蔬菜价格短期波动传导机制分析——以上海青菜为例

杨 娟 钱婷婷 郑秀国 赵京音 许叶颖

（1.上海市农业科学院农业科技信息研究所，上海 201403；2.上海数字农业工程技术研究中心，上海 201403）

1 引言

农产品价格是农产品供给与需求平衡的结果，是反映供求关系变化的风向标。近年来我国农产品尤其是蔬菜产品季节性、区域性供过于求或供不应求的现象频现，为更好满足农产品质量、数量、种类的有效供给，国家提出了农业供给侧结构性改革的农业发展战略。蔬菜作为农业中相对生产周期短、收益快的产业，不仅对提高农民收入，而且对满足市民“菜篮子”供应具有重要作用。以蔬菜为研究对象，开展价格波动传导机制分析与研究，通过揭示蔬菜市场价格传导机制，科学指导生产布局，对稳定蔬菜有效供应，促进蔬菜产业结构调整，稳定物价等都具有重要的意义。

价格传导机制的影响因素众多[1]，一般运用计量经济学方法研究。从研究动态来看，农产品价格传导机制的研究分为国际市场与国内市场之间的传导，区域间的传导，产业链间的传导，同类产品期货价格与现货价格间的传导以及某一产品生产者价格与零售价格之间的传导等。国际国内市场的价格传导研究有关于大豆和农产品的综合价格指数的研究[2-4]，各类政策对国际国内农产品价格传导的影响[5-7]。区域间农产品价格横向传递的研究则主要集中于传递的通畅程度及其影响因素[8-9]。产业链间的价格传导研究主要集中于蛋鸡产业[10-12]、生猪产业[13]、肉鸡养殖业[14]和奶业[15]。同类产品间的传导研究有李新建等[16]分析了豆油、菜籽油和棕榈油之间的关联性和价格引导作用，赵安平等[17]关于北京市场大白菜、黄瓜和菠菜批发价和零售价之间关系的研究，胡华平等[18]虽然将粮食产品、蔬菜产品、肉类产品和水产品作为研究对象开展垂直价格传递与纵向市场联结研究，但仅将其作为各自平行的个体，并未将四种农产品结合起来分析。某一产品的价格传导研究中，有咖啡的生产价格、拍卖价格和世界价格的研究[19]，有同类产品期货价格与现货价格间的传导[20-23]，生产者价格与零售价格之间的传导,有综合性的中国农产品生产者价格与零售价格的传导研究[24]，有范润梅关于蔬菜批零价差的研究[25]，刘芳等[26]、宋长鸣等[27]关于果蔬产品和蔬菜的生产价格与零售价格的传导研究。

可以看出，蔬菜价格的传导机制研究主要集中在从生产价格到批发价格再到零售价格的传递链上，但现有研究限于数据获取的困难，多以年度、季度的蔬菜综合价格为研究对象，价格数据一般为生产价格指数和零售价格指数，数据的时间尺度较大，许多因素难免被综合掉，且以具体某一种蔬菜品种为研究对象的尚未见报道。为此本文以上海青菜为研究对象，采用周度生产价格、批发价格和零售价格开展蔬菜价格波动传导机制研究，运用动态计量经济学方法对近年来上海青菜市场价格间长期、短期动态关系、价格传导路径效率和强度进行动态分析，从而探明上海青菜价格波动传导机制状况，为控制蔬菜产业链中生产、流通、销售各环节的市场风险，减缓短期价格的频繁波动，科学布局生产规模等提供科学支撑。

2 数据来源

本文采用上海青菜生产价格（俗称田头价格）、批发价格和零售价格的周平均价格开展蔬菜价格波动传导机制研究，下文简称为田头价、批发价和零售价。数据来源于上海市农业农村委“上海农产品价格监测与分析预测系统”，青菜批发价和零售价的采集频率为每日1次，田头价的采集频率为每周2次，用算术平均数法获得周平均价格。数据分析时段为2014 年4月至2018年12月。

3 研究方法

首先分别计算田头价、批发价和零售价的标准差、变异系数、中位数、众数、偏度和峰度，初步分析蔬菜价格的波动性特征。然后借鉴许世卫等的链合模型方法[28]，该方法是综合多种计量经济学模型形成的组合模型，具体模型和运算方法如下。

