高 杨， 李 佩

(1.山东大学 经济学院，山东 济南 250000； 2.曲阜师范大学 山东省食品安全治理政策研究中心，山东 日照 276826)



粮食类家庭农场成长的影响因素

高 杨1,2， 李 佩2

(1.山东大学 经济学院，山东 济南 250000； 2.曲阜师范大学 山东省食品安全治理政策研究中心，山东 日照 276826)

基于华北平原5省467户粮食类家庭农场的调研数据，在资源—能力—环境三要素综合视角下，结合粗糙集和BP神经网络，构建和训练粮食类家庭农场成长的影响因素模型。在此基础上，依据平均影响值，揭示各影响因素的重要程度。结果表明：非常重要的影响因素为融资环境、法律与政策环境、生产设备完善程度和社会化服务环境，其次为农场主受教育程度、管理规章制度规范程度和技术环境，而其他因素的影响则相对较弱。

家庭农场； 企业成长； 粮食安全； 融资

一、引言

家庭农场作为新型农业经营主体，具有保障粮食安全、促进农民增收、缩减城乡发展差距等功能，适合我国国情，是发展现代农业的有生力量。为此，2013年中央一号文件首次明确提出鼓励和支持家庭农场的成长后， 2016年中央一号文件中又进一步强调了家庭农场应在绿色发展、产业融合、市场开拓、科技成果和农业保险应用等方面发挥引领功能。

家庭农场起源于欧美国家，长期的实践使得国外在家庭农场成长方面取得了一系列丰硕的研究成果。研究认为，人力资本、继承人的有无、制度供给、政府补贴、农场主年龄等显著影响家庭农场成长[1-3]，而土地经营规模、土地流转效率、融资环境、沉没成本和是否参与创新是影响家庭农场可持续发展的关键因素[4-6]。此外，家庭农场间展开合作，可实现共同发展[7]。

清晰的发展思路、适宜的土地制度、强劲的科技支撑、稳定的法律生态环境和完善的社会化服务等，是农业发达国家扶持家庭农场所取得的成功经验[8]。但Graeub等[9]认为，各国应基于现实国情，制定相应的家庭农场扶持政策。与农业发达国家相比，我国家庭农场在经营者素质、社会化服务和生命周期等方面存在明显差异。国外的研究成果和成功经验在我国的适用性尚有待进一步检验。

近年来，我国学者在借鉴国外研究的基础上，结合我国家庭农场实际，大多采用规范研究和定性分析，从宏观视角对影响家庭农场成长的因素进行了探讨。研究表明，人力资本是影响家庭农场成长的根本原因[10]，而影响家庭农场成长的重要因素则是制度供给滞后[11]。具体而言，农地制度是基础性制度环境，政策支持是坚强后盾，农业教育培训制度是重要推进器，农业社会化服务是重要支撑[12]。另外，经济发展水平、技术进步、制造业与农业工资比及劳动与资本价格比的不断提高是家庭农场规模不断扩大的主要影响因素[13]。因此，为解围我国家庭农场普遍存在的扶持政策覆盖难、信贷融资参险难、求助社会化服务难等困厄[14]，应健全土地流转政策、全方位建设和完善社会化服务体系、加大对生产经营的资金支持和加强农业风险防范力度[15]。

纵观已有的研究发现，虽然国内外学者在家庭农场成长方面进行了广泛而深入的研究，但仍然存在研究视角单一和变量设置不合理的问题。具体而言：第一，家庭农场的成长过程是诸多因素共同作用的结果，任何一个单独视角下的研究都无法系统、全面地阐释家庭农场成长的真实逻辑过程。但现有研究大多基于单一视角，使得总体上呈现出碎片化特征。第二，现有研究大多通过对影响因素的理论分析后，把理论遴选的影响因素引入实证模型，忽视了影响因素的定量筛选。第三，家庭农场的成长取决于其经营者能力，但现有文献却鲜有分析经营者能力维度下的变量对家庭农场成长的具体影响。

