中国种植业专业化演化及其影响因素

叶 青，王武林

(1. 闽江学院海洋学院，福州 350108；2. 福州大学环境与安全工程学院，福州 350108)

农业是人类赖以生存的基础产业，专业化、规模化和特色化是世界农业发展的趋势[1]，随着经济的发展，农业人口比重不断减少，但农业的规模却不断增加且变得更加专业化。农业生产专业化通过在农业生产中减少农产品的生产种类，如种植业和林、牧、渔业的分离以及各行业内部经营品种的分离等，使不同区域从事不同的行业或品种的生产[2]，本质上农业专业化生产与产业空间集聚是一致的。西方发达国家的农业无不因专业化而获得成功，专业化是促进区域农业高水平发展的重要推动力[3]。农业专业化在发挥比较优势、提高农业生产利益、合理配置劳动力资源、促进农业产业集聚等方面具有重要的作用，并受自然环境、区位及物质、经济条件和制度等因素的影响[4]。

欧美发达国家或地区的农业生产普遍经历了农业专业化不断提升演化的过程[5]。针对影响农业专业化水平的因素，国外学者多从自然禀赋优势[6]、种植历史的继承性[7]、市场和区位优势[8]、比较优势[9]、制度创新[10]、生产规模[11]以及农业产业集聚效应与政策导向[12]等视角探讨其与农业专业化的促进作用，合适气候、水土资源等自然条件等对当地农业专业化发展起到重要作用，全球化和本地市场需求、政府导向、行业协会协调等是农业专业化外在的推动因素，但产权不明及有效干预和管理不足[13]、运输成本过高[14]等因素亦可能干扰农业专业化水平的提升。改革开放以来，我国提出了农业专业化思路，20世纪80年代吴传钧先生曾率先呼吁我国农业应逐步形成地域生产专业化[15]，在多因素综合作用下农业专业化不断发展，不同时期其水平及影响因素有所差异，未来中国农业转型方向应包含规模化大宗农业和专业化精细农业[16]。近年来国内的研究侧重于从全国或省级行政单元等宏观尺度测度农业专业化水平[17]及其时空演化格局[18,19]，而更为复杂而深入的研究则涉及农业专业化发展的影响因素[20]。农业专业化的原因可从宏观尺度的自然条件基础及经济社会条件，市场成熟、科技进步和适度性等方面进行概括，同时亦不能忽略减少相关政策约束[17]、完善农业基础设施[21]等的积极作用。在微观尺度方面，少数学者结合农户问卷调查，从农户或特定农作物种植视角探究农业专业化与资本和技术[20]以及生产组织方式[22]等的相互关系。

需要指出的是上述大部分文献中所论述的农业是指狭义农业即种植业，包括粮食作物、经济作物、饲料作物和绿肥作物等农作物。综合来看，国内外对种植业专业化的有关研究具有“现象总结—理论探讨—实证检验”的特点，但缺乏对理论的深入探讨及检验验证[4]，或多从区域专业化、产业集群、空间集聚等视角进行总结，研究结论具有一定的实践意义和指导性，但系统性的定量研究相对较少[18]，运用定量方法深入分析中国种植业专业化影响因素的文献相对稀缺。因此，本研究基于1978—2017年中国种植业专业演化，构建合适的指标体系，采用面板数据模型系统探究中国种植业专业化发展的影响因素。本研究可为中国种植业专业化发展及其相关决策提供参考依据。

1 研究区域及数据来源

1.1 研究区域

以全国31个省、自治区和直辖市(简称省区市)为基本统计单元(不包括香港、澳门和台湾地区)，由于行政区划调整，1988年之前的海南和1997年之前的重庆其相关数据均按其当前所辖范围计算。