3.1 长期均衡关系分析

对上海青菜田头价、批发价和零售价进行相关性检验，若三者之间存在显著相关关系，则进一步采用动态计量方法分析价格在流通过程中的传导机制。具体方法如下：

（1）平稳性检验

应用EViews8.0 软件，采用ADF 单位根检验方法检验各价格数据序列的平稳性，选择1%显著水平的值作为判断标准。

（2） 协整检验

上海青菜田头价、批发价和零售价均为非平稳时间序列，本文采用是否Johansen协整检验方法来检验上海青菜价格传递链各种价格间是否存在长期协整关系，若存在，则构建价格传导效应的协整模型，模型结构如下：

3.2 短期波动关系分析方法

如果上海青菜田头价、批发价和零售价具有长期协整关系，则可以建立误差修正模型（VECM）来揭示分析上海青菜价格的短期变化或突发冲击对其他价格的作用。建立误差修正模型之前首先建立向量自回归模型（VAR），模型结构为：

在此基础上建立误差修正模型（VECM），模型结构为：

式（3）中，ΔPLSt表示上海青菜零售价的一阶差分，表示上海青菜零售价一阶差分的1 期、2 期和第i 期滞后期，表示上海青菜批发价的一阶差分表示上海青菜田头价的一阶差分，c3为系数，ecm为式（2）残差数列ut的一阶差分。

3.3 价格传导路径、效率和强度分析

采用Granger格兰杰因果关系检验法和方差分解法分析价格传导的路径，采用脉冲响应函数揭示价格传导的效率，价格传导的强度通过有限分布滞后模型来分析，均在EViews8.0软件中完成。

格兰杰因果检验的原理是对于两个时间序列变量X与Y，若添加X的滞后变量作为解释变量后，能显著增强回归模型的解释能力，则称X是Y的格兰杰原因，X的变化应该发生在Y变化之前，X的过去值应该有助于预测Y的未来值，但Y的过去值不应该能预测X的未来值；反之，若添加X的滞后变量作为解释变量后，没有显著增加回归模型的解释能力，则称X不是Y的格兰杰原因。

方差分解和脉冲响应函数均是在式（2）的向量自回归（VAR）模型的基础上进行分析。方差分解通过分析每一种价格的变化冲击对其他价格的方差的变化情况，以及这种变化随时间而发生的变化，可以进一步评价各内生变量对预测变量的贡献度，通过方差分解图可以看出一个变量受其他变量的影响大小及回复稳定所需要的时间，各种价格变量变化效应的相对大小通过变量冲击的贡献占总贡献的比例来表示。

脉冲响应函数分析的是各种价格对某一种价格扰动的一个冲击所做出的动态反应，从动态反应中还可分析出不同价格之间的时滞关系，因此可用于分析价格序列之间的传导反应时间，即价格传导效率，在Eviews软件中建立所有变量的VAR 模型后可得到系统内全部信息相互脉冲作用的响应结果。

有限分布滞后模型的原理是被解释变量Yt不仅受同期解释变量Xt的影响，还依赖于X的滞后值Xt-1,Xt-2…的影响。根据滞后长度可分为有限滞后变量模型和无限分布滞后模型，若滞后期长度有限，称为有限滞后变量模型，若滞后期长度无限，称为无限分布滞后模型。本文选取有限滞后变量模型对上海青菜价格传导强度进行分析，模型的结构为：

式（4）中，Yt表示应变量，Xt表示自变量，Xt-1、Xt-i表示自变量的的第1 期和第i 期滞后期，a0为常数，a1、a2、…、ai为系数，δt为残差。

4 结果与分析

4.1 上海青菜价格特征分析

由图1 可以看出，上海青菜田头价、批发价和零售价呈现同升同降的变化趋势，但三者波动幅度有所差异，波动“拐点”有时略有滞后，但总体表现出趋同存异的变动趋势特征。相关性检验结果表明，三种价格之间相关性极高，田头价和批发价的相关系数为93.2%，批发价和零售价的相关系数为85.1%，零售价和田头价的相关系数为87.6%。

