物流业集聚对生猪养殖效率的影响研究.pdf
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1、沈阳农业大学学报(社会科学版)Journal of Shenyang Agricultural University(Social Sciences Edition)DOI:10.3969/j.issn.1008-9713.2023.02.012孟枫平.物流业集聚对生猪养殖效率的影响研究J.2023-03,25(2):200-207.物流业集聚对生猪养殖效率的影响研究孟枫平,孙东皖,王磊(安徽农业大学 经济管理学院,安徽 合肥 230012)摘要:乡村振兴战略背景下,以物流业集聚促进畜牧业养殖效率提升是畜牧业高质量发展的有效途径。利用20052018年我国29个省份的数据对物流业集聚效应与生猪
2、养殖效率进行回归分析,发现物流业的集聚效应可以促进生猪养殖效率提高;可以显著提高小规模生猪养殖和散户生猪养殖效率;对于约束发展区、潜力增长区和适度发展区的生猪养殖效率有促进效果且结果显著;对于小规模生猪养殖,物流业集聚效应对养殖效率有明显的提升效果,用工人数对规模养殖效率的提升有明显的抑制作用。提出制定助农政策、优化产业部署、实行差异化政策和推动农企合作等对策建议。关键词:物流业集聚;生猪养殖效率;生猪区域规划中图分类号:F259.27;F326.3文献标识码:A文章编号:1008-9713(2023)02-0200-082019年,国务院办公厅印发的 关于稳定生猪生产促进转型升级的意见 中提
3、出,“生猪产业发展的质量效益和竞争力稳步提升,稳产保供的约束激励机制和政策保障体系不断完善,带动中小养猪场(户)发展的社会化服务体系逐步健全,猪肉供应保障能力持续增强,自给率保持在95%左右”1。为满足消费者对猪肉的需求,一方面需要攻克生猪养殖技术难关,促进技术进步和效率提升,另一方面需要保证生猪市场平稳运行。近年来我国逐步实现城镇化,城镇的猪肉市场稳定在很大程度上依赖于城市的物流体系。目前,中国不同生猪养殖地区的环境承载能力和污染防治技术应用区域差异较大,物流作为平衡有限生产能力和适应用户需求变化的缓冲手段,地区物流业的集聚效应可有效减轻环境污染承载力弱、技术相对落后地区生猪养殖数量压力。2
4、016年,农业部以“提素质、增效益、稳供给、保安全、促生态”为目标印发 全国生猪生产发展规划(2016-2020年),将生猪养殖区域规划为重点发展区、约束发展区、潜力增长区和适度发展区。对于城市人口密集的约束发展区的生猪养殖要求合理承载产量,推进规模化养殖。同时重点发展区的生猪养殖企业需要及时调整经营策略,借助外部市场增加销量,地区的物流业聚集效应能够平衡不同地区的产能和需求,弥补区域差异性。农业与服务业的协调发展可以有效降低生猪养殖的生产成本,本研究采用DEA方法测算生猪养殖效率,运用线性模型检验物流业集聚效应对于生猪养殖效率的影响,进一步对比分析不同规模、发展区域的物流业对于生猪养殖效率的
5、影响,并用Tobit模型测算生猪养殖效率的影响因素,根据研究结论提出有针对性的对策建议,以期为生猪养殖效率进一步提升提供思路。一、对象与方法(一)研究对象1.物流与农村经济物流作为供应链管理集成中的重要一环,协助执行供应链中从供应商到最终用户的职能。物流系统能够将输入的劳动力、设备和资金等通过系统内设施设备和业务活动的转换在不同环境中输出。现代物流管理提出物流柔性化,要求物流系统和配送中心要根据消费者和市场需求多品种、小批量、多批次和短周期的特色,灵活组织和实施物流作业。物流业集聚是区域物流业高质量发展的一种重要表现形式,通过集聚而产生的物流服务规模效应、竞争效应和溢出效应能有效降低社会、生产
6、及生活物流成本2。国内已有学者提出农村物流经济理论猜想并构建相关模型,但尚未有学者研究地区物流业的集聚效应与生猪养殖效收稿日期:2023-01-14基金项目:安徽省现代农业产业技术体系建设专项资金资助(AHCYJSTX-05-10);安徽省科技创新战略与软科学研究项目(202006f01050005)第一作者:孟枫平(1969-),女,安徽农业大学教授,硕士,从事农村财务管理、审计研究。农业经济与现代管理栏目孟枫平等:物流业集聚对生猪养殖效率的影响研究第期2率之间的联系以及对不同规模、不同发展区的影响程度。陈国军、王国恩研究发现农产品生产现状是传统生产要素土地和劳动力投入已接近饱和,需要引入外
