黃靖貴 ,李春紅

(1.廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院海上絲綢之路與廣西區(qū)域發(fā)展研究院， 廣西南寧530003；2.廣西大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院， 廣西南寧530004)

0 引言

蔬菜是關(guān)系國計(jì)民生的重要農(nóng)產(chǎn)品和生活必需品，其價(jià)格變動(dòng)關(guān)乎城鄉(xiāng)居民的生活品質(zhì)。廣西依托地緣和“天然溫室”條件優(yōu)勢(shì)，不斷壯大蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展，2016年廣西蔬菜種植面積達(dá)1.269×106hm，比2006年增加3.409×105hm，年均增速為3.2 %；蔬菜產(chǎn)量為2.928×107t，比2006年增加1.041×107t，年均增速為3.2 %，占全國比重為3.6 %，廣西已成為“南菜北運(yùn)”及粵港澳地區(qū)“菜籃子”的重要基地。但由于蔬菜價(jià)格反復(fù)呈現(xiàn)出季節(jié)性、區(qū)域性和結(jié)構(gòu)性劇烈波動(dòng)，經(jīng)常引起基層群眾和政府高度關(guān)注，作為重要蔬菜生產(chǎn)基地，廣西同樣面臨著這樣窘困。因此，以廣西為例，研究蔬菜價(jià)格變化規(guī)律及背后隱藏的問題，對(duì)穩(wěn)定西南地區(qū)“菜籃子”價(jià)格，保證“南菜北運(yùn)”及粵港澳地區(qū)“菜籃子”供應(yīng)，推動(dòng)蔬菜產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展具有重要意義。

以往研究中，對(duì)蔬菜價(jià)格波動(dòng)研究比較多，安玉發(fā)[1]認(rèn)為大棚蔬菜價(jià)格波動(dòng)主要由消費(fèi)者對(duì)蔬菜的需求決定；郝淵曉等[2]認(rèn)為流通環(huán)節(jié)是蔬菜價(jià)格波動(dòng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)；周振亞等[3]認(rèn)為蔬菜產(chǎn)能、跨區(qū)流通和流通體系健全與否是導(dǎo)致蔬菜價(jià)格波動(dòng)的原因；孫倩等[4]提出了供給和需求是蔬菜價(jià)格變動(dòng)的主要因素；高劼祎[5]認(rèn)為受供求關(guān)系影響較大，以及不健全的蔬菜市場(chǎng)流通機(jī)制是導(dǎo)致“批發(fā)價(jià)格極低、而零售價(jià)格高漲”的極端現(xiàn)象的重要原因；劉麗紅等[6]認(rèn)為北京市批發(fā)市場(chǎng)、農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)和超市的蔬菜價(jià)格具有明顯的聯(lián)動(dòng)性；紀(jì)龍等[7]認(rèn)為中國蔬菜生產(chǎn)具有顯著的地理集聚效應(yīng)，結(jié)果導(dǎo)致流通成本增加，進(jìn)而推動(dòng)蔬菜價(jià)格上漲。宋長鳴等[8]認(rèn)為法定節(jié)假日是各類蔬菜品種價(jià)格波動(dòng)加劇的重要原因。過去對(duì)蔬菜價(jià)格波動(dòng)影響因素的研究，大多數(shù)都是從“供給側(cè)”或“需求側(cè)”單方面視角來進(jìn)行；在研究方法選擇上，主要采用傳統(tǒng)計(jì)量方法對(duì)蔬菜價(jià)格波動(dòng)的走勢(shì)、特征以及供給關(guān)系進(jìn)行定性描述性分析；在數(shù)據(jù)選擇方面，主要以年度時(shí)間序列為主，很少涉及季度面板數(shù)據(jù)和空間計(jì)量模型[9-11]，同時(shí)針對(duì)廣西的研究也比較少。鑒于此，本研究選取廣西季度農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格和市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格作為研究對(duì)象，從“供給側(cè)”和“需求側(cè)”來分析兩端不同利益主體推動(dòng)蔬菜價(jià)格波動(dòng)的因果關(guān)系，并建立季度數(shù)據(jù)面板空間計(jì)量模型，分析“供給側(cè)”和“需求側(cè)”不同端受空間特征、燃料價(jià)格、氣溫、空氣濕度和降雨量等多維因素的影響情況，準(zhǔn)確揭示蔬菜價(jià)格波動(dòng)背后隱藏的問題，為政府把握蔬菜價(jià)格運(yùn)動(dòng)規(guī)律、出臺(tái)穩(wěn)定蔬菜價(jià)格相關(guān)措施提供決策依據(jù)。

