非洲豬瘟背景下我國豬肉價格上漲的經濟效應

康海琪，肖海峰

（中國農業大學經濟管理學院，北京 100083）

豬肉是我國重要的畜產品，也是我國大多數居民最主要的肉類食品，其產量和消費量均占我國肉類總產量和居民肉類消費量的60%以上。受2018年豬肉價格走低和非洲豬瘟發生的雙重影響，2018年下半年以來我國生豬產業進入“豬周期”的產能低位期。當前非洲豬瘟疫情發生勢頭明顯減緩，生豬生產和運銷秩序逐步恢復，但是豬肉市場價格卻呈快速持續上漲態勢，尤其從2019年5月到9月豬肉價格在4個月內增長了69.69%，全國平均價格達到42元/kg，突破歷史最高值。學術界和政策決策者普遍認為，作為重大動物疫情的非洲豬瘟是引起豬肉價格大幅波動的重要因素[1-2]，且由于非洲豬瘟本身具有傳播范圍廣、傳播途徑多、發病率高、致死性強等特征[3]，目前缺乏有效防治的疫苗藥品等，其防控攻堅將是一場持久戰，豬肉價格的大幅上漲（波動）在短期內也難以平抑。

豬肉價格上漲產生的經濟效應是廣泛的[4]，其對豬肉供給、豬肉消費以及CPI的影響最為直接且受到普遍關注。根據供需理論，豬肉價格上漲不僅能夠刺激豬肉供給，而且影響我國城鄉居民的豬肉消費。已有研究中，眾多國內學者采用Nerlove模型等測算豬肉短期供給彈性和長期供給彈性，并分析豬肉產量對豬肉價格上漲（波動）的反應靈敏度，研究結果也有所差異，一種觀點認為豬肉供給在短期內難以及時進行調整，但是長期來看豬肉供給反應較為靈敏[5-6]；另一種觀點認為無論長期還是短期我國豬肉供給均缺乏彈性[7-8]。關于我國豬肉價格上漲（波動）對居民豬肉消費需求影響的研究主要包括兩方面，一是基于局部地區調研數據，將豬肉價格作為影響城鄉居民豬肉消費行為的因素進行研究[9-11]，結果顯示豬肉價格上漲對居民豬肉消費有顯著負向影響；二是采用兩階段Engel模型-Working Leser模型、LA/AIDS模型等估計豬肉需求價格彈性，結果均認為豬肉價格上漲會使居民減少豬肉消費，但減少幅度較小，豬肉仍是我國大部分地區居民的生活必需品[12-13]。此外，豬肉價格作為我國通貨膨脹的風向標之一，此次快速持續上漲給維持我國物價平穩運行也帶來較大挑戰。現有關于豬肉價格上漲對CPI影響的研究，多基于豬肉占CPI的權重進行定性分析[14-15]，結果分為兩種觀點：一是豬肉價格對CPI具有一定預測力[16-18]；二是肉類價格上漲對CPI沒有顯著影響[19]。

豐富的研究成果為后續研究奠定了基礎，但是也存在一些不足。總體而言，研究時間較早，在非洲豬瘟疫情爆發后，研究多集中于非洲豬瘟（或重大動物疫情）對豬肉價格波動的影響，而較少關注此背景下豬肉價格波動對豬肉供給、需求以及CPI等的影響。具體來看，首先，在關于豬肉價格上漲對豬肉供給影響的研究中，鮮有將當前非洲豬瘟、環保政策等因素納入豬肉供給反應中，忽略了非洲豬瘟、環保政策對豬肉供給的影響；其次，在關于豬肉價格上漲對居民豬肉消費影響研究中，更多針對某一地區居民進行研究或者將全國居民粗略的分為城鎮、農村兩部分進行分析，缺少更深入的剖析對比，且近年來隨著居民收入水平的提高和消費結構的調整，牛羊肉、禽肉等畜產品消費量也逐年提升，豬肉價格上漲（波動）對居民豬肉消費需求的影響也會有所變化；第三，在關于豬肉價格上漲對CPI變動影響研究中，具體估計豬肉價格上漲對CPI上漲的貢獻率等相關研究較少。

