豬肉價格周期波動的時空差異特征及影響因素研究

尚海洋，寇 瑩

（西北政法大學 管理學院，陜西 西安710122）

我國是世界上最大的豬肉生產國和消費國，在居民的肉類消費結構中，豬肉消費總量約占三分之二，是居民肉類攝入的主要來源。國家統計局和農業農村部統計數據顯示，近十年來我國豬肉產量、人均豬肉消費量總體呈增長趨勢，豬肉市場波動幅度較大。作為居民生活必需品之一，豬肉價格波動與居民生活密切相關。根據2020 年中央“一號文件”內容分析，當下首要任務為保證豬肉足量供給，穩定豬肉價格。本文使用2001—2019 年省級面板數據，研究了我國豬肉價格周期波動的時空差異特征及影響因素，以期為預測豬肉價格趨勢、保證豬肉供給、穩定豬肉價格提供建議。

近年來，國內眾多學者從不同方面對豬肉價格波動展開了相關的研究與分析。①關于豬肉價格波動周期規律的研究。李婷婷、馬娟娟對四川省豬肉價格進行分析后得出豬肉價格波動周期約為32 個月［1］；李蘇、寶哲運用X-12 模型、H- P濾波分析法對豬肉價格進行了分析，發現我國豬肉價格周期約為3 年［2］。②關于豬肉價格預測的研究。吳培、李哲敏基于ARIMA- GM - RBF 模型對2011—2019 年豬肉價格月度數據進行了分析，發現2019 年下半年豬肉價格將持續增加且年底將升至22.52 元/kg［3］；李蘇、寶哲在分析豬肉價格波動周期基礎上對豬肉價格展開預測，結果顯示豬肉價格將在2021 年12月份降至新一輪波谷［2］。③關于影響豬肉價格因素的研究。孫大巖、陳磊使用2010—2019 年省級月度數據，從供給、需求和其他方面對價格影響因素及程度進行了分析，結果表明短期豬肉價格影響程度最為明顯［4］；張敏、劉鳳根、周馭艦構建了靜態和動態面板模型，探析了豬肉價格波動對城鎮與農村居民的影響程度存在差異［5］。李志萌、楊志誠研究表明環境、疫情、養殖成本等因素持續影響著豬肉價格［6］；劉春鵬、肖海峰運用SVAR 模型探析外部因素對肉類價格影響程度，結果顯示，除自身價格外，匯率影響程度最為明顯［7］；聶彬、喬娟研究了突發因素（非洲豬瘟）對疫區豬肉價格的影響，發現非洲豬瘟對我國生豬產業鏈造成嚴重影響，引起豬肉價格劇烈波動［8］。

總體上，國內大量文獻聚焦于豬肉價格波動規律、價格預測及影響因素測度，但對價格空間差異與波動周期的空間演進的關注較少。事實上，從我國各省區的歷年統計數據可以看出，豬肉消費差異、地區間分化較為明顯，省際差異的同時區域上也趨同，價格整體波動一致的同時存在地區特有演進規律。由于缺乏從時間和空間角度對豬肉價格進行區域差異分析，難以全面反映其具體分布和主要成因。基于此，本文以2001—2019 年為研究時限，利用泰爾指數、莫蘭指數、時間價格分析方法分析了我國豬肉價格區域差異及時空分布特征，并進一步探析了豬肉價格差異的影響因素，為宏觀把握豬肉價格區域差異，制定相關政策提供借鑒。

1 理論分析

對我國豬肉價格周期性波動情況進行分析將更有利于消費者更加理性地看待豬肉價格漲跌，促進各地區豬肉價格的平穩化發展。隨著我國豬肉的消費量逐年遞增，眾多學者越來越關注豬肉價格波動的時空差異特征及其影響因素。由于我國各地區經濟發展水平、地域飲食習慣不同，各地區豬肉消費量存在著差異。如四川、重慶等西南地區作為豬肉調入區，豬肉產量、消費量均位居我國前列，地區內豬肉供給量略大于消費量。從歷年豬肉價格數據分析，西南地區豬肉價格波動幅度較小，價格相對穩定。北京、天津等北部沿海地區是我國的豬肉調入大區，豬肉消費量明顯大于供給量，豬肉價格波動幅度較大。因此，我國各經濟區域、調入區與調出區之間豬肉價格存在著較大的時空差異。

