我國不同奶牛養殖規模的技術效率及其影響因素分析

劉希　李彤　張曼玉

摘要：隨著奶業的發展，原料奶產量的增速遠滯后于乳制品加工量的增速，這不僅使原料奶成為制約奶業發展的瓶頸，還頻頻引發乳制品質量安全問題。為了解決奶牛普遍產奶低、成本高、低收益的問題，將距離函數和隨機前沿方法相結合，構建超越對數形式的產出距離函數，測算我國不同規模奶牛養殖場的技術效率及其影響因素，結果表明，在4種養殖規模中，規模在500頭以上的效率最高，小規模效率最低，這種差距主要來源于技術效率的差異，說明中、小規模充分利用現有投入的能力較低，須要強化管理。此外，影響產奶效率的多個影響變量中，飼喂結構、牛奶平均售價、土地成本統計顯著，政府應加強市場監管并根據土地規模選擇適度經營，同時規范化、精細化養殖管理。

關鍵詞：奶牛養殖；技術效率；隨機距離函數；無效率模型；規模化經營

中圖分類號： F3233文獻標志碼：

文章編號：1002-1302（2017）16-0308-04

收稿日期：2016-03-03

基金項目：河北省教育廳人文社會科學研究重大課題（編號：ZD201420）；河北省現代農業產業體系奶牛產業經濟與政策研究崗位（編號：14457522D）。

作者簡介：劉希（1989—），女，河北任縣人，碩士研究生，研究方向為技術經濟及管理。E-mail：492164222@qqcom。

通信作者：李彤，教授，研究方向為農業經濟與管理。E-mail：1272699906@qqcom。

隨著我國牛奶消費需求的迅速增加，中國奶業進入了快速發展的“黃金十年”。然而，2008年的“奶粉事件”導致我國奶業的生產市場、消費市場陷入窘境。此后，我國農業產業結構調整步伐加快，開始由依靠奶牛數量增長的“粗放型”增長方式向規模化、標準化、優質化的“集約型”增長方式轉變，而奶牛的養殖技術效率還有待提高。從奶牛養殖的經濟效率相關研究來看，大多數學者采用參數估計的方法，主要運用隨機前沿生產函數進行測算。部分學者采用非參數估計的方法進行數據包絡分析。曹暕利用調研數據對中國農戶原料奶生產的技術效率和配置效率進行測算，發現奶牛的飼養規模、精粗飼料飼喂比例、養殖主體的受教育程度等是影響效率的主要因素。Brova-Ureta等利用隨機前沿函數測算了農場技術效率、配置效率和經濟效率，并運用方差分析（ANVOA）、Kruskal-Wallis測試2種方法分析效率的決定因素。Cabrera等利用隨機前沿生產函數測算了美國威斯康星州奶農的技術效率，并分析其影響因素，結果顯示奶牛數量對產奶量的影響最大；在技術效率影響因素中，是否使用TMR飼料攪拌機、家庭勞動投入比例和飼料投入對技術效率都有影響，而每天擠奶2次對技術效率有負向影響[3]。杜鳳蓮等運用隨機前沿分析方法測算了不同原料奶生產模式的經濟效率、技術效率和配置效率，并利用Tobit模型對影響原料奶生產效率的因素進行分析，發現不同原料奶的生產模式經濟效率普遍較低，且個人特征、農戶家庭特征或企業特征、精粗飼料比對原料奶生產效率有顯著的影響[4]。盡管不少文獻對奶牛養殖的經濟效率進行了分析，但整體研究水平還有待提升，如有些學者只分析了生產函數的投入要素，卻忽略了效率函數的影響因素，或者對效率函數的影響因素分析不夠全面。有些學者基于新分類數據分析了不同養殖方式的技術效率，由于隨機生產函數的性質，只能設定單個指標，這樣參數的顯著性并不理想，直接導致技術效率的估計值偏高。因此，本研究利用隨機距離函數對不同規模奶牛養殖的技術效率進行測算，進而提出提高生產效率的具體措施。

1模型設定及數據說明

11概念模型

近年來，在研究奶牛養殖效率方面隨機前沿生產函數被普遍應用，但其僅限于單個變量，不能用于多個產出變量的測算。而隨機距離函數從向量角度對多投入、多產出決策單元的效率進行評估，投入產出距離函數是以最優效率單元為效率邊界，其余各單元與效率前沿的距離，并且在應用過程中不需要生產行為的假設，比較適用于非完全競爭性市場和政府管制的經濟狀態下生產者行為的研究。因此，根據距離函數和隨機前沿方法相結合，構建超越對數形式的產出距離函數為[5]

