中国肉鸡生产技术效率及其影响因素探讨

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论文字数:33633 论文编号:sb2022052822462747985 日期:2022-06-08 来源:硕博论文网

本文是一篇经济管理论文,本文研究结果显示,中规模肉鸡生产的精饲料费和生产总成本均为三种规模中最低,且中规模的成本收益率最高,其年际波动幅度最小;且南方省份的中规模肉鸡生产技术效率也是最高的。因此,中规模肉鸡养殖从经济效益及其稳定性、技术效率来看是较为合适的生产规模。与此同时,还需综合考虑劳动力资源、环保、土地、选址、科技创新等综合因素,因地制宜地发展肉鸡养殖,发展适度规模养殖经营,提高产业化水平。
1 绪 论
1.1 选题背景
1.1.1 肉鸡产业地位不断提高,发展潜力巨大
经过改革开放 40 多年,社会经济的不断发展使得人民生活水平显著提高,人们对肉类消费需求不断增加,我国畜牧业得到快速发展。其中,我国肉鸡产业发展尤为迅猛,根据农业农村部、国家统计局、中国畜牧业协会、国家肉鸡产业技术体系公布的数据及计算显示,我国肉鸡出栏量从改革开放初期的11.2亿只增加至2020年的93.4亿只以上;鸡肉产量由 122.3 万吨增加至 2020 年的约 1652.7 万吨;鸡肉产量占肉类总产量的比重由 7.9%提高到了 2020 年的 21.6%。2018 年全国肉鸡规模化率已达到79%[1],肉鸡产业已成为我国畜牧业生产规模化最高的产业[2]。我国已经成为仅次于美国的世界第二大肉鸡生产和消费国,鸡肉是我国仅次于猪肉的第二大肉类消费品,且与猪肉消费量的差距仍在不断缩小。但我国与世界主要的鸡肉消费国家相比还存在较大差距,据美国农业部(USDA)数据显示,美国年人均鸡肉消费量超过 45 kg,与我国大陆饮食习惯相近的香港特别行政区、台湾省、日本的人均鸡肉消费量都分别达到了 40 kg、29 kg、20 kg,而我国在非洲猪瘟疫情暴发高峰的 2019 年人均鸡肉消费量也才增长到了 12kg[2]。由此可见,我国肉鸡产业发展潜力依然巨大,研究肉鸡产业具有非常重要的现实意义。
1.1.2 发展肉鸡产业具有重要意义
肉鸡产业在我国经济社会发展中发挥着重要的作用。第一,肉鸡产业在脱贫攻坚和乡村振兴战略中发挥重要作用。肉鸡养殖在帮助贫困人口脱贫增收、推动乡村产业振兴发挥积极作用,肉鸡产业已成为我国农村经济中的支柱产业。第二,鸡肉作为“白肉”,营养方面具有低脂肪、低胆固醇、低热能、蛋白质含量高的特点,鼓励鸡肉消费,对于改善人们营养摄入,优化我国肉类消费结构具有重要作用。第三,肉鸡是“节粮型”饲养动物,白羽肉鸡的料肉比平均水平已经降到了 1.7:1 以下[4],黄羽肉鸡的料肉比在 2.5:1 左右[5],而生猪的料肉比约为 3.0:1,发展肉鸡养殖对于节约耕地资源、缓解人畜争粮、保障粮食安全发挥积极作用。第四,鸡肉为缓解肉类供给短缺发挥了重要作用。2019 年非洲猪瘟在我国全面爆发,生猪供给严重不足,猪肉价格持续高位运行,因肉鸡生产周期相对较短,鸡肉成为居民最主要的猪肉替代品,据国家统计局数据显示,2019 年全国猪肉产量较上年下降了 21.3%;而禽肉产量较上年增长了12.3%。第五,发展肉鸡产业对于我国早日实现“碳达峰”和“碳中和”具有推动作用。根据国外研究碳足迹的专家测算,生产每千克猪肉和牛肉排放的二氧化碳当量的温室气体分别为 3.8 kg 和 14.8 kg;而生产每千克鸡肉仅为 1.1 kg。
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1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
