的農(nóng)業(yè)科技需求，為科技轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力提供了正向激勵(lì)。其二，農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)?；牧硪粋€(gè)好處是提供了成本和風(fēng)險(xiǎn)的分擔(dān)機(jī)制，能有效緩解土地分散經(jīng)營(yíng)與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的矛盾?？萍紕?chuàng)新需要承擔(dān)較大的失敗風(fēng)險(xiǎn)，占有零碎土地的傳統(tǒng)小農(nóng)經(jīng)營(yíng)模式并不具備這樣的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。伴隨著農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的提高，農(nóng)地細(xì)碎化狀態(tài)得到改善，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)逐步體現(xiàn)，農(nóng)業(yè)盈利預(yù)期提高，經(jīng)營(yíng)主體抗風(fēng)險(xiǎn)能力增強(qiáng)，提升了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的內(nèi)在動(dòng)力。其三，農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)?；馕吨r(nóng)地的經(jīng)營(yíng)者發(fā)生變化，如專業(yè)大戶、家庭農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)民合作社、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)等新型的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體逐步興起，這類(lèi)群體具備更強(qiáng)的掌握農(nóng)業(yè)科技知識(shí)的能力，也更易于產(chǎn)生“示范效應(yīng)”，帶動(dòng)其他農(nóng)戶采用新技術(shù)成果，提高農(nóng)戶的科技運(yùn)用能力與市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)能力?；谝陨?個(gè)原因，在較高農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的環(huán)境下，農(nóng)業(yè)科技投入能夠更好地提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，從而取得更好的效果。反之，在較低農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模省(市)，較小的經(jīng)營(yíng)規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能達(dá)到農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)的階段，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效益較差，傳統(tǒng)農(nóng)戶缺乏足夠的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)，又不具備承擔(dān)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)的能力，自然不愿意嘗試采納和學(xué)習(xí)新技術(shù)，科技投入無(wú)法取得應(yīng)有效果。

接下來(lái)對(duì)控制變量依次進(jìn)行分析。代表各省(市、自治區(qū))工業(yè)化水平的變量系數(shù)在3組農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平樣本中均顯著為負(fù)，說(shuō)明各組省(市、自治區(qū))工業(yè)剝削農(nóng)業(yè)的現(xiàn)象未能根本扭轉(zhuǎn)，這與全國(guó)樣本的檢驗(yàn)結(jié)果類(lèi)似。而對(duì)外開(kāi)放度指標(biāo)在不同農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模省(市、自治區(qū))樣本中都顯著地提高生產(chǎn)效率，并且隨著農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的提高，其促進(jìn)作用越來(lái)越大；農(nóng)民受教育水平影響以及自然災(zāi)害變量的檢驗(yàn)結(jié)果，與全國(guó)層面整體檢驗(yàn)的結(jié)果相近。

進(jìn)一步比較第二組和第三組的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)最高農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的第三組中，其科技驅(qū)農(nóng)效應(yīng)反而不如第二組中等農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平省(市)。這似乎與我們已得出的結(jié)論“農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大能有效改善科技驅(qū)農(nóng)效果”相矛盾。對(duì)此可從以下3個(gè)方面來(lái)解釋。其一，農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模過(guò)大將導(dǎo)致規(guī)模不經(jīng)濟(jì)。當(dāng)農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模跨越第二個(gè)門(mén)檻后，這類(lèi)省(市)由原來(lái)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變到規(guī)模不經(jīng)濟(jì)階段，農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大不再能有效改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，科技投入在土地要素資源的制約下，其作用與效果便不如中等農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模省(市)明顯。其二，農(nóng)地過(guò)于集中其實(shí)是對(duì)農(nóng)地壟斷經(jīng)營(yíng)的變相支持，尤其是在現(xiàn)實(shí)中以政府為主導(dǎo)的模式下，強(qiáng)制與非自愿流轉(zhuǎn)行為難以避免，政府利益驅(qū)動(dòng)加劇了資本對(duì)農(nóng)地產(chǎn)權(quán)的侵蝕，農(nóng)地越集中在少數(shù)人手里，優(yōu)勢(shì)農(nóng)戶階層謀取自身利益現(xiàn)象越嚴(yán)重(李菁和歐良鋒，2014)[21]。這可能導(dǎo)致科技資源分配不均，降低科技驅(qū)農(nóng)效果。其三，農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大，農(nóng)地集中度越高，就越容易產(chǎn)生勞動(dòng)力被擠出問(wèn)題，失地農(nóng)民安置問(wèn)題更為嚴(yán)峻。游和遠(yuǎn)和吳次芳(2010)[16]指出，當(dāng)前農(nóng)地逐步向少數(shù)經(jīng)營(yíng)大戶集中的過(guò)程，并不具備促進(jìn)農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力向城市轉(zhuǎn)移的自動(dòng)實(shí)現(xiàn)功能?，F(xiàn)實(shí)中更多的情況是，在城市二三產(chǎn)業(yè)吸收能力有限的條件下，原有耕地上的農(nóng)民中有相當(dāng)一部分滯留在農(nóng)村淪為無(wú)效率的剩余勞動(dòng)力。勞動(dòng)力“擠出”的負(fù)面效應(yīng)致使土地與勞動(dòng)力配置進(jìn)一步失衡，加劇中國(guó)“人地矛盾”，進(jìn)而制約了科技興農(nóng)效應(yīng)的發(fā)揮。所以，總體來(lái)說(shuō)，在農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模最大的第三組中，其科技投入的興農(nóng)效應(yīng)不如中等農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模省(市)顯著，從而農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升作用就出現(xiàn)了類(lèi)似倒U型的特征。

