我國水禽全要素生產率增長和貢獻及區域差異分析*

李 剛，劉靈芝※，伍國勇，趙佳佳

（1.華中農業大學經濟管理學院，湖北 武漢 430070；2.貴州大學經濟學院，貴陽 550025）

0 引言

我國是水禽生產大國，當前年產量位居世界第一。近年來，我國水禽產業在整個畜禽業中的GDP貢獻率在不斷提升。隨著農業現代化、產業組織化的發展，國內水禽養殖的區域差異越來越明顯，雖然龍頭企業的發展速度越來越快，但是區域之間的不協調仍然會影響到整個產業的全面發展[1]。為了滿足更大的市場需求，加快整個水禽產業的發展速度，亟需不斷扶持龍頭企業，同時幫助發展速度較慢的區域跟上現代化步伐，通過“先發現短板，再補充短板”的思路共同為整個水禽產業健康發展挖掘策略[2]。因此，準確審視各區域之間的差異對因地制宜制定策略有重要現實意義。

產業全要素生產率是衡量產業發展狀況的重要指標。新古典增長理論對全要素生產率的解釋是總產出增長率超出可核算要素投入增長率的部分[3]。有學者提出全要素生產率（Total Factor Productivity）是衡量經濟增長效率和可持續性的核心指標，是指在最終產出中，除去傳統有形生產要素以外的其他無形要素對經濟增長的貢獻部分[4-5]。水禽全要素生產率指數是衡量水禽產業發展狀況的重要指標之一，且全要素生產率水平能反映出整個產業投入產出效率的現狀，也能說明產業的技術發展水平[6]。在低投入、高產出的目標指引下，新技術開發和創新是實現這一目標的主要路徑[7]。因此，提升水禽全要素生產率是加快水禽產業發展步伐的主攻方向。

全要素生產率的估算方法很多，其中，Malmquist-Luengerbe法是應用得較多的方法之一，在此方法基礎上進一步結合隨機前沿生產函數展開估算[8]。在整體Luenberger綠色生產率指標的基礎上，可以通過穩健型整體方向性距離函數衡量區域對產業全要素生產率的貢獻[9]。此外，分析區域差異時可以運用非參數法對地區差異進行測算分析[10]。有文獻考慮了環境非期望產出的固定窗式參考集FWML指數來分析全要素生產率[11]，再通過SML指數對全要素生產率的時空分異趨勢進行分析[12]。除此之外，許多文獻結合了GML指數法和隨機前沿函數分析法分析全要素生產率變動[13]。隨機前沿分析（SFA）和數據包絡分析法（DEA）都是基于生產函數的估算方法，這種關于生產函數估計的方法雖然有效，但是當假設在規模報酬不變和完全競爭的前提下，需要充分考慮時間因素帶來的誤差[14-15]，除了使用指數法來控制時間之外，更多的方法也在不斷獲得改進[16]。

針對禽類而言，分析蛋雞全要素生產率的文獻較多，2015年朱寧[17]采用SBM模型和Malmquist-Luengerber生產率指數分析了不同規模蛋雞養殖場的環境效率與環境全要素生產率，2020年樊琴琴[18]同樣基于SBM函數的Malmquist-Luengerber（ML）指數方法，對蛋雞養殖場環境全要素生產率進行了分析。從學者們使用的方法來看，在估算禽類全要素生產率時使用索洛余值法的文獻較少。基于以上分析文章主要采用索洛殘差法（參數法）和數據包絡分析法（DEA)-Malmquist指數法（非參數法）估算我國水禽全要素生產率（TFP），結合兩種方法估算出水禽TFP增長率和貢獻率，并在區域分布特征上對比各項指標的分布差異，目的是從區域差異視角構建因地制宜的策略，為后續水禽生產效率方面的研究提供理論參考。此外，從文獻研究的禽類來看，鮮有文獻對水禽全要素生產率、水禽全要素生產率增長率和水禽全要素生產率貢獻率進行分析。因此該文在完善水禽效率研究的基礎上以我國水禽主產區為研究對象對各地展開分析，進一步從6個區域視角展開區域對比分析。

1 研究方法

在探討水禽TFP指數的區域差異時，主要選擇省級面板數據，通過分析水禽TFP指數的變化來衡量整個產業全要素生產率的發展狀況，所以首先選擇了DEA-Malmquist指數法來估算水禽TFP指數。為了更好的發現區域之間的差異隨時間的變化趨勢，該文進一步選擇索洛殘差法估算其增長率，再通過水禽TFP貢獻的區域比較，結合多種方法揭示水禽產業全要素生產率的區域差異。