1 蔬菜價(jià)格變化特征及影響因素的格蘭杰因果檢驗(yàn)

1.1 農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格和市民購買價(jià)格的季度變化特征

2006年1季度～2016年4季度，廣西農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格和市民購買價(jià)格基本上呈小幅波動(dòng)上升的態(tài)勢(shì)(圖1)。從圖1中可見，2016年1季度廣西農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格和市民購買價(jià)格分別為1.45元/kg和2.06元/kg，2016年4季度分別漲到了3.67元/kg和6.05元/kg，漲幅達(dá)153.1 %和193.7 %，長期以來市民購買蔬菜價(jià)格漲幅明顯快于農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格。

圖1 2006Q1～2016Q4廣西農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格和市民購買價(jià)格變化趨勢(shì)Fig.1 Trend of price of vegetables sold by farmers and public purchase prices in Guangxi in 2006Q1～2016Q4

1.2 蔬菜價(jià)格變化與其影響因素之間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

1.2.1 數(shù)據(jù)來源及說明

本文涉及的2006年1季度～2016年4季度廣西各區(qū)縣農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格、市民購買價(jià)格、燃料價(jià)格等數(shù)據(jù)是根據(jù)2006年～2016年廣西住戶調(diào)查日記賬數(shù)據(jù)整理得到，氣溫、相對(duì)濕度、降雨量等數(shù)據(jù)是根據(jù)2006年～2016年中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)廣西區(qū)縣月值數(shù)據(jù)整理得到，指標(biāo)代碼的基本描述如表1所示。

表1 本文涉及主要指標(biāo)代碼及其含義Tab.1 Main index code and its implications

1.2.2 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

為分析蔬菜價(jià)格與其影響因素之間的因果關(guān)系，本文選取2006年1季度～2016年4季度廣西各區(qū)縣農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格、市民購買價(jià)格、燃料價(jià)格、氣溫、相對(duì)濕度、降雨量的平均值做格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。

從“供給側(cè)”角度看，由表2農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格與其主要影響因素之間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果還發(fā)現(xiàn)，除了滯后一期log(ranliaojia)是log(shoujia)的格蘭杰原因外，市民購買價(jià)格(goujia)、氣溫(qiwen)、空氣濕度(zhidu)和降雨量(jiangyuliang)等都不是農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格變化的格蘭杰原因。另外， 2006年～2016年，廣西農(nóng)村居民人均工資性收入增長1.93倍，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格上漲60.9 %，與廣西農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格上漲趨勢(shì)基本一致，由此可以斷定雇用勞動(dòng)力成本和農(nóng)資價(jià)格成本增加是推動(dòng)廣西農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格上漲的重要因素。這一結(jié)論與文獻(xiàn)[3]認(rèn)為全國田間蔬菜收購價(jià)格上漲是由成本推動(dòng)的觀點(diǎn)基本一致，即廣西這一階段的農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格上漲與全國一樣同屬于生產(chǎn)性成本推動(dòng)。

表2 農(nóng)民出售蔬菜價(jià)格與其影響因素之間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)Tab.2 Granger causality test between the price of vegetables sold by farmers and its influencing factors

從“需求側(cè)”角度看，由表3市民購買蔬菜價(jià)格與其影響因素之間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，滯后1期log(ranliaojia)、滯后2期log(qiwen)、log(zhidu)、log(jiangyuliang)和滯后3期log(shoujia)、log(qiwen)、log(jiangyuliang)是log(goujia)的格蘭杰原因，說明市民購買蔬菜價(jià)格除受當(dāng)季農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格影響外，受過去一定時(shí)期內(nèi)燃料價(jià)格、氣溫、空氣濕度、降雨量的變化程度影響也是非常顯著的，其主要原因是市民日常購買到的蔬菜除了是本地當(dāng)令蔬菜外，還有很大一部分是購買到已經(jīng)過長途運(yùn)輸和在保鮮庫里儲(chǔ)藏一段時(shí)間后再流通到菜場(chǎng)來販賣的蔬菜，比如胡蘿卜、黃瓜、萵筍、豆角、柿子椒、甘藍(lán)、芹菜、茄子等這些菜品可以在保鮮庫里儲(chǔ)藏期限比較長，其運(yùn)輸成本和儲(chǔ)藏成本與內(nèi)燃料價(jià)格和氣候條件存在密切關(guān)系，運(yùn)輸成本和儲(chǔ)藏成本的增加最終還是轉(zhuǎn)移到市民購買蔬菜價(jià)格上來。

