饲料行业总结范文第1篇

一、指导思想

以保安全、促发展为总目标，以规范饲料经营，查处在饲料中添加和使用违禁药物和非法添加物为重点，以抓法制、抓监管、抓源头、抓基础为手段，着力强化饲料质量安全日常监管，全面促进饲料行业稳定健康发展。

二、工作目标

饲料质量安全水平稳定提高，饲料产品监测合格率提高2个百分点;查处使用瘦肉精等违禁药物的行为，杜绝在饲料中非法添加三聚氰胺等有毒有害物质行为;有效防范重大饲料质量安全事件发生。

三、整治重点

(一)重点产品：蛋白原料、自配料和非蛋白氮及其类似物;三聚氰胺、瘦肉精、镇静剂类、苏丹红、孔雀石绿等违禁药物和非法添加物。

(二)重点单位：饲料经营企业和畜禽养殖场(户)。

(三)重点区域：全县经营饲料及饲料原料的单位和个人。重点是：田园镇、柯街镇、卡斯镇、漭水镇、湾甸乡勐统镇。

四、整治任务

(一)严厉查处在饲料原料和产品中添加三聚氰胺等有毒、有害化学物质的行为。

(二)严厉打击养殖过程中添加瘦肉精等违禁物品、苏丹红等非法添加物的违法行为。

(三)扩大饲料及饲料添加剂的抽检范围，加大对违法违规行为的查处力度。

(四)严厉打击违法违规行为，坚决取缔无生产许可证、无产品批准文号、无产品标签的“三无”饲料饲料产品。

五、总体要求

(一)统一组织，落实监管责任

各乡镇畜牧兽医站、县动物卫生监督所，要按县局的统一安排和部署。认真落实方案各项要求，对重点区域及时进行梳理和排查。

(二)细化方案，明确工作进度

各乡镇畜牧兽医站要根据总体方案，制定本辖区的工作方案，细化工作任务和工作要求，明确工作进度和时间安排，做到有安排、有重点活动、有责任追究，确保各项工作目标和任务落到实处。

(三)加强交流，及时报送信息

各乡镇畜牧兽医站2009年4月开始，每月14日和28日分两次向县局领导小组办公室(县动物卫生监督所)报告工作进展情况。报送材料内容包括整治工作进展情况、存在问题、查处情况和量化指标，及时反映进展和成效。

(四)加强联动，形成整治合力

各级农业(畜牧)饲料管理部门要围绕本方案制定的工作目标和重点，采取有力措施，积极开展工作。要加强协调，搞好衔接，形成合力，突出成效。

六、工作安排

“保障饲料安全，推进健康养殖——饲料质量安全执法年”活动总体安排分三个阶段进行：

(一)部署启动阶段(4月20日-4月30日)

1.2009年4月，根据省、市业务主管部门的有关要求，制定我县饲料执法年总体实施方案。

2.2009年4月，召开“饲料执法年”活动启动仪式，成立全县“饲料执法年”活动领导小组及办公室，部署总体行动方案。

3.各乡镇畜牧兽医站成立“饲料执法年”活动领导小组，细化整治方案，明确工作责任，要求乡镇畜牧兽医站于2009年5月10日前将活动领导小组名单上报县动物卫生监督所。

(二)集中整治阶段(5月10日-11月底)

1.开展饲料质量安全监测，查处违法违规行为。2009年全年以蛋白饲料原料和饲料产品中三聚氰胺检查为重点，继续开展饲料质量安全例行检测、饲料中违禁添加物专项监管。对监管中发现的违法违规行为要及时上报、及时查处。

2.对饲料经营企业及养殖场(户)进行重点检查。县领导小组将对重点区域饲料监管工作进行督导，主要检查“饲料执法年”活动的进展及执行情况。对饲料企业和畜禽养殖基地的产品合格证、产品批准文号、产品标签、使用记录、检验合格证等进行重点检查。

3.举办中期总结暨饲料执法培训班，提高执法水平。7月，组织各乡镇畜牧兽医站对前一阶段的工作进行总结，交流经验，查找不足，同时督促各乡镇畜牧兽医站按照工作方案和时间要求完成全年各项任务，并组织对各乡镇畜牧兽医站饲料管理人员进行培训，提高执法水平。

4.举办饲料安全宣传月活动。9月，开展以各乡镇畜牧兽医站位主体的宣传月活动。各乡镇畜牧兽医站要充分结合本地区、本单位的特点和优势，进行主题宣传。一方面通过对曝光的案例进行报道，对掺假售假和添加违禁药物的违法行为形成强大的威慑力;另一方面正面宣传管理部门对饲料安全所做的工作与成绩，向社会公众介绍饲料管理、科研、检测等方面的成果和成效，介绍企业保证饲料质量安全采取的措施，宣传科技成果，彰显监管成效，为饲料行业持续健康发展创造良好的舆论环境。

