我国蔬菜价格预警系统研究_李优柱
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言
预警模型
一、 引
“民以食为天， ， 蔬菜占半边” 蔬菜占食物消费的比重不断增加， 同时蔬菜也是农民收入的重要来 总产量约 7 亿吨， 蔬菜总产量和人均年拥有量均居世界 源。2012 年我国蔬菜播种面积约为 3 亿亩， CPI、 第一。由于受供求关系、 生产成本、 运输成本、 蔬菜产量、 种植面积、 自然灾害、 市场投机等多种因 素的影响， 近年来我国蔬菜收购、 批发和零售价格均出现大幅波动， 并呈现出明显的纵向不对称价格 传导特征。蔬菜价格的大起大落扰乱了正常市场秩序 ， 危害整个产业链的健康发展， 最终损害农民和 有必要对蔬菜供应链中的生产、 收购、 运输、 批发、 零售、 消费进行动态监测， 构 消费者的利益。因此， 建蔬菜价格风险预警模型， 为政府部门、 生产者和经营者提供决策参考， 从而为稳定蔬菜价格波动提 供更具针对性的政策建议。 关于农产品价格预警指标及模型 ， 已有研究大多从指标体系的设置着手研究 。 例如 ， 易泽忠 等 （ 2012 ） 构建猪粮比等 6 个指标对我国生猪市场价格风险进行评价 ， 并采用 2001 —2010 年数据 进行实证分析 ； 阎晓军等 （ 2011 ） 从批发市场供应水平 、 生产环节效益 、 流通环节收益情况对北京市 蔬菜市场展开预警 ； 赵友森 （ 2011 ） 采用标准差技术对北京市蔬菜批发价格开展预警 。 但上述研究 实证部分较弱 ， 预警指标体系建立不完善 ； 张瑞荣等 （ 2013 ） 采用 AＲIMA 和 AＲDL 模型分别对肉鸡 价格进行预测 ， 并对两种模型的预测误差进行了比较 ， 但构建的模型并未考虑影响肉鸡价格的内 部因素和外部冲击 ； 罗超平等 （ 2012 ） 利用省际面板数据对我国蔬菜价格波动预警进行研究 ， 从供 给、 需求 、 其他影响因素构建了预警指标 ， 进行了简单的实证 ， 只是验证了某些指标是否通过了显
菜价格预警指标体系， 运用均方差分析、 相关性分析、 主成分分析以及综合选取法来对蔬菜 价格预警系统特征指标进行评价 ， 并确定了成本利润率、 蔬菜播种面积、 城镇居民家庭恩格 尔系数、 相关替代品价格指数、 农村居民对蔬菜需求量、 人民币汇率为蔬菜价格预警系统的 特征指标， 最后建立基于支持向量机 SVM （ Support Vector Machine ） 的蔬菜价格预警模型。 结果表明， 该模型预警准确率高， 能够用来进行蔬菜价格预警。 关键词 蔬菜价格 预警特征指标 指标评价
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李优柱等： 我国蔬菜价格预警系统研究 表1 警情 我国蔬菜价格预警警兆指标体系 警兆 物质费用投入 X1 劳动力投入 X2 成本利润率 X3 市场化程度 X4 城市化水平 X5 供给方面 交通状况 X6 农村劳动力受教育程度 X7 蔬菜年产量 X8 蔬菜种植面积 X9 蔬菜进口量 X10 原油价格 X11 农用机械总动力 X12 我国 蔬菜 市场 价格 波动 需求方面 城镇人口数量 X13 城镇居民家庭人均可支配收入 X14 城镇居民家庭恩格尔 X15 国内生产总值 X16 农村人口数量 X17 农村居民家庭人均纯收入 X18 农村居民家庭恩格尔系数 X19 相关替代品价格 X20 蔬菜出口量 X21 农村居民蔬菜消费量 X22 城镇居民蔬菜消费量 X23 居民消费价格指数 X24 农村固定资产投资 X25 经济政策 环境 国家支农支出 X26 货币供应量 X27 人民币汇率 X28 自然环境 蔬菜成灾面积 X29 警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 外生警源 外生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 外生警源 内生警源
农业技术经济 2014 年第 7 期
