北京市蔬菜價(jià)格波動(dòng)及成因分析

張惠媛

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100089)

一、引言

蔬菜在居民膳食結(jié)構(gòu)中具有重要地位，隨著生活水平持續(xù)改善，蔬菜消費(fèi)支出占食品支出中的比重也在持續(xù)提升。蔬菜價(jià)格的波動(dòng)一邊牽著農(nóng)民的“錢袋子”，另一邊又牽著居民的“菜籃子”。政府高度重視蔬菜價(jià)格波動(dòng)問題，多年來為促進(jìn)蔬菜市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)平衡出臺(tái)了一系列調(diào)控措施，但是并未達(dá)到預(yù)期效果。究其原因是缺乏對(duì)蔬菜價(jià)格波動(dòng)規(guī)律和原因的充分認(rèn)識(shí)和把握。蔬菜價(jià)格的頻繁波動(dòng)與多種因素有關(guān)，掌握蔬菜價(jià)格的波動(dòng)規(guī)律及原因是穩(wěn)定價(jià)格的前提和基礎(chǔ)，必須給予足夠的重視，并進(jìn)行細(xì)致地研究。

二、文獻(xiàn)綜述

針對(duì)蔬菜波動(dòng)規(guī)律，我國(guó)學(xué)者從分解波動(dòng)因素、對(duì)比居民收入等角度進(jìn)行研究；總的來看，我國(guó)蔬菜價(jià)格在不同時(shí)期呈現(xiàn)的增加趨勢(shì)和波動(dòng)幅度不盡相同，總體呈現(xiàn)上漲趨勢(shì)并伴隨有隨機(jī)波動(dòng)和周期性波動(dòng)。周振亞等(2012)指出從居民收入的角度來看，蔬菜的零售價(jià)格是下降的。沈辰等(2015)分析發(fā)現(xiàn)：隨機(jī)波動(dòng)對(duì)瓜果、葉菜類蔬菜價(jià)格的波動(dòng)貢獻(xiàn)不斷加強(qiáng)；季節(jié)波動(dòng)對(duì)瓜果類蔬菜價(jià)格影響強(qiáng)于其他蔬菜；葉菜類蔬菜價(jià)格波動(dòng)更容易受隨機(jī)因素影響；周期波動(dòng)對(duì)姜蒜類價(jià)格波動(dòng)貢獻(xiàn)明顯。隨學(xué)超等(2015)指出：我國(guó)蔬菜價(jià)格在短期內(nèi)的季節(jié)性波動(dòng)減弱，同時(shí)周期性波動(dòng)卻有所增強(qiáng)。卞靖等(2020)分析指出，從總體趨勢(shì)看，蔬菜價(jià)格在波動(dòng)中穩(wěn)步上漲；從周期波動(dòng)看，蔬菜價(jià)格呈現(xiàn)年度季節(jié)性“雙峰雙谷型”周期波動(dòng)；從波動(dòng)程度看，蔬菜價(jià)格波動(dòng)幅度明顯加大。

國(guó)內(nèi)學(xué)者在蔬菜價(jià)格影響因素的研究上從蔬菜的生產(chǎn)、流通、銷售以及市場(chǎng)、技術(shù)等多個(gè)方向著手，進(jìn)行了較為全面的分析。張唯婧(2011)指出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本是農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變動(dòng)的最關(guān)鍵因素。趙安平等(2014)認(rèn)為突發(fā)事件是蔬菜價(jià)格隨機(jī)性波動(dòng)的主要誘因。黃修杰等(2017)認(rèn)為我國(guó)城市蔬菜價(jià)格的波動(dòng)上漲是因?yàn)樯a(chǎn)成本上升。項(xiàng)朝陽等(2020)指出影響蔬菜價(jià)格波動(dòng)的因素主要是種植規(guī)模、自然災(zāi)害、蔬菜生產(chǎn)技術(shù)水平。卞靖等(2020)認(rèn)為蔬菜價(jià)格大幅波動(dòng)主要原因是資金不足、創(chuàng)新不夠、流通成本高、儲(chǔ)備領(lǐng)域制度體系不完善。

