陕西省粮食生产的时空演变及绩效评价

叶文显，刘勤燕

(陕西国际商贸学院金融与会计学院，陕西 咸阳 712046)

陕西省粮食生产的时空演变及绩效评价

叶文显，刘勤燕

(陕西国际商贸学院金融与会计学院，陕西 咸阳 712046)

本研究介绍了陕西省粮食生产的总体情况，综合运用重心模型和DEA模型对粮食生产的时空演变及发展绩效进行了客观评价。重心模型结果表明,1995—2014年陕西省粮食产量重心移动的总体方向为北偏东10.18°，重心移动距离37.415 3 km,2003年以后重心位置相对稳定。数据包络分析结果表明,2014年铜川、汉中和安康3个地级市为DEA评价无效，其他地级市均为DEA评价有效、技术有效和规模有效。总体来说，陕西省粮食生产基本处于供需平衡状态，低下的粮食单产水平已经成为制约粮食生产的重要因素，未来陕西省粮食产量可能会呈现小幅增长的变化趋势。

粮食生产;时空分布;重心模型;数据包络分析

粮食安全始终是关系国民经济和社会和谐发展的重大战略问题，各级政府历来高度重视粮食安全问题。2015年国务院颁布实施了有关粮食安全省长责任制及考核办法的文件，进一步明确了地方政府的粮食安全责任。随着政府对强农惠农支持力度的不断加大，农民种粮积极性得到了有效调动，由此确保了中国粮食产量的稳步提高。自2004年以来，中国粮食生产取得了“十二连增”的骄人业绩，2015年粮食总产量达到62 143.5 万 t，实现了粮食总产量、播种面积和单产的全面提高。然而，我们在为粮食生产喜获丰收的同时，仍要警惕粮食高产背后的隐忧，如种粮成本大幅提高，国内粮价高于国际，粮食进口对国内粮价影响较大[1]；粮食补贴逼近“黄线”[2]；粮食库存总量增加，进口规模扩大，大豆、玉米、小麦等粮食作物存在依赖性风险[3]等。2004年以来，陕西省粮食工作也取得了可喜成绩，2015年迎来了粮食生产的“十二连增”，粮食安全保障能力得到明显增强，宏观调控能力得到全面提升。然而，陕西省粮食生产仍存在着诸如粮食产量增长乏力、粮食单产水平低下、耕地面积和粮食作物种植面积锐减等方面的问题，粮食安全形势仍不容乐观。另外，由于各地区农业自然资源的不同，陕西省粮食生产呈现明显的空间集中性、时间波动性与区域差异性，陕北、陕南与关中地区在气候地理、自然资源、粮食总产量、粮食单产水平、粮食播种面积、主要粮食作物类型等方面存在着明显的差异性，这种显著的时空格局与发展绩效差异，成为了制约陕西省粮食生产的重要瓶颈。未来，陕西省要实现粮食生产的供需平衡目标也会变得越来越困难。因此，分析陕西省粮食生产的时空分布特点和发展效率，对促进区域粮食协调发展、提高粮食综合生产能力、确保粮食生产供需平衡与粮食安全具有重要的参考意义。

关于粮食生产的时空演变及绩效评价问题，国内外学者已经做了大量研究，并取得了一些丰硕成果。赵霞等[4]通过对全球近50年来粮食生产的时空演变的定量分析，得出全球粮食生产具有明显的地区差异性，粮食产量存在显著的增速放缓趋势；张利国等[5]运用泰尔指数和变异系数对我国人均粮食占有量的时空演变进行了定量分析，发现我国人均粮食占有量空间差异明显，并呈现“平缓—快速”的变化特征；邓宗兵等[6]利用1978—2010年31个省市区的粮食产量数据进行实证分析，得出粮食生产逐渐向中部和东北集中，粮食、玉米和稻谷的生产重心均呈现向东北移动的变化趋势。少数学者对陕西省的粮食生产与影响因素进行了研究，李建平等[7]运用移动平均法对陕西省粮食综合生产潜力进行了实证分析，得出陕西省粮食单产水平增幅较小，粮食总产水平增长缓慢；党夏宁等[8]通过构建粮食单产的生产函数，得出影响粮食产量的主要因素是耕地面积、化肥施用量。前人对陕西省粮食生产的研究多采用灰色关联的影响因素分析，较少涉及粮食生产的绩效与时空格局分析。基于上述考虑，本研究从陕西省粮食生产的总体情况入手，综合使用重心模型和DEA模型对陕西省粮食生产的时空演变及发展绩效进行系统分析，并提出政策建议。

