柯楊敏+崔帥
摘 要:通過相關性分析和多元回歸模型對南菜北運試點擴大前后產銷兩地間蔬菜市場整合的變化情況進行了研究。研究結果表明,南菜北運試點擴大對主產區-主銷區、主銷區-主銷區間的市場整合影響方向相反,影響程度不同;南菜北運蔬菜生產基地間的蔬菜供給結構有待改善,蔬菜輸送品種間存在部分重疊區間;距離因素在很大程度上阻礙了我國南菜北運市場整合的進程。
關鍵詞:南菜北運;市場整合;相關性分析
中圖分類號:F326.13 文獻標識碼:A文章編號:1001-3547(2014)12-0066-05
楊敏(1990-),男,在讀碩士,研究方向為城鄉經濟,
南菜北運是我國為保障北方地區冬春淡季蔬菜供給的一項重大民生工程,同時也為南方蔬菜生產大省(海南、廣西、云南)提供了較好的經濟發展契機,但卻較少有人探討該項重大舉措對于產銷兩地間蔬菜市場整合的效果。本文采取相關性分析和多元回歸模型,通過虛擬變量設置,對南菜北運的主產地與主銷地在南菜北運試點擴大前后兩地區間的蔬菜市場整合變化情況進行研究。
現有文獻不乏有對各類市場的空間整合進行研究,多數采用協整檢驗進行[1~9],其中,喻聞等[1]利用我國1988-1995年的旬度省級價格數據研究了我國大米市場的整合情況,結果表明,中國的糧食市場整合程度在此期間不斷提高;顏色等[2]則利用清代的糧價數據對18世紀中國南北方市場整合程度進行了比較,最后發現南方的糧食市場整合程度優于北方;王怡等[3]對我國蘋果市場的整合程度進行了研究,發現各地市場存在長期整合的趨勢。
與我國蔬菜市場整合相關的研究主要通過對蔬菜市場價格的變動及傳遞來探究,探討蔬菜產業鏈的垂直整合。如吳舒等[4]通過協整檢驗對我國蔬菜價格的垂直傳導關系進行了研究,發現蔬菜產業鏈垂直傳遞較為迅速,縱向市場間的整合度較高。宋長鳴等[5]利用VAR和VECH模型研究了蔬菜價格的波動及其縱向的傳導機制,結果表明,蔬菜的生產和零售市場之間已經建立了穩定的聯合機制,整合程度較高,而且這種機制難以受到外部因素的沖擊。李桂芹等[6]對蔬菜全產業鏈價格傳遞機制進行了研究,發現蔬菜全產業鏈條價格之間有超越線性的影響關系,價格間的傳遞呈現出明顯的非均衡性。但目前關于蔬菜市場的空間整合,與南菜北運相關的研究則較少。
1 數據與研究方法
1.1 數據來源及數據處理
本文在分析過程中所使用的蔬菜價格為各省市蔬菜的相對零售價格,通過對鮮菜類居民消費價格指數(上月=100)與鮮菜類居民消費價格指數(去年同月=100)兩類價格指數進行處理得到,數據類型為2007年8月到2013年7月間的月度數據,兩類數據均來自于中國國家統計局。由于鮮菜類居民消費價格指數(上月=100)不齊全,而鮮菜類居民消費價格指數(2012年同月=100)較為齊全,因此文章選取2012年8月到2013年7月的鮮菜類居民消費價格指數(上月=100)為基準,并令2012年8月的價格為1,以此得到各省市區2012年8月到2013年7月的相對價格。然后根據鮮菜類居民消費價格指數(2012年同月=100)反推得到研究期間內各省市區的所有相對價格。在實證分析過程中,各省市間的距離通過各省市的省會城市間的距離來衡量,距離單位為1 000 km。相關性分析和回歸模型均通過SAS 8.1軟件進行處理。
1.2 研究方法
①市場整合的含義 市場整合是指一個市場的價格變化對另一個市場價格變化的影響程度。根據完全競爭市場的假設可知,兩個市場間的價格差應該等于兩市場間的交易成本,即不存在套利的可能,此時兩個市場間完全整合。對兩個市場之間關系理解的不同導致市場整合的類別也不同。主要包括三類,一是市場的空間整合,即兩個市場間的產品相同,但所處空間不同;二是市場的垂直整合,即位于產業鏈上不同鏈結的市場間的整合;三是市場的時間整合,相同的空間而在不同的時間上的市場間的整合。
本文所研究的市場整合為第一類,蔬菜市場的空間整合。由于我國南菜北運的主要生產基地為海南、廣西和云南三省區,主要銷往我國的華北地區,因此本文選取南菜北運的主產地(海南、廣西、云南三省區)與主銷地(北京、天津、河北、山西與內蒙等華北地區)8個省市區進行研究。
