非洲猪瘟对广东省猪肉价格波动的影响研究

（华南农业大学经济管理学院，广东广州 510642）

“猪粮安天下”，猪肉生产和价格问题，会给人民生活和社会经济造成很大的影响。2018年8月我国非洲猪瘟疫情首先发生在辽宁省沈阳市，随后在多个省份散发，相比其他疫病，其规模之大、持续时间之长以及所造成的损失也是很难预测的。截至2019年4月，农业农村部网站已经发布了超过80起非洲猪瘟疫情。疫情发生初期，全国猪肉平均价格止涨回跌，各地区猪肉价格水平差异显著。与此同时，牛肉、羊肉和鸡肉等价格稳定上涨。疫病扑杀及带来的生产恐慌情绪使后续生猪补给不足，自此，猪肉价格开始上涨，如2018年7月全国猪肉平均价格为17.35元/kg，首例疫情发生当月猪肉价格便涨至19.07元/kg，到2019年4月往后，每月猪肉的平均价格基本维持在20元/kg以上，且还在持续上涨中。由此带动了其他相关肉类产品的价格持续上涨。不少学者也对当前的非洲猪瘟疫情作了分析，吴金红等[1]基于定性研究的分析表明，疫情发生后，全国猪肉平均价格止涨回跌，各地区猪肉价格水平差异显著。胡向东和郭世娟[2]研究发现，非洲猪瘟疫情引起生猪及产品价格呈现短期区域性差异及长期价格上涨现象，并进一步对饲料市场和其他相关产品的价格产生冲击，由此倒逼了生猪产业生产布局调整及产业升级。聂彬和乔娟[3]概述了非洲猪瘟疫情的发生情况，阐述了非洲猪瘟发生以来我国采取的防控措施以及存在的防控难点，分析了非洲猪瘟发生对疫区的生猪产业和我国猪肉市场造成的影响。

广东省自2018年12月份出现首例非洲猪瘟疫情后，且疫情快速扩散，对广东省的猪肉消费市场产生了不小的影响。广东省是生猪的生产大省和消费大省，生猪的规模化、现代化养殖程度比较高，且广东省经济差异水平大，珠三角区域经济发达，粤北粤西相对落后，因此非洲猪瘟疫情对广东的影响具有一定代表性。本文以广东省作为研究对象，采用2015年1月至2019年4月的月度数据构建VAR模型，并基于“非洲猪瘟”关键词的百度搜索指数研究了非洲猪瘟疫情的发生对广东省猪肉价格波动所产生的影响。

1 非洲猪瘟疫情对猪肉价格波动的影响机制分析及其模型设定

从机理方面来看，非洲猪瘟疫情对猪肉价格波动的影响机制主要可由以下3个渠道来解释：⑴信息不对称渠道的影响。信息不对称的存在会影响养殖户对风险做出不同的主观判断，产生非洲猪瘟疫情发生下的过度预防与迟滞效应，从而导致价格的剧烈波动[4,5]。⑵从消费者的公众角度来说，非洲猪瘟发生通过消费者的预期、认知等影响其对猪肉的消费，引起了消费者恐慌，会进一步加剧猪肉市场的价格波动。⑶防控影响渠道。政府疫情的防控虽然有利于疫情的缓解，在疫情得到有效控制的情况下会降低猪肉市场的价格波动。通过样本期（2015年1月至2019年4月）跨度内猪肉和鸡肉价格、玉米和豆粕的价格走势数据简要分析了非洲猪瘟疫情猪肉价格走势及其成本因素的情况（图1）。

由图1可知，在2018年12月往后至2019年3月份，猪肉价格有明显的下降趋势，与此同时，作为生猪主要饲料的豆粕价格也出现了大幅的下降，而作为猪肉主要替代品的鸡肉价格则是出现了小幅的上涨，在排除其他影响因素的情况下，本文有理由认为这种价格的变动很可能是受到了非洲猪瘟疫情的影响。

1.1 实证模型

基于以上分析，本文可以通过构建如下计量模型来考察非洲猪瘟疫情的发生对猪肉价格波动所产生的影响：

其中，下标t表示第t个月，ε表示随机扰动项。pork是猪肉价格，ASF是基于“非洲猪瘟”关键词的百度搜索指数，chicken、beef、corn和bean_p则分别代表鸡肉、牛肉、玉米和豆粕的价格。若α1为正，则表明非洲猪瘟疫情的发生加剧了猪肉价格的波动。