1.2 数据来源

本研究的数据来源包括《中国农村统计年鉴》(1979—2018年)、除港澳台以外的中国大陆31个省区市的统计年鉴(1979—2018年)，例如湖南统计年鉴(1979—2018年)、新疆统计年鉴(1979—2018年)、上海统计年鉴(1979—2018年)等，国家测绘地理信息局标准地图等。本研究基于上述统计年鉴收集整理了1978—2017年全国及各省区市的糖料、粮食、棉花、蔬菜、油料、水果等播种面积数据、GDP及农业产业发展相关数据、人口和就业数据、第一产业增加值及投资、进出口总额、地方财政收入、商品销售价格指数、农用化肥施用量、农民人均纯收入、农业机械总动力等数据。本研究绘图所用的中国行政区划图来自于国家测绘地理信息局标准地图(审图号：GS(2016)1580)(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/)。

2 研究方法

2.1 种植业专业化测度

区域的专业化测度是一项极其复杂的工作，相对而言，樊福卓构建的应用于地区专业化系数测度指标更具有一般性[23]，可借鉴其相关指标用于测度中国各省区市的种植业专业化程度。用FRi表示省区市i的种植业地方专业化系数：

(1)

式(1)中，FRi反映省区市i的种植业专业化分工水平及与其他省区市发生种植业贸易的相对规模，i表示本研究所涉及的31个不同的省区市，j表示其中的一种农产品，j=1，2，3，…，n，本研究n取值为6，涉及糖料、粮食、棉花、蔬菜、油料和水果共6类农产品，Eij表示地区i的农产品j的播种面积，Ei表示地区i的农作物总播种面积，Cj表示农产品j在全国的播种面积，C表示全国农作物总播种面积。种植业地方专业化系数FRi的测度方法具有明确的经济学含义，相较Hoover专业化系数、Theil指数等其他测度方法，FRi的测度方法从行业角度和地区角度计算得出的结论是一致的[23]。比较Hoover专业化系数、Theil指数和FRi等方法，Hoover专业化系数侧重于测度一个行业的地方化水平，其定义为由行业地方化曲线与45度直线所围成的面积与曲线所在三角形面积的比值，取值范围为[0, 1]；如果某行业在地区间均匀分布，Hoover专业化系数取值为0，如果某行业集中在一个地区，则取值为1，但从行业角度与从地区角度得出的地区专业化水平通常不一致[23]；Theil指数则利用信息论中的熵概念来计算个人或地区间的差距，其值越大，差距越大，Theil指数可以最大程度地使用分组数据，并允许将Theil指数分解为组间差异和组内差异，亦可测算两者对总差异的贡献度[24]；相对而言，Hoover专业化系数和Theil指数均可以从不同的角度测度地区专业化水平，然而也均存在一些缺陷，而FRi表示的地方专业化系数更具一般性，产业结构差异系数、空间分布差异系数及行业分工指数等指标，仅作为地区专业化系数的特例而存在[23,25]。因此，本研究采用式(1)构建的FRi来表征中国个省区市的种植业专业化程度。

2.2 影响因素回归模型与变量说明

本研究的面板数据回归模型用于分析中国种植业专业化过程的影响因素。克鲁格曼将经济活动空间上分布的影响因素归结为两类：一类是“第一自然”即自然地理要素；第二类是“第二自然”包括市场需求、规模经济、运输成本和生产要素的流动产生集聚和专业化的经济要素，产业布局是要素禀赋、运输成本、市场需求、知识溢出等综合作用的结果。在众多经典的理论模型中，包含专业化规模报酬递增的生产函数模型解释了经济活动内部的专业化分工，强调生产规模对区域专业化分工水平的影响。Grossman和Helpman构建的理论模型进一步指出成本、交易效率、市场程度和市场“厚度”对外包以及专业化发展的影响[26]。全球化背景下开放的市场环境直接影响到农业规模及贸易结构的变动[27]，各种要素禀赋条件是农业发展区位选择重要的有利因素[28]，市场规模为农业专业化提供巨大的需求支撑[29]，制度环境在农业产业发展中发挥着重要作用[30]，成本因素、人力资本等作为外部性因素的作用日益增强[31]。这些理论模型的研究均表明区域的专业化的形成与发展是一个十分复杂的过程，不仅受到诸如产业特征、要素禀赋差异、生产迂回度等物理因素的影响，还受到诸如制度环境和政策等社会因素和诸如交易成本、市场规模等经济因素的影响。为消除数据的异方差性，对各指标取对数，为了较全面地考察影响中国农业专业化发展的相关因素，参考借鉴以往的经验分析和理论模型，构建相关影响因素指标体系(表1)，最终设定回归方程如下：

