生猪优势产区规模养殖环境全要素生产率研究

杜红梅，胡海波

（湖南农业大学商学院，湖南 长沙 410128）

生猪养殖业在我国农业发展方面长期处于重要战略地位。中国生猪的产销量已居世界第一，规模化、集约化养殖是生猪产业发展的方向。2016年国家提出《全国生猪生产发展规划（2016—2020年）》，确定了2020年全国年出栏500头以上的规模养殖比重提升至52%，未来生猪养殖规模化速度将越来越快。诚然，生猪规模化养殖在提高养殖效率、降低成本等方面作用显著，但由于生猪规模养殖排泄物的资源化利用效率低、粪便处理设施运行效果不佳和先进的处理技术普及率低等问题的存在，使其成为主要的农业污染源，导致规模养殖与环境之间的矛盾对立也愈加严重。同时，各种养殖成本大幅上升，使得规模化生猪养殖面临着巨大挑战。如何在资源和环境双重压力下，实现我国生猪规模养殖业绿色发展，成为急待研究解决的重要课题。

目前己有许多关于环境与农业绿色生产率之间的研究，通过在农业生产率评估中将排放的污染物作为非期望产出，证明环境因素己经对农业绿色生产率持续增长产生重要影响[1-2]；也有部分研究重点关注了农业绿色生产率与碳排放之间的关系，得出类似结论[3-5]；如不将环境因素考虑在内，最终的生产率增长值因此会被高估，导致最终测算结果不准确[6-7]。而对于生猪养殖业的生产效率与生产率增长评价，多数研究仅考虑了好的“期望”产出，并未考虑环境污染产出即“非期望”产出。在生态文明建设体制框架下，建立资源、环境与经济增长相协调的发展模式，传统的效率和生产率评价方法日益显现出不合时宜之处。

Chung等[8]在对瑞典纸浆厂全要素生产率测量时，创新引入方向性距离函数DDF，通过度量“非期望”产出的Malmquist-Luenberger生产率指数，将生产过程中的环境成本纳入评价体系，国外许多学者将此方法运用到各个行业[9-11]。也有学者对农业和生猪养殖业进行分析和研究[12-14]。近年来，国内许多学者开始借鉴此方法，在农业生产效率分析中考虑环境成本[15-18]。更有学者在生猪生产效率的分析中纳入环境因素进行研究[19-22]。

以上众多学者对考虑环境因素我国生猪规模养殖生产效率做出很多工作，丰富了我国生猪养殖效率和生产率的研究，但仍存在一些不足。生猪养殖污染物的估算方面，不同省份、不同规模的养殖场（户）所采取的粪污清理方式差异明显，因此采用统一的清粪方式比率得到的测算结果有失客观，同时考虑中国化肥施用过量的现实，且TN、TP会随粪污进入水体环境，将其作为污染物考虑，更符合实际。研究的方法上，大多研究仍然以Malmquist-Luenberger（ML）指数为主，然而由于ML指数与传统Malmquist指数都以当期生产对比为主，生产要素在其中的长期性和滞后性作用并未考虑，从而相应产生了“技术后退”。

基于此，本文以2004—2016年我国17个生猪主产省的规模养殖的相关统计数据为基础，采用FWML-Malmquist指数（考虑环境因素的固定窗式模型）缓解了传统ML指数中“技术后退”和全要素生产率不可累乘的方法,分小、中、大三种规模对生猪养殖环境全要素生产率增长进行评估、分解和对比，进而对考虑环境因素下的我国生猪规模养殖全要素生产率的变化趋势进行归纳总结，横向对比区域之间的差异。非期望产出上，使用产排污系数法，并通过对生猪主产区粪污处理方式实地抽样调查，确定干清粪和水清粪占比，使得最终测算结果更客观、准确。为进一步优化生猪产业布局，科学指导各地区生猪规模化发展，提高生猪规模养殖的环境全要素生产率提供决策参考。

