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摘要：进入2019年，四川省生猪及猪肉价格出现大幅波动性上涨，严重影响到居民日常生活。为稳定市场价格，保障居民基本生活需求，中央采取紧急宏调措施，在四川、广东等省份投放万吨储備猪肉。但该类宏调措施对暂时稳定猪肉价格的效果及路径还需要相应的实证分析。文章拟对该类政策进行实证检验，评估政策效应。以GARCH模型为研究工具，以储备猪肉投放时间为节点构建时间虚拟变量，通过搜集2018-2019年10月下旬的四川省猪肉价格数据，实证分析储备猪肉投放政策效应。研究发现猪肉价格波动具有显著的自回归条件异方差效应，稳定市场价格的调控政策在统计和经济上均不显著，预期猪肉价格上涨趋势还将持续到明年中旬。据此提出确保宏调政策的稳定性和有效性、引导和推动冷鲜肉和深加工肉制品消费、采取一揽子政策支持生产、提高收入、稳定市场等政策建议。
关键词：GARCH模型 猪肉价格波动 临时收储政策 生猪价格保险
一、引言
我国作为传统农业大国，农业文化历史悠久，农业的稳定发展对我国经济运行具有重要的意义。而生猪养殖业又在农业中占据着很大的比重，“猪粮安天下”，猪肉价格不稳会对物价水平造成严重影响。受非洲猪瘟疫情和周期性因素叠加作用，今年年初以来我国猪肉价格出现一路猛涨的态势。以四川省为例，今年8月份四川平均猪肉零售价格为34.55元/千克，同比上涨13.2元，涨幅达61.81%;生猪出栏价格为21.10元/千克，同比上涨7.19元，涨幅达59.97%，两项数据均创2006年以来的历史新高。为增加猪肉市场供给，保障居民基本肉类供应，10月初，商务部会同国家发改委、财政部等部门开展中央储备肉投放工作，以期达到抑制猪肉价格过快上涨，保障市场供应的目的。相关专家、政府部门及媒体均表示该项措施在国庆期间能够有效抑制猪肉价格波动，但实际效果及作用路径是否与预期相符还需要相关的实证检验。基于此目的，本文选取2015年第1周至2019年第45周共计257周的生猪价格数据，以中央储备猪肉投放时间为节点，运用GARCH模型进行实证分析，评估储备猪肉临时投放的政策效果，为后续的宏观调控提供相应的政策建议。
二、文献综述
学术界对生猪价格的关注始于1985年取消生猪统购统销，放开生猪市场以后，生国内猪价格一直呈现出“暴涨暴跌”的周期性波动特征。特别是2003年以来，生猪价格更是呈现出周期波动频繁、波动幅度增大的发散性异常波动特征，对广大居民的猪肉消费，生猪产业健康有序的发展甚至是宏观经济稳定都产生了重大影响。
学者基于产业链的视角，从上、中、下游猪肉生产、流通、销售过程直接采用时间序列模型对生猪价格波动性影响因素进行分析，取得了大量研究成果。就生猪与饲料市场之间的价格传导关系而言，研究发现我国生猪价格与饲料价格之间传导具有非对称性，饲料价格受到外界冲击后恢复均衡的速度更快。相关研究认为肉猪出栏头数及配合育肥饲料价格对猪肉价格具有较强冲击，并存在明显滞后效应。疫情冲击和环境污染约束对生猪养殖及价格的影响近年来也引起学者的关注。通过构建VAR模型进行格兰杰因果检验后发现疫病是生猪价格的格兰杰原因，生猪禁运严重影响了供需关系引起生猪价格波动。
除传统的VAR模型之外，近年来学者研究发现生猪饲料的价格波动存在显著的异方差效应，由此基于ARCH模型的相关研究开始增加，从产业链的视角来看，我国生猪市场价格波动存在显著的ARCH效应，并表现出非对称性，从而直接表明我国生猪市场不具有高风险，高回报的特征。后续有关学者利用该模型实证检验了生猪价格保险对平抑生猪市场价格波动的效应，研究发现价格保险在目前还不能有效抑制价格波动。传统的政策评估方法多为双重差分或倾向得分匹配法，但是双重差分一方面要求长期数据资料，对于短期政策效应评估较难适用，同时，双重差分法要求实验组与控制组因变量在政策干预前的变化幅度相同，对于本研究而言也较难实现。但是考虑到ARCH模型在分析时间序列资料的时候包含了异方差效应，因此，在相关研究的基础上，本文以ARCH及扩展模型为研究工具，进一步将其运用于短期政策效应评估，为政府部门决策提供相应建议，具有一定的理论和实践意义。