本文将经济增长理论和资源配置理论的应用范围延伸到了肉鸡产业,并在分析生产技术效率的基础之上,将地理信息科学、畜牧学等多元学科纳入到分析肉鸡生产技术效率的分析框架之中,实现了多学科的交叉融合,丰富和拓展了现有的理论分析框架,预期能为肉鸡产业的高质量发展提供理论支撑和借鉴。其次,在理论分析的基础之上,运用计量经济模型、GIS 地理信息技术等方法揭示中国肉鸡生产技术效率的时间变化、规模差异、空间特征及肉鸡生产技术效率的影响因素,研究结论预期有利于优化和完善肉鸡产业升级以及产业发展理论。
1.2.2 现实意义
肉鸡产业为保障我国肉类产品有效供给、促进农民增收致富、发展农村经济发挥了重要作用。本文通过分析我国肉鸡产业生产技术效率的时空特征及影响因素具有重要的现实意义。首先,通过测算我国肉鸡生产技术效率的时间变化和空间特征,可以为优化我国肉鸡生产布局、促进地区间资源合理有效地配置、为政府制定肉鸡产业发展政策提供依据。其次,通过分析我国肉鸡生产技术效率的影响因素,找出具体原因后针对性地提出相关建议,以期提高我国肉鸡整体的生产技术效率水平,为促进肉鸡生产节本增效、提高产业竞争力、缓解饲料量紧缺、保障国家粮食安全、推动肉鸡产业高质量发展具有重要意义。

经济管理论文参考
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2 理论基础与文献综述
2.1 理论基础
2.1.1 经济增长理论
经济增长理论是经济学研究中既古老又时髦的论题,对于一个国家而言,经济增长是其发展的主要目标;对于一个产业而言,也需要追求产业经济的增长才能使该产业健康持续发展。古典政治经济学中,斯密(Smith)[6]认为经济增长的主要源泉来自劳动分工和资本积累。李嘉图(Ricardo)[7]在斯密的理论基础上进行研究,他指出经济增长的主要动力是土地、劳动和资本等生产要素的投入,但由于这些要素投入的边际报酬是递减的,这将导致经济增长终将停止。
总产出增长率等于资本和劳动增长的贡献加上全要素生产率,全要素生产率无法直接计算出来,它是作为一个余值被计算出来,因此,全要素生产率又被称为索洛余值。全要素生产率可以理解为产出增长中无法被定量衡量的那些因素的贡献,这些贡献因素包括技术、人力资本、制度、产业结构、规模报酬、企业家才能等。通过增加资本、劳动等生产要素的投入实现的增长被称为“粗放式增长”;而通过全要素生产率的提高实现的增长被称为“集约式增长”,全要素生产率的提高实际上就是通过技术进步、制度创新、人力资本提升等来资源的利用效率。经济增长从“粗放式增长”向“集约式增长”方式的转变意味着更高质量的发展。
无论技术进步还是技术效率提高,都可以提高全要素生产率。但技术进步强调的是一种“转变”,它可以提高相同单位投入的产出水平,是集约式增长的前提和基础。而技术效率则强调的是一种“改良”,代表着生产单元对最先进技术吸收和消纳的程度,它受技术扩散的影响。如果技术效率的提高速度慢于技术进步,那么将会导致技术效率的相对下降,这会导致生产的无效和资源的浪费;如果技术效率的提高速度快于技术进步最终使技术效率水平到达一个高位时,那么可能会陷入“贫穷而有效率”的特殊均衡状态。农业政策关注的重点是农业技术扩散和制度创新等,因此本文将更多的目光来聚焦于技术效率。
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2.2 国内外研究综述
2.2.1 技术效率的测算方法研究
由上文可知,技术效率的测算需要构造一个生产前沿面来分析。生产前沿分析主要有参数方法和非参数方法两种。参数方法是通过计量模型设定生产前沿的具体函数形式,采用统计学方法对前沿生产函数的参数进行估计。非参数方法是生产前沿划分为分段线性函数,采用线性规划的方法来测量效率,它无需考虑生产前沿的具体形式,可以处理多投入多产出的效率测量。两种方法各有优劣,需要考虑特定的环境进行选择使用。
(1)参数方法
