蔬菜批零價格聯(lián)動性分析

李桂芹，李圣軍，劉 敏，楊 鑫

(1.南京航空航天大學經濟管理學院，江蘇 南京 210016；2.中國人民大學可持續(xù)發(fā)展高等研究院，北京100731；3.河南農業(yè)大學經濟與管理學院，河南 鄭州 450002)

保持蔬菜價格的穩(wěn)定，對保障城鄉(xiāng)居民，尤其是低收入居民的生活水平意義重大.然而，2009年下半年以來蔬菜價格的急劇波動，已經嚴重影響到城鄉(xiāng)居民的日常生活，也影響了農村居民的收入，蔬菜“賣難”和“買貴”問題甚至同時出現(xiàn).目前，關于蔬菜價格的研究主要集中在兩個方面:一個是蔬菜價格與生產之間的關系，主要包括菜農蔬菜銷售量與蔬菜生產價格之間的關系［1］和蔬菜供給對蔬菜價格的反應［2］;一個是圍繞蔬菜價格開展的相關研究，主要包括蔬菜價格波動及與蔬菜“買難”、“賣難”之間關系［3］和蔬菜追溯溢價問題［4］.雖然蔬菜流通“最后一公里”問題已引起政府、學術界和媒體的高度關注，成為整個社會關注的焦點，但圍繞蔬菜流通“最后一公里”開展的相關研究卻較少，實證研究更是少見.本研究擬根據(jù)2005-01—2011-12 蔬菜批零價格的月度數(shù)據(jù)，實證分析蔬菜批零價格之間的聯(lián)動性問題，探討蔬菜批零價格之間的聯(lián)動渠道、影響機制，并在此基礎上提出批零之間實現(xiàn)良性互動的措施.

1 蔬菜批零價格波動規(guī)律

蔬菜全產業(yè)鏈條包括生產、批發(fā)與零售3個環(huán)節(jié)，從蔬菜零售價格的構成看(以2009年為例)，2009年蔬菜價格中，蔬菜生產成本僅占31%，而流通成本卻占69%［5］.批零環(huán)節(jié)作為流通鏈條中相鄰的兩個環(huán)節(jié)，具有上下游關系，從價格傳遞、成本轉移角度，批零價格之間具有一定的相關性.同時，由于批零價格，尤其是零售價格接近蔬菜消費終端，直接影響城鄉(xiāng)居民的消費支出和生活水平，批零價格的波動也容易成為消費者、政府和新聞媒體的關注點.本研究基于2005-01—2007-01的蔬菜批零價格，實證分析蔬菜批零價格之間的聯(lián)動性，其中蔬菜批發(fā)價格根據(jù)商務部公布的16種蔬菜(圓白菜、油菜、芹菜、生菜、大白菜、白蘿卜、土豆、洋蔥、蒜頭、生姜、茄子、辣椒、青椒、豆角、冬瓜、苦瓜)的“周度”價格計算而來，首先通過16種蔬菜“周度”價格的“求和平均”計算蔬菜的“周度”批發(fā)價格;然后以月為單位，計算“月度”內“周度”批發(fā)價格的平均值，得到蔬菜“月度”批發(fā)價格;最后通過同比計算得到蔬菜“月度”批發(fā)價格指數(shù).蔬菜同比零售價格指數(shù)直接來自中經網，具體為“居民消費價格指數(shù)”中“居民食品消費價格指數(shù)”中的“居民鮮菜消費價格指數(shù)”.

1.1 蔬菜批零價格波動“周期性”特點明顯

圖1 表明，蔬菜批零價格之間總體保持了基本一致的波動趨勢.以年為單位，呈現(xiàn)出明顯的周期性，2005-01—2007-01，蔬菜批零價格完成1個先上升再下降的完整波動周期，其中批發(fā)價格指數(shù)從89 升至133后又下降到86，零售價格指數(shù)從89.8 上漲到134.9后又下降到88.1;2007-02—2009-02，蔬菜批零價格完成了第2個先上升后下降的波動周期，谷峰均出現(xiàn)在2008-02，批零價格指數(shù)分別為132和146，到2009-02，則分別降到了91和90.7;2009-03—2011-11，蔬菜批零價格完成了第3個先上升后下降的波動周期，批發(fā)價格指數(shù)谷峰值出現(xiàn)在2010-07 達到154，零售價格谷峰值出現(xiàn)在2009-12，達到136.2，到2011-11，蔬菜批零價格指數(shù)則分別降至71和89.目前，蔬菜價格整體在波動中呈現(xiàn)出下滑的態(tài)勢.

