我國牧草產業全要素生產率

石自忠，王明利

（中國農業科學院農業經濟與發展研究所，北京 100081）

加快推動牧草產業發展，是實現鄉村振興戰略、全面建成小康社會的重要抓手，是實現質量興牧、綠色興牧和品牌強牧的重要保障，更是推進區域經濟發展、提高農牧民增產增收能力的重要路徑。近年來，國家高度重視牧草產業發展，啟動實施系列政策措施，全面推動牧草產業現代化發展。但是，我國牧草產業尚處發展的初級階段，牧草生產效率較低，草產品商品化程度不夠，牧草尤其是優質牧草仍無法滿足我國草食畜牧業發展現實需求。2008年以來，我國牧草進口急劇增長，國內草產品市場對外依賴度不斷攀升，2017年牧草進口量已達到185.62萬t。國際草產品市場在彌補國內市場供需缺口的同時，也給國內市場及產業帶來巨大壓力。著力提升牧草產業全要素生產率，有助于提高牧草產業國際市場競爭力，降低草產品市場對外依賴程度。因此，科學測定我國牧草產業全要素生產率，深入剖析全要素生產率變化的影響因素，對于推動我國牧草產業現代化發展、推升草產品國際市場競爭力政策的制定和出臺具有重要參考價值。

全要素生產率由Solow[1]提出，是指資本、勞動力等各要素投入之外的技術進步(變化)對經濟增長的貢獻[2-3]。當前國內針對農業全要素生產率的研究較多，如李谷成等[4]、杜江等[5]對我國農業全要素生產率進行測定，崔姹等[6]對我國草食畜牧業全要素生產率進行研究。但尚無文獻對牧草產業全要素生產率進行測算，而針對我國牧草產業生產效率的研究文獻也較少。已有針對牧草生產效率的研究認為，我國苜蓿(Medicago)產業技術效率較高且呈現出增長的態勢，2013年技術效率達到89.3%，同時苜蓿產業科技進步貢獻份額達到49.4%[7]。另有研究基于河北省黃驊市的微觀調研數據，測算得出農戶種植苜蓿的技術效率和規模效率分別達到0.77和0.78，農戶苜蓿種植規模在18～19畝(合1.20～1.27 hm2)間的效率最高，當前苜蓿種植尚處粗放階段[8]。基于民勤縣的農戶調研數據研究發現，當地苜蓿種植的成本效率僅為0.53，規模效率則為0.87，同時發現溫度、戶主受教育程度、機械及新技術的使用對苜蓿技術效率提升具有積極推動作用[9]。此外，現有研究還專門針對黑麥草(Lolium perenne)技術效率及科技進步貢獻進行了系統測算，發現2014年四川省黑麥草種植的技術效率達到0.87，科技進步對黑麥草生產增長的貢獻份額達到53.78%[10]。

總體來看，國內現有關于牧草產業生產效率的文獻主要集中在苜蓿和黑麥草技術效率及科技進步貢獻等方面，缺乏針對牧草產業全要素生產率的系統測算。農業產出的增長不能完全依靠要素投入的增加，更重要的是要依賴于全要素生產率的增長[11]。牧草產業作為我國農業發展過程中最薄弱的產業之一，更需要依賴全要素生產率的增長來推動產業的持續穩定發展。可見，針對牧草產業全要素生產率進行系統研究，具有重要的理論和現實意義。基于此，本研究基于2011-2017年國家牧草產業技術體系產業經濟研究室跟蹤的苜蓿、青貯玉米(Zea mays)和黑麥草非平衡面板微觀數據，借助Malmquist指數和隨機前沿模型測定牧草產業全要素生產率，剖析全要素生產率變化的內在機理，最后提出相關建議供政策和生產決策參考。

1 研究方法與數據說明

1.1 研究方法

為系統考察我國牧草產業全要素生產率，本研究擬采用Malmquist指數和隨機前沿模型進行實證分析。兩者為測定全要素生產率的經典方法，在測定農業全要素生產率方面得到廣泛運用[12-14]。