育年限 = 不识字或识字很少比例 × 1 + 小学比例 × 6 + 初中比例 × 9 + 高中比例 × 12 + 中专比例 × 12 + 大专及大专以上比例 × 15. 5 。蔬菜成灾面积 = 成灾面积 × （ 蔬菜播种面积 / 农作物播种面积） 。 2. 蔬菜价格预警系统特征指标评价 （ 1 ） 均方差选取 首先对以上 29 个指标进行均方差分析， 也就是各数据偏离平均数距离的平均数， 它是离均差平 方和平均后的方根， 用 σ 表示。 标准差是方差的算术平方根。 标准差能反映一个数据集的离散程 度。其计算过程为： X2 ， X3 ， . . . . . . X N （ 皆为实数） ， 假设有一组数值 X1 ， 其平均值为 μ： μ = 均方差计算结果为： σ = 1 （ x i － μ） N∑ i =1
*
（ 编号： 71273103 ） 、 “中国农业全要素生产率若干专题研究 ” （ 编号： 结构调整、 比较优势与动态演进 ” 教育部新世纪优秀人才支持计划 NCET － 11 － 0647 ）
— 79 —
农业技术经济 2014 年第 7 期
18 个二级指标对生猪市场价格指数进行预警 ， 著性检验 。 刘芳等 （ 2013 ） 采取 6 个一级指标 、 并用 BP 神经网络进行实证研究 ； 王新利 （ 2011 ） 对农业企业财务进行预警研究 ， 选取 17 个指标作为警 兆指标 ， 构建基于偏最小二乘 BP 神经网络的预警模型 ， 以上两位学者并未对预警指标进行分析评 从生产 、 消费 、 其他 、 动向警 价与冗余度研究 ； 王蕾 （ 2011 ） 对中国食糖市场价格波动展开预警研究 ， 兆指标等方面构建了预警指标体系 ， 合计 13 个指标 ， 但研究中并未对指标进行特征提取消除冗 余 ； 唐江桥 （ 2011 ） 研究畜产品价格波动预警 ， 以价格波动率为警情指标 ， 警兆指标设计为 27 个 ， 只 是用时差相关分析法确定了先行 、 同步 、 滞后指标 ， 并未做指标优化 。 赵瑞莹 （ 2006 ） 以生猪价格 风险预警为例 ， 研究农产品市场风险预警 ， 构建的警兆指标有 17 个 ， 采用 BP 神经网络预警前并未 对指标进行约简 。 国外学者对预警的研究主要在经济 、 环境监测、 气候、 粮食安全、 生态等领域。 Persons （ 1919 ） 首 — —扩散指 同步指标、 滞后指标概念。Moore 提出警兆信息综合方法— 先提出经济预警中的先行指标、 希斯金提出了合成指数 （ Compsite Index ） 监测预警法。 Benzing （ 2000 ） 从预测 数（ Diffusion Index） 法， 和判别两方面对企业危机进行预警研究 。Cao et al. （ 2011 ） 利用 BP 神经网络和粗糙集理论对企业衰 Wang Ｒ 退期预警进行研究。 Micha Werner （ 2009 ） 对洪水预警问题展开了具体的实证研究。 Li N， （ 2009 ） 开发了辅助决策的工具， 可以评估和预警有关水质管理的鱼类疾病风险 。Ｒude D J （ 2012 ） 就 为提高气象预警的准确度和预警精度提供了决策 如何提高气象预测的准确度和预警精度进行研究 ， 依据。Blaser et al. （ 2012 ） 使用贝叶斯网络对海啸预警问题进行研究 。 这些研究有利于加深对预警指标设置和预警模型的认识 ， 但普遍存在指标体系建立不全， 未进行 指标冗余度分析， 预警模型实证研究不具体等问题 。本文试图从自然环境、 经济与政策环境、 成本、 供 给、 需求、 价格等因素入手建立蔬菜价格预警系统特征指标 ， 运用多种评价方法， 利用 1995 —2011 年 选取一种综合选取法作为预警特征指标评价方法 ， 确定了 6 个关键指 的特征指标数据进行实证研究， 标作为预警模型的输入， 最后建立了基于支持向量机的蔬菜价格预警模型 。
