基于最小生成樹方法的中國生豬市場整合動態(tài)演變研究

潘方卉，錢巍，李翠霞

（東北農業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，黑龍江 哈爾濱 150030）

市場整合（market integration）可以理解為商品及價格信息跨地區(qū)流通和傳導的情況，是反應市場運行效率的重要指標[1]。市場整合可以改善資源配置效率，最大化社會福利，而市場分割會給社會帶來無謂損失，降低整體經(jīng)濟效率。因此，中國自1985年開始實施生豬價格市場化改革，以期提高生豬市場運行效率，增加社會福利。隨著改革的深入以及信息和商品流通成本的降低，中國生豬市場整合水平在不斷提升[2]。那么，中國生豬市場整合的動態(tài)演進過程如何？哪些省（市、區(qū)）生豬市場為“價格制定者”，即具有較強的市場勢力，對價格施加更多的影響？這些省（市、區(qū)）生豬市場之間的關聯(lián)結構又如何？這些問題的解答有助于政府和養(yǎng)殖戶掌握生豬市場之間價格關系的區(qū)域結構、特征及其變化規(guī)律，為其制定科學合理的調控政策和準確預測生豬價格的未來走勢提供參考。

對于生豬市場整合問題，各國學者的研究重點在于檢驗市場的整合程度。例如：Vollrath和Hallahan[3]應用向量自回歸模型研究發(fā)現(xiàn)，美國和加拿大生豬市場整合水平高于牛肉市場整合水平。Fousekis[4]使用誤差修正模型方法研究表明歐盟區(qū)內各國生豬市場整合水平遠沒有達到統(tǒng)一市場的要求。Meyer[5]應用門檻誤差修正模型研究發(fā)現(xiàn)德國和荷蘭生豬市場之間存在并非完全整合。Emmanouilides和Fousekis[6]應用平滑遷移自回歸模型研究表明德國、法國、西班牙和丹麥的生豬市場整合水平滿足“一價定律”要求。然而，鮮有學者關注生豬市場勢力以及市場整合的動態(tài)演進問題。值得一提的是，武拉平[7]應用協(xié)整檢驗和市場聯(lián)系指數(shù)方法研究了1994—1998年間中國16個生豬收購市場之間的相互關系，發(fā)現(xiàn)以四川為中心的生豬市場之間存在著一定的短期整合關系。孫赫和任金政[2]應用Granger因果檢驗方法研究表明新型產(chǎn)區(qū)（黑龍江、吉林和遼寧）處于價格的主導地位，而主銷區(qū)（北京、上海和天津）和主產(chǎn)區(qū)（山東、湖南和河南）處于價格的接受地位。楊朝英[8]通過測量不同生豬市場批發(fā)價格波動的離散程度，來觀測中國地區(qū)間的生豬市場整合進程，發(fā)現(xiàn)中國生豬市場整合程度在不斷提升。上述研究雖然分析了生豬市場的定價中心和市場整合的動態(tài)變化過程，但是卻無法識別各個市場之間最為核心且簡化的結構化關系，也沒有得到較為一致的結論。為了解決上述問題，本文首次將最小生成樹方法引入生豬市場整合研究中。最小生成樹是基于貪心（Greedy）法構建出覆蓋所有市場的最短路徑生成樹，因此最小生成樹方法可以呈現(xiàn)出不同市場之間的關聯(lián)結構圖，從而有助于獲得市場之間的重要關系和關鍵信息。正因如此，最小生成樹方法被廣泛應用于金融領域[9]，例如：黃飛雪等[10]應用最小生成樹方法，構建了全球股指之間的關聯(lián)結構圖，發(fā)現(xiàn)全球股市股指間相關程度顯著提升，并且應用度指標分析不同股指的市場影響力，發(fā)現(xiàn)中國股指處于最小生成樹的邊緣，影響力較低。

有鑒于此，本文將首先使用最小生成樹方法，以各?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場作為節(jié)點，構建反應各?。ㄊ小^(qū)）生豬市場關聯(lián)結構的網(wǎng)絡拓撲圖，并基于度和中介中心性兩個網(wǎng)絡拓撲指標評價各省（市、區(qū)）的生豬市場勢力，然后應用滾動時間窗口方法來揭示全國生豬市場整合的動態(tài)演進過程。

