生猪疫情对生猪供给冲击的门限效应与政策启示.pdf

32023年（第44卷）第15期文章编号)15-0003-05畜禽类（非草动物）方向河南书牧书医青本期天注BENOICTANZHI本期关注生猪疫情对生猪供给冲击的门限效应与政策启示唐洪峰1，靳馥同？,李炜？，杜雪峰（1.河南省郑州种畜场，河南郑州450008；2.河南农业大学）摘要：通过分析生猪疫情对中国生猪供给非线性冲击的微观机理，研究疫情冲击下生猪养殖户决策同群效应对生猪供给造成的非线性冲击，并选取2 0 12 年3月-2 0 2 0 年6 月生猪供给相关月度数据，以生猪疫情宽度指数为门限变量，实证检验生猪疫情对中国生猪存、出栏波动存在的门限效应。结果表明：滞后7 期的生猪疫情宽度指数对中国生猪存栏的影响存在两个区制，当疫情宽度指数大于0.2 5时，生猪疫情对生猪存栏存在显著的负向冲击效应；滞后8期的生猪疫情宽度指数对中国生猪出栏的影响存在两个区制。当疫情宽度指数大于0.33时，生猪疫情对生猪出栏具有显著且剧烈的负向冲击效应。根据结论，应将门限值作为重大生猪疫情防控的参考值，加强生猪产业监测体系建设，完善生猪供给干预机制，以有效应对突发性疫情对生猪产业的巨大冲击，对增强中国生猪供给体系韧性、实现生猪市场保供稳价具有重要的实践意义。关键词：生猪疫情；生猪供给；门限效应；中国生猪产业中图分类号：S828中图分尖亏：S828文献标识码：猪肉是中国城乡居民菜篮子中最重要的民生商品。2 0 13年至2 0 2 2 年，全国居民人均猪肉消费量占人均肉类（不含禽类）消费量是人均禽肉消费量的两倍以上。生猪产业的健康发展关系到食品安全和国民经济，生猪供给波动及调控已经被明确列为中国养猪业面临的重大风险和问题之一。除政策调控、金融危机、人为事故等因素，2 0 0 9 年猪肺疫、猪丹毒、2 0 11到2 0 12 年口蹄疫、2 0 18 年的非洲猪瘟等疫情频发也是影响中国生猪产业持续稳定发展的一个重要不确定性因素。尤其是2 0 18 年8 月非洲猪瘟的暴发，造成生猪价格非正常波基金项目：本文研究受到河南省软科学研究项目“生猪疫情对生猪供给非线性冲击的形成机制、经济后果与调控策略”的资助。作者简介：唐洪峰，19 7 1-0 7-0 7，农业技术推广研究员，畜牧学。靳馥同，2 0 0 0-0 5-2 2，硕士研究生，农业经济学。李炜，19 9 9-0 7-0 6，硕士研究生，农业经济学。通讯作者：杜雪峰，19 7 7-0 7-13，高级经济师，农业经济学。动，导致国民经济发展不平衡和投人产出不对称 随着经济全球化推进，各国家地区间的联系也更紧密，各国生物安全标准和生猪养殖品种之间具有较大差异，更易出现跨界传播现象【2】，对生猪贸易和国际食品安全的影响也不可估量。如图1所示，生猪疫情对生猪供给冲击可分为两方面。一方面是直接影响：疫情直接影响生猪供给。疫病的暴发必定会导致生猪当期及后期的供给量均下降 3。疫病风险管理能力不足也严重制约了疫区周边的生猪供给和产业链的运行效率【4，市场供需关系失调，导致猪肉价格剧烈波动，叠加各区生猪及猪肉的调运政策以及疫情防控政策等因素影响，生猪产能恢复速度减慢，对中国生猪安全具有不良影响【5。另一方面是间接影响：重大疫情对养殖农户行为的改变 6 。疫情暴发初期，防疫成本不断提高，生猪复养风险较大。为规避风险，消费者短期减少猪肉需求，养殖户则倾向于控制养殖规模甚至退出市场。疫情暴发中期，部分养殖主体因市场预期不明，缺少生猪复养及补栏积极性。疫情暴发2023年（第44卷）第15期4畜禽类（非草食动物）方向河南富牧医青本期注BENQICU后期，有关部门舆情管控和防疫措施生效，生猪疫病冲击对猪肉价格波动存在显著正向的“非线性冲击”7 ，间接对生猪供给产生影响。调运决策.生猪存栏空间传播.直接生猪疫情生产者决策.生猪出栏生猪供给.