環境規制對中國生豬養殖生產布局與產業轉移的影響分析

周建軍，譚瑩，胡洪濤

（華南農業大學經濟管理學院，廣東 廣州 510642）

近十幾年來，我國生豬養殖業發展迅速，豬肉產量不斷增長，在肉類供應中具有極其重要的地位和作用。然而，隨著養殖規模的不斷擴大，其所帶來的環境污染問題也日益突出。據2010年《全國第一次污染源普查公報》統計，畜禽養殖業污染排放已經成為了我國最主要的污染源之一。對此相關部門出臺了一系列政策措施來治理畜禽養殖業的環境污染問題，著力促進畜牧業發展方式的轉型升級。2016年農業部出臺了《全國生豬生產發展規劃（2016—2020年）》將廣東、浙江等8個南方省份劃為限養區。與此同時各省紛紛劃定區域范圍內的限養與禁養區，限期拆除清退禁養區內的畜禽養殖場，嚴格限制限養區內的各類養殖。不少地區為追求環保政績，盲目擴大畜牧限養與禁養區范圍，給生豬養殖業造成了不小的影響。據農業部統計：2015年有近500萬散養戶退出畜禽養殖業，2016年因環境保護政策而削減的生豬產量多達3 600萬頭。現有條件下一刀切式地提高環境規制水平是否符合各省實情？該如何解決生豬養殖業發展與環境保護之間的矛盾？如何解決環境制約下生豬總產量上升與區域間增量轉移之間的矛盾？能不能養？怎么養？去哪里養？成為當前生豬養殖業所必須面臨的突出問題。因此探討不同省份環境規制對生豬養殖業作用影響的臨界點，優化環境規制政策制定，調整生豬養殖布局，促進地區間產業轉移，對生豬養殖業的長遠健康發展具有十分重要的意義。

最早研究環境規制對產業布局影響可以追溯到Walter和Ugelow[1]提出的“污染天堂假說”。早期研究主要集中于國際貿易與環境的關系，Copeland和Taylor[2]認為南北國際貿易的存在使得南方發展中國家成為北方發達國家轉移污染產業的聚集地。而后進一步拓展，Cole[3]將EKC曲線與污染天堂假說相結合，證實環境污染天堂的存在。D’Agostino[4]進一步結合波特假說，認為污染企業缺乏對環境監管的應對能力，會被環境監管寬松的國家和地區吸引，從而實現污染產業的轉移。國內學者中，張可云和傅帥雄[5]在“污染天堂假說”演進的基礎上，對其最新理論和研究成果進行了概括總結。鐘茂初等[6]認為環境規制會導致污染型企業調整生產行為從而驅動污染產業的轉移以促進本地產業結構的升級。對此姚從容[7]進一步指出我國污染型產業正由經濟發達地區向經濟欠發達地區，由東南沿海地區向中西部地區梯次轉移。從現有文獻來看，環境規制對污染型產業布局與轉移的影響機制和程度并不能確定。部分學者認為環境規制的提升，通過類似征收環境稅的手段將外部環境污染內部化解決，極易加劇企業尤其是中小型企業的生產成本，對生產造成不利影響[8-9]。而杜威劍和李夢潔[10]、原毅軍和謝榮輝[11]、劉傳江和趙曉夢[12]則堅持波特假說，認為環境規制的加強雖然會在短期內增加企業的生產成本，但嚴格的環境規制約束同樣能夠倒逼污染型企業加大環保資金投入和生產技術創新改造，通過技術補償效應帶來產出的增長，長期來看這將抵消環境規制帶來的生產成本。

