金牛娱乐-注册主页我国家禽产业生产布局变迁及影响因素研究基于空间计量经济学的实证分析docx

　　我国家禽产业生产布局变迁及影响因素研究基于空间计量经济学的实证分析中国海洋大学,青岛266100;2上海市农业科学院,上海201403)我国拥有悠久的家禽养殖历史以及丰富的禽类种质资源,但产业化经营的历史较短。从20世纪80年代家禽专业化经营开始起步,发展到2000年以后,我国的家禽产业总产量已十分可观,禽肉与禽蛋等产量均居世界前列。多年来,我国家禽产业在满足城乡居民物质需求,调整农村产业结构,发展壮大乡村经济实力,促进农民增收致富等方面发挥了重要作用,是我国现代化农业体系改革的重要组成部分。随着国家经济社会条件的不断变化,我国家禽产业的发展也进入了一个新的阶段,产业功能、内部结构、经营组织形式等都在发生着深刻的变化[1]。在禽类产业高速发展的背后,已经开始面临诸多的制约因素:如耕地因素、饲料资源、环境保护问题、媒体夸大宣传、禽类疫病等。在规模化、标准化、绿色、无抗养殖[2]等发展趋势下,各地区的家禽产业发展水平与变化趋势也呈现出一定新的差异,使得我国家禽产业生产布局产生了一些变化。如何认清我国家禽产业的发展形势,把握家禽产业生产布局的变迁趋向,厘清影响因素及作用机理,以此来优化产业空间规划,实现家禽产业发展的转型与突破,是家禽产业从业者以及相关政策制定者需要考虑的重要问题。目前,在农业经济管理领域,相关定性研究主要集中在国家和省级两个层面,文章内容主要集中于家禽产业整体发展的现状困境、未来趋势及政策建议等方面,在此基础上,一些文章也结合了时事热点与政策动向,提出了研究者的独特见解。当然,随着研究的推进以及理论的发展,相关选题也渐趋细化。在家禽产业发展方面,有关生态化养殖、环保规制影响、品牌经营管理、产业转型升级(融合发展)、物流体系建设等多视角交叉的研究内容也在不断增加。有关家禽产业发展的定量研究,还大多还停留在结合宏观统计数据,进行简单的描述性统计分析层面,针对家禽产业生产空间布局问题的研究也比较少。当然,也有新的研究趋势,如使用计量模型对家禽出栏量的预测、分析消费者的禽类产品消费行为等。从已有文献角度整体来说,对于家禽产业生产布局变迁规律,产业空间迁移方向及其影响因素的定量研究还是比较缺乏的。基于以上研究背景及有待完善之处,本文主要使用区域重心法来识别我国家禽产业生产布局的变迁趋向与程度,并基于空间计量经济学的理论,使用莫兰指数检验生产格空间效应的存在性。在此基础上,通过构造模型分析我国家禽产业生产布局的影响因素,并提出利于我国家禽产业整体发展的政策建议。我国家禽产业生产布局变迁分析1.1概念界定与理论分析生产布局是物质资料的生产活动在一定区域内的空间分布,它包括生产活动的经济属性信息,包括以空间分布为视角的产出水平、业内关联、产出结构等,又被称为生产配置、生产分布。在微观层面,生产布局是单个生产者行为决策的集中体现,即单个生产者在空间层面安排生产领域经营管理活动所做决策的结果集合。在宏观层面上,生产布局是指一定空间区域某产业的所有生产者所做生产决策在外部约束条件下及市场机制作用下的生产领域结果集合,它既反映了生产的空间分布形式,又反映着生产的演化方向,它是生产力的一种表现形式,也称为生产力布局。本文主要研究宏观经济层面上的家禽产业生产布局。从理论上看,家禽产业空间生产布局主要受自然因素以及社会经济因素[3]两大方面的影响,它是为了有效地应对市场变化,各区域间生产主体所进行的合作与竞争的博弈,是市场机制以及政府干预相互作用的结果。生产布局变迁的经济动因主要有两大层面,一是受到塑造本产业竞争优势的区际差异因素影响。区际差异因素还是影响要素跨区流动的关键,因为同样数量与质量水平的流动性生产要素,在不同的内外部生产环境条件下所带来的经济效益是有较大差距的。