1 陕西省粮食生产的时空分布

1.1种植面积与粮食产量

据国家统计局粮食产量公告显示[9]，2015年陕西省粮食种植面积为307.35万 hm2，在全国31个省市自治区中排名第17位。1995年以来，随着城市化进程的加快，陕西省粮食播种面积出现了明显的下降趋势，特别是1999—2003年期间，年均播种面积减少21.742万 hm2，由此导致了粮食产量的明显减少。2008—2015年期间，陕西省粮食播种面积减少幅度明显放缓，这主要得益于近几年陕西省积极落实国家各项支农、惠农扶持政策，刺激了农民种粮积极性，确保了粮食播种面积相对稳定，为全省粮食生产的平稳增产奠定了坚实的基础。2014年陕西省主要粮食作物种植地区为渭南、榆林、咸阳和西安，主要的种粮区县是富平县、蒲城县、临渭区、长安区和临潼区。

同样，国家统计局的统计数据显示[9]，2015年陕西省粮食总产量为1 226.8 万 t，在全国31个省市自治区中排名第19位。2004—2015年期间，陕西省粮食产量均在1 000 万t以上，年平均产量为1 162万 t，圆满实现了粮食生产“十二连丰”的目标任务。从各地区的粮食产量来看，2014年主要的产粮地区为渭南、咸阳、西安、榆林和宝鸡，其粮食产量占全省粮食产量的比重分别为17.20%、15.37%、14.66%、13.2%和12.05%。1995—2014年期间，全省粮食产量前3名城市由1995年的“西安>渭南>咸阳”演变为2014年的“渭南>咸阳>西安”,同时粮食产量前3名城市始终是西安、渭南和咸阳，排名靠后的城市是铜川和商洛。从3大区域的粮食产量来看，2014年陕北地区(榆林和延安)产粮236.78万t，约占全省粮食产量比重20%，关中地区(西安、咸阳、宝鸡、渭南、铜川)产粮733.47万 t，约占全省粮食产量比重60%，陕南地区(汉中、商洛、安康)产粮240万 t，约占全省粮食产量比重20%。由此可见，陕西省粮食生产已经形成了以关中地区为主、陕南和陕北为辅的空间格局。从人均粮食产量来看，一般认为人均粮食产量介于150～300 kg的地区为普通缺粮区，300～400 kg的地区为自给自足区，400 kg以上的地区则为余粮区[10]。参照该评价标准发现，榆林属于余粮区，西安、商洛、铜川和汉中为缺粮区，宝鸡、咸阳、渭南、延安、安康为自给自足区，整体上陕西省粮食生产基本处于供需平衡状态。

1.2粮食单产与内部结构

从粮食生产的单产水平来看，近20年陕西省粮食单产水平呈现明显的增长趋势，2015年达到历史最好水平3 991.5 kg·hm-2。然而，从整体上看，陕西省各地区粮食单产水平并不高，2014年商洛粮食单产水平仅为2 491 kg·hm-2，单产水平最高的西安市为4 777 kg·hm-2，低下的粮食单产水平已经成为制约陕西省粮食生产的重要因素。

