农业种植户雇佣生产意愿与影响因素分析基于黑龙江和内蒙古豆农的经验数据,该文是因素分析有关硕士论文范文和因素分析和影响因素分析和内蒙古豆农有关研究生毕业论文范文.
因素分析论文参考文献：
摘 要：雇佣生产是解决当下农村青壮年劳动力外流与农业规模化经营对劳动力需求之间矛盾的有效手段,同时也是提高农业生产领域技术、信息和管理资源配置效率的有效方式.基于黑龙江和内蒙古大豆主产区688份农户的调查问卷,利用Logistic回归模型分析大豆种植户雇佣生产意愿及其影响因素.研究表明,大豆播种面积、农业补贴政策执行情况、风险规避程度、受教育水平、是否购置大型农机具等指标对农户雇佣生产意愿有正向影响；劳动力用工成本、土地细碎化程度、家庭农业劳动力数量、耕地类型、年龄等指标对农户雇佣生产意愿呈明显的负向效应.基于此,建议各地推进土地适度规模化流转,培养扶持新型农业经营主体；推进农村劳动力流动平台建设,做好基层农业技术推广和职业教育,优化农业用工结构,降低农业雇佣成本；完善农业补贴制度及政策执行机制,稳定农户生产预期,提高农户生产投资的积极性.
关键词：农业雇佣生产；农户行为；大豆种植；雇佣意愿；Logistic回归模型
DOI：10.13856/j.cn111097/s.2018.07.014
1引言
农业雇佣生产指的是农业生产经营主体通过市场化方式取得外部生产要素从事农业经营的生产方式.当前,由于中国政府积极支持和鼓励农村土地流转,促进形成农业规模经营的同时也释放了大量农村劳动力,农村青壮年劳动力流向经济较发达的地区,而留守妇女、老人等成为农村主要的劳动力.与此同时,新型农业经营主体与农业集约化、规模化生产相伴而生,农业作为劳动密集型产业在规模经营条件下更需要大量劳动力的投入\[13\].农业雇佣生产可以解决农村劳动力不足和农业规模经营之间的矛盾,让生产要素和资源能够充分地结合,提高农业的生产效率.实践和理论研究均表明,农业雇佣生产是现代农业和统筹城乡发展的一条重要途径\[45\].中国作为大豆的原产国,大豆产量从最初的世界第一位跌落到现在的世界第四位,目前依靠大量进口国外大豆来满足国内生产生活的需要.近些年,政府推出大豆收储政策、目标政策等措施来提高农户种植大豆的意愿,在“镰刀弯”地区进行农业供给侧结构性改革,进行粮豆轮作以期扩大大豆播种面积.黑龙江和内蒙古两地是中国大豆主要种植区,研究此区域豆农的雇佣生产行为及影响机理无疑对地区种植结构调整具有针对性的指导作用.
本文所研究的雇佣生产包括劳动力雇佣和农机服务外包两项内容.目前,国内外学者关于雇佣生产的研究多是从农业生产外包效率和农业雇工行为角度展开.在农业生产外包方面,张忠军和易中懿\[6\]以超越对数生产函数模型方法研究了生产外包的效率问题,研究发现水稻生产过程中的育秧环节外包可以极大地提高水稻的生产效率.胡宜挺和肖志敏\[7\]提出,农村目前一方面生产效率较低,另一方面土地撂荒的现象较为严重,而农业生产外包服务可以同时解决这两个问题.Gillespie等\[8\]研究表明,如果农户在生产过程中能把较为复杂的环节外包出去可以明显提高农户自身的收益.Paulrajan\[9\]研究发现,在新鲜蔬菜运输过程中,运输距离越长则越有可能选择农业外包服务.赵玉妍等\[10\]发现,影响农业技术外包服务的关键因素是利益分配,农业技术外包服务在满足农民需求的同时还可以给提供方带来收益,一定程度上加快农业生产的商品化.在农业雇工行为方面,鲁先凤\[11\]较早关注中国现阶段农业雇工形成的历史条件和现实诱因及该群体的行为特征.任守云和叶敬忠\[12\]调查发现,农户之间存在帮工现象,农业雇工现象多出现在农忙时期,存在明显的季节性.Benjamin和Kimhi\[13\]研究发现,农业雇工对家庭用工投入具有替代性,对家庭成员劳动力投入农业生产的分配结构产生影响.Van der Ploeg\[14\]提出,农民作为理性个体,多会以自身劳动代替农业雇工以此来降低农业生产成本而增加生产收益.Olynk和Wolf\[15\]研究发现,农业雇工的付薪方式对雇工生产效果会产生影响,按天付费容易出现怠工现象.Dupraz等\[16\]对比研究了瑞士和法国两地农业生产用工投入的影响因素发现,耕地面积对农业用工类型没有显著影响,而法国的农业投资政策更有利于刺激农场主雇佣家庭成员之外的劳动力.
