市场行情、信息渠道对农户生产周期调整的影响——以蛋鸡养殖场(户)最佳淘汰日龄为例

郭巧苓 马 骥 张 弛

(中国农业大学 经济管理学院,北京 100083)

保障重要农产品的稳定供给,是历年中央一号文件的主旋律,也是产业转型升级和农业高质量发展的基础[1]。随着我国市场化改革和对外开放的不断深入,追求利润最大化的农业经营主体与市场的联系日益密切,农户必然会根据成本变动、收益变动和风险概率等因素进行资源配置和生产行为决策[2]。现代农业产业的集约化和设施化发展速度较快,对气候等自然资源的依赖度降低,从而摆脱了生产季节性的影响,有助于调整生产决策。尤其是具有连续性生产特征的蛋鸡产业,受市场行情和信息利用的影响,农户在调整生产周期方面具有更大的自主性和灵活性。例如,在蛋鸡养殖中,农户可能会根据要素价格、产品价格以及掌握的信息渠道,对蛋鸡养殖周期进行适应性调整,无论是对单场或单栋鸡舍的生产周期调整,都将影响到既定时期内的鸡蛋市场供给水平[3],进而影响鸡蛋价格以及生产者福利和消费者福利,因此在保障稳定供给方面,应高度关注农户的生产周期调整问题,了解蛋鸡养殖场(户)生产周期决策规律,分析最佳淘汰日龄决策的影响因素,这对于推进蛋鸡产业转型升级、保障产业安全具有重要的现实意义。

对于畜牧产业而言,养殖场(户)一般会根据利润最大化原则做出对出栏/淘汰时间的调整[4]。本研究则以蛋鸡产业为例,深入分析蛋鸡养殖场(户)的最佳淘汰日龄决策,在此基础上探讨合理优化养殖场(户)生产周期和稳定畜禽产品供给的策略。

1 文献综述

现有学者主要从自然学科和经济学科的视角对蛋鸡最佳淘汰日龄进行了初步探讨。自然学科视角的蛋鸡最佳淘汰日龄指标主要包括蛋鸡的养殖日龄、产蛋率和外观形态。目前,多数蛋鸡养殖场(户)以500～600日龄为标准对鸡群进行淘汰[4-6],或产蛋率低于50%～60%时对鸡群进行淘汰[7],或者以高产蛋鸡和低产/停产蛋鸡的外观形态差异进行判断,对于符合停/低产特征的鸡群应及时淘汰,对于一时无把握是否淘汰(尤其500日龄以上)的蛋鸡,建议先饲养一段时间,采用2～3 d不捡蛋的办法选择淘汰[8]。目前,自然学科对最佳淘汰日龄的判断方法较为简便且成熟,但忽略了投入产出与经济效益之间的关系,以及市场价格变动对蛋鸡养殖场(户)最佳淘汰日龄的影响,难以实现经济效益最大化。因此,有学者尝试从经济学的视角,借助边际平衡原理确定最佳淘汰日龄。20世纪80年代,宋隆福[9]通过边际分析确定鸡群最佳淘汰期,以北京双桥农场半机械化鸡场和安徽省芜湖市郊区鸠江乡养鸡专业大户为例,最佳淘汰日龄的测算结果分别为497日龄和507日龄。90年代,孟令芝[10]以50只商品蛋鸡的产蛋量、饲料消耗与产蛋月的实验追踪数据为基础,通过非线性回归分析获得该鸡群的最佳动态淘汰期,以开产日龄为起始日期,最佳淘汰日龄为11.87个月(即356 d)。而后,Narushin等[11]以Shaver蛋鸡的体重数据、产蛋数据实验数据为基础,采用多项式构建了预测生长曲线和产蛋期日产蛋量曲线的模型。此外,朱宁等[4]基于辽宁、河北、山东、湖北和四川5省402份蛋鸡养殖户的数据,对蛋鸡养殖户视角的提前淘汰行为进行了初步分析,并通过Logistic模型对其影响因素进行了实证,结论发现市场风险是蛋鸡养殖户生产行为的风向标,突发性疫情、鸡蛋价格均会显著影响蛋鸡养殖场(户)周期决策。

