李文華 李丹丹 王秀妹 黃秀全

（1重慶工商大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，重慶 400067；2重慶工商大學(xué)長江上游經(jīng)濟研究中心，重慶 400067）

一、引言

糧食產(chǎn)業(yè)作為農(nóng)村的第一大產(chǎn)業(yè)，在國民經(jīng)濟中具有基礎(chǔ)性地位。尤其自家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制實施以來，以糧食為代表的農(nóng)業(yè)獲得了顯著的成就，不僅以不足世界10%的耕地成功養(yǎng)活世界20%多的人口，而且自2003年以來，我國糧食產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)了13年的連續(xù)增長，但糧食產(chǎn)業(yè)仍然面臨著嚴峻的生產(chǎn)壓力。其一，糧食產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡，玉米、水稻等供給出現(xiàn)階段性過剩，而大豆產(chǎn)量卻呈現(xiàn)下降趨勢［1］，雖然2017年中央一號文件提出農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，但政策效果并沒有達到立竿見影的效果。其二，國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品價格過高，糧食進口數(shù)量增加，盡管糧食擁有大量庫存，但仍然存在糧食大量進口現(xiàn)象［2］。其三，農(nóng)業(yè)土地荒蕪問題突出，農(nóng)業(yè)用地效率較低，在工業(yè)化、城鎮(zhèn)化取得快速發(fā)展的同時，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化卻發(fā)展緩慢，機械化水平較低，規(guī)?；?jīng)營不足，生產(chǎn)效率低下［3］。

借鑒發(fā)達國家農(nóng)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗，糧食產(chǎn)業(yè)的集聚化生產(chǎn)是穩(wěn)定產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、保證糧食產(chǎn)品安全及提高生產(chǎn)效率的關(guān)鍵。第一，糧食產(chǎn)業(yè)集聚能夠充分利用土地、人力、資本等要素資源［4］；第二，糧食產(chǎn)業(yè)集聚能夠提高地區(qū)專業(yè)分工，因地制宜進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)［5］。尤其在黨和國家提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下，農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營得到了國家和學(xué)界的高度重視，這就在更大程度上要求我國糧食產(chǎn)業(yè)走集聚化發(fā)展道路。目前相關(guān)學(xué)者對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚［6］、種植業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚［7］進行了初步研究，也有學(xué)者開始涉足水果產(chǎn)業(yè)集聚［8］、蔬菜產(chǎn)業(yè)集聚［9］［10］等領(lǐng)域，而對糧食產(chǎn)業(yè)集聚的研究略顯不足。因此，本文集中視角研究糧食產(chǎn)業(yè)集聚問題，并采用實證方法重點考察糧食產(chǎn)業(yè)及具體行業(yè)集聚情況，具體來說，第一，采取區(qū)位熵、集中率等指標衡量糧食產(chǎn)業(yè)及分行業(yè)集聚現(xiàn)狀與時序特征；第二，建立面板數(shù)據(jù)模型，從政府宏觀調(diào)控、交通通達度、市場需求等內(nèi)容分析影響東、中、西部糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚的具體因素。

二、模型設(shè)定與變量選取

（一）模型設(shè)定

產(chǎn)業(yè)集聚測算方法較多，本文選取區(qū)位熵（LQij）、產(chǎn)業(yè)集中率（CRjm）與地區(qū)產(chǎn)業(yè)集中率（Vk）衡量全國省域糧食產(chǎn)業(yè)及分行業(yè)地理集聚現(xiàn)狀及時序特征；通過建立面板數(shù)據(jù)模型，重點考察影響糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚的具體影響因素，所需方法與模型如下：

1.糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚的計算。我國糧食產(chǎn)品主要由稻谷（水稻）、小麥、玉米、谷子、高粱、豆類、薯類等構(gòu)成，根據(jù)本文研究意義、數(shù)據(jù)可獲得性及連續(xù)性，選取谷類、小麥，玉米、豆類、薯類及總體糧食作為研究對象。并且由糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚的特點，選取各糧食行業(yè)耕種面積分析糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚。

