河北省城鎮居民蔬菜消費量影響因素實證分析

苑甜甜

[提要] 本文運用因子分析法，分析河北省城鎮居民人均蔬菜消費量與價格、恩格爾系數和替代品之間的關系，通過綜合得分排序，得出糧食價格的高低對蔬菜消費量的影響極其顯著。蔬菜作為城鎮居民生活的必需品，需求彈性較小，蔬菜價格對蔬菜消費量影響不顯著。

關鍵詞：河北；城鎮居民；蔬菜消費量；因子分析法

中圖分類號：F126.1 文獻標識碼：A

收錄日期：2017年10月17日

蔬菜能提供人體必需的維生素、纖維素和碳水化合物，同時還具有營養、保健、維持新陳代謝等功效，是人們生活所必需的。但是，隨著河北城鎮居民生活水平的提高，主要食品結構發生了較大的變化，城鎮居民人均蔬菜消費量的逐年變化到底受什么因素影響？對此影響因素的分析具有重要意義。

一、河北省城鎮居民主要食品消費結構及變化

隨著社會經濟的發展和居民收入水平的提高，河北省城鎮居民的食品消費結構發生了比較大的變化。糧食、蔬菜、肉類3種傳統主要食品在人均食品總量中的比重有所下降。與此同時，禽蛋、水產品、植物油等在食品消費結構中的比重穩步上升，食品消費結構出現明顯變化。

食品消費行為由追求數量滿足逐步過渡到追求營養、健康和精細食品，城鎮居民在外就餐和深加工的副食品消費增多，對那些初級食品的購買和家庭加工消費形成一定的替代。由表1可知，2000年蔬菜支出占食品支出的48.32%，2013年的蔬菜支出占食品支出的35.31%，這個相對變化并不是很大；但是從絕對量上來說，卻從2000年的128.23kg下降到2013年的97.76kg，下降幅度為23.76%。（表1）

二、河北省城鎮居民蔬菜消費量變化及價格影響

（一）城鎮居民人均蔬菜消費量變化。河北省城鎮居民飲食習慣的改變意味著各類農產品市場結構隨之發生了巨大的變化，傳統主要農產品的市場逐漸發生萎縮，而新興食品市場迅速成長。經歷了從溫飽到小康再到全面小康的不同階段，河北省城鎮蔬菜消費市場需求增長逐步趨于穩定，進入質量型、多樣化階段，蔬菜消費需求也處于穩定狀態。從表2可知，從2000年到2013年，河北省城鎮居民年人均消費蔬菜數量呈現先輕微上升后逐步下降的趨勢。城鎮居民自2000年以來蔬菜消費總量先迅速上升后逐步下降，這與城鎮化建設導致城市居民增多有一定關系。相對于農村居民而言，城鎮居民的蔬菜消費模式更具有超前性，對蔬菜的消費需求也更為挑剔。（表2）

（二）價格對城鎮居民蔬菜消費總量的影響。糧食與蔬菜對河北省城鎮居民來說是基礎性食物，需求彈性小，需求量受價格影響較小，但是蔬菜作為副食品，與其他食物之間具有一定的替代關系，諸如肉禽、水產品和蛋類等。從表3可知，2009～2014年蔬菜與糧食、肉禽、水產品、蛋類的物價指數之比的波動范圍是0.774～1.249。這意味著糧食、肉禽、水產品、蛋類的價格變動幅度與蔬菜處于一種競爭關系。這也從一定程度上說明了糧食、肉禽、水產品和蛋類的價格對蔬菜消費量有一定程度的影響。（表3）

三、河北省城鎮居民的恩格爾系數

恩格爾系數是食品支出總額占個人消費支出總額的比重。恩格爾系數是用來反映人民生活水平的指標，生活水平又直接影響著蔬菜的消費結構，消費結構對消費量也有較大的影響。2009～2014年河北省城鎮居民家庭恩格爾系數在26.17%～33.80%之間，說明恩格爾系數逐年變化不大，食品支出比較穩定。

四、河北省城鎮居民蔬菜消費量影響因素因子分析

（一）方法說明。目前，因子分析法被廣泛應用在市場經濟、醫學、教育等領域的科學研究中，其一般是要設計出許多個實測變量，通過大量收集數據以尋找規律。在大多數情況下，如果有許多變量，則它們之間會存在一定的相關關系，因而使得問題更加難以分析。因子分析法就是將相互之間可能存在相關關系的大量變量轉換成較少的、彼此不相關的綜合指標的一種多元統計方法。因子分析法通過探求各觀測變量之間的相互關系，并根據變量之間的相關性大小進行分組，使分到一組的變量之間相關性較高，而不同組的變量之間相關性較低，從而將具有錯綜復雜關系的變量綜合為能夠反映原來眾多變量主要信息的幾個公共因子，且將公共因子與多個原始變量之間的線性關系表示出來。因子分析法的數學模型一般可表示為：

