非農(nóng)收入對(duì)于水稻生產(chǎn)技術(shù)效率的影響及啟示

□王懷豫 董婉璐 VELARDE Orlee REJESUS Roderick 楊 軍

[內(nèi)容提要]本文采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)，利用斯里蘭卡農(nóng)戶大樣本調(diào)研數(shù)據(jù)，分析非農(nóng)收入對(duì)水稻生產(chǎn)技術(shù)效率的影響。結(jié)果表明，非農(nóng)收入對(duì)于水稻生產(chǎn)技術(shù)效率的影響是非線性的，呈現(xiàn)倒U型，這說(shuō)明非農(nóng)收入對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響是個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程，而前期相關(guān)研究?jī)H僅捕捉了該變化過(guò)程某個(gè)階段。研究結(jié)果對(duì)于正確認(rèn)識(shí)城鎮(zhèn)化和非農(nóng)就業(yè)對(duì)中國(guó)水稻生產(chǎn)系統(tǒng)的影響及其政策都提供了重要參考。

一、介紹

水稻是世界上重要的糧食作物，在世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型中都起著重要作用(Timmer, 2010)。雖然隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，尤其是水稻等糧食作物，相比其他產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)中的地位不斷下降，但其在保障糧食安全和提高農(nóng)民收入等方面對(duì)一個(gè)國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展依然起著不容忽視的作用。糧食安全的基礎(chǔ)是糧食生產(chǎn)能力的提高，這對(duì)于保障糧食安全和提高農(nóng)民收入都十分重要。

然而，國(guó)內(nèi)外水稻單產(chǎn)增速在過(guò)去幾十年逐步放緩。全球水稻單產(chǎn)年平均增速?gòu)纳鲜兰o(jì)七十年代到八十年代的2.2%已經(jīng)下降至上世紀(jì)末的0.8%(IRRI, 2012)。同期，中國(guó)水稻單產(chǎn)的年平均增速則從4.1%下降至1.3%①，如何提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力是現(xiàn)有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)面臨的重大挑戰(zhàn)和難題(倪洪興，2014)。很多研究顯示：由于自然資源和環(huán)境資源的限制，大多數(shù)小規(guī)模稻農(nóng)生產(chǎn)效率低下，提高小農(nóng)農(nóng)戶的效率是解決糧食安全的重要途徑(Haji,2006;FAO,2012；Tan,2016)。

非農(nóng)活動(dòng)已成為越來(lái)越重要的農(nóng)戶家庭經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，并逐步改變著農(nóng)戶的家庭收入結(jié)構(gòu)和生計(jì)策略(Estudillo et al., 2008; Haggblade and Hazell, 1989)。亞洲農(nóng)戶的非農(nóng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)收入平均占其家庭收入的約32% (World Bank, 2000)，而且發(fā)展中國(guó)家非農(nóng)收入所占比重較高，約占農(nóng)戶收入的30%至50%(Haggblade, 2005)。非農(nóng)活動(dòng)有助于農(nóng)戶穩(wěn)定家庭收入，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，并且為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供所需的現(xiàn)金流，這些都為提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率提供必要條件 (Chang and Wen, 2011; Chavas et al, 2005; Haggblade and Hazell, 1989)。深入研究非農(nóng)活動(dòng)與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率之間的關(guān)系對(duì)解答非農(nóng)部門(mén)發(fā)展對(duì)于農(nóng)業(yè)部門(mén)的影響及其相關(guān)政策具有重要參考價(jià)值。

快速工業(yè)化和城鎮(zhèn)化使得中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入結(jié)構(gòu)發(fā)生巨大變化，非農(nóng)就業(yè)在提高農(nóng)戶家庭收入、改變收入結(jié)構(gòu)的同時(shí)，也引發(fā)了激烈的勞動(dòng)資源競(jìng)爭(zhēng)(Takahashi and Otsuka, 2009; Zhu and Luo, 2010；Tipi et al., 2009; Timmer, 2010)。然而，目前針對(duì)中國(guó)非農(nóng)活動(dòng)對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的相關(guān)研究較少，非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響并未得到清楚回答(Feng, 2008)，這與中國(guó)不同地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)差異大且經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡不無(wú)關(guān)系。各地區(qū)在地理特征、地塊質(zhì)量、氣候條件和技術(shù)水平等差異顯著，也使得前沿生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)的有效性降低(Chen et al., 2009)。但是，由于在內(nèi)在機(jī)制上的相似性，其他國(guó)家的相關(guān)研究可為中國(guó)這類(lèi)問(wèn)題的認(rèn)識(shí)、解決和相關(guān)政策制定提供有效參考和借鑒。

本文將基于斯里蘭卡的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，深入分析非農(nóng)收入對(duì)于水稻生產(chǎn)技術(shù)效率的影響。斯里蘭卡是南亞次大陸南端印度洋上的一個(gè)島國(guó)，與印度隔海相望。水稻是斯里蘭卡最重要的糧食作物之一，產(chǎn)量逐年遞增。斯里蘭卡稻農(nóng)的技術(shù)水平和灌溉設(shè)施情況發(fā)展比較均衡，不像中國(guó)等其他發(fā)展中國(guó)家那樣存在較大差異；并且農(nóng)戶對(duì)于改良品種采用的種類(lèi)和程度相似性高，差異性較小，這對(duì)于控制偏差，準(zhǔn)確估計(jì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)于農(nóng)戶技術(shù)經(jīng)營(yíng)效率的影響十分重要。此外，斯里蘭卡正處于經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展時(shí)期，當(dāng)?shù)胤寝r(nóng)活動(dòng)改變了農(nóng)戶家庭收入結(jié)構(gòu)和家庭生計(jì)策略選擇。因此，斯里蘭卡提供了針?lè)寝r(nóng)收入對(duì)于水稻生產(chǎn)技術(shù)效率問(wèn)題的理想環(huán)境。因此，本文旨在基于斯里蘭卡微觀農(nóng)戶數(shù)據(jù)研究非農(nóng)收入對(duì)于水稻生產(chǎn)技術(shù)效率的影響，不僅可以豐富該領(lǐng)域的研究，進(jìn)一步甄別非農(nóng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)的影響機(jī)制，而且其發(fā)現(xiàn)對(duì)中國(guó)相關(guān)政策制定具有重要參考價(jià)值和借鑒意義。