對生豬等畜牧養殖業生產布局變動的影響因素，張暉和虞祎[13]、劉曉磊等[14]、王歡和喬娟[15]、譚瑩等[16-19]、廖翼等[20]多從傳統產業資源稟賦、生產成本和市場條件等自然經濟區位因素來探討，對于環境規制影響因素的關注不多。如虞祎等[21-22]驗證生豬生產布局中存在污染天堂效應，生豬養殖正在從環境規制嚴格的地區向環境規制寬松的地區轉移。王德鑫等[23]探討了環境規制下我國規模化生豬的生產效率，認為環境規制下我國規模化生豬生產率呈現增長，取得了一定的雙贏效果。張郁和江易華[24]、張郁和劉耀東[25]則從環境風險感知的角度分析認為環境規制對生豬養殖戶生產行為會產生顯著的影響，需重視生豬養殖的環境規制風險。Mulatu和Wossink[26]分析歐洲環境監管對養豬業生產環境的影響程度。同樣發現污染相對嚴重的養豬企業易被環境監管相對寬松的地區吸引，進而發生產業轉移。總體而言國內外學者對此類研究主要集中在工業污染領域，而對農業及畜牧業領域內環境規制問題探討較少。隨著我國養殖業環境污染問題的日益突出，以及畜牧業環境保護政策的逐漸落實，探討環境規制對于生豬養殖業的影響及作用機制是十分有必要的。因此，本文基于波特假說的相關理論，利用2004—2015年中國省級生豬養殖面板數據，分析環境規制對生豬產業生產布局的影響，探討其空間轉移的影響機制，從而豐富農業領域環境規制問題的相關研究，檢驗波特假說的合理性，同時也為我國生豬養殖業環保革新提出相應的政策建議。

1 理論分析

波特假說認為環境規制政策的制定可以通過技術補償和學習效應改進環境質量和提高產出，雖然短期內可能增加企業的成本而對生產產生不利影響，但從長期來看通過技術進步和效率提高將帶來產出水平的增長。本文參考Mohr[27]、王杰和劉斌[28]的模型假設，分析環境規制對生豬生產的影響機制。

假設存在N個同質的生豬養殖廠家，生產技術水平相同，在一段時間內每個生豬養殖廠家都投入l單位的勞動，生產單一的生豬產品C，勞動總供給為L=N×l，勞動生產率依賴于資本K，資本K是一段時間內（從0到t）使用某種技術的勞動量，計算公式為：

假設當存在環境規制的情形下，生豬養殖廠家要為生豬養殖所造成的污染排放承擔相應的社會環境成本，相當于繳納一種環境稅，設稅額為δN。環境稅的征收有利于降低生豬養殖過程中的污染排放w，增加了養殖戶的環境成本。在養殖規模較小的階段，環境成本的增加容易使得養殖戶減少規模甚至退出，時期t內的產出可以表示為：

環境規制水平的逐步提高會倒逼生產廠家加大技術革新力度，假設存在生產生豬產品C的新技術g，新技術g比舊技術f生產效率更高，且污染排放更小，則對于任何的l、w和K，都有相同投入下新技術的產出比舊技術的產出更多，定義生產函數b（l，w，K）表示生豬養殖廠家在受到環境規制約束時，使用新技術g在生豬產出相同時相對于舊技術f所減少的污染排放量。則有

式（3）和（4）表明在其他條件不變的情況下，采用新技術時的產出更多，或者在產出相同的情況下所造成的污染量更小。如果環境規制政策要求生豬養殖廠家必須減少一定數量的污染排放量e，且0＜e＜b（l，wf，K），則養殖廠家在每個時點上必須選擇Wg為其采用新技術g后的污染排放量：

對于所有的η：

由于環境規制政策要求必須減少污染排放量e，且e>0，則環境質量可以得到改善，按照式（6）和（7）：由于e＜b，此時通過技術革新促進生豬養殖企業生產能力的提高，生豬養殖產量增加。但是生豬養殖企業技術革新的投入力度是有限的，如果e>b，環境規制的提高超出了生豬養殖企業的負擔或者技術革新也無法達到環境規制的要求，那么養殖企業會選擇縮減規模，減少生豬產品產量，甚至轉移到其他環境規制較弱的地區以避免環境規制的約束。

