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农民合作社对农户肉牛养殖效率的影响研究

2021-11-18赵立夫刘森挥曹建民

中国畜牧杂志 2021年11期
关键词:肉牛样本农户

赵立夫,卫 冕,刘森挥,曹建民*

(1.吉林农业大学经济管理学院,吉林长春 130118;2.长春科技学院商学院,吉林长春 130600)

我国肉牛养殖业起步较晚,现阶段仍处于传统分散经营模式,在资源约束日趋紧张的现实条件下,提升效率是肉牛养殖业面临的重要挑战。农民合作社是衔接小农户与现代农业的有效载体,这已经得到理论界的认同,但实践中尚没有达成一致的意见。一些专家认为,农民合作社能降低运营风险,提高肉牛养殖效率[1];农民合作社通过组织农户参与技术培训,把肉牛育肥的日粮配方和疾病防控知识普及到农户当中,使肉牛的养殖过程更为科学[2];一些研究已经证实了肉牛养殖的组织化模式具有更高的养殖效率[3]。但也有一些专家学者持有不同的观点和看法,他们认为当前多数农民合作社不具备其应有的服务功能,对效率的影响微乎其微,或者干脆无法提高效率[4];由于户企合作关系松散、利益分配机制相对滞后,农民合作社能否提高农户肉牛养殖效率还不得而知[5]。

综上所述,2 种观点旗帜分明又各有其道理所在,这使农户和决策者产生了很多疑问和困惑。鉴于此,本文在利用随机前沿分析测算农户肉牛养殖效率的基础上,考虑到是否加入农民合作社是农户自选择的结果,直接对比二者在养殖效率上的差别会造成样本选择性偏差,因而本文采用倾向得分匹配法(PSM)模型对比农户加入农民合作社与未加入农民合作社在养殖效率上的差异,检验了农民合作社对农户肉牛养殖效率的影响,评估了农民合作社在当前肉牛养殖效率中的作用,为肉牛养殖业高质量发展提供了决策参考,这是本文在研究上有别于前人的创新之一。另外,前人多数都是在理论层面进行研究和探讨,而本文是在考查农户是否加入农民合作社对投入产出影响的基础上深入剖析肉牛养殖效率,既有理论层面的支撑,又有实践数据的佐证,使研究结果更有实际指导意义,这又是本文的一个创新之处。

1 研究方法

首先对农户的养殖效率进行分析,在不考虑异质性的情况下,对农户养殖效率与其影响因素进行回归。多数学者在使用SFA 分析效率的影响因素时利用了“两步法”,这并不科学,因为“两步法”对u 的假定不一致。所以本文在研究思路上运用translog 生产函数,基于原模型基础,使用“一步法”对非效率影响因素进行分析。同时对于农户是否加入农民合作社的自选择行为进行分析,通过PSM 方法找出加入农民合作社与未加入农民合作社在养殖效率上的差异。

1.1 随机前沿函数模型 本文参考Battese 等[6]的研究,利用SFA 方法测算养殖效率。SFA 方法考虑随机误差项,更符合农业生产特点。本文的模型形式表示为:

其中,yi表示农户i的产出,i=1,2,…,n,xi表示农户i的生产要素投入,β为待估参数。vi与ui相加为随机扰动项,vi表示测量误差与统计噪声,ui代表由于管理无效造成的效率损失。γ表示技术非效率项在误差中所占的比例,令γ=,γ∈(0,1)。当γ值趋近于1 时,说明误差主要来源于技术非效率,应用SFA 模型更为科学。

肉牛养殖效率(TEi)表示的是农户i的产出与位于前沿面的农户使用相同投入量所能得到产出之间的相对差异,计算公式为:

其中,ui为非负无效率项,当ui=0 时,TEi=1,表示农户i位于生产前沿面,当ui>0 时,0

根据上述函数关系可推导出关于技术非效率项的函数式(4),Zi为可能存在效率损失的因素组成的向量,δ为待估参数向量。

1.2 倾向得分匹配法检验农户加入农民合作社对养殖效率的影响 由于农户是否加入农民合作社是非随机的,在估计是否加入农民合作社的养殖效率效应时需要考虑样本自选择问题。所以本文采用PSM 模型,为每个加入农民合作社的农户同从未加入农民合作社的农户样本中挑选一个或一些农户进行匹配,从而检验并测算农户加入农民合作社对肉牛养殖效率的影响。

