中国生猪周期
理论与模式评估
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
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 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：
l 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；
l 分析、述评了关于北美及欧洲生猪周期的研究文献；
l 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变化特性的模型；
l 预测上述各种变化及其对中国生猪周期形成的影响；
l 确定周期估计所需的数据及资料；
l 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。
l 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；
l 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；
l 仅用生猪价格很难预测未来的生猪生产；
l 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
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。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：
l 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。
l 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稳定。
l 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。
l 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。
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 院饲养户生产份额的下降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的存在。
模型中预计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
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平方值很低，这表明需求对生猪价格不存在任何作用。然而，ß（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ß（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，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，ß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。这和预计相反，因为生猪玉米价格比率是获利性的指标且预计会具有正号。著者相信该结果是因为在解释生猪屠宰变动时，玉米价格比生猪价格重要的缘故。如果情况如此，那么如果生猪玉米价格比率是作为一个纯粹的玉米价格变量，人们就会预计得到负值，而情况正是这样的。假定在传统饲喂技术中除玉米外还使用浓缩饲料，则对玉米价格的这种敏感性估计会要比对生猪价格低。如果此假设正确即意味着中国农户市场敏感性很强且意识到他们生产的玉米除自己饲喂生猪外还有其他用途。这些结果反映了这样一个过程，当玉米价格上升时庭院生产者不选择饲喂生猪而是把他们的玉米售与市场。这样，他们会象北美小规模生产者一样从事经营。这些小生产者具有为人熟知的短期进入或退出养猪生产行为，且一直是北美养猪业的构成部分。
四省份的估计所得结果一般与全国数据相似。其18个月时滞模型可以为未来供给提供较好的预测指标，因为其ß系数及R平方值通常都是最高的。四川和广东的数据所得的结果都显著，河北次之，而浙江的数据几乎没有统计显著的变量。
结论与建议
预计中国生猪周期的振荡幅度会随供给变得更具弹性而需求更缺乏弹性而增大。滞后产出函数估计会随生产对价格敏感性不断增加而变得更有弹性。同时，需求估计会随可支配收入的增长和消费者价格敏感性下降而变得更缺乏弹性。这些假设是基于理论与叙述性证据得出的。本研究建议进行对生产决策及行为，特别是关于庭院饲养户的生产决策及行为做进一步研究。
本研究进一步建议中国有关机构收集与加拿大和美国所收集的相似数据资料。应收集连续的季度生产指标以更好地了解中国生猪业并便于建模。
以可获得数据为基础，本研究结论是关于生猪价格和玉米价格的变化对生猪生产的影响。数据显示了与3年周期相应的18个月时滞的存在。这证明包括庭院饲养户在内的生产者在其生产决策中考虑了经济因素。
玉米价格对生产的影响似乎比生猪价格更大，这里假设庭院饲养户在价格高时会将其玉米售与市场而在价格低时会用之饲喂生猪。其行为与北美小规模生产者相似。这些小规模生产者的短期生产行为一直是北美生猪周期的主要决定因素。其它来自计量经济分析的结论在本报告的开头部分已进行了讨论。
1. 导言
本文旨在研究可能存在的中国生猪生产周期(循环)。研究的进行是基于这样一种认识，即随着中国生猪业向市场化迈进和产业结构及生产者行为的变迁，某种生猪周期可能尚未显现出来或尚处于显现过程中。生猪周期现象发现于北美及欧洲生猪业中。源于生猪市场中供需双方相互作用的独特性质。本研究将分析中国目前是否存在这样周期其生猪供求特性以判断其生猪周期的形成和发展。
通过研究北美及欧洲生猪周期的形成，可以来评价中国生猪周期的形成，通过对北美生猪周期中动态机制的理解，可以对中国生猪业的相似之处进行分析评价。因此, 本研究能够为中国生猪业的结构变动并向市场化进一步迈进提供一个概念性的模型。并且试图分析周期变化的含义，然后以这一理论模型为基础，运用可得到的资料进行计量经济估计来考查生猪生产周期的存在与否。
1.1 问题现状
不稳定性(波动)是北美及欧洲生猪业的主要特征之一。这种不稳定性以价格和生产的周期运动模式显现出来。此所谓的周期是波动的生产和价格反复进行的历史运动模式。周期中内在的价格波动会给生猪生产者、加工者、投入要素供给者及消费者带来较高的代价。它将导致资源的浪费，给行业中的各类决策者带来不确定性，并影响从饲喂经营到零售的整个产业。生猪周期对生猪生产者来说，具有非常重要的含义。因为在周期中，如果价格涨落至其生产成本以下，生产者将可能面临亏损。作为中国生猪业市场化的一个结果，中国生猪周期预计可能已经开始形成。如果这种预计正确，将对中国生猪业的未来稳定会有若干重大意义。本文正是要针对这些问题进行探讨。
1.2 研究的必要性
中国生猪周期的确认及衡量对各级政府和生产者个体都有重大的意义。迄今为止，尚无有系统的研究关于检测市场力量对生猪业结构的影响，产业目前的行为方式是否会导致不稳定及其程度有多大。如果中国生猪业遵循北美的经验，并且形成了生猪周期，其周期能否模型化以使未来情况变得可预测呢对此，有必要比较、分析中国生猪业与完全市场化的北美生猪业在结构、行为方面的相似之处。通过上述分析，将可了解影响中国生猪业的动态机制，并确定其含义。如果生猪周期得以了解，认识，剩下的问题是周期是否可修正、控制如果周期可以模拟，模型能否在可靠基础上用于生产和价格的预测或者能否发现可靠指标，对未来生产提供指示。
了解生猪周期并建立模型有助于制定和实施扶持生猪业的方案和措施，它们包括：
· 政府在市场收购或投放猪肉以改变周期的政府库存(储备)计划。例如，政府在价格低迷期间购入猪肉而在高价期间向市场释放猪肉库存；
· 政府或产业收入稳定计划，以在周期对生产者收入造成严重影响时稳定生猪生产者的收入；
· 建立如已在美国发挥作用的期货及期权市场，使其成为风险管理的一种手段。
1.3 研究的目的和目标
总体而言，本研究首先分析市场不稳定性的存在及其可能的发展；其次，分析中国生猪及猪肉产业的周期形成。其中市场不稳定性是生猪周期必要的先兆。具体研究目标有：
1) 收集、整理目前关于北美生猪周期及关于中国生猪市场、饲料产业和消费者需求的信息及研究；
2) 分析目前已有的生猪周期模型，检测其对预测未来生产和价格的有用性；
3) 建立一个适于中国生猪业的理论模型，并确定其可能会导致价格及生产周期性运动模式的特征；
4) 研究与生猪周期有关的中国生猪业结构之目前状况及其发展
5) 确定进行生猪周期分析及建立模型的数据要求；
6) 运用可获得数据，进行生猪周期计量经济估计并分析其含义。
1.4 研究范围界定
由于时间及预算因素，本研究仅限于有关中国生猪业现存且较易获得的数据，没有对中国生猪生产者决策结构等重要因素进行分析。但这个问题对了解、认识及预测中国养猪业的当前及在一个更开放和更少管制的市场条件下的运作方式是非常关键的。这一点稍后将在报告中详细讨论。有必要了解生猪生产者的生产决策是基于当前及预期的经济情况还是其它非经济因素来进行。拥有关于各类及各种规模生猪生产的生产成本信息和关于各种不同家庭及商品生猪经营(单位)行为的知识也非常重要，这些信息将为了解、认识生产者如何面对变化的市场环境作出反应提供基础。
猪肉需求的特性对了解价格波动也很关键。在将可能造成价格波动的供需双方相互作用模型化过程中，价格需求弹性、交叉价格弹性和收入弹性系数是必需的。不幸的是，关于弹性的预测结果大多并不一致。消费者的口味、偏好，有关健康及其它的因素也很重要。
本研究未能涉及介于生猪生产者和消费者之间的市场中介的结构及其经营行为。虽然这些介于猪场和消费者的中介层次对于建立生猪周期模型并不是关键的，他们的行为却能从生产或消费的任一方面影响市场波动的幅度。
1.5 研究提纲
第二章回顾分析了北美及欧洲有关生猪周期的文献，以确定哪些模型最适用于解释生猪周期的动态机制。蛛网理论作为关于价格和生产的一种周期性运动模式的假设，构成了文献的理论基础。
第三章分析了关于中国生猪业的有关文献。迄今，尚未发现关于中国生猪周期的计量经济研究。但有研究分析了中国生猪业的价格形成与发展。很多研究也分析了消费者的需求特性，但其结果差异很大。
第四章将建立一个中国生猪周期发展的理论模型。这将在借鉴北美生猪周期动态机制并分析目前中国生猪业及其演变特征基础上完成的。本章还将通过分析中国养猪业的发展趋势，提供一个关于中国生猪业发展、潜在的价格波动及生猪周期的模型。这里综合运用了第二章的基础理论、第三章的当前产业研究及关于中国生猪业变化特性的认识。
一旦确立起一个概念模型，就可进行模型预测。第五章明确了模型预测的数据要求。这里将探讨关于模型预测所需的理想数据。与此同时，本文认识到可获得的数据有限，并且在很多情况下数据并不准确。
第六章引用可获得数据进行模型预测。本章将在全国水平上和四川、浙江、河北及广东四个生猪大省省级水平上运用三种可获得的价格和利润指标对生产数据进行回归分析。这里还将运用双对数形式对这些方程进行预测以确定弹性系数。估计结果将列举出来，并确认出可能提供指示生猪周期发展的变量。数据的缺陷及意外的结果将得以讨论。第七章将对上述各章分析作出结论并指出需要继续研究的方面
2 文献评述：生猪周期
2.1 导言
本章目的在于评述关于生猪生产及营销体系动态机制的理论发展和递归模型在其中的运用。其中重点是生猪周期。这里将通过分析生猪周期，以提供对于可能适用于中国生猪业的生猪周期动态机制的认识。
2.2 早期文献
北美生猪周期现象自二十世纪20年代就引起了经济学家的兴趣。蛛网理论或模型构成了早期分析及当代分析研究的基础。这一领域的工作应归功于Mordecai Ezekiel。他于1938年写下了“蛛网理论“一文(Ezekiel 1938)。正是20年代不断增加的资料积累和统计分析促使经济学家们去寻求一种理论或模型来解释这些观察到的现象。Waugh(1946 ）注意到其他几个独立工作的经济学家也得出了相似的图形，并用之解释了在很多商品上观察到的递归经济价格和数量(运动)模式。Waugh还继续解释到这些递归模型之所以得以建立是因为静态理论对市场解释得不够充分，即生产者和消费者如何面对变化的价格和其它市场条件调整他们的行为。
图2.1中的图形被用来解释蛛网理论。“价格“曲线显示了当期价格怎样和当期生产相关，而“滞后产出“曲线则显示了当期生产怎样和过去期间的价格相关。这样滞后产出函数就不是一个平常意义上的供给函数。当产量为Q1，当期价格就是P1。然而价格P1会在后面的时期中导致产出Q2。根据模型显示，高的价格会导致产出增加，而这反过来又会造成一个较低的价格。紧跟着较低价格的将是产出的缩减，而这又将导致一个较高的价格。这样周而复始的运动不断进行。模型不断重复这种关系从而产生了一个周期性运动模式。
图：2.1 蛛网模型
在图2.1的简单模型中，价格和数量运动是收敛的。早期文献表明了模型中的价格和数量运动也可能是发散的。其运动模式取决于价格与滞后产出函数曲线的相对斜率。当滞后产出函数比价格函数更为倾斜时，模型是收敛的。当价格函数比滞后产出函数更为倾斜时，模型将趋于发散。当两个函数曲线斜率一样时，模型将导致连续振荡运动模式。图２.2：分别列示了这三种情况。
收敛 振荡 发散 滞后产出(LD) 需求(D)
图２.２：连续振荡模型
如果上述函数都是线性的，则下列方程成立。
滞后产出：
正如Wough所指出的：目前的价格与产量与过去一事实上时期的价格与产量有关较为紧密的联系。
如果(ab)2 <1，模型将收敛；如果(ab)2 =1，模型边续振荡。
上述方程表述的关系是确定性的。但如Waugh指出那样，它们并不是完全无误的。在统计分析过程中存在着估计误差，于是这些方程需要重写为：
价格：
滞后产出：
Waugh的研究还涉及到了线性函数问题，Waugh指出因为存在成本的次数分布，当产出变化很小时 其可能是弹性的，当产出变化较大，则弹性降低，他把这个构想归功于Hotelling。运用这一可能的构想，Waugh提出了关于一个模型的一个例证。在他的这个模型中，运动无论从哪开始，都会趋于一个连续振荡的状态。这种情况如图2.3所示。
数量 价格(D) 滞后产出(LD) 价格(D)
图２.３：建立在滞后产出函数上的连续振荡模型
图中滞后产出函数在其曲线两端是缺乏弹性较大的，而在中间部分是弹性的。需求曲线是线性的。模型中，数量在-4至+4之间振荡，而价格则在-6至+6之间振荡。如果运动起始点是在以上价格和数量区之外(或之内)，模型将会收敛(或发散)至其开始连续震荡运动的那点为止。
Waugh引用了Ezekiel来解释蛛网理论模型的适用条件。他指出蛛网模型适用于满足三个条件的商品。“(1)生产完全决定于生产者对价格的反应，在纯粹竞争条件下……，(2)生产时间至少会需要一个完整的时期……(3)价格是由有效供给决定的。显然，当价格或生产是由行政决策来决定(即垄断竞争盛行情况下)或生产能几乎马上对变化需求发生反应时，商品都不可能指望会显示出蛛网反应。当我们开始为中国生猪周期建立模型时，这些条件很重要。当我们将生猪周期理论用于中国生猪业分析时，将再次考查这三个条件。
Waugh还探讨了滞后分布问题。上面列举的简单模型，只考虑了一个时期的时滞.实践中，特别是当改变生产需要的时间更长时，时滞可能比这复杂得多。而生猪生产很可能就属于这种情况。
Harlow(１950)是最早将蛛网理论运用于生猪周期的人之一。他清楚地分析了生猪产量屠宰量及价格之间的关系，从而确定了蛛网模型作为一个解释生猪周期理论框架的适用性。但他并没有引入饲料成本和饲料供给这两个因素。
年 高 正常 低 价格 生猪生产量
年 高 正常 低 价格 屠宰量
年 高 正常 低 生猪生产量 屠宰量
年 高 正常 低 价格 屠宰量
图2.4 生猪周期的形成
Harlow将具有年度时滞的资料用于研究生猪周期形成过程。他描述了如图4中所示的价格、生猪产量和屠宰量之间的关系。其目的是要展示生猪周期的形成过程。在第一年，价格高屠宰量低而生猪饲养量属中等水平。第二年，屠宰量上升至其正常水平，从而反映了上一年正常(较大)的生猪产量。因为屠宰量增加，价格将会下跌。第一年的高位价格鼓励(刺激)生猪生产者在第二年饲喂更多母猪与后备母猪以扩大其生产。这导致第二年大的生猪产量，从而导致了第三年大的屠宰量。其结果是第三年价格降低，从而生产者会减少繁育量，造成第四年的生猪产量降低。第四年减少的生猪产量又会导致第五年中的屠宰量降低和价格的上升。于是一个四年的生猪周期循环得以完成并将继续下去。
Harlow将其简单的年度化模型与实际资料相对比以确定其假定是否合适。他确实认识到使用年度数据会促使正确模型的建立，但数据与假定中存在着缺陷。他还指出由于很多影响需求供给的外生和内生变量的存在，不可能指望模型与实际数据会一致。此外，Harlow解释到生猪生产中的生理时滞并不是模型中假定的年度时滞。但年度时滞可能反映了实际情况。因为生产者可能在年度基础上来计划他们的生产。他还提出了关于未来技术可能怎样影响生猪生产的问题。最后，Harlow还指出生产者对价格反应的时滞肯定不是一年，但年度数据的使用促使了这个(一年期)假定的形成。使用日历年而不是市场年的数据也可能会带来误差。尽管如此，Harlow发现这个四年的理论周期与实际周期密切吻合。
Harlow接着讨论了蛛网模型对于解释生猪周期的适用性。参考了关于蛛网理论运用的三个条件后，他指出“生猪生产和其他任一种农产品一样非常接近这些条件”(Harlow 848页)。他解释到蛛网理论的反对者们声称如果生猪生产者（农场主们）根据蛛网理论来行事，那么会导致一个两年的周期而不是所观察到的四年的周期。蛛网理论的支持者则认为如果没有诸如需求和供给函数移动因素的干扰，两年的周期就会出现。
我们坚持认为蛛网理论是适用的，这是因为把存在于生产和决策中的时滞加起来能够测定生猪业中所观察到的周期长度。Harlow讨论了这个问题，并指出“由于价格与到农场主对之作出反应的时滞的存在，价格和销售之间的时滞要比存在于繁育与屠宰间的一年时间更长。价格到销售间的时滞并不是一个确定的前提，它主要依赖于生产者的期望”(Harlow 849页)。他总结到，通过对生产者与消费者行为，而对供给和需求作出不同的假定，可从蛛网理论中推 出各种类型的周期。而周期的幅度及长度是由供给需求曲线的位置与形状决定的。
Larson于1960年根据调和运动(harmonic motion)分析了生猪周期。他解释到周期和“反馈”有关。他认为反馈“在伺服控制系统中造成正弦波动”。“当信号产生反应，而反应在经历一个时延后发生作用从而改变该信号，并且该信号得以根据生理过程探测出来并研究时，反馈就发生了。(Larson，376页)。与Waugh和Harlow相比，Larson更关注生猪生产者如何对经济变化和其它在作出生产与销售决策中涉及的因素作出反应。
他借用物理学中Hookes Law定律，运用类推方法尝试建立了养猪业的调和运动模型。该定律阐明了“试图使一个压缩的弹簧恢复至其均衡状态的力与弹簧对其均衡状态的偏离成正比，“Larson解释说“在该模型的反馈形式中，我们假定农场主能采用这样一种决定规则，该规则使其根据当前的利润率改变既定的生产。这里我们假定有力量促使他们按此方式行事，因此这两种模型是相互补的。”(Larson. 382页)。他在此所要表达的是生猪生产者根据价格和利润来对未来建立预期。但一旦他们据此从事生产，环境会发生变化，从而生产者将不得不重建他们的预期。因此必须从动态角度来构想模型。他阐述到“在真正的动态分析中，不能将所有作用在物体上的力简化为其静态的相似作用力，因为其中有些力量是源于运动物体的动量，同样的对以调和运动为基础的生猪周期，必须视之为一个有机整体 ”(Larson，383页)。
