沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量變化及其驅(qū)動(dòng)因素分析

于廣滸，賀倉國，管 偉，李 麗，徐彬冰，佘冬立

（1.江蘇省農(nóng)墾集團(tuán)有限公司，南京 211000；2.河海大學(xué)農(nóng)業(yè)科學(xué)與工程學(xué)院，南京 211100；3.江蘇省射陽縣臨海農(nóng)場有限公司，江蘇 鹽城 224353）

0 引 言

糧食安全是保障地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長、社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展的重要基礎(chǔ)條件[1]。隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化快速推進(jìn)，國家高度重視糧食穩(wěn)定增產(chǎn)，在堅(jiān)守1.2 億hm2耕地紅線的同時(shí)，進(jìn)行作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整與糧食生產(chǎn)轉(zhuǎn)型[2]，防止耕地“非糧化”，同時(shí)保障農(nóng)民種糧收益[3]。解析糧食產(chǎn)量影響因素成為保障糧食安全，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展首要解決的問題。

糧食產(chǎn)量受多因素共同影響，且在不同時(shí)間段不同區(qū)域其影響因素存在顯著差異。胡慧芝等[4]運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析和重心轉(zhuǎn)移模型，認(rèn)為1990-2015年長江流域糧食產(chǎn)量主要影響因素為糧食播種面積與化肥施用量。朱晶等[5]利用播種面積、單產(chǎn)水平和結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)我國糧食增產(chǎn)貢獻(xiàn)率進(jìn)行測算，表明糧食作物內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)糧食增產(chǎn)的貢獻(xiàn)率最高達(dá)67%。Holst等[6]研究了年均氣溫和年均降水量等氣候因素對(duì)我國糧食生產(chǎn)的影響，當(dāng)年平均氣溫每升高1 ℃，全國糧食產(chǎn)量將減少1.45%，而年降水量每增加100 mm，全國糧食產(chǎn)量將增加1.31%。然而在農(nóng)業(yè)水土資源約束性以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)的潛在影響下，糧食產(chǎn)量影響因素也更為復(fù)雜。王晶等[7]和張鵬飛等[8]將糧食生產(chǎn)與水資源和能源消耗狀況相互關(guān)聯(lián)，基于水資源-能源-糧食系統(tǒng)進(jìn)行耦合協(xié)調(diào)度的空間特征研究和農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)的優(yōu)化研究。王鳳等[9]利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓和空間自相關(guān)分析等方法分析2000-2014年中國縣域糧食生產(chǎn)分布特征，認(rèn)為現(xiàn)階段決定糧食增產(chǎn)的主要因素已轉(zhuǎn)變?yōu)檗r(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和地區(qū)耕地面積。近年來，隨著節(jié)水技術(shù)的快速發(fā)展，在一定程度上緩解了農(nóng)業(yè)水資源的壓力，同時(shí)也促進(jìn)了作物種植規(guī)模擴(kuò)大或高耗水高收益作物種植面積增加[10,11]，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)糧食產(chǎn)量的增加。

沿海地區(qū)土地儲(chǔ)備資源豐富，耕地占補(bǔ)平衡打破了原有水土資源匹配格局與作物種植結(jié)構(gòu)，且第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重由12.4%（2009年）下降到7.5%（2020年），進(jìn)而影響沿海地區(qū)糧食安全。現(xiàn)有研究針對(duì)沿海地區(qū)水土資源-農(nóng)業(yè)產(chǎn)值-糧食生產(chǎn)相結(jié)合的文獻(xiàn)研究較少，且忽略了糧食產(chǎn)量與其影響因素的協(xié)調(diào)發(fā)展水平。因此本文利用糧食作物、農(nóng)業(yè)水土資源及農(nóng)業(yè)產(chǎn)值等相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了糧食產(chǎn)量恒等式模型，利用LMDI 指數(shù)分解法無殘差、可完全分解的特征，探究了2009-2020年江蘇沿海各地區(qū)糧食產(chǎn)量影響因素變化趨勢，利用耦合協(xié)調(diào)模型探究糧食產(chǎn)量與各影響因素的均衡性。研究成果以期為沿海地區(qū)糧食穩(wěn)定增產(chǎn)策略提供依據(jù)，為解析糧食產(chǎn)量影響因素提供思路與方法。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

