（中國農業(yè)大學經管學院，北京 100083）

北京市蔬菜主產地形成的影響因素分析

中國農業(yè)大學URP研究小組 趙 霞*穆月英

（中國農業(yè)大學經管學院，北京 100083）

利用來自北京2個蔬菜主產地順義和大興的19個行政村、197個農戶的調查數據，運用描述統(tǒng)計和有序Logistic回歸模型綜合考察了生產者個人特征、家庭投入、自然條件、技術條件、交通條件、市場條件、產業(yè)化經營條件、知識外溢狀況、政府扶持政策等因素對北京市蔬菜主產地形成的影響。實證分析結果表明，農戶年齡、文化程度、蔬菜大棚率、勞動力投入水平、種植蔬菜資金投入水平、土地資源、產業(yè)化經營模式及知識外溢狀況等因素，是影響北京市蔬菜主產地形成的主要因素。并依據實證分析結果提出了有針對性的政策建議。

北京市；蔬菜主產地；影響因素；Logistic回歸模型；實證分析

隨著北京市工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的快速推進，近幾年北京市的蔬菜播種面積和總產量逐年減少，蔬菜的供需平衡能力逐年降低，根據2009～2010年北京市蔬菜產業(yè)相關數據進行測算，北京市蔬菜自產供給率維持在10%左右，本地蔬菜供應存在著巨大的供給缺口（趙霞 等，2011）。為此，找出影響北京市蔬菜主產地形成的原因和影響因素，對其進行深入分析、挖掘資源潛力和發(fā)揮比較優(yōu)勢，對于北京市蔬菜生產優(yōu)化布局、不斷調整蔬菜生產結構，促進北京市蔬菜自給率的提高等多方面均具有十分重要的意義。

從國外文獻來看，Gregson（1994）研究發(fā)現(xiàn)，農作物運輸成本是導致1860～1880年間美國密蘇里州農場作物生產區(qū)域變動的主要影響因素；Gregson（1996）進一步地在對美國農業(yè)專業(yè)化的研究中得出不同作物相對產出價格和農作物對土壤的適應性強弱是影響農作物種植選擇改變的主要因素；同時，市場條件在農作物主產地形成過程中也扮演著重要角色。Emran和Shilpi（2012）分析了尼泊爾農作物種植的專業(yè)化和市場規(guī)模之間的關系，研究結果表明市場條件與農作物專業(yè)化種植形成有著很高的相關性，市場規(guī)模與需求量是保障農戶銷售的穩(wěn)定性的關鍵性因素。Rao等（2004）通過研究影響印度農業(yè)品種結構變動的因素，得出生產供給、基礎設施建設、制度創(chuàng)新、城市化等需求因素對其具有推動作用。

國內已有很多文獻針對蔬菜主產地及其影響因素進行了相關研究。影響因素方面，王秀清（1996）認為城市化、工業(yè)化因素導致了蔬菜產地的集中，盧凌霄（2008）、周應恒等（2012）認為政策制度對蔬菜主產地的形成有影響。此外，盧凌霄（2008）還認為技術條件、市場和交通條件以及非農就業(yè)和灌溉條件影響了蔬菜主產地的形成。張宏升（2007）認為親緣關系對農業(yè)產業(yè)的集聚形成起著重要作用，人們會特別傾向于模仿那些有親緣關系的成功者。馮建昌（2009）認為龍頭企業(yè)的帶動對當地蔬菜產業(yè)的形成起著重要作用。趙友森等（2011）指出自然因素是影響蔬菜產地形成的一個不能忽視的方面。蔬菜生產規(guī)模方面，劉雪等（2002）提出各區(qū)域在蔬菜種植上可以進行優(yōu)勢比較，從而形成蔬菜生產的區(qū)域化。蔬菜種植種類方面，孟陽和穆月英（2012）通過對北京露地大白菜、番茄、黃瓜進行投入產出分析，指出成本利潤率這一因素為北京市蔬菜種植選擇種類提供了參考和指導。

上述文獻為本文分析北京市蔬菜主產地形成的影響因素奠定了堅實的基礎，但以往研究多側重于1個或者3～5個因素展開分析，一方面所考慮的影響因素不夠全面，另一方面專門針對北京市蔬菜主產地形成的影響因素展開分析的文獻并不多見。為此，本文嘗試根據北京市蔬菜主產地的自身特點，綜合考慮生產者的個人特征、生活要素投入、自然條件、技術條件、交通條件、市場條件、產業(yè)化經營條件、知識外溢、政府扶持政策等多個可能的影響因素，利用典型性農戶調研數據進行計量分析，來探尋影響北京市蔬菜主產地形成的主要因素，并針對現(xiàn)狀提出對策建議。

