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摘要：文章采用向量自回归（VAR）模型对果蔬类农产品的影响因素进行实证分析，并以苹果为例选取了1990～2013的年度数据。结果表明：在初始阶段，对苹果零售价格影响最大是上期的苹果零售价格，其次食品类居民宏观消费结构指数、苹果总产量，最后是生产成本；而到了后期，对苹果零售价格影响最大是上期的苹果零售价格，其次生产成本、食品类具名消费结构指数，最后是苹果总产量。
关键词：农产品价格；VAR模型；价格波动
一、引言
近年来我国农产品市场价格波动大，特别是从2010年的“蒜你狠”、“豆你玩”、“姜你军”、“苹什么”及近两年的“蒜你贱”，在嬉笑间透出农产品连续出现价格接力暴涨暴跌现象。农产品价格超预期波动所带来的巨大风险往往由作为弱势农产品供给者来承担，是“三农问题”无解化的根源之一。农产品价格波动不仅关系到农民收入问题，更关系到社会经济的稳定。而农产品价格异常波动所带来的负效应必然会影响到农村经济的正常运行。因此，对于农产品价格波动的影响因素研究成为国内外学术界关注的重要内容。
学者对果蔬类农产品价格波动问题早有关注，对于影响国内农产品价格出现大幅上涨的原因，罗锋、牛宝俊等学者认为我国农产品价格会受到国际农产品价格波动的传导，并且发现这种传递效应存在一定时滞。王锐、陈倬则认为由于农业投入品成本和人工劳动力成本的上涨，引起新一轮农业生产资料价格的上涨，进而导致农业生产成本的增加，推动了农产品价格上涨。杨丽提出了由于我国货币供应量的迅速增加以及国际金融投机资本流动性过剩而引发的结构性通货膨胀进一步扩大了农产品价格上涨趋势的观点。马晓河认为随着我国经济迅速发展，城乡居民收入显著提高带来了农产品消费结构的再次升级，包括城乡居民消费水平和消费质量的提高促进了对农产品需求的增加。综上所述，国内外学者无论从理论方面还是实践方面都已经获得了较多研究成果，特别是有关农产品价格波动原因的分析为本文提供了重要的参考依据和理论实践基础。但是，目前学者针对国内农产品价格波动影响因素的实证研究较少，特别是针对果蔬类农产品的研究更有限。
本文从价格的角度出发，选取苹果这类主要的果蔬类农产品，运用实证分析方法，着重从供应链角度分析了苹果从生产、销售、流通过程中的主要影响因素。通过对苹果价格波动的深入研究后，针对现有问题提出系统性对策，希望能为政府决策提供一定的借鉴作用。
二、模型的构建
（一）模型的设定
向量自回归（Vector Autoregressive，VAR）模型是一种常用的计量经济模型，由计量经济学家和宏观经济学家克里斯托弗·西姆斯于1980年提出。VAR模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统，并分析随机扰动对系统变量的动态冲击，进一步解释经济冲击对经济变量所产生的影响。滞后阶数为p的VAR模型表达式为
yt=A1yt-1+A2yt-2+…+Apyt-p+Bxt+μt
其中，yt为k维内生变量向量；xt为d维外生变量向量；μt是k维误差向量A1，A2，...，Ap，B是待估系数矩阵。因而也可以将VAR（p）模型表达式写成如下形式
y
y
┆
y=A1
y
y
┆
y+A2
y
y
┆
y+…
+Ap
y
y
┆
y+Bx1t
x2t
┆
xkt+
μ
μ
┆
y
（二）指标的选取及处理
文章基于原有研究成果的基础上，考虑到样本数据的可获得性以及模型运算结果的精确性，采用的变量有食品类居民消费价格指数（CPI）、水果生产价格指数（PPI）、苹果零售价格指数（PRI）、苹果总产量（PRO）。采用的所有数据均为1990年至2013年的年度数据，故无须考虑各种循环因素和季节变动因素，将不再对数据进行季节调整，数据处理使用Eviews6.0软件，数据来源于国家统计局、中国农业信息网。表1为数据基本统计情况。
