猪肉价格与影响因素的动态关系分析
D01:10」3546/jki.tjyjc.2020.24.016
猪肉价格与影响因素的动态关系分析
孙大岩"，陈磊'
(1.东北财经大学经济学院，辽宁大连116025:2.内蒙古民族大学经济学院，内蒙古通辽028000)
摘要：文章使用2010年1月至2019年9月的省级数据分析了猪肉价格变动的情况，随后综合选取了供给 端、需求端和其他方面的多个代表性指标作为猪肉价格的影响因素进行分析。结果显示：短期内猪肉价格比其 他几个价格调整程度更大；玉米价格、鸡肉价格和牛肉价格受到冲击短期内会正向影响猪肉价格，而豆粕价格、 仔猪价格、餐饮业收入、猪瘟疫情和公路建设投资短期内会给猪肉价格带来负向影响。
关键词：诸肉价格；协整检验；误差修正模型；结构向量自回归模型中图分类号:F224.9 文献标识码：A  文章编号:1002-6487(2020)24-074-04
0引言教师节的画简单又好看
猪肉产品在人民日常生活中是刚性必需品，直接影响
老百姓的幸福感。同时，猪肉价格的大幅增长会导致整个
CPI 的较快增长，进而引发通胀压力，成为经济不稳定因
素。那么目前猪肉价格的波动情况如何？其影响因素有
哪些？每个因素从长期和短期来看在多大程度上影响猪 肉价格的波动？这些问题的提出和解决就是本文研究的
出发点和落脚点。本文在以往研究文献的基础之上 增加了汇率、餐饮业收入、货币流动性和物流等几个新的 影响因素，构建协整模型和向量误差修正模型来分析变量 间的长期协整关系和短期调整关系，同时还引入了结构向 量自回归模型来分析猪肉价格和影响因素间的动态关系。
1理论分析与研究假设1.1猪肉价格变动周期
经济变量序列一般包括长期趋势、季节因素、循环因
素和不规则成分四部分。提取序列周期因素首先要进行 季节调整，然后再提取周期成分进行阶段性划分。本文对
2000年1月至2019年9月的去皮带骨猪肉价格月度增长
率序列使用Census  X-13法进行季节调整，然后使用H 。-
drick-Prescott 滤波方法提取岀周期因素，结果如图1所
示。其中，(b)为周期因素，(a)、(c)和(d)分别表示趋势 序列、季节序列和不规则序列。
下面使用谷谷对应法(也称BB 法严来划分猪肉价格
短周期，结果见表1。由表1可知,2000年以来的猪肉价格 波动存在四个完整周期，每个上升阶段或下降阶段都不小
图1猪肉价格増长率的因素分解结果
于6个月，每个周期长度都不小于15个月，收缩或扩张的 幅度不低于2个指数点，因此满足约束条件。平均波长为
44.75个月，平均扩张期为17个月，平均收缩期为27.75个
月。2018年6月至2019年9月并非一个完整周期，而且均
处于扩张期，长度为15个月。考虑到马上要进入元旦和
春节，猪肉价格还将在高位运行一段时间。
表1
猪肉价格波动的基准日期
周期数谷位
峰位
谷位波长波幅扩张期收缩期
第1周期
2003.32004.92006.639  4.551821
第2周期2006.62008.3
2010.44415.111925第3周期
2010.4
2011.82015.256
13.6116
40第4周期2015.22016.6
2018.6
4011.46
15
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1.2供给端因素
从供给端来看，成本是影响行业供给价格的主要因
基金项目：国家社会科学基金资助项目(18XJL008)；内蒙古自治区教育厅项目(NJZC17210)；内蒙古自治区自然科学基金项
目(2017MS(LH)0106)
作者简介：孙大岩(1980—)，男，山东烟台人，博士研究生，副教授，研究方向：宏观经济分析与预测。
陈磊(1963—)，男，吉林吉林人，教授，博士生导师，研究方向：宏观经济分析与预测。
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期
