物流體系建設對生豬養殖業發展的影響研究

□ 朱 牧

(貴州大學 經濟學院，貴州 貴陽 550000)

1 引言

生豬養殖業是保障我國食物安全的基礎性產業，具有“豬糧安天下”的戰略意義。我國是一個生豬養殖大國，2018年我國生豬出欄量高達69382萬頭，約占世界總量的47.8%。同時，豬肉是我國大多數居民最主要的肉食品，2018年我國豬肉人均消費量為22.8千克，占人均肉類總消費量的77.3%。良好的生豬養殖業是保證豬肉供給維持經濟平穩的重要措施。但是，畜牧業物流體系建設的緩慢，使我國生豬養殖業在發展過程中存在物流成本高等問題，阻礙了生豬養殖業的健康發展。因此，研究我國物流體系建設對生豬養殖業發展的影響因素，對于加快完善我國物流體系、推動生豬養殖業健康發展具一定的重要意義。

在已有的研究中，學者們已經從很多角度分析了物流體系建設和生豬養殖業的發展。有學者對畜牧業物流體系的建設作了研究，如賴媛媛(2015)通過對畜牧業物流體系、物聯網等進行深入分析，總結了畜牧業物流在參與主體等方面的特征，為我國畜牧業物流體系的構建奠定了基礎。也有學者對影響我國生豬生產的因素進行了分析，如張振、喬娟(2011)通過用Nerlove模型對生豬生產格局影響因素進行實證分析，認為影響中國生豬布局現狀的因素有很多，其中，消費市場潛力、交通條件、原有飼養規模等對生豬生產具有顯著影響。

綜上所述，我國畜牧業物流的建設和生豬養殖業的發展已經得到很多學者的關注，但是從物流體系建設對生豬養殖業的影響著手的并不多見，本文在現有研究的基礎上，對1978年以來我國生豬出欄量的變化進行了分析，并對2009-2018年全國30個省(市)(無港澳臺和西藏地區)的省際面板數據分析，研究了與物流有關的因素對我國生豬出欄量的影響。

2 我國生豬出攔量的變化

我國地域遼闊，各地區自然資源、物流體制建設水平不盡相同，由此引起各地生豬產業發展程度的差異，改革開放以來我國生豬出欄量的變化呈現出一定的特點。從我國1978年、1988年、1998年、2008年和2018年生豬出欄量分布情況，我國生豬飼養地區主要集中在長江中下游地區，并逐步向南北擴散，西北地區和部分沿海經濟發達地區生豬養殖業一直處于較慢發展階段。

1978年改革開放初期，全國生豬養殖業整體處于發展較慢的階段，年出欄量最多的地區是四川，為2155.5萬頭，其次為湖南和江蘇。從1988年的數據來看，這一階段全國生豬養殖業發展迅速，但兩極分化較嚴重。全國出欄總量增長了11456.3萬頭，增長率為71.14%，四川是唯一一個年出欄量突破4000萬頭的地區，達到5689.8萬頭。相比10年前，1998年全國生豬出欄總量增長了22642.5萬頭，增長率高達82.16%。年出欄量4000萬頭以上有四川和湖南兩個地區，且均在5000萬頭以上。2008年全國生豬出欄總量增長了10799.4萬頭，與之前相比增長速度稍有放緩。年出欄量4000萬頭以上的地區有四川、湖南和河南三個省份。2018年四川、河南、湖南、山東和湖北年出欄量均在4000萬頭以上，其中四川和河南均在6000萬頭以上。北京、天津、上海等沿海地區和青海、寧夏等西北地區年出欄量略有下降。

3 與物流有關的因素對生豬養殖業的影響分析

3.1 理論分析

本文通過采用生豬養殖的利潤水平和當地的交通通達性兩個指標作為解釋變量，分析對生豬出欄量的影響程度。

3.1.1 交通通達性

我國農村地區有大量生豬散養戶，生豬養殖場大多都修建在農村地區，要想實現飼料及仔豬的運輸、生豬出欄銷售都需要良好的交通條件賦予的物流運輸，當地交通發達，會對生豬養殖產生正的外部性。本文采用各地區公路加鐵路總里程與土地面積之比的數據表示此指標，用roai,t表示(單位%)。

