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    基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的中國糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)性實(shí)證測(cè)算與預(yù)警

    2020-07-23 16:37:35羅海平潘柳欣宋焱王新悅
    關(guān)鍵詞:協(xié)調(diào)度糧食安全

    羅海平 潘柳欣 宋焱 王新悅

    摘要:區(qū)域的糧食生產(chǎn)與生態(tài)價(jià)值存在相互促進(jìn)和制約的特殊關(guān)系。本研究基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值ESV范式構(gòu)建了生態(tài)農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)度EAH模型,進(jìn)而對(duì)中國糧食主產(chǎn)區(qū)(河北、內(nèi)蒙古遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、四川)糧食生產(chǎn)與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)性進(jìn)行實(shí)證研究和預(yù)警預(yù)測(cè)。研究發(fā)現(xiàn),2017年中國糧食主產(chǎn)區(qū)總體協(xié)調(diào)度為1.27,處于中度協(xié)調(diào)水平,糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)性較差,錯(cuò)位現(xiàn)象較為嚴(yán)重。從動(dòng)態(tài)屬性看,研究期間農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)性形成了以2013年為拐點(diǎn)的倒U型趨勢(shì),當(dāng)前糧食生產(chǎn)與生態(tài)服務(wù)價(jià)值協(xié)調(diào)性逐年下降,灰色系統(tǒng)GM(1,1)預(yù)測(cè)顯示,相比2011-2017年,2019-2025年農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)性呈逐漸弱化趨勢(shì)。從空間屬性看,糧食生產(chǎn)與生態(tài)服務(wù)價(jià)值存在較為突出的地理空間分異和不協(xié)調(diào)現(xiàn)象。

    關(guān)鍵詞:生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值;糧食安全;協(xié)調(diào)度

    中圖分類號(hào):X826文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1000-4440(2020)03-0760-09

    Measurement and warning of agro-ecological coordination in China′s major grain-producing areas based on ecosystem service value

    LUO Hai-ping1,PAN Liu-xin1,SONG Yan1,WANG Xin-yue2

    (1.Research Center of Central China Economic and Social Development, Nanchang University, Nanchang 330027,China;2.School of Management, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611100, China)

    Abstract:There is a special relationship between regional food production and ecological value. Based on the paradigm of ecosystem service value (ESV), an ecological agriculture coordination degree model was constructed, and then the coordination between food production and ecological environment in major grain-producing areas(Hebei, Inner Mongolia, Liaoning, Jilin, Heilongjiang, Jiangsu, Anhui, Jiangxi, Shandong, Henan, Hubei, Hunan, Sichuan) was studied and predicted. The results showed that the overall coordination degree of China′s major grain-producing areas was 1.27 in 2017, which was at the level of moderate coordination. The agro-ecdogical coordination in major grain-producing areas was poor, and the dislocation was serious. From the perspective of dynamic attributes, the agro-ecological coordination during the study period formed an inverted U-shaped trend with 2013 as the inflection point. The coordination between current food production and ecological service value was declining year by year. The gray system GM(1,1) prediction results showed that the coordination in 2019-2025 was gradually weakening compared with that in 2011-2017. From the perspective of spatial attributes, the value of food production and ecological service was not coordinated in geographic space.

    Key words:ecosystem service value;food security;coordination degree

    中國作為農(nóng)業(yè)大國,同時(shí)也是全球第一糧食消費(fèi)大國,2018年中國的年糧食進(jìn)口量為1.08×108 t。黨的十九大報(bào)告提出:“要確保國家糧食安全,把中國人的飯碗牢牢端在自己手中?!钡S著自然、人為等多種原因?qū)е律鷳B(tài)環(huán)境惡化,生態(tài)問題成為影響和制約糧食安全問題的重要因素。農(nóng)業(yè)生態(tài)安全是糧食安全的基礎(chǔ)和支撐。糧食安全與生態(tài)安全協(xié)調(diào)性的研究隨著對(duì)二者內(nèi)涵與關(guān)系認(rèn)識(shí)的深入而逐步深入。

    (1)概念內(nèi)涵上糧食安全與生態(tài)安全的一致性研究。1983年聯(lián)合國糧農(nóng)組織通過了“讓所有人在任何時(shí)候都能獲得充足的糧食”的“糧食安全”定義。在強(qiáng)調(diào)“充足糧食”目標(biāo)狀態(tài)的同時(shí)明確了實(shí)現(xiàn)糧食安全的可持續(xù)性要求。長(zhǎng)期以來,糧食安全研究中生態(tài)視角的研究一直是不可或缺的一環(huán)。Common等[1]研究認(rèn)為,農(nóng)業(yè)未來必然轉(zhuǎn)向生態(tài)農(nóng)業(yè)。Brown[2]同樣認(rèn)為,傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)出路在于改進(jìn)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)。富蘭克林 [3]則提出糧食安全保障不能超出生態(tài)生產(chǎn)潛力,不能對(duì)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成威脅。而Daily等[4]、Egoh等[5]、Lautenbach等[6]則提出并構(gòu)建了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(ESV)的概念和模型,提出糧食供給作為生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)品的直接價(jià)值,實(shí)現(xiàn)了糧食與生態(tài)研究的理論融合。