以上研究成果对于蛋鸡最佳淘汰日龄的确定具有重要的借鉴价值,但仍存在一些不足之处:第一,由于研究学科、研究时段、研究对象、研究区域的差异,导致研究结果存在较大差异;第二,在市场经济条件下,追求利润最大化的养殖场(户)必将根据成本、收益以及对未来的预期做出动态性的生产周期调整。而以往的研究,以农户的主观经验为依据来探讨蛋鸡养殖场(户)的养殖周期决策问题,必然不准确,如此将带来最佳淘汰日龄标准的差异,以致带来分析结果的偏差;第三,在我国蛋鸡产业经济学界,目前尚未发现利用回归模型进行蛋鸡最佳淘汰日龄确定及影响因素的研究成果。

综上可知,在蛋鸡最佳淘汰日龄确定及其影响因素方面,仍需进一步科学系统的研究,基于此,本研究基于利润最大化理论,拟采用C-D生产函数对2020年蛋鸡养殖场(户)调研数据进行模拟,获取蛋鸡养殖场(户)的最佳淘汰日龄,并进一步深入地探讨蛋鸡养殖场(户)提前淘汰或延后淘汰行为及其影响因素,以期为引导养殖企业合理决策、保障畜牧产业健康发展,提供重要的思路和方法借鉴。不仅有助于蛋鸡产业的保供稳价,同时有助于指导蛋鸡产业的监测预警,提升监测预警的精度,也将为充分发挥信息服务、引导养殖企业合理决策和保障畜牧产业健康发展,提供重要的思路和方法借鉴。

2 评估方法与模型

基于利润最大化的前提,本研究采用C-D生产函数确定最佳饲料投入量,进一步确定最佳淘汰日龄区间,并运用Probit模型分析最佳淘汰日龄决策的影响因素。

2.1 评估方法:最佳淘汰日龄的确定

按照经济学理论,在利润最大化的前提下,最优饲料投入量发生在饲料的边际产品价值VMPfeed等于饲料价格Pfeed时,因此,可以通过饲料边际产品价值VMPfeed与饲料价格Pfeed比值为1来计算最佳饲料投入量。具体借鉴张林秀等[12]的研究方法,采用C-D生产函数测算饲料产出弹性系数,计算投入要素饲料的边际产出,通过边际平衡原理,利用饲料的边际产品价值等于边际投入(VMPfeed/Pfeed=1)来求取最佳的饲料投入量,进而求取最佳淘汰日龄。具体测算过程如下:

首先,考虑到C-D生产函数以产量为目标,探究产量与要素投入之间的关系,且计算方便,在农经领域得到广泛应用,故通过C-D生产函数测算样本的饲料产出弹性系数,即:

lnQi=α0+α1ln feedi+α2ln fyi+α3lnZi+μi+εi

(1)

式中:i=1,2,…,n表示样本中的蛋鸡养殖场(户)经营主体;因变量Q为该蛋鸡养殖场目前在养天数最长的鸡舍上一批次的只鸡产蛋量,(kg/只);自变量为投入的生产要素和控制变量,包含饲料投入量feed,(kg/只)、防疫治疗费用fy,(元/只)、以及其他控制变量Z,这里的其他控制变量是指养殖特征、个体特征等;α为待估计参数向量,表示生产要素的产出弹性;μ为地区虚拟变量;ε为随机扰动项。

其次,依据式(1)得到饲料产出弹性系数为α1,计算饲料投入量的边际产品MPfeed(平均鸡蛋产量除以饲料投入量,然后乘以饲料产出弹性)和边际产品价值VMPfeed(饲料的边际产品乘以鸡蛋价格)。其中,Pegg代表鸡蛋价格,(元/kg)。

(2)

VMPfeed=Pegg×MPfeed

(3)

然后,计算最优饲料投入量feedopt。根据利润最大化理论,当VMPfeed/Pfeed<1时,表示实际饲料投入量已经超过最优饲料投入量;当VMPfeed/Pfeed>1时,则表明还未达到最优投入量;当VMPfeed/Pfeed=1时,则为最优饲料投入量。料蛋比是饲养全程料蛋比,计算公式为全程(生长期+产蛋期)耗料量,kg/产蛋量,kg[13]。本研究饲料价格通过只鸡的全程饲料费用feedcost及其饲料量折算所得,即:Pfeed=feedcost/feed×料蛋比。通过令比VMPfeed/Pfeed等于1,可以推算最优饲料投入量feedopt,(kg/只),计算公式为:

(4)

最后,计算最佳淘汰日龄dayopt,feedd为饲料每日采食量均值kg/d,计算公式为:

(5)

2.2 影响因素模型设定:Probit模型

考虑到淘鸡前的增重时长约20 d和淘鸡后空栏消毒期时长约20 d的蛋鸡产业现实,在最佳淘汰日龄的基础上,进一步以最佳淘汰日龄dayopt±20 d为标准确定最佳淘汰日龄区间,通过判别该养殖场上一批次蛋鸡的养殖周期是否在其最佳淘汰日龄区间内,来确定其行为决策是否为最佳淘汰日龄决策。若在最佳淘汰日龄区间内,则为1,若不在,则为0,故采用二值选择模型Probit进行最佳淘汰日龄决策的影响因素计量分析。

Prob(yi=1)=β0+∑βiXi+μi

(6)

式中:yi为农户是否做出最佳淘汰日龄行为决策;Xi为第i个自变量,包括市场行情、信息渠道、养殖特征变量等。

3 数据与变量

3.1 数据来源

根据禽报网2020年6月数据显示,华东地区蛋鸡存栏占比为38.16%、华中地区28.76%、东北地区21.01%、华北地区19.85%、西南地区10.02%、西北地区5.31%、华南地区2.69%,所以按照区域存栏规模,选择第1名华东地区、第4名华北地区、第5名西南地区进行调研。在新冠疫情防控背景下,为保障调研工作的顺利实施,课题组按照区域、养殖规模指标采用配额抽样方法分配区域样本容量后,采用线上和线下结合的方式开展对蛋鸡养殖场(户)的调研,即对大规模、中规模养殖场(户)主要以线上网络调研为主,对小规模养殖场(户)以线下实地问卷调研为主。为保证调研数据的准确性,课题组在回收问卷后,采用20%的电话回访方式对相关蛋鸡养殖场(户)进行了随机问题的抽检。本次调研于2020年10月中旬进行了预调研,11月初开始正式调研,至12月结束。在预调研和正式调研中,华东地区、华北地区和西南地区分别获取样本351、130和90个,共计样本场(户)571个,在剔除34个信息填写不规范、关键信息缺失严重、逻辑关系错乱等无效问卷,以及8个目前处于停养阶段的调研样本后,最终得到有效样本529个,样本有效率为92.64%。

3.2 最佳淘汰日龄测定的模型指标

最佳淘汰日龄的测定模型,选取饲料投入量作为核心解释变量,防疫治疗费用、养殖场特征、个人特征等作为控制变量。相关变量基本情况如表1。

表1 淘汰日龄变量的描述性统计

3.2.1产出特征变量

产出特征指标主要是指鸡蛋产量,(kg/只)。产出指标包括鸡蛋产量和鸡蛋收益,但鉴于鸡蛋价格波动幅度较大,导致鸡蛋收益波动较大,而鸡蛋产量相较于鸡蛋收益更为稳定,故本模型选用鸡蛋产量作为求取饲料投入弹性系数的被解释变量。鸡蛋产量指上一批次每只蛋鸡全程平均产蛋量枚数,根据现有研究[14-15]的鸡蛋产量核算标准14～16枚/kg,本研究以15枚/kg的标准对鸡蛋产量进行折算,全样本蛋鸡养殖场(户)的鸡蛋产量均值为20.37 kg/只。

3.2.2投入要素特征变量

选取饲料投入量和防疫治疗费用来反映要素投入特征。饲料是饲养畜禽生产各种畜禽产品的基础,而且饲料的质量和成本对畜牧业的经济效益和畜禽产品质量起着决定性作用,样本全周期的平均饲料投入量为43.93 kg/只。集约化、规模化的畜禽养殖模式使得养殖过程中畜禽感染疫病的概率提升,为保证鸡群健康,防止疫病影响蛋鸡养殖及其所带来的经济损失,需要在蛋鸡养殖环节中对鸡群进行必要的防疫和疾病治疗,在国家倡导无抗养殖的大背景下,防疫成为保障鸡群健康的重要渠道,平均只鸡防疫治疗费用为6.48元/只。