Larson认为他的模型不同于建立在蛛网模型上的生猪周期解释。他认为生产决策是关于改变生产水平的决策而不是针对生产一定数量的决策。这一点很重要。因为除了新的进入者，所有生产者都处于生产过程中，他们要想达到生产目标，就必须经常考虑生产的调整是否合理。他表明“如果该模型正确，经济学家可能需要转向衡量质量力和其它真实的动态概念，而不是试图去追逆哪些相关性或存在可疑的静态多数的映像。”(Larson，386页)。最后，他感觉该模型暗示了要通过提供更好的关于周期存在的前瞻信息和教育来抵消周期作用可能是困难的。Larson相信对变化反应的动态过程显示了周期本身并不是一个可靠无误的标示。
从Larson得到的重要启示是必须要清楚地了解反馈过程的性质。对中国而言，为了判断生猪周期必须对养猪业的结构要素及不同构成部分中生产者的决策过程有一个深刻的了解。这就需要了解庭院饲养(农户)者的决策是否与商业饲喂生产者一样，及这个过程是静态还是动态的。有人可能会认为由于中国已经和正在发生的快速变化，这一过程显然是动态的。
2.3 近期文献
Futtelf，Mueller和Grimes(1989)分析了美国生猪周期特征以及生产者如何运用周期知识做销售及定价决策。Harlow关注的是在决策中生产者对价格的反应，而以上三位作者则把获利能力看成决策的关键决定因素。变化的生产成本与生猪价格预期一起成为解释因素。在分析决策时，他们注意到“关于扩大或进入生猪经营的决策通常并不是在回报变得有利时马上作出。正常地，需要在取得3至6个月的有利利润后，种猪群才会出现普遍扩张”(Fatrell等，P1)。作者还观察到生产的减少要比扩张更快。扩张过程中，生产者需要一段时间才能增加种猪群的存栏量。他们进一步认为生产者不愿缩减生产，特别是投入较大时。类似地，即使有迹象表明获利良好，他们也不情愿投入生产。因此，生产者的投资心理对了解认识周期的特性和预测未来周期运动模式是极其重要的。
Futvell对生产周期和价格周期都进行了分析，并指出这两个周期是不同的。在分析生产周期时发现周期的差异从3年到7年之久。周期的扩张阶段也发现比其缩减阶段要短。
表2.1 美国生猪生产周期，1950-1986
____________________________________________________________________
年份 周期长（年） 周期的上升时间（年） 周期的下降时间（年）
1950-53 3 1 2
1953-57 4 2 2
1957-60 3 2 1
1960-65 5 3 2
1965-69 4 3 1
1969-75 6 2 4
1975-82 7 5 2
1982-86 4 1 3
1950-1986年，平均生产周期长度：4.5年
1950-1986年，平均周期上升时间：2.4年
1950-1986年，平均周期下降时间：2.1年
资料来源：Futrell et al.， 1989。
Futrell等还分析了作为生猪获利指标的猪粮比(育肥猪价格与玉米价格之比)及其与生产周期特性的关系。这里的假定是当生猪对玉米价格比高于平均水平时，生猪生产者通过配种更多的成年猪与后备母猪来扩大生产。当此比率低于平均水平时，生产者减少配种量从而缩减生产。作者们认为猪粮比作为生猪生产是否获利的指标，也会随时间的变化而变化，例如，当固定成本占总生产成本的比例较大时，用猪粮比就会受到限制。
Futrell等坚持认为，虽然猪粮比经常用作生猪获利指标，生产者可能是基于他们对近期和预期实际获利性能力的理解来作出“反应的”(Futrell等，P.4)。图2.1说明了猪粮比与产仔数量变化间的关系。该关系是生产决策的一个关键指标。
产仔窝数变化率提前一年或滞后9个月 产仔窝数变化 猪粮比 猪粮比 产仔窝数变化率(%)
图2.1
饲料成本作为生猪获利性的构成部分，用其作为变量对生猪生产未来变化的解释预测作用会因生猪饲喂效率的提高或固定成本的增加而受到影响。
研究者们还考查了价格周期。正如所料，他们发现价格周期的运动与生产周期相反，虽然价格周期趋于比生产周期更短。前者平均只达到3年，而后者平均达到4.5年。在1950-1986年，价格周期长度在2至5年间。周期平均长度为2.9年，其中增长期长度为1.5年，而衷减期长度为1.4年。他们并未试图消除存在于价格与生产周期平均长度的差异，以使其一致。有趣的是如果生产决定价格，那么这两种周期为什么不是相互对应。一种可能性是猪肉需求的移动可能抵消了猪肉供给的变化。例如，作为屠宰量减少的结果，市场猪肉供给将会减少，这就会导致猪肉价格的增长。然而，如果这时牛肉和鸡肉价格也下降，就会导致牛肉和鸡肉对猪肉的替代。在这种情形下，即使猪肉供应量减少，市场猪肉价格仍会下降。
Futrell还对生猪周期是否会持续提出质疑。因为这个问题在当前北美被经常提及，养猪业正在经历着结构变化。对中国养猪业而言它也是一个关键问题。这里存在的假定是随着向更高投入与更专业化的经营单位转化，这些经营单位对改变生产的灵活性是较低的。尽管如此，Futrell等人提到，尽管大规模经营单位存在和生猪生产专业化与商品化趋势的增强，母猪产仔情还仍继续显示出一种年度间的波动(Futrell等，P5)。但是，他们确实感到生猪业会继续经历温和的价格与生产周期。
Hayes和 Schmitz也在1987年分析了生猪周期的存在，他们质疑，如果生产者拥有关于生猪周期存在与变化的知识，那为什么有些生产者采取的反周期行为并未减缓周期的存在。如果生产者知道价格遵循一定的可预测模式，他们应该依照反周期行为方式来扩大或减少他们的存栏量，他们陈述到，“这种行为应能导致这些周期的减弱或甚至其最终的消除。”(Hayes and Schmitz,P762)。
在讨论这种悖论时，Hayes和 Schmitz指出两种针对这种悖论可能的解释。第一种解释是生产者忽略了可公开获得的信息，并根据近期价格运动模式来进行决策和价格预期。作为结果，周期可被解释为很多生产者中个体之间非理性地忽略了产业中其他人的决策的结果。第二种可能的解释是市场是有效的。这种情况下不可能利用获得信息来获取经济利润。如果生猪价格依据某种可预测模式运动，这就会打破市场的有效假设。
在分析反周期行为时，Hayes和 Schmitz正确地认识到必须对生产者进行分类。根据生产者不同类型来决定其行为。这里存在三种类型生产者。第一类依据预期的周期来进行决策，从而是顺周期行事的，第二类生产者是反周期行事的，而第三类生产者不对周期作出反应。确定这三类生产者的比例对于评估反周期行为及其对周期的作用是关键的。Hayes和 Schmitz实际上并未辩认出最后一类即根本不对周期反应的生产者，他们进一步设想每个反周期生产者必须决定是作一名创新者或一名早期采纳者，还是成为多数中的一员。他们显示只有前两种类型生产者(创新者和早期采纳者)可能会受益。然而，他们指出作出调整是有成本的。
通过运用1902-1981间的七种不同周期策略，反周期行为带来的益处得到了确定。控制组在其间保持了不变的存栏量，从而忽略所有的价格信息。其结果用来与整个期间，并与1902至1941年和1942至1981年两个期进行比较。假定所有七种策略都是获利性的，Hayes和 Schmitz总结到，“在大多数期间中都可能从反周期行为中获利，(Hayes和 Schmitz，P765)。他们进一步得出结论认为尽管存在着关于反周期益处的公开信息，生产者是从事着顺周期非理性经营的。
以上两位学者接着试图分析运用某一特殊策略的个体生产者的加总行为对这种策略获利性的影响。这就是Heisenburg原理在起作用，根据该原理进行及周期决策的生产者行为影响着实际的结果。他们声称：“外生的冲击偶尔会导致可预测的周期，但这些周期会以一种与反周期生产者存在相一致的方式被消除(Hayes和 Schmitz，P770)。他们接着表明反周期生产的获利性随着时间的推移已经降低。他们进一步阐明他们的结果表明占相同比例的生产者意识到了周期的存在并采取行为以消除这些周期。他们的研究以留下很多尚未解答的问题而结束，他们质疑的是如果存在反周期活动，它是否发生作用，从而缓减或减小周期的幅度如果已试图采取反周期经营的生产者发现其并不能获利，那么他们此时作出怎样的决策
当试图去了解包括生猪周期在内的周期的特征时，需要涉及许多复杂的因素。这为了解中国养猪业的周期行为提出了巨大的挑战，特别是了解生产者行为极可能是进行分析的最关键方面。
Ruth, Clouthier和Garia于1998建立了一个生猪周期的全新非线性和动态合成模拟模型。该模型设计的目的是用以重现Case和 Fouler的关于结构的发现。两人对二十世纪三十年代英国的生猪周期展开了广泛的研究工作，其原先的研究工作是作为对蛛网理论的评论而展开的。Coase和 Fowler在他们的模型考查了很多非线性微观与宏观的关系。和别人一样他们考查结果表明蛛网理论应导致一个跨两年的周期而不是所观察到的跨四年期的周期。Ruth等认为市场信息的缺乏和生产的延迟一起作用在影响着周期。前者会造成种猪与育肥生产间的非同步反应，而后者则在价格变化后影响着利润率。Ruth等进一步阐述了“在给定生猪及其产品是缺乏弹性条件情况下，生产者想要预测行业供给反应及使生产在短期与需求相协调时存在的困难使得生猪存栏量随时间不断地振荡(Ruth等，P4)。
提起来很有趣，Coase 和Fowler的研究工作源于他们对生猪及生猪产品重组委员会(RCPPP)1934年公开的一份报告的评价。该委员会根据蛛网理论的行为假设与20及30年代英国生猪生产的特征给出了一些政策建议。其目的是减缓生猪周期以对付农场主利润率的不稳定问题。根据Ruth等人，“Coase和Fowler向RCPPP所依赖的理论基础提出了挑战，其结论是蛛网理论的假设有限因而不能解释生猪周期的复杂振荡行为(Ruth等，P5)。Coase 和Fowler认为简单蛛网模型还未能包含生猪生产及生猪和猪肉销售中的复杂情况。
在建立模型时，Ruth等陈述说，“Coase和 Fowler的方法十分有趣。因为它试尝了解商品周期中短期失衡行为的机制(即结构频率)是怎样影响行为(幅度)的(Ruth等，P15)。Ruth等认为他们的发现意味着更好的信息可以缩短周期的长度。
Hovav Talpaz于1974年考查了分解生猪周期的可能性。他把生猪周期称为多频率蛛网模型。该文章可能与中国生猪业的目前状况并不十分相关。但一旦将来生猪生产者获得市场经济的经验后，它可能是有关的。Talpaz基本上是试图处理生猪业中农场层次上决策的复杂性问题的。这和一簇供给函数相似。根据决策类型的不同，越来越多的因素被包含进去加以考虑。这些决策包含了关于今天或明天是否向市场供应生猪的短期决策到向新建筑、设备长期投资问题。换句话说，Talpaz研究的是供给反应的动态特性。他表明他的目的就是“……建立及应用一种作为多频率蛛网理论的生猪周期理论。该理论模型源于反馈信号，短期中期与长期失衡位置状况(Talpaz，P38)。
Talpaz对多频率决策过程加以考查的模型综合了三个基本模型：蛛网模型，调和运动模型和滞后分布模型。他表明当单独使用时每个模型都未能满意地解释供应。他通过综合并建立模型对生猪生产者各种不同层次的决策中涉及的复杂性问题进行了分析、考查。在此意义上他与Hayes和 Sahmitz相似。后二者也对反周期行为及其对这些策略的效果感兴趣。然而，这一过程的复杂性并没有被完全的理解。
2.4 小结
如果这些近期文献包含着这样一个启示的话，那就是对建立模型来解释生猪周期必须持谨慎态度，谨慎对待用来解释生猪周期的简单模型建立问题。因为生猪周期问题本身充满了复杂性。而且，任一模型都需要考虑产业中不同类型和规模的生产者和他们决策的不同之处。
以上所评述的研究采用了演绎的方法来考查生产者行为及其决策。研究人员所用的方法是依据一些行为假定来建立模型，并让模型揭示，这些假定的行为是否被接受还是拒绝。这是一种可被接受的方法且一般而言是一种好的科学方法。但还有另一种方法可用来检测生产者如何进行决策。那就是直接研究考查生产者的决策过程，通过对生产者进行随机抽样调查和对农场进行调查以考查他们在不同的市场条件下如何进行决策。当涉及中国的生猪周期研究时，研究人员面临的问题是数据不精确或不够广泛。而第二种方法所需的时间及资源已超出本研究所能企及的范围。
能够将反馈机制模型化是很重要的，那样我们就能了解生产者总体的不同类型决策是如何影响周期的特性的。中国生猪周期建模的问题主要是对养猪业行为参数的了解很少且缺少准确可靠的数据。
关键的问题是确定其实际上已存在生猪周期抑或其正在形成，生猪周期在哪些环境下有可能形成发展. 由此我们就可以继续分析该周期的性质。
3 文献的评述：中国的生猪供给、需求和生猪生产周期
3.1 产量、价格和盈利性
中国生猪行业的养殖结构正发生着快速变化，这个行业里存在着三种不同的养殖模式——庭院养殖户、专业养殖户和商业养殖农场，它们各自都有着自己的养猪饲料和不同的管理特色。庭院式养殖量呈逐年下降趋势，而农场特别是专业养殖户的养猪量则呈逐年上升的趋势。
表3.1 每个养殖模式所占养殖份额。
| 年 份 | 庭 院 养 殖（%） | 专 业 户（%） | 商 业 养 殖 场（%） |
| 1985 | 94.6 | 2.9 | 2.5 |
| 1993 | 88.3 | 8.2 | 3.5 |
| 1996 | 80.7 | 14.6 | 4.7 |
到目前为止，分析猪肉价格的不稳定性和生产周期特征的研究还不是很多，中国生猪市场的波动很早就被大家所认同，但是否存在与欧美生猪行业相类似的生产与价格周期还没有被证实。研究的力度受阻于缺乏资料及不精确的养殖数据(Liu等，1999a)，计量经济对这个行业的研究主要是基于饲料的供给和猪肉消费的需求弹性来设想未来生猪养殖量(Fuller,1997; 和 Hayes, 1998)。
用全国总体的生猪价格和1994-1998年的猪粮价格比率，Liu等(1999a)分析了生猪价格周期的形成。然而，由于中国的不同地区间价格的部分不可转换性的存在，使得总体数据资料产生许多问题。如Liu等(1999b)在另一个研究中阐述的中国猪肉市场的价格信号未能很快被传递，因而给不同地区的投机者提供了机会。
Liu等人的研究提出了价格周期形成的一个最初的估计，但没有从计量经济学估计着手，它同时也没例证是否考虑像通货膨胀之类别的因素，这个研究靠检验全国总体生猪价格的方法没能得出一个可确证的周期。作者推测这也许是政府对猪肉市场干预的结果，如当猪肉价格低时，就给养殖者一些补贴，当价格高时就限制价格。Hayes(1998)对中央机构的这种干预效果有所质凝，怀凝它对边远省区农村市场的效力。作者阐述了在中国生猪市场上确实存在一些季节性的变化，如在春节前后猪肉的需求和价格有所增加和上升，在气温比较高的六月有所减少和降低。
一些研究(Fuller,1997,Liu等，1999a)分析出了生猪与饲料粮价格比率。Fuller(1997)的研究表明相对猪粮比猪肉生产供给弹性较低，如果猪粮比每增加10%，将导致猪肉在短期内供给增加6.1%，长期则增加7.1%。研究也检测了别的肉类，发现生猪的饲料粮与肉的价格比率供给弹性比牛肉的要高，而比家禽肉、羊肉和鸡肉的要低。
在分析猪粮比率趋势时，Liu等人(1999a)确实找到了一些周期趋势的证据。首先检测出屠宰猪价格同玉米价格的比率，它适于庭院养殖户养殖，接着检测出屠宰猪价格同复合饲料价格的比率，从它可以推出大规模养殖，在这两种情况下都采用54个月数据系列。屠宰猪价格同玉米价格比率为5：1，传统上视为庭院式养殖盈亏平衡的最低点，屠宰猪价格同复合饲料价格比率为4.5：1视为大规模养殖盈亏平衡最低点，大规模养殖者达到的饲料转换率比传统的庭院养殖的饲料转换率要高，但要面临着高的固定成本。Liu等阐明了商业农场养殖者其养殖成本估计要比庭院养殖者高出15-20%，Liu等也注明了专业化养殖户优于商业农场养殖者，因为他们的管理成本要低得多， 4：1的猪粮价格的比率是专业的盈亏平衡点，这解释了近年来专业化养殖户的养殖量大幅度提高的原因。
Fuller(1997)设想估计出生猪养殖量的供给和需求两方面因素，并且用计量经济模型测定需求弹性(见下表3.2-3.4)，发现起初市场上猪肉生产量对猪肉的市场价格是缺乏弹性的，但最终在十年的时间段里弹性是接近1的。然而，猪肉的供给对别的肉类价格的反应非常缺乏弹性，即使经历的时期很长；别的肉类供给受猪肉价格的影响比猪肉供给受别的肉类价格的影响大得多，最有可能的原因是猪肉是中国人饮食生活中一个最主要部分，这还可以解释肉类消费中大部是猪肉消费。计算出来的中国猪肉出口的需求弹性为缺乏弹性；由于政策的限制约束，缺乏猪肉进口资料，所以进口需求弹性没法计算。
在投入方面，发现养殖者对玉米和豆饼的价格反应是缺乏弹性的，玉米的价格确实对养殖者的养殖量有一些影响，但豆饼的影响却可以忽略不计。
这个模式也设想出各种供给对猪肉价格的反应是缺乏弹性的，但在较长期的时段里弹性仍接近1，如存栏母猪、仔猪、育肥猪和生猪存栏的情形就是这样。玉米的价格对这些养殖变量的供给反应是缺乏弹性的，而对豆饼价格的变化几乎根本没有影响。
Fuller阐述了中国的生猪和畜牧行业的变化特征，确实给构建模型带来了困难。三个不同的养殖者类型——庭院养猪户、养猪专业户和商业农场饲养者，他们的饲养技术都不同。正如他所承认，因无法得到有关庭院饲养与专业饲养的成本结构与生产量，使得估计其各自的生产函数成为不可能。在Fuller的模式里，生产技术是作为一个总量出现的。
Liu(
表3.2 10%的肉类或饲料价格的变化对猪肉供给量的影响（%）
| | 猪肉 | 牛肉 | 禽肉 | 羊肉 | 蛋类 | 玉米 | 豆粕 |
影响 | 5.26 | 0.43 | 0.59 | 0.18 | 0 | 2.16 | 0.02 |
| 5年 | 9.37 | 0.54 | 0.69 | 0.18 | 0 | 2.57 | 0.07 |
| 10年 | 9.65 | 0.55 | 0.66 | 0.17 | 0 | 2.5 | 0.11 |
| | | | | | | | |
| | 牛肉 | 禽肉 | 羊肉 | 蛋类 |
影响 | 1.45 | 0.41 | 1.31 | 1.38 |
| 5年 | 1.87 | 1.31 | 2.76 | 2.87 |
| 10年 | 1.86 | 1.84 | 2.87 | 3.81 |
表3.3 10%的猪肉价格的变化对有关畜产品供给量的影响（%）
表3.4 10%的猪肉、玉米和豆粕价格的变化对生猪生产的影响（%）
| | 猪肉 | 玉米 | 豆粕 |
| 母猪存栏 | | | |
| 影响 | 1.95 | 0.15 | 0.01 |
| 5 年 | 8.51 | 1.42 | 0.06 |
| 10 年 | 8.87 | 1.34 | 0.09 |
| 产仔数 | | | |
| 影响 | 6.75 | 2.78 | 0.02 |
| 5年 | 8.71 | 2.37 | 0.07 |
| 10 年 | 8.89 | 2.3 | 0.1 |
| 屠宰量 | | | |
| 影响 | 4.56 | 1.88 | 0.01 |
| 5 年 | 8.66 | 2.39 | 0.06 |
| 10 年 | 8.93 | 2.32 | 0.1 |
| 屠宰个体重量 | | | |
| 影响 | 0.67 | 0.28 | 0 |
| 5 年 | 0.66 | 0.19 | 0.01 |
| 10 年 | 0.65 | 0.18 | 0.01 |
| 育肥猪存栏量 | | | |
| 影响 | 0 | 0 | 0 |
| 5 年 | 4.36 | 1.24 | 0.03 |
| 10 年 | 4.58 | 1.2 | 0.05 |
资料来源：Fuller, 1997.
