四川生猪产业技术效率与集聚度状况分析

银西阳 岳杨森 贾小娟 章睿馨

[摘 要]生猪产业技术效率与集聚度是生猪产业持续健康发展的重要因素，为促进四川生猪产业健康发展，本文运用随机前言分析方法，并结合集中系数对四川生猪产业的技术效率和集聚度进行测算分析。结果表明，四川生猪产业技术效率从散养和规模两方面均低于全国平均水平，生猪养殖技术效率低下;四川生猪产业属于寡占型产业，生产布局合理，生猪生产区域优势明显。

[关键词]生猪产业;技术效率;集聚度

[中图分类号]F326.3 [文献标识码]A

四川作为全国生猪大省，具有独特的盆地气候和自然资源，但四川当前生猪养殖面临环境压力、资源减少、养殖效益低等因素的影响，生猪产业表现出养殖规模不足、产业化进展缓慢、生猪养殖传统区域优势难以发挥等问题，因此对四川生猪产业进行结构化调整，优化产业布局，提高技术效率，合理配置资源是当前四川由生猪大省向生猪强省转变的关键。

长期以来，农业一直是国内外专家学者研究的重点产业，同时农业区域化发展也是学术界讨论的热点。地理集聚在经济发展方面的作用明显，对区域间的产业规模和产业经济效益具有重要作用，农业产业集聚的形成受到区域自然资源禀赋、劳动力丰裕程度等因素的影响，农业地理集聚由自然集聚向社会集聚演变，从而形成完善的农业生产体系，技术创新、制度创新等因素将加快这一过程。研究表明产业集聚与生猪养殖技术效率和成本节约之间存在相互联系，技术效率和资源配置会影响生猪产业的集聚化发展，空间集聚程度的提高和合理的产业布局，有利于避免产业重复建设，促进资源的有效配置，增强地区竞争优势。

当前产业技术效率和集聚度方法理论研究相对成熟，但针对畜牧业方面的研究相对较少，因此本文对四川生猪产业进行产业技术效率和集聚度的综合研究具有一定的创新意义。基于全国和四川各市州生猪数据，本文将从产业技术效率和区域集聚度两项总体指标出发，运用随机前言分析法并结合产业集中率，综合分析四川生猪产业技术效率和各区域间集聚程度，以期为四川生猪产业持续健康发展提供政策建议。

1 四川生猪产业发展现状

四川拥有独特的盆地地形和亚热带季风气候，湿度和温度都适宜生猪养殖的需要。2017年四川生猪出栏量为6579.1万头，同比下降5%，生猪出栏量稳居全国第一位，但紧随四川其后的河南、湖南两省的生猪出栏量出现了显著增长，增长分别为3.6%、3.3%，四川生猪生产形势不容乐观。生猪饲养产值方面，2016年四川生猪饲养产值达1262.9亿元，占全国生猪饲养产值的8.79%;饲料供应和生猪屠宰方面，2016年四川饲料产量达1070万吨，首次进入我国饲料产量过千万吨的省份行列中，生猪屠宰量保持4000万头左右;正大、温氏等生猪龙头企业相继在四川布局发展，养殖规模数量也在原有养殖基础上逐年增长。四川生猪产业近几年虽面临环境保护、禁养区规划等问题，但整体水平还呈现稳步发展的趋势。

2 四川生猪产业技术效率分析

2.1 模型的构建

前沿分析是标注决策单位相对效率的基本方法，同时也是效率研究的主要方法，在估计上一般存在有参数和无参数两种。SFA是前沿分析中参数方法的典型代表，即需要确定生产前沿的具体形式，模型设定如下：

Yit为第i个对象第t期的产出结果;xit为第i个决策单元第t期的投入变量;f（xit，β）为设定SFA模型的生产函数;vit为随机扰动项，用于表示非可控因素的随机误差因素对于产出变量的影响，通常假设vit～i.i.d N（0，σv2）;uit用于表示技术无效率项对于产出的影响;通过γ的取值可以判断本批数据是否有必要用SFA模型。

本文采用Cobb-Douglas生产函数，对四川省生猪养殖的散养方式和规模养殖方式的技术效率进行测算，并与全国平均水平进行对比。基本模型为：

其中，Y表示生猪的产量（头）;K表示每头生猪投入的物质与服务费用（元/头），包含直接费用和间接费用两部分;L表示每头生猪投入的人工成本（元/头）;Vit为服从正态分布的随机变量，用于测度误差项以及其他无法控制的随机因素;Uit是独立于Vit的非负随机变量，用于表示生产的无效程度。进行参数估计时，Vit和Uit都是误差项，因此无法确定其实际数值。

2.2 数据说明

为分析四川生猪养殖的技术效率，本文采用2007-2016年四川和全国的散养、规模养殖的成本与费用数据，选择生猪出产量、投入的物质与服务费用和人工费用为主要变量。数据主要来自于2008-2017年《全国农产品成本收益资料汇编》。

2.3 实证分析结果

本文使用STATA12.0软件进行随机前沿分析，分析结果为四个部分，如表1所示。

首先对随机前沿模型进行检验，回归系数均通过检验，说明模型具有良好的解释能力。表1中四个模型的技术无效项γ的估计值均非常接近于1，表明生豬养殖产业的实际产出与理论产出的差距的确是由生产的低效率造成的，应用随机前沿模型分析生猪养殖的技术效率是合理的。

其次，主要解释变量lnK和lnL的回归系数估计值的绝对值都介于0到1之间，且都显著。物质费用变量K的回归系数在四个模型中符号均为负，表明物质费用的投入对于生猪养殖技术效率的提高具有负效应，增加物质资料投入将会降低生猪养殖的技术效率。与物质费用相反，人工投入变量L对于技术效率的具有正效应，增加人工投入可以促进生猪养殖技术效率的提升。

对四川和全国平均水平的生猪养殖产业技术效率进行比较可知，无论是散养还是规模养殖，四川省生猪养殖技术效率均低于全国平均水平，四川省生猪养殖行业还有很大的技术进步的空间。从生猪两种养殖方式的对比可以看出，无论是在四川省还是在全国范围内，与散养方式相比，规模养殖方式的人工投入对于技术效率的促进作用更大，当然，规模养殖的物质投入对技术效率进步的抑制作用也更强。