基于ARCH 類模型的當歸價格指數波動影響因素分析及趨勢預測

孫文婷，嚴 輝，張小波，晉 玲，閆 韜，石玉強，湯少梁*，段金廒

1.南京中醫藥大學衛生經濟管理學院，江蘇 南京 210023

2.南京中醫藥大學藥學院，江蘇 南京 210023

3.南京中醫藥大學，江蘇省中藥資源產業化過程協同創新中心，江蘇 南京 210023

4.中國中醫科學院 中藥資源中心 道地藥材品質保障與資源持續利用全國重點實驗室，北京 100700

5.甘肅中醫藥大學藥學院，甘肅 蘭州 730000

6.甘肅隴西一方制藥有限公司，甘肅 定西 748100

7.甘肅定西市岷縣中醫院，甘肅 定西 748499

中藥資源是我國重要的戰略資源。近年來，國家和地方政府大力支持中藥材產業發展，為地區經濟賦能，服務于鄉村振興戰略。同時，隨著我國健康產業需求的快速增加，優質藥材受到消費者追捧，2023 年上半年中藥材綜合200 市場價格指數不斷突破3 500，月漲幅超10%，市場迎來了強勁復蘇勢頭。其中，當歸價格漲幅達到60%左右，市場價格從每千克不足百元急劇攀升至每千克170 元[1]，成為備受市場關注的焦點。當歸為傘形科植物當歸Angelicasinensis(Oliv.) Diels 的干燥根，是我國著名的大宗道地藥材品種，其藥用歷史悠久，素有“十藥九歸”的說法，有補血活血、調經止痛、潤腸通便等功效[2]，現今也被廣泛用于各類保健品及傳統膳食中。目前我國當歸道地產區除了甘肅，主產區還包括云南、青海、四川、湖北等地[3]?，F階段當歸市場價格波動頻繁且幅度較大，給以當歸作為主要原材料的經營主體帶來了更多風險，不利于市場價格秩序的穩定和中醫藥產業的健康發展。

本研究基于2013 年1 月—2023 年7 月的當歸價格指數月度數據，選用自回歸條件異方差模型（ autoregressive conditional heteroscedasticity，

ARCH）類模型分析其價格指數波動特征及規律。并結合課題組當歸產地的調研結果，多角度、多模型對岷縣當歸價格波動特點及影響因素展開綜合分析，為維護中藥材產業鏈各主體利益，引導當歸價格回歸合理區間提供對策和建議。

1 理論與相關研究概述

1.1 價格指數的應用發展

價格指數作為價格運動軌跡的描述性指標，指2 個不同時期價格水平變動的相對數，最早產生于17 世紀中葉的歐洲，被英國學者沃恒（R.Voughan）運用于谷物、魚類、棉花等樣本的價格比較中[4]。隨著經濟學和統計學理論的不斷發展，價格指數成為了一種系統的統計資料，用于分析較長時期內相關商品或生產要素價格運動與供求變化的規律，并預測未來一個時期市場發展變化趨勢，從而為生產經營者提供經營決策依據，且時間越長，參考應用價值則越大[5]。

1.2 ARCH 模型在價格問題研究中的應用

ARCH 模型揭示了存在于時間序列數據中的異方差關系，是剖析價格波動影響因素和原因的重要方法，為價格數據走勢的預測提供依據。作為過去20 年內金融計量發展中最重大的創新，由Engle 首次提出并獲得2003 年諾貝爾經濟學獎。ARCH 模型最早被學者們應用于以小麥、大豆、豬肉等為代表的農產品價格波動特征的相關研究[6]，之后在金融領域的市場預測和決策中發揮重要作用，并逐漸衍生出ARCH 類模型，包括廣義自回歸條件異方差模 型 （ generalized autoregressive conditional heteroskedasticity，GARCH）、ARCH 均值模型（generalized autoregressive conditional heteroskedasticity in mean，GARCH-M）、門限GARCH 模型（threshold autoregressive conditional heteroskedasticity，TARCH）和指數條件異方差模型（exponential autoregressive conditional heteroskedasticity，EGARCH），應用范圍也逐漸擴大到醫藥領域[7]。