式中：u表示生產的非效率，服從非負截斷正態分布；v表示隨機誤差，服從標準正態分布。

同時，無效率模型設定為

式中：z表示技術無效率模型的影響因素；ω表示其相對應的系數；ω0表示隨機變量，且服從非負截斷正態分布。

12變量選取

根據國內外已有研究及數據的可獲得性，本研究對我國不同規模奶牛養殖場的投入產出變量和影響技術效率的變量因素設置及說明見表1。

產出變量設定：選取主產品產出量y1、副產品收入y2 2個指標來反映產出的實際狀態。其中，副產品收入包含了大量的信息，如剛出生的小公牛，牛糞的收入等，但不能全面的反應投入產出的經濟效益，因此，本研究將主產品產量和副產品收入同時作為測度奶牛養殖技術效率的指標。

投入變量設定：同樣選取2個代表性的指標，即飼料投入（x1）和勞動力投入（x2）。在奶牛養殖過程中飼料的投入占到養殖成本的65%～85%，勞動力的投入比例也相對較多，因此，本研究只將這2項作為衡量投入的指標，而將部分其他投入列入影響技術效率的因素中。

無效率模型解釋變量的設定：將發生額比較大的固定資產折舊（ω1）列入效率函數的影響因素中，此外，效率函數的影響因素還包括防疫服務費（ω2）、飼喂結構（ω3）、牛奶平均售價（ω4）及土地成本（ω5）。

13數據說明

奶牛養殖模式主要依據奶牛養殖規模的大小及飼養管理方式進行分類，由于我國奶牛養殖業起步較晚，沒有形成統一的分類標準，不同部門對養殖規模的劃分也不盡相同，本研究選取《全國農產品成本匯編》中2010—2014年的年度統計數據，其分類標準為散戶飼養規模為0～10頭，小規模為11～50頭，中規模為51～500頭，大規模為500頭以上（表2）。

2結果與分析

21估計結果及簡要評價

使用Frontier 41軟件同時對生產函數公式（1）和效率函數公式（2）進行回歸（表3）。其中，前半部分是隨機前沿產出生產函數回歸結果，后半部分是無效率函數估計結果。

由表3可知，δ2的t統計量在1%水平下顯著，說明技術無效誤差項vit顯著存在。γ的t統計量在1%水平下顯著，且更接近于1，說明技術無效誤差項uit顯著存在，奶牛養殖戶的實際產出與可能的最大產出之間的差距主要來自技術運用上的差異。同時，γ的回歸系數為0999，即在影響產出的各項隨機因素中，999%的因素可用技術效率來解釋，因此，回歸結果的可信度較高。LR統計量在1%水平下也高度顯著。綜合各種統計量的檢驗結果，可以判定本研究構造的隨機前沿距離函數模型是有效的。

22不同養殖規模奶牛場的技術效率特征

在進行估計的同時，計算全國不同養殖規模奶牛場近5年的技術效率和各規模的平均技術效率，得出以下結論：（1）根據技術效率的估計結果，全國技術效率的平均值為 9222%，說明基于現有的技術水平和不變投入，如果消除因技術效率所引致的損失，產出水平還可以增加778%，上升空間較大。部分技術無效率是奶牛養殖動態發展的重要體現，重視技術推廣和研究發展適合奶牛生產習性的飼養技術，可以明顯降低技術無效率的程度，達到更高的技術效率增長速度。（2）從平均技術效率變化來看，2010—2014年各養殖規模的技術效率均呈現不同程度的波動（圖1）。對不同規模類型的技術效率值進行比較，發現技術效率存在明顯差異，從高到低依次為大規模組（9892%）、散養組（939%）、中規模組（9306%）、小規模組（830%）。可以看出，大規模組的技術效率最高，小規模組的效率最低，且大規模的技術效率比小規模的高出1592百分點，可見小規模已經不再適合市場的發展。散養組的技術效率雖然比小規模高出109百分點，但散養的養殖方式較難管理，且生鮮乳的質量難以把控。因此，應提倡規模在500頭以上的養殖主體的發展。（3）從各規模技術效率的波動振幅來看，散養組的振幅最大，平均振幅為307%，大規模的波動幅度最小，為003%。即隨著時間的推移，養殖規模在500頭以上的養殖主體更不易被外在環境所影響，而養殖規模在11～50頭的養殖主體的波動更大，更易受外在環境的影響。因此，要提倡穩定性較高的大規模養殖場的發展，科學監管中規模養殖場的發展。（4）總體來說，隨著奶牛養殖業的發展，大規模和散養組奶牛養殖的技術效率逐漸提升，而小規模和中規模的技術效率呈先升后降的趨勢。2008年以后國家對奶業更加重視，并通過各種政策對奶業進行調整，導致不同規模養殖主體的養殖效率有了不同程度的波動，并在2012年達到高峰。此后，隨著TMR飼養技術在奶牛養殖過程中的應用及管理精細化程度的逐步提高，散養、大規模的技術效率呈穩步上升趨勢，中規模、小規模在轉型升級過程中受資金、政策、管理等因素的影響，技術效率有所[CM（25]下降。在經歷一段調整期后預期2014年開始技術效率會

