王剛毅,王孝華,李洪姝
(東北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150030)
我國生豬生產(chǎn)與豬肉消費(fèi)均位于世界首位。2016年我國生豬出欄68 502萬頭,豬肉產(chǎn)量高達(dá)5 277萬t。2016年豬肉的平均價(jià)格為27.99元/kg,整個(gè)豬肉市場(chǎng)的產(chǎn)值約為1.48萬億元,我國2016年的國內(nèi)生產(chǎn)總值為744 127億元,豬肉市場(chǎng)的產(chǎn)值約占國內(nèi)生產(chǎn)總值的2%。由此可見,我國生豬產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中具有重要的地位,生豬產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展不僅關(guān)系到經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,同樣關(guān)系到民生。然而,目前中國生豬生產(chǎn)面臨著區(qū)域性與結(jié)構(gòu)性矛盾共存的問題[1]。由于資源稟賦、環(huán)境制約、產(chǎn)業(yè)政策等因素的影響,我國生豬生產(chǎn)存在嚴(yán)重的區(qū)域發(fā)展不平衡問題[2],生豬產(chǎn)量的區(qū)域性差異是生豬產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡的直接體現(xiàn)。國內(nèi)外研究者一致認(rèn)為,供需不平衡是導(dǎo)致生豬價(jià)格波動(dòng)的根源[3-4]。武拉平[5]認(rèn)為在農(nóng)產(chǎn)品中,生豬市場(chǎng)的區(qū)域差異性較為顯著,從生豬價(jià)格的區(qū)域分布特征來看,不同區(qū)域的生豬價(jià)格間存在一定的差異。由此可以得出,生豬價(jià)格呈現(xiàn)區(qū)域性波動(dòng)是生豬產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡的外在表現(xiàn)。因此,以空間視角探究生豬價(jià)格的分布特征對(duì)協(xié)調(diào)生豬產(chǎn)業(yè)的區(qū)域發(fā)展、制定區(qū)域生豬產(chǎn)業(yè)規(guī)劃具有重要的借鑒意義。
近年來,生豬價(jià)格的區(qū)域性波動(dòng)愈演愈烈,并逐漸引起國內(nèi)外學(xué)者們的關(guān)注。Vollrath和Hallahan[6]在考慮空間因素和時(shí)間滯后因素的條件下,運(yùn)用價(jià)格信號(hào)測(cè)算了美國和加拿大肉類和豬肉市場(chǎng)的空間整合水平,發(fā)現(xiàn)美國和加拿大豬肉市場(chǎng)的整合水平高于牛肉市場(chǎng)的整合水平。de Arêdes等[7]研究了巴西豬肉價(jià)格的區(qū)域性傳導(dǎo)問題。Meyer[8]在探究市場(chǎng)整合時(shí),將交易成本引入到閾值向量誤差修正模型中,研究發(fā)現(xiàn)荷蘭與德國之間的價(jià)格差異超過交易成本時(shí)生豬價(jià)格將會(huì)發(fā)生變化。Serra等[9]利用非參數(shù)回歸技術(shù)研究了德國,丹麥,法國和西班牙生豬價(jià)格之間的傳導(dǎo)過程,并與替代非線性閾值模型的結(jié)果進(jìn)行比較表明,非參數(shù)回歸對(duì)價(jià)格傳導(dǎo)具有更高的靈敏性。Fousekis[10]在價(jià)格俱樂部(內(nèi)部成員服從一價(jià)定律)的框架下,利用多變量協(xié)整法研究了歐盟成員國之間生豬市場(chǎng)整合問題,結(jié)果表明歐盟的生豬市場(chǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒達(dá)到理想的整合水平。此外,Emmanouilidis和Fousekis[11]使用指數(shù)平滑過渡自回歸模型測(cè)試了丹麥,法國,德國和西班牙之間豬肉市場(chǎng)的整合狀況,研究發(fā)現(xiàn)4國的豬肉市場(chǎng)整合情況較好,“一價(jià)定律”的有效性在4個(gè)市場(chǎng)中得到驗(yàn)證,尤其是在德國和西班牙豬肉市場(chǎng)。田曉超和聶鳳英[12]在研究中發(fā)現(xiàn),我國生豬市場(chǎng)整合情況較好,生豬價(jià)格的傳導(dǎo)方向主要以產(chǎn)區(qū)向銷區(qū)傳導(dǎo)為主。新興產(chǎn)區(qū)處于價(jià)格變動(dòng)的主導(dǎo)地位,主銷區(qū)、主產(chǎn)區(qū)處于價(jià)格變動(dòng)的接受地位[13]。四川、湖南和河南對(duì)生豬長期價(jià)格的形成有較為顯著的影響,四川和湖南生豬價(jià)格的上升對(duì)共因子具有負(fù)影響,河南生豬價(jià)格的上升對(duì)共因子有正影響[14]。潘芳卉和李翠霞[15]測(cè)算了中國生豬市場(chǎng)的整合水平,并發(fā)現(xiàn)生豬產(chǎn)區(qū)和銷區(qū)的人均豬肉產(chǎn)量、人均收入水平、規(guī)模化養(yǎng)殖程度和公路密度是生豬產(chǎn)銷市場(chǎng)整合的決定因素。