饲料行业总结范文第2篇

奶牛工业饲料产量占反刍动物工业饲料总产量的95%近年来，在中部四省反刍动物规模化养殖中，奶牛养殖集约化程度最高，而肉牛特别是肉羊多以散养等较小规模化养殖为主。因此，奶牛工业饲料产量较大，约占中部四省反刍动物工业饲料总产量的90%，湖北、湖南、江西三省的更在95%以上。反刍动物工业饲料呈区域分布中部四省反刍动物工业饲料的分布与这些省的牛、羊养殖优势产区和养殖水平密切相关。反刍动物工业饲料的产量与反刍动物的养殖数量特别是集约化程度较高的奶牛养殖数量高度相关。就中部四省而言，反刍动物工业饲料产量主要集中在河南。就各省而言，在河南主要集中在沿黄奶业示范带和豫东、豫西南奶源基地“一带两片”奶业优势区域内;在湖北主要集中在宜黄高速公路沿线城郊奶牛产业带内;在湖南主要集中在城步县各村、南山牧场、望城县和长沙县内;在江西主要集中在赣中与赣南地区。今后随着奶牛、肉牛和肉羊养殖将进一步向优势区域集中，预计反刍动物工业饲料的产区也将进一步向优势产区集中。反刍动物工业饲料依然弱势近年来，尽管中部四省反刍动物生产的快速发展与饲料产业结构的优化调整，双向拉动了这些省份反刍动物饲料的快速发展。但由于目前这些省份反刍动物的养殖规模化、集约化程度还不高，对工业饲料的依赖程度仍较弱，使得反刍动物工业饲料在整个饲料工业中所占的比重很低，成为工业饲料中最薄弱的环节。具体表现为:①现阶段中部四省的反刍动物饲料(即便是奶牛饲料)主要依靠作物秸秆和少量的天然牧草。而精饲料中主要的能量饲料玉米越来越紧张。专用蛋白质饲料缺口越来越大，优质牧草和饲料作物短缺。同全国其它地区一样，随着中部四省反刍动物的发展，对优质牧草和饲料作物的需求将更加明显。②饲料搭配不合理、组成不科学。在反刍动物养殖中，饲料成本占养殖总成本的70%左右，因而饲料转化率成为影响反刍动物养殖效益的关键因子。有些地区完全放牧，有些地区只喂秸秆，有些地区精料占总饲料的比例高达70%～75%，导致饲料转化率低，产品质量差，如牛奶固形物含量［1］低，经济效益差，如每千克标准乳生产成本［1］增加。我国反刍动物饲料与发达国家的差距主要在粗饲料方面，发达国家以优质苜蓿干草为主，消化率高，而中部四省反刍动物粗饲料(即便是奶牛粗饲料)基本上停留在玉米秸秆、稻草等低质粗饲料上。奶牛营养的不平衡与饲养管理的不科学多方作用造成奶牛蹄病、营养性代谢疾病(如酮病)与繁殖疾病(如产后瘫痪)频发，降低了奶牛的利用年限，影响了奶牛生产潜力的充分发挥。只有通过改善饲养管理、供给平衡的营养尤其要确保优质粗饲料的供应来预防。③TMR饲喂技术普及率低。随着中部四省奶牛养殖标准建设的实施，部分牛场已实施TMR饲喂技术，但由于受机械成本高、饲养规模小与粗饲料品种复杂的限制，加之TMR制作、饲喂技术的培训未跟上，目前TMR饲喂技术只在少数大型奶牛场使用。④行业步入高成本时代，企业整合加速。“三鹿奶粉”事件等奶产品安全问题使全社会关注奶牛及相关饲料行业，也使相关企业家们的“安全、环保”生产意识得到进一步增强。中部四省饲料生产形势虽然存在区域性差异，但总体形势基本一致，表现为畜产品价格低迷，原料(主要的如玉米、豆粕、鱼粉等)价格波动(螺旋式上升)频繁和人力成本上涨，人民币升值，导致成本上升，行业已步入高成本时代。饲料产量同比增长，企业利润下滑，大型企业发展良好，小型企业非常艰难、数量减少。企业规模经营优势明显，资源整合加强。反刍动物工业饲料生产的巨大潜力有利于农村产业结构调整在农业发达国家，牛奶产值占农业总产值的第一位，一般比重为18%～28%，荷兰高达35%。在畜牧业发达国家，牛奶产值占畜牧业产值的比例都较高，法、美、德三国在30%～40%之间，荷兰超过50%，而我国目前牛奶产值仅占畜牧业产值的5%，占农业总产值的比例不足2%。有利于种植业结构调整发达国家70%以上的农耕地面积用于种植饲料作物，其中80%是人工牧草，20%为饲料谷物，粮食作物只占15%左右，经济作物占10%;60%的农户种草养(奶)牛。然而，我国中部四省的耕地主要用于粮食生产。其实，中部四省的草场资源比北方更丰富。目前除荒坡荒地的牧草资源得到低效利用外，耕地农牧结合的生产方式(粮草轮作、套种)还没有形成，若通过改良耕牛(含水牛)发展奶业，必能促进牧草资源的高效利用，农民获得效益后，会充分利用土地资源生产牧草以提高土地资源的利用效率。因此，奶牛养殖业的发展将进一步优化中部四省的种植业结构，促进种植业从“粮(食作物)－经(济作物)”二元结构转向“粮(食作物)－经(济作物)－饲(料作物)”三元结构。有利于畜产品结构调整在现代农业国家的畜产品结构中，肉类(其中猪肉约占80%)和奶类产量的比例为1∶2，我国仅为1∶0．4，而中部四省则更低至1∶0．04。这个比例极不合理。奶的饲料报酬最高，在欧美及大洋洲等奶业发达国家，奶业产值一般都占到畜牧业产值的1/3左右。我国居民每天人均蛋白质的摄入量为76g，来自奶类产品的蛋白质仅有1．5g，而发达国家高达15g。有利于劳动力就业结构调整奶业属于劳动密集型产业，能够容纳大量劳动力，发展奶业可促使种植业劳动力向养殖业转移，进而向食品加工业和第三产业转移，减少农业人口。饲料市场竞争的需要市场竞争将进一步推动反刍动物饲料工业的发展。近年来，饲料市场竞争加剧，猪、禽饲料市场相对饱和，利润率不断下滑，而饲料原料价格却持续攀升，饲料企业经营步履维艰。在这种形势下，反刍动物饲料以其较高的利润率和广阔的市场空间而受到饲料企业越来越多的关注，许多饲料企业纷纷调整产品结构，把反刍动物饲料生产作为企业新的重要的增长点。反刍动物饲料生产竞争态势的形成，将直接促进中部四省反刍动物饲料的快速发展与质量水平的提升。西部大开发和中部崛起带来的机遇中部四省地处连接南北、沟通东西的重要位置，在实施西部大开发与中部崛起过程中，占有近水楼台先得月之利。中部四省的饲料工业相对落后，养殖业尤其是反刍动物养殖发展后劲足，饲料需求量大，这有利于反刍动物饲料产品的开发，从而为该地区饲料工业的发展增强后劲。

