生猪疫病对中国猪肉价格冲击和溢出效应的比较研究

谭莹 刘杏兰

（华南农业大学 经济管理学院，广东广州 510642）

中国是生猪生产大国和消费大国，其在肉类消费总量和存栏量中的占比在六成左右。21 世纪以来，中国生猪疫病不断暴发，几乎每年都有1～2 种主要流行病发生，成为中国生猪产业的重要风险之一。其中，猪链球菌、高致病性蓝耳病、猪肺病、口蹄疫、猪病毒性腹泻以及非洲猪瘟等9 种疫病是较常见的猪疫病。

在这些疫病中，对中国生猪生产影响最大的是口蹄疫、猪腹泻和非洲猪瘟。猪腹泻病是常见的猪病，由病毒引出，具有高传染性，几乎每年都会暴发，容易在仔猪中传染。如2010 年末，华北、华南等地区养殖场相继出现仔猪腹泻的情况，这种腹泻病传染性极强，主要影响日龄较小的仔猪，导致猪肉价格从2010 年12 月连续上涨，直至2011 年9 月，涨幅达到98.7%。2011 年，由于疫情影响和补栏量减少，出现了生猪供不应求的局面。

据国际兽医局统计，中国是口蹄疫发生的重灾区之一，几乎每10 年暴发一次大流行，每次持续时间1～2 年。口蹄疫是一种传染性极强的疫病，在猪群中的发病率较高，感染后致死率非常高，而且影响母猪的生殖功能，对产下的仔猪成活率也会造成消极影响。2013 年暴发A 型口蹄疫，中国累计疫病26起，A 型口蹄疫导致生猪价格呈现 “V” 型波动，其中，2012 年～2014 年4 月为下跌周期，生猪价格同比下降10.5%；
2015 年3 月～2016 年6 月为上涨周期，生猪价格涨幅达54%。

2018 年8 月3 日中国沈阳发现首例非洲猪瘟。非洲猪瘟传染性非常强，致死率极高。2018 年开始爆发的非洲猪瘟对国内养殖业造成巨大冲击，导致大量生猪染病被扑杀掩埋，部分中小型养殖企业因此而破产并退出生猪市场。

根据 《动物防疫法》《重大动物疫情应急条例》等相关法律法规规定，对重大动物疫病需建立检测预警、报告、扑杀及补偿机制。从官方统计数据看，疫病发生后，生猪的直接扑杀量占比并不高，从供给角度看不应对市场产生大的影响。2018 年始发的非洲猪瘟是传播最迅速、扑杀量最大的一次疫情，全年全国共报告162 起，累计扑杀涉疫生猪120 万头，占年出栏量的1.7‰。2019 年，全年全国共报告63 起，累计扑杀涉疫生猪39 万头，占年出栏量的0.7‰（农业农村部，2020）。但疫病的发生会引发市场恐慌，直接降低消费者购买意愿，导致市场需求急剧下降，生猪价格持续下跌。同时，养殖户也会调低预期，调减出栏数量，最终影响生猪整体供求关系。短期内非洲猪瘟对生猪价格的冲击并不明显，但长期看，非洲猪瘟和环境规制会造成生猪供给大量下降，形成持续的“超级猪周期”，导致生猪价格持续下跌。

疫病会加剧生猪价格周期性波动，从供给和需求两端对猪肉价格及相关肉类消费产生影响，最终影响到中国的生猪养殖业及社会经济状况。如图1所示，可以看到每一次疫情暴发都会对生猪价格产生冲击。

图1 2005 年1 月～2021 年6 月生猪价格及生猪疫病示意图

学术界对猪肉价格波动进行了大量的研究，主要从内部机制和外部冲击两方面展开讨论。内部机制主要从供给与需求两端进行分析，认为饲料价格、存栏量、居民收入、替代品价格都可以通过对供需的影响来冲击生猪价格（谭莹，2010）。[1]外部冲击主要从汇率、自然灾害、食品安全、疫病、生猪产业调整政策等方面进行研究。较多学者认为，影响猪肉价格最主要的外部因素是生猪疫病及生猪产业政策调整等。

