徐小華，王 琪，吳恩平

（1.浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院，浙江紹興 312000；2.浙江工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，浙江杭州 310000；3.浙江工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江杭州 310000）

雞肉是我國僅次于豬肉的第二大畜禽消費(fèi)品[1]，也是居民動物性蛋白質(zhì)攝入的主要來源[2]。近年來受飼料成本[3]、疫情[4]、城鎮(zhèn)化水平[5-6]、豬肉價(jià)格[7]等因素影響，活雞價(jià)格頻繁波動，這不僅影響到居民對雞肉的需求量，也對家禽養(yǎng)殖戶的利益產(chǎn)生直接影響。因此，如何穩(wěn)定活雞價(jià)格，有效發(fā)揮雞肉的替代效應(yīng)，成為學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注的重要命題。

目前學(xué)者們大多從活雞產(chǎn)業(yè)鏈視角分析活雞價(jià)格波動的原因，發(fā)現(xiàn)價(jià)格上漲的根本原因是成本上升和產(chǎn)后各環(huán)節(jié)加價(jià)[8]。隨著我國各個(gè)區(qū)域一體化進(jìn)程的推進(jìn)以及交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展，區(qū)域之間關(guān)系越來越緊密，其他區(qū)域影響因素的波動也有可能引起本區(qū)域活雞價(jià)格變化。我國學(xué)者已經(jīng)注意到了空間效應(yīng)對生豬價(jià)格的影響，運(yùn)用傳統(tǒng)的空間滯后模型和空間誤差模型、空間杜賓模型[9]的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國豬肉價(jià)格波動存在顯著的空間趨同性和空間溢出效應(yīng)。但是很少有學(xué)者關(guān)注區(qū)域間活雞價(jià)格的傳導(dǎo)問題，對區(qū)域間價(jià)格差異的驅(qū)動因素也較少研究。鑒于此，考慮到數(shù)據(jù)可得性和雞肉價(jià)格與活雞價(jià)格有高度的關(guān)聯(lián)性[10]，本文嘗試研究我國活雞價(jià)格時(shí)空分布演變特征，通過建立動態(tài)空間面板模型，分析活雞價(jià)格區(qū)域差異的驅(qū)動因素，以期為政府穩(wěn)定雞肉價(jià)格提供政策依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.1.1 變量選取 本文選取活雞價(jià)格作為被解釋變量。通過對現(xiàn)有文獻(xiàn)的梳理，選取玉米價(jià)格、商品代蛋雛雞價(jià)格、城鎮(zhèn)化率、商品代肉雛雞價(jià)格、豬肉價(jià)格、人均地區(qū)生產(chǎn)總值6 個(gè)變量作為解釋變量。

雛雞價(jià)格：活雞產(chǎn)品價(jià)格上漲的主要原因是成本推動[11]。雛雞價(jià)格是影響供給的一個(gè)重要因素。因此選取商品代蛋雛雞DCP）和商品代肉雛雞RCP）作為影響活雞價(jià)格波動的成本因素。

玉米價(jià)格：根據(jù)2018 年《全國農(nóng)產(chǎn)品成本與收益資料匯編》，精飼料費(fèi)用為主要投入成本，精飼料主要由玉米、豆粕等構(gòu)成。因此本文以玉米價(jià)格（CP）作為代替變量來衡量飼料價(jià)格。

豬肉價(jià)格：豬肉及牛羊肉均為雞肉的替代品，但牛羊肉的替代效應(yīng)不明顯[12]，當(dāng)豬肉價(jià)格上漲時(shí)，消費(fèi)者會傾向于增加雞肉的消費(fèi)。因此本文選取豬肉價(jià)格（PP）作為替代品價(jià)格。

城鎮(zhèn)化率：城鎮(zhèn)化水平提高通過增加區(qū)域城鎮(zhèn)人口數(shù)量、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高城鄉(xiāng)居民收入并縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，直接或間接的影響居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)與居民消費(fèi)水平[13]，進(jìn)而促進(jìn)雞肉價(jià)格的上漲。本文選取城鎮(zhèn)化率（UR）刻畫城鎮(zhèn)化水平。