素。猪肉的成本主要包括幼崽成本、喂养原料成本、喂养环境成本三个方面。一是幼崽成本。统计显示，当猪肉价格有上涨趋势时，仔猪价格上涨幅度也较大。例如，仔猪价格在2019年第40周时为59.9元/公斤，而到第46周时则上涨至78.93元/公斤，短短几周内价格涨幅超过30%。二是喂养原料成本。玉米和豆粕是猪饲料的主要组成部分，其价格波动会直接影响猪饲料的市场价格。三是喂养环境成本。非洲猪瘟等流行性疾病和环境问题导致养猪产业的附加成本(如接种疫苗、投喂环境的净化等)增加，进而导致喂养环境成本上升。用简单的DS模型分析，成本增加会导致供给减少，即图2中的S曲线移动至S1。
图2猪肉的供给需求曲线图
1.3需求端因素
从需求端来看，饮食习惯、猪肉替代品市场行情及居民收入水平均会影响人们对猪肉的需求。从饮食习惯来看，猪肉是中国家庭肉类消费的主要品种，人们对猪肉的消费最为普遍。从鸡肉、牛肉等替代品市场行情来看，猪肉价格上涨的同时，作为其替代品的鸡肉和牛肉的市场价格并没有下降，即其他肉类市场并没有出现明显的价格优势。从居民收入水平来看。在边际消费倾向不变的前提下，居民可支配收入的提高增加了消费需求，导致市场对猪肉的需求上升。
1.4其他因素
(1)餐饮业收入
餐饮业的收入主要来源于大型高档酒店和中小餐馆的经营收入。大型酒店的生存与竞争涉及菜品、服务、价格和装修等诸多方面，运营成本通常较高。在居民收入增速放缓和反腐倡廉、厉行节约的背景下，大型高档酒店经营困难甚至面临倒闭的风险，高档消费场所的减少降低了居民对猪肉的消费需求。而对于中小餐馆来说，生意反而异常火爆，随着品质外卖占比的提高和年节聚餐的增多，对猪肉的消费需求快速增长。综合以上两方面因素，本文假设餐饮业收入对猪肉价格的影响是不确定的。
(2)汇率
人民币贬值将会导致需要支付更多的人民币来进口国外农产品，特别是作为猪饲料的玉米和豆粕，其价格的上涨会直接导致猪肉价格上涨。另一方面，随着进口猪肉价格的提高，消费者将用国内其他肉类产品部分替代进口猪肉的消费，使得国内的鸡肉、牛羊肉的消费量和价格提高。此外，人民币贬值预期将导致物价水平上升，生产者将贬值预期作为一种特殊的生产成本引入生产中，进而激发生产的积极性。消费者也会受到贬值预期的影响而增加消费，这两方面都将刺激对猪肉的需求，从而提高猪肉价格。因此，本文假设人民币汇率对猪肉价格的影响为负向影响。
(3)货币流动性
货币供给量不变，货币流动性的增加会改变消费者的实际购买力，进而提升农畜产品价格。在非完全信息状况下，农畜产品将拥有比工业品更小的供求弹性，短期内货币供给的大量增加将导致农畜产品价格“超调”现象的出现，呈现出更大的价格波动性％伴随而来的是社会上大量的短期投机性资金投资农畜产品，造成其价格出现异常高涨或低落的变化皿。因此.本文假设货币流动性对猪肉价格的影响为正向影响。
(4)猪瘟疫情
2018年8月3日.辽宁沈阳爆发的非洲猪瘟疫情几乎波及全国各个省份。在疫情暴发初期，政府会加大检疫和管理力度，严防问题牲畜流动和上市交易，而生产者为了降低成本和尽快回笼资金，会提前让生猪出栏上市交易，因此市场上的猪肉供给会大大增加，价格也会处在较低水平。随着疫情的严重化和在全国范围内的扩散，生猪死亡数逐步增加，这将进一步减少猪肉的供给，推动猪肉价格上涨。
(5)物流
交通基础设施建设的高速发展促进了物流网络的形成和发展，为猪肉的及时高效配送提供了基本保证。以高速公路为骨架建成的中国公路总里程已有400多万公里，覆盖了绝大部分的城市和农村地区。交通基础设施的不断完善降低了运输成本，有助于降低猪肉的市场价格。因此，本文假设物流对猪肉价格的影响为负向影响。
2实证分析
2.1变量选取与数据处理
因变量猪肉价格y选用去皮带骨猪肉价格代表。自变量方面，玉米价格禺用22个省份玉米平均价格代表；豆粕价格禺用22个省份豆粕平均价格代表；仔猪价格X]用22个省份仔猪平均价格代表；鸡肉价格/用全国鸡肉平均价格代表；牛肉价格禺用全国牛肉平均价格代表；居民人均收入水平&用城镇居民人