（三）模型的检验
1. 单位根检验
实证分析之前，要先判断变量是否平稳，否则有可能出现伪回归，使模型无效。因此，文章首先采用ADF检验方法对各变量序列的平稳性进行检验，零假设为序列存在单位根。由表2可以看出，在5%的显著性水平下，CPI、PPI、PRI、PRO序列的ADF统计值均小于临界值，即拒绝了原假设，4个变量均为平稳序列。
2. 协整检验
对于多变量协整关系的检验，一般采用Johansen检验。本文选用序列有线性趋势项而协整方程只有截距的检验形式，通过多次试验根据AIC、SC信息准则，确定VAR模型最优滞后阶为2阶，则协整检验的滞后阶数为2-1=1阶。在确定滞后阶数之后，通过图1中全部特征根的位置图可以看出，所有的AR根模的倒数都小于1，即都在单位圆内，因而所建立的VAR（2）模型是稳定的。
3. Granger因果检验
Granger因果检验用来分析两个序列间的因果关系是否存在，主要是看当期的变量Y能在多大程度上被以前的变量X所解释，以及加入变量X的滞后期后是否会提高对变量Y的解释程度。也就是说Granger因果关系检验就是检验一个变量的滞后变量是否可以放入其他变量的方程中，如果该变量受到其他变量滞后期的影响，则称两个变量间存在Granger因果关系。
从Granger因果关系检验结果可以看出，在5%的显著性水平下，食品类居民消费价格指数（CPI）和水果生产价格指数（PPI）互不为因果关系。食品类居民消费价格指数（CPI）和苹果零售价格指数（PRI），苹果总产量（PRO）和苹果零售价格指数（PRI）均互为因果关系。水果生产价格指数（PPI）是苹果零售价格指数（PRI）的格兰杰原因，反之则不成立。 三、实证结果分析
本文选取苹果这一典型性果蔬类农产品作为研究对象，并选择了食品类居民消费价格指数、水果生产价格指数、苹果零售价格指数和苹果总产量这四个主变量因素。通过VAR模型探索苹果价格波动与这四个主要因素间的相互影响关系。
（一）脉冲响应函数分析
在模型中，将响应函数的追踪期数设为10年，用横轴表示，纵轴代表被解释变量对解释变量的响应程度。利用脉冲响应函数可以有效刻画出CPI、PPI、PRO、PRI对苹果零售价格的传递效用时滞与强度变化，清晰地反映出在变量在相同标准差冲击下的反应程度。在苹果零售价格的脉冲响应函数图2中，可以得出以下结论。
1. 食品类居民消费价格指数CPI对苹果零售价格PRI的冲击在前两期为正向影响，且冲击越来越大，在第二期达到最高，随后冲击开始减弱，到第三期从正向影响变为负向影响，随后又缓慢上升呈现一定波动，第六期开始冲击趋于零。
2. 水果生产价格指数PPI对苹果零售价格指数PRI的冲击在前两期呈现缓慢递增趋势，随后正向影响减弱变为负向影响，第三期负向影响达到最大值，随后负向影响减弱，很快又转为正向影响，然后呈现正负交替现象，在第八期之后冲击趋于零。这说明苹果在生产环节的价格变动对苹果零售价格的促进作用1-2期的滞后性，且直到第八期冲击才逐渐消退，可见生产成本对零售价格的影响持续时间较长。
3. 苹果总产量PRO对苹果零售价格指数PRI的冲击一直都是正向影响，其中在第二期影响达到最大，随后逐渐减弱，从第三期开始趋于稳定。
4. 苹果零售价格指数PRI对其自身的脉冲响应效果最强且反应最快，随后快速回落，在第二期达到一定幅度的负向影响，随后负向影响减弱转变为正向影响，在第三期达到一个高值，且在第4到第7期一直为较弱的正向影响，第八期之后趋于稳定。这说明苹果零售价格惯性趋势明显，当期价格对未来四期的价格都具有显著的影响。
（二）方差分解
