生豬產業政策不確定性對產業鏈價格波動的影響

王剛毅，王志琳，李春雷

（東北農業大學經濟管理學院，黑龍江 哈爾濱 150030）

生豬產業在我國具有舉足輕重的地位。在生產方面，2020年生豬出欄量達52 704.1萬頭，豬肉產量達4 113.3萬t，生豬產值達19 676.5億元，占牧業產值的48.87%。在消費方面，豬肉消費占肉類消費的主體地位，2020年城鎮和農村居民人均豬肉消費量分別為19 kg和17.1 kg，占人均畜肉消費量的69.34%及79.9%，占人均畜肉和禽肉消費量之和的47.03%及50.59%。生豬產業的穩定向上連接眾多生豬養殖主體，向下連接千家萬戶的“菜籃子”，其穩定發展關乎我國國計民生。

近年來，生豬產業發展面臨食品安全事件[1]、疫病[2]、突發公共安全事件[3]等諸多問題，為保障我國生豬產業及豬肉市場的穩定發展，國家及各地方政府制定了諸多針對生豬養殖、屠宰、流通、消費等環節的調控政策[4]。而政策的頻繁出臺始終伴隨著不確定性，主要表現為：其一，政策調控時機不清晰，部分政策在實施過程中，地方與中央政府的啟動步伐可能是不一致的[5]，且市場上各經濟主體難以獲得國家調控的明確信號[6]；其二，政策效力持續性差，部分政策持續時間短，一方面導致養殖主體喪失信心，另一方面也給養殖主體帶來損失[7]；其三，政策實施存在時滯效應，部分調控政策不能及時生效，反而引起下一周期的非正常波動[8]。已有研究表明，政策變動等所帶來的不確定性已成為導致價格波動的重要原因之一[9-11]。因此，深入研究政策不確定性對生豬產業鏈價格波動的影響，對于維護生豬產業鏈價格的相對穩定，促進生豬產業的健康發展具有重要意義。

當前，不確定性指數測度的相關研究中，諸多學者認為，Baker等[12]所構建的經濟政策不確定性指數能夠在一定程度上準確地度量不確定性[13]，且具有連續性、實時性等優點[14]。學者們對Baker的方法進行延伸，如楊贊等[15]基于《人民日報》《環球日報》等作為報刊來源，選取相關關鍵詞進行樣本文章的搜索與統計，構建了中國房地產政策不確定性指數；管芳芳[16]通過篩選財政相關新聞，構建了中國財政政策不確定性指數；王麗納等[17]使用Python技術從全國各省級黨報的電子版中獲取相關符合要求的文章，并對各省份的數據進行按月匯總，得到中國匯率政策不確定性指數。然而，目前鮮少有針對中國生豬產業的政策不確定性所構建的生豬產業政策不確定性指數。生豬產業在我國具有重要的地位，豬肉價格的上漲直接帶動CPI的上漲[18]，為探究生豬產業政策不確定性對生豬產業鏈各環節價格波動的影響，有必要構建一個能夠反映中國生豬產業政策不確定性的指數。

通過對文獻的梳理發現，一方面，生豬產業鏈各環節價格的波動易受到產業政策調整所帶來的不確定性的影響，認識并有效控制生豬產業政策不確定性對生豬產業鏈價格波動的影響，對穩定生豬產業鏈價格具有重要意義；另一方面，現有不確定性測度的研究較為豐富，能夠為本文測度生豬產業政策不確定性提供方法借鑒。基于此，本文借鑒國內外學者的研究思路，基于《人民日報》構建生豬產業政策不確定性指數，運用時變參數向量自回歸（TVP-VAR）模型，深入考察生豬產業政策不確定性對生豬產業鏈各環節價格波動的影響，同時分析其影響機理，探究其內在原因，為緩解生豬產業鏈各環節價格波動提供參考意見。

1 研究方法與數據說明

1.1 計量模型設定

為考察不確定性對生豬產業鏈各環節價格波動的影響，本文選取Nakajima[19]構建的時變參數向量自回歸（TVP-VAR）模型進行考察，TVP-VAR模型由VAR模型演變而來，相比之下能夠更有效地反映隨機動態波動信息。模型設定為：

