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摘 要：我县蔬菜批发市场近几年来经常出现价格浮动、价格变化快以及变化规律不稳定的情况，因此蔬菜批发市场的价格传导机制成为现下农场品市场中所研究的热点问题。对蔬菜市场价格变化以及传导机制的分析可以优化我县的农业市场结构，同时还可以有效调节通货膨胀的现象并将蔬菜市场的价格波动趋于稳定化，从而使我县民生经济稳固发展。综上所述，本文将结合实例对蔬菜批发市场、零售市场价格变化及传导机制展开探究，旨在为我县人民提升生活水平做出帮助。
关键词：蔬菜批发市场 零售市场 价格变化 传导机制
一、引言
传导机制是我县财政政策发挥作用的过程中，通过对各个政策工具经过某种媒介相互作用形成有机联系的整体。而随着近年来我县蔬菜市场的价格进行大幅度的波动，为人民生活与生产农户带来了重要影响，阻碍了政府的调控力度。而价格波动为蔬菜批发市场以及零售市场带来了同样显著的影响，尤其是针对蔬菜运输费用的增加。因此不光要对蔬菜生产价格的变动進行研究还要对价格传导机制进行详细的分析才能确保生产农户的收入以及人们生活水平平稳上升。
二、数据抽样
由于蔬菜市场内的蔬菜种类繁多，因此将以我县大世界蔬菜市场内的蔬菜为例来对蔬菜批发市场与零售市场之间的价格传导机制进行分析。据我县统计局不完全统计，我县批发市场超过45%的蔬菜流入零售市场。笔者将选取存储类蔬菜、水果类蔬菜以及叶类蔬菜来作为数据抽样对象进行数据分析，分别为土豆、西红柿、白菜来作为代表。时间跨度为2012年6月29日-2013年11月21日取如数据来进行分析。为提升数据稳定性，对周数据采用自然对数来形成PR及PW2个时间序列，PW为批发市场价格自然对数，PR为零售市场价格自然对数。
三、蔬菜批发、零售市场价格波动规律调查
1.蔬菜批发、零售市场价格关联性分析。通过对抽样数据的初步对比我们可以发现，蔬菜批发市场与零售市场的价格趋势具备极高的一致性，但批发市场的价格低于零售市场。但在不同时间内，在蔬菜批发市场与零售市场内的不同蔬菜种类价格具备较大差异性，例如土豆在年初与年末的阶段批发、零售价格差较小。我们利用公式来对批零市场的价格关联性进行分析：在公式当中，表示零售价格，表示批发价格，而r为批零价格的相关系数，n为变量个数。当r与1接近时，可以对变量进行初步判定；r接近0时则相反。而通过抽样数据进行公式计算之后可以判定批零市场的价格关系具有极大的关联性。
2.蔬菜批发、零售市场价格波动规律分析。笔者采用的系数均为变异系数即离散系数，因为蔬菜批零市场内的蔬菜均价各有不同，因此这种系数可以有效围绕蔬菜价格的均价来进行准确计算，计算时可利用下一公式：。公式中CV为离散系数，X为变量，则为均价，n为变量。而通过对抽样数据进行批零市场的均价、价格差以及离散系数的计算，我们发现批发市场的蔬菜价格要低于零售市场的蔬菜价格。由于两个数列均价不同，因此对离散系数形成了较大的差异性，虽然零售市场有较大的差价，但依然处于较高的均价水平上，通过差价表现出来的离散系数对比可以发现批发市场的差价比零售市场的差价要高，因此我们得出批发市场内的蔬菜价格波动较大且不稳定。
四、基于VAR模型对批发、零售价格传到机制的研究
1.平稳性测试。想建立成功的VAR模型首先要对平稳性进行测试，因此将对序列系数进行ADF单位根检测。检验结果表明零售市场中的土豆、西红柿以及白菜的价格数据在ADF检验中的t值均比临界值大10%，但不能拒绝一个单位根假设的存在，因此该序列是非平稳序列。而一阶差的分序列均为1%明显拒绝了存在单位根原来的假设，因此通过平稳性的检验可以开始建立VAR模型。
