長江經濟帶糧食產量時空變化及驅動因素分析

李禮連+張利國

[摘 要]本文運用變異系數、加權離差系數和GIS空間技術，分析2000—2014年長江經濟帶糧食產量時空變化，并采用固定效應模型探究長江經濟帶糧食產量驅動因素。結果表明：長江經濟帶糧食產量先持續下跌后波動增長，糧食產量波動趨于穩定，主產省糧食產量增長顯著。糧食播種面積、化肥施用量、糧食單產、農村固定資產投資和農業稅減免政策對糧食產量具有顯著正向影響，而人均GDP對糧食產量則具有顯著負向影響。

[關鍵詞]長江經濟帶；糧食產量；時空變化；驅動因素；固定效應模型

一、引言

糧食是維持人類生存和發展的基本生活必需品，具有經濟和政治雙重屬性。糧食安全問題是關系到國計民生的重大戰略問題。一直以來，黨中央、國務院都將保障糧食安全擺在重要戰略地位。2014年，國務院發布《關于依托黃金水道推動長江經濟帶發展的意見》，發展長江經濟帶與實施“一帶一路”“京津冀協同發展”一起成為國家推動區域發展的三大戰略。長江經濟帶包括上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州11個省（市），面積約205萬km2，占國土面積的21%，輻射中國45%的GDP地區，擁有良好的經濟條件和農業生產條件。進入21世紀以來，長江經濟帶糧食播種面積穩定在4200萬hm2上下，占全國糧食播種面積的比重維持在38%—40%之間；糧食產量穩定在2億噸左右，占全國糧食產量的比重維持在37%—45%之間，在中國糧食生產格局中舉足輕重，對確保中國糧食安全發揮了重要作用。因此，深入分析長江經濟帶糧食生產變化特征及驅動因素，提升長江經濟帶糧食生產能力，對保障中國糧食安全和社會經濟快速發展具有重要的現實意義。

圍繞糧食產量驅動因素，國內外學者從不同角度、采取不同方法進行了探究。有學者認為，糧食產量受到勞動力、耕地、化肥、農藥、農業機械和農膜等要素投入的影響，增加要素投入有利于提高糧食產量①。也有學者認為，農業政策是糧食生產重要的政治環境，政府出臺扶持農業發展的政策措施，可充分調動農民的種糧積極性，從而增加糧食產量②。還有學者從糧食受災率、有效灌溉率、糧食價格等方面探討了糧食產量驅動因素①。以上研究為本文進一步分析糧食產量變動及驅動因素奠定了良好基礎。但已有研究大多以我國整體或某個省市為研究對象，而專門針對長江經濟帶糧食生產及驅動因素的研究極少。本文將運用變異系數、加權離差系數和GIS空間技術，對長江經濟帶糧食產量時空變化進行分析，準確把握其變化特征，并在此基礎上，采用固定效應模型進一步探究長江經濟帶糧食產量驅動因素。

二、研究方法與數據來源

（一）研究方法

1.變異系數

這是衡量地區某要素相對差異的指標，變異系數越大，表明該要素在該地區的差異越大，反之，則差異越小。本文運用變異系數測算長江經濟帶糧食產量波動的總體差異，計算公式如下②：

2.加權離差系數

這是測度地區間某要素差異變化的指標，加權離差系數越大，表明該要素在地區間的差異越大；反之，則差異越小。本文運用加權離差系數測算長江經濟帶各地區間糧食產量差異水平，計算公式如下③：

（二）數據來源

本文以長江經濟帶11個省（市）為研究對象，時間從2000年至2014年，研究數據主要來源于《中國農業統計資料》《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》，部分數據來源于相關省（市）統計年鑒，采用的空間數據來源于國家基礎地理信息數據中心提供的1∶300萬矢量數據。

