郝曉燕，張 益， 2，韓一軍※

(1.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083；2.中國(guó)熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技信息研究所，海南儋州 571737)

0 引言

糧食生產(chǎn)布局的變化將直接影響糧食市場(chǎng)供給量在時(shí)間和空間上分布的均衡性，進(jìn)而引發(fā)糧價(jià)、貿(mào)易、市場(chǎng)等一系列波動(dòng)[1]。隨著中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，糧食生產(chǎn)空間布局的區(qū)域特征日益顯現(xiàn)，小麥生產(chǎn)區(qū)域由比較分散逐漸演變?yōu)橄鄬?duì)集中，優(yōu)勢(shì)區(qū)域日益明顯，對(duì)小麥供給發(fā)揮著越來越重要的作用。

現(xiàn)有研究中關(guān)于糧食生產(chǎn)布局的研究成果較為豐富，學(xué)者基本認(rèn)同在自然資源、社會(huì)資源、經(jīng)濟(jì)資源、市場(chǎng)資源及政策環(huán)境等因素的綜合作用下，中國(guó)糧食生產(chǎn)布局呈現(xiàn)整體北移的特征[2-5]。但是學(xué)者們對(duì)小麥生產(chǎn)變遷布局趨勢(shì)的判斷尚未達(dá)成一種比較直觀趨同的認(rèn)識(shí)。姜會(huì)飛[6]認(rèn)為1979—2002年小麥生產(chǎn)的時(shí)空差異性導(dǎo)致北方是我國(guó)小麥生產(chǎn)發(fā)展的重點(diǎn)地區(qū)。趙俊曄[7]提出盡管生產(chǎn)水平和種植條件有所不同，但我國(guó)小麥正逐步向著黃淮海和長(zhǎng)江中下游兩大優(yōu)質(zhì)麥產(chǎn)區(qū)的產(chǎn)業(yè)帶集中。楊春[8]指出小麥生產(chǎn)布局在華東、東北、西南區(qū)不斷縮減的同時(shí)，生產(chǎn)重心不斷向華北和華中集中。盧布[9]指出黃淮海、長(zhǎng)江中下游和大興安嶺沿麓產(chǎn)區(qū)優(yōu)質(zhì)專用小麥的區(qū)位優(yōu)勢(shì)不斷增強(qiáng)。屈寶香[10]指出小麥生產(chǎn)北多南少西部萎縮，核心優(yōu)勢(shì)逐漸流向黃淮海流域。徐志宇[11]通過測(cè)算比較優(yōu)勢(shì)指數(shù)，認(rèn)為華北和西北地區(qū)是小麥生產(chǎn)布局發(fā)展過程中綜合比較優(yōu)勢(shì)較高的地區(qū)。

關(guān)于生產(chǎn)布局的影響因素研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要考慮了自然資源、經(jīng)濟(jì)效益、技術(shù)進(jìn)步、市場(chǎng)環(huán)境、自然災(zāi)害和政策等方面因素。國(guó)外學(xué)者David & Elliott[12]通過結(jié)合糧食生產(chǎn)效率，驗(yàn)證了糧食生產(chǎn)布局與相關(guān)糧食作物的價(jià)格、自然災(zāi)害和是否接近沿海區(qū)省份布局具有相關(guān)關(guān)系。R.Welsh[13]指出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局也受到上下游部門的影響。Daniel & Killkenny[14]認(rèn)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局與一般農(nóng)業(yè)政策的變化有關(guān)系，如增加農(nóng)業(yè)津貼和轉(zhuǎn)移支付等。國(guó)內(nèi)學(xué)者陸文聰[15]發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量及其受教育程度、化肥及農(nóng)業(yè)動(dòng)力投入、有效灌溉面積和農(nóng)村水庫庫容量對(duì)糧食播種面積有正向影響，而除澇面積、承載比例和農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)收入對(duì)糧食播種面積有負(fù)向影響。鐘甫寧等[16]指出棉花與替代作物等價(jià)格和單產(chǎn)比是棉花生產(chǎn)布局變化的關(guān)鍵影響因素，棉糧相對(duì)價(jià)格、棉花單產(chǎn)、政府的棉花投資、公路里程、有效灌溉面積對(duì)棉花生產(chǎn)布局有正向影響。陳歡等[17]指出農(nóng)民以往決策、技術(shù)、畜牧業(yè)發(fā)展、交通條件對(duì)玉米生產(chǎn)面積變化有正向影響，而非農(nóng)收入比重、玉米與替代作物畝均凈收益差值對(duì)其有負(fù)向影響。

