畜禽粪污土地承载力下的生猪养殖区域规模调整研究

甘林针,王 欢2,张立中

(1.北京林业大学 经济管理学院,北京 100083;2.中国农业大学 经济管理学院,北京 100083)

近年来,我国生猪养殖业规模快速扩张,全国生猪年出栏量从2000年的5.19亿头增加到2015年的7.08亿头,增长了36.56%;生猪养殖规模化程度也大幅提高,第三次全国农业普查数据显示,年出栏200头及以上的规模化养殖场存栏占比达到62.9%。然而,我国生猪养殖业的快速发展也增加了粪污排放量,导致连同生猪在内的畜禽养殖造成的环境污染严重[1,2]。根据我国《第一次全国污染源普查公报》,畜禽养殖业粪便产生量2.43亿t,尿液产生量1.63亿t,所排放的COD、总氮和总磷分别占全国排放总量的41.9%、21.7%和37.9%,畜禽粪便产生量已大大超过工业固体废弃物的数量[3,4]。山东等6省份粪便资源超过1.00亿t,北京等6省份农地氮磷负荷超标,约有20个省份超过本省份50%环境容量[5]。尽管畜禽粪便可为土地提供一定的营养,但大量粪污排放已经远远超过了当地畜禽环境的承载力[6,7],对能源利用、气温变暖和富营养化造成了环境负担[8,9],对经济与环境协调发展造成了极大的威胁。

该问题引起了我国政府的高度重视,近几年一系列以促进畜禽养殖和环境保护协调发展为目标的政策法规相继出台：2013年,中央“一号文件”《中共中央国务院关于加快发展现代农业进一步增强农村发展活力的若干意见》明确提出开展畜禽养殖污染治理工作,拉开了畜禽养殖污染治理工作的新篇章;2014年,我国颁布了第一部专门针对畜禽养殖污染防治的法规性文件《畜禽规模养殖污染防治条例》,为畜禽养殖污染防治工作提供了依据和指导;2015年和2016年我国连续印发了《水污染防治行动计划》、《土壤污染防治行动计划》、《畜禽养殖禁养区划定技术指南》,保障畜禽养殖污染防治工作的高质有效开展;2017年,我国《关于创新体制机制推进农业绿色发展的意见》提出以资源环境承载力为基准,以土地消纳粪污能力确定养殖规模,明确环境污染与畜禽养殖规模之间的关系;2017年,我国出台《关于加快推进畜禽养殖废弃物资源化利用的意见》,提出以肥料化利用为基础实行“以地定畜”,促进种养业在布局上相协调,精准规划引导畜牧业发展。

生猪产业是我国畜牧业的主导产业,其规模和产值都处于重要地位,产业特点对整个畜牧业都有参考作用。在生猪养殖区域规模上,大多数学者认为规模并非越大越好,过大的规模会导致养殖成本大量提高、环境污染加重,导致产生规模不经济[10]。但目前我国并没有对生猪养殖区域规模进行统一数值的管制规定,主要是由于各省份社会经济环境和自然资源禀赋差异较大,生猪养殖的影响因素错综复杂，各地区必须因地制宜地选择生猪养殖区域规模[11]。对此,已有研究发现影响生猪养殖区域规模的地区因素主要有:①生猪养殖成本。玉米是生猪的主要日粮,成为养殖成本的主要来源。近年来东北地区玉米优势产区的生猪养殖区域规模呈扩大趋势[12]。②环境容纳能力。我国的生猪养殖业受资源环境制约逐年加重[13],环境容纳能力较强的偏远地区和农村地区的生猪养殖密度较高、规模较大[14,15]。③政府规制。环境规制对地区的生猪生产规模有抑制作用,生猪生产中存在“污染天堂效应”，环境规制严格的地区生猪养殖规模较小，环境管制宽松的地区生猪养殖规模较大[16,17]。总之,生猪养殖区域的规模变化是人口增长、经济发展、粮食增产、政策扶持等多种因素共同作用的结果。

