中國(guó)小麥生產(chǎn)的時(shí)空演變特征及其影響因素分析*

李 偉

(長(zhǎng)江師范學(xué)院財(cái)經(jīng)學(xué)院，重慶 408100)

0 引言

小麥富含淀粉、蛋白質(zhì)、脂肪、礦物質(zhì)、鈣、鐵、硫胺素、核黃素、煙酸及維生素A等，是最重要的食物和營(yíng)養(yǎng)來(lái)源之一。我國(guó)自古就有“北人食面，南人食米”的說(shuō)法，全國(guó)40%的人口以小麥為主糧。由于小麥易于加工、用途廣泛，隨著我國(guó)居民生活水平的提高和消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，我國(guó)對(duì)小麥的需求量將進(jìn)一步增加。目前，我國(guó)小麥播種面積占糧食作物總播種面積的22%，小麥產(chǎn)量占糧食總產(chǎn)量的21%，大約占世界小麥總產(chǎn)量的20%。我國(guó)已成為小麥產(chǎn)量和消費(fèi)量最大的國(guó)家。小麥在我國(guó)的糧食生產(chǎn)、流通和消費(fèi)中具有核心地位[1]。因此，充分了解小麥生產(chǎn)的時(shí)空演變特征及成因，把握并尊重小麥生產(chǎn)的時(shí)空演變規(guī)律，可以更加合理地配置農(nóng)業(yè)資源，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的空間布局，推動(dòng)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，促進(jìn)小麥產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。

目前已有許多學(xué)者對(duì)我國(guó)糧食生產(chǎn)的空間布局變化進(jìn)行了研究。黃愛(ài)軍指出新中國(guó)成立以來(lái)，伴隨著我國(guó)糧食生產(chǎn)的發(fā)展，我國(guó)糧食生產(chǎn)的區(qū)域格局也在發(fā)生重要變化，我國(guó)糧食增長(zhǎng)中心呈現(xiàn)出“北上”、“西進(jìn)”的趨勢(shì)[2]。鄭有貴等[3]的研究表明我國(guó)南糧北調(diào)和北糧南運(yùn)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)發(fā)生在20世紀(jì)80年代中期，并認(rèn)為糧食生產(chǎn)區(qū)域格局的變化主要是因?yàn)槟媳狈睫r(nóng)民根據(jù)要素的相對(duì)價(jià)格和比較利益對(duì)資源進(jìn)行重組的結(jié)果。伍山林[4]認(rèn)為非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)拉力和人均耕地資源是影響我國(guó)糧食生產(chǎn)區(qū)域變動(dòng)的重要因素。羅萬(wàn)純等[5]的研究表明我國(guó)東部地區(qū)糧食生產(chǎn)集中度不斷下降，中部地區(qū)不斷上升，而西部地區(qū)先下降后上升，人均耕地面積、糧食單位產(chǎn)量和經(jīng)濟(jì)效益比是影響糧食生產(chǎn)區(qū)域格局變化的主要因素。陸文聰?shù)萚6]利用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析了影響我國(guó)糧食生產(chǎn)區(qū)域格局變動(dòng)的因素，其研究結(jié)果表明相鄰地區(qū)的糧食生產(chǎn)會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)氐募Z食生產(chǎn)具有負(fù)向影響。其原因是，如果相鄰地區(qū)的糧食生產(chǎn)供過(guò)于求，則當(dāng)?shù)夭槐刈非蠹Z食的自給率，完全可以根據(jù)比較優(yōu)勢(shì)來(lái)安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，糧食的供求差額可通過(guò)區(qū)際之間的貿(mào)易來(lái)彌補(bǔ)。

除了從總體上對(duì)我國(guó)糧食生產(chǎn)的區(qū)域格局進(jìn)行研究以外，還有許多學(xué)者對(duì)不同品種的糧食生產(chǎn)的時(shí)空變化進(jìn)行了研究。鐘甫寧、楊萬(wàn)江等分析了我國(guó)水稻生產(chǎn)空間布局的變遷過(guò)程[7-8]，陳歡等、李欠男等分析了我國(guó)玉米生產(chǎn)的空間布局變化[9-10]。也有學(xué)者針對(duì)我國(guó)小麥生產(chǎn)的空間布局進(jìn)行過(guò)研究。姜會(huì)飛等[11]認(rèn)為我國(guó)小麥生產(chǎn)具有空間上的相對(duì)穩(wěn)定性和時(shí)間上的相對(duì)不穩(wěn)定性，小麥生產(chǎn)的這種時(shí)空差異性造成了區(qū)域比較優(yōu)勢(shì)的時(shí)空變化。盧布等[12]認(rèn)為我國(guó)小麥生產(chǎn)的優(yōu)勢(shì)區(qū)域逐步形成，長(zhǎng)江中下游、黃淮海和大興安嶺沿麓三大優(yōu)質(zhì)小麥產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢(shì)逐漸增強(qiáng)。李明輝等[13]分析了1994—2013年我國(guó)小麥生產(chǎn)區(qū)域格局的演變情況，并分析了驅(qū)動(dòng)我國(guó)小麥生產(chǎn)布局演變的可能因素。目前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)我國(guó)小麥生產(chǎn)空間布局變化的研究以描述性分析為主，缺乏較為嚴(yán)格的實(shí)證分析，特別是未考慮小麥生產(chǎn)布局的空間依賴性。基于此，文章將利用基尼系數(shù)、產(chǎn)業(yè)集中度指數(shù)等指標(biāo)對(duì)1978—2016年我國(guó)小麥生產(chǎn)的時(shí)空演變特征進(jìn)行分析，并建立空間面板杜賓模型定量研究我國(guó)小麥生產(chǎn)布局變化的驅(qū)動(dòng)因素，以期為相關(guān)決策提供參考。

