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　　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 H0:cov(xi,xj)=0,ij,即个体i 的变量与个体j 的变量的协方差等于0,两者之间不 存在空间效应。一般使用Z 统计量来检验莫兰指数I 在假设前提下的显著性。 可以看出,历年的莫兰指数都在1%的显著性水平下通过了检验,且都大于0。这表明我国家禽生产存在一定的正向空间相关性,大部分表现为高-高、低-低 的聚集形式。某区域家禽生产布局的变化并不全是由本区域的内部因素引起的, 其邻接区域的生产布局及相关因素对它也具有一定的影响。从变化趋势上来看, 虽然这一影响可能正呈波动下降的态势,但是整体影响还是比较大的。因此,在研 究我国家禽产业生产布局变迁的影响因素时,能够以空间计量经济学为理论基础 来设定模型。 Variablesetting influencingfactors poultryindustry production layout 基于空间面板计量理论的一般嵌套模型形式为: 其中,i=1,2,3,...,N 表示平衡面板数据中某一横截面的个体数;t=1,2,3,...,T 表示研 究期内的T 个时点;Yit 表示区域i 在时点为t 时的被解释变量;Xi 时点为t时的解释变量;W表示设定的空间权重矩阵,常用的有邻接矩阵、经济距 离矩阵、地理距离矩阵等;ui 表示固定效应中的个体效应,它具有不受时间影响的 特质;φit 为空间误差项,其中λ 为空间自相关系数,它反映回归误差项之间的空间 相关性;εi 是指既具有个体效应也具有时间效应的随机误差项;ρ表示空间自相 关系数,用来反映其他个体的因变量对于某一个体的空间效应;θ 用来表示其他区 域的自变量对于区域i 因变量的影响;βi 用来表示区域i 的自变量对于区域i 量的影响。2.2 变量设置及数据说明 家禽产业是农业产业的一部分,也具有自然再生产与社会再生产相交织的特征。 因此,其生产布局的影响因素也应包含自然因素与经济社会因素两大类。从区域 经济学的角度来看,产业在区域内的分布以及区际间的迁移,与各区域发展基础的 差异性密不可分。这些发展基础既包括这项产业从投入产出角度来讲的直接投 入要素,也包含相对处于生产系统外部的影响因素,如区域内政府的政策执行力度 或者制定内容的差异、经济发达程度、市场需求量、交通通达程度、科技水平 等。实质上这些影响因素分别从资源与能力两个方面形成了产业发展的区际竞 争力,而产业的生产布局与迁移则是在政府干预以及市场规律共同作用下的区际 竞争与合作的结果。在此基础上,针对我国家禽生产布局的变迁,本文分别从生产 要素利用条件、自然风险、政策规制、市场价格、关联产业经济条件5 个方面, 共设置了9 个自变量3 个控制变量。下文是对这些变量的设置与数据使用的说 由于所选变量的数据可得性以及地区风俗习惯,这一部分主要对我国2008—2018 年、30 个地区(不含港、澳、台、西藏地区)的家禽产业生产布局变迁影响 因素进行分析。数据来源于中国农村统计年鉴、中国农产品价格调查年鉴、畜 牧兽医年鉴、中国统计年鉴、中国民政部、中国农业农村部《兽医公报》、 eps 数据库。选取主要家禽出栏密度作为衡量家禽产业生产布局的指标,主要家 禽出栏密度是根据主要家禽出栏量各地行政区划面积计算得来的。生产要素利 用条件方面,选取了各地区种禽场个数、各地区畜牧站个数、规模化经营户数3 个指标,主要衡量技术支持水平以及规模化、标准化经营水平,其中前2 个指标 可以在统计年鉴上直接获取或者简单加总处理得到。规模化经营户数这一指标, 囿于数据可得性,以蛋鸡和肉鸡相关数据之和进行表征。规模化经营的确定标准 则参考行业惯例,以肉鸡年出栏50 000 羽、蛋鸡存栏10 000 羽为标准,按照一 定的系数,最终将有关统计数据折算为这一标准下的经营户数。