均可支配收入代表；餐饮业收入%7用全国餐饮业总收入代表；汇率血用人民币兑美元中间价代表；货币流动性禺用马歇尔K值代表.计算方法为广义货币M：除以国内生产总值GDP；猪疫情尤。用宽度疫情指数代表；物流变量用全国公路建设投资额代表。
GDP和城镇居民人均可支配收入选取的数据为2010年第一季度至2019年第二季度数据，用Littermam插值法
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将其转化为月度数据。其他变量选取的数据均为2010年1月至2019年10月的月度数据，以上数据来自布瑞克农业数据库、Wind数据库、中经网产业数据库、国家统计局、中国畜牧业信息网、全国畜牧总站、中国人民银行等。为了缓解异方差的影响，变量相应地取了对数。另外，计算发现各变量间的相关系数全部低于0.9，说明变量间的多重共线性并不严重。
2.2平稳性检验
平稳性检验是基础性的一步，只有序列均为平稳序列或同阶单整序列，才可以进行后续的协整检验和误差修正。对变量使用扩展DF方法检验，结果见表2。因为序列In%10一阶差分不平稳，所以继续检验序列的二阶单整性。考虑篇幅关系，表2中只保留了二阶差分的平稳性结果，由表2结论可知序列均二阶单整。
表2平稳性检验结果
变量列ADF值检验形式伴随概率结论
A2lnK-9.381(c,t,l)0.0000平稳AW,-7.839(c,t,9)0.0000平稳A2lnX2-9.589(c,t,2)0.0000平稳AW,-7.933(c,0,8)0.0000平稳A2lnX4-9.901(c,t,2)0.0000平稳A2lnX s-2.340(0,0,12)0.0193平稳aw6-5.4
04(c,0,15)0.0000平稳A2lnX7-9.243(c,t,12)0.0000平稳
A M8-10.872(c,t,l)0.0000平稳
AM,-5.998(c,t,l1)0.0000平稳AW10-11.790(c,t,3)0.0000平稳AW,.-12.092(c,0,12)0.0000平稳
2.3协整检验
协整检验可以检验变量间的长期关系，本文使用约翰森方法检验协整性，结果见表3。协整数所在列表示存在的协整个数为0~11个，特征值、最大特征根统计量和5%临界值的数值依次减小。当协整个数为0个或1个时，最大特征根统计量大于临界值，从检验“至多存在2个协整关系”开始，伴随概率均大于5%的显著性水平，说明变量间存在2个协整关系。
表3协整检验结果
协整数特征值最大特征根统计量5%临界值伴随概率1个也不存在,0.737153.56773.091—
至多存在1个0.44868.30967.0760.0380至多存在2个0.40359.26761.0340.0737至多存在3个0.34648.82054.96601825至多存在4个0.31343.20148.8770」754至多存在5个0.19524.88242.7720.8915至多存在6个0.16120.12436.6300.8826至多存在7个0.14017.33630.4400.7
499至多存在8个0.09010.78624.1590.8703至多存在9个0.0799.49617.7970.5395至多存在10个0.0637.49611.2250.2094至多存在11个0.0030.399  4.1300.5909
协整检验通过后，得到如下的协整方程式:
In7=2.519-0.225In A；+0.096\nX2+0.403\nX3
+0.923/+0.11In兀+0.314lnJQ-0.249lnX,-0.416In兀-1.085In A；-0.029lnA；。-0.094lnX H(1)
