北京市蔬菜價格變動的特征及影響因素

潘鳳杰 穆月英

（中國農業大學經濟管理學院，北京 100083）

近年來，蔬菜價格波動頻繁，2010年上半年蔬菜價格猛漲，消費者叫苦不迭；2011年4、5月蔬菜價格猛跌，諸如有1.0元·kg-1的普通白菜（小白菜）出售，菜賤傷農。蔬菜價格問題引起各界高度關注。蔬菜價格波動的原因何在？本文從蔬菜產業涉及的生產、加工、流通等整個產業鏈條的視角，分析蔬菜價格的影響因素。

目前為止，關于蔬菜價格問題的研究多集中于以下兩個方面：一是對價格波動規律的研究。有的對北京市蔬菜批發市場上一些蔬菜品種價格的季節性變化規律進行了分析（劉瑞涵 等，1998；閆曉軍 等，2002；趙友森和趙安平，2010）；有的對我國蔬菜生產、供給及價格波動情況進行了分析（安玉發，1999；譚向勇和辛賢，2001；辛佳琳和陳永福，2009）。二是對蔬菜價格波動影響因素的研究。李鎖平和王利農（2006）利用蛛網模型對蔬菜的供給與價格間的關系進行了研究；陳彥峰（2008）描述性地分析了蔬菜價格的上漲與農業生產資料價格、燃油價格、運輸費用、經營成本、生活成本等的增加、蔬菜的內在價值大幅度提升等原因有關；杜俊（2008）運用小波分析法、層次聚類法和變異系數法分析了江蘇省蔬菜價格波動及其與氣候的關系；陳曉莉（2009）從供給和需求角度分析了油菜籽和菜籽油的價格波動影響因素；孫倩和穆月英（2011）分析了北京市蔬菜價格的變動特征、上市量與價格的關系等。對北京市蔬菜批發市場自2007年以來蔬菜總體平均價格的變動及影響因素的研究尚屬少見。

本文在對北京市蔬菜價格的波動進行分析的基礎上，對蔬菜價格的影響因素進行理論分析，最后運用逐步回歸分析法對蔬菜價格的影響因素進行實證分析。

1 北京市蔬菜價格的變動特征

1.1 蔬菜價格的長期趨勢

從2007～2010年北京市蔬菜價格變動來看（圖1），總體呈現上漲趨勢，由2007年6月的1.42元·kg-1上升到2010年2月的3.49元·kg-1，漲幅為145.77%。用直線回歸來擬合蔬菜價格的上漲趨勢，得到圖1中直線為價格趨勢線。回歸估計結果的統計有效性較好，反映直線回歸方程斜率的回歸系數為0.03，表明北京市蔬菜價格平均每月增長3%。因此，從長期看，蔬菜價格呈現逐年上漲的趨勢。

圖1 2007～2010年北京市蔬菜總體月平均價格走勢

由圖2可見，北京市蔬菜主要品種的價格均呈現出與蔬菜總體價格類似的變動趨勢，即價格的長期變動呈現上漲趨勢。其中黃瓜價格的上漲幅度最大，由2007年6月的1.14元·kg-1上升到2011年1月的3.53元·kg-1，漲幅達209.65%；番茄價格由1.28元·kg-1上升至3.61元·kg-1，漲幅達182.03%；茄子的漲幅為93.90%；青椒的漲幅最小，為78.45%。

1.2 蔬菜價格的波動

首先，蔬菜價格存在季節波動。從圖3可以看出，每年1～12月，蔬菜平均價格一般呈兩頭高、中間低的趨勢，具有較明顯的季節性波動特征。每年2月蔬菜價格較高，3月后開始下降，5～7月價格較低，處于谷底，然后緩慢回升，在中秋、國慶等重要節日前后又恢復高價位，并以上漲趨勢維持到年末，春節前的價格往往會達到一年中的最高值，春節后又開始下跌。蔬菜價格的季節性波動主要來自蔬菜生產的季節性和傳統節日對蔬菜需求的季節性。夏季氣候適宜蔬菜生產，蔬菜供應量增加，再加上蔬菜容易腐爛、貯藏時間短等原因導致蔬菜價格下降；而北方冬季氣溫較低，露地蔬菜無法生長，只能依靠大棚蔬菜或從路途遙遠的南方運來，再加上冬季我國傳統節日較多（尤其春節前后），居民的蔬菜消費量較大，拉動價格上漲。

其次，蔬菜價格存在超常波動。由圖3可見，2009年年底出現了蔬菜價格的突發性上漲，從當年11月的2.36元·kg-1漲到 12月的2.92元·kg-1，上漲幅度達23.73%，與當年冬季雪災對溫室蔬菜產量造成的影響有很大關系；2010年11月開始蔬菜價格出現下跌，由3.13元·kg-1下跌到12月的2.89元·kg-1，下跌幅度達7.67%。這種價格的劇烈波動屬于價格的超常波動。