结合我国相关政策目标,在考虑生猪养殖区域的畜禽粪污土地环境承载力下,如何结合生猪养殖业本身的特点,“以地定畜”,调整生猪养殖区域规模,实现环境保护和生猪养殖业的协调发展成为当前我国生猪养殖业亟需解决的重大问题。本文分析了各生猪优势产区的畜禽粪污土地承载现状,讨论了生猪养殖区域规模的影响因素。根据各影响因素与生猪养殖区域规模之间的关系,对处于不同畜禽粪污土地承载状况下的生猪养殖产区的调整提供科学的决策依据。

1 畜禽粪污土地承载力测算

1.1 畜禽粪污土地承载力的测算方法

为了使研究样本更具代表性,本文选择《全国生猪优势区域布局规划(2008—2015年)》中生猪优势产区的19个省份进行分析,其中由于辽宁省的宏观数据质量欠佳,故予以剔除,余下18个省份的情况见表1。

表1 我国生猪优势产区

注:数据来源于《全国生猪优势区域布局规划(2008—2015年)》。

根据2018年1月我国的《畜禽粪污土地承载力测算技术指南》(简称《指南》),畜禽粪污土地承载力的测算是以粪肥氮(或磷)养分供给和植物氮(或磷)养分需求为基础进行核算。畜禽粪肥养分供给量根据畜禽养殖量、粪污养分产生量等确定,其中畜禽粪肥养分需求量根据土壤肥力、作物类型和产量、粪肥施用比例等确定。

区域畜禽粪污土地承载力等于单位猪当量粪肥养分供给量除以区域植物粪肥养分需求量,计算公式为:

(1)

本文参考李靖[18]的研究成果,将区域畜禽粪污土地承载力小于0.8,即单位猪当量粪肥养分供给量大于区域植物粪肥养分需求量的区域称为畜禽养殖潜力区;区域畜禽粪污土地承载力大于等于0.8并小于1,即单位猪当量粪肥养分供给量接近区域植物粪肥养分需求量的区域称为畜禽养殖平衡区;区域畜禽粪污土地承载力大于等于1,即单位猪当量粪肥养分供给量小于区域植物粪肥养分需求量的区域称为畜禽养殖超载区。其中,猪当量是衡量畜禽氮(磷)排泄量的度量单位,1头猪为1个猪当量,其他畜禽按存栏量折算:15头奶牛、30头肉牛、250只羊、2500只家禽分别相当于100个猪当量。

根据《指南》中猪当量的折算法则,综合考虑畜禽粪污养分在收集、处理和贮存过程中的损失,单位猪当量氮养分供给量为7kg,磷养分供给量为1.2kg。通过计算,得到主要畜禽的猪当量及氮磷养分供给。不同植物单位产量(单位面积)适宜氮(磷)养分需求量参照《指南》确定。其中,蔬菜需要吸收的氮磷量为《指南》中8个蔬菜品种的平均数,人工草地需要吸收的氮磷量为《指南》中两个草类品种的平均数,人工林地需要吸收的氮磷量为《指南》中两个树木品种的平均数。2017年,氮磷施肥供给占比、氮素当季利用率和磷素当季利用率取值参照《指南》的要求。

