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user: 4. 实证分析 4.1. 生猪价格波动规律 本文使用Eviews软件，进行X-12季节调整，对2000~2019年中国生猪及猪肉月度价格数据进行分析，调整后的数据如图2所示。生猪与猪肉价格变动具有高度的一致性，整体上呈现上升趋势，波动幅度随着时间的推移而不断增大。 图2. 生猪和猪肉价格季节调整后价格波动图 4.1.1. 关于季节因子 从中国生猪和猪肉实际价格中提取出来的季节变动如图3所示，两种价格的季节变动走势拟合度较高，季节变动对猪肉的影响大于对生猪的影响。季节变动富有规律性，季节性波动特征比较明显，涨跌周期呈现出类似倒“V”形状的波动规律，周期约为一年。生猪、猪肉价格的季节波动幅度从2000到2012逐渐增加，2012年生猪价格季节波动涨跌幅度达到最大2元/公斤左右，猪肉价格季节波动涨跌幅度达到最大1.4元/公斤左右。随着居民生活水平的改善，肉类产品选择不断丰富，猪肉消费受气温、日期、突发事件等多方面的影响，使得2000~2012年季节因素对生猪及猪肉价格的波动幅度增加。随着生猪规模化养殖模式不断改善，猪肉供给充足以及生猪保障措施的完善，2013年到2016年生猪及猪肉季节波动涨跌幅度逐渐减小。2017~2019年受猪瘟及突发事件影响，季节变动缓慢上升。 图3. 生猪和猪肉价格季节波动图 生猪年度季节变化规律如图4所示。近20年，生猪年度价格变化高度一致。生猪生产的季节性和居民的猪肉消费习惯对生猪价格季节性波动影响很大。每年1~2月份，天气寒冷，中国传统节日临近，猪肉需求量增加，猪肉价格居于较高水平。3~5月份，天气变暖，生猪供给增加，需求减少，生猪价格下跌。6~9月份，天气炎热，生猪生产及出栏减少，猪肉价格呈现季节性波动上升。10~12月，下半年天气转凉，中国传统节日临近，生猪需求增加，猪肉消费量增加，猪肉价格上升。 图4. 全国生猪价格季节波动图 4.1.2. 关于不规则序列 如图5所示，中国生猪和猪肉价格表现出较为明显的不规则变动，同时两种价格的不规则变动趋势保持高度的一致性，从图中可以看出猪肉价格不规则波动幅度大于生猪价格不规则波动幅度。生猪和猪肉价格受多方面的影响而具有随机性和不规则波动特点，包括外界政策环境、生猪生产环境、疫病和市场突发事件等。其中猪肉价格在2003年末~2004年初，2007年末~2008年初，2011年，2013年末到2014年初以及2019年波动比较显著。2003年上半年生猪养殖产业因非典疫情使猪肉的需求量下跌剧烈。2006年末，猪肉供给因生猪蓝耳病爆发而严重稀缺，直到2008年猪肉供给不足的现象才得到改善。2011年生猪价格因生猪养殖成本的增加和供给的减少而维持在较高水平。2018年中国受非洲猪瘟疫情影响，对生猪产业以及猪肉消费造成不可弥补的损失，2019年10月生猪集贸市场价格达到56.94元/公斤。由此可见，生猪生产成本、居民消费习惯、突发事件都会导致猪肉价格的不规则变动。 图5. 猪肉和生猪价格不规则变动图 4.1.3. 关于趋势周期循环序列 如图6所示，中国生猪和猪肉价格的趋势及周期波动步调相对一致，波动幅度有所不同。分析生猪价格波动趋势图，从2000~2019年，生猪价格呈现波动型上涨趋势，2018~2019年上涨幅度明显。 图6. 生猪和猪肉价格变动周期和趋势变动图 生猪和猪肉价格表现出较为明显的周期波动，分析生猪价格周期波动，按照“波谷–波峰–波谷”的划分方法，2000~2019年生猪价格大致可以划分为6个完整的周期，如下表1所示：其中，2019.02~2019.12中国生猪价格呈现短时间内垂直上升趋势，由于后续年间数据缺乏，故不将该阶段纳入生猪价格周期考虑范围内。分析下表6个周期，每个周期维持在30~47个月左右，振幅呈不断增加的趋势。第一个周期持续时间较长，振幅波动很小，生猪产量维持平稳增长，生猪市场相对疲软。第二个周期，波长小于第一周期，谷值、峰值、振幅均大于第一周期，2003年上半年“非典”疫情使得下半年生猪价格逐渐回升，一直到2004年9月达到峰值后，生猪价格受供需影响呈现下跌趋势，2006年7月份生猪价格处于整个周期的波谷位置。二、三、四周期维持时长相差无几，第三周期峰值更大，振幅更大。与前四周期相比，第五周期时长最小，振幅不大。第六周期时长最长，振幅最大。 