農產品價格波動影響因素調查

劉榮杰 張潤澤 于建波

摘 要：自2019年豬肉市場劇烈波動以來，豬肉經濟始終處于高價位姿態，但推動豬肉價格上漲的因素影響程度及傳導路徑發生了根本性的改變重組。選取2015—2020年相關數據指標，選擇仔豬價格、玉米等變量，引入疫病、政策等虛擬變量，從供求兩端逐步深入分析致使2019年豬肉價格異變性波動的各因素影響程度，探求其異變性根源。結果表明：仔豬價格、待宰活豬價格、玉米、豆粕等因素以及替代品去骨牛肉對豬肉價格都存在正向影響;育肥配合飼料價格與豬肉價格變化呈負相關;疫病因素是導致2019年豬肉價格異常性增長的內在根本原因;政策性因素因其具有間接性，是豬肉價格波動的外在原因。

關鍵詞：豬肉;價格波動;影響因素;農產品

中圖分類號 F768.2? 文獻標識碼 A文章編號 1007-7731（2021）18-0124-04

2020年“十四五”規劃明確指出，要優先發展農業農村，堅持把解決好“三農”問題作為全黨工作重中之重，全面推進鄉村振興，實現農村地區的人民富裕，保障糧、棉、油、糖、肉等重要農產品供給安全，提升收儲調控能力。在肉類食品中，豬肉是肉類的主流代表，其價格波動對整體農產品的價格變動具有重要影響，對物價穩定具有正向作用。受非洲豬瘟疫情等影響，2019年以來豬肉產量嚴重下降，進而導致豬肉價格劇烈變動，嚴重影響了居民正常的生活消費水平。因此，深入研究豬肉價格變動的影響因素，對防范行業突發性危機的發生，維持物價基本穩定，促進我國農業發展、農村建設和農民增收具有重要意義。

1 研究基礎

目前已有的豬肉價格波動研究主要集中在非洲豬瘟對生豬產業及豬肉價格影響機理[1-3]、相關產品（如生鮮農產品、糧食等）的價格對豬肉的傳遞效應影響[4-5]、政府補貼政策對豬肉價格影響[6]以及豬肉價格波動引起的宏觀政策調控措施等方面[7-8]。學者從不同角度對豬肉價格波動的原因進行了研究。朱櫟羽聚焦雙重疫情期間豬肉價格波動，發現豬肉價格呈現上升趨勢，波動幅度較大。邵喜武[9]研究了非洲豬瘟疫情對我國豬肉價格的沖擊和影響，以非洲豬瘟疫情輿情指數衡量疫情變動的代理變量，發現非洲豬瘟疫情是生豬產業鏈中各環節價格的Granger原因，并據此在非洲豬瘟疫情的影響下對生豬產業鏈的各個環節提出了相應的對策和建議。周海文等[10]分析了玉米、豆粕對豬肉價格的非對稱性傳遞效應，表明豆粕和生豬價格對豬肉有著顯著的非對稱性，玉米顯著性不強。由此可見，以往研究鮮有對豬肉價格變動影響因素的宏觀性分析，因此筆者將在宏觀分析研究基礎上提出新的具體建議。

2 豬肉價格波動情況

生豬市場中價格波動包括正常的價格波動和非正常的價格波動。正常的價格波動是由供需結構引起的自然豬周期變動，有利于促進生豬市場的理性循環;非正常的價格波動則是由于生豬的疾病疫情、自然災害、經濟危機等產生的溢價效果所致[11]。2015—2018年我國的豬肉產量基本穩定，產量增速和消費量增速基本呈平穩上升趨勢，豬肉消費量雖然略大于豬肉產量，但供需兩端基本平衡;而2019年以后，我國豬肉產量出現斷崖式下降，產量下降速度為21%，供求出現較嚴重失衡。供求失衡帶來的價格劇烈波動增加了居民的生活消費成本，對生豬產業發展和人民生活產生了巨大影響。

