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摘要：由全国第三次农业普查数据可知，随着农民职业分化导致劳均农地经营规模增加，但我国仍以小农户兼业经营农地为主，经营方式仍以传统经营为主。利用县域数据验证农民职业分化、农地经营规模对农地生产效率的影响，得到以下结论：农民职业分化的广度对农地全要素生产率的影响呈“U”型，当前非农比例增加有利于农地全要素生产率的提高;农民职业分化的深度与农地全要素生产率、亩均产出和劳均产出均呈负相关，农民家庭非农收入比重越高农地经营越被忽视;劳均农地经营规模增加，有利于农地全要素生产率和劳均产出水平提高，但不利于亩均产出水平提高。加之考虑平原、山地、丘陵等农地异质性，进而得出相比平原地区，山区、丘陵地区农民职业分化深度（兼业程度）对亩均产出、劳均产出的负作用更大;山地、丘陵地貌下农地经营规模扩大造成亩均产出水平降低的作用更明显，导致劳均产出水平提高程度低于平原地区。
关键词：农民职业分化;农地全要素生产率;农地经营规模
一、引言
城市化进程中农村劳动力转移打破了我国农民全职经营家庭承包农地的状况，导致了农民职业分化和农地经营方式的改变。传统理论认为，城市工业吸纳农村剩余劳动力后，必然引起农民职业彻底分化和带动农业发展，提高农业生产效率。我国农民职业分化并不彻底，职业分化广度（非农比例）增加，但职业分化深度（非农就业时间和专业化程度、农业经营专业化程度）并不高（陈中伟、陈浩，2013）[1]。农民职业分化广度增加促进了土地流转和农地规模经营（李文明等，2013）[2]，但职业分化深度影响了农业经营方式（陈中伟，2018）[3]。适度规模经营已经成为发展现代农业的必要条件。扩大农地经营规模的目标是提高农地生产效率，不同角度下农地生产率是多元化的，包括农业全要素生产率、单位农地产出率、单位劳动产出率等。在我国农民职业分化的特征下，这些目标并不一致。那么，基于农地经营规模扩大的条件，研究我国农民职业分化中非农比重和职业化程度对多元化农地生产效率的影响，并分析如何促使农地生产效率多元化目标趋于一致，将成为新的研究视角。
农村劳动力非农就业是否能够促进农地生产率提高，学术界研究结论并不一致。农村劳动力非农就业导致的农民分化，可以分为职业分化为主的水平分化和经济分化为主的垂直分化（何蒲明等，2014）[4]。其实这两个方面的分化都是农民职业分化的表现，水平分化是总体上非农就业比例的变化，即农民职业分化的广度;垂直分化是农民职业分化后专业化程度的变化，即农民职业分化的深度。前期的研究多集中于这两个方面中的其中之一对农地效率的影响。
农民职业分化广度对农地生产效率的影响，学术界研究结论并不统一。张建、诸培新（2017）[5]利用江苏四县调研数据分析发现，农村劳动力非农就业后农户自发流转农地并不能提高农地生产效率。王丽英等（2017）[6]对四川省农户调研数据分析结果显示，农村劳动力非农就业带来的单纯农地规模扩大并不能有效提高农地生产效率，但经营者的专业化程度提高有利于提高农地生产效率。王嫚嫚等（2017）[7]对江汉平原的水稻种植户调研分析结果显示，农村劳动力非农就业背景下中小规模农户经营并不存在规模经济现象，土地的零碎化会降低粮食产量。也有较多的学者认为农村劳动力非农就业有利于农地规模经营，对提高单位农地产出率、单位土地劳动力生产率、农地全要素生产率等具有正向作用，持有类似观点有许庆等（2011），张海波（2016），李宁、何文剑、仇童伟（2017），鄢姣、王锋、袁威（2018），王亚辉、李秀彬、辛良杰（2017）等[8-12]。除此之外，别朝霞、刘行（2017），钟甫宁、陆五一、徐志刚（2016）等[13-14]学者认为农村劳动力非农就业对农地生产率的影响存在区域差异，农地异质性也会影响研究结果。
学术界普遍用农村劳动力兼业化程度代替农民职业分化的深度，进而分析其对农地生产效率的影响，研究结果呈现两种不完全一致的观点。第一种观点认为适当的兼业有利于提高农地生产效率，但随着兼业程度的提高会逐渐弱化这种正作用。持有类似观点的有张光宏、朱亚颖（2018），高欣、张安录（2017）等[15-16]。另外一种观点认为农民兼业经营会对农地生产效率造成负面影响，持此观点的有蔡基宏（2005），杨肃昌、范国华（2018）等[17-18]。
通过梳理以往文献发现，农地生产率包括农地产出效率、农业劳动生产率、全要素生产率等三个目标，农民职业分化包括分化的广度和深度，研究结果会因区域分析、农地异质呈现差异。但前期研究多以农民职业分化的一个方面分析其对农地生产率目标的影响，有关农地异质研究较少。所以，笔者拟通过农民职业分化的两个维度，在考虑农地异质和农地规模的基础上分析其对农地生产率三个目标的影响。
二、农地生产效率的测算与分析
衡量农地生产率的指标从投入要素的角度主要可以分为农地产出效率、农业劳动生产率和全要素生产率，分别体现土地、劳动和综合要素投入的生产率。其中农地产出效率一般用单位农地产值或产量代表，笔者采用单位农地产值表达，更能体现农地经营市场化水平;农业劳动生产率用单位投入劳动力的农业产值表达;全要素生产率采用DEA投入产出模型估算。
