金屬價格范文

導語：如何才能寫好一篇金屬價格，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

上周有色金屬、制鋁業和貴金屬行業排名大幅提升而重回前10名之中。輪胎橡膠依舊穩居行業排名榜首，繼續領先。白酒排名第5名，較前周下降1名。9日(上周三)五糧液因涉嫌違反證券法律法規被證監會立案調查，受此影響，白酒板塊多數個股當天均受到沖擊。中信證券認為，五糧液過去公司治理結構不完善埋下隱患，使問題爆發成為必然。今年以來公司治理結構已發生積極改變，未來公司核心業務景氣回升可期。此次突發事件不影響公司基本面和長期投資價值。目前白酒行業景氣回升明顯，他們維持行業“強干大勢”評級。

有色金屬上周排名第3名，較前周攀升9名。9月份以來，有色金屬價格再現強勁走勢，特別是鉛、鋅在“血鉛”事件的支撐下創年初以來的新高。中信證券指出，目前來看，決定金屬價格的主要支撐因素有：全球經濟仍處在復蘇預期及進程中；西方國家金屬消費正在復蘇和補庫存需求釋放；中國秋季消費需求正在回升；廢雜金屬供應仍然偏緊等。而負面因素則可能來自：經濟復蘇強度可能低于預期導致金屬消費不及預期、中國社會庫存較高導致市場擔心有色金屬價格出現近期國內螺紋鋼價格的暴跌走勢等。他們指出，從行業角度來看，銅仍是金屬供需最好的品種，重點推薦云南銅業和江西銅業；鋁價近期有望維持高位，推薦云鋁股份和焦作萬方等，特別是焦作萬方收購煤礦大幅增厚其業績，在有色股中具有顯著的估值優勢；錫行業有望受到國內家電行業快速復蘇、壘球電子產業周期性復蘇的支撐，下游需求有望逐步走強，值得關注錫業股份；鎳價近期仍將受到西方國家不銹鋼產能恢復的支撐，且公司資源擴張還在繼續，繼續推薦吉恩鎳業。

貴金屬排名自上周高位跌落后，上周上升9名至第10名。中信證券指出，進入秋季，金價再現季節性強勢。從過去幾十年的金價走勢看，黃金價格的季節性特點較為明顯。通常，在夏季(6－8月)金價表現較差，即使是在牛市中，也是如此。到進入秋季(9月份)后至年底，金價一般表現強勁。另一個關鍵支撐就是美元維持低位盤整；另外09年二季度全球官方首現凈買人現象和中國等國認購IMF債券等消息強化了市場對官方儲備貨幣多元化的預期，也給金價帶來了顯著的支撐。個股方面主要推薦山東黃金、紫金礦業和中金黃金，首選山東黃金。

上周鋼鐵排名第16名，較前周下降1名。鋼鐵行業從7月前的過度樂觀到8月后的過度悲觀，鋼價下跌的負面沖擊已接近尾聲。在重新評估供需和庫存趨勢后，東方證券認為鋼價正進入蓄勢回升期，預計四季度鋼價反彈是大概率事件，鋼鐵股在經歷大幅下跌后，目前已經進入驅動因素顯化前的配置期。從內需看，9月后國內進入施工旺季，基建和地產實際需求將環比增強汽車、家電行業的旺盛需求在延續，機械造船需求呈環比上升趨勢，在鋼價觸底企穩后，下游用戶采購意愿已明顯復蘇。外需下滑是上半年鋼鐵需求的最大負擔，隨著國際經濟觸底回升，鋼鐵外需已經在低基數上改善。鋼廠最新出口訂單數據表明四季度國內鋼材直接出口將環比上升。從間接出口看，耗鋼比重最大機電產品出口趨勢也呈改善趨勢。目前接近歷史新高的社會庫存是市場最大的憂慮，東方證券預計，鋼企減產和需求增強將使庫存曲線最晚于10月見頂回落。綜合未來6個月行業趨勢和股價回落后的估值位置，東方證券指出目前時點鋼鐵股重現買入時機。

一個月來排名持續上漲的行業還包括：生物技術、石油加工和分銷、航天與國防、金屬和玻璃容器、百貨、服裝和飾物、煤氣與液化氣、非金屬材料、旅館與旅游服務；下跌的包括：多種公用事業、紡織品、紙制品、公路運輸、啤酒、電力等。

篇2

關鍵詞：金屬期貨；期銅價格；影響因素

中圖分類號：F830.9文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2011）10-0078-03

引言

經濟的穩步發展使中國成為全球最大的銅消費國、銅加工制造業基地和銅基礎產品輸出國。自1993年以來，SHFE銅的持倉量和交易量逐年放大，已成為世界上第二大銅期貨交易市場。然而近年來，銅價的高位振蕩給供給與消費者、生產與經營者的利益帶來重大影響。故分析研究滬銅價格的影響因素，找出其價格變化的規律，對于規避價格風險，保證國民經濟健康、穩定的發展具有重大的意義。

一、影響金屬期貨價格的因素

從金屬期貨的兩重屬性來看，可以將影響金屬期貨價格的因素分為以下幾類：（1）宏觀經濟形勢。銅是重要的工業原材料，其需求量與經濟形勢密切相關。經濟繁榮時，銅需求增加從而帶動銅價上升，經濟蕭條時，銅需求萎縮從而促使銅價下跌。分析宏觀經濟有兩個重要指標：一是經濟增長率，或者說是GDP增長率，二是工業生產增長率。（2）供求關系。根據微觀經濟學原理，價格和供求互相影響，體現供求關系的一個重要指標是庫存。銅的庫存分報告庫存和非報告庫存。報告庫存又稱“顯性庫存”，是指交易所庫存，目前世界上比較有影響的進行銅期貨交易的有LME，NYMEX的COMEX分支和SHFE，三個交易所均定期公布指定倉庫庫存。 非報告庫存，又稱“隱性庫存”，指全球范圍內的生產商、貿易商和消費商手中持有的庫存。這些庫存不定期對外公布，難以統計，故一般都以報告庫存來衡量。（3）相關市場因素。期貨市場是現貨市場的遠期交易，故現貨市場的價格與期貨市場的價格具有很強的聯動性。同時，期貨市場屬于金融市場，與供求無關的因素及其市場運行狀況也會影響銅價變動，尤其是其他金屬期貨市場。在國際期貨市場中LME期銅價格與SHFE期銅價格關系最為密切，二者幾乎保持相同的變動趨勢。（4）匯率。銅的交易一般以美元標價，而國際上幾種主要貨幣均實行浮動匯率制。隨著1999年1月1日歐元的正式啟動，國際外匯市場形成美元、歐元和日元三足鼎立之勢。由于這三種主要貨幣之間的比價經常發生較大變動，以美元標價的國際銅價也會受到匯率的影響。（5）資金因素。從最近十年的銅市場演變來看，資金因素在諸多的大行情中都起到了推波助瀾的作用。持倉量是期貨市場交易中反映多空雙方資金爭奪的重要指標，持倉量雖然不能明確指示出市場價格的運行方向，但對于預測市場價格的波動性幅度具有重要的參考意義。

二、變量選取與數據來源

本文從影響金屬期貨價格的五方面出發，選取了影響期貨價格的一些主要因素。其中被解釋變量為滬銅連續合約的期貨價格，解釋變量為：（1）宏觀經濟因素選取體現國內經濟形勢的工業生產增加值和企業景氣指數PMI，以及體現國際經濟波動美國制造業產出指數。（2）供求因素選取體現國內供求關系的SHFE庫存，以及體現全球供求關系的LME庫存。（3）相關市場因素選取現貨市場價格、上證指數、LME銅期貨價格以及代表相關商品的原油期貨價格。（4）匯率因素選取美元指數。（5）資金因素選取SHFE、LME以及CFTC銅的持倉量。

樣本選擇區間為2004年7月至2010年6月的月度數據，數據來源WIND資訊。數據處理軟件為Excel2003以及SPSS16.0。

三、實證分析

（一）相關性分析

利用相關數據對滬銅以及影響其價格走勢的因素進行相關性分析，結果（如表1所示）。

表1SHFE銅期貨價格與各影響因素相關系數表

注：**.Correlation is significant at the 0.01 level（2-tailed），*.Correlation is significant at the 0.05 level（2-tailed）.