②市場整合的度量 現有市場整合的度量方法主要包括三種,即統計分析、回歸分析和協整分析,其中,較多文章采用協整分析。本文采用統計分析中的相關性分析進行研究。如果兩序列的上下波動趨勢和幅度越相近,則相關系數越高,市場之間的聯系就越緊密,市場整合程度也就越高[2]。
③市場整合程度變化的評判 本文將研究時間分為兩段。由于我國在2011年擴大南菜北運試點,故以2011年為分界點,兩個時間段分別為2007年8月至2010年12月和2011年1月至2013年7月。分別對兩個時間段中8個省市區的相關性進行分析,求出彼此之間價格序列的相關系數。以兩兩價格序列的相關系數為被解釋變量,兩地間的距離與時間虛擬變量(當價格序列處于第一個時間段即試點擴大前,該虛擬變量取值為0,反之為1)為解釋變量構造簡單的多元回歸模型,模型如下,?籽ij=?茁0+?茁1X1+?茁2X2+ε,其中,?籽ij為i地與j地之間價格序列的相關系數;X1為兩地之間的距離;X2為時間虛擬變量。南菜北運試點擴大對產銷兩地間的蔬菜市場整合情況的影響主要通過參數?茁2表示,若?茁2>0,則表明南菜北運試點擴大對產銷兩地間的蔬菜市場整合有促進作用,若?茁2<0,則表明南菜北運試點擴大對產銷兩地間的蔬菜市場整合有抑制作用。
由于兩兩市場間的空間距離會極大地影響市場間的流通成本,因此,可以預期市場相關度將與市場間的空間距離成反比,即?茁1<0。另外,南菜北運試點擴大會使得整個市場間的蔬菜供應量增加,因此,試點擴大之后的市場狀態將會更加接近完全競爭市場的理論假設。因而,?茁2的預期值大于0。
2 實證分析
2.1 統計分析
從對南菜北運試點擴大前后8個省市區之間的價格序列進行相關性分析得到的彼此間相關系數序列可見,南菜北運試點擴大之后,有11個組合之間的相關系數變大,而另外17個組合間的相關系數變小(表1)。在相關系數變大的組合中,包括天津在內的組合最多,達到5個,故從總體上看,天津在試點擴大之后與其他市場間的整合得到了加強。相反,在相關系數變小的組合中,包括河北在內的組合最多,達6個,所以河北在試點擴大之后與其他的市場間的整合程度在整體上有所下降。
在變動類型組合數量上,相關系數變大的組合數多于變小的組合數。而在變化區間上,系數變大組合的變化區間為0.000 86~0.127 29,系數變小組合的變化區間為0.000 24~0.122 48。可以看出,系數變大的組合的變化區間無論是上限還是下限都要大于系數變小組合的變化區間。因此,僅從單純的統計分析中無法看出南菜北運試點擴大前后8個省市區之間蔬菜市場整合情況的變化。
2.2 回歸模型分析
①市場間的整合回歸模型 為精確地度量出南菜北運試點擴大前后8個省市區之間蔬菜市場的整合變化情況,本文采用多元回歸模型進行分析,模型分析結果如表2。
根據上述分析結果可得到模型,?籽ij=1.057 62-0.295 3X1-0.015 6X2。由于分析結果中F值在1%水平上顯著,而且調整R2達到了0.923 7,因此,模型的整體擬合效果表現良好。從參數 β1可知,市場間的相關系數與兩地間的距離成反比。距離每增加 1 000 km,市場相關度會降低29.53%,表明距離的影響程度不可小視。該運行結果與預期相符。
參數β2在10%的水平下不顯著,但β2的估計值所表現出的數值特征依然能夠傳達一些信息。從β2值的符號可知,對于所有市場這一整體而言,南菜北運試點擴大會降低市場整合程度,下降比例達到了1.56%。這一結果與模型預期不相符。從理論上分析,試點擴大之后,市場上的蔬菜供給會隨之增多,因此,較之前的市場而言,其所運行的狀態更加趨向于接近完全競爭的市場假設,也就會更加趨向于市場整合程度加強。因此,為進一步研究其中的內在原因,本文將8個省市區之間的蔬菜市場分為三類,第一類是主產區-主銷區,即市場組合由某一個主產區市場與某一個主銷區市場組合而成;第二類是主銷區-主銷區,即市場組合由兩個不同的主銷區市場組合而成;第三類是主產區-主產區,即市場組合由兩個不同的主產區市場組合而成。其中,由于主產區-主產區之間的組合過少,無法形成一定的數據序列,因此無法對其進行回歸分析。下面僅依次對前面兩類市場組合類型進行分析。