首先利用Logit 模型估计在给定禀赋特征(Xi)的条件下,每个农户加入农民合作社的条件概率拟合值,即倾向得分值(PS):

其中,xi表示农户i的一组特征变量,β为对应的系数向量。D 为农户是否加入农民合作社的虚拟变量,D=1表示农户已加入农民合作社,D=0 则表示农户未加入农民合作社。

其次,测算平均处理效应。平均处理效应方法常用来进行政策评价,考察政策发生前后样本个体的变化,本文据此分析农户参与农民合作社对肉牛养殖效率的影响。具体测算如下:将农户个体i是否加入农民合作社看作一个二元随机变量Coopi,其中Coopi=1 表示该农户参加了农民合作社,Coopi=0 表示该农户未加入农民合作社。同时用Effi表示农户i的养殖效率,并将对应于Coopi=1 的农户养殖效率记为Eff1i,对应于Coopi=0的农户养殖效率记为Eff0i,用Eff1i–Eff0i代表农户i参与农民合作社对其养殖效率带来的影响。将Effi定义为:

2 数据处理与描述性统计

2.1 数据处理 本文数据来源于国家肉牛牦牛产业技术体系产业经济研究室在河北、新疆、青海、内蒙古、黑龙江、四川、云南等21 个省份的农户监测数据。数据为混合截面数据,总计检测样本578 户,其中90 户为连续2 年监测户,398 户为1 年监测户。样本中,参加农民合作社的农户为307 户,占53.11%。

2.2 变量的描述性统计 在投入产出的选择上,考虑使用仔畜、劳动力、精饲料、粗饲料的投入作为变量。仔畜选取重量(kg)来统计,劳动力选取数量(工日/头)来统计,精、粗饲料选取费用(元/头)来统计,同时以肉牛出栏重量作为单一产出变量,通过他们之间的比对能较好地分析出肉牛养殖效率水平。在养殖效率影响因素的选择上,所选影响因素必须为外生变量[7]。本文考虑使用养殖经验、养殖补贴、疫病情况、培训次数和合作社等5 个变量作为研究对象。养殖经验选取从事年限(年)来统计,养殖补贴选取是否享受补贴(1=是,0=否)来统计,疫病情况选取是否受到口蹄疫等影响(1=是,0=否)来统计,培训次数选取接受培训次数(次)来统计,合作社选取是否参与组织合作(1=是,0=否)来统计。如表1 所示,通过这些变量的选取和测算,能较为准确地反映出农民合作社和养殖效率之间的关系。

表1 变量描述与统计

2.3 农户是否加入农民合作社导致的肉牛投入产出差异肉牛养殖投入产出周期长、风险大,而且投入成本和产出效益是考查肉牛养殖效益的重要指标。在通过调研数据的计算和比对分析中发现农户是否加入农民合作社其投入产出有着明显的差异。在肉牛仔畜投入方面,国内外学者多选取仔畜重量(kg)做研究单位来测算其效率,样本中加入农民合作社的农户为250.25 kg,未加入农民合作社的农户为234.45 kg,相比而言加入农民合作社的优势明显;在劳动力投入方面,加入农民合作社的为14.05 工日/ 头,未加入农民合作社的为27.73 工日/头,可见农民合作社的机械化操作和科学管理方面节省了一定的劳动力;在精、粗饲料投入方面,加入农民合作社的为3 512.92 元/头,未加入农民合作社的为3 627.65 元/头,显然加入农民合作社的投入成本较少;在平均单位产出方面,加入农民合作社的农户其肉牛平均单位产出为535.85 kg,而未加入农民合作社的农户其肉牛平均单位产出为520.94 kg,前者比后者提高了2.86%,由此可见,加入农民合作社的农户在平均产出方面明显优于未加入农民合作社的农户。

