常慧杰 范稚莲 莫良玉 陆桂军 梁琼 朱芝燕 范业赓

摘要：【目的】研究廣西甘蔗生产规模发展形势及时空关联分布特征，为提升广西区域甘蔗产业的竞争力、推动广西甘蔗产业持续发展提供参考。【方法】利用规模比较优势指数对广西14个地级市的甘蔗生产规模比较优势进行分析，采用空间计量模型研究其时空关联分布特征，并对影响甘蔗规模比较优势的内部因素进行显著性分析。【结果】2011—2018年广西14个地级市的甘蔗规模比较优势指数均大于0，且省域整体甘蔗规模比较优势指数均大于1.10;各地级市间规模比较优势指数又具有显著差异性，呈现一轴两翼的分布局面，其中桂中和桂西较高，最大值为3.50左右;桂东偏低，数值均小于0.10，表明广西区域内甘蔗生产仍存在较大发展空间。从空间均衡性来看，2011—2018年全局Morans I指数均大于0.10，表明广西甘蔗生产规模比较优势存在显著为正的全局自相关性，并根据LISA集聚的结果进一步表明，高集聚区数量逐渐增加至4个，无显著相关性区域的数量由9递减至2个，整体呈现出点—带—片的空间结构特征，省域间空间集聚关联性不断增强。通过空间计量模型实证分析得出，影响因素按照显著性程度大小依次为单位面积机械化水平、产业结构指标、财政支农水平、农户人均纯收入，而单位面积劳动力对其不产生显著性影响，具有明显的空间溢出效应。【建议】依据广西各市甘蔗规模比较优势空间格局特征及因素间影响程度进行优劣互补，增强桂中甘蔗“双高”基地空间溢出效应;培养良种，有效降低农户甘蔗生产及企业加工成本，保障甘蔗产业规模化经营，从而实现甘蔗生产综合效益最大化。

关键词： 甘蔗生产;规模比较优势;空间格局;时空分异;广西

中图分类号： S566.101.9;F327                         文献标志码： A 文章编号：2095-1191（2021）05-1405-09

Abstract：【Objective】To study the development situation of sugarcane production scale in Guangxi and the charac-teristics of spatial and temporal correlation distribution， so as to provide reference for improving the competitiveness of Guangxi regional sugarcane industry and promoting the sustainable development of Guangxi sugarcane industry. 【Method】The scale comparative advantage index （SAI） was used to analyze the scale comparative advantage of sugarcane production in 14 prefecture-level cities in Guangxi， and the spatial econometric model was used to study its spatial and temporal correlation distribution characteristics and to analyze the significance of internal factors affecting the scale comparative advantage of sugarcane. 【Result】The scale comparative advantage index of 14 prefecture-level cities in Guangxi sugarcane production from 2011 to 2018 was greater than 0， among which the overall scale comparative advantage index of sugarcane in the province was above 1.10， which was in an obvious advantageous position; the scale comparative advantage index among prefecture-level cities also had significant differences， showing one axis and two wings pattern. Among them， central Guangxi and western Guangxi were higher， with the maximum value reaching about 3.50; eastern Guangxi was lower， with the value less than 0.10， indicating that there was still more room for development of sugarcane production in Guangxi. In terms of spatial equilibrium， the global Morans I index from 2011-2018 was greater than 0.10， indicating that there was a significant positive global autocorrelation of the comparative advantage of sugarcane production scale in Guangxi， and further indicated that the number of high clustering areas gradually increased to four， and the number of areas without significant correlation decreased from nine to two according to the results of LISA clus-tering. The overall spatial structure of point-belt-slice was characterized by increasing inter-provincial spatial agglomeration correlation. Through the spatial econometric model， the influencing factors in order of significance were mechanization level per unit area， industrial structure index， financial support ratio and per capita net income of farming households， while labor force per unit area did not have significant influence on it， which had obvious spatial spillover effect. 【Suggestion】Based on the characteristics of spatial pattern of comparative advantages of sugarcane scale in each city of Guangxi and the degree of influence among factors to complement the advantages and disadvantages， enhance the spatial spillover effect of sugarcane double-high base in central Guangxi， breed fine varieties， effectively reduce the production cost of sugarcane for farmers and processing cost for enterprises， guarantee the scale operation of sugarcane industry， so as to maximize the comprehensive benefit of sugarcane production.