1 研究方法

1.1 模型选择

本文使用MaxDEA7.6软件，选择产出角度，即保持投入不变的情况下，获得期望产出增加，非期望产出降低，利用ML（考虑环境因素的传统DEA模型）、FWM（Fixed-Window-Malmquist，未考虑环境因素的固定窗式模型）和FWML（Fixed-Window-Malmquist-Luenberger）指数模型将生猪养殖17个优势产区的三种规模投入产出数据进行相应的线性规划求解，对生猪规模养殖环境全要素生产率进行评价。由于FWML指数使传统的ML指数计算中的“技术后退”问题得到很大程度的缓解，所以测度的技术进步指数更高，更接近于实际值。因此本文主要以FWML指数将作为分析依据。

1.1.1 FWM指数模型 FWM指数构建如下：如果有K个决策单元，某一决策单元使用N种投入x=(x1，x2，…，xN)∈RN可以得到M种产出y=(y1，y2，…，yM)∈RM，时期t=(1，2，…，T)，假定窗口期宽度为d(1≤d≤T)，那么t期窗口的参考集定义为由t期及t期以前的(d-1)个时期构成。仍然按照传统方式将其划分为技术效率指数（EFCH）和技术进步指数（TECH）的乘积，计算方法为：

式中：Dxed(xt,yt)表示以固定窗口为参考集经由线性规划计算出的t期效率值。FWM指数窗口的选择分前推和后退，但“前推窗口”比较符合经济学原理，结合李谷成等[23]的研究，构建固定基期（第一年开始），窗口宽度为3的前推式FWM指数。

1.1.2 FWML指数模型 本文的FWML指数基于产出距离函数进行构建。假设N种投入会有M种期望产出，同时还会有I种环境非期望产出b=(b1，b2，…，bI)∈RI，在Chung等[8]构建的ML指数基础上把FWML指数设定为：

1.2 研究对象

根据《全国生猪优势区域布局规划（2008—2015年）》，确定以全国4个养殖优势产区中的17个省的规模生猪生产为研究对象，分别为东北优势区：黑龙江、吉林和辽宁；沿海优势区：广东、浙江和江苏；中部优势区：安徽、河北、河南、山东、湖南和湖北；西南优势区：重庆、四川、云南、广西和贵州。《全国农产品成本收益资料汇编》中生猪饲养规模类型被划分为农户散养（年出栏30头以下）、小规模（年出栏30～100头）、中规模（100～1 000头）和大规模（1 000头以上）。考虑到相关数据的可获得性以及散养模式下农户会将大量粪污变废为宝，作为肥料使用，并非“非期望”产出，所以考虑环境因素的小、中、大三种规模的全要素生产率才是本文研究的重点。研究时间段为2004—2016年。

1.3 指标选取

投入指标方面，本文从直接和间接投入两方面进行核算，其中直接性投入主要包括仔猪重量、精饲料量、劳动力投入、水与燃料动力费、医疗防疫费；间接性投入主要包括固定资产的折旧、保险、管理、财务税收和销售等。产出指标是本文在环境约束下进行生猪规模养殖的全要素生产率测算的重要因素。产出指标包括期望产出指标和非期望产出指标。其中期望产出指标的选择上，采用生猪净产量作为期望产出指标，即生猪出栏体重减去仔猪体重；在非期望产出指标选择上，生猪养殖非期望产出指标具体体现为生猪所排放粪尿转化成的化学需氧量（COD）、总氮（TN）和总磷（TP）组成[25]。

1.4 数据收集与处理

本文投入指标数据主要取自2005—2017年《全国农产品成本收益资料汇编》，除劳动力以天数计算外，其余投入指标均采用价值金额衡量，并以2004年为基年，利用全国各省区农产品生产资料价格指数进行平减。生猪污染排放量计算方法为：