张喜才和张利庠（2012）认为，生猪疫病通过影响生猪生产供需产业链对其价格产生影响。中国生猪市场养殖户众多且产业链较长，大部分生猪养殖户是散养户，生猪产业链中涉及的种猪繁殖、生猪饲料加工售卖、生猪防疫供需、活猪屠宰、猪肉及猪肉制品销售等环节都缺乏科学系统的管理，疫病将对猪肉供给链产生影响。[2]梁兴群和夏庆利（2019）指出，疫病期间生猪禁运政策的实施直接导致了生猪主产区和销售区间的供给差异，且价格波动对供应链上相关企业、养殖产业产生了持续影响。[3]张喜才和汤金金（2019）认为，非洲猪瘟对生猪产业供应链中的收购环节、生猪屠宰、冷库储藏、运输等环节影响较大。[4]肖琦和周杨（2019）基于2009—2018 年疫病宽度指数对中国生猪价格波动进行研究，发现疫病暴发主要通过供需关系影响生猪价格波动，其中供给因素对生猪价格波动的影响更大，而需求因素对生猪价格波动的影响并不明显。[5]苗珊珊（2019）基于2008 年1 月～2015 年4 月的月度数据，利用价格变点PMM 模型对猪肉价格、疫情程度、饲料价格、生猪成本等对生猪产业的影响进行了研究，结果显示疫病对猪肉价格波动的影响具有门限效应，对猪肉价格波动呈现 “倒U 型” 特征。[6]潘方卉等（2016）认为，疫病、国家调控政策、宏观经济形势、自然灾害等都是造成生猪价格波动的原因。而“猪周期”则是供给过剩、物价下降、饲养数量下降、供不应求、价格上升、养殖循环扩大等造成的。[7]

目前学者们就疫病对生猪价格的冲击做了深入研究，但由于疫病种类较多、突发性较强、时间跨度较大，在一些研究上还存在争议。笔者运用较为科学、前沿的计量方法，基于疫病发生的事实以及最新维度时间序列数据，对非洲猪瘟、猪病毒性腹泻及A 型口蹄疫病暴发与猪肉价格波动的影响关系进行研究，提出相关对策建议。

选取2009 年1 月～2021 年3 月的猪肉价格（ZR）、生猪疫病指数（YB）、玉米价格（YM）、猪仔价格（ZZ）、牛肉价格（NR）、鸡肉价格（JR）、城镇人均月收入（IN）等月度数据作为研究变量，研究了生猪疫病与猪肉价格波动之间的关系。对于时间序列模型而言，3 年跨度的月度数据更为科学，据此将时间序列划分为猪病毒性腹泻2009—2011、A 型口蹄疫2012—2017、非洲猪瘟疫情2018 至今等3 个时间段进行分析，数据主要来源于布瑞克数据库、中国畜牧业信息网。

（一）门限自回归模型结果分析

1.描述性统计

笔者主要研究的是疫病对生猪价格的影响，通过前面的文献梳理与理论推导可知，两者之间或存在线性关系。在计算两者的量化关系之前，首先对模型各变量进行描述性统计，结果如表1 所示。

表1 描述性统计

2.脉冲响应分析

脉冲响应函数模型主要描述一个变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。在仔猪价格、玉米价格、牛肉价格、鸡肉价格、人均收入及疫病指数对猪肉价格的脉冲响应示意图中（图略），仔猪价格对猪肉价格的冲击在第1 期就达到3.9%，在第4 期达到最大值6.7%，表明仔猪价格冲击具有显著的促进作用和长久的持续性。疫病指数对猪肉价格的冲击在第9 期达到最大值1.9%，持续时间较长，至第16期才趋于平缓状态。人均收入对猪肉价格的冲击在第4 期达到最大值3.1%，之后趋于下降收敛，至第8 期为零趋于平缓状态，然后出现负向冲击。牛肉价格对猪肉价格的冲击在第10 期达到最大值1.8%，玉米价格及鸡肉价格对猪肉价格冲击的反应较弱，最大值分别为0.6%和0.1%，一直呈平缓状态且影响的持续周期不长。可以认为，影响猪肉价格波动的主要因素为仔猪价格、疫病，其对猪肉价格的冲击时间也较长。

