中国生猪价格周期理论及价格预测.docx

中国生猪周期
理论与模式评估
及生猪价格预测

作者：Robin D’ Arcy
Gary Storey
2000年6月

加拿大农业咨询有限公司

北京项目办公室
北京朝阳区农展北路55号503-505室

摘要 1
1. 导言 5
1.1 问题现状 5
1.2 研究的必要性 5
1.3 研究的目的和目标 5
1.4 研究范围界定 6
1.5 研究提纲 6
2 文献评述：生猪周期 8
2.1 导言 8
2.2 早期文献 8
2.3 近期文献 12
2.4 小结 16
3 文献评述：中国的生猪供给、需求和生猪生产周期 17
3.1 产量、价格和盈利性 17
3.2 供给方面：饲料 19
3.3 需求方面：消费方式 20
4 生猪周期理论与中国生猪市场 25
4.1 导言 25
4.2 中国生猪/猪肉市场的形成 25
4.3 中国生猪市场价格波动和周期形成条件 26
4.4 关于需求与供给波动的模型化过程 26
4.5 中国生猪生产的结构变动与供给的移动 30
4.6 消费者行为变动和需求变动 31
4.7 产业结构变动、生产者行为和供给 32
4.8 中国生猪结构转变及行为方面的模型化 37
5 资料的要求和获得 40
5.1 资料的要求 40
5.2 资料的获得 40
6 模型估计及分析 44
6.1 模型估计 44
6.2 结果 46
6.3 附加的中国模型估计 49
6.4 生猪市场的国际性 51
7 结论 53

附录1：省级模型回归结果（1987－1997年数据） 55
摘 要

本研究是要分析随着中国向更开放的市场经济演进，中国生猪市场是否已形成价格与生产周期。价格与生产周期是发现于北美与欧洲生猪业内部的一种现象。据我们的了解，截止目前还没有系统的研究对中国养猪业的数据进行经济分析以考查中国生猪业生产与价格周期。

本研究为分析中国是否正在形成生猪周期，作了以下工作：
l 分析、述评了关于中国生猪及猪肉生产与消费的可获得文献；
l 分析、述评了关于北美及欧洲生猪周期的研究文献；
l 以文献评述为基础，建立了一个关于中国生猪市场内部生产与消费变化特性的模型；
l 预测上述各种变化及其对中国生猪周期形成的影响；
l 确定周期估计所需的数据及资料；
l 用计量经济学的方法对全国数据和广东、河北、四川及浙江四省数据进行分析估计，以考查是否存在生猪周期正在形成的证据。

以计量经济估计为基础，可得出以下结论。然而必须强调的是，数据集合所含时期很短且所用的生产数据并不准确。
l 生猪生产的变动受生猪价格及玉米价格影响。这表明生产者，包括庭院饲养户，正在其生产决策中考虑经济因素；
l 可获得数据为三年周期的18个月时滞模型提供了最佳拟合。生猪和玉米变量是显著的，且在全国数据及四川、河北和广东三省数据中其18个月时滞模型的拟合最佳；
l 仅用生猪价格很难预测未来的生猪生产；
l 玉米价格是未来生产的非常重要指标。当对屠宰数据进行回归时，玉米价格变量的弹性系数都比生猪价格变量大。这表明了玉米对生猪生产有相对较大的影响。生猪生产的决策是基于这样选择的，即是玉米价格高得足以保证其售与市场呢，还是低得以至于用以饲喂生猪。这意味着庭院饲养户对价格是敏感的，他们的行为可能与北美小规模生产者相似。正是这些小规模生产者的短期生产行为促使了北美生猪周期的形成。

文献述评
关于北美生猪周期的文献述评揭示了生猪/猪肉产业是十分复杂的，以至于不可能完全凭一个简单模型来描述。然而，尽管北美生猪业的生产和消费都经历着结构与行为的变动，但其中却一直持续着价格与生产的周期性波动。蛛网模型为解释这些波动提供了理论基础，但这一模型在考虑生产者行为的复杂性方面有欠缺，蛛网模型源于供给对价格变动反应的滞后特性。供给之所以滞后于需求是因为生物时滞与生产者决策时滞的存在. 决策时滞源于生产者作出决策所需时间。而生物时滞则源于作出改变生产决策到生产改变所需的时间。

