经济学者在效率的内涵方面做了大量研究工作，从不同角度采用不同方式对其作出多种解释。M．J．Farrell是最早系统地研究经济效率理论的学者，指出经济单位效率包括技术效率与配置效率，分别从产出与成本角度进行考量。前者衡量经济个体在既定投入情况下获得最大产出的能力;后者衡量企业在既定市场价格和固定生产技术水平的前提下，自身调整使用投入比例的能力。该经济单位总的经济效率可以用上述两种效率的加总计算结果表示。Ｒ．S．White-sell进一步指出，在给定技术和投入要素的基础上，某经济体的实际产出与潜在产出的差异表现为技术效率;该经济体如果按照成本最小化的方式进行投入要素的优化组合则表现为配置效率，配置效率在各生产要素边际替代率相等的条件下达到最优。厉以宁认为，效率是资源的有效使用与配置，一定的投入有较多的产出或一定的产出只需要较少的投入，意味着效率的增长。此外，许多经济学者还从经济效率形成的源头上，将其分为技术效率、规模效率、配置效率、范围效率、组织效率、X－效率等。

     纵观已有文献，西方经济效率理论、新古典经济理论与新经济增长理论中的经济效率概念虽然差异较大，但其内涵具有一致性。经济效率是比技术效率或配置效率更宽泛的概念范畴，经济效率综合反映了技术效率和配置效率，一个完全有效率的经济决策单元应该同时满足较高的技术效率和配置效率。技术效率是某决策单元在投入成本最小的条件下生产出较多产量的经济行为，衡量的是生产者活动接近生产前沿面的程度。配置效率是在给定要素投入价格的前提下，该决策单元按照合理的要素投入比例生产一定水平产出的内在能力，反映决策单元根据市场价格信息配置要素的能力。生猪生产效率是指在当前生猪饲养水平下，投入一定数量的仔猪、饲料、兽药、人工和设备等要素，从而出栏合格生猪数量的大小程度，通常分为技术效率和配置效率。

     M．J．Farrel首次从投入角度提出技术效率、价格效率和生产函数的概念。同年新古典增长理论的代表人物索洛第一次将技术进步因素纳入经济增长模型，将人均产出增长扣除劳动和资本投入导致的产出增长后剩余的部分(索洛余值)，归为技术进步的结果。事实上，“索洛余值”就是经济增长中要素投入不能解释的部分，既包括技术进步的作用，又包括被忽视变量等因素的影响，将其称为全要素生产率增长率更为准确。索洛模型从数量上确定了产出增长率、全要素生产率增长率和各投入要素增长率之间的联系。丹尼森从索洛模型出发，把全要素生产率增长率定义为产出增长率扣除各生产要素投入增长率的“余值”，即通过对总产出增长率的度量与各种投入要素增长率加权和的度量，求出其差值得出全要素生产率增长率。丹尼森将投入要素分为不同类型，通过赋予不同权重进行加权得到总投入，由此测算全要素生产率，大大提高了测值的可靠性。乔根森与格里切斯应用超越对数生产函数对部门和总量两个层次的生产率进行度量，将资本和劳动投入的增长细分为质量增长和数量增长，从而提高投入要素测量的准确度。与索洛模型不同，索洛模型着眼于解释产出增长率，丹尼森模型旨在测算全要素生产率增长率，乔根森则采用超越对数生产函数形式度量生产率，并从部门和总量两个层次上进行生产率的测量。虽然如此，但其生产率测算方法都是基于技术充分有效的假设，将产出增长扣除要素投入增长之后的全要素生产率增长全都归为技术进步的结果，却忽略了全要素生产率变化的另一个重要组成部分即技术效率改善的作用。此后，有学者提出用允许技术无效的生产前沿面法测算全要素生产率，此方法更接近于生产和经济增长的实际状况，并可以从全要素生产率的变化中分离出各种影响因素的作用，从而使经济增长源泉的研究更加深入。生产前沿面法在估计上一般有参数法和非参数法，其中数据包络分析法作为一种主要的非参数法，使全要素生产率的研究进入了一个新阶段。它通过对多种投入要素与产出变量进行关联性分析，将引起全要素生产率变动的原因分解为技术变化和技术效率变化，技术效率变化又进一步分解为纯技术效率变化和规模效率变化。纯技术效率是某决策单元经营管理和生产技术相对于其他技术有效点的水平，规模效率反映了决策单元与其规模有效点相比规模经济性的发挥程度。生产效率、纯技术效率和规模效率的值在0～1之间，该值越大说明效率越高。

