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疫病对猪肉价格波动的影响 ——基于供需关系视角

(1.长春工业大学人文信息学院; 2.吉林农业大学经济管理学院)

      来源:《肉类机械装备》    2019年第4期
 
内容摘要:2018年8月份爆发的非洲猪瘟影响程度较大、波及范围较广。为考察疫病爆发对猪肉价格波动的影响,笔者在理论分析的基础上,重点分析了供需方面的因素,并运用2009—2018年疫病宽度指数高于0.25的时间序列数据对我国猪肉价格波动进行实证分析。
  摘要: 2018年8月份爆发的非洲猪瘟影响程度较大、波及范围较广。为考察疫病爆发对猪肉价格波动的影响,笔者在理论分析的基础上,重点分析了供需方面的因素,并运用2009—2018年疫病宽度指数高于0.25的时间序列数据对我国猪肉价格波动进行实证分析。结果表明: 疫病爆发对当期猪肉需求量的影响是直接的,而对当期猪肉供给量的影响是间接的,对猪肉价格的影响存在滞后性;疫病爆发通过供需关系影响猪肉价格波动,供给是造成价格波动的主要因素,而需求的影响并不显著。
  关键词: 疫病;供需关系;猪肉价格;多元回归模型;疫病宽度指数;价格波动
  改革开放以来,我国经济得到了快速发展,人们生活水平有了显著提高,食物消费特征也发生了巨大转变,由原来对量的追求转变为对质的偏爱,猪肉消费在肉类总消费中更是长久占据主导地位。近年来,国内猪肉供给稳定,供需基本平衡,但全国范围内猪肉价格剧烈波动的情况却时有发生,如2010年7月份,猪肉价格仅为16.04元/kg,短短一年时间便上涨到30.35元/kg,之后价格不断下跌,在2014 年4月份跌至18.45元/kg,但不到两年的时间,价格又飙升至30.07元/kg。价格的剧烈波动不仅对国民经济的安全平稳运行造成一定的影响,还给猪肉供应链各利益相关主体造成经济损失,引起了学术界和业界的广泛关注。
  研究发现,猪肉价格不仅受到养殖成本、运输成本、政策补贴、气候、消费者生活水平、消费者购买偏好以及相关产品价格的影响,还会受到疫病等突发事件信息冲击的影响,而且疫病对猪肉价格的影响比前述因素更为剧烈,因为它不仅具有与其他因素相同的负面影响,还会使养殖户丧失信心,使消费者产生恐慌心理。2018年8月初,非洲猪瘟突袭沈阳市,随后又迅速波及多个省,大量的生猪被扑杀,带来了巨大的负面影响。现有研究关于疫病的成果较多,关于猪肉价格波动的成果也较多,但是关于疫病对猪肉价格影响机制的研究不多,仅有的研究多是用TARCH、VAR等方法简单验证了两者的关系。众所周知,价格主要是由供给与需求决定的,价格的波动很大程度上与供需的变动有关。因此,笔者基于供需关系视角,分析疫病影响猪肉价格的路径,探讨疫病影响猪肉价格波动的作用机理,为政府制定猪肉价格调控政策提供依据。
  1  分析框架
  疫病会影响猪肉的供给和需求,而供给和需求会影响猪肉价格。猪肉价格波动是指猪肉价格围绕其均衡价格水平在一定范围内上升或下降。猪肉市场价格沿着猪肉长期均衡价格进行有规律的上升和下降,并且上涨与下跌交迭出现,即猪肉价格周期性波动。据新古典经济学的均衡价格理论,市场价格的运动是在商品供求关系的作用下,通过价格均衡态和非均衡态之间的不断过渡实现的。本研究逻辑框架见
 
  2  数据来源
  本研究数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国畜牧业年鉴》、农业部信息监测数据以及布瑞克数据库。