注：“”“”“”分別表示在1%、5%、10%水平上差異顯著逐步上升。

23不同規模奶牛養殖場技術效率的影響因素分析

由表4可知，影響產奶效率的5個變量中，只有飼喂結構ω3、牛奶平均售價ω4、土地成本ω5統計顯著，說明這些因素對技術效率有顯著影響，而固定資產折舊和防疫服務費影響較小，具體分析如下：第一，飼喂結構，即精飼料投入量/粗飼料投入量ω3與技術效率之間存在顯著正相關性，且達到1%顯著水平。其系數為0072 0，說明飼喂結構每增加1%，技術效率損失就增加0072%。因此，同等條件下合理調整精粗飼料比可更充分利用技術效率。其中，精飼料和粗飼料的價格，也是影響奶牛養殖成本的因素，而精飼料價格的彈性較大，提高精飼料投入也會直接增加奶牛的養殖成本，因此精飼料和粗飼料應該有一個最優比例，以實現經濟效益最大化[8]。第二，牛奶平均售價ω4與技術效率之間存在顯著的負相關性。系數為-0317 0，說明牛奶平均售價每增加1%，技術效率損失就減少0317%，這意味著牛奶平均售價的增加有利于提高技術的利用效率。這一理論表面看似乎難以結合，本研究認為這與我國當下的國情、奶業養殖現狀、奶業生產結構密切相關。長期以來，我國奶業大規模進口，而忽視了自身復雜的、多規模型產奶鏈的資源配置合理性，對中小企業有所忽視；此外散養及個體戶生產過程中忽略奶品質量等也是直接影響售價的因素。第三，土地成本ω5與技術效率之間存在顯著正相關性，且通過10%的顯著性水平。其系數為 0007 8，說明土地成本每增加1%，技術效率損失就增加 0007 8%。在一定程度上擴大土地規模增加土地成本并不有利于技術效率的提高，但當前情況下，奶牛糞污直接施用于周圍環境以提高土壤肥力的處理方法與有限的耕地面積難以負擔過量奶牛廢棄物的矛盾日益突出，因此，適度的土地規模才有利于循環經濟的發展。第四，固定資產折舊ω1與技術效率之間呈現正相關性，且其對技術效率的影響很小。其系數為0000 5，表明當前情況下投入到奶牛養殖場的固定資產、修理維護費及工具材料費是合理的，若在同等條件下增加固定資產折舊等費用將導致技術效率損失的增加。第五，防疫服務費ω2與技術效率之間存在負相關性，并未通過顯著性檢驗。其系數為-0006 4，說明醫療防疫費和技術服務費每增加1%，技術效率損失就減少0006 4%。這意味著防疫服務費適當增加有利于提高技術的利用效率，提高產出水平。

