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三明市食用菌价格波动特点和关联度研究

来源:北方园艺 作者:李墨卿,郑素月,郭金英
发布于:2021-11-25 共7342字

  摘    要: 食用菌产业已成为三明市继粮食、果品及蔬菜之后的第四大种植业。世界粮农组织对“一荤一素一菌”健康饮食理念的推广,使食用菌成为人们餐桌上不可缺少的绿色美食。食用菌的价格波动不但影响着农户与企业的收支,也影响着居民的生活。该文将2015—2019年三明市主栽品种产量、生产成本、劳动力成本、流通成本、居民可支配收入、常住人口等数据作为研究对象,先采用季节模型和HP滤波法对三明市主栽食用菌进行价格波动分析,再用灰色关联度模型对上述指标在食用菌价格波动中所产生的影响进行分析。研究结果对食用菌产业的健康可持续发展具有重要意义。

  关键词 :     食用菌价格:波动特征:影响因素:三明市;

  Abstract: The edible fungus industry has become the fourth largest planting industry in Sanming city after grains,fruits and vegetables.With the promotion of the healthy diet concept of‘one meat,one vegetable,one fungus' from the World Food and Agriculture Organization,edible fungi have become an indispensable green food on people′s tables.The price fluctuation of edible fungi not only affects the income and expenditure of farmers and enterprises,but also affects the lives of residents.From 2015 to2019,the main cultivated varieties in Sanming city were produced,production costs,labor costs,circulation costs,residents,disposable income,permanent population and other data as the research objects.The seasonal model and HP filter method were used to analyze the main edible fungi in Sanming city.Carry out price fluctuation analysis,and then used the gray correlation model to analyze the impact of the above indicators in the price fluctuation of edible fungi.The research results had important practical guiding significance for the healthy and sustainable development of the edible fungus industry.

  Keyword: edible fungus price; fluctuation characteristics; influencing factor; Sanming city;

  福建省是中国食用菌生产大省,三明市为福建省食用菌的主产区。2019年三明市食用菌产值达25.2亿元,占农业生产总值的9.1%,已成为三明市继粮食、果品及蔬菜之后的第四大种植业。随着中国市场经济的深入和管制的放松,农产品价格波动的范围逐渐扩大,同时价格波动及蔬菜间价格影响范围和程度也不断增大[1,2]。

  食用菌是我国脱贫致富的主要产业,随着食用菌产业的发展,工厂化的增加,许多品种供过于求,导致食用菌价格逐渐下降。另外,食用菌产业进入和退出门槛较低,随着市场行情好坏,会引起大批种植户的进入或退出及盲目扩大生产或减产,这些都将引起食用菌价格的剧烈波动[3,4]。因此,分析食用菌波动特征并找出波动的成因,能够帮助经营者规避风险,还有助于食用菌市场价格机制的形成和产业的健康可持续发展。

  1 、数据来源及研究方法

  1.1、 数据选取及来源

  由图1可知,三明市食用菌各品种产量占比最高的仍为香菇、平菇等大宗品种。故研究选择占比前3的大宗品种香菇(Lentinula edodes)、毛木耳(Auricularia cornea)和平菇(Pleurotus ostreatus),以及一个珍稀品种茶树菇(Agrocybe cylindracea)作为分析对象。经调研发现食用菌生产成本中,原材料成本与劳动力成本占比较高,同时食用菌销往全国各地,所以与流通成本也息息相关。另外经查阅相关资料及市场调研发现,产量、人口、CPI(消费者价格指数consumer price index)、人均可支配收入也是影响农产品价格的因素。最终选择以原材料成本、劳动力成本、流通成本产量、常住人口、CPI和人均可支配收入6个指标作为影响因素做关联度分析[5,6,7,8]。

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  各品种食用菌2015年1月至2019年12月的价格以及原材料数据来源于中国食用菌商务网和农产品价格信息网发布的月均价,以及实地调研所得。各品种2015—2019年产量来源于三明市农业农村局及实地调研所得。常住人口、CPI、人均可支配收入、劳动力成本(三明市农林牧渔平均工资)的数据来源于三明市统计局和三明年鉴,流通成本(石油开采价格指数)来源于国家统计局网。

  Fig.1 Proportion of the output of each variety of edible fungi in Sanming city in 2019

  1.2 、研究方法

  1.2.1、 季节调整模型和HP滤波法

  季节的变动会使时间序列产生规律性的变化,例如气候、节假日等相关因素的变动,这种规律性的变化通常归为季节变动。为更准确地反映客观经济现象的本质,需对季节变动因素做一定的消除和调整[9]。

