中國生豬價(jià)格空間溢出效應(yīng)研究
——基于同步系數(shù)矩陣的空間計(jì)量分析

王剛毅，王孝華，李洪姝

（東北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150030）

我國生豬生產(chǎn)與豬肉消費(fèi)均位于世界首位。2016年我國生豬出欄68 502萬頭，豬肉產(chǎn)量高達(dá)5 277萬t。2016年豬肉的平均價(jià)格為27.99元/kg，整個(gè)豬肉市場(chǎng)的產(chǎn)值約為1.48萬億元，我國2016年的國內(nèi)生產(chǎn)總值為744 127億元，豬肉市場(chǎng)的產(chǎn)值約占國內(nèi)生產(chǎn)總值的2%。由此可見，我國生豬產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中具有重要的地位，生豬產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展不僅關(guān)系到經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，同樣關(guān)系到民生。然而，目前中國生豬生產(chǎn)面臨著區(qū)域性與結(jié)構(gòu)性矛盾共存的問題[1]。由于資源稟賦、環(huán)境制約、產(chǎn)業(yè)政策等因素的影響，我國生豬生產(chǎn)存在嚴(yán)重的區(qū)域發(fā)展不平衡問題[2]，生豬產(chǎn)量的區(qū)域性差異是生豬產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡的直接體現(xiàn)。國內(nèi)外研究者一致認(rèn)為，供需不平衡是導(dǎo)致生豬價(jià)格波動(dòng)的根源[3-4]。武拉平[5]認(rèn)為在農(nóng)產(chǎn)品中，生豬市場(chǎng)的區(qū)域差異性較為顯著，從生豬價(jià)格的區(qū)域分布特征來看，不同區(qū)域的生豬價(jià)格間存在一定的差異。由此可以得出，生豬價(jià)格呈現(xiàn)區(qū)域性波動(dòng)是生豬產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡的外在表現(xiàn)。因此，以空間視角探究生豬價(jià)格的分布特征對(duì)協(xié)調(diào)生豬產(chǎn)業(yè)的區(qū)域發(fā)展、制定區(qū)域生豬產(chǎn)業(yè)規(guī)劃具有重要的借鑒意義。

近年來，生豬價(jià)格的區(qū)域性波動(dòng)愈演愈烈，并逐漸引起國內(nèi)外學(xué)者們的關(guān)注。Vollrath和Hallahan[6]在考慮空間因素和時(shí)間滯后因素的條件下，運(yùn)用價(jià)格信號(hào)測(cè)算了美國和加拿大肉類和豬肉市場(chǎng)的空間整合水平，發(fā)現(xiàn)美國和加拿大豬肉市場(chǎng)的整合水平高于牛肉市場(chǎng)的整合水平。de Arêdes等[7]研究了巴西豬肉價(jià)格的區(qū)域性傳導(dǎo)問題。Meyer[8]在探究市場(chǎng)整合時(shí)，將交易成本引入到閾值向量誤差修正模型中，研究發(fā)現(xiàn)荷蘭與德國之間的價(jià)格差異超過交易成本時(shí)生豬價(jià)格將會(huì)發(fā)生變化。Serra等[9]利用非參數(shù)回歸技術(shù)研究了德國，丹麥，法國和西班牙生豬價(jià)格之間的傳導(dǎo)過程，并與替代非線性閾值模型的結(jié)果進(jìn)行比較表明，非參數(shù)回歸對(duì)價(jià)格傳導(dǎo)具有更高的靈敏性。Fousekis[10]在價(jià)格俱樂部（內(nèi)部成員服從一價(jià)定律）的框架下，利用多變量協(xié)整法研究了歐盟成員國之間生豬市場(chǎng)整合問題，結(jié)果表明歐盟的生豬市場(chǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒達(dá)到理想的整合水平。此外，Emmanouilidis和Fousekis[11]使用指數(shù)平滑過渡自回歸模型測(cè)試了丹麥，法國，德國和西班牙之間豬肉市場(chǎng)的整合狀況，研究發(fā)現(xiàn)4國的豬肉市場(chǎng)整合情況較好，“一價(jià)定律”的有效性在4個(gè)市場(chǎng)中得到驗(yàn)證，尤其是在德國和西班牙豬肉市場(chǎng)。田曉超和聶鳳英[12]在研究中發(fā)現(xiàn)，我國生豬市場(chǎng)整合情況較好，生豬價(jià)格的傳導(dǎo)方向主要以產(chǎn)區(qū)向銷區(qū)傳導(dǎo)為主。新興產(chǎn)區(qū)處于價(jià)格變動(dòng)的主導(dǎo)地位，主銷區(qū)、主產(chǎn)區(qū)處于價(jià)格變動(dòng)的接受地位[13]。四川、湖南和河南對(duì)生豬長期價(jià)格的形成有較為顯著的影響，四川和湖南生豬價(jià)格的上升對(duì)共因子具有負(fù)影響，河南生豬價(jià)格的上升對(duì)共因子有正影響[14]。潘芳卉和李翠霞[15]測(cè)算了中國生豬市場(chǎng)的整合水平，并發(fā)現(xiàn)生豬產(chǎn)區(qū)和銷區(qū)的人均豬肉產(chǎn)量、人均收入水平、規(guī)模化養(yǎng)殖程度和公路密度是生豬產(chǎn)銷市場(chǎng)整合的決定因素。

