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    畜禽粪污无害化高值利用的效率评价研究——基于DEA模型和SFA模型

    时间：2023-01-20 21:25:24来源：百花范文网本文已影响人

    曾文俊， 李 悦， 冉 毅

    (1.农业农村部沼气科学研究所， 成都 610041；

    2.农业农村部农村可再生能源开发利用重点实验室， 成都 610041；

    3.四川省农业援外办公室, 成都 610041)

    畜禽粪污无害化高值利用事关农业面源污染防治、农村人居环境提升、生态文明建设和“碳中和”大局，因此我国不断规制相关工作，出台了《畜牧法》《畜禽规模养殖污染防治条例》《关于加快推进畜禽养殖废弃物资源化利用的意见》等相关政策法规和意见条例；
    党的“十九大”报告也指出要着力解决突出环境问题，加强农业面源污染防治，加强固体废弃物和垃圾处置；
    “十四五规划”更是明确提出“推进畜禽粪污资源化利用”。但受限于养殖水平参差不齐、环保意识不强、粪污处理设备不完善、畜禽养殖基础差等因素[1-3]，水体生态失衡、土壤养分过剩、温室效应加剧、农作物质量和产量下降、有害病原微生物污染、重金属污染等问题时有出现[4-11]；
    更重要的是，畜禽养殖场迫于环保压力，往往被动开展粪污处理工作，难以实现粪污处理利用环节的收支平衡，养殖场业主严重缺乏深入开展的内生动力和积极性，畜禽粪污无害化高值利用举步维艰，而随着社会经济发展、居民消费升级，粪污治理及环保的压力将进一步加大。

    从已有的研究来看，关于畜禽粪污无害化处理技术及工艺、存在的问题及对策建议，学者已作了丰富详实的研究，对本研究有重要的启示。但由于养殖场是托举畜禽粪污无害化高值利用的基础单元，关键问题是探明养殖场在畜禽粪污无害化高值利用方面的投入产出效率，有哪些投入产出需要进一步优化以及如何基于效率情况调整畜禽粪污无害化高值利用策略，而这些问题的研究还比较薄弱。本文以四川省规模畜禽养殖场为调研对象，通过问卷调查和座谈统计分析养殖场及其经理人的基本特征，基于不同模型，从单个视角和整体视角实证分析了畜禽养殖场粪污无害化高值利用效率，探寻加速畜禽粪污无害化高值利用进程的对策途径，并试图在畜禽粪污利用产业化发展方面做出一点探索。

    数据来源于四川省4个地级市12个规模养殖场的实地调查，所选养殖场由样本县农业农村局推荐，粪污处理配套设施均经过农业农村部门和生态环境部门联合验收，且粪污资源化利用基础台账齐全。调研的养殖场最短投产时间为5年，最长为14年，都探索出了适宜的畜禽粪污无害化高值利用运行模式，能够切合课题研究的开展。统计显示，共有11个养殖场平均在畜禽粪污处理方面获得财政支持118.09万元，这说明财政资金发挥了较强的引领作用；
    养殖场粪污产生量从7.40 t·d-1到63.78 t·d-1不等，平均为26.32 t·d-1，粪污资源化利用量平均为4447.36 t·a-1。投入方面，固体堆肥场投入从6～300万元不等；
    液体厌氧发酵设施体积从150～1500 m3不等，平均投入222.42万元，发酵周期平均为59 d，可以保证液体粪污得到充分发酵，灭杀细菌和病虫卵；
    人工投入从1～48万元·a-1不等，电费、水费等运行费用每年合计92万余元，平均为7.67万元·a-1。产出方面，发电产出平均为17.66万元·a-1，替代化肥折合值平均为32.99万元·a-1。

    2.1 理论模型

    数据包络分析(DEA) 模型是在相对效率评价基础上发展起来的一种非参数检验方法，可以对每一个决策单元(DMU)进行优化[12]。针对截面数据，可细分为两种模型，CCR模型假定规模报酬不变，主要用来测量技术效率；
    而BCC模型在可变规模收益(VRS)情况下，即当部分DMU不是以最佳的规模运行时，技术效率(TE)的测度会受到规模效率(SE) 的影响[13-15]。

