基于Probit和Logit模型的中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響因素研究
——以油料作物花生為例

吳懷軍，周曙東，劉吉雙，朱思柱

（1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，江蘇南京210095；2.鹽城師范學(xué)院商學(xué)院，江蘇鹽城224007；3.江蘇省農(nóng)科院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與發(fā)展研究所，江蘇南京210014）

基于Probit和Logit模型的中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響因素研究
——以油料作物花生為例

吳懷軍1，2，周曙東1，劉吉雙2，朱思柱3

（1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，江蘇南京210095；2.鹽城師范學(xué)院商學(xué)院，江蘇鹽城224007；3.江蘇省農(nóng)科院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與發(fā)展研究所，江蘇南京210014）

當(dāng)前中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨新常態(tài)的挑戰(zhàn)，迫切需要進(jìn)行農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革破解發(fā)展困境。文章從代表性油料作物花生入手，利用中國花生主產(chǎn)區(qū)446戶與非主產(chǎn)區(qū)394戶的微觀調(diào)研數(shù)據(jù)，分別建立了二元響應(yīng)模型中的probit和logit模型，對花生農(nóng)戶的種植意愿及其影響因素進(jìn)行實證分析。依據(jù)花生生產(chǎn)的一系列特征，文章對影響中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要供給要素進(jìn)行中長期的戰(zhàn)略思考，研究其深層次的作用機制，在此基礎(chǔ)上提出生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置路徑，彌補了現(xiàn)有研究的不足。最后認(rèn)為要穩(wěn)定花生供給，提高農(nóng)戶生產(chǎn)積極性，需要從生產(chǎn)、組織和市場三方面同時著手解決。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；probit；logit；糧食安全；花生

一、引言

2014年后中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)也面臨著“新常態(tài)”的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)增產(chǎn)方式過度依賴資源和要素投入已難以持續(xù)，迫切需要加快農(nóng)業(yè)供給改革轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式［1］。當(dāng)前中國農(nóng)業(yè)面臨諸多矛盾和難題的“病根”主要出在農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)政策上，2015年中央農(nóng)村工作會議首次提出“農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”理念，為“十三五”時期農(nóng)業(yè)、農(nóng)村工作指路。2016年中央一號文件明確指出要用農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革破解中國農(nóng)業(yè)發(fā)展困境。經(jīng)濟理論一般認(rèn)為供給側(cè)主要有五個要素，即勞動力、土地及自然資源、資本、制度、創(chuàng)新等，農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革就是從供給、生產(chǎn)端入手，通過五個要素的重新組合和優(yōu)化配置擴大農(nóng)產(chǎn)品有效供給，增強供給結(jié)構(gòu)的適應(yīng)性和靈活性。

2015年全國農(nóng)作物總播種面積較2003年約增加1.95億畝，而同期糧食作物播種面積約增加2.10億畝，這意味著糧食作物至少替代了0.15億畝非糧作物。在此期間國內(nèi)食用植物油嚴(yán)重依賴進(jìn)口，作為國內(nèi)單產(chǎn)和總產(chǎn)最高的優(yōu)勢油料作物，花生播種面積在2003-2015年間卻凈減少約670萬畝。國務(wù)院關(guān)于《全國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2011-2015年）的通知》中提出要多油并舉穩(wěn)定食用植物油自給率在40%的水平，隨著未來我國人口總量的持續(xù)增長，在保障糧食安全與滿足農(nóng)產(chǎn)品供給結(jié)構(gòu)矛盾日益突出的形勢下，非糧作物農(nóng)戶生產(chǎn)意愿的變化和趨勢，將折射出新時期中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的問題和挑戰(zhàn)。

