畜牧业经济发展效率评价及影响因素探究

兰娜 吕剑平

摘   要：畜牧业经济是少数民族地区经济发展的重要内容，是牧民增收和牧区发展的主要支撑。采用数据包络分析法（DEA）评价2010-2020年甘肃省少数民族地区畜牧业经济发展水平，并构建灰色关联分析模型分析畜牧业生产过程中各指标因素对甘肃省少数民族地区畜牧业经济发展的影响程度。结果表明：甘肃省少数民族地区畜牧业经济发展水平整体较高又存在差异。牧民人数对甘肃省少数民族地区经济发展的影响程度最大，其次是畜产品总产量，而牲畜出栏数和牲畜存栏数对畜牧业经济的影响程度最小。根据灰色关联分析的结果并结合甘肃省少数民族地区畜牧业发展现状，提出了促进甘肃省少数民族地区畜牧业发展的建议。

关键词：甘肃少数民族地区;畜牧业;经济发展效率;灰色关联分析

中图分类号：F326.3 文献标志码：A 文章编号：1008-2697（2021）06-0015-07

2021年中央一号文件再次对畜牧产业做出重要指示，文件提及要“加快构建现代养殖体系，保护生猪基础产能，健全生猪产业平稳有序发展长效机制，积极发展牛羊产业。”为促进民族地区建设和经济持续健康发展，应注重少数民族地区畜牧业发展壮大。民族地区畜牧业的发展发挥着助力精准扶贫的重要作用，必将为乡村振兴与巩固脱贫的协同推进夯实基础。甘肃省是一个多民族聚居的省份，少数民族地区经济是甘肃省国民经济的重要组成部分，一直以来，党中央对甘肃省少数民族地区经济发展给予高度关注，对促进民族地区经济发展做出科学统筹规划和重要战略部署。发展畜牧业不仅有利于少数民族地区人口增加收入、巩固脱贫成果，而且对于全面落实乡村振兴战略具有积极的现实意义。

通过对畜牧业经济相关文献的梳理，发现目前对畜牧业经济的研究主要集中在与生态环境、经济社会的协调关系，与现代化、可持续发展的协同关系以及影响因素等方面的研究。从研究内容来看，大多学者以可持续发展、产业转型升级、生态循环发展等为理论基础，通过构建现代畜牧业评价指标体系、畜牧业可持续发展评价指标体系、AHP、灰色关联度评价模型，评价了某一区域的不同类型畜牧业及畜牧产业的发展水平，探索出通过构建种养循环机制实现可持续发展等措施（王建连[1]，（2019）;张永强[2]，（2019）;韩满都拉[3]，（2019）;陈伟生[4]，（2019）;王国刚[5]，（2018）;邱静[6]，（2017））。近年来，随着国家脱贫攻坚工作地逐步完成，部分学者从产业扶贫视角对贫困地区的畜牧业进行研究，提出因地制宜，依托现代科技手段加快畜牧业转型升级的观点（付雨鑫[7]，（2020）;刘芳[8]，（2019））。从研究方法来看，学者们通过构建因子分析模型、ARMA模型、DEA模型、一元回归模型、BP神经网络模型、三次指数平滑模型和基于Shapley值的组合预测模型定量分析和预测了不同省市当前和未来的畜牧业发展水平与地位（林秀蔚[9]，（2020）;张家伊[10]，（2020）;邢书宝[11]，（2020））。另有学者基于灰色关联法、层次分析法、因子分析法或通过构建主成分回归模型从不同方面针对不同省份或畜牧产区畜牧业发展的影响因素进行分析，并就各因素的权重进行比较，提出相关促进畜牧业总产值增加的建议（于世海[12]，（2019）;张一[13]，（2019））。

对于畜牧业经济投入、产出效率及影响效率水平的因素研究，大多文献只是针对全国或某一省份进行分析，很少就这一问题对少数民族地区进行研究。本文以甘肃省少数民族地区为研究区域，运用DEA模型对甘肃省少数民族地区的畜牧业经济发展效率进行科学合理地评价，并在此基础上采用灰色关联法客观地分析影响甘肃少数民族地区畜牧业经济发展效率的主要因素，为提高甘肃省少数民族地区畜牧业经济发展水平和可持续发展提供参考建议。