②主產區-主銷區間的市場整合回歸模型 對所有的主產區與主銷區間的相關系數進行回歸分析,所得結果如表3。
根據表3的分析結果得到回歸模型如下,?籽ij=0.96-0.236 9X1-0.056 5X2。模型的F值為5.36, 在1%的水平上顯著。同時,調整R2的值也達到了0.231,因此模型的整體擬合效果良好,各個參數在10%水平下顯著。
β1的估計值為-0.236 9,這表明主產區-主銷區間的市場相關度與主產區與主銷區間的空間距離成反比,兩個市場間的空間距離每增加1 000 km,則兩個市場之間的相關度會降低23.69%,同全體市場間的整合模型相近。該系數表明,空間距離對于市場間的整合程度影響十分強烈,該分析結果與預期相符。β2的估計值為負,這表明主產區與主銷區間的市場整合程度在南菜北運試點擴大之后不僅沒有得到增強,反而有所減弱。減弱的程度為5.65%。該結論雖然與理論分析預期不符,但卻可能是合理的。
從空間分布上不難發現,我國三大主產省(區)與華北五個主銷省市區之間的空間距離較大,來往之間的蔬菜運輸距離較遠,使得主產區-主銷區間的市場整合必然程度不會很高。因此,這一客觀現實使得其與基于完美的理論假設上所得到的分析結果不同。與此同時,對于任何一個主產區-主銷區間的市場組合而言,南菜北運試點的擴大意味著該主銷區市場不僅能夠從配對的主產區獲得蔬菜供給,同時也可以從另外兩個主產區市場獲得蔬菜供給,無論是從蔬菜種類還是每一個品種上所能夠獲得的蔬菜數量都會得到一個較大的增長,蔬菜供給的替代效應會出現。當一個蔬菜主產區市場價格出現較大波動時,蔬菜主銷區市場可以選擇從另外的蔬菜主產區市場中獲得蔬菜供給,以此抵消這個蔬菜主產區市場價格波動所帶來的影響。因此,一個蔬菜主銷區市場對某一個蔬菜主產區市場的依賴程度將會下降,市場間的價格相關度也自然會有所下降。
③主銷區-主銷區之間的市場整合回歸模型 將所有的主銷區與主銷區間的市場相關系數進行回歸分析,所得結果如表4。
根據表4的分析結果可得回歸模型如下,?籽ij=0.982 95-0.068 9X1-0.015 71X2。模型統計量F值在5%水平下顯著,調整R2值為0.242 3,因此模型的整體擬合效果良好。
此外,β1的估計值依然取值為負。但與上述兩個模型區別較大之處是β1的數值遠遠低于前一個模型的β1值。出現這樣的現象主要存在兩方面的原因,首先,在主產區-主銷區間的市場整合模型中,主產區與主銷區的分布空間明顯分散,因此,空間距離所產生的影響作用較大,因而β1值較大;其次,主產區與主銷區之間存在直接的蔬菜市場互動,而主銷區與主銷區之間的市場并不存在直接的市場互動,當然,主銷區內各省市之間也會存在一定的蔬菜交易,然而相比于南菜北運的蔬菜交易而言,這一交易量很小,故直接假設主銷區內各省市間不存在蔬菜交易,因此,距離對市場間的相關性影響程度會大大減弱。該模型的β2值為正,而且取值為0.015 71,這表明,主銷區與主銷區間的市場整合程度在試點擴大之后得到了增強,且增強的幅度為1.571%。這一模型分析結果與上一模型中的分析結果剛好相反,其原因在于主產區-主銷區之間的市場整合回歸模型中,試點擴大對主銷區市場產生了供給替代效應,這樣導致主銷區市場對主產區市場之間的依賴程度大大降低,從而使得價格在市場之間的傳導并非單一。而在主銷區-主銷區間的市場整合回歸模型中,試點擴大之后使得主銷區市場間的信息傳遞更加迅速和準確。對于主銷區市場而言,試點擴大意味著蔬菜供給者的增多。由于蔬菜供給者之間的蔬菜供應存在部分的重疊,因此,在競爭加劇的情況下,主銷區內的市場會對價格等信息有更好的掌握。主銷區市場間的信息傳遞也將更加迅速,因此,各市場間的價格變動會更趨接近。
3 研究結論及展望
3.1 研究結論