    (2)價(jià)值范疇上的糧食安全與生態(tài)安全協(xié)調(diào)性研究。一是將生態(tài)安全視為糧食安全的重要組成。翟虎渠[7]將糧食安全解構(gòu)成“糧食的數(shù)量安全、糧食的質(zhì)量安全和生態(tài)安全”,并將生態(tài)安全視為糧食安全可持續(xù)化的保障。王國敏等[8]區(qū)分了廣義和狹義的糧食安全,并將生態(tài)安全納入廣義糧食安全范疇。胡岳岷[9]則置生態(tài)安全與糧食的數(shù)量安全、品質(zhì)安全與健康安全于一體。黎東升等[10]則將貿(mào)易安全納入與生態(tài)安全、產(chǎn)品安全、資源安全的“四位一體”糧食安全體系;二是將生態(tài)安全作為研究糧食安全的視角和維度。邱建軍等[11]認(rèn)為,生態(tài)安全是糧食安全的基礎(chǔ)。倪國華等[12]提出從生態(tài)安全與食品安全維度審視糧食安全;三是將生態(tài)作為影響糧食安全的重要因子,其中主要側(cè)重生態(tài)中土地資源與氣候變化對(duì)糧食安全的影響研究[9,13-14]。

    (3)測(cè)度與評(píng)價(jià)方法上的糧食安全與生態(tài)安全協(xié)調(diào)性研究。田克明等[15]通過構(gòu)建農(nóng)用地生態(tài)安全評(píng)價(jià)方法研究土地生態(tài)安全對(duì)糧食安全和經(jīng)濟(jì)安全的影響機(jī)制。劉渝等[16]則制定了水資源生態(tài)安全和糧食安全雙重安全評(píng)價(jià)體系,通過指標(biāo)間的關(guān)系分析水資源生態(tài)安全與糧食安全關(guān)系。何玲等[17]利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值和糧食安全標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行生態(tài)安全底線測(cè)算。楊建利等[18]應(yīng)用系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建糧食安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并發(fā)現(xiàn)糧食生產(chǎn)活動(dòng)對(duì)土地生態(tài)服務(wù)價(jià)值存在較強(qiáng)反作用。同樣謝高地等[19]發(fā)現(xiàn)耕地生態(tài)服務(wù)價(jià)值與生態(tài)效率在陸地生態(tài)系統(tǒng)中最低。宋利娜等[20]則進(jìn)一步實(shí)證了糧食作物種植和生長(zhǎng)給耕地以及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值帶來損失。

    目前,國內(nèi)外對(duì)糧食安全和生態(tài)安全協(xié)調(diào)性研究要么立足于單一某省或某縣市,要么立足全國。而對(duì)于糧食產(chǎn)量長(zhǎng)期保持在全國70%左右,歷年糧食增產(chǎn)貢獻(xiàn)率達(dá)95%,同時(shí)在《全國主體功能區(qū)規(guī)劃》中列入中國最重要生態(tài)屏障區(qū)的13個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)(河南、河北、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、山東、湖北、湖南、江西、安徽、四川)的糧食生產(chǎn)與生態(tài)協(xié)調(diào)性的研究則較少,從而導(dǎo)致研究要么缺乏代表性要么缺乏普遍性。為此,本研究基于國際上成熟的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值研究法測(cè)算并預(yù)警糧食主產(chǎn)區(qū)生態(tài)-農(nóng)業(yè)的協(xié)調(diào)性,對(duì)確保中國生態(tài)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)性發(fā)展具有重要意義。

    1ESV范式下的農(nóng)業(yè)生態(tài)價(jià)值協(xié)調(diào)度的EAH動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型

    1.1生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值ESV動(dòng)態(tài)模型

    為表征生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)價(jià)值,主要方法包括單位面積服務(wù)功能價(jià)格法和基于Costanza模型的單位面積當(dāng)量因子法,由于Costanza模型標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一,易于度量,本研究選用Costanza模型來計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(ESV),其核心是將單位面積農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)糧食生產(chǎn)的價(jià)值記為當(dāng)量“1”,通過謝高地等[19]構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子表計(jì)算單位面積各生態(tài)系統(tǒng)的各類生態(tài)服務(wù)功能的服務(wù)價(jià)值Eij:

    式中eij和Eij分別表示單位面積不同生態(tài)系統(tǒng)的各類生態(tài)服務(wù)功能的當(dāng)量因子和服務(wù)價(jià)值;i表示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能,共9類,分別為食物生產(chǎn)、原材料供給、土壤形成與保護(hù)、氣候調(diào)節(jié)、氣體調(diào)節(jié)、廢棄物處理、文化服務(wù)、水源涵養(yǎng)、生物多樣性保護(hù);j表示陸地生態(tài)系統(tǒng)的類型,共6類,分別為園地、草地、林地、濕地、耕地和未利用地。t為評(píng)估年份;pk為k作物評(píng)估年份的全國平均價(jià)格(元,1 t);qk為k種作物單產(chǎn)(t/hm2);mk為k種作物的糧食播種面積(hm2);M為糧食作物播種總面積(hm2)。