粮食类家庭农场成长是我国粮食安全的重要保障。有鉴于此，本文以华北平原5省467户粮食类家庭农场为例，首先基于资源基础理论(Resource Based Theory，RBT)、企业家能力(Entrepreneurial Ability，EA)和企业生态理论(Enterprise Ecosystem Theory，EET)，从资源—能力—环境三要素综合视角，理论遴选粮食类家庭农场成长的影响因素；其次，采用粗糙集(Rough Set，RS)排除不重要的影响因素；最后，将保留的影响因素纳入BP神经网络(Back Propagation Neural Network，BPNN)，训练粮食类家庭农场成长的影响因素模型，并借助平均影响值(Mean Impact Value，MIV)，对粮食类家庭农场成长的影响因素按重要程度进行划分。这不仅完善了我国家庭农场成长研究，也更加有利于破解当前粮食类家庭农场成长过程中面临的难题。

二、粮食类家庭农场成长影响因素的理论分析

家庭农场是家族企业的一种特有类型[16]，企业成长的相关理论对其成长研究具有普遍适用性，且已被学者运用到家庭农场成长问题的诠释中[17]。同时，粮食类家庭农场成长涉及多要素投入和多主体配合。因此，本文有机整合现有企业成长理论及观点，从资源—能力—环境三要素综合视角，理论遴选粮食类家庭农场成长的影响因素。

(一)成长资源——资源基础理论

Penrose提出的资源基础理论认为，由物质资本资源、人力资本资源和组织资本资源构成的内部资源是企业长期增长的动力和源泉[18-19]。有鉴于此，粮食类家庭农场的成长资源可由物质资本资源、人力资本资源和组织资本资源来反映。

1.物质资本资源

物质资本资源是指家庭农场开展生产经营活动所需的各种物质资源。具体来看：第一，适度规模经营。这不仅是我国粮食类家庭农场发展的科学取向，也是其优化统筹各种资源的必要前提。第二，生产设备的完善程度。这是粮食类家庭农场有序开展生产经营活动的有效助力[20]。第三，网站建设的完善程度。完善网站建设是破解农业生产过程中的信息收集和传播难、交易环节长、交易成本高等问题的有效路径。

2．人力资本资源

人力资本资源是指农场成员和农场主所拥有的农业生产知识、技能及经验。它不仅能带来丰厚的物质回报，还能实现资源的优化配置。粮食类家庭农场成长是农场成员辛勤劳动和农场主妥善经营共同作用的结果，农场成员和农场主的受教育程度越高、年均参与培训次数越多，越有助于生产效率的提高[21]。

3．组织资本资源

组织资本资源是指组织成员在整合资源过程中通过不断学习、积累所形成的合力。粮食类家庭农场通过组织资本资源来协调农业生产活动，进而实现资源的有效配置。政府的鼓励和表彰是影响家族农场成长的重要因素[22]，而规范的管理规章制度是家族农场成长的有力保障[23]。因此，粮食类家庭农场的组织资本资源可通过获得政府表彰次数和管理规章制度的规范程度来反映。

(二)成长能力——企业家能力

企业家能力是指通过对不确定环境的敏锐观察，利用各种机会构建组织的能力[24]。借鉴已有文献，并结合粮食类家庭农场的实际，本文从管理能力、学习能力、战略能力和关系能力4个方面来考察农场主能力。

1．管理能力

管理能力是指经营者应具备的决策能力、有效处理信息的能力、领导能力以及一些特殊的行业技能等[25]。粮食类家庭农场主的管理能力不仅决定农场当前的效率水平，也预示农场未来的效率水平和发展方向。资源配置能力、解决冲突和团结成员的能力是粮食类家庭农场主管理能力的具体衡量指标。

2．学习能力

学习能力是指经营者通过教育、职业培训、技能训练等方式提高经营管理水平的能力[26]。学习能力是粮食类家庭农场主的基本能力，可通过是否经常学习各种农业技术和先进管理方法、是否善于从失败中总结经验教训来反映。

