我國玉米生產(chǎn)空間布局變遷及其影響因素分析*

楊宗輝，蔡鴻毅，陳玨穎，劉合光

(中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與發(fā)展研究所，北京 100081)

0 引言

玉米是我國重要的糧食作物之一，其種植面積大及單位產(chǎn)量高，成為我國日?？诩Z、動物飼料的主要來源[1]。2015年我國玉米產(chǎn)量達到2.246 0億t，連續(xù)3年產(chǎn)量超過水稻，成為我國第一大糧食作物，對我國糧食增產(chǎn)增收、糧食安全保障起到卓越貢獻[2]，同時玉米下游產(chǎn)業(yè)鏈開發(fā)用途廣、附加值高，在國民經(jīng)濟中占據(jù)重要地位[3]，集經(jīng)濟、糧食和飼料三位于一體的作物。隨著我國城鎮(zhèn)化水平快速提升、人口基數(shù)不斷增加以及膳食結(jié)構(gòu)的調(diào)整[4]，糧食安全問題引起政界和學(xué)界密切關(guān)注。但我國玉米播種面積分散性過大，而且各省域的內(nèi)部種植結(jié)構(gòu)不均衡，玉米質(zhì)量低下、省域之間的比較優(yōu)勢難以發(fā)揮等問題日益嚴(yán)重[5]，加之近年來勞動力價格大幅提升、老齡化趨勢明顯，“無人種地”和“誰來種地”的問題在“劉易斯”拐點到來之際，傳統(tǒng)以滿足口糧需要的玉米種植生產(chǎn)難以滿足我國玉米產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的“新訴求”[6]。玉米產(chǎn)量的穩(wěn)定性差及年際間產(chǎn)量震蕩波動劇烈[7]，導(dǎo)致玉米價格各年間起伏較大，傳導(dǎo)至上下游玉米產(chǎn)業(yè)，影響經(jīng)濟平穩(wěn)發(fā)展。

國內(nèi)學(xué)者對于玉米產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題研究主要集中在產(chǎn)量和種植面積兩大視角，展開研究糧食(包括玉米)種植空間布局變化以及其影響因素等問題。在研究糧食(包括玉米)產(chǎn)量空間布局變化的問題上，我國學(xué)者以生產(chǎn)集中度(某地某產(chǎn)品占全國總產(chǎn)量的比重)為指標(biāo)，通過計算糧食生產(chǎn)重心在全國范圍內(nèi)的軌跡變動，得出中國糧食生產(chǎn)中心逐漸“北移”的結(jié)論[8][9][10]。對于播種面積研究視角分析糧食(包括玉米)種植空間布局變化的問題，我國學(xué)者認(rèn)為種植結(jié)構(gòu)調(diào)整以及布局變動會影響農(nóng)作物之間的比較利益變化[11][12]； 除此之外，隨著城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的進一步推進，城鄉(xiāng)關(guān)系越來越緊密，農(nóng)村的基礎(chǔ)交通便利程度得以改善，農(nóng)業(yè)科技也隨之進步，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)選擇區(qū)位會逐漸趨向于自然資源稟賦條件較好以及容易發(fā)揮比較優(yōu)勢的區(qū)位集中[13]，同時亦要注意農(nóng)業(yè)勞動力投入以及市場供求關(guān)系亦是影響調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的重要因素[14]。