2 當歸價格指數ARCH 類模型構建及影響因素分析

2.1 數據來源與研究設計

本研究數據來源于成都中藥材價格指數網（www.ysindex.com），選取2013 年1 月—2023 年7月的當歸月度價格指數，共計127 個時間序列數據樣本。研究過程中使用Eviews 10.0 軟件，首先利用HP（Hodrick-Prescott Filter）濾波法揭示該時間序列原始數據的階段性特征；之后，在對原始數據進行描述性統計及平穩序列處理的基礎上構建ARCH類模型，檢驗數據的信息沖擊效應、風險收益關系和杠桿效應，剖析對價格指數波動產生影響的重要因素，為價格指數趨勢預測和對策建議提供依據。

2.2 當歸價格指數階段性波動特征描述

本研究借助HP 濾波法，采用“波谷-波谷”的方式將周期成分劃分為了3 個完整的波動階段和1個不完整的波動階段，如圖1 所示。從每個階段的波長以及價格指數極值的整體特征來看，4 個階段呈現不同的特征（表1）。

圖1 2013 年1 月—2023 年7 月當歸價格指數波動趨勢階段圖Fig.1 Fluctuation trend diagram of price index of Angelicae Sinensis Radix from January 2013 to July 2023

2.2.1 階段一（2013 年1 月—2014 年5 月） 2013年初我國中藥材市場的當歸價格指數出現了第1 輪階段性劇烈震蕩，至當年8 月份波動幅度逐漸減緩，之后價格指數逐漸穩定在200 左右，且漲跌幅均在±5%范圍內。該階段整個波長跨時17 個月，當歸價格指數最大值與最小值的極差為101.87，表現出陡升陡降、深度收縮的階段性特征。

2.2.2 階段二（2014 年6 月—2015 年5 月） 這一階段的漲跌幅高峰始于2014 年6 月，當歸價格指數呈現斷崖式下跌，降幅一度達到41.67%，創歷史最低。后期雖也出現過短暫的價格回暖，但整體價格指數低于前一階段。這一階段波動特征與階段一類似，但極差縮小為87.31，波動幅度有所下降。

2.2.3 階段三（2015 年6 月—2022 年11 月） 作為10 年周期中持續最長的1 個階段，波長跨時達89 個月。當歸價格指數穩步增長，整體波動幅度較平穩。在2015 年12 月—2016 年10 月，出現了2次增長峰值點，漲幅分別為16.15%和18.51%，之后整體漲跌幅度不大，且持續時間較長。進入2019年之后，逐漸顯現下滑態勢，2020 年初全球新型冠狀病毒肺炎（簡稱新冠）疫情的爆發使價格指數一度下降至157.31。之后隨著全球新冠疫情逐步向常態化過渡，2021 年6 月開始，當歸價格指數出現新一輪階段性上漲，指數水平整體穩步上升。這一階段價格指數極差僅為82.87，波動呈現緩升緩降，深度擴張的階段特征。

2.2.4 階段四（2022 年12 月—2023 年7 月） 這一階段的當歸價格指數出現了第1 次增長高峰值，并于之后的7 個月陸續出現3 次大幅度增長，漲幅分別達到21.38%、28.95%和35.50%，最終在2023年7 月攀升至493.55，是往年同時段指數的5 倍左右。目前該階段并沒有出現明顯的下降趨勢，因此是一個不完整的波動階段，階段性特征仍不明確。但由于該輪連續的劇烈增長在周期內鮮少出現，未來的走勢以及波長持續時間也引起了產業內各相關主體的密切關注。

2.3 描述性分析

通過對當歸價格指數原始數據的描述性統計可知，價格指數的平均值為189.829 2，標準差為47.811 47，峰度（K）值為17.227 48，大于標準正態分布條件下的峰度值3，說明價格指數具有尖峰厚尾的分布特征；同時偏度（S）值為2.856 137，大于0，分布呈現較長的右拖尾。JB 正態檢驗（χ2）值為1 243.813，遠大于5%顯著性水平的臨界值，P值為0＜0.05，因此該序列不服從正態分布（圖2）。整體上該時間序列數據為非正態的“尖峰厚尾”分布，如圖2 所示。導致這一特征出現的原因通常源于外部沖擊對于數據波動的持續影響。當歸10 年期價格指數波動的“厚尾”特征，一定程度反映了在政府監管和市場完善等因素影響下，我國藥材市場整體趨于穩定且波動率逐漸下降，而一旦出現外部突發因素，則會因為市場各參與主體對信息的非線性反應方式而加劇震蕩幅度，增加市場的不穩定性，對各產業主體利益造成損害，因此需要多角度對價格指數的影響因素展開剖析。

