南菜北运试点扩大对产销两地间
柯杨敏+崔帅
摘 要：通过相关性分析和多元回归模型对南菜北运试点扩大前后产销两地间蔬菜市场整合的变化情况进行了研究。研究结果表明，南菜北运试点扩大对主产区-主销区、主销区-主销区间的市场整合影响方向相反，影响程度不同；南菜北运蔬菜生产基地间的蔬菜供给结构有待改善，蔬菜输送品种间存在部分重叠区间；距离因素在很大程度上阻碍了我国南菜北运市场整合的进程。
关键词：南菜北运；市场整合；相关性分析
中图分类号：F326.13 文献标识码：A文章编号：1001-3547（2014）12-0066-05
杨敏（1990-），男，在读硕士，研究方向为城乡经济，
南菜北运是我国为保障北方地区冬春淡季蔬菜供给的一项重大民生工程，同时也为南方蔬菜生产大省（海南、广西、云南）提供了较好的经济发展契机，但却较少有人探讨该项重大举措对于产销两地间蔬菜市场整合的效果。本文采取相关性分析和多元回归模型，通过虚拟变量设置，对南菜北运的主产地与主销地在南菜北运试点扩大前后两地区间的蔬菜市场整合变化情况进行研究。
现有文献不乏有对各类市场的空间整合进行研究，多数采用协整检验进行[1~9]，其中，喻闻等[1]利用我国1988-1995年的旬度省级价格数据研究了我国大米市场的整合情况，结果表明，中国的粮食市场整合程度在此期间不断提高；颜色等[2]则利用清代的粮价数据对18世纪中国南北方市场整合程度进行了比较，最后发现南方的粮食市场整合程度优于北方；王怡等[3]对我国苹果市场的整合程度进行了研究，发现各地市场存在长期整合的趋势。
与我国蔬菜市场整合相关的研究主要通过对蔬菜市场价格的变动及传递来探究，探讨蔬菜产业链的垂直整合。如吴舒等[4]通过协整检验对我国蔬菜价格的垂直传导关系进行了研究，发现蔬菜产业链垂直传递较为迅速，纵向市场间的整合度较高。宋长鸣等[5]利用VAR和VECH模型研究了蔬菜价格的波动及其纵向的传导机制，结果表明，蔬菜的生产和零售市场之间已经建立了稳定的联合机制，整合程度较高，而且这种机制难以受到外部因素的冲击。李桂芹等[6]对蔬菜全产业链价格传递机制进行了研究，发现蔬菜全产业链条价格之间有超越线性的影响关系，价格间的传递呈现出明显的非均衡性。但目前关于蔬菜市场的空间整合，与南菜北运相关的研究则较少。
1 数据与研究方法
1.1 数据来源及数据处理
本文在分析过程中所使用的蔬菜价格为各省市蔬菜的相对零售价格，通过对鲜菜类居民消费价格指数（上月=100）与鲜菜类居民消费价格指数（去年同月=100）两类价格指数进行处理得到，数据类型为2007年8月到2013年7月间的月度数据，两类数据均来自于中国国家统计局。由于鲜菜类居民消费价格指数（上月=100）不齐全，而鲜菜类居民消费价格指数（2012年同月=100）较为齐全，因此文章选取2012年8月到2013年7月的鲜菜类居民消费价格指数（上月=100）为基准，并令2012年8月的价格为1，以此得到各省市区2012年8月到2013年7月的相对价格。然后根据鲜菜类居民消费价格指数（2012年同月=100）反推得到研究期间内各省市区的所有相对价格。在实证分析过程中，各省市间的距离通过各省市的省会城市间的距离来衡量，距离单位为1 000 km。相关性分析和回归模型均通过SAS 8.1软件进行处理。
1.2 研究方法
①市场整合的含义 市场整合是指一个市场的价格变化对另一个市场价格变化的影响程度。根据完全竞争市场的假设可知，两个市场间的价格差应该等于两市场间的交易成本，即不存在套利的可能，此时两个市场间完全整合。对两个市场之间关系理解的不同导致市场整合的类别也不同。主要包括三类，一是市场的空间整合，即两个市场间的产品相同，但所处空间不同；二是市场的垂直整合，即位于产业链上不同链结的市场间的整合；三是市场的时间整合，相同的空间而在不同的时间上的市场间的整合。
本文所研究的市场整合为第一类，蔬菜市场的空间整合。由于我国南菜北运的主要生产基地为海南、广西和云南三省区，主要销往我国的华北地区，因此本文选取南菜北运的主产地（海南、广西、云南三省区）与主销地（北京、天津、河北、山西与内蒙等华北地区）8个省市区进行研究。
②市场整合的度量 现有市场整合的度量方法主要包括三种，即统计分析、回归分析和协整分析，其中，较多文章采用协整分析。本文采用统计分析中的相关性分析进行研究。如果两序列的上下波动趋势和幅度越相近，则相关系数越高，市场之间的联系就越紧密，市场整合程度也就越高[2]。
③市场整合程度变化的评判 本文将研究时间分为两段。由于我国在2011年扩大南菜北运试点，故以2011年为分界点，两个时间段分别为2007年8月至2010年12月和2011年1月至2013年7月。分别对两个时间段中8个省市区的相关性进行分析，求出彼此之间价格序列的相关系数。以两两价格序列的相关系数为被解释变量，两地间的距离与时间虚拟变量（当价格序列处于第一个时间段即试点扩大前，该虚拟变量取值为0，反之为1）为解释变量构造简单的多元回归模型，模型如下，?籽ij=?茁0+?茁1X1+?茁2X2+ε，其中，?籽ij为i地与j地之间价格序列的相关系数；X1为两地之间的距离；X2为时间虚拟变量。南菜北运试点扩大对产销两地间的蔬菜市场整合情况的影响主要通过参数?茁2表示，若?茁2>0，则表明南菜北运试点扩大对产销两地间的蔬菜市场整合有促进作用，若?茁2<0，则表明南菜北运试点扩大对产销两地间的蔬菜市场整合有抑制作用。
由于两两市场间的空间距离会极大地影响市场间的流通成本，因此，可以预期市场相关度将与市场间的空间距离成反比，即?茁1<0。另外，南菜北运试点扩大会使得整个市场间的蔬菜供应量增加，因此，试点扩大之后的市场状态将会更加接近完全竞争市场的理论假设。因而，?茁2的预期值大于0。
2 实证分析
2.1 统计分析
从对南菜北运试点扩大前后8个省市区之间的价格序列进行相关性分析得到的彼此间相关系数序列可见，南菜北运试点扩大之后，有11个组合之间的相关系数变大，而另外17个组合间的相关系数变小（表1）。在相关系数变大的组合中，包括天津在内的组合最多，达到5个，故从总体上看，天津在试点扩大之后与其他市场间的整合得到了加强。相反，在相关系数变小的组合中，包括河北在内的组合最多，达6个，所以河北在试点扩大之后与其他的市场间的整合程度在整体上有所下降。
