3.1 研究的主要内容

本文以东三省（黑、吉、辽）为研究区域，选择从横向产业与纵向产业链分析其与猪肉价格间的联动关系，其中，以猪肉产业的上游生产环节、中游流通环节和下游销售环节作为纵向产业链对象。其中，根据生猪产业链特征，将仔猪价格作为上游生产环节的衡量指标、将生猪价格（待宰活猪）作为中游流通环节的衡量指标、将猪肉价格（白条猪肉价格）作为下游销售环节。同时以鸡肉产业、鳜鱼产业与牛肉产业作为代表性的横向分析产业对象。价格序列均来自历年布瑞克农业数据库和中国畜牧业信息网，样本区间为2021年1月1日至2022年12月31日。通过对其数据的收集详细讨论它们之间的相互关系及其对猪肉价格的影响，利用TVP-VAR模型参数的贝叶斯估计模型，对猪肉价格与其横向产业及纵向产业链之间的关联进行了深入研究。确定了哪些因素在短期和长期内对猪肉价格有显著影响，以及它们之间的关联强度和方向。基于上述关联分析，建立了一个猪肉价格的仿真模型。通过引入不同的情景和参数变化，模拟了猪肉价格在各种情况下的可能走势。这不仅有助于预测未来价格趋势，还可以为政策制定者和企业提供决策参考。文章主要从以下四个方面展开研究：

（1）理论基础与方法介绍

这一部分主要对价格机制的理论基础和所使用的模型方法进行说明。劳动价值论、均衡价格理论、不完全竞争价格理论和信息经济学理论是价格机制的核心理论基础，为后续的实证研究提供了坚实的支撑。同时，为了更准确地分析猪肉价格的动态变化和影响因素，研究采用了TRAMO/SEATS季节调整方法、HP滤波测定、TVP-VAR模型和贝叶斯模型等先进的计量经济学模型方法。其中TRAMO/SEATS季节调整方法结合了TRAMO（时间序列回归模型与ARIMA模型的组合）和SEATS（信号提取在ARIMA时间序列上的应用）的优点，能够准确地识别和去除猪肉价格中的季节性成分，使我们更准确地分析猪肉价格的非季节性波动。HP滤波是一种低通滤波器，可以分离出时间序列中的趋势成分。通过HP滤波处理猪肉价格时间序列，可以得到其长期趋势，从而更好地理解其价格走势。TVP-VAR模型与贝叶斯模型的结合应用，可以捕捉到经济环境的变化对猪肉价格的影响，能够用于估计猪肉价格与其影响因素之间的复杂关系，并预测其未来的走势（具体模型构造建实施方案中的模型构建）。

（2）猪肉价格与纵向产业链联动分析

本部分研究聚焦于猪肉价格的纵向波动机制，对影响猪肉价格的产业链各环节进行了深入探讨。纵向分析旨在理解从上游养殖到中游屠宰，再到下游销售过程中猪肉价格的形成与变动。首先，上游养殖环节中，仔猪价格是决定未来猪肉供应和价格的关键因素。仔猪的生产成本、种猪的品质以及养殖技术都会影响到仔猪价格，进而对未来的猪肉价格产生影响。此外，饲料的生产和价格波动也是影响养殖成本的重要因素，进而影响到猪肉价格。中游屠宰环节，待宰活猪价格是连接养殖与销售的关键。屠宰场的运营成本、市场需求、以及季节性因素等都会影响到待宰活猪的价格。同时，屠宰环节的收益分析也揭示了屠宰场如何根据市场信息和运营成本调整价格，进一步影响猪肉价格。下游销售环节，白条猪肉价格是消费者直接接触到的价格。为了更深入的研究，进一步梳理其三者间的价格引导关系和价格传导机制。当仔猪价格上涨时，养殖户可能会调整存栏结构，进而影响到未来的猪肉供应和价格。这种价格引导关系体现了市场信息的传递和养殖户的决策过程。同样地，在屠宰环节，市场信息对价格波动的影响也被深入研究，当市场需求增加时，屠宰场可能会提高收购价格以保证供应，这样的信息传递最终会影响到消费者所面对的猪肉价格。