在前人研究基礎上，本研究將以2000—2019年宏觀統計數據為基礎，首先，綜合探究包括豬肉價格、替代品價格、成本、非洲豬瘟疫情以及環保政策等因素對豬肉供給的影響；其次，根據主產區、主銷區等進行更為詳細區域劃分，分析豬肉價格上漲對不同區域、不同收入人群豬肉消費影響的異同；最后通過協整檢驗、格蘭杰因果分析、方差分解等方法估計豬肉價格上漲對CPI波動的貢獻率等。以期更具時效性、更全面的分析此次豬肉價格上漲對豬肉供給、居民豬肉消費以及CPI產生影響，為我國恢復生豬生產、保障居民豬肉消費、穩定物價水平提供理論依據。

1 研究方法與數據來源

1.1 Nerlove供給反應模型

Nerlove供給反應模型是供給反應應用模型，假定農戶根據預期價格調整產出以對外部刺激作出相應反應，核心仍是適應性預期模型，但能夠兼顧局部調整。在模型中，產出作為被解釋變量，預期價格、產出調整和其他外生變量作為模型中的解釋變量，該模型是動態自回歸模型[20]，形式如下：

式中：0＜α≤1，0＜β≤1，參數α表示預期價格調整系數，參數β表示農戶根據預期誤差作出的反應程度，Pte、Pt-1e分別表示當期和滯后一期的預期價格，Pt-1表示滯后一期的實際價格，St、St-1分別表示當期和滯后一期的實際產出，StD表示長期均衡的產出，Zt表示當期影響生產的外生變量，γ0為常數項，γ1、γ2分別為當期預期價格和外生變量系數，μt為隨機擾動項。如果β=1，上述等式即為幼稚性價格預期。

為了用Nerlove模型估計供給反應，需要消除方程中的不可觀測變量長期均衡產出（StD）和預期價格（Pte、Pt-1e），將式（3）反復迭代，可得到Pte的表達式：

由（1）、（2）、（4）式整理可得：

式中：δ0=βγ0，δ1=βαγ1，δ2=1-β，δ3=βγ2，Vt=βμt。由式（5）可知，當i≥2時，Pt-i前的系數接近0，由此得到簡化后的Nerlove模型如下：

本研究以豬肉產量作為模型的被解釋變量，豬肉價格作為核心解釋變量，雞肉價格作為豬肉替代品價格，玉米是生豬養殖過程中需求量較高且極其重要的飼料，同時考慮數據的可獲得性，模型中采用玉米價格代表生豬成本；非洲豬瘟疫情變量中，設定虛擬變量ASF，如果發生非洲豬瘟ASF=1，否則ASF=0；畜禽禁養政策虛擬變量，政策未實施D=0，政策實施D=1。基于以上設定，構建豬肉供給反應模型，并取對數，結果如下：

式中：St表示豬肉當期產量，Pt-1表示滯后一期豬肉價格，St-1分別表示滯后一期豬肉產量，Ct-1表示滯后一期雞肉價格，Zt-1表示滯后一期玉米價格，ASF為非洲豬瘟虛擬變量，D為畜禽禁養政策虛擬變量，vt為隨機誤差項。根據彈性定義，經過對數處理后模型中，系數δ1是短期供給彈性，δ2是預期系數，長期供給彈性就是δ1/(1-δ2)。

1.2 豬肉消費支出占居民消費支出比重分析

某種商品消費支出在居民消費支出中所占比重可以判斷某種商品價格變化對居民消費影響的大小，該比重越高，其價格上漲對居民消費某種商品的影響越大，反之，則越小[21]。因此，測算不同地區居民豬肉消費支出在居民消費總支出中所占比重，可以判斷豬肉價格上漲對居民豬肉消費的影響。

式中：S代表豬肉消費支出占居民消費總支出的比重，Ep代表豬肉消費支出，E代表居民消費總支出，Qp表示人均豬肉購買量，P表示豬肉價格。

1.3 數據來源

根據《中國統計年鑒》，2017和2018年四川、河南、湖南、山東、湖北、云南、河北、廣東、廣西、江西、安徽、遼寧、江蘇、貴州、黑龍江、吉林、重慶、福建、陜西、浙江、內蒙古和山西22個省份豬肉產量合計占全國豬肉產量比重均超過90%，因此將以上22個省份作為樣本省份，選擇2000—2018年省級面板數據進行豬肉價格上漲對豬肉供給影響的分析。其中，豬肉產量采用豬肉年度產量，數據來源于2001—2019年《中國統計年鑒》和國家統計局網站；豬肉價格、雞肉價格、玉米價格均采用年度平均價格，數據來源于中國畜牧業信息網；非洲豬瘟疫情虛擬變量，根據農業農村部公開通報的截至2018年12月31日各地非洲豬瘟疫情發生情況整理獲得；畜禽禁養政策虛擬變量，2016年10月環保部、農業農村部印發《畜禽養殖禁養區劃定技術指南》，全國各省劃定畜禽禁養區并嚴格執行，生豬養殖受到較大沖擊，由此設定2016年之前D=0，2016年及以后D=1。

