基于系统动力学的生猪供应链价格传导机制研究

　　摘要：猪肉一直是我国居民最主要的肉制品来源，中国的生猪产业向上可追溯到六千多年前。2014年，全国人均肉类消费量达到25.6千克，其中，猪肉消费量高达20千克。此外，猪肉在CPI中占比3.03%，由此可见，生猪产业在我国生产生活中占有举足轻重的地位，生猪市场的健康发展不仅影响人民的生活质量，还影响到国民经济的良性发展等问题。鉴于生猪产业发展的重要战略地位，对生猪价格波动课题的研究是十分有意义的。本文是基于系统动力学理论，研究生猪供应链价格传导机理，并据此为XX稳定生猪市场价格、保障国民利益建言献策。

　　本文首先是在研究文献的基础上，通过供、求两个角度进行研究，对生猪价格波动产生影响的因素进行归纳总结，然后基于系统动力学理论，绘制生猪供应链价格波动的因果关系回路图，最后利用VensimPLE仿真软件构建生猪供应链价格传导机制系统，并进行模拟仿真来分析研究生猪供应链价格传导的动态行为机理，通过改变供应链某一环节要素状态，研究其产生的动态影响及反馈效应。仿真输出结果表明：生猪价格波动受到多方面因素影响，包括疫情、饲养成本、替代品价格等因素，具体表现如疫情发生时，母猪存栏量被大量削减，随之市场供不应求而引发生猪市场价格上升，而生猪市场价格的上升会引起养殖户大量补进仔猪存栏量，由于存在生产时滞，故该批生猪补栏量需经过一定时滞才能进入市场，随之市场供给量大于需求量，进而导致生猪价格下跌，从而引发生猪价格呈现周期性波动；生猪供应链价格传导系统存在反馈与负反馈作用；XX适时适度的利好政策将有助于稳定生猪市场。本文旨在通过研究，提出为稳定生猪市场价格的政策建议，供有关生产者、企业及XX部门决策参考。

　　关键词：生猪；供应链；价格；系统动力学

　　1.1.1研究背景和问题提出

　　猪肉一直是我国居民最主要的肉制品来源，中国的生猪产业向上可追溯到六千多年前。2014年，全国人均肉类消费量达到25.6千克，其中，猪肉消费量高达20千克，此外，猪肉在CPI中占比3.03%，由此可见，生猪产业在我国生产生活中占有举足轻重的地位，生猪市场的健康发展不仅影响人民的生活质量，还影响到国民经济的良性发展等问题。

　　自2000年到现在，我国生猪价格总体呈上升趋势，其中2003年、2007年和2011年前后出现较大波动，如图1-1所示。生猪价格大幅涨跌影响甚广，首当其冲的便是生猪养殖户的利益问题。由于我国生猪养殖以散养模式为主，其模式存在饲养周期长，出栏率低等问题，故养殖农户需承担较大的成本，而生猪价格大幅升降，养殖户作为价格的被动接受者，其承担的风险更为巨大。

　

　　为缓解生猪价格大幅波动，出现“肉贵伤民”、“肉贱伤农”交替发生的现象，国家及地方XX均出台了一系列生猪扶持政策。2007年，XX为弱化生猪市场价格波动幅度，推动生猪产业平稳发展，出台了《关于促进生猪生产发展稳定市场供应的意见》；2009年，

　　为缓解生猪市场价格一度下跌的局势，XX出台了《防止生猪价格过度下跌调控预案（暂行）》；2012年，XX推出《缓解生猪市场价格周期性波动调控预案》；2015年，XX及地方继续落实动物防疫补贴、生猪大县奖励等政策，可见，国家对生猪产业的高度重视。

　　基于上述背景，本文选取生猪这一主要肉产品的价格加以分析和研究，以系统动力学为研究工具，通过建立基于系统动力学的生猪供应链价格传导系统模型来分析研究该系统内部结构及动态行为特征，同时，还可模拟仿真系统未来行为趋势，以期望其仿真预测结果能作为政策模拟分析的理论依据，从而减少决策的盲目性、提高决策的正确性。

　　1.1.2研究意义

　　从理论意义上来看，目前关于生猪和猪肉价格等课题的研究颇多，但大部分学者是从生猪市场价格影响因素、历史价格走势以及关于市场预警及监控方面的政策建议等，且是以定性分析为主，而本文则是基于系统动力学，采用定量分析为主导，定性分析相辅助，剖析生猪供应链价格传导机理，并借助计算机模拟仿真软件对系统模型进行仿真，通过改变系统模型中的要素状态达到控制变量输出分析。此外，国内关于猪肉供应链价格传导机制的文献很多，其中以系统动力学为研究工具的文献也不在少数，但基于系统动力学，研究生猪供应链价格传导机制这块领域甚少有人涉足，故本文的研究不仅丰富了生猪供应链价格传导的理论研究，也进一步拓展了系统动力学的理论和应用研究。

　　从现实意义上看，猪肉是我国居民不可或缺的肉类消费品，生猪产业不仅关乎民生大计，也关系到国家社会的健康、稳定发展。因此，研究生猪供应链价格传导机制，既可以分析该传导机制的内部结构及动态行为特征，还可以为政策决定提供理论依据。本文希望通过研究生猪供应链价格传导机理，不仅能为填补相关领域的研究间隙贡献力量，也为XX稳定市场价格、保障国民利益建言献策。

　　目前，国内外关于生猪和猪肉价格等课题的研究颇多，而以系统动力学理论为基础的研究文献更是浩如烟海。本章将从国内外学者对生猪供应链研究、生猪价格研究和系统动力学在供应链应用研究进行论述。

　　1.2.1国内外学者对生猪供应链的研究

　　JeanKinsey等（2002）通过研究对比分析中国和X猪肉供应链运作模式，认为中、美两国生猪供应链虽形式表现不同，但却朝着同一个方向发展，同时也指出中国猪肉行业垄断格局初步呈现，冷鲜肉是未来猪肉行业发展趋势[1]。