一、研究区域概况

甘肃少数民族地区包括甘南、临夏两个自治州的16个县（市）和肃北、肃南、阿克塞、天祝、张家川5个民族自治县，共21个民族自治县（市）[14]。截止2019年，甘肃省民族自治地方总人口377.36万人，其中少数民族人口245.8万人，占自治地方总人口的63.75%。农业和畜牧业是甘肃少数民族地区的主导产业[15]，2019年甘肅省农林牧渔业总产值达18875755万元，其中畜牧业总产值占全省农林牧渔业的20.96%，达3955697万元，仅次于农业产值。同年，甘肃省少数民族地区农林牧渔业增加值为1173219万元，其中畜牧业增加值为607448万元，比上年同期增长了13.27%，占据首位。从畜牧业总产值来看，2010-2020年甘肃省少数民族地区畜牧业总产值呈快速增长趋势。

二、研究方法、模型构建及变量选取

（一）研究方法

数据包络分析法（DEA）是以有效样本数据为基础，采用线性规划的方法，将每个被评价单元视为一个决策单元（DMU），对每个决策单元的生产效率进行评价，最终得到反映每个决策单元相对效率的结果。它分为投入导向型（BCC）和产出导向型（CCR），并可根据具体的评价目的选择不同的模型。畜牧业生产同农业生产一样，易受到不同因素的影响，波动性较大，投入要素容易改变，因此本文选择运用DEA模型对甘肃省少数民族地区畜牧业经济发展效率进行评价非常合理。

（二）模型构建

BCC模型是以投入为导向，旨在产出水平不变的情况下尽量减少投入。本研究将采用规模收益可变的BCC模型，对决策单元的综合效率、纯技术效率和规模效率进行评价，以探明不同年份生产效率有效性的差异与原因。具体模型表示如下：

s.tminθ -ε=（eTS-+ eTS+ ）Y jλj + S+ =Y0λj≥0， S-， S+≥0

在该模型中，j=1，2，…，n 表示有n个决策单元DMU，其中X表示投入变量，Y表示产出变量。若θ=1，S+=S-=0，则决策单元DEA有效;若θ =1，S+≠0或S-≠0，则决策单元弱 DEA 有效;若θ <1，则决策单元非 DEA 有效。

（三）变量选取

少数民族地区畜牧业经济发展投入和产出变量的选取不仅要坚持科学、客观、合理的原则，更应准确反映国家及社会对民族地区畜牧业的支持和投入力度。本文根据甘肃省少数民族地区畜牧业投入产出的实际情况选择了4个投入指标和3个产出指标进行分析。外生环境变量是一种不受主观因素控制，但又会对研究结果产生影响的变量。牧民人均纯收入是畜牧业作为民族地区支柱性产业和牧民主要收入来源的直观反映。基于甘肃省少数民族地区的实际情况和数据可量化的原则，本文选取牧民人均纯收入作为外生环境变量。由于有些自然环境因素无法用具体的指标衡量（如：天气因素），因而剔除了不宜衡量的自然环境因素。具体指标体系如下表1所示。

三、效率测算及内部差异分析

（一）效率测算

本文运用DEA-SOLVER 5.0软件分别测算了2010年、2015年及2020年甘肃省少数民族地区畜牧业经济发展效率值。根据DEA模型的原理，BCC模型计算出的效率值为综合效率值（CCR），其计算公式为：综合效率=纯技术效率×规模效率，最终得到规模效率[16]。结果见表2所示。

从表2可以看出2010、2015、2020年甘肃省7个主要少数民族自治县（州）的畜牧业经济发展效率变化情况。整体上看，各县（州）畜牧业经济发展状况较好，但内部存在差异，除天祝县以外的其余各县（州）畜牧业经济发展效率值均处于有效状态，说明随着少数民族地区经济水平的不断提高和国家在资金、政策等方面对民族地区的大力支持，其畜牧业发展水平均维持着较高状态且具有较好的发展态势。就效率均值而言，2010-2020年各效率值的平均值均处在较高水平且呈上升趋势，说明甘肃省少数民族地区畜牧业具有较好的发展态势。

从个体来看，2010年天祝县畜牧业经济发展效率为弱DEA有效，虽然这一年该县规模效率值达到了1，但纯技术效率值低于1，表明天祝县对生产经营规模方面的投入过于重视，而对技术效率方面的投入关注度较低，导致其在2010年的畜牧业经济发展效率为弱DEA有效。2015-2020年天祝县畜牧业经济发展效率呈非DEA有效，主要原因是该县在技术层面和规模层面都加大了投入力度，虽然使其畜牧业经济发展综合效率有所提升，但天祝县在纯技术效率和规模效率方面仍有提升到效率最优的上升空间。通过测算发现2010—2020年天祝县在畜牧业生产过程中投入的每一个要素均有不同层次的冗余状况。就2020年来看，牧民人数冗余率最大，冗余率达到了-20.79%，存在劳动力投入过度的问题，研究发现有0.83万劳动力未得到合理分配。从产出来看，天祝县畜牧业生产的产出冗余在2020年达到最大，冗余率为295.78%，少产出了103521.3万元，产出冗余的均值为2.64%，表明其产出不足，存在生产效率不高的问题。

