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    基于反周期操作思路的生豬生產(chǎn)決策研究

    2023-11-24 10:14:34杜宇能房桐桐孫歆惠
    關(guān)鍵詞:豬肉波動(dòng)生豬

    杜宇能,房桐桐,孫歆惠

    (安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,合肥 230036)

    “六畜豬為首,豬糧安天下”。豬肉是我國(guó)居民最主要的肉食來源,生豬的生產(chǎn)在我國(guó)的畜牧養(yǎng)殖中地位尤為重要。與糧食作物不同,豬肉的價(jià)格彈性相對(duì)較高,供給量的變化會(huì)導(dǎo)致豬肉價(jià)格發(fā)生較為明顯的波動(dòng)。豬肉價(jià)格的這種波動(dòng)無論是對(duì)生豬的生產(chǎn)者,還是消費(fèi)者都是一種困擾。和一般工業(yè)產(chǎn)品不同,生豬的生產(chǎn)需要一定的時(shí)間周期。一般而言,從能繁母豬懷孕、到仔豬、再到出欄大約需要9 個(gè)月左右的時(shí)間[1],這種剛性的生產(chǎn)周期往往會(huì)導(dǎo)致生豬的生產(chǎn)者面臨如下困境:市場(chǎng)豬肉價(jià)格上升→擴(kuò)大生產(chǎn)→豬肉供給過量→價(jià)格下跌→豬肉生產(chǎn)者虧損。這種現(xiàn)象在經(jīng)濟(jì)學(xué)里被稱為“蛛網(wǎng)模型”[2],它會(huì)導(dǎo)致生豬生產(chǎn)者面臨“肉賤傷農(nóng)、肉貴無貨”尷尬局面,一方面加大了生豬生產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),另一方面也增加了生豬生產(chǎn)企業(yè)的決策復(fù)雜度。

    近年來,豬肉市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)愈發(fā)頻繁,呈現(xiàn)出“過山車”式的走勢(shì)[3],這種大起大落的豬肉價(jià)格有諸多的危害,一是給百姓的日常生活帶來不便,影響百姓的生活質(zhì)量;二是給豬肉下游企業(yè)的經(jīng)營(yíng)造成成本波動(dòng),影響生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)的平順性;三是給政府的豬肉供給管理和價(jià)格平抑帶來操作上的困難,影響政策實(shí)施的效果;四是干擾了生豬養(yǎng)殖主體的生產(chǎn)決策,影響了養(yǎng)豬的獲利能力。盡管政府采取了諸多辦法,努力達(dá)成平抑豬肉價(jià)格的目的,但我國(guó)豬肉價(jià)格的大幅度、周期性、成本穿透性波動(dòng)仍然是豬肉市場(chǎng)上的常態(tài)[4]。

    應(yīng)對(duì)豬肉價(jià)格的大起大落,不僅是政府重點(diǎn)的決策領(lǐng)域,也是學(xué)術(shù)界長(zhǎng)期以來的研究熱點(diǎn)。豬肉價(jià)格究竟受哪些因素影響[5],學(xué)術(shù)界圍繞這個(gè)議題展開了諸多的研究,研究發(fā)現(xiàn)貨幣發(fā)行[6]、CPI 走勢(shì)[7]、豬肉疫病[8]、突發(fā)事件[9]都有可能是豬肉價(jià)格波動(dòng)的原因。在這些影響因素的作用下,豬肉的價(jià)格走勢(shì)呈現(xiàn)出一種“有偏隨機(jī)游動(dòng)”的狀態(tài),其主要特征就是“漲久必跌、跌久必漲”,并且還有學(xué)者針對(duì)豬肉價(jià)格的走勢(shì)進(jìn)行了非線性分析[10],指出在看似隨機(jī)和無規(guī)律的價(jià)格走勢(shì)中蘊(yùn)藏的規(guī)律性因素[11]。通過相關(guān)研究,學(xué)術(shù)界普遍的共識(shí)是要依據(jù)反周期操作的方法,在豬肉價(jià)格走低時(shí)增產(chǎn),在豬肉價(jià)格走高時(shí)減產(chǎn),從而平抑豬肉的生產(chǎn),同時(shí)按照這個(gè)思路進(jìn)行豬肉的有關(guān)儲(chǔ)備[12]。盡管反周期操作是學(xué)術(shù)共識(shí),也是政策實(shí)操,但是事實(shí)上,我國(guó)豬肉價(jià)格的波動(dòng)并沒有明顯好轉(zhuǎn),“一年虧、一年平、一年賺”的經(jīng)營(yíng)波動(dòng),著實(shí)使豬肉生產(chǎn)主體苦不堪言[13]。

