中国生猪生产波动幅度的合理区间研究

2012-10-20岳冬冬王征兵

统计与决策 2012年13期

岳冬冬，王征兵

(1.西北农林科技大学经济管理学院，陕西杨凌 712100；2.中国水产科学研究院东海水产研究所，上海 200090)

0 引言

进入新世纪以来，生猪生产波动呈现出日趋剧烈的特征，猪肉价格也随之不断发生较大幅度的涨落，尤其是2011年以来，猪肉价格节节攀升，不仅突破了2008年猪肉价格高峰，而且还继续呈现出一定的上涨趋势，由于猪肉价格的快速上涨，给CPI指数也造成了巨大的上升压力。据统计，2011年7月份，全国居民消费价格总水平同比上涨6.5%，其中猪肉价格同比上涨56.7%，影响价格总水平上涨约1.46个百分点。一时间，猪肉价格波动问题再次引起政府、媒体、学者等广泛关注，此次猪肉价格的剧烈上涨不仅与宏观经济环境有着一定的联系，包括成本上升、通货膨胀等因素，另一个重要原因就是生猪市场供给严重不足，其主要影响因素包括天气反常、疫病发生以及受上一期生产波动周期影响而导致的养殖户补栏积极性不足等。由此可见，生猪生产波动的周期性特征已经成为影响生猪市场供给的一个重要因素。

周期性波动作为我国生猪产业发展过程中的重要表现特征之一，可以从波动持续时间和波动发生强度两个维度揭示我国生猪生产波动的变化规律，而且这两个维度之间存在一定的联系。

关于我国生猪生产周期性波动的时间维度，国内学者已经进行了大量的研究。本文结合我国生猪生产剧烈波动实际发生的时间和幅度，确定生猪生产波动属于正常波动与异常波动的判断标准；在确定全国整体正常波动与异常波动划分标准的基础上，测算各省份生猪生产正常波动与异常波动的合理区间。

1 研究指标与方法

1.1 研究指标及数据来源

1.1.1 研究指标确定

反映我国生猪生产状况的指标主要有三个，分别是：猪肉产量、生猪出栏量、生猪年末存栏量，这三个指标之间存在一定的联系，如生猪出栏量决定当年猪肉产量，而生猪年末存栏量又影响下年出栏量，但从已有研究所反映的各种指标特征来看，生猪出栏量是最能直观表征我国生猪生产波动变化规律的指标，因此在研究我国生猪生产波动幅度特征时选择生猪出栏量作为研究对象。

1.1.2 数据来源

生猪出栏量数据直接引自相应年份的《中国统计年鉴》，本研究的时间区间为1952～2009年。

1.2 H-P滤波与波动成分提取

本文是以生猪出栏量波动成分作为研究基础，故选择合适的数据分解方法对生猪出栏量进行成分分解就显得至关重要，常用的方法包括速度法、趋势分解法和滤波法，其中滤波法使用较为广泛，而在众多的滤波法中，以HP滤波使用最多[8]。因此，本文将借助HP滤波法对生猪出栏量数据进行成分分解，以提取其波动成分，为后续研究做好数据准备。

1.2.1 H-P滤波

H-P滤波是一种时间序列在状态空间中的分解方法[9]（Hodrick and Prescott，1980），将原始变量数据Yt中的趋势成分和波动成分进行分解，用公式表示如下：实质上，H-P滤波的问题就是要使下面的损失函数最小：

一般而言，随着λ的增大，趋势成分也在不断增大。由于本文使用的是年度数据，根据经验，λ值取100[10]。在本研究中Yt表示生猪出栏量数据，表示生猪出栏量的趋势成分，表示生猪出栏量的波动成分。

1.2.2 生猪出栏量数据成分分解结果

表1 1952～2009年生猪出栏量数据HP滤波结果

采用Eviews6.0对1952～2009年生猪出栏量数据进行趋势成分与波动成分分解，具体结果见表1。

2 全国生猪生产波动幅度合理区间分析

2.1 生猪生产波动幅度总体特征分析

利用Eviews6.0将1952～2009年生猪出栏量进行趋势与波动分解，结果见表1，从表1中可以看出，我国1952～2009年生猪出栏量波动范围介于-5000～5000万头之间。