式中：P为每头生猪某种污染物的排放量，AD为平均饲养天数，COP为某种污染物的排污系数，AW和RW分别为生猪实际体重和参考体重。平均饲养天数和实际体重均来自《全国农产品成本收益资料汇编》，排污系数和参考体重以目前文献中大多使用的《第一次全国污染源——普查畜禽养殖业产排污系数与排污系数手册》中的产排污系数为依据，该手册提供的是不同区域、规模、饲养阶段，在一定的参考体重下的排污系数。需要注意的是，不同清粪方式导致污染物排放量也不同，参考祝其丽等[26]和吴学兵等[27]的研究，统一将全国各省区规模养殖场干清粪和水冲粪处理方式赋予80%和20%的权重。但实际中不同省份、不同规模养殖场（户）的清粪方式不尽相同，排污量也就不同。因此采用统一的清粪方式比例计算排污量则不尽合理。本文采取的清粪方式比例来自于2011—2014年对生猪主产区抽样调查粪污处理方式时整理出的结果（表1），依据这一结果对各主产地的干清与水冲粪比例进行设定。

同时，在生猪养殖规模界定上，《全国农产品成本收益资料汇编》和《第一次全国污染源——普查畜禽养殖业产排污系数与排污系数手册》有一定差异。通过对两份资料中所定义的生猪养殖规模进行一一对应，将养殖规模在50头以上的养殖专业户对应小规模养殖（即出栏30～100头生猪），将养殖规模在500头以上的生猪规模化养殖场对应中规模养殖（即出栏100～1 000头生猪），将生猪养殖小区对应大规模养殖（即年出栏1 000头以上生猪），分别考量3种规模不同产区生猪规模化养殖的污染物排放量[25]，利用《第一次全国污染源——普查畜禽养殖业产排污系数与排污系数手册》中产排污系数进行3种规模生猪养殖污染物的核算。

2 结果与分析

2.1 生猪养殖环境全要素生产率总体与空间特征

考察期内，大、小两种规模考虑环境因素的FWML指数和ML指数都要低于不考虑环境因素的FWM指数，说明不考虑环境因素的FWM高估了生猪规模养殖全要素生产率，环境因素一定程度上抑制生猪规模养殖全要素生产率的增长速度；而中规模养殖户数的大幅增长和养殖门槛的不断提高，养殖和管理水平更高，污染物的处理技术更加先进，使得中规模FWML指数高于FWM，成为三种规模中唯一的“逆向增长”；技术进步是各规模生猪养殖环境全要素生产率增长的主要源泉；此外，规模养殖环境全要素生产率的增长由高到低依次为中规模、大规模、小规模；在考虑环境规制情况下，小、中、大三种规模中，中部优势区养殖全要素生产率均居首位。

表1 不同省份规模养殖场采用干清粪及水冲粪比例Table 1 Proportions of dry collection and wet cleaning by water in scale hog farms of different provinces

小规模环境全要素生产率总体处于增长阶段，但规模平均增速仅为1.003 2，为三种规模最低。4个优势产区中，平均增速除中部优势区（1.006 5）最高外，其他区域差异不大，由高到低分别为西南优势区1.002 3、东北优势区1.002 2和沿海优势区1.002 1（表2）。增长模式上，该规模技术效率平均增速仅为1.000 1，而技术进步增速为1.003 2，说明技术进步是环境全要素生产率增长的主要源泉。技术进步增长速率最快为中部优势区0.66%，最慢为东北优势区0.06%，区域间差异明显。主要原因是，中部优势区为传统的生猪主产区和消费区，地理位置优越，历来重视养殖与管理技术的创新和引进；沿海优势区经济发展水平高，对养殖环保技术投入力度大；西南优势区自身生态环境优势的凸显。而技术效率方面，除东北优势区实现0.16%的增长和西南优势区的无改善外，沿海优势区和中部优势区均以不同速度恶化。说明技术效率对环境全要素生产率的推动作用较弱，大部分区域的技术应用、资源配置和粪污处理等方面效率较低。