3.2 供给方面：饲料
中国成为一个饲料和动物蛋白需求递增的市场有着很大的潜力，因为对肉、鱼、蛋和奶的需求可能超过国内饲料粮的供给(Fuller,1997,Fan和 Agcaoili-Sombilla,1997)政府关注饲料粮的供给，主张养殖饲料粮转换率高的牲畜，如家禽、草食牛和羊。中国目前出口的饲料粮主要是玉米，但有可能慢慢转化为一个净进口玉米饲料国。为了保持国内牲畜和家禽养殖量，中国目前还是一个主要的豆类和豆饼的进口国，并且将来有可能增加对动物蛋白的需求。
自从Lester Brown（布朗)出版“谁来养活中国”一书以来，关于中国未来粮食的供给设想一直是有争议的。为了找出他们设想的很大差异，Fan和 Agcaoili-Sombilla(1997)分析了布朗的作品和别的五位学者关于中国未来的食品和粮食供给的设想。尽管有很大的差异。但这些研究都预测，到2020年中国将成为一个粮食净进口国，即使最乐观的研究也预测粮食的供给至少有3%的短缺，这表明政府最有可能持续推行增加家禽，草食牛和鱼的养殖。对饲料粮供给的限制有可能减慢中国猪肉未来产量的增长(USDA，1998)。为了满足未来国内食品需求，中国假如不能增加粮食和油菜籽生产以满足日益增长的饲料需求量，猪肉价格就会相对增长 (USDA，1998)。
统计表明，近年来中国生猪和畜牧行业发展很快，然而与之相应的饲料粮的供给却没发生很大的变化，这其中虽然有报道夸大了养殖量的原因，但还有部分原因是庭院式养殖者用传统的饲养方法，即喂食大量的青饲料。然而，由于饲料需求增加很快，在中国大面积推广采用浓缩饲料可能性不大。（Cheng 和Fuller，1998）
虽然除了Wailes等外， Cheng和 Fuller (1998)的最近研究确实提出了一些见解，但由于对中国生猪行业不同养猪模式的不同成本结构了解不多，构建饲料需求模式仍然有困难。Fuller(1997)建议对中国饲料需求模型的改进应包括对奶和水产养殖业，并根据实际情况，可以涉及到各种饲料资源，包括青饲料等非粮食饲料资源。
中国生猪产业结构正在变化，从庭院养殖向更多的专业户和商业农场养殖过渡，这一变化导致了中国饲料业的稳步发展。Liu等(1999a)阐明配合猪饲料价格在1994-1999年这个时期波动性很小，尽管这个行业的价格和盈利性波动较大。
不同的生产模式，在饲料的配制、饲喂和管理方面都存在很大的差异。按庭院养殖到养殖专业户和商业农场养殖这个顺序，对未加工饲料粮和青饲料的使用量逐级递减，而对配合饲料和全价饲料的需求则逐级增加。
庭院式饲养者比别类饲养者用更少的饲料，因为青料在其饲养中占到总消耗饲料的18.5%。这个比例随地区不同而不同，如在四川，庭院式饲养者的这个比例高达43%，相比之下，商业化经济比较发达的地区，如广东，使用更多的配合饲料，用更少的青料。
Cheng和 Fuller的研究对理解庭院养殖提供了宝贵的资料，庭院式饲养者在中国生猪养殖中仍然占75-80%，虽然这个比例逐年有所下降。作者认为首先应作的是运用计量经济学方法分析饲料需求和行为。研究表明，随着专业化养殖的增加发生在整个行业的结构变化也反映在庭院养殖部分。随着每年仅饲养1-2头猪的养殖者的数目在1986-1995年时期从77%下降到66%，但庭院式养殖者拥有的养殖量正在增加。这些小户饲养者仍然大约占庭院式养殖的40%。
对庭院式养猪者来说，随着粮价的升高，庭院式饲养者用菜籽粕和配合饲料对其有所取代，饲料粮的需求对菜籽粕和配合饲料的变化缺乏弹性。糠的价格对未加工的饲料粮的使用几乎没有影响，因为糠主要是由农户加工的。农户自产粮食或所处的地区对饲料的使用也有较大的影响。
研究发现仅仅为了满足自己的消费需求的家庭饲养者的行为不同于那些主要为了销售而养殖的饲养者的行为。每年饲养1-2头猪的家庭饲养者所需饲料粮对配合饲料的价格不会作出反应，因为实际上他们几乎所有的饲料靠家庭生产的。有些家庭主要用副产品和青料作为日粮的主要部分。每年饲养五头猪以上的家庭，他们的养殖量更多地销向市场，养殖者对饲料的价格高低会作出反应，对饲料粮的替代品如油菜籽和配合饲料的价格反应也具有弹性，因为他们的饲料投入量的很大部分依赖于市场。
3.3 需求方面：消费方式
为了预测猪肉和别的商品的需求变化，理解收入的变化怎样影响食物消费方式是必要的。食物需求信息是重要的。因为它既对中国也对世界食品市场有所预示。
全国城镇居民和农村居民的调查数据对家庭的猪肉和别的商品的需求分析始于20世纪80年代，因为有这方面的资料，迄今为止大多数研究都集中在城镇或农村消费行为，一些研究运用总体时间序列数据(Lewis和 Andrews,1989;和 Fan等1994)，另一些研究则用一个省的典型的时间序列数据，(如Fan等，1995)；而同时一些研究利用的是整个国家的数据(Han等，1997)，或单个省区的数据(cao等，1995)。Han等(1997)认为由于利用的是有限的资料，许多这些研究因而不具有一般化特性。用总体数据很难分析不同群体的消费，而来自一个省区或其它许多国家的资料又不足够精确地外推到整个中国。
由于缺乏1981年以前的资料，早期对改革开放后的家庭需求研究存在局限。如小的回归样本或以范围很小地区作为研究重点(Van de Gaag,1984;He Juhuang,1985; 和Li Xue Zeng等，1985)的研究，由于缺乏1981年以前的数据资料，在研究过程中都遇到了困难。
这些研究自始至终都使用了近乎理想需求体系的两阶段预算模型（AIDS）。两阶段预算模型首先在第一阶段假定消费者把收入分配到他所要购买的各类商品中去，从而到达效用最大化，在第二阶段，消费者把支出细分到所需购买的各类商品中去。食物划分类别随研究的目的不同而不同。由于猪肉在中国人生活中起很重要的作用，有些研究把它作为一个类别，而别的研究则把它归在肉类，在这种情形下，猪肉与许多肉类如牛肉、羊肉和有时家禽肉有相同点，在这些研究中海产食品常被当作一个独立类别。
在AIDS模式里，第一和第二预算阶段分别用线性估计模型(LES)或用二次回归模型变量(QES)进行回归而进行估计，模型参数被用来计算需求价格弹性，交叉价格弹性和支出弹性。食品的需求和其与别的商品支出总体的相互影响在第一阶段分析，不同食品总体的需求和它们间的相互影响在第二阶段分析。
用LES/AIDS模型估计的弹性有助于理解消费者对食品和猪肉的需求，有助于理接收入和价格变化对消费方式的影响，表2.4-2.7列出了调查研究的支出弹性，需求价格弹性和交叉价格弹性。
支出弹性测定通常由于收入增加而引起的支出增加对食品物消耗的影响。支出弹性＞1，表明商品是奢侈品，并且当价格上涨时，购买支出占总支出的比例增加，当价格下跌时，其购买支出减少；支出弹性＜1，表明商品的需求缺乏弹性，因而它的支出份额随总支出上升而下降。产品自身需求价格弹性可以测定一个商品价格升高时对商品本身的消费影响，当价格升高消费减少时，需求价格的弹性一般被认为是负值。
需求交叉价格弹性用来测定一个商品价格升高时，对别的商品消费的影响。假如需求交叉价格弹性为负值，表明食物或商品的关系具有补偿性，是一起被消费的，第一种物品价格升高时，由于第二种物品可获得的预算支出份额在减少，从而导致第二种物品消费量下降；假如需求交叉价格弹性为正值，表明物品之间是替代关系，第一种商品价格升高时，由于第二种食品充当替代品，从而导致它的消费增加。
虽然研究结果确有不同，但它们都能说明猪肉的需求支出是富有弹性的。随着家庭对食物的预算支出增加，花费在猪肉上的支出将会按比例增加，虽然大多数情况不是这样。研究发现别的肉类品的弹性范围很大，一些富有弹性，一些则缺乏弹性。Wang和Chern的研究中发现，唯一除外的是城镇居民所食的牛肉。对大多数消费者一般来说是奢侈品，猪肉支出弹性＞1这跟需求缺乏弹性的大米或粮食形成对比，因为大米或粮食是日常饮食必需品，猪肉和别的肉制品的需求价格弹性一般比大米和蔬菜的需求价格弹性大。
Gao等人对江苏农村的研究得到了一个令人饶有兴趣的结果；随着收入的增加猪肉支出份额却在下降。收入较低时，支出弹性＞1，猪肉是奢侈品，但收入较高时，别的肉食品开始大量被消费，猪肉则成为生活的必需品，这表明：随着收入增加，猪肉消费量的增加将会减慢，别的肉类将会被相对较多地消费。然而，这个研究仅局限于在一些比较富裕的省区的农村居民，因而这个结果的应用性受到限制。
在大多数情形下，猪肉的需求交叉价格的弹性一般要比别的食品的要高，因为猪肉的支出在家庭食物支出中占较大的份额。猪肉是主要产品并且是日常饮食的主要的动物蛋白。当猪肉价格升高时会导致别的食品，如大米和蔬菜的消费降低。因为这些食品在中国人的饮食中与猪肉是互补性的。然而，海产食品似乎是猪肉的替代品，因为当猪肉价格升高时消费者会渐渐地用海产食品替代猪肉。大多数研究发现，猪肉是家禽肉、鱼、蔬菜的替代品，因为当它们的价格升高时猪肉就替代了这些食品，然而，猪肉的确是大米的补偿品，当大米价格上升时猪肉的消费量减少了。
城镇家庭的食品需求系统在许多研究中都被分析，这些研究包括Wu，Li和 Samuels(1995)的研究，Chern和 Wang(1994)的研究。Wu Li 和Samuels(1995)用1990年全国城镇居民调查来的33个城市的总体数据进行了对城镇家庭的典型分析，他们发现大米、猪肉和鸡蛋需求对价格的敏感性不及蔬菜、水果和鱼的需求的敏感性，最可能的原因就是大米、猪肉、鸡蛋是中国人饮食的主要食品。然而，猪肉的需求仍然发现是富有弹性的，鱼和猪肉是代替品，而且猪肉的需求对别的食品价格变化更有敏感性，因为猪肉的支出是食品支出中最多的一项。
Chern和 Wang(1994)在他们的研究中使用全国城镇家庭调查的总体省区数据，但不同的是把时期从1985延长到了1990年，发现猪肉、家禽肉和鱼肉的需求对支出弹性和需求弹性是富有弹性的，研究结果显示出城镇居民的收入增加将会导致分配到猪肉、家禽肉和鱼类肉的支出比花在粮食、食油和牛肉上的支出多，别的研究也证实了这一点，发现粮食、食油和鸡蛋是必需品，而别的食品包括猪肉则是奢侈品。
总之，研究表明中国城镇居民对支出和价格变化的反应很敏感，对猪肉、家禽肉和海产食品有很大的需求，而对牛肉的需求急剧下降，这一点正好反映了所研究时期城市市场上各种肉类的供给状况。对粮食和食油的限额配给也许会导制对肉类的过量需求，所有肉类包括猪肉的价格需求弹性大于1，表明肉类是城市集市上的奢侈品。
Lewis和 Andrews(1989)对中国居民需求的早期研究用全国城镇和全国农村居民1982—1985年调查的总体省区资料分析了城市居民和农村居民的消费情况。研究发现，经过1978年改革时期，城镇居民和农村居民减少了主要食品的支出，提高了别的食品的支出，无论是在城市还是在农村，食品的支出份额在家庭总支出中也减少了，非食品支出项的份额却在逐渐增加，这证明了随着收入的增加，中国的恩格尔函数图像在向下移动，预测出随着城市和农村收入的提高，对猪肉和别的肉类品的需求将会大大增加。
研究发现，在众多商品中，食物的支出弹性最小。主要食品，包括粮食和食油，它们的支出弹性和需求价格弹性都是最低的，反映了它们是中国人饮食的必需品，Lewis和Andrews的研究发现也被别的家庭需求分析的研究所证实。
Han等(1997)用典型的资料进行唯一的全国范围的研究，涉及到了十种食品，而肉类包括猪肉、家禽肉和海产食品视为动物蛋白的种类。在调查中主要弹性不同于以前许多研究中的弹性，所有动物蛋白类别的支出弹性都是缺乏弹性的，而在别的调查研究中不是这样。这些差异也许由于研究范围的不同及数据所代表的时间的不同。例如，除了家禽肉外，还有小麦和大米这些主要食品都是肉类的补充品，因为当猪肉价格上升时，它们的消费在减少，并且它们在食物预算支出中占很大份额；正像别的研究，当猪肉价格上涨时，海产食品消费增加，因为它是猪肉的替代品。该研究能证明不同收入群体的需求弹性存在差异。水果和蔬菜的较高支出弹性表明，收入的快速增长将会导致这些作物与粮食和饲料粮的净投入。
Gao等(1996)用江苏省的数据考察在20世纪80年代晚期收入和支出增加减慢的原因，几乎所有食物种类的高支出弹性驳斥了这些样本的消费饱和的证据。研究发现所有食物，包括猪肉都有高的支出弹性，发现猪肉的支出弹性与收入高低只有很小的联系，因为猪肉是中国人饮食中最重要的动物蛋白或脂肪，并且它还比其它肉便宜。猪肉的支出弹性从贫穷的家庭大于1降低到仅占5%的家庭最富有人的0.12，对低收入家庭来说，猪肉是奢侈品，而对高收入家庭来说，则是必需品，象禽肉这类食品，价格越高时被较高收入家庭消费得更多。
用典型的时间序列方法，Fan等人(1995)基于1982-1990年的省区总体数据资料也分析了农村家庭需求，发现食品的支出弹性是缺乏弹性，表明食品不是奢侈品，在这个模型的第二阶段里选择了八种食品，虽然肉类品是作为动物蛋白的唯一品种。从计算的需求价格交叉弹性可以推测出，所有别种食品都是肉类品的补充品，反过来肉类品是所有别的食物的补充品，猪肉的支出弹性仅对蔬菜来说较次之，比粮食的则高出很多，这样可以预测出随着收入的增加肉类的需求也相应地增加，这个研究结果与Gao等人研究结果非常接近。
表3.5 支出弹性——当总支出增加1%时对其消费的影响 （％）
| 研究者 | 样本 | 猪肉 | 肉类 | 禽肉 | 牛肉 | 水产品 | 大米 | 蔬菜类 |
| Lewis and Andrews | 农村 (1982-1985) | 1.02 | | 1.95 | | 3.65 | 0.22 (粮食类) | |
| Han et al. | 农村 (1993) | | 0.55 | 0.54 | | 0.73 | 1.27 | 1.29 |
| Fan et al. | 农村 (1982-1990) | | 0.9 | | | | 0.5 | 0.67 |
| Gao et al. | 农村 (1990) | 1.15 | | 0.28 | 0.78 | 0.89 | 0.51 (粮食类) | 1.25 |
| Chern and Wang | 城镇 (1985-1990) | 1.42 | | 2.31 | 0.89 | 1.86 | | 0.36 |
| Wu et al. | 城镇 (1990) | 1.17 | | | | 0.2 | 0.98 | 1.19 |
表3.6 自身价格弹性——当某一产品的价格增长1%时对其消费的影响（％）
| 研究者 | 样本 | 猪肉 | 肉类 | 禽肉 | 牛肉 | 水产品 | 大米 | 蔬菜类 | |||
| Lewis and Andrews | 农村 (1982-1985) | 0.23 | | 0.09 | | 0.69 | -0.14 (粮食类) | | |||
| Han et al. | 农村 (1993) | | 0.38 | 0.13 | | 0.31 | 0.46 | 0.38 | |||
| Fan et al. | 农村 (1982-1990) | | 0.31 | | | | 0.63 | 0.35 | |||
| Gao et al. | 农村 (1990) | 0.98 | | 0.53 | 1.04 | 0.81 | -0.98 (粮食类) | 0.83 | |||
| Chern and Wang | 城镇 (1985-1990) | 1.16 | | 1.15 | 1.78 | 2.37 | | 0.59 | |||
| Wu et al. | 城镇 (1990) | 0.65 | | | | 1.4 | 0.7 | 0.54 | |||
表3.7 交叉价格弹性——当猪肉或肉类的价格增长1%时对有关食品消费量的影响（％）
| 研究者 | 样本 | 猪肉或肉类 | 禽肉 | 牛肉 | 水产品 | 大米 | 蔬菜类 |
| Han et al. | 农村 (1993) | 肉类 | 0.19 | | 0.31 | 0.09 | 0.02 |
| Fan et al. | 农村 (1982-1990) | 肉类 | | | | 肉类 | 0.08 |
| Gao et al. | 农村 (1990 | 猪肉 | 0.1 | 0.25 | 0.36 | -0.20 (粮食类) | 0.03 |
| Wu et al. | 城镇 (1990) | 猪肉 | | | 0.72 | 0.58 | 0.52 |
表3.8 交叉价格弹性——当有关消费的价格增长1%时对猪肉或肉类消费量的影响（％）