关联行业经济条 件方面,选取了交通运输线密度,玉米产量、大豆产量3 个指标,从产业链的角度 来理解,交通运输为家禽产业的产前、产中、产后都提供着物品流通等基础保障, 有助于对销地市场的拓展,玉米与大豆作为饲料蛋白与能量主要来源,其产量会影 响家禽饲料产业所面对的要素市场条件,进一步影响着家禽产业的生产成本。交 通运输线密度根据各地区公路与铁路里程之和与区域面积之比计算得来。市场 价格方面,选取家禽生产者价格指数这一指标,其反映一定时期内,家禽生产者出 售产品时的价格水平变动趋势及幅度,这在一定程度上也反映了家禽市场的供需 状况。根据这些市场信息,家禽生产者会对下一步的生产安排做出有限的调整。 在得到环比数据的基础上,本文以2007 年为基期(2007 年为100),将2008— 2018 年的数据调整为定基指数。 自然风险方面,禽类养殖的一大风险就在于疫病,因此选取了代表禽类疫情发生情 况的各地区禽类疫病下的死亡与扑杀数之和这一指标。将历年农业农村部公布 的兽医工作(月度)进行汇总,得到各地区的年度数据。政策方面,本文主要考虑与 政策规制有关的内容,特别是近些年来,随着经济发展观念的转变,环保监督与保 护责任愈加清晰明确。各部门对养殖业污染整治力度的加大,各地区陆续划定禁 养区等具体措施的落实,这对家禽产业生产有着一定影响。因此,在借鉴前人成果 的基础上,引入环境规制变量这一指标。环境规制水平[7]等于经济发展水平与环 境强度系数的乘积。强度系数为各地区区域中心到边界的距离的倒数。所以,区 域的平均环境规制水平=。 在控制变量上,选取了生产要素投入值、人口密度、二三产业产值这3 个指标。 生产要素投入值是家禽生产发展的要素总投入水平,反映了一个地区家禽生产的 总体规模水平。数据方面,以家禽产业的物质服务费用(即中间消耗值)来表征要 素投入总量。人口密度用来表征一个地区的人口对于禽类产品的潜在消费水平, 二三产业发展水平用来表征地区经济发展到一定阶段,其他产业对家禽产业的影 响。当然,上述控制变量指标对家禽产业的影响还有文字表述未能明确的部分。 总的来说,选择这3 个控制变量是为了综合补充影响因素考虑的不足,使模型更 好地估计基于自然与社会经济因素设置的变量对家禽产业生产布局变迁的影响。 2.3 模型选择与估计结果 学者Elhorst[8]指出,有两条技术路径可实现不同空间计量模型的选择和比较。 第一种是稳健的LM检验,由Burridge(1980 年)和Anselin(1988 年)提出的检验 使传统的LM检验具有一般性,且Anselin 等(1996 年)提出的针对横截面的稳健 LM检验也适用于空间面板数据。另一种是基于LR 检验与Wald 检验的空间杜 宾模型是否会退化的技术路径。在这两个框架下都可以对固定效应和随机效应 进行选择。本文使用第一种技术路径对空间模型进行选择。 LMtest results spatialpanel LM检验的原假设:H01 为模型不包含空间滞后被解释变量、H02 为模型不包含 空间自相关误差项。无论传统的或是稳健的LM检验都是基于具有(或没有)空间 固定效应和〈或〉时间固定效应的非空间模型的残差,它服从自由度为1 的卡方 分布。如果传统的LM检验统计量只有其一拒绝原假设,那么可以据此直接对模 型做出选择。如果两个传统的LM检验统计量都拒绝原假设,此时需要根据稳健 的LM检验统计量来进行判断,选择拒绝原假设的。本文使用stata16 进行LM 检验、豪斯曼检验及模型估计,根据检验结果,可以在1%显著性水平下拒绝模型 不包含空间滞后被解释变量的原假设,接受模型不包含空间自相关误差项的原假 设,选择使用具有固定效应的SAR 模型。SAR 模型形式为:Yit=ρWYjt+βiXi t+ui+εi t。用xsmle 命令(QML 估计法),得到SAR 固定效应模型的估计结果(表 Estimationresults spatiallag model 2.4 估计结果分析 由空间滞后模型(固定效应)的估计结果可知,空间滞后项的相关系数在10%显著 性水平下为负值,表明我国家禽产业生产布局存在一定的空间竞争关系,某一地区 的生产布局会受到邻近地区的负向影响。