圖2 當歸價格指數描述性統計直方圖Fig.2 Descriptive statistical histogram of price index of Angelicae Sinensis Radix

2.4 數據平穩序列處理及檢驗

由于當歸價格指數原始數據波動趨勢明顯，變量不平穩，理論上不能直接構建ARCH 類模型。因此，需要對原始價格指數進行取對數和差分處理（如式1），將其轉換為穩定性序列，以確保后續分析的可靠性。

DLNPt是一階差分后的當歸價格指數，Pt第t月的價格指數，Pt－1為變量第t－1 月的價格指數

完成穩定性序列處理后，對當歸價格指數原始序列（P）以及一階差分后的序列（DLNP）分別進行平穩序列單位根ADF 檢驗。通過對比可發現（表2），原始價格指數（P）的t值為2，對應的P值為0.99（大于0.05），接受原假設，當歸價格指數序列不平穩；而一階差分后的數據DLNP的t值為?13.36，對應P值為0.00（小于0.05），拒絕原假設，即為平穩序列，滿足ARCH 類建模對數據的要求。

表2 ADF 檢驗結果Table 2 Results of ADF test

2.5 ARCH 效應檢驗

建立ARCH 類模型前，對一階差分處理的當歸價格指數序列展開ARCH 效應檢驗，若存在該效應則可以建立模型組，見表3。

表3 ARCH 效應檢驗Table 3 ARCH effect test

從表3 的檢驗結果可知，F 統計量和Obs*Rsquared 統計量的P值均為0.03（小于0.05），殘差序列存在顯著的波動聚集現象，說明存在ARCH 效應，可以建立ARCH 類模型并進行相應分析。

2.6 ARCH 類模型構建與結果分析

2.6.1 當歸價格指數GARCH 回歸結果 GARCH模型被廣泛應用于預測時間序列數據的波動性。根據赤池信息準則（Akaike information criterion，AIC）和施瓦茲準則（Schwarz criterion，SC）相對較小的原則選擇并建立GARCH (1, 1) 條件方差模型。

其中，εt為隨機擾動項，為條件方差。從表4 的參數結果可知，GARCH (1, 1) 模型P值均小于0.05，表明當歸價格指數一階差分序列具有顯著的波動集簇性。模型中的β1系數為0.857 432，大于0并接近1，符合回歸模型參數約束條件，反映當歸價格指數波動的“長期記憶性”，即一次價格波動會引起后續新的價格波動，且對外部沖擊的反應函數以1 個相對較慢的速度遞減，短期內難以消除影響。同時，RESID(?1)2和GARCH(?1) 系數之和接近1，說明當歸價格指數波動存在持續性。從現實情況來看，價格傳導機制效應減弱、時滯延長是造成價格指數波動效應的主要原因，信息不對稱增加了市場的不穩定性，市場情緒受到影響后發生“多空博弈”，從而導致中長期持續震蕩。

表4 當歸價格指數一階差分方程GARCH (1, 1) 模型參數Table 4 Model parameters of first order difference equation GARCH (1, 1) for price index of Angelicae Sinensis Radix

2.6.2 當歸價格指數GARCH-M回歸結果 基于金融領域中“波動性越大，均值越高”的理論，通過建立當歸價格指數一階差分方程GARCH-M模型對波動率和收益率進行匹配。由表5 結果可知，@SQRT(GARCH) 系數為0.128，對應的統計量0.848 和P值0.397（＞0.05），均未能通過檢驗，說明GARCH-M 模型不顯著，即當歸價格指數不存在高風險、高收益的特征，波動與收益之間正相關關系不明顯，從側面體現了市場參與主體理性投資程度不高，存在隨著價格指數波動的增加，市場風險不斷提高的問題。