學(xué)者們有關(guān)生豬價(jià)格的區(qū)域性研究,多從市場(chǎng)整合以及傳導(dǎo)方向出發(fā),很少考慮到空間效應(yīng)對(duì)生豬價(jià)格的具體影響。隨著我國各個(gè)區(qū)域戰(zhàn)略的實(shí)施以及交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展,各區(qū)域間的交流越來越密切。一個(gè)區(qū)域生豬價(jià)格的波動(dòng)不僅受內(nèi)部因素的影響,也有可能受到相鄰地區(qū)的影響。傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)很難解決生豬價(jià)格波動(dòng)的空間性問題的,空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)能夠很好的解決上述問題,我國學(xué)者已經(jīng)注意到了空間效應(yīng)對(duì)生豬價(jià)格的影響。郭國強(qiáng)[16]發(fā)現(xiàn)我國豬肉價(jià)格存在空間依賴性,王晶晶[17]發(fā)現(xiàn)我國生豬價(jià)格存在顯著的空間集聚效應(yīng)。兩位學(xué)者有關(guān)生豬價(jià)格空間計(jì)量的分析是基于地理空間權(quán)重矩陣的,說明了我國生豬價(jià)格存在地理集聚現(xiàn)象。但是現(xiàn)實(shí)情況更復(fù)雜,某些生豬市場(chǎng)雖然地理距離較遠(yuǎn),但貿(mào)易關(guān)系密切,即使地理不相鄰,同樣存在相互影響。各省區(qū)生豬價(jià)格的空間交互作用有可能已經(jīng)超越了地理上的局限,存在“跨地域”的溢出效應(yīng)。鑒于此,構(gòu)建具有經(jīng)濟(jì)意義的空間權(quán)重矩陣,以新的視角來探究我國省區(qū)間的生豬價(jià)格是否存在“跨地域”的空間溢出效應(yīng),研究結(jié)論為相關(guān)部門提供決策支持。
生豬價(jià)格及其影響因素的關(guān)系可表達(dá)為:
式中:HP為生豬價(jià)格,是NT×1的列向量;X是由影響生豬價(jià)格的各因素構(gòu)成的NT×m矩陣,m是影響因素的個(gè)數(shù);β是待估參數(shù);ε是NT×1的誤差向量,并且服從正態(tài)分布,i代表區(qū)域,t代表時(shí)間。
生豬價(jià)格的普通面板模型有可能忽略了生豬價(jià)格存在空間異質(zhì)性和空間依賴性[18],使用空間計(jì)量回歸模型能夠很好地解決上述的兩個(gè)問題,Anselin[19]將空間線性回歸模型分為空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SLM)。其中,空間滯后模型側(cè)重于解釋某一區(qū)域被解釋變量受相鄰區(qū)域該變量的影響,即模型中考慮內(nèi)生交互效果(WHP);空間誤差模型則強(qiáng)調(diào),相鄰區(qū)域具有的相近特征,當(dāng)遇到外部沖擊時(shí),使被解釋變量呈現(xiàn)相似變化,這種情況下模型中考慮殘差的交互效果(Wε)。
生豬價(jià)格空間滯后模型為:
式中:HP為生豬價(jià)格,X是影響生豬價(jià)格的外生變量,W是NT×NT的空間權(quán)重矩陣,W與HP的乘積可用來表示空間滯后因子(WHP),ε服從正態(tài)分布,i代表區(qū)域,t代表時(shí)期,ρ和β是待估參數(shù),ρ是空間相關(guān)系數(shù),反映相鄰區(qū)域間的影響程度。若ρ>0,區(qū)域生豬價(jià)格趨同,存在集聚效應(yīng);若ρ<0,區(qū)域生豬價(jià)格不存在集聚效應(yīng)。
生豬價(jià)格空間誤差模型為:
式中:HP為生豬價(jià)格,X是影響生豬價(jià)格的外生變量,W是NT×NT的空間權(quán)重矩陣,ε服從正態(tài)分布,i代表區(qū)域,t代表時(shí)期。γ是空間自回歸系數(shù),衡量誤差擾動(dòng)項(xiàng)之中的空間依賴性,若γ顯著,則不包含在X中但對(duì)生豬價(jià)格有影響的遺漏變量存在空間相關(guān)性,或不可預(yù)測(cè)的隨機(jī)沖擊存在空間相關(guān)性。
本文選取待宰活豬價(jià)格來表示生豬價(jià)格。生豬價(jià)格的影響因素不僅包括玉米、仔豬等投入品的價(jià)格,豬肉替代品的價(jià)格以及居民可支配收入也是不可忽略的[20]。因此,本文選取以下變量作為影響生豬價(jià)格的外生變量。
仔豬價(jià)格(PP)。仔豬價(jià)格是影響供給方面的一個(gè)重要因素。據(jù)統(tǒng)計(jì)資料顯示,仔豬成本占生豬養(yǎng)殖成本的30%左右,仔豬價(jià)格的波動(dòng)會(huì)引起生豬價(jià)格的波動(dòng)。因此,本文將仔豬價(jià)格引入模型當(dāng)中,作為影響生豬價(jià)格的外生變量。
玉米價(jià)格(COP)。飼料是生豬養(yǎng)殖過程中的主要投入品,而玉米投入約占飼料投入的60%-70%。王明利和王濟(jì)民[21]指出玉米價(jià)格與生豬價(jià)格關(guān)系密切,玉米價(jià)格的波動(dòng)會(huì)對(duì)生豬的生產(chǎn)與價(jià)格產(chǎn)生巨大影響?;诖耍衩變r(jià)格可以被引入模型。