| 研究者 | 样本 | 猪肉或肉类 | 禽肉 | 牛肉 | 水产品 | 大米 | 蔬菜类 | |||
| Han et al. | 农村 1993) | 肉类 | 0.15 | | 0.32 | 0.01 | 0.16 | |||
| Fan et al. | 农村 (1982-1990) | 肉类 | | | | 0.15 | 0.06 | |||
| Gao et al. | 农村 (1990) | 猪肉 | 0.13 | 0.16 | 0.02 | -0.01 (粮食类) | 0.04 | |||
| Wu et al. | 城镇 (1990) | 猪肉 | | | 0.16 | 0.16 | 0.4 | |||
4. 生猪周期理论与中国生猪市场
4.1 导言
在开放的市场体系中形成的农产品价格历来就具有内在的不稳定性。这种不稳定性源于市场的供给及需求双方。食物需求倾向于缺乏价格弹性。这意味着供给的变动会导致价格的大幅波动。假定对于不同产出水平而言销售成本是相当稳定的，那农场层次上的需求将会更缺乏价格弹性。作物生产会因为面积与产量的变动而变动。作为对价格或利润预期变化的反应，农场主会增加或者减少不同作物面积。对大多数作物而言，产量大部分是气候的函数，而这大多是生产者无法控制的。对畜牧业而言，生产供给的变化主要是作为生产者一个决策变量的种畜群规模变化的结果。后者是生产者的一个决策变量。正是因为这个缘故，关于生猪周期的研究是倾向于集中在生产者行为上。
为了研究中国生猪市场的生猪周期和/或价格 波动的形成问题，首先必须要了解市场本身而后才能够建立时间模型。为了形成贴近实际的假定，就需要了解市场的特征及供求因素。这些假定形成模型的基础，使模型尽可能反映市场的实际状况。
4.2 中国生猪/猪肉市场的形成
自从1978年开始实行家庭联产承包责任制和分田到户以来，市场力量在中国生猪市场中发挥着越来越大的作用。农村经济改革“提高了价格，重新激活了农村畜牧市场，取消了农户的生猪定购任务，鼓励饲料产业的发展，建立起生猪育种计划，放开了畜牧产品价格，刺激了猪肉生产效率的提高。(USDA，1998 a)。
在此之前，政府制定的定购价格和任务是生猪市场的主要催化剂和决定因素。在城镇地区猪肉实行配给且价格由政府统一制定。由于政府基本上控制了粮食与生猪的价格，它削弱了任何较大的波动或生猪周期的形成。如果价格被严格控制且计划官员不能正确估计需求，那将会导致短缺或过剩，这样，政府的政策，订价及其变化就是市场不稳定的主要原因。
中国政府制定的改革使得生猪业自1978年起迅猛增长。政策包括了“提高定购价格，放开畜牧市场，加强饲料产业，提高良种及育肥猪质量，建立一个技术与兽医服务网络体系(USDA，1998 a)。其结果是存栏数及屠宰率和胴体重量得到提高。随着对瘦肉需求增加，质量差别也开始对价格发生影响。
1985年最低固定定购价的取消是刺激生猪业的增长的一个主要里程碑。政府制定的最低生猪价格 “……促使农民把粮食买给政府而不是用来喂养生猪……”(USDA，
1985年前，政府的生猪定购制度由县级食品站及一些具体供销合作社的合同构成。1985年的定购制度改革中，由买卖双方协商定价的市场制度取代了合同定购制度。生产者能通过政府定购体系出售其饲养的牲畜，或可以在取得屠宰许可证后在当地市场上直接出售(USDA，
所有的价格，包括零售价格，自1985年起，已基本放开，消费者已能够按市场价购买猪肉。和增加的城镇及农村收入一致，消费获得快速增长。一些省级行政部门曾试图在城镇地区制定最高限价以控制猪肉价格。由于政府财政吃紧而无法实施此类计划。
中国生猪市场曾经且仍大部分保持着封闭状态。随着中国进入WTO，该市场可能在未来开放。进口仍是微不足道，而出口也仅占生猪生产的小部分。大部分出口都导向香港，但已随海外竞争的增强呈下降趋势。
生猪业的结构已随着它的增长而发生变化。1984时人民公社解散时，农村农户家庭占了生猪生产的95%，从那以来，很多传统的庭院饲养农户已扩大规模发展成了较大的生产专业户。生产专业户的快速增长和大规模商业生产的增加已意味着传统庭院饲养农户份额的下降。该份额到1996年已降至81%。
中国政府对饲料市场的控制与影响程度一直都比生猪及猪肉市场更大。国家为了刺激生产保障城镇食品安全，已在近年提高了包括玉米在内的粮食价格。这包括了价格支持，其执行已显著地提高了玉米价格。由于饲料构成固定和可变成本的最大部分，其价格波动与供给将影响利润为导向的生产者。饲料价格的变动将对基本上不是以利润为导向的小生产者或从非市场渠道获得饲料的生产者影响较小。
4.3 中国生猪市场价格波动和周期形成条件。
本研究的中心是确定中国生猪周期是否已形成，或处于形成过程中，或是有在未来形成的可能。认识到价格波动存在并不伴随着可辩明的生猪周期是很重要的。这里我们的意思是价格周期是价格随时间呈现出来某种规则的运动模式，而不是一种没有可预测模式的价格波动。价格波动是生猪周期形成的一个前提或必要条件。
正如上面解释，可能最终导致生猪周期的价格波动自身的形成发展需一些确定因素与市场条件。第一个条件是市场必须在没有政府控制下运行。第二，源于生产和消费变化的供需移动必须对价格发生影响。
对生猪及猪肉和玉米/饲料价格的控制会影响生猪周期的形成。政府对市场的干预能干扰周期的形成。自1985年，政府就放弃了对生猪价格的干预。当配给制在1990年左右彻底结束后，猪肉价格也由市场来决定。自从取消配给制后，省级行政部门和中央政府并未实行有效的猪肉最高限价。政府通过提高国有粮食贸易系统定购价和限制玉米进口的价格支持方式对饲料市场实施干预。在1997年，当时政府介入将玉米价格提高了近20%。这些干预通过突然改变成本和利润指标从而可能影响周期的形成。
在生产者能自由改变生产的开放市场中，当生产和消费改变时，供给与需求的移动将会造成价格波动。从供给来看，短期内技术的改变会影响供给。长期中，诸如建筑等固定要素的变动将提高整体生产能力从而使供给曲线向外移动。而需求方面，猪肉价格，其它肉类及食物替代品的价格和收入起码从理论上讲是最可能影响猪肉需求的因素。当然，猪肉的质量与可获得性也影响着猪肉的需求。长期来讲，口味及偏好的改变，对食品安全及健康问题也会如同已在发达国家发现的那样对需求产生影响。
4.4 关于需求与供给波动的模型化过程
理论上讲，不稳定价格波动或周期的形成是供给或与需求移动的结果。只有当供给和需求在向同一方向移动相同的数量时，才不会引起价格的变化或不稳定。
分析源于各种不同供给与需求弹性的组合的可能性是很有帮助的。它们为理解认识生猪/猪肉生产部门价格不稳定的程度及其含义提供了基础。我们首先考查存在于基本生产层次上的四种情况。
第一种情况：缺乏弹性的需求和有弹性供给的组合
图4.1 需求缺乏弹性下需求移动 图4.2 需求缺乏弹性下的供给移动
在图4.1中，需求缺乏弹性而供给具有弹性。 此时若移动需求曲线并使供给曲线保持不变，市场能够吸收大的数量变动而不会对价格造成较大影响。在此情况下，价格相对稳定。然而，如图4.2， 若是供给发生移动时（例如由投入价格变动引起），小的数量变动会对价格造成大的影响。此时，价格将相对不稳定。
第二种情况：需求具有弹性与供给缺乏弹性的组合
图4.3 供给缺乏弹性下的需求移动 图4.4 供给缺乏弹性下供给移动
此时情况正好与第一种情况相反，需求具有弹性，而供给缺乏弹性。图4.3 中，若需求曲线移动而供给曲线保持不变，小的数量变动对价格造成大的影响。图4.4的情况正好相反，供给发生移动而需求保持不变。此时，面对数量变动，价格将保持相当稳定。
第三种情况：需求与供给都缺乏弹性的组合
图4.5 需求与供给都缺乏弹性下的 图4.6 需求与供给都缺乏弹性下的
需求移动 供给移动
图4.5，供给移动而需求不变，图4.6正好相反。但二者都导致了价格大的变动。当供给与需求都缺乏弹性时，它们对于数量的变动都是敏感的。
第四种情况：需求与供给都具弹性的组合
图4.7 需求与供给都具弹性下的需求移动 图4.8 需求与供给都具弹性下的供给移动
第四种情况与第三种情况的情形正好完全相反。此时，需求或供给的移动对价格的影响相对于数量较弱。因为需求与供给具有弹性，需要较大的数量变动才能对价格产生影响。在这种情况下，价格十分稳定。
第五种情况：农场与零售市场
在北美生猪/猪肉产业中， 生猪的出场价（生产者价格）比零售（消费者层次）价格更易变动。关于这有很多原因。因为消费者并不喜欢价格变动，而对变动他们的反应会不利于供给者，因而零售商与饮食行业不愿意改变价格。加工商们可以利用低屠宰价格以获取较高的利润而不把较低的农场价格转让给批发商与消费者。当批发价格下降时，零售商们也可以照此行事而获取较高利润。下图说明了这种情形。
图4.9 生猪行业中不同市场层次的需求
为了保持简洁图中没有给出供给曲线。该模型表明了各个主要层次的市场需求曲线：农场水平的需求，Ddf；屠宰市场需求，Ddp；批发市场需求，Ddw； 零售市场需求，Ddr。Ddf与Ddr， 即农场需求与零售需求之间的差距就是销售加成（销售差价）。销售加成由从农场获得生猪到以产成品零售过程中发生的所有成本构成。它还包括所有执行营销功能的公司及机构的利润。如果营销函数中存在规模经济，那么成本在数量较大时将会较低，反之亦然。如模型所示，这可以通过比较不同供给水平的销售加成而得以说明。模型中mm1rw >mm2rw, mm1wp>mm2wp and mm1pf>mm2pf。[Helen1] 它们分别表示零售商与批发商间， 批发商与屠宰商间及屠宰商与农场之间的销售加成。
该模型还包括了公司在执行营销功能中所获取超过成本的利润部分。一般认为当市场上出现生猪过剩时，农场价格较低而利润则会较高。但模型并未揭示谁实际上获得了这些利润。而这将取决于相对的市场力量，因此取决于各公司及各层次市场的讨价能力。模型确实表明了价格在零售层次上比农场层次更为稳定。
4.5 中国生猪生产的结构变动与供给的移动
供给函数以价格与数量间的关系为基础。反映了生猪生产者如何对价格变动作出反应。当确定中国生猪供给函数特征的变化时，其中涉及的时段是最为重要的因素。对于不同的时段都有一个独立的时期内供给函数。我们构造出一个供给函数以显示在某一特定时段内会有多少数量的生猪进入市场。当只能改变诸如饲料、劳动力等可变生产要素时，供给函数被看作是短期的。当可改变包括建筑和设备在内的所有生产要素时，它就被看成是长期生产函数。
事实上，在弹性与时段期长之间存在正向关系。当所考虑的时段如此之短以至于实际上不能配种成年母猪与后备母猪并生产更多的生猪时，能进入市场的就只有农场存栏生猪和那些达到出栏体重与生猪。这样的供给函数是非常缺乏弹性。另一种极端的情况下，在长期中当可以生产出生猪时，其生产函数的弹性将可能更富有弹性。
我们所感兴趣的是哪些函数呢？我们最感兴趣的是生产有变动的供给函数。短期中，通过改变如饲料等可变要素，能够改变生产。在中期，能够改变饲料和种猪群（繁育猪群）。最后，在长期中所有要素都可看作是可变的。每种类型的供给函数都对生猪周期的形成有不同的含义。这是因为每种情形下生猪生产者的反应取决于现期及预期的生猪价格。
在很长的时期中，有很多因素能造成生产层次的供给移动。在存在进入和退出的环境下，能够看到供给的移动。技术、经济甚至政治与社会条件的改变能导致这种移动。例如，根据生猪经营单位的类型及规模来看，北美生猪业正在经历着巨大的结构变动。进入80年代占大多数的较小规模生猪生产者正在被拥有规模经济的较大的一体化经营单位所取代。这大多是由技术变动所促使的。这些技术包括遗传育种技术、饲养方法（阶段饲养法、分性别饲养法等），粪肥管理、三（地）点生产模式等。另外，生猪生产在美国和加拿大西部的非传统产猪区也已得到扩展。由于粮食运费的提高，较低的饲料成本使得这些地区的生猪生产已变得更有利可图。
固定成本占大规模经营单位的总成本的较大部分，他们是专业生猪生产者，关不依靠其他农业经营来获得收益。分析家已推测这一结构变化会使得生猪生产对价格的敏感程度降低。在经济术语中，这将意味着更多的生猪生产者将会保持最大的生产量，只要他们能够收到可变成本并对固定成本有一定的补偿。如果真是这样的话，这可能会有减弱生猪周期的影响。这样生产对预期价格变动可能不会象从前一样敏感。但并没有实际证据证明这种情况正在发生。
中国生猪业任一相似的结构变动将对供给的特性产生影响。中国生猪业近年的资料表明技术取得了很大的进步。良好的种猪与更优质的饲料使得生猪出栏速度更快，使生猪周转更为顺畅的管理方法将会使每个生产者每年的生猪出栏数量增加。改良的管理方法与兽医技术也能减少从产仔到育肥过程的死亡率。以上每一个因素使得每年更多的生猪被供与市场并使供给曲线向外移动。
试图去仔细考查正在及将来会在中国发生的变化过程是很有用的。如将在4. 8节进一步解释的那样，一个假设是中国可能首先经历一个很象过去30至40年间北美所经历的结构与运作上的变化。如上所述，北美的生猪业是以并不专业从事生猪生产的小规模生产者为基础的。这些混合经营农场生产了北美大部分生猪，生猪经营通常是农场收入的构成部分但并不是主要收入来源。生产者通常把生猪看作是“一种还贷来源”因为生猪的回报通常与粮食回报不是同步变化的。 他们把生猪纳入农场经营之中以在农场其他经营项目不能获利时为农场提供收入。当需要额外收入来源时，特别是负有债务时，就会从事生猪生产。生产者对生猪价格非常敏感，但对饲料价格，非农场就业和工资水平也很敏感，正是这类生产者占绝大多数的局面导致了以蛛网理论为基础的经典生猪周期。根据经济学，小规模生产者被认为是对价格变动非常敏感的，于是形成富有弹性的供给曲线。重要的是这些小规模生产者进入与退出生猪生产的行为。
现在规模很小的传统庭院饲养者仍支配着中国的生猪业，虽然这些正在发生变化。在很多情况下，如北美的多种经营农场和家庭生猪业一样，生猪收入不是收入的主要来源。传统的生产者充分利用家庭残渣与青饲料并补以一些粮食从而尽可能便宜的生产生猪。结果在这种生产方法下，生猪与饲料的价格不太可能影响小规模的生猪生产。与北美小规模生产者不一样，这些传统庭院饲养者不太可能发生进出生产的行为。
随着传统庭院生产者越来越趋向于经济导向，他们的行为将开始与北美小规模生产者相似。其中的一些可能正以这种方式来行事。总之，传统的庭院生产者将变得或将继续变得对变动的市场条件更敏感。他们将会开始对生猪价格的升降作出反应。其中一些生产者将会添加额外的生猪设备以能够饲养更多的母猪和仔猪，从而扩大经营。这样，他们会演变成生猪专业户。如果经济发展能带来更多赚取收入的机会，那么可以用来饲养生猪的家庭剩余劳动力将会减少。如果因劳动力减少而不得不用购买的商品饲料来替代耗费劳动力的青饲料，则农民将变得对价格更为敏感。传统的庭院饲养者可能呈现出北美小规模生产者的行为模式。
中国生猪的结构变动也可能产生其他效果，会使供给曲线外移。专业饲养户生产的增加与传统庭院饲养户生产的减少一起意味着生产会对市场更敏感。改善的市场与信息传播，增强了这种变化。便于生产者更好地调整与扩大他的生产能力。
增加的生猪实际价格也可能会引起供给移动。生产者可能首先运用现有资源来生产更多生猪从而对价格增加作出反应。虽然这时生产会在较高成本下进行。最终当供给曲线变得更缺乏弹性，生产的增长受到其技术限制约束，成本急迅上升。新的生产者可能会进入生猪业，或更多可能的是，现有生产者会扩大他们的生产能力。专业饲养户生产的增长可能显示现存传统庭院饲养户的扩张。这将导致生猪业更大的生产能力，从而再使供给曲线得以向外移动。
4.6 消费者行为变动和需求移动
消费者收入，口味偏好及其他食物和家用商品的价格变动会影响猪肉和脂肪含量高的猪肉的需求。因为猪肉是中国饮食的一个重要构成部分，而且是主要蛋白质来源。虽然猪肉在总肉类消费量中份额正在下降，它却仍占1996年肉类消费总量的68％（USDA,1998）。中国过去20 年经济快速发展所带来的较高收入增长应使得猪肉需求函数变得更加缺乏价格弹性。如4.3 节所述，当需求曲线变得更缺乏价格弹性时，在其他条件不变情况下相同的供给变动将使市场价格变动更大。
当家庭收入较低时，除基本食物和商品外的所有商品需求倾向于具有价格弹性，消费对价格的敏感程度也较大。在很多饮食中，肉品的消费情况确实如此，因为肉类一般被视为侈奢品。然而，当收入较高时，肉类就不现再是一种侈奢品而变成了家庭食物消费的正常组成部分。来自中国食品需求的研究远未取得结论性一致的结果。因为这些研究中，价格弹性呈现出从弹性到缺乏弹性的很大差异。研究显示城镇的需求比乡村地区更富有价格弹性。在给定城镇收入相对较高的情况条件下，研究结论则更出人意料，调查的数据和范围也是差异很大。同时，研究之间的时段长度并未超过十年以上，因而现在要想估测需求的长期变动是较为困难的。