2.6.3 當歸價格指數 T-GARCH 回歸結果 TGARCH 模型作為GARCH 模型的衍生，可以驗證我國中藥材市場中“利好消息”和“利空消息”對當歸價格指數的影響程度。由表6 模型參數分析可知，P值為0.039 7（小于0.05），存在顯著性，當歸市場存在杠桿效應，且市場對不同信息反應表現出非對稱現象，進一步導致價格指數的波動幅度增加。同時，杠桿系數[RESID(?1)2×RESID(?1)＜0]為0.99（大于0），說明“利好消息”和“利空消息”對于藥材市場的影響有明顯差異，“利空消息”相較于“利好消息”對當歸市場價格指數的沖擊力度更大。市場主體對“利空消息”也更為敏感，出現“利空消息”后，各方競爭加劇并做出調整措施，但由于缺乏理性市場情緒的引導，或缺乏配套措施的支持，存在市場主體錯誤解讀的可能，進一步引發市場的波動并使得波動時長持續。

表6 當歸價格指數一階差分方程T-GARCH 模型參數Table 6 Model parameters of first order difference equation T-GARCH of Angelicae Sinensis Radix price index

2.7 基于實證結果的當歸價格指數波動影響因素分析

2.7.1 產業鏈外部因素助推價格指數波動 基于當歸價格指數描述性統計結果所呈現的“尖峰厚尾”特征可知，該價格指數易受到外部因素的影響。圍繞我國藥材價格波動問題，已有眾多學者通過研究發現全球經濟、市場供需、生產成本、自然災害等因素[8-11]為主要外部誘發因素?，F階段全球范圍出現通貨膨脹，世界銀行數據顯示，2020—2022 年農產品價格指數上漲1.36 倍，大宗商品價格仍處于高位，且進一步漲價仍是大概率事件[12]。過去的10 年間，我國大量的農村青壯年勞動力流失，勞動力短缺，用工成本不斷上升[13]?！班l村振興”戰略的推進雖吸引了一部分青壯年勞動力的回流，但伴隨著我國人口紅利消失以及生產要素價格上漲等問題的凸顯，當前中國經濟面臨“增量滯脹”風險。此外，除拉尼娜、厄爾尼諾等極端天氣導致的自然災害給農業生產帶來一定沖擊[14]，始于2020 年初的全球新冠疫情也對整體市場有較大影響。作為大宗中藥材代表的當歸，2022 年以來受高溫干旱影響，當歸在生產關鍵期降雨量不足，植株萎蔫以及死苗率攀升，尤以甘肅主產區影響最大。伴隨種植成本上升，外部經濟因素的影響增加。中藥材產業作為我國產業經濟的重要組成，受到產業鏈外部因素的影響，未來發展仍會充滿不確定性。外部因素雖不足以成為以當歸為代表的藥材價格指數波動的根本原因，但該類風險無法轉移，只能通過有效手段進行規避。

2.7.2 政策配套機制不完善引發“牛鞭效應” 在對當歸價格指數的杠桿效應檢驗中發現，“利空消息”對于當歸價格指數的影響程度更大。產業鏈各主體對消息的解讀以及引發的相應市場情緒會直接反饋到價格指數的波動中。在2013—2023 年的10年周期中，第2 階段（2014 年6 月—2015 年5 月）和第3 階段（2015 年6 月—2022 年11 月）均出現過穩中有增的階段性趨勢，這主要得益于該時期政府部門陸續出臺的相關政策和舉措，如將中藥材產業發展納入健康服務業戰略；市場監管逐步規范，并提出積極發展中藥生態農業和全過程生產質量規范的概念；開展中藥材溯源體系建設[15]等。一系列政策的配套機制及時跟進，向市場傳遞積極信號。進入第4 階段（2022 年12 月）后，隨著全國中成藥集采常態化推進以及《中國藥典》2020 年版質量標準的提高，終端銷售價格被集采設置了“天花板”，利潤空間被壓縮。當歸作為2023 年首批集采的品種之一，供應端企業和生產主體經營風險增加。同時，產業鏈內部存在不合理的利益分配格局，生產環節得不到反哺[14]，資金實力不強和生產基礎薄弱的中小型生產經營主體面臨困境，進而向市場需求端釋放消極信號，伴隨著產業鏈各環節主體存在信息的不對稱、延遲和不準確，從而引發“牛鞭效應”，導致整個供應鏈系統的波動和不穩定[7]。作為《“十四五”全國醫療保障規劃》中的1 項重要舉措，集采可以有效引導企業梳理合理收益預期，將供應流通環節不合理的“水分”擰干，長期來看是有利于我國中藥產業高質量發展且多方受益的大工程，而短期的陣痛也不可避免。由于政策推進初期的配套機制尚不完善，各方主體對政策解讀存在偏差，進而引發消極的市場情緒，并向市場傳遞出“利空消息”信號，導致市場價格的震蕩。這一過程中所產生的連鎖反應，伴隨著中藥材產業現存的現實不足，成為了第4 階段開端出現非周期性異動的核心爆發點。

