我国规模化猪场种母猪繁殖与生产水平现状的调查研究

刘 彬，陈 映，李 强，郭芝忺，何志平，杨东丽，钟志君，张顺华，朱 砺*

（1.四川农业大学动物科技学院，成都 611130；2.四川省畜牧总站，成都 610041；3.四川省畜牧科学研究院，成都 610066；4.泸州市农业农村局，四川 泸州 646000）

作为世界生猪头号养殖大国，无论养殖规模还是猪肉产量，我国都是全世界第一[1]。 但我国并不是养猪强国，与一些生猪养殖发达国家还存在较大差距，且国内各生猪养殖企业的生产水平参差不齐。由于我国幅员辽阔，在地理和生态环境上南北差异显著，因而在生产和生活方面存在诸多不同[2]。 研究表明，环境气候因素对母猪繁殖性能有较大影响[3]。 其中，最显著的是环境温度和湿度，能直接影响母猪的热调节，通过热调节影响母猪的健康状况进而影响繁殖性能，使猪场的生产水平下降[4]。 本文通过对全国不同地区规模化猪场的生产成绩现状进行大规模抽样调查，分析现阶段我国规模化猪场的生产水平，并对比南北方猪场之间生产水平的差异，以此反应各场间的管理水平差异，为下一步更好地发展养猪业提供基础参考信息。

1 材料和方法

1.1 数据收集

所有原始数据都来自于对全国部分规模化猪场母猪2018年生产成绩及现状调查统计，这些猪场按照不同省份分为以下几个：南方共27 个，其中四川省12 个、重庆市5 个、江西省3 个、湖北省5 个、福建省1 个、安徽省1 个；北方共7 个，其中河北省1个、河南省1 个、吉林省2 个、山东省2 个、黑龙江省1 个。

母猪生产成绩指标有21 个，包括初产母猪配种率（X1）、经产母猪配种率（X2）、初产母猪分娩率（X3）、经产母猪分娩率（X4）、窝总产仔数（X5）、窝产活仔数（X6）、窝健仔数（X7）、窝产木乃伊数（X8）、窝产死胎数（X9）、平均初生重（X10）、断奶日龄（X11）、平均断奶重（X12）、窝断奶头数（X13）、哺乳期成活率（X14）、保育期成活率（X15）、7 天内断奶发情率（X16）、PSY（母猪年产断奶仔猪头数）（X17）、母猪年产胎次（X18）、MSY（母猪年提供出栏育肥猪数，X19）、 育肥猪上市日龄（X20）、育肥期成活率（X21）。

1.2 数据分析

按照不同省份猪场数量对猪场进行编号，如四川省12 个 猪 场 依 次 编 号SC1、SC2、SC3、SC4、SC5、SC6、SC7、SC8、SC9、SC10、SC11、SC12。 对收集的所有原始数据用Excel 进行整理后，运用SPSS22.0 对数据进行因子分析，以及单因素方差分析，并运用t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）算法形成散点图。

2 结果与分析

2.1 不同猪场生产水平现状

由表1可知，当前我国规模化猪场主要经济性状的总体生产性能相比前几年已经有了较大幅度的提高，部分已经到达了一个比较高的水平。但不同规模猪场之间的一些经济性状存在显著差异，存栏母猪少于600 头的猪场的生产水平总体表现显著低于超过600 头存栏母猪的规模猪场。其中，母猪规模在1 000～2 000、2 000～3 000 和3 000 头以上的大型猪场的断奶日龄显著低于规模在600～1 000 以及600头以下的猪场（P＜0.05），而其PSY 和母猪年产胎次显著高于规模在600～1 000 以及600 头以下的猪场（P＜0.05）。 其次，母猪规模在1 000～2 000 的猪场的MSY 显著高于规模在600 头以下的猪场（P＜0.05），母猪规模在1 000～2 000 和3 000 以上的猪场的育肥猪上市日龄显著低于规模在600～1 000 头的猪场（P＜0.05）。 这表明规模较大的猪场的主要生产性状水平总体好于规模较小的猪场。

为了评价不同猪场的生产水平差异，如表2所示，通过因子分析，依据提取特征值大于1 提取出了5 个公因子[5]。 这5 个公因子的累计贡献率为76.208%，大于60%，所以认为这5 个公因子可以替代原来的变量进行分析。

得到各因子的得分函数如下：

F1=-0.050X1-0.064X2-0.031X3-0.058X4+0.136X5+0.124X6+0.118X7+0.050X8-0.004X9+0.134X10-0.104X11-0.041X12+0.121X13-0.099X14-0.003X15+0.086X16+0.125X17+0.064X18+0.134X19+0.089X20+0.115X21

F2=0.276X1+0.276X2+0.267X3+0.261X4-0.069X5-0.020X6+0.015X7-0.069X8+0.057X9-0.134X10-0.046X11+0.024X12+0.008X13+0.244X14-0.031X15-0.112X16+0.004X17+0.075X18-0.067X19-0.042X20-0.105X21

F3=0.049X1-0.002X2-0.049X3-0.020X4-0.115X5-0.077X6-0.037X7+0.505X8+0.460X9+0.143X10+0.003X11+0.081X12-0.008X13-0.034X14-0.114X15+0.011X16+0.073X17+0.116X18+0.056X19-0.098X20+0.086X21

F4=0.036X1+0.060X2-0.119X3-0.008X4+0.010X5-0.019X6-0.077X7+0.024X8-0.005X9+0.199X10+0.321X11+0.455X12-0.043X13-0.086X14+0.374X15+0.020X16-0.070X17-0.100X18+0.066X19+0.032X20+0.229X21

