地理学报 ›› 2020, Vol. 75 ›› Issue (11): 2380-2395.doi: 10.11821/dlxb202011008
收稿日期:
2019-11-27
修回日期:
2020-05-21
出版日期:
2020-11-25
发布日期:
2021-01-25
通讯作者:
姚顺波
作者简介:
冯颖(1984-), 女, 博士, 副教授, 硕导, 研究方向为资源经济与环境管理。E-mail: 基金资助:
FENG Ying1,2(), HOU Mengyang3,4, YAO Shunbo3,4(
)
Received:
2019-11-27
Revised:
2020-05-21
Online:
2020-11-25
Published:
2021-01-25
Contact:
YAO Shunbo
Supported by:
摘要:
基于1996—2018年中国省际粮食生产面板数据,在修正的引力模型准确测算粮食生产空间关联关系及构建空间关联矩阵的基础上,首先运用社会网络分析方法从整体特征、个体特征及块模型3个方面具体考察了粮食生产空间关联网络的结构特征,进一步采用二次指派程序方法探讨其形成机制。研究发现:① 省际粮食生产空间关联的密切程度在波动中提高,但仍有提升空间,网络结构呈现较好的稳定性和可达性,溢出效应具有多重叠加特性;② 省际粮食生产空间关联网络呈现主产区、主销区、平衡区“核心—边缘”分布格局,粮食主产区在网络中处于核心地位,粮食主销区和平衡区则处于边缘地位;③ 粮食生产空间关联网络可划分为净溢出、主受益、经纪人和双向溢出4个板块,板块间的溢出效应具有明显的梯度传递特征;④ 自然禀赋条件与社会经济因素的共同作用推动了粮食生产空间关联网络的形成,地理空间邻近性、经济发展水平与农村劳动力规模、机械服务规模、耕地资源的差异、降水量和日照时数的相近性对粮食生产空间关联网络的形成具有显著影响。
冯颖, 侯孟阳, 姚顺波. 中国粮食生产空间关联网络的结构特征及其形成机制[J]. 地理学报, 2020, 75(11): 2380-2395.
FENG Ying, HOU Mengyang, YAO Shunbo. Structural characteristics and formation mechanism of spatial correlation network of grain production in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2020, 75(11): 2380-2395.
表1
粮食生产空间关联网络特征分析的主要指标测算与说明"
指标 | 计算公式 | 公式说明 | 指标含义 | |
---|---|---|---|---|
整体网络 | 网络密度 | 实际关系数与理论最大关系总数之比 | 密度越大,成员之间关联关系越紧密 | |
网络关联度 | 网络中任两个成员之间直接或间接可达的程度 | 关联度越大,网络结构的稳健性越强 | ||
网络等级度 | 网络中成员之间非对称地可达的程度 | 等级度越大,网络等级越森严,成员的支配地位越强 | ||
网络效率 | 网络中存在多余连线的程度 | 效率越低,网络中溢出路径越多,网络结构越稳定 | ||
个体网络 | 度数中心度 | 与某成员直接关联的成员数量与最大可能直接关联的成员总数之比 | 度数中心度越高,某成员对其他成员的控制能力越强 | |
接近中心度 | 网络中某成员与其他成员的捷径距离之和 | 接近中心度越高,成员之间的距离越短,关联与协同越密切 | ||
中介中心度 | 网络中成员为其他成员发挥中介作用的程度 | 中介中心度越高,成员在网络中的中介地位越明显 |
表2
2018年省际粮食生产空间关联的网络中心性分析"
省份 | 度数中心度 | 接近中心度 | 中介中心度 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
点出度 | 点入度 | 总度数 | 中心度 | 排名 | 中心度 | 排名 | 中心度 | 排名 | |
北京 | 7 | 3 | 10 | 24.169 | 27 | 50.666 | 27 | 0 | 28 |
天津 | 7 | 2 | 9 | 24.155 | 28 | 54.711 | 23 | 0.148 | 26 |
河北 | 9 | 14 | 23 | 58.629 | 4 | 70.647 | 4 | 3.869 | 6 |
山西 | 9 | 11 | 20 | 45.826 | 13 | 64.344 | 13 | 2.392 | 12 |
内蒙古 | 8 | 16 | 24 | 56.176 | 5 | 66.354 | 10 | 3.251 | 10 |
辽宁 | 8 | 10 | 18 | 38.741 | 15 | 55.766 | 21 | 0.994 | 16 |
吉林 | 8 | 12 | 20 | 49.682 | 11 | 65.911 | 11 | 2.238 | 13 |
黑龙江 | 15 | 1 | 16 | 49.672 | 12 | 64.912 | 12 | 3.339 | 9 |
上海 | 6 | 2 | 8 | 22.667 | 30 | 49.961 | 30 | 0 | 30 |
江苏 | 8 | 16 | 24 | 56.175 | 7 | 68.159 | 6 | 4.755 | 5 |
浙江 | 9 | 3 | 12 | 32.062 | 23 | 56.852 | 20 | 0.763 | 19 |
安徽 | 11 | 16 | 27 | 56.175 | 6 | 68.159 | 5 | 5.904 | 4 |
福建 | 8 | 7 | 15 | 34.582 | 19 | 54.711 | 22 | 0.362 | 22 |
江西 | 8 | 5 | 13 | 34.583 | 18 | 53.805 | 25 | 0.847 | 17 |
山东 | 8 | 17 | 25 | 59.633 | 3 | 71.649 | 3 | 6.606 | 3 |
河南 | 10 | 22 | 32 | 74.683 | 1 | 81.455 | 1 | 13.562 | 1 |
湖北 | 7 | 19 | 26 | 66.625 | 2 | 76.369 | 2 | 9.126 | 2 |