該研究借鑒以往文獻(xiàn)研究方法，首先對(duì)改革開放以來中國(guó)小麥生產(chǎn)布局變遷分析，總結(jié)出小麥生產(chǎn)布局變遷的趨勢(shì)性特征； 其次構(gòu)建空間杜賓模型，實(shí)證分析中國(guó)小麥生產(chǎn)布局變遷的影響因素，以期為優(yōu)化小麥生產(chǎn)布局和小麥產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供有針對(duì)性的理論參考依據(jù)。

1 中國(guó)小麥生產(chǎn)布局變遷特征分析

該研究采用生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)和生產(chǎn)集中度指數(shù)，分別以代表不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的中國(guó)四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域和代表不同自然稟賦的農(nóng)作物種植區(qū)劃的雙視角來分析小麥生產(chǎn)布局現(xiàn)狀[注]文中對(duì)中國(guó)四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的劃分，主要依據(jù)2011年《中共中央、國(guó)務(wù)院關(guān)于促進(jìn)中部地區(qū)崛起的若干意見》《國(guó)務(wù)院發(fā)布關(guān)于西部大開發(fā)若干政策措施的實(shí)施意見》，將其劃分為東部、中部、西部和東北四大地區(qū)，其中東北地區(qū)包括3個(gè)省，分別為遼寧、吉林、黑龍江； 東部地區(qū)包括10個(gè)省(市)，分別是北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南； 中部地區(qū)包括6個(gè)省，分別為山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西； 西部地區(qū)包括12個(gè)省(區(qū))，分別是內(nèi)蒙古自治區(qū)、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、廣西壯族自治區(qū)、重慶、四川、云南、貴州、西藏自治區(qū)。根據(jù)農(nóng)業(yè)部發(fā)布的《小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)域布局規(guī)劃(2008-2015)》，將我國(guó)小麥種植區(qū)域劃分為黃淮海小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)、長(zhǎng)江中下游小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)、西南小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)、西北小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)及東北小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)。(1)黃淮海小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)：北京、天津、河北、河南、山西、江蘇、安徽；(2)長(zhǎng)江中下游小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)：湖北、湖南、江西、浙江、上海； (3)西南小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)：重慶、四川、貴州、云南、廣西壯族自治區(qū)、西藏； (4)西北小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)：甘肅、寧夏回族自治區(qū)、青海、新疆維吾爾自治區(qū)、陜西、內(nèi)蒙古； (5)東北小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)：黑龍江、吉林、遼寧。，并進(jìn)一步采用生產(chǎn)重心指數(shù)分析我國(guó)小麥生產(chǎn)貢獻(xiàn)變遷軌跡，以期更加深入細(xì)致分析我國(guó)小麥生產(chǎn)布局變遷特征。

生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)是指某地區(qū)某個(gè)時(shí)期小麥播種面積占同期全國(guó)小麥播種面積的比重。該指標(biāo)能夠很好地衡量各地區(qū)小麥生產(chǎn)對(duì)全國(guó)的貢獻(xiàn)程度。

從四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域來看(圖1)， 2000年以前，東部、中部和西部地區(qū)小麥生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)相差不大，基本處于0.25～0.30區(qū)間， 2000年以后，中部地區(qū)指數(shù)大幅度顯著增長(zhǎng)，東部地區(qū)表現(xiàn)為緩慢增長(zhǎng)，西部地區(qū)轉(zhuǎn)入下降通道。而東北地區(qū)在考察期內(nèi)呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢(shì)。具體來看， 1978—2014年，中部指數(shù)從0.28增至0.40，增幅41.72%，年均增0.97%； 東部指數(shù)從0.33增至0.35，增幅7.89%，年均增0.21%； 西部指數(shù)從0.31降至0.24，降幅22.84%，年均降0.72%； 東北指數(shù)從0.08降至0.01，降幅92.00%，年均降6.78%。表明，改革開放以來，我國(guó)中部和東部的播種面積對(duì)小麥生產(chǎn)的貢獻(xiàn)越來越大，其他地區(qū)的貢獻(xiàn)水平在減弱。