从粮食作物内部结构来看，陕西省粮食作物包括夏粮和秋粮，夏粮和秋粮的产量结构由1995年的50.1∶49.9调整到2015年的40.1∶59.9。夏粮主要是小麦，秋粮主要是玉米，其次是稻谷和大豆。从陕西省各地区主要粮食作物产量及比重来看(见表1和表2)，1995年和2014年主要的小麦产区和玉米产区均为关中地区的渭南、西安、咸阳和宝鸡；主要的稻谷产区均为陕南的汉中和安康。而1995年主要的大豆产区为延安和渭南，2014年主要的大豆产区则为陕北的榆林和延安，榆林的大豆产量出现较大幅度增加。

表1 1995年主要粮食作物产量及比重Table 1 Yield and specific gravity of main grain crops in 1995

注：数据来源：陕西统计数据库。
Note:data sources:Shaanxi statistical database.

表2 2014年主要粮食作物产量及比重Table 2 Yield and specific gravity of main grain crops in 2014

注：数据来源：陕西统计数据库。
Note:data sources:Shaanxi statistical database.

1.3粮食生产的重心演进过程

从长期来看，粮食生产是一个由各种要素扩散和集聚的过程，粮食生产的重心会发生一定的偏移，从而形成一定的空间发展轨迹。为了形象的描述粮食产量重心的这条空间发展轨迹，本研究借助重心模型进行研究,其重心坐标计算公式为：

(1)

式中：(Ai,Bi)表示i地区的地理坐标，Fit表示i地区第t年的粮食产量，(Xt,Yt)表示第t年粮食产量的重心位置坐标。根据计算得到的重心坐标可以算出重心移动的方向和距离。

移动方向θ=arctan[(Ya-Yb)/(Xa-Xb)]

移动距离D=111.11×[(Ya-Yb)2+(Xa-Xb)2]^0.5

(2)

式中:(Xa,Ya)、(Xb,Yb)分别表示第a年和第b年的粮食产量重心坐标[12]。通过陕西统计数据库收集得到上述10个地区1995—2014年的粮食产量数据(见表3)，运用重心模型公式计算陕西省粮食产量的重心坐标、重心移动的方向与距离，结果如表4所示。

表3 1995—2014年期间各地区的粮食产量 万tTable 3 Grain production in various regions during the period 1995 to 2014

注：数据来源：陕西统计数据库。
Note:data sources:Shaanxi statistical database.

1995—2014年陕西省粮食产量重心移动的总体方向为北偏东10.18°，重心移动距离37.415 3 km。从各年度重心移动的距离来看，1995—1999年粮食产量重心移动较为明显，年均重心移动距离超过20 km。究其原因，笔者发现1995—1999年期间粮食主产区榆林、咸阳、宝鸡、渭南的粮食产量标准差均在180 万t以上，多地粮食产量的大幅波动导致了粮食产量重心的显著偏移；重心偏移较明显的是2002年，其重心偏移25.214 4 km；其他年份粮食产量重心移动并不明显，移动距离基本在10 km以内。总的来说，2003年以前，由于受到旱涝、种植面积减少和土地贫瘠等方面的不利影响，陕西省多个粮食主产区的产量波动明显，尤其以渭南和榆林的粮食产量波动最为典型，由此导致这一时期的粮食产量重心移动较为明显；2003年以后，粮食种植面积趋向稳定，旱涝对粮食生产的影响力减弱，各粮食主产区的产量波动幅度较小。因此，这一时期的粮食产量重心位置相对稳定。

表4 粮食产量重心的移动方向与移动距离Table 4 The moving direction and the moving distance of the center of grain yield

续表 Continued table

从粮食产量重心移动的方向来看，主要的移动方向是北偏东和南偏西，这主要是因为粮食产量重心移动受到了来自这两个方向的主产城市渭南、咸阳、西安、榆林和宝鸡的产量波动综合影响。2006年以前出现东北偏移和西南偏移交替出现的情形，2006年以后粮食产量重心全部向北偏移，但移动距离不大。究其原因，主要是由于2006年以前陕西省3大区域的粮食产量比重均出现一定幅度的上下波动，特别是陕北地区粮食产量比重呈现一定的波浪形状，由此不难得出粮食产量重心出现东北偏移和西南偏移交替出现的情形。2006年以后3大区域粮食产量比重基本出现了单调性变动，但变动幅度不大。具体来说，关中和陕南粮食产量比重略微降低，而陕北粮食产量比重出现小幅递增的变化趋势，由此导致粮食产量重心一直向偏北方向移动，但移动幅度并不明显。