二、文獻(xiàn)回顧

非農(nóng)活動(dòng)工資上漲促使農(nóng)戶家庭資源的重新配置，尤其是勞動(dòng)力分配問(wèn)題。由于非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)的提高，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，特別是青壯勞動(dòng)力，快速向非農(nóng)就業(yè)轉(zhuǎn)移。近年來(lái)有關(guān)中國(guó)農(nóng)戶種植行為的研究都表明：從事糧食生產(chǎn)農(nóng)戶的平均年齡都在50歲以上，多為老人和女性，青壯年急劇減少。主要糧食作物的勞動(dòng)投入減少了60%-80%，機(jī)械化投入增加了3-6倍(胡瑞法、黃季焜，2002；胡瑞法、冷燕，2006；鄭有貴，2007)；勞動(dòng)力機(jī)會(huì)成本增長(zhǎng)了近14倍，減少勞動(dòng)力投入已成為中國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展的重要方向(胡瑞法，2001；胡瑞法、黃季焜，2002)。中國(guó)小農(nóng)戶生產(chǎn)模式的地區(qū)差異大，成為影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和技術(shù)采用的重要因素(李冬梅等，2009；陳慶根，2010；諸彩虹等，2012)。正是由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和非農(nóng)生產(chǎn)間的聯(lián)系日益緊密，對(duì)于農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的分析不能僅在農(nóng)業(yè)內(nèi)部進(jìn)行，而應(yīng)當(dāng)將家庭經(jīng)濟(jì)活動(dòng)視為一個(gè)整體，結(jié)合非農(nóng)活動(dòng)進(jìn)行研究(Lovo, 2011; Chavas et al, 2005)。

技術(shù)效率，作為農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)效率的一部分(Chavas et al. 2005)，主要是用于衡量或評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對(duì)于某一農(nóng)業(yè)技術(shù)的使用效果。農(nóng)戶技術(shù)效率在不同國(guó)家不同產(chǎn)品的研究中廣泛使用，用來(lái)衡量農(nóng)戶農(nóng)業(yè)實(shí)際生產(chǎn)和可以達(dá)到的最佳效果之間的差距。在有關(guān)農(nóng)戶技術(shù)效率的研究中，許多研究?jī)H強(qiáng)調(diào)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為本身，并沒(méi)有考慮到非農(nóng)活動(dòng)對(duì)于農(nóng)戶種植行為的影響。由于農(nóng)業(yè)活動(dòng)和非農(nóng)活動(dòng)在農(nóng)業(yè)家庭活動(dòng)中的聯(lián)系越發(fā)緊密，僅就農(nóng)業(yè)來(lái)研究農(nóng)戶技術(shù)效率并不恰當(dāng)(Lovo, 2011; Chavas et al., 2005).

目前，關(guān)于非農(nóng)活動(dòng)對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率影響的研究結(jié)論并不一致，有些結(jié)論甚至相互矛盾。有研究顯示非農(nóng)活動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)效率的影響為負(fù)，即從事非農(nóng)活動(dòng)的農(nóng)戶效率較低(Kumbhakar et al., 1989; Fernandez-Cornejo et al., 1992; Goodwin and Mishra, 2004)。然而，Chang和Wen (2011)的研究并沒(méi)有給出類(lèi)似的結(jié)論。他們將臺(tái)灣稻農(nóng)分為從事非農(nóng)活動(dòng)和不從事非農(nóng)活動(dòng)兩種，對(duì)其水稻生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行比較，研究結(jié)果表明：在技術(shù)效率較低的農(nóng)戶中，從事非農(nóng)活動(dòng)的農(nóng)戶比不從事非農(nóng)活動(dòng)的農(nóng)戶的技術(shù)效率更高，這與技術(shù)效率較高的農(nóng)戶情況相反。這一研究說(shuō)明農(nóng)戶從事非農(nóng)活動(dòng)不一定會(huì)導(dǎo)致其較低的農(nóng)業(yè)技術(shù)效率(Chang和Wen, 2011)。隨著農(nóng)戶收入增長(zhǎng)和收入結(jié)構(gòu)的改變，非農(nóng)收入在農(nóng)戶家庭收入中的比重呈上升趨勢(shì)，地位日益重要，如何更好地評(píng)估非農(nóng)收入對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響，尤其是對(duì)那些正在經(jīng)歷快速經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化的發(fā)展中國(guó)家顯得尤為迫切(Estudillo et al., 2008; Haggblade and Hazell, 1989)。

分析農(nóng)戶技術(shù)效率的方法包括參數(shù)估計(jì)和非參數(shù)估計(jì)。一般來(lái)說(shuō)，主要有隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)(SFA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)兩種。前者由Aigner et al. (1977) 、Meeusen 和van den Broeck (1977)提出，后者則是由Farrell (1957) 和Charnes等(1978)提出。關(guān)于兩種方法的使用，學(xué)界一直都針對(duì)其適用性進(jìn)行很多研究和討論。作為非參數(shù)估計(jì)，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)的優(yōu)勢(shì)在于并沒(méi)有預(yù)先設(shè)定模型的具體形式和誤差分布，適合處理多種產(chǎn)出結(jié)果或者多種作物的情況(Lovo，2011)，但是測(cè)量誤差可以顯著影響估計(jì)邊界的形狀和位置(Coelli和Battese，1996)。相反，在SFA中明確指定了兩個(gè)誤差項(xiàng)(即技術(shù)無(wú)效率和隨機(jī)誤差項(xiàng))，這有助于克服DEA中出現(xiàn)的問(wèn)題(Coeli和Battese，1996)。由于本文只關(guān)注單個(gè)特定作物(即水稻)，相比之下隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)比較適合本研究，也就是說(shuō)，基于生產(chǎn)因素的隨機(jī)生產(chǎn)邊界與最大似然估計(jì)的無(wú)效率的決定因素在同一模型同時(shí)進(jìn)行估計(jì)(Battese和Coelli，1995)。