拟合优度R2的值为0.915，说明线性关系较强。而且大多数变量系数都通过了显著性检验。1n X、lnX,、lnX*、InJJnX。和nJ”的系数值为负，说明这六个变量和猪肉价格呈反向关系。从弹性的角度来看，当玉米价格、全国餐饮业总收入、汇率、马歇尔K值、疫情指数和全国公路建设投资额分别发生一个单位的变化时，猪肉价格将分别反向变动0.225、0.249、0.146、1.085、0.029和0.094个单位。其余五个系数值为正，说明这五个变量和猪肉价格呈正向关系，相应的弹性系数分别为0.096、0.403、0.923、0.110和0.314o
2.4误差修正模型
由协整检验知：猪肉价格与其影响因素间存在长期均衡关系。那么以多大强度将短期非均衡拉回到均衡状态，则需要用VECM模型来描述。考虑到VAR模型的最佳滞后期为2，而且此时模型稳定，因此本
文构建滞后期为1，协整数为2的VECM模型。
误差修正方程估计结果见表4.其中AIC值和SC值都较小。从调整系数来看，猪肉价格、玉米价格、豆粕价格、仔猪价格、鸡肉价格和牛肉价格的短期调整系数值均为负，表明当六种价格偏离长期均衡水平时，能够分别以均值3.7%、2.3%,0.6%、1.6%、1.5%和1.4%(通过计算每个变量所对应的两个调整系数的算数平均值得出)的程度反向修正到均衡状态，而且猪肉价格相比于其他价格调整程度更大。
表4VECM估计结果
名称系数估计值
修正变量
调整系数
D(lnY)
豆娘电视剧-0.024
-0.049
D(lnXd
-0.022
-0.024
D(lnX2)
-0.002
-0.009
D(lnX»
-0.014
-0.017
D(lnX4)
-0.007
-
0.023
D(lnX s)
-0.009
-0.019 D(lnK(-l))0.398-0.069-0.003-0.3810.106-0.033 D(lny,(-1))0.0740.467-0.0040.0880.073-0.026 D(lnX2(-l))-0.1250.0130.280-0.463-0.0410.009 D(lrL¥3(-l))0.1910.0450.0430.5880.0190.022 D(lnX4(-l))-0.2130.001-0.0270.2300.086-0.109 D(lnX,(-l))0.5230」460.7010.1720.0350.846 DQngl))0.058-0.193-0.046-0.108-0.0150.006 D(ln%7(-I))0.076-0.024-0.0960.1120.0770.016 D隔(-1))0.591-0.0080.7590.5520.3020.004 DQnX^-l))-0.0260.204-0.0470.4390.1020.047 D(lnX10(-l))-0.008-0.015-0.038-0.0360.0010.001 D(lnX…(-l))-0.038-0.004-0.003-0.042-0.034-0.008 C0.0010.001-0.0040.0050.0030.002
R20.6620.3280.2290.3920.5420.690 AIC-3.866-4.592-3.503-2.027-5.056-6.565 SC-4.236-4.2852-3.147-1.671-4.700-6.209 2.5SVAR模型
SVAR模型是VAR模型的特殊化，SVAR模型系统中的每一个方程均根据经济理论而构建，进而组成动态有机系统。
滞后P阶的向量自回归模型的一般形式是：
r o r,=+r,r,_,+r2y,_2+•■•+r/,_p+u,(2)其中，u，是随机扰动项。
经过滞后和逆运算后式(2)可转化为式(3)，将其命名
76统计与决策2020年第24期•总第564期
为典型SVAR模型：
A(L)e,=B(L)u,(3)其中，A(L)=A0+A,L+A2L2+■■-,B(L)=C(L)-',C(Z)= c o—r,£-------r p l p o
假定"和B为可逆矩阵，将式(4)称为AB型SVAR模型。
