殷 鹏，王兆华

（青岛农业大学管理学院，山东青岛 266109）

山东省是生猪生产大省，年生猪出栏量一直稳定在5 000 万头以上。2018 年8 月暴发的非洲猪瘟疫情给山东省生猪产业造成了巨大影响，生猪产能大幅度下降，能繁母猪和育肥猪的存栏量急剧下降，导致仔猪价格上升，一定程度地影响了养殖户的补栏积极性，进一步加剧了市场价格的波动。2020 年初，新型冠状病毒肺炎（简称新冠肺炎）疫情的发生给刚开始恢复的生猪产业带来新的挑战［1］。疫情发生引起了猪肉价格的波动和市场需求的变化，也阻碍了生猪产能的恢复。准确及时地预测猪肉市场可以为生猪产能恢复提供有针对性的对策建议，根据预测价格掌握市场的波动情况，更好地指导生猪生产，避免供求失衡［2］。因此，开展非洲猪瘟和新型冠状病毒肺炎疫情（简称双疫情）影响下的生猪产业状况和预测分析，对促进山东省生猪产能恢复，确保行业发展具有重要的意义。

学者针对生猪产业开展了大量的研究，主要包括猪肉价格与市场供需的关系、猪肉价格周期性研究以及疫情对猪肉生产的影响，对猪肉产量和价格进行了预测，刘艳芳［3］运用 Markov 链根据 1980—2011 年中国猪肉产量对中国2012 年的猪肉供应趋势进行预测；魏凤等［4］基于灰色系统理论建立灰色新陈代谢GM（1，1）模型，预测了陕西省未来五年的猪肉生产状况；李子涵等［5］通过 2010 年 1 月至 2019年2 月的上海市猪肉价格，利用ARIMA 模型预测5个月的猪肉价格，结果显示猪肉价格会小幅上涨但相对稳定；黄文玲等［6］采用ARIMA 时间序列分析模型，以广东省生猪2012—2015 年月平均价格为基础，预测出2016 年月平均价格，结果显示预测结果比较可靠。上述预测研究多是在正常年份针对全国和部分省市层面开展，而针对双疫情影响下的某一省份猪肉产量和价格的预测还少有研究。本研究利用ARIMA 模型对山东省猪肉产量和价格进行短期预测，探究山东省生猪产业的发展趋势，以期为山东省生猪产业的可持续发展提供参考。

1 山东省生猪产业发展状况与问题

1.1 山东省生猪产业在全国位居前列

山东省是畜牧业大省，也是生猪养殖加工外调大省，全省常年生猪存栏超过2 800 万头，出栏超过5 000 万头，猪肉产量超过400 万t，占全国猪肉产量的7%、世界的4%［7］，出口量超过全国的50%。山东省是畜禽屠宰大省，2018 年底，全省共有畜禽屠宰企业1 028 家，其中生猪屠宰企业524 家，山东省规模化生猪屠宰加工量占全国定点屠宰加工量的11.7%，生猪年屠宰量4 000 万头。2018 年，全省畜禽屠宰企业肉类产量1 270 万t，位居全国第一位，其中，猪肉产量430 万t。山东省生猪出栏量占全国的比重逐年上升，2019 年达7.01%；猪肉产量占全国猪肉产量的比重呈现较为明显的上升趋势，2017 年达到最高7.84%的水平，受猪瘟疫情影响，2018 年和2019年分别降低0.05个百分点和1.80个百分点（图1）。

图1 山东省猪肉产量和生猪存栏占全国比重

1.2 山东省生猪产业近十年来的发展情况

山东省的生猪产业发展迅速，生猪出栏数量和猪肉产量相对稳定有小幅度波动，生猪出栏量从2010 年开始不断上升，2014 年达到最高，5 245.73 万头，随后几年受环境治理的影响，出栏量不断波动，猪肉产量也随之变化，到2014 年上升到403.80 万t，随后两年下降，到2017 年达到最高427.44 万t。生猪的存栏量也有小幅度波动，且呈现出下降的趋势，由2014 年的最高3 179.54 万头下降到2019 年的2 176.50 万头。猪肉产量占肉类产量的比重基本稳定在48.00%～53.00%，并随着猪肉产量变化而变化。生猪出栏量、猪肉产量、生猪存栏量、肉类产量和猪肉产量占肉类产量比重5 个指标受非洲猪瘟疫情影响，2019 年均出现骤降，分别降至3 176.40 万头、254.72 万 t、2 176.50 万头、704.02 万 t 和 36.18%，全省生猪产能大幅减少（图2）。

