我国城镇居民蔬菜消费量区域性差异的实证研究

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1、我国城镇居民蔬菜消费量区域性差异的实证研究华南农业大学何巧敏、张浩彬、张卫东目录摘要31.问题的提出42．研究现状及存在的问题43．蔬菜消费的总体现状分析53.1蔬菜的生产现状53.1.1蔬菜产量逐年增加53.1.2蔬菜基地已成规模53.1.3设施园艺发展迅猛53.2蔬菜的需求现状53.2.1人均蔬菜消费量的变化63.2.2蔬菜种植面积的变化83.2.3蔬菜价格的变动103.3蔬菜消费的差异及影响的因素103.3.1人均蔬菜消费量的变化10（1）蔬菜消费的城乡差异10（2）蔬菜消费的地域差异113.4影响因素123.4.1居民可支配收入因素123.4.2

2、人口数量因素133.4.3城乡差异133.4.4消费习惯和饮食结构因素133.4.5消费水平因素133.4.6人均国内生产总值因素133.4.7蔬菜主产区因素1343（1）聚类分析原理13（2）结果与分析144．实证研究174.1多层线性模型简介174.1.1零模型（TheNullModel）174.1.2完整模型（TheFullModel）174.1.3随机效应模型(RandomEffectModel)184.2模型建立184.3中国东中西部三个地区分位数回归解析244.3.1描述性统计分析244.3.2问题建模结果及分析26（1）分位数回归模型26（

3、2）分位数回归结果26（3）分位数分解304.4模型比较344.4.1多层线性模型优点344.4.2分位数回归优点355建议366参考文献37附录38摘要43我国不同区域之间的蔬菜生产与消费发展不平衡，为了更好地规划和发展农业经济，研究蔬菜消费区域差异及其存在的原因具有重要意义。为此，针对我国的区域分布特征，本文搜集了东部、中部、西部各三个省份城镇居民2000年至2009年每一年份的面板数据，通过建立多层线性模型和分位数回归模型从不同方面对蔬菜消费区域差异的影响进行了实证研究，更加科学合理地进行区域差异性分析。本文首先建立了多层线性模型，把各省影响因素的

4、面板数据作为第一层，并设为固定效应；另外由于各省嵌套东部，中部，西部，将地理位置设为第二层自变量，并设截距项为随机效应，用SPSS软件完成模型的建立和求解。分析结果表明东部、西部、中部的区域因素，确实是影响当前城镇居民蔬菜消费的重要因素，这些区域之间的蔬菜消费差异是存在的。其次，为了更深入地分析区域蔬菜消费差异存在的原因及其影响因素，重新对所选取的指标建立分位数回归模型。对蔬菜消费量与各个影响因素建立参数分位数回归模型，并用SAS统计软件，选取平滑算法，分别在分位数1%-99%上进行参数估计和检验。其结果表明，影响各个区域不同分位数上的蔬菜消费量的影响因

5、素是不同的，但影响每个区域的共同影响因素都为地区的总人口和城镇的人均可支配收入。进一步地，用分位数分解模型的反事实分析方法具体分析区域蔬菜消费差异的原因。通过把不同分位数上的蔬菜消费量差异分解为“固有影响”和“变量影响”之和，可以挖掘出不同区域之间差异的主要影响因素。结果表明，影响这些区域蔬菜消费差异的主要因素是“固有影响”，次要但不能忽略的因素是“变量影响”，即消费习惯主要影响了区域之间消费差异，各个地区的变量特征分布也有一定的影响作用。本文的创新之处有两点：（1）将数据作为嵌套数据，建立两层模型。（2）针对传统普通最小二乘法的不足，运用分位数回归模型

6、得到人均蔬菜消费量的各个分位数，得到其因变量的整体分布；运用分位数分解方法得到其区域差异的主要影响因素。关键词：蔬菜消费区域差异多层线性模型分位数回归模型分位数分解模型1.问题的提出43得益于改革开放以来，中国经济经历了一个持续不断的高速发展时期，随着社会的不断进步，提高人民生活水平更是成为贯穿整个社会发展的议题。而其最重要的，最迫切的问题就是“温饱问题”。因此早在1988年，为缓解我国副食品供应偏紧的矛盾，农业部就提出建设“菜篮子工程”。而其最中心目的就是保证居民一年四季都有新鲜蔬菜吃。到二十世纪九十年代中期之前，“菜篮子工程”从根本上扭转了我国食品市

7、场供应短缺问题。但是伴随着“菜篮子”产品持续快速增长，近年来一个接踵而来的问题就是，由于我国面积辽阔，各地区自然环境、自然资源、改革开放程度以及政策制度的差异具有较大差异，导致我国各地区的蔬菜生产规划不合理，蔬菜消费呈现地区性的差异等一系列的问题，大范围的一个最明显的例子莫过于今年所发生的部分地区蔬菜天价买不到，而部分地区则贱卖都没人要；又如小范围的，今年4月初的浙江海盐县的菜农所种包心菜没人要，而仅仅相距一百公里的浙江余杭区良渚镇的黄瓜却不够卖这种现象。而这些区域差异的问题并不仅仅是小概率事件，而显然中央政府对此也是相当关注的，因此今年4月份，中央财政

8、今年就安排7亿元农业综合开发资金支持北方大中城市“菜篮子”工程建设，其中4.6亿