尚海洋，寇 瑩

（西北政法大學 管理學院，陜西 西安710122）

我國是世界上最大的豬肉生產(chǎn)國和消費國，在居民的肉類消費結(jié)構(gòu)中，豬肉消費總量約占三分之二，是居民肉類攝入的主要來源。國家統(tǒng)計局和農(nóng)業(yè)農(nóng)村部統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，近十年來我國豬肉產(chǎn)量、人均豬肉消費量總體呈增長趨勢，豬肉市場波動幅度較大。作為居民生活必需品之一，豬肉價格波動與居民生活密切相關(guān)。根據(jù)2020 年中央“一號文件”內(nèi)容分析，當下首要任務為保證豬肉足量供給，穩(wěn)定豬肉價格。本文使用2001—2019 年省級面板數(shù)據(jù)，研究了我國豬肉價格周期波動的時空差異特征及影響因素，以期為預測豬肉價格趨勢、保證豬肉供給、穩(wěn)定豬肉價格提供建議。

近年來，國內(nèi)眾多學者從不同方面對豬肉價格波動展開了相關(guān)的研究與分析。①關(guān)于豬肉價格波動周期規(guī)律的研究。李婷婷、馬娟娟對四川省豬肉價格進行分析后得出豬肉價格波動周期約為32 個月［1］；李蘇、寶哲運用X-12 模型、H- P濾波分析法對豬肉價格進行了分析，發(fā)現(xiàn)我國豬肉價格周期約為3 年［2］。②關(guān)于豬肉價格預測的研究。吳培、李哲敏基于ARIMA- GM - RBF 模型對2011—2019 年豬肉價格月度數(shù)據(jù)進行了分析，發(fā)現(xiàn)2019 年下半年豬肉價格將持續(xù)增加且年底將升至22.52 元/kg［3］；李蘇、寶哲在分析豬肉價格波動周期基礎(chǔ)上對豬肉價格展開預測，結(jié)果顯示豬肉價格將在2021 年12月份降至新一輪波谷［2］。③關(guān)于影響豬肉價格因素的研究。孫大巖、陳磊使用2010—2019 年省級月度數(shù)據(jù)，從供給、需求和其他方面對價格影響因素及程度進行了分析，結(jié)果表明短期豬肉價格影響程度最為明顯［4］；張敏、劉鳳根、周馭艦構(gòu)建了靜態(tài)和動態(tài)面板模型，探析了豬肉價格波動對城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民的影響程度存在差異［5］。李志萌、楊志誠研究表明環(huán)境、疫情、養(yǎng)殖成本等因素持續(xù)影響著豬肉價格［6］；劉春鵬、肖海峰運用SVAR 模型探析外部因素對肉類價格影響程度，結(jié)果顯示，除自身價格外，匯率影響程度最為明顯［7］；聶彬、喬娟研究了突發(fā)因素（非洲豬瘟）對疫區(qū)豬肉價格的影響，發(fā)現(xiàn)非洲豬瘟對我國生豬產(chǎn)業(yè)鏈造成嚴重影響，引起豬肉價格劇烈波動［8］。

總體上，國內(nèi)大量文獻聚焦于豬肉價格波動規(guī)律、價格預測及影響因素測度，但對價格空間差異與波動周期的空間演進的關(guān)注較少。事實上，從我國各省區(qū)的歷年統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以看出，豬肉消費差異、地區(qū)間分化較為明顯，省際差異的同時區(qū)域上也趨同，價格整體波動一致的同時存在地區(qū)特有演進規(guī)律。由于缺乏從時間和空間角度對豬肉價格進行區(qū)域差異分析，難以全面反映其具體分布和主要成因?；诖?，本文以2001—2019 年為研究時限，利用泰爾指數(shù)、莫蘭指數(shù)、時間價格分析方法分析了我國豬肉價格區(qū)域差異及時空分布特征，并進一步探析了豬肉價格差異的影響因素，為宏觀把握豬肉價格區(qū)域差異，制定相關(guān)政策提供借鑒。