由于豬肉是我國大部分居民的主要肉類消費品，考慮地區經濟水平、主產區、主銷區和非主銷區等多種因素以及國家統計局東、中、西三大地帶的劃分，在研究豬肉價格上漲對豬肉消費影響中選擇了2個東部省份、2個中部省份和3個西部省份作為研究對象，其中東部省份包括北京、浙江，中部省份包括河南、黑龍江，西部省份包括四川、甘肅和新疆。人均豬肉消費量數據來自2016—2018年《中國農產品價格年鑒》，居民消費總支出數據來自《中國統計年鑒》。在豬肉價格上漲對CPI影響研究中，選取2001年1月到2019年8月豬肉價格月度數據和CPI月度數據進行實證分析，其中CPI月度數據來源于國家統計局網站。

2 結果分析

2.1 非洲豬瘟疫情與豬肉價格現狀

自2018年8月第一例非洲豬瘟在我國出現，截至到2019年底，在近1年半時間內全國共報告發生了162起非洲豬瘟疫情，共撲殺近120萬頭染疫生豬，非洲豬瘟病毒在我國已經形成較大污染面。且由于非洲豬瘟具有傳播范圍廣、傳播途徑多、發病率高、致死性強等特征，目前沒有有效防疫手段，當某地區爆發非洲豬瘟后，一般采取封鎖、撲殺、消毒等措施，對全部病死和撲殺豬進行無害化處理，防控形勢依然嚴峻，是當前制約我國生豬生產恢復的最大風險因素。非洲豬瘟發生之后，我國豬肉價格總體保持波動上漲態勢，2018年8月，我國豬肉價格為21.96元/kg，非洲豬瘟發生初期，豬肉價格波動上漲，到2019年5月達到24.69元/kg；2019年6月之后，豬肉價格出現持續大幅上漲，11月豬肉價格達到54.91元/kg，較2019年5月增長了122.39%，突破歷史最高值，盡管在2019年12月豬肉價格有所回落，但仍處于歷史高位水平（見圖1）。豬肉價格的大幅上漲對我國豬肉供給、居民豬肉消費以及CPI均產生了較大影響。

圖1 2001—2019年我國豬肉價格變化情況Fig. 1 Changes of pork price in China from 2001 to 2019

2.2 豬肉價格上漲對豬肉供給的影響

首先，利用歷年CPI對豬肉價格、雞肉價格、玉米價格進行平減；其次，對處理后的數據進行共線性檢驗，所有解釋變量的方差膨脹因子均小于7，不存在多重共線性；最后，采用差分廣義矩估計法（差分GMM）估計動態面板模型。

從表1估計結果可知，滯后一期豬肉價格在10%水平上對當期豬肉產量有顯著正向影響，根據回歸系數計算豬肉短期供給彈性和長期供給彈性分別為0.10和1.30，說明豬肉供給短期不富有彈性，而長期內富有彈性，即豬肉價格突然上漲（波動）并不能促使豬肉產量短期內快速增加（變化），而在長期內豬肉供給可以有較為明顯上升（變化）。

滯后一期豬肉產量、滯后一期雞肉價格以及滯后一期玉米價格對當期豬肉產量均在1%水平上具有顯著影響，其中滯后一期豬肉產量、滯后一期雞肉價格對當期豬肉產量影響為正，滯后一期玉米價格對當期豬肉產量影響為負，說明生豬當期產量除受滯后一期豬肉價格影響外，還受原有生豬養殖生產水平、替代品價格以及養殖成本影響較大。

表1 豬肉供給反應估計結果Table 1 Pork supply response estimation result

非洲豬瘟疫情對豬肉供給有負向影響，且在10%水平上顯著，非洲豬瘟疫情導致豬肉供給大幅下降。同時，畜禽禁養政策對豬肉供給也有負向影響，且在5%水平上顯著，近年來各省（區）禁養區劃定后，在執行過程中存在部分地區將禁養區內養殖戶清退后并未在適養區重新劃定養殖區域用于養殖戶重建養殖場，或者部分地區執行禁養區劃定政策時將限養區也當作禁養區管理等一系列問題，導致相當部分養殖企業、養殖場（戶）退出生豬養殖，豬肉產量受到較大負向影響。

