青藏高原社区畜牧业草畜转化效率及影响因素研究

张 斌，程长林，任爱胜

（1.北京市农林科学院农业信息与经济研究所，北京 100097；2.北京物资学院经济学院，北京 101149；3.中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京 100081）

当前，我国畜牧业生产制约因素多，产业关联性弱，种养结合效率低，亟需提高草畜转化效率，优化畜牧业种养结构，提升最终产品附加值[1-2]。草畜高效转化有助于充分利用技术、人才、资金等要素整合，提高市场要素配置效率，优化产业布局，建立多个利益相关主体联结机制，激活农户、家庭农场、合作社等经营主体，促进农牧民增收[3-5]。青藏高原地区人类活动较少，高海拔、高严寒、降水少等生态条件给畜牧业发展带来巨大挑战。此外，青藏高原地区传统畜牧业发展依草而牧，但高寒地区天然草地生产力恢复缓慢，草地载畜量持续增加，而人工种草意识薄弱，草畜矛盾激增，极大威胁青藏高原地区的天然生态。因此，青藏高原牧区草畜转化效率是直接影响高寒地区畜牧业发展效率与质量的关键因素。在此背景下，青藏高原社区畜牧业选取西藏墨竹工卡与羊八井、青海河南县与称多县、四川红原与甘孜、甘肃夏河与云南迪庆等8个社区示范点，集科研人才、实用技术及资金等多项投入，在科研帮扶式模式下带动牧民进行天然草地保护、人工种草、饲草加工、优化放牧等活动，通过转变藏区牧民生产生活方式，探索促进青藏高原地区畜牧业发展与牧民增收的产业发展模式。本研究旨在对青藏高原社区畜牧业草畜生产转化中各产业要素的投入产出及影响因素进行研究，分析青藏高原社区畜牧业发展效率，为当地畜牧业发展提供借鉴。

1 方法与指标选择

1.1 DEA-Malmquist指数

1.1.1 数据包络分析法（DEA） DEA隶属于多投入多产出的非参数投入产出效率分析方法体系[6-9]，建立在投入或产出不变的前提下，通过建立决策单元与有效生产前沿面偏离度结构方程，在相关线性规划约束基础上，分析决策单元在生产前沿面的投入产出效率[10-12]。

上述方程所得最优解λ*、S*-、θ*的经济学内涵：

①当且仅当θ*=1，s*+=0，s*-=0 时，表明决策单元有效且其技术效率与规模效率均为有效。

②当且仅当线性约束方程存在最优解且值为1，技术指标值大于0时，决策单元的规模效率与技术效率存在结构性矛盾，DEA效率仅能表达较弱的有效性。

③当θ*＜1时，决策单元为非DEA有效，表明其生产活动技术效应和规模效应均未达到最佳。

1.1.2 Malmquist指数及其分解 1953年，Malmquist全要素生产率指数算法提出后，在Fare、Ross等人的改进基础上[13-15]，形成了从时期T至T+1的全要素生产率增长率指数，其表达式：

式（1）中，(xt+1,yt+1) 和(xt,yt)分别表示为（t+1）和t 2个时期的投入和产出向量；D0t和D0

(2)病毒入侵。在大数据时代，网络信息数据具有很强的共享性和开放性特征，这为病毒入侵提供了良好的条件，并且计算机病毒自身大都具有隐藏性、信息储存性以及可执行性等基本特征，它们如果有效结合了计算机网络程度，那么就会自动地释放出具有破坏性、潜伏性、触发性以及感染性等特征的程序或数据，进而会影响网络数据的安全性。在当下的病毒入侵当中，病毒传播介质主要包括光盘、硬盘与软盘三种类型，在这三种介质中运行的数据可能会受到病毒入侵，且危害性越强的病毒也会相应地对网络数据信息造成更严重的破坏。比如，CIH病毒以及“熊猫烧香”等均是危害计算机网络运行安全性的病毒。

