城镇居民蔬菜消费行为影响因素分析

(西南大学 重庆 400000)

城镇居民蔬菜消费行为影响因素分析

李菁

(西南大学重庆400000)

在居民收入水平和消费水平日益增长的背景下，食品消费特点及消费影响因素等问题的研究具有重要意义。蔬菜是居民饮食消费中必不可少的组成部分，对其日常生活有很大影响。同时，蔬菜也是“菜篮子”产品的重要组成部分，在我国农业产业发展中占有举足轻重的地位。本文采用各省的面板数据进以及个体随机效应模型对影响城镇居民蔬菜消费的因素进行实证分析，总结影响城镇居民蔬菜消费的重要因素。

城镇居民；蔬菜；消费

一、引言

随着经济发展和社会进步，人们的生活水平也日益提高，越来越注重自己的饮食结构和健康。蔬菜作为人们日常饮食重要的组成部分，是生活消费中必不可少的一部分，也是农村大多数菜农的主要收入来源。蔬菜产业在全国占有非常重要的地位，也面临很多问题，这一年来蔬菜价格波动较大，主要是因为供求不均衡引起的，所以研究城镇居民蔬菜消费的影响因素，有助于优化蔬菜生产结构，促进蔬菜市场的供需平衡，进而更好的满足消费者的需求，使我国蔬菜产业健康发展，本文选用各省面板数据，运用个体随机效应模型分析城镇居民蔬菜消费需求变动的影响因素。

二、文献综述

(一)国内外文献综述

蔬菜消费性为的影响因素归结起来有蔬菜的品质问题以及消费者自身的特征因素及其消费交易场所的优劣势因素。威尔逊认为“不确定性情况的产生是出于问题的出现”。尼尔逊(1970)等根据搜寻理论,依据消费者获得商品信息的途径,将商品分为3类:搜寻品(先验性)、经验品(后验性)和新用品。李剑红(2012)认为消费者对食品安全知识了解程度受到消费者的受教育程度、家庭是否有小孩、其对质量关注程度、购买经验的影响;消费者对食品安全问题感知严重程度受到其性別、年龄、食品安全知识了解程度的影响。何德华等唐娅楠等(2013)通过对上海市城镇家庭的蔬菜消费进行了系统分析，总结了1995年以来上海市城镇居民蔬菜消费的特点。

(二)文献述评

西方学者在市场经济条件下不断的研究和探索得到了以上成果,对消费行为理论做出了巨大的贡献，但是,我国经济社会有着自身的与众不问之处,所西方学者的理论体系不能拿来主义的直接照搬使用。因此,在对西方学者相关理论的研究探讨下,取其精华部分为本文调查研究所用,探讨我国城镇居民蔬菜消费行为及其影响因素,有着其独特的内容和意文。

三、城镇居民蔬菜消费行为影响因素实证分析

(一)变量选择与模型构建

本文采用各省的面板数据对影响城镇居民蔬菜消费的因素进行实证分析，由于本文分析的是影响全国城镇居民蔬菜消费的影响因素，所以在选择实证模型时，本文选择的是变截距模型。在前文理论分析的基础上，根据影响因素的可量化性和数据的可得性，本文选了6个解释变量，分别为蔬菜价格(JG)、蔬菜的产量(CL)、GDP增长率(GDP)、农户对蔬菜的价格预期(JGYQ)、城镇居民人均收入水平(CZSR)、蔬菜的替代品价格(TDJG)。综上所述，城镇居民蔬菜消费量影响因素模型的基本形式为：

lnCZXFit=α+β1JGit+β2GDPit+β4JGYQit+β5CZSRit

+β6TDJGit+μit上式中，α为常数项，T是时间序列的时期总数，N为截面的数量，μit是相互独立的随机扰动项，满足零均值和等方差假设，本文中N的值为6，T的值为7,βi为系数向量。

(二)数据来源与处理

受数据统计资料的限制，本文实证分析采用的数据为全国16个省份2003-2014年的数据，其中蔬菜价格仅能收集到各省蔬菜零售价格指数，所以为了实现数据结构的统一性，本文对所选择的解释变量也进行了指数化处理。同时，考虑到对数据取对数不仅可以减少或消除时间序列中存在的异方差，还能使其趋势线性化，并且不会改变原来的协整关系，因此最后对全部数据进行了对数化处理。以下为各变量数据的具体来源：(蔬菜价格(被解释变量)：来源于2003-2015年历年《中国统计年鉴》的商品零售价格分类指数中的菜的零售价格指数；(蔬菜的产量：来源于2003-2015年历年《中国农村统计年鉴》；GDP增长率、农村居民人均收入水平和城镇居民人均收入水平：来源于2003-2015年历年《中国统计年鉴》；农户对蔬菜的价格预期：同蔬菜价格一样，本文用上一年的蔬菜价格指数作为本年度农户对蔬菜的价格预期。因此，需要用到2002年蔬菜零售价格指数做为2003年农户对蔬菜的价格预期，但由于2003年后国家统计口径发生了变化，只能用2002年统计年鉴中的鲜菜零售价指数代替菜的零售价格指数；(城镇居民对蔬菜的消费量：由公式城镇居民对蔬菜的消费量=城镇人口数*城镇居民家庭人均蔬菜消费量计算所得；④城镇人口数根据2003-2015年历年《中国统计年鉴》、2003-2004年《中国人口统计年鉴》及2003年各地区统计年鉴整理得到；⑤城镇居民家庭人均蔬菜消费量根据2003-2015年历年《中国统计年鉴》及2003年各地区统计年鉴整理得到，同时由于统计口径的不一致，分别采用了相应年鉴中的“城市居民家庭平均每人全年购买的主要商品数量”中的蔬菜数量，或者城镇居民家庭人均购买鲜菜量；⑥蔬菜的替代品价格：肉禽及其制品是蔬菜的重要替代品之一，因此，本文以肉禽及其制品零售价指数作为蔬菜替代品价格指数，数据来源于2003-2015年历年《中国统计年鉴》。