表3 市民購買蔬菜價(jià)格與其影響因素之間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)Tab.3 Granger causality test between the public purchase prices of vegetables and its influencing factors

2 影響蔬菜價(jià)格變化因素的空間計(jì)量模型分析

從上述廣西蔬菜價(jià)格變化特征及格蘭杰因果檢驗(yàn)分析結(jié)果知道，廣西農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格提升主要由生產(chǎn)成本推動(dòng)，市民購買蔬菜價(jià)格主要由當(dāng)季農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格、上期內(nèi)燃料價(jià)格、氣溫、空氣濕度、降雨量等運(yùn)輸成本和儲(chǔ)藏成本影響。實(shí)際上，空間依賴性也是影響蔬菜價(jià)格,尤其是市民購買蔬菜價(jià)格變化的一個(gè)重要因素。鑒于此，本文在考慮上述影響因素的同時(shí)，引入空間變量建立空間計(jì)量模型，從空間傳導(dǎo)效應(yīng)角度來更深層次地剖析廣西蔬菜價(jià)格變化機(jī)理。

2.1 空間計(jì)量模型理論

2.1.1 空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)樣本的空間自相關(guān)性， 本文采用最早應(yīng)用于全局聚類檢驗(yàn)方法的全域空間指數(shù)Moran′I來衡量。根據(jù)Moran，全域空間指數(shù)Moran′I的計(jì)算公式為：

(1)

其中，p為與區(qū)縣i相毗鄰的區(qū)縣個(gè)數(shù)。

Moran′I指數(shù)一般取值為[-1，1]范圍內(nèi)，正值表示該屬性具有空間正相關(guān)性，即該空間事物屬性高值與高值、低值與低值相似的聚集在一起；負(fù)值表示該屬性具有空間負(fù)相關(guān)性，即該空間事物屬性的高值和低值相異的聚集在一起，0值表示不存在空間自相關(guān)性。關(guān)于Moran′I指數(shù)顯著性檢驗(yàn)，一般設(shè)其檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：

(2)

根據(jù)正態(tài)分布檢驗(yàn)值，當(dāng)ZN>1.96時(shí)，即在95 %概率條件下，樣本存在全域空間自相關(guān)。

2.1.2 空間面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定

在建立經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型過程中，如果空間因素效應(yīng)在存，利用一般的面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的結(jié)果不再有效。為保證模型能夠正確設(shè)定和確保給出的估計(jì)量是無偏和一致的，在此本文考慮引入空間因素變量。按照空間因素引入方式的不同，面板數(shù)據(jù)空間計(jì)量模型一般可以分為面板數(shù)據(jù)空間滯后自回歸模型、面板數(shù)據(jù)空間誤差模型和一般面板數(shù)據(jù)空間計(jì)量模型。結(jié)合研究需要，本文設(shè)廣西各區(qū)縣農(nóng)戶田間出售蔬菜價(jià)格(市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格)及其主要影響因素的面板數(shù)據(jù)空間滯后自回歸模型的基本結(jié)構(gòu)為：

(3)

其中，Yit表示第i個(gè)區(qū)縣在時(shí)間t的農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格(市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格)，μi是回歸模型截距項(xiàng)，λ是空間滯后因素的系數(shù)，ωik表示第i個(gè)區(qū)縣與第k個(gè)區(qū)縣的相鄰的權(quán)重，βl(l=1,2,3,4,5)分別表示市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格(農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格，X1)、燃料價(jià)格(X2)、氣溫(X3)、空氣相對(duì)濕度(X4)、降雨量(X5)等解釋變量的回歸系數(shù)，εit是擾動(dòng)項(xiàng)，假設(shè)εit～i.i.d(0,σ2)。