1.1 DEA-Malmquist指數法

DEA-Malmquist指數法屬于非參數法，在需要考慮規模報酬變化情況時比較適用，能有效避免一些未知因素對其結果帶來影響[19]。所以測算水禽TFP時需要獲取肉鴨、蛋鴨、鵝的產業投入、產出的綜合值，由于勞動力投入、資本投入會隨時間的變化而變化，不同地區同一模式的產量、產值也會存在一定的差異[20]。因此全文首先使用DEA-Malmquist指數法測算，使用模型為：

模型（1）計算出從t期到t+1期生產率變化的DEA-Malmquist指數，其中(xt,yt)為t期投入向量和產出向量，(xt+1,yt+1)為t+1期的投入向量和產出向量，為t期的產出距離函數，為t+1期的產出距離函數。當DEA-Malmquist指數大于1時，表示本期TFP處于增長狀態；小于1時，表示本期TFP處于下降狀態；等于1時，表示本期TFP處于不變狀態。模型（1）的簡易表達式為：TFPCH=EFFCH×TECH=PECH×SECH×TECH，其中，TFPCH為全要素生產率指數，PECH為純技術效率指數，SECH為規模效率指數，TECH為技術進步指數，EFFCH為技術效率指數[21]。

1.2 索洛殘差法

1.2.1 全要素生產率增長率估算

通常根據全要素生產率推算全要素生產率的增長率，進一步由技術進步率核算出技術進步貢獻率。索洛殘差法也稱為索洛余值法，索洛殘差是指全要素生產率貢獻。在新古典經濟理論解釋中，剝離資本和勞動投入對產出增長的貢獻后，所剩余的增長部分就是技術進步對經濟增長的貢獻[22]。索洛余值法可以通過使用產出增長率減去勞動和資本的貢獻后間接核算出水禽TFP的增長率[23]。假設我國各地水禽的生產函數為C-D函數為：

式（2）中，Yit為各地水禽的產出，Ait代表技術水平，uit代表隨機干擾項，Kit為各地水禽生產的資本存量（物質和服務費用），Lit為各地水禽生產的勞動力投入量，i表示第i個樣本，t表示第t個時期，α、β分別為資本產出份額和勞動力產出份額。通常假設α+β=1即該生產函數為規模效益不變。由式（2）對數處理，并指數化后得出：

進一步得出水禽的全要素生產率增長指數=水禽產出增長指數-（物質和服務投入增長指數×物質和服務投入比重+勞動力投入增長指數×勞動力投入比重）。同理，將不同年份的全要素生產率對比以后可得到全要素生產率的增長率。

1.2.2 全要素生產率貢獻率估算

一般情況下認為索洛余值主要表現為科技進步率，水禽科技進步率即水禽TFP[24]。定義EA、EK、EL分別表示全要素增長、物質和服務增長、勞動力增長對總產出增長的貢獻率為：

式（4）中，y，k，l分別表示總產出、物質和服務、勞動的年增長速度。

2 數據說明

從水禽的生產布局出發，該次測算主要針對全國22個省（市、自治區）。以投入和產出指數為分析對象，主要參考《中國統計年鑒》《中國農業統計年鑒》《全國農產品成本收益資料匯編》，《中國農村統計年鑒》等各類資料，結合國家水禽產業體系產業經濟團隊依托全國22個主產地建立的75個固定觀測點數據，整理出水禽產業的總投入和總產出數據。測算水禽TFP時，為了使模型擬合程度更高，選擇使用單位（每百只）投入和單位（每百只）產出數據。投入要素為每百只單位勞動力投入（L)和資本存量（K)。該文的勞動力投入構成要素為自用工折價和雇工費用，勞動力投入由勞動日工價、自用工天數、雇工工價和雇工天數計算得出；資本存量相對復雜，主要組成部分為仔畜費、精飼料費、燃料動力費、醫療防疫費、死亡損失費、固定資產折舊。

3 結果分析

3.1 水禽全要素生產率指數

3.1.1 水禽全要素生產率指數估算與分析

在使用數據包絡分析法（DEA）-Malmquist方法測算時，如果選擇從投入角度（INPUT）分析，純技術效率變化指數（PECH）會比從產出角度（OUTPUT）測算出來的略高，規模效率變化指數（SECH）會比從產出角度（OUTPUT）測算出來的略低，但是兩個角度測算出來的純技術效率變化指數與規模效率變化指數的乘積（EFFCH）均相等，不影響TFP的整體估算結果。水禽TFP測算主要從農民增收、企業增效的角度出發，在養殖規模相對固定（由前期固定資產投資決定）前提下，以最小化投入為目標，所以該次測算主要選擇從投入角度（INPUT）分析。