利用Deap2.1软件采用产出导向进行计算2003—2016年河南省33个粮食主产县Malmquist农地生产效率指数，其中产出变量用農业实际增加值（以2003年为基期）代替，投入变量有农林牧渔从业人员、农用机械总动力和农作物播种面积，采用CRS模型估算。表1为2003—2016年各粮食主产县农地生产效率指数变动情况，表中各指数均以上一年为基期环比形式表示，2003年各效率指数为1，其他年份效率指数大于1，表示相对于上一年效率提高;其他年份效率指数小于1，表示相对于上一年效率降低。表中全要素生产率（tfpch）=效率变动指数（effch）×技术变动指数（techch）;效率变动指数（techch）=规模效率（sech）×纯技术效率（pech），即全要素生产率可以分解为效率变动指数和技术变动指数;效率变动指数可以分解为规模效率和纯技术效率。 由表1数据可知，各效率指数的平均值均大于1，说明整体上河南省粮食主产县的农地生产效率在提升，但提升幅度并不明显。其中规模效率指数逐年变动幅度较大，多数年份效率指数小于1，说明与上一年度相比规模效率在降低;全要素生产率2014年以前逐年提高，但之后两年连续下降，说明农地经营并未完全进入良性经营轨迹;纯技术效率平均值近似于1，部分年份效率指数小于1，说明纯技术效率提升并不明显。
由表2数据可知，粮食主产县中地貌特征为平原的23个县各效率指标平均值都要高于地貌特征为山区、丘陵的10个县的各效率指标平均值，说明农地生产效率存在农地异质的差异性，山区、丘陵地区的农地生产效率偏低。从表2数据可以看出山区、丘陵纯技术效率平均值小于1，说明这些地区技术对农地效率的提高作用并不明显，甚至呈现副作用。
三、理论分析与假设
根据发展经济学“二元经济结构”理论，随着农地生产效率提高和城乡收入差距加大，将会释放更多农业劳动力非农转移。随着农业劳动力非农就业农民彻底完成职业分化，经营农地的劳动力数量减少，实现农地规模经营、农地生产效率以及农业现代化水平进一步提高。根据我国实际情况，农民职业分化、农业经营和农地生产效率的发展并不符合上述理论内容。2016年全国第三次农业普查数据显示，小农户占农业经营户的比重为98.1%，小农户中农业生产经营人员占比为92.5%。以农业大省河南省为例，小农户占经营主体的比例为95%，小农户经营耕地面积占总耕地面积的86%，其中参与新型农业经营组织或形式的小农户仅有5.1%。这说明虽然通过土地流转农地经营规模在扩大，但我国农业经营以小农户兼业经营为主，也显示了小农户兼业经营方式仍然以传统经营为主的特征。
我国农村劳动力和农地配置呈现如下状况：首先，农村劳动力非农转移并未导致农民职业彻底分化，兼业农民依然占较大比重。其次，虽然推动了多年土地流转，但农地流转在小农户间的比重较高（部分地区实现了规模经营），小农户经营并未实现农地经营规模化、专业化和市场化。第三，农地产权制度不清晰，再加上农户非农收入成为家庭主要收入来源，农地经营被忽视，农地生产效率陷入“内卷化”，在部分山区、丘陵地区出现严重的“抛荒”现象。
基于以上分析，笔者提出以下假设：
1. 农民职业分化的广度深化，通过要素流动可以促进农地生产效率提高;但农民职业分化深度不足，导致农地经营被忽视、以传统经营为主，不利于农地生产效率提高。
2. 在农民职业分化深度不足的条件下，农地经营规模扩大不利于农业经营市场化，农地产出效率增加受限，但可以提高劳均农地产值;学术界对于小农户扩大农地经营规模是否能够提高农地全要素生产效率有争论，需要进一步验证。
3. 农民职业分化和农地经营规模状况对农地生产效率的影响，呈现区域分化和农地异质性，由于山区、丘陵地貌特征的农地经营成本相对较高，对农民经营的专业程度要求更高。所以，山区、丘陵地貌特征将进一步强化农民兼业对农地生产效率提高的负作用。
四、实证分析
为了更深入分析农民职业分化和农地经营规模状况对农地生产效率的影响，首先考察农民职业分化广度、深度、农地经营规模对农地生产过程中的全要素生产率、亩均产出水平、劳均产出水平的影响，再考虑农地异质性下职业分化与经营规模等因素对农地生产效率的影响。
（一）模型设定与变量选取
笔者构建农民职业分化、农地经营规模对农地生产效率影响的基本模型，设定为面板模型，详见式（1）：
其中AE代表Lout、Aout、Tfc，分别指劳均产出水平、亩均产出水平和农地全要素生产率，以三个模型进行实证分析;Nc代表农民职业分化的广度;Fc代表农民职业分化的深度;Aal代表农地经营规模水平，其他变量为控制变量。
为了进一步分析在平原、丘陵和山地等不同农地特征对农地生产效率的影响，考虑农地异质性下职业分化深度与农地经营规模对农地生产效率的影响，对模型进行修改，引入新的模型，详见式（2）：
其中Fc×Ltype为农民职业分化深度与农地特征的交互项，这里主要考虑平原与非平原（丘陵或山区）的比较;Aal×Ltype为农地特征与农地经营规模的交互项，表示职业分化深度一定时经营规模的作用是否受农地异质影响。
其他的控制变量主要考虑农地生产过程中的投入变量、经营方式和区域差异性，选取的变量有农业机械动力、化肥投入量、种植结构、复种指数、非粮经营状况、农民人均纯收入、区域人均GDP等。
（二）数据来源及描述性统计
利用河南省33个产粮大县2003—2016年的县级面板数据，数据来源于《中国县域统计年鉴》《河南省县市统计数据库》《河南省各地市统计年鉴》、EPS数据平台等，通过剔除缺失数据获得平衡面板数据。