1.1.1 Malmquist指數

Malmquist指數專門用于測定全要素生產率變化，并可將全要素生產率變化分解為技術變化和技術效率變化。Caves等[15]基于產出距離函數針對產出角度的第t期和第t + 1期的Malmquist生產率指數進行定義，即：

考慮生產率進步可能是由技術效率變化與生產技術變化共同作用的結果，Caves等[15]和F?re等[17]將全要素生產率變化分解為技術變化和技術效率變化兩部分，具體可進行如下表述：

式中：TECH表示技術變化指數，EFFCH則表示技術效率變化指數。

1.1.2 隨機前沿分析

當前，針對Malmquist指數距離函數的測算方法有兩種，即非參數法和參數法，前者基于數據包絡分析測算，后者則根據隨機前沿分析進行。Aigner等[18]、Meeusen和Broeck[19]提出的隨機前沿模型的形式如下：

基于極大似然估計可測定得出技術效率值，即生產者在第t期存在技術非效率時的實際產出期望值與同期完全技術有效時的期望值之比，具體定義如下：

由此，可得到第t期至第t + 1期技術效率的變化情況，計算公式為：

同時，從第t期至第t + 1期技術變化情況可通過隨機前沿生產函數求t的偏導得到；考慮到技術變化的非中性，在此利用第t期至第t + 1期技術變化的幾何平均數來衡量相應的技術變化情況，具體計算公式如下：

在此基礎上，根據Malmquist指數分解公式，可得到全要素生產率的變化：

1.2 數據來源與說明

本研究數據來源于2011-2017年國家牧草產業技術體系產業經濟研究室對苜蓿、青貯玉米、黑麥草等的跟蹤調研，因各年度有效樣本規模不同，故研究所用數據為非平衡面板數據。其中，苜蓿樣本來自河北、黑龍江、湖北、內蒙古、寧夏、山西、山東、四川、陜西、新疆10個省(區)，青貯玉米樣本來自河北、湖北、吉林、江蘇、內蒙古、寧夏、山西、山東、四川、新疆、云南11個省(區)，黑麥草樣本來自湖北、四川和云南3個省份。數據處理時，剔除未填寫單位產量、單位價格，以及存在相關數據異常的樣本，最后得到各類作物的有效樣本數量，具體如表1所列。2017年及2011-2017年苜蓿、青貯玉米及黑麥草的成本收益情況如表2所列。

就2017年而言，種植苜蓿單位產量為10 796.37 kg·hm-2，市場價格為1.63 CNY·kg-1，單位成本為7 180.27 CNY·hm-2，純收益和收益率分別為10 424.93 CNY·hm-2和145.19%。青貯玉米和黑麥草單位產量分別為59 917.65 和106 446.00 kg·hm-2，市場價格分別為0.56和0.25 CNY·kg-1；單位成本分別為8 880.27和8 589.80 CNY·hm-2；青貯玉米純收益和收益率分別為24 902.71 CNY·hm-2和280.43%，黑麥草則為18 390.72 CNY·hm-2和214.10%。需要說明的是，此處的成本收益信息不考慮土地成本。

表 1 牧草跟蹤調研有效樣本一覽表Table 1 Sample sizes and annual distribution of forage industry

表 2 我國主要牧草成本收益一覽表Table 2 Cost-benefit analysis of forage production

2 實證結果與分析

2.1 模型估計結果

根據研究所建隨機前沿模型，得出模型估計結果(表3)。可以看出，苜蓿、青貯玉米及黑麥草相應模型的大部分參數均在10%水平下通過顯著性檢驗。3個模型相應的γ值分別為0.916 6、0.976 4和0.768 5，且均通過1%水平下的顯著性檢驗，說明牧草生產實際產出與前沿產出所存在的差距顯著性地來源于技術非效率因素，這也在一定程度上表明本研究考慮隨機前沿非效率因素合理。同時，也意味著苜蓿、青貯玉米和黑麥草生產總體技術效率中分別有91.66%、97.64%和76.85%源于人為可控的技術非效率，相應的隨機技術非效率則分別為8.34%、2.36%和23.15%。