本研究的有关分析还表明：
l 猪肉的需求收入弹性较强。然而，预计随着收入增加，猪肉将正如至少一项研究表明那样会不断丧失弹性。作为结果，未来收入的变动将导致更大的市场不稳定。
l 关于猪肉自身价格弹性（需求价格弹性）没有形成一致的结论, 其弹性从非常缺乏弹性到有弹性。在缺乏自身价格弹性的情况下，将使猪肉供给的变动会导致更大的价格不稳定。
l 猪肉对于其他肉类和其他主要食品的交叉价格弹性的分析也没有形成结论。目前不能判断其他肉类及主食的价格变动对猪肉需求的影响。
l 以文献及叙述性证据为基础，可以推论生猪生产的主要构成部分，即庭院饲养户，已趋于以市场为导向。这对于价格波动及生猪周期的形成有重要的意义。

模型的建立是以中国生猪业的研究与叙述证据和关于北美生猪周期的历史形成、发展的研究为基础的。导致北美生猪周期的滞后产出函数也构成中国生猪业模型的基础。模型认为处于转型中的中国生猪生产与消费传统导致生猪周期与北美生猪生产与消费的特征相似。这包括了占行业很大部分的小生产者根据对未来市场状况预期进入或退出生产。

传统上认为庭院饲养户饲喂生猪的动机很多。除利润外，能提供肥料也是其中的一个关键原因。结果很多被假定为是对价格不敏感的。随着庭 院饲养户生产份额的下降和专业户及商品猪场生产份额的增加，对价格敏感的生产者部分估计会增加。另外随着经济变的更开放，庭院饲养户也会变得对价格更为敏感。这些对价格敏感的生产者将根据市场价格进入、退出或增加或减少生产。生猪生产变得更具有弹性。但供给曲线的两端仍会保持缺乏弹性。这是由于其上端的技术约束及对价格缺乏弹性的生产者的存在。

模型中预计对猪肉的最初消费是非常富有价格弹性的，可以推断较低收入消费者对猪肉价格的涨跌是敏感的。随着收入的增长，消费者的可支配收入增多，从而其对猪肉价格变动的敏感性将降低。

在需求具有弹性而供给缺乏弹性的情况下，价格可能会由于供给或需求的变动而偏离其均衡状态，但最终会回到其均衡状态，随着生产变得更具弹性而需求更缺乏弹性，价格的波动幅度将会增加。供给曲线的弹性部分越大，生猪周期的振幅就会越大。

计量经济估计
计量经济估计运用可获得数据，以年度生产数据对年度价格数据进行回归。模型用生猪屠宰数据作为生产数据的替代变量而用生猪及玉米价格作为价格数据。如果可以获得更详细、更长期数据，则计量经济分析会更精确。因屠宰数据仅是年度性的，生猪及玉米价格被加总为年度平均数。虽然所用的价格数据被认为是可靠的，但生产数据是不准确的。始于1997年的修正数据被用作基准来重新计算以前年份的生产数据。这种方法很粗糙，但我们感觉这是目前可能得到的最佳选择。对较短时间数据（1987-1999）的加总效果会和生产数据的不准确性一样降低任何发现的可信度。

在所有模型中，年度屠宰量被确定为生猪价格，生猪玉米价格比率或生猪及玉米价格的函数。运用简单及双对数模型来对所有数据进行处理。运用双对数模型以便其系数能直接被用作弹性系数且能确定价格及供给变动的影响。使用了全国数据及四川、浙江、河北、广东四省数据。

蛛网模型构成了模型估计的理论基础，从而对很多时滞进行验证以考查哪一个显得最适合于中国的情况。这些模型对1年时滞、18个月时滞及2年时滞进行运算以确定供给的作用效果，这些时滞是根据生猪周期文献及对中国的可能情况的认识来选择的。

滞后产出模型预计会显示出价格对生产者决策的最终影响。如果生产者通过改变饲喂经产母猪和后备母猪数量来对价格作出反应，这将最终影响供给市场的生猪数量，这样在现期价格与未来数量或以前价格与现期数量间存在滞后关系。

一年时滞偏短且与屠宰量相关的生猪价格的斜率在此可能为正也可能为负。这是因为一年前价格变动的影响可能仅在一年之后并不能感觉到。对价格变动作出反应的生产增减可能需要一年多时间才能达到市场。这取决于生产者决策及生物因素的综合作用，本研究没有涉及这方面。在18个月时滞模型中，价格预计作为屠宰量函数会具有正斜率。此时估计决策与生物时滞的总和会小于18个月。在北美，研究都趋向于把时滞定在导致3至4年周期的18个月至24个月期间。