具体来讲，生猪出栏量波动范围在-4625.95～3751.33万头之间，通过对这一数据区间进行分析，发现生猪出栏量收缩幅度要大于扩张幅度，差距大约在874.62万头左右，即我国1952～2009年间生猪生产的收缩幅度大于扩张幅度，这一数据充分反映了我国生猪产业的波动特征。

造成这种现象的产业内部原因是我国生猪生产的组织化程度偏低。从统计数据来看，目前我国大约有50%的生猪出栏由散养户提供，而这些散养户都是一家一户生产，可想而知在生猪价格下跌的情况下，很难控制其不缩减生产量，虽然每家每户缩减的数量很少，但近6000万养殖户的同时缩减行为加和起来就很可能会引发我国生猪生产发展过程中的一次“灾难”。从图1可以看出，这种同步性生产缩减行为在每一次波动中都有越演越烈的趋势，即缩减引发下一次缩减，除非市场发生转机或者政府部门实施政策干预，否则势必会造成下一期生猪市场供给的严重短缺。

与生猪生产收缩幅度相比，生猪生产扩张幅度相对要小一些，结合我国生猪产业实际，对这一现象可能的解释为：作为生产经营者而言，生猪养殖者也是趋利避害的，当生猪产业处于盈利阶段时，会发生生产扩张现象，而当生猪产业处于亏损阶段时，会发生生产收缩现象。目前，散养户仍作为我国生猪市场供给的主力，在短期内，其生产规模扩张与收缩程度都以自身生产能力为限，不能轻易发生较大变化，在这种情况下，时间特征就成为影响我国生猪市场供给的主要因素。从现有的研究结论来看，相对于盈利过程而言，生猪市场亏损过程经历的时间更长，即养殖者扩张生产的持续时间要短一些，加上散养户抵抗生产亏损能力较弱等特征，会直接影响生产扩张幅度，导致收缩幅度大于扩张幅度的现象。

从图1还可以看出生猪生产波动特征的一个变化特点，即在1952～1985年间，生猪生产波动幅度呈现出一定的下降趋势，尤其是1981年前后，生猪生产波动的幅度几乎已经消失，但自生猪生产市场化改革以来，在1986～2009年间，生猪生产波动幅度呈现出不断扩大的趋势，尤其是1998年、2007年的生产波动幅度均出现了历史最大值，从总体来看，1952～2009年间，我国生猪生产波动幅度呈现“U”型变化趋势，即先下降，后上升，现阶段的生猪生产波动幅度正处于扩大过程中。

图1 生猪生产波动幅度变化趋势

2.2 生猪生产波动幅度统计特征分析

利用表1中出栏量波动成分数据，结合绝对波动幅度指标，对我国1952～2009年生猪出栏量波动幅度进行分析，所谓绝对波动幅度，是指生猪出栏量波动幅度的绝对值，这一刻画指标比较直观，数据含义清楚，有助于揭示我国生猪出栏量波动幅度的变化规律。

根据表1，发现我国生猪生产波动的最大绝对幅度可达到4600万头左右，波动范围基本介于0～5000万头之间，按照这一数据特征，以绝对波动幅度每增加1000万头作为一个级别，将我国生猪生产波动幅度划分为5个层级，分别是：绝对波幅在1000万头以内的波动类型Ⅰ；绝对波幅在1000～2000万头之间的波动类型Ⅱ；绝对波幅在2000～3000万头之间的波动类型Ⅲ；绝对波幅在3000～4000万头的波动类型Ⅳ；绝对波幅大于4000万头的波动类型Ⅴ。具体结果见表2所示。

表2 绝对波动幅度统计特征的分析结果

从表2可以看出，生猪出栏量绝对波动幅度小于1000万头的波动类型发生频次最高，在1952～2009年间一共发生了32次，发生的频率为55.17%；出栏量绝对波动幅度介于1000与2000万头之间的波动类型发生频次为14次，发生的频率为24.14%；出栏量绝对波动幅度介于2000与3000万头之间的波动类型发生频次为7次，发生的频率为12.07%；出栏量绝对波动幅度介于3000与4000万头之间的波动类型发生了4次，发生的频率为6.90%；出栏量绝对波动幅度大于4000万头的波动类型仅发生1次，发生的频率为1.72%。