從五大優(yōu)勢(shì)區(qū)來看(圖1)，黃淮海地區(qū)指數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，常年保持在0.40以上，且呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。西北地區(qū)指數(shù)位列其次，但表現(xiàn)為逐年下降態(tài)勢(shì)。西南地區(qū)表現(xiàn)為先增后降，長(zhǎng)江中下游地區(qū)先降后增，東北地區(qū)則持續(xù)下降。具體來看， 1978—2014年，黃淮海地區(qū)指數(shù)從0.40增至0.55，增幅7.89%，年均增0.21%； 西北地區(qū)指數(shù)從0.19降到0.16，降幅18.68%，年均降0.57%； 西南地區(qū)從0.19降至0.08，降幅29.72%，年均降0.97%； 長(zhǎng)江中下游地區(qū)從0.06降至0.05，降幅18.37%，年均降0.56%； 東北地區(qū)指數(shù)從0.08降至0.01，降幅92.00%，年均降6.78%。表明，改革開放以來，黃淮海地區(qū)的播種面積對(duì)小麥生產(chǎn)的貢獻(xiàn)越來越大，其他地區(qū)的貢獻(xiàn)水平呈現(xiàn)不同程度地下降。

圖1 1978—2014年中國(guó)四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域(左)及五大小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)(右)的小麥生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)

圖2 1978—2014年中國(guó)四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域(左)及五大小麥優(yōu)勢(shì)區(qū)(右)的小麥生產(chǎn)集中度指數(shù)

生產(chǎn)集中度指數(shù)是指某個(gè)省份某時(shí)期的小麥產(chǎn)量占同期全國(guó)小麥總產(chǎn)量的比重。

從四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域來看(圖2)，東部和中部地區(qū)是小麥生產(chǎn)集中度指數(shù)較高地區(qū)。1978—2014年，東部地區(qū)小麥生產(chǎn)集中度指數(shù)從0.39增至0.40，增幅1.29%，年均增0.04%，中部小麥生產(chǎn)集中度指數(shù)從0.29增至0.43，增幅48.87%，年均增1.11%。2002年以前，東部地區(qū)生產(chǎn)集中度指數(shù)位居全國(guó)前列，近幾年略有下滑，中部地區(qū)則呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，并于2002年以后超越東部地區(qū)。到2014年，兩區(qū)生產(chǎn)集中度指數(shù)之和高達(dá)0.64。西部地區(qū)呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，從0.26降至0.17，降幅34.38%，年均降1.16%。東北地區(qū)指數(shù)較最低，且呈下降趨勢(shì)，從0.06降至0.00，降幅93.39%，年均降7.27%。表明，改革開放以來，我國(guó)中部和東部地區(qū)的產(chǎn)量對(duì)小麥生產(chǎn)貢獻(xiàn)越來越大。

從五大優(yōu)勢(shì)地區(qū)來看(圖2)，黃淮海地區(qū)指數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，常年保持在0.40以上，還表現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。1978—2014年，小麥生產(chǎn)集中度指數(shù)從0.45增至0.61，增幅34.78%，年均增0.83%。西北地區(qū)位列其次，但呈現(xiàn)出逐年下滑趨勢(shì)，從0.15降至0.12，降幅18.92%，年均降0.58%； 西南地區(qū)也呈明顯下降趨勢(shì)，從0.11降至0.05，降幅55.68%，年均降2.23%。長(zhǎng)江中下游地區(qū)變化幅度較小，穩(wěn)中略降，從0.06降至0.04，降幅40.83%，年均降1.45%。東北地區(qū)呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，從0.06降至0.00，降幅達(dá)93.39%，年均降7.27%。表明，改革開放以來，黃淮海地區(qū)的產(chǎn)量對(duì)小麥生產(chǎn)的貢獻(xiàn)越來越大，其他地區(qū)的貢獻(xiàn)水平呈現(xiàn)不同程度地下降。