总体而言,国内外学者重点关注了农业雇佣生产的效率及雇工权益和行为选择等问题,但针对雇主雇佣意愿的研究尚未涉及,尤其在当前农业供给侧结构性改革的宏观背景下,大豆种植户通过雇佣调整经营方式提高生产效率等选题学者尚未及时关注.本文通过对黑龙江和内蒙古两地的实地调研,结合理论模型分析大豆种植户选择雇佣生产的意愿,并分析影响大豆种植户选择雇佣生产的关键因素,以此提出优化种植户雇佣生产行为选择、提高农业生产效率的对策建议.
2数据及描述性统计分析
2.1数据来源
本文数据来源于2016年暑期对黑龙江和内蒙古的实地调查问卷.本次调研选取黑龙江3个县所管辖的8个乡镇,分别是克山县（河北乡、双河乡、滨河乡）、克东县（润津乡、玉岗镇、双庆乡）、拜泉县（民乐乡、兴国乡）和内蒙古阿荣旗所管辖的4个乡镇,分别是六合镇、自来井乡、长安乡及兴安乡,在黑龙江和内蒙古主要大豆种植区选取调研对象,在大豆种植典型乡镇随机选取典型乡村的村民作为抽样调查的样本.问卷主要由农户所在村庄基本情况、种植户家庭基本情况及雇佣生产基本情况3部分组成.本次调研共发放问卷750份,收回有效问卷688份,有效率91.73%.
2.2样本描述性统计
调查样本中（表1）,户主的平均年龄为47岁,其中年龄为41~50岁的种植户占主要部分,占比41.73%；样本农户中男性户主占比73.02%.在被调查农户的受教育水平中,86.01%的农户只有初中及以下学历,具有高中及以上学历的农户仅为13.99%,表明大豆种植户的受教育水平相对较低,相应领域缺乏高素质人才.基于李克特量表调查方法,样本中风险规避程度较为明显的农户占比为67.23%,而有32.77%的户主表示具有较强的风险承受能力；样本中有45.19%的农户有5年以上的种植大豆经验,13.26%的农户种植大豆经验在2年及以下.