圖1 2005—2011年1月份蔬菜批零價格波動走勢圖Fig.1 The fluctuation trend of vegetable wholesale and retail prices

從蔬菜批零價格自身波動來看，2005-01—2011-12，批發(fā)價格月度平均同比漲幅(108.5)比零售價格的月度平均同比漲幅(110.7)略低.其中主要是2個方面的原因:首先，蔬菜零售終端經營環(huán)境不斷改善，尤其是超市銷售量占比提高，導致蔬菜零售的經營成本增加;其次，蔬菜零售的人工成本和生活開支不斷增加，主要是人員的機會成本和在城市的生活成本不斷提高.從波動幅度看，蔬菜批發(fā)價格同比漲幅的波動幅度較大，標準差高達18，最大值與最小值相差83個百分點，這與蔬菜批發(fā)市場交易方式落后、交易設施缺乏有密切關系，一天之內蔬菜價格會隨著上市量的波動而明顯波動.其次是蔬菜零售價格，標準差為12，最大值與最小值相差57.9，也呈現(xiàn)出較強的波動性，但零售價格同比漲幅的波動幅度明顯低于批發(fā)價格.

1.2 蔬菜批零價格波動“季節(jié)性”特征不明顯

圖2 表明，除了1月份和12月份之外，蔬菜批零價格的季節(jié)性特征均不太顯著，這與最近幾年中國北方地區(qū)蔬菜大棚種植面積的迅速擴大和“南菜北運”規(guī)模的擴大有密切關系.據(jù)統(tǒng)計，僅海南省，冬季瓜果菜占黃河以北冬季果蔬銷售市場的20%以上［6］.同時，在“菜籃子”工程的推動下，北方各地冬季蔬菜大棚種植面積也迅速擴大，以新疆吐魯番為例，截至2011年底，吐魯番設施農業(yè)溫室達到4萬余座，設置農業(yè)種植面積達到8萬余hm-2，成為烏魯木齊市的“菜籃子”［7］.

圖2 蔬菜批零價格季節(jié)因子Fig.2 The season factors of vegetable wholesale and retail price

根據(jù)蔬菜批零價格月度波動的季節(jié)因子，批零價格12月份的季節(jié)因子分別為1.065和1.086，為12個月之內的最高值;而1月份的季節(jié)因子最低，分別為0.912和0.926，相差較大.這顯然與“節(jié)日因素”帶動菜價的傳統(tǒng)觀點相悖，1月份臨近元旦和春節(jié)，蔬菜批零價格同比漲幅卻最低.這與最近幾年，政府加大蔬菜價格調控力度，尤其是節(jié)假日期間的蔬菜價格調控有密切關系，各地方政府也加大了蔬菜儲備力度，加大節(jié)假日期間的蔬菜投放力度，從而導致1月份蔬菜價格漲幅年內最低;同時，蔬菜經銷商在節(jié)假日期間蔬菜漲價的市場預期下，也提前儲備，節(jié)假日集中投放.由于蔬菜屬于鮮活易腐產品，即使在冷庫中也不能長期保存，政府和蔬菜經銷商為確保1月份的市場投放和價格穩(wěn)定，大多在12月份集中采購儲藏，導致12月份的蔬菜價格漲幅達到年內最高.

1.3 蔬菜批零價格“相關性”較強

根據(jù)2005-01—2011-12 蔬菜批零價格的月度數(shù)據(jù)，蔬菜批零價格的同期相關系數(shù)為0.7858，呈現(xiàn)高度相關性.根據(jù)Granger 檢驗結果，在10%的置信度下，考慮到蔬菜批零價格波動的季節(jié)性，采用12 期滯后，蔬菜批零價格之間互為Granger 原因，相伴概率分別為0.064和0.076，由此可以看出，蔬菜批零價格之間總體呈現(xiàn)出相互影響、相互作用的關系，而內在的影響機制有2個:一個是批零價格作為蔬菜全產業(yè)鏈條中相鄰的上下游環(huán)節(jié)，蔬菜批發(fā)價格便是蔬菜零售商的進貨價，對零售價有直接推動作用;一個是隨著“農零對接”的開展，蔬菜批發(fā)和零售同時受到蔬菜生產價格的影響，具有共同的影響動力源.

