程長林，任愛勝，陳林,2，修文彥

（1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所北京100081；2.農(nóng)業(yè)部規(guī)劃設(shè)計研究院北京100081；3.中國綠色食品發(fā)展中心北京100081）

我國乳制品供給市場地理集聚與驅(qū)動因素研究

程長林1，任愛勝1，陳林1,2，修文彥3

（1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所北京100081；2.農(nóng)業(yè)部規(guī)劃設(shè)計研究院北京100081；3.中國綠色食品發(fā)展中心北京100081）

通過空間探索分析法，從全域和局域兩個尺度分析2000-2014年我國乳制品供給市場地理相關(guān)性特征。結(jié)果表明，我國乳制品供給市場呈現(xiàn)明顯的空間依賴性和空間集聚現(xiàn)象。從全域尺度看，2000-2014年間我國乳制品供給市場地理相關(guān)性呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢；局域尺度看，大部分地區(qū)的空間關(guān)系不顯著，顯著區(qū)域中呈現(xiàn)空間同質(zhì)性的省域占比較大。LISA集聚顯示，2014年高集聚區(qū)分布在黑龍江和內(nèi)蒙古地區(qū)，低集聚區(qū)主要分布在貴州、浙江等地區(qū)。集聚驅(qū)動因素方面，需求拉動、政策引導(dǎo)以及流通保障是乳制品市場集聚形成的重要推動力。

乳制品供給市場；空間相關(guān)性；Moran's I；LISA

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)不斷增長，工業(yè)化和城鎮(zhèn)化步伐加快，居民營養(yǎng)需求水平不斷提升，乳制品逐漸成為不可或缺的生活攝入品之一[1-3]。近年來，我國乳制品產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，2014年總產(chǎn)量達(dá)3 986萬t，比2000年增長331.81%，2014年全國奶牛存欄達(dá)到1 260萬頭，比2000年增加421%，乳品加工業(yè)年生產(chǎn)總值由2000年的83.33億元上升到2014年的1 668.11億元[4-7]。隨著我國經(jīng)濟(jì)區(qū)域化格局日趨明顯，我國乳制品供給市場區(qū)域差距長期存在，乳制品產(chǎn)業(yè)鏈卡位點邊界更加清晰，市場分布呈現(xiàn)一定的集聚-松散分布特征。牧草、奶牛養(yǎng)殖、加工、乳制品冷鮮物流等加速了乳制品供給市場要素的互相融合，乳制品供給市場不再是孤立的產(chǎn)業(yè)單元，在空間層面呈現(xiàn)一定的相關(guān)性和依賴性[8-10]。

1 研究方法

1.1 乳制品供給市場全域自相關(guān)

全域空間自相關(guān)作為空間特征分析的工具，主要用于描述研究區(qū)與鄰近空間單元的相似程度。通過測算鄰近單元內(nèi)空間相關(guān)系數(shù)，全域空間自相關(guān)系數(shù)可解釋某變量在研究區(qū)與鄰近空間單元內(nèi)的集聚現(xiàn)象，具體公式（1）所示：

xi表示為i地區(qū)乳制品供給市場供給能力；n為研究對象數(shù)量；x-為觀測區(qū)乳制品供給能力均值；S2為觀測區(qū)乳制品供給市場供給能力方差；Wij為空間權(quán)重矩陣，反映空間鄰近距離或空間距離。

1.2 乳制品供給市場局域自相關(guān)

局域空間自相關(guān)是建立在全域自相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，以局域尺度分析具有空間依賴關(guān)系的變量，從而彌補了全域空間相關(guān)性分析中出現(xiàn)的局部不顯著的情況。局域空間自相關(guān)要求空間單元與周圍單元空間具有顯著的空間相關(guān)性，且與全域尺度下的空間相關(guān)性與局域空間相關(guān)性總和成正比。

1.2.1 Moran散點圖

Moran散點圖以直觀散點圖的形式衡量變量X及其空間滯后變量WI之間的關(guān)系?？臻g滯后變量WI指的是該變量鄰近空間觀測值的加權(quán)平均序列，經(jīng)空間權(quán)重矩陣加權(quán)計算后實現(xiàn)。Moran散點圖中第一、三象限為Moran's I＞0的區(qū)域，第二、四象限為Mo?ran's I＜0區(qū)域，分別代表了空間集聚區(qū)與空間分散區(qū)。

