齊丹丹 劉佳欣

摘 要：生豬養(yǎng)殖業(yè)作為我國大力扶持的產(chǎn)業(yè)，一直以來都占據(jù)中國畜牧業(yè)的“半壁江山”。盡管如此，我國居民對豬肉的消費量仍大于豬肉產(chǎn)量，為了穩(wěn)定市場對豬肉的需求，還要依靠一定數(shù)量的進口。為了促進我國豬業(yè)的發(fā)展和更好地滿足消費者對豬肉價格的預期，提高豬肉產(chǎn)量是一項重要手段。本文搜集了1990—2019年中國豬肉產(chǎn)量的數(shù)據(jù)，選擇支持向量機模型預測了2020年豬肉產(chǎn)量，分析了豬肉產(chǎn)量變動情況及走勢，并對相關影響因素進行系統(tǒng)分析，提出對策與建議，以期為中國豬業(yè)相關部門提供參考。

關鍵詞：生豬產(chǎn)量;支持向量機;預測

中圖分類號：F304.2 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）01（a）--03

1 研究現(xiàn)狀

近年來，隨著人們對肉類食品需求量的不斷增加，對于肉類食品的研究引起了學者的重視。如今雖然人工智能技術發(fā)展迅速，但對肉類需求和產(chǎn)量的預測研究和應用仍比較少，而且采用的預測方法多是線性預測方法，預測精度有限。余景遠分析了人口和收入的增長對豬肉消費需求的影響。王誼鵑等運用灰色系統(tǒng)理論，建立了中國肉類產(chǎn)量預測模型，預測了近年我國肉類生產(chǎn)能力，并給出相應的政策建議。張伶燕，葛翔運用1961—2005年的牛肉產(chǎn)量作為研究的基礎數(shù)據(jù)，建立了ARIMA（1，2，1）模型，對我國牛肉產(chǎn)量的發(fā)展趨勢做出預測。孫微微以市場價格作為切入點，對我國豬肉市場供求關系進行了分析。以上研究中，對肉類需求量和產(chǎn)量的預測主要以線性模型或時間序列模型為主，雖然此類模型簡單易操作，但預測值與實際數(shù)值偏差較大，盡管如此，這些預測對本文也有一定參考意義。本文擬采取非線性模型支持向量機（SVM）對豬肉產(chǎn)量進行預測。

2 生豬產(chǎn)量回歸模型

2.1 數(shù)據(jù)選取

本文以1990—2019年豬肉產(chǎn)量年度數(shù)據(jù)作為預測模型的數(shù)據(jù)樣本，所選數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、中國豬業(yè)網(wǎng)，見表1。選擇支持向量機做回歸預測，不同的預測方法有自身的適用范圍，要根據(jù)研究對象和數(shù)據(jù)特點選擇適合的模型。我們用于預測的豬肉產(chǎn)量及其影響因素的數(shù)據(jù)是年度數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)量有限，而支持向量機預測適用于小樣本預測，因此選定支持向量機模型作為預測肉類產(chǎn)量的方法，對1990—2019年豬肉產(chǎn)量的數(shù)據(jù)進行分析，預測了2020年豬肉產(chǎn)量，并分析豬肉產(chǎn)量變動情況，進而對以往年份和未來豬肉產(chǎn)量走勢進行合理預判。

2.2 支持向量回歸機的基本原理

支持向量機（SVM）方法是基于Vapnik-Chervonenkis理論和相關的結(jié)構(gòu)風險最小化原理的機器學習方法。這種方法是運用樣本的有限信息，來獲得理想的模型學習能力，在很多領域都得到了成功的應用。

其中，是一個自定義的懲罰因子，即保障模型的過擬合，同時泛化能力更強。

3 結(jié)果及討論

SVM回歸關鍵是選取核函數(shù)的類型，主要有線性內(nèi)核，多項式內(nèi)核，徑向基內(nèi)核（RBF），sigmoid核。這些函數(shù)中應用最廣的是RBF核，無論是小樣本還是大樣本，高維還是低維等情況，RBF核函數(shù)均適用。模型選擇采用交叉驗證，可以更好估計模型的實驗誤差。在SVM模型訓練過程中，使用K折交叉驗證。K折交叉驗證是將觀察樣本劃分為K個分區(qū)，其中k–1分區(qū)用作訓練樣本，最后一個分區(qū)用作預測誤差的一部分。然后，根據(jù)上述過程，k-1分區(qū)和第k分區(qū)交替選擇并重復k次。最后，計算k預測誤差的平均值。采用K折交叉驗證方法對訓練集進行測試，其中K=5，得到局部最優(yōu)參數(shù)C=5.7354和g=0.6437。

以1900—2019年的豬肉產(chǎn)量數(shù)據(jù)來訓練SVM模型，預測2020年的豬肉產(chǎn)量為4198噸。為了方便分析豬肉產(chǎn)量，我們做出了歷年數(shù)據(jù)的走勢，如圖1所示。

