我国牧草产业全要素生产率

石自忠，王明利

（中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京 100081）

加快推动牧草产业发展，是实现乡村振兴战略、全面建成小康社会的重要抓手，是实现质量兴牧、绿色兴牧和品牌强牧的重要保障，更是推进区域经济发展、提高农牧民增产增收能力的重要路径。近年来，国家高度重视牧草产业发展，启动实施系列政策措施，全面推动牧草产业现代化发展。但是，我国牧草产业尚处发展的初级阶段，牧草生产效率较低，草产品商品化程度不够，牧草尤其是优质牧草仍无法满足我国草食畜牧业发展现实需求。2008年以来，我国牧草进口急剧增长，国内草产品市场对外依赖度不断攀升，2017年牧草进口量已达到185.62万t。国际草产品市场在弥补国内市场供需缺口的同时，也给国内市场及产业带来巨大压力。着力提升牧草产业全要素生产率，有助于提高牧草产业国际市场竞争力，降低草产品市场对外依赖程度。因此，科学测定我国牧草产业全要素生产率，深入剖析全要素生产率变化的影响因素，对于推动我国牧草产业现代化发展、推升草产品国际市场竞争力政策的制定和出台具有重要参考价值。

全要素生产率由Solow[1]提出，是指资本、劳动力等各要素投入之外的技术进步(变化)对经济增长的贡献[2-3]。当前国内针对农业全要素生产率的研究较多，如李谷成等[4]、杜江等[5]对我国农业全要素生产率进行测定，崔姹等[6]对我国草食畜牧业全要素生产率进行研究。但尚无文献对牧草产业全要素生产率进行测算，而针对我国牧草产业生产效率的研究文献也较少。已有针对牧草生产效率的研究认为，我国苜蓿(Medicago)产业技术效率较高且呈现出增长的态势，2013年技术效率达到89.3%，同时苜蓿产业科技进步贡献份额达到49.4%[7]。另有研究基于河北省黄骅市的微观调研数据，测算得出农户种植苜蓿的技术效率和规模效率分别达到0.77和0.78，农户苜蓿种植规模在18～19亩(合1.20～1.27 hm2)间的效率最高，当前苜蓿种植尚处粗放阶段[8]。基于民勤县的农户调研数据研究发现，当地苜蓿种植的成本效率仅为0.53，规模效率则为0.87，同时发现温度、户主受教育程度、机械及新技术的使用对苜蓿技术效率提升具有积极推动作用[9]。此外，现有研究还专门针对黑麦草(Lolium perenne)技术效率及科技进步贡献进行了系统测算，发现2014年四川省黑麦草种植的技术效率达到0.87，科技进步对黑麦草生产增长的贡献份额达到53.78%[10]。

总体来看，国内现有关于牧草产业生产效率的文献主要集中在苜蓿和黑麦草技术效率及科技进步贡献等方面，缺乏针对牧草产业全要素生产率的系统测算。农业产出的增长不能完全依靠要素投入的增加，更重要的是要依赖于全要素生产率的增长[11]。牧草产业作为我国农业发展过程中最薄弱的产业之一，更需要依赖全要素生产率的增长来推动产业的持续稳定发展。可见，针对牧草产业全要素生产率进行系统研究，具有重要的理论和现实意义。基于此，本研究基于2011-2017年国家牧草产业技术体系产业经济研究室跟踪的苜蓿、青贮玉米(Zea mays)和黑麦草非平衡面板微观数据，借助Malmquist指数和随机前沿模型测定牧草产业全要素生产率，剖析全要素生产率变化的内在机理，最后提出相关建议供政策和生产决策参考。

1 研究方法与数据说明

1.1 研究方法

为系统考察我国牧草产业全要素生产率，本研究拟采用Malmquist指数和随机前沿模型进行实证分析。两者为测定全要素生产率的经典方法，在测定农业全要素生产率方面得到广泛运用[12-14]。