學(xué)者們有關(guān)生豬價(jià)格的區(qū)域性研究，多從市場(chǎng)整合以及傳導(dǎo)方向出發(fā)，很少考慮到空間效應(yīng)對(duì)生豬價(jià)格的具體影響。隨著我國各個(gè)區(qū)域戰(zhàn)略的實(shí)施以及交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展，各區(qū)域間的交流越來越密切。一個(gè)區(qū)域生豬價(jià)格的波動(dòng)不僅受內(nèi)部因素的影響，也有可能受到相鄰地區(qū)的影響。傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)很難解決生豬價(jià)格波動(dòng)的空間性問題的，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)能夠很好的解決上述問題，我國學(xué)者已經(jīng)注意到了空間效應(yīng)對(duì)生豬價(jià)格的影響。郭國強(qiáng)[16]發(fā)現(xiàn)我國豬肉價(jià)格存在空間依賴性，王晶晶[17]發(fā)現(xiàn)我國生豬價(jià)格存在顯著的空間集聚效應(yīng)。兩位學(xué)者有關(guān)生豬價(jià)格空間計(jì)量的分析是基于地理空間權(quán)重矩陣的，說明了我國生豬價(jià)格存在地理集聚現(xiàn)象。但是現(xiàn)實(shí)情況更復(fù)雜，某些生豬市場(chǎng)雖然地理距離較遠(yuǎn)，但貿(mào)易關(guān)系密切，即使地理不相鄰，同樣存在相互影響。各省區(qū)生豬價(jià)格的空間交互作用有可能已經(jīng)超越了地理上的局限，存在“跨地域”的溢出效應(yīng)。鑒于此，構(gòu)建具有經(jīng)濟(jì)意義的空間權(quán)重矩陣，以新的視角來探究我國省區(qū)間的生豬價(jià)格是否存在“跨地域”的空間溢出效應(yīng)，研究結(jié)論為相關(guān)部門提供決策支持。

1 研究方法

1.1 模型設(shè)定

生豬價(jià)格及其影響因素的關(guān)系可表達(dá)為：

式中：HP為生豬價(jià)格，是NT×1的列向量；X是由影響生豬價(jià)格的各因素構(gòu)成的NT×m矩陣，m是影響因素的個(gè)數(shù)；β是待估參數(shù)；ε是NT×1的誤差向量，并且服從正態(tài)分布，i代表區(qū)域，t代表時(shí)間。