因此，較低的環境規制水平雖然增加了生豬養殖企業的成本，但在養殖規模較小的階段，例如大量的農村個體散養戶，其生豬規模以幾頭至十幾頭居多。個體散養戶減產和退出成本較低，缺乏環保技術投入與擴大規模的能力，環境規制政策的實施能夠極其容易消滅掉這部分養殖戶的產量。而對于中等規模以上的養殖企業，一般都有多年的生豬養殖經歷，生產投入巨大，這類養殖企業退出成本高昂甚至短時間內無法退出。環境規制水平的日趨嚴厲必然增加生豬養殖的環境成本，生豬養殖企業在短時間內無法退出的情況下，只有被迫加大環保技術的投入力度，減少養殖污染排放，并且在技術投入加強的同時擴大生豬養殖密度以維持原有的養殖利潤水平，使得在產量增加的同時，降低污染排放水平。但是當環境規制超過了養殖企業所能夠承擔的最大值時，如大范圍的禁止限制養殖生豬，技術投入改造力度無法滿足環境政策的要求，環境成本高于退出轉移成本，則會對生豬養殖產生不利影響，造成生豬產量的下降，養殖企業傾向于轉移到環境規制較低的地區。環境規制與生豬生產之間符合倒N型的關系。

2 研究方法

2.1 模型選擇

本文將采用動態空間面板模型，其優勢在于既考慮了環境規制對生豬養殖業時間上的動態效應，同時也考慮到了其空間效應。Elhorst[29]認為采用動態空間面板模型可以使模型結果估計更加準確可靠，并且在一定程度上避免內生性問題。據此模型設定為：

根據波特假說的理論推導，本文將環境規制的二次項，三次項加入到模型當中，模型擴展為：

式中：Yit為生豬生產的三個變量，生豬出欄密度、生豬存欄密度和生豬養殖場密度，Xit為環境規制變量，Zit為影響生豬產業的其他控制變量，θ反映生豬產業的動態特征，ρ為空間自相關系數，反映不同地區的生豬產業是否存在空間相互影響。β1，β2，β3反映環境規制對生豬生產的非線性影響，βc為控制變量對生豬生產的影響系數，α為常數項，ui為地區固定效應，vt為時間固定效應，εit為均值為0和方差為σ2的隨機擾動項。考慮到采用普通的OLS估計動態空間面板模型很可能導致有偏不一致，并且會存在內生性問題。因此本文借鑒Taspinar等[30]的思路采用系統GMM方法估計動態空間模型，并與非空間模型估計結果進行比較。

2.2 空間效應檢驗

結合地理學第一定律，Tobler[31]認為任何事物都是彼此關聯的，距離越近關聯度越高。因此必須先對數據進行空間相關性檢驗，采用空間相鄰權重矩陣，來探討不同省份之間的變量的空間關聯性，通過計算全局Moran’s I指數（MI）來揭示空間關聯特征，其公式為：

Moran’s I指數在（0, 1）之間表示空間正相關，在（-1, 0）之間表示空間負相關，接近于0則表示不存在空間自相關。但我國省際之間差異較大，全局Moran’s I指數不能夠刻畫某一局部省份的聚集特征，因此需要使用局域 Moran’s Ii指數（MIi），計算公式為：局域Moran’s Ii指數度量了省份i與周圍省份的空間關聯程度，正值表示與周邊省份之間呈正相關，即生豬產業密度相似的省份聚集在一起。通過該指標構建Moran’s Ii散點圖來充分反映局域地區之間的空間相關特征。

2.3 變量說明

1）生豬生產變量：由于我國各省區生豬產業基礎不同，省情各異，因此，使用各省單位面積內的畜牧生產量能夠更好的反映該省產業發展程度。分別以生豬的出欄量、存欄量和養殖場絕對數量為基礎，除以各省的區域面積以得到產業的密度變量。由于我國生豬養殖場規模差異較大，因此以中等規模養殖場的養殖量為基礎，將不同規模的生豬養殖場折算為中等規模養殖場的數量。

2）環境規制變量：選擇經濟發展水平GDP總量來衡量環境規制的強度，并采用調整系數對此進行調整。一方面，各地區的經濟發展水平能夠很好地反映該地區的環境規制強度，經濟發展水平越高的省份環保治理投入、環保重視程度、環境質量需求方面要求越高，環境監管強度越大。另一方面，采用調整系數對此進行調整，調整系數為各省區域中心到邊界的內部距離的倒數，內部距離越大，調整系數越小。在環境監管執法力量相同的情況下，區域范圍越大的省份相關環境監管所需要覆蓋面積越大，距離中心區域越遠的邊緣地區尤其是農村地區，其環境執法強度越低，環境監管控制力度衰減越嚴重，整個區域環境規制的平均力度也會越小。省域面積較小的地區如浙江，江蘇和各直轄市相比內蒙古，四川等管轄區域較大的省份更容易對轄區展開全方位的環境監管，相應的監管盲點死角較少。由中心區域到邊緣區域環境監管控制力度衰減程度越小，環境規制的整體平均力度相比更高。因此以二者的乘積來更好地反映各省環境規制的強弱程度，調整系數借鑒王雪輝和谷國鋒[32]的研究，具體的計算方法為：