Key words： sugarcane production; comparative advantage of scale; spatial framework;  temporal and spatial differen-tiation; Guangxi

Fundation item： Guangxi Science and Technology Development Strategy Project（Guike ZL19107016）;Guangxi Science and Technology Base and Talent Special Project（Guike AD19245080）

0 引言

【研究意义】甘蔗作为重要的糖料作物和经济作物，是我国食糖供应的基本保障，也是关系国计民生的重大制糖战略物资。广西作为甘蔗主产区之一，是我国主要的甘蔗生产种植基地。然而，受国际蔗糖市场波动和价格的影响，广西甘蔗的种植面积和产量持续下降，农民的生产积极性也持续低迷，甘蔗生产种植规模形势严峻（李明等，2017）。作为衡量甘蔗生产种植规模变化的关键性指标，规模比较优势对广西整体甘蔗生产规划具有重要的理论意义。通过规模比较优势理论分析，有利于了解区域具体资源情况，寻找生产优势区位，提高资源合理配置效率。因此，研究广西甘蔗生产规模比较优势时空分异性，对加快推动广西甘蔗生产绿色高效发展具有战略指导意义。【前人研究进展】规模比较优势理论一直是国内外学者研究问题的重点方法，尤其在国内农作物研究方面应用深入（常慧杰等，2020）。农作物比较优势的研究主要涵盖粮食安全、区域间比较及产业結构分布等方面。陈琪等（2018）利用探索性空间数据分析技术，对京津冀玉米比较优势时空分布特征开展研究，从而进一步优化玉米生产布局;马丽荣等（2019）基于比较优势理论研究甘肃省主要畜产品生产区域比较优势，并对畜牧产业生产结构进行优化;潘鸿等（2020）基于灰色关联度分析我国玉米产业区域优势及其影响因素研究;徐甜甜等（2020）根据2008—2017年玉米主产区面板数据，对我国省域玉米生产比较优势进行深入研究，并探讨了影响其比较优势的内部因素。有关甘蔗农作物生产比较优势的研究尚不多见。以往关于甘蔗生产的研究大多数主要在机械化、种植收益及技术改革等方面。司强（2017）立足农机购置补贴，对广西甘蔗收获机械化发展现状进行分析，并制定相应的解决对策;卢星高等（2019）对广西甘蔗良种繁育推广体系进行构建，深化其发展措施;罗含敏等（2020）从影响甘蔗产量的要素出发，对甘蔗生长制定相应的化学调控措施，为技术助力甘蔗提质增效提供参考依据;李毅杰等（2020）基于桂糖品种对新植蔗机械收获质量制定相关调查报告。【本研究切入点】目前，针对广西甘蔗生产规模比较优势指数的空间集聚研究尚无相关报道，仅局限于单方面研究，并缺乏空间异质性分析。【拟解决的关键问题】利用规模比较优势指数对广西14个地级市的甘蔗生产规模比较优势进行分析，采用空间计量模型研究其时空关联分布特征，并对影响甘蔗规模比较优势的内部因素进行分析，旨在为提升广西区域甘蔗产业的竞争力、推动广西甘蔗特色产业持续发展提供理论参考。

1 数据来源及研究方法

在充分了解甘蔗生产现状的基础上，本研究利用规模比较优势指数对广西14个地级市的甘蔗生产规模比较优势进行分析，采用空间计量模型研究其时空关联分布特征，并对影响甘蔗规模比较优势的内部因素进行分析。

1. 1 规模比较优势指数

规模比较优势指数是指特定作物种植规模在区域农作物种植规模中的比重。本研究主要强调从外延角度反映一个地区某一甘蔗生产的规模和专业化程度（龚立新，2019），生产规模是市场需求与资源禀赋相互作用的结果，表现为区域甘蔗经济作物经济效益的提高，计算公式为：

式中，GMij为i区域j作物的规模比较优势指数，Mij为i区域j作物播种面积，Mi为i区域农作物播种总面积，Mj为区域较大范围的j作物播种面积，M为区域较大范围的农作物播种总面积。

1. 2 空间计量模型构建

由于空间数据自变量间存在关联性，无法适应传统计量经济学模型残差项独立的假设。因而，在传统计量模型的基础上，引入空间位置属性对不同区域的估计，建立空间计量模型，从而使其参数计量结果更符合实际（张博胜和杨子生，2020）。

1. 2. 1 全局Morans I指数 即全局空间自相关指数，是指从全局的角度出发，测算空间邻近区域单元属性值的数据的相关性强度，其意义是测算广西区域内14个地级市的甘蔗产业规模指数是否出现了空间集聚效应。

