“水—土—能—糧—碳”適配度的空間異質(zhì)性及影響因素研究

陳紅，周思姝，韓哲英

（1. 東北林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040；2. 徐州工程學(xué)院 商學(xué)院，江蘇 徐州 221018）

溫室氣體大量排放導(dǎo)致的全球氣候變暖趨勢仍在持續(xù)，已經(jīng)嚴(yán)重威脅到自然生態(tài)系統(tǒng)平衡和人類健康與生存。我國承諾在2030 年實現(xiàn)“碳達(dá)峰”，在2060 年實現(xiàn)“碳中和”，目前全球每年的溫室氣體近20%來自農(nóng)業(yè)和土地的使用，且農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)過程具有碳源和碳匯雙重作用，因此，將“水—土—能—糧—碳”適配概念引入糧食生產(chǎn)投入產(chǎn)出分析框架，構(gòu)建量化評價模型，探究我國省域下“水—土—能—糧—碳”適配的空間異質(zhì)性及其影響因素，有利于制定差異化的政策，促進(jìn)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展。

1 文獻(xiàn)綜述

水資源、能源、糧食是人類賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)。自2011 年首次將水資源安全、能源安全和糧食安全三者視為紐帶關(guān)系[1]提出后，聯(lián)合國糧農(nóng)組織、國際可再生能源機構(gòu)等機構(gòu)相繼出版水資源、能資源和糧資源（WEF）系統(tǒng)紐帶關(guān)系的報告。三者的關(guān)系及影響成為學(xué)界研究的熱點問題。一方面，將三大要素作為一個整體，考察系統(tǒng)間的相互關(guān)系，并進(jìn)一步分析三者關(guān)系對糧食生產(chǎn)的影響。Mabhaudhi 等[2]、Mpandeli 等[3]、Nhamo 等[4]針對南非的糧食、水源和能源安全問題，基于層次分析法建立綜合WEF 分析模型，評價了南非灌溉農(nóng)業(yè)的現(xiàn)狀，并評估了改善灌溉農(nóng)業(yè)的可能性。另一方面，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)角度出發(fā)，探究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中水、能、土等基本投入要素和產(chǎn)量產(chǎn)出及效率的關(guān)系。魯仕寶等[5]量化分析了我國華東地區(qū)伴隨糧食及能源流動的虛擬水流動情況，通過WEF 協(xié)同分析，為華東地區(qū)水資源的可持續(xù)性發(fā)展提出綜合政策建議；江文淵等[6]的研究考慮“水—土—能—碳”關(guān)聯(lián)，構(gòu)建了我國工農(nóng)業(yè)碳排放效率投入產(chǎn)出測度指標(biāo)，得出影響農(nóng)業(yè)碳排放效率最重要的因素是土地資源投入過剩的結(jié)論；張靜靜等[7]采用時空雙固定效應(yīng)空間誤差模型（SEM）研究證明水—能源—糧食綠色全要素生產(chǎn)率影響因素的作用程度由大到小分別是社會因素、經(jīng)濟因素、飲食結(jié)構(gòu)因素、教育因素、技術(shù)因素；秦騰和佟金萍[8]選擇空間滯后模型（SLM）分析發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步、人力資本水平、對外開放程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是推動長江經(jīng)濟帶水—能源—糧食耦合效率提升的重要因素。

糧食生產(chǎn)依賴于水、土和能源等基本生產(chǎn)要素，并且化肥、農(nóng)藥、地膜、農(nóng)機設(shè)備的運用與灌溉設(shè)備的使用在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中直接和間接地產(chǎn)生碳排放或造成土壤有機碳的遺失。本文將以糧食生產(chǎn)為研究對象，采用協(xié)調(diào)適配綜合評價模型，構(gòu)建“水—土—能—糧—碳”適配指標(biāo)體系，并運用空間自分析方法和地理探測器模型探究31 個省域尺度下“水—土—能—糧—碳”適配水平的空間異質(zhì)性及其影響因素，為制定差異化的低碳農(nóng)業(yè)政策提供依據(jù)。

