我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)變動(dòng)貢獻(xiàn)因素分解

沈 方， 郝瑞彬， 尹力軍， 李文榮， 殷書(shū)柏

(唐山師范學(xué)院資源管理系，河北唐山 063000)

糧食主產(chǎn)區(qū)指糧食生產(chǎn)在全國(guó)占有重要地位且能夠提供較多糧食的集中產(chǎn)區(qū)。2003年財(cái)政部《關(guān)于改革和完善農(nóng)業(yè)綜合開(kāi)發(fā)若干政策措施的意見(jiàn)》明確黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、河北、河南、山東、江蘇、安徽、四川、湖南、湖北、江西13個(gè)省份為糧食主產(chǎn)區(qū)。2003—2014年糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量占全國(guó)糧食總產(chǎn)量的比例平均為74.60%；同期主產(chǎn)區(qū)糧食增產(chǎn)量占全國(guó)糧食增產(chǎn)總量的比例平均為78.35%?？梢?jiàn)糧食主產(chǎn)區(qū)是我國(guó)保障糧食有效供給(谷物基本自給和口糧絕對(duì)安全)和實(shí)現(xiàn)糧食安全的關(guān)鍵。因此，主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)問(wèn)題，也就成了政府和學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。

近期，關(guān)于主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)相關(guān)問(wèn)題的研究，涉及主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)發(fā)展、演變及增產(chǎn)特征[1-4]、投入-產(chǎn)出效應(yīng)[5]、全要素生產(chǎn)率及驅(qū)動(dòng)因素[6]、糧-經(jīng)關(guān)系[7]、糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢(shì)[8-10]、糧食生產(chǎn)影響因素[11-13]等方面，取得了一系列有益成果。

而關(guān)于糧食增產(chǎn)影響因素的討論中，較為一致的觀點(diǎn)認(rèn)為，物質(zhì)投入增加、氣象條件有利、科技進(jìn)步、政策扶持等是2004年以來(lái)糧食持續(xù)增產(chǎn)的主要因素[14-17]。以上因素?zé)o疑在糧食增產(chǎn)過(guò)程中有重要作用，但從本質(zhì)上講，區(qū)域糧食產(chǎn)量變動(dòng)直接取決于2個(gè)因素，即糧食播種面積和加權(quán)平均單產(chǎn)的變化，其他所有因素都是直接或間接作用于這2個(gè)因素進(jìn)而影響糧食產(chǎn)量。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，糧食加權(quán)平均單產(chǎn)的變化實(shí)際上源于2個(gè)方面，各糧食作物自身單產(chǎn)水平發(fā)生變化或各糧食作物間種植比例發(fā)生改變。由于不同作物單產(chǎn)水平存在差異，通過(guò)高、低產(chǎn)糧食作物間的種植替代，可能在各作物自身單產(chǎn)水平不變、甚至降低的條件下導(dǎo)致糧食總的加權(quán)平均單產(chǎn)提高。因此，區(qū)域糧食產(chǎn)量的變化實(shí)際上受控于糧食作物播種面積(規(guī)模)、各作物自身單產(chǎn)(質(zhì)量)和糧食作物種植結(jié)構(gòu)(結(jié)構(gòu))3個(gè)方面的變化。從已有研究來(lái)看，個(gè)別學(xué)者已經(jīng)關(guān)注到這個(gè)問(wèn)題[18-20]，但是針對(duì)主產(chǎn)區(qū)的相關(guān)研究則鮮有報(bào)道。

2004—2014年我國(guó)糧食實(shí)現(xiàn)11年連續(xù)增產(chǎn)，其中主產(chǎn)區(qū)發(fā)揮了舉足輕重的作用，然而在現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)資源條件下(包括單產(chǎn)水平、播種面積以及勞動(dòng)人口結(jié)構(gòu)等)，全國(guó)多處糧食主產(chǎn)省(區(qū))已經(jīng)接近產(chǎn)量極限，如何實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步增產(chǎn)，面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)。因此，深入探討主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)變動(dòng)的真正原因，分析對(duì)比不同促產(chǎn)因素的貢獻(xiàn)大小及其穩(wěn)定性，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

