猪肉价格波动对中国生猪养殖业碳排放的影响研究

邵红岭，崔玉姝，杨 晴，路 剑

(1.河北农业大学 经济管理学院,河北 保定 071000；2.河北农业大学 文管系,河北 沧州 061100)

畜牧业是全球温室气体的重要排放源，肉类是碳密集型产品。生猪供应链碳排放强度相对较低[1]，但由于中国是生猪生产大国，同时也是猪肉消费大国，生猪养殖业碳排放量不容忽视。生猪养殖业碳排放量受多种因素的影响，在当前国内猪肉价格高位运行的情况下，猪肉价格的波动是否会影响到生猪养殖业碳排放量以及影响程度多大成为人们关注的一个问题。

关于生猪养殖业碳排放量的测算，现有文献主要采用的是排放因子法[2-4]，主要借助政府间气候变化专门委员会(IPCC)提供的碳排放系数和方法对生猪养殖业甲烷排放量进行测算，而利用联合国粮农组织公布的中国氧化亚氮排放量而计算的氧化亚氮排放系数与生猪年均饲养量测算生猪养殖业氧化亚氮排放量。生猪养殖业碳排放量受多种因素影响，如现有研究发现经济发展水平、猪肉消费、对外贸易和公路密度等对生猪养殖业碳排放具有促进作用，而经济效率、农村劳动力价格、政府环保管制以及能源利用效率则具有抑制作用，产业结构和技术水平也存在不同程度的影响[5-7]。此外，生猪养殖工艺方式及不同养殖环节对生猪养殖业碳排放量具有不同程度的影响，如研究发现两点式生产工艺在生猪生产中的应用有利于种养结合和减轻环保压力[8]；有机养猪系统的温室气体排放低于传统养猪模式[9]；生物发酵床养殖模式是低碳氮生猪养殖模式[10]；猪舍的建造、饲料的生产和配置、生猪品种的选择等对生猪养殖业碳排量产生直接影响[11]；不同的粪便管理方式对畜禽温室气体排放有不同影响等[12]。而关于价格对碳排放的影响，现有研究更多集中于能源领域，如能源价格波动对碳排放的影响[13-14]，煤炭价格对碳排放的影响等[15]，现有文献鲜有关于猪肉价格对生猪养殖业碳排放影响的研究。

生猪运销流通环节多，使得猪肉价格的形成机制较复杂。中国猪肉价格的形成和发展过程经历了建国初期的自由价格阶段、20世纪50年代中期到70年代末计划价格为主阶段、70年代末至90年代初由指令性价格变为指导性价格阶段以及1992年至今的猪肉价格市场调节阶段。当前市场化的猪肉价格有涨有落，引导资源的合理配置。生猪生产符合蛛网模型，即本期产量决定本期价格，而本期价格决定下期产量，进而影响生猪养殖业碳排放量。

在上述研究的基础上，对中国生猪养殖业碳排放量进行测算，进而利用协整分析和格兰杰因果检验进一步实证分析国内猪肉价格和进口猪肉价格对生猪养殖业碳排放量的影响，以期对生猪养殖业温室气体减排及可持续发展提供理论依据。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 生猪养殖业碳排放量的测算方法 《2006年IPCC国家温室气体清单指南》表明，生猪养殖碳排放主要源于生猪肠道发酵的甲烷排放和粪便管理过程中的甲烷和氧化亚氮排放[16]。通过对生猪养殖甲烷和氧化亚氮排放量的测算，进一步折算成碳排放量。具体测算参考和借鉴2006年IPCC清单指南以及姚成胜等[2]和汪爱娥等[3]的方法，将生猪饲养数量乘以适当的排放因子估算甲烷和氧化亚氮的排放量，再利用甲烷和氧化亚氮与碳之间的转换系数进行碳排放量的测算。具体如下：

(1)

其中：N是生猪年平均饲养量，Dalive是生猪生长天数，取不同养殖规模的生猪饲养天数的平均值，NA为年生猪出栏量。

V1=EF1·N

(2)

V2=EF2·N

(3)

V3=EF3·N

(4)

其中：V1、V2、V3分别代表生猪肠道发酵甲烷的排放量、生猪粪便管理过程中甲烷的排放量和氧化亚氮的排放量；EF1、EF2、EF3分别代表生猪肠道发酵甲烷的排放因子、生猪粪便管理过程中甲烷的排放因子和氧化亚氮的排放因子，取值分别为1.0 kg·head-1·a-1、3.5 kg·head-1·a-1、0.53 kg·head-1·a-1。

C=6.8182(V1+V2)+81.2727V3

(5)

其中：C为生猪养殖业碳排放量。1 t甲烷产生的温室效应相当于6.8182 t碳产生的温室效应，1 t氧化亚氮产生的温室效应相当于81.2727 t碳产生的温室效应，因此将上述甲烷和氧化亚氮的排放量进行折算，得到生猪养殖业碳排放量。