上述结构化模型在描述经济变量关系，以及处理具有动态特性（即滞后期对当期有影响）的经济变量时，需要具有复杂的经济理论基础。对于某些经济理论，特别是复杂系统，难以用一个结构化模型来描述变量之间的动态关系，内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在右端，使得参数估计和模型推断变得更加复杂。此外，在时间序列模型的估计中，变量的平稳性也会影响到估计结果的有效性和科学性。因此，为了解决传统结构化模型在进行估计时可能出现的这些问题，VAR模型就是一种经典的非结构化模型。本文采取的主要研究方法是向量自回归模型（VAR模型）、Johansen协整检验和脉冲响应函数。基于n个变量和q阶滞后期的VAR模型构造如下：

其中，Yt和Xt是n×1维向量组成的平稳随机过程，分别代表第t期的猪肉价格和非洲猪瘟疫情指数，βi和λi是n×n阶系数方阵，分别表示猪肉的t-i期价格以及非洲猪瘟的t-i期指数对t期猪肉价格的影响系数。Yt-i和Xt-i分别是Yt和Xt的i阶滞后变量，代表猪肉价格和非洲猪瘟的i阶滞后期。εt为随机扰动项。且模型②满足如下条件：E(εt)=0，E(εtYt-i)=E(εtXt-i)=0,i=0,1…,q。

在建立VAR模型的基础上，可以采用协整检验以确定2个变量之间是否存在长期稳定的均衡关系或因果关系。此外，还可以运用脉冲响应函数方法对变量之间的动态关系进行分析。脉冲响应函数描述了来自随机扰动项的一个标准差大小的信息冲击对变量当前和未来取值的影响，它能够形象地刻画出变量之间动态作用的路径变化。通过脉冲响应函数可以检验非洲猪瘟疫情状况对猪肉价格波动的影响强度和持续时间。

1.2 变量选择与说明

本文主要分析猪肉价格波动与非洲猪瘟疫情之间的关系。变量的选取与说明如下。

⑴被解释变量。猪肉价格（pork）：本文参照谭莹等[6]和郑燕等[7]采用去皮带骨猪肉价格来度量猪肉价格。

⑵核心解释变量。非洲猪瘟 （ASF）：关于某个时点发生的外来冲击 （如疫情、政策等），一般的做法是采用时间虚拟变量来衡量。事件发生之前取 0，发生后取 1。本文借鉴吴佩蓉等[8]采用基于“非洲猪瘟”关键词的百度搜索指数来作为非洲猪瘟的综合性代理变量。

⑶其他变量。本文采用白条鸡肉和去骨牛肉的价格来度量鸡肉和牛肉的价格。鸡肉和牛肉是猪肉消费较为重要的替代品，玉米和豆粕作物作为猪的主要饲料很明显地构成了猪肉的成本因素。

1.3 数据来源与描述性统计

本文的肉类价格数据主要来源于中国畜牧业信息网和布瑞克农业数据库，而基于关键词搜索的非洲猪瘟百度搜索指数则来源于百度指数官网，数据时间跨度为2015年1月至2019年4月，通过Stata软件来实现模型的计量估计。各变量的描述性统计见表1。

2 实证分析

在进行实证分析之前，我们基于数据的特征需要对数据进行一些预处理。首先，由于猪肉价格存在周期性与季节性特征，为了剔除这些影响，本文采用X-12方法对原始数据进行了季节性调整。其次，为了消除伪回归现象，本文对各类价格都进行了对数化处理。本文首先分别采用ADF和DF-GLS检验对各变量进行平稳性检验，结果如下。

表1 各变量描述性统计结果

由表2的平稳性检验结果可知，对于本文VAR模型中的核心变量lnpork和ASF而言，无论是ADF还是DF-GLS的检验结果均显示，lnpork和ASF的统计量绝对值均小于5%显著性水平下的临界值绝对值，即无法拒绝lnpork和ASF变量存在单位根的原假设，由此表明它们都是非平稳的。而在对其取差分后，可以看到，2种检验的结果均显示其对应统计量的绝对值大于5%显著性水平下的临界值的绝对值，由此可以判断，dlnpork和dASF均是平稳的。因此，在以下的分析中，均使用这2个变量的差分序列进行研究。

2.1 Johansen协整检验与VECM模型构建

Johansen协整检验可以判断变量之间的长期关系，其基于此计算向量误差修正（VECM）模型。下文所做的检验都是基于非洲猪瘟百度指数之差（dASF）和猪肉价格差（dlnpork）进行。此外，在构建VECM模型之前，需要先确定最佳滞后阶数。本文采用LL、LR、FPE以及AIC等多种定阶方法进行筛选。具体操作上则是对VAR模型进行lag structure处理，结果见表3。

