周 楊，郝慶升

(吉林農業(yè)大學經濟與管理學院，吉林 長春 130118)

隨著人們生活水平的提高，消費者對于肉類的選擇更多了、對于肉類的品質提出了更高的要求。為提高豬肉質量和生豬養(yǎng)殖效率，我國生豬的養(yǎng)殖方式逐步由散養(yǎng)向規(guī)模化發(fā)展[1]。然而與畜牧業(yè)強國相比，我國的生豬養(yǎng)殖效率依然較低，根本性的問題依然沒有解決[2]。在當前生豬養(yǎng)殖產業(yè)隨著社會化的進程地位逐漸下降、并不斷遭受到資源要素和環(huán)境條件等多方面影響的背景下，厘清中國現階段大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率與生產前沿面的差距，并且通過合理調配資源提高效率對于規(guī)?；陌l(fā)展有著重要的戰(zhàn)略意義。

近年來，多位學者運用各種方法對中國的生豬養(yǎng)殖技術效率進行了分析，如廖翼等[3]用DEA-Malmquist指數法對2005～2010年我國東、中、西部地區(qū)的生豬養(yǎng)殖效率進行了研究。魏莎等[4]利用NUFER模型對生豬養(yǎng)殖的空間環(huán)境效率進行了分析，結果表明不合理使用養(yǎng)殖技術會對環(huán)境造成一定的損失。朱慶武等[5]利用DEA三階段方法對我國生豬養(yǎng)殖技術效率進行了測度，結果表明環(huán)境變量會影響生豬養(yǎng)殖技術效率。

通過梳理已有文獻對于了解中國生豬養(yǎng)殖現狀、測度生豬養(yǎng)殖效率的方法以及如何提高生豬養(yǎng)殖生產技術效率有著重要意義。綜合來看，近幾年研究大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率的文章還比較少，使用SFA方法分析的文章更是鮮有。因此，筆者在現有研究的基礎上采用SFA方法測算我國大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率，并分析其制約因素。通過橫向和縱向分析影響技術效率的根源，準確找出能夠提高大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率的有效途徑，以期為決策者理清思路，并對有效提高大規(guī)模生豬養(yǎng)殖的技術效率提供理論依據。

1 研究方法、指標選取與模型設定

1.1 研究方法

對技術效率進行測度的方法主要有兩種，根據是否存在具體的函數形式，可以分為非參數型和參數型。隨機前沿模型(SFA)是由Battese and Coelli在1992年和1995年提出來的多投入單產出的研究方法，是參數型方法中最具有代表性的一種。與非參數型方法相比，SFA在C-D生產函數的基礎上引入了技術損失效率函數，可以較為準確的測度導致技術無效率的環(huán)境因素和隨機誤差項。但是由于C-D生產函數對前提條件的假定要求較為嚴格，本文采用更具包容性和靈活性的超越對數隨機前沿模型(Translog-SFA)對我國大規(guī)模生豬的養(yǎng)殖技術效率進行實證研究[6]。這種方法近些年常被國內外專家學者廣泛用于經濟領域、工業(yè)領域以及農業(yè)領域等技術效率的測評中[7-9]。

1.2 隨機前沿生產函數的指標選取與模型設定

在指標的選取過程中，要秉承科學性、合理性的原則設定。選取的指標要能夠直觀的反映出研究對象的總體情況，并考慮到投入、產出指標的相互關系，不應太過復雜。通過已有文獻發(fā)現，生豬養(yǎng)殖戶最關心的是自己的經濟利益，提高效率的最終目標就是以最小的成本得到最大的產值。因此，根據我國生豬養(yǎng)殖的特點和養(yǎng)殖戶的關注點，本文選取大規(guī)模生豬總產值作為產出指標，選取飼料成本、人工數量、仔畜成本以及醫(yī)療防疫成本作為投入指標。馮靜等[10]、王德鑫等[11]驗證了上述指標的合理性。