2.2 全要素生產率實證分析

2.2.1 牧草全要素生產率

根據Malmquist指數和隨機前沿模型，測算得出2011-2017年我國牧草產業全要素生產率。苜蓿、青貯玉米和黑麥草全要素生產率變化趨勢如圖1所示；苜蓿、青貯玉米和黑麥草全要素生產率分解情況如表4所列。

2011-2017年，苜蓿全要素生產率年均下降2.32%，青貯玉米和黑麥草全要素生產率年均增長8.91%和0.33%。就全要素生產率變化的年度分布情況看，苜蓿全要素生產率變化在2011-2013年間呈現出一定的增長趨勢，此后年份均呈現出下滑態勢；青貯玉米全要素生產率變化除在2012-2013年和2014-2015年呈現出下滑趨勢外，其他年份均呈現出上升態勢；黑麥草全要素生產率變化在2011-2013年和2015-2016年呈現出增長趨勢，其他年份則表現為下降態勢。總體來看，苜蓿全要素生產率呈下滑態勢，黑麥草全要素生產率增長較慢，且三者全要素生產率在不同年份波動幅度較大，均存在下滑風險。造成苜蓿全要素生產率下滑的主要原因在于牧草生產技術與生產實際結合不緊密，苜蓿生產與青貯玉米和黑麥草不同，苜蓿生產主要收獲干草，在進行商品化過程中，面臨更多的生產環節和更嚴峻的生產及市場風險，需要具備更高的技術水平。當前，迫切需要改善苜蓿全要素生產率的有效措施，而保障黑麥草及青貯玉米全要素生產率提升的措施也亟待進一步穩固。

表 3 隨機前沿模型估計結果Table 3 Results of the stochastic frontier model

圖 1 牧草產業全要素生產率年際變化趨勢Figure 1 Trend in forage industry's total factor productivity

就全要素生產率分解情況看，苜蓿全要素生產率下降主要是由技術進步下滑引起的，2011-2017年技術進步年均下降2.27%，高于技術效率的下降比例0.02%，當前苜蓿全要素生產率提升的關鍵在于推進技術進步。青貯玉米全要素生產率增長主要來自技術進步的增長，技術進步年均增長率達到11.12%，而技術效率變化則呈現出下滑態勢。黑麥草全要素生產率提升主要來自技術效率，技術進步呈現出負面影響，前者年均增長4.46%，后者年均下滑3.92%。從時間分布來看，2013年以來，我國苜蓿全要素生產率的下降持續受到技術進步下滑的影響，雖然技術效率在某些年度表現為正，但仍無法抵消技術進步下滑產生的負面影響。與苜蓿生產相似，黑麥草全要素生產率雖然總體呈現出增長態勢，但長期以來受技術進步下降所形成的不利影響。青貯玉米與苜蓿、黑麥草存在較大差異，青貯玉米生產技術效率在部分年度呈現出負作用，但技術進步自2011年起一直呈現出增長態勢，并由此推動全要素生產率增長。

總體來看，苜蓿生產亟需在保障技術效率的同時著力推進技術進步，青貯玉米生產屬技術誘導型的產業，而黑麥草生產則屬于技術效率增長型的產業。苜蓿和青貯玉米技術效率總體處于較低水平，說明我國牧草產業發展帶有“粗放型”特征。同時，2011-2017年苜蓿、青貯玉米和黑麥草生產在技術效率和技術進步方面，很少出現兩者共同增長的趨勢，表明我國牧草生產具有技術進步與技術效率損失，或技術進步制約與技術效率提升并存現象，也在一定程度上說明當前我國牧草產業技術推廣與應用力度和模式亟待優化。

2.2.2 全要素生產率影響因素

當前，我國牧草產業技術進步及技術效率存在諸多改進優化之處，迫切需要推進牧草全要素生產率提升。回顧我國牧草產業發展歷史，不難發現，影響我國牧草全要素生產率提升的因素多種多樣，但筆者認為關鍵因素主要有4個。