lnY=c+A1lnX1+A2lnX2+A3lnX3+A4lnX4+A5lnX5+εit，

(2)

式(2)中的下标i表示地区；t表示年份；c为常数项；A1—A5为对应于X1—X5的相关系数向量，εit表示随机误差；Y即各省区市农业发展的专业化水平，本研究指各省区市的专业化系数FRi；X1代表各省区市参与产业间、产业内国际分工条件下所形成的一般专业化水平，可用进出口总额(进出口总额占GDP的比重，记为x1)和农业机械总动力(农业人口人均机械总动力，记为x2)来衡量。X2表示市场“厚度”，可以用市场规模(各省区市GDP占全国GDP的比重，记为x3)和产业规模(用各省区市第一产业增加值占该地区GDP的比重，记为x4)来衡量。X3表示市场化制度与竞争环境，经验分析可用政府对市场的干预和影响作用(各省区市地方财政支出占该地区GDP的比重，记为x5)、市场一体化水平(商品零售价格指数，记为x6)来衡量。X4作为模型中的成本因素，分别用劳动力成本(各省区市农民人均纯收入与全国农民人均纯收入的比率，记为x7)、物质消耗(各省区市农用化肥施用量占全国的比重，记为x8)来衡量。X5表示要素禀赋条件，选择投资水平(各省区市第一产业投资占该地区GDP的比重，记为x9)、劳动力供给(各省区市农业从业人口占全国农业从业人口的比重，记为x10)来表征。

表1 专业化系数的影响因素指标分类

3 中国种植业地方专业化系数FRi演化

1978—2017年期间，中国的糖料、粮食、棉花、蔬菜、油料和水果等6种农作物历年的种植面积之和约占农作物总播种面积的91%以上，以上6种主要农产品代表中国种植业具有可行性。根据式(1)测算出1978—2017年中国31个省区市种植业生产的地方专业化系数FRi值(图1)。1978—2017年期间，中国的地方专业化系数FRi均值平缓增长，从1978年的0.066稳步增长到2017年的0.165，增长了149.35%，年均增长率2.38%，说明改革开放以来中国各省区市种植业生产的地方专业化程度获得了较缓慢的增强过程，地方专业化逐步增强。为了更好地说明区域之间地方专业化系数FRi的特征和差异，可分省区市来考察其1978—2017年FRi值的变化过程：(1)1978年中国种植业地方专业化系数FRi值最大的5个省区市分别是上海、西藏、吉林、江西和青海，最小的5个省区市分别为四川、河南、安徽、山西和广西，经过40年的发展演化，2017年中国种植业地方专业化系数FRi值最大的5个省区市分别为新疆、北京、福建、海南和广西，最小的5个省区市演变为山东、河南、江西、甘肃和河北。(2)从增长变化来看，除江西和西藏2个省区市以外，其余29个省区市的FRi值均获得不同程度的增长，年均增长率相对较高的为新疆、福建、广西、北京、浙江、山西、海南、广东等省区市，年均增长3.93%以上，截至2017年，新疆、北京、福建、海南、广西等省区市的FRi值相对较高；江西、西藏、山东、河北、江苏等省区市的年均增长率相对较低，年均增长率均低于0.84%，其中江西和西藏表现为负增长，其种植业的地方化系数FRi值分别从1978年的0.086和0.103下降到2017年的0.056和0.067，年均下降1.08%和1.07%。1978年江西和西藏种植业的地方专业化系数FRi值在全国均处于领先水平，但截至2017年江西和西藏种植业的地方专业化系数FRi值在全国处于较落后的水平，究其可能的原因是，种植业的地方专业化系数FRi值是全国各省区市进行比较的相对指标，1978年全国各省区市种植业的地方专业化系数FRi值普遍处于较低水平，江西作为我国传统农业大省在衡量种植业的地方专业化系数FRi时具有一定优势，但由于江西种植业规模、种植业专业化水平发展速度相对偏慢，截至2017年江西种植业的地方专业化系数FRi值在全国处于相对落后的位置；而长期以来西藏的农作物播种面积占比小且变化较小，种植业农产品的贸易规模小且变化小，这种相对偏慢的发展速度，使得到2017年时西藏种植业的地方专业化系数FRi值在全国也处于相对落后的位置。(3)计算1978—2017年各省区市FRi的均值a和标准偏差μ，比较各省区市历年的Ri值与a+μ和a-μ的关系，以此判断各省区市历年FRi值在自身发展过程中的相对状态：当FRi>a+μ时，表现为相对高值状态；当a-μ≤FRi≤a+μ时，表现为相对正常状态；当FRi