1 研究方法與數(shù)據(jù)說明

1.1 研究方法

1.1.1 最小生成樹方法（Minimal Spanning Tree，MST）

本文以各個?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場為節(jié)點，不同?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場之間的關聯(lián)性作為邊，通過最小生成樹方法構建全國生豬市場網(wǎng)絡。具體步驟如下：

首先，計算生豬價格增長率（ri,t）。各省生豬價格增長率的計算公式如下：

式中：Pi(t)是第i?。ㄊ?、區(qū)）在t時刻的生豬價格。

其次，計算相關系數(shù)（）。不同?。ㄊ?、區(qū)）生豬價格增長率之間相關系數(shù)的計算方法如下：

然后，計算歐幾里得距離（dij）。由于相關系數(shù)不滿足歐幾里德距離的三個條件：1）只有且僅有當i=j時，dij=0；2）dij=dji；3）dij≤dik+dkj，因此，不能直接作為歐氏距離dij[11]。為了解決上述問題，本文將每個相關系數(shù)轉化為歐氏距離，轉化公式如下：

式中：dij表示第i和第j?。ㄊ小^(qū)）之間生豬市場的距離，該值越小，就表明i和j兩地生豬市場之間的關聯(lián)越密切。

最后，構建最小生成樹（Minimal Spanning Tree，簡稱“MST”）。

本文采用Kruskal[12]提出的Kruskal算法構建最小生成樹網(wǎng)絡。它的基本原理是貪心（Greedy）法，即在一個系統(tǒng)中N個節(jié)點形成的擁有N-1條邊的樹結構，邊集合為權重最小的邊組合并保證不形成回路。如果存在著N個市場，不同市場之間的關系有N(N-1)/2，然而，最小生成樹可以選擇N-1個最強的關系，從而構建出覆蓋所有節(jié)點的最短路徑生成樹。1.1.2 基于最小生成樹的網(wǎng)絡拓撲指標 為了檢驗不同?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場的地位，本文采用節(jié)點的度和中介中心性兩個指標來測度各個?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場勢力。

1）節(jié)點的度。第i節(jié)點的度是指在最小生成樹中，第i省（市、區(qū)）生豬市場直接相關聯(lián)的其他生豬市場數(shù)量，具體公式如下：

式中：D(i)是第i個?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場的度，如果第i個與第j個?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場在最小生成樹中有一個邊，那么aij=1，否則，aij=0，N是指生豬市場的數(shù)量。

2）中介中心性。中介中心性是測度市場集中度的重要指標[13]，中介程度最大的點即為中心節(jié)點。具體形式如下：

式中：B(i)是第i個?。ㄊ小^(qū)）生豬市場的中介中心性，σjl(i)是從第j個生豬市場通過第i個生豬市場到第l個生豬市場最短路徑中邊的個數(shù)。本文是基于構建的最小生成樹來計算中介中心性。由于在最小生成樹中，任意兩個節(jié)點之間的最短路徑都是唯一的，因此，當?shù)趈個節(jié)點到第l個節(jié)點的最短路徑通過第i個節(jié)點，那么σjl(i)/σjl=1，否則，當?shù)趈個節(jié)點到第l個節(jié)點的最短路徑?jīng)]有通過第i個節(jié)點，那么σjl(i)/σjl=0。因此，B(i)反應的是其他市場依賴于第i個生豬市場的程度，也就是說，B(i)值越大，第i個市場的中介程度就越高。

1.1.3 生豬市場整合的時變特征分析方法 本研究采用滾動時間窗口方法測度全國生豬市場整合的時變特征，具體方法如下：

1）時變相關分布。全國各?。ㄊ?、區(qū)）生豬價格之間的相關系數(shù)矩陣是本文研究的基礎，它的動態(tài)變化決定了不同?。ㄊ?、區(qū)）生豬價格之間關系的變動情況。因此，為了進一步研究全國生豬市場的動態(tài)穩(wěn)定性，本文引入時變相關分布的各種相關統(tǒng)計量，具體形式如下：

2）時變標準化樹長。標準化樹長是測度市場整合水平的重要指標，為了反應全國生豬市場整合水平的時變特征。本文依照Onnela等[14]的做法將標準化樹長設定為時間的函數(shù)，具體形式如下：

式中：L(t)是標準化樹長，N-1是邊的個數(shù)，eij是邊的距離。如果L(t)值隨著時間的推移，逐步變小，則意味著全國的生豬市場整合水平在不斷地提升，不同?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場價格趨同能力在增強。

