张 清 洁

(亳州学院 经济与管理系，安徽 亳州 236800)

0 引 言

中药产业在社会经济产业链中的比重越来越大，中药材产品价格的高低不仅影响居民的健康消费水平，还在一定程度上对社会管理产生一定的影响。当中药材产品价格过高时会增加人们的医疗成本；而当中药材产品价格过低时，会导致中药材供应方收益下降，从而会在一定程度上阻碍药材产业的发展。因此，国家应当采取适当的行政手段来对中药产业进行干预和管理。中药材价格的持续上涨和异常波动会增加消费者和供应商的风险，从而导致中药材市场不能长期稳定发展。对中药材价格的波动性及影响因素进行研究，主要包括以下几个方面的意义：一是有利于药材生产规范化，不断凸显地方特色的同时，将中药材的生产、加工和销售等流程规范化，提高产业的效率水平；二是有利于加强对市场囤货炒作的管制，严格加强中药材市场的监管,对囤货后加价的行为进行管控；三是有利于建立中药材质量监督机构，中药材的质量问题是生产者、消费者、国家有关部门都极为关心的问题，为了加强中药材质量的监督和管理，国家中医药管理局、食品监督局应该对中药材种植者、经营商进行严格的审查，政府部门应该通过各项优惠政策，加大对中药材种植户的扶持力度，尽可能避免由于外部因素如自然灾害、突发意外、战争因素、重大疫情等造成种植户损失，从而减小中药材价格的波动；四是有利于加大投资基金用于中药材基地的建立，逐渐使中药材产业向规范化、高效化的新兴产业发展。

汪莹、申俊龙、赵坤元(2014)运用经济学模型来说明中药材的价格产生波动的原因以及特点。从供给侧和需求侧进行探讨，分析造成中药材价格波动的原因，从而提出稳定中药材价格的建议[1]。王诺、刘书真、杨光(2014)运用格兰杰因果检验和方差分析的方法考察了中国中药材价格的影响因素(自然灾害、经济因素、种植成本等)，该方法是在向量自回归的模型上延伸发展出来的。回归结果表明种植成本和通货膨胀这些经济因素都对中药材的价格有着重要影响。通过研究还发现中药材的种植成本、通货膨胀与中药材的价格成正向变化关系[2]。朱婉丽(2015)的研究成果表明三七价格受到多种因素的影响，她的研究以三七药材为实证进行，根据市场条件着重把握影响三七价格的因素，通过对要素进行分析进而对三七市场价格发生波动的原因进行讨论，总结出三七价格变化的特点，通过三七价格的走势得出三七价格的波动性强，而且会受到季节因素的影响，尤其是在春夏季，会因为季节的变化导致三七的价格提高，同时通过HP滤波法发现三七的价格不仅受到自然因素的影响还受到人为因素的制约，尤其是政府政策的变动。自然因素和人为因素导致了三七价格的周期性波动比较明显[3]。常征宇(2015)在蛛网模型和均衡价格的基础上研究中药材价格的变动趋势。结果表明：中药材的价格大多呈现上升趋势，且大多数中药材具有周期性波动的特点，波动的周期多为一至两年，上升的幅度越大下降的幅度也越大[4]。张晋之,杨元娟、许燕(2016)近年来根据中药市场发现国内的中药材价格处于一种忽上忽下的状态，这种忽上忽下的价格波动状态对中药种植户、经销商、居民以及老百姓的安全用药产生了负面影响。追根溯源，导致其价格波动的原因不仅有中药材自身生长环境，还有政府政策、通货膨胀、自然灾害频发导致的中药材产量比率下降，同时由于近年来人们思想观念的变化，人们越来越注重养生，从而对中药材的需求越来越大，对中药材质量的要求越来越高。所以市场上更需要有专业的科学技术来完善中药材从开发到上市的系统性监察机制，尽可能降低其生产成本与减少流通费用。打造电子化商务平台，进行规模化种植，使中药材的经销变得更加透明化[5]。王园园、刘苗(2017)通过对近年来亳州市中药材的种植、收采、经营和销售进行重点分析，提出关于如何打造亳州市中药材未来发展宏图的计划[6]。柴海霞(2018)的研究主要讨论了影响中药材价格的自然因素和社会因素。研究建立中药材种植储存系统和社会监察机构，通过建立监察机构来预防中药材价格的剧烈波动，从而维护中药产业的平稳发展[7]。杨勇、陶群山(2019)通过建立向量自回归模型进行研究，研究结果表明居民消费指数、中药材成交价格和中药产量与中药材价格指数之间存在相关关系，而中药材的种植面积与中药材价格指数之间不存在相关关系。对具有相关关系的因素进行VAR分析，并提出稳定中药材价格的相关建议[8]。李飞飞、宋庆燕、陈长秀等(2019)以分析影响三七价格波动的因素为重点，并对这些重点为相关性分析，建立三七价格指数预测模型。模型以LSTM神经网络为基础，对三七未来的价格进行合理预测。通过研究结论，可以对药材的种植、经营进行合理安排，从而在一定程度上稳定中药材的价格[9]。贾海彬(2019)通过对中医药及其相关产业链进行研究，分析了2018年中药材价格下行而中成药价格上涨的背后原因，进一步的剖析了中药材价格下行的影响因素，如气候、种植、政策等。最后对2019年我国中药材市场的发展趋势、价格波动、供求关系进行预测。发现2019年中药产业结构将会发生巨变[10]。卢亚妹、王晓辉、王建忠等(2019)认为中医是中国的优良传统，而中医发展的物质基础就是中药材，中药材的价格和质量关系到国民生计。该文章基于对中药产业发展的相关文献的阅读，对中药产业进行系统性的总结，为后人提供优质的参考文献[11]。