替代因素:雞肉價(jià)格(CP)、牛肉價(jià)格(BP)。豬肉的替代品主要是牛肉、雞肉。當(dāng)豬肉價(jià)格上漲時(shí),消費(fèi)者會(huì)傾向于增加雞肉和牛肉的消費(fèi),減少豬肉的消費(fèi);反之,增加豬肉的消費(fèi)。豬肉價(jià)格和生豬價(jià)格是完全相關(guān)的,所以豬肉替代品的價(jià)格會(huì)影響到生豬價(jià)格。本文選取白條雞的集市價(jià)格代替雞肉價(jià)格;用去骨牛肉的集市價(jià)格代替牛肉價(jià)格。
居民可支配收入(UPI)。豬肉是我國居民的傳統(tǒng)肉食,就目前來看,它是一種正常品,其需求收入彈性大于0。張立中等[22]指出城鎮(zhèn)居民收入對(duì)生豬價(jià)格的沖擊大而迅速:當(dāng)居民收入增加時(shí),居民會(huì)增加豬肉的消費(fèi),引起生豬價(jià)格上漲;反之,減少豬肉消費(fèi),生豬價(jià)格下降。
本文選取《全國生豬發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》中提及的23個(gè)省市作為分析樣本。樣本區(qū)間為2008年3月—2016年3月,共計(jì)97個(gè)月。數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(歷年)、布瑞克農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫以及中國畜牧業(yè)信息網(wǎng)。其中,城鎮(zhèn)居民可支配收入只有季度數(shù)據(jù),本文用Eviews8.0將其平滑處理為月度數(shù)據(jù)。
同步系數(shù)空間權(quán)重矩陣是對(duì)地理權(quán)重矩陣的補(bǔ)充,地理權(quán)重矩陣僅僅考慮了地理因素的影響,但是現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)是復(fù)雜的。一個(gè)地區(qū)有多個(gè)相鄰區(qū)域時(shí),地理權(quán)重矩陣可能會(huì)平等對(duì)待這些相鄰區(qū)域,但是事實(shí)上,在這些相鄰的地區(qū)中,有些是影響特別大的,有些卻影響較小,所以上面這種無差別的對(duì)待所有相鄰地區(qū)的方式是過于簡單的。那么如何差別對(duì)待各個(gè)區(qū)域的相互影響呢?價(jià)格同步系數(shù)為本文提供了思路,姜雅莉[23]用同步系數(shù)測(cè)定了蔬菜價(jià)格區(qū)域間的協(xié)動(dòng)關(guān)系,本文在價(jià)格同步系數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建同步系數(shù)權(quán)重矩陣來彌補(bǔ)地理權(quán)重矩陣的不足,并根據(jù)該矩陣探究我國生豬市場(chǎng)間是否存在空間溢出效應(yīng)。
對(duì)于同步系數(shù)空間權(quán)重矩陣來說,將經(jīng)濟(jì)上的相關(guān)意義引入模型當(dāng)中,以價(jià)格波動(dòng)的同步程度為視角,來衡量各區(qū)域經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)的密切程度。本文設(shè)定了同步系數(shù)的特定閾值,并將所有地區(qū)價(jià)格波動(dòng)的同步系數(shù)與特定閾值比較,如果超過該閾值,則認(rèn)為兩地在經(jīng)濟(jì)意義上是相鄰的,空間矩陣中的元素設(shè)定為1,否則,則認(rèn)為兩地在經(jīng)濟(jì)意義上不相鄰,空間矩陣中的元素設(shè)定為0。根據(jù)分析可知,地理權(quán)重矩陣是外生的二元鄰接矩陣,而同步系數(shù)矩陣是根據(jù)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)特征提取的“經(jīng)濟(jì)意義上的二元鄰接矩陣”,因此,同步系數(shù)空間權(quán)重矩陣更能滿足分析現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問題的需要,降低分析問題的偏誤。
同步系數(shù)可以用來測(cè)定兩組數(shù)據(jù)序列之間對(duì)應(yīng)的相鄰數(shù)據(jù)變化方向的一致性問題。如果一組數(shù)據(jù)序列的某一個(gè)相鄰數(shù)據(jù)的變動(dòng)方向?yàn)樯仙ㄏ陆担?,而另一組數(shù)據(jù)序列對(duì)應(yīng)的相鄰數(shù)據(jù)的變動(dòng)方向也為上升(下降),則兩組數(shù)據(jù)序列為同步,反之,則視為不同步[24]。同步系數(shù)(RR)的計(jì)算公式為:
式中:M是數(shù)據(jù)序列同步程度之和,n為數(shù)據(jù)序列的長度。mr有兩種取值,當(dāng)兩個(gè)序列變化同向時(shí),mr=1;當(dāng)兩個(gè)序列變化反向時(shí),mr=0。根據(jù)以上公式可知,RR的取值范圍為[0,1],RR越趨近于1,序列之間的同步性越強(qiáng)。當(dāng)RR=1時(shí),表明兩序列完全同步;當(dāng)RR=0時(shí),表明兩序列無任何同步性。
