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        基于反周期操作思路的生豬生產(chǎn)決策研究

        2023-11-24 10:14:34杜宇能房桐桐孫歆惠
        關(guān)鍵詞:豬肉波動生豬

        杜宇能,房桐桐,孫歆惠

        (安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,合肥 230036)

        “六畜豬為首,豬糧安天下”。豬肉是我國居民最主要的肉食來源,生豬的生產(chǎn)在我國的畜牧養(yǎng)殖中地位尤為重要。與糧食作物不同,豬肉的價格彈性相對較高,供給量的變化會導(dǎo)致豬肉價格發(fā)生較為明顯的波動。豬肉價格的這種波動無論是對生豬的生產(chǎn)者,還是消費者都是一種困擾。和一般工業(yè)產(chǎn)品不同,生豬的生產(chǎn)需要一定的時間周期。一般而言,從能繁母豬懷孕、到仔豬、再到出欄大約需要9 個月左右的時間[1],這種剛性的生產(chǎn)周期往往會導(dǎo)致生豬的生產(chǎn)者面臨如下困境:市場豬肉價格上升→擴(kuò)大生產(chǎn)→豬肉供給過量→價格下跌→豬肉生產(chǎn)者虧損。這種現(xiàn)象在經(jīng)濟(jì)學(xué)里被稱為“蛛網(wǎng)模型”[2],它會導(dǎo)致生豬生產(chǎn)者面臨“肉賤傷農(nóng)、肉貴無貨”尷尬局面,一方面加大了生豬生產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險,另一方面也增加了生豬生產(chǎn)企業(yè)的決策復(fù)雜度。

        近年來,豬肉市場價格的波動愈發(fā)頻繁,呈現(xiàn)出“過山車”式的走勢[3],這種大起大落的豬肉價格有諸多的危害,一是給百姓的日常生活帶來不便,影響百姓的生活質(zhì)量;二是給豬肉下游企業(yè)的經(jīng)營造成成本波動,影響生產(chǎn)和經(jīng)營的平順性;三是給政府的豬肉供給管理和價格平抑帶來操作上的困難,影響政策實施的效果;四是干擾了生豬養(yǎng)殖主體的生產(chǎn)決策,影響了養(yǎng)豬的獲利能力。盡管政府采取了諸多辦法,努力達(dá)成平抑豬肉價格的目的,但我國豬肉價格的大幅度、周期性、成本穿透性波動仍然是豬肉市場上的常態(tài)[4]。

        應(yīng)對豬肉價格的大起大落,不僅是政府重點的決策領(lǐng)域,也是學(xué)術(shù)界長期以來的研究熱點。豬肉價格究竟受哪些因素影響[5],學(xué)術(shù)界圍繞這個議題展開了諸多的研究,研究發(fā)現(xiàn)貨幣發(fā)行[6]、CPI 走勢[7]、豬肉疫病[8]、突發(fā)事件[9]都有可能是豬肉價格波動的原因。在這些影響因素的作用下,豬肉的價格走勢呈現(xiàn)出一種“有偏隨機(jī)游動”的狀態(tài),其主要特征就是“漲久必跌、跌久必漲”,并且還有學(xué)者針對豬肉價格的走勢進(jìn)行了非線性分析[10],指出在看似隨機(jī)和無規(guī)律的價格走勢中蘊藏的規(guī)律性因素[11]。通過相關(guān)研究,學(xué)術(shù)界普遍的共識是要依據(jù)反周期操作的方法,在豬肉價格走低時增產(chǎn),在豬肉價格走高時減產(chǎn),從而平抑豬肉的生產(chǎn),同時按照這個思路進(jìn)行豬肉的有關(guān)儲備[12]。盡管反周期操作是學(xué)術(shù)共識,也是政策實操,但是事實上,我國豬肉價格的波動并沒有明顯好轉(zhuǎn),“一年虧、一年平、一年賺”的經(jīng)營波動,著實使豬肉生產(chǎn)主體苦不堪言[13]。