參考孫大巖與陳磊［4］，胡雪瑤、張子龍、陳興鵬［9］，毛 雪 峰、杜 悅 與王 濟 民［10］等 學 者 的 研 究，需求、供給和成本三方面的常規因素影響豬肉價格。其中，需求方面的主要影響因素有雞肉價格、地區生產總值。在我國，雞肉作為豬肉的主要替代品，存在替代效應。此外，地區經濟總值越高，對豬肉消費的拉動作用愈強，進而間接影響豬肉價格水平。供給方面的主要影響因素有生豬存欄量、豬肉產量。生豬存欄量大小作為本年度豬肉產量的直接來源，決定著豬肉產量，通過價格傳導機制影響著豬肉價格。成本方面的主要影響因素有玉米價格、育肥豬配合飼料價格、仔豬價格。根據周華林與李雪松［11］，毛雪峰、杜悅與王濟民［10］，張振與喬娟［12］等學者的研究，發現以玉米、育肥豬飼料等為代表的飼料在生豬養殖成本中占比約70%。近年來，玉米、育肥豬飼料價格相繼提高，在成本因素的推動下，豬肉價格不斷攀升。此外，仔豬價格也直接影響了生豬價格，其成本增加促使生豬價格上升，進而使豬肉價格上升。此外，“非洲豬瘟”、“COVID-19 疫情”等外在突發因素也影響著豬肉價格波動。在豬瘟突發初期，政府加大防疫監管力度，嚴控市場交易，生產者為了降低風險、回籠資金，加大豬肉供給量，此時價格降低；而隨著疫情的發展，生豬感染數量增加，豬肉供給量逐漸減少，導致價格開始攀升。2019 年底，COVID-19疫情發生，各地區間交通受阻，豬肉無法外運，導致全國范圍內豬肉價格上漲。

基于上述分析發現，我國豬肉價格不僅在區域間存在差異，還受需求、供給、成本3 個因素的影響，探索豬肉價格波動的時空差異特征及其因素的影響程度，將有助于我國探索建設更加完善的豬肉價格體系。本文使用定量分析方法量化分析了不同區域豬肉價格周期波動差異、不同因素對豬肉價格的影響程度。

2數據來源與模型構建

2.1 數據來源

本文數據來源于中國畜牧業信息網（http：//www.caaa.cn）與《中國畜牧業年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》《中國畜牧獸醫年鑒》和布瑞克農業數據庫。由于西藏自治區、香港特別行政區、澳門特別行政區、臺灣地區相關數據缺失，因此僅選取我國30個省份2001—2019 年年度、月度價格數據作為樣本進行分析。綜合經濟發展、地理方位、生活習慣、豬肉流向等4 方面特性，依據國家發改委經濟統計及國家農業農村部對豬肉調入區、調出區的劃分方法，將30 個省份劃分為八大經濟區域和調入區、調出區。八大經濟區域分別為東北區域（遼寧、吉林、黑龍江）、北部沿海區域（北京、天津、河北、山東）、東部沿海區域（上海、江蘇、浙江）、南部沿海區域（福建、廣東、海南）、黃河中游區域（陜西、山西、河南、內蒙古）、長江中游區域（湖北、湖南、江西、安徽）、西南區域（云南、貴州、重慶、廣西、四川）、西北區域（甘肅、青海、寧夏、新疆）；調入區包括北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、重慶、四川；調出區包括遼寧、吉林、黑龍江、河北、山東、海南、陜西、山西、河南、湖北、湖南、江西、安徽、云南、廣西。本文選取2001 年作為基期，對相關價格數據進行預處理。

2.2 研究方法

價格的區域差異測度：測度區域差異方法主要有變異系數、基尼系數、綜合熵指數、泰爾指數等。本文采用泰爾指數衡量豬肉價格的區域間差異與區域內差異，并依此計算各區域的貢獻率。計算公式為：

式（1）中，pi表示第i地區豬肉價格占所研究范圍內豬肉價格總和的比重；yi表示第i 地區豬肉產量占所研究范圍內豬肉產量總和的比重。進一步將總體泰爾指數分解為區域間差異（T組間）、區域內差異（T組內），計算公式為：