3.1.2 利潤水平

生豬養殖戶會根據利潤水平來決定自己的生產行為變化。成本利潤率=利潤總額/成本總額*100%，在生豬養殖業中，物流體系建設程度與養殖的利潤水平有直接關系，從新建養殖場畜牧業供應物流體系到生豬養殖完成出欄的銷售物流體系，都需要專業的第三方物流企業提供的物流體系。如果當地物流體系建設落后，會使各方面物流成本增加，進一步會使養殖戶的利潤水平降低，減少養殖投資。因此，本文采用成本利潤率這一指標來反映利潤水平的變化，即根據各省第t年的小規模、中規模、大規模各自的成本利潤率平均而得,用rati,t表示(單位：%)。

3.2 實證分析

3.2.1 構建模型

我國生豬生產區域布局是由多種因素引起的，本文構建實證模型如下：

PLIit=α0+α1rati,t+α2roai,t+ξi,t

式中：PLIit為被解釋變量，i表示地區，t表示年份，α0為常數項，α1、α2分別為相對應的解釋變量的系數，ξi,t隨機誤差項。鑒于本文所用數據為30個省(市)對生豬生產格局影響因素的10年的變化，因此，在開展計量分析時應用面板數據。

3.2.2 數據來源

本文選取了我國30個省(市)2009-2018年的相關數據對各地生豬出欄量的影響程度進行分析，其中，生豬出欄量、交通通達性的數據均來源于國家統計局網站，利潤水平數據來自《全國農產品成本收益匯編》。

3.2.3 模型選擇

由LM檢驗結果得知，應該放棄OLS模型，選擇隨機效應模型。又F檢驗結果得知應該放棄OLS模型，選擇固定效應模型。再針對隨機效應模型和固定效應模型的選擇進行豪斯曼檢驗，檢驗結果并顯著，所以，選擇固定效應模型具體檢驗結果如表1所示。

表1 模型估計結果

3.2.4 計量結果分析

由上述檢驗結果顯示應該用固定效應模型，計量結果如表2所示。

表2 計量結果分析

從表2看模型結果，可得出的主要結論如下：

①養殖利潤水平對生豬出欄量的影響顯著為正。當地的物流體系建設越完善，成本利潤率越高說明利潤水平越大，越能調動養殖戶的積極性，養殖戶會越增加生豬養殖的投入，所以，生豬出欄數量會越多。

②交通通達性對生豬出欄量的影響顯著為正。說明良好的交通條件便利了物流運輸，對飼料運輸、生豬出欄銷售等都有積極作用。

4 結論與啟示

4.1 主要結論

本文通過對改革開放以來每間隔10年的我國生豬出欄量和生豬生產布局指數數據進行分析，并通過30個省際面板數據進行研究了與物流有關的影響因素對我國生豬出欄量的影響，得出了以下結論：

我國生豬生產主產區從四川、湖南、山東、河南地區逐步向南北地區擴展，華北地區的河北、華中地區的湖北、西南地區的云南、廣西地區的生豬生產格局指數都已位居全國前列。從理論的角度分析，交通通達性和利潤水平會直接影響我國生豬出欄量。

4.2 政策啟示

4.2.1 加快完善基礎設施建設，合理規劃物流布局

現階段我國生豬物流主要以批發模式為主，但是物流設備、物流技術還不夠先進，可以借鑒一些發達國家的物流基礎設施建設。同時，由于我國生豬大部分需要活體運輸，對物流設備的損耗相對較大，合理規劃生豬養殖場和屠宰場，減少長時間的生豬物流運輸，對降低生豬的養殖成本具有積極作用。

4.2.2 加快物流組織化建設，促進生豬規模化養殖

我國現階段生豬養殖的規模化程度不高，抗風險能力較差，養殖廢棄物處理不便等。除了從養殖主體上考慮以外，我們還可以從物流角度出發，對第三方物流企業進行整合，減少無效運輸環節，淘汰高消耗、低效率、整體物流能力不足的企業，進一步促進規模化養殖。