式中：t表示時間，s表示滯后期數，t=s+1，s+2，…，s+n，yt為待考察變量所組成的k×1維向量，k表示待考察變量的數量 ；B1,t，B2,t，…，Bs,t為k×k維的時變系數矩陣，μt為不可觀測的差異性沖擊，且μt~N(0,∑t∑'t)，Ωt為k×k維時變協方差矩陣，其方程表達為 ：AtΩtA't= ∑t∑'t，其中，

進一步地，將B1,t，B2,t，…，Bs,t的合集轉為βt，可將式（1）轉化為：

式 中 ：εt~ N(0,Ik)，X't=Ik? [1, y't-1,…y't-k]， ? 為克羅內克積（Kronecker），Ik為單位矩陣，時變參數模型服從隨機游走過程 ：βt+1=βt+μβt,αt+1=αt+μαt,ht+1=ht+μht,且ht=log(σt)2, 假設εt,μβt,μαt,μht服從 ：

式中 ：βs+1~N(μβ0, ∑β0) ，αs+1~N(μα0, ∑α0) ，hs+1~N(μh0, ∑h0)。在模型擬合過程中，參數的后驗數值借助馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法進行估計。

1.2 生豬產業政策不確定性指數構建

不確定性主要源于兩方面：一方面是政府換屆、經濟危機等外部沖擊，另一方面則是經濟主體內生的不確定性[20]。對于生豬產業來說，疫病、公共衛生事件爆發后，政府通常會采取政策措施對生豬產業鏈各個環節進行調控，此外，為促進生豬產業的健康穩定發展，政府也會出臺相關政策對生豬產業進行規范與指導，政策的出臺時間、出臺頻率、執行力度存在隨機性和不確定性，進而導致生豬產業政策不確定性的產生。根據經濟心理學的研究，經濟主體在面對不確定性時，往往會通過搜索相關報道以獲得更多的信息[21]，而政策調整等事件的發生會引起新聞媒體及社會各界的關注與討論，因此通過獲取權威媒體報道量的信息，能夠準確反應不確定性程度，即相關媒體報道的頻率越高，不確定性程度就越高。

基于此，本文通過搜索并統計《人民日報》與“生豬”，“豬肉”等關鍵詞相關的樣本文章，按月統計相關新聞的頻度，以獲取生豬產業政策不確定性指數。其中，選擇《人民日報》作為報刊來源的原因主要在于：其一，《人民日報》具有較強的政策性和指導性，能夠較為全面地反應相關政策的風向；其二，《人民日報》系統地記錄了政策文件及各時期發生的重要事件，同時承載著傳遞公共價值、輿情溝通等作用[22-23]。《人民日報》中與“生豬”，“豬肉”等關鍵詞相關的文章本身就是對生豬產業相關政策的解讀以及市場信息的反映，可以反映生豬產業政策不確定性。

經過搜索與統計，2001年1月—2020年9月間，與“生豬”相關的樣本數量為2 364篇，與“豬肉”相關的樣本數量為2 180篇，剔除重復項后樣本文章數量為3 778篇，隨后采取人工閱讀的方式剔除“餃子的餡兒用……豬肉等調拌而成”、“加入……豬肉等肉類”、“送上……豬肉等慰問品”等與研究不相關的樣本，最終得到樣本文章數量計3 257篇。本文參照朱軍[24]對Baker等[12]的方法進行修正后的公式進行計算，具體形式如下：

式中：Fi表示與生豬產業政策不確定性相關報道樣本出現的頻數，N表示樣本區間的月份數列，其中，本文樣本期為2001年1月—2020年9月，則樣本數為237；X-1為頻數的月度平均數；進一步地，得到處理后的月度平均數X2；最后，將相關報道樣本出現的頻數與月度平均數X2相乘，即獲得某一期i的不確定性指數PUi。

1.3 數據來源

本文選取飼料價格、仔豬價格、生豬價格以及豬肉價格來表示生豬產業鏈中“飼料供應—育種擴繁—生豬養殖—市場流通”等關鍵環節，以探究生豬產業政策不確定性對生豬產業鏈各環節價格波動的影響。數據來源于中國畜牧業信息網，樣本區間為2001年1月—2020年9月，具體走勢見圖1。2001年以來，飼料價格呈現上升趨勢，但總體來說走勢較為緩慢；仔豬、生豬、豬肉價格的變化趨勢較為相似，其中，2001—2006年間，價格走勢相對平穩，波動幅度較小；2006年以后，仔豬、生豬及豬肉價格整體上呈波動性上漲趨勢，波動幅度逐漸加大，且價格上升的過程比較迅速，而下降的過程中伴隨著幾次向上回調的過程，下調周期更長。