通过对以往学者的研究进行梳理可以发现，国内对中药材价格的研究成果比较丰富，但是对于中药材价格与宏观经济因素之间联系的研究较少，且对地方性的药材市场的研究较少。因此，本文立足于亳州地区，对影响亳州中药材价格的因素进行研究，试图在研究方向、研究方法及研究视角等方面寻求突破。

1 相关概念及理论基础

本部分将对文中的相关概念及理论进行梳理与介绍。

1.1 中药材价格波动

研究中药材的价格其实质上就是研究中药材的价值，而中药材的价值又是由凝聚在中药材价格中的社会劳动量所决定的，也受到社会上对中药材需求量和供给量的影响，中药材价格受供求关系的影响，总是围绕着价值上下波动。

1.2 VAR

VAR全称为向量自回归模型，它是在回归模型的基础上进行深入研究发展而来的。它是研究滞后项与内生变量之间的关系，是多元回归模型。一般VAR(p)模型可以写成

yt=v+Ayt-1+…+Apyt-p+β∂Xt-q+…+μi,t∈(-∞,+∞)

式中yt-1(t=1、2、3…p)分别代表内生变量滞后1至p阶项，Xt-1(t=1、2…p)分别代表外生变量的滞后1至p阶项。

2 模型设定与数据分析

2.1 数据描述性统计

2.1.1 数据的选取

本文所采用的5种中药材数据及影响因素主要通过网上收集的方式获得，数据来源为国家统计局网和中药材天地网。本文实证部分采用的数据为1999-2018年亳州市的白芍、菊花、桔梗、白芷、白术价格和人均GDP、药材出口数量及中药材价格指数。在HP滤波分析中采用的是2013年1月-2019年10月5种中药材的月度数据。

2.1.2 中药材品种价格趋势性及周期性特征分析

从白芍价格序列趋势图(图1)中可以看出，白芍价格有价格低峰，除此之外，价格稳步下降。根据其周期线看，白芍的价格序列呈现明显的周期性，共出现5个周期，周期长度为1～1.5年，并且每一周期内呈比较明显特征，有最高点也有最低点。

图1 白芍价格序列趋势

从白芷的价格序列图(图2)中可以看出，白芷的价格先缓慢下降，后趋于平稳。并且每一周期呈现比较明显的特征，存在最低点和最高点。

图2 白芷价格序列

从白术的价格序列图(图3)中可以看出，白术价格的变化趋势比较平稳。周期性并不明显，大约有2个周期，时间为3～4年。

图3 白术价格序列

从桔梗的价格序列图(图4)中可以看出，桔梗的价格是先下降，再趋于平稳，在2016年到2017年达到最高峰。周期并不明显，大约为4年一个周期。

图4 桔梗价格序列

从菊花的价格序列图(图5)中可以看出，菊花的价格是先下降后上升，然后再缓慢下降。但从总体来看，菊花的价格还是上升的，且周期性不明显。

图5 菊花的价格序列

本文使用的上述5种中药材价格数据时间跨度为2013年1月至2019年10月，数据来源于中药材天地网。对5种药材的价格进行描述性统计得表1，从表1可以看出，白术、白芷、白芍、桔梗、菊花的峰度大于0，其中白术、白芷、桔梗、菊花成右偏分布，白芍呈左偏分布。桔梗与白术的峰度值分别为4.614 7和3.285 1，这2种药材的价格序列具有尖峰厚尾的特征。

表1 中药材价格序列的描述性统计结果

2.2 模型构建

2.2.1 指标变量的选取

中药产业作为第一产业在国内有着悠久的种植历史，导致中药价格发生变动的因素也是多方面的。本文从宏观经济因素对中药的价格进行研究，选取人均GDP、药材出口数量(XQ)、中药材价格指数(PI)3个要素进行深入研究，分析影响因素与中药材价格(P)之间的关系。

