生猪产业支持政策评价及影响因素分析

宁攸凉，乔 娟，王慧敏，宁泽逵

（1.中国农业大学 经济管理学院，北京 100083；2.西安财经学院 管理学院，陕西 西安 710100）

“猪粮安天下”。生猪产业是关系国计民生的基础产业，但近几年来生猪价格却频繁大幅度波动，中国生猪价格在2003年“非典”过后经历了2年多的上涨，2004年下半年步入下行周期，并在2006 年上半年跌入谷底（段海波等，2010）[1]；而在此时，全国许多地区相继暴发高致病性猪蓝耳病疫情。受疫情影响，2006 年全国生猪存栏量环比下降3.39%，2007 年生猪生产继续下滑（乔娟等，2010）[2]。为了稳定生猪市场供应，促进生猪产业的持续健康发展，2007 年起国家相继出台了一系列生猪产业支持政策。在这些政策的引导下，生猪生产在2008年得到迅速恢复，但由于生产过度增长，2008年下半年生猪价格迅速转入下行周期，2010 年6月到达谷底，而后又进入新一轮恢复性增长；2011年以来受消费通胀影响，生猪价格进入高位运行阶段。由此可见，产业支持政策既有恢复生猪生产，保障猪肉供给的积极作用，也可能起到刺激生猪生产过度增长，加剧生猪价格波动的消极作用。因此，产业支持政策对生猪产业的作用与影响是复杂的，为了保证生猪产业的健康发展，需要对相关政策的实施进行科学分析与评价。

通过文献检索发现，目前国内文献主要从农户视角对生猪产业政策进行评价研究，如刘丽萍（2008）[3]、罗杰等（2008）[4]、曹佳等（2010）[5]；也有极少数学者在分析生猪产业支持政策的认知与评价时，将农户视角转换或扩展到生猪产业相关人员（乔娟等，2010）。上述学者采用描述性统计方法逐项分析产业政策的认知程度与实施效果，但并没有对所有政策组合进行整体评价，更没有对政策整体评价的影响因素进行实证分析。基于此，本文运用描述性统计方法对各项政策的认知程度与实施效果进行比较分析，然后运用政策评价模型测算所有政策组合的认知程度与实施效果的整体性评价值，最后运用Probit模型对政策整体性评价值进行影响因素分析。

本文结构安排如下：第二部分为本文的研究方法和数据说明；第三部分是各项生猪产业支持政策评价的比较分析；第四部分是对生猪产业支持政策整体评价情况进行影响因素分析；第五部分主要结论与政策建议。

1 研究方法和数据说明

1.1 研究方法

本文首先利用描述统计方法分析生猪产业相关人员对政策的认知程度与实施效果，然后利用政策评价模型计算政策认知程度与实施效果的整体评价值，最后利用回归模型分析政策整体评价的影响因素。

1.1.1 政策评价模型

为了分析生猪产业相关人员对所有政策组合的整体评价情况，本文根据（1）式计算政策组合的整体评价值。

在（1）式中， 表示第 个样本对 项政策的整体评价值(认知程度或实施效果的整体评价值)； 表示第 个样本对第 项政策的评价值。

1.1.2 定序Probit模型

由于政策评价结果变量属于定序离散型，因而本文采用定序Probit概率模型分析影响生猪产业支持政策认知程度与实施效果评价的因素，定序Probit模型的数学表达如下（Wooldrige，2002）[6]：

（2） 式 和（3） 式 中， 表 示 在(1,2,…,J)上取值的定序响应； 是一个潜在变量，是不可观测的，可观测的是 ； 是解释变量向量； 是待估参数向量； 是随机解释变量， 是 的方差；是状态参数；k(k=1,2,…,J-1)是区间分界点； 是标准正态累计分布函数。

1.2 数据说明

样本来源：为更好地了解生猪产业支持政策的实施效果，2010年北京市生猪产业创新团队成员对生猪产业相关人员①本文将生猪产业相关人员划分为3类：养猪户（企业）、政府人员、其他主体。其中，养猪户（企业）是生猪产业政策的直接作用对象，包括商品猪养猪户（企业）、种猪场、猪人工授精企业；政府人员是生猪产业政策的制定与实施者，包括畜牧业主管部门与事业单位；其他主体是生猪产业政策的非直接作用对象或实施者，包括高校或科研单位、饲料或兽药企业、相关媒体等。进行2个阶段的调查。第一阶段：2010年5月7日在北京市亚奥国际酒店对参加“第4届猪人工授精关键技术研讨会”的代表进行问卷调查，调查对象来自京内②样本涉及到的京内地区包括：平谷、大兴、顺义、房山、昌平。与京外地区③样本涉及到的京外地区包括：湖南、河南、河北、重庆、新疆、安徽、辽宁、内蒙古、山东、江西、湖北、浙江、山东、江苏、浙江、辽宁、天津、贵州、黑龙江、广西、吉林21个省（自治区、直辖市）。；第二阶段，2010年10月在北京市的平谷、大兴、顺义、房山、昌平5个郊区县，对生猪产业相关人员进行问卷调查与访谈调查。