猪肉价格.间接信息扩散.消费者需求奥情管控图1生猪疫情对生猪供给冲击的作用路径图现有研究表明生猪疫情会通过影响供需导致生猪供给波动，但鲜有关注疫病冲击导致生猪供给非线性波动及其背后的微观机理分析。在重大生猪疫情冲击下，供给不仅受疫情本身影响，还受生产者间“同群效应”影响，造成生猪供给出现“马太效应”，加剧生猪供给非线性波动。鉴于此，该研究首先从非线性视角研究生猪疫情引起生猪供给波动的作用机理，然后采用门限回归模型测度不同区制下生猪疫情对中国生猪存出栏量冲击的程度差异，识别引起生猪供给剧烈波动的门限值，为相关部门精准施策提供理论和数据支持1理论分析1.1生猪疫情对生猪供给冲击的非线性特征形成的微观机理分析生猪疫情一般可以分为初期、暴发期、恢复期。疫情暴发初期，政府会对染病片区及时扑杀，使生猪存出栏减少较少；而进入疫情恢复期，养殖周期限制生猪供给恢复缓慢；在集中暴发阶段，疫情传染性最强，病死猪数量呈暴涨，同时由于市场生猪价格上涨，养殖者选择延迟出栏以获取更多利润，市场生猪供给量继续缩减，导致猪肉价格再次上涨，使生猪供给紧张局面进一步恶化，出现“马太效应”,笔者将对生猪疫情因素冲击下养殖决策行为变化致使生猪供给波动的微观机理做详细分析。根据边际报酬递减规律，在一定的技术水平下，生猪供给完全符合单一可变要素的短期生产函数，随着饲料、人工等可变投入要素的投入增加，生猪的增重呈倒“U型变化。如图2（a)所示，t表示养殖时间，y表示生猪重量。t.表示生猪边际增重达到最大的时点。to表示在无外部冲击且价格一定时养殖者利润最大的出栏时y生猪重量不生猪重量yo7.(to.yo)yo-养殖时间养殖时间0ta tot0totab图2生猪重量与养殖时间关系图点。在该研究中主要分析在t之后，即生猪的边际增重呈现递减的阶段，以寻找生猪出栏的最优时间点。为便于分析，进一步采用图2(b)表示ta之后养殖时间与生猪总重量之间的关系笔者假设在生猪整个养殖期内部因素不变，无外部冲击时，生猪的适宜出栏体质量也一定。但在生猪疫情的冲击下，生猪市场供需会失衡，生猪价格暴涨，生猪养殖利润也随之上涨，那么养殖户会倾向于延迟出栏。由疫情宽度指数定义可知生猪出栏会随着疫情宽度指数的增大而减小，在生猪疫情冲击和养殖者延迟出栏的双重影响下，生猪供给量S为出栏期延迟的变异系数tlto与疫情冲击下生猪出栏量(ilio)So,并可以以此计算供给减少量。根据上述分析，长期来看疫情指数越大，价格上涨越多，供给减少量越大。由于消费需求恢复较快，供需缺口逐渐扩大，猪肉市场均衡价格会继续上涨，导致生猪价格上涨，养殖者生猪饲养周期进一步延长，生猪供需缺口进一步加大。随着猪肉价格上涨拉动生猪价格的上涨，生猪供给出现“马太效应”进人恶性循环，生猪供给变动进人高机制运行水平。因此，随疫情严重程度的上升而生猪供给呈现非线性波动，存在门限效应。2实证分析2.1变量选取及数据来源笔者选择2 0 12 年3月到2 0 2 0 年6 月的数据作为研究样本，数据来源均为布瑞克农业数据库。为消除数据的异方差性对于生猪存出栏量造成的影响，相关数据采取了取对数处理，使用Eviews10.0软件来进行数据处理2.1.1因变量月度生猪存栏（PIGSTOCK）、月度生猪出栏（PI G S L A U G HT E R）：中国的生猪供给主要取决于当期生猪出栏量，而生猪存栏是出栏的基础。因此该试验采用月度生猪存栏和月度生猪出栏作为衡量生猪供给情况的核心变量。由于生猪出栏量样本不足，采用二次插值法将季度出栏数据转换为月度数据。将相关数据通过2023年（第44卷）第15期畜禽类（非草）食动物方向河南宝牧学医秀本期天注BENOIGUANZHUX-13季节调整过滤季节性因素的影响。2.1.2门限变量生猪疫情宽度指数（WIDTH）：选择现有的生猪疫情宽度指数作为衡量疫情的变量。