中国畜牧业生产波动的特征及路径识别

　　摘要：基于1978—2016年畜禽产品年度产量数据，采用HP滤波技术和非线性MS-AR模型，分析中国畜牧业生产波动的特征，从畜牧业生产区制转换的视角剖析畜牧业生产波动的具体路径，探讨影响畜牧业生产波动和路径转换的原因。结果表明：从生产波动变化趋势上看，猪肉生产增长高峰期出现最早，其次是牛肉、羊肉、禽肉和禽蛋生产，牛奶生产增长高峰期出现时间最晚；从生产波动比较上看，猪肉生产波动幅度最小，其他畜牧产业生产波动幅度相对较大，各畜牧产业生产波动趋势存在差异，但近年来总体趋于收敛。通过模型识别将畜牧业生产划分为低速、中速和快速增长3个区制，低速和中速增长区制下各畜禽业产品产量平均增长率在3%和5%左右，而快速增长区制下平均增长率在10%以上；猪肉生产倾向于保持中速增长，牛肉、羊肉和牛奶生产容易出现低中速增长往复徘徊的现象，禽肉和禽蛋生产在各区制下均较为稳定且区制变迁较为平稳；改革开放以来，除牛奶产业以外，其他畜牧产业生产基本在低速或中速增长区制时间最长。基于此，提出针对不同畜禽产业在不同发展阶段相机制定不同调控政策，推动畜禽产业规模化养殖和产业化经营水平，提高畜禽产业抗冲击能力等建议。

　　关键词：畜牧业；生产波动；路径识别；HP滤波；MS-AR模型

　　1模型构建与数据来源

　　1.1模型构建MS-AR

　　模型由Hamilton[14-15]提出，本质上属于变参数模型，使用该模型可以从数据中提取过去状态的转换信息，一致而有效的估计参数，可以有效的捕捉经济变量中非线性动态特征[16]。考虑K维时间序列经济变量yt=y1,y2,…,yt，t=1,2,…,T，可以构成以下的AR(p)模型：

　　y=v+Ay+∑μ（1）式中：yt为时间序列经济变量，v为截距项，Ai(i=1,2,…,p)为系数向量，p为滞后阶数μt～NID(0,ε)。（1）式即为具有截距的线性AR(p)模型，将其转变为均值形式的AR(p)模型，即：-()ptit-iti=1y=Ay-+μμμ∑（2）式中：yt为时间序列经济变量，Ai(i=1,2,…,p)为系数向量，μt～NID(0,…)，μ表示yt的均值。在上述的AR(p)模型均为线性模型，在AR(p)中引入了马尔可夫链，假定模型中存在着不可观测的M种状态，用St(t=1,2,…,M)来表示，并假定截距项v和误差项u均具有状态转换特征，St是一组服从马尔可夫链的离散随机变量，其转移概率矩阵形式为：111212121212.....................MMMMMMPPPPPPPPPP????=??（3）1)P=P(sjsiijrtt==-（4）1∑Pij=（5）如果截距项v具有状态转换特征，即在（1）式基础上可以构建变参数v(St)的MSI(M)-AR(p)模型。依据模型中自回归系A1,A2,…,AP，和误差项μt的异方差ε是否引入区制状态变量St，可将模型划分为MSI(M)-AR(p)模型、MSIA(M)-AR(p)模型、MSIH(M)-AR(p)模型和MSIAH(M)-AR(p)模型等。如果均值项μt具有状态转换特征，即在（2）式基础上可以构建变参数μ(St)的MSM(M)-AR(p)模型，依据模型中自回归系数A1,A2,…,AP和误差项μt的异方差ε是否引入区制状态变量St，可将模型划分为MSM(M)-AR(p)模型、MSMA(M)-AR(p)模型、MSMH(M)-AR(p)模型和MSMAH(M)-AR(p)模型等。MS(M)-AR(p)模型参数可通过Hamilton[15]提出的期望最大化（expectationmaximization，EM）算法和Krolzig[17]提出的极大似然估计（maximumlikelihood，ML）得到。详细的推导过程可参考Krolzig[17]的研究，在此不再赘述。具体模型形式的选择上，可根据AIC、SC和HQ值最小化原则确定最优模型形式。

　　1.2数据来源

　　本研究涵盖主要畜禽产品，具体包括猪肉、牛肉、羊肉、禽肉、禽蛋和牛奶等6大类畜禽产品，研究数据均为各畜禽产品产量数据，样本区间为1978—2016年，其中1978—1999年产量数据来源于联合国粮农组织统计数据库（FAOSTAT），2000—2016年产量数据来源于农业部畜牧业司、全国畜牧总站编撰的《中国畜牧业统计》。

　　2结果与分析

　　2.1中国畜牧业生产波动的基本特征

　　改革开放以来，中国畜牧业各类产品产量增长率的动态变动轨迹（图1）。首先，可以看出改革开放以来各畜禽产品产量增长率波动起伏，不同时期畜禽产品产量增长率存在一定差异；其次，可将各畜禽产品产量增长率大致划分为两个阶段，一是1979—2000年，该时期畜禽产品产量增长率相对较高，增长率波动幅度相对较大，二是2000—2016年，该时期畜禽产品产量增长率相对较低，增长率波动幅度相对较小；最后，通过观察2012—2016年畜禽产品产量增长率可以看出，多个畜禽产品产量增长率出现明显的负向增长态势。为了更清晰直观地剖析中国畜牧业不同畜禽产品产量增长率的演变轨迹，下文将基于HP滤波技术和MS-AR模型对各畜禽产品产量增长率进行具体分析。