  3  疫病发生规律与猪肉价格波动趋势
  随着国家对养殖环境的重视以及消费者对食品安全与质量的追求,疫病等外部信息的冲击成为引起猪肉价格波动的重要因素。对于生猪养殖户来说,猪群的保健以及疫病的防控是保障养殖产出的关键因素。动物疫病一般指传染病及寄生虫病,在众多疫病中,对生猪产业影响最大的当属传染病和寄生虫病。中国动物疫病监测的生猪疫病种类主要有猪口蹄疫、猪传染性水泡病、猪瘟、猪繁殖与呼吸综合征( 即猪蓝耳病) 、高致病性猪蓝耳病、猪丹毒病和猪肺疫等。2006年第二季度和2007年年初我国多地爆发猪繁殖与呼吸综合征,影响范围较广,该病具有高发病率、高死亡率和低治愈率等特点。疫病的爆发导致母猪、仔猪和猪肉供给量相继减少,仅仅数月仔猪以及猪肉的价格便大幅上涨,并且分别在2008年的4月份和2月份达到了价格的峰值,分别为38.23元/kg和26.07元/kg。2009—2011年,生猪死亡数大幅度下降,市场上猪肉供应充足,价格一直稳定在较低的水平,这一时期的疫病主要是猪肺疫,但造成的影响并不大。2009—2018年公布的(分疫病) 生猪疫情发病情况图2(略)。
  图2可见: 2009—2010年高致病性猪蓝耳病和猪瘟发病数较高;2012—2014年年末,疫情较为稳定,发病数并不多;2016年猪肺疫和猪丹毒的发病数急剧增长,随后呈现波动的态势,但是在发病数量上依然占据绝对优势。同时,孙秀玲指出猪瘟在5月份和8月份发病最为严重,生猪致死率高达75%以上,这也就容易理解2018年8月份的非洲猪瘟一经爆发便影响巨大的原因了。
  2009年以后生猪死亡数和发病数走势及猪肉价格和仔猪价格走势见图3、图4。

图3  2009年以后生猪死亡数和发病数走势
  由图3和图4可以看出: 两图中曲线的轨迹不一致,生猪疫病似乎与同时期生猪、仔猪的价格并无关系。但相关研究发现,在疫情出现后,大约经过一年到一年半的时间,猪肉价格才会随着生猪产量的调整做出反应,即疫病对生猪存栏量冲击存在即时性,而对价格的影响具有时滞性。

图4 2009年以后猪肉价格和仔猪价格走势
  4  基于供需理论的疫病对猪肉价格的影响
  供给和需求是影响猪肉价格波动的最主要因素。一般来说,当需求不变时,供给与价格呈反比;当供给增加时价格势必会下降;反之,当供给减少时价格势必会上升;而当供给不变时,需求与价格呈正比,需求增加时价格便会上升。
  4.1  疫病通过影响猪肉供给影响猪肉价格
  养殖户的信息获取能力和防疫意识会影响猪肉供给,进而影响猪肉价格。随着我国市场化的快速推进,生猪养殖户的生产决策越来越依赖于市场信息,但是市场信息复杂多变,而养殖户对有效信息的获取率较低,且获取信息的渠道各不相同,导致其对疫病的反应程度和反应时滞性也大相径庭。如在疫病发生初期,养殖户没有觉察疫病的发生,又或是没有意识到疫病对生猪影响的严重性,因而在疫病发生后为减少损失,养殖户会加大医疗成本,研究表明,疫病发生后的医疗成本可以占据养殖成本的一半以上。养殖成本的大幅度提升,势必会拉动猪肉价格的大幅度上涨。周杨等指出,散养生猪养殖户即使觉察到了疫病的迹象,也往往更倾向于增加医疗成本而不是防疫成本。
