猪肉价格的时空分布格局和影响因素分析

顾静秋，彭 程，吴华瑞，*，吴建寨

(1.北京交通大学 计算机与信息技术学院，北京100044；2.北京农业信息技术研究中心，北京 100097；3.国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097；4.农业部农业信息技术重点实验室，北京 100097；5.中国农业科学院 农业信息研究所，北京 100081)

我国是世界上最大的猪肉生产国和消费国，猪肉产量占全球猪肉总产量的近一半。猪肉是我国居民最重要的肉类食品，在消费结构中占有极其重要地位。因此，猪肉的价格不仅牵动着广大消费者和农民的利益，而且关系着经济的稳定与否。

近几年，猪肉价格连续出现较大幅度波动，对居民的生活带来较大影响。例如2007年猪肉价格飙升，许多地方的猪肉价格创下历史新高，带动当年的CPI涨幅由年初的2.2%一路上涨至6.5%，并持续在高位徘徊，使得民众生活成本大幅提高。另一方面，猪肉价格波动也让养猪户们叫苦不迭。不少养猪户由于错误判断价格信号，盲目扩大生产，从而造成了巨额亏损。猪肉价格的剧烈波动不仅对市场肉制品供应造成了严重影响，而且也极大地打击了农民养猪的积极性，不利于农民收入和生猪产业健康发展。因此深入了解造成猪肉价格变动的原因，对深刻认识和把握猪肉市场及稳定猪肉价格具有重要的现实意义。

国内外学者对猪肉价格的波动特征、影响因素做了大量的研究工作。王毅等[1]运用HP滤波法进行计量分析，认为猪肉价格的波动周期大致为3～4年，其周期波动与生猪生产周期波动基本一致。毛学峰等[2]运用时间序列模型分解生猪的价格周期，研究1995—2008年仔猪、生猪及猪肉价格的周期级相互关系。刘莹等[3]通过对1995年以来猪肉月度价格变动的分析，探讨我国猪肉市场价格的长、短期变动规律，并从生猪的生产结构、生产周期、生产成本、疫情、宏观环境及与美国猪肉市场的国际比较等方面解析中国猪肉价格波动的原因。孙建明[4]采用Granger因果关系检验发现，10个月前的能繁母猪存栏量和猪粮价比是当月猪肉价格的单向原因。段隐华等[5]借助向量自回归模型，运用脉冲响应函数和方差分解方法，发现猪肉价格波动主要受猪肉的供求关系影响，居民消费价格指数的变化对猪肉价格的影响显著且持久，育肥猪配合饲料价格的波动在短期内对猪肉价格的波动有一定的影响。闫振宇等[6]运用协整检验、误差修正模型和Granger因果检验分析，认为猪肉价格、玉米价格、仔猪价格月度数据这3种价格存在长期协整关系，其中玉米价格与仔猪价格均与猪肉价格有正向关系，仔猪价格对猪肉价格的影响较强。李宝仁[7]运用向量自回归模型对成本、替代品等影响猪肉价格的因素进行定量分析，发现玉米价格对猪肉价格波动的影响十分明显，其影响在6个月左右达到峰值。周晶等[8]利用全国31个省13年的省级面板数据，基于固定效应模型和随机效应模型，研究发现猪肉价格和玉米价格变动、生猪疫病、养殖规模化水平是影响生猪生产波动的重要因素。付莲莲[9]采用逐步回归法和灰色关联分析，识别影响江西省生猪价格波动的显著因素，发现玉米价格和仔猪价格的影响较大。李忠斌[10]分析了农民的生产行为并进行模型构建，重点探讨了农产品价格波动的内在机理并进行验证。Mao等[11]运用希尔伯特—黄转换分析生猪价格的波动周期，结果表明生猪价格的波动存在4种周期：4个月的周期，8～9个月的周期，17～19个月的周期和42～43个月的周期，生猪价格的控制应遵循价格周期而不是任意干预。Matthew[12]采用平滑过渡自回归模型模拟了美国市场猪肉和玉米周期的潜在的非线性特征。Yu[13]分析了中国的猪肉储备政策对降低猪肉价格的作用。

