石自忠，周慧，胡向東

（中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與發(fā)展研究所，北京 100081）

改革開放以來，中國畜牧業(yè)發(fā)展取得顯著成效，但仍面臨諸多突出問題與現(xiàn)實挑戰(zhàn)。特別是2018年非洲豬瘟的爆發(fā)，給生豬產(chǎn)業(yè)及豬肉市場帶來巨大負面沖擊，生豬產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)受到嚴峻挑戰(zhàn)，生豬產(chǎn)能出現(xiàn)嚴重下滑，加劇了豬肉市場供需矛盾，推動了畜產(chǎn)品價格全面上漲。2019年生豬出欄量較上年下降21.6%，豬肉產(chǎn)量下降21.3%；疊加周期性因素影響，豬肉價格在同比連降25個月后從2019年3月起快速上漲，成為推動CPI上漲的重要因素。可見，與往年爆發(fā)的生豬疫病、禽流感等不同，非洲豬瘟沖擊影響更大、程度更深，給國民經(jīng)濟發(fā)展及城鄉(xiāng)居民生產(chǎn)生活帶來了更為明顯的負面影響。系統(tǒng)測定非洲豬瘟等生豬疫病對畜產(chǎn)品市場及價格的影響，科學(xué)把握疫病沖擊內(nèi)在影響機制，有助于更好地發(fā)揮穩(wěn)定畜產(chǎn)品市場及價格的政策效應(yīng)。在此背景下，探究非洲豬瘟等生豬疫病對畜產(chǎn)品市場及價格的沖擊影響具有重要現(xiàn)實意義。

國內(nèi)外針對非洲豬瘟等疫病沖擊的影響開展了諸多研究?，F(xiàn)有研究認為，疫病爆發(fā)負面影響大，可能波及諸多國家和地區(qū)，造成嚴重經(jīng)濟損失，對發(fā)展中國家養(yǎng)殖戶生計造成巨大威脅[1-2]。生豬疫病可通過供需兩個層面影響市場變動，包括壓縮產(chǎn)量、降低消費和調(diào)節(jié)貿(mào)易[3-5]。但疫病沖擊對需求方的影響比對供給方的影響更大[6]。另有研究發(fā)現(xiàn)，非洲豬瘟致使生豬產(chǎn)能下滑、供給偏緊、價格進入新一輪上漲周期[7]；應(yīng)對非洲豬瘟疫情所實施的跨省禁運政策引起產(chǎn)銷價格分化，可能加快“豬周期”反轉(zhuǎn)[8]。就疫病沖擊對價格波動的影響而言，生豬疫病對市場價格波動影響大，“基本上每一次豬價大幅波動背后都有疫病流行的影子”[9-10]。疫病等不確定性事件是豬價波動及其存在周期性和狀態(tài)轉(zhuǎn)換特征的重要原因[11-15]；該類突發(fā)事件信息對豬價波動還具有杠桿效應(yīng)，是導(dǎo)致豬價波動呈現(xiàn)出集簇性、非對稱性、記憶性和持續(xù)性特征的原因[16]；且該種沖擊影響還延伸至整個產(chǎn)業(yè)鏈及關(guān)聯(lián)市場[17-18]。此外，疫病信息發(fā)布及媒體傳播也影響著市場變化，新聞媒體負面報道會降低消費者消費需求，增加替代品購買需求，還會對相應(yīng)期貨市場產(chǎn)生負面影響[19-22]。同時，疫病等引起的食品恐慌信息會加劇市場價格波動[23]。

