生豬價格視角下肉類價格溢出效應(yīng)研究

周雨龍

(山東工商學(xué)院 統(tǒng)計學(xué)院， 山東 煙臺 264003)

近年來，突發(fā)事件對肉類市場的沖擊一直是相關(guān)學(xué)者研究的熱點。中國畜牧業(yè)存在著諸多內(nèi)生性矛盾與實際難題。2018年底非洲豬瘟這一突發(fā)事件，給生豬的上下游產(chǎn)業(yè)鏈帶來巨大負(fù)面沖擊，生豬市場發(fā)展和社會經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定受到極大挑戰(zhàn)，大量生豬遭到撲殺，供給端產(chǎn)能出現(xiàn)嚴(yán)重下滑，使豬肉市場供需矛盾惡化，消費市場情緒助推豬肉價格快速上漲，使之成為影響CPI波動的重要因素。此次突發(fā)事件的沖擊波及規(guī)模之大、程度之深，給社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展及人民生產(chǎn)生活帶來了極為明顯的負(fù)面影響。系統(tǒng)研究突發(fā)事件對肉類市場及價格波動的沖擊，理性分析沖擊的內(nèi)在傳播路徑，有助于政策更好地發(fā)揮穩(wěn)定肉類市場的積極作用。因此，探究突發(fā)事件對肉類市場的沖擊影響具有重要的學(xué)術(shù)和現(xiàn)實意義。

受生豬養(yǎng)殖周期、季節(jié)調(diào)整、社會消費周期等因素影響，豬肉的供給需求存在周期循環(huán)的顯著特征，許多學(xué)者對此進(jìn)行了詳細(xì)的研究。趙瑾等[1]認(rèn)為豬肉價格波動在價格上漲周期和下跌周期的杠桿效應(yīng)是因為生豬養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)、養(yǎng)殖戶價格預(yù)期、市場交易機(jī)制造成的。葉鋒等[2]、苗珊珊[3]認(rèn)為豬肉價格的上漲和下跌表現(xiàn)為強(qiáng)烈的季節(jié)性和周期性，豬肉價格在應(yīng)對突發(fā)事件沖擊表現(xiàn)為非對稱的杠桿效應(yīng)，所以豬肉價格呈現(xiàn)非對稱性、波動集聚性。

突發(fā)事件造成豬肉價格的波動是豬肉價格存在狀態(tài)轉(zhuǎn)換的重要原因。國內(nèi)外針對疫病等突發(fā)事件沖擊對肉類市場的影響已經(jīng)做了大量的探討。研究普遍認(rèn)為，疫病暴發(fā)造成的嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)損失，對豬肉市場供給側(cè)和需求側(cè)形成巨大壓力。張喜才等[4]、劉秀云等[5]分析認(rèn)為生豬整個產(chǎn)業(yè)鏈及關(guān)聯(lián)市場在受到外部沖擊后均表現(xiàn)出不同程度的價格波動。肖琦、周楊[6]從市場供求關(guān)系入手，發(fā)現(xiàn)非洲豬瘟通過直接影響豬肉需求，從而間接影響豬肉的供應(yīng)，所以供給側(cè)減少是導(dǎo)致豬肉價格波動的首要原因，需求側(cè)減少只是中介渠道。石自忠等[7]、康海琪等[8]孫大巖等[9]在考察非洲豬瘟對于豬肉價格波動的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)發(fā)現(xiàn)價格上漲可以顯著增加豬肉市場供給，但由于生豬養(yǎng)殖周期等因素的存在，使得豬肉市場供給短期反應(yīng)不敏感，表現(xiàn)出一定的時滯性。吳佳惠、陳蓉[10]發(fā)現(xiàn)非洲豬瘟的疫情深度將抑制豬肉價格，疫情寬度將推高豬肉價格，并且生豬疫病的空間溢出效應(yīng)在短期內(nèi)顯著，疫病爆發(fā)不僅會影響本地豬肉價格,還會波及周邊地區(qū)豬肉的價格。

