摘要：在全球應(yīng)對氣候變化與國內(nèi)推進碳中和政策背景下，傳統(tǒng)奶業(yè)向生態(tài)化轉(zhuǎn)型刻不容緩。本文運用DEA-Tobit模型評估生態(tài)奶業(yè)經(jīng)濟效率，分析農(nóng)業(yè)經(jīng)濟影響因素，引入松弛變量測度改進DEA模型處理面板Tobit模型中政策變量時滯效應(yīng)，精準(zhǔn)揭示生態(tài)奶業(yè)效率情況。研究發(fā)現(xiàn)，牧場規(guī)模與智能化投資之間、環(huán)境治理投入與效率之間都存在復(fù)雜非線性關(guān)系。生態(tài)奶業(yè)應(yīng)基于研究結(jié)果，優(yōu)化資源配置，平衡環(huán)境治理與生產(chǎn)效率，借助政策引導(dǎo)與技術(shù)管理創(chuàng)新，突破效率瓶頸，實現(xiàn)經(jīng)濟與環(huán)境效益雙贏，推動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：生態(tài)奶業(yè)經(jīng)濟；資源錯配；環(huán)境全要素生產(chǎn)率；截斷回歸；非線性響應(yīng)

引言

在全球氣候治理和碳中和目標(biāo)推動下，奶業(yè)生態(tài)轉(zhuǎn)型成為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。奶業(yè)轉(zhuǎn)型不僅關(guān)乎乳業(yè)發(fā)展，還影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟和區(qū)域生態(tài)[1]，但轉(zhuǎn)型中出現(xiàn)的效率問題提示評估體系仍需改進。研究通過創(chuàng)新方法，結(jié)合動態(tài)權(quán)重DEA模型和面板Tobit回歸，考慮環(huán)境約束和政策時滯，建立多維效率評估框架。研究揭示了牧場規(guī)模和智能化投資的非線性關(guān)系，以及環(huán)境治理投入的效率閾值，以期解決生態(tài)奶業(yè)的高成本低回報問題，支持農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)經(jīng)濟和生態(tài)價值的雙重提升。

一、問題聚焦：效率黑洞的形成機制

（一）生態(tài)奶業(yè)效率陷阱案例分析

某省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳數(shù)據(jù)顯示，獲得有機認證的牧場平均生產(chǎn)成本較常規(guī)牧場高出28%，市場溢價僅維持在15%的水平（表1）。此類投入產(chǎn)出的失衡狀況暴露出當(dāng)前效率評估體系存在的缺陷。傳統(tǒng)的單階段DEA模型面對生態(tài)奶業(yè)復(fù)雜的生產(chǎn)過程，難以精準(zhǔn)解釋環(huán)境約束與生產(chǎn)決策之間的交互作用。普通最小二乘法（OLS）在處理截斷數(shù)據(jù)時，產(chǎn)生有偏估計，導(dǎo)致對生態(tài)奶業(yè)經(jīng)濟效率的評估出現(xiàn)偏差[2]。

以河北壩上草原為典型案例分析，研究發(fā)現(xiàn)生態(tài)奶業(yè)特有的效率黑洞現(xiàn)象。某萬頭牧場積極推進生態(tài)化轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)沼氣發(fā)電全覆蓋，在一定程度上體現(xiàn)對環(huán)境治理的投入和綠色能源的利用。冬季供暖能耗激增，其環(huán)境調(diào)整后的全要素生產(chǎn)率（ETFPE）反而下降19%。這一現(xiàn)象背后指向生態(tài)奶業(yè)在發(fā)展過程中面臨的關(guān)鍵問題，即當(dāng)環(huán)境治理投入超過一定的臨界點時，產(chǎn)生邊際效益遞減。在該案例中，年度環(huán)境治理投入達到430萬元時，這一臨界點出現(xiàn)使得牧場在環(huán)境治理投入增加的情況下，整體生產(chǎn)效率不升反降。詳細數(shù)據(jù)見表2。