除种禽场数(X1)、疫病发生后死亡与 扑杀数(X3)、家禽生产者价格指数(X4)、大豆产量(X8)、人口密度(X11)不显著 以外,畜牧兽医站数(X2)、规模化经营户数(X6)、玉米产量(X7)在5%的水平下 显著,交通运输线)、二三产业产值 (X12)在1%水平下显著。 本地区玉米产量对于家禽产业生产布局的影响是负向的,虽然这一点与变量设置 时的预期不符,但这一负向影响在我国畜牧产业蓬勃发展,饲粮需求不断增大的背 景下可以得到解释。理论上,玉米产量增加并不一定能带来饲料产业原料成本的 下降。除了其他原料价格等因素以外,可以认为饲料厂商在要素市场面对的情况 为:由于玉米进口量与价格水平的影响,使得供给弹性大于需求弹性,在要素市场 供给与需求同时发生变动时,原料市场的均衡价格是上涨的。所以,在整体需求增 大的条件下,玉米产量增加并不一定能有效降低饲料行业的生产成本。 本地区二三产业产值对于家禽产业生产布局的影响是正向的,这与梯度推移理论 的基本观点是契合的。北京、天津、上海、浙江、江苏等省市属于各区域内整 体经济水平较高的增长极,随着生产力水平的提高以及主要产业与区域经济重心 的变化,区域经济产业结构演进到一定阶段,就出现了家禽产业被原地区挤出,向 邻近地区转移的现象。这些邻近地区不仅在生产者可承受转移成本的空间范围 内,二三产业发展水平与趋势向好,有较为完善的基础设施和配套产业支撑以及相 对良好的市场前景。简而言之,由于成本推力,在盈利性与风险性比较上不占优的 家禽产业,在原地区被其他产业挤出,在邻近经济水平次发达的地区,家禽生产者 可以继续以相对较低的经营成本维持原有的经济利润。 生产要素利用条件方面,畜牧兽医站数与规模化经营户数的影响是正向的。两者 在降低家禽产业生产经营风险、改善生产技术、提升饲养管理水平等方面都发 挥了积极的作用。理论上,这些指标直接或间接地改变了家禽产业的生产技术水 平,使其生产可能性曲线发生外移。现实中家禽产业已经由传统散户经营逐渐转 向规模化、标准化、绿色化的发展路径。一些区域性的龙头企业如:温氏食品集 团、山东新希望六和集团,推广企业+农户、农民股份合作社等经营形式,这在实 现家禽产业规模化经营方面取得显著成效。实现标准化、绿色化经营有助于保 障家禽产品的食品质量安全,增强消费者信任,实现产业的可持续发展。因此,这 些因素可以显著影响区域内家禽产业的竞争力水平,产生区际差异,进而使得家禽 生产布局出现变迁。 关联行业经济条件方面,交通运输线密度的影响是正向的。这一指标表征了区域 交通运输水平。理论上,良好的交通运输条件为产业发展提供了基本的流通保障, 是其面向市场实现交换的重要前提。交通运输方面的区际差异,会直接影响家禽 产业的产品成本构成、品质稳定性等涉及市场竞争、产品销售的关键因素。拥 有一定的交通区位优势,一方面有助于一个区域的家禽产业拓展销售渠道,在“占 领”本地市场以后,开拓外地市场,提升市场覆盖范围。另一方面,有助于降低生产 成本,投入更多优质生产要素,提升产品品质。现实中,在冷链物流等配套服务的 支持下,一些绿色化散养家禽生产者[9]开始采取电商平台、社区团购、农超对接 等销售模式,有效地实现了市场对接,满足了对于禽类产品多元化、个性化、高品 质的消费需求。规模化、标准化家禽养殖场(户)多依托与龙头企业签订产购合 同实现销售,家禽龙头企业则依靠其建立起的物流体系[10]与分销网络,在交通运 输的支撑下,满足区域内的大规模、同质需求以及跨区域供应。 政策规制方面,环境规制的影响是负向的。由于家禽产业所带来的养殖污染等问 题,使其对环境存在一定的负外部性。政府基于生态环境保护,实现可持续发展的 战略构想,会采取一定措施,使其外部成本内部化。环境规制措施的强化使得家禽 产业需要实现转型发展,建设高标准、规范化的养殖场,实现养殖废物的资源化利

　　Unit 6 How many第6课时示范公开课教学设计【英语人教PEP三下】