分析时段内上海青菜的田头价平均值为1.7 元/kg，批发价平均值为2.6 元/kg，比田头价上涨了52%，零售价平均值为5.0 元/kg，比批发价上涨了89%。田头价、批发价和零售价的标准差中，零售价的标准差最大，为1.6 元/kg，说明青菜零售价的波动性最大，但从变异系数来看，田头价的变异系数大于批发价和零售价，表现为波动百分比最大。从整个数据序列的分布来看，田头价、批发价和零售价都呈现出右偏态分布，田头价和零售价相对于正态分布曲线较平坦，为平顶峰，而批发价相对于正态分布是较为陡峭的尖顶峰。

4.2 价格的长期均衡关系分析

由表2结果可以看出，在1%显著性水平下，上海青菜田头价、批发价、零售价均未通过显著性检验，都是非平稳序列，但一阶差分序列均为平稳序列，ADF统计量均小于1%显著性水平下的临界值。表3上海青菜田头价、批发价与零售价的协整检验结果表明，在5%显著性水平下，上海青菜市场供应传递链的三种价格之间有三种协整关系，说明上海青菜供应链系统价格之间存在长期稳定的均衡关系。

其中一种协整关系的方程式可以表示为：

表1 上海青菜周价格田头价、批发价和零售价的数据特征Table 1 The data features of weekly average production price,wholesale price and retail price of pak choi in Shanghai

式（5）中，系数下面的括号内数值为系数的显著性检验Prob.值，从模型系数可以看出，上海青菜零售价与批发价和田头价存在正相关关系，上海青菜批发价和田头价分别变动1%，就会引起上海青菜零售价变动42.5%、133.9%。长期来看，田头价对零售价的影响最大，其次是批发价。

4.3 价格的短期波动关系分析

上海青菜田头价、批发价和零售价的VAR 模型结果如下：

式（6）中，系数下面括号内数值为系数的显著性检验Prob.值。模型残差ut的t-statistic 值为-6.476，小于1%显著水平的临界值-2.574，为白噪声序列。通过模型残差和参数系数的显著性检验结果来看，上海青菜田头价、批发价和零售价的VAR 模型是有效模型。因此，继续建立误差修正模型，结果如下：

表2 上海青菜田头价、批发价和零售价序列平稳性的单位根检验Table 2 The unit root test for the stationarity of the time series data of weekly average production price,wholesale price and retail price of pak choi in Shanghai

表3 上海青菜田头价、批发价和零售价的Johansen协整检验结果Table 3 The Johansen cointegration test results of weekly average production price,wholesale price and retail price of pak choi in Shanghai

式（7）中，ecm 为均衡误差，又叫误差修正项，反映的是变量在短期波动中偏离长期均衡关系的程度，其系数为负值，符合反向修正机制，说明上海青菜在发生短期价格突变时，田头价、批发价和零售价系统在长期均衡关系的作用下会减轻价格的偏离，促使各种价格波动性走向均衡，误差修正的强度为82.4%。式中上海青菜前一周的零售价、田头价、批发价、前一周的批发价均会对青菜零售价有影响，系数分别为0.551、0.114、0.337和-0.049，说明前一周的零售价、田头价、批发价这些变量在短期内和上海青菜零售价的变化方向相同，且影响强度由大到小分别是前一周的零售价、批发价、田头价。

4.4 价格传导路径、效率和强度分析

4.4.1 价格传导路径

格兰杰因果关系检验结果表明（表4），上海青菜批发价是其零售价和田头价的格兰杰原因，田头价也是零售价的格兰杰原因，而零售价对批发价和田头价的解释作用较小，田头价对批发价的解释作用较小。

图2 示出上海青菜田头价、批发价和零售价的方差分解状况，表5 示出方差分解值。从图2a 可以看出，上海青菜田头价的预测标准差主要由其自身的残差冲击所致，其次为批发价和零售价，第1 周,上海青菜田头价的预测标准差为0.15,其中100%由田头价的残差冲击所致，随后预测标准差增大，但田头价的冲击比例还是最大（表5）。从图2b可以看出，上海青菜批发价的预测标准差主要由田头价的残差冲击所致，其次为批发价自身冲击，零售价贡献较小，对应内生变量对标准差的贡献比例显示,第1周,上海青菜批发价的预测标准差为0.15,其中69.98%由田头价的残差冲击所致,30.47%由批发价的残差冲击所致（表5）。从图2c 可以看出，在第2 周之前，上海青菜零售价的预测标准差主要由其自身的残差冲击所致，其次为田头价和批发价，在第2 周之后，零售价的预测标准差主要由田头价的残差冲击所致，其次为自身和批发价，第5 周后基本稳定，对应内生变量对标准差的贡献比例显示,第1周,上海青菜零售价的预测标准差为0.50,其中33.81%由田头价的残差冲击所致,5.33%由批发价的残差冲击所致,60.85%由零售价的残差冲击所致（表5）。