2.3 全国生猪生产波动幅度合理区间分析

对上述五种不同类型波动发生的频率进行分析，发现出栏量绝对波动幅度主要集中在2000万头以内，发生的概率达到79.31%，可以认为1952～2009年间我国生猪出栏量波动幅度主要集中在-2000～2000万头之内。

从表2可以看出，绝对波动幅度超过2000万头的生产波动类型一共出现了12次，而且均处于生猪生产发生剧烈波动的年份，其中1994年（1992～1994年）、1997年（1997～1999年）、2007年的绝对波动幅度均超过2000万头，且与农业部生猪波动规律性研究课题组(2008)的波动周期研究结论一致，即在这些年份生猪生产都发生了剧烈波动。另1960～1962年（1959～1961年）我国正处于三年自然灾害时期，生产严重受挫，包括生猪在内的多数农畜产品产量严重下滑，从而出现绝对波动幅度超过2000万头的剧烈波动。1958年、1966年的绝对波动幅度也超过2000万头，对应的收购价格指数分别为101.1、100[10]，与相邻年份相比较，价格指数处于低谷阶段，说明这两个年份的生猪供给可能发生过剩，出现生产剧烈波动现象。

通过以上分析，可以确定我国生猪生产绝对波动幅度基本发生在2000万头以内，而当生产绝对波动幅度超过2000万头时，一般均会出现剧烈波动，直接通过生猪市场价格的高涨或低落表现出来。基于此，本研究以绝对波动幅度2000万头为标准对生猪生产波动类型进行划分是合理可行的。

3 各省份生猪生产波动幅度合理区间分析

从我国生猪生产统计数据的总体特征来看，各省生猪生产的同步波动是我国生猪生产波动的直接表现，虽然每个省份的市场供给量大小不同，但如果大部分省份在一个较大概率水平下与全国生猪生产同向波动，则很可能导致全国生猪市场的一次剧烈震荡。因此可以借助于对各省份生产波动幅度的分析，判断全国生猪生产波动的未来变化趋势，提前做好防范措施，避免生产剧烈波动。

3.1 基本监测周期

直观来讲，数据监测的时点越密集，越能够及时发现监测对象所隐含的问题，但每一个监测时点都需要大量的人力、物力、财力作支撑，因此对某一监测对象而言，监测时点越密集，获取的信息量就越大，可靠性程度越高，同时成本也越大。对于生猪生产波动的省级监测时点也存在这样的问题，监测时点选择过于紧密，统计成本过高；监测时点选择过于疏散，则可能会贻误宏观决策的最佳时机，因此确定一个合适的监测周期，具有非常重要的现实意义。

从国家统计局对生猪生产相关指标的发布周期来看，存在三个可能的监测周期，分别是月度监测、季度监测和年度监测。月度监测数据的特点是数据信息量大，但同时也因为信息量庞杂，容易发生混乱决策，造成统计资源的不必要浪费；年度监测数据的时间跨度过大，包括了多个生猪育肥周期，一旦年中发生剧烈波动，却只能在年末发现问题并采取措施，明显已经耽误了最佳决策时机，可能导致波动更加剧烈，对生猪产业、国民经济稳定等方面造成较大影响；相比而言，季度监测数据则具有较多优势，如时间跨度几乎与生猪育肥周期持平，能够在节约统计资源的基础上，抓住决策的最好时机，及早发现并平抑生产波动。

基于以上分析，认为以季度作为我国生猪生产波动的省级监测周期比较合理，以下将以季度为监测周期，对省级生猪波动的合理区间进行测算。

3.2 各省份生产波动幅度合理区间测算

3.2.1 测算步骤

测算各省份生猪生产波动幅度的合理区间，大致可以分为三步：

（1）确定各省份出栏量季度平均值。

近一个生产波动周期内，各省出栏量季度平均值的确定，可以用公式表示为：

其中，λκ表示各省份出栏量季度平均值，表示一个周期内，某省份平均年出栏量，T表示生猪生产平均波动周期长度，χκ表示在一个周期T内，当处于年份k时的生猪出栏量，“监测周期”表示对生猪出栏量进行监测的时间跨度，这里选择以季度作为监测周期，因此监测周期等于4次/年。

