胡 峰，任志敏，俞榮建，黃登峰，襲 訊

（浙江工商大學(xué)工商管理學(xué)院，浙江杭州 310000）

基于存欄數(shù)優(yōu)勢(shì)，當(dāng)前國(guó)內(nèi)牛奶產(chǎn)量大，但我國(guó)人均消費(fèi)奶量?jī)H達(dá)到世界平均水平的1/3。究其原因：一方面，受到人口基數(shù)的影響，人均奶量不足，以2017 年為例，國(guó)內(nèi)3 655 萬t 年產(chǎn)奶量均攤到每個(gè)人身上，人均年消費(fèi)量?jī)H有36.9 kg，低于世界平均水平（90 kg）；另一方面，養(yǎng)殖與生產(chǎn)技術(shù)水平不高，造成牛奶產(chǎn)量提升速率緩慢。奶業(yè)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)信息顯示，國(guó)內(nèi)泌乳奶牛單體飼料投入轉(zhuǎn)化率比歐美國(guó)家低30%，而疫病發(fā)生率高出7%?！笆濉币?guī)劃提出《全國(guó)奶業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020）》，指明奶牛養(yǎng)殖一體化、標(biāo)準(zhǔn)化、集約化發(fā)展是技術(shù)效率提升的關(guān)鍵路徑。有關(guān)奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率的研究多從企業(yè)或農(nóng)戶個(gè)體以及局部地區(qū)2 個(gè)視角展開討論。個(gè)體奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率角度下，Alvare 等[1]對(duì)西班牙196 個(gè)奶牛場(chǎng)的養(yǎng)殖技術(shù)效率進(jìn)行研究，認(rèn)為奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率與農(nóng)場(chǎng)規(guī)模之間可能受到農(nóng)戶異質(zhì)性的影響，并且實(shí)證部分表明，技術(shù)效率對(duì)產(chǎn)出利潤(rùn)最大化具有促進(jìn)作用。以該成果為基礎(chǔ)，部分學(xué)者從國(guó)內(nèi)奶牛養(yǎng)殖經(jīng)營(yíng)模式與規(guī)模等方面對(duì)技術(shù)效率的影響因素展開討論，發(fā)現(xiàn)同存欄數(shù)條件下，散養(yǎng)農(nóng)戶的牛奶產(chǎn)量明顯低于集約化企業(yè)的產(chǎn)奶量[2]；國(guó)內(nèi)個(gè)體養(yǎng)殖技術(shù)水平不高會(huì)通過影響奶牛健康狀況間接降低牛奶整體產(chǎn)量[3]。局部地區(qū)視角下，Latruffe 等[4]討論了歐盟農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策與奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率間的關(guān)系，分析表明，補(bǔ)貼對(duì)于效率的影響效果因國(guó)家政策不同而表現(xiàn)不同，但共同農(nóng)業(yè)政策改革的確削弱了農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策對(duì)于養(yǎng)殖技術(shù)效率的作用效果；在國(guó)內(nèi)，胡祎等[5]、尹春洋等[6]研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)機(jī)服務(wù)水平、農(nóng)戶養(yǎng)殖經(jīng)驗(yàn)、財(cái)政貼息等因素均對(duì)生產(chǎn)效率產(chǎn)生顯著影響。還有研究從地市一級(jí)出發(fā)，分析畜牧業(yè)技術(shù)趨同環(huán)境下，地方居民總體性格特征對(duì)行業(yè)發(fā)展的潛在影響[7]。

綜合已有文獻(xiàn)易見，微觀層面下的探索、單獨(dú)刻畫效率與某個(gè)因素的關(guān)聯(lián)等成果日益完善，但立足于省域異質(zhì)性條件下的多因素分析依舊鮮有涉足。此外，僅有的局部區(qū)域奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率文獻(xiàn)所采用的樣本數(shù)據(jù)基本停留在2010 年以前，部分指標(biāo)數(shù)據(jù)需要作出更新。鑒于此，本文針對(duì)奶牛養(yǎng)殖投入指標(biāo)對(duì)奶牛生產(chǎn)的作用效果、奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率在不同地區(qū)的差異表現(xiàn)以及效率影響因素3 個(gè)問題，運(yùn)用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)隨機(jī)前沿模型對(duì)30 個(gè)省、直轄市的奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率及影響因素做出檢驗(yàn)分析，以期為國(guó)內(nèi)奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率的宏觀調(diào)整提出可實(shí)際操作的政策啟示。