另外还对屠宰量与生猪价格模型进行了无时滞模型的估计以考查需求的作用。在此，因为使用的是生猪价格，因而衡量的是对农场层次的引致需求。因为大部分生猪屠宰后第二天立即供与市场，因而假定价格在中间传递迅速。作为生猪价格数据的函数估计是，预计斜率系数会是负值。因为猪肉数量的增（减）将会导致其零售价格的跌（涨）。这里假定价格变动始于零售层次并沿供给链传递到屠宰及生猪市场上。

玉米价格对生猪生产的作用估计与生猪价格相反。因而玉米价格的斜率系数估计在滞后情况下是负值。因为当玉米价格上升时，生猪的盈利性将下降；而当其价格下降时，生产者会预期利润增加且扩大生产。

生猪玉米价格比率（猪粮比）被用作盈利性指标以考查其对生猪数量的作用。当该比率上升时，假定生产者认为饲喂生猪的盈利会增加，因而生产会增加。生猪玉米价格比率作为屠宰量的函数的斜率在滞后情况下估计是正的。

模型结果
为分析需求对生猪价格的作用，在此只有两个相关结果可考查。即无时滞的简单及双对数屠宰量与价格回归结果。全国数据中，t值都不显著且R平方值很低，这表明需求对生猪价格不存在任何作用。然而，ß（斜率）系数却是有正确的正值。因为我们认为随消费量增加（减少），价格会上升（下跌）。四个省份中，只有广东的符号正确，即便如此其t值并不显著。

对生猪价格与屠宰量的18个月与2年时滞模型中，全国数据的ß（斜率）系数具有正确的正号，t值并不显著,R平方值低。研究发现生猪价格自身单独对未来生产的影响较小，运用四省数据的结果也相同。然而，把玉米价格加入到估计中后，拟合度显著增加且两个变量都取得正确的符号，即对生猪价格为正而对玉米价格为负。更重要的是，在全国数据的18个月时滞模型中，其系数都是统计显著的。在1年和2年时滞模型中，生猪价格变量显著而玉米变量却不显著。虽然只使用价格解释生猪屠宰量时，其R平方值随回归而提高，但其统计值比18个月时滞模型要低得多。

用双对数回归，其结果变化不大，有意思的是用双对数进行回归，其系数可以直接用作弹性系数。用双对数回归计算出的弹性系数表明：在18月个中的时滞模，生猪屠宰量对育肥猪和玉米价格的变化很有弹性。而在1年和2年的时滞模型中弹性则较低。

对四省数据而言，在生猪价格基础上加入玉米价格也证明是有效的，虽然其1年和2年时滞模型也得到了很多统计显著的指标。但18个月时滞模型显示了最佳拟合，在四川、广东、河北三省模型中，使用生猪及玉米价格的18个月时滞模型所得到的R平方值要比全国数据中高。

双对数函数得到的弹性系数与使用全国数据所得到的结果相似。四川、广东、河北的18个月时滞模型中，ß系数的对生猪价格和玉米价格都具有弹性。这个结果和全国数据中一样。在所有情况下，对应的数值大小相似，因为玉米价格在决定产出时比生猪价格更重要。

使用生猪玉米价格比率变量时，全国数据的回归所得系数为负。在四省数据中，生猪玉米价格比率一般也是统计显著且取负值。这和预计相反，因为生猪玉米价格比率是获利性的指标且预计会具有正号。著者相信该结果是因为在解释生猪屠宰变动时，玉米价格比生猪价格重要的缘故。如果情况如此，那么如果生猪玉米价格比率是作为一个纯粹的玉米价格变量，人们就会预计得到负值，而情况正是这样的。假定在传统饲喂技术中除玉米外还使用浓缩饲料，则对玉米价格的这种敏感性估计会要比对生猪价格低。如果此假设正确即意味着中国农户市场敏感性很强且意识到他们生产的玉米除自己饲喂生猪外还有其他用途。这些结果反映了这样一个过程，当玉米价格上升时庭院生产者不选择饲喂生猪而是把他们的玉米售与市场。这样，他们会象北美小规模生产者一样从事经营。这些小生产者具有为人熟知的短期进入或退出养猪生产行为，且一直是北美养猪业的构成部分。

四省份的估计所得结果一般与全国数据相似。其18个月时滞模型可以为未来供给提供较好的预测指标，因为其ß系数及R平方值通常都是最高的。四川和广东的数据所得的结果都显著，河北次之，而浙江的数据几乎没有统计显著的变量。