三、長江經濟帶糧食產量時空演變分析

（一）長江經濟帶糧食產量時序演變

如下頁圖1所示，2000—2014年長江經濟帶糧食產量大致經歷先持續下跌、后波動上漲兩個階段，糧食產量由2.08億噸上升到2.30億噸，累計上升0.22億噸。其中，第一階段為2000—2003年，受農業結構調整以及糧食收益相對低下等影響，糧食產量持續下降，由2000年的2.08億噸下降至2003年的1.83億噸，累計下降0.25億噸，下降12.02%；第二階段為2004—2014年，受國家農業稅減免政策以及農業補貼政策等影響，糧食產量波動上升，2007年開始持續上升，累計上升0.47億噸，上升25.68%。同時，2000—2014年間，雖然長江經濟帶糧食產量整體上升，但對全國糧食產量的貢獻率整體卻呈現下降趨勢，由2000年的45%下降至2014年的38%，累計下降7個百分點。

（二）長江經濟帶糧食產量波動時序演變

首先，運用變異系數對長江經濟帶糧食產量波動狀況進行定量測算。如圖2所示，2000—2014年長江經濟帶糧食產量變異系數經歷先大幅波動、后保持穩定兩個階段。其中，第一階段為2000—2006年，變異系數總體呈上升趨勢，最小為0.52，最大為0.57，表明長江經濟帶糧食產量差異較大；第二階段為2007—2014年，變異系數維持在0.56上下波動，表明長江經濟帶糧食產量差異趨于穩定。

為進一步驗證變異系數測算的準確性，繼續運用加權離差系數對長江經濟帶糧食產量波動狀況進行定量測算。如圖2所示，長江經濟帶糧食產量波動的加權離差系數變動趨勢和變異系數變動趨勢基本吻合，且兩者趨于收斂。具體來看，2000—2014年長江經濟帶糧食產量加權離差系數也經歷了先大幅波動、后保持穩定兩個階段。其中，第一階段為2000—2006年，加權離差系數最小值為0.38，最大值為0.42，表明長江經濟帶糧食產量差異顯著；第二階段為2007—2014年，加權離差系數在0.40上下波動，糧食產量差異趨于穩定。

（三）長江經濟帶糧食產量空間分異狀況

為了進一步探討長江經濟帶糧食產量的空間分異情況，本文選擇2000年、2005年、2010年和2014年4個年份，利用GIS技術繪制長江經濟帶糧食產量空間分布圖，具體見下頁圖3。如圖3所示，2000年、2005年、2010年和2014年糧食產量基本穩定的地區有：上海維持在1000萬噸以下；重慶和貴州維持在1000—1500萬噸；江蘇和四川維持在3000萬噸以上。糧食產量下降的地區為浙江，由1000—1500萬噸下降至1000萬噸以下。糧食產量上升的地區有：云南由1000—1500萬噸上升至1500—2000萬噸；江西由1500—2000萬噸上升至2000—2500萬噸；安徽先由2000—2500萬噸上升至2500—3000萬噸，再上升至3000萬噸以上；湖北由2000—2500萬噸上升至2500—3000萬噸；湖南由2500—3000萬噸上升至3000萬噸以上。總體上，長江經濟帶大部分省（市）糧食產量呈現上升趨勢，且糧食主產省上升趨勢較為明顯。

四、長江經濟帶糧食產量驅動因素的實證分析

（一）變量選取

糧食生產的驅動因素較多，包括要素投入、經濟環境、農業政策及農業生產條件等。本文結合現有研究成果，并考慮數據可獲性，選取以下指標作為長江經濟帶糧食產量的驅動因素：

1.要素投入

本文選取種糧人數、糧食播種面積、化肥施用量三個指標衡量長江經濟帶要素投入狀況。其中，選取種糧人數反映糧食生產的勞動力要素投入狀況，一般種糧人數量越多，糧食產量越高。種糧人數用農業從業人數乘以糧食播種面積占農作物播種面積的比重。選取糧食播種面積指標反映糧食生產的耕地要素投入狀況，一般糧食播種面積越大，糧食產量越高①。選取化肥施用量反映現代農業的要素投入水平，一般合理施用化肥，將提高糧食產量②，并假設種糧人數、糧食播種面積和化肥施用量對糧食產量具有正向影響。

