中国水果消费影响因素分析

黄睿 蒋琴儿

摘 要：针对我国水果消费量逐年增加的状况，分析了我国现阶段的水果消费特征，总结了影响我国水果消费的主要因素，包括：城镇化水平、水果产量、水果出口数量和地区差异等。为进一步分析各影响因素的影响大小及方向，建立了多元线性回归模型，并采用逐步回归的方法对模型的多重共线性进行了修正。结果表明：城镇化水平、地区差异、水果产量和水果出口量对我国的水果消费均具有显著性影响，且影响程度从大到小依次排列。结合我国经济和社会发展趋势可知，未来几年我国的水果消费量还会继续增加，且上升空间较大，据此从发展经济、建立优质水果产业带、加快现代化物流建设、扩大水果进出口贸易等方面提出了相关建议。

关键词：水果消费;影响因素;多元线性回归;逐步回归分析

中图分类号：F126.1 文献标志码：A 文章编号：0253-2301（2020）11-0057-08

DOI： 10.13651/j.cnki.fjnykj.2020.11.009

Abstract： According to the situation that the consumption of fruit in China is increasing year by year， the characteristics of fruit consumption at the present stage in China were analyzed， and the main factors affecting the fruit consumption were summarized， including the urbanization level， fruit output， fruit export volume and regional differences. In order to further analyze the extent and direction of the influence of each influencing factor， the multiple linear regression model was established， and the multicollinearity of the model was modified by using the method of stepwise regression. The results showed that： the level of urbanization， regional differences， fruit output， and fruit export volume all had significant impact on the fruit consumption in China， and the degree of influence was in order from large to small. Combined with the development trend of the economy and society in China， the consumption of fruit in China would continue to increase in the next few years， and there was a large space for increase. Accordingly， some countermeasures were put forward from the aspects of developing the economy， establishing the industrial belt of high-quality fruit， accelerating the construction of modern logistics and expanding the import and export trade of fruit.

Key words： Fruit consumption; Influencing factors; Multiple linear regression; Stepwise regression

我国是水果生产大国，水果种植面积和产量均居世界第1位[1-2]。根据国家统计局和联合国粮食及农业组织（Food and Agriculture Organization of the United Nations，简称FAO）统计数据，2018年我国水果种植面积为1399.2万hm2，占世界水果总种植面积的21.02%;水果产量为25688.35万t，占世界水果总产量的29.16%。一方面，虽然我国是水果生产大国，但人均年水果消费量却不足50 kg，距离发达国家人均80 kg以上的水果消费量还有较大差距。另一方面，随着我国水果种植技术的日臻成熟，时令水果产量逐年增长，再加上大棚技术的成熟运用，反季节水果也越来越多，人均水果占有量逐年增加，相应地水果消费量也随之增长。同时，经济的发展促进了居民消费习惯的转变，城镇居民尤其是大中城市的居民对进口水果的消费需求日益增多，越来越多的优质进口水果涌入中国市场。总体而言，我国居民的人均水果消费量正逐年增长，并向高品质、多种类方向发展。

针对我国水果消费量逐年增加的状况，不少专家学者展开了研究。张峭等[3]从我国水果消费现状出发，分析了我国水果消费的特点和影响因素，发现水果消费主要以鲜食为主，消费总量稳中上升，且向多类型、多层次、多样化的质量安全型消费结构发展。张宇等[4]运用主成分分析法选取了8种主要水果，通过建立线性回归和時间序列两种模型，对主要水果的消费量进行了计量分析，研究发现水果消费量随时间逐年增长。王太祥等[5]通过问卷调查的方式，研究了乌鲁木齐市城镇居民的水果购买情况，发现消费者在购买水果时，水果的品质（“视觉”“口味”“便利”“营养和安全”）是其重要的影响因素。穆维松等[6]分析了影响水果消费需求的影响因素，包括水果价格、居民收入、替代品价格和人口的数量及结构等，研究发现水果消费需求受居民收入影响较大，且具有明显的地区差异和城乡差异。余国新[7]则通过对1978-2007年的水果消费相关数据进行实证研究，发现城市化水平、消费习惯、价格对水果的消费影响比较大。尽管国内关于水果消费的研究文献很多，但大多数学者只是分析了影响水果消费的因素，并未给出不同影响因素的大小及方向。同时在研究的过程中，注重水果价格、品质和居民收入等经济因素对水果消费的影响，忽略了水果进出口贸易、地区差异以及人口属性等其他因素对水果消费的影响。因此，本研究在借鉴他人研究的基础上，通过构建计量模型，分析了经济因素、水果贸易、水果产量、地区差异以及人口结构等多种因素对居民水果消费的共同影响，其模型的分析结果可以为我国未来水果消费提供一定的参考价值。1 中国水果消费现状分析