结论与建议
预计中国生猪周期的振荡幅度会随供给变得更具弹性而需求更缺乏弹性而增大。滞后产出函数估计会随生产对价格敏感性不断增加而变得更有弹性。同时，需求估计会随可支配收入的增长和消费者价格敏感性下降而变得更缺乏弹性。这些假设是基于理论与叙述性证据得出的。本研究建议进行对生产决策及行为，特别是关于庭院饲养户的生产决策及行为做进一步研究。

本研究进一步建议中国有关机构收集与加拿大和美国所收集的相似数据资料。应收集连续的季度生产指标以更好地了解中国生猪业并便于建模。

以可获得数据为基础，本研究结论是关于生猪价格和玉米价格的变化对生猪生产的影响。数据显示了与3年周期相应的18个月时滞的存在。这证明包括庭院饲养户在内的生产者在其生产决策中考虑了经济因素。

玉米价格对生产的影响似乎比生猪价格更大，这里假设庭院饲养户在价格高时会将其玉米售与市场而在价格低时会用之饲喂生猪。其行为与北美小规模生产者相似。这些小规模生产者的短期生产行为一直是北美生猪周期的主要决定因素。其它来自计量经济分析的结论在本报告的开头部分已进行了讨论。

1. 导言
本文旨在研究可能存在的中国生猪生产周期(循环)。研究的进行是基于这样一种认识，即随着中国生猪业向市场化迈进和产业结构及生产者行为的变迁，某种生猪周期可能尚未显现出来或尚处于显现过程中。生猪周期现象发现于北美及欧洲生猪业中。源于生猪市场中供需双方相互作用的独特性质。本研究将分析中国目前是否存在这样周期其生猪供求特性以判断其生猪周期的形成和发展。

通过研究北美及欧洲生猪周期的形成，可以来评价中国生猪周期的形成，通过对北美生猪周期中动态机制的理解，可以对中国生猪业的相似之处进行分析评价。因此, 本研究能够为中国生猪业的结构变动并向市场化进一步迈进提供一个概念性的模型。并且试图分析周期变化的含义，然后以这一理论模型为基础，运用可得到的资料进行计量经济估计来考查生猪生产周期的存在与否。

1.1 问题现状

不稳定性(波动)是北美及欧洲生猪业的主要特征之一。这种不稳定性以价格和生产的周期运动模式显现出来。此所谓的周期是波动的生产和价格反复进行的历史运动模式。周期中内在的价格波动会给生猪生产者、加工者、投入要素供给者及消费者带来较高的代价。它将导致资源的浪费，给行业中的各类决策者带来不确定性，并影响从饲喂经营到零售的整个产业。生猪周期对生猪生产者来说，具有非常重要的含义。因为在周期中，如果价格涨落至其生产成本以下，生产者将可能面临亏损。作为中国生猪业市场化的一个结果，中国生猪周期预计可能已经开始形成。如果这种预计正确，将对中国生猪业的未来稳定会有若干重大意义。本文正是要针对这些问题进行探讨。

1.2 研究的必要性

中国生猪周期的确认及衡量对各级政府和生产者个体都有重大的意义。迄今为止，尚无有系统的研究关于检测市场力量对生猪业结构的影响，产业目前的行为方式是否会导致不稳定及其程度有多大。如果中国生猪业遵循北美的经验，并且形成了生猪周期，其周期能否模型化以使未来情况变得可预测呢?对此，有必要比较、分析中国生猪业与完全市场化的北美生猪业在结构、行为方面的相似之处。通过上述分析，将可了解影响中国生猪业的动态机制，并确定其含义。如果生猪周期得以了解，认识，剩下的问题是周期是否可修正、控制?如果周期可以模拟，模型能否在可靠基础上用于生产和价格的预测?或者能否发现可靠指标，对未来生产提供指示。

了解生猪周期并建立模型有助于制定和实施扶持生猪业的方案和措施，它们包括：
· 政府在市场收购或投放猪肉以改变周期的政府库存(储备)计划。例如，政府在价格低迷期间购入猪肉而在高价期间向市场释放猪肉库存；
· 政府或产业收入稳定计划，以在周期对生产者收入造成严重影响时稳定生猪生产者的收入；
· 建立如已在美国发挥作用的期货及期权市场，使其成为风险管理的一种手段。

