未来五年中国生猪养殖趋势分析.doc

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1、未来五年中国生猪养殖趋势分析摘要:屮国社会财富的两级分化比校严重,但并不能磨灭人民的普遍生活水平一育在提高,只是幸福指数在降低而已。同样养猪业的两级分化也很严重,但整体养殖规模还是在上升通道Z屮,只是养殖群体的数量在减少而已。中国社会财富的两级分化比较严重,但并不能磨火人民的普遍生活水平一直在提高,只是幸福指数在降低而已。同样养猪业的两级分化也很严重,但整体养殖规模还是在上升通道之屮,只是养殖群体的数量在减少而已。我们看一组数据,屮国近几年的生猪出栏量基本在6亿头左右,按照出栏体重1()5公斤以及屮国人口按照14亿人计算,人均年猪肉供给最是45公斤的

2、80%,即36公斤,折合成每天毎人是2两猪肉。我相信我毎天都不需要2两猪肉,但现实中却还有人吃不上猪肉,我觉得很蹊跷。换句话说,屮国将来应该不会需要增加太多的出栏量,而是品质和安全,甚至这个数量还可以减少,因为除猪肉外,我们还可以采食禽类(含蛋和肉)和水产,来提高动物蛋白供给。按照料肉比来推算,如果木着节约粮食原则,我们是否可以适当控制猪肉总量?建议大家深度思考。从行业角度分析,生猪养殖最需要关注的不是谁来养的问题,而是如何才能养好。把猪养好的真正意义并不完全在于养殖者的一己Z利,而是资源的节约和合理利用,以及因此而减少的环境污染。屮国目前母猪存栏4

3、50()刀头,这个数据的真实性如何暂且不论,究其必须性就值得探讨,如果真实提供6亿头出栏生猪,3500力头母猪是否足够?按照70%为能繁母猪,如果每头母猪能够达到年提供20头出栏生猪的标准,我想应该是够的,那就代表我们可以少养1000万头母猪,至此节约多少粮食和减少多少环境污染,我相信有识Z士心屮有数。是否规模化猪场就一定能够提高养殖水平,这木身就是一个课题,目前各大企业纷纷提出打造T力头级的生猪养殖规模,我比较扒忧。我们经过研究发现,生猪养殖的效率取决于三个要素:合理的养殖坏境、科学的养殖观念和养殖团队的责任心。这也解释了为什么规模化养殖场不一定都

4、赚钱,而专业户不一定都不赚钱。温氏的经营模式有较强生命力,主要是做了三件事:尽可能改变养殖环境、金业组建服务团队尽可能提高养户科学的养殖观念,同时采用合同养殖,让养殖户自己养自己的猪,增强了养殖团队责任心!但是否貝有温氏模式这一条路?我想未必。屮国农村城镇化是大势所趋,估计也没冋头路可走,散养户的消失也就顺理成章了。农民主动进城(务:T)和被动进城(城镇化了)是经济时代的产物,也必将随时代经济的调整而调整,农民工的主动I川流和被动冋流也会成为潮流,问题是,I叫流Z后做什么?靠什么生活?用什么来维系城镇化给H己带来的相对增加的生活成木?土地流转政策使土

5、地集屮,原以为可以推进农业现代化,却发现很多企业拿到土地示并没有扩大粮食生产,而是囤地待嫁,或争取国家政策,政府苫不堪言。所以,鉴于以上备种因素,小农场主是将來国家扶持的一个方向,种养结合未尝不是一个好的模式。既能解决农民T冋流的丁•作其至创业问题,又能解决农民工的储蓄归宿问题,还可以解决种养问题,减少环保压力,增加食品供给。既然这样,针对小规模猪场的辅导式企业或者辅导性措施将变得更具价值。根据辅音国际多年在全国备地的调查分析,以下标准适合备企业普遍使用:1、散养户:母猪存栏5头以下;2、专业户:母猪存栏5・20头;3、规模专业户:母猪存栏20・50

6、头;4、小规模猪场:母猪存栏50-300头;5、规模猪场:母猪存栏300-100()头;6、大规模猪场:母猪存栏1000头以上。有了全国统一标准,就方便对局部市场进行定性和定量双重分析,不至于模糊不清。那么接下来我们就要探讨,什么样的地域适合什么样的规模?什么样的规模适合什么样的产品和营销模式?某集团曾经做过一个调杏,就是:针对不同的养殖群体,关注点是不一样的。我们也可以总结,对于以上六种养殖群体,关注点可以分类如下:1、散养户:母猪存栏5头以下;关注点:客情2、专业户:母猪存栏5・20头;关注点:疾病治疗3、规模专业户:母猪存栏20・50头;关注点

7、:防疫保健4、小规模猪场:母猪存栏50・300头;关注点:生产效能5、规模猪场:母猪存栏300-100()头;关注点:总成木6、大规模猪场:母猪存栏1000头以上。关注点:节能减排,环境保护当然以上不是铁律,只是概率,大家可以参考,有利于制定市场和客户开发方案。未來五年谁不再养猪?谁会去养猪?趋势大家都已经看到了,那种家家户户养一两头猪的除了在一些偏远落示地区,比例越来越小,农村城镇化进程较快的、经济较发达的地区基木消失。专业户的数量在逐年增加,我一直在思考,随着T业现代化的进稈加速,纯劳动力用丁的数量一定减少,而一些涉及手工或电脑的工作,将对用工群

8、体设定了诸多限制,一部分60后、70后的外出务工者只能冋乡,冋乡之后做什么?调查发现,冋乡经商和养殖的比例较

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