3．战略能力

战略能力是指农场主通过内部优、劣势分析，并结合来自外部的机会与挑战，制定长远经营战略的能力[27]。战略能力是家庭农场创造持续竞争优势的充分条件，是否有清晰的长远规划、对产品的市场定位是否明确，是衡量粮食类家庭农场主战略能力的主要指标。

4．关系能力

关系能力是指经营者通过构建关系网络获取关键资源，促进组织发展的能力[28]。农场主与其他农业经营主体的外部横向关系网络，与农资供应商、经销商、政府、金融机构的外部纵向关系网络和与农场成员间的内部纵向关系网络的完善，均有助于粮食类家庭农场的成长。

(三)成长环境——企业生态理论

Moore最早提出“商业生态系统”的定义，即由相互作用的个人和企业组织所构成的经济群体[29]。粮食类家庭农场需要与其所处区域的生态环境进行物质交换和信息融合，以维持整个生态系统的动态运行。自然生态环境、经济生态环境和社会生态环境构成了粮食类家庭农场的成长环境。

1．自然生态环境

自然生态环境是粮食类家庭农场生产经营活动的基础。如当地的土地状况、农业用水状况及气候状况等，均是自然生态环境的具体表现。

2．经济生态环境

经济生态环境是指粮食类家庭农场提高效率、加快成长的经济环境，主要包括市场环境、技术环境和融资环境。市场环境显著影响粮食类家庭农场的成长[30]，技术环境会影响粮食类家庭农场的经济效益[31]，而良好的融资环境则是粮食类家庭农场在激烈的市场竞争中生存的基础[32]。

3．社会生态环境

社会生态环境是粮食类家庭农场在维持基本的生产经营基础上，为追求持续成长所需的社会环境，包括社会文化环境、社会化服务环境、法律与政策环境。一方面，互帮互助的社会文化环境有利于粮食类家庭农场通过学习来弥补内部知识资源不足[33];另一方面，公益性服务与经营性服务相结合、专项服务与综合服务相协调的新型农业社会化服务环境，是粮食类家庭农场成长的有效支撑[34]。此外，粮食类家庭农场的成长还需要健全的法律环境和完善的政策支持。

(四)粮食类家庭农场成长

经济绩效是粮食类家庭农场成长的重要衡量标准。家庭农场经济绩效提升的同时也会带来生态绩效和社会绩效的改善[35]。因此，本文主要从财务指标和获利潜能两个方面来测量粮食类家庭农场的成长。从财务指标来看，销售收入增速最大化可反映其毛收益和市场规模，利润的高低则可反映其净收益和长远发展能力;从获利潜能来看，品牌知名度是衡量其农产品市场竞争力和社会影响力的较好指标，而机械化程度是衡量其技术效率高低的较好指标[36]。故本文选取近三年平均利润增长率和销售额增长率*如粮食类家庭农场的经营时间少于3年，则从开始经营的日期起计算。、品牌知名度、机械化程度等指标，用于测量粮食类家庭农场成长。

三、数据来源、变量设置与研究方法

(一)数据来源

本文的调研区域为山东、河南、河北、安徽和江苏5省。这5省是我国重要的粮食生产基地——华北平原的重要组成省份，且各省在工商部门注册的家庭农场均超过万户。在正式调研前，于2015年11月对山东省的家庭农场进行了预调研。基于预调研数据，对问卷展开信度和效度分析，以调整问卷题项，并利用调整后的问卷，展开正式调研。为确保样本选取的代表性和科学性，基于分层抽样方法，在每省各随机选取10个县(市、区)，每个县(市、区)再随机选取10户粮食类家庭农场。问卷由经过培训的高年级本科生和研究生利用2015年寒假，采取入户调查的方法来填写。最终获得有效问卷467份。