總體來看，國內(nèi)外文獻從定性定量、宏觀微觀等多個視角對非洲豬瘟等疫病沖擊的影響進行了諸多探討，但仍存在一些不足需進一步完善。一是現(xiàn)有研究更多地從理論或定性視角分析非洲豬瘟等疫病沖擊的影響機理，即在考察生豬等畜產(chǎn)品價格波動特征時，用生豬疫病沖擊對價格波動原因進行解釋；二是現(xiàn)有研究更多地基于線性假設(shè)的VAR模型等時間序列方法，測定非洲豬瘟等疫病沖擊對畜產(chǎn)品價格波動的影響，忽略了非洲豬瘟等重大疫病沖擊造成的畜產(chǎn)品市場運行機制的變化，進而使其影響機制可能呈現(xiàn)非線性特征，以傳統(tǒng)線性研究方法進行實證研究恐難以有效刻畫疫病沖擊的內(nèi)在影響機制。本研究基于現(xiàn)有文獻存在的不足，根據(jù)生豬疫病死亡數(shù)量構(gòu)建生豬疫病指數(shù)，借助帶有隨機波動性的TVP-VAR模型測定非洲豬瘟等生豬疫病沖擊對畜產(chǎn)品價格波動的時變影響，剖析內(nèi)在影響機理，最后提出相關(guān)政策啟示以供決策參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)說明

1.1 研究方法

為測定生豬疫病特別是非洲豬瘟沖擊對中國畜產(chǎn)品價格波動的影響，探究時變特征及影響機理，本研究借助帶有隨機波動性的TVP-VAR模型進行實證分析。Sims[24]提出VAR模型后，VAR類模型得到不斷發(fā)展，Primiceri[25]將時變參數(shù)與VAR模型相結(jié)合，Nakajima[26]在此基礎(chǔ)上進行進一步完善，并提出帶有隨機波動性的TVP-VAR模型。結(jié)構(gòu)VAR模型的基礎(chǔ)表達為：

式中：t=s+1，…，n，s為滯后期數(shù)；yt為k×1階待考察變量向量，本研究主要為畜產(chǎn)品價格收益率、生豬疫病指數(shù)等變量。A和B1，…，Bs均為k×k階參數(shù)矩陣；μt用于衡量結(jié)構(gòu)沖擊，且μt～N(0，∑∑)，其中：

式中：σ為標準差。假定結(jié)構(gòu)沖擊服從遞歸識別，也即矩陣A為具有下三角的矩陣形式，即：

對式（1）進行轉(zhuǎn)換，可得到如下VAR模型：

但是，該模型所含參數(shù)不隨時間變化而變化，即固定不變。若模型所含參數(shù)隨時間變化而變化，可建立TVP-VAR模型。帶有隨機波動性的TVPVAR模型可進行如下表述：

式中：βt、At和∑t為模型參數(shù)，且具有時變性。參照Primiceri[25]的研究，將At下三角的元素處理為at=(a21，a31，a32，a41，…，ak,k-1)′形 式，且ht=(h1t，h2t，…，hkt)′，hjt=Lnσjt2，j=1，2，…，k，t=s+1，…，n。同時，假定式（6）中模型參數(shù)服從如下隨機游走過程：

且：

式中：βs+1～N(μβ0,∑β0)，as+1～N(μa0,∑a0)，hs+1～N(μh0，∑h0)。具體實證分析時，可基于蒙特卡洛方法進行模擬抽樣，在獲得模型待估參數(shù)后驗分布的基礎(chǔ)上，對模型進行系統(tǒng)估計[27]。

1.2 數(shù)據(jù)來源與說明

1.2.1 生豬疫病指數(shù) 為考察非洲豬瘟等生豬疫病沖擊對畜產(chǎn)品價格波動的時變影響，本研究通過構(gòu)建生豬疫病指數(shù)以刻畫非洲豬瘟等疫病走勢。本研究構(gòu)建的生豬疫病指數(shù)以生豬因病死亡及捕殺數(shù)量為依據(jù)，原因在于無論是疫病致死率還是傳染力，其影響最終還是要體現(xiàn)在因病造成的死亡數(shù)量上。當前用于衡量疫病的指標和方法較多，基于網(wǎng)絡(luò)獲取的疫病指數(shù)運用較為普遍，如百度指數(shù)等，反映的信息往往是基于疫病搜索形成的關(guān)注度，且具有一定滯后性。同時，網(wǎng)絡(luò)信息的傳播“不確定性”較強，極易造成信息傳播的極端化，以該類指標對生豬疫病本身進行刻畫存在一定局限性。