1.3 研究的目的和目标

总体而言，本研究首先分析市场不稳定性的存在及其可能的发展；其次，分析中国生猪及猪肉产业的周期形成。其中市场不稳定性是生猪周期必要的先兆。具体研究目标有：

1) 收集、整理目前关于北美生猪周期及关于中国生猪市场、饲料产业和消费者需求的信息及研究；

2) 分析目前已有的生猪周期模型，检测其对预测未来生产和价格的有用性；

3) 建立一个适于中国生猪业的理论模型，并确定其可能会导致价格及生产周期性运动模式的特征；

4) 研究与生猪周期有关的中国生猪业结构之目前状况及其发展

5) 确定进行生猪周期分析及建立模型的数据要求；

6) 运用可获得数据，进行生猪周期计量经济估计并分析其含义。

1.4 研究范围界定

由于时间及预算因素，本研究仅限于有关中国生猪业现存且较易获得的数据，没有对中国生猪生产者决策结构等重要因素进行分析。但这个问题对了解、认识及预测中国养猪业的当前及在一个更开放和更少管制的市场条件下的运作方式是非常关键的。这一点稍后将在报告中详细讨论。有必要了解生猪生产者的生产决策是基于当前及预期的经济情况还是其它非经济因素来进行。拥有关于各类及各种规模生猪生产的生产成本信息和关于各种不同家庭及商品生猪经营(单位)行为的知识也非常重要，这些信息将为了解、认识生产者如何面对变化的市场环境作出反应提供基础。

猪肉需求的特性对了解价格波动也很关键。在将可能造成价格波动的供需双方相互作用模型化过程中，价格需求弹性、交叉价格弹性和收入弹性系数是必需的。不幸的是，关于弹性的预测结果大多并不一致。消费者的口味、偏好，有关健康及其它的因素也很重要。

本研究未能涉及介于生猪生产者和消费者之间的市场中介的结构及其经营行为。虽然这些介于猪场和消费者的中介层次对于建立生猪周期模型并不是关键的，他们的行为却能从生产或消费的任一方面影响市场波动的幅度。

1.5 研究提纲

第二章回顾分析了北美及欧洲有关生猪周期的文献，以确定哪些模型最适用于解释生猪周期的动态机制。蛛网理论作为关于价格和生产的一种周期性运动模式的假设，构成了文献的理论基础。

第三章分析了关于中国生猪业的有关文献。迄今，尚未发现关于中国生猪周期的计量经济研究。但有研究分析了中国生猪业的价格形成与发展。很多研究也分析了消费者的需求特性，但其结果差异很大。

第四章将建立一个中国生猪周期发展的理论模型。这将在借鉴北美生猪周期动态机制并分析目前中国生猪业及其演变特征基础上完成的。本章还将通过分析中国养猪业的发展趋势，提供一个关于中国生猪业发展、潜在的价格波动及生猪周期的模型。这里综合运用了第二章的基础理论、第三章的当前产业研究及关于中国生猪业变化特性的认识。

一旦确立起一个概念模型，就可进行模型预测。第五章明确了模型预测的数据要求。这里将探讨关于模型预测所需的理想数据。与此同时，本文认识到可获得的数据有限，并且在很多情况下数据并不准确。

第六章引用可获得数据进行模型预测。本章将在全国水平上和四川、浙江、河北及广东四个生猪大省省级水平上运用三种可获得的价格和利润指标对生产数据进行回归分析。这里还将运用双对数形式对这些方程进行预测以确定弹性系数。估计结果将列举出来，并确认出可能提供指示生猪周期发展的变量。数据的缺陷及意外的结果将得以讨论。第七章将对上述各章分析作出结论并指出需要继续研究的方面

2 文献评述：生猪周期
2.1 导言

本章目的在于评述关于生猪生产及营销体系动态机制的理论发展和递归模型在其中的运用。其中重点是生猪周期。这里将通过分析生猪周期，以提供对于可能适用于中国生猪业的生猪周期动态机制的认识。

2.2 早期文献

北美生猪周期现象自二十世纪20年代就引起了经济学家的兴趣。蛛网理论或模型构成了早期分析及当代分析研究的基础。这一领域的工作应归功于Mordecai Ezekiel。他于1938年写下了“蛛网理论“一文(Ezekiel 1938)。正是20年代不断增加的资料积累和统计分析促使经济学家们去寻求一种理论或模型来解释这些观察到的现象。Waugh(1946 ）注意到其他几个独立工作的经济学家也得出了相似的图形，并用之解释了在很多商品上观察到的递归经济价格和数量(运动)模式。Waugh还继续解释到这些递归模型之所以得以建立是因为静态理论对市场解释得不够充分，即生产者和消费者如何面对变化的价格和其它市场条件调整他们的行为。