1 北京市蔬菜主產地的確定

如表1數據所示，2002年以來，無論是從各區(qū)縣蔬菜產量占北京市蔬菜總產量比重，還是從種植面積占北京市蔬菜種植總面積比重來看，都可以十分明確地看出大興、通州、順義三個區(qū)縣是北京市蔬菜的主產地。

2 理論分析、變量選擇與建模

2.1理論分析

在確定北京市蔬菜主產地的基礎上，本部分首先來確定影響北京市蔬菜主產地形成的諸多因素，為隨后的建模做準備。本文以理性小農學派（Schultz，1964）農戶行為理論作為理論，借鑒國內外相關的研究成果，將影響北京市蔬菜主產地形成的因素歸納為生產者的個人特征、生產要素的投入、自然條件、技術條件、交通條件、市場條件、產業(yè)化經營條件、知識外溢及政府扶持政策等九大類變量。

2.2數據來源與分布情況

雖然通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，北京市蔬菜主產區(qū)是包括順義、通州和大興在內的3個區(qū)縣，但經過調研組的前期預調研，發(fā)現(xiàn)通州區(qū)的蔬菜生產模式已經基本實現(xiàn)了園區(qū)化經營，鑒于此次調研主要針對農戶展開，所以本次調研活動主要針對順義和大興兩個區(qū)縣的菜農展開。本文所使用的數據來源于2013 年中國農業(yè)大學經濟管理學院蔬菜產業(yè)調研組采取到菜地隨機偶遇式訪談方法進行的問卷調查。所調研農戶基本分布情況如表2 所示，一般比較大型的村莊調查10～15 戶菜農，小型村莊調查3～5戶菜農。共發(fā)放200份問卷，收回有效問卷197份，問卷的有效回收率達到98.50%。樣本農戶的基本情況統(tǒng)計結果如表3所示。

表1 2002～2011年北京市各區(qū)縣蔬菜產量、種植面積占北京市蔬菜產量和面積的比重%

表2樣本農戶分布情況

2.3模型建立與變量設置

鑒于本文中的自變量許多為離散變量，因此本文采用多元有序Logistic模型展開分析。

有序Logistic回歸模型的表達式如下：

在公式（1）中，i表示亞群，即自變量向量的行數；j表示因變量Y的分類；k表示自變量的個數；?j為常數項，βk為回歸系數（若β＞0，表明隨著xi值的增加，Y更有可能落在有序分類值更大的一端；若β＜0，表明隨著xi值的增加，Y更有可能落在有序分類值更小的一端）；πij（Y ≤ j）=πi1+…+πij是因變量Y小于等于j的累加概率；Ln為自然對數符號，由此形成的模型為有序Logistic模型。

表3樣本個體特征描述

模型中的變量如表4所示，因變量為蔬菜種植面積（鑒于蔬菜種植每年分2～3季，且分多次采收和銷售，菜農很難準確地估算出每年蔬菜的總產量，因此筆者選擇蔬菜種植面積這個比較準確的變量作為因變量來進行模型估算），自變量依據前文理論分析部分所述，分為九個部分。

3 模型估計與結果分析

3.1多重共線性檢驗與模型估計結果

由于經濟現(xiàn)象本身固有的規(guī)律，解釋變量之間可能存在多重共線性，進而對回歸結果造成不利影響。本文首先采用方差擴大因子法（Variance Inflation Factor，VIF）來檢驗模型是否存在多重共線性。因為各個解釋變量的VIF統(tǒng)計值均小于1.6，可以認為本文所設定模型不存在多重共線。

模型的估算結果如表5所示。

3.2估計結果分析

3.2.1 生產者的個人特征變量 首先，在5個基本特征變量中，年齡對蔬菜種植面積有顯著負影響（表5），即農戶的年齡越大，蔬菜種植面積越小。這與筆者的預期及訪談結果相吻合，眾多農戶減少蔬菜種植面積的主要原因之一正是因為年齡的增長。

其次，文化程度對蔬菜種植面積有顯著正影響（表5）。文化程度較高的菜農在掌握和運用蔬菜種植新技術、新科技及市場信息等方面具有明顯的優(yōu)勢。在其他條件相同的情況下，文化程度越高的農戶越有可能擴大蔬菜的種植面積，越有可能接受和采取規(guī)模化生產，實現(xiàn)蔬菜種植的規(guī)模化效應。

第三，所擁有的大棚率對蔬菜種植面積有顯著正影響（表5）。大棚技術是目前北京市蔬菜種植的主流技術，產量高于露地蔬菜，并且成本低于溫室，綜合來說大棚技術的性價比較高，并且種植蔬菜的收益率普遍高于種植糧食作物。