3 实证结果分析

3.1 随机前沿生产函数回归结果 从引入控制变量的回归分析结果(表2)可以看出,农户的仔畜投入系数为1.242,且在1%水平下显著,说明农户仔畜体重越大,肉牛出栏重量越高。劳动力投入的系数为0.167,在10%的水平下显著,说明农户劳动力投入对肉牛出栏重量有显著正向影响。同时,精饲料投入的系数为0.564,且在1%的水平下显著,说明农户精饲料投入对肉牛出栏重量具有显著正向影响。粗饲料投入的系数为0.470,且在1%的水平下显著,说明农户粗饲料投入对肉牛出栏重量有显著正向影响。以上肉牛主要养殖投入要素对出栏重量都呈现正向影响关系,符合当前肉牛养殖实践。说明该模型是比较适合描述肉牛投入产出关系的。

由于肉牛养殖从出生到出栏大约需要15 个月甚至更长的养殖时间,较长的时间跨度使生产管理中难免存在养殖效率损失。模型中技术非效率项在误差中所占比例均通过1%水平下的显著性检验,γ值为0.813,说明肉牛养殖中存在技术无效率,这也同时说明随机前沿模型具有适用性。是否参加农民合作社的系数为0.145,且在1%水平下显著,由此可以推断加入农民合作社对于肉牛养殖效率提升有着明显作用。与未加入农民合作社的农户相比,加入农民合作社的农户其养殖效率提升了14.5%。养殖补贴、疫病以及培训次数等模型结果符合理论预期且较为显著,呈正相关关系。但在效率模型中,养殖经验没有通过显著性检验,同时产生的模型结果与理论预期不一致。可能存在的原因是:多数农户的养殖思想比较传统,养殖年限的增长带来了更多的“养殖自信”,难以接受科学的养殖技术和改变自身一些不科学的养殖习惯,从而可能导致养殖经验无法提升养殖效率的现象。

3.2 PSM 方法估计结果 基于表2 养殖效率的测算结果,本研究利用PSM 方法检测农户加入农民合作社对农户养殖效率所产生的影响。通过一对一匹配、K 近邻匹配、卡尺匹配与核匹配这4 种PSM 方法进行分析。结果显示,4 种匹配结果下得到的平均处理效应较为接近,而且均在1%水平下显著。农户参加农民合作社对养殖效率的影响平均处理效应为19%,加入农民合作社的农户比未加入农民合作社的农户生产效率提高了19%。这说明随机前沿函数法计算的结果是稳定的,农户加入农民合作社能够显著提升养殖效率。具体结果见表3。

表2 全样本随机前沿函数分析结果

表3 参与者平均处理效应

4 结论与建议

4.1 结论 本文借助肉牛养殖农户的调查数据,弥补前人研究存在的缺陷,在农民合作社对肉牛养殖效率影响的实证分析中,运用PSM 模型,将可能影响农户选择行为的因素纳入模型中,控制了模型可能存在的内生性问题,使结果更具有说服力。在未考虑样本的选择性偏差及模型内生性的情况下,本文得出参加农民合作社的样本农户养殖效率能够提高14.5%;在考虑样本选择性偏差的情况下,利用PSM 模型分析,进行一对一匹配、K 近邻匹配、卡尺匹配与核匹配的ATT 估计结果在1%水平下显著,并且加入农民合作社比未加入农民合作社养殖效率提高了19%。2 种分析方式均表明组织化程度越高的农户其养殖效率越高,农民合作社在提供更准确的市场信息和更科学、更前沿的技术信息中充分调动了农户的积极性,增加了农户的信心,加入农民合作社对提高农户的养殖效率有着显著作用。

4.2 建议 本文研究结论具有以下3 点建议:第一,加大力度扶持农民合作社的发展,提高农户的组织化程度,使农民合作社和农户能互相借力、资源互补、发挥优势;第二,综合考察农民合作社对农户的直接效应和溢出效应,找到提高肉牛养殖效率的关键所在,更好地发挥农民合作社的潜在力量和作用;第三,建立健全农民合作社的监管机制,农民合作社要真正发挥作用,做到健康有序的良性发展。

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