在变动类型组合数量上，相关系数变大的组合数多于变小的组合数。而在变化区间上，系数变大组合的变化区间为0.000 86~0.127 29，系数变小组合的变化区间为0.000 24~0.122 48。可以看出，系数变大的组合的变化区间无论是上限还是下限都要大于系数变小组合的变化区间。因此，仅从单纯的统计分析中无法看出南菜北运试点扩大前后8个省市区之间蔬菜市场整合情况的变化。
2.2 回归模型分析
①市场间的整合回归模型 为精确地度量出南菜北运试点扩大前后8个省市区之间蔬菜市场的整合变化情况，本文采用多元回归模型进行分析，模型分析结果如表2。
根据上述分析结果可得到模型，?籽ij=1.057 62-0.295 3X1-0.015 6X2。由于分析结果中F值在1%水平上显著，而且调整R2达到了0.923 7，因此，模型的整体拟合效果表现良好。从参数 β1可知，市场间的相关系数与两地间的距离成反比。距离每增加 1 000 km，市场相关度会降低29.53%，表明距离的影响程度不可小视。该运行结果与预期相符。
参数β2在10%的水平下不显著，但β2的估计值所表现出的数值特征依然能够传达一些信息。从β2值的符号可知，对于所有市场这一整体而言，南菜北运试点扩大会降低市场整合程度，下降比例达到了1.56%。这一结果与模型预期不相符。从理论上分析，试点扩大之后，市场上的蔬菜供给会随之增多，因此，较之前的市场而言，其所运行的状态更加趋向于接近完全竞争的市场假设，也就会更加趋向于市场整合程度加强。因此，为进一步研究其中的内在原因，本文将8个省市区之间的蔬菜市场分为三类，第一类是主产区-主销区，即市场组合由某一个主产区市场与某一个主销区市场组合而成；第二类是主销区-主销区，即市场组合由两个不同的主销区市场组合而成；第三类是主产区-主产区，即市场组合由两个不同的主产区市场组合而成。其中，由于主产区-主产区之间的组合过少，无法形成一定的数据序列，因此无法对其进行回归分析。下面仅依次对前面两类市场组合类型进行分析。
②主产区-主销区间的市场整合回归模型 对所有的主产区与主销区间的相关系数进行回归分析，所得结果如表3。
根据表3的分析结果得到回归模型如下，?籽ij=0.96-0.236 9X1-0.056 5X2。模型的F值为5.36， 在1%的水平上显著。同时，调整R2的值也达到了0.231，因此模型的整体拟合效果良好，各个参数在10%水平下显著。
β1的估计值为-0.236 9，这表明主产区-主销区间的市场相关度与主产区与主销区间的空间距离成反比，两个市场间的空间距离每增加1 000 km，则两个市场之间的相关度会降低23.69%，同全体市场间的整合模型相近。该系数表明，空间距离对于市场间的整合程度影响十分强烈，该分析结果与预期相符。β2的估计值为负，这表明主产区与主销区间的市场整合程度在南菜北运试点扩大之后不仅没有得到增强，反而有所减弱。减弱的程度为5.65%。该结论虽然与理论分析预期不符，但却可能是合理的。
从空间分布上不难发现，我国三大主产省（区）与华北五个主销省市区之间的空间距离较大，来往之间的蔬菜运输距离较远，使得主产区-主销区间的市场整合必然程度不会很高。因此，这一客观现实使得其与基于完美的理论假设上所得到的分析结果不同。与此同时，对于任何一个主产区-主销区间的市场组合而言，南菜北运试点的扩大意味着该主销区市场不仅能够从配对的主产区获得蔬菜供给，同时也可以从另外两个主产区市场获得蔬菜供给，无论是从蔬菜种类还是每一个品种上所能够获得的蔬菜数量都会得到一个较大的增长，蔬菜供给的替代效应会出现。当一个蔬菜主产区市场价格出现较大波动时，蔬菜主销区市场可以选择从另外的蔬菜主产区市场中获得蔬菜供给，以此抵消这个蔬菜主产区市场价格波动所带来的影响。因此，一个蔬菜主销区市场对某一个蔬菜主产区市场的依赖程度将会下降，市场间的价格相关度也自然会有所下降。
③主销区-主销区之间的市场整合回归模型 将所有的主销区与主销区间的市场相关系数进行回归分析，所得结果如表4。
根据表4的分析结果可得回归模型如下，?籽ij=0.982 95-0.068 9X1-0.015 71X2。模型统计量F值在5%水平下显著，调整R2值为0.242 3，因此模型的整体拟合效果良好。
此外，β1的估计值依然取值为负。但与上述两个模型区别较大之处是β1的数值远远低于前一个模型的β1值。出现这样的现象主要存在两方面的原因，首先，在主产区-主销区间的市场整合模型中，主产区与主销区的分布空间明显分散，因此，空间距离所产生的影响作用较大，因而β1值较大；其次，主产区与主销区之间存在直接的蔬菜市场互动，而主销区与主销区之间的市场并不存在直接的市场互动，当然，主销区内各省市之间也会存在一定的蔬菜交易，然而相比于南菜北运的蔬菜交易而言，这一交易量很小，故直接假设主销区内各省市间不存在蔬菜交易，因此，距离对市场间的相关性影响程度会大大减弱。该模型的β2值为正，而且取值为0.015 71，这表明，主销区与主销区间的市场整合程度在试点扩大之后得到了增强，且增强的幅度为1.571%。这一模型分析结果与上一模型中的分析结果刚好相反，其原因在于主产区-主销区之间的市场整合回归模型中，试点扩大对主销区市场产生了供给替代效应，这样导致主销区市场对主产区市场之间的依赖程度大大降低，从而使得价格在市场之间的传导并非单一。而在主销区-主销区间的市场整合回归模型中，试点扩大之后使得主销区市场间的信息传递更加迅速和准确。对于主销区市场而言，试点扩大意味着蔬菜供给者的增多。由于蔬菜供给者之间的蔬菜供应存在部分的重叠，因此，在竞争加剧的情况下，主销区内的市场会对价格等信息有更好的掌握。主销区市场间的信息传递也将更加迅速，因此，各市场间的价格变动会更趋接近。
3 研究结论及展望
3.1 研究结论
