中国生猪规模养殖环境效率及影响因素分析

樊慧丽，付文阁

（中国农业大学经济管理学院，北京 100083）

生猪产业在畜牧业中占据重要地位，2016年年初，我国年出栏500头以上的生猪养殖户占比已近44%，规模化养殖水平显著提高，并成为猪肉市场平稳供给的重要支撑[1]。但随着畜禽养殖规模化进程不断加快，粪污排放带来的环境污染愈加严重。对此，政府出台了一系列环保政策，生猪产业发展面临严峻挑战。在此背景下，生猪养殖户在养殖过程中不仅要通过合理配置资源实现最优产出效率，还要将污染物处理的成本考虑在内，实现绿色生态养殖。

本文将环境效率定义为生产者在一定时间内利用各种生产要素进行各类经济活动，从而对环境产生的影响。目前，学者们对养殖环境效率的研究内容主要有3个方面，一是分析养殖环境效率的区域及规模差异，学者们普遍认为不同规模和不同省份的养殖环境效率存在显著差异[2-4]；二是对影响养殖环境效率的因素进行分析，李翠霞等[2]从奶牛自身性能、奶牛养殖规模、奶牛养殖技术水平、环境规制、奶牛养殖户的非生态行为及地区生产结构6个方面分析了影响养牛户环境效率的因素；邹洁等[5]考虑了劳动力受教育水平、畜牧业的经济发展水平、畜牧业产业结构及禀赋结构等因素；朱宁等[6]考虑了机械化、清粪频率、粪便利用方式等因素；Toma等[7]认为动物健康对环境效率有显著影响；三是对养殖技术效率与环境效率关系的研究，研究普遍认为技术效率与环境效率存在正相关关系，且技术效率高于环境效率[8-9]。以往研究为本文生猪养殖环境效率研究提供方法和思路视角上的借鉴和启示，但我国畜牧业养殖环境效率的研究文献相对较少，且这些研究主要集中于对养殖环境效率的测度及分析技术效率与环境效率的关系上，对影响环境效率的因素研究更少。虽然国内也有学者对生猪养殖环境效率进行研究，但大部分集中于研究其具体的环境效率情况及不同地区和不同规模的差异性，对生猪养殖环境效率的影响因素研究有所欠缺。基于此，本文分析了我国生猪优势产区养殖环境效率情况、不同规模生猪养殖环境效率提升潜力及影响生猪养殖环境效率的因素，并提出了相应政策建议，以期为中国生猪养殖的健康、稳定发展提供思路。

1 研究方法和指标数据选择

1.1 研究方法

1.1.1 松弛变量测度模型（Slacks Based Measure，SBM）本文采用SBM模型对生猪养殖环境效率进行测算。传统DEA模型对要素投入产出的松弛性问题考虑不够充分，容易造成投入要素不合理，传统DEA模型无法解决此类问题，从而使得度量出的效率结果存在偏差。而SBM模型就是针对此问题所做的处理，其考虑了要素的“拥挤”或“松弛”，相对于其他模型更能反映环境效率评价的本质。Tone[10]提出了SBM模型，其生产可能性集可以定义为：

其中，X=xij表示养殖主体投入变量，Y=yij表示养殖主体产出变量，并假设有n个养殖主体存在，对于特定养殖主体(x0，y0),其投入产出量可表示为x0=Xγ+s-、y0=Yγ-s+,其 中，γ≥0，s-≥0，s+≥0， 而 s-和 s+分 别 表示投入过剩和产出不足所产生的松弛，γ表示权重向量。SBM模型的规划式如下：

式中，ρ*是关于 s-和 s+严格递减的，且 0≤ρ*≤1，ρ*的分子表示养殖主体实际投入与生产前沿面的平均距离，及投入无效率；分母表示养殖主体实际产出与生产前沿面的平均距离，即产出无效率。当ρ*＜1时，说明养殖主体并非有效，其投入产出存在改进空间，当ρ*=1，也即s-=0和s+=0时，养殖主体是完全有效率的，其实际投入产出不存在改进余地。

1.1.2 Tobit模型 由于作为因变量的生猪养殖环境效率值均处于0～1，为受限因变量，故本文选择Tobit截断回归模型分析生猪养殖环境效率的影响因素。本文构建的Tobit模型如下：

其中，βi为待估计系数；Xit为各解释变量，表示影响生猪养殖环境效率的各个因素；Yit是被解释变量，表示不同规模的生猪养殖环境效率值；μit为随机误差项。

1.2 数据来源与变量选取 本文选取2008—2016年我国17个生猪优势产区的规模养殖统计数据，数据主要来源于2009—2017年的《全国农产品成本收益汇编资料》和2009年的《第一次全国污染源普查——畜禽养殖业源产排污系数手册》。其中，我国17个生猪优势区域省份选取的依据是《全国生猪生产发展规划（2016-2020）》。