3.2.3养殖特征变量

选取养殖场设计规模、标准化规模场、死淘率、换羽技术和淘汰日龄等变量作为养殖场特征变量。规模化、标准化的养殖场与普通养殖场相比,是资本密集型、技术密集型的专业规模养殖场,规模化养殖有助于促进规模报酬的递增,实现规模经济效益。

1)死淘率。在蛋鸡养殖中,死淘率作为一项衡量蛋鸡饲养管理水平的重要指标[16],死淘率越高,该养殖场的产蛋量越低。2)淘汰日龄。根据鸡蛋和淘汰鸡的市场行情或养殖场的生产规划,养殖场(户)进行淘汰日龄决策,具有灵活性[3,17]。3)换羽技术。强制换羽技术在蛋鸡养殖中已经得到广泛应用,成为了蛋鸡重新恢复产蛋活力的主要手段,是提升蛋鸡生产潜力的最常用方式。在规模化蛋鸡养殖场中,鸡群自然换羽周期长,产蛋率下降,严重影响企业的经济效益,为减少这一现象导致的经济损失,对蛋鸡采取强制换羽技术。

3.2.4个体特征变量

借鉴以往研究[18-19],选取年龄、性别、养殖经验、教育、培训次数作为个体特征变量。1)年龄。受访者年龄越大,其进行其他生计活动的可能性越小,从事蛋鸡养殖的意愿越强烈。2)养殖经验。养殖年限越长,蛋鸡养殖经验越丰富,能够有效应对蛋鸡养殖过程中出现的各种问题,在市场价格变化时更容易及时做出生产决策调整,但养殖户教育水平偏低,其经验判断相对不足。3)培训次数。养殖户通过接受蛋鸡养殖的技术培训和经营培训,增强对蛋鸡养殖行业的了解,鉴于本次蛋鸡养殖调研对象中的标准场和规模场占比相对较高,所参加的蛋鸡产业技术培训和经营培训平均次数为7.27次/年。

3.3 最佳淘汰日龄决策的影响因素

最佳淘汰日龄决策的影响因素选取的变量包括市场行情(鸡蛋价格、饲料价格、淘汰鸡价格、ASF、行情预判)、信息渠道(亲朋好友、互联网、政府监测、行业协会、高校科研、龙头企业)、养殖场特征和个体特征,市场行情和信息渠道变量特征表2所示,个体特征及养殖场特征变量在上一小节已阐述,在此不再详细展开。

3.3.1市场行情特征变量

价格机制是市场经济的核心,完全竞争市场的价格信号,不仅是商品和服务相对稀缺性的体现,还是生产者生产调整行为的关键信号[20-21]。一般情形下,农户是生产要素和产品价格的接受者,根据生产要素和产品价格的相对变化情况以及行情预判,调整生产决策,改变养殖周期[3,22],从而对蛋鸡养殖场最佳淘汰日龄决策造成影响。由于本研究数据收集于2020年11—12月,样本中上一批次蛋鸡养殖高峰时段以2018和2019年为主,2018和2019年非洲猪瘟疫情较为严重,而猪肉与鸡蛋为蛋白替代品,故在计量模型中考虑非洲猪瘟疫情对其的影响。

3.3.2信息渠道特征变量

在信息化时代,构建大数据平台、强化信息监测和提供预警功能,无疑已成为提高农业生产经营者决策能力和规避风险的重要工具[23-24]。在畜牧产业发展中,目前已经形成了多元化主体的信息服务平台。无论是政府主导的信息平台,还是行业协会或企业主导的信息服务,或者亲朋好友、互联网信息交流,均对畜禽养殖场(户)的生产运作管理和经营决策发挥着重要的作用。

4 结果分析

4.1 最佳淘汰日龄的结果估计

本模型采用普通最小二乘法(OLS)对C-D生产函数进行估计,估计结果如表3所示。从回归结果来看,模型的拟合优度在0.88以上,总体拟合效果较好,可解释性较强。

表3 生产函数的回归结果

鉴于本研究主要依靠饲料产出弹性系数,确定最优饲料投入量,进而推算最佳淘汰日龄,因此,此模型主要获取饲料投入的产出弹性系数。由表3可知,饲料投入对鸡蛋产量的弹性系数为0.729 0,且在1%水平上通过显著性检验。根据饲料产出弹性系数进一步得出,该样本的平均最佳饲料投入量为46.20 kg,最佳淘汰日龄为461.99日龄。