①南菜北运试点扩大对主产区-主销区、主销区-主销区间的市场整合影响方向相反，且影响程度不同 南菜北运试点扩大对主产区-主销区间的市场整合影响为负，对主销区-主销区间的市场整合影响为正，且前者的影响程度高于后者。出现“供给替代效应”可能是试点扩大对主产区-主销区间的市场整合影响为负的主要原因。而市场竞争性加强所导致主销区市场间的信息流动更加迅速与准确则是试点扩大后，主销区-主销区间市场整合程度下降的关键因素。试点扩大对于整个市场间的整合程度的度量则取决于这两种影响的力量大小。如果前者的影响更加强烈，总体上则表现为市场整合程度的下降。反之，若后者的力量更大，总体上市场的整合程度则会增强。
②南菜北运蔬菜生产基地间的蔬菜供给结构有待进一步完善 根据上述的分析可知，“供给替代效应”的存在使得蔬菜市场的整合趋势受到了扭曲。之所以存在“供给替代效应”是因为各个蔬菜生产基地省（区）供给的蔬菜品种之间存在部分的重叠。从本研究结果不难发现，现有的“供给替代效应”很强，这表明海南、云南和广西三个省（区）输向华北五个省市的蔬菜品种重叠现象较为明显。这种供给结构不仅对各省蔬菜种植农户不利，而且也没有使北方居民食用的蔬菜品种得到更大的丰富。为了使主产区与主销区内的广大居民效用最大化，海南、云南和广西三个省（区）应该结合自身的资源特点，生产各自的优良蔬菜品种，避免品种间的大量重叠。
③距离因素仍是我国南菜北运市场整合的巨大阻碍 从上述的模型拟合结果发现，在主产区-主销区间的市场整合模型中，距离因素的影响极为强烈。这在一定程度上表明，市场间的空间距离对南北蔬菜市场整合所产生的阻力较大。由于南菜北运的蔬菜输送高峰主要发生在冬季，而南北间的冬季气候差异经常使得交通不顺畅，进而逼涨运输成本，提高了市场间的交易成本。如何能够有效整合南菜北运的运输通道，将在很大程度上影响我国南北方蔬菜市场的整合进程。
3.2 研究不足与展望
本文通过市场间的相关系数来表征市场整合程度，在此基础上利用时间虚拟变量的设置有效衡量了南菜北运试点扩大前后市场整合的变化情况。然而，本文依然存在以下不足。
仅使用市场间的相关系数来表征市场整合程度并不全面，回归模型的变量选取有限，可能忽视了其他重要变量。
根据市场整合的定义可知，市场整合的本质是两个市场间的价格差要等于交易成本。而市场间价格序列的相关系数只是衡量了两者的价格变动同步情况，但并不能在较深的层次上表现出市场整合的本质含义，因此，该指标的衡量并不全面。为了更为有效地衡量市场整合程度，需另外选取部分指标，将多个指标进行整合形成一个综合性指标，这样才可以最大可能地准确诠释出市场的整合程度。
本文选取距离变量和时间虚拟变量作为模型的解释变量。然而，可能存在其他变量对市场整合程度产生影响，如两市场间的蔬菜贸易量、道路通畅度等。为了使得模型更具解释力，在接下来的研究中，将试图引进更多的变量进入模型，以避免变量内生化的问题，同时可以尽量确保模型的准确解释能力。
参考文献
[1] 喻闻，黄季焜.从大米市场整合程度看我国粮食市场改革[J].经济研究，1998（3）：50-57.
[2] 颜色，刘丛.18世纪中国南北方市场整合程度的比较——利用清代粮价数据的研究[J].经济研究，2011（12）：124-136.
[3] 王怡，周应恒，赵文，等.中国苹果市场整合程度及价格波动规律研究[J].南京农业大学学报，2008，31（1）：112-117.
[4] 吴舒，穆月英.我国蔬菜价格的垂直传导关系研究[J].中国蔬菜，2013（18）：11-18.
[5] 宋长鸣，徐娟，章胜勇.蔬菜价格波动和纵向传导机制研究——基于VAR和VECH模型的分析[J].农业技术经济，2013（2）：10-21.
[6] 李桂芹，王丽丽.蔬菜全产业链价格传递机制研究[J].农业经济问题，2012（12）：30-36.
[7] 武拉平.我国小麦、玉米和生猪收购市场整合程度研究[J].中国农村观，1999（4）：23-29.
[8] 胡华平，李崇光.农产品垂直价格传递与纵向市场联结[J].农业经济问题，2010（1）：10-17.
[9] 董晓霞，许世卫，李哲敏，等.完全竞争条件下的中国生鲜农产品市场价格传导——以西红柿为例[J].中国农村经济，2011（2）：22-32.
Effects of Expanding Pilot Work of South-to-north Vegetable Transportation on Vegetable Market Integration
KE Yangmin, CUI Shuai
( College of Economic and Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070 )
Abstract: Based on correlation analysis and multiple regression model, this paper researched the changes of vegetable market integration after expanding the pilot work of south-to-north vegetable transportation. The results showed that,
firstly, the expanding of pilot had a different opposite influence on the main producing areas-sales areas and the main sales areas-sales areas, also had a different degree. Secondly, the supply structure should be improved for the vegetable production bases participating in south-to-north vegetable transportation, and the supply cultivars were partly overlapping. Thirdly, distance hindered the process of vegetable market integration widely.