（3） 猪肉价格与横向产业联动分析

本部分研究主要聚焦于猪肉价格与其他相关产业价格之间的横向联动关系，旨在深入理解猪肉价格在更广泛的经济环境中的波动机制及其与其他食品价格之间的相互影响。首先，探讨了猪肉价格与其他相关食品价格之间的横向波动机制。在市场经济中，各种食品价格之间存在一定的相关性，这是由于共同的供需因素、替代效应或是消费者偏好的变化。猪肉作为主要的肉类来源之一，其价格变动不仅受到自身供需关系的影响，还可能受到其他肉类和食品价格变动的影响。为了更具体地了解这种横向联动关系，本文分析了鸡肉、鳜鱼和牛肉价格对猪肉价格的影响，这些肉类和鱼类在食品市场中与猪肉存在一定的竞争或替代关系，因此它们的价格变动可能会对猪肉价格产生直接或间接的影响。研究结果显示，当鸡肉、鳜鱼或牛肉价格上涨时，会导致部分消费者转向购买相对较为便宜的猪肉，从而推高猪肉的需求和价格。反之，如果这些替代品的价格下跌，可能会减少猪肉的需求，进而对猪肉价格产生下压作用。最后，本文更进一步地针对东北三省的地域差异深入研究了鸡肉、鳜鱼和牛肉价格对猪肉价格的影响机制。东北三省在地理、气候、经济发展和居民消费习惯等方面存在一定的差异，这些差异可能会影响不同食品价格之间的联动关系。通过对不同省份的价格数据进行对比分析，发现，尽管鸡肉、鳜鱼和牛肉价格对猪肉价格的影响在整体上呈现出一定的规律性，但在不同省份之间仍然存在一些差异。例如，在黑龙江省份，鸡肉和猪肉的替代效应可能更为明显，而在辽宁，鳜鱼与猪肉的竞争关系更为突出。这些地域差异可能是由于不同地区的居民消费习惯、食品供应结构或是市场竞争状况等因素造成的。因此，在制定相关政策和市场策略时，需要充分考虑这些地域差异，以确保政策的针对性和有效性。

（4）东北三省猪肉价格的纵横关联仿真分析

在本部分中，主要运用TVP-VAR模型和贝叶斯估计方法来深入探索猪肉价格与其影响因素之间的动态关系，构建仿真模型。研究起始于对问题的明确描述：猪肉价格是如何受到各种因素影响并随时间变化的？为了回答这个问题，本文假设猪肉价格与其影响因素之间存在一种时变的关系，并且这种关系可以通过TVP-VAR模型来捕捉。选择TVP-VAR模型是因为它允许参数随时间变化，这与传统的VAR模型相比，能够更好地捕捉到经济环境和市场条件的变化。构建模型时，特别考虑了猪肉价格、仔猪价格、饲料价格等相关变量，确保模型能够充分反映产业链上的关键因素。为了估计TVP-VAR模型的参数，采用了贝叶斯估计方法，这种方法允许我们在模型中包含先验信息，并根据新的数据不断更新我们的信念，通过这种方式可以得到一个更加准确和可靠的参数估计结果。通过构建短期关系方程，可以更好地理解价格之间的短期动态关系，采用格兰杰因果检验，检验一个变量的过去值是否有助于预测另一个变量的未来值，确定变量之间的因果关系。最后进行数值系统仿真，对不同地域的动态联动进行分析，以了解地域差异如何影响猪肉价格和其相关因素之间的关系，与此同时还进行了相关参数的敏感性分析，以了解模型对参数变化的稳健性，研究结果揭示了猪肉价格与其影响因素之间的动态关系，并为我们提供了关于如何预测和管理猪肉价格波动的宝贵见解。