该指数是根据监测各地的生猪疫病情况,对疫病的暴发范围、严重程度、传播速度等方面进行评估后得出的综合指数，主要反映了生猪疫病的暴发范围变化【8 。指数小于0.2 代表生猪疫情处于正常水平，而指数大于0.2 5时代表中国境内生猪疫情状况严重。2.1.3控制变量生猪价格（PIGPRICE）：生猪价格是生产者进行生猪养殖生产时价格预期的重要依据，生产者会根据其价格预期做出生产决策。能繁母猪存栏量（SOW）：能繁母猪存栏是生猪产业链的开始，能繁母猪存栏量决定仔猪的产量，影响滞后10个月的生猪供给量 9 。仔猪价格（PIGLET）、白条鸡价格（CHICKEN）：鸡肉的价格【10 是影响仔猪价格、生猪价格波动的显著因素，对生猪供给的影响也是十分显著的。该试验基于数据的一致性，选取现有的白条鸡周度价格进行月度平均值转换。玉米价格（CORN）：玉米是生猪饲料最主要的原料之一，玉米价格对生猪价格有十分显著的导向和拉动作用【。玉米价格的高低决定着生猪养殖成本和猪粮比(养殖利润)的高低,对生猪供给影响显著。饲料成本（FC)：饲料成本指生猪整个养殖期内所需各种饲料花销的总和。饲料消费在生猪养殖成本中占比最大，高达6 0%，是影响生猪供给的一个重要因素。养殖利润（PROFIT）：在市场经济条件下，养殖户追求利润最大化，养殖户会根据养殖利润的变化调整生产资源的配置【12 ，直接影响生猪供给。2.2模型相关检验2.2.1平稳性检验为了避免出现“伪回归”，采用最常用的基于残差的ADF检验对时间序列做单位根检验，检验结果如表1。可以看出，生猪出栏（PIGSLAUGHTER）和疫情宽度指数（WI D T H)为平稳序列，其余变量进行一阶差分后为平稳序列。表1平稳性检验（ADF检验）结果原序列一阶差分后变量ADF统计量1%水平临界值ADF统计量1%水平临界值PIGSTOCK-2.776863-4.054393-3.4080062.588772PIGSLAUGHTER-5.475513-4.060874WIDTH-4.837696-3.501445PICPRICE0.604110-2.588772-6.218526-2.588772FC0.212341-2.588772-7.549460-2.588772SOW-3.198424-4.054393-3.205999-2.588772PIGLET0.932634-2.589020-6.289232-2.589020PROFIT-3.164882-4.054393-6.215998-2.588772CHICKEN-2.3908453.499167-8.687411-2.589020CORN-0.285288-2.588772-7.141257-2.5887722.2.2非线性检验首先为了排除线性相关成分的影响，该试验选择建立AR模型分别对生猪存栏和出栏检验和过滤线性相关成分。通过LM检验，结果发现生猪出栏序列在1%显著水平下拒绝原假设，即具有自相关性，而生猪存栏的一阶差分序列则不具有一阶自相关性。由于生猪出栏序列存在自相关性，所以要对其使用具有不同滞后阶数的自回归AR(p)模型拟合原序列，以消除自相关性。经过多次检验，选定AR(1)拟合可以得到无自相关性的残差序列。对生猪存栏的一阶差分序列和生猪出栏AR(1)模型的残差序列进行BDS统计量检验，为增强测试结果准确性，进行Bootstrap（10 0 0 0 次），得出预估P值。结果显示，BDS非线性统计检验的乙统计量服从标2023年（第44卷）第15期6畜禽类（非草食动物）方向河南富牧書医青本期注BENQNZHU准正态分布，且在几个维度下P值均为0，在1%显著水平下拒绝原假设，表明生猪出栏的残差序列和生猪存栏的一阶差分序列均不是独立并且同分布（线性)的时间序列。因而表明中国生猪存、出栏波动存在聚群性，即大幅波动和小幅波动分别集中在不同时段上，因此可以对他们进行门限回归。