設(shè)廣西各區(qū)縣農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格(市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格)及其主要影響因素的面板數(shù)據(jù)空間誤差模型的基本結(jié)構(gòu)為：

(4)

其中，ρ表示空間因素對(duì)農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格(市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格)的影響程度，Yit、μi、ωik、βl、εit的含義與式(3)的一樣。

綜上所述，一般面板數(shù)據(jù)空間計(jì)量模型是上述面板數(shù)據(jù)空間滯后自回歸模型和面板數(shù)據(jù)空間滯后自回歸模型的綜合，其基本結(jié)構(gòu)可以表示為：

(5)

其中，λ、ρ、Yit、μi、ωik、βl、εit的含義與式(3)、(4)一樣。

2.2 空間面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)結(jié)果分析

2.2.1 空間自相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

空間自相關(guān)性檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)空間因素對(duì)農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格和市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格的影響進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)式(1)、(2)的Moran′I和ZN統(tǒng)計(jì)量，對(duì)2006年1季度至2016年4季度每個(gè)序列廣西農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格進(jìn)行空間自相關(guān)顯著性檢驗(yàn)，結(jié)果如圖2所示，從圖2中可以發(fā)現(xiàn)，顯著性Moran′I指數(shù)都很小，且檢驗(yàn)的P值都比較高，說明廣西農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格受空間因素影響比較弱，這反映出了廣西各地區(qū)蔬菜種植產(chǎn)業(yè)長期以來還處于各自為政、缺乏跨區(qū)域合作的小農(nóng)生產(chǎn)經(jīng)營方式狀態(tài)，因此菜農(nóng)信息交流不暢仍是農(nóng)戶 “賣菜難”的重要問題。

圖2 2006Q1～2016Q4農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格的空間自相關(guān)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果Fig.2 Spatial autocorrelation significance test of the price of vegetables sold by farmers in 2006Q1～2016Q4

對(duì)2006年1季度至2016年4季度每個(gè)序列廣西市民購買蔬菜價(jià)格進(jìn)行空間自相關(guān)顯著性檢驗(yàn)，結(jié)果如圖3所示，從圖3中可以發(fā)現(xiàn)，除個(gè)別時(shí)期外，顯著性Moran′I指數(shù)都比較大，且檢驗(yàn)P都比較小，說明市民購買蔬菜價(jià)格受空間因素的影響非常顯著，這與農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格受空間因素影響很弱顯然不同，主要原因菜販從菜農(nóng)手中收購蔬菜到銷售給市民消費(fèi)的過程中，其對(duì)市場(chǎng)信息感觸比較靈敏，周邊地區(qū)蔬菜價(jià)格一發(fā)生異常變化，菜販很快就能做出相應(yīng)地調(diào)整，從而形成蔬菜價(jià)格空間傳導(dǎo)效應(yīng)。相反，對(duì)菜農(nóng)而言，由于其本身對(duì)周邊市場(chǎng)信息反應(yīng)不敏感，再加上菜農(nóng)信息獲取不暢，因此在菜農(nóng)出售蔬菜價(jià)格上很難形成有效的空間傳導(dǎo)機(jī)制。

圖3 2006Q1～2016Q4市民購買蔬菜價(jià)格的空間自關(guān)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果Fig.3 Spatial autocorrelation significance test of the public purchase prices of vegetables in 2006Q1～2016Q4