二是在资源相对稀缺的前提下,受本区域其他产业发展的影响,在要素总量的约束条件下,产业间的生产效益不同,会使过去的要素配置产生变化。对家禽产业而言,随着相关技术水平的不断提升,高适应性种禽资源的不断发掘以及本地传统种禽资源的商业化,自然因素对家禽产业空间生产布局的影响渐趋弱化,社会经济因素越来越成为其空间生产布局的主要影响因素。理论上讲,流通条件、消费水平、规模化经营水平、区域政策(如:环境规制)、应对禽类疫病的能力、农技推广水平、饲料资源等因素是形成区域禽类产业竞争优势的基础。经济发展水平较高的地区,可能选择将要素投入其他高效益产业,对禽类产业发展产生可能存在一定的挤出效由于各省区市在自然资源禀赋与社会经济条件方面都有一定差异[4],在研究家禽生产布局时选择以相对数量指标来表征各地区的产出水平变化。本研究使用家禽出栏密度(各地区家禽出栏量与区域面积的比值)这一指标,表示该地区单位面积的家禽产出水平,而这一指标下的各地区占比水平则反映了生产布局。1.2描述性统计分析可见:从较大的区域划分角度来看,华东地区是我国家禽行业最主要的分布区域,且出栏密度占比进一步增加。2008—2018年期间,华北地区的家禽出栏密度占比呈大幅下降态势,华中、华南、东北、西南、西北四个地区的占比都有不同程度上升,其中华南地区超过华北地区成为我国家禽行业的第二产区,西南、西北地区虽然占比较低,但一直保持着稳定的占比增速。由此可以得到,目前我国家禽产业呈现出“东强西弱,南北相对均衡”的生产布局和“北降南增西进东升”的格局变迁态势。具体到区划内各个省份的发展态势,可以看出北京、天津(华北地区)以及上海、浙江(华东地区)出现了极为明显的持续下降态势,江苏(华东地区)、广东(华南地区)、陕西(西北地区)则呈现异于区域总体变化趋势的小幅下降态势,其余省市普遍表现为波动上升趋势,这也体现了我国家禽产业总体向好、稳中有进的发展态势。山东、安徽、福建、广东、河南、天津、辽宁等地的禽类产业发展水平较高(占比均在5%以上),其中福建增速较快。2008年和2018年我国各地区家禽出栏密度占全国比重Fig.1Proportionpoultryslaughterdensityvariousregions我国家禽产业生产布局指标两年期变化值(2008—2018年)TableBiennialchangevalueproductionlayoutindicatorsChinaspoultryindustry(2008—2018)万只km21.3区域重心法分析为了更加明确地表述我国家禽出栏密度变迁的过程,揭示我国家禽产业生产布局空间变化的具体方向与数量关系,本文使用区域重心法将全国范围内(不含港澳台)每年生产重心的经纬度坐标计算出来,并得到重心转移方向及转移距离。在区域重心法下,家禽生产(用出栏密度来表示)重心指的是在研究期内每年使得在全国范围内实现受力均衡的点,每个地区禽类产量的变动都会导致它的迁移。迁移的方向是某些相较其他区域出栏密度增长速度快,进而占全国比重相对增加的区域所在的地理方位。重心的移动距离指重心在这一方向上的空间变化值。2008—2018年我国家禽出栏密度重心移动方向与距离Table movingdirection gravitycenter poultryslaughter density Chinafrom 2008 2018本文采用的重心计算公式如下: 经度计算: 纬度计算: 在完成重心计算的基础上,计算重心移动距离的公式: 是经纬度坐标与距离单位(km)之间的换算常数,此处取值为111.111,Nt+1、Nt、Mt+1、Mt 分别表示由式(1)、(2)计算得来的第t+1 可知,2008—2018年我国的家禽生产重心在东经 115.8—116.3、 北纬31.9—32.9的范围内变化,从安徽省亳州市转向河南省信阳市。家禽生产 重心总体呈现出较小幅度向西,大幅度向南转移的变化态势。