楊朝英，徐學(xué)榮

（福建農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，福建福州 350002）

根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒2019》測算，2018 年我國城鎮(zhèn)人均豬肉消費占肉類消費的72.7%，農(nóng)村居民這一消費占比（83.6%）更高（《中國統(tǒng)計年鑒》中肉類統(tǒng)計包含豬肉、牛肉及羊肉等，將禽類單獨列支，因此，此處肉類占比不含禽類消費），可見豬肉生產(chǎn)關(guān)系著國計民生。然而生豬供給波動及由此帶來的價格大幅震蕩一直困擾著我國生豬業(yè)的發(fā)展。尤其是2019 年生豬產(chǎn)能的大幅下降（出欄環(huán)比下降21.57%，豬肉減產(chǎn)1148 萬t），給豬肉市場帶來巨大沖擊。2020 年1 月又疊加新冠肺炎影響，生豬產(chǎn)能恢復(fù)更加艱難。

為穩(wěn)定市場保障民生，國家發(fā)布了一系列促進生豬供給穩(wěn)定并加快恢復(fù)生豬生產(chǎn)的政策。農(nóng)業(yè)農(nóng)村部2019 年3 月印發(fā)《穩(wěn)定生豬生產(chǎn)保障市場供給的意見》，2019 年9 月，國家發(fā)改委及農(nóng)業(yè)農(nóng)村部聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于做好穩(wěn)定生豬生產(chǎn)中央預(yù)算內(nèi)投資安排工作的通知》，2019 年12 月及2020 年3 月分別出臺了《加快生豬生產(chǎn)恢復(fù)發(fā)展3 年行動方案》及《關(guān)于進一步加大支持力度促進生豬穩(wěn)產(chǎn)保供的通知》?；仡櫸覈i業(yè)的發(fā)展，這并非我國政府第一次連續(xù)發(fā)布政策穩(wěn)定生豬供給，實際上，自2007 年以來已經(jīng)陸續(xù)出臺了許多支持生豬生產(chǎn)的政策，但生豬供給波動仍時有發(fā)生。在非洲豬瘟尚未走遠，新冠肺炎未完全退卻下的2020 年，探尋影響生豬供給波動的影響因素有著重要的現(xiàn)實意義。

由于生豬供給的波動，我國涌現(xiàn)了許多關(guān)于生豬周期及生豬供給影響因素的研究文獻。研究表明我國生豬周期的時間跨度在4～7 年[1-4]。為探索生豬生產(chǎn)波動的成因，國內(nèi)學(xué)者從定性及定量的視角展開了分析。從定性視角看，劉清泉等[5]研究認為中國生豬生產(chǎn)效率（出欄率和單產(chǎn)水平）低、規(guī)模化水平不足、疫病和災(zāi)害等多種因素制約了我國生豬產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。從定量分析看，譚瑩[6]、孫秀玲等[7]利用全國的時間序列數(shù)據(jù)對我國生豬供給影響因素進行研究，發(fā)現(xiàn)豬肉短期波動缺乏彈性，但其對成本因素和長期供給彈性研究存在分歧，前者認為成本影響顯著而后者認為不顯著。譚瑩[6]認為長期供給彈性小于短期供給彈性，而孫秀玲等[7]認為長期供應(yīng)敏感性大于短期供給彈性。但二者由于數(shù)據(jù)的原因均未涉及省級數(shù)據(jù)可能存在的異質(zhì)性問題。周晶等[8]研究發(fā)現(xiàn)規(guī)?；蛩貙ιi供給波動率的影響效應(yīng)很小，部分模型甚至表明這種影響是不顯著的，疫病發(fā)病率對生豬供給波動影響不顯著。

