中國有機農業(yè)的集聚與空間依賴性*

盧 瑜, 向平安, 余 亮

中國有機農業(yè)的集聚與空間依賴性*

盧 瑜1,2, 向平安1**, 余 亮1,3

(1. 湖南農業(yè)大學商學院 長沙 410028; 2. 長沙民政職業(yè)技術學院 長沙 410004; 3. 湖南第一師范學院 長沙 410205)

發(fā)展有機農業(yè)雖是實現(xiàn)農業(yè)綠色發(fā)展的重要途徑, 但需要公共部門政策支持。準確把握有機農業(yè)空間分布特征, 檢驗其集聚及空間依賴性, 為公共部門選擇和設計政策提供決策依據(jù)。本文基于2013—2018年中國有機生產面積和有機認證數(shù)據(jù), 首先采用Jenks自然間斷點分級法分析中國有機農業(yè)的空間分布; 然后運用EG指數(shù)、產業(yè)集聚指數(shù)和區(qū)位熵判別有機農業(yè)集聚程度; 最后采用Moran’s指數(shù)檢驗有機農業(yè)發(fā)展的空間依賴性, 結合局部Getis-OrdG*統(tǒng)計和標準差橢圓技術進一步探討有機農業(yè)在局域的空間集聚與演化趨勢。研究結果表明: 1)中國有機農業(yè)空間分布不均勻, 東北和西部地區(qū)有機生產面積占比和有機產品認證示范(創(chuàng)建區(qū))有優(yōu)勢, 而東部地區(qū)有機產品認證證書和獲證企業(yè)數(shù)量居優(yōu)勢。2)中國有機農業(yè)的EG指數(shù)已超過0.05, 有機農業(yè)集聚程度高; 青海、內蒙古、寧夏、新疆和海南產業(yè)集聚指數(shù)和區(qū)位熵均大于1, 顯示這些省份的有機農業(yè)集聚優(yōu)勢明顯。3)全局Moran’s指數(shù)值大于0且逐年上升, 顯示毗鄰省份的有機農業(yè)存在空間正依賴性; 有機農業(yè)熱點區(qū)主要在西部和東北部地區(qū), 冷點及次冷點在中東部地區(qū)且呈現(xiàn)擴展趨勢; 標準差橢圓分析顯示中國有機農業(yè)方向分布和重心均呈現(xiàn)先東北再西部的發(fā)展趨勢。中國有機農業(yè)集聚逐年顯著的原因是多方面的, 除適宜于有機農業(yè)發(fā)展的自然資源稟賦外, 公共部門政策、集聚效應和空間依賴性亦是重要驅動力。本文的政策啟示是: 支持生態(tài)環(huán)境良好的經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)發(fā)展有機農業(yè)可能更可取; 有機農業(yè)集聚區(qū)的政府可以通過進一步的支持政策, 提升區(qū)域內有機農業(yè)集中度, 形成集聚與擴散的良性循環(huán); 毗鄰有機農業(yè)集聚區(qū)的區(qū)域可以利用集聚區(qū)的外溢效應, 促進發(fā)展有機農業(yè); 公共部門采用瞄準型政策可能比普惠性政策更能促進有機農業(yè)發(fā)展。

有機農業(yè); 集聚效應; 空間依賴性; 政策; 中國

有機農業(yè)遵循生態(tài)學原理, 禁止使用化學合成投入品和轉基因生物及其產物, 是一種采用可持續(xù)農業(yè)技術的生產方式。鑒于它在諸如食品質量安全、生態(tài)環(huán)境保護和資源可持續(xù)利用等公共物品供給方面明顯優(yōu)于常規(guī)農業(yè), 許多國家將其視為改善農產品質量、滿足消費需求和提升農業(yè)發(fā)展水平的重要策略[1]。然而, 發(fā)展有機農業(yè)富有挑戰(zhàn)性, 尤其是在發(fā)展中國家[2]?；谟袡C農業(yè)提供食品安全和環(huán)境改善等公共物品的事實, 學者們不僅認為公共部門應當支持其發(fā)展, 而且發(fā)現(xiàn)大多數(shù)國家的有機農業(yè)發(fā)展得益于公共政策支持[3-4]。近幾年, 中國政府多次在政策文件中提出要建立農業(yè)綠色開發(fā)機制, 促進發(fā)展有機農業(yè), 這意味著需要設計并實施相應的有機農業(yè)支持政策。

已有的文獻表明有機農業(yè)的支持政策有普惠性和瞄準性兩類。例如, 歐盟國家和美國對所有有機生產者實施的財政補貼就是普惠性政策[5-6], 其支持對象廣泛, 但所需投入大且投入分散。諸如澳大利亞等一些國家實施的有機農業(yè)項目支持計劃屬于瞄準性政策[7], 其支持對象有針對性, 但惠及范圍有限。盡管歐盟經(jīng)驗表明普惠性政策促進了其成員國有機農業(yè)發(fā)展, 但究竟是普惠性還是其成員國各自的瞄準性政策更有效并不清楚。有文獻表明瞄準性政策在支持力度受限情形下對空間外溢性強的產業(yè)發(fā)展有較好效果, 對可投入資源緊張的發(fā)展中國家支持創(chuàng)新活動尤為適用[8-9]。產業(yè)集聚程度與空間外溢性的關系緊密。產業(yè)集聚最大的優(yōu)勢在于能夠降低生產成本、更方便獲得熟練勞動力和信息、改善服務與投入供應和產生規(guī)模經(jīng)濟, 這尤其利于新技術擴散或外溢[10-11]。有機農業(yè)是一種基于知識和信息的創(chuàng)新體系, 如果其發(fā)展存在區(qū)域集聚, 那么, 政府可以集中資源針對具有集聚優(yōu)勢的地區(qū)或毗鄰地區(qū)實施瞄準性支持政策, 就很可能獲得比普惠性政策更好的效果。已有證據(jù)表明, 發(fā)達國家有機農業(yè)存在集聚和空間依賴性。例如, 美國的有機農業(yè)主要集中在加利福利亞、華盛頓、俄勒岡州和新英格蘭等西部地區(qū)[12]。丹麥有機農業(yè)的集中區(qū)域是日德蘭西南部、哥本哈根和奧胡斯市[13]。德國有機農業(yè)在東北部和中南部集中[14]。有機農業(yè)的空間依賴性主要源于集聚經(jīng)濟和溢出效應等[15-18]。然而, 發(fā)展中國家有機農業(yè)是否也存在集聚與空間效應, 還缺乏證據(jù)支持, 這不利于公共部門對支持政策類別的選擇。