2.糧食單產

本文選取糧食單產衡量某地區的糧食生產能力。一般糧食單產越高，糧食產量越高①，并假設糧食單產對糧食產量具有正向影響。

3.地區經濟發展水平

本文選取人均GDP衡量某地區的經濟發展水平②。人均GDP對糧食產量影響可能存在兩方面：一方面，人均GDP越高，農民就業選擇越多，可能會選擇非農產業就業，導致糧食產量降低；另一方面，人均GDP越高，農民可能增加資金和技術投入到糧食生產中，導致糧食產量提高。故人均GDP對糧食產量的影響有待于驗證。

4.農業生產條件

糧食生產是自然再生產和經濟社會再生產有機結合的過程，糧食生產在較大程度上受自然條件的影響。本文選取糧食受災面積反映糧食生產受自然條件的影響。糧食受災面積用糧食播種面積乘以農作物受災面積占農作物播種面積的比重表示，并假設糧食受災面積越大，糧食產量越低。本文還選取農村固定資產投資變量，并假設農村固定資產投資對糧食產量具有正向影響。農村固定資產投資是促進農業經濟增長、提高農民收入的重要物質基礎，增加農村固定資產投資對糧食生產具有促進作用。

5.農業政策

農業政策是糧食生產的另一個重要宏觀環境。本文選取農村固產資產投資和農業稅減免政策作為農業政策指標③，并假設農業稅減免政策對糧食產量具有正向影響。農業稅減免政策用虛擬變量表示，沒有取消農業稅減免政策的時期用“0”表示，實行農業稅明顯下調或完全減免的時期用“1”表示，并假設取消農業稅對糧食產量具有正向影響。

6.預期收益水平

糧食價格高低直接影響農戶糧食生產行為，從而影響糧食產量④。本文選取滯后一期糧食價格指數作為衡量糧食生產的預期收益水平，有效避免糧食價格指數與糧食產量反向因果的影響，并假設滯后一期糧食價格指數對糧食產量具有正向影響。

（二）模型建立

為了更加準確地分析糧食產量驅動因素，同時避免數據波動和量綱不統一問題，本文對部分變量數據進行對數化處理。構建要素投入、經濟發展水平、農業生產條件及農業政策等因素對長江經濟帶糧食產量驅動的計量分析模型：

lnYit=β0+β1lnlabit+β2lngsait+β3lnfuit+β4lnpgyit+β5lnpgdpit+β6lngdait+β7lnfirit+β8rtit+β9gpi（t-1）+εit

式中，Yit表示長江經濟帶i地區第t期糧食產量，β0為常數項，β1，β2……β9為待估參數，lab表示種糧人數，gsa表示糧食播種面積，fu表示化肥施用量，pgy表示糧食單產，pgdp表示人均GDP，gda表示糧食受災面積，fir表示農村固定資產投資，gpt-1表示滯后一期糧食價格指數，rt表示是否實行農業稅減免政策，ε表示隨機誤差項。

（三）實證結果與分析

本文使用Stata13.0軟件，采用固定效應模型進行估計，估計結果如下頁表2所示。從模型估計結果來看，模型擬合度為0.98以上，F統計量顯著，表明模型總體回歸效果較好。其中，糧食播種面積、糧食單產、人均GDP、農村固定資產投資和農業稅減免政策對糧食產量的影響均在1%的統計水平上顯著，化肥施用量對糧食產量的影響在10%的統計水平上顯著。具體分析如下：

要素投入的估計結果顯示，糧食播種面積和化肥施用量對長江經濟帶糧食產量具有顯著正向影響，與原假設相符。糧食播種面積的產出彈性為1.021，這表明在其他條件不變情況下，糧食播種面積每增加1%，糧食產量提高1.021%；化肥施用量的產出彈性為0.021，表明在其他條件不變情況下，化肥施用量每增加1%，糧食產量提高0.021%。種糧人數對長江經濟帶糧食產量具有負向影響，與原假設不符，并不是影響長江經濟帶糧食產量的顯著性變量。可能的原因是近年來科學技術水平的提高、良種技術的推廣和農業機械化水平的提高，大大提高了糧食產量，雖然種糧人數有所降低，但整體糧食產量仍然上升。