调查内容：

1）基本信息：被调查主体类型、受教育程度与从业时间。

2）政策认知程度与实施效果评价，包括：

①资金补贴政策：能繁母猪补贴、能繁母猪保险补贴、育肥猪保险补贴、生猪良种补贴，生猪调出大县奖励，重大疫病免费疫苗，重大疫病强制扑杀补偿，屠宰环节的病害猪无害化处理，粪污处理设备补贴；

②项目支持政策：生猪标准化规模养殖场（小区建设项目）；

③信贷支持政策；

④价格监测与调控政策：健全生猪生产预警监测体系和信息报送与发布机制、防止生猪价格过度下跌调控预案、中央地方储备肉（共14项政策）。问卷调查中，要求被调查对象对各项政策的认知程度作出判断的基础上（认知程度包括“没听说”、“了解”与“熟悉”），对各项政策的实施效果作出评价（实施效果包括“很差”、“较差”、“一般”、“较好”与“很好”）。调查结束后，共获得106个有效样本，覆盖22个省（区、市）。需要指出的是，虽然部分样本存在部分信息缺失的现象，但为了充分利用问卷提供的信息，本文未将其视为无效。所以，在分析各项政策的认知程度与实施效果评价时，使用的样本数量不尽相同。但是，政策实施效果评价模型和回归模型联系紧密，需要统一样本，本文在该部分认知程度分析中使用的有效样本是100；实施效果评价分析中使用的有效样本是93。

2 各项生猪产业支持政策评价的比较分析

2.1 各项生猪产业支持政策认知程度及其差异性的比较分析

在比较分析各项生猪产业支持政策认知程度前，本文首先给各项政策的认知程度赋值：“没听说”=1、“了解”=2”、“熟悉”=3，然后运用描述性统计方法得到表1。从各项生猪产业支持政策认知程度的排序来看，由高到低依次是能繁母猪补贴、能繁母猪保险补贴、重大疫病免费疫苗等；从认知程度的差异性排序来看，由高到低依次是屠宰环节的病害猪无害化处理、生猪调出大县奖励、育肥猪保险补贴等。

从这种排序中，笔者发现：认知程度较高的生猪产业支持政策往往是政府比较重视、具有普惠性、实施时间比较长的政策。比如能繁母猪补贴就属于此类政策，生猪产业相关人员对它的认知程度非常高（均值为2.62，名次是第1位）。笔者还发现：认知程度差异性较大的政策往往是非普惠性的、直接干预市场供求与价格的政策。屠宰环节的病害猪无害化处理属于非普惠性政策，而防止生猪价格过度下跌调控预案则属于直接干预市场供求与价格的政策，生猪产业相关人员对它们的认知程度差异性很高（均值分别为0.46与0.36，名次分别是第1位与第5位）。

2.2 各项生猪产业支持政策实施效果及其差异性的比较分析

在比较分析各项生猪产业支持政策实施效果前，本文首先给各项政策的实施效果赋值：“很差”=1、“较差”=2、“一般”=3、“较好”=4、“很好”=5，然后运用描述性统计方法得到表2。从各项生猪产业支持政策实施效果评价的排序来看，由高到低依次是生猪良种补贴、生猪标准化规模养殖场与粪污处理设备补贴等；从实施效果评价的差异性排序看，由高到低依次是信贷支持政策、防止生猪价格过度下跌调控预案、重大疫病强制扑杀补偿等。

从这种排序中，笔者发现：实施效果评价较高的生猪产业支持政策往往是中央政府支持力度较大且不要求地方财政配套、同时又便于实施且不直接干预市场供求关系的政策。比如生猪良种补贴与生猪调出大县奖励属于此类政策，它们的实施效果评价高（均值为4.11与3.93，名次分别是第1位与第4位）。笔者还发现：实施效果评价差异性较大的政策往往是非普惠性的、直接干预市场供求与价格的政策。比如信贷支持政策，它仍处于初步探索或试点阶段，属于非普惠性政策，对其实施效果评价的差异性非常大（变异系数为0.38，名次是第1位）。

表1 各项生猪产业支持政策认知程度及其差异性排序

表2 各项生猪产业支持政策实施效果及其差异性排序

3 生猪产业支持政策整体评价的影响因素分析

由于各项政策认知程度与实施效果的评价情况均来自生猪产业相关人员的主观评价,因而评价主体的个体特征对评价结果可能造成较大的影响。根据问卷数据特点，地区、从业时间、受教育程度、产业相关人员类型反映评价主体的个体特征，因而它们可能影响政策整体评价结果。

