实证分析指研究者亲自收集资料，为提出理论假设或检验理论假设而展开的研究。实证分析具有鲜明的直接经验特征。

（一）数据描述与模型设定

由于玫瑰切花的交易量较大且对物流系统的服务水平较敏感，因此我们在玫瑰切花品类中选择交易量较大的7个品种，包括海洋之歌、雪山、粉红雪山、糖果雪山、冷美人、蜜桃雪山与苏醒。具体数据来源于KIFA2017年的拍卖交易数据。我们收集了6960个供应商（生产者）2017年全年的3345303条拍卖数据，经过汇总后得到483822个样本。

表4-8给出了所有解释变量的定义与描述统计，从中可发现花卉的价格与物流水平绩效存在明显的正相关，花卉物流系统绩效评价水平越高，花卉均价越高。计量模型设定如下：

其中，被解释变量LnY代表花卉交易均价的对数值，Y是同一天同一供应商同一品种同一级别计算得到的交易均价。核心解释变量L代表物流绩效评分，该评分是课题组按照前文所述的标准对各供应商的花卉产品所经历的物流系统进行打分得到的。X代表控制变量，包括花卉级别、季节因素与品牌效应。统计发现，花卉价格与花卉级别、季节因素与品牌效应三个控制变量均有明显的相关关系。u代表随机误差项，是此模型未能包括的其他收入决定因素。同时考虑到异方差的影响，我们在回归中做了稳健性回归。

（二）全样本回归结果与分析

表4-9给出了全样本回归的结果。模型（1）中解释变量只有物流绩效，得到花卉价格的物流溢价效应为0.016，即物流绩效分每提高1分，花卉价格将提高约1.6%。模型（2）控制了花卉级别因素后，物流溢价效应为0.012，即物流绩效分每提高1分，花卉价格将提高约1.2%。模型（3）同时控制了花卉级别与花卉交易季节因素^[5]后，物流溢价效应仍为0.012，即物流绩效分每提高1分，花卉价格将提高1.2%。为了解决潜在的内生性问题，模型（4）控制了花卉级别与花卉交易季节因素后，又引入了品牌效应作为控制变量，因为品牌效应与被解释变量价格有关，同时品牌效应与物流绩效水平相关。生产者品牌效应没有直接的变量可以代表，我们使用销售量作为生产者品牌效应的代理变量。此时物流溢价效应为0.010，即物流绩效分每提高1分，花卉价格将提高约1.0%。为了解决潜在的误差项异方差问题，模型（5）使用了稳健性回归，结果与模型（4）没有明显差异，价格的物流溢价效应仍约为0.010，即物流绩效分每提高1分，花卉价格将提高约1.0%。

同时，模型（5）的结果还表明，控制了其他因素后，花卉级别越高花卉价格越高。而且，对半对数回归方程的系数进行换算后，我们发现，A级花的均价比E级花高537%，B级花的均价比E级花高384%，C级花均价比E级花高210%，D级花的均价比E级花高63%；同样地，控制了其他因素后，节日因素有显著的正影响，节日期间花卉价格比非节日期间高。系数换算后，我们发现，春节期间花卉交易的均价比平常高74%，西方情人节期间花卉交易的均价比平常高100%，春季花卉交易的均价比平常高100%，“520”期间花卉交易的均价比平常高57%，七夕（东方情人节）期间花卉交易的均价比平常高6%，冬季花卉交易的均价比平常高84%，圣诞节与元旦期间花卉交易的均价比平常高197%。另外，控制了其他变量后，品牌效应的价格弹性为0.045。

（三）分样本回归结果与分析

表4-10给出了分品种的异方差稳健性回归的结果，从中可发现，尽管品种间花卉价格的物流绩效效应有差异，但是7个品种的物流溢价效应都显现为正。在控制了花卉级别、节日因素与品牌效应后，海洋之歌、雪山、粉红雪山、糖果雪山、冷美人、蜜桃雪山和苏醒的物流溢价效应分别为0.015、0.022、0.013、0.016、0.005、0.007和0.005，即物流绩效评价水平每提高1分，花卉价格将分别提高1.5%、2.2%、1.3%、1.6%、0.5%、0.7%和0.5%。另外，所有品种的另一个共性是东方情人节的节日效应是比较低的，其中糖果雪山的东方情人节节日效应不显著，海洋之歌、雪山与蜜桃雪山的东方情人节节日效应为正值，但和其他节日效应相比很低，另外三个品种的东方情人节节日效应甚至是负值，这表明东方情人节的节日效应还远没有显现出来。

