我國馬鈴薯區域格局演變及其影響因素分析

張 爍 羅其友* 馬力陽

(1.中國農業科學院 農業資源與農業區劃研究所，北京 100081；2.西安科技大學 馬克思主義學院，西安 710054)

馬鈴薯是我國第四大糧食作物，對保障我國糧食安全和鄉村脫貧攻堅具有重要作用[1-2]。近年來，馬鈴薯產業快速發展[3-4]，種植面積不斷擴大。由于一些地區盲目擴種、跟風種植，導致馬鈴薯市場競爭加劇，價格波動加大，部分地區市場優勢不明顯、種植規模縮減，馬鈴薯區域格局正在發生變化。因此，開展馬鈴薯區域格局演變研究及其影響因素分析，對優化馬鈴薯生產區域布局、促進馬鈴薯產業持續發展具有重要意義。

已有馬鈴薯區域格局演變的相關文獻從不同角度研究了馬鈴薯區域分布特征及變化趨勢，主要研究內容包括區域比較優勢分析[5-7]、種植區域集中程度揭示[8-9]、生產重心演變軌跡和種植區域的擴展趨勢研究等[10-11]。在此基礎上，進一步分析區域分布變化的成因，結果顯示影響馬鈴薯空間分布的自然因素包括氣候條件和自然災害，社會經濟因素包括市場需求、價格、生產技術水平、比較收益和政策等[8,10,12]。主要研究方法包括定性分析[6，9]和定量分析[13-14]，并且對影響因素進行了區域對比分析[12]。然而，已有研究大都從省域尺度分析區域分布特征及變化趨勢，缺少縣域尺度的研究。在區域格局演變的成因方面，影響因素包括了自然、社會和經濟因素，且研究方法不斷完善，但實證研究較少，尤其缺少比較不同因素在不同地區和不同時間段的重要程度。因此，本研究擬基于全國馬鈴薯縣級數據，研究馬鈴薯種植格局演變趨勢，并進一步研究其影響因素，以期為馬鈴薯種植合理布局提供參考，為馬鈴薯區劃研究提供理論依據。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本研究以全國作為研究的區域范圍(統計數據未包含港澳臺地區。下同。)，使用1990—2016年我國馬鈴薯縣級種植面積、產量和單產數據研究區域格局演變趨勢。同時，采用2011—2018年作為時間樣本，選取黑龍江、遼寧、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內蒙古、河北、山西、重慶、四川、貴州、云南14 個省(市、自治區)作為地區樣本，利用馬鈴薯省級數據研究區域格局演變的影響因素。馬鈴薯縣級種植面積和脫毒種薯應用數據源于國家馬鈴薯產業技術體系，省級單產數據源于國家統計局，用工數量、化肥費用和種子費用數據源于《全國農產品成本收益資料匯編》(2012—2019)[15]、全國氣象監測站降水和氣溫月值數據源于國家氣象局。

1.2 研究方法

1.2.1核密度分析

依據Arc GIS提供的核密度分析工具[16]，運用核密度工具探討馬鈴薯種植區域的空間分布特征，核密度分析法主要是借助移動的柵格單元對空間范圍內點要素的密集程度進行估計[17]，計算公式如下：

(1)

式中：D(xi，yi)為空間位置(xi，yi)處的核密度值；r為距離衰減閾值；u為與位置(xi，yi)的距離≤r的要素點數；k函數則表示空間權重函數；d表示當前要素點與(xi，yi)2點之間的歐氏距離。

1.2.2全局自相關

全局空間自相關是對地理要素屬性值在整個區域的空間特征描述，選取全局莫蘭指數來測度馬鈴薯種植的全局空間自相關程度，計算公式如下[18-19]：

(2)

(3)

式中：E(I)、VAR(I)分別表示莫蘭指數的期望值和方差。全局莫蘭指數的取值介于[-1，1]，在給定的顯著性水平下，當I>0，表明存在空間正相關，即馬鈴薯種植面積較高(或較低)的地區在空間上顯著聚集；當I<0，表示空間負相關，即該區域與周邊地區馬鈴薯種植面積存在空間差異；當I=0，表示空間不相關，即馬鈴薯在空間上隨機分布。