（二）内部差异分析

根据2010、2015、2020年三个时间节点的畜牧业经济发展综合效率值（表2）将甘肃省7个主要少数民族县（州）分为Ⅰ类和Ⅱ类，效率值为1归为Ⅰ类，效率值在0.7-1归为Ⅱ类。Ⅰ类地区包括肃南县、张家川县、肃北县、阿克塞县、临夏州和甘南州6个县（州），Ⅱ类地区包括天祝县。Ⅰ类地区畜牧业经济发展状况最优，其发展效率均表现为有效，且在较长时间内处于稳定状态。这些地区的畜牧业发展需要继续保持原有的投入水平，进一步优化生产技术，适时调整经营规模，使得畜牧业经济发展水平更进一步。Ⅱ类地区畜牧业经济发展良好。天祝县的纯技术效率和规模效率均较高，但尚未达到最优状态，最终导致整体效率未达到最优状态。说明畜牧业经济发展需要在注重提高技术效率和规模效率的同时，继续加大技术投入，扩大经营规模，以此提升畜牧业经济发展现有水平。

四、甘肃省少数民族地区畜牧业经济发展影响因素分析

基于数据的时效性，本文通过构建灰色关联模型对2020年7个主要少数民族自治县（州）的畜牧业生产过程中各指标因素对畜牧业经济发展的影响程度进行分析，以期得出影响甘肃省少数民族地区畜牧业经济发展效率的主要因素。

（一）指标选取

在研究畜牧业经济发展的影响因素方面前人选取了较多指标进行了分析。于世海（2020）、张一（2019）、敏曉花[17]（2018）、何玲[18]（2017）等几位学者基于灰色关联、回归模型与通径分析等不同分析方法选取了农林牧渔业从业人数、草原面积、农作物总播种面积、牲畜存栏量、居民人均可支配收入、畜产品价格指数等指标对影响畜牧业经济发展的因素进行了评价分析。

在依照前人研究成果以及相关数据的科学性和可操作性的前提下确定了8个具体指标，并建立如下影响甘肃省少数民族地区畜牧业经济发展因素的指标体系，结果如表3所示。

（二）模型构建

灰色关联分析是对系统发展趋势进行定量分析、描述和比较的方法。它通过确定参考序列和比较序列之间的相似度来确定关联度，在数据信息较少的情况下可以揭示事物的发展趋势。它描述了两个因素之间变化的大小、方向和速度。如果在系统发展过程中，两个因素的相对变化基本一致，则认为这两个因素之间的相关性很高，反之相关性很低。灰色关联分析通常包括以下计算和步骤：

选定数据序列。确定参考序列和比较序列。设X0={X0（t），t=1，2…，n}为数据行为参考序列，Xi={Xi（t），t=1，2…，n}（i=1，2…，n）为比较序列。

数据的无量钢化处理。由于系统中每个因素的单位不一定相同，因此有必要对原始数据进行标准化，并将其转换为可比较的数据序列。本文采用初值化处理，即用序列中的各数除去本序列中第一个数。

计算关联系数。按下述公式计算在时，参考数列与比较数列的灰色关联系数

式中：|X0（j）-Xi（j）|为X0与Xi的绝对误差;

miniminj | X0（j）-Xi（j）|为两级最小差，amaxiamaxj| X0（j）-Xi（j） |为两级最大差;a仅是分辨系数。一般在0～1之间，通常取0.5。

计算关联度。

式中： ri即所求的比较序列与参考序列的关联度。

（三）结果分析

1. 甘肃省少数民族地区畜牧业经济发展水平灰色关联分析

（1）选定数据序列。以2020年各县（州）畜牧业经济发展数据为基础，选取牧民人数（萬人）X1、牧民人均纯收入（元）X2、饲草料种植面积（万亩）X3、草原面积（万亩）X4、牲畜出栏数（万头/万只）X5、牲畜存栏数（万头/万只）X6、畜产品总产量（万吨）X7为比较数列 Xi={Xi（t）， t=1，2…，11}（i=1，2…，7），选取畜牧业总产值X0={X0（t）， t=1，2…，11}为参考数列 。