从年龄分布来看，58.4%的粮食类家庭农场主年龄在18～44岁之间，其余粮食类家庭农场主的年龄均在45～60岁之间；从学历来看，初中学历所占比重最高，达到57.9%，其次是中专或高中，占25.4%，大专及以上、小学及以下分别占9.8%和6.9%，这与我国劳动力结构以中等学历为主的特征相一致；从土地经营规模看，100～500亩的粮食类家庭农场占比最高，达61.7%，50～100亩以下与500亩以上的占比分别为32.6%和5.7%，体现了适度规模经营的特征。就年龄分布、学历构成和土地经营规模看，此次调查的样本具有一定的代表性。

(二)变量设置

本文基于资源基础理论、企业家能力、企业生态理论与相关文献，理论遴选了粮食类家庭农场成长的25个影响因素和4个衡量指标(表1)。

(三)研究方法

本文基于资源—能力—环境三要素综合视角，理论遴选了25个粮食类家庭农场成长的影响因素。这25个影响因素既存在着一定的信息冗余，又对粮食类家庭农场成长的影响程度大不相同。为此，本文首先基于粗糙集，对影响因素进行约简，进而将提取出的核心属性用于构建和训练BP神经网络。这不仅减少了BP神经网络的学习和训练时间，还可以充分发挥其抗噪性和容错性的优势，达到提高结果准确性的目的。

表1 变量测量与描述性统计

1.粗糙集理论

粗糙集理论在数据挖掘中对问题的不确定性描述或处理比较客观，能在保留关键信息的前提下进行属性约简。粗糙集的具体运用包括三大步骤：首先建立初始决策表以备进一步计算所用。初始决策表是指包含论域、条件属性和决策属性三大要素的决策信息系统。其次，由于粗糙集要求处理的样本属性为离散型，需对数据进行离散化预处理,常用方法为等频率离散化方法。最后，基于属性重要度进行属性约简,常用方法为Johnson约简算法。粗糙集的基本概念如下：

(1)信息系统

一个信息系统S=(U,A,V,f)，U指由467户粮食类家庭农场组成的论域；A为属性集合，包括条件属性C和决策属性D。条件属性C由25个粮食类家庭农场成长的影响因素构成，决策属性D指测算的粮食类家庭农场成长值*本文运用熵值法(The Entropy Method)对粮食类家庭农场成长指标进行权重赋值，进而测算家庭农场成长值。限于篇幅，计算过程从略。。V是属性值集合，f：U×A→V是信息函数。信息系统S=(U,A)也可称为决策表。

(2)等价关系

设R是U上的等价关系，每一个属性子集R⊂A决定一个二元等价关系IND(R)，IND(R)将U划分为k类，X1，X2，…，Xk代表不同的粮食类家庭农场类型。

(3)近似集和正域

(4)属性重要度

在该信息系统中，通过属性对决策的重要度来约简决策表。首先，计算每个属性正域元素的个数|POSC(D)|与整个属性集合的个数|U|之比，以确定各属性的依赖度γC(D)。其次，依次计算每个条件属性的重要度SigD(C)。方法是去掉某个属性后，通过属性依赖度之差计算相对正域的变化程度。变化程度越大，重要性越高，反之越低。最后，在保持信息系统分类能力不变的情况下，删除其中不重要的属性，保留重要的影响因素。条件属性C对决策属性D的依赖程度用依赖度函数表示为：

(1)

属性子集Ci⊆C对决策D的重要度可定义为：

SigD(Ci)=γC(D)-γC-Ci(D)

(2)

2.BP神经网络

本文拟构建三层BP神经网络，以反映影响因素与家庭农场成长之间的非线性复杂关系。BP神经网络是一种非线性的多层前馈网络，由输入层、输出层和隐含层组成，同层的神经元之间互不连接，相邻层的神经元之间通过权值和阈值连接[37]。将基于粗糙集进行属性约简后的影响因素作为输入变量，将粮食类家庭农场成长值作为输出变量，隐含层节点数则通过经验