被解释变量中农地全要素生产率Tfc的数据用前面测算出的各县tfpch值表示;亩均农地产出Aout用各县农业实际增加值（以2003年为基期）除以农作物播种面积得到;劳均产出水平Lout用各县农业实际增加值除以农林牧渔从业人员数表示。解释变量中农民职业分化广度Nc表示农村劳动力在数量上的非农化程度，用各县非农劳动力占比代表;农民职业分化的深度Fc表示农村劳动力从事非农就业的专业化程度和时间长短，用农村家庭居民非农收入占比来衡量;农地类型Ltype只考虑平原=0和非平原（山地或丘陵）=1两种情况;①化肥投入量Fei用各县农用化肥折纯量表示，化肥投入量的大小也可以体现农地生态经营的状况;机械投入量Mii用各县亩均机械动力衡量;農地经营规模Aal表示总体上单位劳动力经营农地规模，用农作物播种面积除以农林牧渔从业人员衡量;种植结构As和复种指数Mci能够表示农地经营市场化程度和农地利用状况，分别用粮食播种面积与非粮作物播种面积比值、农地播种面积与耕地面积比值表示;区域经济发展差异性用各县人均国内生产总值Pgdp和农民人均纯收入（Py）衡量。所有变量的描述性统计见表3。 表3结果显示，2003—2016年河南省33个粮食主产县农地全要素生产率为1.063，总体上呈现递增趋势，但存在区域差异性，特别是农地异质所致差异较大，同时针对单个县来看，不同年份的农地全要素生产率并不总是递增，存在连续多年递减状况。亩均产出和劳均产出的平均值分别为710.1元和4 019元，但亩均产出年份之间变化不大，劳均产出逐年递增，农地异质导致二者的区域差异性较大。农民职业分化的广度和深度增加主要体现为随年份变化而变化。农地经营规模的平均值为5.635亩（1亩=0.667公顷），但区域差异性较大。这说明农地生产效率的变化受时间、区域和农地异质性的影响。
（三）结果分析
本文中主要被解释变量农地生产效率所用数据为宏观县域面板数据，因此，在进行正式的计量分析前，需要对样本数据中的三个被解释变量运用 LLC（Levin-Lin-Chu）和IPS（Im-Pesaran-Shin）方法进行单位根检验（unit-root test）。同时基于方差膨胀因子（Variance Inflation Factor）方法对解释变量进行共线性诊断。检验和诊断结果显示：LLC 检验方法下，农地全要素生产率（TFC）、亩均农地产出（Aout）和劳均产出水平（Lout）的统计量Adjusted t*值分别为-17.889 2、-4.783 4和-2.572 8，对应的P值均为0。在IPS检验方法下，农地全要素生产率（TFC）、亩均农地产出（Aout）和劳均产出水平（Lout）的统计量W-t-bar值分别为-2.424 1、-1.902 7和-2.541 3，对应的P值分别为0.007、0.028和0.005。LLC和IPS的检验方法均表明应该拒绝存在单位根的原始假设，说明该数据是不含单位根的平稳数据序列。方差膨胀因子的共线性检验中，对相应的变量取自然对数后，Max VIF为7.93，平均方差膨胀因子（mean VIF）的值为3.34，mean VIF<10，表明各解释变量间也不存在多重共线性问题。
进一步对面板数据进行适用模型选择分析。对于三个被解释变量而言，在加入控制变量后，与采用简单方法的混合回归相比较，固定效应模型的值接近于1，且在1%的水平上显著，说明固定效应模型要明显优于混合效应模型。通过对固定效应模型和随机效应模型进行检验，结果显示，值为0，说明拒绝存在随机效应的原始假设。故笔者对农地生产效率的影响因素分析选择固定效应模型进行实证分析。针对内生性问题进行检验，将主要解释变量农民职业分化广度、深度、农地经营规模采用滞后一期的方式进行IV回归，和固定效应结果进行检验，结果显示P值较大，说明采用固定效应模型不存在内生性问题。虽然理论上农地生产效率提高有利于释放农业劳动力非农化，二者可能存在反向因果关系，但由于数据是从2003年开始，农民兼业主要处于第二阶段，农地生产效率提高并不是农民职业分化的主要原因。具体回归结果见表4和表5。
1. 基础回归结果分析。表4回归结果显示，农民职业分化的广度Nc与被解释变量农地全要素效率之间呈现“U”型关系，这与两变量之间的散点图相符。前期文献研究结果显示农民职业分化（非农化转移）对农地全要素生产率有正向和负向作用的争论归因于选择时间跨度差异。笔者选择2003—2016年的数据，结果呈现“U”型，证实了前期研究成果存在争论的原因。农民职业分化广度与亩均产出和劳均产出两个被解释变量之间呈线性关系，其他解释变量与三个被解释变量均呈线性关系。由农民职业分化广度二次项Nc2和一次项Nc1的系数可以估算出，当农民职业分化广度超过71.9%时，对农地全要素生产率提高有促进作用，即当前提高农民职业分化广度对农地全要素生产率具有正向作用。农民职业分化广度，即农村劳动力非农就业比例每提高1%，劳均产出水平提高4.2%;但对亩均产出水平影响不显著，这说明随着农村劳动力非农就业比例增加，提高了劳均经营土地面积，但并未改變农地经营结构和方式，并没有促进亩均产出水平的提高。
农民职业分化的深度，即非农就业时间和专业化程度、兼业化程度，笔者用家庭非农收入比例衡量。农民职业分化深度与农地全要素生产率、亩均产出水平和劳均产出水平均呈现反方向变动，农民家庭非农收入每增加1%，农地全要素生产率降低6%，亩均产出和劳均产出水平降低1.26%。说明总体上农村家庭非农收入比例增加，意味着农民以非农就业为主、农业为辅的兼业化程度加大，会导致其忽视农业经营，也说明农民职业分化过程中职业农民比例不足，不利于农地生产效率提高。