總體上，蔬菜批零價格波動呈現(xiàn)出明顯的周期性，基本以2年為1個周期，這與蔬菜生產中存在的“蛛網模型”是基本一致的;同時，存在一定的季節(jié)性，但季節(jié)性特征除個別月份之外顯著性不強.蔬菜批零價格之間則呈現(xiàn)出較強的相關性，且在10%的置信度下互為對方的Granger 原因.

2 蔬菜批零價格聯(lián)動性的實證分析

從世界范圍觀察，農產品流通渠道主要有3種模式:東亞模式、西歐模式和北美模式.流通主體分別為批發(fā)市場、合作社和超市連鎖店［9］.在中國蔬菜生產“小生產”與“大市場”的約束下，批發(fā)市場一直是中國蔬菜流通的“主渠道”.據(jù)統(tǒng)計，中國蔬菜90%左右是通過批發(fā)市場進行集散［10］，蔬菜批零價格既受自身滯后變量的影響，彼此之間也存在相互影響的關系.為實證分析蔬菜批零價格之間的關系，選用ADL(Auto-regressive distribution lag)，即分布滯后模型，尋找理想的動態(tài)完整模型，確定蔬菜批零價格之間的相互影響機制.

2.1 蔬菜批零價格ADF 單位根檢驗

根據(jù)ADF 檢驗結果如表1 所示.在5%的置信度下，蔬菜零售價格為平穩(wěn)時間序列，蔬菜批發(fā)價格則無法拒絕非平穩(wěn)時間序列的原假設，屬于單位根序列，即蔬菜批發(fā)價格是“隨機游走”的時間序列，但經過一階差分后，在5%置信度下是平穩(wěn)時間序列.

表1 各變量單位根ADF 檢驗結果(2005－01—2011－12)Table 1 The variable ADF test conclusion(From January 2005 to December 2011)

2.2 蔬菜批零價格聯(lián)動性的實證分析

2.2.1 模型設定 綜合考慮蔬菜批零價格的季節(jié)性特征和樣本數(shù)量，本研究決定選取12 階滯后構建ADL 模型，具體模型如下:

利用Eviews 5 軟件，在蔬菜批發(fā)價格的實證分析中，根據(jù)12 階滯后的LM 檢驗結果，LM 值為23.06，相伴概率為0.03，在5%的置信度下，無法拒絕殘差序列不相關的原假設.根據(jù)誤差“自相關系數(shù)”和“偏自相關系數(shù)”圖及其Q 檢驗，1～12 階的自相關系數(shù)均未超過虛線，基于蔬菜批零價格波動頻繁和季節(jié)性特點明顯的特點，合理推測是存在1 階或12 階自相關，根據(jù)AR 模型檢驗，在回歸分析中，納入AR(1)項可消除方程回歸中的誤差序列相關問題，為此，決定在回歸分析中納入誤差的1 階滯后項，消除模型中的誤差序列相關問題.而蔬菜零售價格的實證分析模型中，LM 值為13.85，相伴概率為0.31，可以拒絕殘差序列不相關的原假設.這主要是因為，蔬菜批零價格除彼此影響之外，還受生產價格的影響，而在本研究模型設定中，蔬菜生產價格對批零價格的影響均在殘差中，而蔬菜生產價格序列顯然具有一定的序列相關性，從而導致模型誤差存在一定序列相關性，但與蔬菜零售價格相比，批發(fā)市場作為蔬菜流通的主渠道，蔬菜批發(fā)價格受生產價格的影響程度更深，從而導致蔬菜批發(fā)價格回歸模型中，出現(xiàn)殘差序列相關問題，而在零售價格回歸模型中，卻不存在顯著的殘差序列相關問題.表2中的實證分析結果是消除批發(fā)價格回歸模型誤差序列相關后的模型結果.

