第三節 研究方法、變量與數據

一 模型構建

DEA模型實質上是一種非參數分析法，無須指定生產函數便可以對具有復雜關系的決策單位進行技術效率評價。生豬規模間養殖受人工成本、飼料成本、燃料動力費、水費等多種投入變量的復雜影響，傳統的回歸技術無法將所有的輸入和輸出變量納入模型中。而DEA模型則能夠實現對多投入、多產出的決策單元（DUM）的效率評價。三階段DEA模型是在傳統的DEA模型基礎之上利用SFA方法排除了環境因素及隨機誤差所帶來的管理無效率影響，能夠更為客觀地對不同規模間生豬規模養殖技術效率進行評價。本章參考弗里德等（Fried et al.，2012）提出的效率測度模型，建立三階段DEA模型。

（一）傳統DEA模型分析

將原始變量代入傳統DEA模型中進行分析，測度出各DUM效率。本章采用班克等（Banker et al.，1984）提出的BCC—DEA模型，如式（2.1）所示：

式中，x_ik表示第k個DUM中的第i個投入變量，θ_i表示第i個投入變量的權重系數，y_k表示第k個DUM的技術效率，y_rk表示第k個DUM中的第r個產出變量，λ_r表示第r個產出變量的權重系數，μ_k表示第k個DUM的規模報酬指標。

（二）SFA模型分析

第一步，基于隨機前沿生產函數，建立多元線性回歸模型，然后選取合理的環境變量為解釋變量，將第一階段所得投入變量的冗余變量作為被解釋變量，建立多元線性回歸模型。

式中，S_ik表示所有DUM中的第k個DUM第i個投入變量的投入冗余變量；fⁱ（z_k；βⁱ）表示環境變量對投入冗余S_ik所造成的影響；，表示p個可觀測環境變量，ν_ik表示隨機誤差，其中，，μ_ik反映管理無效率。然后，利用式（2.2）結果，調整投入變量，測算出剔除環境因素、隨機誤差影響的實際投入值。調整方法如下：

式中，和x_ik分別表示調整后和調整前的投入值，表示環境變量待估系數，表示把所有DUM進行同質環境條件調整，表示把所有DUM隨機誤差調整到相同狀態，目的是剔除偶然性因素影響。

在采用SFA方法進行第二階段的分析時，學者之間在計算管理無效率上存在分歧，本章在結合學者的計算分析的基礎上，決定采用羅登躍（2012）和陳巍巍（2014）等學者所推演的公式：

式中，，，；φ和?分別是標準正態分布的密度函數和分布函數。

（三）調整后的DEA方法分析

使用調整后的投入數據替代原始投入，再次運用傳統DEA模型進行效率測算。

二 樣本來源

根據《全國農產品成本收益資料匯編》數據，以及我國生豬飼養的主要量化指標，設定的成本指標要能準確客觀地反映中國生豬養殖的成本情況，并查閱相關文獻資料，我們確定人工成本（元/頭）、仔畜進價（元/頭）、精飼料費（元/頭）、水費（元/頭）、燃料動力費（元/頭）、醫療防疫費（元/頭）、工具材料費（元/頭）作為生豬規模養殖技術效率評價的投入指標，確定每頭生豬的主產品產量（千克/頭）為生豬規模養殖技術效率評價的產出指標。

結合《全國農產品成本收益資料匯編》，本章將我國的生豬養殖劃分為四種規模：散養、小規模、中規模和大規模。由于數據的可得性，本章利用2008—2015年河北、山西、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、陜西、青海等省份的生豬養殖數據進行不同規模間生豬養殖技術效率分析。其余宏觀經濟數據來源于《中國統計年鑒》和《中國畜牧業統計年鑒》。

三 變量選擇

（一）投入和產出變量

本章將人工成本（元/頭）、仔畜進價（元/頭）、精飼料費（元/頭）、水費（元/頭）、燃料動力費（元/頭）、醫療防疫費（元/頭）、工具材料費（元/頭）作為生豬規模養殖技術效率評價的投入變量，確定生豬的主產品產量（千克/頭）為生豬規模養殖技術效率評價產出變量。人工成本是指每頭生豬養殖時所消耗的人工成本；仔畜進價是指每頭仔豬購入的成本；精飼料費是指每頭生豬養殖所消耗的精飼料成本；水費是指每頭生豬養殖所耗用的水資源成本；燃料動力費是指每頭生豬養殖時所消耗的能源動力成本；醫療防疫費是指每頭生豬養殖所花費的醫療支出及防疫費用；工具材料費是每頭生豬養殖時購買養殖工具的成本。這些指標對于準確、客觀地反映中國生豬養殖的成本情況十分重要，每頭生豬的主產品產量是衡量生豬養殖能力的重要指標，代表著一個養殖單位的最終養殖成果。投入變量和產出變量原始數據（各省份2008—2015年平均值）如表2-3所示。

表2-3 投入變量和產出變量原始數據（各省份2008—2015年平均值）

續表

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（二）環境變量

三階段DEA模型環境指標的選擇要求所取變量對投入松弛變量產生影響但DUM本身不能控制，主要是宏觀因素，在結合我國生豬養殖特點及國內外相關研究的基礎上，本章選擇宏觀經濟發展水平、政府對產業發展的政策支持和行業技術支撐三個指標作為環境變量。環境變量原始數據（各省份2008—2015年平均值）如表2-4所示。

在宏觀經濟發展水平方面，本章選擇地區第一產業國內生產總值（GDP）增長率作為各地區宏觀經濟發展水平的代理變量，該變量能全面反映一個地區農林牧漁業發展總體水平，生豬養殖的發展離不開技術、人才的支持，且豬肉的需求與整個宏觀經濟形勢密切相關，因此，評價生豬規模養殖，必須考慮到宏觀經濟環境變化的影響，而地區第一產業GDP增長率作為反映地區農林牧業經濟波動的重要指標，其能夠反映一個地區的農林牧業繁榮程度。預計隨著地區第一產業GDP增長率的提高將促進不同規模生豬養殖技術效率的提升。

在政府對產業發展的相關政策方面，考慮到生豬養殖業屬于農業，而財政政策是對農業生產的重要政策之一，財政農林水支出的增加對農業生產效率的提高具有積極作用，預期財政農林水支出的增加將促使生豬養殖生產效率提升。因此，本章選擇農林水支出占地方一般公共預算的比例作為具體反映政府對養殖產業發展的政策方面的代理變量。

表2-4 環境變量原始數據（各省份2008—2015年平均值）

續表

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在產業技術支撐方面，考慮到各地區農業技術推廣機構是農業技術普及推廣的重要場所，基層農業技術推廣機構的增多有利于推動先進農業技術推廣，提高養殖者知識和技能，提升養殖單位衛生防疫質量。因此，本章選擇各地區縣市級家畜繁育改良站+畜牧站數量作為產業技術支撐的代理變量。