2 粮食生产的发展效率分析

粮食生产离不开农机、化肥、塑料薄膜、耕地、水资源等要素的大量投入，这些要素的合理有效投入也将影响各地市的产粮绩效，为了衡量各地市的产粮效率，本研究采用数据包络分析模型进行客观评价。数据包络分析是一种基于多投入、多产出的多个决策单元的效益评价方法，该方法已经广泛使用于各类企事业单位的业绩评价。数据包络分析比较经典的模型有CCR模型和BCC模型，其中CCR模型可以表示为：目标函数

min[θ-ε(e-s-+eTs+)]

约束条件①s.t.ΣXJλJ+S-=θX0②ΣYJλJ-S+=Y0③λJ>=0,S->=0,S+>=0

(3)

式中:θ为评价单元的有效值，θ越大表示评价单元的投入产出比越高，资源配置就越合理。λJ为组合比例，S-和S+为松弛变量，ε为非阿基米德无穷小量，XJ和YJ表示第J个评价单元的投入量和产出量。令K=ΣλJ/θ,表示评价单元的规模收益值，K等于1表示规模有效，K小于1表示规模收益递增，否则表示规模收益递减。本研究运用数据包络分析经典CCR模型对1995年和2014年陕西省10个省辖市的粮食生产情况进行绩效评价，考虑到粮食生产过程中的主要投入因素以及数据的可获取性，本研究选择的投入变量分别为：农机总动力X1(kw)、化肥施用折纯量X2(t)、农用塑料薄膜使用量X3(t)、粮食播种面积X4(hm2)，产出变量为粮食产量Y(t)。运用数据包络分析模型得到这些省辖市的粮食生产绩效评价结果如表5、表6所示。

表5 1995年陕西省粮食产量的DEA评价结果Table 5 DEA evaluation results of grain yield in Shaanxi Province in 1995

从表5中可以看出，1995年西安、宝鸡、延安、汉中、安康、商洛6个省辖市的粮食生产均为DEA评价有效、技术有效和规模有效，它们的粮食生产均处于综合效率有效状态；铜川、咸阳、渭南和榆林4个省辖市的粮食生产均为DEA评价无效、规模无效。另外，咸阳和渭南的评价结果S3-均大于0，说明这2个省辖市的塑料薄膜投入量均相对过剩；榆林的评价结果S1-大于0，说明榆林的农机总动力投入量相对过剩。

表6 2014年陕西省粮食产量的DEA评价结果Table 6 DEA evaluation results of grain yield in Shaanxi Province in 2014

从表6中可以看出，2014年西安、宝鸡、咸阳、渭南、延安、榆林、商洛7个省辖市的评价结果均显示：s-=s+=0同时θ=K=1，说明这7个省辖市的粮食生产均为DEA评价有效、技术有效和规模有效，它们的粮食生产均处于综合效率有效状态，粮食生产的经验与技术较成熟，粮食生产投入规模适度；铜川、汉中、安康3个省辖市的评价结果均显示：θ<1且K<1，说明这3个地级市的粮食生产均为DEA评价无效、规模无效，存在一定的资源配置不合理现象，同时粮食生产处于规模收益递增阶段，可适度扩大投入规模。另外，铜川的评价结果S2-和S3-均大于0，说明铜川的粮食生产处于技术无效，化肥施用量和塑料薄膜投入量均相对过剩；汉中和安康的评价结果S3-均大于0，说明汉中和安康的粮食生产也处于技术无效，这2个省辖市的农用塑料薄膜投入量相对过剩。

