基于Malmquist指数模型的生猪规模化养殖动态环境效率分析

李奇 喻言

（湖南农业大学）

“猪粮安天下”是对我国人民肉类需求的形象概括。据《中国畜牧兽医年鉴》统计，2017年年末我国生猪存栏量为44158.9万头，能繁母猪存栏量为4471.5万头，规模养猪场（年出栏猪超过100头）的数量达104.52万户，俨然成为生猪养殖产业的领头羊。规模化养殖能提高出栏率、增加农产品市场供给，同时也集中产生面源污染。目前，在生猪养殖过程中最大的污染源之一来自粪便，其占比接近畜牧业粪便总量的一半，且综合利用率一直未能提高，一方面是生猪需求大的市场背景和饮食结构难以调整，另一方面是环境污染严重亟待解决。从养殖户来说，生产效率低，环境成本高，缺乏有效提高途径。从广大人民来说，生猪养殖外部性导致生活环境遭到破坏，GeGDP与GDP之间的差距加大。由此，解决规模化生猪养殖、环境污染两难问题成为焦点，养殖规模的扩大、集约程度的深化和消费需求的变革，给日益严峻的环境污染不断施压。

一、文献综述

（一）生猪规模化养殖的现状

自改革开放以来，我国生猪养殖大体经历了散养、共养、集体饲养、国营饲养、规模养殖等阶段，目前处于规模化加快且多种养殖方式共存的阶段，尤其1998年后，我国的生猪养殖有从散养到规模化养殖的明显过渡，具体表现为：规模化水平不断提高、养殖主体结构逐步优化、区域化布局形成、优势产区突出、养殖污染日趋严重等[1]。张清源和赵建以黑龙江省畜牧业发展为例，基于非洲猪瘟的大环境背景，大型生猪养殖企业受到重创，使得原本养殖成本较高的畜产品丧失了竞争力，小规模散户的情况更加严峻[2]，除了市场压力和需求减少以外，卫生防疫漏洞在此次猪瘟疫情下一览无余，各主体间缺少联合机制是最明显的软肋[3]。刘婷和周杨通过对22个省区的数据研究得出养殖成本的高低还受养殖户意识的影响，若对成本非效率采取宣传和教育等措施进行引导，规模化生猪养殖的成本将大大提高，特别是对我国中部及西南部传统生猪养殖大省[4]。许鹤等基于四种不同规模和灰色局势决策法，发现对江苏省来说，中规模养殖是最具有效益的，在产品质量、成本控制及环境要求上更符合现阶段畜禽养殖和生态多样性的要求[5]。

（二）环境污染影响

生猪养殖规模化发展会产生大量的水污染、重金属污染、大气污染及微生物污染等。养殖废水主要来源于猪粪便排泄物和冲洗猪槽猪舍，具有集中排放、富营养、水量大等特点。何余湧等通过监测发现，养殖废水中的COD、NH3-N、P及微量元素浓度高[6]，若未经处理通过地表径流会造成地下水污染，过多的N、P会使水体富营养化，产生水华、赤潮等现象。畜禽饲料中常用的矿物质添加剂能使重金属与粪便相结合，产生环境污染。Z.Feng等研究了七种常存在于动物饲料中的重金属，当这些粪便作为肥料或直接排放到环境中时，能在土壤和农作物中积累，进一步对生态环境造成潜在风险[7]。另外，氨气和硝酸盐的污染也十分严重且随季节变化。W.Xu等研究了北京附近某典型使用干清粪收集系统进行猪场NH3动态调查，检测到猪场的NH3排放量有很大的季节性变化[8]。在饲养生猪时还有一大污染源来自微生物污染。B.Trawinska et.al对猪场附近空气进行收集鉴定，发现大量的大肠杆菌、蓝菌、木葡萄菌、结核链球菌、乳白色葡萄球菌、粪肠球菌，部分病原菌的存在会对人类和生猪的健康有一定影响[9]。