  政府的防疫政策会影响猪肉供给,进而影响猪肉价格。当重大疫病发生后,政府采取了扑杀、封锁等防控措施,这些措施较好地抑制了疫病的大范围传播;但在市场化依赖度较高的今天,扑杀、封锁等防控措施的实施也会在一定程度上扭曲市场信息和降低养殖户采取自我防控的积极性,由此产生的对猪肉价格的影响主要体现在两个方面: 首先,扑杀直接造成了养殖户的经济损失,而多次深度亏损还会导致养殖户退出生猪养殖行业,导致市场上的猪肉供给量减少,在短期内消费量浮动不大的情况下,猪肉价格便会上涨; 其次,养殖户根据对市场的预期执行生产决策,疫病的发生会降低养殖户的市场预期,对生猪补充存栏的意愿下降,市场上猪肉的供给不足,造成猪肉价格上涨。如2010年2—9月份口蹄疫病的爆发,直接导致了2011 年上半年生猪出栏量减少,猪肉价格迅速上涨。
  疫病暴露出的养殖户自身不足以及政策、市场双失灵在很大程度上促进了猪肉价格的波动。由于养殖户是理性行为人,在流行期短、影响程度较小的疫病发生时,养殖户会及时调整生产决策,生猪存栏量的变动幅度并不会很大。引起生猪存栏量减少的疫病一般为影响程度较强的疫病,如2007年7—8月份的高致病性蓝耳病、2010年的口蹄疫和2018年8月份的非洲猪瘟。
  4.2  疫病通过影响猪肉需求影响猪肉价格
  由于生活水平的提高,人们的健康意识在不断增强。猪肉作为人们主要消费的肉类,其新鲜度、卫生状况、质量及原猪的健康状况备受消费者关注。孙秀玲在对2000—2014年生猪价格波动的研究中就指出,若是能够解决上述的问题,保证猪肉的质量,将会有20%~40%的消费者增加对猪肉的消费。
  突发疫病会对消费者的猪肉消费意愿造成巨大的冲击。面对生猪疫病,消费者对风险的认知和信任的改变,会迫使其转向对其他替代品的消费,从而减少对猪肉的消费。2018年8月份发生的非洲猪瘟疫情势必会在一定程度上使猪肉的需求量和价格持续双重走低。这种突发的疫病对生猪价格的影响很大,消费的骤然减少使得生猪存栏量和猪肉价格的恢复期较长。
  5  疫病对猪肉价格波动影响的实证研究
  疫病对猪肉价格波动的影响涉及多个方面,本研究主要是从养殖户养殖规模调整和消费者消费调整的角度进行探讨。养殖户对养殖规模的调整直接导致生猪存栏量和猪肉产量的变动,虽然我国生猪养殖业存在“小农户”和“大市场”的特征,每个养殖户的调整对整个猪肉市场的影响有限,但是我国农户盲目从众、跟风的“羊群效应”较为明显,大量生猪养殖户对养殖规模的调整便会引起猪肉价格的波动,消费者亦是如此。因此,疫病对猪肉价格的影响最终落实到猪肉供给和需求的变动。
  5.1  模型设定与变量选取
  根据前文分析可知,疫病会影响猪肉的供需变动,而猪肉价格受到供需因素的影响。笔者在考察疫病通过供需关系影响猪肉价格时,着重考虑了生猪疫情宽度指数,该指数由于能够综合衡量疫病的爆发范围、严重程度、传播速度而被广泛应用,当指数值高于0.25 时表明疫情较为严重,因此本研究考察了选自2009—2018年疫情宽度指数高于0.25的非连续时间变量,共计71个月的数据。根据前文分析,疫情爆发对猪肉消费量产生直接影响,而对价格产生间接影响,因此将猪肉消费量和上一期的猪肉供给量纳入研究范围。为了保证研究的合理性,将居民消费指数和养殖成本等影响猪肉价格波动的因素作为控制变量一并考察,并结合数据的可获性,建立多元线性回归模型。为了方便供给弹性的估计,方程两边取对数,即转化为对数多元回归模型,具体模型形式为:
  lnP=β0+β1lnCon+β2lnS+β3lnS1+β4lnCPI+β5lnCost+ε
  式中: P为猪肉平均价格;Con为猪肉消费量;S为猪肉供给量;S1为上期猪肉供给量;CPI为居民消费价格指数;Cost为生猪养殖成本;β为各变量的待估参数,若显著且为正,则说明该变量对猪肉价格的提高有正向效应,反之则相反;ε为随机扰动项。变量含义及预期见表1。