（ 三） 蔬菜价格预警系统特征指标评价 1. 数据来源及处理 《中国农村统计年鉴 》 、 《中国统计年鉴 》 、 《中国海关统计年鉴 》 本研究数据来源于 1995 —2011 年 等。蔬菜价格预警指标体系的警情指标是蔬菜价格指数 。其中有些警兆指标的数据由于来源有限， 在统计上作了一些处理， 如以全国肉禽及其制品零售价格指数作为蔬菜相关替代品价格指数为我国 ； 城镇居民 蔬菜相关替代品价格 农村居民蔬菜消费量 = 农村人口数 × 农村居民家庭人均蔬菜消费量， 蔬菜消费量 = 城镇人口数 × 城镇居民家庭人均蔬菜消费量； 蔬菜成本利润率 = 蔬菜种植利润 / 蔬菜种 植成本费用 × 100% ； 农村劳动力受教育程度用农民家庭劳动力的平均受教育时间来表示 。平均受教 — 81 —
二、 蔬菜价格预警指标体系的设置及评价
预警研究的思路是明确警情， 寻找警源， 分析警兆， 预报警度， 排除警情。 在预警系统建立过程 中， 很重要的工作就是确定预警指标 ， 它包括警情指标和警兆指标。 （ 一） 警情指标的设置 在蔬菜价格预警研究中： 警情是指蔬菜市场上出现供求不平衡 ， 其外在表现是蔬菜价格的上下波 动。一般来说， 警情指标都是用增长率或比率来度量 ， 而蔬菜价格的警情指标是反映蔬菜价格波动是 否有警情的指标， 因此通常会想到采用蔬菜价格变动率作为警情指标 。然而， 一方面蔬菜价格的原始 另一方面指数化处理后的数据本身就是以上年为基础 、 能够体现波动 （ 增 数据仅能收集到价格指数， 因此本文的蔬菜价格预警模型采用蔬菜价格指数作为警情指标 。 长率） 的数据， （ 二） 警兆指标的设置 设置蔬菜价格预警系统警兆指标 ， 除了借鉴国际上常用的指标外， 还应考虑我国蔬菜生产流通销 本文将蔬菜价格预警警兆指标分为四个方面 ： 供给、 需求、 经济政策环境和自然环境， 售的具体情况， 共 29 个指标（ 如表 1 所示） 。
N 2
1 xi N∑ i =1
N
对 29 个指标分别进行均方差计算， 得图 1 所示结果。
槡
。
图1
均方差评价方法
将均方差结果按照从小至大排序 ， 图中柱线上方的数字即为序号， 大部分的指标均方差值为大于 0. 5 ， 即代表其变化比较显著。其中许多指标大于 0. 6 的指标均方差的值较大， 说明这些数值都在一 直增加或者减小， 并且这些值增加或减小的幅度也较明显 ， 或者说曲线变化速率较快。本文选取其中 前 6 个方差最大值作为我们 BP 神经网络预测方法的输入值。 根据排名， 前 6 个方差最大值的指标 X23 为城镇居民对蔬菜需求量、 X1 为物质费用投入、 X22 为农村居民对蔬菜需求 是： X28 为人民币汇率、 X21 为蔬菜出口量、 X15 为城镇居民家庭恩格尔系数。 量、 （ 2 ） 相关性选取 本文将正相关和负相关两种情况看成相同的影响结果 ， 也就是根据相关系数的绝对值来排名 ， 根 X3 （ 成本利润率 ） 、 X2 （ 劳动力投入 ） 、 据排名， 前 6 个方差最大值的指标是： X27 （ 居民消费价格指数 ） 、 X10 （ 蔬菜进口量） 、 X15 （ 城镇居民家庭恩格尔系数） 、 X20 （ 相关替代品价格指数） 。 （ 3 ） 主成份分析选取 主成份计算的目的是将高维数据投射到低维空间中 。主成份分析法的分析步骤为： 第一步计算 矩阵 X 样本的协方差矩阵 S； 第二步计算协方差矩阵 S 的特征向量的特征值。本征值按大到小排序； 第三步投影数据到本征数据的空间之中 。利用 SPSS 软件对 29 个指标进行主成份分析计算得到成份 — 82 —
农业技术经济 2014 年第 7 期
DOI:10.13246/j.cnki.jae.2014.07.008
我国蔬菜价格预警系统Biblioteka Baidu究
李优柱 李崇光 李谷成
（ 华中农业大学公共管理学院 （ 华中农业大学经济管理学院
*
武汉 430070 ） 武汉 430070 ）
内容提要
本文从自然环境、 经济与政策环境、 供给、 需求等方面设置 29 个指标构建蔬
“我国鲜活农产品价格形成、 （ 编号： 12＆ZD048 ） 、 项目来源： 国家社会科学基金重大项目 波动机制与调控政策研究 ” 国家社会 “ 、 ” （ ： 13CJY104 ） 、 “ 科学基金项目 我国蔬菜价格波动 传导机制及预警研究 编号 国家自然科学基金项目 中国农业全要素生产率增长 ：
预警模型
一、 引