参数 方法需要设定具体的生产函数,常用的生产函数有 柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数和超越对数(Translog)生产函数等。参数方法大致经历了从确定性前沿分析法到随机前沿分析法两个阶段。确定性前沿分析法由 Aigner 等(1968)[14]和 Afriat(1972)[15]相继提出了各自的确定性前沿模型,该方法将统计误差、自然环境等所有可能影响产出的随机因素都计入到技术效率项进行估计,这便使得测算的技术效率值与真实效率水平会产生一定的偏差。
已有研究中,国内外有大量的文献运用随机前沿分析法来测算农业(包括种植业和畜禽养殖业等)的生产技术效率及其影响因素。Olagunju 等(2021)[20]运用 SFA测算了尼日利亚玉米生产的技术效率并着重分析了农业合作社成员资格是否会对其影响。Wagan 等(2020)[21]运用 SFA 比较了中国和巴基斯坦小麦生产技术效率的差异和影响因素。Cillero 等(2020)[22]使用了 SFA 分析了爱尔兰肉牛生产技术效率及政策变化对其的影响。国外还有许多学者运用 SFA 分析和比较不同国家农业生产技术效率[23]、单个农产品技术效率情况、农场或农户的技术效率情况[25]等。国内学者运用 SFA 分析农业生产的技术效率主要从 2000 年之后开始,主要有运用省级层面的数据对中国农业生产技术效率进行测算和分析[26,27];运用《全国农产品成本收益资料汇编》等相关统计数据对不同农产品品种(粮食作物[28]、经济作物[29]等种植业,生猪[30]、肉牛[31]、肉鸡[31]、蛋鸡[33]等养殖业,林地[34]、渔业[35])的生产技术效率进行分析;利用微观农户调查数据对农林牧渔业的生产技术效率进行分析[36-38]等等。
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3 中国肉鸡产业生产发展概况............................14
3.1 中国肉鸡产业的地位..................................14
3.1.1 中国肉鸡产业在世界的地位...............................14
3.1.2 中国肉鸡产业在中国畜牧业及农业中的地位..................................15
4 中国肉鸡生产的成本收益变化分析.............................24
4.1 数据来源及说明...................................24
4.2 中国肉鸡生产的成本变化分析...............................24
5 中国肉鸡生产技术效率的测算及影响因素...............................34
5.1 数据来源及变量说明...............................34
5.1.1 数据来源.......................................34
5.1.2 变量说明...........................................34
5 中国肉鸡生产技术效率的测算及影响因素
5.1 数据来源及变量说明
5.1.1 数据来源
