规模化养殖背景下奶牛场技术效率分析

窦畅，姜冰，李翠霞,2

（1.东北农业大学经济管理学院哈尔滨150030；2.黑龙江省绿色食品科学研究院哈尔滨150028）

0 引 言

黑龙江省持续推动规模化奶牛养殖方式，规模化奶牛养殖已成为主导模式。黑龙江省奶牛养殖业在全国有着举足轻重的地位，是全国奶牛优势产区，也是国内最重要的奶源基地。2016年黑龙江省荷斯坦奶牛存栏量全国第一；奶牛存栏177万头，占全国总产量的13%；生鲜乳产量546万t，占全国总量的15%。在国家鼓励规模化奶牛场养殖的政策实施下，黑龙江省为发展规模化养殖也出台了多项优惠政策。2008-2016年间黑龙江省政府出台了多项规划、意见、通知等政策文件鼓励建设规模化奶牛养殖场，给予新建或改扩建的奶牛场多项优惠和补贴，黑龙江省规模化奶牛养殖推进效果明显，“小、弱、散”的养殖状况得到改善。到2017年存栏100头以上的规模化奶牛养殖场，成为黑龙江省奶牛养殖主体，规模奶牛存栏占全省总存栏的80%。

黑龙江省在规模化进程上走在全国前列，奶牛场规模不断提升，但其技术效率却偏低。技术效率是指给定一系列投入的情况下，所获得最大产出的能力，技术效率不仅能够反映投入要素的质量，而且能够反映管理效率[1]。黑龙江省中规模牧场（50～500头）的技术效率小于内蒙古、四川和上海[2]，中规模以上（＞50头）奶牛场平均技术效率小于内蒙古、新疆、河北地区[3]。因此，黑龙江省规模化奶牛场的技术效率仍需进一步提升，研究黑龙江省规模化奶牛场技术效率，探寻其技术效率的提升路径，对于提升黑龙江省奶牛场养殖技术效率，推动黑龙江省奶牛养殖业可持续健康发展具有重要意义。

本文选择使用DEA方法对黑龙江省规模化奶牛场技术效率进行分析。这是因为，第一，DEA有许多特性可以确定农场资源的最佳配置和经营规模，以确保农场系统在高效水平上生产[4]，第二，DEA方法可以用线性规划来判断决策单元对应的点是否位于有效生产前沿面上，其在处理多输入，特别是多输出的问题上具有绝对优势。第三，DEA不需要考虑生产函数的具体形式，模型假设简单，仅需要投入产出数据就可以进行测算，避免了偏度问题而最终导致计算失败[5]。本文首先使用DEA方法构建黑龙江省规模化奶牛场技术效率评价体系，然后通过对技术效率评价结果进行分析得出研究结论，最后提出提升黑龙江省规模化奶牛场技术效率的对策建议。

1 数据、变量和方法

1.1 数据来源与样本描述

本文通过实地考察和电话访谈的形式，于2018年10-12月对黑龙江省7个市区的奶牛场生产经营状况、管理状况以及投入产出状况进行了详细的调查。这次调研主要针对养殖规模在100头以上的奶牛场，调研地区分别为哈尔滨市、齐齐哈尔市、绥化市、大庆市、黑河市、佳木斯市和伊春市。奶牛场经营性质分为奶牛养殖小区、奶牛养殖专业合作社、私营牧场。本次调查共发放109份问卷，回收有效问卷105个，其中有4份问卷信息缺失，问卷有效率为96.33%。

1.2 变量选择

（1）产出变量。本文的研究对象是全群存栏量在100头以上的规模化奶牛场，这些奶牛场最重要的产出是奶牛产出的生鲜乳。本文将生鲜乳产值作为产出变量，因为产出需要反映出“量”的性质，也要反映出“质”的性质，这样才能体现出投入要素质量对产出的影响。生鲜乳的销售量及乳蛋白率、乳脂率以及菌落总数等决定其最终产出价值，产量和质量双重因素决定着生鲜乳的最终产出。