2.2.2 数据的预处理

对价格数据进行对数处理可以得到GDP对数序列ln(GDP)、药材出口数量对数序列ln(XQ)、中药材价格指数对数序列ln(PI)和中药材价格对数序列ln(P)，取自然对数的变量建立VAR模型。

2.2.3 数据的平稳性检验

采用ADF对数据的平稳性进行检验，检验结果见表2。

表2 单位根检验

由表2数据可知，在检验精度为1%、5%和10%条件下，经过取自然对数处理后的各个数据满足构建VAR的平稳性要求。因此，构建VAR模型如下

通过Eviews对5种不同药材的价格VAR模型的参数进行估计，并得到相应的VAR模型。

2.3 模型检验

2.3.1 模型系统稳定性

为了检验模型系统的稳定性，需要对建立的模型进行检验。模型的单位根检验结果如图6～10所示。由图可以看出，特征值均在圆内，因此构建的VAR模型较为稳定。

图6 VAR1特征方程根检验 图7 VAR2特征方程根检验

图8 VAR3特征方程根检验 图9 VAR4特征方程根检验 图10 VAR5特征方程根检验

2.3.2 格兰杰因果检验(表3)

表3 格兰杰因果检验

由表3可知，在检验精度为5%的条件下，白芍的价格受到人均GDP的滞后效应影响，而与药材出口量和中药材价格指数无明显相关性。白芷的价格受到人均GDP和中药材价格指数的滞后效应影响，而与药材出口量无明显相关性。白术的价格受到人均GDP的滞后效应影响，而与药材出口量和中药材价格指数无明显相关性。菊花的价格受到人均GDP的滞后效应影响，而与药材出口量和中药材价格指数无明显相关性。桔梗的价格受到人均GDP的滞后效应影响，而与药材出口量和中药材价格指数无明显相关性。

2.4 模型分析

2.4.1 脉冲响应分析

通过格兰杰因果检验可以发现，人均GDP是中药价格的格兰杰原因。本文对ln(JH)和ln(GDP)进行脉冲响应分析，得出相应的脉冲响应(图11)。

图11 脉冲响应

由图11可知，价格在第四期时就对自身具有强烈的响应，而人均GDP会在第四期对价格(PI)产生较强影响。

2.4.2 方差分解

通过方差分解可以得到表4的分析结果。由表4可以看出，在第一期，中药材价格对其自身的影响程度达到了100%。在随后的九期中，中药材价格对其自身的影响程度都在80%以上。与药材出口量和中药材价格指数在第一期对价格的影响相比，人均GDP的影响较高，影响程度从第一到第十期由0%逐渐增加到8.03%。

表4 方差分解

3 结论和建议

3.1 结论

本文主要通过HP滤波法研究亳州市5种主要大宗中药材的价格波动趋势和周期性特征，发现白芍、菊花、桔梗、白术、白芷皆具有周期性，周期为3～4年，受到外部因素如自然灾害、盲目哄抬中药材价格、国家政策的影响等，导致中药材价格波动幅度较大。通过对白芍、菊花、桔梗、白术、白芷5种中药材价格与人均GDP、药材出口量和中药材价格指数构建VAR模型进行研究可以得出：一是白芍、菊花、桔梗、白术、白芷的价格会受到其历史价格水平的影响；二是药材的价格主要会受到人均GDP的影响，中药材价格指数和药材出口量对药材价格的影响程度较低。

3.2 建议

提高药材市场的透明度。药材市场信息的公开化、透明化不仅是消费者的诉求，更可以便利药材种植者和药材批发商及时掌握市场变化信息、合理种植药材以及达到供需平衡状态。

强化药材的市场流通性。为了保证药材市场的正常流通，首先，充分发挥市场机制在药材经济中的作用，确保在经济规律下中药材可以正常流通；其次，尽可能地减少药材交易环节，降低交易成本的同时还可以控制药价。

做好药材规制化。关于药材的规制，不应该局限于一个方面，例如药材的来源、性状鉴别、含量测定、炮制方法都应该做出详细的规制。可以通过推出1个系统，然后将每个药材都贴上二维码，扫二维码通过系统辨别，立刻就可以知道这个药材的所有信息，使药材的流通更加规范化。

药材的利用与保护。药材虽是可再生资源，但若没有合理的利用与保护，这些药材也将处于濒危的境地。这就要求要合理采挖药材，保护药材。

建立药材信息识别系统与诚信体系。建立药材信息识别系统，将药材大数据进行统计以供消费者识别真假药材，来确保消费者权益。在药材市场建立诚信体系则是对于商家而言的，比如可以将商家的信用以百分制划分，不仅消费者可以公开透明监督，而且商家还可以互相监督，优胜劣汰，将不守诚信的商家排除市场之外。