中國生豬價格變動趨勢的實證分析

竇登全

（廣西民族大學數計學院，廣西 南寧 530006）

長期以來，在我國居民的肉類生產消費結構中，豬肉一直占主導地位，雖然隨著畜牧業結構的調整，豬肉產量和消費量的相對份額呈下降趨勢，1980年豬肉在國民肉類消費中的比重為94．08%，而到了2007年其比重下降到了62．5%，不過豬肉仍然為肉類消費的第一品種。生豬價格波動不僅影響到生豬生產者、飼料企業以及生豬加工企業，影響著中國生豬產業的健康發展，也與普通消費者息息相關。

我國關于生豬價格波動的研究文獻相當豐富，其中包含了大量的實證研究，主要有以下幾種實證研究方法：一是通過分析豬糧比，從成本角度來研究生豬價格的波動特征[1]；二是運用“蛛網模型”來分析生豬價格的周期性變化[2]；三是應用普通最小二乘法，用曲線去擬合長期趨勢，或者是建立多元回歸模型，找出影響生豬價格的諸多因素[3]。

本文在前人研究成果的基礎上，從現代協整理論與誤差修正模型出發，探討生豬價格與飼料價格、人均居民收入、高營養肉產品價格之間的長期動態均衡關系，并且利用Granger因果關系檢驗對它們之間的影響關系進行了探討，為生豬價格預測提供有益參考。

1 數據來源與實證分析

1.1 變量與數據

本文分析所使用的樣本取自2005年1月至2010年4月的月度數據，樣本容量為64，數據來源于《2010年中國統計年鑒》以及中國畜牧業信息網。選取去皮帶骨豬肉價格來代表生豬價格，記為P1；選取育肥豬配合飼料價格來代表飼料價格，記為P2；由于人均居民收入的月度數據較難獲得，故用人均社會消費品零售總額來代替人均居民收入，記為Y；選取去骨牛肉價格來代表高營養肉產品價格，記為P3。為消除時間序列中可能存在的異方差，對以上幾個變量進行自然對數變換，變換后的變量分別用LNP1、LNP2、LNY、LNP3表示。各變量自然對數變換后的變化趨勢見圖1。

從圖1可以看出，LNP1、LNP2、LNY、LNP3都有不斷增長的趨勢，可能為非平穩序列，但它們有共同的變動趨勢，可能存在著協整關系。當然，上述結論需要通過平穩性檢驗以及協整檢驗加以證實。

圖 1LNP1、LNP2、LNY、LNP3的變化趨勢

1.2 變量的平穩性檢驗－ADF檢驗

在利用時間序列建模時，傳統上要求時間序列是平穩的，否則可能會產生“偽回歸”問題。也就是說，雖然模型有很高的擬合度和顯著的t統計量，但模型所反映的變量關系并不存在。為了使回歸有意義，可以對其實行平穩化，采用的方法是對時間序列進行差分，然后對差分序列進行回歸。但這樣做的缺點是：忽略了原序列的有用信息，而這些信息對分析問題來說又是必須的，從而降低了模型的有效性。

為了解決上述問題，可以采用協整方法，而要進行協整分析，就必須進行單位根檢驗，因為只有當非平穩序列的單整階數相同時，協整關系才可能存在。單位根檢驗的方法很多，本文采用ADF檢驗法檢驗變量的平穩性。

考慮如下形式：

應用ADF檢驗方法對變量LNP1、LNP2、LNY、LNP3進行單位根檢驗，檢驗結果如表1所示。

表1 變量LNP1、LNP2、LNY、LNP3的ADF檢驗結果

從表1可以看出，變量LNP1、LNP2、LNY、LNP3都是非平穩序列，含有單位根。為檢驗變量的單整階數，現構建這幾個變量的差分序列，分別記為 LNP1、LNP2、LNY、LNP3。應用ADF檢驗方法對差分序列進行單位根檢驗，檢驗結果如表2所示。

表2 變量LNP1、LNP2、LNY、LNP3的ADF檢驗結果

從表2可以看出，LNP1、LNP2、LNY、LNP3都是平穩序列，也就是說，水平序列LNP1、LNP2、LNY、LNP3是一階單整序列I(1)，滿足協整分析的前提。