7、部因素如物流来解决由于农村低市场化导致的增产不增收问题3。王向阳提出在城乡之间建立与要素流通融合协调的流空间以弥补农村在地理空间位置上的劣势4。吴石磊研究指出物流链链接农产品的生产和交易,拉近农产品市场与生产基地的距离,增加农产品的销售渠道和市场竞争力5。舒辉等的研究表明随着物流运输基础设施建设完备,以及技术投入,可以进一步发挥传统农业的潜力。从农产品的供应链来看,农产品供应链的上游分散在农村6,赵建军发现许多农村地处落后偏远地区,道路基础建设的落后性导致物流体系运行效果大打折扣,影响农业产业运行经营效率和消费者购买意愿7。Beckers等在研究了促进物流业集聚的成功机制之后指出,物流业集聚可
8、以提升供应链运作能力,有利于畜牧业的发展8。张喜才认为物流业作为生产商与市场供应商链接的纽带,物流链突发的中断会造成市场供应短缺,严重的会导致公共危机9。丁秋雷等提出完善农产品供应链问题关键要解决物流运输的配送效率、优化农产品对外交易成本结构10。物流不仅可以作为农业生产的新要素,而且可以为农业生产过程中的要素流通提供保障,加快投入要素的流动速率。2.生猪养殖效率生猪养殖效率是在一定时期内,在养殖过程中投入不变的条件下,产出水平与最优产出的差距,效率越高则差距越小。目前,对于生猪生产养殖效率的研究成果颇丰,例如,肖翠萍等研究认为产业集聚对大规模生猪养殖的影响呈现“倒U型”,并且促进作用主要依赖
9、于产业集聚对技术进步的提升11。李杰等通过对河南、四川、河北和辽宁四个生猪养殖大省277户的调研和数据统计得出样本省份生猪养殖规模效率、技术效率相对较高,配置效率、经济效率整体水平低下,亟待提高12。章睿馨等研究认为,要从整体层面提升生猪产业科研创新能力,提高大规模生猪养殖高新技术的应用效率以及管理效率;从区域层面要针对不同区域资源禀赋、环境承载能力等因素实施差异化政策13。(二)研究方法1.数据来源及样本选择选取我国29个省份(不含西藏、宁夏和港澳台地区)为研究区域,时间跨度为20052018年,共包含1624个样本。相关数据来源于相关年份 中国农村统计年鉴 全国农产品成本收益资料汇编。对于
10、个别缺失数据,采用插值法和平均值法补齐。物流业集聚数据来源于CSMAR数据库,并进行了逐一核对、校正,生猪养殖效率通过deap2.1软件进行处理,实证部分通过STATA14.0软件进行处理。2.变量定义被解释变量为生猪养殖效率,用Eff表示。根据相关年份 全国农产品成本收益资料汇编 中的生猪数据,运用数据包络分析法,构建DEA-Malmquist模型用于测算生猪养殖效率13。得出29个省份的散户、小规模、中规模和大规模生猪养殖的技术效率和规模效率。根据生猪养殖中投入产出要素,选取水费(元/头)、仔猪重量(kg/头)、燃料动力费(元/头)、用工成本(元/头)、精饲料重量(kg/头)、主产品产量和
11、产量合计七个变量。其中水费、仔猪重量、燃料动力费、用工成本和精饲料重量作为投入变量,主产品产量和产量合计作为产出变量。解释变量为物流业集聚效应,物流业集聚效应指标的选取,采用区位熵方法2。区位熵(Entropy Method)是通过度量要素空间、分布来测度产业集聚水平的一个有效方法,相关要素通常采用就业人数、工业增加值和销售收入等。考虑数据可得性,以物流业就业人数(用仓储业、交通运输业及邮政业就业人数代表)来测度物流业集聚度。具体测算方法如下。LCit=LPitLPit/CPitCPit(1)式(1)中,LPit表示i地区t年物流业就业人数,LPit表示全国t年物流业就业人数,CPit表示i地