如表2 所示，加入AR(1)后，蔬菜批發(fā)價格回歸模型中，LM 檢驗值為15.81，相伴概率為0.2，在5%的置信度下無法拒絕殘差序列不相關的原假設，即模型回歸不存在誤差序列相關問題.同時，兩個回歸模型的R2值均在0.9 以上，具有較高的解釋力度，F(xiàn) 值分別為29.22和25.28，相伴概率均為0.00，模型均具有較強的顯著性.根據(jù)AIC和SC 檢驗準則，蔬菜零售價格模型回歸效果比批發(fā)價格模型回歸效果更好，這與批發(fā)價格波動幅度大、零售價格相對較穩(wěn)定是一致的.

表2 蔬菜批零價格聯(lián)動性的實證分析結果Table 2 Empirical analysis conclusion of vegetable wholesale and retail price linkage

2.2.2 結果分析 實證分析結果如表2 所示，蔬菜批零價格均受到蔬菜批發(fā)價格及滯后項和蔬菜零售價格及滯后項的影響.

蔬菜批零價格均受自身滯后項的影響，但兩者略有不同.滯后1 期的蔬菜批零價格對當期價格均有一定的正面影響，系數(shù)分別為0.17和0.31，但在5%的置信度下，蔬菜零售價格1 期滯后項對當期蔬菜零售價格有顯著影響，而蔬菜批發(fā)價格的影響則不顯著.這再次證明了研究假說1的內容，蔬菜零售價格的穩(wěn)定性強于蔬菜批發(fā)價格.鑒于本研究數(shù)據(jù)選擇的均為蔬菜批零價格同比指數(shù)，因此，實證分析結果顯示，在5%的置信度下，蔬菜批零價格均受自身12 期滯后項的顯著影響，影響系數(shù)分別為-0.43和-0.42，即上一年批零價格漲幅越大，下一年同期的蔬菜批零價格漲幅越小.但除此之外，在5%的置信度下，蔬菜批發(fā)價格還受自身9 期滯后項的顯著影響，影響系數(shù)為0.38，這與批發(fā)環(huán)節(jié)蔬菜的儲藏有一定的關系，即9 期滯后的蔬菜批發(fā)價格越高，當期蔬菜批發(fā)價格越高，主要原因是9 期滯后的蔬菜批發(fā)價格越高，蔬菜儲存量越低，導致當期蔬菜上市量下降，推高蔬菜批發(fā)價格.

蔬菜批零價格之間的影響關系呈現(xiàn)出一定的“對稱性”.這再次證明了研究假說3的內容.首先，在5%的置信度下，蔬菜批發(fā)、零售價格均受同期零售、批發(fā)價格的顯著影響，蔬菜批發(fā)價格對同期零售價格的影響系數(shù)為0.57，蔬菜零售價格對同期蔬菜批發(fā)價格的影響系數(shù)為1.09，均為正向影響，即蔬菜批零價格之間相互推動或拉動，共同上漲或下跌，這與蔬菜批發(fā)是零售環(huán)節(jié)蔬菜來源“主渠道”的地位是相一致的.同時，在5%的置信度下，滯后1 期的蔬菜批發(fā)價格對當期零售價格也有顯著的影響，影響系數(shù)為-0.27，這與蔬菜零售終端儲藏能力的提高有一定關系，這證明了研究假說2的內容，即上月蔬菜批發(fā)價格上漲，超市與農貿市場零售商加大蔬菜采購力度，利用有限的儲存設施加大庫存量，由于蔬菜保質期較短，直接導致當月蔬菜零售價格下跌.此外，在5%的置信度下，滯后9 期的蔬菜零售、批發(fā)價格對當期的蔬菜批發(fā)、零售價格均有顯著的負向影響，影響系數(shù)分別為-0.32和-0.24，這與蔬菜的生產周期是密切相關的，無論是蔬菜批發(fā)價格，還是零售價格的上漲，都會導致蔬菜生產價格的上漲，而9個月已達到大多數(shù)蔬菜的一個完整生產周期，在“蛛網模型”的作用下，直接導致9個月后蔬菜批零價格漲幅的回落.同時，在10%的置信度下，蔬菜滯后12期的批發(fā)、零售價格對當期的蔬菜零售、批發(fā)價格均具有顯著的正向影響，這與蔬菜生產中存在的“蛛網模型”現(xiàn)象和大棚菜及南菜北運導致12個月內部分蔬菜已完成2個生產周期有密切關系，蔬菜價格一旦大幅上漲，在6個月之內，大棚菜便可完成一個生產周期，加大市場供應量.