現(xiàn)有研究更多是定性分析突發(fā)事件在市場中的沖擊傳導(dǎo)機(jī)制，即在刻畫肉類價格的波動特征時，用特定的社會經(jīng)濟(jì)事件對肉類價格波動原因進(jìn)行分析?，F(xiàn)有研究更多的利用基于線性假設(shè)的時間序列分析工具，研究突發(fā)事件沖擊對肉類市場價格的影響，忽略了突發(fā)事件的沖擊對肉類市場運行機(jī)制的影響，進(jìn)而使其機(jī)制變化表現(xiàn)出非線性，以線性研究方法刻畫突發(fā)事件沖擊的內(nèi)在傳導(dǎo)路徑可能不全面。本研究基于現(xiàn)有文獻(xiàn)存在的不足，根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部公布的肉類批發(fā)價格，借助基于 TVP-VAR 模型的溢出指數(shù)測定沖擊對肉類市場價格波動的時變影響，剖析突發(fā)事件沖擊引起的價格波動在整個市場的沖擊傳播路徑。

1 理論模型

Antonakakis等[11]改善了Diebold和Ylmaz[12]的滾窗VAR的溢出指數(shù)方法的缺陷，提出通過Koop和Korobilis[13]的遺忘因子卡爾曼濾波器用TVP-VAR方法允許方差-協(xié)方差矩陣通過估計動態(tài)變化。

按照以下公式建立TVP-VAR(p)模型，其中zt-1為yt的p階滯后矩陣。

yt=Atzt-1+t,t|Ωt-1～N(0,Σt)

(1)

vec(At)=vec(At-1)+ξt,ξt|Ωt-1～N(0,Ξt)

(2)

式中：Ωt-1表示t-1時點前的所有可用信息；yt和zt-1分別表示m×1和mp×1維向量；At和Ait分別為m×mp和m×m維矩陣；t為m×1維向量，且ξt為m2p×1維向量；而方差-協(xié)方差矩陣Σt和Ξt分別為m×m和m2p×m2p維矩陣。此外，vec(At)是At的向量化，它是一個m2p×1維向量。

(3)

Σ0=ΣOLS

(4)

為了保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，在卡爾曼濾波器算法中加入衰減因子。衰減因子的選擇通常類似于先驗的選擇，并且取決于參數(shù)中預(yù)期的時間變化量。參考Koop和Korobilis[13]提供的κ1和κ2的基準(zhǔn)值，κ1=0.99和κ2=0.96。

時變系數(shù)矩陣和時變方差-協(xié)方差矩陣用于估計包含廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)GIRF和廣義預(yù)測誤差方差分解GFEVD的溢出指數(shù)。為了計算GIRF和GFEVD，根據(jù) Wold 定理將 TVP-VAR 過程改為向量移動平均形式。

GIRFs[Ψij,t(H)]代表所有變量j在變量i受到?jīng)_擊后的響應(yīng)。計算了一次是變量i受到?jīng)_擊，一次是變量i沒有受到?jīng)_擊的H步預(yù)測之間的差異，差異可歸因于變量i的沖擊，其計算公式為

GIRFt(H,δj,t,Ωt-1)=E(yt+H|ej=δj,t,

Ωt-1)-E(yt+j|Ωt-1)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

這種溢出指數(shù)方法揭示了變量i的沖擊如何溢出到其他變量。首先，變量i將其沖擊傳遞給所有其他變量j的情況，稱為與其他變量的總溢出指數(shù)，定義為

(10)

其次，計算變量i從變量j接收的方向性溢出指數(shù)，稱為來自其他變量的總方向性溢出指數(shù)，定義為

(11)

最后，對其他變量的總方向性溢出指數(shù)中減去來自其他變量的總溢出指數(shù)以獲得凈溢出指數(shù),即

Ci,t=Ci→j,t(H)-Ci←j,t(H)

(12)

如果Ci,t為正，則意味著變量i對整個市場的影響大于其自身受到的影響，反之則表示變量i是受整個市場驅(qū)動的。最后，通過計算凈成對溢出指數(shù)來檢查兩變量之間的匹配關(guān)系：

(13)

如果 NPDCij(H)>0[NPDCij(H)<0]，則表示變量i支配(被支配)變量j。Antonakakis的方法不僅克服了主觀選擇滾動窗口大小的困難，還避免丟失有價值的樣本。因此，該方法也可用于度量低頻數(shù)據(jù)和小樣本時間序列數(shù)據(jù)的動態(tài)溢出效應(yīng)。本研究構(gòu)建的基于TVP-VAR模型的溢出指數(shù)可以有效度量突發(fā)事件對市場內(nèi)部價格波動的影響。