注同表3。

3結論和對策建議

31結論

通過上述模型結合Frontier 41軟件進行估計所得結果的分析不難得出以下結論：（1）根據估算，從平均技術效率走向分析，2010—2014年大規模和散養組養殖規模的技術效率逐步上升，小規模和中規模的技術效率均呈現先上升后下降的趨勢。對不同規模類型的技術效率值進行比較，發現其技術效率存在顯著差異，大規模組的技術效率最高，散養組和中規模組次之，小規模組最低，說明擴大養殖規模對技術效率有促進作用，且在現有的技術條件下大規模最能利用現有技術。大規模奶牛場的技術效率集中在高產出邊界，組內效率差異較少。與之形成對比的是，中規模類型的技術效率水平參差不齊，差異相對較大。由于我國散養和小規模養殖主體基本以農戶為主，養殖經驗相對較少，并且隨著奶業的進一步發展正在逐漸退出養殖主體，因此將來的政策取向應當放在鼓勵養殖場適度擴大規模，尤其是引導規模化奶牛場的標準化和規范化上。（2）本研究所列不同規模奶牛養殖場技術效率的5個影響因素中，固定資產折舊、飼喂結構、土地成本系數均為正值，對技術效率產生顯著正向影響；而防疫服務費、牛奶的市場價格對技術效率產生顯著負向影響。其中，飼喂結構、牛奶平均售價、土地成本對奶牛養殖的影響較顯著，因此，提高養殖場的飼喂水平，最優化精粗飼料投入比，因地制宜適度調整養殖場規模，避免不必要的資源浪費，同時適度化固定資產投入，合理化醫療防疫支出是提高奶牛養殖經濟效率的重要途徑。

32對策建議

321適度的規模化經營

養殖規模在500頭以上的技術效率固然高，但過大的養殖規模對周圍壞境的污染及土地承載能力都是一種考驗。適度規模的養殖對提高生產效率、增加農民收入、控制生鮮乳質量、提高經濟效益具有重要作用；具體的養殖規模要由養殖主體根據自己擁有的資源、管理能力、糞污消納指數及環境條件等因地制宜地選擇。

322加大對養殖主體的服務指導力度

一方面，引導養殖主體采用先進的實用技術，降低養殖成本。采用分群飼養、全混合日糧飼喂、選中選配等飼養管理技術，注重奶牛的分階段飼養管理，尤其是加強干奶期和圍產期的飼養管理。引導養殖主體積極參加奶牛生產性能測定（DHI），科學利用測定結果指導奶牛生產。另一方面，指導養殖主體合理調整牛群結構，及時淘汰低產、病殘奶牛，合理確定犢牛、育成牛、泌乳牛的比例，切實保護好現有優質高產奶牛，保持奶牛養殖的后勁。

323科學搭配精粗飼料，平衡日糧營養

優化日糧配方設計，在保證奶牛單產水平不變的情況下，適當降低精飼料比例。運用粗飼料分級指數進行粗飼料品質的綜合評定及優化，再將優化后的混合粗飼料與精飼料進行二次優化，以充分利用精粗飼料之間與營養技術之間的組合效應制定出適口性好、營養全面的全價混合日糧[9]。

324維護生鮮乳的市場價格秩序，完善生鮮乳市場價格形成與傳導機制，降低生產風險

建立乳制品價格監測及預警平臺，定期公布市場供需情況，在市場需求波動明顯時，迅速作出響應，從而降低因信息不對稱造成的損失。完善第三方定價機制，協調養殖主體與乳品加工企業間的利益關系。同時，加強市場監管力度，打擊壟斷市場和壓低收購價格的行為，提高養殖主體的積極性，保障養殖場的收益水平。

參考文獻：

曹暕 中國農戶原料奶生產經濟效率分析[D] 北京：中國農業大學，2005

Brova-Ureta B E，Rieger LDairy farm efficiency measurement using stochastic frontiers and neoclassical duality[J] American Journal of Agricultural Economics，1991，73（5），421-428

[3]Cabrera V E，Solis D，Corral J DDeterminants of technical efficiency among dairy farms in wisconsin [J] Journal of Dairy Science，2010，93（1）：387-393

[4]杜鳳蓮，馬慧峰，付全紅 中國不同模式原料奶生產技術效率分析[J] 農業現代化研究，2013（4）：486-490

[5]鄭文，張建華 我國醫療衛生體系技術效率影響因素研究：基于隨機前沿距離函數模型[J] 中國衛生經濟，2012（12）：30-32

[6]呂杰，張洋 中國原料奶生產規模的技術效率及影響因素分析——基于新數據和隨機前沿生產函數模型[J] 農業經濟，2013（9）：105-107

[7]國家發展和改革委員會價格司全國農產品成本收益資料匯編2014[M] 北京：中國統計出版社，2014

[8]成小平 我國奶牛養殖收益影響因素分析——基于省際面板數據的實證研究[J] 重慶理工大學學報（社會科學版），2013（12）：41-44

[9]張吉鹍 制約奶牛養殖效益的因素及應對措施[J] 江西畜牧獸醫雜志，2013（2）：1-12