資料來源：WIND資訊。

從表1可以得出以下結論：（1）宏觀經濟方面，工業生產增加值、PMI和美國制造業產出指數與SHFE銅期貨的價格走勢具有較強的相關性，其中體現全球經濟形勢的美制造指數相關性最大，反映了SHFE銅期貨的價格與全球經濟形勢緊密相關。（2）供求方面，反映國內供求的SHFE庫存與SHFE銅的價格走勢呈現一定的相關性，而體現全球供求狀況的LME庫存與SHFE銅的價格走勢相關性很小，統計意義上也不顯著。（3）資金因素方面，SHFE持倉和LME持倉與滬銅期貨價格走勢相關性較大，而CFTC持倉則不顯著。（4）匯率方面可以看出美元指數與SHFE銅的價格走勢呈現較強的負相關。這與國際大宗商品以美元計價不無關系，美元走弱勢必引起相關商品價格的上升。（5）相關市場方面呈現出了極強的相關性，尤其是現貨市場價格和LME銅期貨價格走勢，相關系數分別高達0.985和0.965，走勢幾乎一致，這也進一步體現了期貨市場對現貨市場的價格發現功能。滬深300指數和體現相關商品因素的原油期貨價格與SHFE銅的價格走勢具有較強的相關性。

（二）回歸分析

為了進一步考察影響金屬期貨價格的因素的與SHFE銅期貨價格的數量關系，本文對SHFE銅及影響其價格走勢的因素進行回歸分析，并且只對顯著相關的因素進行回歸。從表1的相關系數矩陣可以看出，各影響因素之間呈現出一定的相關性，在回歸時存在多重共線性問題。因此，本文將采用主成分回歸分析法消除多重共線性重新建立回歸模型。首先，為消除由量綱的差異及數量級造成的影響，我們對樣本數據進行標準化處理，然后計算指標間的相關系數矩陣（見表2）。

根據相關系數矩陣，可以求得11個特征根及特征方程，將特征根按其大小順序排列，其中主成分的方差大小描述了各個主成分的在評價上所起作用的大小。從其累積特征貢獻率（見表3）可以看到，前三個主成分的累積貢獻率已達88.56%，這說明選取三個主成分就可基本反映所有指標的信息。因子分析結果（見下頁表4）。

從表4可以看出，第一個主因子在工業增長率、PMI、美制造指數、現貨價格、LME銅價格、美元指數、滬深300指數以及原油期貨上面有較大的載荷系數，反映了宏觀經濟形勢與相關市場對滬銅價格變動的影響，它對全部初始變量的方差貢獻率高達54.467%；第二個主因子主要SHFE銅庫存和持倉量決定，反映了庫存狀況以及市場資金因素的影響；第三個主因子主要由LME持倉量決定，反映相關期貨市場資金因素對SHFE銅市場的影響。同時，第一個主因子遠大于第二、三個主因子的方差貢獻率，說明宏觀經濟形勢和相關市場是影響SHFE銅期貨價格的最主要的因素。根據因子載荷矩陣得各主成分表達式如下：

C1=0.846x1+0.614x2+0.717x3+0.295x4-0.577x5+0.316x6+0.968x7+

0.978x8-0.796x9+0.763x10+0.869x11

C2=0.397x1+0.584x2-0.587x3+0.824x4+0.743x5+0.320x6+0.016x7+

0.090x8+0.225x9+0.284x10-0.380x11

C3=0.050x1-0.355x2+0.283x3+0.315x4-0.238x5+0.790x6+0.121x7+

0.006x8+0.408x9-0.341x10-0.053x11

其中x1～x11分別表示工業生產增長率、PMI指數、美制造指數、SHFE庫存、SHFE持倉、LME持倉、現貨價格、LME銅、USDX、滬深300以及原油期貨價格。

利用上式所得的C1、C2和C3，以它們為自變量，SHFE銅期貨價格為因變量，進行多元線性回歸分析，建立回歸模型為：Y=0.162 C1+0.054 C2+0.015 C3

（0.007）（0.017）（0.032）

從回歸結果（表5、表6）來看，調整后的決策系數為0.956，說明回歸方程顯著，模型的總體擬合效果非常好，且能通過F檢驗與t檢驗。同時，C1、C2和C3的t檢驗值分別達到23.618、3.253和2.483，在0.01的顯著水平下，統計上都是顯著的。

結語

從SHFE銅期貨價格與各影響因素的相關系數矩陣來看，宏觀經濟形勢對SHFE銅價格具有正的促進作用，在供求方面，SHFE銅期貨價格與SHFE庫存具有一定的正相關性，而與LME庫存則不顯著相關。相關市場方面可以看出，SHFE銅期貨價格的走勢與相關市場存在很大相關性。而匯率因素卻對SHFE銅期貨價格起著反向的促進作用。資金因素方面，SHFE持倉量和LME持倉量起著相反的作用，其中SHFE銅與SHFE持倉負相關，卻與LME持倉量正相關，CFTC持倉與SHFE銅不顯著相關。

從主成分回歸方程可以看出，影響SHFE銅期貨價格的主要因素是宏觀經濟形勢以及相關市場走勢情況，市場的供求狀況、庫存對期銅價格有一些影響，但影響程度不大，短期來看，市場的資金因素以及匯率因素對期銅價格有一定的影響，但長期來看，SHFE銅期貨價格的走勢還是取決有宏觀經濟形勢以及相關市場的走勢。

參考文獻：

[1]上海期貨交易所.銅期貨合約交易操作手冊[K]，2008.

[2]劉慶富，張金清，華仁海.LME與SHFE金屬期貨市場之間的信息傳遞效應研究[J].管理工程學報，2008，(2)：155-158.

[3]陳曦.滬銅期價影響因素的實證分析[D].武漢：武漢理工大學，2006.

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關鍵詞：金融化；基本金屬；期銅價格；影響因素

中圖分類號：F830.91 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）001-000-02

一、引言

本世紀初以來，有色金屬的金融屬性日益凸顯，呈現出越來越強的金融化趨勢，在此背景下大量投資者進入有色金屬期貨市場，所產生的投機行為使得有色金屬價格嚴重偏離價值，呈現劇烈波動。2008年電解銅跌至3480美元/噸的低位，但從2009年起價格持續攀升，至2011年2月份已升至10 180 美元/噸的高位，隨后又下探至6 721美元，2013年至今在8 000美元/噸的價位大幅震蕩。對于期貨定價的銅等有色金屬而言，供需關系已不是唯一的決定因素，金融因素對價格的影響越來越大。本文在以往研究的基礎上，以銅為例，突破選取單一金融因素的局限性，同時采用投機與美元匯率作為金融因素的替代變量，系統考察金融因素對期銅價格的影響程度和作用方向，此外本文還納入供需基本面因素以作比較。在研究方法上，主要采用廣義脈沖響應函數、方差分解等動態分析方法，這對于規避價格波動的不良影響、提出我國金屬產業應對策略具有重要的理論和現實意義。

二、實證結果與結果分析

（一）變量選擇與數據選取

本文主要選取廣義美元指數與投機行為作為金融因素的變量，為印證金融因素的作用，本文也選取中國工業總產值來測度“中國因素”，記為IOV。其中選取LME三月期銅價格來代表國際期銅價格，記為LME_P.選取期銅的非商業交易頭寸占比（NCPP）用以反映期銅投機，選取廣義美元指數來代表美元匯率，記為BDI。樣本區間為2004年1月至2013年12月的月度數據， 共120個樣本點。所有數據來源于Wind數據庫，為消除時間序列中的不規則因素和季節因素，用X12法對國際期銅價格 （LME_P）、廣義美元指數 （BDI）、中國工業總產值（IOV）進行季節調整，調整后的數據均取自然對數，以減少異方差，分別記為LLME_P、LBDI、LIOV。

（二）單位根檢驗

狀態空間模型要求方程中的變量是平穩的，以避免可能存在非平穩性造成的偽回歸。ADF檢驗是檢驗序列平穩性最常用的方法，其檢驗結果發現，原序列除LNCPP在10%水平下顯著外，其他對數序列都是非平穩的，而1階差分序列DLME_P、DBDI、DIOV在1%水平下顯著，通過了平穩性檢驗，說明這三個數列是1階單整的。因此，下面主要對LLME_P、LBDI 和 LIOV的一階差分序列DLME_P、DBDI 和 DIOV以及NCPP 序列進行建模研究。

（三）廣義脈沖響應函數與方差分解

本文將國際期銅價格、投機、廣義美元指數、中國工業總產值 4個變量建立 VAR模型，并運用廣義脈沖響應函數和方差分解研究它們之間的動態影響關系。

圖 1 顯示了廣義脈沖響應函數的結果，可以看出，對NCPP正向沖擊后，DLME_P反映迅速且強烈，在第2期即達到最高點0.012，之后該沖擊效應迅速衰減，至第3衰減至0.003，之后一直保持至0.002左右。表明在短期內，投機行為對國際期銅價格具有顯著的正向作用，并且持續效果較好。