綜上，豬肉產量變動是受多因素影響的，雖然近期豬肉價格暴漲對豬肉產量有一定促進作用，但是短期內不可能實現豬肉產量明顯提升，恢復豬肉供給是一個長期的任務，一方面由于生豬本身養殖周期較長，從母豬懷孕、仔豬出生，到育肥豬出欄需約10個月，短期內快速增加繁殖量、育肥量均不現實；另一方面，養殖戶尤其養殖企業投資擴大養殖規模除考慮生豬養殖的設備、圈舍等資產的固定性、養殖成本等常規因素外，當下還面臨非洲豬瘟疫情和禁養區劃定等長期存在的問題，不僅非洲豬瘟疫苗尚未普及、大規模撲殺損失慘重、保險理賠機制和防控措施滯后等，而且各地方對畜禽禁養政策實施過程存在的問題根據實際情況進行調整也需要較長時間。因此，豬肉價格突然上漲，通過多種措施刺激生豬產業恢復生產固然是必須的，但要短期內增加市場供給、平抑豬肉價格，采取投放儲備肉等應急措施則更為有效。

2.3 豬肉價格上漲對居民豬肉消費的影響

根據式（8）分別測算2015—2017年北京、浙江、河南、黑龍江、四川、甘肅和新疆各省（區）城鎮居民和農村居民豬肉消費支出占居民消費總支出的比重。一般來說城鎮居民和農村居民購買豬肉的價格是不同的，但是由于數據的可獲得性，這里假設同一省份城鎮居民和農村居民購買豬肉的價格是相同的，計算結果如表2所示。

對以上7省的城鎮居民和農村居民豬肉消費支出占居民消費總支出的比重進行比較可以發現：除四川、新疆外，東、中、西部地區城鎮居民豬肉消費支出占居民消費總支出比重較低且差距較小，而對農村居民豬肉消費情況分析可知，東、中、西部地區農村居民豬肉消費支出占居民消費總支出比重均高于城鎮居民，且進一步對比，發現東部地區農村居民豬肉消費支出占居民消費總支出比重比中部地區、西部地區都低，如2017年東部地區的北京、浙江農村居民豬肉消費支出占居民消費總支出比重分別為2.24%、3.59%，而中部地區河南、黑龍江農村居民豬肉消費支出占居民消費總支出比重分別為2.94%、3.09%，西部甘肅農村居民該比重為4.52%。

此外，四川作為我國豬肉的主產區，同時也是主銷區，無論是城鎮居民還是農村居民豬肉消費支出占居民消費總支出比重均遠高于其他省；而新疆等西北部少數民族聚居地區，由于宗教信仰、消費習慣等原因，無論城鎮還是農村，居民豬肉消費支出占居民消費總支出比重均較低，且城鎮居民豬肉消費支出占居民消費總支出比重高于農村居民，可能由于農村少數民族居民占比更高。

綜合來看，居民豬肉消費支出占居民消費總支出比重高，一是由于該居民偏好消費豬肉導致豬肉消費支出較高，如同是豬肉主產區和主銷區的四川省無論農村還是城鎮居民豬肉消費支出占居民消費總支出比重均高于其他地區；二是居民消費總支出較少，導致豬肉消費支出占比較高，如除新疆以外其他6省的收入較低的農村居民豬肉消費支出占消費總支出比重均高于同省收入較高的城鎮居民，中、西部收入較低的河南、黑龍江、甘肅農村居民該比重高于收入較高的東部地區北京、浙江農村居民。那么，假設居民其他商品和服務消費支出不變，對于第一種情況，豬肉價格上漲，其選擇保持豬肉消費量不變，那么其總支出會隨之增加；對于第二種情況，豬肉價格上漲，保持豬肉消費支出不變，將導致豬肉消費量減少。

因此，豬肉支出占比越高，對居民豬肉消費影響越大，具體而言，一是對于大部分地區來說，豬肉價格上漲對收入較低的農村居民豬肉消費影響更大；二是豬肉價格上漲對經濟發展水平較低的中部、西部地區農村居民豬肉消費影響更大；三是豬肉價格上漲對主銷區影響大于非主銷區。

表2 部分省份城鄉居民豬肉消費支出占居民消費總支出的比重(%)Table 2 Proportion of the pork consumption expenditure of urban and rural residents in some provinces to the total expenditure on consumption (%)