三、數(shù)據(jù)和方法

本文采用分層隨機(jī)抽樣的方式進(jìn)行農(nóng)戶調(diào)查。斯里蘭卡全國(guó)分為三個(gè)氣候帶，包括西南的濕潤(rùn)地帶、北部和東部的干燥地帶以及兩者之間的中間地點(diǎn)。三個(gè)氣候帶的劃分主要是根據(jù)降雨量而來(lái)。東北(12月到2月)和西南(五月到九月)的兩個(gè)季風(fēng)和季風(fēng)交替是斯里蘭卡降雨的主要影響因素(Weerakoon et al., 2011)。干旱、洪澇和鹽度是影響水稻生產(chǎn)的主要非生物脅迫因素。根據(jù)非生物脅迫因素、灌溉和水稻生產(chǎn)區(qū)域，項(xiàng)目在每一個(gè)氣候帶中選擇了一個(gè)區(qū)縣進(jìn)行調(diào)查，共三個(gè)區(qū)縣，即Kalutara, Kurunegala 和Puttalam(圖1)。Kalutara位于西部省份，屬于濕潤(rùn)地帶，平均年降雨量為2500毫米，是易洪澇地區(qū)的代表，隨機(jī)選擇調(diào)查村一個(gè)，采用隨機(jī)取樣原則調(diào)查農(nóng)戶90戶，其中每三戶選擇一戶做詳細(xì)的投入產(chǎn)出調(diào)查。Kurunegala位于北部省份，屬于中間氣候帶，年降雨量為1750到2500毫米，因?yàn)楫?dāng)?shù)匕ā坝牮B(yǎng)”和灌溉兩種水稻生態(tài)系統(tǒng)，在兩種生態(tài)系統(tǒng)條件下各隨機(jī)選擇一個(gè)調(diào)查村。Puttalam位于西北省份，是內(nèi)陸鹽度地區(qū)，降雨量較小，年降雨量在1750毫米以下，屬于干旱地區(qū)，調(diào)查村包括次要灌溉區(qū)域和主要灌溉區(qū)域地區(qū)。每一個(gè)地區(qū)都采用了隨機(jī)抽樣的方式選擇農(nóng)戶進(jìn)行調(diào)查。農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)為2010年水稻主產(chǎn)季的數(shù)據(jù)，共計(jì)120戶農(nóng)戶。當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的農(nóng)作物以水稻為主，農(nóng)戶除少量的椰子種植外，很少種植其他農(nóng)作物。這也在一定程度上排除了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)內(nèi)部的土地和勞動(dòng)力資源的分配，以及其他農(nóng)作物種植所產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)技術(shù)溢出效應(yīng)的可能。

圖1 調(diào)查點(diǎn)分布

考慮到要搜集水稻生產(chǎn)投入的詳細(xì)數(shù)據(jù)，要求受訪者是農(nóng)戶家庭內(nèi)負(fù)責(zé)水稻生產(chǎn)的人。調(diào)查內(nèi)容包括農(nóng)戶的家庭資源稟賦情況、水稻品種、水稻投入產(chǎn)出、農(nóng)戶家庭收入結(jié)構(gòu)等相關(guān)信息。在水稻投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)中，詳細(xì)信息包括各生產(chǎn)資料的投入、動(dòng)力投入、農(nóng)業(yè)機(jī)械、勞動(dòng)力以及各項(xiàng)投入的成本等。動(dòng)力成本包括機(jī)械投入和牲畜使用。為了獲得準(zhǔn)確的投入信息，每一戶農(nóng)戶選擇最大一塊水稻生產(chǎn)地塊為調(diào)查對(duì)象，即基于地塊詳細(xì)信息的水稻生產(chǎn)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)。

分析模型設(shè)置如下：

使用描述性和推論性統(tǒng)計(jì)來(lái)分析農(nóng)業(yè)家庭的投入使用模式和社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征。生產(chǎn)函數(shù)模型如下：

(1)

其中j表示第j個(gè)觀察值。由于每個(gè)家庭選出一塊水稻地塊進(jìn)行調(diào)查，所以第j個(gè)地塊也代表第j個(gè)家庭。 Yj表示水稻單產(chǎn)； Xi是第i個(gè)地塊的各種生產(chǎn)投入要素和指標(biāo)變量(比如灌溉等)的向量；βj是要估計(jì)的參數(shù)向量。 Vj是獨(dú)立且服從相同分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)。 Uj是非負(fù)隨機(jī)變量，用于捕獲相對(duì)于隨機(jī)前沿的無(wú)效效應(yīng)(即通過(guò)截?cái)嗔泓c(diǎn)的正態(tài)分布)的無(wú)效率分量。

水稻生產(chǎn)技術(shù)無(wú)效率模型如下：

(2)

其中Uj表示在隨機(jī)生產(chǎn)函數(shù)中估計(jì)的第j個(gè)家庭或者地塊的技術(shù)無(wú)效率。 Zij是家庭層面影響第j個(gè)地塊的水稻技術(shù)效率的第i個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)決定因素，δj是要估計(jì)的參數(shù)。

在實(shí)際生產(chǎn)中，有些農(nóng)民并不投入有機(jī)肥料或者農(nóng)藥，使得這些原始值在生產(chǎn)函數(shù)中數(shù)值為零。對(duì)于零值，本文采用Battese(1997)提出區(qū)間賦值的方法進(jìn)行處理，模型如下：

ιnYj=β0+(α0-β0)D2j+β1ιnX1j+β2ιnX2j*+Vj，i=1,2，…，n

(3)

其中，D2j= 1 如果X2j= 0；

D2j= 0 如果X2j> 0; X2j*= Max (X2j, D2j)

