我国蔬菜价格波动问题研究进展

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1、我国蔬菜价格波动问题研究进展　　摘要：蔬菜价格波动一直是困扰农产品生产经营者、消费者以及市场管理者的重要问题之一。本文从蔬菜价格问题的研究方法、价格波动的原因、影响因素、稳定蔬菜价格的对策等方面梳理了国内学者的相关研究成果，并给予了简要的评述。　　关键词：价格波动影响因素蔬菜　　蔬菜是我国改革开放以来较早以市场竞争自动形成其价格的一类农产品。蔬菜价格波动对生产经营者及消费者福利均有不同程度的影响：价格波动使菜贱伤农、菜贵伤民的现象常常交替发生：价格低虽受消费者欢迎但影响农民种植蔬菜的积极性；价格过高消费者又会怨声载道，不仅提高城市居民基本生活成本，甚

2、至会给社会带来不稳定因素。本文通过系统回顾国内学者对蔬菜价格问题的相关研究方法与成果，以期对进一步深入研究提供借鉴和参考。　　一、蔬菜价格波动规律的主要研究方法　　1.统计描述分析法。研究价格波动的实质就是分析价格随时间变化的特征，统计描述所分析的数据主要以时序数据的分析为主，一般应用标准差、变异系数等反应价格波动情况。如潘凤杰等（2010）在回顾北京近年蔬菜供求变动的基础上，对时序数据运用标准差来描述北京蔬菜价格的年季间波动幅度，并通过选典型品种，运用预测的精确度指标MAPE（平均绝对百分误差）和RMSE（均方误差），分品种预测北京市蔬菜价格走势。

3、　　2.计量模型分析法。包括利用线性回归模型、蛛网模型、RBF神经网络模型和马尔可夫链（MC）预测模型等。　　回归分析是计量分析中广泛使用的方法，可用来分析两个及以上的变量间因果关系。如赵安平等（2012）根据蔬菜月度价格指数变异系数和季节性因子序列分析蔬菜价格总体变化，通过建立多元线性回归模型，分析天气、油价、批发市场上市量和季节性变化对菠菜和黄瓜价格的影响程度；　　蛛网模型是用动态分析的方法论述生产周期较长商品的产量和价格在偏离均衡状态后的实际波动过程及其结果。蔬菜产品符合蛛网模型考察商品的必备条件，如生产周期长和生产规模不易改变等。因此使农户本

4、期生产决策依据往往是前期市场价格，并形成蔬菜产品价格波动的蛛网模型现象（孟凡新，2012）。李锁平等（2006）引入蛛网模型，对蔬菜供给与其当年和上年价格之间做了相关和偏相关分析，认为我国蔬菜供给对价格的反应程度较大，且存在时滞。　　RBF神经网络-径向基函数（RBF，radialbasisfunction）神经网络是一种具有全局收敛非线性学习算法的前馈网络，是具有单隐层的3层网络。RBF神经网络在预测方面具有快速、高精度和结果可靠等特点。孙素芬等（2011）针对蔬菜市场价格预报的复杂性，利用RBF神经网络特性，应用2003-2007年的香菇市场价格

5、数据建立蔬菜价格预报模型，分析了RBF神经网络模型的参数选择。并应用该模型预报2008-2009年的香菇市场价格，将预报结果与实际比较，论证了RBF神经网络模型具有更高预报准确度。　　马尔可夫链是一类随机过程，它具备“无后效性”（马尔可夫性），即要确定过程将来的状态，知道它此刻状态就够了，不需要知道它以前状态。朱晓霞（2012）针对蔬菜批发市场价格波动而建立马尔可夫链（MC）预测模型，以特定时空某类时令蔬菜未来一段时间内价格的波动区间及价格波动周期为应用面，分析预测其未来变化趋势，并从数学角度验证了自由经济市场中商品价格围绕商品价值波动的经济学原理。

6、　　3.定量定性结合法。姚霞等（2006）以江苏无锡、扬州、徐州的蔬菜为研究对象，采用定性分析和定量计算相结合，用变异系数CV来描述3个地区的蔬菜价格波动强度，进而分析江苏省典型区域蔬菜价格时空波动特征。变异系数作为衡量波动强度的重要指标，可对整个时间序列的不同主体进行横向与综合比较。　　二、影响蔬菜价格波动的因素　　因影响蔬菜价格波动的因素较复杂，学术界对其开展研究的角度也各异。　　影响菜价波动的宏观因素包括税收或补贴政策、货币供给量变动、国际农产品价格影响、流通条件以及季节变化等因素。学者们提到最多的是自然气候的季节性（鲍继友等2007；潘凤杰等

7、2010；罗光强等2013；马友强2010；王家显2011）和流通因素（潘凤杰等2010；马友强2010；周振亚等2012；卞靖2013）。此外，鲍继友等（2007）认为，区域性、品种差异和政策是影响蔬菜价格波动的主要因素。周红岩等（2007）认为，退耕还林还草及自然灾害、病虫害是影响蔬菜价格波动的因素，认为逆向调控机制缺失是价格波动的深层原因。周振亚等（2012）提出，蔬菜异地生产、跨区流通体系不健全、信息不畅导致我国蔬菜批发价格高。王家显（2011）认为，缺乏组织化引导、盲目种植、销售渠道不畅、气候异常、市场炒作及信息不透明是部分蔬价剧烈波动的原

8、因。常伟（2011）强调自然灾害、制度建设滞后、货币超发、信息不对称、流通环节过多等导致价格异常波动的因素。