1 模型設(shè)定

隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)（Stochastic Frontier Production Function）干擾項(xiàng)存在2 個(gè)假設(shè)：一是無控制隨機(jī)假設(shè)；二是相關(guān)技術(shù)無效率假設(shè)。因此，該方法最早應(yīng)用于分析企業(yè)截面數(shù)據(jù)所透視出的技術(shù)效率方面。后續(xù)研究指出該方法在應(yīng)用過程中因嚴(yán)格區(qū)分技術(shù)效率估值階段、技術(shù)效率與影響因素回歸階段，致使技術(shù)效率分布假設(shè)在不同階段出現(xiàn)差異，影響參數(shù)一致性，而且技術(shù)效率檢驗(yàn)結(jié)果無法展現(xiàn)組織效率在不同時(shí)段下的差異。以原模型為基礎(chǔ)，更多的成果通過設(shè)立不同的研究假設(shè)將面板數(shù)據(jù)賦予到模型中，與此同時(shí)，Battese 等[8]將二階段回歸融合為1 個(gè)階段，旨在降低雙重假設(shè)產(chǎn)生的偏誤。關(guān)于地域差異條件下奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率及其作用因素的研究，參照Battese 等[8]的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，具體表達(dá)如下：

其中，outputit表示i 組織在第t 年的實(shí)際產(chǎn)出；inputit為i 組織在第t 年的投入向量；α 為待估參數(shù)；vit是服從分布的不可控隨機(jī)誤差項(xiàng)；而uit為服從分布的非負(fù)技術(shù)無效率項(xiàng)。進(jìn)而，預(yù)測(cè)i組織在第t 年的技術(shù)效率為：

當(dāng)uit=0 時(shí)，teit=1，表明組織位于最優(yōu)投入產(chǎn)出點(diǎn)上，處于技術(shù)效率狀態(tài)；反之如果uit＞0，則0＜teit＜1，此時(shí)組織處于技術(shù)相對(duì)無效率狀態(tài)，并且teit值越趨向于0，代表組織技術(shù)效率越低。基于所得teit，構(gòu)造技術(shù)無效率模型為：

其中，Zit表示技術(shù)效率的外生性變量；β 為待估參數(shù)；εit代表服從N(0,σε2)的斷尾正態(tài)分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)。需要指出的是，（1）式、（2）式中的uit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，（3）式為外生性向量模型。且（1）、（2）、（3）式可通過MLE 法聯(lián)合估計(jì)，似然函數(shù)中使用的方差參數(shù)為：。當(dāng)γ 顯著為0 時(shí)，拒絕組織存在技術(shù)無效率的原假設(shè)，反之，接受原假設(shè)。

綜合已有研究結(jié)果，文中從資本投入（Capital）、勞動(dòng)力投入（Labour）、混合飼料投入（MFS）以及土地投入（Land）4 個(gè)角度設(shè)置實(shí)際采用的超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)隨機(jī)前沿模型。此外，奶牛養(yǎng)殖技術(shù)會(huì)在時(shí)間截軸上產(chǎn)生改良效應(yīng)，探究效率損耗需要對(duì)技術(shù)進(jìn)步因素進(jìn)行控制。鑒于此，另加入時(shí)間虛擬變量（T）控制不可直接觀測(cè)的養(yǎng)殖技術(shù)進(jìn)步因素。表達(dá)如下：

為更精煉表達(dá)投入要素與產(chǎn)出間的關(guān)聯(lián)，文中對(duì)SFA 模型求取偏導(dǎo)，以彈性的方式展現(xiàn)產(chǎn)出與要素間的關(guān)系。核算方式如下：

以資本為例，其彈性為函數(shù)中資本要素的偏導(dǎo)。其中Y與Capital 分別表示總產(chǎn)出與總資本投入的平均值。

1）開啟智能手機(jī)的APP功能，下載百詞斬、扇貝打卡等客戶端，結(jié)合自身情況，規(guī)定任務(wù)量，每天記憶單詞，反復(fù)鞏固，擴(kuò)充詞匯量，夯實(shí)聽力基礎(chǔ)。