圖2 2007～2010年北京市4種果類蔬菜月平均價格走勢

圖3 2007～2011年北京市蔬菜總體月平均價格比較

綜上所述，從長期趨勢看，蔬菜價格呈現上漲趨勢；年度內蔬菜價格有季節性波動。因此，一定范圍內的蔬菜價格波動屬于正常波動。但歷年蔬菜價格變動中，在一些時期出現的蔬菜價格的突發性上漲或者下跌，是蔬菜價格的超常波動。

2 北京市蔬菜價格的影響因素

在市場經濟條件下，商品的供給和需求決定商品的價格。北京市的蔬菜供給和需求，通過其內在因素使供給和需求相互作用，決定蔬菜價格。

蔬菜是必不可少的消費品，與糧食等農產品相比，蔬菜消費要求的新鮮度高，而蔬菜不耐貯藏、損耗率高、運輸難度大，蔬菜供應更要注意時效性和質量安全。影響蔬菜供給的主要因素包括：第一，蔬菜上市量直接關系到蔬菜供給。第二，在蔬菜生產過程中，需要投入種子、化肥、農藥、農膜等農業生產資料，這些農業生產資料價格構成了蔬菜生產成本。一般來說，農業生產資料價格上漲時，蔬菜的生產成本就會上漲，蔬菜價格就會有上漲的趨勢。第三，自然災害會影響蔬菜的生長和貯存。第四，技術進步通過作用于蔬菜的生產效率而作用于蔬菜產量，從而影響蔬菜的市場價格。

居民人均可支配收入、相關替代品價格、消費者偏好、人口數量等因素是影響北京市蔬菜價格需求方面的主要因素。首先，居民人均可支配收入的影響。當居民手中可支配收入高時，會更加注重身體健康和保健，從而會增加對蔬菜多樣化的需求，注重蔬菜的數量和質量。其次，蔬菜相關替代品的影響。當蔬菜替代品價格上漲時，會導致對蔬菜需求的增加。此外，消費者偏好也會影響到對蔬菜的需求，當人們偏好某種蔬菜品種時，對該蔬菜品種的消費需求數量就會增加。

北京市蔬菜價格的波動還受到政府政策、流通體系和投機行為等因素的影響。

3 北京市蔬菜價格變動影響因素的實證檢驗

3.1 模型構建

根據以上理論分析可知，蔬菜價格受供求因素的影響，上述因素及一階滯后項對蔬菜價格波動的影響可以通過建立多元線性回歸模型進行分析。為了消除量綱的影響，方程兩邊同時取對數，即轉化為對數多元回歸模型。

式中：t代表時間；β0是常數項；β1，…，β24分別為待定系數；ε為隨機擾動項。模型中各變量的含義及預期符號見表1。

表1 北京市蔬菜價格變動影響因素的變量

此外，自然災害虛擬變量DIS的設定如下：當DISt=1時，發生自然災害；當DISt=0時，未發生自然災害。本文選取對蔬菜價格有較大影響的自然災害月份 2008年 1～2月、2009年 11月～2010年5月、2010年9～10月的DIS值設為1，其他月設為0。時期虛擬變量Djt的設定如下：假定時期變量有12個類別，即一年12個月，要用11個虛擬變量Djt，即：

3.2 數據來源

各變量值均選取2007年6月～2011年1月相應的指標值進行計算。北京市蔬菜價格和上市量的數據來自北京市市場協會網站，每月的數據由每天的數據整理而成。居民可支配收入、人口數量和北京市居民消費者價格指數CPI來自北京市統計局網站。根據居民可支配收入月數據的可獲得性，選取了北京市城鎮居民的可支配收入作為替代。農業生產資料價格指數來自歷年統計局編制的《中國經濟景氣月報》，由于沒有歷年北京市每月的農業生產資料價格指數，本文采用全國每月的農業生產資料價格指數進行替代。

3.3 模型估計結果

由于有北京市每月蔬菜價格相關的歷史數據的限制，為避免多重共線性的影響，采用逐步回歸方法進行分析。逐步回歸法是以最少的變量來達成對應變量最大的預測解釋力，即一些不具有統計意義的變量被逐步排除，最后一步模型中包含的所有變量就是最終進入回歸模型的解釋變量，變量所對應的影響因素就是影響價格的因素。根據這一原理，結合收集的數據，運用SPSS軟件進行逐步回歸，包含9個步驟（表2）。在最初的模型設定中有 24個解釋變量，其中包含11個時期虛擬變量，經過 9步回歸后，最后得到的回歸方程中包含了 7個解釋變量，最后的回歸方程為：

調整R2=0.920，F=68.657，DW=2.202，括號內為對應參數的t值。

在上述回歸方程中，解釋變量中包括被解釋變量的滯后變量，此時檢驗隨機誤差項自相關的D-W統計量是漸近有偏的，因此不能根據DW的值去判斷相關性，而是根據Durbin H統計量進行相關性檢驗判斷的依據。