式中，I为全局Morans I指数，xi表示第i个区域的甘蔗规模比较优势指数，xj为第j个区域的甘蔗规模比较优势指数，x为平均值，wij代表权重矩阵。

1. 2. 2 局部Morans I指数 局部空间自相关集中反映了广西14个地级市域间甘蔗规模比较优势的空间差异程度与显著性，其中变化程度划分为第一象限（高—高）、第三象限（低—低）、第二象限（低—高）、第四象限（高—低）4个象限（任燕燕等，2019）。为更好突出甘蔗规模比较优势的空间差异性，本研究选取2011、2014、2016和2018年4个代表性年份分别进行局部空间自相关分析。具体公式如下：

式中，Ii为局部Morans I指数，s2为xi的离散方差，wij为权重矩阵，采用Queen方法确定。

1. 3 变量选取及数据来源

1. 3. 1 变量选取 结合空间自相关的因素，本研究拟运用空间面板回归模型检验广西甘蔗生产规模比较优势的影响因素。影响甘蔗生产规模比较优势的因素众多，考虑到数据的可获得性，并参考已有的研究成果（马改艳和周磊，2017），设定以下变量作为自变量：

（1）农户人均纯收入。一般认为，收入是影响农户制定种植规模的重要因素。通常情况下，收入较高的农户对农业生产的投入意愿也更强，反之投入意愿更弱。

（2）财政支农水平。用广西地级市农业财政支出占总财政支出的比例表示，体现政府自身财政对农业造血功能的强弱。

（3）产业结构指标。农业总产值占当地生产总值的比重。一般认为，某类农产品占当地GDP比重越高，代表产业升级速度较快，产业结构也更加合理。

（4）单位面积机械化水平。用广西各地级市农业机械化总动力除以农作物播种面积表示。其比值越高，代表整体农业的机械化水平保持优势趋势。

（5）单位面积劳动力。用广西各地级市农村劳动力人数除以农作物播种总面积表示。该指标表示地区农村劳动力转移程度。

1. 3. 2 数据来源 依据数据的可获得性并参考已有研究成果（段维兴，2016），本研究拟选取2011—2018年广西14个地级市面板数据，所使用的甘蔗规模数据主要源于《广西统计年鉴》（2011—2018年）、广西14个地级市国民经济发展统计公报、《中国农村统计年鉴》（2011—2018年）;广西市域区划数据来源于国家测绘地理信息局平台（http：//bzdt.ch.mnr.gov.cn）。

1. 4 统计分析

本研究运用Excel 2016测算甘蔗规模比较优势指数;依据2019版中国标准地图数据，利用Arcgis软件，导入投影坐标系的shapefile格式广西市域地图，建立数据图层;利用Geoda 4.5及ArcGIS 10.2确定空间权重矩阵，进行全局空间自相关和局部空间自相关分析;通过Stata 16.0确定空间滞后模型（Spatial Lag）或空间误差模型（Spatial Error）。

2 广西甘蔗生产规模比较优势及影响因素分析

2. 1 规模比较优势指数时间变化分析

由表1可知，2011—2018年广西14个地级市的甘蔗规模比较优势指数均大于0，且省域整体甘蔗规模规模比较优势指数均大小1.10。表明广西甘蔗具有明显优势;但从广西各地级市的具体指数对比来看，各地级市间规模比较优势指数间存在较大差异，呈现一轴两翼的分布局面。其中，桂中和桂西较高，崇左以均值3.50的规模优势指数连续8年位居第一，远高于其他生产区域;桂东偏低，桂林、梧州和贺州的甘蔗规模比较优势指数均小于0.10，表明仍存在较大的提升空间，原因主要是由于自然禀赋的差异及区域间的经济发展，从而导致广西甘蔗规模优势指数存在整体显著高、区域差异大的现状。另外，从变化趋势可知，2011—2016年广西甘蔗规模比较优势指数变化波动均较小，呈现平缓的增长趋势，但2016—2018年整体呈现波动下降的趋势，分析主要原因在于广西独特的自然环境、气候条件为甘蔗提供了优异的种植基础，但喀斯特地貌的发育和复杂的气温变化等因素使农户种蔗积极性不断受挫。除自然因素影响外，种植利润低也是制约广西甘蔗产业规模发展的最主要因素之一。