對DBDI正向沖擊后，DLME_P的反映趨勢為負，在第1期即達到負向最低值-0.04，之后迅速衰減，大約持續5、6期后消失。顯示由于國際期銅價格以美元標價，美元指數上升，國際期銅價格將會下降，這與理論預期相一致。

而對DIOV正向沖擊，DLME_P是顯著為正并且在當期即達到最大值0.02，之后逐漸變小，大約持續 5期后消失。說明以中國工業總產值為代表的“中國因素”對國際期銅價格具有正向影響。

接下來本文對國際期銅價格、投機、廣義美元指數、中國工業總產值的變化進行了方差分解。

從圖2可以看出，對于國際期銅價格的變化，其自身沖擊的貢獻度由最初的100%下降并穩定在82%附近，廣義美元指數的影響權重從0迅速增加到了第2期的15.7289%，之后維持在15%左右，是除了DLME_P自身因素外，對國際期銅價格影響最為顯著的因素。投機的影響權重次之，維持在1.5%左右，而中國工業總產值的影響權重為0.02%左右，幾乎可以忽略不計。

三、結語

本文通過采用廣義脈沖響應函數、方差分解等方法，分析了核心金融因素，投機、廣義美元指數對國際期銅價格影響的動態路徑。得出如下結論：

1.在短期內，廣義美元指數與投機也是影響國際期銅價格的重要因素，廣義脈沖響應函數結果顯示，廣義美元指數變化和投機變動對國際期銅價格的沖擊都比較明顯.并且廣義美元指數對國際期銅價格的影響最大。

2.通過比較分析金融因素與“中國因素”，顯示商品金融化以來，金融因素越來越重要，“中國因素”的作用則被明顯夸大，反而成為國際投機基金可供利用的炒作題材。

參考文獻：

[1]黃健柏，李瓊鶴.國際期銅價格中的“中國因素”研究[J].價格理論與實踐，2011（12）：61-62.

[2]Zhu， X. H.， Chen， J. Y.， Zhong， M. R. Dynamic Interacting Relationships among International Oil Prices，Macroeconomic Variables and Precious Metal Prices[J].Transactions of Nonferrous Metals Society of China ，2015（2）：669-676.

[3]Antonakakis N， Kizys R. Dynamic Spillovers between Commodity and Currency Markets[J]. International Review of Financial Analysis，2015（41）：303-319.

篇4

關鍵詞：美元指數；黃金價格；歐元；避險資產；石油價格；經濟數據；貨幣政策

中圖分類號：F830.94 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2012）02-00-01

近些年，由于黃金大牛市的來臨，研究它的人越來越多，有關黃金分析的文章層出不窮，對于黃金價格影響因素更是紛繁復雜。在翻閱了大量資料后，我發現在所有因素中美元指數(以下簡稱美指)才是那個起到至關重要作用的因素，所以要想看透金價必先看透美指。

翻閱黃金的歷史，我們發現黃金價格在金本位時期非常穩定，它的大幅波動始于1973年布雷頓森林體系崩潰――黃金與美元脫鉤和固定匯率制的，原體系各國貨幣對美元實行浮動匯率。美元指數產生于1985年，但基于1973年開始實行浮動匯率，所以歷史數據可以追溯到1973年3月。而今，對于黃金來說，最主要的影響因素莫過于美元指數。眾所周知，國際金價以美元計價，所以黃金的漲跌與美指有直接關系，二者就像硬幣的正反面，買進黃金，意味著放棄美元，所以二者大多數時候走勢相反；但由于二者都是避險資產，有時也會出現同向變動，這主要與影響美指的一系列因素有關。

一、美指與歐元對黃金的影響

美元指數是美元和對選定的一攬子貨幣的綜合的變化率。這一攬子貨幣及其對應的權重是：歐元57.6，日元13.6，英鎊11.9，加拿大元9.1，瑞典克朗4.2，瑞士法郎3.6。其中權重最大的當屬歐元，所以影響歐元走勢的一系列事件也會通過影響美元傳導給黃金，一般情況下，歐元與美元走勢相反，與黃金走勢趨同。近兩年持續發酵的歐債危機就是一個典型的例子，2011年歐債爆發后，受歐元下跌影響，黃金也開始下跌，直至今日，仍未能回到去年高點，但近日，隨著歐債危機出現轉機，黃金同歐元都出現了大幅反彈。這一攬子貨幣都可以看做是美元的交易對手，與美元的反向變動趨勢明顯。影響這些匯率變動最主要的因素是各國央行的貨幣政策，它們會直接影響各國對美元的匯率，從而傳導給黃金。因而各國央行的貨幣政策都會影響金價，特別是量化寬松政策或類似政策的出臺都會引起本幣貶值，從而導致對手貨幣升值以及黃金的升值。其次是經濟數據，這與分析美元指數的方法類似，細節參見下一段。

二、美指與美國經濟對黃金的影響

除了這一攬子貨幣，影響美指的因素是復雜多樣的。美指和美國經濟密切相關，美指的高低直接反映世界各國對美元的需求情況，簡單的說，美國經濟向好，美元堅挺會增強人們持有美元的信心，從而增加各國對美元的需求，使美指上揚。而美國的經濟狀況則是根據一系列經濟數據進行判斷，最主要的有非農數據、GDP(國民生產總值)、PMI(制造業采購經理人指數)、CPI(消費者物價指數)和消費信心指數等，通過這些數據可以判斷美國經濟的景氣狀況。非農數據通常指美國非農就業率、非農業就業人數與失業率數據，公布時間通常為每月第一個周五，其主要反映美國非農業人口中制造業和服務業人口的就業情況，是影響美指最重要的指標。非農就業率環比下降意味著經濟發展減速，美指看跌；環比上升意味經濟發展提速，美指看漲，是反應經濟狀況的重要指標。非農數據的公布會使美指和金價發生巨大波動，影響波及股市、匯市在內的全球金融市場。GDP由消費、私人投資、政府支出和凈出口額四個部分組成，是衡量國家經濟狀況的最佳指標。它不但可反映一個國家的經濟表現，更可以反映一國的國力與財富。自1973年以來的歷史數據證明美指與GDP保持驚人的一致性，顯示二者成同向變動，或者說GDP決定著美指走勢也不為過。PMI是一個綜合指數，由五個擴散指數即訂單、生產、雇員、配送、存貨加權而成。其以50%作為經濟榮枯分界線，即當指數高于50%時，被解釋為經濟擴張的信號。當指數低于50%，尤其是非常接近40%時，則有經濟蕭條的憂慮。它是領先指標中一項非常重要的附屬指針。PMI是通過對采購經理的月度調查統計匯總、編制而成的指數，反映了經濟的變化趨勢，是經濟監測的先行指標。PMI指數與GDP具有高度相關性，且其轉折點往往領先于GDP幾個月，所以根據PMI指數可以提前對美指和金價未來走勢進行預判。CPI通常作為觀察通貨膨脹水平的重要指標，通脹是助跌美指助漲金價的最重要因素，通脹會增強人們對美元貶值的預期，激發人們的避險情緒，放棄美元轉而持有黃金，從而推升金價。消費者信心指數是消費者根據國家或地區的經濟發展形勢，對就業、收入、物價、利率等問題的綜合判斷后得出的一種看法和預期。預測經濟走勢和消費趨向的一個先行指標，是監測經濟周期變化不可缺少的依據，美國主要是密歇根大學消費者信心指數。

美聯儲通常會根據以上經濟數據決定采取什么樣的貨幣政策。美聯儲通常會通過調節美國聯邦基金利率、貼現率、30年期國庫券收益率(也叫長期債券)、控制貨幣發行量來實現對經濟的干預，這些政策信號也會傳導到匯市，使美指和金價出現大幅波動，特別是利率和控制貨幣發行量。當經濟過熱、通脹上升時，美聯儲會提高利率、收縮信貸；當過熱的經濟和通脹得到控制時，會把利率適當地調低。如果美國的利率水平高于其他國家，就會吸引大量的資本流入，本國資金流出減少，導致國際市場上搶購美元；同時資本賬戶收支得到改善，本國貨幣匯價得到提高，助漲美指。反之，如果美國松動信貸時，利率下降，如果利率水平低于其他國家，則會造成資本大量流出，外國資本流入減少，資本賬戶收支惡化，同時外匯交易市場上就會拋售這種貨幣，引起美指下跌。