由于空間區(qū)域布局的變化是由于微觀眾多農(nóng)戶種植行為變化的集體表現(xiàn)[15]，因此學(xué)者還從宏觀到局部，分解作物空間布局變化的影響因素，從微觀角度探究哪些因素起主要作用。解析糧食(包括玉米)種植空間布局的變遷的內(nèi)在原因，包括其他作物凈收益引起的替代效應(yīng)，自然資源稟賦要素、農(nóng)業(yè)投入的生產(chǎn)要素、市場經(jīng)濟效益、當(dāng)?shù)胤寝r(nóng)就業(yè)機會以及政策變化等[16][17][18]。農(nóng)戶種植不同糧食比較凈收益的差距基于市場競爭和集聚效應(yīng)，從而導(dǎo)致不同區(qū)域水稻布局變化[19]，而自然資源稟賦的約束只在部分地區(qū)起到顯著作用[20]； 基于人文社會、自然環(huán)境的差異，不同區(qū)域種植農(nóng)作物的比較優(yōu)勢不盡相同[21][22]。與此同時，在農(nóng)作物種植空間布局轉(zhuǎn)移的過程中，一定程度上能夠使得農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)市場得以發(fā)育成長，有如農(nóng)業(yè)產(chǎn)前產(chǎn)后服務(wù)公司、交通物流運輸倉儲、科技研發(fā)及農(nóng)業(yè)保險金融貸款服務(wù)等，從而進一步服務(wù)于農(nóng)業(yè)，穩(wěn)定和提高糧食產(chǎn)量[23]。但我國糧食(包括玉米)種植空間布局的變動亦可能帶來潛在的負(fù)面影響，隨著糧食生產(chǎn)重心的北移，將進一步加劇開墾我國北部天然草地資源及過度開采地下水資源等生態(tài)問題，從而增加糧食生產(chǎn)的波動性和脆弱性[24]，同時“北糧南運”將加重我國沿海地區(qū)的糧食種植規(guī)模的萎縮[25]。

縱觀現(xiàn)有文獻，鮮有研究將我國糧食(包括玉米)產(chǎn)量的變化因素和糧食發(fā)展的空間格局聯(lián)系起來。在探討糧食種植空間格局的文獻中，盡管發(fā)現(xiàn)了我國糧食種植在空間布局上存在的明顯變化，同時亦刻畫了區(qū)域?qū)用嫔系目臻g變化特征，但局限于簡單的描述性統(tǒng)計分析。另外，學(xué)者在探討糧食種植面積的影響因素分析中，較少增加空間效應(yīng)的實證檢驗，亦未用空間計量經(jīng)濟學(xué)的方法實證分析糧食(包括玉米)種植空間布局變遷的原因。

文章在前人研究的基礎(chǔ)上，針對1997—2015年我國各省域玉米種植生產(chǎn)布局，嘗試采用全局Moran′sI指數(shù)檢驗各省域玉米播種面積的空間相關(guān)性，并進一步建立空間動態(tài)面板模型(DynamicPanelModel，DPM)與空間杜賓模型(SpatialDurbinModel，SDM)，描述出各變量對玉米種植的直接、間接影響。由于玉米價格行情的起伏，我國玉米主產(chǎn)區(qū)亦隨之發(fā)生變化[26]。玉米種植布局的變化除了對國內(nèi)玉米市場的供求價格及供需關(guān)系產(chǎn)生影響之外，并在更深層次對我國玉米產(chǎn)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生影響。因而研究我國玉米種植布局變化的特征及厘清其內(nèi)在規(guī)律，探討影響其具體的因素，有利于發(fā)揮我國不同區(qū)域之間的自然資源稟賦，進一步提高我國區(qū)域之間糧食生產(chǎn)的比較效益，對于調(diào)整我國玉米種植布局的農(nóng)業(yè)資源區(qū)位配置，協(xié)調(diào)社會和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的關(guān)系具有現(xiàn)實意義，為我國政府部門制定出臺玉米種植布局提供實證可靠的支撐證據(jù)。

1 研究方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 空間計量模型的選取

計量經(jīng)濟學(xué)認(rèn)為如果樣本數(shù)據(jù)違背觀測值獨立同分布假設(shè)，此時模型參數(shù)的估計值是有偏的，則需要采用空間計量經(jīng)濟學(xué)的方法來識別空間效應(yīng)的存在[27]。經(jīng)典模型空間杜賓模型(spatial Durbin model，SDM)不僅能優(yōu)化遺漏變量問題和修正模型的不確定性[28]，同時還能將空間計量模型修改為無偏系數(shù)估計。空間杜賓模型的一般形式為：

y=λWy+Xβ+WXδ+ε

(1)