2 研究方法及數(shù)據(jù)來源

2.1 協(xié)調(diào)適配綜合評價模型

著名物理學(xué)家哈肯在1976 年系統(tǒng)地論述了協(xié)同理論，此后協(xié)同學(xué)在社會科學(xué)界方興未艾。李漢卿[9]對協(xié)同治理理論的基本內(nèi)涵做了初步分析；孟慶松和韓文秀[10]以協(xié)同學(xué)的序參量原理和役使原理為基礎(chǔ)，主要考慮遵循科學(xué)性與實用性原則，提出建立整體協(xié)調(diào)度模型來研究社會科學(xué)問題。近年來，有學(xué)者[11-12]構(gòu)建多元耦合協(xié)調(diào)度模型測算經(jīng)濟與環(huán)境的耦合協(xié)調(diào)度，也有學(xué)者[1,13]構(gòu)建多元協(xié)調(diào)適配綜合評價模型，評估資源、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)間的協(xié)調(diào)適配類型?！八痢堋蓖度胱酉到y(tǒng)和“糧—碳”產(chǎn)出子系統(tǒng)通過內(nèi)部要素彼此產(chǎn)生作用，具有一定的耦合性。對糧食投入產(chǎn)出協(xié)調(diào)適配程度的測評，便可轉(zhuǎn)變?yōu)閷?fù)合系統(tǒng)的有序度進(jìn)行測評。因此，本文構(gòu)建“水—土—能—糧—碳”協(xié)調(diào)適配綜合評價模型，對各省“水—土—能—糧—碳”協(xié)調(diào)適配度進(jìn)行評價分析。

2.1.1 適配度指標(biāo)體系

本文所構(gòu)建的適配度指標(biāo)體系如表1 所示。由于播種面積與用水量成正比，傳統(tǒng)上將農(nóng)業(yè)用水量作為水資源的衡量指標(biāo)就無法體現(xiàn)出水資源與土地資源間的差別。本文提出用節(jié)水灌溉機械數(shù)量與灌溉面積之比作為水資源指標(biāo)參與適配度計算。每千公頃土地上的節(jié)水灌溉機械臺數(shù)即節(jié)水灌溉機械密度，反映了該區(qū)域在水資源利用方面的技術(shù)成效，更符合本文提出的“適配”。土地資源指標(biāo)用糧食播種面積來表征，直接反映地區(qū)土地稟賦條件。能源指標(biāo)的量化采取農(nóng)用化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜和柴油的使用量總和與比例系數(shù)α的乘積，比例系數(shù)=糧食播種面積/總播種面積。由于本文是想考察各地區(qū)農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出的適配情況，所以糧食指標(biāo)用產(chǎn)量來代表。對于糧食碳排放的測算，根據(jù)聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會推薦的思路，本文借鑒胡婉玲等[14]的排放因子法。糧食生產(chǎn)過程中的碳源主要包括化肥、農(nóng)膜、柴油、農(nóng)藥、灌溉和播種等六個方面，各個碳源排放量乘以其對應(yīng)的碳排放系數(shù)（表2），再相加求和即為糧食碳排放量，具體公式為：

表1 “水—土—能—糧—碳”適配指標(biāo)體系

表2 農(nóng)業(yè)碳排放系數(shù)

式中：PLj表示j地區(qū)糧食碳排放量，PAji表示j地區(qū)農(nóng)業(yè)第i類碳源量，θi表示第i類碳源的碳排放系數(shù)。

2.1.2 功效函數(shù)

采用功效函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，公式如下：

式中：αi、βi為系統(tǒng)穩(wěn)定時指標(biāo)變量Xi臨界點的上、下限，本文以指標(biāo)的最大值、最小值作為上、下限。水、土、能、糧都采用正功效函數(shù)，“碳達(dá)峰”目標(biāo)下，農(nóng)業(yè)碳足跡越少越好，所以碳指標(biāo)采用負(fù)功效函數(shù)。投入子系統(tǒng)功效函數(shù)為：為第j個區(qū)域各指標(biāo)對投入子系統(tǒng)的總貢獻(xiàn)，λi為指標(biāo)變量的權(quán)重，采用熵值法[16]確定，同理可得產(chǎn)出子系統(tǒng)功效函數(shù)為：

2.1.3 耦合度函數(shù)