根據全國各地情況來看，產生這種現象的原因是行業周期性變化、偶發事件與環保政策執行偏差形成的價格反映。2015—2017年部分地區出現對環保政策執行過激現象，導致相關地區許多家庭養殖場被強制拆除，大量生豬低價出欄，使豬肉價格處于較低水平，這種情況在2018年隨著政策的全國執行變得更加明顯。2019年，在環保政策的負面效應逐漸顯現以及非洲豬瘟雙重影響下，生豬出欄銳減，使得豬肉價格猛增。從月份數據看，進入7月后，豬肉價格開始上升，并在11月、12月達到峰值，說明豬肉價格同時也受季節性時間的影響。春節到來之前，全國總體豬肉的消費達到高峰，引起豬肉價格居高不下。2020年新冠疫情暴發，地區間防控加重，包括停工停產、居家隔離等一系列防控舉措使生豬供給端恢復受阻，延長豬周期紅利，又使豬肉價格保持了高波動性。

3 豬肉價格變動的影響因素

3.1 待宰活豬價格 待宰活豬價格直接與去皮帶骨豬肉價格相互關聯，同時與生產養殖規模及成本也存在著非常緊密的聯系。待宰活豬作為生豬產業鏈的中游，直接對豬肉零售價格產生影響，如果去除宰殺、儲存、運輸以及零售等后續成本，待宰活豬價格便是對生豬產業鏈條中上游生產成本的直接反映。因此，待宰活豬價格的變化對豬肉價格變化起著承前啟后的中間作用[10]。

3.2 仔豬價格 仔豬培育作為生豬價值鏈的起始環節，是生豬育肥的關鍵。仔豬的育肥數決定著未來4～5月后生豬出欄規模，其價格對最后環節的豬肉價格有著重要影響，呈現雙向反饋關系[12]。數據顯示，當期仔豬價格與當期豬肉價格具有正向關系，起著助長作用，但對滯后四期的豬肉價格有著顯著負向關系，起著明顯的抑制作用。以2018年我國各月份仔豬價格、去皮帶骨豬肉平均價格為例，1—4月份仔豬平均價格為28.5元/kg，對應去皮帶骨豬肉價格為23.5元/kg;4—7月份仔豬平均價格24.6元/kg，對應去皮帶骨豬肉價格為20.1元/kg，相較1—4月份的去皮帶骨豬肉價格下降14.5%，存在明顯的負相關關系。

3.3 飼料價格 生豬飼料是生豬養殖成本的必要組成部分，按其原料成分主要分為玉米、豆粕等糧食作物和一些營養物質。實際中，育肥豬配合飼料與豬肉價格一般呈負相關關系，而豆粕及玉米原料類與豬肉價格一般呈正相關關系。在生豬喂養中，飼料是生豬育肥關鍵一環，對豬肉價格有著代表性影響[13]。

3.4 替代品價格與消費偏好 目前，我國居民消費肉類食品以豬肉為主，其替代品主要指牛羊肉、禽肉、蛋等。在消費者偏好不顯著的前提下，消費者對豬肉價格變化比較敏感，對其替代品的需求變化比較明顯，并且這種替代效應是相互的。然而當存在消費者偏好，消費者對豬肉價格變動不敏感，價格變動時消費者對其替代品需求變化較小，此時往往導致供求矛盾加劇，價格維持高位。

3.5 疫病因素 疫病往往作為偶發因素對豬肉價格產生影響。疫病不僅包括在牲畜間流行的疾病，也包括人類公共衛生方面。非洲豬瘟暴發嚴重挫傷了生豬供給端以及居民消費端的熱情，造成豬肉價格嚴重下降。而新冠疫情暴發對生豬養殖產生3個直接沖擊：一是需求端的驟減：餐飲旅游行業受挫，各地市的消費降幅巨大，對豬肉消費影響嚴重;二是產區同銷區阻離：疫情致使大部分產區與銷區產生阻斷，催生出產區拋售而銷區缺豬的怪象，供求失衡加劇;三是養豬企業防疫成本上升：養豬企業在防范豬瘟疫病的同時還要增加對員工的新冠防疫成本[2]。

