中國(guó)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品空間演變特征及其驅(qū)動(dòng)因子

彭亞君 鄧兵

摘要：借助核密度、典范對(duì)應(yīng)分析（CCA）、突變檢測(cè)（STARS）和集中度指數(shù)（CR5）定量分析2008—2016年中國(guó)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量和類型的空間演化特征?？臻g分析結(jié)果顯示中國(guó)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品集中分布在華東和西南地區(qū)，以“水果-蔬菜-肉類產(chǎn)品”為主，與溫度、降水、光照等氣候因子有關(guān)。從時(shí)間序列角度分析地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的演化特征。結(jié)果表明，每年申請(qǐng)獲批地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量的集中度逐漸下降，各?。ㄊ?、區(qū)）表現(xiàn)出不同的發(fā)展趨勢(shì)，主要分為4類：類型1——快速發(fā)展型、類型2——總量穩(wěn)定型、類型3——起步型、類型4——平穩(wěn)發(fā)展型;而地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品類型自2012年以來(lái)肉類產(chǎn)品、水產(chǎn)動(dòng)物、中藥材的比例顯著提升，糧食和蔬菜所占比例有所下降。

關(guān)鍵詞：地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品;空間分析;驅(qū)動(dòng)因子;核密度分析;中國(guó)

中圖分類號(hào)： F323.7 ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2019）16-0339-05

收稿日期：2018-03-29

基金項(xiàng)目：貴州省基礎(chǔ)研究計(jì)劃軟科學(xué)項(xiàng)目[編號(hào)：黔科合基礎(chǔ)（2017）1505]。

作者簡(jiǎn)介：彭亞君（1987—），女，四川巴中人，博士研究生，副教授，主要從事山區(qū)可持續(xù)發(fā)展研究。

通信作者：鄧 兵，博士研究生，副教授，主要從事資源與環(huán)境遙感研究。

地理標(biāo)志是指產(chǎn)品的生產(chǎn)、加工或制作源于某一區(qū)域，且該產(chǎn)品特定的質(zhì)量、聲譽(yù)或其他特性都?xì)w因于它的地理來(lái)源，能夠?qū)a(chǎn)品和其產(chǎn)地聯(lián)系起來(lái)，是一種特殊的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，如西湖龍井、金華火腿、貴州茅臺(tái)等。地理標(biāo)志產(chǎn)品主要包括地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品、紡織品、手工藝品等，其中地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品所占比例最大。近年來(lái)，地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品與食品安全、生態(tài)友好以及鄉(xiāng)村發(fā)展之間的關(guān)系研究越來(lái)越多[1-5]。其中，許多學(xué)者認(rèn)為，地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品在推動(dòng)區(qū)域特色農(nóng)業(yè)發(fā)展方面扮演著重要的角色，原因在于此類地理標(biāo)志產(chǎn)品依賴于特有的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，使其更具真實(shí)性、獨(dú)特性和高品質(zhì)特征[6]，從而賦予其更高的溢價(jià)和品牌效應(yīng)[7]，可以提高農(nóng)民收入，推動(dòng)鄉(xiāng)村發(fā)展[8]，是實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的有效策略[1，9-11]。中國(guó)是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大國(guó)，自然資源豐富，為地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的發(fā)展提供了絕佳場(chǎng)所，其數(shù)量占地理標(biāo)志產(chǎn)品總量的90%以上[12]，主要包括水果、糧食、蔬菜、茶葉、肉類產(chǎn)品、中藥材、食用菌等。原農(nóng)業(yè)部于2007年開始負(fù)責(zé)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的注冊(cè)、監(jiān)督和檢查[5]，經(jīng)過十多年的發(fā)展，大量研究是從法律保護(hù)[13-14]、發(fā)展策略[12]、品牌化建設(shè)[15-16]、社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益[17]等框架進(jìn)行，而對(duì)發(fā)展現(xiàn)狀的分析相對(duì)較少。雖有學(xué)者分析了中國(guó)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的發(fā)展和分布現(xiàn)狀[12，18-19]，如Liu等對(duì)其驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行了闡述[19]，但這些研究缺乏從長(zhǎng)時(shí)間序列角度對(duì)其演化和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行探討。因此，本研究利用原農(nóng)業(yè)部發(fā)布的地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)（2008—2016年），從時(shí)間序列角度分析地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的空間演變特征、發(fā)展趨勢(shì)及其驅(qū)動(dòng)因子，對(duì)促進(jìn)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的良性持續(xù)發(fā)展具有重要意義。首先，分析2016年地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量和類型的分布特征，并在此基礎(chǔ)上利用典范對(duì)應(yīng)分析（canonical correlation analyses，CCA）探討其可能的驅(qū)動(dòng)因子。其次，運(yùn)用Kernel密度分析和STARS（sequential t-test analysis of regime shifts）分別揭示地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量空間的演化特征和發(fā)展趨勢(shì)。最后，利用集中度指數(shù)（CR5）描述地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品類型的演變特征。本研究數(shù)據(jù)分析主要在ArcGIS 10.0、CorelDRAWX 8以及Canoco 4.5中完成。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與分析方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究的時(shí)間序列為2008—2016年，中國(guó)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全網(wǎng)（http：//www.aqsc.agri.gov.cn），數(shù)據(jù)包括申報(bào)時(shí)間、產(chǎn)品名稱、所在地域、申請(qǐng)人全稱、農(nóng)產(chǎn)品類別、登記證書編號(hào)等，其中產(chǎn)品名稱所提供的地域信息用于在Google地圖中查詢經(jīng)緯度。氣候數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象局氣象數(shù)據(jù)中心發(fā)布的《中國(guó)地面累年值年值數(shù)據(jù)集（1981—2010年）》和《中國(guó)地面國(guó)際交換站氣候資料年值數(shù)據(jù)集》，包括年均氣溫（℃）、年均地溫（℃）、氣溫年較差（℃）、氣溫日較差（℃）、年積雪日數(shù)（d）、日照時(shí)數(shù)（h）、年日照百分比（%）、年均降水量（mm）、年均相對(duì)濕度（%）、年均風(fēng)速（m/s）、年均氣壓（hPa）。社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局（http：//data.stats.gov.cn），包括地區(qū)GDP（億元）、農(nóng)村居民人均可支配收入（元）和農(nóng)林牧漁從業(yè)人數(shù)（萬(wàn)人），同時(shí)獲取了地表水資源（億m3）數(shù)據(jù)。