  HP滤波法是一种用于分析长期趋势的方法,它是根据对称移动数据平均法原理,通过数学计算,将X12季节调整后趋势-循环曲线分离成长期趋势曲线和一波动的周期线,从而探索时间序列趋势和周期变动的波动特征[10]。因此为了更加客观真实地反映食用菌的价格波动特征本质,该研究选择用Eviews 软件对各序列进行季节调整,在用HP滤波法对季节调整模型中的趋势-循环序列进行剥离分析,从而更好地探讨食用菌价格波动的趋势变化和循环程度。

  1.2.2、 灰色关联度分析

  灰色关联分析是灰色系统分析、预测与决策的基石,是一种定量与定性相结合的方法。它采用量化方法获得灰色关联度,用以分清系统之间关系的密切程度。其基本原理是通过对系统统计序列的几何关系比较来分清系统中多因素间的关联程度[11],序列曲线的几何形状越接近,则它们的关联度越大。

  2、 三明市食用菌价格波动特征

  不同品种在不同年份间,价格波动不同。在分析食用菌的价格波动特征时,引入变异系数这一度量序列变动幅度,研究采用食用菌月度平均价格为研究时观测变量,结合变异系数分析不同食用菌在不同年份间的价格波动程度,以期了解食用菌价格波动,对后续研究提供参考。

  变异系数越大,说明价格的波动越大;反之,则说明价格呈现稳定的状态,由表1可知,4种食用菌在2018年变异系数均较大,其中香菇毛木耳和平菇变异系数在2018年均达到最大值。这主要归咎于中美贸易战对国内农业造成了较大影响。2017、2019年香菇价格变动系数仅为0.06,价格较稳定。毛木耳在2015、2018年价格波动异常,主要受外界突发事件影响。茶树菇在2015年变异系数最大为0.17,总体上波动不大,较为平稳。而平菇5年价格变异系数均超过0.1,甚至在2018年高达0.25。总体上看,平菇价格伴随着不同程度的起伏,相比其它3种食用菌,价格波动较为明显。

  表1 香菇、毛木耳、茶树菇、平菇价格变异系数

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  2.1、 香菇价格波动特征

  运用Eviews计量软件计算香菇价格波动特征,结果见图2。香菇价格走势,2015年价格较高,之后逐渐下滑,其中因为2015年下半年开始精准扶贫,促进香菇产量激增。在2018年初有一个较大的回升,可能受2017年底出口退税政策影响,导致许多种植户减产甚至退出,加上春节影响,导致香菇价格短期回升。

  Fig.2 Characteristics of L.edodes price volatility

  从香菇季节序列可以看出,一年有2次季节循环,每年1—2月会迎来香菇第1个季节性高点,主要因为春节聚会、送礼、置办年货等因素,促进香菇销量。7—8月会迎来香菇第2个季节性高点,也是全年最高点。其原因是供求关系导致,反季香菇栽培结束,市场供应量减少导致价格上涨。每年5月迎来第1个季节性低点,春季和冬季上市蔬菜较多,导致消费者对食用菌的需求量减少,每年11月左右价格最低,因为冬季为各地香菇的上市季节,市场供应充足。

  从香菇不规则序列图可以看出,近5年香菇受突发事件的影响较少,2015、2016年和2018年分别又一次明显的价格上涨,突发性下跌只有2016年1月左右发生过1次。香菇趋势循环序列表明,香菇循环趋势并不明显,但循环周期有逐渐增长的趋势。价格总体呈下降趋势,可能是因为工厂化设施化增多,香菇也可周年栽培,以及精准扶贫的推动,市场总体供过于求,导致价格逐年下降。

  2.2、 平菇价格波动特征

  对平菇价格运用季节调整模型和HP滤波法计算,由图3可知,从平菇价格走势可知平菇价格没有明显的规律性,但波动比较剧烈。从季节序列看,平菇季节性波峰在6月,波谷在9月,季节性波动为一年一循环,季节因素造成的上涨和下降均为18%左右,传统生产方式的食用菌受季节性因素影响较大。由不规则因子序列可知,平菇存在明显的不规则因素波动,2016—2018年平菇价格都经历了较大幅度的涨跌。其原因为:第一,平菇是重点扶贫、技术含量和进入门槛低的品种。在市场行情较好时,就会有较多种植户进入,随后导致市场平菇供过于求,价格急剧下降。第二,平菇多为鲜售,受运输和保存成本影响较大,对市场供求量较为敏感。第三,平菇为散户露天栽培品种,突发自然灾害和种植户技术水平的高低均将直接影响到平菇的质量及产量,导致价格的波动。所以平菇价格较易受不确定因素影响,且影响程度较大。从平菇趋势循环看,平菇价格大致为一年半一循环。近5年来价格稍有下降,但总体比较平稳。

