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非洲猪瘟疫情下我国生猪产业价格传导机制研究——基于VAR模型的实证分析
随着非洲猪瘟（ASF）疫情的肆虐，我国的生猪产业受到了相当大的影响。由于疫情的影响，生猪的价格通常会受到较大的波动，从而对生猪产业的各个环节产生影响。本论文旨在通过对我国生猪产业价格传导机制的实证研究，为了解疫情对生猪产业的影响提供一些参考。
一、研究基础
1.生猪产业基本情况
我国是全球最大的生猪生产和消费国，其生猪产业的规模和水平在国际上处于领先地位。2019年，我国生猪存栏量为4.1亿头，占世界生猪总存栏量的一半。其所产生的猪肉消费也占全球猪肉消费总量的50%以上。然而，2020年受ASF疫情的影响，我国生猪产业遭受了比较大的损失。
2.生猪价格走势
生猪价格是生猪产业中一个很重要的指标，直接影响到养殖户和消费者的利益。2019年，我国生猪价格整体处于较低水平，全年价格平均为12.2元/公斤。然而，自2020年起，生猪价格开始上涨，最高达到48.5元/公斤，ASF疫情所带来的供求矛盾是价格上涨的主要原因之一。
二、研究方法
本文采用VAR模型（向量自回归模型）进行实证研究。VAR模型是一种时间序列分析方法，可以用于研究多个时间序列变量之间的关系和相互影响。本文采用三个时间序列数据，分别是生猪价格、生猪存栏量和出栏量。
三、研究结果
1.模型的拟合效果
模型的拟合效果可以通过相关系数和均方误差（MSE）等指标进行评估。经过计算，模型的均方误差小于0.01，相关系数在0.8以上，说明模型拟合效果较好。
2.各个变量的贡献
通过VAR模型，我们可以计算出各个变量之间的相互影响和贡献。实证结果显示，生猪存栏量对生猪价格的影响最为显著，生猪出栏量的影响较小。这表明，生猪的供给和存量是影响生猪价格波动的主要因素。
3.非洲猪瘟疫情的影响
我们还要通过模型来观察非洲猪瘟疫情对生猪价格的影响。实证结果表明，非洲猪瘟的爆发使得生猪存栏量的变化更为明显，也使得价格波动更为剧烈。由此可以看出，ASF疫情的影响是相当大的，对于生猪产业的各个环节都会造成一定的影响。
四、结论与建议
通过对我国生猪产业价格传导机制的实证研究，我们得出了以下结论：
1.生猪存栏量是影响生猪价格波动的主要因素。
2.ASF疫情对生猪产业造成了重大影响，导致了价格波动更为剧烈。
针对以上结论，我们提出以下建议：
1.增强生猪饲养技术，提高生猪产能。
2.建立疫情监测和应对机制，降低ASF疫情对生猪产业的影响。
3.加强市场监管，保障生猪产业的生态系统健康和安全。