农户规模化养殖影响因素的差异分析——基于时间变化与规模结构视角

侯国庆，马 骥

（1．中国农业大学经济管理学院，北京100083；2．内蒙古农业大学经济管理学院，呼和浩特010019）

·经济理论与经济建设·

农户规模化养殖影响因素的差异分析
——基于时间变化与规模结构视角

侯国庆1，2，马 骥1

（1．中国农业大学经济管理学院，北京100083；2．内蒙古农业大学经济管理学院，呼和浩特010019）

通过时间变化与规模结构两个视角，考察了农户畜禽养殖业规模化发展过程中制约因素的差异问题。以中国规模化养殖水平较高的蛋鸡产业为例，运用OLS与面板分位数回归方法实证分析后发现，随着时间与规模结构的变化，制约因素对农户养殖规模的影响存在较大差异：首先从时间变化来看，农户个人特征、养殖特征的影响呈上升趋势，家庭特征的作用基本保持稳定，而外部环境特征由于具体构成因素的复杂性未表现出明显的时间趋势；其次从不同规模结构来看，上述四个特征均表现出随着规模扩大边际效用上升的趋势，但各具体因素在不同规模分布上还存在一定差异。在考虑各制约因素变化与差异的基础上，得出结论：加强农户人力资本投入、完善土地流转机制、推广标准化规模养殖、提高农户环保认知教育，并针对不同养殖规模采取差异化的规模经营引导政策，将有助于中国农户畜禽养殖业的规模化发展。

农户；规模养殖；面板分位数回归

规模化养殖是现代畜禽养殖业的重要特征之一，也是中国畜禽养殖业未来发展的必然趋势，对于保障畜禽产品有效供给具有重要的意义。但是，随着中国工业化、城镇化水平的不断提高，在推进农业现代化的过程中，农户畜禽小规模分散养殖的局限性越来越明显。为此，2013年中央“一号文件”和十八届三中全会提出坚持家庭经营在农业中基础性地位的同时，鼓励和支持专业大户等多种形式规模经营的政策导向。这意味着，以家庭为单位的农户规模化养殖将是中国畜禽养殖业未来发展的重要模式。如何有效推动农户畜禽养殖规模的提高，成为中国畜禽养殖业规模化发展的关键环节。

近年来，有关农业规模化经营问题的研究主要以农户作为基本研究对象，学者们重点围绕农户规模化经营的必要性［1］，不同区域间规模化经营的发展情况［2］，规模化经营的适度问题［3］，以及影响规模化经营的因素［4］［5］等方面开展了大量研究。其中，规模化影响因素的研究能够为相关部门的农业规模化经营发展政策提供更为直接的建议，显示出了重要的理论意义和现实价值，其研究成果主要体现在以下方面：宏观研究层面，由于宏观因素的多样化与多变性，研究主要采用理论推导的方式分析了农业规模化经营过程中的制约因素，例如土地流转、农民工市民化、金融制度和环境约束等的影响［6］［7］，且主要以定性研究为主；微观研究层面，主要运用调研数据对农户及其家庭特征、外部环境变量等农业规模化经营的影响因素进行了分析［8］［9］。尽管目前研究已取得了较丰富的成果，但仍存在一定的不足：（1）现有研究在畜禽养殖业方面的成果相对薄弱，这与中国居民对动物类产品需求量不断上升、迫切需要依靠发展规模化养殖保障畜禽产品有效供给的现状相矛盾。（2）目前大量文献对农户的规模化养殖意愿和行为进行了研究，但仅是简单区分了农户是否愿意发展规模化养殖或是否进行了规模化养殖，无法反映出实际经营规模的制约因素。（3）尽管学者们已经开始关注到规模化经营问题不是意愿或行为上是否进行规模化经营的简单二分，但多数对农户经营规模的实证研究仍以截面数据为主，无法反映出规模变化过程中制约因素间的差异；并且数据大多为特定区域的样本，缺少全国层面的数据支持，所获得的结论具有一定的局限性。（4）中国畜禽养殖业在长期发展过程中已形成多种规模，各类规模间的制约因素不尽相同，但目前的研究很少关注到这一问题。

鉴于农户畜禽养殖规模在中国养殖业规模化发展中的重要地位，有必要从以下方面对农户规模化养殖问题作进一步的丰富：从年度间的时间维度与规模大小的结构维度两个方面，探讨农户畜禽养殖规模的变化情况；对比分析各年度间养殖规模影响因素的变化情况；分析各类因素在不同养殖规模分布下的差异。从严格意义上来说，本文的研究重点并不在于解释农户养殖规模的成因，而是侧重于从时间变化和规模结构两个角度探讨影响因素的差异问题。