    ESV動(dòng)態(tài)模型是在Costanza模型的基礎(chǔ)上經(jīng)過空間異質(zhì)調(diào)整和社會(huì)發(fā)展調(diào)整而來的,使生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能能夠體現(xiàn)時(shí)空差異性和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r:

    式中St表示研究區(qū)Tt時(shí)期空間異質(zhì)系數(shù);Tt表示t時(shí)期研究區(qū)支付意愿系數(shù);g和G分別表示研究區(qū)與全國的單位面積糧食產(chǎn)量;w和W分別表示研究區(qū)與全國的單位面積林分蓄積量;h和H分別表示研究區(qū)與全國的城鎮(zhèn)化水平,En表示恩格爾系數(shù)。

    在計(jì)算出單位面積不同生態(tài)系統(tǒng)各類生態(tài)服務(wù)功能價(jià)值基礎(chǔ)上,經(jīng)過時(shí)空異質(zhì)系數(shù)和支付意愿系數(shù)的調(diào)整,便可求得研究區(qū)各?。▍^(qū))的總體生態(tài)服務(wù)價(jià)值:

    式中Vt表示研究區(qū)t時(shí)期生態(tài)服務(wù)價(jià)值;Ajt表示研究區(qū)t時(shí)期j類生態(tài)系統(tǒng)類型的面積。

    1.2ESV范式下的農(nóng)業(yè)生態(tài)價(jià)值協(xié)調(diào)度的EAH模型

    本研究以生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值表征生態(tài)活動(dòng)產(chǎn)出,以糧食總產(chǎn)量表征農(nóng)業(yè)活動(dòng)產(chǎn)出,參考經(jīng)濟(jì)學(xué)中“彈性”原理,用生態(tài)服務(wù)價(jià)值變化率/糧食總產(chǎn)量變化率表征生態(tài)產(chǎn)出對(duì)于糧食總產(chǎn)的敏感性,以期考察糧食生產(chǎn)與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)性。在參考魏曉旭等[21]、劉海龍等[22]度量生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)協(xié)調(diào)度指數(shù)(EEH)的基礎(chǔ)上,本研究提出農(nóng)業(yè)生態(tài)價(jià)值協(xié)調(diào)度(EAH)來評(píng)價(jià)糧食主產(chǎn)區(qū)生態(tài)服務(wù)價(jià)值和糧食總產(chǎn)量的協(xié)調(diào)水平(協(xié)調(diào)度的劃分標(biāo)準(zhǔn)見表1),計(jì)算公式如下:

    式中EAH表示農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)度;Vi和Vj分別表示研究區(qū)研究時(shí)期的始、末年份的生態(tài)服務(wù)價(jià)值(元);Qi和Qj分別表示研究區(qū)研究時(shí)期的始、末年份糧食總產(chǎn)量。

    1.3灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)GM(1,1)模型

    通過計(jì)算糧食總產(chǎn)量與生態(tài)服務(wù)價(jià)值的協(xié)調(diào)度EAH,可以表征糧食生產(chǎn)活動(dòng)是否為環(huán)境友好型,糧食生產(chǎn)與生態(tài)保護(hù)是否存在偏離。中國學(xué)者鄧聚龍[23]1982年創(chuàng)立的灰色系統(tǒng)理論,充分利用已有的“最少信息”,為貧信息不對(duì)稱的小樣本預(yù)測(cè)提供研究思路,目前已廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、農(nóng)業(yè)等方面的預(yù)測(cè)研究。本研究運(yùn)用灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型來預(yù)測(cè)糧食主產(chǎn)區(qū)2019-2025年的糧食總產(chǎn)量和生態(tài)服務(wù)價(jià)值,進(jìn)而判斷農(nóng)業(yè)-生態(tài)的長(zhǎng)期協(xié)調(diào)性?;疑到y(tǒng)預(yù)測(cè)GM(1,1)模型的構(gòu)建主要分為以下四步:

    第一步:設(shè)X0為非負(fù)序列,X1為X0的一次累加序列,Z1為X1的緊鄰均值生成序列,GM(1,1)模型x0(k)+az1(k)=b的白化方程為dx1dt+ax1=b

    第二步:計(jì)算參數(shù)a,b

    為提高預(yù)測(cè)模型的可信度,在預(yù)測(cè)前對(duì)模型進(jìn)行精度檢驗(yàn),灰色模型的精度檢驗(yàn)方法主要有后驗(yàn)差檢驗(yàn)、小誤差頻率檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)等,本研究采用后驗(yàn)差檢驗(yàn),后驗(yàn)差檢驗(yàn)精度劃分等級(jí)為:當(dāng)c<0.35時(shí)精度等級(jí)為好;當(dāng)0.35≤c<0.50時(shí)精度等級(jí)為合格;當(dāng)0.5≤c<0.65時(shí)精度等級(jí)為勉強(qiáng)合格;當(dāng)c≥0.65時(shí)精度等級(jí)為不合格。其檢驗(yàn)步驟分為以下3步:

    2糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)協(xié)調(diào)度實(shí)證分析

    根據(jù)Costanza動(dòng)態(tài)模型求出13個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)2009-2017年各年份的不同土地利用類型生態(tài)服務(wù)價(jià)值以及各類生態(tài)服務(wù)功能的服務(wù)價(jià)值,在此基礎(chǔ)上求出總的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值,以糧食總產(chǎn)量(TGO)作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo),以總的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(ESV)作為生態(tài)系統(tǒng)的產(chǎn)出價(jià)值指標(biāo),再根據(jù)EAH模型分別求出糧食主產(chǎn)區(qū)及13個(gè)省(區(qū))在2009-2017年的農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)系數(shù),將農(nóng)業(yè)和生態(tài)2個(gè)系統(tǒng)的沖突性與協(xié)調(diào)性的關(guān)系分為“高度沖突”、“中度沖突”、“低度沖突”、“低度協(xié)調(diào)”、“中度協(xié)調(diào)”、“高度協(xié)調(diào)”6種類型,糧食主產(chǎn)區(qū)各省份的協(xié)調(diào)系數(shù)及協(xié)調(diào)水平如表2所示:

    ESV:生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值;TGO:糧食總產(chǎn)量。

    2.1糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)-生態(tài)地位

    2017年糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食總產(chǎn)量為5.213 8×108 t,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值為1.184 524 76×1013元,與過去歷年相比,糧食總產(chǎn)量顯著上升,生態(tài)服務(wù)價(jià)值波動(dòng)較為明顯。由圖1可知,各省份糧食總產(chǎn)量從高到低排序依次為黑龍江>河南>山東>吉林>安徽>河北>江蘇>四川>內(nèi)蒙古>湖南>湖北>遼寧>江西,各省份生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值從高到低排序依次為內(nèi)蒙古>黑龍江>四川>湖南>江西>吉林>湖北>江蘇>遼寧>山東>安徽>河北>河南。其中河南、山東、河北、安徽四省糧食總產(chǎn)量很高,居各省前列,而生態(tài)服務(wù)價(jià)值遠(yuǎn)低于糧食主產(chǎn)區(qū)其他省份,相對(duì)于13個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)總體狀況,四省糧食產(chǎn)量占總產(chǎn)量的37.88%,而生態(tài)服務(wù)價(jià)值僅占總生態(tài)服務(wù)價(jià)值的12.85%,表現(xiàn)為糧食生產(chǎn)用地占陸地生態(tài)系統(tǒng)比重高,農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)沒有作為其他生態(tài)服務(wù)價(jià)值更高的土地利用類型來使用,同時(shí)黃淮海地區(qū)作為中國重要的糧食生產(chǎn)基地,存在水資源嚴(yán)重短缺的問題,不利于生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)、氣候調(diào)節(jié)等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的有效發(fā)揮,從而造成生態(tài)服務(wù)價(jià)值與糧食總產(chǎn)量嚴(yán)重錯(cuò)配的問題。位于華北地區(qū)的內(nèi)蒙古和黑龍江兩?。▍^(qū))生態(tài)服務(wù)價(jià)值位居糧食主產(chǎn)?。▍^(qū))前兩位,生態(tài)產(chǎn)出效率高,占主產(chǎn)區(qū)總生態(tài)服務(wù)價(jià)值的38.12%,有利于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的維持,但內(nèi)蒙古地區(qū)受限于地理位置、水資源稟賦、氣候調(diào)節(jié)等自然因素,農(nóng)業(yè)產(chǎn)出動(dòng)能不足,糧食總產(chǎn)量較低,該地區(qū)應(yīng)合理規(guī)劃農(nóng)用地,因地制宜發(fā)展農(nóng)業(yè),提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率。位于長(zhǎng)江流域的四川、湖南、湖北、江西四省水資源充沛、氣候適宜,農(nóng)業(yè)-生態(tài)匹配性較好,糧食生產(chǎn)活動(dòng)具有可靠的生態(tài)安全保障。