運(yùn)用同步系數(shù)法計(jì)算23個(gè)省市的生豬價(jià)格同步系數(shù)矩陣,該矩陣反映了各個(gè)省域生豬價(jià)格波動(dòng)的同步程度,同時(shí)也反映了各區(qū)域生豬市場(chǎng)的價(jià)格協(xié)動(dòng)關(guān)系。運(yùn)用Netdraw畫出23個(gè)省市生豬價(jià)格的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖(圖1)。
圖1 生豬價(jià)格同步系數(shù)網(wǎng)絡(luò)圖Fig. 1 Hog price synchronization coefficient network
如圖1所示,生豬價(jià)格的同步系數(shù)網(wǎng)絡(luò)是在給定閾值的情況下畫出來的,不同的閾值下網(wǎng)絡(luò)的連邊會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化[25]。在網(wǎng)絡(luò)中會(huì)在許多弱相關(guān)的連邊,這些連邊增加了網(wǎng)絡(luò)分析的難度。如果剔除這些弱相關(guān)的連邊對(duì)網(wǎng)絡(luò)的總體結(jié)構(gòu)特征不會(huì)有太大的影響。為了構(gòu)建同步系數(shù)的鄰接矩陣,就需要確定網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)閾值來剔除網(wǎng)絡(luò)中的一些弱相關(guān)的連邊。假設(shè)最優(yōu)閾值為θbest,當(dāng)同步系數(shù)RRij>θbest時(shí),就認(rèn)為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間有連邊,否則無連邊。最優(yōu)閾值可以根據(jù)連邊數(shù)與閾值所對(duì)應(yīng)的變化關(guān)系求出:
式中:c1為網(wǎng)絡(luò)連邊數(shù)開始急劇變化時(shí)的閾值,c2為網(wǎng)絡(luò)連邊數(shù)第二次趨于平緩時(shí)的閾值,a為網(wǎng)絡(luò)的失真系數(shù),其取值范圍為[0, 1],a越小,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越簡單,網(wǎng)絡(luò)失真程度越大,在以往的研究基礎(chǔ)上,本文令生豬價(jià)格網(wǎng)絡(luò)的a取1/3[26]。為了確定c1和c2,需畫出連邊數(shù)與閾值的對(duì)應(yīng)關(guān)系圖(圖2)。綜合以上數(shù)據(jù),求得θbest,根據(jù)最優(yōu)閾值,構(gòu)建空間權(quán)重矩陣,具體設(shè)定方法為:
利用Netdraw畫出同步系數(shù)空間權(quán)重矩陣的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D(圖3),網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲惺∮蜷g的連邊代表兩個(gè)省域之間是“相鄰”的,此處的相鄰并不是地理意義上的相鄰,而是以同步系數(shù)這個(gè)指標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)的經(jīng)濟(jì)意義上的相鄰。從圖中可以看出,許多省份在地理上并不相鄰,但是在價(jià)格同步性的意義上相鄰。
圖2 網(wǎng)絡(luò)連邊數(shù)的分布情況Fig. 2 Distribution of the number of edges of the network
圖3 空間權(quán)重矩陣的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱DFig. 3 Network topology of spatial weight matrix
空間相關(guān)性檢驗(yàn)是對(duì)空間因素是否對(duì)生豬價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生顯著影響的檢驗(yàn)。關(guān)于空間相關(guān)性的檢驗(yàn)有多種方法,其中最為流行的是Moran’s I[26]。Moran’s I主要測(cè)度經(jīng)濟(jì)變量的空間相關(guān)性,揭示經(jīng)濟(jì)變量的空間作用機(jī)制[27]。Moran’s I分為全局Moran’s I和局部 Moran’s I。
首先采用Stata14.0對(duì)2008年3月-2016年3月的生豬價(jià)格進(jìn)行全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)(圖4)。可以看出,這段時(shí)間內(nèi)生豬價(jià)格的全局Moran’s I均不為0,并且正值居多,即生豬價(jià)格存在空間集聚。雖然有些P值較大,即接受生豬價(jià)格不受空間因素影響的假設(shè),但是多數(shù)P值處于0附近,即大多數(shù)的全局Moran’s I通過了顯著性檢驗(yàn)。因此,空間因素對(duì)生豬價(jià)格的波動(dòng)還是有一定影響的,為保證生豬價(jià)格模型的正確性,需要將空間因素引入模型。