本文参考《全国农产品成本收益汇编资料》与《第一次全国污染源普查——畜禽养殖业源产排污系数手册》将生猪养殖户规模做如下定义：养殖小区即为大规模养殖户，年出栏在1 000头以上；规模养殖场即为中规模养殖户，年出栏为100～1000头；养殖专业户即为小规模养殖户，年出栏在30～100头。

如表1所示，本文选取的环境指标包括投入与产出指标，其中，产出指标包括期望产出指标和非期望产出指标；投入指标包括仔畜投入、饲料投入、劳动力投入和其他资本投入。其中，饲料投入费、燃料动力费和医疗防疫费采用当年价格计算，为了消除通货膨胀等因素影响，本文以2007年为基期，选择2009—2017年《中国统计年鉴》中的农业生产资料价格指数对其进行平减。在《手册》中的排污系数因清粪方式的不同而不同，本文采用杜红梅等[4]在2004—2014年对生猪主产区粪污处理方式抽样调查整理的结果。

表1 生猪养殖效率测度投入产出指标变量选择

2 我国生猪规模养殖环境效率测度分析

2.1 规模差异分析 针对不同规模生猪养殖环境效率进行测算分析（图1），从环境效率值大小来看，大规模生猪养殖环境效率最低，均值为0.74，中、小规模的环境效率差异不大，环境效率均值分别为0.84和0.83。由此可见，规模与环境效率并不成正比。从变化趋势来看，大、中、小规模基本呈现一种先下降后上升的趋势，原因可能是近年来环境问题日益严重，我国对规模养殖场（户）的废弃物处理问题越来越重视，对各大养殖场污染防治管理日渐完善，如《畜禽规模养殖污染防治条例》等，但管理的规范性和力度有待进一步加强。

图1 2008—2016年中国不同规模生猪养殖的平均环境效率变动趋势

基于上述结果显示，不同规模生猪养殖环境效率均未达到最优且存在一定程度的差异性，本文进一步对不同规模生猪养殖各投入要素与污染物排放的改进数量及程度进行测量，得到了生猪养殖大、中、小3种规模各自的投入要素与污染物排放需要改进的数量及程度（表2）。首先，从投入角度来看，大、中规模生猪养殖户在劳动力投入方面需要减少的量较多，这表明大、中规模生猪养殖户在人员劳动力投入上存在浪费，据统计数据显示，大、中规模养殖户的单位人工投入量明显小于小规模，大、中规模生猪养殖劳动力投入冗余与统计数据显示的其投入量小于小规模之间并不矛盾，小规模因其规模与技术方面的适用性等状况，需要更多的劳动力来代替其他投入要素进行生产，大、中规模生猪养殖一定程度上能够更好地运用技术与资本等因素代替劳动力投入生产，而研究结果进一步说明我国大、中规模生猪养殖场（户）在对其他如资本与技术等可以替代劳动力的要素运用上不甚完善，需要进一步提高资本使用效率；在饲料投入方面，大、中规模需要减少的饲料投入较多，说明存在饲料浪费；在仔畜投入上，中、小规模明显投入多余的情况要多于大规模，侧面说明其对仔畜利用效率较低，即中、小规模仔畜的饲料转化率及日增重水平均未达到较高水平；从燃料动力费和医疗防疫费需减少的数量及程度来看，大规模养殖场需要改进的程度较高，说明其对机械养殖设施设备的综合利用率相对较低，加之对机械设备的管理和维护不到位以及相应的机械技术缺乏等因素造成大规模养殖户需要减少此类投入最多；其次，从非期望产出角度来看，大规模、中规模及小规模生猪养殖场的污染物排放均过量，且超排问题较为严峻。相比较而言，大规模生猪养殖户需要减排的程度最大。综合来看，大规模、中规模和小规模生猪养殖场在生产要素投入和污染物产生方面均存在改进空间，均需要减少一些生产要素的投入和污染物的排放，使其养殖投入成本与非期望产出量实现最优，从而促进养殖效率达到最优。

表2 不同规模生猪养殖投入非期望产出需改进的数量及程度比较

2.2 区域及省际差异分析 从区域效率值来看（表3），沿海地区和中部地区的小规模环境效率值最高，中规模次之，大规模最小；东北地区和西南地区中规模环境效率值最高，大规模次之，小规模最低。一定程度上说明沿海地区和中部地区比较适合发展小规模生猪养殖，而东北地区和西南地区较适合发展中规模生猪养殖；大规模养殖在四大区域的环境效率都较低，说明我国大规模生猪养殖发展与环境保护矛盾较为突出，我国应该进一步推行适度规模养殖，不能一味追求规模扩大，同时也要加大对大规模生猪养殖场的环境测评，督促大规模生猪养殖场加大对粪污处理设备及技术的更新和应用。目前随着环保政策的进一步推行和实施，对各大养殖场生产养殖产生很大环保压力，但另一方面也可以催生相关技术的发展，推动生猪产业转型升级，实现绿色发展。