模型3中若農(nóng)戶水稻生產(chǎn)的各項(xiàng)投入要素?cái)?shù)值大于零，則以實(shí)際要素投入量的數(shù)值取值；若農(nóng)戶水稻生產(chǎn)的投入要素?cái)?shù)值為零，則對(duì)于該生產(chǎn)要素賦值為1。該方法假定農(nóng)民的產(chǎn)量相對(duì)于生產(chǎn)投入的彈性是相同的條件下，允許施用和不施用有機(jī)肥料或者農(nóng)藥的農(nóng)民之間的誤差方差是同質(zhì)的。換句話說(shuō)，通過(guò)這種賦值虛擬變量的方法可以調(diào)整施用和不施用特定生產(chǎn)投入要素的農(nóng)戶在同一模型中的截距項(xiàng)，以適用于同一模型分析而不損失觀察值。此外，生產(chǎn)函數(shù)中還包括額外的虛擬變量以控制水稻生態(tài)系統(tǒng)的類(lèi)型和土地所有權(quán)的種類(lèi)。

回歸的具體方程如下：

1nYj=β0+β11n(seedj)+β21n(chemicalfertj)+β31n(organicfertj)+β41n(herbj)+β51n(pestj)+β61n(powerj)+β71n(laborj)+β8Dirrigj+β9Dtenurej+Vj-Uj

(4)

并且，

Uj=δ0+δ1agej+δ2eduj+δ3hhsizej+δ4farmsizej+δ5nonfarmj+δ6nonfarm2j+δ7riceitensityj+Wj

(5)

生產(chǎn)要素投入的變量選擇中(模型4)，與以前的水稻生產(chǎn)實(shí)證研究類(lèi)似(比如Haji，2006; Yao和Shively，2007; Takahashi和Otsuka，2009，Chang和Wen，2011)，生產(chǎn)投入包括種子、有機(jī)肥、化肥、各種農(nóng)藥和除草劑以及勞動(dòng)力投入②，即seedj表示第j個(gè)農(nóng)戶水稻調(diào)查地塊的種子投入量，chemicalfertj和organicfertj分別表示該地塊的化肥和有機(jī)肥料投入量，herbj和pestj表示該地塊除草劑和農(nóng)藥的投入成本，laborj表示該地塊的勞動(dòng)力投入量，Dirrigj和Dtenurej是灌溉類(lèi)型和土地所有權(quán)類(lèi)型的虛擬變量。這也是被廣泛用于估計(jì)發(fā)展中國(guó)家的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前沿函數(shù)的變量和投入要素(Haji，2006)。其中，勞動(dòng)力以單位面積的總投入天數(shù)進(jìn)行計(jì)量，生產(chǎn)要素以投入的有效成分的數(shù)量進(jìn)行測(cè)算。由于農(nóng)民使用的農(nóng)藥和除草劑是液體或粉末狀，不能以標(biāo)準(zhǔn)計(jì)量單位表示，這里采用單位面積的成本金額作為替代方案。

無(wú)效率模型(即模型5)中的家庭變量包括受訪者的年齡(age)和受教育程度(edu)、家庭人口規(guī)模(hhsize)、戶均土地規(guī)模(farmsize)、土地利用程度(即土地復(fù)種指數(shù)，riceintensity)和非農(nóng)收入(nonfarm及其平方項(xiàng)nonfarm2)。受訪者是農(nóng)戶家庭內(nèi)實(shí)際進(jìn)行種植水稻生產(chǎn)的人，戶主調(diào)查中很多并不參與水稻種植活動(dòng)，因此模型中引入的是受訪者而不是戶主的個(gè)人特征。年齡對(duì)水稻技術(shù)效率的影響可以是積極的或消極的，因?yàn)槟挲g較大的受訪者往往有更多的農(nóng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，但同時(shí)也可能對(duì)于接受新事物新技術(shù)比較慢而妨礙生產(chǎn)率的提高。本文假設(shè)教育將對(duì)技術(shù)效率產(chǎn)生積極影響，并且農(nóng)場(chǎng)規(guī)模較小的家庭由于更需要提高生產(chǎn)力以獲得足夠的產(chǎn)量滿足口糧需求，其技術(shù)效率可能要優(yōu)于水稻生產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)戶，故假設(shè)種植規(guī)模較大的農(nóng)戶水稻生產(chǎn)技術(shù)效率較低。

復(fù)種指數(shù)是農(nóng)戶作物的總播種面積與實(shí)際土地面積的比值。水稻復(fù)種指數(shù)用以衡量農(nóng)戶對(duì)于稻田的種植和使用頻率，水稻復(fù)種指數(shù)小于或等于1意味著農(nóng)民每年只種植一季水稻；若大于1則說(shuō)明農(nóng)戶可能在部分或者全部稻田種植兩季水稻。具有較高復(fù)種指數(shù)的農(nóng)戶將從事更多的水稻種植活動(dòng)，可能更有經(jīng)驗(yàn)，這將有助于提高他們的技術(shù)生產(chǎn)效率。然而，復(fù)種指數(shù)較高的這些農(nóng)民預(yù)期一年收獲較大，收獲保障系數(shù)大，也可能導(dǎo)致效率降低。復(fù)種指數(shù)低的農(nóng)戶由于風(fēng)險(xiǎn)更集中，必須最大化現(xiàn)有種植面積的潛力，也可能使技術(shù)效率更高。以前的研究對(duì)于復(fù)種指數(shù)和生產(chǎn)力之間的關(guān)系結(jié)果也并不一致。Pillai(2012)的研究表明復(fù)種指數(shù)高有助于提高土地生產(chǎn)力，農(nóng)戶更有效率。但一些研究表明，在較低效率的農(nóng)民中觀察到較高的復(fù)種指數(shù)(Ahmad，2001; Venkataramani et al.，2006)。以往的研究表明農(nóng)業(yè)技術(shù)效率與非農(nóng)收入之間的關(guān)系并不一致，研究結(jié)果也各有差異(Chavas et al.，2005; Hertz，2009; Bojnec and Ferto，2011; Chang and Wen，2011)，這可能與非農(nóng)活動(dòng)的定義有關(guān)。本文從大農(nóng)業(yè)角度出發(fā)，所謂非農(nóng)活動(dòng)包括除作物種植和牲畜飼養(yǎng)之外的所有其他經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。

