我国猪肉价格波动影响因素实证分析

王舜

[提要] 通过采用2006年1月到2015年12月10年间的全国猪肉价格、仔猪价格、玉米价格和牛肉价格的月度价格数据作为数据基础，建立VAR（3）模型，然后通过构建脉冲响应函数和方差分解分析猪肉自身价格、仔猪价格、玉米价格和牛肉价格对于猪肉价格波动的具体影响程度。研究结果表明：猪肉价格在短期内受到自己的影响和仔猪价格最大，在长期内受到玉米价格变化的影响最大，猪肉替代品牛肉价格对于猪肉价格的影响最小，最后提出平抑猪肉价格波动的政策建议。

关键词：VAR模型；猪肉价格波动；影响因素；影响程度

中图分类号：F714.1 文献标识码：A

收录日期：2017年11月24日

一、引言

进入2017年以来，猪肉价格持续低迷，此轮价格何时破冰成为社会关注的重点。猪肉作为人们日常生活中最重要的肉类来源，我国年均猪肉消费总量从2007年的4，288万吨增加到2016年的5，821万吨（数据来源于中商产业研究院）。据新华社报道，我国2016年猪肉消费的总量占到了所有肉类总和的60%。因此，猪肉价格的波动对消费者的日常生活和国民经济的稳定起到了重要的作用。研究猪肉价格的影响因素，分析对于猪肉价格的冲击和影响程度，对于平抑猪肉价格起到至关重要的作用。

通过对已有文献进行归类分析，可以发现国内学者对于猪肉价格影响因素研究的比较多。李秉龙等人认为猪肉的供求关系和国家的宏观调控是影响猪肉价格的主要因素。谭莹等人通过采用Nerlove供给模型和ARDL-ECM模型得出在所有影响猪肉价格的因素中，猪饲料价格的波动对猪肉价格波动影响最大。方燕等人通过建立回归方程的分析发现仔猪价格、猪肉的供给量以及上期猪肉价格的惯性拉动是影响猪肉价格的主要原因。周晶等人通过省级面板数据的分析研究认为生猪生产波动是造成猪肉价格波动的一个主要原因。李秋生等人通过格兰杰因果检验得到肥猪生产饲料价格以及鸡蛋价格的变化对猪肉价格起到了巨大的影响作用。杨静等人通过建立6个方面9个影响因素的指标体系，运用主成分回归分析进行实证研究猪肉价格的影响因素。田文勇等人研究了替代品牛羊鸡肉对于猪肉价格的动态关联关系，得出猪肉价格受自身的影响最大，然后依次是鸡肉、羊肉、牛肉。

对于现有研究成果进行分类分析，可以得出猪肉价格主要受生产成本、疫病和猪肉替代品这几个方面的影响，对于影响因素可以采用VAR模型来进行分析，通过VAR来分析可以得到不同的影响因数对于猪肉价格的冲击，从而能够反映出不同影响因素的具体影响程度。通过对历史文献的研究，本文选用了猪肉本身价格、玉米价格、仔猪价格和牛肉价格这四个影响因素来对猪肉价格影响因素建立VAR模型进行分析。

二、模型简介和数据来源

（一）VAR模型。VAR模型是由美国学者Sims在1980年首次运用到经济学研究中的，是一种向量自回归模型。在VAR模型中，一般都会采用联立方程的形式，VAR模型没有对应的经济理论作为依据，在每一个方程中，通过内生变量和内生变量的滞后项作为回归变量进行回归分析，可以分析出各个内生变量之间的全部动态关系，因此可以进行变量之间的影响关系的分析和进行预测。

（二）数据来源。本文建立的VAR模型一共包括四个内生变量，分别为PP、GP、CP和BP，其中：PP代表猪肉价格，GP代表仔猪价格，CP代表玉米价格，BP代表猪肉主要替代品牛肉价格。本文选取变量的数据来源于《中国农产品价格调查统计年鉴（2007-2016）》和中国猪肉價格网。为了消除时间序列数据中出现的伪回归问题，本文将四种价格取对数处理得到LPP、LGP、LCP和LBP，本文采用的数据处理软件为Excel2007和Eviews8.0。

三、实证分析

（一）平稳性检验。通常在进行VAR模型估计前要对时间序列数据进行平稳性检验，一般采用扩展的DF检验，即平时的ADF检验。根据表1，由于这四个变量都具有不平稳性，因此对这四个变量进行一阶差分得到DLPP、DLCP、DLCP和DLBP。通过观测表1可以得到在进行一阶差分后四种价格的收益率都是平稳的，可以得出这四个变量都满足I（1），即这四个变量都是一阶单整序列。（表1）

（二）协整检验。通过上文的平稳性检验，可以得到本文研究的这四个变量都为1阶的单整序列，符合协整检验的前提。通过表2的协整检验结果数据可以得到本文选取的这四个变量之间存在着长期的稳定关系。（表2）

（三）VAR模型估计。VAR模型估计前需要进行每个内生变量的滞后阶数的确定，本文采用的是AIC（Akaike）准则和SC（Schwaez）准则来共同确定。通过估计得到滞后阶数为3阶，确定完之后阶数，要对变量进行格兰杰因果检验，通过选取3阶的滞后期检验可以得到仔猪价格、玉米价格、牛肉价格是猪肉价格的格兰杰原因，因此可以建立VAR（3）的模型。得到的模型为：

LPP=0.612235+1.31732LPP（-1）-0.746801LPP（-2）+0.181645LPP（-3）+0.224427LGP（-1）-0.087715LGP（-2）-0.034833LGP（-3）-0.268992LCP（-1）+0.203449LCP（-2）+0.263648LCP（-3）-0.222456LBP（-1）+0.161994LBP（-2）-0.021039LBP（-3） （1）