式中：envir表示環境規制強度；GDP為地區生產總值，表示經濟發展水平；area表示各省的區域面積，π為圓周率。

各省環境規制隨著經濟發展水平的提升而不斷加強，且不同地區間環境規制差異巨大，經濟發展程度越高、區域面積越小的省份環境規制強度相應的越強。

3）市場價格因素：生豬價格波動會影響養殖戶生產積極性，引起生豬養殖規模及產出的變動。由于市場價格對畜牧生產的調節存在一定的滯后性，生豬養殖戶大多依賴上一年的價格信息作為本年度的生產決策依據。因此選擇生豬的上一年度的市場年平均價格納入到模型當中。

4）要素稟賦變量：生產成本越低，原料資源越豐富的省份越能吸引生豬養殖。各省要素稟賦不同，對于畜牧生產布局及空間轉移會產生影響。本文選擇生豬每單位（50 kg主產品）生產成本，以及各省的玉米總產量來反映生豬養殖的空間要素稟賦差異。

5）市場條件因素：豬肉屬于大宗消費品，需要強大的消費市場和便捷快速的交通運輸條件，市場廣闊、交通便捷的地區容易吸引生豬養殖場進駐。以各省的人口密度來衡量各地區的市場需求量，由鐵路和高速公路長度構成的交通里程密度來衡量交通條件。

2.4 數據來源

本文數據來自我國30個省市（港澳臺和西藏自治區由于缺少數據而不在本文考察范圍內），樣本區間為2004—2015年的年度數據。數據來自于國家統計局、EPS數據庫和布瑞克農業數據庫。

3 結果與分析

3.1 生豬養殖與環境規制空間自相關檢驗

基于空間相鄰權重矩陣計算得到2004—2015年的Moran’s I指數以進行空間相關性檢驗。生豬存欄、出欄和養殖場密度的Moran’s I指數均在1%水平上顯著（表1），我國生豬養殖在空間上存在顯著的正自相關性，生豬養殖密度高的省份之間相互趨近，生豬養殖密度低的省份之間相互聚集。環境規制的Moran’s I值在1%水平上同樣顯著為正，并且呈現出逐步加強的走勢。表明部分較為發達的省份更加重視環境保護，環保政策的執行力度比其他省份要大，環境規制水平在地區間呈現分化聚集的現象。

表1 生豬養殖及環境規制空間自相關檢驗Table 1 Spatial autocorrelation test of hog breeding and environmental regulations

運用Moran’s Ii散點圖來進一步分析我國生豬養殖和環境規制的空間聚集特征。生豬養殖場密度和環境規制強度的Moran’s Ii散點圖中（圖1），z表示本地區的值，Wz表示空間相關區域的值。大部分省份位于第一、三象限，呈現出以“高—高”和“低—低”兩種模式為主的空間聚集特征，生豬養殖場密度（單位面積內的生豬養殖場數量）的空間聚集狀態呈層次狀分布。中東部省份主要呈“高—高”聚集特征，是我國生豬養殖的主要生產地區。而西部和東北地區主要呈“低—低”聚集特征。

3.2 環境規制對生豬養殖的影響分析

表2給出了系統GMM和動態空間系統GMM的估計結果，在這兩種估計結果下環境規制的一次項lnenvir、二次項lnenvir2和三次項lnenvir3的回歸系數符號依次分別為負號、正號和負號，模型估計結果總體比較顯著。這表明環境規制對中國的生豬出欄、生豬存欄和生豬養殖場密度均存在顯著的影響，并且其高次項系數的符號表明這種影響既不是線性的也不是傳統的倒U型非線性關系，而是一種倒N型的非線性關系。具體來說，在控制其他條件不變的情況下，生豬出欄、生豬存欄和生豬養殖場密度隨著環境規制的加強，其發展過程為先小幅減少，越過第一拐點后逐步增加，到達第二拐點后再趨向于減少的動態過程。

