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十八世紀東南沿海米價市場的整合性分析 |
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时间：2009-7-24 13:51:56 来源：不详
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對組的相關係數值，根據這些配對組的總數目分配在高、低係數值的相對量，以判斷這些地方間的糧價互動性强、弱。當配對的地方總數量增加時(例如6個地方就有15組配對，10個地方會多到45組配對，20個地方則達到了190組配對等)，這種觀察比較法就會越來越困難。因此，我們從實例分析的實驗性研究中，將配對係數值結合成多個地方的相關係數矩陣，再利用矩陣性質和運算轉化成為單一數值的矩陣指標函數值。
在這篇論文中，我們運用了兩個指標函數轉化法，並且加以標準化，以作為測度糧價市場整合性之參考指標。我們以王業鍵和黄國樞(1989)、王業鍵和黄瑩玨(1999)之考察結果為基礎，將東南沿海四省的州、府為單位，依糧食作物分佈、糧食供需情况、米糧貿易運輸路線和地理位置等特性，結合成10個不同群組，少則有4個地方或多達20個府為一群組，分别作了米價序列值的量化分析。主要的統計分析結果，可以進一步地支持王業鍵和黄瑩玨的考察研究結論。即以長江三角洲為中心，地理上和交通運輸上愈接近的地區。市場整合程度愈高。
這些統計分析方法在第2節中分别作了扼要說明。在第3節中，我們從清代糧價資料庫中，選取了東南四省内33個地方和鄰省一個府的米價資料，依照地域的特性等考量，結合成10個不同群組來加以分析和比較，同時作科學化的印證研究，進而推斷這個區域的糧價市場整合性强弱。最後在第4節中作了初步結論。
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[7] 王業鍵和黄國樞(1989)《十八世紀中國糧食供需的考察》；陳春聲(1992)，《市場機制與社會變遷——十八世紀廣東米價分析》；Wang，Y．C．(1993)Zhe 34th Internationai
Congress of Asia and North Africa。
[8] Hogg, R. V. and A. T. Craig, (1995), Introduction to Mathematical Statistics, New Jersey: Prentice Hall.
二、相關性的統計分析法
用來度量兩個随機變數之間的線性相關程度，通常是以一個相關係數(correlation coefficient)值來表現，除了可以量化線性相關的强弱，亦能由正負值來表示其方向性。[8]實際糧價的變動方式，常以分解模型的季節循環性、長期趨勢性和不規則性等因子來探討，[9]其中季節循環變動是上下振動的曲線形態，而趨勢走向則以線性模型最為廣泛地被引用。除了依此模型作個别地方的糧價分析之外，兩個地方間糧價的關聯性和互動程度，常以相關係數之量化函數值來表示。作為統計估算的序列資料值，可能為原始糧價序列值，除去季節性因子之後序列值、或不規則性因子序列值(即移去季節和趨勢兩因子之後的资料值)。如何評估哪一種序列值最能適度地反映出糧價的互動性，我們從實際糧價的實驗性分析中，[10]將資料呈現出這三種序列值，分别計算出其相關係數值來作分析與比較，所得到的結果顯示，前兩種的相關係數值没有多大差異，但是前兩種和第三種序列值的計算結果比較，就有顯著的區别。從這些現象看來，我們可得到初步的結論，即線性趨勢因子對相關係數的計算值影響很大，而非線性的季節循環因子之影響力則不顯著。例如有兩組完全線性趨勢的序列值分别為1，2，3，4，5，6，7，8，9，10和5．1，5．3，5．5，5．7，5．9，6．1，6．3，6．5，6．7，6．9，雖然成長率相差極大，分别為1．0和0．2，然而兩個序列的相關係數值是1．0，為線性相關的最高係數值，因此，序列值中的線性趨勢因子足够顯著時，就得移除趨勢因子後才來計算兩者的相關係數值，以正確地反應和估計出彼此的線性相關程度。基於這個初步結論，我們决定使用年平均值作為原始資料，表為Y1，Y 2，…，Yt－1，Yt，…， Yn－1，Yn，其問的線性趨勢因子以α＋βt來表示，分别模式化相加(以减法移去)和相乘(以除法移去)兩種形態，移去之後的資料序上一页 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] ... 下一页 >> |
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