（2）无量纲化处理。为了消除量纲，便于计算，对原始数据进行处理，结果见表4。

（3）求对应差序列。计算|X0（j）-Xi（j）|，即用上表中X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，中各行数值分别减去X0中各行数值，求得绝对值。通过计算可知：最大值绝对差为568.489，最小值绝对差为0。

（4）计算关联系数，取分辨率为0.5，计算各参考序列与比较序列的关联系数：

ζ1 （1）=（0+0.5*568.489）/（0+0.5*568.489）=1

ζ2 （1）=（0+0.5*568.489）/（4.312+0.5*568.489）=0.985

同理可求出下列各关联系数，如表5：

（5）计算灰色关联度。根据上表中灰色关联系数的计算结果，可以计算出牧民人数与畜牧业总产值的关联度：

同理得出牧民人均纯收入（元）、饲草料种植面积（万亩）、草原面积（万亩）、牲畜出栏数（万头/万只）、牲畜存栏数（万头/万只）、畜产品总产量（万吨）与畜牧业总产值的关联度（结果如表7所示）。

2. 灰色关联结果分析

从以上对甘肃少数民族地区畜牧业生产条件与畜牧业总产值的灰色关联分析结果可以看出，畜牧业总产值与畜牧业生产条件的关联度如下：牧民人数> 畜产品总产量 > 饲草料种植面积 >牧民人均纯收入 > 草原面积 > 牲畜出栏数>牲畜存栏数。对照表6可知，大部分指标的灰色关联度等级都为优，其余也都处在一般水平，表明各指标对畜牧业经济的影响都比较显著。

就不同影响因素来看：人力要素方面，牧民人数与少数民族地区畜牧业总产值的关联度最大，达到了0.992，是最主要的影响因子。由此可见，不管是农业还是畜牧业，劳动力的投入对其经济效益都有显著影响，适当增加畜牧业生产人数对提升畜牧业总产值具有重要作用。

产品产出方面，畜产品总产量是甘肃省少数民族地区畜牧业发展的第二影响因子，关联度为0.991，随着社会经济条件的提高，人们对肉类的需求日益增大，加之少数民族地区的肉制品品质更优、更加绿色健康，因而已成为更多人地选择。提升畜产品产量，一方面对少数民族地区畜牧业总产值具有重要推动作用，另一方面可实现当地牧民增收，是甘肃省少数民族地区巩固脱贫成果的重要手段，因此，必须重视畜产品产量的提升。牲畜出栏数和存栏数对畜牧业总产值的影响最小，关联度分别为0.709和0.677，但它们对畜牧业产值的作用也不能被忽视。

自然资源方面，饲草料种植面积在甘肃省少数民族地区畜牧业发展中的作用也比较显著，关联度为0.984，表明饲草料是发展现代畜牧业不可缺少的生产资料。一方面，扩大牧草种植面积可以大大降低养殖成本，另一方面有利于保护草场，推进传统畜牧业养殖方式向舍饲半舍饲等现代养殖方式转变。此外对甘肃省少数民族地区畜牧业发展水平比较重要的影响因素还有草原面积，关联度为0.980，显然，合理利用草原面积是牧区畜牧业持续发展的重要前提。

收入水平方面，牧民人均纯收入对甘肃省少数民族地区畜牧业发展的影响也比较大，关联度为0.982，牧民收入的增加程度、生活水平改善与否是少数民族地区畜牧业发展是否高效的直观反映。通过计算发现，对牧民人均纯收入影响最大的因素是草原面积，关联度为0.998，其次是饲草料种植面积，关联度为0.995，对牧民人均纯收入影响最小的则是牲畜饲养量。

五、结论及建议

（一）结论

畜牧业是少数民族地区经济发展的主要动力，畜牧业经济发展效率的高低是畜牧业有无进步空间的直接表现。通过运用数据包络分析法（DEA）对甘肃省少数民族地区2010-2020年经济发展的综合效率、纯技术效率、规模效率进行测算发现，甘肃省少数民族地区畜牧业发展情况较好，表明甘肃省少数民族地区畜牧业生产在技术和经营规模方面的投入是有效的，如需进一步提升其畜牧业发展水平，可从提高生产效率方面做出努力。

影响畜牧业经济发展的因素是如何改进和提升畜牧业的重要依据。通过采用灰色关联分析法对甘肃省少数民族地区畜牧业发展条件中各指标因素对畜牧业总产值的影响程度进行分析。结果表明：人力资源对畜牧业总产值的影响程度最大，其次是收入水平和自然资源，最后是产品产出。