1.2.2 LISA集聚

LISA集聚主要用于衡量研究區(qū)鄰近空間單元之間的空間集聚程度，可將空間單元與鄰近單元之間集聚類型進(jìn)行細(xì)分，在局域尺度下分析變量的空間相關(guān)關(guān)系及空間異質(zhì)性。因此，LISA集聚是Moran's I在地理空間上分解，進(jìn)一步測算i地區(qū)與鄰近地區(qū)差異程度顯著性，具體如公式（2）所示：

式中，Sx為xi對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差，為xi經(jīng)均值法處理后的新變量。當(dāng)Ii、Zi＞0時，則表明i地區(qū)與鄰近空間單元呈現(xiàn)高高集聚；當(dāng)Zi＜0、Ii＞0時，則表明i地區(qū)屬于低低集聚；當(dāng)Zi＜0、Ii＜0時，則表明i地區(qū)呈低高集聚；當(dāng)Zi＞0、Ii＜0時，則表明i地區(qū)表現(xiàn)為高低集聚。

2.3 空間計量經(jīng)濟(jì)分析

空間計量經(jīng)濟(jì)模型將空間效應(yīng)（空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性）納入到空間回歸模型中，主要包括空間滯后模型、空間誤差模型等。

2.3.1 空間滯后模型

空間滯后模型的空間相互作用，是通過被解釋變量的空間滯后項來體現(xiàn)，即本地區(qū)乳制品市場集聚程度受到鄰近地區(qū)乳制品市場集聚程度的影響。其模型的一般表述為：

公式3中，Y為被解釋變量，X為解釋變量集，β為被解釋變量空間滯后性參數(shù)，WY為被解釋變量的空間權(quán)重矩陣，WYY為被解釋變量的空間滯后項，α為解釋變量參數(shù)，ε為隨機誤差項。

2.3.2 空間誤差模型

空間誤差模型通過分析模型所忽略到的一些重要變量（誤差項）的影響，衡量鄰近地區(qū)由于被解釋變量的誤差引起的空間溢出，對本地區(qū)所產(chǎn)生的影響。其模型的一般表述為：

式中：Y為被解釋變量；X為解釋變量；α為解釋變量參數(shù)，ε為隨機誤差項，γ為空間誤差項的回歸系數(shù)，Wε為誤差項的空間權(quán)重矩陣，Wεε為空間誤差項，μ為正態(tài)分布的隨機誤差向量。

2.4 數(shù)據(jù)來源

文中的地理空間數(shù)據(jù)采用Shape file格式的全國省級行政區(qū)劃圖，所有屬性數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)來源于《中國奶業(yè)年鑒》（2001-2015）。文中選取我國31個省乳制品產(chǎn)量作為源數(shù)據(jù)，其中，乳制品加工產(chǎn)量均按原液奶等值折算。

3 乳制品市場地理相關(guān)性

3.1 全域空間自相關(guān)分析

3.1.1 不同權(quán)重矩陣的全域空間自相關(guān)分析

Moran's I值對鄰近關(guān)系的選擇存在一定的敏感性，而鄰近關(guān)系的選擇不受系統(tǒng)約束，屬于外生變量。因此，通過建立多種空間鄰接矩陣和空間距離矩陣，測算2014年乳制品供給市場空間自相關(guān)關(guān)系及分布規(guī)律，比較不同權(quán)重矩陣條件下Moran's I的大小，分析乳制品供給市場空間集聚效應(yīng)。

具體而言，本文選取R相鄰、D相鄰和K相鄰三種鄰近矩陣，其中R1、R2、R3分別為一階、二階、三階R相鄰，表示相鄰、相鄰的相鄰……；D鄰近關(guān)系表示為至少存在鄰近關(guān)系省域的距離閾值；K相鄰選取的K4、K6以及K8三種鄰近關(guān)系，分別表示每個省域有4、6、8個最鄰近關(guān)系。按照不同鄰近關(guān)系約束，生成不同的權(quán)重，測算不同鄰近條件下2014年我國乳制品供給市場Moran's I值（見表1）。

表1 不同權(quán)重規(guī)則下鄰接區(qū)域Moran指數(shù)

