物流体系建设对生猪养殖业的影响

【摘要】生猪养殖业是我国第一大畜禽养殖业，重点解决了市场肉类供应短缺的问题，近年来也在迅速发展，保证生猪养殖业良好发展、保障猪肉供给是我国经济社会发展中不可或缺的部分。但是我国畜牧业物流发展的缓慢，在一定程度上增加养殖户的投入成本、降低养殖效率、阻碍生猪养殖业的健康发展。为了研究物流体系建设对我国生猪养殖业的影响，文中在对我国改革开放以来生猪养殖区域分布进行分析总结的基础上，通过对我国30个省(市)最近10年的省际面板数据分析，研究了影响我国生猪出栏的因素，结果表明交通通达性、利润水平对生猪出栏量具有显著影响，而随着物流行业的发展饲料资源已不再对我国生猪出栏量产生显著影响。

【关键词】物流体系;生猪养殖;影响因素

1引言

生猪养殖业是保障我国食物安全的基础性产业，具有“猪粮安天下”的战略意义。我国是一个生猪养殖大国，2018年我国生猪出栏量高达69382万头，约占世界总量的47．8%。同时，猪肉是我国大多数居民最主要的肉食品，2018年我国猪肉人均消费量为22．8千克，占人均肉类总消费量的77．3%。良好的生猪养殖业是保证猪肉供给维持经济平稳的重要措施。但是，畜牧业物流体系建设的缓慢，使我国生猪养殖业在发展过程中存在物流成本高等问题，阻碍了生猪养殖业的健康发展。因此，研究我国物流体系建设对生猪养殖业发展的影响因素，对于加快完善我国物流体系、推动生猪养殖业健康发展具一定的重要意义。在已有的研究中，学者们已经从很多角度分析了物流体系建设和生猪养殖业的发展。有学者对畜牧业物流体系的建设作了研究，如赖媛媛(2015)通过对畜牧业物流体系、物联网等进行深入分析，总结了畜牧业物流在参与主体等方面的特征，为我国畜牧业物流体系的构建奠定了基础。也有学者对影响我国生猪生产的因素进行了分析，如张振、乔娟(2011)通过用Nerlove模型对生猪生产格局影响因素进行实证分析，认为影响中国生猪布局现状的因素有很多，其中，消费市场潜力、交通条件、原有饲养规模等对生猪生产具有显著影响。综上所述，我国畜牧业物流的建设和生猪养殖业的发展已经得到很多学者的关注，但是从物流体系建设对生猪养殖业的影响着手的并不多见，本文在现有研究的基础上，对1978年以来我国生猪出栏量的变化进行了分析，并对2009－2018年全国30个省(市)(无港澳台和西藏地区)的省际面板数据分析，研究了与物流有关的因素对我国生猪出栏量的影响。

2我国生猪出拦量的变化

我国地域辽阔，各地区自然资源、物流体制建设水平不尽相同，由此引起各地生猪产业发展程度的差异，改革开放以来我国生猪出栏量的变化呈现出一定的特点。从我国1978年、1988年、1998年、2008年和2018年生猪出栏量分布情况，我国生猪饲养地区主要集中在长江中下游地区，并逐步向南北扩散，西北地区和部分沿海经济发达地区生猪养殖业一直处于较慢发展阶段。1978年改革开放初期，全国生猪养殖业整体处于发展较慢的阶段，年出栏量最多的地区是四川，为2155．5万头，其次为湖南和江苏。从1988年的数据来看，这一阶段全国生猪养殖业发展迅速，但两极分化较严重。全国出栏总量增长了11456．3万头，增长率为71．14%，四川是唯一一个年出栏量突破4000万头的地区，达到5689．8万头。相比10年前，1998年全国生猪出栏总量增长了22642．5万头，增长率高达82．16%。年出栏量4000万头以上有四川和湖南两个地区，且均在5000万头以上。2008年全国生猪出栏总量增长了10799．4万头，与之前相比增长速度稍有放缓。年出栏量4000万头以上的地区有四川、湖南和河南三个省份。2018年四川、河南、湖南、山东和湖北年出栏量均在4000万头以上，其中四川和河南均在6000万头以上。北京、天津、上海等沿海地区和青海、宁夏等西北地区年出栏量略有下降。