表3 中国不同规模生猪养殖环境效率的区域及省际差异比较

从省际效率值来看，江苏、浙江、广东、湖南、重庆、云南6个省份的小规模养殖环境效率最高；江苏、广东、辽宁、河北、广西、四川、重庆7个省份的中规模养殖环境效率最高；河北、湖南、云南3个省份的大规模养殖环境效率最高。可见，河北、湖南、云南3省作为生猪养殖大省，在大力发展养殖业的同时关注对环境的保护与治理，在大规模生猪养殖场建设粪污处理系统，提高环境效率。其他13个生猪优势省份的中小规模养殖环境效率较高，充分体现适度养殖的重要性，一方面要加强养殖污染防治，另一方面要大力推行适度规模养殖。

本文利用DEAP 2.1软件对2008—2016年我国17个省份的不同规模生猪养殖场技术效率进行测算，并与17个省份的环境效率与技术效率的排名进行对比分析（表4）。将环境因素考虑在内之后，与技术效率排名相比，各省份的环境效率排名发生了一些变化，说明我国生猪规模养殖中其环境与技术之间发展协调性比较低，有待进一步提高环境与技术的协调发展水平。其中，排名下降幅度较大的省份集中于吉林、湖北和广西3省，在小规模养殖场中分别下降了15、3和9名，在中规模养殖场中分别下降了2、5和10名，在大规模养殖场中分别下降了2、11和14名，说明其忽视生猪养殖环境保护问题较为严重。

基于以上分析，本文进一步探究了生猪规模养殖环境效率与技术效率的关系，通过对2008—2016年17个省份不同规模生猪养殖场的2种效率值进行Pearson（皮尔森）相关系数分析，测算得到其相关系数通过了1%水平的显著性检验且具有正相关关系，说明一般具有较高技术效率的地区其环境效率也会较高，与前人研究结论一致[9]。

3 我国生猪规模养殖环境效率影响因素计量分析

3.1 变量选择 本文基于前人研究及生猪养殖的实际情况，把生猪养殖环境效率的影响因素归纳为养殖户非环保意识、生猪个体机能、养殖规模、人力资本水平、养殖技术投入水平、地区生产结构（表5）。

养殖户的非环保意识由地区单位有效灌溉面积化肥施用量表示，生猪粪便可作为化肥的替代品，养殖户的环保意识越强，越会减少化肥使用量，提高粪便利用率，环境效率越高；生猪个体机能由日增重水平表示，生猪的品种资源、饲料转化率等影响环境效率，而生猪日增重水平可以间接反映生猪的种质及饲料转化水平状况，可能对生猪规模养殖环境效率产生影响；养殖规模在一定程度上能够反映地区生猪养殖业的发展状况，本文选用地区生猪出栏量作为养殖规模的衡量标准，当生猪养殖数量越多，其对环境造成的污染越严重；人力资本水平由劳动力受教育程度表示，从事生猪产业的劳动力受教育水平越高，环保意识会增强，有利于其环境效率的提高；单位劳动力创造的产值作为养殖技术投入水平的衡量指标，一般认为养殖技术投入水平高的养殖场，环境效率越高；地区生产结构由生猪产品产值占地区生产总值的比值表示，繁育生猪养殖业在地区经济发展中所处的地位对环境效率的影响。

表4 环境因素对各省份生猪养殖技术效率排名变动的影响

表5 生猪规模养殖环境效率影响因素选取

3.2 实证分析 本文运用Stata软件，利用Tobit模型对2008—2010年我国17个生猪主产区不同规模养殖场环境效率的影响因素进行回归分析，首先对相关数据进行对数化处理，然后运用Hausman检验分析，结果显示本研究选择随机效应模型。此外各解释变量间的相关性分析显示其相关性较小。不同规模生猪养殖环境效率影响因素回归中Wald检验值均较大，P值接近于0，模型整体回归效果较好。具体回归结果如表6所示。

回归结果显示，养殖规模、地区生产结构、养殖技术投入及养殖户非环保意识对生猪规模养殖环境效率有显著影响，而生猪个体机能、人力资本水平对生猪养殖环境效率没有显著影响。具体分析如下：

1）养殖规模对中规模和大规模生猪养殖场环境效率的影响通过了5%水平的显著性检验，具有负向影响，对小规模养殖场环境效率未通过显著性检验。可能原因是大、中规模生猪养殖密度较大，粪便排泄物较多，加之养殖场对粪污处理技术和设备的应用贫乏，对养殖场区周围环境造成严重污染。也进一步说明对环境造成严重污染的主体是生猪养殖的大、中规模养殖场（户）。

