新冠肺炎疫情与猪肉价格波动初探

马 琳

（河北经贸大学，河北 石家庄 050061）

1 相关研究文献评述

非洲猪瘟、新冠肺炎疫情等突发事件对我国生猪产业的供给与需求都产生了较大影响，进而对猪肉价格产生影响。马名慧，邵喜武（2020）通过构建VAR 模型，分析认为，非洲猪瘟疫情是影响生猪产业链中各环节价格波动的原因[1]；刘婷婷（2020）等基于市场分割视角，利用价格法分析了非洲猪瘟对生猪产业链的影响，认为非洲猪瘟对生猪产业链造成了严重负向冲击,但是冲击程度在生猪产业链不同的环节、不同的省份之间存在明显的不同[2]；王祖力（2020）研究表明新冠疫情对生猪产业的生产、消费以及价格等方面都产生了影响，产业发展短期内面临防护形势严峻等问题，并以此提出建议[3]；石自忠（2020）等认为，新冠疫情对主要畜产品的生产、加工和贸易产生明显影响，肉类价格受屠宰加工量的下降，出现短期上涨，消费受抑制又导致后期价格下跌[4]；廖明（2020）的研究表明新冠疫情导致家禽产品流通停滞，消费低迷，人工紧缺，跨地区运输受阻等问题，并以此提出了相关建议[5]。

综上所述，由于新冠疫情暴发的突然性，目前理论界研究新冠疫情对猪肉价格影响的成果还较少，并且非洲猪瘟与新冠疫情对于猪肉价格的影响机理也有不同，非洲猪瘟导致大量活猪染病，使得猪肉供给量下降，对猪肉价格波动产生直接影响，而新冠疫情则通过饲料、猪肉流通受阻、消费低迷等因素间接对猪肉价格产生影响。因此，探究新冠疫情对于猪肉价格影响具有现实意义。

2 近十年我国猪肉价格波动特征分析

近十年我国猪肉价格波动变化见图1。由图1 可以看出，我国猪肉价格2011 年至2019 年相对平稳，2019 年开始大幅度上升，且从2020 年后的波动幅度较大。第一周期为2011 年1 月—2014 年4 月，由22.17 元/kg 上升到最高价格为30.35 元/kg；第二周期为2014 年5 月—2018 年4 月，由20.86 元/kg 上升到最高价格为31.29 元/kg；第三周期为2018 年6 月至今，由于非洲猪瘟的影响，使生猪供给量减少，从2018 年6 月开始至2019 年11 月猪肉价格出现大幅度上升，在12 月的时候略微回降，但从2020 年开始新冠疫情的暴发，使得猪肉价格从2020 年开始出现剧烈波动，与之前几年的波动幅度相比，2020 年初的波动幅度较大，且2 月份价格达到最高。新冠疫情和较大幅度的波动给生猪生产经营者带来了市场风险，影响了猪肉消费。

3 新冠疫情与对猪肉价格影响的实证研究

3.1 数据选取

为了探讨新冠疫情对猪肉价格的影响，选用猪肉价格指数和新冠疫情舆情指数两个指标进行实证研究。

3.1.1 猪肉价格指数选取

根据中国畜牧业信息网2020 年3 月-2020 年10 月的猪肉零售价格周度数据，首先将猪肉价格统一换算成基期（2 月第4 周=100）的价格指数；最后，对猪肉价格指数进行对数化处理，以消除异方差的影响。

3.1.2 新冠疫情舆情指数的构建

使用百度搜索引擎的需求图谱和相关词推荐功能，获取新冠疫情这一事件关键词的搜索量，并计算新冠疫情舆情指数作为衡量新冠疫情的代理变量[6]。由于关键词搜索的局限性，文章选取了“新冠疫苗”、“新冠肺炎症状”、“新冠肺炎”、“新冠肺炎确诊”、“新冠病毒来源”、“新型冠状病毒潜伏期”、“新增病例”、“境外输入病例”这8 个变量来得出疫情舆情指数。同时，选取周度数据进行分析并对该数据取对数处理以此消除异方差。数据选取时间区间为2020 年3 月4 日-2020 年10 月27 日，与猪肉价格选取的时间区间一致，其计算公式为：

Lnzs=Ln(X1+X2+…Xn)

3.2 猪肉价格指数和新冠疫情舆情指数波动描述

经对数化处理后的猪肉价格指数和疫情舆情指数都有明显的波动，其波动的总体趋势性相近（见图2、图3）。

如图2 所示，猪肉价格从疫情暴发到2020 年5 月底出现了显著下降，在6 月份随着各地区的解封，公路运输量上升，各屠宰厂陆续开工，供给量和需求量的逐步恢复，猪肉价格出现先上升后又下降趋势。

如图3 所示，从疫情暴发到2020 年5 月底可看做是第一轮暴发期，随着疫情防控工作的展开，人们对于疫情的关注热度由刚开始的持续高度关注变为成间歇性关注，疫情舆情指数逐步下降，但从6 月份开始，由于首都北京开始暴发疫情，疫情舆情指数又出现回升，伴随全国疫情防控得到有效控制、个别地区局部疫情反复以及其他国家疫情的上升，疫情舆情指数在出现上下波动中趋于下降。