根据表2检验结果，几乎LR、FPE以及AIC等多个准则最优的滞后阶数均为7，由此表明非洲猪瘟百度搜索指数差和猪肉价格差选择滞后阶数为7的VAR(7)模型。在确定VAR模型的最优滞后阶数后，接下来对猪肉价格波动与非洲猪瘟疫情进行Johansen协整检验。具体结果见表4。

由表4可知，无论是迹统计量还是最大特征值统计量的检验结果均显示，对于不存在协整关系的原假设而言，两者的值均远大于5%显著水平下的临界值，故拒绝不存在协整关系的原假设；进一步地，对于至多存在1个协整向量的原假设，2个统计量的结果均表明小于5%水平下的临界值，故无法拒绝至多存在1个协整关系的原假设，综合2者的结果认为，2变量之间的协整秩为1。

表2 平稳性检验结果

表3 dASF和dlnpork的VAR模型的LLC检验

表4 非洲猪瘟与猪肉价格波动的协整检验结果

在表4检验结果的基础上，通过使用Johansen的MLE方法估计该系统向量的向量误差修正模型（VECM），所得的方程如③式所示。

根据③式可知，非洲猪瘟和猪肉价格波动之间存在着相对稳定的均衡关系。其中非洲猪瘟百度指数搜索量每增加一个单位，猪肉价格波动上升0.027%，且t统计量为1.99表明在统计上显著，也就是说，非洲猪瘟疫情的加剧的确增加了猪肉价格的波动。

2.2 非洲猪瘟的VECM模型稳健性检验

检验构建的VECM模型是否稳定，如果稳定，则可以通过脉冲响应函数考察方程中变量的关系，如果不稳定，就不能使用脉冲响应方法。本文使用图例法考察非洲猪瘟和猪肉价格波动方程的平稳性见图2。

由图2可知，VECM模型的全部特征根均在单位圆内，表明VECM模型是稳定的，可以用脉冲响应函数考察非洲猪瘟与猪肉价格波动之间的关系。

2.3 脉冲响应函数分析

为了确定非洲猪瘟与猪肉价格之间的动态关系，特别是了解非洲猪瘟的短期波动对猪肉价格波动的影响，下面采用脉冲响应函数进行分析，得到结果见图3。

由图3可知，猪肉价格波动在初始期至第1期有一个正向的冲击，但会逐渐减弱至均衡；除此之外，其在第7期和第8期对非洲猪瘟有一个负向增强后减弱回归至均衡的反应。表明非洲猪瘟的发生的确是对猪肉价格波动产生了影响，且这种影响在一开始是最强的而后不断减弱至均衡，并且，在经过7期、8期后有一个负向的反应，先强后弱并逐渐回归至均衡。此外，非洲猪瘟对自身标准差也存在阶段性的冲击，首先在初始期到第一期呈现正向但逐渐减弱至均衡的反应，其次在7～8期也有一个短暂的冲击，但是影响十分微弱。

3 结论与建议

本文运用协整检验以及向量自回归（VAR）的方法对非洲猪瘟与猪肉价格波动的关系进行了实证检验，总体看，非洲猪瘟对猪肉价格波动存在着显著的影响，但影响的周期较短且幅度不是很大。Johansen协整检验的结果表明非洲猪瘟和猪肉价格波动存在着协整关系，而脉冲响应函数的结果表明非洲猪瘟在短期内会加剧猪肉价格的波动，长期来看对猪肉价格的波动能够在一定程度上起到抑制作用，但这种波动的影响将长期存在。

因此，得到了如下2点建议：⑴根据本文的结果，非洲猪瘟对猪肉价格波动无疑是存在着显著影响的，因此，各地需要更有力地做好生猪安全防控措施，设置相应的疫情检测和应对机制，以在发现非洲猪瘟案例时能够第一时间做好防范和处理。此外，应该将防范非洲猪瘟疫情所带来的负面冲击作为长期的工作，合理做好预期，以在一定程度上把控好非洲猪瘟对猪肉价格所造成的波动以及抑制猪肉价格的大幅上涨。⑵从长期疫情对猪肉价格波动可能起到一定抑制作用的预测结果来看，防控措施不仅仅是简单的对疫情的控制，因为防控扑杀等增加了养殖户的成本和损失，并且减少了生猪产量，对猪肉饲料等也产生了较大的影响，因此需要对养殖户酌情进行适量的补贴，并且通过一些鼓励政策维持好生猪出栏量等，以避免养猪成本引起的猪肉价格持续上涨。