水果作为老少皆宜的绿色健康食品，一直深受广大居民的喜爱。近年来，随着居民收入水平的提高和消费理念的革新，人们对水果的消费热情持续上升。《中国统计年鉴2019》数据显示，2018年我国居民人均消费鲜瓜果47.4 kg，较2013年人均消费鲜瓜果（37.8 kg）同比增长了25.4%。我国水果消费量在迅速增长的同时，有以下几个特点[8-9]。

1.1 水果消费量与经济发展程度密切相关

经济发展水平决定消费能力，通常经济越发达，相应的消费水平也就越高。水果作为营养价值丰富的绿色健康食品，其消费量与当地的经济发展水平密不可分。统计数据表明，经济较发达的地区，如北京、天津、上海、浙江等省市的人均水果消费量普遍较高，均高于全国平均水平;而经济发展较弱的地区，如西藏、青海、贵州、云南等省份的人均水果消费量则普遍较低，远低于全国平均水平。另外，根据近几年各地的水果消费量与当地经济发展状况，也可判断水果消费量与经济发展具有明显的正相关关系，即随着经济的发展，人均水果消费量逐年上升。

1.2 水果消费具有明显的城乡差异

城鄉居民收入水平的差异决定了饮食结构的差异。农村居民由于收入水平较低，饮食中多以粮食、蔬菜为主，对肉类、蛋类、奶制品以及水果的消费量较小;而城镇居民由于收入水平较高，粮食消费占食物消费比例较低，对肉类、奶制品以及水果的消费需求较高，饮食结构更加科学合理。近年来，随着农村居民收入水平的不断提高，对肉类、蛋类的消费量持续上涨，逐渐缩小了与城镇居民的消费差距，但在奶制品和水果消费方面，农村居民与城镇居民相比还有较大差距[10-11]。统计数据显示，2018年我国城镇居民人均鲜瓜果消费量为56.4 kg，而农村居民人均鲜瓜果消费量仅为36.3 kg，相比城镇居民少20.1 kg。随着我国城镇化水平的提升和农村居民收入水平的提高，农村居民的人均水果消费量将会逐年上升，消费结构也会更加科学合理。

1.3 水果消费具有明显的地区差异

我国幅员辽阔，地域差异显著。由于地理位置、气候特征以及历史文化等方面的差异，各地区具有不同的饮食习惯，对水果的消费需求也不尽相同。综合地理位置、地形和气候等自然地理以及人文地理的不同，可以把我国划分为四大地理区域，即北方地区、南方地区、西北地区和青藏地区。其中，秦岭、淮河一线是北方地区和南方地区的分界线，大兴安岭-阴山-贺兰山为北方地区和西北地区的分界线[12]。《中国统计年鉴2019》数据显示，2018年我国人均干鲜瓜果消费量排名前10的省市依次是天津、宁夏、甘肃、北京、山东、河北、黑龙江、上海、辽宁和内蒙古。在这10个省市中，只有上海市属于南方地区，其余均属于北方地区或西北地区。而人均水果消费量排名后10的省市，则全部属于南方地区和青藏地区，分别是重庆、江西、四川、广东、广西、贵州、云南、海南、青海和西藏。从区域划分来看，2018年我国人均干鲜瓜果消费量为52.1 kg。其中，西北地区的人均干鲜瓜果消费量最高，为66.15 kg;其次是北方地区，人均消费量为64.04 kg;而后是南方地区，人均消费量为43.84 kg;最后是青藏地区，人均消费量仅15.40 kg。统计数据表明，我国水果消费地区差异非常明显。