（2）投入变量。本文的投入变量有5个，包括精饲料投入数量、粗饲料投入金额、劳动力投入、动物健康投入、固定资产折旧。饲料投入是奶牛养殖过程中最重要的投入，饲料占奶牛养殖总成本的70%[6]，所以几乎100%的相关文献将饲料作为投入变量。本文分别将精饲料数量和粗饲料金额作为饲料投入的两类变量；劳动投入是经济生产中重要的投入要素，本文选取家庭自用工和雇佣劳动时间总和作为劳动投入；奶牛养殖场的固定资本投入为奶牛、厂房和奶牛喂养系统及机器、土地。这些指标是规模化奶牛场固定资本的主要部分，Subal C[7]、曹暕、马恒运[8]、马彦丽，胡月等学者选用了固定资产折旧作为奶牛养殖的投入指标，根据学者的研究以及现实参考，因此本文将固定资本折旧作为一项投入变量；本文把有关奶牛健康方面的所有投入成本作为动物健康投入，因为动物健康是保障奶牛生命力、产奶质量的决定性因素之一，对奶牛健康方面的投入不仅可以提高生鲜乳产量，还可以保证生鲜乳品质，Mustafa Terin及Y ilm az,H等均将有关动物健康的花费作为奶牛养殖的投入变量，见表1。

表1 投入产出指标选取

1.3 模型构建

本文的DEA模型中，共有105个评价决策单元，每一个决策单元用DMUi（i=1,2...,n）表示。每一个评价决策单元都有a种投入变量和b种输出变量，xpj（xpj＞0,p=1,2...,a）表示第j种评价单元的第p种输入的投入量，yqj（yqj＞0,q=1,2...,b）表示第j种评价单元的第q种输出的产出量。那么，第j个评价决策单元的所有输入可记为Xj=（x1j,x2j,...,xaj）T,所有输出可记为Yj=（y1j,y2j,...,ybj）T，j=1,2,...,n。基于规模报酬不变的DEA模型的一般表达形式如下：

其中，θ是规模化奶牛场的技术效率值，θ*值在0～1之间，θ*值越大表示技术效率越高。ε表示无穷小量，S-、S+表示松弛变量，e1T和e2T分别为其全系数，λj表示权系数，当所有奶牛场都以最佳规模运行时，规模报酬不变的假设是合理的。但现实中很难保证奶牛场以最优规模运行，而使用规模报酬可变条件的DEA模型可以保证在不受规模效率影响下，计算技术效率。规模报酬可变的DEA模型只需在上诉规模报酬不变DEA模型中加入一个限制，即：

同时使用规模报酬不变和规模报酬可变的DEA模型可以将规模效率单独分解出来，技术效率=纯技术效率×规模效率，技术效率是指给定一系列投入的情况下，所获得最大产出的能力，“技术效率”和“纯技术效率”的区别在于“技术效率”受到了规模的影响，是一种综合技术效率，而“纯技术效率”没有受到规模的影响。规模效率是指通过达到最适生产规模而增加的生产率数量[9]，因此本文主要针对技术效率和规模效率进行分析。

2 实证结果分析

2.1 规模化奶牛场整体效率评价

由表2可知，从整体水平来看，黑龙江省规模化奶牛场技术效率的平均值为0.707，纯技术效率为0.816，规模效率为0.864，这说明整体上黑龙江省规模化奶牛场技术效率距离最优效率还有一定的差距，有85.71%的规模化奶牛场处于技术非效率状态。通过合理配置投入要素及改变生产规模，技术效率可以提升29.3%。

表2 黑龙江省规模化奶牛场技术效率整体统计情况表

整体上奶牛场没有在最优规模运行，有83.80%的规模化奶牛场处于规模非效率状态。其中，78个样本奶牛场处于规模报酬递增阶段，说明样本中有74.29%的奶牛场需要继续增加养殖规模以进一步提高生产率，有10个样本奶牛场处于规模报酬递减阶段，说明样本中有9.52%的奶牛场需要减少养殖规模才能提升生产率。

黑龙江省规模化奶牛场存在投入冗余现象，精饲料存在25.97%的投入冗余，精饲料存在19.03%的投入冗余，固定资产折旧有26.76%的投入冗余，劳动力投入有20.30%的冗余，动物健康则有25.69%的投入冗余，合理配置要素投入的数量及质量可以进一步提升技术效率水平。

2.2 不同规模效率评价

由表3可知，中规模奶牛场（500≤Q＜1000）技术效率最高，为0.786；大规模奶牛场（1000≤Q＜10000）技术效率次之，为0.786；小规模奶牛场（100≤Q＜500）技术效率最低，为0.671。中规模奶牛场技术效率最高，这主要是由于其较高的规模效率所带来的。中规模奶牛场的规模效率最高为0.967，在中规模奶牛场中，规模有效的奶牛场占比为25%，是这三种规模中规模有效率占比最高的。中规模奶牛场技术效率最高，且其规模效率最高，这说明中规模奶牛场是黑龙江省奶牛养殖的最优规模，处于这一规模的奶牛场要素配置最为合理，产出能力最强，因此，黑龙江省小规模奶牛场处于规模报酬递增阶段，应增加规模以提高生产率，而大规模奶牛场处于规模报酬递减阶段，应减小规模以提高生产率。通过以上分析可以总结出，奶牛场规模并非越大越好，规模过大势必造成管理困难等问题，降低技术效率，而奶牛场规模过小也会影响技术效率，因为过小的规模无法发挥规模经济效应，也同样会降低技术效率。