1 理論分析

對我國豬肉價格周期性波動情況進行分析將更有利于消費者更加理性地看待豬肉價格漲跌，促進各地區(qū)豬肉價格的平穩(wěn)化發(fā)展。隨著我國豬肉的消費量逐年遞增，眾多學者越來越關(guān)注豬肉價格波動的時空差異特征及其影響因素。由于我國各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、地域飲食習慣不同，各地區(qū)豬肉消費量存在著差異。如四川、重慶等西南地區(qū)作為豬肉調(diào)入?yún)^(qū)，豬肉產(chǎn)量、消費量均位居我國前列，地區(qū)內(nèi)豬肉供給量略大于消費量。從歷年豬肉價格數(shù)據(jù)分析，西南地區(qū)豬肉價格波動幅度較小，價格相對穩(wěn)定。北京、天津等北部沿海地區(qū)是我國的豬肉調(diào)入大區(qū)，豬肉消費量明顯大于供給量，豬肉價格波動幅度較大。因此，我國各經(jīng)濟區(qū)域、調(diào)入?yún)^(qū)與調(diào)出區(qū)之間豬肉價格存在著較大的時空差異。

參考孫大巖與陳磊［4］，胡雪瑤、張子龍、陳興鵬［9］，毛 雪 峰、杜 悅 與王 濟 民［10］等 學 者 的 研 究，需求、供給和成本三方面的常規(guī)因素影響豬肉價格。其中，需求方面的主要影響因素有雞肉價格、地區(qū)生產(chǎn)總值。在我國，雞肉作為豬肉的主要替代品，存在替代效應。此外，地區(qū)經(jīng)濟總值越高，對豬肉消費的拉動作用愈強，進而間接影響豬肉價格水平。供給方面的主要影響因素有生豬存欄量、豬肉產(chǎn)量。生豬存欄量大小作為本年度豬肉產(chǎn)量的直接來源，決定著豬肉產(chǎn)量，通過價格傳導機制影響著豬肉價格。成本方面的主要影響因素有玉米價格、育肥豬配合飼料價格、仔豬價格。根據(jù)周華林與李雪松［11］，毛雪峰、杜悅與王濟民［10］，張振與喬娟［12］等學者的研究，發(fā)現(xiàn)以玉米、育肥豬飼料等為代表的飼料在生豬養(yǎng)殖成本中占比約70%。近年來，玉米、育肥豬飼料價格相繼提高，在成本因素的推動下，豬肉價格不斷攀升。此外，仔豬價格也直接影響了生豬價格，其成本增加促使生豬價格上升，進而使豬肉價格上升。此外，“非洲豬瘟”、“COVID-19 疫情”等外在突發(fā)因素也影響著豬肉價格波動。在豬瘟突發(fā)初期，政府加大防疫監(jiān)管力度，嚴控市場交易，生產(chǎn)者為了降低風險、回籠資金，加大豬肉供給量，此時價格降低；而隨著疫情的發(fā)展，生豬感染數(shù)量增加，豬肉供給量逐漸減少，導致價格開始攀升。2019 年底，COVID-19疫情發(fā)生，各地區(qū)間交通受阻，豬肉無法外運，導致全國范圍內(nèi)豬肉價格上漲。

基于上述分析發(fā)現(xiàn)，我國豬肉價格不僅在區(qū)域間存在差異，還受需求、供給、成本3 個因素的影響，探索豬肉價格波動的時空差異特征及其因素的影響程度，將有助于我國探索建設(shè)更加完善的豬肉價格體系。本文使用定量分析方法量化分析了不同區(qū)域豬肉價格周期波動差異、不同因素對豬肉價格的影響程度。