已有文献多运用时间序列分析法、向量回归、计量经济模型等数理统计和经济学的理论方法分析猪肉价格的波动周期与影响因素，主要分析某个地区或我国整体的猪肉价格，但是未考虑猪肉价格分布的空间因素。我国的生猪生产具有明显的地域特征，猪肉价格也具有显著的地区差异。猪肉价格分析不仅要考虑其季节性、周期性等时间特点，也需要纳入空间属性。本文以我国2005—2014年30个省份的猪肉价格为研究对象，从时间和空间结合的角度系统分析猪肉价格的波动特征，定量评判各类影响因素对猪肉价格波动的影响，探索猪肉价格与影响因素的空间关联关系，有助于更深入地理解和掌握猪肉价格的波动规律和驱动因素。

1 猪肉价格的影响因素分析

猪肉价格波动的诱因具有不确定性、多层次性和复杂性等特点，影响猪肉价格的因素众多，涉及供求关系、生产成本、货币供应量、汇率、投机、国际猪肉价格等方面，且各影响因素之间相互依存、相互作用。根据文献调研与定性分析，将影响因素归纳为供给、需求、生产成本和其他4类。

1.1 供给

根据价格形成的相关理论，猪肉供给和需求是影响猪肉价格的2个重要层面的因素，其中，猪肉供给受到多个因素和多个环节的影响。猪肉来源于生猪生产，在市场经济条件下，生猪生产主要是以市场自发调节为主[14]。我国的生猪养殖具有典型的周期性。由于国内生猪养殖散户较多，加上信息不对称和滞后性，当猪肉价格水平高时，散户做出乐观预期，扩大养殖规模，导致供给大于需求，致使猪肉价格下跌；而在价格下降时，散户又停止补栏，缩小规模，直到价格重新上涨，周而复始[15]。本文选取年末存栏、出栏肉猪、猪肉产量作为猪肉价格供给方面的影响因素。

1.2 需求

随着人民生活水平的提高、城镇化进程的加快，人们对动物性食品的需求日益增长。在我国，猪肉是居民日常生活的主要副食品，猪肉消费占肉类消费的60%以上。我国居民对猪肉消费的偏好性和巨大的人口基数使得其对猪肉的需求保持稳定。居民收入水平的高低决定了购买猪肉支付能力的大小，因此，居民收入水平是猪肉需求的直接信号。另一方面，在猪肉价格较高的时候，消费者往往会选择鸡肉、牛肉等其他肉类产品代替，这些替代品的价格直接影响到猪肉的消费和价格。因此，可以从人口数量、居民收入/消费水平、替代品价格方面来考察猪肉的需求因素。

1.3 成本

生猪生产成本是猪肉价格形成的关键因素。目前我国的生猪生产包括散户养殖和规模养殖。这2种生产方式的影响因素基本一致，主要包括生产要素如土地、圈舍、饲料、人工的投入价格、仔猪价格等。在我国生猪生产过程中，猪饲料生产需要消耗大量的玉米、大豆等粮食作物，饲料成本占养猪成本的60%以上[15]。在散养模式下，仔猪成本和饲料成本在生猪物质成本中占90%以上，成为决定生猪生产成本的最关键因素[14]。因此，选取生猪价格、仔猪价格和玉米价格作为成本因素。

1.4 其他

影响猪肉价格的因素还包括气候、疫情、国家政策、进出口等方面。自然灾害、生猪疫情等突发事件会对猪肉价格产生较大冲击；政策制度、经济形势、国外的竞争品价格也对猪肉价格产生直接或间接的影响。由于疫病、灾害的出现存在偶然性，政策的影响无法定量化，进口猪肉占的比重相对较小，本文主要分析上述供需因素和成本因素对于猪肉价格影响的冲击。