（2）确定各省份出栏量占全国出栏量的权重。

近一个生产波动周期内，各省份出栏量权重的确定，可以用公式表示为：

γi表示权重，πi表示一个周期内各省平均出栏量，用公式可以表示为：

表示全国合计的平均出栏量。

（3）各省份不同类型的波动幅度区间的测算。

通过上面的分析，将绝对波动幅度发生在2000万头以内的波动确定为正常波动，超过2000万头的波动确定为异常波动。对于异常波动，具体包括三类，即绝对波动幅度发生在2000万头～3000万头的波动（类型Ⅲ）；绝对波动幅度发生在3000万头～4000万头的波动（类型Ⅳ）；绝对波动幅度发生在4000万头以上的波动（类型Ⅴ）。

对于各省份不同类型波动幅度发生区间的确定，可以用公式表示为：

其中，ωj表示波动类型为j时，相应省份绝对波动幅度区间的上限；max(类型j)表示波动类型为j时，对应的绝对波动幅度的上限；监测周期还是4次/年。具体波动类型与j的对应关系见表3所示。

由上述公式计算得出的不同波动类型下各省份生猪出栏量波动幅度的范围，可以利用ωj对应表示如下，具体见表3。

表3 不同波动类型下各省份生猪出栏量波动幅度范围

3.2.2 各省份生猪出栏量季度平均值的测定

（1）生产波动周期时间长度的确定。

要确定各省份生猪出栏量季度平均值和一个时期内各省份生猪出栏量在全国生猪出栏量中所占的比重，首先应确定参考的时间长度，若以单独年份进行测定，从连续的时间轴来看，各省的生猪生产均处于不断变化中，或升、或降、或平稳，从而难以确定生猪出栏量季度波动平均值。为了避免上述问题，一般会选择以生猪生产波动的平均周期长度为基础计算各省出栏量的季节平均值和权重。长期以来，我国生猪生产波动呈现出一定的周期性特征，而且研究者已经测出这一周期长度大约为6年，因此，可以借助这一结论，利用最近六年的生猪出栏量数据来确定各省份季度出栏量的平均值。从现有数据的可获性考虑，以2004年～2009年作为一个完整周期进行测算。

（2）各省份生猪出栏量季度平均值

借助上面的计算公式，可以得出各省份生猪出栏量的季度平均值，具体见表4所示。

表4 各省份生猪出栏量季度平均值

由表4可以看出，在2004～2009年这一生猪出栏量波动周期内，四川省生猪出栏量季度平均值最大，为1684.3248万头，即四川省在上一个波动周期内，平均每季度向市场供给生猪约1684.3248万头。最小的省份为西藏，平均每季度向市场供给生猪约4.0454万头。

3.2.3 各省份生猪出栏量权重的测定

利用全国、各省份2004～2009年的生猪出栏量数据来测定各省份的出栏量权重，结果见表5所示。

表5 各省份生猪出栏量权重分配表

从表5可以看出，四川省的权重最高，为0.1069，几乎占到我国生猪年出栏量的10%多；西藏的权重最小，为0.0003，生猪出栏量仅占全国总出栏量的0.03%。

3.2.4 各省份生猪出栏量不同波动类型的数量区间

按照前述的波动类型划分标准，可以估算出不同波动类型发生时，各省份季度出栏量的波动区间，结果见表6、表7所示。

表6 生猪出栏量波动扩张幅度的季度监测区间

3.2.5 生猪生产波动监测数据实例分析

（1）生猪出栏量监测数据应用实例。

根据研究需要，设某省份在监测期内某季度生猪出栏量实际值为RD，而季度波动值=RD-季度平均值，当该省份季度波动值为正值时，表明该省份生产处于扩张过程，通过查表6，找出该省份季度波动值具体落入的波动类型区间，以此说明该省份在该季度的生猪出栏量波动属于何种波动类型；同理，当该省份季度波动值为负值时，表明该省份生产处于收缩过程，通过查表7，找出该省份季度波动值具体落入的波动类型区间，以此说明该省份在该季度的生猪出栏量波动属于何种波动类型。