2. 2 规模比较优势指数空间变化分析

由图1可知，2018年广西各地级市甘蔗规模比较优势指数间具有明显差异。其中，数值低于0.500的有5个，占广西地级市总数的35.71%;介于0.500～0.980的有3个，占比约21.43%;数值达1.000以上的有6个。规模比较优势指数的空间分布主要呈现2种特征：（1）经济发展较好的地级市甘蔗规模比较优势指数较高，如南宁、柳州和北海等;规模比较优势指数较低的地级市，大部分属于喀斯特地貌发育区域，且包含较多国家扶贫开发重点乡镇。（2）广西甘蔗规模比较优势形成了一轴两翼的分布局面，一轴是从桂中到桂西南方向的柳州—来宾—南宁—崇左—防城港（北海），两翼分别是轴西北部的百色—河池和轴东部的桂林—贺州—梧州—玉林。空间分布的主要原因在于，地域上的关联性使广西甘蔗的四大优势产区（崇左、来宾、柳州和南宁）汇聚成规模效应突出的甘蔗生长带;而在芒果、柑橘等市场需求更大的经济作物及渔业养殖、有色金属的影响下，百色—河池形成了轴西北部的甘蔗次生规模优势产地;而对于广西东部的桂林—贺州—梧州—玉林，仅存在微弱的规模比较优势，已基本退出糖料甘蔗的生产。

2. 3 廣西甘蔗生产规模比较优势空间格局特征分析

2. 3. 1 全局空间自相关分析 通过广西各地级市甘蔗规模比较优势的面板数据可知，2011—2018年全局Morans I指数均为正值，表明广西各地级市甘蔗规模比较优势存在显著为正的全局自相关（表2）。其空间特征为，规模比较优势高的区域周围集聚的其他各市规模比较优势也较高，反之规模比较优势低的区域聚集的其他各市规模比较优势也较低;根据Morans I指数的变化，2011—2018年的空间关联性虽有波动，但仍表现出关联度增强的趋势，进而说明空间关联性对广西甘蔗生产规模比较优势具有较大影响，且一定程度上表现为变动趋势;在相邻的地市之间，规模比较优势集聚效应更加显著。

2. 3. 2 局部空间自相关分析 从2011—2018年中选取2011、2014、2016和2018年4个代表性年份，进行空间局部自相关分析，结果如图3所示。（1）高—高区域数量逐渐增加。在4个代表年份中，高—高区域数量由1个增加到4个，且以柳州、来宾、南宁和防城港市等桂中地区为主，形成原因主要得益于多平原、少山地及经济发展起步早、速度快等优势。（2）低—低区域数量也逐渐增加。在4个代表年份中，低—低区域数量不断增加，且变动集中于桂东地区。（3）无显著相关性区域的数量逐渐递减。区域数量由9个递减至2个，说明空间集聚效应不断增强，呈现出显著的空间依赖性。而对于传统的桂东平原农业区域仍一直呈现无显著相关性，其受土地利用发展的限制，基本退出甘蔗生产区。

根据4个代表年份LISA集聚的总体结果表明：2011—2018年间广西甘蔗生产规模比较优势整体呈现出点—带—片的结构特征。其中，柳州、来宾和崇左构成了空间结构中的点，3个区域均未受到辐射带动作用，空间异质性较为明显;柳州—来宾—南宁—崇左—防城港（北海）构成了空间结构中的带，其使广西甘蔗生产规模比较优势进行了分割，两侧形成鲜明对比;河池和百色与柳州—来宾—南宁—崇左—防城港（北海）构成了高—高与高—低的片，该区域由于地理环境、资源禀赋和经济发展的相似性，具有较强的辐射带动作用，从而使甘蔗生产规模比较优势在空间上呈现出相似性，形成片状结构;而在桂西地区形成了低—低与不显著的片区，基本已退出甘蔗生产区域。

从图1和图2可知，规模比较优势指数空间布局与LISA聚集图的数值分布基本呈吻合状态。其中，高值区域就多集中于桂中、桂南地区，而低值区多位于桂西。其主要原因在于桂中，尤其是崇左、南宁、防城港、北海、来宾和柳州等中轴线地区，具备较优越的地势条件和较高的经济发展水平，使得当地的农业基础设施与生产环境程度较为完善，甘蔗规模比较优势条件整体偏高;而处于桂东的桂林—贺州—梧州—贵港—玉林区域大部分以喀斯特地貌为主，耕地质量整体偏低，土层较薄，导致区域农业播种与机械化生产的投入较少。加之，桂东地区位于两广地区的交接处，外出务工等因素也导致从事农业生产的人口流动性大，使得甘蔗生产规模比较优势整体偏低。

综上所述，广西甘蔗生产规模比较优势在局部空间上表现出显著的空间依赖性，主要表现为区域间的空间集聚关联性。此外，通过对全局自相关和相关系数的分析可知，规模比较优势间存在较强的空间关联性，应进一步使用空间计量模型进行未知参数估计与误差估计。

