戴 云，章尤琴，高宇嘉，吴九兴

（安徽师范大学地理与旅游学院，安徽 芜湖 241002）

改革开放以来，中国社会经济取得了长足发展，从根本上解决了14 亿多人的吃饭问题，正朝着建成富强民主文明和谐的社会主义强国的目标迈进。在积极推动城镇化和工业化发展的进程中，城市吸纳了大量农村转移劳动力，在增加进城农民家庭收入的同时带动了农村经济发展。在农村农业生产领域，受农村劳动力转移的影响，农村农业生产也逐渐表现出劳动力短缺的一面。由于农村存在普遍的人力资本低和投入不足的现象，导致传统农业向现代农业的艰难转型。从农村劳动力转移来看，农村土地制度［1］、城镇化［2］、人力资本投资［3，4］、教育技能程度［5］、社会保障制度［6］、家庭内部分工［7］等因素都会影响农村劳动力转移过程和转移效果。从劳动力转移和农用地流转关系来看，两者之间存在正相关关系［8-10］，劳动力转移促进农用地资源再配置［11］，但更多时候是技术进步（农业和非农）与农村劳动力转移之间存在长期正均衡的关系，后者受制于前者，反过来又影响前者［12］。从劳动力转移与农用地产出的关系来看，劳动力外流导致资本和技术对劳动力的替代，对粮食安全的影响不显著［13，14］。但是，也有研究表明劳动力当地非农转移促进粮食生产，而向外非农转移则降低粮食生产［15］。因此，对农村劳动力流转要适度控制，以减少劳动力释出对农业生产的负面影响［16］。

自1978 年以来，国家高度重视农村土地制度改革，期望以农村土地制度改革实现农业增长和农民增收，农用地流转就是其中一项改革内容。农用地流转是指农村家庭通过合法的形式，以转让、出租、承租转包、反包、入股、合作互换等方式，保留承包权，将土地经营权转让给其他农户或其他经济组织的行为。大量事实表明，工业相较于农业更能给从业者带来更高收入，非农产业的发展促使农村劳动力的转移，一定程度上加快了农用地流转。农用地流转使大规模农业生产成为可能，又反过来解放了大量农村劳动力，推动部分农村人口继续向城市转移。因此，探究农村劳动力转移、农用地流转与农用地利用效益的关系，对完善农用地流转政策、提高农用地利用效益、实现农民收入增加都具有理论价值和现实意义。因此，本研究利用社会经济统计数据和农用地流转调查数据，应用数据包络分析（DEA）模型，分析安徽省合肥市、淮北市、亳州市、宿州市、蚌埠市、淮南市、马鞍山市、芜湖市、宣城市、铜陵市、池州市、安庆市、黄山市13 个地级市在农村劳动力转移和农用地流转背景下的农用地利用效益，探究农村劳动力转移和农用地流转对农用地利用效益的影响机制，为完善农用地利用与农用地流转政策设计提供建议。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

安徽省位于中国华东地区，界于东经114°54＇—119°37＇，北纬29°41＇—34°38＇，东连江苏、浙江，西接河南、湖北，南邻江西，北靠山东，总面积14.01万km2，下辖 16 个地级市、9 个县级市、44 个市辖区、52 个县（资料来源：http：//www.ah.gov.cn/hfwy/index.html）。2018 年，安徽省户籍人口约7 082 万人，常住人口约6 323 万人，其中乡村户籍人口约5 300 万人。安徽省农业气候条件适宜，年平均气温14~17 ℃，年降雨量700~1 700 mm，年无霜期200~250 d。安徽省地形地貌复杂多样，长江、淮河分别流经安徽省416 km和430 km，平原、丘陵、山地各占1/3。安徽省作为粮食主产省，常年农作物种植面积超过866.7 万hm2，其中粮食作物面积占75%以上；粮食作物主要有小麦、水稻、玉米、大豆、薯类和其他旱粮作物。为适应现代农业发展的要求，安徽省积极推进农用地流转，发展规模化农业。截至2019 年9 月，全省耕地流转面积258.2 万hm2，占耕地总面积的48.1%。