圖4 生豬價(jià)格全局Moran’s I顯著性檢驗(yàn)Fig. 4 Moran’s I significance test of the average hog price
全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)只能說明生豬價(jià)格存在空間效應(yīng),但是并不能說明具體區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)模式?;诖耍枰柚植縈oran’s I來分析各個(gè)省域的價(jià)格聯(lián)動(dòng)關(guān)系。本文選擇相關(guān)省市2015年的生豬平均價(jià)格來檢驗(yàn)局部空間相關(guān)性,并對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步整理(表1),以便于揭示不同地區(qū)生豬價(jià)格變動(dòng)的空間關(guān)聯(lián)模式。
根據(jù)表1的相關(guān)內(nèi)容可知,屬于“高值—高值(HH)”關(guān)聯(lián)的省份有廣東、浙江、福建、海南、江西、湖南、四川、貴州和云南9個(gè)省,占比39.13%。這些省域?yàn)楦咧怠咧导蹍^(qū),說明該區(qū)域內(nèi)相關(guān)省份的生豬價(jià)格與其“相鄰”區(qū)域的生豬價(jià)格都處于較高水平。屬于“低值—高值(LH)”關(guān)聯(lián)的省份有江蘇、湖北、廣西3個(gè)省,占比13.04%。這些省域?yàn)榈椭怠咧导蹍^(qū),說明該區(qū)域內(nèi)相關(guān)省份的生豬價(jià)格遠(yuǎn)低于與其“相鄰”區(qū)域的生豬價(jià)格。屬于“低值—低值(LL)”關(guān)聯(lián)的省份有黑龍江、吉林、遼寧、北京、天津、河北、山東、河南和安徽9個(gè)省,占比39.13%。這些省域?yàn)榈汀停↙L)集聚區(qū),說明該區(qū)域內(nèi)相關(guān)省份的生豬價(jià)格與其“相鄰”區(qū)域的生豬價(jià)格都處于較低水平。屬于“高值—高值(HH)”關(guān)聯(lián)的省份有上海和重慶2個(gè)市,占比8.7%,這些省域?yàn)楦摺停℉L)集聚區(qū),說明該區(qū)域內(nèi)相關(guān)省份的生豬價(jià)格遠(yuǎn)高于與其“相鄰”區(qū)域的生豬價(jià)格。由此可以得知,我國生豬價(jià)格的集聚以高值—高值(HH)、低值—低值(LL)兩種模式為主,這反映了我國生豬價(jià)格存在高度的空間正相關(guān),即空間集聚。
表1 2015年生豬價(jià)格省域關(guān)聯(lián)模式Table 1 Provincial corrilations of hog price in 2015
計(jì)量分析的關(guān)鍵是模型的選擇,由空間相關(guān)性檢驗(yàn)的結(jié)果可知,我國生豬價(jià)格存在空間效應(yīng),那么OLS模型就會(huì)存在偏差,對(duì)生豬價(jià)格的分析需要考慮空間因素的影響。對(duì)于面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)的選擇,通常的做法為,當(dāng)樣本是隨機(jī)取來自于總體時(shí)選擇隨機(jī)效應(yīng),而當(dāng)樣本只是限定于一些特定個(gè)體時(shí)選擇固定效應(yīng)[28]。本文的樣本是23個(gè)省市,代表了我國生豬市場(chǎng)的總體概況,因此模型選擇固定效應(yīng)更為合適。對(duì)于SLM和SEM是否適合于生豬價(jià)格的空間計(jì)量分析,需要進(jìn)行拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)。從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,LMLAG、R-LMLAG、 LMERR、 R-LMERR均在1%的水平下通過顯著性檢驗(yàn)(表2),SLM和SEM均適合生豬價(jià)格的空間計(jì)量分析。
對(duì)于空間面板SLM模型和空間面板SEM模型的估計(jì),需要借助Matlab7.0來完成,結(jié)果見表3。為了便于比較,將基本模型的OLS估計(jì)結(jié)果也列在表3中作為對(duì)比。從模型的回歸結(jié)果可以看出,加入空間因素的回歸模型比普通模型的估計(jì)結(jié)果更好。從整體擬合優(yōu)度和對(duì)數(shù)似然函數(shù)值來看,SLM和SEM模型都優(yōu)于OLS模型。從變量的顯著性結(jié)果來看,WHP和Wε的系數(shù)均在1%的水平下通過了顯著性檢驗(yàn),說明我生豬價(jià)格確實(shí)存在空間效應(yīng)。
表2 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 Lagrange multiplier test results
表3 生豬價(jià)格回歸結(jié)果Table 3 Regression results of hog price