三、模型构建
作为金融时间序列分析的重要工具，GARCH模型常用于分析金融资产波动率的变化，本文将使用GARCH模型对此次中央储备猪肉临时投放抑制价格波动的效应进行研究。
（一）变量选取
反映猪价的指标可以是猪肉价格，也可以是生猪价格。养殖成本的增加虽然会在肉价上有所体现，但产业链各环节对成本上升的分担并不同，下游加工和销售环节能够通过提高收购或销售价格转嫁成本，而上游生猪养殖户在事实上才是成本直接承担者。因此，就对成本变动的敏感度而言，本文选取生猪价格（pigout）作为猪价代理变量，更能有效反应成本增加引致价格波动。本文选取四川省生猪价格作为研究对象，之所以选择四川省，是因为四川作为全国生猪养殖规模第一的大省，同时也是猪肉消费大省，其生猪价格的波动具有代表性，四川也是此次中央临时储备猪肉的重点投放地区之一。因此，选取四川省生猪价格具有良好的样本代表性。
（二）数据来源及描述性分析
在选取数据后，对原始数据进行环比处理，即用作实证分析的是环比数据，因为环比数据能更及时地反映价格水平的变动情况。本文选用的是四川省农业农村厅67个固定监测观测点2015年第1周到2019年第45周共257周的数据，进行环比处理后利用censusX12季节性调整法剔除季节性影响。相关数据的主要来源为Wind数据库、四川统计年鉴、四川省农业农村厅生猪监测点。
Dt为时间虚拟变量，表示中央储备猪肉投放时间节点，本文选取2019年国庆节前一周（即第245周）为时间节点，Dt=1表示投放后，Dt=0表示投放前。如表1所示，在中央储备猪肉投放前后，四川省的生猪价格增长率并未发生显著的结构性变动，表明生猪价格依旧保持较快的增长态势。 金融资产价格的波动具有两个典型特征，其中之一即为“波动性聚集”。这是由于金融资产受到外部冲击后引起的波动存在自相关等特性，会在某段时间内集聚，呈现出波动集聚的特征。如图1所示，四川省近年来猪肉价格波动有明显的波动性聚集现象。这种特点在2015年和2017年的川内生猪价格走势上表现得尤为明显。2015年12月，川内生猪价格达到16.68元/公斤，比2000年上涨178.46%。2015年的生猪价格大幅波动，主要是由于饲料成本上升的原因。2010年后玉米期货市场的建立和生物燃料对玉米需求的扩张，玉米价格波动性增加，引致生猪价格波动;同时，现有的生猪市场调控政策存在明显的“时滞”特征，单纯以猪粮比为预警指标在实际过程当中往往起到“顺周期”调节的作用。2015年6月份以来猪粮比持续在10：1的高位运行。
除波动性聚集以外，金融资产的另一个特征即为“尖峰厚尾”的非正态分布。表明小概率事件发生的概率要比正态分布下更为常见。如图2所示，与正态分布比较可以明显看出四川省生猪价格核密度函数的“尖峰厚尾”T分布特征。说明对于生猪市场而言，疫情、短期的负向冲击等事件会对生猪市场价格产生严重影响。在生猪市场上，疫情、环境规制等小概率事件引发的价格大涨大跌的机率要远远大于其他产品市场。
四、实证分析
（一）单位根及ARCH效应检验
在对模型进行参数估计之前要对时间序列变量原序列进行单位根检验，由stata15进行检验可知，原序列不平稳，经过一次差分之后平稳，统计检验的结果见表2。
使用GARCH模型的前提是样本数据具有明显的ARCH特征，为此，在进行自回归以后进行相关的ARCHLM统计检验，相关统计检验结果见表3。
