实施生猪产业绿色健康发展战略是全面建设“菜篮子”工程、全面构建国家现代化农业的重大历史任务。近年来，非洲猪瘟的肆虐致使养殖散户退出市场，导致生猪市场供应不足、猪肉价格迅猛上涨，严重影响生猪产业的健康发展。为稳定生猪养殖市场供需平衡，国家制定并实施了一系列战略决策，养殖市场规模化势在必行^[1]。如何科学确定我国生猪养殖的适度规模这一问题亟待解答。

畜禽养殖转型升级为规模化、标准化、集约化的养殖模式，是提高生猪产业竞争力、实现养殖产业现代化、解决产品质量安全问题和满足人民消费结构调整的必由之路。从宏观层面来看，国家如何根据资源禀赋、生产手段和生态环境等要求，引导适度扩大经营规模，是生猪产业竞争力提升的重要议题。从微观层面来看，经营主体需要综合考虑资金投入、资源配置和产出水平等状况，进而将经营规模确定在合理的盈亏平衡区间。从生态角度出发，借助科学技术和管理措施，依托种养结合条件确定经营规模，是生猪产业绿色发展的重要保障。因此，生猪养殖规模的适度性需要通过产出、效益和环境三个维度统筹决定。然而，纵观已有文献，对生猪养殖适度规模的探讨表现为两个方面：一是直接从经济效益入手，通过研究生猪养殖户的经营效益和效率判断适度规模，缺点在于未将环境问题纳入其中；二是基于环境视角，将污染治理内部化，探讨生猪养殖适度规模，缺点在于环境治理成本及收益核算难度大，不易精确测量。考虑到社会各界对生态环境的日益关注，如何在保证经济效益的基础上，有效降低生猪养殖污染物排放的绝对量是确定适度规模的重要标准之一。

综上所述，本文从产出、效益和环境三个维度，基于1484个生猪养殖户的调研数据，运用超然对数函数和C-D生产函数模型，分析生猪养殖适度规模，为完善相关养殖扶持政策、推动生猪养殖产业可持续发展提供参考和借鉴。本文与现有研究的不同之处在于：①鲜有文献从产出、效益和环境三维视角开展生猪养殖适度规模研究；②本文借助响应曲面分析法，将规模、产出、效益和环境进行结合，较好解决了环境成本和生态效益难以计算的问题；③基于全国1484个样本数据的分析，实证结果更加可靠。

1 理论基础与研究假说

自规模经济理论诞生以来，适度经营规模一直是各个行业关注的重点。目前，学术界对发展农业适度规模已形成共识，认为过度分散的小规模农业已无法适应农业现代化要求，扩大农业经营规模是中国农业发展的最终选择^[2]。基于规模报酬理论，农户生产过程中，预期收益（TR）随着经营规模扩大先边际递增后边际递减，而预期成本（TC）则随着规模扩大先边际递减后边际递增（如图 1所示）。如果农户遵循“理性人”假设，则在理论上存在适度规模经营的合理区间。图 1中，阴影部分为有效规模区域，Landmin为最小有效规模，Landmax为最大有效规模，Landmid为最优规模^[3]。

由于研究视角的不同，关于生猪养殖适度规模的研究观点尚存分歧。大量研究分别从效益和效率两个视角观察养殖规模问题。成本效益视角：对中部地区的研究表明，以适度规模为基础的园区化、标准化肉羊养殖模式经济效益高于家庭散养模式^[4]。对不同畜禽养殖的研究，也证实了这一关系的存在^[5]。关于规模经营促进经济效益增长的解释主要集中在资源有效配置、资金稳定投入和科学技术引进。生产效率视角：较多研究基于DEA模型和全要素生产率模型进行规模与效率关系的研究，认为适度规模化养殖可以提高生产效率^[6]，两者存在倒“U”形关系，且分别确定适度养殖规模为年出栏生猪118头^[7]和1680头^[8]。随着环境问题的凸显，将粪污等非期望产出纳入生产效率测度模型，结果显示中规模和大规模养殖效率优势突出^[9]。然而，也有学者认为中小规模养殖场的技术效率和规模效率较优^[10]。闫振宇基于生猪养殖数据的研究表明：不同省份、不同规模的生猪养殖效率存在差异，要因地制宜选择最适规模^[11]。鉴于此，本文提出以下假说：