    2.2EAH的動(dòng)態(tài)演變及趨勢(shì)分析

    協(xié)調(diào)度是2個(gè)變量相對(duì)變化趨勢(shì)的一致性程度,相對(duì)于絕對(duì)量位次的一致性而言,協(xié)調(diào)度更能反映2個(gè)變量的協(xié)調(diào)性走勢(shì)[24]。為了更全面反映糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)-生態(tài)產(chǎn)出協(xié)調(diào)性,本研究分別測(cè)算了糧食主產(chǎn)區(qū)各省(區(qū))2009-2013年、2014-2017年以及2009-2017年3個(gè)區(qū)段協(xié)調(diào)度的EAH值(表2)。總體來看,糧食主產(chǎn)區(qū)糧食總產(chǎn)量與生態(tài)服務(wù)價(jià)值協(xié)調(diào)性存在向好趨勢(shì),2009-2013年主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)度為3.81,處于高度協(xié)調(diào)水平;2014-2017年農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)度為-0.83, 處于低度沖突水平,表現(xiàn)為在糧食總產(chǎn)量穩(wěn)步上升的同時(shí),生態(tài)服務(wù)價(jià)值呈先上升后下降的趨勢(shì),農(nóng)業(yè)-生態(tài)發(fā)展存在潛在危機(jī)。綜合2009-2017年主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)度來看,總體協(xié)調(diào)度為1.27,屬于中度協(xié)調(diào)水平,低于2009-2013年的生態(tài)-農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)度,表明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和生態(tài)產(chǎn)出的協(xié)調(diào)向好趨勢(shì)有所減弱,存在逆轉(zhuǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

    結(jié)合表2協(xié)調(diào)度測(cè)算結(jié)果,從動(dòng)態(tài)趨勢(shì)來看,2011-2017年糧食主產(chǎn)區(qū)生態(tài)-農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)度形成了以2013年為拐點(diǎn),呈倒U型變化特征,且可以分為2個(gè)階段:

    第一階段是農(nóng)業(yè)-生態(tài)高度協(xié)調(diào)階段。2011-2013年農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)性趨勢(shì)向好。除內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林三省(區(qū))由于自然稟賦的限制農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)度較低外,其他各省(區(qū))協(xié)調(diào)度均處于高度協(xié)調(diào)水平,其中位于長(zhǎng)江流域的湖南、江蘇、湖北、四川四省的農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)性水平居各?。▍^(qū))前四位,在糧食總產(chǎn)量穩(wěn)步提升的同時(shí),表征為生態(tài)服務(wù)價(jià)值水平的不斷提高且增速高于糧食總產(chǎn)量的提升速度。分別以2009年和2011年作為基準(zhǔn)年份,逐項(xiàng)計(jì)算2011年和2013年糧食主產(chǎn)區(qū)的協(xié)調(diào)度分別為4.57和2.00。相比2011年,2013年吉林、安徽、江西、湖南、湖北、四川六省協(xié)調(diào)度有不同程度的降低,其中吉林省由中度協(xié)調(diào)水平轉(zhuǎn)變?yōu)檩p度沖突水平,作為中國水資源極度短缺的省份之一,用水量的不足限制了吉林省生態(tài)產(chǎn)出效率的提升,2013年其余七省(區(qū))的生態(tài)-農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)度處于比較穩(wěn)定的狀態(tài)。

    第二階段是農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)分化階段。2014-2017年糧食主產(chǎn)區(qū)整體處于低度沖突水平,各?。▍^(qū))中有4個(gè)?。▍^(qū))為協(xié)調(diào)狀態(tài),有9個(gè)省(區(qū))為沖突狀態(tài),農(nóng)業(yè)-生態(tài)發(fā)展的不協(xié)調(diào)性表現(xiàn)為糧食總產(chǎn)量表征的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)的同時(shí),伴隨著生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值表征的生態(tài)產(chǎn)出的下降,在糧食生產(chǎn)過程中缺乏生態(tài)安全的保障。糧食主產(chǎn)區(qū)中遼寧省農(nóng)業(yè)-生態(tài)為高度沖突水平,表現(xiàn)為生態(tài)服務(wù)價(jià)值下降且下降速度高于糧食總產(chǎn)量的增速,使糧食產(chǎn)量的增長(zhǎng)受限于自然生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的發(fā)揮。分別以2013年和2015年作為基準(zhǔn)年份,逐項(xiàng)計(jì)算2015年和2017年糧食主產(chǎn)區(qū)的協(xié)調(diào)度分別為-1.84和-0.55,由中度沖突水平轉(zhuǎn)為低度沖突水平,生態(tài)-農(nóng)業(yè)的協(xié)調(diào)程度有所提升,除河北、遼寧、江蘇三省協(xié)調(diào)度有所下降外,其他各?。▍^(qū))協(xié)調(diào)度均有所上升,其中安徽、湖南、四川三省由沖突水平轉(zhuǎn)為協(xié)調(diào)水平。

    農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)性的倒U型趨勢(shì)的形成,原因在于研究年份中糧食主產(chǎn)區(qū)耕地面積基本維持不變,糧食作物播種面積以每年0.6%~2.0%的速度增加,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)不斷提高,糧食作物品種和種植結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化,使得主產(chǎn)區(qū)糧食總產(chǎn)量逐年穩(wěn)步增加。同時(shí)由于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值表現(xiàn)為2013年處于較高水平,總體呈現(xiàn)倒U型變化趨勢(shì),農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和生態(tài)價(jià)值存在偏離現(xiàn)象,不利于農(nóng)業(yè)-生態(tài)的協(xié)調(diào)穩(wěn)定發(fā)展。