1 研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究方法

1.1.1 基尼系數(shù)

基尼系數(shù)最先是用來(lái)衡量收入分配是否公平的重要指標(biāo)，后來(lái)有學(xué)者對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行改進(jìn)以反映產(chǎn)業(yè)的空間集聚程度。因此該指標(biāo)可以很好地反映我國(guó)小麥生產(chǎn)的空間集聚程度?；嵯禂?shù)的簡(jiǎn)易計(jì)算公式為：

(1)

式(1)中，GINI表示基尼系數(shù)；n表示全國(guó)省份均等分組的組數(shù)，由于海南省沒(méi)有小麥生產(chǎn)，該文將其余的30個(gè)省、市、自治區(qū)(未包括港、澳、臺(tái))的小麥生產(chǎn)規(guī)模按照從小到大的順序均等分為10個(gè)組，即n=10；Yj表示第j組的小麥產(chǎn)量在全國(guó)小麥產(chǎn)量中的比重?；嵯禂?shù)的最小值為0，最大值為1，基尼系數(shù)越高，表明我國(guó)小麥生產(chǎn)的空間集聚程度越高，反之則越低。

1.1.2 產(chǎn)業(yè)集中度

為了使我國(guó)小麥生產(chǎn)空間集聚程度的分析結(jié)論更加可靠，該文同時(shí)使用了產(chǎn)業(yè)集中度指標(biāo)。小麥的產(chǎn)業(yè)集中度反映小麥產(chǎn)量排在前幾位的省份的產(chǎn)量之和占全國(guó)總產(chǎn)量的比重，其計(jì)算公式為：

(2)

式(2)中，m表示小麥產(chǎn)量排在前幾位的省份數(shù)量。該文參照丁存振等的做法[14]，將m的值取為5。Yi表示省份i的小麥產(chǎn)量占全國(guó)產(chǎn)量的比重。

1.1.3 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間往往存在一定的空間依賴性，為檢驗(yàn)我國(guó)的小麥生產(chǎn)是否存在空間依賴性，該文選擇度量空間自相關(guān)的“莫蘭指數(shù)I”(Moran′s I)來(lái)進(jìn)行分析。Moran′s I的計(jì)算公式為：

(3)

(4)

Moran′s I的最小值為-1，最大值為1。如果Moran′s I的值大于0，則表明地區(qū)之間存在正自相關(guān)，即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰； Moran′s I的值如果小于0，則表明地區(qū)之間存在負(fù)自相關(guān)，即高值與低值相鄰。如果Moran′s I的值接近于0，則表明空間分布是隨機(jī)的，不存在空間自相關(guān)。

1.1.4 空間面板杜賓模型

該文實(shí)證分析我國(guó)小麥生產(chǎn)時(shí)空變化影響因素的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)面板計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型由于忽略了空間效應(yīng)從而可能導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)偏誤，因此該文用空間面板模型進(jìn)行分析。在3種常見(jiàn)的空間面板模型中，空間面板杜賓模型是最一般的模型，而其他兩種模型可以看作是空間面板杜賓模型的特殊形式?？臻g面板杜賓模型的一般形式為：

(5)

通過(guò)相應(yīng)的檢驗(yàn)，可以判斷空間面板杜賓模型的設(shè)置是否合理，即是否可以化簡(jiǎn)為空間面板滯后模型或者空間面板誤差模型。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