1.2.3固定效應模型

為了研究我國馬鈴薯區域格局演變的影響因素，本研究基于2011—2018年14 個省的面板數據，構建區域格局演變影響因素的實證模型。通過對比混合OLS、隨機效應模型和固定效應模型的結果，從而判斷出使用固定效應模型更合適。使用混合OLS方法的基本假設是核心控制變量不存在個體效應，而檢驗結果顯示10 個地區的P值在10%的水平下顯著，基本能夠證明存在個體效應，混合OLS模型不適用。隨后對固定效應和隨機效應進行比較，檢驗結果顯示P值小于0.01，拒絕隨機效應模型，基本可以判斷固定效應模型更加適用。因此本研究使用固定效應模型，并且在證明個體效應和時間效應都較為顯著的基礎上，采用雙向固定效應模型進行研究。實證計量模型如下[21-22]：

Y=β0+β1x1it+β2x2it+β3x3it+
β4x4it+β5x5it+μit+φt+εit

(4)

式中：i表示省份；t表示年份；Y表示總產量；β0為常數項；x1表示氣候指數；x2表示用工數量；x3表示化肥費用；x4表示種子費用；x5表示脫毒種薯應用率；μi用于控制地區固定效應；φt用于控制時間固定效應；εit表示誤差項。

1.3 變量選取

本研究在解釋區域格局演變成因的變量中，將馬鈴薯產量作為被解釋變量，分別從氣候因素、生產投入要素和技術水平方面選取5 個解釋變量，包括氣候指數、用工數量、脫毒種薯應用率、種子費用和化肥費用。河北、山西、內蒙古代表華北，遼寧、黑龍江代表東北，重慶、四川、貴州、云南代表西南，陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆代表西北。

1)氣候指數(x1)：氣候對馬鈴薯種植具有決定性作用，已有研究成果表明，降水量和氣溫對馬鈴薯生育期及產量具有重要影響[23-24]。本研究利用氣候的指數公式，測算氣候因素對馬鈴薯產量的影響。其計算公式為：

式中：Weaj表示j年氣候指數；Pj表示j年馬鈴薯生育期平均降水量；Tj表示j年馬鈴薯生育期平均氣溫[25]。

2)用工數量(x2)：近年來人工成本及其所占比例不斷上升，2018年四川、云南人工成本所占比例超過60%，已經成為總成本的重要組成部分。為解決多重共線性問題，本研究將人工成本替換為用工數量。用工數量是指馬鈴薯生產過程中生產者(包括其家庭成員)和雇傭工人直接勞動的天數。

3)化肥費用(x3)：化肥是馬鈴薯生產重要投入要素，化肥費用是指實際施用的各種化肥費用之和。

4)種子費用(x4)：種子是馬鈴薯重要生產資料，種子費用是指馬鈴薯種植實際使用的種薯費用。

5)脫毒種薯應用率(x5)：本研究選取脫毒種薯應用率代表技術水平。脫毒種薯應用率是指脫毒種薯應用面積在總種植面積中的比例。

2 結果與分析

2.1 馬鈴薯種植面積變化分析

統計局數據顯示，2016年，我國馬鈴薯種植面積和產量分別達到480.24 萬hm2和1 698.55 萬t，相比1990年，分別增加68%和162%。其中華北、東北、西北和西南地區種植面積所占比例達到89%左右，是我國馬鈴薯主產區。西南和西北地區種植面積分別達到217.01、107.66 萬hm2，增幅分別為120%和74%，面積所占比例分別為45%、22%。華北地區種植面積為77.65 萬hm2，增加了31%，東北地區面積為26.82 萬hm2，下降了16%，面積所占比例分別降至16%、6%。

2.2 馬鈴薯格局演變

1990年我國馬鈴薯種植格局整體呈現“單核心+外圍小中心”的分布特征(圖1(a))。核心種植區域分布在城口、巫溪、巫山、云陽、開州、恩施等；“外圍小中心”區域分布在綏化、齊齊哈爾、大同、烏蘭察布、榆林、張家口、天水、定西、平涼等。

2000年種植格局仍然呈現“單核心+外圍小中心”的分布特征(圖1(b))，但隨著烏蘭察布、大同、張家口等地區核密度的增加，核心區域轉移到了蒙中、晉北和冀西北；重慶、恩施、達州等地區核密度下降，由“核心區”變為“外圍小中心區”。

