顏美玲

（仰恩大學經濟學院，福建 泉州 362014）

1 引言

生豬產業(yè)是農業(yè)生產的重要組成部分。豬肉是我國肉類消費的主要來源，是城鄉(xiāng)居民不可或缺的“菜籃子”產品。近年來，豬肉在全肉類生產中的比重大約在65%左右。長期以來，中國豬肉產量居世界首位，約占世界總產量的一半，因此發(fā)展我國的生豬產業(yè)對保障市場供給、提高農民收入、促進經濟社會穩(wěn)定發(fā)展具有重大意義。自1985年取消生豬統(tǒng)銷統(tǒng)購政策，放開生豬市場以來，受疫病、豬糧價格、自然災害、金融危機、環(huán)境監(jiān)管和政策變化等許多外部因素影響，我國生豬市場價格呈現(xiàn)出典型的“暴漲暴跌”的周期性波動。

2016年4月，原中國農業(yè)部（現(xiàn)農業(yè)農村部）發(fā)布《全國生豬生產發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》（下文簡稱規(guī)劃），這是“十三五”時期生豬生產發(fā)展的指導性文件。規(guī)劃提出：要建設現(xiàn)代養(yǎng)豬業(yè)，發(fā)展飼料獸藥產業(yè)，發(fā)展標準化規(guī)模養(yǎng)殖，強化生豬屠宰管理，加強生豬疫病防控，建立質量安全追溯體系，促進全產業(yè)鏈融合發(fā)展。規(guī)劃的發(fā)布，對于解決當時阻礙生豬生產發(fā)展的難題，推動生豬養(yǎng)殖產業(yè)轉型升級，逐步理順“豬周期”，促進可持續(xù)發(fā)展，具有重大的現(xiàn)實針對性和長期指導意義。為探究發(fā)布規(guī)劃是否對生豬價格波動造成影響，以及在此期間生豬產業(yè)鏈的價格傳導的特點，文章以規(guī)劃為虛擬變量，構建VAR模型來研究發(fā)布規(guī)劃對生豬價格波動的影響，以及生豬產業(yè)鏈價格傳導的特征。

2 研究背景

國內關于生豬價格或豬肉價格的波動特征和傳導效應的有關研究較為深入。石自忠等[1]運用MSGARCH類模型，實證分析了我國豬肉價格波動的雙重非對稱效應。張敏等[2]利用多區(qū)制平滑轉移自回歸模型，對生豬價格和豬肉價格序列的區(qū)制進行劃分，然后實證分析區(qū)制轉移的特點。周錦等[3]使用平滑轉換自回歸方法與事件分析法，研究國內生豬食品安全事件對畜禽產品價格異常變化的影響，并探討差異產生的原因。馬名慧和邵喜武[4]基于VAR模型，分析了非洲豬瘟下中國生豬產業(yè)價格傳導機制中各環(huán)節(jié)價格間垂直傳導的時變轉化特征和動態(tài)影響機制。付蓮蓮和羅千峰[5]運用Census-X12和協(xié)方差分析方法，探究三種成分在不同階段對生豬價格貢獻度的異質性，建立統(tǒng)計模型，分析生豬價格波動的成因和影響程度。

在模型實證方面，黎海珊[6]以上海自由貿易區(qū)為虛擬變量，運用VAR模型、脈沖響應圖與方差分解來判斷自由貿易園區(qū)建立對外商投資的影響。張志敏等[7]引入反映我國經濟開放程度與匯率制度改革的虛擬變量，構建VAR模型，分析了相關因素對國內通貨膨脹的影響。史永東和田淵博[8]通過引入虛擬變量代表作為大牛市和大熊市的異常情況，采用Cholesky正交分解的脈沖響應與方差分解分析投資者行為變化的主要影響因素。

前人的研究中未涉及規(guī)劃對生豬市場的影響，但顯而易見，規(guī)劃的發(fā)布對我國生豬市場的發(fā)展具有長遠的指導意義。因此文章以規(guī)劃為虛擬變量，構建VAR模型，然后運用脈沖響應函數(shù)和方差分解，研究發(fā)布規(guī)劃對生豬價格波動的影響，以及生豬產業(yè)鏈價格傳導的特征。