2.2.3模型设定门限效应是指当一个经济参数达到某临界值后，使另外一个经济参数突然转向其他形式，具有分线段特征，反映非线性区制变化的现象【13。双区制门限回归模型构建如下：+ax)(gn)+(Bo+Box)(yg)yi=o+=1i=1(1)x为模型所选变量，q:为门限变量，门限变量q.可能是x的一个元素，(qi)是定义指示性函数。为门限参数，区制1、区制2 转换条件为q，q，e 为回归误差。选择生猪疫情宽度指数为门限变量qi，将饲料成本、生猪价格、能繁母猪存栏、仔猪价格和养殖利润5个变量取对数后作为控制变量用1,2,3,4,s表示，生猪存栏的门限回归方程如下：(a+Zaa.a,(aar.)+(Ba+Baa.)5ya,=i=1=11(r;qa)+ea(2)选择生猪疫情宽度指数为门限变量q6i，将白条鸡价格、玉米价格、仔猪价格、生猪价格、能繁母猪存栏量和养殖利润6 个变量取对数后作为控制变量取对数后用b1,b2,b3,b4,bs,b.表示，生猪出栏的门限回归方程如下：Ver=(ag+Za,b (a,2)+(B,+B,b)(r2qa)6=1=1+eb(3）分别选择替代变量A:、A（）、B、B（）替代公式（2）和（3）,则yavyb分别为：ya=A:(n)a+eal,其中a=(.B.)(4)yu=B;(y2)0b+ebi,其中h=(,B,)(5)考虑到该试验门限回归方程皆是非线性及不连续的，所以采用序列条件似然估计法进行参数估计的结果最优，在和的值给定的情况下，可求0.和。假定和被限制在一个有界集合，上，可将和具体到门限变量qa,和qbi3林模型估计结果分析如表2 所示，在1%显著水平及Bai-perronCriticalValue选择下，一个门限值为最优选择，进一步验证所选模型科学性。同时得到滞后7 期的生猪疫情宽度指数（WI D T H 7)的对数作为生猪存栏门限变量时门限值估计参数，门限值为-1.38 6 3；滞后8 期的生猪疫情宽度指表2疫情宽度指数分别对生猪存栏量与生猪出栏量的门限回归结果WIDTH7和WIDTH8作为门限变量的模型WIDTH7对存栏的门限回归WIDTH8对出栏的门限回归变量名区制一区制二区制一区制二WIDTH-1.3863-1.3863=WIDTH7WIDTH8-1.1087-1.1087=WIDTH8WIDTH7-0.008418-0.016351*WIDTH80.074382*-0.644362*FC0.0270450.013274PIGPRICE0.117452*0.056755*-0.296232*-0.899547*SOW0.991570*0.830785*-1.253687*-1.029459PIGLET-0.030654-0.030949*-0.270312*-0.252805PROFIT-3.96E-05*-1.32E-05*0.000309*0.000248*CHICKEN0.079132-0.209705CORN0.389657*-0.048691R20.918960.92268注：、分别表示在1%、5%、10%水平显著。2023年（第44卷）第15期BENC畜禽类（非草动物方向河南密牧书医青本期工注数（WIDTH8）的对数作为生猪出栏门限变量时的门限参数估计值，门限值为-1.10 8 7。可见生猪存栏变动受疫情严重程度影响的区制转变门限点早于出栏变动，而生猪出栏变动受疫情严重程度影响的强度高于存栏变动。具体影响为：在滞后7 期的生猪宽度疫情指数对生猪存栏的门限回归结果中，存在1个门限值-1.38 6 3，该样本被分为两个区制，当WIDTH-1.385,即疫情处于严重水平以下时，疫情防控措施仍然有效，疫情对生猪存栏量影响微乎其微，生猪疫情对生猪存栏的冲击效应较不显著；当WIDTH-1.3863,即疫情处于严重水平以上时，疫情严重程度增加,防控效果减弱,疫区病死猪增加,养殖户受损严重，非疫区养殖户审慎决策减少补栏，生猪疫情对生猪存栏在1%显著水平下具有负向冲击效应，生猪存栏量降低，降低系数为-0.0 16 351。