        既然學(xué)術(shù)界對豬肉價格波動的原因和走勢做出了比較充分的研究,也有原則性的對抗方法,那么為什么在實操過程中,無法達(dá)成減弱豬肉價格波動幅度的效果呢。作為研究者,是不是應(yīng)該反思豬肉價格波動研究的服務(wù)對象,或者說調(diào)整豬肉價格研究的立場。學(xué)術(shù)不僅僅要服務(wù)學(xué)術(shù)本身,也不能僅限于政策建議,將“軟科學(xué)”研究服務(wù)市場主體,也是學(xué)術(shù)研究的重要方向。因此,如何利用現(xiàn)有研究成果,服務(wù)相關(guān)生產(chǎn)主體,尤其是幫助豬肉生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行決策優(yōu)化,就成為了學(xué)術(shù)研究的應(yīng)然指向。不過遺憾的是,對于豬肉價格波動的研究仍然較多集中在波動原因、波動特征、政策建議等三個方面?;诂F(xiàn)有豬肉有關(guān)價格的時間序列數(shù)據(jù),通過適當(dāng)?shù)姆椒ㄑ芯亢皖A(yù)測豬肉價格的走勢,進(jìn)而服務(wù)豬肉生產(chǎn)企業(yè)的決策,幫助企業(yè)在最恰當(dāng)?shù)臅r機(jī)增產(chǎn)或者穩(wěn)產(chǎn)乃至減產(chǎn),仍然是有待發(fā)掘的學(xué)術(shù)藍(lán)海。

        1 研究的理論基礎(chǔ)和思路

        1.1 研究的理論基礎(chǔ)

        反周期操作是應(yīng)對農(nóng)產(chǎn)品波動性價格的主要策略[14-15]。“反周期操作”來源于20 世紀(jì)經(jīng)濟(jì)“大蕭條”之后理論上的凱恩斯主義和實踐中的羅斯福新政,已經(jīng)成為市場經(jīng)濟(jì)體普遍遵循的一個調(diào)控方式[16]。盡管“反周期操作”一詞屬于舶來品,但是我國古代先賢的著作里早有關(guān)于反周期操作的思想?!豆篡`滅吳》中的名句“旱則資舟,水則資車”,指的是在干旱的時候,做生意的人要儲備船,干旱結(jié)束后船的需求量就會上漲;下雨的時候做生意的人要儲備馬車,雨過天晴后馬車的需求量就會上漲。中國先賢的古老智慧與現(xiàn)代宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)之父凱恩斯提出的反周期貨幣政策的理念不謀而合。

        在豬肉的生產(chǎn)過程中,運用反周期思維應(yīng)對價格波動是理論的應(yīng)然,但缺乏實證主義的操作辦法。因此,研究就是要從實證主義的思路出發(fā),運用反周期操作思想,研究豬肉價格和豬肉生產(chǎn)成本歷史時間序列數(shù)據(jù)中蘊含的重要信息,結(jié)合豬肉生產(chǎn)的周期長度,為豬肉生產(chǎn)企業(yè)提供“天氣預(yù)報”式的豬肉未來價格變化情況,輔助豬肉生產(chǎn)企業(yè)做出“增產(chǎn)”或者“減產(chǎn)”的當(dāng)前決策,進(jìn)而優(yōu)化豬肉生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)決策,提高豬肉生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)對豬肉價格波動的能力。與此同時,研究還可以將具體企業(yè)的“增產(chǎn)”或者“減產(chǎn)”決策推廣到政府收儲調(diào)節(jié)市場的決策中,進(jìn)而有助于政府調(diào)節(jié)豬肉市場的供應(yīng)和價格。