湖南 | 8 | 16 | 24 | 56.175 | 9 | 67.351 | 8 | 3.495 | 7 |
广东 | 8 | 10 | 18 | 37.693 | 16 | 61.702 | 14 | 1.364 | 14 |
广西 | 9 | 6 | 15 | 34.581 | 20 | 58.022 | 17 | 0.342 | 23 |
海南 | 8 | 2 | 10 | 28.344 | 26 | 53.805 | 26 | 0 | 27 |
重庆 | 9 | 5 | 14 | 37.619 | 17 | 56.861 | 19 | 0.837 | 18 |
四川 | 12 | 7 | 19 | 42.387 | 14 | 59.188 | 15 | 1.333 | 15 |
贵州 | 9 | 8 | 17 | 34.492 | 21 | 53.805 | 24 | 0.651 | 20 |
云南 | 9 | 4 | 13 | 34.476 | 22 | 58.022 | 18 | 0.271 | 25 |
陕西 | 14 | 14 | 28 | 56.175 | 8 | 68.156 | 7 | 3.452 | 8 |
甘肃 | 9 | 5 | 14 | 31.133 | 24 | 59.188 | 16 | 0.469 | 21 |
青海 | 7 | 1 | 8 | 24.128 | 29 | 50.666 | 29 | 0 | 29 |
宁夏 | 9 | 2 | 11 | 31.002 | 25 | 50.666 | 28 | 0.311 | 24 |
新疆 | 10 | 11 | 21 | 53.621 | 10 | 67.255 | 9 | 2.934 | 11 |
均值 | 8.9 | 8.9 | 17.8 | 42.869 | - | 61.304 | - | 2.454 | - |
表5
中国粮食生产空间关联关系的驱动因素回归结果"
变量 | 1996 | 2000 | 2004 | 2008 | 2012 | 2015 | 2018 | 均值 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Distance | 0.2894** (0.977) | 0.1839** (0.945) | 0.2071** (0.906) | 0.2268** (0.927) | 0.2086** (0.893) | 0.1891** (0.886) | 0.2824** (0.901) | 0.5662*** (0.956) |
Pgdp | 0.0476*** (1.000) | 0.0701*** (1.000) | 0.1086*** (1.000) | 0.0488*** (1.000) | 0.0584*** (1.000) | 0.0532*** (1.000) | 0.1337** (1.000) | 0.1134** (1.000) |
Indus | -0.0074 (1.000) | -0.0209 (0.138) | -0.1106 (1.000) | -0.0289 (0.037) | -0.0232 (1.000) | 0.0072 (0.970) | 0.0117 (1.000) | 0.4111 (0.167) |
Labor | 0.0267*** (0.416) | 0.0473*** (0.638) | 0.0348*** (0.661) | 0.0326*** (0.839) | 0.0373*** (0.928) | 0.0301*** (0.996) | 0.0353*** (0.827) | 0.0631*** (0.697) |
Mech | 0.0468*** (1.000) | 0.0167*** (1.000) | 0.0489*** (1.000) | 0.0017*** (1.000) | 0.0049*** (1.000) | 0.0083*** (1.000) | 0.0748*** (0.283) | 0.1869*** (1.000) |
Land | 0.0529*** (1.000) | 0.0403*** (1.000) | 0.0381*** (1.000) | 0.0474** (1.000) | 0.0274** (0.388) | 0.0266** (1.000) | 0.0141*** (0.493) | 0.1148*** (1.000) |
Temp | -0.0659 (0.000) | -0.1109 (0.000) | -0.1505 (0.057) | -0.0659 (0.283) | -0.1001 (0.188) | -0.0966 (0.195) | 0.0632 (0.193) | -0.2154 (0.205) |
Prec | -0.0241*** (0.132) | -0.0273*** (0.422) | 0.0063*** (0.493) | -0.0603*** (0.321) | -0.0369*** (0.328) | -0.0387*** (0.541) | 0.0746*** (0.434) | -0.2922*** (0.609) |
Sun | -0.0541*** (0.243) | -0.0487*** (0.231) | -0.0968*** (0.146) | -0.0452*** (0.295) | -0.0508*** (0.265) | -0.0584*** (0.287) | 0.0479*** (0.338) | -0.1373*** (0.325) |
R2 | 0.325 | 0.304 | 0.383 | 0.418 | 0.419 | 0.421 | 0.411 | 0.515 |
Adj-R2 | 0.316 | 0.295 | 0.374 | 0.409 | 0.413 | 0.416 | 0.404 | 0.510 |
P值 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
观察值 | 870 | 870 | 870 | 870 | 870 | 870 | 870 | 870 |
随机置换次数 | 5000 | 5000 | 5000 | 5000 | 5000 | 5000 | 5000 | 5000 |
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