Key words: Transport vegetables from south to north; Market integration; Correlation analysis
3.2 研究不足与展望
本文通过市场间的相关系数来表征市场整合程度，在此基础上利用时间虚拟变量的设置有效衡量了南菜北运试点扩大前后市场整合的变化情况。然而，本文依然存在以下不足。
仅使用市场间的相关系数来表征市场整合程度并不全面，回归模型的变量选取有限，可能忽视了其他重要变量。
根据市场整合的定义可知，市场整合的本质是两个市场间的价格差要等于交易成本。而市场间价格序列的相关系数只是衡量了两者的价格变动同步情况，但并不能在较深的层次上表现出市场整合的本质含义，因此，该指标的衡量并不全面。为了更为有效地衡量市场整合程度，需另外选取部分指标，将多个指标进行整合形成一个综合性指标，这样才可以最大可能地准确诠释出市场的整合程度。
本文选取距离变量和时间虚拟变量作为模型的解释变量。然而，可能存在其他变量对市场整合程度产生影响，如两市场间的蔬菜贸易量、道路通畅度等。为了使得模型更具解释力，在接下来的研究中，将试图引进更多的变量进入模型，以避免变量内生化的问题，同时可以尽量确保模型的准确解释能力。
参考文献
[1] 喻闻，黄季焜.从大米市场整合程度看我国粮食市场改革[J].经济研究，1998（3）：50-57.
[2] 颜色，刘丛.18世纪中国南北方市场整合程度的比较——利用清代粮价数据的研究[J].经济研究，2011（12）：124-136.
[3] 王怡，周应恒，赵文，等.中国苹果市场整合程度及价格波动规律研究[J].南京农业大学学报，2008，31（1）：112-117.
[4] 吴舒，穆月英.我国蔬菜价格的垂直传导关系研究[J].中国蔬菜，2013（18）：11-18.
[5] 宋长鸣，徐娟，章胜勇.蔬菜价格波动和纵向传导机制研究——基于VAR和VECH模型的分析[J].农业技术经济，2013（2）：10-21.
[6] 李桂芹，王丽丽.蔬菜全产业链价格传递机制研究[J].农业经济问题，2012（12）：30-36.
[7] 武拉平.我国小麦、玉米和生猪收购市场整合程度研究[J].中国农村观，1999（4）：23-29.
[8] 胡华平，李崇光.农产品垂直价格传递与纵向市场联结[J].农业经济问题，2010（1）：10-17.
[9] 董晓霞，许世卫，李哲敏，等.完全竞争条件下的中国生鲜农产品市场价格传导——以西红柿为例[J].中国农村经济，2011（2）：22-32.
Effects of Expanding Pilot Work of South-to-north Vegetable Transportation on Vegetable Market Integration
KE Yangmin, CUI Shuai
( College of Economic and Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070 )
Abstract: Based on correlation analysis and multiple regression model, this paper researched the changes of vegetable market integration after expanding the pilot work of south-to-north vegetable transportation. The results showed that,
firstly, the expanding of pilot had a different opposite influence on the main producing areas-sales areas and the main sales areas-sales areas, also had a different degree. Secondly, the supply structure should be improved for the vegetable production bases participating in south-to-north vegetable transportation, and the supply cultivars were partly overlapping. Thirdly, distance hindered the process of vegetable market integration widely.
Key words: Transport vegetables from south to north; Market integration; Correlation analysis
3.2 研究不足与展望
本文通过市场间的相关系数来表征市场整合程度，在此基础上利用时间虚拟变量的设置有效衡量了南菜北运试点扩大前后市场整合的变化情况。然而，本文依然存在以下不足。
仅使用市场间的相关系数来表征市场整合程度并不全面，回归模型的变量选取有限，可能忽视了其他重要变量。
根据市场整合的定义可知，市场整合的本质是两个市场间的价格差要等于交易成本。而市场间价格序列的相关系数只是衡量了两者的价格变动同步情况，但并不能在较深的层次上表现出市场整合的本质含义，因此，该指标的衡量并不全面。为了更为有效地衡量市场整合程度，需另外选取部分指标，将多个指标进行整合形成一个综合性指标，这样才可以最大可能地准确诠释出市场的整合程度。
本文选取距离变量和时间虚拟变量作为模型的解释变量。然而，可能存在其他变量对市场整合程度产生影响，如两市场间的蔬菜贸易量、道路通畅度等。为了使得模型更具解释力，在接下来的研究中，将试图引进更多的变量进入模型，以避免变量内生化的问题，同时可以尽量确保模型的准确解释能力。
参考文献
[1] 喻闻，黄季焜.从大米市场整合程度看我国粮食市场改革[J].经济研究，1998（3）：50-57.
[2] 颜色，刘丛.18世纪中国南北方市场整合程度的比较——利用清代粮价数据的研究[J].经济研究，2011（12）：124-136.
[3] 王怡，周应恒，赵文，等.中国苹果市场整合程度及价格波动规律研究[J].南京农业大学学报，2008，31（1）：112-117.
[4] 吴舒，穆月英.我国蔬菜价格的垂直传导关系研究[J].中国蔬菜，2013（18）：11-18.
[5] 宋长鸣，徐娟，章胜勇.蔬菜价格波动和纵向传导机制研究——基于VAR和VECH模型的分析[J].农业技术经济，2013（2）：10-21.
[6] 李桂芹，王丽丽.蔬菜全产业链价格传递机制研究[J].农业经济问题，2012（12）：30-36.
[7] 武拉平.我国小麦、玉米和生猪收购市场整合程度研究[J].中国农村观，1999（4）：23-29.
[8] 胡华平，李崇光.农产品垂直价格传递与纵向市场联结[J].农业经济问题，2010（1）：10-17.
[9] 董晓霞，许世卫，李哲敏，等.完全竞争条件下的中国生鲜农产品市场价格传导——以西红柿为例[J].中国农村经济，2011（2）：22-32.