1.2 数据来源

本研究的数据来源主要有两个：①农用地流转数据，来源于安徽省13 个地级市的农业农村局网站；②其他相关数据，包括13 个地级市2018 年的乡村从业人员数目、农业产值、农业实际播种面积、农村居民人均收入、农业总产值、农用地总面积、耕地面积、化肥农药使用量等，来源于《中国统计年鉴》、安徽省统计局（http：//tjj.ah.gov.cn/）、安徽省农业农村厅（http：//nync.ah.gov.cn/）。此外，在数据处理方面，为满足研究需要，对收集到的数据作预处理，将其转化为农业每万元产值耗劳动率、农用地流转程度、农用地流转贡献、平均农用地流转单位面积产值等数据，用以表达农业投入和农用地产出。

2 模型和指标选取

2.1 模型选取

数据包络分析（Data envelopment analysis，DEA）是一种测算相对效率的方法，该方法根据多项投入指标和多项产出指标，通过数学线性规划方法评价决策单元DMU 的效率［17］。其主要思路是通过决策单元DMU 的实际投入产出数据构造最优生产前沿，有效样本点位于最优生产前沿上，说明该单元效率最优，效率值为1，而无效样本点则位于最优生产前沿的下方，效率值介于0~1，通过比较各决策单元与最优生产前沿的距离来测算效率［18］。本研究选择DEA 模型对安徽省13 个地级市农用地流转的经济效益进行评价，主要优势在于：第一，DEA 模型不会受到指标数据影响，不需要无量纲化处理，更重要的是不受人为因素影响，由于其是以投入产出的指标权重为变量，可以避免操作者对指标权重的主观分配进而对结果产生的不良影响［19］，评价具有较强的客观性；第二，用来估计多投入多产出系统所隐藏的生产函数，该评价模型本身就是一个复杂的系统，而通过DEA 数据包络分析，可以利用其自身的原理优势，对复杂系统的函数进行简要的表达［20，21］。

2.2 指标选取

土地利用效益是指单位面积土地投入与消耗在区域发展的社会、经济、生态与环境等方面所实现的物质产出或有效成果，包括土地利用经济效益、社会效益和生态效益。其中，经济效益是土地利用效益的关注焦点。在农用地利用方面，首先评价农用地效益要重点考虑体现农村经济效益方面的指标，需从农民报酬和土地产值找到农用地流转的有效性和效益值；其次考虑到指标选取的可操作性，要选择易获得、测量或调查的指标［19］；最后对不可直接获取的指标数据通过组合或转换得到。

在应用数据包络分析模型时，对涉及投入指标和产出指标的考虑如下，即同一个省内各地级市的内外部宏观环境相接近，可将各市视为一个整体系统。根据数据可得性和针对性原则，选取安徽省13个地级市作为同质的决策单元，最后选择5 个指标，其中3 个投入性指标［22］，2 个产出性指标（表1）。

表1 相关指标选取

从对农村发展的影响来看，农用地流转是有一定贡献的。其一，流转农户可获得相应的土地租金或入股分红；其二，已流转土地的农民可以有足够的时间和精力进城务工，从事非农产业获得非农收入或成为农业雇工［19］；其三，种粮大户得到成片流转土地，可进行规模经营，产生规模效益。

3 效率分析及非有效单元修正

3.1 效率分析

由表2 可以看出，2018 年安徽省13 个地级市中DEA 有效的单元共有6 个，分别是淮北市、宿州市、蚌埠市、淮南市、马鞍山市和池州市。其中淮北市、淮南市、蚌埠市、宿州市4 个地级市位于皖北地区［23］，这些地级市地势平坦，农用地面积较大，农村劳动力转移数量较多，农用地流转后可以进行规模农业生产，产生规模效益，为农民带来的经济价值相对较高。马鞍山市和池州市属于皖南地区，处于长江中下游平原，水热条件良好，农业种植技术高，且马鞍山市靠近江苏省，易受到南京市都市经济圈影响。剩余的7 个地级市为非有效单元，有4 个地级市综合效率处于0.800以上，宣城市和安庆市处于0.700以下。就技术效率而言，整体较高，均超过0.850，部分地级市达0.900 以上；规模效率方面，较低的是宣城市和安庆市。同时还可以看出，宣城市和安庆市的综合效率偏低主要是因为规模效率较低。对于综合效率等于1.000 的地级市，则表明该地级市在投入和产出方面均达到有效配置，反映了其综合效益整体为优［24］，包括淮北市、宿州市、蚌埠市、淮南市、马鞍山市、池州市。表明农用地的技术效率和规模效率均有效，农用地流转给当地农村带来的效益要优于其他地级市，农用地利用的效益较高。

