中國規模生豬養殖效率測度及其補貼政策效益評價研究

李小剛，熊 濤

(華中農業大學 經濟管理學院，湖北 武漢430072)

我國是生豬生產和消費大國，自20世紀80年代以來，我國生豬養殖規模不斷擴大。2017年，我國生豬出欄6.89億頭，豬肉產量達5 340萬t，較上年增長0.8%，占豬牛羊禽肉總產量的63.34%。生豬產業在畜牧業中占據著重要地位，對我國農業經濟的繁榮做出了較大貢獻。但與此同時，生豬養殖成本上漲、疫病頻發、自然災害等多重因素的產生加劇了生豬供需不平衡的問題，“價高傷民，價賤傷農”的豬周期現象成為生豬養殖戶乃至政府關注的焦點。2007年，中央財政部、原農業部、商務部等中央部委和地方政府相繼出臺了系列生豬生產支持政策，以求平抑生豬價格的劇烈波動，促使生豬養殖產業健康穩定發展。那么，以生豬補貼政策頻發的2007年為分界點，2007年前后，我國生豬養殖效率是否存在顯著性差異？生豬補貼政策是否提高了生豬養殖效率？更進一步，基于生豬養殖效率視角，生豬補貼政策是否有效？本文試圖回答以上問題。

學者們圍繞我國生豬養殖效率和調控政策有效性等開展了大量研究工作。在生豬生產效率方面，學者們從不同養殖規模和不同區域等視角對生豬生產技術效率和全要素生產率進行了分析，研究發現生豬生產效率在各時間段有明顯的差異性[1-7]。在2007年前后，生豬全要素生產增長率呈下降趨勢[4-6]，也有學者認為技術效率和規模效率有所提高[7]，其研究結果的差異性主要在于研究方法、時段和具體對象的不同。在規模化養殖方面，研究普遍認為各省份間不同養殖規模的盈利能力存在明顯的差異性，并不是規模越大盈利能力越強，各省生豬生產應該保持適度規模[8-9]。在補貼政策的有效性方面，學者們主要集中研究了生產者對生豬補貼政策的滿意度和生豬補貼政策對價格調控的影響[10-11]，而補貼政策對生豬規模養殖的影響研究還不多見。已有研究中，譚瑩[12]從不同區域角度分析認為，我國生豬補貼政策應該考慮區域差異化，實施差別化的補貼政策；白華艷[13]認為，能繁母豬政策對生豬全要素生產效率有負向影響；趙國慶等[14]認為，生豬補貼政策對生豬養殖規模的影響不顯著；而周晶等[15]則認為，“一攬子”補貼政策提高了生豬的養殖規模水平。

盡管已有學者對我國生豬產業政策進行了有益的研究，但大多都局限于全要素生產率和技術效率分析，較少涉及規模效率。規模化是我國未來生豬產業發展的方向，規模效率也是生豬現代化養殖的重要指標之一。在研究方法方面，綜合利用數據包絡分析(data envelopment analysis，DEA)中的曼奎斯特(Malmquist)指數和雙重差分模型(difference-in-difference approach，DID)方法分析我國生豬補貼政策的文章還不多見。DEA分析生豬生產效率可規避價格影響，而DID分析政策可克服研究對象的個體差異性等影響，兩者結合起來可以更加準確地分析政策對效率的影響。本研究對我國規模生豬養殖效率進行測度，進而對生豬補貼政策效益進行評價。需要說明的是，因為我國生豬補貼政策大多只針對大、中規模養殖戶，故本文聚焦大、中規模的生豬養殖效率的變化情況。

1 研究方法與數據來源

1.1 Malmquist-Dea分析

研究生產前沿面一般情況下有參數和非參數2種方法，參數方法主要有隨機前沿分析(stochastic frontier analysis，SFA)，非參數方法則主要有數據包絡分析(data envelopment analysis，DEA)。在實際應用中，由于不需要提供價格信息，也不需要成本最小化和利潤最大化等條件，學者們普遍認為DEA法測算的結果比SFA更為客觀準確。Malmquist指數是DEA模型的一種，1953年由瑞典經濟學和統計數家Malmquist最早提出，后期Caves等運用基于DEA方法的Malmquist生產率方法測算了生產率，Rolf等將其同Shephard距離函數相結合將生產率分解為技術進步、純技術效率和規模效率變化[16]。取不同時期的Malmquist指數的幾何平均值計算生產率的變化，則基于產出導向型的Malmquist指數的表達式為：

