陳雨棠

[摘要]選擇我國豬肉價格、生豬價格、玉米價格、豆粕價格四項指標，利用2017年10月-2008年1月的月度統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并運用協(xié)整理論進一步分析飼料價格與生豬價格之間的長期影響關系，然后運用VAR模型分析飼料價格與生豬價格之間的動態(tài)影響關系?；诮Y論提出保證玉米、豆粕的持續(xù)供應，防范玉米、豆粕價格對生豬生產(chǎn)造成劇烈沖擊，引導從業(yè)者理性決策等建議。

[關鍵詞]飼料價格；生豬價格；波動

中圖分類號：F762 文獻標識碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20180302

眾所周知，豬肉是我國最主要的肉類食品，我國也是世界上最大的豬肉消費國以及生豬生產(chǎn)國，豬肉作為我國飲食的主要肉類，2016年我國豬肉產(chǎn)量達到5 299.15萬噸。生豬價格水平不僅影響著農(nóng)民的收入，還顯著影響著我國居民的生活質(zhì)量。飼料價格的變動與豬肉價格的變動緊密相關，為保障豬肉的有效供給，促進生豬產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，研究生豬價格與飼料價格的波動關系與傳導機制顯得尤為重要。

1模型簡介

1.1模型的選擇

向量自回歸模型（簡稱VAR模型）通常用于研究分析不同類型的隨機變量擾動項對系統(tǒng)變量的動態(tài)影響，使用這一模型，借助脈沖響應分析、方差分解等方法，分析不同因素是如何引起生豬價格波動以及其影響的大小。然而我國生豬價格的波動存在著很強的時間趨勢性，不滿足時間序列的平穩(wěn)性條件，如果把它直接進行回歸分析，“偽回歸”問題會因此產(chǎn)生，即雖然模型有較高的擬合程度及顯著的T統(tǒng)計量，但并不存在模型所反映的變量關系。為了避免這種現(xiàn)象發(fā)生，進行計量分析之前，先進行協(xié)整檢驗，然后才可以進行脈沖響應分析和方差分解。

1.2變量的選擇以及數(shù)據(jù)處理

我國生豬價格劇烈波動是由供求關系和價值規(guī)律兩者共同作用的結果，其影響因素包括供給、需求因素和外部沖擊。通過對這三類生豬價格影響因素的分析，我們對變量進行篩選，最終采用生豬價格、豬肉價格、玉米價格、豆粕價格等四個變量。為了便于分析，運用定價價格指數(shù)，將價格數(shù)據(jù)調(diào)整為價格指數(shù)，本文選取2017年10月-2008年1月的月度統(tǒng)計數(shù)據(jù)，其中玉米價格和豬肉價格的數(shù)據(jù)全部來自布瑞克農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫，生豬價格和豆粕價格月度數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》。其中玉米價格指數(shù)用P1表示，豬肉價格指數(shù)用P2表示，豆粕價格指數(shù)用P3表示，生豬價格指數(shù)用P5表示，為避開數(shù)據(jù)中可能存在的異方差問題，使數(shù)據(jù)具備更好的特性，可以對原始數(shù)據(jù)先進行取對數(shù)處理，然后分別用LNP1、LNP2、LNP3、LNP4表示。

2實證分析

用玉米價格（P1）、豬肉價格（P2）、豆粕價格（P3）、生豬價格（P5）的波動關系實證分析，分別選用單位根檢驗、Johansen協(xié)整檢驗、格蘭杰因果關系檢驗、脈沖響應函數(shù)、方差分解分析方法對價格的關系進行實證分析。

2.1單位根檢驗

為避免時間序列可能存在的異方差的影響，分別對玉米價格P1、豬肉價格P2、豆粕價格P3、生豬價格P5進行取對數(shù)，以LNP1、LNP2、LNP3、LNP5表示。首先選用ADF單位根檢驗方法檢驗LNP1、LNP2、LNP3的平穩(wěn)性。表1的檢驗結果表明，玉米、豬肉、生豬價格序列都是非平穩(wěn)時間序列，而各自的一階差分都是平穩(wěn)的，即三者是同階單整序列，所以滿足協(xié)整檢驗的前提條件。

2.2Johansen協(xié)整檢驗

為探究玉米價格、豬肉價格、豆粕價格、生豬價格之間的關系，本研究對LNP1、LNP2、LNP3、LNP5序列做Johansen協(xié)整檢驗，來檢驗各變量間是否存在長期穩(wěn)定的均衡關系。從表2可知，在5%的顯著水平下拒絕原假設，檢驗表明在5%的水平下含有1個協(xié)整關系。因此確定玉米價格、豆粕價格、生豬價格、豬肉價格之間，在5%的顯著水平上存在長期的穩(wěn)定均衡關系。

表2中第一行的數(shù)據(jù)是檢驗4個時間序列之間是否存在協(xié)整關系。由特征值和跡統(tǒng)計量的值可知，在5%顯著性水平下的零假設是被拒絕的，說明4個時間序列之間存在1個長期協(xié)整關系。