圖1 生豬產業鏈各環節價格時序圖Fig.1 Price timing diagram of each sector of the hog industry chain

在獲取數據的基礎上，首先對生豬產業鏈各環節價格數據以2001年1月為基期進行平減，以剔除通貨膨脹的影響；其次，為消除季節性因素的影響，利用Census X-12季節調整法對生豬產業政策不確定性指數、飼料、仔豬、生豬和豬肉價格進行季節調整；最后，為更好地反映價格的波動，計算價格收益率序列，即Rt=100×Ln（Pt/Pt-1），其中，Rt為第t期生豬產業鏈價格收益率序列，Pt為第t期生豬產業鏈各環節價格，處理后各序列分別記為飼料價格收益率（SL），仔豬價格收益率（ZZ），生豬價格收益率（SZ），豬肉價格收益率（ZR）。

2 結果與分析

2.1 生豬產業政策不確定性指數測算結果

2.1.1 基本結果 通過對《人民日報》中“生豬”、“豬肉”等關鍵詞的搜索與統計，獲得生豬產業政策不確定性指數，具體結果如圖2所示。從圖中可以看出，本文建立的生豬產業政策不確定性指數的峰值點所對應的時期均為生豬產業遭受較為嚴重的外部沖擊或重要政策出臺的時期。

2007年，受到藍耳病的影響，生豬供應出現階段性偏緊的情況，政府接連發布《關于進一步加強豬肉、禽蛋等副食品市場監管的緊急通知》、《國務院關于促進生豬生產發展穩定市場供應的意見》等政策，從扶持生豬生產、生豬防疫體系、市場調節與監管、豬肉儲備體系、財政補貼等多個方面對生豬產業的各個環節進行宏觀調控，以穩定生豬的生產與供應。

2018年，非洲豬瘟爆發，對生豬產業及豬肉市場造成了重大沖擊，政府先后制定了《應對非洲豬瘟疫情影響做好生豬市場保供穩價工作的方案》、《國務院辦公廳關于穩定生豬生產促進轉型升級的意見》，以保障生豬產業的穩定，此外農業農村部、財政部、交通運輸部等多部門聯合部署，從穩定生豬生產、構建現代化養殖體系、加強疫病防控、健全現代化物流體系以及強化措施保障等方面對政策措施進行細化，后續制定了《關于做好種豬場和規模豬場流動資金貸款貼息工作的通知》、《關于進一步規范畜禽養殖禁養區劃定和管理促進生豬生產發展的通知》等一系列政策，以推進生豬養殖的健康可持續發展。生豬產業政策不確定性指數在以上時期均呈現迅猛上升的趨勢。

將生豬產業政策不確定性指數與飼料、仔豬、生豬及豬肉價格進行對比發現，生豬產業政策不確定性與價格之間存在較強的聯動性，以2007年藍耳病期間以及2018年非洲豬瘟期間為例，生豬產業政策不確定性指數在這兩個時期呈現迅猛上升的趨勢，同時期，仔豬、生豬以及豬肉價格也出現了劇烈波動。

2.1.2 穩健性檢驗 為保障指標的穩健性，檢驗所構建指數是否依賴于報刊的選取，本文采取同樣的方法對《光明日報》數據庫進行數據處理，得到基于《光明日報》的生豬產業政策不確定性指數。并對兩組數據進行相關性檢驗，結果表明，基于《人民日報》和《光明日報》構建的生豬產業政策不確定性指數的相關性系數為0.4134，兩者之間存在中等程度正相關（圖2），對比朱軍[24]基于《經濟日報》構建的基準指數，以《人民日報》和《光明日報》為對照組構建的月度指數所進行的穩健性測試，其相關性大于0.2，本文所構建的生豬產業政策不確定性指數具有一定的穩健性。