式(1)中，y表示被解釋變量，X表示解釋變量，W表示空間權(quán)重，β表示待估參數(shù)，λ表示空間滯后效應(yīng)系數(shù)，WXδ表示來自鄰居自變量的影響，δ表示相應(yīng)的系數(shù)變量，ε為誤差項。如果λ、δ當(dāng)中有一個系數(shù)為零，表示空間杜賓模型不穩(wěn)定，當(dāng)λ、δ都等于零，則說明該模型不存在空間效應(yīng)，可以采取普通的計量方法即可[29]。

該研究選擇模型具體形式如下：

(2)

其中，Wit表示空間權(quán)重矩陣的元素；WitlnAit表示省域之間玉米播種面積存在的空間相關(guān)性；WijlnPij、WijlnGij、WijlnDij、WijlnCij、WijMij、WijYij、WijNij、WijFij、WijIij、WijTij代表鄰近省域玉米種植面積的空間滯后因變量；a、b、c、d、e、f、g、h、i、j、λ1、λ2、λ3、λ4、λ5、λ6、λ7、λ8、λ9、λ10為待估及參數(shù)；μ表示個體效應(yīng)；ε表示殘差項。

1.2 實證模型的構(gòu)建及變量的選擇

根據(jù)農(nóng)業(yè)區(qū)域要素理論、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局理論、資源稟賦比較優(yōu)勢理論以及相關(guān)空間經(jīng)濟學(xué)理論，可以認(rèn)為我國玉米種植過程中揉合了經(jīng)濟社會再生產(chǎn)和自然再生產(chǎn)，其中自然、經(jīng)濟、市場、技術(shù)、政策等影響因素相互交叉、綜合影響，從而形成現(xiàn)今我國獨特的玉米種植生產(chǎn)布局。同時仍需考慮理性農(nóng)戶行為假設(shè)，農(nóng)戶往往以最大化純收入作為主要目標(biāo)，因此影響農(nóng)民收入的因素亦會對玉米種植區(qū)域布局產(chǎn)生一定影響?；谏鲜隼碚摵娃r(nóng)戶決策的理論，該研究主要從以下五大方面分析各因素的影響機理：自然資源稟賦條件、社會經(jīng)濟發(fā)展程度、市場供求價格因素、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步條件、國家個人決策因素以及空間溢出效應(yīng)。具體的變量設(shè)置以及定義見表1。

表1 玉米生產(chǎn)空間布局變遷模型的變量設(shè)置和指標(biāo)定義

變量符號含義被解釋變量玉米播種面積Area(A)某省某一時期的玉米播種面積(萬hm2)解釋變量農(nóng)戶以往決策Prearea(P)某省前一年玉米播種面積(萬hm2)單位面積產(chǎn)量Yield(Y)某省某一時期玉米單位面積產(chǎn)量(kg/hm2)非農(nóng)就業(yè)機會Nonagriincome(N)某省某一時期非農(nóng)收入占家庭收入的占比(%)有效灌溉面積Irrigation(G)某省某一時期玉米有效灌溉面積(萬hm2)有效受災(zāi)面積Disaster(D)某省某一時期玉米有效受災(zāi)面積(萬hm2)化肥投入量Fertilizer(F)某省某一時期農(nóng)戶種植玉米投入的化肥總量(萬t)種植玉米總成本Cost(C)某省某一時期農(nóng)戶種植玉米投入總成本(元)種植玉米凈利潤Margin(M)某省某一時期農(nóng)戶種植玉米獲得凈利潤(元)市場價格指數(shù)Index(I)某省某一時期農(nóng)村糧食零售價格指數(shù)農(nóng)業(yè)稅Tax(T)2006年以前取值為“1”, 2006年以后取值為“0”