从方差分解结果可知，苹果零售价格PRI对其自身的影响最大，随后影响逐渐减弱，但贡献度仍占到了44%以上。原因可能是苹果零售的当期价格与上一期价格之间存在一定的相关性，上期价格对当期价格起到了参考价值，而且苹果零售价格惯性趋势明显，因此上一期价格对当期苹果零售价格影响显著。其次，水果生产价格指数PPI对苹果零售价格的贡献逐渐增大，由第二期的11.29%上升到第十期的26.04%，可见苹果的生产成本因素对零售价格的影响是逐渐增强的，这是由于生产环节成本的提高，包括生产成本和物流成本等，最终会在苹果零售价格上体现，而价格的传导存在一定的滞后，因此生产环节的成本对零售价格的影响是逐渐显现的。再次，食品类居民消费价格指数CPI对苹果零售价格波动影响甚大，随后影响缓慢减弱，贡献率达到了18%以上，原因可能是随着居民收入水平提高，购买力增强，苹果需求量增加，导致市场供需不平衡，进而拉动苹果零售价格上涨。最后，苹果总产量PRO对苹果零售价格的贡献度是逐渐减小的，由第二期的16.98%下降到第十期的11.52%，可见苹果产量对零售价格的影响是逐渐减弱的。可能的原因是当期苹果总产量直接影响的是市场上苹果的供给量，受供求关系影响，当期苹果零售价格会产生相应波动，而价格杠杆又会对农户的生产行为产生调节作用，进而起到对市场的供给调节，对下一期苹果零售价格继续产生影响。
四、结果与启示
本文采用了1990～2013年年度数据对苹果零售价格的影响因素进行实证分析。结果显示，苹果零售价格的波动除受自身的影响外，还受到CPI、PPI、苹果总产量等因素的影响。在各影响因素的平稳序列对苹果零售价格序列的冲击下，在初始阶段，上一期零售价格对苹果当期价格的影响最大，其次是CPI，位居第三位的是苹果总产量，对苹果零售价格影响较小的是生产成本。到第十期时，除上期苹果价格影响之外，生产成本对苹果零售价格的影响最大，其次是CPI，最后是苹果总产量。另外，生产成本是影响我国苹果价格的重要因素。物价水平和居民对于食品类商品的消费水平对苹果价格波动来说是一种长期因素。而苹果的总产量会对其价格产生冲击，但影响是逐渐减弱的。鉴于以上结论，得到以下启示。
（一）加强宏观调控
首先，要实行对农产品市场的反周期调控力度，在市场即将表现出供不应求状态时采取对市场的价格管理，在市场供给处于最弱的时刻引导政府的相应调控行为。其次，对果蔬类农产品进行反周期调控，集中注意力于对果蔬类农产品的生产，流通的相关指标进行预期的检测与管控。再者，以农产品生产、流通的先行指标为基础，以信息化为主导，广泛建立商贸信息共享的平台，通过主流媒体分品种适时发布权威性的供求动向信息，提供蔬菜食品供求、成本、价格走势等预测信息的指导和服务，降低中间商过高的交易成本和生活成本，为批发商和“农超对接”减负。
（二）畅通信息传播渠道
当前，信息迟滞使农民“种菜就像赌博”，增加了水果、蔬菜供给的不确定性，是导致果蔬类农产品价格波动的重要原因。因此，在解决果蔬类农产品价格调控上，最关键的是调整生产和流通信息的反馈信息系统。从信息接收方出发，对农民方面加强组织的管理，实现农产品生产运销的规模化，农民可从信息的发布和反馈两方面进行信息的接收，提高信息的精确性，加强农户的可靠性与抵御风险的能力。要缩短信息传递的流程渠道，在原有流程的基础上进行不断的优化，加强部分农产品的本地供应政策，降低传递运输过程中的风险性。
（三）降低流通环节成本
果蔬类农产品在流通环节中的费用高也是造成零售价格高的一个主要原因。从现状看，我国果蔬类农产品的流通主体太多，流通链过长，流通体制相对复杂等问题直接影响了果蔬类农产品的销售路径。作为政府部门，应在用地、税费、贷款等方面采取相应的优惠政策，推动农产品批发市场的建设与发展，缩短流通环节的滞留度。其次，加强基础设施方面的建设力度，对冷库、加工配送中心等进行管理。再次，尽量避免政府部门在管理上的越位和缺位现象，建立统一的农产品管理机制，减少交易成本，提高行政效率与农产品流通效率，积极地执行各类利于农产品运输的政策，严格执行收费政策，从而降低果蔬类农产品的流通成本，提高流通效率，进而稳定市场价格。 参考文献：
[1]罗锋，牛宝俊. 国际农产品价格波动对国内农产品价格的传递效应——基于VAR模型的实证研究[J].国际贸易问题，2009（06）.