該文考察的時(shí)間范圍為1978—2016年，由于海南省未種植小麥，因此考察的地區(qū)為全國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū)(未包括港、澳、臺(tái))。該文的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》?！吨袊?guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》在1988年之前關(guān)于廣東省的有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)涉及到海南省，而1997年之前關(guān)于四川省的有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)涉及到重慶市，因此1988年之前廣東省的有關(guān)數(shù)據(jù)、1997年之前四川省和重慶市的有關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)源于《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》。在后面的實(shí)證分析中，需要使用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力，而農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)應(yīng)的是全部農(nóng)作物，該文用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力乘以小麥播種面積占農(nóng)作物總播種面積的比重來(lái)反映一個(gè)地區(qū)小麥生產(chǎn)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平，該變換方法參考了朱啟榮的研究[15]。實(shí)證分析中有些變量的單位是百分比(%)，而小麥產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和小麥平均產(chǎn)量是絕對(duì)數(shù)，為了減少異方差等問(wèn)題的影響，對(duì)小麥產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、小麥平均產(chǎn)量取自然對(duì)數(shù)。

圖2 1978—2016年我國(guó)小麥生產(chǎn)的基尼系數(shù)和產(chǎn)業(yè)集中度

2 中國(guó)小麥生產(chǎn)的時(shí)空演變特征

2.1 小麥產(chǎn)量呈現(xiàn)出波動(dòng)上升趨勢(shì)

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)小麥產(chǎn)量增長(zhǎng)較快，從1978年的5 384.0萬(wàn)t增長(zhǎng)到2016年的12 884.5萬(wàn)t，增長(zhǎng)了1.4倍，年均增長(zhǎng)197.4萬(wàn)t。但是，小麥產(chǎn)量并不是持續(xù)上升的，其間有較大的徘徊。從圖1可以看出，我國(guó)小麥產(chǎn)量的變化大致可分為3個(gè)階段， 1978—1997年為快速上升階段，該階段小麥產(chǎn)量年均增長(zhǎng)365.2萬(wàn)t； 1997—2003年為快速下降階段，小麥產(chǎn)量年均減少613.4萬(wàn)t； 2003—2016年為恢復(fù)增長(zhǎng)階段，小麥產(chǎn)量年均增長(zhǎng)325.8萬(wàn)t。我國(guó)小麥產(chǎn)量的變動(dòng)軌跡與糧食總產(chǎn)量的變動(dòng)軌跡幾乎是一致的。我國(guó)糧食總產(chǎn)量在1996年達(dá)到最高點(diǎn)，比小麥的最高點(diǎn)早了1年，隨后開(kāi)始下降，在2003年形成波谷，隨之又開(kāi)始持續(xù)上升。很顯然小麥產(chǎn)量在第一階段的快速上升與我國(guó)家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制改革和糧食流通體制改革釋放的制度紅利是分不開(kāi)的。隨后，由于國(guó)家將經(jīng)濟(jì)體制改革的重點(diǎn)轉(zhuǎn)向城市和工業(yè)，以及糧食快速增長(zhǎng)導(dǎo)致的賣糧難等問(wèn)題的出現(xiàn)，農(nóng)民生產(chǎn)糧食的積極性受到抑制，從而導(dǎo)致了1997—2003年小麥產(chǎn)量的快速下降。2004年中央出臺(tái)了21世紀(jì)第一個(gè)關(guān)于“三農(nóng)”的“一號(hào)文件”，全國(guó)開(kāi)始重新重視“三農(nóng)”問(wèn)題，小麥生產(chǎn)再次步入持續(xù)上升的軌道。

2.2 小麥產(chǎn)區(qū)集中度越來(lái)越高，并趨于穩(wěn)定

從圖2可以看出，1978—2016年我國(guó)小麥生產(chǎn)的基尼系數(shù)呈現(xiàn)出持續(xù)上升的態(tài)勢(shì)，從0.785上升到0.812，但是大約在2007年以后，基尼系數(shù)未再發(fā)生較大的變化，表現(xiàn)比較平穩(wěn)。小麥產(chǎn)業(yè)集中度在1978—2016年也表現(xiàn)出了持續(xù)的上升趨勢(shì)， 1978年小麥產(chǎn)量排在前五位的省份生產(chǎn)的小麥之和占全國(guó)產(chǎn)量的56.4%， 2016年該比重增加到75.7%。小麥產(chǎn)業(yè)集中度在2007年后也變得比較平穩(wěn)。說(shuō)明改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)小麥生產(chǎn)不斷向優(yōu)勢(shì)區(qū)域集中，而在2007年以后小麥生產(chǎn)的區(qū)域布局調(diào)整已基本完成。

2.3 小麥生產(chǎn)呈現(xiàn)出“由南向北，由東向西”的空間變動(dòng)趨勢(shì)