總之，蔬菜批發(fā)價格與零售價格均受自身滯后項的影響，受“翹尾因素”的影響，批零價格均受自身12 期滯后的負向影響，由于零售環(huán)節(jié)價格波動幅度較小，蔬菜零售價格受自身1 期滯后項的顯著影響;由于批發(fā)環(huán)節(jié)儲藏能力較強，導致蔬菜批發(fā)價格還受自身9 期滯后項的顯著影響.在蔬菜批零價格之間的彼此影響呈現(xiàn)出一定的“對稱性”，兩者同期之間彼此會產生顯著的正向影響，兩者9 期滯后項對彼此均有顯著的負向影響，12 期滯后項對彼此均有顯著的正向影響，此外，批發(fā)價格1 期滯后項對當期蔬菜零售價格有顯著的正向影響.由于蔬菜生產經由“批發(fā)”進“零售”是目前蔬菜流通的“主渠道”，導致蔬菜批發(fā)價格回歸模型存在“序列相關”問題，納入AR(1)項后，蔬菜批發(fā)價格回歸模型“序列相關”問題消除，同時系數(shù)為0.54，在5%的置信度下有顯著影響，這與蔬菜生產價格對批發(fā)價格的正向影響關系是相一致的.

3 結論與建議

批發(fā)與零售作為蔬菜流通鏈條中前后相連的2個環(huán)節(jié)，批零價格之間的聯(lián)動性直接反應了批零市場的一體化程度和流通效率.實證分析表明，蔬菜批零價格之間總體保持了一致的變動態(tài)勢，而且批零價格波動均呈現(xiàn)一定的“周期性”，但“季節(jié)性”特點不太明顯.從價格波動情況來看，蔬菜零售價格月度平均同比漲幅較大，批發(fā)價格波動幅度較大.根據(jù)ADL 模型的實證分析結果，蔬菜批零價格均受自身滯后項的顯著影響，同時，蔬菜批零價格之間的影響關系呈現(xiàn)出一定的“對稱性”.相關部門應采取有效措施進一步增強蔬菜批零一體化程度，提高蔬菜流通效率.

3.1 提高蔬菜批零環(huán)節(jié)的信息化水平

市場經濟下的價格決策是以信息為基礎的，只有蔬菜批零價格保持長期穩(wěn)定的合理關系才能實現(xiàn)蔬菜的高效流通，為此，需建立覆蓋各主要批發(fā)市場、各種零售業(yè)態(tài)的信息服務體系，實時向批零環(huán)節(jié)發(fā)布價格信息，可以有效防止批零價格的大起大落或過度的偏離均衡關系，解決蔬菜批零環(huán)節(jié)存在的信息不對稱問題.

3.2 提高蔬菜批零環(huán)節(jié)的組織化水平

市場價格是市場交易雙方討價還價的結果，交易雙方交易規(guī)模越小、交易概率就越多，契約的簽約率與履約率就越低，價格穩(wěn)定性就相對不高.提高蔬菜批發(fā)商與零售商的組織化水平，有利于蔬菜批零雙方構建長期穩(wěn)定的合作機制，確定穩(wěn)定的交易價格，減少批零交易價格的波動頻率與波動幅度.

3.3 提高蔬菜批零環(huán)節(jié)的一體化水平

在專業(yè)分工的基礎上提高蔬菜批零環(huán)節(jié)的一體化水平，對減少流通成本、縮小批零價差、減少批零價格波動具有重要意義.鼓勵批發(fā)商或批發(fā)市場自建零售終端或通過相互投資、相互持股等方式與零售終端建立穩(wěn)定的交易關系;同時，鼓勵批發(fā)商自己或與零售終端聯(lián)合建立配送中心，向單位食堂、餐飲企業(yè)或集貿市場、超市等零售終端進行統(tǒng)一配送.

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