2018年出栏量到底是升了，还是降了？

来源：产品猪 2019-01-26 10:29:25| 查看：次

1月22日傍晚，微猪科技和新牧网公众号联合发布了2018年微猪数据年报。随后受到了朋友同仁的关注和讨论，也有对数据的疑惑。所以我想通过一篇文章，把年报采用的数据，以及一些没有或不能在年报中涉及的内容阐述一下。

1月22日下午6点，微猪科技和新牧网公众号联合发布了《微猪数据年报——2018年全国猪业数据报告》。在24小时内就达到了阅读量1.4万，好看56。

我对过去三年的微猪数据年报的阅读量和点赞/好看统计如下：

2016年

阅读量

1092

点赞数

2017年

阅读量

7331

点赞数

2018年

阅读量

1.4万

好看数

历年年报直达：

2018年的年报得到了很多用户、朋友们的讨论，也有对部分数据的疑惑。

所以，我想把年报统计过程中的一些数据，通过本文，把前因后果做一说明。

2018年出栏量是升还是降？

在2018年报中，统计的历年出栏数据如下：

可以看到，这里采用的2017年的出栏量是：68861万头；2018年的出栏量为69382万头。通过计算，就得到了较上年增长0.76%的结论。

而这个结论却与国家统计局在1月21日发布的数据中的“出栏量下跌1.2%”是矛盾的。

哪里出了问题？

2018年出栏量69382万头，这是可以确定的。问题就出在2017年的出栏量数据。

2017年到底出栏多少？

在2018年发布的数据中，核算得到的是68861万头。而在2019年发布的数据中，对2017年的数据进行了调整，上调为70225万头。

详见新牧网文章：2018年全国生猪出栏69382万头，9大上市猪企占6.45%市场份额

微猪数据年报在1月22日发布的时候，也看到了这个数据，但考虑到在过去一年里大家对2017年出栏量68861万头已经是基本认识，所以就没有采用重调后的2017年出栏量数据。

宏观MSY比PSY还高？

由于年报中同时也发布了2017、2018年年末能繁母猪头数，所以就有朋友们使用2017年末能繁母猪存栏、2018年出栏生猪量，计算一个宏观的MSY。

宏观预估MSY=69382万/3426.89万=20.24

而年报中的PSY为：18.23。这就尴尬了：MSY居然比PSY还高？保育到育肥阶段不死猪，而且还会增多？

需要明确的是：

微猪数据年报中的场间对比数据，均从微猪数据平台下的真实猪场（使用达1年，录入数据及时、母猪存栏超过100头）的数据汇总统计而来，能反映出微猪数据平台下的猪场的情况。
所以这里的PSY是实际生产数据的反映。
年报不造数据，只是数据的搬运工。

那么宏观MSY比PSY还高，到底是怎么一回事儿呢？

使用这种计算方法计算得到的宏观MSY，在2013年以前，其变化幅度都符合常态，而从2014年开始，就像大跃进般上升。

我在2017年的微猪数据年报中，曾尝试使用宏观MSY来反映全国养猪的整体水平（上图），当时也存在MSY比PSY高的情况。在过去的一年里，我曾想弄清楚这个问题，但依然的是，到目前，我只有一些猜测。

统计过程中，是否存在层层加码的问题？最终汇总阶段能否消除这种加码的情况？
保育猪出栏是否被统计在最终的出栏量中？
屠宰场的屠宰头数是最准确的，有没有进行交叉检查？

能繁母猪存栏的统计，同理。

从宏观来说，多1200万或少1200万，对于7亿而言，似乎真的是很小的比例，然而却是约为全国最大养猪企业的出栏量。

没有非洲猪瘟，不完整

快过年了，就不提糟心事儿了。但有朋友说，为什么年报没有对非洲猪瘟进行统计呢？

微猪数据年报从2016年开始，主要就以猪场间数据比较为主，侧重于生产数据；在2017年加入了宏观数据展示和猪群死淘数据分析；2018年沿用了2017年的报告结构。

如果要涉及到非洲猪瘟，那么只能是从生产数据的结果来反映了。

然而，猪群死淘数据分析中，虽然50%的种猪死亡是由于急性烈性症状，但商品猪的死淘与去年一致性更强。所以，不能从猪群死淘推导出是否非洲猪瘟导致了比较高的猪群死淘。

另外，关于非洲猪瘟的信息和数据，一切以权威部门的发布为准。

结语

最后，我想以2018微猪数据年报推文中的几位用户的留言做本文的结尾。【观点为该用户的】

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