随着收入的增长，偏好及消费模式也可能发生变化。收入的增长可能使猪肉的市场获得快速增长。但达到较高的收入水平后，需求与消费的增长可能会平缓下来。一旦消费者拥有更多货币，他们可能会不断增加对通常为侈奢品的其他商品的家庭支出。这种情况似乎正在猪肉市场中发生。因为较高收入的消费者的猪肉消费正在趋于平缓，而他们同时消费更多的其他肉类及海产品。Gao 等人的研究发现收入较低时猪肉是侈奢品，此时其支出弹性大于１，但收入较高时，即变成为了必需品，此时消费者开始消费更多的其他肉类及海产品。这表明随收入增加，猪肉消费的增长会减缓而其他肉类的消费比例将会增加。如果猪肉消费在较高收入水平时降低，对一些消费者而言，它可能会变成低劣品。
当各种类型的猪肉变得更流行时，生猪业内部的偏好可能会发生变动。随着收入的增加及食用植物油的供给随处可得，较瘦的猪肉在中国更受欢迎。其它商品的价格与供给也影响着猪肉需求。其需求是向内还是向外移动取决于猪肉相对家庭用品、食品、其他肉品及海产品是互补品还是替代品。对此，至今为止，研究仍未能提供确定性证据，各类研究所提供的交叉弹性没有能够一致地解释猪肉是其他有关食品的互补品或替代品。
4.7 产业结构变动，生产者行为和供给
4.7-1 产业结构与生产者行为
中国生猪业价格波动及周期性生产与价格运动趋势的形成取决于该产业内生产者的行为。要对价格与生产周期的模型作出假设就必须了解生产者的动机及中国生猪业结构正发生的变动。
中国生猪业内部已经并且正在继续发生着快速的变化。传统庭院饲养户的比重已从1985年的95％降到了1996年仅80％，预计这种趋势会持续至将来。传统庭院饲养户的生产减少已被专业生产户的快速增长及商品猪场的增长所替代。因为其间接（人工及管理）费用要低得多。专业饲养户较之商品猪场发展得更快。
传统的庭院饲养者的固定成本最低，而其变动成本通常要比专业户及商品猪场高。然而，这取决于庭院饲养户的青饲料及粗饲料的饲用量。专业户的生产固定成本较低。其通常拥有基本的设施与建筑，劳动与管理不用支付报酬，而由家庭内提供。由于良好的猪种及饲料会使猪增重较快并缩短了出栏时间，其可变成本可能比传统庭院饲养户更低。然而这取决于传统庭院饲养户的饲喂技术。玉米及其他饲料必须外购获得。由于基本设施，但更重要的是劳动与管理成本缘故，商品猪场的固定成本较高。很多国有商品猪场还要承担为职工及其家庭提供退休养老金、教育及其它服务的负担。其一些可变成本较低，因为一般假设商品经营单位更易于获得饲料、种猪、新技术和管理方法。但专业户可能在劳动成本方面占优势，因为就其规模而言，家庭内部仍可提供所需的劳力。
中国生猪业的环境正在发生着变化。生产者所面对的环境正从政策驱动类型向市场驱动类型演变，因而生产者行为很重要。同时在猪种、饲料及生猪管理等方面也随之发生了快速的变化。生产者直接面对的是市场价格，农场及家庭内部消费的比重已大大降低。青饲料及家庭自产玉米的饲用量已降低，而配合饲料及外购玉米的饲用量已随品种的改良及大规模经营而增加。玉米占大规模商品猪场及大多数专业猪场饲料日粮的50－70％，生猪与玉米价格比和生猪与饲料价格比已成为生猪生产是否盈利的重要指标。（USDA,1988a）
4.7-2 长期成本函数
考查长期成本函数有助于了解其对中国生猪业中生产者行为。在此，我们将以长期平均成本函数（LRAC）为起点。长期平均成本函数（LRAC）为所有短期平均成本函数的包络线。通常长期平均成本函数被称为“计划曲线”，因为它由每种最有效技术建造并运行的各种生产规模下的企业的最小平均总成本构成。
当生产中存在规模经济时，长期平均生产成本函数会向下倾斜。当它最终变得向上倾斜时，通常假设是由于最终管理成本上升而引起的规模不经济所造成的。此外，还假定所有要素都以其机会成本订价。在建立真实的中国生产者水平的成本函数时，正是在这一点上要十分谨慎。如劳动力、家庭残渣、猪舍，自产玉米及用以饲喂的青饲料也是很重要的变量。当这些投入机会成本或价值很低时，经营成本是很低的。当这此投入开始具有正常机会成本时，生产成本将上升，而传统庭院饲养经营单位会对价格变得更为敏感。当其市场价值显而易见且市场出路可能轻易获得时，用于饲喂生猪的玉米就可能具有正常的机会成本。图4.10描述了这种情形。
成本 母猪数
LRAC1说明了所有要素都以其全部机会成本来订价的情况。传统庭院饲养户的成本比专业户高，而后者又比商品猪场更高。然而，如果传统庭院饲养户对投入要素赋值较低的话，其长期成本曲线可能会像LRAC3。理论上讲， 传统庭院饲养户能比专业户或商品猪场更便宜的生产生猪。LRAC2说明了一种中间情况。此时， 农户开始对诸如家庭劳动力等以前任意投入生猪生产的要素赋值。
我们的推测是随收入的增加，农户会不断地给稀缺的劳动力与其他生猪生产必需的因素赋以更高的价值。一旦生产者开始购买饲料而不再饲用青饲料时，其成本将会升高。对专业户而言，这也是成立的。当这种情况发生时这些小规模经营单位将会变得对成本和价格更为敏感。此时，生产者将会呈现出北美小规模生猪生产者的特征。这些生产者在经济环境允许情况下，随时准备进入或退出该产业。
4.7-3 成本函数与市场供给
微观经济理论假定追求利润最大化的生产者在边际成本（MC）等于边际效益（MR）时经营。短期中，生产者会增加投入到最后－单位投入的成本等于最后－单位产出的收益那一点为止。这里假定生产者拥有所有的相关信息。理论进一步推测生产者只有在短期中可变成本能得到补偿和长期中能收回所有成本时，才会进行生产。
总的市场供给被认为是由个体单位的边际成本函数加总得来的。以下图4.11说明了这种情况。该图中显示了拥有不同规模及成本函数的两个代表性生产单位。
这两个生产单位的边际成本曲线最后会变得非常缺乏弹性并向后弯曲。当经营已达到其最大生产能力且额外增加的投入关不能导致产出的增加时，这就会发生。向后弯曲的边际成本意味着生产单位处于生产函数的第三阶段。此时，其边际实物生产量为负值。这很不符合常理，而不可能会发生。在此范围内，市场供给会变得非常缺乏弹性。因为此时即使价格上升，生产者也不可能再增加生产了。在价格稍高于可变成本的地方，边际成本具较大弹性，因而供给曲线也变得更有弹性。当价格低于P3时，价格将不足以补偿可变成本，在短期中单位A将会停止生产。这使得供给曲线更加具有弹性。如果价格低于P5，单位B将停止生产。在这点上，不会有任何生产。供给曲线基本上是完全弹性的。
虽然图4.11的模型中只描绘出了两个间断的生猪经营规模，现实中存在着拥有不同成本结构的连续的经营规模。为了真正了解供给滞后产出函数的特征，必须了解各种生猪经营规模会分别拟合于这种连续曲线上的哪一点。此外还假定生产者了解他们自己的成本函数并以完全理性的方式行事──这是一个稍为大胆的假设。
图4.11 短期市场供给函数的理论推导
A生产单位 B生产单位 市场加总
要得到供给函数，就必须把各成本函数上所有的经营单位的产出加总。我们已经显示在价格有明显变动处供给曲线是拐折的， 且在何处单位A停止生产。虚线所表示的是基于连续成本函数之上的供给曲线。图4.11中每一价格下的供给是每个单位生产的加总。在P1到P3，单位A与B都生产，但低于P3时，只有单位B生产。本研究的特殊问题是著者无法获得那些可能已对中国生猪生产者的生产特征进行探讨的研究结果。我们不知道生猪生产者在进行生产与销售决策时对市场因素的考虑到了何等程度。而且如何变化也不得而知。给定这些不可知的因素，模型的建立一直是基于理论、叙述性证据及我们对中国经济条件已改变时生产者的估计。这时所阐述的理论只是对于生猪业真实成本情况及其动态机制的假设。
因为中国生猪业已从一个生产由政策驱动的环境演变成了现在由市场驱动的环境。生产者的行为因而十分重要。同时，随之而来的育种、饲料及生猪管理方面也发生了快速的变化。生产者面对的是市场价格，家庭自我消费的生猪比重已大大的降低，而配合饲料及外购玉米的饲用量随品种的改良和大规模经营得到了提高。
4.7-4 传统庭院饲养户
虽然传统庭院饲养户的生产比重已经下降，他们却仍占据中国生猪生产的四分之三左右。了解其行为方式对于认识了解中国价格波动和价格及生产周期的可能形成发展是必要的。随着生猪业已向更加市场化的方向演进，传统庭院饲养户也已随之发生变化。他们对市场的涉入程度及市场信号在其决策中起多大作用，对于市场中不稳定性的形成非常关键。
生猪作为传统庭院饲养户一个重要的肥料来源的价值长期以来一直为人熟知的。农户利用残渣、青饲料及其它粗饲料饲喂以降低成本。其他饲料大部分主要是家庭自产的玉米，传统的很多庭院饲养生产的猪肉并不向市场出售而是为家庭自用。鉴于生猪作为家庭食物及肥料来源的价值，过去很多生产者在进行生产时并不考虑价格因素。如前所述，这一点对于今天的庭院生产者是否成立有很大的争论，并对本研究有重要的含义。
尽管生猪作为肥料来源及家庭残渣的利用途径的重要性已为人们熟知，有证据表明自从改革以来很多庭院生猪生产与市场激励相关。当70年代未和80年代初提高生猪定购价并放开畜牧市场时，生猪的生产及存栏数得到了大大地提高。很多农户选择用他们生产的玉米饲喂生猪而不是售与市场，从而进入到生猪产业。在过去20年，生猪产量的三倍增长主要是来源于这些生产者的生产。尽管生猪生产的其他原因也很重要。生猪生产很明显是一种经济激励行为，因为他们以前一直并不饲养生猪，经济学显得更为重要。新的庭院生产者或规模扩大的庭院生产者更多的表现了促使生猪周期形成的北美小规模生产者的短期生产特征。
庭院生产者十分注意市场价格。普遍认为他们比过去对市场价格反应更敏感。与过去相比，家庭自用的消费大大减少，尽管大约四分之一的生产仍为家庭留作自用。这说明庭院生产的四分之三是售与市场的。并未得知的是他们对价格信号的反应程度及对市场信号作出反应的生产者的比率。不对市场价格反应的生产者不会促使价格不稳定及生产周期的形成。作出反应与不作出反应的生产者百分比率并未得知。这将影响周期的分析。
尽管庭院饲养户落后于专业户及商品猪场，他们正用改良的品种，饲喂技术及管理来改进其生猪生产。更多的庭院生产者正开始淘汰本地品种而饲喂外国品种的杂交猪种。 很多庭院生产者已“开始饲用混合甚至配合饲料”（ USDA,1998a）。青饲料及粗饲料占庭院猪场饲料量的18.5％，虽然四川省平均达到43％。玉米一般是家庭自产作饲料用。不得而知的是生产者是根据出售机会成本来看待自产玉米呢，还是仅把玉米看作是生猪饲喂所需不有乎其价值。
庭院饲养户的固定成本比专业户及商品猪场要小，尽管其可变及总成本比较结果如何尚不确定。庭院饲养户的日增重较低且管理较差。因为其所用饲料多是青饲料、玉米及其他自产饲料，其饲料成本要低得多。
庭院饲养户对市场信息的熟悉程度是另外一个变量。当生产者向市场出售生猪时，他们可能了解价格情况。但在其他时候，他们可能并不能了解价格情况，这可能影响生产决策。缺乏市场信息或延误的市场信息可能会促使生产者如此行事以至于其行为不会导致价格波动与生产周期。
4.7-5 专业户
专业户是中国生猪业中增长最快的部分。虽然该部分仍只占生产15％－20％，但其规模在过去15年扩大了三倍。随着越来越多的传统庭院饲养户会扩大他们的饲养量，专业户部分的增长预计会持续到未来一段时期（USDA,1998a）。
与传统庭院饲养户及商品猪场（生产）相比，专业户部分的增长可能会使人推测专业户是该产业中利润最高的部门且具有总成本最低。也许庭院生产非常盈利以至于传统庭院饲养户会获得不断的扩大。更进一步，因为商业猪场（部分）也已扩大，也许我们观察到的是对随收入增长对需求增长的反应。虽然庭院饲养户和商业猪场都扩大了生产，但一旦庭院饲养户扩大其生产他们就变成了专业饲养户。基础设施的低成本使得专业户易于扩张（生产），并且使得庭院饲养户易于扩张生产并成为专业饲养户。商业猪场相对缺乏增长可能是因为其困难的财政状况。很多国有企业都发现他们可供增长的资本有限。
因为专业户生产者能够以低成本生产，其比商品猪场的增长要快得多。 基础设施通常较为简化且并不昂贵， 而很多劳动及管理成本得以内部化。这使得他们在很多方面与庭院饲养户相似，虽然基础设施成本可能稍高而且劳动成本将随存栏量扩大而增长，且劳动力必须从家庭以外获得购买。专业户中猪种及饲料的使用也有很大差异，一些专业户生产外国与本地杂交猪，而另外一些专业户则利用外国的三元杂交猪及与商业猪场相似的配合饲料。与大多数庭院饲养户生产的传统肥猪相比，专业户会因饲养瘦肉猪而获得较小的额外利润。他们生产的大部分生猪，甚至是二元外国与本地杂交猪也可能比庭院饲养户生产的肥猪肉获得更高的利润。 饲用玉米一些是农户生产但大部分是由于增加存栏量而导致需求量的增加而从市场上购买。
饲料成本与商品猪场比普遍较高，因为其猪种及饲料技术一般较差，虽然一些专业户确在商品猪场可比水平上进行生产。因为饲料成本取决于饲料转化率，农户自产饲料数量及庭院猪场的青饲料、残渣及粗饲料的饲用量，因而与庭院饲养户饲料成本相比结果会怎样是不清楚的。与庭院饲养相比，专业户的饲料报酬要高出26％。是否庭院饲养户自产玉米的能力及饲用青饲料及残渣会抵消这种作用，且庭院饲养户生猪出栏所需时间更长也是不清楚的。
然而，因为青饲料及残渣的饲用量和农户自产的玉米及其他饲料量，庭院饲养的总成本可能较低。这是否抵消了较高饲料转化率，目前尚未可知──Wailes等（1996）发现专业户的饲料报酬比庭院饲养户高26％。
专业户很明显地对市场价格信号作出反应。专业猪场是作为商业来运行，而专业户则依赖生猪作为其家庭收入主要来源。假设认为他们会根据市场信号来扩大或缩减生产。专业户形成了该产业滞后产出曲线具有弹性中间部分的较大部分。因为其低固定成本远低于北美生猪生产者的百分比例，因而估计他们会更自由地改变生产。曲线的一部分可能比北美生猪周期更具有弹性。因专业户更经常出售生猪，他们预计也会拥有更好途径获得市场信息。
4.7-6 商品猪场
商品猪场部分在近年获得了增长，然而其增长程度与专业户相去甚远。此类商品猪场包括了拥有虽然是从外国引入但都较老化的种畜群，效率较低，少数商品场拥有国外优质种畜群及最新技术。前者虽然拥有外国种猪群，但已老化而后者则拥有国外优质猪种及最新技术。几乎所有商品猪场都采用了外国猪种，而很少有采用本地猪种。
商品猪场是以市场为导向的，且在模型建立过程中也是这样作假设的。商品猪场部分构成了滞后产出曲线中间弹性部分的一部分。但并非所有商品猪场都像追求利润最大化者一样行事而对价格信号作出反应。很多国有猪场一直或者继续得到政府的补贴支持，其经理及职工并不依赖猪场盈利而生存。一些经理可能仍坚持认为完成生产目标任务比根据市场信号调整生产更为重要。过去，这种情况现象可能曾在一些商品猪场中存在，但预计随着国有企业补贴的不断削减及企业为了生存而裁员和降低成本的举措，正在快速的减少。
由于其所需的基础设施及包括管理人员工资的间接费用，商品猪场的固定成本是较高的，它还要承担为职工及家庭提供居住、教育、医疗服务和负责（退休）养老金的成本。这也会使其固定成本大大超过庭院饲养户和专业户。其劳动必须支付报酬而不能由家庭内部获得，因而其可变成本也较高。但其较为优质的品种及饲养技术使得其可变成本较低。尽管其饲料转化率要高得多，商品猪场的总可变成本可能并不比庭院饲养户低。因为后者利用了家庭生产的青饲料及玉米。正如前面提到的，关于商品猪场总成本是否会低于专业户这一点并不清楚。与庭院饲养户及一些专业户相比，只要其生产的猪是瘦肉型的，商品猪场就会获得一个较高的价格。
4.8 中国生猪结构转变及行为方面的模型化
如果说面临变化的经济环境，中国生猪业正在经历着结构及生产者行为的转变，人们就会预测到随之而来增加的不稳定性。更进一步地，如果生产者开始对生猪价格变动作出反应的话，在一定结构条件下生猪周期就会出现。我们拥有北美生猪产业经验为其形成提供基础。
在显示其形成的情形时，我们引用了第二章的文献及理论框架。
第一种情形
最初期，在消费者及生产者层面上的猪肉需求都非常具有弹性。消费者对猪肉价格涨跌是敏感的。当营销成本相对小且稳定时，生产者层次的生猪（猪肉）的需求也是具有弹性的，但不如零售层面更富有弹性。
供给函数是缺乏价格弹性的，这就描述了产业中庭院生产者占优势且对生猪价格不敏感的情形。