图1 1978—2017年中国各省区市的地方专业化系数FRi Fig. 1 Local specialization coefficient (FRi) of provinces in China(1978—2017)

4 中国种植业地方专业化发展的影响因素

对式(2)所构建的面板数据模型进行检验和分析。以上数据的时间跨度为1978—2017年，共计40个年份，每个截面包括中国31个省区市的数据，每个变量均有1 240个观测值，该面板数据为平衡面板数据。

由于非平稳的时间序列数据拟合可能会出现伪回归的现象，需要对面板序列数据进行平稳性检验，以确保模型评估的有效性。继而对面板数据进行单位根检验，采用LLC检验、Fisher-ADF检验和Hardi检验的方法，检验结果如表2所示。由此可见，大部分检验得到的伴随概率P值均小于0.05，换言之，各变量的自然对数均在5%的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设，据此判定面板数据为平稳数列，该面板数据模型有效。

表2 变量单位根检验结果

对上述面板数据进行随机效应模型评估和Hausman检验、固定效应模型评估和F检验及LR检验(表3)。对随机效应模型进行Hausman检验，发现Hausman检验的统计量为43.736，伴随概率为0.000，因此应拒绝固定效应模型与随机效应模型不存在系统差异的原假设，建立固定效应模型。固定效应模型的R2为0.722，P值为0.000，说明固定效应模型的拟合程度较好。再对固定效应模型进行F检验和LR检验，检验结果显示，F统计量和LR检验的伴随概率均为0.000，均小于0.1，应拒绝混合横截面模型相对于固定效应模型更有效的假设，不需要建立混合横截面模型。综合上述比较，可以认为固定效应模型是较为理想的评价模型，应选择固定效应模型对地区i的地方专业化系数FRi的影响因素进行评价。

表3 面板数据模型选择及评估结果

根据表3中固定效应模型的回归结果分析如下：(1)合作与技术层面，进出口总额占GDP比重对种植业地方专业化有显著的正向影响，系数为0.175，说明参与国际分工合作和国际贸易的程度越高，越能促进种植业地方专业化系数FRi提高。农业人口人均机械总动力对种植业地方专业化有极小的正向影响，但影响不显著，系数为0.002，可能的原因是农业机械技术水平的进步能大幅提高种植业的劳动生产效率，缩短种植业生产的劳动时间，但由于各省区市种植业生产差别巨大，农业机械化普及面临耕地细碎化的阻碍，农业机械技术水平的提高对种植业地方专业化系数FRi的作用还尚未充分发挥出来。