隨著我國生豬生產(chǎn)支持政策的發(fā)布，部分學(xué)者對政策的影響效應(yīng)展開了研究。楊朝英等[9]認為2007 年調(diào)控政策將會加劇下一時期生豬市場波動的風(fēng)險。關(guān)于規(guī)模化補貼政策對促進規(guī)?；挠绊懶?yīng)存在一定的爭議。趙國慶等[10]研究認為規(guī)?；龀终邔Υ龠M規(guī)?；B(yǎng)殖的提升效果并不顯著；王長琴等[11]、周晶等[12]的研究則認為規(guī)?；a貼政策推動了中國生豬規(guī)?；陌l(fā)展。鐘明珠等[13]認為環(huán)保政策的實施對我國生豬生產(chǎn)具有重大影響。

總體而言，關(guān)于生豬供給影響因素的研究已經(jīng)取得相當?shù)倪M展，但關(guān)于培育技術(shù)及近來環(huán)保政策對我國生豬供給產(chǎn)生的影響研究關(guān)注不足。鑒于此，本文應(yīng)用2000—2018 年我國省級面板數(shù)據(jù)（不包括港澳臺及西藏地區(qū)），基于預(yù)期理論，在控制生豬生產(chǎn)慣性、主要生產(chǎn)成本等因素后，考察生豬價格變化、疫病、環(huán)保政策以及培育技術(shù)的提升帶來的影響效應(yīng)，以期對我國生豬供給宏觀調(diào)控提供實證依據(jù)。

1 適應(yīng)性預(yù)期理論及模型構(gòu)建

1.1 適應(yīng)性預(yù)期理論 由于現(xiàn)實中不確定性的存在，預(yù)期與不確定性成為經(jīng)濟學(xué)研究者關(guān)心的一個重要問題。Cargan[14]提出了適應(yīng)性預(yù)期理論，認為決策者會根據(jù)自己過去決策時所犯的錯誤來調(diào)整自己將來的決策，過去的信息對當前決策具有重要的借鑒意義。若第t－1期產(chǎn)品的實際價格為pt－1，則t期的預(yù)期價格：

為第t期時的預(yù)期價格，pt－1為第t-1 期的產(chǎn)品實際價格，參數(shù)γ為預(yù)期價格調(diào)整系數(shù)(0＜γ≤1)，若將（1）式重新整理表明預(yù)期價格是前期預(yù)期價格和預(yù)測偏差的一個加權(quán)。

若γ=1，則，即預(yù)期價格等于上一期實際價格，表明此時決策者不存在學(xué)習(xí)過程，對當期價格的預(yù)期依賴于上一期價格，根據(jù)上一期價格來決定自己的生產(chǎn)行為，即幼稚性預(yù)期。可見，幼稚性預(yù)期為適應(yīng)性預(yù)期的特例。

1.2 農(nóng)產(chǎn)品供給反應(yīng)模型 Nerlove[15]應(yīng)用預(yù)期理論，結(jié)合局部調(diào)整模型構(gòu)建了農(nóng)產(chǎn)品供給反應(yīng)模型（Nerlove模型），研究農(nóng)業(yè)產(chǎn)出如何根據(jù)過去的產(chǎn)出來預(yù)期產(chǎn)出的調(diào)整。若Qt為第t期生產(chǎn)的產(chǎn)品產(chǎn)量，為第t期的期望產(chǎn)量，θ為產(chǎn)出調(diào)整速度，Zt為影響實際產(chǎn)品數(shù)量的其他因素，供給反應(yīng)模型表示如下：

其中μt為隨機擾動項。由于預(yù)期產(chǎn)量及預(yù)期價格均不可直接觀測，可基于預(yù)期理論對預(yù)期價格進行假設(shè)，本文分別討論基于幼稚性預(yù)期及適應(yīng)性預(yù)期情境下生豬供給波動影響因素。

若生產(chǎn)者基于幼稚性預(yù)期，則模型可變換為如下：

若生產(chǎn)者基于適應(yīng)性預(yù)期，即假定生產(chǎn)者存在一定的學(xué)習(xí)過程，對價格的預(yù)期可以利用過去更多的信息進行決策，則模型變換如下：

1.3 模型構(gòu)建 根據(jù)上文所構(gòu)建的生豬供給反應(yīng)模型，選擇生豬出欄量為供給變量（Qt），Pt－1為滯后一期生豬價格，其他影響因素則考慮成本、替代品、技術(shù)進步以及疫病和政策。