（1）區(qū)位熵通常用來衡量某一地區(qū)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化程度，分析產(chǎn)業(yè)空間地理集聚程度，選擇區(qū)位熵計算中國31個省、市、自治區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)集聚程度，當區(qū)位熵值大于1時，表示糧食產(chǎn)業(yè)在該地區(qū)具有較高集聚程度；當區(qū)位熵值小于1時，表示集聚程度較低，低于相關(guān)地區(qū)集聚狀況。區(qū)位熵計算公式如下：

以稻谷為例，其中，LQij為區(qū)域i稻谷j的區(qū)位熵，eij表示區(qū)域i稻谷的耕種面積，ei表示區(qū)域i農(nóng)業(yè)總體耕種面積，Ej表示全國稻谷的耕種面積，E表示全國農(nóng)業(yè)總體耕種面積。其余小麥、玉米、谷類、薯類及總體糧食產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵計算方法與稻谷區(qū)位熵計算方法相同。

（2）糧食產(chǎn)業(yè)集中率是糧食產(chǎn)業(yè)種植規(guī)模排名前幾位省份占全國糧食作物種植規(guī)模的比重，可以反映各糧食產(chǎn)業(yè)規(guī)模最大省份的集聚程度，計算公式如下：

其中，m為省份數(shù)，本文取前5個省份， 表示k省糧食產(chǎn)業(yè)或某糧食品種j占全國種植規(guī)模的比重。

（3）地區(qū)產(chǎn)業(yè)集中率是用來反映產(chǎn)業(yè)空間分布及地區(qū)間差距的指標，分析中國糧食產(chǎn)業(yè)地區(qū)產(chǎn)業(yè)集中率情況，采用公式如下：

其中，Vk表示k省糧食產(chǎn)業(yè)平均集中率，表示k省j糧食品種種植規(guī)模占全國總種植規(guī)模比重，n表示k省所具有糧食種類。地區(qū)產(chǎn)業(yè)平均集中率Vk取值范圍在0～1之間，當取值接近于1時，表示糧食產(chǎn)業(yè)具有較高占有率，其地理集聚程度也越高。

DWI作為常規(guī)MRI檢查序列的補充，與常規(guī)增強MRI聯(lián)合診斷胰腺癌的敏感度為97%，特異度為92%，并顯著提高對小胰腺癌(長徑<3 cm)的診斷效能[9]。多項研究表明胰腺癌的ADC值顯著小于正常胰腺組織[10-16]，本組14例胰腺癌的平均ADC值為1.14×10-3 mm2/s，在以往報道的胰腺癌ADC值范圍內(nèi)。此外，DWI有利于胰腺癌分期，特別是診斷<10 mm肝轉(zhuǎn)移病灶的敏感度和特異度均高于CT[17]。

2.面板數(shù)據(jù)模型的設(shè)定。通過建立平衡面板數(shù)據(jù)模型，分析以區(qū)位熵表示的糧食產(chǎn)業(yè)具體影響因素。設(shè)定模型如下：

其中，αij表示模型常數(shù)項，βi對應(yīng)各解釋變量的系數(shù)，μit為隨機誤差項，并相互獨立，且滿足零均值等方差假設(shè)。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取政府宏觀調(diào)控（GC）、交通通達度（TA）、城鎮(zhèn)化水平（UL）、市場需求（MD）、自然條件（NC）五個方面分析糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚（LQ）的具體影響因素，為了消除異方差對計量結(jié)果的影響，對相關(guān)變量進行對數(shù)化處理，分別以lnGC、ln－TA、lnUL、lnMD、lnNC、lnLQ 表示。

解釋變量中政府宏觀調(diào)控（lnGC）以農(nóng)業(yè)財政支出與財政總支出的比值表示，交通通達度（Ln－TA）采用省域公路里程數(shù)與土地面積比值衡量，城鎮(zhèn)化水平（lnUL）以城鎮(zhèn)人口與各地區(qū)總?cè)丝诒戎当硎荆袌鲂枨螅∕D）借鑒盧凌霄［11］做法，采用人均社會消費品來反映糧食產(chǎn)業(yè)消費水平，自然條件（NC）采用彭暉等［10］研究，以有效灌溉面積加以衡量。