从重心转向与转移 距离来看,可以分为2 个阶段。2008—2014 年,生产重心以小于每年10 km 度,小幅度向南、较大幅度向西移动。2015—2018年,生产重心开始以大于每年 10 km 的速度,小幅度向西、较大幅度向南移动。2016 年生产重心由华东地区 (安徽省六安市)移向华中地区(河南省信阳市)。实际上,生产重心的迁移方向也 与前文所提到的增减变化较快省市的相对地理位置有一定关系。 2008—2018年家禽产业生产密度莫兰指数Table Moranindex productiondensity poultryindustry from 2008 2008—2018年家禽生产布局空间重心移动轨迹Fig.2 Moving trajectory spatialgravity center poultryproduction layout from 2008 2018根据描述性统计与区域重心法分析的结果,可以得出在2008—2018 年我国家禽 区际生产布局发生了华北地区占比下降,其西南向区域主导增长(“北禽南移,北禽 东移”)的变化,区内生产布局发生了“由高经济发展水平地区向经济发展水平次高 地区迁移、区内禽类生产集聚”的变化。未来,可能会出现“东、南并立,强于西、 北”的禽类生产布局。东部与南部地区的一些省市更有可能在满足本地区禽类产 能需求的基础上,逐步主导国内家禽供应市场,西部与北部地区的家禽生产实力相 对弱于其他地区。 生产布局变迁的影响因素分析在了解我国家禽产业生产布局空间变化的基础上,进一步基于空间计量学来研究 格局变迁的影响因素。空间计量在计量经济理论的基础上引入在一定地域内具 有邻近关系或其他经济地理关系的空间相互作用,可以用来弥补传统回归分析截 面数据和面板数据时,模型假设空间同质性与空间无自相关的不足。换而言之,在 理论上,空间计量经济学认为存在邻近关系以及其他经济地理关系的区域之间有 着相互影响,当存在这些关系的区域集合中的某个地区的某一经济特征发生变化, 其他地区的这一经济特征也会受到影响。但是,传统的计量经济学恰恰忽视了这 一点。所以,在使用空间计量经济学来设定模型和分析问题之前,首先要对其存在 空间相关性这一理论假设进行检验。此处,使用Moran’s 指数来度量空间相关性。一般来说,由于模型中变量可能存在的内生性,一般不使用估计结果有偏的最 小二乘法(OLS)。空间计量模型常用的估计方法[5]有广义矩阵法(GMM)、工具 变量法(IV)、最大似然法(ML)、准最大似然法(QML)、贝叶斯马尔科夫链方法 (贝叶斯MCMC)。当然,上述估计方法也各有优缺点,本文主要使用QML 行模型估计。2.1 空间相关性检验及模型说明 度量空间相关性的统计量有莫兰指数I 以及吉尔里指数C,已有研究[6]表明,前者 相较后者更不容易受到偏离正态分布的影响。因此,以空间计量经济学为理论基 础进行实证研究的文章大多都使用莫兰指数来度量空间相关性。此处,也选择使 用莫兰指数I 来进行空间相关性的度量。 莫兰指数I 的表达式为。 其中wij 是组成空间矩阵第i 列的元素,表示所有空间权重之和,表示样本的方差。换而言之,莫兰指数I 可以理解为经济地理关系(邻接关系)下,对变量所取 值聚集形式的度量。在数值上,它的取值范围为(-1,1),当它等于0 时,表示变量之 间没有空间相关性;当它的范围在(-1,0)时,表示变量之间为负空间自相关关系,各 变量是以高-低、低-高的形式邻接的,且越接近-1 这种关系程度越深;当它的范围 在(0,1)时,表示变量之间为正空间自相关关系,各变量是以高-高、低-低的形式邻 这种关系的程度就越深。莫兰指数I的原假设是

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