為了考察我國(guó)小麥生產(chǎn)的空間布局變化，該文將1978年、1997年、2003年和2016年4個(gè)典型年份(1997年和2003年是我國(guó)小麥產(chǎn)量的兩個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn))的小麥生產(chǎn)規(guī)模按四分位點(diǎn)分為4個(gè)等級(jí)。由表1可以看出，我國(guó)小麥生產(chǎn)主要分布在北方地區(qū)，其中河南、山東、河北3省的小麥產(chǎn)量一直位居前三位， 2016年這3個(gè)省份的小麥產(chǎn)量接近全國(guó)產(chǎn)量的50%。1978年小麥生產(chǎn)規(guī)模位于第一等級(jí)的地區(qū)有河南、山東、河北、江蘇、四川、黑龍江、安徽和陜西8個(gè)省份， 1997年黑龍江的小麥生產(chǎn)規(guī)模從第一等級(jí)轉(zhuǎn)移到第二等級(jí)，并且在2003年轉(zhuǎn)移到第三等級(jí)，而新疆自治區(qū)的小麥生產(chǎn)規(guī)模于2003年從第二等級(jí)轉(zhuǎn)移到第一等級(jí)，并且一直保持到2016年。東南沿海的小麥產(chǎn)量雖然一直不高，但是廣東和福建1978年的小麥生產(chǎn)規(guī)模位于第三等級(jí)，然而到了1997年，廣東、福建兩省的小麥產(chǎn)量退居到第四等級(jí)，并且一直持續(xù)到2016年。四川作為我國(guó)傳統(tǒng)的小麥產(chǎn)量大省，其小麥產(chǎn)量在1978年、1997年、2003年均位于第一等級(jí)，然而2016年轉(zhuǎn)移到了第二等級(jí)，其第一等級(jí)的位置被湖北省代替。通過(guò)表1可以看出，我國(guó)小麥生產(chǎn)總體呈現(xiàn)出“由南向北，由東向西”的變動(dòng)趨勢(shì)。

表1 我國(guó)小麥生產(chǎn)的空間轉(zhuǎn)移情況

生產(chǎn)規(guī)模等級(jí)1978年1997年2003年2016年第一等級(jí)河南、山東、河北、江蘇、四川、黑龍江、安徽、陜西河南、山東、河北、江蘇、安徽、四川、陜西、湖北河南、山東、河北、安徽、江蘇、四川、陜西、新疆河南、山東、河北、安徽、江蘇、新疆、陜西、湖北第二等級(jí)甘肅、湖北、新疆、山西、重慶、內(nèi)蒙、云南新疆、山西、黑龍江、甘肅、內(nèi)蒙、云南、重慶甘肅、山西、湖北、云南、重慶、內(nèi)蒙、寧夏四川、山西、甘肅、內(nèi)蒙、云南、天津、貴州第三等級(jí)北京、浙江、青海、廣東、天津、寧夏、貴州、福建貴州、北京、寧夏、青海、天津、浙江、遼寧、上海貴州、黑龍江、青海、天津、西藏、浙江、北京、湖南寧夏、青海、黑龍江、浙江、西藏、重慶、上海、北京第四等級(jí)湖南、吉林、西藏、上海、廣西、江西、遼寧湖南、西藏、福建、吉林、江西、廣東、廣西上海、遼寧、吉林、江西、福建、廣西、廣東湖南、江西、遼寧、廣西、福建、廣東、吉林 注:生產(chǎn)規(guī)?！軶75為第一等級(jí),Q50≤生產(chǎn)規(guī)模

2.4 小麥生產(chǎn)呈現(xiàn)出較強(qiáng)的空間依賴性

從圖3可以看出，1978—1985年，Moran′s I 的值總體上呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，表明在此期間小麥生產(chǎn)的空間依賴性不斷增加。1985年之后Moran′s I 的值雖然有所波動(dòng)，但總體上比較穩(wěn)定，大致保持在0.4左右。此外，所有年份的Moran′s I均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。我國(guó)地域廣闊，各地的自然條件和經(jīng)濟(jì)條件差異比較大，但是地理上相鄰的地區(qū)在自然條件和經(jīng)濟(jì)條件方面存在一定的相似性，從而我國(guó)的小麥生產(chǎn)也表現(xiàn)出一定的空間相關(guān)性，即小麥產(chǎn)量高的地區(qū)彼此聚集，產(chǎn)量低的地區(qū)也彼此聚集。

圖3 1978—2016年小麥集中度的Moran′s I 指數(shù)

3 中國(guó)小麥生產(chǎn)時(shí)空變化影響因素的實(shí)證分析

3.1 變量選擇及數(shù)據(jù)說(shuō)明

該文實(shí)證分析所使用的被解釋變量為小麥生產(chǎn)規(guī)模，用小麥產(chǎn)量來(lái)衡量。參考相關(guān)學(xué)者的研究，該文選擇下述變量來(lái)分析影響中國(guó)小麥生產(chǎn)時(shí)空變化的因素，變量設(shè)置及選擇依據(jù)如下。