綜合小麥生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)和小麥生產(chǎn)集中度指數(shù)分析，可以發(fā)現(xiàn)，隨著時(shí)間遷移，小麥生產(chǎn)布局由分散逐漸變集中，目前小麥生產(chǎn)主要集中在中部、黃淮海地區(qū)，該地區(qū)的面積和產(chǎn)量對(duì)全國(guó)小麥生產(chǎn)的貢獻(xiàn)最大。主要原因是該地區(qū)具有天然的地理優(yōu)勢(shì)，年均降水量700mm左右，年均氣溫15℃左右，氣候條件非常適宜小麥生產(chǎn)。同時(shí)該區(qū)也是經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)，交通、技術(shù)、政策、教育、市場(chǎng)等條件較為成熟，便于組織小麥生產(chǎn)活動(dòng)。

生產(chǎn)重心指數(shù)是指某個(gè)時(shí)期小麥生產(chǎn)(可用播種面積或者產(chǎn)量指標(biāo)度量)分布在某個(gè)區(qū)域上的力矩達(dá)到平衡的點(diǎn)(地理重心)。計(jì)算公式如下：

(1)

Jt和Wt分別為第t年小麥生產(chǎn)重心所在地理位置的經(jīng)度和緯度值，Ji和Wi分別為i地的經(jīng)度和緯度值，Ait為i省第t年小麥播種面積(或產(chǎn)量)，n為地區(qū)數(shù)量。

小麥生產(chǎn)重心移動(dòng)距離的計(jì)算公式如下：

D=C×Ja-Jb2+Wa-Wb21/2

(2)

式(2)中，D為小麥生產(chǎn)重心之間的距離，C為常數(shù)，是把地理坐標(biāo)(以度為單位)轉(zhuǎn)換為平面距離所對(duì)應(yīng)的值，取111.111km，Ja、Wa和Jb、Wb分別為第a年和第b年小麥生產(chǎn)重心所在的地理位置的經(jīng)度和緯度值。

通過采用GIS軟件分析結(jié)果(表1)，我國(guó)小麥播種面積重心在1998年和2004年兩次轉(zhuǎn)移至西南方向，其中2004年重心移動(dòng)距離達(dá)到自1978年以來的最大值，為53.391km； 到2014年，播種面積重心轉(zhuǎn)向東北。我國(guó)小麥產(chǎn)量重心移動(dòng)距離同樣在2004年達(dá)到最大，為62.311km，重心轉(zhuǎn)移方向也符合自東南轉(zhuǎn)向西北的趨勢(shì)。可以發(fā)現(xiàn)中國(guó)小麥生產(chǎn)無論是播種面積還是產(chǎn)量角度，都表現(xiàn)出自北向南再向東的趨勢(shì)，說明改革開放以來，隨著農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，我國(guó)東北及西部小麥主產(chǎn)省的生產(chǎn)貢獻(xiàn)相對(duì)弱化，而南部及東部小麥主產(chǎn)省的生產(chǎn)貢獻(xiàn)進(jìn)一步加大。

表1 小麥播種面積和產(chǎn)量重心移動(dòng)距離及路徑

年份播種面積產(chǎn)量經(jīng)度緯度重心移動(dòng)距離(KM)重心轉(zhuǎn)移方向經(jīng)度緯度重心移動(dòng)距離(km)重心轉(zhuǎn)移方向1978112.3235.98——112.8335.76——1988112.4935.7432.679東南113.0135.5530.732東南1998112.3835.4930.348西南112.7035.8850.308東北2004112.2835.0253.391西南112.9135.3662.311東南2014112.5935.2140.399東北113.2835.3741.126東北

2 小麥生產(chǎn)布局變遷影響因素分析

2.1 模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)說明

該研究采用空間計(jì)量模型對(duì)小麥生產(chǎn)布局的影響因素進(jìn)行分析。根據(jù)空間統(tǒng)計(jì)和空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理方法，進(jìn)行空間分析。首先要檢驗(yàn)變量之間是否存在空間自相關(guān)，如果存在，即可將空間交互影響因素納入模型。因此，該研究首先采用莫蘭指數(shù)對(duì)中國(guó)小麥生產(chǎn)布局進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，以確定中國(guó)小麥生產(chǎn)布局的空間集中性是否存在，其次使用空間杜賓模型實(shí)證分析小麥生產(chǎn)布局變動(dòng)的影響因素及空間效應(yīng)。