2010年種植格局呈“單核心+外圍小中心”分布(圖1(c))，由于固原、定西和平涼等地區核密度逐漸增加，甘東南和寧南成為“核心區”；隨著烏蘭察布和張家口等地區核密度下降，蒙中、晉北和冀西北逐漸退出“核心區”；齊齊哈爾和綏化的核密度下降，黑西南逐漸退出“外圍中心區”。

2016年，馬鈴薯種植表現為“雙核心+外圍小中心”的分布特征(圖1(d))。近年來，畢節、昭通、曲靖、六盤水、宜賓、遵義等地區核密度不斷增加，核心區域轉移到云東北和貴西北。定西、平涼、白銀、蘭州、固原和中衛等地區核密度增加，成為第2 個強核密度區域。綏化、張家口、大同、朔州、榆林等地區核密度逐漸下降。

綜上，1990—2016年，我國馬鈴薯種植格局整體呈現出由“單核心+外圍小中心”向“雙核心+外圍小中心”演變的態勢。1990—2016年甘東南、寧南、云東北和貴西北馬鈴薯種植區域的核密度逐漸增加，蒙中、晉北、冀西北和黑西南逐漸下降。可能的原因是西南一些地區在氣候、經濟收益、生產技術和政策等方面具有相對優勢。西南地區氣候溫和、水量豐富，馬鈴薯多分布于高原、丘陵，自然條件適合馬鈴薯生長[26]，一些地區大規模發展冬季馬鈴薯，冬季馬鈴薯商品性和賣相普遍較好，具有明顯的市場優勢[27-28]。西南地區馬鈴薯凈利潤高于其他糧食作物和油菜等，農戶生產積極性高，大面積冬閑田為馬鈴薯規模種植提供了土地資源。當地推廣的免耕覆蓋稻草馬鈴薯栽培技術，簡單易行且能夠節約成本，農戶認可度高。云南、貴州等地區為了脫貧致富相繼出臺馬鈴薯產業扶持政策[29-31]。東北地區馬鈴薯的利潤遠低于水稻，農戶生產積極性不高[31-32]。西北地區氣候冷涼，馬鈴薯種植氣候適宜性較好。近幾年華北地區馬鈴薯連作，土傳病害加重發生，加之冬季馬鈴薯一般2 月份上市，調節鮮薯上市時間、增加市場供給同時，對北方一些省份馬鈴薯銷售造成一定沖擊。

目前，我國馬鈴薯種植集中分布在4 大熱點區域，分別是以甘肅南部為核心的西北地區，以云貴川渝為核心的西南地區，以內蒙古中部為核心的華北地區和以黑龍江為核心的東北地區，整體由“單核心+外圍小中心”向“雙核心+外圍小中心”演變。西北和西南地區核密度增加，逐漸發展為“核心區”。華北和東北地區核密度逐漸下降。

2.3 馬鈴薯空間自相關分析

2.3.1全局空間自相關分析

以馬鈴薯縣域種植面積數據為基礎，運用Arc GIS進行全局自相關分析，結果顯示(表1)：馬鈴薯種植面積的全局莫蘭指數均大于0，且P值為0，結果通過了顯著性檢驗，說明馬鈴薯種植表現為集聚特征，具有空間正相關關系，即種植規模較大的縣相互臨近，種植規模較小的縣相互臨近。同時，莫蘭指數從1990年的0.677 5下降到2010年的0.494 2，2016年上升到0.598 1，說明馬鈴薯種植的空間相關性先減弱后增強，空間集聚程度先降后升。

表1 馬鈴薯種植面積的全局莫蘭指數Table 1 Global Moran index of potato planting area

3.3.2局部空間自相關分析

進一步進行局部空間自相關分析，將馬鈴薯種植的集聚類型分為高—高、低—低、高—低和低—高等4 類。從LISA集聚圖(圖2)來看，1990—2016年我國馬鈴薯種植面積變化表現出明顯的局部分異，大部分縣域落在了高—高、低—低和低—高類型區。