此外，由于技術進步的數據無法觀測，筆者加入了時間虛擬變量作為衡量技術進步的依據，設定2006=1,2007=2，……，2015=10等。將以上變量代入超越對數隨機前沿模型中，其表達式為：1nY=β0+β1nF+β21nL+β31nC+β41nA+β51nT+β6(1nF)2++β7(1nL)2+β8(1nC)2+β9(1nA)2+β10T2+β111nLF1nL+β121nF1nC+β131nF1nA+β14T1nF+β151nL1nC+β161nL1nA+β17T1nL+β181nC1nA+β19T1nC+β20T1nA+vit+uit

1.3 技術損失函數的指標選取與模型設定

生豬養(yǎng)殖過程具有明顯的復雜性特點，除了會受到直接投入要素配置的影響，還會受到外部多方面因素的制約。本文所考察引起生豬養(yǎng)值技術損失的外部因素主要有人均GDP(PGDP)，反映當地的經濟水平；農林牧漁總產值(V)，反映當地農業(yè)發(fā)展水平；交通運輸支出(TS)，反映當地的交通運輸狀況；人力資本水平(E)，反映當地的受教育程度。

將上述指標代入函數mit=δ0+∑δizit中，即可以得到具有生豬養(yǎng)值特性的技術損失函數，其表達式為：mit=δ0+δ1PGDPit+δ2Vit+δ3TSit+δ4Eit+εit

式中：mit表示生豬養(yǎng)值過程中的損失程度；δ為待估參數；εit為隨機誤差項。

2 數據來源

本文主要選取2006～2015年的生豬養(yǎng)殖的面板數據，運用FRONTIER4.1軟件進行生產技術效率測度。我國生豬養(yǎng)殖規(guī)模劃分參考《全國農產品成本收益資料匯編》，根據農戶養(yǎng)殖一年內生豬平均存欄數量分為四種規(guī)模：散養(yǎng)(1～30頭)、小規(guī)模(31～100頭)、中規(guī)模(101～1000頭)、大規(guī)模(1000頭以上)，本文主要選取大規(guī)模生豬作為研究對象。其中，生豬的飼料成本、仔畜成本、醫(yī)療防疫費用以及需要的人工數量等均來自于《全國農產品資料匯編》[12]，值得注意的是，本文將以上數據進行了價格指數平減剔除了物價波動的干擾，即設2006年的第一產業(yè)增加值指數為100，并將2007～2015年的指數以2006年為基期換算成各年的累計平減指數，然后用歷年生豬養(yǎng)殖生產要素投入價格的名義值比上相應年份的累計平減指數，就可以得到各年份的實際投入價格，不變價格=名義價格/累計平減指數。同時，各要素均采用單產形式避免多重共線性的影響；人均GDP、農林牧漁總產值、交通運輸支出和人力資本水平等均來自于《中國統計年鑒》[13]。由于海南、重慶、貴州、西藏、寧夏、新疆等省份的數據大量缺失，本文的研究對象主要除上述6省市外的25個省、市及自治區(qū)。

由表1可以歸納出2006～2015規(guī)模生豬養(yǎng)殖的特點。從投入產出的角度看，飼料成本和仔畜成本的變異系數較低，而人工數量和醫(yī)療防疫費用的變異系數均較大，表明規(guī)模生豬養(yǎng)殖戶對于非受迫性支出的認知度和認可度大不相同。盡管如此，各地區(qū)的產值變異系數較低，可能的原因是大規(guī)模的生豬養(yǎng)殖雖然標準化程度普遍較高，但是也會有差別，這種差別盡可能的削弱了人工數量和醫(yī)療防疫費用所帶來的影響?？偖a值最大值與最小值間的差距較大，最大總產值為2259.09元/頭，距畜牧業(yè)強國還有一定的距離。從影響大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率的因素來看，交通運輸支出的變異系數尤其較大，說明各地區(qū)道路狀況有明顯的差異；變異系數最小的是人力資本水平，在教育較為普及的今天，各地區(qū)農民的受教育程度也相差無多，但是受教育年限總體較小，平均值僅為8.70年，這也就意味著我國農民的受教育水平總體上還沒有按照國家制定的方針履行完九年義務教育。

3 模型估計結果及討論

3.1 模型估計結果分析

根據設定的大規(guī)模生豬養(yǎng)殖的生產函數和技術損失函數，運用FRONTIER4.1軟件對相關變量進行數據處理，并聯合估計人均GDP、農林牧漁總產值、交通運輸支出以及人力資本水平等因素對大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率的影響，得到以下似然比統計結果，如表2所示。