表2 安徽省13 个地级市效率

3.2 非有效单元修正

将综合效率未达1.000 的决策单元称为非有效单元。表2 显示共存在7 个非有效单元，分别为合肥市、亳州市、芜湖市、宣城市、铜陵市、安庆市、黄山市。在效率测度中发现的非有效单元可以进行修正，结合DEA 模型求解结果，整理出这些地级市的修正值及目标值（表3）。

表3 非有效单元产出修正 （单位：万元/万hm2）

存在非有效单元，说明这些地区在投入和产出的各项指标上，资源并未达到最合理有效的配置，因此这类地级市应合理配置投入和产出要素，在现有基础上适当调整投入。由表4 可知，产出指标只需要微调，仅安庆市需要上调农用地流转贡献，宣城市和黄山市需要增加平均农用地流转产值；关于投入性指标的修正，农用地流转程度有4个城市（芜湖市、铜陵市、安庆市、黄山市）需要调整，单位面积化肥农药使用量有芜湖市和宣城市要重点调整，而农业每万元产值耗劳动率有铜陵市和黄山市需要微调。

表4 非有效单元投入修正

4 小结与建议

4.1 小结

通过建构分析模型，选择评价指标，利用数据包络分析方法实证研究安徽省13 个地级市农村劳动力转移、农用地流转对农用地利用效益的影响状况，主要得到如下结论。

1）2018 年安徽省 13 个地级市 DEA 有效单元接近50%，各地级市技术效率均高于规模效率，综合效率平均值达0.860 以上，农用地流转下的土地利用效益整体效果良好。

2）在13 个地级市中，还有7 个非有效单元，这些地级市在投入和产出的各项指标上，资源并未达到最合理有效的配置，需要进行产出和投入的修正。关于目标值的修正，相较于产出指标，更多地区需修正投入性指标；平均农用地流转产值和单位面积化肥农药使用量调整幅度较大。

3）劳动力转移对农用地利用效益具有积极作用［25］。结合DEA报酬可变理论，综合效率为技术效率和规模效率之积，在技术效率一定的条件下，规模效率越高，综合效率相应也就越高。当农村劳动力转移数量较多时，农用地流转后可以进行规模农业生产，产生规模效益，为农民带来的经济价值相对较高。

4）农用地流转对农用地利用效益的影响还受多方面的影响。就对农村发展的影响来看，农用地流转有一定贡献［26］，但各类资源并未达到最有效的配置状态，如平均农用地流转产值、农用地流转程度、单位面积化肥农药使用量等因素都会降低农用地流转效率，导致农用地利用效益较低。

4.2 建议

1）科学合理地配置农业资源。对产出和投入未达到较优的城市，根据因地制宜和适度的原则，提倡利用技术改进和技术替代，提高农业要素使用效率。对于山区或丘陵地区，土壤厚度较薄，应辅以适当的土肥技术，提高土地质量。政府部门应加大对农业资源优化使用的技术研究力度，出台相关政策，倡导发展绿色农业。

2）适度提高农用地经营规模。由于规模效率普遍低于技术效率，多地应上调农用地流转程度的目标值，这意味着需增加有效农用地流转面积来实现规模效益。各地区应根据土地管理需要，积极响应中央政策要求，扩大农用地流转规模，创新农用地流转方式，提高农用地流转效益。地方政府可以制定相应的补助及奖励政策，对种植面积大、农用地利用效益高、对粮食生产有突出贡献的农户和企业予以奖励。

3）兼顾保障与效益、促进农民增收。落实土地承包政策，规范流转程序，推进农村土地合理流转。坚持以家庭经营为基础的土地承包政策，尊重农民土地方面的权利，建立有序的土地流转机制。进行市场经济调研分析，制定科学的土地流转租金收益分配政策；完善对失地农民的长效补偿机制，而不能仅依靠一次性的经济补偿。农用地流转后进行规模化运营，面向市场销售农产品，建立省、地、县、乡4级农村综合经济信息网，促进农业发展、农民增收。