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      糧食安全:氣候變化與糧食產(chǎn)地轉移

      2011-06-23 09:01:26周應恒
      中國人口·資源與環(huán)境 2011年7期
      關鍵詞:單產(chǎn)產(chǎn)地糧食

      周 力 周應恒

      (南京農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院,江蘇南京210095)

      改革開放以來,中國糧食產(chǎn)業(yè)區(qū)域格局發(fā)生了重大變化,歷史上長期“南糧北調(diào)”的局面已告結束,代之而起的是“北糧南調(diào)”,一些原來生產(chǎn)條件較差的北方低產(chǎn)地區(qū),正逐步崛起為新的商品糧生產(chǎn)基地[1]。值得警惕的是,在全球氣候變暖背景下,中國農(nóng)業(yè)氣象災害、水資源短缺、土地退化、農(nóng)業(yè)病蟲害的發(fā)生程度都可能逐步加劇,這勢必增加了我國糧食產(chǎn)業(yè)可持續(xù)增長的風險。若如此,糧食產(chǎn)業(yè)向氣候條件相對較差的地區(qū)集聚,可能會直接影響到中國糧食生產(chǎn)的總供給水平,擴大糧食產(chǎn)量的年度間波動,并進一步加劇國內(nèi)外糧食市場的不穩(wěn)定[2]。有學者認為,糧食調(diào)進省份不論出于什么原因,對于糧食缺口的拉大也不能任其發(fā)展,而應當根據(jù)本地區(qū)實際情況,采取切實有效的政策措施,大力挖掘糧食增產(chǎn)潛力,充分發(fā)揮糧食生產(chǎn)優(yōu)勢,逐步提高糧食自給水平[3]。但是,在工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、技術變化等宏觀背景下,中國糧食產(chǎn)地轉移往往是農(nóng)戶理性的經(jīng)濟決策,是資源優(yōu)化配置的體現(xiàn)[4]。試問,若以國家糧食總供給穩(wěn)定增長為目標,中國糧食產(chǎn)地轉移過程中,是否存在“個體理性”與“集體理性”的沖突?基于此,本研究將重點評估氣候變化對糧食種植規(guī)模與單位產(chǎn)量的作用機制,進而探討產(chǎn)地轉移對國家糧食總供給的影響,以農(nóng)業(yè)可持續(xù)增長為導向,探索長期的、穩(wěn)定的糧食政策與戰(zhàn)略選擇。

      1 描述性統(tǒng)計分析

      中國糧食作物種類多、分布廣、地域差異大,主要糧食作物以稻谷、小麥、玉米、高粱、谷子、薯類、大豆等為主。從七大經(jīng)濟地區(qū)劃分來看,華北、東北、西北的糧食產(chǎn)量不斷上升;華東、華南不斷下降;華中所占比重變化不大[5]。

      中國是世界種稻最早、產(chǎn)稻谷最多的國家。2008年稻谷播種面積2 924萬hm2,占糧食作物總播種面積的27.38%。受水資源約束,中國的稻谷產(chǎn)區(qū)主要集中于氣溫高、降水多的華中和華東地區(qū),近年來,稻谷生產(chǎn)區(qū)域布局發(fā)生了顯著變化,華東地區(qū)產(chǎn)量驟減,由 1985年的30.00%下降至2008年的23.58%,而東北地區(qū)產(chǎn)量劇增,由1985年的3.62%上升至2008年13.56%??傮w看來,稻谷產(chǎn)業(yè)集中度有微量下降,前4大產(chǎn)地作物產(chǎn)量占總產(chǎn)量的份額總和(CR4)由1985年的44.34%變化為2008年的42.66% 。

      中國小麥生產(chǎn)廣布全國,以黃淮海平原及長江流域最多。目前,小麥產(chǎn)區(qū)主要集中于華東地區(qū)和華中地區(qū),近年來華中地區(qū)產(chǎn)量迅速上漲,由1985年的22.56%上升至2008年的30.10%。2008年,小麥主產(chǎn)區(qū)排名前4名的省份為河南(27.13%)、山東(18.09%)、河北(10.87%)、安徽(10.38%)。近期,河南、安徽等地區(qū)小麥產(chǎn)量顯著提升,中國小麥產(chǎn)業(yè)格局變遷主要表現(xiàn)為產(chǎn)地集聚,CR4由1985年的54.52%上升至2008年的66.47%。