中规模环境全要素生产率整体处于扩张阶段，规模平均增速（1.011 8）位列三种规模之首。4个优势产区的环境全要素生产率平均增速均大于1，由高到低分别为中部优势区1.023 1、东北优势区1.010 5、沿海优势区1.009 1和西南优势区1.004 7（表2），中部、东北部优势区增速明显。增长模式上，该规模技术进步平均增长率达1.22%，而技术效率出现负增长，表明技术进步是环境全要素生产率增长的主要源泉。技术进步方面，中部优势区增长率最高，平均增长2.35%，且在小、中、大三种规模中增幅最大。原因可能与近些年来中规模养殖场（户）数量扩张和规模养殖门槛的不断提高有关，随着中规模养殖场（户）数量扩张，其污染治理的投入水平高，设施水平相对较高，管理和技术水平更为成熟，污染的去除率也就相对较高，技术进步影响越明显。技术效率方面，除东北优势区增速达到1.000 3处于上升趋势外，中部优势区、西南优势区和沿海优势区分别以0.04%、0.05%和0.08%的速度恶化。说明大部分优势区养殖技术的普及和管理效率仍不能跟上技术水平的提升，资源配置效率不高，存在闲置浪费现象。

大规模环境全要素生产率总体呈上升态势，三种规模中，大规模平均增速位列第二。4个优势产区的环境全要素生产率亦保持增长趋势，增速分别为沿海优势区1.008 3、东北优势区1.005 0、中部优势区1.008 5和西南优势区1.001 9（表2），中部、沿海优势区增速最高。增长源泉上，技术进步为主要源头，平均增速为1.004 9，技术效率增速仅为1.001 0。技术进步方面，中部优势区增速（1.008 1）为4个区中最高。除西南优势区增速稍慢外，其他3个区均大幅增长，这跟大规模养殖各自的优势密不可分。中部优势区域各省大多为传统农业大省，是生猪主要产区和消费区，且地理、交通优势显著，产销成本低，养殖场（户）历来十分重视养殖和管理技术的创新与引进；再者，面对农村劳动力的强势外流，政府把发展规模养殖、提升环境全要素生产率作为主攻方向，予以高度重视。沿海优势区由于自身经济基础好，人口密度大，适宜养殖土地少等因素，对环境的管控和先进技术的引入力度较大，大规模养殖优势尤其明显。东北优势区，近年随着当地大型养殖企业的引入，资金和技术有了一定保障，技术进步有所改善，但经济水平和养殖业的投资方面相比中部、沿海优势区还是较低；西南部地区的经济和基础条件不足，先进牲畜饲养技术引入和创新能力较弱，导致技术进步率排在4个区之末。技术效率方面，除沿海优势区技术效率增速达到最高的1.003 4以外，其他3个区技术效率几无明显改善。在环境和资源两方面都制约的情况下，沿海优势区仍出现显著增长，说明该区在发展大规模养殖方面，技术普及率、使用率高，在养殖资源配置和粪污回收利用效率方面优势明显。

表2 2004—2016年我国生猪主产区规模养殖全要素生产率指数Table 2 Total factor productivity index of scale hog production in dominant producing areas of China in 2004-2016

综上所述，技术进步是我国生猪规模养殖环境TFP（全要素生产率）增长的主要源头，技术进步与生猪规模养殖环境全要素生产率基本保持同向变化，而技术效率提升速度缓慢，对生猪规模养殖TFP的贡献有限，是非“两型”的发展模式使然，若不加快生猪规模养殖发展方式的转变，其环境TFP的增长将面临巨大瓶颈，最终只能以牺牲大量资源和环境为代价。这与魏晓博和彭珏[28]、潘丹[29]的研究结果基本一致。考虑环境因素，生猪规模养殖全要素生产率并非绝对降低。环境约束下，中规模FWML指数全国均值高于FWM，这是所有指数中唯一在考虑到环境因素后还高于未考虑环境因素的情况，若养殖污染治理与资源化利用技术运用得当，则规模养殖环境生产率会得到提高。此观点与吴丽丽等[30]、侯国庆和马骥[31]的研究结论相似。因此，考虑环境因素对于生猪规模养殖全要素生产率的准确测算和对应政策的预判具有重要意义。