    既然學(xué)術(shù)界對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的原因和走勢(shì)做出了比較充分的研究,也有原則性的對(duì)抗方法,那么為什么在實(shí)操過程中,無法達(dá)成減弱豬肉價(jià)格波動(dòng)幅度的效果呢。作為研究者,是不是應(yīng)該反思豬肉價(jià)格波動(dòng)研究的服務(wù)對(duì)象,或者說調(diào)整豬肉價(jià)格研究的立場(chǎng)。學(xué)術(shù)不僅僅要服務(wù)學(xué)術(shù)本身,也不能僅限于政策建議,將“軟科學(xué)”研究服務(wù)市場(chǎng)主體,也是學(xué)術(shù)研究的重要方向。因此,如何利用現(xiàn)有研究成果,服務(wù)相關(guān)生產(chǎn)主體,尤其是幫助豬肉生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行決策優(yōu)化,就成為了學(xué)術(shù)研究的應(yīng)然指向。不過遺憾的是,對(duì)于豬肉價(jià)格波動(dòng)的研究仍然較多集中在波動(dòng)原因、波動(dòng)特征、政策建議等三個(gè)方面?;诂F(xiàn)有豬肉有關(guān)價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù),通過適當(dāng)?shù)姆椒ㄑ芯亢皖A(yù)測(cè)豬肉價(jià)格的走勢(shì),進(jìn)而服務(wù)豬肉生產(chǎn)企業(yè)的決策,幫助企業(yè)在最恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)增產(chǎn)或者穩(wěn)產(chǎn)乃至減產(chǎn),仍然是有待發(fā)掘的學(xué)術(shù)藍(lán)海。

    1 研究的理論基礎(chǔ)和思路

    1.1 研究的理論基礎(chǔ)

    反周期操作是應(yīng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品波動(dòng)性價(jià)格的主要策略[14-15]?!胺粗芷诓僮鳌眮碓从?0 世紀(jì)經(jīng)濟(jì)“大蕭條”之后理論上的凱恩斯主義和實(shí)踐中的羅斯福新政,已經(jīng)成為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體普遍遵循的一個(gè)調(diào)控方式[16]。盡管“反周期操作”一詞屬于舶來品,但是我國(guó)古代先賢的著作里早有關(guān)于反周期操作的思想。《勾踐滅吳》中的名句“旱則資舟,水則資車”,指的是在干旱的時(shí)候,做生意的人要儲(chǔ)備船,干旱結(jié)束后船的需求量就會(huì)上漲;下雨的時(shí)候做生意的人要儲(chǔ)備馬車,雨過天晴后馬車的需求量就會(huì)上漲。中國(guó)先賢的古老智慧與現(xiàn)代宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)之父凱恩斯提出的反周期貨幣政策的理念不謀而合。

