河北省县域蔬菜生产与农民收入空间计量分析

李晓妍　高峥　王俊凤　崔永福

[提要] 为研究基于空间相关效应的县域蔬菜生产与农民收入的关系，本研究选取2015年河北省146个县、县级市截面数据，采用蔬菜生产水平及农民收入专题地图、全局莫兰指数（Morans I）、空间关联的局域指标（LISA），分析县域蔬菜生产及农民收入分布模式;采用空间误差模型（SEM）对蔬菜生产水平及农民增收效应进行空间计量分析。结果表明：河北省县区蔬菜单产及农民收入水平较为平稳，无论全域还是局部都存在着显著的空间自相关性。农民收入的计量模型显示：蔬菜生产水平对于农民收入的影响显著，并且随农业生产水平的发展逐步增强。

关键词：县域;蔬菜生产;农民收入;空间计量

中图分类号：F32 文献标识码：A

收录日期：2019年4月27日

蔬菜收入已经成为农民收入的主要来源之一。特别是传统农业向现代农业转变过程中，农业种植结构调整推进设施蔬菜大力发展，蔬菜产业水平显著提升。河北省蔬菜产业借助自身优势发展迅速，已经成为农业增产、农民增收的一项重要支柱产业，种植面积常年位居全国第5～7位，虽然与山东、河南相差较大，但总产量稳居全国第2位。在京津冀协同战略、全国蔬菜产业产能过剩、现代农业调结构转方式的背景下，河北省蔬菜产业如何实现转型升级，是我们面临的重大战略选择。

国内关于蔬菜生产的研究多基于地区蔬菜产业发展研究及现代农业下的蔬菜生产模式的探究，如：孟志兴等选取2013年山西省83个县市相关数据，根据C-D生产函数模型分析了影响山西设施蔬菜种植的因素;李培之就农业快速发展时期蔬菜产业转型升级进行了探讨;苗锦山从宏观和微观视角对设施蔬菜产业的发展进行分析并提出了对策建议。对于蔬菜生产的空间计量分析，国内的主要研究有：彭晖等利用2002～2013年内陆31个省市的面板数据，定义两个不同角度的空间权重矩阵，对蔬菜生产集聚度影响因素和空间相关性进行研究，表明我国蔬菜生产在省域集中水平上具有显著正向空间相关性，影响因素有技术、市场需求、自然资源以及运输成本等;王钊等对国内省际地区蔬菜价格变动进行了空间计量分析，发现省域间蔬菜价格变动存在空间依赖性特征;李艳梅等从地区和县域两个维度对2000～2012年京津冀地区蔬菜生产格局的时空分异特征进行了探究，分析了京津冀地区蔬菜种植面积、产量及单产等方面的发展趋势，并将173个县域按照双重自组织模型划分为5个蔬菜生产分区。

以上研究多集中于农业转型发展背景下地区蔬菜生产等方面，在利用空间计量作为工具的研究中也尚未发现有关蔬菜生产与农民收入关联性分析的研究，并且县域作为经济相对独立的中微观区域单位的研究也很有必要。蔬菜生产作为促进农民增收的重要手段，研究其技术传播的空间集聚效应很有意义。

一、模型与样本数据

（一）空间依赖性检验模型。根据研究经验，以Morans I和LISA来衡量全局和局域空间依赖性。

式（1）和式（2）中，n为区域空间单元数，Wij为空间权重矩阵第i行、第j列的元素，Xi和Xj分别是属性X在第i、j空间单元的观测值，Wjj是空间单元某一属性的平均值，S2为样本的方差。Morans I在区间取值，小于0表示负相关，大于0表示正相关，等于0表示不相关，越接近1或-1表示相关性越强，越接近0表示相关性越弱。

（二）蔬菜生产水平与农民收入空间计量经济模型。为了准确的估算区域蔬菜生产水平对农民收入的贡献和影响，区域农民收入函数模型需要考虑客观存在的空间依赖性。当在影响区域农民收入的因素中考虑空间区域的联系时，某一区域的农民收入水平除了受本区域蔬菜生产要素的影响之外，还会受到邻近地区蔬菜生产水平的溢出作用。因此，区域农民收入是当地蔬菜生产的水平以及邻近地区蔬菜生产水平的函数，从而产生了区域农民收入水平的空间滞后模型（SLM）：