表6 Tobit模型回归结果

2）地区生产结构对大规模、小规模生猪养殖场（户）环境效率产生正向影响，分别在5%和10%水平通过显著性检验，其中对大规模养殖场（户）影响更大。原因可能是在经济发达地区，对大规模生猪养殖场的粪污处理技术和处理程序有一定要求，保证养殖场区周围环境受污染较小。同时随着环保政策的推进，经济发达地区政策实施的效率和力度远高于较为贫穷落后的地域，因此经济发达地区的养殖场（户）最有可能成为最先出现技术改进和转变生产方式的“领头羊”。

3）养殖技术投入对小规模生猪养殖户环境效率在10%显著性水平下产生正向影响，说明技术水平提升会有助于提高环境效率。养殖技术投入之所以对大、中规模养殖场养殖环境效率影响不显著可能与本研究所选指标有很大关系，大、中规模在发展养殖过程中实现的机械化程度更高。

4）养殖场户的非环保意识对中规模生猪养殖场环境效率在5%显著性检验水平下有负向影响，说明养殖户非环保意识会影响环境效率的提升，主要因为化肥等要素投入越多，说明养殖户的环境保护意识越差，不利于粪污的资源化处理和利用。

5）生猪个体机能和人力资本水平对生猪环境效率的影响不显著，说明不同种质资源的生猪对环境效率影响不大。

6）养殖户受教育年限对生猪环境效率影响不明显，一个可能的原因是目前对农民培训不到位造成的，而另一个可能原因是目前很多养殖场的养殖者受教育水平普遍偏低，但其经验等方面的实践知识充足，所以单纯从受教育年限方面考量其影响对其评价存在一定偏差，造成结果不显著。

4 研究结论与政策启示

4.1 结论 首先，从环境效率值大小来看，大规模生猪养殖环境效率最低，均值为0.74，中小规模的环境效率差异不大，环境效率均值分别为0.84和0.83。由此可见，规模与环境效率不成正比；从时间变化趋势来看，2008—2016年不同规模生猪养殖环境效率基本呈现一种先下降后上升的趋势。

其次，从区域效率值来看，沿海地区和中部地区的小规模环境效率值最高，中规模次之，大规模最小；东北地区和西南地区中规模环境效率值最高，大规模次之，小规模最低。大规模养殖在四大区域的环境效率都较低，说明我国大规模生猪养殖发展与环境保护矛盾较为突出，应该进一步推行适度规模养殖，同时也要加大对大规模生猪养殖场的环境测评，督促大规模生猪养殖场加大对粪污处理设备及技术的更新和应用。

再次，从省级效率值来看，江苏、浙江、广东、湖南、重庆、云南6个省份的小规模养殖环境效率最高；江苏、广东、辽宁、河北、广西、四川、重庆7个省份的中规模养殖环境效率最高；河北、湖南、云南3个省份的大规模养殖环境效率最高。将环境因素考虑在内之后，与纯技术效率排名相比，各省份的环境效率排名发生了一些变化。其中，排名下降幅度较大的省份集中于吉林、湖北和广西3省。

最后，由于我国生猪养殖环境效率受到养殖规模、地区生产结构、养殖技术、养殖场户的非生态性个体特征等因素影响，其中养殖规模和养殖户的非生态性个体特征是负向影响，地区生产结构和养殖技术是正向影响。

4.2 政策启示 从国家层面来看，要正确引导生猪产业进行合理化布局与适度规模发展。生猪产业的合理布局需要考虑经济技术要素、综合效率、环境要素及市场需求等各方面因素。此外，我国生猪的养殖规模与环境效率不成正比，发展生猪产业不能一味追求规模的扩大，政府要积极引导生猪养殖户进行粪污处理设施的改造与推广，转变发展模式，推行适度规模经营，因地制宜，分类指导。

从区域生猪养殖环境效率差异来看，针对不同区域生猪养殖产业的发展政策要有所侧重，在很多地方都采取的是“禁养区”、“一刀切”政策方针，虽然一定程度上缓解了本区域养殖环境污染问题，但相应带来的养殖户就业安置问题、产业及相关产业发展问题、区域经济问题等都无法得到有效解决。因此环保政策也要考虑因时因地问题，不能采取“一刀切”政策。发展生态农业是新趋势，而新工艺、新技术与新产业的发展是助力，诸如农牧结合工艺、粪污处理技术及专门从事粪污管理等新产业的萌生等。

针对具体省份生猪不同规模养殖优势，尤其是沿海省份的小规模养殖发展优势，应该积极推进组织化模式的发展与完善，通过一定的组织化发展，对小规模生猪养殖进行统一规划与管理，既有效发挥生猪小规模养殖优势，又能实现组织化对环境问题的有效管理与监督，实现经济与环境的协调发展。