3 生豬產業(yè)鏈的價格傳導分析

3.1 產業(yè)鏈的傳導機制

根據(jù)產業(yè)鏈理論，上游商品作為投入，構成了下游產品的成本。上游商品價格波動沿生產鏈向下游變化，下游商品滯后地發(fā)生價格波動。這種形式的價格變化被稱為成本驅動的變化。下游商品價格的波動反映了下游消費需求的變化。需求信息沿生產鏈向上游傳遞，上游商品價格相應地發(fā)生變化。這種形式的價格變化稱為需求驅動的變化。

我國生豬產業(yè)鏈條上主要有飼料供給、種豬繁育、生豬養(yǎng)殖、屠宰加工、豬肉流通等環(huán)節(jié)。從產業(yè)鏈的上、中、下游來看，飼料供給、種豬繁育處在上游，生豬養(yǎng)殖位于中端環(huán)節(jié)，屠殺加工和豬肉流通屬于下游。生豬產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的商品價格波動受到信息流和資金鏈的影響，推動產業(yè)鏈上下游的價格傳導。

3.2 替代品消費對生豬產業(yè)鏈的影響

根據(jù)《中國農業(yè)展望報告（2015-2024）》描述，我國是全球最大的豬肉生產國和消費國，也是第二大雞肉生產國。隨著國民生活水平的提高，我國豬肉消費量近年來呈現(xiàn)出上升趨勢。雞肉和牛肉作為豬肉消費的替代品之一，也可以滿足人們對肉食的消費需求。豬肉和雞肉、牛肉的需求交叉價格彈性為正，當雞肉和（或）牛肉的價格上升時，消費者對豬肉的需求就會增加，如果豬肉的供應量不變，就會導致豬肉價格的上漲，進而影響生豬生產。

4 實證分析

VAR模型常用于研究相關的時間序列系統(tǒng)，分析隨機擾動項對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響，進而闡釋各種經濟沖擊對經濟變量形成的影響。因此，文章采用VAR模型分析我國生豬價格的傳導關系，接著基于脈沖響應函數(shù)研究各因素對中國生豬價格的影響，然后運用方差分解度量各因素的重要程度。

4.1 模型的構建

VAR（p）模型[9]的公式如下：

其中，yt是內生變量向量，xt是外生變量向量，p是滯后階數(shù)，A0…Ap和B是待估計參數(shù)矩陣，εt是隨機擾動項，服從0均值的獨立同分布，∑是εt的協(xié)方差矩陣。

4.2 指標選取與數(shù)據(jù)說明

VAR模型中各變量的名稱、定義及數(shù)據(jù)來源詳見表1，本文選用2010年1-12月的月度數(shù)據(jù)作為研究對象，表1除了POLICY變量，其他變量均采用2010年1月為100的居民消費價格指數(shù)CPI進行平減來消除通貨膨脹的影響，然后基于X-13季節(jié)調整方法對各個指標進行季節(jié)調整以消除季節(jié)性因素。

對本次進行研究的100例患者所有數(shù)據(jù)，均使用統(tǒng)計學軟件SPSS19.0分析處理，計量資料行t檢驗，采用（± s）形式表示，計數(shù)資料行χ2檢驗，用率（%）形式表示，當P＜0.05，差異有統(tǒng)計學意義。

表1 VAR模型中變量描述及數(shù)據(jù)來源

4.3 平穩(wěn)性檢驗

為了避免偽回歸問題，VAR模型中涉及的變量必須是序列平穩(wěn)的向量。文章利用ADF單位根檢驗法，對季節(jié)調整后的變量以及差分后的變量的平穩(wěn)性進行檢驗，根據(jù)AIC準則及BIC準則來選擇ADF的檢驗形式，由于文章篇幅有限，檢驗結果就沒有列示。結果顯示，在10%的顯著性水平下，除PIG_d11和PORK_d11以外，剩余變量均不平穩(wěn)。然而，在1%的顯著性水平下，全部變量的一階差分序列均拒絕有單位根的零假設。

4.4 實證結果分析

根據(jù)VAR模型滯后期的選擇標準，綜合參考Log likelihood、AIC、BIC信息準則確定最佳滯后階數(shù)為2，建立VAR（2）。

4.4.1脈沖響應函數(shù)

如果VAR模型不穩(wěn)定，那么脈沖響應的分析就沒有意義。圖1顯示了VAR模型的穩(wěn)定性，從圖中可以看出，VAR模型中所有內生變量的特征根均位于單位圓內，說明該模型是一個平穩(wěn)系統(tǒng)。

