吉林省不同规模肉牛养殖生产效率及其影响因素分析

高 原，侯春香，张越杰

(吉林农业大学 经济管理学院，吉林 长春130118)

随着经济社会发展，人民生活水平不断提高，饮食搭配及营养均衡成为人们膳食的主要目标。牛肉具有丰富的蛋白质、易消化并且胆固醇含量低，一定程度上可以增强人体免疫力，相比其他肉类更适合人体需求，因此越来越广受推捧，牛肉市场需求快速增长[1]。然而，肉牛养殖业的发展目前面临着规模化程度低、饲料资源短缺、疫病危害及污染严重等系列问题，导致牛肉价格居高不下，市场对牛肉的需求得不到有效供应[2]。随着2018年以来的非洲猪瘟疫情、2019年中美贸易摩擦升级、2020年新冠肺炎疫情的出现，更是对国内外的肉类供需形势产生了严重影响[3]。吉林省是我国肉牛优势主产区之一，具有着天然的资源禀赋优势，据《中国畜牧兽医年鉴》统计，2018年吉林省牛肉产量为40.7×104t，占全国牛肉产量的6.32%。所以提高吉林省肉牛养殖生产效率，对缓解当前国内肉牛市场供需紧张的形势具有重要的现实意义。

在已有的关于肉牛养殖生产效率的研究中，Marques等[4]利用定性和定量的方法对南大草原州西部地区的肉牛场进行评估，研究表明生产技术和管理驱动因素对生产效率有显著影响。张贺[5]使用1991-2010年间的面板数据，采用C-D生产函数模型对中国8个肉牛主产省区的投入产出相关数据进行统计和运算，分析了各投入要素对产出的贡献。并在此基础上，采用HMB指数法测算了肉牛养殖的全要素生产率。尹春洋等[6]在青海、宁夏等省市通过实地调研的形式取得了220份有效问卷，在此数据的基础上，使用MaxDEA模型分析和测算了肉牛养殖的经营效率[6]。已有研究主要对目前中国整体肉牛养殖行业的生产效率进行分析，但并未将不同养殖规模进行对比分析。鉴于当前研究现状，本研究通过深入分析吉林省不同规模肉牛养殖的生产效率及其影响因素，旨在为养殖户及政府相关部门提供科学有效的建议，推动肉牛养殖行业良性健康发展。

1 研究方法

当前，DEA方法比参数估计方法具有明显的优势，因为它不需要初步定义函数形式，而且不需要估计参数，并且适用于测算多投入及多产出的生产单元[7]。DEA-Tobit两阶段方法是研究生产效率较为常见的经典模型，本研究先采用DEA模型对不同规模肉牛养殖生产效率进行测算，再运用Tobit模型在前者测算结果的基础上继续对生产效率的影响因素进行实证分析。

1.1 生产效率测算方法

DEA模型的使用范围比较广泛，因此对该模型的使用方法进行了诸多延伸。其中，DEACRS与DEAVRS是相对较为基础的模型，DEACRS模型是在假设规模报酬不变的前提下进行数据分析，属于产出导向型。而DEAVRS模型在运算中规模报酬是处于可变状态的，在计算过程中，把规模效率(以下简称SE)以及纯技术效率(以下简称PTE)同综合技术效率(以下简称TE)区分开来。本文主要使用投入导向型DEAVRS模型来测算吉林省肉牛规模化养殖的生产效率，模型表达式如下：

maxη

(1)

T+≥0,T-≥0

βj≥0,(j=1,2,…,k)

其中η为综合技术效率(TE)，yrj是指在DUM序列中排序为j的r产出值，xij是指在DUM序列中排序为j的i投入值，T+、T-为松弛变量。在η*=1，T-*≠ 0、T+*≠ 0的情况下，DMUj的DEA值被称为弱有效；在η*=1，T-*=0、T+*=0的情况下，决策单元为DMUj是强DEA有效；在η*<1的情况下，表示决策单元DMUj非DEA有效[8]。