本文借鑒Feldman等[19]和Anselin[20]等的研究思路, 采用Jenks自然間斷點分級法、產業(yè)集聚分析技術和空間效應分析方法, 分析中國有機農業(yè)的集聚和空間依賴性, 以期為中國政府選擇和設計有機農業(yè)支持政策提供決策參考。

1 材料與方法

1.1 研究樣本及數(shù)據(jù)來源

本文以“省份×年份”為觀測單元的面板數(shù)據(jù)為樣本, 考察中國各省、市、自治區(qū)(由于香港、澳門和臺灣的數(shù)據(jù)未能獲取, 故本文不包含這3個地區(qū))有機農業(yè)的空間分布, 判別有機農業(yè)發(fā)展過程是否存在產業(yè)集聚和空間依賴性。選取有機生產面積和有機產品認證數(shù)據(jù)衡量中國有機農業(yè)規(guī)模和發(fā)展水平。有機生產面積是指有機作物的種植面積, 包括有機和轉換面積。有機產品指獲得中國有機標準認證的產品。有機產品認證數(shù)據(jù)包括有機產品認證證書、有機獲證企業(yè)和有機產品認證示范區(qū)及示范創(chuàng)建區(qū)等信息[21]。

有機生產面積和有機產品認證數(shù)據(jù)來源于國家認證認可監(jiān)督管理委員會信息中心及中國食品農產品認證信息系統(tǒng), 耕地面積數(shù)據(jù)和行政區(qū)劃面積來源于《中國農村統(tǒng)計年鑒》和《中國國家統(tǒng)計年鑒》。

1.2 研究方法

1.2.1 Jenks自然間斷點分級法

Jenks自然間斷點分級法是基于地圖展示的數(shù)據(jù)分級算法, “自然間斷點”類別基于數(shù)據(jù)本身固有自然間斷分組, 在數(shù)據(jù)值差異較大的位置處設置邊界和識別分類間隔, 使組間差異最大化而組內差異較小, 以實現(xiàn)最佳分組[22-23]。

1.2.2 產業(yè)集聚分析方法

根據(jù)有機農業(yè)的認證標準, 農業(yè)生態(tài)條件對其空間分布有重要影響, 那么分析產業(yè)集聚時需重點考慮行政或自然地理單元內的空間分布。為從整體及區(qū)域兩個層面分析中國有機農業(yè)的集聚及其變化趨勢, 選取EG指數(shù)、產業(yè)集聚指數(shù)和區(qū)位熵3種方法。EG指數(shù)是反映國家尺度上有機農業(yè)集聚最為有效的方法, 產業(yè)集聚指數(shù)則能衡量一定時間段內中國有機農業(yè)的集聚和分散趨勢, 區(qū)位熵則能較為有效地衡量省級空間尺度有機農業(yè)集聚水平[24-26]。

EG指數(shù)(EG)的計量方法:

式中:為空間基尼系數(shù);為赫芬達爾指數(shù);和表示某區(qū)域,≠;是x的平均值;為或區(qū)域的有機生產面積占比;是區(qū)域數(shù)。EG<0.02表明產業(yè)呈現(xiàn)隨機分布, 不存在集聚; 0.020.05表明產業(yè)呈現(xiàn)高集聚[27]。

產業(yè)集聚指數(shù)()的計算式為:

區(qū)位熵(LQe)的計算式為:

1.2.3 空間依賴性分析法

空間依賴性又稱空間相關性, 是指某一空間單元與其周圍單元就某一特征值的相關程度, 表現(xiàn)為在不同空間位置的函數(shù)關系。本文采用全局Moran’s指數(shù)判別中國有機農業(yè)是否存在空間依賴性, 并應用局部Getis-Ord G指數(shù)和標準差橢圓來探討其在局域空間的集聚與演化趨勢。全局Moran’s指數(shù)可以描述某現(xiàn)象整體分布, 判斷是否存在空間聚集和空間依賴性, 其識別和測量鄰近度的能力突出, 尤其適用于空間集聚研究[29], 但不能說明各局域的特征及方向分布的演變。這一缺陷可通過局部Getis- Ord G指數(shù)和標準差橢圓技術來彌補, 局部Getis-Ord G指數(shù)可識別聚集的熱/冷點區(qū)域, 標準差橢圓可識別空間分布演變趨勢[30]。

Moran’s指數(shù)計算式如下:

式中:和表示兩個被比較的區(qū)域,Z和Z分別為區(qū)域和區(qū)域有機生產面積與中國有機生產面積均值的偏差,w是空間權重矩陣。I>0, 表明存在空間正相關, 某區(qū)域及其鄰域有機農業(yè)呈現(xiàn)在空間上相似值連片, 即集聚;I越接近于1, 空間正依賴性越強;I<0, 表明空間負相關, 某區(qū)域及其鄰域的有機農業(yè)屬性值為相異值, 空間上呈現(xiàn)交錯分布;I越接近于?1, 空間負相關越強, 分散傾向越強; 當I接近于0時, 有機農業(yè)屬性不存在空間依賴性, 在整個區(qū)域上呈隨機分布。

通過計算局部Getis-Ord G指數(shù)得到的得分和值, 可區(qū)分有機農業(yè)的高高集聚和低低集聚, 識別區(qū)域單元冷點和熱點地區(qū)分布。局部Getis-Ord統(tǒng)計計算式如下:

標準差橢圓通過重心(平均中心點)、方位角、軸(長軸)和軸(短軸)方向的標準差等指標, 反映區(qū)域有機農業(yè)的分布方向和集散程度。平均中心表示區(qū)域有機農業(yè)空間分布的相對位置, 其計算式如下:

方位角表示區(qū)域有機農業(yè)空間分布的主趨勢方向, 其計算式為:

軸(長軸)和軸(短軸)方向的標準差(SED和SDE)分別反映區(qū)域有機農業(yè)在主要及次要趨勢方向上的集聚或離散程度, 計算式為:

2 結果與分析

2.1 有機農業(yè)空間分布

基于自然間斷點分級法的分級結果顯示中國有機農業(yè)空間分布不均, 存在局部區(qū)域集中。1)從有機生產面積占耕地面積比例來看, 中國東北和西部地區(qū)的占比有優(yōu)勢, 東部和中部地區(qū)不具優(yōu)勢(表1), 空間分布演變趨勢顯示近年西部地區(qū)有機生產面積增長較快, 尤其是新疆、青海和西藏的增長幅度較大, 此外, 2016年后海南省有機生產面積大幅提高。2)有機產品認證證書數(shù)量的分布顯示中國東北和西南地區(qū)是最多的兩大區(qū)域(表2)。四川、貴州、內蒙古和新疆等西部地區(qū), 以及西南腹地的四川和貴州的增長速度快。2016年后江西和安徽的有機產品認證也出現(xiàn)快速增長, 但山東和浙江有機認證證書數(shù)量的分級位次下降。3)獲得有機產品認證的企業(yè)數(shù)量與有機認證證書數(shù)量的空間分布及演變趨勢大體一致(表3)。東北地區(qū)的黑龍江自2013年以來連續(xù)6年有機產品認證書和有機獲證企業(yè)數(shù)的分級位次均位列全國最高。東部沿海的山東、浙江、江蘇雖然獲有機證的企業(yè)數(shù)較多, 但相較于有機產品認證增長強勁的四川、江西和安徽等地, 有機產品獲證企業(yè)數(shù)分級位次近年來呈現(xiàn)下降趨勢。4)有機產品認證示范區(qū)及示范創(chuàng)建區(qū)建設主要在東北、西南方向形成較為顯著的集聚(表4)。

表1 基于Jenks的2013—2018年中國各省(市、自治區(qū))有機生產面積占耕地面積比例的分級

未能獲取香港、澳門和臺灣數(shù)據(jù), 故不包含這3個地區(qū)。Hong Kong, Macao, and Taiwan are not included due to unavailable data.

表2 基于Jenks的2013—2018年中國各省(市、自治區(qū))有機產品認證書數(shù)量的分級

未能獲取香港、澳門和臺灣數(shù)據(jù), 故不包含這3個地區(qū)。Hong Kong, Macao, and Taiwan are not included due to unavailable data.

表3 基于Jenks的2013—2018年中國省(市、自治區(qū))獲得有機產品認證企業(yè)數(shù)量的分級

未能獲取香港、澳門和臺灣數(shù)據(jù), 故不包含這3個地區(qū)。Hangkang, Macao, and Taiwan are not included due to unavailable data.

表4 基于Jenks的2018年中國省(市、自治區(qū))有機產品認證示范(創(chuàng)建)區(qū)數(shù)量的分級

未能獲取香港、澳門和臺灣數(shù)據(jù), 故不包含這3個地區(qū)。Hong Kong, Macao, and Taiwan are not included due to unavailable data.

2.2 有機農業(yè)的集聚程度

2.2.1 EG指數(shù)

2013年以來中國有機農業(yè)的EG指數(shù)均大于0.02且逐年增加, 表明中國有機農業(yè)空間分布不均衡, 存在空間集聚, 且集聚程度呈現(xiàn)增強趨勢(表5)。2017年EG指數(shù)超過0.05, 有機農業(yè)開始表現(xiàn)高度集聚。

表5 2013—2018年中國有機農業(yè)的EG指數(shù)

2.2.2 產業(yè)集聚指數(shù)

產業(yè)集聚指數(shù)結果顯示(圖1), 青海、內蒙古、寧夏、新疆和海南有機農業(yè)的產業(yè)集聚指數(shù)大于1, 表明這5個省份的有機農業(yè)增速快于全國增速, 具有比較優(yōu)勢, 集聚趨勢明顯; 其他地區(qū)的產業(yè)集聚指數(shù)均小于1, 表明雖然這些地區(qū)有機農業(yè)處于增長態(tài)勢, 但增速低于全國增速, 產業(yè)集聚態(tài)勢不明顯。產業(yè)集聚指數(shù)顯示中國有機農業(yè)向西部集聚。

未能獲取香港、澳門和臺灣數(shù)據(jù), 故不包含這3個地區(qū)。Hong Kong, Macao, and Taiwan are not included due to unavailable data.

2.2.3 區(qū)位熵

借鑒Goetz等的經(jīng)驗[31], 傳統(tǒng)LQ分析臨界值(1)和更嚴格的LQ臨界值(1.25和3)的分析結果表明, 有11個省份的有機農業(yè)區(qū)位熵大于1, 其余19個省份的區(qū)位熵小于1。有機農業(yè)區(qū)位熵大于1.25的省份有9個, 其中新疆和北京的區(qū)位熵均值大于3。由于北京市2013—2016年的有機生產面積未剔除京外有機基地, 區(qū)位熵呈現(xiàn)虛高; 2017年剔除京外有機基地面積后北京市有機農業(yè)區(qū)位熵降至0.6左右, 表明北京市有機農業(yè)的集聚度實際上還比較低。

區(qū)位熵結果顯示, 中國有機農業(yè)分布主要聚集在黑龍江、遼寧、內蒙古、新疆、青海、西藏和貴州等東北、西(南)部省份(表6), 這些省份的區(qū)位熵值近年來穩(wěn)定維持在1以上。其中新疆、寧夏的區(qū)位熵增長顯著, 表明這2個自治區(qū)有機農業(yè)集聚趨勢凸顯。此外, 海南省近兩年有機生產區(qū)位熵大幅提高, 集聚的比較優(yōu)勢開始顯現(xiàn)。然而, 部分省份如東部沿海的廣東、福建、江蘇和山東, 中部的安徽、湖北、湖南、河南和陜西, 以及西南的云南和廣西的區(qū)位熵均較低, 尤其是江蘇、山東、安徽、湖北和河南的區(qū)位熵低于0.3且逐年下降, 表明其有機農業(yè)產業(yè)集聚度低且呈減弱態(tài)勢。