①南菜北運試點擴大對主產區-主銷區、主銷區-主銷區間的市場整合影響方向相反,且影響程度不同 南菜北運試點擴大對主產區-主銷區間的市場整合影響為負,對主銷區-主銷區間的市場整合影響為正,且前者的影響程度高于后者。出現“供給替代效應”可能是試點擴大對主產區-主銷區間的市場整合影響為負的主要原因。而市場競爭性加強所導致主銷區市場間的信息流動更加迅速與準確則是試點擴大后,主銷區-主銷區間市場整合程度下降的關鍵因素。試點擴大對于整個市場間的整合程度的度量則取決于這兩種影響的力量大小。如果前者的影響更加強烈,總體上則表現為市場整合程度的下降。反之,若后者的力量更大,總體上市場的整合程度則會增強。
②南菜北運蔬菜生產基地間的蔬菜供給結構有待進一步完善 根據上述的分析可知,“供給替代效應”的存在使得蔬菜市場的整合趨勢受到了扭曲。之所以存在“供給替代效應”是因為各個蔬菜生產基地省(區)供給的蔬菜品種之間存在部分的重疊。從本研究結果不難發現,現有的“供給替代效應”很強,這表明海南、云南和廣西三個省(區)輸向華北五個省市的蔬菜品種重疊現象較為明顯。這種供給結構不僅對各省蔬菜種植農戶不利,而且也沒有使北方居民食用的蔬菜品種得到更大的豐富。為了使主產區與主銷區內的廣大居民效用最大化,海南、云南和廣西三個省(區)應該結合自身的資源特點,生產各自的優良蔬菜品種,避免品種間的大量重疊。
③距離因素仍是我國南菜北運市場整合的巨大阻礙 從上述的模型擬合結果發現,在主產區-主銷區間的市場整合模型中,距離因素的影響極為強烈。這在一定程度上表明,市場間的空間距離對南北蔬菜市場整合所產生的阻力較大。由于南菜北運的蔬菜輸送高峰主要發生在冬季,而南北間的冬季氣候差異經常使得交通不順暢,進而逼漲運輸成本,提高了市場間的交易成本。如何能夠有效整合南菜北運的運輸通道,將在很大程度上影響我國南北方蔬菜市場的整合進程。
3.2 研究不足與展望
本文通過市場間的相關系數來表征市場整合程度,在此基礎上利用時間虛擬變量的設置有效衡量了南菜北運試點擴大前后市場整合的變化情況。然而,本文依然存在以下不足。
僅使用市場間的相關系數來表征市場整合程度并不全面,回歸模型的變量選取有限,可能忽視了其他重要變量。
根據市場整合的定義可知,市場整合的本質是兩個市場間的價格差要等于交易成本。而市場間價格序列的相關系數只是衡量了兩者的價格變動同步情況,但并不能在較深的層次上表現出市場整合的本質含義,因此,該指標的衡量并不全面。為了更為有效地衡量市場整合程度,需另外選取部分指標,將多個指標進行整合形成一個綜合性指標,這樣才可以最大可能地準確詮釋出市場的整合程度。
本文選取距離變量和時間虛擬變量作為模型的解釋變量。然而,可能存在其他變量對市場整合程度產生影響,如兩市場間的蔬菜貿易量、道路通暢度等。為了使得模型更具解釋力,在接下來的研究中,將試圖引進更多的變量進入模型,以避免變量內生化的問題,同時可以盡量確保模型的準確解釋能力。
參考文獻
[1] 喻聞,黃季焜.從大米市場整合程度看我國糧食市場改革[J].經濟研究,1998(3):50-57.
[2] 顏色,劉叢.18世紀中國南北方市場整合程度的比較——利用清代糧價數據的研究[J].經濟研究,2011(12):124-136.
[3] 王怡,周應恒,趙文,等.中國蘋果市場整合程度及價格波動規律研究[J].南京農業大學學報,2008,31(1):112-117.
[4] 吳舒,穆月英.我國蔬菜價格的垂直傳導關系研究[J].中國蔬菜,2013(18):11-18.
[5] 宋長鳴,徐娟,章勝勇.蔬菜價格波動和縱向傳導機制研究——基于VAR和VECH模型的分析[J].農業技術經濟,2013(2):10-21.
[6] 李桂芹,王麗麗.蔬菜全產業鏈價格傳遞機制研究[J].農業經濟問題,2012(12):30-36.
[7] 武拉平.我國小麥、玉米和生豬收購市場整合程度研究[J].中國農村觀,1999(4):23-29.
[8] 胡華平,李崇光.農產品垂直價格傳遞與縱向市場聯結[J].農業經濟問題,2010(1):10-17.