本文依據(jù)物理容量耦合概念建立耦合系統(tǒng)，定義C為兩個子系統(tǒng)的耦合度，其二維耦合度計算公式為：

式中：0 ≤C≤1，C值越接近1，耦合程度越高，子系統(tǒng)間或子系統(tǒng)內(nèi)部要素間離散程度越低，其要素是協(xié)調(diào)有序發(fā)展的，趨向于達(dá)到共振耦合。

2.1.4 協(xié)調(diào)適配度函數(shù)

耦合度用于衡量各子系統(tǒng)間或者系統(tǒng)內(nèi)部要素間有序程度的大小，但其結(jié)果只能從數(shù)理角度反映系統(tǒng)的同步狀態(tài)，無法良好表征系統(tǒng)的實際適配質(zhì)量。因此，構(gòu)造一個“納含定性的定量”函數(shù)來反映U和V的時空動態(tài)協(xié)調(diào)和發(fā)展水平，即U和V耦合的協(xié)調(diào)適配度函數(shù)：

為使評價結(jié)果直觀清晰，此處借鑒楊麗霞等[17]的研究成果，按協(xié)調(diào)適配度的高低以及投入產(chǎn)出的相對關(guān)系劃分為二級評價，形成多層次的評價體系，如表3 所示。

表3 多層次的協(xié)調(diào)適配度評價與對應(yīng)等級

2.2 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析以地理學(xué)第一定律作為理論基礎(chǔ)，即任何東西與別的東西之間都是相關(guān)的，但近處的東西比遠(yuǎn)處的東西相關(guān)性更強?？臻g自相關(guān)主要描述相鄰閾值的空間自相關(guān)性與相似程度，揭示不同空間或相鄰區(qū)域的相關(guān)性，主要包括全局、局域兩個層面。前者用來描述指標(biāo)綜合空間分布特征，以及指標(biāo)在空間上的差異與關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而判別區(qū)域化變量在研究區(qū)內(nèi)是否存在空間聚集區(qū)和空間孤立區(qū)；后者則揭示指標(biāo)在某區(qū)域的空間分布特征以及各區(qū)域的分布差異性，指出空間聚集區(qū)和空間孤立區(qū)在研究區(qū)內(nèi)的位置。全局空間自相關(guān)常用全局莫蘭指數(shù)（Moran’s I）測度，取值范圍為[-1, 1]，計算后一般還需采用Z檢驗[18]對其結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計檢驗。局域空間自相關(guān)的衡量采用局部莫蘭指數(shù)（Local Moran’s I），從本質(zhì)上看，Local Moran’s I 是將Moran’s I 分解到各個區(qū)域單元[19]。Anselin[20]將局部莫蘭指數(shù)稱為LISA，即空間聯(lián)系局域指標(biāo)（Local Indicators of Spatial Association, LISA）。相關(guān)計算公式為：

式中：A為空間中所含的單元數(shù)量；x為屬性數(shù)據(jù)，xi、xj分別為屬性值x在區(qū)域i和j的觀測值，wij為空間權(quán)重矩陣，表示各空間單元鄰近關(guān)系。

本研究還將利用局部空間自相關(guān)指標(biāo)結(jié)合Moran 散點圖和LISA 聚集圖將“水—土—能—糧—碳”協(xié)調(diào)適配度空間分布劃分為四種類型：“高—高”“低—低”為空間聚集，表示研究區(qū)域自身與其周圍研究區(qū)域的適配度都較高或較低，二者的空間差異程度顯著較小，空間自相關(guān)程度較高；“低—高”“高—低”為空間孤立，表示某研究區(qū)域自身其周圍研究區(qū)域處于適配度高低相鄰的狀態(tài)，二者的空間差異程度顯著較大，空間自相關(guān)程度較低。

2.3 地理探測器模型

本文考慮到影響適配度的諸多因素存在自相關(guān)性，且想探究多因素共同作用的結(jié)果，所以選擇地理探測器模型。地理探測器是由王勁峰和徐成東[19]提出的探測空間分異性、解釋事件背后驅(qū)動因子的一種新的統(tǒng)計學(xué)方法。地理探測器分為四部分：風(fēng)險探測器、因子探測器、生態(tài)探測器與交互探測器。其中因子探測器公式如下：