“民以食为天， ， 蔬菜占半边” 蔬菜占食物消费的比重不断增加， 同时蔬菜也是农民收入的重要来 总产量约 7 亿吨， 蔬菜总产量和人均年拥有量均居世界 源。2012 年我国蔬菜播种面积约为 3 亿亩， CPI、 第一。由于受供求关系、 生产成本、 运输成本、 蔬菜产量、 种植面积、 自然灾害、 市场投机等多种因 素的影响， 近年来我国蔬菜收购、 批发和零售价格均出现大幅波动， 并呈现出明显的纵向不对称价格 传导特征。蔬菜价格的大起大落扰乱了正常市场秩序 ， 危害整个产业链的健康发展， 最终损害农民和 有必要对蔬菜供应链中的生产、 收购、 运输、 批发、 零售、 消费进行动态监测， 构 消费者的利益。因此， 建蔬菜价格风险预警模型， 为政府部门、 生产者和经营者提供决策参考， 从而为稳定蔬菜价格波动提 供更具针对性的政策建议。 关于农产品价格预警指标及模型 ， 已有研究大多从指标体系的设置着手研究 。 例如 ， 易泽忠 等 （ 2012 ） 构建猪粮比等 6 个指标对我国生猪市场价格风险进行评价 ， 并采用 2001 —2010 年数据 进行实证分析 ； 阎晓军等 （ 2011 ） 从批发市场供应水平 、 生产环节效益 、 流通环节收益情况对北京市 蔬菜市场展开预警 ； 赵友森 （ 2011 ） 采用标准差技术对北京市蔬菜批发价格开展预警 。 但上述研究 实证部分较弱 ， 预警指标体系建立不完善 ； 张瑞荣等 （ 2013 ） 采用 AＲIMA 和 AＲDL 模型分别对肉鸡 价格进行预测 ， 并对两种模型的预测误差进行了比较 ， 但构建的模型并未考虑影响肉鸡价格的内 部因素和外部冲击 ； 罗超平等 （ 2012 ） 利用省际面板数据对我国蔬菜价格波动预警进行研究 ， 从供 给、 需求 、 其他影响因素构建了预警指标 ， 进行了简单的实证 ， 只是验证了某些指标是否通过了显
菜价格预警指标体系， 运用均方差分析、 相关性分析、 主成分分析以及综合选取法来对蔬菜 价格预警系统特征指标进行评价 ， 并确定了成本利润率、 蔬菜播种面积、 城镇居民家庭恩格 尔系数、 相关替代品价格指数、 农村居民对蔬菜需求量、 人民币汇率为蔬菜价格预警系统的 特征指标， 最后建立基于支持向量机 SVM （ Support Vector Machine ） 的蔬菜价格预警模型。 结果表明， 该模型预警准确率高， 能够用来进行蔬菜价格预警。 关键词 蔬菜价格 预警特征指标 指标评价
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李优柱等： 我国蔬菜价格预警系统研究 表1 警情 我国蔬菜价格预警警兆指标体系 警兆 物质费用投入 X1 劳动力投入 X2 成本利润率 X3 市场化程度 X4 城市化水平 X5 供给方面 交通状况 X6 农村劳动力受教育程度 X7 蔬菜年产量 X8 蔬菜种植面积 X9 蔬菜进口量 X10 原油价格 X11 农用机械总动力 X12 我国 蔬菜 市场 价格 波动 需求方面 城镇人口数量 X13 城镇居民家庭人均可支配收入 X14 城镇居民家庭恩格尔 X15 国内生产总值 X16 农村人口数量 X17 农村居民家庭人均纯收入 X18 农村居民家庭恩格尔系数 X19 相关替代品价格 X20 蔬菜出口量 X21 农村居民蔬菜消费量 X22 城镇居民蔬菜消费量 X23 居民消费价格指数 X24 农村固定资产投资 X25 经济政策 环境 国家支农支出 X26 货币供应量 X27 人民币汇率 X28 自然环境 蔬菜成灾面积 X29 警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 外生警源 外生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 内生警源 外生警源 内生警源
农业技术经济 2014 年第 7 期