生豬價(jià)格的普通面板模型有可能忽略了生豬價(jià)格存在空間異質(zhì)性和空間依賴性[18]，使用空間計(jì)量回歸模型能夠很好地解決上述的兩個(gè)問題，Anselin[19]將空間線性回歸模型分為空間誤差模型（SEM）和空間滯后模型（SLM)。其中，空間滯后模型側(cè)重于解釋某一區(qū)域被解釋變量受相鄰區(qū)域該變量的影響，即模型中考慮內(nèi)生交互效果（WHP）；空間誤差模型則強(qiáng)調(diào)，相鄰區(qū)域具有的相近特征，當(dāng)遇到外部沖擊時(shí)，使被解釋變量呈現(xiàn)相似變化，這種情況下模型中考慮殘差的交互效果（Wε）。

生豬價(jià)格空間滯后模型為：

式中：HP為生豬價(jià)格，X是影響生豬價(jià)格的外生變量，W是NT×NT的空間權(quán)重矩陣，W與HP的乘積可用來表示空間滯后因子（WHP），ε服從正態(tài)分布，i代表區(qū)域，t代表時(shí)期，ρ和β是待估參數(shù)，ρ是空間相關(guān)系數(shù)，反映相鄰區(qū)域間的影響程度。若ρ＞0，區(qū)域生豬價(jià)格趨同，存在集聚效應(yīng)；若ρ＜0，區(qū)域生豬價(jià)格不存在集聚效應(yīng)。

生豬價(jià)格空間誤差模型為：

式中：HP為生豬價(jià)格，X是影響生豬價(jià)格的外生變量，W是NT×NT的空間權(quán)重矩陣，ε服從正態(tài)分布，i代表區(qū)域，t代表時(shí)期。γ是空間自回歸系數(shù)，衡量誤差擾動(dòng)項(xiàng)之中的空間依賴性，若γ顯著，則不包含在X中但對(duì)生豬價(jià)格有影響的遺漏變量存在空間相關(guān)性，或不可預(yù)測(cè)的隨機(jī)沖擊存在空間相關(guān)性。

1.2 變量說明

本文選取待宰活豬價(jià)格來表示生豬價(jià)格。生豬價(jià)格的影響因素不僅包括玉米、仔豬等投入品的價(jià)格，豬肉替代品的價(jià)格以及居民可支配收入也是不可忽略的[20]。因此，本文選取以下變量作為影響生豬價(jià)格的外生變量。

仔豬價(jià)格（PP）。仔豬價(jià)格是影響供給方面的一個(gè)重要因素。據(jù)統(tǒng)計(jì)資料顯示，仔豬成本占生豬養(yǎng)殖成本的30%左右，仔豬價(jià)格的波動(dòng)會(huì)引起生豬價(jià)格的波動(dòng)。因此，本文將仔豬價(jià)格引入模型當(dāng)中，作為影響生豬價(jià)格的外生變量。

玉米價(jià)格（COP）。飼料是生豬養(yǎng)殖過程中的主要投入品，而玉米投入約占飼料投入的60%-70%。王明利和王濟(jì)民[21]指出玉米價(jià)格與生豬價(jià)格關(guān)系密切，玉米價(jià)格的波動(dòng)會(huì)對(duì)生豬的生產(chǎn)與價(jià)格產(chǎn)生巨大影響?；诖耍衩變r(jià)格可以被引入模型。

替代因素：雞肉價(jià)格（CP）、牛肉價(jià)格（BP）。豬肉的替代品主要是牛肉、雞肉。當(dāng)豬肉價(jià)格上漲時(shí)，消費(fèi)者會(huì)傾向于增加雞肉和牛肉的消費(fèi)，減少豬肉的消費(fèi)；反之，增加豬肉的消費(fèi)。豬肉價(jià)格和生豬價(jià)格是完全相關(guān)的，所以豬肉替代品的價(jià)格會(huì)影響到生豬價(jià)格。本文選取白條雞的集市價(jià)格代替雞肉價(jià)格；用去骨牛肉的集市價(jià)格代替牛肉價(jià)格。

