基于分位数回归法的农民生猪养殖意愿影响因素分析*

许荣，肖海峰

（中国农业大学经济管理学院，北京 100083）

基于分位数回归法的农民生猪养殖意愿影响因素分析*

许荣，肖海峰

（中国农业大学经济管理学院，北京 100083）

理论界对影响农民生猪养殖的研究，主要从总体上分析影响养殖意愿的各种因素及其作用程度。利用湖南省抽样调查所获280份生猪养殖户的养殖数据，运用分位数回归模型分析影响农户养殖意愿的因素，深入研究农民养殖意愿及其影响因素间回归关系。研究结果表明，不论是OLS模型还是分位数回归模型，养殖户的年龄、文化程度、养殖净收益、劳动力人数及是否得到政策支持均对养殖户养殖意愿产生影响。但在分位数回归模型中，对于养殖规模较小的养殖户，年龄越大，劳动力人数越多，养殖意愿越弱，女性相比于男性更倾向于养殖；对于养殖规模较大的养殖户，生猪养殖收入占总收入比重较大，劳动力人数较多，养殖户养殖意愿较高，而年龄、性别变量不显著；养殖户文化程度和养殖净收益对养殖户养殖意愿影响显著。

分位数回归法；生猪；规模养殖；养殖意愿

一、引言

中国农民具有散户养殖传统，其中尤以生猪养殖为主（杨子刚，2011）。在世界范围内，中国生猪养殖及猪肉消费具有绝对规模优势，2011年中国生猪存栏量46 767万头、猪肉产量5 053万吨，分别占当年世界生猪存栏总量和猪肉总产量的60%和50%，猪肉消费量则接近世界猪肉消费总量的50%（美国农业部，2012）。鉴于生猪养殖在农业生产中的重要地位，对于以畜牧业为主导产业的地区，猪肉价格波动直接影响当地农民收入水平（曾井晶，2010）。而猪肉兼具高供给弹性和低需求弹性双重特质，根据蛛网理论，其均衡价格呈发散趋势，表现为市场价格的暴涨暴跌。另外，随着生活水平提高，饮食习惯和膳食结构随之改变，肉制品消费在一定程度上被瓜果蔬菜等替代，导致猪肉需求弹性降低，城乡居民收入水平提高导致对猪肉的引致消费需求增加有限。由于养殖业是我国农村经济发展的重要部分，是农户增收重要保障，而猪肉需求变化影响农户猪肉产品供给，最终影响农户生猪养殖意愿。因此，分析农民生猪养殖意愿及影响因素对实现猪肉供求平衡、保证猪肉价格稳定、促进生猪产业健康发展具有重要意义。

二、研究假设

行为决策可视为一种文化现象而并非为定量方法和固定步骤的结果（西蒙，2004），因此人的行为均受一定环境影响，人的行为决策影响因素有多种，例如行为者的需求、动机和既定目标等。舒尔茨（1999）认为农民是理性经济人，在行为决策时受外部经济条件、政策环境及自身主观认识能力等诸多因素影响，由于信息不对称及在外部环境制约下表现为有限理性，但在制约条件后最终目标是理性行为。在市场经济国家，农户作为生产主体占据重要地位，农户的生产经营决策直接影响市场的经济结构和产业发展。农户生产行为研究已成为微观经济领域研究重点。通过文献收集，总结出农户行为决策的影响因素主要集中在以下四方面：自身特征、家庭特征、养殖收益情况及社会环境特征。

农户个人特征如性别、年龄、受教育程度等因素对农户生产经营决策均产生影响。众多学者研究表明农户的年龄、性别、文化程度和收入水平对农户决策行为有重要影响（Schultz，1964；胡瑞法，1998）。胡瑞法（1998）通过对比男性劳动力和女性劳动力在家庭占比和养殖意愿关系，发现男性在家庭人口中占比越大，生猪养殖意愿越小，而女性比例越大，养殖意愿越强；月收入较低的农户比月收入较高的农户养殖意愿强，对于高收入家庭，养猪机会成本较高，养殖意愿较低。