育年限 = 不识字或识字很少比例 × 1 + 小学比例 × 6 + 初中比例 × 9 + 高中比例 × 12 + 中专比例 × 12 + 大专及大专以上比例 × 15. 5 。蔬菜成灾面积 = 成灾面积 × （ 蔬菜播种面积 / 农作物播种面积） 。 2. 蔬菜价格预警系统特征指标评价 （ 1 ） 均方差选取 首先对以上 29 个指标进行均方差分析， 也就是各数据偏离平均数距离的平均数， 它是离均差平 方和平均后的方根， 用 σ 表示。 标准差是方差的算术平方根。 标准差能反映一个数据集的离散程 度。其计算过程为： X2 ， X3 ， . . . . . . X N （ 皆为实数） ， 假设有一组数值 X1 ， 其平均值为 μ： μ = 均方差计算结果为： σ = 1 （ x i － μ） N∑ i =1
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（ 编号： 71273103 ） 、 “中国农业全要素生产率若干专题研究 ” （ 编号： 结构调整、 比较优势与动态演进 ” 教育部新世纪优秀人才支持计划 NCET － 11 － 0647 ）
— 79 —
农业技术经济 2014 年第 7 期
18 个二级指标对生猪市场价格指数进行预警 ， 著性检验 。 刘芳等 （ 2013 ） 采取 6 个一级指标 、 并用 BP 神经网络进行实证研究 ； 王新利 （ 2011 ） 对农业企业财务进行预警研究 ， 选取 17 个指标作为警 兆指标 ， 构建基于偏最小二乘 BP 神经网络的预警模型 ， 以上两位学者并未对预警指标进行分析评 从生产 、 消费 、 其他 、 动向警 价与冗余度研究 ； 王蕾 （ 2011 ） 对中国食糖市场价格波动展开预警研究 ， 兆指标等方面构建了预警指标体系 ， 合计 13 个指标 ， 但研究中并未对指标进行特征提取消除冗 余 ； 唐江桥 （ 2011 ） 研究畜产品价格波动预警 ， 以价格波动率为警情指标 ， 警兆指标设计为 27 个 ， 只 是用时差相关分析法确定了先行 、 同步 、 滞后指标 ， 并未做指标优化 。 赵瑞莹 （ 2006 ） 以生猪价格 风险预警为例 ， 研究农产品市场风险预警 ， 构建的警兆指标有 17 个 ， 采用 BP 神经网络预警前并未 对指标进行约简 。 国外学者对预警的研究主要在经济 、 环境监测、 气候、 粮食安全、 生态等领域。 Persons （ 1919 ） 首 — —扩散指 同步指标、 滞后指标概念。Moore 提出警兆信息综合方法— 先提出经济预警中的先行指标、 希斯金提出了合成指数 （ Compsite Index ） 监测预警法。 Benzing （ 2000 ） 从预测 数（ Diffusion Index） 法， 和判别两方面对企业危机进行预警研究 。Cao et al. （ 2011 ） 利用 BP 神经网络和粗糙集理论对企业衰 Wang Ｒ 退期预警进行研究。 Micha Werner （ 2009 ） 对洪水预警问题展开了具体的实证研究。 Li N， （ 2009 ） 开发了辅助决策的工具， 可以评估和预警有关水质管理的鱼类疾病风险 。Ｒude D J （ 2012 ） 就 为提高气象预警的准确度和预警精度提供了决策 如何提高气象预测的准确度和预警精度进行研究 ， 依据。Blaser et al. （ 2012 ） 使用贝叶斯网络对海啸预警问题进行研究 。 这些研究有利于加深对预警指标设置和预警模型的认识 ， 但普遍存在指标体系建立不全， 未进行 指标冗余度分析， 预警模型实证研究不具体等问题 。本文试图从自然环境、 经济与政策环境、 成本、 供 给、 需求、 价格等因素入手建立蔬菜价格预警系统特征指标 ， 运用多种评价方法， 利用 1995 —2011 年 选取一种综合选取法作为预警特征指标评价方法 ， 确定了 6 个关键指 的特征指标数据进行实证研究， 标作为预警模型的输入， 最后建立了基于支持向量机的蔬菜价格预警模型 。
（ 三） 蔬菜价格预警系统特征指标评价 1. 数据来源及处理 《中国农村统计年鉴 》 、 《中国统计年鉴 》 、 《中国海关统计年鉴 》 本研究数据来源于 1995 —2011 年 等。蔬菜价格预警指标体系的警情指标是蔬菜价格指数 。其中有些警兆指标的数据由于来源有限， 在统计上作了一些处理， 如以全国肉禽及其制品零售价格指数作为蔬菜相关替代品价格指数为我国 ； 城镇居民 蔬菜相关替代品价格 农村居民蔬菜消费量 = 农村人口数 × 农村居民家庭人均蔬菜消费量， 蔬菜消费量 = 城镇人口数 × 城镇居民家庭人均蔬菜消费量； 蔬菜成本利润率 = 蔬菜种植利润 / 蔬菜种 植成本费用 × 100% ； 农村劳动力受教育程度用农民家庭劳动力的平均受教育时间来表示 。平均受教 — 81 —