3.周期分析

将各序列取对数，构成价格指数序列及疫病指数序列（图略）。其中，生猪价格与仔猪价格波动表现出相对一致的趋势，仔猪价格波动较大。疫病的波动有3 个高峰点，分别为2011 年1 月上升到9.6、2014 年7 月上升到9.5、2018 年10 月上升到13.9，这3 个时间段刚好是猪病毒性腹泻、A 型口蹄疫及非洲猪瘟发生的阶段。2009 年1 月～2021 年3 月，仔猪价格指数和猪肉价格指数经历了三次大波动，仔猪价格指数分别在2011 年9 月达到3.6、2016 年6 月达到3.69、2020 年8 月达到4.69，猪肉价格指数分别在2011 年9 月达到3.41、2016 年6 月达 到3.44、2020 年8 月达到4.03，作为替代品的牛肉价格指数分别在2014 年2 月达到4.16、2020 年2 月达到4.45，鸡肉价格指数分别在2011 年9月达到3.41、2016 年6月达到3.44、2019 年9月达到4.04。

因此，2011 年猪病毒性腹泻、2013 年A 型口蹄疫及2018 年非洲猪瘟等疫病的发生，导致人们对生猪疫病的恐慌心理，减少了猪肉的消费，转而消费牛肉和鸡肉等替代品，从而推动了牛肉和鸡肉价格的上涨。

4.基准回归

对疫病指数和生猪价格进行回归，结果如表2所示。其中，疫病指数的估计系数无论是否加入控制变量都在统计学意义上显著，说明疫病指数越大、猪肉价格越低。

表2 基准回归结果

5.滞后项回归

疫病指数和生猪价格有相互影响关系，为规避这种反向因果导致的相关性，笔者使用滞后1 期的疫病指数作为解释变量进行估计（结果如表3 所示）。疫病指数对生猪价格仍存在负向影响，无论是否加入控制变量，都在1%显著性水平上显著，表明前述估计结果是准确的。

表3 滞后项回归结果

6.门槛自回归模型

（1）门槛值估计

以疫病指数对数作为门槛变量，得到门槛值为8.5（见图2）。由图2 门槛回归结果可知，当疫病指数对数低于门槛值时，对生猪价格的冲击更大；
当疫病指数对数高于门槛值时，对生猪价格的冲击较小。可能的原因是：当疫病发展到一定阶段后，消费者对猪肉的需求会减少，转而消费其他肉类替代产品，这时即使生猪被大量扑杀，相比疫病发生之初，生猪价格仍然是下跌的。

图2 门槛值估计图

（2）门槛模型检验

以lnyb_01 表示低于门槛值时的疫病指数对数，以lnyb_11 表示高于门槛值时的疫病指数对数，加入被解释变量和控制变量进行门槛模型回归检验，结果如表4 所示。

表4 门槛模型回归检验结果

由表4 可知，当疫病指数对数低于门槛值时，回归系数更大；
当疫病指数对数高于门槛值时，回归系数更小，符合门槛回归的结果。

（二）GARCH-M 模型结果分析

1.猪病毒性腹泻（2009—2011）

（1）平稳性检验

为保证金融时间序列的平稳性及各变量间的同阶单整，对所有序列进行二阶差分处理，得到新序列，同时进行ADF 检验（见表5），以规避伪回归现象发生。

表5 平稳性检验结果

（2）时间序列图

根据时间序列图（图略），可初步判断变量收益率时间序列是平稳的，呈白噪声。通过观察，发现收益率时间序列未表现出“随机游走”(random walk)特征，即猪肉价格、疫病指数、仔猪价格、玉米价格、牛肉价格、鸡肉价格及收入序列均处于平稳状态。

（3）描述性统计分析

由表6 可知，猪肉价格、仔猪价格的偏度大于0，分布为右偏，即拖尾在右边，峰尖在左边，也称为正偏态；
疫病指数、玉米价格、鸡肉价格、牛肉价格偏度小于0，分布为左偏，即拖尾在左边，峰尖在右边，也称为负偏态；
收入偏度为0 则为正态分布。

表6 描述性统计

（4）ARCH 效应检验

由表7 可知，模型F 统计量的伴随概率P 值均显著大于0.1，说明模型不具有ARCH 效应，即猪腹泻性疫病对猪肉价格的影响不大。

表7 ARCH 效应检验结果

2.A 型口蹄疫（2012—2017）

（1）平稳性检验和时间序列图

根据平稳性检验和时间序列图（图略），可初步判断变量收益率时间序列是平稳的，呈白噪声。通过观察，发现收益率序列未表现出“随机游走”(random walk)特征，即猪肉价格、疫病指数、仔猪价格、玉米价格、牛肉价格、鸡肉价格及收入序列均处于平稳状态。