1.2 畜禽粪污土地承载力测算结果

根据《全国生猪优势区域布局规划(2008—2015年)》,测算2008—2015年的平均畜禽粪污土地承载力,结果见表2。

以氮养分为标准对我国生猪优势产区中18个省份的畜禽粪污土地承载力进行测算,样本期内西南产区的平均畜禽粪污土地承载力为1.49,大于1,属于畜禽养殖超载区。该产区中仅四川的土地承载力为0.96,处于畜禽养殖平衡状态;广西、重庆、贵州和云南的土地承载力分别为2.75、1.28、1.15和1.31,都处于畜禽养殖超载状态,其中广西畜禽超载严重。沿海产区的平均畜禽粪污土地承载力为1.19,大于1,也属于畜禽养殖超载区。该产区中江苏、浙江、福建和广东4个省份的氮养分承载力大于1,处于畜禽养殖超载状态。中部产区的平均畜禽粪污土地承载力为0.83,介于0.8和1之间,属于畜禽养殖平衡区,该产区7个省份中湖北的土地承载力为1.11,处于畜禽养殖超载状态;河北、河南和湖南3个省份的土地承载力分别为0.90、0.86和0.94,均处于畜禽养殖平衡状态;安徽、江西和山东3个省份的土地承载力分别为0.70、0.61和0.71,畜禽养殖还有一定环境容量。东北产区的平均畜禽粪污土地承载力为0.54,小于0.8,属于畜禽养殖潜力区。该产区中吉林和黑龙江的氮养分土地承载力分别为0.63和0.44,这说明畜禽养殖还具有较大的环境容量。

以磷养分为标准对我国生猪优势产区畜禽粪污土地承载力进行测算,发现中部产区的平均畜禽粪污土地承载力为1.05,大于1,属于畜禽养殖超载区。该产区中河北、河南和湖北3个省份的土地承载力分别为1.10、1.51和1.66,处于畜禽超载状态;山东的土地承载力为0.86,处于畜禽平衡状态;安徽、江西和湖南3个省的土地承载力分别为0.77、0.75和0.72,畜禽养殖还有一定环境容量。西南产区的平均畜禽粪污土地承载力为1.11,大于1,属于畜禽养殖超载区。该产区中广西、重庆和云南3个省的土地承载力分别为1.07、1.54和1.05,处于畜禽超载状态;四川和贵州两个省的土地承载力分别为0.99和0.89,处于畜禽养殖平衡状态。沿海产区的平均畜禽粪污土地承载力为0.88,介于0.8和1之间,属于畜禽平衡区。该产区江苏、浙江、福建和广东4个省的磷养分承载力介于0.8和1之间,处于畜禽养殖平衡状态。东北产区的平均畜禽粪污土地承载力为0.67,小于0.8,属于畜禽养殖潜力区。该产区两个省份中黑龙江处于畜禽养殖平衡状态,土地承载力为0.98;吉林的磷养分土地承载力为0.35,畜禽养殖还有较大环境容量。

综上所述,从氮养分土地承载力来看,西南产区和沿海产区的畜禽养殖区域规模应适当调减,中部产区的畜禽养殖区域规模已接近环境饱和状态,但部分养殖省份还有一定环境容量,东北产区的畜禽养殖还有较大的环境容量。从磷养分土地承载力来看,中部产区和西南产区的畜禽总体养殖区域规模应适当调减,其中中部产区的部分省份还有养殖规模扩大的潜力,沿海产区的畜禽养殖区域规模处于平衡状态,且4个省份无较大差异,东北产区的畜禽养殖区域规模还有较大的潜力。

