石洪景

（福建江夏學(xué)院 經(jīng)濟貿(mào)易學(xué)院，福建 福州 350108）

商品之所以有價格源于其有使用價值，商品價格一般由人力價格和材料價格構(gòu)成[1].商品價格水平的波動對企業(yè)生產(chǎn)、社會消費、宏觀經(jīng)濟政策的制定與實施和微觀經(jīng)濟政策的調(diào)整都會產(chǎn)生重要的影響.作為生產(chǎn)企業(yè)和經(jīng)銷企業(yè)必須關(guān)注商品價格的波動，以便及時制定有針對性的生產(chǎn)、營銷措施[2].商品價格的高低不但關(guān)系到買賣雙方的切身利益，也直接影響到消費者對某些商品的購買意愿以及購買數(shù)量的多少，商品價格是消費者購買心理中最敏感的因素，商品價格通過影響消費者的購買心理進而作用于消費者的購買行為[3].在市場競爭中，商品價格越來越多地被廣大商家作為一種有力的市場競爭武器來使用，通過商品價格的調(diào)控來獲取市場競爭的優(yōu)勢[4].消費者在購買商品時，會通過與市場上同類商品比較、自己的心理定位、相對性比較、商品的外觀特征、消費者自身的感受經(jīng)驗、企業(yè)定價的動機和企業(yè)聲譽等方面關(guān)注商品價格的公正性，并對商品價格做出主觀的公正價值判斷，其價值判斷直接影響到消費者的購買決策[5].

由此可知，商品價格不但關(guān)系到生產(chǎn)企業(yè)、經(jīng)銷企業(yè)等供應(yīng)方的利益，也關(guān)系到購買者的心理感知、經(jīng)濟利益獲取、消費價值的最大化等問題.然而隨著國際化進程的加快、市場化程度的不斷提高等，商品價格會受到國家政策、市場因素等的影響而使其自身的波動成為一種常態(tài)[6].因而有必要找出影響商品價格波動的主要因素和商品價格波動水平的高低，從而為有針對性地采取相應(yīng)措施來保障商品價格的穩(wěn)定性提供依據(jù).

1 商品價格波動分析及其評價指標(biāo)設(shè)計

1.1 商品價格波動分析

商品價格的波動往往是多種因素綜合作用的結(jié)果，如市場環(huán)境因素、企業(yè)自身因素、成本因素、國家政策方面的因素以及市場的供求平衡規(guī)律等都會在不同程度上影響到商品價格的波動[6].周凱歌等[7]通過選取冶金、化工、食品和紡織四個行業(yè)的2003年1月至2008年4月的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)進行研究分析，發(fā)現(xiàn)能源價格與商品價格之間存在長期均衡關(guān)系，商品價格明顯受到能源價格的變化影響，且能源價格對不同行業(yè)的商品價格的沖擊程度有所不同.解學(xué)祖[2]認(rèn)為商品價格水平的高低不僅取決于商品價值量的大小，也受到市場上商品供求關(guān)系的影響.托馬斯·郝爾伯林等[8]通過研究發(fā)現(xiàn)新興國家的飛速發(fā)展、生物燃料的興起、供應(yīng)增加遲緩、商品之間的價格傳導(dǎo)以及低利率和美元貶值等都是推動商品價格上漲的重要力量.朱國華[9]認(rèn)為要考察商品價格暴漲的原因可從根本原因、物質(zhì)原因、金融原因、技術(shù)原因以及基礎(chǔ)性支撐原因等幾個方面著手分析.譚順[10]認(rèn)為商品的價格是由商品價值決定的基礎(chǔ)價格與商品使用價值決定的調(diào)整的價格共同構(gòu)成，即商品價格是一個復(fù)合性價格.許亞萍[11]通過對北京市零售業(yè)商品價格的考察，發(fā)現(xiàn)商品價格受到許多因素的影響，而其中消費者群體的構(gòu)成、銷售模式的變化、供應(yīng)鏈等因素對零售業(yè)商品價格的波動起著至關(guān)重要的作用.劉萌芽等[12]認(rèn)為市場供求關(guān)系對商品價格的影響只是一個幌子，真正決定商品和勞務(wù)交易價格的是其背后的實力，如壟斷、產(chǎn)權(quán)專有權(quán)、信息不對稱等因素.

1.2 評價指標(biāo)設(shè)計

從以上學(xué)者的相關(guān)研究可知，影響商品價格波動的因素復(fù)雜多樣.為此，在借鑒相關(guān)學(xué)者已有研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合商品價格的內(nèi)涵，筆者從構(gòu)成商品的各個具體產(chǎn)品類別出發(fā)來選取相應(yīng)的指標(biāo)內(nèi)容，即從商品大類中選取食品類、家庭用品類、醫(yī)療保健品類、生產(chǎn)建筑品類以及精神產(chǎn)品類作為評價商品價格高低的依據(jù).在確定指標(biāo)選取的內(nèi)容及范圍后，為了便于統(tǒng)計分析與研究，需要找出具體的分析指標(biāo)，根據(jù)研究內(nèi)容的要求，選取了食品、紡織品、家用電器及音像器材、文化辦公用品、日用品、體育娛樂用品、交通通信用品、中西藥品及醫(yī)療保健用品、書報雜志及電子出版物和建筑材料及五金電料等10個具體的分析指標(biāo).