结果显示可以在10%的显著性水平上拒绝无ARCH效应的原假设，即样本数据具有较强的ARCH效应。
（二）模型构建
由于ARCH模型不适合高阶的自相关检验，会造成很多的缺漏值，所以建立GARCH模型，具体模型设定如下：
时间虚拟变量Dt在统计上并不显著，且经济上系数为-0.00392，表明类似于储备猪肉投放这种宏调政策对平抑四川省猪肉价格波动没有显著性影响，猪肉价格波动性上涨的态势在将来一段时间内还会持续下去。
统计表格最后3行结果显示，由对数似然函数和赤池信息准则以及贝叶斯信息准则所决定的最佳GARCH模型为模型（3），即加入了时间虚拟变量的GARCH模型更好地拟合了样本数据。
五、结论及政策
研究发现猪肉价格时间序列具有“波动性聚集”和“尖峰厚尾”的t分布特征，其波动性具有典型的ARCH效应。通过收集四川省2015-19年10月猪肉零售价格时间序列资料并进行带时间虚拟变量的GARCH分析之后，发现类似于储备冷冻猪肉临时投放等短期宏调政策作为“价格缓冲器”难以有效平抑价格波动，政策与实践之间存在明显偏差，猪肉价格的波动性上涨趋势预计会持续到明年中旬。根據生猪整个环节的生长周期和政府采取财政刺激政策的时间，预计上涨趋势还会持续到明年2季度。由于中央政府投放的主要是在生猪价格波动周期（32个月）内储备的冷冻猪肉，川内居民具有消费热鲜肉的偏好，因此对冷冻肉的需求并不大，这也是造成本次临时投放措施收效甚微的原因之一。基于上述研究结论，本文提出如下政策建议。
（一）改善现有政策多变和不稳定的特性.确保宏调政策的稳定性和有效性
自去年11月份宜宾爆发川内首起非洲猪瘟疫情事件以来，在疫病防控和环保约束的双重规制下，“一刀切”的管制措施使得川内大量生猪养殖场被清退，短期内的去产能造成的供给严重不足进而导致价格的巨幅波动性上涨。在养殖户对政府政策预期不稳，缺乏有效信心的情况下，政府为平抑猪肉价格波动，保障供给所采取的财政、金融、补贴、土地支持等激励措施都难以有效激励生产。因此，政府在长期内应改善现有宏调政策多变和不稳定的特性，避免短视化行为，增强宏调政策的有效性和稳定性。一方面通过及时发布信息，合理引导养殖户的政策预期，增强抗市场干扰的能力;另一方面储备肉投放政策从制定到实施需要一定的时间，相对于市场的瞬息万变，政策可能存在滞后性。因此，应把滞后效应的影响纳入政策制定的考虑范畴，提高未来调控政策的有效性。
（二）改善现有中央猪肉临时储备方式，推广以肉类加工企业为核心的收储调节机制
目前中央猪肉临时储备制度是以猪粮比6：1为警戒线，当比价超过警戒线时，中央政府适时投放冷冻猪肉，平抑物价，当比价低于警戒线时，中央政府临时收储，稳定猪肉价格，并对养猪户给与每头猪最少100元的补助。这种临时收储政策以政府为主导，一方面缺乏效率，易引发价格信号紊乱;另一方面没有充分考虑到猪肉主产区和主销区之间的差异。因此，建议将实施收储的主体下放到大、中型猪肉加工企业。猪肉加工企业靠近市场，减少了运输成本和疫病风险，保障了品质安全;集中于大型城市的猪肉零售市场能够形成权威的猪肉价格标准，及时反映消费需求。
（三）引导和推动冷鲜肉和深加工肉制品消费，提升主销区屠宰深加工能力
最近几年四川省生猪规模化产能转移并围绕上游养殖和饲料加速扩张，但深加工能力明显不足，同时热鲜肉消费偏好导致以活猪调运为主，既不利于肉品安全，也不利于市场稳定和相应的冷冻肉投放调节机制作用的发挥。因此，在产能有效转移同时，合理引导和推动冷鲜肉和深加工肉制品消费，提升主销区屠宰深加工能力，加强猪肉品牌和冷链建设，提升产业附加值、增加就业机会、推动当地经济发展。
（四）采取一揽子政策支持生产、提高收入、稳定市场