2數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于中國畜牧業(yè)信息網(wǎng)（http：//www.caaa.cn）與《中國畜牧業(yè)年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國畜牧獸醫(yī)年鑒》和布瑞克農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫。由于西藏自治區(qū)、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、臺灣地區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)缺失，因此僅選取我國30個省份2001—2019 年年度、月度價格數(shù)據(jù)作為樣本進行分析。綜合經(jīng)濟發(fā)展、地理方位、生活習慣、豬肉流向等4 方面特性，依據(jù)國家發(fā)改委經(jīng)濟統(tǒng)計及國家農(nóng)業(yè)農(nóng)村部對豬肉調(diào)入?yún)^(qū)、調(diào)出區(qū)的劃分方法，將30 個省份劃分為八大經(jīng)濟區(qū)域和調(diào)入?yún)^(qū)、調(diào)出區(qū)。八大經(jīng)濟區(qū)域分別為東北區(qū)域（遼寧、吉林、黑龍江）、北部沿海區(qū)域（北京、天津、河北、山東）、東部沿海區(qū)域（上海、江蘇、浙江）、南部沿海區(qū)域（福建、廣東、海南）、黃河中游區(qū)域（陜西、山西、河南、內(nèi)蒙古）、長江中游區(qū)域（湖北、湖南、江西、安徽）、西南區(qū)域（云南、貴州、重慶、廣西、四川）、西北區(qū)域（甘肅、青海、寧夏、新疆）；調(diào)入?yún)^(qū)包括北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、重慶、四川；調(diào)出區(qū)包括遼寧、吉林、黑龍江、河北、山東、海南、陜西、山西、河南、湖北、湖南、江西、安徽、云南、廣西。本文選取2001 年作為基期，對相關(guān)價格數(shù)據(jù)進行預處理。

2.2 研究方法

價格的區(qū)域差異測度：測度區(qū)域差異方法主要有變異系數(shù)、基尼系數(shù)、綜合熵指數(shù)、泰爾指數(shù)等。本文采用泰爾指數(shù)衡量豬肉價格的區(qū)域間差異與區(qū)域內(nèi)差異，并依此計算各區(qū)域的貢獻率。計算公式為：

式（1）中，pi表示第i地區(qū)豬肉價格占所研究范圍內(nèi)豬肉價格總和的比重；yi表示第i 地區(qū)豬肉產(chǎn)量占所研究范圍內(nèi)豬肉產(chǎn)量總和的比重。進一步將總體泰爾指數(shù)分解為區(qū)域間差異（T組間）、區(qū)域內(nèi)差異（T組內(nèi)），計算公式為：

在公式（2）—（7）中，pk表示第i 個地區(qū)豬肉價格占第k個（k取值為a、b、c、…、j，分別表示八大經(jīng)濟區(qū)域和調(diào)入?yún)^(qū)、調(diào)出區(qū)）區(qū)域總價格的比重；yk表示第i個地區(qū)豬肉產(chǎn)量占第k 個區(qū)域總產(chǎn)量比重；PK表示第k 個區(qū)域豬肉總價格占所研究范圍內(nèi)豬肉總價格比重；YK表示第k個區(qū)域豬肉總產(chǎn)量占所研究范圍內(nèi)豬肉總產(chǎn)量比重；Ta/b/c/d/e/f/g/h/i/j分別表示八大經(jīng)濟區(qū)及調(diào)入?yún)^(qū)、調(diào)出區(qū)豬肉價格差異；R組間、R組內(nèi)分別表示區(qū)域間貢獻率、區(qū)域內(nèi)貢獻率。

時空分布測度：莫蘭指數(shù)（Moran′s I）常用來分析區(qū)域間某一變量的空間分布，分為全局莫蘭指數(shù)與局部莫蘭指數(shù)。本文采用全局莫蘭指數(shù)測度某個省份豬肉價格在其相鄰省份間的相似性，從空間區(qū)域上揭示觀測值xi（i ＝1，2，3，…，n）的空間相關(guān)性。計算公式為：

