禽流感疫情对我国畜禽产品价格波动的影响*

郑 燕，丁存振，马 骥

（中国农业大学经济管理学院，北京 100083）

一、引 言

自1997年我国香港首次发现H5N1禽流感病毒直接从禽类传染人类以来，禽流感疫情备受畜禽产品消费者、生产者关注。禽流感疫情对养殖户、消费者、畜牧产业均产生不同程度不良影响（黄泽颖等，2016），主要体现在三方面：一是影响相关产业稳定发展（周力等，2016）；二是对养殖户造成难以估计损失（刘明月等；2016）；三是危害消费者健康。现有研究较多学者认为疫病是近年农产品价格波动主要原因之一（张喜才等，2012；刘明月等；2014），影响价格主要途径是通过加剧农产品供需矛盾，引发价格剧烈波动（黄泽颖等，2016）。近几年，有关禽流感疫情影响逐渐受国内外学者关注，相关研究主要集中于禽流感疫情对价格影响（周力等，2016；夏云，2016）、禽流感疫情对经济影响（于乐荣等，2009；黄泽颖等，2016）以及禽流感防治措施及补偿问题（梅付春等，2008；张莉琴等，2009）等方面。

禽流感已被确定为与金融危机、恐怖主义等不可预测事件一样极具挑战的风险（Suder G等，2008）。在禽流感疫情日益严峻形势下，禽流感疫情如何影响畜禽产品价格水平和波动？不同产品间又存在哪些差异？把握这些问题，对于探究我国畜禽产品价格波动机制、稳定市场价格、降低禽流感疫情对我国畜禽产品价格冲击具有重要现实意义。基于此，本文借助GARCH模型，深入剖析禽流感疫情对畜禽产品价格波动影响，探究禽流感疫情在社会舆论“放大效应”下对畜禽产品价格水平和波动的影响。

二、数据来源与模型构建

（一）数据来源

1.禽流感舆情指数

如何将禽流感疫情量化是当前研究禽流感疫情影响的主要瓶颈之一，目前学界尚无统一度量指标。通过文献梳理可知，现有量化手段主要使用疫情是否发生的虚拟变量（周力等，2016）、疫情发生次数、畜禽扑杀量等，但这些指标均存在弊端，如在有效性、准确性以及时效性上，无法客观反映禽流感发生情况（黄泽颖等，2016）。本文构建禽流感舆情指数作为禽流感疫情代理变量，弥补以往禽流感疫情数据缺陷，具体步骤如下。

首先，利用百度指数①数据来源：百度指数（http://index.baidu.com）。，选取“禽流感”“禽流感病毒”“禽流感疫情”“H5N1”“H5N2”“H7N7”“H7N9”“预防禽流感”“禽流感症状”和“禽流感最新消息”等关键词；其次，对提取关键词加总，为消除异方差，对获取数据作取对数处理，计算公式如下：

lnqlg=ln（X1+X2+…+Xi）

其中i=1，2，…10。lnqlg表示禽流感舆情指数，代表禽流感疫情，Xi表示第i个关键词搜索数据。由此得到禽流感疫情代理变量——禽流感舆情指数。

2.价格数据

本研究价格数据采用中国畜牧业信息网②数据来源：中国畜牧业信息网（http://www.caaa.cn/market/index.php#1）。公布的农产品集贸市场价格，主要包括猪肉、牛肉、白条鸡和鸡蛋四种畜禽产品价格，样本期限为2012年1月第一周至2017年9月第四周，共计300个样本。为消除物价因素影响，四种价格数据均以2012年1月为基期的CPI指数作平减③由于CPI均为月度数据，本文将同一月份周度价格数据均用当月CPI作平减。，同时，为利于模型估计参数解释，同样对四种价格作取对数处理。在模型估计之前，为消除季节性因素对畜禽产品价格波动影响，运用Census X12方法剥离畜禽价格季节性指数④由于Census X12只能对月度数据作季节调整，因此，参考宋长鸣等（2016）做法，以周度数据为基础计算月度平均价格，运用Census X12对月度数据作季节调整，并以该价格为基础调整周度价格数据。。

（二）模型构建

自回归条件异方差模型（Autoregressive conditional heteroscedasticity model，ARCH模型）由Engle提出，模型的基本形式如下：

其中，式（1）为均值方程，Rt表示被解释变量，本文指畜禽产品价格，c0为常数项，X'为解释变量，一般包括价格滞后项和外生变量⑤本文仅包括畜禽产品价格变量滞后项。，εt为扰动项；式（2）为方差方程，其中ht为εt条件方差，其为扰动项滞后项加权平方和，为ARCH项，如果ai系数显著，说明（1）中εt存在ARCH效应。