2.3格蘭杰因果關系檢驗

前文所述檢驗結果只能解釋變量之間是否存在長期的均衡關系，并不能證明這種關系是否構成因果關系。格蘭杰因果檢驗是考察變量問因果關系較為簡便的方法，兩個變量中，一個為解釋變量，另一個為被解釋變量做回歸，可添加兩個變量的滯后項作為解釋變量。如果得到回歸系數(shù)及方程都是顯著的，則稱解釋變量格蘭杰導致被解釋變量。檢驗結果見表3。

由表3可知：（1）玉米價格和豬肉價格之間的關系。以68.11%的臨界概率接受“DLNP2不是DLNP1的格蘭杰原因”，以78.78%的臨界概率接受“DLNP1不是DLNP2的格蘭杰原因”，所以玉米價格與生豬價格之間互相沒有格蘭杰因果關系。（2）玉米價格和豆粕價格之間的關系。以54.24%的臨界概率接受“DLNP3不是DLNP1的格蘭杰原因”，以76.95%的臨界概率接受“DLNP1不是DLNP3的格蘭杰原因”，所以玉米價格和豆粕價格之間互相沒有格蘭杰因果關系。（3）玉米價格和生豬價格之間的關系。以1.95%的臨界概率拒絕“DLNP5不是DLNPl的格蘭杰原因”，即“DLNP5是DLNP1的格蘭杰原因”，以18.11%的臨界概率接受“DLNP1不是DLNP5的格蘭杰原因”，因此生豬價格是玉米價格的格蘭杰原因，而玉米價格不是生豬價格的格蘭杰原因。（4）豬肉價格和豆粕價格之間的關系。以77.22%的臨界概率接受“DLNP3不是DLNP2的格蘭杰原因”，以57.10%的臨界概率接受“DLNP2不是DLNP3的格蘭杰原因”，因此生豬價格與豆粕價格互相沒有格蘭杰因果關系。（5）豬肉價格和生豬價格之間的關系。以9.13%的臨界概率拒絕“DLNP5不是DLNP2的格蘭杰原因”，以26.09%的臨界概率接受“DLNP2不是DLNP5的格蘭杰原因”，因此豬肉價格是生豬價格的格蘭杰原因，而豬肉價格不是生豬價格的格蘭杰原因。（6）豆粕價格與生豬價格之間的關系。以9.59%的臨界概率拒絕“DLNP5不是DLNP3的格蘭杰原因”，以99.43%的臨界概率接受“DLNP3不是DLNP5的格蘭杰原因”，因此生豬價格是豆粕價格的格蘭杰原因，而豆粕價格不是生豬價格的格蘭杰原因。

同時，格蘭杰因果關系檢驗結果顯示，玉米價格、豆粕價格分別與豬肉價格沒有顯著的格蘭杰因果關系，究其原因，可能是中間商通過購買較低成本的生豬后加價高價賣出加工后的豬肉，獲得了更多的利潤，市場秩序在一定程度上也受到了干擾。

2.4 VAN模型進行最佳滯后項選擇

對VAR模型進行最佳滯后項選擇，由表4可見，給出了0～8階VAR模型的對數(shù)似然值、似然比、最終預測誤差（FPE）、赤池信息準則（AIc）、施瓦茨準則（sc）和HQ統(tǒng)計量，并以“*”標記出相應準則選擇出來滯后階數(shù)，最佳滯后階數(shù)為1。

建立VARU）模型重新進行估計，進行穩(wěn)定性檢驗，所有VAIl特征多項式的逆根都位于單位圓內(nèi)，表明模型結構比較穩(wěn)定，擬合效果較好，結果如圖1所示。

2.5脈沖響應函數(shù)

通過協(xié)整分析與格蘭杰因果檢驗滯后，對4個變量進行脈沖響應分析。圖2～圖5采用正交化方法和Cholesky因子技術，建立DLNP1、DLNP2、DLNP3、DLNP5等四個變量中任意一個變量對另外3個變量影響因素的脈沖響應函數(shù)。圖中橫坐標表示沖擊作用的滯后期數(shù)（單位：月），縱坐標表示因變量對解釋變量的響應程度（單位：%）。

圖2表示玉米價格對豬肉價格、豆粕價格、生豬價格一個標準差大小信息沖擊的反應。玉米價格對豬肉價格沖擊的響應滯后3期，為負響應；玉米價格對豆粕價格沖擊響應滯后1期，且呈現(xiàn)較強的正響應，第2到第6期的響應相對平穩(wěn)；玉米價格對生豬價格沖擊的響應滯后1期，且呈現(xiàn)較強的負響應。

圖3表示豬肉價格對玉米價格、豆粕價格、生豬價格一個標準差大小信息沖擊的反應。豬肉價格對玉米價格沖擊的響應滯后1期，且呈現(xiàn)較強的正響應；豬肉價格對豆粕價格沖擊響應滯后1期，且呈現(xiàn)較強的負響應；豬肉價格對生豬價格沖擊的響應滯后1期，且呈現(xiàn)較強的正響應，且在第6期達到峰值。