歷史上，美國曾經實行多次量化寬松貨幣政策，其結果都導致黃金升值。美國實行量化寬松政策時通常都是美國經濟衰退或者出現危機的時候，美聯儲通過增加美元供應來直接刺激經濟增長。具體的說，如果只是為了挽救經濟衰退的量寬政策，通常會導致美元貶值，黃金升值；但如果同時激活了美元作為避險貨幣的功能后，美指和黃金會出現同漲的局面，特別是1978年到1981年，這主要和地緣政治有關，這里不得不說的就是中東戰爭和石油危機。

三、美指與石油對黃金的影響

中東地處亞非歐三大洲交匯處，毗鄰大西洋與印度洋的連通要道――蘇伊士運河，根據當時盛行的“陸緣說”，其戰略位置相當重要，并且此地蘊藏豐富的石油資源。1971年繼美元與黃金脫鉤后，為穩定美元幣值，時任國家安全顧問的基辛格代表美國與沙特達成了一項“不可動搖的協議”，根據該協議沙特同意用美元作為石油惟一的定價貨幣，自此石油成為美元新的貨幣錨。石油同黃金以及其他大宗商品一樣以美元計價，但不同于任何大宗商品的是，石油這一戰略能源對經濟來說有著不可替代的巨大的推動作用，這就決定它的供應狀況直接影響經濟發展。20世紀70年代，以色列和周邊阿拉伯國家由于領土和宗教問題屢屢發生大規模軍事沖突，而阿拉伯國家掌握著世界一半以上的石油資源，戰爭期間，為了報復以美國為首的西方國家對于以色列戰爭支援，阿拉伯國家利用他們的石油資源作為武器，以大幅提高石油價格和石油禁運等手段使世界經濟陷入了1929年經濟危機以來最嚴重的大衰退，同時這也刺激了世界各國對“石油美元”的需求。面對危機和需求，美聯儲實行寬松的貨幣政策，開動印鈔機，美指在此期間不但沒有下滑，反而借著世界對“石油美元”的需求而走高。黃金此時作為避險資產，受美國寬松的貨幣政策、中東戰爭和石油危機、石油價格高企帶來的世界性通貨膨脹和經濟停滯等因素影響而出現大幅飆升。這個時期，美指、石油和黃金同時迎來大幅上漲。

兩次石油危機后，世界各國都在想辦法預防類似事件發生，紛紛加緊各自的石油勘探，增加儲備以備不時之需，尋求新能源的開發和利用，盡管如此，時至今日，石油依然是支持經濟發展的主要能源，中東地區依然是世界石油的主要供應地，并且戰爭頻發。這就是世界各國關注和干涉中東局勢的重要原因。雖然一些主要石油輸出國開始用其他方式進行石油貿易結算，但不可否認，美元的霸主地位依然難以撼動，原因主要有兩個：第一，美國經濟依然是世界經濟的火車頭，經濟政治軍事綜合國力依然世界第一，而且在可預見的年代都很難被超越，所以美元在國際上得以保持強勢；第二，美國掌握著包括石油、黃金、有色金屬等大宗商品的定價權，其均以美元結算。所以，美國的一舉一動決定了美指的走向，而影響美指走向的因素同樣會傳導給以石油和黃金為首的大宗商品，反之亦然，它們之間相互影響，使它們在不同時期不同事件的影響下出現相同或者相反的走勢。

四、小結

其實，無論是石油還是歐元，最后都可以歸結到它們與美元指數的關系上，只要是影響美元指數的因素必然影響到黃金價格。掌握住美元指數這條主線，就能掌握黃金價格的命門，金價何去何從便了然于胸。

參考文獻：

[1][美]伯恩斯坦,著.黃磊,譯.黃金簡史[M].上海財經大學出版社有限公司,2008.

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本周監測的22個蔬菜品種均價漲幅較大品種有：胡蘿卜均價從1.57元/公斤上漲到1.91元/公斤，環比上漲率為21.66%，是本周漲幅最大的品種。土豆均價從3.74元/公斤上漲到4.20元/公斤，環比上漲率為12.30%；生菜均價從2.34元/公斤上漲到2.60元/公斤，環比上漲率為11.11%；豆角均價從12.00元/公斤上漲到13.11元/公斤，環比上漲率為9.25%；生姜均價從2.80元/公斤上漲到3.06元/公斤，環比上漲率為9.18%；蓮藕均價從3.31元/公斤上漲到3.60元/公斤，環比上漲率為8.76%；尖椒均價從11.37元/公斤上漲到12.14元/公斤，環比上漲率為6.77%；絲瓜均價從6.53元/公斤上漲到6.94元/公斤，環比上漲率為6.27%；冬瓜均價從4.66元/公斤上漲到4.89元/公斤，環比上漲率為4.93%；西蘭花均價從10.43元/公斤上漲到10.86元/公斤，環比上漲率為4.12%；青椒均價從8.17元/公斤上漲到8.46元/公斤，環比上漲率為3.54%；韭菜均價從4.03元/公斤上漲到4.11元/公斤，環比上漲率為1.99%。

本周監測的22個蔬菜價格品種中，有12個品種價格略有上漲，上漲的原因：一是因為南方寒潮的影響，南方蔬菜大量減產，導致市場上蔬菜量減少，這也推動蔬菜價格上漲，二是目前新菜還未達集中上市期，市場上蔬菜存量不夠，青黃不接的時令導致價格上漲；胡蘿卜價格上漲的原因是隨著天氣的漸暖，冬儲量有所減少，導致本地的供應量有所減少，供不應求導致了胡蘿卜價格大幅上漲；本周土豆價格繼續保持上漲的勢頭。

本周監測的22個蔬菜品種均價降幅較大品種有：菠菜均價從1.74/公斤下降到1.60元/公斤，環比下降率為8.20%，是本周降幅最大的品種。西紅柿均價從6.11元/公斤下降到5.69元/公斤，環比下降率為6.87%；茼蒿均價從4.20元/公斤下降到3.91元/公斤，環比下降率為6.91%；芹菜均價從3.57元/公斤下降到3.37元/公斤，環比下降率為5.61%；黃瓜均價從3.80元/公斤下降到3.63元/公斤，環比下降率為4.47%；油菜均價從2.97元/公斤下降到2.86元/公斤，環比下降率為3.71%；茄子均價從5.60元/公斤下降到5.43元/公斤，環比下降率為3.04%；大蔥均價從6.43元/公斤下降到6.29元/公斤，環比下降率為2.18%；西葫蘆均價從3.83元/公斤下降到3.80元/公斤，環比下降率為0.79%。

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蔬菜生產增加，產地平均批發價格環比下降

10月份天氣比較適合蔬菜生長，蔬菜產量增加，雙節過后浙江全省各蔬菜主產區地產蔬菜大量上市，價格持續走低，并跌至谷底，但總體上未出現蔬菜明顯的滯銷、賣難問題，近期企穩回升。

近期蔬菜生產種植面積增加。據浙江省蔬菜生產信息網監測，浙江省25個蔬菜基點調查縣200多個采集點數據分析，10月底在田蔬菜面積7.14萬畝，環比上月6.04萬畝增加18.20%，同比去年10月6.49萬畝增加9.99%。

近期蔬菜價格降幅較大。浙江省大白菜等30種蔬菜平均價格持續下降，10月產地平均批發價格為2.78元/公斤，環比上月3.78元/公斤大幅下降26.37%，同比去年10月3.09元/公斤下降9.92%。其中大白菜、普通白菜、結球甘藍等大宗蔬菜9月、10月農貿市場、批發市場和產地批發價格均呈下降趨勢，且幅度較大，進入11月份，隨著天氣變冷，北方蔬菜供應減少，蔬菜價格出現企穩回升的趨勢。

10月蔬菜產地批發價格環比9月的價格，3個蔬菜品種的價格比上漲，其中冬瓜漲30.31%，蘆筍大幅上漲21.93%，菠菜略漲。22個蔬菜品種的價格下降，其中萵筍、蘿卜、芹菜、普通白菜、茭白、茄子、菜豆、瓠瓜等8個品種驟降66.79%-33.63%，辣椒、豇豆、大蔥、大蒜、大白菜、花椰菜等6個品種大幅度下降29.35%-21.49%，其他品種降價在20%以內。11月上旬蔬菜價格環比總體上漲，如普通白菜、花椰菜、黃瓜等環比10月下旬分別上漲17.98%、34.88%、20.74%，但大宗蔬菜大白菜、甘藍、蘿卜等繼續大幅下跌，環比10月下旬分別下跌31.86%、8.93%、32.38%。