非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)。雖然國(guó)家不斷加大對(duì)農(nóng)業(yè)的扶持力度，但是務(wù)農(nóng)收入仍然低于務(wù)工收入，如果一個(gè)地區(qū)具有較高的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，人們會(huì)將更多的勞動(dòng)力投入到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，從而可能減少農(nóng)業(yè)包括小麥的產(chǎn)出水平。該文用二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比值衡量一個(gè)地區(qū)的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)。該比值越大，預(yù)期小麥生產(chǎn)規(guī)模越小。

小麥生產(chǎn)的比較效益。耕地既可以種植小麥，也可以種植其他糧食作物或經(jīng)濟(jì)作物。如果農(nóng)民是理性的，他必然會(huì)根據(jù)經(jīng)濟(jì)效益來(lái)選擇不同農(nóng)作物的播種面積組合。該文用小麥播種面積占農(nóng)作物總播種面積的比值來(lái)衡量小麥相對(duì)于其他農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)效益。預(yù)期該比值越大，小麥的生產(chǎn)規(guī)模越大。

農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平。目前小麥?zhǔn)俏覈?guó)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械程度最高的農(nóng)作物，在小麥的耕、種、收等各個(gè)環(huán)節(jié)幾乎都可以實(shí)現(xiàn)機(jī)械化作業(yè)，因此一個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平可能會(huì)對(duì)小麥的生產(chǎn)規(guī)模產(chǎn)生影響。該文用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力表示農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平，預(yù)期農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平越高，小麥的生產(chǎn)規(guī)模越大。

小麥平均產(chǎn)量。小麥的平均產(chǎn)量可以綜合發(fā)映一個(gè)地區(qū)的土壤、氣溫、降水等自然條件是否適合小麥的生產(chǎn)，并且可以在一定程度上反映小麥生產(chǎn)的技術(shù)水平。預(yù)期小麥的平均產(chǎn)量越高，小麥的生產(chǎn)規(guī)模越大。

各變量的含義、符號(hào)及預(yù)期影響效應(yīng)見(jiàn)表2。

表2 變量的測(cè)度方法及影響效應(yīng)假定

變量符號(hào)測(cè)度方法影響效應(yīng)假定小麥生產(chǎn)規(guī)模Y各地區(qū)小麥產(chǎn)量的自然對(duì)數(shù)—非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)X1二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比值負(fù)向小麥生產(chǎn)的比較效益X2小麥播種面積占農(nóng)作物總播種面積的比值正向農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平X3農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的自然對(duì)數(shù)正向小麥平均產(chǎn)量X4小麥單位播種面積產(chǎn)量的自然對(duì)數(shù)正向

3.2 空間面板杜賓模型的估計(jì)與分析

對(duì)空間面板杜賓模型的估計(jì)采用極大似然法(ML)。為了進(jìn)行對(duì)比，該文同時(shí)給出了標(biāo)準(zhǔn)面板計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的估計(jì)結(jié)果，標(biāo)準(zhǔn)面板模型用普通最小二乘(OLS)或可行的廣義最小二乘(GLS)進(jìn)行估計(jì)。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)面板計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是否具有個(gè)體效應(yīng)和時(shí)期效應(yīng)的F檢驗(yàn)結(jié)果表明具有個(gè)體和時(shí)期雙向固定效應(yīng)，另外對(duì)模型是采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。對(duì)空間面板杜賓模型是否可以簡(jiǎn)化為空間面板滯后模型的Wald和LR檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分別為32.103和44.127，對(duì)空間面板杜賓模型是否可以簡(jiǎn)化為空間誤差模型的Wald和LR檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分別為159.309和161.422，并且在1%的水平上均顯著，因此空間面板杜賓模型是最合理的模型，不能簡(jiǎn)化為空間面板滯后模型或空間面板誤差模型。對(duì)空間面板杜賓模型是應(yīng)該采用固定效應(yīng)或者隨機(jī)效應(yīng)的豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn)結(jié)果表明應(yīng)采用固定效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)。