H1：生猪养殖规模对养殖净利润具有显著的促进作用。

H2：生猪养殖规模对单位生猪产肉量具有显著的促进作用。

生猪养殖规模扩大带来效率提升的同时，环境污染问题也日益严重。据统计，2017年，全国生猪养殖粪污排出总量1.5亿t，造成的污染占全国面源污染的70%以上，生猪养殖环境承载力逐年上升^[12]，环境成本逐年增加，且呈现出向养殖密集区和优势区发展的趋势。2010—2014年湖南省生猪规模养殖产生的环境成本已达25.2亿元^[13]。规模养殖增加畜禽污染的原因在于大量未经处理的废弃物直接排入环境，造成生态环境破坏，影响周围居民生活^[14]。目前，关于养殖规模与污染之间的关系，主要有三种观点：一是集约化规模养殖打破了传统种养模式，使得种养环节脱离，加剧了废物排放造成的环境问题^[15]；二是规模养殖有助于废弃物处理成本的降低和科学技术提升^[16]，能够降低环境污染风险，改善环境质量^[17]；三是生猪养殖场的环境污染与养殖规模之间呈现倒“U”形关系，潘丹认为大型养殖场投入了更多的环境设施，而小规模养殖户则充分利用了种养结合，因此，中等规模的养殖场污染反而更加严重^[18]。陈菲菲研究发现不同养殖规模下粪污处理成本收益的差异性，直接影响生猪养殖粪污处理模式选择及其有效性^[19]。生猪养殖户行为决策往往受到经济利益可得性和环境污染外部性的共同影响。关于环境和效益双视角的研究，现有文献的处理方式是将环境成本内部化，朱宁和秦富以规模养殖环境成本估算为基础，将环境成本内生化，分析了蛋鸡养殖的最适规模，研究表明内生化的养殖效益有所下降，综合技术效率却较高^[20]。吴林海分别测算了生猪养殖环境治理成本内部化和外部化的适度规模为年出栏31~35头和年出栏600~800头，结合投入产出视角下规模报酬呈现递减趋势的结论，认为我国生猪养殖规模不宜过大^[21]。鉴于此，本文提出以下假说：

H3：生猪养殖规模对养殖环境污染强度具有显著影响。

综上所述，关于生猪养殖规模适度性这一问题的研究观点尚存争议。生猪养殖户作为微观经营者，经营的利益最大化是其基本目标，而生态环境作为人类赖以生存的空间，保护环境亦至关重要。如何平衡两者之间的关系，以确定生猪养殖最优规模，对我国生猪产业可持续发展具有重要意义。因此，利用全国范围内的调研数据，从生猪养殖产量、效益和环境三维视角入手，测算现阶段生猪养殖规模的适度界限，为因地制宜确定适度养殖规模提供依据和支撑，具有一定的创新性和重要意义。

2 数据描述与模型构建 2.1 数据来源

2018年本研究课题组分别从东部、中部、西部和东北部^①随机抽取8个省份作为调研区域，采用分层随机抽样的方法，每个省份选择2个市，每个市选择5个县，每个县随机抽样访问20个生猪养殖户，对生猪养殖户户主或主要经营决策者进行访谈获取问卷数据。共计获得有效问卷1484份，有效率为92.75%。其中，东部（山东省和河北省）、中部（河南省和湖北省）、西部（四川省和云南省）和东北部（黑龙江省和辽宁省）四个区域的样本数量分别占样本总数的22.10%、26.42%、23.18%和28.30%。

① 四大经济分区的划分主要依据《中华人民共和国行政区划简册·2017》。

2.2 样本描述

通过统计（表 1），受访者的平均年龄为46岁，其中55岁以上的受访者占10.51%；受访者平均受教育年限为9年，初中及以下文化程度的受访者占68.06%；受访者平均养殖年限为10年；以年出栏量为依据，进行养殖规模的分类，平均养殖规模为年出栏1360头；从养殖户粪污处理方式来看，还田处理和出售或赠送是普遍使用的处理方式，分别占35.15%和21.19%，生猪养殖粪污直接排放的现象依然存在，占比28.21%。