今年10月蔬菜產地批發價格同比去年10月價格，7個蔬菜品種的價格上漲，其中蓮藕漲30%，南瓜、蘆筍漲29.25%和27.12 %，冬瓜漲12.59%，大蔥漲8.21%，番茄小幅上漲4.41%，毛豆略漲。19個蔬菜品種的價格下降，其中萵筍、菠菜、花椰菜、芋艿等4個品種驟降45.15%-36.12%，菜豆、蘿卜、辣椒、豇豆、絲瓜、普通白菜等6個品種大幅度下降29.24%-24.52%，黃瓜、韭菜、茭白、西葫蘆等4個品種較大幅度下降16.41%-10.63%，瓠瓜、大蒜下降8.93%、7.16%，芹菜、大白菜小幅下降4.64%、4.43%，茄子略降。

受北方大幅降溫等因素影響，11月上旬浙江全省蔬菜有所企穩回升，簡均批發價為3.02元/公斤，環比10月下旬的2.71元/公斤上漲11.31%。

原因分析及后期預測

10月全國不少蔬菜主產區的大白菜、辣椒等出現明顯滯銷，蔬菜價格大幅波動引起社會廣泛關注。這波蔬菜價格下跌主要是受臺風?？葹暮π蕴鞖庥绊?，8月中下旬蔬菜價格高漲，效益高，驅動菜農擴大蔬菜播種面積，加上10月天氣晴好，溫度偏高，蔬菜生長快，上市量大，供大于求等多重因素疊加造成蔬菜價格持續下跌。本輪波動為季節性（蔬菜上市旺季）、結構性（大宗品種價格下跌明顯）、區域性（北方蔬菜產量大）的過剩。隨著氣溫的下降，預期后期價格將觸底回升，產銷形勢將轉好。

對照去年四季度的蔬菜產銷形勢，10月中旬至11月前期氣溫高，秋冬大白菜、蘿卜等大宗蔬菜生長快，上市量大，導致蔬菜價格明顯偏低，大白菜等部分露地蔬菜還出現了一定程度滯銷；到11月底12月初蔬菜價格反彈，并持續緩慢上漲，高價位一直維持到今年上半年。預計今年四季度的價格走勢與去年相似，隨著氣溫降低，北方地區陸續入冬，出現了雨雪與寒潮天氣，客菜數量將減少，蔬菜價格將回升，并逐漸上漲。

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關鍵詞：價格波動 影響因素 蔬菜

蔬菜是我國改革開放以來較早以市場競爭自動形成其價格的一類農產品。蔬菜價格波動對生產經營者及消費者福利均有不同程度的影響：價格波動使菜賤傷農、菜貴傷民的現象常常交替發生：價格低雖受消費者歡迎但影響農民種植蔬菜的積極性；價格過高消費者又會怨聲載道，不僅提高城市居民基本生活成本，甚至會給社會帶來不穩定因素。本文通過系統回顧國內學者對蔬菜價格問題的相關研究方法與成果，以期對進一步深入研究提供借鑒和參考。

一、蔬菜價格波動規律的主要研究方法

1.統計描述分析法。研究價格波動的實質就是分析價格隨時間變化的特征，統計描述所分析的數據主要以時序數據的分析為主，一般應用標準差、變異系數等反應價格波動情況。如潘鳳杰等（2010）在回顧北京近年蔬菜供求變動的基礎上，對時序數據運用標準差來描述北京蔬菜價格的年季間波動幅度，并通過選典型品種，運用預測的精確度指標MAPE（平均絕對百分誤差）和RMSE（均方誤差），分品種預測北京市蔬菜價格走勢。

2.計量模型分析法。包括利用線性回歸模型、蛛網模型、RBF神經網絡模型和馬爾可夫鏈（MC）預測模型等。

回歸分析是計量分析中廣泛使用的方法，可用來分析兩個及以上的變量間因果關系。如趙安平等（2012）根據蔬菜月度價格指數變異系數和季節性因子序列分析蔬菜價格總體變化，通過建立多元線性回歸模型，分析天氣、油價、批發市場上市量和季節性變化對菠菜和黃瓜價格的影響程度；

蛛網模型是用動態分析的方法論述生產周期較長商品的產量和價格在偏離均衡狀態后的實際波動過程及其結果。蔬菜產品符合蛛網模型考察商品的必備條件，如生產周期長和生產規模不易改變等。因此使農戶本期生產決策依據往往是前期市場價格，并形成蔬菜產品價格波動的蛛網模型現象（孟凡新，2012）。李鎖平等（2006）引入蛛網模型，對蔬菜供給與其當年和上年價格之間做了相關和偏相關分析，認為我國蔬菜供給對價格的反應程度較大，且存在時滯。

RBF神經網絡-徑向基函數（RBF， radial basis function）神經網絡是一種具有全局收斂非線性學習算法的前饋網絡，是具有單隱層的3層網絡。RBF神經網絡在預測方面具有快速、高精度和結果可靠等特點。孫素芬等（2011）針對蔬菜市場價格預報的復雜性，利用RBF神經網絡特性，應用2003-2007年的香菇市場價格數據建立蔬菜價格預報模型，分析了RBF神經網絡模型的參數選擇。并應用該模型預報2008-2009年的香菇市場價格，將預報結果與實際比較，論證了RBF神經網絡模型具有更高預報準確度。

馬爾可夫鏈是一類隨機過程，它具備“無后效性”（馬爾可夫性），即要確定過程將來的狀態，知道它此刻狀態就夠了，不需要知道它以前狀態。朱曉霞（2012）針對蔬菜批發市場價格波動而建立馬爾可夫鏈（MC）預測模型，以特定時空某類時令蔬菜未來一段時間內價格的波動區間及價格波動周期為應用面，分析預測其未來變化趨勢，并從數學角度驗證了自由經濟市場中商品價格圍繞商品價值波動的經濟學原理。

3.定量定性結合法。姚霞等（2006）以江蘇無錫、揚州、徐州的蔬菜為研究對象，采用定性分析和定量計算相結合，用變異系數CV來描述3個地區的蔬菜價格波動強度，進而分析江蘇省典型區域蔬菜價格時空波動特征。變異系數作為衡量波動強度的重要指標，可對整個時間序列的不同主體進行橫向與綜合比較。

二、影響蔬菜價格波動的因素

因影響蔬菜價格波動的因素較復雜，學術界對其開展研究的角度也各異。

影響菜價波動的宏觀因素包括稅收或補貼政策、貨幣供給量變動、國際農產品價格影響、流通條件以及季節變化等因素。學者們提到最多的是自然氣候的季節性（鮑繼友等2007；潘鳳杰等2010；羅光強等2013；馬友強2010；王家顯2011）和流通因素（潘鳳杰等2010；馬友強2010；周振亞等2012；卞靖2013）。此外，鮑繼友等（2007）認為，區域性、品種差異和政策是影響蔬菜價格波動的主要因素。周紅巖等（2007）認為，退耕還林還草及自然災害、病蟲害是影響蔬菜價格波動的因素，認為逆向調控機制缺失是價格波動的深層原因。周振亞等（2012）提出，蔬菜異地生產、跨區流通體系不健全、信息不暢導致我國蔬菜批發價格高。王家顯（2011）認為，缺乏組織化引導、盲目種植、銷售渠道不暢、氣候異常、市場炒作及信息不透明是部分蔬價劇烈波動的原因。常偉（2011）強調自然災害、制度建設滯后、貨幣超發、信息不對稱、流通環節過多等導致價格異常波動的因素。劉漢成等（2011）則強調貨幣供給和國際農產品價格對國內農產品價格的影響。

影響蔬菜價格波動的微觀因素主要是影響成本形成及供求的各種因素（生產資料、勞動及土地價格、運輸成本、攤位費、機會成本及生活成本、替代品價格、異常氣候、預期及游資炒作等（潘鳳杰等2010；周紅巖等2007；馬友強2010；孟凡新2012；劉漢成等2011；胡啟山2010，趙安平等2012；汪洪瓊等2010；李忠國2011）。同時，卞靖（2013）認為，運輸半徑不斷擴大；新聞宣傳效應擴大；資本炒作等，使價格脫離實際供求關系；而流通成本上升是近年來蔬菜價格大幅波動的原因。徐奇淵（2010）認為，長期中生產資料價格波動和勞動力供求狀況，能解釋約四成的菜價波動。方言等（2011）認為，菜價面臨長期上漲壓力：人口加速向城市轉移使農村勞動力減少，人工成本大幅攀升；居民對“菜籃子”產品需求持續增長，對質量要求不斷提高。趙美華等（2011）認為蔬菜供應量、人為囤積炒作、信息不對稱、流通環節成本影響了菜價。周振亞等（2012）認為，蔬菜產能過剩抑制了蔬菜田間價格的理性上漲。