(三)变量单位根检验

为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对面板的平稳性进行检验，而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。为了避免单一检验的局限，本文使用了三种国内应用较为普遍的检验方法：LLC检验法，IPS检验法以及ADF检验法。运用eviwes8.0软件，分别使用以上三种方法对各变量单位根平稳性进行了检验，所有变量基本通过了平稳性检验。LLC检验结果显示，所有变量统计值在(-18.04070，0.626320)区间变动；除GDP变量P值没有通过检验外，其余所有变量P值都在小于1%的显著水平上通过了检验。IPS检验和ADF检验的结果基本相同，其P值也基本都在小于1%的显著水平上通过了检验，仅GDP变量P值没有通过检验。因此，认为所有变量是平稳的，可以直接进入实证分析。

四、实证结果与分析

本文使用eviwes8.0软件对2003-2014年影响中国蔬菜价格波动的因素进行了估计，估计方法为最小二乘法。Hausman检验表明，模型的影响形式应为随机影响。模型的可决系数为0.066227，基本能够满足面板数据所要求的估计精度；F值在5%的显著性水平上通过了检验，说明模型整体拟合较好。模型的具体估计结果如表1所示，通过实证检验可得到以下结论：

表1 面板数据模型的估计结果

注：“*”、“**”、“***”分别表示10%、5%和1%的显著性水平。

1.蔬菜产量、人均GDP、城镇居民收入和替代价格没有在10%、5%和1%的显著性水平上通过检验，说明这几个变量并不是影响城镇居民蔬菜消费的重要因素。可能的原因是：①近年来中国蔬菜产量持续增长，蔬菜总产量从2002年全年5.3亿吨增加到2015年的7.69亿吨，蔬菜产量平均每年增长3.1%，而居民蔬菜直接消费量从2002年至2015年基本保持都在1.3亿砘左右。在蔬菜产量持续稳定增加的同时，蔬菜国际贸易、储存技术以及深加工企业共同作用调节蔬菜市场供给情况，由此，蔬菜产量对蔬菜价格波动的影响就不再显著了，从而对城镇居民蔬菜消费量没有显著影响。②随着中国经济的不断增长，农业在国民经济中所占的比重越来越低，而且2003年以来中国GDP增长率一直保持着比较稳定的状态，所以，GDP增长率的变化对城镇居民的蔬菜消费量没有产生较大的影响。③随着城镇居民收入水平的不断提高，大多数城镇居民已形成了固定的饮食结构，城镇居民不会因为收入的增加而改变日常食品消费中蔬菜所占的比例，所以城镇居民的收入水平并没有成为影响城镇居民蔬菜消费的重要影响因素。④城镇对于蔬菜的消费呈现出一定程度的刚性需求，替代品价格也未能有效改变消费者的消费行为，因此，消费者对蔬菜的消费量变动较小，即使居民对蔬菜消费量呈现出一定的变化，一般也是表现为逐步上涨或逐步下降，波动的幅度较小，所以替代品价格并没有成为居民蔬菜消费量的重要影响因素。

2.蔬菜价格在1%的显著水平上通过检验，且影响为负，符合经济学的需求与价格的关系，即蔬菜价格越高，城镇居民对蔬菜的需求越小，反之需求越大。

3.价格预期在1%的显著水平上通过检验，且对城镇居民蔬菜消费的影响为负。说明居民对蔬菜的价格预期越高，蔬菜的消费量越少。粮食与蔬菜对城镇居民来说是基础性食物，需求弹性小，需求量受价格影响较小，但是，蔬菜作为副食品，与其他食物之间有一定的替代关系，居民对蔬菜的价格预期高时，便会倾向于购买肉禽、水产品、蛋类等替代品，所以使得居民对蔬菜的消费量变小。

五、结论

本文在分析城镇居民蔬菜消费影响因素的基础上，根据可量化的影响因素，采用全国各省面板数据，运用变截距模型对城镇居民蔬菜消费的影响因素进行了实证检验。根据上述分析结果，可以得出如下结论：城镇居民蔬菜消费量的影响因素包括影响蔬菜供给的因素、影响蔬菜需求的因素以及其它因素，这些因素综合作用于蔬菜消费量的波动。但是随着中国经济的发展、蔬菜种植技术的提高、蔬菜种植的规模化、交通运输及市场环境的改善等，中国城镇居民蔬菜波动的重要影响因素并不是蔬菜产量、人均GDP、城镇居民收入、替代价格等，而是蔬菜的价格和价格预期，并且对城镇居民蔬菜消费的影响为负。因此，为促进城镇居民蔬菜消费，政府应出台相应政策，稳定蔬菜市场供应，调控蔬菜价格，避免供不应求的局面和波动幅度大的价格影响居民消费。

[1]Ackah C,Appleton S.Food price changes and consumer welfare in Ghana in the 1990s[D].University of Nottingham,2007:3-9.

[2]Adugna T.Determinants of Market Prices of Cattle in Eastern Ethiopia[D].International Association of Agricultural Economists Conference,2006:12-18.

[3]陈丽霞,王杜春.哈尔滨市居民蔬菜购买行为及其影响因素分析[J].中国农学通报,2014,30(8):122-128.

[4]仇保兴.城镇化与城乡统筹发展[M].北京:中国城市山版社,2012.1

[5]范双喜.北京市叶类蔬菜产业发展研究[M].北京:中国农业山版社,2014.8.

李菁(1994-)，女，汉，山东，管理学硕士，西南大学。