由表2知，σ2和γ都通過了t檢驗，且在1%的水平下顯著，說明采用SFA方法分析生豬養(yǎng)殖生產技術效率較為合適。γ的值為0.7213，說明大規(guī)模生豬養(yǎng)殖受技術無效率的因素較大，受天氣、病蟲害等不可控因素影響只占0.2787。因此研究技術效率對于提高大規(guī)模生豬總產值具有重要的現實意義。

表1 變量的描述性統計Table 1 Descriptive statistics of variables

表2 隨機前沿生產函數及技術損失函數的參數估計結果Table 2 Parameter estimation results of random frontier production function and technical loss function

從大規(guī)模生豬養(yǎng)殖的生產函數投入變量的參數值和顯著性可以看出，生豬的飼料成本、仔畜成本、醫(yī)療防疫費用的一次項系數顯著且為負，但二次項系數為正，說明現階段飼料、仔畜、醫(yī)療防疫等投入已滿足大規(guī)模生豬養(yǎng)殖的技術要求，但長期來看，提高養(yǎng)殖技術效率還需要增加這三種要素的投入；人工數量的一次項系數和二次項系數均顯著且為負，表明在現有技術水平下，不論是短期還是長期，增加人工數量都將不會提高大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率；虛擬時間變量的一次項系數和二次項系數均顯著且為正，說明技術進步對大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率的提高有促進作用；人工數量、仔畜成本和醫(yī)療防疫費用與虛擬時間變量的交叉項系數顯著且為負，說明技術進步可減少人工數量并且降低仔畜成本和醫(yī)療防疫費用；飼料成本與仔畜成本、醫(yī)療防疫費用的交叉項系數顯著且為正，說明在提高飼料成本的同時加大仔畜和醫(yī)療防疫的費用支出，可提高大規(guī)模生豬的養(yǎng)殖技術效率；人工數量和仔畜成本的交叉項系數顯著且為負，說明兩者之間有一定的替代作用，在技術水平不變情況下，增加人工數量和仔畜成本會對大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率有抑制作用。

從技術損失函數的參數來看，人均GDP、農林牧漁總產值和地方交通運輸支出的系數值都顯著且為負，說明當地經濟條件和農業(yè)發(fā)展越好以及當地交通越便利能夠降低技術損失率，提高大規(guī)模生豬生產率。但人均GDP的系數值相對較小，說明地區(qū)經濟越發(fā)達越能夠對生豬養(yǎng)殖起到一定的輻射作用，但也會帶來規(guī)模和勞動力減少等負面影響。交通運輸支出的系數值較大，說明對提高大規(guī)模生豬養(yǎng)殖效率有較大的促進作用，印證了“要致富先修路”這一論點的合理性。只有人力資源受教育水平的系數值顯著且為正，這與我們傳統的觀念不符，究其原因可能是由于農民的學歷越高越傾向于從事養(yǎng)豬以外的事業(yè)，現階段生豬養(yǎng)殖戶大多還是年齡偏大、受教育水平偏低，采用農業(yè)新科技的意愿較弱，造成了技術效率偏低[14]。

3.2 要素產出彈性分析

超越對數的隨機前沿模型雖然能夠通過參數系數值分析出各要素之間的互補、替代關系，但是卻不能直接刻畫出投入與產出之間的強弱關系。因此，筆者采用求偏導數的方法測算各要素的產出彈性。其公式為：Exi=?1nY/?1nXi