表3 模型估計(jì)結(jié)果

變量標(biāo)準(zhǔn)面板計(jì)量模型空間面板杜賓模型無(wú)固定效應(yīng)Ⅰ個(gè)體固定效應(yīng)Ⅱ時(shí)期固定效應(yīng)Ⅲ個(gè)體時(shí)期固定效應(yīng)Ⅳ無(wú)固定效應(yīng)Ⅴ個(gè)體固定效應(yīng)Ⅵ時(shí)期固定效應(yīng)Ⅶ個(gè)體時(shí)期固定效應(yīng)ⅧCON1.937???(20.69)2.205???(20.73)1.702???(14.83)1.513???(16.22)1.442???(10.70)———X1-0.027???(-21.26)-0.026???(-23.26)-0.017???(-14.33)-0.009???(-9.64)-0.011???(-9.04)-0.008???(-9.31)-0.011???(-9.52)-0.007???(-8.28)X21.081???(6.65)2.738???(12.53)-0.382??(-2.42)0.256(1.47)-0.077(-0.35)0.359(1.62)-0.028(-0.13)0.522??(2.53)X30.952???(87.72)0.806???(59.08)1.002???(103.49)0.845???(83.97)1.008???(103.43)0.739???(53.63)1.012???(104.25)0.743???(57.32)X40.210???(5.47)0.240???(6.62)0.507???(13.73)0.782???(23.54)0.647???(17.00)0.775???(23.44)0.645???(17.12)0.806???(25.68)w?X1————0.007???(-3.56)-0.007???(-4.40)-0.006???(-2.67)-0.001(-0.74)w?X2————0.549?(1.74)1.459???(4.53)-0.098(-0.29)0.775??(2.38)w?X3————-0.487???(-13.83)-0.202???(-6.20)-0.369???(-12.86)0.172???(4.53)w?X4————-0.611???(-9.67)-0.782???(-16.89)-0.406???(-5.42)-0.109(-1.617)ρ————0.454???(14.78)0.494???(17.28)0.335???(15.09)0.130???(3.63)Log-L————-550.22107.13-552.10 212.32 R20.9450.9750.9590.988 0.9600.882 0.959 0.888 注:(1)括號(hào)中的值為t統(tǒng)計(jì)量; (2)???,??,?分別表示在1%,5%及10%的水平上顯著; (3)CON為常數(shù)項(xiàng),w?X1,w?X2,w?X3,w?X4分別表示X1,X2,X3,X4的空間滯后項(xiàng)

表3中Ⅰ—Ⅳ分別為標(biāo)準(zhǔn)面板計(jì)量模型的無(wú)固定效應(yīng)、個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)期固定效應(yīng)及個(gè)體時(shí)期雙向固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果， Ⅴ—Ⅷ分別為空間面板杜賓模型的無(wú)固定效應(yīng)、個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)期固定效應(yīng)及個(gè)體時(shí)期雙向固定效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果。

從標(biāo)準(zhǔn)面板計(jì)量模型來(lái)看，除了小麥生產(chǎn)的比較效益在4個(gè)模型中的估計(jì)系數(shù)存在較大差異外，其他3個(gè)解釋變量的估計(jì)系數(shù)具有很好的一致性。在模型Ⅰ、Ⅱ中，小麥生產(chǎn)的比較效益對(duì)小麥的生產(chǎn)規(guī)模具有顯著的正向影響，在模型Ⅲ中為顯著的負(fù)向影響，而在模型Ⅳ中，雖然影響效應(yīng)是正向的，但是不顯著。在模型Ⅰ—Ⅳ中，農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)小麥生產(chǎn)規(guī)模均具有顯著的負(fù)向影響，農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平和小麥的平均產(chǎn)量對(duì)小麥生產(chǎn)規(guī)模均具有顯著的正向影響。

從空間面板杜賓模型來(lái)看，模型Ⅴ—Ⅷ的空間自相關(guān)系數(shù)ρ的值均為正數(shù)，并且都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，這與前面基于Moran′s I的檢驗(yàn)結(jié)論是一致的，即我國(guó)小麥生產(chǎn)確實(shí)存在空間依賴性，一個(gè)地區(qū)的小麥生產(chǎn)規(guī)模會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)的小麥生產(chǎn)規(guī)模產(chǎn)生正向影響。對(duì)于具有空間自相關(guān)的模型，如果使用標(biāo)準(zhǔn)面板模型的估計(jì)方法，可能會(huì)導(dǎo)致有偏和不一致的估計(jì)結(jié)果。在空間面板杜賓模型的4個(gè)模型中，農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平和小麥生產(chǎn)的平均產(chǎn)量3個(gè)解釋變量的估計(jì)系數(shù)的符號(hào)是一致的，并且都通過(guò)了1%的顯著性水平的檢驗(yàn)，但是小麥生產(chǎn)的比較效益只在模型Ⅷ中是顯著。由此可以看出，空間面板杜賓模型與標(biāo)準(zhǔn)面板計(jì)量模型所得到的結(jié)論幾乎是一致的。然而空間面板杜賓模型考慮到了數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性，其估計(jì)結(jié)果具有更好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。

