我國農(nóng)村承包地經(jīng)營流轉(zhuǎn)效率的研究
——基于DEA-Moran's I模型

張心宇，柴 洪,2

（甘肅農(nóng)業(yè)大學1.財經(jīng)學院；2.甘肅省區(qū)域農(nóng)業(yè)與產(chǎn)業(yè)組織研究中心，甘肅 蘭州 730070）

我國土地流轉(zhuǎn)行為由來已久，早在改革開放初期，我國各地出現(xiàn)零散的土地流轉(zhuǎn)現(xiàn)象，2005年農(nóng)業(yè)部對流轉(zhuǎn)方式等做出具體規(guī)定后，2018年我國重新修訂了《農(nóng)村土地承包法》，不斷在政府層面完善土地流轉(zhuǎn)行為，維護土地流轉(zhuǎn)秩序。2005年，我國家庭承包耕地流轉(zhuǎn)比例占4.69%，經(jīng)過15年的發(fā)展后，我國耕地流轉(zhuǎn)比例達到34%。2020年，我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布《新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和服務主體高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃（2020—2022年）》將土地流轉(zhuǎn)行為放在培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的重要位置。因此研究各省的效率對于我國農(nóng)村承包地的發(fā)展和新型農(nóng)村經(jīng)營主體的建設具有重要意義。

一、文獻回顧

國內(nèi)學者們對土地流轉(zhuǎn)的理論已經(jīng)做了多角度研究，如曾雨柔等（2022）以壽命周期理論為切入點，運用雙重差分法，證明了處于不同生命周期階段的家庭的土地流轉(zhuǎn)行為有差異[1]。張永峰等（2022）從金融信貸支持角度，實證研究了金融的發(fā)展對土地流轉(zhuǎn)的邊際效用呈現(xiàn)“倒U型”結(jié)構(gòu)，需要注意土地流轉(zhuǎn)過程中，金融支持的適度性[2]。陳宇斌等（2022）從土地政策角度，運用連續(xù)型DID的研究方法，證明土地政策對土地流轉(zhuǎn)的正向影響[3]。孫銘遠（2022）指出在鄉(xiāng)村振興背景下，從實施和監(jiān)管等方面提出了法律問題和建議[4]。

土地流轉(zhuǎn)效率也得到了學界的廣泛關注，既有研究大多運用DEA模型對土地流轉(zhuǎn)效率進行分析，如陳思中（2019）引入土地流轉(zhuǎn)面積占農(nóng)作物播種指標，對土地效率進行評價[5]。秦溪（2021）通過傳統(tǒng)的三要素土地、資本、勞動力對土地流轉(zhuǎn)效率進行時空測度[6]。程樂（2021）運用實證分析證明固定資本投入對土地流轉(zhuǎn)效率的影響較大[7]。羅敏等（2022）通過DEA模型研究了淮安區(qū)的土地流轉(zhuǎn)過程中農(nóng)地性質(zhì)轉(zhuǎn)換的配置效率[8]。

綜上，已有研究從金融、政策、家庭、法律等多角度對我國土地流轉(zhuǎn)進行了論證，但已有研究仍有進一步完善的空間，如現(xiàn)有研究只是從法律角度說明土地流轉(zhuǎn)的問題并提出相應建議，并沒有將法律權(quán)益因素引入土地流轉(zhuǎn)的效率評價體系中。因此，本文借鑒其他學者的研究，采用2020年30個省的土地流轉(zhuǎn)的相關數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建評價指標，采用DEA和Moran's I分析法研究我國的土地流轉(zhuǎn)效率，并評價其空間分布特征。

二、我國農(nóng)村承包地流轉(zhuǎn)情況

（一）基本情況

除西藏、港澳臺外，2020年我國共有156166.25萬畝家庭承包經(jīng)營的耕地，其中，流轉(zhuǎn)面積約53218.9多萬畝，占比34.08%；轉(zhuǎn)讓面積約1358.97萬畝，占比0.87%；互換面積為1878.30萬畝，占比約1.20%①數(shù)據(jù)來源：《中國農(nóng)村政策與改革統(tǒng)計年報（2020年）》，由于統(tǒng)計口徑不同和數(shù)據(jù)缺失，本文統(tǒng)計數(shù)據(jù)不含西藏、港澳臺。。