2.3 有機農業(yè)的空間依賴性

2.3.1 Moran’s值

根據(jù)有機面積占耕地面積比例和有機認證書數(shù)量計算的全局自相關的Moran’s值均大于0, 且呈上升趨勢,值均大于顯著性水平下的臨界值(1.98), 表明中國有機農業(yè)并非完全隨機分布, 呈現(xiàn)出相似值間的空間集聚, 毗鄰省份有機農業(yè)存在空間正依賴性且日益顯著(表7)。這意味著一些省份的有機農業(yè)增長受周邊區(qū)域有機農業(yè)發(fā)展的積極影響, 相同的一些區(qū)位因素如自然資源及生態(tài)環(huán)境條件、產業(yè)結構和經(jīng)濟發(fā)展水平, 可能導致毗鄰地區(qū)有機農業(yè)采用呈現(xiàn)相似值集聚。

2.3.2 熱/冷點區(qū)域

采用局部Getis-OrdG*統(tǒng)計有機農業(yè)熱/冷點省(市、自治區(qū)), 結果見表8。2013—2015年中國有機農業(yè)的熱點區(qū)主要分布在東北部并呈現(xiàn)擴展態(tài)勢, 這表明東北是有機農業(yè)最具活力的地區(qū)。2016年后有機農業(yè)熱點地區(qū)從東北向西部轉變且呈擴展態(tài)勢, 新疆、西藏和內蒙等地形成高值簇。研究期內冷點和次冷點區(qū)域(低值簇)始終分布在中東部地區(qū), 且在中東部地區(qū)擴展明顯, 表明該區(qū)域有機農業(yè)的發(fā)展滯后。研究期內熱/冷點的擴展驗證了Moran’s指數(shù)得出的中國有機農業(yè)毗鄰地區(qū)呈現(xiàn)正向空間依賴性的結論。

表6 2013—2018年中國省(市、自治區(qū))有機農業(yè)的區(qū)位熵

未能獲取香港、澳門和臺灣數(shù)據(jù), 故不包含這3個地區(qū)。Hong Kong, Macao, and Taiwan are not included due to unavailable data.

表7 2013—2018年中國有機農業(yè)的Moran’s I值

表8 2013—2018年中國有機農業(yè)發(fā)展的熱/冷點省(市、自治區(qū))

2.3.3 標準差橢圓分析

中國有機生產面積占比和有機產品認證示范(創(chuàng)建)區(qū)數(shù)量的標準差橢圓分析結果(表9)顯示, 2013—2018年中國有機農業(yè)方向分布和重心移動均呈現(xiàn)東北—西部的擴展格局。中國有機生產面積占比的標準差橢圓的方位角從66°擴大到118°, 表明東北—西部空間格局得到加強。2013—2016年長短軸標準差均縮小,表明整體上中國有機農業(yè)空間分布在東北出現(xiàn)極化現(xiàn)象, 存在較高程度集聚; 但2016年后二者均較大幅度回彈, 表明有機農業(yè)空間分布在東北極化減弱, 而西部極化現(xiàn)象增強。有機認證示范(創(chuàng)建)區(qū)的標準差橢圓呈先東北再向西部的演變趨勢, 表明有機認證示范區(qū)及示范創(chuàng)建區(qū)項目與中國有機生產面積占比的空間分布同向相關。

表9 2013—2018年中國有機生產面積占比和有機產品認證示范(創(chuàng)建)區(qū)數(shù)量的標準差橢圓特征分析

3 討論

3.1 有機農業(yè)的空間分布格局

本文采用自然斷點分級法從有機生產面積占比、有機認證證書、獲證企業(yè)和認證示范(創(chuàng)建)區(qū)4個指標, 分析了中國有機農業(yè)的空間分布格局。發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟欠發(fā)達的東北和西部地區(qū)的有機生產面積占比和認證示范(創(chuàng)建)區(qū)的分布逐漸占優(yōu)勢, 但有機產品認證證書和獲證企業(yè)仍處劣勢, 這可能是因欠發(fā)達省份的加工業(yè)較落后。而東部沿海經(jīng)濟發(fā)達省份加工業(yè)發(fā)達, 有機獲證企業(yè)數(shù)較多[21]。

有文獻認為經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)難以發(fā)展有機農業(yè)[32], 這與本文分析結果不符。我們認為中國經(jīng)濟欠發(fā)達的東北和西部地區(qū)的有機農業(yè)發(fā)展優(yōu)于發(fā)達地區(qū)的主要原因可能在于: 1)擁有有機農業(yè)所需要的良好生態(tài)條件, 例如農業(yè)集約化程度較低、具有天然緩沖隔離帶等; 2)西部省份的勞動力成本相對經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)較低, 而這正是降低有機農業(yè)成本和產生比較優(yōu)勢的有效途徑[33]; 3)政府的政策支持, 例如近年來青海大力創(chuàng)建綠色有機農畜產品示范省和新疆大力發(fā)展綠色有機循環(huán)農牧業(yè)的政策, 國家有機產品認證示范(創(chuàng)建)區(qū)建設項目向西部傾斜。但是, 欠發(fā)達省份的加工業(yè)較落后, 故其有機認證證書和獲證企業(yè)占比不具優(yōu)勢。相反, 經(jīng)濟發(fā)達省份的加工業(yè)發(fā)達, 這可能是其有機認證證書和獲證企業(yè)占比有優(yōu)勢的重要原因。

3.2 有機農業(yè)集聚

本文利用有機生產面積占比數(shù)據(jù), 采用EG指數(shù)、產業(yè)集聚指數(shù)和區(qū)位熵探討了中國有機農業(yè)的產業(yè)集聚程度。EG指數(shù)顯示中國有機農業(yè)分布不均衡, 存在集聚且有增強趨勢。產業(yè)集聚指數(shù)分析表明, 青海、內蒙古、寧夏、新疆和海南的有機生產面積增長快于全國平均水平, 有機農業(yè)有向這些省份集聚趨勢。而區(qū)位熵顯示2017年后青海、遼寧、黑龍江、內蒙古、寧夏、新疆、西藏、貴州和海南等省份的有機生產面積在全國具有比較優(yōu)勢。產業(yè)集聚指數(shù)與區(qū)位熵分析結果都表明, 青海、內蒙古、寧夏、新疆和海南的有機生產有集聚優(yōu)勢。然而, 區(qū)位熵分析顯示, 遼寧、黑龍江、西藏和貴州的有機生產有集聚優(yōu)勢, 但產業(yè)集聚指數(shù)卻沒有表明它們有此優(yōu)勢, 其原因在于產業(yè)集聚指數(shù)是通過衡量研究期內某區(qū)域有機農業(yè)增長速度相對全國發(fā)展速度來測算集聚水平, 而區(qū)位熵反映各省份不同年度的有機農業(yè)集聚程度。研究期內遼寧、黑龍江、西藏和貴州有機農業(yè)的產業(yè)集聚指數(shù)不高, 表明其增速相對放緩。區(qū)位熵顯示遼寧、黑龍江、西藏和貴州的有機生產集聚優(yōu)勢仍然存在, 但有隨時間減弱趨勢, 這與其產業(yè)集聚指數(shù)所得出的結果一致。