Table 1 Cycle division results of hog price fluctuatio 周期 时间 波长(月) 谷值 峰值 振幅 1 2000.01~2003.06 42 −0.5922 0.2421 0.8343 2 2003.07~2006.07 37 −2.1023 1.3745 3.4768 3 2006.08~2009.06 35 −2.0029 3.2383 5.2412 4 2009.07~2012.08 38 −1.8462 2.8045 4.6507 5 2012.09~2015.02 30 −1.3344 0.4931 1.8275 6 2015.03~2019.01 47 −3.1258 3.0308 6.1566 表1. 生猪价格波动周期划分结果 4.2. 生猪价格波动影响因素 4.2.1. 平稳性检验 本文使用时间序列数据，先对数据进行ADF平稳性检验，检验结果如下表2： Table 2 Unit root test results of variable 序列 ADF统计量 临界值 p值 结论 1% 5% 10% lnsz_sa −2.620 −3.472 −2.882 −2.572 0.009 不平稳 dlnsz_sa −4.936 −3.472 −2.882 −2.572 0.000 平稳 lnnr_sa −1.007 −3.472 −2.882 −2.572 0.000 不平稳 dlnnr_sa −4.143 −3.472 −2.882 −2.572 0.000 平稳 lnym_sa −1.700 −3.472 −2.882 −2.572 0.002 不平稳 dlnym_sa −4.977 −3.472 −2.882 −2.572 0.035 平稳 lnzr_sa −2.253 −3.472 −2.882 −2.572 0.000 不平稳 dlnzr_sa −4.688 −3.472 −2.882 −2.572 0.001 平稳 lnzz_sa −2.013 −3.472 −2.882 −2.572 0.000 不平稳 dlnzz_sa −5.798 −3.468 −2.882 −2.572 0.001 平稳 表2. 变量单位根检验结果 检验结果如表2所示，原始序列lnsz_sa、lnnr_sa、lnym_sa、lnzr_sa、lnzz_sa在5%的显著水平下，ADF统计量大于临界值，原序列是不平稳的。对原序列进行一阶差分处理，一阶差分序列dlnsz_sa、dlnnr_sa、dlnym_sa、dlnzr_sa、dlnzz_sa在5%的显著水平下，ADF统计量在临界范围内，不存在单位根，是平稳的。因此，本文所选数据都是一阶单整序列，构建误差修正模型不会出现伪回归现象。 4.2.2. 协整检验 如表3所示，本文符合协整检验的前提，检验本文对应VAR表示法对应的滞后阶数，依据5个评价指标，本文应当选择最优滞后阶数是2，但当模型选择优滞后阶数是2时，模型残差存在自相关，故调整模型滞后阶数为3。 Table 3 Model lag orde lag LL LR FPE AIC HQIC SBIC 0 1010.16 8.7e−11 −8.97468 −8.94394 −8.89853 1 3064.8 4109.3 1.2e−18 −27.0964 −26.912 −26.6395 2 3149.74 169.88 * 6.9e−19 * −27.6316 * −27.2935 * −26.7939 * 3 3164.79 30.105 7.5e−19 −27.5428 −27.0509 −26.3243 4 3181.78 33.976 8.1e−19 −27.4712 −26.8257 −25.872 表3. 模型滞后阶数 注：“*”表示在10%的统计检验水平上显著。 本文在设定最大滞后阶数为3条件下，协整检验结果如表4所示。依据两种检验结果，本文所选取的5个变量，接受“协整秩为2”的原假设，在5个变量之间存在长期的稳定关系。因此，本文以月度生猪价格为因变量的回归不存在伪回归现象，进而构建向量误差修正模型。 Table 4 Co-integration test result 原假设 迹统计量 5%显著水平的临界值 最大特征值统计量 5%显著水平的临界值 None 130.9495 68.52 63.3069 33.46 At most 1 67.6426 47.21 42.8660 27.07 At most 2 24.7767 * 29.68 14.4719 20.97 At most 3 10.3048 15.41 7.0643 14.07 表4. 协整检验结果 4.2.3. 