中国生猪肉价格波动及影响因素的研究

中国生猪肉价格波动及影响因素的研究

西安财经学院汤莉莉、刘艳锦、郑玉林

摘要

畜牧业是我国社会主义新农村建设的支柱产业，而在畜牧业结构中，养猪业依然占主导地位，猪肉是我国人民肉食的主要来源。生猪肉及其饲料价格是生猪养殖行业发展最基本，也是最活跃并引起行业人士最敏感的信息。在市场供求规律的作用下，我国生猪价格呈现周期性波动状态。近年来，生猪价格的波动周期延长，波动幅度加大，价格的大起大落导致广大生猪饲养者不断调整产量，致使产量陷入一种“短缺”与“过剩”的循环波动之中，这一现象反过来又加剧了价格的波动。所以说，价格与生产的波动是中国生猪产业最主要的内涵特征，它既影响着生产者的利益，也关系着消费者的福利，对国民经济的平衡发展起着消极影响。因此，价格波动问题是我国生猪产业发展的核心问题，对其加以研究具有非常重要的现实意义。

本文旨在把握生猪价格波动的总体特征同时对形成这种波动的主要影响因素进行分析，以便明确各主要影响因素的影响方式、影响机理以及一些因素的影响程度。为了实现上述目标，本文采用定量分析与定性分析相结合的方法，以价格波动的相关理论和文献分析为基础，对我国生猪价格波动的特征和成因进行研究分析，以期为缓解我国生猪价格波动探求解决对策。具体研究思路为依据2000年至2010年各月的生猪肉价格数据对我国生猪市场的价格波动特征进行描述，包括生产波动和价格波动的总体特征，所用方法为统计描述和一元线性回归。依据一定的经济理论和参考文献，选择一些影响我国生猪肉价格波动的影响因素，所用方法有多层次分析、相关系数分析和灰色关联度分析，所用的数据为2006-2010年各月的数据，分别对各影响因素进行因素分析，重在分析其对价格的影响方式和机理，进而采用多元回归模型进行多因素分析，解析各种因素综合作用的结果及带来的影响最终为缓解我国生猪价格波动提出了可操作性的对策与建议。

关键词：生猪肉价格波动影响因素剩余分析法多元回归模型

目录

摘要 (1)

一、绪言 (1)

1.1问题的提出 (1)

1.2 国内外研究现状 (2)

1.3 对已有文献的评述 (3)

二、我国生猪肉价格的变动规律 (5)

2.1价格变动的衡量指标 (5)

2.2价格变动趋势分析 (5)

2.3长期趋势与短期波动的测度 (7)

三、生猪肉价格波动的原因分析 (10)

3.1影响因素的选取 (10)

3.2模型的提出、求解和检验 (12)

3.2.1模型的建立 (12)

3.2.2多层次分析和相关、关联度系数选取因变量 (12)

3.2.3模型的求解和检验 (14)

3.3 回归结果分析 (15)

四、启示及政策建议 (17)

五、本文模型优缺点及改进方向 (19)

参考文献 (20)

附录 (21)

附表2-1猪肉价格观测值及模型拟合值和计算的波动值 (21)

附表3-2生猪市场和饲养成本指标数据（一） (22)

附表3-2生猪市场和饲养成本指标数据（二） (24)

附录3-3MATLAB多层次分析运行程序 (27)

一、绪言

1.1问题的提出

我国正在进行社会主义新农村建设，而畜牧业是其支柱产业。目前，在我国畜牧业结构中，养猪业依然占主导地位，猪肉是我国人民肉食的主要来源。2009年，我国肉类产量为7649.749万吨，其中猪、牛、羊肉的所占的比重分别为63.93%:8.31%:5.09%。我国是世界上最大的猪肉生产国和消费国，猪肉产量近10年来稳居全球首位，国内生猪存栏目前占全球存栏量的48.9%，年出栏量超出6亿头。我国养猪业发展迅速，2010年我国猪肉产量为5070万吨，同比增长3.7%。另外，养猪业在扩大农村就业、增加农民收入、加速粮食转化、带动种植业和相关产业发展、振兴农村经济等方面，都起到着不可替代的作用。因此，生猪产业的稳定发展与否，不仅关系到我国畜牧业的发展，而且关系到我国的农业发展、农村建设和农民增收，进而关系到国民经济的持续、稳定发展。2007年，温家宝总理指示：生猪生产和市场供应事关群众生活，影响全局，不能掉以轻心；各级政府要高度重视，采取切实措施，认真做好这项工作。