　　JiqinHan等（2011）通过分析中国东部猪肉的历史价格特征来研究中国生猪供应链纵向协作关系，认为企业资产的不确定性和专用性是制约纵向协作效率的重要因素，并提出生猪供应链整合交易和质量管理实践的综合框架[2]。

　　陈超（2003）从供应链管理效率和效益等方面入手，研究分析生猪供应链运作状况，认为信息化和标准化是生猪产业发展方向，并在提出“战略区域”的基础上构建新型猪肉供应链管理模型，认为信息代理是有效解决企业和农户之间信息不对称及博弈行为的关键一环[3]。

　　张喜才（2010）等从整个生猪产业链入手进行研究，提出生猪养殖是整个生猪供应链最核心、也最薄弱的关键一环，同时还指出制约我国生猪产业发展的关键在于以散养模式为主的生猪养殖方式[4]。

　　1.2.2国内外学者对生猪价格的研究

　　（1）对生猪价格波动因素的研究

　　王国栋（2015）以生猪养殖成本和供给这两个因素为切入点，提出分析并构建生猪价格预测模型，通过实证分析得出生猪供给富于弹性，但需求缺乏弹性；上期生猪价格和当期饲养成本共同影响当期生猪价格[5]。

　　李秉龙等（2007）从生猪市场供、求以及XX政策方面来分析研究生猪价格短期波动的主要影响因素，认为供求关系是否平衡是引起生猪价格波动的本质所在，同时，生猪饲养成本、替代品价格等因素也会对生猪价格产生影响，并建议应建立健全生猪市场信息体系建设[6]。

　　李威夷（2011）在实证分析的基础上认为生猪价格波动具有集聚性，而外部冲击通过改变生猪市场供需关系，进而影响生猪价格波动，究其成因是由于从仔猪到育肥猪出栏需经过一定的生产时滞，同时指出，XX应加大对生猪市场的监测，完善生猪市场信息体系建设[7]。

　　胡凯等（2010）运用系统动力学研究生猪价格波动机理，认为生猪生产时滞及生猪需求缺乏弹性、供给富于弹性是导致生猪价格大幅波动的本质原因，而XX政策只能在一定程度上缩小生猪价格波动幅度[8]。

　　（2）对生猪价格波动周期性的研究

　　ArthurA.Harlow（1960）利用蛛网理论解释生猪价格波动规律，认为生猪价格波动周期一般为4年，而不是通常认为的两年周期，这点PhillipS.Parker等（2014）[10]也曾验证过，提出养殖户对市场价格信息的反应时滞是造成该结果的主要原因[9]。

　　FengjunZ（2009）基于谱分析和交叉谱技术支持，研究分析我国生猪出栏量和市场价格周期的动态行为，提出中国生猪生产以6年为中循环、3.75年为短循环波动，而其价格则以7.5年为中循环、3年为短循环波动，特别当其波动周期大于7年时，其价格波动领先于玉米，但在短期内却滞后于玉米[11]。

　　綦颖等（2007）认为波动性是生猪产业的主要特征，指出生猪产业存在价格周期、生产周期和利润周期，同时，生猪产业的三个周期互相影响、相互作用，具体表现为价格周期变化与生产周期呈负相关关系，而价格周期与利润周期呈正相关关系[12]。

　　张谋贵（2012）从生猪价格周期角度出发，运用定基价格指数模型为手段，认为生猪价格自1985年以来每隔5年左右呈现一次完整波形，即一共出现了五次周期性波动，提出XX政策可在一定程度上弱化生猪市场价格振荡[13]。

　　（3）对生猪供应链价格传导机制的研究

　　宁攸凉等（2012）运用时间序列分析方法来研究中国生猪产业链价格系统特征，认为生猪产业链价格传导存在时滞，且各环节间存在长期均衡关系，提出生猪供应链各环节价格传导的相互作用应作为XX政策考虑的重点因素[14]。

　　王晶晶（2014）以价格传导和空间计量经济理论为基础，采用实证分析和空间计量模型相结合的方式研究我国生猪产业链价格传导机理，提出产业链中各节点之间均存在长期均衡关系，其价格传导存在非对称性特性及空间溢出效应[15]。

　　王旭冉（2010）从产业链角度研究生猪价格波动规律，以及其顺产业链条上的价格传导机理，认为生猪价格波动与供给密切相关，提出生猪价格波动较上游饲料价格波动大，且下游产品对上游成本要素价格更富有弹性[16]。

　　高阔等（2012）分析了2001年到2011年六类数据（包括猪肉、仔猪、玉米等价格）波动行为特征，采用FDL模型为工具，分析研究生猪产业链价格传导机理特性，提出该系统各环节价格传导相对流畅，且同时具有实效性和时滞性[17]。

　　1.2.3国内外学者对系统动力学在供应链中的应用研究

　　Angerhofer等（2000）论述了系统动力学在供应链管理中的运用，提出目前系统动力学在库存决策、政策制定的方面应用最广，且主要针对缩短时间、需求放大、供应链管理等问题提供对策建议的理论依据[18]。

　　EdgarPerea等（2000）基于系统动力学动态建模与供应链管理的经典控制理论，在对供应链中物流和信息流动态行为分析的基础上，构建新型供应链管理模型框架，认为提高供应链管理效率的关键在于缩短信息流传递的时间[19]。

　　甘筱青等（2012）在收集相关市场数据的基础上，结合系统动力学理论，运用Vensim模拟仿真软件构建生猪供应链系统模型流图，通过改变模型要素状态，研究分析模拟仿真输出，得出该系统中存在两个反馈子系统，并指出规模化养殖方式有利于降低养殖总成本[20]。

　　龙志军（2005）从供应、生产和销售环节为出发点，并以系统动力学理论为基础，构建库存控制仿真模型来分析研究供应链库存控制问题，提出企业间的协助关系是提高供应链管理效率的关键所在[21]。