在尚未到達第一拐點時，環境規制對生豬養殖產業發展具有負向影響，但影響程度較小，原因是在這一拐點之前，生豬養殖產業發展處于較低水平，規模化水平不高，以農村個體散養戶為主。這類養殖者資金技術力量薄弱，難以進行技術革新及環保治理投入，養殖退出成本低，在環境監管政策下，更易傾向于縮減養殖規模，甚至直接退出生豬養殖業，造成生豬總體產量減少。

圖1 2015年生豬養殖場密度和環境規制強度的Moran’s I散點圖Fig. 1 Moran’s I scatter plot of the density of hog farms and environmental regulation intensity in 2015

在越過第一拐點之后，環境規制對生豬養殖產業發展具有顯著的正向影響。原因在于在此階段，經濟發展水平達到一定程度，對豬肉產品的需求量較高，同時生豬養殖業規模化程度不斷提高，中等規模以上的養殖企業數量逐漸增加。較大的養殖規模有利于技術水平的提升，有充分的資金技術實力投入以應對環境污染問題，同時也提高了養殖企業的行業退出成本，進行技術革新所獲得的規模利潤要高于環境規制帶來的生產成本。生豬養殖企業在環境規制的約束下，容易傾向于加大技術投入改造力度，在擴大生豬產業規模獲得更大利潤的同時降低養殖污染排放水平，實現波特假說的雙贏局面。

表2 模型回歸結果Table 2 Regression results of the model

當越過第二拐點時，經濟發展達到較高水平，環境質量需求提高。而環境污染問題的不斷突出迫使出臺更加嚴厲的監管政策，甚至直接限制禁止生豬養殖，其所帶來的環境成本負擔要遠高于通過技術革新所帶來的規模利潤。養殖企業被迫減小規模及產出，或者轉移到環境規制比較弱的地區來逃避高昂的環境成本，生豬養殖規模及產出隨著環境規制的加強而減少。

姜堰自古萬商云集，經濟繁榮，是著名的蘇北糧油、茶葉集散地，有“金姜堰”之稱。經過多年的發展，姜堰農業有特色、旅游業有亮點，但工業支撐作用不強、推動力不強。為此，我們把產業發展尤其是工業經濟作為提升區域經濟競爭力的突破口，大力實施產業強區戰略，不斷提升經濟發展實力。

從空間上來看，生豬養殖產業受到空間的影響比較大，對比動態空間GMM估計與系統GMM估計結果來分析空間相關因素對生豬養殖業的影響。表2結果顯示：1）殘差項的AR(1)和AR(2)檢驗，以及Hansen過度識別檢驗表明系統GMM估計和動態空間系統GMM估計均不存在模型誤設的問題，選取的工具變量環境規制空間滯后項均滿足外生性的假定。2）動態因素θ和空間自相關系數ρ均顯著為正，表明各地區生豬養殖業不僅受到產業慣性的影響，同時還受到周邊省份生豬養殖業的影響，存在時間上的延續和空間上的轉移。3）生豬出欄密度的θ值要明顯低于生豬存欄密度和生豬養殖場密度的θ值，而空間自相關系數ρ則要明顯高于生豬存欄密度和生豬養殖場密度的ρ值，表明生豬出欄可能受動態因素影響較小而受空間因素影響較大。中國生豬養殖受“豬周期”的影響，盲目跟風現象嚴重，各地區之間出欄量變動往往相互影響。

3.3 曲線拐點計算

進一步地，本文根據表2的動態面板空間系統GMM估計結果，得出生豬出欄密度，存欄密度和養殖場密度與環境規制之間的關系：

根據式（13）～（15），本文用 lnpork1、lnpork2、lnpork3相繼對環境規制lnenvir取偏導數，進而求得函數倒N型曲線的拐點（表3）。

表3 中國生豬產業環境規制拐點Table 3 Environmental regulation’s inf l ection point of China’s livestock industry