(1)

(2)

式(2)是式(1)的變形，表明生產率指數可進一步分解為技術效率變化指數(EFch)，技術進步變化指數(TEch)。當規模報酬發生變化時，EFch進一步分解為規模效率變化指數(SEch)，純技術效率變化指數(PEch)。

(3)

TFPch=M0(Xt，Yt;Xt+1，Yt+1)=EFch×TEch=SEch×PEch×TEch。

(4)

即Malmquist生產率指數的變化由技術進步，純技術效率變化和規模效率變化三部分構成。當SEch大于(小于)1時，表示規模效率呈上升(下降)趨勢；當TEch大于(小于)1時，表示技術進步(衰退)；當PEch大于(小于)1時，表示技術效率改善(惡化)[19]。

1.2 DID分析

雙重差分模型(DID)是分析公共政策效益或項目實施效果的有效方法，該方法是以某項政策實施的時間為界點，分別在縱向時間序列上和橫向處理對照上對實施過該政策的處理組和未實施該政策的對照組進行雙重作差對比，從而分析該政策對處理組的凈效益。

生豬補貼政策大致可以分2類：一是專門針對規模養殖的生豬調出大縣獎勵和生豬標準化規模養殖場專項資金政策；二是普惠性的能繁母豬補貼、能繁母豬保險、良種補貼等政策。普惠性政策是全面鋪開的，意在降低農戶養殖風險。本研究主要探討生豬調出大縣獎勵和生豬標準化規模養殖場專項資金政策。在生豬補貼獎勵政策中，生豬調出大縣獎勵政策的實施標準就是以生豬調出量、出欄量和存欄量作為測算因素，以獎勵生豬調出貢獻率高的縣域。標準化養殖補貼則是補貼年出欄量大于500頭的養殖場，以期鼓勵標準化、規模化的生豬養殖。因該2項補貼獎勵政策有一定門檻，以致各省份自2007年來所獲取的該2項政策扶持力度有較大差異。選取生豬補貼獎勵金額較多的省份為觀察組，金額較少的省份為對照組，對2者做雙重差分比較，從而探究這2項生豬生產支持政策對我國生豬養殖的影響。需要說明的是，雙重差分是從縱向時間維度和橫向對照維度進行的。其他政策效益在實驗組和觀察組中同時存在。因此，在實驗組和對照組差分時，其他政策效益乃至省際個體差異性已經被剔除了。具體回歸模型如下：

Yit=α0+α1periodit+α2treatit+α3periodit×treatit+εit。

(5)

式(5)中，Yit代表i省在t時期生豬生產的規模效率變化指數(SEch)，取自上文測算的對應值。period和treat為虛擬變量，period在2002—2006年取0，在2007—2016年取1；treat在對照組中取0，在觀察組中取1；εit為隨機擾動項。在觀察組中，treatit=1。政策實施前，Yit=α0+α2+α3；政策實施后，Yit=α0+α1+α2+α3，可知ΔY1=α1+α3。在對照組中，treatit=0。政策實施前，Yit=α0+α3；政策實施后：Yit=α0+α1+α3，可知ΔY2=α1。故DID=ΔY1—ΔY2=α3，即測度α3就可判斷出政策的獨立效果。如果該2項支持政策提高了生豬養殖規模效率，則α3顯著為正；如果該2項政策降低了生豬養殖規模效率，則α3顯著為負；政策效果不明顯，則α3不顯著。為了進一步考察生豬調出大縣獎勵和畜牧標準化養殖補貼政策對其生產效率的影響，在此采用線性回歸模型分析該2項政策對Malmquist指數中SEch的影響程度，故構建模型如下：

Yit=α0+α1periodit+α2treatit+α3did+β1pigit+β2feedit+β3laborit+β4gdpit+β5medicineit+β6timeit+εit。

(6)

式(6)中：did為period和treat的乘積；變量pig、feed、labor、gdp和medicine分別代表仔豬費用(元·頭-1)、精飼料費用(元·頭-1)、勞動時間(d·頭-1)、該省GDP指數和防疫費用(元·頭-1)；time表示時間趨勢，2002—2016年依次賦值1～15。

