食品安全事件發生對畜禽產品價格波動的影響機理與實證

周錦，許月艷，李崇光

（華中農業大學經濟管理學院，湖北 武漢 430070）

2012年以來，食品安全已連續5年蟬聯“最受關注的十大焦點問題”榜首[1]，也是農業供給側改革的重要內容。在諸多食品安全事件中，消費者對肉類食品安全事件的認知程度高達87.41%[2]，肉類行業病死豬、僵尸肉、瘦肉精等重大食品安全事件的曝光，不僅損害了消費者經濟利益和人身健康，而且引起了消費恐慌，引發了同類產品甚至是產業替代消費行為，從而導致肉類產品價格劇烈波動，食品安全事件的發生成為影響肉類產品價格波動的重要因素之一。我國作為全球最大的豬肉生產國和消費國，全球第二大肉雞生產國和消費國，畜禽產業在國民生活與農業經濟中占有重要地位，其價格波動不僅關系到生產者效益，還關乎肉類安全與經濟發展[3]。

鑒于此，國內外學者對畜禽產品價格的波動特點進行了深入的研究。國外學者運用譜分析和卡爾曼濾波方法對不同國家的“豬周期”進行了分析，相關研究表明英國的“豬周期”并不是那么明顯，但是以年度、月度為周期的價格波動更為顯著[4]，而德國和美國的“豬周期”約為4年，且德國的周期波動越發劇烈[5-6]，此外還發現隨機因素會打破周期波動，且豬肉價格波動是非線性的[7-8]。國內學者則從時間序列周期分解的角度出發，多數采用HP濾波、BN分解法對我國畜禽產品價格的周期進行測度，相關學者認為我國生豬價格的周期為3～4年[9]，且大周期中伴隨著小周期，周期呈現縮短趨勢，波幅更為劇烈[10-11]；我國肉雞價格的平均周期約為2年[12]；此外相關研究還表明，在疫病、政策、自然災害等外部沖擊的不確定性影響下，畜禽產品價格無論是周期波動還是短期波動都越發劇烈[13-14]；在此背景下，學者們采用門限自回歸模型[15]、馬爾科夫機制轉移模型[16-17]和平滑轉換自回歸模型[18]對畜禽產品價格波動特點進行進一步刻畫，實證分析了畜禽產品價格的非線性、非對稱特點。

食品安全事件作為影響畜禽產品價格波動的外部因素之一，目前，針對食品安全事件這一外部沖擊的研究主要有：1）食品安全事件對消費者購買行為以及支付意愿的影響，相關學者發現消費者的風險偏好影響其對食品安全事件的反應[19]，低收入人群對于食品安全事件的反應更為敏感[20]，而食品安全事件頻發會造成消費者產生品牌轉換意愿，出現產品類替代意愿[21]；甚至選擇放棄購買該類產品[22]；2）食品安全事件對食品企業的影響，已有研究表明食品安全危機發生時，企業的異常收益和累計異常收益均受到負向影響，且后者受到的負向影響持續時間約為2個月，此外需要將近9個月的時間扭轉這種負向影響[23]。

已有文獻為本文進一步研究食品安全事件奠定了基礎，但國內相關研究對食品安全事件的經濟影響多從微觀層面展開，例如消費者、生產加工企業等角度展開，從宏觀層面進行研究的相對較少。基于此，本文以2000年1月至2018年3月的生豬食品安全事件、豬肉和雞肉價格為基礎，運用平滑轉換自回歸模型和事件分析法，分析生豬食品安全事件的發生對畜禽產品價格異常波動的影響，探究生豬食品安全事件對畜禽產品價格異常波動影響的差異與原因，以期為穩定畜禽產品價格波動提供依據，為政府制定穩定畜禽產品價格、維持肉類及其制品市場良性運營的政策措施提供決策參考。

1 研究方法

1.1 平滑轉換自回歸模型

平滑轉換自回歸模型（Smooth Transition Autore gressive Model，簡稱STAR），是國內外學者研究非線性時間序列的一種重要方法，它屬于機制轉換模型中的一種，與另外兩種機制轉換模型相比，STAR模型中的轉換變量能滿足實際研究需要也符合現實情況，可以是內生、外生或者時間變量，且機制轉換的平滑性由連續性函數決定[24]，因而它得到廣泛的應用。借鑒Ter?svirta和Anderson[25]的研究，采用STAR模型擬合畜禽產品價格的波動過程，模型的具體形式為：