　　1.3.1研究目标

　　本文研究的目标是通过以系统动力学理论为基础，构建生猪供应链价格传导系统模型，研究该供应链网络价格传导动态行为机理，剖析供应链纵向协作与价格传递的关系，同时，基于系统动力学模型还可预测：当生猪供应链价格传导系统中某一节点发生变化时，引发生猪价格波动及其它节点的变动，以及自身受到的反馈作用。最后，在对仿真输出结果分析的基础上提出为XX稳定生猪市场价格、保障国民利益的对策建议。

　　1.3.2研究主要内容

　　为实现上述研究目标，本文研究的主要内容如下：

　　第一章为总述，介绍生猪供应链价格传导机制课题的研究背景及意义，以及对有关生猪产业和系统动力学的研究现状进行阐述。

　　第二章是本文的理论支持部分，主要是对供应链及其管理的概念、系统动力学等相关理论进行简要概述。

　　第三章主要从上、中、下游各环节特点介绍生猪供应链的组成，同时，还从供给和需求两个方面分析影响生猪价格波动的主要因素。

　　第四章是以第三章影响生猪价格波动因素的基础上，利用VensimPLE软件绘制生猪供应链价格波动的因果关系图，并构建生猪供应链价格波动的系统动力学流图，对模型主要参数的设置进行说明。

　　第五章是通过改变系统中某一要素的状态来分析系统模型的动态行为机理，并对输出的仿真结果进行详细分析、总结。

　　第六章是针对上一章节仿真输出结果分析总结的基础上，从XX政策、疫情防控、生猪市场体系建设及生猪产业等方面提出改善生猪供应链价格波动的对策建议。

　　最后是对全文进行总结叙述，并针对本文的不足之处提出展望。

　　1.3.3研究方法

　　本文主要利用系统动力学理论知识基础，构建基于系统动力学的生猪供应链价格传导因果关系图和模型流图，运用VensimPLE仿真模拟软件分析系统要素状态变化对其余要素产生的动态行为特征，并根据仿真输出结果提出针对性的应对方案。

　　2.1.1供应链基本概念

　　供应链（SupplyChain）在国际上并未有统一的标准定义，本文认为：供应链从字面意思来看是指产品从供应源到需求源的整个链条上所涉及的连接或业务的衔接，通过供应链链条，实现产品增值过程的有机组合，具体表现为以信息流为连接整个供应链条各节点企业要素，以满足最终用户需求为目标，通过生产、制作、分销、零售等环节，完成物流、资金流、信息流的传导，进而实现整个供应链的增值[22]。

　　2.1.2供应链管理基本概念

　　供应链管理（SupplyChainManagement）是一种垂直一体化的集成化管理模式，其含义是指产品从供应链上的源头企业到最终消费者手中的整个传递过程中，通过信息流及物料的反馈作用，将供应链上下各节点企业及最终消费者联结成一个整体的现代化的一种管理模式，该模式强调供应链上各节点环节间的协作关系，通过高效协作以实现整个链条经营一体化、效益最大化[23]。

　　2.1.3生猪供应链

　　从整个供应链角度进行分析，本文界定的生猪供应链是指以生猪屠宰为链条上的中间环节，向上包括饲料种植及加工、仔猪繁育等部分，向下包括猪肉品加工及流通等部分。图2-1是生猪供应链具体划分的上中下游图谱。

　　2.2.1系统动力学基本理论

　　系统动力学（SystemDynamics，简称SD）创始人为X麻省理工学院福瑞斯特（JayW.Forrester）教授。系统动力学是由三个层次组合而成：方法论、基础理论及应用技术，其中，基础理论又涵盖了反馈及控制理论、信息论等在内的相关理论。由此可见，系统动力学是一门综合性的新型学科[24]。此外，系统动力学还可以理解为是基于系统内部各要素互为因果的反馈特性，采用定性与定量相结合的方式研究系统模型在不同策略下的动态行为机理，从而为寻找解决问题的途径、为政策建议等提供理论依据。

　　2.2.2系统动力学模型特点

　　基于系统动力学概念和研究特点，系统动力学模型较其他模型具有以下几个特点：

　　（1）在处理周期性和长期性问题上具有相当优势。系统动力学模型是基于系统内部各要素互为因果的反馈特性，利用计算机仿真软件来研究该系统的动态行为，并根据仿真输出来分析和研究该系统周期性或长期动态变化规律。

　　（2）在数据缺失的情况下仍能进行相关研究。在研究过程中经常会出现数据不足或某一参数难以量化处理等问题，而系统动力学模型是基于系统内部各变量间的因果反馈关系，因此，其对数据要求性不高，针对缺失的数据部分还能在结合已有数据及系统结构特性的基础上进行推算分析。

　　（3）擅长求解复杂的社会经济问题。一般来说，对于复杂的，如非线性、多变量等问题，普通的求解方式如数学方程模型是无法或说难以求解，而系统动力学模型可利用计算机模拟仿真软件对复杂系统进行仿真模拟，且可以获得主要信息。

　　（4）可用于预测研究。系统动力学模型是建立在客观现实的基础之上，研究不同策略下系统的动态行为机理。其中，政策模拟是系统动力学的一个重要的分析工具，常用于预测政策变量对系统输出结果的影响。

　　2.2.3系统动力学建模步骤

　　第一步：确定问题，包括对研究问题的定义、参考模型的选取及明确构建模型的目的和使用模型的用户特点。

　　第二步：模型结构的构思，可具体操作为：首先是划清系统的内外界限，确定系统内部因素组成，然后疏清要素之间的因果关系，初步绘制系统因果关系反馈回路图。

　　第三步：结合绘制的系统因果反馈回路图和现有数据，构建系统动力学模型流图，并确定要素之间的函数关系，对各要素做好参数设置。

　　第四步：设置模型模拟起止时间、步长，对模型进行结构检查和变量量纲检查，检查通过即可对模型进行仿真分析研究。

　　从整个供应链角度进行分析，本文界定的生猪供应链是指以生猪屠宰为链条上的中间环节，向上包括饲料种植及加工、仔猪繁育等部分，向下包括猪肉品加工及流通等部分，其具体的生猪供应链图谱可见图2-1所示。