     目前，不少学者运用DEA模型和SFA模型对生猪生产效率进行有价值的探索。B．Ben－Belhassen等人运用随机前沿生产函数测定了美国密苏里1996年生猪业的技术效率。G．T．Tonsor等人利用DEA模型评价了1998年专业化猪场的效率组成。以上研究都是利用横截面数据测定生猪的生产率，并在某一时点上解释不同猪场的效率差异。N．Key等［1］尝试对生猪生产率随时间的变化率进行分解，利用随机前沿生产函数分析测定美国养猪业在1992—2004年期间的全要素生产率(TFP)，并将其分解为技术变化、技术效率变化、规模效率变化和配置效率变化。I．Piot－Lepetit等［2］考察发现，法国生猪业生产率增长主要归功于技术进步(8．9%)，其次是技术效率的改进(1．3%)。国外学者对生猪业生产率影响因素的讨论也比较多，不过大多数是建立在动物科学基础上，如母猪的繁殖性状、农场管理及制度等对生产率的影响，而从生产力经济学角度研究得相对较少。

     国内也有不少学者运用参数法和非参数法对生猪生产效率展开研究，研究视域随着生猪规模化发展不断延伸到不同区域、不同养殖规模效率的对比，但由于运用的数据、采用的指标、研究的对象及分析的视角不同，得出的结论相差较大。杨军运用随机前沿函数法对中国散养生猪生产技术效率进行测量，结果显示，农户散养的技术进步率和技术效率仍然有很大的上升空间。王明利等运用随机前沿分析方法考察了中国15个生猪主产区农户散养和规模养殖的技术效率，结果显示:中国生猪养殖的总体技术效率较高，规模养殖的技术效率优势逐步体现;不同地域生猪生产的技术效率存在明显差异，粮食主产区要高于经济发达的沿海地区。部分基于DEA模型的生猪业生产效率的度量也得出类似结论。杨湘华运用DEA方法进行研究，结果显示，生猪养殖的技术效率增长率随着规模化程度的提高而不断上升，且表现出规模越大，技术效率增长率越高的规律。

     尽管如此，并非所有研究都支持生猪养殖规模越大，生产效率就越优，生猪生产的效率还展现出一定的区际特征和时际特征。谭莹采用DEA方法分别对2002—2007年中国东中西部散养和规模养殖的综合效率、纯技术效率及规模效率进行区域差异和规模比较，认为东部地区比西部地区更有效率，规模养殖综合效率高于农户散养，但农户散养仍具有较灵活的成本优势。生产成本的上涨对规模养殖生产效率的影响较大，但对于散养影响不大，散养在通货膨胀的经济环境下显得相对更有效率。规模养殖在技术效率上优于散养，而散养在规模效率上优于规模养殖，2006年后，规模养殖的综合效率出现下降趋势，预示规模不经济。王琛等基于DEA模型测算与对比了中国生猪主要生产省份散养和中等规模养殖模式的生产效率，结果发现，中国生猪散养和规模养殖两种方式在不同地区的技术效率距该种模式的技术前沿面的距离差异较大，因而不能一味强调生猪规模化饲养，而应根据不同地区的实际情况选择生猪饲养模式。闫振宇等运用DEA方法，测算了2002—2010年中国东中西部地区29个省(市)散养、小规模、中规模和大规模四种生猪养殖模式的生产效率。生猪生产效率提高的根源在于生产要素投入规模的扩大，技术效率的贡献次之。散养在未来中国生猪养殖中将继续存在，中规模生产效率变动率增长幅度最大，具有较强的发展潜力，大规模养殖在高效利用先进技术方面的优势逐渐凸显。生猪养殖最优规模视不同地区的资源、经济及地理特征而定，不同省份间、不同养殖规模下的生猪生产效率及最优规模存在差异，各地要因地制宜选择适度的养殖规模，东中部地区适宜适度推广大规模养殖，而西部地区适宜重点发展散养和大规模养殖。