Durbin H檢驗克服了DW檢驗要求回歸式中不含有被解釋變量滯后項的缺點，h的值越大，越傾向于拒絕原假設，即認為存在自相關。根據DW值計算Durbin H統計量，|h|=0.724＜1.96，所以模型不存在一階自相關，再經PAC和BG檢驗也未發現高階自相關；變量的最大方差膨脹因子VIF=3.163＜10，表明上述模型已不存在多重共線性。因此，上式即為北京市蔬菜價格影響因素的回歸方程。

3.3.1 回歸過程分析 回歸過程中變量進入的標準為因變量的F統計量的p值是小于或等于0.10的數。得到的回歸模型共包括7個自變量，按照進入模型的順序分別為Psc（t-1）、D5、D6、Pzl（t-1）、Pzlt、Qt-1、DISt-1。而CPI、Y、POP、Qt、DISt均沒有進入回歸方程。具體解釋如下：

當期自然災害DISt和當期蔬菜上市量Qt沒有進入回歸方程，可能是蔬菜等農產品生產具有一定的周期，當期自然災害和產量的變化沒有及時反應到當期蔬菜價格的變化；城鎮居民可支配收入Y沒有進入方程，可能是北京市城鎮居民人均可支配收入已達到一定高度，收入對蔬菜消費影響不大；人口數量POP、通貨膨脹CPI均沒有進入方程，可能是北京市人口數量和通貨膨脹在短期內沒有太大變化，對北京市蔬菜價格的變化影響不顯著。

在回歸過程中，經過對單個參數的顯著性檢驗，所有解釋變量的t統計量的值均大于2，各變量的系數均通過顯著性檢驗，均具有統計意義。隨著變量的不斷加入，R2值不斷增大，最終回歸模型修正后的R2值為0.920，說明以上因素能夠解釋北京市蔬菜價格變動的92.0%。F值在不斷變小，從138.819下降到68.657，但最小的F值的p值仍近似為0，方程完全通過顯著性檢驗。

3.3.2 回歸結果分析 由于采用的是對數線性回歸方程，各變量參數值的統計意義在于說明自變量對因變量的邊際彈性影響，因此參數值的絕對值越大，該變量對北京市蔬菜價格的影響也就越大。蔬菜上期價格的彈性系數為0.879，當期農業生產資料價格的彈性系數為4.391，上期蔬菜上市量的彈性系數為0.460，上期自然災害的回歸系數值為0.091，說明上述變量對當期蔬菜價格有正向影響。其中，當期農業生產資料價格對當期蔬菜價格的影響最大。上期農業生產資料價格的回歸系數值為-6.925，說明上期農業生產資料價格對當期蔬菜價格產生負向影響。

總之，通過實證分析，驗證了蔬菜上期價格、上期和當期農業生產資料價格、上期蔬菜上市量、上期自然災害、5月和6月的季節因素均對北京市蔬菜價格有影響。其中，蔬菜上期價格、當期農業生產資料價格、上期蔬菜上市量、上期自然災害與北京市蔬菜價格是同方向變動，即這些變量的值增加，蔬菜價格會上升。上期農業生產資料價格、5月和6月的季節因素對北京市蔬菜價格有負向影響，即這些變量的值增加，蔬菜價格會降低。

上述結果表明，蔬菜價格受到蔬菜上市量、農用生產資料價格、季節、自然災害等因素的影響，且這些因素有的對蔬菜價格的影響有滯后期，比如當期蔬菜上市量、農業生產資料價格的變動會影響到下一期的蔬菜價格。

4 結論

本文在對近年來北京市蔬菜價格變動的特征進行研究的基礎上，對北京市蔬菜價格變動的影響因素進行理論和實證分析。主要研究結論歸納如下：

① 北京市蔬菜價格變動的特征。從長期趨勢看，蔬菜價格呈現上漲趨勢；年度內蔬菜價格有季節性波動，因此一定范圍內的蔬菜價格波動屬于正常波動。但是，歷年蔬菜價格變動中，在一些時期出現的蔬菜價格的突發性上漲或者下跌，是蔬菜價格的超常波動。

② 北京市蔬菜價格的影響因素。從理論上分析了影響蔬菜價格的因素，主要有供給因素、需求因素和其他因素。其中，供給方面的因素主要有生產資料價格、上期蔬菜價格、自然災害、蔬菜供給量、技術進步等；需求方面的因素有居民人均可支配收入、人口數量、替代品價格、消費者偏好等。此外，還受到政府政策、流通體系和投機行為等因素的影響。

③ 北京市蔬菜價格變動影響因素的實證檢驗。通過實證分析，驗證了蔬菜價格受蔬菜上市量、農用生產資料價格、季節、自然災害等因素的影響，并且這些因素有的對蔬菜價格的影響有滯后期，比如當期蔬菜上市量、農業生產資料價格的變動會影響到下一期蔬菜價格。其中，蔬菜上期價格、當期農業生產資料價格、上期蔬菜上市量、上期自然災害與北京市蔬菜價格是同方向變動的；上期農業生產資料價格、5月和6月的季節因素對北京市蔬菜價格有負向影響。

本文通過側重于理論和數學模型視角進行研究得到的結論，今后將從蔬菜生產、流通和消費的產業鏈視角探討蔬菜價格波動的原因。

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