        1.2 思路的概述

        盡管當(dāng)前我國居民豬肉消費的習(xí)慣有漸變的趨勢,比如對瘦肉率的偏好,以及對其他肉類替代品需求的增長[17],但總體上我國居民豬肉消費的總量和結(jié)構(gòu)比較穩(wěn)定,豬肉價格的波動原因主要來自供給端[18]。生豬養(yǎng)殖屬于競爭性行業(yè),市場主體以民營企業(yè)為主,主體數(shù)量眾多,呈現(xiàn)出明顯的完全競爭市場特征[19]。因此,能否獲取利潤成為影響豬肉生產(chǎn)企業(yè)的第一追逐,而能否獲利的最直接和最根本決定因素,一個是銷售價格,另一個就是生產(chǎn)成本。由于生豬生產(chǎn)面對的是全國性的大市場,因此同一時間下,不同區(qū)域豬肉銷售價格并沒有顯著的差異。盡管受到養(yǎng)殖規(guī)模和固定投入差異的影響,不同類型養(yǎng)殖企業(yè)生豬生產(chǎn)的分?jǐn)偟膯挝还潭ǔ杀究赡艽嬖诓町悾菑目偝杀镜臉?gòu)成看,生豬飼料成本才是最主要的生產(chǎn)成本,一般占到總成本的60%左右[20]。根據(jù)奧卡姆剃刀的原則,應(yīng)當(dāng)用最核心、最簡潔的理論和變量來解釋問題,而在研究中影響豬肉生產(chǎn)企業(yè)生產(chǎn)決策的核心因素可以認(rèn)為是市場的價格和飼料的成本。

        在具體研究中,多采用豬糧比,也就是生豬和飼料的價格比作為判斷生豬生產(chǎn)盈虧點的重要指標(biāo),一般認(rèn)為當(dāng)豬糧比達(dá)到6∶1 及以上時,生豬生產(chǎn)處于盈利范圍[21]。因此,以豬糧比為核心變量,考慮到生豬生產(chǎn)9 個月的時間周期,根據(jù)生豬價格和飼料價格的歷史數(shù)據(jù),以過去某一個時間為起點,考慮該時間點9 個月后的豬糧比,如果9 個月以后豬糧比高于6,那么該時間點的決策應(yīng)當(dāng)是增產(chǎn)(設(shè)為1),如果9個月以后豬糧比低于6,那么該時間點的決策應(yīng)當(dāng)是減產(chǎn)(設(shè)為0)。在以上述二元決策為因變量的基礎(chǔ)上,以同期的生豬價格和豬糧比為自變量,探索因變量增產(chǎn)和減產(chǎn)與當(dāng)前生豬價格和豬糧比之間的二元線性回歸關(guān)系。這種以生豬生產(chǎn)9 個月周期時間跨度為因變量取值的研究,體現(xiàn)了應(yīng)對生豬價格蛛網(wǎng)模型走勢的反周期操作思路。研究的思路和邏輯圖如圖1 所示。

        圖1 研究思路的邏輯圖Fig.1 Logic diagram of research ideas

        1.3 變量的設(shè)定

        因變量的形成過程:利用歷史數(shù)據(jù),某一周9 個月之后的豬糧比作為那時決策(0,1)的依據(jù),例如2010 年8 月20 日的因變量是以該時間點為起點,將9 個月后的2011 年5 月20 日的豬糧比的數(shù)值與6相比作為(0,1)的決策依據(jù),大于等于6 決策選擇為1,即增加投入,小于6 則決策選擇為0,即減少投入,進(jìn)而得出二元線性回歸中的因變量。

        自變量的形成過程:自變量則為當(dāng)期的生豬價格和豬糧比,例如2010 年8 月20 日,其兩個自變量分別為當(dāng)期的生豬價格和豬糧比。如上所述,這樣思路體現(xiàn)了“旱則資舟、水則資車”的反周期思路。

        2 研究設(shè)計與模型構(gòu)建

        2.1 研究思路與模型設(shè)定

        研究擬采用的基礎(chǔ)模型為“線性概率模型”∶

        由于線性概率模型導(dǎo)致估計不一致、存在異方差等缺點,而且被解釋變量y 的取值非0 即1,但根據(jù)這個線性概率模型所作的預(yù)測值卻可能出現(xiàn)被解釋變量大于1 或者小于0 的不現(xiàn)實情形。為使y 的預(yù)測值總是介于[0,1]之間,在給定x 的情況下,考慮y 的兩點分布概率。