3.6 政策因素 政府宏觀調控政策會間接對豬肉市場價格產生影響。政策出臺實施后，政策效果可能無法被準確預估，進而無法實現穩定市場的效果，有時甚至會造成后續市場更加強烈的起伏。例如，2019年豬肉價格暴漲，其原因之一可能受環保法規的修改實施的影響。2018年新的環保政策出臺，對全國范圍內的各類污染企業實行更加嚴格的規范，對排污企業零容忍。以山東省泰安市為例，對全市不符合環保標準的養殖豬場以及其他畜牧種類養殖場進行全方位的拆遷搬離，因此2018年政策負面效應表現較強。而2019年由于豬肉價格的劇烈變化，政府緊急調控，采取多次投放冷凍庫存豬肉、鼓勵恢復養殖、對養殖戶進行補貼等措施，以恢復供給、穩定物價，因此政策影響正向效應明顯。2020年限制區域和非繁育區域的任意擴張以及“無豬縣市”的問題得到糾正，生豬買賣制度的實行以及違法、違規調運生豬專項整治力度的加強，降低了復產風險，加快了生豬供給恢復?；诖耍P者認為2018—2020年政策性因素對豬肉價格影響顯著。

4 實證分析

采用雙對數模型來分析豬肉價格變動各影響因素的實際作用情況，計算出對豬肉價格的彈性，為政府、養殖行業提供模型分析，提高豬周期的價格波動應對能力，尤其是面對突發性因素導致的價格異變性波動。采用雙對數模型，一是利用雙對數模型可以將各因素的影響程度通過彈性表示出來，建立對比標準;二是可以消除實際觀測值較大引起的參數失真的情況。由于變量選取較多，在多元回歸中易出現多重共線性，因此采取逐步回歸法將對模型擬合不好的變量剔除，重點突出對豬肉價格影響較大的變量進行數據分析。

4.1 變量選取 為了更好地分析影響豬肉價格的因素，從供給和需求層面中選取7個影響變量，并引入2個虛擬變量，利用Stata工具進行擬合回歸，采用2015—2020年的實際數據探究變量的影響程度。從供給層面中選取仔豬價格（x1）、待宰活豬價格（x2）、育肥配合飼料（x3）、玉米（x4）、豆粕（x5）作為自變量，在需求層面上選取替代品價格去骨牛肉（x6），去骨羊肉（x7）作為自變量，將豬肉價格作為自變量（y），并通過加法形式引入虛擬變量政策性因素（D1=[1：影響強0：影響弱]），疫病因素（D2=[1：有疫情影響0：沒有疫情影響]），分析豬肉價格變動的影響因素。

由表2可知，2015—2019年，豬肉價格最小值為19.52元/kg，最大值為58.08元/kg，價格變化幅度為197%，中位數與平均值相差3.86，說明極端數據對數據有所影響;仔豬價格最小值19.21元/kg，最大值108.64元/kg，波動幅度較大，是所有自變量中變化幅度最大的因素;育肥配合飼料變化幅度為14.8%，價格變化幅度是所有自變量中最小的;玉米價格變化幅度為34.9%;替代品層面上，牛羊肉價格變化幅度分別為38.09%、53.53%，均小于豬肉價格變化幅度。

4.2 分析結果 根據上述分析，建立雙對數模型公式，設雙對數模型為[lny=β0+β1lnx1+β2lnx2+β3lnx3+β4lnx4+β5lnx5+β6lnx6+β7lnx7+D1+D2+μ]，式中β為待估計參數;μ為隨機干擾項。利用Stata工具將所有變量數據帶入，經過第一次回歸后，lnx7的t檢驗p值大于0.1，沒用通過t檢驗，再進行相關性檢驗分析，發現解釋變量之間存在關聯性，所設立的模型存在多重共線性（表2）。對模型采取逐步回歸法，剔除不合適的變量lnx7，進行逐一回歸，最終消除模型的多重共線性，保留變量lnx1、lnx2、lnx3、lnx4、lnx5、lnx6、D1、D2。

由于使用數據為時間序列，為保證模型的準確性，利用Stata對模型進行Breusch-Godfrey LM檢驗，得到檢驗后模型的P值為0.0225，小于5%，則說明在5%的顯著性水平下拒絕不存在自相關的原假設，通過觀察Scatter Graph發現模型存在正的自相關。采用穩健標準差法，通過添加滯后項lag（3）來消除模型的自相關性。保留2位小數，得到修正后公式為：[lny=-5.22+0.24lnx1+0.28lnx2-2.34lnx3+0.82lnx4+0.48lnx5+2.01lnx6-0.16D1-0.11D2]。從模型估計結果看，各變量系數對應的p值小于α=0.05，t檢驗后表現顯著，模型調整的可決系數為0.97，F值為470.69，方程的擬合度高，擬合數據良好且整體擬合效果較好。

