2019–2022 年中国蛋鸡饲料原材料中玉米和豆粕市场交易价格调查统计数据集

曾一鸣，孙伟，曹姗姗，孔繁涛，王梁

1.新疆农业大学计算机与信息工程学院，乌鲁木齐 830052

2.中国农业科学院农业信息研究所，北京 100081

3.国家农业科学数据中心，北京 100081

4.中国农业科学院国家南繁研究院，海南三亚 572024

5.中国农业科学院特产研究所，长春 130112

6.北京市畜牧总站，北京 100081

引 言

玉米原是美洲常见的粮食作物，16 世纪传入我国。目前我国是全球玉米种植面积最大的国家[1]。由于玉米种植面积大、营养丰富、性价比高，常常被当作饲料原料，用于畜禽的饲养。饲用玉米的消耗约占总消耗量的64%[2]。

大豆是关系我国国计民生的基础性、战略性物资，也是重要的贸易商品[3]。豆粕是大豆提取后得到的副产品，又被称为大豆粕。豆粕价格适宜，富含多种氨基酸且蛋白质含量丰富，极为重要的是豆粕来源广泛且质量可靠，因此常作为畜禽饲料的原料。

目前，蛋鸡普遍采用玉米–豆粕型日粮[4]。饲料配制时要求原料无毒、无副作用、营养充足、种类多样化，但是由于玉米易消化、有效能值高，豆粕蛋白质丰富、氨基酸含量高，单靠玉米和豆粕两种原料就可满足畜禽饲养所需的营养条件且性价比较高[5]。因此在玉米–豆粕型日粮被广泛应用的情况下，结合历史价格数据对于预测未来玉米和豆粕价格变化趋势、提出稳定的控价政策，具有至关重要的作用。

在蛋鸡饲料研究方面，对于玉米豆粕价格统计和市场分析以图表为主，缺乏具体数据。本研究收集到了全国29 个省份2019–2022 年的玉米/豆粕市场价格数据，通过筛选和计算，得到2019–2022年玉米/豆粕集贸市场价格数据各239 条，2019–2022 年玉米/豆粕市场价格数据各56 条，总计590条数据（集贸市场和集市是两个相似但不完全相同的概念，集贸市场强调固定性，包括传统的农贸市场、集贸中心等；而集市更强调灵活性，会定期或不定期在城市和乡村等地开设市场买卖各种商品）。本数据集可为玉米和豆粕价格预测分析以及相关部门对玉米豆粕市场价格宏观调控提供数据支撑。

1 数据采集和处理方法

1.1 数据采集

本数据集的基础数据是通过农业农村部畜牧兽医局和全国畜牧总站采集到的2010–2022 年全国玉米和豆粕集贸市场（周度）/集市（月度）价格数据，玉米/豆粕集贸市场价格数据来源于农业农村部畜牧兽医局（http://www.xmsyj.moa.gov.cn/），玉米/豆粕集市价格数据来源于全国畜牧总站（http://www.nahs.org.cn/）。由于2010–2019 年各省份玉米和豆粕价格数据缺失严重，按照完整性、连续性、一致性等原则，将该部分数据剔除。针对剩余数据，项目组进行对比查证、筛查、鉴定等规范化处理，剔除了价格偏差较大的异常值数据，得到2019–2022 年全国及29 个省份的玉米和豆粕集贸市场（周度）/集市（月度）价格数据，作为本次研究数据。

1.2 数据处理方法

本数据集基于筛选出的研究数据，利用EXCEL 数据透视表中的AVERAGE 函数，计算出2019–2022 年玉米/豆粕集贸市场价格月度和季度数据以及2019–2022 年玉米/豆粕集市价格季度数据，共计590 条。该数据集除了时间尺度外还包含全国及29 个省份两个空间尺度价格数据，生成数据集的基础技术路线图如图1 所示。

图1 数据集基础技术路线图Figure 1 Basic technology roadmap for the dataset preparation

2 数据样本描述

数据集包含4 个EXCEL 文件，分别为豆粕集贸市场价格、豆粕集市价格、玉米集贸市场价格、玉米集市价格，其中豆粕/玉米集贸市场价格数据时间尺度为周、月、季，豆粕/玉米集市价格数据时间尺度为月、季。价格数据均为浮点型数据并保留小数点后两位，单位均为元/千克，豆粕部分价格数据样本如表1（2019 年第一周数据为2018 年12 月27 日至2019 年1 月2 日）和表2 所示（玉米价格数据与豆粕价格数据结构相同）。