  图3 平菇价格波动特征

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  Fig.3 Characteristics of P.ostreatus price volatility

  图4 毛木耳价格波动特征

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  Fig.4 Characteristics of A.cornea price volatility

  图5 茶树菇价格波动特征

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  Fig.5 Characteristics of A.cylindracea price volatility

  2.3、 毛木耳价格波动特征

  福建栽培毛木耳的历史悠久,也是毛木耳的主产地。由图4可知,毛木耳总体价格平稳,但由于毛木耳是粗放式栽培,所以受季节气候等因素影响较大。如季节因子序列所示,每年季节性波动的最高点在11月左右,最低点则在7月。季节性影响导致毛木耳冬季价格上涨10%左右,但在夏季导致毛木耳价格最高下降近20%,近年来有所减缓。主要原因是受供求关系影响,三明市毛木耳一年可栽两季,春栽毛木耳秋季上市居多,市场货源充足,价格回落。秋栽毛木耳冬季也进入尾声,货源减少,价格上涨。

  由不规则因素序列可知,2015年6月有大幅度下跌,可能是因为2015年5月13日以来福建一带遭受严重洪涝风雹灾害,此次灾害导致35.95万人受灾,倒塌及损毁房屋5.5万间,农作物受灾面积达3.567万hm2,同时也导致许多地区交通和通信受阻,导致农作物运输不畅,价格下跌。从趋势循环序列可看出,毛木耳的价格波动没有明显周期性,总体价格趋势平稳,在2018年有小幅度下降后又随之回升。

  2.4 、茶树菇价格波动特征

  由图5可知,近年来茶树菇价格波动较大。从季节因子序列可看出季节波动较为明显,茶树菇为传统生产,每年受季节因素影响最高点在11月左右,最低点在5月左右。茶树菇这种传统生产方式的菇种受季影响较大,主要还是受上市时间的影响。三明市冬季气温多在10 ℃左右,不适宜茶树菇子实体生长,所以一般在冬季制袋,4月开始出菇。4月进入茶树菇上市高峰期,市场供货充足,价格降低。夏季气温升高,茶树菇逐渐产量降低,冬季进入制袋种植季节,货源稀少,价格回温。

  从不规则序列可看出,茶树菇价格除了2018年第二季度有个较大幅度的涨跌外,不规则因素对茶树菇的价格影响总体逐渐减弱。从茶树菇循环趋势可看出,茶树菇价格在2015—2017年呈不断上涨趋势,随后2年稍有回调。主要因为随着社会的发展及生活水平的提升,人们的自我保健与饮食健康理念也随之增加,具有“神菇”之称的茶树菇已由宴席珍品逐渐变为寻常百姓家中的菜肴,且国外茶树菇的人均消费量正以每年30%速度递增,总体看来市场前景良好。

  3 、食用菌价格波动关联度分析

  通过灰色关联数学模型的构建,利用关联度系数值的大小分析因子(指标)的重要程度即权重。关联系数和因子重要程度呈正相关,关联系数值越大时,表示因子权重越大,即影响作用越大,反之则越小,即对食用菌市场价格的影响越大或越小。

  3.1 、香菇价格波动与各因素的关联度分析

  由表2可知,香菇价格与上述各因素都存在一定关联,其中影响最大的因素为CPI(消费者价格指数)和常住人口,关联系数分别高达0.82和0.74,权重分别为0.17和0.15。主要因为香菇为市面上最普遍的一种食用菌,做法多样美味,已成为家家户户必备的健康食品,所以与居民消费者物价指数和常住人口息息相关。其中原材料成本与香菇价格关联系数也达到了0.73,权重占比0.15,与常住人口不相上下。主要因为食用菌的生产成本直接决定了售价的高低,经调查,香菇生产成本中原材料比重占比高达0.50,所以原材料成本的涨幅与香菇价格有较大关联。其中关系较弱的为劳动力成本和人均可支配收入,因为目前香菇多为设施化与工厂化生产,接种打孔等都已完成自动化,对劳动力的依赖有所减弱。

  表2 香菇价格与各因素关联系数

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  3.2、 平菇价格波动与各因素的关联度分析

  由表3可知,消费者价格指数与平菇价格波动关联系数最高,关联系数为0.79,权重高达0.20,主要还是因为平菇是我国第二大生产品种,也是市场和餐桌上最为常见的大宗品种之一,所以与消费者价格指数息息相关。其次关联度较高的是运输成本和常住人口,关联系数分别为0.66和0.58,权重为0.16和0.14。主要原因为平菇是大部分家庭日常消费品种,所以与人口数有较大联系。另外以鲜销为主,所以对于运输和保藏要求较高。其中关联系数最低的是人均可支配收入,仅0.42,权重0.10。因为平菇价格较低,对于各种收入人群,都是可消费起的品种,因此居民可支配收入对平菇价格的影响不明显。