（四）脉冲响应函数。在进行VAR模型分析前一般要考虑模型的稳定性，可以采用AR根图来进行检验，通过图1可以看出点都落在单位圆以内，VAR（3）模型是比较稳定的，能够进行下文的脉冲响应函数诊断和方差分解研究。（图1）

通过构建脉冲响应函数可以得到猪肉自身价格、玉米价格、仔猪价格和牛肉价格这四种价格对猪肉价格的冲击响应程度。图2表示四种价格对于猪肉价格的联合脉冲响应函数，横轴表示受到具体冲击所设定期数，纵轴代表被解释变量猪肉价格受到自身价格、玉米价格、仔猪价格和牛肉价格的冲击后在不同时期的敏感程度。表3用具体的数值表示冲击的影响。（图2、表3）endprint

从图2和表3可以看出，猪肉价格对于自身的反应在第3期达到最大值，然后逐渐衰减，在第15期的时候基本上衰减到零。玉米价格对猪肉价格的影响在前4期的反应为负值，到第10期后上升到稳定值并且一直持续下去。仔猪价格对于猪肉价格的影响在第6期达到最大，在第12期的时候基本上衰减为零。牛肉价格对猪肉价格的冲击响应在前8期为负值，在8～13期为正值，牛肉价格对猪肉价格的冲击影响不管是长期还是短期都很小。总的来说，短期内猪肉价格对于本身和仔猪价格冲击最大，在长期受到玉米价格的冲击较大且比较稳定，不管是短期和长期牛肉价格对猪肉价格的冲击都比较小。

（五）方差分解。通过脉冲响应函数可以得到猪肉价格、玉米价格、仔猪价格和牛肉价格对猪肉价格冲击在各个时期的响应。而不能反映这四个变量对猪肉价格波动在不同时期的具体影响数值，而方差分解可以很好地解决这个问题。通过方差的分解，可以看出短期和长期猪肉价格各种影响因素所占的权重。（表4）

通过表4的方差分解表可以看出，猪肉价格的变动大多数原因是由于受到自己本身价格的冲击造成的。从15个月来看，67%的猪肉价格变动因素是由自身的原因决定的。仔猪价格在短期内不是猪肉价格变化的主要因素，但是从长期来看也对猪肉价格的波动起到了一定的影响，根据本文的研究，在9个月时仔猪的影响因素达到最高为11%。玉米价格在短期内也不是猪肉价格的主要影响因素，但是随着时间的增加玉米价格变化对于猪肉价格波动的影响程度是逐渐增加的，最多可以达到21%左右。牛肉价格的变化不管是从长期来说还是从短期来说对于猪肉价格波动的影响程度都比较小，最多约为1.7%。

四、结论及建议

本文通过协整检验，VAR（3）模型的建立，脉冲响应函数和方差分解对猪肉价格自身、牛肉价格、玉米价格和仔猪价格进行猪肉价格影响程度分析。通过研究得到以下结论：（1）对于猪肉价格的干预在短期内能够起到十分明显的作用，但是在长期的效果却不尽如人意；（2）玉米价格对于猪肉价格波动的影响具有明显滞后性，从长期来看，玉米价格波动是猪肉价格波动的一个重要因素；（3）仔猪价格对于猪肉价格的影响在12个月内比较明显，超过12个月后冲击减为零；（4）牛肉价格对于猪肉价格有一定的影响，但是不管从长期还是短期来看都比较弱。

本文通过对猪肉价格影响因素的實证分析，并且结合我国目前本轮猪肉价格持续下跌的实际情况，给出平抑猪肉价格的三点具体建议：（1）稳定生猪成本。一般来说，生猪的生产成本由仔猪成本和饲养成本组成，而玉米作为生猪重要的饲料来源，我国近年来玉米产量过剩，玉米价格持续下跌，这是影响我国猪肉价格近些年来不断剧烈波动的一个重要因素。因此，稳定玉米价格和仔猪价格是稳定猪肉价格的一个重要措施；（2）增加猪肉替代品的多元化。在一般情况下，猪肉价格替代品价格对于猪肉价格有一定的影响，猪肉价格不断上涨时，通过调节替代品的价格会使得猪肉价格的上涨得到缓解。在我国目前猪肉仍然是人们最喜好的肉类食品，现阶段伴随着人民生活水平的不断提升，人们会更加偏向多元化的肉类消费，会增加牛羊肉等肉类的需求，这会部分缓解对于猪肉的需求，对于稳定猪肉价格有着重要的意义；（3）建立市场信息和风险预警机制。为了稳定猪肉市场，畜牧管理部门应该建立猪肉的市场门户信息网站，提供猪肉的市场供给状况和生猪出栏状况，同时应该提供市场价格咨询、饲养咨询等绿色通道。另外，还应建立疫病防范体系，在出现疫病时从源头祛除疫病，将损失减到最小。

主要参考文献：

[1]李秉龙，何秋红.中国猪肉价格短期波动及其原因分析[J].农业经济问题，2007.10.

[2]谭莹.中国猪肉市场总供给波动及影响因素的实证分析[J].华中农业大学学报（社会科学版），2010.3.

[3]方燕，杨双慧.我国猪肉价格波动影响因素的实证研究[J].价格理论与实践，2011.11.

[4]周晶，陈玉萍，丁士军.中国生猪养殖业规模化影响因素研究[J].统计与信息论坛，2014.1.endprint