式中：h=1, 2, …,L為變量的分層，即分類或分區(qū)；Nh和N分別為層h和全區(qū)的單元數(shù)；和σ2分別是層h和全區(qū)的Y值方差；SSW和SST分別為層內(nèi)方差之和及全區(qū)總方差；q的值域為[0, 1]，值越大表示自變量X對屬性Y的解釋力越強，反之越弱。其他探測器通過數(shù)據(jù)的組合與變化并利用該公式計算而得到結(jié)果。

2.4 數(shù)據(jù)來源

以中國31 個省份（不包括港澳臺地區(qū)）為基本空間單元，全國省級行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)來源于國家測繪地理信息局提供的數(shù)據(jù)，省域原始數(shù)據(jù)來源于2020 年、2016 年、2012 年和2008 年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國基本單位統(tǒng)計年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》《中國財政年鑒》，為使數(shù)據(jù)具有可比性和可操作性，對部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理或離散化分層處理。

3 結(jié)果與分析

3.1 協(xié)調(diào)適配度評價及結(jié)果分析

利用2019 年、2015 年、2011 年、2007 年的數(shù)據(jù)，對全國31 個省份“水—土—能”投入子系統(tǒng)與“糧—碳”產(chǎn)出子系統(tǒng)所組成的耦合系統(tǒng)的協(xié)調(diào)適配性進(jìn)行測度，評價結(jié)果見表4。

表4 “水—土—能—糧—碳”協(xié)調(diào)適配結(jié)果

從近12 年的時空演化角度來看，大部分省份2007—2019 年“水—土—能—糧—碳”協(xié)調(diào)適配水平的變化幅度不大，基本穩(wěn)定在各自的一級、二級評價范圍內(nèi)。但是也有例外的情況，比如，上海的“水—土—能—糧—碳”適配度在2011 年達(dá)到0.406 4 后，一路下跌到2019 年的0.166 9，由臨界適配省份直接變?yōu)轳詈鲜еC省份；與此相反，西藏從2011 年的0.000 0 上升到2019 年的0.160 0，雖然仍處于耦合失諧區(qū)，但已經(jīng)取得了不小的進(jìn)步。

由圖1 可知，我國“水—土—能—糧—碳”協(xié)調(diào)適配度中等，處在臨界適配區(qū)的省份共18 個，處在協(xié)調(diào)適配區(qū)的省份共10 個，處在耦合失諧區(qū)的省份有3 個，即臨界區(qū)間的地區(qū)所占比重最大，表明我國糧食投入產(chǎn)出適配水平還有很大的提升空間。2022 年中央一號文件指出，要不斷提高主產(chǎn)區(qū)糧食綜合生產(chǎn)能力，切實穩(wěn)定和提高主銷區(qū)糧食自給率，確保產(chǎn)銷平衡區(qū)糧食基本自給。由表5 可知，適配度排名前13 的省份恰好都是我國糧食主產(chǎn)區(qū)省份，其中，河南、黑龍江、山東3 個農(nóng)業(yè)大省的適配度位于前列。2019 年糧食主產(chǎn)區(qū)的糧產(chǎn)合計52 371 萬噸，占全國總產(chǎn)量的78.90%。北京、天津、上海、浙江、福建、廣東、海南這7 個主銷區(qū)省份的適配度均值為0.375 3，基本處于協(xié)調(diào)適配區(qū)間的較低水平，這些省份的發(fā)展重心本就不在農(nóng)業(yè)，想要穩(wěn)定提高糧食自給率，可以利用區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展優(yōu)勢，在糧食生產(chǎn)戰(zhàn)略上做出相應(yīng)調(diào)整。例如，上海、浙江地處長江三角洲，可以與安徽、江蘇優(yōu)勢互補形成糧食產(chǎn)銷一體化格局。產(chǎn)銷平衡區(qū)的省份分布在西南、西北地區(qū)，適配度均值為0.413 1，西南地區(qū)的情況優(yōu)于西北地區(qū)，這也符合地形、氣候條件差異。此外，“水—土—能—糧—碳”的協(xié)調(diào)適配度呈現(xiàn)出極其顯著的區(qū)域差異，最大值是最小值的5.27 倍，差距達(dá)到0.683 5，說明全國各省的糧食投入要素利用效率存在明顯差異，發(fā)展不平衡。

