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    非洲豬瘟對(duì)我國肉類價(jià)格波動(dòng)的影響研究*
    ——基于PVAR模型的實(shí)證分析

    2021-02-22 11:32:56占志李美琪季勇李輝尚
    關(guān)鍵詞:白條雞肉類豬瘟

    占志,李美琪,季勇,李輝尚

    (1. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京市,100081;2. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院人事局,北京市,100081)

    0 引言

    豬糧安天下。豬肉、禽肉等畜禽肉類產(chǎn)品在我國居民日常生活中占有重要地位,其生產(chǎn)穩(wěn)定發(fā)展、市場(chǎng)穩(wěn)定運(yùn)行既是我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)總體良好運(yùn)行的重要基石,更是關(guān)系到CPI等宏觀經(jīng)濟(jì)的總體穩(wěn)定。但值得注意的是,豬肉等畜禽產(chǎn)品市場(chǎng)供給受到動(dòng)物疫病等多種因素的影響,導(dǎo)致價(jià)格大起大落,既影響到生產(chǎn)者收益,也影響到消費(fèi)者福利,更影響到產(chǎn)業(yè)的整體安全[1]。自2018年8月非洲豬瘟疫情爆發(fā)以來,全國31個(gè)省市區(qū)陸續(xù)有疫情發(fā)生,染病致死、感染捕殺、防病禁運(yùn)等措施使得生豬產(chǎn)能和市場(chǎng)供給受到嚴(yán)重?fù)p傷,市場(chǎng)供需形勢(shì)嚴(yán)重失衡[2-3],豬價(jià)在經(jīng)歷震蕩后持續(xù)高漲并打破“豬周期”呈“非常態(tài)”運(yùn)行態(tài)勢(shì),同時(shí)也對(duì)其他畜禽肉類價(jià)格產(chǎn)生沖擊和帶動(dòng)作用,并且非洲豬瘟疫情的發(fā)生發(fā)展必然會(huì)對(duì)我國生豬乃至畜牧業(yè)的發(fā)展帶來長遠(yuǎn)的影響[4-5]。這些引起了眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注,并從生產(chǎn)供給、市場(chǎng)價(jià)格和產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面進(jìn)行了深入研究,且取得了豐碩成果。其中,肖琦等[6]基于供需視角,運(yùn)用向量誤差修正模型(VECM)研究非洲豬瘟疫情對(duì)豬肉、雞肉、羊肉和牛肉的動(dòng)態(tài)影響,結(jié)果顯示非洲豬瘟疫情對(duì)豬肉價(jià)格的影響程度和持續(xù)時(shí)間都大于其他肉類,并且非洲豬瘟與各個(gè)肉類價(jià)格之間存在長期均衡關(guān)系。段琮琮等[7]運(yùn)用VAR模型的研究指出,非洲豬瘟疫情對(duì)豬肉價(jià)格的影響程度最大,且持續(xù)時(shí)間大于其他肉類,對(duì)所有肉類價(jià)格的沖擊影響均非常迅速。石自忠等[8]運(yùn)用TVP-VAR模型研究包括非洲豬瘟在內(nèi)的生豬疫病對(duì)豬肉等畜產(chǎn)品價(jià)格沖擊的影響,結(jié)果顯示豬肉價(jià)格受到的沖擊最為顯著,但在不同時(shí)點(diǎn)上,沖擊所受的影響有所差異。

    然而現(xiàn)有研究方法仍然局限于時(shí)間序列研究方法的范疇之內(nèi)[9-12],并沒有考慮到非洲豬瘟疫情和畜產(chǎn)品價(jià)格在區(qū)域上的差異,運(yùn)用傳統(tǒng)的向量自回歸模型容易存在一定估計(jì)誤差;同時(shí),鑒于我國生豬等畜牧業(yè)分散經(jīng)營、跨區(qū)調(diào)運(yùn)等特點(diǎn)極為顯著,充分考慮非洲豬瘟疫情和豬肉等畜產(chǎn)品價(jià)格的區(qū)域間差異,才能充分把握這一疫情對(duì)豬肉等畜產(chǎn)品價(jià)格沖擊和影響的總體規(guī)律,進(jìn)而采取針對(duì)性的市場(chǎng)調(diào)控政策,確保產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展。基于此,本文構(gòu)建了基于省級(jí)的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù),運(yùn)用面板向量自回歸模型(Panel Vector Auto-regression Model)[13],就非洲豬瘟疫情對(duì)豬肉等畜產(chǎn)品價(jià)格的沖擊影響及其價(jià)格波動(dòng)的機(jī)理進(jìn)行了分析,并提出針對(duì)性的政策建議,以期為生豬等畜牧業(yè)穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展提供參考。