1.2 分析方法

1.2.1 Kernel密度分析

核密度估計(jì)是在概率論中用來(lái)估計(jì)未知密度的函數(shù)，屬于非參數(shù)檢驗(yàn)方法之一，在ArcGIS平臺(tái)中核密度分析用于計(jì)算每個(gè)輸出柵格像元周圍的點(diǎn)要素的密度。x1、x2、x3、…、xn為獨(dú)立同分布n個(gè)樣本點(diǎn)，設(shè)其概率密度函數(shù)為f，核密度f(wàn)h（x）計(jì)算原理如下：

fh（x）=1nh∑ni=1Khx-xIh。

式中：Kh表示核函數(shù)，采用四次函數(shù)Kh=ax4+bx3+cx2+dx+e擬合所有已知點(diǎn);h表示一個(gè)平滑參數(shù)，稱作窗口，此處取1 000。本研究用核密度分析2008—2016年每年申請(qǐng)獲批地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的空間分布特征。

1.2.2 CCA分析

CCA分析是將對(duì)應(yīng)分析與多元回歸分析相結(jié)合的方法，可以詳細(xì)探究因變量和自變量的關(guān)系。本研究用CCA分析不同類型地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品分布的驅(qū)動(dòng)因子。

1.2.3 STARS分析

STARS是由Rodionov等提出用于檢測(cè)系統(tǒng)突變的新方法，該方法所檢驗(yàn)出的格局轉(zhuǎn)變（regime shifts）的可信度通過格局轉(zhuǎn)變指數(shù)（regime shifts index，RSI）反映[20-21]。用STARS分析2008—2016年各省（市、區(qū)）每年申請(qǐng)獲批地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的數(shù)量，檢驗(yàn)各?。ㄊ?、區(qū)）每年新增數(shù)量上是否存在突變，旨在分析各?。ㄊ小^(qū)）地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的發(fā)展趨勢(shì)。

1.2.4 集中度指數(shù)分析

集中度指數(shù)（CRn）反映某行業(yè)的集聚或偏好程度，是指該行業(yè)內(nèi)前n個(gè)類型所占份額的總和，公式如下：

CRn=∑ni=1Si。

本研究用CR5計(jì)算2008—2016年每年申請(qǐng)獲批地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品類型所占份額，分析地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)變化特征。

