“猪粮安天下”,生猪自古以来便在国计民生中占据着重要地位。我国作为世界上最大的猪肉产销国,维持猪肉价格稳定的重要性不言而喻。然而我国猪肉消费的相对广泛性和生猪养殖的区域不平衡性,引致市场供需不均衡,猪肉及其价格的“跨地域”传导,促使我国猪价进入了周期性波动的怪圈。因而厘清不同省域生猪价格波动的空间关联及其动态演进过程,并识别影响不同省域生猪价格波动关联性的因素,可以深入了解我国生猪产业布局不断更新背景下不同省域生猪价格的互动关系,对政府部门更好地制定具有前瞻性的价格稳定和区域调整布局政策,进而促进我国生猪产业可持续健康发展具有重要现实意义。本文的主要研究内容及结论如下:(1)生猪价格波动及特征分析。通过梳理我国及不同省域生猪产业规模及消费状况,发现我国生猪养殖和猪肉消费区域的确存在不平衡现象。同时,运用Census X12季节调整法及HP滤波法等发现我国生猪价格波动周期包含的小波峰数量变多,波动频率明显增高,波动呈现更为复杂的态势。我国不同省域生猪价格在呈现相互依赖和相互影响特征的同时,也存在空间价格的异质性。(2)不同省域生猪价格波动空间关联的静态分析。本文基于2010年3月4日-2019年3月11日我国22个省(自治区、市)生猪价格的日度数据,采用Diebold和Yilmaz于2014年提出的基于广义预测误差方差分解的关联度测量框架,发现从总关联度看,我国不同省域的生猪价格整体关联度水平高达87.98%;从总定向关联度来看,不同省域生猪价格波动对其他省域和受其他省域生猪价格波动影响度存在差异,其中吉林和河南的正向净关联度最大,是我国不同省域生猪价格系统的价格发送者,重庆和上海的负净关联度最大,为不同省域生猪价格系统内的价格接受者;从两两定向关联度来看,地理位置较近或为生猪主产区省域的生猪价格关联度普遍更大,其中作为生猪主产区的吉林省和黑龙江省的生猪价格关联度最高。(3)不同省域生猪价格波动空间关联的动态分析。本文在关联度测量框架的基础上结合滚动窗口回归和网络拓扑图,分析了关联度的时变特征。实证发现从总关联度看,其具有时变性,受疫情、相关政策以及“猪周期”变换的影响,可以分为三个阶段;从总定向关联度来看,与对其他省域生猪价格影响的定向关联图相比,受其他省域影响的定向关联图整体走势更加平稳,且波动幅度小。大部分生猪主产区除个别时期外,与系统内其他省域生猪价格的净关联度为正值,且影响程度较大,而重庆和四川两省因消费量、距离以及规模化养殖程度等原因,与其他省域生猪价格的净关联度表现为负值;从两两定向关联度来看,不同阶段我国不同省域之间的生猪价格关联度是动态变化的,且系统内的整体关联度有增强趋势。同时通过改变预测步长和滚动窗宽进行稳健性检验,进一步确保了结果的可靠性。(4)不同省域生猪价格波动的空间关联的影响因素分析。本文采用QAP法定量识别了影响空间关联的因素,发现地理位置相邻、表征生猪主产区影响力的人均猪肉产量以及生猪规模化养殖程度可以解释我国不同省域生猪价格两两净定向关联关系的76%,且均对不同省域生猪价格波动空间关联具有显著正向影响。本文的创新处如下:(1)研究框架具有新意。本文基于广义预测误差方差分解的关联度测量框架,将不同省域价格之间、某个省域与整个系统之间以及整个系统三个维度纳入一个分析系统,实证检验了生猪价格波动的空间关联水平和方向。(2)研究角度具有新意。本文采用滚动窗口回归法并结合网络拓扑图,从动态角度分析了不同省域生猪价格波动的空间关联度,弥补了只进行全样本静态分析时有可能因数据存在断点而使结果出现偏差的局限。(3)定量分析影响我国生猪价格波动空间关联的因素。目前对生猪价格波动的空间传导或市场整合影响因素的探讨多停留在理论分析层面,本文选用QAP法,通过“关系数据”定量分析了影响我国生猪价格波动空间关联的因素,对相关实证检验做了有效补充。