图2 2010—2019 年山东省生猪出栏、存栏数量和猪肉产量

1.3 山东省生猪产业面临的问题

1.3.1 疫情风险仍然存在 非洲猪瘟疫情和新冠肺炎疫情发生后，山东省积极采取措施应对，为生猪产业减少了损失，取得了显著的成效。但是在疫情防控的常态化阶段，较多的成本投入，一定程度地给养殖户带来了较大的资金压力；养殖户不尽科学的防疫措施，难以达到防疫要求，增大了生猪感染病毒的几率；养殖户因对疫情有顾虑，不敢全力复工复产，较大程度阻碍了生猪产能的恢复。

1.3.2 规模化养殖有待提高 多年来，山东省中小规模的猪场和小农户散养生猪，较大程度地稳定了猪肉市场供给。由于大范围的环境整治，导致大量中小散户养殖场退出，有些大型规模养殖企业也因环境不达标问题，减少了存栏量，给生猪养殖带来了较大影响［8］。由于规模化养殖场施工建设需要一定的工期，加之全省原有规模化养殖场数量不足、承载能力较弱，导致部分被拆除养殖户无场可搬、无场可养，一定程度制约了全省生猪产业的发展。

1.3.3 养殖过程科技水平低 生猪养殖过程中机械化程度低，投喂、清理等过程大多依靠人工，生产效率较低；圈舍的建设标准不高，智能化控制水平低，容易受外界环境的影响；懂技术的专业化养殖人员占比较低，从业人员整体素质有待于进一步提高；畜种培育研发投入较少，生猪品种较少、品质不高，与国外优质生猪还有较大差距，优质种猪培育还有较大上升空间。

1.3.4 生猪产业体系有待完善 山东省的生猪产业链较短，附加值较低，配套产业不完善。生猪输出以跨区域运送生猪为主，区域屠宰加工企业产能不足，造成部分猪场生猪压栏现象严重，资金和养殖空间压力加大。猪肉的精细加工能力不够，猪肉的冷链运输体系较为薄弱，高端销售品牌不多，全省综合性、全产业链模式的生猪产业体系有待于进一步完善。

2 双疫情对山东省生猪产业造成的影响

非洲猪瘟的暴发对山东省生猪产业造成了极大的冲击，被动的预防和防止疫情蔓延措施，在给养殖户带来巨大经济损失的同时，也给全省的生猪产业链造成了较大程度上的冲击。随着非洲猪瘟疫情防控进入常态化，生猪产能开始逐渐恢复，但是2020年年初的新冠疫情又给刚刚开始的产能恢复提高了难度，双疫情的形势下对生猪生产、猪肉市场和生猪产业体系带来了较大的影响。

2.1 生猪生产压力巨大

山东省的首例非洲猪瘟疫情2019 年2 月在济南莱芜区发生，因为生猪的养殖周期较长，所以2019年是受非洲猪瘟影响表现最明显的一年。 2019 年年末，山东省猪肉产量占肉类总产量由2018 年的49.26%下降到36.18%。由表1 可以看出，2019 年末全省生猪存栏2 176.50 万头，同比下降27.10%；全年生猪出栏3 176.40 万头，同比下降37.50%；猪肉产量254.72 万t，同比下降39.50%。生猪存栏、出栏和猪肉产量同比降幅均创近40 年来历史最高纪录。猪肉产量的减少给养殖户直接带来经济损失，养殖户资金不足，加上对疫情形势不明朗的担心，大多数养殖户不进行补栏，使得生猪生产陷入恶性循环。

表1 2018 年和2019 年山东省生猪出栏、存栏以及猪肉产量

新冠疫情对山东省生猪产业的影响主要表现在，一是养殖场的物资调运受到一定程度影响，特别是饲料的运输受到了极大的限制，导致饲料库存难以维持长久生产经营。二是由于疫情导致饲料企业和屠宰企业延期开工，导致养殖场的饲料供给不足和出栏肥猪二次育肥的情况发生。

2.2 猪肉价格大幅上升

受非洲猪瘟和新冠疫情的叠加影响，山东省的猪肉价格上升的幅度大。2018 年二季度开始，母猪产能去化比较严重，按照养猪传导周期，2019 年二季度生猪市场供给偏紧状态加剧。受非洲猪瘟疫情和调运政策调整的影响，2019 年3 月猪价开始上涨。因为疫情的影响，使得该轮猪周期去产能与以往不同，在去化能繁母猪的同时，中大猪也加快退出市场。由于非洲猪瘟疫情杀伤力大，蔓延速度和范围超预期，打乱了原有的周期节奏和外在表征，导致猪肉价格创历史新高。仔猪的价格也随能繁母猪存栏量的先减后增，呈现较为明显的先增后降趋势。新冠疫情发生后，生猪出栏因交通运输难而受阻，二次育肥现象较为普遍，导致4—5 月疫情好转后大猪集中上市，供给端短期增长；猪肉需求呈季节性波动，春节后消费普遍低迷，导致猪肉价格下降（图3）。