2 數(shù)據(jù)與變量

文中所采用的樣本為2011—2015 年30 個(gè)省的面板數(shù)據(jù)。除港澳臺(tái)地區(qū)以外，西藏地區(qū)在混合飼料、資本等多個(gè)指標(biāo)處缺失值嚴(yán)重，故不予考慮。其余地區(qū)各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于不同數(shù)據(jù)年鑒，其中牛奶總產(chǎn)量、勞動(dòng)力、資本中包含的飼料成本費(fèi)用、混合飼料投入量、養(yǎng)殖規(guī)模、精飼料與粗飼料投入比率、進(jìn)口牛比率、良種公牛比率的數(shù)據(jù)來源于《奶業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》；畜牧業(yè)用地、資本中包含的機(jī)械設(shè)備投入成本、從業(yè)人員受教育水平、畜牧業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的樣本數(shù)據(jù)來源于《統(tǒng)計(jì)年鑒》；農(nóng)業(yè)科技發(fā)展水平數(shù)據(jù)來源于《知識(shí)產(chǎn)權(quán)年鑒》；另外地區(qū)自然環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。所有涉及價(jià)值的數(shù)據(jù)均以1996 年價(jià)格為標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算，樣本中少數(shù)缺失值，采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)齊。具體采樣結(jié)果見表1。

關(guān)于隨機(jī)前沿模型，因變量產(chǎn)出Y 以各地區(qū)每年牛奶生產(chǎn)噸數(shù)為依據(jù)；畜牧業(yè)用地參照各地區(qū)每年奶牛畜牧養(yǎng)殖用地公頃數(shù)；資本變量主要包含飼料投入成本與機(jī)械投入成本，其中飼料投入成本以各地區(qū)每年飼料總投入費(fèi)用為數(shù)據(jù)，機(jī)械設(shè)備投入采用各地區(qū)每年農(nóng)業(yè)設(shè)備數(shù)量數(shù)據(jù)，受到自然環(huán)境與牧區(qū)養(yǎng)殖方式的影響，國(guó)內(nèi)各省份的散戶和企業(yè)奶牛幼崽多為自己培育，因而仔苗投入資本不予考慮；勞動(dòng)力變量采用各地區(qū)每年畜牧業(yè)相關(guān)企業(yè)從業(yè)人員的全時(shí)當(dāng)量；混合飼料投入變量以精飼料與粗飼料使用總公斤數(shù)為數(shù)據(jù)樣本；時(shí)間虛擬變量取值為1～5，以此表示2011—2015 年的養(yǎng)殖技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

關(guān)于區(qū)域奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率的影響變量設(shè)計(jì)，主要從從業(yè)人員因素、地域因素以及家畜因素3 個(gè)角度出發(fā)。其中從業(yè)人員因素主要指員工受教育程度，采用每個(gè)地區(qū)每年畜牧業(yè)企業(yè)本科以上學(xué)歷員工所占比例作為樣本數(shù)據(jù)；地域因素包括畜牧業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、農(nóng)業(yè)科技發(fā)展水平、精飼料與粗飼料比率、畜牧業(yè)文化、地區(qū)自然環(huán)境5 個(gè)變量，并分別以各地每年畜牧業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比率、農(nóng)副食品加工業(yè)與食品制造業(yè)有效發(fā)明專利數(shù)量占所有行業(yè)有效專利數(shù)量的比率、精飼料投入量與粗飼料投入量之比、各個(gè)省市年均氣溫加年均降水量之和，加以表示。此外，令畜牧業(yè)文化作為虛擬變量控制各個(gè)地區(qū)人文環(huán)境因素，當(dāng)?shù)貐^(qū)畜牧業(yè)文化濃厚時(shí)取值為1，不存在或較弱的畜牧業(yè)文化取值為0；家畜因素包含養(yǎng)殖規(guī)模、進(jìn)口牛比率、良種公牛比率，以各地區(qū)每年奶牛存欄數(shù)代表養(yǎng)殖規(guī)模、用進(jìn)口奶牛與當(dāng)?shù)啬膛?shù)量之比表示進(jìn)口奶牛比率、以奶水牛中良種公牛數(shù)與當(dāng)?shù)嘏４鏅跀?shù)之比表示良種公牛比率。

3 估計(jì)結(jié)果

3.1 生產(chǎn)函數(shù)分析 文中分別運(yùn)用Stata 隨機(jī)前沿模型與Frontiner4.1 軟件包對(duì)式（2）與式（4）進(jìn)行估計(jì)，可一步獲得α、β、σ2、γ 的一致估計(jì)量，并可預(yù)測(cè)每個(gè)地區(qū)不同年份的技術(shù)效率。2 個(gè)報(bào)告所呈現(xiàn)結(jié)果基本一致，具體見表2 與表3。