    CCR模型设定如下：

    式中：xij为第j个DMU对第i种投入要素的投放总量；
    yrj为第j个DMU中第r种产品的产出总量；
    vi和ur分别为第i种类型投入与第r种类型产出的权重系数。

    j=1,2,…,n;s+≥0;s-≤0

    可运用CCR模型判定技术有效和规模有效是否同时成立[16]。

    BCC模型设定如下：BCC模型设定DMU不全是最佳的规模收益 (VRS)，技术效益(TE)的测度会受到规模效率(SE)的影响。构建BCC模型时，假设规模报酬可变，对CCR模型的约束条件增加凸性假设条件：∑βj=1,j=1,2,…,n，即可得：

    minθ

    ∑βj=1,j=1,2,…,n;s+≥0,s-≤0

    2.1.2 SFA模型

    3）具备较强的行业话语权。诚如上文所言，PCB是个集中度不高的行业，但它的上游原材料铜箔和覆铜板是两个集中度很高的行业，CR10都在70%以上，所以上游原材料供应商可以轻松将成本转嫁给下游PCB厂，但深南电路不同，2016年-2017年上游铜箔和覆铜板价格大幅上涨，但公司同期PCB毛利率不降反升，2016年和2017年分别为19.9%和22.33%，同时应付账款大幅增加，2015-2017年分别为4.96亿元、6.05亿元和8.8亿元，显示出对上游较强的话语权。

    SFA模型相对非参数方法，考虑到了随机因素对于产出的影响，可以度量n个DMU在T期的技术效率(TE)，每个DMU都是m种投入和一种产出[17-19]。SFA模型具体设定如下：

    Yi=f(Xβ)+vi+ui

    技术效率定义为:

    回归模型设定为：

    lnYi=βilnX1i+β2lnX2i+...+βnlnXni+vi-ui

    消去对数得：

    Y=X1β1X2β2...Xnβnev - u

    因此技术非效率项ui=-ln(TEi)[20]。

    2.2 变量选择

    DEA模型采用非随机方法, 资料数值变动及要素选择对其评价结果相当敏感，应尽量采用一手资料，因此本研究选取实地调研的12个畜禽养殖场作为决策单元(DMU)[21]。DEA模型选取的投入产出变量的单位均为“万元”，投入变量为每年清粪人工投入x1、每年设备运行费用x2、每年垫料投入x3、固体堆肥场所建设投入x4、液体粪肥设施建设投入x5；
    产出变量为每年有机肥产值y1、每年发电产值y2和替代化肥折合值y3。为了分析结果的科学性和可比性，SFA模型沿用以上变量，并增加3个产出变量的和值变量“粪污产品产值总和y4”。

    表1 变量统计表

    3.1 DEA模型实证分析

    3.1.1 CCR模型实证分析

    均运用软件Stata/SE15.1进行模型计量分析。CCR模型分析结果显示(见表2)效率包络前沿面上的DMU有7个，属于技术有效，畜禽粪污无害化高值利用的绩效总体状况较好，这得益于严格的养殖环保政策、有效的财政支持政策以及养殖场的重视和大量投入。其余5个DMU中，2个绩效值超过0.8，最低的不足0.1，属于技术无效。DMU绩效值平均为0.770，说明受访养殖场的总体生产效率较高，但仍有一定提升空间，例如“德阳中德”可减少6.326单位的x1、33.987单位的x3、1.060单位的x4和89.177单位的x5将使得畜禽粪污无害化高值利用生产活动更加有效率；
    “巴中隆兴”可减少0.069单位的x1、0.998单位的x4或2.758单位的y3将使得畜禽粪污无害化高值利用生产活动更加有效率。

    表2 CCR模型分析结果表

    3.1.2 BCC模型实证分析

    BCC模型实证分析结果表明技术效率前沿面上的DMU有11个，属于技术有效，绩效值平均为0.942，总体水平较高。只有“玉太种鸡”为技术无效，绩效值为0.306，需要减少2.288单位的x1、7.676单位的x2，或降低41.945单位的y1、0.013单位的y2和30.76单位的y3才能提高粪污无害化高值利用效率。从综合技术效率来看，均值为0.747，7个DMU为1，最低为0.075，表明调研养殖场畜禽粪污无害化高值利用的效率总体水平较高，但超过25%的资源投入未充分发挥效益，且个体差异较大，个别养殖场资源浪费甚至超过90%。从纯技术效率来看，均值为0.942，其中11个均为1，只有“玉太种鸡”最低为0.306。从规模效率来看，均值为0.785，7个DMU为1，规模效率存在较大差异。另外，“德阳中德”和“成都知乐”为规模报酬递减，“玉太种鸡”、“巴中隆兴”和“巴中本味源”为规模报酬递增，其余养殖场均为规模报酬不变。

    表3 BCC模型分析结果表

    综合来看，综合技术效率、纯技术效率和规模效率均为1，在技术和规模方面的投入均为有效的DMU有7个。纯技术效率为1，而规模效率小于1的DMU有“德阳中德”、“巴中隆兴”、“巴中本味源”和“成都知乐”，说明这4个DMU在粪污无害化高值利用的技术投入是有效的，改进的着力点在于如何发挥其规模效益，例如，“德阳中德”和“成都知乐”为规模报酬递减，需要适度缩减现有规模；
    “巴中隆兴”和 “巴中本味源”为规模报酬递增，应当进一步扩大规模。“玉太种鸡”的纯技术效率和规模效率均为低水平，同时处于规模报酬递增阶段，可从技术和规模两个方面同时入手调整。