鉴于猪肉消费的重要性,猪肉价格变化一直是生产者、消费者和政府密切关注的问题。我国养猪业发展迅速,是畜牧业中最重要的产业之一,但猪肉价格却一直不尽如人意。猪肉价格频繁波动，且波动周期延长，波动幅度大起大落导致广大生猪饲养者不断调整产量，致使产量陷入一种“短缺”与“过剩”变动之中，而这一现象反过来又加剧了价格的波动，结果是时而使养猪农户严重亏损,时而使市场肉价快速攀升，干扰着人们的生活和经济的稳定,同时极大的影响着养猪企业和养猪户收入的稳定性。所以说，价格波动和生产波动是中国生猪产业最主要的内涵特征，这不仅影响着生产者的利益,也影响消费者的福利，也对国民经济的平衡发展产生不利影响。因此,需要认真研究猪肉价格波动的原因, 确保生猪产业健康、稳定的发展，从而为宏观调控政策的制订与实施提供依据，对其加以研究具有非常重要的现实意义。这一问题若不能得到有效解决，中国的畜牧业、农业乃至国民经济的发展就会受到巨大影响。

由于猪肉价格是体现生猪市场、乃至生猪产业稳定发展的重要的内涵特征和外在表现，因此清楚的了解和研究我国猪肉价格的波动性，深入探讨价格波动的特点，造成波动的原因等一些列问题就成为深刻认识和把握生猪市场、生猪产业健康稳定发展重要的议题，具有重要现实意义。按照经济学原理，价格是市场供求关系的晴雨表，通过系统的市场价格资料，运用科学的方法，通过相关市场研究工具理论和模型，可以找出一段时间内价格变化的实际情况，分析产生价格波动的原因，发现价格波动的规律，对未来的价格走势进行预测，用以指导产业的发展，是实现行业可持续发展的基础。为探究中

国生猪业平稳发展的对策，本文对2006年1月-2010年10月间生猪价格波动的特征、影响及导致生猪价格波动的各种原因进行了定性与定量分析。

1.2 国内外研究现状

国外对生猪价格波动的研究主要表现为对生猪周期的研究，蛛网理论是最为突出分析理论。蛛网模型是在1930年分别由美国经济学家Schultz(舒尔茨)、意大利经济学家Ricci(里西)和荷兰经济学家Tinbergen(丁伯根)等人各自提出的一种进行动态均衡分析的微观经济学理论，由于该理论模型在坐标系中形似“蛛网”，1934年英国经济学家N·卡尔多将其命名为蛛网理论。当时以其为基础研究美国生猪价格波动现象，因此，它有时也被称为生猪循环模型。蛛网模型用动态分析的方法来论述诸如畜牧产品这类商品的产量和价格在偏离均衡状态以后的实际波动过程及其结果。1938年Mordecial Ezekiel写下了“蛛网理论(The Cobweb Theorem)”一文，蛛网理论或模型构成了早期分析及当代分析研究的基础。Arthur A.Harlow 是最早将蛛网理论运用于生猪周期研究的人之一，在1960年写了《The Hog Cycle And The Cobweb Therem》,文中分析了生猪产量屠宰量及价格之间的关系，从而确定了蛛网模型作为一个解释生猪周期理论框架的适用性。但他没有引入饲料成本和饲料供给这两个因素。1975年Itshak Borosh ，Hovav Talpaz 考查了生猪周期的可能性，通过综合并建立蛛网模型、调和运动模型和滞后分布模型对生猪生产者各种不同层次的决策中涉及的问题进行了研究。1987年，Dermot J.Hayes，Andrew Schmitz在文章《Hog Cycles And Countercyclical Production Response》中分析了生猪周期的存在，通过运用1902-1981年间的几种不同周期策略，得出在大多数时期都可能从反周期行为中获利、生产者是从事着顺周期非理性经营的结论。1989年，Gene A.Futrell，Allan G.Mueller 和Glenn Grimes在文章《Understanding Hog Production And Price Cycle》中分析了美国生猪生产和价格周期的特征以及生产者如何运用周期知识做销售及定价决策，他们把获利能力看成决策的关键决定因素，变化的生产成本与生猪价格预期一起成为解释因素。1998年，Ruth，Clouthier和Garia建立了一个生猪周期的全新非线性和动态合成模拟模型，他们认为市场信息的缺乏和生产的延迟一起作用在影响着周期，阐述了在给定生猪及其产品是缺乏弹性条件情况下，生产者想要预测行业供给反应及使生产在短期与需求相协调时存在的困难使得生猪存栏量随时间不断地振荡。2000年，Robin D’Arcy和Gary Storey认为生猪价格与生产周期是生猪市场中供需双方相互作用的独特性质