[2]王少芬，赵昕东.国际农产品价格波动对国内农产品价格的影响分析[J].宏观经济研究，2012（09）.
[3]王锐，陈倬.“十一五”期间我国农产品价格波动的影响因素分析——基于协整和向量自回归模型的实证研究[J].财经论丛，2011（03）.
[4]杨丽.影响国内农产品价格波动的因素及其趋势分析[J].现代财经（天津财经大学学报），2011（05）.
[5]马晓河.当前农产品价格上涨成因分析与走势判断[J].唯实，2008（07）.
[6]Mitra S.A nonlinear cobweb model of agricultural commodity price fluctuations，department of economics [J].Fordham University，2008.
[7]胡冰川，徐枫，董晓霞.国际农产品价格波动因素分析——基于时间序列的经济计量模型[J].中国农村经济，2009（07）.
[8]顾国达，方晨靓.中国农产品价格波动特征分析——基于国际市场因素影响下的局面转移模型[J].中国农村经济，2010（06）.
[9]朱信凯，韩磊，曾晨晨.信息与农产品价格波动：基于EGARCH模型的分析[J].管理世界，2012（11）.
[10]张艳丽，吴铁雄，呼格吉勒图.农产品价格波动的原因、影响及对策——以甘肃省武威市为例[J].生产力研究，2011（08）.
[11]王慧敏，吴强.国家政策对农产品价格波动的影响分析——以棉花为例[J].经济问题，2009（05）.
[12]张筱红.当前农产品价格波动的成因分析及金融支持政策[J].审计与理财，2010（06）.
[13]罗永恒.中国农产品价格波动对经济增长影响的研究[D].湖南农业大学，2012.
[14]王淑艳.我国粮食价格波动因素分析与预测研究[D].东北农业大学，2013.
*基金项目：国家自然科学基金项目（71473213）；江苏省社会科学基金重点项目（13EYA003）；江苏省高校哲学社会科学重点基金（2014ZDIXM019）。
（作者单位：姚冠新，盐城工学院、江苏大学；顾晴，盐城工学院；张冬梅，江苏大学）
关键词：农产品价格；VAR模型；价格波动
一、引言
近年来我国农产品市场价格波动大，特别是从2010年的“蒜你狠”、“豆你玩”、“姜你军”、“苹什么”及近两年的“蒜你贱”，在嬉笑间透出农产品连续出现价格接力暴涨暴跌现象。农产品价格超预期波动所带来的巨大风险往往由作为弱势农产品供给者来承担，是“三农问题”无解化的根源之一。农产品价格波动不仅关系到农民收入问题，更关系到社会经济的稳定。而农产品价格异常波动所带来的负效应必然会影响到农村经济的正常运行。因此，对于农产品价格波动的影响因素研究成为国内外学术界关注的重要内容。
学者对果蔬类农产品价格波动问题早有关注，对于影响国内农产品价格出现大幅上涨的原因，罗锋、牛宝俊等学者认为我国农产品价格会受到国际农产品价格波动的传导，并且发现这种传递效应存在一定时滞。王锐、陈倬则认为由于农业投入品成本和人工劳动力成本的上涨，引起新一轮农业生产资料价格的上涨，进而导致农业生产成本的增加，推动了农产品价格上涨。杨丽提出了由于我国货币供应量的迅速增加以及国际金融投机资本流动性过剩而引发的结构性通货膨胀进一步扩大了农产品价格上涨趋势的观点。马晓河认为随着我国经济迅速发展，城乡居民收入显著提高带来了农产品消费结构的再次升级，包括城乡居民消费水平和消费质量的提高促进了对农产品需求的增加。综上所述，国内外学者无论从理论方面还是实践方面都已经获得了较多研究成果，特别是有关农产品价格波动原因的分析为本文提供了重要的参考依据和理论实践基础。但是，目前学者针对国内农产品价格波动影响因素的实证研究较少，特别是针对果蔬类农产品的研究更有限。