高—高類型區為馬鈴薯種植熱點地區，該類型區內縣域內和其相鄰縣域馬鈴薯種植面積差異較小，集聚程度都較高。1990年該類型區分布在337 個縣，包括齊齊哈爾、海拉爾、集寧、包頭、呼和浩特、朔州、天水、定西、隴南、重慶、恩施、西昌、昭通、遵義、畢節等地區。2000年減少至314 個縣，哈爾濱、延安、中衛、甘南等地區分布范圍減小，四平、廣安、寶雞、承德等地區范圍擴大。2010年增至324 個，綏化、興安盟、松原、大慶、承德、太原、大同等地區分布范圍減少，慶陽、吳忠、自貢、遂寧、內江、樂山、南充、眉山、宜賓、黔南等地區范圍擴大。2016年增至349 個，黑河、錫林郭勒、張家口、忻州、隴南等地區空間分布范圍縮小，寶雞、延安、固原、襄陽、黔西南等地區分布范圍擴大。由此可知，該類型分布范圍縮減的地區主要分布在我國東北和華北地區，范圍擴大的主要分布于西南地區。隨著時間的變化，高—高類型區域逐漸由東北和華北向西北和西南地區集聚。

低—低類型區為馬鈴薯種植冷點地區，縣域自身和其相鄰縣域馬鈴薯種植集聚程度都較小。1990年該類型區分布在542 個縣，主要包括山東、江蘇、安徽、江西、商丘、周口、杭州、衢州、河源、韶關等地區。2000年減少到413 個，東營、煙臺、威海、寧波、紹興、金華、衢州、武漢、黃石等地區分布范圍減小，許昌、漯河、信陽等地區分布范圍擴大。2010年增至478 個，杭州、嘉興等地區范圍縮小，邯鄲、濟南、東營、德州、聊城、濱州、安陽、鶴壁、新鄉、濮陽等地區范圍擴大。2016年增至690 個，天津、石家莊、唐山、秦皇島、邢臺、保定、滄州、廊坊、衡水、上海、臺州、麗水等地區分布范圍擴大。該類型區基本分布在華東地區的部分縣，呈現繼續向東南沿海和華北地區延伸的趨勢。

圖2 1990(a)、2000(b)、2010(c)和2016(d)年我國縣域馬鈴薯種植面積變化LISA圖Fig.2 LISA maps of the change of potato planting area of China in 1990 (a)， 2000 (b)， 2010 (c) and 2016 (d)

低—高類型區縣域自身馬鈴薯種植集聚程度較低，相鄰縣域集聚程度較高，形成局域異質“冷點”。1990—2016年該類型區數量由204減少到187個縣，西南地區和內蒙古中部的分布范圍縮減，西北地區的范圍擴大。隨著時間的變化，低—高型區域逐漸由分散分布向西北地區集聚，并且呈現向四川中部延伸的趨勢。高—低類型區縣域自身馬鈴薯種植集聚程度較高，縣域之間種植面積變化空間差異較大，集聚程度較低，形成局域異質“熱點”。1990—2016年該類型區的數量從19增加到23 個，整體分布比較分散且范圍小，基本分布在部分省的邊界，在東部省份的分布范圍有緩慢增加的趨勢。

綜上，高—高、低—低集聚區分布范圍擴大，低—高集聚區范圍縮小。高—高集聚區由相對分散分布逐漸向西北和西南地區集中，低—低集聚區基本分布在華東地區部分縣，呈現繼續向東南沿海和華北地區延伸的趨勢，低—高集聚區逐漸由分散分布向西北地區集中并且呈現繼續向四川中部延伸的趨勢。以上分析證明東北和華北地區馬鈴薯種植的集聚程度逐漸下降，西北和西南地區集聚程度逐漸提高。

3 馬鈴薯區域格局演變的影響因素分析

3.1 分樣本回歸結果分析

3.1.1空間分樣本回歸

通過空間分樣本回歸，對不同地區馬鈴薯生產的影響因素進行對比分析。結果顯示(表2)，2011—2018年，氣候指數、用工數量和脫毒種薯應用率對4 大地區馬鈴薯生產均有顯著影響。氣候指數和用工數量對華北影響最大，影響系數分別為0.213 4和1.023 9；對西南影響最小，影響系數分別為0.164 3和0.792 7。脫毒種薯應用率對西南影響最大，對華北影響最小，系數分別為0.084 1和0.093 1。

地區樣本回歸結果說明，近幾年技術水平、氣候和勞動力投入對主產區馬鈴薯種植區域格局具有顯著影響。氣候和勞動力投入對華北地區的影響大于其他地區，技術水平對西南地區的影響大于其他地區，但影響程度的區域差異較小。

表2 馬鈴薯區域格局演變影響因素地區分樣本回歸結果Table 2 Factors affecting the evolution of potato regional pattern