对于生猪和猪肉价格频繁出现过度波动，国内学者从诸多方面探讨了造成这种波动的主要原因。我国猪肉价格和猪肉市场的研究起步于90年代初期，主要内容可概括为成因论和对策论。1997年，殷传麟、周兵兵在《生猪价格波动与抗波动》一文中认为，生猪生产社会化、科技化程度低是生猪价格波动的重要原因。1998年，辛贤在博士学

位论文《生猪和猪肉价格形成研究》中针对猪肉价格形成机制进行了系统的研究，分别从需求和供给两方面对各影响因素的弹性进行测算，将生猪和猪肉的消费需求、供给和流通结合起来，采用弹性理论对各因素进行分析，研究表明，投入品的价格通过影响生产者的生产成本来影响到活猪的生产，从而影响到猪肉的供给，对猪肉价格的波动产生影响。2003年由于受国家粮食政策调整的影响，饲料原料价格上涨，带动了仔猪、生猪、种猪价格的进一步上涨（杜宗亮，2006年）。此外，众多学者认为，传统节日，气候和疾病都是影响猪肉价格波动的重要因素。还有专家认为流通体制不畅，农户养猪规模较小并且都是分散式饲养，自产自销，猪出栏后，又规定划片经营、一把刀屠宰。由于屠宰厂垄断了价格与市场，使许多散养农户不能及时获得市场信息，对市场反应不灵敏，造成生猪生产与销售在地区分布上不均衡（殷传麟、周兵兵）。归纳起来，多数观点认为：生猪和猪肉产量供给和需求的不平衡性是导致生猪及猪肉价格出现频繁波动的最主要原因。特别是生猪饲料价格、饲养方式、农村劳动力减少、需求上升、生猪疫病等突发事件均会对生猪的饲养造成影响，从源头上影响生猪及猪肉产品的供应量，进而成为影响猪肉价格的重要因素。也有学者认为消费者对包括生猪产品在内的畜产品需求的多样化、畜产品之间的需求替代性等也是是引起生猪及猪肉价格波动的重要原因。具体来看，猪肉供给层面，多数学者的研究结果均表明：受传统小农经济影响，我国生猪生产方式仍然是以家庭生产经营为主的小农生产方式，即散养方式为主。散养农户的素质相对不高，信息不灵，决策不准，不容易承担市场风险的特点决定了其不能走在市场的前面，其生猪饲养量，乃至收入水平也随生猪市场上生猪及猪肉价格的涨落而涨落，特别是在生产方面，往往一哄而上，一落而下，在生产活动中简单地撵市场。

1.3 对已有文献的评述

国内外关于价格的研究起步较早，文献非常丰富,研究技术比较成熟和完善。这些文献对本文研究生猪价格波动问题能起到一定的借鉴作用。国外关于生猪周期的文献则包含着这样一个启示，那就是对建立模型来解释生猪周期必须持谨慎态度，因为生猪周期问题本身充满了复杂性。而且，任一模型都需要考虑产业中不同类型和不同规模的生产者，以及他们决策的不同之处。国内学者虽然从诸多角度分析了生猪和猪肉价格波动问题，但对于波动特征，大多通过图形对价格波动做以描述，或是通过环比增长率来研究波动，缺乏价格相对于整体发展趋势的波动的研究，更缺少关于地区间和省际间的波动差别的研究。对于波动成因，大多侧重于定性分析，定量分析较少，缺乏系统全面的因素分析，尤其是关于各影响因素的作用方式和内在机理的研究，因而缺少强有力的实证支撑与微观基础。中国的生猪价格周期的存在已被普遍承认，但涉及到生产周期问题的研究，国内却无人涉足，原因主要是对养猪业行为参数的了解很少且缺少准确可靠的数据。而本文在研究价格波动的同时，也力求对生猪生产周期的进行研究，并对价格周

期与生产周期的关系进行分析。本论文采用定性与定量相结合的方法来分析猪肉价格变动的影响因素，这样会使分析结果更加具有说服力。同时，本文借助我国猪肉价格的历史数据，采用相关的数学模型，使得研究结果更趋精准

二、我国生猪肉价格的变动规律

考虑到数据的可获得性以及研究的时效性，本文的研究侧重于分析我国自2000年以来的猪肉价格的变动规律。

从统计学看，猪肉价格的变动可以分解为长期趋势变动和短期波动。其中，长期趋势是指猪肉价格随着时间的推进而表现出上升、下降或不变的趋势。它描述了较长时期内经济变量的持续稳定的变化特征。短期波动是指猪肉价格受到其影响因素的临时性突变而表现出偏离其变动趋势轨迹的现象。这种短期波动方向有可能是与长期趋势相同从而在短期内表现出夸大趋势变动的现象，也有可能是与长期趋势相反从而在短期内表现出削弱、抑制甚至是改变趋势变动方向的现象。按照以上分析，猪肉价格可以用如下数学模型表示: ()t t Y f t ν=+，其中，t Y 表示生猪肉价格，()f t 表示长期趋势，t ν表示短期波动。