2 猪肉价格的时空分布格局

2.1 影响因素变量选取

本研究对象是2005—2014年共10年30个省份的农产品集贸市场的猪肉价格，由于西藏、香港、澳门和台湾猪肉价格数据空缺，不在本文的讨论范围。在供给层面上，将出栏肉猪数(万头)、年末存栏量(万头)和猪肉产量(万t)作为自变量；需求层面，以年末人口数量(万人)、城乡居民消费水平(元·人-1)、牛肉价格(元·kg-1)、羊肉价格(元·kg-1)、鸡肉价格(元·kg-1)作为指标进行分析；成本方面，选取生猪价格(元·kg-1)、仔猪价格(元·kg-1)和玉米价格(元·kg-1)作为主要因素。猪肉价格数据来源于中国农产品价格调查年鉴，时间序列数据相对完整。影响因素数据主要来源于中国农产品价格调查年鉴、中国农村统计年鉴、中国畜牧业信息网以及其他相关统计年鉴。由于缺乏2006年的猪肉、牛肉、羊肉等价格数据，2006年的农产品价格数据均使用2005年和2007年的平均值。

2.2 猪肉价格时空分布格局

2.2.1 时间变化特征

2005—2014年，我国猪肉价格波动较大，图1显示了全国农产品集贸市场猪肉月度价格的走势。由图可知，2006年开始，我国猪肉价格经历了两轮大幅波动。猪肉价格从2006年6月的10.95 元·kg-1直线上升至2008年2月的25.94 元·kg-1，此后又一路下滑至2009年6月的16.23 元·kg-1；之后从2010年6月的16.47 元·kg-1再次快速上升至2011年9月的30.23 元·kg-1，然后下滑至2012年7月的22.57 元·kg-1。

2.2.2 各省的空间分布格局

从10年平均值来看，我国各省的猪肉价格差异显著(图2)。海南、上海、湖北、浙江和广东的平均价格都高于21.9 元·kg-1，排在前5位；而黑龙江、山西、福建、内蒙古和吉林均低于19.6 元·kg-1，排在后5位。从年份来看，2005年各省份的猪肉价格最低，2011年各省份猪肉价格最高，2006年各省份猪肉价格均低于10年平均值，2007年、2009年和2010年大多数省份的价格低于10年平均值。除了2014年部分省份如内蒙古、吉林、福建等低于10年平均值外，2008年、2011年、2012年和2013年各省份的猪肉价格均高于10年平均值，其中2011年的价格最高。各省份每年的价格波动趋势基本一致。

图1 猪肉价格月度价格走势图Fig.1 Chart of fluctuations in monthly pork price

图2 我国各省的猪肉价格比较Fig.2 Comparison of pork price in 30 provinces

从空间分布的角度分析猪肉价格的空间格局，分别绘制2006年、2008年、2011年和2013年的猪肉价格等级地图，如图3。在2006年猪肉价格较平稳阶段和2008年猪肉价格大幅上涨阶段，猪肉价格的高值主要集中在安徽、湖北、浙江、广东、海南等南方省份，低值主要集中在内蒙古、陕西、吉林等北方省份。而在猪肉价格处于高位的2011年和较平稳的2013年，各省的猪肉价格差异明显，高值分散在新疆、湖北、贵州、海南等省份，低值分散在吉林、福建等省。

从猪肉市场的主产区考察，四川、河南、河北、山东、湖北、湖南、广东、广西的出栏肉猪和猪肉产量排在前列，如2014年此8省猪肉产量达到了2 923万t，占全国猪肉产量的38.9%，是我国猪肉市场的主产区。从图4可以看出，主产区各省的猪肉价格虽有一定的差距，但是价格波动趋势基本一致。其中，湖北和广东每年均高于全国平均值。

A、B、C、D分别代表2006年、2008年、2011年、2013年猪肉价格的空间格局分布。A，B，C，D were spatial distribution of pork price in 2006，2008，2011 and 2013.图3 猪肉价格的空间格局分布Fig.3 Spatial distribution of pork price