本文从价格的角度出发，选取苹果这类主要的果蔬类农产品，运用实证分析方法，着重从供应链角度分析了苹果从生产、销售、流通过程中的主要影响因素。通过对苹果价格波动的深入研究后，针对现有问题提出系统性对策，希望能为政府决策提供一定的借鉴作用。
二、模型的构建
（一）模型的设定
向量自回归（Vector Autoregressive，VAR）模型是一种常用的计量经济模型，由计量经济学家和宏观经济学家克里斯托弗·西姆斯于1980年提出。VAR模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统，并分析随机扰动对系统变量的动态冲击，进一步解释经济冲击对经济变量所产生的影响。滞后阶数为p的VAR模型表达式为
yt=A1yt-1+A2yt-2+…+Apyt-p+Bxt+μt
其中，yt为k维内生变量向量；xt为d维外生变量向量；μt是k维误差向量A1，A2，...，Ap，B是待估系数矩阵。因而也可以将VAR（p）模型表达式写成如下形式
y
y
┆
y=A1
y
y
┆
y+A2
y
y
┆
y+…
+Ap
y
y
┆
y+Bx1t
x2t
┆
xkt+
μ
μ
┆
y
（二）指标的选取及处理
文章基于原有研究成果的基础上，考虑到样本数据的可获得性以及模型运算结果的精确性，采用的变量有食品类居民消费价格指数（CPI）、水果生产价格指数（PPI）、苹果零售价格指数（PRI）、苹果总产量（PRO）。采用的所有数据均为1990年至2013年的年度数据，故无须考虑各种循环因素和季节变动因素，将不再对数据进行季节调整，数据处理使用Eviews6.0软件，数据来源于国家统计局、中国农业信息网。表1为数据基本统计情况。
（三）模型的检验
1. 单位根检验
实证分析之前，要先判断变量是否平稳，否则有可能出现伪回归，使模型无效。因此，文章首先采用ADF检验方法对各变量序列的平稳性进行检验，零假设为序列存在单位根。由表2可以看出，在5%的显著性水平下，CPI、PPI、PRI、PRO序列的ADF统计值均小于临界值，即拒绝了原假设，4个变量均为平稳序列。
2. 协整检验
对于多变量协整关系的检验，一般采用Johansen检验。本文选用序列有线性趋势项而协整方程只有截距的检验形式，通过多次试验根据AIC、SC信息准则，确定VAR模型最优滞后阶为2阶，则协整检验的滞后阶数为2-1=1阶。在确定滞后阶数之后，通过图1中全部特征根的位置图可以看出，所有的AR根模的倒数都小于1，即都在单位圆内，因而所建立的VAR（2）模型是稳定的。
3. Granger因果检验
Granger因果检验用来分析两个序列间的因果关系是否存在，主要是看当期的变量Y能在多大程度上被以前的变量X所解释，以及加入变量X的滞后期后是否会提高对变量Y的解释程度。也就是说Granger因果关系检验就是检验一个变量的滞后变量是否可以放入其他变量的方程中，如果该变量受到其他变量滞后期的影响，则称两个变量间存在Granger因果关系。
从Granger因果关系检验结果可以看出，在5%的显著性水平下，食品类居民消费价格指数（CPI）和水果生产价格指数（PPI）互不为因果关系。食品类居民消费价格指数（CPI）和苹果零售价格指数（PRI），苹果总产量（PRO）和苹果零售价格指数（PRI）均互为因果关系。水果生产价格指数（PPI）是苹果零售价格指数（PRI）的格兰杰原因，反之则不成立。 三、实证结果分析
本文选取苹果这一典型性果蔬类农产品作为研究对象，并选择了食品类居民消费价格指数、水果生产价格指数、苹果零售价格指数和苹果总产量这四个主变量因素。通过VAR模型探索苹果价格波动与这四个主要因素间的相互影响关系。
（一）脉冲响应函数分析
在模型中，将响应函数的追踪期数设为10年，用横轴表示，纵轴代表被解释变量对解释变量的响应程度。利用脉冲响应函数可以有效刻画出CPI、PPI、PRO、PRI对苹果零售价格的传递效用时滞与强度变化，清晰地反映出在变量在相同标准差冲击下的反应程度。在苹果零售价格的脉冲响应函数图2中，可以得出以下结论。