一、理论分析

以家庭为单位从事农业生产经营活动是中国农业的重要特征。从传统经济学理论角度来看，农户的生产行为是一种理性的经济行为，这一描述方式以舒尔茨［10］为代表的“理性小农学派”最为著名：农户以获取利润最大化为目标进行农业生产，其生产要素配置行为符合帕累托最优原则。而恰亚诺夫的劳役规避理论［11］认为，农户在农业生产活动中主要追求家庭对农产品的需求和农业劳动投入的辛苦程度之间的平衡，而不是利润最大化。此外，社会心理学家认为，农户的生产行为不一定是追求决策的最优化，而可能是追求自我价值的实现。综上，有学者提出农户在家庭生产经营决策过程中具有理性和非理性并存、经济目标与非经济目标并存的特点。因此，农户在生产过程中的规模化经营决策不但受到农户个体及家庭特征的制约，还受到决策环境的影响，主要包括以下几个方面：

一是农户个人特征。农户个人特征能够通过户主的年龄、受教育程度与养殖经验予以反映。现代畜禽规模化养殖强调先进养殖技术与设备的使用，年龄越大的农民由于思想相对更为保守，无法充分利用现代化手段发展规模化养殖，经营规模水平可能受到影响。受教育程度是人力资本的一项重要指标，教育水平高的农民在技术信息的获取、处理与使用方面具有明显优势［12］，更有可能采用新技术发展规模化养殖。丰富的养殖经验有助于农户充分了解养殖过程中的风险性问题并加以有效规避，为发展规模化养殖创造了有利条件。

二是家庭特征。农户家庭特征能够通过家庭成员中养殖劳动力人数和养殖收入情况予以反映。农户从事养殖业往往以提高家庭收入为根本目标，养殖劳动力在家庭人口中比例越大，意味着家庭缺少养殖以外的其他收入渠道；养殖收入在家庭总收入的比重越高表明养殖在家庭收入中的地位愈加重要，上述两种情况下农户具有较强的经济驱动力发展规模化养殖以提高家庭收入。

三是养殖特征。养殖特征能够通过养殖用地面积和农户的养殖水平予以反映。养殖规模的扩大必然会对养殖用地提出更多的需求，标准化的养殖方式能够从养殖的规范性、技术的合理运用等角度为规模化养殖创造更为有利的条件。

四是外部环境特征。外部环境特征能够通过环境保护政策和村内平均养殖规模予以反映。对于日趋严格的环保政策，一般理论认为这将增大环保成本从而导致养殖总成本的上升，对养殖规模将造成负向影响。但本文认为严格的环保政策在促进环保技术改进的同时，还将在一定程度上带动农户养殖技术的提升与养殖条件的改善，有可能推动规模化养殖的发展。当周边规模化养殖户获得较高养殖收益时，农户在经济收益的驱动下会模仿这些养殖户的经营模式，由于村内自然经济条件类似，相同的投入也使得农户易于获得和其他村民类似的养殖收益，即村内平均养殖规模的示范作用凸显。

二、数据来源与统计分析

（一）数据来源

鉴于中国鸡蛋产量已居世界第一位，规模化养殖程度在中国养殖业中具有较高水平［13］。因此本文以蛋鸡养殖业为例，利用国家蛋鸡产业技术体系产业经济研究室2015年7—8月在全国开展的蛋鸡规模化养殖户调研获得的数据进行实证研究。此次调研数据涵盖辽宁、山东、河北、陕西、河南、湖北和四川7个蛋鸡养殖大省，共获得有效样本678个。在样本户养殖规模的调查上，考虑到一批蛋鸡的养殖周期约为500天，受访农户能够清楚地回忆近两年来的存栏规模情况，因此问卷对农户2013年底、2014年底和2015年7月三个时间节点上的产蛋鸡存栏量分别进行了调查，从而能够有效地反映出农户蛋鸡养殖规模在近年来的变化情况。此外，样本户中产蛋鸡存栏量的最小规模为1000只，高于《中国畜牧业年鉴》所规定的规模蛋鸡养殖户最低存栏量500只／户的统计调查标准。