1.3 協整檢驗

由上述分析可知，四個水平序列都是非平穩序列，如果用傳統回歸方法進行回歸，顯著性檢驗所確定的變量間關系可能根本就不存在，也就是說，所進行的回歸可能只是一種“偽回歸”。

為了克服“偽回歸”，通常的方法是對序列進行差分使其變換為平穩序列。但這樣做會導致變量間長期關系的信息損失，降低模型的有效性。另一種方法是采用所謂的協整分析方法。這一方法的基本思想是：如果2個（或2個以上）的變量是非平穩的，但它們的某種線性組合卻可能是平穩的，在這種情況下，我們稱各變量之間存在某種長期穩定的比例關系，即協整關系。根據協整理論，如果2個（或2個以上）序列滿足單整階數相同，且它們之間存在協整關系，則所研究的變量之間就存在一種長期穩定的均衡關系，從而可以避免“偽回歸”問題。

一般而言，如果檢驗兩變量之間是否存在協整關系，常使用Engle-Granger兩步法（簡稱EG檢驗）；如果檢驗多變量之間的協整關系，常使用Johansen-Juselius檢驗法（簡稱JJ檢驗）。本文使用Engle-Granger兩步法進行檢驗。

首先，用變量LNP1對變量LNP2、LNY、及LNP3進行普通最小二乘回歸，得到回歸方程如下所示：

其次，由上述回歸方程計算得到殘差序列為：

ecm=LNP1-5．116-3．212LNP2＋ 0．443LNY ＋0．632LNP3

對殘差序列進行單位根檢驗，檢驗結果如表3所示。

表3 變量ecm的ADF檢驗結果

圖2 協整誤差軌跡

從表3可以看出，殘差序列ecm為平穩序列，這說明變量LNP1、LNP2、LNY、LNP3之間具有協整關系，也即上述變量有著共同的變化趨勢，保持著長期穩定的均衡關系。協整方程為 ：LNP1＝ 5．116 ＋ 3．212LNP2-0．443LNY-0．632LNP3

圖2給出了協整誤差（也即殘差序列ecm）的變動軌跡圖，它反映了LNP3圍繞其均衡水平上下波動的情形。

1.4 誤差修正模型分析

誤差修正模型（Error Correction Model，ECM）是協整分析的一個延伸。協整反映的是變量之間的長期均衡關系。如果由于某種原因短期出現了偏離的現象，則必然會通過對誤差的修正使變量重返均衡狀態。誤差修正模型將短期波動與長期均衡結合進一個模型中，其基本思路是：若變量間存在協整關系，即表明這些變量間存在長期穩定的關系，而這種長期穩定的關系是各變量在短期通過不斷地動態調整而得以維持的。

前文已經證明了變量間存在著協整關系，現在可以構造誤差修正模型，了解變量之間的相互調整速度及短期互動影響。將長期關系模型中的各變量以一階差分的形式重新構造，并將長期關系模型所產生的殘差序列作為解釋變量引入。

根據AIC及SC最小準則確定最佳滯后期，再將那些不顯著的解釋變量一一剔除，得到的誤差修正模型為：

在模型中，符號“D”代表差分。被解釋變量的波動可分為兩部分：一部分是短期波動，一部分是長期均衡，各差分項反映了變量短期波動的影響，而誤差修正項ecm反映了長期均衡對生豬價格波動的影響。從估計結果可以看出，誤差修正項的系數為-0．184，符合反向修正機制，表明長期均衡關系修正上一期非均衡的程度為18．4%，由于本文使用的是月度數據，可見修正的力度還是比較大的。

從圖2可以看出，2005年以來生豬價格圍繞其均衡水平波動共經歷了3個周期，其中2007-2008周期波動幅度比較大，現正處于第3個周期的波谷階段。無論從協整誤差軌跡圖還是從誤差修正模型的估計結果都可以看出，目前生豬價格回調上升的趨勢是比較強烈的。

1.5 Granger 因果關系檢驗

協整檢驗結果只告訴我們變量之間是否存在長期的均衡關系，但是這種關系是否構成因果關系還需要進一步驗證。格蘭杰（Granger，1969）提出的因果關系檢驗可以解決此類問題。Granger因果關系檢驗的基本思想是：在做y對其他變量（包括自身的過去值）的回歸時，如果把x的滯后值包括進來能顯著地改進對y的預測，就認為x是y的Granger原因。