t+1表示在以Tt为参照的t和t+1的距离函数。

将式（1）变形可知，生产效率可分解为技术效率与生产前沿2部分：

同理，技术效率进一步分解，可转换为规模效率（SC）和纯技术效率（PC），即：

换言之，式（3）中技术效率又可进一步分解为技术效率和规模效率：

1.2 Tobit模型 考虑到技术效率具有删截性质，受限因变量的OLS估计结果有偏，该情况下采用Tobit模型可以截取掉不在这个区间段的因变量值，从而表现出一致性和渐进正态性，得出无偏的估计结果[16]。

式中，TEi*为技术效率的潜在变量，xi为解释变量， δ～N(0,σ2)，TEi为实际技术效率。

1.3 指标选取

1.3.1 投入产出指标选取 本文草畜转化是按畜牧业产业链环节从饲草生产、加工、牲畜饲养、育肥、畜产品加工、市场等，实现产品价值由草向畜及最终产品的转化。而草畜转化效率属于技术效率范畴，是草畜转化过程中要素投入产出效率。因此，根据相关文献及DEA分析对效率分析中投入产出指标的择取依据，考虑指标的代表性和相关性，社区畜牧业投入指标选取：①科研经费内部支出是项目实施过程中配套科研投入经费；②科技活动人数是项目人力资源的投入，主要是科技人力资源；③R&D经费内部支出额是项目实施过程中相关研发经费投入；④R&D人数是参与重大研发人力投入；⑤草籽投入额、机械投入（马力*时）是社区畜牧业基本生产资料投入。科技产出指标选取：①专利、发表论文是主要科技产出；②家畜掉膘、家畜育肥、家畜死亡率是主要畜牧生产产出。采用2012—2016年青藏高原社区畜牧业发展过程中要素投入和畜牧产出相关数据，通过DEAP 2.1软件，得出8个示范社区畜牧业草畜转化效率结果及分解结果。

本文投入产出指标与相关文献中所涉及指标体系构建差异主要体现在：青藏高原社区畜牧业项目直接投入产出指标体现在基本生产资料投入、科技投入及科技产出、畜牧业产出；社区畜牧业特征及指标选取可量化与代表性等。此外，相关数据来自于青藏高原社区畜牧业各专项基于社区基线调查及跟踪调查统计，其统计特征见表1。

表1 投入产出指标统计描述

1.3.2 Tobit模型变量选取 在模型变量选取上，考虑到因变量效率值的限制，采用受限制的Tobit回归方法。基于社区畜牧业生产活动特点，分析人、财、物、技术转化对畜牧业生产技术效率的影响，从科研人员投入数量（RI）、科研经费投入总额（RFI）、生产资料投入（PI）、牧民培训（ST）4个方面进行Tobit计量分析。首先，青藏高原社区畜牧业发展离不开科研人员和实用科技成果的支持，是高原草畜业关键技术重要载体，反映科研进驻对边缘高寒地区发展畜牧业的潜力。其次，在科技投入方面，科研人员及资金是实现科技成果转化的重要要素驱动力，结合牧民培训情况，能针对性地反映出青藏高原社区畜牧业关键技术集成推广成效。

2 结 果

2.1 示范社区草畜转化效率评价

2.3.1 示范社区DEA效益整体评价 由表2可知，2012—2016年青藏高原社区畜牧业草畜转化平均技术效率为0.863，纯技术效率和规模效率分别为0.928和0.925。示范社区中DEA有效社区共6个，占75%，分别为夏河社区、香格里拉社区、墨竹工卡社区、河南社区、红原社区以及玉树社区，社区草畜转化技术效率基本达到最优，决策单元达到了技术效率和规模效率。羊八井社区与甘孜社区为非DEA有效社区，其中，羊八井社区DEA非有效是由纯技术效率无效引起，甘孜社区则由纯规模效率无效引起，因此可分别通过改善技术环境、提升技术创新能力及社区畜牧业生产要素投入破解社区草畜转化技术效率无效的困境。同时，羊八井社区草畜转化处于规模报酬递增阶段，增加要素投入可以提升草畜转化效率水平；而甘孜社区处于规模报酬递减阶段，造成了规模不经济，需要合理调整要素投入。总体而言，由于部分社区纯技术效率或规模效率指数较弱，拉低了8个社区草畜转化综合效率平均水平。

表2 2012—2016年示范社区草畜转化效率整体结果

2.1.2 示范社区技术效率分解 根据前沿标杆计算得出2012—2016年草畜转化效率非DEA有效社区投入冗余量（表3），非DEA有效社区应根据投入冗余量相应减少相关指标投入量。如羊八井社区应相应减少科技活动人数、R&D 经费内部支出额等指标的投入，进而实现社区草畜转化效率有效。

2.1.3 示范社区草畜转化效率动态评价 由表4可知，2012—2016年青藏高原社区畜牧业草畜转化效率Malmquist指数为1.095 3，说明青藏高原社区畜牧业草畜转化效率增长了9.53%。从年平均变化来看，2012—2016年，青藏高原社区畜牧业草畜转化效率变动出现了先上升后稳定的特征，2012—2014年为上升期，2014—2016为稳定期。