二、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)研究綜述與影響因素分析

（一）國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的研究文獻(xiàn)較為豐富，但由于國情和農(nóng)業(yè)發(fā)展程度不同，研究的重點有所區(qū)別，不同學(xué)者采用不同方法得出的結(jié)論并不一致。國外學(xué)者近年來代表性成果主要有：Paul等（1998）計算出在英國土豆生產(chǎn)中灌溉和儲存對生產(chǎn)效率有積極作用，而土豆成熟時期、小規(guī)模和土豆的發(fā)芽有消極影響［2］；Laure等（2004）以波蘭為例，研究得出勞動和土地要素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要作用，教育對生產(chǎn)效率具有積極影響［3］；Kolawole（2013）以尼日利亞為例，研究發(fā)現(xiàn)作物多樣性增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率［4］，但是Haji（2007）認(rèn)為作物多樣化降低效率［5］；Boubacar等（2014）以幾內(nèi)亞為例，研究發(fā)現(xiàn)土地要素增加了水稻產(chǎn)量，而戶主、家庭規(guī)模等有利于提高生產(chǎn)效率［6］；Sekhon等（2010）采用隨機前沿模型實證發(fā)現(xiàn)在印度中部地區(qū)，農(nóng)業(yè)經(jīng)驗和年齡是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低下的主要因素［7］，而Geetarani和Chakrabarty（2014）研究認(rèn)為在印度曼尼普爾邦地區(qū)，種植規(guī)模與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率呈正相關(guān)關(guān)系［8］；Hala和Amira（2014）以埃及為例，采用非參數(shù)規(guī)劃法研究水污染對農(nóng)作物生產(chǎn)效率的影響，結(jié)果表明水污染對農(nóng)作物產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有顯著不良影響［9］。

國內(nèi)學(xué)者的代表性成果主要包括：杜文杰（2009）利用1979-2005年分省面板數(shù)據(jù)，研究農(nóng)業(yè)政策對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，發(fā)現(xiàn)在各省市之間呈先期影響不顯著，中期擴大差異，后期縮小的態(tài)勢［10］；宿桂紅等（2011）采用隨機前沿模型，研究發(fā)現(xiàn)主產(chǎn)區(qū)水稻生產(chǎn)效率較高，整體上呈現(xiàn)上升趨勢，糧食生產(chǎn)在很大程度上受到自然災(zāi)害的影響［11］；張海鑫等（2012）以安徽農(nóng)戶為例，研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率損失較為嚴(yán)重，耕地細(xì)碎化不利于農(nóng)戶生產(chǎn)效率的提高［12］；姚增福等（2012）以黑龍江省為測算對象，發(fā)現(xiàn)戶主年齡、文化程度、身體狀況、經(jīng)營規(guī)模等對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有正向影響效應(yīng)［13］；彭代彥等（2013）考察農(nóng)村勞動力與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)系，認(rèn)為農(nóng)村勞動力的老齡化和教育投資促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)［14］；趙敏娟等（2012）研究退耕還林政策與糧食生產(chǎn)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者在不同地區(qū)呈現(xiàn)的正負(fù)相關(guān)性存在顯著差異［15］；高鳴等（2015）利用分省面板數(shù)據(jù)，采用EBMGoprobit二步法模型，分析經(jīng)濟發(fā)達(dá)程度對糧食生產(chǎn)的影響，結(jié)果顯示貧困地區(qū)糧食生產(chǎn)的科技貢獻(xiàn)率低于全國平均水平，農(nóng)業(yè)補貼對非貧困地區(qū)和貧困率較低地區(qū)的糧食生產(chǎn)具有扭曲效應(yīng)［16］。

綜合國內(nèi)外現(xiàn)有文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)存在著兩點不足：一是多數(shù)從需求角度分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，對于農(nóng)業(yè)供給要素的優(yōu)化與改革重視不夠；二是品種選擇集中在糧食作物，針對非糧作物尤其是代表性的經(jīng)濟作物研究太少。解決這些問題是本文致力于完成的工作，本文基于微觀調(diào)研數(shù)據(jù)實證分析影響中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的供給要素，彌補了相關(guān)研究的不足，是當(dāng)前文獻(xiàn)的補充。

（二）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響因素

從生產(chǎn)函數(shù)的角度來看，影響生產(chǎn)的要素一般分為勞動力、土地、資本和技術(shù)，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的外部性，技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中很大程度上具有從眾性，并且由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自然屬性，風(fēng)險對于農(nóng)戶的生產(chǎn)決策影響較大。下面結(jié)合花生的生產(chǎn)特征，具體分析影響農(nóng)戶生產(chǎn)決策的主要因素和作用機制。