由于該研究涉及的時(shí)期較長(zhǎng)，如果不考慮時(shí)期效應(yīng)可能會(huì)產(chǎn)生變量遺漏問(wèn)題，另外對(duì)標(biāo)準(zhǔn)面板模型的檢驗(yàn)結(jié)果表明應(yīng)采用個(gè)體和時(shí)期雙向固定效應(yīng)，因此對(duì)空間面板杜賓模型采用個(gè)體和時(shí)期雙向固定效應(yīng)是比較合理的。該文將著重對(duì)模型Ⅷ(即具有個(gè)體時(shí)期雙向固定效應(yīng)的空間面板杜賓模型)的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析。

在模型Ⅷ中，農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)小麥生產(chǎn)規(guī)模具有顯著的負(fù)向影響，但該變量的空間滯后項(xiàng)的影響效應(yīng)不顯著； 小麥生產(chǎn)的比較效益、農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平對(duì)小麥生產(chǎn)規(guī)模均具有顯著的正向影響，并且這兩個(gè)解釋變量的空間滯后項(xiàng)顯著為正； 小麥的平均產(chǎn)量對(duì)小麥生產(chǎn)規(guī)模具有顯著的正向影響，其空間滯后項(xiàng)的影響不顯著。Lesage和Pace指出，當(dāng)空間計(jì)量模型中的空間自相關(guān)系數(shù)ρ顯著不為零時(shí)，如果對(duì)回歸系數(shù)按照普通最小二乘的結(jié)果進(jìn)行解釋可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論[16]。該文使用Lesage and Pace提供的方法將空間總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。其中總效應(yīng)表示某一個(gè)自變量的變化對(duì)所有地區(qū)產(chǎn)生的平均影響，直接效應(yīng)表示自變量的變化對(duì)本地區(qū)因變量產(chǎn)生的平均影響，間接效應(yīng)表示自變量對(duì)其他地區(qū)因變量產(chǎn)生的平均影響。

表4 空間面板杜賓模型直接效應(yīng)、間接效應(yīng)的分解

直接效應(yīng)間接效應(yīng)總效應(yīng)X1-0.008(-8.65)???-0.002(-1.27)-0.010(-4.57)???X20.555(2.72) ??0.940(2.65) ??1.495(4.82) ???X30.750(59.53) ???0.302(11.80) ???1.052(49.80) ???X40.805(26.85) ???-0.005(-0.07)0.800(11.37) ??? 注:(1)括號(hào)中的值為t統(tǒng)計(jì)量; (2)???、??、?分別表示在1%、5%及10%的水平上顯著

表4給出了模型Ⅷ的各個(gè)解釋變量的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。下面對(duì)表4的結(jié)果進(jìn)行分析。

農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，間接效應(yīng)不顯著，總效應(yīng)顯著為負(fù)。表明該變量對(duì)本地區(qū)的小麥生產(chǎn)規(guī)模具有顯著的負(fù)向影響，而對(duì)鄰近地區(qū)的小麥生產(chǎn)不具有顯著影響。一個(gè)地區(qū)的二、三產(chǎn)業(yè)越發(fā)達(dá)，農(nóng)村勞動(dòng)力就有更多的就業(yè)選擇，在當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的比較效益還很低的情況下，農(nóng)村勞動(dòng)力會(huì)減少小麥等農(nóng)作物的生產(chǎn)，而選擇到收益更高的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)，從而會(huì)減少小麥的生產(chǎn)規(guī)模。當(dāng)前我國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移就業(yè)主要在省內(nèi)流動(dòng)及向東部沿海地區(qū)流動(dòng)，而向鄰近地區(qū)流動(dòng)的比例較小[17]，因此農(nóng)村勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)鄰近地區(qū)的影響效應(yīng)不顯著。

小麥生產(chǎn)的比較效益的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正，表明小麥生產(chǎn)的比較效益越高，該地區(qū)的小麥生產(chǎn)規(guī)模越大，由于相鄰地區(qū)在自然條件和經(jīng)濟(jì)條件方面具有諸多相似性，因此小麥生產(chǎn)的比較效益不但對(duì)本地區(qū)的小麥生產(chǎn)規(guī)模具有顯著的正向影響，同時(shí)對(duì)鄰近地區(qū)的小麥生產(chǎn)規(guī)模也具有顯著的正向影響。

農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正，表明農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平不僅對(duì)本地區(qū)的小麥生產(chǎn)規(guī)模具有顯著的正向影響，同時(shí)對(duì)鄰近地區(qū)的小麥生產(chǎn)規(guī)模也具有顯著的正向影響。在我國(guó)糧食作物的生產(chǎn)中，小麥?zhǔn)羌Z食作物中應(yīng)用農(nóng)業(yè)機(jī)械最普遍的品種，因此一個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展水平有利于增加小麥生產(chǎn)規(guī)模。此外，農(nóng)業(yè)機(jī)械的跨區(qū)服務(wù)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展水平對(duì)鄰近地區(qū)的小麥生產(chǎn)規(guī)模具有空間溢出效應(yīng)，該結(jié)論與方師樂(lè)等的研究結(jié)果是一致的[18]。

