江西省水稻生產結構的年際波動特征與趨勢分析
——基于水稻內部結構調整的視角

余永琦，余艷鋒，彭柳林，王長松

(江西省農業科學院 農業經濟與信息研究所，江西 南昌 330200)

0 引言

江西是全國13個糧食主產區之一，是新中國成立以來從未間斷向國家提供商品糧的2個省份之一，為確保國家糧食安全作出了重要貢獻[1]。近年來，江西省全面深入貫徹國家糧食安全戰略、鄉村振興戰略、高質量跨越式發展首要戰略，全省糧食主產區地位不斷鞏固，糧食總產量連續7年穩定在215億kg以上，總產量位列全國第12位，稻谷產量位列全國第3位，為“中國飯碗”貢獻了更多“江西好糧”。因此，江西省糧食生產問題，成為政府和學術界關注的熱點問題。

研究表明，農業資源投入、農資要素投入、農業科技投入、氣象條件以及國家政策扶持等是影響區域糧食生產的重要因素[2-6]，這些影響因素本質上都是通過直接或間接作用于糧食播種面積、單產等要素進而影響糧食總產量[7-12]。因此，糧食單產的提高，一方面受益于糧食自身真實單產的提高，如科技進步、投入要素等作用實現單產水平提高；另一方面受益于糧食內部結構的調整，如通過早、中、晚稻種植比例的調整，從而挖掘彼此之間的“單產差”[13]。可見，除去糧食播種面積變化、糧食單產水平變化等因素外，糧食的增產能力還可能受到糧食內部種植結構的影響[14]。另外，由于這3個因素在不同階段內對糧食增產作用的影響程度存在差異，糧食生產會呈現出一定的年際波動性特征，且具有一定的周期性[15-16]。

有鑒于此，本文基于水稻內部結構調整的視角，立足于江西省水稻生產情況，探討了江西省水稻生產波動情況以及測算水稻種植面積、單產與內部結構調整在各周期內對江西省糧食增產的貢獻程度，從而為正確認識江西省水稻生產波動以及進一步持續穩步提升江西省水稻產量提供有力依據。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

選取1980～2019年《江西省統計年鑒》的水稻種植面積、總產與單產數據進行匯總與分析，其中水稻主要涵蓋早稻、中稻與晚稻；另外，根據全省歷年糧食生產情況，水稻生產占據糧食作物(水稻、小麥、雜谷、豆類、薯類)總產的90%以上，占絕對優勢，本文所指的糧食主要是指稻谷。

1.2 研究方法

1.2.1 H-P濾波模型 糧食生產具有周期性，在一段時期內，糧食生產受到種植面積變化、單產變化以及種植結構調整等影響，通常會展現出波動性擴張或波動性收縮的狀態，它是由長期趨勢與短期波動共同作用的結果[17]。長期趨勢表現的是糧食總體的變動狀態與特征，而短期波動表現的是糧食實際生產情況與長期趨勢的偏離，體現出周期性與季節性的特征[18]。H-P濾波模型是由Hodrick和Prescott于1980年共同提出的一種時間序列在狀態空間中的分解方法[19]，起初主要應用于經濟領域，由于其擬合效果優于線性回歸，隨后被逐漸運用到多個領域，因此本文采用H-P濾波模型對江西省水稻生產波動進行分析。

1.2.2 改進的拉氏因素分解模型(RLI模型) 相對于傳統的因素分解方法而言，RLI模型較好地解決了殘差的問題，Sun[21]提出了“聯合創造和平均分配”的原理，將殘差項ΔxΔy平均分配給因素x和y，而不是簡單地消除殘差項給因素x和y帶來的影響，合理地解決了因素分解過程中的“剩余”問題，因此本文采用RLI模型對江西省糧食生產內部結構影響因素進行分解分析。

由RLI模型可得：

(1)

對“剩余”進行平均配置，可得：

(2)

對“剩余”進行平均配置，可得：

(3)