Effects of Expanding Pilot Work of South-to-north Vegetable Transportation on Vegetable Market Integration
KE Yangmin, CUI Shuai
( College of Economic and Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070 )
Abstract: Based on correlation analysis and multiple regression model, this paper researched the changes of vegetable market integration after expanding the pilot work of south-to-north vegetable transportation. The results showed that,
firstly, the expanding of pilot had a different opposite influence on the main producing areas-sales areas and the main sales areas-sales areas, also had a different degree. Secondly, the supply structure should be improved for the vegetable production bases participating in south-to-north vegetable transportation, and the supply cultivars were partly overlapping. Thirdly, distance hindered the process of vegetable market integration widely.
Key words: Transport vegetables from south to north; Market integration; Correlation analysis
摘 要：通过相关性分析和多元回归模型对南菜北运试点扩大前后产销两地间蔬菜市场整合的变化情况进行了研究。研究结果表明，南菜北运试点扩大对主产区-主销区、主销区-主销区间的市场整合影响方向相反，影响程度不同；南菜北运蔬菜生产基地间的蔬菜供给结构有待改善，蔬菜输送品种间存在部分重叠区间；距离因素在很大程度上阻碍了我国南菜北运市场整合的进程。
关键词：南菜北运；市场整合；相关性分析
中图分类号：F326.13 文献标识码：A文章编号：1001-3547（2014）12-0066-05
杨敏（1990-），男，在读硕士，研究方向为城乡经济，
南菜北运是我国为保障北方地区冬春淡季蔬菜供给的一项重大民生工程，同时也为南方蔬菜生产大省（海南、广西、云南）提供了较好的经济发展契机，但却较少有人探讨该项重大举措对于产销两地间蔬菜市场整合的效果。本文采取相关性分析和多元回归模型，通过虚拟变量设置，对南菜北运的主产地与主销地在南菜北运试点扩大前后两地区间的蔬菜市场整合变化情况进行研究。
现有文献不乏有对各类市场的空间整合进行研究，多数采用协整检验进行[1~9]，其中，喻闻等[1]利用我国1988-1995年的旬度省级价格数据研究了我国大米市场的整合情况，结果表明，中国的粮食市场整合程度在此期间不断提高；颜色等[2]则利用清代的粮价数据对18世纪中国南北方市场整合程度进行了比较，最后发现南方的粮食市场整合程度优于北方；王怡等[3]对我国苹果市场的整合程度进行了研究，发现各地市场存在长期整合的趋势。
与我国蔬菜市场整合相关的研究主要通过对蔬菜市场价格的变动及传递来探究，探讨蔬菜产业链的垂直整合。如吴舒等[4]通过协整检验对我国蔬菜价格的垂直传导关系进行了研究，发现蔬菜产业链垂直传递较为迅速，纵向市场间的整合度较高。宋长鸣等[5]利用VAR和VECH模型研究了蔬菜价格的波动及其纵向的传导机制，结果表明，蔬菜的生产和零售市场之间已经建立了稳定的联合机制，整合程度较高，而且这种机制难以受到外部因素的冲击。李桂芹等[6]对蔬菜全产业链价格传递机制进行了研究，发现蔬菜全产业链条价格之间有超越线性的影响关系，价格间的传递呈现出明显的非均衡性。但目前关于蔬菜市场的空间整合，与南菜北运相关的研究则较少。
1 数据与研究方法
1.1 数据来源及数据处理
本文在分析过程中所使用的蔬菜价格为各省市蔬菜的相对零售价格，通过对鲜菜类居民消费价格指数（上月=100）与鲜菜类居民消费价格指数（去年同月=100）两类价格指数进行处理得到，数据类型为2007年8月到2013年7月间的月度数据，两类数据均来自于中国国家统计局。由于鲜菜类居民消费价格指数（上月=100）不齐全，而鲜菜类居民消费价格指数（2012年同月=100）较为齐全，因此文章选取2012年8月到2013年7月的鲜菜类居民消费价格指数（上月=100）为基准，并令2012年8月的价格为1，以此得到各省市区2012年8月到2013年7月的相对价格。然后根据鲜菜类居民消费价格指数（2012年同月=100）反推得到研究期间内各省市区的所有相对价格。在实证分析过程中，各省市间的距离通过各省市的省会城市间的距离来衡量，距离单位为1 000 km。相关性分析和回归模型均通过SAS 8.1软件进行处理。
1.2 研究方法
①市场整合的含义 市场整合是指一个市场的价格变化对另一个市场价格变化的影响程度。根据完全竞争市场的假设可知，两个市场间的价格差应该等于两市场间的交易成本，即不存在套利的可能，此时两个市场间完全整合。对两个市场之间关系理解的不同导致市场整合的类别也不同。主要包括三类，一是市场的空间整合，即两个市场间的产品相同，但所处空间不同；二是市场的垂直整合，即位于产业链上不同链结的市场间的整合；三是市场的时间整合，相同的空间而在不同的时间上的市场间的整合。