蔬菜價(jià)格關(guān)系到國(guó)計(jì)民生，不同學(xué)者分別從不同角度對(duì)穩(wěn)定蔬菜價(jià)格對(duì)策展開研究。周振亞等(2012)提出要對(duì)蔬菜生產(chǎn)規(guī)模進(jìn)行宏觀調(diào)控，構(gòu)建完善的蔬菜流通體系。殷瑞普(2013)建議我國(guó)健全相關(guān)蔬菜銷售保險(xiǎn)體系來調(diào)控蔬菜價(jià)格。陳璋等(2013)建議要提高蔬菜的生產(chǎn)效率，并保證大城市附近的農(nóng)業(yè)用地與蔬菜用地的比例。趙安平等(2014)建議完善蔬菜產(chǎn)業(yè)鏈條監(jiān)測(cè)、開展蔬菜市場(chǎng)預(yù)警建設(shè)。李建平等(2017)建議建立蔬菜市場(chǎng)信息發(fā)布平臺(tái)，實(shí)時(shí)向社會(huì)發(fā)布市場(chǎng)信息。卞靖等(2020)認(rèn)為需要重點(diǎn)調(diào)控和儲(chǔ)備的蔬菜品種選擇、完善蔬菜價(jià)格調(diào)控機(jī)制。

綜上所述，目前的文獻(xiàn)大都對(duì)我國(guó)的蔬菜價(jià)格波動(dòng)特征、成因及穩(wěn)定對(duì)策進(jìn)行研究，但是很少有文獻(xiàn)通過時(shí)間序列分解與多元回歸模型相結(jié)合綜合分析蔬菜價(jià)格波動(dòng)的成因，本文根據(jù)2014年～2020年北京市七大市場(chǎng)的蔬菜日度價(jià)格數(shù)據(jù)，先對(duì)蔬菜價(jià)格進(jìn)行時(shí)間序列分解，然后運(yùn)用多元回歸模型，對(duì)蔬菜價(jià)格的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。

三、北京市蔬菜價(jià)格的時(shí)間序列分解

運(yùn)用2014年1月至2020年11月北京市蔬菜日度價(jià)格數(shù)據(jù)，通過直接平均的方法整理出北京市蔬菜的年度價(jià)格數(shù)據(jù)。就蔬菜年平均價(jià)格來說，北京市蔬菜價(jià)格整體上呈現(xiàn)上漲趨勢(shì)。就蔬菜季度平均價(jià)格來說，北京市蔬菜價(jià)格有顯著的季節(jié)波動(dòng)特征。本文為了研究蔬菜價(jià)格變動(dòng)特征，決定使用平時(shí)最為常見的加法模型，并把北京市的蔬菜價(jià)格逐步分解成季節(jié)波動(dòng)、長(zhǎng)期趨勢(shì)、周期波動(dòng)以及隨機(jī)波動(dòng)。

1.蔬菜價(jià)格的季節(jié)波動(dòng)

本文采用全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品商務(wù)信息服務(wù)平臺(tái)公布的北京市每日蔬菜價(jià)格數(shù)據(jù)，收集了2014年1月1日到2020年11月30日北京市的七大蔬菜批發(fā)市場(chǎng)每日價(jià)格數(shù)據(jù)，經(jīng)過匯總整理后，得出北京市蔬菜價(jià)格的月度數(shù)據(jù)。本文選取蔬菜整體和不同品種蔬菜相結(jié)合的方式。其中，選取了大白菜、黃瓜、茄子、番茄以及青椒五種不同品種的蔬菜。

圖1 2014年～2020年蔬菜整體的月均價(jià)格走勢(shì)

圖1顯示的是2014年～2020年蔬菜整體的每月均價(jià)趨勢(shì)。可以看出，自2014年以來，蔬菜整體價(jià)格有著冬季高，夏季低的季節(jié)性波動(dòng)。在每年的12月至第二年2月蔬菜的價(jià)格會(huì)出現(xiàn)一個(gè)小高峰，之后就會(huì)不斷下跌，大概在7月左右會(huì)跌倒谷底，隨后價(jià)格再次升高，繼續(xù)重復(fù)前面的過程。2014年～2020年蔬菜的平均價(jià)格一直在上漲，2017年之后，價(jià)格曲線重合部分較多，2016年年度價(jià)格波動(dòng)較大。

