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摘要：本文以2006年至2020年生猪市场价格的变化为背景来讨论产生生猪市场价格波动形成的原因和作用因素，主要以供需关系两个层面延伸处9个指标，并综合为3组因子：我国生产总值、供给层面、需求层面。使用因子分析法去检验和评价，同时对未来我国猪肉产业的发展和市场价格的稳定提出合理建议。
关键词：猪周期;生猪市场价格;因子分析法;供需关系
猪周期是一种常常拿出来探讨的经济现象，同时作为经典案例出现在经济学的蛛网模型中，其主要形成是由于供需的跨期错配，而正是这种错配机制导致生猪市场价格的波动具有了周期性：市场价格的来源于当期的需求，而供给量却是来源于上期的市场价格，当市场价格由于外界的不确定因素冲击，导致波动偏离了均衡点时，供给侧会产生信息的滞后性，和超额调整，从而改变了供需不平衡，产生了跨期错配。一轮猪周期的时间跨度大约为3至4年
一、生猪市场价格有着明显的周期性
根据图1可看出，2006年至2020年我国生猪市场价格波动具有明显的周期性，并已经走过完整的三个周期。同时随着经济的发展，我国生猪市场价格的波峰价格逐渐走高，同时波低价格也逐渐走高，周期呈现逐渐拉伸趋势。
二、指标选取
我国的养猪模式以分散圈养为主，对当地农户与养殖企业以及个体经营户来说，这种小规模生猪养殖需求条件不高，容易筹集资金、技术简单、方便人才引进同时进出壁垒非常的低。但随着时代的进步和技术的发展，这种传统的规模化养殖也在慢慢地被时代所淘汰。同时商品的供给和需求一直以来都是市场决定的，市场价格走向和市场均衡价格，而其价格的变动也会反过来作用调节市场的需求和供给，从而逐渐使价格达到均衡的状态。
因为存在众多可变变量共同作用影响着猪肉价格的变化，且每个变量之间相关性较强，因此如果使用多元回归的方法会导致结果不客观，存在多重共线性的问题。因此在这里我们选用因子分析法，通过以上我们对猪肉市场价格的分析，把视角放在供给和需求以及人均收入和消费能力、农户养殖预期等各方面来选取以下指标（X1）仔猪市价、（X2）猪饲料、（X3）大米价格、（X4）毛猪价格、（X5）国民生产总值、（X6）城市居民人均收入、（X7）农村居民人均收入、（X8）鸭肉价格和（X9）羊肉价格。由于上文中谈到养殖户因信息不对称，产生信息滞后性，以此选取（X1）仔猪市价、（X2）猪饲料、（X3）大米价格、（X4）毛猪价格
三、实证分析
（1）适用性检验
在对九个指标的数据进行分组简化处理后，为这些原始数据进行判断性检验，目标在于是否能进行因子分析，在通过KMO和巴特利特球形检验后，得出数据KMO值为0.786，因其大于标准值0.5，得出结论9项指标数据存在相关性。巴特利特球形检验P值为0.0012。因其小于标准值0.05，得出结论9项指标数据之间不存在独立性。因此以上检验说明可以使用因子分析法进行分析。
（2）计算因子得分
为了解释这些变量对猪肉市场的影响，选择对9项原始数据进行分析后，初步确认了3个因子，得出方差贡献率为93.746%，初步说明这些原始变量数据的信息确实存在可靠性。因子分析的结果很为理想。根据图2可知，因子1荷载最高的为我国生产总值，其程度远远高于其他因子和指标，因此因子1可被认定为地区性经济实力因子。因子2荷载较高的分别为，鸭肉价格、猪饲料、毛猪价格和仔猪价格，这部分的数据表明了从购买仔猪到母猪生产所面临的各项变量，因此称此因子为供给层面因子。因子3中负载较高的为农村居民收入、大米价格和城市居民收入。该组数据表明了在我国，城市和农村居民可支配收入、以及平时日常生活中可替代品的价格，这些需求层面的因素协同作用，影响这猪肉市场的价格，因此将因子3命名为需求层面因子。通过以上分析，为得出具体是哪个因子的主要作用，影响着猪肉市场价格，现需要求出各个因子的具体分数。
因子1得分函数
F1=-0.132X1+0.079X2+0.031X3-0.149X4+0.863X5+0.132X6-0.513X7+0.147X8+0.119X9
因子2得分函数
F2=-0.617X1+0.124X2-0.059X3+0.592X4-0.139X5-0.152X6-0.226X7+0.187X8-0.144X9
因子3得分函数