2 生猪养殖区域规模的影响因素

2.1 生猪养殖区域规模影响因素的理论假说

本文根据农户行为理论、环境经济学理论等相关理论,结合部分学者的研究成果,将影响生猪养殖区域规模的因素设定为生产成本、市场条件、资源禀赋、经济因素、交通因素、比较收益、政策因素和技术条件8个因素(表3):①生产成本。生猪养殖需要资本、人力、土地等成本的投入,总成本投入高低直接影响生猪养殖区域规模决策。生猪养殖投入总成本越高,农户的养殖负担越重,农户越有可能减小生猪养殖个体规模,导致生猪养殖区域规模缩减;生猪养殖投入总成本越低,农户的养殖负担越轻,农户越有可能扩大生猪养殖规模,导致生猪养殖区域规模扩大。因此,本文选择每头生猪养殖总成本来反映生产成本,并假设生产成本与生猪养殖区域规模之间呈负相关关系。②市场条件。生猪市场价格具备传递生猪养殖信息的功能,大多数生猪养殖户会依靠上一期生猪市场价格进行当期生猪养殖决策。前期生猪市场价格对生猪养殖区域规模有重要影响作用,前期生猪市场价格较高,农户判断生猪养殖有利可图,便会扩大个体生猪养殖规模,导致生猪养殖区域规模扩大;若前期生猪市场价格较低,农户就会做出相反决策。因此,本文选择各地区前1年待宰活猪的平均价格反映市场条件,并假设市场条件与生猪养殖区域规模之间呈正相关关系。③资源禀赋。农业产业具有极强的地域性,受到地区自然资源的极大约束,包括土地、水、气温等资源禀赋,生猪养殖也需要适宜的资源禀赋为其提供必要的生长环境和生存条件,其中最为突出的是日粮保障。生猪作为耗粮型品种,在养殖过程中受到主要日粮玉米供应的影响。虽然近年来饲料资源的替代性逐渐上升,玉米需求量略有下降,但玉米产量仍能很好地代表各地区间资源禀赋的差距。资源禀赋越丰裕的地区,更有利于生猪养殖区域规模的扩大;反之,生猪养殖条件受限,生猪养殖区域规模会被调减。因此,本文选择各地区当年玉米产量占当年全国粮食总产量的比重反映资源禀赋给生猪养殖区域规模带来的影响,并假设该变量与被解释变量之间呈正相关关系。④经济因素。生猪养殖的主要最终产物是猪肉,随着我国经济发展和人均收入增加,居民生活水平大幅度提高,对猪肉的需求量也逐渐上升,直接促进生猪养殖区域规模的扩大。但生猪养殖需要占用有限的土地资源,在其他比较优势较强的产业面前竞争力较弱,还会造成一定的环境污染,这与居民对健康、生态、宜居的生活质量追求相悖,两者会在一定程度上对生猪养殖区域的规模扩大造成冲击,所以经济发展水平对生猪养殖区域规模会产生不确定的影响。因此,本文选择各地区人均GDP反映经济因素给生猪养殖区域规模带来的影响,但其影响作用方向不确定。⑤交通因素。当前我国生猪养殖者和消费者分离,生产区和消费区分离,需要便利的交通条件将生猪养殖所需的资金、要素、技术、信息等生产所需要素运输到生产区的养殖者手中,又需要将生猪相关产品及时运输到消费区的消费者手中。交通条件越便利,越有利于生猪养殖区域规模扩大,交通条件落后会制约生猪养殖区域规模的扩大。因此,本文选择各地区道路面积密度来反映交通因素给生猪养殖区域规模带来的影响,交通密度由各地区道路面积与行政面积之比代表，并假设该变量与被解释变量之间呈正相关关系。⑥比较收益。农户进行生猪养殖是通过产业的比较收益进行综合选择,农户作为理性经济人,会在生猪养殖和其他畜牧品种的养殖之间进行权衡,也会综合考虑畜牧业与其他产业之间的经济收益进行比较，选择是否从事、缩小或扩大生猪养殖。一般情况下,生猪养殖的比较优势越大,农户越倾向从事生猪养殖,且在能力范围内扩大生猪养殖规模,推动生猪养殖区域规模的扩大;若生猪养殖的比较优势较小,农户会慎重选择从事生猪养殖,难以扩大生猪养殖规模,抑制生猪养殖区域规模的扩大;若生猪养殖没有比较优势,农户就会倾向选择其他产业。因此,本文选择各地区畜牧业比较优势来反映比较收益给生猪养殖区域规模带来的影响,并假设该变量与被解释变量之间呈正相关关系。⑦政策因素。生猪养殖的过程必然伴随着大量畜禽粪污、各类臭气的排放,造成较严重的环境污染,不仅损害生态资源,还会降低居民的生活质量,引起社会各界的高度关注。对此，我国各级政府制定了一系列的环境规制政策,包括关停污染超标的养殖场和划定各类禁养区等。著名的“污染天堂假说”指出,会造成环境污染的产业生产倾向从环境规制较严格的地区向环境规制较宽松的地区转移,导致环境规制较严格的地区生产规模减小,而环境规制较宽松的地区生产规模扩大。因此,本文选择各地区当年颁布地方性环保法规和规章数量来反映环境规制给生猪养殖区域规模带来的影响,并假设该变量与被解释变量之间呈负相关关系。⑧技术条件。随着生猪需求量的增加,传统粗放型的生猪养殖方式已无法满足需求,从生猪养殖过程到生猪屠宰过程,再到猪肉加工等全产业链都需要规模化、标准化、专业化发展,以提升生猪产业技术效率,保证生猪生产安全。各地区生产技术越高,越有利于生猪养殖区域规模的扩大;若生产技术过低,会导致生猪养殖过程效率低下,加工过程安全性差等状况,制约生猪养殖区域规模的扩大。因此,本文选择各地区能为生猪养殖提供技术支持和指导的乡镇畜牧兽医站职工人数来反映各地区技术条件给生猪养殖区域规模带来的影响,并假设该变量与被解释变量之间呈正相关关系。