（2）描述性统计

从表8 可知，猪肉价格、疫病指数、仔猪价格、玉米价格的偏度大于0，分布为右偏，即拖尾在右边，峰尖在左边，也称为正偏态；
牛肉价格偏度小于0，分布为左偏，即拖尾在左边，峰尖在右边，也称为负偏态；
收入偏度为0 则为正态分布。

表8 描述性统计

（3）ARCH 效应检验

由表9 可知，模型F 统计量的伴随概率P 值均显著小于0.1，滞后残差平方项联合显著，同时Obs*R-squared 的伴随概率也为0，说明模型具有显著的ARCH 效应，这一结果体现出了变量收益率变动的风险性。因此，构建GARCH-M 模型来刻画收益率变动特性是合适的。

表9 ARCH 效应检验结果

（4）GARCH-M 模型分析结果

由表10 可知，2012—2017 年，猪肉价格波动率与A 型口蹄疫疫病之间存在显著的正相关关系，当累计确诊生猪病例增速增加1 百分点时，会导致猪肉价格增速平均上升0.003801%；
同时，当疫情扩散程度增大时，猪肉价格上涨速度加快。从条件方差结果看，猪肉价格波动程度显然受到上一期猪肉疫情的影响，且短期影响作用力超过长期影响作用力。当收敛到无条件方差σ2=α0/(1-β1-θ1)=6.06E-10 时，系数和接近1，表明上一期猪肉疫情冲击对当期存在显著影响。2012—2017 年，A 型口蹄疫疫病、仔猪价格、牛肉价格对猪肉价格的影响比较大，玉米价格、鸡肉价格及收入水平对猪肉价格的影响比较小。

表10 GARCH-M 模型分析结果

3.非洲猪瘟疫情（2018—2021）

（1）平稳性检验

由表11 可知，drYM 序列P 值均显著大于0.05，且该序列T 统计量所对应的值超过5%显著性水平下的T 值，接受原假设，该序列并未服从平稳性要求。为保证金融时间序列的平稳性及各变量间的同阶单整，需要对所有一阶差分后的序列进行二阶差分处理，以得到新序列，并再次进行ADF 检验。

表11 描述性统计

由表12 可知，所有序列P 值均显著小于0.05，且T 统计量所对应的值低于5%显著性水平下的T值，拒绝原假设，该序列服从平稳性要求，规避了伪回归现象的发生，可进行下一步的分析。

表12 描述性统计

（2）时间序列图

根据时间序列图（图略），可初步判断变量收益率时间序列是平稳的，呈白噪声。通过观察，发现收益率序列未表现出“随机游走”(random walk)特征，即猪肉价格、疫病指数、仔猪价格、玉米价格、牛肉价格、鸡肉价格及收入序列均处于平稳状态。

（3）描述性统计分析

由表13 可知，疫病指数、牛肉价格的偏度大于0，分布为右偏，即拖尾在右边，峰尖在左边，也称为正偏态；
猪肉价格、仔猪价格、玉米价格、鸡肉价格的偏度小于0，分布为左偏，即拖尾在左边，峰尖在右边，也称为负偏态；
收入偏度为0 则为正态分布。

表13 描述性统计

（4）ARCH 效应检验

由表14 可知，模型F 统计量的伴随概率P 值均显著小于0.1，滞后残差平方项联合显著，同时Obs*R-squared 的伴随概率也为0，说明模型具有显著的ARCH 效应，这一结果体现出了变量收益率变动的风险性。因此，构建GARCH-M 模型来刻画收益率变动特性是合适的。

表14 ARCH 效应检验结果

（5）GARCH-M 模型分析

由表15 可知，猪肉价格波动率与非洲猪瘟疫病之间存在显著负相关关系，当累计确诊生猪病例增速增加1 百分点时，会导致猪肉价格增速平均下跌0.006186%；
同时，当疫情扩散程度增大时，猪肉价格下跌速度加快。从条件方差结果看，猪肉价格波动程度显然受到上一期猪肉疫情的影响。此外，系数和偏离1，表明上一期猪肉疫情冲击对当期的影响较弱。当收敛到无条件方差σ2=α0(1-β1-θ1)=3.72E-02 时，系数和接近1，表明上一期猪肉疫情的冲击对当期存在显著影响。