公式反复计算来确定。其中，隐含层采用Sigmoid函数作为传递函数，而输出层采用线性函数作为传递函数。网络训练中，数据从输入层经隐含层传向输出层。若输出响应与期望输出有误差不满足要求，则进行误差反向传播，从输出层经中间各层逐层向前修正网络的连接权值。随着这种反复交替学习过程的不断进行，最终误差越来越小。BP神经网络的结构如图1所示：

图1 BP神经网络结构图

四、粮食类家庭农场成长的影响因素及其重要程度

(一)基于粗糙集的属性约简结果

1．建立原始决策表

以467个调查样本构成论域U，以粮食类家庭农场成长的25个影响因素构成条件属性集C，以测算的家庭农场成长值作为决策属性D，构建初始决策表。

2．数据预处理

由于粗糙集要求处理的样本属性为离散型，故采用等频率离散化方法，将等频率区间数设定为3，对属性值进行离散化处理。条件属性值离散化结果(部分)如表2所示。

表2 离散化决策表(部分)

3．属性约简

采用Johnson约简法，删除冗余的条件属性，得到约简后的条件属性集。约简结果如表3所示。

表3 约简结果

(二)BP神经网络模型训练结果

1．网络结构设计

2．网络训练

BP神经网络的训练参数设置如下：

目标误差 net. trainparam. Goal = 0.01;

最大训练次数 net. trainparam. Epochs = 1000;

学习速率 net. trainparam. Lr = 0.01;

训练显示间隔 net. trainparam. Show=60

如图2所示，经过1000次训练后，网络训练误差达到目标要求，表明该神经网络对于训练数据有较好的拟合度，经过训练的网络较为理想。

图2 训练误差性能曲线

(三)影响因素的重要性划分结果

本文以平均影响值(MIV)来衡量BP神经网络的输入变量对输出变量的重要性。MIV被认为是评价各变量间相关性最好的指标之一，其符号代表相关的方向，绝对值大小代表影响因素的相对重要性。其测算步骤为：(1)将训练样本中每一个自变量的特征值分别在其原值基础上增加和减少10%，以构成两组新的训练样本;(2)分别对新样本进行仿真，得到两个仿真结果并求出差值，即为变动该自变量后对输出产生的影响值(Impact Value, IV);(3)基于观测例数，平均得到该自变量对因变量网络输出的影响值，即MIV。

表4 影响因素的MIV

如表4所示，本文将11个影响因素的重要性划分为3个等级，即MIV绝对值在0.5以上，视为非常重要的影响因素；0.1～0.5之间视为比较重要的影响因素，而0～0.1之间视为一般性的影响因素，具体讨论如下：

非常重要的影响因素依次包括：(1)融资环境(C22)。一方面，受资源动员能力、经营管理能力和风险防范能力的限制，粮食类家庭农场往往不被传统金融机构所优先考虑;另一方面，生产的周期性和季节性决定粮食类家庭农场承担高额的资金周转成本。因此，融资环境对粮食类家庭农场成长的影响程度最大，这与宁国强等[38]的研究结果基本吻合。(2)法律与政策环境(C25)。一个扶持政策体系完善、法律法规健全的外部环境，会激发粮食类家庭农场的成长潜力，这与Alper等[39]的研究结论相一致。(3)生产设备完善程度(C2)。区别于小农家庭，粮食类家庭农场多是在集中租赁的土地上进行大规模的生产经营，而生产设备的完善程度则显著影响着粮食类家庭农场的生产效率水平，这与王新利等[40]的分析结果相似。(4)社会化服务环境(C24)。与杜志雄等[12]的研究结论一致，完善、便捷的农业社会化服务体系是粮食类家庭农场成长壮大的重要支撑。