表1样本描述性统计及大豆种植户雇佣意愿
单位：%
〖XB,HT5”SS,J*2；Y2<(续)>〗
指标
种植户
分类
比例
选择雇佣生产的比例
未选择雇佣生产的比例
年龄
≤30岁
5.52
48.37
51.63
31~40岁
19.66
43.33
56.67
41~50岁
41.73
39.89
60.11
＞50岁
33.09
35.62
64.38
性别
女
26.98
49.02
50.98
男
73.02
48.03
51.97
受教育水平
小学及以下
27.64
43.20
56.80
初中
58.37
47.42
52.58
高中及以上
13.99
51.06
48.94
风险规避程度
明显
67.23
35.03
64.97
不明显
32.77
61.82
38.18
大豆种植经验
≤2年
13.26
45.81
54.19
3~5年
41.55
41.56
58.44
＞5年
45.19
45.89
54.11
家庭农业劳动力数量
≤2人
65.21
51.02
48.98
3~4人
28.38
36.57
63.43
＞4人
6.41
29.35
70.65
家庭农业收入比重
≤20%
23.12
59.35
40.65
21%~40%
48.65
49.92
50.08
41%~60%
19.30
36.03
63.97
＞60%
8.93
27.05
72.95
家庭大豆种植年均收入
≤1万元
18.73
12.14
87.86
1万~2万元
65.39
41.54
58.46
＞2万元
15.88
59.04
40.96
大豆播种面积
≤1hm2
13.25
8.96
91.04
2~4hm2
26.54
37.62
62.38
5~10hm2
45.74
43.08
56.92
＞10hm2
14.47
88.95
11.05
大豆种植公顷平均成本
≤4 500元
11.20
27.98
72.02
4 500~7 500元
69.29
51.71
48.29
＞7 500元
19.51
80.20
19.80
土地细碎化程度
不明显
64.98
46.36
53.64
较明显
35.02
21.09
78.91
耕地类型
平地
71.68
42.34
57.66
岗地、洼地及其他
28.32
8.09
91.91
是否购置大型农机具
是
32.11
19.38
80.62
否
67.89
46.92
53.08
样本农户中,户主年龄在50岁以上的种植户雇佣生产的意愿最弱,为35.62%；户主学历为高中及以上的农户雇佣生产的意愿最高,达到51.06%,初步表明农业种植户的学历越高雇佣生产的意愿越强；风险规避程度不明显的农户雇佣生产的意愿高于风险规避程度明显的农户,两者比例分别为61.82%和35.03%.样本农户中,家庭农业劳动力数量为两人及以下的农户雇佣生产的意愿最高,为51.02%,且数据统计初步表明,家庭中农业劳动力数量越多雇佣生产的意愿越低；家庭农业收入比重为60%以上的样本农户雇佣生产的意愿最低,为27.05%,而家庭种植大豆年均收入在2万元以上的样本农户雇佣生产的意愿最高,为59.04%.样本农户中,大豆播种面积在10hm2及以上的农户雇佣生产的意愿最强,达到88.95%,并且大豆播种面积越多,雇佣生产意愿越强；土地细碎化程度不明显的样本农户雇佣生产意愿高于土地细碎化程度明显的农户,占比为46.36%.另外,家庭购置大型农机具的样本农户雇佣生产的意愿明显低于没有购置大型农机具的农户,仅为19.38%.
3大豆种植户雇佣生产意愿的影响因素分析
3.1建立模型
本文选取大豆种植户雇佣生产意愿为被解释变量,即当大豆种植户选择雇佣生产时取值为1,当大豆种植户不选择雇佣生产时取值为0,这是典型的二分类变量,选取二项Logistic回归模型对大豆种植户雇佣生产意愿进行分析.其模型基本公式如下：
Pi等于Fα+∑ni等于1βiXi
等于1/1+exp－α+∑ni等于1βiXi（1）
式中,Pi为大豆种植户i选择雇佣生产的概率,F为逻辑分布函数,βi是估计参数,Xi为自变量.
又有,大豆种植户i选择雇佣生产的概率为：
pi等于eα+∑ni等于1βiXi1+eα+∑ni等于1βiXi（2）
不选择雇佣生产的概率为：
1－pi等于11+eα+∑ni等于1βiXi（3）
由此可得出大豆种植户雇佣生产意愿的发生比率为：
pi1－pi等于eα+∑ni等于1βiXi（4）
将公式（4）进行自然对数转换,得出下面的Logistic函数形式：
lnp1－p等于α+β1x1+β2x2+…+βixi+ε（5）
式中,α为回归截距,x1,x2,…,xi为自变量,β1,β2,…,βi是相对应自变量的系数,ε为随机扰动项.
3.2变量选择
本文从4个维度来分析大豆种植户雇佣生产意愿的影响因素：户主自身属性、农户家庭属性、生产条件属性和政策环境属性.变量的定义及赋值如表2所示.
