陽恩龍

摘 要：玉米是主要的農(nóng)作物之一，與農(nóng)業(yè)技術(shù)、畜牧業(yè)發(fā)展、交通運輸播種面積有正向影響，其中技術(shù)和政策的空間溢出效應顯著，非農(nóng)收入對玉米生產(chǎn)布局擴大的消極影響主要作用在鄰接省份。各影響因素效應的局部性特征致使中國玉米生產(chǎn)布局發(fā)生變化，確保糧食區(qū)域間的供需平衡，保障國家糧食安全。

關(guān)鍵詞：玉米；生產(chǎn)布局；變遷

一、中國玉米生產(chǎn)空間布局變化特征分析

中國玉米生產(chǎn)布局變化特征主要從播種面積（生產(chǎn)規(guī)模指數(shù) ① ）和產(chǎn)量（生產(chǎn)集中度指數(shù) ② ）兩個視角來描述，具體分析如下：

從全國的形式得出，玉米播種面積呈波動中增加的趨勢，也是三大糧食作物中唯一播種面積增加的農(nóng)作物。從主產(chǎn)區(qū)來看，1985—2012年間，北方區(qū)玉米生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)不斷上升，由27.63%上升至38.58%，而黃淮海區(qū)、長江中下游區(qū)、西北區(qū)、西南區(qū)和南方區(qū)的玉米生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)均呈下降趨勢，其中黃淮海區(qū)和西南區(qū)降幅最為明顯。

從各省份來看，1985—2012年在玉米生：產(chǎn)規(guī)模指數(shù)呈現(xiàn)波動中上升趨勢的省份中，黑龍江與內(nèi)蒙古的上升趨勢最明顯，其生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)分別提高5.61個百分點和5.28個百分點。山東和四川則成為玉米生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)下降最明顯的省份，分別減少2.8個百分點和5.5個百分點。此外，全國玉米播種面積前五省份的玉米生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)由1985年的45.33%略降為2012年的44.45%。同時，玉米也是全國三大糧食作物中產(chǎn)量增長最快的作物，玉米總產(chǎn)量由1985年的6 382.6萬t增長至2012年的20 561.4萬t，增長1.8倍，顯著高于同期稻谷（1.21 倍）和小麥（1.41 倍）的增長速度。1985—2012年間，中國各?。▍^(qū)、市）的玉米生產(chǎn)集中度指數(shù)變化與生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)較一致。黑龍江和內(nèi)蒙古的集中度指數(shù)增加最為明顯，分別提高7.6個百分點和10.04個百分點，而山東和四川下降最明顯，分別降低4.99個百分點和5.13個百分點。此外，全國玉米產(chǎn)量前五省份的玉米生產(chǎn)集中度指數(shù)由1985年的55.96%略降為2012年的53.47%，表2。綜合以上分析，1985—2012年，我國玉米播種面積和產(chǎn)量在各省區(qū)的不一致變化使得玉米生產(chǎn)布局在全國層面發(fā)生了明顯變化，主要的趨勢是玉米生產(chǎn)重心北移明顯，北方區(qū)已超越黃淮海區(qū)成為我國第一大玉米主產(chǎn)區(qū)，但北方區(qū)和黃淮海區(qū)始終是中國最重要的玉米主產(chǎn)區(qū)。從中國玉米生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)的省際變化趨勢來看，我國玉米生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)向北方地區(qū)（河南、山東、內(nèi)蒙古和東北地區(qū)）轉(zhuǎn)移顯著，同時，東部、南部的一些省區(qū)（如浙江、廣西等）玉米生產(chǎn)地位逐步下降，東部和北部的一些省區(qū)玉米生產(chǎn)地位逐漸加強，如黑龍江和內(nèi)蒙古正崛起為新的玉米主產(chǎn)省區(qū)。值得注意的是，雖然河北、山東的玉米生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)和生產(chǎn)集中度均有所下降，但仍是我國重要玉米主產(chǎn)省份。

二、模型選擇指標說明與數(shù)據(jù)來源

本文實證分析采用兩步法，第一步：使用全域Moran's I指數(shù)對中國玉米生產(chǎn)布局進行空間相關(guān)性檢驗，以確定中國玉米生產(chǎn)布局的空間集中性是否存在，以及進一步分析這種產(chǎn)區(qū)集中程度；第二步，使用空間杜賓模型（SDM）和動態(tài)面板模型（DPM），實證分析中國玉米生產(chǎn)布局變動的影響因素以及空間效應。