三、減緩我國蔬菜價格波動幅度的對策

國內學者通過分析影響蔬菜價格波動的各種因素（原因）而在政策層面形成穩定菜價的共識是：

1.穩定蔬菜價格的關鍵是確保蔬菜供求在總量和結構上保持平衡。政府通過完善宏觀政策，引導農戶調整蔬菜在生產時間和品種上的結構；羅光強等（2013）認為，生產者須通過技術和工藝等的創新，提高淡季農產品的生產能力，保障農產品產量的穩定增長，改善淡季農產品市場供給偏緊狀態；趙美華（2011）也提出，應擴大冬春設施蔬菜生產面積，均衡市場供應；王家顯（2011）提出，要組織化引導，科學種植，合理調整蔬菜生產布局，積極建設城市郊區菜籃子工程。李忠國（2011）提出，應增加蔬菜的就近種植面積，以減少蔬菜物流量；周振亞等（2012）則提出，應控制蔬菜生產規模，避免蔬菜生產在總量上的的盲目擴張，構建完善的蔬菜流通體系，打破行政區域限制，鼓勵大城市與周邊省市聯合建設蔬菜生產基地。

2.建立蔬菜災害預警機制，通過價格調節基金增強抗災能力，保證有效供給。趙美華等（2011）提出，要建立蔬菜災害預警機制，實施價格調節基金機制，實行財政專戶儲存、?？顚Ｓ?，重點用于市場補貼、平抑蔬菜市場價格。馬友強（2010）認為，正常時期要穩定生產，增加蔬菜供應量，健全市場體系，完善商品流通，加強市場監管，完善價格管理機制。特殊時期則要密切跟蹤天氣變化，積極采取措施降低災害性天氣對菜價的影響。

3.通過改善流通條件降低流通費、提高公共信息服務能力和市場主體經營能力等提高市場儲運和產銷對接等流通效率，進而調控市場供求關系和價格。孟凡新（2012）提出，建立和完善社會服務化體系，提高蔬菜產銷組織化程度，強化蔬菜信息體系建設。盧凌霄（2010）認為，政府有必要加強信息收集、等公共服務，為不同區域市場調節做好價格指導，讓生產者、批發商、零售商、消費者更好的了解市場行情，從而更好的溝通產銷。趙安平等（2012）提出，應增強和改進設施蔬菜生產的科技含量和生產效率，加強產銷區氣象的聯合監測和相關信息。卞靖（2013）認為，應大力發展專業合作社；完善主銷區蔬菜冷鏈配送設施建設，減少蔬菜流通費用及環節；加大產銷集中地倉儲建設，建立健全蔬菜應急儲備機制，支持蔬菜新技術和蔬菜深加工發展。

總之，蔬菜價格的形成受蔬菜供求產業鏈各環節多種因素的影響，不同地區、不同時間價格波動的主要原因也各異。因此，菜宏觀政策上，通過兼顧對生產、流通及消費等產業鏈各環節的統籌支持，在生產經營者和消費者利益間尋找平衡點，避免菜賤傷農和菜貴傷民。

參考文獻：

[1]潘鳳杰等.北京市蔬菜價格變動趨勢及影響因素分析[J].農業展望，2010（8）.

[2]趙安平等.北京市蔬菜價格波動的影響因素和評估及政策建議[J].農業現代化研究，2012（9）：598-602.

[3]孟凡新.蔬菜價格波動的原因分析及其相關政策建議[J].東方企業文化·東方智慧，2012（10）：163.

[4]李鎖平等.我國蔬菜供給對價格的反應程度分析[J].農業技術經濟，2006（5）：59-62.

[5]孫素芬等.基于RBF神經網絡的蔬菜價格預報研究[J].中國農學通報，2011，27（28）：269-273.

[6]朱曉霞.蔬菜價格波動周期的馬爾可夫鏈分析與預測[J].生產力研究，2012（8）：143-146.

[7]姚霞等.江蘇省不同類型蔬菜價格波動的時空特征分析.江蘇農業科學，2006（5）：190-193.

[8]鮑繼友等.連云港市蔬菜價格及主要相關因子調查與分析[J].上海蔬菜，2007（3）：11-12.

[9]羅光強等.農產品價格波動的季節性特征研究[J].價格理論與實踐，2013（5）：55-56.

[10]馬友強.北京市蔬菜價格變動特點及后期走勢分析[J].中國蔬菜，2010（15）：13-17.

[11]王家顯.穩定我國蔬菜價格的對策分析[J].經濟導刊，2011（12）：44-45.

[12]周振亞等.中國蔬菜價格解析[J].經濟問題探索，2012（1）：72-75.

[13]卞靖.加強三大能力建設，一直蔬菜價格大幅波動[J].中國物價，2013（1）：48-51.

[14]常偉.農產品價格異常波動的機理分析與對策探討.價格理論與實踐，2011（3）：23-24.

[15]劉漢成等.現階段農產品價格波動的實證分析與政策建議.生態經濟，2011（7）：117-120.

[16]胡啟山.“蒜你狠”、“豆你玩”背后的思考[J].農家顧問，2010（9）：19-20.

[17]汪洪瓊等.南通市蔬菜價格高的原因及對策[J].長江蔬菜，2010，（6）：5-7.

[18]徐奇淵.2010年CPI走勢展望——基于豬肉、蔬菜價格和基期效應[J].宏觀經濟研究，2010（6）：19-26.

[19]方言等.關注“菜籃子”工程——京冀狠抓落實確保冬季蔬菜供應[J].宏觀經濟管理，2011（11）：30-47.

[20]李忠國.“菜賤傷農”與“菜貴傷民”并存的原因及對策.北京農業職業學院學報，2011（9）：30-34.

[21]趙美華等.建立穩定蔬菜價格長效機制的對策研究.山西農業科學，2011，39（9）：1029-1031，1034.

篇8

關鍵詞：天津市；蔬菜；批發市場；價格

中圖分類號：F323.7 文獻標識碼：A DOI編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2014.02.006

Research on the Alteration Rules of Vegetable Wholesale Price of Tianjin

WANG Li-juan1， LIU Yi-chen2

（1.Institute of Information Science，Tianjin Academy of Agricultural Sciences，Tianjin 300192，China； 2.College of Horticulture， Nanjing Agricultural University， Nanjing，Jiangsu 210095， China）

Abstract： Average wholesale prices of fourteen kinds of vegetables from 2011 to 2013， which are monitored by Tianjin City were analyzed. The results showed that prices were rising year after year， and had obvious seasonal variations. There were a high price stage and two low price stages in a year. The prices fluctuation of solanaceous fruit vegetable， leafy vegetable and vegetable which was resistance to store have its own rules.

Key words： Tianjin；vegetable；wholesale market； price

開展蔬菜產銷預警分析工作，可以為政府有關部門提供決策依據，從而合理引導蔬菜的生產、流通和消費，保護生產者、經營者和消費者利益。筆者通過對天津市近幾年蔬菜批發市場行情的連續監測，積累了豐富的價格信息和資料，經過整理近3年來天津市5家大型農產品批發市場14種蔬菜價格數據，結合實際調研情況，分析了天津市蔬菜價格走勢，探尋其變化規律和特征，以期為開展蔬菜產銷預警研究提供參考。

1 蔬菜批發價格走勢分析

1.1 蔬菜價格呈逐年上漲趨勢，季節性波動明顯

根據天津市農委對市內5家大型農產品批發市場14種蔬菜價格的監測，2011—2013年，天津市蔬菜批發價格總體呈上漲趨勢。2011年、2012年、2013年1—11月，14種蔬菜均價分別為2.23，2.87，3.24 元·kg-1。其中，2012年蔬菜價格波動幅度最大，以旬為單位，計算3年蔬菜價格的變異系數，2011年和2013年分別為0.24和0.25，而2012年達到0.32，數值較大，蔬菜價格偏離正常波動范圍的程度最大。從2012年各月份蔬菜價格變動來看，8月份蔬菜價格異常高，比2011年同期高出63.1%，主要是受7月份的特大暴雨影響，天津市部分蔬菜生產地受災，蔬菜產量減少，導致8月份蔬菜價格上漲。

蔬菜批發價格表現出很強的季節性波動規律[1-3]。如圖1所示，每年的11月至次年2月，蔬菜價格逐月上漲，到2月份達到最高點，此時是全年蔬菜價格最高的時候。由于天津市農產品批發市場上的蔬菜以外地菜為主，大概占蔬菜上市量的80%以上，外地菜因其成本高，價格本身就高，加上元旦、春節的節日效應，蔬菜價格往往較高。從3月份開始本市及周邊的春季蔬菜逐步上市，帶動蔬菜批發價格走低，到5月至6月份蔬菜價格達到全年最低值。此后的7月至8月份蔬菜生產進入夏淡季，價格逐步回升。進入9月至10月份以后，天氣轉涼，秋高氣爽的天氣狀況適合露地葉類菜生產，本市及周邊地區生產的葉類菜大量上市，拉動蔬菜批發價格整體下降。