1.1.1 Malmquist指数

Malmquist指数专门用于测定全要素生产率变化，并可将全要素生产率变化分解为技术变化和技术效率变化。Caves等[15]基于产出距离函数针对产出角度的第t期和第t + 1期的Malmquist生产率指数进行定义，即：

考虑生产率进步可能是由技术效率变化与生产技术变化共同作用的结果，Caves等[15]和Färe等[17]将全要素生产率变化分解为技术变化和技术效率变化两部分，具体可进行如下表述：

式中：TECH表示技术变化指数，EFFCH则表示技术效率变化指数。

1.1.2 随机前沿分析

当前，针对Malmquist指数距离函数的测算方法有两种，即非参数法和参数法，前者基于数据包络分析测算，后者则根据随机前沿分析进行。Aigner等[18]、Meeusen和Broeck[19]提出的随机前沿模型的形式如下：

基于极大似然估计可测定得出技术效率值，即生产者在第t期存在技术非效率时的实际产出期望值与同期完全技术有效时的期望值之比，具体定义如下：

由此，可得到第t期至第t + 1期技术效率的变化情况，计算公式为：

同时，从第t期至第t + 1期技术变化情况可通过随机前沿生产函数求t的偏导得到；考虑到技术变化的非中性，在此利用第t期至第t + 1期技术变化的几何平均数来衡量相应的技术变化情况，具体计算公式如下：

在此基础上，根据Malmquist指数分解公式，可得到全要素生产率的变化：

1.2 数据来源与说明

本研究数据来源于2011-2017年国家牧草产业技术体系产业经济研究室对苜蓿、青贮玉米、黑麦草等的跟踪调研，因各年度有效样本规模不同，故研究所用数据为非平衡面板数据。其中，苜蓿样本来自河北、黑龙江、湖北、内蒙古、宁夏、山西、山东、四川、陕西、新疆10个省(区)，青贮玉米样本来自河北、湖北、吉林、江苏、内蒙古、宁夏、山西、山东、四川、新疆、云南11个省(区)，黑麦草样本来自湖北、四川和云南3个省份。数据处理时，剔除未填写单位产量、单位价格，以及存在相关数据异常的样本，最后得到各类作物的有效样本数量，具体如表1所列。2017年及2011-2017年苜蓿、青贮玉米及黑麦草的成本收益情况如表2所列。

就2017年而言，种植苜蓿单位产量为10 796.37 kg·hm-2，市场价格为1.63 CNY·kg-1，单位成本为7 180.27 CNY·hm-2，纯收益和收益率分别为10 424.93 CNY·hm-2和145.19%。青贮玉米和黑麦草单位产量分别为59 917.65 和106 446.00 kg·hm-2，市场价格分别为0.56和0.25 CNY·kg-1；单位成本分别为8 880.27和8 589.80 CNY·hm-2；青贮玉米纯收益和收益率分别为24 902.71 CNY·hm-2和280.43%，黑麦草则为18 390.72 CNY·hm-2和214.10%。需要说明的是，此处的成本收益信息不考虑土地成本。

表 1 牧草跟踪调研有效样本一览表Table 1 Sample sizes and annual distribution of forage industry

表 2 我国主要牧草成本收益一览表Table 2 Cost-benefit analysis of forage production

2 实证结果与分析

2.1 模型估计结果

根据研究所建随机前沿模型，得出模型估计结果(表3)。可以看出，苜蓿、青贮玉米及黑麦草相应模型的大部分参数均在10%水平下通过显著性检验。3个模型相应的γ值分别为0.916 6、0.976 4和0.768 5，且均通过1%水平下的显著性检验，说明牧草生产实际产出与前沿产出所存在的差距显著性地来源于技术非效率因素，这也在一定程度上表明本研究考虑随机前沿非效率因素合理。同时，也意味着苜蓿、青贮玉米和黑麦草生产总体技术效率中分别有91.66%、97.64%和76.85%源于人为可控的技术非效率，相应的随机技术非效率则分别为8.34%、2.36%和23.15%。