比较重要的影响因素逐次为：(1)农场主受教育程度(C4)。教育能提高农场主的决策水平，使其更有效的配置资源，成为更具能力的管理者，故农场主受教育程度对粮食类家庭农场的成长有比较重要的影响，这与汪发元等[41]的研究结论相似。(2)管理规章制度的规范程度(C9)。引入现代企业规范化的管理模式，家庭农场才能实现真正的自我管理和快速发展，管理规章制度规范程度是粮食类家庭农场成长的关键因素，这与Chen等[23]的研究结果一致。(3)技术环境(C21)。由于农业生产和经营是粮食类家庭农场收入的主要来源，为获得更高收益，粮食类家庭农场往往具有采纳新技术的迫切需求。获取渠道多元、需求满足度高的技术环境为其采纳新技术创造了有利条件。

一般性的影响因素包括外部纵向关系(C17)、成员年均参与培训次数(C7)、有清晰的长远规划(C14)、解决冲突和团结成员的能力(C11)。其中，成员年均参与培训次数的MIV值为负数。长远来看，成员参与各种培训对粮食类家庭农场成长具有积极作用。然而，由于我国农业社会化服务体系有待完善，成员参与某些培训需要一定的费用，这会加重尚处于起步阶段的粮食类家庭农场运营成本。此外，农场成员受教育水平普遍不高，其培训效果无法立竿见影。因而，成员年均参与培训次数在短期内对其成长产生消极影响。

五、促进粮食类家庭农场成长的政策导向

本文结合资源—能力—环境三要素，拓宽研究视角，并依据粗糙集，合理设置研究变量；在借助BP神经网络，构建和训练粮食类家庭农场成长影响因素模型的基础上，采用MIV算法，发现融资环境、法律和政策环境、生产设备完善程度和社会化服务环境对粮食类家庭农场成长的影响最为重要。据此，完善粮食类家庭农场成长环境需从以下方面展开：

(1)改善融资环境。一方面，政府应充分发挥基础推动作用，大力培育村镇银行、小额农业信贷担保公司、农村资金互助社等新型农村金融组织。另一方面，金融机构需要创新产品和服务，适当提高信用贷款额度，合理确定贷款期限，降低融资成本，推出适合粮食类家庭农场的个性化服务。

(2)优化法律与政策环境。政府不仅应建立健全财政补贴制度，让粮食类家庭农场直接受益，还应完善土地流转长效机制，避免承包期过短、土地纠纷等问题，维护粮食类家庭农场经营者的合法权益。

(3)支持粮食类家庭农场完善生产设备。支持粮食类家庭农场完善生产设备。政府应在科学调整农机购置补贴范围及额度的同时，对粮食烘干机、联合收获机、秸秆粉碎还田机等重点机械敞开补贴。

(4)完善农业社会化服务体系。政府应促进社会化服务组织和粮食类家庭农场的有效对接，尤其是提升供需内容契合度和搭建兼具满意性、稳定性和公平性的供需双边匹配平台。

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Affecting Factors on the Growth of Grain Family Farms

GAO Yang1,2, LI Pei2

(1.SchoolofEconomics,ShandongUniversity,Jinan250000,China; 2.ResearchCenterforFoodSafetyCo-governanceofShandongProvince,QufuNormalUniversity,Rizhao276826,China)

Based on the research data of 467 grain family farms in five provinces of the North China Plain, and applied rough set theory and BP neural network to find affecting factor model from the perspective of resource-ability-environment. What is more, according to the mean impact value, the important degree of each affecting factor on the growth of grain family farm was revealed. The results showed that the most important factors are financing environment, law and policy environment, improvement of production equipment and social service environment, followed by farmers’ education, regularization of management rules and technology environment. Influence of other factors is relatively weak.

family farm; enterprise growth theory; food security; financing

2016-12-26

10.7671/j.issn.1672-0202.2017.03.001

国家社会科学基金重大项目(14ZDA069)；国家自然科学基金项目(71673167)；教育部人文社会科学研究项目(14YJC790036)；山东省自然科学基金项目(ZR2014GQ012)。

高 杨(1983—)，男，山东兖州人，山东大学经济学院博士后，曲阜师范大学山东省食品安全治理政策研究中心副教授，主要研究方向为农业经济管理。E-mail:koyo718@163.com

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