圖1 “水—土—能—糧—碳”適配度（2019年）

表5 “水—土—能—糧—碳”協(xié)調(diào)適配分區(qū)（2019年）

3.2 空間異質(zhì)性分析

基于Geo Da 和ArcGIS 10.0 軟件平臺，可以得到全局空間自相關(guān)分析全局Moran’s I 值為0.261 ＞0，P值為0.01，這說明各省“水—土—能—糧—碳”適配度分布具有顯著的空間賴特征，呈聚集性分布。由圖2 可知，“水—土—能—糧—碳”適配度主要按東北、中原、東南、西南、西北依次遞減，黑龍江、河南、山東等糧食大省的“水—土—能—糧—碳”適配度最高，青海、西藏、上海等畜牧區(qū)和經(jīng)濟中心區(qū)的“水—土—能—糧—碳”適配度最低。

圖2 全國“水—土—能—糧—碳”適配度分布圖

適配度空間聚類狀況通過LISA 聚集圖呈現(xiàn)。具體而言，吉林、河北、山東、河南、安徽屬于高—高型省份，表示自身和周邊省份的“水—土—能—糧—碳”適配度均較高，呈現(xiàn)出正向相關(guān)性；新疆地處西北地區(qū)，屬于低—低型省份，表示自身和周邊省份的“水—土—能—糧—碳”適配度均較低，呈現(xiàn)出正相關(guān)性；山西是低—高型省份，表示自身較周邊省份的“水—土—能—糧—碳”適配度低，空間差異大，表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，異質(zhì)性突出；四川地處西南是高—低型省份，由于優(yōu)越的地勢條件和氣候條件，自身較周邊省份的“水—土—能—糧—碳”適配度高，空間差異大，表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，異質(zhì)性突出。其他省份的適配度空間關(guān)聯(lián)性不強。

3.3 影響因素

3.3.1 指標(biāo)選取及其機理分析

由上述“水—土—能—糧—碳”適配度空間分異特征可知，各省糧食生產(chǎn)要素適配水平具有顯著空間差異，深入探討影響各地區(qū)糧食投入產(chǎn)出要素適配的因子十分必要。根據(jù)適配度衡量指標(biāo)和現(xiàn)有研究，結(jié)合全國農(nóng)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實及數(shù)據(jù)的可獲得性，本文主要從五類影響因素進(jìn)行考察，如表6 所示。

表6 影響因素指標(biāo)體系

（1）生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)水平。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)主要是指對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程提供金融、科技、信息、流通等多方面服務(wù)的產(chǎn)業(yè)，是農(nóng)業(yè)供給側(cè)的重要組成部分。有學(xué)者[21]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向的空間溢出效應(yīng)，能夠指導(dǎo)糧食主產(chǎn)區(qū)加強農(nóng)業(yè)生產(chǎn)信息平臺建設(shè)、推進(jìn)各產(chǎn)區(qū)間的溝通合作。因此，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率有正向影響，其對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素適配以及與技術(shù)、財政資金的交互作用效應(yīng)強度值得進(jìn)一步檢驗。參照張恒和郭翔宇[22]的研究，選取農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)產(chǎn)值作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的衡量指標(biāo)。

（2）技術(shù)水平。本文測算適配度所采用的水資源指標(biāo)考慮了技術(shù)進(jìn)步的因素，科技下鄉(xiāng)也一直是國家政策導(dǎo)向，因此，選取谷物種植企業(yè)法人單位數(shù)作為指標(biāo)來探討技術(shù)支持對適配度的影響大小是很有必要的，這也是考察市場經(jīng)濟提供的技術(shù)保障對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所帶來的影響。