　　3.1.1上游饲料供应及仔猪养殖环节

　　饲料供应及仔猪养殖是生猪供应链的上游环节。图3-1是生猪养殖成本构成比例图，可以看出：仔猪成本和饲料成本是构成生猪养殖总成本的主要因素，二者分别占25.6%和59.6%，由此可以推出我国生猪价格与成本压力密切相关，成本推导是生猪价格波动中的价值因素，反映了生猪供应链环节间的价格传导。因此，生猪供应链上游对整个供应链至关重要。

　　玉米作为生猪饲料的重要组成要素，其占比高达65%左右，因此，本文选取玉米和仔猪两个要素作为上游环节的代表。图3-2反映了我国近十年来仔猪、生猪及玉米的市场价格走势，可以看出：仔猪价格走势在过去十年内呈现出两个较为明显的波峰，生猪价格走势与仔猪价格较为相似，且两者波动幅度相差较小；玉米价格波动相对平缓，且波动幅度较为微小，此外，生猪价格与玉米价格比值（即猪粮比，5.5:1为盈亏平衡点）是作为生猪养殖效益的重要参考指标。

　

　　3.1.2中游生猪屠宰环节

　　生猪屠宰作为连接生猪供应链上下游的中间节点，是生猪价值的增值环节，同时还是实现生猪价值的关键传导环节。生猪屠宰加工技术水平影响着该环节增值高低，目前国内屠宰行业属于劳动密集型行业，其加工手段从传统的手工方式逐步向半机械化、机械化方向发展，生猪屠宰规模也由小型向中、大规模方向靠拢。

　　3.1.3下游猪肉加工及肉品流通环节

　　猪肉加工及肉品流通环节将价格传递至消费者，故该环节价格直接关系消费者利益。猪肉制品是人们日常普遍选择的肉类消费品，近几年来，冷鲜猪肉席卷而来，成为人们肉类消费的新宠，该消费习惯的转变也对我国冷链物流提出了更高的要求。在我国，猪肉制品加工企业发展迅猛，代表企业如双汇、雨润等集团企业是高温猪肉制品行业先驱，其产品如火腿、肉罐头等均是消费者的日常选择品。

　　生猪价格不仅受到饲料成本和仔猪成本影响，还受到各方面因素的影响。本文认为，对生猪养殖政策产生影响的因素都会引起生猪市场价格波动，其中，生猪市场供给与需求的关系是引起生猪市场价格产生振荡的本质所在，因此，本小节将从供、求两个层面进行分析阐述。

　　3.2.1供给层面的影响因素分析

　　（1）仔猪价格

　　由图3-2可以看出，仔猪成本在生猪养殖总成本中占比达到25.6%，而我国生猪价格是与成本压力密切相关，因而，仔猪成本是构成生猪价格的主要因素，其价格变动将直接影响生猪市场价格走势。此外，根据生产实践及数据（如图3-3所示）可以推出：生猪价格波动滞后于仔猪价格波动，且一般是滞后四个月左右的仔猪价格是决定生猪当期价格的重要因素。

　　（2）饲料价格

　　我国生猪产业是成本推导型产业，而饲料成本占生猪养殖总成本的59.6%（如图3-2所示），可以看出，饲料成本是构成生猪价格的第一大影响要素，其价格变动将对生猪市场价格走势产生巨大影响。其中，玉米作为生猪饲料的重要组成要素，其占比高达65%左右，因此，玉米价格变动会对生猪市场价格产生重要影响，表现为玉米等原料价格的上涨将带动饲料价格的上涨，进而推动生猪市场价格的上升。

　　（3）生产者对价格的预期

　　生猪养殖户往往是根据生猪市场价格作出生猪饲养决策，通常在生猪市场价格上涨时，养殖户出于利润考虑，作出生产决策，而当生猪市场价格跌落时则大肆削减能繁母猪存栏量，因此，可以认为生产者对生猪市场价格的预期是直接影响生猪供给量，进而影响生猪市场价格。

　　生猪养殖存在一定的生产时滞，即存在母猪产仔和饲料周期，仔猪需经过养殖才能成为育肥猪出栏，这过程通常需花费5到6个月时间。而生猪生产时滞的存在对养殖户作出生产决策起到很大的干扰作用，即当生猪市场价格上涨，养殖户以期获得高利润而大量补进仔猪存栏量，而当生猪市场价格下跌时，则大肆削减育肥猪存栏量。生产者缺乏对生猪市场信息的分析和预测能力是导致生猪市场价格呈周期性振荡的重要原因之一。

　　（4）其他因素

　　疫情是同时影响需求和供给的主要因素，对生猪价格形成两种相反的影响作用。目前，我国生猪疫病防控形势依然十分严峻，猪瘟、猪肺疫、高致病性蓝耳病等疫情都曾在我国多个省市出现。疫情的发生不仅对生猪产业影响巨大，同时还给人类生命安全带来严重威胁。2005年的猪链球菌病蔓延全国，严重打击了养殖户养猪积极性，其造成的连锁反应和负面影响很难在短期内消除；2007年的高致病性蓝耳病，发病省份高达26个，病猪近30万头，病死7万头，扑杀18万头。这些疫情一方面导致全国生猪生产出现急剧下滑，从而在一定时期内降低生猪供应量，形成推动市场价格的力量；另一方面，生猪疫情的发生在一定时期内给消费者形成“猪肉不健康”的心理预期，使消费者阶段性的减少猪肉消费，形成压低市场价格的力量。当生猪疫情发生时，上述两种力量同时存在，最终对生猪价格产生不确定的影响。

　　造成生猪价格波动的因素还有很多，如生猪养殖技术水平、XX的税收和补贴政策等。生猪行业科技水平的提高，不仅能有效促进劳动生产率，缩小生猪养殖周期，从而减少时滞效应带来的市场价格波动，还能提高生产者对市场需求变化反应的灵敏度，做出更为科学的生产决策。XX税收和补贴政策能有效提高生产者养猪积极性，从而有效减低市场需求变化带来的生猪价格波动影响。