全國（除西藏、港澳臺外）按照地理區(qū)域劃分為七大區(qū)域，如表1所示，2020年我國流轉(zhuǎn)、轉(zhuǎn)讓及互換面積超過1億畝的地區(qū)有三個，分別是東北、華東及華中地區(qū)，而華南地區(qū)最低，不到4000萬畝。

表1 2020年30個省按照區(qū)域劃分耕地流轉(zhuǎn)、轉(zhuǎn)讓及互換面積（單位：畝）

（二）農(nóng)村承包地法律糾紛情況

根據(jù)中國裁判文書網(wǎng)數(shù)據(jù)（https://wenshu.court.gov.cn/），我國主要有三種土地流轉(zhuǎn)糾紛：土地承包經(jīng)營權(quán)糾紛、農(nóng)村土地承包合同糾紛、土地承包經(jīng)營權(quán)出租合同糾紛。由圖1可知，土地承包經(jīng)營權(quán)案件遠高于另外兩類案件。從2012年起，土地承包經(jīng)營權(quán)糾紛案件快速增長，到2018年土地承包經(jīng)營權(quán)糾紛達到最大值，之后年份逐漸下降。2020年以前，農(nóng)村土地承包合同糾紛案不斷增長，之后下降。土地承包經(jīng)營權(quán)合同糾紛案的增長呈“倒U型”，2018年案件數(shù)最多。造成該類現(xiàn)象主要原因是：沒有統(tǒng)一標準的合同范本，甚至農(nóng)戶之間沒有簽訂合同，法律權(quán)益無法得到很好維護和保障；由于土地的非完全商品屬性及土地市場的機制不完備[9]，農(nóng)戶的流轉(zhuǎn)行為不規(guī)范，因而容易引起法律糾紛。

圖1 2012—2021年土地流轉(zhuǎn)法律糾紛

三、農(nóng)村承包地流轉(zhuǎn)效率分析

（一）研究方法

數(shù)據(jù)包絡分析法是研究投入和產(chǎn)出指標的一種方法，該模型運用非常成熟。CCR模型是最早提出的線性規(guī)劃方法，根據(jù)下列數(shù)學公式進行推導：

通過公式（1）和（2），對每個決策單元進行評價，每個目標函數(shù)的值就是決策單元的評分。本部分通過CCR模型對2020年我國30個省的流轉(zhuǎn)效率進行測算。

（二）指標選取及處理

對我國30個省農(nóng)村承包地流轉(zhuǎn)效率分析的前提是能夠找到合理的投入指標和產(chǎn)出指標。投入指標（Input）有一個：家庭承包耕地。產(chǎn)出指標（Output）有四個，分別為土地流轉(zhuǎn)面積、土地轉(zhuǎn)讓面積、土地互換面積、土地承包糾紛案。其中，土地承包糾紛案數(shù)據(jù)是一個綜合性的指標，反映了法律因素對土地流轉(zhuǎn)的影響。由于糾紛案產(chǎn)出指標為逆向指標，參考相關文獻，對其采取其倒數(shù)作為產(chǎn)出指標更為合理。

（三）數(shù)據(jù)來源

本研究主要采用2020年我國30個省的農(nóng)村承包地流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，家庭承包耕地面積、土地流轉(zhuǎn)面積、土地轉(zhuǎn)讓面積和土地互換面積的數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村政策與改革統(tǒng)計年報（2020年）》。土地承包糾紛案數(shù)據(jù)來源于中國裁判文書網(wǎng)，為土地承包經(jīng)營權(quán)糾紛案件、農(nóng)村土地承包合同糾紛案件及土地承包經(jīng)營權(quán)出租合同糾紛案件三類土地流轉(zhuǎn)糾紛案件數(shù)量的總和。具體數(shù)據(jù)如表2。