图4.12阐释了种情形的影响。模型显示了一旦价格偏离均衡值，其后时间内价格调整将会导致价格稳定，价格会由于供求变动而偏离均衡位置，但（最终）会回到其均衡稳定状态。这能够解释人们可能在直到中国开始经济改革前的时期内所看到的相对稳定的状况。即使是政府没有对市场进行控制，此时的价格稳定情况也会是正常的。
图4.12 中国生猪业的弹性供给与需求
第二种情形
这种情况下，中国经济获得了增长且较高的收入一些家庭开始改变他们的消费方式。平均地，花费在食物上的收入百分比降低，而居民家庭对食物价格变化也不如从前敏感。猪肉需求曲线会变得弹性降低。这就为增加的价格波动提供了基础。
此时，我们开始发现更多的生猪生产者对生猪及投入价格变得敏感。如上面所探讨的，他们呈现出北美小规模生猪生产者的特征。报酬低时，假定他们会减少生猪生产，对于其劳力及其它资源他们都有其他替代用途。因为他们被假定为会根据价格作出反应以决定生产多少生猪，我们就必须用较长期的观点来看待供给曲线。我们将借鉴蛛网模型中所用的方法，且称之为滞后产出函数。如在文献述评中解释一样，该函数表明了产出育肥猪数量怎样随前面各期生猪价格变动而变动。此时供给是一个递归函数。
图4.13 中的模型表明此时价格将不会收敛于一均衡状态。它们也不会发散，因为滞后产函数的缺乏弹性部分会阻止这种发散发生。在这些情形下，可能开始出现生猪周期，虽然其幅度是较小的，而周期长度将主要取决于生产者对价格变化反应的时滞。并没有关于中国生产者行为的充分研究以了解这个时滞可能会是多少。该时滞的另一构成部分是生物时滞，其由繁育到出栏之间的时间决定，如果这两个时滞部分加起来等于18个月，那么就可能会出现三年期的周期。如果是24个月，那就会形成4年期的周期。
滞后产出曲线 价格 时间
第三种情形
在此情形下，中国经济继续获得扩张，更多的居民家庭正在享受较高的收入。增加的收入致使猪肉需求曲线发生进一步结构变化，而需求曲线会变得更缺乏弹性。在供给方面，生猪生产者会扩大其规模并变得更专业化。他们会对价格变动敏感，而这将扩展滞后产出模型中处于缺乏弹性两端中间的有弹性部分。图4.14显示所有这些效果，而这就是蛛网模型的基础。
总括而言，供给与需求的变化将会导致更为大的价格波动。随需求变得更缺乏弹性而供给更具有弹性（虽然在两端仍缺乏弹性），周期的幅度会增加。如果对价格变动的反应保持不变，除非生猪生产效率得以提高──即从繁育到出栏屠宰的时间缩短，周期的长度将不变。生猪生产效率提高会缩短周期长度。
滞后产出曲线 价格 时间
5 资料的要求和获得
5.1 资料的要求
对中国生猪行业的文献评述和概念性模型的形成揭示了在构建生猪生产周期对所需价格、供给和需求的资料。基于蛛网理论和别的模型，北美的生猪行业的所有模型都表明，无论从投入还是产出来说，养殖量都是价格或获利性的函数。
理论上，为了从计量经济学角度构建生猪行业的模式，需要这个行业各个部分的资料。这些资料包括，种猪、仔猪养殖量，存栏猪量，生猪市场和屠宰市场以及库存的猪肉和消费的猪肉等方面的资料。这样供给资料将表明养殖者将来供给的趋势外，还提供显示目前养殖量水平。这些资料依需求弹性的一致性而相匹配。反应每个市场水平的价格资料应该是可以得到的，如农场层次的生猪价格，屠宰的生猪价格，加工的猪肉价格以及批发和零售的肉价等这些市场价格。所有主要投入，特别是饲料的价格资料应该也是可以获得的。
所有的资料至少是季度性的。假如不能有月度资料，因为生猪行业具有很快的调节能力。数据的设置应该至少长达十年。北美的生猪行业的生产周期平均为3-4年，以便一个数据序列长度足够表现中国两个相似的生产周期最好。
模型估计，依赖于收集的资料时期长度。用年度数据的变量意味着在 回归中用别的变量必须也是总计一年的变量。当处理一个典型地被发现接近四年长度的周期时，总体年度资料的利用将会削减模型估计的效率。年度资料需要总计并且可能削减一个数据系列的变化。这个数据系列最有可能是一个月度或季度的例证基础。年度资料也减少了观察的个数和任何一个结论的可信度。
能够被估计的模型类别完全依赖于获得的资料。鉴于此，我们接着考察资料的获得和它对模型估计的约束。
5.2 资料的获得
充分足量的供给资料将包括肉的产量、屠宰量、库存肉、所宰的猪的体重。母猪产仔猪量和仔猪存活量。理论上，这些变量的月度或至少季度资料可以得到。为了估计生猪行业的生产周期变化趋势，把这些资料按年归集将使变化含糊难解，并提供的是一个比较不完善的数据集合。
供给指标的数据对模型估计非常重要，因为在生猪生产周期的形成过程中，供给和替代供给的变量都是价格和别的指标的函数。不幸的是，正是供给数据最缺乏频率和精确性。这在构建模式时带来局限性，因为年度数值仅提供一个大的和总的概念。为了构建中国生猪行业的周期行为的形成，我们使用了一个小的数据系列，以11个省区水平数据和13个全国水平数据为考察对象。
用年度数据资料来作模型估计，因为仅可获得年度养殖量，没有月度或季度养殖数据可以获得。除缺乏1995年前月度或季度价格资料外，也缺乏月度或季度的屠宰量数据资料，因而对模型估计带来较大的约束限制。总的屠宰或别的产量数据减少了数据设置的时期长度，并且削减了这个行业的潜在变化。数据的有限性降低了本研究结果的可信度。
仅能得到年度的屠宰量，库存肉数量和母猪头数的供给资料，进一步更细的养殖量数据，如母猪产仔猪的数量，饲养者的动机和仔猪养殖量是得不到的。屠宰资料被当作养殖量的替代，因为它是最具有代表性的一个最重要的养殖量指标，但中国的情形却是忽略了生猪行业的渐增的育肥猪的平均体重，作者得不到这个数据资料，因而仅能用屠宰量资料。1987-1999年时期的全国屠宰水平数据资料被当作养殖量的替代，用1987-1997年时期的四川、浙江、河北和广东四个生猪养殖大省作为省区屠宰水平数据。中加瘦肉型猪项目提供的数据资料被当作1987-1997年时期的数据资料。更详细的全国水平的1998和1999的资料来源于USDA，由于考察的观察值太少以致不能提供出任一个具有结论性和有用性的结果。
利用中国屠宰量或中国养殖量都存在精确性问题，更糟糕的是，它的精确性随时间而变动。假如在他们夸大的阐述中，这个夸张的数字是不变的，那么这将不是一个大的问题，因为以前的数据在新的数据基础上可以被校订，从而得出一个合理的数据。在1998年，中国政府以比以前年度低较多的水平发行了已校订过的1996年养殖量数据和新的1997年的养殖量数据，这样作是为了纠正渐渐漫延到各个报道体系的不一致和官方养殖量数据与官方的居民消费调查间的很大差异。除此之外，从改革时代到1996年这段时期的养殖数据，认为改革后的早期估计有些过低，后期则有些过高。改革后的20世纪70年代晚期对养殖量的过低估计之所以发生，是由于发生在集中化的报告体系之外的屠宰量有所增加，而晚期对养殖量估计过高则是由于各个省的当局向中央政府夸大了养殖水平。然而对过高估计的确切时间却不得而知(USDA，1998b)
既利用了可得到的1996年校订过的数字，也利用了没有校订过的数字，在分析过程中，为了调整早期的数据，在1996年的校订数据和未校订过的数字之间使用了比例差异。在这个过程中，研究意味着假定在1987-1996整个时期的数据系列，夸大体现的程度是相同的。这或许与现实不符，但作者认为为了调整这个数据没有别的更好的方法。用在调整早期资料的1996年的校订与未校订的屠宰资料间的比例差异不同于全国水平资料与各个省的数据集的比例差异。这样虽然在每个数据集的过程中有调整比例，但每个数据集的调整比例又是不同的。
行业的结构和不同饲养类型的行为信息很有必要。行业的变化特征和专业化养殖，商业化养殖的增长，庭院养殖减少的经济证据可以获得。然而，缺乏不同类型的准确的成本核算。Wailes等(1996)考察了不同饲养者的饲料利用率，但没有提出饲料利用的成本核算，更不用说别的变量或固定成本。
在构建生猪生产周期和估计供给弹性的过程中，饲养者的行为是一个关键因素。在这些研究中没有一个研究，清楚地描述了饲养者的行为，对庭院养殖来说仅有系统的资料可以得到。姑且假定庭院式饲养者将比以前更多地受市场利益机制驱动并且对价格信号反应很敏感，但不清楚他们过去对之反应如何，也不知道目前的反应状况。
在需求资料方面，除了消费者的鉴别偿力和偏好之外，需求最重要的转换品是需求价格弹性，需求交叉价格弹性和收入弹性。许多研究都计算出了中国的猪肉、肉类、海产食品和吃的主食如大米和蔬菜的需求弹性，对农村家庭的最近资料分析是在1993年，对城镇家庭则是在1990年，然而，各种研究的关键结果都存在着差异，在许多情形下，是否猪肉的需求对需求价格和家庭收入是富有弹性还是缺乏弹性的结论是不清楚的。中国的消费者的鉴偿力和偏好的变化和经验性资料不能得到，然而，与传统上喜欢肥肉型猪肉的偏好相比，转变为喜欢瘦型猪肉的偏好的证据确实是存在的。
这些研究方法在分析的过程中自身也不相同。对全国性的农村和城镇家庭的资料没有结合起来分析，这些研究要么用摘自全国家庭调查的农村资料，要么是城镇资料，这些资料本身的范围包括总体或微观数据资料。Han等(1997)认为总体资料比微观资料更不具有说服力，一些研究用时间序列数据资料，而另一些仅用年度的数据资料。除此之外，一些研究通常把全国性资料当作总体资料考察，而另一些研究仅用一个省的资料作为总体资料考察。
Han等(1997)对需求弹性作了最近分析，他们也用全国水平来估算微观的农村数据资料，是最具有综合的工作之一。然而，不幸的是，这个研究把猪肉、羊肉和牛肉都归作一个单一的类种，并为它们分析了弹性，同时对家禽肉、水产食品、大米和蔬菜的弹性也作了分析。
把猪肉作为一个单独的商品类别来考察的四个研究，都发现猪肉的需求量对收入的高低是富有弹性的，多数情形下猪肉的收入弹性稍大于1。然而，把肉类作为一个总体进行考察的研究发现猪肉的收入弹性比1还小，Han等(1997)对中国需求弹性的最近分析就有这种情形，由于此研究用的源于1993年农村家庭调查资料作为全国的资料，这也表明随着收入的增加，需求弹性下降，但研究没有阐述它的稳定性。
到目前为止，这些研究猪肉的需求价格弹性似乎还不清晰，所进行的这些研究的需求价格弹性的范围很大，从弹性很大到缺乏弹性，一些研究的弹性为-0.20到-0.40，另一结研究的弹性为接近1或大于1。城镇家庭消费者对价格的敏感程度大于农村家庭消费者，把肉类作为一个整体考察，对农村家庭来说是非常缺乏弹性的，包括Han(1997)的最近研究也是如此。在一些研究里需求价格非常缺乏弹性，正好与经济学理论所预测的相反，因为，在经济学理论中，低收入家庭对需求价格反应非常敏感。在中国农村的情形，或许家庭里消费的一个很大比例的猪肉是家庭自己养殖的猪所屠宰的，然而，由于家里缺乏冷藏设备，家庭仍要购买许多猪肉。
猪肉的需求对大多数别的肉类，如家禽肉、水产食品、大米和蔬菜的价格变化，反应是缺乏弹性的，这主要是因为猪肉是中国饮食中的主要蛋白来源，并且是所消费肉类中的主要部分，占到所消费肉类的大约70%的比例。猪肉的需求交叉价格确实是非常缺乏弹性的，虽然迄今为止的研究还有搞清楚猪肉是别的大多数商品的补偿品还是替代品Han等(1997)发现肉类(如猪肉、牛肉和羊肉)是家禽肉的补偿品，猪肉的消费随家禽肉价格上升梢微有所增加，与之相反，Gao等(1994)发现猪肉消费随家禽肉价格上升稍微有所下降。Han等的结论属于整个中国农村人口，而Gao等的结论仅适用江苏农村。2/3的研究发现猪肉(或范围更大一些的肉类)是水产食品的替代品。猪肉将是大米的补偿品，是可以理解的，因为大米是中国人饮食的主食，在几乎所有的案例中，是否需求交叉价格弹性是负的，或是正的，还不太清楚，但有一点是明白的，猪肉的需求交叉价格是非常缺乏弹性的并且接近0。
对投入物和产出物的最重要的关键价格序列的资料可以获得，主要局限是缺乏1995年以前的月度和季度资料。生猪和玉米分别是生猪饲养者的主要产出物和投入物，它们的价格资料是构建中国生猪行业的生猪生产周期的两个最重要的价格变量，所需求的1987-1999的这些资料都能获得。生猪和玉米价格也用于确定猪粮比，它是生猪行业获利性一个最常用的指标。
可以获得1995-1999年度时期的仔猪、育肥猪、猪肉、玉米和大豆的月度价格资料，由于这组数据是在中国各个省的每月的具体一天对各个市场场上收集的，所以这个资料被公认为是精确的。不幸的是，这个资料不得不归集成年度资料集，因为仅有年度养殖量资料可以获得。我们也搜集到了1987-1995年度时期的生猪、肉猪和玉米价格的价格资料。用来源于USDA的经济研究资料中的中国消费者价格指数对所有的价格校正。对各省的价格水平也用了全国的消费者价格指数进行了校正，虽然有可能各省的通货膨胀或许不同于全国的水平。然而，没有各个省的消费者价格指数资料。
除了价格资料外，为了解释屠宰的情形，对猪粮比也进行了计算。猪粮比是这个行业的获利性的一个指标，由于它能测定产出价格与主要投入物价格的比率。由于中国的许多庭院或饲养者给生猪喂大量的青饲料和人们所食的残羹而不是有玉米作为生猪日粮的主要成分，预料猪粮比率的应用性将有所不同，如四川省的饲养者给生猪喂青料的比例最高，而广东的饲养者给生猪喂的青料量比例最低(Wailes等，1996)。前面已论及，越来越多的证据证明了投入物价格可能影响生猪养殖决策。
6. 模型估计及分析
本章给出模型估计的结果以试图解释中国生猪业。模型估计是在全国水平数据及四个主要的生猪生产省四川、浙江、河北及广东数据基础上完成的。主要是确定这些资料是否揭示了任何生产和价格周期运动模式的形成趋势。其关键是确定生产的生猪数量是否受到滞后生猪及饲料价格的影响。研究遵循以前试图建立生猪业模型所惯用的方法，。在文献涉及的所有模型中，生产是如价格、利润，母猪产仔数等变量的函数。第二章列举的文献表明蛛网定理已为模型化提供了主要的概念基础，当然，正是规范的经济理论为蛛网模型提供了其存在的合理性。
6.1 模型估计
价格的基本经济决定因素是供给和需求，正如前面第二章和第四章所列举的，生猪周期现象被认为主要源于生猪生产结构及生猪饲养者的行为。周期的振幅和频率（长度）取决于模型及需求和供给函数的弹性，供给模型反映饲养者做出生产变化的时期和生猪出栏及随后作出饲喂决策的时段。在前一时期中饲养者被认为会对当前及预期的经济条件变化作出反应而调整生产。这两个时期统称为时滞。因此，供给曲线被认为是一个滞后的产出函数。此时，产出被模型化为以往时期的价格或其它因素的函数。生物时滞相对较易衡量，而生产者的时滞却不是这样的。由于缺少对饲养者行为的直接调查，所能做的是进行经济计量估计以验证其关系。如果通过验证，所假设的关系根据符号看是正确的，且衡量关系的系数是统计显著的，那么通常可放弃关于无关系的零假设。
运用所能得到的资料，通过验证价格与数量的关系来考察需求和滞后产出的效果。这里运用了单对数及双对数回归模型来将数据模型化。在此用到生猪和玉米的价格和猪粮比。估计分别用全国数据和四川、浙江、河北及广东四省的数据来进行分析。蛛网模型构成了模型估计的理论基础，因而验证了许多时滞来考察哪一个最符合中国的情况。这样分别用零时滞、一年时滞，18个月时滞及两年时滞来给数据设立模型，这些时滞的选择是以生理及决策时滞的总和为基础的。因为理论视二者为生猪周期形成的基础。模型分别使用了价格和数量的实际值和它们的自然对数值进行回归估计。进行双对数回归是因为获得的系数可直接作为弹性系数。
对零时滞的数量进行价格回归的目的是衡量需求的作用。在这里因为使用的是生猪价格，因而衡量的是育肥猪屠宰层次上的需求。因为大部份生猪屠宰后第二天即供与市场，因而这里假设在中国价格的传送十分迅速。同时假设中国的冷藏能力十分有限，因此，供给的变化会几乎马上影响价格。当把供给作为生猪价格函数而进行估计时，估计其斜率是负的。因为猪肉数量的增加（减少）会导致零售价格下降（上升）。
在此假设价格的变化发生在零售层次上，而且沿供应链传送回到屠宰及生猪市场上。研究期待滞后模型能表明对生产者决策的最终影响。如果生产者对价格变化发生反应，那么他会改变饲养的母猪及后备母猪的数量，这样最终会影响市场上生猪的数量。在当前价格与未来数量或过去价格与当前数量之间应存在着这种滞后关系。生产者决定改变生产规模前的时滞构成了整个时滞的第一部分。此后，由于生猪必须供往市场，生物因素及饲养制度加大了时滞。如果生产者想扩大整个饲养能力，他可能必须建立一些基础设施，这会产生更长时期的供给反应。