在公式（2）—（7）中，pk表示第i 個地區豬肉價格占第k個（k取值為a、b、c、…、j，分別表示八大經濟區域和調入區、調出區）區域總價格的比重；yk表示第i個地區豬肉產量占第k 個區域總產量比重；PK表示第k 個區域豬肉總價格占所研究范圍內豬肉總價格比重；YK表示第k個區域豬肉總產量占所研究范圍內豬肉總產量比重；Ta/b/c/d/e/f/g/h/i/j分別表示八大經濟區及調入區、調出區豬肉價格差異；R組間、R組內分別表示區域間貢獻率、區域內貢獻率。

時空分布測度：莫蘭指數（Moran′s I）常用來分析區域間某一變量的空間分布，分為全局莫蘭指數與局部莫蘭指數。本文采用全局莫蘭指數測度某個省份豬肉價格在其相鄰省份間的相似性，從空間區域上揭示觀測值xi（i ＝1，2，3，…，n）的空間相關性。計算公式為：

價格周期波動分析：X - 12 季節調整法通過調整季度數據，獲得豬肉價格變化規律因素，包括趨勢—周期變動要素（TC）、季節變動要素（S）、不規則變動要素（I）。H- P濾波法是將X-12 調整后的趨勢—周期變動要素（TC）再次分解，得到趨勢要素（T）及周期要素（C），揭示時間序列數據的長期性和周期性。

3 實證結果及分析

3.1 區域差異特征分析

八大經濟區豬肉價格區域差異特征分析：對2001—2019 年全國豬肉價格進行預處理，并依據八大經濟區進行歸并，依據公式（1）—（7）計算豬肉價格的空間差異（圖1）。從圖1 可見，從區域間、區域內的分解指數來看，2001—2019 年期間區域內差異大于區域間差異，北部沿海區域內各省份豬肉價格差異最大，東北區域、長江中游區域、黃河中游區域差異較小。

此外，通過各分解指數的貢獻度可以看出，八大經濟區區域內貢獻率呈上升趨勢，且占比均大于50%；區域間貢獻率呈減弱趨勢，最高年份貢獻率僅為48%，表明區域內部差異是造成整體價格差異的主要原因。在八大經濟區區域內貢獻率中，北部沿海區域占比最大，東部沿海區域次之，尤其是2009年西南區域貢獻率遠大于其他地區，說明當年西南區域內豬肉價格差異較大，直接原因是全球金融危機后百業待興，豬肉需求與供給相對均衡，市場價格較低。

調入區、調出區豬肉價格區域差異特征分析：在2001—2019 年間，調入區、調出區區域內差異顯著大于區域間差異，兩者差異化程度均在2001—2019 年間有所提升，但區域內差異增長速度要高于區域間差異增長速度。從調入區各分解指數所占貢獻率計算可知，區域內貢獻率較大。其中，北京市、天津市貢獻率為主，其次為上海市、浙江省。通過觀察其所在區域，發現與八大經濟區情況相似。造成此種情形的主要原因是這兩大區域內豬肉供需存在較大的缺口。從調出區各分解指數所占貢獻率計算可知，處于長江中游區域內的省份（主要有湖北、湖南、江西）貢獻率較大的原因是：湖北、湖南、江西為我國生豬主產區，區域內供給大于需求；處于西南區域內的省份（主要有四川、重慶）貢獻率較小且最為平穩，主要原因是四川、重慶生豬存欄量大，人口多，內部消耗量大，供需缺口較小。

圖1 2001—2019 年豬肉價格空間差異的泰爾指數測度及貢獻度分析

圖2 豬肉價格的全局Moran′s I

3.2 豬肉價格變化的空間自相關性分析

為進一步分析豬肉價格區域間空間分布特征及空間效應，利用莫蘭指數檢驗其空間自相關性，計算結果均通過10%顯著性水平（圖2）。

從圖2 可見，2001—2019 年，全局莫蘭指數均大于0，表明各地區豬肉價格存在空間正相關性、空間集聚性，進一步證明了區域內部價格變化是引起整體價格波動變化的主要原因。此外，2001—2004 年，豬肉價格莫蘭指數呈上升趨勢；2004—2017 年，豬肉價格的全局莫蘭指數呈下降趨勢；2017—2019 年，豬肉價格莫蘭指數迅速攀升，即豬肉價格空間相關性先增強后減弱再增強，空間集聚性先上升后下降再上升而在。究其原因，得益于物流業發展，實現運輸成本降低與物流效率的提升，短期價格波動的發生頻次與持續時間，得到有效地抑制；同時由于國家對生豬生產發展規劃的逐步落實開展，使全國各地區各省份間聯系更為緊密。

