▲超市猪肉柜台 。图片来源:新京报 新京报记者 陈琳 摄 。 最近一段时间,猪肉价格上涨成为许多人谈论的话题。 这一轮猪肉上涨,直接原因在于,自非洲猪瘟疫情全线爆发以来,生猪存栏快速下降,猪肉价格不断上涨。 为应对这一局势,8月21日,国务院常务会议通过了应对非洲猪瘟疫情的若干紧急措施,对于恢复产能、平抑物价发挥了积极作用。8月30日,国务院副总理胡春华召开了全国稳定生猪生产和猪肉保供稳价电视电话会议,要求采取切实措施解决群众吃肉问题。 地方政府也随之加码了相关激励政策,各地纷纷出台了发补助、增储备,保障猪肉供应、稳定猪肉市场价格等政策。 结合各方面情况看,虽然非洲猪瘟的大规模疫情已经得到控制,但恢复产能可能需要一个较长的周期。 不能把当前猪肉产能下降与“猪周期”同等看待 很多人现在一提到猪肉问题,就喜欢谈“猪周期”。一位朋友在某一线城市从事金融工作,他戏称,我们这里谁都能讲两句“猪周期”。但仔细分析一下就会发现,当前非洲猪瘟带来的产能下降、价格上升,与“猪周期”确实有着本质区别。 2000年以来的“猪周期”,每次猪肉产量的上下波动也就在50万吨左右。与我国每年5500万吨的猪肉产量相比,这个波动不足1%。 而非洲猪瘟疫情爆发后的情形是什么样呢?据农业农村部监测数据,今年7月生猪存栏量同比下降了32.2%,一些养殖业内人士估计值比这个更高。即便按照30%的低限估计,当前猪肉产能波动已经是过去“猪周期”的30倍——这早已不是数量差异,而是本质区别。 有人说当前波动叠加了“猪周期”因素。这点很难测定。而是否有“猪周期”叠加其实已经不重要。简单说,非洲猪瘟是一场重大疫病灾害,不是“猪周期”。应对现在的疫情,需要采取一些超常规措施。 生猪产能恢复将是一个长期过程 欧洲一些国家曾经遭遇过非洲猪瘟的大规模集中爆发。根据他们的经验,病毒的大规模流行通常会在五六年内减弱,在这之后也还可能有零星爆发。产能恢复花费的时间更长,西班牙用了7年,俄罗斯用了20年。当然这一切都是在规范养殖和严格防疫的条件下。 面对来势汹汹的疫情,当前政策部分放松了生猪养殖的环保和土地约束,其效果需要观察。一方面,很多养殖户在过去的环保压力下已经退出生猪养殖业,要重新投产资金、队伍都是问题,短时间内能够恢复养殖的只是少数。 另一方面,非洲猪瘟疫情虽然暂时得到控制,但从该疫病的传播规律上看,恐怕还不能说全面消退。恢复产能很重要,但有效控制疫情仍是当务之急。 对养殖企业而言,谁能够活下来,面对产能出清的市场将会赚得盆满钵满。总体看,管理规范、防疫严格的规模化养殖场复养成功概率更大。根据我们的调研走访,无论大小企业,对于复养补栏都比较谨慎。这意味着,生猪产能恢复要做好打持久战的准备。 应对非洲猪瘟,需要采取超常规措施 所谓超常规,一是不能用“猪周期”的传统思维来看这件事;二是不能用平抑物价的传统措施来管这件事。 从具体措施上来说: 第一,要适度容忍猪肉价格上涨,发挥价格对需求的调控作用。当前来看,非洲猪瘟所带来的影响主要限于经济领域,并未影响社会稳定大局。根据研究,本轮猪肉价格可能在明年春节前后达到高峰,从现在到春节的5个月是最佳调控窗口期。这期间,应该适度容忍猪肉价格上涨,通过价格因素抑制猪肉消费,并产生其他肉类对猪肉消费的替代。 第二,进口猪肉数量有限,可能要鼓励国民暂时少吃猪肉。局面摆在那里,能用的手段就那几项,不少人都把目光盯在进口上。前些年我们每年进口猪肉不过100多万吨,现在适度扩大一下当然有必要,比如,南美国家如巴西、阿根廷的进口猪肉有望进一步增加,但是这弥补不了国内的缺口。因为中国猪肉消费量太大了。在这个情况下,鼓励国民少吃点猪肉,多吃点牛羊禽肉或者水产品十分必要。 第三,养殖环保和动物防疫并不矛盾,打开的窗户迟早还要关上。非洲猪瘟疫情的生物学应对,“短期靠扑杀、中期靠疫苗、长期靠管理”。从长远看,养殖业采取严格的环保措施将是一个硬约束。而且环保本身就是防疫的一部分。就从彻底控制住非洲猪瘟疫情来看,未来也必须不断加强环保措施。如何平衡产能与环保,考验相关部门的智慧。 最近,为了应对猪肉价格上涨,一些地方采取了限制猪肉价格和购买数量的做法。我认为,更直接的举措是给低收入者发放补贴券,这也能把对市场经济的扭曲降到最小。 从世界市场的大势来看,猪肉这种基本消费品的价格不可能长期居高不下。市场主体对各方面因素有敏锐的捕捉力,灾害虽然还没有完全过去,养殖企业已经开始谋划后续战略。我认为,公共治理层面也不妨把精力集中到疫情防治上,这是事关全局的“公共品”,也是政府发挥作用的最佳场所。 □陈明(中国社会科学院政治学所)
|
Copyright © 1999 - 2024 by Sinoquebec Media Inc. All Rights Reserved 未经许可不得摘抄 | GMT-5, 2024-12-27 16:09 , Processed in 0.165511 second(s), 23 queries .