基于GSADF方法的中国猪肉价格泡沫检验

殷克东，郑义，袁晓彤

(中国海洋大学 经济学院， 山东 青岛 266100)

摘要：猪肉价格剧烈波动对经济、社会秩序提出了挑战。基于Phillips等人提出的GSADF检验方法考察了中国各地区2000年1月至2014年12月间猪肉价格泡沫问题。该方法在诊断周期性爆炸泡沫方面具有较高的检验势，并能监测泡沫持续时间。研究结果显示，中国各地区猪肉价格泡沫集中发生在2003—2004年、2007—2008年和2011年；生猪养殖的盲目性、信息不对称和动物疫情导致猪肉供求错位，货币超发以及国内外资本进入生猪养殖业等因素均能导致猪肉价格剧烈波动，形成泡沫。

关键词：猪肉价格泡沫；GSADF检验；SADF检验

中图分类号：F326.3文献标志码：A

收稿日期：2015-02-15

基金项目：国家社会科学基金青年项目《我国人口城镇化与土地城镇化的非协调性耦合识别与良性互动机制》(15CJY025)

作者简介：张轩，男，陕西西安人，注册规划师，研究方向：城乡规划与设计。

一、引言

中国是世界第一大猪肉生产国和消费国，近年来猪肉价格的剧烈波动严重影响着人们的日常生产生活，受到了社会各界的广泛关注。2007年4月至8月，中国去皮带骨猪肉价格由14.4元/千克陡升至23元/千克，在2008年2月到2009年6月期间，由26.1元/千克暴跌至15.5元/千克，而在2011年5月到2011年9月这五个月间，又由24元/千克猛增至30.4元/千克。猪肉是中国人最重要的肉禽类食品，在CPI核算中占权重较高，2012—2014年分别为3.27%、3.20%和3.17%，猪肉价格每上涨30%即可拉动CPI上升1个百分点。因此，猪肉价格的异常波动会给人们的生产生活带来极大的不便。猪肉价格适度波动有利于市场调整和猪肉产业健康发展，但周期性的暴涨暴跌会严重影响生产者和消费者的利益，因而需要我们更深入地研究猪肉市场波动规律，以便调控猪肉产业，维护生产者和消费者的基本权益。

国内外学者对资产价格泡沫和农产品(如小麦、玉米、大豆、稻米等)价格泡沫进行了深入、充分、详实的研究，而直接关于猪肉价格泡沫的研究文献比较少见。Brunnermeier对价格泡沫的类型进行了梳理，共分为以下四类[1]：一是信息对称条件下存在的理性泡沫，即所有市场参与者均知道泡沫的存在，但仍相信它能继续生长。二是信息不对称条件下可能存在有限泡沫，即市场参与者意识到资产价格过高，但仍相信在资产回复真实价格之前可以以更高的价格出售资产。三是存在有限套利空间导致的价格泡沫。四是在卖空约束存在的情况下，乐观主义与悲观主义者的价格评估不一致导致的泡沫。中国生猪养殖的市场盲目性、猪肉消费的地域性以及生猪市场存在的信息不对，称使得猪肉市场存在价格泡沫的可能性。

国外学者对资产价格泡沫的研究多集中在金融领域，2006—2008年国际农产品价格上扬后，国外学者对农产品价格泡沫的研究日益增多。他们从伦理角度探讨了农产品作为人类生存必需品，进行投机活动是否适当。支持者认为投机促进了有效市场价格发现机制，为非流动性市场提供了流动性；强调理性和非理性的价格投机可以引导价格趋势，从而因为“羊群行为”导致价格泡沫。对于农产品价格泡沫的研究主要集中在两个方面：第一，侧重于研究金融投机或投资与农产品价格之间的因果关系。如Roberts等运用Granger因果检验考察了农产品期货市场投机活动与现货市场价格之间的关系，他们发现投机活动影响了小麦、稻米的现货价格[2]。第二，侧重于价格泡沫存在性的检验。如Gilbert运用增强的Dickey-Fuller检验，发现在商品期货市场对指数基金的投资显著影响了小麦、玉米和大豆的价格，催生了泡沫[3]。Gutierrez运用SADF检验考察了1985—2010年小麦、玉米和稻米的价格，发现小麦在2007年7月到2008年4月间出现了价格泡沫，玉米在2008年1月到2010年8月间出现了价格泡沫，稻米在2008年2月到2010年10月间出现了价格泡沫[4]。Liu X 等运用体制转换模型对小麦、玉米、大豆、稻米和糖的价格进行了泡沫检验，发现除了大豆外，其余农产品不存在价格泡沫[5]。