圖1顯示，從1990—2019年，全國豬肉年產(chǎn)量連續(xù)29年保持上漲態(tài)勢。其中，1996年、2000年、2007年、2011年、2015年、2016年及2018年的豬肉產(chǎn)量由于受到一些不利因素的影響，均呈現(xiàn)輕微下降趨勢。

近年來，中國豬業(yè)作為我國畜牧業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè)，一直穩(wěn)步發(fā)展。2016年全國豬肉產(chǎn)量為5425.49萬噸;2017年為5451.8萬噸，比前一年增長26.31萬噸;2018年第三季度末非洲豬瘟爆發(fā)，全國豬肉產(chǎn)量向下波動，變?yōu)?403.74萬噸，比前一年降低了48.06萬噸。2019年全國豬肉產(chǎn)能受到了上一年動物疫病的影響，產(chǎn)量嚴重下降，降為4255萬噸，2019年豬肉產(chǎn)量受2018年非洲豬瘟疫情等影響，短時間內(nèi)未能及時挽救因其帶來的產(chǎn)能損失。2020年的全國豬肉產(chǎn)量，受上一年非洲豬瘟疫情等制約，加之2020年初因新冠肺炎疫情防控對物流、人流的限制，農(nóng)村封村、封路現(xiàn)象，致使生豬產(chǎn)業(yè)鏈上游飼料和下游生豬銷售都受到一定程度影響，對豬肉消費、加工貿(mào)易都產(chǎn)生了一定沖擊。受疫情影響，飼料、資金短缺、出欄難等在一定程度上影響了養(yǎng)殖戶的補欄擴產(chǎn)，進而影響了生豬產(chǎn)量和豬肉價格。所以2020年我國豬肉產(chǎn)量將會和2019年一樣持續(xù)保持低點，2020年的豬肉產(chǎn)量較難提高。

4 對策與建議

養(yǎng)豬業(yè)不可避免的會遭受環(huán)境因素帶來的損失。如因雪災造成的豬棚坍塌會間接影響生豬出欄量，降低豬肉產(chǎn)量;環(huán)境溫度影響仔豬增重困難，延遲出欄時間，從而導致了一定時間內(nèi)豬肉產(chǎn)量降低，飼養(yǎng)密度過小，成為降低豬肉產(chǎn)量的直接因素，受環(huán)保禁令等影響，部分地區(qū)出現(xiàn)不養(yǎng)豬的情況，南方銷區(qū)和部分產(chǎn)區(qū)出現(xiàn)疫情和恐慌性拋售，復產(chǎn)受疫情和生物安全水平影響。仔豬養(yǎng)殖除了需要優(yōu)質(zhì)精細的飼料、無害的空氣環(huán)境，還需要充足的生存空間。養(yǎng)殖用地缺乏，仔豬的養(yǎng)殖用地范圍受限，這將影響生豬的年末出欄量，甚至會導致豬肉產(chǎn)量的減少。2018年受非洲豬瘟影響，導致養(yǎng)殖戶經(jīng)濟損失嚴重;2019年底至2020年初迅速傳播的新型冠狀病毒，作為全人類傳染性疾病，嚴重影響了人類的正常生活，造成部分養(yǎng)豬業(yè)和肉類加工部門停工歇業(yè)，給豬肉市場帶來嚴重的沖擊。

對未來豬肉市場的對策建議：第一，努力增加供給，短期內(nèi)適當放寬對生豬養(yǎng)殖業(yè)的環(huán)保要求，穩(wěn)定市場供應。2019年國家發(fā)改委發(fā)布的《國家發(fā)展改革委辦公廳農(nóng)業(yè)農(nóng)村部辦公廳關于做好穩(wěn)定生豬生產(chǎn)中央預算內(nèi)投資安排工作的通知》提出，對新建或擴建養(yǎng)豬場，以及禁養(yǎng)區(qū)在不同地區(qū)重新建立的養(yǎng)豬場，中央將利用計劃內(nèi)的預算，對其實施一次性補貼，并大力支持動物疫病防護處理、竭力減少環(huán)境威脅、提高部門經(jīng)營效率等有效舉措。2019年9月，中國自然資源部下發(fā)的一份文件表明，生豬養(yǎng)殖用地將取消審批手續(xù)，保障了養(yǎng)殖用地的合理需要。第二，幫助前期退出市場的養(yǎng)殖大戶恢復生產(chǎn)。此外，還要增加進口，盡快尋找新的進口市場。由于國內(nèi)豬肉生產(chǎn)成本的上升，豬肉產(chǎn)量逐漸小于消費量。為了減弱生產(chǎn)成本上升帶來的影響，中國對于豬肉生產(chǎn)給予政策傾向與支持。第三，低收入群體對豬肉價格波動影響較大，應補貼人群與低保、貧困戶等。第四，疫情過后國家層面要采取措施出臺相關政策提高養(yǎng)殖戶的積極性，對生豬產(chǎn)業(yè)提供切實可行的支持，保證生豬市場的穩(wěn)定。提高生豬養(yǎng)殖行業(yè)集中度，同時加快產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，加強豬肉冷藏與配送物流產(chǎn)業(yè)鏈建設，維持豬肉價格動態(tài)平衡等。

參考文獻

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