    2.3EAH的空間分異分析

    從糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)度的空間演變(圖2)來看,以2009年為基準(zhǔn)年份分別計(jì)算2011年和2017年的生態(tài)-農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)度,糧食主產(chǎn)區(qū)總體協(xié)調(diào)度分別為3.81和1.27。與2011年相比,2017年各省(區(qū))均處于協(xié)調(diào)水平,但協(xié)調(diào)程度均有所下降。

    2011年糧食主產(chǎn)區(qū)各省(區(qū))的生態(tài)-農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)度從高到低依次為湖南>江蘇>江西>四川>安徽>湖北>山東>河南>河北>內(nèi)蒙古>遼寧>黑龍江>吉林,從區(qū)域?qū)用鎭砜?,總體上長(zhǎng)江流域各省份協(xié)調(diào)度最高,黃淮海地區(qū)各省份的協(xié)調(diào)度次之,華北和東北地區(qū)的協(xié)調(diào)度最低。位于長(zhǎng)江流域的湖南、江蘇、江西、四川、安徽、湖北六省當(dāng)量單位面積生態(tài)服務(wù)價(jià)值較高,保持著與自然資源稟賦相匹配的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值,糧食總產(chǎn)量和生態(tài)服務(wù)價(jià)值分別占糧食主產(chǎn)區(qū)的39.42%和33.60%,處于比較協(xié)調(diào)的狀態(tài),糧食產(chǎn)出增長(zhǎng)的同時(shí)具備良好的生態(tài)效益。位于黃淮海地區(qū)的山東、河南、河北三省各種土地利用類型中農(nóng)用地所占比重也高,糧食產(chǎn)量高,占糧食主產(chǎn)區(qū)總產(chǎn)量的30.26%,但生態(tài)服務(wù)價(jià)值僅占主產(chǎn)區(qū)的8.80%,表現(xiàn)為單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值和總生態(tài)服務(wù)價(jià)值嚴(yán)重偏低,農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和生態(tài)產(chǎn)出發(fā)展不均衡。位于華北和東北地區(qū)的內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林、遼寧四?。▍^(qū))生態(tài)服務(wù)價(jià)值較高,但糧食單產(chǎn)和糧食總產(chǎn)受自然因素限制處于較低水平,表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)-生態(tài)產(chǎn)出的嚴(yán)重失調(diào)。

    實(shí)證顯示,中國糧食主產(chǎn)?。▍^(qū))生態(tài)-農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)度空間分異顯著。2017年糧食主產(chǎn)區(qū)各?。▍^(qū))生態(tài)-農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)度從高到低排序依次為江蘇>湖南>四川>江西>湖北>安徽>河南>河北>遼寧>山東>黑龍江>內(nèi)蒙古>吉林。2017年各省(區(qū))協(xié)調(diào)水平對(duì)比2011年都有不同程度的降低。從各?。▍^(qū))協(xié)調(diào)度位次來看,其他?。▍^(qū))變動(dòng)不明顯,僅有山東省的主產(chǎn)省(區(qū))協(xié)調(diào)度位次從2011年第七位變動(dòng)到2017年第十位。山東省在糧食生產(chǎn)效率快速提升的同時(shí),生態(tài)產(chǎn)出無顯著增長(zhǎng)且部分年份有所下降,從而造成生態(tài)-農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)水平較低且相對(duì)其他省份下降幅度較大。

    2.4糧食主產(chǎn)區(qū)糧食總產(chǎn)量及生態(tài)服務(wù)價(jià)值動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)

    由灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)GM(1,1)模型,設(shè)糧食主產(chǎn)區(qū)糧食總產(chǎn)量或生態(tài)服務(wù)價(jià)值為原始非負(fù)序列X0,則x0(k),(k=1,2,…,5)分別表示2009年、2011年、2013年、2015年、2017年的糧食總產(chǎn)量(TGO)或生態(tài)服務(wù)價(jià)值(ESV),可求得糧食總產(chǎn)量或生態(tài)服務(wù)價(jià)值的還原值,首先利用后驗(yàn)差檢驗(yàn)對(duì)模型精度進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果見表3。

    由表3可知,糧食總產(chǎn)量后驗(yàn)差檢驗(yàn)c值為0.150 1,遠(yuǎn)小于0.35,因此運(yùn)用GM(1,1)模型來預(yù)測(cè)糧食總產(chǎn)量精度高;生態(tài)服務(wù)價(jià)值后驗(yàn)差檢驗(yàn)c值為0.408 2,介于0.35~0.50,因此運(yùn)用GM(1,1)模型來預(yù)測(cè)生態(tài)服務(wù)價(jià)值精度較高,可以運(yùn)用灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)GM(1,1) 模型來預(yù)測(cè)糧食主產(chǎn)區(qū)2019-2025年的糧食總產(chǎn)量和生態(tài)服務(wù)價(jià)值,并計(jì)算2019-2025年生態(tài)-農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)度(圖3)。