2.1价格变动的衡量指标

对于猪肉价格变动的衡量指标，本文采用平均价格和波动水平两个指标。平均价格主要用于描述我国猪肉价格的年际变动情况，而波动水平则用于统计年度内月度价格的波动情况。设tn P 为第t 年n 月的猪肉价格，P 为平均价格，S 为标准差，ξ为波动水平，则平均价格和波动水平可以如下公式表示：

12

1

()/12t tn n P P ==∑, (t =2000,…,2010);

20102000

(

)/11n tn t P P ==∑

, (n =1,…,12);

(/)100%S P ξ=?.

2.2价格变动趋势分析

1985年以来，生猪行业由计划体制向自由流通体制转变，整个行业进入了市场化阶段，市场供求成为决定价格的关键因素，而又由于猪肉生产具有一定的周期性，经营方式以散养为主，以及缺乏市场价格信息等原因，猪肉价格出现大幅波动的情况。

表2-1 2000-2010年各月生猪价格数据单位：元/千克

注：数据来源搜猪网、中国畜牧业信息网

从2000年至2010年十几年的猪肉价格看，2000年6月为最低点9.46元/千克，而2008 年1月则达到历史最高的26.08元/千克，几乎是前者的三倍。由于价格的剧烈波动，给行业具来很大的不确定性，行情好的时候养殖户可能获得可观的收益，而如果处于市场低谷，则血本无归。2006年，随着猪肉价格的持续下跌，而作为饲料的玉米和豆粕等价格却比上一年上涨了10％以上，猪粮比在06年6月达到历史最低点4.37，全行业出现亏损，很多养殖户为了减少损失，只好大量宰杀母猪，把生猪提高出栏并减少仔猪的购入，加上夏季南方地区发生了大规模的蓝耳病，造成母猪流产和仔猪大量死亡，使市场供给大大低于正常的需求，从而出现06年至08年的生猪大牛市，价格从10.58 元/千克飙升到了26.08元/千克。从2000年以来猪肉价格波动的情况看，可以看到三个明显的高点，2001年9月、2004年9月和2008年2月，期间价格都经历了价格从高位下跌至缓慢回升的过程。从时间长度来看，2001年以来的四个周期长度都在 3 年左右。用表2-1中的数据，可以得到我国自2000年以来的生猪肉价格变动曲线图，如图2-1，从中可以看出我国生猪肉价格变动的特征及规律。

图2-1 生猪肉价格变动曲线

从各年的月度数据来看，除个别年份以外，一年间我国猪肉价格在月月之间都表现出大致相似的走势。即从2月份开始，猪肉价格开始下降，直到5、6月份停止下降并且延续到11月份，12月份猪肉价格又开始上升。猪肉价格这种变动走势与我国居民的猪肉消费习惯有很大关系。在我国猪肉主消费区，每年随着春节的到来，居民都有储备猪肉准备过年的习惯，所以在每年的12月、1月猪肉的消费需求将会明显提高，猪肉价格也会上涨，而在5、6月份，随着夏季的到来，天气炎热，居民对肉类消费需求会整体下降，所以猪肉价格也会随之下降。

图2-2 我国生猪肉2000-2010的年内变化曲线

2.3长期趋势与短期波动的测度

目前，经济变量波动的测量方法主要有三种：速度法、剩余法和滤波法。速度法是以猪肉价格的环比增长率来衡量波动强度，但其测定结果不能剔除长期趋势，易受相邻数值波动的影响，HP滤波法计算比较复杂，本文采用剩余法对影响生猪肉价格变动趋势和波动成分进行分析。

剩余法的基本思路是将变量的变动分解为长期趋势变动和经济变量的短期波动，按照某一方法将趋势变动剔除，剩余部分即为经济变量的短期波动。剔除趋势变动的主要

方法有回归法、移动平均法、指数平滑法。剩余法构建波动指数或变异率的数学表达式

为：?100()/t

t

t

t

RV Y Y

Y =-，其中，t

Y 为生猪肉价格的观测值，?t

Y 为生猪肉价格的趋势估计值，t RV 为波动指数，反映变量的稳定程度，可以作为周期的划分依据

为选择比较适合拟合我国生猪肉价格变动的模型，本文用SPSS17.0对2000-2010年各月份的生猪肉价格进行多模型拟合，拟合结果见下表。

表2-2 Model Summary and Parameter Estimates

根据拟合优度2R 和F 值，我们可以看出指数模型和增长模型拟合的较好，因我国生猪肉价格总体趋势为上升，指数模型也是增长的模型之一，本文选择指数模型对2000-2009年我国生猪肉价格的长期时间趋势进行拟合。指数模型为：10()t t f t e ααμ=?+；估计的具体指数方程为：0.007()8.918t f t e =?

