饲料价格、生猪价格的波动与传导机制分析

陈雨棠

[摘要]选择我国猪肉价格、生猪价格、玉米价格、豆粕价格四项指标，利用2017年10月-2008年1月的月度统计数据，并运用协整理论进一步分析饲料价格与生猪价格之间的长期影响关系，然后运用VAR模型分析饲料价格与生猪价格之间的动态影响关系。基于结论提出保证玉米、豆粕的持续供应，防范玉米、豆粕价格对生猪生产造成剧烈冲击，引导从业者理性决策等建议。

[关键词]饲料价格；生猪价格；波动

中图分类号：F762 文献标识码：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20180302

眾所周知，猪肉是我国最主要的肉类食品，我国也是世界上最大的猪肉消费国以及生猪生产国，猪肉作为我国饮食的主要肉类，2016年我国猪肉产量达到5 299.15万吨。生猪价格水平不仅影响着农民的收入，还显著影响着我国居民的生活质量。饲料价格的变动与猪肉价格的变动紧密相关，为保障猪肉的有效供给，促进生猪产业的健康发展，研究生猪价格与饲料价格的波动关系与传导机制显得尤为重要。

1模型简介

1.1模型的选择

向量自回归模型（简称VAR模型）通常用于研究分析不同类型的随机变量扰动项对系统变量的动态影响，使用这一模型，借助脉冲响应分析、方差分解等方法，分析不同因素是如何引起生猪价格波动以及其影响的大小。然而我国生猪价格的波动存在着很强的时间趋势性，不满足时间序列的平稳性条件，如果把它直接进行回归分析，“伪回归”问题会因此产生，即虽然模型有较高的拟合程度及显著的T统计量，但并不存在模型所反映的变量关系。为了避免这种现象发生，进行计量分析之前，先进行协整检验，然后才可以进行脉冲响应分析和方差分解。

1.2变量的选择以及数据处理

我国生猪价格剧烈波动是由供求关系和价值规律两者共同作用的结果，其影响因素包括供给、需求因素和外部冲击。通过对这三类生猪价格影响因素的分析，我们对变量进行筛选，最终采用生猪价格、猪肉价格、玉米价格、豆粕价格等四个变量。为了便于分析，运用定价价格指数，将价格数据调整为价格指数，本文选取2017年10月-2008年1月的月度统计数据，其中玉米价格和猪肉价格的数据全部来自布瑞克农产品数据库，生猪价格和豆粕价格月度数据来自《中国统计年鉴》。其中玉米价格指数用P1表示，猪肉价格指数用P2表示，豆粕价格指数用P3表示，生猪价格指数用P5表示，为避开数据中可能存在的异方差问题，使数据具备更好的特性，可以对原始数据先进行取对数处理，然后分别用LNP1、LNP2、LNP3、LNP4表示。

2实证分析

用玉米价格（P1）、猪肉价格（P2）、豆粕价格（P3）、生猪价格（P5）的波动关系实证分析，分别选用单位根检验、Johansen协整检验、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数、方差分解分析方法对价格的关系进行实证分析。

2.1单位根检验

为避免时间序列可能存在的异方差的影响，分别对玉米价格P1、猪肉价格P2、豆粕价格P3、生猪价格P5进行取对数，以LNP1、LNP2、LNP3、LNP5表示。首先选用ADF单位根检验方法检验LNP1、LNP2、LNP3的平稳性。表1的检验结果表明，玉米、猪肉、生猪价格序列都是非平稳时间序列，而各自的一阶差分都是平稳的，即三者是同阶单整序列，所以满足协整检验的前提条件。

2.2Johansen协整检验

为探究玉米价格、猪肉价格、豆粕价格、生猪价格之间的关系，本研究对LNP1、LNP2、LNP3、LNP5序列做Johansen协整检验，来检验各变量间是否存在长期稳定的均衡关系。从表2可知，在5%的显著水平下拒绝原假设，检验表明在5%的水平下含有1个协整关系。因此确定玉米价格、豆粕价格、生猪价格、猪肉价格之间，在5%的显著水平上存在长期的稳定均衡关系。

表2中第一行的数据是检验4个时间序列之间是否存在协整关系。由特征值和迹统计量的值可知，在5%显著性水平下的零假设是被拒绝的，说明4个时间序列之间存在1个长期协整关系。