（1）人力資本?；ㄉ鷮儆诘湫偷膭趧用芗妥魑铮?dāng)前由于花生生產(chǎn)機械化程度還不高，勞動力成為最大制約因素。人力資本對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)非常重要，改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)實質(zhì)就是向農(nóng)民投資，不過投資后農(nóng)村人力資本仍然很難留在農(nóng)村。發(fā)展中國家的經(jīng)濟存在著農(nóng)業(yè)勞動力向現(xiàn)代部門轉(zhuǎn)移的過程，當(dāng)農(nóng)業(yè)剩余勞動力被吸收完畢時農(nóng)業(yè)部門的工資率將與工業(yè)部門相等，這一階段被稱為“劉易斯拐點”。蔡昉（2008）指出在經(jīng)濟發(fā)展水平達(dá)到劉易斯拐點之后勞動力不再是邊際生產(chǎn)率為負(fù)的無限供給，要保證農(nóng)產(chǎn)品的穩(wěn)定供應(yīng)，應(yīng)建立有效的激勵機制以持續(xù)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率［17］。不過劉易斯理論沒有考慮轉(zhuǎn)移勞動力個體和家庭的經(jīng)濟特征，以及可能存在的制度性障礙等因素?？傮w而言，非農(nóng)就業(yè)對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在正負(fù)兩方面影響：持正影響觀點的學(xué)者認(rèn)為非農(nóng)就業(yè)能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，如非農(nóng)收入能夠刺激農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和教育增加投資；持負(fù)影響觀點的學(xué)者則認(rèn)為非農(nóng)就業(yè)會增加農(nóng)戶退出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可能性，因為非農(nóng)就業(yè)減少了對農(nóng)業(yè)收入的依賴，會分散從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的時間和精力。

（2）土地規(guī)模經(jīng)營。農(nóng)業(yè)部門工資反映了從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的平均收益，而決定人均收益的一個重要因素是人均耕地面積，所以人均耕地面積的多寡在一定程度上直接決定農(nóng)戶的收益。中國農(nóng)戶土地經(jīng)營規(guī)模過小被認(rèn)為是農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投資不足、缺乏規(guī)模經(jīng)濟并且妨礙可持續(xù)發(fā)展的主要原因之一。面對農(nóng)業(yè)比較收益低下的現(xiàn)實，可以通過邊際產(chǎn)出拉平效應(yīng)和交易收益效應(yīng)提高土地資源的配置效率。如果城鎮(zhèn)化、工業(yè)化可能導(dǎo)致無人種地的現(xiàn)象發(fā)生，那么對于留守農(nóng)村的群體而言，通過農(nóng)地流轉(zhuǎn)擴大人均經(jīng)營面積也許是兩全其美的解決之道。然而現(xiàn)實中農(nóng)地流轉(zhuǎn)的發(fā)生率嚴(yán)重滯后于勞動力的大量轉(zhuǎn)移，土地是否能夠流轉(zhuǎn)以及流轉(zhuǎn)后的面積是否能夠達(dá)到或接近外出務(wù)工和其他經(jīng)營收入的規(guī)模，直接關(guān)乎農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量和結(jié)構(gòu)［18］?；ㄉ漠a(chǎn)地很大一部分在丘陵、坡地甚至山區(qū)，這種地形本身就是偏遠(yuǎn)和零散的，如果經(jīng)營規(guī)模過小勢必會增加農(nóng)戶的生產(chǎn)成本，推行適度規(guī)模經(jīng)營非常關(guān)鍵。

（3）不確定性與風(fēng)險。經(jīng)營規(guī)模及生產(chǎn)結(jié)構(gòu)決定了務(wù)農(nóng)的預(yù)期收益，外出就業(yè)是務(wù)農(nóng)機會成本的顯性部分，除此之外還存在一些隱性的不確定性和風(fēng)險。不確定性包括自然災(zāi)害和農(nóng)產(chǎn)品價格的不可預(yù)期性。龍方等（2011）就自然災(zāi)害對國內(nèi)糧食產(chǎn)量的影響進(jìn)行了研究，結(jié)果表明自然災(zāi)害對于農(nóng)業(yè)產(chǎn)量具有顯著影響［19］。徐欣等（2010）認(rèn)為農(nóng)產(chǎn)品價格是影響農(nóng)戶下一年種植決策的首要因素，價格波動導(dǎo)致的市場風(fēng)險已成為影響農(nóng)戶經(jīng)營性收入的首要風(fēng)險［20］。上述學(xué)者對主糧在生產(chǎn)過程中的不確定性進(jìn)行了研究，但隨著國家對糧食安全和農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的重視，主糧生產(chǎn)已具備一定的抗災(zāi)害能力。但對于花生而言，其對自然災(zāi)害的抵御能力仍然很低。特別是在收獲期，如果沒有機械化與充足的人工，一旦遇到雨澇天氣就會損失慘重。在市場方面，花生沒有其他油料作物的臨時收儲政策支持，亦沒有期貨市場作為價格風(fēng)向標(biāo)，供給全部依賴于國內(nèi)市場，價格波動劇烈導(dǎo)致花生農(nóng)戶面臨的市場風(fēng)險更大。