表2变量的定义及赋值
〖XB,HT5”SS,J*2；Y2<(续)>〗
变量类型
变量名称
符号
测量及赋值
预期方向
被解释变量
雇佣生产意愿
Y
0等于不愿意,1等于愿意
户主自身属性
年龄
X1
实际数值
—
性别
X2
0等于女,1等于男
不确定
受教育水平
X3
实际数值
+
风险规避程度
X4
0等于风险规避,1等于风险中立或趋向
+
大豆种植经验（年）
X5
实际数值
不确定
农户家庭属性
大豆播种面积（公顷）
X6
实际数值
+
家庭农业劳动力数量（人）
X7
实际数值
-
家庭农业收入比重（%）
X8
实际数值
不确定
生产条件属性
耕地类型
X9
0等于平地,1等于岗地、洼地及其他
-
土地细碎化程度
X10
0等于不明显,1等于较明显
-
是否购置大型农机具
X11
0等于是,1等于否
+
劳动力用工成本［元/（天·人）］
X12
实际数值
—
政策环境属性
农业补贴政策执行情况
X13
0等于较差,1等于较好
不确定
3.3结果分析
基于大豆种植户是否愿意雇佣生产这一被解释变量,解释变量均进入回归模型,运行结果如表3和表4所示.模型回归结果显示,Cox&Snell R2值和Nagelkerke R2值分别是0.573和0.614,Log Likehood为342.247（表3）.说明模型的整体拟合和预测效果较好,可以通过回归结果来分析和判断自变量的作用方向和大小.
表3模型总体检验
〖XB,HT5”SS,J*2；Y2<(续)>〗
指标
数值
-2Log Likehood
342.247
Cox&Snell R2
0.573
Nagelkerke R2
0.614
模型总体估计结果显示,进入回归模型的13个变量有10个通过了10%显著性水平检验（表4）,性别、大豆种植经验和家庭农业收入比重3个变量未通过显著性检验,表明种植户性别、大豆种植经验和家庭农业收入比重并未对其是否选择雇佣生产产生影响.种植户受教育水平、风险规避程度、大豆播种面积、是否购置大型农机具和农业补贴政策执行情况对农户雇佣生产意愿有正向影响,而年龄、家庭农业劳动力数量、土地细碎化程度、耕地类型和劳动力用工成本对农户雇佣生产意愿呈明显的负向效应.
3.3.1从户主自身属性方面看
风险规避程度和受教育水平对其是否选择雇佣生产有正向影响,年龄对其选择雇佣生产有负向影响.调研中发现,大部分农户对农业生产经营风险持保守和规避的态度,尤其对需要较大成本投入的劳动力雇佣和农机服务外包持谨慎态度.在当前农业供给侧结构性改革背景下,很多农户对大豆未来市场的预期并不明朗,因此,风险规避程度越强的农户越不愿意在雇佣方面投入过多.调研同时发现,农户的风险规避程度与其受教育水平密切相关,样本区域中经营规模较大的农户往往是受教育水平较高、生产经验丰富且头脑较为灵活的人群,他们对于市场走势的把握、新信息获取的渠道和能力以及政策研判等方面具备更大优势,这有助于降低其经营风险,减弱其对未来预期的不确定性.因此,受教育水平较高的大豆种植户更愿意在扩大生产的同时选择雇佣人力或农机.另外,年龄变量通过了10%显著性水平检验,表明农户年龄越大,选择雇佣生产的概率越低.调查中也发现,农户对外界信息的获取和接受水平随年龄的增加而递减,年龄较大的农户在降低经营成本和提高经营收益方面,更愿意选择前者而非后者.