　　2.2中国畜牧业生产波动的演变轨迹

　　通过HP滤波技术得到不同畜禽产品产量增长率的趋势成分和波动成分变动轨迹（图2）。改革开放以来猪肉产量增长率总体呈不断下降态势，尤其是2010年以来，下滑趋势较为明显；从波动成分上看，猪肉产量增长率改革开放初期波动幅度较大，自90年代后期开始波动幅度有所收敛，但2012年以来再次表现出较大的波动态势。牛肉产量增长率经历了先上升后下降的过程，在90年代初期达到顶峰，之后开始下降，2010年基本达到谷底并趋于平稳；从波动成分上看，牛肉产量增长率在改革开放后出现了较大的波动起伏现象，但随着时间推移波动幅度呈下降态势，2012年以来波动基本趋于0。对于羊肉产量增长率趋势成分变化趋势而言，改革开放后，羊肉产量增长率缓慢下降，之后开始缓慢回升，但自90年代中期开始出现较大幅度下滑，近几年有缓慢上升趋势；从波动成分上看，同猪肉和牛肉产量增长率波动相似，前期波动幅度较大，之后波动开始收敛。从禽肉产量增长率趋势成分变化趋势上看，其变化趋势与牛肉产量增长率趋势成分变化趋势相似，经历了先上升后下降的过程，在90年代初期达到顶峰，之后开始下降，2005年之后基本趋于平稳；从波动成分上看，禽肉产量增长率波动经历了先上升后下降的过程，近年来，除个别年份由于禽流感等疫情影响出现大幅波动外，波动幅度均相对较小。禽蛋产量增长率趋势成分经历了先缓慢上升又快速下降的过程，进入新世纪后基本保持较为平稳；从波动成分上看，改革开放后波动幅度较大，但自90年代后期逐渐收敛，进入新世纪以来，除个别年份外，基本呈现小幅波动态势。牛奶产量增长率趋势成分变化趋势不同于其他畜禽产品产量增长率变化趋势，其经历了先缓慢上升、又缓慢下降之后又快速上升、再快速下降的“M”型变化过程，增长率高峰期与其他畜禽产品相比，出现相对滞后，在2004年左右达到峰值，之后出现了“过山车式”快速下降；从波动成分上看，在改革开放后的前20年，基本呈现小幅波动态势，进入新世纪后波动幅度开始增大。

　　3结论与政策启示

　　3.1结论

　　研究表明，从产量增长率变化趋势上看，猪肉产量增长率高峰期出现最早，其次是牛肉、羊肉、禽肉和禽蛋产量增长率，而牛奶产量增长率高峰期出现时间最晚；从不同畜禽产品产量波动比较上看，猪肉产量增长率波动幅度最小，但近几年有增大的趋势；从产量增长率的总趋势来看，近几年，牛肉产量增长率最为平稳，其次为羊肉和禽蛋产量增长率，鸡肉产量增长率在最近一些年份也出现较大波动，而牛奶产量增长率处于波动调整期，并未趋于平稳。通过模型识别将畜禽产品生产划分为“低速增长区制”、“中速增长区制”和“快速增长区制”3个区制，其中低速增长区制下畜禽产品产量平均增长率基本在3%左右，中速增长区制中平均增长率在5%左右，快速增长区制中各畜禽产品产量平均增长率基本在10%以上；猪肉生产倾向于保持中速增长，牛肉、羊肉和牛奶生产容易出现低速增长和中速增长往复徘徊的现象，禽肉和禽蛋产量增长率在各区制下均较为稳定。改革开放以来，除牛奶以外，其他畜牧产业基本在低速或中速增长区制时间最长，从平均持续期来看，除禽蛋产业以外，其他畜牧产业均在快速增长区制下平均持续期最长。从区制变迁上看，猪肉、牛肉、羊肉和牛奶产量增长率区制变迁较为频繁，而禽肉和禽蛋产量增长率区制变迁较为平稳。造成畜禽产品生产区制转移的原因主要有供需差异、价格波动、进口冲击和畜禽疫情等，除此之外，规模化程度和政府调控政策也会对其造成影响。预计未来一段时期，猪肉、牛肉、禽蛋和牛奶生产将以低速增长为主，羊肉生产主要处于中速增长区制，禽肉生产仍将处于中低速发展状态。

　　3.2政策启示

　　首先，针对不同畜禽产业发展特征，制定不同产业调控政策，稳定重要畜禽产品生产，加大对弱势畜禽产业扶持，因地制宜推动产业平稳发展。其次，当产业发展进入快速发展阶段时，应提高产业抗风险和外部冲击能力，一方面健全和完善兽医防疫体系，提高畜禽产业疫病防控能力，加大重大动物疫病的防控，强化动物防疫监督执法，维护畜禽养殖业安全发展；另一方面提高产业进口及价格波动监测预警，防止外部冲击对产业造成大幅波动。

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