2.利用VAR方程计算滞后阶数。建立成功的VAR模型要对滞后阶数正确地确立，同时也为接下来的各种研究分析打下稳定的数据基础。在建立VAR模型之前可根据LR、AIC、SC、HQ、FPE等滞后阶数来帮助VAR方程确定滞后阶数。通过计算与检验结果可以得出土豆、西红柿的滞后阶数为1，而白菜通过计算VAR方程后得出的滞后阶数是2。而通过对三种蔬菜滞后阶数数据的分析我们可以得出以下结论：在滞后一期的过程中，三种蔬菜无论是批发价格还是零售价格都会对当期零售价格产生正向影响，而滞后期批发市场价格是影响当期批发价格的主要因素。
3.利用脉冲响应函数分析蔬菜市场传导机制。脉冲相应函数可以有效将VAR模型中受到某种价格冲击而对模型系统的动态影响，或标准差新息的冲击对变量、当前价格以及未来价格带来的影响，更为直观地在一段时间利用一个变量对另一个变量带来的冲击程度进行分析。可利用Eview5.0来分析三种蔬菜受到变量冲击时发生的反应，变量之间相互影响作用为主体，可以不对其进行对自身冲击的分析。下面将阐述通过脉冲相应函数的计算得出的结论：
3.1土豆的批发价格在经过标准差冲击后会为零售价格带来较为正面的影响，可在6期达到数值顶峰，之后会逐级降低，但持续时间较长且具有较为显著的效果，而土豆在零售市场中的价格冲击可有效对前两期价格冲击带来正面影响，从第三期开始向负面影响运转，从7期开始趋向稳定状态。
3.2西红柿的价格可对批零市场产生正面影响，而对批发市场的价格冲击较大，并在第五期过程中达到最高值，之后便开始逐渐减弱并保持长时间持续状态。同时零售市场的价格也会对西红柿当期的批发市场造成极大的正面影响并在20期左右的过程中趋近为0
3.3白菜受到批发市场价格的冲击会对零售市场价格产生正面影响，并在第4期到达数据巅峰，并保持较高的回落速度，而其对零售市场价格的冲击会在第二期达到最高峰，到第八期便开始趋近于0。经过综合的数据分析来看，零售市场具备较高的随机新量反应，并伴随着较长的持续时间，但对当期市场价格的冲击反应均为0，可以体现出在批发市场中价格的传导机制存在大致一周的滞后性。虽然批发市场的价格比零售市场的价格受随机心量冲击的反应幅度较平稳，但具备较强的减弱速度，因此批发价格对于VAR模型方程的冲击性要高于零售市场的价格。
4.通过VAR模型方程数据对蔬菜批零市场价格变动及传导机制的分析。通过离散系数、公式、VAR模型等方式对蔬菜市场批发价格与零售价格的数据分析我们可以看出，在蔬菜市场的价格波动中是有着一定规律来进行价格变化的。通过对数据的综合分析我们可以看出，土豆、西红柿与白菜可以在批发与零售市场中占到平均贡献度的83.98%、60.31%、72.36%，这与脉冲函数的计算结果达成了极高的一致性。在蔬菜零售市场中，可以看出对于价格具备较高控制权的是批发商，但蔬菜批发市场的价格对下游蔬菜零售价格的影响较小，由于在蔬菜零售市场当中西红柿与白菜受到蔬菜批零市场的价格波动影响相对比较平衡，因此批发市场价格可以决定土豆的价格，是影响土豆一直以来处于低价平稳地位的直接因素。因此可以看出，土豆在从农户到批发商再到零售商的过程中，加价幅度较小属于处于低价平稳状态的蔬菜，具有较小的需求弹性。
五、结语
要想确保蔬菜市场批零价格以及传导机制的平稳运行就要先提升蔬菜零售商对蔬菜价格的掌控力度，要将蔬菜运输流通机制进行完善，在保证蔬菜批发市场平稳经营的同时还有大力对蔬菜零售市场进行经营环境方面的优化。只有这样才能真正保持蔬菜市场保持良好的流通性并对批零价格很好地控制。希望在相关人士的不断探索下，蔬菜市场可以真正提升流通效率并使流通成本有效降低以最大程度保护蔬菜生产农户的利益并促进我县农业蓬勃发展。
参考文献：
[1]沈辰，穆月英. 基于SVAR模型的我县蔬菜市场价格纵向传导分析[J]. 中国农业大学学报，2015，（05）：271-278.
[2]陈波. 泾阳蔬菜产地价格与零售价格的波动及传导研究[D].西北农林科技大学，2015.
[3]曹晓青，李涛，曹文彬. 基于VAR模型的农产品价格传导机制研究—以无锡市蔬菜批发、零售市场为例[J].中国农业信息，2013，（13）：284-286.