2 商品價格波動評價指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源

在確定好10個具體分析指標(biāo)的基礎(chǔ)上，為了準(zhǔn)確科學(xué)地反映出商品價格波動的內(nèi)涵，評價指標(biāo)的數(shù)據(jù)必須符合科學(xué)性、完備性、可靠性、可獲得性且可比性的原則[13].因此，筆者選取了2010年全國各地區(qū)的商品零售價格分類指數(shù)（見表1），以此作為評價商品價格波動的數(shù)據(jù)指標(biāo)，并對這10個數(shù)據(jù)指標(biāo)做如下變量假設(shè)：食品為χ1，紡織品為χ2，家用電器及音像器材為χ3，文化辦公用品為χ4，日用品為χ5，體育娛樂用品為χ6，交通通信用品為χ7，中西藥品及醫(yī)療保健用品為χ8，書報雜志及電子出版物為χ9，建筑材料及五金電料為χ10.

3 商品價格波動的因子分析

3.1 因子分析方法內(nèi)涵

因子分析最早是由心理學(xué)家Chales Spearman于1904年提出的，其基本思想是將實際觀測到的多個數(shù)據(jù)指標(biāo)用少數(shù)幾個潛在的指標(biāo)（因子）的線性組合來表示，也即通過具體指標(biāo)測評抽象因子的一種分析方法；在因子分析過程中，需根據(jù)相關(guān)性的大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量的相關(guān)性較高，而不同組的變量相關(guān)性較低；因子分析的具體步驟如下：（1）根據(jù)研究的具體問題來選取原始變量；（2）對原始變量進行標(biāo)準(zhǔn)化處理并求出其相關(guān)陣，分析變量之間的相關(guān)性及其是否適合于因子分析；（3）構(gòu)造因子變量；（4）通過旋轉(zhuǎn)使因子變量具有更好的解釋性；（5）計算因子變量的得分；（6）根據(jù)因子得分情況做進一步的分析[15].

3.2 因子分析可行性檢驗

因子分析的前提要求是原有變量之間應(yīng)具有較強的相關(guān)關(guān)系，一般在因子分析時需首先對因子分析的條件即原有變量是否相關(guān)進行研究，目前通過可采用的檢驗方法有：計算相關(guān)系數(shù)矩陣、計算反映像相關(guān)矩陣、巴特利特球度檢驗（Bartlett Test of Sphericity）和KMO檢驗（Kaiser-Meyer-Olkin）[16].筆者通過運用SPSS16.0軟件對原始變量進行KMO和巴特利特球度檢驗，檢驗結(jié)果見表2.

表1 2010年各地區(qū)商品零售價格分類指數(shù)（上年=100）Tab.1 The regional classification index of retail price in 2010（last year=100）

從表2可知，KMO統(tǒng)計量的值為0.587，巴特利特球度檢驗的卡方統(tǒng)計量的值為92.948，顯著性水平為Sig.＝0.000，小于給定的顯著性水平0.05，說明表1中的各項指標(biāo)數(shù)據(jù)具有較大的相關(guān)性，適合作因子分析.

表2 KMO檢驗和球度檢驗結(jié)果Tab.2 The result of KMO and Bartlett's test

3.3 提取因子

對原始指標(biāo)數(shù)據(jù)通過采用主成分分析法提取特征值大于1的因子，得到以下特征值與方差貢獻(xiàn)表（見表3）.表3中第一列是因子編號，以后三列組成一組，每組中數(shù)據(jù)項的含義依次是特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計方差貢獻(xiàn)率.從表3可知，前4個特征值大于1，同時，這4個公共因子的累計方差貢獻(xiàn)率為70.872%，即解釋了原有變量總方差的70.87%，總體上原有變量的信息丟失較少，因子分析效果較理想.因此，可以運用前4個主因子進行商品價格波動的因子分析.