本文選取1999－2015年數(shù)據(jù)進行分析，相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》及各省統(tǒng)計年鑒。并且根據(jù)傳統(tǒng)地理單元劃分方法，將全國分成東、中、西部地區(qū)以具體分析糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚影響因素及區(qū)域差異。其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海，江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省域，中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省域，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12個省域。表1計算了東、中、西部地區(qū)描述性統(tǒng)計結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)差異較大且區(qū)域差異明顯。

三、中國糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚的特征分析

（一）中國糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚現(xiàn)狀特征

表2分析了2015年糧食產(chǎn)業(yè)及各行業(yè)集聚水平，其中谷類糧食行業(yè)區(qū)位熵平均值為0.87，包括黑龍江、上海、江蘇等13個省域達到1以上的集聚水平，集聚程度較高尤其是江西、湖北、湖南等南方各省。小麥行業(yè)區(qū)位熵平均值為0.84，集聚程度在1以上的有山東、陜西、安徽等11個省域，小麥種植面積相對較廣，但總體來說以北方平原地區(qū)為主。玉米行業(yè)集聚程度較高，區(qū)位熵均值達到0.91，包括北京、天津、吉林在內(nèi)的13個省域達到1以上的水平，尤其是東北三省玉米集聚程度更高，區(qū)位熵系數(shù)均在2以上。豆類區(qū)位熵均值為0.82，相對較低，并且區(qū)位熵值只有山西、內(nèi)蒙古、黑龍江等8個省域在1以上，與其他行業(yè)集聚程度相比存在一定差距，原因在于豆類只是日常生活附屬品，并沒有占據(jù)較高比例。薯類產(chǎn)業(yè)全國區(qū)位熵系數(shù)為1.14，在五大類糧食產(chǎn)業(yè)中居于最高值，內(nèi)蒙古、重慶、四川等13個省域區(qū)位熵在1以上，并且重慶、貴州、青海3個省直轄市更是達到了3以上的較高集聚程度，反映了地區(qū)糧食行業(yè)的環(huán)境適應(yīng)性及當?shù)鼐用裆盍?xí)慣與偏好。從糧食產(chǎn)業(yè)總體看，全國區(qū)位熵均值為0.95，區(qū)位熵最高的黑龍江省也只有1.40，最低的是新疆維吾爾自治區(qū)，為0.61，因此可以看出總體糧食產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵不如具體糧食產(chǎn)業(yè)差距大。

表1 相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

表2 2015年中國各省糧食產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵

表3測算了糧食行業(yè)排名前五位省域耕地面積占全國耕地面積的比例，可以看出比例都較高，除薯類較低為48.49%外，稻谷、小麥、玉米豆類集聚程度均在50%以上，但總體糧食產(chǎn)業(yè)集聚程度較低，為37.60%，與表1區(qū)位熵分析結(jié)果存在一致性。從表2糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚情況與區(qū)位熵結(jié)合看，不管是糧食具體行業(yè)還是總體糧食產(chǎn)業(yè)，耕地面積排名前五位的省域與區(qū)位熵較高的省域大體一致。域。從分類可以看出，多數(shù)省域集中于中度地理集聚地區(qū)，而高度地理集聚地區(qū)均是擁有廣闊耕地面積的農(nóng)業(yè)大省，低度地理集聚地區(qū)一方面是經(jīng)濟發(fā)達省域，比如北京、上海等，適宜耕地的土地面積有限，另一方面是由于地理環(huán)境氣候等自然原因不適宜發(fā)展糧食種植，比如西藏、青海等。