表4模型参数估计结果
〖XB,HT5”SS,J*2；Y2<(续)>〗
解释变量
回归系数(B)
标准误差（S.E.）
沃尔德值（Wald值）
发生比率［Exp(B)］
X1
-0.021*
0.017
1.524
0.977
X2
0.276
0.362
0.581
1.318
X3
0.227**
0.134
2.870
1.255
X4
0.428*
0.461
0.648
1.448
X5
0.553
0.428
1.667
1.738
X6
0.622***
0.267
2.498
1.525
X7
-0.248*
0.473
2.501
0.473
X8
-0.227
0.235
0.933
0.797
X9
-0.235*
0.163
2.078
0.791
X10
-0.415**
0.287
2.091
0.660
X11
0.171*
0.153
1.468
1.534
X12
-0.661**
0.462
2.047
0.516
X13
0.438**
0.611
1.459
2.092
常数项
-5.274***
3.469
2.312
0.000
注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著水平上显著.
3.3.2从农户家庭属性方面看
大豆播种面积指标通过了1%显著性水平检验.生产实践表明,中国农业生产的规模化优势明显.农户扩大土地生产规模、加大资本投入的同时,也带来土地和农用物资等生产资料利用率的提高.例如,机械化播种、耕作和施药等可进一步提高劳动生产率和作业质量,开展测土配方施肥,推广配方肥,可以进一步降低大豆种植的单位面积生产成本.扩大规模带来单位面积生产成本节约的同时,也可以提高农产品的品质和质量,从而提高其市场竞争力,提高农户的收入水平.因此,农业规模的扩大有助于农户选择雇佣生产.调研中发现,大规模种植的农户多为新型农业经营主体,由于经营需要,其在闲散劳动力雇佣、农机服务外包等方面有更多需求,选择雇佣生产方式进行经营的概率更高.另外,家庭农业劳动力数量指标通过了10%显著性水平检验,且为负值,表明家庭自有劳动力越多,选择雇佣生产的概率越低.调研中发现,样本农户中专业从事农业生产的劳动力数量多的大家庭,其耕地数量往往较多,且农机具等生产资料配备也较为齐全,因此,此类农户在雇佣劳动力和农机等方面需求较低.
3.3.3从生产条件属性方面看
劳动力用工成本、土地细碎化程度和耕地类型3个指标均对选择农业雇佣生产有负向影响.计量结果表明,大豆种植户对农业用工成本较为敏感,劳动力雇佣费用较高会减少或者降低雇佣生产发生的概率.调查发现,劳动力用工成本因地区和工种不同而差异明显：从事田间管理的闲散劳动的雇佣费用从70~150元/（天·人）不等；从事专门农机具操作和维护的技术人员的雇佣方式有按天计费式的固定工资制,有按亩（1亩等于1/15hm2）提成的激励工资制；也有混合工资制的.各地区雇佣费用差异较大.调查进一步发现,土地规模在20hm2左右的农户对劳动力雇佣费用更为敏感,原因是该种植规模相比于小规模土地经营带来的单位面积生产成本节约效果不明显,农户生产经营需要投入的成本总量较高,因此,雇佣仅发生在劳动密集型环节,且严格控制用工数量.土地细碎化程度和耕地类型两个指标也较为明显,表明土地细碎和耕地平整水平提高会刺激农户选择雇佣生产.另外,是否购置大型农机具指标通过了显著性检验,但变量指标值较小,原因是,拥有大型农机具的农户多为新型农业经营主体,土地经营规模较大,资金充足,此类农户选择劳动力雇佣的方式非常普遍,而受资金约束的小规模农户选择农机服务外包更多一些,因此,在模型中该指标不明显.