式（3）中，W是建立的空间权重矩阵，WlnYi是空间邻近的各区域蔬菜生产水平变量的加权求和，参数？籽反映了空间邻近区域的蔬菜生产水平空间外部溢出效应。由于SLM只考虑了决定空间区域农民收入的蔬菜生产水平变量及其邻近区域的蔬菜生产水平的空间外部溢出效应，没有考虑其他一些可能遗漏或未观察到，但客观存在影响农民收入水平的变量（如政策支持、环境变化）的作用，而被忽略掉的这些变量在空间上也可能存在着空间依赖性，并会对农民收入水平发挥着不可忽视的影响。因此，本文以存在于误差扰动项中的空间依赖性来度量空间邻近地区农民收入水平的误差对本地区农民收入的影响，建立了描述空间相关的误差项产生作用的区域农民收入函数的空间误差模型（SEM）：

其中，W為建立的空间权重矩阵;参数λ度量了误差项对区域农民收入水平的空间误差溢出效应。可见某一区域受到的随机误差不仅影响到该区域的农民收入水平，还通过空间误差项从而影响尤其是与该区域相邻或距离较近区域的空间上其他区域的农民收入。

（三）空间单元与数据来源。河北省的县级空间单元分为县、县级市和市辖区，根据部分县区在发展的过程中存在的重新划分等情况，本文在空间上进行了融合处理，在下述的局部空间的关联性分析中削弱其影响。本文使用的蔬菜种植面积及产量、农民收入数据来源于《河北农村统计年鉴2016》。地区的农业生产技术水平依据经验研究使用蔬菜的单产水平作为研究指标。

二、实证分析

（一）县区蔬菜单产及农民收入专题地图分析。专题地图分析是采用GIS的地图显示工具对某一类数据进行分组并显示的一种地图分析方法，通过专题地图可以很直观地发现数据的分布规律并进行分析。图1和图2分别表示河北省2015年县区蔬菜单产分布和2015年河北省县区农民收入分布。由图1可知，2015年，高单产区有49个，中单产区有48个，低单产区有49个。高单产区多分布在石家庄、唐山、张家口等农业技术发展水平较高的地区，其余地区水平较低。石家庄、唐山、张家口、邢台、邯郸等地县区蔬菜单产水平发展较为稳定，廊坊、沧州、衡水等地县区农业发展方式较为传统，蔬菜生产的发展水平相对较低，在蔬菜单产水平的分布中受其余县区蔬菜生产发展水平变化影响较大，处于被动地位，蔬菜单产水平稳定性较差。（图1）

由图2可知，2015年，石家庄、唐山、廊坊、邯郸等经济发展较快地区收入水平较高，且市辖区周边一般农民收入较高，传统农区及远离市辖区的县区农民收入水平较低。这种平稳的趋势反映出当前我国农业科技推广体系行政级别分类存在行政依附，多头管理使得推广职能受到很大影响的背景下，现有的推广体系难以将农业生产技术在县区之间进行有效扩散，县域蔬菜生产技术推广体系仍需完善。（图2）

（二）蔬菜生产水平及农民收入全局莫兰指数分析。全局莫兰指数见表1给出的以二进制邻近的Queen邻近空间权重矩阵计算的全域空间关联性分析结果。2015年的区域蔬菜单产水平及农民收入空间依赖性的Morans I呈现出较强的正相关效应，通过了Z-Score显著性检验，表示蔬菜单产水平及农民收入水平在空间区域上存在高-高、低-低区域相邻的情况，蔬菜生产水平及农民收入水平在空间上的分布表现较显著的空间异质性和正相关性特征。对比蔬菜单产和农民收入的Morans I发现，农民收入莫兰指数均高于蔬菜生产莫兰指数，表示区域农民收入的关联效应强于蔬菜单产的关联效应，存在其他因素受区域空间关联效应影响农民收入的水平。（表1）