(2)市场“厚度”层面，GDP占全国的比重对种植业地方专业化有较小的正向影响，但不显著，系数为0.062，说明GDP的规模越大，越有利于促进该省区市种植业地方专业化系数FRi的提升。第一产业增加值占GDP的比重对种植业地方专业化系数FRi产生显著的负向影响，系数为-0.332，这与区域经济发展必然会经历第一产业比重下降、第二产业和第三产业比重上升的过程的理论认知是一致的，在这样的发展过程中，第一产业增加值占GDP比重越高，说明该省区市所处的发展阶段越滞后，越不利于种植业地方专业化水平的提升。

(3)市场化制度与竞争环境层面，地方财政支出占GDP的比重、商品零售价格指数对种植业地方专业化均具有显著的负向影响，系数分别为-0.125和-0.023。可能的原因是，一个地区的财政支出占当地GDP的比重越高，表明政府对市场的干预越强烈，越不利于该地区种植业地方专业化系数FRi的提升；商品零售价格指数的变化越大，其市场一体化程度越差，越不利于种植业地方专业化系数FRi的提高。也可以这样认为，各省区市种植业地方专业化对其市场化制度和竞争环境的要求较高，是影响其种植业地方专业化系数FRi非常重要的因素。

(4)成本因素层面，各省区市农民人均纯收入水平与全国农民人均纯收入水平的比率对种植业地方专业化具有较小的负向影响，且影响不显著，系数为-0.045，这可能与农民人均纯收入的的来源构成有关。部分农民人均纯收入较高的省区市如天津、浙江、江苏等其非农收入比重较高，种植业地方专业化系数FRi却并不高，反之部分农民人均纯收入较低的省区市如新疆、贵州、青海、广西、海南等，其种植业地方专业化系数FRi较高，因此各省区市农民人均纯收入与全国平均水平的比率与种植业地方专业化之间的影响关系是负向的。农用化肥施用量占全国的比重对种植业地方专业化具有较小的正向影响，且影响不显著，系数为0.029。

(5)要素投入层面，第一产业投资占GDP的比重对种植业地方专业化有极其轻微的负向影响，且影响不显著，系数为-0.007，第一产业投资占GDP比重越高的省区市其种植业地方专业化系数FRi的值越低，与区域经济发展阶段有关。农业从业人口占全国农业从业人口的比重对种植业地方专业化有较小的正向影响，且影响不显著，系数为0.025，说明农业劳动力投入越多，种植业地方专业化系数FRi越高。

整体而言，各省区市进出口水平、GDP规模、农用化肥施用量以及农业从业人口数量等因素对其种植业地方专业化系数FRi产生不同程度的正向影响。第一产业规模、地方财政支出、商品零售价格指数、农民人均纯收入等因素对种植业地方专业化系数FRi产生不同程度的负向影响。农业人口人均机械化动力、第一产业固定资产投资规模等对种植业地方专业化系数FRi的变化产生极小的影响。

5 结论与建议

5.1 结论

(1)1978—2017年期间，中国种植业的地方专业化系数FRi均值获得缓慢增长，江西和西藏2个省区的FRi值负增长，其余29个省区市的FRi值均获得不同程度的增长，其中，新疆、福建、广西、北京、浙江、山西、海南、广东等增长相对较快，江西、西藏、山东、河北、江苏省区市增长相对较慢，截至2017年，新疆、北京、福建、海南、广西等省区市的FRi值相对较高；总体而言，各省区市FRi值相对正常状态的年份数要远多于相对高值状态和相对低值状态，相对正常状态最多的是宁夏，湖北最少；相对高值状态最多的是上海，宁夏最少；相对低值状态最多的是湖北，宁夏为0。