制约中部四省反刍动物发展的饲草因素

产业链条不完善，产业化程度低，商品工业饲料使用率极低与猪、禽业相比，整体而言，中部四省的反刍动物养殖业，特别是养羊业还没有形成由市场作导向、由龙头企业作牵引、由养殖户和养殖场作为养殖基地、利益共享、风险共担的产业链条。企业与养殖户之间、养殖户与市场之间基本处于“隔绝”状态，养殖户依靠自己对市场的判断和经济条件决定饲养的规模和方式，技术水平较低，产品规格不一。大多肉羊(牛)加工企业规模小、分布分散，大型肉羊精深加工企业更少。企业生产计划缺乏与分散的养殖户之间充分的衔接和有效的服务，以临时随意收购为主。中部四省大部分的羊只(包括部分地区的牛只)都在农户自发组织的“羊(牛)市”上由养殖户自行交易，缺乏龙头企业的带动和市场引导，没有形成统一的市场，抗风险能力差，羊(牛)肉流通基本上处于无序状态，没有专业羊(牛)肉物流企业。这种自发的养殖模式决定了其很少甚至不使用商品工业饲料。对粗饲料的重要性认识不足、利用不合理，饲料转化率低牛、羊等反刍动物日粮中60%～100%是青粗饲料。因此，青粗饲料利用的好坏是决定反刍动物能否发挥最佳生产性能的关键因素之一，但目前对这一问题的重要性认识不够。在实际生产中，青粗饲料短缺和利用率不高是同时存在的两个限制生产力发挥的因素，在农区表现为，一方面缺乏优质饲草(青饲料轮作及轮供体系不健全)，另一方面秸秆饲用率低，饲喂效果差。大部分散户饲养的反刍动物依靠低质粗饲料如秸秆(未加工或粗加工)及少量精饲料维持，对粗饲料也很少进行青贮、氨化及微贮处理，精饲料利用大都无计划，使得饲料转化率低，经济效益差。饲草配合不科学，生产力水平低首先，大规模散养使养殖户对现有草地资源重利用、轻保护或者不保护，导致饲草资源利用不合理，降低了草地生产力。据2008年草地监测报告，河南省草地生产力与2007年相比有所下降。其次，近年来，随着国家“退耕还林、还草”政策的实施，很多草地被禁牧，导致可以放牧的低地草甸、林下草地资源减少。同时长时间的禁牧使草地上优良牧草被半灌木及灌木取代，草地中灌丛增多，草地质量下降。第三，虽然河南省有丰富的秸秆资源，但由于多为直接利用、不合理饲喂，秸秆利用率低，与肉牛、奶牛相比，肉羊的更低，经济效益差。第四，配合饲料使用率低，目前河南90%的反刍动物没有使用配合饲料，也缺乏必要的饲料配方技术，还缺乏适合奶牛不同泌乳期、肉牛不同育肥期特别是肉羊不同性别、生育期、生产用途和饲养类型的配合饲料，大部分养殖户尤其是散养户有什么喂什么，而不是需要什么喂什么，饲喂方式上与猪禽相比，还有很大的差距，导致营养失衡，个体生产性能下降，群体生产力水平降低。养殖成本逐年增加相比于猪、鸡等小型家畜(禽)，奶牛养殖是畜牧业中的重工业，不仅整个生产周期长，而且土地、资金、资源和人员等方面都投入非常大。特别是近两年，受饲料价格、电价、工资成本上升等因素的影响，奶牛养殖成本急剧增加。据调查:河南鲜奶收购价为3．2元/kg，同比增加42%;生产成本为2．7元/kg，同比增加75．3%，可以看出原料奶收购价格远低于饲料成本的增加。而以玉米、豆粕、DDGS为主的大宗饲料原料和一些牧草等优质粗饲料的价格大幅度上涨，如苜蓿干草、羊草的价格较上年上涨了30%～50%。饲草种植面积小，精饲料供应能力较低虽然中部四省发展反刍动物养殖具有明显的区位优势，但由于中部四省人口的绝对数量不断增长，粮食需求压力重，蛋白质饲料非常缺乏，而以耗粮为主的养猪业仍占主导地位，畜牧业内部争粮矛盾突出。因而充分利用冬闲田和荒坡地进行豆科牧草种植，不仅能解决蛋白质饲料不足的问题，而且能优化畜牧业发展结构。据试验，种植667m2紫花苜蓿，1年可产鲜草2500～3000kg，同时从大气中为土壤固定100kg以上的N素，增加有机质500kg以上，从而可以有效改良土壤，减少种植成本。然而，饲料作物在中部四省尤其是其中的湖北、湖南与江西三省的种植业中并没有全面而稳定的规划与保障，据对湖北的调查，目前该省饲料种植面积只有4万hm2左右，还不到耕地总面积的1%，以致大宗原料供应渠道不够稳定，每年须从外省调进160万t左右的玉米、50万t左右饼粕，占该省需要量的60%以上。湖南、江西的情况与此类似。湖北、湖南、江西三省的饲草种植面积小、精饲料供应能力较低，成为提高这些省份反刍动物饲料转化率和产品质量的重要限制因素。

中部四省反刍动物饲料可持续发展的政策保障

饲料行业总结范文第3篇

关键词：饲料加工业集聚；空间布局；协调分析；交易效率

中图分类号：F307.3 文献标志码：A 文章编号：1001-862X（2016）06-0041-005

《全国优势农产品区域布局规划2008―2015》明确提出要建设一批著名的优势农产品产业带，优化农产品加工业的区域布局，形成规模化、标准化、品牌化的现代农业示范基地。[1]因此，进一步优化农产品加工业集聚的区域布局是当前的政策走向和未来发展的趋势。基于比较优势理论，许多学者从不同的角度研究了农产品产业带分布和加工业集聚的建设问题。[2][3][4]唐华俊、罗其友（2004）构建了农产品产业带六要素分析模型，分析了资源、市场、区位、技术、环境和政策对农产品产业带的作用机制，并指出这六个要素通过不同方式、不同程度作用于产业带的形成演变过程。[5]邓宗兵（2013）对我国农产品加工业总产值和各个行业产值的数据进行实证分析，其研究结果表明我国农产品加工业集聚在小幅上升之后又出现减缓趋势，东部地区依旧是集聚中心，这不符合我国的政策导向，需要进一步引导农产品加工业向中西部转移集聚。[6]张庆（2008）指出，土地租金、运输成本和市场条件是影响农业区位分布和农产品加工业布局的主要因素。[7]许崴、魏攀（2011）和鲍琳（2016）等认为影响农产品区位选择因素可分为经济和非经济因素，生产要素、经济规模和产业结构等是制约区位选择的经济因素，政策、地方行为、环境政策和金融制度是非经济因素。[8][9]

已有研究有利于分析我国的饲料加工业集聚与玉米产业带的空间布局形成问题，但缺乏针对这两者的具体分析。基于此，本文构建超边际分析模型，从理论上对饲料加工业集聚与玉米产业带的空间布局进行协调分析，并使用面板数据模型对其进行检验。

一、饲料加工业集聚与玉米产业带的

空间布局现状分析

（一）玉米产业带与饲料加工业关联度分析

玉米是我国主要粮食作物之一，玉米年产量约占我国粮食总产量的四分之一，是仅次于稻谷产量的第二优势农产品。由于产业结构的调整，粮油加工业的低迷使得我国饲料加工业的产值在2013和2014年有所下滑，2013年相对2012年下滑2个百分点，2014年相对2013年又下滑4个百分点。这就使我国出现了一对矛盾，玉米产量高居世界第二，而饲料加工业产值却与西方发达国家相距甚大。就饲料加工业集聚与玉米产业带的关联度而言，其紧密联系主要体现在以下两点：1.饲料加工业既是玉米的下游产业又是畜牧饲养的上游行业，是农业发展过程中承上启下的行业，对我国农村经济发展和居民生活水平的提升具有不可或缺的作用。2.玉米的供给直接决定饲料加工业的发展，而饲料加工业的发展水平又决定了畜牧业的发展水平。所以本节对玉米主产区和饲料加工业的布局进行研究，旨在通过分析饲料加工业集聚与玉米产业带的空间布局现状，指出玉米产业带与饲料加工业集聚出现空间分离的现状，为进一步讨论饲料加工业最优空间布局的影响因素打下基础。