12、区t年全部产业就业人数,CPit表示全国t年全部产业就业人数。LCit值越大,表示i地区t年物流业集聚水平越高。LCit1,表示i地区t年物流业集聚水平较高,相对于全国具有比较优势;LCit=1,表示i地区t年物流业集聚水平与全国平均水平相当;LCit1,表示i地区t年物流业集聚水平低于全国平均水平。选用五个控制变量。一是经济发展水平(GDP),经济发展水平越高越有利于生猪养殖技术水平提高和效201沈 阳 农 业 大 学 学 报(社 会 科 学 版)第卷25率提升;二是生猪的市场平均售价(Pp),地区的生猪市场价格会影响企业和养殖户的饲养积极性;三是生猪养殖总平均成本(Pc),主要为仔猪价格;
13、四是饲养天数(Fd),不同地区生猪主要品种不同以及技术的差异会造成生猪的饲养天数有所区别;五是生猪养殖用工数量(Num),所用样本数据中散户劳动力来源主要是家庭,所以采用用工数量而非用工成本更加准确。3.模型设定为了探究物流业集聚效应与生猪养殖效率之间的关系,以最小二乘法OLS线性回归模型和稳健标准误为基础建立模型1。模型1公式如下。模型1:Effi=+1LCi+kControlsk i+i(2)式(2)中Effi为被解释变量即生猪的养殖效率,LCi为各样本所在城市物流业集聚效应,Controlski为控制变量合集,包括生猪平均售价(Pp)、生猪平均成本(Pc)、生猪的饲养天数(Fd)、生猪养
14、殖用工数量(Num)和经济发展水平(GDP),i为误差扰动项,服从正态分布。二、结果与分析(一)描述性统计根据变量的描述性统计结果(表1),生猪养殖效率平均值为0.973,最小值、最大值分别为0.584和1.000,地区之间效率极差较大。物流业集聚效应的平均值为1.065,表明研究涉及省份的物流业集聚效应总体水平较高,标准差为0.271,最大值为1.861,最小值为0.568,说明研究涉及省份物流业集聚效应差别较大。每头生猪总成本平均值为16.256,最小值最大值分别为0.600和41.400。饲养天数平均值为149.489,标准差25.152。每头生猪平均用工数量均值为3.733,标准差为3
15、.212,最小值为1.000,最大值为26.000,与均值有较大差异。经济发展水平均值为508980.100,最小值为183217.400,最大值为919281.100。为了对研究假设进行初步验证,利用STATA14.0软件对各变量之间的关系进行初步检验,并得出结果(表2),表2体现了主要变量的相关性分析结果。相关系数在-0.50.5之间,故数据间没有严重的共线性。表1变量描述性统计结果变量养殖效率物流业集聚效应平均成本/元/公斤饲养天数/天用工数量/人平均售价/元/头经济发展水平样本量1624162416241624162416241624平均值0.9731.06516.256149.489
16、3.733671.787508980.100标准差0.0530.2717.92725.1523.212161.211227787.500最小值0.5840.5680.60080.0001.000279.350183217.400最大值1.0001.86141.400285.00026.0001374.380919281.100表2相关系数检验变量养殖效率物流业集聚效应平均成本/元/公斤饲养天数/天用工数量/人平均售价/元/头经济发展水平养殖效率1.0000.101-0.023-0.032-0.1490.1560.153物流业集聚效应1.000-0.0370.1170.0100.1280.040
17、平均成本/元/公斤1.0000.1050.0010.1010.278饲养天数/天1.0000.506-0.0130.055用工数量/人1.000-0.202-0.214平均售价/元/头1.0000.600经济发展水平1.000(二)实证结果分析对物流业集聚对生猪养殖效率进行回归,并得出结果(表3)。表3中,养殖效率(1)为添加控制变量进行回归的结果。根据表3,物流业集聚效应与生猪养殖效率之间的系数为正,在统计上通过了显著性检验,并在1%202孟枫平等:物流业集聚对生猪养殖效率的影响研究第期2的水平上显著。平均成本与生猪养殖效率之间的系数为负,在10%的水平上显著。平均成本的增加会导致效率的降低