(2)固定效应模型是评价中国种植业发展地方专业化水平的影响因素较为理想的模型。进出口水平的提升对地区种植业地方专业化水平提升具有显著正向影响；农用化肥施用量对地区种植业的地方专业化水平的提升具有轻微的促进作用；商品价格指数、第一产业增加值占GDP的比重以及财政支出占GDP的比重的提升从大到小依次对种植业地方专业化水平的提升产生不同程度的负向作用。

5.2 建议

为了更深入系统地研究中国种植业专业化的形成和发展，还需进一步考虑自然因素以及邻近区域之间的相互影响，也需在更加微观的层面探究种植业地方专业化的影响因素。同时，种植业专业化发展的受政策的影响值得进一步研究。近年来，我国种植业获得了稳定持续发展，取得了农业基础条件持续改善、农业生产能力稳步提升、农业科技进步显著以及初步形成主要农产品优势带等巨大成就，但同时也面临专业化程度不高、品种结构失衡、资源环境约束、国内外市场联动趋紧等困难和挑战。根据本研究固定效应模型的分析结果，结合当前我国乡村振兴战略与农业专业化发展的形势和任务，提出以下几点政策建议：

其一，应从乡村振兴的战略高度积极推进现代种植业专业化发展。当前，我国种植业专业化发展过程中尚存在技术体系不健全、专业化发展观念陈旧、市场意识淡薄等不足，而实施乡村振兴战略并以之为统领，一是可以加强现代种植业专业化发展的基础设施，及时地对基层农业发展的软、硬件设备进行更新换代，以此提升现代种植业专业化发展的技术和效率；二是可以完善现代种植业专业化发展的管理机制，加强推广、示范以及相应的培训，强化现代种植业发展的专业性和公益性；三是加强以市场需求为导向，提高科技创新的针对性和有效性，集中力量攻克影响产量、质量等技术问题的瓶颈，分区域、分品种试验推广出高产量高效率的成熟技术模式；此外，培育推广高品质的种植业产品，支持农民以多种形式参与规模化、产业化经营，使农民获得更多的收益。

其二，稳定“米袋子”、“菜篮子”和“果篮子”等基本消费品的物价水平。稳住基本消费品的物价水平，处理好粮食等基本消费品的供求关系，确保有相对稳定的种植面积，这是保证基本消费品价格稳定的最重要因素，避免因基本消费品价格大幅上升导致市场交易量降低，从而对种植业专业化发展形成冲击。

其三，优化产业结构，充分发挥市场的资源配置功能，带动种植业专业化发展。首先，一个省区市的第一产业占GDP比重越高，意味着该省区市的产业结构越初级，第一产业比重下降是经济发展的必然规律，加快产业结构优化升级，大力发展二、三产业能有效地提升种植业专业化水平，应积极发展农产品加工业，扩展农业多功能，实现三次产业融合发展。其次，比较优势是农业专业化的基石，发挥市场在资源配置中的决定性作用，使种植业专业化生产要素在区域间自由流动，促进种植业专业化发展；种植业专业化的规模特性表现在生产要素、生产经营主体以及专业化农产品输出等的规模上，这也有待于市场体系的完善和产业结构的优化。

其四，规范农业市场秩序，加强对优势农产品的营销服务，提升专业化农产品的市场一体化程度。首先，应努力维护国内市场的统一性和规范性，各省区市应统一认识，打破地区封锁与行业垄断，废除各种阻碍专业化农产品跨区域流通的地方性法规文件，引导各专业化农产品市场主体良性竞争、共同发展，维护正常的市场秩序。其次，重点加强对优势农产品的市场营销服务，鼓励和支持农业合作经济组织、涉农企业、营销大户和农村经纪人等营销运作，支持优势农产品出口创汇，积极地融入全球农业价值链和国际市场，统筹谋划农产品的进出口，科学确定优势出口农产品和紧缺进口农产品。再次，应减少政府对农业经济的干预，鼓励自由竞争；通过深化改革，提升专业化农产品的市场一体化程度，促进市场逐渐完善，营造让农业企业和市场发挥作用的制度环境。