四、斯里蘭卡的水稻生產(chǎn)和政策

斯里蘭卡國(guó)土面積為65,610平方公里，2010年擁有人口2065萬(wàn)人。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2010年人均GDP為2,399美元，貧困發(fā)生率為8.9%。農(nóng)業(yè)占全國(guó)GDP總額的12%，共吸納33%的就業(yè)人口。水稻作為最重要的糧食作物，2010年水稻生產(chǎn)占全國(guó)GDP的1.8%，滿足當(dāng)?shù)厝丝?0%左右的卡路里攝入。斯里蘭卡的水稻生產(chǎn)是一個(gè)自給型供給，其進(jìn)出口數(shù)量都很少。水稻生產(chǎn)的90%都是用于食物消費(fèi)，政府水稻政策的主要目的是促進(jìn)和穩(wěn)定水稻生產(chǎn)。

由于技術(shù)的進(jìn)步、化肥使用的增加、種植面積的擴(kuò)大和政府各種支持政策的制定和實(shí)施，斯里蘭卡水稻生產(chǎn)一直保持增長(zhǎng)趨勢(shì)(Walisinghe et al. 2010)。2008-2010年三年平均年稻谷產(chǎn)量為四百萬(wàn)噸，種植面積約為一百萬(wàn)公頃。水稻主要種植于Maha和Yala季節(jié)。Maha是當(dāng)?shù)厮局鳟a(chǎn)季，其產(chǎn)量約占全年產(chǎn)量的三分之二，種植期為九月下旬播種至次年二月；Yala種植期從四月上旬至九月上旬。斯里蘭卡政府通過(guò)貿(mào)易和市場(chǎng)政策使得消費(fèi)者和生產(chǎn)者雙受益。政府分別制定了市場(chǎng)最高銷(xiāo)售價(jià)格和最低收購(gòu)價(jià)格以保護(hù)消費(fèi)者和生產(chǎn)者的權(quán)益。水稻市場(chǎng)委員會(huì)(Paddy Marketing Board)是負(fù)責(zé)執(zhí)行這些政策的主要機(jī)構(gòu)。斯里蘭卡另一個(gè)重要的水稻政策是投入補(bǔ)貼政策。政府2009年財(cái)政補(bǔ)貼270億盧比③(約合2450萬(wàn)美元)補(bǔ)貼水稻生產(chǎn)的化肥投入。市場(chǎng)上化肥正常銷(xiāo)售價(jià)格是每公斤120盧比，政府補(bǔ)貼金額約是化肥價(jià)格的95%，也就是說(shuō)，稻農(nóng)水稻生產(chǎn)的化肥投入價(jià)格僅為市場(chǎng)價(jià)格的5%。此外，政府提供的水稻生產(chǎn)的灌溉服務(wù)也是免費(fèi)的。2011年初，斯里蘭卡開(kāi)始一項(xiàng)為期三年的現(xiàn)代種業(yè)項(xiàng)目，項(xiàng)目投入7億盧比(約合640萬(wàn)美元)。同時(shí)，土地政策上，政府還規(guī)定用于水稻生產(chǎn)的土地未經(jīng)政府許可不能轉(zhuǎn)換種植其他作物。

五、分析結(jié)果

各主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。斯里蘭卡稻農(nóng)的水稻單產(chǎn)約在3噸/公頃左右，平均每公頃投入化肥370公斤。但由于斯里蘭卡政府對(duì)于水稻種植化肥投入的高額財(cái)政補(bǔ)貼，化肥成本僅占總農(nóng)戶生產(chǎn)成本的極小部分。機(jī)械投入成本所占比重較高，平均每公頃機(jī)械成本約為115美元。水稻單產(chǎn)水平不同的農(nóng)戶的機(jī)械和人力投入成本存在差異，并且投入來(lái)源不同，一般水稻主產(chǎn)季的農(nóng)戶勞動(dòng)力總投入平均70個(gè)工作日④，其中75%的農(nóng)戶會(huì)雇用農(nóng)村勞動(dòng)力從事水稻生產(chǎn)，雇用的勞動(dòng)力數(shù)占總勞動(dòng)投入的30%左右。

斯里蘭卡以男性戶主為主，調(diào)查中約93%的家庭戶主為男性，戶均人口規(guī)模約4人。與中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)類(lèi)似的是，實(shí)際從事水稻生產(chǎn)的農(nóng)民平均年齡超過(guò)50歲，其平均受教育年限為8.5年。雖然水稻生產(chǎn)者的教育年限從文盲到13年不等，但其標(biāo)準(zhǔn)差的值比較小，說(shuō)明不同地區(qū)農(nóng)戶的教育差異不大。

表1調(diào)查農(nóng)戶基本特征及其水稻生產(chǎn)投入產(chǎn)出情況

數(shù)據(jù)來(lái)源：GSR-IRRI農(nóng)戶調(diào)查。

調(diào)查地區(qū)農(nóng)戶收入略高于全國(guó)平均水平，農(nóng)戶戶均年收入約3300美元，人均收入為每天2.50美元。收入來(lái)源包括非農(nóng)收入、養(yǎng)殖業(yè)收入和水稻生產(chǎn)收入。其人均土地資源比較有限，屬于小規(guī)模農(nóng)戶，平均戶均土地面積1.3公頃，其中45%的農(nóng)戶戶均土地面積不足1公頃。當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶種植水稻土地利用率比較高，相當(dāng)一部分農(nóng)戶每年種植兩季水稻，稻田復(fù)種指數(shù)平均為1.32。水稻收入除滿足當(dāng)?shù)氐巨r(nóng)的口糧需求外，也是家庭收入的重要補(bǔ)充，占農(nóng)戶家庭總收入的11%。非農(nóng)收入是當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶的主要收入來(lái)源，平均占農(nóng)戶家庭總收入的40%左右，其中56%的農(nóng)戶家庭總收入的一半以上來(lái)自于非農(nóng)收入(圖2)。