2. 4 广西甘蔗生产规模比较优势影响因素的实证分析

本研究进行经典OLS回归估计，并对空间误差模型及滞后模型进行检验，最后根据检验结果从中选择较优的空间模型。结果如表3所示，经典OLS、空间滞后和空间误差的拟合优度（Adj R2）分別为0.4624、0.4823和0.4905，F统计量为48.3856，均通过了1%水平的显著性检验。根据经典OLS估计的空间相关检验，拉格朗日乘数形式的滞后项（LM-SAR）和误差项（LM-ERR）均通过了1%的显著性检验，稳健性检验的滞后项（R-LM-ERR）通过了1%的显著性检验，稳健性检验的误差项（R-LM-SAR）未通过显著性检验。另外，通过比较3个模型调整后的拟合优度可知，空间误差模型调整后的拟合优度最为优越，整体拟合效果较好。综上所述，本研究从3种面板数据测量模型中选取了空间误差模型。

依据表3中空间误差模型的结果，进一步分析广西甘蔗生产规模比较优势因素的影响程度大小。（1）农户人均纯收入因素。由表3可知，农户人均纯收入系数大于0，且通过10%水平的显著性检验，表明该变量对甘蔗规模比较优势水平的影响力度一般，远低于单位面积机械化水平。该解释变量体现出农民的人均纯收入越高，其对甘蔗生产规模的投入意愿也越大;另外，市域农户收入越高的区域，通常当地经济更为发达，对甘蔗生产的投入、管理技术、市场条件也相对更强。（2）财政支农水平因素。该解释变量的系数为正值，并通过5%水平的显著性检验，表明其对广西甘蔗规模比较优势水平影响较为显著。随着地区政府财政实力增加，投入到甘蔗生产的财政支农资金也随之增加，从而促进整体区域甘蔗产业的发展。在政策的推动下农业生产发展会呈现出积极上升态势，中央财政补贴与当地财政支持亦成为本地甘蔗规模生产的较有力支撑。（3）单位面积劳动力因素。根据运行结果，劳动力因素未通过显著性检验，表明其对甘蔗规模比较优势水平的影响并不显著。其中主要原因在于，尽管单位面积劳动力越多，对甘蔗规模生产的效率提升会有所增强，但是随着科技的进步，劳动力不再是限制规模化生产的主要因素。（4）单位面积机械化水平因素。该解释变量的弹性系数远大于其他4项因素，并通过1%水平的显著性检验，表明其对甘蔗规模比较优势的影响最显著，能有效提高广西甘蔗规模比较优势水平。在广西特殊喀斯特地貌的制约下，机械化水平的提高成为甘蔗规模化生产的最主要制约因素。另外，作为有效的甘蔗生产风险分散工具，机械化水平的高低将对农户甘蔗生产投入意愿产生持续性的激励作用。（5）产业结构指标因素。该指标的弹性系数仅次于单位面积机械化水平，并通过5%水平的显著性检验，表明第一产业所占当地GDP比重对甘蔗规模比较优势水平的影响较为显著，说明在考虑到空间溢出效应后，产业结构升级对区域甘蔗规模比较优势影响显著增大。虽然资源禀赋是限制农业生产发展的基础性条件，但较为合理的甘蔗产业结构、高质量的政府支持及丰富的农业经验基础仍会有力地促进当地甘蔗生产规模的发展。

综上所述，依据模型运行结果表明，空间误差模型的系数存在显著性优势，说明广西甘蔗规模比较优势的空间交互效应突出，特别是资源禀赋相似且区域位置邻近的地级市之间，空间集聚效应更为显著，区域发展需求不断增强。因此，广西甘蔗比较优势可依托地区间经济、机械化水平和产业结构等要素的溢出效应，保持因素间优劣互补性，获取综合效益最大化，从而实现广西甘蔗产业发展的途径不断创新。

3 讨论

甘蔗生产规模比较优势的高低决定着甘蔗产业的可持续发展，因地制宜分析甘蔗生产规模比较优势空间分布特征对全面、客观掌握区域甘蔗实际生产情况具有重要的实践意义。广西甘蔗规模比较优势水平的高低是耕地利用中自然条件与人为因素相互作用的结果，因而需要不断明确并细化限制甘蔗规模发展的主要因素，并依据当地资源禀赋条件不断改善规模生产的短板状况，从而实现广西甘蔗规模比较优势水平真正意义上的提升。因此，本研究所得出的关于甘蔗规模比较优势水平趋势的结论，与韦敬楠等（2017）所指出的广西蔗农适度规模经营实证分析及吴多广等（2017）所分析的甘蔗生产发展趋势的结果基本一致。