图2-3 我国生猪肉价格的观测值与其指数拟合曲线

根据上文中的模型：()t t Y f t ν=+；本文的具体模型为：10t +t t Y e ααν=?；取对数，使模型线性化，得到对数线性模型：01ln ln t t Y t ααν=++。用Eviews6.1利用表2-1中的数据对模型进行估计，回归模型及检验参数为：

?ln() 2.22680.0054t

Y

t =+ t = (97.37) (18.35)

20.7381

R=383.7469

F=

从模型的估计结果看，参数系数的估计值非常显著，其对应的t值分别为97.37和18.35，模型的可绝系数为0.7381，F检验的F-statistic为383.7469，方程明显显著，模型的整体拟合效果比较好。

图2-4 生猪价格的对数指数拟合曲线及其残差图

根据估计模型，计算出生猪肉价格的预测值，再根据上文中波动水平的计算公式计算出我国生猪肉价格的波动水平，见附表2-1。从图2-5波动趋势散点图，可以看出从我国生猪肉价格很不稳定，各个周期内的波动幅度及波动波长各不相同，是在06、07年的波动剧烈。我国生猪肉价格的波动周期大约为三年左右。

图2-52000-2010年猪肉价格波动趋势散点图

三、生猪肉价格波动的原因分析

当前，我国养猪业正处于一个非常关键的转型期，养殖模式由散养向规模化养殖快速转变。1996年以来的10年间，我国猪肉价的波动先后出现了经济学中全部的3种“蛛网模型”，蛛网紊乱现象非常明显。影响我国生猪肉价格波动的原因很多，总的来说可以分为外部因素和内部因素，而外部因素无法用数据进行分析，如国家的宏观调控、猪肉的流通、信息及时性等等。目前国家对生猪市场调控能力还比较弱，无法对养殖者进行适时的引导。政府主管部门在猪肉价格跌入低谷的时候，没有做好分析预测工作，提前采取措施保证生猪存栏数量的稳定，而在猪肉价格急剧上涨时大力扶持生猪生产有可能为下一轮的猪价暴跌创造条件，加剧肉价波动。目前生猪生产仍以农户散养为主，而猪肉的供给却主要由定点屠宰厂和少数的生猪行业龙头行业所控制，猪肉价格很容易被流通环节加工商和贸易商控制。另一方面猪肉市场的地方保护主义倾向仍然十分严重。由于数据的获得性和及时性，本文主要从内部因素对我国2006年以来的生猪肉价格变动进行分析。

3.1影响因素的选取

当前，我国生猪肉价格大幅涨跌的主要原因其实就是供求关系围绕价值规律的变化。影响生猪肉供求关系变化的因素有很多，最直接的就是生猪肉的供应和需求情况，间接的有生猪、母猪存栏情况、饲养成本等等，还有突发因素疫病的爆发，供求关系的变化最终以价格的行式表现出来。因此，我们要考虑的因素要涵盖生猪生产、价格、盈利、疫病、饲养成本等方方面面。

由于客观事物之间总是处于相互联系、相互依存、相互作用之中的，要正确评价客观事物的整体状况，就必须从各个角度、不同侧面去描述和分析，这就形成了种类繁多的统计指标。这些单项指标在评价客观事物中都有着各自重要的不可替代的作用。但是，任何单项指标往往只能反映客观事物的一个侧面，而不能全面反映事物的整体情况。因此，为了克服单项指标的不足，我们常常用单项指标所构成的整体即指标体系来评价客观事物。影响猪价的因素大致可以分为四类：趋势性、周期性、季节性和偶发性。周期性因素是引发猪价波动的主要原因。正如蛛网理论所描述的规律，猪价呈现周期性的波动，导致生猪养殖行业的盈利状况也表现出景气高位与低谷的交替。猪价的季节性波动是由于供应和消费在一年内随气温、节日等外部环境的变化而引起的，但是这种年内的价格波动并不影响生猪运行的周期，季节性变化相对稳定。偶发性因素如国家调控政策、疫病等可能会改变猪价的运行周期。鉴于上面的叙述，考虑数据的可得性，影响生猪肉（去皮带骨）价格变化的因素从生猪市场、饲养成本、生猪存栏和替代品市场四个方面