一年的滞后期是短的，与屠宰量有关的生猪价格斜率可能是负的也可能是正的。这是因为一年前价格变化的效果仅在一年之后市场可能感觉不到。对价格变化作出反应的产量增加或下降可能需要一年多的时间才能达到市场。然而，这依赖于中国尚不为人所知的生产者行为以及生物因素的综合作用。在北美，研究趋向于把时滞固定在18或24个月间而这会导致３－４年的周期。在18个月和两年时滞中，作为屠宰量函数的价格应具有正的斜率。因为决策时滞和生物时滞合起来估计要比18个月短。某一特定时点出现的较高价格会导致作出增产决策，其效果要至少在18个月之后才能观察到。
玉米对生产的影响估计与生猪价格作用相反。玉米价格上升，生猪生产的利润减少，结果生产将下降；玉米价格下降，（生猪）生产的利润增多，不久将有较多的生猪进入市场。如考虑到时滞，玉米的斜率系数估计是负的。
可以用猪粮比来衡量利润，以考察其对数量的作用效果，如果生产者意识到生猪价格和主要饲料成份如玉米价格的变化，那么，人们就可预料生猪玉米价格比率与具有某种时滞的生产量是正相关的。当比率上升时，假定生产者会认为养猪利润增大，因此产量将会增加。何时会在市场中观察到这种效果，取决于决策时滞和生物时滞的长度。如考虑到时滞，那么作为屠宰量函数的猪粮比的斜率估计应是正的。
一个复杂因素是，猪粮比率衡量的是与单位生猪价值相等的玉米单位数。 如果生猪生产者没有据此来进行思维，那么这个指标就可能没有解释力。例如用有限的玉米或类似的饲料进行喂养的庭院饲养户可能对饲料价格并不敏感。如果正是饲料价格造成猪粮比的变动而生猪生产者仅对生猪价格作出反应，那么这个模型将是误导性的。除生猪价格的上升（下降）会导致猪价格比实际升降外，玉米价格更大程度的上升（下降）也会导致该比率的升降。它们的关系究竟如何尚不清楚。 我们决定遵循传统的假设，即猪粮比与屠宰量成正相关，并且具有生猪价格自身所具有的类似的时滞。
在所有模型中，年屠宰量被确定为生猪价格或猪粮比的函数，或者是生猪和玉米价格的函数。
这此模型分别用1年、18 个月和2年时滞来演算以决定供给的作用效果。在屠宰量生猪价格模型中加入零时滞模型以确定需求的作用效果。对所有数据运用了单对数和双对数模型进行运算。双对数模型用来决定弹性及价格和供给变化的效果。
以下模型用来确定中国生猪周期的形成。方程式中运用的变量有：
S = 年屠宰量
PH = 年育肥猪价格
R = 年猪粮比
PC = 年玉米价格
t-n = 滞后n年
ln = 自然对数
屠宰量——育肥猪价格
屠宰量——猪粮比
屠宰量——育肥猪和玉米价格
双对数屠宰量——育肥猪价格
双对数屠宰量——猪粮比
双对数屠宰量——育肥猪和玉米价格
6.2 结果
对全国数据进行回归估计的结果详见表格6.1。 对四个省的数据进行回归估计的结果包括在附录1中， 我们报告的是β系数而不是截距、t 统计值和决定系数。通过对需求供给和滞后产出估计的讨论，我们将分析其结果。
对需求而言，有两个相关的结果需要研究，零时滞的屠宰量与价格的单对数和双对数回型模型，即S = f(PH) 和lnS = f(lnPH)[Helen2] 。在这两个模型中， 我们预计随生产的减少（增加）价格会上升（下降），而所得的β系数对向下倾斜需求函数来说具有正确的负值。然而，t统计值都不显著，R平方值非常低。在四省之中，只有广东的符号正确（为负），即便这样t 统计值量仍不显著。
在阐释结果时应十分谨慎。双对数函数中的β系数可解释为弹性，在运用全国数据的双对数函数中，得到的β系数是0.25。这表明需求非常缺乏弹性，我们没有相关的营销成本，因此也就不能计算出以此生猪价格为基础的零售需求弹性，然而，在所有的情况中，零售（消费者）层次的弹性是富有弹性的，农场与零售层弹性的差别取决于营销成本的大小。
关于供给，正如前面解释的那样，如没有关于生猪生产者做出生产决策的较好的信息，那就很难考察问题的每一方面。然而，由于我们要查找的是周期出现的迹象，因而有理由假设如果将形成周期，那它就会于其它地方存在的周期相似。因此，我们主要关注，18个月和两年的时滞，因为它们意味着中国存在三年或四年的周期。这里还对一年的时滞进行验证，以考察它与其它更长时滞之间的差异。
关于生猪价格与屠宰量间存在 18个月和两年时滞情况，用全国数据计算得到的β系数具有正确的正值。t统计值不显著， R平方值很低， 当在此再加入玉米价格时，拟合程度显著的增加，且两个变量都对生猪价格呈正值，而对玉米价格呈负值。更重要的是，对18个月时滞来讲，两个系数都在0.05水平上是统计显著的。此外，R平方统计值是0.61。对一年和两年时滞而言， 生猪价格变量显著，而玉米价格变量却不显著，当只用价格来解释生猪屠宰量时，虽然R 平方值随回归（顺序）而改进，１年和２年时滞的统计量仍比18个月时滞的统计量低。
使用猪粮比率变量时，回归得到的系数符号是负的。正如前面讨论的，由于猪粮比率是利润指标，人们预计它会是正值，然而，对三个不同时滞进行回归得到的都是负值，却都显著。起初很难加以解释。但当人们记起在加入玉米价格前，生猪价格自身单独的解释力就很低，则就会开始得出合理的解释。解释生猪屠宰量变化时，似乎玉米价格比生猪价格更重要。如果那样的话，那么如果猪粮比率充当了纯粹的玉米价格变量，预测会得到负值，而情况正是如此。考虑到传统饲养模式中除了玉米，还要使用浓缩饲料，这样可预计对玉米价格的敏感性比生猪价格要低。然而，如果实际情况是这样的话，那就意味着中国农民对市场非常敏感，并且认识到可以把他们生产的玉米转作它用，而不是仅作为他们自己喂猪的饲料。正如所提到的，经济改革促进了八十年代猪粮比的上升，从而导致生猪生产的快速增长。由于农民用自己生产的玉米喂猪，而不是到市场上出售。结果能反映这样一个过程，即当玉米价格上升时，一些庭院饲养户选择向市场出售玉米而不是用以生产生猪。这样他们会象很多北美小规模的生产者那样进行经营。这些小生产者明显的短期行为，成了北美市场的传统构成因素。
当我们把变量转换为对数时，结果几乎没有化，从表格6.1的下半部分可看出，对所有相关回归而言， 符号和t值及R平方都与间单回归中的相似。只有一年时滞的生猪与玉米价格回归有所变化。在这个回归中，玉米价格变量变的统计显著了。
双对数模型中最有趣的是系数的大小可以作为弹性。对生猪和玉米价格而言18个月时滞的结果最有趣，因为它表明，如果生猪价格上涨1％那么18 个月以后屠宰量会相应地会增加1.39％。就玉米而言，它表明如果玉米价格上涨1％，那么18个月以后屠宰量将下降2.12 ％，因此这两者都是有弹性的。当我们观察一年或两年时滞的结果时，我们发现弹性较低。对两年时滞来讲，两者都缺乏弹性，这表明在这一时段内生猪和玉米价格对屠宰量的影响不大。
表6.1 利用全国数据（1987-1999）回归的结果，β值、t值和R平方值
| | 无时滞模型 | 1年时滞 | 18个月时滞 | 2年时滞 |
| | b=-1644.07 t=-0.44 R2=0.02 | b=2.865.30 t=0.67 R2=0.04 | b=6818.39 t=1.32 R2=0.16 | b=4714.98 t=1.14 R2=0.13 |
| | | b=-5105.69 t=-2.48, t>.025 R2=0.38 | b=-6793.05 t=-3.26, t>.005 R2=0.54 | b=-4690.18 t=-2.09, t>.05 R2=0.33 |
| | | b-hog=28025.61 t-hog=2.71, t>.025 b-corn=-2921.83 t-corn=-0.80 R2=0.38 | b-hog=39349.10 t-hog=4.88, t>.005 b-corn=-7440.66 t-corn=-1.99, t>.05 R2=0.61 | b-hog=25315.48 t-hog=2.53, t>.025 b-corn=-1076.72 t-corn=-0.30 R2=0.41 |
| | b=-0.25 t=-0.39 R2=0.02 | b=0.53 t=0.69 R2=0.05 | b=1.02 t=1.12 R2=0.12 | b=0.78 t=1.08 R2=0.11 |
| | | b=-0.91 t=-2.41, t>.025 R2=0.37 | b=-1.12 t=-2.98, t>.01 R2=0.50 | b=-0.79 t=-1.95,t>.05 R2=0.30 |
| | | b-hog=1.03 t-hog=4.07, t>.005 b-corn=-1.30 t-corn=-2.29, t>.005 R2=0.55 | b-hog=1.39 t-hog=6.18, t>.005 b-corn=-2.12 t-corn=-3.46, t>.005 R2=0.65 | b-hog=0.70 t-hog=2.27, t>.05 b-corn=-0.34 t-corn=-0.37 R2=0.34 |
注：hog=育肥猪，corn=玉米
对四个省的估计得到相似的结果，这包括在附录１中。生猪价格自身单独在预测生产时的价值较少，但是一旦加入玉米价格那么它们通常是显著的。猪粮比一般也是显著的，且如同在全国数据中一样取得负值。18个月时滞似乎仍提供对未来供给的最好预测，因为它的β系数和R平方值一般最高。 从四川和广东的数据中得到的结果最显著，其次是河北和浙江。浙江的数据几乎没有显著的变量。
生猪价格自身单独对具有任何时滞未来产量的预测价值都十分微弱，这包括了衡量需求的零时滞。需求在四川省模型中是显著的，但其系数呈正值，与预计得到的符号相悖，只有广东省的需求系数如预计的那样是负值。
对于浙江省而言，两年时滞模型中生猪价格（对于供给）是唯一显著指标。除此之外，在浙江省的数据中很难找到显著的指标。除广东省，其余省一年、18个月和两年时滞的系数都是正确的。有趣的是对广东省而言，当加入玉米价格后，生猪价格系数变成正确的正值。这似乎进一步表明了玉米价格决定供给的重要性。
对全国数据来讲，在生猪价格上加入玉米价格是有效的。虽然一年和两年时滞模型也能产生很多统计上显著的指标，但18个月的时滞模型却表现出最佳拟合度。在四川、广东和河北中，运用生猪和玉米价格18个月的时滞模型得到的R平方值介于0.76和0.91之间， 两个变量的显著程度都很高。这些结果比全国数据要好。
从双对数函数中得到的弹性和用全国数据得到的结果相似。研究一下四川、广东和河北18个月时滞的结果，可发现生猪和玉米价格的β系数和用全国数据得到的一样是有弹性的。在这三个省中，数值相对大小是相似的，就如在决定产量时玉米价格比生猪价格重要那样。
6.3 附加的中国模型估计
不同生产者对市场情况变化的反应不同。为了验证生产者对价格反应不同的可能性，我们给一年、两年和三年的生猪价格和生猪玉米价格比率中分别赋予不同的权数，然后运用生猪价格和生猪玉米价格比率的加权平均数，对屠宰量进行回归分析。
表格6.2 加权时滞构成
| 生产时滞 | 权重分布（5） （快速调整） | 权重分布（％） （快速调整） | 权重分布（%） （慢速调整） |
| 一年时滞 | 60 | 20 | 10 |
| 二年时滞 | 30 | 60 | 30 |
| 三年时滞 | 10 | 20 | 60 |
由此可用下列模型：
屠宰量与加权生猪价格
屠宰量与加权猪粮比
对全国数据进行回归的结果列在表格6.3 中，四个省的结果见附表１，这些结果与表格6.1 中未加权的结果相似。这又再次证明生猪价格自身单独是供给的较差指标。虽然β系数有正确的符号，但t 统计值却不显著。和未加权时一样，猪粮比是一个较好的指标。但在大多数省的结果中，慢速调整的结果要低的多。考虑到它主要以三年时滞为基础，这就不值得惊讶了。象未加权的结果一样，系数又再次是负的，然而R平方值却比未加权的全国数据显著得多。这很可能是由多重共线性引起的，因为与前面一个独立变量相比，这里有三个变量。我们并不试图修正这个可能的问题。
表格6.3 加权时滞数据模型估计的统计结果（1987-1997年数据）
| | 快速调整 | 中速调整 | 慢速调整 |
| 屠宰量作为育肥猪价格的函数 | b=2359.94 t=0.42 R2=0.02 | b=5746.43 t=1.00 R2=0.11 | b=5361.84 t=0.92 R2=0.10 |
| 屠宰量作为猪粮比的函数 | b=-7525.31 t=-4.03, t>.005 R2=0.67 | b=-7645.71 t=-4.27, t>.005 R2=0.70 | b=-7317.38 t=-3.75, t>.005 R2=0.64 |
注：调整是用在一年、 二年或三年对价格作出反应生产者的百分比进行加权的时滞来表示。
快速调整：反应具有一年时滞的生产者占60％反应具有两年时滞生产者占30％， 反应具有三年时滞的生产者占10％
中速调整：反应具有一年时滞的生产者占20％
反应具有两年时滞生产者占60％，反应具有三年时滞的生产者占20％
慢速调整：反应具有一年时滞的生产者占10％
反应具有两年时滞生产者占30％，反应具有三年时滞的生产者占60％
6.4 生猪市场的国际性
随市场开放及普遍自由贸易，从理论上讲不同国家的生猪业应显示出相似的价格。换句话说，单一价格法则应盛行。通过研究加拿大、美国、日本和中国之间价格的相关性可以验证这种关系。理想地，要研究日本市场和加拿大的市场及美国市场之间的关系，需要零售价格层次的价格数据，但关于日本的这种数据并不能获得。能得到的是生猪的批发价，但不能反映零售价。
对加拿大、美国、日本、中国的年生猪价格序列进行简单回归以确定他们之间的关系。所有的价格都用美元或加拿大元表示以便比价。估计加拿大和美国价格数据会显示出单一市场法则，因为他们的市场是互相开放的。中国的价格估计不会相关，因为他的市场目前为止仍是封闭的。随中国市场向国际市场开放，预计其价格也会开始追随世界价格和生产趋势。进行估计时不用时滞，是因为他们对年度数据不适用。
然而，我们可得到中国和加拿大1995－1999年月度的价格数据。运用这些数据，把中国全国生猪价格作为萨斯卡切通的生猪（Pool）价格的函数进行回归，以考查月度数据对追溯价格变动而言是否更优于年度数据，及中国的生猪价格是否开始紧密跟随北美的价格。所有数据集合都消除了通货膨胀因素，且加拿大的数被转换成用中国的人民币元表示。
图6.1 月度SPI价格与中国生猪价格已消除通胀因素，人民币元/公斤，1995－1999年
莎省育肥猪价格 中国育肥猪价格 元/公斤
结果列在表格6.4和6.5中。表格6.4表明根据价格相关性，加拿大和美国的市场是高度统一的。相关系数是0.90相关，R平方值是0.81。与之相比，美国阉猪和小母猪价格与日本批发价之间是不相关的。加拿大和日本的价格之间也如此，中国和日本生猪市场之间没有关系。日本和美国生猪市场之间的关系是以特殊的价格数据集合为基础的，从其分析中，人们不应得出有力的结论。表格6.5明确表明运用月度数据， 在过去５年中加拿大和中国的生猪价格之间有较强的联系。
表格6.4
| | 相关性 | R平方 | ß值（斜方） | t检验值 |
| 加拿大—美国 | 0.9 | 0.81 | 0.69 | 10.64, t>.005 |
| 东京批发价 PKWP – 美国 | 0.09 | 0.01 | 0.39 | 0.46 |
| 日本猪场价 PKKP – 美国 | 0.12 | 0.02 | 0.33 | 0.64 |
| 中国 – 加拿大(1987-1998) | 0.15 | 0.02 | 0.01 | 0.49 |
| 中国 – 日本(1987-1998) | 0.11 | 0.01 | 0 | 0.36 |
注：
加拿大：猪肉价格，安大略的生猪指数为100， 加拿大元/100公斤屠宰重。
美国：阉猪和仔猪， 衣阿华州/ 明尼苏达州， 美元/100公斤屠宰重。
日本PKWP:猪价，批发价屠宰价，优等， 东京中心批发市场，千日元/100公斤。
日本PKPP：农民所获生猪价，千日元/100公斤活重。
中国：农民所获生猪价，人民币/公斤
来源：Aglink模型，OECD
表格6.5 月度SPIPOOL价格与中国全国生猪价格的统计估计，1995－1999年
| | 相关性 | R平方 | ß值（斜方） | t检验值 |
| 中国全国平均价格---沙省SPI价格 | 0.65 | 0.43 | 0.25 | 6.25, t>.005 |
| 中国猪粮比---加拿大育肥猪与大麦价格比率 | 0.7 | 0.49 | 0.13 | 6.83, t>.005 |
7.结论