农户家庭特征极大影响农户行为，例如耕地面积、劳动力占总人口比例等因素。孔祥智（1997）认为，家庭中劳动力人数较多将会负向影响农户决策行为。家庭中劳动力人数较多，且耕地面积较大均会增加农户饲养生猪的积极性，因为在农村中，生猪养殖靠家庭劳动力，若劳动力均外出打工或较少，不能满足生猪饲养的劳动力需求，劳动力人较多可增加养殖积极性；生猪饲料大多来自农户耕地所产粮食，耕地面积较多，粮食产量较多，可保障生猪饲料来源（曾井晶，2010）。

养殖收益情况是农户生产经营决策的最直接因素。养殖净收益越高，养殖意愿越大。

农户生产活动外部环境是影响农业生产经营决策的重要因素。是否参加行业协会、农业专业合作社，是否获得技术指导、国家及地方政府在养殖方面是否给予政策支持和补助，也极大影响农户经营决策（李秉龙，2007）。

借鉴前人研究，对养殖户生猪养殖意愿影响因素作以下假设。

1.养殖户个人特征变量

（1）年龄。当年龄小于50岁时，农民养殖意愿与年龄负相关，当农户年龄在50～65岁时，农户年龄与养殖意愿正相关。当大于65岁时，农户劳动力下降，因此随着年龄增加，养殖意愿降低；（2）性别。男性相对于女性外出务工意愿较强，在城市地区可获得更好的就业机会，养殖的机会成本较大，养殖意愿较低；（3）受教育程度。一般来说，农户文化程度越高，选择机会越多，生产经营决策时更倾向于技术水平较高的行业或更高的规模化养殖，相应养殖意愿较低；（4）农户个人月收入。对于养殖户个人，其他收入越高，从事生猪养殖的机会成本越高，养殖意愿越弱，因此假定农户个人月收入与生猪养殖意愿负相关。

2.养殖户家庭特征变量

（1）劳动力人数。家庭中劳动力人数越多，用于投入生猪养殖的劳动力越多，增加农户养殖积极性。因此，假定家庭中劳动力人数与生猪养殖意愿正相关。（2）耕地面积。农民养殖牲畜所需饲料大多来自家庭承包耕地，自产自用相比购买具有成本低的优势，所以农户耕地面积越大，所产粮食越多，饲养成本越低，养殖意愿越强，因此假设耕地面积与农民养殖意愿正相关。

3.养殖户收益特征变量

养殖户的收益变量主要选取净收益情况。净收益是指生猪出栏收益减去生猪养殖成本所得收入。从理论上讲，养殖户净收益与养殖意愿正相关，即生猪饲养净收益越高，农民养殖意愿越强烈。

4.社会环境特征变量

养殖的外部环境在很大程度上影响农民的生猪养殖意愿。主要包括高致命性猪病的发生、村镇畜牧站技术员的培训与指导及政府政策支持等因素。（1）农户是否担心高致命性猪病的发生在很大程度上影响养殖意愿，疾病的发生很大程度上增加养殖成本，甚至全部变成沉没成本。因此假设农户是否担心高致命性猪病的发生与养殖意愿负相关；（2）村镇畜牧站技术员的培训和指导与农户生猪养殖的意愿正相关。养殖技术培训可正确引导农民养殖，带来低成本优势，养殖意愿增强；（3）政府政策的支持增加农民生猪养殖意愿。政府的防疫、养殖补贴、重点疫病损伤补贴等支持政策均会提高养殖户养殖积极性，提高农户养殖意愿。

三、数据来源及描述性统计

（一）数据来源

本文数据来自2012年7月2日至8月30日对湖南省永定县、桑植县、龙山县、凤凰县、湘潭县5个县280户养殖户关于生猪养殖意愿主题的调查。调查前，调研团队对问卷多次研究讨论，并对出现问题加以修改完善形成最终调查问卷。调查采用一对一访谈、入户调查方式，所有问卷均由调查员本人提问并记录受访者回答，以避免受访者对题目误解，保证数据真实有效，为养殖户养殖意愿因素分析提供数据支持（李立清等，2013）。