蔬菜價(jià)格之所以會(huì)有明顯的季節(jié)波動(dòng)特征，是因?yàn)槭卟松a(chǎn)的時(shí)期性以及居民節(jié)日消費(fèi)習(xí)慣的雙重作用。沈辰等(2015)根據(jù)市場(chǎng)供求理論，價(jià)格會(huì)在需求減少、供給增加時(shí)下降。夏季適宜蔬菜生長(zhǎng)的溫度、濕度可以大幅度壓縮蔬菜的種植時(shí)間，加快收獲，從而形成蔬菜產(chǎn)量增加，不過過于悶熱的氣候也同時(shí)可能引發(fā)蔬菜儲(chǔ)存難、運(yùn)輸難的問題，從而引起蔬菜價(jià)格進(jìn)一步下降。而冬季本地的產(chǎn)量低，流通過程中的損耗率較高，導(dǎo)致蔬菜價(jià)格上升。此外，6月～12月交錯(cuò)的傳統(tǒng)和新興節(jié)日不斷刺激著城市居民的蔬菜消費(fèi)需求，蔬菜價(jià)格的上漲也符合常理。黃瓜、茄子、青椒、番茄的價(jià)格走勢(shì)均與蔬菜整體的價(jià)格走勢(shì)一致，五種蔬菜中只有大白菜有著截然不同的季節(jié)性波動(dòng)特點(diǎn)?？紤]大白菜的種植、上市時(shí)期，這種完全相反的季節(jié)變動(dòng)特征就很好理解了。通常情況下，露地大白菜會(huì)在8月底，最晚在9月初就種植，在北方11月冬儲(chǔ)大白菜就會(huì)開始大量上市。而在冬儲(chǔ)大白菜大規(guī)模上市之后，城鎮(zhèn)居民對(duì)大白菜的儲(chǔ)存需求就會(huì)下降，消費(fèi)量也隨之下降，從而造成價(jià)格的進(jìn)一步上漲。

本文采用移動(dòng)平均法，通過對(duì)蔬菜價(jià)格的時(shí)間序列進(jìn)行兩次移動(dòng)平均后計(jì)算得出季節(jié)比率，通過整理調(diào)整季節(jié)比率后的蔬菜價(jià)格序列又算出不同種類蔬菜各月價(jià)格的季節(jié)指數(shù)，結(jié)果如圖 2所示。

圖2 北京市蔬菜每月季節(jié)價(jià)格指數(shù)

由圖 2可知，黃瓜、茄子、青椒、番茄的季節(jié)指數(shù)具有冬春高、夏季低的季節(jié)性波動(dòng)特點(diǎn)，唯一與眾不同的蔬菜是大白菜，其季節(jié)指數(shù)在每年的3月達(dá)到峰值為1.25，而11月的季節(jié)指數(shù)達(dá)到谷值為0.77。

2.蔬菜價(jià)格的長(zhǎng)期趨勢(shì)

為了獲得直線更好的擬合效果，同時(shí)也為了更準(zhǔn)確地檢驗(yàn)蔬菜價(jià)格在分離季節(jié)性波動(dòng)趨勢(shì)后是否還具有長(zhǎng)期趨勢(shì)，本研究把表示時(shí)間的變量t(t=1，2，3……)作為自變量，以分離季節(jié)性波動(dòng)趨勢(shì)后的蔬菜價(jià)格Pt作為因變量，建立以下方程：

Pt=α+βt+μ

對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行t檢驗(yàn)，考察時(shí)間變量的系數(shù)β是否在10%、5%甚至1%的顯著性水平下顯著為零，借此判斷各種類蔬菜價(jià)格的趨勢(shì)波動(dòng)，將大白菜、黃瓜、青椒、茄子和番茄的價(jià)格分別進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示：各蔬菜價(jià)格的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正，這反映了不同品種的蔬菜價(jià)格在長(zhǎng)期都是上漲的。

3.蔬菜價(jià)格的周期性波動(dòng)