鑒于此，本研究嘗試將資源環(huán)境領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的因素分解方法引入糧食增產(chǎn)貢獻(xiàn)因素分析過(guò)程，定量測(cè)算播種面積變動(dòng)(播種面積效應(yīng))、各作物自身單產(chǎn)變動(dòng)(作物生產(chǎn)力效應(yīng))和糧食種植結(jié)構(gòu)變動(dòng)(作物結(jié)構(gòu)效應(yīng))對(duì)主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)變動(dòng)的貢獻(xiàn)及其空間差異，找出主產(chǎn)區(qū)及各主產(chǎn)省(區(qū))糧食生產(chǎn)變動(dòng)的主導(dǎo)因素，從而正確認(rèn)識(shí)其本質(zhì)，研究結(jié)論可以為相關(guān)部門(mén)提供有益參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究中用到的各主產(chǎn)省(區(qū))相關(guān)數(shù)據(jù)均取自相應(yīng)省(區(qū))相應(yīng)年份統(tǒng)計(jì)年鑒，各主產(chǎn)省(區(qū))數(shù)據(jù)相加得主產(chǎn)區(qū)總數(shù)據(jù)。因素分解中涉及的糧食作物類(lèi)型，依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)特征劃分為小麥、稻谷、玉米、薯類(lèi)、大豆和雜糧，共6類(lèi)。

1.2 改進(jìn)的拉氏因素分解模型

假設(shè)系統(tǒng)v=x·y，系統(tǒng)v在時(shí)期t=0～t的變化為

Δv=vt-v0=x′y′-x0y0=(x0+Δx)(y0+Δy)-x0y0=y0Δx+x0Δy+ΔxΔy。

式中：y0Δx和x0Δy分別為時(shí)期t=0～t時(shí)Δx和Δy對(duì)Δv的影響，ΔxΔy為殘差。針對(duì)殘差問(wèn)題，Sun提出了“聯(lián)合創(chuàng)造和平均分配”原理，通過(guò)將ΔxΔy平均分配給因素x和y，解決了分解過(guò)程中的“剩余”問(wèn)題[21](圖1)。

由此，系統(tǒng)v=x·y變化的完全分解模型可表示為

式中：xeff、yeff分別為Δx和Δy對(duì)Δv的貢獻(xiàn)。這就是Sun提出的在資源、環(huán)境領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的RLI(rened laspeyres index)模型[22]。

1.3 糧食產(chǎn)量變化因素分解模型

(1)

(2)

進(jìn)一步，可以得到糧食加權(quán)平均單產(chǎn)變動(dòng)的作物貢獻(xiàn)分解模型，不同作物的貢獻(xiàn)同樣包括生產(chǎn)力效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)2部分，其測(cè)算公式為

2 結(jié)果與分析

2.1 主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量變動(dòng)因素分解效應(yīng)的時(shí)序特征

2014年，主產(chǎn)區(qū)糧食總產(chǎn)量46 476.76萬(wàn)t，相對(duì)于2003年增產(chǎn)15 505.89萬(wàn)t，年均增產(chǎn)1 409.63萬(wàn)t。依據(jù)糧食產(chǎn)量變動(dòng)因素分解模型，即式(1)和(2)，以上一年為基年，將糧食產(chǎn)量逐年變動(dòng)分解為播種面積、作物生產(chǎn)力和作物結(jié)構(gòu)3個(gè)因素變化的效應(yīng)，結(jié)果(表1)顯示：研究期主產(chǎn)區(qū)糧食持續(xù)增產(chǎn)(2009年相對(duì)于上年減產(chǎn)194.92萬(wàn)t)同時(shí)得益于播種面積擴(kuò)大、作物生產(chǎn)力提高和糧食作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，但不同年份三者的貢獻(xiàn)率差異較大。