1.2 數(shù)據(jù)說明和基本統(tǒng)計量描述

本文選取2000年1月到2016年6月間20個?。▍^(qū)、市）的生豬價格序列作為研究對象，本文使用待宰活豬價格表示生豬價格，單位為元/kg，樣本數(shù)據(jù)均來于中國畜牧業(yè)信息網(wǎng)（http://www.caaa.cn/）。

選取的20個?。▍^(qū)、市）包括13個生豬主產(chǎn)地和7個生豬主銷地，主要分布在中國的華東、華南、華中、西南、華北和東北六個地區(qū)。其中，生豬主產(chǎn)地是指人均豬肉產(chǎn)量高于人均豬肉消費量的?。▍^(qū)），具體包括：黑龍江，吉林、遼寧、安徽、山東、河北、河南、四川、江西、湖北、湖南、廣西、海南，這些?。▍^(qū)）均是中國的養(yǎng)豬大省，幾乎涵蓋中國生豬出欄量排名前十的全部省份。生豬主銷地是指人均豬肉產(chǎn)量低于人均消費量的?。ㄊ校?，具體包括：北京、上海、天津、江蘇、浙江、福建、廣東，這些?。ㄊ校┚墙?jīng)濟發(fā)展較快的地區(qū)，人口密度大，因此對豬肉的需求量極大。為了增加樣本的可比性，本文使用各?。ㄊ?、區(qū)）的消費價格指數(shù)剔除生豬價格序列中的通貨膨脹因素，從而得到各省（市、區(qū)）的實際生豬價格。

表1給出了各省（市、區(qū)）實際生豬價格的基本統(tǒng)計量，具體分析如下。

首先，基于均值指標，就單個省份來看，廣東省的平均實際生豬價格最高，四川省的平均實際生豬價格最低，分析其原因在于廣東省人口數(shù)量密集，人均收入較高，對生豬需求量很大，因此價格偏高。而四川省雖然人口眾多，但是人均收入水平和廣東省相比較低，并且四川省一直是中國生豬出欄量最高的省份，生豬供給量充足，因此生豬價格整體偏低。從地區(qū)角度來看，華南、華東和華北地區(qū)的平均生豬價格（9.67元/kg、9.40元/kg和9.37元/kg）偏高，東北和華中地區(qū)的平均生豬價格（8.78元/kg和9.01元/kg）偏低，而且主銷區(qū)的平均生豬價格（9.70元/kg）明顯高于主產(chǎn)區(qū)的平均生豬價格（8.96元/kg），正因為利差的存在才能推動不同地區(qū)之間生豬的流通和調轉。

其次，從標準差指標來看，各?。ㄊ小^(qū)）的實際生豬價格波動幅度差異不大，相比之下，僅海南省表現(xiàn)出較低的價格波動水平，且海南省平均實際生豬價格較高（僅次于廣東和上海），說明海南省實際生豬價格常年保持在相對較高的水平上。

表1 各?。ㄊ?、區(qū)）實際生豬價格的基本統(tǒng)計量Table 1 Descriptive statistics of the real hog prices for 20 provinces/cities/autonomous regions

最后，JB統(tǒng)計量及其P值顯示各?。ㄊ小^(qū)）的實際生豬價格均不服從正態(tài)分布。從偏度指標來看，各省（市、區(qū)）生豬價格序列呈現(xiàn)出右偏分布，即處于均值左側的數(shù)據(jù)量較多；從峰度指標來看，各?。ㄊ?、區(qū)）生豬價格序列的峰度值介于均勻分布峰度值（1.6）和正態(tài)分布的峰度值（3）之間，說明生豬價格序列中不存在影響較大的極端值，因此本文基于各?。ㄊ?、區(qū)）實際生豬價格序列的實證分析結果不會受到極端值的影響，研究結論具有一定的穩(wěn)健性。

2 實證結果

為了識別中國生豬市場的復雜關聯(lián)結構，探究不同?。ㄊ小^(qū)）生豬市場的定價權，揭示全國生豬市場整合的動態(tài)演進過程，本文應用最小生成樹方法來構建全國生豬市場的關聯(lián)網(wǎng)絡圖，并基于此，應用網(wǎng)絡拓撲指標測度各個?。ㄊ?、區(qū)）的生豬市場勢力，然后應用滾動時間窗口方法分析全國生豬市場整合的動態(tài)演變過程，本文的實證分析結果均是使用MATLAB2014a編程得到。