第四，農戶的性別及種菜時間長短與蔬菜種植面積的大小關系不大。

3.2.2 家庭投入變量 對于菜農家庭投入變量而言，勞動力和資金的投入量對于蔬菜種植面積均具有顯著正影響（表5）。蔬菜成本占收入的比率變量對菜農蔬菜種植面積的作用為負，但并不顯著，可能的原因需要分情況來分析。對于僅從事蔬菜種植的農戶而言，由于受到傳統(tǒng)、種植習慣及文化學歷等諸多方面的限制，盡管可能會出現(xiàn)某年蔬菜成本占收入的比重較大的情況，多數情況下仍然會繼續(xù)種植蔬菜以維持生計；而對于有多渠道收入來源的農戶而言，種菜收入只是其總收入中的一部分，但在調研數據中有多種收入來源的農戶并不多見，這也是導致蔬菜成本占收入的比率變量對菜農蔬菜種植面積的影響不顯著的原因之一。

3.2.3 自然條件變量 如表5所示，在農戶所在村自然條件變量的4個指標中，僅土地資源是否充足對蔬菜種植面積的影響較為顯著。一般情況下，農戶普遍認為種菜比種糧收入高，在有充足土地資源的情況下，農戶會更傾向于增加蔬菜種植面積。事實上北京市整體自然條件，如光照條件、降雨量和土質條件等總體上差異不大。

3.2.4 技術條件變量 模型估計結果顯示，農戶種菜技術條件對蔬菜種植面積的影響為正，但并不顯著（表5）。在整個北京市范圍內，菜農種植技術水平普遍較高，區(qū)縣之間差異不大，因而農戶種菜技術條件并不是影響北京市蔬菜主產地形成的原因之一。

3.2.5 交通條件變量 兩個交通條件變量對蔬菜種植面積的影響均不顯著（表5），可能的原因是北京市各區(qū)縣交通條件都較好，購買生產資料的交通條件已不再成為影響北京市蔬菜主產地形成的主要因素。

3.2.6 市場條件變量 從表5中可以看出，順義和大興區(qū)農戶所在村市場條件變量對農戶種植蔬菜面積的影響為正，但結果并不顯著。根據調研組的訪談結果發(fā)現(xiàn)，菜價主要由中間商確定，多數農戶長期以來沒有定價權，因此市場條件好壞并不是影響北京市蔬菜主產地形成的主要因素。

3.2.7 產業(yè)化經營條件變量 從模型估算結果來看（表5），農戶所在村產業(yè)化經營條件的好壞對農戶蔬菜種植面積有顯著正影響，說明產業(yè)化經營條件對于菜農擴大蔬菜種植面積具有重要作用。筆者在調研中發(fā)現(xiàn)大興和順義區(qū)的產業(yè)化經營條件雖然仍不夠理想，但大多數農戶都對產業(yè)化經營寄予了很大的期望，許多農戶希望通過加入合作社或與從事蔬菜產業(yè)的公司合作，解決菜農缺技術、信息不暢、銷路難、價格低等難題，從而能夠降低菜農種菜的風險，提高收益。

3.2.8 知識外溢條件變量 知識外溢情況條件變量的前兩個指標均對其蔬菜種植面積有顯著負影響（表5）。其中農戶之間自發(fā)交流蔬菜種植經驗以及農戶通過電視、網絡等獲得與蔬菜種植與銷售等環(huán)節(jié)有關的各類信息兩個指標的估計系數均為負值，說明農戶蔬菜種植面積與這兩個變量之間為反向變動的關系?？赡艿脑蚴?，農戶有一定的盲從心理，對于一些信息無法做出科學的判斷，一些負面信息可能更容易引起農戶的關注，有可能會在一定程度上導致農戶喪失種植蔬菜的積極性，減少蔬菜種植面積或選擇其他致富途徑（如轉而種樹、花等）而放棄種菜的想法。

表5多元有序Logistic模型估計結果

3.2.9 政府扶持政策變量 理論上，政府的扶持政策應該對提高菜農種菜的積極性具有正面積極作用。筆者認為造成影響不顯著（表5）的原因可能在于，與種糧相比，政府對于蔬菜種植的補助政策及扶持條件相對較為薄弱和缺乏，菜農已經在客觀上普遍默認和被動接受了政府可能不會對菜農進行補貼和扶持的現(xiàn)狀，而在此次調研過程中多數菜農表達了希望獲得政府扶持的訴求。