在SLM模型中,空間滯后因子ρ=0.620,并且高度顯著,說明我國生豬市場(chǎng)間存在空間溢出效應(yīng)。生豬價(jià)格同步程度較高的省域間,生豬價(jià)格存在空間依賴性。某一省域的生豬價(jià)格上升(下降),會(huì)引起與其“同步性”相鄰的省域生豬價(jià)格上升(下降),從而表現(xiàn)出空間集聚效應(yīng)。生豬價(jià)格高的省域被價(jià)格高的省域包圍,同時(shí)價(jià)格低的省域被價(jià)格低的省域包圍。
在SEM模型中,Wε的估計(jì)量γ=0.878,在1%的水平下通過顯著性檢驗(yàn),表明生豬價(jià)格同步程度較高的省域間具有空間相似性,即在遇到外部沖擊時(shí),生豬價(jià)格會(huì)呈現(xiàn)趨同的變化。擾動(dòng)項(xiàng)的系數(shù)為正值,同樣表明了“同步性”相鄰的省域間生豬價(jià)格存在正相關(guān),即本地區(qū)的生豬價(jià)格上升,對(duì)鄰域的生豬價(jià)格具有推動(dòng)作用。
從似然對(duì)數(shù)函數(shù)值可以看出,SEM模型略優(yōu)于SLM模型。SEM模型所設(shè)定的影響生豬價(jià)格的變量均在1%的水平下通過了顯著性檢驗(yàn),并且所有變量的系數(shù)均符合經(jīng)濟(jì)理論與設(shè)定預(yù)期。供給方面,仔豬價(jià)格、玉米價(jià)格均對(duì)生豬價(jià)格產(chǎn)生推動(dòng)作用,尤其是仔豬價(jià)格,當(dāng)保持其他條件不變的情況下,仔豬價(jià)格上升1個(gè)單位,生豬價(jià)格上升0.327個(gè)單位。需求方面,雞肉、牛肉都是豬肉的替代品,當(dāng)雞肉或牛肉的價(jià)格上升時(shí),居民會(huì)增加豬肉的消費(fèi),進(jìn)而引起生豬價(jià)格上升;豬肉是正常品,當(dāng)居民的可支配收入增加時(shí),會(huì)增加豬肉的消費(fèi),推動(dòng)生豬價(jià)格的上漲。
隨著我國市場(chǎng)化進(jìn)程的不斷深化,省區(qū)間生產(chǎn)要素和產(chǎn)品的流動(dòng)日益提升,生豬產(chǎn)業(yè)區(qū)際間的聯(lián)系也日益密切,各省區(qū)的生豬價(jià)格存在顯著的空間交互作用,而且這種作用已經(jīng)超越了地理上的局限性。研究結(jié)果表明,基于同步系數(shù)權(quán)重矩陣的空間因子高度顯著,我國生豬價(jià)格的集聚效應(yīng)已經(jīng)打破了原有的地理集聚,而存在跨區(qū)域的空間效應(yīng)。
中國生豬價(jià)格的波動(dòng)呈現(xiàn)出顯著的空間依賴特征,不是隨機(jī)分布的,即使某兩個(gè)省域在地理上相隔很遠(yuǎn),但由于兩省貿(mào)易往來密切,生豬價(jià)格同步性較強(qiáng),此時(shí)生豬價(jià)格也會(huì)存在空間集聚效應(yīng)。表明了我國生豬價(jià)格的空間分布存在不平衡的特征,這一特征也從側(cè)面反映了我國生豬產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡的問題。
第一、進(jìn)一步整合生豬市場(chǎng)。生豬市場(chǎng)存在空間效應(yīng),表現(xiàn)了我國生豬市場(chǎng)發(fā)展不平衡的現(xiàn)象。為了生豬產(chǎn)業(yè)的健康運(yùn)行與發(fā)展,各區(qū)域要強(qiáng)化區(qū)域合作,共同構(gòu)建生豬價(jià)格區(qū)域聯(lián)動(dòng)機(jī)制,合理調(diào)控生豬價(jià)格。俗話說“糧豬安天下”,生豬價(jià)格的穩(wěn)定,不僅關(guān)系到經(jīng)濟(jì)的健康運(yùn)行還關(guān)系到居民生活的穩(wěn)定。
第二、加大重點(diǎn)區(qū)域的監(jiān)控。由于生豬市場(chǎng)空間依賴特征的存在,容易形成價(jià)格波動(dòng)的“羊群效應(yīng)”,一些生豬價(jià)格高位運(yùn)行的省份,會(huì)帶動(dòng)與之聯(lián)系密切的省區(qū)生豬價(jià)格的上升。尤其要對(duì)生產(chǎn)成本較高,需求較大的省份,進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控,比如廣東、上海等省市。因?yàn)檫@些區(qū)域更容易出現(xiàn)較高的生豬價(jià)格,合理地調(diào)控這些區(qū)域,會(huì)使生豬價(jià)格的調(diào)控更加精準(zhǔn),達(dá)到事半功倍的政策效果。
第三、因地制宜地制定相關(guān)的調(diào)控政策。我國生豬價(jià)格存在空間異質(zhì)性,價(jià)格波動(dòng)在區(qū)域間的傳導(dǎo)也存在一定的差異性,這會(huì)極大地分散政策效力。因此,在調(diào)控某一區(qū)域生豬價(jià)格時(shí),不僅要從本地區(qū)自身因素出發(fā),還需要統(tǒng)籌與之聯(lián)系密切的其他區(qū)域的特點(diǎn),制定具有針對(duì)性的政策。