由表1可知，2014年我國乳制品供給市場在供給上具有一定的空間正向自相關(guān)性，從Z值判斷，每個鄰近約束條件下的Moran's I值均在99%置信區(qū)間上顯著。Moran's I在D鄰近矩陣下最大，R2和k8鄰近矩陣條件下最小，表明不同鄰近水平下乳制品供給市場空間相似程度各有不同，也體現(xiàn)了乳制品供給市場在供給側(cè)易產(chǎn)生區(qū)域波及效應(yīng)。其次，從鄰近區(qū)域數(shù)量來看，隨著鄰近區(qū)域的增加，我國乳制品供給市場空間自相關(guān)性不斷下降，如K鄰近約束下，K4、K6以及K8條件下的Moran's I值分別為0.32、0.28、0.24，R鄰近權(quán)重條件下，盡管R3對應(yīng)的Moran's I值略有上升，但總體呈下降趨勢，表明我國乳制品供給市場面臨著鄰近區(qū)域增多而空間相關(guān)性下降的困境，解釋了當(dāng)前乳制品供給市場中部分鄰近交叉區(qū)域存在的生產(chǎn)不連續(xù)、跨域難相融的分布現(xiàn)象。

3.1.2 不同時間維度的全域自相關(guān)分析

為進(jìn)一步研究我國乳制品供給市場空間集聚程度的動態(tài)變化，分別對2000，2008，2012，2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果如表2所示。

表2 不同年份我國乳制品供給市場的Moran指數(shù)

由表2結(jié)果可知，2000-2014年中選取的四個重要節(jié)點上的乳制品供給市場Moran's I值均為正值，而且從Z值判斷可知Moran's I對空間相關(guān)性的解釋程度極為顯著，表明我國乳制品供給市場具有較顯著的空間自相關(guān)關(guān)系，乳制品供給受鄰近空間單元供給策略調(diào)整的影響較大，可能存在高高集聚和低低集聚，說明我國乳制品供給市場具有一定的空間集聚效應(yīng)。具體而言，2008年空間自相關(guān)性較2000年有所下降，說明空間的影響作用減弱；2008年以后呈現(xiàn)小幅增強趨勢，由2008年的0.278小幅增加到2014年的0.295，表明2000、2008、2012、2014年乳制品供給市場的地理集聚現(xiàn)象由減弱到逐步增強態(tài)勢。

3.2 局域自相關(guān)分析

從全域尺度看，我國乳制品供給市場自相關(guān)關(guān)系通過Moran's I反映乳制品供給市場是否具備集聚效應(yīng)，然而從局域尺度看，為反映我國乳制品供給市場在局域空間上出現(xiàn)的異值，細(xì)分Moran's I數(shù)值，進(jìn)一步分析乳制品供給市場的集聚特征與類型。本文通過Moran散點圖和LISA集聚反映我國乳制品供給市場在局域范圍內(nèi)的空間相關(guān)特征與集聚類型等。

3.2.1 Moran散點圖

從2000年和2014年乳制品供給市場的空間Mo?ran散點分布圖（如圖1所示）來看，落在第一象限和第三象限的區(qū)域總數(shù)，由2000年的19個增加到2014年的21個，占研究區(qū)總數(shù)的62%，說明我國乳制品供給市場不僅存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系，而且占比較大。同時，Moran散點圖顯示落在高低集聚和低高集聚的區(qū)域數(shù)量占比較小，表明我國乳制品供給市場空間相關(guān)性也存在負(fù)相關(guān)分布，即存在部分地區(qū)乳制品供給呈分散分布特征。因此，從我國省域?qū)用鎭砜?，乳制品供給空間特征處于集聚與分散分布共存的局面。

2000年散點圖表明，第一象限的地區(qū)大部分位于我國東北地區(qū)，第三象限地區(qū)則主要位于我國南部地區(qū)，即出現(xiàn)明顯的南北差異，較多的地區(qū)主要分布在北方地區(qū)，較少的地區(qū)主要集中在南方地區(qū)。2014年Moran散點圖可知，當(dāng)年我國乳制品供給市場總體格局并沒有發(fā)生顯著變化，南北差異仍明顯存在。此外，2000年與2014年的Moran散點圖表明，第一象限中乳制品供給市場集聚分布呈零星分布，不斷向外圍空間單元擴散，相反第三象限中乳制品省域供給分布在較為集中的空間單元內(nèi)，表明低低集聚尤其在2014年乳制品供給市場Moran散點圖中乳制品供給市場空間相關(guān)性省域差異更為顯著。