1.空間相關(guān)性度量

空間相關(guān)性分析（或稱聚類檢驗）是認識空間分布特征、選擇適宜的空間尺度來完成空間分析的最常用方法。全域Moran's I指數(shù)可以檢驗整個研究區(qū)中鄰近地區(qū)間的相似、相異（空間正相關(guān)、負相關(guān)），還是互相獨立的，是最早應用于全局聚類檢驗的方法。全域Moran's I指數(shù)的計算公式如下：

Moran's I指數(shù)可看作各地區(qū)觀測值的乘積和，其取值范圍為 -1≤I≤1 。若I>0表示正相關(guān)，接近1時表明具有相似的屬性值聚集在一起（高值和高值相鄰、低值和低值相鄰）；而若I<0表示負相關(guān)，接近-1時表明具有相異的屬性值聚集在一起（高值與低值相鄰、低值與高值相鄰）；若I接近0，表示屬性是隨機分布的或者不存在空間相關(guān)性。同時，可根據(jù)Z統(tǒng)計值來檢驗Moran's I指數(shù)在正態(tài)假設條件下的顯著性。

2.實證模型選擇

為了有效地度量玉米生產(chǎn)布局變動的影響因素以及空間效應，本文模型使用空間杜賓模型，具體模型形式如下：

式中： i 、t 分別表示省份和年份； area 表示玉米播種面積（10 3 h m 2 ）； W 表示空間權(quán)重矩陣； W .area 表示玉米播種面積的空間滯后項； W·X k 表示自變量X k 的空間滯后項； u i 為地區(qū)效應； ε it 為隨機誤差項； ρ 1 、β j 、ρ 2 和 θ k 均為估計系數(shù)。

三、玉米生產(chǎn)布局的空間計量結(jié)果分析

1.空間滯后回歸系數(shù)r在1%的水平上顯著，表明中國鄰接省區(qū)的玉米播種面積確實存在明顯的空間集聚效應，某省區(qū)玉米播種面積的增長會通過空間溢出對鄰接地區(qū)變量產(chǎn)生作用，進而促進鄰接地區(qū)的玉米播種面積增長，這也進一步驗證全域Moran's I指數(shù)的結(jié)論。

2.從SDM模型直接效應結(jié)果來看，以往決策（ area it-1 ）、農(nóng)業(yè)技術(shù)（ dc ）、畜牧業(yè)發(fā)展（ meat ）和交通運輸（ traffic ）對玉米生產(chǎn)布局具有顯著影響，但SDM模型直接效應比DPD模型系數(shù)小，說明了DPD模型在沒有考慮空間溢出效應的情況下，高估了上述變量對玉米生產(chǎn)布局的真實影響。溫度（ temp ）對玉米生產(chǎn)布局的影響不顯著，說明氣候變暖對玉米生產(chǎn)布局變化的影響有限。與DPD模型相比，玉米替代效應（ Δearn ）的直接效應顯著，說明提高玉米種植收益，可以突出種植玉米的比較效益，對促進當?shù)赜衩撞シN面積增加具有積極作用。對比DPD系數(shù)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，非農(nóng)就業(yè)的直接效應為負，但不顯著。這可能是由于近年來國家以穩(wěn)定和發(fā)展我國玉米產(chǎn)業(yè)為目的而頒布了多項農(nóng)業(yè)政策有關(guān)，如臨時收儲政策。這些政策穩(wěn)定甚至提高農(nóng)民的玉米種植積極性，部分地抵消掉由非農(nóng)就業(yè)機會增加對本地區(qū)玉米生產(chǎn)的消極影響。

三、結(jié)語

玉米與替代農(nóng)作物畝均凈收益差值，在一定程度上顯示了玉米的擴種潛能，玉米與替代農(nóng)作物畝均凈收益差值對中國玉米生產(chǎn)布局變化的直接效應表明，凈收益差額會對當?shù)赜衩咨a(chǎn)布局產(chǎn)生顯著影響，而對其他地區(qū)的影響較小。同時協(xié)調(diào)跨區(qū)域糧食調(diào)配能力，確保糧食區(qū)域之間的供需平衡，保障國家糧食安全。

參考文獻：

[1] 黃愛軍. 我國糧食生產(chǎn)區(qū)域格局的變化趨勢探討[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2015（02）：20 - 23.

[2] 羅萬純. 中國糧食生產(chǎn)區(qū)域格局及影響因素研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟導刊，2016（04）：156 - 158.

[3] 程葉青. 中國糧食生產(chǎn)的區(qū)域格局變化及東北商品糧基地的響應[J]. 地理科學，2015 （13）：513 - 515.endprint