F3=-0.253X1+0.115X2+0.259X3-0.232X4-0.469X5+0.249X6+0.877X7-0.298X8+0.244X9
通过以上求得的得分函数进行分析，得出结论
结论一，供给层面的因子对我国猪肉市场的价格影响平缓，趋于稳定。这与上文中提到的农户养殖预期、信息不对称和信息滞后性有关。在猪肉市场价格上涨时，农户扩大养殖规模，购进生产性生物资产。而当市场价格走低时，农户开始缩减扩建，清理销售生产性生物资产。农户的预期一直是走在市场价格波动曲线的后方，但是波动幅度与市场猪肉价格基本一致。
结论二，需求层面的因子对我国猪肉市场的影响逐渐增强，波动剧烈。根据市场传导机制，大概可以分为，需求传导市场价格传导至供给。需求的波动领先于猪肉市场价格的变化，市场价格的变化传导给供给，供给的改变普遍存在滞后性，最终再次传导至需求。
四、建议及未来展望
1.引入先技术和理念
我国在猪肉市場领域一直向好，向上发展，但仍处于摸索阶段。增强抵御风险能力，利用期货的概念使得养殖企业能稳定和准确预测未来的猪肉市场价格的走势，精准稳定自己的预期收益，并加快资金的运转，避免盲目缩减产业或者扩增产业。使得供求关系更加稳定，从而稳定猪肉市场价格。
2.完善市场信息传导、风险预警机制
由于市场的导向是需求、市场、供给的模式，信息的传导产生了滞后性，时效性。同时也因为信息不对称的原因，农户和养殖企业无法第一时间掌握完整的市场信息。信息的传导和风险预警需要当地政府的合作，同时合理地降低或者增加自己的预期收益，避免盲目行为。
五、结语
随着时代的进步，想在根本上维持稳定猪肉市场价格，必须在其源头解决问题，降低生产成本加强疫病防治，保障猪肉供应同时稳定或者提高养殖户的收入水平，增强养殖户的积极性，减小城乡居民经济差异。加强市场监管，稳定物价水平。建立完善的信息传导机制，完善承包制度，使其更有规模性，组织性。
参考文献：
[1]孙滨，谢冰清.我国猪肉价格波动的实证分析[J].热带农业工程，2020，44（04）：60-63.
[2]易振华.猪肉价格变化特征、走势展望及对CPI的影响——基于猪周期视角的分析[J].浙江金融，2020（10）：32-39.
[3]柳国华.我国居民消费价格指数的猪价周期实证分析[J].商业经济研究，2016（15）：53-54.
作者简介：郑子康，男，湖北荆门人，硕士在读，会计专业，研究方向：市场周期性。
关键词：猪周期;生猪市场价格;因子分析法;供需关系
猪周期是一种常常拿出来探讨的经济现象，同时作为经典案例出现在经济学的蛛网模型中，其主要形成是由于供需的跨期错配，而正是这种错配机制导致生猪市场价格的波动具有了周期性：市场价格的来源于当期的需求，而供给量却是来源于上期的市场价格，当市场价格由于外界的不确定因素冲击，导致波动偏离了均衡点时，供给侧会产生信息的滞后性，和超额调整，从而改变了供需不平衡，产生了跨期错配。一轮猪周期的时间跨度大约为3至4年
一、生猪市场价格有着明显的周期性
根据图1可看出，2006年至2020年我国生猪市场价格波动具有明显的周期性，并已经走过完整的三个周期。同时随着经济的发展，我国生猪市场价格的波峰价格逐渐走高，同时波低价格也逐渐走高，周期呈现逐渐拉伸趋势。
二、指标选取
我国的养猪模式以分散圈养为主，对当地农户与养殖企业以及个体经营户来说，这种小规模生猪养殖需求条件不高，容易筹集资金、技术简单、方便人才引进同时进出壁垒非常的低。但随着时代的进步和技术的发展，这种传统的规模化养殖也在慢慢地被时代所淘汰。同时商品的供给和需求一直以来都是市场决定的，市场价格走向和市场均衡价格，而其价格的变动也会反过来作用调节市场的需求和供给，从而逐渐使价格达到均衡的状态。
因为存在众多可变变量共同作用影响着猪肉价格的变化，且每个变量之间相关性较强，因此如果使用多元回归的方法会导致结果不客观，存在多重共线性的问题。因此在这里我们选用因子分析法，通过以上我们对猪肉市场价格的分析，把视角放在供给和需求以及人均收入和消费能力、农户养殖预期等各方面来选取以下指标（X1）仔猪市价、（X2）猪饲料、（X3）大米价格、（X4）毛猪价格、（X5）国民生产总值、（X6）城市居民人均收入、（X7）农村居民人均收入、（X8）鸭肉价格和（X9）羊肉价格。由于上文中谈到养殖户因信息不对称，产生信息滞后性，以此选取（X1）仔猪市价、（X2）猪饲料、（X3）大米价格、（X4）毛猪价格