由區(qū)位熵系數(shù)、地理集聚及平均集中率三項指標測度2015年糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚情況，分析結(jié)果存在一致性。第一，從總體糧食產(chǎn)業(yè)看，黑龍江、安徽、河南、四川等省域均存在高度地理集聚。第二，從具體糧食行業(yè)看，稻谷類集中于江西、湖南、

表3 2015年糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚情況

本文借鑒路江涌等［12］研究方法，由糧食地區(qū)產(chǎn)業(yè)集中率計算的平均值（0.1613）與標準差（0.1309）將各省地理集聚程度劃分成三種類型。當糧食產(chǎn)業(yè)平均集中率大于兩者之和（0.2922）時，為高度地理集聚地區(qū)；當糧食產(chǎn)業(yè)平均集中率小于兩者之差（0.0304）時處于低度地理集聚地區(qū)；當糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚介于兩者之間時，為中度地理集聚地區(qū)，具體計算結(jié)果見表4。安徽、黑龍江等省域，總體來說位于南方雨水集中地區(qū)；小麥、玉米主要分布于北方地區(qū)的河南、山東、河北等省域，另外黑龍江玉米種植面積較廣；豆類主要在黑龍江、安徽、內(nèi)蒙古、云南等省域集聚程度較高；薯類主要分布于重慶、四川、云南、貴州等南方地區(qū)。糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚一方面反映出對自然稟賦條件的適應(yīng)和依賴，另一方面可看出地理集聚程度較高的省域均是較先進的農(nóng)業(yè)大省。

表4 2015年中國糧食產(chǎn)業(yè)地區(qū)平均集中率分類

其中，高度地理集聚地區(qū)有黑龍江、安徽、四川、河南4個省域；中度地理集聚地區(qū)較多，包括河北、山西、內(nèi)蒙古等21個省域；低度地理集聚地區(qū)包括北京、天津、上海、海南、西藏、青海6個省

（二）中國糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚時序特征

圖1分析了1999－2015年中國糧食產(chǎn)業(yè)集中率變化情況，可以看出糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚程度低于具體糧食行業(yè)，從1999－2005年是第一階段，集聚水平基本在35%左右徘徊，2005年后有一個小幅度的上升，之后穩(wěn)定在37.5%左右水平，上升幅度為 6.99%。

糧食具體行業(yè)整體呈現(xiàn)上升趨勢，其中稻谷和玉米的地理集聚水平相近，但玉米行業(yè)波動幅度相對較大，而稻谷行業(yè)呈現(xiàn)穩(wěn)步增長的發(fā)展趨勢，由 1999年的 45.6%增加到2015年的 50.1%，上升幅度為9.81%，玉米產(chǎn)業(yè)上升也有小幅增加，但變化并不明顯。水稻、玉米是我國主要糧食產(chǎn)品，水稻和玉米的平穩(wěn)、協(xié)調(diào)發(fā)展對于國家糧食安全和經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。同樣小麥行業(yè)也是主要糧食供給品，但相對水稻和玉米地理集聚程度持續(xù)增長，由1999年的55.2%增加到2015年的67.0%，集聚程度在糧食行業(yè)中最大并且增長趨勢明顯。說明我國小麥行業(yè)逐步實現(xiàn)規(guī)?；?jīng)營，提高了小麥行業(yè)生產(chǎn)效率。并且從圖中可以發(fā)現(xiàn)，集聚程度的提高是平穩(wěn)過渡的，這對于小麥行業(yè)乃至糧食產(chǎn)業(yè)的安全生產(chǎn)具有重要作用。豆類、薯類集聚水平波動性較大，其中豆類1999－2006年呈現(xiàn)波動性增長階段，自2006年達到最大值66.0%后便呈現(xiàn)下降趨勢，最后穩(wěn)定于57%左右水平。薯類行業(yè)具體分為三個階段，其中第一階段是1999－2002年，集聚水平穩(wěn)定在38%左右；第二階段是2003－2006年，呈現(xiàn)跳躍式增長至2006年的47.9%；之后基本穩(wěn)定在這一水平。豆類、薯類作為糧食產(chǎn)業(yè)的補充，并不是生活必需品，因此集聚現(xiàn)象波動性較大，這與現(xiàn)實糧食產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨于一致，當豆類或薯類在某些年份價格較高時就會擴大種植規(guī)模，當價格降低時就會縮減種植規(guī)模。

