饲料产业发展对我国农民收入的影响效应研究

尚天翼，李荣强

（贵州财经大学大数据应用与经济学院，贵州 贵阳 550025）

农业产业化是增加农民收入的重要途径，也是促进农民增收的重要动力，在促进产融结合、缩小城乡差距、促进新型城镇化发展等方面具有重要意义，饲料产业是近年来我国发展较快的农业产业之一，也是畜牧业发展的支柱产业。饲料产业作为联系种植业、养殖业和畜产品加工业的综合性产业，是现代养殖业发展的物质基础，既有效利用了传统农业资源，又为人类赖以生存和发展的动物性食品提供了物质基础。因此，发展饲料产业不仅有利于农业产业结构调整，提高农业生产的附加值，还有利于拓宽农民收入渠道，促进农民增收[1]。

1 饲料产业发展现状

近年来我国饲料产业发展速度较快，由表1可知，2010年以来我国饲料产量的增长幅度较大，2010—2018年期间我国饲料总产量累计增长6 586万t，年均增长率接近5%；2018年我国饲料总产量达22 788.4万t，是2010年的1.4倍；增速较快的主要是2012年和2017年，相比上一年分别增长了1 425.89 t与1 243.65 t，增幅分别为8%和6%；2013年受其他关联产业发展的影响，饲料产业生产成本有所上升，产量有所下滑。饲料产量的持续增加表明我国饲料生产能力在不断增强，市场需求也在持续走高，同时饲料企业的总体规模在不断壮大，为农业进一步发展及农民收入的提高创造了有利条件。

表1 2010—2018年我国饲料产量情况 单位：万t

从产业发展的角度来看，我国饲料产业已经度过了初期快速发展的阶段，在慢慢进入整合提升的新阶段。尽管我国饲料企业数量较多，但多数企业规模较小，缺乏先进的技术和管理经验，参与国际市场竞争的能力较弱，在国际市场中缺乏竞争力。与此同时，随着饲料产品原料市场的价格波动，饲料企业在国内市场的获利空间也相对有限，在一定程度加剧了饲料行业的竞争。因此，国内饲料企业逐步开始整合优化，大中型饲料企业通过收购及重组不断实现规模化、集团化发展，有效提升了自身竞争力[2]。

2 饲料产业发展对农民收入的影响

2.1 饲料产业发展与农民收入的关联性分析

农村经济水平的提升及市场环境的进一步改善，为我国饲料产业的发展营造了良好环境，也促进了饲料产量的增加。2000年受当时经济发展条件的制约我国饲料产量仅为7 400万t，但随着生产技术的不断改进及市场需求的刺激，我国的饲料生产能力也在不断提升，2005年产量突破了1亿t，2015年产量突破了2亿t，且增速依然没有放缓，2018年我国饲料产量已接近2.3亿t，2000—2018年饲料产量增加了近15 000万t。饲料产业的发展及与之而来的产业集聚和经济效益的增加均为农民收入的增长创造了条件，农民收入呈现出平稳上升的趋势。2000年我国农民人均收入仅为2 253元，收入水平较低；2005年我国农民的人均收入达到了3 000元，增长幅度较达；2015年我国农民人均收入突破了10 000元；2018年我国农民人均收入接近15 000元，增长势头依然强劲。

从图1可知，2000—2018年我国的饲料产量和农民收入的变动情况大致相同，存在正向的相关关系，虽然在个别年份稍有波动，但并没有影响整体趋势。由此可见，随着饲料产业的不断发展，农民收入也在持续增加。

图1 2000—2018饲料产量与农民收入变化趋势

2.2 实证分析

2.2.1 模型设定与变量选取 本研究的目的是定量比较分析饲料产业发展状况与农民收入增长，探讨二者间的相关性程度及内在规律，进而提出相关的政策建议。回归分析模型是在数据观测的基础上通过建立变量间的相关关系，分析变量间的内在规律，是应用极其广泛的数据分析方法之一。本文运用回归模型就饲料产业发展对农民收入的影响进行实证研究。