表2 2020年全國農(nóng)村承包地流轉(zhuǎn)情況

（四）測算結(jié)果

通過運行DEA-Solver 5.0軟件，同時按照七大地理區(qū)域劃分，得到結(jié)果如表3。

表3 2020年全國農(nóng)村承包地流轉(zhuǎn)投入產(chǎn)出效率值

我國30個省的農(nóng)村承包地流轉(zhuǎn)水平的綜合利用水平不高，綜合效率均值為0.60。各地理區(qū)域效率值從高到低依次為：華東地區(qū)（0.84）、華中地區(qū)（0.73）、東北地區(qū)（0.68）、華南地區(qū)（0.60）、華北地區(qū)（0.59）、西南地區(qū)（0.43）、西北地區(qū)（0.37）。華東地區(qū)的省份的綜合效率全部在平均值以上，而西北地區(qū)的5個省份的綜合效率值都很低，這說明區(qū)域之間農(nóng)村承包地流轉(zhuǎn)效率存在較大差異。2020年我國共有4個省處于高效率狀態(tài)，分別是上海、江蘇、湖南、廣東。北京、黑龍江和重慶3地的綜合效率在0.8到0.9之間，綜合效率比較高。16個省綜合效率水平處于均值以下，占比為53.33%。綜合效率值在0.5以下，即綜合效率很低的省份有10個。

我國農(nóng)村承包地流轉(zhuǎn)過程中，對于投入利用水平是較低的，純技術效率均值為0.69，低于該值的省份有16個，占比53.33%。我國華東地區(qū)的純技術效率值最高，為0.97；西北地區(qū)的純技術效率值最低，僅有0.40。在2020年我國土地流轉(zhuǎn)有9個省的技術效率為1，分布在華東地區(qū)、華中、東北和華南地區(qū)，說明這9個省對投入資源利用水平是很高的。在我國七大區(qū)域中，華東、東北、華中及華南地區(qū)的純技術效率大于均值，華北、西南和西北地區(qū)的純技術效率低于均值。30個省中，有8個省的投入資源利用水平很低，純技術效率值低于0.5。

我國承包地流轉(zhuǎn)的規(guī)模效率水平較高，規(guī)模效率均值為0.90。按照地理區(qū)域劃分30個省份，效率值從高到低順序依次為：西南地區(qū)（0.96）、西北地區(qū)（0.94）、東北地區(qū)（0.91）、華中地區(qū)（0.88）、華北地區(qū)（0.88）、華東地區(qū)（0.87）、華南地區(qū)（0.83）。我國西南地區(qū)的規(guī)模效率值最高，為0.96；華南地區(qū)的規(guī)模效率值最低，僅有0.83。2020年我國有10個省的規(guī)模效率水平低于均值，占比為33.33%。上海、江蘇、湖南、廣東省的規(guī)模效率為1，說明這4個省的規(guī)模結(jié)構(gòu)較為合理，其投入能夠產(chǎn)生合理的產(chǎn)出。規(guī)模效率值在0.9到1之間的省份主要有16個，規(guī)模結(jié)構(gòu)較為合理。海南省的規(guī)模效率值在0.40以下，說明海南省的規(guī)模結(jié)構(gòu)不合理，其投入和支出之間匹配不合理。

四、農(nóng)村承包地效率空間分布特征

（一）數(shù)據(jù)來源及研究方法

1950年，統(tǒng)計學家莫蘭首次提出Moran's I指數(shù)，衡量數(shù)據(jù)是否具有空間自相關性。通過引入地理距離因素，按照下列公式(3)進行推導：

其中，

Wij為空間權(quán)重值，n為地區(qū)總數(shù)，Ii是第i個地區(qū)的局部莫蘭指數(shù)yi和yj分別是第i個和第j個空間單元屬性值。45年后，安瑟倫提出了局部Moran'sI指數(shù)，衡量區(qū)域局部是否有集聚現(xiàn)象，一般在全局Moran's I指數(shù)基礎先進行判斷，通過公式（5）進行推導：