圖1 1999－2015年糧食產(chǎn)業(yè)集中率變化趨勢

三、實證檢驗與結(jié)果分析

（一）面板單位根檢驗

面板單位根檢驗方法較多，為了保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，本文選取 LLC、IPS、ADF－Fisher、PP－Fisher四種檢驗方法，從檢驗結(jié)果（見表5、表6、表7）可以看出只有東部、中部地區(qū)的糧食產(chǎn)業(yè)集聚（lnLQ）、城鎮(zhèn)化水平（lnUL）及西部地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平（lnUL）通過了顯著性檢驗；另外東、中、西部的部分變量通過了顯著性檢驗，因此從總體上說面板數(shù)據(jù)并不平穩(wěn)。經(jīng)過一次差分之后，東、中、西部地區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)均通過了1%水平下的單位根檢驗，即原始數(shù)據(jù)為一階單整序列，能夠進行面板協(xié)整檢驗。

（二）面板協(xié)整檢驗

在通過面板單位根檢驗的基礎(chǔ)上對糧食產(chǎn)業(yè)集聚（lnLQ）等相關(guān)數(shù)據(jù)進行協(xié)整檢驗，本文采用Pedroni檢驗和Kao檢驗方法，其中Pedroni檢驗包括如表8所示的Panel v－Statistic等七種檢驗方法，從檢驗結(jié)果可以看出東、中、西部地區(qū)Panel PPStatistic、Panel ADF －Statistic、Group PP －Statistic、Group ADF－Statistic檢驗均拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，表明相關(guān)變量存在一定程度相關(guān)關(guān)系；進一步Kao檢驗結(jié)果顯示，在東、中、西部地區(qū)同樣拒絕了原假設(shè)，因此可以判斷政府宏觀調(diào)控（LnGC）等變量與糧食產(chǎn)業(yè)集聚（lnLQ）的發(fā)展趨勢是有顯著聯(lián)系的。

（三）面板數(shù)據(jù)模型的確立

在通過面板單位根檢驗及協(xié)整檢驗的基礎(chǔ)上可以建立面板數(shù)據(jù)模型，常用的面板數(shù)據(jù)檢驗方法有混合效應(yīng)、固定效應(yīng)與隨機效應(yīng)模型。對于模型的選擇，通過一系列檢驗完成。（1）對采用固定效應(yīng)模型還是混合效應(yīng)模型進行F檢驗，原假設(shè)為“H0：allui＝0”，即接受混合回歸模型。（2）對采用隨機效應(yīng)模型還是混合效應(yīng)模型進行LM檢驗，其原假設(shè)為，如果拒絕H0，應(yīng)采用隨機效應(yīng)模型。在F檢驗和LM檢驗均通過的情況下進行Hausman檢驗，若檢驗結(jié)果P值小于顯著水平，應(yīng)采用固定效應(yīng)模型；否則采用隨機效應(yīng)模型。通過表9檢驗結(jié)果可以看出，東、中、西部F檢驗、LM檢驗與Hausman檢驗均拒絕原假設(shè)，因此根據(jù)上述分析三大地區(qū)均采取個體固定效應(yīng)模型。