1）生產(chǎn)成本和替代品。生豬生產(chǎn)成本主要包括物質(zhì)與服務(wù)費用成本以及人工成本，仔豬及飼料費用是生豬生產(chǎn)成本的主體，基于此，生豬生產(chǎn)物質(zhì)成本指標選擇玉米價格以及仔豬價格。替代品價格選擇活雞價格。

由于農(nóng)村青壯年勞動力人口的減少、城市務(wù)工收入的提高增加了農(nóng)戶從事生豬養(yǎng)殖的機會成本[16]，間接推動了規(guī)模養(yǎng)殖人工成本的上升。由于機會成本難以直接測量，本文選擇人均GDP 作為生產(chǎn)者工資機會成本的代理變量。

2）技術(shù)進步。關(guān)于技術(shù)進步因素，本文選擇生豬出欄率作為代理變量。生豬出欄率體現(xiàn)了一定時期內(nèi)產(chǎn)業(yè)培育的可以出售的生豬速度，不僅是養(yǎng)殖戶培育技術(shù)的體現(xiàn)，同時也是其管理能力的體現(xiàn)。生豬出欄率的計算采用傳統(tǒng)的出欄率計算方法（因為目前缺乏更細致的生豬生產(chǎn)數(shù)據(jù)），生豬出欄率=生豬年出欄頭數(shù)/年初存欄頭數(shù)（年初存欄頭數(shù)用年末存欄頭數(shù)替代）。

3）動物疫病及政策。動物疫病[17]及政策變化[9,13]也會對我國生豬生產(chǎn)產(chǎn)生影響。根據(jù)2000—2018 年我國動物疫病的發(fā)病情況，疫病爆發(fā)的年份變量值設(shè)為1，其余年份設(shè)為0。分別設(shè)置了3 個啞變量用于控制2004年、2007 年以及2018 年爆發(fā)的動物疫病帶來的影響。除疫病外，本文將2016 年作為國家環(huán)保政策的控制變量。

為考察不同預(yù)期理論下的生豬供給反應(yīng)，本文分別構(gòu)建了幼稚性與適應(yīng)性預(yù)期生豬供給模型：

其中，hogit、hogit－1、hogit－2分別表示第i個省份，第t期、t－1 期以及t－2 期的生豬出欄數(shù)量；pr_hogit－1第i個省份第t－ 1 期的生豬價格；hog_efit表示第i個省份第t 期的生豬出欄率，hog_efit－1表示第i個省份第t－ 1期的生豬出欄率，Costit表示成本，包含仔豬價格、玉米價格以及機會成本3 個變量。yr_dum表示時間控制啞變量向量（包括2004 年、2007 年、2016 年及2018年4 個啞變量）。

1.4 數(shù)據(jù)來源 本文研究時間為2000—2018 年，生豬出欄數(shù)量（萬頭）、人口數(shù)（萬人）、人均GDP（元/年）來自于中國國家統(tǒng)計局出版的各年《中國統(tǒng)計年鑒》，生豬價格（元/kg）來自于中國畜牧業(yè)信息網(wǎng)，活雞價格（元/kg）、玉米價格（元/t）以及仔豬價格（元/kg）來自于《中國畜牧業(yè)年鑒》及《中國畜牧獸醫(yī)年鑒》。以上價格年度數(shù)據(jù)是基于月度價格數(shù)據(jù)平均得到。樣本統(tǒng)計特征見表1。

表1 樣本描述性統(tǒng)計指標

2 實證結(jié)果分析

基于構(gòu)建的模型為動態(tài)面板模型，仍使用最小二乘估計將會產(chǎn)生動態(tài)面板偏差，引起估計不一致的問題。為解決這一問題，本文使用Вlundell 等[18]提出的“系統(tǒng)GMM”估計方法，對幼稚性預(yù)期及適應(yīng)性預(yù)期模型進行估計，并通過變量的增減比較不同的預(yù)期系統(tǒng)生豬供給反應(yīng)差異及穩(wěn)健性情況，結(jié)果如表2 所示。