选择以下16个，分别是仔猪价格、待宰活猪价格、生猪供应指数、生猪需求指数；玉米价格、豆粕价格、麦麸价格、育肥猪配合饲料价格；全国生猪疫病指数、生猪总存栏指数、母猪存栏指数、自繁自养头均盈利水平；牛肉价格、羊肉价格、西装鸡价格、鸡蛋价格。所选指标结构图如下图所示

图3-1 生猪肉价格影响因素指标体系

为了研究的方便，本文把我国猪肉市场看成一个封闭的市场，不考虑进出口及国外价格因素对我国生猪市场的影响。为了避免小样本回归产生的偏差,我们采用月度数据。本文估计的猪肉价格函数的数据来自于《中国统计年鉴》、《中国畜牧业统计年鉴》、搜猪网的生猪预警系统。针对生猪出栏无固定时期且存栏期为四个月左右的特点，应选取

生 猪（去 皮 带 骨）价 格

生猪市场

仔 猪 价 格

待 宰 活 猪 价 格 生 猪 供 应 指 数 生 猪 需 求 指 数

饲养成本

玉 米 价 格 豆 粕 价 格 麦 麸 价 格

育 肥 猪 配 合饲料价格 生

猪存栏

全 国 生 猪 疫 病指数

生 猪 总 存 栏 指 数 母 猪 存 栏 指 数 自繁自养头均盈利水平 替代品市场

牛 肉 价 格

羊 肉 价 格 西 装 鸡 价 格 鸡 蛋 价 格

月度数据更为合适，由于数据的限制，本文采用2006年1月至2010年10月的月度数据,这大致反映了生猪波动的最近的一个波动周期。猪肉价格作为被解释变量,选取的指标作为解释变量。为了数据之间的可比性、更准确地分析问题,本文对数据都作标准化处理，即将数据减去其均值（平均数）后再除以该指标的标准差，消除指标量纲不同的影响。本文采用Eviews6.1、SPSS17.0和Matlab7.0等软件进行分析研究。 3.2模型的提出、求解和检验 3.2.1模型的建立

由于客观事物之间总是处于相互联系、相互依存、相互作用之中的，要正确评价客观事物的整体状况，就必须从各个角度、不同侧面去描述和分析，这就形成了种类繁多的统计指标。这些单项指标在评价客观事物中都有着各自重要的不可替代的作用。但是，任何单项指标往往只能反映客观事物的一个侧面，而不能全面反映事物的整体情况。因此，为了克服单项指标的不足，我们常常用单项指标所构成的整体即指标体系来评价客观事物。所以，当要计算某个未知数值时，我们可以通过分析影响该数值的几个或者十几个因素（指标），赋予这些指标一定的权重，然后进行简单的加权综合。将观测到的各个指标数值带入即可近似得到所要计算的未知数。进行多指标综合的数学方法有多种，但归纳起来无非三大类：线性综合法、几何综合法和混合综合法。由上面的分析，鉴于搜集的数据和考虑模型的简单易计算，本文先对原始数据进行变换后，对每个指标赋予一定的权重，然后进行简单的线性综合回归得到我们所要得到的影响我国生猪肉价格变动的影响因素模型方程。

模型的数学表达式是:

1

1,2,,n

j i ij i y c x j m ===∑

其中n 为指标个数，m 为时间变量的月数，(1,2,,)i c i n = 为第i 指标的回归系数，

ij x 表示第j 个时间的第i 个指标值，j y 为第j 个时间的生猪肉价格。 3.2.2多层次分析和相关、关联度系数选取因变量

现实生活中，生猪生产是一个复杂的过程，各种影响因素的相互作用的，它们可能同时发生变动，因此，要把各种影响因素综合起来考虑，分析其对生猪肉价格变动的影响。上文中从影响我国生猪肉价格变动的各各方面选择了16个影响因素（见附表3-1、附表3-2），可这些因素是否真的与我国生猪肉价格变动密切相关呢？我们用层次分析

法（AHP ）、相关系数和灰色关联度分析从中选出影响权重较大的因素对其进行分析。

层次分析法的核心问题可以归结为矩阵最大特征值和特征向量的求解问题。研究发现，矩阵特征值和特征向量的求解在MATLAB 中可以轻松实现，使计算精度和效率得到很大提高。软件程序见附录3-3，运行结果见下表。

表3-1 生猪肉价格影响因素体系层次总排序表（权重）

注：按概率乘法，C 层次总排序指标的权重值为B —C 层次指标的权重与相应上一层次指标A —B 层权重 的积，且总排序权重值的和为1.