        此函數(shù)F(x,β)稱為“連接函數(shù)”,因為它將解釋變量x 與被解釋變量y 連接起來。由于y 的取值要么為0,要么為1,故y 肯定服從兩點分布。連接函數(shù)的選擇具有一定的靈活性。通過選擇合適的連接函數(shù)F(x,β)(比如,某隨機(jī)變量的累積分布函數(shù)),可以保證0≤y≤1,并將理解為“y=1”發(fā)生的概率:

        由于生豬生產(chǎn)的投入決策是二值選擇,即增加投入或者減少投入,所以選擇二元logit 模型。如果F(x,β)為“邏輯分布”(Logistic distribution)的累積分布函數(shù)為:

        模型成為“Logit”。Logit 模型的樣本不需要服從正態(tài)分布,具有了較其他模型更廣泛的適用性[22],對于Logit 模型,增加投入的概率為:

        在得知了投入概率的基礎(chǔ)上,易知減少投入的概率為:

        由上述理論可知,故設(shè)置模型,變量解釋如表1 所示。

        表1 變量解釋Table 1 Variable interpretation

        2.2 數(shù)據(jù)來源及變量選擇

        選取Wind 數(shù)據(jù)庫2010 年8 月20 日-2021 年4月9 日的每周生豬價格和每周生豬飼料價格(因假期或其他原因,而缺失的數(shù)據(jù)已采用計量方法插入)555 個樣本,采用二元logit 模型,選取0、1 變量作為因變量,0 作為減少投入的生產(chǎn)決策,1 作為增加投入的生產(chǎn)決策,自變量為每周生豬價格(元·kg-1)和豬糧比(生豬價格/飼料價格)。0 或1 的決策選擇以9個月后的豬糧比與6 相比得出,體現(xiàn)了蛛網(wǎng)模型和反周期操作,即不以現(xiàn)狀為決策依據(jù),而以豬周期的時間跨度為決策依據(jù)。決策的選擇有以下原因:

        (1)2009 年1 月13 日,國家發(fā)改委、商業(yè)部等六部門聯(lián)合發(fā)表了防止生豬價格過度下跌調(diào)控預(yù)案(暫行)(以下簡稱《預(yù)案》),《預(yù)案》選取豬糧比價作為判斷生豬出場價格與玉米批發(fā)價格的比值,它能直觀地反映養(yǎng)豬成本收益的變化情況。根據(jù)歷史經(jīng)驗,由于飼料成本在生豬生產(chǎn)成本中的比重、料肉比都是基本穩(wěn)定的。因此,豬糧比價作為判斷生豬生產(chǎn)和市場情況的基本指標(biāo),具有簡潔、清晰、容易理解等特點,能夠為國家及時、準(zhǔn)確判斷生豬市場供求,采取相應(yīng)調(diào)控措施,提供較為準(zhǔn)確的依據(jù)。

        (2)選取豬糧比為6 的原因:豬糧比,通俗說就是生豬價格和作為生豬主要飼料的玉米價格的比值?!额A(yù)案》在基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行測算和廣泛征求專家意見的基礎(chǔ)上,訂立了5.5∶1 這一比價,當(dāng)同一時間、同一地區(qū)的豬價和玉米價格的比例達(dá)到5.5∶1 的時候,養(yǎng)豬處于盈利的平衡點,生豬價格和玉米價格比值在6.0∶1,生豬養(yǎng)殖基本處于盈虧平衡點。豬糧比越高,說明養(yǎng)殖利潤越好,反之則越差。因此,豬糧比超過6 說明應(yīng)該增加投入,即選擇1,小于6 應(yīng)該減少投入,即選擇0 既能夠發(fā)揮市場機(jī)制配置資源的基礎(chǔ)性作用,又可緩解生豬生產(chǎn)的周期波動。

        2.3 變量的描述性統(tǒng)計

        選取了2010 年8 月20 日-2021 年4 月9 日的每周生豬價格和每周生豬飼料價格,所得出的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2 所示。