2.2 生猪养殖环境全要素生产率时序特征

总体来看，小规模环境全要素生产率随时间变化快且幅度大，对外界影响反应迅速；中规模环境全要素生产率基本处于平稳的波浪形发展态势，变化速率中等，未出现太大起伏；大规模环境全要素生产率历年整体变化都较为平缓，很少出现大幅增长态势。

2.2.1 小规模时序特征 沿海优势区总体呈现前缓、中平、后急的增长趋势。2012—2014年环境全要素生产率大幅冲高后回落至历史最低点，涨幅与降幅都为该区域考察期内之最。而后2015年开始大幅反弹后平稳增长至2016年，终值与2005年基本持平。2012—2014年巨大降幅可能与当年颁布的《畜禽规模养殖污染防治条例》有关，污染防治条例提高了生猪规模养殖门槛，尤其是提高了粪污综合利用和无害化处理方面要求。这说明该时期沿海优势区小规模生猪养殖的技术进步增长严重滞后，生猪养殖相关技术难以满足行业发展要求，加之资金不足，不能适应该阶段生猪规模养殖的趋势。

东北优势区，前期呈现波浪形变化，后期平稳，环境全要素生产率提高十分有限。2005年和2007年出现了整个考察期内的效率最高值1.026 1和最低值0.985 8（图1），二者相差仅为0.040 3。可见，东北优势区环境全要素生产率整体在4个区中处于最平稳的态势，未见大幅下跌。

中部优势区，呈现先缓慢上升接着迅速下降，而后曲折下降的变化特征。该区环境全要素生产率在2012年和2015年出现2次起伏，上升和下降幅度都较大。值得关注的是，在整个研究期间内，中部优势区出现了4个区中最低值0.941 8，而后2015年又出现4个区最高值1.089 7，此时段内生产率变化与沿海优势区变化极为相似。两者变化原因可能相同，中部地区是我国传统的优势养殖区，但传统小规模饲养基数大，污染防治条例全面实施对本区小规模养殖户有重大影响，并倒逼其转型升级。

西南优势区，总体呈双M型的变化趋势。2008年和2011年环境全要素生产率出现两次大幅增长，涨幅超过同期其他3个区，但其降幅也非常明显。2012—2016年间经历小幅M型的下跌。原因可能与2007年和2010年中央政府及农业部门加大对生猪养殖业的支持及补贴政策有关，使得该区小规模养殖场（户）拥有充裕的资金对养猪场进行升级改造，从而提高了环境全要素生产率增长速率。但同时也说明该区小规模养殖环境全要素生产率的提升对外部条件依赖性较强，地方经济发展落后，基础设施建设投入不足是重要原因。

图1 小规模生猪养殖环境全要素生产率时序变化特征Fig. 1 Time series variation characteristics of environmental total factor productivity in small-scale hog production

2.2.2 中规模时序特征 沿海优势区，呈现波浪形上升的变化特征。整个考察期内，环境全要素生产率出现3次波动，2008年达到历史峰值1.270 2，2009年有所下降，降幅超过30%至0.878 2（图2），且2009年处于整个考察期内4个区环境全要素生产率最低点，原因可能跟2008年国内外对生猪养殖业的大量资本介入有关，技术进步得到大幅提升。2009年该区环境全要素生产率处于低谷，可能与前一年大规模投资后，猪肉供应过剩有关。而后分别在2010年和2014年出现两次小高峰。

东北部优势区，呈现平缓上升趋势。在整个考察期间，环境全要素生产率最高值为2016年1.054 4与生产率最低的2010年0.946 3相差0.108 2，2016年环境全要素生产率相较于2005年只提高了0.030 2，由此可见其环境全要素生产率增长稳定，未见较大波动。