劳均农地经营规模增加促进了农地全要素生产率和劳均产出水平的提高;对亩均产出水平提高有负作用。劳均农地经营规模每增加1%可以提高农地全要素生产效率17%;农地经营规模的劳均产出水平94.3%，亩均产出弹性为-5.7%。农地经营规模扩大对农地全要素生产率和劳均产出水平的正向影响非常明显，但对亩均产出水平造成不太明显的降低情况。从结果可以看出，虽然农村土地流转促进了农地经营规模增加，但总体上农民仍以非农就业为主、农业经营为辅，并没有专业化和市场化经营农地。农村劳动力通过扩大农地经营面积，实现了劳均收入的增加;通过投入更加节省人力的生物、化学、机械动力等可以提高农地经营的全要素生产率，但并没有提高亩均农地产出水平。
控制变量中的粮食种植面积与非粮种植面积比值As对农地全要素生产率影响不显著，对亩均产出水平和劳均产出水平均具有负向影响。粮食与非粮种植面积比值越大，只能说明农地经营的市场化程度越低，并不能反映农地全要生产率的水平，但市场经营水平低不利于提高农地产出产值水平，也就不利于亩均产出和劳均产出水平的提高。体现农地利用状况的指标复种指数Mci与三个被解释变量均存在负相关，复种指数每增加0.1将导致农地全要素生产率降低0.032，导致亩均产出和劳均产出水平均降低2%，回归结果虽然显著，但影响作用并不大。这也说明简单提高复种指数并不能提高农地生产效率。另外从其他控制变量化肥投入lnFei和农业机械动力投入Mii对三个被解释变量的影响可以看出，增加化肥投入有利于农地全要素生产率、亩均产出和劳均产出水平的提高。但增加农业机械动力却对农地全要素生产率有负作用，这种结果可能是由于机械动力投入增加导致了传统经营下农地更易耕种，节约劳动时间，传统经营农地机会成本更低，农户投入高人力资本，劳动力、管理、技术等要素不足，农地经营处于被忽视地位，阻碍农地全要素生产率提高。机械动力增加对亩均产出水平和劳均产出水平影响并不显著，说明其仅仅提高了农民经营农地的便利性，并未改变传统农地经营方式和劳均经营农地面积。区域人均GDP的提高不利于农地全要素生产率的提高，可以促进亩均产出水平和劳均产出水平提高，这说明在区域经济发展水平不高的河南省各个县经济发展水平越高，农民越不愿改变传统农地经营方式;区域农民家庭人均纯收入提高对三个被解释变量都有正向作用。 2. 考虑农地异质下的检验。由于要考虑农地异质下农民职业分化与农地规模的作用，模型中加入农地类型Ltype分别与农民职业分化深度Fc、经营规模lnAal的交互项。由表5所示可知，其他变量对三个被解释变量影响的回归结果与基础回归结果差异不大，方程模拟效果更好，说明方程设计和变量选取合理，回归结果具有一定的稳健性。
由表5中（1）（2）和（3）模型回归结果可知，山地、丘陵地区相对于平原地区弱化了农民职业分化深度对农地全要素生产率的负作用。这意味着在一定的农民职业分化程度下，山区、丘陵地区的农民一旦选择经营农地（数据中没有体现抛荒情况，所以没有考虑），其对农地重视程度和经营的精细度要高于平原地区的农民，山区、丘陵地区与平原地区相比农地全要素生产率也较高。随着农民职业分化深度（非农就业时间和专业程度）的增加，会对农地亩均产出和劳均产出造成负影响，山区、丘陵地区与平原地区相比会进一步强化这种负影响。这种情况是由山区、丘陵地貌特征限制了农地经营规模的扩大、现代化机械动力的投入和农产品市场化经营导致的。
由表5中（4）模型回归结果可知，农地经营规模与农地特征的交互项对被解释变量农地全要素生产率的影响不显著，这说明并不会因为农地异质导致农地经营规模对农地全要素生产率影响的差异。模型（5）和（6）的结果显示，山区、丘陵地区相对于平原地区农地经营规模对亩均产出和劳均产出的影响较小。在农民以非农为主农业为辅的状况下，农地经营规模扩大会减少亩均产出水平，产出负弹性为2.7%，影响并不大;但山区、丘陵地区农地不易耕种的特性会加剧这种负作用，负弹性达到18.9%，这说明山区、丘陵地区不易在传统经营模式下推行农民规模化经营农地。在依靠生物、化学、机械技术投入的传统农业经营模式下，农民增加农地经营规模可以提高劳均产出水平，产出弹性达到97.3%;山区、丘陵地区相对于平原地区弹性下降16.2%，弹性达到81.1%。所以，在农民以农业为辅经营模式下扩大农地经营规模，山区、丘陵地区相对于平原地区降低亩均产出水平明显，并不能显著提高农地全要素生产率，劳均产出水平提高相对较低，这也是山区、丘陵地区抛荒较多的原因。
五、主要结论与政策建议
通过前面分析可以得出以下主要结论：（1）虽然劳均农地经营规模在增加，但我国仍以小农户兼业经营农地为主，经营方式仍以传统经营为主;（2）农民职业分化的广度对农地全要素生产率的影响呈“U”型，当前非农比例增加有利于农地全要素生产率的提高;（3）农民职业分化的深度与农地全要素生产率、亩均产出和劳均产出均呈现负相关，农民家庭非农收入比重越高农地经营越被忽视;（4）劳均农地经营规模增加，有利于农地全要素生产率和劳均产出水平提高，但不利于亩均产出水平提高;（5）相对于平原地区，山区、丘陵地区农民职业分化深度（兼业程度）对亩均产出、劳均产出的负作用更大;山地、丘陵地貌下农地经营规模扩大造成亩均产出水平降低的作用更明显，导致劳均产出水平提高程度低于平原地区。
根据上面的结论，笔者提出针对性政策建议：（1）引导和协调农民职业分化趋于合理，不仅要注重农民非农化转移的数量，还要重视其非农就业的质量;不仅要提高农民非农就业技能，还要重视农民经营农地职业化能力提升。（2）积极培育职业农民，引导农民扩大农地经营规模，通过市场化、专业经营改变传统经营模式。改变当前扩大经营规模只能提高农民收入，不能增加亩均产出状况，通过提高亩均产出水平增加农民收入。（3）规模化经营农地要考虑空间异质性，特别是农地异质性，在山区、丘陵地区应重点提升农民经营能力，而不应急于增加劳均农地经营规模。