1.3 數(shù)據(jù)的來源及處理

選取前述我國1997—2015年31個省(市、自治區(qū))的玉米生產(chǎn)面板數(shù)據(jù)進行模型的實證檢驗。其中，玉米播種面積、單位面積產(chǎn)量、農(nóng)村糧食零售價格指數(shù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》(1997—2015年)，玉米種植成本和凈利潤來源于《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》(1997—2015年)，非農(nóng)就業(yè)機會為家庭非農(nóng)收入占家庭總收入的比重，數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》(1997—2015年)，由于我國統(tǒng)計年鑒中并沒有收錄各省份歷年的玉米生產(chǎn)有效受災(zāi)面積和灌溉面積以及實際的化肥投入情況，因此該研究參考大多數(shù)學(xué)者的研究方法，對相關(guān)數(shù)據(jù)進行處理：

表2 1997—2015年我國玉米種植面積的Moran′s I檢驗結(jié)果

年份Moran′s IZ統(tǒng)計量P值19970.2692.2650.02420000.2382.0480.04120030.3062.5150.01220060.3662.9120.00420090.3712.9940.00320120.3733.1200.00220150.4003.3220.001

表3 空間依賴性及固定效應(yīng)檢驗結(jié)果

2 玉米種植空間面板模型實證檢驗

2.1 空間自相關(guān)檢驗

“莫蘭指數(shù)”(Moran′s I)是常見的衡量空間自相關(guān)的方法，運用STATA12.0計量軟件對1997—2015年中國省域的玉米生產(chǎn)在地理空間上的相關(guān)性進行檢驗。空間相關(guān)性檢驗結(jié)果見表2。從表2可知， 1997—2015年間，我國玉米種植面積全局Moran′s I指數(shù)的P值在5%的水平上顯著性，通過檢驗說明過去近20年間我國省域玉米種植面積存在明顯的正向空間自相關(guān)性。并且Moran′sI指數(shù)值逐年提升，進一步表明我國省域之間玉米種植的空間效應(yīng)逐漸加強，玉米種植將逐漸往某一地區(qū)集中。因此在后續(xù)研究中需要考慮空間效應(yīng)給玉米種植布局帶來的影響。

2.2 空間依賴性及固定效應(yīng)檢驗

空間依賴性檢驗結(jié)果見表3。從表3可知，LM-lag、LM-lag-R、LM-sem、LM-sem-R數(shù)值分別為15.463、13.457、5.872和4.519，均在1%的水平上通過顯著性檢驗，說明我國玉米種植明顯存在空間依賴性。同時，根據(jù)空間杜賓模型的豪斯曼檢驗統(tǒng)計量(Hausman Test=55.690)在1%的水平上通過顯著性檢驗，則說明該研究實證模型應(yīng)該選取固定效應(yīng)的空間杜賓面板模型較為合理。

該研究實證方面采用QMLE(極大似然估計法)對空間杜賓模型(SDM)進實證參數(shù)估計，模型系數(shù)回歸結(jié)果表4。檢驗結(jié)果顯示，方差(lgt_theta)及(sigma2_e)值分別為-8.89和5.88，均在1%平上拒絕θ=0和θ+ρβ=0的原假設(shè)，這說明模型不能進一步簡化成空間誤差模型(SEM)或者空間滯后模型(SLM)。因此空間杜賓模型(SDM)適合分析我國玉米種植布局的空間變化影響因素。