    在豬肉的生產(chǎn)過程中,運(yùn)用反周期思維應(yīng)對(duì)價(jià)格波動(dòng)是理論的應(yīng)然,但缺乏實(shí)證主義的操作辦法。因此,研究就是要從實(shí)證主義的思路出發(fā),運(yùn)用反周期操作思想,研究豬肉價(jià)格和豬肉生產(chǎn)成本歷史時(shí)間序列數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的重要信息,結(jié)合豬肉生產(chǎn)的周期長(zhǎng)度,為豬肉生產(chǎn)企業(yè)提供“天氣預(yù)報(bào)”式的豬肉未來價(jià)格變化情況,輔助豬肉生產(chǎn)企業(yè)做出“增產(chǎn)”或者“減產(chǎn)”的當(dāng)前決策,進(jìn)而優(yōu)化豬肉生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)決策,提高豬肉生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的能力。與此同時(shí),研究還可以將具體企業(yè)的“增產(chǎn)”或者“減產(chǎn)”決策推廣到政府收儲(chǔ)調(diào)節(jié)市場(chǎng)的決策中,進(jìn)而有助于政府調(diào)節(jié)豬肉市場(chǎng)的供應(yīng)和價(jià)格。

    1.2 思路的概述

    盡管當(dāng)前我國(guó)居民豬肉消費(fèi)的習(xí)慣有漸變的趨勢(shì),比如對(duì)瘦肉率的偏好,以及對(duì)其他肉類替代品需求的增長(zhǎng)[17],但總體上我國(guó)居民豬肉消費(fèi)的總量和結(jié)構(gòu)比較穩(wěn)定,豬肉價(jià)格的波動(dòng)原因主要來自供給端[18]。生豬養(yǎng)殖屬于競(jìng)爭(zhēng)性行業(yè),市場(chǎng)主體以民營(yíng)企業(yè)為主,主體數(shù)量眾多,呈現(xiàn)出明顯的完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)特征[19]。因此,能否獲取利潤(rùn)成為影響豬肉生產(chǎn)企業(yè)的第一追逐,而能否獲利的最直接和最根本決定因素,一個(gè)是銷售價(jià)格,另一個(gè)就是生產(chǎn)成本。由于生豬生產(chǎn)面對(duì)的是全國(guó)性的大市場(chǎng),因此同一時(shí)間下,不同區(qū)域豬肉銷售價(jià)格并沒有顯著的差異。盡管受到養(yǎng)殖規(guī)模和固定投入差異的影響,不同類型養(yǎng)殖企業(yè)生豬生產(chǎn)的分?jǐn)偟膯挝还潭ǔ杀究赡艽嬖诓町?,但是從總成本的?gòu)成看,生豬飼料成本才是最主要的生產(chǎn)成本,一般占到總成本的60%左右[20]。根據(jù)奧卡姆剃刀的原則,應(yīng)當(dāng)用最核心、最簡(jiǎn)潔的理論和變量來解釋問題,而在研究中影響豬肉生產(chǎn)企業(yè)生產(chǎn)決策的核心因素可以認(rèn)為是市場(chǎng)的價(jià)格和飼料的成本。

    在具體研究中,多采用豬糧比,也就是生豬和飼料的價(jià)格比作為判斷生豬生產(chǎn)盈虧點(diǎn)的重要指標(biāo),一般認(rèn)為當(dāng)豬糧比達(dá)到6∶1 及以上時(shí),生豬生產(chǎn)處于盈利范圍[21]。因此,以豬糧比為核心變量,考慮到生豬生產(chǎn)9 個(gè)月的時(shí)間周期,根據(jù)生豬價(jià)格和飼料價(jià)格的歷史數(shù)據(jù),以過去某一個(gè)時(shí)間為起點(diǎn),考慮該時(shí)間點(diǎn)9 個(gè)月后的豬糧比,如果9 個(gè)月以后豬糧比高于6,那么該時(shí)間點(diǎn)的決策應(yīng)當(dāng)是增產(chǎn)(設(shè)為1),如果9個(gè)月以后豬糧比低于6,那么該時(shí)間點(diǎn)的決策應(yīng)當(dāng)是減產(chǎn)(設(shè)為0)。在以上述二元決策為因變量的基礎(chǔ)上,以同期的生豬價(jià)格和豬糧比為自變量,探索因變量增產(chǎn)和減產(chǎn)與當(dāng)前生豬價(jià)格和豬糧比之間的二元線性回歸關(guān)系。這種以生豬生產(chǎn)9 個(gè)月周期時(shí)間跨度為因變量取值的研究,體現(xiàn)了應(yīng)對(duì)生豬價(jià)格蛛網(wǎng)模型走勢(shì)的反周期操作思路。研究的思路和邏輯圖如圖1 所示。

