生態奶業經濟效率評估及農業經濟影響因素分析

摘要：在全球應對氣候變化與國內推進碳中和政策背景下，傳統奶業向生態化轉型刻不容緩。本文運用DEA-Tobit模型評估生態奶業經濟效率，分析農業經濟影響因素，引入松弛變量測度改進DEA模型處理面板Tobit模型中政策變量時滯效應，精準揭示生態奶業效率情況。研究發現，牧場規模與智能化投資之間、環境治理投入與效率之間都存在復雜非線性關系。生態奶業應基于研究結果，優化資源配置，平衡環境治理與生產效率，借助政策引導與技術管理創新，突破效率瓶頸，實現經濟與環境效益雙贏，推動農業經濟可持續發展。

關鍵詞：生態奶業經濟；資源錯配；環境全要素生產率；截斷回歸；非線性響應

引言

在全球氣候治理和碳中和目標推動下，奶業生態轉型成為農業可持續發展的關鍵。奶業轉型不僅關乎乳業發展，還影響農業經濟和區域生態[1]，但轉型中出現的效率問題提示評估體系仍需改進。研究通過創新方法，結合動態權重DEA模型和面板Tobit回歸，考慮環境約束和政策時滯，建立多維效率評估框架。研究揭示了牧場規模和智能化投資的非線性關系，以及環境治理投入的效率閾值，以期解決生態奶業的高成本低回報問題，支持農業綠色轉型，實現經濟和生態價值的雙重提升。

一、問題聚焦：效率黑洞的形成機制

（一）生態奶業效率陷阱案例分析

某省農業農村廳數據顯示，獲得有機認證的牧場平均生產成本較常規牧場高出28%，市場溢價僅維持在15%的水平（表1）。此類投入產出的失衡狀況暴露出當前效率評估體系存在的缺陷。傳統的單階段DEA模型面對生態奶業復雜的生產過程，難以精準解釋環境約束與生產決策之間的交互作用。普通最小二乘法（OLS）在處理截斷數據時，產生有偏估計，導致對生態奶業經濟效率的評估出現偏差[2]。

以河北壩上草原為典型案例分析，研究發現生態奶業特有的效率黑洞現象。某萬頭牧場積極推進生態化轉型，實現沼氣發電全覆蓋，在一定程度上體現對環境治理的投入和綠色能源的利用。冬季供暖能耗激增，其環境調整后的全要素生產率（ETFPE）反而下降19%。這一現象背后指向生態奶業在發展過程中面臨的關鍵問題，即當環境治理投入超過一定的臨界點時，產生邊際效益遞減。在該案例中，年度環境治理投入達到430萬元時，這一臨界點出現使得牧場在環境治理投入增加的情況下，整體生產效率不升反降。詳細數據見表2。

（二）傳統測算模型的局限性

傳統的效率測算模型在評估生態奶業效率時，存在明顯的缺陷，其主要原因在于忽略要素間的替代彈性。在生態奶業的生產過程中，各種生產要素以及環境要素之間并非完全獨立，存在復雜的替代關系[3]。在能源使用方面，牧場可以選擇傳統能源，也可以投入資金進行清潔能源改造，如案例中的沼氣發電。傳統測算模型往往簡單地將各種投入要素進行加總計算，未能充分考慮這種替代彈性。

以公式（1）來表示環境調整后的全要素生產率（ETFPE）：

（1）

其中為環境負產出。在實際應用中，傳統模型由于沒有考慮要素間替代彈性，往往高估生態奶業的實際效率水平，致使在對生態奶業進行評估和決策時，會基于錯誤的效率數據做出不合理的規劃和投資，進一步加劇生態奶業效率黑洞的形成。為更直觀展示，以某牧場數據為例，在傳統模型下計算效率值為0.85，考慮要素替代彈性的改進模型下僅為0.72（表3）。

二、方法論突破：動態權重的DEA-Tobit耦合

（一）引入松弛變量測度的DEA模型改進

本研究在方法論上的重要突破之一是引入松弛變量測度（Slack-Based Measure）。在生態奶業的生產過程中，產出端存在諸多不確定性和約束條件，碳排放配額約束是重要的環境約束之一[4]。以黑龍江某牧場群為例，在傳統的效率評估模型中，往往無法準確考慮碳交易價格波動對牧場效率的影響，而在本研究改進的模型中，將碳交易價格波動納入考慮范圍。2022年，該地區碳交易平均價格為82元/噸，通過對這一價格因素的考量，該牧場群的效率值波動區間擴大至[0.532，0.884]，相較于傳統模型，靈敏度提升37%。詳細數據對比見表4。?