2.2 全要素生产率实证分析

2.2.1 牧草全要素生产率

根据Malmquist指数和随机前沿模型，测算得出2011-2017年我国牧草产业全要素生产率。苜蓿、青贮玉米和黑麦草全要素生产率变化趋势如图1所示；苜蓿、青贮玉米和黑麦草全要素生产率分解情况如表4所列。

2011-2017年，苜蓿全要素生产率年均下降2.32%，青贮玉米和黑麦草全要素生产率年均增长8.91%和0.33%。就全要素生产率变化的年度分布情况看，苜蓿全要素生产率变化在2011-2013年间呈现出一定的增长趋势，此后年份均呈现出下滑态势；青贮玉米全要素生产率变化除在2012-2013年和2014-2015年呈现出下滑趋势外，其他年份均呈现出上升态势；黑麦草全要素生产率变化在2011-2013年和2015-2016年呈现出增长趋势，其他年份则表现为下降态势。总体来看，苜蓿全要素生产率呈下滑态势，黑麦草全要素生产率增长较慢，且三者全要素生产率在不同年份波动幅度较大，均存在下滑风险。造成苜蓿全要素生产率下滑的主要原因在于牧草生产技术与生产实际结合不紧密，苜蓿生产与青贮玉米和黑麦草不同，苜蓿生产主要收获干草，在进行商品化过程中，面临更多的生产环节和更严峻的生产及市场风险，需要具备更高的技术水平。当前，迫切需要改善苜蓿全要素生产率的有效措施，而保障黑麦草及青贮玉米全要素生产率提升的措施也亟待进一步稳固。

表 3 随机前沿模型估计结果Table 3 Results of the stochastic frontier model

图 1 牧草产业全要素生产率年际变化趋势Figure 1 Trend in forage industry's total factor productivity

就全要素生产率分解情况看，苜蓿全要素生产率下降主要是由技术进步下滑引起的，2011-2017年技术进步年均下降2.27%，高于技术效率的下降比例0.02%，当前苜蓿全要素生产率提升的关键在于推进技术进步。青贮玉米全要素生产率增长主要来自技术进步的增长，技术进步年均增长率达到11.12%，而技术效率变化则呈现出下滑态势。黑麦草全要素生产率提升主要来自技术效率，技术进步呈现出负面影响，前者年均增长4.46%，后者年均下滑3.92%。从时间分布来看，2013年以来，我国苜蓿全要素生产率的下降持续受到技术进步下滑的影响，虽然技术效率在某些年度表现为正，但仍无法抵消技术进步下滑产生的负面影响。与苜蓿生产相似，黑麦草全要素生产率虽然总体呈现出增长态势，但长期以来受技术进步下降所形成的不利影响。青贮玉米与苜蓿、黑麦草存在较大差异，青贮玉米生产技术效率在部分年度呈现出负作用，但技术进步自2011年起一直呈现出增长态势，并由此推动全要素生产率增长。

总体来看，苜蓿生产亟需在保障技术效率的同时着力推进技术进步，青贮玉米生产属技术诱导型的产业，而黑麦草生产则属于技术效率增长型的产业。苜蓿和青贮玉米技术效率总体处于较低水平，说明我国牧草产业发展带有“粗放型”特征。同时，2011-2017年苜蓿、青贮玉米和黑麦草生产在技术效率和技术进步方面，很少出现两者共同增长的趋势，表明我国牧草生产具有技术进步与技术效率损失，或技术进步制约与技术效率提升并存现象，也在一定程度上说明当前我国牧草产业技术推广与应用力度和模式亟待优化。

2.2.2 全要素生产率影响因素

当前，我国牧草产业技术进步及技术效率存在诸多改进优化之处，迫切需要推进牧草全要素生产率提升。回顾我国牧草产业发展历史，不难发现，影响我国牧草全要素生产率提升的因素多种多样，但笔者认为关键因素主要有4个。