2 實證分析

2.1 數(shù)據(jù)變量及處理

采用的數(shù)據(jù)源來自國家農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布的每周農(nóng)產(chǎn)品的平均批發(fā)價格(同比)，具體包括去骨牛肉(beef)、去骨羊肉(mutton)、白條雞(chicken)和去骨豬肉(pork)，數(shù)據(jù)跨度是2016年5月22日至2021年6月13日。

在圖1肉類價格走勢圖中可以看到，各種肉類價格走勢表現(xiàn)出同步的上漲或下跌的波動特征，尤其是牛肉和羊肉表現(xiàn)出相似的波動增長趨勢，而雞肉和豬肉則表現(xiàn)出劇烈的價格波動。各種肉類偏離常規(guī)的波動和當(dāng)時的社會經(jīng)濟(jì)背景有著密不可分的關(guān)系，例如，從2016年開始，大中型養(yǎng)殖企業(yè)產(chǎn)能快速擴(kuò)張，豬肉市場供給側(cè)增加明顯，生豬上下游產(chǎn)業(yè)鏈因為產(chǎn)能的盲目擴(kuò)張導(dǎo)致豬肉市場供過于求。2017年年底部分生豬養(yǎng)殖企業(yè)面臨環(huán)保整改，緊接著2018年，養(yǎng)殖業(yè)環(huán)保整改力度不降反增，導(dǎo)致當(dāng)年一季度部分養(yǎng)殖企業(yè)非正常生豬出欄量暴增，造成豬肉價格再次出現(xiàn)大幅跳水。2019年生豬養(yǎng)殖受非洲豬瘟、地方環(huán)保禁限養(yǎng)等多方面因素疊加的影響致使市場供求失衡，因豬瘟影響，前期生豬出欄量大大降低，產(chǎn)能投入增速緩慢，供給側(cè)產(chǎn)能短期內(nèi)無法彌補(bǔ)需求側(cè)產(chǎn)能，受此影響，后期上游產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)袌鰤毫Τ掷m(xù)增加，同時下游產(chǎn)業(yè)鏈對豬肉價格更為敏感，整個生豬產(chǎn)業(yè)鏈生產(chǎn)成本波動明顯。

圖1 價格走勢

2019年6月農(nóng)業(yè)農(nóng)村部落實政策鼓勵養(yǎng)豬戶補(bǔ)欄增養(yǎng)，2019年9月政府公開豁免美國大豆和豬肉等相關(guān)材料的進(jìn)口關(guān)稅，隨后針對肉類價格上漲幅度較大的市場亂象，國家實施豬肉進(jìn)口關(guān)稅豁免、中央儲備肉投放、促進(jìn)生豬生產(chǎn)等一系列穩(wěn)物價政策，生豬生產(chǎn)和豬肉供應(yīng)能力逐漸恢復(fù)，9月后豬肉價格逐步回落，2019年9月和11月商務(wù)部和國家發(fā)改委從五方面保障人民豬肉消費，擇機(jī)投放凍豬肉，穩(wěn)定肉類市場物價。

肉類的原始價格描述性統(tǒng)計分析結(jié)果見表1前4列，其中雞肉的無條件方差明顯小于其他3種肉類，意味著雞肉價格表現(xiàn)出最低的波動性，因此價格波動比較穩(wěn)定，相比之下豬肉的無條件方差最大為11.059 92，價格波動風(fēng)險大；所有肉類價格的偏度為正，說明其價格分布明顯右偏；除雞肉峰度系數(shù)大于3外，其他肉類峰度均小于3，表現(xiàn)為低峰的非正態(tài)分布。

由于表1原始價格單位根檢驗未通過，數(shù)據(jù)序列不平穩(wěn)，為了消除數(shù)據(jù)異方差的影響，通過對原始價格進(jìn)行一階對數(shù)差分計算對數(shù)收益率ri，如圖2所示。

圖2 收益走勢

表1 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

ri=[ln(pi)-ln(pi-1)]×100

(14)