這一改進使得DEA模型能夠更加真實地反映生態奶業在復雜環境約束下的生產效率。

（二）面板Tobit模型對政策變量時滯效應的處理

在生態奶業的發展過程中，政策變量對其經濟效率有重要的影響。政策的實施往往存在一定的時滯效應。本研究在第二階段采用面板Tobit模型時，特別關注并處理這一時滯效應。研究發現，環境補貼對生態奶業效率的影響并非即時顯現，在12—18個月后才顯著（β=0.742，plt;0.05）。這意味著，在制定和評估環境補貼政策時不能僅僅關注短期效果，需要充分考慮政策實施后的時間滯后性。政府對牧場的環保設備購置補貼，牧場在獲得補貼后，需要一定時間進行設備安裝、調試以及人員培訓等工作，這些前期準備工作完成后，才能夠真正對生產效率產生積極影響。通過對政策變量時滯效應的準確處理，面板Tobit模型能夠更精準地揭示政策與生態奶業經濟效率之間的關系。以某牧場獲得補貼后不同時間節點效率變化為例（表5）。

三、矛盾揭示：非線性關系的政策困境

（一）牧場規模與智能化投資的非線性關系

回歸結果顯示，在生態奶業中，牧場規模與智能化投資之間存在復雜的非線性關系。當牧場規模小于臨界值（存欄量1200頭）時，智能化投資每增加10萬元，效率提升0.8%。這表明在小規模牧場中，智能化投資能夠較為顯著地提升生產效率。一些小型牧場引入智能化的奶牛監測設備，可以實時掌握奶牛的健康狀況和產奶情況，從而及時調整飼養策略，提高產奶效率。?

當牧場規模超過該閾值后，智能化投資的效率提升幅度驟降至0.2%。這種規模不經濟現象與管理系統滯后直接相關。以新疆某牧場為例，該牧場在引進德國擠奶機器人后，由于操作員技能錯配，導致設備利用率不足60%。從理論上講，擠奶機器人可以提高擠奶效率，由于管理系統未能及時跟進，對操作人員的培訓不到位等問題，使得智能化投資未能充分發揮其應有的作用，進而影響整體生產效率。具體數據見表6。?

（二）環境治理投入與效率的復雜關系

研究還證實，在現有市場結構下，當牧場環境治理投入占比超過19.7%時，會產生效率抑制效應（彈性系數-0.33）。這一發現顛覆傳統觀念中“技術投入必然提升效率”的認知。在生態奶業發展中，環境治理投入是必要的，但并非投入越多效率就越高。有的牧場為了達到更高的環保標準，過度投入資金用于環境治理設施建設和運營，忽視對其他生產環節的投入和管理。這種資源錯配導致在環境治理投入占比過高時，整體生產效率反而下降。矛盾的是，這一較高的環境治理投入占比恰是獲得歐盟有機認證的必要條件，使得生態奶業在追求國際市場認可和提升自身經濟效率之間面臨兩難困境。以某牧場不同環境治理投入占比下效率值及是否獲得歐盟有機認證情況為例（表7）。?

四、結語

本研究借助DEA-Tobit模型剖析生態奶業，揭示其效率現狀與問題。研究表明，生態奶業雖積極轉型，但面臨效率黑洞，行業平均技術效率值較低，要素配置失衡與環境成本內部化不足問題突出。改進測算模型，引入松弛變量測度、考慮政策時滯效應等，能更精準評估其效率。未來，生態奶業應依據研究結論，優化資源配置，提升要素利用效率，平衡環境治理投入與生產效率關系，利用政策引導，加強技術與管理創新協同，突破效率瓶頸，實現經濟與環境效益雙贏，為農業經濟可持續發展注入新動力。

參考文獻：

[1]李勇斌，劉殿國，魏春華.農業保險發展助力我國農業新質生產力培育的效率評估及路徑優化研究——基于DEA-Malmquist-Tobit模型的分析[J].西南金融，2024（11）：59-73.

[2]邱雯鈞，戴昕.基于DEA-Tobit模型的財政金融協同支持新型農業經營主體效率及其影響因素研究——以江蘇省徐州市為例[J].經濟研究導刊，2024（06）：71-74.

[3]王官偉，戴明華，高語晗，等.基于DEA-Tobit模型我國農產品流通效率評價及影響因素分析[J].北方園藝，2023（17）：136-145.

[4]孫煥洲，范曉雪，郭錦墉.基于DEA-Tobit模型的南方10省肉羊產業效率及影響因素分析[J].中國畜牧雜志，2023，59（04）：312-317.

（作者簡介：寶音圖，內蒙古開放大學教學部經濟系講師）