2 結(jié)果與分析

2.1 地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品分布特征及其影響因素分析

由圖1可知，地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量空間分布不均衡，東部地區(qū)顯著高于西部，呈現(xiàn)個(gè)別省（市、區(qū)）高密度的特征。排名前6的?。▍^(qū)）是山東省（14.67%）、四川省（7.68%）、湖北?。?.59%）、黑龍江?。?.53%）、山西省（5.39%）、新疆維吾爾自治區(qū)（5.09%），約占全國(guó)總量的一半。而吉林、上海、北京、西藏、海南和天津等?。ㄊ?、區(qū)）地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量之和僅占全國(guó)總量的3.2%。另外，各?。ㄊ?、區(qū)）地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品空間分布也不均衡，如甘肅省、新疆維吾爾自治區(qū)、青海省呈“線型”分布，沿地勢(shì)低平的河谷綠洲分布;四川省集中分布在東部地勢(shì)相對(duì)平緩的成都平原和丘陵地帶;而廣東省呈“組團(tuán)”分布，集中在珠江三角洲地區(qū)。

從地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品類型分布看，地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量最多的是水果類（26.70%）、蔬菜類（17.61%）、肉類產(chǎn)品類（13.92%）、糧食類（12.08%），所占比例之和約為70.31%。具體而言，華東地區(qū)水果類數(shù)量最多，為151個(gè)，占全國(guó)的28.22%，其次是西南和西北地區(qū);蔬菜類也是華東地區(qū)最多，為115個(gè)，占全國(guó)的32.56%，其次是西南和華中地區(qū);肉類產(chǎn)品類主要分布在華東、西南和西北地區(qū)，占全國(guó)的 69.54%;東北和華北地區(qū)是糧食主產(chǎn)區(qū)，占全國(guó)的37.60%，其次是西南地區(qū);水產(chǎn)動(dòng)物和茶葉區(qū)域分異明顯，在華東地區(qū)分別占全國(guó)的44.38%、41.18%;中藥材主要分布在西北和華東地區(qū)，接近全國(guó)的一半;而食用菌在東北地區(qū)數(shù)量最多，為18個(gè)，占全國(guó)的35.29%。

綜上，截至2016年年底華東地區(qū)和西南地區(qū)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量最多，就類型而言，除黑龍江省和遼寧省地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品以“水產(chǎn)動(dòng)物-糧食-水果”為主外，其余?。ㄊ小^(qū)）均以“水果-蔬菜-肉類產(chǎn)品”為主。

地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的分布與氣候、土壤等自然因素以及地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府管理水平、傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)文明歷史等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素有關(guān)[19]。本研究側(cè)重分析氣候因素對(duì)不同類型地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的影響，試圖明確不同類型地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的氣候影響因素，同時(shí)分析了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)從業(yè)人口數(shù)量、農(nóng)村居民收入與地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量的關(guān)系。由圖2可知，年均氣溫和年均降水量與水果和蔬菜分布呈正相關(guān)，華東和西南地區(qū)主要受溫帶和亞熱帶季風(fēng)氣候影響，氣候溫暖濕潤(rùn)，有利于水果和蔬菜生長(zhǎng)。肉類產(chǎn)品與氣候因子之間無(wú)顯著的相關(guān)性，意味著氣候?qū)θ忸惍a(chǎn)品的分布影響較小，可能與

居民對(duì)肉類產(chǎn)品的消費(fèi)習(xí)慣有關(guān)，華東和西南地區(qū)以豬肉以及家禽為主，而西北地區(qū)以牛羊肉為主[22]，導(dǎo)致其在華東、西南以及西北地區(qū)相對(duì)較均勻地分布。糧食與年積雪日數(shù)、日照時(shí)數(shù)和氣溫年較差呈顯著正相關(guān)，而與年均氣溫和年均降水量呈負(fù)相關(guān)，中國(guó)糧食類地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品以非傳統(tǒng)糧食作物為主，如小米、馬鈴薯、玉米等，同時(shí)東北地區(qū)是中國(guó)的主要糧食基地[23]，所以集中分布在東北和華北地區(qū)。茶葉與年均地溫和年均氣溫呈顯著正相關(guān)，食用菌與氣溫年較差呈正相關(guān)，已有研究結(jié)果表明，大部分食用菌在由營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段向生殖生長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)換的過程中需要溫差刺激，這有利于提高食用菌的品質(zhì)[24]，而東北地區(qū)具有得天獨(dú)厚的條件。