圖2 生豬產業政策不確定性指數趨勢Fig.2 Policy uncertainty index trend of the hog industry

2.2 模型估計

2.2.1 變量平穩性檢驗 本文采用ADF檢驗方法對數據進行平穩性檢驗，如表1所示，生豬產業政策不確定性指數(PU)、飼料價格收益率(SL)、仔豬價格收益率(ZZ)、生豬價格收益率(SZ)以及豬肉價格收益率(ZR)均在1%水平上通過平穩性檢驗，說明以上時間序列均為平穩時間序列。

表1 生豬產業政策不確定性指數與生豬產業鏈價格收益率序列平穩性檢驗Table 1 Test of the hog industry policy uncertainty index and price yield sequence of the hog industry chain

2.2.2 最優滯后期數確定 在構建TVP-VAR模型之前，借助一般VAR模型最優滯后期數的選擇方法對模型中各變量的最優滯后期數進行確定，表2顯示了1-4期滯后期數檢驗的FPE值、AIC值，SC值以及HQ值，根據最小值準則，可知模型中各變量的最優滯后期數為1。

表2 模型滯后期數選擇結果Table 2 Results of model lag periods

2.2.3 模型估計 在進行MCMC模擬抽樣之前，根據Nakajima[19]的研究對模型參數初始值進行設定：μβ0=μα0=μh0=0，∑β0=∑α0=10I, ∑h0=100I，~Gamma(40, 0.02),~ Gamma(4, 0.02)，~Gamma(4, 0.02)。用MCMC方法模擬抽樣10 000次，并舍去初始抽取的1 000次樣本，得到有效樣本。表3為TVP-VAR模型的參數后驗分布的均值、標準差、95%置信區間，Geweke的CD收斂診斷值和無效因子。結果顯示：參數的Geweke值均未超過5%的臨界值1.96，無法拒絕后驗分布收斂于零的假設；無效因子的最大值為143.14，表明經過抽樣后至少可得到約70個不相關樣本。由此可見，TVP-VAR模型參數所進行的估計是有效的。

表3 模型參數估計結果Table 3 Model parameter estimation results

2.3 時變脈沖響應分析

圖3顯示了生豬產業鏈各環節價格收益率對生豬產業政策不確定性沖擊的等間隔脈沖響應情況，本文選取滯后2期、滯后4期和滯后6期以分析和解讀飼料、仔豬、生豬及豬肉價格在不同滯后期的脈沖響應情況。

圖3 生豬產業鏈各環節價格對生豬產業政策不確定性的等間隔脈沖響應Fig.3 Equal-interval impulse response of the price of each sector of the hog industry chain to the policy uncertainty

2.3.1 從沖擊方向分析 生豬產業政策不確定性對產業鏈各環節價格的沖擊影響在不同時期呈現正向沖擊與負向沖擊交替的特征。具體而言，1）受生豬產業政策不確定性沖擊影響，飼料價格2001—2015年間表現為正負交替變化的特征，2015—2017年間呈現劇烈波動，且沖擊主要表現為正向沖擊，2017年后呈現正負交替變化的特點；2）仔豬價格受到沖擊后的影響方向表現為：2001年以來，不確定性沖擊影響總體呈現下降趨勢，于2006年降至谷底，2007—2016年主要表現為負向影響，且波動較為劇烈，隨后幾年，沖擊主要表現為正向影響；3）生豬價格和豬肉價格對生豬產業政策不確定性沖擊的反應較為一致，生豬和豬肉價格受到沖擊在前期主要表現為正向沖擊，中期表現為負向沖擊且反應較為劇烈，后期則主要表現為正向沖擊。

也就是說，生豬產業政策不確定性能夠推動生豬產業鏈各環節價格的上漲或下跌。從不同的滯后期來看，滯后2期受到的沖擊影響最大，其次是滯后4期，滯后6期所受到的沖擊最弱，這也在一定程度上說明隨著滯后期數的增加，生豬產業政策不確定性對價格的沖擊影響是不斷減弱的。