生豬疫病指數(shù)具體計算公式如下：DSt=100×(Xt/min(X))式中，DSt為第t期生豬疫病指數(shù)，Xt為第t期生豬因病死亡及撲殺數(shù)量，min(X)表示各期中生豬因病死亡及撲殺數(shù)量最小值。本研究所統(tǒng)計的生豬疫病包括普通豬瘟、高致病性豬藍耳病、豬繁殖與呼吸綜合征、豬囊蟲病、炭疽、豬丹毒、豬肺疫、布魯氏菌病、非洲豬瘟等9類，數(shù)據(jù)來源于布瑞克農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫，具體根據(jù)中國政府網(wǎng)報道統(tǒng)計得到2009年2月—2020年1月各類疫病死亡及撲殺數(shù)量。為消除季節(jié)性因素影響，利用Census X12季節(jié)調(diào)整法對生豬疫病指數(shù)進行季節(jié)性調(diào)整，同時作了對數(shù)處理。處理后的生豬疫病指數(shù)具體可參見圖1所示，表1給出的是基于死亡數(shù)量劃分的疫病等級?？傮w來看，生豬疫病指數(shù)在考察時間區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)大致3個大幅波動，結(jié)合生豬死亡及撲殺數(shù)量走勢得知，前期生豬疫病指數(shù)較高主要為普通豬瘟和豬肺疫所致，中期為豬肺疫和豬丹毒所致，第三個波峰主要是2018年8月非洲豬瘟爆發(fā)所致。

圖1 生豬疫病指數(shù)走勢Fig. 1 Trend of swine disease index

1.2.2 畜產(chǎn)品價格 本研究主要選取豬肉、雞肉、牛肉、羊肉等4類具有代表性的畜產(chǎn)品價格來考察非洲豬瘟等生豬疫病的沖擊影響。主要畜產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)來自中國畜牧業(yè)信息網(wǎng)，樣本區(qū)間為2009年2月—2020年1月。因研究所選基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為月度數(shù)據(jù)，有必要基于Census X12季節(jié)調(diào)整法對主要畜產(chǎn)品價格進行季節(jié)調(diào)整，以消除季節(jié)性因素影響。同時，為確保序列平穩(wěn)性，本研究計算價格收益率以衡量畜產(chǎn)品價格的波動態(tài)勢，價格收益率計算公式為：Rt=100×Ln(Pt/Pt-1)；其中，Rt為第t期價格收益率，Yt為第t期畜產(chǎn)品價格。處理后各序列分別記為豬肉價格收益率（PP）、雞肉價格收益率（CP）、牛肉價格收益率（BP）和羊肉價格收益率（MP），具體走勢見圖2。總體來看，豬肉價格波動較為劇烈，非洲豬瘟爆發(fā)以來的一段時間內(nèi)4類畜產(chǎn)品價格波動相對更為劇烈，其中豬肉價格波動最為明顯。

表1 2009—2019年生豬疫病等級一覽表Table 1 Swine disease grades during 2009—2019

2 實證結(jié)果與分析

2.1 數(shù)據(jù)檢驗與模型選擇

圖2 畜產(chǎn)品價格波動走勢Fig. 2 Volatility of livestock product prices

表2 平穩(wěn)性檢驗結(jié)果Table 2 Results of Augmented Dickey-Fuller test

考慮到本研究所用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為時間序列，需對主要畜產(chǎn)品價格收益率序列及生豬疫病指數(shù)序列進行單位根檢驗，表2給出了各序列的單位根檢驗結(jié)果。由檢驗結(jié)果可知，豬肉、雞肉、牛肉和羊肉價格收益率序列均通過了1%水平下的顯著性檢驗，而生豬疫病指數(shù)序列則通過了10%水平下的顯著性檢驗，說明研究所選基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均為平穩(wěn)時間序列。同時，在構(gòu)建TVP-VAR模型時，需確定模型中各變量的最優(yōu)滯后期數(shù)，根據(jù)SC準則和HQ準則，得知模型中各變量的最優(yōu)滯后期數(shù)為1。