为深入了解不同规模组别养殖户的产出、效益和环境污染状况，表 2对单位生猪产肉量、单位生猪利润和环境污染强度进行了汇总。随着生猪养殖规模的增加，单位生猪产肉量呈现出先减后增的趋势，当生猪养殖规模为0~199头、200~499头时，单位生猪产量分别达到119.72kg、85.96kg，单位生猪产量递减程度最大；当生猪养殖规模达到1000~1999头时，单位生猪产肉量最小；从单位生猪利润来看，当养殖规模为200~499头时，单位生猪利润下降幅度最大。随着规模的扩大，平均成本利润率呈现出先下降后上升、再下降的趋势。年出栏为0~199头的小规模养殖户单位生猪利润均相对较高，原因在于统计上没有扣除家庭用工折价和自营地折租等成本。从污染强度来看，与现有文献研究发现大致相同，养殖规模与环境污染之间呈现倒“U”形关系。当养殖规模为0~199头时，生猪养殖对环境的污染强度为0.45 g/万元；当养殖规模为500~999头时，养殖污染强度最大，为0.71 g/万元。由于随着规模扩大，单位生猪产量和利润逐渐减少，因此若主要从成本利润率和污染强度两个角度进行适度规模探讨，则可得出我国生猪养殖适度规模大致为年出栏0~199头和1000~1999头的结论。

此外，基于调研数据，将生猪养殖规模、产出水平和利润水平分别划分为5个等级^②，运用Designexpert11.0软件，借助实验思维，以养殖污染强度为响应变量，进行养殖规模、产出、效益和污染四者之间相互关系的响应曲面分析，结果如图 2所示。若以污染强度最小为目标，且不降低养殖产量和效益，则生猪养殖的最优规模为1000~1999头，具体如图 2所示。

② 生猪养殖产出分类：1=0~25 t，2=26~50 t，3=51~75 t，4=76~100 t，5=100 t以上；生猪养殖效益分类：1=0~8万元，2=9万~16万元，3=17万~30万元，4=31万~50万元，5=50万元以上。

2.3 模型构建 2.3.1 产出最大化下的适度经营规模

土地、劳动力和资本是创造价值的三大要素。较多文献将生产率作为适度规模的衡量标准，而土地、劳动力、资本和技术等方面的投入又影响生产率的差异^[22]。为了分析不同规模组别生猪养殖户产出水平的差异，本文基于Translog和C-D生产函数构建以下两个养殖户投入产出模型：

(1)

(2)

（1）和（2）式中，Q表示生猪养殖户单位生猪产肉量；TZLi表示生猪养殖户的投入要素，包括土地投入、劳动力投入和资本投入（分为固定资本和流动资本）；TZL '表示土地、劳动力和资本之间的两两交互；X_m代表受访者的个人禀赋和养殖管理方式等；Size_t表示生猪养殖户的规模情况，是规模性因素的一组虚拟变量，反应生猪养殖户不同的经营规模对生产结果的影响，以年出栏量为标准，划分为0~199头、200~499头、500~999头、1000~1999头、2000头以上5个组别，其中以0~199头为参照项，用“1”代表养殖户所属规模组别，用“0”表示其他组别；Regionq表示生猪养殖户所处的区域，是地域性因素的一组虚拟变量，划分为东北区域、东部区域、中部区域和西部区域四个组别，其中以东北区域为参照项，用“1”代表养殖户所属区域组别，用“0”表示其他组别。A₀为常数项，λ_i、α_i、β_k、ε_m、γ_t和η_q为待估参数，π为随机扰动项。

2.3.2 利润最大化下的适度经营规模

为了分析不同规模组别养殖户利润水平的差异，本文修正了式（1）和式（2），以生猪养殖户净利润（W）为因变量，自变量同上，分别得到养殖户生产利润模型：

(3)

(4)

2.3.3 污染最小化下的适度经营规模

为进一步分析不同规模组别养殖户污染物排放强度的差异，本文在式（1）和式（2）的基础上进行模型修正，将生猪养殖户污染强度的倒数（1/P）作为因变量。考虑到除养殖规模以外，养殖户的个体特征^[23]、家庭特征^[24]、心理认知^[25]和相关养殖政策^[26]对畜禽养殖污染也具有显著影响。因此，自变量中X_m包括受教育程度、拥有耕地面积、受访者环保认知、是否为村干部和参与培训情况，进而得到养殖户排污强度模型：