      中國玉米產(chǎn)區(qū)主要集中于東北、華北地區(qū),近幾年,東北地區(qū)生產(chǎn)份額由1985年的25.90%上升至2008年30.70%,華北地區(qū)由1985年的18.96%上升至2008年的22.35%。2008年,玉米主產(chǎn)區(qū)排名前4名的省份為吉林(12.55%)、山東(11.38%)、黑龍江(10.98%)、河南(9.73%)。中國玉米產(chǎn)業(yè)轉移現(xiàn)象也比較明顯,山東、四川等地區(qū)產(chǎn)量逐步下降,內(nèi)蒙古、黑龍江等地區(qū)產(chǎn)量不斷上升,總體看來,玉米產(chǎn)業(yè)集聚水平有微量下降,CR4由1985年的46.82%變化為2008年的44.64%。

      從氣候條件來看,中國降水量較豐沛地區(qū)為華南、華中、華東等區(qū)域,降水量較少的區(qū)域為西北、華北、東北地區(qū)。氣溫較高的為華南、華中、華東等地區(qū),氣溫較低的為東北、西北、華北地區(qū)。綜合看來,華南、華中、華東、西南地區(qū)的氣溫較高、降水量較多;東北、西北、華北地區(qū)的氣溫較低、降水較少。

      中國是世界上災害最為嚴重的國家之一,有“三歲一饑,六歲一衰,十二歲一荒”之說,災害種類多,受災面積廣,成災比例大。中國巨大的糧食災損主要是由自然災害造成的,并且中國的自然災害又極為頻繁,已成為影響農(nóng)業(yè)穩(wěn)定發(fā)展的一個重要因素[6]。1985年以來,中國水災最為嚴重地區(qū)集中于華中地區(qū),最大規(guī)模的水災發(fā)生于2003年7月的夏季淮河流域,僅河南、安徽、江蘇3省農(nóng)作物受災面積就達到390.5萬hm2(絕收79.8萬hm2)。中國旱災主要發(fā)生于內(nèi)蒙古、黑龍江、河北等省(區(qū)),1985年以來,最大規(guī)模的旱災發(fā)生于2007年的黑龍江,當年夏季,黑龍江省氣溫異常偏高,僅次于2000年(排歷史第二位),降水異常偏少(為有氣象記錄以來第一位),全省13個地市、64個縣(市)均不同程度受災,受旱面積達712.89萬hm2,直接經(jīng)濟損失164.46億元。

      2 模型與變量

      2.1 計量模型設定

      糧食產(chǎn)量是種植面積與單位產(chǎn)量的乘積,本研究將基于產(chǎn)業(yè)集聚理論與投入產(chǎn)出原理,分別分析氣候變化對糧食種植面積與單位產(chǎn)量的影響機制,以期為穩(wěn)定糧食供給提供政策佐證。

      2.1.1 糧食種植規(guī)模的影響因素分析

      糧食增長中心的轉移具有雙重性,一方面受自然、生態(tài)條件的制約,轉移的范圍有一定的空間和時間界限,但隨著現(xiàn)代科技的進步,如塑料薄膜的應用、耕作制度的改革、新品種的推廣等,這種界限在一定程度上可以改變;另一方面受價格、成本、利潤等因素的推動,轉移存在趨向低成本或高利潤地區(qū)的現(xiàn)象[1]。糧食產(chǎn)地格局變遷的影響因素既有農(nóng)業(yè)內(nèi)部因素、也有農(nóng)業(yè)外部因素。以水稻為例,各區(qū)域水稻生產(chǎn)相對于替代作物凈收益的差異是導致不同區(qū)域水稻生產(chǎn)布局變化的直接原因,而在部分地區(qū)資源約束條件、制度改革等因素也起到顯著作用[2]。隨著經(jīng)濟的發(fā)展,農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)機會不斷增加,非農(nóng)收入及其所占比重不斷提高,農(nóng)民種糧的機會成本不斷增加[5]。此外,學界也開始關注氣候變化等自然因素的相應影響[7]。