2.1.1 全局莫蘭指數(shù)(Global Moran′s I)

全局空間自相關(guān)是從區(qū)域空間的整體上研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分布的集群狀況。通過全局Moran′s I可以分析研究對(duì)象在空間中是獨(dú)立、相似還是相異。

(3)

(4)

Moran′s I的取值范圍為[-1， 1]。如果，I>0表示正相關(guān)關(guān)系，接近1時(shí)表明具有相似屬性值聚集在一起(高值和高值相鄰、低值和低值相鄰)； 如果I<0表示負(fù)相關(guān)關(guān)系，接近-1時(shí)表明具有相異屬性值聚集在一起(高值和低值相鄰、低值和高值相鄰)； 如果I=0，表示屬性是隨機(jī)分布的或者不存在空間相關(guān)性。Z統(tǒng)計(jì)值可以檢驗(yàn)Moran′s I在正態(tài)假設(shè)條件下的顯著性。

2.1.2 空間面板數(shù)據(jù)模型

該研究采用空間杜賓模型分析小麥生產(chǎn)布局的影響因素。具體模型設(shè)置如下：

(5)

式(5)中，areait表示各地區(qū)小麥播種面積，μi為地區(qū)效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。ρ、βi和δi為估計(jì)系數(shù)。Xi，j，t為影響因素變量，包括有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥使用量、小麥比較收益、非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)、成災(zāi)面積、政策變量、小麥單產(chǎn)。W表示空間權(quán)重矩陣。該研究采用基于鄰接關(guān)系的方法構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，其元素定義形式如下：

(6)

由于空間效應(yīng)的存在，普通最小二乘估計(jì)空間誤差模型是無偏的，但不具有效性，估計(jì)的空間滯后模型不僅是有偏的也是不一致的。

在空間杜賓模型中，解釋變量包含了被解釋變量的變形，違背了傳統(tǒng)模型回歸中解釋變量嚴(yán)格外生的假設(shè)，從而使得采用普通最小二乘估計(jì)(OLS)方法得到的結(jié)果是有偏且不一致的[19]。因此，根據(jù)Lee和Yu的建議[20]，該研究采用最大似然估計(jì)法來估計(jì)。

2.2 變量選擇

根據(jù)前文分析，并充分考慮到數(shù)據(jù)可獲得性，最終變量設(shè)置見表2。替代作物的選取標(biāo)準(zhǔn)是播種面積的大小和實(shí)際的替代可能性[17](表3)。

表2 模型變量設(shè)置及說明

變量代碼單位定義面積area萬hm2各地區(qū)小麥播種面積有效灌溉面積irrigation萬hm2加權(quán)有效灌溉面積,權(quán)重為當(dāng)期小麥播種面積/當(dāng)期農(nóng)作物播種面積農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力machinery萬(kW)加權(quán)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力,權(quán)重同上化肥施用量fertilizer萬t加權(quán)化肥施用量,權(quán)重同上小麥比較收益alternative/替代作物單產(chǎn)與小麥單產(chǎn)的比重非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì) nae(non-agricultural employment)/每萬平方公里第二、三產(chǎn)業(yè)增加值(即,地區(qū)第二、三產(chǎn)業(yè)增加值/地區(qū)行政面積)成災(zāi)面積disaster萬hm2各地區(qū)農(nóng)作物成災(zāi)面積政策變量policy/虛擬變量(1998年及以后為1,其余為0)空間交互效應(yīng)Wx/各解釋變量的空間溢出作用小麥單產(chǎn)productionkg/hm2各地區(qū)小麥單位面積產(chǎn)量(表示技術(shù)進(jìn)步)

表3 不同地區(qū)替代作物選擇

省份替代作物北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、山東、河南、陜西、甘肅、寧夏玉米上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西稻谷四川、貴州、云南稻谷、玉米黑龍江豆類、玉米甘肅、寧夏薯類新疆玉米、棉花青海、西藏油菜籽