本文所研究的市场整合为第一类，蔬菜市场的空间整合。由于我国南菜北运的主要生产基地为海南、广西和云南三省区，主要销往我国的华北地区，因此本文选取南菜北运的主产地（海南、广西、云南三省区）与主销地（北京、天津、河北、山西与内蒙等华北地区）8个省市区进行研究。
②市场整合的度量 现有市场整合的度量方法主要包括三种，即统计分析、回归分析和协整分析，其中，较多文章采用协整分析。本文采用统计分析中的相关性分析进行研究。如果两序列的上下波动趋势和幅度越相近，则相关系数越高，市场之间的联系就越紧密，市场整合程度也就越高[2]。
③市场整合程度变化的评判 本文将研究时间分为两段。由于我国在2011年扩大南菜北运试点，故以2011年为分界点，两个时间段分别为2007年8月至2010年12月和2011年1月至2013年7月。分别对两个时间段中8个省市区的相关性进行分析，求出彼此之间价格序列的相关系数。以两两价格序列的相关系数为被解释变量，两地间的距离与时间虚拟变量（当价格序列处于第一个时间段即试点扩大前，该虚拟变量取值为0，反之为1）为解释变量构造简单的多元回归模型，模型如下，?籽ij=?茁0+?茁1X1+?茁2X2+ε，其中，?籽ij为i地与j地之间价格序列的相关系数；X1为两地之间的距离；X2为时间虚拟变量。南菜北运试点扩大对产销两地间的蔬菜市场整合情况的影响主要通过参数?茁2表示，若?茁2>0，则表明南菜北运试点扩大对产销两地间的蔬菜市场整合有促进作用，若?茁2<0，则表明南菜北运试点扩大对产销两地间的蔬菜市场整合有抑制作用。
由于两两市场间的空间距离会极大地影响市场间的流通成本，因此，可以预期市场相关度将与市场间的空间距离成反比，即?茁1<0。另外，南菜北运试点扩大会使得整个市场间的蔬菜供应量增加，因此，试点扩大之后的市场状态将会更加接近完全竞争市场的理论假设。因而，?茁2的预期值大于0。
2 实证分析
2.1 统计分析
从对南菜北运试点扩大前后8个省市区之间的价格序列进行相关性分析得到的彼此间相关系数序列可见，南菜北运试点扩大之后，有11个组合之间的相关系数变大，而另外17个组合间的相关系数变小（表1）。在相关系数变大的组合中，包括天津在内的组合最多，达到5个，故从总体上看，天津在试点扩大之后与其他市场间的整合得到了加强。相反，在相关系数变小的组合中，包括河北在内的组合最多，达6个，所以河北在试点扩大之后与其他的市场间的整合程度在整体上有所下降。
在变动类型组合数量上，相关系数变大的组合数多于变小的组合数。而在变化区间上，系数变大组合的变化区间为0.000 86~0.127 29，系数变小组合的变化区间为0.000 24~0.122 48。可以看出，系数变大的组合的变化区间无论是上限还是下限都要大于系数变小组合的变化区间。因此，仅从单纯的统计分析中无法看出南菜北运试点扩大前后8个省市区之间蔬菜市场整合情况的变化。
2.2 回归模型分析
①市场间的整合回归模型 为精确地度量出南菜北运试点扩大前后8个省市区之间蔬菜市场的整合变化情况，本文采用多元回归模型进行分析，模型分析结果如表2。
根据上述分析结果可得到模型，?籽ij=1.057 62-0.295 3X1-0.015 6X2。由于分析结果中F值在1%水平上显著，而且调整R2达到了0.923 7，因此，模型的整体拟合效果表现良好。从参数 β1可知，市场间的相关系数与两地间的距离成反比。距离每增加 1 000 km，市场相关度会降低29.53%，表明距离的影响程度不可小视。该运行结果与预期相符。
参数β2在10%的水平下不显著，但β2的估计值所表现出的数值特征依然能够传达一些信息。从β2值的符号可知，对于所有市场这一整体而言，南菜北运试点扩大会降低市场整合程度，下降比例达到了1.56%。这一结果与模型预期不相符。从理论上分析，试点扩大之后，市场上的蔬菜供给会随之增多，因此，较之前的市场而言，其所运行的状态更加趋向于接近完全竞争的市场假设，也就会更加趋向于市场整合程度加强。因此，为进一步研究其中的内在原因，本文将8个省市区之间的蔬菜市场分为三类，第一类是主产区-主销区，即市场组合由某一个主产区市场与某一个主销区市场组合而成；第二类是主销区-主销区，即市场组合由两个不同的主销区市场组合而成；第三类是主产区-主产区，即市场组合由两个不同的主产区市场组合而成。其中，由于主产区-主产区之间的组合过少，无法形成一定的数据序列，因此无法对其进行回归分析。下面仅依次对前面两类市场组合类型进行分析。
②主产区-主销区间的市场整合回归模型 对所有的主产区与主销区间的相关系数进行回归分析，所得结果如表3。
根据表3的分析结果得到回归模型如下，?籽ij=0.96-0.236 9X1-0.056 5X2。模型的F值为5.36， 在1%的水平上显著。同时，调整R2的值也达到了0.231，因此模型的整体拟合效果良好，各个参数在10%水平下显著。
β1的估计值为-0.236 9，这表明主产区-主销区间的市场相关度与主产区与主销区间的空间距离成反比，两个市场间的空间距离每增加1 000 km，则两个市场之间的相关度会降低23.69%，同全体市场间的整合模型相近。该系数表明，空间距离对于市场间的整合程度影响十分强烈，该分析结果与预期相符。β2的估计值为负，这表明主产区与主销区间的市场整合程度在南菜北运试点扩大之后不仅没有得到增强，反而有所减弱。减弱的程度为5.65%。该结论虽然与理论分析预期不符，但却可能是合理的。
从空间分布上不难发现，我国三大主产省（区）与华北五个主销省市区之间的空间距离较大，来往之间的蔬菜运输距离较远，使得主产区-主销区间的市场整合必然程度不会很高。因此，这一客观现实使得其与基于完美的理论假设上所得到的分析结果不同。与此同时，对于任何一个主产区-主销区间的市场组合而言，南菜北运试点的扩大意味着该主销区市场不仅能够从配对的主产区获得蔬菜供给，同时也可以从另外两个主产区市场获得蔬菜供给，无论是从蔬菜种类还是每一个品种上所能够获得的蔬菜数量都会得到一个较大的增长，蔬菜供给的替代效应会出现。当一个蔬菜主产区市场价格出现较大波动时，蔬菜主销区市场可以选择从另外的蔬菜主产区市场中获得蔬菜供给，以此抵消这个蔬菜主产区市场价格波动所带来的影响。因此，一个蔬菜主销区市场对某一个蔬菜主产区市场的依赖程度将会下降，市场间的价格相关度也自然会有所下降。