    1 數(shù)據(jù)與模型構(gòu)建

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    本文中應(yīng)用的價(jià)格數(shù)據(jù)包括豬肉(zr)、白條雞(btj)、牛肉(nr)和羊肉(yr)集貿(mào)市場(chǎng)平均價(jià)格,均來自中國畜牧獸醫(yī)信息網(wǎng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng),包括全國29個(gè)省、自治區(qū)和直轄市。為確保數(shù)據(jù)的一致性,剔除了西藏、新疆的價(jià)格監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不完整的兩個(gè)省區(qū)的數(shù)據(jù),全國主要畜產(chǎn)品價(jià)格的數(shù)據(jù)包括黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、河北、北京、天津、山東、河南、安徽、江西、上海、江蘇、浙江、福建、湖北、湖南、廣東、廣西、云南、四川、重慶、甘肅、寧夏、山西、陜西、青海、貴州、海南。考慮到2020年1月新冠肺炎疫情發(fā)生后,全國畜禽等農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)受到交通運(yùn)輸?shù)确浅B(tài)情況,豬肉等畜產(chǎn)品價(jià)格受此沖擊對(duì)研究非洲豬瘟的影響有較大干擾,因此在時(shí)間跨度上,選擇了自2018年8月非洲豬瘟爆發(fā)開始至2019年12月這一范疇,更容易觀察到非洲豬瘟疫情對(duì)市場(chǎng)的總體沖擊和影響。為消除通貨膨脹因素的影響,本文將2018年第29周作為基期,用月度居民價(jià)格指數(shù)對(duì)肉類價(jià)格進(jìn)行平減處理。

    為更好量化非洲豬瘟疫情的發(fā)展態(tài)勢(shì),本文基于百度指數(shù)構(gòu)建非洲豬瘟網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度指數(shù)[14-18],以便反映消費(fèi)者、生產(chǎn)者對(duì)非洲豬瘟疫情的變化和認(rèn)知及其對(duì)市場(chǎng)的影響,作為非洲豬瘟疫情的代理變量納入模型系統(tǒng)。在指數(shù)構(gòu)建上,主要采用主觀選擇法,結(jié)合百度搜索引擎相關(guān)詞推薦功能和百度搜索需求圖譜,獲取與非洲豬瘟相關(guān)的關(guān)鍵詞,主要包括三類7個(gè):一是能夠直接代表疫情本身的關(guān)鍵詞,包括“豬瘟”“非洲豬瘟”和“非洲豬瘟疫情”;二是主要反映非洲豬瘟的傳染特征的關(guān)鍵詞,包括“非洲豬瘟防控”和“非洲豬瘟癥狀”;三是反映公眾態(tài)度和關(guān)注傾向的關(guān)鍵詞,包括“非洲豬瘟傳染人嗎”和“非洲豬瘟最新進(jìn)展”;選用周度數(shù)據(jù)進(jìn)行加總后取自然對(duì)數(shù)以消除異方差,具體計(jì)算公式為ASF_index=ln(X1+X2+…+X7)。

    本文中價(jià)格數(shù)據(jù)和構(gòu)建的非洲豬瘟疫情指數(shù)的時(shí)間跨度為2018年第30周—2019年第52周,整體上構(gòu)建了包括29個(gè)省(區(qū)、市)的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)。

    1.2 模型構(gòu)建

    面板向量自回歸模型(Penal Vector Auto-regression Model)由Holtz-Eakin(1987)提出,主要是將變量作為內(nèi)生變量,研究面板數(shù)據(jù)中各變量之間及其滯后項(xiàng)的互動(dòng)關(guān)系。PVAR模型既能夠有效解決個(gè)體異質(zhì)性問題,又能充分考慮個(gè)體和時(shí)間效應(yīng),一般表現(xiàn)形式