3.2 研究的主要方法

本文采用的研究方法主要包括文献分析法、数据分析法、定量分析法以及仿真实验法。

（1）文献分析法：在研究的初期阶段，我们采用了文献分析法来梳理和总结国内外关于猪肉价格及其横向产业与纵向产业链的研究现状和不足。通过查阅相关学术文献和政策文件，我们了解了猪肉产业的重要性、价格波动的问题以及研究联动关系的必要性。同时，我们也对产业链理论、价格传导机制以及横向产业与猪肉价格关系的研究进行了综述，以确定本文研究空间和切入点。

（2）数据分析法：为了深入揭示猪肉价格与其影响因素之间的关系，我们采用了数据分析法。具体来说，我们使用了布瑞克农业数据库和中国畜牧业信息网提供的价格序列数据，对猪肉价格、横向产业价格以及纵向产业链中各个环节的价格进行了收集和整理。通过对这些数据的描述性统计和相关性分析，我们初步了解了猪肉价格与其影响因素之间的关联程度和变化趋势。

（3）定量分析法：为了进一步揭示猪肉价格与其影响因素之间的动态关系，我们采用了定量分析法。具体而言，我们利用TVP-VAR模型和贝叶斯估计方法，对影响猪肉价格的各种因素进行了时变参数估计。这种方法能够捕捉变量之间的时变关系，避免了传统模型的固定系数可能带来的偏误。通过定量分析，我们确定了在短期和长期内对猪肉价格有显著影响的因素，以及它们与猪肉价格之间的关联强度和方向。

（4）仿真实验法：为了预测和分析不同情景和参数变化下猪肉价格的可能走势，我们采用了仿真实验法。基于TVP-VAR模型的关联分析结果，我们建立了猪肉价格的仿真模型，并模拟了不同情景和参数变化下的价格走势。通过仿真实验，我们能够直观地展示猪肉价格与其影响因素之间的关系，并探讨不同政策和市场环境下猪肉价格的变化趋势。这种方法为我们提供了有益的参考，有助于政策制定者和企业更好地掌握市场动态，制定合理的产业政策和经营策略。

3.3  研究的创新点

本文的研究创新点主要体现在以下几个方面：

（1）引入TVP-VAR模型进行定量分析：本文引入了具有时变参数特性的TVP-VAR模型，对猪肉价格与其影响因素之间的动态关系进行了深入研究。这种方法能够捕捉变量之间的时变关系，避免了传统模型的固定系数可能带来的偏误，提高了研究的科学性和可靠性。通过定量分析，本文确定了在短期和长期内对猪肉价格有显著影响的因素，以及它们与猪肉价格之间的关联强度和方向。

（2）建立猪肉价格仿真模型进行预测分析：本文基于TVP-VAR模型的关联分析结果，创新性地建立了猪肉价格的仿真模型，模拟了不同情景和参数变化下的价格走势。通过仿真实验，本文直观地展示了猪肉价格与其影响因素之间的关系，探讨了不同政策和市场环境下猪肉价格的变化趋势。这种方法为政策制定者和企业提供了有益的参考，有助于他们更好地掌握市场动态，制定合理的产业政策和经营策略。

（3）以东三省为研究区域，关注地域差异：本文选择以东三省（黑、吉、辽）为研究区域，关注地域差异对猪肉价格及其横向产业与纵向产业链之间联动关系的影响。这种关注地域差异的研究视角，有助于揭示不同地区之间的价格互动关系和市场机制，为区域经济发展和产业政策制定提供有益的启示。

（4）挖掘横向产业与猪肉价格的联动关系：本文不仅关注了猪肉纵向产业链的价格传导机制，还深入挖掘了横向产业（如鸡肉、鳜鱼、牛肉等）与猪肉价格之间的联动关系。这种挖掘横向产业与猪肉价格联动关系的研究思路，有助于全面了解猪肉市场的运行规律和影响因素，为政策制定和企业决策提供更全面的信息支持。