2.1 地區(qū)市場整合與市場“定價中心”分析

本文應用Kruskal算法，基于歐氏距離矩陣構造了反應不同?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場之間關系的網(wǎng)絡拓撲圖（如圖1所示）。從圖1可以看出，地理距離是影響地區(qū)內部和地區(qū)之間市場整合的重要因素，該結論與國內外很多學者的研究結論是一致的。例如 ：Kouyaté和 von Cramon-Taubadel[15]應用元分析（Meta-analysis）方法研究發(fā)現(xiàn)，地理距離每增加1 000 km，糧食市場之間整合的可能性就會降低7%。黃新飛等[16]研究表明水稻76%和小麥市場85%的價格變化來源于距離相對較近省份綜合價格的變化，距離相近的省份間市場整合程度更高。與上述糧食市場研究結論類似，中國生豬市場也表現(xiàn)出較高的地理地區(qū)聚集效應，首先中國生豬市場的地區(qū)內部整合程度較高。除華中地區(qū)外，各個地區(qū)內部的生豬市場均表現(xiàn)出較高的相關關系。其中，華南三省生豬市場之間的關聯(lián)最為緊密，廣西壯族自治區(qū)和海南省均與廣東省相連，說明在華南地區(qū)，廣東省生豬市場占據(jù)重要地位。其次，從地區(qū)之間生豬市場整合情況來看，東北地區(qū)與華北地區(qū)緊密相連，西南市場與華中地區(qū)緊密相連，而華北地區(qū)、華南地區(qū)和華中地區(qū)又均與華東地區(qū)密切相關。由此可知，華東地區(qū)可能是中國生豬市場的關鍵定價區(qū)。再者，就華東地區(qū)來看，除福建省和上海市與湖南省關聯(lián)外，其余三省均聚集在山東省周圍。由此可以推斷，山東省可能在全國生豬市場中具有重要影響力。

圖1 最小生成樹網(wǎng)絡Fig. 1 Minimal Spanning Tree framework

為了檢驗上述結論，表2給出了基于最小生成樹的網(wǎng)絡拓撲指標，這些指標可以反映每個省（市、區(qū)）生豬市場在全國生豬市場中的地位。第一個指標是度指標，該指標是測度與特定市場關聯(lián)的邊的數(shù)量。從表2可以看出山東和湖南兩省生豬市場的度最大，均有四個?。ㄊ校┑纳i市場與之直接關聯(lián)，其次是廣東、浙江、河北和吉林四省的生豬市場，這些市場的度均為3。第二個指標是中介中心性指標，該指標可以很好的反映市場的集中程度。其中，山東省排名第一位，其次是浙江和廣東?；谏鲜鰞蓚€指標可以進一步證明山東省在全國生豬市場中確實占據(jù)非常重要的地位，是“價格制定者”，而華東地區(qū)可以看作是全國生豬市場的“定價中心”，具有較強的市場勢力和話語權。因此，華東地區(qū)（尤其是山東?。┥i價格的變動會反映出全國生豬市場價格的大體走勢。