     生猪养殖全要素生产率基本上呈负向增长，不同养殖规模下生猪生产效率变化影响因素各异。陈诗波等利用基于Malmquist指数的DEA法，对中国1991—2005年不同区域生猪散养户与规模养殖的全要素生产率增长、技术变动和技术效率变动进行探究，结果表明:技术水平是制约散户养殖生产率增长的关键因素;而规模养殖的生产效率下降主要受技术效率衰退和技术水平下降的共同影响，但技术效率衰退影响更大。中国中西部地区在生猪散养方面有一定的比较优势，东部则在生猪规模生产方面占有较强的比较优势。潘国言等利用与湖南生猪产销对接区域14个相关省市2004—2008年数据，从动态和静态两方面综合考察了不同省份生猪生产的效率，明确相关省份不同生产方式的比较优势，结果发现，生猪生产率近年呈小幅负向增长，大规模猪场主要是由于技术效率变化的无效，而其他养殖方式则是技术进步变化的无效所导致。廖翼等对2005—2010年中国东北、东部、中部和西部地区不同规模生猪养殖的全要素生产率变化及其分解项进行了对比分析。近年来，中国不同规模生猪养殖的全要素生产率均呈一定程度的小额负向增长趋势，技术退步是其下降的根源。而沈银书采用相同方法测算相同区域、不同规模养殖生猪的全要素生产率，结果表明，全要素生产率呈正向增长(年平均增长率为0．7%～1．8%)，其中大规模养殖生猪的全要素生产率年平均增长率明显大于散养、小规模、中规模养殖生猪。从增长源头来看，散养主要源于技术进步，而技术效率下降;中小规模养殖主要源于技术效率改善，而技术进步缓慢;大规模养殖主要源于技术进步和技术效率改善的共同作用。

     生猪生产效率是在技术和投入既定的条件下，充分利用投入要素并带来最大可能性产出的程度，包括技术效率和配置效率两个方面，技术效率又分解为纯技术效率与规模效率。对生猪生产效率进行分析，对于合理配置生猪生产资源，提高生猪生产能力和养殖效益，科学指导生猪规模养殖，稳定生猪市场供应及增强生猪产业竞争力具有重要的现实意义。

     已有的研究对提高中国生猪生产效率提供了有效参考，但生猪生产效率的研究仍处于初级阶段，还有很多值得研究的问题和领域。

     一是生猪生产效率测量模型及指标选择相差很大。DEA法因其独特的优越性成为经济学界研究生猪生产效率的主流模型，但此法不能有效排除随机误差对技术效率的干扰，可能会低估实际生产效率;不能进行参数估计和假设检验，无法得到投入与产出之间确定的数量关系形式;测量结果受投入产出指标的影响较大，排除一个重要投入或产出要素将会导致结果有偏差，已有的研究成果也证明了这一观点。在参数方法中，最常用的随机前沿分析技术的最大优势是可以将由于随机因素导致的误差分离，考虑到各种不可控的随机因素对生产前沿面的影响，能够更为准确地估计生产者的技术效率。但是它需要事先设定生产函数的具体形式，无法区分是由于技术非效率性产生的偏误还是由于模型设定产生的偏误，若生产函数模型设定不正确就会影响测算精度，甚至导致测算结果失效。这两种方法孰优孰劣，投入产出要素如何选择及是否有更好的改进方法，是下一步有待深入研究的一个重要方向。

     二是在分析生猪生产效率时，技术效率和规模效率的测量较多，配置效率的研究成果几乎没有。作为理性经济人的生猪养殖户会根据市场价格合理配置投入要素，从而提高经济效益，因此通过收集投入要素与产出品的价格信息，考虑技术效率的同时分析配置效率，才能更好地研究生猪业的经济效率。

     三是缺乏对生猪生产效率影响因素的分析。究竟哪些因素影响了生猪的生产效率?其影响程度如何?有学者从动物科学角度进行了探讨，而经济学视角的研究还较为少见。

     四是没考虑生猪养殖造成的环境污染产生的外部成本。生猪生产系统是一个由生猪养殖经济系统和生猪养殖环境系统耦合而成的复合系统，生猪规模化养殖带来的环境污染不仅造成农村生态系统破坏和生猪产业发展后劲不足，而且影响生猪产品质量。然而，传统的生产效率函数主要受生产投入和产出的影响，已有研究在选择产出指标时没有包含生产过程中的环境污染产出。有学者提出，工业化生产的低成本主要是通过一些社会成本外部化直接降低生产者的生产成本，若将这些外部成本计入生产成本，则工业化模式将不具有成本优势。在不考虑外部性时，集约化生猪养殖场(CAFO)的生产成本要低于放牧或传统生猪生产(中小规模)，但如果考虑到集约化生猪养殖场的粪便处理费用，则其生产成本可能要高于传统养猪系统。因此，将环境成本内部化，计入生猪养殖成本，才能更真实反映不同区域不同规模养殖生猪的生产效率，使生猪产业得到良性发展。

(华中农业大学汪爱娥;湖北农村发展研究中心，汪爱娥;华中农业大学，王德海)