  表3 平菇价格与各因素关联系数

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  3.3 、毛木耳价格波动与各因素的关联度分析

  由表4可知,消费者价格指数、常住人口、劳动力成本、原材料均与毛木耳价格有较高的关联度。其中CPI和常住人口关联系数高达0.82和0.80,权重均为0.16。主要原因与香菇和平菇相似,毛木耳是普通家庭会购买的消费品之一,所以受消费者购买力和人口数影响较大。其次影响较大的为劳动力成本和原材料成本,关联系数分别为0.73和0.72,因为毛木耳生产成本中原材料成本占绝大部分,另外,毛木耳目前还是以传统手工方式栽培,需要耗费较大劳动力,所以与劳动力和原材料成本关联较大。其中影响较小的是产量、人均可支配收入、运输成本。因为毛木耳多为干售,易于存放且价格较低,所以与产量,运输成本和收入关联度较低。

  表4 毛木耳价格与各因素关联系数

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  3.4、 茶树菇价格波动与各因素的关联度分析

  由表5可知,以上因素均与茶树菇有较大的关联。关联度从高到低依次为CPI>劳动力成本>常住人口>运输成本>人均可支配收入>原材料>产量。与茶树菇价格关联度最高的还是CPI,关联系数高达0.82,权重0.16。首先,茶树菇属于物美价廉的珍稀食用菌,已逐渐蔬菜化,成为都市居民“菜篮子”里常见的食品。其次,劳动力成本,关联系数0.78,权重0.15,因为茶树菇未达到自动化工厂化栽培,以手工栽培为主,对人工依赖度较高。再次,常住人口,运输成本和人均可支配收入。在汤饮文化较为深厚的南方地区,茶树菇为日常炖汤的食用菌,所以与人口也有一定联系。另外茶树菇通常赶制销往各地,并且属于珍稀菌种,价格比普通食用菌稍高一些,也受运输成本和人们的收入影响。关联度相对低一些的是产量,关联系数0.61,权重0.12。虽然在众多因素里相对较低,但也有一定的关联,因为茶树菇较为珍贵,营养丰富,目前还没有在各地广泛栽培,所以其价格与产量的关联度相对较弱。

  表5 茶树菇价格与各因素关联系数

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  4 、结论与讨论

  第一,大宗品种由于市场饱和,以及初级产品销售居多等因素,近年来价格趋势普遍走低,市场竞争力较弱。而珍稀菌种价格总体呈稳定乃至上涨趋势,发展空间足,市场前景广阔。首先,三明市可以实施产品多元化战略,借助现代化科学的大局观,对物资资源和环境资源进行整合,抓住山地多,海拔差异明显,气候资源丰富等优势,加强食用菌品种的合理布局,实现效益最大化。例如在高海拔地区种植大球盖菇等低温品种,中低海拔发展姬松茸、茶树菇等中高温品种。另外,可以因地制宜,发展一些优势特色品种。如利用丰富的竹子资源,大力发展竹荪产业。以及把握三明市野生红菇产业优势,加强红菇林地的管理与保护,维护红菇产业的可持续发展。

  第二,食用菌价格上普遍具有季节波动特征,而对于传统栽培的产品受不规则因素影响较多。可通过推进食用菌工厂化生产,朝智能化、信息化发展,而这些都离不开人才与硬件的配置。科研项目具有投资高、周期长、风险大等特点,无论对人员还是设备的要求都很高。这不是单靠菇农或者企业能够完成的,因此国家和政府需要在有关项目上给予大力的支持。

  第三,上述食用菌价格影响较大的内在因素是原材料成本和劳动力成本,而外在因素则为CPI和常住人口。合理的成本控制可以有效提高产业的抗风险能力。目前三明市乃至全国均以木腐菌为主,尤其产量较高的大宗品种主料木材均为阔叶林木材,对阔叶林消耗过度。因此找出现有培养料的代替品,研发新培养料,能缓解因原材料价格上涨带来的食用菌价格波动和菌林矛盾。例如,结合三明市农业现状,发展水稻秸秆、竹子等作为培养原料。同时加强森林资源的保护,可发展菇耳专用林,避免无序砍伐。另外,对与农业这种弱势产业一直面临青壮年及人才外流的情况,劳动力价格逐年攀升,因此加快食用菌产业自动化进程迫在眉睫。

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作者单位:河北工程大学园林与生态工程学院
原文出处:李墨卿,郑素月,郭金英.三明市食用菌价格波动特征及影响因素分析[J].北方园艺,2021(21):156-163.
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