3.1.2時間分樣本回歸

通過時間分樣本回歸，分析不同時間段馬鈴薯生產影響因素的變化情況。結果顯示(表3)，2011—2014年和2015—2018年氣候指數、用工數量、脫毒種薯應用率對馬鈴薯生產具有顯著影響。氣候的影響系數從0.158 1降至0.156 8，脫毒種薯應用率的系數從0.086 2降至0.071 3，用工數量的系數從1.055 0增加到1.063 9，高于其他因素。

時間樣本回歸結果說明，2011—2018年技術水平、氣候和勞動力投入對馬鈴薯種植區域格局具有顯著影響。氣候和技術水平影響程度有所下降，勞動力投入影響程度增加，且高于其他因素，說明勞動力的投入是這段時期馬鈴薯種植區域格局的重要影響因素。

表3 馬鈴薯區域格局演變影響因素時間分樣本回歸結果Table 3 Factors influencing the evolution of potato regional pattern

3.1.3空間與時間分樣本回歸

為了得出綜合性結論，再次對華北、東北、西南和西北地區進行時間分樣本回歸，結果顯示(表4)，2011—2014年和2015—2018年氣候指數、用工數量、脫毒種薯應用率對各地區馬鈴薯生產具有顯著影響。各地區氣候指數的影響系數下降，用工數量的影響系數上升，除華北地區，脫毒種薯應用率影響系數下降。從影響因素區域對比情況來看，氣候指數、用工數量和脫毒種薯應用率對各地區馬鈴薯生產具有顯著影響，華北地區氣候指數和用工數量的系數大于其他地區，2011—2014年系數分別為0.201 8和1.286 5，2015—2018年分別為0.198 4和1.294 9；脫毒種薯應用率對西南的影響大于同時期其他地區，兩段時期影響系數分別為0.092 7和0.078 1。

以上說明，近幾年氣候、勞動力投入和技術水平對我國主產區馬鈴薯種植區域格局具有顯著影響，勞動力投入的影響程度大于其他因素。在時間上，技術水平和氣候的影響程度下降，勞動力投入的影響程度上升。在空間上，氣候和勞動力投入對華北的影響最大，技術水平對西南的影響最大，但影響程度區域差異較小。

4 結論和政策建議

本研究采用空間統計分析方法和縣級統計數據，定量分析了我國1990—2016年馬鈴薯區域格局演變趨勢。基于2011—2018年14 個省的面板數據，運用雙向固定效應模型分析區域格局演變的影響因素。得出以下結論：1)我國馬鈴薯種植集中分布在4 大熱點區域，分別是以甘肅南部為核心的西北地區，以云貴川渝為核心的西南地區，以內蒙古中部為核心的華北地區和以黑龍江為核心的東北地區，整體由“單核心+外圍小中心”向“雙核心+外圍小中心”演變。西北和西南地區核密度增加，逐漸發展為“核心區”。華北和東北地區核密度逐漸下降；2)我國馬鈴薯種植的空間分布表現為顯著集聚，集聚程度先減后增，主要表現出高—高、低—高和低—低集聚類型，東北和華北地區馬鈴薯種植的集聚程度逐漸下降，西北和西南地區集聚程度逐漸提高。高—高集聚區由相對分散分布逐漸向西北和西南地區集中，低—低集聚區基本分布在華東地區，呈現繼續向東南沿海和華北地區延伸的趨勢，低—高集聚區逐漸由分散分布向西北地區集中并且呈現繼續向四川中部延伸的趨勢；3)我國馬鈴薯區域格局演變主要受氣候、勞動力投入和技術水平等要素的影響，其中勞動力投入的影響程度最大。短期內各影響因素的影響程度會因時間和空間的差異而有所不同，但差異較小。

基于以上研究結論，本研究提出以下政策建議：

1)制定全國馬鈴薯綜合區劃方案，為優化空間布局提供參考；2)大范圍推廣脫毒種薯、提升馬鈴薯種植技術水平有助于提高馬鈴薯產量和質量；3)建議實施良種和機械等補貼。目前馬鈴薯產業已經成為部分地區脫貧增收的支柱產業，但相比三大主糧，政策支持力度小，政策的支持有利于調動生產積極性，促進馬鈴薯產業發展；4)加快建設馬鈴薯大數據平臺，實時傳遞價格和市場供求信息，以合理調控馬鈴薯生產規模、規避市場風險和保證薯農收益。