图2.1中的图形被用来解释蛛网理论。“价格“曲线显示了当期价格怎样和当期生产相关，而“滞后产出“曲线则显示了当期生产怎样和过去期间的价格相关。这样滞后产出函数就不是一个平常意义上的供给函数。当产量为Q1，当期价格就是P1。然而价格P1会在后面的时期中导致产出Q2。根据模型显示，高的价格会导致产出增加，而这反过来又会造成一个较低的价格。紧跟着较低价格的将是产出的缩减，而这又将导致一个较高的价格。这样周而复始的运动不断进行。模型不断重复这种关系从而产生了一个周期性运动模式。

图：2.1 蛛网模型

在图2.1的简单模型中，价格和数量运动是收敛的。早期文献表明了模型中的价格和数量运动也可能是发散的。其运动模式取决于价格与滞后产出函数曲线的相对斜率。当滞后产出函数比价格函数更为倾斜时，模型是收敛的。当价格函数比滞后产出函数更为倾斜时，模型将趋于发散。当两个函数曲线斜率一样时，模型将导致连续振荡运动模式。图２.2：分别列示了这三种情况。

收敛
振荡
发散
滞后产出(LD)
需求(D)

图２.２：连续振荡模型

如果上述函数都是线性的，则下列方程成立。

价格：

滞后产出：

正如Wough所指出的：目前的价格与产量与过去一事实上时期的价格与产量有关较为紧密的联系。

如果(ab)2 <1，模型将收敛；如果(ab)2 =1，模型边续振荡。

上述方程表述的关系是确定性的。但如Waugh指出那样，它们并不是完全无误的。在统计分析过程中存在着估计误差，于是这些方程需要重写为：
价格：
滞后产出： ut为pt估计误差，vt+1为qt+1的估计误差。

Waugh的研究还涉及到了线性函数问题，Waugh指出因为存在成本的次数分布，当产出变化很小时 其可能是弹性的，当产出变化较大，则弹性降低，他把这个构想归功于Hotelling。运用这一可能的构想，Waugh提出了关于一个模型的一个例证。在他的这个模型中，运动无论从哪开始，都会趋于一个连续振荡的状态。这种情况如图2.3所示。

数量
价格(D)
滞后产出(LD)
价格(D)

图２.３：建立在滞后产出函数上的连续振荡模型

图中滞后产出函数在其曲线两端是缺乏弹性较大的，而在中间部分是弹性的。需求曲线是线性的。模型中，数量在-4至+4之间振荡，而价格则在-6至+6之间振荡。如果运动起始点是在以上价格和数量区之外(或之内)，模型将会收敛(或发散)至其开始连续震荡运动的那点为止。

Waugh引用了Ezekiel来解释蛛网理论模型的适用条件。他指出蛛网模型适用于满足三个条件的商品。“(1)生产完全决定于生产者对价格的反应，在纯粹竞争条件下……，(2)生产时间至少会需要一个完整的时期……(3)价格是由有效供给决定的。显然，当价格或生产是由行政决策来决定(即垄断竞争盛行情况下)或生产能几乎马上对变化需求发生反应时，商品都不可能指望会显示出蛛网反应。当我们开始为中国生猪周期建立模型时，这些条件很重要。当我们将生猪周期理论用于中国生猪业分析时，将再次考查这三个条件。

Waugh还探讨了滞后分布问题。上面列举的简单模型，只考虑了一个时期的时滞.实践中，特别是当改变生产需要的时间更长时，时滞可能比这复杂得多。而生猪生产很可能就属于这种情况。

Harlow(１950)是最早将蛛网理论运用于生猪周期的人之一。他清楚地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。但他并没有引入饲料成本和饲料供给这两个因素。
年
高
正常
低
价格
生猪生产量

年
高
正常
低
价格
屠宰量

年
高
正常
低
生猪生产量
屠宰量

年
高
正常
低
价格
屠宰量

图2.4 生猪周期的形成

Harlow将具有年度时滞的资料用于研究生猪周期形成过程。他描述了如图4中所示的价格、生猪产量和屠宰量之间的关系。其目的是要展示生猪周期的形成过程。在第一年，价格高屠宰量低而生猪饲养量属中等水平。第二年，屠宰量上升至其正常水平，从而反映了上一年正常(较大)的生猪产量。因为屠宰量增加，价格将会下跌。第一年的高位价格鼓励(刺激)生猪生产者在第二年饲喂更多母猪与后备母猪以扩大其生产。这导致第二年大的生猪产量，从而导致了第三年大的屠宰量。其结果是第三年价格降低，从而生产者会减少繁育量，造成第四年的生猪产量降低。第四年减少的生猪产量又会导致第五年中的屠宰量降低和价格的上升。于是一个四年的生猪周期循环得以完成并将继续下去。