注释：
①这里的农地特征以《中国县域统计年鉴》中对各县的主要地貌特征标注划分。
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责任编辑：艾 岚
关键词：农民职业分化;农地全要素生产率;农地经营规模
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城市化进程中农村劳动力转移打破了我国农民全职经营家庭承包农地的状况，导致了农民职业分化和农地经营方式的改变。传统理论认为，城市工业吸纳农村剩余劳动力后，必然引起农民职业彻底分化和带动农业发展，提高农业生产效率。我国农民职业分化并不彻底，职业分化广度（非农比例）增加，但职业分化深度（非农就业时间和专业化程度、农业经营专业化程度）并不高（陈中伟、陈浩，2013）[1]。农民职业分化广度增加促进了土地流转和农地规模经营（李文明等，2013）[2]，但职业分化深度影响了农业经营方式（陈中伟，2018）[3]。适度规模经营已经成为发展现代农业的必要条件。扩大农地经营规模的目标是提高农地生产效率，不同角度下农地生产率是多元化的，包括农业全要素生产率、单位农地产出率、单位劳动产出率等。在我国农民职业分化的特征下，这些目标并不一致。那么，基于农地经营规模扩大的条件，研究我国农民职业分化中非农比重和职业化程度对多元化农地生产效率的影响，并分析如何促使农地生产效率多元化目标趋于一致，将成为新的研究视角。
农村劳动力非农就业是否能够促进农地生产率提高，学术界研究结论并不一致。农村劳动力非农就业导致的农民分化，可以分为职业分化为主的水平分化和经济分化为主的垂直分化（何蒲明等，2014）[4]。其实这两个方面的分化都是农民职业分化的表现，水平分化是总体上非农就业比例的变化，即农民职业分化的广度;垂直分化是农民职业分化后专业化程度的变化，即农民职业分化的深度。前期的研究多集中于这两个方面中的其中之一对农地效率的影响。
农民职业分化广度对农地生产效率的影响，学术界研究结论并不统一。张建、诸培新（2017）[5]利用江苏四县调研数据分析发现，农村劳动力非农就业后农户自发流转农地并不能提高农地生产效率。王丽英等（2017）[6]对四川省农户调研数据分析结果显示，农村劳动力非农就业带来的单纯农地规模扩大并不能有效提高农地生产效率，但经营者的专业化程度提高有利于提高农地生产效率。王嫚嫚等（2017）[7]对江汉平原的水稻种植户调研分析结果显示，农村劳动力非农就业背景下中小规模农户经营并不存在规模经济现象，土地的零碎化会降低粮食产量。也有较多的学者认为农村劳动力非农就业有利于农地规模经营，对提高单位农地产出率、单位土地劳动力生产率、农地全要素生产率等具有正向作用，持有类似观点有许庆等（2011），张海波（2016），李宁、何文剑、仇童伟（2017），鄢姣、王锋、袁威（2018），王亚辉、李秀彬、辛良杰（2017）等[8-12]。除此之外，别朝霞、刘行（2017），钟甫宁、陆五一、徐志刚（2016）等[13-14]学者认为农村劳动力非农就业对农地生产率的影响存在区域差异，农地异质性也会影响研究结果。
学术界普遍用农村劳动力兼业化程度代替农民职业分化的深度，进而分析其对农地生产效率的影响，研究结果呈现两种不完全一致的观点。第一种观点认为适当的兼业有利于提高农地生产效率，但随着兼业程度的提高会逐渐弱化这种正作用。持有类似观点的有张光宏、朱亚颖（2018），高欣、张安录（2017）等[15-16]。另外一种观点认为农民兼业经营会对农地生产效率造成负面影响，持此观点的有蔡基宏（2005），杨肃昌、范国华（2018）等[17-18]。
通过梳理以往文献发现，农地生产率包括农地产出效率、农业劳动生产率、全要素生产率等三个目标，农民职业分化包括分化的广度和深度，研究结果会因区域分析、农地异质呈现差异。但前期研究多以农民职业分化的一个方面分析其对农地生产率目标的影响，有关农地异质研究较少。所以，笔者拟通过农民职业分化的两个维度，在考虑农地异质和农地规模的基础上分析其对农地生产率三个目标的影响。
二、农地生产效率的测算与分析
衡量农地生产率的指标从投入要素的角度主要可以分为农地产出效率、农业劳动生产率和全要素生产率，分别体现土地、劳动和综合要素投入的生产率。其中农地产出效率一般用单位农地产值或产量代表，笔者采用单位农地产值表达，更能体现农地经营市场化水平;农业劳动生产率用单位投入劳动力的农业产值表达;全要素生产率采用DEA投入产出模型估算。
利用Deap2.1软件采用产出导向进行计算2003—2016年河南省33个粮食主产县Malmquist农地生产效率指数，其中产出变量用農业实际增加值（以2003年为基期）代替，投入变量有农林牧渔从业人员、农用机械总动力和农作物播种面积，采用CRS模型估算。表1为2003—2016年各粮食主产县农地生产效率指数变动情况，表中各指数均以上一年为基期环比形式表示，2003年各效率指数为1，其他年份效率指数大于1，表示相对于上一年效率提高;其他年份效率指数小于1，表示相对于上一年效率降低。表中全要素生产率（tfpch）=效率变动指数（effch）×技术变动指数（techch）;效率变动指数（techch）=规模效率（sech）×纯技术效率（pech），即全要素生产率可以分解为效率变动指数和技术变动指数;效率变动指数可以分解为规模效率和纯技术效率。 由表1数据可知，各效率指数的平均值均大于1，说明整体上河南省粮食主产县的农地生产效率在提升，但提升幅度并不明显。其中规模效率指数逐年变动幅度较大，多数年份效率指数小于1，说明与上一年度相比规模效率在降低;全要素生产率2014年以前逐年提高，但之后两年连续下降，说明农地经营并未完全进入良性经营轨迹;纯技术效率平均值近似于1，部分年份效率指数小于1，说明纯技术效率提升并不明显。