国内对猪肉价格波动的研究文献主要集中在猪肉价格形成机制、价格波动和调控政策等三个方面，从价格泡沫角度研究猪肉价格波动的文献则比较鲜见。如在猪肉价格形成机制方面，认为猪肉价格的波动主要取决于市场供求不均衡[6-9]、生产饲养分散导致的生猪养殖对市场信息反应迟钝、市场流通环节存在的信息不对称和交通运输成本、动物疫情等因素。在猪肉价格波动方面，研究者从宏观角度对猪肉价格波动特点、形成机理、演化周期及影响因素等方面进行了深入研究，提出诸如提升生猪生产的产业化经营水平、延长猪肉生产的产业链、健全重大疫病监测与防控体系、减少重大疫病对生猪生产和猪肉消费的冲击、加强价格监测与调控力度等政策建议[10-11]。

在中国生猪饲养模式逐步由散户养殖向规模养殖转变*农业部资料显示，2013年中国出栏500头以上的养殖场超过25.5万个，生猪规模养殖比重达40.8%，比2007年提高19个百分点。，生猪期货步步推进的新形势下，随着中国投资环境的改变，人们对房地产等行业的投资热情逐步降低，生猪养殖业逐渐成为新的投资对象。国内外投行、IT、房地产、钢铁等行业巨头纷纷入主养猪业(如高盛集团、德意志银行、世行国际金融公司、网易、正大集团、武汉钢铁集团、中粮集团等)。在这种形势下，从价格泡沫的角度对猪肉价格波动进行研究既具有理论意义，又具有现实意义。本文的目的是利用Phillips等提出的GSADF检验诊断中国各地区2000—2014年间的猪肉价格泡沫。GSADF检验方法具有两大优势：一是GSADF检验对于周期性破灭泡沫具有较高的检验势。二是GSADF检验可以实时得出泡沫产生和爆破时点。因此，这一检验方法对于实时了解猪肉价格的内在变化情况，防范和治理价格泡沬，保持猪肉市场稳定性具有重要的政策指导意义[12]。

二、研究方法

Hamilton 、Whiteman 、Hamilton 、Diba 、 Grossman等人最早提出了用单位根检验方法诊断泡沫的存在，如果资产价格时间序列是一个非平稳的随机过程，说明需求中包含了大量的投机需求，即市场上存在投机性泡沫。传统的单位根检验方法在周期性爆炸泡沫检验中不能表现出较高的检验势。Evans提出的“泡沫检验陷阱”问题使得泡沫的计量检验转向非线性研究框架。Phillips等提出的GSADF检验(Generalized Sup Augmented Dickey-Fuller，广义上确界ADF检验)是其中有重要影响力的一种方法。

(一)SADF与GSADF

GSADF检验是Phillips 等提出的SADF检验(Sup Augmented Dickey-Fuller，上确界ADF检验)的扩展类型，它涵盖了SADF检验。GSADF的基本思想是通过向前递归改变回归估计的样本量，得到SADF统计量序列，从中取最大值，并将其与对应的SADF临界值进行比较，判断是否拒绝原假设，从而判断序列是否存在泡沫。SADF检验已被证明在泡沫检验中相对于其他诊断方法更具优越性，而且能够检测出泡沫的产生和爆破时间。在大样本条件下可以证明它对泡沫时间的估计具有一致性，在有限样本条件下相对其他方法亦表现出较高的效力。当样本期间内存在多个泡沫，两个泡沫之间时间间隔较短或第一个泡沫比第二个泡沫持续时间长时，第一个泡沫爆破后会在一段时间内使得数据发生均值回复，导致SADF检验对后面的泡沫检验效力低，因而研究者将其扩展到GSADF检验。

(二)SADF检验介绍

SADF检验是建立在右尾ADF检验基础之上的，其具体步骤如下：

(1)

SADF检验利用ADF检验方程(1)进行重复估计，其中Pt代表资产价格，μ是常数，εp,t是误差项，N代表滞后期，NID表示独立正态分布。第一次估计包括ω0=[ns0]个观察值，s0是递归估计的初始样本比例，可以根据BIC准则选择最优的s0，[·]表示取参数的整数部分，在每一次的重复检验中，子样本的样本量为ω=[ns],s0≤s≤1。ADFs表示相应的t统计值，s=1时，w=n,因此ADF1对应整个样本。原假设条件下，可以得到方程(2)和(3)，其中P服从标准布朗运动。

(2)

(3)

(4)

