中国北方大规模生猪养殖技术效率研究*

冷碧滨， 吉雪强， 章文波， 涂国平

(1.江西科技师范大学经济管理学院，南昌 330038；2.南昌大学管理学院，江西南昌 330031)

0 引言

生猪养殖业是我国农业的重要产业，对改善人民生活条件、提高人民生活水平有重要作用，生猪资源是推动我国农村社会实现小康的重要农业资源。近年来，在综合考量各地区环境承载力等因素的基础上，中国正逐步调整生猪养殖业的生产布局。2017年2月中国农业部发布《关于促进南方水网地区生猪养殖布局调整优化的指导意见》，意见中明确表示要优化南方地区水网生猪养殖布局，引导生猪产能向环境容量大的地区和玉米主产区转移，即业界所称的生猪养殖业战略性区划调整“南猪北进”，其中位于北方的内蒙古和东北地区被确定为未来的主要猪肉供应地。我国北方地区凭借着充足的饲料供应和较廉价的劳动力成本成为生猪规模养殖企业的转移目的地，但北方地区却存在着养殖技术落后、技术消化能力弱等缺点。如何解决北方生猪养殖所面临的困难，使其能更合理承接生猪规模养殖企业的转移，是我国生猪养殖业急需解决的问题。生猪养殖业历来是农业研究者关注的重点，很多学者都对我国生猪养殖业的发展进行了研究[1-5]。生产技术效率的研究能反映技术力量在我国生猪养殖中得以发挥的程度，折射出技术更新应用对推动生猪养殖发展的有效程度，如陈诗波等[6]、潘国言等[7]、张园园等[8]、林杰等[9]都对我国生猪养殖进行过技术效率研究，其成果一定程度上推动了我国生猪养殖业的发展。生猪养殖业发展取决于生产能力的增长，而生产能力的增长则依赖于生产要素的不断投入或生产效率的不断提高，随着我国逐渐摆脱以增加投入要素带动增长的粗放型经营模式，标准化大规模生猪养殖将成为我国未来生猪养殖的主要模式。考虑到过去我国生猪养殖业主要集中在南方，大部分生猪养殖技术效率的研究都是基于这一现实，缺乏专门为北方生猪养殖而展开的研究，难以为即将展开的“南猪北进”生猪养殖业战略性区划调整提供相应的指导与支持。故文章从我国生猪养殖业发展现状出发，利用随机前沿分析方法(SFA)对我国北方大规模生猪养殖技术效率展开研究，以期发现影响其技术效率增长的主要因素，为我国“南猪北进”工作提供实践指导和理论支持。

1 研究方法

1.1 指标选取

根据《全国农产品成本收益资料汇编》数据及我国生猪饲养主要量化指标，设定的指标要能准确客观反映中国生猪养殖的成本情况，查阅相关文献资料，该文确定用工数量(d/头)、人工成本(元/头)、物质与服务费用(元/头)作为中国北方大规模生猪养殖技术效率评价的投入指标，确定生猪主产品产量(kg/头)作为中国北方大规模生猪养殖技术效率评价的产出指标。用工天数指每头生猪养殖所耗费的天数，是养殖时间成本的体现； 人工成本是指每头生猪养殖所消耗人力带来的成本； 物质与服务费用是指每头生猪养殖所耗用饲料费、燃料动力费等综合成本，这些投入指标对客观反映生猪养殖成本有重要的意义； 而每头生猪的主产品产量是衡量生猪养殖能力的重要指标，代表养殖单位的最终养殖成果。

表1 大规模生猪养殖技术效率指标体系

类型指标单位备注产出指标主产品产量kg/头生猪养殖最终成果，每头生猪最终所能提供的猪肉质量投入指标用工数量d/头每头生猪养殖所耗费的工时，是时间成本的体现人工成本元/头每头生猪养殖所消耗的人力带来的成本物质与服务费用元/头每头生猪养殖所耗用的仔畜费、精饲料费、青粗饲料费、饲料加工费、水费、燃料动力费、医疗防疫费、死亡损失费、技术服务费、工具材料费、修理维护费、其他直接费用、固定资产折旧、保险费、管理费、财务费、销售费的综合

1.2 SFA模型构建

随机前沿分析法全称Stochastic Frontier Analysis(SFA)，是由Meeusen和Broeck[10]、Aigner等[11]与 Battese等[12]提出。根据 SFA 的原理，其基本模型可以表示为y=fx，β×expv+u，其中，y代表产出，x代表矢量投入，β则是待定的矢量参数，v表示影响技术效率的随机因素，u表示影响生产的管理无效率。在对我国北方大规模生猪养殖技术效率进行充分考虑的基础上，该文拟利用 Bat tese和Coelli提出的SFA模型，对我国北方大规模生猪养殖技术效率展开研究。Battese和Coelli的SFA模型基本原理是：

(1)

TEit=exp-uit

(2)

uit=β(t)×ui

(3)