2.3格兰杰因果关系检验

前文所述检验结果只能解释变量之间是否存在长期的均衡关系，并不能证明这种关系是否构成因果关系。格兰杰因果检验是考察变量问因果关系较为简便的方法，两个变量中，一个为解释变量，另一个为被解释变量做回归，可添加两个变量的滞后项作为解释变量。如果得到回归系数及方程都是显著的，则称解释变量格兰杰导致被解释变量。检验结果见表3。

由表3可知：（1）玉米价格和猪肉价格之间的关系。以68.11%的临界概率接受“DLNP2不是DLNP1的格兰杰原因”，以78.78%的临界概率接受“DLNP1不是DLNP2的格兰杰原因”，所以玉米价格与生猪价格之间互相没有格兰杰因果关系。（2）玉米价格和豆粕价格之间的关系。以54.24%的临界概率接受“DLNP3不是DLNP1的格兰杰原因”，以76.95%的临界概率接受“DLNP1不是DLNP3的格兰杰原因”，所以玉米价格和豆粕价格之间互相没有格兰杰因果关系。（3）玉米价格和生猪价格之间的关系。以1.95%的临界概率拒绝“DLNP5不是DLNPl的格兰杰原因”，即“DLNP5是DLNP1的格兰杰原因”，以18.11%的临界概率接受“DLNP1不是DLNP5的格兰杰原因”，因此生猪价格是玉米价格的格兰杰原因，而玉米价格不是生猪价格的格兰杰原因。（4）猪肉价格和豆粕价格之间的关系。以77.22%的临界概率接受“DLNP3不是DLNP2的格兰杰原因”，以57.10%的临界概率接受“DLNP2不是DLNP3的格兰杰原因”，因此生猪价格与豆粕价格互相没有格兰杰因果关系。（5）猪肉价格和生猪价格之间的关系。以9.13%的临界概率拒绝“DLNP5不是DLNP2的格兰杰原因”，以26.09%的临界概率接受“DLNP2不是DLNP5的格兰杰原因”，因此猪肉价格是生猪价格的格兰杰原因，而猪肉价格不是生猪价格的格兰杰原因。（6）豆粕价格与生猪价格之间的关系。以9.59%的临界概率拒绝“DLNP5不是DLNP3的格兰杰原因”，以99.43%的临界概率接受“DLNP3不是DLNP5的格兰杰原因”，因此生猪价格是豆粕价格的格兰杰原因，而豆粕价格不是生猪价格的格兰杰原因。

同时，格兰杰因果关系检验结果显示，玉米价格、豆粕价格分别与猪肉价格没有显著的格兰杰因果关系，究其原因，可能是中间商通过购买较低成本的生猪后加价高价卖出加工后的猪肉，获得了更多的利润，市场秩序在一定程度上也受到了干扰。

2.4 VAN模型进行最佳滞后项选择

对VAR模型进行最佳滞后项选择，由表4可见，给出了0～8阶VAR模型的对数似然值、似然比、最终预测误差（FPE）、赤池信息准则（AIc）、施瓦茨准则（sc）和HQ统计量，并以“*”标记出相应准则选择出来滞后阶数，最佳滞后阶数为1。

建立VARU）模型重新进行估计，进行稳定性检验，所有VAIl特征多项式的逆根都位于单位圆内，表明模型结构比较稳定，拟合效果较好，结果如图1所示。

2.5脉冲响应函数

通过协整分析与格兰杰因果检验滞后，对4个变量进行脉冲响应分析。图2～图5采用正交化方法和Cholesky因子技术，建立DLNP1、DLNP2、DLNP3、DLNP5等四个变量中任意一个变量对另外3个变量影响因素的脉冲响应函数。图中横坐标表示冲击作用的滞后期数（单位：月），纵坐标表示因变量对解释变量的响应程度（单位：%）。

图2表示玉米价格对猪肉价格、豆粕价格、生猪价格一个标准差大小信息冲击的反应。玉米价格对猪肉价格冲击的响应滞后3期，为负响应；玉米价格对豆粕价格冲击响应滞后1期，且呈现较强的正响应，第2到第6期的响应相对平稳；玉米价格对生猪价格冲击的响应滞后1期，且呈现较强的负响应。

图3表示猪肉价格对玉米价格、豆粕价格、生猪价格一个标准差大小信息冲击的反应。猪肉价格对玉米价格冲击的响应滞后1期，且呈现较强的正响应；猪肉价格对豆粕价格冲击响应滞后1期，且呈现较强的负响应；猪肉价格对生猪价格冲击的响应滞后1期，且呈现较强的正响应，且在第6期达到峰值。

