一直以来，往往人口大省就是养猪大省。2012年以后生猪生产空间集中度的明显上升，近年来出现了生猪产业由沿海地区向中东部主产省的转移，猪肉生产和消费在空间上进一步分离……
近年来我国生猪生产布局变化的主要趋势
文丨郭惠武
一直以来，靠近消费地进行生产是生猪养殖行业的重要特征，往往人口大省就是养猪大省。但近年来，随着我国工业化和城镇化以及生猪养殖行业产业化的深入推进，生猪生产的布局开始逐步调整，成为影响我国生猪产业可持续发展以及国际竞争力提升的重要因素。2018年8月我国暴发非洲猪瘟疫情后，生猪生产空间布局调整又面临着新的问题。回顾并分析近年来生猪生产布局调整的进程并对未来的方向做出适当的预期，对于行业的可持续发展具有重要的意义。
利用现有可获得的数据资料进行分析，我们认为我国生猪生产布局的变化主要有以下两方面的趋势。
一、空间集中度上升
（一）空间集中度的总体变化
产业的空间集中程度的高低是产业空间布局的重要特征，所以我们首先考察生猪产业布局空间集中度的变化情况，这里用全国生猪出栏量的空间基尼系数来度量产业的空间集中程度，计算公式如下：
公式（1）
在公式（1）中，G表示全国生猪出栏量的基尼系数，Si和Sj是省份，i和j的生猪出栏量，n是省份的个数，
是各省份生猪出栏量的均值。
基尼系数取值范围为0到1之间，该系数越大，则生猪在全国省份之间分布的空间集中程度就越大。如果只有一个省份有生猪出栏，而其他省份生猪出栏量都为0时，生猪生产的空间集中程度最高，基尼系数也达到最大值，在样本量（在此是省份数量）无穷大时，基尼系数为1；如果各省份生猪出栏量都相等，则基尼系数为0，生产在空间上是均匀分布的。
根据计算的结果，1978年至1988年，生猪出栏量的基尼系数持续上升，由0.4545上升至0.5307，1988年至2012年基尼系数总体呈下降趋势，到2012年降至0.4690。2012年之后生猪出栏量的基尼系数出现了明显的上升，尤其是2015年和2018年上升幅度较大，2018年达到了0.4888，已经接近了2004年的水平。2012年以后生猪生产空间集中度的明显上升主要有两方面原因，一是东部、南部及沿海地区工业化和城镇化速度较快，生猪养殖业的比较优势不明显，生产规模逐步缩小，二是在2012年以后，畜牧业的环保政策逐步严厉，环保约束比较大，东南沿海地区资源环境承载能力相对较弱，禁养和限养区较多，因此养殖业逐步向中部、东北和西南地区转移。
总体来看，2012年以后我国生猪生产的空间布局调整方向符合各地区的比较优势。
图1 1978-2018年中国生猪出栏量的空间基尼系数
数据来源：根据国家统计局网站数据计算。
（二）各地区的生猪生产份额变化
我们以2011年为基准考察生猪生产在全国几大区域的变化情况，主要看以下四个区域的变化情况：东北三省，包括辽宁、吉林和黑龙江；东南沿海地区包括江苏、浙江、福建和广东四个省份；西南地区包括重庆、四川、贵州、云南四个省份；中东部主产省包括山东、河南、湖北和湖南。
经过计算发现东北三省2011年的生猪出栏份额为8.70%，2017年上升至9.13%，但2018年又下降至8.70%，其中辽宁的份额明显下降，而黑龙江份额明显上升，吉林份额基本平稳。东南沿海的4个省份的份额由2011年的15.71%下降至2018年的12.64%，其中下降最明显的是浙江，由2.91%下降至1.32%，其次是福建，由2.94%下降至2.05%，广东还略有上升。西南地区的份额由2011年的20.62%下降至2017年的19.87%，2018年又上升至20.32%，其中重庆和四川有明显下降，而贵州和云南出现了上升。中东部主产省由2011年的28.71%上升至2017年的31.29%，2018年又上升至31.50%，其中河南和山东上升幅度较大，而湖北和湖南上升幅度略小。此外，2011至2018年，河北省份额由4.88%上升至5.34%，江西由4.35%上升至4.50%，广西由4.82%上升至5%，安徽由4.10%下降至4.09%。
总体来看，东南沿海地区生猪生产份额出现了明显下降，中东部主产省明显上升，东北三省在2017年之前有一定上升，但2018年出现下降，西南地区总体有所下降，但其中贵州、云南两省有一定上升。
由此可知，近年来出现了生猪产业由沿海地区向中东部主产省的转移，而东北和西南两个生猪产业潜力增长区增长并不明显。
表1 2011、2017、2018年全国各省份生猪出栏量占全国的份额
数据来源：根据国家统计局网站数据计算。
注：目前国家统计局没有公布全国各省份的生猪出栏量，数据计算过程中，全国19个省份的生猪出栏量来自各省份的2018年统计公报，其余省份数据根据国家统计局公布的2017、2018年各省猪肉产量、2017年各省生猪出栏量推算得到，通过此方法最后获得的全国生猪出栏量为69350万头，略低于国家统计局公布的69382万头。