      基于此,本研究依據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚理論,構建了糧食種植規(guī)模的影響因素模型,因變量采用了糧食種植面積,自變量中包含了以下個方面的影響因素:①傳統(tǒng)生產(chǎn)要素(勞動力、農(nóng)機、化肥等);②氣候等自然資源(降雨量、日照、氣溫、水災、旱災等);③經(jīng)濟結構(經(jīng)濟作物比重、畜牧業(yè)比重、城市化率);④區(qū)域差異(有效灌溉率、交通便利條件等)。計量模型見式(1):

      2.1.2 糧食單產(chǎn)的影響因素分析

      在產(chǎn)地轉移背景下,本研究將進一步分析氣候變化與自然災害對糧食單產(chǎn)的影響。中國糧食單產(chǎn)的影響因素可歸納為:作物品種改良及耕作栽培技術、化肥施用量、農(nóng)業(yè)機械、糧食播種面積的變化、農(nóng)業(yè)氣象災害、糧食價格[6]。實際上,糧食單產(chǎn)的差異反映了自然資源、農(nóng)業(yè)投入、科技進步的差異[5],除了勞動力、土地、資產(chǎn)等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素之外,許多學者逐步意識到氣候資源以及自然災害的影響[7-8]。中國糧食生產(chǎn)的波動性在很大程度上受制于受災狀況,并具顯著的區(qū)域差異[9]。

      現(xiàn)有文獻中,多數(shù)學者都采用了線性模型研究了生產(chǎn)要素對單產(chǎn)的貢獻,但是,生產(chǎn)要素對單產(chǎn)的影響可能是非線性的,以溫度為例,氣溫對糧食單產(chǎn)的影響可能是呈現(xiàn)一條開口向下的拋物線關系,過低或過高的溫度都可能不利于糧食生長,溫度對糧食單產(chǎn)的貢獻可能存在一個最佳區(qū)間,此外,勞動力、農(nóng)機、降水、日照等生產(chǎn)要素對糧食單產(chǎn)的影響也可能是非線性的?;诖?,本文依據(jù)C-D函數(shù)構建了糧食單產(chǎn)的影響因素模型。其中,筆者認為自然災害對糧食單產(chǎn)的影響,應該仍然呈線性關系,計量模型見式(2):

      2.1.3 產(chǎn)地轉移對糧食生產(chǎn)的影響分析

      本文將分析產(chǎn)地轉移對全國糧食生產(chǎn)的影響,并以含有分布滯后項的面板數(shù)據(jù)模型來分析自然災害對糧食產(chǎn)量的長期影響。(3)式表達了一個簡要的分布滯后模型,其中,Y表示被解釋變量,X表示解釋變量,t為時期,i為滯后期,b和ε分別表示常數(shù)和殘差:

      當時期數(shù)t大于8的時候,上式等號右邊第三項接近于零,可被忽略,進一步展開可得到:

      (4)式的方括號內(nèi)表示了解釋變量的不同階數(shù)的分布滯后項。陸銘等人在使用含分布滯后項的聯(lián)立方程時,對分布滯后項的階數(shù)選擇處理如下,他們將n=5作為分析的起點,并根據(jù)分布滯后項的顯著性P值一個一個地去掉最不顯著的分布滯后項,直到最高階的分布滯后項都在至少10%水平上顯著為止[10],本文將借鑒此方法展開相應分析。