    Yit=Yit-1A1+Yit-2A2+…+Yit-p+1Ap-1+Yit-pAp+XitB+ui+eit

    i∈{1,2,…,N},t∈{1,2,…,Ti}

    式中:Yit——一個(gè)(1×k)行向量,表示k個(gè)內(nèi)生變量;

    p——PVAR模型的滯后階數(shù);

    Xit——一個(gè)(1×l)行向量,表示l個(gè)外生變量;

    A——(k×k)維矩陣,矩陣?yán)锏脑獮榇烙?jì)模型中內(nèi)生變量滯后項(xiàng)系數(shù);

    B——(l×k)維矩陣,矩陣?yán)锏脑獮榇烙?jì)模型中外生變量的系數(shù);

    ui——(1×k)行向量,表示待估計(jì)模型的個(gè)體效應(yīng);

    eit——(1×k)行向量,表示待估計(jì)模型的擾動(dòng)項(xiàng)。

    假定E(eit)=0,E(e′iteit)=Σ,對(duì)所有的t>s有E(e′iteis)=0。為消除面板個(gè)體效應(yīng)偏差,使用一階差分變換(fd)或者正向正交Helmet變換(fod),變換公式如下。

    A′=[A′1A′2…A′p-1A′pB′]

    式中:mit——模型中的每一個(gè)變量。

    2 實(shí)證分析

    2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    表1 面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

    2.2 滯后期的確定和單位根檢驗(yàn)

    本文通過多次調(diào)整模型的滯后階數(shù)和工具變量的方式來判定模型的最優(yōu)滯后階數(shù),但如果滯后變量太多則可能會(huì)使模型的自由度減少。因此,根據(jù)信息準(zhǔn)則最小化原則,比較不同滯后階數(shù)的參數(shù)值的大小。從表2可知,滯后一階的PVAR模型,各變量1/4階滯后變量為工具變量較為合理。圖1為面板模型的特征值,所有特征值均在單位圓內(nèi),表明在既定參數(shù)下的模型是穩(wěn)定的。

    表2 PVAR滯后階數(shù)的判定結(jié)果

    圖1 PVAR(1)模型的特征值

    2.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)

    非洲豬瘟疫情對(duì)豬肉及其他肉類價(jià)格的脈沖響應(yīng)結(jié)果如圖2所示。從沖擊方向來看,豬肉價(jià)格對(duì)非洲豬瘟疫情的響應(yīng)在前2期為正,第3期時(shí)出現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng),響應(yīng)開始轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)值,但負(fù)向沖擊并不顯著,說明非洲豬瘟疫情在短期內(nèi)對(duì)豬肉價(jià)格的影響以正向?yàn)橹?,這也符合豬瘟疫情期間豬肉價(jià)格多數(shù)期間漲價(jià)的事實(shí)。白條雞價(jià)格對(duì)非洲豬瘟疫情的響應(yīng)在觀察期內(nèi)均呈正向,并且在前3期所受到的沖擊不斷增強(qiáng),在第3期達(dá)到最大值,之后趨于平緩且略有減少的趨勢(shì)。羊肉價(jià)格對(duì)非洲豬瘟疫情的響應(yīng)在第1期為負(fù),但在第2出現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)變?yōu)檎颍诘?期正向響應(yīng)達(dá)到最大值,最后逐漸減小,但總體上這種正向影響不夠顯著。牛肉價(jià)格對(duì)非洲豬瘟疫情的響應(yīng)在第一期為負(fù),但從第二期開始牛肉價(jià)格受到的沖擊在零附近波動(dòng)。從沖擊大小來看,短期內(nèi)豬肉價(jià)格受非洲豬瘟疫情的沖擊最大,白條雞價(jià)格次之,牛羊肉價(jià)格受到的沖擊最?。粡臎_擊的持續(xù)時(shí)間來看,白條雞價(jià)格波動(dòng)的沖擊持續(xù)時(shí)間最長,豬肉價(jià)格次之,牛羊肉價(jià)格最短。