在因子變量不相關的條件下，aij就是第i個原始變量與第j個因子變量的相關系數，反映了變量xi與因子fj的相關程度。aij絕對值越大，則Xi與Fi的關系越強。因子載荷aij2反映了因子fj對解釋變量xi的重要作用和程度。

需要說明的是，在進行因子分析之前需要對所有變量進行KMO檢驗和Bartletts球度檢驗，以確定變量是否適合進行因子分析。其中，KMO統計量在0～1之間取值，用于比較變量間的簡單相關系數和偏相關系數，如果原始觀測變量之間存在錯綜復雜的內在關系，那么簡單相關系數就大于偏相關系數，KMO值就接近于1，這些變量就適合進行因子分析；相反，如果KMO值越接近于零，原始變量就越不適合進行因子分析。Bartletts球形檢驗的原假設為變量間是相互獨立的，如果檢驗結果拒絕原假設，則說明這些變量之間有內在的相互聯系，適合進行因子分析。

（二）指標選取。本研究采集2009～2014年蔬菜、糧食、肉禽及制品、水產品、蛋類食品消費物價指數。利用表3能計算出表4的糧食、肉禽及制品、水產品、蛋類相對蔬菜價格的比例。選取影響城鎮居民人均蔬菜消費量y的7個指標：X1—城鎮居民家庭人均純收入變化系數指數 （相對于2009年城鎮居民家庭人均純收入指數）；X2—城鎮居民家庭恩格爾系數；X3—城鎮蔬菜消費物價變化系數指數（相對于2009年城鎮蔬菜消費價格指數）；X4—糧食相對蔬菜消費價格比例指數；X5—肉禽相對蔬菜消費價格比例指數；X6—水產品相對蔬菜消費價格比例指數；X7—蛋類相對蔬菜消費價格比例指數。（表4）

（三）數據處理。采用表4中的數據，利用SPSS 17.0軟件，應用因子分析法分析城鎮居民人均蔬菜消費量及其影響因素。對原始數據進行KMO和Bartlett分析，一般當KMO檢驗值大于0.5、Bartlett顯著性檢驗值小于1時，認為原始觀測變量適合進行因子分析。根據檢驗結果，KMO值為0.565，Bartlett球形度檢驗也通過了顯著性假設檢驗，說明所選取的指標和數據適合進行因子分析。按照特征值大于1的原則，選取了2個公共因子，其累計方差貢獻率達到了86.719%。

從旋轉成分矩陣可知，因子1在X3、X4、X5、X6、X7上的載荷值分別達到-0.926、0.991、0.851、0.925、0.967。這些指標主要反映蔬菜價格和可替代產品價格的影響，所以稱為產品價格因子；因子在X1、X2上的載荷值分別達到0.857、0.526，主要體現了純收入和消費支出上，所以稱為收入消費因子。

由成分得分系數矩陣，在SPSS 17.0中可以直接得出7個影響因素的主因子得分，河北省城鎮居民人均蔬菜消費量及其影響因素綜合評價值F就可以用F=0.68222F1+0.18498F2來表示。最后根據此公式計算出河北省城鎮居民人均蔬菜消費量及其影響因素綜合評價指數及排名。

肉禽對蔬菜消費量的影響最為顯著。綜合得分是0.1510，排第一位；水產品對蔬菜消費量的影響排第二位，綜合得分是0.1507；糧食對蔬菜消費量的影響排第三位，綜合得分是0.1408；蛋類對蔬菜消費量的影響排第四位，綜合得分是0.1372；居民家庭人均純收入、居民家庭恩格爾系數和蔬菜價格對蔬菜消費量的影響排名分列第五至第七位。

五、結論

綜上所述，在河北省城鎮居民人均蔬菜消費量及其影響因素中，肉禽、水產品、蛋類價格變動對蔬菜消費量的影響較為顯著，肉禽、蛋和水產品屬于蔬菜產品的替代品，當蛋、干豆類及豆制品和水產品價格高時，城鎮居民就多吃蔬菜；相反，當蛋和水產品價格低時，他們就少吃蔬菜。這樣，蔬菜的消費量受到蛋和水產品的價格升降影響顯著。糧食對蔬菜消費量的影響顯著，主要因為城鎮居民不是糧食的生產者，糧食價格的升高會引起城鎮居民屯糧的想法在食品支出變化不大的情況下，必然引起蔬菜消費量的減少；城鎮居民恩格爾系數對城鎮居民的蔬菜消費量也有影響，恩格爾系數高低決定了食品支出占總支出的比例；城鎮居民家庭人均純收入和城鎮蔬菜價格對城鎮居民蔬菜消費量影響較小，主要是城鎮居民消費蔬菜朝營養方向發展，他們更關注健康，蔬菜作為城鎮居民生活的必需品，需求彈性較小，加上城鎮居民收入比較高，所以蔬菜價格對其蔬菜消費量的影響不顯著。

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