(四)穩(wěn)健性分析

為證明結(jié)果的穩(wěn)健性，本文特別運(yùn)用普通OLS方法對(duì)3組樣本進(jìn)行回歸檢驗(yàn)和估計(jì)，以此比較其與FE回歸結(jié)果的差異，以及二者之間的非線性關(guān)系是否存在。檢驗(yàn)結(jié)果如表4中的模型2、模型4以及模型6所示，在較低、中等以及較高3種不同農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模區(qū)間水平下，農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)生產(chǎn)效率的系數(shù)依然通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其數(shù)值分別為0.0195、0.0523和0.0434。可見(jiàn)中等農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平組別的科技驅(qū)農(nóng)效果依然是最好的。這與FE檢驗(yàn)的結(jié)果非常接近。另外，各控制變量的系數(shù)值與顯著性檢驗(yàn)結(jié)果均與FE的結(jié)果基本相似。從而說(shuō)明本文的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果具有穩(wěn)健性。

五結(jié)論與啟示

(一)結(jié)論

本文根據(jù)1997-2013年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，在考慮農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平這個(gè)外部條件下，重點(diǎn)研究農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的促進(jìn)作用。研究結(jié)論表明：首先，農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有顯著的促進(jìn)作用，但這一作用由于各省(市、自治區(qū))農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平的不同存在明顯的門(mén)檻特征；其次，當(dāng)前農(nóng)業(yè)科技驅(qū)農(nóng)效果不佳的一個(gè)重要原因在于，農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模較低的省(市)嚴(yán)重拉低了科技驅(qū)動(dòng)力的整體水平；再次，農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)大能有效改善農(nóng)業(yè)科技驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，但農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模最高的省(自治區(qū))，其農(nóng)業(yè)科技作用并不如農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模處于中等區(qū)間的省(市)。

(二)啟示

本文具有明顯的政策含義。首先，研究結(jié)論指出農(nóng)業(yè)科技投入對(duì)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的驅(qū)動(dòng)效果受到低農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平的嚴(yán)重制約，所以在當(dāng)前農(nóng)業(yè)科技投入難以大幅提高的現(xiàn)實(shí)約束下，應(yīng)以農(nóng)地流轉(zhuǎn)為契機(jī)，配合強(qiáng)力措施大力提高農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平，加快農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模化、集約化，盡快跨越農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模偏小的第一個(gè)門(mén)檻。具體措施包括：建立和完善農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)，完善農(nóng)地流轉(zhuǎn)政策和激勵(lì)措施，鼓勵(lì)和促進(jìn)農(nóng)戶自愿流轉(zhuǎn)。尤其值得注意的是，當(dāng)前農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模較小的分組中含有北京、上海、浙江、廣東等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)。這些省市和地區(qū)農(nóng)地經(jīng)營(yíng)面積越來(lái)越小的主要原因，是它們根據(jù)自己的經(jīng)濟(jì)條件和自然稟賦逐步選擇了非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)被大大地“擠出”了。如僅僅考慮這些省市具備的雄厚財(cái)政實(shí)力而繼續(xù)對(duì)其增加農(nóng)業(yè)科技投入，將帶來(lái)更多損失與浪費(fèi)。

其次，農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模也不是越大越好，而是應(yīng)協(xié)調(diào)好科技投入與各省(市、自治區(qū))資源稟賦的配比，以農(nóng)地適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)為方向和目標(biāo)。具體而言，對(duì)于處于中等農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模水平的省(市)，應(yīng)該優(yōu)化打造農(nóng)業(yè)科研良好的制度環(huán)境，大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)制度的創(chuàng)新，構(gòu)建新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體系，培養(yǎng)專業(yè)大戶、家庭農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)民合作社、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)等多元化新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體，進(jìn)一步創(chuàng)造易于技術(shù)吸收和應(yīng)用的外部環(huán)境。而對(duì)于農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模較大的第三組樣本省(自治區(qū))，政府應(yīng)該高度重視農(nóng)地過(guò)度集中帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)，安置好失地農(nóng)民，嚴(yán)厲打擊“假流轉(zhuǎn)、真騙補(bǔ)”等市場(chǎng)異化行為。采取適度調(diào)控措施，逐步調(diào)整土地與勞動(dòng)力的合理配置，防止農(nóng)地流轉(zhuǎn)帶來(lái)的新一輪資源分配過(guò)程中出現(xiàn)的不平等現(xiàn)象。