目前，在甘蔗规模比较优势水平的研究中，多数采用离散时间切片进行甘蔗生产分析，较少涉及甘蔗生产空间的稳定性与辐射性。若将时间维度与空间维度相结合，会更有助于全面观测甘蔗规模比较优势水平的发展动态。本研究在时间维度与空间维度相结合的研究理念与向云等（2020）所分析思路一致，均在对数据统计描述比较后，采用空间计量模型对农作物比较优势进行空间异质性分析。与传统线性模型相比，空间计量模型不仅考虑到空间维度的辐射带动性，而且对不同邻近市域间甘蔗生产条件进行估计，使分析的结果更加符合现实情况，也为广西甘蔗产业规模化利用提供了参考依据。因此，本研究引用空间计量模型分析广西甘蔗生产规模比较优势，结果显示甘蔗规模比较优势存在较强的空间溢出效应。由于所采用研究方法的不同，本研究与崔永伟等（2019）依据统计描述比较方法获取的研究结果存在一定出入，但均从甘蔗种植方面考虑到广西甘蔗发展的实际。并且关于甘蔗生产影响因素的结果又表明，由于区域间资源禀赋条件与经济发展水平的不同，使得影响因素的辐射效应具有显著的区域差异性，这一结论与刘晓雪和闫彩云（2020）所获结果不谋而合。因此，依据不同影响因素间影响程度进行优劣互补，追求甘蔗生产的综合效益最大化，实现广西甘蔗特色产业兴旺，助力乡村振兴发展。

4 建议

4. 1 强化桂中甘蔗双高基地，增强空间溢出效应

依据广西各市甘蔗规模比较优势空间格局特征，利用甘蔗生产点—带—片空间结构特点，在柳州、来宾、南宁和崇左等甘蔗规模比较优势高的地区强化甘蔗“双高”基地，完善甘蔗产业配套技术体系，实现规模化、机械化生产，加快区域间农机跨区、空间物质交流，增强广西区域甘蔗生产空间溢出效应，从而提高广西甘蔗产业的效益与竞争力。

4. 2 促进甘蔗生产区域资源贡献与优势互补，实现综合效益最大化

依据区域不同影响因素，因地制宜发展桂西和桂东优势产业，科学合理规划，推动广西农业特色产业集聚，实现综合效益最大化。与柳州、来宾、南宁和崇左等甘蔗重点生产区域实现资源共享与优势互补，提高广西整体农业发展的核心竞争力。采用现代种植技术取代传统的甘蔗高投入、低产出种植技术，强调甘蔗生产的绿色发展。此外，进一步因地制宜地发展甘蔗休闲农业，将甘蔗生产与农业休闲旅游相结合，从而提升甘蔗综合效益。

4. 3 发挥区位优势培育良种，实现甘蔗产业规模化效应

加强引进国内外优质甘蔗资源，筛选优良种质，扩大杂交育种亲本的遗传基础，开展广西甘蔗品种规模化区域试验。此外，完善甘蔗亲本开花诱导设施，建立高效的甘蔗开花诱导程序，进一步构建甘蔗品种选育机制，有效降低农户甘蔗生产及企业加工成本，实现甘蔗产业规模化，从而为甘蔗生产种植创新利用以及提高育种效率打下坚实基础。

4. 4 发挥甘蔗特色农产品辐射效应，助力广西农业现代化发展

在广西特色农产品的品牌优势基础上，发挥广西特色甘蔗产业辐射效应，延长甘蔗加工产业链，不断提升甘蔗产业价值。通过政府引导、企业参与和科技助力等路径，加快实施甘蔗生产降本增效的发展模式，提升甘蔗产业科技创效效率。同时，因地制宜实施甘蔗产业整合措施，完善甘蔗农作物生产供应链，降低农户生产成本，提升甘蔗作物的附加值，实现标准化生产与品牌化经营，助力广西农业现代化发展。

参考文献：

常慧杰，石保纬，梁胜凯，莫良玉，范稚莲，黄世洋，唐明. 2020. 广西耕地利用强度与粮食综合生产能力的关联效应分析——基于改进灰色关联模型实证研究[J]. 广东农业科学，47（3）：123-130. doi：10.16768/j.issn.1004-874X. 2020.03.017. [Chang H J，Shi B W，Liang S K，Mo L Y，Fan Z L，Huang S Y，Tang M. 2020. Analysis on correlation effect of cultivated land utilization intensity and comprehensive grain production capacity in Guangxi—An empirical study based on improved grey relational model[J]. Guangdong Agricultural Sciences，47（3）：123-130.]