三、实证分析
（1）适用性检验
在对九个指标的数据进行分组简化处理后，为这些原始数据进行判断性检验，目标在于是否能进行因子分析，在通过KMO和巴特利特球形检验后，得出数据KMO值为0.786，因其大于标准值0.5，得出结论9项指标数据存在相关性。巴特利特球形检验P值为0.0012。因其小于标准值0.05，得出结论9项指标数据之间不存在独立性。因此以上检验说明可以使用因子分析法进行分析。
（2）计算因子得分
为了解释这些变量对猪肉市场的影响，选择对9项原始数据进行分析后，初步确认了3个因子，得出方差贡献率为93.746%，初步说明这些原始变量数据的信息确实存在可靠性。因子分析的结果很为理想。根据图2可知，因子1荷载最高的为我国生产总值，其程度远远高于其他因子和指标，因此因子1可被认定为地区性经济实力因子。因子2荷载较高的分别为，鸭肉价格、猪饲料、毛猪价格和仔猪价格，这部分的数据表明了从购买仔猪到母猪生产所面临的各项变量，因此称此因子为供给层面因子。因子3中负载较高的为农村居民收入、大米价格和城市居民收入。该组数据表明了在我国，城市和农村居民可支配收入、以及平时日常生活中可替代品的价格，这些需求层面的因素协同作用，影响这猪肉市场的价格，因此将因子3命名为需求层面因子。通过以上分析，为得出具体是哪个因子的主要作用，影响着猪肉市场价格，现需要求出各个因子的具体分数。
因子1得分函数
F1=-0.132X1+0.079X2+0.031X3-0.149X4+0.863X5+0.132X6-0.513X7+0.147X8+0.119X9
因子2得分函数
F2=-0.617X1+0.124X2-0.059X3+0.592X4-0.139X5-0.152X6-0.226X7+0.187X8-0.144X9
因子3得分函数
F3=-0.253X1+0.115X2+0.259X3-0.232X4-0.469X5+0.249X6+0.877X7-0.298X8+0.244X9
通过以上求得的得分函数进行分析，得出结论
结论一，供给层面的因子对我国猪肉市场的价格影响平缓，趋于稳定。这与上文中提到的农户养殖预期、信息不对称和信息滞后性有关。在猪肉市场价格上涨时，农户扩大养殖规模，购进生产性生物资产。而当市场价格走低时，农户开始缩减扩建，清理销售生产性生物资产。农户的预期一直是走在市场价格波动曲线的后方，但是波动幅度与市场猪肉价格基本一致。
结论二，需求层面的因子对我国猪肉市场的影响逐渐增强，波动剧烈。根据市场传导机制，大概可以分为，需求传导市场价格传导至供给。需求的波动领先于猪肉市场价格的变化，市场价格的变化传导给供给，供给的改变普遍存在滞后性，最终再次传导至需求。
四、建议及未来展望
1.引入先技术和理念
我国在猪肉市場领域一直向好，向上发展，但仍处于摸索阶段。增强抵御风险能力，利用期货的概念使得养殖企业能稳定和准确预测未来的猪肉市场价格的走势，精准稳定自己的预期收益，并加快资金的运转，避免盲目缩减产业或者扩增产业。使得供求关系更加稳定，从而稳定猪肉市场价格。
2.完善市场信息传导、风险预警机制
由于市场的导向是需求、市场、供给的模式，信息的传导产生了滞后性，时效性。同时也因为信息不对称的原因，农户和养殖企业无法第一时间掌握完整的市场信息。信息的传导和风险预警需要当地政府的合作，同时合理地降低或者增加自己的预期收益，避免盲目行为。
五、结语
随着时代的进步，想在根本上维持稳定猪肉市场价格，必须在其源头解决问题，降低生产成本加强疫病防治，保障猪肉供应同时稳定或者提高养殖户的收入水平，增强养殖户的积极性，减小城乡居民经济差异。加强市场监管，稳定物价水平。建立完善的信息传导机制，完善承包制度，使其更有规模性，组织性。
参考文献：
[1]孙滨，谢冰清.我国猪肉价格波动的实证分析[J].热带农业工程，2020，44（04）：60-63.
[2]易振华.猪肉价格变化特征、走势展望及对CPI的影响——基于猪周期视角的分析[J].浙江金融，2020（10）：32-39.
[3]柳国华.我国居民消费价格指数的猪价周期实证分析[J].商业经济研究，2016（15）：53-54.
作者简介：郑子康，男，湖北荆门人，硕士在读，会计专业，研究方向：市场周期性。