饲料价格及生猪价格对生猪生产影响的实证研究

■丁 雄

一、引言

生猪是我国肉类食品的主要来源，生猪养殖是农村家庭的主要经济来源之一。在我国，年人均肉类消费中猪肉占肉类消费总量的65%以上，生猪养殖收入占农村居民人均纯收入的8% ～10%左右[1]。自1985年开放肉类市场以来，我国生猪产业得到迅猛发展，然而这个快速发展的过程却一直伴随着生产波动现象，且波动幅度有明显加剧的趋势。生猪生产的每一次波动，都会给众多养殖户造成巨大的经济损失，同时也影响着广大居民的生活质量。因此，分析理解并把握影响我国生猪生产的内在因素，在最大限度上控制或稳定生猪生产，是关系我国生猪产业发展以及人民群众生活的大问题[2]。

对于生猪生产波动的成因，Mordecai Ezekiel首次应用蛛网模型理论分析了不同时期价格对生产者供给行为的影响程度，认为产量与价格之间的循环变化形成了生产波动过程[3];綦颖等分析了生猪生产波动的内部传导和外部冲击的原因[4]。关于生猪生产波动影响因素的研究，Gene A.Futrell通过对美国生猪生产波动特征的分析，认为能否获利是生产者进行决策时需要考虑的重要因素，随后将猪粮比价作为指标，分析了获利能力与生产波动之间的变化关系;谭莹根据生猪生产具有成长周期固定且产业链较长的特点，认为上游玉米、母猪、仔猪及下游毛猪价格和存量会对猪肉的供给产生影响[5];吕杰研究证实了造成我国生猪生产波动的内部因素主要包括饲料成本、生产加工、小规模生产等，外部因素包括疫情、宏观调控体系等[6]。

综上可见，价格引导着资源的配置，生猪生产的形成及规模，与生猪的养殖成本、销售价格紧密关联。以玉米为主的饲料成本占我国生猪养殖成本的70%[7]，因此本文选择我国生猪年出栏量、玉米价格指数、生猪价格指数三项指标，利用1985—2012年的统计数据，采用时间序列的协整分析和向量自回归（Vector Auto-Regressive，简称 VAR）理论，建立相应的经济计量模型，对玉米价格、生猪价格变动与生猪生产之间的作用机制与效果进行实证研究。

二、数据来源与变量说明

考察我国生猪生产与生猪饲料及生猪价格之间的动态效应关系，需要确定可供衡量的指标。由于生猪饲料的主要原料是玉米，因此本文用玉米价格指数（CNPI）和生猪价格指数（PGPI）分别代表生猪饲料价格水平和生猪价格水平。生猪价格指数是按照肥猪收购时的有关特征统计所得，即反映生猪出栏时的价格特征，与之相对应，生猪生产指标选择生猪出栏量（PG）。数据来源于《中国统计年鉴2012》、《中国农产品价格调查年鉴2012》。在数据统计中，考虑到我国自1985年取消生猪派购制度，放开购销市场，因此选取1985—2012年共28年相关数据进行分析。设定1985年为基期，将1985年指数定为100，各序列数据均折算到1985年的指数水平。由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，所以对所有数据取其自然对数。设变量LPG表示生猪出栏量的自然对数，LPGPI、LCNPI分别代表调整后的生猪价格指数和玉米价格指数的自然对数。各变量自然对数变换后的变化趋势见图1。

图1 1985—2012年生猪出栏量、生猪价格与玉米价格指数对数值时序图

表1 数据序列平稳性ADF检验结果

从图1可以看出，LPG、LPGPI、LCNPI都有不断增长的趋势，可能为非平稳序列，但它们有共同的变动趋势，可能存在着协整关系。当然，上述结论需要通过平稳性检验和协整检验加以证实。

三、玉米价格、生猪价格对生猪生产影响的实证分析

（一）序列平稳性检验

在利用时间序列建模时，要求时间序列是平稳的，否则可能会产生“伪回归”问题[8]。采用ADF单位根检验方法对时间序列数据进行平稳性检验。在检验时，参考图1所示变量的时序图，根据赤池信息准则（AIC）的最小化原则，选择采用ADF检验的不同检验形式（c，t，n）。