3.3 豬肉價格長期波動的周期性特征分析

通過觀察八大經濟區及調入區、調出區豬肉價格H—P濾波圖（圖3），發現近20 年我國豬肉價格表現出明顯的周期性，峰值大致為：2004.9、2008.2、2011.9、2016.6。按長周期劃分原則，采用“谷—谷”法進行劃分，將上升、下降階段波動幅度不超過2.0的剔除在外，依此將2001—2019 年月度數據劃為4輪完整周期和1 輪不完整周期，各輪周期區間為2003.5—2006.6、2006.7—2010.6、2010.7—2014.4、2014.5—2018.5、2018.6—2019.12。由此計算出，我國豬肉價格波動平均周期約為45 個月。

進一步探究豬肉價格周期變化原因發現，豬肉價格周期與生豬生產周期密不可分，生豬養殖規律起決定作用。在第一輪周期中，受2003 年“非典”疫情影響，交通癱瘓，大量待出欄生豬無法及時外運，出欄時間被迫推遲，生豬養殖企業資金投入、補欄數減少，因此豬肉價格于2004 年9 月升至最高；在第二輪周期中，受2006 年“藍耳病”的長期影響，生豬感染數量攀升，導致撲殺數量增加，因此2007 年、2008年的生豬存欄量、出欄量連續下跌，豬肉價格持續上升。在第三輪周期中，受“口蹄疫”的影響，生豬存欄量、能繁母豬存欄量開始減少，在供需價格傳導機制作用下，豬肉價格于2011 年9 月份升至最高。在第四輪周期中，受“國家凍肉收儲”和“生豬調出大縣獎勵政策”的影響，各區域間豬肉流動更加密切，價格上漲。2017 年底受“環保政策”影響，大量環保不達標養殖企業、養殖場強制改造，生豬非正常出欄量增加，豬肉價格開始下降；2018 年8 月“非洲豬瘟”傳入我國，大量感染生豬被撲殺，豬肉供給量減少，價格開始上升；2020 年初由于“新型冠狀病毒肺炎（簡稱COVID - 19 肺炎）”的發生，各地區間禁止生豬調運，供給小于需求，豬肉價格持續走高。綜合上述分析，粗略推斷新一輪豬肉價格波動周期將明顯大于前4 輪，豬肉價格可能會在2020 年2—3月升至最高，預計新一輪豬肉價格周期將在2022 年下半年開啟。

3.4 豬肉價格波動影響因素的Tobit回歸分析

通過對上述豬肉價格周期性波動的分析，發現“經濟危機”和“豬瘟”等突發性因素影響著豬肉價格波動，除突發性因素之外，常規因素在長期是否也會對豬肉價格波動造成影響？以下將從需求、供給、成本3 個方面，選取雞肉價格X1、地區生產總值X2、生豬存欄量X3、豬肉產量X4、玉米產量X5、育肥豬配合飼料價格X6、仔豬價格X77 個因素對此進行解答。希望通過本文分析，為政府相關部門制定決策提供依據。本文采用Tobit 回歸模型確定上述7 個因素對豬肉價格波動的影響作用，并建立以下分析模型：

式中，Y表示被解釋變量即豬肉價格；α0表示常數項；α1—α7表示各解釋變量的回歸系數；ε表示誤差項。對上述解釋變量取對數處理。

在對影響因素進行回歸分析之前需進行單位根檢驗，結果見表1。從表1 可見，解釋變量與被解釋變量P 值均在1%水平上顯著，說明本文采用的數據較為平穩，排除了分析過程中的“假回歸”問題。其次，在單位根檢驗基礎之上進行協整檢驗，分析結果顯示在5%水平上顯著，說明本組面板數據中存在協整關系，即各變量之間存在長期均衡關系。最后，對影響豬肉價格因素進行Tobit 回歸分析，分析結果見表2。

