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梅新育:生猪期货与生产转移

时间:2021-01-13 来源:新浪财经 作者:梅新育



文/新浪财经意见领袖专栏作家 
主要论点:
  面对养猪业生产无可避免的“猪周期”波动,短期策略是开发和运用避险工具;中长期策略是优化其产能布局,有秩序推动养猪业产能从中心地区向国家边缘地广人稀区域适度转移。
  养猪业高度集中于人口稠密、经济发达的内地省份,乃至经济中心城市,这样的猪肉生产布局,固然有其历史与现实原因,但与我国经济产业、环保发展趋势存在内在冲突。
  经济社会发展将推动养猪业向人口密度低、地域广阔的地区转移,与当地低廉得多的土地、环保等项成本结合,以取得较强竞争力,并向当地劳动者提供在当地较有吸引力的就业机会。
  东北、新疆、四川藏区等拥有较多饲料原料、地广人稀的边缘地区养猪业有较大发展前景。
  建议中心城市与省内、省外边缘地区合作,将部分菜篮子建设资金投入在边缘地区建设养猪基地,产品供应中心城市,考核制度可认定这类外埠合作基地产出纳入自给率计算。

  “猪周期”与养猪业生产转移之二
  生猪期货与生产转移:
  应对“猪周期”波动的短期和中长期策略
  梅新育
  剧烈的“猪周期”波动多年来令我国亿万消费者和相关产业界深感切肤之痛,面对养猪业生产无可避免的“猪周期”波动,短期策略是开发和运用避险工具。生猪期货已经确定将于2021年1月8日在大连商品交易所正式上市,可望为稳定猪肉生产与供给提供一件很有价值的工具。在成品行情下行而仔猪、饲料等投入成本上行的趋势下,生猪期货上市并与豆粕等期货综合运用,可为养猪业锁定成本、售价,有助于降低、消除价格剧烈波动的商业性风险,为该产业创造相对稳定的发展环境,避免大起大落而影响我国粮食安全全局。从中长期来看,要可持续地稳定猪肉生产和供应,还需要优化其产能布局,有秩序推动养猪业产能从中心地区向国家边缘地广人稀区域适度转移。
一、中国养猪业高度集中于内地省份和经济发达地区
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  我国猪肉生产高度集中于内地省份。整理2019年各省市自治区猪肉产量数据如表5所示,从中可以看出,四川、湖南、河南3个年产量300万吨以上的大省合计产量就达到了1046.3万吨,占全国总产量的近1/4(24.59%);产量百万吨以上省份中不乏江苏、山东这样全国名列前茅的经济大省,头号经济大省广东猪肉产量也达到了221.9万吨,占全国总产量的5.21%,排名全国第八。相比之下,地广人稀的西北省区猪肉产量不高,即使西北头号猪肉生产大省陕西,产量也不过80.9万吨,仅占全国总产量的1.90%。就连土地面积72万多平方公里的青海省,其猪肉产量也显著少于上海、天津这样的直辖市。
  而且,在近年猪肉价格暴涨、从中央到地方各级政府力求保障猪肉供给的背景下,我国养猪业生产有进一步向经济相对发达省份、乃至中心城市集中的趋势。
  如被视为“新一线城市”的成都市,2019年末人口已达1500万,当年人均GDP指标113420元,比全国人均GDP(70892元)高60%;GDP体量2015年排行全国城市第八,次于上海、北京、广州、深圳、天津、重庆、武汉; 2019年排行全国第六,次于上海、北京、深圳、广州、重庆。由于2019年保障猪肉生产供应业绩优秀,在2020年双节前夕的2019年12月30日,国务院新闻办公室就我国首次开展“菜篮子”市长负责制考核举办新闻发布会,邀请的地方政府领导就是厦门、广州、成都三座城市政府相关领导。2020年,成都猪肉供应保障水平经受住了新冠疫情冲击而继续上升,三季度生猪出栏87.2万头,同比增幅高达39.8%,其中能繁母猪存栏增幅更高达48.1%;[1]这些数据,一方面表明成都猪肉供应保障有力,另一方面也折射出我国养猪业进一步向经济相对发达省份、乃至中心城市集中的趋势。
二、客观经济规律将推动中国养猪业生产转移
  养猪业高度集中于人口稠密、经济发达的内地省份,乃至经济中心城市,这样的猪肉生产布局,固然有其历史与现实原因,但与我国经济产业、环保发展趋势存在内在冲突。
  昔日我国工业化、城镇化发展水平不高,农业以小农经济为主,养猪业高度集中于人口稠密的内地省份,自有其经济合理性。因为当时养猪是内地农户的重要收入项目,产品可就近供应消费者主体,猪粪可成为农田优良肥料。时至今日,中国跃居世界第一制造业大国已经10年以上,城镇人口占比已经超越50%,且东部、中部、长江经济带人口城镇化比例更高。在这样的情况下,分散养猪收入对内地人口稠密地区农户吸引力已经明显降低,并将继续下降。即使开展现代化集约化养猪,其用地成本、环保成本也越来越高,与其它产业竞争劳动力、土地等资源的劣势趋向凸显。因此,经济社会发展将推动养猪业向人口密度低、地域广阔的地区转移,与当地低廉得多的土地、环保等项成本结合,以取得较强竞争力,并向当地劳动者提供在当地较有吸引力的就业机会。