猪肉收储、储备肉投放必须与生猪保险、收入支持、猪肉进口调控等政策相配套构成一揽子政策，由农业主管部门按照统一标准执行才能收到良好政策效果。目前川内的冷冻猪肉收储机制涉及不同部门，政策对生猪市场价格反应速度以及执行效果还有待完善;生猪价格保险以政府补贴为主，缺少巨灾风险分散机制，猪肉价高时养殖户缺少投保积极性，猪价低时养殖户的逆向选择行为使得保险公司风险增加。生猪保险需要政府联合保险组织和协会，保险费要以养殖户和协会为主，政府适度补贴，避免生猪产能过度扩张或调减过慢，通过再保险降低保险公司市场风险，推动生猪保险可持续运营。
关键词：GARCH模型 猪肉价格波动 临时收储政策 生猪价格保险
一、引言
我国作为传统农业大国，农业文化历史悠久，农业的稳定发展对我国经济运行具有重要的意义。而生猪养殖业又在农业中占据着很大的比重，“猪粮安天下”，猪肉价格不稳会对物价水平造成严重影响。受非洲猪瘟疫情和周期性因素叠加作用，今年年初以来我国猪肉价格出现一路猛涨的态势。以四川省为例，今年8月份四川平均猪肉零售价格为34.55元/千克，同比上涨13.2元，涨幅达61.81%;生猪出栏价格为21.10元/千克，同比上涨7.19元，涨幅达59.97%，两项数据均创2006年以来的历史新高。为增加猪肉市场供给，保障居民基本肉类供应，10月初，商务部会同国家发改委、财政部等部门开展中央储备肉投放工作，以期达到抑制猪肉价格过快上涨，保障市场供应的目的。相关专家、政府部门及媒体均表示该项措施在国庆期间能够有效抑制猪肉价格波动，但实际效果及作用路径是否与预期相符还需要相关的实证检验。基于此目的，本文选取2015年第1周至2019年第45周共计257周的生猪价格数据，以中央储备猪肉投放时间为节点，运用GARCH模型进行实证分析，评估储备猪肉临时投放的政策效果，为后续的宏观调控提供相应的政策建议。
二、文献综述
学术界对生猪价格的关注始于1985年取消生猪统购统销，放开生猪市场以后，生国内猪价格一直呈现出“暴涨暴跌”的周期性波动特征。特别是2003年以来，生猪价格更是呈现出周期波动频繁、波动幅度增大的发散性异常波动特征，对广大居民的猪肉消费，生猪产业健康有序的发展甚至是宏观经济稳定都产生了重大影响。
学者基于产业链的视角，从上、中、下游猪肉生产、流通、销售过程直接采用时间序列模型对生猪价格波动性影响因素进行分析，取得了大量研究成果。就生猪与饲料市场之间的价格传导关系而言，研究发现我国生猪价格与饲料价格之间传导具有非对称性，饲料价格受到外界冲击后恢复均衡的速度更快。相关研究认为肉猪出栏头数及配合育肥饲料价格对猪肉价格具有较强冲击，并存在明显滞后效应。疫情冲击和环境污染约束对生猪养殖及价格的影响近年来也引起学者的关注。通过构建VAR模型进行格兰杰因果检验后发现疫病是生猪价格的格兰杰原因，生猪禁运严重影响了供需关系引起生猪价格波动。
除传统的VAR模型之外，近年来学者研究发现生猪饲料的价格波动存在显著的异方差效应，由此基于ARCH模型的相关研究开始增加，从产业链的视角来看，我国生猪市场价格波动存在显著的ARCH效应，并表现出非对称性，从而直接表明我国生猪市场不具有高风险，高回报的特征。后续有关学者利用该模型实证检验了生猪价格保险对平抑生猪市场价格波动的效应，研究发现价格保险在目前还不能有效抑制价格波动。传统的政策评估方法多为双重差分或倾向得分匹配法，但是双重差分一方面要求长期数据资料，对于短期政策效应评估较难适用，同时，双重差分法要求实验组与控制组因变量在政策干预前的变化幅度相同，对于本研究而言也较难实现。但是考虑到ARCH模型在分析时间序列资料的时候包含了异方差效应，因此，在相关研究的基础上，本文以ARCH及扩展模型为研究工具，进一步将其运用于短期政策效应评估，为政府部门决策提供相应建议，具有一定的理论和实践意义。
三、模型构建
