基于DEA-Tobit模型的不同飼養規模生豬生產效率分析

吳慶春，吳彬紅，王文爛

(1. 福建農林大學 經濟管理學院，福建 福州 350000；2.泉州師范學院 陳守仁商學院，福建 泉州 362000；3.瑞達期貨研究院，福建 泉州 362000)

湖南省為我國養豬大省，生豬存欄及出欄量長期處于全國前列。2018年湖南省生豬存欄3822萬頭，生豬出欄5993.7萬頭，分別占比全國8.92%，8.63%[1]。近年來，湖南省生豬養殖模式已經發生了較大轉變。2009年湖南省生豬年出欄數1～49頭戶數、年出欄數50～99頭戶數、年出欄數100～499頭戶數分別為5480793戶、173049戶、61794戶，2018年則分別為3077086戶、146614戶、71320戶[2]。規模化飼養逐漸成為目前生豬飼養的主基調，散戶和小規模飼養的數量大幅下降。隨著生豬養殖規模化程度不斷提升，生豬養殖戶也逐漸面臨一系列問題，如：生豬飼養具體程度定位不準、生產效率不高等。而近年來越來越多的文獻關注生產效率研究。第一類文獻為生產效率的直接測算：如譚瑩[3]應用C-D生產函數考察中國生豬生產效率。甘林針[4]借助DEA模型分析生豬生產效率。李佳睿[5]利用共同隨機前沿生產函數研究生豬生產效率。部分學者則在上述研究基礎上，結合具體的研究視角進行研究，如杜紅梅[6]通過對生豬飼養環境全要素構建FWML指數進行分析。李小剛[7]運用曼奎斯特指數研究不同生豬飼養規模的全要素生產效率變化。第二類文獻則是研究生豬生產效率影響因素：陳曉亮[8]通過構建外部環境成本和內部資源成本的整體評價模型進行分析。沈鑫琪[9]認為清糞頻率、疫苗預防接種種類對生豬生產效率有顯著影響。謝杰[10]認為物質、人工等投入要素對不同規模生豬飼養影響效應呈現差異化。胡鳳嬌[11]從產業鏈上游節點與政府管理角度對影響不同養殖規模生豬生產效率的因素進行了深入分析。

以上研究較多集中于全國整體生豬生產效率，但生豬生產效率會因地區不同而產生自然稟賦差異。另外，現有學者采取了不同的研究模型分析生產效率，但大多停留于分析生產效率數值上，缺少對生產效率做進一步細分。基于此，本研究選用DEA-Tobit模型，從生產要素視角選取變量，對湖南省不同飼養規模下的生豬生產效率測算，分析影響生豬生產效率的因素，以期為提高生豬生產效率提供參考。

1 模型原理與數據來源

1.1 DEA模型原理

DEA模型可用于分析“多投入多產出”模式下的各決策單元相對有效性[12]，本文對研究所用到的規模報酬可變BCC模型做具體介紹。規模報酬可變BCC模型的公式如下：

Xi為n個決策單元的投入指標，Yi為n個決策單元的產出指標，θ為綜合效率，也為生產效率。此時，生產效率可分解為純技術效率和規模效率。生產效率、純技術效率和規模效率的數值在(0，1)內分布，數值越大, 效率越高。

1.2 Tobit回歸模型原理

在測算湖南省不同飼養規模的生產效率后，本文將進一步對生豬生產效率影響因素進行分析。研究采用Tobit模型。Tobit模型公式如下:

i為各個決策單元：Yi為決策單元效率值；Xi為影響因素；βi為未知系數；μi服從N(0,δ2) 。

1.3 模型指標及數據來源

1.3.1 DEA模型指標選取及數據來源 研究基于數據可獲得性，建立下列指標體系(表1)，數據來自《農產品成本收益資料匯編》(2010-2019年)[13]。

表1 生豬產業投入產出效率評價指標體系

1.3.2 Tobit模型指標選取及數據來源 參照文獻[13]可將生豬飼養規模分為以下四類：一是農戶散養，生豬年飼養量在0-30頭；二是小規模養殖，生豬年飼養量在31-100頭；三是中規模養殖，生豬年飼養量在101-1000頭；四是大規模養殖，生豬年飼養量在1000頭以上。從所選的投入與產出指標以外考量影響生豬生產效率的因素[2]，可分為以下四種:一是經濟因素，研究選取湖南省農村居民人均可支配收入(LNNH)。一個地區的農村居民人均可支配收入提高，一方面會對生豬生產效率產生收入效應：收入增加，生產資料過度購買和使用，生豬生產效率下降。另一方面對生豬生產效率產生替代效應：收入增加，生產資料的更新帶來生產效率的上升；二是環境因素，研究選取湖南省城鎮化率(LNCZ)。一般而言，城鎮化率越高，生產資源分配越合理，生豬生產效率越高。三是文化因素，研究選取湖南省農村文教娛樂用品與服務支出(LNJY)。農村文教娛樂支出越高，教育水平越高，對生豬飼養技術的應用程度越廣泛，進而生豬生產效率越高。四是技術因素，研究選取湖南省科學技術支出(LNKJ)。科學技術支出反映企業開展科學研究及相關科技服務的支出情況[14]，科學技術支出的增加會刺激生豬生產效率的不斷增長。五是政策因素，研究選取湖南省財政農林水事務支出(LNNL)。農林水事務支出是國家發揮財政職能保護農業發展的重要手段之一，將其作為影響因素可充分考量國家“強農惠農”政策對生豬產業的導向作用。

模型公式為：TE=α+β1LNNH+β2LNCZ+β3LNJY+β4LNKJ+β5LNNL+ε

式中：TE為決策單元生產效率，α為常數項，ε為隨機干擾項，βi為各自變量系數。

2 實證分析

2.1 生產效率分析

研究基于DEA模型產出導向的BCC模型，用過DEAP2.1軟件計算湖南省2009-2018各年度的4種生豬飼養規模的生豬生產效率。

2.1.1 散戶飼養生產效率分析 由表2可知，散戶飼養模式下生產效率總體均值為0.982，生產效率總體波動幅度不大且呈現V字型。2009-2011年及2015-2018年生產效率為1，2012-2015年呈現先逐漸下降后迅速上升的態勢，2012-2014年生產效率分別為0.996、0.960、0.876，其中2013-2014年發生較大幅度下降。規模效率總體均值較高，為0.995；規模效率總體下滑幅度不大，在2012年開始發生下降。純技術效率總體均值為0.987，2009-2012年純技術效率為1，2013-2014年純技術效率發生大幅度下降。散戶飼養在2009-2011年及2015-2018年呈現規模報酬不變狀態，2012年呈現規模收益遞減，2013年呈現呈現規模收益遞增。這說明，湖南省的散戶飼養總體生產效率水平較高，農戶基于自身飼養經驗不斷總結、科學應用技術和管理水平在湖南省散戶中已經得以較好程度的實現，但傳統的散戶生豬飼養仍受限于生豬飼養機器設備、飼養管理水平、生豬飼養技術，是純技術效率下降的主要原因[15]。同時，規模效率出現下降，說明散戶飼養模式下出現了對生產規模把握不準確，生產要素投入不當的問題。

表2 2009-2018年湖南省散戶飼養生豬生產效率表

2.1.1 小規模飼養生產效率分析 由表3可知，小規模飼養模式下生產效率總體均值為0.973，生產效率總體波動幅度較大，2009-2013年及2015-2016年生豬生產效率為1，2013-2014及2017-2018年生產效率呈現下降態勢，最低生產效率在2017年，為0.838。規模效率總體均值為0.978，規模效率總體波動幅度較大，在2014年開始發生下降，2017年達最低規模效率，為0.869。純技術效率總體均值為0.994，總體波動幅度不大，2017-2018年純技術效率發生小幅下降。小規模飼養模式下在2009-2013年及2015-2016年呈現規模報酬不變狀態，2014年及2017-2018年呈現規模收益遞減。這說明，湖南省小規模飼養模式生產效率總體良好，與散戶飼養模式的生產效率總體相差不大，但在個別年份上純技術效率差異明顯，如2017年小規模飼養模式的純技術效率為0.869，散戶飼養模式的純技術效率為1。造成差異的原因主要是當時政府當局加強了對養殖場養殖污染的監督和治理力度，規模養殖場受到國家“減量提質”政策的影響[16]，小規模飼養模式成為重點整頓對象，對生豬生產的管理和污染防治技術水平不足、環保壓力大的問題突出。