由表2数据可知，粮食主产县中地貌特征为平原的23个县各效率指标平均值都要高于地貌特征为山区、丘陵的10个县的各效率指标平均值，说明农地生产效率存在农地异质的差异性，山区、丘陵地区的农地生产效率偏低。从表2数据可以看出山区、丘陵纯技术效率平均值小于1，说明这些地区技术对农地效率的提高作用并不明显，甚至呈现副作用。
三、理论分析与假设
根据发展经济学“二元经济结构”理论，随着农地生产效率提高和城乡收入差距加大，将会释放更多农业劳动力非农转移。随着农业劳动力非农就业农民彻底完成职业分化，经营农地的劳动力数量减少，实现农地规模经营、农地生产效率以及农业现代化水平进一步提高。根据我国实际情况，农民职业分化、农业经营和农地生产效率的发展并不符合上述理论内容。2016年全国第三次农业普查数据显示，小农户占农业经营户的比重为98.1%，小农户中农业生产经营人员占比为92.5%。以农业大省河南省为例，小农户占经营主体的比例为95%，小农户经营耕地面积占总耕地面积的86%，其中参与新型农业经营组织或形式的小农户仅有5.1%。这说明虽然通过土地流转农地经营规模在扩大，但我国农业经营以小农户兼业经营为主，也显示了小农户兼业经营方式仍然以传统经营为主的特征。
我国农村劳动力和农地配置呈现如下状况：首先，农村劳动力非农转移并未导致农民职业彻底分化，兼业农民依然占较大比重。其次，虽然推动了多年土地流转，但农地流转在小农户间的比重较高（部分地区实现了规模经营），小农户经营并未实现农地经营规模化、专业化和市场化。第三，农地产权制度不清晰，再加上农户非农收入成为家庭主要收入来源，农地经营被忽视，农地生产效率陷入“内卷化”，在部分山区、丘陵地区出现严重的“抛荒”现象。
基于以上分析，笔者提出以下假设：
1. 农民职业分化的广度深化，通过要素流动可以促进农地生产效率提高;但农民职业分化深度不足，导致农地经营被忽视、以传统经营为主，不利于农地生产效率提高。
2. 在农民职业分化深度不足的条件下，农地经营规模扩大不利于农业经营市场化，农地产出效率增加受限，但可以提高劳均农地产值;学术界对于小农户扩大农地经营规模是否能够提高农地全要素生产效率有争论，需要进一步验证。
3. 农民职业分化和农地经营规模状况对农地生产效率的影响，呈现区域分化和农地异质性，由于山区、丘陵地貌特征的农地经营成本相对较高，对农民经营的专业程度要求更高。所以，山区、丘陵地貌特征将进一步强化农民兼业对农地生产效率提高的负作用。
四、实证分析
为了更深入分析农民职业分化和农地经营规模状况对农地生产效率的影响，首先考察农民职业分化广度、深度、农地经营规模对农地生产过程中的全要素生产率、亩均产出水平、劳均产出水平的影响，再考虑农地异质性下职业分化与经营规模等因素对农地生产效率的影响。
（一）模型设定与变量选取
笔者构建农民职业分化、农地经营规模对农地生产效率影响的基本模型，设定为面板模型，详见式（1）：
其中AE代表Lout、Aout、Tfc，分别指劳均产出水平、亩均产出水平和农地全要素生产率，以三个模型进行实证分析;Nc代表农民职业分化的广度;Fc代表农民职业分化的深度;Aal代表农地经营规模水平，其他变量为控制变量。
为了进一步分析在平原、丘陵和山地等不同农地特征对农地生产效率的影响，考虑农地异质性下职业分化深度与农地经营规模对农地生产效率的影响，对模型进行修改，引入新的模型，详见式（2）：
其中Fc×Ltype为农民职业分化深度与农地特征的交互项，这里主要考虑平原与非平原（丘陵或山区）的比较;Aal×Ltype为农地特征与农地经营规模的交互项，表示职业分化深度一定时经营规模的作用是否受农地异质影响。
其他的控制变量主要考虑农地生产过程中的投入变量、经营方式和区域差异性，选取的变量有农业机械动力、化肥投入量、种植结构、复种指数、非粮经营状况、农民人均纯收入、区域人均GDP等。
（二）数据来源及描述性统计
利用河南省33个产粮大县2003—2016年的县级面板数据，数据来源于《中国县域统计年鉴》《河南省县市统计数据库》《河南省各地市统计年鉴》、EPS数据平台等，通过剔除缺失数据获得平衡面板数据。