当ARCH模型中滞后阶数p较大时，会违背ai非负限定条件，可采用Bollerslev提出的广义条件异方差模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model，GARCH模型），模型包括条件均值方程和条件方差方程，其中条件均值方程同式（1），条件方差方程为：

为衡量禽流感疫情对畜禽产品价格影响，将禽流感疫情代理变量带入上述模型得到下式：

其中，θ1用于度量禽流感疫情对畜禽产品价格水平影响，θ2用于度量禽流感疫情对畜禽产品价格波动影响。

三、模型估计与结果分析

（一）变量描述性统计

表1为各畜禽产品价格描述性统计结果，从变量均值看，价格序列均值由大至小依次为牛肉4.02，猪肉3.17，白条鸡2.84，鸡蛋2.21；从变量标准差看，鸡蛋价格序列标准差为0.13，牛肉为0.11，猪肉为0.10，白条鸡为0.05，说明鸡蛋价格波动最大，其次为牛肉，白条鸡价格波动相对较小；从变量偏度看，鸡蛋价格序列偏度为-0.80，牛肉为-1.74，猪肉为-0.09，白条鸡为-1.02，四个序列偏度均小于0，说明其在市场中所占份额数值减小；从变量峰度看，鸡蛋价格序列峰度为3.90，牛肉为4.75，猪肉为2.32，白条鸡为3.33，结合变量偏度和峰度看，相较正态分布（偏度为0和峰度为3），各价格变量基本左偏，且JB统计量均在1%水平显著，拒绝正态无条件分布，说明各价格序列均显著异于正态分布。因此，模型估计过程中本文选择t分布。

表1 变量描述性统计

（二）平稳性检验

时间序列分析前，需确定变量是否平稳，变量平稳是模型估计结果稳健有效的重要前提，常用平稳性检验方法为ADF检验。本文通过ADF平稳性检验对各价格变量作平稳性检验，结果见表2。猪肉价格序列平稳性检验P值为0.02，白条鸡为0.04，牛肉为0.01，均小于0.05，故均在5%水平显著，拒绝原假设，不存在单位根，鸡蛋价格序列平稳性检验P值为0.06，小于0.1，即在10%水平显著，拒绝原假设，不存在单位根。综上，各变量均为平稳时间序列，不存在单位根，满足进一步构建GARCH模型的前提条件。

表2 变量平稳性检验

（三）模型滞后阶数选择

在检验各价格变量平稳后和模型估计前，需确定模型滞后阶数，为保证选取科学性，本文根据LR似然比检验、FPE准则、AIC准则、SC准则、HQ信息准则确定GARCH模型最优滞后期，由于不同标准选择最佳滞后期不同，最终以符合标准数最多的阶数作为最优滞后阶数，结果见表3。本文最终确定猪肉、白条鸡和鸡蛋价格模型滞后阶数均为2，牛肉价格模型滞后阶数为3。基于最优滞后阶数，通过GARCH模型分析禽流感疫情影响畜禽产品价格。

表3 模型最优滞后阶数

（四）模型估计结果分析

首先，根据表4模型均值方程估计结果看，猪肉、白条鸡、牛肉和鸡蛋价格均值方程中γ1分别为1.85、1.53、1.35、1.78，γ2分别为-0.86、-0.55、-0.21、-0.81，因牛肉价格序列最优滞后期为3，故牛肉价格序列γ3为0.15，所有序列均值方程中γ均显著，说明猪肉、白条鸡、牛肉和鸡蛋价格均受各自前期价格影响显著；根据θ1显著性可判断禽流感疫情影响畜禽产品价格水平，猪肉价格序列θ1为-0.000 13，牛肉价格序列θ1为-0.000 20，均未通过检验，即禽流感疫情影响猪肉和牛肉价格水平不显著，而白条鸡价格序列θ1为-0.000 98，鸡蛋价格序列θ1为-0.000 15，均在1%水平通过检验，即禽流感疫情影响白条鸡和鸡蛋价格水平在1%水平显著；通过比较θ1数值可得如下结论，从价格影响方向看，禽流感疫情发生后会导致白条鸡和鸡蛋价格下降；从影响程度看，禽流感疫情对白条鸡价格影响最大，对鸡蛋价格水平影响相对较小。