糧食單產的估計結果顯示，糧食單產對長江經濟帶糧食產量具有顯著正向影響，與原假設相符。糧食單產的產出彈性為0.215，表明在其他條件不變情況下，糧食單產每增加1%，糧食產量增加0.215%。

經濟發展水平的估計結果顯示，人均GDP對長江經濟帶糧食產量具有顯著負向影響，經濟發展水平越高的地區，糧食產量越低。人均GDP的產出彈性為-0.026，表明在其他條件不變情況下，人均GDP每增加1%，糧食產量下降0.026%。

農業生產條件的估計結果顯示，糧食受災面積對長江經濟帶糧食產量具有負向影響，與原假設相符，但并不是影響長江經濟帶糧食產量的顯著性變量。農村固定資產投資對長江經濟帶糧食產量具有顯著正向影響，與原假設相符。其中農村固定資產投資的產出彈性為0.007，表明在其他條件不變情況下，農村固定資產投資每增加1%，糧食產量增加0.007%。

農業政策的估計結果顯示，農業稅減免政策對長江經濟帶糧食產量具有顯著正向影響，與原假設相符。農業稅減免政策的估計系數為0.014，表明在其他條件不變情況下，實施農業稅減免政策使糧食產量提高0.014%。

預期收益水平的估計結果顯示，滯后一期糧食價格指數對長江經濟帶糧食產量具有正向影響，與原假設相符，但并不是影響長江經濟帶糧食產量的顯著性變量。

五、結論與啟示

（一）結論

本文利用描述性統計分析方法和GIS軟件對長江經濟帶11省（市）糧食產量時空演變進行分析，在此基礎上，采用固定效用模型對長江經濟帶糧食產量驅動因素進行實證分析，得出以下結論：

其一，2000—2014年長江經濟帶糧食總產量先持續下跌、后波動上漲，累計上漲0.22億噸，但長江經濟帶糧食產量占全國糧食產量的比重呈現下降趨勢。

其二，2000—2014年長江經濟帶糧食總產量波動年際間存在較大差異，但總體趨于穩定。

其三，2000—2014年長江經濟帶11個省（市）糧食產量省（市）際差異較大，但大部分分省糧食產量呈呈上升趨勢，且糧食主產省糧食上升趨勢明顯。

其四，2000—2014年顯著影響長江經濟帶糧食產量的因素有糧食播種面積、化肥施用量、糧食單產、人均GDP、農業固定資產投資、農業稅減免政策等。

（二）啟示

根據以上對長江經濟帶糧食產量時空演變及驅動因素的深入分析，本文得出以下啟示：

一是在當前退耕還林、退田還湖、還草等背景下，通過荒地開墾、土地開發、土地改良、土地整改等途徑，盡可能穩定和擴大長江經濟帶糧食播種面積。同時，加快農村土地流轉，實現糧食生產的規模化經營。

二是在農業部印發《到2020年化肥使用量零增長行動方案》的背景下，長江經濟帶糧食生產應該通過減少施用次數、施用劑量，減去不合理施肥造成的多用部分化肥，并防止流失，提高效率。

三是在農業現代化建設背景下加強糧食作物培育技術的研發和推廣，加大糧食生產過程的機械化投入，同時提高糧食生產過程的管理水平，從而提高糧食單產。

四是長江經濟帶水資源豐富，極易受到洪澇災害的影響，因此，應加強長江經濟帶農村地區水利基礎設施建設，提高防洪抗旱能力。同時，改進農業灌溉方式，由傳統漫灌向噴灌、滴灌技術轉變。

五是長江經濟帶各省（市）應建立健全自然災害監測和預警系統以及商業保險制度。特別是在糧食生產相對落后、抗災能力弱的地區，通過自然災害監測和預警系統，盡可能防范農業自然災害的發生；同時，一旦發生自然災害，也可以通過農業自然災害商業保險制度，最大限度地降低糧食種植戶的損失。