Harlow将其简单的年度化模型与实际资料相对比以确定其假定是否合适。他确实认识到使用年度数据会促使正确模型的建立，但数据与假定中存在着缺陷。他还指出由于很多影响需求供给的外生和内生变量的存在，不可能指望模型与实际数据会一致。此外，Harlow解释到生猪生产中的生理时滞并不是模型中假定的年度时滞。但年度时滞可能反映了实际情况。因为生产者可能在年度基础上来计划他们的生产。他还提出了关于未来技术可能怎样影响生猪生产的问题。最后，Harlow还指出生产者对价格反应的时滞肯定不是一年，但年度数据的使用促使了这个(一年期)假定的形成。使用日历年而不是市场年的数据也可能会带来误差。尽管如此，Harlow发现这个四年的理论周期与实际周期密切吻合。

Harlow接着讨论了蛛网模型对于解释生猪周期的适用性。参考了关于蛛网理论运用的三个条件后，他指出“生猪生产和其他任一种农产品一样非常接近这些条件”(Harlow 848页)。他解释到蛛网理论的反对者们声称如果生猪生产者（农场主们）根据蛛网理论来行事，那么会导致一个两年的周期而不是所观察到的四年的周期。蛛网理论的支持者则认为如果没有诸如需求和供给函数移动因素的干扰，两年的周期就会出现。

我们坚持认为蛛网理论是适用的，这是因为把存在于生产和决策中的时滞加起来能够测定生猪业中所观察到的周期长度。Harlow讨论了这个问题，并指出“由于价格与到农场主对之作出反应的时滞的存在，价格和销售之间的时滞要比存在于繁育与屠宰间的一年时间更长。价格到销售间的时滞并不是一个确定的前提，它主要依赖于生产者的期望”(Harlow 849页)。他总结到，通过对生产者与消费者行为，而对供给和需求作出不同的假定，可从蛛网理论中推 出各种类型的周期。而周期的幅度及长度是由供给需求曲线的位置与形状决定的。

Larson于1960年根据调和运动(harmonic motion)分析了生猪周期。他解释到周期和“反馈”有关。他认为反馈“在伺服控制系统中造成正弦波动”。“当信号产生反应，而反应在经历一个时延后发生作用从而改变该信号，并且该信号得以根据生理过程探测出来并研究时，反馈就发生了。(Larson，376页)。与Waugh和Harlow相比，Larson更关注生猪生产者如何对经济变化和其它在作出生产与销售决策中涉及的因素作出反应。

他借用物理学中Hookes Law定律，运用类推方法尝试建立了养猪业的调和运动模型。该定律阐明了“试图使一个压缩的弹簧恢复至其均衡状态的力与弹簧对其均衡状态的偏离成正比，“Larson解释说“在该模型的反馈形式中，我们假定农场主能采用这样一种决定规则，该规则使其根据当前的利润率改变既定的生产。这里我们假定有力量促使他们按此方式行事，因此这两种模型是相互补的。”(Larson. 382页)。他在此所要表达的是生猪生产者根据价格和利润来对未来建立预期。但一旦他们据此从事生产，环境会发生变化，从而生产者将不得不重建他们的预期。因此必须从动态角度来构想模型。他阐述到“在真正的动态分析中，不能将所有作用在物体上的力简化为其静态的相似作用力，因为其中有些力量是源于运动物体的动量，同样的对以调和运动为基础的生猪周期，必须视之为一个有机整体 ”(Larson，383页)。

Larson认为他的模型不同于建立在蛛网模型上的生猪周期解释。他认为生产决策是关于改变生产水平的决策而不是针对生产一定数量的决策。这一点很重要。因为除了新的进入者，所有生产者都处于生产过程中，他们要想达到生产目标，就必须经常考虑生产的调整是否合理。他表明“如果该模型正确，经济学家可能需要转向衡量质量力和其它真实的动态概念，而不是试图去追逆哪些相关性或存在可疑的静态多数的映像。”(Larson，386页)。最后，他感觉该模型暗示了要通过提供更好的关于周期存在的前瞻信息和教育来抵消周期作用可能是困难的。Larson相信对变化反应的动态过程显示了周期本身并不是一个可靠无误的标示。

