［提要］ 本文运用因子分析法，分析河北省城镇居民人均蔬菜消费量与价格、恩格尔系数和替代品之间的关系，通过综合得分排序，得出粮食价格的高低对蔬菜消费量的影响极其显著。蔬菜作为城镇居民生活的必需品，需求弹性较小，蔬菜价格对蔬菜消费量影响不显著。
关键词：河北；城镇居民；蔬菜消费量；因子分析法
中图分类号：F126.1 文献标识码：A
收录日期：2017年10月17日
蔬菜能提供人体必需的维生素、纤维素和碳水化合物，同时还具有营养、保健、维持新陈代谢等功效，是人们生活所必需的。但是，随着河北城镇居民生活水平的提高，主要食品结构发生了较大的变化，城镇居民人均蔬菜消费量的逐年变化到底受什么因素影响？对此影响因素的分析具有重要意义。
一、河北省城镇居民主要食品消费结构及变化
随着社会经济的发展和居民收入水平的提高，河北省城镇居民的食品消费结构发生了比较大的变化。粮食、蔬菜、肉类3种传统主要食品在人均食品总量中的比重有所下降。与此同时，禽蛋、水产品、植物油等在食品消费结构中的比重稳步上升，食品消费结构出现明显变化。
食品消费行为由追求数量满足逐步过渡到追求营养、健康和精细食品，城镇居民在外就餐和深加工的副食品消费增多，对那些初级食品的购买和家庭加工消费形成一定的替代。由表1可知，2000年蔬菜支出占食品支出的48.32%，2013年的蔬菜支出占食品支出的35.31%，这个相对变化并不是很大；但是从绝对量上来说，却从2000年的128.23kg下降到2013年的97.76kg，下降幅度为23.76%。（表1）
二、河北省城镇居民蔬菜消费量变化及价格影响
（一）城镇居民人均蔬菜消费量变化。河北省城镇居民饮食习惯的改变意味着各类农产品市场结构随之发生了巨大的变化，传统主要农产品的市场逐渐发生萎缩，而新兴食品市场迅速成长。经历了从温饱到小康再到全面小康的不同阶段，河北省城镇蔬菜消费市场需求增长逐步趋于稳定，进入质量型、多样化阶段，蔬菜消费需求也处于稳定状态。从表2可知，从2000年到2013年，河北省城镇居民年人均消费蔬菜数量呈现先轻微上升后逐步下降的趋势。城镇居民自2000年以来蔬菜消费总量先迅速上升后逐步下降，这与城镇化建设导致城市居民增多有一定关系。相对于农村居民而言，城镇居民的蔬菜消费模式更具有超前性，对蔬菜的消费需求也更为挑剔。（表2）
（二）价格对城镇居民蔬菜消费总量的影响。粮食与蔬菜对河北省城镇居民来说是基础性食物，需求弹性小，需求量受价格影响较小，但是蔬菜作为副食品，与其他食物之间具有一定的替代关系，诸如肉禽、水产品和蛋类等。从表3可知，2009～2014年蔬菜与粮食、肉禽、水产品、蛋类的物价指数之比的波动范围是0.774～1.249。这意味着粮食、肉禽、水产品、蛋类的价格变动幅度与蔬菜处于一种竞争关系。这也从一定程度上说明了粮食、肉禽、水产品和蛋类的价格对蔬菜消费量有一定程度的影响。（表3）
三、河北省城镇居民的恩格尔系数
恩格尔系数是食品支出总额占个人消费支出总额的比重。恩格尔系数是用来反映人民生活水平的指标，生活水平又直接影响着蔬菜的消费结构，消费结构对消费量也有较大的影响。2009～2014年河北省城镇居民家庭恩格尔系数在26.17%～33.80%之间，说明恩格尔系数逐年变化不大，食品支出比较稳定。
四、河北省城镇居民蔬菜消费量影响因素因子分析
（一）方法说明。目前，因子分析法被广泛应用在市场经济、医学、教育等领域的科学研究中，其一般是要设计出许多个实测变量，通过大量收集数据以寻找规律。在大多数情况下，如果有许多变量，则它们之间会存在一定的相关关系，因而使得问题更加难以分析。因子分析法就是将相互之间可能存在相关关系的大量变量转换成较少的、彼此不相关的综合指标的一种多元统计方法。因子分析法通过探求各观测变量之间的相互关系，并根据变量之间的相关性大小进行分组，使分到一组的变量之间相关性较高，而不同组的变量之间相关性较低，从而将具有错综复杂关系的变量综合为能够反映原来众多变量主要信息的几个公共因子，且将公共因子与多个原始变量之间的线性关系表示出来。因子分析法的数学模型一般可表示为：
设原有p个变量x1，x2，…xp，xi为标准化的原始变量；Fi为因子变量；k<p
x1=a11f1+a12f2+a13f3+…+a1kfk+?着1x2=a21f1+a22f2+a23f3+…+a2kfk+?着2x3=a31f1+a32f2+a33f3+…+a3kfk+?着3…xp=ap1f1+ap2f2+ap3f3+…+apkfk+?着p
也可以矩阵的形式表示为：X=AF+ε