1.2 效率影响因素分析

由于DEA测算得出的生产效率值在0～1范围内，而Tobit模型恰好可以对因变量处于某种约束条件内的数据进行取值和计算，对本文的研究具有一定的适用性。本文将模型构建如下：

TEt=α+β1AGt+β2DEt+β3BOt+β4LFt+β5CSt+β6BYt+β7BSt+β8ARt+β9TLt+β10ESt+εt

(2)

式中:TEt为生产效率值，t为不同规模肉牛养殖户，AG，DE，…，ES等为拟设定的影响因素值[9]。

2 实证检验

2.1 数据来源

本研究所用数据来自于国家肉牛牦牛体系产业经济研究室，该研究室成员于2019年12月底对吉林省7个地级市(州)的11个乡(镇)进行实地调研，共获得调查问卷242份，其中有效问卷223份。本研究以《全国农产品成本收益资料汇编》为参考，根据调研获得的养殖户肉牛年出栏数据，将肉牛养殖规模划分为小规模肉牛养殖(1～19头)、中规模肉牛养殖(20～99头)以及大规模肉牛养殖(100头以上)三种分类。经统计，本次调研的223份有效问卷中共包含大规模养殖户问卷51份，中规模养殖户问卷95份，小规模养殖户问卷77份。

2.2 变量选取

本着指标选取符合研究目标且代表性强的原则，且充分考虑数据的可获得性，对投入、产出变量进行选取。因为肉牛养殖户的主产品产值占比高达99%[10]，所以本研究暂不考虑肉牛养殖收入的副产品产值，具体的变量选择及说明见表1。

表1 不同规模肉牛养殖生产效率测算变量选择

2.3 生产效率评价分析结果

运用DEAP2.1软件中的DEAVRS模型分别对全样本及小、中、大规模肉牛养殖的投入产出变量进行计量分析，通过模型求得样本的综合技术效率(TE)、纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)[11]，并统计不同阶段效率值内的样本数量，测算结果见表2。

表2 不同规模肉牛养殖生产效率测算结果

从综合技术效率值来看，全样本的综合技术效率均值为0.878，这说明吉林省肉牛养殖综合效率的整体水平处于效率较高的阶段。其中，大规模养殖效率值为0.966，中规模养殖效率值为0.975，小规模养殖效率值为0.701。

从纯技术效率来看，全样本的纯技术效率均值为0.946，其中，均值最高的为大规模养殖，效率值为0.988；其次为中规模养殖，效率值为0.985；最后为小规模养殖，效率值为0.869。

从规模效率来看，全样本的规模效率均值为0.924，其中均值最高的为中规模养殖，效率值为0.989；其次为大规模养殖，效率值为0.978，两者都相对较高；最后为小规模养殖，效率值为0.807。

2.4 影响因素分析结果

为探究肉牛养殖生产效率影响因素以及这些因素对不同规模肉牛养殖主体的影响程度及方向，本文针对不同规模肉牛养殖情况分别构建Tobit模型，模型中的被解释变量为不同规模肉牛养殖主体的肉牛养殖生产效率值，解释变量从以下四个方面进行选取：在养殖者个人特征方面，选取了年龄(AG)、文化程度(DE)、是否有基层任职(BO)三个指标；在养殖者家庭特征方面，选取了劳动力数量(LF)、经营耕地规模(CS)两个指标；在养殖特征方面，选取了养殖年限(BY)、养殖规模(BS)两个指标；在外部特征方面选取了是否参加合作社(AR)、是否参加过养殖技术培训(TL)以及是否享受防疫补贴政策(ES)三个指标，各个变量的定义与说明见表3。

表3 模型的变量定义与说明

根据以上变量进行Tobit模型分析，肉牛养殖生产效率影响因素的实证分析结果如表4所示。在小规模养殖户的回归估计结果中有年龄、劳动力数量、养殖规模三个解释变量显著；在中规模养殖户的回归估计结果中有文化程度、劳动力数量、养殖年限、参加合作社、技术培训、防疫补贴六个解释变量显著；在大规模养殖户的回归估计结果中有文化程度、经营耕地规模、养殖规模、参加合作社、技术培训、防疫补贴六个解释变量显著。