2003—2014年，主產(chǎn)區(qū)糧食作物播種面積持續(xù)增加，由 6 718.617 萬(wàn)hm2增加到8 361.017萬(wàn)hm2，累計(jì)增加 1 642.400 萬(wàn)hm2。播種面積增加累計(jì)增產(chǎn)糧食8 361.03萬(wàn)t，占研究期糧食增產(chǎn)總量的53.92%，是主產(chǎn)區(qū)糧食增產(chǎn)的首要因素。

各糧食作物單產(chǎn)水平反映耕地真實(shí)產(chǎn)出能力的變化情況，與自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等眾多因素有關(guān)。因素分解結(jié)果(表2)顯示：研究期2003—2014年小麥、稻谷、玉米和雜糧4類(lèi)糧食作物的因素分解效應(yīng)均為正值，都導(dǎo)致了一定的糧食增產(chǎn)，增產(chǎn)效應(yīng)為小麥>玉米>稻谷>雜糧，表明4類(lèi)糧食作物各自的單產(chǎn)都有一定幅度的提高；而大豆和薯類(lèi)的因素分解效應(yīng)為負(fù)值，都導(dǎo)致了一定的糧食減產(chǎn)，減產(chǎn)效應(yīng)大豆>薯類(lèi)，表明2類(lèi)糧食作物的單產(chǎn)在研究期是下降的。6類(lèi)糧食作物的綜合作用，即作物生產(chǎn)力效應(yīng)，累計(jì)實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn)5 083.17萬(wàn)t，占研究期糧食增產(chǎn)總量的32.78%，是主產(chǎn)區(qū)糧食增產(chǎn)的重要因素。

表1 主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量變動(dòng)貢獻(xiàn)因素分解效應(yīng)的時(shí)序特征

表2 糧食產(chǎn)量變化的作物生產(chǎn)力效應(yīng)的時(shí)序特征

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受氣象因素影響大，容易發(fā)生波動(dòng)，表現(xiàn)為各作物單產(chǎn)都存在相對(duì)較大的年際變化，進(jìn)而影響區(qū)域糧食產(chǎn)量。如2009年，當(dāng)年全國(guó)極端天氣多發(fā)頻發(fā)，特大干旱歷史罕見(jiàn)，給糧食生產(chǎn)帶來(lái)了嚴(yán)重負(fù)面影響，當(dāng)年主產(chǎn)區(qū)玉米和大豆單產(chǎn)大幅度降低，合計(jì)減產(chǎn)1 497.39萬(wàn)t；雖然當(dāng)年糧食播種面積較上年大幅增加，增產(chǎn)糧食1 377.29萬(wàn)t，仍然無(wú)法抵消單產(chǎn)下降和種植結(jié)構(gòu)變化帶來(lái)的糧食減產(chǎn)，最終主產(chǎn)區(qū)糧食總產(chǎn)量較上年減少194.92萬(wàn)t。

糧食加權(quán)平均單產(chǎn)是各糧食作物單產(chǎn)的加權(quán)平均值，權(quán)重是相應(yīng)糧食作物的種植份額。由于各作物自身單產(chǎn)水平不同，作物種植結(jié)構(gòu)改變(即權(quán)重發(fā)生改變)會(huì)對(duì)作物加權(quán)平均單產(chǎn)帶來(lái)影響，進(jìn)而影響區(qū)域糧食產(chǎn)量變化，作物結(jié)構(gòu)效應(yīng)即為這一影響的反映。