2.1 穩(wěn)健性檢驗 模型Ⅰ和模型Ⅲ分別為兩類基礎(chǔ)模型，即上文中的模型（6）及（7）；模型Ⅱ及Ⅳ為不含2018 年疫病控制變量模型。模型均滿足Sargan 檢驗以及自相關(guān)檢驗，說明表2 中的模型使用“系統(tǒng)GMM”方法估計是合適的。

模型的回歸結(jié)果顯示，適應(yīng)性預(yù)期模型Ⅲ與幼稚性預(yù)期模型Ⅰ的參數(shù)估計值較為接近，參數(shù)估計量的方向也一致，說明滯后二期項并未對其他變量估計產(chǎn)生較大影響。2018 年控制變量不顯著，在剔除該控制變量后，模型Ⅱ及模型Ⅳ參數(shù)估計量方向并未發(fā)生變化且估計值變動幅度很小，因此可見模型估計較為穩(wěn)健。

2.2 估計結(jié)果分析 1）滯后一期生豬出欄量影響顯著。根據(jù)模型估計結(jié)果，無論是幼稚性預(yù)期還是適應(yīng)性預(yù)期，生豬出欄滯后一期系數(shù)很接近，均在0.9 以上且在1%水平上顯著，說明生豬出欄數(shù)量具有很強的延續(xù)性或慣性，就短期來看生產(chǎn)者自主調(diào)整速度不大。這一結(jié)果也較為符合當下的生豬養(yǎng)殖業(yè)狀況。我國于2007 年以來大力鼓勵規(guī)?；B(yǎng)殖，大型生豬養(yǎng)殖場數(shù)量增加，同時散養(yǎng)農(nóng)戶數(shù)量減少。根據(jù)《2018 年中國畜牧獸醫(yī)年鑒》統(tǒng)計，2017 年我國畜禽養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)方式規(guī)?；蔬_到58%。生豬養(yǎng)殖規(guī)?；陌l(fā)展使得生豬養(yǎng)殖業(yè)進入和退出都有相當?shù)某杀?，且生豬生產(chǎn)也有一定的生產(chǎn)周期，因此，短期內(nèi)大幅調(diào)整供給量較為困難。

2）生豬短期供給缺乏價格彈性，長期供給則富有彈性。無論是幼稚性預(yù)期還是適應(yīng)性預(yù)期，短期供給價格彈性＜1，生豬價格變動1%，供給量變動約在17%左右。說明短期內(nèi)生豬價格變化雖然會帶來一定的出欄量變化，但變化幅度不大。這也可以解釋為什么近年來豬肉價格快速上漲并未帶來供給的快速增加。雖然生豬生產(chǎn)者可能因為出欄生豬價格變化調(diào)整生豬出欄數(shù)量，但因為生豬生產(chǎn)具有一定生產(chǎn)周期，短期生豬出欄數(shù)量調(diào)整范圍局限于養(yǎng)殖戶即有的生產(chǎn)規(guī)模。需求與供給的缺口短期內(nèi)難以通過“看不見的手”進行調(diào)節(jié)。

生豬長期供給彈性大于1，遠大于短期供給彈性。說明在時間約束放松的條件下，無論是規(guī)模養(yǎng)殖場還是散戶養(yǎng)殖均有相對充裕的時間對未來的生產(chǎn)進行調(diào)整。如 2002—2017 年，中國生豬年出欄數(shù)量50 頭以下的殖戶數(shù)量從2002 年的1.04 億戶減少到2017 年的0.36億戶，養(yǎng)殖戶數(shù)量減少65%（根據(jù)《2018 年中國畜牧獸醫(yī)年鑒》與《2002 年中國畜牧業(yè)年鑒》計算得到）。

表2 模型估計結(jié)果

3）生豬出欄率對生豬供給影響顯著。無論是適應(yīng)性預(yù)期還是幼稚性預(yù)期，生豬出欄率的變化對生豬供給增加的影響約在0.33 左右。說明進一步提高育肥豬的培育技術(shù)縮短生豬飼養(yǎng)周期也能有效增加生豬供給。