1.4 进口水果消费量持续增长

随着我国水果消费总量的增长，进口水果的数量和金额也呈快速增长趋势[13]。根据国研网对外贸易数据库统计数据计算，2019年我国水果进口总量为591.11万t，同比增长了20%;进口金额为86.55亿美元，同比增长了23%。从统计结果看，我国进口数量最多的水果是菲律宾香蕉、泰国榴莲、泰国芒果、智利樱桃和埃及柑橘;进口数量最多的国家依次是菲律宾、泰国、越南、智利和埃及[14]。从各省水果进口数据看，经济发达地区（北京、上海等）、沿海地带（福建、辽宁等）和边境省份（广西、云南等）的水果进口数量较大，排名全国前列。随着我国经济的发展，居民消费水平将不断提升，对国外优质水果的消费需求还会继续增大。

1.5 水果消费量与当地产量的相关性正在下降

在经济不发达的年代，水果贸易量非常小，一个地区的人们基本只能吃到当地的水果。因此，本地水果产量大，相应地水果消费量也就大。随着经济的发展、科技的进步，交通变得越来越便利，再加上冷冻保鲜技术的成熟运用，我国居民尤其是大中城市的居民，不仅可以吃到南方的橘子、北方的苹果，还可以吃到泰国的芒果、智利的樱桃。水果消费在逐年增加的情况下，越来越多样化[15-16]。根据水果消费公式：水果消费=水果生产+水果进口-水果出口+国内水果贸易可知，随着国内水果贸易和水果进出口贸易的增长，当地水果产量对居民水果消费的影响将越来越小，而水果贸易对水果消费的影响则越来越大。以山东省为例，2015年山东省水果总产量为2766.64万t，至2018年水果总产量为2788.79万t，3年时间增长了22.15万t，增长率为0.008%，但人均干鲜瓜果消费量则由60.7 kg增长到了74.2 kg，同比增长了22.2%，实现了水果产量增长缓慢的同时水果消费量的迅速增长。

2 水果消费模型的建立与分析

2.1 影响因素选取

影响水果消费的因素有很多，既包括经济和文化方面的因素，又包括人口结构及规模等社会因素，还受地理位置、水果产量等其他因素的影响。其中，经济因素是最主要的影响因素，它决定居民的消费能力和消费水平。经济越发达，居民收入也就越高，对水果的消费需求也就越大。具体来说，经济因素包括：GDP、居民可支配收入、城镇化水平以及水果价格等。除经济因素外，人口数量及结构也是影响水果消费的重要因素，不同年龄、性别以及受教育程度不同的人群对水果的消费需求也有所不同[17-19]。此外，由于我国幅员辽阔，地区差异对水果消费也有重要的影响，受自然环境和人文环境的影响，不同地区的人们在生活习惯、消费习惯等方面具有较大差异，对水果的消费需求也不尽相同[20]。根据生产、贸易和消费的关系，可知水果产量、水果贸易对水果消费也具有重要的影响[21-23]。由于某些影响因素的数据不易获得或与其他因素具有较强的相关性，因此在模型建立过程中予以剔除。综合考虑，本研究选取的影响因素为：人均可支配收入、城镇化水平、水果价格指数、人口性别比、人口年龄分布、居民受教育程度、地区差异、水果产量以及水果进出口数量。

2.2 数据来源

水果消费数据来源于《中国统计年鉴》。由于本研究需要考察地区差异对我国水果消费的影响，因此选取的数据样本为各省份人均水果消费量。而2015年以前《中国统计年鉴》只有全国居民的人均水果消费量，并未给出各省份的水果消费情况，因此可选的样本时段为2015-2018年。此外，中国统计年鉴给出的数据为上一年度的数据，因此2015-2018年各省份水果消费数据来自《中国统计年鉴（2016-2019年）》。另外，根据《中国统计年鉴》得到的水果消费数据为各省份人均干鲜瓜果消费量，因此不能直接使用。由统计数据，可知全国人均鲜瓜果消费量占人均干鲜瓜果消费量的比例每年均在90%左右，因此模型中以每年鲜瓜果消费量占比乘以各省人均干鲜瓜果消费量作为各省的人均水果消费量。水果进出口数据来源于国研网对外贸易统计数据库2015-2018年，选取的水果种类及对应的海关编码见表1所示。人口性别比、年龄分布以及受教育程度来源于国家统计局各省份人口抽样数据2015-2018年的调查结果。其他数据，如城镇化水平、人均可支配收入、水果产量以及水果价格指数等，均来源于国家统计局数据库2015-2018年数据和《中国统计年鉴2016-2019年》或根据相关数据计算得到。

