精准农业技术对农场效率的异质性影响：基于堪萨斯农场面板数据的实证分析

《Journal of Agricultural and Applied Economics》：Farm Efficiency and Precision Agriculture Technology

本研究针对精准农业技术(PAT)能否提升农场经济效益这一核心问题，以堪萨斯州农场管理协会(KFMA)长达21年的非平衡面板数据为基础，采用两阶段数据包络分析(DEA)与双向固定效应模型，深入探究了不同PAT组合对农场总收入成本效率的影响。研究发现，PAT对农场效率的提升作用整体有限，且存在显著的异质性：效率较低的农场通过采用特定技术组合（如引导系统与产量监测器、网格土壤采样等）能实现显著效率增益。该研究为理解农业技术采纳的经济回报提供了重要证据，对农场管理决策与技术推广具有指导意义。

　　

在农业领域，精准农业技术(Precision Agriculture Technology, PAT)常被誉为提升生产效率、实现可持续农业的关键驱动力。从自动导航系统到变量施肥技术，这些创新工具承诺通过优化资源利用来增加产出或降低成本。然而，一个令人困惑的现象始终萦绕在农业经济学家和从业者心头：尽管技术不断进步，但许多农场主却难以清晰量化这些昂贵投资带来的财务回报。这种“采纳谜题”背后，究竟是技术本身回报有限，还是其效益难以捕捉？

以往的研究多聚焦于PAT对单一物理产出（如作物产量）的影响，但精准技术带来的好处可能远不止于此。它们可能通过提升田间作业效率、节省管理时间、改善信息传递等方式，间接影响农场的整体财务状况。此外，各种技术之间可能存在协同效应，当它们被组合成“技术捆绑”使用时，其价值才能完全显现。同时，农场主自身的管理能力等不可观测因素，也使得准确评估技术回报变得异常复杂。正是在这一背景下，由Chad Fiechter、Brady Brewer、Jennifer Ifft和Michael Boehlje组成的研究团队，在《Journal of Agricultural and Applied Economics》上发表了他们的最新研究成果，试图揭开PAT与农场效率之间的真实关系。

为了回答上述问题，研究人员创新性地运用了几项关键技术方法。首先，他们利用了美国堪萨斯农场管理协会(KFMA)提供的独特非平衡面板数据集，该数据集涵盖了2002年至2022年间570个独特农场的7,245条观测记录，包含了详细的财务信息和PAT使用情况。其次，研究采用了两阶段数据分析框架。第一阶段，运用数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)为每一年度构建一个成本最小化的效率前沿，将农场的总收入（包括种植业和畜牧业收入）作为产出，将土地、劳动力、资本和其他可变支出作为投入，计算出每个农场相对于前沿的整体效率、纯技术效率、规模效率和配置效率。第二阶段，将这些效率得分作为因变量，将农场报告使用的56种可能的PAT组合（包括产量监测器(YM)、引导系统(GDNC)、分区控制(SC)、网格土壤采样(GRID)、变量施肥(VRF)、变量播种(VRS)等及其交互项）作为核心自变量，通过包含农场固定效应和年份固定效应的双向固定效应模型进行回归分析，以控制不随时间变化的农场特质和共同的时间趋势，从而识别PAT使用带来的“农场内部”效率变化。

农场效率的年度分布特征

研究首先通过DEA模型评估了堪萨斯农场在21年间的效率表现。结果显示，农场效率在不同年份和不同类型间存在显著差异。整体效率的中位数在0.2至0.35之间波动，表明农场在实现成本最小化以产生总收入方面，平均仅有20%到35%的效率水平，存在较大的提升空间。相比之下，纯技术效率的中位数较高，在0.6到0.8之间，说明农场将给定投入转化为产出的技术能力相对较强。规模效率的年度波动较大，而配置效率的中位数在0.3到0.6之间，反映出农场在优化投入组合以实现成本最小化方面面临挑战。效率得分的分布主要集中在0和1的边界之内，这为后续使用线性模型进行分析提供了合理性。

PAT对农场效率的平均影响

在平均效应层面，研究结果出人意料。在考察的17种主要PAT组合中，仅有两种显示出统计上显著的效率提升：单独使用引导系统(GDNC)以及产量监测器与网格土壤采样组合(YM × GRID)。引导系统的使用与农场整体效率提升2.2个百分点相关，这种提升主要源于规模效率（提升1.8个百分点）和配置效率（提升2.7个百分点）的改善，表明引导技术既帮助农场更好地实现了最优经营规模，也优化了投入品的配置。而产量监测器与网格土壤采样的组合则与整体效率提升3.9个百分点相关，且这种提升完全由配置效率大幅提升7.7个百分点所驱动，凸显了信息密集型技术在优化投入决策方面的价值。其他大多数技术组合，即使是包含多种技术的复杂捆绑，在平均水平上并未表现出显著的效率增益。

效率异质性：低效率农场的显著获益

当研究进一步通过分位数回归考察PAT对处于不同效率水平农场的影响时，更微妙的图景浮现出来。对于效率分布最低的25%的农场，PAT的益处更为明显。有五种技术组合与这些农场的效率显著提升相关：除了上述的GDNC和YM × GRID外，还包括YM × GDNC × SC × GRID、YM × GDNC × SC × GRID × VRF以及包含全部六种技术的完整捆绑(YM × GDNC × SC × GRID × VRF × VRS)，效率提升幅度从2.1到5.9个百分点不等。值得注意的是，这些有效的捆绑大多包含多种技术，暗示了技术协同作用对低效率农场的重要性。然而，对于效率中位数和最高效率的25%的农场，除了引导技术(GDNC)对中位数农场仍有微弱正效应外，其他技术组合均无显著影响。这一发现强有力地表明，PAT的效率回报具有明显的异质性，其收益主要流向了那些初始效率较低的农场。

不同效率维度的差异化影响

研究还深入剖析了PAT影响效率的具体渠道。除了对整体效率的影响，某些技术组合对特定的效率维度产生了显著作用。例如，包含产量监测器、引导系统、分区控制、网格土壤采样和变量播种的技术捆绑(YM × GDNC × SC × GRID × VRS)与纯技术效率提升6.9个百分点相关，意味着该组合能帮助农场用更少的投入获得更多的产出。引导系统与分区控制的组合(GDNC × SC)以及YM × GDNC × SC × VRS组合则显著提升了规模效率，可能与改善机械利用、帮助农场趋近最优规模有关。在配置效率方面，YM × GDNC组合以及最大的技术捆绑都显示出积极影响，进一步证实了PAT在优化投入配置方面的潜力。

本研究通过严谨的实证分析得出核心结论：精准农业技术并非对所有农场都意味着效率的万能药。其经济效益存在显著的异质性，效率较低的农场是主要受益者，且技术捆绑的协同效应在其中扮演重要角色。这一发现为理解农业技术采纳的“谜题”提供了关键线索：对于管理良好的高效农场，快速采纳PAT可能缺乏明确的财务动机；而对于效率较低的农场，有针对性地采纳特定技术组合则可能带来可观的效率提升。

该研究的启示是深远的。对于农场主而言，结果建议他们应基于自身效率水平审慎评估技术投资，而非盲目跟风。对于农业设备制造商和零售商，研究指出应聚焦于识别和服务低效率农场群体，为其量身定制技术解决方案。对于政策制定者，尤其是关注环境可持续性的部门，鼓励低效率农场采纳PAT可以实现经济效益与环境效益的双赢。总之，这项研究强调了在推广农业技术时考虑农场异质性的极端重要性，为未来更精准、更有效的农业技术研发、推广和政策设计指明了方向。