圖1 VAR模型的穩(wěn)定性檢驗

圖2是規(guī)劃虛擬變量對生豬價格、豬肉價格、仔豬價格、玉米價格、豆粕價格、牛肉價格、雞肉價格的脈沖響應圖。脈沖響應圖描述的是變量之間的一種短期動態(tài)關系。由圖2可見，規(guī)劃虛擬變量對生豬價格的脈沖響應前10期為負，在第5期的影響程度最大，隨后各期逐漸收斂。此結果說明：規(guī)劃在發(fā)布初期降低了生豬價格，到10期之后影響強度逐漸變弱。圖2還表明規(guī)劃的發(fā)布對豬肉價格、仔豬價格、玉米價格和豆粕價格有一定程度的短期沖擊，但是對牛肉價格和雞肉價格沒有非常顯著的沖擊影響。

圖3是豬肉價格、仔豬價格、玉米價格、豆粕價格、牛肉價格、雞肉價格、規(guī)劃虛擬變量對生豬價格的脈沖響應函數(shù)圖。由圖3可知，規(guī)劃虛擬變量對生豬價格有短期的沖擊，同時也可能通過飼料成本方面對生豬價格產生影響，這可能是由于飼料成本在生豬養(yǎng)殖成本中的比例較高，所以飼料價格由于規(guī)劃發(fā)布而引起的變化很容易影響生豬價格的變化。

圖3 其他變量對生豬價格的脈沖響應函數(shù)

4.4.2方差分解

表2 其他變量對生豬價格變動的貢獻率 %

在滯后11期時，各因素對PIG_d11變動的貢獻率趨向于穩(wěn)定。穩(wěn)定時需求因素的貢獻度為0.59%，種豬繁育的貢獻度為1.28%，飼料供應的貢獻度為7.92%，替代品消費的貢獻度為6.87%，規(guī)劃的發(fā)布的貢獻度為1.38%。因此，對生豬價格變動的貢獻度排名前3的因素分別是飼料供應、替代品消費、規(guī)劃的發(fā)布。

4.4.3外生變量的解釋

盡管在VAR模型中很難闡釋內生變量的系數(shù)，但作為外生變量估計出來的系數(shù)具有一定的意義。因此文章進一步考慮把規(guī)劃虛擬變量設置為VAR模型的外生變量，根據(jù)Log likelihood、AIC、BIC信息準則[8]確定最佳滯后階數(shù)為2，估計出來的系數(shù)見表3。

表3 POLICY虛擬變量的系數(shù)

雖然估計出的大多參數(shù)都是不顯著的，但從顯著的系數(shù)中可以得知規(guī)劃的發(fā)布與玉米價格和豆粕價格的變動有明顯的正相關關系，意味著該政策的出臺能夠提高玉米價格和豆粕價格，從而有利于改善生豬產業(yè)鏈中的飼料供應環(huán)節(jié)，這與上文方差分解的分析結果一致。

5 結論與建議

文章將規(guī)劃設置為虛擬變量，利用VAR模型分析生豬價格的傳導與影響因素，并利用脈沖響應函數(shù)和方差分解來研究生豬產業(yè)鏈和該政策對生豬價格波動的影響。主要結論如下：第一，政策的出臺顯著影響生豬價格的變動以及生豬產業(yè)鏈的其他環(huán)節(jié)，尤其是飼料供應環(huán)節(jié)；第二，脈沖響應函數(shù)圖驗證了政策的出臺與生豬產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)之間的顯著關系；第三，方差分解顯示替代品消費顯著影響生豬價格的變動，規(guī)劃虛擬變量對生豬價格波動的貢獻率位于第3，為1.38%，并且其解釋力度隨著時間的增加呈現(xiàn)出不斷增強的態(tài)勢。

基于實證結論，文章提出了相應的建議：第一，相關監(jiān)管單位在制定有關生豬市場的政策時，應該重視并納入替代品消費的因素，比如牛肉價格、雞肉價格對生豬價格的影響；第二，生豬產業(yè)鏈可以說是“牽一發(fā)而動全身”，各環(huán)節(jié)之間的關聯(lián)性緊密，僅僅對某一環(huán)節(jié)的政策調控往往達不到預期的效果，因此應從整個產業(yè)鏈的角度完善監(jiān)管機制，出臺適合整個生豬產業(yè)鏈的價格監(jiān)管政策；第三，政策出臺后，玉米價格和豆粕價格對生豬價格的影響最為顯著。因此，有必要關注玉米價格和豆粕價格的走勢，將其作為預測生豬價格的重要指標。