表4 空間杜賓模型(SDM)估計結(jié)果

解釋變量系數(shù)Z值解釋變量系數(shù)Z值農(nóng)戶以往決策(lnprearea)0.824???(0.000)15.26農(nóng)戶以往決策空間滯后項(lnprearea)-0.222???(0.000)-5.75有效灌溉面積(lnirrigation)0.087??(0.021)2.31有效灌溉面積空間滯后項(lnirrigation)-0.003(0.905)-0.12有效受災(zāi)面積(lndisaster)0.018???(0.002)3.12有效受災(zāi)面積空間滯后項(lndisaster)-0.008(0.519)-0.65玉米種植成本(lncost)-0.001(0.978)-0.03玉米種植成本空間滯后項(lncost)-0.013(0.699)-0.39單位面積產(chǎn)量(yield)0.000(0.111)-1.59單位面積產(chǎn)量空間滯后項(yield)0.000??(0.034)2.12非農(nóng)就業(yè)機會(nonagriincome)-0.209???(0.001)-3.41非農(nóng)就業(yè)機會空間滯后項(nonagriincome)0.109(0.263)1.12化肥投入量(fertilizer)0.001??(0.021)2.31化肥投入量空間滯后項(fertilizer)0.001?(0.086)1.72市場價格指數(shù)(index)0.001(0.110)1.6市場價格指數(shù)空間滯后項(index)0.001(0.369)0.9農(nóng)業(yè)稅(tax)-0.025??(0.019)-2.34農(nóng)業(yè)稅空間滯后項(tax)-0.018(0.125)-1.53玉米種植利潤(profit)0.000(0.073)0.38玉米種植利潤空間滯后項(profit)0.000(0.193)-1.3_cons0.057(0.789)0.27rho0.156???(0.000)3.64lgt_theta-2.158???(0.000)-8.89sigma2_e0.002???(0.000)5.88Log-likelihood531.0922Hausman587.21 注:???、??、?表示1%、5%、10%的顯著性水平,括號內(nèi)數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)誤

從表4可以看出，空間自回歸系數(shù)rho在1%的水平上通過顯著性檢驗且為正，因此可以得知我國玉米種植面積在省域之間存在明顯的空間集聚效應(yīng)，并且不同省份之間存在空間溢出效應(yīng)，進一步驗證前文所做的Moran′s I指數(shù)的結(jié)論。從模型解釋變量的空間滯后項來看，以往決策(prearea)、單位面積產(chǎn)量(yield)、化肥投入量(fertilizer)的W·X的估計系數(shù)分別在1%、5%和10%的水平上顯著，說明農(nóng)業(yè)技術(shù)、農(nóng)戶的以往決策通過能夠通過空間溢出效應(yīng)來影響玉米種植布局的變遷。進一步通過直接效應(yīng)、間接效應(yīng)、總效應(yīng)分析解釋變量對被解釋變量的影響。

3 玉米種植布局影響因素的空間計量結(jié)果分析

與普通的計量模型不同，空間杜賓模型(SDM)的解釋變量估計系數(shù)并不是反映解釋變量對被解釋變量的影響。在空間計量的模型中解釋變量對被解釋變量的影響需要參照總效應(yīng)、直接效應(yīng)以及間接效應(yīng)[30]。總效應(yīng)表示某解釋變量的每變化一個單位對所有省份造成影響的平均值； 直接效應(yīng)表示某解釋變量的每變化一個單位，對該省份的被解釋變量造成影響的平均值，而間接效應(yīng)則表示某個解釋變量對鄰近省份的被解釋變量造成影響的平均值[31]。以下為對計量結(jié)果的具體分析。

表5 我國玉米生產(chǎn)布局變化的影響因素影響效應(yīng)評估

直接效應(yīng)間接效應(yīng)總效應(yīng)農(nóng)戶以往決策(lnprearea)0.596???(0.000)0.106???(0.000)0.702???(0.000)有效灌溉面積(lnirrigation)0.213???(0.000)0.040??(0.019)0.253???(0.000)有效受災(zāi)面積(lndisaster)0.018???(0.004)0.003?(0.06)0.021???(0.005)玉米種植成本(lncost)-0.042??(0.012)-0.008?(0.066)-0.050??(0.014)單位面積產(chǎn)量(yield)0.000??(0.049)0.000???(0.004)0.000?(0.058)非農(nóng)就業(yè)機會(nonagriincome)-0.105(0.146)-0.019(0.206)-0.124(0.147)化肥投入量(fertilizer)0.001???(0.001)-0.001(0.202)0.001(0.287)市場價格指數(shù)(index)0.002???(0.000)0.000??(0.017)0.002???(0.000)農(nóng)業(yè)稅(tax)-0.025??(0.014)-0.005(0.103)-0.030??(0.02)玉米種植利潤(profit)0.000?(0.066)0.000(0.125)0.000?(0.068) 注:???、??、?表示1%、5%、10%的顯著性水平,括號內(nèi)數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)誤