價格周期波動分析：X - 12 季節(jié)調(diào)整法通過調(diào)整季度數(shù)據(jù)，獲得豬肉價格變化規(guī)律因素，包括趨勢—周期變動要素（TC）、季節(jié)變動要素（S）、不規(guī)則變動要素（I）。H- P濾波法是將X-12 調(diào)整后的趨勢—周期變動要素（TC）再次分解，得到趨勢要素（T）及周期要素（C），揭示時間序列數(shù)據(jù)的長期性和周期性。

3 實證結(jié)果及分析

3.1 區(qū)域差異特征分析

八大經(jīng)濟區(qū)豬肉價格區(qū)域差異特征分析：對2001—2019 年全國豬肉價格進行預處理，并依據(jù)八大經(jīng)濟區(qū)進行歸并，依據(jù)公式（1）—（7）計算豬肉價格的空間差異（圖1）。從圖1 可見，從區(qū)域間、區(qū)域內(nèi)的分解指數(shù)來看，2001—2019 年期間區(qū)域內(nèi)差異大于區(qū)域間差異，北部沿海區(qū)域內(nèi)各省份豬肉價格差異最大，東北區(qū)域、長江中游區(qū)域、黃河中游區(qū)域差異較小。

此外，通過各分解指數(shù)的貢獻度可以看出，八大經(jīng)濟區(qū)區(qū)域內(nèi)貢獻率呈上升趨勢，且占比均大于50%；區(qū)域間貢獻率呈減弱趨勢，最高年份貢獻率僅為48%，表明區(qū)域內(nèi)部差異是造成整體價格差異的主要原因。在八大經(jīng)濟區(qū)區(qū)域內(nèi)貢獻率中，北部沿海區(qū)域占比最大，東部沿海區(qū)域次之，尤其是2009年西南區(qū)域貢獻率遠大于其他地區(qū)，說明當年西南區(qū)域內(nèi)豬肉價格差異較大，直接原因是全球金融危機后百業(yè)待興，豬肉需求與供給相對均衡，市場價格較低。

調(diào)入?yún)^(qū)、調(diào)出區(qū)豬肉價格區(qū)域差異特征分析：在2001—2019 年間，調(diào)入?yún)^(qū)、調(diào)出區(qū)區(qū)域內(nèi)差異顯著大于區(qū)域間差異，兩者差異化程度均在2001—2019 年間有所提升，但區(qū)域內(nèi)差異增長速度要高于區(qū)域間差異增長速度。從調(diào)入?yún)^(qū)各分解指數(shù)所占貢獻率計算可知，區(qū)域內(nèi)貢獻率較大。其中，北京市、天津市貢獻率為主，其次為上海市、浙江省。通過觀察其所在區(qū)域，發(fā)現(xiàn)與八大經(jīng)濟區(qū)情況相似。造成此種情形的主要原因是這兩大區(qū)域內(nèi)豬肉供需存在較大的缺口。從調(diào)出區(qū)各分解指數(shù)所占貢獻率計算可知，處于長江中游區(qū)域內(nèi)的省份（主要有湖北、湖南、江西）貢獻率較大的原因是：湖北、湖南、江西為我國生豬主產(chǎn)區(qū)，區(qū)域內(nèi)供給大于需求；處于西南區(qū)域內(nèi)的省份（主要有四川、重慶）貢獻率較小且最為平穩(wěn)，主要原因是四川、重慶生豬存欄量大，人口多，內(nèi)部消耗量大，供需缺口較小。

圖1 2001—2019 年豬肉價格空間差異的泰爾指數(shù)測度及貢獻度分析

圖2 豬肉價格的全局Moran′s I

3.2 豬肉價格變化的空間自相關(guān)性分析

為進一步分析豬肉價格區(qū)域間空間分布特征及空間效應，利用莫蘭指數(shù)檢驗其空間自相關(guān)性，計算結(jié)果均通過10%顯著性水平（圖2）。