中部优势区，呈现两端高，中间平稳的变化特征。对比同期小规模环境全要素生产率，中规模出现在2008年的历史低位和2014年历史高峰分别与小规模历史高峰和最低位一一对应。虽属同一地区，相同年份下，不同规模导致环境全要素生产率变化突出点也有所不同。

西南优势区，呈现基本平稳波动的特征。2005—2012年间，除2009年有小幅回落之外，基本呈现缓慢上涨趋势且涨幅不大，2007—2009年间中规模与小规模呈同向变化，原因可能与小规模相同。2012—2014年间环境全要素生产率有所下滑，降幅达0.070 0。2014—2015年出现另一波小高峰。

图2 中规模生猪养殖环境全要素生产率时序变化特征Fig. 2 Time series variation characteristics of environmental total factor productivity in medium-scale hog production

2.2.3 大规模时序特征 沿海优势区，相较于其他3个区，环境全要素生产率波动较为明显（图3），整体变动趋势与小规模相似，即呈现前缓、中平、后急的变化特征。值得注意的是，2014年该区大规模和小规模环境全要素生产率呈完全相反变化，虽然该区受地区禀赋、人口密度等不利因素影响，但大规模环境全要素生产率仍保持持续增长，说明沿海优势区在各种先进养殖及粪污处理技术投入和实际利用的程度较高。

东北优势区，显示出平缓上升的趋势，且上升幅度不大。2007—2009年间呈现先小幅上升后下降的特征，期间最低值出现在2009年的0.941 2，也同为整个考察期最低值。2010—2016年间环境全要素生产率稳定在0.998 3～1.058 7之间。

中部优势区，呈现平缓变动态势。2016年环境全要素生产率相对于2005年提高了0.098 7，上涨缓慢。2013—2015年出现V字形波动模式。环境全要素生产率最高值为2016年的1.086 0，与生产率最低的2015年0.919 0相差0.167 0。由此可知其环境全要素生产率较稳定，未有大的波动。

西南优势区，呈现平缓上升趋势。除2006—2008年间出现小幅上涨后回落，其他年份未见大幅变动。该区的环境全要素生产率在考察期内最高值仅为2007年的1.066 8，最低值为2008年的0.956 8，二者相差甚少，环境全要素生产率发展稳定。

图3 大规模生猪养殖环境全要素生产率时序变化特征Fig. 3 Time series variation characteristics of environmental total factor productivity in large-scale hog production

综上所述，不同规模生猪养殖的环境全要素生产率值会随时间呈现不同程度的波动变化。中规模和小规模随时间波动较大，而大规模变化较为平稳（图4）。值得注意的是，中规模环境全要素生产率值在2006—2009年间经历了快速上升后又骤降的过程，而同期其他两种规模也均出现相似情况。其原因可能是从2007年下半年起国家加大了对生猪生产的扶持力度，出台一系列政策，其中包括对繁育母猪、生猪良种补贴、生猪产出大县奖励、生猪养殖场规模化、标准化建设的推进等，从而促进生猪规模养殖的健康发展。因此各规模养殖户均获得了一定额度的补贴，使其有能力更新饲养技术、完善粪污处理设施，促使综合技术不断进步；同时2008年国内外大量资本对生猪养殖业投资，也使得生猪规模养殖环境全要素生产率进一步提升。而接下来两年内，全国生猪供应过剩，价格迅速下跌，国家对生猪生产结构进行调整，对各规模养殖场产生不同程度的压力。

图4 不同规模生猪养殖环境效率及其时序变化特征Fig. 4 Environmental eff ciency and timing characteristics of hog production in different scales

3 结论与启示

3.1 结论

研究表明，环境因素对生猪规模养殖全要素生产率的提升是一把“双刃剑”。考虑环境因素，我国生猪规模养殖的全要素生产率虽呈现出一定幅度的增长，但考虑环境因素的生猪规模养殖全要素生产率要低于未考虑环境因素的情况，对全要素生产率的提升产生了一些限制作用。然而，中规模养殖考虑环境因素的全要素生产率高于未考虑的环境因素的情况，中等规模“逆向增长”主要归因于创新要素的投入而产生的技术进步，使得生产率得到提升，但技术的有效利用和饲养管理效率并不高。提高养殖污染防治新技术应用和管理水平的广度和深度，提升资源利用的效率，是环境和资源双重压力下实现生猪规模养殖可持续增长的重要途径。