（二）数据统计分析

从表1可以看到，受访农户产蛋鸡存栏规模在近三年呈现了一定的增长，但区域间农户产蛋鸡存栏规模变化存在一定差异，出现了上升和下降两种情况，且变化幅度也不尽相同。

表1 2013—2015年农户产蛋鸡存栏平均规模单位：只

从农户产蛋鸡养殖规模结构来看（见表2），2013—2015年样本中1万只以下存栏规模的农户比例基本稳定在76%左右，说明1万只及以下规模是受访农户蛋鸡养殖的主要形式。

表2 2013—2015年农户产蛋鸡存栏规模结构

三、模型设定与变量选取

（一）模型设定

1．线性回归模型（OLS）

本文采用多元线性回归模型重点考察各因素对于规模的边际效果在不同年度间的差异问题，模型形式如式（1）所示：

其中，yi为农户蛋鸡养殖规模，为可能影响农户养殖规模的因素向量，β为回归系数向量，n为样本容量。εi为随机误差项，服从独立正态分布，且均值为0，方差为σ2。

2．面板分位数回归模型（Quantile Regression）

由于OLS回归无法分解出影响因素在不同养殖规模分布区间上边际效应的异质性。因此，本文将使用面板分位数回归方法，对不同规模分布下影响因素间的差异问题进行分析。

目前，常用的分位数回归方法多针对截面数据，其表达式如式（2）所示：

其中，yi，θ为养殖规模的下θ分位数，个样本的影响因素向量，βθθ分位数的系数向量。对于面板分位数回归，现有研究主要基于固定效应分析，国内外学者对于如何消除面板数据中的固定效应提出了多种解决方法［14］［15］。本文在借鉴罗幼喜等（2010）［15］构建的固定效应变换方法思路的基础上，参考朱建平等（2012）［16］引入虚拟变量的方式消除面板数据中的固定效应，进而通过分位数回归方法实现对面板数据的分析。具体过程如下：

其中，当t＝2时，虚拟变量D2t＝1；t≠2时，虚拟变量D2t＝0；以此类推，最终对式（4）进行分位数回归。

（二）变量选择

基于前述理论分析，本文构建了农户规模化养殖的相关影响因素，包括农户个人特征、家庭特征、养殖特征与外部环境变量。文中涉及各变量情况如表3所示。

表3 变量赋值方法与统计描述

四、实证分析

（一）样本的多重共线性检验

考虑到样本中自变量间可能存在的多重共线性问题，本文采用方差膨胀因子方法进行多重共线性检验。通常，当VIF＝1可认为自变量间不存在多重共线性；当VIF＞3可认为自变量间存在一定程度的多重共线性；当VIF＞10可认为自变量间多重共线性问题严重。篇幅所限，本文仅报告了以村内蛋鸡平均存栏规模作为因变量，其余变量为自变量的检验结果（见表4）。通过对所有自变量的检验结果来看，各自变量间的共线性程度在可接受范围以内。

表4 因变量多重共线性检验

（二）模型估计结果

1．不同年度间农户养殖规模影响因素边际效果的变化

一是农户个人特征的影响。年龄对各年度存栏规模在10%的水平上显著，且系数为负，即年龄对存栏规模具有显著的负向影响。同时，年龄在各年度存栏规模的系数呈递减趋势，表明这种负向影响在近年来增强。教育水平对2013年和2015年的存栏规模分别在5%和1%的水平上显著，且系数为正，意味着教育水平对存栏规模具有显著的正向影响。此外，教育水平在2015年的系数大于2013年，即教育对规模的促进作用增强。养殖经验对于各年度存栏规模具有显著的正向影响，且其系数逐年增大，说明养殖经验对农户养殖规模的作用呈现递增趋势。

二是农户家庭特征的影响。蛋鸡养殖劳动力占家庭人口的比重对2014年和2015年存栏规模的影响显著，且系数为正，意味着更多的家庭成员加入蛋鸡养殖有利于养殖规模的扩大。同时，蛋鸡养殖劳动力占家庭人口的比重在2014年和2015年存栏规模的边际效果基本接近，即劳动力数量在近两年对蛋鸡存栏规模的影响无明显差异。蛋鸡养殖收入占家庭总收入的比重对各年度存栏规模的影响均在1%的水平上显著，且系数为正，换言之，蛋鸡养殖收入比重大的农户，其养殖规模更大。蛋鸡收入比重在三组存栏规模的系数相差的最大值为26．56，意味着当其他条件不变的情况下，蛋鸡养殖收入比重每提高10%，年度间存栏增加量的差距约为256只；鉴于近三年农户蛋鸡存栏规模均值已超过1万只，且样本农户的蛋鸡养殖收入占家庭总收入的比重基本稳定在80%左右，因此蛋鸡养殖收入比重在年度间的边际效果差异对于存栏规模并不构成明显影响，即蛋鸡养殖收入比重对各年度存栏规模的影响无明显变化。