從圖2 可見，2001—2019 年，全局莫蘭指數(shù)均大于0，表明各地區(qū)豬肉價格存在空間正相關(guān)性、空間集聚性，進一步證明了區(qū)域內(nèi)部價格變化是引起整體價格波動變化的主要原因。此外，2001—2004 年，豬肉價格莫蘭指數(shù)呈上升趨勢；2004—2017 年，豬肉價格的全局莫蘭指數(shù)呈下降趨勢；2017—2019 年，豬肉價格莫蘭指數(shù)迅速攀升，即豬肉價格空間相關(guān)性先增強后減弱再增強，空間集聚性先上升后下降再上升而在。究其原因，得益于物流業(yè)發(fā)展，實現(xiàn)運輸成本降低與物流效率的提升，短期價格波動的發(fā)生頻次與持續(xù)時間，得到有效地抑制；同時由于國家對生豬生產(chǎn)發(fā)展規(guī)劃的逐步落實開展，使全國各地區(qū)各省份間聯(lián)系更為緊密。

3.3 豬肉價格長期波動的周期性特征分析

通過觀察八大經(jīng)濟區(qū)及調(diào)入?yún)^(qū)、調(diào)出區(qū)豬肉價格H—P濾波圖（圖3），發(fā)現(xiàn)近20 年我國豬肉價格表現(xiàn)出明顯的周期性，峰值大致為：2004.9、2008.2、2011.9、2016.6。按長周期劃分原則，采用“谷—谷”法進行劃分，將上升、下降階段波動幅度不超過2.0的剔除在外，依此將2001—2019 年月度數(shù)據(jù)劃為4輪完整周期和1 輪不完整周期，各輪周期區(qū)間為2003.5—2006.6、2006.7—2010.6、2010.7—2014.4、2014.5—2018.5、2018.6—2019.12。由此計算出，我國豬肉價格波動平均周期約為45 個月。

進一步探究豬肉價格周期變化原因發(fā)現(xiàn)，豬肉價格周期與生豬生產(chǎn)周期密不可分，生豬養(yǎng)殖規(guī)律起決定作用。在第一輪周期中，受2003 年“非典”疫情影響，交通癱瘓，大量待出欄生豬無法及時外運，出欄時間被迫推遲，生豬養(yǎng)殖企業(yè)資金投入、補欄數(shù)減少，因此豬肉價格于2004 年9 月升至最高；在第二輪周期中，受2006 年“藍耳病”的長期影響，生豬感染數(shù)量攀升，導致?lián)錃?shù)量增加，因此2007 年、2008年的生豬存欄量、出欄量連續(xù)下跌，豬肉價格持續(xù)上升。在第三輪周期中，受“口蹄疫”的影響，生豬存欄量、能繁母豬存欄量開始減少，在供需價格傳導機制作用下，豬肉價格于2011 年9 月份升至最高。在第四輪周期中，受“國家凍肉收儲”和“生豬調(diào)出大縣獎勵政策”的影響，各區(qū)域間豬肉流動更加密切，價格上漲。2017 年底受“環(huán)保政策”影響，大量環(huán)保不達標養(yǎng)殖企業(yè)、養(yǎng)殖場強制改造，生豬非正常出欄量增加，豬肉價格開始下降；2018 年8 月“非洲豬瘟”傳入我國，大量感染生豬被撲殺，豬肉供給量減少，價格開始上升；2020 年初由于“新型冠狀病毒肺炎（簡稱COVID - 19 肺炎）”的發(fā)生，各地區(qū)間禁止生豬調(diào)運，供給小于需求，豬肉價格持續(xù)走高。綜合上述分析，粗略推斷新一輪豬肉價格波動周期將明顯大于前4 輪，豬肉價格可能會在2020 年2—3月升至最高，預計新一輪豬肉價格周期將在2022 年下半年開啟。