1.3 數據來源與解釋

數據來自2001—2016年《全國農產品成本收益資料匯編》，各省GDP指數取自國家統計局，價格數據根據各省農業生產資料價格總指數做平減處理。

Malmquist-Dea分析部分，基于生豬養殖投入和產出的特征，考慮生產要素的重要性和規避價格因素的干擾，并綜合前人已有處理方法[6，9]，選取了以下指標。相比產值，產量不受價格影響，故產出指標選生豬主產品凈產量(主產品產量和仔豬質量之差)。在生豬養殖過程中，仔豬和飼料費用占比生產成本的85%以上，而用工數量和醫療防疫則影響著生豬的成活率，這些指標直接影響著生豬的產出，所以投入指標選取每核算單位用工數量、仔豬價格、精飼料價格和醫療防疫費。綜合數據的可得性和完整性，僅選取安徽、甘肅和廣東等21個省份，其中個別地區的數據部分缺失，取前后2年的均值代替。研究運用DEAP 2.1軟件對相關數據進行測算分析。DID回歸分析部分，對GDP指數和各價格平減指數取對數以減少異方差的影響。

2 結果與分析

2.1 我國生豬養殖效率情況及其分析

2001—2016年我國大、中規模生豬養殖生產效率測度結果見表1。結果表明，2001—2016年間，我國大規模豬場養殖效率指數均值為1.002，上升0.2%；全要素生產率變化均值為0.998，下降0.2%，規模效率上升0.2%，其中，技術進步指數增長了0.6%，技術效率指數下降了0.9%。21個省份當中，只有甘肅、內蒙古和青海等5省規模養殖效率下降，其他各省都呈現不變或上升趨勢；廣東、海南和青海等省技術進步明顯，都達到2%以上；21個省份中只有7個省份的技術效率指數是呈正向增長或不變的，剩下14個省份都表現為下降的趨勢，其中吉林省下降幅度最大，達到3.9%；17個省市純技術效率指數均呈下降趨勢，僅海南、湖北、湖南和內蒙古4個省純技術效率指數不變。

2001—2016年，我國中規模豬場全要素生產率均值為1.008，說明全要素生產效率有所提升。其中，技術進步指數增長了1%，技術效率指數下降了0.3%。甘肅、河北、吉林、內蒙古、陜西等5省中規模豬場規模效率呈下降趨勢，黑龍江、湖南保持不變，其他14省呈上升趨勢，海南省上升最高，達1.8%。其中，湖北技術進步指數增長了2.8%，技術進步最為顯著。廣西、海南、湖北、湖南、江蘇、內蒙古、云南、浙江等8省純技術效率指數不變，其他省份均呈下降趨勢。

對比我國生豬大規模和中規模養殖情況，兩者技術效率、技術進步、純技術效率和規模效率的變化指數波動表現一致，全要素技術效率變化有所差異。在技術效率變化方面，全國呈現出略微的下降走勢，其主要原因在于純技術效率的明顯退步。與此同時，二者的規模效率均表現出上升趨勢，該結果和《中國畜牧獸醫年鑒》中生豬養殖規模化程度逐年增高的結果一致。綜合考慮技術效率和規模效率，近幾年我國生豬養殖側重生產規模的提升，忽視了技術的更新和擴散。技術進步方面，由于純技術效率得不到提高，生豬養殖技術也沒有得到較大的進步。中規模豬場全要素生產效率上升，大規模豬場則下降，說明大規模養殖對投入資本的利用率還不及中規模養殖。此外，大規模和中規模豬場的技術效率變化指數均小于全要素技術效率變化指數，說明我國生豬養殖的技術效率增長不及全要素生產率的增長快，這也說明了生豬養殖的投入增長率不及生豬的產出增長率快。

2001—2016年，我國大規模豬場生豬養殖效率測度見圖1。2001—2011年，生豬生產的技術進步和全要素生產率變化指數呈現出上下波動趨勢，分別在2003年、2007年和2011年出現波谷，而在2006年和2009年左右出現波峰，波動落差最高分別達到37.4%和28.9%，反映出生豬3～4年1個豬周期的現象。2001—2011年，技術效率、純技術效率和規模效率變化指數波動相對平穩，其中純技術效率同技術效率變化指數的相關性要強于規模效率變化指數。技術效率變化指數、規模技術效率在2007—2008年達到峰值。

表1 2001—2016年我國大、中規模生豬養殖生產效率測度結果

Table 1 Measurement of production efficiency of hog breeding in large and medium scale in China from 2001 to 2016

