
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,761 |
تعداد مقالات | 72,822 |
تعداد مشاهده مقاله | 131,613,485 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 103,406,005 |
تحلیل شاخصهای فنی– اقتصادی در صنعت پرورش گاو شیری اصفهان با استفاده از سناریوهای مختلف قیمتگذاری شیر | ||
تولیدات دامی | ||
مقاله 1، دوره 27، شماره 2، تیر 1404، صفحه 121-132 اصل مقاله (1.31 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jap.2025.388575.623825 | ||
نویسندگان | ||
داود رستمی1؛ عباس پاکدل* 2؛ ابراهیم قاسمی3؛ علی صادقی سفیدمزگی4 | ||
1گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران. رایانامه: d.rostami@ag.iut.ac.ir | ||
2نویسنده مسئول، گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران. رایانامه: pakdel@iut.ac.ir | ||
3گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران. رایانامه: ghasemi@iut.ac.ir | ||
4گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تهران، تهران، ایران. رایانامه: sadeghism@ut.ac.ir | ||
چکیده | ||
هدف: صنعت پرورش گاو شیری به معیارهای تولیدی، اقتصادی و تغذیهای برای بهبود تصمیمگیری و افزایش سودآوری متکی است. هزینه خوراک و درآمد فروش شیر، بیشترین سهم را در اقتصاد گلهها دارند. بااینحال، روشهای قیمتگذاری شیر در ایران، بهدلیل نادیده گرفتن کیفیت و ترکیبات شیر، چالشبرانگیز است. استفاده از شاخصهایی مانند درآمد مازاد بر هزینه خوراک، شیر تصحیحشده براساس پول، درآمد برابر با هزینه خوراک و نسبت قیمت شیر به خوراک، ابزاری مؤثر برای تحلیل حاشیه سود و مدیریت بهینه گلههاست. هدف از این پژوهش، تحلیل حاشیه سود در گلههای پرورش گاو شیری هلشتاین در استان اصفهان با استفاده از شاخصهای فنی-اقتصادی و بررسی اثر سناریوهای مختلف قیمتگذاری شیر بر سودآوری براساس این شاخصها است. روش پژوهش: در این پژوهش، از دو مجموعه داده استفاده شد؛ مجموعه اول دادهها شامل ۴,۶۳۷,۶۲۹ رکورد روزانه تولید شیر، درصد چربی، درصد پروتئین و شمار سلولهای بدنی شیر مربوط به ۲۵۵,۸۰۴ گاو در ۱۲۰ گله در استان اصفهان طی سالهای ۱۳۹۵ تا ۱۴۰۳ بود. مجموعه دوم دادهها نیز شامل اطلاعات اقتصادی پنج گله منتخب که شامل قیمت خوراک و شیر بودند. هزینه خوراک براساس پروتئین خام و انرژی خالص شیردهی با استفاده از مدل رگرسیونی برآورد شد. نیاز روزانه انرژی و پروتئین گاوها با معادلات استانداردNRC (2001) محاسبه گردید. چهار سناریوی قیمتگذاری شیر براساس تعداد و سطوح مؤلفههای مربوط به کیفیت شیر در نظر گرفته شد. شاخصهای فنی-اقتصادی براساس هر سناریو، با کدنویسی در نرمافزار SQL SERVER (نسخه 18) محاسبه شدند. تجزیه و تحلیلهای آماری با استفاده از نرمافزار SAS (نسخه 4/9) انجام شد. همچنین برای بررسی اثر کیفیت شیر بر سودآوری در سناریوهای مختلف قیمتگذاری، شیر تولیدی براساس کیفیت درجهبندی شد. برای بررسی اثر ورودیهایی مانند تولید شیر، درصد چربی و پروتئین شیر، قیمت شیر و خوراک بر شاخصهای فنی-اقتصادی، تحلیل حساسیت در نرمافزار مایکروسافت Excel (نسخه 2021) انجام شد. یافتهها: میانگین قیمت هر مگاکالری انرژی و هر گرم پروتئین خام بهترتیب 44215 و 222 ریال برآورد شد. درآمد مازاد بر هزینه خوراک بهازای هر رأس گاو در روز 2823520 ریال با دامنه 549000- تا 10398000 ریال برآورد شد. براساس میانگین 1/21 کیلوگرمی درآمد برابر با هزینه خوراک، پرورشدهندگان گاو شیری در استان اصفهان حدود 52 درصد از درآمد شیر را صرف هزینه خوراک میکنند. میانگین شیر تصحیحشده براساس پول (1/41 کیلوگرم) حدود یک درصد بیشتر از میانگین شیر تولیدی (8/40 کیلوگرم) بود. میانگین نسبت قیمت شیر به قیمت خوراک نیز (33/0±) 27/1 با دامنه 53/0 تا 2/4 برآورد شد. براساس نتایج آنالیز حساسیت، کاهش 10 درصدی در قیمت خوراک و افزایش 10 درصدی در قیمت شیر بهترتیب منجر به افزایش 13 تا 15 درصد و 22 تا 25 درصد در شاخص درآمد مازاد بر هزینه خوراک شد. نتایج گروهبندی براساس کیفیت شیر نشان داد با افزایش کیفیت شیر، بهبود در شاخصهای موردمطالعه تنها در سناریوهایی رخ میدهد که سطوح پایه پروتئین و چربی شیر بالا باشد. نتیجه گیری: نتایج بهدستآمده نشان داد که سناریوهای پیشرفتهتر قیمتگذاری، شامل سطوح پایه بالاتر برای ترکیبات شیر و لحاظکردن پارامترهای مربوط به کیفیت بهداشتی شیر، اثر قابلتوجهی بر بهبود سودآوری و تشویق به تولید شیر باکیفیت بهتر دارد. نتایج حاصل از تجزیه و تحلیل حساسیت نیز نشان داد که نوسانات ایجادشده در میزان تولید شیر، قیمت شیر و قیمت خوراک بیشترین تأثیر را بر شاخصهای اقتصادی دارند. بنابراین، اصلاح روشهای قیمتگذاری شیر و لحاظنمودن مؤلفههای مرتبط با کیفیت و ترکیبات شیر در قیمتگذاری آن میتواند انگیزه دامداران را در تولید شیر با کیفیتتر افزایش داده، سودآوری گلههای پرورش گاو شیری را بهبود بخشد. | ||
کلیدواژهها | ||
آنالیز حساسیت؛ ارزیابی اقتصادی؛ سیستم قیمتگذاری؛ گاوهای شیری؛ معیارهای سودآوری | ||
عنوان مقاله [English] | ||