      2.2 變量設定

      模型中:變量ayield表示糧食單產(chǎn)(單位:kg/hm2);變量scale表示糧食種植面積(單位:103hm2);變量labor表示農(nóng)業(yè)人口除以糧食播種面積(單位:人/hm2);變量machine表示農(nóng)業(yè)機械總動力除以糧食播種面積(單位:kW/hm2);變量fertilizer表示單位面積化肥施用量(單位:kg/hm2);變量rainfall表示全年降水量(單位:mm);變量sunshine表示全年日照時數(shù)(單位:h);變量temperature表示年平均氣溫(單位:℃);變量flood表示水災成災面積占播種面積比重(單位:%);變量drought表示旱災成災面積占播種面積比重(單位:%);變量cashcrop表示非糧食作物占農(nóng)作物播種面積比重(單位:%);變量livestock表示牧業(yè)占農(nóng)林牧副漁總產(chǎn)值比重(單位:%);變量city表示城市化率(單位:%);變量irrigation表示有效灌溉率(單位:%);變量traffic表示單位面積上的鐵路營業(yè)里程(單位:km/104km2);變量region表示區(qū)域分布的虛擬變量組;共涉及了華北(North China)、東北、華東、華中、華南、西南、西北等7大區(qū)域,其中,華北地區(qū)為基準變量。

      3 經(jīng)驗研究

      3.1 糧食種植規(guī)模的影響因素分析

      估計結果顯示(見表1),中國稻谷產(chǎn)業(yè)主要分布于降雨量較多、氣溫較高、旱災較少的區(qū)域;小麥和玉米產(chǎn)業(yè)主要分布于降雨量較少、氣溫較低的地區(qū)。

      現(xiàn)階段,中國糧食產(chǎn)業(yè)轉移的主導因素來自于三大經(jīng)濟結構因素:糧食作物與經(jīng)濟作物、種植業(yè)與畜牧業(yè)、農(nóng)業(yè)與非農(nóng)的成本收益比較,而氣候變化因素僅處于附屬地位。整體看來,中國糧食作物主要向農(nóng)業(yè)人口密度低、農(nóng)業(yè)機械化水平高、有效灌溉率高、經(jīng)濟作物與畜牧業(yè)相對欠發(fā)達、城市化水平較低的經(jīng)濟落后地區(qū)轉移。

      研究表明,中國小麥產(chǎn)業(yè)向河南與安徽地區(qū)集聚,既符合經(jīng)濟特征、又符合自然特征;稻谷產(chǎn)業(yè)向東北地區(qū)轉移,雖然符合經(jīng)濟特征,但是,由于東北地區(qū)降雨量較少、氣溫較低,可能并不利于糧食水稻生產(chǎn);此外,玉米產(chǎn)業(yè)向內(nèi)蒙古與黑龍江地區(qū)轉移,基本符合經(jīng)濟與氣候特征,但是,由于內(nèi)蒙古地區(qū)旱災相對嚴重,可能對玉米產(chǎn)業(yè)構成消極影響。

      3.2 糧食單產(chǎn)的影響因素分析

      若糧食產(chǎn)業(yè)逐步向氣候條件差、自然災害頻發(fā)的地區(qū)轉移,是否會對糧食單產(chǎn)構成消極影響?估計結果表明:

      (1)降雨量。變量Log(rainfall)在稻米單產(chǎn)模型中,其一次項在1%的水平上顯著為正,估計參數(shù)為0.738 6,二次項在5%的水平上顯著為負,估計參數(shù)為-0.116 6;在小麥單產(chǎn)模型中,其一次項在10%的水平上顯著為正,估計參數(shù)為0.444 2,二次項在10%的水平上顯著為負,估計參數(shù)為-0.078 0;在玉米單產(chǎn)模型中,其一次項在5%的水平上顯著為正,估計參數(shù)為0.546 5,二次項在5%的水平上顯著為負,估計參數(shù)為 -0.099 8??梢姡邓繉Φ久?、小麥及玉米單產(chǎn)的貢獻皆呈現(xiàn)了一條開口向下的拋物線,將自然對數(shù)值還原成原值后,最適宜稻米、小麥及玉米生產(chǎn)的年降水量分別約為1 470 mm,700 mm,550 mm,過多或過少的降水量都不宜糧食生長。

      目前,華中地區(qū)稻谷生產(chǎn)集聚水平最高,2008年占33.18%,華中地區(qū)除了河南之外,湖南、江西、湖北等地區(qū)年降水量都比較豐沛,皆在1 470 mm的估計拐點左右,從降水量的角度來看,這種產(chǎn)地轉移是比較適宜的。但是,