4 結論與對策建議

4.1修葺、新建蔬菜大棚，提高大棚率

由實證分析的結果可知，提高大棚率對于蔬菜種植面積的增加有正向的促進作用，即蔬菜大棚技術的廣泛應用，對于順義、大興蔬菜主產地的形成發(fā)揮著重要作用。在調研過程中，筆者發(fā)現(xiàn)部分地區(qū)存在著大棚老化現(xiàn)象嚴重，大棚內排水和電力設施不完善，從事大棚蔬菜的種植戶技術水平低等問題。同時政府的扶持和補貼政策相對缺乏，多數農戶對于加大政府扶持力度和補貼具有十分強烈的訴求。為此，政府未來應加大對大棚蔬菜發(fā)展的扶持力度，通過直接投資幫助菜農整修或重建已損壞的大棚或者采取資金補貼等多種形式，提高菜農的蔬菜大棚率；提高農民從事大棚蔬菜種植的積極性。

4.2積極扶持從事蔬菜產業(yè)的新型經營主體

調查結果顯示，蔬菜生產的勞動力集中在41～60歲之間，勞動力年齡偏大，且具有減少蔬菜種植面積的意愿。在青壯年勞動力缺乏的情況下如何保證蔬菜的高產優(yōu)產已經成為了北京市蔬菜主產地所面臨的一大難題。為此，北京市政府應該制定和出臺相關政策，如通過設立專項的生產基金，對種植大戶中的青壯年模范標兵給予獎勵，同時應當出臺一系列政策，鼓勵和吸引外地青壯年勞動力到北京市區(qū)縣從事蔬菜生產，積極扶持從事蔬菜生產及銷售等環(huán)節(jié)的新型經營主體，穩(wěn)定北京市蔬菜主產區(qū)的蔬菜生產，確保北京市蔬菜供給能達到一定比例的自給率。

4.3促進蔬菜產業(yè)的產業(yè)化經營

促進蔬菜產業(yè)化經營不僅有利于蔬菜生產規(guī)模的擴大，也有利于蔬菜質量及農戶收入水平的提高，是當前北京市蔬菜主產區(qū)應該大力推進的一項重大事務。其中，合作社是能夠幫助菜農實現(xiàn)蔬菜產業(yè)化經營的一個有效途徑，能夠在較大程度上幫助菜農解決蔬菜銷售定價偏低的問題，有利于降低農戶的生產風險，有益于菜農收入水平的提高；同時有利于提高農民在整個蔬菜產業(yè)鏈條中的地位。為此，未來北京市各級政府相關部門要繼續(xù)鼓勵已有合作社、生產基地通過農貿對接、農超對接、開設品牌專賣店等方式進行蔬菜銷售，減少中間商和運營環(huán)節(jié)，增加菜農收入。

4.4積極拓展菜農融資渠道

鑒于資金也是蔬菜生產、銷售環(huán)節(jié)中一類極為重要的生產要素，對于擴大北京市蔬菜主產地蔬菜種植面積具有顯著性積極作用，北京市及區(qū)縣政府相關部門應考慮為廣大菜農積極拓寬各種小額信貸融資渠道，從而有利于促使農民增加蔬菜生產的資金投入，擴大蔬菜種植面積和生產規(guī)模。

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Analysis of Influencing Factors on the Formation of Main Vegetable Production Areas in Beijing

URP team of China Agricultural University，ZHAO Xia*，MU Yue-ying

（Economics and Management College，China Agricultural University，Beijing 100083，China）

Based on the data collected from the survey of 2 main vegetable production areas of Beijing -Shunyi and Daxin including 19 administrative villages，197 rural households，the paper used the methods of descriptive statistics and ordinal logistic regression model and investigated the effect of the following factors：individual characteristics of farmers，family input，natural condition，technical condition，traffic condition，industrialization operating condition，knowledge spreading situation and government supporting policy，etc．on the formation of main vegetable production areas in Beijing．The result of empirical analysis indicated that the famers’ age，education level，greenhouse owning rate，labor input level，growing vegetable funding input level，land resources，industrialization operation model and knowledge spreading situation，etc．are the major factors influencing the formation of main vegetable production areas in Beijing．According to the results of empirical analysis，the paper puts forward some corresponding policy suggestions.

Beijing；Main vegetable production areas；Influencing factor；Ordinal logistic regression model；Empirical analysis

URP研究小組成員包括趙雅娟、李晚心、劉文芳、李冬、糾恩同、應中麒、劉航；趙雅娟為URP小組組長，E-mail：zhaoyajuan1004@sina.com

*通訊作者（Corresponding author）：趙霞，副教授，博士，專業(yè)方向：農業(yè)經濟、財政經濟，E-mail：zhaoxia@cau.edu.cn

2013-11-21；接受日期：2014-01-15

果類蔬菜產業(yè)技術體系北京市創(chuàng)新團隊項目，2014年國家級全國大學生創(chuàng)新項目，2013年中國農業(yè)大學經管學院URP項目