2.3 數(shù)據(jù)說明及處理

該研究所采用數(shù)據(jù)為1978—2014年全國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)。小麥播種面積、小麥產(chǎn)量、小麥單產(chǎn)、替代作物單產(chǎn)、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥使用量及成災(zāi)面積數(shù)據(jù)來自《新中國(guó)50年農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料匯編》和《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》(1979—2015)全國(guó)每萬平方公里第二、三產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù)主要來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(1979—2015)。

由于考察期較久，結(jié)合實(shí)際發(fā)展情況，故將重慶市并入四川省，海南省并入廣東省核算。對(duì)于個(gè)別缺失數(shù)據(jù)，采用前后兩年平均數(shù)據(jù)。

圖3 1978—2014年中國(guó)小麥播種面積莫蘭指數(shù)

2.4 實(shí)證分析過程與結(jié)果

2.4.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

通過中國(guó)省域小麥生產(chǎn)布局空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示， 1978—2014年小麥播種面積的莫蘭指數(shù)全部為正，顯著不為0，說明存在空間正相關(guān)性，即小麥生產(chǎn)布局出現(xiàn)了高高、低低的集聚現(xiàn)象：播種面積多的省份相互聚集，播種面積少的省份相互聚集。莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)穩(wěn)中有升的趨勢(shì)，說明空間集聚效應(yīng)隨時(shí)間變化越來越顯著,見圖3。

2.4.2 小麥生產(chǎn)布局變遷原因的估計(jì)結(jié)果分析

該研究首先對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果顯示不能拒絕原假設(shè)，故采用隨機(jī)效應(yīng)模型。另外，Wald統(tǒng)計(jì)量拒絕了δ=0和δ+ρβ=0的原假設(shè)，可以采用空間杜賓模型。該研究應(yīng)用stata13軟件進(jìn)行空間杜賓模型估計(jì)，根據(jù)估計(jì)結(jié)果，空間回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，表明存在空間溢出效應(yīng)，這與Moran′s I檢驗(yàn)結(jié)果相符。由于空間杜賓模型的估計(jì)系數(shù)不能直接反映與被解釋變量的關(guān)系，所以對(duì)空間杜賓模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)一步分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。空間杜賓模型的直接效應(yīng)表示解釋變量的變化對(duì)該地區(qū)被解釋變量造成的平均影響，間接效益應(yīng)表示解釋變量對(duì)其他地區(qū)被解釋變量造成的平均影響，總效應(yīng)表示某一解釋變量的變化對(duì)所有地區(qū)造成的平均影響[21],見表4。

表4 空間杜賓模型估計(jì)及影響效應(yīng)估計(jì)結(jié)果

變量代碼系數(shù)(Z值)直接效應(yīng)(Z值)間接效應(yīng)(Z值)總效應(yīng)(Z值)有效灌溉面積irrigation1.572(22.86)***1.587(23.38)***0.409(4.63)***1.997(16.66)***農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力machinery-0.141(5.48)***-0.143(5.52)***-0.037(3.43)***-0.180(5.29)***化肥施用量fertilizer3.175(5.42)***3.227(5.65)***0.834(3.56)***4.060(5.46)***小麥比較收益alternative-42.436(4.88)***-41.425(4.87)***33.765(1.87)*-7.660(0.42)非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)nae0.005(2.24)**0.005(2.09)**-0.013(1.78)*-0.008(1.12)成災(zāi)面積disaster-0.013(1.37)-0.013(1.40)-0.003(1.31)-0.016(1.39)政策變量policy-50.583(1.87)*-52.399(2.02)**-61.162(2.46)**-113.561(6.77)***小麥單產(chǎn)production-0.025(3.24)***-0.026(3.31)***-0.007(2.78)***-0.033(3.30)***空間回歸系數(shù)Spatial rho 0.372(6.12)***R20.9 注:***、**和*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平