表2 VAR 模型不同选择准则下最佳滞后阶数情况

表1单位根检验结果表明:变量序列生猪年出栏量对数LPG、生猪价格指数对数LPGPI、玉米价格指数对数LCNPI在10%的显著性水平下都是非平稳序列，但它们的一阶差分序列D（LPG）、D（LPGPI）、D（LCNPI）在5%以上都是平稳的，即三个变量都属于一阶单整 I（1）序列。

（二）生猪价格指数、玉米价格指数对生猪年出栏量的长期影响分析

LPG、LPGPI、LCNPI均为一阶单整序列，因此它们之间可能存在长期的协整关系。

1.Johansen协整检验

我们采用Johansen协整检验方法，来判断三个变量序列LPG、LPGPI、LCNPI之间的协整关系。检验之前，首先需要确定三个变量VAR模型的滞后期p。利用AIC和SC准则进行判断，并考虑模型的拟合优度情况。VAR滞后不同阶数下选择准则情况和最佳滞后阶数判断如表2所示。可见，在5%的显著性水平下，FPE、AIC和HQ指标最优滞后期为2，而LR和SC指标最优滞后期为1期①，考虑到AIC准则倾向于选择较大的滞后阶数，确定VAR模型滞后阶数为2。相应的，协整检验选择的滞后阶数为1。

2.协整关系分析

依据图1所示序列LPG、LPGPI、LCNPI初始数据的形态，可以确定数据空间中有确定性趋势，协整方程中有截距项，同时也有趋势项。选择滞后期为1，含有无约束的截距和无约束的趋势项情况，对LPG、LPGPI和LCNPI之间协整关系进行检验。

表3所示Johansen协整检验的迹统计量和最大特征值统计量输出结果表明，在5%显著性水平下，序列LPG、LPGPI、LCNPI存在3个协整关系，也即3个变量有着共同的变化趋势，保持着长期稳定的均衡关系。三序列样本长期均衡关系式可用协整方程表示如下:

式 （1）揭示了 LPG、LPGPI、LCNPI序列的长期均衡关系。生猪年出栏量与生猪价格指数长期存在正向关系，在其他解释变量保持不变的情况下，从长期来看生猪价格指数波动1%会导致生猪年出栏量同向波动2.246%;而玉米价格指数与生猪年出栏量存在负向关系，从长期来看，玉米价格指数波动1%会导致生猪年出栏量反向波动2.244%。可见，饲料的价格和生猪的价格长期影响着生猪的生产，且影响作用显著。

表3 Johansen 协整检验结果

（三）生猪价格指数、玉米价格指数对生猪年出栏量的动态影响分析

为更好地刻画生猪价格和饲料价格的波动对生猪生产的影响，以及这种影响产生的强度和持续的时间长度，采用基于VAR模型的脉冲响应函数和方差分解分析方法，在VAR（2）模型的框架下分析扰动项的一次冲击，给生猪年出栏量当前值和未来值所带来的影响，以判断分析我国生猪生产与生猪价格及饲料价格之间的动态关系，以便更有利于完整、准确地分析生猪生产波动的形成机理。

1.脉冲响应函数分析

脉冲响应函数可以衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击，对变量当前和未来取值的影响轨迹，它能比较直观地刻画出变量之间的交互作用及效应。假设响应函数的轨迹期为10期，得到基于结构分解的生猪年出栏量对各影响因素一个标准差冲击的脉冲响应函数，见图2。横坐标是冲击发生后的时间间隔（以年为单位），纵坐标表示生猪年出栏量对冲击的反应程度（以百分数作度量）。

图2 生猪年出栏量对数LPG对各影响因素的脉冲响应

分析图2，可得出如下结论:

第一，LPG的冲击对自身的当期影响作用最大，达到5.21%，随后两年逐渐减小至3.35%，第4年、第5年略有恢复，第6年开始震荡稳定在3.82%左右。上期生产对当期生产产生正向影响，可以用生产的惯性特征来解释。生猪生产过程需要一个较长的生物周期，因此，当生产者决定加入某一个环节后，如育肥、仔猪繁育等，就不可能中途终止，这就在一定程度上形成了生产的惯性特征。