作为金融时间序列分析的重要工具，GARCH模型常用于分析金融资产波动率的变化，本文将使用GARCH模型对此次中央储备猪肉临时投放抑制价格波动的效应进行研究。
（一）变量选取
反映猪价的指标可以是猪肉价格，也可以是生猪价格。养殖成本的增加虽然会在肉价上有所体现，但产业链各环节对成本上升的分担并不同，下游加工和销售环节能够通过提高收购或销售价格转嫁成本，而上游生猪养殖户在事实上才是成本直接承担者。因此，就对成本变动的敏感度而言，本文选取生猪价格（pigout）作为猪价代理变量，更能有效反应成本增加引致价格波动。本文选取四川省生猪价格作为研究对象，之所以选择四川省，是因为四川作为全国生猪养殖规模第一的大省，同时也是猪肉消费大省，其生猪价格的波动具有代表性，四川也是此次中央临时储备猪肉的重点投放地区之一。因此，选取四川省生猪价格具有良好的样本代表性。
（二）数据来源及描述性分析
在选取数据后，对原始数据进行环比处理，即用作实证分析的是环比数据，因为环比数据能更及时地反映价格水平的变动情况。本文选用的是四川省农业农村厅67个固定监测观测点2015年第1周到2019年第45周共257周的数据，进行环比处理后利用censusX12季节性调整法剔除季节性影响。相关数据的主要来源为Wind数据库、四川统计年鉴、四川省农业农村厅生猪监测点。
Dt为时间虚拟变量，表示中央储备猪肉投放时间节点，本文选取2019年国庆节前一周（即第245周）为时间节点，Dt=1表示投放后，Dt=0表示投放前。如表1所示，在中央储备猪肉投放前后，四川省的生猪价格增长率并未发生显著的结构性变动，表明生猪价格依旧保持较快的增长态势。 金融资产价格的波动具有两个典型特征，其中之一即为“波动性聚集”。这是由于金融资产受到外部冲击后引起的波动存在自相关等特性，会在某段时间内集聚，呈现出波动集聚的特征。如图1所示，四川省近年来猪肉价格波动有明显的波动性聚集现象。这种特点在2015年和2017年的川内生猪价格走势上表现得尤为明显。2015年12月，川内生猪价格达到16.68元/公斤，比2000年上涨178.46%。2015年的生猪价格大幅波动，主要是由于饲料成本上升的原因。2010年后玉米期货市场的建立和生物燃料对玉米需求的扩张，玉米价格波动性增加，引致生猪价格波动;同时，现有的生猪市场调控政策存在明显的“时滞”特征，单纯以猪粮比为预警指标在实际过程当中往往起到“顺周期”调节的作用。2015年6月份以来猪粮比持续在10：1的高位运行。
除波动性聚集以外，金融资产的另一个特征即为“尖峰厚尾”的非正态分布。表明小概率事件发生的概率要比正态分布下更为常见。如图2所示，与正态分布比较可以明显看出四川省生猪价格核密度函数的“尖峰厚尾”T分布特征。说明对于生猪市场而言，疫情、短期的负向冲击等事件会对生猪市场价格产生严重影响。在生猪市场上，疫情、环境规制等小概率事件引发的价格大涨大跌的机率要远远大于其他产品市场。
四、实证分析
（一）单位根及ARCH效应检验
在对模型进行参数估计之前要对时间序列变量原序列进行单位根检验，由stata15进行检验可知，原序列不平稳，经过一次差分之后平稳，统计检验的结果见表2。
使用GARCH模型的前提是样本数据具有明显的ARCH特征，为此，在进行自回归以后进行相关的ARCHLM统计检验，相关统计检验结果见表3。
结果显示可以在10%的显著性水平上拒绝无ARCH效应的原假设，即样本数据具有较强的ARCH效应。
（二）模型构建
由于ARCH模型不适合高阶的自相关检验，会造成很多的缺漏值，所以建立GARCH模型，具体模型设定如下：
时间虚拟变量Dt在统计上并不显著，且经济上系数为-0.00392，表明类似于储备猪肉投放这种宏调政策对平抑四川省猪肉价格波动没有显著性影响，猪肉价格波动性上涨的态势在将来一段时间内还会持续下去。