江蘇沿海地區(qū)主要指連云港、鹽城和南通市下轄13 個(gè)沿海區(qū)縣，包括連云港市區(qū)、灌云縣、灌南縣、響水縣、濱海縣、射陽縣、鹽城市區(qū)、東臺(tái)市、海安市、如東縣、南通市區(qū)、海門市和啟東市。該區(qū)地勢低平，擁有豐富的土地資源和灘涂資源，地理區(qū)位優(yōu)勢顯著。從2009-2020年，江蘇沿海地區(qū)糧食總產(chǎn)量由952.32 萬t 增長至1 071.63 萬t，稻谷產(chǎn)量占比由47.31%增加至49.97%，農(nóng)田灌溉用水量由57.61 億m3增加至58.00 億m3，糧食作物播種面積由144.23 萬hm2增加至155.18 萬hm2。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究以連云港、鹽城和南通3 市的沿海區(qū)縣為研究對(duì)象。通過各市《統(tǒng)計(jì)年鑒》和《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》（2010-2021）獲取糧食產(chǎn)量、糧食作物播種面積、耕地面積和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值等數(shù)據(jù)。通過各市《水資源公報(bào)》（2009-2020）獲取農(nóng)田灌溉用水量數(shù)據(jù)。為保留數(shù)據(jù)可比性，消除物價(jià)水平影響，取2009年作為基準(zhǔn)期，通過定基指數(shù)對(duì)各區(qū)縣的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行調(diào)整。

1.3 研究方法

（1）LMDI 指數(shù)分解法。指數(shù)分解法（IDA）是根據(jù)不同權(quán)重確定方法對(duì)各因素進(jìn)行分解，以確定各個(gè)指數(shù)的增量份額。其中LMDI 是目前最流行的碳排放完全分解方法[12]，有效消除剩余項(xiàng)，分解過程簡單，容易被理解，適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)[13]。近年來，該分解方法也被應(yīng)用于化肥施用強(qiáng)度[14]、糧食產(chǎn)量[15]和農(nóng)業(yè)用水量[[16]變化的驅(qū)動(dòng)因素分解。

本文構(gòu)建基于“糧食作物—農(nóng)業(yè)水土資源—農(nóng)業(yè)產(chǎn)值”的恒等式模型，公式如下：

式中：GY表示糧食產(chǎn)量，萬t；YA表示糧食作物播種面積，hm2；S表示耕地面積，hm2；W表示農(nóng)田灌溉用水量，億m3）；GVAP表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，億元。下同。

式中：a表示糧食單產(chǎn)水平；b表示糧食復(fù)種指數(shù)；c表示農(nóng)業(yè)水土資源因素；d表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)值耗水量；e表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)值。

通過LMDI 分解式（2），計(jì)算得到糧食產(chǎn)量各影響因素的貢獻(xiàn)值。分解公式如下：

式中：GY0表示基期糧食產(chǎn)量；GYT表示T年的糧食產(chǎn)量；ΔGY表示從基準(zhǔn)期到T年的糧食產(chǎn)量變化量；ΔGYa、ΔGYb、ΔGYc、ΔGYd、ΔGYe分別表示糧食單產(chǎn)水平a、糧食復(fù)種指數(shù)b、農(nóng)業(yè)水土資源因素c、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值耗水量d和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值e對(duì)糧食產(chǎn)量變化量的影響。

（2）耦合協(xié)調(diào)度模型。耦合協(xié)調(diào)度模型[17]能有效反映各指標(biāo)間的相互作用強(qiáng)弱，度量指標(biāo)間協(xié)調(diào)發(fā)展的水平。本文以耦合協(xié)調(diào)度模型表征糧食產(chǎn)量與各影響因素的均衡發(fā)展程度，計(jì)算公式如下：