F5=-0.058X1-0.081X3-0.004X4+0.180X5+0.138X6+0.098X7-0.051X8-0.024X9+0.056X10+0.009X11-0.061X12+0.151X13+0.420X14+0.057X15+0.601X16-0.029X17-0.271X18-0.095X19-0.022X20-0.215X21

表1 不同规模猪场部分生产成绩统计表Table 1 Statistical table of some production achievements of piggery of different scales

进一步采用方差贡献率作为取值，5 个旋转后的公共因子方差贡献率分别为36.011%、16.017%、8.920%、8.724%和6.536%。 则各场的综合得分公式为：ZF（综合得分因子）=36.011%F1+16.017%F2+8.920%F3+8.724%F4+6.536%F5。 综合得分计算结果如表2。

表2 因素分析统计量Table 2 Factor analysis statistics

以综合得分为标准，对不同规模猪场的生产水平进行比较，结果如表3所示，不同养殖规模猪场的生产水平存在显著的差异，其中母猪养殖规模小于600 头的猪场生产水平显著低于母猪养殖规模在1 000～2 000 头的猪场，这说明受到不同养猪规模的影响（本次所调查的猪场中，养殖规模最大的为15 000 头，最小的为200 头），各规模化猪场间的生产水平差异较大，我国当前生猪产业存在严重的分化现象。 还有大量生产水平较低的猪场拉低了我国生猪产业的总体生产水平，大量规模化猪场的生产水平都还有很大的提升空间。

对各地区猪场综合得分评比结果见表4。 前五名的猪场排名分别如下：河北猪场1，四川猪场1，湖北猪场5，吉林猪场2，江西猪场3。 而四川猪场8 和四川猪场2 排名最后两位。

2.2 南北方猪场间生产成绩差异分析

根据猪场气候和地理位置的不同，将所有规模化猪场分为了南北方两大类，其中南方猪场27 个，北方猪场7 个，对南北方的生产水平进行差异对比分析，结果如表5所示，南北方的生产水平并没有显著的差异（P＞0.05）。 通过将因子分析获得的5 个指标使用SPSS 中的t-SNE 算法将指标降维到2 维，形成的散点图如图1所示，结果同样表明：南北方猪场的生产水平没有明显的分化，但南北方各个猪场间的生产水平存在较大差异。

表3 不同养殖规模猪场的生产水平差异分析Table 3 Analysis of production level differences in pig Farms of different scales

表4 各猪场生产成绩综合得分和排名表Table 4 Comprehensive scoring and ranking table for pig production performance

表5 单因素方差分析Table 5 Single factor analysis of variance

图1 南北方各猪场生产水平散点图Figure 1 Scatter diagram of production capacity of pig farms in North and South

2.3 同一公司内部不同猪场间的生产成绩比较分析

挑选南方代表性A 集团和北方代表B 集团进行分析，通过表6可以看出，A 集团和B 集团均存在公司内各场生产水平差异过大的情况，比如A 集团的HuB5 猪场生产力水平为0.384，在所有调查猪场中排名第3，而JX2 猪场生产力水平为-0.256 6，排名31 接近倒数，两猪场的生产力水平相差0.640 6。这种情况在B 集团也存在。 B 集团的HeB1 的生产力水平在所有调查猪场中最高，这表明该厂的母猪的生产成绩在这些场中居于领先地位。 同一公司内部不同场间巨大的生产水平差异表明各猪场间的管理水平存在显著差异，这为下一步的提升提供了较大的空间。

3 讨论与结论

猪场的生产成绩反映了猪场整体的生产水平，也是影响猪场经济效益的关键所在[6]。猪场生产水平是一个综合指标，包括配种率、分娩率、总产仔数、产活仔数、PSY 等等。本研究发现不同猪场许多生产指标存在巨大的差距，从而导致我国当前的生产水平存在严重的两极分化，规模化场保持了较高的水平，而受到农村散养的拖累，导致我国总体平均生产水平严重偏低。 这体现了我国的生猪产业当前正处于一个由传统散养向规模化转型阶段的一个特有现象。于洪康[7]等研究表明，生猪的规模化养殖能够获得更高的经济效益，且规模化养殖也将是未来养殖业发展的趋势。 通过对各个猪场之间的生产水平进行比较分析，结果与郑华[8]等的研究结果类似，其发现我国7 个省市的257 个猪场之间生产水平差异大。 表明我国猪场的生产水平整体上呈现出参差错落的状态，故在提高规模化猪场生产水平的同时，积极促进养殖模式的改变，大力发展规模化养殖代替之前的散养模式，才能提高我国生猪养殖的整体生产水平。

表6 两个集团不同猪场生产成绩比较分析Table 6 Comparative analysis of production performance of two companies in different pig farms

我国南北纬度跨越大，使得气候差异显著，导致猪舍在设计和养殖工艺上存在一定的差异[9]。如南方在禽舍建筑上主要注重夏季的防暑降温，而北方则重点考虑冬季的防寒保暖[10]。 但本研究并未发现南北方各猪场的生产水平有显著的差异（P＞0.05）。 这也说明随着畜牧业生产集约化和生产过程机械化的进展，多数集约化猪场都处于封闭式的饲养环境条件下，自然因素的影响已经在削弱或退化[11]。这也是南猪北移为什么能实现的一个重要原因。此外，本研究还发现同一个公司不同的猪场之间的生产水平差异较大。 这反应了近年来我国生猪养殖行业规模化发展迅速，但仍处于产业升级的转型期，其标准化程度仍然不足[12]。加上企业自身的管理水平差异，所以导致了这样的场间水平差异。综上所述，南北猪场间的气候和环境差异完全可以通过综合管理措施消除，要提高大规模生猪养殖生产水平主要还应该从内部因素着手，即控制生猪养殖规模，改进养殖技术，提高生猪管理水平。