圖2調(diào)查樣本農(nóng)戶非農(nóng)收入占家庭收入比重的分布

水稻單產(chǎn)是衡量農(nóng)戶技術(shù)采用效果的一個(gè)重要指標(biāo)，為了進(jìn)一步分析農(nóng)戶的水稻生產(chǎn)和家庭收入之間的關(guān)系，本文根據(jù)水稻單產(chǎn)的水平對(duì)調(diào)查農(nóng)戶進(jìn)行了分組比較(表2)，可見(jiàn)水稻單產(chǎn)越高的農(nóng)戶，其水稻收入在農(nóng)戶家庭總收入的比重也越高。對(duì)于水稻單產(chǎn)較低的農(nóng)戶，農(nóng)戶則可能因?yàn)橐苑寝r(nóng)收入補(bǔ)償農(nóng)業(yè)收入而損失了一定的水稻單產(chǎn)。但是，非農(nóng)收入比重、家庭收入和水稻單產(chǎn)三者并沒(méi)有趨同，即家庭總收入高的農(nóng)戶并不一定水稻單產(chǎn)就更高，非農(nóng)收入高的農(nóng)戶也不一定水稻單產(chǎn)高。農(nóng)戶收入和水稻單產(chǎn)之間的關(guān)系還需進(jìn)一步的分析。

如前所述，隨機(jī)前沿函數(shù)包括C-D生產(chǎn)函數(shù)和超越對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化(Translog)兩種形式。為了選擇更適合隨機(jī)前沿函數(shù)的模型，C-D生產(chǎn)函數(shù)被嵌套在超越對(duì)數(shù)(Translog)生產(chǎn)函數(shù)中進(jìn)行了廣義似然比測(cè)試，似然比檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為30.06，其p值為0.02，說(shuō)明C-D生產(chǎn)函數(shù)單獨(dú)就已經(jīng)是隨機(jī)前沿的適當(dāng)模型，不用引入超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)。因此，在本研究中采用等式(1)中所示的C-D函數(shù)形式作為模型進(jìn)行分析。

(一)模型檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證隨機(jī)前沿函數(shù)的回歸結(jié)果，在對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行闡述前，本文對(duì)模型的幾個(gè)假設(shè)進(jìn)行了檢驗(yàn)。假設(shè)一：技術(shù)無(wú)效率并不存在于模型中，即農(nóng)戶水稻生產(chǎn)效率已達(dá)到邊界，并沒(méi)有無(wú)效率行為。如表3的第一行所示，該零假設(shè)被拒絕，也就是說(shuō)，從統(tǒng)計(jì)上顯示斯里蘭卡稻農(nóng)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)中存在無(wú)效率行為。假設(shè)二：技術(shù)無(wú)效率模型可觀測(cè)參數(shù)不存在隨機(jī)分布，即技術(shù)效率不是隨機(jī)的假設(shè)進(jìn)行了檢驗(yàn)。這一原假設(shè)被拒絕(如表3的第二行)，說(shuō)明無(wú)效率模型的參數(shù)具有隨機(jī)分布。假設(shè)三：針對(duì)模型所選擇的影響技術(shù)效率的變量，原假設(shè)為模型中的影響技術(shù)效率的因素并不顯著，該假設(shè)也被拒絕(表3的第三行)，這說(shuō)明模型中引入的解釋變量顯著影響農(nóng)戶的技術(shù)無(wú)效率行為。

表2 不同水稻單產(chǎn)水平上的農(nóng)戶收入情況

數(shù)據(jù)來(lái)源：GSR-IRRI農(nóng)戶調(diào)查。

表3 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

(二)隨機(jī)前沿邊界

最大似然估計(jì)的隨機(jī)前沿模型的參數(shù)如表4所示?；貧w結(jié)果表明勞動(dòng)投入對(duì)水稻單產(chǎn)影響并不顯著。對(duì)于水稻這種勞動(dòng)密集型的生產(chǎn)來(lái)說(shuō)，勞動(dòng)投入是重要的生產(chǎn)要素投入，而這一結(jié)果并不顯著很可能是因?yàn)楫?dāng)?shù)剞r(nóng)戶在單位面積水稻生產(chǎn)上的勞動(dòng)投入差異較小。如表1所示，斯里蘭卡農(nóng)戶水稻主產(chǎn)季的平均勞動(dòng)投入是每人每天70人，標(biāo)準(zhǔn)差僅為26。

表4隨機(jī)前沿模型回歸結(jié)果

注：*P<0.10,**P<0.05,***P<0.01.

有機(jī)肥料投入和化肥投入對(duì)于水稻單產(chǎn)影響顯著，這與之前的Yao和Shively(2007)在菲律賓的相關(guān)研究結(jié)果類(lèi)似。然而，與菲律賓和亞洲其他稻米生產(chǎn)國(guó)不同，斯里蘭卡政府大量補(bǔ)貼水稻生產(chǎn)中的化肥，價(jià)格補(bǔ)貼占市場(chǎng)價(jià)格的95%左右。在其他國(guó)家顯著影響水稻生產(chǎn)的化肥投入成本在斯里蘭卡可能并不是主要因素，但模型分析結(jié)果仍然顯示化肥主要影響因素。為了進(jìn)一步分析化肥對(duì)于斯里蘭卡水稻生產(chǎn)效率的影響，對(duì)農(nóng)戶的化肥施用對(duì)照技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了比較分析。