2.2 模型估計結(jié)果與診斷

在進行TVP-VAR模型估計前，需對模型參數(shù)初始值進行設(shè)定。參照Nakajima[26]的研究，具體進行如下設(shè)定Gamma(4, 0.02)。同時，利用蒙特卡洛方法進行模擬抽樣，抽樣次數(shù)設(shè)定為10萬次，并去掉初始抽取的10000個樣本，以獲取待估參數(shù)后驗分布。表3給出了TVP-VAR模型參數(shù)后驗分布的具體診斷結(jié)果。由表可知，各模型相應(yīng)的Geweke收斂診斷值均小于5%水平下相應(yīng)的臨界值，說明其未通過5%水平下的顯著性檢驗，表明參數(shù)收斂于后驗分布。相應(yīng)模型的無效因子最大值為234.430，根據(jù)模擬抽樣次數(shù)，得知模型設(shè)計的抽樣至少可獲得約426個不相關(guān)樣本。模型估計及診斷結(jié)果表明，本研究構(gòu)建的TVP-VAR模型可有效測定非洲豬瘟等疫病沖擊對畜產(chǎn)品價格波動的影響。

表3 模型估計及診斷結(jié)果Table 3 Estimation and diagnosis results of the model

2.3 實證結(jié)果分析

2.3.1 疫病沖擊脈沖響應(yīng)分析 為測定非洲豬瘟等生豬疫病沖擊對畜產(chǎn)品價格波動的影響，除模擬得出等間隔脈沖響應(yīng)外，本研究擬選擇3個時點考察疫病沖擊影響。所選3個時點分別為：2009年6月，為考察時間區(qū)間內(nèi)豬肉價格的最低點，作為非洲豬瘟爆發(fā)期間的沖擊對比；2018年10月，為非洲豬瘟爆發(fā)的第3個月，此時因非洲豬瘟等重大疫病造成的生豬死亡數(shù)量最高；2019年11月，為非洲豬瘟爆發(fā)期間內(nèi)豬肉價格的最高點，模擬非洲豬瘟影響高峰的沖擊態(tài)勢。圖3給出了主要畜產(chǎn)品價格對生豬疫病沖擊的等間隔脈沖響應(yīng)情況，圖4刻畫的是主要畜產(chǎn)品價格對生豬疫病沖擊的時點脈沖響應(yīng)情況。

1）等間隔脈沖響應(yīng)。就生豬疫病對豬肉價格波動的影響而言，2009年以來，受疫病沖擊影響，豬肉價格呈現(xiàn)出劇烈反應(yīng)和多個波峰。其中，2016年之前豬肉價格所受沖擊反應(yīng)十分劇烈，2016年下半年之后豬肉價格反應(yīng)雖有所波動，但劇烈程度相對較弱。2018年8月非洲豬瘟爆發(fā)之后，豬肉價格所受沖擊反應(yīng)持續(xù)走高，2019年下半年之后沖擊反應(yīng)有所下滑，說明非洲豬瘟對豬肉價格的沖擊作用十分明顯，推動著豬肉價格持續(xù)上漲，但達到最高點之后推動作用有所放緩。與非洲豬瘟爆發(fā)之前的反應(yīng)比較來看，非洲豬瘟對豬肉價格雖有巨大沖擊影響，但縱觀考察時間區(qū)間內(nèi)的沖擊反應(yīng)態(tài)勢，發(fā)現(xiàn)非洲豬瘟沖擊影響在豬肉價格波動過程中屬于“常態(tài)”，其他疫病沖擊影響程度及持續(xù)性不比非洲豬瘟低?；仡櫄v史不難發(fā)現(xiàn)，除2018年以來的非洲豬瘟外，普通豬瘟、豬丹毒、豬肺疫等其他生豬疫病在不同時期爆發(fā)等級存在明顯差異，也在不同時期豬肉價格波動中扮演著重要角色?？梢?，在考察疫病對豬肉價格沖擊影響時，需正確看待非洲豬瘟的沖擊作用，應(yīng)在重視非洲豬瘟影響的同時，統(tǒng)籌兼顧其他生豬疫病。此外，通過比較生豬疫病沖擊影響的正負程度發(fā)現(xiàn)，豬肉價格反應(yīng)低于0的時間段較少，更多的沖擊影響表現(xiàn)為正，說明生豬疫病的爆發(fā)只有少數(shù)時間會壓低豬肉價格，更多地會推動豬肉價格上漲。