[4]王珊珊. 农贸市场蔬菜零售价格形成问题研究[D].华中农业大学，2013.
[5]姜雅莉. 蔬菜价格波动及传导研究[D].西北农林科技大学，2013.
关键词：蔬菜批发市场 零售市场 价格变化 传导机制
一、引言
传导机制是我县财政政策发挥作用的过程中，通过对各个政策工具经过某种媒介相互作用形成有机联系的整体。而随着近年来我县蔬菜市场的价格进行大幅度的波动，为人民生活与生产农户带来了重要影响，阻碍了政府的调控力度。而价格波动为蔬菜批发市场以及零售市场带来了同样显著的影响，尤其是针对蔬菜运输费用的增加。因此不光要对蔬菜生产价格的变动進行研究还要对价格传导机制进行详细的分析才能确保生产农户的收入以及人们生活水平平稳上升。
二、数据抽样
由于蔬菜市场内的蔬菜种类繁多，因此将以我县大世界蔬菜市场内的蔬菜为例来对蔬菜批发市场与零售市场之间的价格传导机制进行分析。据我县统计局不完全统计，我县批发市场超过45%的蔬菜流入零售市场。笔者将选取存储类蔬菜、水果类蔬菜以及叶类蔬菜来作为数据抽样对象进行数据分析，分别为土豆、西红柿、白菜来作为代表。时间跨度为2012年6月29日-2013年11月21日取如数据来进行分析。为提升数据稳定性，对周数据采用自然对数来形成PR及PW2个时间序列，PW为批发市场价格自然对数，PR为零售市场价格自然对数。
三、蔬菜批发、零售市场价格波动规律调查
1.蔬菜批发、零售市场价格关联性分析。通过对抽样数据的初步对比我们可以发现，蔬菜批发市场与零售市场的价格趋势具备极高的一致性，但批发市场的价格低于零售市场。但在不同时间内，在蔬菜批发市场与零售市场内的不同蔬菜种类价格具备较大差异性，例如土豆在年初与年末的阶段批发、零售价格差较小。我们利用公式来对批零市场的价格关联性进行分析：在公式当中，表示零售价格，表示批发价格，而r为批零价格的相关系数，n为变量个数。当r与1接近时，可以对变量进行初步判定；r接近0时则相反。而通过抽样数据进行公式计算之后可以判定批零市场的价格关系具有极大的关联性。
2.蔬菜批发、零售市场价格波动规律分析。笔者采用的系数均为变异系数即离散系数，因为蔬菜批零市场内的蔬菜均价各有不同，因此这种系数可以有效围绕蔬菜价格的均价来进行准确计算，计算时可利用下一公式：。公式中CV为离散系数，X为变量，则为均价，n为变量。而通过对抽样数据进行批零市场的均价、价格差以及离散系数的计算，我们发现批发市场的蔬菜价格要低于零售市场的蔬菜价格。由于两个数列均价不同，因此对离散系数形成了较大的差异性，虽然零售市场有较大的差价，但依然处于较高的均价水平上，通过差价表现出来的离散系数对比可以发现批发市场的差价比零售市场的差价要高，因此我们得出批发市场内的蔬菜价格波动较大且不稳定。
四、基于VAR模型对批发、零售价格传到机制的研究
1.平稳性测试。想建立成功的VAR模型首先要对平稳性进行测试，因此将对序列系数进行ADF单位根检测。检验结果表明零售市场中的土豆、西红柿以及白菜的价格数据在ADF检验中的t值均比临界值大10%，但不能拒绝一个单位根假设的存在，因此该序列是非平稳序列。而一阶差的分序列均为1%明显拒绝了存在单位根原来的假设，因此通过平稳性的检验可以开始建立VAR模型。
2.利用VAR方程计算滞后阶数。建立成功的VAR模型要对滞后阶数正确地确立，同时也为接下来的各种研究分析打下稳定的数据基础。在建立VAR模型之前可根据LR、AIC、SC、HQ、FPE等滞后阶数来帮助VAR方程确定滞后阶数。通过计算与检验结果可以得出土豆、西红柿的滞后阶数为1，而白菜通过计算VAR方程后得出的滞后阶数是2。而通过对三种蔬菜滞后阶数数据的分析我们可以得出以下结论：在滞后一期的过程中，三种蔬菜无论是批发价格还是零售价格都会对当期零售价格产生正向影响，而滞后期批发市场价格是影响当期批发价格的主要因素。