簡化為

通過經(jīng)標準化處理后的權(quán)重，畫出莫蘭散點圖。

通過DEA模型已經(jīng)測算出了30個省的綜合效率值，為了研究30個省的土地流轉(zhuǎn)效率值的空間分布，是否有空間自相關性，運用Moran's I指數(shù)進行測算。因此，以表3中我國30個省土地流轉(zhuǎn)的綜合效率值為單變量，以30個省份是否相鄰為基礎構(gòu)建30×30的二進制空間權(quán)重矩陣，如公式（7）和（8）。

（二）研究結(jié)果及結(jié)論

1.全局Moran's I指數(shù)

根據(jù)Stata 16軟件運行結(jié)果，由圖2可知，全局Moran's I指數(shù)為0.315，這說明30個省的土地流轉(zhuǎn)效率呈現(xiàn)空間正相關，并且該相關性顯著。該運行結(jié)果P值為0.002，z得分為2.83，由于P值小于0.01，z得分大于2.58，這說明在99%的置信水平下，30個省的土地流轉(zhuǎn)綜合效率是集聚分布的。

圖2 全局莫蘭指數(shù)圖

2.Moran's I散點圖

根據(jù)全局Moran's I指數(shù)進一步列出以z得分為橫軸、wz為縱軸的莫蘭散點圖，來分析該區(qū)與周圍地區(qū)的空間之間的聯(lián)系。Stata 16的運行結(jié)果如圖3所示。由圖3可知，30個省的綜合效率主要集中在第一象限和第三象限。華東地區(qū)省份均處于第一象限，西北地區(qū)均處于第三象限。北京（1）、遼寧（6）、上海（9）、江蘇（10）、浙江（11）、安徽（12）、江西（14）、山東（15）、湖南（18）和廣東（19）10個省的結(jié)果位于第一象限（即高-高聚集區(qū)），呈現(xiàn)高-高正相關的空間集聚；第三象限（低-低聚集區(qū)）有11個省，分別是山西（4）、內(nèi)蒙古（5）、廣西（20）、四川（23）、貴州（24）、云南（25）、陜西（26）、甘肅（27）、青海（28）、寧夏（29）、新疆（30），說明這些省份表現(xiàn)出低-低正相關的空間集聚。第二象限（低-高聚集區(qū)）有天津（2）、吉林（7）、福建（13）、湖北（17）及海南（21），說明這些低值省份的周圍被高值省份包圍。第四象限（高低聚集區(qū)）有河北（3）、黑龍江（8）、河南（16）和重慶（22），體現(xiàn)了低目標值的省份被高目標值的省份包圍的空間形式。低-低型和高-高型聚集現(xiàn)象比高-低型或者低-高型的聚集的數(shù)量更多，同時低-低型比高-高型更易聚集。

圖3 Moran's I散點圖

五、結(jié)論及政策建議

（一）結(jié)論

本文計算了2020年30個省份的土地流轉(zhuǎn)效率和土地流轉(zhuǎn)綜合效率的空間分布的相關性，得出結(jié)論：

第一，在綜合效率方面，在七大地理區(qū)域中，華東地區(qū)的土地流轉(zhuǎn)效率普遍高，西北地區(qū)的五個省份土地流轉(zhuǎn)的效率都比較低。其他五個地區(qū)，不僅存在高效率的省份，也存在效率較低的省份。上海、江蘇、湖南、廣東省的土地流轉(zhuǎn)效率最高，云南省的土地流轉(zhuǎn)效率最低。