小麥的平均產(chǎn)量的直接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正，間接效應(yīng)不顯著。平均產(chǎn)量反映的是小麥生產(chǎn)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，小麥的平均產(chǎn)量越高，表明該地區(qū)在小麥的生產(chǎn)上具有技術(shù)上的比較優(yōu)勢(shì)，因此該地區(qū)小麥生產(chǎn)規(guī)模越大。

4 結(jié)論與討論

該文首先利用基尼系數(shù)、產(chǎn)業(yè)集中度指數(shù)等指標(biāo)對(duì)1978—2016年我國(guó)小麥生產(chǎn)的時(shí)空演變特征進(jìn)行分析，然后建立空間面板杜賓模型定量研究驅(qū)動(dòng)我國(guó)小麥生產(chǎn)布局變化的因素。研究結(jié)果表明：(1)自1978年以來(lái)，我國(guó)的小麥產(chǎn)量呈現(xiàn)出持續(xù)上升的趨勢(shì)，小麥生產(chǎn)的集中度越來(lái)越高，呈現(xiàn)出由東向西、由南向北的空間移動(dòng)趨勢(shì)，此外小麥生產(chǎn)還表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間依賴性。(2)空間面板杜賓模型的估計(jì)結(jié)果顯示，農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)小麥生產(chǎn)規(guī)模具有顯著的負(fù)向影響，而小麥生產(chǎn)的比較效益、農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平和小麥的平均產(chǎn)量對(duì)小麥生產(chǎn)規(guī)模具有顯著的正向影響，并且小麥生產(chǎn)的比較效益和農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平還具有正向溢出效應(yīng)。(3)農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)小麥生產(chǎn)規(guī)模具有顯著的負(fù)向影響，表明在農(nóng)業(yè)比較效益還比較低的情況下，當(dāng)一個(gè)地區(qū)存在更多的非農(nóng)業(yè)就業(yè)機(jī)會(huì)時(shí)，農(nóng)民就不愿意在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上投入更多的勞動(dòng)力。(4)小麥生產(chǎn)的比較效益和小麥生產(chǎn)的平均產(chǎn)量對(duì)小麥生產(chǎn)規(guī)模具有顯著的正向影響，表明資源稟賦優(yōu)勢(shì)是決定小麥生產(chǎn)規(guī)模的重要因素，同時(shí)也進(jìn)一步解釋了我國(guó)的小麥生產(chǎn)為什么會(huì)不斷向優(yōu)勢(shì)區(qū)域集中； 目前的農(nóng)業(yè)機(jī)械化技術(shù)已可以應(yīng)用于小麥的耕、種、收等各個(gè)環(huán)節(jié)，因此一個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平對(duì)小麥的生產(chǎn)規(guī)模具有重要的影響。

一方面，在農(nóng)業(yè)供給側(cè)改革的背景下，小麥的播種面積可能會(huì)有所下降，此外，由于城鎮(zhèn)化的繼續(xù)推進(jìn)會(huì)給農(nóng)村勞動(dòng)力提供更多的非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，這兩個(gè)因素均會(huì)導(dǎo)致我國(guó)小麥產(chǎn)量或增長(zhǎng)速度下降。另一方面，由于人口的增加和人們消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，我國(guó)對(duì)小麥的需求將會(huì)進(jìn)一步增加。因此小麥產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展問(wèn)題需要引起足夠的重視。該文的研究結(jié)果具有如下政策啟示：(1)進(jìn)一步提高小麥的單產(chǎn)水平。未來(lái)小麥的播種面積可能會(huì)有所下降，因此進(jìn)一步提高小麥的單產(chǎn)水平顯得十分重要?？赏ㄟ^(guò)高標(biāo)準(zhǔn)糧田建設(shè)、品種改良和推廣科學(xué)的種植方法等途徑不斷提高我國(guó)小麥的單產(chǎn)水平； (2)大力發(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)械化。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力持續(xù)減少是必然趨勢(shì)，加快農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展進(jìn)程可以有效應(yīng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力持續(xù)流出導(dǎo)致的小麥生產(chǎn)的勞動(dòng)力供給不足的問(wèn)題。當(dāng)前尤其需要加大農(nóng)業(yè)機(jī)械與人工智能融合的研發(fā)力度，以提高農(nóng)業(yè)機(jī)械的智能化水平； (3)大力推廣高品質(zhì)小麥的生產(chǎn)。適當(dāng)減少一般品質(zhì)的小麥生產(chǎn)，增加高品質(zhì)小麥的播種比例，發(fā)展綠色和生態(tài)種植，進(jìn)一步提高小麥生產(chǎn)的比較效益。