此外，雖然目前豬肉仍是我國大部分城鄉居民最主要的肉類消費品，但是隨著我國居民生活水平的提升和消費結構的調整，牛羊肉、禽肉等其他肉類消費量也逐年上升。由圖2可見，1999—2017年我國城鎮居民和農村居民豬肉消費量占肉類消費量比重分別下降8.15個百分點和11.12個百分點，均呈逐年下降趨勢；牛羊肉消費量占肉類消費量比重保持穩定；禽肉消費量占肉類消費量比重逐年增加，其中農村居民禽肉消費量增加最為明顯，從1999年的15.17%上漲至2017年的26.96%，增加了11.79個百分點。可知，隨著居民生活水平的提高，居民對禽肉、牛羊肉等替代品的接受度和消費量也在增加，豬肉在居民生活中的重要性在降低，豬肉價格上漲對居民肉類消費的影響呈逐漸降低趨勢。

綜上所述，豬肉仍是我國大部分城鄉居民最主要的肉類消費品，在居民消費總支出中占有一定比重，豬肉價格上漲對城鄉居民豬肉消費會產生一定影響，其中對經濟發展水平較低的中西部地區居民、收入水平較低的農村居民、豬肉消費量較高的主產區居民影響更大。但是隨著我國居民肉類消費結構的調整，牛羊肉、禽肉等作為豬肉替代品消費量增加，在一定程度上能夠緩解豬肉價格上漲對居民豬肉消費產生的影響，尤其當豬肉價格直追牛羊肉價格時，居民可能會臨時調整肉類消費結構，減少豬肉消費量，增加禽肉、牛羊肉等消費量，從而市場上豬肉需求降低。

圖2 1999—2017年城鄉居民肉類消費結構變化情況Fig. 2 Changes in meat consumption structures of urban and rural residents from 1999 to 2017

2.4 豬肉價格上漲對CPI變化的影響

豬肉是構成我國居民消費價格指數（CPI）籃子的重要元素，其價格上漲（波動）往往能夠帶動CPI上漲（波動）。將CPI月度數據基期調整為2001年1月，并對豬肉月度平均價格進行CPI平減。

2.4.1 單位根檢驗和協整檢驗 為避免虛假回歸等問題，使用ADF單位根檢驗P序列和CPI序列是否為平穩序列。檢驗結果如表3所示，P和CPI的原序列分別在5%和1%水平下為平穩序列。再運用Johansen檢驗法對變量進行協整檢驗，結果表明，豬肉價格和CPI之間存在一個協整關系，即兩者之間存在長期的均衡關系。

表3 P序列和CPI序列平穩性檢驗結果Table 3 Results of the stationarity tests of the P sequence and the CPI sequence

2.4.2 格蘭杰因果關系檢驗 使用格蘭杰因果檢驗考察P和CPI之間的相互因果關系，檢驗原假設為x（或y）不是y（或x）的格蘭杰原因，檢驗結果如表4所示，在1%的顯著性水平下，原假設“P不是CPI的格蘭杰原因”與“CPI不是P的格蘭杰原因”均被拒絕，P和CPI之間存在雙向格蘭杰因果關系，即豬肉價格變動會帶動CPI的變動，CPI變動也會帶動豬肉價格變動。

表4 格蘭杰因果檢驗結果Table 4 Granger causality test results

2.4.3 脈沖響應分析 進一步采用脈沖響應函數分析豬肉價格序列和CPI序列，如圖3所示。圖3（a）描述的是豬肉價格對CPI沖擊的響應函數，可以看出，給出一個標準差沖擊后，豬肉價格對CPI在本期給出一個正沖擊，從第2期開始出現下降，到第4期達到最小值，但仍為正效應，隨后緩慢上升，到第9期達到最大值，之后趨于平緩并有收斂趨勢，表明豬肉價格對CPI的影響較大且持續時間長。圖3（b）描述的是CPI對豬肉價格的響應函數，可以看出給出CPI對豬肉價格的沖擊在當期為零，之后開始產生正效應，第4期出現小幅下降隨后開始較大幅度上升，到第8期左右達到最大值之后開始下降，表明CPI對豬肉價格的沖擊有滯后性，影響較大且持續時間較長。