從SDM的直接效應(yīng)來看，只有成災(zāi)面積變量不顯著，說明該區(qū)自然災(zāi)害對(duì)該區(qū)小麥生產(chǎn)布局變化的影響有限。有效灌溉面積和化肥使用量的提高能夠有效促進(jìn)該地區(qū)的小麥播種面積的增加，而機(jī)械總動(dòng)力、替代作物的單產(chǎn)比例、非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)、政策及單產(chǎn)的提高，會(huì)降低該區(qū)小麥播種面積。

水和化肥等要素投入的增加在一定程度上能夠改善耕作環(huán)境，從而有利于播種面積的增加。機(jī)械化發(fā)展是建立在土地規(guī)?；幕A(chǔ)上，但是我國(guó)耕地面積細(xì)碎小，這是土地規(guī)模經(jīng)營(yíng)和機(jī)械化發(fā)展的主要障礙，小麥機(jī)械化水平已經(jīng)發(fā)展到95%以上，隨著機(jī)械化水平的提高，導(dǎo)致該區(qū)內(nèi)不能采用機(jī)械作業(yè)的耕地不斷退出。替代作物的單產(chǎn)比例提高對(duì)該區(qū)小麥播種面積有顯著的負(fù)向影響，表明小麥生產(chǎn)布局變化遵循了比較優(yōu)勢(shì)原則，農(nóng)民會(huì)選擇更高收益的農(nóng)作物來替代小麥。非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)的增加，會(huì)使該區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移，從而導(dǎo)致該區(qū)小麥播種面積減少。政策變量顯著為負(fù)，主要原因可能是1998年后糧食保護(hù)價(jià)市場(chǎng)化，短期內(nèi)維持糧食生產(chǎn)和調(diào)動(dòng)農(nóng)民積極性上起到了很重要的作用，但也存在一定的弊端，收購價(jià)格日益攀升，國(guó)家財(cái)政補(bǔ)貼的負(fù)擔(dān)加大，導(dǎo)致小麥播種面積快速下滑。小麥生產(chǎn)技術(shù)顯著為負(fù)，表明我國(guó)小麥生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步屬于要素集約化技術(shù)進(jìn)步，機(jī)械化、化肥等要素的配置水平?jīng)Q定了小麥播種面積變化。而小麥育種、研發(fā)、管理等技術(shù)的發(fā)展還不足以擴(kuò)大小麥播種面積。

從SDM的間接效應(yīng)來看，同樣只有成災(zāi)面積變量不顯著，說明該區(qū)的自然災(zāi)害對(duì)相鄰地區(qū)小麥生產(chǎn)布局變化影響作用有限。其他變量都體現(xiàn)出了空間交互效應(yīng)。該區(qū)有效灌溉面積、化肥使用量和替代作物的單產(chǎn)比例的提高能夠有效促進(jìn)相鄰地區(qū)的小麥播種面積的增加，而該區(qū)機(jī)械總動(dòng)力、非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)、政策及小麥技術(shù)的提高，會(huì)使相鄰地區(qū)小麥播種面積降低。

有效灌溉面積、化肥使用量和機(jī)械總動(dòng)力反映了要素投入，三者對(duì)該區(qū)和相鄰地區(qū)的小麥播種面積均產(chǎn)生同方向的顯著作用，可能是相鄰地區(qū)的農(nóng)民在生產(chǎn)要素投入方面有相互學(xué)習(xí)的現(xiàn)象，增加或減少不同要素，導(dǎo)致小麥播種面積發(fā)生相應(yīng)變化。值得注意的是，該區(qū)的替代作物單產(chǎn)比例對(duì)相鄰地區(qū)小麥播種面積產(chǎn)生顯著負(fù)向作用，說明農(nóng)民小麥生產(chǎn)決策并未參考相鄰地區(qū)的農(nóng)作物比較收益水平而遵循比較優(yōu)勢(shì)原則進(jìn)行生產(chǎn)，這可能是受到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件限制和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)慣性所致。該區(qū)小麥技術(shù)進(jìn)步，會(huì)產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)，影響相鄰地區(qū)小麥播種面積，具體表現(xiàn)為該區(qū)小麥技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致該區(qū)小麥面積減少，相鄰地區(qū)受到技術(shù)溢出影響，同樣會(huì)減少當(dāng)?shù)匦←湶シN面積。該區(qū)非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)增加，會(huì)對(duì)相鄰地區(qū)農(nóng)民產(chǎn)生吸引力，農(nóng)民放棄農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可能性就會(huì)提高，從而小麥播種面積會(huì)相應(yīng)減少。全國(guó)各地區(qū)的小麥生產(chǎn)政策較為一致，均由國(guó)家統(tǒng)一制定，所以該區(qū)的政策也就是相鄰地區(qū)的政策，從而出現(xiàn)政策重大調(diào)整會(huì)改變小麥播種面積現(xiàn)象。