图4 主产区的年度价格比较Fig.4 Comparison of annual price in major producing areas

3 猪肉价格的时空统计描述分析

3.1 猪肉价格空间自相关分析

传统的数量统计分析只注重数值之间的关系，而忽略了其空间关系。为了在空间分析的基础上对数值进行相关分析，本文采用单变量空间自相关方法分析30个省份猪肉价格的空间相关性以及在空间位置的异质性，采用双变量空间自相关方法分析各省份的猪肉价格和影响因素的空间关联性。

全局空间自相关用于度量研究区域整体的空间分布模式，运用常见的全局空间自相关系数Moran’s I来比较猪肉价格的空间相关性及其在空间位置的异质性。具体操作为：首先建立包含省份之间邻居关系的空间权重矩阵，然后计算全局Moran’s I来研究其空间分布格局[16]，分别计算猪肉价格的全局空间自相关系数和Z值(表1)。在2007—2008年这一轮价格上涨期间，省份之间的猪肉价格Moran’s I指数从2007年的0.499下降到2008年0.221。在2005—2008年这4年，省份的猪肉价格呈现出较明显的正相关，而2009—2014年的6年间，计算结果未能通过5%的置信空间检验，呈现出无规律的自由分布状态，猪肉价格的空间分布存在异质性。

表1 猪肉价格的空间自相关分析结果Table 1 The results of spatial autocorrelation analysis of pork price

3.2 猪肉价格与影响因素的双变量空间自相关分析

双变量空间自相关分析用于分析多变量之间的空间耦合程度，其Moran’s I值是用所有相邻位置的加权平均值评估一个位置的x变量值与其他变量的相关程度。两个标准随机变量zk和zl之间的空间自相关系数的计算公式参照文献[17]。由于2007年猪肉价格上涨速度较快，具有代表性，且该年各省的猪肉价格具有空间正相关性，因此以2007年为例，将选取的11项影响因素指标分别与猪肉价格进行计算，得到全局自相关系数及统计学差异程度检验结果，如表2所示。

从表2的双变量全局空间自相关分析结果可以看出，除了供给方面的出栏肉猪、猪肉产量和年末存栏没有通过统计学差异检验，其他的变量与猪肉价格之间都具有统计学意义上的相关性(P<0.05)。需求方面，城乡居民消费水平与猪肉价格的相关系数为0.181 4，具有一定的空间自相关关系；牛肉、羊肉和鸡肉的价格与猪肉价格的相关系数依次递减，其中牛肉价格最高。成本方面，生猪价格、仔猪价格和玉米价格都呈较强的正相关性，分别达到了0.318、0.267和0.224，说明成本的3个因素与猪肉价格具有空间趋同性。

4 结论

本文以我国30个省份2005—2014年10年的猪肉价格为研究对象，分别从时空分布格局、空间关联性和影响因素这3个方面进行研究，得到以下几点结论：

(1)2005—2014年，猪肉价格经历了2次较大的波动，分别为2007年4月到2009年6月和2010年6月到2012年7月。各省份每年的价格趋势基本一致，其中海南、上海、湖北、浙江和广东的10年平均价格排在前列，而黑龙江、山西、福建、内蒙古和吉林位于后5位。此外，猪肉主产区除了湖北、广东，其他省份包括四川、河南、河北、山东、湖南、广西的价格均低于全国平均值。猪肉主产省份和非主产省份生产波动并无显著差异。

表2 猪肉价格与影响因素的双变量自相关分析结果Table 2 The results of bivariate autocorrelation analysis of pork price and its influencing factors

(2)我国各地区猪肉价格的空间分布不是随机的，在2005—2008年这4年间表现为地区之间显著的正相关影响，即相邻地区之间有一定的正影响，2007年的空间相关性最高，达到了0.499，呈现出空间聚集的态势。高值主要聚集在安徽、湖北、浙江、广东、海南等南方省份，低值主要集中在内蒙古、陕西、吉林等北方省份。而在2009年之后，猪肉价格波动频繁，在这种大起大落的波动周期影响下，各地区之间的空间关联性减弱，甚至在2009年出现了负相关，反映了各地区猪肉价格的空间差异，这源于不同地区的市场情况和相关政策，与省级尺度范围较大也有一定的关系。

