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基于空间计量经济模型的县域粮食生产区域格局研究

发布时间:2016-08-20 16:01

  本文关键词:基于空间计量经济模型的县域粮食生产区域格局研究,由笔耕文化传播整理发布。


  
  基于空间计量经济模型的县域粮食生产区域格局研究
  [内容提要]本文基于空间计量经济模型,首次从县域的视角对2007年中国2400多个县份的粮食生产区域格局进行了实证分析。研究表明,2007年中国县域粮食生产存在着明显的空间区域格局特征,县域粮食生产区域格局的形成不仅与人均耕地面积、经济效益比、生产技术、非农就业机会、城镇化和人均GDP等因素密切相关,而且与相邻县粮食生产之间存在明显的空间依赖性。
  [关键词]粮食生产区域格局县域粮食发展空间计量经济模型
  一、引言中国是一个农业大国,粮食始终是关系国计民生的大事,是国民经济持续、稳定、快速发展的重要保障。粮食生产发展的重点在县域,粮食安全的关键在县(市)级,2007年中国粮食生产大县共有453个,其粮食产量为2211514万吨,占全国粮食总产量的4411%。近年来,中国粮食生产的县(市)级区域性特征明显,粮食生产主要集中在东北黑龙江、吉林和辽宁的部分县,长江流域以北的河北、河南、山东、江苏和安徽的部分县,西部陕西、甘肃的部分县,南部湖南、江西和广西西南部等地区的部分县。2007年,黑龙江、吉林、辽宁、河北、河南、山东、江苏、安徽、陕西、甘肃、湖南、江西、广西的粮食生产大县个数分别为34、26、27、34、35、30、36、34、17、5、23、27、9。中国粮食生产区域格局的形成有其内在必然规律,现阶段粮食市场化改革进一步深化、农村城镇化步伐加快、农业用地流失严重、农业种植结构不断调整将对粮食生产区域格局形成产生明显影响。 一枝笔写作事务所
  目前学术界对中国粮食生产的区域布局特征及其影响因素进行了丰富的研究。黄爱军(1995)、李炳坤(1996)、伍山林(2000)等较早关注了我国的粮食生产布局变化。之后,罗万纯(2005)基于1978—2003的面板数据,运用生产集中度(生产集中度是指某地区某产品产量占全国总产量(本文转载自 一枝笔写作网)的比重)对中国粮食生产布局进行了分析,并对粮食生产区域格局的影响因素进行了研究。程叶青(2005)对中国粮食生产的区域格局变化特征及其规律进行了探讨。高帆(2005)采取地区粮食生产指数对1978—2003年中国粮食生产空间格局的变化情况进行了研究。陆文聪(2008)运用MI指数从省域层面分析了中国粮食作物生产布局变化情况。综上所述,大多数研究以分区域或者省份为研究单位,而微观以县级为单位的实证研究还没有。本文创新性在于从县域的视角,运用目前最广泛的空间计量经济模型对我国粮食生产区域格局及其影响因素进行实证研究,深入探究县域粮食生产区域格局及影响因素,获得更加详细的信息、更深入的分析结果和可靠的结论,有助于正确把握中国县域粮食生产区域发展,并为进一步制定优化现阶段县域粮食生产区域布局的发展方向提供依据,从客观上指导县域发展、实现县域粮食生产的稳定增长。 #
  二、研究方法及理论模型
  (一)空间自相关分析空间自相关分析是空间统计学的重要组成部分,是认识空间格局有效手段。检验区域经济行为空间相关性存在与否(也就是是否存在区域的集聚或集中),空间统计学一般用全域MoranpsI指数和局域MoranpsI指数,全域MoranpsI指数衡量区域之间整体空间关联与空间差异程度,局域MoranpsI指数分析观测局部空间聚集情况。
  (二)空间滞后模型和空间误差模型空间计量经济的基本思想是将地区间的相互关系引入模型,对基本线性回归模型通过空间权重矩阵w进行修正。
  三、模型构建和变量选择
  (一)模型构建,待检验的假设。资源环境方面,人均耕地面积大、农业劳动力充足、粮食生产机械化水平高、人均粮食产量高的县,从事粮食生产较多,粮食生产的集聚水平较高;经济环境方面,城镇化水平高、经济发展快、非农就业机会多、粮经作物经济效益低下的县,粮食生产的集聚水平较低;市场因素方面,市场需求大的县则粮食生产的集聚水平较高;技术条件方面,技术水平高的县则粮食生产的集聚
  (二)变量选择本文实证分析的变量数据全部来自于《中国县(市)社会经济年鉴2008》及各省份统计年鉴的农业播种面积、粮食播种面积、粮食总产量、乡村总人口、乡村劳动力、农林牧渔业劳动力、农业机械总动力、肉类产量和国内生产总值等指标。这里的粮食产量是指全社会的产量,包括稻谷、小麦、玉米、高粱、谷子及其他等;城镇化水平以城镇人口占总人口比例来表示;非农就业机会以农林牧副渔业以外劳动力数量占农村总劳动力数量比例表示;粮经作物经济效益比以粮食作物播种面积占农业总播种面积比例表示;人均粮食产量以各县(市)粮食产量与人口数量比值表示。 #
  四、实证分析
  (一)空间统计描述首先,利用MoranpsI指数进行空间自相关性(空间集聚)分析。2007年县域粮食播种面积全域MoranpsI指数值为014239,并且通过了检验,显示了空间自相关性,表明县域粮食播种面积在空间上呈现出明显区域现象。进一步运用GeoDA01915软件进行了县域粮食生产局域MoranpsI指数散点图及局域MoranpsI指数空间自相关聚类的研究,显示了县域粮食生产空间区域特征的存在。
  县域粮食生产局域MoranpsI指数散点图显示2007年中国2400多个县域的粮食生产区域格局大致上呈现为正的空间相关关系,第一、三象限分布的散点分别表示具有高、低粮食生产县域与其他具有高、低粮食生产县域在空间位置的分布上相互邻近。局域MoranpsI指数空间自相关聚类分析表明,2007年粮食生产的区域格局主要集中在宁夏、黑龙江北部中部和东部、吉林北部、辽宁北部、河北、河南、安徽、江苏、山东、湖北、湖南、广西中部的县域;而新疆东南部、甘肃西部和中部、青海西部、西藏大部分地区、四川大部分地区、云南西南部、广东中南部的县域表现为明显的分散特征;同时黑龙江中部、内蒙古中南部、辽宁西部、河南、湖北、安徽的部分零星县呈现出粮食高生产区域与低生产区域相邻近现象。
  (二)空间计量实证分析在以上全域MoranpsI和局域MoranpsI指数分析基础上,运用中国分县行政区划矢量图借助Arc2GIS9和GeoDA01915软件支持,采用空间计量经济模型对影响县域粮食生产区域格局因素进行实证分析。同时为了更好地与一般的分析对比,这里也进行了普通的OLS估计。分析结果见表2。空间SAR和SEM模型估计结果中R2值分别为019482、019342,高于OLS中R2值019021,而且都通过了误差正态性检验(Jarque2Bera)、空间依赖性检验(LikelihoodRatio),说明空间SAR和SEM模型估计要比OLS更为显著。由此表明运用纳入空间互动效应的空间计量经济模型对县域粮食生产影响因素回归更精确。在SAR和SEM模型选择上,由于SAR的LM值大于SEM,表明SAR更能反应其结果。因此,运用SAR模型的分析结果,人均耕地面积、经济效益比和技术与其成正相关关系,而非农就业机会、城镇化、人均GDP与其成负相关关系。(责任编辑:一枝笔写作事务所)


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本文编号:99075

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