圖4表示豆粕價格對玉米價格、豬肉價格、生豬價格一個標準差大小信息沖擊的反應。豆粕價格對豬肉價格沖擊的響應滯后1期，在前7期為正響應，第8期以后為負響應；豆粕價格對玉米價格沖擊響應滯后1期，且呈現(xiàn)較強的正響應，在第3期達到峰值；豆粕價格對生豬價格沖擊的響應滯后1期，且呈現(xiàn)較強的負響應，且在第5期達到峰值，隨后逐漸下降。

圖5表示生豬價格對玉米價格、豬肉價格和豆粕價格一個標準差大小信息沖擊的反應。生豬價格對豬肉價格沖擊的響應滯后1期，為較強的正響應，且在第3期達到峰值；生豬價格對玉米價格沖擊響應滯后1期，為正響應，第3期以后趨于平穩(wěn)；生豬價格對藕片價格沖擊的響應滯后1期，且呈現(xiàn)較強的負響應。

2.6方差分解

利用方差分解技術分析飼料價格、生豬價格、豬肉價格三者之間的關系的變動情況。LNP1、LNP2、LNP3、LNP5價格的方差分解分別見表5～表8。

由表5可知，玉米價格波動主要受自身因素的影響，其貢獻率達到81.41%；豬肉價格上漲對玉米價格波動的貢獻率為0.73%；豆粕價格上漲對玉米價格波動的貢獻率為1.33%；生豬價格上漲對玉米價格波動的貢獻率為16.53%。

由表6可知，豬肉價格波動主要受自身因素的影響，其貢獻率達到68.85%；玉米價格上漲對豬肉價格波動的貢獻率為12.86%；豆粕價格上漲對豬肉價格波動的貢獻率為13.09%；生豬價格上漲對豬肉價格波動的貢獻率為5.20%。

由表7可知，豆粕價格波動主要受自身因素的影響，其貢獻率達到88.94%；玉米價格上漲對豆粕價格波動的貢獻率為6.00%；豬肉價格上漲對豆粕價格波動的貢獻率為0.62%；生豬價格上漲對豆粕價格波動的貢獻率為4.44%。

由表8可知，生豬價格波動主要受豬肉價格的影響，其貢獻率達到39.43%；玉米價格上漲對生豬價格波動的貢獻率為0.13%；豆粕價格上漲對生豬價格波動的貢獻率為29.96%；受自身波動影響的貢獻率為30.48%。

3結論與政策建議

3.1結論

本文利用2017年的10月-2008年1月的時間序列數(shù)據(jù)，對玉米價格、豬肉價格、豆粕價格、生豬價格四者之間的關系進行了動態(tài)分析，得出了如下的結論：

（1）利用Johansen協(xié)整檢驗，我們發(fā)現(xiàn)玉米價格、豬肉價格、豆粕價格、生豬價格之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關系。

（2）格蘭杰因果檢驗表明，玉米價格的波動會帶來生豬價格的波動，生豬價格的波動會帶來豬肉價格的波動，與此同時豆粕價格的波動也會引起生豬價格的波動。

（3）脈沖響應函數(shù)和方差分解分析表明，玉米價格、豬肉價格、豆粕價格、生豬價格之間的波動影響并非完全順暢，從總體上來看有一些環(huán)節(jié)的價格波動的影響伴有一定的時滯。

3.2政策建議

據(jù)上述的研究結論并結合當前最新的價格情況，提出如下幾點政策建議：

（1）保證玉米、豆粕的持續(xù)供應。對于進口飼料來說。政府應當適當調(diào)減飼料進口規(guī)模，并充分調(diào)動農(nóng)戶的種糧積極性，有效指引農(nóng)戶進行合理種糧。此外，政府應構建豆粕價格預警體系，預防豆粕的價格出現(xiàn)劇烈波動以及減少劇烈波動帶來的負面影響，抵制不良儲備，打擊惡意的囤積飼料行為。

（2）防范玉米、豆粕價格對生豬生產(chǎn)造成劇烈沖擊。充分認識飼料成本變動對生產(chǎn)波動的傳導性。玉米作為大宗糧食作物之一，其價格變動與糧農(nóng)增收和國家糧食安全息息相關，玉米價格過度上漲會威脅養(yǎng)殖者收益，過度下跌則不利于糧農(nóng)增收。因此，調(diào)控玉米價格的最低收購價政策面臨的重大挑戰(zhàn)就是尋找最優(yōu)的價格平衡點，保障種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)良性發(fā)展。

（3）引導從業(yè)者理性決策。政府應加強對市場的監(jiān)督力度，積極引導生豬養(yǎng)殖戶根據(jù)合理的市場價格波動適度地安排種植規(guī)模，對流通環(huán)節(jié)的豬肉加工、零售企業(yè)合理存儲與銷售豬肉進行技術和方法上的引導。政策制定者應通過技術推廣以及多方面的政策宣傳等手段，讓從業(yè)者正確認識影響豬肉價格波動的各方面因素，從而更理性地決策，防止盲目跟風現(xiàn)象的出現(xiàn)，導致市場的不確定性。