2 江西省水稻生產波動性分析

根據H-P濾波分析方法，可以通過Eviews 8.0軟件進行數據分析，得到江西省1980～2018年的水稻生產濾波結果(圖1)。

圖1 1980～2018年江西省水稻總產量H-P濾波結果

2.1 江西省水稻產量的長期波動趨勢

從長期趨勢來看，1980～2018年江西省水稻總產量呈現波動性上升趨勢。根據波動強度與時間節點，可以將水稻總產趨勢分為波動增長—波動下降—穩定增長3個演化階段。第一階段為1980～1996年，該時期國家試探性推行家庭聯產承包責任制，推動農村改革，農民水稻種植熱情高漲，該階段水稻總產呈現出波動增長態勢，年均增長率為2.04%。第二階段為1996～2003年，該時期江西省受洪水等自然災害與“非典”疫情影響，水稻總產呈現波動下滑趨勢，從1996年產量峰值1641.8萬t降至2003年1360.54萬t，年均降幅達2.65%。第三階段為2003～2018年，該時期內受益于國家與江西省政府以及農業部門推行的一系列惠農政策，水稻產量呈現顯著性的增長態勢；根據波動走勢可進一步細分為2003～2009年、2010～2018年，在2003～2009年，年均增幅達6.25%，2010年受區域內洪澇災害影響，水稻總產減至1920.8萬t，隨后全省加強了水利灌溉設施修復與建設，推廣機械化生產與高標準農田建設，生產條件得到巨大改善，從2010～2018年水稻總產重新恢復增長態勢，2015年達觀察期內歷史峰值2157.16萬t，但受邊際產量遞減規律影響，產量增速減緩，年均增幅為1.07%。

2.2 江西省水稻產量的短期波動趨勢

依據周期波動理論，嚴格采用“波峰-波峰”周期劃分法，且滿足持續時間至少2年以上的標準[17,20]，可將1980～2018年江西省水稻產量波動劃分為11個周期，其中2014～2018年周期尚未完成。由表1可知，江西省水稻產量波動周期最短為2年，最長為7年，平均長度為3.45年，整體呈現短周期波動態勢。

峰谷落差測算的是周期內波峰與波谷落差大小，反映了水稻產量在周期內的波動強度。根據峰谷落差的大小可將波幅按照(0，5%)、[5%，10%)、[10%，+∞)分別劃分為弱幅型、中幅型、強幅型3類[17]。根據表1可知，江西省水稻產量的最大波幅為10.90%(1999～2016年)，最小波幅為0.15%(2011～2014年)，平均波幅為3.50%，整體上屬于弱幅型，這說明江西省水稻產量在較多的年份里保持著弱幅型波動。江西省水稻產量波動的第7周期屬于強幅型，第4、第5周期屬于中幅型，其余周期屬于弱幅型，表明1990～2006年間江西省水稻產量同比其他年份波動相對劇烈。1980～2018年，江西省水稻生產的最長擴展期為3年，最長收縮期為4年，平均擴張期為1.45年，較低于平均收縮期2年，表明江西省水稻產量在較短時間內易出現滑坡，但從衰退轉入蕭條的持續時間較長。另外，江西省水稻產量從復蘇轉入繁榮的持續時間較短，說明水稻產量從滑坡到恢復性增長再到繁榮階段，耗時少但增長趨勢持續時間不長。

表1 1980～2018年江西省水稻產量波動特征

2.3 江西省水稻生產結構的波動趨勢

水稻總產量的波動實際上是早、中、晚稻產量波動的綜合結果，分別對早、中、晚稻進行H-P濾波分析，可以得到其長期趨勢與波動指數(圖2)。對比圖1與圖2發現，早稻產量波動較為頻繁，穩定性較差，波幅維持在-16.90%～11.00%之間；晚稻產量同樣表現出較為劇烈的波動特征，波幅維持在-27.5%～9.0%之間；早稻、晚稻與總產波動趨勢較為一致，反映出水稻總產波動受兩者的影響較大。中稻產量波動相對平穩，中稻波幅維持在-11.6%～13.8%之間，且與總產波動趨勢呈現出一定相反性，尤其是在1987～1996年、2001～2006年，反映出在水稻總產出現正向與負向大波動之年，中稻具有一定的平緩波動的作用。為進一步明確水稻內部產量波動對水稻總產波動走勢的影響，需通過建立模型進行分析。首先，對各波動指數進行單位根檢驗，結果顯示，江西省水稻總產量波動指數與早、中、晚稻的波動指數均在10%、5%、1%的顯著性水平下，拒絕存在單位根的原假設，即各波動指數都為平穩序列。因此，構建總產波動指數與早、中、晚稻的波動指數的回歸方程：