③主销区-主销区之间的市场整合回归模型 将所有的主销区与主销区间的市场相关系数进行回归分析，所得结果如表4。
根据表4的分析结果可得回归模型如下，?籽ij=0.982 95-0.068 9X1-0.015 71X2。模型统计量F值在5%水平下显著，调整R2值为0.242 3，因此模型的整体拟合效果良好。
此外，β1的估计值依然取值为负。但与上述两个模型区别较大之处是β1的数值远远低于前一个模型的β1值。出现这样的现象主要存在两方面的原因，首先，在主产区-主销区间的市场整合模型中，主产区与主销区的分布空间明显分散，因此，空间距离所产生的影响作用较大，因而β1值较大；其次，主产区与主销区之间存在直接的蔬菜市场互动，而主销区与主销区之间的市场并不存在直接的市场互动，当然，主销区内各省市之间也会存在一定的蔬菜交易，然而相比于南菜北运的蔬菜交易而言，这一交易量很小，故直接假设主销区内各省市间不存在蔬菜交易，因此，距离对市场间的相关性影响程度会大大减弱。该模型的β2值为正，而且取值为0.015 71，这表明，主销区与主销区间的市场整合程度在试点扩大之后得到了增强，且增强的幅度为1.571%。这一模型分析结果与上一模型中的分析结果刚好相反，其原因在于主产区-主销区之间的市场整合回归模型中，试点扩大对主销区市场产生了供给替代效应，这样导致主销区市场对主产区市场之间的依赖程度大大降低，从而使得价格在市场之间的传导并非单一。而在主销区-主销区间的市场整合回归模型中，试点扩大之后使得主销区市场间的信息传递更加迅速和准确。对于主销区市场而言，试点扩大意味着蔬菜供给者的增多。由于蔬菜供给者之间的蔬菜供应存在部分的重叠，因此，在竞争加剧的情况下，主销区内的市场会对价格等信息有更好的掌握。主销区市场间的信息传递也将更加迅速，因此，各市场间的价格变动会更趋接近。
3 研究结论及展望
3.1 研究结论
①南菜北运试点扩大对主产区-主销区、主销区-主销区间的市场整合影响方向相反，且影响程度不同 南菜北运试点扩大对主产区-主销区间的市场整合影响为负，对主销区-主销区间的市场整合影响为正，且前者的影响程度高于后者。出现“供给替代效应”可能是试点扩大对主产区-主销区间的市场整合影响为负的主要原因。而市场竞争性加强所导致主销区市场间的信息流动更加迅速与准确则是试点扩大后，主销区-主销区间市场整合程度下降的关键因素。试点扩大对于整个市场间的整合程度的度量则取决于这两种影响的力量大小。如果前者的影响更加强烈，总体上则表现为市场整合程度的下降。反之，若后者的力量更大，总体上市场的整合程度则会增强。
②南菜北运蔬菜生产基地间的蔬菜供给结构有待进一步完善 根据上述的分析可知，“供给替代效应”的存在使得蔬菜市场的整合趋势受到了扭曲。之所以存在“供给替代效应”是因为各个蔬菜生产基地省（区）供给的蔬菜品种之间存在部分的重叠。从本研究结果不难发现，现有的“供给替代效应”很强，这表明海南、云南和广西三个省（区）输向华北五个省市的蔬菜品种重叠现象较为明显。这种供给结构不仅对各省蔬菜种植农户不利，而且也没有使北方居民食用的蔬菜品种得到更大的丰富。为了使主产区与主销区内的广大居民效用最大化，海南、云南和广西三个省（区）应该结合自身的资源特点，生产各自的优良蔬菜品种，避免品种间的大量重叠。
③距离因素仍是我国南菜北运市场整合的巨大阻碍 从上述的模型拟合结果发现，在主产区-主销区间的市场整合模型中，距离因素的影响极为强烈。这在一定程度上表明，市场间的空间距离对南北蔬菜市场整合所产生的阻力较大。由于南菜北运的蔬菜输送高峰主要发生在冬季，而南北间的冬季气候差异经常使得交通不顺畅，进而逼涨运输成本，提高了市场间的交易成本。如何能够有效整合南菜北运的运输通道，将在很大程度上影响我国南北方蔬菜市场的整合进程。
3.2 研究不足与展望
本文通过市场间的相关系数来表征市场整合程度，在此基础上利用时间虚拟变量的设置有效衡量了南菜北运试点扩大前后市场整合的变化情况。然而，本文依然存在以下不足。
仅使用市场间的相关系数来表征市场整合程度并不全面，回归模型的变量选取有限，可能忽视了其他重要变量。
根据市场整合的定义可知，市场整合的本质是两个市场间的价格差要等于交易成本。而市场间价格序列的相关系数只是衡量了两者的价格变动同步情况，但并不能在较深的层次上表现出市场整合的本质含义，因此，该指标的衡量并不全面。为了更为有效地衡量市场整合程度，需另外选取部分指标，将多个指标进行整合形成一个综合性指标，这样才可以最大可能地准确诠释出市场的整合程度。
本文选取距离变量和时间虚拟变量作为模型的解释变量。然而，可能存在其他变量对市场整合程度产生影响，如两市场间的蔬菜贸易量、道路通畅度等。为了使得模型更具解释力，在接下来的研究中，将试图引进更多的变量进入模型，以避免变量内生化的问题，同时可以尽量确保模型的准确解释能力。
参考文献
[1] 喻闻，黄季焜.从大米市场整合程度看我国粮食市场改革[J].经济研究，1998（3）：50-57.
[2] 颜色，刘丛.18世纪中国南北方市场整合程度的比较——利用清代粮价数据的研究[J].经济研究，2011（12）：124-136.
[3] 王怡，周应恒，赵文，等.中国苹果市场整合程度及价格波动规律研究[J].南京农业大学学报，2008，31（1）：112-117.
[4] 吴舒，穆月英.我国蔬菜价格的垂直传导关系研究[J].中国蔬菜，2013（18）：11-18.
[5] 宋长鸣，徐娟，章胜勇.蔬菜价格波动和纵向传导机制研究——基于VAR和VECH模型的分析[J].农业技术经济，2013（2）：10-21.
[6] 李桂芹，王丽丽.蔬菜全产业链价格传递机制研究[J].农业经济问题，2012（12）：30-36.
[7] 武拉平.我国小麦、玉米和生猪收购市场整合程度研究[J].中国农村观，1999（4）：23-29.
[8] 胡华平，李崇光.农产品垂直价格传递与纵向市场联结[J].农业经济问题，2010（1）：10-17.
[9] 董晓霞，许世卫，李哲敏，等.完全竞争条件下的中国生鲜农产品市场价格传导——以西红柿为例[J].中国农村经济，2011（2）：22-32.