表3 生猪养殖区域规模影响因素变量

2.2 生猪养殖区域规模影响因素的理论模型

通过上述理论分析,构建理论模型见式(2),其中被解释变量为生猪养殖区域规模(lnsca),8个解释变量分别为生产成本(lncos)、市场条件(lnmar)、资源禀赋(lnres)、经济因素(lneco)、交通因素(lntra)、比较收益(lnpro)、政策因素(lnpol)和技术条件(lntec)。为降低异方差和共线性问题,对数据做取对数处理。

lnscait=ci+υt+β1×lncostit+β2×lnmarit+β3×lnresit+β4×lnecoit+β5×lntrait+β6×lnproit+β7×lnpolit+β8×lntecit+μit

(2)

式中,i为第i个地区;t为第t年;c为个体效应;ν为时间效应。本文数据来自相关年份的《全国农产品成本收益资料汇编》、《中国统计年鉴》、《中国环境年鉴》和《中国畜牧兽医统计年鉴》。为消除因年份不同而造成的价格波动,使用居民消费价格指数(CPI)对价格数据进行调整,样本为18个生猪养殖优势省份1997—2016年的面板数据。

3 生猪养殖区域规模变动影响因素分析

3.1 面板回归模型的选择

面板回归模型分为混合回归模型(OLS)、固定效应模型(FE)和随机效应模型(RE)3种。本文参考陈强[19]的方法对面板数据进行检验,结果见表4。面板F检验、LM检验和Hausman检验均通过5%的显著性水平检验,根据模型选择结果,确定固定效应模型为最终的分析模型。

表4 面板数据回归模型的选择

3.2 面板回归估计结果分析与稳健性检验

通过固定效应回归模型对18个生猪养殖优势省份的数据进行估计,结果见表5中的第二列。生产成本、市场条件、经济因素、比较收益和技术条件5个解释变量对生猪养殖区域规模的影响在1%的显著性水平上显著,政策因素对生猪养殖区域规模的影响在5%的显著性水平上显著。其中,生猪生产成本与生猪养殖区域规模呈负相关关系,与假说一致。生猪生产成本每变动1个单位,生猪养殖区域规模将反向变动0.1633个单位,表明生猪养殖成本增加了农户的养殖负担,导致农户做出减小或退出生猪养殖的决策,生猪养殖地区规模缩小。经济因素与生猪养殖区域规模呈正相关关系,与假说一致。经济因素每变动1个单位,生猪养殖区域规模将同向变动0.3754个单位,说明日益增长的生猪产品需求量对生猪养殖区域规模的拉动较大。比较收益与生猪养殖区域规模之间呈正相关关系,结论与假说一致。比较收益每变动1个单位,生猪养殖区域规模将同向变动0.3637个单位,说明畜牧业在农业中优势越明显,就会推动更多的养殖户、企业进入生猪行业,地区生猪养殖规模扩大。技术条件与生猪养殖区域规模呈正相关关系,结论与理论假设一致。技术条件每变动1个单位,生猪养殖区域规模将同向变动0.0873个单位,表明技术保障可提高生猪养殖生产效率,利于生猪养殖区域规模的扩大。