表4 上海青菜田头价、批发价和零售价格兰杰因果关系检验结果Table 4 The Granger causality test results of weekly average production price,wholesale price and retail price of pak choi in Shanghai

4.4.2 价格传导效率

从图3 脉冲响应函数中可以看出，上海青菜田头价对自身一个标准差的影响的响应时间较快，当周就有响应，第2周达到顶峰，之后响应程度逐渐减弱，来自上海青菜周批发价的一个标准差单位冲击后，上海青菜田头价第1 周没有响应，之后逐渐反应逐渐增强，到第2～3周时影响最大，最后逐渐减弱，来自上海青菜周零售价的一个标准差单位冲击后，上海青菜田头价的响应周期与批发价的冲击情况一致，影响方向相反，且响应程度要远远小于来自批发价的冲击。上海青菜批发价对自身一个标准差的影响的响应时间较快，当周就有响应，但到第2周时影响最大，之后响应程度逐渐减弱，恢复平稳期的时间较长，对田头价冲击的影响情况与批发价的冲击情况一致，但响应程度略弱，对来自零售价的冲击的影响响应较小，且从第2 周才有所响应，上海青菜零售价对自身一个标准差的影响的响应时间也较快，当周就有响应，之后响应程度逐渐减弱，其次对田头价的响应时间也较快，第3 周时达到最大，之后持续时间也较长，而对批发价的响应程度是逐渐增强后再减弱的，到第2～3周达到最高，持续时间长达8周以上。

表5 上海青菜田头价、批发价和零售价序列的方差分解表Table 5 The variance decomposition table of weekly average production price,wholesale price and retail price of pak choi in Shanghai

上述结果表明，上海青菜田头价受自身定价机制影响较大，反应即时，对批发价上涨或下跌信息的影响有一定的滞后，滞后期为2～3 周，回复到平稳的时间约为6.5周。批发价的定价机制主要来源于其自身的经营和采购成本等，受田头价影响大而受零售价的影响较小。零售价对批发价和田头价变动的信息都较敏感，对田头价和批发价的响应有逐渐增强的特点，受田头价的影响大且时间长。

4.4.3 价格传导强度分析

从前述结果可知，上海青菜田头价、批发价和零售价均受自身前期价格影响最大，而批发价是引起田头价和零售价变动的原因，因此选择批发价作为分析价格传导强度的有限分布滞后模型的解释变量，即自变量，田头价、批发价和零售价分别作为被解释变量建立了3个有限分布滞后模型，模型参数列于表6。

从中可以看出，上海青菜田头价主要受当期批发价和上一周的批发价影响，影响程度分别为55.9%和18.7%，批发价主要受前3周的批发价影响，前一周的批发价影响最大，为120.2%，零售价主要受当期批发价和前3 周的批发价影响，其中当期批发价的影响强度最大，为77.1%。反过来看，说明上海青菜批发价格不仅对当期零售价和田头价的影响较大，而且会影响下一期的批发价、田头价和零售价。

表6 上海青菜周田头价、零售价和周批发价的有限分布滞后模型参数估计结果Table 6 The parameter estimation results of the finite distribution lag model for weekly production price,retail price and wholesale price of pak choi in Shanghai

5 结语

本文以青菜这一上海农产品消费市场消费量多、本地供应比例高的蔬菜为对象进行了蔬菜价格波动传导机制研究，通过分析上海青菜2014 年以来，从田头价格到批发价格再到零售价格的数据统计特征和价格传导机制，以期找出蔬菜生产、中间市场、终端市场管理的关键环节，为平衡菜农和市民的均衡关系奠定一定基础。

1.价格数据统计特征分析结果表明，上海青菜田头价、批发价与零售价为非平稳序列，总体表现出同升同降的变化趋势，但三者一阶差分序列为平稳序列，说明近年来上海青菜价格在一定范围内波动，幅度有限。