以生豬出欄密度為例，將兩個拐點值轉換成對應的GDP值來對比每個省份目前所處的階段。2015年全國有北京、天津、上海、江蘇等8個省市GDP值超過了第二拐點對應的GDP值（表4），表明這8個省市處于倒N型曲線第二拐點右側下降階段，除河南外均屬于東部沿海地區，生豬產業密度隨著經濟的發展和環境規制的增強而逐漸下降。主要原因在于這類地區近幾年來在環境規制政策制定和執行力遠超其它地區，在全國范圍內處于較高水平，對于養殖污染物排放的監管處罰嚴格，包括生豬養殖場在內的污染型企業被迫關閉甚至拆遷清退。環境保護成本遠遠超過企業的技術投入規模化所能帶來的利潤，生豬養殖企業只有縮小養殖規模甚至搬遷到其它環境監管較弱的地區才能避免虧損。

表4 第一、二拐點值對應的GDP與2004年、2015年GDP值的比較（×1010元）Table 4 Comparison of GDP between the two inf l etion points and the years of 2004 and 2015

2015年河北、山西、內蒙古等20個省份的GDP值處在第一及第二拐點對應的GDP值之間，這類省份越過了第一拐點但尚未到達第二拐點，處于倒N型曲線上升階段。除福建、遼寧、河北、海南外均處于中西部省份，生豬產業密度隨著經濟的發展和環境規制的增強總體呈上升趨勢。主要原因在于這20個省份相比于8個東部沿海省份而言，社會公眾環保意識較弱，環境質量需求較低，如湖北、湖南、四川在內的多個省份又屬于生豬養殖的主產區，生豬養殖產業基礎較好，承擔著保障中國豬肉產品供給的重要任務，短時間內養殖企業行業退出成本高，養殖企業通過加大環保技術改造力度仍有應對環境監管成本的空間。在環境規制加強，環境污染稅費逐漸實施的條件下，養殖企業被迫通過加大技術投入，完善環保減排設施，減少污染排放，提高規模化集約化生產力度，增加生豬養殖量以平攤環境保護成本維持正常的生產運營。在未來的一段時間內，這類地區的生豬養殖規模及產量仍會有不同程度的增長，從而實現雙贏局面。

新疆和青海2015年GDP值未超過第一拐點對應的GDP值，位于第一拐點左側倒N型曲線下降階段。這兩個地區自然生態脆弱，少數民族聚集，養殖業基礎薄弱，目前條件下并不利于生豬養殖業的發展。

3.4 飽和時間節點預測

根據環境規制的計算公式，將經濟增長的速度近似看作環境規制水平的增速，根據2016年各省地區生產總值的增速，預測各省在倒N型曲線上所處的位置，計算得到各地區生豬產業到達第二拐點所需要時間，將其劃分成4個階段（圖2和表5）。處于第四階段的上海、江蘇、北京、廣東等8個省份已經越過第二拐點（圖2），2012—2015年三年間生豬出欄總增長率為-0.66%（表5），處于產出下降，生豬產業向外轉移的階段。

圖2 中國各省份生豬產業在倒N型曲線上所處的不同階段Fig. 2 Different stages in the inverted N curve of every province livestock industry in China.

表5 中國各省份生豬生產到達下降第二拐點的時間跨度Table 5 Time span of provinces reaching to the second inf l ection point in China

位于第三階段的10個省份到達第二拐點的時間在10年以內，2012—2015年三年間生豬出欄總增長率為1.67%（表5），其中福建、遼寧、河北、湖北、湖南、安徽會在1～2年內快速到達第二拐點（圖2）。這類地區在環境規制制約下生豬產業增長已經接近飽和狀態，是目前我國生豬主產區，生豬生產的區域轉移處于緊平衡狀態，需要兼顧環境保護與生豬產業發展兩個方面。

第二階段到達第二拐點的時間在10～20年之間，主要有貴州、廣西、吉林等6個省份（圖2），2012—2015年三年間生豬出欄總增長率為4.29%（表5），增長速度較快。這類地區生豬產業密度和環境規制強度都處于較低水平，同時生豬養殖的產業基礎較好，作為生豬產業轉入地的條件比較成熟，可以引導生豬產業大規模轉入，同時需要避免出臺過于嚴格的環境監管政策，挫傷生豬養殖積極性，影響生豬產業的發展。