在变量的选取上，将农民人均收入作为被解释变量（Y），选取有关饲料产业发展的3个因子作为解释变量，解释变量分别为饲料总产量（X1）、青饲料播种面积（X2）、混配合饲料产量（X3）。借助Eviews软件，采用多元回归分析的方法，研究3个自变量对因变量的影响。为全面了解饲料产业发展对我国农民收入的影响，本文选取1999—2019年的相关数据进行实证研究。具体模型如下：

2.2.2 回归结果分析 利用Eviews软件对相关变量进行实证分析，结果见表2。

表2 回归结果

根据回归结果得到模型的估计结果：

在回归结果中，R2=0.9958，调整后的R2=0.9951，可见模型的可决策系数及调整后的可决策系数都很高，说明模型对样本的拟合程度较好，F检验的概率值为0.000，小于0.05，说明回归方程显著，解释变量对被解释变量存在显著影响，而各个解释变量β的P值分别小于0.05，可见3个解释变量也均通过了假设检验。

2.2.3 多重共线性检验 正常情况下，若模型中各解释变量中两个变量间的相关系数较高（如接近1），则可能存在严重的多重共线性，此时模型就缺乏一定的科学性。

由表3可知，各变量间的相关系数均较低，即此时模型并不存在多重共线性。

表3 相关性系数

2.2.4 异方差检验 为诊断模型中是否存在异方差性，本文利用Eviews软件对模型进行White检验，结果见表4。P＞0.1，因此模型不存在异方差，再次证明了模型的合理性。

2.2.5 经济意义 由上述分析过程可知，农民人均收入和饲料总产量、青饲料播种面积及混配合饲料产量之间存在多元线性回归关系，且农民收入与饲料总产量间呈现较强的正向相关关系，饲料总产量的增加在一定程度上可以促进农民收入的提高，而农民收入与青饲料播种面积及混配合饲料产量呈现出微弱的负向相关关系，青饲料播种面积的增加及混配合饲料产量的提升反而不利于农民收入的提高。因此本研究做出以下分析:饲料的种植面积越大，并不等于饲料产量越高，因为饲料生产受水源、气候等自然条件因素和设施设备等技术因素的影响较大，因此有可能出现“广种薄收”的现象；部分饲料产品在质量上可能会有所欠缺，在市场上缺乏竞争力，导致价格偏低，不利于农民收入的增加；尽管部分饲料品种的产量在增加，但其中产生的利润可能发生了转移，即农民收入并没有实质性的增加，反而饲料流通方或其他市场主体则赚取了较多利润。因此，为了提高农民人均收入，一方面要提高饲料生产能力和产量；另一方面要规范饲料流通市场，保障农民的利益。

3 政策建议

3.1 重视科技的支撑作用

饲料企业必须紧跟市场需求主线，根据市场需求不断调整饲料生产品种，提升自身产品的竞争力，在产品研发上坚持绿色发展理念，利用先进技术开发新型饲料，推广环保型饲料产品，减少有害气体的排放及抗生素的使用，在饲料原料的种植方面应利用先进设施最大限度地规避自然灾害，大力发展饲料原料的规模种植与规模生产，努力提高饲料产量[3]。此外，在科技较为发达的今天，还应将当下流行的大数据及互联网技术运用到饲料产业的发展中，建立相关信息化平台和以行业数据库为主体的饲料信息系统，提高饲料产品生产的针对性[4]。

3.2 加强对饲料行业的监管

当前我国饲料市场在不断扩张，各种饲料企业与饲料产品更是层出不穷，各区域间饲料企业及饲料产品的竞争也较为激烈。由于相关监管措施不到位，出现了较多假冒伪劣产品充斥市场的现象[5]。因此，净化饲料市场环境刻不容缓，相关部门应对扰乱市场秩序的饲料企业进行严惩，并规范饲料产品的流通市场，保障农民的利益。此外，还要加强对饲料经销商的监管，部分经销商随意在饲料产品中加入添加剂，并进行二次加工，各级监管部门应强化责任落实，严格执法，坚决杜绝二次加工现象的出现，同时应加强相关技术人员储备，增加对饲料质量监管工作的资金支持，健全饲料产品的日常监管制度。