（三）环境效率测度

目前关于生猪规模化养殖的环境效率测度多以跨省面板数据模型为典型，具体集中在两大方面：一是使用单一效率指标来分析最优规模。刘春明和周杨利用包含非期望产出的超效率SBM-DEA模型，比较了TFP和GTFP，发现规模化生猪养殖环境效率普遍低于全要素生产率，在所研究的地区中青海、湖南和上海达到了前沿水平，并证明了环境效率的空间存在收敛[10]。谷小科等采用SBM方向性距离函数和Malmquist指数构建了GTFP指数，发现小规模养殖场的GTFP主要由技术进步影响，而中大规模养殖场的GTFP由技术效率影响[11]。二是利用多个环境效率指标比对分析现状。王善高等基于技术效率、环境技术效率及环境效率三者之间的关系，利用SFA超越对数算法，说明了生猪养殖技术效率的“倒U型”特点，以及环境技术效率和环境效率均向右上方倾斜的特点，除此之外，环境效率还存在两极化现象，区别于其他两个指数，而环境的改善更多还是要依靠低环境效率生猪养殖场的总体下限效率的整体提升[12]。朴胜任应用SBM超效率模型，结合异质性PS收敛模型，发现我国整体环境效率不存在收敛，且京津两地的环境效率领先于全国，大部分地区还处于低效率阶段[13]。

综上所述，国内外学者对生猪规模化养殖下环境污染的现状展开了许多研究，重点包括环境污染影响和环境效率测算两个方面，对相关污染物的探究及其相应解决措施、效率测算与分布状况都有了综合性的理论基础和实证结果，但对某一地区的生猪饲养环境成本及全国生猪生产养殖大省的整体效率研究较为缺乏。为明确湖南省生猪规模化养殖的环境成本和环境效率，本文从规模化生猪养殖现状和生猪养殖给环境带来的污染两方面进行评述，探究规模化养殖与环境污染之间的内在逻辑，下文将以湖南省2018年实证数据为例，估算养殖过程中各种污染物带来的环境成本，最后建立Malmquist环境效率指数模型，测度我国14省（直辖市）2014～2018年的动态环境效率，并通过实证结果提出可行建议。

二、研究方法

（一）环境成本评估模型

1.水体污染环境成本评估。生猪养殖过程中，由于大规模的尿液及猪舍清洗废水的未处理排放，导致水体污染，采用公式（1）进行评估，其中ECw为水体污染的环境成本（元）、Pw为污染水体治理成本（元/吨）、Qw为污染水体数量（吨）。

2.重金属污染环境成本评估。生猪饲养过程中，添加各种化学元素，因饲料未吸收而排放，造成严重的重金属污染，以农作物生产影响为参照，采用公式（2）进行评估，其中ECh为重金属污染环境成本（元）、Q为大米镉元素超标率（%）、Ph为大米均价（元/吨）、Th为大米产量（吨）。

3.土壤污染环境成本评估。生猪养殖过程中，由于大规模的粪便直接排放，造成土壤中N、P元素过高，以农作物减产影响为参照，采用公式（3）进行评估，其中ECs为土壤污染环境成本（元）、δ为受污染区域农作物减产比例（%）、Tr为污染区域农作物产量（吨）、Pr为农作物均价（元/吨）。

4.大气污染环境成本评估。生猪养殖过程中，由于大量的CO2、CH4和N2O排放到大气中，造成温室效应，以CO2为参照，采用公式（4）进行评估，其中ECα为大气污染环境成本（元）、π为CO2增温效率（倍）、Qα为气体排放量（吨）、Pα为造成损失（元/吨）。

（二）Malmquist环境效率指数模型

Färe等[14]构建了基于DEA的Malmquist Index动态模型（MI），用于弥补传统数据包络分析忽略时间维度的缺陷，这种新的测算方法利用了面板数据的特点，更有利于反映时间维度上的变化特点，但MI模型也存在线性不可行的局限。故本文参照胡振华和龙婧宇[15]使用的Global Malmquist Index（GMI）进行分解，计算在非期望投入下生猪规模化养殖的环境效率，方法原理如下。

可简化表达为：

其中Mg表示相邻两个时期决策单元（DMU）的变化程度，通常用来比较农业全要素生产率的变化；EC表示技术效率，一般认为是PE和SE的乘积；PE表示纯技术效率，用来反映实际规模与最优生产规模的差距；SE表示规模效率，用来判断规模报酬是否可变；TC表示技术进步。

三、生猪养殖环境成本及环境效率测度

（一）指标体系构建

参考已有研究，对水体污染的环境成本拟通过化学需氧量、生化需氧量及氨氮等污染物进行测度；对重金属污染的环境成本拟通过镉金属超标率作为评估基准进行测度；对土壤污染的环境成本拟通过氮素进行测度；对大气污染的环境成本拟通过CH4和N2O进行测度。