表3 2017年黑龙江省规模化奶牛场技术效率情况表（基于不同规模）

2.3 不同地区效率评价

由表4可知，黑龙江省各个市区技术效率存在差异，且重要的奶牛养殖区域并未充分发挥其奶牛规模化养殖优势。黑龙江省的几个重要的奶牛养殖地区中，黑河市技术效率最高为0.767，齐齐哈尔市技术效率最低，为0.599。哈尔滨市、绥化市、黑河市的技术效率高于平均技术效率，而伊春市、佳木斯、齐齐哈尔市、大庆市的技术效率位于平均技术效率之下。齐齐哈尔市是黑龙江省奶牛存栏量最高的地区（占比26.70%），但其技术效率是最低的，大庆市奶牛存栏量占比为15.7%，其技术效率低于平均技术效率水平。而黑河市奶牛存栏量仅占6.35%，奶牛存栏量远低于齐齐哈尔市、绥化市、哈尔滨市、大庆市，但其技术效率却是最高的。这说明，齐齐哈尔市和大庆市并未充分发挥其区域优势，因而导致其技术效率偏低。齐齐哈尔市技术效率偏低一部分是规模因素造成的，另一部分因素是要素投入冗余造成的，因此，齐齐哈尔市提升规模和资源整合度便可提升技术效率。大庆市规模效率已达到较高水平，技术效率偏低主要是纯技术效率过低所造成的，所以大庆市应加强投入要素整合以提升其技术效率水平。伊春市技术效率较低主要是由于规模效率较低造成的，应适当提升其规模效率，佳木斯市技术效率较低则是由于纯技术效率较低造成的，因此应提升其纯技术效率，即提高投入要素配置，增强产出能力。

表4 黑龙江省规模化奶牛场技术效率情况表

3 结论及对策建议

通过使用DEA模型对黑龙江省105家规模化奶牛场技术效率的分析，本文得出以下结论：（1）黑龙江省规模化奶牛场存在技术效率整体偏低，要素投入配置和养殖规模需要进一步改善，通过提高资源和规模的整合度，技术效率能够提升29.3%；（2）黑龙江省中规模奶牛场（500≤Q＜1000）技术效率最高，大规模奶牛场（1000≤Q＜10000）技术效率次之，小规模奶牛场（100≤Q＜500）技术效率最低；（3）黑龙江省重要的奶牛养殖区域并未充分发挥其奶牛规模化养殖优势，部分主要的奶牛养殖区域，规模化奶牛场技术效率较低，因此应提升规模效率或者改善投入要素配置，以充分发挥奶牛养殖主产区域的优势。

发展适度规模化奶牛养殖。黑龙江省各地区应根据资源禀赋和环境承载力发展适度规模化奶牛养殖，特别是推动中规模奶牛场的发展。在奶牛养殖优势产区，大力发展中规模奶牛养殖场，对于实施中规模奶牛养殖的企业或个人给予财政补贴，加强资金的监管和监督，确保养殖补贴项目的申报、评审、审核公开透明，保证补贴资金发放到位。在规模化养殖程度不高的区域，推动奶牛养殖专业合作社、养殖小区等新型农业经营主体发展，带动散户养殖形成利益共担的合作经营组织，适度整合养殖规模，逐渐向中规模发展。

改善奶牛养殖要素投入质量。优化奶牛牧草种植业的发展。鼓励发展优质牧草的种植，适当扩大苜蓿草、燕麦草及青贮玉米等营养含量高的牧草种植面积。推广种植的关键方法和重要技术，以确保牧草品质；重视与奶牛健康相关的科研投入力度，特别是医药、保健方面以保障奶牛的营养与健康，最终达到较高的产出质量的目的；提升规模化奶牛场从业人员技术和管理水平，以提升劳动力投入质量。政府通过办公益培训班、鼓励高层次科技、管理人员开设讲座等方式对奶牛养殖工作人员进行科技和管理方面的培训，加强标准化宣传，提升工作人员的技术和管理技能，完善资源配置[10]。