　　3.2.2需求层面的影响因素分析

　　（1）替代品价格

　　随着经济的发展，我国2015年恩格尔系数已降为30.6%，人们生活水平理论上普遍介于小康和相对富裕之间。生活水平的提高推动了人们消费结构的改变，高营养、高蛋白、绿色无污染等是现代人们对食品的新追求。同样，在肉类消费品中，高营养价值的鱼羊牛肉等正逐步占领猪肉市场，成为人们肉类消费的新宠。肉类消费结构的改变会引起生猪市场需求关系发生变动，进而影响生猪市场价格波动。

　　（2）收入水平

　　收入是消费的基础，收入水平的高低决定着消费水平与结构。此外，猪肉作为一种正常的消费品，从经济学原理角度来看，收入水平的高低会对猪肉市场需求量产生一定影响，进而影响生猪价格波动。因此，可以认为，虽然收入水平的高低并不是造成生猪价格振荡的主导因素，但其通过对消费需求的影响而引发生猪市场价格变动，因而将其也纳入影响要素之中加以考虑。

　　（3）其他因素

　　随着经济的发展，市场结构也开始发展变化，猪肉产品的结构性消费将进一步升级。目前，肉类消费性结构升级从城市到农村开始扩展，肉类及肉制品，特别是冷却肉、低温肉制品的消费需求呈现逐步上升的趋势。随着连锁超市的迅速扩展和冷链物流的发展，人们对猪肉产品的需求将进一步提高。

　　基于本文研究目的、内容及方法的需要，本文建立的模型中均以生猪价格代表猪肉价格，其余主要假设有：

　　4.1.1系统边界的界定

　　基于系统论原理，一个完整的生猪供应链价格传导系统不仅受到供应链上下游各节点间相互作用影响，还受到多方面因素的影响。以生猪供应链为出发点，构建生猪供应链价格传导系统，为简化模型、提高模型的可操控性，本文研究的模型系统边界包括生猪养殖（饲料、仔猪）、生猪需求、生猪供给、居民收入水平及XX政策、疫情因素等方面。

　　4.1.2系统行为具有连续性

　　系统动力学模型强调的是系统状态随时间的变化而变化，故本文假设生猪价格系统改变为连续形态，其产生的系统行为改变遵循一定的时间连续性，每一个系统行为均由其它变量的因果循环造成的。

　　4.1.3起止时间的界定

　　基于本文研究的目的和内容，结合系统动力学的特点，本文设定模型系统起迄时间为2000年至2017年。

　　图4-1是生猪供应链价格波动的因果反馈回路图，可以看出：变量之间的相互关系是通过箭头连接及所指方向表示，正、负号表示变量之间的正、负反馈作用，特别的，由于存在时滞效应，故玉米价格至仔猪价格路线属于延迟路线。此外，从图4-1还可以看出，该生猪供应链价格传导系统中存在两个主要的反馈回路。

　　（1）生猪价格与市场需求量之间的因果反馈回路，且该回路属于负反馈回路，具体表示为：当生猪价格上涨幅度过大，超出人们日常消费水平时，其市场需求量将呈现下降趋势；而当生猪有效需求不足、供给过剩时，则其市场价格将一路下跌。

　　（2）生猪价格与上市供给量之间的因果反馈回路。生猪价格与供给之间的反馈回路也属于负反馈回路，具体表现为：当生猪价格大幅上涨时，养殖户以期获得高利润而大量补进仔猪存栏量，进而影响生猪市场供给，从而引发生猪市场价格波动；当生猪价格跌落时，养殖户大肆削减能繁母猪存栏量，从而调节生猪市场供求关系，引起生猪价格波动。

　　4.3.1模型流图建立

　　为保证模型的正确性，提高模型的可操作性，文本选取了影响生猪价格传导的主要因素，如玉米价格、仔猪价格、肉猪出栏量等，而忽略一些次要因素和难以量化的因素。图4-1是生猪供应链价格传导系统流图，该系统模型总共涉及29个变量，模型中大部分指标数据来自《中国统计年鉴》和《中国畜牧业统计年鉴》。

　　4.3.2模型主要参数方程及说明

　　（1）供求比=生猪供给/生猪需求

　　说明：市场上生猪供给量与需求量的比值。

　　（2）生猪供给=INTEG（新增供给-供给实现，52673.3）

　　说明：当年上市可供销售的肉猪出栏数，选取2000年我国肉猪出栏量（52673.3万

　　头）作为生猪供给初始值。

　　（3）生猪需求=INTEG（新增需求-需求实现，21068.6）

　　说明：当年市场生猪有效需求量，选取2000年我国生猪平均销售量（21068.6万头）

　　作为生猪需求变量初始值。

　　（4）生猪价格=INTEG（生猪价格增长量，10.15）

　　说明：生猪出栏价格的年度平均价格，选取2000年我国生猪出栏价格（10.15元/千

　　克）为初始值。

　　（5）新增供给=肉猪出栏量*IFTHENELSE(疫病>0，1-0.5*PULSE(2005，3000)，1)*IF

　　THENELSE(XX补贴>0，1+0.5*PULSE(2007，3000)，1)

　　说明：当年新增的肉猪出栏量，受到疫情和XX政策补贴因素的影响。

　　（6）新增需求=生猪-收入比影响因子(生猪-收入比)*牛肉-生猪价格比影响因子*(牛肉

　　-生猪价格比)*新增人口数量*人均猪肉消费量

　　说明：当年新增的有效需求，受到生猪收入比、替代品价格及人口、人均猪肉消费

　　量等因素的影响。

　　（7）生猪价格增长量=供求比影响因子(供求比)*饲养成本增长量

　　说明：当年生猪价格波动幅度，受到供求比和养殖成本因素的影响[25]。

　　（8）饲养成本增长量=(仔猪价格增长量+玉米价格增长量/0.65)/0.87

　　表示：当年养殖成本波动幅度，主要受仔猪价格和玉米价格因素的影响。

　　（9）生猪-收入比=生猪价格*人均猪肉消费量/可支配收入

　　说明：人均猪肉消费量和生猪价格的乘积与人均可支配收入比值。

　　（10）玉米价格=INTEG(玉米价格增长量，0.94)