图3 山东省2018 第1 周至2020 年第52 周每周仔猪、生猪和猪肉价格

2.3 生猪产业体系不断完善

非洲猪瘟疫情发生后，加速了传统散户养殖的退出，规模化养殖比例增加。使得全省生猪养殖在疫情防控、检验检疫和管理方式上更有优势。在疫情发生之前，猪肉消费以热鲜肉为主，生猪产销分布并不完全匹配，且屠宰产能布局以销区为主，活猪跨区调运数量庞大［9］。防控非洲猪瘟要求减少活体生猪运输，实现从调猪到调肉流通模式转变，倒逼生猪产能区域与屠宰企业配套升级，推动冷链物流运输和猪肉精加工技术的发展，对完善全省生猪产业体系起到了较大的积极影响。

3 山东省猪肉产量、价格短期预测

3.1 ARIMA 模型

ARIMA 模型又称差分自回归滑动平均模型，是时间序列预测方法［5］。常用的是ARIMA（p，d，q），该模型的运用原理是通过d次差分使非平稳序列转变为平稳序列，建立ARMA（p，q），AR 是自回归过程，p是自回归项项数；MA 是移动平均过程，q是移动平均项数。ARMA（p，q）形式为：

如果原序列是非平稳序列，需要进行d次差分后平稳，则：

3.2 数据来源

选取2000—2019 年的山东省猪肉产量和2018年第1 周到2020 年第52 周的猪肉价格数据。猪肉产量来自于相关年份的《山东省统计年鉴》；猪肉价格数据来自于山东省畜牧兽医局网站，为全省26 个集贸市场的平均值。其中2020 年第4 周和第5 周的数据空缺，为保证数据连贯性，按价格趋势进行了补充，猪肉月平均价格由每周平均价格计算整理所得。

3.3 序列走势及模型估计

山东省2000—2019 年的猪肉产量（Y）在波动中逐渐上升，但是2019 年出现明显大幅下降（图4）。而从山东省2018 年1 月到2020 年12 月的猪肉价格看，前期低水平上平稳运行，后期价格不断上升，且成高位震荡，并呈现较为明显的下降趋势（图5）。为了验证原始序列是否为平稳序列，需要进行平稳性检验。

图4 山东省猪肉产量序列

图5 山东省猪肉价格序列

采用单位根（ADF）检验方法，对山东省猪肉产量和价格序列进行平稳性检验（表2），猪肉产量序列和猪肉价格序列的ADF 检验统计量均大于其在1%、5%及10%检验水平下t统计量的临界值，即认为该猪肉产量序列和价格存在单位根，是不平稳的；而把猪肉产量序列取一阶差分、猪肉价格取二阶差分后，两个序列的ADF 统计量均小于其在1%、5%及10%检验水平下t统计量的临界值，两个序列在差分后下不存在单位根，是平稳序列（图6、图7）。

表2 山东省猪肉价格序列、猪肉产量序列的平稳性检验

图7 山东省猪肉价格取对数后一阶差分序列

ADF 检验结果说明猪肉产量序列是一阶单整序列，所以ARIMA（p，d，q）模型的d为1，猪肉价格的进行二次差分，模型中d为2，确定移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）的阶数p和q。利用EViews 8.0 软件做出差分后的序列的自相关和偏自相关进行分析与判断，结果见图8、图9。

图8 猪肉产量平稳序列的自相关和偏自相关分析

图9 猪肉价格平稳序列的自相关和偏自相关分析

由图8 可知，猪肉产量序列自相关系数为1 阶截尾，所以q可以取值为1，偏自相关系数1 阶截尾，p可以取值为1，ARIMA 模型可以初步估计为ARIMA（1，1，1）。为了更好地优化模型，做到更精准的预测，可以适当增加模型的滞后长度，通过赤池信息准则确定最终模型，由表3 可以确定ARIMA（1，1，2）为猪肉产量预测模型。

表3 基于AIC 和SC 准则对猪肉产量不同ARIMA 模型的比较

由图9 可见，猪肉价格序列的自相关系数为2 阶截尾，所以q可以取值为2，偏自相关系数2 阶截尾，p可以取值为 2，所以 ARIMA（p，d，q）可初步估计ARIMA（2，2，2）。根据赤池信息准则确定最终模型，结果如表 4 所示。当p=2，q=5 时，ARIMA（2，2，5）模型的AIC和SC信息值较小，综合考虑，确定ARIMA（2，2，5）为猪肉价格预测模型。