Effects of Expanding Pilot Work of South-to-north Vegetable Transportation on Vegetable Market Integration
KE Yangmin, CUI Shuai
( College of Economic and Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070 )
Abstract: Based on correlation analysis and multiple regression model, this paper researched the changes of vegetable market integration after expanding the pilot work of south-to-north vegetable transportation. The results showed that,
firstly, the expanding of pilot had a different opposite influence on the main producing areas-sales areas and the main sales areas-sales areas, also had a different degree. Secondly, the supply structure should be improved for the vegetable production bases participating in south-to-north vegetable transportation, and the supply cultivars were partly overlapping. Thirdly, distance hindered the process of vegetable market integration widely.
Key words: Transport vegetables from south to north; Market integration; Correlation analysis
3.2 研究不足与展望
本文通过市场间的相关系数来表征市场整合程度，在此基础上利用时间虚拟变量的设置有效衡量了南菜北运试点扩大前后市场整合的变化情况。然而，本文依然存在以下不足。
仅使用市场间的相关系数来表征市场整合程度并不全面，回归模型的变量选取有限，可能忽视了其他重要变量。
根据市场整合的定义可知，市场整合的本质是两个市场间的价格差要等于交易成本。而市场间价格序列的相关系数只是衡量了两者的价格变动同步情况，但并不能在较深的层次上表现出市场整合的本质含义，因此，该指标的衡量并不全面。为了更为有效地衡量市场整合程度，需另外选取部分指标，将多个指标进行整合形成一个综合性指标，这样才可以最大可能地准确诠释出市场的整合程度。
本文选取距离变量和时间虚拟变量作为模型的解释变量。然而，可能存在其他变量对市场整合程度产生影响，如两市场间的蔬菜贸易量、道路通畅度等。为了使得模型更具解释力，在接下来的研究中，将试图引进更多的变量进入模型，以避免变量内生化的问题，同时可以尽量确保模型的准确解释能力。
参考文献
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[4] 吴舒，穆月英.我国蔬菜价格的垂直传导关系研究[J].中国蔬菜，2013（18）：11-18.
[5] 宋长鸣，徐娟，章胜勇.蔬菜价格波动和纵向传导机制研究——基于VAR和VECH模型的分析[J].农业技术经济，2013（2）：10-21.
[6] 李桂芹，王丽丽.蔬菜全产业链价格传递机制研究[J].农业经济问题，2012（12）：30-36.
[7] 武拉平.我国小麦、玉米和生猪收购市场整合程度研究[J].中国农村观，1999（4）：23-29.
[8] 胡华平，李崇光.农产品垂直价格传递与纵向市场联结[J].农业经济问题，2010（1）：10-17.
[9] 董晓霞，许世卫，李哲敏，等.完全竞争条件下的中国生鲜农产品市场价格传导——以西红柿为例[J].中国农村经济，2011（2）：22-32.
Effects of Expanding Pilot Work of South-to-north Vegetable Transportation on Vegetable Market Integration
KE Yangmin, CUI Shuai
( College of Economic and Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070 )
Abstract: Based on correlation analysis and multiple regression model, this paper researched the changes of vegetable market integration after expanding the pilot work of south-to-north vegetable transportation. The results showed that,
firstly, the expanding of pilot had a different opposite influence on the main producing areas-sales areas and the main sales areas-sales areas, also had a different degree. Secondly, the supply structure should be improved for the vegetable production bases participating in south-to-north vegetable transportation, and the supply cultivars were partly overlapping. Thirdly, distance hindered the process of vegetable market integration widely.
Key words: Transport vegetables from south to north; Market integration; Correlation analysis
3.2 研究不足与展望
本文通过市场间的相关系数来表征市场整合程度，在此基础上利用时间虚拟变量的设置有效衡量了南菜北运试点扩大前后市场整合的变化情况。然而，本文依然存在以下不足。
仅使用市场间的相关系数来表征市场整合程度并不全面，回归模型的变量选取有限，可能忽视了其他重要变量。
根据市场整合的定义可知，市场整合的本质是两个市场间的价格差要等于交易成本。而市场间价格序列的相关系数只是衡量了两者的价格变动同步情况，但并不能在较深的层次上表现出市场整合的本质含义，因此，该指标的衡量并不全面。为了更为有效地衡量市场整合程度，需另外选取部分指标，将多个指标进行整合形成一个综合性指标，这样才可以最大可能地准确诠释出市场的整合程度。
本文选取距离变量和时间虚拟变量作为模型的解释变量。然而，可能存在其他变量对市场整合程度产生影响，如两市场间的蔬菜贸易量、道路通畅度等。为了使得模型更具解释力，在接下来的研究中，将试图引进更多的变量进入模型，以避免变量内生化的问题，同时可以尽量确保模型的准确解释能力。
参考文献
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[4] 吴舒，穆月英.我国蔬菜价格的垂直传导关系研究[J].中国蔬菜，2013（18）：11-18.
[5] 宋长鸣，徐娟，章胜勇.蔬菜价格波动和纵向传导机制研究——基于VAR和VECH模型的分析[J].农业技术经济，2013（2）：10-21.
[6] 李桂芹，王丽丽.蔬菜全产业链价格传递机制研究[J].农业经济问题，2012（12）：30-36.
[7] 武拉平.我国小麦、玉米和生猪收购市场整合程度研究[J].中国农村观，1999（4）：23-29.
[8] 胡华平，李崇光.农产品垂直价格传递与纵向市场联结[J].农业经济问题，2010（1）：10-17.
[9] 董晓霞，许世卫，李哲敏，等.完全竞争条件下的中国生鲜农产品市场价格传导——以西红柿为例[J].中国农村经济，2011（2）：22-32.
Effects of Expanding Pilot Work of South-to-north Vegetable Transportation on Vegetable Market Integration
KE Yangmin, CUI Shuai
( College of Economic and Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070 )
Abstract: Based on correlation analysis and multiple regression model, this paper researched the changes of vegetable market integration after expanding the pilot work of south-to-north vegetable transportation. The results showed that,
firstly, the expanding of pilot had a different opposite influence on the main producing areas-sales areas and the main sales areas-sales areas, also had a different degree. Secondly, the supply structure should be improved for the vegetable production bases participating in south-to-north vegetable transportation, and the supply cultivars were partly overlapping. Thirdly, distance hindered the process of vegetable market integration widely.
Key words: Transport vegetables from south to north; Market integration; Correlation analysis