2.2.2 面板空間自回歸模型的參數(shù)估計(jì)及討論

通過對(duì)廣西蔬菜價(jià)格的空間自相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，廣西各區(qū)縣市民購買蔬菜價(jià)格存在明顯的空間聚集特征，農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格不存在空間依賴特征，但為保證模型能夠正確設(shè)定和確保給出的估計(jì)量是無偏和一致的，在此對(duì)農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，仍然有必要引入空間因素變量，因?yàn)槿绻鲆曔@些因素可能導(dǎo)致模型參數(shù)估計(jì)有偏。同時(shí)，為提高模型參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性，在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)前，筆者除了對(duì)模型(5)的解釋變量進(jìn)行共線性檢驗(yàn)外，還參考Breusch & Pagan采用拉格朗日乘法(LM)對(duì)面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)和序列誤差相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果認(rèn)為本研究選取影響蔬菜價(jià)格的燃料價(jià)格(ranliaojia)、氣溫(qiwen)、空氣相對(duì)濕度(zhidu)和降雨量(jiangyuliang)不存在共線性，并且認(rèn)為選用伴隨滯后空間自回歸的隨機(jī)效應(yīng)模型的極大似然估計(jì)方法比較合適作為模型(5)的參數(shù)估計(jì)方法。通過R 3.4.1軟件，調(diào)用splml函數(shù)對(duì)模型(5)的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表4所示。

表4 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果1Tab.4 Estimation results of model parameters

注1：****，***，**，*分別表示通過顯著性為0.1 %，1 %，5 %，10 %檢驗(yàn)。

通過估計(jì)，從表3中可以看出，農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格影響因素空間計(jì)量模型和市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格影響因素空間計(jì)量模型的空間因素ρ和λ都是顯著的，因此在研究過程中，加入空間因素是很有必要的。通過對(duì)兩個(gè)模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果的比較，筆者發(fā)現(xiàn)，農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格影響因素空間計(jì)量模型的空間誤差項(xiàng)系數(shù)(ρ=0.196)和空間滯后自回歸系數(shù)(λ=0.140)明顯小于市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格影響因素空間計(jì)量模型間誤差項(xiàng)系數(shù)(ρ=0.314)和空間滯后自回歸系數(shù)(λ=0.791)，說明空間因素對(duì)市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格的影響更大更突出，這與前述的分析是一致的。

另外，再從其他解釋變量來看，對(duì)農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格而言，市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格(goujia)和燃料價(jià)格(ranliaojia)對(duì)農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格的影響是顯著的，而氣溫(qiwen)、空氣相對(duì)濕度(zhidu)和降雨量(jiangyuliang)等自然條件對(duì)農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格的影響都是不顯著，這反映出了廣西這個(gè)“天然大溫棚”對(duì)蔬菜的生產(chǎn)非常有利，生產(chǎn)環(huán)境不是農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格變化的重要原因，生產(chǎn)成本才是農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格變化的重要影響因素。對(duì)市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格而言，除了降雨量(jiangyuliang)外，農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格(chushoujia)、燃料價(jià)格(ranliaojia)、氣溫(qiwen)和空氣相對(duì)濕度(zhidu)等這些因素對(duì)市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格的影響是非常顯著的。市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格影響因素空間計(jì)量模型具體可以表示如下：

(6)

從式(6)中可以看出，除了氣溫外，空間因素、農(nóng)民出售蔬菜價(jià)格、燃油價(jià)格、空氣相對(duì)濕度、降雨量等因素對(duì)廣西區(qū)縣市民市場(chǎng)購買蔬菜價(jià)格的影響顯著為正相關(guān)。具體地，ρ=0.314和λ=0.791均為正值，說明廣西各區(qū)縣市民購買蔬菜價(jià)格的變動(dòng)并不是隨機(jī)分布的，而是呈現(xiàn)典型的空間依賴性特征，鄰域的蔬菜價(jià)格對(duì)縣域蔬菜價(jià)格具有顯著的推動(dòng)作用，即保持其他因素不變的情況下，周邊地區(qū)市民購買蔬菜價(jià)格上漲1 %，當(dāng)?shù)厥忻褓徺I蔬菜價(jià)格就上漲0.3 %；β1-1=0.102為正值，說明市民購買蔬菜價(jià)格與菜農(nóng)出售蔬菜價(jià)格呈明顯正相關(guān)性,即成本趨動(dòng)所致，在保持其他因素不變的情況下，菜農(nóng)出售蔬菜價(jià)格上漲1 %，當(dāng)?shù)厥忻褓徺I蔬菜價(jià)格就上漲0.10 %；β2=0.140為正值，說明市民購買蔬菜價(jià)格與燃料價(jià)格呈明顯正相關(guān)性，即保持其他因素不變的情況下，燃料價(jià)格上漲1 %，當(dāng)?shù)厥忻褓徺I蔬菜價(jià)格就上漲0.14 %，主要原因是燃料價(jià)格一旦上漲，蔬菜的運(yùn)輸成本尤其是長途陸路的運(yùn)輸成本就增加，從而導(dǎo)致市民購買蔬菜價(jià)格上漲；β3=-0.033為負(fù)值，說明市民購買蔬菜價(jià)格與氣溫呈明顯負(fù)相關(guān)性，主要原因是廣西常年雨量充沛，但冬季中北部氣溫偏冷，因此，在保持其他因素不變的情況下，氣溫上升有利于蔬菜的生長發(fā)育，結(jié)果導(dǎo)致產(chǎn)量增加，蔬菜價(jià)格下降，反之，蔬菜價(jià)格上漲；β4=0.222為正值，說明市民購買蔬菜價(jià)格與空氣相對(duì)濕度呈正相關(guān)性，即保持其他因素不變的情況下，空氣相對(duì)濕度提高1 %，當(dāng)?shù)厥忻褓徺I蔬菜價(jià)格就上漲0.22 %，主要原因是空氣濕度大，容易導(dǎo)致在葉菜儲(chǔ)存過程中腐爛，若要避免這種現(xiàn)象發(fā)生，必須改善儲(chǔ)藏條件，增加蔬菜儲(chǔ)藏成本，從而導(dǎo)致市民購買蔬菜價(jià)格上漲；降雨量對(duì)市民購買蔬菜價(jià)格的影響不顯著，主要原因是這些年來廣西各地常年雨量均勻充沛，受大面積臺(tái)風(fēng)、暴雨影響不多，因此影響蔬菜價(jià)格的影響不大。