4.2 最佳淘汰日龄区间分析

市场行情发生变化时,蛋鸡养殖场(户)多会对蛋鸡养殖周期进行适应性调整,提前或者延后淘汰蛋鸡,进而造成鸡蛋产量的变化[3]。但不同特征的养殖场户,其生产决策特征是不同的,其最佳淘汰日龄也存在差异。本部分以最佳淘汰日龄±20 d为标准确定最佳淘汰日龄区间,以进一步分析最佳淘汰日龄决策。

4.2.1不同养殖规模的最佳淘汰日龄区间

规模化的养殖场与普通养殖场相比,是资本密集型、技术密集型的专业规模养殖场,一方面规模化养殖促进规模报酬的递增,进而实现规模经济效益,另一方面规模化养殖场通常根据已制定的生产计划安排生产,生产状况较为稳定,且规模化养殖场的销售渠道较为稳定。

表4报告了不同规模养殖主体的最佳淘汰日龄,考虑到蛋鸡养殖具有持续性生产的特点,本研究以最佳淘汰日龄±20 d确定最佳淘汰日龄区间。全场养殖规模≤3万只的蛋鸡养殖场(户)是我国目前从事蛋鸡养殖的主体,且养殖周期决策较为灵活,多视市场行情而定,其经济效益较佳的淘汰日龄区间为(418.43,467.52);全场养殖规模3万～5万只的蛋鸡养殖场(户)经济效益较佳的淘汰日龄区间为(438.54,478.54);全场养殖规模5万～10万只的蛋鸡养殖场(户)经济效益较佳的淘汰日龄区间为(478.38,518.38);规模>10万的蛋鸡养殖场(户)生产状况较为稳定,对于市场变化有自己的判断,故其养殖周期较长且较为稳定,经济效益较佳的淘汰日龄区间为(490.19,530.19)。

表4 不同养殖规模的最佳淘汰日龄

4.2.2不同品种的最佳淘汰日龄区间

鸡蛋大小、蛋壳颜色和厚度等是消费者在挑选鸡蛋过程中可以直观获得的重要指标[25],与蛋鸡品种息息相关。我国的蛋种鸡育种起步较晚,21世纪初国产蛋鸡生产性能相对落后,祖代和曾祖代蛋鸡高度依赖国外引进,海兰、罗曼等是我国进口蛋种鸡最主要的品种[26]。但随着国内蛋种鸡育种技术的进步,近几年国产品种更新量占祖代蛋种鸡年更新量的比例呈增加趋势,我国国产蛋鸡品种主要有京红/京粉系列、农大3号和江苏花凤等。

近年来,由于消费者诉求、地方特色品种保护等原因,国产品种的蛋鸡市场逐步扩大,经济效益突显,但不同蛋鸡品种的生产性能指标差异较大,其养殖周期也存在较大差异。表5报告了不同蛋鸡品种的最佳淘汰日龄区间,罗曼系列和京粉京红系列蛋鸡抗病性强,产蛋期长,高峰期持久,其经济效益较佳的淘汰日龄区间分别为(461.44,501.44)和(445.86,485.86);海兰系列2019年受滑囊炎支气管炎影响,养殖场(户)缩短了养殖周期,其经济效益较佳的淘汰日龄区间为(437.99,477.99);花凤等其他特色品种蛋鸡以满足消费者诉求为目的,对蛋品质量要求较高,而随着养殖周期的增长鸡蛋质量容易下降,所以花凤品种的经济效益较佳的淘汰日龄区间为(415.74,455.74)。

表5 不同蛋鸡品种的最佳淘汰日龄区间

4.2.3最佳淘汰日龄决策行为的统计分析

蛋鸡养殖场(户)作为理性经济人,其追求利润最大化,但市场瞬息万变,蛋鸡养殖场(户)的生产决策行为变的更为复杂。不同经营规模的养殖户在生产决策上存在较大差异,小规模养殖户多具有明显的从众生产特征,大规模养殖户的生产决策多依据市场预测以及已制定的生产计划,其决策依据具有显著的差异性,故在采用计量模型分析之前,本小节首先对蛋鸡养殖场(户)的最佳淘汰日龄行为决策进行统计分析,以便进一步进行计量模型分析。