表4-10还表明品种间的差异在某些因素中表现明显，除了物流溢价效应外，节日（季节）价差在品种间的差异较大，这主要是由消费习惯与生产技术引起的。文化因素导致不同节日与季节主要消费的玫瑰切花品种不同，比如情人节时红色的传统玫瑰花更受欢迎，庆典用花更偏重于彩色玫瑰系列等。而且在现有生产技术水平下，季节还影响花卉的品质。如与其他品种相比，海洋之歌冬季均价只比平常高8%，在所有品种中是最低的，究其原因是其冬季的花蕾小、花瓣变异较多，导致其低级别比例较高，均价较低。

表4-8　变量定义与描述性统计

续　表

表4-9　物流系统绩效对花卉价格的影响：全样本

续　表

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著；括号中的数字为t检验统计量值。

表4-10　物流系统绩效对花卉价格的影响：分品种（稳健性回归）

续　表(www.daowen.com)

注：*、**和***分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著；括号中的数字为t检验统计量值。

（四）结论与建议

本章构建了花卉冷链物流系统绩效评价标准体系，并研究了当前几种典型的物流系统的绩效水平，即初始型物流绩效评分为10分；成长型物流系统类型较多，平均绩效评分为45分（其中成长型Ⅰ为30分，成长型Ⅱ为60分）；近现代型物流系统绩效评分为85分。

典型调查发现，冷链物流系统绩效评价水平与花卉价格存在正相关关系。同时，我们使用KIFA拍卖交易数据进行实证研究后发现，排除了花卉级别和交易季节因素之后，花卉冷链物流系统绩效对花卉价格存在显著的正影响，以7个交易量较大的品种为例，其价格的物流溢价效应平均达到1.2%，最高可达2.1%。因此，加快发展我国花卉冷链物流系统意义重大，而且构建花卉冷链物流系统从绩效评价最低的节点入手可获得事半功倍之效。从附表中我们可以发现，成长型Ⅰ、成长型Ⅱ与近现代型物流绩效的主要差异为用水清洁度、采后预冷、冷链运输与运输装载方式四个方面的差异。

由此，我们提出以下建议：一是产区政府应重点扶持花卉合作社采后处理中心的冷链基础设施建设，购置近程冷藏恒温运输车辆；二是创新经营模式，以KIFA等核心节点为依托，整合物流系统各节点的相关资源，建立花农、花卉专业合作社与批发市场紧密结合的利益共享机制，集生产、采后处理、冷藏运输、市场交易为一体，普及水桶装载、台车装卸搬运等，以保障切花在物流中的质量。三是支持、鼓励承销商加强理货场的冷链基础设施建设，规范包装容器，提倡水桶装载，切忌挤压式装箱等。四是远程运输企业要在现有冷藏车辆的基础上，加强温度、湿度管理，避免野蛮装卸等。逐步建立花卉全程冷链物流系统以及包装容器、台车等的循环利用体系，从根本上提高国产花卉产品的竞争力，使物流损耗从目前的30%以上降至5%以下，从而保障花农的利益。

【注释】

[1]主要参考日本经验，资料来源于《花き日持ち品質管理認証制度ガイドブック》（花卉观赏期品质管理认证制度指南），2016-05-11，MPSジャパン株式会社（http：//www.mps-jfma.net/）.

[2]花卉级别根据昆明国际花卉拍卖交易中心有限公司制定的《KIFA拍卖产品（出口）质量标准》划分，级别分为A、B、C、D、E 5级，其中A级最高，E级最低。

[3]实验证明，成品库温度与下一阶段花卉所处环境温度的温差超过10℃，花瓣易结露，进而引发灰霉病。参考日持ち保証販売導入マニュアル小売店用（概要版）（《花卉观赏期销售保证说明书概要》）PP24-25MPSジャパン株式会社，平成24年3月21日，http：//www.mps-jfma.net.

[4]产地批发价在价格形成体系中起主导作用，对供货商出产价、零售价有着重要影响。批发价-市场手续费-运费=出产价；批发价+承销商和零售商的各种费用+利润=零售价。近现代型花卉物流系统没有产地批发市场节点，企业直销产品的批发均价就相当于产地批发市场均价。

[5]季节因素同时也是节日因素，花卉需求在节日期间较大，价格也比平时高。