表1后4列顯示肉類的對數(shù)收益的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果，除雞肉收益率左偏外，其他肉類收益率均為右偏，所有肉類峰度均大于3，表現(xiàn)為高峰分布，非正態(tài)分布。

根據(jù)各種肉類對數(shù)收益率的ADF統(tǒng)計量均通過顯著性檢驗，表明所有序列均為平穩(wěn)序列。Ljung-Box檢驗對應(yīng)的Q(20)統(tǒng)計量表明所有序列都存自相關(guān)特征，這表明具有時變方差的TVP-VAR模型是適合用于分析肉類市場的溢出效應(yīng)的。無條件相關(guān)系數(shù)的結(jié)果表明所有肉類收益率彼此正相關(guān)。

2.2 收益波動溢出效應(yīng)

在構(gòu)建TVP-VAR的溢出指數(shù)時需要確定模型中各變量的最優(yōu)滯后期，根據(jù)AIC和SC信息準(zhǔn)則最小的原則，選擇VAR最優(yōu)滯后階數(shù)為2，選擇預(yù)測步長為4。

2.2.1 動態(tài)總溢出指數(shù)

計算整個肉類市場的動態(tài)總溢出指數(shù)。在圖3中度量并繪制了基于TVP-VAR方法的動態(tài)總溢出指數(shù)，可以觀察到，基于TVP-VAR 的動態(tài)總溢出指數(shù)的走勢和突發(fā)事件的發(fā)生時點基本符合，如2017年的溢出指數(shù)大漲， 2017年同期，養(yǎng)殖業(yè)面臨環(huán)保限養(yǎng)等原因造成豬肉提前出欄，市場供大于求，價格大跌造成市場恐慌傳染；2019年的總溢出指數(shù)的大漲，2019年同期，受非洲豬瘟、環(huán)保限養(yǎng)等多方面原因造成豬肉出欄量大幅減少，市場供少于求，價格飛漲抬高其他替代肉類物價。

通過將動態(tài)總溢出指數(shù)和同時期的社會經(jīng)濟(jì)事件進(jìn)行匹配，可以明顯地看出基于TVP-VAR方法的溢出指數(shù)在不同時期表現(xiàn)出不同的特征，尤其是在某一子市場中出現(xiàn)動蕩時，整個市場會表現(xiàn)出總溢出指數(shù)增加。這種特性和基于TVP-VAR方法的溢出指數(shù)能捕捉到突發(fā)事件的介入和影響密不可分。

2.2.2 凈溢出指數(shù)和凈成對溢出指數(shù)

研究凈溢出指數(shù)和凈成對溢出指數(shù)的特征，以便區(qū)分肉類市場中沖擊的凈發(fā)送者和凈接收者，以及指定兩個市場中的市場溢出方向性。從圖4的凈溢出指數(shù)中可以看到，牛肉和豬肉的凈溢出指數(shù)總體是在y=0的上部，說明牛肉和豬肉都是肉類消費市場中穩(wěn)定的凈沖擊傳遞者，而羊肉和雞肉總體是位于y=0的下部，意味著羊肉和雞肉在肉類市場中是穩(wěn)定的沖擊凈接收者。從凈溢出指數(shù)大小和對應(yīng)年份可以看到每種肉類在同一時期的市場地位。在2016年和2018年豬肉價格下跌時豬肉在整個市場承擔(dān)沖擊的傳遞者，在這兩個時期，羊肉是整個市場的沖擊接收者，可是在2019年豬肉價格上漲時豬肉依舊是整個市場的沖擊傳遞者，可是這個時期的沖擊接收者不再是羊肉，而是雞肉。出現(xiàn)這一結(jié)果的原因是牛肉、羊肉本身價格定位高于豬肉，受到此次豬肉價格上漲的沖擊較小，但是雞肉作為豬肉價格上漲的平價替代品，極大承擔(dān)了本次豬肉價格上漲的沖擊壓力。