通過整理2014年～2020年經(jīng)季節(jié)指數(shù)調(diào)整后的北京市蔬菜的月度平均價(jià)格數(shù)據(jù)，算出北京市的年度蔬菜價(jià)格序列，然后進(jìn)行H-P 濾波分解。最終得出結(jié)論：隨著時(shí)間變動(dòng)，H-P 濾波分解后得到的價(jià)格變動(dòng)線圖比原來的價(jià)格曲線要平滑很多，這表明北京市不同種類蔬菜價(jià)格的長(zhǎng)期波動(dòng)趨勢(shì)在剝離周期性趨勢(shì)后依舊有著較為明顯的逐年上漲的特征。

四、北京市蔬菜價(jià)格波動(dòng)的成因分析

1.模型構(gòu)建

需求和供給從兩方面作用進(jìn)而決定價(jià)格形成，具體來說，北京市居民人均可支配收入、消費(fèi)者的消費(fèi)偏好、通貨膨脹水平等因素會(huì)影響蔬菜需求；蔬菜生產(chǎn)成本、上市量等因素決定了蔬菜的供給；此外，季節(jié)變動(dòng)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與自然災(zāi)害等會(huì)對(duì)供求兩方面都產(chǎn)生影響。本研究首先進(jìn)行理論分析，綜合考慮后決定采用雙對(duì)數(shù)模型進(jìn)行回歸，可以量化的因素直接當(dāng)做自變量，不可量化的因素放入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)中。

北京市統(tǒng)計(jì)局目前可以量化的數(shù)據(jù)類型有：北京市居民人均可支配收入，北京市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，北京市規(guī)模以上工業(yè)增長(zhǎng)值增速，北京市蔬菜產(chǎn)量，北京市農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)。本文用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)來代替通貨膨脹對(duì)北京市蔬菜價(jià)格波動(dòng)的影響，同時(shí)考慮到GDP 能更好地展現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，但現(xiàn)有數(shù)據(jù)是季度的，缺乏具體的月度數(shù)據(jù)，因此采用北京市規(guī)模以上工業(yè)增長(zhǎng)值增速來代替。不可量化的因素：偏好等納入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。同時(shí)，為了考察新冠疫情對(duì)于蔬菜價(jià)格的影響，設(shè)置一個(gè)虛擬變量作為自變量之一放入模型，具體含義如下：

根據(jù)以上分析，本文最終的回歸模型如下：

lnP=β0+β1lncpi+β2lnagrpi+β3lnincome+β4lnIva+β5lnY+β6lnm+u

其中為β0常數(shù)項(xiàng)，β1、β2……β6為斜率參數(shù)，u表示誤差項(xiàng)，模型中各變量的含義和預(yù)期方向如表1所示。

表1 模型變量含義與預(yù)測(cè)方向

2.數(shù)據(jù)來源

本文選取2014年1月至2020年11的月度數(shù)據(jù)，其中北京市蔬菜價(jià)格月度數(shù)據(jù)是通過全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品商務(wù)信息服務(wù)平臺(tái)公布的北京市每日蔬菜價(jià)格數(shù)據(jù)整理所得；北京市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、北京市農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、北京市居民人均可支配收入、北京市規(guī)模以上工業(yè)增長(zhǎng)值增速和北京市蔬菜產(chǎn)量數(shù)據(jù)均來自北京市統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

3.回歸結(jié)果估計(jì)

考慮到多重共線問題，本文采用逐步回歸法進(jìn)行分析，得到以下回歸模型：

lnP=5.88+0.794lnIva-0.145lnY

(3.780) (2.505) (-8.742)

式中，括號(hào)內(nèi)數(shù)據(jù)為對(duì)應(yīng)參數(shù)的t值，結(jié)果表明，北京市規(guī)模以上工業(yè)增長(zhǎng)值增速，北京市蔬菜產(chǎn)量對(duì)蔬菜價(jià)格影響顯著，而其他變量影響不顯著,模型的R2為0.497，說明蔬菜價(jià)格變動(dòng)的49.7%能被模型中自變量所解釋。分析如下：

(1)北京市工業(yè)增長(zhǎng)值增速的斜率估計(jì)值為0.794，這說明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)使蔬菜價(jià)格上升，產(chǎn)生顯著的正向影響，與我們預(yù)期一致。