(1)從表5可以得知SDM模型直接效應(yīng)中，農(nóng)戶以往決策(lnprearea)、有效灌溉面積(lnirrigation)、、化肥投入量(fertilizer)以及市場糧食價格指數(shù)(index)均在1%的水平上顯著，玉米生產(chǎn)成本(lncost)、單產(chǎn)(yield)及農(nóng)業(yè)稅(tax)均在5%的水平上顯著，上述解釋變量對我國的玉米種植布局均具有顯著的影響。農(nóng)民在開始決策新一年的種植行為計劃時，往往會參考上一年或過往多年的生產(chǎn)經(jīng)驗及實際情況，因此農(nóng)戶以往的種植布局大多數(shù)會與本期種植情況存在慣性，會對本期的玉米種植面積產(chǎn)生正向的影響，同時，農(nóng)戶作為獨立的理性經(jīng)濟主體，在決定是否種和種多少時，需要考慮玉米的種植成本以及經(jīng)濟收益，玉米種植成本越低，農(nóng)戶傾向于種植玉米的積極性就會越高。玉米的種植依賴于自然資源、基礎(chǔ)設(shè)施及農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，當(dāng)灌溉條件完善、化肥施用量合理適中、農(nóng)業(yè)科技水平進步帶來單產(chǎn)提升時，諸多因素的合力作用會使得玉米的播種面積增加，產(chǎn)量增加。此外，農(nóng)業(yè)稅變量對于玉米種植面積的影響為負(fù)，如果一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)稅賦稅越高，即會對農(nóng)戶種植的積極性產(chǎn)生負(fù)的效應(yīng)，因此會導(dǎo)致玉米的種植面積減少。農(nóng)戶的非農(nóng)就業(yè)機會(nonagriincome)回歸并不顯著，直接效應(yīng)為負(fù)，從農(nóng)戶的自身角度來說，當(dāng)下玉米種植的社會化服務(wù)發(fā)達，使得農(nóng)戶能夠兼顧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及外出打工，同時賺取農(nóng)業(yè)的種植收益及非農(nóng)工作的工資性收入； 從國家層面來解釋，政府為了穩(wěn)定、鞏固和發(fā)展我國玉米產(chǎn)業(yè)，從而頒布了一些列強農(nóng)惠農(nóng)政策如臨時儲備政策，極大提高了農(nóng)戶種植玉米的積極性，因此在模型中模糊了外出打工頻率的增加對玉米種植面積產(chǎn)生的負(fù)效應(yīng)。值得注意的一點是受災(zāi)面積在本估計結(jié)果中顯示為正向的影響，該文認(rèn)為主要原因在于各地區(qū)的玉米受災(zāi)面積并不是呈現(xiàn)一種非常明顯的減少的趨勢，而是一種波動的趨勢，當(dāng)這種波動的趨勢同玉米種植面積增長的趨勢結(jié)合時，會造成某些年份玉米受災(zāi)面積同玉米種植面積同時增多的情形，致使最終的估計結(jié)果中呈現(xiàn)玉米受災(zāi)面積對玉米種植面積有正向影響的現(xiàn)象，這也從側(cè)面說明過去一段時期內(nèi)對于玉米受災(zāi)情況的應(yīng)對與重視并不夠，玉米的防災(zāi)治災(zāi)科技仍需不斷進步。