    圖22011年、2017年協(xié)調(diào)度空間分異圖

    Fig.2Spatial differentiation graph of coordination degree in 2011 and 2017

    在保證氣候、土壤等自然環(huán)境保持相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)下,由于人口的不斷增長(zhǎng)、對(duì)糧食的需求增加,我們有理由相信2019-2025年無論是基于自然因素、技術(shù)水平還是人為意愿,糧食主產(chǎn)區(qū)糧食總產(chǎn)量將與灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果一致,呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。同時(shí),隨著人類對(duì)氣候條件、水土保持等認(rèn)知的加強(qiáng),以及對(duì)環(huán)境污染、氣候變暖、物種銳減等問題的重視,政府采取環(huán)境治理、退耕還林等政策,公眾對(duì)環(huán)境物品的支付意愿加強(qiáng),使得糧食主產(chǎn)區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值在2019-2025年也呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)。根據(jù)灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,2021年、2023年、2025年糧食主產(chǎn)區(qū)生態(tài)服務(wù)價(jià)值分別為1.39×1013元、1.41×1013元、1.42×1013元,以2009年作為基準(zhǔn)年份, 2021年、2023年、2025年糧食主產(chǎn)區(qū)生態(tài)-農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)度分別為1.397、1.207、1.061,處于中度協(xié)調(diào)水平,與2011-2017年趨勢(shì)一致,均呈遞減變化。

    根據(jù)GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,隨著生態(tài)服務(wù)價(jià)值和糧食總產(chǎn)量的同向增長(zhǎng),生態(tài)-農(nóng)業(yè)將處于協(xié)調(diào)狀態(tài),糧食生產(chǎn)具有較好的生態(tài)安全保障。但向好趨勢(shì)在逐漸減弱,相比2011-2017年,協(xié)調(diào)度變化幅度相對(duì)減弱,表明在經(jīng)歷糧食大幅增產(chǎn)、社會(huì)環(huán)境支付意愿顯著提升后,糧食產(chǎn)量和生態(tài)服務(wù)價(jià)值的增長(zhǎng)速度趨于穩(wěn)定,農(nóng)業(yè)-生態(tài)保持在中度協(xié)調(diào)狀態(tài)。

    3結(jié)論與啟示

    3.1實(shí)證結(jié)論

    第一,從靜態(tài)總量位次匹配性看,糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)-生態(tài)存在較為嚴(yán)重的錯(cuò)位現(xiàn)象。2017年除黑龍江、江蘇外,其他?。▍^(qū))的糧食和生態(tài)的產(chǎn)出指標(biāo)值均存在較大程度的錯(cuò)位,農(nóng)業(yè)-生態(tài)的匹配性較差。糧食產(chǎn)量位次顯著高于生態(tài)服務(wù)價(jià)值位次的省份有河南、山東、吉林、安徽、河北五省,表現(xiàn)為糧食總產(chǎn)量居各?。▍^(qū))前列,耕地資源利用程度高,但存在環(huán)境安全危機(jī);生態(tài)服務(wù)價(jià)值位次顯著高于糧食產(chǎn)量位次的?。▍^(qū))有四川、內(nèi)蒙古、湖南、湖北、遼寧、江西六省(區(qū)),表現(xiàn)為生態(tài)環(huán)境良好,除內(nèi)蒙古外其他五省自然資源豐富,在生態(tài)安全保障的同時(shí)存在糧食增產(chǎn)的潛力。

    第二,從動(dòng)態(tài)相對(duì)協(xié)調(diào)度看,研究期內(nèi)糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量與生態(tài)產(chǎn)出協(xié)調(diào)性呈倒U趨勢(shì)。2011-2017年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)度以2013年為拐點(diǎn),呈現(xiàn)2011-2013高度協(xié)調(diào)和2014-2017年協(xié)調(diào)性減弱2個(gè)顯著的階段特征。各?。▍^(qū))中農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)性下降趨勢(shì)較為明顯的省(區(qū))有內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東五省,由高度協(xié)調(diào)水平轉(zhuǎn)為低度協(xié)調(diào)水平,河南、河北兩省由高度協(xié)調(diào)水平轉(zhuǎn)為中度協(xié)調(diào)水平。

    第三,從農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)的空間屬性來看,糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)與生態(tài)服務(wù)價(jià)值存在地理空間不協(xié)調(diào)現(xiàn)象。生態(tài)服務(wù)價(jià)值與糧食產(chǎn)量空間分異顯著。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出高的?。▍^(qū))集中在黃淮海地區(qū),生態(tài)產(chǎn)出高的?。▍^(qū))集中在長(zhǎng)江流域地區(qū),生態(tài)-農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)度的區(qū)域分布特點(diǎn)為長(zhǎng)江流域地區(qū)協(xié)調(diào)度最高,黃淮海地區(qū)協(xié)調(diào)度較高,華北和東北地區(qū)協(xié)調(diào)度最低。