表5 面板回归模型估计结果

注:“***”、“**”和“*”分别表示在1%、5%和10%水平下显著,下同。

交通因素与生猪养殖区域规模呈负相关关系,结论与理论假设相反。交通因素每变动1个单位,生猪养殖区域规模将反向变动0.1322个单位,这可能是由于地区道路面积密度越大,越利于生猪和生猪产品的贸易运输;区域外生猪和生猪产品调入增多,无需本地供给大量生猪,生猪养殖区域规模逐渐减小。政策因素与生猪养殖区域规模之间呈正相关关系,结论与理论假设相反。政策因素每变动1个单位,生猪养殖区域规模将同向变动0.0063个单位,这可能是环境规制导致小规模生猪养殖户难以承担环境成本而退出生产,这样有利于大中规模养殖户进行标准化生产,生产效率和效益得到提高,养殖户个体做出扩大生猪养殖规模的决策,直接导致生猪养殖区域规模的扩大。这一定程度上反映出我国近几年在畜禽养殖环境治理工作上的努力已初见成效,环保工作逐渐从重管控向重发展转变,相关环境政策与产业发展已逐渐融合。

为了验证实证结果的稳定性,本文选取改变样本容量的方法做进一步的稳健性检验。分别对4个生猪养殖优势产区进行模型估计,结果见表5中的第三列—第六列。其中,东北产区模型回归的F估计值较小(0.82),P值0.3713难以在10%的水平上保持显著,其回归结果不具参考性,这主要是东北产区只有吉林和黑龙江两个省份的数据,数据容量较小的缘故。中部产区、西南产区和沿海产区的回归结果在显著性和相关关系的正负性上大多数都与18个省份的总体回归结果一致,证明固定效应的面板回归结果较稳健。

3.3 修正模型估计结果与稳健性检验

从表5可见,市场条件和资源禀赋两个因素与生猪养殖区域规模的关系无法在10%的显著性水平上保持显著,但这并不代表市场条件和资源禀赋两个因素与生猪养殖区域规模之间毫无关系,有可能是两个因素与生猪养殖区域规模之间的关系为非线性的。为了检验这两个因素与生猪养殖区域规模之间的关系,本文对式(2)进行修正,纳入市场条件和资源禀赋两个变量的平方,建立模型为:

(3)

按照表4的步骤和方法对修正后的模型进行面板回归模型的选择,结果显示固定效应回归模型最适合修正后的模型,使用固定效应回归对18个生猪养殖优势省份的数据进行估计,并使用同样方法对其进行稳健性检验,结果见表6。修正后的模型回归估计结果可见,表6中第二列的结果与表7中第二列的结果一致,生产成本、市场条件、经济因素、比较收益和技术条件5个解释变量均对生猪养殖区域规模的影响在1%的显著性水平上保持显著,政策因素对生猪养殖区域规模的影响在5%的显著性水平上保持显著,且6个变量与生猪养殖区域规模的相关性方向也没有发生改变。模型修正后,市场条件的平方与生猪养殖区域规模在1%的显著性水平上保持显著,两者之间呈正相关关系,结论与理论假设一致。市场条件每变动1个单位,生猪养殖区域规模将同向变动0.0536个平方单位,两者呈指数相关关系。资源禀赋的平方与生猪养殖区域规模无法在10%的显著性水平上保持显著,表明资源禀赋已不是生猪养殖区域规模变动的主要影响因素,可能有两个原因:一是随着交通条件便利性提高,生猪口粮的运输更为便捷,受当地日粮产量的制约下降;二是随着畜牧饲料业的快速发展,玉米在生猪口粮的占比逐渐降低,对生猪养殖的影响程度也在减弱。在稳健性检验中,东北产区模型回归的F估计值较小(0.71),P值0.4054难以在10%的水平上保持显著,其回归结果不具参考性,其原因与原模型相同。中部产区、西南产区和沿海产区的回归结果在显著性和相关关系的正负性上大多数都与18个省份总体回归结果一致,证明修正后的固定效应面板回归结果较稳健。