就生豬疫病對雞肉及牛羊肉價格波動的影響看，受疫病沖擊影響，雞肉、牛羊肉價格反應(yīng)在前期也呈現(xiàn)出劇烈波動態(tài)勢，2017年之后波動相對較為平緩，但非洲豬瘟爆發(fā)之后所受沖擊十分明顯，呈現(xiàn)出較大波峰?？梢姡侵挢i瘟沖擊對雞肉及牛羊肉價格波動同樣具有巨大影響，持續(xù)推動三者價格不斷上漲，但到達最高點后沖擊影響呈現(xiàn)出一定的放緩態(tài)勢。與豬肉價格表現(xiàn)一致，非洲豬瘟對雞肉及牛羊肉價格的沖擊影響在諸多生豬疫病沖擊中也表現(xiàn)出一般化態(tài)勢，即其他生豬疫病的沖擊影響同樣明顯。同時，生豬疫病沖擊也更多地表現(xiàn)為正向影響，負向影響相對較少，即生豬疫病沖擊更多地表現(xiàn)為推動價格上漲。比較不同畜產(chǎn)品沖擊影響看，豬肉價格所受沖擊相對更大，雞肉價格影響次之，牛羊肉價格所受沖擊影響相對較?。环侵挢i瘟對四者的沖擊影響程度同樣表現(xiàn)為豬肉價格最大，雞肉價格次之，再者為牛肉和羊肉價格。

圖3 主要畜產(chǎn)品價格對生豬疫病沖擊的等間隔脈沖響應(yīng)Fig. 3 Equal-interval impulse responses of major livestock product prices to swine disease shock

圖4 主要畜產(chǎn)品價格對生豬疫病沖擊的時點脈沖響應(yīng)Fig. 4 Time point impulse responses of major livestock product prices to swine disease shock

2）時點脈沖響應(yīng)。比較3個時點沖擊的總體走勢看，畜產(chǎn)品價格在2019年11月受到的沖擊影響最大，其次為2018年10月，2009年6月所受影響相對較小。2018年10月和2019年11月兩個時點的非洲豬瘟沖擊走勢表明，非洲豬瘟對畜產(chǎn)品價格的沖擊影響大，且表現(xiàn)出明顯的價格推動作用。同時，兩個時點相隔1年多，后者的影響比前者更大，說明非洲豬瘟的沖擊影響呈現(xiàn)出持續(xù)加大的態(tài)勢，且沖擊持續(xù)時間長。就不同畜產(chǎn)品所受沖擊影響而言，豬肉價格和雞肉價格所受沖擊反應(yīng)相似，牛羊肉價格所受沖擊反應(yīng)基本一致，說明生豬疫病爆發(fā)在影響豬肉價格的同時，會牽動作為豬肉“完美替代品”的雞肉市場走勢，對牛羊肉市場雖有一定影響，但影響程度相對較低。從生豬疫病沖擊對主要畜產(chǎn)品價格波動影響的持續(xù)時間看，無論是豬肉價格還是其他產(chǎn)品價格，疫病沖擊影響在15期之后仍未趨于平穩(wěn)，說明疫病沖擊持續(xù)時間在15期之上，這與上述2個時點沖擊影響所得結(jié)論一致。疫病沖擊持續(xù)時間長的結(jié)論驗證了生豬產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)受到影響的現(xiàn)實。此外，時點脈沖響應(yīng)所得結(jié)果與等間隔脈沖響應(yīng)結(jié)果基本一致，說明基于TVP-VAR模型考察生豬疫病沖擊對主要畜產(chǎn)品價格波動的影響，具有較強的穩(wěn)健性。