（二）描述性统计

选取个人特征变量、家庭特征变量、收益情况变量及社会环境特征变量研究对养殖户养殖意愿影响，对搜集到的相关数据作归类和预处理，形成农民生猪养殖头数（规模）变量分布表（见表1）、个人特征变量分布表（见表2），家庭特征变量分布表（见表3），收益情况变量分布表（见表4）及其社会环境变量分布表（见表5）。农民生猪养殖意愿，以农民希望生猪养殖的数量衡量，愿意饲养生猪的数量越多，说明养殖意愿越大。

表1 农民生猪养殖数量分布

表2 个人特征变量分布

表3 家庭特征变量分布

表4 收益情况变量分布

表5 社会环境变量分布

从数据中可见，农户年龄在41～60岁人数占53.57%，养殖农户大多以此年龄层为主，但各年龄层在样本中均有分布。文化程度以初中为主，劳动力以2～4个居多，耕地规模以小规模和中等规模为主，养殖户生猪养殖收入占总收入的比重较大，比重在60%以上的养殖户占总调查养殖户比例为50.43%，其中一位农户全部收入中有89%来自生猪养殖。在调查数据中，担心高致命性猪病的农民多于不担心的农民。培训与指导可提高农户对生猪养殖认知、风险规避能力及安全养殖技术。所以从理论上讲，得到培训和指导的农民将会倾向选择生猪养殖，但培训和指导由政府选派村级防疫人员负责，所以培训和指导机会既来自政府给予也来自农民自身意愿。从调查数据上看，得到政府支持人数多于未得到政府支持人数，其比例分别为63.93%、36.07%。

四、实证分析

上述仅对生猪养殖户的养殖意愿作了定性分析。根据研究假设，养殖农户个人特征、家庭特征、收益情况特征及社会环境变量特征等因素均对养殖农户生猪养殖意愿有直接或间接影响。运用普通最小二乘法对各变量作统计验证，估计影响养殖户养殖意愿的因素显著度，得出统计结果，并在后文与分位数回归模型结果作对比。

（一）一般回归模型

本研究构建以农民生猪养殖规模为被解释变量的计量模型。一般回归模型设定如下：

式（1）中，scale表示生猪养殖规模；xage表示年龄；xedu表示文化程度水平，在调查数据中，文化程度水平用教育年限表示，小学以下、小学、初中、高中，大学专科及以上分别代表1、6、9、12、16年，其在回归参数估计中用受教育年限表示，在描述中用文化程度描述。xinc-ratio为生猪养殖收入占总收入比重；xnetinc为生猪养殖净收益；xlab表示劳动力人数；xfarml表示耕地面积。对于定性数据，引入虚拟变量，其中，S1为性别虚拟变量，D1、U1、V1分别为三个环境变量的虚拟变量。各虚拟变量如下:

εi为随机误差。

根据调查所获得数据，采用普通最小二乘法（OLS）得出回归结果（见表6）。

表6 统计结果

根据表6数据结果可见，对于总体水平，个人特征变量中年龄和文化程度两个变量分别对养殖户的养殖意愿产生显著影响。其中，年龄的回归系数为负，显著水平为5%，说明随着年龄增加养殖生猪意愿将会降低，每增加一岁，意愿将降低3.14个单位；文化程度回归系数为负，显著水平为1%，说明农户文化水平影响生猪养殖意愿，影响强度较强。性别及生猪养殖收入占总收入比重对养殖户生猪养殖意愿影响不大。其次，生猪养殖净收益在5%显著水平下对农户养殖意愿产生影响，每增加一个单位生猪养殖净收益，农户养殖意愿增加0.006个单位。此外，家庭特征变量中，劳动力人数越多，生猪养殖意愿越强。耕地面积在结果中无影响。最后，环境特征变量中，是否得到政策支持回归系数为正且显著水平为5%，得到政府政策支持的农户养殖意愿增强。

该模型采用普通最小二乘法（OLS）作回归分析，能从总体上概括地解释年龄、文化程度、生猪养殖净收益、劳动力人数和政府政策支持对农户生猪养殖意愿的影响程度。但无法深入、细致地揭示各因素在不同区间对农户生猪养殖意愿影响程度，结论过于笼统。因此，本文引入分位数回归分析法，进一步从数量上深入分析影响养殖意愿的因素。