表6 面板回归修正模型估计结果

4 结论与建议

4.1 结论

通过“以地定畜”来实现生猪养殖与环境保护的协调发展,关键在于结合各地畜禽粪污土地的承载力,调节各影响因素,以实现生猪养殖区域规模的期望变动。本文对我国生猪养殖主产区畜禽粪污土地承载力进行了测算,构建面板回归模型分析影响各地区生猪养殖区域规模变化的因素。研究结论显示:①我国4个生猪养殖优势产区存在三种不同的土地承载状况:一是畜禽养殖潜力区,主要为东北产区。该产区氮养分和磷养分还有一定的环境容量。二是畜禽养殖超载区,主要为西南产区。该产区氮养分土地承载和磷养分土地承载皆处于超载状态。三是畜禽养殖“超载—平衡”混合区,主要为中部产区和沿海产区。其中,中部产区处于磷养分超载，而氮养分平衡的“超载—平衡”混合状态;沿海产区处于氮养分超载,而磷养分平衡的“超载—平衡”混合状态。②生猪养殖区域规模变化受到众多因素的影响,当前我国环境政策对生猪养殖区域规模的扩大有拉动作用,生猪市场价格是生猪养殖区域规模的重要引导因素,经济因素、比较收益和技术条件对生猪养殖区域规模具有显著的促进作用,生产成本和交通因素对生猪养殖区域规模有显著的负向影响,而资源禀赋对生猪养殖区域规模变动的影响不再明显。

4.2 建议

针对以上结论,提出以下建议:①在畜禽养殖潜力区实施“鼓励型”政策,鼓励生猪养殖区域扩大养殖规模,以满足生猪市场需求。首先要稳定生猪市场价格,拓宽信息传递渠道,保障生猪养殖户能及时接收到有效的市场信息,有利于他们做出积极的生猪养殖决策;其次需要完善生猪养殖保险、技术指导等关联体系,降低生猪养殖风险;第三要提高交通便利性,方便生猪要素的输入和生猪产品的输出,确保生猪市场流通顺畅。②在畜禽养殖超载区实施“规制型”政策,规制生猪养殖区域规模扩大,利于地区生态环境恢复。从生猪养殖成本入手,适度提高生猪养殖排污标准和排污税费,调整生猪养殖总成本,促进资本较强的生猪养殖户扩大生猪养殖规模以降低生猪养殖平均成本,不仅有利于生猪养殖方式向生态化、规模化转变,还能适度调节生猪养殖区域规模;同时加大对其他生产过程较为清洁的产业扶持,减弱生猪养殖的产业比较优势,以引导劳动力从生猪养殖向其他产业转移。③在畜禽养殖“超载—平衡”混合区实施“引导型”政策,引导生猪养殖区域规模的稳定,保持地区种养平衡。混合区畜禽养殖规模已接近饱和状态,不宜再盲目扩大养殖规模,通过完善生猪市场信息传递系统,打破生猪生产区和消费区信息传递的壁垒,使生猪养殖户明确生猪市场需求,引导其从对生猪养殖的“量”转为对“质”的追求,同时在生猪生产上,提倡规模化养殖,建立生猪养殖标准,提升生猪养殖生产效率,促进生猪养殖业提质增效。