其次，根据表4模型方差方程估计结果看，系数α1代表ARCH效应，系数β1代表GARCH效应，猪肉价格序列ARCH项系数α1为0.18，白条鸡为0.33，牛肉为0.47，鸡蛋为0.23，其中，猪肉、白条鸡、鸡蛋价格序列α1值在1%水平显著，牛肉价格序列α1值在5%水平显著；猪肉价格序列GARCH项系数β1为0.23，白条鸡为0.05，牛肉为0.45，鸡蛋为0.69。其中，猪肉、鸡蛋价格序列β1值在1%水平显著，牛肉价格序列β1值在5%水平显著，白条鸡价格序列β1值在10%水平显著。综上说明猪肉、白条鸡、牛肉和鸡蛋价格均受各自前期价格波动影响显著；比较ARCH项系数和GARCH项系数，可知各价格序列受长短期波动影响程度，若价格序列ARCH项系数小于GARCH项系数，则价格序列受长期波动影响大于短期波动影响。相反，若价格序列ARCH项系数大于GARCH项系数，则价格序列受长期波动影响小于短期波动影响。由表4可知，猪肉和鸡蛋价格波动受长期波动影响大于短期波动影响，白条鸡和牛肉价格波动受短期波动影响大于长期波动影响。ARCH项系数和GARCH项系数之和反映影响波动持续性，通过加总可知，四产品价格方程中两系数之和均小于1，说明禽流感疫情对猪肉、白条鸡、牛肉和鸡蛋价格波动影响随时间推移逐渐消失。

最后，根据θ2显著性判断禽流感疫情影响畜禽产品价格波动。猪肉价格序列θ2为1.47×10-6，通过检验，在10%水平显著；鸡蛋价格序列θ2为4.15×10-6，通过检验，在5%水平显著；白条鸡价格序列θ2为7.72×10-6，通过检验，在1%水平显著；牛肉价格序列θ2为-2.12×10-6，未通过检验。综上说明禽流感疫情均显著影响猪肉、白条鸡和鸡蛋价格波动，而对牛肉价格波动影响不显著；从θ2系数符号看，猪肉、白条鸡和鸡蛋价格方差方程中该系数均为正值，说明禽流感疫情会加剧猪肉、白条鸡和鸡蛋价格波动；从系数看，显著的三个系数虽相对较小，但通过上文分析可知，由于公众禽流感疫情关注度在短时间内急剧上升，因此禽流感疫情对白条鸡、鸡蛋和猪肉价格波动影响不容小觑；从影响显著的三个系数看，白条鸡价格系数最大，其次是鸡蛋价格，猪肉价格最小，即白条鸡价格波动受禽流感疫情影响最大，其次是鸡蛋价格波动，禽流感疫情对猪肉价格波动影响相对较小。

表4 模型估计结果

产生如上结果主要原因为：禽流感疫情发生后，随消费者关注度提高，逐渐减少白条鸡消费，导致白条鸡供大于求，白条鸡价格下降；疫区鸡蛋可能会感染病毒，在煮沸5～10分钟后，可完全灭掉禽流感病毒，但消费者对禽流感疫病防治知识认识不足，仍选择减少鸡蛋消费，进而打破鸡蛋市场平衡，导致价格下降，甚至疫情并不严重时，同样影响市场。如2017年初禽流感发生并未造成家禽死亡，仅人感染，但媒体和社会舆论放大效应，使得禽流感影响扩大，造成市场恐慌，从而减少鸡蛋和鸡肉消费与需求，产生此现象可能因市场信息不对称，消费者单纯以媒体途径获得禽流感疫情信息作为消费行为决策依据，具有一定盲目性。一般而言，当消费者获取疫病发生信息后，由于周边环境和舆论媒体等“风险放大效应”易造成恐慌，消费者消费信心下降（刘明月等，2014），改变原有消费产品结构，选择其认为安全和偏好的其他产品消费，导致某些农产品价格变动（黄泽颖等，2016）。一般情况下，此变化会随政府应急措施及信息时效性减弱而逐渐恢复。此过程，生猪和肉牛因不会传播禽流感，消费者一般不会大幅度改变猪肉和牛肉消费，因此猪肉和牛肉价格受禽流感疫情影响较小或基本不受影响。

（五）稳健性检验

在上文研究基础上，通过构建禽流感疫情发生变量替换禽流感舆情指数并再次估计，进一步检验上文结论稳健性。稳健性检验中所用禽流感疫情变量数据来源于农业部公布的《兽医公报》，即计算各地禽流感发病数、死亡数和扑杀数之和并取对数，最终获取禽流感疫情发生变量，研究范围仍为2012年1月至2017年9月。由于《兽医公报》为月度数据，因此本文将畜禽产品价格周度数据作算数平均转换为月度数据，结合禽流感疫情发生变量，运用GARCH模型分析禽流感疫情对畜禽产品价格水平和波动影响。GARCH模型估计结果见表5。