2.3.2 從沖擊強度分析 1）仔豬價格受到生豬產業政策不確定性的影響相對更大，仔豬本身的特點可能是造成其價格易受到生豬產業政策不確定性沖擊的原因，一方面，我國仔豬多為自繁自養，養殖主體專業化分工程度較低[25]，且仔豬抗風險能力弱于育肥豬，受到沖擊時，所受影響更大[26]；另一方面，政策調控等不確定性的沖擊導致豬舍建設、技術、管理等的成本增加，進而給仔豬價格帶來劇烈影響。2）生豬價格受到生豬產業政策不確定性的影響較仔豬價格受到的影響小，現階段我國生豬養殖主要以小散戶養殖為主，散養戶多缺乏理性補欄[27]，易受到技術水平低下，管理不科學等因素的制約，抵御各類風險的能力較弱，在一定程度上加劇了生豬價格波動[28]。3）豬肉價格受到的影響相對較小，其原因可能在于豬肉價格受到沖擊產生劇烈波動時，國家會調配儲備肉或采取相應的價格調控政策對豬肉價格進行調節，這也在一定程度上弱化了生豬產業政策不確定性對豬肉價格的沖擊[29]。4）飼料價格受到生豬產業政策不確定性的影響最小，究其本質，飼料業在生豬產業鏈中占據市場優勢[28]，因此飼料價格受到生豬產業政策不確定性沖擊的影響較小。此外，近年來飼料、仔豬、生豬及豬肉價格對生豬產業政策不確定性的脈沖響應較以往更為劇烈，其原因可能在于隨著新媒體等信息技術的快速發展，不確定性等風險造成的恐慌情緒得以快速傳播，進而加劇了生豬產業鏈各環節價格的波動[30]。

2.4 時點脈沖響應分析

本文選取2007年8月、2011年7月以及2018年10月，分別代表藍耳病、“瘦肉精”事件以及非洲豬瘟所處的時期，以探究這三個時期生豬產業政策不確定性對生豬產業鏈各環節價格的沖擊。2006年，我國部分生豬主產區爆發藍耳病疫情，隨后一段時間，疫情向其他省份蔓延，對生豬產業帶來巨大沖擊。按照文中所構建的指數，生豬產業政策不確定性指數于2007年8月達到波峰。基于此，本文選取2007年8月代表藍耳病時期。根據圖4所示，該時期仔豬價格受到生豬產業政策不確定性的沖擊影響最大，最大沖擊可以達到0.53，且基本表現為正向沖擊，也就是說該時期生豬產業政策不確定性在一定程度上造成了仔豬價格的迅速上漲；生豬產業政策不確定性對生豬價格和豬肉價格的沖擊則表現為正負交替的特征，進一步證實了前文所分析的結果。

圖4 生豬產業鏈各環節價格對生豬產業政策不確定性的時點脈沖響應Fig.4 Time point impulse responses of the price of each sector in the hog industry chain to the policy uncertainty

2011年中央電視臺“3·15”特別節目曝光“瘦肉精”事件，通過各類媒體的報道，“瘦肉精”事件在消費者中引起巨大反響。“瘦肉精”事件時期，生豬產業政策不確定性對飼料價格的沖擊主要表現為正向影響；對仔豬、生豬以及豬肉價格的沖擊影響較為相似，短期內，仔豬、生豬以及豬肉價格對生豬產業政策不確定性表現為正向響應，在隨后的1~2期，表現為負向響應；此外，從沖擊強度來看，生豬產業政策不確定性對豬肉價格所造成的負向沖擊最為強烈。

非洲豬瘟時期，生豬產業政策不確定性對各環節價格的沖擊主要表現為正向沖擊，即造成了價格的迅速上漲，其中對生豬價格造成的沖擊最為劇烈，在第一個月達到峰值，隨后呈現下降的趨勢。分析其原因，政府對疫病進行宏觀調控的過程中往往伴隨著不利影響，其主要體現在撲殺、防控等政策扭曲了市場供給信號，改變了養殖主體的預期決策以及行為[31]，進一步加劇了價格的波動。

從沖擊時長來看，生豬產業政策不確定性對飼料價格的脈沖響應持續時間在11個月左右；對于仔豬、生豬以及豬肉價格來說，藍耳病時期，“瘦肉精”事件以及非洲豬瘟時期生豬產業政策不確定性所造成的沖擊在13個月左右收斂于0。這可能是由于短期內生豬產業政策不確定性變動使市場上各經濟主體產生恐慌心理，進而影響養殖主體及消費者的行為，造成價格的劇烈波動，但長期內，隨著政策的逐步穩定與落實，價格在價值規律的作用下逐漸歸于常態。