圖12000 年和2014年Moran散點圖

3.2.2 LISA集聚

Moran散點圖可知，我國乳制品供給市場空間分布差異明顯，南北集聚矛盾突出。從LISA集聚顯著水平來看，第一象限（高高集聚）與第三象限（低低集聚）所覆蓋的地區(qū)空間相關(guān)性較為顯著，但相比LISA集聚無法度量其集聚程度與空間分異特征。通過Geoda軟件測算表明，對比2000年與2014年我國乳制品供給市場LISA集聚集聚特征，分析我國乳制品供給市場在鄰近單元之間空間相關(guān)性差異。

首先，我國乳制品供給在局域尺度下存在明顯的空間集聚特征，對鄰近地區(qū)乳制品供給具有積極的引領(lǐng)作用。其次，從數(shù)量上看，大部分地區(qū)的空間關(guān)系不顯著，顯著區(qū)域中呈現(xiàn)空間同質(zhì)性的省域占比較大。對于空間正相關(guān)的區(qū)域（如表3所示），2000年僅內(nèi)蒙古處于高高集聚區(qū)，貴州、浙江等7個省份處于低低集聚區(qū)，空間正相關(guān)的地區(qū)占比達(dá)占到總數(shù)的23.5%；2014年，高高集聚區(qū)數(shù)量增加了黑龍江省，低低集聚區(qū)數(shù)量保持不變，呈現(xiàn)正相關(guān)的省域數(shù)量占比上升到26.5%；空間異質(zhì)性的省域占比較小，呈零星分布。乳制品供給市場空間分布上突顯出的“熱點”和“冷點”現(xiàn)象可作為深入研究的典型案例，對促進(jìn)乳制品供給市場發(fā)展具有參考價值。最后，從空間角度看，存在正相關(guān)關(guān)系的區(qū)域集聚形勢明顯，北高南低，低低集聚區(qū)范圍基本保持不變；2000年高高集聚區(qū)僅有內(nèi)蒙古地區(qū)，2014年黑龍江省也呈現(xiàn)出正相關(guān)特征，高高集聚區(qū)不斷向黑龍江地區(qū)集中。

表3 局域空間自相關(guān)顯著性區(qū)統(tǒng)計

4 乳制品供給市場空間集聚效應(yīng)驅(qū)動因素分析

乳制品供給市場集聚效應(yīng)的形成與發(fā)展受地理、社會、經(jīng)濟(jì)等多方因素影響，在分析集聚效應(yīng)時應(yīng)考慮多因素變量。為此，將乳制品市場規(guī)模作為被解釋變量，解釋變量考慮從乳制品供給與流通成本、市場價格、乳制品需求、國際貿(mào)易、乳制品政策等方面，對我國乳制品市場空間集聚效應(yīng)影響因素進(jìn)行空間計量分析。選取苜蓿價格為乳制品生產(chǎn)成本變量，省域公路里程數(shù)為乳制品市場流通成本變量，原液奶價格為乳制品市場價格變量，城鄉(xiāng)居民乳制品消費總量為市場需求變量（此處所用消費量數(shù)據(jù)均奶粉1∶7，鮮奶、酸奶1∶1折算為原奶等值），原奶進(jìn)口量為國際貿(mào)易變量，乳制品政策變量為虛擬變量。

4.1 模型選擇與估計

通過比較普通最小二乘法、空間滯后模型、空間誤差模型三種參數(shù)估計方法的精度，提高變量間擬合程度，以便更好地解釋變量關(guān)系。表4結(jié)果表明OLS估計的擬合優(yōu)度為0.743159，擬合優(yōu)度為0.7115，布倫斯-帕甘檢驗表明不存在異方差。各變量均通過了10%的顯著性水平檢驗，此外，Moran’s I指數(shù)殘差檢驗表明，經(jīng)典回歸誤差的空間依賴性明顯，因此，忽視空間自相關(guān)直接采用經(jīng)典線性回歸模型的普通最小二乘法估計可能存在模型設(shè)計偏誤。表5結(jié)果表明，空間滯后模型和空間誤差模型的擬合優(yōu)度均高于普通最小二乘法，但由于采用最大似然法法估計參數(shù)，基于殘差平方和分解的擬合優(yōu)度檢驗的意義不大?？臻g誤差模型中的殘差值進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗可知，Moran's I值為2.2125，P值為0.02693，表明殘差的空間自相關(guān)依然存在，但空間誤差模型模型的擬合優(yōu)度、似然函數(shù)值值較大，赤池信息準(zhǔn)則、貝葉斯信息準(zhǔn)則值較小，說明空間計量方法中空間誤差模型效果更佳，因此，本文通過空間誤差模型分析我國乳制品供給市場集聚形成的驅(qū)動力進(jìn)行分析。