  表1 模型中变量的含义及预期符号
变量 变量符号 变量名称 指标说明 预期符号
被解释变量 P 猪肉平均价格    
解释变量 Con 猪肉消费量 本期猪肉消费量 +
S 猪肉供给量 本期猪肉产量 -
S1 上期猪肉供给量 上一期猪肉产量 +
控制变量 CPI 居民消费价格指数 通货膨胀对猪肉价格的影响 -
Cost 生猪养殖成本 生产的物质成本投入 -
  5.2  结果分析
  根据设定的多元回归函数,运用Stata 软件对相关变量进行数据处理,结果见表2。
表2  模型估计结果
变量 变量名称 系数 P值
C 常数项 -1.0007 0.0010
Con 猪肉消费量 0.0195 0.1530
S 猪肉供给量 -0.7048 0.0080
S1 上一期猪肉供给量 0.9621 0.0000
CPI 居民消费价格指数 0.2383 0.0010
Cost 生猪养殖成本 0.3329 0.0000
R-sq(可决系数) 0.7248
  从模型的估计结果来看,可决系数R-sq 为0.7248,说明本研究所选变量较为合理,可以较好地解释被解释变量;由于该变量为时间序列数据,因此通过绘制残差与残差滞后的散点图和BG检验对其进行自相关检验,结果见图5和表3。

图5  残差与残差滞后的散点图
  表3  BG检验结果
项目 滞后阶数(p) 卡方检验统计量 自由度 P值
结果 1 35.687 1 0.0000
  由图5可知,扰动项可能存在正的自相关,即正的扰动项后面可能跟着正的扰动项,负的扰动项后面也可能跟着正的扰动项。表3中,BG检验的P值为0. 0000,即可以在1%的显著水平上拒绝“无自相关”原假设,认为存在自相关。由于扰动项存在自相关,故OLS估计所提供的标准误是不正确的,应使用异方差自相关稳健的标准误进行重新估计,结果见表4。
  表4  修正后估计结果
变量 变量名称 系数 P值
C 常数项 -1.0007 0.0330
Con 猪肉消费量 0.0195 0.2150
S 猪肉供给量 -0.7048 0.0450
S1 上一期猪肉供给量 0.9621 0.0130
CPI 居民消费价格指数 0.2383 0.0090
Cost 生猪养殖成本 0.3329 0.0000
R-sq(可决系数) 0.7248
  3个解释变量中,仅有猪肉消费量没有通过显著性检验,具体分析如下。
  1)猪肉消费量对猪肉价格的影响为正但并不显著,说明需求量的增加虽然可以提高猪肉价格,但在疫病肆虐期间,需求变动引起的价格变动并不明显。由于我国经济的快速发展和居民生活水平的显著提高,消费者对于猪肉的需求逐渐呈刚性,猪肉的需求量在一定时间内总体是稳定的,因此在疫病爆发时,需求量并不是价格波动的主要原因。
  2)猪肉供给量对猪肉价格的影响在5%的水平上显著且为负。当猪肉供给量增加1%时,猪肉价格会降低0.7%;反之会增加0.7%,这与预期相同。结合猪肉消费量的系数并不显著推断,疫病所引起的供给量的变动才是影响猪肉价格波动的主要原因。
  3)上一期猪肉供给量对猪肉价格的影响在5%的水平上显著,但系数符号却为正,与当期的相反,即上一期的猪肉供给量每增加1%,本期的价格便会下降0. 96%,反之上涨0.96%。结合本期和上一期猪肉供给量的估计结果分析,养殖户会根据市场行情及时调整养殖规模。当上一期的猪肉价格由于供给量的增加而下降时,养殖户会及时缩小养殖规模,则下一期的供给量势必会减少,猪肉价格便会上涨。目前,从事生猪养殖行业的多为分散经营的小农户,缺乏对有效信息的获取及运用信息进行决策的能力。