    圖2 總體脈沖響應(yīng)圖

    2.4 預(yù)測(cè)誤差方差分解

    以非洲豬瘟疫情指數(shù)為沖擊變量,以豬肉價(jià)格、白條雞價(jià)格、牛肉價(jià)格和羊肉價(jià)格為響應(yīng)變量的預(yù)測(cè)誤差方差分解(表3)。從表3可知,豬肉和白條雞價(jià)格的預(yù)測(cè)誤差來自于非洲豬瘟疫情的比例明顯高于豬肉和牛肉,這也印證了脈沖響應(yīng)分析中非洲豬瘟疫情對(duì)豬肉和雞肉價(jià)格的沖擊大于牛羊肉價(jià)格的結(jié)論。同時(shí),隨著期數(shù)的增加,四種肉類價(jià)格的預(yù)測(cè)誤差來自于非洲豬瘟疫情的比例呈現(xiàn)出增大的趨勢(shì)。第1期非洲豬瘟疫情對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)率僅有1.75%,到了第7期為2.59%,到第10期豬瘟疫情對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)率達(dá)到了4.57%。

    表3 預(yù)測(cè)誤差方差分解表

    2.5 肉價(jià)波動(dòng)機(jī)理分析

    長期以來,肉類等農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格取決于市場(chǎng)供給和需求的均衡狀況,其價(jià)格波動(dòng)的幅度受到供給端的生產(chǎn)成本、流通運(yùn)輸、上市供給和消費(fèi)端的居民收入水平、消費(fèi)偏好等直接因素的影響,同時(shí)也受到環(huán)保政策、動(dòng)物疫病等外部條件和沖擊等間接因素的影響,而這些影響因素往往相互交織、相互推動(dòng),尤其是外部條件往往通過改變供給和需求狀況進(jìn)而對(duì)價(jià)格產(chǎn)生影響。一方面,非洲豬瘟疫情在我國大范圍發(fā)生對(duì)豬肉的供給端產(chǎn)生影響,主要是因?yàn)榉侵挢i瘟疫情的持續(xù)發(fā)生發(fā)展使得大量生豬被捕殺,以往傳統(tǒng)的活體跨區(qū)調(diào)運(yùn)和長距離運(yùn)輸模式轉(zhuǎn)變?yōu)閮鋈饫滏溛锪鳎唐趦?nèi)市場(chǎng)供給大幅減少,造成了豬肉價(jià)格快速上漲,同時(shí)隨著疫情防控要求加強(qiáng),生產(chǎn)流通成本加大也增強(qiáng)了價(jià)格高位運(yùn)行的支撐;但另一方面,非洲豬瘟疫情也對(duì)豬肉等肉類產(chǎn)品的需求端產(chǎn)生影響,主要是因?yàn)槎唐趦?nèi)公眾對(duì)非洲豬瘟疫情認(rèn)知度偏低,禽肉、牛肉、羊肉等其他替代品可選擇性增加,一定程度上抑制了豬肉消費(fèi),但會(huì)拉動(dòng)對(duì)禽肉和牛羊肉的消費(fèi),使得豬肉價(jià)格因消費(fèi)不足而出現(xiàn)價(jià)格下跌、禽肉和牛羊肉價(jià)格因消費(fèi)增加拉動(dòng)價(jià)格上漲。

    3 結(jié)論和啟示

    3.1 主要結(jié)論

    本文基于百度指數(shù)構(gòu)建了量化非洲豬瘟疫情的代理變量,并構(gòu)建了包括29個(gè)省(區(qū)、市)、覆蓋2018年第30周—2019年第52周共計(jì)75周的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù),運(yùn)用PVAR模型研究了非洲豬瘟疫情對(duì)豬肉、白條雞、牛肉和羊肉四種主要肉類價(jià)格的動(dòng)態(tài)影響,并分析了非洲豬瘟疫情背景下這些肉類價(jià)格波動(dòng)的內(nèi)在機(jī)制。研究表明,從沖擊方向上看,非洲豬瘟疫情對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的沖擊主要為正,后期有一定的負(fù)向沖擊但并不顯著,白條雞對(duì)非洲豬瘟疫情的響應(yīng)在觀察期內(nèi)均為正向,牛羊肉價(jià)格受到的沖擊在零附近小范圍波動(dòng);從沖擊大小上看,非洲豬瘟疫情短期內(nèi)對(duì)豬肉的沖擊影響最大,白條雞價(jià)格次之、牛羊肉價(jià)格最小;從持續(xù)時(shí)間上看,非洲豬瘟疫情對(duì)白條雞價(jià)格的沖擊持續(xù)時(shí)間最長、豬肉價(jià)格次之,牛羊肉價(jià)格最短。在觀察期內(nèi),四種主要肉類價(jià)格受到非洲豬瘟疫情的影響隨著時(shí)間的推移不同程度的衰減,價(jià)格波動(dòng)的主要影響取決于市場(chǎng)上供求關(guān)系的變化。