3-2

灰色关联分析方法的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之就越小，其联系用灰色关联度来衡量，计算公式是：设参考数列为：{}00n)X x =（，比较数列为：{}11()X x n =，参考数列与比较数列差的绝对值为：01()()()x n x n x n ?=-，1,2,,58n = 。比较数列对参

数

数

列

在

第

n

点

的

灰

色

关

联

度

系

数

为

：

()[]]01(),()min ()max ()()max ()R x n x n x n x n x n x n αα=?+??+?，1,2,,58n = ，α为分辨度，一般取α=0.5，1x 对0x 的灰色关联度为01((),())r R x n x n =∑，1,2,,58n = 。以此分别计算生猪肉价格与各影响因素的灰色关联度，结果如下图：

图3-2. 生猪肉价格与其影响因素的关联度

从多层次分析得到的权重结合相关性分析得到的相关系数和灰色关联度数值，考虑到变量之间的共线性，我们选择出本文中用以分析影响我国生猪肉价格的影响因素：待宰活猪价格(1x )、玉米价格(2x )、育肥猪配合饲料价格(3x )、自繁自养头均盈利水平(4x )、牛肉价格(5x )5个指标。 3.2.3模型的求解和检验

本文对2006-2010年各因素各月的数据进行回归分析，把可以量化得到数据的因素直接应用到模型中，不可量化得不到数据的因素以随机扰动项形式拟合到模型中。回归函数形式采用简单的线性函数，011t n n t Y c c x c x μ=++++ .

时间序列数据是经济分析中最常见、最重要的一类数据，只有模型中的变量满足平稳性要求时，传统的计量经济分析方法才是有效的，而当模型中含有非平稳时间序列时，基于传统的计量经济分析方法的估计和检验统计量将失去通常的性质，从而推断得出的结论可能是错误的。因此，在建立模型之前有必要检验数据的平稳性。本文研究使用ADF 检验法，检验结果如下表所示。

表3-3 指标数据的平稳性检验结果

从上表中生猪肉价格及其影响因素数据的ADF 检验结果，我们可以看出，原数据

皆不平稳，但一阶差分后都不存在单位根变平稳，均为一阶单整，符合Johansen 协整检验条件。

模型的具体形式为：

0112255t t Y c c x c x c x μ=+++++ ，

式中t Y 为生猪肉价格，0c 为常数项，i x 为影响因素，t μ为随机干扰项。利用Eviews

软件对模型进行回归分析。

模型的回归结果为：

123451.033 1.32 2.8060.5140.0880.047t Y x x x x x =+++++ t =(1.436) (30.59) (0.994) (0.720) (0.054) (0.268)

F =1720.02 2?R

=0.979 由估计结果可以看出，在10%显著性水平下，模型中各解释变量的回归系数显著

不为0，模型整体的拟合优度2R 很大 ，F 统计量值很大，表明方程具有显著的线性关系。对回归方程的残差项进行平稳性检验：ADF 统计量的值为-4.9040，在1%显著性水平T 统计量值为-3.5527，相应的P 值 为0.0002，残差序列平稳，结果表明生猪肉价格(y )与待宰活猪价格(1x )、玉米价格(2x )、育肥猪配合饲料价格(3x )、自繁自养头均盈利水平(4x )、牛肉价格(5x )之间存在长期稳定的均衡关系。 3.3 回归结果分析

用线性回归方程，各变量参数值的统计意义在于说明解释对被解释变量的边际影响，因此参数值的绝对值越大，该变量对生猪肉价格的影响也就越大。待宰活猪价格的

参数系数为1.32，不言而喻，生猪价格与猪肉价格相关性很大。玉米价格对生猪生产有着重要的影响。饲料所占养猪成本为70%左右，粮食产量直接决定了饲料的可供应量，从而影响生猪的产量，粮食产量的波动造成了生猪生产波动重要原因。模型中，玉米的边际影响系数达2.806，远大于方程中的其它影响参数，这充分说明我国猪肉价格和生猪的饲养成本密切相关，玉米价格是当前生猪价格的主体。育肥猪配合饲料价格的边际影响为0.514，与生猪肉价格有一定的关系，但其对生猪肉价格的影响不及玉米。自繁自养头均盈利水平对生猪肉价格也有一定的影响程度，主要是因为我国生猪的饲养主要的散户饲养，受利润的影响他们会追涨杀跌，影响生猪的供给，从而影响生猪肉的价格。牛肉价格对生猪肉价格的影响主要是因为人们对动物及蛋类食品呈多元消费趋势，牛肉替代品对猪肉的消费会有一定的影响。