表15 GARCH-M 模型分析结果

（一）研究结论

1.以疫病指数的对数作为门槛变量，对门槛值进行估计，得到门槛值为8.5。当疫病指数对数低于门槛值时，对生猪价格的冲击更大；
当疫病指数对数高于门槛值时，对生猪价格的冲击较小。可能的原因是：当疫病发展到一定阶段，市场对猪肉的需求会减少，人们开始消费其他肉类替代产品，这时即使生猪被大量扑杀，相比疫病发生之初，生猪价格也是下降的。

2.通过脉冲响应分析，发现仔猪价格及疫病是影响猪肉价格的主要因素，且影响时间较长。通过周期分析，发现2011 年的猪病毒性腹泻、2013 年的A 型口蹄疫及2018 年的非洲猪瘟均导致了仔猪价格上涨，而猪肉价格上涨或人们对生猪疫病的恐慌心理减少了猪肉消费，转而消费牛肉和鸡肉等替代产品，从而推动了牛肉和鸡肉价格上涨。仔猪、猪肉价格波动幅度产生差异的原因可能是：在猪肉产业供应链上，由于交易主体的市场地位不同，存在价格的非对称性传递，而仔猪需求是一种引致需求，存在许多外部不确定性，容易引起价格波动，从而导致仔猪价格波动幅度明显大于猪肉价格波动幅度。

3.A 型口蹄疫和非洲猪瘟对猪肉价格的影响较大，猪病毒性腹泻对猪肉价格的影响较弱。猪肉价格波动率与A 型口蹄疫之间存在显著的正相关关系。当累计确诊生猪病例的增速增加1 百分点时，会导致猪肉价格增速平均上升0.003801%；
当疫情的扩散程度增大时，猪肉价格的上涨速度加快。从条件方差结果看，猪肉价格波动显然受到上一期猪肉疫情的影响，且短期影响作用力超过长期影响作用力。当收敛到无条件方差σ2=α0/(1-β1-θ1)=6.06E-10 时，系数和接近1，表明上一期猪肉疫情的冲击对当期存在显著影响。

4.猪肉价格波动率与非洲猪瘟疫病之间存在显著负相关关系。当累计确诊生猪病例增速增加1 百分点时，猪肉价格增速平均下跌0.006186%；
当疫情扩散程度增大时，猪肉价格下跌速度加快。从条件方差结果看，猪肉价格波动显然受到上一期猪肉疫情影响，与A 型口蹄疫的影响不同，非洲猪瘟对猪肉价格的长期影响与短期影响是一致的。此外，系数和偏离1，表明上一期猪肉疫情的冲击对当期的影响较弱。当收敛到无条件方差σ2=α0(1-β1-θ1)=3.72E-02 时，系数和接近1，表明上一期猪肉疫情的冲击对当期存在显著影响。

5.总体上看，仔猪价格以及疫病是影响猪肉价格的主要因素。疫病通过一定的外部冲击，经过市场传递进而影响仔猪价格，仔猪价格经过市场传递进而影响猪肉价格，作为猪肉的替代品也会受到一定冲击。具体分析，不同生猪疫病对猪肉价格的冲击是不同的，对比3 种疫病，对猪肉价格冲击由大到小排序依次是：非洲猪瘟、A 型口蹄疫、猪病毒性腹泻。其中，A 型口蹄疫对猪肉价格的冲击成正向冲击，而非洲猪瘟对猪肉价格的冲击呈负向冲击。

（二）对策建议

第一，要做好生猪疾病的预防与控制。建立生猪疫病信息共享机制，以利于生猪疫病信息共享和疫病预防，快速准确预测各种生猪疫病，高效控制生猪疫病。加强相关部门的监管，完善各种生猪疫病应急响应系统，优化生猪疫病预警监测系统，快速掌控生猪疫病并及时上报，以便相关部门作出科学的决策。

第二，要关注生猪养殖者的生产情况。生猪疫病的发生会增加养殖户的防疫养殖成本，致使养殖户减少生产或退出市场，这就需要政府出台有关政策给予帮扶。要维持生猪存栏量、出栏量，防止猪肉价格大涨大跌。

第三，保证养殖工作的科学化及稳定性，强化专业兽医队伍建设，增强养殖户科学养殖理念，提高其应对各种生猪疫病的能力和水平。

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