表2 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)結(jié)果

表2 可見，γ 顯著不為0，無法拒絕各地區(qū)存在技術(shù)無效率的原假設(shè)，這表明技術(shù)效率損耗是影響各省份奶牛產(chǎn)出的重要因素之一，忽略技術(shù)效率而繼續(xù)采用一般生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，容易致使回歸結(jié)果產(chǎn)生偏誤。

隨機(jī)前沿模型自變量之間存在交互項(xiàng)與二次項(xiàng)，直接以回歸參數(shù)解釋產(chǎn)出變化可能失準(zhǔn)。在獲得模型參數(shù)前提下，運(yùn)用式（5）對(duì)解釋變量進(jìn)行彈性處理，可以更好反映因變量與自變量間的關(guān)聯(lián)。其中混合飼料、畜牧業(yè)用地、勞動(dòng)力、資本彈性分別為0.700 1、-3.266 3、-0.275 9、0.140 8。

表3 不同省份在2011—2015 年的技術(shù)效率時(shí)、空演化 %

混合飼料投入、資本投入與產(chǎn)出之間呈現(xiàn)正相關(guān)性，表明增加飼料投入、提升畜牧業(yè)機(jī)械化程度可以提升地區(qū)牛奶產(chǎn)量，這與大多數(shù)經(jīng)濟(jì)認(rèn)知相一致。然而擴(kuò)大畜牧業(yè)用地或增加勞動(dòng)力不能使牛奶產(chǎn)量上升。這可能由于國(guó)內(nèi)畜牧業(yè)逐步從傳統(tǒng)散養(yǎng)型轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)代集約型，各行政區(qū)域可以更高效地對(duì)奶牛生產(chǎn)進(jìn)行管理，提高產(chǎn)量的同時(shí)節(jié)約了土地資源；另外，專業(yè)化、規(guī)模化要求精煉從業(yè)人員隊(duì)伍，提高人力資本投入的邊際效益，因此，大量的勞動(dòng)力投入不僅不能提升產(chǎn)量與效率，反而會(huì)造成不必要的資源浪費(fèi)。時(shí)間虛擬變量呈報(bào)參數(shù)為正，表明奶牛養(yǎng)殖技術(shù)進(jìn)步能夠促進(jìn)行業(yè)整體產(chǎn)量，雖然結(jié)果并未到達(dá)顯著性要求。

3.2 技術(shù)效率分析 由表3 可知，整體來看，每個(gè)地區(qū)奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率隨時(shí)間變化體現(xiàn)出遞增規(guī)律，變化范圍在23%～97%，總平均值為66.2%。預(yù)測(cè)結(jié)果表明基本所有省份都存在養(yǎng)殖技術(shù)損耗現(xiàn)象，降低技術(shù)無效的空間大多數(shù)在20%以上。

從縱向空間變化來看，江西、廣西、海南、云南等省份平均技術(shù)效率值較低，均值比較基本為負(fù)。究其原因，其一是自然條件限制，畜牧業(yè)適宜在地價(jià)低廉、草木豐富的暖溫帶與中溫帶地區(qū)發(fā)展；其二，畜牧業(yè)機(jī)械化程度不高，山西、甘肅等地區(qū)畜牧業(yè)雖然相對(duì)發(fā)達(dá)，但環(huán)境控制、疫病防治、運(yùn)輸?shù)认嚓P(guān)設(shè)備并未達(dá)到十分普及與領(lǐng)先，導(dǎo)致當(dāng)?shù)啬膛ｐB(yǎng)殖技術(shù)效率水平不高。內(nèi)蒙古、黑龍江、新疆、青海、河南等省份平均技術(shù)效率相對(duì)較高，均值比較基本為正。除必要的自然因素外，促成當(dāng)?shù)啬膛ｐB(yǎng)殖技術(shù)效率優(yōu)勢(shì)的另外2 個(gè)重要因素分別是政策扶持與文化傳承。