值得一提的是，四川省雖是中國第一大生豬產(chǎn)地，但其市場的度僅有1，中介中心性為0，處于最小生成樹的邊緣上，說明四川省生豬市場的市場勢力十分微弱，完全沒有定價權，是一個“價格追隨者”。雖然山東省僅是中國第四大生豬產(chǎn)地，但是市場影響力卻排名第一。分析其原因可能在于：一方面從生豬規(guī)?；B(yǎng)殖程度來看，四川省生豬規(guī)?；B(yǎng)殖度遠遠低于山東省。根據(jù)《中國畜牧獸醫(yī)年鑒2015》中各地區(qū)生豬養(yǎng)殖規(guī)模場（戶）數(shù)量和豬肉產(chǎn)量數(shù)據(jù)可知，盡管四川省的生豬養(yǎng)殖場（戶）數(shù)量和豬肉產(chǎn)量均排名全國第一，分別占到全國的15.49%和9.30%，但是年出欄量500頭以上的規(guī)?；B(yǎng)殖場（戶）僅占全省的0.22%，規(guī)?；a(chǎn)水平在20個?。ㄊ?、區(qū)）中排名最低。相比之下，山東省的生豬養(yǎng)殖場（戶）總數(shù)約為四川省的1/7，但是年出欄量500頭以上的規(guī)?；B(yǎng)殖場（戶）數(shù)量卻比四川省多11 688戶，規(guī)模化養(yǎng)殖程度高出70%。再者，就地理位置來說，山東省的地理優(yōu)勢明顯大于四川省。雖然四川省與七個省（市、區(qū)）相連，但由于其地處西南，與其接壤的主要是西北地區(qū)和西南地區(qū)的?。ㄊ小^(qū)），這些地區(qū)不是生豬主產(chǎn)或主銷區(qū)，且人均收入水平較低，很難產(chǎn)生較大的生豬需求量。相比之下，山東省地處華東地區(qū)，是中國經(jīng)濟最為發(fā)達的地區(qū)，與其接壤的?。ㄊ校┎皇巧i主產(chǎn)區(qū)，就是生豬主銷區(qū)。由此可見，各省（市、區(qū)）生豬市場在全國的地位不是完全取決于生豬養(yǎng)殖戶數(shù)量和生豬供給量，還取決于生豬養(yǎng)殖的規(guī)?；?、地理位置和人均收入等眾多因素。潘方卉和李翠霞[17]的研究結論也支持了這一說法，他們應用面板門檻模型研究表明，豬肉產(chǎn)量、人均收入、規(guī)模化養(yǎng)殖程度、公路密度和地理距離是影響中國生豬市場整合的關鍵因素。

表2 各?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場的網(wǎng)絡拓撲指標Table 2 Measurement results of network topology indicators

2.2 全國生豬市場整合的動態(tài)演變分析

由于受到技術、政策和環(huán)境等諸多因素的影響，全國生豬市場整合情況可能會隨著時間的推移而發(fā)生變化。由于相關系數(shù)是構建最小生成樹的基礎，因此本文首先應用滾動時間窗口方法，使用相關系數(shù)的時變特征來反映全國生豬市場的動態(tài)演變過程。本文設定的時間窗口長度為24個月，步長為1個月。圖2給出了相關系數(shù)的時變均值、方差、偏度和峰度指標的動態(tài)走勢圖。

由圖2可知，自2000年以來，相關系數(shù)的均值水平在不斷提升，在2009年以后，穩(wěn)定在0.9左右，達到較高水平。與此同時，相關系數(shù)的方差水平在持續(xù)下降，到2009年以后，達到了很低的水平，接近于0。也就是說均值序列和方差序列之間呈現(xiàn)出顯著的負相關關系，相關系數(shù)為-0.978 9。與此類似，偏度序列和峰度序列之間也呈現(xiàn)出一定的負相關關系，相關系數(shù)為-0.281 8。較高的均值和較低的方差意味著全國生豬市場整合程度在不斷提升，不同省（市、區(qū)）生豬市場之間的關聯(lián)更加密切，尤其是2002—2009年間，中國生豬市場整合水平得到了顯著地提升，生豬市場運行效率顯著提高。這一階段的生豬市場整合水平的提升與中國積極進行生豬市場化改革密切相關。自20世紀末以來，制約中國畜牧業(yè)發(fā)展的內外部因素日益復雜多樣，生豬業(yè)也同樣面臨著市場和資源的雙重約束和保護生態(tài)環(huán)境壓力，這些制約因素促使生豬生產(chǎn)進入以市場為導向，以提高質量、優(yōu)化結構和增加效益為主的發(fā)展階段[18]。1999年《關于當前調整農業(yè)生產(chǎn)結構的若干意見》和《關于加快畜牧業(yè)發(fā)展的意見》等中央文件發(fā)布后，生豬生產(chǎn)逐步由數(shù)量增長型向質量效益型轉變。養(yǎng)殖品種不斷優(yōu)化，養(yǎng)殖方式由散養(yǎng)向專業(yè)化和規(guī)?；D變，飼料生產(chǎn)也向標準化、專業(yè)化發(fā)展，生豬生產(chǎn)逐步向優(yōu)勢區(qū)域集中，產(chǎn)業(yè)整合速度在加快。因此，中國生豬市場化水平在這一階段得到了較大的提升，中國生豬市場化改革效果十分顯著。自2009年之后，中國生豬市場整合水平才逐步趨于穩(wěn)定。