表5 東部地區(qū)面板單位根檢驗

表6 中部地區(qū)面板單位根檢驗

表7 西部地區(qū)面板單位根檢驗

表8 東、中、西部地區(qū)面板協(xié)整檢驗

表9 東、中、西部面板模型的選擇

表10 東、中、西部地區(qū)面板數(shù)據(jù)的檢驗結(jié)果

從檢驗結(jié)果表10可以看出，可決系數(shù)、調(diào)整后的可決系數(shù)與F統(tǒng)計量比較理想，模型整體擬合情況良好。其中東部地區(qū)在政府宏觀調(diào)控（lnGC）、交通通達度（LnTA）、市場需求（lnMD）與自然條件（lnNC）通過了不同水平下的顯著性檢驗，對糧食產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生了較大影響；中部地區(qū)只有城鎮(zhèn)化水平（lnUL）與自然條件（lnNC）通過了顯著性檢驗，并且均對糧食產(chǎn)業(yè)集聚為正向影響；西部地區(qū)在政府宏觀調(diào)控（lnGC）、交通通達度（Ln－TA）、市場需求（lnMD）與自然條件（lnNC）通過了顯著性檢驗，而只有自然條件能夠促進糧食產(chǎn)業(yè)集聚，其他三項內(nèi)容均對糧食產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生阻礙作用。

政府宏觀調(diào)控（lnGC）對三大地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)集聚具有不同影響，其中對東部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)集聚具有促進作用，中部地區(qū)影響不顯著，不利于西部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)集聚。很顯然可以看出政府重視東部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)發(fā)展，忽視了中、西部糧食產(chǎn)業(yè)在全國糧食產(chǎn)業(yè)中的重要地位，尤其是對西部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)的投入力度較低。在東部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)率先發(fā)展的基礎(chǔ)上，政府和農(nóng)業(yè)部相關(guān)部門仍然要重視中、西部糧食產(chǎn)業(yè)發(fā)展，逐步實現(xiàn)全國糧食產(chǎn)業(yè)公平、均衡發(fā)展，提高集聚水平。

交通通達度（LnTA）同樣顯著促進了東部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)集聚，抑制了西部糧食產(chǎn)業(yè)集聚，對中部糧食產(chǎn)業(yè)集聚無顯著影響。由于東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高，交通運輸網(wǎng)絡(luò)便捷，為糧食產(chǎn)業(yè)的空間區(qū)域聯(lián)系創(chuàng)造了良好的條件，有利于糧食產(chǎn)業(yè)形成地理集聚效應(yīng)；而西部地區(qū)由于經(jīng)濟落后、地理位置、自然狀況等因素，交通建設(shè)處于落后位置，盡管近些年以交通為代表的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)取得了巨大成就，但總體上發(fā)展程度較低；雖然中部地區(qū)交通設(shè)施較為發(fā)達，但對糧食產(chǎn)業(yè)集聚仍然不具顯著影響。

城鎮(zhèn)化水平（lnUL）只對中部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)集聚具有顯著正向影響，原因在于東部地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平較快，許多農(nóng)用土地演變?yōu)槌鞘杏玫?，在一定程度上促進了糧食用地集聚，但總體用地規(guī)模卻是下降的，在雙重效應(yīng)下對糧食產(chǎn)業(yè)集聚影響并不顯著；而西部地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展速度緩慢，對糧食產(chǎn)業(yè)集聚沒有產(chǎn)生顯著影響；中部地區(qū)城鎮(zhèn)化不僅呈現(xiàn)快速發(fā)展態(tài)勢，而且土地資源相對東部地區(qū)廣闊，城鎮(zhèn)化的發(fā)展推動了經(jīng)濟發(fā)展的同時也對糧食產(chǎn)業(yè)集聚具有積極影響。

市場需求（lnMD）在東部、西部地區(qū)對糧食產(chǎn)業(yè)集聚具有負向顯著影響，對中部地區(qū)影響不顯著。一般認為對某產(chǎn)業(yè)需求的增長能夠拉動經(jīng)濟增長，形成集聚效應(yīng)，但這里結(jié)果恰恰相反，原因可能在于糧食作為生活必需品，消費具有剛性，在一定范圍內(nèi)的需求是有限的，因此很難形成較大的消費潛力及形成大規(guī)模的產(chǎn)業(yè)集群；另外，只有把糧食產(chǎn)品的消費作為具體衡量因素才比較準確，但由于很難獲得連續(xù)性數(shù)據(jù)，才將社會消費品零售額作為代替，但存在一定偏差，在以后進一步的研究中可以做進一步改進。