進行經濟意義檢驗，發現屬于養殖成本的育肥配合飼料與豬肉價格存在反比關系，其解釋變量前系數為負。一般而言，成本的提高會促使商品的價格提高，但在經濟價格波動中，不能單純地以表面關系為根據。通過2015—2020年的育肥配合飼料價格與豬肉價格的數據分析，發現育肥配合飼料的走勢往往與豬肉價格相左，究其原因可能在于豬肉價格是豬肉供需決定的，而豬肉的供應與育肥配合飼料呈反比關系（圖1）。豬肉價格的上漲主要原因在于需求大于供給，供應下降則說明生豬存欄量的下降。一方面，育肥配合飼料的喂養作為生豬養殖的關鍵一環，生豬存欄量的下降會使對育肥配合飼料的需求減少;另外，育肥配合飼料的存貨積壓較大，供給遠大于需求，導致育肥配合飼料價格下降。另一方面，豬肉的供給減少，豬肉的需求遠大于供給，豬肉價格上漲。由此可見，育肥配合飼料價格與豬肉價格變化呈負相關的經濟意義成立。

分析結果表明，仔豬價格（x1）、待宰活豬價格（x2）、玉米（x4）、豆粕（x5）等因素以及替代品去骨牛肉（x6）對豬肉價格都存在正向影響。在其他變量不變的情況下，其中仔豬價格、待宰活豬價格、玉米、豆粕以及牛肉價格每增長1%，對應會使得豬肉價格分別上漲0.24%、0.28%、0.82%、0.49%、2%，說明這5個變量對于豬肉價格增長具有較強的作用;育肥配合飼料價格每增長1%，豬肉價格對應下降2.34%，從供需角度來說呈負相關趨勢;在其他變量不變的情況下，若沒有非洲豬瘟疫情影響，則豬肉價格會下降10.65%，表明疫病因素是導致2019年豬肉價格異常性增長的內在根本原因。政策性因素因其具有間接性，是豬肉價格波動的外在原因。

5 對策建議

5.1 加強豬肉市場波動預警，建立生豬疫情防控體系 構建完善的豬肉產品基礎數據庫，及時采集出欄價格、豬肉市場批發價等數據，為預警模型的構建提供基礎數據支撐;根據生豬的生產、消費及流通特性，建立有針對性的預警體系，及時發現問題，提前采取應對措施;重視對疫病類事件的防控，改進重大疫病強制防疫政策，堅持“預防為主”思想方針，指導各養殖戶做好養殖場衛生和疫苗接種工作，降低養殖戶養殖風險。另外，當危機來臨時，應因地制宜地采取防控措施，構建完善的消毒體系，并明確疫病生豬規范化處理流程，防止病源的傳播擴大。

5.2 合理統籌各項政策實施規劃，達到最優政策效果 在生豬規?；B殖的發展趨勢下，合理統籌規劃生豬養殖場用地，引導并規范養殖場建立標準化環保設施，將生豬養殖對環境的影響降到最低，并對原有清欄的養殖戶給予經濟補償;在生豬疫情流行情況下，謹慎制定切合地方實際的生豬跨區流動政策，科學劃定疫區，保障產地到市場的安全豬肉銷售通道，保證市場豬肉正常供給;加強產地檢疫、運輸檢疫以及銷售檢疫，確保豬瘟疫情的檢測排查全面覆蓋生產—運輸—消費全過程，防止帶病豬肉及制品在市場中流通，保障餐桌上的安全;出臺針對仔豬購買、豬場建設的靈活財政補貼政策，推廣先進養殖技術與理念，穩定養殖戶積極情緒，恢復其對市場的信心。

5.3 探索構建防范豬肉價格波動風險的合作模式 這種合作模式是由屠宰企業與養殖合作社融合的一種新養殖模式，讓專業的市場分析人員作為領頭人，由合作社委員會監督。當豬肉價格處于較劇烈波動的情況下，采取定向供應的辦法，由養豬合作社提供達成合作意向的生豬數量，而屠宰企業以合理的保底價格收購豬肉。屠宰企業對于市場的豬肉及相關制品的供求有著更加敏銳的意識，因此兩者之間的融合既為散戶提供了新的生豬銷售渠道和高度相關的市場信息，同時也為屠宰企業提供了穩定的豬肉供給來源。

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（責編：徐世紅）