4.2 結(jié)果與分析

苜蓿價格通過了1%水平下的顯著性檢驗，與乳制品市場集聚的回歸系數(shù)為負(fù)，即苜蓿價格對乳制品市場集聚的作用顯著為負(fù)。表明隨著苜蓿價格的上漲，直接推動了奶牛養(yǎng)殖成本，增加了乳制品產(chǎn)業(yè)集聚門檻，從而不利于集聚的形成。

公路里程回歸系數(shù)為正，通過了5%水平的顯著性檢驗，即公路里程與乳制品市場集聚呈顯著正相關(guān)。說明在公路里程數(shù)較發(fā)達(dá)地區(qū)，交通物流變量，乳制品市場集聚水平較高，在其他條件相同時，公路里程高的地區(qū)，信息容易集中和傳播，運輸和交易的成本降低，從而容易形成集聚市場，使得市場規(guī)模增大，表明成熟的流通體系，有利于乳制品市場的集聚。

原液奶價格與乳制品市場集聚的回歸系數(shù)都為負(fù)，說明原液奶價格對當(dāng)乳制品市場集聚有一定的消極影響。事實上，原液奶價格與乳制品市場集聚存在一定的矛盾關(guān)系，原因在于乳制品市場集聚區(qū)多為奶牛主要養(yǎng)殖區(qū)，奶源價格上升直接提升奶牛養(yǎng)殖收益，但增加了奶企成本，降低奶企收益；對奶企下階段生產(chǎn)決策以及同行是否選擇跟隨、推出或降價等有較大抑制作用，不利于集聚的形成。然而，集聚的價格效應(yīng)對奶牛養(yǎng)殖而言，不斷擠壓奶牛養(yǎng)殖收益，從長期而言將是我國面臨的重大挑戰(zhàn)。

消費與乳制品市場集聚的回歸系數(shù)為正，且回歸

表4 普通最小二乘法估計結(jié)果

表5 空間誤差模型與空間滯后模型回歸結(jié)果

系數(shù)較大，說明乳制品市場集聚屬于需求驅(qū)動型形成機制。根據(jù)各地區(qū)乳制品需求量與需求結(jié)構(gòu)的差異，乳制品市場集聚形成與發(fā)育階段呈現(xiàn)不同的特征，是推動行業(yè)發(fā)展的重要因素。

乳制品進(jìn)口與乳制品市場集聚的回歸系數(shù)都為負(fù)，說明乳制品進(jìn)口對乳制品集聚的抑制作用。乳制品國際貿(mào)易中，我國乳制品大量依賴進(jìn)口，從而對我國乳制品產(chǎn)業(yè)帶來一定沖擊，尤其是國內(nèi)乳制品加工業(yè)，而加工業(yè)是產(chǎn)業(yè)集聚的一個中間環(huán)節(jié)，切斷了上下游的聯(lián)系。

虛擬變量，即政策變量的回歸系數(shù)都為正，說明乳制品支持政策對區(qū)域乳制品集聚具有明顯的正面影響。我國乳制品支持政策，如行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、奶牛養(yǎng)殖補貼等，是引導(dǎo)市場薄弱區(qū)培育集聚內(nèi)核的原始推動力。

5 結(jié)論

本文基于2000年和2014年我國乳制品供給市場發(fā)展?fàn)顩r，通過空間探索分析方法與空間計量模型對乳制品供給市場空間布局的變化與成因進(jìn)行了分析，得出以下結(jié)論：

第一，2000-2014年我國乳制品供給市場整體布局由“西高東低”逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤氨备吣系汀?，并出現(xiàn)集聚現(xiàn)象。我國乳制品供給市場呈現(xiàn)顯著的正向空間依賴性，且地理集聚現(xiàn)象呈現(xiàn)由減弱到逐步增強態(tài)勢。在四種鄰接關(guān)系下，我國乳制品鄰近市場間呈互為正向相關(guān)關(guān)系，相似值之間存在地理集聚現(xiàn)象。