(2)同樣從表5中可以得知再SDM模型間接效應(yīng)中，農(nóng)戶往期決策對玉米種植布局的間接效應(yīng)在1%水平上通過顯著性檢驗，說明農(nóng)戶以往的生產(chǎn)行為決策能夠?qū)ο乱荒甑纳a(chǎn)決策產(chǎn)生影響，農(nóng)戶在做決策的時候往往會參考上一期的經(jīng)驗和決策。在當(dāng)前動態(tài)開放的交換市場條件下，玉米播種面積會存在一定的空間溢出效應(yīng)，倘若某一地區(qū)的以往玉米播種面積的減少，則會消極影響鄰近地區(qū)該年的玉米播種面積。此外，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的間接效應(yīng)為正向且通過顯著性檢驗，則說明農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣運用在玉米生產(chǎn)的過程中，并不局限于某一省內(nèi)傳播與應(yīng)用，而會通過空間溢出效應(yīng)，將該地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技傳播到臨近地區(qū)，從而影響到臨近地區(qū)玉米播種面積的變化。市場糧食價格指數(shù)的間接效應(yīng)在5%水平上通過顯著性檢驗，且方向為正，意味著在一定程度上農(nóng)作物公開市場價格的行情高低會影響農(nóng)戶擬定生產(chǎn)決策。同樣基于動態(tài)開放的交換市場前提下，假設(shè)當(dāng)玉米的市場價格行情普遍較好的時候，當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶會第一時間反應(yīng)將部分其他農(nóng)作物改種為玉米，經(jīng)由市場信息的傳遞與擴散效應(yīng)，鄰接省份的農(nóng)戶知悉市場行情之后亦會做出類似改種行為，從而影響到玉米播種面積的變化。值得關(guān)注的是，非農(nóng)就業(yè)(nonagriincome)的間接效應(yīng)方向為負(fù)，雖然并未通過顯著性水平檢驗，但從方向上可以知道外出打工將會消極影響對農(nóng)戶從事玉米生產(chǎn)工作，原因在于本地區(qū)外出務(wù)工的情況會通過一定的信息傳播影響到臨近地區(qū)農(nóng)民對于外出打工的選擇。

(3)從SDM模型總效應(yīng)結(jié)果來看，總效應(yīng)的結(jié)果與直接效應(yīng)的結(jié)果類似，農(nóng)戶往期決策的估計系數(shù)通過了顯著性水平檢驗，并且方向為正。意味著我國玉米的播種面積正在逐年擴張。有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進步顯著為正，說明農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備較好、農(nóng)業(yè)科技水平較高的區(qū)域，其玉米播種面積亦較多，因此可以推測得知玉米生產(chǎn)布局將會逐步移向基建較好、農(nóng)業(yè)科技水平高的地區(qū)，并且，隨著科學(xué)技術(shù)研發(fā)的投入，玉米從育種、栽培、耕作、收割、儲存、運輸?shù)刃录夹g(shù)面世，將有效提高玉米產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，進而對我國的玉米播種面積產(chǎn)生積極的影響，不僅從提高了單產(chǎn)的噸位，并且擴大了玉米在我國的可種范圍。國家農(nóng)業(yè)政策對玉米播種面積布局影響的總效應(yīng)顯著且為負(fù)，即農(nóng)業(yè)稅越低，農(nóng)戶玉米種植面積越高，原因在于國家取消農(nóng)業(yè)稅費減輕了農(nóng)戶的種植負(fù)擔(dān)，農(nóng)戶能夠在低廉的成本條件下種植，獲取更多的種植收入，極大地提高了農(nóng)戶種植的積極性，從而影響我國玉米產(chǎn)布局的變遷。

4 研究結(jié)論與政策建議

該研究基于1997—2015我國省際面板數(shù)據(jù)，從玉米播種面積角度解析我國玉米生產(chǎn)布局的變化情況，并運用全局Moran′s I指數(shù)檢驗我國各省域玉米種植面積的空間相關(guān)性，進一步構(gòu)建動空間杜賓模型(SDM)，實證分析我國各省域玉米生產(chǎn)布局變動的影響因素。得出主要結(jié)論如下。