自然因素（lnNC）對東部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)集聚影響顯著為負，對中、西部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)集聚具有正向影響。糧食生產(chǎn)依靠氣候、溫度、土地等自然稟賦，但由于數(shù)據(jù)的獲得性原因，本文只選取有效灌溉面積以衡量自然條件中的土地因素這一內(nèi)容。由于東部地區(qū)土地資源相對較少，因而得出自然資源不利于東部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)集聚的結(jié)論也不足為怪。依靠農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)進步，中、西部相對惡劣的氣候條件可以得到一定程度的改善，并且中、西部地區(qū)具有豐富的土地資源，具有形成糧食產(chǎn)業(yè)集聚的自然條件。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

1.自1999年以來，糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚水平穩(wěn)定在36%左右水平，集聚程度較高的地區(qū)有黑龍江、四川、山東、河南、河北等農(nóng)業(yè)大省。從糧食產(chǎn)業(yè)具體行業(yè)來看，小麥行業(yè)集聚水平最高且呈現(xiàn)逐年穩(wěn)步增長趨勢，稻谷、玉米行業(yè)集聚水平相近且較穩(wěn)定，豆類、薯類作為糧食的補充部分，波動性較大。從水稻、小麥、玉米三大糧食行業(yè)集聚穩(wěn)定現(xiàn)狀可以看出，我國糧食產(chǎn)業(yè)平穩(wěn)、協(xié)調(diào)發(fā)展對國家糧食安全具有重要戰(zhàn)略意義。

2.從區(qū)域糧食產(chǎn)業(yè)地理集聚影響因素實證分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，政府財政支持與交通條件對東部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)明顯，尤其是政府財政支持，政府每提高1%的財政支持力度，東部糧食產(chǎn)業(yè)集聚水平將提高1.83%，但市場需求與自然條件降低了東部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)集聚程度，這與東部地區(qū)較高發(fā)展水平及有限的耕種面積密切相關(guān)。政府財政支持、交通條件及市場條件不利于西部地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)集聚，只有以灌溉面積為衡量的自然條件能夠提高集聚水平。東部地區(qū)只有自然條件及城鎮(zhèn)化水平對糧食產(chǎn)業(yè)集聚具有顯著影響，且能提高糧食產(chǎn)業(yè)集聚水平。

（二）政策建議

本文基于新時代國家農(nóng)業(yè)政策導(dǎo)向、糧食產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、實證檢驗及相關(guān)研究，提出以下幾點提高糧食產(chǎn)業(yè)集聚及糧食增產(chǎn)增收的對策建議：

1.加大糧食產(chǎn)業(yè)財政投入，實現(xiàn)區(qū)域糧食產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展。糧食產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展并不是說各地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)一致發(fā)展，這既不符合經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律，也與當?shù)刈匀坏乩憝h(huán)境不相適應(yīng)，而是說在糧食主產(chǎn)區(qū)優(yōu)先發(fā)展的基礎(chǔ)上，通過國家財政政策傾斜，鼓勵、支持、引導(dǎo)落后地區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)發(fā)展，逐步實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)與公平。

2.提高科技研發(fā)力度，改善不良生產(chǎn)方式。通過培養(yǎng)優(yōu)良品種及改善當?shù)厣a(chǎn)方式的前提下，糧食生產(chǎn)受土地、氣候、溫度等自然條件的限制越來越??；同時研發(fā)適宜糧食產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的機械設(shè)備，擴大經(jīng)營規(guī)模，提高生產(chǎn)效率。

3.建立健全糧食市場機制，保證有效需求和供給。其中近年來玉米庫存積壓嚴重，而大豆出現(xiàn)供不應(yīng)求現(xiàn)象，糧食產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)不合理；雖然國內(nèi)擁有充足糧食數(shù)量，但卻在一定程度上依賴對國外糧食的進口。為改變糧食市場不利發(fā)展局面，就要在尊重市場規(guī)律的前提下，健全和完善糧食市場體系。