　　说明：全国的玉米平均销售价格，选取2000年我国玉米平均销售价格（0.94元/千克）

　　作为玉米价格变量初始值。

　　（11）玉米价格增长量=玉米价格*玉米价格增长率

　　说明：当期玉米价格主要受到其价格增长率因素的影响。

　　（12）仔猪价格=INTEG(仔猪价格增长量，7.86)

　　说明：全国的仔猪平均销售价格，选取2000年我国仔猪平均销售价格（7.86元/千克）

　　作为仔猪价格变量初始值。

　　（13）仔猪价格增长量=仔猪价格*仔猪价格增长率

　　说明：当年仔猪价格波动幅度，主要受到仔猪价格增长率因素影响。

　　（14）牛肉-生猪价格比=牛肉价格/生猪价格

　　说明：选取替代性较大的牛肉代表替代品对生猪价格波动影响，是全国的牛肉平均

　　销售价格与生猪价格比值。

　　4.3.3数据预处理

　　本文所建立的生猪供应链价格传导系统模型共涉及29个变量，其大部分指标数据来自《中国统计年鉴》和《中国畜牧业统计年鉴》，数据选取年份为2000年到2015年每一、四、七、十月份的全国市场均价，具体数据处理过程见附录中的表4-1相关数据处理。

　　4.3.4模型的检验

　　（1）模型结构检验

　　生猪供应链价格传导系统模型的结构检验主要用于验证模型与系统的内部机制是否顺畅合理、变量之间是否关系明确，以及变量方程式是否具有明确含义等。结构检验穿插在系统因果图的建立和模型构建过程中，经过反复修正调试，模型运行成功。

　　（2）量纲一致性检验

　　模型中总共涉及29个变量，每个变量均由各自的含义，它们的单位也不尽相同，如时间单位、数量单位等。在系统模型中，各个要素变量之间的关系主要是通过参数设置及函数方程式体现。因此，在对模型进行模拟仿真之前要先确保每一要素变量量纲的一致性以提高模型准确度。

　　（3）模型有效性检验

　　模型有效性检验是通过将本模型仿真输出结果与历史数据之间进行比较，以相对误差为衡量标准，一般认为：在一个系统模型仿真输出结果中，相对误差不超过5%的系统要素数量占总系统要素数量的70%以上，同时，每个要素的相对误差的绝对值不超过10%，则可以认定该系统模型的仿真结果具有一定的真实性、可靠性，其总体仿真和预测性能相对较好。

　　表4-2是2000年至2015年生猪价格仿真值与实际值之间的相对误差表，可以看出：生猪价格的相对误差（绝对值）90%的年份均在5%以内，只有2010年的相对误差超过5%，但仍低于6%，因此可以认为，本文构建的生猪供应链价格传导系统模型具有一定的准确性和真实性。

　　当系统模型结构、变量之间的关系确定、模型检验成功后，便可对模型进行模拟仿真运行。本文运用VensimPLE软件对生猪供应链价格传导系统进行仿真研究，选取《中国统计年鉴》和《中国畜牧业统计年鉴》为数据来源，模拟2000年至2017年全国生猪价格波动的市场行为，取仿真步长（仿真时间间隔）为1年。

　　供求关系是导致生猪价格波动的最根本原因，同时，生猪价格波动还受疫情灾害、XX政策补贴以及生猪养殖成本等因素影响。图5-1是生猪价格仿真输出，图5-2是生猪供给量与需求量的比值，综合两张图可以看出：模型模拟输出的生猪价格仿真值与实际值的趋势基本吻合；2003年是生猪价格波动的转折点，至此后生猪价格波动频繁。2003年，全国非典疫情蔓延，疫情的发生使生猪市场需求量骤减，由此引发的市场封闭进一步加重生猪市场流通困难。在非典过后，生猪市场需求量回升，而生猪存栏量跌入谷底，造成供需严重失衡，从而导致2004年生猪价格大幅上涨。同样，2005年猪链球菌事件、2006年蓝耳病疫情等造成生猪供需严重失衡，直接导致2007年、2008年生猪价格暴涨。自2008年起，我国XX相继出台一系列相关生猪产业政策，以弱化生猪市场价格振荡幅度；2009年，为缓解生猪市场价格一度下跌的局势，XX出台了《防止生猪价格过度下跌调控预案（暂行）》。

　　5.2.1疫情变量

　　生猪疫情一直是制约我国生猪养殖业健康发展的一个问题，猪链球菌、蓝耳病、圆环病毒等疫情的发生均对我国生猪市场产生较大的冲击，给养殖户带来很大的经济损失。为分析疫情发生对模型中各参数的影响，同时，考虑到疫情的突发性和反复性，故采用脉冲函数形式来表示疾病发生的时间和次数，用随机函数表示疾病发生的概率，则模型中疫情发生率为：

　　PULSETRAIN(2005，1/12，1，2017)*RANDOMNORMAL(0，0.5，0.05，0.01，0.3)

　　表示从2005年开始，疫病发生概率为0到0.5之间的随机函数，每隔一年发生一次，每次持续1个月时间。疫情变量变化对生猪新增供给市场产生一定的影响，进而影响生猪价格波动。图5-3到5-6是疫情变量状态发生变化后在生猪供应链上的价格传导行为表现过程，具有过程为：疫情要素发生变化而引起生猪新增供给量发生变化，从而改变生猪市场供给与需求关系，进而引发生猪价格波动。