（二）傳統(tǒng)測算模型的局限性

傳統(tǒng)的效率測算模型在評估生態(tài)奶業(yè)效率時，存在明顯的缺陷，其主要原因在于忽略要素間的替代彈性。在生態(tài)奶業(yè)的生產(chǎn)過程中，各種生產(chǎn)要素以及環(huán)境要素之間并非完全獨立，存在復(fù)雜的替代關(guān)系[3]。在能源使用方面，牧場可以選擇傳統(tǒng)能源，也可以投入資金進行清潔能源改造，如案例中的沼氣發(fā)電。傳統(tǒng)測算模型往往簡單地將各種投入要素進行加總計算，未能充分考慮這種替代彈性。

以公式（1）來表示環(huán)境調(diào)整后的全要素生產(chǎn)率（ETFPE）：

（1）

其中為環(huán)境負產(chǎn)出。在實際應(yīng)用中，傳統(tǒng)模型由于沒有考慮要素間替代彈性，往往高估生態(tài)奶業(yè)的實際效率水平，致使在對生態(tài)奶業(yè)進行評估和決策時，會基于錯誤的效率數(shù)據(jù)做出不合理的規(guī)劃和投資，進一步加劇生態(tài)奶業(yè)效率黑洞的形成。為更直觀展示，以某牧場數(shù)據(jù)為例，在傳統(tǒng)模型下計算效率值為0.85，考慮要素替代彈性的改進模型下僅為0.72（表3）。

二、方法論突破：動態(tài)權(quán)重的DEA-Tobit耦合

（一）引入松弛變量測度的DEA模型改進

本研究在方法論上的重要突破之一是引入松弛變量測度（Slack-Based Measure）。在生態(tài)奶業(yè)的生產(chǎn)過程中，產(chǎn)出端存在諸多不確定性和約束條件，碳排放配額約束是重要的環(huán)境約束之一[4]。以黑龍江某牧場群為例，在傳統(tǒng)的效率評估模型中，往往無法準(zhǔn)確考慮碳交易價格波動對牧場效率的影響，而在本研究改進的模型中，將碳交易價格波動納入考慮范圍。2022年，該地區(qū)碳交易平均價格為82元/噸，通過對這一價格因素的考量，該牧場群的效率值波動區(qū)間擴大至[0.532，0.884]，相較于傳統(tǒng)模型，靈敏度提升37%。詳細數(shù)據(jù)對比見表4。?

這一改進使得DEA模型能夠更加真實地反映生態(tài)奶業(yè)在復(fù)雜環(huán)境約束下的生產(chǎn)效率。

（二）面板Tobit模型對政策變量時滯效應(yīng)的處理

在生態(tài)奶業(yè)的發(fā)展過程中，政策變量對其經(jīng)濟效率有重要的影響。政策的實施往往存在一定的時滯效應(yīng)。本研究在第二階段采用面板Tobit模型時，特別關(guān)注并處理這一時滯效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境補貼對生態(tài)奶業(yè)效率的影響并非即時顯現(xiàn)，在12—18個月后才顯著（β=0.742，plt;0.05）。這意味著，在制定和評估環(huán)境補貼政策時不能僅僅關(guān)注短期效果，需要充分考慮政策實施后的時間滯后性。政府對牧場的環(huán)保設(shè)備購置補貼，牧場在獲得補貼后，需要一定時間進行設(shè)備安裝、調(diào)試以及人員培訓(xùn)等工作，這些前期準(zhǔn)備工作完成后，才能夠真正對生產(chǎn)效率產(chǎn)生積極影響。通過對政策變量時滯效應(yīng)的準(zhǔn)確處理，面板Tobit模型能夠更精準(zhǔn)地揭示政策與生態(tài)奶業(yè)經(jīng)濟效率之間的關(guān)系。以某牧場獲得補貼后不同時間節(jié)點效率變化為例（表5）。

三、矛盾揭示：非線性關(guān)系的政策困境

（一）牧場規(guī)模與智能化投資的非線性關(guān)系

回歸結(jié)果顯示，在生態(tài)奶業(yè)中，牧場規(guī)模與智能化投資之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系。當(dāng)牧場規(guī)模小于臨界值（存欄量1200頭）時，智能化投資每增加10萬元，效率提升0.8%。這表明在小規(guī)模牧場中，智能化投資能夠較為顯著地提升生產(chǎn)效率。一些小型牧場引入智能化的奶牛監(jiān)測設(shè)備，可以實時掌握奶牛的健康狀況和產(chǎn)奶情況，從而及時調(diào)整飼養(yǎng)策略，提高產(chǎn)奶效率。?