結(jié)果顯示，在氮肥施用上，60%的農(nóng)戶每公頃施用量為100-150公斤；在磷肥施用上，95%的農(nóng)戶每公頃施用磷肥25公斤；約77%的農(nóng)戶每公頃施用鉀肥的數(shù)量從30公斤到60公斤不等。以斯里蘭卡農(nóng)業(yè)部推薦的肥料施用為參考⑤，只有17%的農(nóng)民在調(diào)查地區(qū)按照推薦量施用氮肥。大部分農(nóng)戶(Kalutara地區(qū)73%，Puttalam地區(qū)100%)的氮肥施用都超標(biāo)。磷肥和鉀肥的施用情況類(lèi)似，農(nóng)戶也很少按照技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行水稻種植，只有7%和5%的受訪農(nóng)戶按照技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)分別施用磷肥和鉀肥，大多數(shù)農(nóng)民(90%)施用磷肥不足，而78%的農(nóng)戶則超標(biāo)施用鉀肥。通?；释度肱c水稻單產(chǎn)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，農(nóng)戶的實(shí)際施用情況與技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)還存在一定距離，這也反映出，通過(guò)提高化肥投入或者調(diào)整化肥施用構(gòu)成仍可以一定程度上提高單產(chǎn)，尤其是對(duì)于那些化肥投入不足的地塊，化肥投入提高單產(chǎn)仍是斯里蘭卡水稻單產(chǎn)提高的重要途徑。此外，灌溉地塊的水稻單產(chǎn)平均高于雨養(yǎng)地塊，這與菲律賓的Yao和Shively(2007)的觀測(cè)結(jié)果相似。

調(diào)查農(nóng)戶的水稻生產(chǎn)技術(shù)效率分布如圖3所示，技術(shù)效率范圍從不足10%到接近100%，其平均水平為63%。這說(shuō)明當(dāng)?shù)氐巨r(nóng)的水稻單產(chǎn)技術(shù)效率仍有較大的提升空間。但值得注意的是，這一趨勢(shì)分布呈現(xiàn)出雙峰分布，對(duì)于影響技術(shù)效率的因素分析將有助于理解雙峰分布，這將在稍后進(jìn)行討論。

圖3 水稻生產(chǎn)技術(shù)效率的分布

(三)農(nóng)戶水稻技術(shù)效率的影響因素

如前所述，非農(nóng)收入有可能影響水稻生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)投入和勞動(dòng)力分配，從而直接或間接影響農(nóng)戶水稻生產(chǎn)的技術(shù)效率。非農(nóng)收入增加有助于農(nóng)戶購(gòu)買(mǎi)水稻生產(chǎn)所需的各種生產(chǎn)要素(比如化肥、良種等)。雖然非農(nóng)收入會(huì)加劇農(nóng)戶家庭內(nèi)部?jī)?yōu)質(zhì)勞動(dòng)力資源在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和非農(nóng)活動(dòng)之間的競(jìng)爭(zhēng)，但現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入也有利于提高農(nóng)戶農(nóng)業(yè)技術(shù)采用的邊際效率，從而彌補(bǔ)優(yōu)質(zhì)家庭勞動(dòng)力資源流失而損失的技術(shù)效率；另一方面，非農(nóng)收入使得農(nóng)戶也有可能通過(guò)雇用勞動(dòng)力來(lái)補(bǔ)充家庭勞動(dòng)力的不足，從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，非農(nóng)收入增加則有可能提高農(nóng)戶水稻生產(chǎn)的技術(shù)效率。

技術(shù)無(wú)效率模型的回歸結(jié)果如表5所示，模型中引入了非農(nóng)收入所占家庭收入的比重及其平方項(xiàng)。非農(nóng)收入比重的系數(shù)為負(fù)且顯著，當(dāng)非農(nóng)收入所占比重提高1%時(shí)，農(nóng)戶的水稻生產(chǎn)無(wú)技術(shù)效率將下降3.57%，即技術(shù)效率提高3.57%；然而，非農(nóng)收入比重的平方項(xiàng)卻顯著為正，即技術(shù)效率隨著非農(nóng)收入的提高而下降。這樣的結(jié)果表明技術(shù)效率低下和非農(nóng)活動(dòng)之間的關(guān)系可能是非線性的，呈現(xiàn)倒U形。與非農(nóng)收入有助于提高水稻生產(chǎn)技術(shù)效率的研究結(jié)果相比，如Sadika等(2012)、Chang和Wen(2011)以及Olson和Vu(2007)，本文的結(jié)果表明：非農(nóng)收入對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，即隨著農(nóng)戶非農(nóng)收入比重的增加，其水稻技術(shù)生產(chǎn)技術(shù)效率不斷提高(即無(wú)效率逐步下降)，然而技術(shù)提高的幅度越來(lái)越緩慢；當(dāng)非農(nóng)收入水平達(dá)到一定水平后，非農(nóng)收入比重的上升使農(nóng)戶水稻技術(shù)生產(chǎn)效率逐步下降。

為了進(jìn)一步分析這一動(dòng)態(tài)變化，本文將農(nóng)戶非農(nóng)收入和技術(shù)效率的變化趨勢(shì)按分位數(shù)進(jìn)行分析(如圖4所示)?？梢钥闯?，在非農(nóng)收入比重較低和較高的分位數(shù)中，農(nóng)戶可觀察到的技術(shù)效率得分較低。這說(shuō)明在非農(nóng)收入水平較低時(shí)，非農(nóng)收入比重的增加將提高農(nóng)業(yè)效率，即可能通過(guò)減輕農(nóng)民面臨的現(xiàn)金流等限制，提高農(nóng)戶實(shí)現(xiàn)增加生產(chǎn)要素投入的可能性。但是，隨著更多的勞動(dòng)力從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)轉(zhuǎn)移出來(lái)，非農(nóng)收入對(duì)于水稻生產(chǎn)的積極影響會(huì)逐漸減少，甚至可能為負(fù)。圖4所示的分位數(shù)分布與前面隨機(jī)前沿回歸模型的結(jié)果一致。這一發(fā)現(xiàn)反映了非農(nóng)收入增長(zhǎng)對(duì)技術(shù)效率所產(chǎn)生促進(jìn)效應(yīng)和制約效應(yīng)的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，而且這一發(fā)現(xiàn)可以解釋以前不同研究結(jié)論不一致的原因所在，即有爭(zhēng)議的研究結(jié)論可能只是揭示其中的某一階段非農(nóng)收入增長(zhǎng)與技術(shù)效率之間的關(guān)系。

表5 農(nóng)戶技術(shù)無(wú)效率影響因素模型回歸結(jié)果

注：*P<0.10,**P<0.05,***P<0.01.