表 4 牧草产业全要素生产率变化及分解指数Table 4 Changes in forage industry's total factor productivity index

1)牧草生产技术及设备相对滞后。牧草产业起步晚是造成我国牧草生产技术滞后的直接原因。美国等牧草产业发达国家产业起步早，具有较为完善的牧草生产技术体系。当前，我国牧草生产在良种化、机械化、标准化等方面还存在巨大提升空间。我国优质草种对外依赖度高，草种进口近年持续增长，2017年苜蓿、三叶草(Trifolium)、羊茅(Festuca ovina)及黑麦草种子进口量分别达到1 237、2 932、15 202和31 279 t。但是，国外优质牧草品种往往不如国产牧草品种适应性强，多数生产者反映部分国外优质苜蓿品种越冬较差、持续性不强，亟需培育出适应我国不同地区、不同气候条件下的优质国产牧草品种。同时，国产牧草生产机械配套不足，生产机械对外依赖度高。进口机械质量好，但价格也高，目前我国进口机械的购置补贴政策尚不健全，多数生产者无法承担高额的机械购置成本。草产品监测设备及社会化服务落后，生产经营者牧草质量水平多由买家评定，无法保证优质优价和生产者利益。此外，牧草标准化程度低，优质牧草生产与市场体系不健全，影响着牧草产品价值提升。

2)经营者生产观念和管理技术不到位。当前，传统种养观念仍未改变，草食家畜“秸秆+精料”的饲喂模式仍占主导[20]，无法从需求侧进一步快速拉动牧草产业发展。从供给侧来看，我国牧草产业起步较晚，无论是企业、合作社还是农牧民，牧草种植经验不足现象较为常见。特别是，牧草生产在种植制度、收获方式、贮存条件等方面均与粮食作物不同，在种植、刈割、贮存、运输和销售等诸多环节风险突出。生产经营者对牧草生产经营管理与技术的缺位，特别是在传统种养观念依旧突出、牧草生产重视程度亟待提升的宏观背景下，牧草生产效率的提升仍是社会迫切需要关注的问题。2018年在陕西省调研高产优质苜蓿示范建设项目时发现，虽然承担项目的饲草加工企业较多，但该类企业经营范围广，苜蓿经营水平较高的企业不多，专业合作社经营管理水平更需强化。很多企业在种植牧草过程中，因管护不当，致使苜蓿出苗率差，草地杂草丛生，产量不高，质量不够，甚至出现大面积死亡现象；部分规模生产者对苜蓿品种认知和选择不到位，苜蓿打捆技术选择不科学，苜蓿市场定位不准确。

3)国家牧草产业政策支持体系不健全。现有牧草产业支持政策可分为生态型政策和生产型政策。其中，生态型政策包括草原生态保护补助奖励政策，以及退牧还草、退耕还林还草、京津风沙源治理、西南岩溶地区石漠化综合治理等系列工程项目，该类政策旨在保护和恢复草原生态环境，间接推动牧草产业发展；生产型政策主要包括振兴奶业苜蓿发展行动、“粮改饲”、南方现代草地畜牧业推进行动等，对牧草产业发展具有直接推动作用。从2018年对陕西省高产优质苜蓿示范建设项目调研情况看，项目申报条件为集中连片2 000亩(约133.33 hm2)以上，但目前流转2 000亩以上土地难度较大；部分承担单位收到50%项目资金后，未能积极进行项目建设；部分地区项目建设资金被整合，无法发挥项目建设作用。就山东省“粮改饲”调研情况看，当地普遍反映“粮改饲”政策补贴对象和力度有待优化，补贴对象应该包括生产者和使用者，补贴力度有待进一步加强。总体来看，国家现有牧草产业补贴政策相对较少，政策实施过程中问题较多，对提高生产者尤其是小规模生产者参与牧草产业的积极性不大，这也在一定程度上影响着牧草生产效率的提升。