表 4 牧草產業全要素生產率變化及分解指數Table 4 Changes in forage industry's total factor productivity index

1)牧草生產技術及設備相對滯后。牧草產業起步晚是造成我國牧草生產技術滯后的直接原因。美國等牧草產業發達國家產業起步早，具有較為完善的牧草生產技術體系。當前，我國牧草生產在良種化、機械化、標準化等方面還存在巨大提升空間。我國優質草種對外依賴度高，草種進口近年持續增長，2017年苜蓿、三葉草(Trifolium)、羊茅(Festuca ovina)及黑麥草種子進口量分別達到1 237、2 932、15 202和31 279 t。但是，國外優質牧草品種往往不如國產牧草品種適應性強，多數生產者反映部分國外優質苜蓿品種越冬較差、持續性不強，亟需培育出適應我國不同地區、不同氣候條件下的優質國產牧草品種。同時，國產牧草生產機械配套不足，生產機械對外依賴度高。進口機械質量好，但價格也高，目前我國進口機械的購置補貼政策尚不健全，多數生產者無法承擔高額的機械購置成本。草產品監測設備及社會化服務落后，生產經營者牧草質量水平多由買家評定，無法保證優質優價和生產者利益。此外，牧草標準化程度低，優質牧草生產與市場體系不健全，影響著牧草產品價值提升。

2)經營者生產觀念和管理技術不到位。當前，傳統種養觀念仍未改變，草食家畜“秸稈+精料”的飼喂模式仍占主導[20]，無法從需求側進一步快速拉動牧草產業發展。從供給側來看，我國牧草產業起步較晚，無論是企業、合作社還是農牧民，牧草種植經驗不足現象較為常見。特別是，牧草生產在種植制度、收獲方式、貯存條件等方面均與糧食作物不同，在種植、刈割、貯存、運輸和銷售等諸多環節風險突出。生產經營者對牧草生產經營管理與技術的缺位，特別是在傳統種養觀念依舊突出、牧草生產重視程度亟待提升的宏觀背景下，牧草生產效率的提升仍是社會迫切需要關注的問題。2018年在陜西省調研高產優質苜蓿示范建設項目時發現，雖然承擔項目的飼草加工企業較多，但該類企業經營范圍廣，苜蓿經營水平較高的企業不多，專業合作社經營管理水平更需強化。很多企業在種植牧草過程中，因管護不當，致使苜蓿出苗率差，草地雜草叢生，產量不高，質量不夠，甚至出現大面積死亡現象；部分規模生產者對苜蓿品種認知和選擇不到位，苜蓿打捆技術選擇不科學，苜蓿市場定位不準確。

3)國家牧草產業政策支持體系不健全。現有牧草產業支持政策可分為生態型政策和生產型政策。其中，生態型政策包括草原生態保護補助獎勵政策，以及退牧還草、退耕還林還草、京津風沙源治理、西南巖溶地區石漠化綜合治理等系列工程項目，該類政策旨在保護和恢復草原生態環境，間接推動牧草產業發展；生產型政策主要包括振興奶業苜蓿發展行動、“糧改飼”、南方現代草地畜牧業推進行動等，對牧草產業發展具有直接推動作用。從2018年對陜西省高產優質苜蓿示范建設項目調研情況看，項目申報條件為集中連片2 000畝(約133.33 hm2)以上，但目前流轉2 000畝以上土地難度較大；部分承擔單位收到50%項目資金后，未能積極進行項目建設；部分地區項目建設資金被整合，無法發揮項目建設作用。就山東省“糧改飼”調研情況看，當地普遍反映“糧改飼”政策補貼對象和力度有待優化，補貼對象應該包括生產者和使用者，補貼力度有待進一步加強。總體來看，國家現有牧草產業補貼政策相對較少，政策實施過程中問題較多，對提高生產者尤其是小規模生產者參與牧草產業的積極性不大，這也在一定程度上影響著牧草生產效率的提升。