    圖1 研究思路的邏輯圖Fig.1 Logic diagram of research ideas

    1.3 變量的設(shè)定

    因變量的形成過程:利用歷史數(shù)據(jù),某一周9 個(gè)月之后的豬糧比作為那時(shí)決策(0,1)的依據(jù),例如2010 年8 月20 日的因變量是以該時(shí)間點(diǎn)為起點(diǎn),將9 個(gè)月后的2011 年5 月20 日的豬糧比的數(shù)值與6相比作為(0,1)的決策依據(jù),大于等于6 決策選擇為1,即增加投入,小于6 則決策選擇為0,即減少投入,進(jìn)而得出二元線性回歸中的因變量。

    自變量的形成過程:自變量則為當(dāng)期的生豬價(jià)格和豬糧比,例如2010 年8 月20 日,其兩個(gè)自變量分別為當(dāng)期的生豬價(jià)格和豬糧比。如上所述,這樣思路體現(xiàn)了“旱則資舟、水則資車”的反周期思路。

    2 研究設(shè)計(jì)與模型構(gòu)建

    2.1 研究思路與模型設(shè)定

    研究擬采用的基礎(chǔ)模型為“線性概率模型”∶

    由于線性概率模型導(dǎo)致估計(jì)不一致、存在異方差等缺點(diǎn),而且被解釋變量y 的取值非0 即1,但根據(jù)這個(gè)線性概率模型所作的預(yù)測(cè)值卻可能出現(xiàn)被解釋變量大于1 或者小于0 的不現(xiàn)實(shí)情形。為使y 的預(yù)測(cè)值總是介于[0,1]之間,在給定x 的情況下,考慮y 的兩點(diǎn)分布概率。

    此函數(shù)F(x,β)稱為“連接函數(shù)”,因?yàn)樗鼘⒔忉屪兞縳 與被解釋變量y 連接起來。由于y 的取值要么為0,要么為1,故y 肯定服從兩點(diǎn)分布。連接函數(shù)的選擇具有一定的靈活性。通過選擇合適的連接函數(shù)F(x,β)(比如,某隨機(jī)變量的累積分布函數(shù)),可以保證0≤y≤1,并將理解為“y=1”發(fā)生的概率:

    由于生豬生產(chǎn)的投入決策是二值選擇,即增加投入或者減少投入,所以選擇二元logit 模型。如果F(x,β)為“邏輯分布”(Logistic distribution)的累積分布函數(shù)為:

    模型成為“Logit”。Logit 模型的樣本不需要服從正態(tài)分布,具有了較其他模型更廣泛的適用性[22],對(duì)于Logit 模型,增加投入的概率為:

    在得知了投入概率的基礎(chǔ)上,易知減少投入的概率為:

    由上述理論可知,故設(shè)置模型,變量解釋如表1 所示。

    表1 變量解釋Table 1 Variable interpretation

    2.2 數(shù)據(jù)來源及變量選擇

    選取Wind 數(shù)據(jù)庫2010 年8 月20 日-2021 年4月9 日的每周生豬價(jià)格和每周生豬飼料價(jià)格(因假期或其他原因,而缺失的數(shù)據(jù)已采用計(jì)量方法插入)555 個(gè)樣本,采用二元logit 模型,選取0、1 變量作為因變量,0 作為減少投入的生產(chǎn)決策,1 作為增加投入的生產(chǎn)決策,自變量為每周生豬價(jià)格(元·kg-1)和豬糧比(生豬價(jià)格/飼料價(jià)格)。0 或1 的決策選擇以9個(gè)月后的豬糧比與6 相比得出,體現(xiàn)了蛛網(wǎng)模型和反周期操作,即不以現(xiàn)狀為決策依據(jù),而以豬周期的時(shí)間跨度為決策依據(jù)。決策的選擇有以下原因:

    (1)2009 年1 月13 日,國(guó)家發(fā)改委、商業(yè)部等六部門聯(lián)合發(fā)表了防止生豬價(jià)格過度下跌調(diào)控預(yù)案(暫行)(以下簡(jiǎn)稱《預(yù)案》),《預(yù)案》選取豬糧比價(jià)作為判斷生豬出場(chǎng)價(jià)格與玉米批發(fā)價(jià)格的比值,它能直觀地反映養(yǎng)豬成本收益的變化情況。根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn),由于飼料成本在生豬生產(chǎn)成本中的比重、料肉比都是基本穩(wěn)定的。因此,豬糧比價(jià)作為判斷生豬生產(chǎn)和市場(chǎng)情況的基本指標(biāo),具有簡(jiǎn)潔、清晰、容易理解等特點(diǎn),能夠?yàn)閲?guó)家及時(shí)、準(zhǔn)確判斷生豬市場(chǎng)供求,采取相應(yīng)調(diào)控措施,提供較為準(zhǔn)確的依據(jù)。

    (2)選取豬糧比為6 的原因:豬糧比,通俗說就是生豬價(jià)格和作為生豬主要飼料的玉米價(jià)格的比值。《預(yù)案》在基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算和廣泛征求專家意見的基礎(chǔ)上,訂立了5.5∶1 這一比價(jià),當(dāng)同一時(shí)間、同一地區(qū)的豬價(jià)和玉米價(jià)格的比例達(dá)到5.5∶1 的時(shí)候,養(yǎng)豬處于盈利的平衡點(diǎn),生豬價(jià)格和玉米價(jià)格比值在6.0∶1,生豬養(yǎng)殖基本處于盈虧平衡點(diǎn)。豬糧比越高,說明養(yǎng)殖利潤(rùn)越好,反之則越差。因此,豬糧比超過6 說明應(yīng)該增加投入,即選擇1,小于6 應(yīng)該減少投入,即選擇0 既能夠發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制配置資源的基礎(chǔ)性作用,又可緩解生豬生產(chǎn)的周期波動(dòng)。

    2.3 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    選取了2010 年8 月20 日-2021 年4 月9 日的每周生豬價(jià)格和每周生豬飼料價(jià)格,所得出的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2 所示。

    從表2 結(jié)果中可以看出共有555 個(gè)樣本參與了分析,模型決策選擇的均值為0.33,統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤為0.47,最小值為0.00,最大值為1.11;生豬價(jià)格的均值為17.51,統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤為7.20,最小值為10.10,最大值為39.80;豬糧比的均值為6.03,統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤為2.63,最小值為3.02,最大值為14.63。

    從圖2~3 中的生豬價(jià)格趨勢(shì)圖和豬糧比的趨勢(shì)圖可以看出,生豬價(jià)格和豬糧比的波動(dòng)程度很相似,呈現(xiàn)出較為劇烈地波動(dòng)情況,這說明了飼料價(jià)格是隨著生豬價(jià)格的變動(dòng)而變化。

    圖2 生豬價(jià)格趨勢(shì)圖Fig.2 Hog price trend chart

    圖3 豬糧比趨勢(shì)圖Fig.3 Pig-to-food ratio trend chart

    3 實(shí)證結(jié)果分析

    3.1 使用線性概率模型進(jìn)行估計(jì)