居民可支配收入（UPI）。豬肉是我國居民的傳統(tǒng)肉食，就目前來看，它是一種正常品，其需求收入彈性大于0。張立中等[22]指出城鎮(zhèn)居民收入對(duì)生豬價(jià)格的沖擊大而迅速：當(dāng)居民收入增加時(shí)，居民會(huì)增加豬肉的消費(fèi)，引起生豬價(jià)格上漲；反之，減少豬肉消費(fèi)，生豬價(jià)格下降。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文選取《全國生豬發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》中提及的23個(gè)省市作為分析樣本。樣本區(qū)間為2008年3月—2016年3月，共計(jì)97個(gè)月。數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（歷年）、布瑞克農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫以及中國畜牧業(yè)信息網(wǎng)。其中，城鎮(zhèn)居民可支配收入只有季度數(shù)據(jù)，本文用Eviews8.0將其平滑處理為月度數(shù)據(jù)。

1.4 同步系數(shù)空間權(quán)重矩陣構(gòu)建

同步系數(shù)空間權(quán)重矩陣是對(duì)地理權(quán)重矩陣的補(bǔ)充，地理權(quán)重矩陣僅僅考慮了地理因素的影響，但是現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)是復(fù)雜的。一個(gè)地區(qū)有多個(gè)相鄰區(qū)域時(shí)，地理權(quán)重矩陣可能會(huì)平等對(duì)待這些相鄰區(qū)域，但是事實(shí)上，在這些相鄰的地區(qū)中，有些是影響特別大的，有些卻影響較小，所以上面這種無差別的對(duì)待所有相鄰地區(qū)的方式是過于簡單的。那么如何差別對(duì)待各個(gè)區(qū)域的相互影響呢？價(jià)格同步系數(shù)為本文提供了思路，姜雅莉[23]用同步系數(shù)測(cè)定了蔬菜價(jià)格區(qū)域間的協(xié)動(dòng)關(guān)系，本文在價(jià)格同步系數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建同步系數(shù)權(quán)重矩陣來彌補(bǔ)地理權(quán)重矩陣的不足，并根據(jù)該矩陣探究我國生豬市場(chǎng)間是否存在空間溢出效應(yīng)。

對(duì)于同步系數(shù)空間權(quán)重矩陣來說，將經(jīng)濟(jì)上的相關(guān)意義引入模型當(dāng)中，以價(jià)格波動(dòng)的同步程度為視角，來衡量各區(qū)域經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)的密切程度。本文設(shè)定了同步系數(shù)的特定閾值，并將所有地區(qū)價(jià)格波動(dòng)的同步系數(shù)與特定閾值比較，如果超過該閾值，則認(rèn)為兩地在經(jīng)濟(jì)意義上是相鄰的，空間矩陣中的元素設(shè)定為1，否則，則認(rèn)為兩地在經(jīng)濟(jì)意義上不相鄰，空間矩陣中的元素設(shè)定為0。根據(jù)分析可知，地理權(quán)重矩陣是外生的二元鄰接矩陣，而同步系數(shù)矩陣是根據(jù)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)特征提取的“經(jīng)濟(jì)意義上的二元鄰接矩陣”，因此，同步系數(shù)空間權(quán)重矩陣更能滿足分析現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問題的需要，降低分析問題的偏誤。

同步系數(shù)可以用來測(cè)定兩組數(shù)據(jù)序列之間對(duì)應(yīng)的相鄰數(shù)據(jù)變化方向的一致性問題。如果一組數(shù)據(jù)序列的某一個(gè)相鄰數(shù)據(jù)的變動(dòng)方向?yàn)樯仙ㄏ陆担?，而另一組數(shù)據(jù)序列對(duì)應(yīng)的相鄰數(shù)據(jù)的變動(dòng)方向也為上升（下降），則兩組數(shù)據(jù)序列為同步，反之，則視為不同步[24]。同步系數(shù)（RR）的計(jì)算公式為：