三、數(shù)據(jù)與實證模型

（一）數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)皆來自于課題組2014年暑期的實地問卷調(diào)查。調(diào)研分為兩個階段，首先選取全國16個花生主產(chǎn)省份（分別是吉林、遼寧、河北、山西、山東、河南、江蘇、安徽、湖北、湖南、四川、江西、福建、廣東、廣西、貴州）中花生生產(chǎn)規(guī)模較大、產(chǎn)區(qū)較集中的主產(chǎn)縣作為調(diào)查對象，其花生總播種面積2 737萬畝，占全國花生總播種面積的40%。根據(jù)種植面積的多少及家庭經(jīng)濟特征的差異，每個縣隨機選取20戶農(nóng)戶抽樣調(diào)查，共獲得有效問卷446份；為了與非主產(chǎn)區(qū)花生生產(chǎn)狀況形成比照，課題組另外選取其他非主產(chǎn)縣花生農(nóng)戶作為補充，依然采取隨機調(diào)查的形式獲得有效問卷394份。根據(jù)兩次調(diào)查問卷結(jié)果，選取過去三年花生顯著減少與顯著增加的農(nóng)戶作為研究對象，結(jié)果見表1所列。

表1 問卷分布及過去三年花生播種面積增減狀況

（二）實證模型與描述性統(tǒng)計

為了定量分析勞動力因素對農(nóng)戶花生播種面積增減的影響，因變量用農(nóng)戶花生播種面積的變化來表示，“1”表示過去三年間花生播種面積有顯著增加，“0”表示過去三年花生播種明顯減少。根據(jù)本領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)專家的意見以及實地調(diào)研時農(nóng)民的反饋，這里當(dāng)面積增加或減少達(dá)到10%時，即認(rèn)為變化是顯著的。解釋變量包括個體及家庭經(jīng)濟特征、技術(shù)與經(jīng)驗、土地規(guī)模與類型、品種與機械化、政策、銷售和產(chǎn)業(yè)化等變量。變量具體描述性結(jié)果見表2所列。

由于因變量為二元選擇變量，因此利用二元響應(yīng)模型，具體模型如下：若G(X)為標(biāo)準(zhǔn)的邏輯斯蒂隨機變量的累積分布函數(shù)，則（1）式成為logit模型；若G(X)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)的累積分布函數(shù)，則（1）式為probit模型。（1）式取對數(shù)化簡后變?yōu)椋?/p>

如果假設(shè)Xi為一個大致連續(xù)的變量，則其對響應(yīng)函數(shù)的偏效應(yīng)，可以通過求如下偏導(dǎo)數(shù)得到：

G(X)為聯(lián)合概率分布，g(Xi)為概率密度函數(shù)，由于在logit和probit情形中，G(X)為嚴(yán)格遞增，故恒有g(shù)(Xi)＞0。這樣偏效應(yīng)就具有與βi相同的符號。

當(dāng)Xi變化足夠小時，上式就可以轉(zhuǎn)換為：

在二元響應(yīng)模型中，βi表示自變量每變動一個單位，花生播種面積增加與花生播種面積減少發(fā)生比（odds）的自然對數(shù)值的改變量。Exp（βi）表示發(fā)生比率（odds ratio，即OR值），即自變量變動一個單位后花生播種面積增加與減少的比值是變動前這一比值的倍數(shù)。若變量Xi對因變量沒有影響，則不論Xi怎么變化Exp(βi)值等于1，如果變量Xi對因變量有影響，正作用體現(xiàn)在隨著Xi的增加，對應(yīng)于因變量為1的情形Exp(βi)值大于1，反之則反。