（二）玉米产业带的空间分布现状

根据统计数据显示，我国玉米产量最大的七个省份是黑龙江、吉林、山东、内蒙古、河南、河北和辽宁，它们占了全国将近70%的玉米产量。其中，东三省是我国主要的玉米产业带，其次是内蒙古、河南、河北和山东地区，其他地区产量较少。

（三）饲料加工业集聚的空间布局现状

统计数据表明，广东作为我国第一饲料大省一直处于领先位置，2014年产量为2423万吨，从2003年至今每年的饲料产量约占全国总产量的12%。历年来，我国饲料工业总产值排名靠前的九个省份分别是：广东省、山东省、河南省、辽宁省、河北省、江苏省、浙江省、湖南省和四川省。

（四）玉米产业带与饲料加工业集聚的空间分离

在空间地域上，辽宁、山东、河南和河北既是玉米的主要原产地，又是饲料加工业集聚区；四川、湖南不是玉米的主要原产地，却是饲料加工业集聚地；广东、江苏和浙江不是玉米产地，却是饲料加工业集聚地。由此，可以看出我国的玉米原产地和饲料加工业集聚既有重叠又有分离。从整体来看，饲料加工业布局主要分布在东部沿海而不是地域辽阔的内陆，这在一定程度上偏离了原材料产地，饲料加工需要大量运输玉米到东部沿海和南方，大大提高了饲料加工业的成本。从直观上看，这种布局不尽合理，但又是客观存在的现实，那么，决定这种空间布局的经济机理和影响因素是什么？

二、超边际分析模型

（一）基本假设

农产品加工业集聚的区位选择实际上是两难冲突折衷问题：加工业处于原产地附近，会减少原材料交易成本，但会增加最终产品交易成本；而加工业靠近最终产品消费地，会减少最终产品交易成本，但会增加原材料交易成本。[10][11]在已知玉米原产地和饲料需求市场的情况下，怎样选址饲料加工业？这种选址大致分为三种情况：加工业靠近玉米原产地、加工业靠近饲料需求地、在玉米原产地与饲料需求地之间选址。

现在有三个区域，用A、B、C三个字母分别表示不同的区域。假定A地生产玉米，B地生产加工饲料，C地饲养生猪；A地使用劳动力要素，B地使用劳动力要素和A地生产的玉米，C地使用劳动力要素和B地生产的饲料；A地生产玉米，且向B区域买进猪肉；B区域以A区域生产的玉米为原料生产饲料供给C区域，并向C区域买进猪肉；C区域的生产者生产猪肉满足三区域的消费，并向B区域买进饲料；每个区域的居民都是生产者也是消费者；只有一种最终产品――猪肉。

（二）模型构建

假设全国总人口为M，三个区域A、B、C的人口数量依次为M1、M2、M3，决策者集是个连续统，并且存在专业化经济。自给的玉米、猪肉、饲料的数量分别用y、z、w表示，玉米的售卖和购买量分别用ys和yd表示，猪肉的售卖和购买量分别用zs和zd表示，饲料的售卖和购买量分别用ws和wd表示。y、z、w的交易效率系数分别为k1、k2、k3（都大于0小于1）。基本模型构建如下：

其中，（1）是效用函数，（2）、（3）、（4）分别是产品y、z和w的生产函数，（5）是劳动禀赋约束，（6）是预算约束。为使问题简化，假定：1.指数a、b、c均大于1，即在每种商品和服务的生产上都存在专业化经济。2.猪肉对饲料的产出弹性是β，饲料对玉米的产出弹性是γ，则乘积βc、γa分别是随w和y数量增加的迂回经济程度，为了计算的方便，并且区分农业和现代化工业迂回度的不同，设β=1，γ=2。本文借鉴韩绍凤、刘静（2015）的模型中关于交易系数的假设[11]，那么，玉米、饲料的交易效率系数与距离相关，A、B两区域的距离用SAB表示，B、C两区域的距离用SBC表示，玉米的交易效率系数为：

其中，玉米从A区域到B区域的交易效率损失为t，饲料从B区域到C区域的交易效率损失为h。为使问题简化，假设猪肉的交易效率与距离无关，仍用k2表示。

（三）消费者-生产者的超边际分析决策

利用U对g求导可知：

（1）当t0，那么g取最大值1，即饲料加工业集聚布局在饲料需求地；

（2）当t>时，

进一步讨论可知：①当g值为0时有SAB /S=0，即A、B两地重合，玉米原产地和饲料加工业集聚位于同一个地方，也表明相对于饲料需求地而言，加工地到玉米原产地的运输距离长短对交易效率影响更大；②当g值为1时有SAB /S=1，即A、B两地相隔最远，饲料需求地和饲料加工地位于同一位置，这意味着相对于玉米原产地而言，加工地到饲料需求地的运输距离长短对交易效率影响更大；③当0

三、我国饲料加工业集聚分布影响因素的实证分析

（一）数据来源与模型构建

本文选取饲料加工业总产值靠前的九个省份广东省、山东省、辽宁省、四川省、江苏省、河南省、湖南省、河北省和浙江省的2005―2014年的数据进行实证研究，数据均来源于《中国饲料加工业统计年鉴》和《中国统计年鉴》。本文在柯布-道格拉斯生产函数的基础上，借鉴辛翔飞（2006）、吴玉鸣（2010）等人的模型扩展形式，构建函数形式如下：

其中，Yi为各地区饲料加工业总产值，Ai为各地区农业科学技术水平，Li为劳动力成本，Si是各个区域原材料供给数量，Ti为各省份运输效率，Di是各区域的饲料需求数量，[e][εi]是表示其他因素对其的影响，并且这些因素没有包含在假设中。