3.利用脉冲响应函数分析蔬菜市场传导机制。脉冲相应函数可以有效将VAR模型中受到某种价格冲击而对模型系统的动态影响，或标准差新息的冲击对变量、当前价格以及未来价格带来的影响，更为直观地在一段时间利用一个变量对另一个变量带来的冲击程度进行分析。可利用Eview5.0来分析三种蔬菜受到变量冲击时发生的反应，变量之间相互影响作用为主体，可以不对其进行对自身冲击的分析。下面将阐述通过脉冲相应函数的计算得出的结论：
3.1土豆的批发价格在经过标准差冲击后会为零售价格带来较为正面的影响，可在6期达到数值顶峰，之后会逐级降低，但持续时间较长且具有较为显著的效果，而土豆在零售市场中的价格冲击可有效对前两期价格冲击带来正面影响，从第三期开始向负面影响运转，从7期开始趋向稳定状态。
3.2西红柿的价格可对批零市场产生正面影响，而对批发市场的价格冲击较大，并在第五期过程中达到最高值，之后便开始逐渐减弱并保持长时间持续状态。同时零售市场的价格也会对西红柿当期的批发市场造成极大的正面影响并在20期左右的过程中趋近为0
3.3白菜受到批发市场价格的冲击会对零售市场价格产生正面影响，并在第4期到达数据巅峰，并保持较高的回落速度，而其对零售市场价格的冲击会在第二期达到最高峰，到第八期便开始趋近于0。经过综合的数据分析来看，零售市场具备较高的随机新量反应，并伴随着较长的持续时间，但对当期市场价格的冲击反应均为0，可以体现出在批发市场中价格的传导机制存在大致一周的滞后性。虽然批发市场的价格比零售市场的价格受随机心量冲击的反应幅度较平稳，但具备较强的减弱速度，因此批发价格对于VAR模型方程的冲击性要高于零售市场的价格。
4.通过VAR模型方程数据对蔬菜批零市场价格变动及传导机制的分析。通过离散系数、公式、VAR模型等方式对蔬菜市场批发价格与零售价格的数据分析我们可以看出，在蔬菜市场的价格波动中是有着一定规律来进行价格变化的。通过对数据的综合分析我们可以看出，土豆、西红柿与白菜可以在批发与零售市场中占到平均贡献度的83.98%、60.31%、72.36%，这与脉冲函数的计算结果达成了极高的一致性。在蔬菜零售市场中，可以看出对于价格具备较高控制权的是批发商，但蔬菜批发市场的价格对下游蔬菜零售价格的影响较小，由于在蔬菜零售市场当中西红柿与白菜受到蔬菜批零市场的价格波动影响相对比较平衡，因此批发市场价格可以决定土豆的价格，是影响土豆一直以来处于低价平稳地位的直接因素。因此可以看出，土豆在从农户到批发商再到零售商的过程中，加价幅度较小属于处于低价平稳状态的蔬菜，具有较小的需求弹性。
五、结语
要想确保蔬菜市场批零价格以及传导机制的平稳运行就要先提升蔬菜零售商对蔬菜价格的掌控力度，要将蔬菜运输流通机制进行完善，在保证蔬菜批发市场平稳经营的同时还有大力对蔬菜零售市场进行经营环境方面的优化。只有这样才能真正保持蔬菜市场保持良好的流通性并对批零价格很好地控制。希望在相关人士的不断探索下，蔬菜市场可以真正提升流通效率并使流通成本有效降低以最大程度保护蔬菜生产农户的利益并促进我县农业蓬勃发展。
参考文献：
[1]沈辰，穆月英. 基于SVAR模型的我县蔬菜市场价格纵向传导分析[J]. 中国农业大学学报，2015，（05）：271-278.
[2]陈波. 泾阳蔬菜产地价格与零售价格的波动及传导研究[D].西北农林科技大学，2015.
[3]曹晓青，李涛，曹文彬. 基于VAR模型的农产品价格传导机制研究—以无锡市蔬菜批发、零售市场为例[J].中国农业信息，2013，（13）：284-286.
[4]王珊珊. 农贸市场蔬菜零售价格形成问题研究[D].华中农业大学，2013.
[5]姜雅莉. 蔬菜价格波动及传导研究[D].西北农林科技大学，2013.