四、启示及政策建议

本文通过文献综述找到研究的切入点，借助于相关经济理论和统计方法对我国生猪肉价格波动的及影响因素进行了分析。生猪肉生产作为市场经济条件下的一项产业，必然受到市场价格机制的制约，生猪肉市场价格也必将存在周期性的波动。所以，我们一定要加强对生猪肉市场价格周期性波动规律的研究，不断提高对生猪肉市场价格周期性波动的认识，利用养猪业市场波动规律和猪的生物学特性进行科学预测，组织生产和调控市场价格。

(1) 使生猪养殖组织化，提高生猪养殖的规模化程度。散养饲养规模难以扩大，难以降低养猪的成本，同时散养户无法获得足够的资金、技术等来抵御生猪价格波动带来的风险，因此应该鼓励规模养殖。比如，在经营形式上，应该大力推广“企业+农户”发展模式，提高产业化程度，使龙头企业、合作社与广大农户之间结成风险共担、利益共享的经济利益共同体，降低成本，加强市场风险的抵御能力，提高生产效率和社会资源利用率。但养殖规模不能仅在数量上，“质量”也应该加强，提高养猪场的生产技术和生产水平。

(2) 建立高效安全的饲料生产和监管体系。饲料工业是生猪生产的上游产业，高效安全的饲料生产体系是生猪产业持续健康发展的基本保障，因此饲料工业的发展同样制约着生猪产业的发展。我省有丰富的饲料资源，要依靠本地丰富的资源建立起优质饲料生产基地，实现粮食转化增值，开发饲料新品种，健全和完善饲料工业体系，优化饲料生产结构，提高饲料工业技术水平。建设饲料安全保障体系，加强饲料生产和安全监管，完善饲料卫生标准和检测标准，坚决查处在饲料产品中使用违禁药品和滥制乱用饲料添加剂的行为。建立优质饲料生产基地，增加饲料供应能力，适时建立饲料粮储备，平抑饲料价格的波动，减缓生猪市场价格的波动。

(3) 加大对生猪生产的扶持力度。发展生产是稳定市场供应的基础，要采取综合有效的政策措施，加大扶持力度。，政府应在财力、物力投入和相关政策方面继续大支持的力度，建立和完善各项基础设施，建立保险和补贴相结合的制度，逐步转变养殖方式，鼓励养殖者投保，防范疫病等市场风险。建立对生猪调出大的地方的奖励政策，引导地方发展规模化生猪生产的积极性。加快建设农村信用担保体系，解决养猪“贷款难”问题。

(4) 完善生猪肉生产加工的产业链建设和管理。完善的猪肉产业链条涉及生猪生产的上、中、下游，从良种繁育、仔猪育肥、生猪屠宰、猪肉加工、运输销售，整个过程是一个有机的整体。面对消费者对猪肉质量越来越高的要求，如果仅仅从单个环节来控制很难保证猪肉产品的质量，必须紧密各个环节之间的组织模式，使猪肉生产在一个封

闭的空间内运行，同时要使监督成本逐渐内化，交易费用减少，各个企业各负其责，保证猪肉产品可溯源，形成猪肉食品的安全链。

(5) 加强生猪疫病防治体系的建设。经过多年的国家投入，虽然建立了从上到下4 级动物疫病防治体系，但近年来的猪肉价格无不与疫病的爆发有着密切的联系，能否及时以及有效的进行生猪疫病的防治成为了生猪养殖业发展的制约因素。现阶段，加强疫病防治体系建设刻不容缓，政府应加大投入，完善生猪疫情的监测、报告和处理体系，确保生猪生产健康稳定的发展。此外还应强化猪场重点疫病净化工作，加强散养户疫病防治的培训工作，加强生猪的产地检疫、屠宰检疫，采取果断措施，从源头上提高生猪健康水平，杜绝带病猪肉进入市场。

(6) 及时提供有效的市场信息，提高猪肉价格的预警体系水平。猪肉价格的剧烈变动在于供求失衡，而失衡原因在于生产者对未来价格盲目判断，缺乏正确理性的价格预期。政府有关部门应建立产品信息网，加强监测和预警并及时公布信息，比如及时精确动态观测生猪存出栏量以及猪肉销售量等监测对象，以猪粮比等指标判断生猪养殖形势，通过建立生猪市场预测模型和生猪市场预警模型，对未来生猪市场供需变动和价格波动进行预测和预警，及时发布生猪、饲料及相关产业的价格、趋势、预测预警等信息，指导养殖者提前安排生产，引导市场供求平衡。