（二）变量选取

本文选取各个地区饲料加工业总产值、农产品加工业工人平均工资、各省份内运输长度、各省份地理面积、各个地区玉米年产量、各个省份牲畜出栏头数等数据进行实证分析。其中，被解释变量Y为各地区饲料加工业总产值，表示各个地区饲料加工业的集聚发展程度。解释变量包括：1.劳动力成本（L），用各省份农产品加工业工人平均工资来进行计量。2.各地区原料供给数量（S），以各地区玉米产量表示。3.各省份对于饲料的需求数量（D），用饲养牲畜的出栏头数来衡量。4.运输效率（T），以营运总长度除以省份地理面积来计量，交通密度越大表示交通越便利，运输成本也越低。营运总长度则由各个省份内河航道里程、铁路营运里程、公路里程三部分加总除以各个对应省份的区域面积得出。

（三）ADF检验与协整分析

面板数据的不平稳性会导致伪回归或者虚假回归，为保证回归的有效性，本文分别利用LLC、IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP方法对各变量进行单位根检验，结果如表1所示。

根据单位根检验结果，LnT、LnD和LnS的水平值都拒绝原假设，而LnY和LnL的水平值不能拒绝原假设，因此不能判定各变量水平值是平稳的。然而，各变量的一阶差分序列都通过了LLC、IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP检验，因此可以判定各变量是一阶单整序列。接下来做协整检验，PADF=0.0144

（四）回归结果分析

由协方差分析可知，本文适用混合面板数据模型进行回归分析，由Hausman检验结果可知，应该采用固定效应模型，回归结果如表2所示。

模型的P值（Prob>F）=0.0000，说明模型整体显著，可决系数R2为0.6301，修正后的可决系数为0.6148，说明模型的解释力较强，模型拟合程度较好。并且，所有的解释变量在10%的显著性水平下都很显著。劳动力成本降低1%可以使得饲料加工业总产值增加约0.36%，运输效率增加1%可以使得饲料加工业总产值增加约0.15%，市场需求增加1%使得饲料加工业总产值增加约0.38%，原材料产量增加1%可以使饲料加工业总产值增加约0.2%。

四、结论及政策启示

（一）从饲料加工业和玉米产业带的空间分布来看，两者存在较大程度的分离。这种分离是由交易效率（包括运输效率）、市场需求规模区域差异、原材料产量、生产成本等因素共同决定的。饲料加工业布局与交易效率（包括运输效率）、区域市场需求规模、区域玉米产量成正比，与劳动力成本成反比。

（二）东北部是我国重要的玉米产业带和示范基地，在东北经济增长下行和东部沿海地区发展负荷过高的现实背景下，为充分利用东北原材料的自然禀赋优势，应推动东部沿海饲料加工业向东北部转移，既可以缓解东部沿海土地资源匮乏、环境污染等方面的压力，又可以在一定程度上发挥农业现代化稳定东北经济增长的作用。

（三）河南、四川、湖南等省份是我国人口大省，对肉制品的市场需求规模较大，但饲料加工业规模与沿海省份（如广东、山东）比较还相对较小。从饲料加工业地区集中度来看，饲料加工业布局在一定程度上存在偏离原材料产地或市场需求地的情况。因此，在产业转移中也应推动东部沿海饲料加工业向中西部转移。

（四）加强东北和中西部高速交通、高速信息网络等基础设施建设，加快发展现代物流业和电子商务，从硬件上进一步提高东北和中西部运输效率；深化体制改革，加强诚信体系建设，规范市场秩序，建立饲料产品质量追索体系，提高管理效率，从软件上进一步提高东北和中西部交易效率。只有交易效率提高了，才能充分发挥东北和中西部地区人工成本、土地成本和原材料成本相对较低的优势，推动东北部和中西部饲料加工业的集聚发展。

参考文献：

[1]农业部发展计划司.新一轮优势农产品区域布局规划汇编[M].北京：中国农业出版社，2009.

[2]杨小凯，张永生.新兴古典经济学与超边际分析[M].北京：社会科学文献出版社，2003：225-234.

[3]Dixit AK，Stiglitz JE . Monopolistic Competition and Optimun Product Diversity[J] . American Economic Review .1977，（67）： 533-559.

[4]Krugman P.First Nature， Second Nature and Metropolitan Location[J] . Journal of Regional Science， 1991， 33（3740）： 129-144.

[5]唐华俊， 罗其友. 农产品产业带形成机制与建设战略[J]. 中国农业资源与区划. 2004， 25（1）： 1-6.

[6]邓宗兵，封永刚，张俊亮，王炬. 中国粮食生产空间布局变迁的特征分析[J]. 经济地理， 2013，33（5）：117-123.

[7]张庆， 张倩， 杜肯堂. 论优势农产品产业带建设[J]. 农村经济， 2008，（6）： 37-41.

[8]许崴，魏攀. 珠三角制造业产业转移与区位选择的影响因素分析[J].广州大学学报（社会科学版）， 2011，10（8）：56-59.

[9]鲍琳，张贵炜，郭彩云. 区域经济协调发展背景下政府职能的缺陷及改进路径[J].企业经济，2016，（5）：168-171.

[10]YANG Xiaokai. Economics ： New Classical versus Neoclassical Frameworks[M] . Social Sciences Academic Press，2013.

饲料行业总结范文第4篇

关键词：集中度；市场力量假说；效率结构假说；绩效

作者简介：王艾敏(1965-)，女，河南焦作人，河南财经学院工商管理学院副教授，管理学博士，主要从事技术经济研究。

中图分类号：F062.9　文献标识码：A　文章编号：1006-1096(2009)04-0039-04　收稿日期：2009-07-06

一、文献综述

关于产业获利能力来源，产业组织理论在长期研究中形成两种解释，即市场力量假说和效率结构假说。这两种假说都认为行业的盈利能力与市场结构之间存在着正的统计关系。市场力量假说(MP，market power hypothesis)(又称共谋假设)认为，企业超额利润来自于企业利用垄断力量对消费者剩余的剥夺，市场集中度过高会降低社会总剩余，因此政府应该控制集中度，加大反垄断力度。效率结构假说(ES，efficient－structure hypothesis)是从微观的角度进行探讨，认为行业效率水平决定行业绩效水平与市场结构，绩效与市场结构之间并不存在直接的关系。ES假说下，企业超额利润和高度集中的市场结构均来源于某些企业的高效率，由高效率的企业提供更多服务会增进社会剩余，因此，政府应采取措施以鼓励高效率企业增加市场份额。众多的学者对上述主流观点进行修正和融合，具有代表意义的是Sheperd(1986)和Sehmalensee(1988)分别提出的“修正的效率结构假说”和“混合的市场力量／效率结构假说”。