回顾我国粮食净输出地转移、棉花产业向新疆集中的历程,可以加深对养猪业产能转移的理解。
  唐宋时期,江南长三角地区逐步成为向北方京城供应漕粮的主产地,俗称“苏湖熟,天下足”。到明朝,随着江南棉花、桑蚕等经济作物和手工制造业、城镇化发展,位于长江中游的湖广成为向江南供应粮米和转口漕运的骨干粮食净输出地,俗语转为“湖广熟,天下足”。1970年代中期起,随着工业化和北方农田水利建设进展,延续近千年的“南粮北运”格局逐步转化为“北粮南运”。进入21世纪以来,进一步发展成为“东北养活中国”。
  根据我整理的建国70年来棉花产业统计数据,1950年,新疆棉花产量6400吨,仅占当年全国产量(69.3万吨)的千分之九;到1990年占比突破10%,1998年占比突破30%,2007年占比突破40%,2012年占比突破50%;到2019年,新疆棉花产量已达500.2万吨,占当年全国总产量(588.9万吨)的85%。[2]预计未来新疆棉花占全国比重至少还将保持在这一水平,很可能会进一步提升。
  原来高度集中于内地省份的棉花生产之所以大规模向新疆转移,主要原因就是内地工业化进展,原来的棉田转向用于非农产业、住宅和更高价值的农业项目;在新疆,种棉花则是这些耕地收益最高的用途,且可以实行内地难以办到的大面积连片机械化作业,又有大面积荒地可供开发。同时,中国交通运输业的超前发展,也为新疆棉花供应内地下游用户创造了条件。正因为如此,在1990年代中国工业化和城镇化发展提速之后,新疆棉花产量及其在全国占比加速上升。特别是在中国工业化和城镇化狂飙突进的21世纪前20年,新疆棉花产量及其在全国占比同样极速上升。
  基于同样的原理,有理由相信,客观经济规律将推动中国养猪业相当一部分产能从内地省份向东北、新疆、四川藏区等拥有较多饲料原料、地广人稀的边缘地区转移,这些地区养猪业有较大发展前景。中央及当地政府如能因势利导,养猪业可望成为这些地区的新兴增长极。
三、创新完善“菜篮子”市长负责制,促进养猪业产能适度转移
  为此,除传统的发展养猪业手段和招商引资之外,我国还需要创新完善“菜篮子”市长负责制考核、扶贫等政策措施,提高效率与经济社会效益。
  在猪肉价格持续暴涨的“猪周期”冲击背景下,为保障市场供应,从2018年起,我国首次分两个层次开展“菜篮子”市长负责制考核,猪肉供应是其中重要内容。第一个层次是11多个部委联合组成“菜篮子”食品管理部际联席会议,考核36个直辖市、计划单列市和省会城市,考核内容包括“菜篮子”产品生产能力、市场流通能力、质量安全监管能力、调控保障能力和市民满意度五个方面,考核结果上报国务院,并同时报中组部备案。第二个层次是各省农业农村部门会同有关部门,对本行政区其它地级城市开展相应的市长负责制考核。
  这一制度对迅速提升猪肉供给能力发挥了不可替代的作用,但如果这些城市都在本行政区内设立养猪基地,其土地等项资源利用效益可能不高,包括间接、隐形成本在内的总成本过高。所以,如果这些中心城市与省内、省外边缘地区合作,将部分菜篮子建设资金投入在边缘地区建设养猪基地,产品供应中心城市,总体经济社会效益会更高,考核制度可认定这类外埠合作基地产出纳入自给率计算。
  在实践中,一些地方已经朝这个方向开展了不少探索,如地域狭小的厦门打造了“本埠基地+外埠基地+合作基地”的猪肉供应体系,外埠基地和厦门享受同等的补贴政策;成都市政府和周边的市州建立了区域生猪生产合作机制;……有必要总结经验,完善“菜篮子”市长负责制考核,开展更大规模的跨地区“菜篮子”合作,提升猪肉供应保障能力。
  在这方面,某些企业探索实践的订单契约式养殖模式有较大发展潜力。他们的这种模式是在陕西、新疆等省区建设现代化、标准化、大规模养猪基地,有关城市签约委托企业养殖,产出定向投放到契约养殖委托城市生猪供应市场。与制造业代工模式一样,这种模式有利于降低养殖企业经营风险,可促使专业养殖企业集中精力提升养殖技术,提高整个养猪产业的弹性与效率。目前,他们的做法是一个养猪场全部产能供应一个城市;随着这种模式发展,未来大型订单契约式养猪场可以一个养猪基地供应多个城市。
  同时,养猪业生产转移也可以与扶贫结合起来,发展贫困地区生产优于单纯的转移支付。农业农村部与国务院扶贫办曾于2019年末联合推动大型龙头企业与贫困地区开展养猪产业扶贫对接活动,意图通过“公司+农户”等“以大带小”方式,带动中小养殖场户补栏增养。除此之外,就调查所见,成都等城市有居民消费者向川西藏区汉藏农民订购走地猪(通常为土黑猪),在仔猪时订购,养成后按市场价格收购。建议便利城市居民消费者开展这类订单养殖消费,还可以发展为单位、社区、网络团购及消费合作社。这类模式对土猪、土鸡等较高端品种的发展可能有较大潜力。
[1]成都市统计局:《“2020年前三季度成都市经济运行情况”新闻发布稿》。
[2]根据国家统计局《新中国五十五年统计资料汇编》表1—39“全国主要农业产品产量”、国家统计局历年《中国统计年鉴》表12—10“主要农产品产量”等资料数据整理计算。
(本文作者介绍:商务部国际贸易经济合作研究院研究员)