4）仔豬價格以及機會成本對生豬供給影響顯著，玉米及替代品影響不顯著。仔豬價格對生豬供給負面影響顯著，但影響幅度較??；玉米價格對生豬供給影響分析結(jié)果顯示，就物質(zhì)生產(chǎn)成本而言，飼料成本上漲雖然帶來總成本的上升，但不是影響生產(chǎn)者決策的主要因素。活雞（替代品）價格變化對生豬供給影響不顯著。人均GDP 增加將提高生豬養(yǎng)殖的機會成本，對生豬供給影響為負，這與陳蓉[1]研究結(jié)論一致。這一結(jié)論可以解釋為什么我國發(fā)達省市（如上海、北京、浙江等省份）的生豬出欄數(shù)量出現(xiàn)持續(xù)下降的趨勢。譚瑩等[19]研究也發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟因素是生豬生產(chǎn)布局影響的重要因素，生豬的主產(chǎn)省份已經(jīng)由經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移。

5）疫病對生豬供給影響顯著。2004 年禽流感推動了生豬供給增加；2007 年豬藍耳病對生豬供給影響顯著為負；但2018 年非洲豬瘟對生豬供給影響不顯著。2018 年8 月，我國爆發(fā)非洲豬瘟，全年生豬出欄總數(shù)比2017 年減少819.7 萬頭。之所以模型并未測出其顯著性，可能的原因是非洲豬瘟雖然帶來部分生豬被撲殺，但生豬減少量遠未達到2007 年及2016 年水平（2007年生豬出欄量比2016 年減少4 699 萬頭，2016 年減少2 323 萬頭），加之2017 年生豬市場存在產(chǎn)能過剩的局面[17]，一定程度上抵消了部分生豬出欄下降對生豬供給產(chǎn)生的影響。另一可能原因是由于生豬生產(chǎn)需要一定時間，因此，當年生豬或母豬死亡帶來下一期仔豬數(shù)量減少，因此疫情影響有一定的滯后性。

6）環(huán)保政策對生豬供給增加的抑制作用顯著。這一結(jié)論可以較好地解釋我國因施行環(huán)保政策對生豬供給市場帶來的影響。從實際情況上看，2016 年全國生豬出欄量減少2 323.3 萬頭（不含西藏及港澳臺地區(qū)），難以由市場給出解釋。因為從市場層面看，2015 年下半年生豬價格已經(jīng)出現(xiàn)了上升的趨勢，生豬價格周期已經(jīng)進入了上升通道，且同期我國并未發(fā)生較為重大的動物疫病，理論上市場行情的向好將提高養(yǎng)殖戶補欄積極性而不是大規(guī)模減少供給。從政策實施情況看，根據(jù)2015 年底的《南方水網(wǎng)地區(qū)生豬養(yǎng)殖布局優(yōu)化指導(dǎo)意見》和2016 年《畜禽養(yǎng)殖禁養(yǎng)區(qū)劃定指南》文件精神，2016 年各省加強了畜禽養(yǎng)殖污染防治工作，關(guān)閉或搬遷部分畜禽養(yǎng)殖場，客觀上對生豬供給的增加產(chǎn)生了抑制作用。

4 結(jié)論及政策建議

4.1 結(jié)論 本文基于上述分析得到如下結(jié)論：①短期內(nèi)生豬生產(chǎn)者通過市場預(yù)期自主調(diào)整的生產(chǎn)幅度較小；②短期內(nèi)“看不見的手”對生豬供給的調(diào)節(jié)作用有限，生豬供給的調(diào)節(jié)應(yīng)從長遠進行規(guī)劃；③生豬出欄率提高對生豬供給的增加具有相當?shù)呢暙I，這表明培育技術(shù)的提高將有利于促進生豬供給增加；④控制仔豬成本將有利于促進生豬供給的增加；勞動力機會成本的上升將給生豬養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展帶來壓力；⑤生豬疫病控制對生豬養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展具有重要意義；家禽的動物疫病會通過替代效應(yīng)影響生豬供給；近年來的環(huán)保政策對生豬供給的增加產(chǎn)生了一定的抑制作用。