  6  结论与对策建议
  笔者分析了疫病爆发对猪肉价格波动的影响,在理论分析的基础上,重点分析了供需方面的因素,并运用2009—2018年疫病程度较强的时间周期数据对我国猪肉价格波动进行实证分析,从供需关系的角度分析了猪肉价格变动的原因,探讨了养殖户供给和消费者需求决策变动对猪肉价格波动的影响。基本结论如下。
  1)疫病爆发对当期猪肉需求量的影响是直接的,而对当期猪肉供给量的影响是间接的,对猪肉价格的影响存在滞后性。我国生猪养殖户具有“小规模”和“分散经营”的特点,单个养殖户的生产变动不能影响猪肉价格,但也正是因为这一特点,放大了养殖户“羊群效应”,造成猪肉价格波动。
  2)疫病爆发通过影响供需关系影响猪肉价格波动。实证分析发现,猪肉供给量对价格影响显著,而需求量对价格影响为正却不显著。这可能是由于我国经济的快速发展和居民生活水平的显著提高,消费者对于猪肉的需求逐渐呈刚性。猪肉供给量对价格的影响有较大的弹性。我国生猪养殖户数量多、经营分散,往往是“一窝蜂上”“一窝蜂下”,这就容易造成供给的波动。
  3)上一期猪肉供给量对猪肉价格存在显著正向影响,这是因为养殖户会根据市场行情及时调整养殖规模。当上一期的猪肉价格由于供给量的增加而下降时,养殖户会及时缩小养殖规模,则下一期的供给量势必会减少,猪肉价格便会上涨。
  基于上述结论,特提出以下对策建议。
  1)强化猪肉市场信息服务。猪肉市场信息要真正实现“下乡、进村、入户”,为广大生猪养殖户提供有效的信息,密切跟踪猪肉市场供需变化及市场结构变化,使养殖户能够及时掌握市场价格、供给和需求等数据。针对市场波动,政府相关部门要及时做出调整,加强宏观调控,积极引导企业和养殖户合理调整价格预期,在保障供给的同时,降低价格波动带来的市场风险,防范于未然。
  2)积极发展生猪养殖保险,规避经营风险。随着畜牧业市场化、专业化的深入,养殖户在生产经营各个环节中面临的风险更为多样,不仅要在养殖环节面临普遍的疫病等生产风险,还要在销售环节面临仔猪和猪肉市场价格波动的销售风险。养殖户虽然对农业经营风险的来源有了一定认知,但在规避农业经营风险的认知上比较欠缺,规避农业风险的方式也有限。因此,建立合理的生猪养殖保险制度,有助于帮助养殖户合理规避农业经营风险。
  3)提高养殖户自身素质,增强决策能力。通过前文讨论可知,当疫病发生时,养殖户的风险态度、使用预期价格的能力以及其他决策能力对猪肉供给决策行为有显著的积极作用。综合素质越高的养殖户其决策能力也越强,因此要重视人力资本的投资,提高养殖户自身素质,增强其决策能力。可以从完善农村基础教育体系和加强对养殖户经营的专业化培训等两方面入手来提高养殖户自身素质。
  4)提高对疫病的防控能力。各相关部门应紧密配合、共同合作,积极主动地加大生猪疫病防控力度,特别要注重对外来疫病的防控,加强对引进生猪及相关产品的检疫检测,减少疫病的发生,促进生猪产业稳固健康发展。同时认真贯彻基本的24 字方针:“加强领导、密切配合、依靠科学、依法防治、群防群控、果断处置”。强化生猪疫病免疫,完善疫情监测体系,制订综合防疫措施,加大疫情监测力度,加强疫情科学知识宣传,及时掌握疫情的相关动态,严格执行病死猪无害化处理规程,保障生猪及生猪产品的基本安全。一旦发生疫情,迅速反应,果断处理,防止蔓延,最大限度地减少疫病对行业的影响。
 
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