2.协整检验结果表明，上海青菜田头价、批发价与零售价三者存在长期稳定的均衡关系。在5%显著性水平下，有3种协整关系，其中1种协整关系表明上海青菜零售价与批发价和田头价存在正相关关系，上海青菜批发价和田头价分别变动1%，就会引起上海青菜零售价变动42.5%、133.9%，长期来看，田头价对零售价的影响最大，其次是批发价。

3.短期动态关系分析VECM 模型结果表明，上海青菜价格在受到短期波动的干扰后，田头价、批发价与零售价在长期均衡关系的作用下会减轻价格的偏离，促使各种价格波动性走向均衡，误差修正的强度为82.4%。上海青菜零售价受到前一周的零售价、批发价、田头价的综合影响，其中前一周的零售价影响最大。

4.价格传导格兰杰因果关系检验结果表明，上海青菜批发价是零售价和田头价变化的原因，田头价也是零售价变化的原因，而零售价对批发价和田头价变化的解释作用较小，田头价对批发价变化的解释作用较小。方差分解结果表明，上海青菜田头价受自身残差冲击影响最大，受批发价和零售价异常波动的影响较小，说明田头价价格波动主要来源于自身原因，可能是恶劣天气、自然灾害等；批发价主要由田头价的残差冲击所致，其次是批发价自身冲击，上一期乃至几期的价格对当期的价格都有影响；零售价短期价格最初主要受自身残差冲击，较长时间的价格变化主要是源于田头价和批发价。

5.价格传导效率的脉冲效应分析结果表明，上海青菜田头价对自身变化的反应及时，对批发价上涨或下跌信息的影响有一定的滞后，滞后期为2～3 周，回复到平稳的时间约为6.5 周，对零售价变化的反应较弱。批发价受田头价和批发价影响大，影响时间较长，如受批发价的影响时间达8.5周，受零售价的影响较小。零售价对批发价、田头价和自身价格变动的信息都较敏感，对田头价和批发价的响应有逐渐增强再减弱的特点，且时间长，如受批发价的影响时间达8周。

6.价格传导强度分析的有限分布滞后模型结果表明，上海青菜批发价格不仅对当期零售价和田头价的影响较大，而且会影响下一期的批发价、田头价和零售价。其中田头价主要受当期批发价和上一周的批发价影响，批发价受到前3 周批发价的影响，其中前一周批发价的影响达120.2%，零售价主要受当期批发价和前3 周的批发价影响，其中当期批发价的影响强度最大，达77.1%。

综合来看，上海青菜田头价、批发价和零售价三者之间具有较强的相关性和长期均衡性，从长期来看田头价对市场整体价格的影响较大且较深远，但批发价仍是市场价格的核心，是引起田头价和零售价变动的原因，批发价的外部冲击传导至零售价并重新达到平衡需经历8 周左右的时滞，而传导到田头价并重新达到平衡的时滞期为6 周，这表明稳定批发市场青菜供给与价格是缓解整个青菜市场价格波动的关键环节，因此建议加强批发市场蔬菜的稳定供给和价格监督。

6 讨论

蔬菜价格传导机制研究中，受已有数据的限制，多数研究只能采用年度数据、季度数据，最小尺度的是月度数据，数据尺度如果过于宏观，则会综合或隐藏价格数据的波动信息，本文采用周度数据进行蔬菜短期价格波动传导机制的研究，具有创新性，研究结果会更有针对性和实用性，更能指导蔬菜生产的宏观调控。

同类产品生产价格到零售价格之间的传导较受关注，因为其传导受阻对两端的影响都较大，顾此难免失彼。目前生产者价格与零售价格之间的传导不及时常常表现为，产地价格偏低，而零售终端价格却居高不下，或是终端零售价格较高时，产地价格却迟迟涨不上去，上海青菜市场实际也表现出这种特征。前人研究表明，生产价格到消费价格的传导更为重要[29]，消费价格引起生产价格变化的作用是微弱的[30]，本文格兰杰因果检验得到相同结论，对于以往研究中表明的农产品价格传导中多存在阻滞现象，本文脉冲响应曲线分析结果也表明，田头价到批发价再到零售价不存在阻滞现象，而从批发价到田头价、零售价到批发价、零售价到田头价都存在1 周的阻滞。田头价和零售价标准差的变动主要来自于其自身残差的冲击，其次才是其他价格，说明这两种价格的波动性强，且波动来源于自身原因，因此今后应加强蔬菜生产价格和零售价格形成机制的研究。