陳琪，杨再洁，李奇峰，刁兴良，于景鑫，张馨，郑文刚，史磊刚. 2018. 京津冀玉米比较优势时空分布特征研究[J]. 安徽农业科学，46（35）：4-8. doi：10.13989/j.cnki.0517-6611.2018.35.002. [Chen Q，Yang Z J，Li Q F，Diao X L，Yu J X，Zhang X，Zheng W G，Shi L G. 2018. Spatial and temporal distribution characteristics of corn comparative advantage in Beijing-Tianjin-Hebei region[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences，46（35）：4-8.]

崔爱琴，韩若冰，胡继连. 2019. 山东棉花生产的衰退与集中：一个比较优势分析框架[J]. 中国农业资源与区划，40（7）：171-180. [Cui A Q，Han R B，Hu J L. 2019. The recession and concentration of cotton production in Shandong Province—An analysis framework of comparative advantage[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning，40（7）：171-180.]

崔永伟，杜聪慧，李树君. 2019. 广西甘蔗种业产业化发展分析与展望[J]. 农业展望，15（11）：57-62.doi：10.3969/j.issn.1673-3908.2019.11.012. [Cui Y W，Du C H，Li S J. 2019. Analysis and prospect on industrialization development of sugarcane seed industry in Guangxi[J]. Agricultural Outlook，15（11）：57-62.]

段维兴. 2016. 广西蔗糖产业发展现状及对策[J]. 中国糖料，38（1）：65-72. doi：10.13570/j.cnki.scc.2016.01.024. [Duan W X. 2016. Current situation and countermeasures for the development of cane sugar industry in Guangxi[J]. Sugar Crops of China，38（1）：65-72.]

龚立新. 2019. 基于比较优势的河南省农作物生产格局演变及空间优化研究[J]. 河南农业大学学报，53（1）：142-151. doi：10.16445/j.cnki.1000-2340.2019.01.021. [Gong L X. 2019.[Evolution and spatial optimization of crop production pattern in Henan Province based on comparative advantage[J]. Journal of Henan Agricultural University，53（1）：142-151.]

李明，田洪春，黄智刚. 2017. 我国甘蔗产业发展现状研究[J]. 中国糖料，39（1）：67-70. doi：10.13570/j.cnki.scc.2017. 01.021. [Li M，Tian H C，Huang Z G. 2017. Research on the development status of sugarcane industry in China[J]. Sugar Crops of China，39（1）：67-70.]

李毅杰，刘晓燕，王维赞，庞天，罗亚伟，梁阗，梁强，李杨瑞. 2020. 桂糖品种新植蔗机械收获质量调查报告[J]. 广西糖业，（4）：15-18. doi：10.3969/j.issn.1007-4732.2020.04. 004. [Li Y J，Liu X Y，Wang W Z，Pang T，Luo Y W，Liang T，Liang Q，Li Y R. 2020. An investigation report on the mechanical harvesting quality of “Guitang” cultivar newly planted sugarcane[J]. Guangxi Sugar Industry，（4）：15-18.]

刘晓雪，闫彩云. 2020. 广西甘蔗生产关键影响因素及解决路径的调查分析[J]. 中国糖料，42（4）：68-75. doi：10.13570/ j.cnki.scc.2020.04.012. [Liu X X，Yan C Y. 2020. Investigation and analysis on key influencing factors and solutions of sugarcane production in Guangxi[J]. Sugar Crops of China，42（4）：68-75.]

卢星高，甘崇琨，范业赓，丘立杭，陈荣发，黄杏，周慧文，李杨瑞，吴建明. 2019. 广西甘蔗良种繁育推广体系建设与发展[J]. 中国糖料，41（1）：76-80. doi：10.13570/j.cnki.scc. 2019. 01.016. [Lu X G，Gan C K，Fan Y G，Qiu L H，Chen R F，Huang X，Zhou H W，Li Y R，Wu J M. 2019. Construction and development of cane setts propagation and popularizing system in Guangxi[J]. Sugar Crops of China，41（1）：76-80.]

罗含敏，周慧文，闫海锋，周忠凤，范业赓，罗霆，陈荣发，段维兴，刘俊仙，丘立杭，吴建明. 2020. 甘蔗产量形成的要素及其化控措施[J]. 广西糖业，（4）：8-14. [Luo H M，Zhou H W，Yan H F，Zhou Z F，Fan Y G，Luo T，Chen R F，Duan W X，Liu J X，Qiu L H，Wu J M. 2020. The key factors of affecting the sugarcane yield formation and its chemical control strategies[J]. Guangxi Sugar Industry，（4）：8-14.]