式中：yt為畜禽產品價格，F(yt-d,γ,c)為轉換函數，取值范圍為[0, 1]，yt-d為轉換變量，γ為轉換速度，c為門限值；p為自回歸模型的最佳滯后階數，d為轉換變量的滯后階數。ut為隨機干擾項。STAR模型根據轉換函數形式不同可以進一步分為ESTAR模型和LSTAR模型，轉換函數分別為：

基于Dijk等[26]的研究，本文將畜禽產品價格波動的模擬分為4個步驟：1）單位根檢驗，確保時間序列變量的平穩性；2）建立AR(P)模型，確定最佳滯后期；3）檢驗畜禽產品價格序列的非線性特點，選擇適合其特點的轉換函數形式；4）參數估計，采用非線性回歸方法對STAR模型的參數進行估計。其中非線性檢驗，采用三級泰勒級數展開式構建輔助回歸方程，利用Wald檢驗的F統計量確定轉換函數F的最佳滯后期d和轉換函數的形式，其表達式為：

在拒絕線性檢驗原假設H00：β1j=β2j=β3j=0的基礎上，再檢驗3個序貫假設：

若H02對應的P值最小，轉換函數形式為ESTAR，其他則為LSTAR。

1.2 事件分析法

事件分析法（Event Study）最早見于19世紀30年代，Dolley采用該方法對股票分隔價格效應進行研究[27]，后來學者們改進了事件分析法，將股市中的大市剝離、控制干擾事件的影響等，尤其是Fama等[28]研究具體股價如何根據股票分割中隱含的信息進行調整的過程。最初的事件分析法是用來測度某個事件對某種金融資產價格的影響，隨著不斷的發展，它被廣泛應用到經濟學和社會學領域中，如研究市場的有效性[29]、宏觀政策的影響[30]等。事件分析法是建立在市場有效性的基礎上，它認為如果市場是有效的，那么事件的影響會迅速反應到資產價格上[31]。本文研究的生豬和雞肉市場屬于鮮活農產品，市場化程度較高，當發生食品安全事件時，價格作為市場經濟的信號燈，短期內會迅速發生變化，通過對其進行分析可以衡量出食品安全事件突發的影響。

事件分析法的基本原理是即使沒有發生該事件，產品價格依然會發生波動，此時的價格收益稱為“正常收益”，發生事件時的價格收益包括既有正常收益，也有因食品安全事件引起的“超額收益”，所以將實際價格收益減掉正常收益得到的即為食品安全事件引起的價格異常波動。正常收益是計量模型預期值，超額收益（AR）為計量模型預期值與實際值的差值，即方程回歸得到的殘差值。根據已有學者的研究并結合本文的研究對象特點，將事件分析法分為3個主要步驟：1）確定食品安全事件發生日和窗口期；2）擬合畜禽產品價格波動，本文采用平滑轉換自回歸模型進行擬合；3）計算畜禽產品價格的超額收益（AR），并做標準化處理，具體處理方法為：

式中：SAR代表標準化后的超額收益，S2AR表示超額收益的方差。

1.3 變量選取與數據來源

考慮到本文研究的是生豬食品安全事件對畜禽產品價格變動的影響，而畜禽產品消費中以豬肉、雞肉居多，豬肉和雞肉價格在一定程度上相互替代，價格變動具有一定聯動性，所以本文選取了豬肉和雞肉兩種主要畜產品價格進行分析。生豬價格、雞肉價格分別采用去皮帶骨豬肉集市價格（PP）和白條雞集市價格（CP）代替，考慮到通貨膨脹的影響，利用同期的定基居民消費價格指數（以2000年1月為基期）對豬肉價格、雞肉價格進行平減，兩種畜禽產品價格的波動情況則以價格收益率來表示，具體的計算方法為：

式中：Rt代表畜禽產品當月的價格收益率，MPt和MPt-1分別表示畜禽產品的當月價格和上月價格，處理后的豬肉價格收益率、雞肉價格收益率則記為RP和RC。

數據均來自畜牧業信息網，研究區間從2000年1月至2018年3月，共計219個時間序列樣本。

1.4 食品安全事件材料

事件分析法中，首先需要界定事件發生的窗口期，即事件發生作用的時間段，然后通過計算窗口超額收益來衡量事件影響的大小。事件窗口期不僅包括事件發生日，而且包括事件發生后的日子，若想考察事件發生前信息是否發生泄漏，還應包括事件發生以前的日期。選擇了2000年以來的14個主要生豬食品安全事件來研究其對畜禽產品價格的影響（表1），數據來源于擲出窗外網、畜牧業信息網、農業部畜牧司和中國豬業網。

