四川生豬產業技術效率與集聚度狀況分析

銀西陽 岳楊森 賈小娟 章睿馨

[摘 要]生豬產業技術效率與集聚度是生豬產業持續健康發展的重要因素，為促進四川生豬產業健康發展，本文運用隨機前言分析方法，并結合集中系數對四川生豬產業的技術效率和集聚度進行測算分析。結果表明，四川生豬產業技術效率從散養和規模兩方面均低于全國平均水平，生豬養殖技術效率低下;四川生豬產業屬于寡占型產業，生產布局合理，生豬生產區域優勢明顯。

[關鍵詞]生豬產業;技術效率;集聚度

[中圖分類號]F326.3 [文獻標識碼]A

四川作為全國生豬大省，具有獨特的盆地氣候和自然資源，但四川當前生豬養殖面臨環境壓力、資源減少、養殖效益低等因素的影響，生豬產業表現出養殖規模不足、產業化進展緩慢、生豬養殖傳統區域優勢難以發揮等問題，因此對四川生豬產業進行結構化調整，優化產業布局，提高技術效率，合理配置資源是當前四川由生豬大省向生豬強省轉變的關鍵。

長期以來，農業一直是國內外專家學者研究的重點產業，同時農業區域化發展也是學術界討論的熱點。地理集聚在經濟發展方面的作用明顯，對區域間的產業規模和產業經濟效益具有重要作用，農業產業集聚的形成受到區域自然資源稟賦、勞動力豐裕程度等因素的影響，農業地理集聚由自然集聚向社會集聚演變，從而形成完善的農業生產體系，技術創新、制度創新等因素將加快這一過程。研究表明產業集聚與生豬養殖技術效率和成本節約之間存在相互聯系，技術效率和資源配置會影響生豬產業的集聚化發展，空間集聚程度的提高和合理的產業布局，有利于避免產業重復建設，促進資源的有效配置，增強地區競爭優勢。

當前產業技術效率和集聚度方法理論研究相對成熟，但針對畜牧業方面的研究相對較少，因此本文對四川生豬產業進行產業技術效率和集聚度的綜合研究具有一定的創新意義。基于全國和四川各市州生豬數據，本文將從產業技術效率和區域集聚度兩項總體指標出發，運用隨機前言分析法并結合產業集中率，綜合分析四川生豬產業技術效率和各區域間集聚程度，以期為四川生豬產業持續健康發展提供政策建議。

1 四川生豬產業發展現狀

四川擁有獨特的盆地地形和亞熱帶季風氣候，濕度和溫度都適宜生豬養殖的需要。2017年四川生豬出欄量為6579.1萬頭，同比下降5%，生豬出欄量穩居全國第一位，但緊隨四川其后的河南、湖南兩省的生豬出欄量出現了顯著增長，增長分別為3.6%、3.3%，四川生豬生產形勢不容樂觀。生豬飼養產值方面，2016年四川生豬飼養產值達1262.9億元，占全國生豬飼養產值的8.79%;飼料供應和生豬屠宰方面，2016年四川飼料產量達1070萬噸，首次進入我國飼料產量過千萬噸的省份行列中，生豬屠宰量保持4000萬頭左右;正大、溫氏等生豬龍頭企業相繼在四川布局發展，養殖規模數量也在原有養殖基礎上逐年增長。四川生豬產業近幾年雖面臨環境保護、禁養區規劃等問題，但整體水平還呈現穩步發展的趨勢。

2 四川生豬產業技術效率分析

2.1 模型的構建

前沿分析是標注決策單位相對效率的基本方法，同時也是效率研究的主要方法，在估計上一般存在有參數和無參數兩種。SFA是前沿分析中參數方法的典型代表，即需要確定生產前沿的具體形式，模型設定如下：

Yit為第i個對象第t期的產出結果;xit為第i個決策單元第t期的投入變量;f（xit，β）為設定SFA模型的生產函數;vit為隨機擾動項，用于表示非可控因素的隨機誤差因素對于產出變量的影響，通常假設vit～i.i.d N（0，σv2）;uit用于表示技術無效率項對于產出的影響;通過γ的取值可以判斷本批數據是否有必要用SFA模型。

本文采用Cobb-Douglas生產函數，對四川省生豬養殖的散養方式和規模養殖方式的技術效率進行測算，并與全國平均水平進行對比。基本模型為：

其中，Y表示生豬的產量（頭）;K表示每頭生豬投入的物質與服務費用（元/頭），包含直接費用和間接費用兩部分;L表示每頭生豬投入的人工成本（元/頭）;Vit為服從正態分布的隨機變量，用于測度誤差項以及其他無法控制的隨機因素;Uit是獨立于Vit的非負隨機變量，用于表示生產的無效程度。進行參數估計時，Vit和Uit都是誤差項，因此無法確定其實際數值。

2.2 數據說明

為分析四川生豬養殖的技術效率，本文采用2007-2016年四川和全國的散養、規模養殖的成本與費用數據，選擇生豬出產量、投入的物質與服務費用和人工費用為主要變量。數據主要來自于2008-2017年《全國農產品成本收益資料匯編》。

2.3 實證分析結果

本文使用STATA12.0軟件進行隨機前沿分析，分析結果為四個部分，如表1所示。

首先對隨機前沿模型進行檢驗，回歸系數均通過檢驗，說明模型具有良好的解釋能力。表1中四個模型的技術無效項γ的估計值均非常接近于1，表明生豬養殖產業的實際產出與理論產出的差距的確是由生產的低效率造成的，應用隨機前沿模型分析生豬養殖的技術效率是合理的。

其次，主要解釋變量lnK和lnL的回歸系數估計值的絕對值都介于0到1之間，且都顯著。物質費用變量K的回歸系數在四個模型中符號均為負，表明物質費用的投入對于生豬養殖技術效率的提高具有負效應，增加物質資料投入將會降低生豬養殖的技術效率。與物質費用相反，人工投入變量L對于技術效率的具有正效應，增加人工投入可以促進生豬養殖技術效率的提升。

對四川和全國平均水平的生豬養殖產業技術效率進行比較可知，無論是散養還是規模養殖，四川省生豬養殖技術效率均低于全國平均水平，四川省生豬養殖行業還有很大的技術進步的空間。從生豬兩種養殖方式的對比可以看出，無論是在四川省還是在全國范圍內，與散養方式相比，規模養殖方式的人工投入對于技術效率的促進作用更大，當然，規模養殖的物質投入對技術效率進步的抑制作用也更強。