因素分解結(jié)果(表3)顯示，玉米、稻谷的結(jié)構(gòu)效應(yīng)為正值，合計(jì)增產(chǎn)糧食4 595.75萬(wàn)t，表明研究期2類(lèi)作物在主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)中比例是調(diào)增的；小麥、大豆、薯類(lèi)、雜糧4類(lèi)糧食作物的結(jié)構(gòu)效應(yīng)是負(fù)值，合計(jì)減產(chǎn)糧食2 534.06萬(wàn)t，表明4類(lèi)作物在主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)中比例是調(diào)減的。6類(lèi)作物綜合作用引致主產(chǎn)區(qū)糧食增產(chǎn)2 061.69萬(wàn)t，占同期主產(chǎn)區(qū)糧食增產(chǎn)總量的13.30%。

總體上看，種植結(jié)構(gòu)變動(dòng)的糧食產(chǎn)量效應(yīng)居次要地位，但部分年份的作用十分顯著，如結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)產(chǎn)量變動(dòng)的貢獻(xiàn)率2014年為-137.45%，2012年為41.68%。表明近期主產(chǎn)區(qū)糧食種植結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)糧食產(chǎn)量的影響不容忽視。

表3 糧食產(chǎn)量變化的作物結(jié)構(gòu)效應(yīng)的時(shí)序特征

2.2 主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量變動(dòng)因素分解效應(yīng)的空間差異

由于各糧食主產(chǎn)省(區(qū))的自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)因素組合狀況不同，不同糧食作物種植優(yōu)勢(shì)差異明顯，糧食產(chǎn)量變動(dòng)及其因素分解效應(yīng)(驅(qū)動(dòng)因素)都存在較大的區(qū)間差異(表4)。

2003—2014年13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))都實(shí)現(xiàn)了一定的糧食增產(chǎn)，各主產(chǎn)省(區(qū))平均增產(chǎn)糧食1 192.76萬(wàn)t，增產(chǎn)量由大到小為黑龍江>河南>內(nèi)蒙古>吉林>安徽>山東>江蘇>河北>江西>湖北>湖南>遼寧>四川。糧食增產(chǎn)量的空間差異顯著，增產(chǎn)最多的黑龍江省增產(chǎn)量為3 729.90萬(wàn)t，最少的四川省增產(chǎn)量為191.60萬(wàn)t，前者是后者的19.47倍。

將研究期作為一個(gè)整體考慮(2003—2014年)，13個(gè)主產(chǎn)省(區(qū))播種面積效應(yīng)均為正值，效應(yīng)值由大到小為黑龍江>河南>吉林>山東>內(nèi)蒙古>安徽>遼寧>湖北>江蘇>江西>湖南>四川>河北，其中黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙

表4 主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量變動(dòng)貢獻(xiàn)因素分解效應(yīng)的空間差異(2003—2014年)

古、山東、湖北、湖南、江西和四川9個(gè)主產(chǎn)省(區(qū))播種面積增加為其糧食增產(chǎn)的首要因素，尤其是遼寧，播種面積效應(yīng)的貢獻(xiàn)率達(dá)到了110.22%。

將研究期作為一個(gè)整體考慮(2003—2014年)(表4)，13個(gè)主產(chǎn)省(區(qū))中有12個(gè)作物生產(chǎn)力效應(yīng)為正值，效應(yīng)值由大到小為河北>河南>安徽>黑龍江>江蘇>山東>吉林>江西>內(nèi)蒙古>湖南>遼寧>湖北，表明12個(gè)主產(chǎn)省(區(qū))糧食單產(chǎn)水平整體上都是提升的，其中河北、安徽、河南、江蘇4省作物生產(chǎn)力提高是其糧食增產(chǎn)的首要因素。13個(gè)主產(chǎn)省(區(qū))中，只有四川省作物生產(chǎn)力效應(yīng)為負(fù)值，表明研究期四川省糧食單產(chǎn)水平整體上是下降的。