生豬食品安全事件自2011年后明顯增加，尤其是2015年重大食品安全事件群發，以瘦肉精、病死豬事件居多，爆發區域主要集中在廣東、河南、山東等省份（表1），多以東南沿海區域為主，這些省份基本上是生豬生產大省。事件發生初期都是媒體曝光，政府介入立案偵查，成立專案組進行調查，排查生豬養殖場、肉類加工廠和農貿批發市場等生產和流通環節，對瘦肉精、病死豬等問題豬肉進行檢測，徹查問題豬肉的源頭，期間公安局、食安辦、農業廳等多部門聯合，最終由法院審理案件并對涉事企業以及個人處以懲罰。

表1 2000—2018年主要生豬食品安全事件Table 1 Major live pig food safety incidents from 2000 to 2018

2 結果與分析

2.1 畜禽產品價格波動分析——基于STAR模型

2000—2018年豬肉和雞肉價格收益率序列圍繞其均值上下波動（圖1）。樣本研究期間豬肉價格收益率的均值為0.18，雞肉的則為0.08，兩者的標準差分別為2.66和4.06。豬肉價格收益率在2007年7月達到歷史峰值，高達14.87，在2009年5月跌至谷底，為-11.25，兩者相差26.12，雞肉價格收益率的極大極小值分別出現在2006年1月和2004年2月。

圖1 2000—2018年豬肉和雞肉價格收益率波動Fig. 1 Volatility in pork and chicken prices from year 2000 to 2018

1）單位根檢驗。為避免畜禽產品價格時間序列的“偽回歸”問題，首先需要對豬肉、雞肉價格收益率進行單位根檢驗，檢驗方法選用的是ADF單位根檢驗，根據豬肉、雞肉價格收益率的波動特點（圖1），檢驗形式不包括常數項和趨勢項。畜禽產品價格收益率均在1%的顯著性水平下拒絕了序列存在單位根的原始假設（表2），這表明兩者均為平穩序列，滿足建立STAR模型的前提。

表2 畜禽產品價格的ADF檢驗結果Table 2 Unit root test results of livestock and poultry product prices

2）滯后期選擇。STAR模型中的線性部分由AR模型決定其滯后期，為保證STAR模型的穩定性，表3給出了畜禽產品價格滯后1～8期的自回歸模型AIC和SC值，根據AIC最小原則，確定畜禽產品價格波動擬合模型中線性部分的最佳滯后期，豬肉和雞肉價格收益率的最佳滯后期分別為2和1。這意味著前期畜禽產品價格波動對未來畜禽產品價格走勢具有影響。

表3 AR模型最佳滯后期的選擇結果Table 3 Optimal lag order selection results of the AR model

3）線性檢驗和轉換函數形式選擇。采用非線性模型模擬畜禽產品價格波動時，首先要求畜禽產品價格具備非線性波動特征，所以有必要對其進行線性檢驗，并在此基礎上選擇非線性模型轉換函數的具體形式。基于已有研究可知，生豬價格波動受到生長周期影響較大，且其生長周期較長，所以表4給出了畜禽產品價格滯后1～12期的輔助回歸方程Wald檢驗結果。由表4可知，豬肉和雞肉價格均存在非線性波動特點，且豬肉價格和雞肉價格轉換函數中的變量分別為RP(-7)、RC(-2)，因此本文采用非線性平滑轉換自回歸模型擬合其波動過程是合理的。

表4 轉換變量的最佳滯后階數Table 4 Optimal lag order of the conversion variable

同樣采用上述檢驗方法對輔助回歸方程的3個序貫假設進行檢驗，從表5中可以判定，豬肉價格和雞肉價格均為LSTAR模型。

表5 模型形式的選擇Table 5 Model form selection

4）非線性方程回歸估計結果。考慮到Eviews中非線性最小二乘法估計的參數初始值設置對模型估計結果影響很大，迭代收斂對初始值較為敏感，很容易出現溢出現象，從而無法估計出模型參數，而且小樣本會高估轉換速度γ[32]，為彌補以上缺陷，本文選擇1stOpt軟件對其進行擬合，采用的優化算法是準牛頓法和通用全局優化法。在此基礎上可以得到方程的殘差值AR，即畜禽產品價格收益率的異常波動。

根據表6，豬肉和雞肉價格收益率LSTAR模型分別為：

式中：RP(-1)、RP(-2)分別表示豬肉價格收益率的滯后1期和滯后2期，RC(-1)代表雞肉價格收益率的滯后 1 期，F(RP(-7),γ,c)和F(RC(-2),γ,c)分別代表豬肉和雞肉價格收益率高低區制轉換的轉換函數值，γ和c代表豬肉、雞肉價格收益率的高區制與低區制之間轉換的速度和門限值。