式中：M是數(shù)據(jù)序列同步程度之和，n為數(shù)據(jù)序列的長度。mr有兩種取值，當(dāng)兩個(gè)序列變化同向時(shí)，mr=1；當(dāng)兩個(gè)序列變化反向時(shí)，mr=0。根據(jù)以上公式可知，RR的取值范圍為[0，1]，RR越趨近于1，序列之間的同步性越強(qiáng)。當(dāng)RR=1時(shí)，表明兩序列完全同步；當(dāng)RR=0時(shí)，表明兩序列無任何同步性。

運(yùn)用同步系數(shù)法計(jì)算23個(gè)省市的生豬價(jià)格同步系數(shù)矩陣，該矩陣反映了各個(gè)省域生豬價(jià)格波動(dòng)的同步程度，同時(shí)也反映了各區(qū)域生豬市場(chǎng)的價(jià)格協(xié)動(dòng)關(guān)系。運(yùn)用Netdraw畫出23個(gè)省市生豬價(jià)格的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖（圖1）。

圖1 生豬價(jià)格同步系數(shù)網(wǎng)絡(luò)圖Fig. 1 Hog price synchronization coefficient network

如圖1所示，生豬價(jià)格的同步系數(shù)網(wǎng)絡(luò)是在給定閾值的情況下畫出來的，不同的閾值下網(wǎng)絡(luò)的連邊會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化[25]。在網(wǎng)絡(luò)中會(huì)在許多弱相關(guān)的連邊，這些連邊增加了網(wǎng)絡(luò)分析的難度。如果剔除這些弱相關(guān)的連邊對(duì)網(wǎng)絡(luò)的總體結(jié)構(gòu)特征不會(huì)有太大的影響。為了構(gòu)建同步系數(shù)的鄰接矩陣，就需要確定網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)閾值來剔除網(wǎng)絡(luò)中的一些弱相關(guān)的連邊。假設(shè)最優(yōu)閾值為θbest，當(dāng)同步系數(shù)RRij＞θbest時(shí)，就認(rèn)為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間有連邊，否則無連邊。最優(yōu)閾值可以根據(jù)連邊數(shù)與閾值所對(duì)應(yīng)的變化關(guān)系求出：

式中：c1為網(wǎng)絡(luò)連邊數(shù)開始急劇變化時(shí)的閾值，c2為網(wǎng)絡(luò)連邊數(shù)第二次趨于平緩時(shí)的閾值，a為網(wǎng)絡(luò)的失真系數(shù)，其取值范圍為[0, 1]，a越小，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越簡單，網(wǎng)絡(luò)失真程度越大，在以往的研究基礎(chǔ)上，本文令生豬價(jià)格網(wǎng)絡(luò)的a取1/3[26]。為了確定c1和c2，需畫出連邊數(shù)與閾值的對(duì)應(yīng)關(guān)系圖（圖2）。綜合以上數(shù)據(jù)，求得θbest，根據(jù)最優(yōu)閾值，構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，具體設(shè)定方法為：

利用Netdraw畫出同步系數(shù)空間權(quán)重矩陣的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D（圖3），網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲惺∮蜷g的連邊代表兩個(gè)省域之間是“相鄰”的，此處的相鄰并不是地理意義上的相鄰，而是以同步系數(shù)這個(gè)指標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)的經(jīng)濟(jì)意義上的相鄰。從圖中可以看出，許多省份在地理上并不相鄰，但是在價(jià)格同步性的意義上相鄰。

圖2 網(wǎng)絡(luò)連邊數(shù)的分布情況Fig. 2 Distribution of the number of edges of the network

圖3 空間權(quán)重矩陣的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱DFig. 3 Network topology of spatial weight matrix