通过均值方程估计结果可知，猪肉、鸡肉、牛肉和鸡蛋价格均值方程中γ值均显著，说明畜禽产品价格均受各自前期价格影响显著；从θ1显著性可知，禽流感疫情变量系数θ1在白条鸡价格方程和鸡蛋价格方程中均在1%水平显著，且均为负向影响，说明禽流感疫情会造成价格水平下降。从影响程度看，禽流感疫情对白条鸡价格影响较大，对鸡蛋价格水平影响相对较小；从方差方程估计结果看，猪肉、鸡肉、牛肉和鸡蛋价格方差方程中ARCH项系数α1和GARCH项系数β1均显著，说明猪肉、鸡肉、牛肉和鸡蛋价格均受各自前期价格波动影响显著。θ2在猪肉价格方差方程中在10%水平显著、在白条鸡价格方差方程中在1%水平显著，在鸡蛋价格方差方程中在5%水平显著，且均为正值，说明禽流感疫情会加剧其价格波动。从系数看，白条鸡价格系数最大，其次是鸡蛋价格，猪肉价格最小，而禽流感疫情对牛肉价格无显著影响，与前文研究结果一致，证明本文选取变量正确性和研究结论稳健性。

表5 模型估计结果

四、结论及建议

（一）结论

为解决禽流感疫情不易量化问题，本文利用互联网大数据构建禽流感舆情指数，并结合2012年1月至2017年9月畜禽产品价格周度数据，运用GARCH模型实证分析禽流感疫情对畜禽产品价格波动影响，研究结论如下。

1.在价格水平影响上，畜禽产品价格受前期价格影响显著，禽流感疫情影响不同产品价格存在差异。从均值方程看，畜禽产品价格均受各自前期价格影响显著，禽流感疫情影响猪肉价格和牛肉价格水平均不显著，影响白条鸡价格和鸡蛋价格水平显著，禽流感疫情发生后会导致白条鸡价格和鸡蛋价格下降，禽流感疫情对白条鸡价格影响最大，对鸡蛋价格水平影响相对较小。

2.价格波动影响上，畜禽产品价格受前期价格波动影响显著，禽流感疫情影响不同产品价格波动存在差异。从方差方程看，猪肉、白条鸡、牛肉和鸡蛋价格均受各自前期价格波动影响显著，其中，猪肉和鸡蛋价格波动受长期波动影响大于短期波动影响，白条鸡和牛肉价格波动受短期波动影响更显著。外部冲击对价格波动影响随时间推移逐渐消失，禽流感疫情显著影响猪肉、白条鸡和鸡蛋价格波动，而影响牛肉价格波动不显著。禽流感疫情会加剧猪肉、白条鸡和鸡蛋价格波动，三个系数虽相对较小，但因公众禽流感疫情关注度在短时间内急剧上升，白条鸡价格波动受禽流感疫情影响最大，其次是鸡蛋价格波动，禽流感疫情影响猪肉价格波动相对较小。

（二）建议

基于以上结论，本文认为在互联网信息技术快速发展、信息传播速度不断加快背景下，禽流感疫情爆发短时间内通过网络媒体等迅速传播，引起公众广泛关注，造成市场恐慌，影响畜禽市场，加大部分畜禽产品价格波动。为此提出如下建议。

1.完善畜禽市场价格预警体系

进一步规范畜产品市场秩序，建立健全畜禽市场监测体系，完善科学数据采集系统，密切跟踪畜禽市场供需变化及市场结构变化，做好市场价格、供给等数据搜集分析，及时、准确、全面反映畜禽产品市场信息，尤其加强产业内部信息沟通与协调；针对市场波动及时做出调整，加强政府相关部门宏观调控措施，积极引导企业和养殖户合理调整价格预期，保障供给的同时，降低价格波动带来的市场风险，防范未然。此外，相关政策制定还应考虑价格传导滞后效应和相关产业间联动效应，不能顾此失彼，这样才能促进畜禽市场持续稳定发展。

2.完善禽流感疫情监测体系

完善畜禽产品市场风险监测预警及信息发布体系，及时收集并准确发布国内外疫情信息，科学引导消费、生产；进一步落实畜禽业突发事件防控措施，在禽流感多发阶段，重点关注白条鸡和鸡蛋价格波动，但不可忽视其他肉类市场（猪肉、牛羊肉等）价格反应，避免具有替代关系及互补关系的肉类产品在价格上相互冲击而产生大幅波动，提前防范、避免引起畜禽产品价格大幅度波动；加强疫情舆论监督和禽流感疫情科学知识宣传，降低不当宣传造成的负面影响。提高公众禽流感认知能力，谨慎处理突发事件，减少公众不必要恐慌，维护市场正常秩序。

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