第一階段到達第二拐點的時間在20年以上，主要有黑龍江、內蒙古、寧夏等6個省份（圖2），2012—2015年三年間生豬出欄總增長率為2.70%（表5）。這類地區受自然環境、交通條件和市場狀況的影響，生豬產業基礎較為薄弱，目前并不適合大規模轉入生豬養殖企業。但這類地區特別是內蒙古、黑龍江等地發展生豬養殖的潛力巨大，近年來國內多家知名畜牧企業紛紛布局，搶占先機，隨著產業基礎的不斷完善和生豬養殖企業的逐漸轉入，未來有望成為我國生豬養殖的重要基地。總體來看，中國東南沿海省份生豬產業傾向于向外轉出，而中西部地區尤其是西部省份生豬產出水平快速提升，增長速度較快，具備承接東南沿海地區的生豬產能的潛力，使得我國生豬產業出現“南豬北移，東豬西進”的新趨勢。

4 結論與建議

4.1 結論

隨著環保政策的深入實施，環境規制成為生豬養殖業所必須面臨的首要問題。生豬養殖與環境規制具有強烈的空間關聯性，在空間上呈現聚集分布。研究表明，環境規制與生豬養殖密度呈現倒N型的關系，而非通常意義上的負向線性關系。環境規制對生豬養殖存在拐點，在不同的階段上環境規制的作用機制不同，通過計算不同省份環境規制對生豬養殖業作用影響的臨界點可以發現各個省份所處的不同階段，探討不同省份生豬養殖產業的轉移趨勢。總體而言，我國東南沿海地區生豬養殖傾向于向外轉出，而中西部地區轉入趨勢明顯，養殖格局存在著“南豬北移，東豬西進”的空間轉移趨勢。

在面對環境規制日益嚴厲的政策環境下，為保障生豬產業穩定健康發展，制定合理有效的環境規制措施成為目前急需解決的重點問題。

4.2 建議

1）應該差異化分層次的確定各個地區的環境規制水平及相應的監管政策。各省到達生豬養殖業增長拐點或臨界點的時間不同，對環境規制的反應程度存在差異，因此不能搞一刀切無差異的行政命令式的監管政策。具體而言，沿海發達省份總體應以禁養政策為主，其中養殖業較發達的邊遠市縣短期內可以適當限養作為過渡，減少生豬養殖污染排放強度以保護生態環境。中西部養殖大省為避免養殖業的劇烈沖擊，總體應以適養為主，在省內中心地區，城區周圍和重點流域輔以限養甚至禁養政策，在緩解養殖業污染強度的同時保持行業穩定，尤其需要避免出現環保政策的競爭升級現象與不顧地區實際的簡單粗放的監管方式。

2）應該引導加強養殖業資金技術投入，促進規模集約化經營以應對環境監管的沖擊，達到規模集約化下產量增長與技術革新下養殖污染減少的雙贏現象。模型分析中，總計有20個中西部省份在環境規制作用下，生豬養殖密度呈上升趨勢，環境規制倒逼養殖者加大技術投入促進規模集約化發展，符合波特假說的理論分析。因此，各地區尤其是生豬主產區政府部門應該加大對生豬養殖企業的資金技術扶持力度，引導高校和科研團體提供環保減排技術服務與指導，幫助生豬養殖企業進行技術革新和環保改造，通過技術創新提高減排效率，減少環境污染以應對環境規制政策。同時加快整合生豬養殖行業，合并淘汰小規模個體散養戶，大力扶持規模以上養殖企業，通過實現規模化發展來提高對環境規制的應對能力，從而優化產業結構，轉變發展方式，促進生豬養殖產業健康發展。

3）需密切關注由環境監管帶來的生豬供給短缺，嚴防豬肉價格出現新一輪的大漲周期。各地區環境監管政策的落實，大批生豬養殖場被拆除，大量養殖戶退出生豬養殖業，極有可能帶來未來幾年內生豬供給的缺口，造成豬肉價格的持續暴漲，形成更強的“豬周期”。因此有關部門必須密切關注豬肉價格的變動情況，出臺一系列措施穩定豬肉價格，針對未來可能存在的豬肉供給缺口提前做出預判，適時加大肉類產品的進口以彌補國內缺口，穩定國內豬肉市場價格。

參考文獻：

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