1.2 蔬菜價格變化形成一個高價區和兩個低價區

以一年36旬為一個周期，重點監測的14種蔬菜批發均價在一個周期內的變化呈現出兩個波峰兩個波谷，變化趨勢圖形類似正弦曲線。如圖2所示，取36旬均價的平均值，得到一個常數2.79，蔬菜批發價格圍繞常數2.79上下波動，以該常數的正負0.5個偏差為范圍，設定價格的合理波動區間，超過這一區間定義為價格的高價或低價區間[4]?？梢钥闯?，1月至3月份為蔬菜高價區，5月下旬至7月下旬以及10月上旬至11月上旬為蔬菜低價區，與蔬菜生產季節性特征相吻合。

蔬菜價格峰期在1—3月份，從1月上旬開始價格高于2.79 元·kg-1，1月下旬達到峰值4.45 元■，此后價格開始回落，但仍然會高位運行2個月，直到4月上旬，才進入價格波動合理范圍內。在蔬菜價格高價時期，供應批發市場的蔬菜有來自北方設施農業生產的蔬菜，如黃瓜、西紅柿等果類菜，也有海南、廣西、云南等地的南方蔬菜，如青椒。北方的設施蔬菜生產成本高[5]，而南方菜運到天津，路途遙遠，費用大，損耗多，這兩方面原因共同造成蔬菜批發價格高位運行。

蔬菜價格低谷期有兩個，一個是5月下旬至7月下旬，另一個是10月上旬至11月上旬。5月下旬以后，天氣轉暖，北方露地菜開始大量上市，蔬菜價格逐步走低，直至8月上旬高溫高濕天氣的出現，蔬菜生產受影響，價格才回升。10月上旬至11月上旬，秋季的涼爽天氣十分適合露地葉類菜生產，本市的葉類菜大量上市，價格有所下降。

2 蔬菜批發價格變化的類型及特征

受蔬菜生長周期和生長環境影響，一年內不同類型的蔬菜價格變動趨勢不同。分品種看，果類菜價格變化特征為一峰一谷，葉類菜價格變化特征為兩峰兩谷，土豆、胡蘿卜等耐儲菜的價格比較平穩，大白菜、芹菜價格變化比較頻繁（圖3）。

2.1 果類菜價格變化特征為一峰一谷

包括豆角、西紅柿、青椒、茄子、黃瓜在內的果類菜，生長周期長，一年只種植一茬露地菜，因而其批發價格波動呈現一峰一谷的特點。以茄子為例，將36旬均價作為基準線，12月上旬至次年的5月上旬為波峰期，5月中旬到11月下旬為波谷期。茄子價格在2月中旬達到峰頂，是全年最高價格（7.09 元·kg-1），此后價格一路下降，5月中旬茄子價格降到平均值以下，直到7月下旬降到谷底（1.49 元·kg-1），這段時間茄子主要是露地生產，生產成本較低[5]；8月上旬開始茄子價格緩慢回升，到12月上旬茄子價格超過平均值。

2.2 葉類菜價格變化特征為兩峰兩谷

油菜、菠菜和生菜等葉類菜價格波動呈現兩峰兩谷特點。本市一年種植兩茬葉類菜，分別是春茬和秋茬，形成兩個上市高峰期，價格隨上市量變化呈現兩個低價期。以菠菜為例，3月上旬至6月下旬為菠菜價格的第一個谷期，3月上旬菠菜開始集中上市，價格快速下降，持續到5月中旬，達到全年最低值1.21 元·kg-1，此后價格逐步回升；7月上旬菠菜價格漲至4.13元·kg-1，高出平均值3.14元·kg-1，進入第一個峰期，到8月下旬價格漲至5.49 元·kg-1，為全年最高價格。7—8月份是本市蔬菜生產的淡季，批發市場上的蔬菜主要來自河北、內蒙古、山西等冷涼地區，價格相對較高。隨著天氣轉涼，秋露地菠菜逐漸上市，價格開始下降，但9月份價格仍然高于平均價，10月上旬菠菜價格進入第二個谷期，到12月中旬谷期結束，最低值出現在11月上旬。12月下旬至次年2月下旬，受元旦、春節等節日效應影響，菠菜價格進入第二個峰期，最高值在次年的1月下旬。

2.3 耐儲菜價格比較平穩

由于土豆、胡蘿卜適宜儲存，可以周年銷售，價格變化比較平穩。天津市批發市場的土豆來自本地的很少，主要來自河北、內蒙古、遼寧等省份。從36旬均價來看，土豆價格一直在1.5～2 元·kg-1之間波動，價格較穩定。2月上旬到6月上旬，為土豆的生長期[6]，市場上主要銷售的是冬儲土豆，價格相對較高。從6月中旬以后，新鮮土豆逐步上市，市場供應量逐步增加，價格隨之下降。由于土豆的耐儲存特點，使得6月上旬至次年2月上旬市場上土豆供應量一直比較充足，土豆價格保持相對穩定的狀態。

2.4 芹菜和大白菜價格變化較為頻繁

大白菜是老百姓的冬季當家菜，其市場供應量大小關系著蔬菜市場價格的穩定程度。天津市大白菜種植面積略小，以武清區生產為主[7]。從近3年旬均價變化情況來看，大白菜價格一年內變化頻繁。4—5月份大白菜價格一般較高，基本在1 元·kg-1以上，主要是因為冬儲大白菜上市接近尾聲，以山東為主的春保護地大白菜上市，4月中旬天津溫室大白菜也開始上市，價格相對較高。6月份以后露地大白菜上市，價格逐步回落，7—8月市場上大白菜主要來自張北地區，由于替代品多，夏季高溫高濕的天氣造成較大損耗，這一時期價格也較高。8月份立秋以后天津市開始種植秋露地白菜，11月初上市，同期河北主產區大白菜集中上市，價格持續走低，11月中旬大白菜價格達到全年最低值0.49 元·kg-1。此后直到3月份市場上銷售的都是冬儲大白菜，價格逐步回升。

3 結 論

通過對本市14種蔬菜批發價格的監測數據分析，摸清了本市蔬菜批發價格的變化規律和特征，結果表明：（1）近3年來，天津市蔬菜批發價格總體呈上漲趨勢，2012年蔬菜價格波動幅度最大。蔬菜價格季節性變動規律明顯，價格變動與本市蔬菜生產密切相關，生產處于兩大淡季即冬春淡和夏秋淡時，價格相對較高。（2）蔬菜批發價格一年之內有一個高價期和兩個低價期。1-3月為蔬菜高價期，5月下旬至7月下旬以及10月上旬至11月上旬為蔬菜低價期，這與蔬菜生產季節性特征相吻合。（3）分品種的蔬菜價格波動呈現一定的規律。一個周期內，果類菜價格變動呈現一個波峰一個波谷，葉類菜價格變動呈現兩個波峰兩個波谷，土豆、胡蘿卜等耐儲菜的價格比較平穩，大白菜、芹菜價格變化比較頻繁。

參考文獻：

[1] 信麗媛，王麗娟，馬享優，等.2013年上半年天津市蔬菜市場形勢分析與展望[J].天津農業科學，2013，19（12）：9-11.

[2] 姜偉，楊志剛，王勇，等. 呼和浩特市反季蔬菜價格變化規律及其溫室蔬菜高效茬口安排的探討[J]. 內蒙古農業科技，2013（2）：1-4

[3] 李鳳，. 新疆蔬菜市場消費特征及潛力預測研究[J]. 內蒙古農業科技，2013（1）：32-33，35.

[4] 趙友森，趙安平.北京市蔬菜批發市場行情變動分析[J].中國食物與營養，2010（4）：39-43.

[5] 李鳳菊，宋治文，王曉蓉，等.天津市設施種植業生產者狀況調查研究[J].天津農業科學，2012，18（6）：105-108.