(三)GSADF检验介绍

为克服SADF检验在多泡沫检验中低检验势和估计结果的非一致性问题，Phillips等提出了GSADF检验。GSADF检验不固定初次观测样本的起始点，它通过一个灵活可行的窗宽改变起始点和终止点来扩大样本序列。因为GSADF检验涵盖了更多的子样本，有更大的窗宽灵活性，它在多泡沫检验中比SADF检验更具效力。

在原假设条件下，即假设真实的数据生成过程是没有漂移项的随机游走过程，GSADF统计量的渐进分布为：

三、实证分析

(一)变量说明与数据来源

本文选取了中国大陆除西藏以外的30个省(直辖市、自治区)的去皮带骨猪肉价格为研究对象。去皮带骨猪肉价格不受个别零售商贩价格的影响，能较好地反应猪肉市场价格。西藏自治区因为相关数据缺失，故剔除。数据的时间跨度为2000年1月到2014年12月，共5 371个数据*少数几个省份存在数据缺失，但不影响猪肉价格泡沫测算。山东有1个月份数据缺失，天津和广东有2个月份数据缺失，黑龙江有4个月份数据缺失，陕西有5个月份数据缺失，新疆有7个月份数据缺失，宁夏有8个月份数据缺失。。数据来源于中国畜牧信息网(www.caaa.cn)。

(二)中国猪肉价格总体走势

2000—2014年全国猪肉价格走势如图1所示，图1横坐标为年份，纵坐标为猪肉价格，单位为元/千克。

图1　中国2000-2014年猪肉价格走势

从图1可以看出，中国猪肉价格在2000—2014年间波动较大，大致每3~4年为一个“猪周期”。第一个周期是2000年1月至2003年6月。在这一周期中国猪肉价格没有发生大的变动，整体表现平稳，基本在10元/千克上下波动；第二个周期是2003年7月至2006年5月，在这一周期猪肉价格达到了第一个波峰。猪肉价格由2003年7月的9.8元/千克上升到2004年10月的峰值15元/千克，随后逐步下降，在2006年5月触底，猪肉价格降至10.7元/千克，本轮“猪周期”结束。第三个周期是2006年6月至2009年5月，本周期猪肉价格发生剧烈波动。由2006年6月的10.6元/千克急剧上涨至2008年2月的26.1元/千克，涨幅高达146.2%，而后迅速下跌，2009年5月跌至波谷15.5元/千克，跌幅达40.6%。第四个周期是2009年6月至2014年12月，期间中国猪肉价格波动频繁、剧烈，特别是2010年6月—2012年7月期间，在短短的两年时间，中国猪肉价格由16元/千克急剧上升至30.4元/千克，而后震荡下跌至22.6元/千克。2012年7月以来，猪肉价格一直处于高频率小范围上下起伏不定的状态，但没有出现大幅度剧烈变动，这与生猪养殖模式向规模化转变不无关系。综上所述，可以发现猪肉价格呈现出周期性波动态势，2003年以来猪肉价格经历了大幅度、高频率的波动，猪肉价格时常暴涨暴跌。究其原因，不能完全归因于基本面因素(市场供求不平衡、流通因素、动物疫情等)的影响，还需要从其他角度对中国猪肉价格波动进行分析解读。

(三)各地区猪肉价格泡沫检验

在GSADF检验之前，本文首先运用传统的ADF检验、PP检验和KPSS检验对中国各地区猪肉价格泡沫进行检验。检验结果表明，中国各地区猪肉价格序列是一个I(1)过程*传统单位根检验方法泡沫诊断结果在此不予展示，如果读者想了解具体情况，请联系作者。，传统的单位根检验结果表明不存在泡沫(Diba和Grossman，1988)，因此需要采用Phillips等提出的泡沫检验方法进一步诊断。泡沫诊断统计量如表1所示。其中，检验临界值是根据Monte Carlo模拟2 000次所得。在重复执行ADF回归估计和计算临界值时，最小的窗宽包含8个观测值。从表1可以看出，大部分地区猪肉价格存在周期性爆炸泡沫。由此可见传统的单位根泡沫检验失效，其原因是周期性爆炸泡沫导致猪肉价格表现出高度非线性特征，并且爆炸过程存在时间相对较短，使得整个序列的爆炸性将会减弱甚至消失。同时，表1显示中国30个省份中有28个省份GSADF检验统计量显著，而SADF检验统计量只有22个显著。因此，我们通过GSADF检验对各地区2000年1月至2014年12月猪肉价格序列进行泡沫检验。各地区猪肉价格具体检测结果见表2*各地区猪肉价格泡沫的具体起止月份没有列在表格中，对此有兴趣的读者可以联系作者。。