表1 豆粕集贸市场价格部分数据Table 1 Partial data of soybean meal prices in the wholesale markets nationwide

表2 豆粕集市价格部分数据Table 2 Partial data of soybean meal prices in the retail markets

数据集展示了全国及29 个省份（自治区、直辖市）2019–2022 年玉米和豆粕市场价格变化的详情，图2 和图3 展示了2019–2022 年全国和北京豆粕集市价格变化趋势。

图2 2019–2022 年北京豆粕集市价格变化趋势Figure 2 Price changes of the soybean meal in Beijing retail markets from 2019 to 2022

图3 2019–2022 年全国豆粕集市价格变化趋势Figure 3 Price changes of the soybean meal in the retails markets nationwide from 2019 to 2022

3 数据质量控制和评估

为保证数据的质量要求，在整个数据处理过程中采取了如下措施：

（1）数据采集方面，采用农业农村部畜牧兽医局和全国畜牧总站的数据作为数据源，保证数据来源真实可靠且有据可查。

（2）数据处理方面，按照完整性、一致性、连续性等原则对原始数据进行对比查证、筛查、鉴定、剔除等规范化处理，此外，在使用软件对数据进行处理的过程中严格遵循软件使用指南。

（3）数据校对方面，数据处理后经过组内成员多人核查，避免因人工误差影响数据的准确性。

本次研究数据为2019–2022 年全国及29 个省份的玉米和豆粕集贸市场（周度）/集市（月度）价格数据，对比分析价格变化趋势较为单一，因此通过Excel 透视表AVERAGE 函数以全国及29 个省份（自治区、直辖市）为单位，按照周、月、季的顺序逐步计算平均值，将时间跨度提升至季度。

对于研究数据中的数据缺失，豆粕/玉米集贸市场周度数据采用SPSS 中邻近点平均值的方式进行填补，邻近点的跨度为2。豆粕/玉米集市价格月度数据因缺失值出现在2019 年1 月和2 月且2019年月度价格较为平滑，采用3 月和4 月的均值作为1 月缺失值的填充，1 月和3 月的均值作为2 月缺失值进行填充。

非连续性数据缺失填充情况：（1）豆粕集贸市场价格：2020 年第40 周、2021 年第2 周、2021年第6 周、2021 年第17 周、2021 年第39 周、2022 年第4 周。（2）玉米集贸市场价格：2020 年第8 周、2020 年第40 周、2021 年第2 周、2021 年第6 周、2021 年第17 周、2021 年第39 周、2022 年第4 周。

连续性数据缺失填充情况（均为2019 年1 月和2 月）：（1）玉米集市价格： 江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、海南、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。（2）豆粕集市价格：上海，其余省份（自治区、直辖市）同玉米集市价格相同。

4 数据价值

本数据集结合权威平台和市场调研[6]获得真实可靠的原始数据，通过计算最终得到了2019–2022年中国蛋鸡饲料原材料中玉米和豆粕市场交易价格数据信息。在玉米–豆粕型日粮广泛应用的背景下，本数据集一方面可为玉米豆粕价格预测提供数据支持，精准分析因其他因素导致的市场价格波动，及时做出调整策略，另一方面本数据集可为政府对玉米豆粕类型产品进行有效监管提供决策支持[7]，助力中国蛋鸡行业的健康可持续发展。

数据作者分工职责

曾一鸣（1997—），男，四川广安人，硕士生，研究方向为农林信息化。主要承担工作：数据整理、论文撰写。

孙伟（1978—），男，山东海阳人，博士，副研究员，研究方向为农林时空信息智能分析。主要承担工作：组织实施、论文指导与修改、数据采集。

曹姗姗（1984—），女，黑龙江哈尔滨人，博士，副研究员，研究方向为农林时空信息智能分析。主要承担工作：数据整合与处理、综合管理。

孔繁涛（1968—），男，山东滕州人，博士，研究员，研究方向为农业信息技术。主要承担工作：数据整理、数据校对。

王梁（1982—），男，山西晋城人，硕士，高级畜牧师，研究方向为农业信息技术。主要承担工作：数据更新。