從橫向時(shí)間變化來看，國(guó)內(nèi)整體養(yǎng)殖技術(shù)效率逐年提升。以2011 年為基準(zhǔn)條件，年均變化率為0.139 個(gè)單位，表明在技術(shù)進(jìn)步、員工職業(yè)素養(yǎng)提升等因素作用下，奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率每年保持10% 以上的增速?？傮w來講，隨機(jī)前沿模型所得技術(shù)效率的空間分布特征與國(guó)內(nèi)蒙新高原乳業(yè)區(qū)、黃土高原奶業(yè)區(qū)等行業(yè)優(yōu)勢(shì)地域布局基本吻合；表現(xiàn)出的時(shí)間演化規(guī)律證明國(guó)內(nèi)奶牛養(yǎng)殖系統(tǒng)正處于逐步升級(jí)完善階段。

造成地區(qū)奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率損耗的因素復(fù)雜多樣，主要?dú)w結(jié)為人員因素、地域因素以及家畜因素3 類。選取每個(gè)因素中的主要指標(biāo)，包含從業(yè)人員受教育程度、畜牧業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等9 個(gè)指標(biāo)，以此嘗試切入技術(shù)無效率成因分析。估計(jì)結(jié)果見表4。

表4 技術(shù)效率影響因素估計(jì)結(jié)果

需要注意的是（3）式中mit表示奶業(yè)生產(chǎn)技術(shù)無效率，意味著呈報(bào)結(jié)果中指標(biāo)參數(shù)β 為負(fù)值時(shí)，表示該影響因素與實(shí)際技術(shù)效率存在正相關(guān)關(guān)系，反之，表示二者之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。其中從業(yè)人員受教育程度、畜牧業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)科技發(fā)展水平、精飼料與粗飼料比率、畜牧業(yè)文化、良種公牛比率與奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率表現(xiàn)正相關(guān)，而養(yǎng)殖規(guī)模、進(jìn)口牛比率、區(qū)域自然環(huán)境與奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率體現(xiàn)出負(fù)相關(guān)影響。

地區(qū)相關(guān)從業(yè)人員受教育程度提高1 個(gè)層次，奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率提升0.3 個(gè)單位，但該估計(jì)結(jié)果沒有通過顯著性檢驗(yàn)。一方面，員工受教育水平一定程度上反映其領(lǐng)悟與學(xué)習(xí)能力，學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)的員工掌握生產(chǎn)技術(shù)花費(fèi)的時(shí)間越短；另一方面奶牛養(yǎng)殖知識(shí)、技能還需要經(jīng)過專門的技術(shù)培訓(xùn)，這種經(jīng)驗(yàn)在普通教育歷程中很難獲取。同時(shí)從業(yè)人員工作時(shí)間越久，自身所掌握的隱性技術(shù)知識(shí)愈發(fā)豐富，指標(biāo)測(cè)度難、數(shù)據(jù)不全面或是造成結(jié)果不顯著的主因。

擴(kuò)大養(yǎng)殖規(guī)模不利于奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率的提升，該結(jié)果達(dá)到一般顯著水平。規(guī)模經(jīng)濟(jì)建立在能夠支撐企業(yè)、農(nóng)戶擴(kuò)大生產(chǎn)的技術(shù)、設(shè)備等硬件配套基礎(chǔ)上，多數(shù)地區(qū)畜牧業(yè)養(yǎng)殖規(guī)模存在大而不精的問題。奶牛業(yè)生產(chǎn)體系是由飼料供給、車間環(huán)境控制、疫情防治、液態(tài)奶產(chǎn)出、過濾、消毒、存儲(chǔ)等活動(dòng)構(gòu)成，目前國(guó)內(nèi)奶牛養(yǎng)殖在飼養(yǎng)管理、家畜疫病防護(hù)等方面依舊存在短板，這也成為制約企業(yè)或散戶養(yǎng)殖技術(shù)效率進(jìn)一步提升的主因之一。

畜牧業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)科技發(fā)展水平與技術(shù)效率提升展現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系。這是因?yàn)樾竽翗I(yè)產(chǎn)值比率高，能夠直接反映出當(dāng)?shù)啬獭⑷?、飼料等相關(guān)行業(yè)較為發(fā)達(dá)。且產(chǎn)值比率高的地區(qū)與其他省市相比，畜牧業(yè)養(yǎng)殖技術(shù)較為成熟穩(wěn)定、效率水平高；與之相類似，農(nóng)業(yè)科技發(fā)展水平高意味著地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、加工、運(yùn)輸?shù)然顒?dòng)的研發(fā)投入較多，相同經(jīng)濟(jì)條件下，農(nóng)業(yè)關(guān)注度高的地區(qū)容易產(chǎn)生技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