统计表格最后3行结果显示，由对数似然函数和赤池信息准则以及贝叶斯信息准则所决定的最佳GARCH模型为模型（3），即加入了时间虚拟变量的GARCH模型更好地拟合了样本数据。
五、结论及政策
研究发现猪肉价格时间序列具有“波动性聚集”和“尖峰厚尾”的t分布特征，其波动性具有典型的ARCH效应。通过收集四川省2015-19年10月猪肉零售价格时间序列资料并进行带时间虚拟变量的GARCH分析之后，发现类似于储备冷冻猪肉临时投放等短期宏调政策作为“价格缓冲器”难以有效平抑价格波动，政策与实践之间存在明显偏差，猪肉价格的波动性上涨趋势预计会持续到明年中旬。根據生猪整个环节的生长周期和政府采取财政刺激政策的时间，预计上涨趋势还会持续到明年2季度。由于中央政府投放的主要是在生猪价格波动周期（32个月）内储备的冷冻猪肉，川内居民具有消费热鲜肉的偏好，因此对冷冻肉的需求并不大，这也是造成本次临时投放措施收效甚微的原因之一。基于上述研究结论，本文提出如下政策建议。
（一）改善现有政策多变和不稳定的特性.确保宏调政策的稳定性和有效性
自去年11月份宜宾爆发川内首起非洲猪瘟疫情事件以来，在疫病防控和环保约束的双重规制下，“一刀切”的管制措施使得川内大量生猪养殖场被清退，短期内的去产能造成的供给严重不足进而导致价格的巨幅波动性上涨。在养殖户对政府政策预期不稳，缺乏有效信心的情况下，政府为平抑猪肉价格波动，保障供给所采取的财政、金融、补贴、土地支持等激励措施都难以有效激励生产。因此，政府在长期内应改善现有宏调政策多变和不稳定的特性，避免短视化行为，增强宏调政策的有效性和稳定性。一方面通过及时发布信息，合理引导养殖户的政策预期，增强抗市场干扰的能力;另一方面储备肉投放政策从制定到实施需要一定的时间，相对于市场的瞬息万变，政策可能存在滞后性。因此，应把滞后效应的影响纳入政策制定的考虑范畴，提高未来调控政策的有效性。
（二）改善现有中央猪肉临时储备方式，推广以肉类加工企业为核心的收储调节机制
目前中央猪肉临时储备制度是以猪粮比6：1为警戒线，当比价超过警戒线时，中央政府适时投放冷冻猪肉，平抑物价，当比价低于警戒线时，中央政府临时收储，稳定猪肉价格，并对养猪户给与每头猪最少100元的补助。这种临时收储政策以政府为主导，一方面缺乏效率，易引发价格信号紊乱;另一方面没有充分考虑到猪肉主产区和主销区之间的差异。因此，建议将实施收储的主体下放到大、中型猪肉加工企业。猪肉加工企业靠近市场，减少了运输成本和疫病风险，保障了品质安全;集中于大型城市的猪肉零售市场能够形成权威的猪肉价格标准，及时反映消费需求。
（三）引导和推动冷鲜肉和深加工肉制品消费，提升主销区屠宰深加工能力
最近几年四川省生猪规模化产能转移并围绕上游养殖和饲料加速扩张，但深加工能力明显不足，同时热鲜肉消费偏好导致以活猪调运为主，既不利于肉品安全，也不利于市场稳定和相应的冷冻肉投放调节机制作用的发挥。因此，在产能有效转移同时，合理引导和推动冷鲜肉和深加工肉制品消费，提升主销区屠宰深加工能力，加强猪肉品牌和冷链建设，提升产业附加值、增加就业机会、推动当地经济发展。
（四）采取一揽子政策支持生产、提高收入、稳定市场
猪肉收储、储备肉投放必须与生猪保险、收入支持、猪肉进口调控等政策相配套构成一揽子政策，由农业主管部门按照统一标准执行才能收到良好政策效果。目前川内的冷冻猪肉收储机制涉及不同部门，政策对生猪市场价格反应速度以及执行效果还有待完善;生猪价格保险以政府补贴为主，缺少巨灾风险分散机制，猪肉价高时养殖户缺少投保积极性，猪价低时养殖户的逆向选择行为使得保险公司风险增加。生猪保险需要政府联合保险组织和协会，保险费要以养殖户和协会为主，政府适度补贴，避免生猪产能过度扩张或调减过慢，通过再保险降低保险公司市场风险，推动生猪保险可持续运营。