(2)北京市蔬菜產(chǎn)量的參數(shù)估計(jì)為-0.415，表明蔬菜的供給增加會(huì)使價(jià)格下降，這同樣符合我們的預(yù)期。

(3)將北京市農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)，北京市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，北京市居民人均可支配收入擬合到模型中去后，雖然整個(gè)回歸模型顯著，但出現(xiàn)了這三個(gè)變量不顯著的結(jié)果，分析可能的原因是蔬菜價(jià)格數(shù)據(jù)樣本量較小，擬合結(jié)果較差。

(4)通過將是否有新冠疫情影響的虛擬變量m納入模型，同樣得到不顯著的結(jié)果，可能的解釋是，本文的主要采用月度數(shù)據(jù)，而北京市新冠疫情集中暴發(fā)期為1月23日到2月21日，隨后每日新增確診人數(shù)降至個(gè)位數(shù)，在3月之后則主要是境外輸入，本地?zé)o新增。即使在后來的新發(fā)地突發(fā)新冠疫情期間，也在短短幾日實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)鎖定、阻斷了傳播渠道?？梢娦鹿谝咔榈挠绊懼饕峭ㄟ^日度數(shù)據(jù)體現(xiàn)，而月度數(shù)據(jù)在一定程度上平緩了疫情所造成的蔬菜價(jià)格上漲的趨勢(shì)。所以導(dǎo)致回歸結(jié)果m并不顯著。

另一個(gè)原因就是不同種類的蔬菜受新冠疫情影響程度有一定差異，而綜合所有品種則抵消了一部分影響。新冠疫情期間居民不愿外出以降低感染風(fēng)險(xiǎn)，大都采用集中購買、多種搭配、優(yōu)先選擇易貯存品種的策略。這使得耐貯藏類蔬菜如大白菜、黃瓜、番茄等需求量相對(duì)增加，而設(shè)施類蔬菜需求量相對(duì)減少(張倩等，2020)。

此外，新冠疫情影響不顯著在某種程度上也說明了我國(guó)對(duì)公共安全事件響應(yīng)及時(shí)，能夠運(yùn)用行政手段為市民的“菜籃子”物流與供給提供保障。張倩等(2020)指出，新冠疫情以來，北京市政府及時(shí)多措并舉保障蔬菜產(chǎn)品“調(diào)得進(jìn)、供得上、不脫銷、不斷檔”，積極組織貨源大幅提升北京市蔬菜供應(yīng)量。

五、結(jié)論及政策建議

本文通過對(duì)蔬菜價(jià)格變動(dòng)的時(shí)間序列進(jìn)行分解，然后構(gòu)建多元回歸模型實(shí)證分析，最終明確了北京市蔬菜價(jià)格變動(dòng)的成因，主要研究結(jié)論如下：

第一，北京市蔬菜價(jià)格表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性波動(dòng)特征。剔除季節(jié)性因素后蔬菜的價(jià)格變動(dòng)幅度減小，價(jià)格在長(zhǎng)期有上漲趨勢(shì)。第二，以蔬菜價(jià)格為因變量構(gòu)建多元回歸模型實(shí)證分析，最終證明北京市工業(yè)增加值增速、北京市蔬菜產(chǎn)量都對(duì)蔬菜價(jià)格變動(dòng)產(chǎn)生顯著的正向影響。第三，2020年新冠疫情因素對(duì)北京市蔬菜價(jià)格影響不明顯，可能的原因有新冠疫情的影響主要是通過日度數(shù)據(jù)體現(xiàn)、不同種類的蔬菜受新冠疫情影響程度有一定差異、我國(guó)對(duì)公共安全事件響應(yīng)及時(shí)。

基于以上研究結(jié)論，結(jié)合當(dāng)前新冠疫情防控形勢(shì)，本文提出相關(guān)的政策建議：

第一，完善對(duì)蔬菜生產(chǎn)的補(bǔ)貼政策。第二，促進(jìn)蔬菜產(chǎn)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。第三，提高產(chǎn)業(yè)抵御自然災(zāi)害的能力。