图4表示豆粕价格对玉米价格、猪肉价格、生猪价格一个标准差大小信息冲击的反应。豆粕价格对猪肉价格冲击的响应滞后1期，在前7期为正响应，第8期以后为负响应；豆粕价格对玉米价格冲击响应滞后1期，且呈现较强的正响应，在第3期达到峰值；豆粕价格对生猪价格冲击的响应滞后1期，且呈现较强的负响应，且在第5期达到峰值，随后逐渐下降。

图5表示生猪价格对玉米价格、猪肉价格和豆粕价格一个标准差大小信息冲击的反应。生猪价格对猪肉价格冲击的响应滞后1期，为较强的正响应，且在第3期达到峰值；生猪价格对玉米价格冲击响应滞后1期，为正响应，第3期以后趋于平稳；生猪价格对藕片价格冲击的响应滞后1期，且呈现较强的负响应。

2.6方差分解

利用方差分解技术分析饲料价格、生猪价格、猪肉价格三者之间的关系的变动情况。LNP1、LNP2、LNP3、LNP5价格的方差分解分别见表5～表8。

由表5可知，玉米价格波动主要受自身因素的影响，其贡献率达到81.41%；猪肉价格上涨对玉米价格波动的贡献率为0.73%；豆粕价格上涨对玉米价格波动的贡献率为1.33%；生猪价格上涨对玉米价格波动的贡献率为16.53%。

由表6可知，猪肉价格波动主要受自身因素的影响，其贡献率达到68.85%；玉米价格上涨对猪肉价格波动的贡献率为12.86%；豆粕价格上涨对猪肉价格波动的贡献率为13.09%；生猪价格上涨对猪肉价格波动的贡献率为5.20%。

由表7可知，豆粕价格波动主要受自身因素的影响，其贡献率达到88.94%；玉米价格上涨对豆粕价格波动的贡献率为6.00%；猪肉价格上涨对豆粕价格波动的贡献率为0.62%；生猪价格上涨对豆粕价格波动的贡献率为4.44%。

由表8可知，生猪价格波动主要受猪肉价格的影响，其贡献率达到39.43%；玉米价格上涨对生猪价格波动的贡献率为0.13%；豆粕价格上涨对生猪价格波动的贡献率为29.96%；受自身波动影响的贡献率为30.48%。

3结论与政策建议

3.1结论

本文利用2017年的10月-2008年1月的时间序列数据，对玉米价格、猪肉价格、豆粕价格、生猪价格四者之间的关系进行了动态分析，得出了如下的结论：

（1）利用Johansen协整检验，我们发现玉米价格、猪肉价格、豆粕价格、生猪价格之间存在长期稳定的协整关系。

（2）格兰杰因果检验表明，玉米价格的波动会带来生猪价格的波动，生猪价格的波动会带来猪肉价格的波动，与此同时豆粕价格的波动也会引起生猪价格的波动。

（3）脉冲响应函数和方差分解分析表明，玉米价格、猪肉价格、豆粕价格、生猪价格之间的波动影响并非完全顺畅，从总体上来看有一些环节的价格波动的影响伴有一定的时滞。

3.2政策建议

据上述的研究结论并结合当前最新的价格情况，提出如下几点政策建议：

（1）保证玉米、豆粕的持续供应。对于进口饲料来说。政府应当适当调减饲料进口规模，并充分调动农户的种粮积极性，有效指引农户进行合理种粮。此外，政府应构建豆粕价格预警体系，预防豆粕的价格出现剧烈波动以及减少剧烈波动带来的负面影响，抵制不良储备，打击恶意的囤积饲料行为。

（2）防范玉米、豆粕价格对生猪生产造成剧烈冲击。充分认识饲料成本变动对生产波动的传导性。玉米作为大宗粮食作物之一，其价格变动与粮农增收和国家粮食安全息息相关，玉米价格过度上涨会威胁养殖者收益，过度下跌则不利于粮农增收。因此，调控玉米价格的最低收购价政策面临的重大挑战就是寻找最优的价格平衡点，保障种植业和养殖业良性发展。

（3）引导从业者理性决策。政府应加强对市场的监督力度，积极引导生猪养殖户根据合理的市场价格波动适度地安排种植规模，对流通环节的猪肉加工、零售企业合理存储与销售猪肉进行技术和方法上的引导。政策制定者应通过技术推广以及多方面的政策宣传等手段，让从业者正确认识影響猪肉价格波动的各方面因素，从而更理性地决策，防止盲目跟风现象的出现，导致市场的不确定性。