（二）分位数回归模型

1.分位数回归模型原理

一般回归模型仅研究均值问题，不能反映各分位数自变量与因变量间的表现关系，所以最早由Koenker和Bassett（1978）提出一种可估计变量间中位数或各分位数间的线性关系模型，即分位数回归。

与普通最小二乘法OLS基础一样，分位数回归基于残差平方和最小计算，普通最小二乘法基于残差平方和的最小化，而分位数回归基于不对称性残差平方的绝对值最小化。两者区别在于回归系数估计方法不同。

分位数回归相比普通最小二乘法优点主要是凸显解释变量对被解释变量的全面影响，不仅分析目标变量均值，也可从不同分位数条件下分析解释变量对被解释变量影响，全面反映变量与变量间关系。此外，分位数回归与最小二乘法相比，对残差项的假设可放低要求，估计结果的偏离程度更小，因此对于非正态分布而言，分位数回归系数估计量更可靠。

当τ=0.5时，式（2）变为

2.分位数回归结果

以年龄、文化程度、生猪养殖净收益、劳动力人数、是否得到政策支持为自变量，分别在10%、25%、50%、75%及90%分位数下对解释变量作回归，深入研究各因素对农户养殖意愿影响，对比一般回归模型结果，更好了解影响养殖户养殖意愿原因。下文分析以式（1）为研究模型，公式符号同上，根据分位数回归原理，对抽样调查所获得原始数据作分位数回归模型拟合。

利用Eviews 6.0软件计算，计算结果见表7。表7第2～6列为10%、25%、50%、75%和90%分位数回归结果。

由表7可知，在不同权重下养殖户年龄对养殖意愿影响不同，处于条件分布底端（10%和25%位次）的养殖户，年龄越大，养殖意愿越低。处于条件分布上端（75%和90%的位次）的养殖户年龄对养殖户生猪养殖意愿不具影响。对于性别，在低位次10%的条件下，性别在10%的显著度下显著，女性相比男性养殖意愿较强。对于文化程度，不管条件分布如何，对养殖户养殖意愿影响程度较高，即文化程度越高，养殖意愿越弱。处于条件分布上端（75%和90%的位次）的养殖户，生猪养殖收入占总收入比重在10%的显著水平下对生猪养殖意愿产生影响，生猪养殖收入占总收入的比重越大，农户养殖意愿越强。

表7 分位数回归结果

对于分位数回归分析生猪养殖净收益因素，从分位数回归结果看，对处于不同条件分布水平的养殖户而言，生猪的净收益对养殖户养殖意愿影响具有普遍性，均处在5%的显著水平下，尤其是条件分布的上端（90%位次），生猪的净收益在1%的显著水平下对养殖户养殖意愿具有影响。

对于劳动力人数影响，在条件分布底端的10%和25%及50%位次下，劳动力人数越多，养殖户养殖意愿越大，而处于75%和90%位次下，养殖户劳动力人数越多，养殖意愿越低，更倾向于外出务工。耕地面积不受条件影响，对养殖户养殖意愿不具显著性。

对于是否担心高致命性猪病及是否得到培训和指导，均在条件分布的90%位次上对养殖户养殖意愿产生影响，分别为5%、10%的显著度。处于高端位置的养殖户很关注生猪疾病危害及政府给予的技术指导。对于是否得到政策支持，权重越高，对养殖户养殖意愿影响越高，更影响养殖决策。

五、主要结论与对策建议

（一）主要结论

综上所述，对年龄因素，从总体看，养殖户年龄越大，体力与精力越差，承受风险能力较低，倾向于散养，更易受市场影响退出生猪生产市场。从分位数结果看，散养或规模较小的养殖户，养殖投入较低，退出生猪生产市场较容易，所以这部分养殖主体大多数是老年人，养殖意愿较弱；对于大规模养殖户，年龄对养殖意愿不具影响，主要是因为大规模养殖固定成本较高，退出市场损失较大，养殖户坚持养殖也不愿退出市场，养殖意愿较强。