表2 變量說明及描述性統(tǒng)計

續(xù)表2

由變量的描述性統(tǒng)計可以發(fā)現(xiàn)如下特征：過去三年間花生地增加的農(nóng)戶數(shù)量多于花生地減少的農(nóng)戶數(shù)量，這種結(jié)果可能與最近三年花生價格較之前明顯提高有關(guān)，但本文的研究不考慮價格變化對種植面積的影響①，僅就花生地增加與減少的農(nóng)戶特征進(jìn)行比較；個體特征方面，務(wù)農(nóng)人口年齡平均接近50歲，基本全部為男性，身體狀況較好，平均受教育程度在初中水平；家庭特征方面，絕大部分家庭以農(nóng)業(yè)收入為主，家中有人在城市（鎮(zhèn)）有固定工作的比例比較低，每兩戶中至少有一戶家中有65歲以上老人和在讀中小學(xué)學(xué)生，花生耕地戶均規(guī)模方差較大，說明戶均耕地規(guī)模的差異較大；在生產(chǎn)層面，有40.5%的調(diào)查戶為科技示范戶，對花生品種滿意度介于一般與比較滿意之間，機械化程度較低，土地流轉(zhuǎn)已比較常見但尚不普遍，花生種植戶的土地流轉(zhuǎn)意愿也很低；在銷售、組織化和產(chǎn)業(yè)化方面，主產(chǎn)區(qū)經(jīng)紀(jì)人隊伍已經(jīng)十分普遍，大部分農(nóng)戶選擇一次性出售給經(jīng)紀(jì)人，但花生的組織化程度還比較低，與花生企業(yè)的聯(lián)系并不緊密。

四、實證模型結(jié)果與解釋

（一）模型回歸結(jié)果

logit和probit模型沒有本質(zhì)區(qū)別，一般情況下可以換用，但兩者采用的分布函數(shù)不同。因為隨機變量分布形式事先難以確定，模型殘差項可能會服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布或邏輯斯蒂分布，所以為了回歸結(jié)果更加準(zhǔn)確，出于相互佐證的目的依次進(jìn)行probit和logit回歸，結(jié)果見表3所列。比較兩種回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，模型總體效果差異不大，但變量系數(shù)大小有所區(qū)別。

表3中probit和logit模型的判定系數(shù)McFadden R2都接近0.5，說明模型擬合優(yōu)度很好，對于調(diào)研數(shù)據(jù)來說分析是可靠的。LR統(tǒng)計量的值也很大，而且對應(yīng)的概率趨于0通過了顯著性檢驗，說明模型自變量總體上對因變量有顯著影響?？傊瑢嵶C模型的檢驗結(jié)果是顯著的，方程效果比較理想。

表3 模型回歸結(jié)果

對種植花生有負(fù)向作用且顯著的變量有：家中有人在城市（鎮(zhèn)）有固定的工作、戶主性別、家庭收入類型和良種補貼，對種植花生有正向作用且顯著的變量有戶主年齡、科技示范戶、地形、品種滿意度、機械化程度、收獲量、花生出售頻次、銷售方式以及主產(chǎn)區(qū)。比較這兩類影響因素以及其他非顯著變量，可以發(fā)現(xiàn)其具體作用機制：

（1）主產(chǎn)區(qū)花生生產(chǎn)意愿顯著高于非主產(chǎn)區(qū)，花生良種補貼沒有達(dá)到預(yù)期目的。我國花生生產(chǎn)主要集中在少數(shù)省份，聚集度高，因此主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶花生種植意愿在一定程度上決定了未來我國花生生產(chǎn)的主調(diào)。實證結(jié)果表明主產(chǎn)區(qū)較非主產(chǎn)區(qū)更愿意增加花生種植：一方面是因為花生主產(chǎn)區(qū)規(guī)模優(yōu)勢能夠降低擴大花生播種面積的成本，另一方面主產(chǎn)區(qū)較非主產(chǎn)區(qū)更有足夠的適用于花生生產(chǎn)的耕地。讓人意外的是，良種補貼對花生生產(chǎn)具有顯著的負(fù)作用。為了擴大花生良種普及率，提高農(nóng)戶種植積極性，國家在2010年對花生主產(chǎn)區(qū)實施良種補貼試點，并逐漸擴大試點范圍。但實證結(jié)果表明越有補貼的農(nóng)戶越不愿意種植花生，這里的原因可能是花生良種補貼額度過小，并且拿到良種補貼的戶數(shù)并不一定能夠獲得良種。調(diào)查顯示有62.6%的農(nóng)戶表示當(dāng)前的良種補貼起不到激勵作用，拿到良種補貼的農(nóng)戶比例明顯高于實際上改種良種的比例，反映出良種補貼與良種推廣普及存在明顯的脫節(jié)。