    3.2 啟示與建議

    豬肉等肉類價(jià)格的波動(dòng)主要是供需兩端相互作用的結(jié)果,非洲豬瘟疫情通過影響供給端和需求端的雙向“擠壓和推拉”對(duì)豬肉等主要肉類價(jià)格產(chǎn)生影響。為更好應(yīng)對(duì)非洲豬瘟等動(dòng)物疫情對(duì)豬肉等主要肉類市場(chǎng)的影響,基于本文的研究結(jié)論和我國生豬等畜牧業(yè)的發(fā)展實(shí)際,建議:一是強(qiáng)化生豬等養(yǎng)殖業(yè)規(guī)范化標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)。非洲豬瘟等動(dòng)物疫病往往具有較強(qiáng)的傳染性,主要的傳播點(diǎn)在于養(yǎng)殖環(huán)節(jié),而規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)則是高效率、高效益的根本保證,也是產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)。因此,應(yīng)加大力度推動(dòng)生豬等畜牧養(yǎng)殖業(yè)的規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn),推進(jìn)養(yǎng)殖模式向規(guī)?;?、企業(yè)化和工廠化加快轉(zhuǎn)型升級(jí),促進(jìn)區(qū)域養(yǎng)殖從良種培育、飼料配方、生產(chǎn)管理、廢棄物排放和疫病防控等標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一,大力推廣生物安全、病源監(jiān)測(cè)和疫病防控技術(shù)示范應(yīng)用,切實(shí)增強(qiáng)從源頭把控和消滅動(dòng)物疫病發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的能力,夯實(shí)整個(gè)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展基礎(chǔ)。二是完善非洲豬瘟等動(dòng)物疫情監(jiān)測(cè)預(yù)警體系。非洲豬瘟等動(dòng)物疫情的發(fā)生往往具有隱蔽性,但其一旦爆發(fā),就會(huì)呈現(xiàn)發(fā)展速度快、影響范圍大、持續(xù)時(shí)間長等特點(diǎn)。因此,應(yīng)進(jìn)一步健全完善非洲豬瘟等動(dòng)物疫情監(jiān)測(cè)預(yù)警體系,堅(jiān)持“以防為主、防治結(jié)合”的發(fā)展理念,努力做好“早發(fā)現(xiàn)、早上報(bào)、早防控”,探索建立全國性動(dòng)物疫情信息發(fā)布公共平臺(tái),及時(shí)準(zhǔn)確發(fā)布疫情信息,加大宣傳力度,主動(dòng)回應(yīng)社會(huì)關(guān)切,有效引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。三是加強(qiáng)生豬等畜產(chǎn)品市場(chǎng)供需調(diào)控。豬肉等畜產(chǎn)品價(jià)格彈性相對(duì)較大,相互間替代性較強(qiáng),加上畜產(chǎn)品流通模式以長距離運(yùn)輸、跨區(qū)域調(diào)運(yùn)為主,市場(chǎng)供需形勢(shì)受到多種因素的影響,進(jìn)而引起價(jià)格的波動(dòng)。因此,應(yīng)加大穩(wěn)定支持生豬等畜牧產(chǎn)業(yè)財(cái)政支持政策,進(jìn)一步合理確定禁限養(yǎng)區(qū)域,支持和鼓勵(lì)運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù)改善流通領(lǐng)域冷鏈建設(shè),強(qiáng)化市場(chǎng)價(jià)格監(jiān)測(cè)和預(yù)警研判,穩(wěn)定養(yǎng)殖戶、批發(fā)商和消費(fèi)者的市場(chǎng)預(yù)期,防止價(jià)格過快大幅上漲或下跌,確保市場(chǎng)整體平穩(wěn)運(yùn)行。

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