齐丹丹 刘佳欣

摘 要：生猪养殖业作为我国大力扶持的产业，一直以来都占据中国畜牧业的“半壁江山”。尽管如此，我国居民对猪肉的消费量仍大于猪肉产量，为了稳定市场对猪肉的需求，还要依靠一定数量的进口。为了促进我国猪业的发展和更好地满足消费者对猪肉价格的预期，提高猪肉产量是一项重要手段。本文搜集了1990—2019年中国猪肉产量的数据，选择支持向量机模型预测了2020年猪肉产量，分析了猪肉产量变动情况及走势，并对相关影响因素进行系统分析，提出对策与建议，以期为中国猪业相关部门提供参考。

关键词：生猪产量;支持向量机;预测

中图分类号：F304.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）01（a）--03

1 研究现状

近年来，随着人们对肉类食品需求量的不断增加，对于肉类食品的研究引起了学者的重视。如今虽然人工智能技术发展迅速，但对肉类需求和产量的预测研究和应用仍比较少，而且采用的预测方法多是线性预测方法，预测精度有限。余景远分析了人口和收入的增长对猪肉消费需求的影响。王谊鹃等运用灰色系统理论，建立了中国肉类产量预测模型，预测了近年我国肉类生产能力，并给出相应的政策建议。张伶燕，葛翔运用1961—2005年的牛肉产量作为研究的基础数据，建立了ARIMA（1，2，1）模型，对我国牛肉产量的发展趋势做出预测。孙微微以市场价格作为切入点，对我国猪肉市场供求关系进行了分析。以上研究中，对肉类需求量和产量的预测主要以线性模型或时间序列模型为主，虽然此类模型简单易操作，但预测值与实际数值偏差较大，尽管如此，这些预测对本文也有一定参考意义。本文拟采取非线性模型支持向量机（SVM）对猪肉产量进行预测。

2 生猪产量回归模型

2.1 数据选取

本文以1990—2019年猪肉产量年度数据作为预测模型的数据样本，所选数据来源于国家统计局、中国猪业网，见表1。选择支持向量机做回归预测，不同的预测方法有自身的适用范围，要根据研究对象和数据特点选择适合的模型。我们用于预测的猪肉产量及其影响因素的数据是年度数据，样本数据量有限，而支持向量机预测适用于小样本预测，因此选定支持向量机模型作为预测肉类产量的方法，对1990—2019年猪肉产量的数据进行分析，预测了2020年猪肉产量，并分析猪肉产量变动情况，进而对以往年份和未来猪肉产量走势进行合理预判。

2.2 支持向量回归机的基本原理

支持向量机（SVM）方法是基于Vapnik-Chervonenkis理论和相关的结构风险最小化原理的机器学习方法。这种方法是运用样本的有限信息，来获得理想的模型学习能力，在很多领域都得到了成功的应用。

其中，是一个自定义的惩罚因子，即保障模型的过拟合，同时泛化能力更强。

3 结果及讨论

SVM回归关键是选取核函数的类型，主要有线性内核，多项式内核，径向基内核（RBF），sigmoid核。这些函数中应用最广的是RBF核，无论是小样本还是大样本，高维还是低维等情况，RBF核函数均适用。模型选择采用交叉验证，可以更好估计模型的实验误差。在SVM模型训练过程中，使用K折交叉验证。K折交叉验证是将观察样本划分为K个分区，其中k–1分区用作训练样本，最后一个分区用作预测误差的一部分。然后，根据上述过程，k-1分区和第k分区交替选择并重复k次。最后，计算k预测误差的平均值。采用K折交叉验证方法对训练集进行测试，其中K=5，得到局部最优参数C=5.7354和g=0.6437。

以1900—2019年的猪肉产量数据来训练SVM模型，预测2020年的猪肉产量为4198吨。为了方便分析猪肉产量，我们做出了历年数据的走势，如图1所示。

图1显示，从1990—2019年，全国猪肉年产量连续29年保持上涨态势。其中，1996年、2000年、2007年、2011年、2015年、2016年及2018年的猪肉产量由于受到一些不利因素的影响，均呈现轻微下降趋势。