1.1.2 协整分析和格兰杰因果检验

1.1.2.1 协整分析 多个非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的，即变量之间存在长期均衡关系，协整是对这种均衡关系性质的统计表示。在短期内，这些变量可能会暂时偏离长期均衡点，随着时间的推移，还将会回到均衡状态。

进行协整分析，首先采用较常用的ADF检验法对时间序列进行平稳性检验，即单位根检验。其次采用Engle-Granger两步法检验两个同阶单整的时间序列变量之间是否存在协整关系，即用OLS方法对回归方程进行估计，得到残差序列。再对残差序列进行平稳性检验，若残差序列平稳，则两个同阶单整的时间序列存在协整关系。再次将协整方程中各变量以一阶差分形式重新构造，并将其残差序列作为解释变量引入，建立误差修正模型，以估计误差修正机制对某些变量偏离长期均衡点的短期调整[17]。

1.1.2.2 格兰杰因果检验 如协整检验结果表明两个时间序列存在长期均衡关系，但这种关系是不是构成因果关系还需进一步验证。格兰杰因果检验可以用来判断两个变量间是否具有统计学意义上的因果关系。一时间序列变量xt对另一时间序列变量yt存在格兰杰非因果性的零假设是H0:α1=α2=…=αk=0，如果接受该零假设，就说明xt不是yt的格兰杰原因，反之xt是yt的格兰杰原因。该检验用F统计量完成，如果F值大于临界值，就拒绝原假设，说明变量之间存在格兰杰因果关系；反之接受原假设，说明不存在格兰杰因果关系[18]。

1.2 变量的选取与数据来源及处理

选取变量生猪养殖业碳排量(C)、国内猪肉价格(PD)和猪肉进口价格(PI)，以2001年至2018年的各年度数据为分析数据。生猪养殖业碳排量(C)数据根据上文生猪养殖业碳排放量的测算方法测算所得，其中生猪饲养天数的数据来源于各年度的《全国农产品成本收益资料汇编》[19]，生猪出栏量数据来源于2019年《中国统计年鉴》[20]。将去皮带骨猪肉月度价格数据按算术平均计算获得年度数据作为国内猪肉价格(PD)，数据来源于中国畜牧业信息网。用中国鲜、冷、冻猪肉(HS编码前四位为0203)的进口额与进口量之比作为猪肉进口价格(PI)，数据来源于UNcomtrade数据库，为了消除汇率的影响，用人民币汇率年平均价将以美元表示的猪肉进口价格折算为以人民币表示，人民币汇率年平均价数据来源于2019年《中国统计年鉴》[20]。在不改变时间序列性质和相互关系的情况下，为了消除数据中的异方差，对上述3个变量取对数，即LNC、LNPD和LNPI。

2 结果与分析

2.1 中国生猪养殖业碳排放量变化

利用公式(1)～(5)对2001年至2018年中国生猪养殖业碳排放量进行计算，具体计算结果如表1所示。可以看出自2001年以来，中国生猪养殖业碳排放量整体呈上升趋势。2007年由于高致病性蓝耳病疫情在全国蔓延，生猪出栏量下降幅度较大，与2006年相比，2007年生猪养殖业碳排放量下降幅度也较大。2014年达到研究期内的最高值，但此后受2015年行业亏损、政府加大养殖环保监管力度的影响，大量生猪散养户不断退出以及2018年的非洲猪瘟等影响，生猪养殖业碳排放量呈下降趋势。

表1 2001至2018年中国生猪养殖碳排放量Table 1 Carbon emissions from pig breeding in China from 2001 to 2018 ×104 t

2.2 各变量平稳性检验

经济变量序列的不平稳容易产生伪回归问题，因此在进行协整分析之前先对变量进行单位根检验，以确定各变量的平稳性及单整阶数。本文采用ADF检验，检验结果如表2所示。结果表明在5%的显著性水平下，LNC、LNPD和LNPI的ADF统计量的值大于临界值，不能拒绝原假设，即序列存在单位根，均是非平稳的时间序列。再进一步对非平稳序列进行一阶差分后的单位根检验，结果表明在5%的显著性水平下，△LNC、△LNPD和△LNPI的ADF统计量的值均小于临界值，拒绝原假设，即序列不存在单位根，均是平稳序列，且为一阶单整。

表2 变量的单位根检验结果Table 2 Results of unit root test of variables

2.3 协整检验

采用Engle-Granger两步法对中国生猪养殖业碳排放量与国内猪肉价格、中国猪肉进口价格分别进行协整分析。

2.3.1 中国生猪养殖业碳排放量与国内猪肉价格的协整分析 以中国生猪养殖业碳排放量(LNC)为被解释变量，以国内猪肉价格(LNPD)为解释变量，用OLS方法估计回归模型，从而得到残差序列。估计的回归模型为：LNCt=0.238722LNPDt+16.08650+et1