对性别因素，从分位数回归结果看，养殖数量较小的养殖户，性别对养殖意愿有一定影响，女性相比男性养殖意愿更强。相反，养殖规模较大的养殖户，性别因素对养殖意愿不具影响，随着分位数的提高，性别差异的影响作用一直减弱甚至不再显著。

不论OLS分析还是分位数回归分析，文化水平对养殖意愿的影响均十分显著。养殖户受教育水平较高，对养殖行业了解更全面，学习养殖技术及知识较快，可跟随国家的政策选取更好、更适度的规模。分位数回归分析中，位于条件分布上端（75%和90%位次）的养殖户，生猪养殖收入占总收入比重对养殖户养殖意愿具有影响，生猪养殖收入占总收入比重越大，生猪养殖在家庭生产中越占重要地位，促使其继续养殖。

对于生猪养殖净收益因素，在总体水平及分位数回归结果下，养殖净收益较高，养殖户养殖意愿较强。相比其他因素，净收益是养殖户养殖意愿最直接、最主要的因素，因为养殖户养殖的最终目的是在最低成本下获得最高收益，更好地支撑家庭消费。

从总体上分析不同劳动力人数的养殖户养殖意愿，劳动力人数较多，养殖意愿较大，可能由于大规模养殖对劳动力需求较大，一定养殖数量必须具备相适应的劳动力人数满足生猪饲养需要；从分位数结果看，养殖数量较少的养殖户，养殖生猪不需太多劳动力，所以更多劳动力倾向于外出务工，导致养殖户养殖意愿较小，而相反劳动力人数越多，养殖意愿更强。

（二）政策建议

我国农村正处于农业生产老龄化、女性化和空洞化阶段，年轻劳动力正逐渐非农化。农村由于养殖业风险较大，老龄化严重，生猪养殖意愿越来越低。针对此现状，首先，政府应积极推进农民生猪养殖专业合作社建设。生猪养殖合作社可为农民统一提供优质饲料、疫苗、种猪购买、养殖技术培训、生猪收购等服务，大大减少养殖户与经销商的博弈成本，降低养殖风险，提高养殖户的养殖积极性，促进养殖业健康发展。此外，政府应加大生猪养殖扶持力度，完善生猪养殖支撑政策。政策支持对养殖户生猪规模化养殖具有重要影响，政府应加大政策支持引导农民生猪规模化养殖，提高我国生猪规模生产效率，提升我国生猪产品国际竞争力；应加强基层技术服务工作，发挥人力资本优势，强化技术保障，促进农民增收。

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Factor Analysis on Pig Breeding Willingness of Farmers Based on Quantile Regression Method

XU Rong,XIAO Haifeng
（School of Economics and Management,China Agricultural University,Beijing 100083,China）

The study on live pig breeding willingness of farmers in theoreticalrealm,mainly focused on the various affecting factors of willingness and their effects.This paper had applied quantile regression to analyze the factors that influenced farmers breeding willingness by using the 280 samples data of live pig farmers from Hunan Province,and made more detailed and deep reaserches on regression relationship between farmers'breeding willingness and influencing factors.The result showed the factors,such as age, education level,net income from raising live pigs,labor force,and whether getting the support of government or not influenced the farmers'willingness to raise pigs no matter in the ordinary least squares model or the quantile regression model.But in the quantile regression model,for small-scale farmers,the older they were and the more labor force they had,the weaker their willingness to breed would be.Besides,women were more likely than men to raise pigs.For lager-scale farmers,their incomes from raising live pigs took up a larger proportion of the total income,they had more labors,so their willingness to raise live pigs were stronger.But the factors,such as age and gender had insignificant influence on their willingness to raise live pigs.No matter what condition was education level of farm households and breeding net income,obviously influenced the farmers'willingness to raise live pigs.

quantile regression method;live pig;scale breeding;breeding willingness

F326.3

A

1674-9189（2016）06-0084-09

*项目来源：农业部和财政部“国家绒毛用羊产业技术体系产业经济研究”项目（CARS-40-20）。

许荣（1990-），女，博士研究生，研究方向：畜牧业经济。