第二，在純技術效率方面，華東地區(qū)的土地利用水平普遍較高，西北地區(qū)的純技術效率值均較低。9個省對投入的利用水平很高，云南省對投入資源利用水平最低。

第三，在規(guī)模效率方面，我國西南地區(qū)的規(guī)模效率值最高，西北地區(qū)的規(guī)模效率排名第二，華南地區(qū)的規(guī)模效率值最低。4個省的規(guī)模效率呈高效率狀態(tài)，海南省的規(guī)模效率值最低。

第四，在土地流轉(zhuǎn)效率空間分布方面，我國30個省的土地流轉(zhuǎn)效率呈現(xiàn)空間正相關性，并且相關性顯著。Moran's I指數(shù)的顯著性水平很高，在99%的置信水平下，30個省的土地流轉(zhuǎn)綜合效率是集聚分布的。我國70%的省份都集中在高高聚集區(qū)和低低聚集區(qū)。華東地區(qū)呈現(xiàn)高值聚類、西南地區(qū)和西北地區(qū)呈現(xiàn)低值聚類的空間分布，而其他四個地區(qū)的集聚偏向隨機。

（二）政策建議

首先，提高農(nóng)戶法律意識，規(guī)范土地流轉(zhuǎn)行為。在農(nóng)村土地“三權(quán)分置”政策及《農(nóng)村土地承包法》背景下，為承包土地進行確權(quán)及登記。但是土地流轉(zhuǎn)過程中，合同不規(guī)范、不及時備案登記和維權(quán)意識不高等，導致了法律糾紛多，進而影響到西北、西南等地區(qū)的土地流轉(zhuǎn)效率。對于低效率地區(qū)，在積極鼓勵農(nóng)戶土地流轉(zhuǎn)同時，還要積極宣傳土地流轉(zhuǎn)的相關的法律法規(guī)，特別是登記方面的規(guī)定，提高農(nóng)戶的維權(quán)意識。通過這種方式，在一定程度上會減少土地糾紛案件數(shù)量，還會節(jié)約司法資源、優(yōu)化產(chǎn)出，進而提高各省份的土地流轉(zhuǎn)效率。

其次，利用區(qū)塊鏈等新型技術，加快農(nóng)地數(shù)字化確權(quán)。最近幾年，我國一直在加快推動區(qū)塊鏈技術的落地，該技術已經(jīng)在金融、保險、醫(yī)療及教育等領域有所應用。區(qū)塊鏈因其去中心化、分布式存儲數(shù)據(jù)、安全且透明度高等特點，能夠很好地解決土地流轉(zhuǎn)過程中的法律權(quán)益問題，降低交易和信息成本，提高土地流轉(zhuǎn)的效率。同時，區(qū)塊鏈實時延伸，增強土地流轉(zhuǎn)交易多方的相互信任，土地承包經(jīng)營權(quán)的確權(quán)、使用權(quán)流轉(zhuǎn)都可以在區(qū)塊鏈的節(jié)點記錄、查詢、追溯，提高土地過程中權(quán)利法律狀態(tài)的安全性，從而減少土地承包經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)的法律糾紛并節(jié)約司法資源。此外通過智能合約，將合同編程加入鏈中，能夠規(guī)范合同文本，維護土地流轉(zhuǎn)秩序。

最后，地區(qū)帶動、協(xié)同發(fā)展，進而提高土地流轉(zhuǎn)效率。由于30個省份的土地流轉(zhuǎn)效率值呈現(xiàn)空間正相關，有集聚現(xiàn)象。高效率地區(qū)帶動會產(chǎn)生協(xié)同效應，而且臨近區(qū)域的相似性程度越高，地區(qū)之間的帶動及合作帶來的效益是越顯著。因此如果將土地流轉(zhuǎn)效率高的省份帶動周圍的區(qū)域發(fā)展，會讓周圍地區(qū)的土地流轉(zhuǎn)得到優(yōu)化，進而提高效率。尤其在西南和西北地區(qū)，目前是低-低聚集狀態(tài)，不僅需要較高效率的省份帶動發(fā)展，還要因地制宜，解決本地區(qū)的瓶頸問題，提高土地流轉(zhuǎn)的效率。