圖2 相關系數(shù)的時變均值、方差、峰度和偏度序列走勢Fig. 2 Time-varying mean, variance, kurtosis and skewness of the correlation coefficients

另一個動態(tài)測度指標——標準化樹長也能得到同樣的結論。通常情況下，標準化樹長值越小，意味著市場之間的關系越緊密，即市場整合水平越高。由圖3可知，標準化樹長值在逐步降低，尤其是2002—2009年間，標準化樹長值降低速度明顯，說明生豬市場整合水平正處于快速提升期。2009年之后，生豬市場整合水平變動的長期趨勢基本穩(wěn)定，但是波動幅度卻明顯提升，這可能與2009年開始實施的豬肉收儲政策密切相關，豬肉收儲政策作為一項價格調控政策，在一定程度上會對市場效率產(chǎn)生負面影響，但是從長期趨勢來看，這種影響并不大。由此可見，不同的動態(tài)測度指標得到的結論是一致的，即各?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場之間的距離在縮短，市場之間的關系越發(fā)緊密，全國生豬市場的整合程度在逐步提升。

圖3 標準化樹長的動態(tài)走勢圖Fig. 3 Normalized tree length of the time-varying Minimal Spanning Tree

2.3 穩(wěn)健性分析

根據(jù)前面使用的滾動時間窗口方法可知，本文設定的窗口長度為24個月，由于價格增長率的總樣本數(shù)量為197，因此本文可以按照前文方法得到174個時變最小生成樹，進而通過計算最小生成樹中20個?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場的關聯(lián)性在這174個最小生成樹中出現(xiàn)的頻率來檢驗上述實證結果的穩(wěn)健性。

本文選取了20個?。ㄊ小^(qū)）生豬市場，將這些生豬市場進行兩兩配對可以構造190對關系。根據(jù)測算，僅有湖北-天津之間的生豬市場不存在任何關聯(lián)，其余189對關系均以不同頻率出現(xiàn)在174個最小生成樹中，其中發(fā)生頻率最大的關聯(lián)是河北-河南，概率為31%，頻率最低的是山東-福建，概率僅為1%。而且，189對關系的平均出現(xiàn)次數(shù)為17次，頻率僅有10%。其中，頻率均低于10%的關系有119對，頻率高于平均值的僅有70對。在這70對關系中，發(fā)生頻率高于30%的僅有1對，發(fā)生頻率介于20%和30%之間的有10對，發(fā)生頻率介于15%和20%之間的有20對，發(fā)生頻率介于10%和15%之間的有39對。由此可見，中國20個?。ㄊ小^(qū)）生豬市場之間的關系穩(wěn)定性不強，復雜度較高，因此找出其中最主要的關系就顯得更為艱巨且重要。

圖4以降序排列的方式，給出了最小生成樹中各?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場關系出現(xiàn)的頻率，由圖4可以看出不同生豬市場之間的關系隨著時間的推移并非是不變的，市場之間關系的穩(wěn)健性受到技術、政策、經(jīng)濟環(huán)境等眾多因素的影響。最小生成樹中給出的19對關系里，僅有5對關系發(fā)生的頻率低于平均值，其余14對關系出現(xiàn)的頻率均高于平均值，其中前6對關系，即河北-河南，四川-湖南、海南-廣東、黑龍江-吉林發(fā)生頻率正好是189對關系中發(fā)生頻率最高的6對。由此可見，最小生成樹中給出的各省（市、區(qū)）生豬市場之間的關系具有較強的穩(wěn)健性。其中，華南三省生豬市場之間的關聯(lián)性是極為穩(wěn)定的，而且東北地區(qū)與華北地區(qū)，西南地區(qū)與華中地區(qū)，華北地區(qū)與華東地區(qū)以及華南地區(qū)與華東地區(qū)之間的關系都相對比較穩(wěn)定，但是華中地區(qū)與華東地區(qū)之間關系的穩(wěn)健性較弱。

圖4 最小生成樹中各?。ㄊ小^(qū)）生豬市場之間關系出現(xiàn)的頻率Fig. 4 Frequency of the links in the Minimal Spanning Tree

3 主要結論與政策建議

3.1 主要結論

本文應用最小生成樹方法構建了中國各?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場的關聯(lián)結構圖，進而揭示了影響和反應全國生豬價格變動的關鍵區(qū)域，即“定價中心”，并應用滾動時間窗口方法研究了全國生豬市場整合的動態(tài)演進過程，主要得到如下結論：