人均地區(qū)生產(chǎn)總值：國民經(jīng)濟(jì)水平提高必然會拉動內(nèi)需，推動物價(jià)持續(xù)上漲[14]。本文選取人均地區(qū)生產(chǎn)總值（Pgdp）作為替代變量來衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長水平。

1.1.2 數(shù)據(jù)來源 考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取中國大陸（西藏、北京、河南地區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)缺失，不予考慮）28 個(gè)省（區(qū)、市）月度數(shù)據(jù)作為分析樣本，樣本區(qū)間為2001—2017 年。數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》《中國畜牧業(yè)年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國畜牧獸醫(yī)年鑒》。利用CPI 定基指數(shù)處理各省的相關(guān)月度數(shù)據(jù)以消除通貨膨脹的影響，所有的變量數(shù)據(jù)均取其自然對數(shù)進(jìn)行分析。

1.2 研究方法

1.2.1 全局空間自相關(guān) 全局空間自相關(guān)反映了在一個(gè)總的空間范圍內(nèi)空間依賴的程度。其最常用的關(guān)聯(lián)指標(biāo)是Moran' s I，在構(gòu)成的Moran 散點(diǎn)圖中，可以劃分為4 個(gè)象限，對應(yīng)4 種不同的區(qū)域空間差異類型：“高-高”（區(qū)域自身和周邊地區(qū)的屬性水平均較高，二者空間差異程度?。ⅰ案?低”（區(qū)域自身屬性水平高，周邊地區(qū)屬性水平低，二者空間差異程度較大）、“低-低”、“低-高”。根據(jù)“高-高”、“低-低”類型是否占最多，判斷某一地區(qū)是否存在顯著的空間自相關(guān)性，即具有明顯的空間集聚特征。Moran' s I的計(jì)算公式為：

式中，Wij為研究區(qū)域每個(gè)空間單元i 與j 的空間相鄰權(quán)重矩陣，當(dāng)二者相鄰時(shí)，Wij取1，反之則取0；xi為第i 個(gè)單元的觀測值；為觀測量均值。在給定顯著性水平時(shí)，Moran's I＞0，表示正相關(guān)；Moran's I＜0 表示負(fù)相關(guān)，值越大則相關(guān)的程度越高。反之，則空間上相關(guān)的程度越小。Moran's I=0 表示空間分布呈現(xiàn)隨機(jī)的狀態(tài)。

1.2.2 局部空間自相關(guān) 全局自相關(guān)性測度了研究對象的整體空間分布狀況，但可能會忽略空間局域上的非典型特征。因此有必要進(jìn)行局域空間自相關(guān)分析作為補(bǔ)充。本研究利用OpenGeoDa1.2.0 軟件對局部空間自相關(guān)進(jìn)行計(jì)算，對局部Moran's I采用95%置信水平的檢測，通過顯著性檢測以LISA 集聚圖反映其特征[15]。其計(jì)算公式為：

1.2.3 空間杜賓模型 本文通過構(gòu)建空間杜賓模型進(jìn)行實(shí)證分析，具體模型設(shè)定如下：

式中，yit為活雞價(jià)格；i 和t 分別為省份和時(shí)期；ρ為因變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)；wij為空間權(quán)重矩陣；βk是第k 個(gè)自變量回歸系數(shù)；xit,k為i 省份t 時(shí)期第k 個(gè)自變量；λk為第k 個(gè)自變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

由于傳統(tǒng)空間鄰近權(quán)重矩陣僅僅以地理因素為標(biāo)準(zhǔn)，但現(xiàn)實(shí)中各省份的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系錯(cuò)綜復(fù)雜，為確保研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文同時(shí)把空間分析中的空間鄰近權(quán)重矩陣Wδ和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣We納入研究框架。其中空間鄰近權(quán)重矩陣Wδ以空間鄰近作為標(biāo)準(zhǔn)，若i 省與j 省空間相鄰，則Wij=1，否則Wij=0；經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣We則令i 省份與j 省份的人均GDP 分別為Yi和Yj，定義空間權(quán)重矩陣中的元素wij=1/|Yi-Yj|,經(jīng)濟(jì)距離越近，則兩者之間的空間權(quán)重系數(shù)越大。