圖2 早、中、晚稻H-P濾波結果與波動率

GV=β0+β1GZV+β2GMV+β3GWV

(4)

據表2可知，早、中、晚稻對水稻總產波動的影響系數分別為0.42、0.12、0.39，其中，早稻對水稻總產波動趨勢影響最大，其次為晚稻、中稻，可見與上述分析較為一致，也進一步說明，早稻產量波動是構成江西省水稻總產波動的主要因素，晚稻次之，中稻最次。這可能是受江西省水稻種植結構、單產變動等因素的影響。

表2 江西省水稻總產波動指數與早、中、晚稻的波動指數回歸估計結果

3 江西省水稻產量變動因素分解效應的時序特征

為了進一步剖析江西省水稻生產波動特征的內部影響機制，本文基于內部結構調整角度，以江西省水稻生產變化的11個周期為基礎，將水稻產量波動變化分解為播種面積、生產力與種植結構3個因素變化的總效應。由表3可知，1980～2018年，江西省水稻增產主要得益于生產力效應，播種面積與種植結構調整對其貢獻成效相當，但在不同周期內，3個因素變化的水稻增產效應表現差異較大。

3.1 播種面積效應

1980～2018年，江西省水稻播種面積變化可以分為3個階段特征，(1)1980～2003年，水稻播種面積呈現波動收縮特征，由1980年的332.37萬hm2降至2003年268.53萬hm2，為39年內的最低值，年均降幅1%；(2)2003～2015年，水稻播種面積呈現穩步增長態勢，從2003年268.53萬hm2恢復增長至2015年254.13萬hm2，為39年內的最高值，年均增幅2.33%；(3)2015～2018年，水稻播種面積呈現下滑趨勢，從2015年254.13萬hm2下滑至2018年343.62萬hm2，年均降幅1%(圖3)。

圖3 1980～2018年江西省水稻播種面積情況(含早、中、晚稻)

一般而言，水稻播種面積在不同年度的變化，會逐一反映至水稻總產波動上，根據分解情況，可知各個周期內水稻播種面積變化對水稻增產的貢獻情況(表3)。在11個周期內，水稻播種面積效應貢獻率在100%以上的(絕對值)占27.27%，主要集中在水稻總產下滑周期，播種面積呈現出縮減態勢，對其具有一定減產效果；貢獻率在50%～100%之間的(絕對值)占18.19%，主要集中在水稻總產上升周期，播種面積有所擴展，對其增產具有一定的支撐作用；貢獻率在50%以下的(絕對值)占54.55%，主要集中在水稻總產波幅相對溫和的周期內，播種面積呈現周期性波動，對水稻增產效果較低。縱觀39年來，水稻播種面積的不斷變化確實對水稻總產變動產生了一定的影響，但并沒有成為影響水稻產量波動最主要的因素，1980～2018年水稻增產904.2萬t，年均增產23.18萬t，水稻播種面積貢獻量為25.2萬t，貢獻率僅為2.79% 。