（二）建议

基于对甘肃省少数民族地区畜牧业经济发展效率的评价以及灰色关联分析，明确了牧民人数、畜产品总产量、饲草料种植面积、牧民人均纯收入在促进甘肃省少数民族地区畜牧业发展中的地位，结合甘肃省少数民族地区畜牧业发展现状，为甘肃省少数民族地区畜牧业发展提出以下建议。

首先，加大对牧区畜牧业劳动力的培训力度，提升其综合素质。畜牧业劳动力数量是甘肃省少数民族地区畜牧业发展的重要推动力。推进畜牧业机械化的重要前提还在于从业人员素质的提升，一项新技术是否有益于产业进步不仅体现在它自身的效用和价值，更多地是在生产过程中如何将其效用最大化，这就需要依靠从业人员的专业素养。因此，地方政府应鼓励和吸引更多青壮年投入到畜牧业生产中，加强对当地牧民的培训，积极培育新型职业牧民;定期开展养殖技术培训和交流活动;在互联网建设方面增加投入，实现牧区网络全覆盖，让人人能上网、会上网，引导农牧民关注畜牧业发展信息的同时开阔其眼界，助力地区畜牧业更好更快发展。

其次，加快推进畜牧业机械化，提升畜产品产量。畜牧业转型升级已经成为现阶段各畜牧产区的重点目标任务，甘肃省少数民族地区由于地理、历史等原因，经济基础相对比较薄弱，但发展经济又是重点，因而畜牧业高质量发展势在必行。以上计算结果表明，畜产品总产量是少数民族地区畜牧业产值的第二大影響因子，可见提升畜产品产量作为推动畜牧业发展的重要手段作用尤为突出。因此，国家及地方政府应在电子商务方面给予少数民族地区更多的鼓励和支持，拓展畜产品销售渠道。在利用畜牧业机械化提高畜产品生产效率的同时要兼顾社会效益和生态效益，在提高畜产品产量的同时更加注重对质量的提升，打造民族特色品牌，促进民族地区畜牧业发展，助力民族地区乡村振兴。

最后，大力推进饲草料栽培技术，加快畜牧养殖方式转变。现如今，甘肃少数民族地区畜牧业生产大多仍以散养为主，但由于少数民族地区生态环境脆弱，草地退化现象严重，仅依靠现有草地资源并以散养作为主要养殖方式来实现畜牧业生产效益最大化已经不切实际，因而由小而散的养殖方式转变为规模集中养殖是少数民族地区发展畜牧业的重要路径选择。饲草料是畜牧业生产中不可或缺的生产资料，是畜牧业产值提升的重要源泉，饲草料的充足供应不仅能够满足牲畜成长所需，促进其生长发育，以此提升畜产品品质，而且能够为实现畜牧业从散养走向集中养殖等现代化转型方式奠定良好基础，在保证草畜平衡的基础上实现牧民增收。因此，地方政府及各民族县（州）有关部门要继续加强饲料行业监管，做好监督检查和质量安全监测，确保饲料产品质量安全;结合优质饲料产业发展项目，如“粮改饲”，大力推进青贮玉米和苜蓿高效栽培技术示范推广，稳步推进民族地区饲草产业发展。

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（责任编辑：李韵婷）

Evaluation and Influencing Factors of Animal Husbandry Economic

Development Efficiency

——Taking Minority Areas in Gansu Province as an Example

LAN Na，LV Jian-ping

（College of Finance and Economics，Gansu Agricultural University，Lanzhou 730070）

Abstract： Animal husbandry economy is an important part of economic development in ethnic minority areas and the main support for the increase of herdsmen's income and the development of pastoral areas.Based on the evaluation of animal husbandry economic development level in minority areas of Gansu Province from 2010 to 2020 by data envelopment analysis （DEA）， this paper constructs a grey correlation analysis model to analyze the impact of various index factors in the process of animal husbandry production on animal husbandry economic development in minority areas of Gansu Province.The results show that the overall level of animal husbandry economic development in minority areas of Gansu Province is high， but there are differences.The number of herdsmen has the greatest impact on the economic development of minority areas in Gansu Province， followed by the total output of livestock products， while the number of livestock and the number of livestock on hand have the least impact on the animal husbandry economy.According to the results of grey correlation analysis and combined with the current situation of animal husbandry development in minority areas of Gansu Province， some suggestions to promote the economic development of animal husbandry in minority areas of Gansu Province were put forward.

Key words： Gansu Minority Areas;Animal Husbandry;Economic Development Efficiency;Grey Correlation Analysis