采用DEAP2.1軟件分析，測算結果如表1所示，全國水禽TFP指數、技術效率、技術進步變化、純技術效率、規模效率平均值分別為1.352，0.902，1.5，0.881，1.023。山東省的技術效率、純技術效率、規模效率均為1，說明山東省有較好的技術支撐，能高效地利用技術服務于產業發展。全國的技術進步值波動不大，而且許多省份均保持在1.503，全國技術進步平均值為1.5，技術進步值均大于1，說明2019年全國水禽產業技術創新能力在不斷提升，技術進步在水禽產業中的貢獻較大。同時，規模效率值為1.023，該值也大于1，說明規模效率的重視程度也在提升。從全要素生產率指數的角度來分析，2019年北京，遼寧、福建、湖北、廣東的全要素生產率指數均小于1，同時，這5個省份的技術進步貢獻也小于1，說明技術進步貢獻和全要素生產率指數聯系較為緊密，其波動趨勢較為一致。對比各區域之間的指數，說明了水禽TFP指數區域差異明顯。

表1 2019年全國水禽全要素生產率及其構成指數區域差異

3.1.2 水禽全要素生產率指數區域比較

將全國水禽主產區分為六大區域，分別是華北區、東北區、華中區、華東區、華南區和西南區，為了保證區域之間有可比性，該文選擇各指標的區域均值來做比較。水禽TFP指數分別由技術效率指數、技術進步指數、純技術效率指數和規模效率指數綜合后估算而出。圖1顯示，西南地區的水禽TFP指數的均值最大，且該地區的值幾乎接近1.6，華中地區的值較低，其均值幾乎接近1。此外，其他區域的水禽TFP指數的均值差異并不大。

圖1 2019年中國水禽全要素生產率指數區域對比

觀察其他指標，純技術效率指數與規模效率指數的變化趨勢成反比，東北地區的純技術效率均值最大，華北地區的均值最小。反之，華北地區的規模效率均值最大，東北地區的均值最小。除此之外，水禽技術效率指數均值在各項指標中整體最低，技術進步指數均值在各區域之間的差異最小。

3.2 水禽全要素生產率增長率分析

3.2.1 水禽全要素生產率增長率估算與分析

表2結果顯示：2019年全國水禽TFP增長率均值為正，且水禽產出增長率、資本投入增長率、勞動力投入增長率均為正值，說明水禽TFP整體呈正向增長趨勢。其中，重慶、內蒙古、山東的TFP增長率為全國最高，且超過了40%，增長速度相對較快。進一步對比2018年和2019年水禽的TFP增長率可知，2018年北京、內蒙古、上海的全要素生產率增長率為負值，2019年均呈正增長趨勢，說明這3個地區的調整策略取得顯著成效。2019年河北，遼寧，安徽，福建，河南，河北，廣東的全要素生產率增長率為負值，較2018年有所下降，而且這些地區的經濟發展水平在全國均為較好。除此之外，全國整體保持正向發展趨勢。綜合以上分析，說明水禽TFP增長率在不同區域之間存在顯著差異。出現這種波動的原因主要是區域之間的政策存在差異，不同時期、不同地區的區域政策差異較為顯著，如環境政策對水禽養殖的約束程度不同，政策補貼、政策扶持、技術培訓及技術推廣等方式均存在差異，所以區域之間的水禽TFP增長率存在顯著差異。不同時期的隨機資本投入不同，所以TFP增長率可以參考產出增長率的變化，表2顯示，產出增長率與TFP增長率同升同減。產出增長率較低的地區TFP增長率也相對較低或者呈負向增長狀態。

表2 2019年全國水禽全要素生產率的增長率區域差異

3.2.2 水禽全要素生產率增長率區域比較

通過不同的方法估算，對比全國六大區域的水禽TFP增長率的均值后發現，西南地區的TFP增長率均值最大，西南地區的TFP增長率最大的原因是西南地區本身的TFP基數較小，因此增幅顯著。也驗證了中國水禽的區域布局繼續保持2018年“北向南移”的趨勢。華中地區的TFP增長率均值為負，說明2019年華中地區水禽產業發展速度相對較慢，該趨勢進一步為調整水禽發展策略作出了政策導向貢獻。除此之外，華北地區和華東地區的TFP增長率均值差異不大，華南地區的增長率雖然較小，但是依然保持正向增長趨勢。