Analysis of technical-economic indicators in the Isfahan dairy cattle breeding industry using different milk pricing scenarios | ||
نویسندگان [English] | ||
Davoud Rostami1؛ Abbas Pakdel2؛ Ebrahim Ghasemi3؛ Ali Sadeghi Sefidmazgi4 | ||
1Department of Animal Science, College of Agriculture, Isfahan University of Technology, Isfahan 84156-83111, Iran. E-mail: d.rostami@ag.iut.ac.ir | ||
2Corresponding Author, Department of Animal Science, College of Agriculture, Isfahan University of Technology, Isfahan 84156-83111, Iran. E-mail: pakdel@iut.ac.ir | ||
3Department of Animal Science, College of Agriculture, Isfahan University of Technology, Isfahan 84156-83111, Iran. E-mail: ghasemi@iut.ac.ir | ||
4Department of Animal Science, University College of Agriculture and Natural Resources, University of Tehran, Tehran, Iran. E-mail: sadeghism@ut.ac.ir | ||
چکیده [English] | ||
Objective: Production, economic, and nutritional metrics are used in the dairy farming industry to maximize profitability and enhance decision-making. The largest share of herd economics is represented by feed costs and milk income. Milk pricing methods in Iran are challenging due to ignoring milk quality and composition. Using indices such as income over feed cost, milk corrected money, and income equal to feed cost is an effective tool for profit margin analysis and optimal herd management, can be used. This study aims to investigate the profitability of Holstein dairy herds in Isfahan province using technical-economic indices and evaluate the impact of different milk pricing scenarios on profitability based on these indices. Method: In this study, two datasets were used: The first dataset contains 4,637,629 daily records of milk production, fat percentage, protein percentage, and somatic cell count for 255,804 cows in 120 herds in Isfahan province between 2016 and 2024; a second dataset consists of economic data on five selected herds, including prices for milk and feed. The feed cost was estimated using a regression model based on crude protein and net energy of lactation. NRC (2001) standard equations were used to calculate daily energy and protein requirements. Based on the number and level of milk quality components, four pricing scenarios were considered. For each scenario, technical-economic indices were calculated using SQL SERVER (version 18). The statistical analysis of the indices was conducted by SAS (version 9.4). Furthermore, to evaluate the effect of milk quality on profitability in each pricing scenario, the produced milk was graded based on its quality components. To assess the impact of inputs such as milk production, fat and protein percentages, as well as milk and feed prices on technical-economic indices, a sensitivity analysis was conducted using Microsoft Excel (version 2021). Results: The average price for each megacalorie of energy and each gram of crude protein was estimated to be 44,215 and 222 Rials, respectively. The income over feed cost per cow per day was estimated at 2,823,520 Rials, with a range of -549,000 to 10,398,000 Rials. Isfahan province dairy farmers spend about 52% of milk income on feed cost, based on an average income equal to feed cost of 21.1 kg. The average milk corrected money (41.1 kg) was about 1% higher than the average milk production (40.8 kg). The average milk-to-feed price ratio was estimated at 1.27 (±0.33), with a range of 0.53 to 4.2. Sensitivity analysis revealed that a 10% decrease in feed prices and a 10% increase in milk prices led to a 13-15% and 22-25% increase in the income over feed cost index, respectively. Grouping based on milk quality showed that improvements in the studied indices occurred only in scenarios with higher baseline levels of milk protein and fat. Conclusion: Based on the results, advanced pricing scenarios, which account for parameters related to milk hygiene quality and provide higher baseline levels for milk components, significantly improve profitability and encourage the production of higher-quality milk. The sensitivity analysis also revealed that fluctuations in milk production, milk prices, and feed prices have the greatest impact on economic indices. Therefore, revising milk pricing methods and incorporating milk quality components into pricing can motivate dairy farmers to produce higher-quality milk and enhance dairy herd profitability. | ||