表3 2009-2018年湖南省小規模飼養生豬生產效率表

2.1.2 中規模飼養效率分析 由表4可知，中規模飼養模式下生產效率總體均值為0.963，生產效率總體波動幅度較大，2009-2011年、2013年、2015-2016年生產效率為1，2011-2014年生產效率變動呈現W態勢，2011-2014年生產效率變動呈現遞減趨勢；最低生產效率在2017年，為0.836。規模效率總體均值為0.988，規模效率總體波動幅度不大，浮動呈現小幅波浪狀。純技術效率總體均值為0.974；2016-2018年純技術效率下滑，最低純技術效率在2017年，為0.836；中規模飼養模式下規模收益在2012年、2014年及2017-2018年呈現規模收益遞減。這說明，湖南省中規模飼養模式生產效率總體波動幅度較大，生產效率和純技術效率呈現同步下滑態勢，其中純技術效率下滑是其主要原因。而純技術效率下滑具體原因有以下幾點：一是生豬產業陷入豬周期下行階段，豬價連續下跌、飼料價格暴漲等市場變動使得中規模飼養模式對市場變動敏感、管理水平不足的缺點暴露[17]；二是中規模飼養存在一系列生產污染防治不合規的現象，使得中規模養殖場同小規模養殖場相類似，均成為政府環保部門重點整頓對象。

表4 2009-2018年湖南省中規模飼養生豬生產效率表

2.1.3 大規模飼養效率分析 由表5可知，大規模飼養模式下生產效率總體均值為0.949，生產效率總體波動幅度較大，2009-2011年、2016生產效率為1，2011-2014年生產效率變動呈現“V”態勢，變動呈現先遞減后遞增趨勢；最低生產效率在2018年，為0.839。規模效率總體均值為0.986，2009-2012年規模效率為1，2012-2018年規模效率總體呈現小幅波動的態勢。最低規模效率在2013年，為0.908。純技術效率總體均值為0.964；2016-2018年純技術效率下滑，最低純技術效率在2018年，為0.841；在2012-2015年、2018年大規模飼養呈現規模收益遞減。這說明，一是湖南省大規模飼養模式總體生產效率最四種規模飼養模式最低，規模效率總體波動幅度較大，出現生產規模的定位把握不準，生產資源配置不合理、生產效率降低的問題；二是純技術效率出現衰退現象，大規模飼養模式下企業對生豬飼養技術的更新、擴散、有效應用仍有提升空間[18]。

表5 2009-2018年湖南省大規模飼養生豬生產效率表

2.2 生產效率影響因素比較分析

由表6可知，對于中規模飼養，LNNH、LNCZ、LNNL在5%以下的水平顯著，系數分別為-1.280、-2.112、1.411。LNJY在10%以下的水平顯著、LNKJ未通過檢驗。對于大規模飼養：LNNH、LNJY、LNKJ、LNNL在5%以下的水平顯著，系數分別為-0.965、-0.604、-0.378、1.027。LNCZ未通過檢驗。

表6 TOBIT模型回歸分析表

3 小 結

本研究結果表明，生豬生產效率并非飼養規模越大，生產效率越高。生豬飼養戶存在生產要素的投入、使用把控不當，但知識文化、飼養技術、飼養管理對生產效率的提高有較強正相關。國家大力實施的“強農惠農”政策對于生豬產業導向取得了顯著性效果，但科學技術支出存在投入冗余，科學技術支出的支出效率不高。