三是养殖特征的影响。自有与租用土地面积对各年度存栏规模均在1%的水平上显著，且系数为正，意味着养殖用地面积对存栏规模具有显著的正向影响。自有与租用土地面积间系数差值的逐年减小，反映出租用土地面积对于存栏规模的影响相对增加，而自有土地面积的作用恰好相反，表明蛋鸡规模化养殖开始向依靠租用方式获得养殖用地的模式转变。标准化规模养殖示范场的身份能够增加农户的养殖规模，且对于存栏规模的影响有增强趋势。

四是外部环境因素的影响。农户对环保政策的感知对于存栏规模具有显著的正向边际效用，表明感受到环保政策越来越严格的农户，其养殖规模越大，这与本文前述对于环保政策效果的判断相一致。此外，农户对环保政策的感知在2015年存栏规模的系数较2013年增大，表明其影响作用增强。村内的平均养殖规模对各年度存栏规模均在1%的水平上显著，且系数为正，即村内平均养殖规模对于农户的养殖规模决策具有示范作用。但是，村内平均养殖规模在2015年存栏规模的系数较2013年降低，表明其示范作用减弱（见表5）。

表5 各年度养殖规模影响因素的OLS回归结果

2．不同规模分布下农户养殖规模影响因素边际效果的差异

一是农户个人特征对不同规模分布的影响。从表6可以看到，年龄的边际效用在各规模分位数均在1%的水平上显著，同时由于年龄的系数为负，且系数随着规模分位数的增大而缩小，意味着老龄化问题对于大规模养殖户的规模化经营会具有更强的阻碍作用。教育水平在25%到90%的规模分位数上均在1%的水平上显著，且系数为正，同时可以看到，25%至75%的规模分位数上教育水平的边际效用差异不大，而在90%的分位数上教育水平的系数明显增大，说明农户教育水平的提高将会极大地推动大规模养殖户的发展。养殖经验在各分位数上对养殖规模均在1%的水平上具有显著的正向影响，且其系数随着规模分位数的上升而增大，即丰富的养殖经验在农户养殖规模扩大的过程中将会发挥越来越大的正向作用。

二是农户家庭特征对不同规模分布的影响。养殖劳动力占家庭人口比重的系数仅在90%的规模分位数上具有显著的正向作用，说明养殖劳动力问题主要对大规模养殖户的规模化经营具有显著影响。蛋鸡养殖收入占家庭总收入比重的系数在各规模分位数上均在1%的水平上显著，且系数为正；同时，其系数在50%分位数以下增长明显，但在50%分位数以上无明显变化，说明当养殖收入达到一定水平后，养殖收入对规模的推动作用将相对稳定。

三是农户养殖特征对不同规模分布的影响。养殖用地中的自有与租用土地面积对于规模的系数随着规模分位数的上升而增大，即较大规模养殖户受养殖用地的影响更强。此外，从75%的规模分位数位置开始，租用土地面积对规模的影响已大于自有土地面积，意味着较大规模养殖户对于通过租用方式获得养殖用地的依赖性更高。是否为标准化规模养殖示范场对养殖规模在各分位数上均在1%的水平上具有显著的正向影响，且系数随着分位数的提高呈现增大趋势，表明标准化示范场对大规模养殖户具有更强的促进作用。

四是外部环境因素对不同规模分布的影响。是否感受到环保政策越来越严格主要对75%分位数及以上的规模具有显著的正向影响，且边际效用随着分位数的提高而增强。意味着较大养殖规模的农户更有可能通过废弃物处理技术的改进而带动整体养殖技术水平的提升，进而推动养殖规模的扩大。此外，随着规模分位数的增加，村内平均养殖规模的系数越来越大，即周边养殖户的规模化经营情况对于大规模养殖户具有更强的示范效果。