(3)双变量空间自相关性分析结果显示，猪肉价格与成本3个因素存在着较强的空间关联程度。导致猪肉价格波动的主要因素集中在以生猪、仔猪和玉米为代表的成本方面，其中生猪价格、仔猪价格和玉米价格的影响力依次递减。供给和需求方面对猪肉价格波动影响相对较小。供给方面，猪肉产量、出栏肉猪除了2007年比2006年下降以外，其余年份的猪肉供应量总体比较稳定，一直处于上升空间。需求方面，城乡居民消费水平与猪肉价格有一定的空间自相关性，替代品中，牛肉价格与猪肉价格的关联性最大。可以理解为，随着我国经济的发展和人民生活水平的提高，人们对猪肉的需求比较稳定，较少受到价格变动的影响，需求弹性不大，牛肉、鸡肉等替代品价格对猪肉价格有一定的影响，但影响不是很显著。而猪肉的生产者以盈利为目的，对生产成本价格的敏感度高。因此，对猪肉价格波动产生影响的主要因素集中在成本层面。

综合上述分析，对稳定猪肉价格提出以下政策建议：从单变量空间自相关方法分析结果来看，2009年之后各省的猪肉价格大多高于10年平均值，在价格较高时期各省的空间相关性较低，因此通过加强地区间的信息共享和政策协同，促进各地区的市场交易，促使猪肉市场流通，在空间上建立相互依存的关系，有助于稳定猪肉价格。从双变量空间自相关性分析结果来看，以玉米饲料和生猪仔猪为主的生产成本变动是猪肉价格波动的重要原因，因此，一方面通过推动规模化养殖的发展，增强生产能力，可以降低养殖成本；另一方面，在猪肉和生猪、玉米市场之间建立价格预警机制，畅通信息渠道，降低生产者的价格敏感度，同时完善饲料粮供应和储备机制，稳定成本要素价格，从而增加猪肉价格的可控性。

本文应用地学中的单变量和双变量空间自相关方法，直观地探讨和分析了猪肉价格的时空分布格局以及价格与影响因子的空间耦合关系，为深入挖掘猪肉价格变化规律提供了有益方法。

参考文献(References)：

[1] 王毅，郭亚军.中国猪肉价格波动周期分析[J].江苏农业科学，2013，41(7): 397-400.

WANG Y，GUO Y J. Analysis of the fluctuation cycle of pork price in China[J].JiangsuAgriculturalSciences，2013，41(7): 397-400. (in Chinese)

[2] 毛学峰，曾寅初.基于时间序列分解的生猪价格周期识别[J].中国农村经济，2008(12): 4-13.

MAO X F，ZENG Y C. Cycle identification of pig price based on time series decomposition[J].China’sRuralEconomy，2008(12): 4-13. (in Chinese)

[3] 刘莹，胡浩，虞祎. 中国猪肉价格波动研究：兼与美国的比较[J]. 畜牧与兽医，2009，41(11):1-5.

LIU Y，HU H，YU S. Investigation on the fluctuation of pork price in China: A comparison with that of USA[J].AnimalHusbandry&VeterinaryMedicine，2009，41(11):1-5. (in Chinese with English abstract)

[4] 孙建明.基于能繁母猪存栏量和猪粮价比的猪肉价格预报[J].农业工程学报，2013，29(13):1-6.

SUN J M. Pork price forecast based on breeding sow stocks and hog-grain price ratio[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering，2013，29(13): 1-6. (in Chinese with English abstract)

[5] 段隐华，王刚. 四川猪肉价格波动的影响因素分析：基于VAR模型[J].四川农业大学学报，2011，29(4): 580-584.