2.3 模型建立

为进一步分析我国水果消费各影响因素的影响大小及方向，构建如下计量模型[24]：

（1）式中：Y表示各省份人均水果消费量;X1表示各省份人均可支配收入;X2表示各省份城镇化水平;X3表示各省份水果总产量;X4表示全国水果总产量;X5表示各省份水果进口数量;X6表示各省水果出口数量;X7表示各省份15～64岁人口比例;X8表示各省份高中以上人口比例;X9表示各省份男女人口比例;X10表示各省份水果价格指数;Di代表地区差异，D1=1表示北方地区，D2=1表示西北地区，D3=1表示青藏地区，D1、D2、D3均为0时表示南方地区;μi表示随机误差干扰项。

利用SPSS Statistics 26软件对被解释变量和所有解释变量分别进行一元线性回归分析，发现水果价格指数和人口性别比回归结果的可决系数R2小于0.01，且未通过a=0.1下的显著性检验，因此予以剔除。为分析其他影响因素对被解释变量的综合影响作用，建立多元线性回归模型，同时将回归方程进行对数化处理，以考察解释变量对被解释变量的弹性影响[7，24]，处理之后的模型为：

（2）式中，εi为随机误差干扰项μi的估计值。

2.4 模型求解

对被解释变量（人均水果消费量）和解释变量进行多元线性回归分析，得到的模型可决系数R2为0.884，表明模型具有较好的拟合效果。同时，模型的F值为77.497，对应的P值为0，通过了显著性检验，表明被解释变量与所有解释变量总体上的线性关系是显著的。德宾沃森的检验值为1.937，表明模型不存在一阶自相关性。但观察单个解释变量的偏回归系数，发现居民人均可支配收入、高中以上人口占比和15～64岁人口比例的未标准化系数β均为负值，与实际经济意义不符合，因此怀疑模型中存在多重共线性。模型偏回归系数分析结果如表2所示。

2.5 多重共线性检验

检验多重共线性的常用方法为简单相关系数检验法和方差膨胀因子检验法。模型中采用简单相关系数法对所有解释变量进行多重共线性检验，得到的相关系数如表3所示。观察可知，城镇化水平与人均可支配收入和高中以上人口占比的相关系数均大于0.8，表明模型存在多重共線性。另外，根据多元线性回归分析中的共线性统计结果（表2）可知，城镇化水平、居民人均可支配收入和高中以上人口占比的容差小于或接近0.1，方差膨胀因子VIF接近或大于10，也可断定模型中存在多重共线性。

3 逐步回归分析与模型解释

3.1 逐步回归法

由于模型中存在多重共线性，因此普通最小二乘法不再适用，本研究采用逐步回归的方法对模型进行修正。逐步回归法的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不显著时，则将其删除，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。在逐步回归法中需要使用2个不同的显著性水平αin和αout，并做2个回归系数的F检验：一个是在引入变量时，对自变量的回归系数做F检验，使用的显著性水平为αin;另一个是在剔除变量时，对自变量的回归系数做F检验，使用的显著性水平为αout。要求αin≤αout，否则可能产生死循环[25-27]。

利用SPSS Statistics 26软件进行逐步回归分析，设定αin=0.1，αout=0.15，得到的模型分析结果如表4所示。其中，逐步回归模型的可决系数R2为0.853，表明模型的拟合优度较好。所有解释变量的偏相关系数均通过了α=0.1下的显著性检验，表明各解释变量对于被解释变量均具有解释意义。方差膨胀因子VIF值均小于5，容差均大于0.2，表明模型多重共线性的问题得到了解决。由逐步回归模型，得到的线性回归方程为：

（3）式中：Y表示各省份人均水果消费量;X1表示各省份城镇化水平;X2表示各省份水果总产量;X3表示全国水果总产量;X4各省水果出口数量，D1表示北方地区，D2表示西北地区，D3表示青藏地区;εi为随机误差干扰项μi的估计值。