表6 豬肉和雞肉價格收益率LSTAR模型的估計結果Table 6 Estimation results of the LSTAR models for pork and chicken prices

當豬肉價格波動的轉換變量RP(-7)小于其門限值1.090 4，轉換函數F趨于1，豬肉價格波動處于高區制，非線性波動作用凸顯；當豬肉價格波動的轉換變量RP(-7)大于其門限值，轉換函數F趨于0，此時豬肉價格波動主要受到線性作用的影響，豬肉價格波動擬合模型可簡化為：

豬肉當期價格受到滯后1期的正向作用和滯后2期的負向影響，且前者大于后者，豬肉價格波動較為緩和。同理，當雞肉價格波動的轉換變量RC(-2)小于其門限值-7.261 0時，雞肉價格波動處于低區運行，以線性拉動為主，受到雞肉價格滯后1期的負向影響；當雞肉價格波動的轉換變量RC(-2)大于其門限值，則處于價格波動高區制，雞肉價格波動更為劇烈。由此可見，在一定范圍內，畜禽產品價格波動是一種常態。

2.2 生豬食品安全事件對畜禽產品價格異常波動的影響——基于事件分析法

為了考察豬肉價格和雞肉價格在主要生豬食品安全事件發生前后的波動變化趨勢，本文將所有發生了生豬食品安全事件的月份定義為0，由于食品安全事件的突發性和難以預期，出現事件信息泄露的可能性相對較小，同時也是為了重點考察事件發生后畜禽產品價格波動異常值的變化情況以及盡可能避免事件之間的干擾，將窗口期設定為(-4, 6)，在此基礎上得到食品安全事件發生前后豬肉和雞肉價格收益率月度異常值，分別記為豬肉AR、雞肉AR，為增強兩者的對比性，對其進行了標準化處理，處理后的價格序列記為PSAR和CSAR。

1）生豬食品安全事件對豬肉價格變動的沖擊。生豬食品安全事件發生前4期，豬肉價格異常值圍繞其均值0.096 2上下波動；生豬食品安全事件的發生對豬肉價格波動有負向影響，此時豬肉價格異常值最小，達到-0.186 4，但是持續時間僅為1個月；事件發生后的第1個月，生豬價格較快恢復至正值，為0.124 3，在隨后的第2～4月，生豬價格異常值呈現恢復性上漲，第5～6月又開始呈現出圍繞均值上下波動的態勢（圖2）。隨著居民收入的提高，人們對于飲食消費的需求由數量慢慢轉為質量，增加了對食品安全事件的關注和食品安全質量的監督，加上網絡媒體的活躍，人們獲取信息的渠道多而廣，食品安全事件發生的當月，關于該事件的新聞報道接踵而來，紛紛出現在新華網、搜狐網等重大門戶網站以及社交平臺微信、微博等，短期內產生巨大沖擊，消費者產生消費恐慌和信任危機，居民豬肉購買量下降導致豬肉價格下跌。

圖2 標準化處理后的豬肉和雞肉價格異常收益率波動Fig. 2 Standardized abnormal pork and chicken price f uctuations

2）生豬食品安全事件對雞肉價格變動的影響。生豬食品安全事件發生前4個月，雞肉價格異常值與豬肉價格異常值表現出對稱的波動趨勢，豬肉價格異常值上漲（下跌）時，雞肉價格異常值則下跌（上漲）；生豬食品安全事件發生對雞肉價格波動有負向沖擊，造成雞肉價格極速下滑，跌至-0.660 5，遠遠大于豬肉價格的下跌程度；事件發生后第1～3月，雞肉價格仍然為負值，第4月開始恢復正值，隨即發生更為劇烈的波動（圖2）。生豬食品安全事件發生時，雞肉市場因過度預估雞肉消費替代豬肉而增加雞肉市場供給，供需矛盾突出導致雞肉價格下跌幅度大于豬肉，且生豬價格發生下跌時，國家頒布政策文件以保障生豬價格穩定，例如2009年發改委等部委聯合頒布《防止生豬價格過度下跌調控預案（暫行）》、2015年發改委等部委共同發布《緩解生豬市場價格周期性波動調控預案》，并制定了生豬價格波動預警方案，所以豬肉價格的下跌程度遠遠不及雞肉。