3.4 豬肉價格波動影響因素的Tobit回歸分析

通過對上述豬肉價格周期性波動的分析，發(fā)現(xiàn)“經(jīng)濟危機”和“豬瘟”等突發(fā)性因素影響著豬肉價格波動，除突發(fā)性因素之外，常規(guī)因素在長期是否也會對豬肉價格波動造成影響？以下將從需求、供給、成本3 個方面，選取雞肉價格X1、地區(qū)生產(chǎn)總值X2、生豬存欄量X3、豬肉產(chǎn)量X4、玉米產(chǎn)量X5、育肥豬配合飼料價格X6、仔豬價格X77 個因素對此進行解答。希望通過本文分析，為政府相關(guān)部門制定決策提供依據(jù)。本文采用Tobit 回歸模型確定上述7 個因素對豬肉價格波動的影響作用，并建立以下分析模型：

式中，Y表示被解釋變量即豬肉價格；α0表示常數(shù)項；α1—α7表示各解釋變量的回歸系數(shù)；ε表示誤差項。對上述解釋變量取對數(shù)處理。

在對影響因素進行回歸分析之前需進行單位根檢驗，結(jié)果見表1。從表1 可見，解釋變量與被解釋變量P 值均在1%水平上顯著，說明本文采用的數(shù)據(jù)較為平穩(wěn)，排除了分析過程中的“假回歸”問題。其次，在單位根檢驗基礎(chǔ)之上進行協(xié)整檢驗，分析結(jié)果顯示在5%水平上顯著，說明本組面板數(shù)據(jù)中存在協(xié)整關(guān)系，即各變量之間存在長期均衡關(guān)系。最后，對影響豬肉價格因素進行Tobit 回歸分析，分析結(jié)果見表2。

表1 豬肉價格及其影響因素單位根檢驗

表2 豬肉價格影響因素的Tobit 回歸分析

從表1、2 可見：①需求因素與豬肉價格存在顯著正相關(guān)。結(jié)果顯示，豬肉價格與雞肉價格、地區(qū)生產(chǎn)總值之間的回歸系數(shù)為正，均已通過1%的顯著性水平檢驗，表明這兩種影響因素與豬肉價格呈明顯正向相關(guān)。雞肉價格上漲、地區(qū)生產(chǎn)總值提升都會推動豬肉價格的上漲，影響原因是：首先，雞肉作為豬肉的主要替代品，存在替代效應；其次，地區(qū)生產(chǎn)總值越高，其對物價帶動作用越強，豬肉價格隨之上升。這一結(jié)論正好解釋了我國北部沿海區(qū)域、東部沿海區(qū)域、南部沿海區(qū)域經(jīng)濟發(fā)達省份在經(jīng)濟高速發(fā)展下常伴有較高的豬肉價格。②供給因素與豬肉價格存在顯著負向相關(guān)?；貧w結(jié)果顯示，生豬存欄量、豬肉產(chǎn)量與豬肉價格明顯負相關(guān)，且生豬存欄量對豬肉價格的影響程度較弱，原因是：價格主要受產(chǎn)量影響，當豬肉產(chǎn)量較大時，豬肉供給大于需求，市場價格將會降低；而生豬存欄量則是通過中介變量豬肉產(chǎn)量，進而影響豬肉價格。如我國的遼寧、河南、湖南、四川等生豬養(yǎng)殖和豬肉產(chǎn)量大省，地區(qū)內(nèi)豬肉價格均低于相鄰區(qū)域，證明區(qū)域價格布局與豬肉產(chǎn)量有著密切聯(lián)系，與生豬存欄量有著重要聯(lián)系。③成本因素與豬肉價格存在顯著正相關(guān)。從結(jié)果分析，成本方面因素的影響程度中，育肥豬配合飼料價格＞仔豬價格＞玉米價格。主要原因是：在生豬養(yǎng)殖過程中，育肥豬配合飼料價格作為生豬生長的主要營養(yǎng)源泉，因此其價格變動對豬肉價格變動有著重要的影響。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