精飼料與粗飼料投入比率反映出企業(yè)或散戶有關(guān)飼料加工、選配以及飼喂技術(shù)的情況，參數(shù)估值顯示比率越高越有助于奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率的提升。目前，大部分地區(qū)畜牧業(yè)養(yǎng)殖使用的粗飼料多以秸稈、枯草為主，而精飼料大致分為禾本科籽實(shí)與豆科植物籽實(shí)兩類，依據(jù)家畜飼養(yǎng)規(guī)律，精飼料加工投放工序相對(duì)復(fù)雜，技術(shù)知識(shí)含量高。另外，精飼料雖然作為輔助飼料，但只有分季節(jié)、分品種合理飼喂才可以提升牛奶產(chǎn)量。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并未明確季節(jié)、規(guī)模等差異，這或許是造成結(jié)果不顯著的原因之一。

國(guó)內(nèi)整體進(jìn)口奶牛較多，其目的是為尋求良好的家畜品種，提升奶牛養(yǎng)殖效率與質(zhì)量。但回歸數(shù)值顯示，進(jìn)口牛比例越高，各個(gè)地區(qū)奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率越低，結(jié)果并未通過顯著性檢驗(yàn)。在跟蹤有關(guān)進(jìn)口奶牛的行業(yè)動(dòng)態(tài)后發(fā)現(xiàn)，國(guó)外某些地區(qū)進(jìn)口牛雖然在產(chǎn)乳量、生長(zhǎng)發(fā)育方面優(yōu)于國(guó)內(nèi)品種牛，但在國(guó)內(nèi)飼養(yǎng)過程中，因自然環(huán)境改變較大、飼養(yǎng)管理技術(shù)不到位等原因，并未發(fā)揮品種優(yōu)勢(shì)，甚至引發(fā)各種疫病。

良種公牛比率越高，奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率越高。這與進(jìn)口奶牛的回歸結(jié)論相悖嗎？實(shí)際上，2 種因素之間并沒有十分必然的聯(lián)系。其一，國(guó)內(nèi)奶水牛中的良種公牛是經(jīng)過國(guó)內(nèi)自然環(huán)境與經(jīng)濟(jì)環(huán)境不斷篩選的結(jié)果，其種類較多，像荷斯坦牛、娟珊牛、更賽牛等品種都包括在內(nèi)，而進(jìn)口牛僅僅指各地區(qū)每年國(guó)外進(jìn)口牛數(shù)量，并不能與良種牛直接掛鉤；其二，良種牛比率高，大概率保證后代仔畜較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)能力與生產(chǎn)能力。以此來看，同養(yǎng)殖條件下，良種牛更能促進(jìn)、保證奶?？傮w產(chǎn)量。

畜牧業(yè)文化作為虛擬變量，主要控制地區(qū)人文環(huán)境的差異性，在文中與奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率提升呈現(xiàn)顯著正相關(guān)性。國(guó)內(nèi)對(duì)于乳制品的需求日益增加，牧養(yǎng)文化濃厚的地區(qū)能夠產(chǎn)生明顯的品牌效應(yīng)。一方面可以拉動(dòng)市場(chǎng)需求，吸引外部定向投資；另一方面當(dāng)?shù)厝橹破饭?yīng)以及資本投入增加又會(huì)促進(jìn)奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率的提升，形成良性循環(huán)。

呈報(bào)結(jié)果中還顯示區(qū)域自然環(huán)境回歸系數(shù)為正值，表示該影響因素與奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即便結(jié)果未通過顯著性檢驗(yàn)?？赡艿慕忉尀樯鲜瞿膛ｐB(yǎng)殖技術(shù)效率時(shí)空演化特征顯示，廣東、云南、海南等熱帶、偏南的亞熱帶地區(qū)在發(fā)展畜牧行業(yè)方面并不占優(yōu)勢(shì)。但自然環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)成主要為降水量與溫度，顯然亞熱帶與熱帶地區(qū)采集數(shù)值更大。從數(shù)理演化規(guī)律上講，就已經(jīng)印證了回歸參數(shù)為正的結(jié)論。