具体而言，2012—2014年，草畜转化效率的Malmquist指数呈上升趋势，其中技术效率上涨了8.5%，资源配置效率上升了14.7%。从结合效率区域差异看，2012—2016年，甘孜社区草畜转化效率Malmquist指数为0.91，红原社区为0.96，羊八井社区为0.871，夏河社区为0.971，墨竹工卡社区为0.959，河南社区为0.982，香格里拉社区为0.984，玉树社区为0.98；各示范社区草畜转化效率都呈稳中有升之势，但河南社区、夏河社区、红原社区等草畜转化效率降幅高于香格里拉社区及墨竹工卡社区。就配置效率而言，河南社区、夏河社区、红原社区呈小幅上升，但总体仍呈下降之势，表明要素配置效率下降是影响青藏高原示范社区草畜转化效率下降的主要原因。墨竹工卡、香格里拉社区、玉树社区则因规模效率与纯技术效率下降导致技术效率下降。

表3 非DEA有效社区的投入冗余量

表4 示范区草畜转化效率Malmquist指数及其分解

2.2 草畜转化技术效率影响分析 由表6可知，科研人员投入量对青藏高原社区草畜转化效率有积极的影响，且显著性水平较高。科研人员对草畜转化效率的作用主要体现在对社区牧民的陪伴式影响，是支撑高原畜牧业发展的核心之一，有助于增强青藏高原地区畜牧业发展软实力。其次，科研资金投入与草畜转化效率呈正相关关系，表明科研资金投入不仅能促进社区畜牧业科技创新、技术成果转化，同时科研资金投入对促进青藏高原地区畜牧业生产中种养环节要素共享，提高产业关联性具有积极影响。第三，生产资料投入与草畜转化效率呈正向关联，但影响力最小。生产资料投入是体现科技价值的重要途径，青藏高原各示范社区在选址时充分考虑当地畜牧业生产资料供给状况，因此在社区畜牧业发展过程中，尽管生产资料投入对社区畜牧业草畜转化能起到积极作用，但相比其他科技投入要素而言，生产资料对草畜转化效率的促进作用较小。最后，牧民培训对促进青藏高原社区畜牧业草畜转化具有积极影响。社区牧民科技培训是高原牧区科技活动的重要构成，种植、放牧、养殖等技术培训可以加强牧民自我生产能力、培养独立经营的牧民带头人、提高草畜转化效率，从而使青藏高原社区畜牧业经营由帮扶式向独立式转型。

表5 2012—2016年示范社区草畜转化效率Malmquist指数及分解结果

表6 Tobit模型回归结果及统计量

3 结 论

本文首先运用DEA-Malmquist分析法对2012—2016年青藏高原示范社区草畜转化效率进行了分析，并通过Tobit模型分析影响草畜转化效率的关键因素，得出如下结论：

第一，青藏高原示范社区草畜转化效率测算中，DEA有效社区6个，分别为红原社区、香格里拉社区、墨竹工卡社区、河南社区、夏河社区、玉树社区，2012—2016年技术效率均值为0.878。此外，DEA非有效社区主要由纯技术效率变化引起，可通过提高技术创新力、加大技术推广与应用等提高示范社区草畜转化效率。

第二，草畜转化效率Malmquist指数为1.095 3，说明草畜转化效率在2012—2016年上升了9.53%，其中Malmquist指数稳步增长，说明青藏高原社区畜牧业示范社区草畜转化效率整体有效。在研究期间，Malmquist指数呈现先上升后趋稳的态势，边际规模报酬先增后减，符合区域经济增长阶段规律。Malmquist指数分解可知，青藏高原社区畜牧业示范社区草畜转化效率下降是由资源配置效率下降引起，因此，应提高资源运转效率，加强项目管理，增强实用技术应用效果。

第三，从示范社区结合效率来看，香格里拉社区草畜转化效率最高，其次是玉树社区、河南社区、夏河社区、红原社区，再次是羊八井社区和甘孜社区。从Malmquist指数分解来看，示范社区资源配置效率均有下降，要素配置效率下降是影响示范社区草畜转化效率下降的主因。墨竹工卡、香格里拉社区、玉树社区技术效率下降，是由纯技术效率和规模效率下降共同引起。

第四，从草畜转化效率影响因素看，科研人员投入、科研资金投入、生产要素投入以及牧民培训对青藏高原社区畜牧业草畜转化具有正向影响。从其影响因素优先顺序来看，科研人员投入影响最大，生产要素投入影响最小，反映科研人力资源投入对青藏高原社区、牧民、牧业的发展有重大作用。

基于此，在青藏高原畜牧业发展过程中，政府应借鉴社区畜牧业发展模式，加大科研投入，促进科研帮扶，有效解决青藏高原地区生态约束下的牧民增收与牧业高效发展问题。