根據赤池信息準則(AIC)確定檢驗時各變量的滯后階數為5，檢驗結果如表4所示。

表 4LNP1與LNP2、LNY、LNP3因果關系檢驗結果（滯后長度＝5）

從表4可以看出，在1%的顯著性水平下，生豬價格是育肥豬配合飼料價格的Granger原因，這是因為豬價上漲會增加對飼料的需求，導致飼料的價格隨之上漲。在5%的顯著性水平下，收入水平是牛肉價格的Granger原因，因為隨著收入水平的增加，人們對高質量肉制品的需求也隨之增加，從而帶來牛肉價格的上升。在5%的顯著性水平下，養豬飼料價格是牛肉價格的Granger原因，這一結果初看起來似乎不太合理，不過考慮到養豬飼料與養牛飼料的高關聯性，它正好說明了養牛飼料的價格會影響到牛肉的價格。

另外，生豬價格是牛肉價格的Granger原因，說明牛肉對豬肉存在一定程度的替代，豬肉價格的上升會減少豬肉消費，由豬肉轉向其他類型的肉類消費品，導致其他肉類消費品的價格上升；不過，牛肉價格不是豬肉價格的Granger原因，說明豬肉對牛肉的替代性不強，因為牛肉屬于高品質肉制品而豬肉屬于普通消費品。

與牛肉相反，收入水平和飼料價格不是豬肉價格的Granger原因。因為隨著收入水平的增加，豬肉已成為一種普通消費品，甚至會變成劣等品，豬肉消費的收入彈性較小，從而收入水平的變化對生豬價格的影響不太明顯。其實從誤差修正模型中也可以看出這一點，模型中收入水平的變化對生豬價格波動的影響并不顯著。另外，雖然豬肉消費的收入彈性較小，但牛肉等其他肉制品對豬肉的替代性卻比較大，說明豬肉需求曲線比較平坦，豬肉消化成本的能力不強，從而飼料價格的變化不會明顯影響到豬肉的價格。相反，牛肉作為一種高品質肉制品，其他肉制品對牛肉的替代性相對較小，需求曲線比較陡峭，消化成本的能力較強，對飼料價格變化的反應自然就敏感得多了。

2 主要結論及問題討論

2.1 主要結論

1）生豬價格與飼料價格、居民收入、牛肉價格之間存在著長期的均衡關系。另外，在誤差修正模型中，誤差修正項對生豬價格具有反向修正作用，修正上一期非均衡的程度約為18．4%，生豬價格目前正處于2005年以來第3個波動周期的波谷，回升趨勢十分明顯。

2）居民收入的增加對生豬價格的影響不太顯著，但會顯著提高牛肉的價格。這是由豬肉和牛肉的不同特性所導致的。

3）牛肉對豬肉存在一定的替代，反之不然。豬肉價格的上升在降低豬肉需求的同時會擴大對牛肉的需求，從而提高牛肉價格，不過牛肉價格的變化對豬肉價格的影響不大。

4）養豬飼料價格的變化對豬肉價格的影響不太顯著，而養牛飼料價格的變化對牛肉價格的影響則比較明顯。這說明豬肉市場消化成本的能力較差，而牛肉市場消化成本的能力相對較強。

2.2 問題討論

本文采用協整檢驗、誤差修正模型，Granger因果關系檢驗等現代計量經濟學方法，研究中國生豬價格與飼料價格、居民人均收入、牛肉價格之間的長期動態均衡關系以及它們之間的相互影響，得出一些有效結論，不過亦有可以改進之處，因為協整模型與一般的回歸模型不同，它說明的是變量之間存在著長期的均衡關系，我們可以應用這種關系對變量的運行趨勢進行預測，但協整關系并不等同于因果關系，當需要尋找某個變量的影響因素時，協整模型就不太適用了。Granger因果關系檢驗雖然可以說明變量間是否存在影響和被影響的關系，可以彌補協整模型這方面的不足，但卻不能說明影響的方向和影響的程度。

[1]石有龍．生豬生產及其價格變化規律[J]．豬業科學，2008（4）：60-61．

[2]竇愛麗，趙蕾，孫志強．近10年我國生豬市場的“蛛網紊亂”現象[J]．中國畜牧業，2007（14）：1-5．

[3]寧攸涼，喬娟．中國生豬價格波動的影響與成因探究 [J]．中國畜牧業，2010（2）：52-56．