從產出增長率、資本投如增長率、勞動力投入增長率均值來分析，3個指標在各區域之間的差異較小，比較顯著的是東北地區的資本投入增長率，該區域的資本投入增長率較低，說明該區域的勞動力投入增長率顯著大于資本投入增長率。從整體趨勢來看，各區域的資本投入增長率大于勞動力增長率，進一步說明隨著技術的進步，水禽產業通過單純增加勞動力投入來增收的做法越來越少，更多的養殖模式選擇了更多的投入技術和改善養殖環境來增值增效。

3.3 水禽全要素生產率貢獻率

3.3.1 水禽全要素生產率貢獻率估算與分析

在使用索洛殘差法測算的索洛殘差表示技術進步對經濟增長的貢獻。因此在估算全要素生產率貢獻時，應當結合索洛殘差法和全要素生產率的常規計算方法。一般情況下，技術進步率可以代表全要素生產率的貢獻率，因此，該次測算主要以技術進步貢獻率為主。技術進步貢獻率是衡量科技投入、技術改進等對水禽產出的貢獻，通過考核技術進步貢獻率、勞動力貢獻率、資本貢獻率3個指標可以對比三者貢獻的權重，充分解釋技術進步在產出過程中的重要性。技術進步對水禽產業整體水平的上升有著重要的貢獻，科技貢獻對水禽產值的增長有較強的推進作用[25]。所以水禽TFP增長率與水禽產值增長率的比值就是科技進步貢獻率，其估計結果如表3所示。

表3 2019年全國水禽全要素生產率及技術進步貢獻率區域差異

表3數據結果顯示：北京，遼寧，福建，湖北，廣東的技術進步貢獻率低于1，也說明TFP貢獻率也相對較低。從數據分布來看，全要素生產率的增長率與技術進步貢獻率基本上呈現同樣的增長變化規律。原因分析，其一，在數據統計過程中，有可能出現數據統計口徑略有偏誤，統計數據缺失，品種統計不全等原因；其二，2019年與2018年不同區域政策制定和政策調整方式不同；其三，這些TFP貢獻率較低的地區可能投入要素相對穩定，或者新增水禽企業的數量較少，因此產量變化不大，對TFP的貢獻也不大；其四，不同區域市場供需影響產量和產值的比例，從而影響投入要素的貢獻率。進一步說明水禽TFP技術進步貢獻率區域之間的差異顯著。

從投入角度分析，產量與養殖規模成正比，但是并非規模越大產量越高，當養殖規模超過適度規模時，投入產出效率遞減，因此，科學控制規模方面的投入能直接影響其產出貢獻率。從產出角度分析，蛋鴨的產出貢獻值主要來源于鴨蛋的產值，蛋的統計方式存在差異，有“kg”和“枚”之分，所以產量和產值要進一步換算以后才能得出，這種統計方法上的誤差有可能造成估算結果偏差。此外，肉鴨和肉鵝的產出貢獻值主要來源于鴨肉和鵝肉的生產和加工，與蛋鴨的要素投入有一定的區別。所以不同地區養殖種類的差異也會影響投入要素的貢獻率[26]。水禽產業的技術進步貢獻率大于其他兩項投入要素，勞動力和資本貢獻率相差不大，說明在勞動力投入與資本投入相對穩定的前提下，重視科技投入是未來提高水禽產出的重要途徑。

3.3.2 中國水禽技術進步貢獻率區域對比

對比六大區域的技術進步貢獻率，從區域差異來看，2019年水禽技術進步貢獻率中，西南地區依然是全國均值最高的區域，說明西南地區在水禽產業發展中對技術的投入較多，投入效率越來越高，技術投入在生產資料總投入中的占比最大。然而華中地區的技術進步貢獻率均值為全國最低，結合TFP增長率分析，說明水禽技術進步率與水禽TFP增長率成正比。

分析其他指標，全國各大區域的技術進步率均值差異不大，基本保持在1.4以上。然而TFP均值呈現的差異卻比較明顯，西南地區依然保持最高，華中地區的值依然最低，說明水禽TFP值與技術進步貢獻值呈現正比規律。除此之外，資本貢獻率和勞動貢獻率略低于其他3項指標。除了東北地區以外，區域之間的整體差異不明顯。結合圖3和圖2可以看出，水禽的資本投入增長率和資本投入貢獻率均高于勞動力投入增長率和勞動力投入貢獻率。