當(dāng)牧場規(guī)模超過該閾值后，智能化投資的效率提升幅度驟降至0.2%。這種規(guī)模不經(jīng)濟現(xiàn)象與管理系統(tǒng)滯后直接相關(guān)。以新疆某牧場為例，該牧場在引進德國擠奶機器人后，由于操作員技能錯配，導(dǎo)致設(shè)備利用率不足60%。從理論上講，擠奶機器人可以提高擠奶效率，由于管理系統(tǒng)未能及時跟進，對操作人員的培訓(xùn)不到位等問題，使得智能化投資未能充分發(fā)揮其應(yīng)有的作用，進而影響整體生產(chǎn)效率。具體數(shù)據(jù)見表6。?

（二）環(huán)境治理投入與效率的復(fù)雜關(guān)系

研究還證實，在現(xiàn)有市場結(jié)構(gòu)下，當(dāng)牧場環(huán)境治理投入占比超過19.7%時，會產(chǎn)生效率抑制效應(yīng)（彈性系數(shù)-0.33）。這一發(fā)現(xiàn)顛覆傳統(tǒng)觀念中“技術(shù)投入必然提升效率”的認知。在生態(tài)奶業(yè)發(fā)展中，環(huán)境治理投入是必要的，但并非投入越多效率就越高。有的牧場為了達到更高的環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)，過度投入資金用于環(huán)境治理設(shè)施建設(shè)和運營，忽視對其他生產(chǎn)環(huán)節(jié)的投入和管理。這種資源錯配導(dǎo)致在環(huán)境治理投入占比過高時，整體生產(chǎn)效率反而下降。矛盾的是，這一較高的環(huán)境治理投入占比恰是獲得歐盟有機認證的必要條件，使得生態(tài)奶業(yè)在追求國際市場認可和提升自身經(jīng)濟效率之間面臨兩難困境。以某牧場不同環(huán)境治理投入占比下效率值及是否獲得歐盟有機認證情況為例（表7）。?

四、結(jié)語

本研究借助DEA-Tobit模型剖析生態(tài)奶業(yè)，揭示其效率現(xiàn)狀與問題。研究表明，生態(tài)奶業(yè)雖積極轉(zhuǎn)型，但面臨效率黑洞，行業(yè)平均技術(shù)效率值較低，要素配置失衡與環(huán)境成本內(nèi)部化不足問題突出。改進測算模型，引入松弛變量測度、考慮政策時滯效應(yīng)等，能更精準(zhǔn)評估其效率。未來，生態(tài)奶業(yè)應(yīng)依據(jù)研究結(jié)論，優(yōu)化資源配置，提升要素利用效率，平衡環(huán)境治理投入與生產(chǎn)效率關(guān)系，利用政策引導(dǎo)，加強技術(shù)與管理創(chuàng)新協(xié)同，突破效率瓶頸，實現(xiàn)經(jīng)濟與環(huán)境效益雙贏，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展注入新動力。

參考文獻：

[1]李勇斌，劉殿國，魏春華.農(nóng)業(yè)保險發(fā)展助力我國農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力培育的效率評估及路徑優(yōu)化研究——基于DEA-Malmquist-Tobit模型的分析[J].西南金融，2024（11）：59-73.

[2]邱雯鈞，戴昕.基于DEA-Tobit模型的財政金融協(xié)同支持新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體效率及其影響因素研究——以江蘇省徐州市為例[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)刊，2024（06）：71-74.

[3]王官偉，戴明華，高語晗，等.基于DEA-Tobit模型我國農(nóng)產(chǎn)品流通效率評價及影響因素分析[J].北方園藝，2023（17）：136-145.

[4]孫煥洲，范曉雪，郭錦墉.基于DEA-Tobit模型的南方10省肉羊產(chǎn)業(yè)效率及影響因素分析[J].中國畜牧雜志，2023，59（04）：312-317.

（作者簡介：寶音圖，內(nèi)蒙古開放大學(xué)教學(xué)部經(jīng)濟系講師）