2.7.3 外部資本進入市場端導致波動持續 后疫情時代我國國民健康意識增強，政府對中醫藥扶持力度持續增加，中藥材市場因需求快速升溫，成為資本市場一致看好的產業領域。從市場交易端來看，現階段我國資本市場存在因缺乏投資渠道而導致大量場外資本流入農產品領域，尤其是中藥材產品的現象。游資炒作在這一輪當歸價格上漲中起到了關鍵性的影響，即投資者通過市場消息面炒作價格，采取波段交易策略，為囤貨炒作提供了操作空間?；趯嵶C數據結果可知，當歸價格指數在受到影響引起波動后，具有“長期記憶性”。素有“十藥九歸”稱號的當歸，作為藥食同源品種，市場需求巨大，自然成為外部資本的重點關注對象。金融投資機構炒作性質的操作向市場傳遞了誤導性信息，引發市場參與主體的不理性行為，人為因素導致波動周期變長，現階段的指數波動效應在短期內不會消除。資本的本質是逐利，因此外部資本在整個中藥材產業中的滲入方式和角色定位需要被規范和引導。

2.7.4 供應端發展水平滯后影響整個產業鏈 中藥材作為兼具藥用價值和經濟價值的特殊農產品，產業鏈較長且涉及流程繁多[16]?，F階段，當歸藥材供應鏈上游仍以“小農生產”為主，集中度低，全過程生產規范標準缺失嚴重。本課題組在當歸產地調研中發現，近年來當歸抽薹問題嚴峻，2022 年各地抽薹率為50%～70%，技術問題遲遲未能突破。同時，當歸盲目引種的情況屢見不鮮，部分地區種植管理粗放，甚至出現人為增重、染色、摻假現象[17]，導致當歸的產量和質量均得不到有效保障。核心問題是生產環節精準管控缺失、優質藥材統一評價標準尚未建立，供應鏈無法建立起良性關系，波及至市場端的價格信號扭曲，無法實現“優質優價，優質優先”的公認市場交易原則[18]。由于供應端發展水平滯后而對整個產業鏈造成了影響，產業鏈自身薄弱使其對外部沖擊和擾動的反應更劇烈，也為價格指數異動埋下伏筆。目前國家積極強調“保質量、穩供應、強溯源”導向的同時，“提等級”也成為以當歸為代表的大宗中藥材未來的發展所需，這對于整個產業鏈的健康可持續發展都有著重要的意義。

3 當歸價格指數趨勢預測及對策建議

3.1 基于當歸價格指數靜態擬合的趨勢預測

在建立的GARCH(1, 1) 模型基礎上，對2022年8 月—2023 年7 月的當歸價格指數進行擬合預測分析?；诒? 中的價格指數結果擬合可以發現，2022 年8 月—2023 年7 月，整體平均擬合誤差為7.18%，多數月份實際價格指數與擬合值誤差在5%左右，擬合效果較好。但2023 年的2 月、3 月以及7 月則出現了相對誤差較大的異動。從擬合價格指數的走勢可知，當歸價格指數未來仍整體呈現增長趨勢。結合實際價格指數來看，不排除中長期內發生非周期性異動的可能，因此需要配合積極合理的手段引導和監管其市場價格走勢。

表7 基于GARCH(1, 1) 模型的2022 年8 月—2023 年7月當歸價格指數靜態擬合及誤差統計Table 7 Static fitting and error statistics of price index of Angelicae Sinensis from August 2022 to July 2023 based on GARCH(1, 1) model

3.2 對策建議

面對當歸價格指數中長期仍有震蕩的可能，本研究以ARCH 類模型實證分析和課題組調研數據為支撐，提出對策建議，以期引導以當歸為代表的大宗中藥材商品價格回歸合理區間，從而助力我國中藥材產業健康可持續發展。