2.5 生豬產業政策不確定性沖擊傳導機制分析

通過對生豬產業政策不確定性指數的構建以及時變脈沖響應分析可以發現，生豬產業政策不確定性確實對生豬產業鏈各環節價格的波動產生了影響。究其本質，生豬產業政策不確定性在一定程度上代表著生豬產業所處的市場環境，生豬產業政策不確定性波動會引起市場各環節經濟主體預期決策和行為的改變，進而影響生豬產業鏈各個環節的供求關系，最終造成生豬產業鏈各環節價格的波動。

實證結果表明生豬產業政策不確定性對產業鏈各環節價格的影響存在差異，其可能原因如下：首先，生豬產業鏈各環節主體的風險偏好與管理能力有所不同，面對生豬產業政策不確定性，各經濟主體的反應往往有所差異，或選擇盲目擴張，或謹慎觀望，進而導致供給與需求發生改變；其次，由于信息不對稱的存在，生豬產業鏈各環節參與主體獲取不確定性等信息的渠道，對信息的掌握程度以及接收信息的早晚有所不同，各經濟主體的響應速度和強度也有所差異；最后，生豬產業鏈各環節主體市場結構及風險承受能力不同，一般而言，育種擴繁以及生豬養殖環節是整個生豬產業鏈中承擔風險最大的環節。一方面，生豬養殖環節規模化程度較低，導致養殖主體市場勢力較弱，抗風險能力較低；另一方面，育種擴繁技術難度高，投資規模大，成本高，極易受到政策調控的影響，在一定程度上導致育種擴繁的抗風險能力偏低，多種因素共同作用導致仔豬價格和生豬價格受到的沖擊較其他環節受到的沖擊強度更大。

3 結論與政策啟示

3.1 結論

為分析生豬產業政策不確定性對生豬產業鏈價格波動的影響，本文基于《人民日報》的相關報道構建生豬產業政策不確定性指數，采用2001年1月—2020年9月生豬產業鏈各環節價格的月度數據，運用時變參數向量自回歸（TVP-VAR）模型實證分析生豬產業政策不確定性對生豬產業鏈各環節價格波動的影響，得出以下結論：

1）生豬產業政策不確定性對生豬產業鏈各環節價格的沖擊存在差異，從沖擊強度看，生豬產業政策不確定性對仔豬價格的沖擊最大，生豬價格次之，豬肉價格再次之，對飼料價格的沖擊最小；從沖擊的方向看，生豬產業政策不確定性對生豬產業鏈各環節價格的沖擊呈現正負交替變化的特征。

2）藍耳病、“瘦肉精”事件、非洲豬瘟所處的三個時期，生豬產業政策不確定性對產業鏈各環節價格的沖擊影響存在差異性，其中，藍耳病時期，生豬產業政策不確定性對仔豬價格的沖擊最大，且主要表現為正向沖擊；“瘦肉精”事件時期，生豬產業政策不確定性對豬肉價格帶來的負向沖擊最為劇烈；非洲豬瘟時期對各環節價格的影響主要表現為正向沖擊，造成了價格的迅速上漲。

3）生豬產業政策不確定性導致經濟主體預期決策和行為發生改變，造成供求關系的變化是價格波動的重要原因，此外，信息不對稱，產業鏈各環節市場結構，風險承受能力不同等因素是導致生豬產業政策不確定性對生豬產業鏈各環節價格沖擊存在差異的原因。

3.2 政策啟示

基于上述研究，本文提出以下政策建議以弱化生豬產業政策不確定性對產業主體的影響。

首先，政府相關政策的制定與實施應當遵循適時適度原則，避免政策頻繁變動等問題的出現，影響產業主體生產預期；同時政府應推動市場共享信息服務體系的建設與完善，預防并疏導生豬產業鏈各環節經濟主體的恐慌情緒，避免盲目決策對生產活動產生影響。

其次，提高生物安全水平，加強生豬產業鏈養殖、調運、屠宰等各環節生物安全措施，提高生豬產業鏈各環節主體風險防范能力，進而避免疫病等所導致的政策不確定性對產業的消極影響。

最后，加強畜牧業人才培養，持續向生豬產業輸送人才，避免產業主體的盲目決策，為規避政策不確定性風險提供人才支撐。