總體來看，非洲豬瘟等疫病沖擊對畜產(chǎn)品價格的影響呈現(xiàn)出如下幾點特征：一是生豬疫病沖擊對畜產(chǎn)品價格波動存在時變影響，不同時期疫病沖擊影響存在明顯差異；二是生豬疫病對豬肉價格沖擊影響最大，雞肉價格所受影響次之，牛羊肉價格受到的沖擊影響相對較?。蝗欠侵挢i瘟與其他生豬疫病對畜產(chǎn)品價格波動的沖擊影響同樣大，兩者在畜產(chǎn)品價格波動的解釋中同樣重要，必須把其他生豬疫病防控與非洲豬瘟防控放在同等重要的位置；四是生豬疫病沖擊作用更多表現(xiàn)為正，2018年爆發(fā)的非洲豬瘟對畜產(chǎn)品價格正向沖擊影響大，推動畜產(chǎn)品價格全面上漲，但近期非洲豬瘟沖擊影響呈現(xiàn)出一定的趨緩態(tài)勢；五是非洲豬瘟等疫病沖擊對畜產(chǎn)品價格波動的影響持續(xù)時間長，至少在15個月以上。

2.3.2 疫病沖擊影響機理 非洲豬瘟等生豬疫病沖擊對畜產(chǎn)品價格波動的影響，主要通過供給側(cè)和需求側(cè)兩個層面實現(xiàn)。

1）供給側(cè)。非洲豬瘟等重大疫病的直接影響即在供給側(cè)，疫病發(fā)生必然導(dǎo)致牲畜死亡或撲殺，給畜產(chǎn)品市場供給保障問題帶來巨大壓力。以2018年爆發(fā)的非洲豬瘟為例，生豬疫病死亡或撲殺數(shù)量巨大，特別是非洲豬瘟造成的種豬短缺、三元母豬留種、母豬生產(chǎn)效率低下等突出問題，動搖了生豬產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)，致使生豬產(chǎn)能嚴重下滑。雖然在短期內(nèi)豬肉價格因消費者恐慌情緒出現(xiàn)下跌，但長期來看，豬肉作為城鄉(xiāng)居民最重要的肉類消費品，供給保障能力的不足，必然會加劇豬肉市場供需矛盾，進而推動豬肉價格上漲。雞肉、牛羊肉作為豬肉的替代品，其市場價格也必然受到影響。其中，雞肉作為豬肉“完美替代品”，受到的影響更大；牛羊肉市場定位相對較高，價格本身處在較高水平，受到的沖擊影響相對較小。

同時，非洲豬瘟等重大疫病的爆發(fā)，在動搖生豬產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、造成產(chǎn)能下滑的同時，也對市場預(yù)期造成了不必要的困擾。即使國家推出生豬產(chǎn)能恢復(fù)政策，養(yǎng)殖者也會因風(fēng)險偏好等的不同，表現(xiàn)出不一樣的市場預(yù)期和行為決策。以本輪生豬產(chǎn)能恢復(fù)政策看，國家密集出臺了涵蓋基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)機購置、糞污資源化利用、標準化示范、復(fù)產(chǎn)幫扶、疫病防控、金融保險等在內(nèi)的17項政策措施，其中養(yǎng)殖用地、禁養(yǎng)限養(yǎng)等政策取得突破性進展。但養(yǎng)殖者基于長期以來的國內(nèi)畜牧業(yè)扶持政策存在連續(xù)性不強、精準定位不夠、邊界劃分不清等突出問題的判斷，依然會表現(xiàn)出某些極端現(xiàn)象。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，部分養(yǎng)殖者進行“販毒式”盲目復(fù)養(yǎng)或擴張，追求高收益但也面臨高風(fēng)險；但部分養(yǎng)殖者因市場預(yù)期不明朗，害怕遭受“二次傷害”，持續(xù)保持觀望，無生豬復(fù)養(yǎng)及補欄積極性?？梢姡诋a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)動搖、生豬產(chǎn)能下滑的基礎(chǔ)上，疊加養(yǎng)殖者市場預(yù)期的不明朗，必然造成生豬產(chǎn)能恢復(fù)及供需矛盾減緩的不確定性，進而使疫病沖擊影響表現(xiàn)出長期性、持久性特征。