（2）非農(nóng)就業(yè)和城市化對農(nóng)戶花生種植具有顯著負(fù)作用。家中有人在城市（鎮(zhèn)）有固定工作會顯著減少花生播種面積，在外務(wù)工通過非農(nóng)收入效應(yīng)可以提高家庭收入水平，同時減少了家中能夠繼續(xù)務(wù)農(nóng)的勞動力數(shù)量，即對于種地“后繼無人”。收入類型以打工收入和固定性工作為主的家庭，受限于勞動力和收入的替代效應(yīng)，相較于以農(nóng)業(yè)收入為主的家庭花生面積減少的更多。戶主的健康狀況與受教育程度由于差異不大，對花生種植意愿影響并不顯著。能夠減輕城市化和非農(nóng)就業(yè)導(dǎo)致的勞動力外出，對花生生產(chǎn)影響的主要因素是贍養(yǎng)老人和撫養(yǎng)孩子的義務(wù)，家中有老人和正在上中小學(xué)孩子的農(nóng)戶會增加花生播種面積，前者在10%水平下顯著，后者不顯著。這可能是由于家中有老人的家庭無法把老人帶出去繼續(xù)就業(yè)，而正在上中小學(xué)的家庭則有可能會把孩子帶到務(wù)工地去上學(xué)。戶主的年齡和性別對花生種植具有顯著影響，年齡越大越會增加花生播種面積，這是因為年齡增大后會增加外出務(wù)工的難度，同時要盡更多的家庭義務(wù)。男性勞動力更傾向于減少花生種植，原因是一般家庭中男性外出務(wù)工的概率高于女性。

（3）科技示范戶和良好的技術(shù)配套能夠有效提高花生播種面積?？萍际痉稇舾敢庠黾踊ㄉN植面積，這是因為在花生種植的過程中科技示范戶一般會在風(fēng)險得到有效控制的情況下優(yōu)先得到良種或者先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用。在銷售環(huán)節(jié)，通常科技示范戶產(chǎn)出的花生可能得到推廣部門或者科研單位的優(yōu)價收購，減少了市場風(fēng)險與其他不確定性，因此科技示范戶較其他農(nóng)戶得到更多更直接的實惠。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，優(yōu)良的花生適用品種更能夠激勵農(nóng)戶擴大花生種植面積，對花生品種滿意度越高的農(nóng)戶越愿意擴大種植面積，這是因為一個花生品種在同一地塊種植時間達(dá)到一定年限后會降低該地塊的抗蟲性和抗病性，花生產(chǎn)量也會明顯下降，因此花生品種對于農(nóng)戶種植至關(guān)重要?；ㄉa(chǎn)之所以費工費時，主要是因為在收獲時節(jié)缺少機械特別是聯(lián)合收獲設(shè)備，能不能在短期內(nèi)雇到工人以及雇工成本直接影響農(nóng)戶的種植意愿，機械化程度的提高將會顯著提高農(nóng)戶種植花生的積極性?；ㄉ匦螌ㄉN植有顯著影響，越是平原地形越不愿意生產(chǎn)花生，這是因為花生生產(chǎn)多處在偏遠(yuǎn)地區(qū)，很大一部分是在丘陵和山區(qū)種植，土壤類型一般為不適于生產(chǎn)糧食的沙土地，如果在平原地區(qū)則更容易受到糧食等其他作物比較收益的影響?；ㄉ鷨萎a(chǎn)由于在不同地區(qū)差異很大，橫向比較缺少可比性，對于花生生產(chǎn)作用并不顯著。

（4）花生種植規(guī)模對生產(chǎn)具有顯著正影響。農(nóng)戶花生生產(chǎn)規(guī)模越大越傾向于增加花生種植，這是因為播種面積過小會造成部分勞動力剩余，造成較高的機會成本，一旦達(dá)到適度規(guī)模不僅能夠依托規(guī)模效應(yīng)有效降低花生生產(chǎn)成本，而且使得農(nóng)戶投入更多精力去從事花生生產(chǎn)和經(jīng)營，減輕了因勞動力閑置而造成的機會成本。土地流轉(zhuǎn)程度會對適度規(guī)模經(jīng)營起到正向作用，但這一系數(shù)并不顯著。