笔者首先运用公式（1）计算14项政策的认知程度与实施效果的整体评价值；接着将这些政策认知程度的整体评价值分为3个等级：0～0.99=1，1～ 1.99=2，2～ 2.99=3；同 时 将政策的实施效果的整体评价值分为5个 等 级 ：0～ 0.99=1，1～ 1.99=2，2～ 2.99=3，3～ 3.99=4，4及以上=5；最后得到模型的因变量：①14项政策认知程度的整体评价的等级，②14项政策的实施效果的整体评价的等级。

模型的解释变量：①地区（region，京外=1，京内=0）；②从业时间（time，10年及以下=1，其他=0）；③受教育程度（edu，大学及以上=1，其他=0）；养猪户（企业）（farmer，养猪户（企业）=1，其他=0）；④政府人员（government，政府人员=1，其他=0）。由于“养猪户（企业）”、“政府人员”与“其他主体”是虚拟变量，且同属于产业相关人员类型，在计量模型中只需保留其中2个即可，本文选择变量“养猪户（企业）”与“政府人员”。不过，在表3中，在分析解释变量的统计特征时包含了“其他主体”。

笔者利用软件 对模型进行估计。由估计结果表4可知，从业时间（time）与政府人员（government）对政策认知程度的整体评价具有显著正影响，这说明：从业时间越长，认知程度越高；政府人员对政策的认知程度高于养猪户（企业）与其他主体。原因可能是，从业时间越长，对政策的了解程度就越高；政府人员是政策的直接制定者与实施者，对政策的了解高于生猪产业其他相关人员。由表4还可得知，从业时间（time）对政策实施效果的整体评价具有显著正影响，这说明：从业时间越长，对政策的实施效果评价越高。原因可能是从业时间越长，对政策的了解与把握就越好，越能在政策背景下做出科学决策，对政策的实施效果评价较高。

表3 解释变量统计特征                     %

表4 定序probit模型估计结果

4 主要结论与政策建议

4.1 主要结论

通过以上分析主要得到以下研究结论：

第一是生猪产业相关人员对不同政策的认知程度与实施效果评价不同；不同政策的认知程度与实施效果评价的差异性也不同。一般而言，认知程度较高的政策具有政府重视、普惠性、实施时间长的特征；实施效果评价较高的政策具有中央政府支持力度大、不要求地方财政配套、便于实施、不直接干预市场供求关系的特征；认知程度与实施效果的评价差异性较大的政策具有非普惠性的、直接干预市场供求与价格的特征。

第二是从业时间与政府人员对政策的认知程度具有显著正影响；从业时间对政策的实施效果评价具有显著正影响。从业时间越长，对政策的认知程度与实施效果评价越高。政府人员是政策的制定者与实施者，对政策的认知程度高于养猪户（企业）与其他主体。

4.2 政策建议

第一是注重对养猪户（企业）关于生猪产业政策的需求调研与信息反馈，加大生猪产业政策的宣传力度。养猪户（企业）是生猪产业政策的直接作用对象或受益者，他们的政策需求是产业政策制定的重要依据；他们的政策实施效果的反馈更是产业政策调整的重要依据。同时，政府需要加强生猪产业政策的宣传力度，提高养猪户（企业）对政策的认知程度，获取养猪户（企业）的理解与支持，从而推动产业政策的有效实施。

第二是完善生猪产业支持政策体系。各种不同的生猪产业支持政策之间是相互作用的，共同影响着生猪产业的发展。然而，各项政策具有不同的特征：普惠性与非普惠性、重点与非重点、实施时间长短等。因此在政策实施过程中，要注意各地生猪产业发展的实际情况与各项政策的特征，有的放矢地完善政策的制定与实施机制。

[1] 段海波，薛英俊.我国生猪市场价格波动特征与调控建议[J].价格理论与践,2010(8):20-21.

[2] 乔娟，崔小年，宁攸凉，等.生猪产业支持政策认知和评价的实证分析— —基于生猪产业相关人员的问卷调查[J].中国畜牧杂志,2010(20):43-46.

[3] 刘丽萍.从生猪生产扶持政策看我国农业财政支持政策的完善[J]. 财政监督, 2008(11): 74-75.

[4] 罗杰,王伟杰,刘晋，等. 国家扶持生猪养殖政策执行情况及建议——来自四川巴州、湖南沅江、江西宜丰的调查[J]. 宏观经济管理, 2008(06): 53-55.

[5] 曹佳, 肖海峰.农户对当前生猪补贴政策的评价——基于河北、辽宁两省农户调查的分析[J].中国发展观察, 2010(01): 48-50.

[6] Wooldridge J M. Econometric analysis of cross section and panel data[M].Cambridge, Mass.: MIT Press, 2002.