總體來說，生豬食品安全事件對畜禽產品價格的沖擊呈現如下特點：1）生豬食品安全事件發生前后，生豬價格和雞肉價格波動都呈現出“對稱性”特點，這是由兩者的替代屬性決定的，事件發生后，豬肉價格小幅上漲較快恢復至原有水平，而雞肉價格受到的負向影響持續時間較長，且后期出現更為劇烈的波動。因為生豬作為國家調控和監管的重要農產品，在CPI中的權重高于糧食、蔬菜等農產品，政府為防止生豬價格異常波動會采取一系列措施穩定其價格。2）食品安全事件發生當期，豬肉和雞肉價格異常收益率同方向變動，呈現“V”型態勢。這說明食品安全事件發生當月，兩者的價格均出現不同程度的下降，且雞肉降價幅度大于豬肉。一般而言，消費者受錨定作用中的消費習慣影響，發生品類替換并不是那么容易。豬肉作為居民補充蛋白質營養的主要產品，在肉類消費結構中穩居榜首，占比45%以上[33]，當豬肉發生食品安全事件時，豬肉消費需求小幅下降，價格下跌；當生豬食品安全事件消息傳至雞肉市場時，市場經營者過度預估食品安全事件影響下的消費替代行為而導致盲目增加供給，加劇原有肉雞市場的無序競爭[34]，出現的供需缺口遠遠超過豬肉市場，所以當豬肉食品安全事件發生時，雞肉降價幅度反而大于豬肉。

3 結論與政策建議

3.1 結論

生豬食品安全事件是影響畜禽產品價格異常波動的重要外部因素。生豬食品安全事件的發生打破了豬肉和雞肉市場之間的穩定替代關系，事件發生前生豬價格與雞肉價格呈現對稱性特點，而事件發生后，這種對稱性變得不明顯；事件發生當期，豬肉價格和雞肉價格都發生了明顯的下降，呈“V”型態勢，但是兩者下降的原因是不一樣的，前者是因為食品安全事件引起消費恐慌與信任而導致需求萎靡，價格下跌，后者則是因為過度估計雞肉替代豬肉而增加雞肉市場供給，供過于求。因而，在進行市場調控時應該注意市場內部的關聯性。

生豬食品安全事件對畜禽產品價格影響程度不同。生豬食品安全事件對豬肉價格的負向沖擊持續時間僅為1個月，而對雞肉價格的負向影響持續時間較長，且更為復雜，引發更為劇烈的波動。豬肉價格異常波動受到政府宏觀調控，短期內保障了生豬價格的穩定性，卻動搖了畜禽產品的內在聯系，雞肉價格異常波動依靠自身調節功能恢復至正常水平，經濟主體受利益驅使，同時也面臨著市場信息不完全，出現盲目供給的行為，造成市場價格的劇烈波動。因此，生豬食品安全事件發生時，及時發布市場信息和科學引導畜禽產品供給非常重要。

食品安全事件通過畜禽產品價格的內生系統發揮作用，改變居民的消費行為。為了確保畜禽產品價格的穩定，需避免生豬食品安全事件的不利影響。

3.2 政策建議

1）建立食品安全信息網絡平臺，避免消費恐慌和信任危機。由于消費者受自身專業知識限制，對于食品安全事件信息真偽的甄別能力有限，扭曲事實的新聞報道與傳播極易引起消費恐慌。因而有必要構建食品安全信息網絡平臺，定時公布政府部門食品質量安全檢測結果，追蹤報道食品質量安全事件發生始末，公開食品安全事件中涉事企業及個人的制裁結果，同時規范自媒體的發展，避免因不實報道和傳播引起的消費恐慌。依托高新電子信息技術建立畜禽產業鏈質量安全追溯體系，降低消費者搜尋食品安全信息的成本以提高消費者對認證產品的信任。

2）及時發布畜禽市場供給和交易量，引導畜禽產品有效供給。農產品批發市場作為農產品流通和銷售的重要渠道，政府應該完善批發市場的信息化建設，及時發布大型批發市場的畜禽產品交易量，避免畜禽企業的過度供給，引導畜禽產業做好供給管理，在滿足有效市場需求的基礎上，更加注重產品質量與安全，實現產業的結構升級。

3）營造良好的市場運營環境，發揮畜禽產品自我調節功能。短期價格波動是畜禽市場的特點之一，正常范圍內的價格波動無需過分解讀和干預，市場經濟下的畜禽產品價格關聯程度越發緊密，因此，以農產品價格形成機制和傳導機制為基礎，規范畜禽產品市場運行機制，避免干預單個產品市場而破壞畜禽產品市場的內在聯系造成市場失衡。