      稻谷產(chǎn)地向東北地區(qū)轉移,將不利于稻谷生產(chǎn),東北地區(qū)年降水量約為600 mm左右,其降水遠不能滿足稻谷生產(chǎn)的用水需求,這種產(chǎn)地轉移會導致稻谷單產(chǎn)減少。其次,小麥生產(chǎn)主要集中于河南、山東等地區(qū),這兩個省份的年降水量分別為700 mm左右,非常適宜小麥生產(chǎn),基于此,河南小麥生產(chǎn)的產(chǎn)地集聚將有利于小麥單產(chǎn)的提升。再次,玉米生產(chǎn)主要集中于東北地區(qū),該地區(qū)年降水量約為600 mm左右,與玉米單產(chǎn)模型中550 mm的年降水量拐點非常臨近。

      表1 糧食種植面積及單位產(chǎn)量的影響因素分析Tab.1 The factor analysis of grain area and yield per area

      總體看來,降水量的區(qū)域差異與三大糧食主產(chǎn)區(qū)分布比較吻合,適宜糧食單產(chǎn)增加。從產(chǎn)地轉移趨勢來看,河南省小麥的產(chǎn)地集聚對小麥單產(chǎn)影響不大,但是,東北地區(qū)的水稻增加以及黑龍江省的玉米增加,可能導致相應作物單位面積產(chǎn)量下降。

      (2)氣溫。變量Log(temperature)在稻谷模型中,其一次項在1%的水平上顯著為正,估計參數(shù)為1.645 6,二次項在1%的水平上顯著為負,估計參數(shù)為-0.845 1;在小麥模型中,其一次項在5%的水平上顯著為正,估計參數(shù)為0.984 4,二次項在10%的水平上顯著為負,估計參數(shù)為-0.428 6;在玉米模型中,其一次項在1%的水平上顯著為正,估計參數(shù)為3.035 4,二次項在1%的水平上顯著為負,估計參數(shù)為-1.800。可見,氣溫對稻米、小麥及玉米單產(chǎn)的貢獻皆呈現(xiàn)了一條開口向下的拋物線,將自然對數(shù)值還原成原值后,最適宜稻米、小麥及玉米生產(chǎn)的年均氣溫分別約為9.5 ℃ ,14.0 ℃ ,7.0 ℃,過高或過低的氣溫都不宜糧食生長。

      目前,作為稻谷主產(chǎn)區(qū)的華中地區(qū),年平均氣溫為17℃左右,非常適宜水稻生產(chǎn)。但是,東北地區(qū)的氣溫較低,僅為7℃左右,將對糧食單產(chǎn)構成負面影響。作為小麥主產(chǎn)區(qū),河南、山東的年平均氣溫分別為14.76℃和14.84℃,非常適宜小麥生產(chǎn)。玉米主產(chǎn)區(qū)的東北地區(qū),年平均氣溫為7℃左右,非常適宜玉米生產(chǎn),近幾年,內(nèi)蒙古玉米產(chǎn)量提升,從氣溫條件看來,內(nèi)蒙古年均氣溫6.8℃,也比較適宜玉米生產(chǎn)。

      (3)水災。變量Log(flood)的估計參數(shù)在稻米及小麥單產(chǎn)模型中,估計參數(shù)分別為-0.016 2和-0.014 8,分別在5%的水平上顯著,而在玉米單產(chǎn)模型中不顯著。原因在于,中國水災主要集中在華中地區(qū),以及華東地區(qū)的淮河流域(安徽、江蘇、山東),而中國稻米及小麥生產(chǎn)也主要集中在華中以及華東這兩大板塊,可見,基于水災頻發(fā)區(qū)與糧食主產(chǎn)區(qū)的重疊關系,這意味著水災主要對中國稻米及小麥生產(chǎn)的影響較大,而對玉米生產(chǎn)的影響較小。

      (4)旱災。變量Log(drought)的估計參數(shù)在小麥單產(chǎn)模型中,估計參數(shù)為-0.017 1,在1%的水平上顯著,而在稻米及玉米單產(chǎn)模型中不顯著。原因在于中國旱災主要分布在內(nèi)蒙古、黑龍江、河北、山東、四川、河南、陜西、甘肅等地區(qū),這些地區(qū)主要為小麥主產(chǎn)地。而水稻分布較為分散,未受明顯影響,此外,玉米主產(chǎn)地受旱災影響幅度也較小。