被解释变量中农地全要素生产率Tfc的数据用前面测算出的各县tfpch值表示;亩均农地产出Aout用各县农业实际增加值（以2003年为基期）除以农作物播种面积得到;劳均产出水平Lout用各县农业实际增加值除以农林牧渔从业人员数表示。解释变量中农民职业分化广度Nc表示农村劳动力在数量上的非农化程度，用各县非农劳动力占比代表;农民职业分化的深度Fc表示农村劳动力从事非农就业的专业化程度和时间长短，用农村家庭居民非农收入占比来衡量;农地类型Ltype只考虑平原=0和非平原（山地或丘陵）=1两种情况;①化肥投入量Fei用各县农用化肥折纯量表示，化肥投入量的大小也可以体现农地生态经营的状况;机械投入量Mii用各县亩均机械动力衡量;農地经营规模Aal表示总体上单位劳动力经营农地规模，用农作物播种面积除以农林牧渔从业人员衡量;种植结构As和复种指数Mci能够表示农地经营市场化程度和农地利用状况，分别用粮食播种面积与非粮作物播种面积比值、农地播种面积与耕地面积比值表示;区域经济发展差异性用各县人均国内生产总值Pgdp和农民人均纯收入（Py）衡量。所有变量的描述性统计见表3。 表3结果显示，2003—2016年河南省33个粮食主产县农地全要素生产率为1.063，总体上呈现递增趋势，但存在区域差异性，特别是农地异质所致差异较大，同时针对单个县来看，不同年份的农地全要素生产率并不总是递增，存在连续多年递减状况。亩均产出和劳均产出的平均值分别为710.1元和4 019元，但亩均产出年份之间变化不大，劳均产出逐年递增，农地异质导致二者的区域差异性较大。农民职业分化的广度和深度增加主要体现为随年份变化而变化。农地经营规模的平均值为5.635亩（1亩=0.667公顷），但区域差异性较大。这说明农地生产效率的变化受时间、区域和农地异质性的影响。
（三）结果分析
本文中主要被解释变量农地生产效率所用数据为宏观县域面板数据，因此，在进行正式的计量分析前，需要对样本数据中的三个被解释变量运用 LLC（Levin-Lin-Chu）和IPS（Im-Pesaran-Shin）方法进行单位根检验（unit-root test）。同时基于方差膨胀因子（Variance Inflation Factor）方法对解释变量进行共线性诊断。检验和诊断结果显示：LLC 检验方法下，农地全要素生产率（TFC）、亩均农地产出（Aout）和劳均产出水平（Lout）的统计量Adjusted t*值分别为-17.889 2、-4.783 4和-2.572 8，对应的P值均为0。在IPS检验方法下，农地全要素生产率（TFC）、亩均农地产出（Aout）和劳均产出水平（Lout）的统计量W-t-bar值分别为-2.424 1、-1.902 7和-2.541 3，对应的P值分别为0.007、0.028和0.005。LLC和IPS的检验方法均表明应该拒绝存在单位根的原始假设，说明该数据是不含单位根的平稳数据序列。方差膨胀因子的共线性检验中，对相应的变量取自然对数后，Max VIF为7.93，平均方差膨胀因子（mean VIF）的值为3.34，mean VIF<10，表明各解释变量间也不存在多重共线性问题。
进一步对面板数据进行适用模型选择分析。对于三个被解释变量而言，在加入控制变量后，与采用简单方法的混合回归相比较，固定效应模型的值接近于1，且在1%的水平上显著，说明固定效应模型要明显优于混合效应模型。通过对固定效应模型和随机效应模型进行检验，结果显示，值为0，说明拒绝存在随机效应的原始假设。故笔者对农地生产效率的影响因素分析选择固定效应模型进行实证分析。针对内生性问题进行检验，将主要解释变量农民职业分化广度、深度、农地经营规模采用滞后一期的方式进行IV回归，和固定效应结果进行检验，结果显示P值较大，说明采用固定效应模型不存在内生性问题。虽然理论上农地生产效率提高有利于释放农业劳动力非农化，二者可能存在反向因果关系，但由于数据是从2003年开始，农民兼业主要处于第二阶段，农地生产效率提高并不是农民职业分化的主要原因。具体回归结果见表4和表5。
1. 基础回归结果分析。表4回归结果显示，农民职业分化的广度Nc与被解释变量农地全要素效率之间呈现“U”型关系，这与两变量之间的散点图相符。前期文献研究结果显示农民职业分化（非农化转移）对农地全要素生产率有正向和负向作用的争论归因于选择时间跨度差异。笔者选择2003—2016年的数据，结果呈现“U”型，证实了前期研究成果存在争论的原因。农民职业分化广度与亩均产出和劳均产出两个被解释变量之间呈线性关系，其他解释变量与三个被解释变量均呈线性关系。由农民职业分化广度二次项Nc2和一次项Nc1的系数可以估算出，当农民职业分化广度超过71.9%时，对农地全要素生产率提高有促进作用，即当前提高农民职业分化广度对农地全要素生产率具有正向作用。农民职业分化广度，即农村劳动力非农就业比例每提高1%，劳均产出水平提高4.2%;但对亩均产出水平影响不显著，这说明随着农村劳动力非农就业比例增加，提高了劳均经营土地面积，但并未改變农地经营结构和方式，并没有促进亩均产出水平的提高。
农民职业分化的深度，即非农就业时间和专业化程度、兼业化程度，笔者用家庭非农收入比例衡量。农民职业分化深度与农地全要素生产率、亩均产出水平和劳均产出水平均呈现反方向变动，农民家庭非农收入每增加1%，农地全要素生产率降低6%，亩均产出和劳均产出水平降低1.26%。说明总体上农村家庭非农收入比例增加，意味着农民以非农就业为主、农业为辅的兼业化程度加大，会导致其忽视农业经营，也说明农民职业分化过程中职业农民比例不足，不利于农地生产效率提高。
劳均农地经营规模增加促进了农地全要素生产率和劳均产出水平的提高;对亩均产出水平提高有负作用。劳均农地经营规模每增加1%可以提高农地全要素生产效率17%;农地经营规模的劳均产出水平94.3%，亩均产出弹性为-5.7%。农地经营规模扩大对农地全要素生产率和劳均产出水平的正向影响非常明显，但对亩均产出水平造成不太明显的降低情况。从结果可以看出，虽然农村土地流转促进了农地经营规模增加，但总体上农民仍以非农就业为主、农业经营为辅，并没有专业化和市场化经营农地。农村劳动力通过扩大农地经营面积，实现了劳均收入的增加;通过投入更加节省人力的生物、化学、机械动力等可以提高农地经营的全要素生产率，但并没有提高亩均农地产出水平。