本章用于测算肉鸡生产效率的投入产出数据来源于《全国农产品成本收益资料汇编》;用于分析肉鸡生产效率影响的数据来源于《中国统计年鉴》、《中国畜牧业年鉴》、《中国农业年鉴》。由于《全国农产品成本收益资料汇编》中的肉鸡生产成本收益指标体系在 2004 年发生了调整,因此为了能够在保证数据统计口径一致性的同时,且尽可能长的反映中国肉鸡生产效率的时间变化和趋势,本文在时间跨度上选取2004 年~2018 年共 15 年的数据。由于《全国农产品成本收益资料汇编》缺少对西藏、青海、新疆、陕西、重庆、四川、江西 7 个省(市/区)的肉鸡生产成本收益数据统计,只统计了剩余 24 个中国大陆的省份。且由于部分省份数据的统计年份过少,因此再剔除了甘肃、贵州、河北、上海和江苏 5 个省(市),最终选取了安徽、北京、福建、广东、广西、海南、河南、黑龙江、湖北、湖南、吉林、辽宁、内蒙古、宁夏、山东、山西、天津、云南、浙江共 19 个省(市/区)。需要说明的是,由于《全国农产品成本收益资料汇编》是对各省(市/区)分别进行小规模、中规模、大规模肉鸡生产成本收益数据,但并不是所有省(市/区)每年都统计了 3 种不同规模的数据,有些省(市/区)同一年只统计了其中 1 种或 2 种规模肉鸡的生产成本收益。因此,根据最终筛选出的数据,小规模肉鸡生产成本收益统计的省份有广东、海南、河南、黑龙江、吉林、辽宁 6 个省份;中规模肉鸡生产成本收益统计的省份有北京、福建、广东、广西、海南、河南、黑龙江、湖北、湖南、吉林、辽宁、内蒙古、宁夏、山东、山西、天津、云南、浙江共 18 个省(市/区);大规模肉鸡生产成本收益统计的省份有安徽、北京、福建、广东、广西、河南、湖南、天津、云南、浙江 10 个省(市)。由于统计时期是从 2004 年到 2018 年共 15 年,故最终得到 510 个样本。

经济管理论文参考
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6 研究结论与政策启示
6.1 研究结论
本文首先对中国肉鸡产业的生产发展情况从中国肉鸡产业的地位、生产总量发展情况、生产布局情况、规模化生产发展情况等方面进行梳理;随后利用《全国农产品成本收益资料汇编》中肉鸡生产成本收益的数据,分析了中国肉鸡生产成本的构成及变化、不同规模肉鸡生产的成本收益变化;然后再基于超越对数随机前沿生产函数测算出中国肉鸡的生产技术效率情况,并对生产要素的产出弹性、肉鸡生产技术效率的时间差异、地区差异、规模差异、空间特征进行了详细地分析,同时实证分析了我国肉鸡生产技术效率的影响因素。得到的主要结论有:
6.1.1 中国肉鸡产业的生产发展方面
(1)中国肉鸡产业发展迅速,肉鸡产量和地位不断上升。
自 20 世纪 80 年代以来,中国肉鸡产业迅猛发展,肉鸡出栏量从改革开放初期的11.2 亿只增加至 2019 年的 99 亿只,鸡肉产量由 1980 年的 117.1 万吨增加至 2020 年的约 1652.7 万吨;中国已成为世界第二大肉鸡生产和消费国。中国鸡肉产量占肉类产量的比重不断上升,从 1980 年的 7.9%上升到了 2020 年的 21.6%,产业地位显著提高。中国肉鸡规模养殖程度不断提高,2018 年全国肉鸡规模化率已达到 79%,肉鸡产业已成为我国畜牧业中规模化程度最高的产业。
(2)中国肉鸡生产主要集中在东中部,且形成了北方主产白羽肉鸡、南方主产黄羽肉鸡的特征。
中国肉鸡生产主要集中在靠近消费市场的东部和中部地区,山东和广东是我国肉鸡生产最多的两个省份,两省肉鸡产量占比超过了全国的 23%。由于南北消费习惯和养殖历史等原因,中国逐渐形成了北方主产白羽肉鸡为主,南方主产黄羽肉鸡为主的特点。
6.1.2 中国肉鸡生产的成本收益方面
1)精饲料为肉鸡生产最主要的成本,中规模肉鸡的精饲料费和生产总成本最低、大规模肉鸡的人工成本最低。
精饲料占肉鸡生产成本的 70%左右,为肉鸡最主要的生产成本,其次依次为仔畜费、人工成本、医疗防疫费、燃料动力费。其他费用。中规模的肉鸡生产的精饲料费和总成本都是最低的,大规模最高,小规模介于二者之间。大规模肉鸡生产的人工成本最低,其次依次为中规模、小规模。
(2)肉鸡生产的成本收益率波动幅度很大;小规模的波动幅度最大,中规模和大规模相对较为稳定,且中规模的成本收益率最高。
参考文献(略)


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