    表3 為使用線性概率模型估計(jì)出的結(jié)果。

    表3 線性模型估計(jì)結(jié)果Table 3 Estimation results of linear model

    從表3 結(jié)果中可以看出共有555 個(gè)樣本參與了分析,P 值(Prob>F)=0.00,說明模型整體上是非常顯著的。變量生豬價(jià)格的系數(shù)是-0.09,統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤為0.01,P 值為0.00,系數(shù)顯著。變量豬糧比的系數(shù)是0.33,統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤是0.03,P 值為0.00,系數(shù)也非常顯著。常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)為-0.01,標(biāo)準(zhǔn)誤是0.05,P值為0.87,系數(shù)不夠顯著。從上述分析結(jié)果可以得出回歸方程是:

    從上面的分析可以看出,最小二乘線性模型的系數(shù)顯著性以及模型的整體解釋能力都比較好,但是常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)不夠顯著??傮w上,使用線性概率模型有較大提升空間。

    3.2 使用二元Logit 模型進(jìn)行估計(jì)

    將555 個(gè)樣本進(jìn)行二元Logit 模型估計(jì),運(yùn)用stata 等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析軟件,使用普通標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行Logit 估計(jì),得出表4。

    表4 普通標(biāo)準(zhǔn)誤Logit 模型估計(jì)結(jié)果Table 4 Estimation results of general standard error Logit model

    從表4 可以看出,Logit 模型相對(duì)于最小二乘回歸模型得到了很大程度的改進(jìn)。模型的常數(shù)項(xiàng)P 值為0.00,顯著性提高。

    最終得出模型表達(dá)式為:

    其中,LNchoice,price 和ratio 分別表示決策選擇的對(duì)數(shù)值、生豬價(jià)格和豬糧比。綜上所述,可以得出大致的研究結(jié)論,生豬價(jià)格與決策選擇呈反向變化,豬糧比與決策選擇呈正向變化。

    為了便于解釋回歸結(jié)果,下面匯報(bào)幾率比而非系數(shù),得出表5。

    表5 Logit 模型匯報(bào)幾率比估計(jì)結(jié)果Table 5 Probability ratio estimation of Logit model reports

    與一般的回歸形式不同,它的含義是在其他自變量保持不變的條件下,被觀測(cè)自變量(price,ratio)每增加1 個(gè)單位時(shí)choice=1 的發(fā)生比的變化倍數(shù)。可以看出,各個(gè)變量中只有豬糧比變量的增加會(huì)引起因變量取1 值的大于1 倍的增加。這說明只有豬糧比是與決策選擇呈現(xiàn)正向變化,只有豬糧比使得增加投入的概率更大。

    計(jì)算模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的百分比(要求預(yù)測(cè)概率達(dá)到80%對(duì)模型估計(jì)有效性進(jìn)行評(píng)價(jià)),可以得出表6。

    表6 80%預(yù)測(cè)概率對(duì)模型估計(jì)有效性評(píng)價(jià)結(jié)果Table 6 Evaluation results of 80% prediction probability on the validity of model estimation

    按照模型預(yù)測(cè)增加投入決策的概率至少在0.8以上的標(biāo)準(zhǔn),有39 次是增加投入,且模型預(yù)測(cè)的概率值大于分割點(diǎn),有371 次是減少投入,且模型預(yù)測(cè)的概率值小于分割點(diǎn)。所以,一共有410 個(gè)樣本的預(yù)測(cè)是正確的,預(yù)測(cè)正確率占全部樣本的73.87%。有145 次是增加投入,但模型預(yù)測(cè)的概率值小于分割點(diǎn);有0 次是減少投入,但模型預(yù)測(cè)的概率值大于分割點(diǎn)。一共有145 個(gè)樣本的預(yù)測(cè)是錯(cuò)誤的,預(yù)測(cè)錯(cuò)誤率占全部樣本的26.13%。

    從上面的分析結(jié)果中可以看出,在設(shè)置概率為0.8 的時(shí)候,模型的預(yù)測(cè)正確性為73.87%,也就是說模型根據(jù)歷史豬肉價(jià)格和豬糧比信息所給出的增產(chǎn)(1)或者減產(chǎn)(0)建議,通過歷史數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)后,具有將近80%的正確率。參考天氣預(yù)報(bào)的相關(guān)評(píng)價(jià)尺度,研究得出的增加投入或者減少投入的決策選擇的準(zhǔn)確率達(dá)到了較高的水平[23]。