1. 食品类居民消费价格指数CPI对苹果零售价格PRI的冲击在前两期为正向影响，且冲击越来越大，在第二期达到最高，随后冲击开始减弱，到第三期从正向影响变为负向影响，随后又缓慢上升呈现一定波动，第六期开始冲击趋于零。
2. 水果生产价格指数PPI对苹果零售价格指数PRI的冲击在前两期呈现缓慢递增趋势，随后正向影响减弱变为负向影响，第三期负向影响达到最大值，随后负向影响减弱，很快又转为正向影响，然后呈现正负交替现象，在第八期之后冲击趋于零。这说明苹果在生产环节的价格变动对苹果零售价格的促进作用1-2期的滞后性，且直到第八期冲击才逐渐消退，可见生产成本对零售价格的影响持续时间较长。
3. 苹果总产量PRO对苹果零售价格指数PRI的冲击一直都是正向影响，其中在第二期影响达到最大，随后逐渐减弱，从第三期开始趋于稳定。
4. 苹果零售价格指数PRI对其自身的脉冲响应效果最强且反应最快，随后快速回落，在第二期达到一定幅度的负向影响，随后负向影响减弱转变为正向影响，在第三期达到一个高值，且在第4到第7期一直为较弱的正向影响，第八期之后趋于稳定。这说明苹果零售价格惯性趋势明显，当期价格对未来四期的价格都具有显著的影响。
（二）方差分解
从方差分解结果可知，苹果零售价格PRI对其自身的影响最大，随后影响逐渐减弱，但贡献度仍占到了44%以上。原因可能是苹果零售的当期价格与上一期价格之间存在一定的相关性，上期价格对当期价格起到了参考价值，而且苹果零售价格惯性趋势明显，因此上一期价格对当期苹果零售价格影响显著。其次，水果生产价格指数PPI对苹果零售价格的贡献逐渐增大，由第二期的11.29%上升到第十期的26.04%，可见苹果的生产成本因素对零售价格的影响是逐渐增强的，这是由于生产环节成本的提高，包括生产成本和物流成本等，最终会在苹果零售价格上体现，而价格的传导存在一定的滞后，因此生产环节的成本对零售价格的影响是逐渐显现的。再次，食品类居民消费价格指数CPI对苹果零售价格波动影响甚大，随后影响缓慢减弱，贡献率达到了18%以上，原因可能是随着居民收入水平提高，购买力增强，苹果需求量增加，导致市场供需不平衡，进而拉动苹果零售价格上涨。最后，苹果总产量PRO对苹果零售价格的贡献度是逐渐减小的，由第二期的16.98%下降到第十期的11.52%，可见苹果产量对零售价格的影响是逐渐减弱的。可能的原因是当期苹果总产量直接影响的是市场上苹果的供给量，受供求关系影响，当期苹果零售价格会产生相应波动，而价格杠杆又会对农户的生产行为产生调节作用，进而起到对市场的供给调节，对下一期苹果零售价格继续产生影响。
四、结果与启示
本文采用了1990～2013年年度数据对苹果零售价格的影响因素进行实证分析。结果显示，苹果零售价格的波动除受自身的影响外，还受到CPI、PPI、苹果总产量等因素的影响。在各影响因素的平稳序列对苹果零售价格序列的冲击下，在初始阶段，上一期零售价格对苹果当期价格的影响最大，其次是CPI，位居第三位的是苹果总产量，对苹果零售价格影响较小的是生产成本。到第十期时，除上期苹果价格影响之外，生产成本对苹果零售价格的影响最大，其次是CPI，最后是苹果总产量。另外，生产成本是影响我国苹果价格的重要因素。物价水平和居民对于食品类商品的消费水平对苹果价格波动来说是一种长期因素。而苹果的总产量会对其价格产生冲击，但影响是逐渐减弱的。鉴于以上结论，得到以下启示。
（一）加强宏观调控
首先，要实行对农产品市场的反周期调控力度，在市场即将表现出供不应求状态时采取对市场的价格管理，在市场供给处于最弱的时刻引导政府的相应调控行为。其次，对果蔬类农产品进行反周期调控，集中注意力于对果蔬类农产品的生产，流通的相关指标进行预期的检测与管控。再者，以农产品生产、流通的先行指标为基础，以信息化为主导，广泛建立商贸信息共享的平台，通过主流媒体分品种适时发布权威性的供求动向信息，提供蔬菜食品供求、成本、价格走势等预测信息的指导和服务，降低中间商过高的交易成本和生活成本，为批发商和“农超对接”减负。