3.3.4从农业补贴政策执行情况看
黑龙江和内蒙古地区于2014年开始全面实施大豆目标补贴政策,两地补贴标准和水平存在差异：黑龙江省大豆补贴标准2014年为每亩60.50元,2015年为每亩130.87元,内蒙古大豆补贴标准2014年为每亩36.56元,2015年为每亩32.63元.大豆补贴成为降低豆农生产成本、提高种植积极性、稳定大豆市场的有效手段.2016年,政府调整玉米临时收储政策,根据“市场定价、价补分离”原则在东北3省和内蒙古建立玉米生产者补贴制度,即“市场化收购”加“补贴”.在种植、收储、补贴等一系列政策调整之后,国内玉米有可能回归到与国际玉米市场相近水平,其对大豆的替代性会逐步减弱.在国家积极进行农业供给侧结构性改革的背景下,农户大豆种植的积极性逐步提高\[17\],预期稳定的同时也在农业生产上加大投资,雇佣生产的比例逐步提高.另外,调查中也发现,大豆目标补贴等农业政策在基层实施过程中存在落实不到位的问题,如补贴对象不明确、人为降低补贴标准、兑付时间拖延等现象\[18\],这对农户生产的稳定预期造成比较明显的影响,同时也会降低其雇佣生产投入.
4结论及对策建议
农业雇佣生产作为推动中国现代农业和城乡一体化发展的组织方式,将会在相当长的一段时期内存在,持续重组和优化农村劳动力、技术、信息和管理等要素的配置结构,提高农业资源的利用效率.本文研究结果表明,大豆播种面积、农业补贴政策执行情况、风险规避程度、受教育水平等指标对农户雇佣生产意愿有正向影响；劳动力用工成本、土地细碎化程度、家庭农业劳动力数量、耕地类型等指标对农户雇佣生产意愿呈明显的负向效应.基于上述分析,本文提出如下对策建议.
（1）积极完善地区农地流转平台建设,健全农地流转市场机制,降低土地细碎化程度、提高土地适度规模化经营.现代农业生产的基础是农村土地能够形成一定的规模,农村土地过于细碎化会增加农业生产的时间成本,农村土地流转可以使土地连片,目的是增加土地的生产效率,带来更多的经济收入.农村的土地流转更多的是存在于熟人间的口头协议,具有范围小、时间短、不规范的特点.土地细碎化多是因为农民要求按土地质量平分土地导致的.降低土地细碎化程度,加快土地集中连片可以促进农业雇佣生产,使得农业生产可以形成一定的规模,增加农业雇佣双方的收入.
（2）积极培育新型农业经营主体,加强地方扶持政策的完善,提高农户抵抗生产风险和市场风险的能力,规避风险.培育新型农业经营主体是实现农业现代化的重要途径.农民专业合作社、家庭农场、种植大户和农业企业等新型农业经营主体相较于普通农户最显著的特点就是经营规模的扩大,在经营过程中投入更多,生产过程中更注意结合市场,管理更科学.新型农业经营主体在内部增强自身抵抗风险能力的同时政府也要出台相关扶持政策予以外部支持,增加农业保险的覆盖率,为新型农业经营主体的发展提供有利的外部环境.
（3）积极建立农村劳动力用工平台,完善地方农业科技培训和职业教育,提高农户农业生产技能,优化农业雇佣生产效果.随着农村青壮年劳动力的大部分流出,农村劳动力以中老年为主,尤其在农忙时期,不能够满足农业生产的需求.农村大量劳动力的流出使得劳动力缺失因而使得雇佣农村劳动力的成本持续增加.政府提供农村劳动力流动平台,不仅会降低雇佣劳动力的成本,而且会提高劳动力市场交易的效率.在农村开展涉农技能的教育和培训,提高农民的劳动技能,带来更多的经济效益.
（4）积极完善农业补贴制度,提高大豆和农机等领域的农业补贴水平,完善农业政策执行机制,稳定农户预期.农业补贴不仅能够提高种植户农业生产的积极性,而且重要的是对农业生产活动有重要的引导作用.一方面,中国大豆在市场竞争中处于弱势地位,提高对大豆种植的补贴能适当提高中国大豆的供给量；另一方面,种植户对于农机等投入较大的雇佣较为谨慎,农机补贴降低了农机使用成本,对种植户进行农机雇佣有促进作用,提高农业生产效率同时节约更多劳动力成本.同时,加强对农业补贴政策实施过程的监管,保证农业补贴政策公开透明地执行.
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