[1] 張振, 喬娟. 中國生豬生產(chǎn)布局影響因素實(shí)證研究——基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)[J]. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇, 2011, 26(8): 61-67.Zhang Z, Qiao J. An empirical study on influencing factor of pig production layout in China: Based on the panel data of provinces[J]. Statistics and Information Forum, 2011, 26(8): 61-67.
[2] 虞祎, 張暉, 胡浩. 環(huán)境規(guī)制對(duì)中國生豬生產(chǎn)布局的影響分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2011(8): 81-88.Yu Y, Zhang H, Hu H. An analysis of the effect of environmental regulation on distribution of live pig production[J]. Chinese Rural Economy, 2011(8): 81-88.
[3] Harlow A A. The hog cycle and the cobweb theorem[J]. AmericanJournal of Agricultural Economics, 1960, 42(2): 842-853.
[4] 呂杰, 綦穎. 生豬市場(chǎng)價(jià)格周期性波動(dòng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題, 2007, 28(7): 89-92.Lü J, Qi Y. Economic analysis of cyclical fluctuation in hog market[J]. Issues in Agricultural Economy, 2007, 28(7): 89-92.
[5] 武拉平. 農(nóng)產(chǎn)品地區(qū)差價(jià)和地區(qū)間價(jià)格波動(dòng)規(guī)律研究——以小麥、玉米和生豬市場(chǎng)為例[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題, 2000, 21(10):54-58.Wu L P. Research on regional spread of agricultural products and regional price fluctuations: Take wheat, corn and hog market as an example[J]. Issues in Agricultural Economy, 2000, 21(10): 54-58.
[6] Vollrath T, Hallahan C. Testing the integration of U.S.-Canadian meat and livestock markets[J]. Canadian Journal of Agricultural Economics, 2006, 54(1): 55-79.
[7] De Arêdes A F, dos Santos M L, Gomes M F M. Analyzing the transmission of the swine-meat prices in markets selected in Brazil over the period from 2000 to 2009[J]. Organiza??es Ruraise Agroindustriais, 2012, 14: 142-154.
[8] Meyer J. Measuring market integration in the presence of transaction costs–A threshold vector error correction approach[J].Agricultural Economics, 2004, 31(2/3): 327-334.
[9] Serra T, Gil J M, Goodwin B K. Local polynomial fitting and spatial price relationships: Price transmission in EU pork markets[J]. European Review of Agricultural Economics, 2006,33(3): 415-436.
[10] Fousekis P. Multiple markets within the EU? Empirical evidence from pork and poultry prices in 14 EU member states[J].Economics Bulletin, 2007, 3: 1-12.
[11] Emmanouilides C J, Fousekis P. Testing for the LOP under nonlinearity: An application to four major EU pork markets[J].Agricultural Economics, 2012, 43(6): 715-723.