(1)我國玉米空間集中趨勢明顯，并且隨著年份推進效應(yīng)越來越明顯。究其原因，內(nèi)在變化主要由于我國各地城鎮(zhèn)化進程不同步所致。如傳統(tǒng)玉米種植區(qū)四川，近年來省內(nèi)勞動力大量外出務(wù)工致使“無人種地”問題越發(fā)嚴(yán)重[32]，導(dǎo)致主產(chǎn)區(qū)地位逐漸下降。

(2)國家農(nóng)業(yè)政策、農(nóng)業(yè)技術(shù)進步及市場價格指數(shù)均對我國玉米種植布局具有顯著的影響。全面取消農(nóng)業(yè)稅，減少了農(nóng)戶種植成本的重?fù)?dān)； 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度較高、灌溉等基礎(chǔ)設(shè)施完備、科技進步水平高的省份不單單推進動本省范圍內(nèi)的玉米產(chǎn)業(yè)發(fā)展，而且會通過農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的空間溢出效應(yīng)，進一步積極拉動鄰近傳統(tǒng)生產(chǎn)要素充裕、現(xiàn)代化生產(chǎn)要素缺乏省份的玉米種植布局。

(3)農(nóng)戶的以往決策會對當(dāng)前決策產(chǎn)生影響。該研究實證表明，農(nóng)戶在種植過程中上一期決策會影響本期決策行為，即農(nóng)戶決策表現(xiàn)為“依賴路徑”，存在自我強化效果及期望報酬遞增內(nèi)在機制，同時農(nóng)戶屬于“風(fēng)險厭惡者”，難以改變原有種植計劃。

(4)非農(nóng)收入比重對玉米產(chǎn)布局在10%水平上不顯著，說明國家的臨時儲備玉米政策極大的拉動農(nóng)戶種植玉米的積極性，使部分地區(qū)的非農(nóng)就業(yè)機會對玉米種植的影響不敏感。

基于以上結(jié)論，該研究建議政府在調(diào)整中國總體玉米生產(chǎn)布局、制定優(yōu)化玉米產(chǎn)業(yè)政策時，需要額外關(guān)注地理空間因素的作用，著重探究我國省域之間玉米種植布局空間的聯(lián)動性，注意各地自然資源稟賦的差異，因地制宜，出臺符合當(dāng)?shù)靥厣挠衩桩a(chǎn)業(yè)扶持政策。對于灌溉等基礎(chǔ)設(shè)施不完善的北方春播玉米區(qū)及黃淮海夏播玉米區(qū)，應(yīng)大力資助農(nóng)村基礎(chǔ)水利設(shè)施，開發(fā)智能化精準(zhǔn)灌溉技術(shù)及裝備； 提高玉米防災(zāi)治災(zāi)技術(shù)水平，增強玉米的抗災(zāi)能力，減少生產(chǎn)波動的風(fēng)險，確保主產(chǎn)區(qū)可持續(xù)發(fā)展； 對于東南沿海地區(qū)、西南山區(qū)等地的玉米產(chǎn)業(yè)萎縮現(xiàn)狀，應(yīng)提升農(nóng)業(yè)科技投入“質(zhì)”與“量”，節(jié)本增效以彌補農(nóng)村勞動力外流帶來的減產(chǎn)效應(yīng)，同時加大力度調(diào)配跨區(qū)域糧食運輸能力，穩(wěn)定糧食調(diào)入省的供求關(guān)系，確保糧食安全。考慮農(nóng)戶種植行為“路徑依賴”，積極培養(yǎng)農(nóng)戶經(jīng)營良好外部環(huán)境，引導(dǎo)其正確的種糧行為，加強農(nóng)民職業(yè)教育及農(nóng)技推廣工作。