β(t)=exp{-η×(t-T)}

(4)

(5)

其中，i为个体序号；t为时期序号；β0为截距项；βn为一组待估计矢量参数；TEit表示样本中第i个体在第t时期内技术效率水平；η、γ为待估参数。

根据 Battese和Coelli 模型基本原理，运用对数型柯布—道格拉斯生产函数及在我国各省大规模生猪养殖数据，对我国北方大规模生猪规模养殖技术效率水平进行测定。这样，式(1)便演变成为式(6)。

lnyit=β0+β1×lnLit+β2×lnKit+β3×lnSit+vit-uit

(6)

式(6)中，yit表示第i省第t年大规模生猪养殖的主产品产量；Lit为第i省第t年大规模生猪养殖用工数量；Kit为第i省第t年大规模生猪养殖人工成本；Sit为第i省第t年大规模生猪养殖物质与服务费用；β1，β2，β3为待估计参数；vit表示影响第i省第t年大规模生猪养殖的随机因素；uit表示影响第i省第t年大规模生猪养殖的管理无效率。

2 大规模生猪养殖技术效率值测度

2.1 数据来源

该文选取北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、陕西、甘肃、青海、新疆等14个省份作为样本，基础数据为《全国农产品成本收益资料汇编》中所记录的2008～2015年北方诸省大规模生猪养殖的相关数据，以每头生猪的主产品产量为产出指标，以用工数量(d/头)、人工成本(元/头)、物质与服务费用(元/头)为投入指标。

表2 2008～2015年北方各省大规模生猪养殖技术效率参数估计(跨省分析)

系数标准差t统计值β092 9328∗∗∗5 665016 4048β1-1 45141 5034-0 9654β20 0680∗∗0 02342 9086β30 0189∗∗∗0 00325 9735σ268 4648∗∗∗1 113461 4911γ0 6719∗∗∗0 049113 6842μ13 5649∗∗∗3 22754 2030η-0 04760 0284-1 6731loglikelihoodfunction-347 4601LRtestoftheone⁃sidederror35 6437∗∗∗

2.2 SFA参数分析

该文利用Coelli给出的随机前沿分析软件Frontier 4.1及2008～2015年北方各省大规模生猪养殖基础数据进行技术效率测度，得出有关北方各省大规模生猪养殖的相关参数及其相关检验的结果，如表2。

通过对表2的分析可得结论:

(1)γ=0.6719，且LR检验达到了1%的显著性水平，表明模型中的误差项存在着明显的复合结构，因此对时间跨度长达数年的跨省数据利用SFA进行技术效率测度是合适的。

(2)主要投入变量均通过1%或5%水平的显著性检验，说明变量的选取较为合理，北方诸省大规模生猪养殖的用工数量、人工成本、物质与服务费用等变量对产出变量主产品产量有着较为显著的影响。

(3)β1=-1.451 4，表明用工数量每增加1%，生猪主产品产量便会降低1.451%；β2=0.068 0，表明人工成本每增加1%，生猪主产品产量便会提升0.068%；β3=0.018 9，表明物质与服务费用每增加1%，生猪主产品产量便会提升0.018 9%。

(4)参数η<0，这说明，时间因素对β(t)的影响将以递增的速率增加，表示各省大规模生猪养殖的管理无效率随着时间的推移而加速增加。

2.3 技术效率分析

通过Frontier 4.1分析可得北方各省大规模生猪养殖技术效率值，如表3。整体上看，所有技术效率值均小于1，意味着我国北方各省大规模生猪养殖均处于无效配置状态，存在改进空间。

从纵向上来看，2008～2015年我国北方各省大规模生猪养殖技术效率值整体上在不断下降，这与该文所分析管理无效率以及随机误差的影响逐年增强相一致。虽然我国近年来生猪养殖技术得到了一定的发展，但技术提升主要集中于南方地区的养殖企业，北方各省养殖技术的进步并不明显，此外我国北方各省近年来劳动力成本、饲料成本的不断提升一定程度上抵消了技术上进步带来的影响。

从横向上来看，内蒙古自治区和我国东北地区大规模生猪养殖技术效率值较高，内蒙古自治区大规模生猪养殖技术效率值达到了0.986 0，其次是吉林省，其大规模生猪养殖技术效率达到了0.939 3，而同样位于我国东北地区的辽宁省，其生猪养殖技术效率值则达到了0.902 5，排位第5。这主要是由于内蒙古自治区及东北地区有着广袤的土地、较为充分的饲料供应以及充足的煤炭能源，其物质与服务费用较低； 由于内蒙古自治区及东北地区经济发展较为缓慢，其养殖劳动力较其余省份比较低廉，人工成本较低。北京市和我国西北地区的大规模生猪养殖技术效率值较低，其中北京市大规模生猪养殖技术效率为0.854 1，青海省为0.854 9，甘肃省为0.857 3，新疆自治区为0.864 3。北京市大规模生猪养殖技术效率值低的原因主要是该地区经济发展水平高，各项投入成本较其他诸省市相比较为高昂，抵消了其养殖技术方面的优势。西北诸省大规模生猪养殖技术效率值低的原因则主要是西北地区多以牛羊养殖为主，缺乏充足生猪饲料供应，且交通较为困难，能源投入等成本较高。