空間杜賓模型將鄰近省份影響因素考慮在內(nèi)，導(dǎo)致系數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)不再等于0，這表明回歸系數(shù)不能準(zhǔn)確解釋自變量對因變量的影響。因此本文根據(jù)LeSage 等[16]的研究成果,將自變量對因變量的影響分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。

2 結(jié)果與分析

2.1 中國活雞價(jià)格區(qū)域差異的時(shí)空特征演變

2.2.1 空間趨勢面分析 為了清晰地展現(xiàn)中國活雞價(jià)格的空間結(jié)構(gòu)變化，本文分別繪制出2001、2009、2017年活雞價(jià)格的空間趨勢圖，由圖1 可知，2001 年和2009 年活雞價(jià)格在東西方向上均呈現(xiàn)“兩端低中間高”的空間結(jié)構(gòu)特征，隨著時(shí)間的演變，“倒U 型”特征的空間結(jié)構(gòu)逐漸弱化，說明東西兩邊和中部地區(qū)三者之間的活雞價(jià)格差異在逐年縮小。活雞價(jià)格在南北方向呈現(xiàn)較穩(wěn)定的“南高北低”的空間結(jié)構(gòu)特征，隨著時(shí)間的推進(jìn)，逐漸演變?yōu)椤癠 型”的空間結(jié)構(gòu)特征，說明越往南活雞價(jià)格越高，可能原因在于飲食習(xí)慣不同，中國南部省份的居民較北方更喜雞肉，其次南部省份經(jīng)濟(jì)較北方更為發(fā)達(dá)。

圖1 2001、2009、2017 年的趨勢面分析

2.1.2 冷熱點(diǎn)分析 為探究活雞價(jià)格高低值集聚的空間分布特征，本文使用ArcGIS 10.5 繪制出2001 年、2007 年、2012 年、2017 年活雞價(jià)格的冷熱點(diǎn)圖，將29 個(gè)省份活雞價(jià)格的Getis-Ord Gi 分成7 個(gè)等級，分別命名為超熱點(diǎn)區(qū)、高熱點(diǎn)區(qū)、低熱點(diǎn)區(qū)、超冷點(diǎn)區(qū)、高冷點(diǎn)區(qū)、低冷點(diǎn)區(qū)、和隨機(jī)分布區(qū)。由結(jié)果可知：①樣本期內(nèi)熱點(diǎn)區(qū)域和冷點(diǎn)區(qū)域均呈現(xiàn)明顯的集中態(tài)勢，局部空間關(guān)聯(lián)特征尤為明顯，“北冷南熱”兩極分化較為嚴(yán)重；②超熱點(diǎn)區(qū)、高熱點(diǎn)區(qū)和低熱點(diǎn)區(qū)集中在中國東南部沿海地區(qū)（廣東、福建、廣西、海南）、中部地區(qū)（湖南）以及西南地區(qū)部分省區(qū)（貴州、云南、四川、重慶），而冷點(diǎn)區(qū)主要集中在我國天津、河北、吉林、遼寧、山西、寧夏和內(nèi)蒙古等地；③2012—2017 年，超熱點(diǎn)區(qū)和高熱點(diǎn)區(qū)省份在五年內(nèi)并無變化，與2001年相比，超熱點(diǎn)區(qū)大幅減少，其中廣東、云南、貴州都由超熱點(diǎn)區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)楦邿狳c(diǎn)區(qū)，而四川則由高熱點(diǎn)區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)殡S機(jī)分布區(qū)，重慶由低熱點(diǎn)區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)殡S機(jī)分布區(qū)，內(nèi)蒙古、吉林由超冷點(diǎn)區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)楦呃潼c(diǎn)區(qū)，江蘇、安徽由隨機(jī)分布區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)楦呃潼c(diǎn)區(qū)，陜西由隨機(jī)分布區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)榈屠潼c(diǎn)區(qū)?？傮w來看，熱點(diǎn)區(qū)在2001—2017 年呈現(xiàn)出圈層式收縮的特征，而冷點(diǎn)區(qū)的空間極化現(xiàn)象減弱。