表4 基于AIC 和SC 准则对猪肉价格不同ARIMA 模型的比较

3.4 白噪声检验

猪肉产量ARIMA（1，1，2）的残差序列的自相关系数和偏自相关系数（图10）和猪肉价格ARIMA（2，2，5）的残差序列的自相关系数和偏自相关系数（图11）绝对值均不超过随机区间的范围，均在95% 的置信区间内，且序列平稳，即残差序列为白噪声序列，说明该模型信息提取充分。因此，可以利用ARIMA（1，1，2）和 ARIMA（2，2，5）分别为山东省每年猪肉产量时间序列和山东省每月猪肉价格时间序列进行建模并预测。

图10 猪肉产量预测ARIMA（1，1，2）自相关残差与偏自相关残差

图11 猪肉价格预测ARIMA（2，2，5）自相关残差与偏自相关残差

3.5 模型预测及应用

测试 2017—2019 年三年猪肉产量，ARIMA（1，1，2）模型预测猪肉产量误差，并以此模型预测未来三年的猪肉产量见表5，得到结果为2020—2022 年猪肉产量分别是 385.73 万 t、427.10 万 t 以及 442.71万t。

表5 基于ARIMA（1，1，2）模型的猪肉产量预测

经过 测 试 2020 年 8 月 到 2020 年 12 月 5 个 月 的猪肉价格，ARIMA（2，2，5）模型对猪肉价格的预测误差在合理范围内，可以用来预测2021 年1—12 月的猪肉价格（表6）。

表6 基于ARIMA（1，1，2）模型的猪肉价格预测

3.6 结论

从预测结果可见，猪肉产量不断增加。因疫情得到了较好的防控，在国家政策的扶持下，养殖户开始逐渐补栏，恢复生猪产能，2020 年底基本可以恢复到原来的猪肉产量的平均水平，2021—2022 年猪肉产量持续增长。因为进入冬季，需求旺盛，导致2021 年1 月猪肉价格上涨明显；长期来看，猪肉价格因猪肉产量增加而呈现下降趋势，总体还是维持在高价位，生猪产业的利润较为可观，进一步促进生猪产业的发展。

4 对策建议

4.1 强化防控措施

疫情防控是一项长期的任务，不能有丝毫的懈怠，要对养殖户加强防疫措施的宣传，让养殖户更加重视防疫工作，严格落实防疫措施，建立严格消毒管理体系，对养殖场环境、人员、猪舍、粪便、饮水、运输工具等环节做好消毒工作。加强生猪的健康管理和动态观测诊疗，日常管理中要按生产规程要求做好新生仔猪管护、生猪检疫隔离和猪场卫生消毒等工作。

针对国外新冠肺炎疫情加重，要加强境外进口冷冻猪肉的防控工作，对进口猪肉产品要进行全面检测，对接触冷链运输环节的人员要做好核酸检测，做好产品的追踪溯源工作，尽可能把疫情防控在最小范围。

4.2 改进生产组织模式

中小养殖户是生猪供给的绝对主体，在大力发展规模化养殖的同时，仍需给予相关主体特别是中小规模户在融资、养殖用地以及技术指导等方面的支持引导。通过建立养殖合作组织，推行“公司+农户”经营模式，帮助中小养殖户在生产资料供应、疫情防控措施、市场信息获取、养殖粪污处理等方面补齐短板，建立有效的产销对接和利益联结机制，以生产组织模式的改进，推进山东全省生猪产业的可持续发展。

4.3 加大科技保障力度

加大产学研合作力度，加快非洲猪瘟疫苗的研发、优势猪种培育等科技创新步伐。建立一体化、自动化圈舍，推进养殖场进行智能化改造，监测圈舍环境，实现从饲喂到粪污处理过程自动化，减少人工的投入，提高生产效率。加快数字化应用，建立生猪数据库，开发生猪追溯系统，实现养殖过程全透明管理和全过程监控，加大养殖户技术培训力度，特别要注意疫情防控方面的技术培训，提高饲养人员的专业素质，为全省生猪产业提供坚实的技术保障。

4.4 提升产业综合竞争力

根据全省生猪产业链主体间的相对优势，加快屠宰产能向产区优化，整合优化屠宰产能布局，加强主要猪肉屠宰能力和猪肉深加工能力，建立冷鲜猪肉生产基地，最大限度地减少活猪远距离调运，全面实现由“运猪”向“运肉”转变，降低疫病传播风险。提高冷链物流水平，加强冷链物流运输能力，建设现代化生猪流通体系。延长猪肉产业链，优化猪肉加工工艺，建立有影响力的优质猪肉品牌。完善猪肉质量安全监测体系，借助信息化技术，建立猪肉追溯查询系统，加强山东全省生猪生产、屠宰、加工、运输等各个环节的安全保障，提升生猪生产大省的综合竞争力。