3.4  研究框架

摘要

abstract

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的及意义

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 猪肉价格波动周期研究

1.3.2 猪肉价格波动原因

1.3.3 生猪产业链价格传导波动

1.3.4 研究述评

1.4 研究方法

1.5 研究思路与内容

1.5.1 研究思路

1.5.2 研究内容

1.5.3 技术路线图

1.6 创新之处

2 理论基础与方法介绍

2.1 价格机制理论基础

2.1.1 劳动价值论

2.1.2 均衡价格理论

2.1.3 不完全竞争价格理论

2.1.4 信息经济学理论

2.2 模型方法

2.2.1 TRAMO/SEATS季节调整方法

2.2.2 HP滤波测定

2.2.3 TVP-VAR 模型

2.2.4 贝叶斯模型

3 猪肉价格与纵向产业链联动分析

3.1 猪肉价格波动机制及产业链各环节关键因素分析

3.1.1 猪肉价格纵向波动机制分析

3.1.2 影响猪肉价格的上游产业链养殖环节因素——仔猪价格

3.1.3 影响猪肉价格的中游产业链屠宰环节因素——待宰活猪价格

3.1.4 影响猪肉价格的下游产业链销售环节因素——白条猪肉价格

3.2 养殖环节对猪肉价格的影响

3.2.1 仔猪生产波动

3.2.2 饲料生产波动

3.2.3 养殖环节价格引导关系分析

3.2.4 养殖环节价格传导机制分析

3.3 屠宰环节对猪肉价格的影响

3.3.1 屠宰环节收益分析

3.3.2 市场信息对屠宰环节价格波动的影响

3.3.3 市场信息对猪肉价格波动的作用机制

3.3.4 屠宰价格对信息的非对称效应曲线及解释

4 猪肉价格与横向产业联动分析

4.1 猪肉价格波动机制及多产业影响因素分析

4.1.1 猪肉价格横向波动机制分析

4.1.2 鸡肉价格对猪肉价格的影响

4.1.3 鳜鱼价格对猪肉价格的影响

4.1.4 牛肉价格对猪肉价格的影响

4.2 东北三省地域差异下鸡肉价格对猪肉价格的影响机制分析

4.2.1 鸡肉价格数据处理

4.2.2 黑吉辽三省鸡肉价格差异分析

4.2.3 鸡肉价格与猪肉价格横向联动关系

4.3 东北三省地域差异下鳜鱼价格对猪肉价格的影响机制分析

4.3.1 鳜鱼价格数据处理

4.3.2 黑吉辽三省鳜鱼价格差异分析

4.3.3 鳜鱼价格与猪肉价格横向联动关系

4.4 东北三省地域差异下牛肉价格对猪肉价格的影响机制分析

4.4.1 牛肉价格数据处理

4.4.2 黑吉辽三省牛肉价格差异分析

4.4.3 牛肉价格与猪肉价格横向联动关系

5 东北三省猪肉价格的纵横关联仿真分析

5.1 问题描述与基本假设

5.1.1 问题描述

5.1.2 基本假设

5.1.3 变量与符号说明

5.2 模型构建与求解

5.2.1 TVP-VAR 模型构建

5.2.2 TVP-VAR 模型参数的贝叶斯估计

5.3 参数检验

5.3.1 价格序列平稳性检验

5.3.2 协整检验

5.3.3 价格序列短期关系方程

5.3.4 格兰杰因果检验

5.4 数值系统仿真

5.4.1 数据来源与参数设置

5.4.2 不同地域动态联动分析

5.4.3 相关参数敏感性仿真分析

5.4.4 模型分析与估计结果

6 研究结论及政策建议

6.1 研究结论

6.2 政策建议

6.3 不足与展望

技术路线图