3.3 实证分析

3.3.1 研究方法

构建猪肉价格指数与新冠疫情舆情指数的VAR 模型，研究新冠疫情对猪肉价格的影响。

3.3.2 过程分析

3.3.2.1 平稳性检验

使用ADF 检验判断序列是否平稳，发现经过对数化处理后的指数存在单位根，经过一阶差分后平稳，结果如表1。

3.3.2.2 VAR 模型滞后阶数选定与稳定性检验

根据AIC、SC、HQ 等准则，最优滞后阶数为三阶滞后，选择*号最多的滞后阶数作为VAR 最优滞后阶数，见表2；根据最优滞后阶数进行平稳性检验，如图4所示。

3.3.2.3 Granger 因果关系分析

Granger 因果关系见表3。表3说明，新冠疫情对猪肉价格在1%显著性水平上存在单向均值溢出效应。在供给方面，新冠疫情暴发时正处于春节期间，为了做好疫情防治工作，并且在这期间国家宣布进入紧急状态，各省市先后进入了卫生一级响应状态，公路、铁路的运输量大量减少，生猪主产地河北、四川等地的生猪运输受阻，使得供给侧失衡，而且饲料、兽药等物资不能按时送达，屠宰厂不能及时开工以及猪肉批发市场的猪肉库存不足，对猪肉产业链各环节造成冲击，导致猪肉市场供给量下降。在需求方面，疫情暴发初期，人们对于疫情的恐慌出现了大量囤积货物的现象，致使物价上涨，而后期全国地区政府出台禁止线下餐饮业营业的紧急通知，以及人们的闭不出户，造成需求量的大量减少，形成猪肉价格波动的幅度较大。

图1 2011 年-2020 年猪肉价格走势图

图2 河北省猪肉价格指数走势图

图3 新冠疫情舆情指数

表1 平稳性检验结果

3.3.2.4 脉冲影响分析

脉冲影响见图5。通过脉冲影响分析进一步刻画新冠疫情对猪肉价格的影响机理。由图5 可以看出，当猪肉价格收到疫情的正向标准差攻击时，对猪肉价格并不会立即产生影响，存在滞后期，由于疫情暴发的突然性，猪肉价格不能及时对于疫情冲击做出反应。3-4 期时，对猪肉价格有促进作用，由于人们对疫情的恐慌出现的大量囤积必需品的现象以及猪肉批发市场的库存不足，促使猪肉价格上涨。4-6 期对猪肉价格有抑制作用，在政府干预下，对猪肉供给进行了调整，减缓了猪肉供给不足的情况，使价格出现下降。即由于生猪产能恢复以及现阶段大量猪肉供给，即使疫情的发生具有反复性，也只会使猪肉价格出现小幅度的波动以至于没有影响，所以在6-7 期时，出现小幅度的正向作用，7 期之后影响基本消失。

3.3.2.5 方差分解分析

方差分解见图6。通过方差分解分析进一步刻画新冠疫情对猪肉价格的重要性。如图6 所示，新冠疫情舆情指数YQ1 对猪肉价格JG1的贡献率从第3 期开始增加，并且幅度较大，在第4 期之后贡献率趋于稳定，并且在第9 期达到最大，即20.20%。

4 结论和建议

4.1 研究结论

1）我国猪肉价格存在周期性的波动特征，但从2018 年开始的波动相较于之前更加激烈；

2）新冠疫情对猪肉价格在1%显著性水平上存在单向均值溢出效应，即新冠疫情对猪肉价格存在影响。

4.2 对策建议

一是发挥政府的物质储备功能，应对突发公共卫生事件，面向市场及时增加猪肉储备或投放猪肉，同时加强疫情防控期间猪肉市场价格监管，打击不正当价格行为，维护猪肉市场价格稳定。

二是建立突发疫情状态下生猪产业风险补贴制度。对资金周转有困难的生猪（猪肉）生产经营者提供贴息贷款，保证资金供给；建立临时性财政补贴制度，保证生猪（猪肉）供应链的正常运转。

三是加强对生猪生产、运输、储存、销售等环节疫情防控的指导。提高相关从业人员疫情防控意识，将疫情检测、监测纳入日常食品安全检查范围，研制快速高效疫情检测技术，强化各环节检测，保证进入消费环节的猪肉安全。

四是由于新冠疫情暴发的特殊性，而且市场存在信息不对称，可能会存在恶意调价行为，需要政府进行价格管控，加强生产者和消费者的信息沟通，使信息及时传递，保障消费者和生产者的利益、权益。

表2 滞后阶数判定结果

图4 VAR 模型平稳性检验

表3 Granger 因果分析

图5 脉冲影响

五是增强猪肉替代品如禽肉类的供给，由于两者之间存在替代关系，而且家禽类的畜牧养殖周期短，产品价格相对便宜，有助减缓猪肉价格波动。

六是对于生产经营者来说，需将公共卫生事件中可能涉及到的各项开支纳入成本开支中，以保证在突发状况下的养殖场的正常经营。

图6 方差分解