    4 結(jié)論及建議

    文章進(jìn)一步研究生豬生產(chǎn)投入決策對(duì)平抑生豬價(jià)格波動(dòng)的重要影響。結(jié)果表明,生豬價(jià)格與決策選擇呈反向變化,豬糧比與決策選擇呈正向變化,即生豬價(jià)格越高,基于飼料價(jià)格以及其他因素考慮,越要減少生豬養(yǎng)殖的投入;生豬價(jià)格越低,在考慮飼料及其他影響因素的基礎(chǔ)上,越要增加養(yǎng)殖投入,從而實(shí)現(xiàn)生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的利潤(rùn)最大化。

    由于現(xiàn)行的生豬養(yǎng)殖補(bǔ)貼政策(無論是普惠政策還是專項(xiàng)補(bǔ)貼政策)都是針對(duì)生豬養(yǎng)殖前和養(yǎng)殖過程中采取的,并沒有真正針對(duì)生豬養(yǎng)殖后價(jià)格變化導(dǎo)致賠本或者破產(chǎn)的優(yōu)惠補(bǔ)貼政策。因此,養(yǎng)殖戶真正面對(duì)的困難是生豬價(jià)格的大幅度波動(dòng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)。就此看來,研究提供的研究成果通過對(duì)生豬價(jià)格的預(yù)測(cè)來判斷前期投入的多少,保障生豬養(yǎng)殖戶的利潤(rùn)。實(shí)質(zhì)上,無論是生豬養(yǎng)殖補(bǔ)貼政策還是環(huán)境規(guī)則政策,對(duì)于生豬養(yǎng)殖戶的作用影響是有限的。生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)真正想要實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)久發(fā)展最重要的是要把握住生豬市場(chǎng)價(jià)格變化,無論生豬價(jià)格是高還是低,都要做出最合適的投入決策才是最重要的。通過上述論證,模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與魯棒性都是較好的,具有進(jìn)一步開發(fā)的潛力和應(yīng)用價(jià)值。

    生豬養(yǎng)殖在現(xiàn)代畜禽養(yǎng)殖中占有重要地位。不可否認(rèn),現(xiàn)有的支持規(guī)模養(yǎng)殖為重點(diǎn)的補(bǔ)貼政策在推動(dòng)中國(guó)生豬養(yǎng)殖中發(fā)揮了關(guān)鍵動(dòng)力作用。但卻不能有效解決市場(chǎng)豬價(jià)波動(dòng)幅度大的問題。盡管中國(guó)生豬產(chǎn)業(yè)支持政策不少,但效力持續(xù)性差,這使得中國(guó)的大規(guī)模生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)并不多見,散戶養(yǎng)殖仍然在中國(guó)生豬養(yǎng)殖規(guī)模結(jié)構(gòu)中占絕大多數(shù)。在關(guān)注生豬養(yǎng)殖補(bǔ)貼政策所帶來積極作用的同時(shí),環(huán)境規(guī)則政策對(duì)大規(guī)模生豬養(yǎng)殖場(chǎng)發(fā)展的抑制作用也是不容忽略的。這些方面無一不證明,生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)想要發(fā)展得更好,不能僅僅依靠政府政策扶持,更重要的是要想方設(shè)法去提高抵御市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的能力,同時(shí)發(fā)揮好散養(yǎng)戶的重要作用。因此,未來扶持生豬產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策導(dǎo)向中,要制定對(duì)生豬養(yǎng)殖預(yù)測(cè)技術(shù)方面的政策支持,加大對(duì)生豬養(yǎng)殖業(yè)動(dòng)向預(yù)測(cè),提高生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力,保持政策的連續(xù)性和穩(wěn)定性。

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