(5)

(6)

参照潘丹^[21]的研究，生猪养殖污染强度P代表生猪养殖户的养殖污染强度（g/万元），用万元产值污染强度代替计量。养殖污染强度P的计算方法为：首先，采用排放系数法，使用生猪养殖户年出栏量（n_i）和国家规定的产污系数（θ_ij）两项数据计算得到生猪养殖粪污排放总量；其次，基于等标污染负荷理论，结合国家GB3838—2002水质标准（ξ_ij），对生猪养殖污染排放总量换算为等标污染负荷。相关标准如表 3所示。

根据第一次全国污染源普查畜禽养殖业源产排污系数手册，对不同的生猪养殖污染处理方式进行污染排放量的削减，得到生猪养殖污染物排放总量（N_i'）。不同的生猪养殖污染处理方式下，污染物排放削减比例（q_i）存在差异：直接还田削减20%、沼气处理削减45%、有机肥处理削减35%。最后，将污染排放总量除以年度总产值G_i（万元）得到生猪养殖污染强度P，详细公式如下：

(7)

(8)

3 实证分析 3.1 整体估计结果

考虑到不同空间内各类因素对生猪养殖户产出、效益和环境影响的差异较大，可能导致异方差性，本文通过异方差检验，显示存在异方差性。因此，使用稳健标准误对投入产出模型分别进行OLS估计，结果如表 4所示：模型总体拟合效果较好，投入产出模型（Ⅰ）调整后的R²为0.9685，投入产出模型（Ⅱ）调整后的R²为0.9662。本文重点关注的是养殖户经营规模虚拟变量的显著性，以养殖户年出栏0~199头为参照项，经营规模达到500头以上养殖户的产出水平出现显著提升，产出水平排序依次为1000~1999头、2000头以上、500~999头。基于当前的样本数据，从产出水平的角度看，目前养殖户经营的最优规模应在1000~1999头。

回归结果表明：从生产要素的作用来看，资本投入对养殖产出的影响弹性较大，养殖场面积和劳动投入对生猪养殖生产的重要性也日益显现。其中，劳动投入对生猪产出具有显著的正向影响。受访者年龄和养殖年限作用正向显著，而受教育程度和参加培训与否对生猪养殖产出的影响不显著。也就是说，生产实践经验是生猪养殖的重要保障，户主生产经验越丰富的养殖户，生猪产出水平越高。区域虚拟变量对生猪产出具有显著影响，相对于东北地区，西部地区生猪产出水平较低，这可能是由于我国生猪产业逐渐向东北地区聚集，机械和资本投入等明显增加，导致规模化程度较高。

进一步对生产利润模型进行稳健标准误OLS回归估计，结果如表 5所示：生产利润模型（Ⅰ）调整后的R²为0.7830，生产利润模型（Ⅱ）调整后的R²为0.7802，模型拟合效果较好。如果单纯从生猪养殖户经营规模虚拟变量系数值的比较看，生猪养殖效益排序为1000~1999头>2000头以上>500~999头>200~499头。因此，基于当前的样本数据，如果以利润水平最大化为取向，生猪养殖经营的适度规模大致应在1000~1999头。另外，生产利润模型回归结果显示：养殖年限对生猪养殖利润具有显著影响且系数为正，主要原因在于从事养殖时间越久，越能够把握市场信息，则养殖利润越高。

最后，对污染强度模型进行稳健标准误OLS回归估计，结果如表 6所示：污染强度模型（Ⅰ）调整后的R²为0.1416，污染强度模型（Ⅱ）调整后的R²为0.1185。经营规模为年出栏量200头以上的养殖户，其污染强度水平显著增加。养殖户的污染强度排序为：γ₂（500~999头）＞γ₄（2000头以上）＞γ₃（1000~1999头）＞γ₁（200~499头），表明若考虑养殖污染强度最小化，生猪养殖适度规模应为年出栏499头以下或年出栏1000~1999头。原因在于随着养殖规模的扩大，环保压力增加，养殖户会相应采取更多的粪污处理技术以减少粪污的排放。调研中发现小规模养殖户选择的粪污处理方式多为直接还田，而大规模养殖户采取的粪污处理技术更多的在于沼气发酵后还田和有机肥制作出售等。然而，当生猪养殖规模达到较高水平时，形成短期内粪污产量激增的情况，而当前养殖户的粪污处理技术未能做到及时有效处理，导致了养殖规模超过2000头以上的污染强度大于养殖规模为1000~1999头的结果。