表4 Tobit模型回归估计结果

3 小 结

3.1 不同规模肉牛养殖生产效率之间存在差异

从综合技术效率值看，吉林省小规模肉牛养殖综合技术效率均值处于较低效率等级(0.4≤η<0.8)，大、中规模肉牛养殖综合技术效率均值都处于较高效率等级(0.8≤η<1)，整体呈现出中规模优于大规模优于小规模的态势；从纯技术效率均值看，小、中、大三种不同规模肉牛养殖纯技术效率均值都处于较高效率等级(0.8≤η<1)，整体呈现出大规模优于中规模优于小规模的态势；从规模效率均值看，小、中、大三种不同规模肉牛养殖规模效率均值都处于较高效率等级(0.8≤η<1)，整体呈现出中规模优于大规模优于小规模的态势。由此可见，小规模养殖的生产效率提升空间较大，和中、大规模相比差距较大。大规模养殖场的技术水平和管理能力更具有优势，但是并非养殖数量越多规模化程度越高，而是应该因地制宜选取能够达到最优生产效率的适度规模。

3.2 影响不同规模肉牛养殖生产效率的因素及程度不同

小规模养殖中，年龄、劳动力数量、养殖规模都对其生产效率影响的作用方向为正，且均通过了显著性检验。其中，劳动力数量对小规模肉牛养殖生产效率的影响作用最大，影响系数为0.0304，这表示在其他变量不发生改变的情况下，劳动力数量每增加一人，小规模养殖户的生产效率将增加3.04%。中规模养殖中，文化程度、劳动力数量、养殖年限、参加合作社、技术培训、防疫补贴对其生产效率影响的作用方向为正，且均通过了显著性检验。大规模养殖中，文化程度、养殖规模、参加合作社、技术培训和防疫补贴对其生产效率影响的作用方向为正，经营耕地规模对其生产效率影响的作用方向为负，且均通过了显著性检验。在大规模及中规模影响显著的变量因素中，对其肉牛养殖生产效率的影响作用最大的因素都是技术培训，影响系数分别为0.0541和0.0379，表示在其他变量不发生改变的情况下，中规模及大规模养殖户参加技术培训，能使其养殖生产效率分别增长5.41%和3.79%。

4 建 议

4.1 养殖户应适当调整养殖规模

本文通过实证分析得出结论，养殖规模对小规模养殖户以及大规模养殖户有着不同程度的正向和负向影响。所以建议小规模养殖户可以根据自身经济、能力以及时间等条件因素，适当扩大养殖规模。大规模养殖户承担相对较高的风险，盲目扩大规模可能不利于规模效率的增长，其应该在了解政策导向以及市场环境的前提下，充分结合自身的养殖情况，找寻适合自身发展的适度规模，通过提高土地、劳动力以及资金等各项生产要素的利用率的方式，来进一步提高养殖的规模效率。

4.2 养殖户应参加养殖技术培训

肉牛养殖要想实现生产效率的提升，离不开科学技术的支撑。因此，养殖户要主动学习先进的肉牛养殖技术，可以利用网络、电视与报刊等现代化信息渠道学习最新的养殖技术和经营管理方法[12]。本文通过实证分析了解到，参加合作社对中规模以及大规模养殖户的肉牛养殖生产效率有显著影响。所以，中、大规模养殖户应该进一步注重其组织化程度的提高，在肉牛养殖过程中应主动加入肉牛养殖专业合作社、肉牛行业协会、肉牛企业等相关组织，不仅能够学到知识技能以及科学的生产经营管理方法，还可以洞悉行业内最新信息。这有助于提高养殖户肉牛养殖的生产效率，也能够在养殖过程中能够根据自身的局限性进行养殖结构调整。

4.3 肉牛养殖相关政策支持

政府部门要完善金融环境，加大金融创新力度，拓宽融资渠道，保证养殖户的资金需求；政府部门应优化针对养殖户进行的技术培训的相关内容，区分不同养殖场的技术培训相关知识，着眼于养殖户在养殖过程中面临的技术难题，加强肉牛养殖与管理科学化程度建设。