4 結(jié)論與啟示

文中應(yīng)用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型對(duì)國(guó)內(nèi)30 個(gè)省、直轄市奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率及影響因素做出探究，得出以下結(jié)論：①增加混合飼料投入與資本投入可以提高奶牛養(yǎng)殖產(chǎn)量，但在養(yǎng)殖模式向集約化轉(zhuǎn)型背景下，繼續(xù)增加土地與人力資本投入已不能顯著提高牛奶產(chǎn)量。另外，時(shí)間虛擬變量呈報(bào)參數(shù)表明，行業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)牛奶產(chǎn)量提升具有并不顯著的促進(jìn)作用；②縱向來看，技術(shù)效率主要受到地區(qū)自然環(huán)境與行業(yè)技術(shù)發(fā)展水平的影響，廣東、山西、云南、甘肅、海南等地區(qū)奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率水平不高，而內(nèi)蒙古、黑龍江、新疆等地區(qū)技術(shù)水平較高。橫向來看，國(guó)內(nèi)奶牛養(yǎng)殖系統(tǒng)正處于逐步升級(jí)完善階段；③從業(yè)人員受教育程度、畜牧業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)科技發(fā)展水平、精飼料與粗飼料比率、畜牧業(yè)文化、良種公牛比率6 類因素對(duì)養(yǎng)殖技術(shù)效率起到促進(jìn)作用，因養(yǎng)殖技術(shù)與引進(jìn)品種匹配困難、生產(chǎn)體系發(fā)展不平衡、奶牛習(xí)性等條件的影響，養(yǎng)殖規(guī)模、進(jìn)口牛比率、區(qū)域自然環(huán)境與效率表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系?；诖?，提升地區(qū)奶牛養(yǎng)殖技術(shù)效率可從以下方面入手：

第一，控制散戶入場(chǎng)，扶持小戶成長(zhǎng)。提高奶牛養(yǎng)殖入門成本，如嚴(yán)格把控畜牧業(yè)養(yǎng)殖用地審核批復(fù)，增加最低存欄數(shù)標(biāo)準(zhǔn)以及檢驗(yàn)農(nóng)戶是否具有基本疫情防御資質(zhì)等條件。以此控制奶牛養(yǎng)殖的土地、勞動(dòng)力投入數(shù)量。除此之外，提升面向小戶養(yǎng)殖企業(yè)或個(gè)體的信息、技術(shù)、保險(xiǎn)服務(wù)水平，穩(wěn)定小戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率，讓散戶在畜牧養(yǎng)殖集約化轉(zhuǎn)型過程中平穩(wěn)落地。

第二，繼續(xù)完善奶牛養(yǎng)殖系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖設(shè)備與養(yǎng)殖技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步。推廣奶牛養(yǎng)殖數(shù)字化管理平臺(tái)建設(shè)，通過實(shí)測(cè)車間環(huán)境、產(chǎn)品情況、奶牛狀態(tài)等數(shù)據(jù)指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的技術(shù)偏誤或疫情，并通過服務(wù)站求助、專家咨詢，有針對(duì)性地解決難題，盡量降低效率與財(cái)產(chǎn)損失。

第三，技術(shù)、品種雙引進(jìn)，提高良種牛比率。引進(jìn)境外奶牛，同時(shí)需要掌握差異化養(yǎng)殖技術(shù)，主要包括奶牛飼料喂養(yǎng)習(xí)慣、牛群密度與牛舍環(huán)境控制、取奶頻數(shù)、疫病觀察等方面?？赏ㄟ^參與國(guó)外養(yǎng)殖培訓(xùn)或邀請(qǐng)專門技術(shù)人員進(jìn)行指導(dǎo)的方式展開學(xué)習(xí)。另外，可運(yùn)用生殖細(xì)胞控制技術(shù)，保留優(yōu)良基因，進(jìn)而提升環(huán)境適應(yīng)能力與生產(chǎn)能力較強(qiáng)的仔畜奶牛。

第四，支持不同地區(qū)發(fā)展特色畜牧業(yè)。乳制品及其相關(guān)行業(yè)做強(qiáng)必須要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈條化。政府可通過總結(jié)當(dāng)?shù)匦竽翗I(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，舉辦特色奶牛養(yǎng)殖培訓(xùn)班，推行因地適宜的飼養(yǎng)模式。依據(jù)地區(qū)自然條件差異，擇取合適奶牛品種，例如，在山地牧養(yǎng)，可傾向選擇利木贊、安格斯等品種牛；在平原牧養(yǎng)，可選擇西門塔爾、夏洛萊等品種牛。同時(shí)將旅游觀光、民俗體驗(yàn)與奶牛養(yǎng)殖發(fā)展相嫁接，推廣地區(qū)特色，逐漸建立品牌優(yōu)勢(shì)。