کلیدواژهها [English] | ||
Dairy cows, Economic evaluation, Pricing system, Profitability proxies, Sensitive analysis | ||
مراجع | ||
Reference Abd-El Hamed, A. M., & Kamel, E. R. (2021). Effect of some non-genetic factors on the productivity and profitability of Holstein Friesian dairy cows. Veterinary World, 14(1), 242. Atzori, A., Valsecchi, C., Manca, E., Masoero, F., Cannas, A., & Gallo, A. (2021). Assessment of feed and economic efficiency of dairy farms based on multivariate aggregation of partial indicators measured on field. Journal of dairy science, 104(12), 12679-12692. Bailey, K. W., Jones, C. M., & Heinrichs, A. J. (2005). Economic returns to Holstein and Jersey herds under multiple component pricing. Journal of dairy science, 88(6), 2269-2280. Bethard, G. (2012). What are your components worth? Rolling herd average and tank average are old school measures. For most producers, components drive milk check income, and the best comparison could be Money-Corrected Milk (MCM). Hoard's Dairyman, 157(14), 537. Buza, M., Holden, L., White, R., & Ishler, V. (2014). Evaluating the effect of ration composition on income over feed cost and milk yield. Journal of dairy science, 97(5), 3073-3080. Connor, E. (2015a). Improving feed efficiency in dairy production: Challenges and possibilities. Animal, 9, 395-408. Connor, E. (2015b). Invited review: Improving feed efficiency in dairy production: Challenges and possibilities. Animal, 9(3), 395-408. Hassanvand-Javanmard, S., Sadeghi-Sefidmazgi, A., Hassanvand, S., Dadpasand, M., Alikhani, M., & Amer, P. (2016). Genetic and phenotypic analyses for profitability in Iranian Holsteins. Canadian journal of animal science, 97(3), 365-371. Hatew, B., Jones, C. S., & Mekuriaw, Z. (2023). Report on training of trainers on ration formulation for dairy cattle in Ethiopia. Hultgren, J., Svensson, C., & Pehrsson, M. (2011). Rearing conditions and lifetime milk revenues in Swedish dairy cows. Livestock Science, 137(1-3), 108-115. McGilliard, M., Swisher, J., & James, R. (1983). Grouping lactating cows by nutritional requirements for feeding. Journal of dairy science, 66(5), 1084-1093. Murphy, S. C., Martin, N. H., Barbano, D. M., & Wiedmann, M. (2016). Influence of raw milk quality on processed dairy products: How do raw milk quality test results relate to product quality and yield? Journal of dairy science, 99(12), 10128-10149. Nadri, S., Sadeghi-Sefidmazgi, A., Ghorbani, G. R., & Zamani, P. (2022). Estimating the economic value of residual feed intake using bioeconomic modeling. Animal Production, 24(4), 383-393. NRC, I. (2001). Nutrient requirements of dairy cattle. National Research Council, 519. Popescu, A. (2014). Research on milk cost, return and profitability in dairy farming. Scientific Papers Series Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development, 14(2), 219-222. Report, D. (2016). International Farm Comparison Dairy Network . Sadeghi-Sefidmazgi, A., Moradi-Shahrbabak, M., Nejati-Javaremi, A., Miraei-Ashtiani, S., & Amer, P. (2012). Breeding objectives for Holstein dairy cattle in Iran. Journal of dairy science, 95(6), 3406-3418. Sadeghi Sefidmazgi A., ZareBidaki M., Shirvani M., Boroujeni N., & Darzi Larijani, Sh. (2017). Milk pricing system in Iran: challenges and solutions. Animal Production, 19(1), 59-69. Skevas, T., & Cabrera, V. (2020). Measuring farmers' dynamic technical and udder health management inefficiencies: The case of Wisconsin dairy farms. Journal of dairy science, 103(12), 12117-12127. Wolf, C. A. (2010). Understanding the milk-to-feed price ratio as a proxy for dairy farm profitability. Journal of dairy science, 93(10), 4942-4948. Wolfová, M., Wolf, J., & Přibyl, J. (2007). Impact of milk pricing system on the economic response to selection on milk components. Journal of Animal Breeding and Genetics, 124(4), 192-200. Wu, Y., Liang, D., Shaver, R., & Cabrera, V. (2019). An income over feed cost nutritional grouping strategy. Journal of dairy science, 102(5), 4682-4693. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 106 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 12 |