圖3 P和CPI的脈沖響應圖Fig. 3 Impulse responses of the P and the CPI

2.4.4 方差分解 豬肉價格和CPI的方差分解結果如表5所示。可以看出，在豬肉價格的方差分解中，CPI對豬肉價格的貢獻率在第1期為13.76%，此后逐漸下降，到第9期逐漸穩定在5%左右，豬肉價格受自身擾動的貢獻率則在95%左右。在CPI的方差分解中，豬肉價格對CPI的貢獻率在第1期并不明顯，之后逐年上升，最終穩定在34%左右，CPI對自身的貢獻率則在66%左右。以上分析表明，豬肉價格波動對CPI波動的貢獻率要大于CPI波動對豬肉價格波動的貢獻率。

表5 P和CPI的方差分解Table 5 Variance decompositions of the P and the CPI

從上述分析可知，豬肉價格和CPI互為因果關系，即豬肉價格的上漲能夠帶動CPI的上漲，而CPI的上漲也影響豬肉價格。長期而言，豬肉價格和CPI之間具有長期穩定的均衡關系，豬肉價格波動對CPI波動的貢獻率要遠大于CPI波動對豬肉價格波動的貢獻率，可能由于是豬肉價格作為CPI的重要組成部分，不僅通過直接效應對CPI產生拉動作用，而且通過影響牛羊肉、禽肉等其他豬肉替代品價格間接影響CPI。因此采取多種措施控制豬肉價格暴漲、平抑豬肉價格上漲幅度對維持物價穩定至關重要。

3 研究結論

本研究以宏觀統計數據為基礎，采用Nerlove模型等方法研究了豬肉價格上漲分別對豬肉供給、居民豬肉消費以及CPI的影響，得出以下結論：

1）豬肉價格對豬肉供給有顯著的正向影響，短期內豬肉供給對豬肉價格上漲的反應較為遲鈍，長期內豬肉供給對豬肉價格上漲的反應較為靈敏；養殖成本、非洲豬瘟、畜禽禁養政策等對豬肉產量均有顯著負向影響，滯后一期豬肉產量、滯后一期雞肉價格對豬肉產量均有顯著正向影響。

2）豬肉價格上漲對城鄉居民豬肉消費具有消極影響，對居民豬肉消費的影響因消費習慣和收入不同而有所差別，分城鄉來看，在購買力不變的情況下，豬肉價格上漲對收入較低的農村居民豬肉消費影響較大；分區域來看，對經濟發展水平較低的中西部地區省份居民豬肉消費影響較大；此外，豬肉價格上漲對豬肉消費量較高的主銷區城鄉居民豬肉消費影響較大，對西部少數民族聚居地區豬肉消費影響較小。

3）豬肉價格和CPI互為因果關系，豬肉價格的上漲能夠帶動CPI的上漲，CPI的上漲也影響豬肉價格水平。長期而言，豬肉價格和CPI之間具有長期穩定的均衡關系，豬肉價格波動對CPI波動的貢獻率約為34%。

4 政策建議

第一，依據豬肉供給特征，在短期和長期應采取不同措施保證豬肉供給，短期內，豬肉價格突然上漲且幅度較大時，政府應采取投放儲備凍豬肉等應急措施，增加市場上豬肉供給，以減小豬肉價格上漲幅度。長期內，豬肉仍是我國大部分居民最主要的肉類消費品，應多措施穩定豬肉生產，在保護生態環境的前提下，各地區根據實際情況規范完善禁養區劃定，在適養區重新劃定養殖用地支持規模場重建，恢復生豬養殖規模；在疫情防控方面，以非洲豬瘟為契機，完善豬肉重大疫病預警系統，加強對重大動物疫病的監測力度，防患于未然；同時，引導居民飲食習慣，提升居民安全意識，加大宣傳推廣冷鮮肉，減少活豬長距離調運，推動“運豬”向“運肉”轉變。

第二，政府有關部門要加強市場監測與預警，及時掌握各省（地區）豬肉供求數量和市場價格變化趨勢，充分利用信息優勢，廣泛運用廣播、電視、網絡、報刊、宣傳欄和宣傳冊等媒體，掌握信息發布主動權，嚴厲打擊惡意散布漲價信息、囤積居奇、串通漲價等違法行為，確保豬肉市場秩序健康穩定。

第三，時刻關注低收入群體和主產區居民豬肉消費情況，相關部門應制定豬肉價格上漲預警線，當豬肉價格沖破預警線時，給予低收入群體和主產區居民適當的豬肉消費補貼。

第四，鼓勵城鄉居民提升牛羊肉、禽肉、蛋類、水產等產品的消費，提升居民消費結構，進一步減小豬肉價格變動對居民生活的影響。