第二，LPG对LPGPI的一个标准差信息扰动当期反应不敏感，反应为零，但随后迅速上升，具有正向响应，在第2年达到顶峰，为1.62%，随后迅速下降到1.16%，之后略有恢复，震荡稳定在1.32%左右。上一期的价格与当期生产之间在时间上存在一定的滞后，生产与价格之间呈现同向变化趋势。这一结论与蛛网模型理论中的基本假设是一致的，即当期生产受上一期价格的影响，产量随着前一期的价格而发生同步、同向变化。

第三，LPG对LCNPI的一个标准差信息扰动当期反应同样不敏感，反应为零，随后具有负响应，在第2年达到最低点，为-1.31%，之后略有恢复，第4年之后震荡稳定在-0.44%左右。对此合理的解释是，玉米价格的波动对生猪生产的影响具有一定的时滞性，这是因为由于生猪生产周期较长，上游玉米价格上涨时，高饲料成本信息传导到生猪出栏需要一定的时间，所以LPG对LCNPI的冲击影响在本期反应为零。在第2期这种影响开始显现出来，因玉米价格上涨而减少补栏的决策使本期的生猪出栏量减少。由于第2期饲养生猪的减少，使得饲料原料需求下降，玉米价格上涨的冲击影响作用减弱。

2.冲击因素对生猪生产波动的贡献率分析

利用方差分解技术，通过将LPG的均方差分解成系统中各变量的随机冲击承担的贡献，然后计算出每一个变量冲击的相对重要性，即变量冲击的贡献占总贡献的比例。利用Eviews 6.0对VAR（2）进行方差分解，以测算LPG、LPGPI、LCNPI对LPG波动的相对贡献率，结果见图3。

图3 生猪年出栏量对数LPG的方差分解结果

图3数据显示，从长期来看，LPG变动的73%左右由自身决定，LPGPI的贡献率约为12%，还有大约15%的变动源于LCNPI的随机扰动项。方差分解结果进一步验证了影响生猪生产波动的随机冲击，主要来源于其自身的波动，以及生猪价格和饲料价格的波动。

四、结论

对于玉米价格和生猪价格对生猪生产的影响，通过基于协整分析的长期影响和基于VAR（2）模型的动态影响的实证分析，得出的基本结论包括以下几个方面:

第一，从长期来看，生猪生产波动的原因主要在于其自身，上游饲料的价格和生猪的销售价格也长期影响着生猪的生产，且作用显著。避免生猪生产波动应首先保持生猪饲养的连续性，其次是要稳定生猪价格和上游饲料的价格。所以应当提高生猪产业规模化、产业化程度，保持养殖规模的稳定性，同时做好产业链各环节的对接，发展订单养殖，稳定饲料价格和生猪价格。

第二，生猪年出栏量对自身冲击的当期反应最大，而对于玉米价格和生猪价格当期反应不敏感，玉米价格和生猪价格对生猪生产的影响具有一定的时滞性。因此应完善饲料价格、生猪价格预警体系并落实到生产实际中去，在生猪生产的动态调整过程中，扩大理性预期的影响，以避免频繁的饲料和生猪价格波动对生猪生产造成影响。

注释:

①LR表示似然比统计量、FPE表示最终预测误差统计量、AIC表示赤迟信息准则统计量、SC表示施瓦茨准则统计量、HQ表示信息准则统计量，＊表示根据该准则选定的阶数。

[1]刘芳，等.我国生猪生产波动规律研究[J].农业展望， 2011， （4）.

[2]张磊，王娜，谭向勇.猪肉价格形成过程及产业链各环节成本收益分析[J].中国农村经济，2008，（12）.

[3]Mordecai Ezekiel.TheCobweb Theorem.The Quarterly Journal of Economies，1938，（2）.

[4]綦颖，吕杰，宋连喜.关于中国生猪产业的周期波动问题探析[J].农业现代化研究，2007，（5）.

[5]谭莹.中国猪肉市场总供给波动及影响因素的实证分析[J].华中科技大学学报（社会科学版），2010，（24）.

[6]吕杰，綦颖.生猪市场价格周期性波动的经济学分析[J].农业经济问题， 2007，（7）.

[7]闫振宇，陶建平，徐家鹏.2000—2011年中国猪肉价格波动：特征、原因与调控对策[J].统计与决策，2012， （9）.

[8]王文博.计量经济学[M].西安：西安交通大学出版社，2004.