（二）畅通信息传播渠道
当前，信息迟滞使农民“种菜就像赌博”，增加了水果、蔬菜供给的不确定性，是导致果蔬类农产品价格波动的重要原因。因此，在解决果蔬类农产品价格调控上，最关键的是调整生产和流通信息的反馈信息系统。从信息接收方出发，对农民方面加强组织的管理，实现农产品生产运销的规模化，农民可从信息的发布和反馈两方面进行信息的接收，提高信息的精确性，加强农户的可靠性与抵御风险的能力。要缩短信息传递的流程渠道，在原有流程的基础上进行不断的优化，加强部分农产品的本地供应政策，降低传递运输过程中的风险性。
（三）降低流通环节成本
果蔬类农产品在流通环节中的费用高也是造成零售价格高的一个主要原因。从现状看，我国果蔬类农产品的流通主体太多，流通链过长，流通体制相对复杂等问题直接影响了果蔬类农产品的销售路径。作为政府部门，应在用地、税费、贷款等方面采取相应的优惠政策，推动农产品批发市场的建设与发展，缩短流通环节的滞留度。其次，加强基础设施方面的建设力度，对冷库、加工配送中心等进行管理。再次，尽量避免政府部门在管理上的越位和缺位现象，建立统一的农产品管理机制，减少交易成本，提高行政效率与农产品流通效率，积极地执行各类利于农产品运输的政策，严格执行收费政策，从而降低果蔬类农产品的流通成本，提高流通效率，进而稳定市场价格。 参考文献：
[1]罗锋，牛宝俊. 国际农产品价格波动对国内农产品价格的传递效应——基于VAR模型的实证研究[J].国际贸易问题，2009（06）.
[2]王少芬，赵昕东.国际农产品价格波动对国内农产品价格的影响分析[J].宏观经济研究，2012（09）.
[3]王锐，陈倬.“十一五”期间我国农产品价格波动的影响因素分析——基于协整和向量自回归模型的实证研究[J].财经论丛，2011（03）.
[4]杨丽.影响国内农产品价格波动的因素及其趋势分析[J].现代财经（天津财经大学学报），2011（05）.
[5]马晓河.当前农产品价格上涨成因分析与走势判断[J].唯实，2008（07）.
[6]Mitra S.A nonlinear cobweb model of agricultural commodity price fluctuations，department of economics [J].Fordham University，2008.
[7]胡冰川，徐枫，董晓霞.国际农产品价格波动因素分析——基于时间序列的经济计量模型[J].中国农村经济，2009（07）.
[8]顾国达，方晨靓.中国农产品价格波动特征分析——基于国际市场因素影响下的局面转移模型[J].中国农村经济，2010（06）.
[9]朱信凯，韩磊，曾晨晨.信息与农产品价格波动：基于EGARCH模型的分析[J].管理世界，2012（11）.
[10]张艳丽，吴铁雄，呼格吉勒图.农产品价格波动的原因、影响及对策——以甘肃省武威市为例[J].生产力研究，2011（08）.
[11]王慧敏，吴强.国家政策对农产品价格波动的影响分析——以棉花为例[J].经济问题，2009（05）.
[12]张筱红.当前农产品价格波动的成因分析及金融支持政策[J].审计与理财，2010（06）.
[13]罗永恒.中国农产品价格波动对经济增长影响的研究[D].湖南农业大学，2012.
[14]王淑艳.我国粮食价格波动因素分析与预测研究[D].东北农业大学，2013.
*基金项目：国家自然科学基金项目（71473213）；江苏省社会科学基金重点项目（13EYA003）；江苏省高校哲学社会科学重点基金（2014ZDIXM019）。
（作者单位：姚冠新，盐城工学院、江苏大学；顾晴，盐城工学院；张冬梅，江苏大学）