国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

化肥投入量對糧食產(chǎn)量的空間溢出效應(yīng)分析*
——基于1978~2016年省級面板數(shù)據(jù)

2020-09-11 02:56:24王宏宇溫紅梅
關(guān)鍵詞:投入量化肥糧食

王宏宇,溫紅梅,杜 磊

(哈爾濱商業(yè)大學(xué)金融學(xué)院,哈爾濱 150028)

一、引 言

我國農(nóng)業(yè)發(fā)展正逐漸由追求糧食產(chǎn)量增長的粗放生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變?yōu)榧Z食增產(chǎn)與環(huán)境效益相結(jié)合的綠色生產(chǎn)模式,在農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展時期,糧食生產(chǎn)既要保證產(chǎn)量不降低,又要合理控制各種生產(chǎn)要素投入,其中控制化肥投入量為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展必須解決的問題。因此,我國在“十三五”規(guī)劃中制定了《到2020 年化肥使用量零增長行動方案》,旨在逐漸控制化肥投入量,加強化肥使用管制。實際上,無論是宏觀層面農(nóng)業(yè)資源可持續(xù)利用、農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展,還是微觀層面改善耕地土壤質(zhì)量、實現(xiàn)農(nóng)民科學(xué)種田等,控制化肥投入量均有必要。隨著我國人口不斷增長,糧食生產(chǎn)壓力逐漸加大,國民期望農(nóng)業(yè)發(fā)展的理想狀態(tài)是:在追求糧食產(chǎn)量最大化的同時,實現(xiàn)化肥投入量最小化,提升糧食產(chǎn)量與降低化肥投入量的雙贏。如何控制各地區(qū)化肥投入量,農(nóng)民使用化肥時會受哪些因素影響,回答這些問題有利于全面認識我國化肥投入的現(xiàn)實狀況,對進一步制定科學(xué)決策具有重要意義。

二、文獻綜述

無論是發(fā)達國家還是發(fā)展中國家,化肥在糧食生產(chǎn)中均發(fā)揮重要作用。多數(shù)學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)化肥投入存在雙重效應(yīng)。一方面,化肥可促進農(nóng)作物生長,提升糧食產(chǎn)量。黃季焜等(1994)通過水稻種植發(fā)現(xiàn)化肥可明顯提高水稻單產(chǎn)量,但受土地狀況差異影響,各地區(qū)水稻增產(chǎn)效果不同。陳同斌等(2002)利用時間序列數(shù)據(jù)分析糧食單產(chǎn)和化肥投入變化情況,研究發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)化肥投入的增產(chǎn)效果不同。王祖力等(2008)研究說明化肥投入對糧食產(chǎn)量增長貢獻度最大,對保障國家糧食安全具有不可替代作用。曾靖等(2010)指出化肥投入可明顯增加糧食單產(chǎn),是消除國家糧食安全風(fēng)險的重要途徑之一。另一方面,化肥在提高農(nóng)作物產(chǎn)量的同時,農(nóng)業(yè)生態(tài)資源破壞嚴重。Huang等(1996)指出化肥顯著提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的同時,對農(nóng)業(yè)資源產(chǎn)生嚴重環(huán)境污染。Huang等(2008)研究顯示我國化肥投入不斷增加,但化肥使用效率很低。崔曉等(2014)研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)作物對化肥吸收速度逐漸降低,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)環(huán)境污染等問題。

顯然,化肥投入最終影響取決于上述雙重效應(yīng)綜合效果。關(guān)于化肥投入量空間溢出效應(yīng)的國內(nèi)外研究成果較少。Raymod(2002)采用空間計量方法,利用西非薩赫勒地區(qū)谷子種植研究精準化肥投入量,研究顯示單一地塊產(chǎn)量分部不均,原因是化肥投入量不均,存在化肥投入失效情況。張軍偉(2018)利用2004~2016年省級面板數(shù)據(jù),通過空間杜賓模型將鄰近矩陣、地理矩陣、經(jīng)濟矩陣估計結(jié)果比較發(fā)現(xiàn),化肥使用強度存在地區(qū)差異性及空間依賴性,化肥減量壓力巨大。鮮有學(xué)者利用空間計量方法深入研究減少化肥投入量問題?;诖?,本文運用空間計量方法,利用我國1978~2016年省級面板數(shù)據(jù),研究地區(qū)間化肥投入量對糧食產(chǎn)量空間溢出效應(yīng)。

三、化肥投入量的空間溢出機理分析

化肥可提升糧食產(chǎn)量,在農(nóng)業(yè)各生產(chǎn)要素中貢獻度最大。隨著農(nóng)業(yè)科研能力不斷提升,農(nóng)業(yè)生物技術(shù)逐步更新,新研發(fā)高產(chǎn)農(nóng)作物大部分基于種子喜肥模式,化肥使用變得尤為重要。普遍存在化肥投入過量情況,嚴重污染農(nóng)業(yè)資源環(huán)境,糧食生產(chǎn)存在明顯環(huán)境懲罰效應(yīng)(陸文聰?shù)龋?017)?;释度肓棵黠@超越經(jīng)濟意義上最優(yōu)投入量(紀月清等,2016),但農(nóng)民作為理性經(jīng)濟人不理性行為產(chǎn)生原因如下。

第一,農(nóng)民科技常識、化肥使用相關(guān)知識等嚴重匱乏,造成化肥投入過量(紀月清等,2016)。因很少接受種植專業(yè)技術(shù)培訓(xùn),大部分農(nóng)民認為化肥投入量越多,糧食產(chǎn)量就越高,不愿降低化肥投入量,未發(fā)現(xiàn)化肥投入量已嚴重超標。

第二,農(nóng)民受風(fēng)險規(guī)避影響,會出現(xiàn)化肥投入過量行為(仇煥廣等,2014)。農(nóng)民自身風(fēng)險規(guī)避程度會影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和化肥使用,農(nóng)戶風(fēng)險規(guī)避程度越高,越不愿意采用新技術(shù),從而影響化肥投入量,這也是發(fā)展中國家農(nóng)民陷入貧困重要原因之一。

第三,受替代要素價格影響,農(nóng)民不愿降低化肥投入量(胡浩等,2015)。勞動力與化肥為互補關(guān)系,伴隨勞動力價格上漲,農(nóng)民增加化肥投入量意愿增強,盡可能增加化肥投入而減少雇傭勞動力數(shù)量,以降低生產(chǎn)成本。

受上述因素影響,農(nóng)民使用化肥變得不理性,普遍傾向增加化肥投入量。但不理性行為普遍存在也可能是相鄰區(qū)域間相互傳導(dǎo)。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有明顯地理特征,農(nóng)作物種植要求適宜的生產(chǎn)區(qū)域,而生產(chǎn)區(qū)域邊界會通過交通運輸、信息交流等因素在相鄰地區(qū)間發(fā)生農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率傳導(dǎo),這種傳導(dǎo)會影響區(qū)域化肥使用。速水佑次郎和弗農(nóng)·拉坦技術(shù)擴散模式說明,農(nóng)業(yè)發(fā)展借助各地區(qū)間知識技術(shù)有效傳播展開,以此縮小地區(qū)間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率差距,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題研究需考慮地區(qū)間相互影響關(guān)系。Anselin(1988)曾指出,“幾乎所有空間數(shù)據(jù)都具有空間依賴性或空間自相關(guān)特征”。農(nóng)業(yè)技術(shù)擴散模式可通過兩種方式:一是借助信息交流與傳播,在各國間發(fā)生國際轉(zhuǎn)移,如19 世紀60 年代水稻生產(chǎn)技術(shù)在韓國、日本和菲律賓等國間發(fā)生轉(zhuǎn)移;二是在本國地區(qū)間發(fā)生內(nèi)部轉(zhuǎn)移,如雜交水稻技術(shù)在全國范圍推廣。

個體知識匱乏、風(fēng)險規(guī)避等因素影響農(nóng)民化肥使用,且這種個體行為可能在鄰近地區(qū)間相互傳導(dǎo),產(chǎn)生化肥投入量空間溢出效應(yīng),影響各區(qū)域化肥使用?;诖?,有必要通過空間計量技術(shù),從地理區(qū)域間相互聯(lián)系展開研究。

四、研究方法、變量選取與描述性統(tǒng)計

(一)空間相關(guān)性檢驗

本文使用空間自相關(guān)檢驗化肥投入量是否存在空間溢出效應(yīng),通常同一變量在位置相鄰地區(qū)觀測值相似,則該變量在相鄰地區(qū)呈空間自相關(guān)。選擇全局莫蘭指數(shù)(Global Moran's I)和局域莫蘭指數(shù)(Local Moran's I)檢驗化肥投入量是否具有空間相關(guān)性。其中:

全局莫蘭指數(shù)(Global Moran's I)計算公式為:

全局莫蘭指數(shù)計算值通常處于(-1,1)之間,當(dāng)Moran's I >0 時,各區(qū)域空間正相關(guān),當(dāng)Mo?ran's I <0時,各區(qū)域空間負相關(guān),如果Moran's I=0,各區(qū)域不存在空間相關(guān)性。

局域莫蘭指數(shù)(Local Moran's I)計算公式為:

局域莫蘭指數(shù)通過散點圖(MSP)表示,散點圖第一象限表示“高-高”空間集聚(High-High),第二象限表示“低-高”空間離群(Low-High),第三象限表示“低-低”空間集聚(Low-Low),第四象限表示“高-低”空間離群(High-Low)。散點位于第一象限(High-High集聚)和第三象限(Low-Low集聚)表示局域正向空間自相關(guān),散點位于第二象限(Low-High離群)和第四象限(High-Low離群)表示局域負向空間自相關(guān)。

(二)空間計量模型

在確定化肥投入量存在空間溢出效應(yīng)后,應(yīng)使用空間計量模型考查化肥投入量在各區(qū)域間具體影響。該模型用于測度變量空間效應(yīng),空間計量基礎(chǔ)模型包括空間自回歸模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM)三種基本模型,其中:

SAR模型主要分析相鄰區(qū)域因變量對本地區(qū)因變量影響,即空間溢出效應(yīng),基本表達式如下:

SEM 模型主要分析相鄰區(qū)域因變量誤差影響,即相鄰區(qū)域不可觀測因素對本地區(qū)因變量影響,基本表達式如下:

式(3)~(5)中,y表示因變量的n維向量,X表示n×k維的解釋變量矩陣,W表示空間權(quán)重矩陣,β表示相關(guān)參數(shù)向量,ρ、λ和θ表示模型回歸系數(shù),ε和μ表示隨機誤差項,In表示n階單位矩陣。

(三)空間權(quán)重矩陣

為準確度量化肥投入量在各區(qū)域間具體影響,需構(gòu)建對應(yīng)的空間權(quán)重矩陣??紤]化肥投入量相互影響主要在相鄰或地理位置相近區(qū)域間,參考Ansenlin(1988)做法使用空間鄰近矩陣??臻g鄰近矩陣又稱0-1矩陣,表示區(qū)域間是否連接,兩地相鄰為1,兩地不相鄰則為0,空間鄰近矩陣表達形式如下:

(四)變量選取

選擇糧食產(chǎn)量為被解釋變量,在所有影響糧食產(chǎn)量因素中,化肥是本文主要考查對象,但其他生產(chǎn)要素在空間計量中不可忽視。為提升實證分析準確性,并兼顧數(shù)據(jù)可獲得性,同時選取對糧食產(chǎn)量具有重要影響的其他生產(chǎn)要素,一并納入整體分析框架。最終選取指標如下:

1.被解釋變量:糧食產(chǎn)量(PRO)

借鑒現(xiàn)有研究成果對糧食產(chǎn)量水平衡量標準,選擇糧食總產(chǎn)量代表糧食產(chǎn)量,其中包括水稻、玉米、大豆等糧食作物。因各區(qū)域地勢、土壤、溫度等特點不同,不能靠單一糧食作物作為衡量各區(qū)域糧食產(chǎn)量水平標準。

2.核心解釋變量:化肥投入量(FER)

選擇化肥折純后投入總量代表化肥投入量。不同于其他影響因素,化肥直接影響糧食產(chǎn)量。隨著我國人口不斷增加,農(nóng)業(yè)耕地面積逐步縮減,糧食生產(chǎn)壓力不斷加大,化肥投入量不斷增加。我國是世界化肥生產(chǎn)大國,但農(nóng)民購買化肥質(zhì)量參差不齊,選擇化肥折純后投入量更具有說服力。

3.控制變量

根據(jù)伍駿騫等(2017)和李寧等(2017)研究成果,選取影響糧食產(chǎn)量的農(nóng)機投入量、勞動力投入量和土地投入等生產(chǎn)要素作為控制變量,第一,農(nóng)機投入量(MCH),可代表該地區(qū)農(nóng)業(yè)機械發(fā)展水平,關(guān)系糧食種植、收割效率,從而影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平,選擇農(nóng)機總動力代表農(nóng)機投入量;第二,勞動力投入量(LAB),農(nóng)業(yè)受耕地細碎化影響,很難全面實現(xiàn)機械化作業(yè),因此勞動力投入量關(guān)系糧食生產(chǎn)種植,影響糧食產(chǎn)量,選擇農(nóng)村人口數(shù)量代表勞動力投入量;第三,土地投入規(guī)模(SOL),土地是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)重要投入要素,對糧食產(chǎn)量水平產(chǎn)生重要影響,采用各區(qū)域農(nóng)業(yè)耕地總面積代表土地投入規(guī)模。

(五)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

實證分析選擇1978~2016年30省份區(qū)域面板數(shù)據(jù),主要來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》和歷年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。因西藏地區(qū)數(shù)據(jù)缺失嚴重故剔除,數(shù)據(jù)選取范圍不包括香港、澳門和臺灣等地區(qū)。個別年份缺失數(shù)據(jù)采用插值法預(yù)測取得,為消除異方差影響,對數(shù)轉(zhuǎn)換所有變量。樣本基本統(tǒng)計性描述見表1。

表1 描述性統(tǒng)計量

五、空間計量分析

(一)化肥投入的空間相關(guān)性分析

采用空間鄰近矩陣對30省份化肥投入量作全局Moran's I指數(shù)檢驗。表2為1978~2016年化肥投入量空間相關(guān)性檢驗結(jié)果。結(jié)果表明,化肥投入量存在顯著空間正相關(guān)性,1978~2016年,化肥投入量Moran's I平均值為0.143,均在5%顯著性水平下通過檢驗,表明我國各區(qū)域化肥投入量受相鄰地區(qū)影響,在空間地理位置上呈空間集聚。

表2 1978~2016年化肥投入量的空間相關(guān)性檢驗

圖1 1978~2016年化肥投入量空間相關(guān)性趨勢

為更好觀察全局莫蘭指數(shù)變化情況,根據(jù)表2結(jié)果繪制Moran's I指數(shù)趨勢圖。由圖1可知,在改革開放初期,化肥投入量空間相關(guān)性不明顯,從1980 年開始,該空間相關(guān)性處于平穩(wěn)上升階段,但上升幅度較小,在1991年和1998年分別經(jīng)歷兩次下降。2000~2016年,該空間相關(guān)性處于快速上升階段。

全域莫蘭指數(shù)檢驗結(jié)果顯示化肥投入量整體呈顯著空間正相關(guān)性,但全域莫蘭指數(shù)無法顯示各局域間化肥投入量的空間集聚性和空間相關(guān)性,為進一步檢驗各區(qū)域化肥投入量空間相關(guān)性,選擇2016 年30 省份區(qū)域數(shù)據(jù)作局域莫蘭指數(shù)檢驗(LISA),同時使用莫蘭散點圖(MSP)予以呈現(xiàn)(見圖2)。2016 年我國30 省份區(qū)域化肥投入量多數(shù)位于一、三象限,呈現(xiàn)高-高集聚和低-低集聚,說明各區(qū)域間化肥投入量具有較強正空間相關(guān)性,相鄰區(qū)域化肥使用聯(lián)系日益密切,農(nóng)民個體知識積累、風(fēng)險規(guī)避等因素在相鄰地區(qū)間傳導(dǎo)。

圖2 2016年農(nóng)業(yè)化肥投入的Moran散點圖

(二)空間計量模型設(shè)定

為檢驗化肥投入量對糧食產(chǎn)量影響,根據(jù)經(jīng)典柯布——道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),首先構(gòu)建普通形式糧食產(chǎn)量面板模型:

式(7)中,ait表示地區(qū)差異固定影響,a1、a2、a3和a4分別表示各影響因素對糧食產(chǎn)量影響參數(shù),εit表示隨機干擾項。

在考慮空間影響因素后,為研究相鄰地區(qū)間化肥投入量相互影響關(guān)系,以及控制變量對糧食產(chǎn)量影響,空間杜賓模型(SDM)更適合本文分析,最終建立SDM模型表達式如下:

式(8)中,β1、β2、β3和β4為解釋變量和控制變量空間影響待估計參數(shù),μi表示地區(qū)個體效應(yīng);λt表示時間效應(yīng);εit表示隨機擾動項,W表示空間權(quán)重矩陣,εit~iid(0,δ2)與μi不相關(guān)。

在空間杜賓模型(SDM)估計前,需作LR檢驗驗證空間杜賓模型(SDM)是否會退化成空間自回歸模型(SAR)和空間誤差模型(SEM),通過檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn),LR Spatial lag 和LR Spatial error 的值分別為338.4 和115.54,顯著性均在1%以下,說明空間杜賓模型(SDM)不會退化成空間自回歸模型(SAR)和空間誤差模型(SEM),實證分析采用空間杜賓模型(SDM)合理。在確定使用SDM模型后,對該模型作Hausman 檢驗,確定采用固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型。結(jié)果顯示,SDM 模型檢驗值為43.59,通過1%顯著性檢驗,確定采用固定效應(yīng)模型。

(三)模型估計結(jié)果與分析

1.基準空間溢出效應(yīng)分析

在空間計量模型中,不僅需考慮解釋變量對被解釋變量影響,還需考慮各區(qū)域間被解釋變量相互影響關(guān)系,即空間溢出效應(yīng)。首先回歸分析數(shù)據(jù)整體,檢驗結(jié)果見表3,化肥投入量對糧食產(chǎn)量空間溢出效應(yīng)不明顯。因為盡管空間杜賓模型(SDM)中包括被解釋變量和解釋變量的空間相關(guān)項及解釋變量的非空間相關(guān)項,但解釋變量的空間相關(guān)項和非空間相關(guān)項均未全部反映解釋變量的空間效應(yīng)。

表3 基準空間估計結(jié)果

借鑒Lesage 等(2009)和Elhorat(2010)的做法,利用偏微分方程將選取各解釋變量對糧食產(chǎn)量綜合影響分成直接影響和空間溢出效應(yīng)。直接影響是指解釋變量變化對本地區(qū)被解釋變量產(chǎn)生影響的程度;空間溢出效應(yīng)則指本地區(qū)解釋變量變化對其他區(qū)域被解釋變量影響的程度;總效應(yīng)為直接影響和空間溢出效應(yīng)相疊。直接影響、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)具體計算方法如下:

首先,給出空間杜賓模型的一般形式如式(9)所示:

其次,對式(9)中空間杜賓模型一般形式中被解釋變量向量Y,求第k個解釋變量的偏微分方程,可導(dǎo)出偏導(dǎo)數(shù)矩陣,如式(10)所示:

式(10)中,第k個解釋變量的直接效應(yīng)為矩陣中主對角線各元素平均值;

第k個解釋變間接效應(yīng)為矩陣中除主對角線元素之外所有元素平均值

估計各自變量直接影響、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)檢驗結(jié)果見表4,化肥投入量對本地區(qū)糧食產(chǎn)量直接影響顯著,空間溢出效應(yīng)不顯著,這與實際情況存在差異,可能是面板數(shù)據(jù)時間跨度較長影響估值。我國從改革開放初期至今,不論化肥總產(chǎn)量和化肥投入量及各區(qū)域糧食產(chǎn)量均發(fā)生巨大變化。因此,需通過時間和空間維度分別回歸分析。

表4 各自變量的直接影響、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)

2.時間維度的空間溢出效應(yīng)分析

1978~2016年近40年間,我國經(jīng)歷過糧食流通體制改革、供銷社轉(zhuǎn)型等政策調(diào)整,農(nóng)村交通運輸、信息網(wǎng)絡(luò)等不斷完善,化肥總產(chǎn)量不斷提升,說明我國農(nóng)村內(nèi)部生產(chǎn)環(huán)境與外部生產(chǎn)環(huán)境均發(fā)生變化。因此,有必要從時間維度分析化肥投入量對糧食產(chǎn)量空間溢出效應(yīng)。將樣本數(shù)據(jù)劃分為1978~1987、1988~1997、1998~2007、2008~2016年4個時段分別回歸分析,結(jié)果見表5。

觀察核心解釋變量結(jié)果發(fā)現(xiàn),1978~1987年,化肥投入量對本地區(qū)糧食產(chǎn)量影響及空間溢出效應(yīng)不顯著,一方面此階段我國整體化肥產(chǎn)量較低,另一方面受供銷社農(nóng)資發(fā)放控制影響,化肥整體用量較少。1988~1997年,化肥投入量對本地區(qū)糧食產(chǎn)量影響及空間溢出效應(yīng)開始提升,該階段不僅化肥產(chǎn)量顯著提升,且供銷社對化肥控制程度降低,農(nóng)產(chǎn)品市場體系逐步健全。1998~2007年,化肥投入量影響明顯增加,但觀察顯著性和系數(shù)發(fā)現(xiàn),化肥投入量對本地區(qū)糧食產(chǎn)量影響大于空間溢出效應(yīng),主要是農(nóng)村集市數(shù)量雖不斷增加,但受限于當(dāng)時糧食流通體制及自然災(zāi)害破壞,農(nóng)民糧食生產(chǎn)積極性受影響,從而影響化肥投入量。2008~2016年,化肥投入量對本地區(qū)糧食產(chǎn)量影響及空間溢出效應(yīng)顯著,主要是該階段糧食生產(chǎn)對化肥依賴性顯著增強,且農(nóng)村交通、網(wǎng)絡(luò)等方面發(fā)展,拓寬農(nóng)村區(qū)域經(jīng)濟輻射邊界,農(nóng)業(yè)資源、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體在地區(qū)間流動性增強,地區(qū)間農(nóng)民信息交往頻繁。

表5 時間維度估計結(jié)果

觀察控制變量結(jié)果發(fā)現(xiàn)在4個階段中,農(nóng)機投入量對糧食產(chǎn)量作用不斷提升,存在顯著空間溢出效應(yīng),因為農(nóng)業(yè)機械存在普遍跨區(qū)作業(yè)情況,與伍駿騫(2017)結(jié)論一致;土地投入規(guī)模對糧食產(chǎn)量影響降低,空間溢出效應(yīng)不明顯,因我國耕地面積雖逐漸減少,但糧食單產(chǎn)量逐年提升,降低了土地影響程度;勞動力投入量對糧食產(chǎn)量影響雖有降低,但仍處于較高水平,因為農(nóng)機使用可以替代部分勞動力,但我國普遍是小農(nóng)作業(yè),并未全面實現(xiàn)農(nóng)機作業(yè),仍需投入一定數(shù)量勞動力保證生產(chǎn)。

3.空間維度的空間溢出效應(yīng)分析

我國農(nóng)業(yè)自然資源及糧食作物地域性差異顯著,農(nóng)作物需選擇適宜地區(qū)種植,而種植區(qū)域邊界會影響糧食地理輻射范圍(Norman等,1967)。為更準確分析化肥投入量對糧食產(chǎn)量在各區(qū)域間空間溢出效應(yīng),需從空間維度角度回歸分析。

(1)東部區(qū)、中部區(qū)與西部區(qū)

首先,將樣本數(shù)據(jù)按國家發(fā)改委對東部、中部、西部的劃分方法加以拆分,分別對三區(qū)域回歸分析,結(jié)果見表6。化肥投入量對糧食產(chǎn)量在中部區(qū)作用及空間溢出效應(yīng)最顯著,其次是東部區(qū),最低為西部區(qū),說明化肥投入量在中部區(qū)集中度最明顯,同時中部區(qū)多數(shù)為我國糧食產(chǎn)量大省。農(nóng)機投入量在三區(qū)域空間溢出效應(yīng)與化肥投入量完全相同,但作用不如化肥投入量明顯。勞動力投入量和土地投入規(guī)模對本地區(qū)作用最顯著的是東部區(qū),其次為中部區(qū)和西部區(qū),但從具體影響看,東部區(qū)和中部區(qū)土地投入規(guī)模高于勞動力投入量,而西部區(qū)勞動力投入量則大于土地投入規(guī)模;從二者空間溢出效應(yīng)看,勞動力投入量在中部區(qū)溢出效應(yīng)最明顯,其次是西部區(qū)和東部區(qū),土地投入規(guī)模在中部區(qū)最顯著,其次是東部區(qū)和西部區(qū)。通過分析三區(qū)域估計結(jié)果發(fā)現(xiàn),核心解釋變量和控制變量對本地區(qū)影響和空間溢出效應(yīng)均受區(qū)域糧食產(chǎn)量影響。因此,可從我國各區(qū)域糧食產(chǎn)量劃分。

表6 東中西部區(qū)估計結(jié)果

(2)糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食平衡區(qū)與糧食主銷區(qū)

按照《國家糧食安全中心長期規(guī)劃綱要(2008~2020年)》劃分標準,將樣本數(shù)據(jù)拆分為糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食平衡區(qū)與糧食主銷區(qū),分別對三個區(qū)域作回歸分析,結(jié)果見表7。在本地區(qū)糧食產(chǎn)量影響中,不論化肥投入量,還是農(nóng)機投入量、勞動力投入量、土地投入規(guī)模,在糧食主產(chǎn)區(qū)作用均最顯著,其次為糧食平衡區(qū)和糧食主銷區(qū)。在空間溢出效應(yīng)中,化肥投入量對糧食產(chǎn)量空間溢出效應(yīng)大于農(nóng)機投入量,同時化肥投入量和農(nóng)機投入量在糧食主產(chǎn)區(qū)作用最明顯,其次為糧食平衡區(qū)和糧食主銷區(qū);土地投入規(guī)??臻g溢出效應(yīng)大于勞動力投入量,且土地投入規(guī)模、勞動力投入量在糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食平衡區(qū)、糧食主銷區(qū)的空間溢出效應(yīng)依次遞減。這表明化肥投入量及其他生產(chǎn)要素相互間的空間溢出效應(yīng)明顯影響各區(qū)域糧食產(chǎn)量。

六、穩(wěn)健性檢驗

為檢驗化肥投入量對糧食產(chǎn)量空間溢出效應(yīng)穩(wěn)健性,通過構(gòu)建空間距離矩陣與空間經(jīng)濟矩陣替代空間鄰近矩陣,檢驗上述實證結(jié)果,所選空間杜賓模型(SDM)和估計方法與前文一致,檢驗結(jié)果見表8。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與前文實證結(jié)果最大區(qū)別在于某些變量系數(shù)發(fā)生變化,核心解釋變量顯著性和估計結(jié)果與上文研究結(jié)論一致,說明化肥投入量空間溢出效應(yīng)的回歸結(jié)果具有可靠性和穩(wěn)健性。

表7 糧食主產(chǎn)區(qū)、平衡區(qū)、主銷區(qū)估計結(jié)果

七、結(jié)論與建議

本文利用1978~2016 年30 省份面板數(shù)據(jù),在考慮空間因素基礎(chǔ)上,構(gòu)建空間杜賓模型(SDM)研究化肥投入量對糧食產(chǎn)量空間溢出效應(yīng),主要結(jié)論如下。(1)化肥投入量存在顯著空間相關(guān)性,這種相關(guān)性在近40年中處于平穩(wěn)上升趨勢,說明農(nóng)民個體的知識積累、風(fēng)險規(guī)避等因素在鄰近地區(qū)間相互傳導(dǎo),相鄰區(qū)域間化肥使用聯(lián)系日益密切。(2)從時間維度看,化肥投入量空間溢出效應(yīng)在1998 年顯著提升,一方面,契合化肥總產(chǎn)量變化,另一方面,與農(nóng)村交通、網(wǎng)絡(luò)等改善相適應(yīng)。(3)從空間維度看,在區(qū)域地理位置上,化肥投入量空間溢出效應(yīng)最顯著的是中部區(qū),其次為東部區(qū)和西部區(qū),在區(qū)域糧食產(chǎn)量上,化肥投入量空間溢出效應(yīng)最顯著的是糧食主產(chǎn)區(qū),其次為糧食平衡區(qū)和糧食主銷區(qū),說明化肥投入量空間溢出效應(yīng)與糧食產(chǎn)量尤為密切。

基于上述研究結(jié)論,提出以下建議。(1)農(nóng)民個體知識積累、風(fēng)險規(guī)避等影響因素會在鄰近地區(qū)相互傳導(dǎo),從而影響化肥投入量,應(yīng)在關(guān)注本地區(qū)化肥使用同時,關(guān)注相鄰省份化肥使用情況,加強地區(qū)間化肥使用的交流與溝通,發(fā)揮農(nóng)業(yè)技術(shù)協(xié)同效應(yīng),實現(xiàn)區(qū)域間化肥使用科學(xué)化。(2)中部地區(qū)和糧食主產(chǎn)區(qū)化肥投入量空間溢出效應(yīng)最顯著,應(yīng)重點關(guān)注這兩個區(qū)域化肥使用,針對兩個區(qū)域制定化肥使用政策,尤其是糧食主產(chǎn)區(qū),既要保證糧食產(chǎn)量,又要穩(wěn)步減少化肥投入量。(3)農(nóng)民個體因素會影響化肥投入量,應(yīng)將耕地細分化,根據(jù)土壤性質(zhì)、種植作物等設(shè)定化肥投入量最高限額,同時建立化肥使用監(jiān)督機制并逐級落實,避免農(nóng)民盲目增加化肥投入量。

猜你喜歡
投入量化肥糧食
7月我國化肥進口量增加
珍惜糧食
品牌研究(2022年26期)2022-09-19 05:54:48
珍惜糧食 從我做起
快樂語文(2021年36期)2022-01-18 05:49:06
現(xiàn)代農(nóng)業(yè)離不開化肥
請珍惜每一粒糧食
化肥農(nóng)藥減量,怎么減?
詞匯加工深度理論對二語課堂詞匯附帶習(xí)得的影響
山東青年(2020年10期)2020-11-23 02:01:12
我的糧食夢
影響英語閱讀中詞匯附帶習(xí)得的學(xué)習(xí)者因素
化肥需求增長不均 有人歡喜有人憂
葵青区| 华坪县| 丰顺县| 曲沃县| 河北区| 府谷县| 郯城县| 新绛县| 乐业县| 呼和浩特市| 黑水县| 松阳县| 锦屏县| 榆林市| 瑞安市| 廉江市| 百色市| 揭阳市| 岚皋县| 舟山市| 三明市| 内乡县| 赣榆县| 张家川| 景泰县| 黔东| 伽师县| 乐山市| 乐安县| 额敏县| 宁化县| 晋宁县| 汤阴县| 乐都县| 岳阳市| 千阳县| 四平市| 荆州市| 汤阴县| 天峨县| 分宜县|