DUAN Y H，WANG G. Analysis of influential factors for pork price fluctuating in Si Chuan based on VAR model[J].JournalofSichuanAgriculturalUniversity，2011，29(4): 580-584. (in Chinese with English abstract)

[6] 闫振宇，陶建平，徐家鹏.2000～2011年中国猪肉价格波动:特征、原因与调控对策[J].统计与决策，2012(9): 101-103.

YAN Z Y，TAO J P，XU J P. Pork price fluctuation in China: characteristics，reasons and countermeasures from 2000 to 2011[J].Statisticsanddecision，2012(9): 101-103. (in Chinese)

[7] 李宝仁，姚熙嘉. 我国猪肉价格波动的原因分析与政策建议[J].北京工商大学学报(社会科学版)，2014，29(5): 119-126.

LI B R，YAO X J. Analysis of the pork price fluctuation in China and policy proposals[J].JournalofBeijingTechnologyandBusinessUniversity(SocialSciences)，2014，29(5): 119-126. (in Chinese with English abstract)

[8] 周晶，丁士军，阮冬燕.中国生猪生产波动影响因素分析：基于2000—2012年省级面板数据的实证研究[J].农业现代化研究，2014，35(6):750-756.

ZHOU J，DING S J，RUAN D Y. The empirical analysis on influencing factors of pig production fluctuation in China[J].RearchofAgriculturalModernization，2014，35(6): 750-756. (in Chinese with English abstract)

[9] 付莲莲，翁贞林，张雅燕.江西省生猪价格波动的成因及其预警分析：基于灰色关联和LS-SVM模型[J].浙江农业学报，2016，28(9): 1624-1630.

FU L L，WENG Z L，ZHANG Y Y. Fluctuation and forecast analysis of hog price in Jiangxi Province based on LS-SVM with grey correlation analysis[J].ActaAgriculturaeZhejiangensis，2016，28(9): 1624-1630.(in Chinese with English abstract)

[10] 李忠斌，文晓国，李军明.农产品价格波动成因与对策研究[J].中国农业科技导报，2013，15(1):176-184.

LI Z B，WEN X G，LI J M. Price fluctuation of agricultural products: causes and countermeasures[J].JournalofAgriculturalScienceandTechnology，2013，15(1):176-184. (in Chinese with English abstract)

[11] MAO X F，ZENG Y C，MAEDA K. Identification of types and driving forces for China’s hog price cycle based on the hilbert-huang transform[J].JournaloftheFacultyofAgricultureKyushuUniversity，2016，61(1):233-239.

[12] HOLT M T，CRAIG L A. Nonlinear dynamics and structural change in the US hog-corn cycle: a time-varying star approach[J].AmericanJournalofAgriculturalEconomics，2006，88(1): 215-233.

[13] YI Y，DAVID B W. The effect of China’s pork reserve program on pork price volatility[C]//Agricultural and Applied Economics Association. Agricultural & Applied Economics Association’s 2016 AAEA Annual Meeting. Boston，2016.

[14] 杨静，姜会明. 吉林省猪肉价格波动影响因素实证分析[J]. 黑龙江畜牧兽医，2015(6):1-4.

YANG J，JIANG H M. An empirical analysis of the influencing factors on the fluctuation of pork price in Jilin province[J].HeilongjiangAnimalScienceandVeterinaryMedicine，2015(6):1-4. (in Chinese with English abstract)

[15] 姜会明，王振华.生猪供给波动：短周期分解与经济学解释[J].中国畜牧杂志，2012，48(18)：17-20，24.

JIANG H M，WANG Z H. Fluctuations in the supply of pigs: short period decomposition and economic interpretation[J].ChineseanimalHusbandryMagazine，2012，48(18)：17-20，24. (in Chinese)

[16] CLIFF A D，ORD J K. Spatial processes[M]. London: Pion Ltd.，1981: 266.

[17] ANSELIN L，SYABRI I，SMIRNOV O. Visualizing multivariate spatial correlation with dynamically linked windows[C]// ANSELIN L，REY S. New Tools for Spatial Data Analysis: Proceedings of the Specialist Meeting，Santa Barbara，2002:1-20.