      總體看來,小麥向河南、安徽等地區(qū)轉移能夠適應氣候變化等自然資源約束;稻谷向東北地區(qū)轉移,從降雨量及氣溫的角度看,將對單產(chǎn)構成負面影響;玉米向內(nèi)蒙古產(chǎn)地轉移,該地區(qū)相對頻繁的旱災可能成為玉米生產(chǎn)的不穩(wěn)定因素。

      3.3 產(chǎn)地轉移對糧食產(chǎn)量的影響

      本文利用1985-2008年期間,各類糧食作物產(chǎn)區(qū)中,增長率最快的前三大產(chǎn)地作為觀測區(qū),以判斷不同產(chǎn)地格局對糧食增產(chǎn)的可能影響。其中,增長率為正數(shù)時定義為增長期;為負數(shù)時,定義為衰退期。

      稻谷的觀測區(qū)域(黑龍江、吉林、遼寧)在衰退期中,年均產(chǎn)量下降5.83%,而其他27個省或直轄市在衰退期中年均產(chǎn)量下滑程度略低,僅為3.57%。但是,在增長期中,東北3省年均增長率為12.04%,而其他地區(qū)僅為3.41%。小麥的觀測區(qū)域(河南、安徽、河北)在衰退期,增長率均值為-6.18%,而其他區(qū)域的增長率為-6.46%;在增長期,觀測區(qū)域增長率為年均7.32%,高于其他區(qū)域的5.06%。玉米的觀測區(qū)域(河南、安徽、河北)在衰退期,增長率均值為 -12.00%,而其他區(qū)域的增長率為-8.00%;在增長期,觀測區(qū)域增長率為年均14.35%,高于其他區(qū)域的9.04%。

      可以看出,作為新的糧食增長中心——東北三省、河南、內(nèi)蒙古等地區(qū),雖然受到氣候資源等自然條件的約束,但是,其增長勢頭迅猛。筆者判斷,這些地區(qū)的增長潛質(zhì)往往優(yōu)于其他地區(qū),主要原因在于:

      (1)規(guī)模效應。這些地區(qū)糧食的生產(chǎn)成本及機會成本相對較低,氣候變化等自然因素雖然導致糧食單產(chǎn)下降,但是,經(jīng)濟因素的積極效應完全超越了氣候變化的消極效應,從而使糧食生產(chǎn)的規(guī)模擴張。

      (2)收入效應。以水稻為例,東北氣候寒冷,因而病蟲害較少,農(nóng)藥施用量也相對較少;此外,同樣由于氣候因素,東北地區(qū)主要以一季稻生產(chǎn)為主(南方多為兩季稻生產(chǎn)),加之其土地肥沃、化肥施用量少,這使得東北稻米品質(zhì)較高,在質(zhì)量競爭的新時代背景下,東北稻米憑借其良好口碑打開了國內(nèi)外市場,使種植戶獲得了穩(wěn)定且豐厚的利潤回報,鞏固了生產(chǎn)積極性。

      (3)回彈效應。試問,若遭遇自然災害的情況下,受災損失是否會對這些糧食產(chǎn)地轉入地區(qū)造成毀滅性打擊?本研究采用分布滯后模型,估計結果發(fā)現(xiàn)(見表2),當期的成災面積對糧食產(chǎn)量構成了顯著的負面效應,但是,在滯后第1,5,7期立刻發(fā)生“回彈效應”,即在災后的一段時期內(nèi),宏觀層面的政府決策以及微觀層面的農(nóng)戶行為會對自然災害作出反應,通過政府財政轉移支付以及農(nóng)戶技術效率改進等方式,促使受災地區(qū)的抗災能力得以提升、水利設施得以完善、高標準農(nóng)田得以建設等,這一“回彈效應”在災后反而有利于糧食產(chǎn)量恢復性增長??梢哉J為,由于自然災害的不確定性,一旦發(fā)生后,災害將對糧食當期產(chǎn)量構成嚴重的負面影響。但是,對于這些經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū),在遭遇自然災害之后,如果選擇逃避(產(chǎn)地轉移),而非應對(災后重建),將進一步喪失在糧食生產(chǎn)領域的比較優(yōu)勢。