將上述投入變量代入式中，分別得到產出彈性公式為：

EF=β1+β111nL+β121nC+β131nA+2β61nF

EL=β2+β111nF+β151nC+β161nA+2β71nL

EC=β3+β121nF+β151nL+β181nA+2β81nC

EA=β4+β131nF+β161nL+β181nC+2β91nA

將表2計算出的系數值與各投入要素的算術平均值代入上式中，得到表3。

從傳統意義上來說，增加投入必定還引起產出的增加，但是由表3得到的結果來看，醫(yī)療防疫費用的平均產出彈性為-1.7121并且常年為負，理論上講，醫(yī)療防疫費用產出彈性的正負取決于其用途，若是為預防疾病，則彈性應為正，若是為治療疾病，則彈性應為負。也就是說，在現有技術水平下，我國醫(yī)療防疫費用主要是用來醫(yī)治疾病，養(yǎng)殖戶預防疾病以提高產值的意識還較為落后；仔畜成本的平均產出彈性為-0.3779，說明現階段增加仔畜成本不利于提高總產值。雖然常年為負，但是隨著時間的延邊，產出彈性有上升的趨勢，說明雖然現階段增加仔畜成本會抑制大規(guī)模生豬總產值，但是技術進步會逐漸改變這種狀況；人工用量的平均產出彈性為0.0764，即每增加1%的人工，將會增加1.0764%的總產值，說明我國大規(guī)模生豬養(yǎng)殖現階段還處于“勞動密集型”的生產方式；飼料成本的平均產出彈性為2.0770，并且常年都是這四項投入中最高的，說明我國大規(guī)模生豬養(yǎng)殖業(yè)是耗糧畜牧業(yè)，增加飼料成本依然是推動總產值提高的主要方式，應盡快實現由“粗放低效”向“集約高效”的生產方式轉變。

表3 要素產出彈性Table 3 Factor output elasticity

3.3 技術效率水平和區(qū)域差異分析

由表4可知，我國2006～2015年規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率為0.8504，達到了較高的技術水平，但還存在一定的技術損失。從各省域來看，僅有10個省的技術效率達到平均以上，說明大多數的省份還有較大的提升空間；技術效率最高的是四川省，達到0.9725，這與其生豬出欄量與豬肉產量常年位居我國第一位，要素資源配置相對最優(yōu)有關；甘肅省的技術效率相對最低，僅為0.7095，這與其地理環(huán)境和氣候條件密切相關。

表4 2006～2015年各省份平均技術效率Table 4 Average technical efficiency of each province from 2006 to 2015

4 對策建議

現階段我國大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率還未達到最優(yōu)，相關投入和環(huán)境差異較大，尤其是各地的人工數量和醫(yī)療防疫費用；從生產函數的分析結果看，規(guī)模生豬養(yǎng)殖要素投入已經出現冗余，急需提高技術效率來突破瓶頸；從技術損失函數的分析結果看，當地經濟條件和農業(yè)發(fā)展越好以及當地交通越便利對大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率有正向影響，而人力資本水平則相反；從產出彈性的總體來看，我國仍處于低效的“勞動密集型”生產模式，大規(guī)模生豬養(yǎng)殖的總體產出彈性為0.0634?？梢姡i養(yǎng)殖行業(yè)正處在規(guī)模報酬遞增階段，生產技術效率具有較大的提升空間。

(1)加快大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術創(chuàng)新與進步。目前，我國多數地區(qū)仍然將增加飼料費用和人工用量作為提升大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率的主要方式。這種“粗放式勞動密集型”的養(yǎng)殖方式并不是大規(guī)模生豬增值最合理、最有效的方式，加快技術創(chuàng)新與進步對于提高大規(guī)模生豬產值更為顯著。

(2)提高當地經濟水平、農業(yè)發(fā)展水平以及道路運輸條件。技術損失函數的實證結果表明，提高當地經濟水平、農業(yè)發(fā)展水平以及道路運輸條件對大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率的提升有積極影響，尤其是良好的道路運輸條件對大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率的提升有更強的作用；而養(yǎng)殖戶受教育水平的提高會抑制大規(guī)模生豬養(yǎng)殖技術效率的提升。

(3)加大畜牧業(yè)科技成果的有效推廣和應用。從全國25個省市的大規(guī)模生豬養(yǎng)殖效率來看，2006～2015年的平均技術效率為0.8504，已處在較高的水平，但總產值與發(fā)達國家相比還較低[15]，技術效率還有較大的上升空間。意味著我國大規(guī)模生豬養(yǎng)殖戶或養(yǎng)殖企業(yè)雖已基本掌握了大規(guī)模生豬養(yǎng)殖新科技，但新科技的水準還未達到最優(yōu)狀態(tài)。因此，提高我國大規(guī)模生豬總產值的根本在于畜牧業(yè)科技成果的有效推廣和應用。