3与物流有关的因素对生猪养殖业的影响分析

3．1理论分析。本文通过采用生猪养殖的利润水平和当地的交通通达性两个指标作为解释变量，分析对生猪出栏量的影响程度。3．1．1交通通达性。我国农村地区有大量生猪散养户，生猪养殖场大多都修建在农村地区，要想实现饲料及仔猪的运输、生猪出栏销售都需要良好的交通条件赋予的物流运输，当地交通发达，会对生猪养殖产生正的外部性。本文采用各地区公路加铁路总里程与土地面积之比的数据表示此指标，用roai，t表示(单位%)。3．1．2利润水平。生猪养殖户会根据利润水平来决定自己的生产行为变化。成本利润率=利润总额/成本总额*100%，在生猪养殖业中，物流体系建设程度与养殖的利润水平有直接关系，从新建养殖场畜牧业供应物流体系到生猪养殖完成出栏的销售物流体系，都需要专业的第三方物流企业提供的物流体系。如果当地物流体系建设落后，会使各方面物流成本增加，进一步会使养殖户的利润水平降低，减少养殖投资。因此，本文采用成本利润率这一指标来反映利润水平的变化，即根据各省第t年的小规模、中规模、大规模各自的成本利润率平均而得，用rati，t表示(单位:%)。3．2实证分析。3．2．1构建模型。我国生猪生产区域布局是由多种因素引起的，本文构建实证模型如下:PLIit=α0+α1rati，t+α2roai，t+ξi，t式中:PLIit为被解释变量，i表示地区，t表示年份，α0为常数项，α1、α2分别为相对应的解释变量的系数，ξi，t随机误差项。鉴于本文所用数据为30个省(市)对生猪生产格局影响因素的10年的变化，因此，在开展计量分析时应用面板数据。3．2．2数据来源。本文选取了我国30个省(市)2009－2018年的相关数据对各地生猪出栏量的影响程度进行分析，其中，生猪出栏量、交通通达性的数据均来源于国家统计局网站，利润水平数据来自《全国农产品成本收益汇编》。3．2．3模型选择。由LM检验结果得知，应该放弃OLS模型，选择随机效应模型。又F检验结果得知应该放弃OLS模型，选择固定效应模型。再针对随机效应模型和固定效应模型的选择进行豪斯曼检验，检验结果并显著，所以，选择固定效应模型具体检验结果如表1所示。3．2．4计量结果分析。由上述检验结果显示应该用固定效应模型，计量结果如表2所示。从表2看模型结果，可得出的主要结论如下:①养殖利润水平对生猪出栏量的影响显著为正。当地的物流体系建设越完善，成本利润率越高说明利润水平越大，越能调动养殖户的积极性，养殖户会越增加生猪养殖的投入，所以，生猪出栏数量会越多。②交通通达性对生猪出栏量的影响显著为正。说明良好的交通条件便利了物流运输，对饲料运输、生猪出栏销售等都有积极作用。

4结论与启示

4．1主要结论。本文通过对改革开放以来每间隔10年的我国生猪出栏量和生猪生产布局指数数据进行分析，并通过30个省际面板数据进行研究了与物流有关的影响因素对我国生猪出栏量的影响，得出了以下结论:我国生猪生产主产区从四川、湖南、山东、河南地区逐步向南北地区扩展，华北地区的河北、华中地区的湖北、西南地区的云南、广西地区的生猪生产格局指数都已位居全国前列。从理论的角度分析，交通通达性和利润水平会直接影响我国生猪出栏量。4．2政策启示。4．2．1加快完善基础设施建设，合理规划物流布局。现阶段我国生猪物流主要以批发模式为主，但是物流设备、物流技术还不够先进，可以借鉴一些发达国家的物流基础设施建设。同时，由于我国生猪大部分需要活体运输，对物流设备的损耗相对较大，合理规划生猪养殖场和屠宰场，减少长时间的生猪物流运输，对降低生猪的养殖成本具有积极作用。4．2．2加快物流组织化建设，促进生猪规模化养殖。我国现阶段生猪养殖的规模化程度不高，抗风险能力较差，养殖废弃物处理不便等。除了从养殖主体上考虑以外，我们还可以从物流角度出发，对第三方物流企业进行整合，减少无效运输环节，淘汰高消耗、低效率、整体物流能力不足的企业，进一步促进规模化养殖。

［参考文献］

［1］赖媛媛．我国畜牧业物流体系构建研究［D］．青岛:中国海洋大学博士学位论文，2015．

［2］蒋冰冰．基于电子商务环境下生猪交易物流体系的构建［D］．长沙:湖南农业大学硕士学位论文，2013．

［3］张振，乔娟．中国生猪生产布局影响因素实证研究———基于省际面板数据［J］．统计与信息论坛，2011(8):61－67．

［4］周晶，丁士军，阮冬燕，中国生猪生产波动影响因素分析———基于2000－2012年省级面板数据的实证研究［J］．农业现代研究，2014，35(6):750－756．

［5］张剑波，刘翌阳，陶炜煜，孟阳．近10年中国生猪产业回顾与未来展望［J］．农业生产展望，2018(1):35－42．93

作者:朱牧 单位:贵州大学经济学院