省份Province大規模豬場 Big scale pig farmEFchTEchPEchSEchTFPch中規模豬場 Medium scale pig farmEFchTEchPEchSEchTFPch安徽 Anhui1.0070.9930.9941.0131.0000.9951.0210.9891.0061.016甘肅 Gansu0.9751.0110.9770.9980.9850.9811.0190.9810.9990.999廣東 Guangdong0.9961.0230.9921.0041.0191.0081.0080.9971.0111.016廣西 Guangxi1.0071.0010.9981.0081.0081.0131.0061.0001.0131.019海南 Hainan1.0151.0281.0001.0151.0441.0180.9921.0001.0181.010河北 Hebei0.9870.9930.9851.0020.9810.9921.0130.9930.9991.004河南 Henan0.9840.9950.9791.0040.9790.9921.0150.9871.0051.007黑龍江 Heilongjiang0.9920.9930.9921.0000.9850.9931.0150.9931.0001.007湖北 Hubei1.0001.0161.0001.0001.0161.0031.0281.0001.0031.031湖南 Hunan1.0001.0021.0001.0001.0021.0000.9721.0001.0000.972吉林 Jilin0.9610.9900.9611.0000.9520.9771.0060.9780.9990.983江蘇 Jiangsu1.0021.0120.9931.0101.0151.0131.0141.0001.0131.027遼寧 Liaoning0.9900.9950.9881.0020.9850.9971.0090.9951.0021.006內蒙古 Inner Mongolia0.9921.0081.0000.9920.9990.9861.0161.0000.9861.001青海 Qinghai0.9761.0310.9830.9931.0061.0011.0210.9931.0081.022山東 Shandong0.9841.0120.9831.0010.9960.9961.0150.9841.0121.010山西 Shanxi0.9880.9950.9861.0030.9830.9911.0030.9821.0100.995陜西 Shaanxi0.9840.9970.9900.9950.9820.9901.0070.9920.9980.997四川 Sichuan1.0021.0080.9971.0051.0100.9761.0010.9701.0060.976云南 Yunnan0.9831.0130.9890.9940.9961.0031.0201.0001.0031.023浙江 Zhejiang0.9911.0190.9801.0121.0111.0231.0181.0001.0231.042 平均值 Average0.9911.0060.9891.0020.9980.9971.0100.9921.0051.008

圖1 2001—2016年我國大規模生豬養殖效率測度結果Fig.1 Large-scale live pig breeding efficiency measurement results from 2001 to 2016

2001—2016年，我國中規模豬場生豬養殖效率測度見圖2。2001—2009年，所有變化指數都呈現出“W”型的變化趨勢。2001—2003年除純技術效率以外的4個變化指數都由上升變為下降，2003—2005年由下降變為上升，其中2005年出現明顯的波峰，全要素生產效率由2004年的下降9.3%變為提高21.1%，增幅達30.4%。

圖2 2001—2016年我國中規模生豬養殖效率測度結果Fig.2 Medium-scale live pig breeding efficiency measurement results from 2001 to 2016

2005—2007年，由于全要素生產效率下降過于劇烈，以致技術效率變現為微增長趨勢，到2009年所有指數又都回升到效率增長的水平。2009—2016年，全要素的生產效率變化指數波動幅度高于技術效率變化指數，但是相比2009年前有所緩和，其中，僅2011年前后全要素生產效率的波動幅度達到12.2%，其他年份波動幅度都不超過10%。從趨勢看，2015—2016年所有效率變化指數都小于1，呈現效率下降的走勢。

綜上，2001—2016年，我國大、中規模生豬生產的技術效率變化幅度較小，對應的純技術效率和規模效率變化指數波動幅度相當；2007年前后所有變化指數波動幅度趨于平緩，說明2007年后頒布的一系列生豬生產支持政策對穩定生豬供給、平緩豬周期現象起到一定有利作用。從峰值的時間節點來看，大、中規模生豬養殖都在2003和2007年出現波谷，分析原因，可能是由于2003年的“非典”、2007年大雪災害和生豬的“藍耳病”等對生豬產業產生了負面作用。對于全要素生產率和技術進步變化指數，兩者都呈現同步變化趨勢，且變化幅度較技術效率大，說明生豬產量和生豬投入量處于非平衡狀態，其主要原因是仔豬價格波動幅度較大，同時精飼料價格波動和防疫費用投入的差異性也會產生影響。