在滞后8 期的生猪宽度疫情指数对生猪出栏量的门限回归结果中，存在1个门限值-1.10 8 7，该样本被分为两个区制，当WIDTH-1.1087,即实际疫情宽度指数小于0.33时，疫情蔓延规模小，防控措施有效，尽力维持生猪出栏规模；在非疫区，养殖户抓住机会扩大出栏规模，生猪疫情对生猪存栏的正向冲击效应在1%水平下显著，系数为0.0 7 438 2；当WIDTH-1.1087，即当疫情宽度指数大于0.33时，疫病影响扩大，防控效果大幅减弱，疫区患疫病死猪增加，散养户受损严重。受相关禁运政策影响，非疫区养殖户无法调出生猪，生猪市场供不应求，猪肉价格高涨，养殖户选择压栏惜售，加剧生猪出栏量减少，生猪疫情对生猪存栏具有1%水平下显著的负向冲击效应，系数为-0.6 4436 2。4结论与建议4.1主要结论该试验首先基于边际报酬递减规律、利润最大化均衡条件构造生猪生产函数、利润函数，通过理论分析表明生猪疫情对中国生猪供给波动具有非线性效应；然后采用门限回归模型分析了生猪疫情程度不同对生猪存出栏冲击的门限效应。主要得到如下结论：当疫情宽度指数小于0.2 5时，生猪疫情对生猪存栏的冲击效应较不显著，即疫情处于严重水平以下时，生猪存栏量并没有受到生猪疫情的发生而显著改变;疫情宽度指数大于0.2 5时，生猪疫情对生猪存栏的负向冲击效应在1%水平下显著当疫情宽度指数小于0.33时，生猪疫情对生猪出栏的正向冲击效应在1%水平下显著；疫情宽度指数大于0.33时，生猪疫情对生猪出栏具有1%水平下显著的负向冲击效应。充分证明中国现行生猪供给体系在疫情冲击较弱的情况，能够维持良好运行的基本稳定，在疫情冲击较强时，对生猪供给的负向影响显著。这种机制转换和增强，反映出中国生猪和猪肉供给体系受政策调控、市场机制和技术研发等多因素的综合影响，缺乏较好的韧性。4.2政策建议4.2.1加强产业监测体系建设，完善生猪供给干预机制一是参考机制转化的疫情宽度指数的门限值丰富预警体系建设，获取精准信息、启动疫情防控预案，随时实施防疫措施，做到抓早抓小，避免疫情扩散；二是完善猪肉储备与投放制度，实施适时、精准调控，提高储备肉投放对市场的调节效率；三是在疫情暴发期，推行标准出栏重制度。畜牧管理部门针对不同的品种制定标准出栏重，引导养殖户按照标准重及时出栏；对生猪收购企业加强监督力度，以减少养殖主体间盲目追求养殖利润最大化造成的决策同群效应对生猪市场供给的影响，缓解猪肉非正常断供和价格持续高位运行现象，4.2.2强化市场机制调节作用，创新猪肉市场调控工具一是加强生猪养殖保险体系的建设，创新生猪疫情养殖保险品类，及时根据不同程度疫情的影响情况对养殖主体投保条件、保险期限、赔偿条件等进行调整，尽早恢复产能；二是完善生猪期货制度与管理体系的建设，帮助养殖主体在生猪疫情暴发后回避价格风险，提高资源配置效率；三是进一步合理引导消费者生猪替代品消费，驱动其他生长周期较短的蛋白供应产能，例如蛋鸡和肉鸡等快速扩张，抑制猪肉价格过度上涨，间接对养殖户的生产决策进行调整4.2.3鼓励研发推广防疫技术，增强生猪供给续航能力一是加大疫苗研发的投人力度，增强研发能力和防疫制品的供给能力；二是加强生猪良种培育、推广和遗传改良力度，提高生猪产业的生产效率和科技进步贡献率；三是加强种猪供种体系建设，确保存栏种猪、商品猪的合理结构以促进产能增加，形成运转有效的生产体系；四是构架猪肉食品供给体系的国际国内双循环格局，增强中国猪肉供给体系的韧性和续航能力，缓解疫情带来的较大冲击。参考文献：（略）（收稿日期：2 0 2 3-0 6-30）