图1报告了养殖场(户)的最佳淘汰日龄行为决策,可知在总样本中在经济效益最佳淘汰日龄区间中的养殖场(户)有76个,占比14.37%,提前淘汰的养殖场(户)有131个,占比24.76%,延后淘汰的养殖场(户)有322个,占比60.87%,延后淘汰天数大部分集中在0～100 d,由此可知14.37%的养殖场(户)能够实现利润最大化,且提前淘汰的养殖场(户)远少于延后淘汰的养殖场(户),可见养殖场(户)不会轻易提前淘汰蛋鸡。

图1 养殖场(户)最佳淘汰日龄行为决策的差异性分析

4.3 影响最佳淘汰日龄决策的主要因素

采用Probit模型对最佳淘汰日龄行为决策的影响因素进行计量分析,Probit模型的回归结果及边际效应如表6所示。该模型卡方检验伴随概率为0.000 0,说明模型能够通过稳健性检验且拟合度较好,具有较强的解释能力。考虑到Probit模型的边际效应系数更具有解释意义,故以边际效应系数进行模型解释说明。

表6 最佳淘汰日龄决策影响因素的回归结果

1)根据市场行情调整生产决策是农户理性生产行为的客观反映。从市场行情的边际效应系数来看,价格变量是蛋鸡养殖场(户)周期决策的主要影响因素,鸡蛋价格、饲料价格、非洲猪瘟疫情、淘汰鸡价格等均能显著影响养殖场(户)周期决策。鸡蛋价格的边际效应系数为0.064 2,且在1%的水平上正向影响最佳淘汰日龄决策,即蛋价上升时,养殖场(户)更容易做出实现经济效益最大化的周期决策;饲料价格则对最佳淘汰日龄决策具有显著的负向影响,由此可见,当饲料价格升高时,蛋鸡养殖场(户)为获取较高收益,倾向于延长养殖周期,导致其偏离最佳淘汰日龄区间。淘汰鸡价格对最佳淘汰日龄决策同样具有显著的负向影响,即蛋鸡养殖场(户)为获取较高的淘汰鸡收益,淘汰鸡价格上涨时,改变周期决策,及时淘汰当批蛋鸡。综上,市场行情能够显著影响蛋鸡养殖场(户)的周期决策。

其次,非洲猪瘟疫情背景下,蛋价高走,养殖场(户)对于鸡蛋市场前景乐观,倾向于选择延后淘汰,导致脱离最佳淘汰日龄区间。非洲猪瘟疫情变量的边际效应系数为-0.105 1,且通过了5%水平的显著性检验,可见其对最佳淘汰日龄决策显著的负向影响。养殖者在进行周期决策时,对未来市场的行情预判导致养殖场(户)倾向于延长淘汰日龄,脱离最佳淘汰日龄区间。

2)根据信息传播理论,信息渠道是信息传播的核心要素[27]。一般情况下,养殖户具有亲朋好友、互联网、政府平台、行业协会等多种信息获取渠道,获取信息越多,养殖户越容易掌握到各种市场信息,有助于降低信息获取交易成本和养殖风险[23],但养殖户获取信息的渠道数量、分析处理信息的能力、各渠道获取信息的类型及对其的信任程度都不尽相同,通过互联网、亲朋好友、行业协会等获得的信息相对较快,而通过政府监测预警、高校科研机构等获得的信息具有一定时滞性,导致在周期决策的影响因素中前者为正向影响,而后者为负向影响。在信息化时代,纷繁复杂的各类信息对于农户收集、处理、应用信息的能力要求较高,因此在模型中各类信息渠道对养殖户周期决策的边际系数绝对值相对较小。来自亲朋好友的信息能够显著地正向影响最佳淘汰日龄决策,政府监测预警对其表现为显著的负向影响,而来自互联网、行业协会、高校科研机构和龙头企业的信息则没有通过显著性检验。综上,养殖户在信息获取、信息利用等综合管理能力方面仍有待提高。