　　表5-1是疫情变化对生猪价格产生影响的结果对比表，其中，生猪价格1是指未受任何影响的生猪价格，而生猪价格2则是指受到疫情影响的生猪价格。从中可以看出：2006年，受到疫情灾害的影响，生猪价格较未受疫情影响的生猪价格1上涨7.4%，该影响一直持续到2009年；从2010年开始，生猪价格2较生猪价格1呈现下降趋势，且下降幅度逐渐增大。由此可见，疫情对生猪市场的影响具有时效性，其近期影响效果比较明显。当疫情发生时，生猪新增供给量受到较大冲击，从而导致生猪市场供给与需求失衡，进而引起生猪价格上升；由于存在养殖育肥时滞，故生猪价格上涨引起的生猪补栏量增大并不会在短时间内进入市场平衡供需，而是需经过一段时间的延迟，因而出现疫情发生后生猪价格上涨，一段时间之后生猪价格才会下降。因此，XX应加大对生猪疫情的防御和监控力度，并在疫情发生后能采取紧急措施将损失降到最低。

　　5.2.2XX补贴政策变量

　　XX补贴政策对生猪市场价格波动起到一定的稳定作用。2007年，XX出台了《能繁母猪保险保费补贴管理暂行办法》，大大提高了养殖户养猪积极性。为分析XX补贴政策对生猪市场的影响，对生猪的新增供给增加一个脉冲函数：1+0.5*PULSE(2007，3000)，表示在2007年XX实施生猪补贴政策后，对生猪供给在原来的基础上增加一个幅值为1.5的脉冲。图5-7到5-10是XX补贴变量状态发生改变后在生猪供应链上的价格传导行为表现过程，具体过程为XX补贴政策要素发生变化而引起生猪新增供给量发生变化，从而改变生猪市场供给与需求关系，进而引发生猪价格波动。

　　表5-2是XX补贴政策变化对生猪价格产生影响的结果对比表，其中，生猪价格3是受到政策补贴影响的生猪价格。从表中可以看出：2008年，受XX补贴政策的影响，生猪价格3较未受政策影响的生猪价格1下降2.8%，该影响一直持续到2017年，且价格下降幅度逐年递减，愈发趋近生猪价格1。由此可见，XX补贴政策实施在近期（两到三年时间）影响较大。当XX出台生猪补贴政策时，养殖户出于利润考虑，大量补进仔猪存量，进而在一段时期后生猪新增供给量大幅上升，供大于求时价格自然开始下降。因此，XX可根据生猪市场情况，适时、适当地出台相关补贴政策将有助于改善生猪市场的价格波动。

　　由前面章节所述可以得知，玉米价格是构成生猪饲养总成本的重要要素之一，因此，分析玉米价格波动对生猪市场价格产生的影响具有一定的代表性。

　　为分析玉米价格变化对生猪价格的影响，假定模型从2005年开始，玉米价格增长率较原先提高25%，其余指标不变。图5-11到5-14是玉米价格变量发生变化后在生猪供应链上价格传导的表现过程，具体过程为玉米价格提升25%之后，引发玉米价格增长量发生变化，进而通过改变生猪饲养成本而引起生猪市场价格波动。

　　表5-3是生猪价格变化率对比表，其中，生猪价格4是玉米价格变量发生变化后的生猪价格。从表中可以看出：自2005年玉米价格上调后，生猪价格从2006年起呈逐年上涨趋势，且上升幅度越来越大。由此可见，作为生猪饲养成本主要因素的玉米价格波动对生猪价格将产生比较显著的影响，且变化方向一致。因此，XX应密切关注玉米市场，以猪粮比（5.5:1是盈亏平衡点）为参考指标，采取措施保证玉米市场的正常运作，从而在一定程度上保证生猪市场的健康发展。

　　本文选取牛肉作为猪肉替代品的代表，为分析其价格变化对生猪价格的影响，假定模型从2005年开始，牛肉价格较原先提高20%，其余指标不变。图5-15到5-18是牛肉价格变量发生变化后在生猪供应链上价格传导的表现过程，具体为牛肉价格提高20%后引发牛肉-生猪价格比波动，进而影响生猪需求量，导致供求比发生变化，从而引起生猪价格变化。

　　表5-4是牛肉价格提升20%之后的生猪价格与原先值的对比表，其中，生猪价格5是牛肉价格提高20%之后的生猪市场价格。从表中可以看出：自2005年牛肉价格上调后，生猪价格呈现小幅度上涨，且幅值逐年递增，但其增长幅值相对较小。由此可见，牛肉价格波动对生猪价格产生的影响相对较小，因而XX在对生猪市场进行宏观调控时，可将替代品因素放在较次要的位置，以便集中精力处理好关键因素对生猪市场正常运作的影响。

　　由上述章节可以看出，生猪价格波动受到多方面因素影响，包括疫情、饲养成本、替代品价格、居民收入水平等因素，这些因素通过改变生猪市场的供求关系，引发生猪价格呈周期性波动。然而，猪肉在CPI中占权重较高，生猪价格涨跌不仅影响生猪市场健康发展，也会对具有关联关系的产品市场产生一定的影响，进一步来说，生猪市场的健康发展不仅影响人民的生活质量，还影响到国民经济的良性发展等问题。因此，为保证生猪市场正常运作、稳定生猪市场价格、推动生猪市场良性发展，应加大对其的引导、监督和扶持，使其朝着可持续发展的道路前进。

　　根据生猪供应链价格传导系统模拟仿真结果可以看出，XX补贴政策的时效性在近期

　　（颁布的前两到三年）影响比较大，具体表现为：当XX出台生猪补贴政策时，养殖户出于利润考虑，大量补进仔猪存量，进而在一段时期后生猪新增供给量大幅上升，供大于求时价格自然开始下降。因此，为稳定生猪市场价格，国家应重视生猪养殖业的发展，加大对其的关注、扶持和监控力度，引导其朝可持续发展的道路前进。

　　在当今社会经济条件下，生猪市场价格波动受多方因素影响，要保证生猪市场健康发展离不开XX的政策扶持。然而，目前我国XX出台的有关生猪利好政策往往是在生猪价格大涨大落后的滞后措施，并且大部分是在生猪价格上涨时所采取的打压生猪价格的政策手段。同时，政策稳定生猪市场的效果仅是在短期内较为显著的，要保证生猪产业长期健康稳定发展，不仅要求XX密切关注生猪养殖业及其相关产业的市场动态，更要求XX能审时度势地出台相关扶持政策，且需要从发展的、长远的目光制定政策。