近年来，中国猪业作为我国畜牧业的支柱产业，一直稳步发展。2016年全国猪肉产量为5425.49万吨;2017年为5451.8万吨，比前一年增长26.31万吨;2018年第三季度末非洲猪瘟爆发，全国猪肉产量向下波动，变为5403.74万吨，比前一年降低了48.06万吨。2019年全国猪肉产能受到了上一年动物疫病的影响，产量严重下降，降为4255万吨，2019年猪肉产量受2018年非洲猪瘟疫情等影响，短时间内未能及时挽救因其带来的产能损失。2020年的全国猪肉产量，受上一年非洲猪瘟疫情等制约，加之2020年初因新冠肺炎疫情防控对物流、人流的限制，农村封村、封路现象，致使生猪产业链上游饲料和下游生猪銷售都受到一定程度影响，对猪肉消费、加工贸易都产生了一定冲击。受疫情影响，饲料、资金短缺、出栏难等在一定程度上影响了养殖户的补栏扩产，进而影响了生猪产量和猪肉价格。所以2020年我国猪肉产量将会和2019年一样持续保持低点，2020年的猪肉产量较难提高。

4 对策与建议

养猪业不可避免的会遭受环境因素带来的损失。如因雪灾造成的猪棚坍塌会间接影响生猪出栏量，降低猪肉产量;环境温度影响仔猪增重困难，延迟出栏时间，从而导致了一定时间内猪肉产量降低，饲养密度过小，成为降低猪肉产量的直接因素，受环保禁令等影响，部分地区出现不养猪的情况，南方销区和部分产区出现疫情和恐慌性抛售，复产受疫情和生物安全水平影响。仔猪养殖除了需要优质精细的饲料、无害的空气环境，还需要充足的生存空间。养殖用地缺乏，仔猪的养殖用地范围受限，这将影响生猪的年末出栏量，甚至会导致猪肉产量的减少。2018年受非洲猪瘟影响，导致养殖户经济损失严重;2019年底至2020年初迅速传播的新型冠状病毒，作为全人类传染性疾病，严重影响了人类的正常生活，造成部分养猪业和肉类加工部门停工歇业，给猪肉市场带来严重的冲击。

对未来猪肉市场的对策建议：第一，努力增加供给，短期内适当放宽对生猪养殖业的环保要求，稳定市场供应。2019年国家发改委发布的《国家发展改革委办公厅农业农村部办公厅关于做好稳定生猪生产中央预算内投资安排工作的通知》提出，对新建或扩建养猪场，以及禁养区在不同地区重新建立的养猪场，中央将利用计划内的预算，对其实施一次性补贴，并大力支持动物疫病防护处理、竭力减少环境威胁、提高部门经营效率等有效举措。2019年9月，中国自然资源部下发的一份文件表明，生猪养殖用地将取消审批手续，保障了养殖用地的合理需要。第二，帮助前期退出市场的养殖大户恢复生产。此外，还要增加进口，尽快寻找新的进口市场。由于国内猪肉生产成本的上升，猪肉产量逐渐小于消费量。为了减弱生产成本上升带来的影响，中国对于猪肉生产给予政策倾向与支持。第三，低收入群体对猪肉价格波动影响较大，应补贴人群与低保、贫困户等。第四，疫情过后国家层面要采取措施出台相关政策提高养殖户的积极性，对生猪产业提供切实可行的支持，保证生猪市场的稳定。提高生猪养殖行业集中度，同时加快产业的转型升级，加强猪肉冷藏与配送物流产业链建设，维持猪肉价格动态平衡等。

参考文献

徐瑜青，张云静.西部大开发农产品流通问题研究——四川省猪肉需求计量经济模型分析[J].农村经济，2003（06）.

王谊鹃，朱信凯.运用灰色模型对我国肉类产量的预测[J].统计与决策，2005（16）.

张伶燕，葛翔.时间序列模型在我国牛肉产量预测中的应用[J].商业营销，2012（02）.

孙微微，肖永科.我国城镇居民猪肉需求量的影响因素分析[J].商业文化，2012（02）.

李振唐，王谊鹃，彭鹰.我国肉类产品生产消费能力分析[J].农业技术经济，2005（03）.