借鉴王善高等[16]对我国生猪养殖环境效率分析的指标选取如表1所示，产出代表生猪重量；饲料费用是精饲料和粗饲料之和；劳动力投入代表养殖场雇佣工人价格；固定资产投入包括各种加工费用和折旧；其他投入包括除固定资产外的其他投入之和；污染物包括COD、BOD、NH3-N、重金属、氮素、CH4和N2O。

表1 我国规模化生猪养殖环境效率评价的投入产出指标选取与数据说明

（二）数据来源

环境成本评估中的生猪数量来自于《湖南省统计年鉴》（2018～2019），排污系数来自于《畜禽养殖业产污系数与排污系数手册》，污染物标准排放量根据《畜禽养殖业污染物排放标准》进行计算得到，部分缺失数据由学者论文中的代替。环境效率测度数据来自于《全国农产品成本收益汇编》（2014-2018）、《中国统计年鉴》（2014～2018）、各省（直辖市）生态环境公报。

（三）实证分析与结果

1.生猪规模化养殖的环境成本。按照公式（1）、（2）、（3）、（4）计算2018年湖南省生猪规模化养殖的环境成本，如表2所示。

表2 2018 年湖南省生猪规模化养殖的环境成本 单位：万元

从表2可以看出，环境成本最高的污染物来自COD，一般来说，如果COD含量越高，则代表水体有机物污染越严重，有机物污染的源头包括生猪养殖阶段的各环节，从生猪日常投入的饲料（有机饲料）到农药的喷洒等，且部分还原性物质难以通过自然降解形成生态平衡，如果有机污染物大量被生猪吸收，则在积累和食物链传递的作用下，造成人体食用毒素超标的猪肉。对照畜禽养殖业污染物排放标准，根据2018年湖南省生猪养殖规模来看，生猪养殖产生的COD成本最高为10950万元，而标准成本为246万元，实际超标44.5倍，超标最为严重。同样NH3-N的标准成本为576.68万元，而实际超标6.2倍，可见湖南省2018年生猪养殖排污处理能力尚有很大进步空间，实际污染物的排污冗余量较大，相似的超标情况广泛存在于其他6种所测污染物中。

2.生猪规模化养殖的环境效率。选用全国14个生猪养殖大省（直辖市）2014～2018年的面板数据，代入公式（6），并根据公式（6）将Mg分离为EC和TC，如表3所示。

从表3中，可以发现部分省份的Malmquist指数领先于其他省份，长期处于大于1的阶段，如浙江省、安徽省、贵州省及广东省，且大部分来自于技术效率的提高，其中贵州省的Malmquist指数有从技术效率提高转向技术进步提高的趋势。原农业部在2015年颁布重点生猪主产区域中就涵盖了浙江省、安徽省、广东省，同时浙江省农业农村厅2019年年底公开的计划中有关于生猪产业高质量发展的行动方案，可见在政策引导下，规模化生猪养殖业得到了有效规范和合理整改。从总体来看，我国生猪养殖业需要整体提升环境效率，中部及东部发达城市的环境效率略优于西部及南部城市，同时出现了技术效率疲软的现象，说明我国近年生猪养殖产业的Malmquist指数主要是靠技术进步来促进，也来自于我国农业企业创新意识的不断加强和环境友好意识的提升。

表3 2014～2018 年生猪规模化养殖Global Malmquist指数的变动与分解

四、建议

首先，对规模化养殖场来说，要尽快加强各要素的布局，建设完善的管理制度、安全的生产设备、绿色的养殖理念、节能的循环系统，通过智能水循环系统减少水体污染，净化后按标准排污，严格管控饲料及抗生素的使用量，对猪粪便和洗槽残液中的重金属进行合理吸附，选用负压通风系统排放污染性气体，提升养殖场的多功能性，创新管理的多层次模式。

其次，支持小型养殖场的并购及重组，发挥大型养殖场的指导作用，发挥规模化的排污优势和节能优势，整体提升中型规模养殖场的效率，遵循不同规模养殖场“倒U型”环境效率的趋势。

最后，建立绿色清洁生产机制来提高生猪养殖的可持续性，各省市部门应以探索环境友好型模式为方向，以绿色技术、政策逻辑及绩效考评等为抓手，建立有效的规制方法，严格按照排污标准来量化污染物。