Ae,=Bu t,£(«,)=0*,E(u t u)=I k(4)一般的短期约束的设定方法是B为对角矩阵，A矩
阵的对角线元素为lo在给出»(»-1)/2个约束条件后得到的其他的系数估计值即为变量间的同期关系。本文共13个变量，给出13x12-2=78个短期约束，进而得到衡量变量同期相关程度的上三角估计矩阵，如式(5)所示。上三角部分有些系数估计值较小，保留两位小数时近似为0o通过式(5)得出当期的影响关系：当玉米价格、豆粕价格、餐饮业收入、汇率、货币流动性增加1个单位时，猪肉价格依次增加0.09、0.03、0.06、0.10和0.01个单位；而当猪
图3猪肉价格对彩响因素的脉冲响应
存在2个协整关系。协整方程表明豆粕价格、仔猪价格、鸡肉价格、牛肉价格、城镇居民收入和猪肉价格呈正向关系.和研究假设相一致。而其他六个影响因素和猪肉价格呈反向关系。
(2)协整性的存在验证了变量间的长期均衡关系，而对均衡状态的偏离需要用误差修正模型来描述。表4给岀的短期调整系数为负的结果说明猪肉价格、玉米价格、
疫情增加1个单位时，猪肉价格会减少0.02个单位。n0.090.03-0.27-0.46
01-0.09-0.01-0.29
001-0.01-0.32 0001-0.51 00001 00000 00000 00000 00000 00000 00000 <00000
25
01
-0.
-1.
01
22
0.02
0.01
o
Q
-0
-0
.09
.04
新唐书房玄龄传
.15
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82
10
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L
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、.o O.0204-0.-0.
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O
.07
05
.02
08七年级上册语文教学计划
C
-0.04
0.01
1
2
63
O.1
-O.1
O
5
豆粕价格、仔猪价格、鸡肉价格和牛肉价格在短期内都有
很强的反向修正能力，而且猪肉价格比其他价格调整的程
度更大。
(3)结构向量自回归模型的系数估计结果说明：玉米
价格、豆粕价格、餐饮业收入、汇率和货币流动性在当期都
对猪肉价格有正向影响；而猪瘟疫情对猪肉价格有反向影
响。脉冲相应分析说明：玉米价格、鸡肉价格和牛肉价格
受到的冲击短期内会正向影响猪肉价格；而豆粕价格、仔
猪价格、餐饮业收入、猪瘟疫情和公路建设投资短期内会
对猪肉价格产生负向影响。
2.6脉■冲响应分析
脉冲响应函数用来分析随机扰动项接受一个标准差大小的冲击时，各影响变量当期或滞后期所受到的影响强度，图3给出了猪肉价格与影响因素间的脉冲响应关系，因为使用的是月度数据，所以滞后期选择36期。
由图3可知，当玉米价格、鸡肉价格和牛肉价格接受一个单位正向冲击时，猪肉价格在当期即产生正向反应，而且分别在第二期、第六期和第三期达到最大值，之后正负值交替直到达到稳定值。当城镇居民收入、汇率和货币流动性接受一个单位冲击时，猪肉价格当期没做出反应，分别在第三期、第十三期和第八期达到最大值，随后正负交替并渐趋稳定。当豆粕价格、仔猪价格、餐饮业收入、猪疫情和公路建设投资受到一个单位冲击时，猪肉价格当期没做出反应，分别在第四期、第五期、第三期、第二期和第二期达到最小值，随后逐渐正负交替稳定下来。
无颜女歌词
3结论
(1)猪肉价格和11个影响因素原序列均不平稳，二阶差分后均变为平稳序列，即同为二阶单整序列.可以进行协整性检验。多变量的约翰森协整检验结果表明序列间参考文献：
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