      表2 成災面積對糧食產(chǎn)量的分布滯后影響Tab.2 Polynomial distributed lag impact from disaster to grain production

      4 結論與建議

      基于1985-2008年中國省際面板數(shù)據(jù),本研究實證檢驗了氣候變化對糧食種植規(guī)模與單位產(chǎn)量的作用機制,并進一步評述了產(chǎn)地轉移對國家糧食總供給的影響。結論表明:

      (1)中國糧食產(chǎn)業(yè)轉移的主導因素主要來自于:糧食作物與經(jīng)濟作物、種植業(yè)與畜牧業(yè)、農(nóng)業(yè)與非農(nóng)的成本收益比較,氣候變化因素僅處于附屬地位。

      (2)中國小麥產(chǎn)業(yè)向河南與安徽地區(qū)集聚,既符合經(jīng)濟特征,又符合自然特征;稻谷產(chǎn)業(yè)向東北地區(qū)轉移,雖然符合經(jīng)濟特征,但是,由于東北地區(qū)降雨量較少、氣溫較低,這并不利于水稻生產(chǎn);此外,玉米產(chǎn)業(yè)向內(nèi)蒙古與黑龍江地區(qū)轉移,基本符合經(jīng)濟與氣候特征,但是,由于內(nèi)蒙古地區(qū)旱災嚴重,可能對玉米生產(chǎn)構成不確定因素。

      (3)新的糧食增長中心——東北三省、河南、內(nèi)蒙古等地區(qū)的增長潛質(zhì)往往優(yōu)于其他地區(qū),主要原因在于:①規(guī)模效應(經(jīng)濟因素的積極貢獻超越了氣候變化的消極影響,使生產(chǎn)規(guī)模擴大);②收入效應(氣候因素可能減少病蟲害及農(nóng)藥化肥施用量,這提升了糧食質(zhì)量、價格與利潤空間,強化了農(nóng)戶生產(chǎn)積極性);③回彈效應(自然災害后,宏觀層面的政府決策以及微觀層面的農(nóng)戶行為會對自然災害作出及時反應)。

      總體看來,中國糧食生產(chǎn)區(qū)向欠發(fā)達地區(qū)轉移具有可持久性特征。原因在于,落后地區(qū)應對氣候變化的生產(chǎn)與政策成本,往往要低于發(fā)達地區(qū)保留糧食生產(chǎn)的機會成本?;谝?guī)模效應、收入效應、以及回彈效應的存在,中國糧食產(chǎn)地轉移過程中,并不存在“個體理性”與“集體理性”的沖突。

      為了穩(wěn)定國家層面的糧食供給,在產(chǎn)地轉移過程中的宏觀政策需要長期關注于:①在糧食產(chǎn)地轉入地區(qū),提高氣象預報預測準確率、加強水利等農(nóng)業(yè)基礎設施建設、提高糧食生產(chǎn)的抗災能力、提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力、加快中低產(chǎn)田改造與高標準產(chǎn)田建設;②不應繼續(xù)強調(diào)區(qū)內(nèi)平衡,而需要放開國內(nèi)糧食收購市場,全面消除跨區(qū)糧食貿(mào)易壁壘,理順商品糧產(chǎn)銷區(qū)間的利益關系,在市場機制下促進資源在全國范圍內(nèi)優(yōu)化配置,調(diào)動生產(chǎn)者的積極性,促進中國糧食增長中心向經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)持續(xù)轉移;③國家應主要通過糧食儲備的結構、規(guī)模及布局調(diào)整進行宏觀調(diào)控,在糧食新增長中心遭遇自然災害而大規(guī)模減產(chǎn)時,及時調(diào)用國家糧食儲備以調(diào)節(jié)市場、保障糧食安全。

      (編輯:李 琪)

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