控制变量中的粮食种植面积与非粮种植面积比值As对农地全要素生产率影响不显著，对亩均产出水平和劳均产出水平均具有负向影响。粮食与非粮种植面积比值越大，只能说明农地经营的市场化程度越低，并不能反映农地全要生产率的水平，但市场经营水平低不利于提高农地产出产值水平，也就不利于亩均产出和劳均产出水平的提高。体现农地利用状况的指标复种指数Mci与三个被解释变量均存在负相关，复种指数每增加0.1将导致农地全要素生产率降低0.032，导致亩均产出和劳均产出水平均降低2%，回归结果虽然显著，但影响作用并不大。这也说明简单提高复种指数并不能提高农地生产效率。另外从其他控制变量化肥投入lnFei和农业机械动力投入Mii对三个被解释变量的影响可以看出，增加化肥投入有利于农地全要素生产率、亩均产出和劳均产出水平的提高。但增加农业机械动力却对农地全要素生产率有负作用，这种结果可能是由于机械动力投入增加导致了传统经营下农地更易耕种，节约劳动时间，传统经营农地机会成本更低，农户投入高人力资本，劳动力、管理、技术等要素不足，农地经营处于被忽视地位，阻碍农地全要素生产率提高。机械动力增加对亩均产出水平和劳均产出水平影响并不显著，说明其仅仅提高了农民经营农地的便利性，并未改变传统农地经营方式和劳均经营农地面积。区域人均GDP的提高不利于农地全要素生产率的提高，可以促进亩均产出水平和劳均产出水平提高，这说明在区域经济发展水平不高的河南省各个县经济发展水平越高，农民越不愿改变传统农地经营方式;区域农民家庭人均纯收入提高对三个被解释变量都有正向作用。 2. 考虑农地异质下的检验。由于要考虑农地异质下农民职业分化与农地规模的作用，模型中加入农地类型Ltype分别与农民职业分化深度Fc、经营规模lnAal的交互项。由表5所示可知，其他变量对三个被解释变量影响的回归结果与基础回归结果差异不大，方程模拟效果更好，说明方程设计和变量选取合理，回归结果具有一定的稳健性。
由表5中（1）（2）和（3）模型回归结果可知，山地、丘陵地区相对于平原地区弱化了农民职业分化深度对农地全要素生产率的负作用。这意味着在一定的农民职业分化程度下，山区、丘陵地区的农民一旦选择经营农地（数据中没有体现抛荒情况，所以没有考虑），其对农地重视程度和经营的精细度要高于平原地区的农民，山区、丘陵地区与平原地区相比农地全要素生产率也较高。随着农民职业分化深度（非农就业时间和专业程度）的增加，会对农地亩均产出和劳均产出造成负影响，山区、丘陵地区与平原地区相比会进一步强化这种负影响。这种情况是由山区、丘陵地貌特征限制了农地经营规模的扩大、现代化机械动力的投入和农产品市场化经营导致的。
由表5中（4）模型回归结果可知，农地经营规模与农地特征的交互项对被解释变量农地全要素生产率的影响不显著，这说明并不会因为农地异质导致农地经营规模对农地全要素生产率影响的差异。模型（5）和（6）的结果显示，山区、丘陵地区相对于平原地区农地经营规模对亩均产出和劳均产出的影响较小。在农民以非农为主农业为辅的状况下，农地经营规模扩大会减少亩均产出水平，产出负弹性为2.7%，影响并不大;但山区、丘陵地区农地不易耕种的特性会加剧这种负作用，负弹性达到18.9%，这说明山区、丘陵地区不易在传统经营模式下推行农民规模化经营农地。在依靠生物、化学、机械技术投入的传统农业经营模式下，农民增加农地经营规模可以提高劳均产出水平，产出弹性达到97.3%;山区、丘陵地区相对于平原地区弹性下降16.2%，弹性达到81.1%。所以，在农民以农业为辅经营模式下扩大农地经营规模，山区、丘陵地区相对于平原地区降低亩均产出水平明显，并不能显著提高农地全要素生产率，劳均产出水平提高相对较低，这也是山区、丘陵地区抛荒较多的原因。
五、主要结论与政策建议
通过前面分析可以得出以下主要结论：（1）虽然劳均农地经营规模在增加，但我国仍以小农户兼业经营农地为主，经营方式仍以传统经营为主;（2）农民职业分化的广度对农地全要素生产率的影响呈“U”型，当前非农比例增加有利于农地全要素生产率的提高;（3）农民职业分化的深度与农地全要素生产率、亩均产出和劳均产出均呈现负相关，农民家庭非农收入比重越高农地经营越被忽视;（4）劳均农地经营规模增加，有利于农地全要素生产率和劳均产出水平提高，但不利于亩均产出水平提高;（5）相对于平原地区，山区、丘陵地区农民职业分化深度（兼业程度）对亩均产出、劳均产出的负作用更大;山地、丘陵地貌下农地经营规模扩大造成亩均产出水平降低的作用更明显，导致劳均产出水平提高程度低于平原地区。
根据上面的结论，笔者提出针对性政策建议：（1）引导和协调农民职业分化趋于合理，不仅要注重农民非农化转移的数量，还要重视其非农就业的质量;不仅要提高农民非农就业技能，还要重视农民经营农地职业化能力提升。（2）积极培育职业农民，引导农民扩大农地经营规模，通过市场化、专业经营改变传统经营模式。改变当前扩大经营规模只能提高农民收入，不能增加亩均产出状况，通过提高亩均产出水平增加农民收入。（3）规模化经营农地要考虑空间异质性，特别是农地异质性，在山区、丘陵地区应重点提升农民经营能力，而不应急于增加劳均农地经营规模。
注释：
①这里的农地特征以《中国县域统计年鉴》中对各县的主要地貌特征标注划分。
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责任编辑：艾 岚