馬改艳，周磊. 2017. 广西甘蔗区域产量保险的适用性讨论[J]. 上海农业学报，33（6）：113-117. doi：10.15955/j.issn 1000-3924.2017.06.22. [Ma G Y，Zhou L. 2017. Discussion on the applicability of areal sugarcane yield insurance in Guangxi region[J]. Acta Agriculturae Shanghai，33（6）：113-117.]

马丽荣，张邦林，赵有彪. 2019. 基于比较优势理论的甘肃省主要畜产品生产区域结构研究[J]. 中国农业资源与区划，40（11）：230-236. doi：10.7621/cjarrp.1005-9121.2019 1129. [Ma L R，Zhang B L，Zhao Y B. 2019. Study on the regional structure of main livestock products based on comparative advantage theory in Gansu Province[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning，40（11）：230-236.]

潘鸿，刘能毓，杨兴龙. 2020. 基于灰色关联度的我国玉米产业区域优势及其影响因素研究[J]. 商场现代化，（17）：1-5. doi：10.14013/j.cnki.scxdh.2020.17.001. [Pan H，Liu N Y，Yang X L. 2020. Research on regional advantages and influencing factors of Chinas corn industry based on grey correlation degree[J]. Market Modernization，（17）：1-5.]

任燕燕，吕洪渠，王娜. 2019. 动态面板空间随机前沿模型的参数估计及应用[J]. 统计研究，36（11）：113-124. doi：10.19343/j.cnki.11-1302/c.2019.11.010. [Ren Y，Lü H Q，Wang N. 2019. Parameter panel spatial stochastic frontier model[J]. Statistical Research，36（11）：113-124.]

司强. 2017. 广西甘蔗收获机械化发展现状及对策[J]. 乡村科技，（9）：88-89. doi：10.19345/j.cnki.1674-7909.2017.09. 048. [Si Q. 2017. Current situation and countermeasures of sugarcane harvesting mechanization in Guangxi[J]. Rural Technology，（9）：88-89.]

韦敬楠，张立中，胡天石. 2017. 广西蔗农适度规模经营测算及影响因素实证分析[J]. 中国农业大学学报，22（11）：199-207. doi：10.11841/j.issn.1007-4333.2017.11.23. [Wei J N，Zhang L Z，Hu T S. 2017. Analysis on the moderate scale management measure and influence factors of sugar cane farmers in Guangxi[J]. Journal of China Agricultu-ral University，22（11）：199-207.]

吳多广，吴建涛，谢静，王勤南，邱永生. 2017. 中国甘蔗生产发展趋势分析[J]. 广东农业科学，44（7）：154-160 doi：10.16768/j.issn.1004-874X.2017.07.024. [Wu D G，Wu J T，Xie J，Wang Q N，Qiu Y S. 2017. Development trend of sugarcane production in China[J]. Guangdong Agricultural Sciences，44（7）：154-160.]

向云，陆倩，祁春节. 2020. 南方地区农业要素禀赋水平的空间分异与动态比较[J]. 中国农业资源与区划，41（4）：183-192. doi：10.7621/cjarrp.1005-9121.20200422. [Xiang Y，Lu Q，Qi C J. 2020. Overall evaluation and spatial differen-tiation characteristics of agricultural factor endowment in South China[J]. Chinese Journal of Agricultural Resour-ces and Regional Planning，41（4）：183-192.]

徐甜甜，孟婷，穆月英. 2020. 我国省域玉米生产比较优势及其影响因素——基于20个玉米主产区2008—2017年面板数据实证[J]. 中国农业大学学报，25（6）：102-111. doi：10.11841/j.issn.1007-4333.2020.06.12. [Xu T T，Meng T，Mu Y Y. 2020. Comparative advantages of maize production and its determining factors across major maize producing regions：Empirical analyses based on the panel data of 20 major maize producing regions during the year 2008-2017[J]. Journal of China Agricultural University，25（6）：102-111.]

张博胜，杨子生. 2020. 中国城镇化的农村减贫及其空间溢出效应——基于省级面板数据的空间计量分析[J]. 地理研究，39（7）：1592-1608. doi：10.11821/dlyj020190775. [Zhang B S，Yang Z S. 2020. Rural poverty reduction and its spatial spillover effects of Chinese urbanization：Based on the analysis of spatial econometric model with provincial panel data[J]. Geographical Research，39（7）：1592-1608.]

（责任编辑 邓慧灵）