表1　SADF和GSADF方法泡沫诊断结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下拒绝原假设。

由表2可知，中国各地区猪肉价格泡沫主要发生在2003—2004年、2007—2008年和2011年，并且大部分泡沫持续期在2个月以内，而2012年以来极少出现价格泡沫现象。从泡沫持续期来看，在2003—2004年，中国30个省份中有22个出现了泡沫，其中有7个省份出现了持续期为3~5个月的泡沫，分别为东部地区的北京、河北、广东，西部地区的四川、贵州、广西以及中部地区的江西；云南出现了持续期在6个月以上的泡沫。在2007—2008年，中国30个省份中仅北京和青海2个省份没有出现泡沫，其中有9个省份出现了持续期为3~5个月的泡沫，分别为东部地区的山东、江苏、福建、海南，西部地区的甘肃、云南、广西以及中部地区的安徽和江西；6个省份在2007年出现了持续期在6个月以上的泡沫，分别为东部地区的浙江、广东，西部地区的重庆、贵州以及中部地区的湖南、湖北。在2011年，中国30个省份中仅宁夏没有出现猪肉价格泡沫，其余29个省均出现了持续期不同的泡沫，其中有9个省份出现了持续期为3~5个月的泡沫，分别为东部地区的天津、浙江、福建，西部地区的内蒙古、陕西、贵州、云南以及中部地区的湖南和江西；海南出现了持续期在6个月以上的泡沫。在整个样本考察期内持续期最长的泡沫均出现在西部地区，即云南和四川出现11个月泡沫、贵州出现10个月泡沫和重庆出现8个月泡沫。因此，从泡沫持续期分析，中国东北地区猪肉价格泡沫最轻，均在2个月以内，而东部地区、中部地区和西部地区猪肉价格泡沫持续期较长。

猪肉价格的暴涨暴跌固然与猪肉的供给、需求、动物疫情爆发等有着密切的关系。但在农产品成为中国最有价值的投资品的新形势下*吉姆·罗杰斯认为在中国最有投资价值的就是农产品。，对猪肉价格的分析更应该从货币政策、资本流动等角度展开。从表2可以看出，中国猪肉价格泡沫出现最集中的三个时期，涉及的省份越来越多，分别有22个、28个和29个之多，说明随着猪肉流通的便利，区域猪肉市场逐步整合，猪肉价格泡沫已成为全国性问题。下面对三个周期性爆炸泡沫分别分析：

1.2003—2004年泡沫更多受传统因素的驱动。一是2003年禽流感疫情的爆发导致人们对禽类制品消费需求大大减少，对猪肉的需求上升，从而导致猪肉价格节节攀升。东部沿海地区均出现了不同程度的猪肉价格泡沫，如北京出现了2个泡沫，持续期最长的为3个月，广东出现了3个泡沫，持续期最长为6个月。二是猪肉价格暴涨大大激发了人们对生猪养殖的积极性，养殖规模不断扩大，存栏量急剧增加，从而带动饲料价格、猪仔价格等上涨，养殖成本的上升更进一步带动了猪肉价格上涨。三是2003年中国经济增长过热，通货膨胀助推了猪肉价格的增长。2006年随着急性高致死性猪蓝耳病爆发，加之前期猪肉供给过剩，本轮泡沫破裂。

2.2007—2008年泡沫是多种因素造成的，主要是全国性的供给短缺。猪疫情蔓延、存栏量急剧减少*苏、浙、皖3省下降幅度较大，分别下降11.6%、1.9%和6.7%，导致养猪量明显减少。和玉米等猪饲料价格高居不下，导致生猪供给大幅度降低。同时，中国经济高速发展人们收入水平逐步提高，对猪肉需求不断增长*2007年1月~4月，农村居民猪肉消费同比增长15.1%。，供需不平衡从而导致猪肉价格暴涨。如安徽省受猪热病影响严重，出现了2个泡沫，最长持续期为4个月。重庆、四川、贵州等西南三省份分别出现了长达8个月、11个月和10个月的猪肉价格泡沫。西南地区有猪肉腌制的传统，相对于全国其他地区而言对猪肉有着更大的需求量，因而在全国猪肉供应紧张的大环境下表现出异于其他地区、更加持久的泡沫。

表2　中国各地区猪肉价格泡沫GSADF方法诊断结果　(单位：个)