最后，從農(nóng)業(yè)科技投入的角度來(lái)看，在中國(guó)農(nóng)業(yè)科技資源有限的常態(tài)約束下，應(yīng)該結(jié)合區(qū)域要素稟賦條件，適應(yīng)區(qū)域科技需求，優(yōu)化科技投入的區(qū)域配置。即政府應(yīng)把農(nóng)業(yè)科技資源盡量向處于科技投入效率高的省(市、自治區(qū))集中和傾斜，逐步提高該類(lèi)地區(qū)的科技投入強(qiáng)度。在保證投入連續(xù)性的前提下，鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)科研創(chuàng)新，推廣科學(xué)管理機(jī)制，通過(guò)進(jìn)一步提高市場(chǎng)開(kāi)放程度，改善工業(yè)擠占農(nóng)業(yè)現(xiàn)象，增加農(nóng)戶科技培訓(xùn)、提高農(nóng)戶科技素質(zhì)，實(shí)施農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼、降低技術(shù)采用風(fēng)險(xiǎn)等措施，構(gòu)建農(nóng)業(yè)科研與生產(chǎn)的良性循環(huán)與互動(dòng)機(jī)制。對(duì)于處于第一區(qū)間和第三區(qū)間省(市、自治區(qū))，則應(yīng)注意避免科技資源的無(wú)效投入與浪費(fèi)，協(xié)調(diào)好科技投入與農(nóng)地流轉(zhuǎn)的關(guān)系，形成最大合力共同推進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展。

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[責(zé)任編輯：戴天仕]

[DOI]10.14007/j.cnki.cjpl.2016.03.011

[引用方式]陳鳴, 周發(fā)明. 農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模、 農(nóng)業(yè)科技投入與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率——基于面板門(mén)檻模型的實(shí)證[J]. 產(chǎn)經(jīng)評(píng)論, 2016, 7(3): 130-140.

Farmland Operational Scale，Agricultural Technology Investment and Agricultural Production Efficiency——A Study Based on the Threshold Panel Model

CHEN MingZHOU Fa-ming

Abstract:This paper takes the farmland operational scale as the research angle of view, based on China's 31 Provinces 1997-2013 years Panel Data, and analyzes the nonlinear effects of agricultural technology investment on the agricultural production efficiency with a threshold effect model. First, according to the threshold characteristics of the average size of farmland operational scale, dividing the sample into small, medium and large three groups. Then, we make the regression test for each unbalanced panel data. The results show: The agricultural technology investment has different effects on the improvement of agricultural production efficiency in the different farmland operational scale. The effect of agricultural technology investment is improved with the expansion of farmland operational scale. But in the largest farmland operational scale, its technology driving force is less than the medium sample, therefore, we should take the different policy according to the different regions of the province. And pay attention to consider the coupling relationship between farmland resource endowment and agricultural technology investment, to further make the full use of prosper agriculture by science and technology.

Key words:agricultural technology investment； farmland operational scale； agricultural production efficiency

[收稿日期]2016-02-21

[基金項(xiàng)目]國(guó)家社科基金青年項(xiàng)目“中國(guó)低碳城市試點(diǎn)的政策績(jī)效評(píng)價(jià)及優(yōu)化研究”(項(xiàng)目編號(hào)：15CJY037，項(xiàng)目主持人：鄧榮榮)；湖南省社科基金課題“湖南省農(nóng)業(yè)科技減貧效率測(cè)度與影響機(jī)制研究”(項(xiàng)目編號(hào)：15YBA327，項(xiàng)目主持人：陳鳴);湖南省教育廳課題“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的溢出效應(yīng)研究”(項(xiàng)目編號(hào)：2015C1218，項(xiàng)目主持人：陳鳴)；衡陽(yáng)市社科聯(lián)基金“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的外溢效應(yīng)研究”(項(xiàng)目編號(hào)：2015C001，項(xiàng)目主持人：陳鳴)。

[作者簡(jiǎn)介]陳鳴，湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)博士研究生，南華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院講師, 研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理；周發(fā)明，湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院、湖南人文科技學(xué)院教授，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理。

[中圖分類(lèi)號(hào)]F301； F323.5； F323.3

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]1674-8298(2016)03-0130-11