从Larson得到的重要启示是必须要清楚地了解反馈过程的性质。对中国而言，为了判断生猪周期必须对养猪业的结构要素及不同构成部分中生产者的决策过程有一个深刻的了解。这就需要了解庭院饲养(农户)者的决策是否与商业饲喂生产者一样，及这个过程是静态还是动态的。有人可能会认为由于中国已经和正在发生的快速变化，这一过程显然是动态的。

2.3 近期文献
Futtelf，Mueller和Grimes(1989)分析了美国生猪周期特征以及生产者如何运用周期知识做销售及定价决策。Harlow关注的是在决策中生产者对价格的反应，而以上三位作者则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。在分析决策时，他们注意到“关于扩大或进入生猪经营的决策通常并不是在回报变得有利时马上作出。正常地，需要在取得3至6个月的有利利润后，种猪群才会出现普遍扩张”(Fatrell等，P1)。作者还观察到生产的减少要比扩张更快。扩张过程中，生产者需要一段时间才能增加种猪群的存栏量。他们进一步认为生产者不愿缩减生产，特别是投入较大时。类似地，即使有迹象表明获利良好，他们也不情愿投入生产。因此，生产者的投资心理对了解认识周期的特性和预测未来周期运动模式是极其重要的。

Futvell对生产周期和价格周期都进行了分析，并指出这两个周期是不同的。在分析生产周期时发现周期的差异从3年到7年之久。周期的扩张阶段也发现比其缩减阶段要短。

表2.1 美国生猪生产周期，1950-1986
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年份 周期长（年） 周期的上升时间（年） 周期的下降时间（年）
1950-53 3 1 2
1953-57 4 2 2
1957-60 3 2 1
1960-65 5 3 2
1965-69 4 3 1
1969-75 6 2 4
1975-82 7 5 2
1982-86 4 1 3
1950-1986年，平均生产周期长度：4.5年
1950-1986年，平均周期上升时间：2.4年
1950-1986年，平均周期下降时间：2.1年
资料来源：Futrell et al.， 1989。

Futrell等还分析了作为生猪获利指标的猪粮比(育肥猪价格与玉米价格之比)及其与生产周期特性的关系。这里的假定是当生猪对玉米价格比高于平均水平时，生猪生产者通过配种更多的成年猪与后备母猪来扩大生产。当此比率低于平均水平时，生产者减少配种量从而缩减生产。作者们认为猪粮比作为生猪生产是否获利的指标，也会随时间的变化而变化，例如，当固定成本占总生产成本的比例较大时，用猪粮比就会受到限制。

Futrell等坚持认为，虽然猪粮比经常用作生猪获利指标，生产者可能是基于他们对近期和预期实际获利性能力的理解来作出“反应的”(Futrell等，P.4)。图2.1说明了猪粮比与产仔数量变化间的关系。该关系是生产决策的一个关键指标。

产仔窝数变化率提前一年或滞后9个月
产仔窝数变化
猪粮比
猪粮比
产仔窝数变化率(%)

图2.1

饲料成本作为生猪获利性的构成部分，用其作为变量对生猪生产未来变化的解释预测作用会因生猪饲喂效率的提高或固定成本的增加而受到影响。

研究者们还考查了价格周期。正如所料，他们发现价格周期的运动与生产周期相反，虽然价格周期趋于比生产周期更短。前者平均只达到3年，而后者平均达到4.5年。在1950-1986年，价格周期长度在2至5年间。周期平均长度为2.9年，其中增长期长度为1.5年，而衷减期长度为1.4年。他们并未试图消除存在于价格与生产周期平均长度的差异，以使其一致。有趣的是如果生产决定价格，那么这两种周期为什么不是相互对应。一种可能性是猪肉需求的移动可能抵消了猪肉供给的变化。例如，作为屠宰量减少的结果，市场猪肉供给将会减少，这就会导致猪肉价格的增长。然而，如果这时牛肉和鸡肉价格也下降，就会导致牛肉和鸡肉对猪肉的替代。在这种情形下，即使猪肉供应量减少，市场猪肉价格仍会下降。

Futrell还对生猪周期是否会持续提出质疑。因为这个问题在当前北美被经常提及，养猪业正在经历着结构变化。对中国养猪业而言它也是一个关键问题。这里存在的假定是随着向更高投入与更专业化的经营单位转化，这些经营单位对改变生产的灵活性是较低的。尽管如此，Futrell等人提到，尽管大规模经营单位存在和生猪生产专业化与商品化趋势的增强，母猪产仔情还仍继续显示出一种年度间的波动(Futrell等，P5)。但是，他们确实感到生猪业会继续经历温和的价格与生产周期。