2.1.3 空間自相關(guān)分析 全國省域活雞價(jià)格空間相關(guān)性的檢驗(yàn)結(jié)果如圖2 所示，樣本期內(nèi)各年的Moran's I都在1% 水平上顯著，即活雞價(jià)格存在顯著的空間自相關(guān)性，樣本期內(nèi)各年的Moran's I都在0～1，這表明各個(gè)省份的活雞價(jià)格在全域空間上存在正相關(guān)關(guān)系，即活雞價(jià)格存在集群分布和空間溢出現(xiàn)象?？傮w來看，Moran's I呈現(xiàn)波動中下降的變化趨勢，其中，2006—2012 年Moran's I值均為正，說明本省活雞價(jià)格的提高對于臨近省域具有帶動作用，但這種帶動作用呈現(xiàn)逐年波動下降的趨勢，表明省域間空間正溢出效應(yīng)趨于下降，空間集聚性和依賴性的明顯下降反映出省域之間的經(jīng)濟(jì)帶動作用在減弱；2012—2016 年Moran's I呈小幅上升狀態(tài)，表明近年來活雞價(jià)格的空間相關(guān)性在增強(qiáng)，活雞價(jià)格較高省份的輻射效應(yīng)帶動臨近省份活雞價(jià)格的提高。

由于全局空間分析只能反映各個(gè)省份整體的價(jià)格空間依賴程度，忽略了空間過程的不穩(wěn)定性，會掩蓋其局部的空間異質(zhì)特征[17]，省份之間價(jià)格差異也很可能存在空間集聚或分散的局部空間自相關(guān)現(xiàn)象，而Moran's I散點(diǎn)圖可以揭示出局部區(qū)域價(jià)格波動的差異，因此，本文截取了2001、2007、2012 年和2017 年不同省份活雞年度平均價(jià)格，運(yùn)用OpenGeoDa1.2.0 實(shí)現(xiàn)Moran 散點(diǎn)圖以探討其局部變化趨勢，圖中橫坐標(biāo)為省區(qū)單元活雞價(jià)格水平的標(biāo)準(zhǔn)化值，縱坐標(biāo)表示鄰近省區(qū)活雞價(jià)格水平的空間加權(quán)平均值，又稱空間滯后變量。

圖2 活雞價(jià)格的全局Moran's I

Moran 散點(diǎn)圖（圖3）反映了被觀測省市及地區(qū)的分布特征和鄰近區(qū)域的相互關(guān)系，可以看出，分布于一、三象限的省份數(shù)量在4 個(gè)時(shí)間斷面上始終處于高度密集的狀態(tài)，即“高-高”、“低-低”型在數(shù)量上占據(jù)明顯優(yōu)勢。從時(shí)間尺度的演變來看，活雞價(jià)格的“高-高”型區(qū)域17年來并沒有增減，而“低-低”型區(qū)域卻由2001 年的13個(gè)減少到了2017 年的9 個(gè)，降幅達(dá)30.8%。

圖3 2001、2007、2012 年和2017 年局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖

綜合局部Moran's I指數(shù)值和標(biāo)準(zhǔn)化變量Zi的取值，繪制LISA 集聚圖分析空間關(guān)聯(lián)特征。總體來看，2001年與2017 年活雞價(jià)格的空間分布呈現(xiàn)出比較明顯的縱向分層連片集聚特征。從空間分布格局來看：①2001與2017 年活雞價(jià)格呈現(xiàn)出“高-高”型集聚的省份主要集中在廣西、貴州、福建、江西、廣東、湖南、四川7 省，表明本地與相鄰地區(qū)活雞價(jià)格都處于較高水平的省份主要集中在我國東南沿海地區(qū)與西南部地區(qū)；②活雞價(jià)格“低-低”型集聚的省份集中分布在黑龍江、內(nèi)蒙古、遼寧、山東、河北、山西、河南、吉林8 省，說明本地與相鄰地區(qū)活雞價(jià)格都較低的省份主要集中北部沿海和東北部地區(qū)，這與前文冷熱點(diǎn)分析結(jié)果基本一致；③“高-低”型集聚的省份2001 年為安徽、上海、青海，2017 年為新疆、寧夏、上海、青海、遼寧，此類省份活雞價(jià)格較高，但受周邊省份較弱的空間制約，本省較快增長的活雞價(jià)格并沒有帶動周圍省份活雞價(jià)格的整體增長，而是呈現(xiàn)出一定的極化效應(yīng)；④“低-高”型集聚的省份主要分布在浙江、陜西、湖北、甘肅，此類省份本身活雞價(jià)格較低，而周圍省份的活雞價(jià)格均較高，說明區(qū)域間的溢出傳導(dǎo)效應(yīng)對其影響程度較小。

究其原因，一方面可能在于我國活雞產(chǎn)業(yè)具有生產(chǎn)與消費(fèi)高度一致性的特點(diǎn)，肉雞傳統(tǒng)生產(chǎn)區(qū)也是雞肉的主要消費(fèi)區(qū)，廣東和廣西作為我國黃羽肉雞生產(chǎn)排名第一、第二的主產(chǎn)省份，也是主要的消費(fèi)地區(qū)，這種優(yōu)勢為當(dāng)?shù)鼐用裉峁┝讼M(fèi)的便利條件，而居民也因此養(yǎng)成了雞肉消費(fèi)的習(xí)慣，從而促進(jìn)了當(dāng)?shù)仉u肉價(jià)格的上漲；最后，活雞價(jià)格在區(qū)域之間存在差異與各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密不可分，例如我國西部地區(qū)活雞產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平遠(yuǎn)落后于東、中部地區(qū)，人口稀少，經(jīng)濟(jì)發(fā)展動力不足致使其生產(chǎn)成本高于全國平均水平。

2.2 活雞價(jià)格區(qū)域價(jià)格差異的驅(qū)動因素分析

2.2.1 泰爾指數(shù)分解 泰爾指數(shù)及其分解的組內(nèi)和組間差距可以很好反映組內(nèi)、組間差距對于活雞價(jià)格區(qū)域差異的貢獻(xiàn)度，因此本文將中國劃分為東部、西部、中部和東北部4 個(gè)區(qū)域。東部地區(qū)包括天津、江蘇、河北、上海、浙江、山東、廣東、福建、海南；中部地區(qū)包括河南、湖北、江西、山西、安徽、湖南；西部地區(qū)包括重慶、內(nèi)蒙古、四川、云南、甘肅、青海、廣西、貴州、陜西、寧夏、新疆；東北地區(qū)包括黑龍江、吉林、遼寧。

表1 為2001—2017 年泰爾指數(shù)組內(nèi)和組間差距的變動狀況。研究發(fā)現(xiàn)：①東部、中部、西部與東北部區(qū)域之間的差異與各區(qū)域內(nèi)部省域之間的差異比重格局基本保持穩(wěn)定；②在各區(qū)域內(nèi)部省域之間的差異比重格局上，東部區(qū)域內(nèi)各省域的差異在總體差異中的占比從2001 年的19.3849%波動上升至2017 年的38.084%，其在總體差異中的占比排名由第二上升至第一，與此同時(shí)，西部區(qū)域內(nèi)各省域的差異貢獻(xiàn)度則呈現(xiàn)出逐年波動下降的趨勢；③西部區(qū)域與東部區(qū)域內(nèi)各省域的差異占比和始終在70%以上，是對總體差異影響最大的兩個(gè)區(qū)域?？傮w而言，組內(nèi)差距對活雞價(jià)格的空間差異一直起決定性作用，從貢獻(xiàn)度上來看，組內(nèi)差距的貢獻(xiàn)度始終保持在70%以上，顯然各區(qū)域內(nèi)部差異是造成總體差異的主要影響因素，而各區(qū)域間差異對總體差異的影響較小。