圖2 2019年中國水禽全要素生產率增長區域比較

圖3 2019年中國水禽技術進步貢獻率區域對比

4 結論與建議

4.1 結論

結合索洛余值法和DEA模型估計，兩種方法測算出的2019年全國全要素生產率平均值均為1.352，差異很小，波動方向一致，說明估計結果可信度較高。兩種方法結果表明，使用索洛余值法和DEAMalmquist指數法測算水禽TFP的結果基本保持一致，水禽TFP增長率與水禽技術進步貢獻率趨勢基本相同，水禽TFP增長率直接影響技術進步貢獻率。

（1）2019年“非洲豬瘟”事件對豬肉市場的影響較大，無論是生產者或消費者，對豬肉的需求量都在不同程度的縮減，特別是在豬肉價格波動較大的形勢下，消費者偏好有所調整，豬肉需求量在下降，禽肉的需求量反而在上升，水禽的“替代效應”得到突顯。當水禽市場需求量上升的同時，生產端也在不斷擴大規模，加大養殖投入，水禽總產量較2018年有所提升。

（2）2019年水禽TFP指數全國平均值大于1，大部分地區的TFP指數也大于1，全國水禽TFP增長率平均值為0.19，水禽TFP貢獻率平均值為120%，TFP貢獻率和增長率較2018年有所提升，說明技術對水禽產業發展有很大的貢獻，技術創新依然是水禽業發展的主要動力。

（3）比較區域差異后發現，西南地區的水禽TFP指數、TFP增長率和水禽TFP貢獻率的均值最大，而華中地區的3個指標均值均為全國最小。水禽TFP指數、TFP增長率、TFP技術貢獻率區域之間的差異顯著存在。雖然2019年產值產量均平穩上升，TFP增長率、TFP貢獻率均呈增長趨勢，各要素投入的貢獻率也在逐步上升，隨著產業結構的調整，水禽產業競爭力獲得了提升，但依然存在許多弊端，區域發展不平衡，養殖戶生產效率差異較大，部分省份的全要素生產率需要進一步調整和改善，投入產出效率需要進一步重視。

4.2 政策建議

2018年以來，我國水禽產業技術進步的發展狀況良好，投入產出效率穩步增長2019年增長幅度更加明顯。但是依然面臨著諸多問題，突發事件預測和防治、綠色生產技術有待創新和加強，如2013年受H7N9禽流感疫情影響，全國范圍內水禽的生產均受到了很大的沖擊，水禽消費市場也出現了低迷現象，此突發事件對水禽的全要素生產率影響極大，所以養殖戶的風險防范意識有待提高，產業的協同發展能力也需要進一步加強。如何進一步完善和提升產業競爭力，發揮區域優勢，補充區域短板，讓先進技術發揮更大的作用，該文提出以下建議。

（1）因地制宜制定全要素生產率提升策略。由于不同區域之間存在顯著差異，所有應當鼓勵投入產出效率較高的區域，特別是該區域發展較好的龍頭企業積極發揮帶頭作用，大力推廣高效的生產模式，不斷加強科技投入，優化自身產業，充分結合產、學、研協同發展，提高發展優勢。對于全要素生產率較低的區域，應當加強規模化生產，生產企業、組織等積極引導小農戶，鼓勵分散小農戶聯合生產，便于新技術的開發與推廣，最終提高技術效率，與此同時，應當及時發現養殖戶出現的問題，及時改進并完善生產結構，補充其發展短板。

（2）通過開發水禽產品多樣性的方式增強科技創新能力。雖然水禽TFP在不斷提高，但增幅較小。比較投入要素貢獻率，技術進步貢獻占比較大，因此，政策扶持重心應當適當偏向于技術投入方面，加大技術創新和技術投入力度。水禽企業應聯合其他企業共同發展，從初級產品到消費者手中的成品，整個過程對產品質量與服務嚴格把關，努力打造水禽優質品牌，開拓國際市場，建立國際知名品牌，提高企業競爭力，確保快速提高生產效率。

（3）通過加強信息對稱的方式有效預測和規避風險，提升機遇收益率。由于水禽TFP受突發事件和市場波動的影響較大，所以應當充分發揮保險在水禽生產過程中的作用，提前做好防疫工作，增強抵抗風險能力。應當加強標準化生產，嚴格做好安檢工作，確保每個環節的衛生檢測達標，在避免風險的同時提升風險防范能力。加強市場分析，當機遇來臨時，須準確把握機遇，應當及時有效地調整生產策略，為后期發展創造更多的發展機會，確保穩步提升生產效率。