针对上述假说的实证检验相当多，Rhoades(1985)、Kurtz(1991)针对市场结构假说，以市场集中度与市场占有率作为解释变量进行回归分析，结果表示获利能力与市场占有率存在着显著正向的关系，但与市场集中度的关系虽为正向但未达显著水平。Smirlock(1985)等以美国银行业为例验证“效率结构”假说，以市场份额作为效率变量，结果支持了“效率结构”假说，但Sheperd(1986)、Berger(1995)等人提出了质疑，市场份额高的企业未必经营效率高，市场份额不宜作为企业效率的变量而应是市场力量的变量。Marshall、Steven(1990)由规模经济与市场占有率有正相关的关系，推论市场占有率与获利能力的正向关系，间接支持“规模经济”假说。在国内，秦宛顺、欧阳俊(2001)分析了中国商业银行市场结构、效率和绩效，检验结果表明，我国商业银行绩效水平主要取决于银行效率，市场结构与银行绩效水平之间并无显著的统计关系，而银行市场份额与规模效率显著负相关。赵旭等(2001)对中国银行业市场结构与绩效之间的关系进行了检验，结果表明既不支持“结构－行为－绩效”假说也不支持“有效结构”假说。陈敬学(2004)也对我国银行业市场结构与绩效进行了研究，结果与赵旭的研究结论相同。陈志广(2005)在中国汽车产业利润率与市场结构研究中得出，该产业存在垄断利润，市场结构对利润率的影响远不如集中度。黄旭平基于动态面板数据分析了我国银行市场结构与效率的关系，得出银行效率的提高依赖于银行集中度的提高。

由此可见上述研究者对不同行业集中度、绩效和效率关系的验证，得出了不同的结果。本文正是在以上研究的基础上构建解释变量和模型，检验我国饲料加工业获利能力的影响因素、影响程度，以及影响因素之间的关系。本文结构安排如下：第二部分是该行业的地区集中度分析；第三部分是技术效率分析；第四部分是理论假设在饲料行业的验证；最后一部分是本文的结论。

二、中国饲料加工业的地区集中度分析

用来衡量行业集中状况的指标，使用较多的有洛伦茨曲线、基尼系数、赫芬达尔指数和熵指数等。本文选择集中率(Concentration Ratio)、基尼系数(Gini Factor)和赫芬达尔指数(Herfindahl Index)3个指标从不同侧面反映饲料加工业地区集中程度，表1是以我国30个省市自治区(、台湾、澳门和香港缺乏统计资料)2002年～2006年销售额计算出来的三种各年集中度指标。

集中率(Concentration Ratio)是各种衡量集中度方法中一个简单易行，也是使用最广泛的常用指标。它是指规模最大的前几位企业或地区的有关数值(如销售额、增加值、职工人数、资产总额等)占整个市场或行业的份额，一般用CRn(n表示前n位企业和地区)，是行业的绝对集中度评价指标。一般说来，CRn值越大，表示绝对集中度越高。从表1可以看到，从2002年～2006年CR4和CR8变化一致，总趋势是递增的，CR4从2002年的37.66％增加到2006年的41.77％，CR8从59.29％增加到64.53％，说明我国饲料加工业生产的地区结构在不断地发生变化。

基尼系数(Gini Factor)为相对集中度指标，若G值为0，表示企业的规模分布完全均等，若C值为1，则表示不均等程度最大。本文使用区位基尼系数来分析饲料加工业地区分布情况，这一指标可以反映所有地区产业的规模分布，数值越大，表示集中度越高，产业地区发展越不平衡。根据表1的计算结果来看，从2002年～2006年，其结果略有增加但变化不大，一般保持在0.75左右，说明产业地区发展不太均衡。

集中率只考虑了前几位地区的集中状况，没有考虑全部地区的规模分布；基尼系数虽然考虑了全部地区的规模分布，但忽视了地区数量的重要性。而能够兼有绝对集中度和相对集中度的优点，同时又能避免二者缺点的综合性指数，是近年来应用广泛的赫芬达尔指数(Herfindahl Index)，也称H指数，它是某行业内所有企业的市场份额的平方和。若市场份额按0到1.0计算，H范围从最小到1。一般来说，H指数越大，说明行业集中度越高；反之，H指数越小，则行业集中度越低。由于它的科学性，后面实证部分所用的集中度也选择的是此指标。表1所列的我国饲料加工业2002年～20006年的赫芬达尔指数，可知从2002年～2006年在波动中有所提高，但变化不大，而且几年来的H指数一直徘徊在0.062～0.069之间，普遍较小，说明我国饲料加工业生产的地区集中度还是比较小的。

综合三种集中度指标来看，反映出来的我国饲料加工业生产的地区集中度情况基本一致，即从2002年 2006年，我国饲料加工业的地区集中度有所提高，但与其它行业相比，

还是属于集中度比较低的行业，这可以从H指数反映出来。

三、中国饲料加工业技术效率分析

(一)评价饲料加工业技术效率的方法

测度企业(决策单元)技术效率的方法通常有两种：非参数方法和参数方法。非参数方法避免了参数型函数需要特定函数形式、对残差分布进行解释等的诸多限制，应用较多。非参数方法是在Farrel(1957)研究的基础上，由Charnes A，Cooper W.W.和Rhodes E，(1978)等人在应用方面进一步发展，这种方法通常是指数据包络分析法(Data Envelopment A，nalysis简称DEA)。为解决投入和产出的松驰问题，Tone K。(2001)提出一个基于投入松驰测度的解决模型，被称为SBM(slacks―based measure)模型，很好地解决了传统模型存在的缺陷。为了解决有效单元的排序问题，Tone在SBM模型的基础上又提出的SBM超效率模型。本文就是基于DEA的SBM超效率模型对中国饲料加工业技术效率进行评价的。

(二)饲料加工业技术效串测算的变量选择、数据来源及计算结果

本文选择我国29个省市自治区(除、青海省、香港和台湾等地区)作为决策单元。为了全面反映饲料业的生产效率，采用1999年～2006年饲料投入产出数据，以决策单元的流动资产、固定资产净值和年末职工人数为模型的投入变量，以年产品销售收入和净利润作为产出变量，其中年末职工人数为实物量指标，流动资产、固定资产净值、产品销售收入和净利润为当年的价值量指标，以1999年食品加工业各地区的价格指数为基期进行折算，以去除价格变化的影响。本部分使用的数据均根据国务院发展研究中心1999年～2006年饲料加工业统计数据计算而得。运用DEA―SolverProfessional Version 5.0软件求解各效率值。我国各省区不同年份饲料加工业的技术效率和规模效率计算值因篇幅所限不在此列出。