（5）產(chǎn)后環(huán)節(jié)對花生生產(chǎn)影響顯著。銷售方式和銷售頻次會影響農(nóng)戶的銷售成本和收益，選擇自己主動出售并多次出售的農(nóng)戶較商販上門收購和一次性銷售的農(nóng)戶更愿意增加花生的種植。這是因為由于我國花生產(chǎn)地集中，總量規(guī)模不大，花生價格波動頻繁，因此銷售時機對于農(nóng)戶的收益就具有重要意義。多次銷售的農(nóng)戶更能把握市場信息，更好地運用市場來提高自身收益。選擇商販上門收購花生的農(nóng)戶一般為被動報價接受者，他們?yōu)榱斯?jié)省交易成本，往往選擇一次性出售完花生。而選擇自己主動出售花生并且選擇在不同的時間段出售的農(nóng)戶，往往得到的收益更高，因此對于種植花生的積極性也相對較高。

（二）穩(wěn)健性分析

由于在樣本中有超過40%的農(nóng)戶為科技示范戶，在抽樣調(diào)查中花生種植大戶或者種植積極性很高的農(nóng)戶更可能被選為調(diào)查對象，可能存在逆向選擇問題。為了檢驗研究結(jié)論的可靠性，需要重新驗證非科技示范戶與科技示范戶在種植意愿上是否存在明顯差異。通過將非示范戶單獨列出獲取512個樣本重新進(jìn)行回歸，模型同樣通過了顯著性檢驗，結(jié)果見表4所列。與表3相比，表4中系數(shù)的符號沒有發(fā)生變化，即各因素對花生種植意愿的作用方向沒有改變。良種補貼項不再顯著，這說明花生良種補貼對花生生產(chǎn)的作用并不明顯，其他主要變量的顯著性沒有顯著差異。由此可見上述結(jié)果并不存在選擇性偏誤，模型回歸結(jié)果穩(wěn)定可靠。

表4 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

五、主要結(jié)論及政策含義

（一）主要結(jié)論

（1）花生主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶較非主產(chǎn)區(qū)更愿意增加花生播種面積，非農(nóng)就業(yè)與非農(nóng)收入會促使農(nóng)戶減少花生種植，個體年齡增大和女性會減輕非農(nóng)就業(yè)和勞動力轉(zhuǎn)移帶來的影響，有老人與學(xué)齡孩子的家庭外出務(wù)工的傾向會降低，花生種植的意愿提高。

（2）農(nóng)技推廣、花生良種與機械化配套技術(shù)能夠有效提高農(nóng)戶花生生產(chǎn)積極性?？萍际痉稇舾鼉A向于增加花生種植面積，農(nóng)戶對花生品種的滿意度和機械化程度越高越會增加花生種植，花生良種補貼并沒有起到提高農(nóng)戶生產(chǎn)積極性的作用，良種補貼與良種的采用存在脫節(jié)現(xiàn)象。

（3）戶均花生生產(chǎn)規(guī)模提高有利于花生的生產(chǎn)，但花生生產(chǎn)區(qū)土地流轉(zhuǎn)意愿水平仍然較低。當(dāng)前戶均花生耕地面積仍然較低，花生經(jīng)營規(guī)模較大的農(nóng)戶更愿意擴大花生生產(chǎn)，但農(nóng)戶的土地流轉(zhuǎn)意愿還處于低水平。

（4）花生生產(chǎn)后的銷售環(huán)節(jié)顯著影響農(nóng)戶花生生產(chǎn)積極性。花生作為重要的經(jīng)濟作物，其對農(nóng)戶的價值不僅僅在于生產(chǎn)環(huán)節(jié)和產(chǎn)量的高低，更在于經(jīng)濟收益的多寡。多批次、自己主動出售花生的農(nóng)戶，較之一次性出售給上門來收購花生的商販的農(nóng)戶，更愿意擴大花生生產(chǎn)規(guī)模。

（二）政策含義

當(dāng)前隨著城市化、工業(yè)化深入推進(jìn)，要同時保障國家糧食安全與多元化農(nóng)產(chǎn)品供給的難度越來越大，隨著國家食用油料對外依存度節(jié)節(jié)攀高，在不與糧爭地的情況下穩(wěn)定并提高花生供給對保障國家油料安全具有重要意義。未來一方面要依靠農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提升花生生產(chǎn)的科技含量，通過制度創(chuàng)新來提高生產(chǎn)效率；另一方面要穩(wěn)定現(xiàn)有花生播種面積，提高花生農(nóng)戶的種植積極性以避免拋荒，同時利用花生耐貧瘠的特征開發(fā)風(fēng)沙地、貧瘠地塊等新的農(nóng)地資源。從政策層面需要重點考慮以下幾個方面：