    3.2 SFA实证模型

    对被解释变量分别进行SFA模型回归分析(见表4)，结果显示对数似然比统计量均较低，LR统计量较大，且对数似然比检验均在0.01的水平上显著，说明模型总体拟合效果较好，能够充分解释变量之间的关系。1)x1负向显著影响y1，通过缩减清粪的人工投入，或以部分机械设备替代人工费用，可以提升有机肥产值；
    x3、x4均正向显著影响y1，提高垫料和固体堆肥场建设的投入将能提升有机肥产值，而x2、x5对y1的影响均不显著。2)x1正向显著影响y2，表明人工投入的增加会提升发电产出，主要原因是一定的人工投入可以保证沼气工程较高的容积产气率，进而保证发电设备的持续高效运行。3)x1正向显著影响y3，可能原因是粪污相关产品需要大量人力周转、输送和施用，清粪人工的投入将大幅提升养殖场替代化肥的折合值；
    x2负向显著影响y3，应尽量降低养殖场在水费、电费和交通运输费等方面的开支，进而提升化肥替代产值。4)x1、x3、x4均正向显著影响y4，这表明加大人工、垫料和固体堆肥场所的投入，可显著提升粪污产品的综合产值；
    x2负向显著影响y4，这表明为了保证较高的粪污产品总值，需要进一步缩减设备运行费用。

    表4 SFA模型估计结果表

    表5 SFA模型技术效率值统计表

    从SFA模型技术效率值估计结果来看，基于不同目标的效率值差异较大，最高的超过0.999，最低的不足0.001。“粪污产品产值总和”效率值的均值为0.334，8个养殖场不足0.01，而剩余4个养殖均超过了0.99，说明大多数养殖场畜禽粪污无害化高值利用的技术效率水平很低，只有1/3的养殖场较高；
    “每年有机肥产值”和“每年发电产值”方面的效率值也有较大差异，只有“替代化肥折合值”的技术效率较高，均值超过0.94。

    4.1 研究结论

    基于四川省规模畜禽养殖场的实地调查，运用DEA模型和SFA模型实证分析了规模畜禽养殖场粪污无害化高值利用效率，研究结论如下：
    1)基于规模报酬不变和规模报酬可变的模型效率分析结果存在一定差异，为提升畜禽粪污无害化高值利用效率，各养殖场投入和产出需要进行差异化调整；

    2)清粪人工投入均会显著影响四种产出，应当合理规划清粪人工投入的增减，进而实现总体效率的提升；

    3)基于不同投入条件和产出目标的养殖场，需要灵活安排相关投入产出，如追求“每年有机肥产值”的养殖场，应当缩减清粪的人工投入同时提高垫料和固体堆肥场建设的投入；

    4)养殖场畜禽粪污无害化高值利用的技术效率均值为0.334，总体水平较低。

    4.2 对策建议

    4.2.1 进一步推进畜禽粪污无害化高值利用人才培育

    研究结果已表明，人工投入会显著影响有机肥产值和发电产值，也显著影响粪污产品总产值，高素质的人才投入是畜禽粪污无害化高值利用水平提升的有力保障，但是鲜有畜禽粪污无害化高值利用的专业培训课程，相应的人才培养制度没有建立起来。可通过举办培训班、现场实训、经验交流、知识竞赛等多种培训方式，科学设置并适时更新丰富培训内容，既要让相关人员学习先进技术，也要强化最新农业政策解读、法律政策及风险防范、可持续发展、生态环保意识方面的学习，全面提高畜禽粪污处理相关人员的综合素质。

    4.2.2 完善财政金融支持政策

    畜禽粪污无害化高值利用需要大量的资金支撑，而设备运行费用、垫料投入及堆肥设施建设均会显著影响粪污产品总产值，因此财政金融惠农支农政策应当向规模畜禽养殖场粪污无害化高值利用倾斜，同时协调和指导区域内各金融机构给予贷款优惠，扩大贷款抵押品范围，完善圈舍、设备、活禽、粪污产品预期收入抵押等特色贷款业务，进而结合农作物保险、农业补贴和贷款担保抵押，探索成立畜禽粪污无害化高值利用发展基金，建立国家财政资助的农业专项支持体系。

    4.2.3 加快畜禽粪污无害化高值利用的产业化发展步伐

    大力培育专门负责处理畜禽粪污收集、转运、无害化处理和高值化利用的第三方主体，发挥承上启下的作用。畜禽养殖场以购买粪污处理服务、粪污原料投入参股等多种形式提供畜禽粪污作为原料，同时约定好相关费用和粪污的浓度、水分等参数，保障持续性运转；
    另一方面，向种植主体出售或者直接输送有机肥产品，替代部分化肥和农药；
    另外，通过浓缩肥料制造、沼气发电上网和生物天然气提纯，进一步加快畜禽粪污无害化高值利用的产业化步伐。

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