另外，地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的數(shù)量和農(nóng)業(yè)從業(yè)人口數(shù)量呈正相關(guān)，且可以增加農(nóng)村居民人均可支配收入。這是因?yàn)檗r(nóng)作物種植屬于勞動(dòng)密集型，需要大量的勞動(dòng)力，如山東省和四川省是典型的人口大省，也是地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量最多的省份，分別為294、154個(gè)。值得注意的是，水果類、蔬菜類與農(nóng)業(yè)從業(yè)人口數(shù)量的相關(guān)性顯著高于糧食類，這可能與中國(guó)東北地區(qū)糧食機(jī)械化水平較高有關(guān)。

2.2 地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品空間演化特征及其發(fā)展趨勢(shì)

從時(shí)間序列來(lái)看，中國(guó)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品在發(fā)展規(guī)模上表現(xiàn)為由迅猛擴(kuò)張向平穩(wěn)發(fā)展方向轉(zhuǎn)換的趨勢(shì)（圖3）。截至2016年年底，地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量為2 004個(gè)，2008—2013年地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品申請(qǐng)獲批數(shù)量翻了約2倍，而2014年以后地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品每年申請(qǐng)獲批數(shù)量均維持在約200個(gè)。同時(shí)，Kernel密度分析結(jié)果顯示地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品高密度分布特征有所緩解，2008—2013年（不含2009年）每年申請(qǐng)獲批地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量以地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量排名第一省份所占比例為例，2008年為寧夏回族自治區(qū)，占63.64%，2009年為四川省，占62.92%，2010—2014年為山東省，所占份額下降到約45%，而2015、2016年分別是山東省、湖北省，所占比例持續(xù)下降到約37%。

綜上分析可知，中國(guó)各省（市、區(qū)）地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展趨勢(shì)存在差異。為具體分析各?。ㄊ?、區(qū)）的發(fā)展特征，利用突變檢測(cè)STARS分析2008—2016年各?。ㄊ?、區(qū)）地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的數(shù)量變化，將檢測(cè)出有顯著變化的?。ㄊ?、區(qū)），根據(jù)其變化特征分為4類：類型1——快速發(fā)展型，以廣東省、貴州省為代表，近幾年發(fā)展較快，仍有增加趨勢(shì);類型2——總量穩(wěn)定型，以山東省、四川省和浙江省為代表，近幾年的發(fā)展速度顯著降低，總量趨于穩(wěn)定;類型3——起步型，以海南省為代表，起步較晚，近幾年才開始重視地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)（圖4）。而將檢測(cè)出無(wú)顯著變化趨勢(shì)的歸為一類，屬于類型4——平穩(wěn)發(fā)展型。

2.3 地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品類型演化特征及其發(fā)展趨勢(shì)

綜上，中國(guó)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品類型主要為水果、糧食、蔬菜、肉類產(chǎn)品等，而每年申請(qǐng)獲批的地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品類型存在差異。通過CR5分析可知，2008—2016年每年申請(qǐng)獲批的地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品類型的集中程度雖有所降低，從91.73%（2008）下降到77.35%（2016年），但是仍呈現(xiàn)出高度集中的趨勢(shì)，水果所占比例最高，約占每年申請(qǐng)數(shù)量的25%。值得注意的是，2012年以來(lái)（2016年除外），肉類產(chǎn)品、水產(chǎn)動(dòng)物和中藥材比例有所增加，其中肉類產(chǎn)品和水產(chǎn)動(dòng)物之和約占每年申請(qǐng)數(shù)量的25%，而蔬菜和糧食所占的比例有所下降，約占每年申請(qǐng)數(shù)量的15%（表1）。

3 結(jié)論

中國(guó)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的空間分布不均衡，集中分布在華東和西南地區(qū)，顯著受自然資源的稟賦差異影響，原因在于農(nóng)作物的生長(zhǎng)過程對(duì)自然環(huán)境條件的依賴程度非常高。另外，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的助推牽引作用也對(duì)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的分布產(chǎn)生影響，如農(nóng)業(yè)人口數(shù)量、第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)種植歷史、政府管理水平等。本研究側(cè)重分析氣候因素對(duì)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品類型分布的影響，而對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子定量分析較弱。分析2008—2016年各?。ㄊ小^(qū)）地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品的發(fā)展趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)各?。ㄊ小^(qū)）處于不同地理標(biāo)志發(fā)展階段，意味著地方政府所扮演的角色也將存在差異，今后的研究中將深入探討政府管理水平對(duì)地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展的影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]Ploeg J D V D，Renting H，Brunori G，et al.Rural development：from practices and policies towards theory[J]. Sociologia Ruralis，2000，40（4）：391-408.