從各作物角度看，各主產(chǎn)省(區(qū))作物生產(chǎn)力效應(yīng)變化的主要驅(qū)動(dòng)作物不同(表5)。各主產(chǎn)省(區(qū))的前2位驅(qū)動(dòng)作物分別為黑龍江(玉米、稻谷)、吉林(玉米、稻谷)、遼寧(雜糧、玉米)、內(nèi)蒙古(玉米、大豆)、河北(雜糧、玉米)、山東(小麥、玉米)、河南(小麥、玉米)、江蘇(小麥、稻谷)、安徽(雜糧、玉米)、湖北(薯類(lèi)、稻谷)、湖南(稻谷、薯類(lèi))、江西(稻谷、薯類(lèi))、四川(玉米、薯類(lèi))。表明各主產(chǎn)省區(qū)作物生產(chǎn)力變化的主要驅(qū)動(dòng)作物基本上與其優(yōu)勢(shì)作物一致，即與各主產(chǎn)區(qū)糧食作物的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)基本一致。

表5 糧食產(chǎn)量變化的作物生產(chǎn)力效應(yīng)的空間差異(2003—2014年)

2003—2014年13個(gè)主產(chǎn)省(區(qū))中有10個(gè)作物結(jié)構(gòu)效應(yīng)為正值(表4)，效應(yīng)值由大到小為黑龍江>內(nèi)蒙古>吉林>河南>湖南>湖北>江蘇>山東>江西>四川，表明以上10個(gè)主產(chǎn)省(區(qū))整體上存在相對(duì)高產(chǎn)作物對(duì)低產(chǎn)作物的種植替代，即相對(duì)高產(chǎn)作物種植比例上升，相對(duì)低產(chǎn)作物比例下降；與之相對(duì)河北、安徽、遼寧作物結(jié)構(gòu)效應(yīng)為負(fù)值，表明這3個(gè)主產(chǎn)省(區(qū))存在相對(duì)低產(chǎn)作物對(duì)高產(chǎn)作物的種植替代。

從各作物角度看，各主產(chǎn)省(區(qū))作物結(jié)構(gòu)效應(yīng)變化的主要驅(qū)動(dòng)作物不同(表6)。與作物生產(chǎn)力效應(yīng)不同，由于區(qū)域內(nèi)各作物之間存在直接的爭(zhēng)地關(guān)系，某糧食作物比例的上升，必然意味著其他某作物比例的下降，因此各驅(qū)動(dòng)作物變化規(guī)律性相對(duì)明顯。各主產(chǎn)省(區(qū))基本上都是相對(duì)高產(chǎn)的玉米、稻谷、小麥中的2種或1種種植比例調(diào)增，相對(duì)低產(chǎn)的大豆、薯類(lèi)、雜糧種植比例調(diào)減。如研究期有11個(gè)主產(chǎn)省(區(qū))玉米調(diào)增、有7個(gè)主產(chǎn)省(區(qū))稻谷調(diào)增、有5個(gè)主產(chǎn)省(區(qū))小麥調(diào)增，與之相對(duì)大豆(河北、四川、安徽調(diào)增)、薯類(lèi)(湖北、四川調(diào)增)和雜糧基本全部調(diào)減。

3 結(jié)論與討論

3.1 主要結(jié)論

2014年，主產(chǎn)區(qū)糧食總產(chǎn)量46 476.76萬(wàn)t，相對(duì)于2003年增產(chǎn)糧食15 505.89萬(wàn)t， 年均增產(chǎn)1 409.63萬(wàn)t。因素分解結(jié)果顯示：研究期主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)增長(zhǎng)同時(shí)得益于播種面積擴(kuò)大、作物生產(chǎn)力提高和糧食作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，貢獻(xiàn)率分別為53.92%、32.78%、13.30%，但不同年份三者的貢獻(xiàn)率差異較大。

表6 糧食產(chǎn)量變化的作物結(jié)構(gòu)效應(yīng)的空間差異(2003—2014年)