3.2.1 加強藥材價格的實時動態監測，形成預警機制 目前，中藥材市場缺乏有效的平抑價格波動手段，無法實現正確及時傳遞價格波動的信息。當歸出現的價格異動應被密切關注，并通過建立預警機制，依托信息化渠道及時傳遞藥材價格和供應的異常變動信息，及時作出反應，在一定程度上緩解市場信息不對稱。同時，配合市場價格監管規范，以藥材產地政府物價部門為抓手，重點關注流通環節的惡意炒作和待價而沽的行為，及時出手打擊市場壟斷炒作行為，加大處罰力度，積極引導當歸價格回歸合理水平。

3.2.2 盡快形成政策配套機制，保障集采政策積極推進 中藥集采政策是中醫藥發展過程中政策日益完善并強化的體現，而中藥材產業現實問題突出，對政策效果造成了影響，因此中藥集采政策的配套機制亟待落地。一方面，為了減弱市場消極情緒，政府相關部門需要加大對中藥集采政策宣傳的力度，通過引導產業鏈各主體正確解讀政策內涵，理性看待“以量換價”，提振中藥市場信心。另一方面，進一步規范市場秩序，合理引導外部資本，聯合道地藥材產區的地方政府共同形成產業扶持政策，通過技術支持和稅收優惠政策，整合原有分散的供應端上游生產者，打造道地中藥材產區“合作社＋農戶”模式。同時基于中藥材全過程質量規范管理的思路，打通產業鏈上、中、下游各個環節，借助優質中藥材溯源體系的完善，推動產業從傳統粗放向現代集約提效的轉型。并在集采過程中充分體現中藥品質等級對于價格的影響，積極探索構建優質優價聯采交易機制，基于一定漲幅范圍內的分級定價，確保質價關聯，以集采為著力點進行合理定價，讓價格成為調動市場各主體提升中藥材質量積極性的重要經濟杠桿。

3.2.3 積極發揮市場調控作用，形成產業大數據平臺 作為我國重要的戰略資源之一，中藥材兼具藥品和商品的多重屬性，從而決定了其價格更易發生波動。為了打破市場信息不對稱帶來的不利影響，可在現有信息技術的發展基礎上，建設全國統一的中藥產業信息大數據平臺。第4 次全國中藥資源普查的結果為數據平臺提供了重要的基礎數據支持，讓產業鏈各主體參與平臺數據的建設，打通藥材生產、加工、流通到銷售的數據渠道，實現閉環管理，整合產地信息、產品信息、價格波動、市場供需數據、質量標準等信息，利用統一編碼實現全流程貫通。打破傳統中藥材市場的貿易流通方式，以更為科學、精準的數據引導產銷和訂單農業，讓市場的調控作用得到充分發揮，對于我國中藥資源信息及價值管理的整合也更高效。

3.2.4 加快構建當歸藥材產業技術體系，突破關鍵技術問題，政策扶持平穩保供 目前我國藥材種植機械化水平不高、種植戶個體化、良種率不高且受自然災害影響大，當歸的產量受到了嚴重影響，其中當歸早薹是影響其穩定供應的代表性問題，需要有組織構建當歸藥材產業技術體系，針對制約其栽培過程中影響產量和質量的關鍵技術環節有組織地開展協作攻關，并進行有序示范推廣。同時，亟需通過政策扶持，在全過程質量規范生產思想的指導下，加強對當歸種植農戶的育種和種植技術指導，聯結科研院所與高校的專業力量，協同應對目前當歸抽薹問題，配合提高農機設備補貼和減稅力度，助推當歸種植經濟提質增效。引導有實力的企業及新型農業經營主體投資，完善現有當歸標準化規?；N植，逐步推進良種繁育基地的建設。通過積極實現平穩保供，穩定市場價格，助推產業健康有序發展。

4 結語

中國作為全球最大的中藥材生產和消費市場，推動中藥產業高質量可持續發展具有重要的戰略意義。針對近年來中藥材價格劇烈波動的現象，隱藏在背后的是包括種植端薄弱、產業鏈上下游協同不足、外部資本過度介入、政策待完善及優質優價機制尚未完全形成等影響因素。在集采政策不斷深化的背景下，面對中藥材產品“價低傷農，價高傷民”的現實問題，中藥產業應積極統籌各環節利益主體，加強上下游價格聯動。政府通過完善配套扶持政策，助力農民合作社發展，規范中藥材產品的定價機制，保障生產端得以反哺，實現優質中藥材穩定供應，引導價格的理性回歸，從而更好地服務于中藥質量提升和產業高質量發展戰略工程。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突