式中：D為耦合協(xié)調(diào)度；C為協(xié)調(diào)度；Z為綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)；Xi為指標(biāo)GY,a,b,c,d,e對(duì)應(yīng)權(quán)重，由熵權(quán)法確定。參照文獻(xiàn)[17]將耦合協(xié)調(diào)度分級(jí)為：D∈（0.0,0.3]表示嚴(yán)重不協(xié)調(diào)；D∈(0.3,0.5]表示基本不協(xié)調(diào)；D∈(0.5,0.8]表示基本協(xié)調(diào)；D∈(0.8,1.0]表示高級(jí)協(xié)調(diào)。

2 結(jié)果與分析

2.1 沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量年際變化分析

沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量年際變化狀況如圖1所示。2009年江蘇沿海地區(qū)整體糧食產(chǎn)量為952.32 萬t，截止2020年，糧食產(chǎn)量增長至1 071.63 萬t，增加了119.31 萬t。其中2009-2015年，江蘇沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢，2015年、2017年有所跌落，2018年開始恢復(fù)增長狀態(tài)。其中2016年連云港、鹽城和南通市沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量均呈下降趨勢，依次降低了2.97 萬t、15.47 萬t 和7.96 萬t。2017年連云港和南通糧食產(chǎn)量出現(xiàn)回升趨勢，鹽城地區(qū)糧食產(chǎn)量比2016年降低了4.00 萬t。2009年江蘇省推進(jìn)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)，2015年實(shí)施“藏糧于地、藏糧于技”戰(zhàn)略，2019年江蘇省測土配方施肥技術(shù)覆蓋率已達(dá)91.1%，為沿海地區(qū)糧食生產(chǎn)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

圖1 江蘇沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量年際變化Fig.1 Interannual variation of grain output in Jiangsu coastal area

2.2 沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量分解結(jié)果分析

江蘇沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量分解結(jié)果見表1。自2009年到2020年，農(nóng)業(yè)水土資源因素、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值耗水量對(duì)糧食產(chǎn)量貢獻(xiàn)值為負(fù)值，表明其對(duì)糧食產(chǎn)量增長起到抑制作用；而糧食單產(chǎn)水平、糧食復(fù)種指數(shù)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值貢獻(xiàn)值為正值，表明其對(duì)糧食產(chǎn)量增長起到促進(jìn)作用。各因素對(duì)江蘇沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量變化的絕對(duì)貢獻(xiàn)值排序?yàn)椋恨r(nóng)業(yè)產(chǎn)值e＞農(nóng)業(yè)產(chǎn)值耗水量d＞糧食復(fù)種指數(shù)b＞農(nóng)業(yè)水土資源因素c＞糧食單產(chǎn)水平a。各因素對(duì)沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量的貢獻(xiàn)存在年際正負(fù)波動(dòng)變化。例如農(nóng)業(yè)產(chǎn)值e貢獻(xiàn)值在2009-2018年均為正值（促進(jìn)作用），2018-2019年出現(xiàn)負(fù)值（抑制作用），2019-2020年又變?yōu)檎担ù龠M(jìn)作用）；糧食復(fù)種指數(shù)b貢獻(xiàn)值在2009-2016年均為正值（促進(jìn)作用），2016-2017年出現(xiàn)負(fù)值（抑制作用），2017-2020年又變?yōu)檎担ù龠M(jìn)作用）。合理地解析糧食產(chǎn)量影響因素變化狀況，才能更好地調(diào)整糧食生產(chǎn)策略，實(shí)現(xiàn)糧食穩(wěn)定增產(chǎn)，農(nóng)民穩(wěn)定創(chuàng)收。

表1 江蘇沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量影響因素分解萬tTab.1 Decomposition of influencing factors of grain output in Jiangsu coastal areas