圖4 收益率凈溢出圖

在圖5的一對一凈溢出指數(shù)圖中可以發(fā)現(xiàn)，豬肉和其他肉類的凈溢出指數(shù)或者沖擊的傳遞方向和強(qiáng)度存在明顯的時變性，在2016—2018年的豬肉價格下跌造成的沖擊主要是由羊肉市場接收，而在2019年豬肉價格上漲造成的沖擊主要是由雞肉市場接收。在雞肉和羊肉、羊肉和牛肉的一對一凈溢出指數(shù)圖可以看出羊肉市場分別是牛肉市場和雞肉市場的沖擊凈接收者，雞肉和牛肉的一對一凈溢出指數(shù)顯示雞肉市場是牛肉市場的沖擊凈接收者。

圖5 收益率凈成對溢出圖

通過分析整個市場沖擊溢出指數(shù)的方向和強(qiáng)度可以構(gòu)建以豬肉市場價格漲跌視角下的市場沖擊傳染鏈，如圖6所示，豬肉價格波動的方向不同，價格沖擊的傳染路徑也不同。

圖6 市場沖擊傳染鏈

從2016年開始，由于大中型養(yǎng)殖企業(yè)產(chǎn)能擴(kuò)張，養(yǎng)豬行業(yè)因為產(chǎn)能盲目擴(kuò)張而導(dǎo)致豬肉消費市場供求失衡。2017年年底生豬養(yǎng)殖企業(yè)面臨環(huán)保整改，緊接著2018年，養(yǎng)殖業(yè)環(huán)保整改力度空前加大，導(dǎo)致一季度中國部分養(yǎng)殖企業(yè)大量生豬非正常出欄，造成豬肉價格出現(xiàn)大幅下跌，但是整個豬肉價格下跌的風(fēng)險沒有形成市場整體風(fēng)險，僅有羊肉顯著受到了豬肉價格下跌的沖擊。2019年受非洲豬瘟等影響，大量生豬遭到撲殺，造成種豬短缺、母豬生產(chǎn)效率低等不良影響，生豬產(chǎn)能下滑嚴(yán)重，供給側(cè)得不到保障，市場供需關(guān)系失衡，推動豬肉價格上漲，而牛肉、羊肉本身價格定位高于豬肉，受到此次豬肉價格上漲的沖擊較小，但是雞肉作為豬肉價格上漲的平價替代品，極大承擔(dān)了本次豬肉價格上漲的沖擊壓力。國家接連出臺17 項市場調(diào)控措施，持續(xù)性的政策傾斜和市場干預(yù)極大緩解了本次非洲豬瘟引發(fā)的生豬產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)動搖、生豬產(chǎn)能下滑和養(yǎng)殖者市場預(yù)期的不明朗，有利于降低生豬產(chǎn)能恢復(fù)及減緩供需矛盾的不確定性。

3 結(jié)語

利用2016年5月22日至2021年6月13日中國主要消費肉類價格數(shù)據(jù)，基于TVP-VAR模型的溢出指數(shù)系統(tǒng)研究了整個肉類市場在不同時期價格波動的溢出效應(yīng)，從不同層面分析得到以下結(jié)論和建議：

疫病等突發(fā)事件沖擊致使肉類市場供給能力下滑，疊加產(chǎn)業(yè)及市場出現(xiàn)疫病、政策、市場等的不確定性預(yù)期，畜產(chǎn)品市場供需矛盾突出，助推價格上漲，致使疫病沖擊作用更多地表現(xiàn)為正，但近期推動作用逐步下降。因此，建立健全應(yīng)對非洲豬瘟等重大突發(fā)事件的應(yīng)急響應(yīng)及預(yù)警機(jī)制；完善生豬產(chǎn)業(yè)、豬肉市場、畜禽疫病監(jiān)測預(yù)警體系，及時發(fā)布市場及疫病信息，科學(xué)引導(dǎo)市場供需雙方行為決策。

價格的下跌風(fēng)險僅在內(nèi)部市場進(jìn)行蔓延，而價格的上漲風(fēng)險會在整個市場內(nèi)進(jìn)行傳染，從而形成整個市場的系統(tǒng)性風(fēng)險。非洲豬瘟對豬肉價格沖擊影響最大，雞肉作為豬肉的“完美替代品”，其價格所受影響次之，牛羊肉價格受到的影響相對較小。因此，應(yīng)通過加快發(fā)展肉禽、肉牛、肉羊產(chǎn)業(yè)，充分發(fā)揮替代效應(yīng)，著力緩解市場供需矛盾，提升豬肉替代品的供給保障能力。