京津冀地区农业劳动生产率的分异特征及其影响因素

doi:10.13209/j.0479-8023.2017.001

摘要/Abstract

摘要：

以京津冀地区 171 个县域为研究单元, 利用GIS空间分析等方法, 分析1994, 2000, 2006 和 2012 年农业劳动生产率的空间分异特征, 并借助地理加权回归模型揭示2000和2012年县域农业劳动生产率空间分异的影响因素, 得到以下结果。1) 县域农业劳动生产率发展不均衡, 空间分异显著。京津唐地区的农业劳动生产率较高, 但近年来北京所辖区县的农业劳动生产率提升较慢, 高高集聚单元数明显减少; 石家庄市周边出现新的高高集聚类型区; 张家口、承德、保定和邢台所辖多数县域的农业劳动生产率处于较低水平。2) 县域农业劳动生产率快速提升, 并且两极分化趋势不明显; 4 个年份中, 县域农业劳动生产率存在显著的正向相关性, 但空间集聚程度减弱。3) 地理加权回归模型的拟合结果明显优于普通最小二乘法。171个县域各控制变量的参数估计结果和回归系数均不相同, 县域农业劳动生产率的驱动因素呈现非均衡联动的局域性特征, 其中, 上期农业劳动生产率的影响最显著。因此, 应结合县域农业劳动生产率的现状和影响因子的效应, 因地制宜地采取相应措施, 优化和提升区域农业劳动生产率。

关键词: 农业劳动生产率, 时空格局, 影响因素, 地理加权回归, 京津冀地区

Abstract:

Taking 171 counties of Beijing-Tianjin-Hebei region as research units, adopting GIS spatial analysis methods, it is revealed that spatial difference of agricultural labor productivity in 1994, 2000, 2006 and 2012. With geographically weighted regression model, the causes for the spatial difference of labor productivity in 2000 and 2012 are revealed. The results indicate that the agricultural labor productivity at county level shows unbalanced development with remarkable special differentiation. The counties in Beijing-Tianjin-Tangshan region possess higher agricultural labor productivity, however, there is a slow increase in labor productivity for the counties in Beijing, obvious decrease in number of agglomeration unit. The agricultural labor productivity of the counties in Shijiazhuang surrounding area sees high-level agglomeration; Agricultural labor productivity of the counties in Zhangjiakou, Chengde, Baoding and Xingtai is situated at a relatively low level. During the research period, agricultural labor productivity has a rapid increase, with no obvious polarization trend. In four research years, agricultural labor productivity at county level shows positive correlation but with weakened agglomerating level, so agricultural labor productivity at county level shows a decentralized sign. Simulation result of geographically weighted regression model is significantly better than ordinary least squares. Parameter estimation results for regression coefficients of controlled variables of 171 countries are different. Driving factors of labor productivity of agricultural work are featured as localization other than unbalanced linkage, and effects of agricultural labor productivity in previous stage are most obvious. Therefore, current status of agricultural labor productivity and driving factor should be combined to optimize agricultural labor productivity in Beijing-Tianjin-Hebei region.

Key words: agricultural labor productivity, spatial-temporal pattern, impact factor, geographically weighted regression, Beijing-Tiajin-Hebei region

中图分类号:

F307

刘玉, 郑艳东, 陈秧分. 京津冀地区农业劳动生产率的分异特征及其影响因素[J]. 北京大学学报自然科学版, 2017, 53(1): 101-110.

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图/表 8

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差异源	2000年				2012年
差异源	残差平方和	自由度	均方差	F	残差平方和	自由度	均方差	F
OLS模型的残差	0.90	5	0		1.54	6	0
GWR模型的改进量	0.28	18.21	0.0151		0.28	16.27	0.0174
GWR模型的残差	0.63	147.79	0.0043	3.5513	0.26	148.73	0.0085	2.0540

差异源	2000年				2012年
差异源	残差平方和	自由度	均方差	F	残差平方和	自由度	均方差	F
OLS模型的残差	0.90	5	0		1.54	6	0
GWR模型的改进量	0.28	18.21	0.0151		0.28	16.27	0.0174
GWR模型的残差	0.63	147.79	0.0043	3.5513	0.26	148.73	0.0085	2.0540

年份	参数	常数项	上期农业劳动生产率	地均农机动力投入	地均化肥投入	区位优势度
2000	OLS模型的标准回归系数		0.656***	0.054	0.166***	-0.02
	最小值	-0.056	0.541		0.033
	中位数	0.072	0.824		0.127
	最大值	0.139	1.383		0.248
2012	OLS模型的标准回归系数	***	0.934***	0.005	-0.090**	-0.095**
	最小值	0.076	0.869		-0.240	-0.193
	中位数	0.148	0.907		-0.098	-0.064
	最大值	0.217	1.010		0.061	0.046
年份	参数	农业技术人员比重	人均GDP	产业结构	种植结构	有效灌溉面积比率
2000	OLS模型的标准回归系数	0.039	0.065	-0.021	-0.1***	0.124*
	最小值				-0.218	0.025
	中位数				-0.128	0.062
	最大值				0.010	0.199
2012	OLS模型的标准回归系数	-0.016	0.016	-0.158**	0.069**	-0.036
	最小值			-0.180	-0.130
	中位数			-0.103	0.034
	最大值			-0.028	0.066
年份	局部R²	R²	R²_adj		F(R²)
2000	0.674~0.878	0.861(0.800)	0.842(0.796)		41.349(165.667)
2012	0.692~0.848	0.818(0.777)	0.794(0.771)		31.473(114.851)

年份	参数	常数项	上期农业劳动生产率	地均农机动力投入	地均化肥投入	区位优势度
2000	OLS模型的标准回归系数		0.656***	0.054	0.166***	-0.02
	最小值	-0.056	0.541		0.033
	中位数	0.072	0.824		0.127
	最大值	0.139	1.383		0.248
2012	OLS模型的标准回归系数	***	0.934***	0.005	-0.090**	-0.095**
	最小值	0.076	0.869		-0.240	-0.193
	中位数	0.148	0.907		-0.098	-0.064
	最大值	0.217	1.010		0.061	0.046
年份	参数	农业技术人员比重	人均GDP	产业结构	种植结构	有效灌溉面积比率
2000	OLS模型的标准回归系数	0.039	0.065	-0.021	-0.1***	0.124*
	最小值				-0.218	0.025
	中位数				-0.128	0.062
	最大值				0.010	0.199
2012	OLS模型的标准回归系数	-0.016	0.016	-0.158**	0.069**	-0.036
	最小值			-0.180	-0.130
	中位数			-0.103	0.034
	最大值			-0.028	0.066
年份	局部R²	R²	R²_adj		F(R²)
2000	0.674~0.878	0.861(0.800)	0.842(0.796)		41.349(165.667)
2012	0.692~0.848	0.818(0.777)	0.794(0.771)		31.473(114.851)