農(nóng)村地區(qū)落后的教育水平一直是農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的“絆腳石”，所以鄉(xiāng)村振興要先振興鄉(xiāng)村教育，在國家的大力支持下，農(nóng)村義務(wù)教育普及率連年升高，《中國農(nóng)村教育發(fā)展報告2017》公布農(nóng)村在校生占全國在校生總數(shù)的2/3。一方面，農(nóng)村人口受教育范圍擴大在一定程度上影響了農(nóng)戶兼業(yè)化選擇，形成“忙時務(wù)農(nóng)、閑時務(wù)工”的工作結(jié)構(gòu)，兼業(yè)使農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)勞動時間被非農(nóng)勞動時間替代，減少了農(nóng)戶的田間管理勞動時間[23]，甚至?xí)斐蔁o人種糧局面；另一方面，勞動力接受教育能夠提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平，科學(xué)合理地進(jìn)行糧食生產(chǎn)。本文用各地區(qū)鄉(xiāng)村未上過學(xué)人口數(shù)與6 歲及以上人口數(shù)之比作為衡量指標(biāo)。

（3）財政支農(nóng)。財政撥款體現(xiàn)國家政策導(dǎo)向，被扶持產(chǎn)業(yè)得到財政資金支持后在客觀與主觀上都能夠得到一定的保護(hù)和發(fā)展。糧食安全是基礎(chǔ)性的戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，是鄉(xiāng)村振興的題中應(yīng)有之義，穩(wěn)步抓好國內(nèi)糧食生產(chǎn)與供給是確保國家糧食安全的核心工作[24]。有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)的財政支農(nóng)效率和財政支農(nóng)規(guī)模效率都要優(yōu)于西部地區(qū)[25]，故認(rèn)為有必要檢驗財政支農(nóng)對糧食生產(chǎn)要素適配度空間特征的影響。結(jié)合所選取的其他幾類影響因素，本文選取1988—2017 年全國農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)分項目投資情況中的財政資金數(shù)額作為財政支農(nóng)指標(biāo)，投資項目包括土地治理項目、產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營項目和科技示范項目。

（4）城鎮(zhèn)化。農(nóng)村勞動力外流是城鎮(zhèn)化的必然結(jié)果，王躍梅等[26]對1978—2008 年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在研究中發(fā)現(xiàn)勞動力外流反而提高了糧食產(chǎn)量，主要得益于稅費減免、惠農(nóng)政策等的激勵作用和農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，但局部地區(qū)農(nóng)村勞動力外流已導(dǎo)致糧食生產(chǎn)播種面積減少，甚至出現(xiàn)撂荒現(xiàn)象，基于此，本文選取各地區(qū)鄉(xiāng)村人口數(shù)作為衡量指標(biāo)，檢驗勞動力城鎮(zhèn)化程度對“水—土—能—糧—碳”適配度的影響。

土地城鎮(zhèn)化是農(nóng)業(yè)用地轉(zhuǎn)變?yōu)槌鞘薪ㄔO(shè)用地的過程。為了滿足人口城鎮(zhèn)化帶來的城市空間需求，不得不擴大城市范圍，而要解決中國十幾億人吃飯的問題，就必須守住十八億畝耕地紅線。探討土地城鎮(zhèn)化對“水—土—能—糧—碳”適配度空間異質(zhì)性的影響力大小可以明確各地區(qū)耕地補償政策的制定方案，清楚哪些地區(qū)“寸土寸糧”，哪些地區(qū)還可以進(jìn)一步規(guī)劃城市用地，避免利用城鎮(zhèn)化政策便利占用耕地、以次償好等行為。參考姚成勝等[27]的研究，土地城鎮(zhèn)化水平用各省份城市建成區(qū)面積占城市面積比重來測度。

（5）自然條件。由于本文糧食生產(chǎn)要素適配考慮了碳，所以用“空氣質(zhì)量達(dá)到及好于二級的天數(shù)”作為自然條件的衡量指標(biāo)，一方面進(jìn)一步檢驗碳排放對適配度的影響程度，另一方面考察空氣質(zhì)量對適配的反作用效應(yīng)。

地理探測器分析涵蓋因子探測、風(fēng)險探測、生態(tài)探測和交互探測等內(nèi)容層面，其中因子探測可以定量測度自變量對因變量的作用強度，交互探測可用以識別兩個自變量聯(lián)合作用時對因變量的驅(qū)動強度變化，兩者結(jié)合有利于深入了解“水—土—能—糧—碳”適配度的影響因素作用強度。因此，本文重點關(guān)注因子探測和交互探測的結(jié)果。