2.2.2 空間計(jì)量模型分析 通過前文空間自相關(guān)的分析，表明中國活雞價(jià)格存在明顯的空間集聚性和空間依賴性，活雞價(jià)格的波動水平不但與自身因素有關(guān)，亦與周圍地區(qū)存在相關(guān)性。本研究采用空間杜賓模型分析中國活雞價(jià)格的空間效應(yīng)，為確保研究的穩(wěn)健性，本研究同時(shí)把空間鄰近權(quán)重矩陣Wδ和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣We納入研究。Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果顯示卡方差值較大并通過1%顯著性檢驗(yàn)，對數(shù)似然值顯示固定效應(yīng)空間杜賓模型明顯優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)的空間杜賓模型，因此，本文最終選擇固定效應(yīng)空間杜賓模型作為最優(yōu)模型進(jìn)行模擬分析。估計(jì)的結(jié)果見表2，基于空間地理距離權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣的空間杜賓模型的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng)的回歸結(jié)果見表3 和表4。

如表2 所示，在空間地理距離權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣兩種矩陣下，豬肉價(jià)格、商品代肉雛雞商品代蛋雛雞、城鎮(zhèn)化率均表現(xiàn)出顯著正向影響。但由于SDM 模型同時(shí)考慮了臨近省份相關(guān)變量的影響，回歸系數(shù)不能直接解釋變量的實(shí)際影響，因此需要進(jìn)一步根據(jù)直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的結(jié)果分析得出研究結(jié)論，結(jié)果見表3、表4。

由表3、表4 回歸結(jié)果的直接效應(yīng)部分可以看出，商品代肉雛雞價(jià)格、商品代蛋雛雞價(jià)格、豬肉價(jià)格、城鎮(zhèn)化率的系數(shù)均為正，且都通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明豬肉價(jià)格、商品代肉雛雞價(jià)格、商品代蛋雛雞價(jià)格增長與城鎮(zhèn)化率提高都會對活雞價(jià)格產(chǎn)生推動作用，原因在于商品代肉雛雞價(jià)格、商品代蛋雛雞價(jià)格為活雞的生產(chǎn)成本，生產(chǎn)成本的提高將會導(dǎo)致活雞價(jià)格上漲。而豬肉屬于雞肉的替代品，當(dāng)豬肉價(jià)格上漲時(shí)，居民會增加雞肉消費(fèi)，從而導(dǎo)致雞肉價(jià)格上漲。區(qū)域城鎮(zhèn)化率的提高則通過增加區(qū)域城鎮(zhèn)人口數(shù)量、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高城鄉(xiāng)居民收入并縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，直接或間接地影響居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)與居民消費(fèi)水平，進(jìn)而促進(jìn)活雞價(jià)格的上漲。從間接效應(yīng)的部分可以看出，商品代肉雛雞價(jià)格、商品代蛋雛雞價(jià)格、玉米價(jià)格、豬肉價(jià)格和城鎮(zhèn)化率的系數(shù)均為正，且在1%顯著性水平下顯著，說明商品代肉雛雞價(jià)格、商品代蛋雛雞價(jià)格、玉米價(jià)格、豬肉價(jià)格和城鎮(zhèn)化率均具有正向的空間溢出效應(yīng)，臨近省份商品代肉雛雞價(jià)格、商品代蛋雛雞價(jià)格、玉米價(jià)格與豬肉價(jià)格的增長將會導(dǎo)致本省份活雞價(jià)格的上升。由此可見生產(chǎn)成本的變化、替代品價(jià)格的變化及城鎮(zhèn)化率的變化是活雞價(jià)格波動的主要因素。