(6)

(5.360587)***(123.2224)***

(6)式中解释变量系数和常数项均在1%的显著水平下通过检验。对(6)式中的残差et1进行无趋势项和去截距项的ADF检验，结果如表3所示。可以看出在5%的显著性水平下，拒绝原假设，残差序列平稳，这说明中国生猪养殖业碳排放量与国内猪肉价格之间存在长期均衡关系。由(6)式可见，两者存在长期正向均衡关系，中国国内猪肉价格每增长1%，中国生猪养殖业碳排放量会增长0.24%。究其原因，国内猪肉价格波动对生猪养殖业碳排放的影响主要是通过引起猪肉生产者行为变化而实现。虽然中国生猪规模化养殖的程度不断提升，但中国散养生猪历史悠久，散养及小规模养殖仍占较大比重。散养户投资规模小，市场竞争力有限，其生产行为对价格较敏感。当国内猪肉价格较高时，散养户养殖积极性升高，大幅补栏，扩大养殖规模；当国内猪肉价格较低，甚至跌至行业平均养殖成本之下时，散养户会大幅减栏，缩小养殖规模，调整养殖结构，甚至退出生猪养殖行业。而生猪养殖业碳排放量与生猪养殖规模密切相关，在其他条件不变的情况下，两者呈正向变化关系。生猪养殖规模大，其碳排放量就多；生猪养殖规模小，其碳排放量就少。

表3 残差的平稳性检验结果Table 3 Results of stationarity test of residual error

2.3.2 中国生猪养殖业碳排放量与中国猪肉进口价格的协整分析 以中国生猪养殖业碳排放量(LNC)为被解释变量，以中国猪肉进口价格(LNPI)为解释变量，用OLS方法估计回归模型，从而得到残差序列。估计的回归模型为：LNCt=0.213724LNDIt+16.32243+et2

(7)

(5.016176)***(175.6973)***

(7)式中解释变量系数和常数项均在1%的显著水平下通过检验。对(7)式中的残差et2进行无趋势项和去截距项的ADF检验，结果如表4所示。可以看出在5%的显著性水平下，拒绝原假设，残差序列平稳，这说明中国生猪养殖业碳排放量与中国猪肉进口价格之间存在长期均衡关系。由(7)式可见，两者存在长期正向均衡关系，中国猪肉进口价格每增长1%，中国生猪养殖业碳排放量会增长0.21%。究其原因，猪肉进口价格的变化，影响猪肉的进口量，进而影响国内生猪养殖规模和碳排放量。如猪肉进口价格越高，猪肉进口量减少，在国内猪肉需求一定的情况下，国内生猪生产者就会扩大养殖规模，促使碳排放量增加。反之猪肉进口价格下降，进口量增加，在国内猪肉需求一定的情况下，进口猪肉对国内猪肉生产有一定替代作用，有利于生猪养殖业碳排量下降。

表4 残差的平稳性检验结果Table 4 Results of stationarity test of residual error

2.4 误差修正模型

虽然中国生猪养殖业碳排放量(LNC)和国内猪肉价格(LNPD)以及和猪肉进口价格(LNPI)均存在长期均衡关系，但短期可能会出现失衡现象。可以把协整回归式(6)中和(7)中的误差项et1和et2看做均衡误差，分别通过建立误差修正模型，把中国生猪养殖业碳排放量的短期变化和长期变化联系起来。得到如下误差修正模型的结果：

△LnCt=0.017059-0.073808△LnPDt-0.418300et1-1

(8)

(2.560901)**(-2.000347)*(-3.862343)***

△LnCt=0.019878-0.077382△LnPIt-0.247797et2-1

(9)

(2.324546)**(-1.767776)*(-1.839662)*

(8)式估计结果表明，中国生猪养殖业碳排放量的变化不仅取决于国内猪肉价格的变化，还取决于上一期生猪养殖业碳排放量对长期均衡水平的偏离。国内猪肉价格的短期波动对中国生猪养殖业碳排放量的作用为负。误差修正项et1-1的系数-0.418300的大小反映了对偏离长期均衡的修正力度，表明中国生猪养殖业碳排放量与长期均衡水平的偏差中有41.83%被修正。同样，(9)式估计结果表明，中国生猪养殖业碳排放量的变化不仅取决于猪肉进口价格的变化，还取决于上一期生猪养殖业碳排放量对长期均衡水平的偏离。猪肉进口价格的短期波动对中国生猪养殖业碳排放量的作用为负。误差修正项et2-1的系数表明中国生猪养殖业碳排放量与长期均衡水平的偏差中有24.78%被修正。