從作物角度看，小麥、玉米、稻谷自身單產(chǎn)的提高對(duì)研究期作物生產(chǎn)力效應(yīng)提高發(fā)揮主導(dǎo)作用；玉米、稻谷種植比例的調(diào)增是作物結(jié)構(gòu)效應(yīng)提高的主體。

相對(duì)于2003年，2014年13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))都實(shí)現(xiàn)了一定的糧食增產(chǎn)，但是增產(chǎn)量及其驅(qū)動(dòng)因素存在較大空間差異。其中播種面積增加為首要增產(chǎn)因素的主產(chǎn)省區(qū)有9個(gè)，包括黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、山東、湖北、湖南、江西和四川；作物生產(chǎn)力提高為首要增產(chǎn)因素的主產(chǎn)區(qū)有4個(gè)，包括河北、安徽、河南、江蘇；作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整是糧食增產(chǎn)的次要因素。

從作物角度看，各主產(chǎn)省(區(qū))作物生產(chǎn)力效應(yīng)變化的主要驅(qū)動(dòng)作物差異較大，基本上是各主產(chǎn)省(區(qū))的優(yōu)勢(shì)作物；各主產(chǎn)省(區(qū))作物結(jié)構(gòu)效應(yīng)變化主要驅(qū)動(dòng)作物不同，但規(guī)律性相對(duì)明顯，基本上都是相對(duì)高產(chǎn)的玉米、水稻、小麥種植比例調(diào)增，相對(duì)低產(chǎn)的大豆、薯類(lèi)、雜糧種植比例調(diào)減。

3.2 討論

利用因素分解方法對(duì)影響糧食產(chǎn)量變化的3個(gè)因素，即播種面積、作物生產(chǎn)力和種植結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究，對(duì)于正確認(rèn)識(shí)主產(chǎn)區(qū)糧食增產(chǎn)的本質(zhì)有重要意義。因素分解結(jié)果表明，研究期主產(chǎn)區(qū)糧食增產(chǎn)的首要因素是糧食作物播種面積擴(kuò)大，即糧食生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張。

根據(jù)因素分解模型，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，可以實(shí)現(xiàn)糧食產(chǎn)量動(dòng)態(tài)變化直接驅(qū)動(dòng)因子(播種面積、作物生產(chǎn)力和作物結(jié)構(gòu))貢獻(xiàn)的逐年動(dòng)態(tài)“監(jiān)測(cè)”(表1)。

對(duì)于不同的主產(chǎn)省(區(qū))，未來(lái)糧食增產(chǎn)路徑選擇應(yīng)根據(jù)因素分解結(jié)果，深入分析3個(gè)關(guān)鍵促產(chǎn)因素的可挖潛力，進(jìn)一步可根據(jù)其他非關(guān)鍵因素(如化肥施用量、有效灌溉面積、勞動(dòng)力狀況、糧食價(jià)格等)與3個(gè)關(guān)鍵因素間的關(guān)系，建立定量分析模型，進(jìn)行主導(dǎo)因素分析，間接評(píng)價(jià)各非關(guān)鍵因素對(duì)糧食產(chǎn)量的影響，進(jìn)而依據(jù)分析結(jié)果因地制宜地做出政策安排。

區(qū)域糧食作物播種面積變化受區(qū)域耕地面積、復(fù)種指數(shù)(區(qū)域農(nóng)作物播種總面積與區(qū)域耕地面積的比值)和糧作比例(區(qū)域糧食作物播種面積與農(nóng)作物播種面積的比值)控制，即糧食作物播種面積=耕地面積×復(fù)種指數(shù)×糧作比例，根據(jù)RLI模型，可以對(duì)糧食作物播種面積變化做因素分解分析，但是由于目前主產(chǎn)區(qū)統(tǒng)一口徑的耕地面積數(shù)據(jù)無(wú)法獲取，因此暫未對(duì)此進(jìn)行深入分析。日后，數(shù)據(jù)獲取條件改善后希望能夠在這方面做進(jìn)一步研究。