2 結(jié)果與分析

2.1 中國生豬價(jià)格的空間統(tǒng)計(jì)性分析

空間相關(guān)性檢驗(yàn)是對(duì)空間因素是否對(duì)生豬價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生顯著影響的檢驗(yàn)。關(guān)于空間相關(guān)性的檢驗(yàn)有多種方法，其中最為流行的是Moran’s I[26]。Moran’s I主要測(cè)度經(jīng)濟(jì)變量的空間相關(guān)性，揭示經(jīng)濟(jì)變量的空間作用機(jī)制[27]。Moran’s I分為全局Moran’s I和局部 Moran’s I。

首先采用Stata14.0對(duì)2008年3月-2016年3月的生豬價(jià)格進(jìn)行全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)（圖4）。可以看出，這段時(shí)間內(nèi)生豬價(jià)格的全局Moran’s I均不為0，并且正值居多，即生豬價(jià)格存在空間集聚。雖然有些P值較大，即接受生豬價(jià)格不受空間因素影響的假設(shè)，但是多數(shù)P值處于0附近，即大多數(shù)的全局Moran’s I通過了顯著性檢驗(yàn)。因此，空間因素對(duì)生豬價(jià)格的波動(dòng)還是有一定影響的，為保證生豬價(jià)格模型的正確性，需要將空間因素引入模型。

圖4 生豬價(jià)格全局Moran’s I顯著性檢驗(yàn)Fig. 4 Moran’s I significance test of the average hog price

全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)只能說明生豬價(jià)格存在空間效應(yīng)，但是并不能說明具體區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)模式?；诖耍枰柚植縈oran’s I來分析各個(gè)省域的價(jià)格聯(lián)動(dòng)關(guān)系。本文選擇相關(guān)省市2015年的生豬平均價(jià)格來檢驗(yàn)局部空間相關(guān)性，并對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步整理（表1），以便于揭示不同地區(qū)生豬價(jià)格變動(dòng)的空間關(guān)聯(lián)模式。

根據(jù)表1的相關(guān)內(nèi)容可知，屬于“高值—高值（HH）”關(guān)聯(lián)的省份有廣東、浙江、福建、海南、江西、湖南、四川、貴州和云南9個(gè)省，占比39.13%。這些省域?yàn)楦咧怠咧导蹍^(qū)，說明該區(qū)域內(nèi)相關(guān)省份的生豬價(jià)格與其“相鄰”區(qū)域的生豬價(jià)格都處于較高水平。屬于“低值—高值（LH）”關(guān)聯(lián)的省份有江蘇、湖北、廣西3個(gè)省，占比13.04%。這些省域?yàn)榈椭怠咧导蹍^(qū)，說明該區(qū)域內(nèi)相關(guān)省份的生豬價(jià)格遠(yuǎn)低于與其“相鄰”區(qū)域的生豬價(jià)格。屬于“低值—低值（LL）”關(guān)聯(lián)的省份有黑龍江、吉林、遼寧、北京、天津、河北、山東、河南和安徽9個(gè)省，占比39.13%。這些省域?yàn)榈汀停↙L）集聚區(qū)，說明該區(qū)域內(nèi)相關(guān)省份的生豬價(jià)格與其“相鄰”區(qū)域的生豬價(jià)格都處于較低水平。屬于“高值—高值（HH）”關(guān)聯(lián)的省份有上海和重慶2個(gè)市，占比8.7%，這些省域?yàn)楦摺停℉L）集聚區(qū)，說明該區(qū)域內(nèi)相關(guān)省份的生豬價(jià)格遠(yuǎn)高于與其“相鄰”區(qū)域的生豬價(jià)格。由此可以得知，我國生豬價(jià)格的集聚以高值—高值（HH）、低值—低值（LL）兩種模式為主，這反映了我國生豬價(jià)格存在高度的空間正相關(guān)，即空間集聚。

表1 2015年生豬價(jià)格省域關(guān)聯(lián)模式Table 1 Provincial corrilations of hog price in 2015