[12] 田曉超, 聶鳳英. 我國生豬產(chǎn)銷區(qū)間空間市場(chǎng)整合研究[J]. 中國畜牧雜志, 2010, 46(8): 34-38.Tian X C, Nie F Y. Study on live pig market intergration in China[J]. Chinese Journal of Animal Science, 2010, 46(8): 34-38.
[13] 孫赫, 任金政. 我國生豬市場(chǎng)區(qū)域整合研究——基于2008-2013年間15省市生豬旬度價(jià)格數(shù)據(jù)[J]. 價(jià)格理論與實(shí)踐,2014(5): 67-69.Sun H, Ren J Z. China’s hog market regional integration research:Based on 15 provinces and cities hog price data from 2008 to 2013[J]. Price: Theory and Practice, 2014(5): 67-69.
[14] 陳永福, 馬國英, 吳蓓蓓, 等. 中國生豬價(jià)格發(fā)現(xiàn)形成機(jī)制研究——基于區(qū)域間價(jià)格關(guān)系的實(shí)證分析[J]. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2011, 44(5): 3279-3288.Chen Y F, Ma G Y, Wu B B, et al. Study on China’s swine price discovery forming mechanism: Empirical analysis on the relationship between interregional price[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2011, 44(5): 3279-3288.
[15] 潘方卉, 李翠霞. 生豬產(chǎn)銷市場(chǎng)整合、決定因素與地理距離——基于省級(jí)數(shù)據(jù)的面板門檻模型[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2016(8): 28-41.Pan F H, Li C X. Market integration between hog production areas and sales areas, the determinants and geographic distance:An empirical analysis based on province-level data and panel threshold model[J]. Chinese Rural Economy, 2016(8): 28-41.
[16] 郭國強(qiáng). 空間計(jì)量模型的理論和應(yīng)用研究[D]. 武漢: 華中科技大學(xué), 2013.Guo G Q. The theoretical and applied research of spatial econometric model[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2013.
[17] 王晶晶. 生豬產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制研究[D]. 北京: 中國農(nóng)業(yè)大學(xué), 2014.Wang J J. Price transmission in China’s pork market: Asymmtric and spatial effects[D]. Beijing: China Agricultural University,2014.
[18] 沈體雁. 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M]. 北京: 北京大學(xué)出版社 , 2010.Shen T Y. Spatial Econometrics[M]. Beijing: Peking University Press, 2010.
[19] Anselin L. Spatial Econometrics: Methods and Models[M].Dordrecht: Kluwer Academic press, 1988.
[20] 辛賢, 譚向勇. 農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的放大效應(yīng)研究[J]. 中國農(nóng)村觀察,2000(1): 52-57.Xin X, Tan X Y. Study on the magnification effect of agricultural product price[J]. China Rural Survey, 2000(1): 52-57.
[21] 王明利, 王濟(jì)民. 本輪生豬市場(chǎng)波動(dòng)暴露的問題及啟示[J]. 中國畜牧雜志, 2007, 43(22): 4-7.Wang M L, Wang J M. The issue of swell exposure in the current hog market and its implications[J]. Chinese Journal of Animal Science, 2007, 43(22): 4-7.
[22] 張立中, 劉倩倩, 辛國昌. 我國生豬價(jià)格波動(dòng)與調(diào)控對(duì)策研究[J]. 經(jīng)濟(jì)問題探索, 2013(11): 117-122.Zhang L Z, Liu Q Q, Xin G C. China’s hog price fluctuations and control strategies[J]. Inquiry Into Economic Issues, 2013(11): 117-122.
[23] 姜雅莉. 蔬菜價(jià)格波動(dòng)及傳導(dǎo)研究[D]. 楊凌: 西北農(nóng)林科技大學(xué), 2013.Jiang Y L. Research on the fluctuation and transmission of vegetable price[D]. Yangling: Northwest A&F University, 2013.
[24] 岳冬冬, 王征兵. 一種測(cè)度數(shù)據(jù)序列協(xié)動(dòng)性的同步系數(shù)法[J].統(tǒng)計(jì)與決策, 2011(1): 4-6.Yue D D, Wang Z B. A synchronization coefficient method for coordinate data sequence[J]. Statistic and Decision, 2011(1): 4-6.
[25] 宋寧寧, 韓華, 吳翎燕. 一種基于閾值構(gòu)建金融網(wǎng)絡(luò)的新方法[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2015, 51(6): 249-253.Song N N, Han H, Wu L Y. New method to construct financial network based on threshold[J]. Computer Engineering and Applications, 2015, 51(6): 249-253.
[26] Moran P A P. Notes on continuous stochastic phenomena[J].Biometrika, 1950, 37(1/2): 17-23.
[27] Anselin L. Spatial econometrics[J]. Palgrave Handbook of Econometrics, 1999, 1(1): 310-330.
[28] Badi H B. Econometric Analysis of Panel Data (4th Ed.)[M]. New York: Wiley, 2008: 35-41.