基于倍差法，從時間和省份2個維度對我國生豬補貼政策對生豬生產效率的影響進行對比分析。因每年補貼金額具有差異性，觀察組和對照組省份是以生豬年出欄量的大小和補貼金額的名次順序進行，即綜合取前后幾個省份。具體的，觀察組選取河南、湖北、湖南、遼寧、山東、四川和云南等7省；對照組選取甘肅、海南、內蒙古、青海、山西、陜西和浙江等7省。生豬出欄量數據源于《中國畜牧獸醫年鑒》，部分生豬補貼數據源于財政部網站(http://www.mof.gov.cn/gp/xxgkml/)。如表2，生豬補貼政策實施前后，大規模和中規模生豬養殖的規模效率變化指數之差為負值，說明生豬生產支持政策對生豬的規模化養殖起著負效益；反之，其對全要素生產效率的提高有著正效益，大規模和中規模生豬養殖分別提升了2.50%和0.64%；技術進步和純技術效率變化指數方面，雖說指數之差都是正數，但技術進步變化指數差值表現的是政策促進技術進步，純技術效率變化指數差值表現的是政策抑制純技術效率的下降。而對于技術效率變化指數，其差值則剛好相反，表現為生豬補貼政策利于大規模而不利于中規模生豬生產的技術效率的提升。

針對生豬調出大縣獎勵和畜牧標準化養殖補貼政策的影響分析，觀察面板數據的差額值便可知。獲取較多生豬調出大縣獎勵金額和標準化養殖補貼金額的省份(觀察組)比獲取較少或沒有獲取生豬調出大縣獎勵金額和標準化養殖補貼金額的省份(對照組)而言，不管大規模還是中規模生豬養殖，其全要素生產率、規模效率和技術進步變化指數的差值都為負數，說明政策對觀察組并沒有起到正向作用。在技術效率和純技術效率變化指數方面，政策對大、中規模生豬養殖的影響具有差異性。在大規模中，技術效率變化指數的差值為正，純技術效率變化指數的差值為負，在中規模中則相反。

表2 2001—2016年我國生豬養殖Malmquist指數變化對比

Table 2 Comparison of Malmquist index of hog breeding in China from 2001 to 2016

類別Sort指數Index時期 Period2001—20072007—2016差額Shortfall平均值 Average觀察組Observation group對照組Control group差額Shortfall大規模豬場EFch0.981 70.997 60.015 80.991 90.988 70.003 1Big scale pig farmTEch1.000 61.010 00.009 31.005 91.012 7-0.006 9PEch0.973 00.999 50.026 60.990 90.988 00.002 9SEch1.009 00.998 0-0.010 91.000 91.001 1-0.000 3TFPch0.982 61.007 60.025 00.997 71.001 4-0.003 7中規模豬場EFch1.003 70.993 2-0.010 50.995 30.998 6-0.003 3Medium scale pig farmTEch1.000 21.017 30.017 11.008 61.010 9-0.002 3PEch0.98480.997 00.012 20.990 90.992 6-0.001 7SEch1.019 30.996 4-0.022 91.004 41.006 0-0.001 6TFPch1.003 91.010 30.006 41.003 61.009 4-0.005 9

結合2個差值來看，可知不管是大規模還是中規模，生豬補貼政策降低了生豬養殖的規模化效率和全要素生產效率。規模化效率下降則說明可能是生豬調出大縣獎勵等政策激勵了生豬規模的盲目擴張，但并沒有提高其實際的規模效率。在大規模生豬養殖中，這2項政策促進了其技術效率和純技術效率的提升。中規模生豬養殖中，這兩項政策則抑制了純技術效率的提升，說明這兩項政策更加有利于大規模生豬養殖的發展。

2.2 標準化養殖補貼和調出大縣獎勵政策的效益分析

通過檢驗，數據存在截面異方差和同期相關性，回歸采用類似不相關回歸估計方法，在DID模型基礎上驗證該2項政策對生豬養殖規模效率的影響。如表3所示，大規模生豬養殖中，period在α=0.1的水平下是顯著的，表現為標準化養殖補貼和調出大縣獎勵政策在2007年后對生豬規模養殖效率負向影響。剩下除labor以外的所用變量在α=0.01的水平下都對規模效率變化指數SEch有顯著影響，分別表現為仔豬價格越高，該地生豬生產的規模效率變化指數就越小；而飼料價格、地域GDP和生豬醫療防疫費用越高，生豬生產的規模效率變化指數就越大；大規模和中規模生豬養殖的規模效率在提升；2002—2016年，生豬生產支持政策整體上對生豬養殖的規模效率呈現負向影響；DID參數為負則說明生豬調出大縣獎勵和畜牧標準化養殖補貼這兩項政策也不利于規模效率的提高。在中規模生豬養殖中，其檢驗結果和大規模生豬養殖大致相同。