從SDM的總效應(yīng)來看，有效灌溉面積、化肥使用量、機(jī)械總動(dòng)力、政策變量和小麥單產(chǎn)通過了顯著性檢驗(yàn)，說明這些變量變化對(duì)全國(guó)所有地區(qū)的小麥播種面積都產(chǎn)生了影響。原因可能是小麥生產(chǎn)布局更加集中，各地區(qū)小麥生產(chǎn)條件更加相似，同時(shí)在市場(chǎng)化和信息化發(fā)展水平不斷提高背景下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素流通更有效率，各地區(qū)農(nóng)民在小麥生產(chǎn)要素配置方面產(chǎn)生效仿效應(yīng)。但是比較收益和非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)所有地區(qū)的小麥生產(chǎn)布局影響不顯著，可能是各地區(qū)主產(chǎn)作物不同且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距較大所致。

3 結(jié)論與建議

該研究采用1978—2014年全國(guó)各省市面板數(shù)據(jù)，首先分別測(cè)算小麥生產(chǎn)規(guī)模指數(shù)、生產(chǎn)集中度指數(shù)、重心指數(shù)及重心演變路徑，對(duì)改革開放以來中國(guó)小麥生產(chǎn)布局空間演化進(jìn)行了分析； 其次以Moran′s I檢驗(yàn)各省區(qū)小麥播種面積的空間相關(guān)性，構(gòu)建空間杜賓模型，實(shí)證分析中國(guó)小麥生產(chǎn)布局變遷的影響因素。結(jié)論如下。

(1)隨著時(shí)間遷移，小麥生產(chǎn)布局由分散逐漸變集中。目前小麥生產(chǎn)主要在中部、黃淮海地區(qū)，該地區(qū)的面積和產(chǎn)量對(duì)全國(guó)小麥生產(chǎn)的貢獻(xiàn)最大。

(2)無論是從播種面積還是產(chǎn)量角度，小麥生產(chǎn)重心都表現(xiàn)出自北向南再向東的趨勢(shì)。

(3)小麥生產(chǎn)的空間集聚效應(yīng)隨時(shí)間變化越來越顯著。該區(qū)灌溉水平和化肥投入增加，不僅對(duì)該區(qū)的小麥播種面積有正向作用，同時(shí)也對(duì)相鄰地區(qū)和全國(guó)小麥播種面積產(chǎn)生正向作用。該區(qū)機(jī)械化投入、政策和技術(shù)水平不僅對(duì)該區(qū)的小麥播種面積產(chǎn)生負(fù)向影響，同時(shí)也對(duì)相鄰地區(qū)和全國(guó)小麥播種面積產(chǎn)生負(fù)向影響。該區(qū)的比較收益和非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)變化，會(huì)對(duì)該區(qū)和相鄰地區(qū)的小麥播種面積產(chǎn)生相反作用。

基于以上分析，建議進(jìn)行小麥生產(chǎn)優(yōu)化布局時(shí)，要根據(jù)我國(guó)自然氣候條件，充分發(fā)揮經(jīng)濟(jì)發(fā)展、要素投入等因素的空間交互作用。首先，注重發(fā)揮鄰近區(qū)域農(nóng)民的學(xué)習(xí)效仿能力，保障小麥產(chǎn)量穩(wěn)定； 其次，促進(jìn)小麥品種研發(fā)技術(shù)提升，增強(qiáng)小麥生產(chǎn)的環(huán)境適應(yīng)性，提高小麥生產(chǎn)的要素配置效率； 最后，關(guān)注因農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)而導(dǎo)致的小麥播種面積波動(dòng)，切實(shí)保障小麥主產(chǎn)省農(nóng)民的收益。