表1 豬肉價格及其影響因素單位根檢驗

表2 豬肉價格影響因素的Tobit 回歸分析

從表1、2 可見：①需求因素與豬肉價格存在顯著正相關。結果顯示，豬肉價格與雞肉價格、地區生產總值之間的回歸系數為正，均已通過1%的顯著性水平檢驗，表明這兩種影響因素與豬肉價格呈明顯正向相關。雞肉價格上漲、地區生產總值提升都會推動豬肉價格的上漲，影響原因是：首先，雞肉作為豬肉的主要替代品，存在替代效應；其次，地區生產總值越高，其對物價帶動作用越強，豬肉價格隨之上升。這一結論正好解釋了我國北部沿海區域、東部沿海區域、南部沿海區域經濟發達省份在經濟高速發展下常伴有較高的豬肉價格。②供給因素與豬肉價格存在顯著負向相關。回歸結果顯示，生豬存欄量、豬肉產量與豬肉價格明顯負相關，且生豬存欄量對豬肉價格的影響程度較弱，原因是：價格主要受產量影響，當豬肉產量較大時，豬肉供給大于需求，市場價格將會降低；而生豬存欄量則是通過中介變量豬肉產量，進而影響豬肉價格。如我國的遼寧、河南、湖南、四川等生豬養殖和豬肉產量大省，地區內豬肉價格均低于相鄰區域，證明區域價格布局與豬肉產量有著密切聯系，與生豬存欄量有著重要聯系。③成本因素與豬肉價格存在顯著正相關。從結果分析，成本方面因素的影響程度中，育肥豬配合飼料價格＞仔豬價格＞玉米價格。主要原因是：在生豬養殖過程中，育肥豬配合飼料價格作為生豬生長的主要營養源泉，因此其價格變動對豬肉價格變動有著重要的影響。

4 結論與建議

4.1 結論

面對國內外日益復雜的市場環境，國內豬肉價格波動頻繁，生豬養殖業產業也因此受到了一定影響。本文分析了2001—2019 年我國30 個省份豬肉價格及其影響因素，得出以下主要結論：①從豬肉價格區域差異測度結果來看，北部沿海區域內各省份豬肉價格差異最大，而東北區域和長江中游區域價格差異較小。同時，從豬肉價格差異的貢獻率來看，區域內價格貢獻率均大于50%。②從豬肉價格的時空分布測度結果來看，各個省份與鄰近省份之間存在著空間自相關性，且豬肉價格空間集聚性存在著波動，長期發展來看，其空間集聚性先減弱后增強。③從豬肉價格的周期性波動測度結果來看，2001—2019 年八大經濟區豬肉價格與調入區、調出區豬肉價格波動大致相同，但也存在著區別。④通過對豬肉價格時空分布的影響因素測度結果來看，育肥豬配合飼料價格、仔豬價格、地區生產總值是影響豬肉價格差異的主要因素，且三者與豬肉價格差異均存在著顯著的正向關系，其中育肥豬配合飼料價格對其影響程度是最大的。

4.2 建議

為保證豬肉足量供給、穩定豬肉市場、促進豬肉產業健康有序發展，提出以下建議：①加強生豬養殖內部建設。政府推行全面調控措施的同時，需結合各自所在區域的價格波動特點，突出認識價格波動區域間與區域內部的不同特征，制定更加有效的調控措施。一方面，增強重點產區生豬疫情的預防與控制，加強生產養殖培訓，強化安全觀念、加強安全檢查，建立科學有效的突發疫情預警防控體系和風險規避和保障體系，最大限度地減少養殖戶損失和強化市場信息；另一方面，對于疫情發生過程中的控制，嚴控生豬進入市場的檢查工作，充分發揮大數據方法在疫情控制中的作用，建立從養殖廠到餐桌全環節、多節點的食品安全可控可溯的安全流通通道，確保市場上豬肉安全。②建立價格測預警機制。非洲豬瘟和COVID - 19 疫情雙重突發因素打亂了我國生豬生產的正常運轉，自國內爆發“非洲豬瘟”以來，我國豬肉價格呈上漲趨勢，為穩定豬肉價格市場帶來了阻礙。面對如此情形，建立價格預測預警機制勢在必然。一是建立與生豬相關產品的價格數據庫并加以模型進行預測，時刻更新數據，提高預測準確度；二是完善市場信息監督責任體系，通過加強對各畜牧點培訓工作，做到生豬出欄、在欄信息及時登記和報備，以減弱突發因素對豬肉價格的影響。③加大扶持資金的投入力度。擴大生豬保險覆蓋面，增加保險資金投入量，鼓勵養殖企業加入生豬保險，減弱突發因素對養殖戶造成的影響，提供突出事件下政府對企業、對市場的救助力度與救助手段，弱化“天災人禍”對價格市場周期波動的疊加和放大作用，穩定豬肉價格波動幅度，促進行業健康、持續、綠色、高質量發展。