　　根据生猪供应链价格传导系统模拟仿真结果可以看出，疫情对生猪市场的影响具有时效性，其近期影响效果较明显，具体表现为：当疫情发生时，生猪新增供给量受到较大冲击，从而导致生猪市场供给与需求失衡，进而引起生猪价格上升；由于存在生产时滞，故生猪价格上涨引发的仔猪存栏量增大需经过延迟才能进入市场，因而出现疫情发生前后生猪价格波动幅度较大。因此，为弱化疫情对生猪市场的冲击，应加大对生猪疫情的监控和预测力度，并做好生猪疫情预防准备。

　　生猪疫情一直是制约我国生猪养殖业健康发展的一个问题，疫情的发生会导致生猪市场供需严重失衡，进而影响生猪价格波动。因此，加强生猪生产各环节的疾病防控尤为重要。疫病防控是养猪业的重要任务，其首要是树立预防意识，要贯彻实施长期防疫和定期防疫相结合的措施，加强县级兽医行政部门的疫病预防和检测体系的建设，同时，XX应加大对养猪业的防疫补贴力度，从根源上降低疫情的发生率，并做好生猪检疫工作，确保当疫情发生时能在最短的时候控制疫病的蔓延。

　　生猪生产的时滞性决定了生猪生产决策只能建立在预期价格的基础之上，饲料价格、替代品价格等的波动均会对生猪生产决策起引导作用。根据生猪供应链价格传导系统模拟仿真输出对比可以看出：玉米价格是构成生猪饲养总成本的重要要素之一，其价格波动会对生猪市场产生较大的影响，而牛肉价格波动则影响甚小。因此为促进生猪市场健康发展，应建立健全生猪市场信息体系，建立有效的、动态的预警监控机制。

　　长期以来，我国生猪养殖方式是以散养模式为主，该模式特点使得生猪养殖业长期处于信息获取不及时、信息不对称以及信息反馈滞后的被动局面。养殖户无法掌握准确的、及时的市场信息，严重制约了养殖户养殖政策的正确性，造成“一哄而上”、“一哄而下”的供给波动，从而导致生猪市场价格不稳定局势。因此，国家应建立健全生猪市场信息体系，充分发挥XX在生猪产业信息化建设的主导地位；应建立及时、准确的生猪市场信息发布渠道并通过大众传媒发布于众，确保养殖户能及时获取准确的生猪价格、饲料价格、疫情疾病等相关产业动态信息，以提高养殖决策的正确性，这对稳定生猪市场价格十分有益。

　　随着时代的进步，我国生猪产业将朝着规模化、标准化和专业化方向发展。规模化养殖能有效降低生猪养殖成本；标准化和专业化养殖方式有利于缩短对市场的应变时间，以便能根据市场信息及时作出应对决策，弱化时滞效应对生猪市场的影响。此外，生猪产业整合度的提高能有效降低XX监管成本，从而提高XX对生猪市场的预警监控集中度，进一步稳定生猪市场价格，并推动生猪市场良性发展。

　　本文是基于系统动力学理论，通过对生猪供应链价格传导机制分析，研究影响生猪价格波动的主要因素，绘制生猪供应链价格波动因果反馈图，并在此基础上构建生猪供应链价格传导系统模型流图，利用VensimPLE仿真模拟软件来分析研究该模型系统内部结构及其价格传导动态行为，并对仿真输出结果进行分析总结，最后针对这些结论提出相应的对策建议。通过研究，本文得出以下结论：

　　（1）生猪价格不仅受到饲料成本和仔猪成本影响，还受到各方面因素的综合影响，其中，生猪市场供求关系是决定生猪价格的本质因素，具体表现为当生猪价格上涨时，养殖户以期获得高利润而扩大仔猪饲养规模；但当生猪市场供给过剩时，生猪价格跌落，随之生猪存栏量被大肆削减，这就导致生猪价格呈现出周期性波动。

　　（2）生猪供应链价格传导系统存在反馈与负反馈作用，即供应链中任一环节出现变动，均会对其他要素产生影响，其他要素的变动还会进一步反馈到该环节。如玉米价格发生变化时，其产生的影响是引发生猪价格发生振荡，具体表现过程为：玉米价格向上浮动引发生猪价格上升，其产生的影响还会进一步促进玉米价格上调；反之，玉米价格下调时，生猪价格跌落，其产生的影响会促进玉米价格进一步下调。

　　（3）生猪市场的健康发展离不开XX政策扶持。在当前市场经济条件下，生猪市场无法完成自主调控，XX适时适度的利好政策将有助于稳定生猪市场。然而，政策稳定效果在短期内比较显著，这就要求XX要加大对生猪养殖业的监控力度，保持政策的灵敏度，同时还要求XX制定对生猪产业的长期扶持政策，以期稳定生猪市场价格，促进和维持生猪市场良性运作。

　　本论文在以下方面存在不足，有待进一步完善：

　　（1）为提高模型的可操性，本文对模型进行简化处理。在构建系统模型时，本文只选取了影响生猪价格的主要因素，对次要因素及难以量化处理的因素进行简化处理。此外，在研究模型时只研究生猪价格模块，其它模块未进行深入的定量研究。

　　（2）本文构建的模型中各要素之间的函数关系大多是基于在往年数据处理的基础之上，然而由于个别数据的缺失或异常都会在一定程度上弱化模型的准确度。

　　基于本文研究存在的不足情况，在今后的研究中，可以进一步完善生猪供应链价格传导系统模型，提高研究内容的完善性、思考问题的全面性，在获取更为全面数据的基础上，全面考虑影响生猪价格传导系统的影响因素，如季节周期、市场经济结构等因素，建立一个更加综合全面的系统动力学仿真模型。

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