4)經營者面臨較高的生產及市場風險。相比于糧食等傳統農作物，牧草生產要求更高的管理和技術水平，而作為起步較晚的產業，經營者牧草種植管理經驗不足使得牧草生產在種植、刈割、貯存、運輸和銷售等過程中面臨諸多風險，尤其是旱災、澇災、凍災、病蟲害等自然災害的發生，更使牧草生產損失嚴重。除此之外，牧草的效益還與草食畜牧業尤其是奶業的生產發展形勢息息相關，沒有好的草食畜牧業及草食畜產品市場，也就難以拉動牧草產業的穩定健康發展。近年來，牧草生產所受自然災害影響大，旱災、澇災、凍災等自然災害頻發，制約著牧草生產效率及效益的提升。從近期對陜西振興奶業苜蓿發展行動的調研情況看，自然災害影響嚴重，僅合陽縣河灘農產品專業合作社所承擔的3 000畝(200 hm2)苜蓿種植任務，就因黃河上游持續強降雨，致使苜蓿種植基地全部損毀。從奶業發展形勢看，2008年“三聚氰胺”事件之后，居民對國產奶產品的消費信心依舊不足，奶業及奶市持續低迷，無法拉動苜蓿等優質牧草價格及效益的提升。從陜西某奶業企業調研發現，2015年起奶價開始下滑，2017-2018年奶價低迷，公司奶價3.3 CNY·kg-1僅能保本，根據持續低迷的市場行情，公司打算進行“乳轉肉”。

3 結論與啟示

基于2011-2017年我國苜蓿、青貯玉米和黑麥草的非平衡面板微觀調研數據，借助Malmquist指數和隨機前沿模型測定牧草產業全要素生產率變化情況，剖析全要素生產率變化內在影響機理，可得出：

其一，2011-2017年苜蓿全要素生產率年均下降2.32%，青貯玉米和黑麥草全要素生產率年均增長8.91%和0.33%；苜蓿全要素生產率下降主要由技術進步下滑引起，青貯玉米全要素生產率增長主要來自技術進步，黑麥草全要素生產率增長則來自技術效率提升；苜蓿生產亟需在保障技術效率的同時著力推進技術進步，青貯玉米屬技術誘導型產業，黑麥草屬于技術效率增長型產業；牧草生產很少出現技術進步與技術效率提升共同增長趨勢，表明我國牧草生產具有技術進步與技術效率損失，或技術進步制約與技術效率提升并存現象。其二，影響我國牧草產業生產效率提升的主要因素包括牧草生產技術及設備滯后、經營者生產觀念和管理技術不到位、國家牧草產業政策支持體系不健全、經營者面臨較高的生產及市場風險等方面。

根據上述研究結論，提出以下政策建議供參考。一是著力推進牧草產業技術研發與推廣。強化牧草生產國內外技術研發與合作，提升牧草生產技術自主研發力度，發揮牧草生產先進技術集成與示范作用；因地制宜培育國產優質牧草品種，打造高效優質牧草生產機械設備；推進牧草產業產學研有效結合，創新牧草產業技術推廣方式，推行市場主導、政府引導型技術推廣模式。二是強化牧草產業人才制度建設。完善多種形式的牧草生產經營培訓制度，整合多渠道培訓資金資源，定期開展牧草產業專題培訓；加大牧草種植、刈割、運輸、貯藏、加工等技術的宣傳和培訓力度，切實提高生產者經營管理水平；鼓勵高素質人才積極投身牧草產業。三是完善牧草產業政策支持體系。建立健全牧草產業政策支持體系，推進牧草產業政策支持的法制化、制度化和精準化；加大政策支持力度，推動政策扶持的深度與廣度；政策扶持要在保障企業、合作社、家庭農場等新型經營主體的同時，多向傳統小規模生產經營者傾斜。同時，要依靠公共財政資金投入積極撬動市場力量，引導社會資本投入牧草產業，推動商業銀行、保險公司等市場力量探索信貸擔保、貼息等方式，強化牧草產業資本和信貸支持力度。