1）地理距離是影響地區(qū)內部和地區(qū)之間生豬市場整合的重要因素，中國生豬市場表現(xiàn)出較高的地理地區(qū)聚集效應。具體表現(xiàn)為，除華中地區(qū)外，各個地區(qū)尤其是華南地區(qū)內部的各?。ㄊ小^(qū)）生豬市場之間關聯(lián)性較高。而且，東北地區(qū)與華北地區(qū)，西南地區(qū)與華中地區(qū)以及華北、華南和華中地區(qū)與華東地區(qū)之間的生豬市場整合程度均較高。

2）全國生豬市場整合程度在不斷提升，2000—2009年是中國生豬市場整合水平的快速提升期。自2009年后，中國生豬市場整合達到了較高的水平，并逐步趨于穩(wěn)定。由此可見，中國生豬市場化改革效果顯著，生豬市場運行效率大幅度提升。

3）華東地區(qū)尤其是山東省是全國生豬市場中“定價中心”，是典型的“價格制定者”，這些地區(qū)的生豬市場更具市場勢力，會對其他市場生豬價格的變動施加較大影響。因此，這些地區(qū)的生豬價格變動會體現(xiàn)全國生豬價格的長期走勢。值得深思的是，四川省作為中國最大的生豬主產(chǎn)區(qū)，處于最小生成樹的邊緣，是典型的“價格跟隨者”。由此可見，各?。ㄊ?、區(qū)）生豬市場價格定價權不僅取決于生豬的供給量，可能還與地理位置、人均收入和養(yǎng)殖規(guī)?；降纫蛩孛芮邢嚓P。

4）穩(wěn)健性檢驗結果表明最小生成樹中各省（市、區(qū)）生豬市場之間關系較為穩(wěn)健。其中，華南三省（區(qū)）之間關系最為穩(wěn)定，而且地區(qū)市場之間的關系（除華中地區(qū)與華東地區(qū)之外）也均較為穩(wěn)定。因此，上述研究結論具有較強的穩(wěn)健性。

3.2 政策建議

基于上述研究結論，本文給出如下政策建議：

1）國家應該重點監(jiān)測華東地區(qū)，尤其是山東省生豬價格及其影響因素（生豬出欄量、能繁母豬存欄量和豬仔數(shù)量等）的變動，并及時發(fā)布相關信息，這樣有利于全國各地區(qū)養(yǎng)殖場（戶）掌握和預判全國生豬價格的現(xiàn)狀及其未來走勢。同時，各?。ㄊ小^(qū)）養(yǎng)殖戶還應該重點關注與其密切關聯(lián)的?。ㄊ小^(qū)）生豬價格的變動情況，從而根據(jù)價格預期變動來確定合理的養(yǎng)殖規(guī)模，降低生豬養(yǎng)殖的市場風險。

2）豬肉收儲等價格調控政策的重點實施區(qū)域可以首選華東地區(qū)，在華東地區(qū)中又可以重點布局在山東省，這樣政策效果會較快的從華東地區(qū)影響到全國其他地區(qū)，從而避免在不同地區(qū)重復制定和實施政策，進而降低政策成本。

3）較高的市場整合程度表明不同?。ㄊ小^(qū)）生豬市場之間的聯(lián)動性增強，全國生豬市場發(fā)生系統(tǒng)性風險的可能性大幅度提升，極易出現(xiàn)價格“同漲同跌”的現(xiàn)象。因此，各?。ㄊ小^(qū)）之間應該加強合作，調劑有無，將政策調控與市場調控相結合，防止生豬價格出現(xiàn)過度波動，從而保障養(yǎng)殖戶的收入，促進生豬產(chǎn)業(yè)健康持續(xù)發(fā)展。

4）中國生豬市場整合水平的提升是中國生豬市場化改革三十多年的成果，雖然2009年以后生豬市場整合水平已經(jīng)達到較高水平，但是由于政策等因素的影響，市場整合水平的波動幅度依然較高。因此，政府應該逐步減少價格調控等政策干預，通過完善基礎設施和信息披露機制，大力推行生豬目標價格保險以及建立生豬期貨市場等經(jīng)濟手段來穩(wěn)定、調節(jié)和引導生豬價格的變動，從而進一步提高生豬市場化水平，增加市場運行效率。