表3 特征值與方差貢獻(xiàn)表Tab.3 The eigenvalues and variance contribution

3.4 因子命名與解釋

通過采用方差極大法對因子載荷矩陣進行正交旋轉(zhuǎn)，使得因子具有命名解釋性，得到結(jié)果見表4.表4中公共因子與原有變量之間的相關(guān)程度由因子載荷值表示，正值表示正相關(guān)、負(fù)值表示負(fù)相關(guān)，因子載荷值越高，說明該因子與該變量的相關(guān)程度越高，包含該變量的信息也越多.從表4可知，因子1在家用電器及音像器材χ3、文化辦公用品χ4、體育娛樂用品χ6、交通通信用品χ7四個指標(biāo)上有較大的載荷，反映出器材、辦公娛樂、及交通通信用品的商品價格情況，且可解釋原有變量總方差的27.70%，可以命名為家庭用品因子；因子2在紡織品χ2、建筑材料及五金電料χ10兩個指標(biāo)上有較大的載荷，反映出紡織品和建筑類商品價格情況，且可解釋原有變量總方差的15.71%，可以命名為紡織品和建筑因子；因子3在日用品χ5、中西藥品及醫(yī)療保健用品χ8兩個指標(biāo)上有較大的載荷，反映出日用類和醫(yī)療衛(wèi)生類商品價格情況，且可解釋原有變量總方差的14.28%，可以命名為日用和醫(yī)療保健因子；因子4在食品χ1、書報雜志及電子出版物χ9兩個指標(biāo)上有較大的載荷，反映出飲食類和期刊類商品價格情況，且可解釋原有變量總方差的13.18%，可以命名為食品和讀物因子.

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣Tab.4 Rotated component matrixa

從表4可以容易地寫出因子分析模型：

χ1=0.344F1-0.229F2+0.166F3+0.562F4+ε1；

χ2=-0.193F1-0.537F2+0.279F3+0.266F4+ε2；

χ3=0.837F1+0.123F2+0.148F3-0.031F4+ε3；

χ4=0.776F1+0.431F2-0.229F3+0.177F4+ε4；

χ5=0.378F1-0.400F2+0.623F3+0.050F4+ε5；

χ6=0.722F1+0.443F2+0.153F3+0.216F4+ε6；

χ7=0.803F1-0.236F2+0.065F3+0.059F4+ε7；

χ8=-0.006F1+0.234F2+0.885F3+0.035F4+ε8；

χ9=-0.007F1+0.060F2-0.041F3+0.919F4+ε9；

χ10=0.051F1+0.748F2+0.220F3+0.022F4+ε10；

其中F1、F2、F3、F4分別代表4個公共因子.

3.5 計算因子得分

通過采用回歸法估計因子得分系數(shù)，并得到因子得分系數(shù)矩陣，見表5.

表5 因子得分系數(shù)矩陣Tab.5 Component score coefficient matrix

根據(jù)表5可以寫出以下因子得分函數(shù)：

F1=0.081χ1-0.071χ2+0.326χ3+0.263χ4+0.149χ5+0.197χ6+0.357χ7-0.124χ8-0.139χ9-0.107χ10；

F2=-0.154χ1-0.303χ2-0.024χ3+0.183χ4-0.279χ5+0.229χ6-0.265χ7+0.227χ8+0.103χ9+0.523χ10；

F3=0.035χ1+0.167χ2+0.041χ3-0.224χ4+0.392χ5+0.061χ6-0.049χ7+0.668χ8-0.088χ9+0.209χ10；

F4=0.386χ1+0.190χ2-0.147χ3+0.080χ4-0.083χ5+0.095χ6-0.087χ7-0.015χ8+0.764χ9+0.048χ10；

把原始指標(biāo)數(shù)據(jù)代入以上因子得分函數(shù)，可求出各個因子的具體分?jǐn)?shù)；同時，各個地區(qū)的因子綜合得分可用公式F=0.27703F1+0.15710F2+0.14278F3+0.13181F4求出并進行排序（見表6）.

表6 各地區(qū)商品零售價格因子得分及排序1）Tab.6 The factor score and ranking of the regional retail price

從表6可知，海南地區(qū)的商品價格波動水平最高，其次為云南、甘肅、青海、浙江、湖南、陜西、安徽等地區(qū)，而北京地區(qū)的商品價格波動水平最低.

4 研究結(jié)論

通過對2010年全國各地區(qū)的商品零售價格分類指數(shù)運用因子分析方法分析，試圖找出影響商品價格波動的主要因素并分析，得出如下結(jié)果.

1）商品價格波動的主要影響因素可歸納為4個因子，這4個因子總共解釋了70.87%的全部原始指標(biāo)信息.其中第一個因子可稱為家庭用品因子，主要反映出器材、辦公娛樂、及交通通信用品的商品價格情況，且可解釋原有指標(biāo)數(shù)據(jù)總方差的27.70%；第二個因子可稱為紡織品和建筑因子，主要反映出紡織品和建筑類商品價格情況，且可解釋原有變量總方差的15.71%；第三個因子可稱為日用和醫(yī)療保健因子，主要反映出日用類和醫(yī)療衛(wèi)生類商品價格情況，且可解釋原有變量總方差的14.28%；第四個因子可稱為食品和讀物因子，主要反映出飲食類和期刊類商品價格情況，且可解釋原有變量總方差的13.18%.

2）通過計算各因子得分、總得分，并對因子綜合得分進行排序，可知商品價格波動水平較高的地區(qū)有海南、云南、甘肅、青海、浙江、湖南、陜西、安徽等，而北京地區(qū)的商品價格波動水平最低.

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