18、。单头生猪的用工数量与生猪养殖效率之间的系数为负,在1%的水平上显著。在生猪的养殖和经营过程中单头生猪的用工数量越多,生猪的养殖效率越低。经济发展水平与生猪养殖效率为正向相关,系数为2.150,国内经济水平的提升会促进畜牧业的发展,产生正向的协同效应。表3中,养殖效率(2)为生猪养殖效率与物流业集聚效应单变量的回归,系数为0.195,表明物流业集聚效应对于生猪养殖效率有正向促进作用,并且在1%的水平上显著。表3物流业集聚对生猪养殖效率的回归结果变量物流业集聚效应平均成本/元/公斤饲养天数/天用工数量/人平均售价/元/头经济发展水平常数项养殖效率(1)相关系数0.164*-0.000*0.000
19、-0.002*0.000*2.150*0.935*t值3.440-1.7300.630-3.0402.1505.33076.200养殖效率(2)相关系数0.195*0.950*t值4.210178.200养殖效率(3)相关系数0.014*-0.000*0.000-0.002*-0.000*2.370*0.935*t值2.250-1.8400.600-2.9302.1703.42072.100养殖效率(4)相关系数0.020*-0.000*-4.950-0.020*0.0001.730*0.950*t值3.980-1.540-0.070-3.0401.7701.920178.200注:*、*、*
20、分别表示在1%、5%、10%的水平上显著(三)稳健性检验1.剔除极值检验为避免样本数据的极端值对回归结果的影响,剔除物流业集聚效应最低和最高的3%的数据,表3中,养殖效率(3)得到的回归结果与剔除前的结果在5%的水平上显著,系数的正负性没有差别。说明物流业的集聚效应对生猪养殖效率的促进作用是正向且显著的,实证结果具有可靠性。2.平行时空检验原样本的时间跨度为20052018年,为保证实证结果的稳健性,将样本的时间跨度二次选择为20062017年,回归结果为表3中的养殖效率(4),实证之后发现物流业的集聚效应系数为0.020,表明20062017年,生猪养殖效率与物流业的集聚效应依旧为正向关系,
21、并且实证结果在1%的水平上显著。(四)进一步研究1.养殖规模分组我国生猪养殖分布广泛并且养殖方法众多,养殖规模也不同。根据江艳军对20012017年我国30个省份生猪养殖规模化程度的测算,按照相关地区当年生猪养殖数量50头以上的养殖户数占生猪养殖户总数的比例乘100,得出生猪养殖规模化的指数均值为9.41214。根据农业农村部发布的数据,截至2020年10月,我国生猪养殖规模化率为53%。综上得出我国生猪养殖户中小规模和散户依旧占据较大比例。所以本研究进一步研究物流业集聚效应对不同规模的生猪养殖效率的影响。将生猪的养殖规模分为四种,L代表大规模生猪养殖,生猪养殖数量大于等于1000头;M代表中
22、规模生猪养殖,养殖数量大于等于100头小于1000头;S代表小规模生猪养殖,养殖数量大于等于30头小于100头;XS代表散户生猪养殖,养殖数量小于30头。分别对不同规模生猪养殖的效率和物流业集聚进行回归。模型2、模型3、模型4和模型5分别研究物流业集聚效应对大规模、中规模、小规模和散户生猪养殖效率的影响。模型公式如下。模型2:EffLi=LCLi+ControlsLki+Li(3)模型3:EffMi=LCMi+ControlsMki+Mi(4)模型4:EffSi=LCSi+ControlsSki+Si(5)模型5:EffXSi=LCXSi+ControlsXSki+XSi(6)根据实证结果(表
23、4),模型2和模型3没有通过显著性检验,表明物流业聚集效应对于大规模和中规模生猪养殖效率影响并不明显。根据模型4和模型5,小规模生猪养殖的回归结果为0.032,系数为正,在1水平上显著;根据模型5,散户生猪养殖的回归结果为0.021,系数为正,在10水平上显著,表明物流业集聚效应会提203沈 阳 农 业 大 学 学 报(社 会 科 学 版)第卷25高小规模和散户生猪养殖效率。小规模和散户的生猪养殖数量少,平均成本高,如果将养殖出栏的生猪猪肉对外销售或是加工,边际效用的存在会使得生猪压栏时边际成本增加,此时物流业集聚效应的提高会降低边际成本。高水平的物流要素的加入可以扩宽小规模和散户生猪养殖的市
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