表3 2008～2015年北方各省大规模生猪养殖技术效率值(跨省分析)

省份20082009201020112012201320142015Mean北京0 87720 87130 86500 85840 85150 84430 83670 82870 8541天津0 91920 91520 91110 90680 90220 89750 89250 88720 9040河北0 89460 88940 88400 87840 87250 86620 85970 85290 8747山西0 91800 91400 90980 90540 90070 89590 89080 88550 9025内蒙古0 98820 98760 98700 98640 98570 98500 98430 98350 9860辽宁0 91790 91390 90970 90530 90070 89590 89080 88550 9025吉林0 94890 94640 94380 94110 93820 93520 93200 92870 9393黑龙江0 89870 89280 88660 88010 87330 86610 85860 85080 8759山东0 92350 91980 91590 91170 90740 90290 89820 89320 9091河南0 90680 90230 89750 89250 88730 88180 87600 87000 8893陕西0 90670 90210 89740 89240 88710 88160 87580 86980 8891甘肃0 87990 87400 86790 86140 85470 84760 84020 83240 8573青海0 87790 87190 86570 85920 85230 84510 83750 82960 8549新疆0 88580 88020 87440 86820 86180 85510 84800 84060 8643Mean0 91020 90580 90110 89620 89110 88570 88010 87420 8931

3 结论与建议

3.1 研究结论

(1)内蒙古自治区与东北地区适宜作为大规模生猪养殖承载地，与国家政策具有一致性。在北方各省大规模生猪养殖技术效率测度中内蒙古及东北地区效率值较高，表明内蒙古与东北地区在北方诸省之中能够较好地发挥技术对大规模生猪养殖的促进作用，其养殖受随机误差与管理无效率影响较小。此外东北地区与内蒙古自治区自然条件较为优越，东北地区与内蒙古自治区地广人稀，能够为生猪规模养殖企业提供充足的养殖用土地； 大部分处于季风区，水资源较为充足，能为生猪养殖提供必要的水资源； 是我国主要的玉米产地，可为大规模生猪养殖提供充足的饲料。综合来看，东北地区与内蒙古地区在我国北方诸省处于生猪大规模养殖的优势地位，可以很好地承接规模生猪养殖企业的转移，与《全国生猪生产发展规划(2016～2020年)》中明确表示将内蒙古与东北三省划分为生猪养殖潜力增长区的决定及《关于促进南方水网地区生猪养殖布局调整优化的指导意见》所确定的转移方向相一致。

(2)华北地区与西北地区大规模生猪养殖技术效率测度值较低，存在较大改进空间。西北地区由于缺乏生猪饲料的供应及交通困难导致了随机误差和管理无效率的增加而降低了其技术效率，因此西北地区在发展生猪养殖业时应当立足自身实际，引进先进养殖技术，建立通畅的物流通道。华北地区则主要是由于其较为发达的经济所带来的不断增强的人力成本及土地成本等影响了技术对养殖生产的促进与提高，降低了其技术效率值，因此该地区应当推动产业转型升级，提高养殖信息化与自动化水平，降低人力、资源等成本上升带来的影响。

3.2 建议

“南猪北进”是我国生猪养殖业战略性区划布局调整，是推动生猪养殖业可持续性发展的重要步骤，需要各部门共同努力构建经济效益与环境保护并重的规模生态生猪养殖体系。

(1)内蒙古自治区与东北地区等生猪养殖承接地的政府部门应当为生猪养殖企业的转移制定好相关制度法规，既要重视企业转移所带来的经济效益，同时也要防范好转移所带来的污染问题，保持好草原、森林、湿地的生态平衡； 完善基础设施建设，保证转移来的生猪养殖企业的水电供应，保证其与生猪产品消费地区有着便捷的交通； 同时加强相关养殖人才培养，为养殖企业提供高素质人才，解决企业的人才需求，促进地区就业。

(2)生猪养殖企业应当结合承接地环境特点提高生猪养殖技术与污染物处理技术。如东北地区温差大，生猪养殖企业应当重视生猪供暖技术的提高，减少因低温天气而造成的损失； 内蒙古等地风沙较大，生猪养殖企业应当重视猪场防风沙技术的提高； 东北地区森林湿地较多，转移于该地的生猪养殖企业应当重视研究符合森林、湿地生态保护的生猪清洁养殖技术； 转移于内蒙古地区的生猪养殖企业应当结合当地草原戈壁广布的特点进行清洁养殖技术的研究，避免废弃物直接排放，进一步破坏当地生态环境。

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