表3 江西省水稻產量變化內部貢獻因素分解效應

3.2 生產力效應

從水稻加權單產來看，1980～2018年，水稻生產力增產效果達846.90萬t，貢獻率為93.66%，顯著高于播種面積效應與結構性效應，構成影響水稻增產效應的主導因素。具體來看，在11個周期內，生產力效應貢獻率在100%以上的(絕對值)占27.27%，分別為1980～1984年、1984～1987年、1996～1999年，對水稻增減變動表現出同向支撐作用，且作用高于播種面積效應；貢獻率在50%～100%之間的(絕對值)占36.36%，分別為1987～1990年、1990～1994年、1994～1996年、2006～2008年，在這些年份內水稻加權單產呈現波動上升態勢，在水稻減產突出的年份，同樣表現出巨大的支撐作用，如1990～1994年，調增80.02萬t，大大抵消了因種植面積縮減所帶來的影響；貢獻率在50%以下的(絕對值)占36.36%，分別為1999～2006年、2008～2011年、2011～2014年、2014～2018年，在這些年份內，水稻加權單產繼續保持增長的態勢，但對水稻產量增減的貢獻效果有所減弱(表3、圖4)。綜合而言，在11個周期內，生產力效應顯著高于播種面積效應的占比達63.64%，且高于結構性效應的占比達90.91%，可以判定生產力效應是構成周期內江西省水稻產量增減變動的主要原因。

圖4 1980～2018年江西省水稻產量單產(含早、中、晚稻)

從早、中、晚稻單產生產力增產效應來看，晚稻單產的增產效果要顯著優于早稻和中稻，是構成水稻增產的主導因素。1980～2018年，晚稻單產水平呈上升趨勢，介于早稻與中稻之間，與水稻加權單產水平走向較為一致(圖4)；晚稻單產增產貢獻量為433.26萬t，貢獻率47.92%，高于早稻與晚稻，其中，早稻單產貢獻量為253.46萬t，貢獻率為28.03%，中稻單產貢獻量為160.18萬t，貢獻率為17.71%；同時，在各個周期內，晚稻貢獻率高于早稻與中稻的周期占比，為63.64%(含絕對值)(表4)。同比晚稻單產，中稻單產水平波動性較大，早稻次之，中稻單產水平增幅較大，但早稻單產的增產效果整體優于中稻；在部分水稻增產與減產周期內，早稻與中稻單產的不穩定性易引發減產效果，而晚稻單產的平穩波動起到了較為顯著的支撐作用，能夠抵消早稻和中稻因單產變動所產生的調減效應。

表4 1980～2018年江西省早、中、晚稻單產生產力效應

3.3 種植結構效應

從表3可以看出，水稻綜合種植結構效應的水稻增產效果偏低，1980～2018年，結構性效應貢獻量為25.33萬t，貢獻率為2.80%，與播種面積效應相當。在各個周期內，對比播種面積效應與生產力效應，其貢獻率顯著偏低，但對水稻增產具有一定補充性的調增與調減作用。具體來看，1980～1999年及2014～2018年，在水稻出現大增大減之年，水稻種植結構的調整能夠起到一定的反向調節作用，從而支撐水稻產量的變化；1999～2014年，水稻種植結構的變化，進一步地促進了水稻產量的上揚，發揮了同向的促進作用，這說明通過優化水稻種植結構，能對水稻生產產生較為積極的增產效果。另外，水稻種植結構的內部調整主要表現在早、中、晚稻種植比例的調整。分階段來看，1980～1992年，早稻種植比例緩慢下降，晚稻種植比例緩慢上升，且早稻種植面積大于晚稻；1992～1998年，晚稻種植面積超過早稻，于1993年達到歷史峰值，隨后保持平穩波動，早稻種植面積有所回升，1998年與晚稻種植面積相當；1998～2018年，晚稻種植面積超過早稻，隨后兩者保持著同向性的下行趨勢，種植面積逐漸在縮減。在周期內，中稻種植比例變化呈現出類似“W”的走勢，且種植面積逐步擴大，有趕超早稻、晚稻的趨勢，這說明江西省“雙改單”趨勢較為明顯，有加劇跡象(圖3、圖5)。