不同時(shí)間段的糧食產(chǎn)量分解結(jié)果見圖2。2009-2017年沿海各地區(qū)糧食產(chǎn)量的主要正向影響因素為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，并于2017-2020年轉(zhuǎn)變?yōu)榧Z食復(fù)種指數(shù)。2009-2017年連云港地區(qū)主要負(fù)向因素為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值耗水量，于2017-2020年轉(zhuǎn)變?yōu)檗r(nóng)業(yè)產(chǎn)值；而鹽城地區(qū)主要負(fù)向因素在三時(shí)段內(nèi)依次為農(nóng)業(yè)水土資源因素、糧食復(fù)種指數(shù)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值耗水量；2009-2017年南通地區(qū)主要負(fù)向因素為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值耗水量，于2017-2020年轉(zhuǎn)變?yōu)檗r(nóng)業(yè)水土資源因素。從2009-2020年來看，連云港和南通地區(qū)主要正向因素為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，主要負(fù)向因素為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值耗水量；鹽城地區(qū)主要正向因素為糧食復(fù)種指數(shù)，主要負(fù)向因素為農(nóng)業(yè)水土資源因素。農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增加極大地提高了沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量，在推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程中，如何降低糧食種植成本，拓寬糧食生產(chǎn)空間，發(fā)揮農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的正向效應(yīng)，是現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要關(guān)心的重要問題。

圖2 區(qū)域間糧食產(chǎn)量影響因素分解Fig.2 Decomposition of influencing factors of grain output among regions

2.3 糧食產(chǎn)量與各影響因素的耦合協(xié)調(diào)度分析

經(jīng)計(jì)算得，糧食產(chǎn)量、糧食單產(chǎn)水平、糧食復(fù)種指數(shù)、農(nóng)業(yè)水土資源因素、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值耗水量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的權(quán)重依次為0.18、0.16、0.26、0.13、0.14、0.12。各地區(qū)糧食產(chǎn)量與各影響因素的耦合協(xié)調(diào)度如圖3所示。2009年江蘇沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量與各影響因素的耦合協(xié)調(diào)度均屬于嚴(yán)重不協(xié)調(diào)狀態(tài)（D∈(0.0,0.3]），在2010-2011年轉(zhuǎn)變?yōu)榛静粎f(xié)調(diào)狀態(tài)（D∈(0.3,0.5]），并在2012-2020年之間逐漸向基本協(xié)調(diào)狀態(tài)（D∈(0.5,0.8]）和高級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)（D∈(0.8,1.0]）轉(zhuǎn)變。其中2009-2020年連云港市耦合協(xié)調(diào)度D呈“波浪式”上升，但在2016年跌落幅度較大；2009-2014年鹽城市耦合協(xié)調(diào)度D急速上升，隨后開始緩慢增長，且在2016年略有下滑；2009-2011年南通市耦合協(xié)調(diào)度D快速上升至基本協(xié)調(diào)狀態(tài)（D∈(0.5,0.8]），隨后處于相對(duì)穩(wěn)定的波動(dòng)變化中，在2019-2020年快速增長至高級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)（D∈(0.8,1.0]）。2016年7月底至9月中旬，沿海大部分地區(qū)出現(xiàn)中-重度氣象干旱，影響玉米等旱糧作物產(chǎn)量；同年10月中下旬，持續(xù)陰雨天氣嚴(yán)重影響了水稻等秋熟作物生產(chǎn)，導(dǎo)致2016年沿海地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度有所降低。

圖3 沿海地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度分析Fig.3 Analysis of coupling coordination degree in coastal areas