3 結(jié)論及對(duì)策建議

綜合上述分析結(jié)果可知，廣西區(qū)縣農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格變化主要受生產(chǎn)成本驅(qū)動(dòng)，而受空間因素及自然條件影響比較弱。相反，市民購買蔬菜價(jià)格除受周圍地區(qū)蔬菜價(jià)格影響外，受菜農(nóng)出售蔬菜價(jià)格、燃料價(jià)格、空氣相對(duì)濕度、氣溫等因素的影響也是很明顯的。據(jù)此，提出提升廣西蔬菜產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的以下四點(diǎn)建議：

第一，依托廣西良好的氣候及區(qū)位優(yōu)勢(shì)，深化蔬菜產(chǎn)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。合理規(guī)劃蔬菜生產(chǎn)布局，優(yōu)化蔬菜種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，加快在沿海、沿路、沿邊建立蔬菜生產(chǎn)基地，穩(wěn)定蔬菜產(chǎn)品的有效供給。

第二，搭建蔬菜供需信息平臺(tái)，擴(kuò)大農(nóng)戶獲取蔬菜出售信息渠道。強(qiáng)化區(qū)域合作，構(gòu)建區(qū)域蔬菜價(jià)格調(diào)控聯(lián)動(dòng)機(jī)制，提高農(nóng)戶蔬菜銷售組織化水平，縮小農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)差，控制蔬菜價(jià)格在一定的范圍內(nèi)波動(dòng)，以免農(nóng)戶出售蔬菜價(jià)格大起大落導(dǎo)致菜農(nóng)遭遇損失。

第三，著力解決蔬菜流通環(huán)節(jié)，完善蔬菜綠色通道服務(wù)。探索新的物價(jià)補(bǔ)助方式，嘗試對(duì)蔬菜銷售中間商實(shí)行長途運(yùn)輸交通補(bǔ)貼、儲(chǔ)藏?fù)p耗補(bǔ)貼，盡可能地減少蔬菜流通成本對(duì)市民購買蔬菜價(jià)格的影響。

第四，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，增強(qiáng)蔬菜產(chǎn)業(yè)的抗災(zāi)能力。加大對(duì)菜田菜地基本建設(shè)投入，擴(kuò)大大棚蔬菜種植，發(fā)展高效節(jié)水灌溉，安裝殺蟲裝置，建立蔬菜生產(chǎn)氣象信息監(jiān)測(cè)體系，強(qiáng)化蔬菜病蟲害、氣象災(zāi)害等防災(zāi)減災(zāi)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，做到遇災(zāi)不減產(chǎn)、不減收，確保蔬菜產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展和菜農(nóng)穩(wěn)定增收。