2.2 中國生豬價(jià)格空間計(jì)量分析

計(jì)量分析的關(guān)鍵是模型的選擇，由空間相關(guān)性檢驗(yàn)的結(jié)果可知，我國生豬價(jià)格存在空間效應(yīng)，那么OLS模型就會(huì)存在偏差，對(duì)生豬價(jià)格的分析需要考慮空間因素的影響。對(duì)于面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)的選擇，通常的做法為，當(dāng)樣本是隨機(jī)取來自于總體時(shí)選擇隨機(jī)效應(yīng)，而當(dāng)樣本只是限定于一些特定個(gè)體時(shí)選擇固定效應(yīng)[28]。本文的樣本是23個(gè)省市，代表了我國生豬市場(chǎng)的總體概況，因此模型選擇固定效應(yīng)更為合適。對(duì)于SLM和SEM是否適合于生豬價(jià)格的空間計(jì)量分析，需要進(jìn)行拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)。從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，LMLAG、R-LMLAG、 LMERR、 R-LMERR均在1%的水平下通過顯著性檢驗(yàn)（表2），SLM和SEM均適合生豬價(jià)格的空間計(jì)量分析。

對(duì)于空間面板SLM模型和空間面板SEM模型的估計(jì)，需要借助Matlab7.0來完成，結(jié)果見表3。為了便于比較，將基本模型的OLS估計(jì)結(jié)果也列在表3中作為對(duì)比。從模型的回歸結(jié)果可以看出，加入空間因素的回歸模型比普通模型的估計(jì)結(jié)果更好。從整體擬合優(yōu)度和對(duì)數(shù)似然函數(shù)值來看，SLM和SEM模型都優(yōu)于OLS模型。從變量的顯著性結(jié)果來看，WHP和Wε的系數(shù)均在1%的水平下通過了顯著性檢驗(yàn)，說明我生豬價(jià)格確實(shí)存在空間效應(yīng)。

表2 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 Lagrange multiplier test results

表3 生豬價(jià)格回歸結(jié)果Table 3 Regression results of hog price

在SLM模型中，空間滯后因子ρ=0.620，并且高度顯著，說明我國生豬市場(chǎng)間存在空間溢出效應(yīng)。生豬價(jià)格同步程度較高的省域間，生豬價(jià)格存在空間依賴性。某一省域的生豬價(jià)格上升（下降），會(huì)引起與其“同步性”相鄰的省域生豬價(jià)格上升（下降），從而表現(xiàn)出空間集聚效應(yīng)。生豬價(jià)格高的省域被價(jià)格高的省域包圍，同時(shí)價(jià)格低的省域被價(jià)格低的省域包圍。

在SEM模型中，Wε的估計(jì)量γ=0.878，在1%的水平下通過顯著性檢驗(yàn)，表明生豬價(jià)格同步程度較高的省域間具有空間相似性，即在遇到外部沖擊時(shí)，生豬價(jià)格會(huì)呈現(xiàn)趨同的變化。擾動(dòng)項(xiàng)的系數(shù)為正值，同樣表明了“同步性”相鄰的省域間生豬價(jià)格存在正相關(guān)，即本地區(qū)的生豬價(jià)格上升，對(duì)鄰域的生豬價(jià)格具有推動(dòng)作用。

從似然對(duì)數(shù)函數(shù)值可以看出，SEM模型略優(yōu)于SLM模型。SEM模型所設(shè)定的影響生豬價(jià)格的變量均在1%的水平下通過了顯著性檢驗(yàn)，并且所有變量的系數(shù)均符合經(jīng)濟(jì)理論與設(shè)定預(yù)期。供給方面，仔豬價(jià)格、玉米價(jià)格均對(duì)生豬價(jià)格產(chǎn)生推動(dòng)作用，尤其是仔豬價(jià)格，當(dāng)保持其他條件不變的情況下，仔豬價(jià)格上升1個(gè)單位，生豬價(jià)格上升0.327個(gè)單位。需求方面，雞肉、牛肉都是豬肉的替代品，當(dāng)雞肉或牛肉的價(jià)格上升時(shí)，居民會(huì)增加豬肉的消費(fèi)，進(jìn)而引起生豬價(jià)格上升；豬肉是正常品，當(dāng)居民的可支配收入增加時(shí)，會(huì)增加豬肉的消費(fèi)，推動(dòng)生豬價(jià)格的上漲。