面對國內(nèi)外日益復雜的市場環(huán)境，國內(nèi)豬肉價格波動頻繁，生豬養(yǎng)殖業(yè)產(chǎn)業(yè)也因此受到了一定影響。本文分析了2001—2019 年我國30 個省份豬肉價格及其影響因素，得出以下主要結(jié)論：①從豬肉價格區(qū)域差異測度結(jié)果來看，北部沿海區(qū)域內(nèi)各省份豬肉價格差異最大，而東北區(qū)域和長江中游區(qū)域價格差異較小。同時，從豬肉價格差異的貢獻率來看，區(qū)域內(nèi)價格貢獻率均大于50%。②從豬肉價格的時空分布測度結(jié)果來看，各個省份與鄰近省份之間存在著空間自相關(guān)性，且豬肉價格空間集聚性存在著波動，長期發(fā)展來看，其空間集聚性先減弱后增強。③從豬肉價格的周期性波動測度結(jié)果來看，2001—2019 年八大經(jīng)濟區(qū)豬肉價格與調(diào)入?yún)^(qū)、調(diào)出區(qū)豬肉價格波動大致相同，但也存在著區(qū)別。④通過對豬肉價格時空分布的影響因素測度結(jié)果來看，育肥豬配合飼料價格、仔豬價格、地區(qū)生產(chǎn)總值是影響豬肉價格差異的主要因素，且三者與豬肉價格差異均存在著顯著的正向關(guān)系，其中育肥豬配合飼料價格對其影響程度是最大的。

4.2 建議

為保證豬肉足量供給、穩(wěn)定豬肉市場、促進豬肉產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展，提出以下建議：①加強生豬養(yǎng)殖內(nèi)部建設(shè)。政府推行全面調(diào)控措施的同時，需結(jié)合各自所在區(qū)域的價格波動特點，突出認識價格波動區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)部的不同特征，制定更加有效的調(diào)控措施。一方面，增強重點產(chǎn)區(qū)生豬疫情的預防與控制，加強生產(chǎn)養(yǎng)殖培訓，強化安全觀念、加強安全檢查，建立科學有效的突發(fā)疫情預警防控體系和風險規(guī)避和保障體系，最大限度地減少養(yǎng)殖戶損失和強化市場信息；另一方面，對于疫情發(fā)生過程中的控制，嚴控生豬進入市場的檢查工作，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)方法在疫情控制中的作用，建立從養(yǎng)殖廠到餐桌全環(huán)節(jié)、多節(jié)點的食品安全可控可溯的安全流通通道，確保市場上豬肉安全。②建立價格測預警機制。非洲豬瘟和COVID - 19 疫情雙重突發(fā)因素打亂了我國生豬生產(chǎn)的正常運轉(zhuǎn)，自國內(nèi)爆發(fā)“非洲豬瘟”以來，我國豬肉價格呈上漲趨勢，為穩(wěn)定豬肉價格市場帶來了阻礙。面對如此情形，建立價格預測預警機制勢在必然。一是建立與生豬相關(guān)產(chǎn)品的價格數(shù)據(jù)庫并加以模型進行預測，時刻更新數(shù)據(jù)，提高預測準確度；二是完善市場信息監(jiān)督責任體系，通過加強對各畜牧點培訓工作，做到生豬出欄、在欄信息及時登記和報備，以減弱突發(fā)因素對豬肉價格的影響。③加大扶持資金的投入力度。擴大生豬保險覆蓋面，增加保險資金投入量，鼓勵養(yǎng)殖企業(yè)加入生豬保險，減弱突發(fā)因素對養(yǎng)殖戶造成的影響，提供突出事件下政府對企業(yè)、對市場的救助力度與救助手段，弱化“天災人禍”對價格市場周期波動的疊加和放大作用，穩(wěn)定豬肉價格波動幅度，促進行業(yè)健康、持續(xù)、綠色、高質(zhì)量發(fā)展。