第二，Moran散點圖表明大部分地區(qū)的空間關(guān)系不顯著，顯著區(qū)域中呈現(xiàn)空間同質(zhì)性的省域占比較大。LISA集聚表明，2000年僅內(nèi)蒙古處于高高集聚區(qū)，貴州、浙江等7個省份處于低低集聚區(qū)，空間正相關(guān)的地區(qū)占比達(dá)占到總數(shù)的23.5%；2014年，高高集聚區(qū)數(shù)量增加了黑龍江省，低低集聚區(qū)數(shù)量保持不變。第三，我國乳制品市場集聚驅(qū)動因素方面，苜蓿價格與原液奶價格因成本導(dǎo)向，對我國乳制品市場集聚產(chǎn)生一定的抑制作用。而乳制品消費、公路里程數(shù)與乳制品支持政策分別通過需求引導(dǎo)、流通支持與政策靶向支持直接推動了我國乳制品集聚的形成，是發(fā)揮乳制品市場集聚效應(yīng)的重要驅(qū)動力。此外，乳制品進(jìn)口對國內(nèi)乳制品行業(yè)的沖擊較大，國內(nèi)乳制品企業(yè)多以跟隨策略為主，阻礙了乳制品上下游產(chǎn)業(yè)的有效連接，從而不利于集聚效應(yīng)的形成與輻射。

[1]趙婧潔，王明利.居民奶產(chǎn)品消費現(xiàn)狀及影響因素分析[J].中國畜牧雜志，2014，50(20)：3-7.

[2]蔣乃華，辛賢，尹堅.我國城鄉(xiāng)居民畜產(chǎn)品消費的影響因素分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2002.12：48-54.

[3]施海波，欒敬東.中國城鎮(zhèn)居民乳品消費影響因素區(qū)域差異分析——基于東中西部地區(qū)2002-2011年的面板數(shù)據(jù)[J].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2014.12：61-65.

[4]劉天睿.我國農(nóng)村乳制品消費需求影響因素研究[J].中國乳業(yè)，2012.07：17-19.

[5]劉銳，王莉.中國乳品消費及影響因素研究[J].農(nóng)業(yè)展望.2014(3)：71-75.

[6]楊溢.我國城鎮(zhèn)居民乳制品消費情況分析—基于虛擬變量的回歸分析[J].內(nèi)蒙古統(tǒng)計，2014.02：23-24.

[7]于海龍，李秉龍.我國乳制品的國際競爭力及影響因素分析[J].國際貿(mào)易問題，2011(10)：14-24.

[8]張亞偉，任愛勝，何洋，趙婧潔.奶粉進(jìn)口激增對我國奶業(yè)發(fā)展的影響分析[J].中國畜牧雜志，2014(02)：35-39.

[9]陸文聰，祁慧博，李元龍.全球化背景下的中國糧食供求變化趨勢[J].浙江大學(xué)學(xué)報(人文社會科學(xué)版)，2011，4(1)：5-18.

[10]馬恒運，黃季焜，胡定寰.我國農(nóng)村居民在外飲食的實證研究[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2001(3)：25-32.

Analysis on the geographic aggregation and innovation of China dairy supply market

CHENG Changlin1,REN Aisheng1,CHEN Lin1,2,XIU Wenyan3
(1.Institute of Agriculture and Economic Development,Chinese Academy of Agriculture Science,Beijing 100081,China; 2.Chinese Academy of Agricultural Engineering,Beijing,100081,China;3.China Green Food Development Center Beijing,100081,China)

Through the method of space exploration,from two dimensions of global and local analysis geographical correlation between dairy products supply market in China in 2000-2014.The results show that the supply of dairy products market in China presents obvious spatial dependence and spatial agglomeration phenomenon.From the global scale,geographical correlation between dairy products supply market in China between 2000 and 2014 showed a trend of decline after rising first;Local scale look,most of the region's spatial relationship is not sig?nificant,significant area presents the spatial homogeneity of provincial is larger.LISA agglomeration maps show that high concentration zone distribution in 2014 in Heilongjiang and Inner Mongolia region,low concentrated area are mainly distributed in Guizhou,Zhejiang and oth?er regions.Agglomeration drive factors,demand and policy guidance,and circulation of security are very important on formation of dairy market concentration

Dairy market;spatial correlation;Moran's I;LISA

F326.3

B

1001-2230（2017）05-0043-04

2016-08-31

中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所科技創(chuàng)新工程項目（CAAS-ASTIP-IAED01-2016）；農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源統(tǒng)計經(jīng)費項目（201514.3.）；中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費專項（005201500122）；國家公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項（201203006～201203010）。

程長林（1987-），男，博士研究生，研究方向為畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

任愛勝