注：本表根据中国各地区2000-2014年猪肉价格泡沫检验结果整理所得。*、**分别表示持续期为3~5个月和6个月(包含)以上的泡沫，跨年度的在第一年标注，同年有多个泡沫的，我们标注持续期最长的泡沫。

3.2011年猪肉价格泡沫产生的原因除了存栏量下降、供求不平衡等因素外，全国范围泡沫的出现与新的影响因素密切相关。一是饲料成本、用工成本和其他成本的上扬导致生猪养殖成本持续上升，推动了猪肉价格不断上涨[13]。二是2008年金融危机以来，在全球量化宽松政策的大背景下，中国采取适度宽松的货币政策，通过扩大投资拉动经济增长，使得M2/GDP不断飙升，从而导致中国出现货币超发。货币增速的提高显著地推升了12个月以后的物价水平。因此，从某种程度而言，货币超发助推了各地区猪肉价格的上涨*郎咸平认为，猪肉价格上涨根源在于金融危机以来的货币超发。。三是大量资本进入生猪养殖行业对局部地区猪肉价格产生了决定性影响。中国对资金(特别是外资)进入能源、电讯、矿产、金融等关系国家经济命脉的行业保持高度警惕，而对农业仍保持着较大的开放态度。加之生猪养殖中专业户养殖与合作社养殖占全国养殖量的比重已接近50%，为国际资本的并购提供了良好的机会。面对生猪养殖业的高收益、高利润，2008年以来国内外资本纷纷进入中国生猪养殖业，如高盛、德意志银行、世行国际金融公司等。由于生猪养殖和消费具有区域性，大量资本的流入足以使其在局部地区获得价格上的控制力或影响力，从而推动了本轮猪肉价格泡沫的产生。

四、结论

“猪粮安天下”、“六畜猪为首”，猪肉价格的波动密切影响着人们的生产、生活决策，影响着人们的收益和生活质量的提高。本文基于中国30个省份2000年1月至2014年12月的去皮带骨猪肉价格数据，运用Phillips等提出的GSADF泡沫监测方法，对中国各地区猪肉价格泡沫进行了检测诊断。该方法不仅能克服传统单位根泡沫诊断方法的缺点，对周期性爆炸泡沫具有较高的检验势，而且还能诊断出泡沫的发生和爆破时间，因而检测结果更具科学性和决策价值性。

通过检测发现，2000—2014年中国30个省份均出现了持续时间不同、数目不等的猪肉价格泡沫。各地区猪肉价格泡沫主要发生在2003—2004年、2007—2008年和2011年，并且大部分泡沫持续期在2个月以内，而2012年以来极少出现价格泡沫现象。从泡沫数目来看，2000—2014年中国出现泡沫最多的地区是广东、广西和湖南，出现了7个泡沫；最少的是青海，仅出现了2个泡沫。从泡沫持续时间看，中国东北地区猪肉价格泡沫最轻，均在2个月以内。东部地区、中部地区和西部地区猪肉价格泡沫持续期较长，其中持续时间最长的3个泡沫分别是云南11个月泡沫(2004.1—2004.11)、四川11个月泡沫(2007.7—2008.4)以及贵州10个月泡沫(2007.7—2008.4)。对于泡沫产生的原因，本文除了从传统的供求角度进行分析，即认为市场盲目性和信息不对称导致猪肉供求错位，以及动物疫情对供求的不利影响，引起了猪肉价格暴涨暴跌；另外，还从货币超发、国内外资本入主生猪养殖业等角度对中国猪肉价格泡沫的形成进行了初步分析。

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[13]李剑,宋长鸣,项朝阳. 中国粮食价格波动特征研究——基于X-12-ARIMA模型和ARCH类模型[J]. 统计与信息论坛,2013(6).

Chinese Pork Prices Bubble Inspection Based on GSADF Method

YIN Ke-dong， ZHENG Yi， YUAN Xiao-tong

(School of Economics， Ocean University of China，Qingdao 266100， China)

Abstract:Wild fluctuation of pork price has challenged the economy social order. Based on the GSADFA method that put forwarded by Phillips et al, this paper inspect the pork price bubble in different regions of China from January 2000 to December 2014. This method has a high potential in diagnosis of periodic inspection explosion foams and monitor the duration of bubble. The result demonstrates the regional pork price bubble concentrated in 2003-2004, 2007-2008 and 2011. The blindness of pig breeding, information asymmetry and animal disease are the main reasons that cause the dislocation of pork supply and demand, super-currency, domestic and international capital access the pig aquaculture and other factors, which all may lead volatility of pork price and form the foam.

Key words:pork price bubble；GSADF；SADF

(责任编辑：李勤)

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