以四川省为例进行说明如下：

假定在监测期内，四川省某季度生猪出栏量RD=1700万头，那么四川省该季度出栏量波动值=1700-1684.3248=15.6752万头，正处于生产扩张过程，通过查表6，认为四川省该季度发生的波动值属于类型Ⅱ的范围，因此认为四川省该季度出栏量波动属于正常波动。

依此原理，估算出全国31个省（市）、自治区的同一季度波动值，进行求和处理之后，结合表2，查看该结果属于何种波动类型，在一定程度上，政府部门可以据此制定相关政策来平抑生产波动。

（2）相关监测数据信息应保持及时更新。

本研究中所采用的数据为生猪出栏量数据，并以一个完整生产波动周期为估算基础，为了保持各种判断数据的客观性和时效性，必须对季度平均值、出栏量权重和季度监测区间进行及时更新，尤其是季度平均值和权重的更新原理类似长度为6年的滑动平均算法，即当2010年全国各省份生猪出栏量数据可以获取时，应该将测算出栏量季度平均值和权重的数据更新为2005～2010年的相关数据，其它年份以此类推。

4 结论

波动幅度作为生猪生产波动周期特征的重要维度之一，已经成为判断生猪生产波动剧烈程度的一个重要指标。本文借助生猪出栏量指标，对我国生猪生产波动幅度特征进行了分析，得出以下结论：

（1）将2000万头作为判断我国生猪生产波动剧烈程度的数量标准。对于生猪生产波动，根据产生的影响程度不同，可以将其划分为正常波动和异常波动，相比较而言，社会各界更加关注生猪生产的异常波动。本研究在剔除掉生猪出栏量长期趋势的基础上，根据出栏量波动成分特征，按照每增加1000万头为一个等级的划分标准，将我国生猪生产波动划分为五种类型，并对这五种类型的生产波动发生概率进行了分析，发现我国历次生猪生产剧烈波动均发生在绝对波动幅度超过2000万头以上的年份。基于这一结论，认为可以把2000万头作为划分我国生猪生产波动剧烈程度的数量标准，即当生产绝对波动幅度在2000万头以内时，属于正常波动，不会对相关产业、国民经济造成重大影响，政府部门主要做好监测和指导工作；而对于生产绝对波动幅度超过2000万头的情况，则认为波动程度已经进入到异常波动区间，政府应分析具体原因，并采取相应措施予以应对，避免生猪生产波动的进一步加剧，减少对生猪产业、国民经济造成更大的负面影响。

（2）测算了各省份生猪生产不同波动类型的区间范围。各省份生猪生产波动是全国生猪生产波动形成的根本来源，因此，可以通过对各省份生产同步波动幅度的监测和控制，实现全国生猪生产波动的平稳化。本研究在确定了2000万头为全国生猪生产剧烈波动判断标准的基础上，以季度为时间跨度，测算出针对不同波动类型，全国31个省（市）、自治区生猪生产波动对应的发生范围，政府部门可以借助这一结果，在保持实时更新的条件下，分析监测每一季度全国生猪生产波动发生的剧烈程度，据此可以判断出异常波动究竟是地区性的，还是具有全国普遍性，进一步再分析产生剧烈波动的原因，这样就可以有效地制定出地区性措施或者全国性措施，使得生猪生产波动的平抑对策更具有理论和数据依据。

（3）构建完善的数据收集和处理系统成为关键因素。以省份为基础的生猪生产波动剧烈程度判断标准已经初步建立，并确定了各省份单个季度发生正常波动与异常波动的幅度范围，涉及到大量的数据收集与处理工作。因此，要使得这个判断标准能够正常发挥效用，其关键因素就是构建一个完善的数据收集和处理系统，可以及时、准确地收集相关数据，科学、有效地处理数据，并根据分析处理的结果，结合造成异常波动的影响因素，制定相应的对策，缓解和平抑生产波动的剧烈程度，恢复生猪生产的平稳发展。