首先利用ArcGIS 軟件中的自然間斷點分級法對所選取的探測因子進(jìn)行離散化分層處理，將7 個解釋變量分別處理為7 類屬性數(shù)據(jù)，然后利用地理探測器模型計算出各探測因子對“水—土—能—糧—碳”適配度的影響力q值，識別出主導(dǎo)因子，并對各因子間的交互作用進(jìn)行檢驗。由于地理探測器模型對自變量共線性“免疫”，因而無需進(jìn)行共線性診斷[19]。

3.3.2 實證結(jié)果分析

根據(jù)單因子探測結(jié)果（表7）可知，除鄉(xiāng)村受教育程度（X3）和空氣質(zhì)量（X7）外，其他5 個因子均通過顯著性檢驗。q值大小表示因子影響力大小，農(nóng)業(yè)項目財政撥款（0.828 0）、技術(shù)提供（0.649 3）和勞動力水平（0.631 0）是“水—土—能—糧—碳”適配度的主導(dǎo)因素。這表明加大財政資金支持、推進(jìn)科技下鄉(xiāng)以及適當(dāng)增加勞動力數(shù)量，是當(dāng)前中國推動“水—土—能—糧—碳”適配的主要端口。

表7 單因子探測結(jié)果

雙因子探測結(jié)果成階梯狀排列，對角線左下方的數(shù)值是雙因子作用的q值，表示各因子兩兩交互共同產(chǎn)生的影響力大小。由表8 可知，所有因子交互呈現(xiàn)非線性增強或相互增強。特別地，單因子探測結(jié)果中未通過顯著性檢驗的因子鄉(xiāng)村受教育程度（X3）和空氣質(zhì)量（X7）之間呈非線性增強，表現(xiàn)為q(X3∩X7)＞q(X3)+q(X7)；其余任何兩個因子之間呈相互增強，例如，q(X1∩X2)＞max[q(X1),q(X2)]。任何兩個因子對適配度的交互作用值均大于其中某個因子的單獨作用值，且單獨作用不顯著的因子結(jié)合后顯著增強解釋力，說明因子間的交互作用增強了其對“水—土—能—糧—碳”適配度的影響。綜合來看，“水—土—能—糧—碳”適配度受多種因素的綜合影響，各種影響因素的綜合作用對“水—土—能—糧—碳”適配度的影響遠(yuǎn)大于單一影響因素對其產(chǎn)生的影響，因此，要在全局高度上進(jìn)行相關(guān)政策制定，考慮各項政策之間的配合效應(yīng)。例如，技術(shù)提供（X2）和農(nóng)業(yè)項目財政撥款（X4）的交互作用強度達(dá)到0.955 2，說明如果加大在科技示范項目中的財政撥款金額將會取得更好的效果。

表8 雙因子探測結(jié)果

在協(xié)調(diào)適配度結(jié)果及分析部分，依據(jù)“水—土—能—糧—碳”適配度數(shù)值，將31 個省份劃分為三大區(qū)域，分別是協(xié)調(diào)適配區(qū)、臨界適配區(qū)、耦合失諧區(qū)。為了更好地識別三大區(qū)域糧食生產(chǎn)要素適配的主導(dǎo)因子，進(jìn)而服務(wù)于差別化的糧食生產(chǎn)補償政策的制定，本文將利用表7中通過顯著性檢驗的5 個影響因素再次進(jìn)行因子探測。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，協(xié)調(diào)適配區(qū)的主導(dǎo)因素是技術(shù)提供（0.712 0），緊隨其后的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)（0.611 6）。位于協(xié)調(diào)適配區(qū)的省份都是國家糧食主產(chǎn)區(qū)，肩負(fù)著對內(nèi)供給、對外調(diào)糧的重任，自然資源、人力資本等都處于較為優(yōu)秀的水平，當(dāng)務(wù)之急是進(jìn)一步提高技術(shù)水平，科學(xué)種糧。臨界適配區(qū)的主導(dǎo)因素是勞動力水平（0.747 3），此外，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)（0.626 1）和農(nóng)業(yè)項目財政撥款（0.571 3）對其也有很大的影響。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對于協(xié)調(diào)適配區(qū)和臨界適配區(qū)的適配度影響力都很高，表明激發(fā)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)活力，促進(jìn)各地區(qū)優(yōu)勢互補，打造糧食生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈一體化，有助于協(xié)調(diào)糧食生產(chǎn)要素適配，提高糧食產(chǎn)量。耦合失諧區(qū)的主導(dǎo)因素是技術(shù)提供（0.996 3）和農(nóng)業(yè)項目財政撥款（0.996 3），青海和西藏的地理條件限制了其經(jīng)濟發(fā)展，自然在農(nóng)業(yè)方面缺乏技術(shù)缺資金，上海則是由于其“國際大都市”的經(jīng)濟任務(wù)無需將發(fā)展重心放在糧食生產(chǎn)上。