2）需求側(cè)。非洲豬瘟等疫病沖擊影響的需求側(cè)因素主要表現(xiàn)為消費者的恐慌心理及由此引致的市場預(yù)期。以非洲豬瘟為例，疫病爆發(fā)之初，消費者對疫病了解不夠，在宣傳尚未到位的情況下，消費者對豬肉的消費需求持續(xù)走低，推動著豬肉價格呈現(xiàn)出一定的下滑趨勢。但隨著消費者對非洲豬瘟的持續(xù)了解，加上豬肉供給能力的持續(xù)下滑，豬肉消費需求轉(zhuǎn)為增長態(tài)勢，豬肉市場供不應(yīng)求現(xiàn)象逐步顯現(xiàn)。與此同時，由于另一輪恐慌心理，即消費者對豬肉市場的預(yù)期更多地表現(xiàn)為“利空”狀態(tài)，認為短期內(nèi)非洲豬瘟難以得到有效控制，生豬產(chǎn)能恢復(fù)仍需較長時間，未來豬肉市場依舊保持緊缺態(tài)勢，致使消費者出現(xiàn)“搶肉”“囤肉”現(xiàn)象，豬肉市場消費競爭力度不斷增強，推動豬肉及替代品價格全面上漲。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，四川某地因商家及居民囤積豬肉，造成冰柜市場“一柜難求”，可見非洲豬瘟沖擊下豬肉市場“搶肉”“囤肉”亂象之突出。

此外，非洲豬瘟等疫病對生豬產(chǎn)業(yè)及市場的沖擊影響大、持續(xù)時間長，加上市場參與者存在不同的風(fēng)險偏好、市場預(yù)期及行為決策，致使不同時期畜產(chǎn)品市場及價格因參與者行為決策的不同表現(xiàn)出運行機制的差異性，進而使疫病沖擊影響呈現(xiàn)出時變特征。由此也可得知，與現(xiàn)有研究基于線性假設(shè)的實證分析方法不同，基于TVP-VAR模型等非線性、時變性研究方法可更好地刻畫疫病沖擊對畜產(chǎn)品價格波動的影響。再者，無論是非洲豬瘟等重大疫病，還是普通豬瘟、高致病性豬藍耳病等其他生豬疫病，在其他因素影響較小的情況下，其對生豬等畜產(chǎn)品價格的沖擊影響沒有“相對優(yōu)勢”，也不存在“相對劣勢”。也即，在畜產(chǎn)品價格大漲大跌時，非洲豬瘟等疫病沖擊扮演著重要推動作用；在畜產(chǎn)品價格波動相對平緩時期，疫病沖擊依舊是推動價格波動的重要驅(qū)動因素；兩者在畜產(chǎn)品價格波動中的貢獻及扮演的角色是一致的?？梢姡诳疾旆侵挢i瘟與其他生豬疫病對畜產(chǎn)品價格波動的沖擊影響時，必須同樣重視、統(tǒng)籌兼顧，要把其他生豬疫病防控與非洲豬瘟防控放在同等重要的位置。

3 結(jié)論與啟示

3.1 研究結(jié)論

基于2009年2月—2020年1月中國主要畜產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)，結(jié)合本研究編制所得生豬疫病指數(shù)，借助帶有隨機波動性的TVP-VAR模型，系統(tǒng)考察非洲豬瘟等生豬疫病沖擊對畜產(chǎn)品價格波動的時變影響，剖析內(nèi)在影響機理，具體可得到如下研究結(jié)論。