3)从个体特征变量的边际效应系数来看,经营主体和养殖经验显著影响最佳淘汰日龄决策,教育水平、年龄及养殖经验均未通过显著性检验。可能的原因在于蛋鸡养殖从业者的教育水平普遍偏低,年龄结构偏大,养殖周期决策多以蛋鸡养殖日龄及当下市场行情所决定,对最佳淘汰日龄并无深刻的认识。从经营主体来看,从普通农户到合作社、家庭农场及公司,合作社、家庭农场以及公司经营形式的蛋鸡从业者具备更长的生产周期计划,且多能够使用换羽技术延长淘汰日龄,从而脱离最佳淘汰日龄区间。从养殖经验来看,周期调整决策对生产经验有一定的依赖性,面对市场波动,养殖户依据积累的养殖生产经验和自身的经营理念进行周期决策,更有助于实现其经济利益的最大化。

4)从养殖场特征变量的边际效应系数来看,养殖场人工费用显著正向影响最佳淘汰日龄决策,而养殖品种、养殖规模及标准化程度均未通过显著性检验。从劳动力投入的角度来看,一般人工费用越高,所雇佣劳动力的专业性更高,对蛋鸡行业的认识更深刻,有助于实现蛋鸡养殖场经济效益的最大化。

5 结论与建议

基于利润最大化,本研究采用C-D生产函数对2020年529个蛋鸡养殖场(户)调研样本进行最佳淘汰日龄测定,并进一步利用Probit模型深入地探讨最佳淘汰日龄决策的影响因素。

研究的主要结论有:1)2020年蛋鸡养殖调研样本的饲料产出弹性系数为0.729 0,最优饲料投入量为46.20 kg,最佳淘汰日龄为461.99日龄。2)以最佳淘汰日龄上下浮动20 d划分出最佳淘汰日龄区间,能够做出最佳淘汰日龄决策的养殖场(户)占比14.37%,提前淘汰的养殖场(户)占比24.76%,延后淘汰的养殖场(户)占比60.87%,以延后淘汰养殖决策为主。从规模角度来看,养殖规模越大,最佳淘汰日龄越高。从品种角度来看,最佳淘汰日龄排序为:罗曼>京粉、京红>海兰>花凤。3)分析最佳淘汰日龄决策的影响因素,饲料价格、淘汰鸡价格、非洲猪瘟疫情以及养殖者的行情预判均会负向影响最佳淘汰日龄决策,增加养殖户提前或延后淘汰的概率。从信息渠道的角度来看,亲朋好友的信息更有助于最佳淘汰日龄决策,政府渠道的信息会增加养殖户提前淘汰或延后淘汰的概率,而互联网、龙头企业的信息对此并无显著影响。此外,养殖周期决策也受生猪产业的关联影响,从蛋白替代的消费需求角度,非洲猪瘟疫情爆发显著抬高了蛋价,延长了蛋鸡淘汰日龄。

基于上述结论,提出建议如下:

1)积极开展蛋鸡养殖周期科学决策培训。养殖周期决策对保障鸡蛋供给稳定具有重要的作用,而蛋鸡养殖者多以养殖经验或市场行情对此做出决策,缺乏对最佳淘汰日龄的科学认识,故政府及行业应加大对最佳淘汰日龄、最佳养殖周期决策等理念的宣传、推广与培训,通过实时发布相关信息,提升养殖场(户)对养殖周期的认识,鼓励养殖主体选择理性的、适当的养殖周期决策,保障蛋鸡行业的稳定供给。

2)从上下游产业链的角度,完善重要农业生产资料与农产品的发布机制。对于连续性生产的农业产业而言,较大的生产资料价格波动与农产品价格波动均会显著影响其农产品的生产周期,并进一步影响至畜禽产品的有效供给。以蛋鸡产业为例,现有的两大蛋鸡产业信息平台,国家发展和改革委员会价格监测中心对蛋鸡产业的关注指标为鸡蛋价格和饲料价格,智慧蛋鸡平台对蛋鸡产业的关注指标为蛋价指数、成本指数和进鸡指数,不仅需要重点关注鸡蛋和饲料的价格走势,而且需要关注淘汰鸡的价格走势,促进大宗农产品价格监测的系统性与完整性。

3)从产业关联的角度,加强突发事件背景下畜禽产业间的价格联动监测预警。以非洲猪瘟疫情为例,其不仅对生猪产业造成严重的影响,而且由于消费替代作用影响至其他肉类、蛋类等蛋白替代品,导致其他肉类、蛋类产品价格上涨及无序扩张,对其他畜禽产业的健康发展产生重要影响。因此,当突发疫情时,应及时关注产业联动性较强的相关产业动态,加强相关产业的监测与防控。