有機農業(yè)集聚分析結果顯示集聚度高的區(qū)域呈連片發(fā)展, 有機農業(yè)是一種典型的農業(yè)創(chuàng)新活動, 集聚有助于推動有機農業(yè)發(fā)展, 其區(qū)域差異可能源于產業(yè)集聚差異。一方面, 創(chuàng)新擴散過程中, 空間上的鄰近帶來了集聚效應[34-35]。另一方面, 高度集聚區(qū)強大的有機組織機構和市場網(wǎng)絡帶來了正向溢出效應, 能夠降低常規(guī)生產者轉向有機農業(yè)的風險[36-41]和有機生產者的生產、營銷和交易成本[42-43]。

3.3 有機農業(yè)空間依賴性

全局自相關的Moran’s值顯示毗鄰省份有機農業(yè)存在空間正依賴性且日益顯著。這一分析結果與德國、瑞士、丹麥及美國等歐美發(fā)達國家的研究一致[12-14]。在歐美發(fā)達國家, 毗鄰地區(qū)有機農業(yè)份額相似是一種普遍現(xiàn)象。例如德國西南部有機農業(yè)所占比例較高, 是因該地區(qū)毗鄰瑞士這一全球最重要的有機農業(yè)創(chuàng)新中心。

局部Getis-OrdG*統(tǒng)計顯示熱點區(qū)由東北向西部地區(qū)擴展, 冷點和次冷點區(qū)在中東部地區(qū)擴展。西部有機農業(yè)連片發(fā)展和中東部有機農業(yè)整體上未能形成比較優(yōu)勢驗證了毗鄰地區(qū)有機農業(yè)發(fā)展的正向空間依賴性?？臻g依賴性可能主要源于正向的鄰近效應和集聚效應[44-45]。農業(yè)生態(tài)條件是有機農業(yè)分布的重要影響因素, 并影響其成本和效益, 雖然生產強度和規(guī)模效益遞增比常規(guī)農業(yè)中更加受限制, 但有機農業(yè)集聚效應與生產力、知識和信息方面的正向空間溢出效應有關[3,46]。

標準差橢圓分析顯示有機農業(yè)分布方向在東北極化減弱, 西部極化現(xiàn)象增強, 重心向西部轉移, 與中國政府實施的有機認證示范區(qū)和示范創(chuàng)建區(qū)項目在分布方向和重心演變上趨同, 這隱含著政府的有機農業(yè)支持項目是有機農業(yè)集聚效應與空間溢出效應的重要驅動力。示范(創(chuàng)建)區(qū)建設使得有機農業(yè)實踐成為可觀察和交流的對象, 毗鄰地區(qū)生產主體之間的非正式信息交流對于信息普遍匱乏的農村地區(qū)發(fā)展有機農業(yè)作用尤為顯著, 鄰里效應、正的空間和社會互動效應使得示范區(qū)的空間溢出效應顯著[47-48]。從中國的實踐來看, 國家通過開展有機產品認證示范區(qū)創(chuàng)建工作, 引導和推動一批早期的創(chuàng)新者, 繼而帶動有機農業(yè)這一創(chuàng)新活動的傳播和擴散, 形成有機農業(yè)產業(yè)集聚, 產業(yè)集聚又進一步推動創(chuàng)新活動, 從而形成二者間的良性循環(huán), 帶動毗鄰地區(qū)的有機農業(yè)發(fā)展。

3.4 省級空間尺度分析的可靠性

本文基于省級空間尺度分析有機農業(yè)的集聚和空間依賴性, 這和部分學者[40-43]的做法不同。如Lewis等[44]基于歐美國家農場或地塊數(shù)據(jù)研究了有機農業(yè)空間效應, 發(fā)現(xiàn)正向的空間和社會互動效應。但已有研究亦證明了基于大空間尺度數(shù)據(jù)研究的可靠性[14,48-49], 如Schmidtner等[48]選取州級和社區(qū)級兩個空間尺度的橫斷面數(shù)據(jù), 對德國有機農場集聚的巴伐利亞和巴登-沃特滕堡兩個州的有機農業(yè)空間集聚及空間依賴性進行了分析, 研究表明在兩個不同空間分辨率的分析產生一致的結果, 較低空間分辨率的聚合數(shù)據(jù)使用不影響空間分析的結果。

確實, 使用省級面板數(shù)據(jù)因未能包含更多的變量信息, 如確切的農業(yè)生態(tài)環(huán)境(地理、氣候、土壤等)、空間結構(是否接近有機加工企業(yè)和有機認證機構)以及農民個人態(tài)度等, 無法解釋區(qū)域內的多樣性。一個有前景的研究途徑是將重點放在與有機農業(yè)高度集聚和正相關的地區(qū)(如黑龍江、內蒙古、新疆、青海等地), 通過獲取更高空間分辨率(縣/村鎮(zhèn)/地塊)的有機農業(yè)數(shù)據(jù), 來分析有機農業(yè)集聚和空間依賴性。

4 結論與啟示

本文基于有機生產面積和有機產品認證數(shù)據(jù), 采用Jenks自然間斷點分級法描述了中國有機農業(yè)的空間分布, 然后應用EG指數(shù)、產業(yè)集聚指數(shù)和區(qū)位熵等指標分析了中國有機農業(yè)的產業(yè)集聚程度, 最后應用全局Moran’s值、局部Getis-Ord G統(tǒng)計和標準差橢圓技術探討了中國有機農業(yè)的空間依賴性。本文研究結論如下:

1)中國有機農業(yè)發(fā)展不均衡, 經(jīng)濟欠發(fā)達的東北和西部地區(qū)的有機生產面積占比和認證示范(創(chuàng)建)區(qū)居優(yōu)勢, 但經(jīng)濟發(fā)達省份的有機認證證書和獲證企業(yè)居優(yōu)勢。

2)中國有機農業(yè)存在集聚且呈現(xiàn)增強趨勢, 青海、內蒙古、寧夏、新疆和海南的有機生產集聚優(yōu)勢明顯, 集聚有助于有機農業(yè)的擴散和發(fā)展。

3)中國有機農業(yè)發(fā)展存在正向空間依賴性, 新疆、西藏、青海和內蒙古有機生產的空間外溢效應, 有益于毗鄰省份有機農業(yè)的增長。

4)中國政府的有機產品認證示范(創(chuàng)建)區(qū)建設項目是有機農業(yè)發(fā)展的重要驅動力。

根據(jù)上述結論, 我們可以獲得幾點政策啟示:

1)推進有機農業(yè)發(fā)展, 首選地區(qū)可能不是經(jīng)濟發(fā)達地區(qū), 在生態(tài)環(huán)境良好的經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)發(fā)展有機農業(yè)可能更具優(yōu)勢。

2)有機農業(yè)有集聚優(yōu)勢的省份, 政府可以通過支持有機農業(yè)技術研發(fā)、支持有機農民合作組織和產加銷合作協(xié)議、建設有機生產基地等措施[49-51], 穩(wěn)定有機農民生產積極性和帶動常規(guī)農民進行有機農業(yè)轉換, 進一步提升區(qū)域內有機農業(yè)集中度, 形成集聚與擴散的良性循環(huán)。毗鄰有機農業(yè)集聚區(qū)的區(qū)域則受益于集聚區(qū)的外溢效應, 實現(xiàn)有機農業(yè)的發(fā)展。

3)鑒于中央政府實施的有機產品認證示范(創(chuàng)建)區(qū)項目對有機農業(yè)發(fā)展的積極貢獻, 地方政府也可以設計實施瞄準性支持政策以促進當?shù)赜袡C農業(yè)發(fā)展, 尤其是有經(jīng)濟實力的發(fā)達省份, 這些省份的消費者對有機產品的需求更旺盛[52]且有更多公共資源用于瞄準性政策實施[32]。

[1] LAMPKIN N H, PADEL S. The Economics of Organic Farming: An International Perspective[M]. Oxford, UK: CAB International, 1994

[2] BEST H. Environmental concern and the adoption of organic agriculture[J]. Society & Natural Resources, 2010, 23(5): 451–468

[3] PARRA-LOPEZ C, DE-HARO-GIMéNEZ T, CALATRAVA- REQUENA J. Diffusion and adoption of organic farming in the southern Spanish olive groves[J]. Journal of Sustainable Agriculture, 2007, 30(1): 105–151

[4] KHALEDI M, WESEEN S, SAWYER E, et al. Factors influencing partial and complete adoption of organic farming practices in Saskatchewan, Canada[J]. Canadian Journal of Agricultural Economics, 2010, 58(1): 37–56

[5] 謝玉梅, 周方召. 歐盟有機農業(yè)補貼政策分析[J]. 財經(jīng)論叢, 2013, (3): 26–31 XIE Y M, ZHOU F Z. Analysis on the EU organic payments policy[J]. Collected Essays on Finance and Economics, 2013, (3): 26–31

[6] 謝玉梅, 浦許進. 澳大利亞有機農業(yè)發(fā)展及其啟示[J]. 農業(yè)經(jīng)濟問題, 2014, (5): 105–109 XIE Y M, PU X J. Development of organic agriculture in Australia and its enlightenment[J]. Issues in Agricultural Economy, 2014, (5): 105–109

[7] 于杰. 美國農業(yè)法案與有機農業(yè)發(fā)展[J]. 世界農業(yè), 2016, (9): 94–98 YU J. American agricultural act and development of organic agriculture[J]. World Agriculture, 2016, (9): 94–98

[8] HATTAM C E, LACOMBE D J, HOLLOWAY G J. Organic certification, export market access and the impacts of policy: Bayesian estimation of avocado smallholder “times-to-organic certification” in Michoacán Mexico[J]. Agricultural Economics, 2012, 43(4): 441–457

[9] DABBERT S, H?ERING A M, ZANOLI R. Organic Farming: Policy and Prospects[M]. London, UK/New York: Zed Books, 2004

[10] PUGA D, VENABLES A J. The spread of industry: Spatial agglomeration in economic development[J]. Journal of the Japanese and International Economies, 1996, 10(4): 440–464

[11] HENDERSON J V. Ways to think about urban concentration: Neoclassical urban Systems versus the new economic geography[J]. International Regional Science Review, 1996, 19(1/2): 31–36

[12] KUO H J. The socioeconomic geography of organic agriculture in the United States[D]. Iowa: Iowa State University Capstones, 2015

[13] BICHLER B, H?RING A M, DABBERT S, et al. Determinants of spatial distribution of organic farming in Germanys[J]. Researching Sustainable Systems, 2005, (19): 121–128

[14] FREDERIKSEN P, LANGER V. Localisation and concentration of organic farming in the 1990s —The Danish case[J]. Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie,2004, 95(5): 539–549

[15] GENIUS M, PANTZIOS C J, TZOUVELEKAS V. Information acquisition and adoption of organic farming practices[J]. Journal of Agricultural and Resource Economics, 2006, 31(1): 93–113

[16] MUSSHOFF O, HIRSCHAUER N. Adoption of organic farming in Germany and Austria: An integrative dynamic investment perspective[J]. Agricultural Economics, 2008, 39: 135–145

[17] PARKER D C, MUNROE D K. The geography of market failure: Edge-effect externalities and the location and production patterns of organic farming[J]. Ecological Economics, 2007, 60(4): 821–833

[18] WOLLNI M, LEE D R, THIES J E. Conservation agriculture, organic marketing, and collective action in the Honduran hillsides[J]. Agricultural Economics, 2010, 41(3/4): 373–384

[19] FELDMAN M P, AUDRETSCH D B. Innovation in cities: Science-based diversity, specialization and localized competition[J]. European Economic Review, 1999, 43(2): 409–429

[20] ANSELIN L. Local indicators of spatial association —LISA[J]. Geographical Analysis, 1995, 27(2): 93–115

[21] 國家認證認可監(jiān)督管理委員會, 中國農業(yè)大學. 中國有機產品認證與有機產業(yè)發(fā)展[M]. 北京: 中國農業(yè)科學技術出版社, 2019 Certification and Accreditation Administration of the People’s Republic of China, China Agricultural University. Organic Product Certification and Development of Organic Industry in China[M]. Beijing: China Agricultural Science and Technology Press, 2019

[22] ENDERLEIN T, BAUMER G M. Arcgis Desktop: Release 10[M]. Redlands, CA: Environmental Systems Research Institute, 2009

[23] ANSELIN L. GeoDaTM0.9 User’s Guide[M]. Urbana-Champaign: Spatial Analysis Laboratory, 2003

[24] 張琳彥. 產業(yè)集聚測度方法研究[J]. 技術經(jīng)濟與管理研究, 2015, (6): 113–118 ZHANG L Y. Research on the measurement methods of industrial agglomeration[J]. Journal of Technical Economics & Management, 2015, (6): 113–118

[25] 王歡芳, 李密, 賓厚. 產業(yè)空間集聚水平測度的模型運用與比較[J]. 統(tǒng)計與決策, 2018, (11): 37–42 WANG H F, LI M, BIN H. Application and comparison of measurement model of industrial spatial agglomeration level[J]. Statistics & Decision, 2018, (11): 37–42

[26] MARCON E, PUECH F. A typology of distance-based measures of spatial concentration[J]. Regional Science and Urban Economics, 2017, 62: 56–67

[27] BILLINGS S B, JOHNSON E B. The location quotient as an estimator of industrial concentration[J]. Regional Science and Urban Economics, 2012, 42(4): 642–647

[28] 劉華軍, 王耀輝, 雷名雨. 中國戰(zhàn)略性新興產業(yè)的空間集聚及其演變[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究, 2019, 36(7): 99–116 LIU H J, WANG Y H, LEI M Y. Spatial agglomeration of strategic emerging industries in China[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2019, 36(7): 99–116

[29] 喬彬, 李國平, 楊妮妮. 產業(yè)聚集測度方法的演變和新發(fā)展[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究, 2007, 24(4): 124–133 QIAO B, LI G P, YANG N N. The evolution and new development of the industry agglomeration measurement[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2007, 24(4): 124–133

[30] 丘雯文, 鐘漲寶, 田文文. 長江經(jīng)濟帶農業(yè)綠色增長的時空格局及影響因素研究[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報(中英文), 2020, 28(5): 764–774 QIU W W, ZHONG Z B, TIAN W W. Spatio-temporal patterns and impact factors of green economic growth of agriculture in the Yangtze River Economic Belt[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2020, 28(5): 764–774

[31] 朱磊, 楊愛民, 夏鑫鑫, 等. 基于空間自相關的1975—2015年瑪納斯河流域耕地時空特征變化分析[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報(中英文), 2020, 28(6): 887–899 ZHU L, YANG A M, XIA X X, et al. Spatial distribution pattern and change characteristics analysis of cultivated land in the Manas River Basin from 1975 to 2015[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2020, 28(6): 887–899

[32] 李鎖娜, 趙言文, 施毅超. 江蘇省有機農業(yè)發(fā)展的區(qū)域差異及對策[J]. 江蘇農業(yè)科學, 2006, (6): 113–117 LI S N, ZHAO Y W, SHI Y C. Regional difference and correspond solve strategy for organic agriculture development in Jiangsu Province[J]. Jiangsu Agricultural Sciences, 2006, (6): 113–117

[33] MORONE P, SISTO R, TAYLOR R. Knowledge diffusion and networking in the organic production sector: A case study[J]. EuroChoices, 2006, 5(3): 40–46

[34] HERMANOWSKI R. Alternative and conventional farms in Hesse in comparison[J]. Regionalpolitik Und Umweltschutz Im Laendlichen Raumcht, 1989, (25): 311–321

[35] PADEL S. Conversion to organic farming: A typical example of the diffusion of an innovation?[J]. Sociologia Ruralis, 2001, 41(1): 40–61

[36] CASE A. Neighborhood influence and technological change[J]. Regional Science and Urban Economics, 1992, 22(3): 491–508

[37] CONLEY T G, UDRY C R. Learning about a new technology: Pineapple in Ghana[J]. American Economic Review, 2010, 100(1): 35–69

[38] PAUDEL G S, THAPA G B. Impact of social, institutional and ecological factors on land management practices in mountain watersheds of Nepal[J]. Applied Geography, 2004, 24(1): 35–55

[39] KUMINOFF N V, WOSSINK A. Why isn’t more US farmland organic?[J]. Journal of Agricultural Economics, 2010, 61(2): 240–258

[40] ACS S, BERENTSEN P, HUIRNE R, et al. Effect of yield and price risk on conversion from conventional to organic farming[J]. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 2009, 53(3): 393–411

[41] L?PPLE D, VAN RENSBURG T. Adoption of organic farming: Are there differences between early and late adoption?[J]. Ecological Economics, 2011, 70(7): 1406–1414

[42] 王小楠, 朱晶, 薄慧敏. 家庭農場有機農業(yè)采納行為的空間依賴性[J]. 資源科學, 2018, 40(11): 2270–2279 WANG X N, ZHU J, BO H M. Spatial dependence of family farms’ adoption behaviors of organic agriculture[J]. Resources Science, 2018, 40(11): 2270–2279

[43] BJ?RKHAUG H, BLEKESAUNE A. Development of organic farming in Norway: A statistical analysis of neighbourhood effects[J]. Geoforum, 2013, 45: 201–210

[44] LEWIS D J, BARHAM B L, ROBINSON B. Are there spatial spillovers in the adoption of clean technology? The case of Organic Dairy Farming[J]. Land Economics, 2011, 87(2): 250–267

[45] WOLLNI M, ANDERSSON C. Spatial patterns of organic agriculture adoption: Evidence from Honduras[J]. Ecological Economics, 2014, 97: 120–128

[46] HOLLOWAY G, LAPAR M L A. How big is your neighbourhood? Spatial implications of market participation among Filipino smallholders[J]. Journal of Agricultural Economics, 2007, 58(1): 37–60

[47] STAAL S I, BALTENWECK I, WAITHAKA M M, et al. Location and uptake: Integrated household and GIS analysis of technology adoption and land use, with application to smallholder dairy farms in Kenya[J]. Agricultural Economics, 2002, 27(3): 295–315

[48] SCHMIDTNER E, LIPPERT C, ENGLER B, et al. Spatial distribution of organic farming in Germany: Does neighbourhood matter?[J]. European Review of Agricultural Economics, 2012, 39(4): 661–683

[49] LATACZ-LOHMANN G, RECKE G, WOLFF H. Die Wettbewerbsf?higkeit des ?kologischen Landbaus: Eine Analyse mit dem Konzept der Pfadabh?ngigkeit[J]. German Journal of Agricultural Economics, 2001, 50(7): 433–438

[50] 劉璐琳. 有機農業(yè)協(xié)作式供應鏈契約穩(wěn)定性的經(jīng)濟學解釋[J]. 北方民族大學學報: 哲學社會科學版, 2010, (5): 133–136 LIU L L. The perspective of economics for stability of the organic agriculture coordinated supply chain[J]. Journal of Beifang Ethnic University, 2010, (5): 133–136

[51] 謝玉梅, 劉慰霖. 有機農業(yè)發(fā)展: 基于外部性視角的分析[J]. 農村經(jīng)濟, 2013, (5): 8–12 XIE Y M, LIU W L. Development of organic agriculture: An analysis based on externality[J]. Rural Economy, 2013, (5): 8–12

[52] 強百發(fā). 韓國有機農業(yè)的發(fā)展及對我國的借鑒意義[J]. 生態(tài)經(jīng)濟, 2009, (5): 132–135 QIANG B F. The development of organic agriculture in South Korea and it’s reference to China[J]. Ecological Economy, 2009, (5): 132–135

Agglomeration and spatial dependence of organic agriculture in China*

LU Yu1,2, XIANG Ping’an1**, YU Liang1,3

(1. Business School, Hunan Agricultural University, Changsha 410028, China; 2. Changsha Social Work College, Changsha 410004, China; 3. Hunan First Normal University, Changsha 410205, China)

Although organic agriculture is an important way to realize the green development of agriculture, the supported policies from the public sectors are necessary. It is important to accurately grasp the spatial distribution of organic agriculture in China as well as test the agglomeration and spatial dependence of organic agriculture in China for the public sectors to design policies. Assuming that agglomeration and spatial dependence do matter in organic agriculture distribution, this paper explored the localization and spatial clusters of organic agriculture in China on a provincial level from 2013 to 2018. Firstly, we use Jenks natural break class to analyze the spatial distribution of organic agriculture in China. Then, we use EG index, location entropy and industrial agglomeration index to analyze the agglomeration of organic agricultural. Finally, Moran’sindex is used to check the spatial dependence, the hot/cold spot analysis based on the local Getis-OrdG*statistics and standard deviation ellipse method are used to discuss the local spatial agglomeration pattern and evolution trend furtherly. The results show that: 1) the organic agriculture has not been expanded evenly across China instead concentrating in certain regions, based on the proportion of organic production area and organic product certification demonstration area, Northeast and western regions have advantages; while based on the organic product certification and organic certified enterprises, the eastern region has advantages. 2) the EG index of organic agriculture in China is greater than 0.02 and has exceeded 0.05 after 2016, which indicates the high degree of agglomeration in China’s organic agriculture. The industrial agglomeration index and location entropy of Qinghai, Inner Mongolia, Ningxia, Xinjiang and Hainan are all greater than 1, which indicates that these provinces have obvious agglomeration advantages in organic agriculture. 3) The global Moran’sis greater than zero and increases year by year, which indicates that there exists the positive spatial dependence among the provinces adjacent to each other. The hot spots of organic agriculture mainly expanded from northeast to west, the cold spots and sub-cold spots spread in the middle and eastern region. The distribution and center of gravity of organic agriculture showed a trend from northeast to west. There are various reasons for the remarkable agglomeration of organic agriculture in China. In addition to the location factors such as the regional favorable climate and policy, agglomeration effect and spatial dependence are also considered important in determining spatial distribution of organic agriculture. Potential policy implication should include a concentration of development measures for organic farming in certain regions. It may be better to support the development of organic agriculture in underdeveloped areas with good ecological environment. Regions with agglomeration advantages in organic agriculture, the government can enhance the concentration degree of organic agriculture through further supporting policies, and form a virtuous circle of agglomeration and diffusion. Places adjacent to the agglomeration regions benefit from the spillover effects to achieve the promotion of organic agriculture. Targeted policies from the public sectors may be more conducive to the development of organic agriculture than inclusive policies.

Organic agriculture; Agglomeration effect; Spatial dependence; Policy; China

10.13930/j.cnki.cjea.200650

盧瑜, 向平安, 余亮. 中國有機農業(yè)的集聚與空間依賴性[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報(中英文), 2021, 29(3): 440-452

LU Y, XIANG P A, YU L. Agglomeration and spatial dependence of organic agriculture in China[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2021, 29(3): 440-452

S345

* 國家社會科學基金項目(11BJY028)、湖南省社會科學基金項目(19YBA092)、湖南省自然科學基金項目(2020JJ5265)和湖南農業(yè)大學“雙一流”學科建設項目(SYL201802017)資助

向平安, 主要從事生態(tài)農業(yè)研究。E-mail: xpa830@126.com

盧瑜, 主要從事有機農業(yè)研究。E-mail: 634279803@qq.com

2020-10-08

2021-01-05

* This study was supported by the National Social Science Foundation of China (11BJY028), the Social Science Foundation of Hunan (19YBA092), the Natural Science Foundation of Hunan (2020JJ5265) and the Double First-class Construction Project of Hunan Agricultural University (SYL201802017).

, E-mail: xpa830@126.com

Oct. 8, 2020;

Jan. 5, 2021