表2 空間杜賓模型回歸結(jié)果

表3 基于聯(lián)接鄰近的空間杜賓模型的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

表4 基于經(jīng)濟(jì)鄰近的空間杜賓模型的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

3 結(jié)論與建議

本文基于中國28 個(gè)省2001—2017 年月度面板數(shù)據(jù)，采用空間自相關(guān)和冷熱點(diǎn)分析等技術(shù)手段對中國省域活雞價(jià)格差異時(shí)空演變特征進(jìn)行研究，并利用空間杜賓模型進(jìn)一步從空間視角深入剖析區(qū)域價(jià)格差異的驅(qū)動成因。結(jié)論如下：①中國活雞價(jià)格熱點(diǎn)區(qū)域和冷點(diǎn)區(qū)域均呈現(xiàn)明顯的集中態(tài)勢，局部空間關(guān)聯(lián)特征尤為鮮明，“北冷南熱”兩極分化較為嚴(yán)重，熱點(diǎn)區(qū)在2001—2017 年呈現(xiàn)出圈層式收縮的特征，冷點(diǎn)區(qū)的空間極化現(xiàn)象減弱。②中國活雞價(jià)格區(qū)域差異二元分化明顯。從活雞價(jià)格的空間分布格局來看，價(jià)格“低-低”型區(qū)域主要集中在北部沿海和東北部地區(qū)，“高-高”型區(qū)域主要集中在東南沿海地區(qū)與西南地區(qū)。③泰爾指數(shù)的分解表明，組內(nèi)差距的貢獻(xiàn)度始終保持在70% 以上，各區(qū)域內(nèi)部差異是造成總體差異的主要影響因素，從2011—2017 年的時(shí)間演變來看，組內(nèi)差距呈現(xiàn)出階梯式增長的趨勢，2017 年東部地區(qū)組內(nèi)差異的貢獻(xiàn)度超越西部地區(qū)，成為貢獻(xiàn)度占比最高的地區(qū)。④空間杜賓模型分析結(jié)果顯示，中國活雞價(jià)格的集聚效應(yīng)已經(jīng)打破了原有的地理集聚，而存在跨區(qū)域的空間效應(yīng)。豬肉價(jià)格、商品代肉雛雞價(jià)格、商品代蛋雛雞價(jià)格、城鎮(zhèn)化率均表現(xiàn)出顯著正向影響，從直接效應(yīng)分析來看，商品代肉雛雞價(jià)格、商品代蛋雛雞價(jià)格、豬肉價(jià)格和城鎮(zhèn)化率的提高會帶動本地活雞價(jià)格的提高。從間接效應(yīng)分析來看，臨近省份商品代肉雛雞價(jià)格、商品代蛋雛雞價(jià)格、玉米價(jià)格、豬肉價(jià)格和城鎮(zhèn)化率的提高都會帶動本地活雞價(jià)格的提高。

根據(jù)以上結(jié)論，本研究提出如下政策建議：①政府職能部門在雞肉價(jià)格政策調(diào)控過程中應(yīng)充分考慮“集聚效應(yīng)”和“時(shí)空效應(yīng)”，因地制宜、因時(shí)制宜的制定調(diào)控政策；②對”高-高”型集聚的東南沿海地區(qū)與西南地區(qū)要進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控，加強(qiáng)不同地區(qū)間的信息共享機(jī)制，以防止活雞價(jià)格高位運(yùn)行的省份對臨近省份活雞價(jià)格的提升產(chǎn)生的推波助瀾的作用。加大對落后地區(qū)活雞產(chǎn)業(yè)的交通、運(yùn)輸、倉儲等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和改造，以加強(qiáng)各地區(qū)市場間的流通與技術(shù)合作；③要繼續(xù)推進(jìn)活雞養(yǎng)殖標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)模化為核心的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和結(jié)構(gòu)性改革，提高基礎(chǔ)設(shè)施、生產(chǎn)設(shè)施設(shè)備及人力投入的利用率，進(jìn)一步降低活雞養(yǎng)殖成本，并預(yù)防豬肉等替代品價(jià)格的大幅波動，是建立活雞市場價(jià)格穩(wěn)定長效機(jī)制的關(guān)鍵。