        從表2 結(jié)果中可以看出共有555 個樣本參與了分析,模型決策選擇的均值為0.33,統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)誤為0.47,最小值為0.00,最大值為1.11;生豬價格的均值為17.51,統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)誤為7.20,最小值為10.10,最大值為39.80;豬糧比的均值為6.03,統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)誤為2.63,最小值為3.02,最大值為14.63。

        從圖2~3 中的生豬價格趨勢圖和豬糧比的趨勢圖可以看出,生豬價格和豬糧比的波動程度很相似,呈現(xiàn)出較為劇烈地波動情況,這說明了飼料價格是隨著生豬價格的變動而變化。

        圖2 生豬價格趨勢圖Fig.2 Hog price trend chart

        圖3 豬糧比趨勢圖Fig.3 Pig-to-food ratio trend chart

        3 實證結(jié)果分析

        3.1 使用線性概率模型進(jìn)行估計

        表3 為使用線性概率模型估計出的結(jié)果。

        表3 線性模型估計結(jié)果Table 3 Estimation results of linear model

        從表3 結(jié)果中可以看出共有555 個樣本參與了分析,P 值(Prob>F)=0.00,說明模型整體上是非常顯著的。變量生豬價格的系數(shù)是-0.09,統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)誤為0.01,P 值為0.00,系數(shù)顯著。變量豬糧比的系數(shù)是0.33,統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)誤是0.03,P 值為0.00,系數(shù)也非常顯著。常數(shù)項的系數(shù)為-0.01,標(biāo)準(zhǔn)誤是0.05,P值為0.87,系數(shù)不夠顯著。從上述分析結(jié)果可以得出回歸方程是:

        從上面的分析可以看出,最小二乘線性模型的系數(shù)顯著性以及模型的整體解釋能力都比較好,但是常數(shù)項的系數(shù)不夠顯著。總體上,使用線性概率模型有較大提升空間。

        3.2 使用二元Logit 模型進(jìn)行估計

        將555 個樣本進(jìn)行二元Logit 模型估計,運用stata 等計量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析軟件,使用普通標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行Logit 估計,得出表4。

        表4 普通標(biāo)準(zhǔn)誤Logit 模型估計結(jié)果Table 4 Estimation results of general standard error Logit model

        從表4 可以看出,Logit 模型相對于最小二乘回歸模型得到了很大程度的改進(jìn)。模型的常數(shù)項P 值為0.00,顯著性提高。

        最終得出模型表達(dá)式為:

        其中,LNchoice,price 和ratio 分別表示決策選擇的對數(shù)值、生豬價格和豬糧比。綜上所述,可以得出大致的研究結(jié)論,生豬價格與決策選擇呈反向變化,豬糧比與決策選擇呈正向變化。

        為了便于解釋回歸結(jié)果,下面匯報幾率比而非系數(shù),得出表5。

        表5 Logit 模型匯報幾率比估計結(jié)果Table 5 Probability ratio estimation of Logit model reports

        與一般的回歸形式不同,它的含義是在其他自變量保持不變的條件下,被觀測自變量(price,ratio)每增加1 個單位時choice=1 的發(fā)生比的變化倍數(shù)??梢钥闯?,各個變量中只有豬糧比變量的增加會引起因變量取1 值的大于1 倍的增加。這說明只有豬糧比是與決策選擇呈現(xiàn)正向變化,只有豬糧比使得增加投入的概率更大。

        計算模型預(yù)測準(zhǔn)確的百分比(要求預(yù)測概率達(dá)到80%對模型估計有效性進(jìn)行評價),可以得出表6。

        表6 80%預(yù)測概率對模型估計有效性評價結(jié)果Table 6 Evaluation results of 80% prediction probability on the validity of model estimation

        按照模型預(yù)測增加投入決策的概率至少在0.8以上的標(biāo)準(zhǔn),有39 次是增加投入,且模型預(yù)測的概率值大于分割點,有371 次是減少投入,且模型預(yù)測的概率值小于分割點。所以,一共有410 個樣本的預(yù)測是正確的,預(yù)測正確率占全部樣本的73.87%。有145 次是增加投入,但模型預(yù)測的概率值小于分割點;有0 次是減少投入,但模型預(yù)測的概率值大于分割點。一共有145 個樣本的預(yù)測是錯誤的,預(yù)測錯誤率占全部樣本的26.13%。