四、中国饲料行业集中度、效率与绩效实证分析

(一)理论假说检验模型

Berger(1995)依据MP假说和ES假说都认为市场结构、效率和绩效之间应存在正的统计关系这种假设，推导出一个同时适用于各种假说检验的回归方程

(二)数据和变量设置

本文运用模型I一IV，从地区的角度对我国饲料业的市场结构与绩效的关系做一初步研究，用1999年～2006年的相关统计数据进行回归分析，以检验这些理论假说。

π：企业绩效的测度，饲料业总体绩效的最佳测度是可获利润比率、股权收益率和资产收益率，本文我们用资产收益率(ROA，Ratio of net income to assets)即利润与资产总额比率来衡量各地区的饲料业绩效；

TE和SE：效率值变量，分别表示X-效率和规模效率。分别用前文DEA方法测算的各省区饲料生产的综合技术效率和规模效率；

CONC：市场集中度变量。用前文计算的赫芬达尔指数(Heffindahl Index)即H指数表示，该指标数值越大，说明饲料业的垄断性越强。

MS：市场份额。反映饲料业市场竞争程度的强弱，我们用各省区饲料生产的产品销售收入占全国的比率代表该地区的市场份额。

Z：控制变量。各地区饲料加工企业的资产总额(totalassets，TA)，表示经营规模；应收帐款／资产(rata of the receiv，ables with assets，RRA)比率表示饲料企业所承担的风险，我们假定此指标与绩效负相关，主要是因为此比率越大该饲料企业在市场中承担的风险越大，其绩效水平将会降低；产权结构(thestructureofpropertyfightPRS)，用国有资产占全部资产比重表示，假定饲料行业的这种产权结构与绩效负相关，国有资产比重越大其市场绩效越小。

本部分分析的数据为1999年，2006年我国，9个省区数据，共使用样本点232个。数据来源于2000年一2007年的《中国饲料工业年鉴》、《全国饲料工业统计资料》及国务院发展研究中心数据网。

(三)实证结果与分析

本文采用面板数据模型进行分析。由于面板数据具有二维性，模型设定的正误决定了参数估计的有效性，因此，首先我们要对面板数据模型的设定形式进行检验(李子奈，2000)。文中采用的面板数据时间跨度较短而横截面个体相对较多，差异可能主要表现在横截面不同的个体之间，所以本文模型设定主要区分这种变截距模型和混合回归模型。在此运行Eviews5.1相关软件包可以完成以上检验和参数估计。对于每个待估模型，根据上述检验结果选用最优估计方法。其回归结果如表2所示。

首先，模型I对市场力量假说的检验中发现，赫芬达尔指数H和市场份额MS分别在10％和1％的水平上显著，市场份额MS系数为正，而赫芬达尔指数H系数为负数，因此可以推断我国饲料加工业市场接受相对市场力量假说。说明市场份额对我国饲料加工业的绩效有明显的影响，市场份额越大的地区(或企业)饲料加工业的资产利润率越高。

其次，模型Ⅱ对效率结构假说的检验中，综合技术效率TE和规模效率SE的系数值均显著为正，表明综合技术效率和规模效率对饲料加工业的经营绩效产生了积极的影响，显示出近年来饲料加工行业的技术装备水平及管理水平等有了大幅度提高，而且具有一定的规模经济。模型Ⅱ不足以判断是否满足效率结构假说，因为效率结构假说成立的前提条件是效率与集中度、市场份额正相关，因此还要看模型Ⅲ、Ⅳ的估计结果。模型Ⅲ中综合技术效率TE系数为负值，规模效率SE系数虽为正值，但t检验不通过；模型Ⅳ中综合技术效率TE系数和规模效率SE系数均为正值，综合技术效率TE在5％的水平下显著，而规模技术效率SE的t检验不通过，表明饲料加工业的综合技术效率对其市场份额的提高产生了积极的作用。根据模型Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ估计结果可知，我国饲料加工业似乎又接受X一效率有效结构假说，再结合模型I的估计结果接受相对市场力量假说，所以，实际上我国饲料加工业符合修正的有效结构假说。这说明我国饲料加工业绩效的变异可由效率和市场份额的影响来解释，这是因为市场份额含有与效率无关的因素，如产品差异等，这些因素同样会对行业绩效产生作用。

在模型Ⅱ和模型Ⅱ的控制变量中，各地区饲料加工业的资产总额TA的系数为正，在模型I中显著，模型Ⅱ中不显著，这可能与模型Ⅱ中规模效率SE变量线性相关，使资产变量的显著性受到了影响。不过估计中资产变量正的系数表明，地区饲料业的资产规模对饲料业的绩效起到了明显的促进作用，饲料大省藉于较大的投资规模保持相对较优的市场绩效和获利能力，也从另一方面印证了近几年了饲料业的资产重组提升了行业效益。变量应收帐款与资产的比率RRA在模型I、Ⅱ中均不显著，其系数与我们的期望相反，在估计中不显著说明这个指标不是影响饲料行业绩效的主要因素。产权结构变量PRS的系数在模型I、Ⅱ中均显著为负，表明国有资产比重高的地区绩效水平较低，对于国营企业外的其他所有制，私营企业、外资企业、股份制企业等其技术装备水平、管理机制和管理水平都要优于国有企业，因而其绩效水平比国有企业相对较高。

五、结论

饲料行业总结范文第5篇

饲草修成正果种植结构调整任重道远

2015年至今，我国进入了新一轮结构调整期。

对于宏观经济形势，国务院参事室特约研究员姚景源表示，当前的经济下行不是周期性原因，主要是结构性问题，周期性困难可以挺过去，但结构性问题却挺不过去。

全国农业技术推广服务中心粮食作物技术处处长吕修涛分析，与前三轮相比，2015年至今的结构调整，最直接的是方向和结构上的变化，此前调整的只是粮食作物和经济作物的结构比例。

“如今，国家提出了粮、经、饲三元统筹，将饲料作为种植业结构的一部分，与粮食作物和经济作物并列，让粮经饲统筹发展。”吕修涛补充，去年11月份农业部了《关于“镰刀弯”地区玉米结构调整的指导意见》，计划到2020年玉米种植面积要减少5000万亩。

“此前，我们去东北调研了解到，近年东北玉米产量增长很快，今年国家取消玉米临储制度，对当地农民生产影响非常大。”吕修涛称，因为当地没有很强的饲料生产企业和代表性养殖企业来消化玉米，今年玉米生产将是很难熬的一年。此外，东北经过近几年大豆改玉米的结构调整，机械、技术、品种都调过去了，现在又要调过来，将给当地农户造成损失。他建议饲料用粮企业去当地实地考察，寻找新的原料采购机会。