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【關鍵詞】改革；教學；評價；發展

當今在我國基礎教育課改中，硬件更新加快，但作為軟件的重要模塊，教育評價制度仍然沿用傳統的獎懲性評價制度。這種教育評價制度對調動被評價者的積極性能起到一定的促進作用，但隨著我國基礎教育改革的深入，全面提高學生綜合素質和以培養學生創新能力為核心的素質教育的推行，獎懲性教育評價制度的弊端日益凸現。這種評價制度在評價宗旨上以獎懲為最終目的，忽視發展；在評價方向上面向過去，忽視未來；在評價對象上只重視結果評價，忽視過程評價；評價動力上，主要靠行政權力，忽視內在動力。這種評價制度難以適應素質教育的要求和當今時展對教育的要求。

在美術教學過程中，教學評價是一個不可缺少的組成部分。它對學生起著激勵的作用，直接關系到兒童對美術的興趣、激情、自信，關系到學生人格的健康成長。但是在小學美術教學評價的實踐中，由于對教學評價認識的局限，在教學過程中還存在許多事與愿違的現象，現如今的小學美術教學評價的實踐中，同樣也存在這樣的評價弊端，其中主要表現在以下三個方面：

第一、過多注重評價的鑒定功能，而忽視評價的診斷作用

長期以來，很多美術教師已形成了簡單的、草率的評價模式。對新教學課程標準提出的新要求一時認識不夠，難以適應，在教學中還不能自覺地充分利用多元的、互動的評價方式。在實踐活動中，認為評價無非是為排序提供依據，學生作業交上來，只看畫面干凈不干凈，繪畫內容有沒有符合教師的要求，畫得像不像，然后給學生作業打上等級或分數，給學生排序，證明學生的學習成效。這種視“評價”為“鑒定”的做法，給學生造成了極大的壓力，下表中就充分說明了排序給學生帶來了負面影響，從中我們可以發現這種評價方式并沒有給學生帶來多少成功感，常常只有失敗的體驗。

小學生對公布分數和排名次的感受（%）

緊張、害怕、討厭 喜歡 原來緊張現在無所謂 沒有體驗

72 18 5 5

在2001年7月教育部制定的《全日制義務教育美術課程標準（實驗稿）》中對教學評價作了明確規定：“教學評價的目的是為了對教學活動進行有效的調控，以提高教學活動的效益。教學評價主要針對的是教師的教學行為與效果和學生的學習行為與效果。對美術教師教學的評價要重視其教學態度、教學過程與教學效果。對學生美術學習的評價要盡可做到態度習慣養成和知識能力發展并重，并鼓勵大膽創造和個性發揮，即著眼于實際成績 ，更注重未來發展?！?/p>

第二、評價對象上只重視結果評價，忽視過程評價

傳統上，美術教師授課最常用的一種三段體式教學模式：

教師講授（15分鐘）教師講學生聽；

學生作業（20分鐘）教師輔導學生做；

評學生作業（5分鐘）教師評學生改。

此教學模式，較明顯地表現出教學過程中教師只重視對教學結果的評價，而不重視教學過程的評價問題。這種教學模式不能使學生主動參與學習，真正成為學習的主體，而只能無條件地接受教師灌輸的知識，再通過做作業將其知識鞏固，最后作業的好壞也由教師說了算，這種一錘定音的評價，鑄造出一批又一批以教師為模型的學生。

第三、評價方法、手段上過于單一化，忽視多元化

在過去的評價體系中，只有教師個人評價觀，而沒有學生發言權；只強調美術技能技法，而忽略認知的情意；教學評價的意識與手段還停留在繪畫上，而很少考慮評價手段的多樣性、評價功能的全面性，這都是教學中較為普遍存在的問題。

對美術作品的欣賞，以教師為權威的簡單評價方式，在美術教學中占主導地位，其實它是一種片面的孤立評價方式，是師道尊嚴惟我獨尊的封建思想體現，是對學生個性的不尊重。教學評價作為一種價值判斷活動，它是建立在事實判斷基礎之上的價值判斷，并且它更注重的是價值判斷。美術教學評價主體的單一，使得我們更多只能依據教師個人從學生的繪畫作業中來判斷，比較多關注事物的表象，這就在一定程度上影響了評價結果的科學性。

教學評價是一種雙向的活動，隨著評價理論的發展，評價活動越來越多地被評價者參與，但是在我們美術教學評價活動中，教學活動的主體學生常常處于被動的、甚至是忽略的地位，教學評價形成了管理者的“專利”活動，這樣的教學評價作用是可想而知的。綜合以上存在的教學評價弊端，筆者提出以下相應措施：

1 在評價的功能上，注重評價的診斷作用

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下面我結合新課改革教學實踐，針對數學實驗教學談幾點粗淺的認識，與大家商榷探討。

一、加強數學實驗教學，激發學生的數學學習興趣

隨著普高招生的擴大，職業學校的學生大部分是所謂的“差生”，這必然導致職校生源多樣化、多層次化。學生文化基礎參差不齊，給基礎文化課的教學帶來很大困難，數學的教學就顯得尤為突出，要想順利完成教學，則必須激發學生的學習興趣。學生一旦對學習活動產生濃厚的興趣，注意力就會集中，認識就會深入，情緒就會愉快而高漲，思維就會活躍而有創造性，行為就會持久。數學實驗教學是學生參與操作的探索過程，在很大程度上能夠使學生好奇、好玩、好動的天性得到滿足，進而激發學生的數學學習興趣，激勵學生主動學習。如在教學《函數的奇偶性》時，我們可以在課前讓學生做一個等腰三角形，體驗一下對稱；再如，在教學《橢圓》時，首先讓學生先認識一些橢圓的物體，感受一下形狀，然后再引導學生親自畫。這樣在動手的同時，讓學生在玩中學、在學中玩，充分調動學生學習數學的興趣，不但能使學生深刻理解所學的知識，而且能使學生智力活動的潛力得到充分的、挖掘和發揮。

二、加強數學實驗教學，調動學生的參與激情

教育的本質在于參與，即充分調動學生的積極性、主動性和創造性，讓學生最大限度地參與到教學中，讓學生用自己的思維方式，主動地獲取知識，而數學實驗教學則能夠提供使每個學生達到他們可能達到的最高學習水平的學習條件。在數學實驗教學中，教師可讓每個學生玩自己手中的學具，看他有什么發現。提到玩，每個學生都感興趣，無論他的發現是淺顯的，還是深刻的，都是他最真實的體驗和感受，都充分調動了他的參與性和探究性。再者，有的學生理論知識不足，但動手能力較強。在實驗過程中，他能充分發揮自己的長處，得到鼓勵而增強學習的信心，消除“數學難、學不好”的恐懼心理，萌發要學好數學的愿望，引發學習動機，以學為樂，主動進取，提高學習效果。

三、加強數學實驗教學，培養學生的協作精神

隨著科學技術的迅猛發展，社會已越來越注重與他人協作共事，有效地表達自己的看法和見解，認真傾聽他人的意見，概括和吸收他人意見等能力，因此，我們要培養學生的團結、協調、合作、共事的群體協作精神。而加強數學實驗教學，尤其是分組實驗，則有利于培養學生的協作精神。如在教學《分數的大小比較》時，我沒有把結論直接告訴學生，而是把全班學生每4人分成一組，每組商議選擇自己喜歡的學具，由小組長進行分工，一些學生動手折，一些學生動筆記錄折出的分數，然后共同探究商議分數的大小比較方法，再全班交流，教師加以糾正和指導，最后形成規范的數學術語。在這樣的實驗過程中，教師進行宏觀調空，耐心指導，對學生的實驗成果及時評比表揚。數學實驗教學能創設積極競爭的實驗情境，使小組成員互相幫助，互相交流，共同進步，充分發揮師生之間、生生之間的交往、交流與合作作用，營造一個民主、平等、和諧的學習氛圍，使學生在掌握知識的過程中，逐步形成協作精神，樹立關心他人、關心集體的人生態度，克服獨生子女的高傲獨尊和對家長的依賴性強的缺點。

四、加強數學實驗教學，培養學生的創新精神

“創新是一個民族進步的靈魂，是國家興旺發達的不竭動力”。所以，我們必須在課堂教學中培養學生的創新意識和創新能力。在數學實驗教學中，教師要給學生提供更多的實踐機會、更大的思維空間，引導學生把實驗操作與思維聯系起來，從而使讓實驗操作成為培養學生創新意識的源泉，通過實驗操作，使學生對新知識“再發現”，培養學生的創新意識和創新能力。如：在教學《認識正方形》時，讓學生充分利用課前準備好的正方形紙，想辦法知道正方形的特點，看誰的方法多。有的學生通過測量發現正方形四條邊一樣長；有的學生通過沿對角線對折、再對折，發現四條邊一樣長；有的學生用一條邊與其他三條邊分別相比，發現四條邊一樣長；有的學生將相對的兩條邊重合，再將相鄰的兩條邊重合，發現四條邊一樣長……這樣，學生通過實驗操作，既發現了新知，又培養了學生的創新意識和創新能力。

五、加強數學實驗教學，提高學生的實踐能力