总体上，三种养殖规模的环境全要素生产率增长存在差异，环境全要素生产率增长并不完全随规模增大而提高，技术进步是拉动环境全要素生产率增长的主要因素。各地区不同规模生猪养殖因其养殖基础的差异，养殖技术和模式的不同，经济水平高低、污染治理力度大小、各种技术设施采纳能力和管理运营水平参差不齐，加上自然资源、环境、地形条件等因素的迥异，产生了地域间的差异。从各地区实际情况出发，合理选择与适度养殖才能促使生猪规模养殖环境全要素生产率提高。

3.2 启示

1）提高生猪规模养殖的技术效率以全面提升其环境全要素生产率。未来提高生猪规模养殖环境全要素生产率的关键是提高环境技术效率。专业养殖技术与管理人才不足是制约当前生猪规模养殖环境技术效率提升的软肋。现阶段大多数专业养殖场主年龄偏大，接受新技术能力有限；加上聘用人员缺乏稳定性，专业人才尤其匮乏；大多养殖者缺乏正规猪场生产与管理经验，其疫病意识、环境保护意识淡薄，对各种技术规程操作不熟悉，对先进的养殖、管理技术执行不到位等因素严重制约猪场的技术效率提升。对于养殖场而言可以通过建立校企互通机制，实现人才订单式培养，不断提高畜牧兽医专业毕业生比例，提高薪金待遇，吸引和稳定技术与管理人才，同时聘请一批具有丰富实践经验的养猪教授和专家进行专业指导。对于行业主管部门，则应加强生猪养殖线上教育、线下培训，加强对猪场关键岗位人员培训和派驻指导，实行猪场一对一指导，全面协管。

2）各省应从资源禀赋条件出发，因地制宜发展适度规模养殖。相比小规模，大、中规模养殖更能有效采纳新技术和配置资源，获取更高的环境规模效益，实现生猪产业的健康绿色可持续发展。但各区域、省份应该充分考虑用地、饲料、环保和经济发展水平等因素，积极引导生猪规模养殖向适度规模方向发展。

中部优势区是我国生猪主要产区，保证生猪产量稳定是重中之重，可以优先发展中、大规模养殖，但同时应考虑中部各省实际情况，如地形条件、经济发展水平差异，在丘陵及不发达省份以发展小规模养殖为主。沿海优势区土地资源稀缺，因此应以发展大规模或者超大规模的工厂化养猪为主。随着环保力度的加大和南方禁养区面积的扩大，沿海优势区内适宜饲养区域减少，而该区经济发展的优越性，更易引入先进养殖、管理和清洁生产技术，发展大规模或者超大规模可以对生产资料进行集约式管理，排污进行点源处理，降低对环境的损害程度，实现更高的环境生产率。东北优势产区相对其他区域具有地广人稀、地形平坦、环境承载力大、近饲料产区等优势条件，适合发展大、中规模生猪养殖，但要注意自然环境保护和污染物有效处置的问题。区域内年均低温、冷冻期长，一年种植一季作物，粪污的储存和综合利用是关键，若处理不慎，会对地下水资源造成长期大面积污染。可考虑引进高标准、养殖管理技术先进、环保严格达标的大型养殖企业，进行清洁生产，从源头截断污染来源；推行“点”（养殖场）、“面”（农田）结合，建立起一套有效的“粪肥——土地耕种”预备机制和综合管理措施，协调种养关系，以提高生猪养殖环境全要素生产率。西南优势产区，其环境禀赋和相对滞后的经济发展水平，决定了现阶段应以发展小规模养殖为主，同时需要科学规划和管理，消除环境、疫病等不良影响，实现环境全要素生产率稳步提升。