4)经营者面临较高的生产及市场风险。相比于粮食等传统农作物，牧草生产要求更高的管理和技术水平，而作为起步较晚的产业，经营者牧草种植管理经验不足使得牧草生产在种植、刈割、贮存、运输和销售等过程中面临诸多风险，尤其是旱灾、涝灾、冻灾、病虫害等自然灾害的发生，更使牧草生产损失严重。除此之外，牧草的效益还与草食畜牧业尤其是奶业的生产发展形势息息相关，没有好的草食畜牧业及草食畜产品市场，也就难以拉动牧草产业的稳定健康发展。近年来，牧草生产所受自然灾害影响大，旱灾、涝灾、冻灾等自然灾害频发，制约着牧草生产效率及效益的提升。从近期对陕西振兴奶业苜蓿发展行动的调研情况看，自然灾害影响严重，仅合阳县河滩农产品专业合作社所承担的3 000亩(200 hm2)苜蓿种植任务，就因黄河上游持续强降雨，致使苜蓿种植基地全部损毁。从奶业发展形势看，2008年“三聚氰胺”事件之后，居民对国产奶产品的消费信心依旧不足，奶业及奶市持续低迷，无法拉动苜蓿等优质牧草价格及效益的提升。从陕西某奶业企业调研发现，2015年起奶价开始下滑，2017-2018年奶价低迷，公司奶价3.3 CNY·kg-1仅能保本，根据持续低迷的市场行情，公司打算进行“乳转肉”。

3 结论与启示

基于2011-2017年我国苜蓿、青贮玉米和黑麦草的非平衡面板微观调研数据，借助Malmquist指数和随机前沿模型测定牧草产业全要素生产率变化情况，剖析全要素生产率变化内在影响机理，可得出：

其一，2011-2017年苜蓿全要素生产率年均下降2.32%，青贮玉米和黑麦草全要素生产率年均增长8.91%和0.33%；苜蓿全要素生产率下降主要由技术进步下滑引起，青贮玉米全要素生产率增长主要来自技术进步，黑麦草全要素生产率增长则来自技术效率提升；苜蓿生产亟需在保障技术效率的同时着力推进技术进步，青贮玉米属技术诱导型产业，黑麦草属于技术效率增长型产业；牧草生产很少出现技术进步与技术效率提升共同增长趋势，表明我国牧草生产具有技术进步与技术效率损失，或技术进步制约与技术效率提升并存现象。其二，影响我国牧草产业生产效率提升的主要因素包括牧草生产技术及设备滞后、经营者生产观念和管理技术不到位、国家牧草产业政策支持体系不健全、经营者面临较高的生产及市场风险等方面。

根据上述研究结论，提出以下政策建议供参考。一是着力推进牧草产业技术研发与推广。强化牧草生产国内外技术研发与合作，提升牧草生产技术自主研发力度，发挥牧草生产先进技术集成与示范作用；因地制宜培育国产优质牧草品种，打造高效优质牧草生产机械设备；推进牧草产业产学研有效结合，创新牧草产业技术推广方式，推行市场主导、政府引导型技术推广模式。二是强化牧草产业人才制度建设。完善多种形式的牧草生产经营培训制度，整合多渠道培训资金资源，定期开展牧草产业专题培训；加大牧草种植、刈割、运输、贮藏、加工等技术的宣传和培训力度，切实提高生产者经营管理水平；鼓励高素质人才积极投身牧草产业。三是完善牧草产业政策支持体系。建立健全牧草产业政策支持体系，推进牧草产业政策支持的法制化、制度化和精准化；加大政策支持力度，推动政策扶持的深度与广度；政策扶持要在保障企业、合作社、家庭农场等新型经营主体的同时，多向传统小规模生产经营者倾斜。同时，要依靠公共财政资金投入积极撬动市场力量，引导社会资本投入牧草产业，推动商业银行、保险公司等市场力量探索信贷担保、贴息等方式，强化牧草产业资本和信贷支持力度。