3.2 模型解释

城镇化水平、各省水果产量以及全国水果产量的未标准化系数均大于0，表明这些影响因素对居民水果消费量的影响是正向的，即随着城镇化水平的提高和水果产量的提升，各省居民的人均水果消费量随之增加;各省水果出口量的未标准化系数小于0，表明水果出口量增加，人均水果消费量减少;地区差异的偏回归系数则反映了不同地区的水果消费差异，与南方地区相比，北方地区和西北地区的居民人均水果消费量更多，而青藏地区的人均水果消费量则要少一些。在其他影响因素保持不变时，X1（城镇化水平）增加1%，人均水果消费量增加1.004%;X2（各省水果产量）增加1%，人均水果消费量增加0.079%;X3（全国水果产量）增加1%时，人均水果消费量增加1.270%;X4（水果出口总量）增加1%，人均水果消费量则减少0.014%。标准化系数则反映了解释变量对被解释变量的影响程度。由表4可知，影响我国各省份水果消费的影响因素，从大到小依次为：城镇化水平、地区差异、各省水果产量、各省份水果出口量和全国水果产量。

在逐步回归模型中，居民人均可支配收入、高中以上人口占比、水果进口数量以及15～60岁人口占比等影响因素未出现在模型中，这是由于这些影响因素与当地经济发展水平密切相关，在进行多重共线性修正的过程中予以舍弃，只保留了城镇化水平这个对经济影响最大的因素。城镇化水平提高，相应地会促进居民就业机会的增加，年轻人所占的比例也会随之增加，促进当地居民收入水平的提高。此外，城镇化水平的提高还会促进教育水平的提升，而居民受教育程度的提高又会反过来作用于经济，促进经济的增长，进一步提升城镇化水平。此外，居民收入的增加还会促进居民消费习惯的改变，高收入人群对进口水果的消费需求明显大于普通人群。

4 结论及建议

4.1 结论

本研究总结了我国现阶段的水果消费特征，分析了影响水果消费的主要因素，并建立多元线性回归模型对影响因素进行了分析。由于模型中存在多重共线性，因此不能直接使用，采用逐步回归的方法对模型进行了修正。修正后的模型结果表明，城镇化水平、水果产量、水果出口数量以及地区差异对我国的水果消费的均具有显著性影响，且影响程度从大到小依次为：城镇化水平、地区差异、水果产量和水果出口数量。结合我国经济发展趋势可知，未来几年我国经济增长势头依然强劲。随着经济的增长，城镇化水平将会进一步提高，相应地居民水果消费量也会随之上升。同时，经济的增长会带动居民的收入水平的提高，进而扩大对进口水果的消费需求。此外，随着科技的进步，我国水果产量还会继续增加，相应地也会促进居民水果消费量的上涨。

4.2 对策建议

根据我国经济社会发展趋势，可知未来几年我国居民的人均水果消费量将会继续增加，且还有很大的上升空间。为了更好地满足居民的水果消费需求，提出如下政策建议：

（1）进一步发展经济，尤其是加快欠发达地区的经济发展，逐步提高贫困地区的城镇化建设，缩小因收入水平差距造成的水果消费差异。居民收入水平提高了，才会追求更好的生活品质，进而消费更多、更好的优质水果，满足自身水果消费需求。

（2）在水果种植集中的区域建立优质水果产业带，实施规模化、产业化种植，加大科技投入，降低生产成本，提高水果产量的同时稳步提升水果品质。实行品牌化战略，打造国内高品质水果名片，提升水果的附加价值，保证水果的“优质优价”，逐步吸引消费者的青睐[28-29]。

（3）加快现代化物流建设，发展冷冻保鲜技术，降低因物流成本导致的水果价格偏高的问题。逐步提升鲜冷冻水果的品质与多样性，将国内的鲜冷冻水果推向全国各地，解决部分地区因水果产量不足、种类不多导致的水果消费量偏低的问题。

（4）扩大水果进出口贸易，让更多的优质进口水果进入中国市场。随着居民收入水平的提高，对国外优质水果的消费需要将进一步增大，通过扩大进口才能满足居民对多样化、高品质的水果消费需求。

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（责任编辑：陈文静）