关于其他变量的回归结果显示：受访者环保认知和是否参加培训对污染强度影响显著；相对于东北区域，中部区域生猪养殖户的环境污染强度显著下降，主要原因在于农业农村部出台《关于促进南方水网地区生猪养殖布局调整优化指导意见》后，我国生猪产业持续向东北区域转移，造成东北区域生猪养殖规模较快增长，形成了与粪污等废弃物处理技术缺乏之间的严重矛盾。

3.2 稳健性检验

考虑到不同地域生猪养殖可能存在一定的差异性，本文通过调整样本数据的方式，进行稳健性检验。结果显示：若以产出水平最大化为取向，各个区域生猪养殖户的适度规模应为2000头以上；若以效益水平最大化为取向，西部区域和东北区域生猪养殖户的适度规模应为2000头以上，中部区域和东部区域应为1000~1999头；若从环境污染角度考虑，西部区域、中部区域和东北区域适宜的养殖规模为2000头以上，东部区域适宜养殖规模为1000~1999头。综上所述，生猪养殖规模虚拟变量的显著程度和影响方向均与上文估计结果相似。因此，说明上文研究结果较为稳健。具体如表 7所示。

4 结论与讨论 4.1 结论

基于以上分析，本文得出结论如下：①生猪养殖小规模经营已表现出一定的不适应性。无论是产出水平，亦或效益水平，作为微观经营者最为关注的两个方面，随着生猪养殖规模的逐渐扩大而大幅度增加。然而，短期来看，我国生猪小规模养殖仍然具有生存空间，原因在于小规模养殖户的单位产出、单位利润和成本利用率均具优势，且小规模养殖户种养结合效果优良，环保问题不突出。②基于产出、效益和环境三维视角进行测度，我国生猪养殖适度规模为年出栏1000~1999头。③生猪养殖户产出、效益和环境污染的影响因素存在差异。受访者年龄和养殖年限对养殖产出与效益影响显著，表明养殖经验在生猪养殖中具有重要作用；受访者环保认知和参加培训情况是影响养殖户环境污染强度的重要因素。

4.2 讨论

为促进我国生猪产业绿色持续发展，不仅应满足养殖户效益获取的需求，也需要关注猪肉消费需求和绿色生态建设。

（1）规模养殖已然成为趋势，但短期内无法彻底消除小规模生猪养殖经营模式。我国作为农业大国，小规模生猪养殖长期存在是养殖行业的普遍现象，也是农民维持生活的重要经济来源之一。因此，适度规模经营绝不是一朝一夕所能完成的。只有整体发展水平提高，多种多样经济活动发展起来、越来越多的小规模经营主体有了更多的就业机会和收入来源以后，生猪规模化养殖才能稳定。因此，如何平衡规模扩大与养殖散户生存之间的关系，是需要着重考虑的。

（2）解决中等规模生猪养殖户的环境污染问题，是缓解我国生猪养殖环境压力的重要任务。鉴于我国生猪养殖现状，应加强中等规模养殖户环境污染管控。在保证生猪行业市场稳定的前提下，通过循序渐进地控制中等规模养殖户数量，以及利用补贴激励手段引导规模扩大等方式，积极寻求降低生猪养殖环境污染的方法。当然，由于调研样本的获得难度，本研究所获数据中养殖规模超过3000头以上的有效样本数量仅为79个，且多集中于养殖规模为3000~5000头。这可能对研究结果造成偏误，有待扩展大规模养殖户样本，进而减少误差。

（3）应激励生猪养殖户长期经营，并加强环保知识宣传力度。丰富的生猪养殖经验能促进产出和效益的提升，有助于减少生产资料的不合理投入；另外，长期进行生猪养殖的主体，投入较多，放弃养殖的机会成本较大，在面对环境约束的情况下，更愿意进行环境治理方面的投入。因此，通过制定激励政策，加大环境保护宣讲力度，加强绿色养殖技术培训，积极引导生猪养殖户实施亲环境行为，对改善生态环境、绿色发展生猪养殖产业具有重要作用。