4.2 政策建議 根據(jù)分析所得結(jié)論，提出如下建議：

1）加強對散戶養(yǎng)殖的技術(shù)培訓(xùn)，繼續(xù)推進標準化規(guī)模養(yǎng)殖場的建設(shè)。散戶養(yǎng)殖的生豬出欄周期平均長于規(guī)模養(yǎng)殖，加強散戶養(yǎng)殖技術(shù)培訓(xùn)有利于縮短養(yǎng)殖周期增加市場供給。繼續(xù)鼓勵企業(yè)開辦標準化養(yǎng)殖場，不僅有利于生豬養(yǎng)殖業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，同時也有利于生豬供給的穩(wěn)定。

2）加強基層防疫機構(gòu)建設(shè)，增強基層防疫機構(gòu)的技術(shù)支持能力，培訓(xùn)和配備村級防疫人員，提高防疫服務(wù)的可獲得性。我國已經(jīng)建成動物疫病防控管理體系，但動物疫病的防控重點還在于基層防疫機構(gòu)的防控能力。由于我國仍有相當部分的農(nóng)戶從事生豬養(yǎng)殖且養(yǎng)殖戶較為分散，提高散戶養(yǎng)殖的防疫技術(shù)、普及防疫知識以及增強防疫服務(wù)的可獲得性顯得相當必要且重要。因此，基層防疫機構(gòu)是否有能力對當?shù)氐纳i養(yǎng)殖業(yè)提供足夠的防疫技術(shù)支持和服務(wù)，很大程度上決定著我國疫病防控的質(zhì)量和效果。

3）加強動物疫病監(jiān)測和疫病防控技術(shù)的研發(fā)，預(yù)防重大動物疫情的發(fā)生。2000 年以來，我國經(jīng)歷了2次較大的生豬疫病，導(dǎo)致生豬出欄數(shù)量大幅減少，帶來生豬價格的劇烈波動。如何更加有效防控重大疫情的發(fā)生及在發(fā)生后如何迅速的控制和撲滅疫情仍是疫病防控面臨的重大課題。加強動物疫病的監(jiān)測和相關(guān)疫苗的研發(fā)，提高疫病的防控能力將可以有效防止供給市場出現(xiàn)突發(fā)的劇烈波動，促進生豬養(yǎng)殖業(yè)的健康發(fā)展。

4）建立生豬養(yǎng)殖的大數(shù)據(jù)管理平臺，及時發(fā)布市場預(yù)警信息，將政府對生豬供給調(diào)控的時間點前置。由于生豬短期供給調(diào)節(jié)作用有限，因此，加強對生豬市場的監(jiān)測和預(yù)警，將政府對生豬市場的調(diào)控時間點前置，顯得更為重要。及時的市場預(yù)警和政策引導(dǎo)需要以充分的市場信息為基礎(chǔ)。因此，需要充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，整合各部分信息資源（如：動物疫病防控體系、國家生豬監(jiān)測大縣數(shù)據(jù)以及畜禽規(guī)模養(yǎng)殖場信息直聯(lián)直報平臺），建立生豬養(yǎng)殖的大數(shù)據(jù)管理平臺，以便更科學(xué)的管理和監(jiān)測生豬養(yǎng)殖狀況，穩(wěn)定生豬市場。

5）關(guān)注并控制能繁母豬養(yǎng)殖數(shù)量，防止仔豬價格的過度波動。仔豬成本是影響生豬供給的一個重要因素，控制仔豬價格的劇烈波動有利于穩(wěn)定生豬供給市場。價格上升期，養(yǎng)殖戶會增加能繁母豬的飼養(yǎng)數(shù)量，此時仍需對能繁母豬飼養(yǎng)數(shù)量進行監(jiān)控，防止能繁母豬數(shù)量過度增加帶來仔豬價格下跌，進而波及生豬供給市場。價格下跌期，則需進行相應(yīng)的母豬價格補貼，為下期市場復(fù)蘇做準備，防止仔豬價格的過度上漲影響生豬供給。