F：因子变量（公共因子）；
A：因子载荷阵；
aij：因子载荷（第i个原有变量在第j个因子上的负荷）；
ε：特殊因子（原有变量不能被因子解释的部分其均值为0，相当于多元线性回归中的残差）。
在因子变量不相关的条件下，aij就是第i个原始变量与第j个因子变量的相关系数，反映了变量xi与因子fj的相关程度。aij绝对值越大，则Xi与Fi的关系越强。因子载荷aij2反映了因子fj对解释变量xi的重要作用和程度。
需要说明的是，在进行因子分析之前需要对所有变量进行KMO检验和Bartlett’s球度检验，以确定变量是否适合进行因子分析。其中，KMO统计量在0~1之间取值，用于比较变量间的简单相关系数和偏相关系数，如果原始观测变量之间存在错综复杂的内在关系，那么简单相关系数就大于偏相关系数，KMO值就接近于1，这些变量就适合进行因子分析；相反，如果KMO值越接近于零，原始变量就越不适合进行因子分析。Bartlett’s球形检验的原假设为变量间是相互独立的，如果检验结果拒绝原假设，则说明这些变量之间有内在的相互联系，适合进行因子分析。
（二）指标选取。本研究采集2009～2014年蔬菜、粮食、肉禽及制品、水产品、蛋类食品消费物价指数。利用表3能计算出表4的粮食、肉禽及制品、水产品、蛋类相对蔬菜价格的比例。选取影响城镇居民人均蔬菜消费量y的7个指标：X1—城镇居民家庭人均纯收入变化系数指数 （相对于2009年城镇居民家庭人均纯收入指数）；X2—城镇居民家庭恩格尔系数；X3—城镇蔬菜消费物价变化系数指数（相对于2009年城镇蔬菜消费价格指数）；X4—粮食相对蔬菜消费价格比例指数；X5—肉禽相对蔬菜消费价格比例指数；X6—水产品相对蔬菜消费价格比例指数；X7—蛋类相对蔬菜消费价格比例指数。（表4）
（三）数据处理。采用表4中的数据，利用SPSS 17.0软件，应用因子分析法分析城镇居民人均蔬菜消费量及其影响因素。对原始数据进行KMO和Bartlett分析，一般当KMO检验值大于0.5、Bartlett显著性检验值小于1时，认为原始观测变量适合进行因子分析。根据检验结果，KMO值为0.565，Bartlett球形度检验也通过了显著性假设检验，说明所选取的指标和数据适合进行因子分析。按照特征值大于1的原则，选取了2个公共因子，其累计方差贡献率达到了86.719%。
从旋转成分矩阵可知，因子1在X3、X4、X5、X6、X7上的载荷值分别达到-0．926、0.991、0.851、0.925、0.967。这些指标主要反映蔬菜价格和可替代产品价格的影响，所以称为产品价格因子；因子在X1、X2上的载荷值分别达到0.857、0.526，主要体现了纯收入和消费支出上，所以称为收入消费因子。
由成分得分系数矩阵，在SPSS 17.0中可以直接得出7个影响因素的主因子得分，河北省城镇居民人均蔬菜消费量及其影响因素综合评价值F就可以用F=0.68222F1+0.18498F2来表示。最后根据此公式计算出河北省城镇居民人均蔬菜消费量及其影响因素综合评价指数及排名。
肉禽对蔬菜消费量的影响最为显著。综合得分是0.1510，排第一位；水产品对蔬菜消费量的影响排第二位，综合得分是0.1507；粮食对蔬菜消费量的影响排第三位，综合得分是0.1408；蛋类对蔬菜消费量的影响排第四位，综合得分是0.1372；居民家庭人均纯收入、居民家庭恩格尔系数和蔬菜价格对蔬菜消费量的影响排名分列第五至第七位。
五、结论
综上所述，在河北省城镇居民人均蔬菜消费量及其影响因素中，肉禽、水产品、蛋类价格变动对蔬菜消费量的影响较为显著，肉禽、蛋和水产品属于蔬菜产品的替代品，当蛋、干豆类及豆制品和水产品价格高时，城镇居民就多吃蔬菜；相反，当蛋和水产品价格低时，他们就少吃蔬菜。这样，蔬菜的消费量受到蛋和水产品的价格升降影响显著。粮食对蔬菜消费量的影响显著，主要因为城镇居民不是粮食的生产者，粮食价格的升高会引起城镇居民屯粮的想法在食品支出变化不大的情况下，必然引起蔬菜消费量的减少；城镇居民恩格尔系数对城镇居民的蔬菜消费量也有影响，恩格尔系数高低决定了食品支出占总支出的比例；城镇居民家庭人均纯收入和城镇蔬菜价格对城镇居民蔬菜消费量影响较小，主要是城镇居民消费蔬菜朝营养方向发展，他们更关注健康，蔬菜作为城镇居民生活的必需品，需求弹性较小，加上城镇居民收入比较高，所以蔬菜价格对其蔬菜消费量的影响不显著。
（作者单位：河北农业大学经济贸易学院）
主要参考文献：
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