[2]Renting H，Marsden T K，Banks J.Understanding alternative food networks：exploring the role of short food supply chains in rural development[J]. Environment and planning A，2003，35（3）：393-411.

[3]Tregear A，Arfini F，Belletti G，et al. Regional foods and rural development：the role of product qualification[J]. Journal of Rural studies，2007，23（1）：12-22.

[4]Becker T C. European food quality policy：the importance of geographical indications，organic certification and food quality assurance schemes in European countries[J]. Estey Centre Journal of International Law and Trade Policy，2009，10（1）：111-130.

[5]Zhao X，F(xiàn)inlay D，Kneafsey M.The effectiveness of contemporary geographical indications （GIs） schemes in enhancing the quality of Chinese agrifoods-experiences from the field[J]. Journal of Rural Studies，2014，36：77-86.

[6]Broude T. Taking ‘trade and culture seriously：geographical indications and cultural protection in WTO law[J]. SSRN Electronic Journal，2005，26（4）：623-692.

[7]Winfree J A，McCluskey J . Collective reputation and quality[J]. American Journal of Agricultural Economics，2005，87（1）：206-213.

[8]Josling T. The war on terroir：geographical indications as a transatlantic trade conflict[J]. Journal of Agricultural Economics，2006，57（3）：337-363.

[9]Reviron S，Thevenod-Mottet E，El Benni N. Geographical indications：Creation and distribution of economic value in developing countries[R]. Swiss National Centre of Competence in Research （NCCR）Working Paper，2009.

[10]Bowen S. Embedding local places in global spaces：geographical indications as a territorial development strategy[J]. Rural Sociology，2010，75（2）：209-243.

[11]Belletti G，Marescotti A，Touzard J M. Geographical indications，public goods，and sustainable development：the roles of actorsstrategies and public policies[J]. World Development，2017，98：45-57.

[12]孫亞楠，胡 浩. 地理標(biāo)志農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展對(duì)策研究[J]. 經(jīng)濟(jì)縱橫，2015（7）：81-84.

[13]李曉民. 地理標(biāo)志法律保護(hù)研究[D]. 北京：中國(guó)政法大學(xué)，2005.

[14]孟祥娟，李曉波. 地理標(biāo)志保護(hù)制度存在的問題其解決[J]. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)，2014（7）：61-67.

[15]曹 琳. 地理標(biāo)志產(chǎn)品的品牌化機(jī)制與策略研究[D]. 濟(jì)南：山東大學(xué)，2012.

[16]李 睿. 民勤羊肉地理標(biāo)志產(chǎn)品的品牌化建設(shè)研究[D]. 蘭州：蘭州大學(xué)，2016.

[17]占輝斌，俞龍杰. 農(nóng)戶生產(chǎn)地理標(biāo)志產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)效益分析——基于437戶農(nóng)戶的調(diào)研[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2015（2）：60-67.

[18]王 寒，陳 通. 我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品地理標(biāo)志發(fā)展現(xiàn)狀分析[J]. 西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2008，18（4）：101-105.

[19]Liu G，Zhang Q，Yin G，et al.Spatial distribution of geographical indications for agricultural products and their drivers in China[J]. Environmental Earth Sciences，2016，75（7）：1-10.

[20]Rodionov S.A sequential algorithm for testing climate regime shifts[J]. Geophysical Research Letters，2004，31：1-4.

[21]Rodionov S，Overland J E.Application of a sequential regime shift detection method to the bering sea ecosystem[J]. ICES Journal of Marine Science，2005，62（3）：328-332.

[22]成令茹，謝定源，錢秋紅，等. 2000—2012年中國(guó)農(nóng)村居民食物消費(fèi)現(xiàn)狀及其與氣候的相關(guān)性[J]. 衛(wèi)生研究，2017，46（6）：861-867.

[23]陳玉潔，張平宇，劉世薇，等. 東北西部糧食生產(chǎn)時(shí)空格局變化及優(yōu)化布局研究[J]. 地理科學(xué)，2016，36（9）：1397-1407.

[24]于海龍，郭 倩，楊 娟，等. 環(huán)境因子對(duì)食用菌生長(zhǎng)發(fā)育影響的研究進(jìn)展[J]. 上海農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2009，25（3）：100-104.