    第四,從預(yù)測(cè)結(jié)果來看,糧食主產(chǎn)區(qū)生態(tài)服務(wù)價(jià)值呈逐年上升的趨勢(shì),同時(shí),在保障自然條件相對(duì)穩(wěn)定的同時(shí),無論基于人為意愿還是技術(shù)條件糧食產(chǎn)量也呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢(shì)。隨著糧食增產(chǎn)效率減弱,生態(tài)系統(tǒng)使用和修復(fù)趨于穩(wěn)定,農(nóng)業(yè)-生態(tài)產(chǎn)出協(xié)調(diào)度下降幅度逐年縮小,農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)度也維持在較穩(wěn)定的狀態(tài),基本處于中度協(xié)調(diào)的水平。以2009年為基準(zhǔn)年份,2025年生態(tài)-農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)度將處于1.061的水平,即農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和生態(tài)產(chǎn)出增長(zhǎng)速率將趨于一致,能較好實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)與生態(tài)發(fā)展相匹配。

    3.2政策啟示

    一是強(qiáng)化糧食安全保障的生態(tài)支撐。研究結(jié)果顯示農(nóng)業(yè)-生態(tài)的不協(xié)調(diào)性主要根源于糧食生產(chǎn)和生態(tài)承載力的偏離。為此,在強(qiáng)調(diào)糧食產(chǎn)量和增量安全的同時(shí)應(yīng)高度關(guān)注糧食主產(chǎn)區(qū)的生態(tài)安全問題。應(yīng)加強(qiáng)生態(tài)資源保護(hù)和修復(fù),通過科技進(jìn)步推動(dòng)提高耕地產(chǎn)糧效率,大力發(fā)展綠色農(nóng)業(yè),走農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)與生態(tài)服務(wù)功能協(xié)調(diào)發(fā)展的路子。應(yīng)合理規(guī)劃土地生態(tài)資源,確立“糧食安全”與“生態(tài)安全”雙重考核機(jī)制。建立糧食主產(chǎn)區(qū)生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制,生態(tài)資源豐裕的地區(qū)應(yīng)適當(dāng)多承擔(dān)糧食安全主體功能責(zé)任。

    二是優(yōu)化糧食和生態(tài)安全主體功能區(qū)的空間格局。根據(jù)實(shí)證發(fā)現(xiàn)的問題,黃淮海糧食主產(chǎn)區(qū)應(yīng)以綠色農(nóng)業(yè)為導(dǎo)向,提升糧食生產(chǎn)效率,嚴(yán)守“生態(tài)紅線”與“耕地紅線”,逐步實(shí)現(xiàn)綠色農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。東北糧食主產(chǎn)區(qū)中黑龍江應(yīng)注重提升糧食生產(chǎn)效率,走農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展道路。遼寧、吉林應(yīng)繼續(xù)保護(hù)好土地資源,維護(hù)生態(tài)平衡,注意開展綜合治理,使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。長(zhǎng)江流域應(yīng)承擔(dān)更多的糧食安全責(zé)任,在保障流域生態(tài)安全的同時(shí)積極打造“國家高產(chǎn)農(nóng)田示范區(qū)”,釋放“中部糧倉”產(chǎn)糧潛能。北方內(nèi)蒙古則應(yīng)把“生態(tài)扶貧”與“經(jīng)濟(jì)扶貧”放到同等重要的位置,維持生態(tài)環(huán)境良性循環(huán)。

    3.3研究不足與討論

    農(nóng)業(yè)-生態(tài)協(xié)調(diào)度水平由農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和生態(tài)產(chǎn)出所決定,其中農(nóng)業(yè)產(chǎn)出由糧食總產(chǎn)量表征,生態(tài)產(chǎn)出由生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值表征,由于糧食總產(chǎn)量度量方法統(tǒng)一且易于度量,對(duì)于糧食總產(chǎn)量的研究爭(zhēng)議很少。而影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的因素眾多,在基于ESV動(dòng)態(tài)模型度量當(dāng)量單位面積生態(tài)服務(wù)價(jià)值時(shí)糧食價(jià)格起著至關(guān)重要的作用,從《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》中3種主要糧食作物的價(jià)格走勢(shì)來看,2009年價(jià)格總體處于較低水平,2009-2017年水稻和小麥價(jià)格有略微變動(dòng),而2011年、2013年、2015年、2017年每50 kg玉米平均價(jià)格分別為82.01元、108.81元、 94.23元、 82.16元,呈現(xiàn)倒U型變化。相比其他年份,2013年糧食價(jià)格水平較高且以2013年為拐點(diǎn)大致呈倒U型變化,與生態(tài)服務(wù)價(jià)值和當(dāng)量單位面積服務(wù)價(jià)值變動(dòng)趨勢(shì)相一致。糧食價(jià)格由市場(chǎng)供需所決定,而生態(tài)產(chǎn)出的價(jià)值并不能由價(jià)格所決定,因此ESV模型存在夸大了糧食價(jià)格對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值影響程度的問題。

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    (責(zé)任編輯:陳海霞)

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