（三）蔬菜生产水平及农民收入LISA分析。表1中的Morans I检验结果体现了空间区域蔬菜生产水平及农民收入水平在整体上表现出的显著空间依赖性，但Morans I无法刻画区域蔬菜单产及农民收入的局域空间关联性和局域空间集聚性特征。基于此，本文采用LISA进一步分析揭示区域蔬菜单产及农民收入的局域空间特征，由图3，2015年的县区蔬菜单产LISA图，高-高集聚区为17个，区域主要分布在石家庄市和唐山市周边辖区及张家口坝上区域，这种变化趋势符合农业技术扩散的过程中，创新者先行采用新技术，之后早期采用者逐步被带动的发展模式。低-低集聚区为2个，分别为新河县和南宫市，均为邢台市发展滞后县。低-高集聚区为1个，为石家庄市辖区，说明石家庄周边县市蔬菜单产高于石家庄市辖区单产，为石家庄蔬菜供应贡献较大。（图3）

由图4，2015年县区农民收入LISA图空间集聚的高-高值区为9个，分别为廊坊的霸州市和永清县、唐山市及周边所辖区县。低-低集聚区为9个，分别为承德市和张家口市周边所辖区县，另外保定的阜平县和涞源县也在该区域，说明了发展滞后区和山区农民人均纯收入仍然处于较低水平，且空间相互拉低效应显著。低-高集聚区为石家庄市辖区，说明石家庄市辖区农业发展滞后于周边县市，也印证了石家庄周边县市转为区建制的合理性。高-低值区无显著区域进入。（图4）

（四）蔬菜产业水平与农民收入空间计量预计与结果分析。根据本文前述农民收入函数的空间计量经济模型，构建了蔬菜单产单一要素的农民收入函数，农民收入用in表示、蔬菜生产水平用veg表示，经过对数变换，表2为用最小二乘法（OLS）取得的2015年模型估计误差，2015年的回归残差通过了显著性水平为1%和5%的检验。

为了区分计量模型是空间误差模型还是空间滞后模型，根据表2显示的空间依赖性检验，2015年的LM（error）和Robust LM（error）均达到了显著水平，而Robust LM（lag）显著，LM（lag）均不显著，故该年份选择空间误差模型。表2中空间误差模型估计结果中R2为0.938297大于OLS估计的0.935119。空间误差模型（SEM）较OLS模型的Log likelihood大，而AIC和SC较小，说明SEM的估计优于OLS估计。传统的OLS模型在构建时没有考虑遗漏的或未观察到的其他一些影响农民收入变量的作用，显然被忽略掉的这些农业变量在地理上存在着空间相关性，对农民收入发挥着不可忽视的效应。

2015年的蔬菜单产弹性系数为2.148189。由上述分析可知，蔬菜生产对农民增收的贡献越来越大，蔬菜生产水平的提高能够带动农民收入水平的提高，与图1、图2显示发展趋势大体相同，符合当前现代农业调结构转方式的过程中，蔬菜产业发展已经成为农村主要支柱产业带动农民收入增长的现状。（表2）

三、結论与讨论

本文通过采用河北省146个县、县级市2015年的截面数据及空间数据，通过河北省县区蔬菜单产及农民收入的专题地图、全局莫兰指数（Morans I）、空间关联的局域指标（LISA）分析了各县区蔬菜单产及农民收入的空间分布模式。依据空间依赖性检验结果，选择了空间误差模型（SEM），估算了蔬菜生产水平对于农民收入的弹性。研究表明：2015年河北省县域蔬菜生产及农民收入水平较为平稳;河北省县区蔬菜单产及农民收入无论全局还是局域均存在显著的空间依赖性，且区域空间关联性和异质性均较为显著，反映了农业发展的实际情况;2015年的农民收入计量模型显示，蔬菜生产水平对于农民收入的影响越来越大;空间效应的影响在研究区域农民收入的空间分布特征时不应被忽视。

研究发现，河北省县域中存在蔬菜单产水平较高，但农民收入水平仍然较低的县域，如：康保县、尚义县、张北县。因此在影响农民收入的分析中，还可以进一步探讨蔬菜生产以外的相关因素对地区农民收入水平的影响。

主要参考文献：

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