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1、中国生猪周期中国生猪周期 理论与模式评估理论与模式评估 及生猪价格预测及生猪价格预测 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
2、 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
3、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 摘摘 要要 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 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 分析 述评了关于北美及欧洲生猪周期的研究文献 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
4、变化特性的模型 预测上述各种变化及其对中国生猪周期形成的影响 确定周期估计所需的数据及资料 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 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 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 仅用生猪价格很难预测未来的生猪
5、生产 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
6、 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 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 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
7、稳定 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 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
8、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 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 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院饲养户生产份额的下降
9、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 的存在 模型中预计
10、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 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
11、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
12、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
13、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
14、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
15、 平方值很低 这表明需求对生猪价格不存在任何作用 然而 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 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
16、 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 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