本研究进行了中国生猪业的理论及计量经济模型建立及分析，以评价是否存在价格波动或生猪周期是否已经形成或正处在形成之中。北美生猪周期中涉及到的动态机制的证据也被应用到中国生猪业中，并且以中国生猪业（包括消费者和生产者行为）的特征为基础建立了一个概念模型。
有关北美生猪周期形成的文献揭示，生猪行业相当复杂，不可能用一个完全简化的模型来建模。然而，尽管消费和生产中都有结构性和行为性的变化，但是在北美生猪业中长期以来就存在一个价格和产量的周期运动模式。蛛网理论是解释这个模式的理论基础，但它需要改进，尤其是在与生产者行为的复杂性有关的方面。
中国生猪业的研究表明：
● 猪肉是有收入弹性的，然而，如至少一项研究表明的那样，随着收入的增加，猪肉将变得越来越缺乏弹性。随着收入的变化，将产生更多的市场波动。
● 有关猪肉自身需求价格弹性的证据不是结论性的，估计从缺乏弹性到具有弹性。猪肉自身需求价格弹性向更缺乏弹性的转变将使供给变化导致更大的市场波动。
● 与别的肉类及其他主食有关的猪肉价格交叉弹性的证据也不是结论性的，现在不可能确定影响别的肉及主食价格变化的因素会影响猪肉的需求。
● 以文献资料及叙述性证据为依据，我们能得出这样的结论，作为生猪生产主要构成部份的庭院饲养户已经变得更受市场导向了。这对价格波动及生猪周期的形成有重要的含义。
基于计量经济估计，可得到如下结论。然而必须强调的是这里使用的是年度数据，因此会产生短期数据集合，还要强调的是所用的生产数据是不准确的。
▲ 基于屠宰量数据的生猪生产变动受生猪价格和玉米价格的影响。这表明生产者，包括庭院生产者，在其生产决策中考虑了经济因素。
▲ 意味三年周期的18个月时滞模型，为给定的数据提供了最优拟合。生猪和玉米变量是显著的，并且为全国及四川、河北和广东三省的数据的18个月时滞模型提供了最优拟合。
▲ 生猪价格自身单独不是预测未来生产的良好指标。
▲ 玉米价格是预测未来生产的重要指标。 将玉米变量和生猪变量分别都对屠宰量进行回归，会发现前者的弹性比后者大。这表明前者对生产的影响相对较大。生产者的决策是基于玉米价格是高至足以保证其向市场出售，还是低得以至于应用于饲养生猪的选择。玉米价格相当高时就应在市场上出售玉米，玉米价格太低时则应在市场上出售生猪。这意味着庭院生产者对价格敏感并且他们的行为与小规模的北美生产者相似。这些小型北美养猪者短期生产行为促使了北美生猪周期的形成，其作用直至最近。
▲ 猪粮料比也是一个重要的指标。
本研究表明需进一步研究来提高对中国生猪业及其中动力的理解。下面列举了一些重要的研究领域。
▲ 用更精确的数据， 以本研究建立的模型为基础进行进一步的估计。这包括准确的季度及月度生产和价格数据。
▲ 缺乏对行业中每一类型生产者决策及行为的理解是本研究中的一个主要缺陷，这样本研究不得不将叙述性证据和理论假设联系起来进行。庭院生产者是这部分中最重要的部分。有关他们行为的进一步研究有助于理解生猪周期及整个中国生猪行业的动态机制。
▲ 对庭院生产者、专业户和商品猪场的可变成本，固定成本及总成本的详细研究是很有益的，并且有助于理解生产者行为。
| | 无时滞 | 1年时滞 | 18个月时滞 | 2年时滞 |
| | b=459.66 t=1.88, t>.05 R2=0.28 | b=293.50 t=1.01 R2=0.11 | b=298.39 t=0.87 R2=0.10 | b=183.99 t=0.61 R2=0.05 |
| | | b=-782.17 t=-2.85, t>.01 R2=0.50 | b=-1093.04 t=-4.78, t>.005 R2=0.77 | b=-666.63 t=-0.18 R2=0.34 |
| | | b-hog=2748.01 t-hog=5.02, t>.005 b-corn=-593.10 t-corn=-2.78, t>.01 R2=0.58 | b-hog=4139.57 t-hog=10.00, t>.005 b-corn=-1227.26 t-corn=-7.12, t>.005 R2=0.81 | b-hog=2423.84 t-hog=3.28, t>.01 b-corn=-521.35 t-corn=-2.00, t>.05 R2=0.39 |
| | b=0.38 t=1.35 R2=0.19 | b=0.20 t=0.63 R2=0.05 | b=0.36 t=1.06 R2=0.16 | b=0.09 t=0.20 R2=0.01 |
| | | b=-0.79 t=-3.74, t>.005 R2=0.67 | b=-1.00 t=-4.27, t>.005 R2=0.72 | b=-0.72 t=-2.65, t>.025 R2=0.54 |
| | | b-hog=0.84 t-hog=6.59, t>.005 b-corn=-0.95 t-corn=-4.63, t>.005 R2=0.68 | b-hog=1.19 t-hog=10.62, t>.005 b-corn=-1.49 t-corn=-7.79, t>.005 R2=0.79 | b-hog=0.77 t-hog=4.86, t>.005 b-corn=-0.89 t-corn=-3.81, t>.005 R2=0.56 |
注：hog=育肥猪，corn=玉米
表A2: 四川省附加模型部分结果(1987-1997年数据)
| | 快速调整 | 中速调整 | 慢速调整 |
| 屠宰量作为育肥猪价格的函数 | b=-36.58 t=-0.10 R2=0.01 | b=199.91 t=0.53 R2=0.04 | b=-0.98 t=-0.00 R2=0.00 |
| 屠宰量作为猪粮比的函数 | b=-1153.92 t=-4.44, t>.005 R2=0.77 | b=-1231.33 t=-4.59, t>.005 R2=0.78 | b=-1312.05 t=-2.92, f>.01 R2=0.59 |
注：调整是用在一年、 二年或三年对价格作出反应生产者的百分比进行加权的时滞来表示。
快速调整：反应具有一年时滞的生产者占60％反应具有两年时滞生产者占30％， 反应具有三年时滞的生产者占10％
中速调整：反应具有一年时滞的生产者占20％
反应具有两年时滞生产者占60％，反应具有三年时滞的生产者占20％
慢速调整：反应具有一年时滞的生产者占10％
反应具有两年时滞生产者占30％，反应具有三年时滞的生产者占60％
| | 无时滞 | 1年时滞 | 18个月时滞 | 2年时滞 |
| | b=28.63 t=1.61 R2=0.22 | b=21.54 t=1.01 R2=0.11 | b=35.70 t=1.48 R2=0.14 | b=35.63 t=1.87, t>.05 R2=0.33 |
| | | b=2.37 t=0.06 R2=0.00 | b=-78.80 t=-1.62 R2=0.27 | b=-12.26 t=-0.34 R2=0.02 |
| | | b-hog=-2.00 t-hog=-0.02 b-corn=21.92 t-corn=0.97 R2=0.11 | b-hog=245.08 t-hog=2.83, t>.01 b-corn=-29.98 t-corn=1.23 R2=0.33 | b-hog=74.99 t-hog=0.93 b-corn=20.76 t-corn=1.03 R2=0.37 |
| | b=0.15 t=1.07 R2=0.13 | b=0.07 t=0.44 R2=0.03 | b=0.18 t=1.23 R2=0.20 | b=0.16 t=1.10 R2=0.17 |
| | | b=-0.15 t=-0.69 R2=0.06 | b=-0.40 t=-1.66 R2=0.28 | b=-0.24 t=-1.34 R2=0.23 |
| | | b-hog=0.13 t-hog=1.10 b-corn=-0.09 t-corn=-0.54 R2=0.07 | b-hog=0.25 t-hog=2.28, t>.025 b-corn=-0.15 t-corn=-0.98 R2=0.28 | b-hog=0.20 t-hog=1.97, t>.05 b-corn=-0.09 t-corn=-0.59 R2=0.31 |
注：hog=育肥猪，corn=玉米
表B2: 浙江省附加模型部分结果(1987-1997年数据)
| | 快速调整 | 中速调整 | 慢速调整 |
| 屠宰量作为育肥猪价格的函数 | b=28.92 t=0.96 R2=0.13 | b=39.14 t=1.39 R2=0.24 | b=37.20 t=1/02 R2=0.15 |
| 屠宰量作为猪粮比的函数 | b=-45.98 t=0.69 R2=0.07 | b=-88.47 t=-1.68 R2=0.32 | b=-82.28 t=-1.67 R2=0.32 |
注：调整是用在一年、 二年或三年对价格作出反应生产者的百分比进行加权的时滞来表示。
快速调整：反应具有一年时滞的生产者占60％反应具有两年时滞生产者占30％， 反应具有三年时滞的生产者占10％
中速调整：反应具有一年时滞的生产者占20％
反应具有两年时滞生产者占60％，反应具有三年时滞的生产者占20％
慢速调整：反应具有一年时滞的生产者占10％
反应具有两年时滞生产者占30％，反应具有三年时滞的生产者占60％
表C1: 河北省模型回归结果(1987-1997年数据)
| | 无时滞 | 1年时滞 | 18个月时滞 | 2年时滞 |
| | b=280.81 t=1.65 R2=0.23 | b=194.03 t=0.99 R2=0.11 | b=240.79 t=0.94 R2=0.11 | b=130.81 t=0.64 R2=0.06 |
| | | b=-240.81 t=-1.50 R2=0.22 | b=-566.89 t=-3.96, t>.005 R2=0.69 | b=-212.08 t=-1.28 R2=0.16 |
| | | b-hog=1885.50 t-hog=2.65, t>.025 b-corn=-68.84 t-corn=-0.42 R2=0.45 | b-hog=3253.00 t-hog=6.30, t>.005 b-corn=-463.51 t-corn=-3.22, t>.005 R2=0.76 | b-hog=1721.32 t-hog=2.18, t>.05 b-corn=-101.14 t-corn=-0.57 R2=0.38 |
| | b=0.72 t=1.19 R2=0.15 | b=0.38 t=0.57 R2=0.04 | b=0.56 t=0.69 R2=0.06 | b=0.12 t=0.17 R2=0.00 |
| | | b=-1.17 t=-2.33, t>.025 R2=0.44 | b=-1.80 t=-3.74, t>.005 R2=0.67 | b=-1.05 t=-2.29, t>.05 R2=0.42 |
| | | b-hog=1.22 t-hog=3.21, t>.005 b-corn=-0.70 t-corn=-1.36 R2=0.52 | b-hog=1.81 t-hog=5.78, t>.005 b-corn=-1.89 t-corn=-3.54, t>.005 R2=0.69 | b-hog=1.08 t-hog=2.62, t>.025 b-corn=-0.81 t-corn=-1.48 R2=0.45 |
注：hog=育肥猪，corn=玉米
表C2: 河北省附加模型部分结果(1987-1997年数据)
| | 快速调整 | 中速调整 | 慢速调整 |
| 屠宰量作为育肥猪价格的函数 | b=-99.54 t=-0.33 R2=0.02 | b=163.14 t=0.56 R2=0.05 | b=12.40 t=0.04 R2=0.00 |
| 屠宰量作为猪粮比的函数 | b=-800.79 t=-4.00, t>.005 R2=0.73 | b=-646.97 t=-3.50, t>.005 R2=0.67 | b=-524.19 t=-1.83, t>.05 R2=0.36 |
注：调整是用在一年、 二年或三年对价格作出反应生产者的百分比进行加权的时滞来表示。
快速调整：反应具有一年时滞的生产者占60％反应具有两年时滞生产者占30％， 反应具有三年时滞的生产者占10％
中速调整：反应具有一年时滞的生产者占20％
反应具有两年时滞生产者占60％，反应具有三年时滞的生产者占20％
慢速调整：反应具有一年时滞的生产者占10％
反应具有两年时滞生产者占30％，反应具有三年时滞的生产者占60％
表D1: 广东省模型回归结果(1987-1997年数据)
| | 无时滞 | 1年时滞 | 18个月时滞 | 2年时滞 |
| | b=-89.21 t=1.30 R2=0.16 | b=-66.32 t=0.92 R2=0.10 | b=-68.47 t=-0.81 R2=0.09 | b=-29.62 t=-0.41 R2=0.02 |
| | | b=-249.36 t=-2.33, t>.025 R2=0.41 | b=-389.29 t==5.03, t>.005 R2=0.80 | b=-226.45 t=-1.99, t>.05 R2=0.36 |
| | | b-hog=1002.69 t-hog=3.38, t>.005 b-corn=-198.18 t-corn=-3.50, t>.005 R2=0.51 | b-hog=1541.81 t-hog=11.09, t>.005 b-corn=-297.07 t-corn=-10.54, t>.005 R2=0.91 | b-hog=976.55 t-hog=3.34, t>.005 b-corn=-170.51 t-corn=-2.97, t>.01 R2=0.47 |
| | b=-0.54 t=-1.46 R2=-0.21 | b=-0.42 t=-1.20 R2=0.17 | b=-0.23 t=-0.56 R2=0.05 | b=-0.24 t=-0.70 R2=0.08 |
| | | b=-0.84 t=-2.73, t>.01 R2=0.52 | b=-1.19 t=-4.33, t>.005 R2=0.73 | b=-0.77 t=-2.54, t>.025 R2=0.52 |
| | | b-hog=0.78 t-hog=3.60, t>.005 b-corn=-1.08 t-corn=-4.15, t>.005 R2=0.60 | b-hog=1.27 t-hog=10.66, t>.005 b-corn=-1.57 t-corn=-10.14, t>.005 R2=0.89 | b-hog=0.75 t-hog=3.65, t>.005 b-corn=-0.94 t-corn=-3.70, t>.005 R2=0.57 |
注：hog=育肥猪，corn=玉米
表D2: 广东省附加模型部分结果(1987-1997年数据)
| | 快速调整 | 中速调整 | 慢速调整 |
| 屠宰量作为育肥猪价格的函数 | b=-118.14 t=-1.84, t>.05 R2=0.36 | b=-61.96 t=-0.73 R2=0.08 | b=-46.52 t=-0.52 R2=0.04 |
| 屠宰量作为猪粮比的函数 | b=-379.92 t=-3.84, t>.005 R2=0.71 | b=-453.42 t=-5.77, t>.005 R2=0.85 | b=-441.17 t=-2.92, t>.025 R2=0.59 |
注：调整是用在一年、 二年或三年对价格作出反应生产者的百分比进行加权的时滞来表示。
快速调整：反应具有一年时滞的生产者占60％反应具有两年时滞生产者占30％， 反应具有三年时滞的生产者占10％
中速调整：反应具有一年时滞的生产者占20％
反应具有两年时滞生产者占60％，反应具有三年时滞的生产者占20％
慢速调整：反应具有一年时滞的生产者占10％
反应具有两年时滞生产者占30％，反应具有三年时滞的生产者占60％
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