3 討 論

分析2009-2020年江蘇沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量分解結(jié)果發(fā)現(xiàn)，糧食單產(chǎn)水平貢獻(xiàn)值最小，其主要原因是沿海地區(qū)稻谷產(chǎn)量占糧食產(chǎn)量比例達(dá)47%～55%，且稻谷等高產(chǎn)作物的單產(chǎn)水平逐漸逼近現(xiàn)階段社會(huì)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)技術(shù)條件下的最大值，難以克服“天花板效應(yīng)”[18,19]。農(nóng)業(yè)產(chǎn)值是影響沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量的主要因素。國家通過農(nóng)民種糧收益保障機(jī)制，提高了糧食最低收購價(jià)，同時(shí)堅(jiān)持完善糧食直補(bǔ)、農(nóng)機(jī)購置補(bǔ)貼等政策，極大地促進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對(duì)農(nóng)民種糧的積極性。研究表明，農(nóng)業(yè)財(cái)政補(bǔ)貼能有效擴(kuò)大水稻和小麥等糧食作物播種面積[20]，而糧食最低收購價(jià)以及相關(guān)補(bǔ)貼政策能保障糧食生產(chǎn)的穩(wěn)定性[21]。本文農(nóng)業(yè)水土資源因素在各時(shí)間段對(duì)糧食產(chǎn)量的影響效應(yīng)為正負(fù)波動(dòng)變化，是因?yàn)榧Z食生產(chǎn)受到有限的水土資源制約，綜合考慮其“質(zhì)”與“量”，并注重水土資源與作物種植結(jié)構(gòu)的優(yōu)化配置。高效節(jié)水灌溉技術(shù)可以降低農(nóng)田灌溉水資源的投入量[22]，同時(shí)節(jié)水技術(shù)所節(jié)約的水資源將再次被用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，促進(jìn)作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整[10,11]。從耕地角度來看，耕地總量變化小，主要是因?yàn)檠睾５貐^(qū)耕地占補(bǔ)平衡政策的實(shí)施。然而該政策對(duì)東部地區(qū)糧食產(chǎn)量呈負(fù)效應(yīng)[23]，會(huì)在一定程度上降低耕地質(zhì)量。規(guī)模化的耕地管理有助于降低耕地細(xì)碎化對(duì)糧食生產(chǎn)的不利影響，促進(jìn)生產(chǎn)效率提升[24]。因此節(jié)水技術(shù)發(fā)展、耕地地力狀況和耕地管理方式的改變將導(dǎo)致水土資源的正負(fù)效應(yīng)變化。

綜合上述內(nèi)容，為促進(jìn)沿海地區(qū)糧食穩(wěn)定增產(chǎn)，保障糧食安全，本文提出以下建議：①為充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對(duì)糧食生產(chǎn)的正向作用，促進(jìn)農(nóng)民種糧積極性，政府應(yīng)適當(dāng)加強(qiáng)對(duì)糧食作物的惠農(nóng)補(bǔ)貼政策；②積極推動(dòng)農(nóng)田高效節(jié)水灌溉技術(shù)的應(yīng)用，通過水價(jià)改革提升農(nóng)業(yè)用水效率，為高產(chǎn)高耗水作物規(guī)模的擴(kuò)大提供基礎(chǔ)條件；③以高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田為切入點(diǎn)，加大中低產(chǎn)田改造和鹽堿地改良力度，為擴(kuò)大糧食作物種植面積提供優(yōu)質(zhì)的耕地資源。④綜合考慮各因素的共同作用，提升糧食產(chǎn)量、水土資源“質(zhì)、量”和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的匹配狀況，有利于糧食生產(chǎn)的穩(wěn)步、可持續(xù)增長。

4 結(jié) 論

通過利用LMDI 指數(shù)分解法和耦合協(xié)調(diào)度對(duì)2009-2020年江蘇沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量及其影響因素分析，得出以下主要結(jié)論：

（1）2009-2015年江蘇沿海地區(qū)糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢，2016年和2017年有所跌落，2018年恢復(fù)增長狀態(tài)，2009-2020年期間共增產(chǎn)119.31 萬t。

（2）2009-2020年影響沿海地區(qū)糧食生產(chǎn)的主要因素是農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值耗水量和糧食復(fù)種指數(shù)；各因素年際變化表現(xiàn)為正負(fù)效應(yīng)波動(dòng)變化，且區(qū)域間各時(shí)間段糧食產(chǎn)量影響因素差異顯著。

（3）自2009-2020年，糧食產(chǎn)量與各影響因素的耦合協(xié)調(diào)度由嚴(yán)重不協(xié)調(diào)狀態(tài)逐漸穩(wěn)定在基本協(xié)調(diào)狀態(tài)和高級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)。