4 結(jié)論與建議

本文主要結(jié)論如下：（1）我國“水—土—能—糧—碳”適配度整體水平一般，適配度臨界區(qū)間的地區(qū)所占比重最大，各省份的糧食投入要素利用效率存在明顯差異，發(fā)展不平衡。（2）中國“水—土—能—糧—碳”適配度存在空間異質(zhì)性和相關(guān)性?？臻g異質(zhì)性表現(xiàn)為“水—土—能—糧—碳”適配度主要依東北、中原—東南—西南、西北遞減，黑龍江、河南、山東等糧食大省的“水—土—能—糧—碳”適配度最高，青海、西藏、上海等畜牧區(qū)和經(jīng)濟中心區(qū)的“水—土—能—糧—碳”適配度最低。空間相關(guān)性表現(xiàn)為吉林、河北、山東、河南、安徽呈現(xiàn)高—高聚集，新疆地處西北呈低—低聚集，山西表現(xiàn)為低—高聚集，四川則表現(xiàn)為高—低聚集。（3）在地理探測器模型單因子探測下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、技術(shù)提供、農(nóng)業(yè)項目財政撥款、勞動力水平、土地城鎮(zhèn)化等因素均對“水—土—能—糧—碳”適配度有顯著解釋力，q值分別為0.580 2、0.649 3、0.828 0、0.631 0、0.544 2，農(nóng)業(yè)項目財政撥款的影響力最大。雙因子探測結(jié)果表明7 個影響因子兩兩交互均對“水—土—能—糧—碳”適配度有較強解釋力。協(xié)調(diào)適配區(qū)的主導(dǎo)因子是技術(shù)提供，臨界適配區(qū)的主導(dǎo)因子是勞動力水平，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)水平對于絕大多數(shù)地區(qū)的“水—土—能—糧—碳”適配度都有較大影響。

為改善我國各區(qū)域“水—土—能—糧—碳”的適配狀況，提出以下政策建議：（1）主產(chǎn)區(qū)，“水—土—能—糧—碳”的適配度（0.672 2）相對較好，應(yīng)繼續(xù)加大財政在農(nóng)業(yè)科技項目的投資，提升生產(chǎn)性服務(wù)水平，加強高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)，推進(jìn)“藏糧于地，藏糧于技”戰(zhàn)略實施，保持并提升適配度，不斷提高主產(chǎn)區(qū)糧食綜合生產(chǎn)能力。（2）主銷區(qū)，“水—土—能—糧—碳”的適配度（0.375 3）最差，但這些地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較好，人力資源豐富，應(yīng)加強與主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)合作，實現(xiàn)資金、技術(shù)、管理、人才、農(nóng)機等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的流動和共享，建立省際間利益補償制度，加快高新技術(shù)與糧食生產(chǎn)過程融合，使糧食生產(chǎn)能力與經(jīng)濟發(fā)展水平同步增長，穩(wěn)定和提高主銷區(qū)糧食自給率。（3）產(chǎn)銷平衡區(qū)，“水—土—能—糧—碳”的適配度（0.413 1）居中，其中，新疆地處西北呈低—低聚集，山西表現(xiàn)為低—高聚集，四川則表現(xiàn)為高—低聚集，各省份的適配度和聚集度及影響因素比較復(fù)雜，應(yīng)根據(jù)不同省份的特點，補齊短板，重點突破。對干旱半干旱地區(qū)，應(yīng)依靠技術(shù)進(jìn)步，發(fā)展能適應(yīng)干旱地區(qū)的品種，創(chuàng)新節(jié)水用水模式，提高水資源有效利用率。