圖4 非農(nóng)收入分層下的技術(shù)效率水平分布圖

關(guān)于技術(shù)效率模型中的其他變量，研究結(jié)果符合預(yù)期。如表5所示，土地規(guī)模對(duì)水稻技術(shù)無(wú)效率有積極影響，即農(nóng)場(chǎng)規(guī)模較大的農(nóng)民技術(shù)效率較低。而水稻復(fù)種指數(shù)對(duì)技術(shù)效率則有負(fù)面影響，并且在Ahmad(2001)和Venkataramani等(2006)的研究中觀察到類(lèi)似結(jié)果。還有值得注意的是，作為本文關(guān)注的重要因素的非農(nóng)收入，其系數(shù)在回歸模型中對(duì)技術(shù)效率的影響比其他變量都大的多，這也說(shuō)明非農(nóng)收入對(duì)于水稻生產(chǎn)技術(shù)效率的重要影響，進(jìn)一步論證了對(duì)于水稻或是其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的研究不能忽視非農(nóng)活動(dòng)的影響。

六、主要結(jié)論和啟示

伴隨著經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，斯里蘭卡非農(nóng)收入及其農(nóng)民收入不斷上升。而稻米是斯里蘭卡最重要的主食，農(nóng)戶的生產(chǎn)規(guī)模較小，水稻灌溉系統(tǒng)比較完善，這一點(diǎn)與中國(guó)比較類(lèi)似。因?yàn)樗估锾m卡水稻生產(chǎn)的特殊性以及當(dāng)?shù)氐巨r(nóng)從事種植業(yè)相對(duì)單一，加上其經(jīng)濟(jì)發(fā)展和政府對(duì)于水稻用地的特殊政策，使得可以在一個(gè)相對(duì)可控的條件下分析非農(nóng)業(yè)對(duì)水稻生產(chǎn)的技術(shù)效率的影響。

家庭技術(shù)效率方程的回歸結(jié)果顯示，農(nóng)戶非農(nóng)收入對(duì)于斯里蘭卡稻農(nóng)的技術(shù)生產(chǎn)效率有著顯著影響，即非農(nóng)收入比重的增加有助于提高農(nóng)戶水稻生產(chǎn)的技術(shù)效率；然而，非農(nóng)收入比重的平方項(xiàng)則對(duì)農(nóng)戶水稻技術(shù)效率的影響相反，其影響顯著為負(fù)。這樣的結(jié)果表明：非農(nóng)收入對(duì)于農(nóng)戶水稻技術(shù)效率的影響是非線性的，且呈現(xiàn)倒U形。這意味著非農(nóng)收入對(duì)技術(shù)效率的邊際貢獻(xiàn)是積極的，但隨著非農(nóng)收入比重的增加而逐漸下降,甚至轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)面影響。

本文的分析對(duì)于中國(guó)和其他發(fā)展中國(guó)家也有著重要的政策含義。農(nóng)戶可支配收入一直是發(fā)展中國(guó)家貧困農(nóng)戶脫貧的主要難題之一，非農(nóng)活動(dòng)的增多幫助農(nóng)戶提高家庭非農(nóng)收入，這有助于解決小規(guī)模貧困農(nóng)戶的現(xiàn)金流的問(wèn)題，從而提高現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的技術(shù)效率。這種效應(yīng)也反映出外部的財(cái)政或者金融支持對(duì)于促進(jìn)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，增加農(nóng)戶收入，從而幫助農(nóng)戶脫貧的重要性和可行性。然而，隨著農(nóng)戶對(duì)于非農(nóng)收入的依賴性增強(qiáng)，非農(nóng)收入的增長(zhǎng)可能會(huì)導(dǎo)致更多的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到回報(bào)率更高的非農(nóng)業(yè)部門(mén)，從而使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨其他產(chǎn)業(yè)在資源分配上更為激烈的競(jìng)爭(zhēng)。此時(shí)，非農(nóng)收入增長(zhǎng)對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的負(fù)面影響會(huì)大于其積極影響。當(dāng)農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)發(fā)展和收入結(jié)構(gòu)發(fā)展到這樣的階段時(shí)，技術(shù)創(chuàng)新和政策改革將是維護(hù)和進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)效率的根本途徑。

注 釋?zhuān)?/p>

①根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)資料測(cè)算http://data.stats.gov.cn/workspace/index?m=hgnd.

②對(duì)于不同形式的勞動(dòng)力投入都已經(jīng)在模型進(jìn)行過(guò)分析，也借鑒了Chang和Wen (2011), Dhungana等 (2004)和Audibert (1997)的方法。在所有模型的分析中，勞動(dòng)力總投入和分項(xiàng)投入的變量均不顯著，最后本文保留勞動(dòng)力總投入的結(jié)果，其他分析結(jié)果并沒(méi)有在文中一一展示。

③斯里蘭卡的貨幣單位為盧比，即Rupees (Rs)。

④按每人每天8小時(shí)工作時(shí)間折算。

⑤斯里蘭卡農(nóng)業(yè)部的化肥施用技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)是在一定水稻單產(chǎn)目標(biāo)下，根據(jù)品種的生長(zhǎng)周期和當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)氣候條件分別制定的。調(diào)查中僅有兩戶農(nóng)戶的水稻單產(chǎn)達(dá)到了6噸/公頃，其他農(nóng)戶的單產(chǎn)都低于5噸/公頃，因此，本文的化肥施用是按照單產(chǎn)5噸/公頃的水平作為參考標(biāo)準(zhǔn)。