（1）在生產(chǎn)環(huán)節(jié)亟須加強花生專用性品種的培育，提高良種的采用率和機械化收獲水平。在補貼形式上可以適度向良種繁育企業(yè)傾斜，以農(nóng)戶良種實際采用率作為企業(yè)補貼標(biāo)準(zhǔn)。加大花生收獲聯(lián)合收割技術(shù)研發(fā)力度，降低花生收獲的人工成本。

（2）妥善處理非農(nóng)就業(yè)帶來的勞動力轉(zhuǎn)移問題。勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響不可避免，但不可能所有農(nóng)戶都轉(zhuǎn)移出農(nóng)業(yè)，讓剩余農(nóng)戶轉(zhuǎn)出土地亦不現(xiàn)實，可考慮分人群分階段解決無人種地和集約化水平低的問題。具體措施包括種植大戶與花生專業(yè)合作組織并行，對于自愿流轉(zhuǎn)出土地的農(nóng)戶可交由種植大戶，不愿流轉(zhuǎn)土地的農(nóng)戶可加入花生專業(yè)合作組織?；ㄉ鷮I(yè)合作組織發(fā)展重點是要有專用性強的產(chǎn)品，輔之以明確的產(chǎn)權(quán)關(guān)系和規(guī)章制度。

（3）加強小宗農(nóng)產(chǎn)品的市場信息披露和監(jiān)管，避免投機炒作導(dǎo)致的價格劇烈波動。小宗作物由于盤子小、生產(chǎn)地集中，產(chǎn)品極易在短期內(nèi)被少數(shù)資本大量收購，之后囤積居奇、惡意炒作，造成農(nóng)產(chǎn)品價格波動頻繁且劇烈，增值收益大多被中間環(huán)節(jié)所獲，農(nóng)戶預(yù)期收益不穩(wěn)。因此需要加強對小宗農(nóng)產(chǎn)品市場價格的監(jiān)管和信息披露，打擊惡意炒作行為。

注釋：

①不考慮價格因素的原因是由于價格對所有農(nóng)戶具有一致性，在受到同樣的價格變化影響下來考察農(nóng)戶種植決策行為的差異才是本研究的重點內(nèi)容。

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A Study on the Influencing Factors of China’s Agricultural Production Based on Probit Model and Logit Model—A Case Study of Oil Crops:Peanut

WU Huai-jun1,2,ZHOU Shu-dong1,LIU Ji-shuang2,ZHU Si-zhu3
（1.College of Economics and Management,Nanjing Agricultural University,Nanjing 210095,China; 2.School of Business,Yancheng Teachers University,Yancheng 224007,China; 3.Institute of Agricultural Economy and Development,Jiangsu Academy of Agricultural Sciences,Nanjing 210014,China）

China's agricultural production is facing the challenge of a New Normal at present,and there is an urgent need for the structural reform of agricultural supply-side to crack the development dilemma.Based on the data collected from 446 farmers in major peanut pro?ducing areas and 394 farmers in non-major producing areas,this paper starts with the typical oil crops:peanut,builds the probit model and the logit model in the binary response model respectively,and conducts an empirical analysis of peanut farmers'willingness to grow and its influencing factors.In accordance with a series of characteristics of peanut production,the paper makes a medium and long-term strategic thinking on the main supply factors affecting China's agricultural production,and studies its deep mechanism.Accordingly,the paper proposes the optimal allocation path of production factors,which makes up the deficiency of the existing research.Finally,the paper suggests that the three aspects of production,organization and market should be addressed simultaneously in order to stabilize peanut sup?ply and increase farmers'enthusiasm for production.

agricultural production;probit;logit;food security;peanut

F326

A

1007-5097（2017）08-0085-07

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.08.013

［責(zé)任編輯：歐世平］

2017-03-04

國家社會科學(xué)基金重大項目（13&ZD160）；國家社會科學(xué)基金一般項目（15BJY096）；國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)（花生）產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（CARS-14-10B）

吳懷軍(1980-)，男，江蘇鹽城人，講師，博士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理；周曙東(1961-)，男，江蘇江都人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策；劉吉雙(1967-)，男，吉林通化人，教授，博士，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟；朱思柱(1985-)，男，江蘇沛縣人，助理研究員，博士，研究方向：農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟。