孫 華， 余意雯， 黃 萌， 張建棟， 武玉環(huán)

(1.蘇州市農(nóng)業(yè)科學院，江蘇蘇州 215000； 2. 河北水利電力學院，河北滄州 061000)

油料作物是我國食用植物油和植物蛋白的重要來源，在國民經(jīng)濟發(fā)展、社會發(fā)展中具有重要地位。我國是油料作物種植大國，但近年來食用植物油及油菜籽進口量不斷增加，油料作物對外依存度上升[1]。優(yōu)化我國油料作物布局是推動農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、推進農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效的主要途徑，也是保障我國食用植物油安全、平衡進出口貿(mào)易、提升我國油料作物國際競爭力的必要手段[2]。2017年中央一號文件中指出，“經(jīng)濟作物要優(yōu)化品種品質(zhì)和區(qū)域布局，鞏固主產(chǎn)區(qū)棉花、油料、糖料生產(chǎn)”。2017年11月，國家發(fā)展改革委、原農(nóng)業(yè)部、國家林業(yè)局印發(fā)的《全國大宗油料作物生產(chǎn)發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》中提出，“優(yōu)化油料生產(chǎn)布局，集中連片建設(shè)高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的核心產(chǎn)區(qū)”。由此可見，研究我國油料作物區(qū)域布局不僅是產(chǎn)業(yè)自我發(fā)展的要求，也是油料作物各產(chǎn)業(yè)融入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展，適應(yīng)大市場發(fā)展的要求。

產(chǎn)業(yè)地理集聚是經(jīng)濟活動最突出的地理特征。最早關(guān)注產(chǎn)業(yè)分布不均現(xiàn)象的是李嘉圖和赫克歇爾-俄林，其主要思想就是地區(qū)間的相對優(yōu)勢是地區(qū)間貿(mào)易的基礎(chǔ)。一般認為農(nóng)業(yè)是最接近于完全競爭市場的產(chǎn)業(yè)[3]，其產(chǎn)業(yè)集聚是一種特定而有效的農(nóng)業(yè)空間組織形態(tài)，既能節(jié)約交易成本，又能促進規(guī)模經(jīng)濟的發(fā)展[4]。目前，產(chǎn)業(yè)地理集中已成為區(qū)域經(jīng)濟實證分析中的一個基本主題，衡量的是產(chǎn)業(yè)在各地理單元間分布的不均衡性。國內(nèi)關(guān)于油料作物的研究較為豐富，總的來說主要分為以下幾個方面：(1)區(qū)域異質(zhì)性視角下油料作物比較優(yōu)勢，從成本、效率、比較收益等方面出發(fā)進行合理的地區(qū)分工[2，5-6]，充分發(fā)揮地區(qū)優(yōu)勢是提高油料作物產(chǎn)業(yè)競爭力的重要手段。同時，對各省份油料作物布局的研究也較多，如吳海中等利用重心理論分析安徽省油料作物時空演化過程，并指出油料作物重心向南轉(zhuǎn)移[7]；馬麗榮等通過分析甘肅省各類油料作物的比較優(yōu)勢，得出應(yīng)通過增加綜合優(yōu)勢度較大地區(qū)的種植面積以優(yōu)化油料作物區(qū)域布局[8]。(2)各類油料作物區(qū)域布局空間演化趨勢，如油菜籽、花生、芝麻、向日葵、胡麻[9-14]。殷艷等認為科技創(chuàng)新以及國家優(yōu)勢區(qū)域布局是影響油菜區(qū)域布局的主要因素[9-10]；張怡研究了我國花生生產(chǎn)布局變化情況，并指出花生生產(chǎn)的集中程度有所降低[11]；昌華敏等指出優(yōu)化芝麻區(qū)域種植結(jié)構(gòu)是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向[12]；張曉蒙等認為合理規(guī)劃種植布局是產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效的重要手段[13]；許新清認為因地制宜調(diào)整生產(chǎn)布局，提出合理利用氣候資源、建立基地及促進產(chǎn)業(yè)化有深遠意義[14]。

綜上所述，關(guān)于我國油料作物區(qū)域地理布局的研究已形成較為完整的體系。本文在參考現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上有所創(chuàng)新，主要創(chuàng)新點有以下2個方面：(1)參考國家統(tǒng)計局對油料作物的分類，對各類農(nóng)作物(除大豆外)進行比較分析，對行業(yè)整體有參考價值，為各類產(chǎn)業(yè)自身發(fā)展提供借鑒；(2)同時運用統(tǒng)計分析方法與計量經(jīng)濟學方法對油料作物地理集聚特征進行空間統(tǒng)計分析，從多方面對油料作物地理集聚特征進行系統(tǒng)性描述。研究結(jié)論可為油料作物各產(chǎn)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效提供政策依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局(https：//data.stats.gov.cn/)，按國家統(tǒng)計局對油料作物的定義，油料作物包括花生、油菜籽、芝麻、葵花籽、胡麻籽(亞麻籽)和其他油料，油料產(chǎn)量指全部油料作物的生產(chǎn)量。需要說明的是本文所用數(shù)據(jù)不包括大豆(大豆既是糧食作物，又是油料作物)、木本油料和野生油料，花生以帶殼干花生計算。數(shù)據(jù)時間區(qū)間為2000—2020年，其中，花生、油菜籽、芝麻數(shù)據(jù)時間區(qū)間為2000—2019年，葵花籽、胡麻籽數(shù)據(jù)時間區(qū)間為2000—2018年。

1.2 研究方法

參考眾多學者關(guān)于產(chǎn)業(yè)區(qū)域地理集聚的研究方法[15-16]，結(jié)合本研究內(nèi)容，采用區(qū)位基尼系數(shù)、探索性空間數(shù)據(jù)分析(Moran’s I指數(shù)、Moran散點圖)，分析我國油料作物產(chǎn)業(yè)地理集聚特征及演變趨勢。

1.2.1 區(qū)位基尼系數(shù) 基尼系數(shù)是衡量國家或地區(qū)收入分配的指標，后來拓展至研究變量的分布不均問題，區(qū)位基尼系數(shù)衡量的是經(jīng)濟活動在地理空間上分布的不均衡性。其基本計算公式為

(1)

(2)

區(qū)位基尼系數(shù)的取值在0～1之間。

1.2.2 探索性空間分析 區(qū)位基尼系數(shù)可用來分析油料作物產(chǎn)業(yè)分布的全局空間特征，但會受到地理單元設(shè)定的影響，為更全面、系統(tǒng)地分析我國油料作物的產(chǎn)業(yè)地理集聚特征，采用探索性空間分析考察產(chǎn)業(yè)分布的相關(guān)性。

空間分析的基本特征就是把空間效應(yīng)引入傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學，空間效應(yīng)包括空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性，空間異質(zhì)性可以通過傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟學進行解釋，因此關(guān)于探索性空間分析則更多關(guān)注空間相關(guān)性，Moran’s I檢驗仍然是最常見的空間相關(guān)性檢驗方法[17]?？臻g相關(guān)性指標主要分為全局空間自相關(guān)指標和局部空間自相關(guān)指標，其中，全局空間自相關(guān)指標用Moran指數(shù)檢驗，局部空間自相關(guān)指標用局部指標(LISA集聚圖)和Moran散點圖檢驗。

全局Moran’s I的計算公式為：

(3)

局部Moran’s Ii被定義為：

(4)

Moran散點圖是對空間滯后因子Wz和z數(shù)據(jù)進行了可視化的二維圖示，其中第1、3象限代表觀測值的正向空間相關(guān)性，第2、4象限代表觀測值的負相關(guān)性。

2 實證分析結(jié)果

2.1 我國油料作物生產(chǎn)概況

圖1給出了2000—2020年期間我國油料作物及花生、油菜籽、芝麻、向日葵、胡麻籽產(chǎn)量變化情況：(1)從整體看，我國油料作物產(chǎn)量較為穩(wěn)定，其中：2000—2005年期間，油料作物產(chǎn)量波動較小，由2 954.83萬t上升至3 077.14萬t，上升了4.14%；2006—2007年期間油料作物產(chǎn)量大幅下降，由 3 077.14 萬t下降至2 640.31萬t，下降了14.20%；2008—2020年，油料作物產(chǎn)量穩(wěn)步增加，由 3 036.76 萬t上升至3 586.40萬t，上升了18.10%。(2)分品種來看，花生產(chǎn)量變動趨勢與油料作物整體一致：油菜籽產(chǎn)量在2001—2002年、2005—2006年、2015—2016年呈現(xiàn)下降趨勢，其余年份則穩(wěn)步增加，在2020年達到峰值1 404.9萬t；芝麻產(chǎn)量從81.12萬t下降至45.70萬t，下降幅度為43.66%；葵花籽產(chǎn)量波動幅度較大，但總體呈現(xiàn)上升趨勢，由2000年的195.41萬t上升至2020年的330.00萬t，上升了68.88%；胡麻籽產(chǎn)量較為穩(wěn)定，波動較小，產(chǎn)量處于29萬～35萬t之間。

表1給出了我國油料作物產(chǎn)量排名前5省份的變動(也稱為產(chǎn)業(yè)集中度)。需要說明的是，此處僅為對各省的油料作物產(chǎn)量進行整體把握。從油料作物整體來看，2000年油料作物總產(chǎn)量占全國比重排名前5省份分別為河南、山東、湖北、安徽、江蘇，占全國油料作物總產(chǎn)量的比重為52.37%；2020年排名前5省份為河南、四川、湖北、山東、湖南，占全國油料作物比重為54.70%，相較于2000年上升了2.33百分點。分品種來看，花生、油菜籽排名前5省份所占比重有所下降，其中，花生下降了3.54百分點，油菜籽下降了0.19百分點；芝麻、葵花籽、胡麻籽排名前5省份所占比重有所上升，其中，芝麻上升了2.74百分點，葵花籽上升了4.25百分點，胡麻籽上升了1.98百分點。

從各類油料作物對比看，各類油料作物排名前5省份產(chǎn)量占全國比重均在50%以上，這表明各類油料作物均具有明顯的產(chǎn)業(yè)集聚特征。其中，2000年花生集聚于華北、華中、華東部分地區(qū)，2019年也出現(xiàn)在華南、東北地區(qū)；油菜籽主要集聚于長江流域，且基本保持穩(wěn)定；芝麻集聚于華中地區(qū)，且變化不大；葵花籽主要集中于西北、東北部分省份，變化較?。缓樽阎饕杏谖鞅辈糠质》?，且變化較小。

表1 我國油料作物產(chǎn)量排名前5省份

2.2 我國油料作物地理集聚特征

2.2.1 區(qū)位基尼系數(shù) 圖2顯示了我國油料作物的區(qū)位基尼系數(shù)?？偟膩砜?，油料作物整體區(qū)位基尼系數(shù)較為穩(wěn)定，處于0.55～0.62之間。但各類油料作物基尼系數(shù)都較大，其中，花生、油菜籽區(qū)位基尼系數(shù)均在0.7以上，芝麻、葵花籽區(qū)位基尼系數(shù)均在0.8以上，胡麻籽區(qū)位基尼系數(shù)在0.9以上，這與我國油料作物實際種植分布情況相吻合。與其他農(nóng)作物相比，油料作物的種植相對集中，這一點已在表1中進行分析。

分品種來看，各類油料作物基尼系數(shù)在2000—2007年期間有小幅波動，2008—2020年期間較為平穩(wěn)，且各類油料作物區(qū)位基尼系數(shù)均高于油料作物整體區(qū)位基尼系數(shù)，其中各類油料作物平均區(qū)位基尼系數(shù)大小排序為胡麻籽(0.900 3)>葵花籽(0.882 2)>芝麻(0.848 5)>花生(0.755 5)>油菜籽(0.716 0)>油料作物(0.584 0)。由此可見，胡麻籽的空間集聚特征最為明顯，其余依次為葵花籽、芝麻、花生、油菜籽，油料作物區(qū)域集聚特征與各品種相比最弱，主要原因在于各類油料作物對氣候的適應(yīng)程度不同，由此導(dǎo)致種植分布呈現(xiàn)較大差異：胡麻只適宜生長在寒冷地區(qū)，種植區(qū)域高度集中在華北、西北一帶[14]；相對于胡麻籽，葵花籽、芝麻、花生、油菜籽對環(huán)境的適應(yīng)性較強，葵花籽分布在東北、華北、云貴高原、新疆等地，芝麻廣泛分布在我國東、中部地區(qū)，油菜籽分布在除北京、海南外的各省份，花生分布在除青海外的各省份。

2.2.2 空間相關(guān)性分析 利用ArcGIS、GeoDa軟件測算的我國油料作物全局Moran’s I指數(shù)如表2所示。根據(jù)表2，除2017、2019年外，其余年份油料作物整體全局Moran’s I指數(shù)均通過了1%、5%或10%的顯著性檢驗，且均為正值。這表明，從整體上看，我國油料作物種植受鄰近省份的影響較為明顯，基本呈現(xiàn)高值與高值相鄰、低值與低值相鄰的地理集聚特征，且具有明顯的正向相關(guān)性特征。主要原因在于：(1)各相鄰省區(qū)在光照、溫度、適度等自然條件以及種植歷史、品種等社會條件上的稟賦相似，一般來說，資源稟賦相似的地區(qū)往往形成較為相似的種植結(jié)構(gòu)，由此形成相鄰省區(qū)集聚分布的特點。(2)各地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整一般朝著有利于發(fā)揮本省比較優(yōu)勢的方向進行，由此制定的產(chǎn)業(yè)激勵政策能推動產(chǎn)業(yè)的地理集聚。

分品種來看，各類油料作物基本呈現(xiàn)正向空間相關(guān)性，但各類之間存在差異性。

表2 我國油料作物全局Moran’s指數(shù)

2.2.2.1 花生、油菜籽、芝麻3種作物空間相關(guān)性呈現(xiàn)逐步減弱的演化趨勢 花生的全局Moran’s指數(shù)從2000年的0.341 8下降至2019年的0.170 5，油菜籽的全局Moran’s指數(shù)由2000年的0.205 1下降至2019年的0.153 8，芝麻的全局Moran’s指數(shù)由2000年的0.307 5下降至2019年的0.148 9。造成3種作物空間相關(guān)性逐步弱化的趨勢的主要原因在于：(1)技術(shù)進步。首先是技術(shù)進步拓展了油料作物的種植空間，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工藝技術(shù)的進步使得各地產(chǎn)生了適應(yīng)于油料作物生產(chǎn)的溫度、濕度等條件；其次是通過現(xiàn)代科技可以有效地針對不同地區(qū)的特點培育出適合當?shù)刈匀粭l件的農(nóng)作物品種，增強了品種對環(huán)境的適應(yīng)性。(2)市場暢通。首先是交通運輸條件的改善使得各種生產(chǎn)要素投入與產(chǎn)后產(chǎn)品的銷售更為便利，其次是以油料作物作為原材料的生產(chǎn)企業(yè)分布也會影響油料作物的分布。

2.2.2.2 葵花籽的空間集聚特征呈現(xiàn)顯著的階段特征 2000—2007年，其Moran’s指數(shù)為正，且通過了1%或5%的顯著性檢驗，存在正向空間自相關(guān)性；2008、2009年，其全局Moran’s指數(shù)未通過顯著性檢驗，不存在空間自相關(guān)性；2010—2013年，其存在正向空間自相關(guān)性；2014—2018年，其不存在空間自相關(guān)性，表明其朝著地理分散演變。向日葵是我國主要的油料作物之一，由于其種植條件對土壤的要求不高，廣泛分布在我國東北、西北、華北部分干旱、鹽堿地區(qū)，向日葵的環(huán)境適應(yīng)性推動其向西南、中南、華東部分地區(qū)擴展。

2.2.2.3 胡麻籽的全局Moran’s指數(shù)波動較小，其地理集聚特征將在未來一段時間內(nèi)保持穩(wěn)定。由于胡麻種植對于干旱、鹽堿土地的適應(yīng)性強，其在西北地區(qū)廣為種植。近年來，部分胡麻種植地拋棄了“廣種薄收”的生產(chǎn)習慣，把胡麻種植地改造成為退耕、還草的生態(tài)項目，但由于品種更新、更換速度加快，栽培技術(shù)的進步，胡麻籽的產(chǎn)量并未因種植面積減少而下降，這也是胡麻籽地理布局穩(wěn)定的原因之一。

利用代表年份的局部Moran’s散點圖(圖略，表3)和油料作物LISA集聚圖分析樣本期間我國油料作物的區(qū)域生產(chǎn)布局及演變趨勢。從表3可以看出，各類油料作物處于第一、三象限的省份占60%以上。這表明，各類油料作物局域空間集聚特征明顯，具有顯著的正向空間自相關(guān)性，在地理分布上存在空間差異性。

表3 各類油料作物地理集聚的空間關(guān)聯(lián)類型

分品種來看，2000—2019年期間，各類油料作物集聚區(qū)均發(fā)生變動，且各類產(chǎn)品間存在顯著差異：

(1)花生：2000年位于第一、三象限的省份數(shù)量分別為6、14個，分別占19.35%、45.16%，到2019年位于第一、三象限的數(shù)量增加至6、17個，分別占19.35%、54.84%；2000年“高—高”空間聚集區(qū)出現(xiàn)在河北、安徽、山東、河南4省，且在2019年未發(fā)生變化；2000年“低—低”空間集聚區(qū)存在于寧夏、新疆，到2019年僅存在于新疆。

(2)油菜籽：2000年位于第一、三象限的省份數(shù)量分別為7、14個，分別占22.58%、45.16%，到2019年位于第一、三象限的數(shù)量增加至8、14個，分別占25.81%、45.16%；2000年“高—高”空間聚集區(qū)出現(xiàn)在安徽、江西、湖北3省，2019年變?yōu)楹?、重慶、貴州；2000年“低—低”空間集聚區(qū)存在于河北、內(nèi)蒙古，到2019年僅存在于內(nèi)蒙古。

(3)芝麻：2000年位于第一、三象限的省份數(shù)量分別為5、18個，分別占16.13%、58.06%，到2019年位于第一、三象限的數(shù)量增加至5、20個，分別占16.13%、64.52%；2000年“高—高”空間聚集區(qū)出現(xiàn)在安徽、河南、湖北3省，2019年未發(fā)生變化；2000年“低—低”空間集聚區(qū)存在于西藏、青海、新疆，到2019年僅存在于新疆。

(4)葵花籽：2000年位于第一、三象限的省份數(shù)量分別為5、19個，分別占16.13%、61.29%，到2018年位于第一、三象限的數(shù)量減少至2、19個，分別占6.45%、61.29%；2000年“高—高”空間聚集區(qū)出現(xiàn)在山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江4省，2018年變?yōu)楦拭C?。?000年“低—低”空間集聚區(qū)存在于江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖南、廣東，2018年變?yōu)榻K、浙江、安徽、福建、江西、廣東。

(5)胡麻籽：2000年位于第一、三象限的省份數(shù)量分別為7、17個，分別占22.58%、54.84%，到2018年位于第一、三象限的數(shù)量減少至5、16個，分別占16.13%、51.61%；2000年“高—高”空間聚集區(qū)出現(xiàn)在內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏、新疆4省，2018年變?yōu)閮?nèi)蒙古、甘肅、寧夏；2000年“低—低”空間集聚區(qū)存在于安徽、江西、湖北、廣東，2018年已不存在“低—低”空間集聚區(qū)。

從代表年份的LISA集聚圖看，我國油料作物發(fā)展呈現(xiàn)非均衡空間分布特征：“高—高”空間聚集區(qū)出現(xiàn)在山東、河南、湖北、安徽，這幾個區(qū)域為我國油料作物的優(yōu)勢區(qū)域，這與我國油料作物產(chǎn)量實際情況相吻合，且在未來一段時間內(nèi)，4個省份油料作物的種植優(yōu)勢還將繼續(xù)保持，并仍呈現(xiàn)集聚特征。由此，可以推斷未來推動油料作物產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要手段就是繼續(xù)保持優(yōu)勢區(qū)域的發(fā)展(圖3)。

“高—高”集聚核心區(qū)域有逐步分散的趨勢，并逐步穩(wěn)定。主要原因在于隨著油料消費市場的擴大及交通的進一步便利，“高—高”集聚核心區(qū)域在省區(qū)合作上不斷加強，使得各省之間的流通不斷增強，空間溢出效應(yīng)不斷增強，這些都有利地促進了區(qū)域油料作物的產(chǎn)出水平和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟實力的整體增強。

3 結(jié)論與建議

本文利用區(qū)位基尼系數(shù)、探索性空間分析等方法對我國油料作物地理集聚特征進行闡述，研究發(fā)現(xiàn)：(1)各類油料作物基尼系數(shù)都較大，與其他農(nóng)作物相比，油料作物的種植相對集中；(2)我國油料作物種植受鄰近省份的影響較為明顯，基本呈現(xiàn)高值與高值相鄰、低值與低值相鄰的地理集聚特征，且具有明顯的正向相關(guān)性特征；(3)各類油料作物在地理分布上具有明顯的空間差異性，且具有顯著的正向空間自相關(guān)性和地理集聚特征。

據(jù)此提出以下建議：(1)運用現(xiàn)代科學技術(shù)選育優(yōu)良品種，更新栽培技術(shù)，發(fā)揮各地區(qū)比較優(yōu)勢，提高油料作物整體種植水平；(2)建立優(yōu)質(zhì)油料作物的生產(chǎn)基地，發(fā)揮規(guī)模優(yōu)勢，充分發(fā)揮本地自然、資源、經(jīng)濟、技術(shù)等方面的優(yōu)勢，建立具備區(qū)位優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)帶，依靠產(chǎn)業(yè)地理集聚降低交易成本，提高生產(chǎn)效益；(3)因地制宜調(diào)整生產(chǎn)布局，利用鄰近省份相似的自然、社會條件，合理制定發(fā)展規(guī)劃，建立基地，促進油料作物產(chǎn)業(yè)化。