        從上面的分析結(jié)果中可以看出,在設(shè)置概率為0.8 的時候,模型的預(yù)測正確性為73.87%,也就是說模型根據(jù)歷史豬肉價格和豬糧比信息所給出的增產(chǎn)(1)或者減產(chǎn)(0)建議,通過歷史數(shù)據(jù)的檢驗后,具有將近80%的正確率。參考天氣預(yù)報的相關(guān)評價尺度,研究得出的增加投入或者減少投入的決策選擇的準(zhǔn)確率達(dá)到了較高的水平[23]。

        4 結(jié)論及建議

        文章進(jìn)一步研究生豬生產(chǎn)投入決策對平抑生豬價格波動的重要影響。結(jié)果表明,生豬價格與決策選擇呈反向變化,豬糧比與決策選擇呈正向變化,即生豬價格越高,基于飼料價格以及其他因素考慮,越要減少生豬養(yǎng)殖的投入;生豬價格越低,在考慮飼料及其他影響因素的基礎(chǔ)上,越要增加養(yǎng)殖投入,從而實現(xiàn)生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的利潤最大化。

        由于現(xiàn)行的生豬養(yǎng)殖補(bǔ)貼政策(無論是普惠政策還是專項補(bǔ)貼政策)都是針對生豬養(yǎng)殖前和養(yǎng)殖過程中采取的,并沒有真正針對生豬養(yǎng)殖后價格變化導(dǎo)致賠本或者破產(chǎn)的優(yōu)惠補(bǔ)貼政策。因此,養(yǎng)殖戶真正面對的困難是生豬價格的大幅度波動帶來的風(fēng)險。就此看來,研究提供的研究成果通過對生豬價格的預(yù)測來判斷前期投入的多少,保障生豬養(yǎng)殖戶的利潤。實質(zhì)上,無論是生豬養(yǎng)殖補(bǔ)貼政策還是環(huán)境規(guī)則政策,對于生豬養(yǎng)殖戶的作用影響是有限的。生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)真正想要實現(xiàn)長久發(fā)展最重要的是要把握住生豬市場價格變化,無論生豬價格是高還是低,都要做出最合適的投入決策才是最重要的。通過上述論證,模型預(yù)測的準(zhǔn)確性與魯棒性都是較好的,具有進(jìn)一步開發(fā)的潛力和應(yīng)用價值。

        生豬養(yǎng)殖在現(xiàn)代畜禽養(yǎng)殖中占有重要地位。不可否認(rèn),現(xiàn)有的支持規(guī)模養(yǎng)殖為重點的補(bǔ)貼政策在推動中國生豬養(yǎng)殖中發(fā)揮了關(guān)鍵動力作用。但卻不能有效解決市場豬價波動幅度大的問題。盡管中國生豬產(chǎn)業(yè)支持政策不少,但效力持續(xù)性差,這使得中國的大規(guī)模生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)并不多見,散戶養(yǎng)殖仍然在中國生豬養(yǎng)殖規(guī)模結(jié)構(gòu)中占絕大多數(shù)。在關(guān)注生豬養(yǎng)殖補(bǔ)貼政策所帶來積極作用的同時,環(huán)境規(guī)則政策對大規(guī)模生豬養(yǎng)殖場發(fā)展的抑制作用也是不容忽略的。這些方面無一不證明,生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)想要發(fā)展得更好,不能僅僅依靠政府政策扶持,更重要的是要想方設(shè)法去提高抵御市場風(fēng)險的能力,同時發(fā)揮好散養(yǎng)戶的重要作用。因此,未來扶持生豬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策導(dǎo)向中,要制定對生豬養(yǎng)殖預(yù)測技術(shù)方面的政策支持,加大對生豬養(yǎng)殖業(yè)動向預(yù)測,提高生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的抗風(fēng)險能力,保持政策的連續(xù)性和穩(wěn)定性。

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        中國化肥信息(2019年3期)2019-04-25 01:56:16
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