圖5 19802018年江西省早、中、晚水稻種植比例

由表5可知，早、中、晚稻種植比例在不同年份的變化，對水稻增產的效果也有所不同。1980～1999年，晚稻種植比例變化的水稻增產效應相對優于早稻與中稻，起到了增產作用，而早稻綜合表現為調減作用，中稻綜合表現為反向調節作用，在增產時，調減產量；在減產時，調增產量。1999～2018年，隨著中稻種植比例的增加，中稻的增產效應顯著優于早稻與晚稻，在種植結構效應中，構成該時期水稻增產變動的主導因素，而同一時期，早稻與晚稻的種植比例呈現縮減態勢，對水稻增產產生了巨大的調減作用，減產明顯，如2014～2018年，水稻減產51.98萬t，其中中稻增產效應168.84萬t，貢獻率為-324.81%，而早稻與晚稻效應分別為-75.76萬t、-73.41萬t，貢獻率分別為145.76%、141.23%。這進一步說明，中稻種植比例上升所帶來的增產效果，在一定程度上彌補了因早、晚稻種植比例縮減帶來的減產效果，從而對江西省水稻產量保持增長起到了支撐作用，但也表明“雙改單”的趨勢明顯。

表5 1980～2018年江西省早、中、晚水稻種植結構效應

4 結論與建議

4.1 結論

本文基于1980～2018年江西省水稻生產數據，采用H-P濾波模型以及RLI模型，對江西省水稻生產進行波動分析與內部結構貢獻因素分解分析。結果表明，1980～2018年，江西省水稻生產具有較為明顯的年季波動特征，總產整體上呈現波動性上行趨勢，且波動幅度屬于弱幅型。細分到早、中、晚稻，早稻是構成水稻產量波動的主要因素，其次是晚稻、中稻，早、晚稻產量波動相對頻繁，中稻產量波動相對平穩，對總產具有平緩波動趨勢的作用。從內部結構貢獻因素分解角度看，生產力效應是周期內江西省水稻增產的主要因素，其次是播種面積效應、種植結構效應；細分到早、中、晚稻，從生產力效應來看，晚稻單產變化是影響水稻增產變動的主要因素，其次是早稻、中稻；從種植結構效應來看，早、晚稻種植比例呈現同向縮減趨勢，中稻種植比例呈“W”型增長；同時，在觀察期內，早、晚稻種植比例縮減變化具有明顯的減產效果，而中稻種植比例增長起到了較為有利的支撐作用，在一定程度上彌補了早、晚稻種植比例縮減所帶來的減產，但也表明江西省存在顯著的“雙改單”現象。

4.2 建議

(1)水稻播種面積的縮減對水稻生產具有減產作用，保障水稻播種面積的穩定性，對江西省糧食穩產穩收具有現實意義。一是要加強對農田土地開發利用的管理，嚴禁非法拋荒棄耕行為，嚴守耕地紅線，保障糧食種植的基礎；二是要加快農業生產經營模式轉變，有序推進土地適度規模經營與高標準農田建設；同時，大力發展農村農業綠色發展，減少對耕地污染與破壞，提升復種效應；三是落實耕地保護制度與農業支持保護制度，轉變農業生產補貼方式，加強耕地占補平衡管理，嚴格實行“占一補一、占優補優”，調優減差。

(2)水稻單產能力的穩定提升對水稻生產具有顯著的增產作用，深入挖掘早、中、晚稻單產潛力能夠有效提升江西省水稻總產水平。一是要穩定中稻、晚稻的單產能力，提升早稻的單產潛力。積極推廣有效的水稻種植模式，例如早粳晚秈、晚稻早種、種養結合等，提高水稻生產的災害風險抵御能力；二是全面推進水稻種植全程機械化，加快創新水稻高產高效栽培模式，積極發揮優良品種對江西省水稻產業發展的技術支撐作用，實現水稻種植單產能力有效提升。

(3)水稻內部種植結構調整對水稻增產的效果也不容忽視。在穩增穩產的前提下，一是要適度調整水稻種植結構，調優減差，剔除部分低產或不適耕作的耕地種植面積，合理分配早稻、中稻和晚稻的種植比例；二是要有效對接市場，進一步優化各類水稻品種種植比例，增強農戶獲利能力，提振農戶種植信心；三是要深入研究與觀察，“雙改單”趨勢下水稻產量的總體變化與單產變化，鼓勵與支持雙季稻生產，適度保障中稻種植規模。