对于种植业结构调整，国家粮油信息中心市场监测部处长李喜贵援引数据，道出了当前的困境，称“镰刀湾”地区难以迅速改变种植结构。近年来，该区域玉米面积增加了7000万亩，现已达到了1.56亿亩，占全国的1/3左右。

“去年底提出2016年东北4省区力争调减玉米面积1000万亩以上，包括粮改饲。采取了保东北，减西北和西南产区，同时还启动了休耕试点，但面积变化不会太大。再加上玉米等政策价格释放迟，农民已经备好种子农资，说明玉米种植有惯性，今年种植结构调整或难以达到预期。”李喜贵说。

产量增速将放缓潜力提升靠猪料

2015年，我国饲料总产量超过2亿吨。与“十一五”相比，“十二五”期间我国配合饲料和预混合饲料累计增幅分别是34.1%、12.7%，但浓缩饲料减少25.9%。在分品种饲料上，2015年较2010年，猪饲料产量累计增幅达到40.3%，水产饲料增幅26%，反刍饲料增幅21.4%，肉禽饲料增幅16.5%，蛋禽饲料增幅0.3%。

对此，农业部畜牧业司（全国饲料工作办公室）调研员魏宏阳表示，目前我国家禽的工业饲料使用比例已过90%，未来规模化发展促进饲料增产的空间很小。猪业对工业饲料的依存度只有75%，未来规模化促进饲料增产上还有较大空间，同时会进一步压减浓缩饲料产量。

“初步判断，‘十三五’期间，按照五年整体来看，饲料行业年均利润率预计在2%左右。”魏宏阳表示，某些年份或会回落，市场不确定因素很多。

对于去年饲料总量的增加，业内人表示有点看不明白，认为饲料企业数锐减，饲料产量为何还会增加。

铁骑力士集团研发总监何健介绍，企业数量减少不代表产量就会减少。减掉的企业多数为小企业，而中大型企业的产量却有20%～30%的增量。另外，随着散养户的减少，浓缩料产量也会进一步减少。谈及未来饲料增长可能，他认为，除了猪料，反刍料也有较大空间。

空间虽有，但内部发展的问题也不容忽视。

魏宏阳表示，畜牧业内部还存在很多问题，如生产方式不够现代、生产效率不够高等。“我国的饲料转化率与国际上还是有一定差距，猪饲料和禽饲料上都能体现出来。”

“在资源短缺的背景下，如何更好地利用现有资源提升饲料利用率，这是整个行业都应关注的问题。”何健认为，还要在饲料安全方面，比如减少抗生素使用、生物发酵、精准营养上下功夫。

能量饲料有保障蛋白原料供应待稳定

饲料工业一头连着种植业及粮油加工业，是其需求侧，一头连着畜牧水产养殖业，是其供给侧。饲料原料保障能力提升，稳定蛋白饲料原料供应和能量饲料原料成本，促进农副产品资源饲料化利用将成饲料行业“十三五”期间的重要内容。

而种植业结构调整对于稳定原料供应相当重要。对此，魏宏阳称，“十三五”期间能量饲料立足国内基本自给，从数量上基本有保障。

他分析称，一方面，粮食产量十二连增，去年玉米产量达到2.15亿吨，库存量大。玉米种植面积调减5000多万亩，大体就是去年播种面积的10%。其中一部分调减为青贮玉米、苜蓿。调减的玉米为优质饲草，对于缓解玉米库存是一个利好；其二，饲用需求增速明显放缓。我国饲料总产量“十三五”预测累计增速10%左右。谷物需求增加，但人均口粮消费将继续下降；其三，玉米价格形成机制变化。玉米从临储到价补分离，市场定价，对饲料行业规范原料采购有好处。

数据显示，2015年，我国大豆蛋白原料进口达到了近9000万吨，行业内表示出忧虑。

“‘十三五’期间蛋白原料供应稳定性有望改善。”魏宏阳表示，第一，蛋白原料需求减少。预计未来五年蛋白饲料原料需求年均增长100万吨～125万吨，只有“十二五”期间的一半；第二，主要的大豆生产国，美国、巴西和阿根廷大豆播种面积和产量都保持稳定增长趋势；第三，我国蛋白原料进口品种和来源地增加，油菜籽进口增长快；第四，棉粕、豆粕进口量都在增加，来源地明显增多；第四，在新一轮农业结构调整中，在部分地区推广粮改豆和优质牧草种植，这对缓解大豆需求是战略性的。新一轮结构调整提出2020年粮改豆希望恢复5000万亩大豆种植，对于稳定蛋白供应也是有效的。此外，业界热捧的鱼粉资源，却面临枯竭，供应会持续紧张。

大豆是国际饲料原料采购中的重要品种。美国大豆出口协会中国首席代表张晓平表示，目前业内在原料蛋白质量评价上存在误解，150年前开始采用的以粗蛋白高低来衡量蛋白品质的方法已经过时，如今需有新思维。据他介绍，全球范围已完成大量实验与检测，认为日粮粗蛋白水平不能反映饲料中蛋白的质量，蛋白质质量取决于饲料原料中必需氨基酸数量和平衡性。不同来源豆粕的营养成分比较，动物需要必需氨基酸来合成蛋白用于维持健康需求和生长。这对于未来饲料行业原料采购、蛋白的关注视角将产生重大影响。

商业模式待突破企业需要新思维

目前，随着“互联网+”的渗透，饲料行业将步入一个新的发展阶段。

大北农集团董事长邵根伙称，饲料行业正面临着巨大的挑战和机会，诸如养殖规模化、技术生物化、生产精细化、原料国际化、推广服务化。更值得关注的是思维互联网化。

按照大北农的部署，意欲搭建农牧行业的互联网平台，到2020年实现万亿交易额、千亿贷款和千亿市值，主要内容包括，企业管理、商城交易和金融服务。饲联网就是大北农互联网项目企联网的一支，主要涵盖饲料企业互联网管理、饲料产品交易、饲料企业理财与养殖户贷款，并由大北农控股子公司北京农信互联科技有限公司运营。

针对业界正在探索的饲料电商，农信互联总裁薛素文表示，以前有人尝试，但不是很顺利。原因有二，一是并没有影响到终端，这需要积累大量的用户才行；第二，饲料企业还怕和传统的渠道商冲突，需要合理地处理这种冲突。目前农信互联在推饲料电子交易，先从渠道商开始，让养殖户买他们的产品，并通过建立他们自己的旗舰店，之后厂家再慢慢进去，预计饲联网会在下半年上线。

薛素文称，目前互联网在平台技术上没有问题，主要是处理好传统营销模式，做好利益分割问题，这很重要，需要很谨慎。互联网改造传统产业，“我们不做别人也会做，这是趋势。”