二、 蔬菜价格预警指标体系的设置及评价
预警研究的思路是明确警情， 寻找警源， 分析警兆， 预报警度， 排除警情。 在预警系统建立过程 中， 很重要的工作就是确定预警指标 ， 它包括警情指标和警兆指标。 （ 一） 警情指标的设置 在蔬菜价格预警研究中： 警情是指蔬菜市场上出现供求不平衡 ， 其外在表现是蔬菜价格的上下波 动。一般来说， 警情指标都是用增长率或比率来度量 ， 而蔬菜价格的警情指标是反映蔬菜价格波动是 否有警情的指标， 因此通常会想到采用蔬菜价格变动率作为警情指标 。然而， 一方面蔬菜价格的原始 另一方面指数化处理后的数据本身就是以上年为基础 、 能够体现波动 （ 增 数据仅能收集到价格指数， 因此本文的蔬菜价格预警模型采用蔬菜价格指数作为警情指标 。 长率） 的数据， （ 二） 警兆指标的设置 设置蔬菜价格预警系统警兆指标 ， 除了借鉴国际上常用的指标外， 还应考虑我国蔬菜生产流通销 本文将蔬菜价格预警警兆指标分为四个方面 ： 供给、 需求、 经济政策环境和自然环境， 售的具体情况， 共 29 个指标（ 如表 1 所示） 。
N 2
1 xi N∑ i =1
N
对 29 个指标分别进行均方差计算， 得图 1 所示结果。
槡
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图1
均方差评价方法
将均方差结果按照从小至大排序 ， 图中柱线上方的数字即为序号， 大部分的指标均方差值为大于 0. 5 ， 即代表其变化比较显著。其中许多指标大于 0. 6 的指标均方差的值较大， 说明这些数值都在一 直增加或者减小， 并且这些值增加或减小的幅度也较明显 ， 或者说曲线变化速率较快。本文选取其中 前 6 个方差最大值作为我们 BP 神经网络预测方法的输入值。 根据排名， 前 6 个方差最大值的指标 X23 为城镇居民对蔬菜需求量、 X1 为物质费用投入、 X22 为农村居民对蔬菜需求 是： X28 为人民币汇率、 X21 为蔬菜出口量、 X15 为城镇居民家庭恩格尔系数。 量、 （ 2 ） 相关性选取 本文将正相关和负相关两种情况看成相同的影响结果 ， 也就是根据相关系数的绝对值来排名 ， 根 X3 （ 成本利润率 ） 、 X2 （ 劳动力投入 ） 、 据排名， 前 6 个方差最大值的指标是： X27 （ 居民消费价格指数 ） 、 X10 （ 蔬菜进口量） 、 X15 （ 城镇居民家庭恩格尔系数） 、 X20 （ 相关替代品价格指数） 。 （ 3 ） 主成份分析选取 主成份计算的目的是将高维数据投射到低维空间中 。主成份分析法的分析步骤为： 第一步计算 矩阵 X 样本的协方差矩阵 S； 第二步计算协方差矩阵 S 的特征向量的特征值。本征值按大到小排序； 第三步投影数据到本征数据的空间之中 。利用 SPSS 软件对 29 个指标进行主成份分析计算得到成份 — 82 —
农业技术经济 2014 年第 7 期
DOI:10.13246/j.cnki.jae.2014.07.008
我国蔬菜价格预警系统Biblioteka Baidu究
李优柱 李崇光 李谷成
（ 华中农业大学公共管理学院 （ 华中农业大学经济管理学院
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武汉 430070 ） 武汉 430070 ）
内容提要
本文从自然环境、 经济与政策环境、 供给、 需求等方面设置 29 个指标构建蔬
“我国鲜活农产品价格形成、 （ 编号： 12＆ZD048 ） 、 项目来源： 国家社会科学基金重大项目 波动机制与调控政策研究 ” 国家社会 “ 、 ” （ ： 13CJY104 ） 、 “ 科学基金项目 我国蔬菜价格波动 传导机制及预警研究 编号 国家自然科学基金项目 中国农业全要素生产率增长 ：