2.5 格兰杰因果检验

以上协整检验结果表明中国生猪养殖业碳排放量与国内猪肉价格以及中国生猪养殖业碳排放量与中国猪肉进口价格均存在长期均衡关系，但这种关系是不是构成因果关系需借助格兰杰因果检验进一步验证。格兰杰因果检验对滞后阶数较为敏感，根据VAR模型确定滞后阶数的方法，对LR值、FPE值、AIC值、SC值和HQ值进行综合判断，确定LNPD和LNC以及LNPI和LNC的最优滞后阶数均为1阶，检验结果如表5所示。表5的检验结果表明，首先，国内猪肉价格是生猪养殖业碳排放量的格兰杰原因，而生猪养殖业碳排放量并不是国内猪肉价格的格兰杰原因，说明国内猪肉价格的变动对中国生猪养殖业碳排放量变动具有重要影响，反之则不成立。即国内猪肉价格上升，会导致中国生猪养殖业碳排放量增加，但中国生猪养殖业碳排放量增加并不能导致国内猪肉价格上升。其次，中国猪肉进口价格与生猪养殖业碳排放量互为格兰杰原因。说明猪肉进口价格的变动对中国生猪养殖业碳排放量变动具有重要影响，同时中国生猪养殖业碳排放量变动对猪肉进口价格也具有重要影响。即猪肉进口价格上升，进口量下降，会导致中国生猪养殖业碳排放量增加，反之中国生猪养殖业碳排放量增加，促使猪肉进口需求增加，猪肉进口价格上升。

表5 格兰杰因果检验结果Table 5 Results of Grainger Causality Test

3 讨 论

中国生猪养殖业碳排放量整体呈上升趋势，分析猪肉价格的波动对其是否有影响及影响程度多大对生猪养殖业温室气体减排及可持续发展具有重要意义。

3.1 关于国内猪肉价格对中国生猪养殖业碳排放量的影响

研究发现，虽然国内猪肉价格的短期波动对中国生猪养殖业碳排放量的作用为负，但从长期来看国内猪肉价格每增长1%，中国生猪养殖业碳排放量会增长0.24%，且国内猪肉价格与中国生猪养殖业碳排放量具有统计学意义上的因果关系，即国内猪肉价格是生猪养殖业碳排放量的格兰杰原因。因此，为了减少价格波动对生猪养殖业碳排放量的影响，可以采取稳定国内猪肉价格的一些措施，如建立和完善猪肉价格预警机制，设定不同等级猪肉预警价格，利用政府多元化补贴或猪肉储备投放，加强市场调控，稳定国内猪肉市场价格[21]；加强对生猪生产基础设施、用地、金融、保险等方面的支持；加大市场监督检查和巡查力度，防止恶意囤积、哄抬价格、串通涨价等不正当行为等。

3.2 关于猪肉进口价格对中国生猪养殖业碳排放量的影响

研究发现，猪肉进口价格的短期波动对中国生猪养殖业碳排放量的作用为负，但从长期来看猪肉进口价格每增长1%，中国生猪养殖业碳排放量会增长0.21%，且猪肉进口价格是中国生猪养殖业碳排放量的格兰杰原因，同时中国生猪养殖业碳排放量也是猪肉进口价格的格兰杰原因。猪肉进口在一定程度上可以缓解国内猪肉供应和猪肉价格波动，进而可以缓解中国生猪养殖业温室气体排放压力和有效减少国内生猪养殖污染排放。因此在避免猪肉进口对国内生猪养殖产业链造成冲击的情况下，积极拓展猪肉多元化进口来源，适度扩大质优价廉的猪肉进口。

此外，因为猪肉价格波动对生猪养殖业碳排放的影响还主要是通过引起猪肉生产者行为变化而实现。因此要减少生猪养殖业的碳排放量，还需加快生猪养殖方式的转变。具体来看，需要加大低碳养殖宣传力度，不断提高养殖户低碳养殖认知；加强在生猪饲喂、卫生和粪便管理等方面低碳养殖技术的创新与推广；不断完善生猪生产的环境规制措施，加快推进“种养肥”相结合的低碳养殖模式，提升生猪生产废弃物利用程度，发展环境友好型生猪养殖业[22]。

4 结 论

通过上述分析，得到以下主要结论：一是中国生猪养殖业碳排放量与国内猪肉价格之间以及与中国猪肉进口价格之间均存在长期正向均衡关系，且国内猪肉价格波动对中国生猪养殖业碳排放量的影响大于猪肉进口价格。二是国内猪肉价格和猪肉进口价格的短期波动对中国生猪养殖业碳排放量的作用均为负。三是国内猪肉价格是生猪养殖业碳排放量的格兰杰原因，而生猪养殖业碳排放量并不是国内猪肉价格的格兰杰原因，猪肉进口价格与中国生猪养殖业碳排放量互为格兰杰原因。