1）非洲豬瘟等生豬疫病沖擊對中國畜產(chǎn)品價格波動存在明顯時變影響。受畜產(chǎn)品市場參與者風(fēng)險偏好、市場預(yù)期、行為決策等不同的影響，不同時期疫病沖擊下的市場反應(yīng)機制存在差異，進而使得疫病沖擊影響呈現(xiàn)出時變特征。

2）疫病沖擊致使畜產(chǎn)品供給能力下滑，疊加疫病沖擊下產(chǎn)業(yè)及市場出現(xiàn)疫病、政策、市場等的不確定性預(yù)期，畜產(chǎn)品市場供需矛盾突出，助推價格上漲，致使疫病沖擊作用更多地表現(xiàn)為正；2018年爆發(fā)的非洲豬瘟更為明顯，對畜產(chǎn)品價格正向沖擊影響大，但近期推動作用有所放緩；同時推動著疫病沖擊的持續(xù)時間保持在長期水平。

3）非洲豬瘟等生豬疫病對豬肉價格沖擊影響最大，雞肉作為豬肉“完美替代品”其價格所受影響次之，牛羊肉價格受到的影響相對較小。

4）非洲豬瘟與其他生豬疫病對畜產(chǎn)品價格波動的沖擊影響無明顯貢獻差別，畜產(chǎn)品價格大漲大跌或相對平緩波動時期，疫病沖擊影響無“相對優(yōu)勢”或“相對劣勢”，在強調(diào)非洲豬瘟防控的同時，有必要將其他疫病防控放在同等重要的位置。

3.2 政策啟示

基于上述研究結(jié)論，為降低非洲豬瘟等生豬疫病沖擊對畜產(chǎn)品市場及價格的影響，提出如下政策啟示供參考。

1）完善市場預(yù)警機制，增強疫病沖擊應(yīng)對能力。以非洲豬瘟等重大疫病為契機，建立健全應(yīng)對非洲豬瘟等重大突發(fā)事件的應(yīng)急響應(yīng)及預(yù)警機制；完善生豬產(chǎn)業(yè)、豬肉市場、畜禽疫病監(jiān)測預(yù)警體系，及時發(fā)布市場及疫病信息，科學(xué)引導(dǎo)市場供需雙方行為決策；以非洲豬瘟影響為鏡鑒，強化疫病防控能力建設(shè)，實現(xiàn)“及時發(fā)現(xiàn)、及時上報、及時防控”，著力提升應(yīng)對畜禽重大疫病沖擊的能力。

2）健全政策支持體系，強化市場供給保障水平。優(yōu)化現(xiàn)有畜牧業(yè)政策支持體系，以立法形式推動畜牧業(yè)支持政策的長期化、制度化，為畜禽生產(chǎn)者提供長期穩(wěn)定的市場預(yù)期，降低畜禽重大疫病沖擊下養(yǎng)殖者市場預(yù)期的不確定性；建立臨時性、過渡性畜牧業(yè)支持政策，在畜禽重大疫病發(fā)生時，依托過渡性政策充分激活養(yǎng)殖者畜禽生產(chǎn)積極性；強化畜產(chǎn)品儲備能力建設(shè)，加強國際貿(mào)易與合作力度，通過儲備和貿(mào)易手段有效調(diào)控國內(nèi)供需。

3）充分發(fā)揮替代效應(yīng)，著力緩解市場供需矛盾。以此次非洲豬瘟為例，應(yīng)通過加快發(fā)展肉禽、肉牛、肉羊產(chǎn)業(yè)，提升豬肉替代品的供給保障能力；科學(xué)引導(dǎo)城鄉(xiāng)居民消費，在非洲豬瘟等重大疫病發(fā)生時，讓消費者更多地消費禽肉等替代品，必要時實施消費補貼；從供需兩個層面充分發(fā)揮替代效應(yīng)，切實緩解國內(nèi)市場供需矛盾。