表6 养殖规模影响因素的面板分位数回归结果

续表6

五、结论与启示

本文重点考察了农户畜禽养殖规模制约因素在年度间的变化情况，以及在不同规模分布上的差异问题。通过以蛋鸡产业为例，运用OLS与面板分位数回归方法实证后发现：

首先，从规模制约因素的年度变化情况来看，农户个人特征在规模化养殖发展中的重要性不断增强，户主年龄、文化程度和养殖经验等因素的边际效用均随时间变化而不断增强。家庭特征尽管也对养殖规模具有显著影响，但在年度间的变化并不明显，家庭中的养殖劳动力比例和养殖收入比重对各年度经营规模的影响基本稳定。养殖特征对经营规模具有显著影响，且影响呈逐年增强趋势，养殖用地面积、是否为标准化规模养殖示范场等因素的作用不断增强，其中养殖用地来源中租用土地的重要性越来越明显。外部环境特征对养殖规模具有显著影响，但并未随时间变化表现出一致的趋势，具体来看农户对环保政策的感知随时间变化对养殖规模的作用越来越强，而村内平均养殖规模的边际效用呈现降低的趋势。

其次，从不同规模分布角度来看，随着养殖规模的不断增大，农户个人特征、家庭特征、养殖特征和外部环境特征的边际效用均表现出递增的趋势。但是，各具体因素在不同规模分布上还存在一定差异，具体来看：家庭中的养殖劳动力比例、农户对环保政策的感知仅对大规模养殖户具有显著影响；养殖收入比重的边际效用达到50%的规模分位数以后便基本稳定，不再继续提高；大规模养殖户的用地来源更多为租用土地而非自有土地，而小规模养殖户恰好相反。

基于上述结论，本文得出如下政策启示：（1）加强对农户人力资本的投入，这里的人力资本投入不仅包括对文化教育的投入，还包括对专业养殖技术培训投入的增加，从而有助于发挥农户教育水平和养殖经验对规模化经营逐渐增强的推动作用。（2）完善土地流转机制，保障农户能够通过租赁等途径有效获得养殖用地，减少土地约束对规模化养殖的不利影响。（3）推广标准化规模养殖场的建设，通过标准化养殖技术、设备以及养殖模式的运用，提高农户的养殖技术效率，从而为规模化养殖的发展创造有利条件。（4）注重农户对环保政策的认知教育，并充分发挥环保技术与设备改进过程中对农户养殖技术和养殖条件的改善作用，在实现环境保护的同时推动规模化养殖的发展。此外，在具体政策实施过程中还应注重各类政策对不同畜禽养殖规模影响的差异问题，可以在结合当地畜禽养殖业规模化发展水平的基础上，对不同养殖规模采取差异化的规模化经营引导措施，从而提升政策的实施效果。

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Variation Analysis of the Influencing Factors on Farmers’Large Scale Breeding—Based on the Perspective of Time Variation and Scale Structure

HOU Guo-qing1，2，MA Ji1
（1．College of Economics and Management，China Agricultural University，Beijing 100083，China；2．College of Economics and Management，Inner Mongolia Agricultural University，Hohhot 010019，China）

Based on time variation and scale structure，this paper investigates the differences in restricting factors during the development process of farmers＇large scale breeding of livestock and poultry．By taking higher large－scale breeding laying hens industry as an example，using OLS and panel quantile regression，we have found that along with the changes of time and the scale structure，there is great variation in the restricting factors，which influences the farmers＇large scale breeding．Firstly，from time changing there is a rising trend for the influence of farmers＇personal characteristics and breeding features，and the role of family properties has remained stable．While the external environment characteristics have shown no obvious time trend due to the complexity of the concrete constituent factors．Secondly，from different scale structures，the above four characteristics have revealed the trend of rising marginal utility as the scale expansion，but each specific factor has some differences in the distribution of various scales．Based on the conclusion，this paper has drawn the following recommendations：strengthening the farmers＇capital investment，improving the land transfer mechanism，promoting the standardization of large scale breeding，enhancing the cognitive education of farmers＇environmental awareness and adopting various guidance policy of large scale management for aiming at different breeding scales．

farmers；scale breeding；panel quantile regression

F326．3

A

1009－1971（2016）05－0125－08

［责任编辑：王 春］

2016－07－10

国家现代农业产业技术体系建设专项“国家蛋鸡产业技术体系”（CARS－41－K26）；教育部人文社会科学基金项目（16XJC790003）；中央高校基本科研业务费专项（2015RW007）

侯国庆（1981—），男，内蒙古呼和浩特人，博士研究生，讲师，从事农业经济理论与政策研究；马骥（1974—），男，甘肃庆阳人，教授，博士生导师，从事农业经济理论与政策研究。