[9] 董曉霞,許世衛,李哲敏,等.完全競爭條件下的中國生鮮農產品市場價格傳導——以西紅柿為例[J].中國農村經濟,2011(2):22-32.
Effects of Expanding Pilot Work of South-to-north Vegetable Transportation on Vegetable Market Integration
KE Yangmin, CUI Shuai
( College of Economic and Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070 )
Abstract: Based on correlation analysis and multiple regression model, this paper researched the changes of vegetable market integration after expanding the pilot work of south-to-north vegetable transportation. The results showed that,
firstly, the expanding of pilot had a different opposite influence on the main producing areas-sales areas and the main sales areas-sales areas, also had a different degree. Secondly, the supply structure should be improved for the vegetable production bases participating in south-to-north vegetable transportation, and the supply cultivars were partly overlapping. Thirdly, distance hindered the process of vegetable market integration widely.
Key words: Transport vegetables from south to north; Market integration; Correlation analysis
3.2 研究不足與展望
本文通過市場間的相關系數來表征市場整合程度,在此基礎上利用時間虛擬變量的設置有效衡量了南菜北運試點擴大前后市場整合的變化情況。然而,本文依然存在以下不足。
僅使用市場間的相關系數來表征市場整合程度并不全面,回歸模型的變量選取有限,可能忽視了其他重要變量。
根據市場整合的定義可知,市場整合的本質是兩個市場間的價格差要等于交易成本。而市場間價格序列的相關系數只是衡量了兩者的價格變動同步情況,但并不能在較深的層次上表現出市場整合的本質含義,因此,該指標的衡量并不全面。為了更為有效地衡量市場整合程度,需另外選取部分指標,將多個指標進行整合形成一個綜合性指標,這樣才可以最大可能地準確詮釋出市場的整合程度。
本文選取距離變量和時間虛擬變量作為模型的解釋變量。然而,可能存在其他變量對市場整合程度產生影響,如兩市場間的蔬菜貿易量、道路通暢度等。為了使得模型更具解釋力,在接下來的研究中,將試圖引進更多的變量進入模型,以避免變量內生化的問題,同時可以盡量確保模型的準確解釋能力。
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[8] 胡華平,李崇光.農產品垂直價格傳遞與縱向市場聯結[J].農業經濟問題,2010(1):10-17.
[9] 董曉霞,許世衛,李哲敏,等.完全競爭條件下的中國生鮮農產品市場價格傳導——以西紅柿為例[J].中國農村經濟,2011(2):22-32.
Effects of Expanding Pilot Work of South-to-north Vegetable Transportation on Vegetable Market Integration
KE Yangmin, CUI Shuai
( College of Economic and Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070 )
Abstract: Based on correlation analysis and multiple regression model, this paper researched the changes of vegetable market integration after expanding the pilot work of south-to-north vegetable transportation. The results showed that,
firstly, the expanding of pilot had a different opposite influence on the main producing areas-sales areas and the main sales areas-sales areas, also had a different degree. Secondly, the supply structure should be improved for the vegetable production bases participating in south-to-north vegetable transportation, and the supply cultivars were partly overlapping. Thirdly, distance hindered the process of vegetable market integration widely.
Key words: Transport vegetables from south to north; Market integration; Correlation analysis
3.2 研究不足與展望
本文通過市場間的相關系數來表征市場整合程度,在此基礎上利用時間虛擬變量的設置有效衡量了南菜北運試點擴大前后市場整合的變化情況。然而,本文依然存在以下不足。
僅使用市場間的相關系數來表征市場整合程度并不全面,回歸模型的變量選取有限,可能忽視了其他重要變量。
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本文選取距離變量和時間虛擬變量作為模型的解釋變量。然而,可能存在其他變量對市場整合程度產生影響,如兩市場間的蔬菜貿易量、道路通暢度等。為了使得模型更具解釋力,在接下來的研究中,將試圖引進更多的變量進入模型,以避免變量內生化的問題,同時可以盡量確保模型的準確解釋能力。
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KE Yangmin, CUI Shuai
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Abstract: Based on correlation analysis and multiple regression model, this paper researched the changes of vegetable market integration after expanding the pilot work of south-to-north vegetable transportation. The results showed that,
firstly, the expanding of pilot had a different opposite influence on the main producing areas-sales areas and the main sales areas-sales areas, also had a different degree. Secondly, the supply structure should be improved for the vegetable production bases participating in south-to-north vegetable transportation, and the supply cultivars were partly overlapping. Thirdly, distance hindered the process of vegetable market integration widely.
Key words: Transport vegetables from south to north; Market integration; Correlation analysis