格兰杰因果检验 关于变量之间的动态关系，由于本文所选数据为具有协整关系的一阶单整样本，进行格兰杰因果检验。检验结果如表5所示，猪肉价格、猪仔价格是生猪价格的格兰杰原因，牛肉价格、玉米价格不是生猪价格的格兰杰原因。生猪价格是玉米价格、猪肉价格的格兰杰原因。 Table 5 Granger causality test result 被解释变量 解释变量 统计量 自由度 P值 结论 lnsz_sa lnnr_sa 2.5521 3 0.466 不拒绝 lnym_sa 2.5642 3 0.464 不拒绝 lnzr_sa 10.797 3 0.013 拒绝 lnzz_sa 11.351 3 0.010 拒绝 lnnr_sa lnsz_sa 5.6905 3 0.128 不拒绝 lnym_sa lnsz_sa 9.483 3 0.024 拒绝 lnzr_sa lnsz_sa 13.455 3 0.004 拒绝 lnzz_sa lnsz_sa 3.6877 3 0.297 不拒绝 表5. 格兰杰因果检验结果 4.2.4. 向量误差修正模型 协整检验单考虑各个变量之间的长期均衡关系，向量误差修正模型分别考察长期效应与短期效应。本文估计滞后阶数是3阶，依据Johansen的MLE方法估计向量误差修正模型，由于本文研究影响生猪价格波动的因素，故只描述相关协整方程可表示为： ce 2 = ( 2.66 e − 15 ) lnsz _ sa + lnnr _ sa − 1.473 lnym _ sa + 2.851 lnzr _ sa − 2.380 lnzz _ sa + 0.366 该方程本身十分显著，从长期来看，生猪价格与玉米价格、猪仔价格呈负相关，与牛肉价格、猪肉价格呈正相关。其中玉米价格、猪仔价格每上涨1%，将分别导致生猪价格下降0.190%、0.306%，牛肉价格、猪肉价格每上涨1%，分别带动生猪价格上涨0.129%、0.367%。可见生猪价格受猪肉、猪仔影响大，受牛肉、玉米价格影响小。 本文只分析被解释变量为lnsz_sa的短期修正方程，其回归结果为表6： Table 6 Regression result Variable Coefficient Std.Error z Prob. ce1 (t − 1) −0.3553271 0.1984905 −1.79 0.073 ce2 (t − 1) 0.026678 0.0134863 1.98 0.048 lnsz_sa (t − 1) 0.673184 0.2441683 2.76 0.006 lnsz_sa (t − 2) 0.5524485 0.2060634 2.68 0.007 lnnr_sa (t − 1) −0.185988 0.2661638 −0.70 0.485 lnnr_sa (t − 2) 0.0651294 0.2165753 0.30 0.764 lnym_sa (t − 1) −0.1768868 0.1537753 −1.15 0.250 lnym_sa (t − 2) 0.0376961 0.1582004 0.24 0.812 lnzr_sa (t − 1) −0.8223765 0.2791407 −2.95 0.003 lnzr_sa (t − 2) −0.5840158 0.2496589 −2.34 0.019 lnzz_sa (t − 1) 0.3649856 0.1414269 2.58 0.010 lnzz_sa (t − 2) −0.0459849 0.1236373 −0.37 0.710 cons −0.0007779 0.0029862 −0.26 0.794 表6. 回归结果 该方程本身十分显著，从短期来看，生猪价格受其本身滞后一二期、猪肉价格滞后一二期以及猪仔价格滞后一期的影响比较显著。滞后一、二期生猪价格每提高1%，将会分别导致当期生猪价格上涨0.67%、0.55%。当期生猪价格对下期价格有预警作用。滞后一、二期猪肉价格每提高1%，将会分别导致当期生猪价格下降0.82%、0.58%。滞后两期猪肉价格影响生猪价格预期，导致生猪供求发生变化，使滞后两期猪肉价格与当期生猪价格呈负相关。滞后一期猪仔价格对当期生猪价格有正向影响，短期内猪仔成本提高1%，导致当期生猪价格上涨0.36%。短期内，滞后一期的生猪价格和滞后一期的猪肉价格对当期生猪价格的影响最大。 4.2.5. 模型检验 检验模型残差项，结果如图7所示显示“无自相关”。关于整个系统的稳定性，如图8所示所有的单位根基本在单位圆内或圆周附近，系统整体上是稳定的。 图7. 残差项的自相关检验 图8. 系统稳定性检验