二、消费与生产空间分离程度上升
（一）计算各地猪肉消费量的方法
由于没有现成的各地猪肉消费总量的统计数据，因此我们要对各地猪肉消费总量进行推算。首先需要计算各省份的人均猪肉消费量，这主要根据国家统计局公布的各省份人均家庭猪肉消费量以及各省份人均家庭猪肉消费量在人均猪肉消费量中的占比（简称家庭消费量比例）来计算获得，其中各地家庭消费量占比用全国平均的家庭猪肉消费比例来代替。全国平均价家庭猪肉消费比例的计算方法如下：根据当年全国猪肉产量和进出口量推算全国猪肉消费总量，然后根据全国人口数量计算全国人均猪肉消费量，利用中国统计年鉴中提供的全国人均家庭猪肉消费量就可以获得全国的家庭消费量比例。在计算出各省份人均猪肉消费量后，再根据各省份常住人口量可以获得各省份的猪肉消费总量。需要注意的是人均猪肉消费量包括以下内容：
人均猪肉消费量（人均表观消费量）=人均家庭猪肉消费量+人均其他猪肉消费消耗量（户外猪肉消费量+肉制品消费量+流通损耗+不可食用部分）。
（二）各地猪肉消费量以及猪肉自给率情况
我们主要考察2018年全国各省份猪肉消费量和猪肉自给率情况。
经过计算，2018年全国人均家庭猪肉消费量为20.1公斤/年，人均猪肉消费量为39.25公斤/年，家庭消费量占比为51.2%。
从地区分布来看，华南、西南地区人均猪肉消费量较高，东北、华北以及西部猪肉消费量较小，猪肉人均消费量最大的省份是四川，达到70.6公斤/年，人均消费量较高的还有重庆、广东、贵州等。
从消费总量来看，人口数量较大的东南沿海、西南和中原地区猪肉消费量也比较大，东北、西北、华北等地区猪肉消费总量较小。
从猪肉产量分布来看，中部、西南地区产量较大。
从自给率来看，直辖市、东南沿海地区、西南地区的四川和贵州以及华北和西北的部分省份自给率小于100%，在东南沿海省份，浙江自给率最低，为30.13%，之后是广东省为43.71%，东北三省、中部主产省自给率都大于100%，河南自给率最高，达到235.36%，新疆自给率也达到200%以上。猪肉缺口最大的省份是广东，缺口量为363万吨，猪肉盈余最大的省份是河南，盈余276万吨。
表2 2018年全国各省份猪肉消费、产量及供求余缺情况
数据来源：根据国家统计局网站数据计算。
（三）近几年猪肉生产和消费在空间上进一步分离
为考察猪肉生产和消费空间分离度的变化情况，我们利用相关年份中国统计年鉴的数据计算了2015年至2018年各省份猪肉自给率的基尼系数，基尼系数的计算方法与公式（1）相同，只是其中的Si和Sj是省份i和j的猪肉自给率，是全国各省份猪肉自给率的均值。
自给率的基尼系数越大则生产和消费在空间上的分离程度越高，极端的情况就是只有一个地区生产生猪，其他地区产量都为零，此时自给率的基尼系数最大。如果自给率的基尼系数越小说明各省份自给率越接近于100%，这时生产与消费在空间的分布上是比较一致的，当基尼系数为0时，各省份在猪肉上都是自给自足的。
通过计算，我们发现2015年至2018年各省份猪肉自给率的基尼系数持续上升，由2015年的0.2544上升至2018年的0.2894，说明近几年我国猪肉生产和消费在空间上出现了进一步的分离，这是东南沿海地区生猪养殖量有所收缩，而中东部主产省份养殖量快速上升的结果。
生猪生产与猪肉消费的分离总体上是符合地区比较优势的，有利于我国生猪生产效率的提升，但对我国生猪产业发展也会带来一定的风险，即猪肉消费与生产的空间分离必然导致生猪或猪肉的跨地区流动，这一方面会增大生猪疫病传播的风险，另一方面非洲猪瘟疫情发生后出台的地区间禁运措施也会导致主销区与主产区之间的供求衔接出现问题，比如在2018年8月非洲猪瘟疫情发生后，由于禁运措施的影响，浙江、广东等主销区由于猪肉供应不足，猪肉价格明显上升，而河南等主销区由于猪肉不能外销，价格大幅度下跌，当地养殖户都出现了比较严重的亏损。
未来在非洲猪瘟的影响下，各主销区为了保证本地区的猪肉供给会出台一些扶持政策，保证本地的一定供给量，这样，地区间猪肉生产和消费的分离速度会有所减缓。但长期来说，按照地区比较优势形成合理的生猪生产布局是未来生猪产业发展的一个重要趋势。
图2 2015-2018年中国各地区猪肉自给率的基尼系数
数据来源：根据国家统计局网站数据计算。
原标题：近年来我国生猪生产布局变化的主要趋势
作者：郭惠武（中共广东省委党校管理学教研部，国家生猪产业技术体系产业经济研究室）
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