綜合分析可知，仔豬費用投入的多少對不同規模生豬養殖的規模效率影響是有顯著性差異的，投入越多，大規模生豬養殖規模效率越大，中規模則反之。而精飼料、勞動力、醫療防疫費用等的投入越多，地域GDP越高，大規模和中規模生豬的養殖規模效率都會越高。說明大規模和中規模生豬養殖正處于規模報酬遞增的狀態，需進一步加大要素投入以提升規模效率。另外，生豬補貼政策降低了大、中規模生豬養殖的規模效率，生豬調出大縣獎勵和畜牧標準化養殖補貼這兩項政策也對大、中規模生豬養殖的規模養殖效率產生負的影響。

表3 政策實施效果檢驗(倍差法)

Table 3 Policy implementation effect test using DID method

變量Variables大規模豬場 Big scale pig farm參數 IndexSET值 T valueP值 P value中規模豬場 Medium scale pig farm參數 IndexSET值 T valueP值 P valuepig-0.009 30.001 3-7.325 100.008 30.000 516.582 40feed0.065 10.006 510.062 900.096 40.003 329.111 00labor0.006 40.008 70.736 90.462 00.013 30.004 33.052 90.002 6gdp0.272 00.010 027.132 800.211 10.004 053.105 60medicine0.120 50.009 512.651 400.125 30.005 622.445 40timetreat0.024 7-0.009 20.004 40.000 55.571 0-18.287 6000.023 9-0.010 00.006 00.000 33.979 2-33.683 10.000 10period-0.006 30.003 6-1.762 30.079 5-0.015 60.005 1-3.060 20.002 5did-0.051 30.003 7-13.855 30-0.040 00.005 4-7.368 30R-squared0.405 00.921 7

3 討論

2001—2016年，我國大規模和中規模生豬養殖的規模效率和技術進步指數總體上略微增長，但技術效率和純技術效率略微下降，而且不同養殖規模的生豬全要素生產效率變化指數也有所差異。在時間序列上，大、中規模生豬生產的技術效率變化指數波動幅度并不大，但是全要素生產率和技術進步變化指數波動幅度大，且兩者呈現同步變化趨勢。對比發現，所有變化指數的波動幅度在2007年后都比之前平緩，說明2007年后頒布的一系列生豬生產支持政策對穩定生豬供給、平緩豬周期現象起到一定有利作用。再者，生豬補貼政策降低了生豬養殖的規模化效率和全要素生產效率。進一步研究發現，精飼料、醫療防疫費用等投入對不同規模生豬養殖的規模效率影響差異顯著，整體表現為投入越多，生豬養殖規模效率越大。地域GDP越高，大規模和中規模生豬的養殖規模效率也會越高。

本研究發現，我國大規模和中規模生豬養殖仍處于規模報酬遞增的狀態，說明我國生豬養殖規模效率還有提高的空間，后期發展可以適度增加投入要素，以推進生豬規模化養殖進程。各省域經濟發展快慢也是影響生豬規模化養殖的重要因素，GDP越高的省份，其生豬養殖資金和技術的投入力度較其他省份大，相應的生豬養殖規模效率也就越高。盡管2001—2016年我國大、中規模生豬養殖的規模效率整體有所提高，但是生豬補貼政策對生豬養殖規模效率并沒有明顯的促進作用，可能原因如下：一是補貼獎勵資金在一定程度上能激勵農戶擴建生產，但是這些資金相比龐大的生豬生產成本而言無疑是杯水車薪，無法從根本上改變規模養殖戶的生產技術；二是補貼政策在一定程度上會刺激生豬的供給，進而加劇了生豬市場供需的波動，從而影響規模養殖效率；三是生豬市場波動頻繁，補貼申請過程復雜、資金發放不及時也會致使調控效果紊亂。生豬補貼政策不足以提高生豬養殖的規模效率，也難以較好地保障生豬良好供給和平抑生豬價格劇烈波動的豬周期現象。我國應著眼于提高生豬養殖的生產技術，優化生產條件，改善管理措施，從根本上提升生豬的產仔率、成活率和出肉率。