3 結(jié)論與啟示

3.1 結(jié)論

隨著我國市場(chǎng)化進(jìn)程的不斷深化，省區(qū)間生產(chǎn)要素和產(chǎn)品的流動(dòng)日益提升，生豬產(chǎn)業(yè)區(qū)際間的聯(lián)系也日益密切，各省區(qū)的生豬價(jià)格存在顯著的空間交互作用，而且這種作用已經(jīng)超越了地理上的局限性。研究結(jié)果表明，基于同步系數(shù)權(quán)重矩陣的空間因子高度顯著，我國生豬價(jià)格的集聚效應(yīng)已經(jīng)打破了原有的地理集聚，而存在跨區(qū)域的空間效應(yīng)。

中國生豬價(jià)格的波動(dòng)呈現(xiàn)出顯著的空間依賴特征，不是隨機(jī)分布的，即使某兩個(gè)省域在地理上相隔很遠(yuǎn)，但由于兩省貿(mào)易往來密切，生豬價(jià)格同步性較強(qiáng)，此時(shí)生豬價(jià)格也會(huì)存在空間集聚效應(yīng)。表明了我國生豬價(jià)格的空間分布存在不平衡的特征，這一特征也從側(cè)面反映了我國生豬產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡的問題。

3.2 啟示

第一、進(jìn)一步整合生豬市場(chǎng)。生豬市場(chǎng)存在空間效應(yīng)，表現(xiàn)了我國生豬市場(chǎng)發(fā)展不平衡的現(xiàn)象。為了生豬產(chǎn)業(yè)的健康運(yùn)行與發(fā)展，各區(qū)域要強(qiáng)化區(qū)域合作，共同構(gòu)建生豬價(jià)格區(qū)域聯(lián)動(dòng)機(jī)制，合理調(diào)控生豬價(jià)格。俗話說“糧豬安天下”，生豬價(jià)格的穩(wěn)定，不僅關(guān)系到經(jīng)濟(jì)的健康運(yùn)行還關(guān)系到居民生活的穩(wěn)定。

第二、加大重點(diǎn)區(qū)域的監(jiān)控。由于生豬市場(chǎng)空間依賴特征的存在，容易形成價(jià)格波動(dòng)的“羊群效應(yīng)”，一些生豬價(jià)格高位運(yùn)行的省份，會(huì)帶動(dòng)與之聯(lián)系密切的省區(qū)生豬價(jià)格的上升。尤其要對(duì)生產(chǎn)成本較高，需求較大的省份，進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控，比如廣東、上海等省市。因?yàn)檫@些區(qū)域更容易出現(xiàn)較高的生豬價(jià)格，合理地調(diào)控這些區(qū)域，會(huì)使生豬價(jià)格的調(diào)控更加精準(zhǔn)，達(dá)到事半功倍的政策效果。

第三、因地制宜地制定相關(guān)的調(diào)控政策。我國生豬價(jià)格存在空間異質(zhì)性，價(jià)格波動(dòng)在區(qū)域間的傳導(dǎo)也存在一定的差異性，這會(huì)極大地分散政策效力。因此，在調(diào)控某一區(qū)域生豬價(jià)格時(shí)，不僅要從本地區(qū)自身因素出發(fā)，還需要統(tǒng)籌與之聯(lián)系密切的其他區(qū)域的特點(diǎn)，制定具有針對(duì)性的政策。

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