由以上分析可知，从1995年与2014年的评价结果来看，西安、宝鸡、延安、商洛4个省辖市的粮食生产保持为DEA评价有效、技术有效和规模有效；铜川的粮食生产则保持为DEA评价无效、规模无效；咸阳、渭南、榆林3个省辖市的粮食生产由1995年的DEA评价无效、规模无效演变为2014年的DEA评价有效、规模有效；汉中和安康2个省辖市的粮食生产则由1995年的DEA评价有效、规模有效演变为2014年的DEA评价无效、规模无效。对DEA评价无效的省辖市，可以通过构造新的决策单元使其DEA有效，新单元的投入量和产出量计算公式分别为X0=θ*X-S-,Y0=Y+S+，其中X、Y分别为原始投入量和产出量[13]。由此计算2014年铜川的化肥施用量和塑料薄膜使用量应分别减少17 580 t和217.31 t，而汉中和安康的农用塑料薄膜可以减少的使用量分别是278.74 t和994.95 t，这样3个省辖市的粮食生产均可以达到DEA评价有效。

3 结论与建议

3.1主要结论

通过对陕西省粮食生产时空分布与发展效率的系统分析，得出下列主要结论：①陕西省种植的粮食作物主要是小麦和玉米，其次是稻谷和大豆。其中，关中地区主要种植小麦和玉米，陕北地区主要种植大豆，陕南地区主要种植稻谷。2014年陕西省主要的种粮和产粮地区为渭南、咸阳、西安、榆林和宝鸡，主要的种粮和产粮区县是富平县、蒲城县、临渭区、长安区和临潼区；关中地区、陕北地区、陕南地区的粮食产量比例约为3∶1∶1。榆林属于余粮区，宝鸡、咸阳、渭南、延安、安康为自给自足区，整体上陕西省粮食生产基本处于供需平衡状态，低下的粮食单产水平已经成为制约陕西省粮食生产的重要因素。②重心模型结果表明，1995—2014年陕西省粮食产量重心移动的总体方向为北偏东10.18°，重心移动距离37.415 3 km。1995—1999年粮食产量重心移动较为明显，2003年以来重心位置则相对稳定，这一结论与粮食产量波动情况基本吻合。2006年以前出现东北偏移和西南偏移交替出现的情形，2006年以后粮食产量重心全部向北偏移，但移动距离不大。③数据包络分析结果表明，从1995年与2014年的评价结果来看，西安、宝鸡、延安、商洛4个省辖市的粮食生产保持为DEA评价有效、技术有效和规模有效；铜川的粮食生产则保持为DEA评价无效、规模无效；咸阳、渭南、榆林3个省辖市的粮食生产由1995年的DEA评价无效、规模无效演变为2014年的DEA评价有效、规模有效；汉中和安康2个省辖市的粮食生产则由1995年的DEA评价有效、规模有效演变为2014年的DEA评价无效、规模无效。④西安和咸阳的粮食生产相对稳定，榆林的粮食生产波动最大。渭南和榆林属于粮食高产高变区，咸阳、西安和宝鸡属于高产低变区，延安和商洛属于低产高变区，汉中、安康和铜川属于低产低变区。

3.2政策建议

未来陕西省粮食生产将受到淡水资源、播种面积、农业从业人数、生态环境等多种因素的综合影响，机遇与挑战并存。一方面，粮食安全省长责任制的全面建立以及相关考核办法的出台，进一步提高各级政府的粮食安全责任意识，政府势必严守粮食播种面积30.666 67万 hm2红线，未来粮食播种面积波动的空间非常有限；另一方面，随着政府对“三农”投入的不断加大，农业基础设施建设得到进一步加强，农业机械化水平明显提高，高产稳产高标准农田稳步推进，现代农业科技技术不断推广，这些措施必将有力提高粮食种植的单产水平，但考虑到陕西省粮食生产受到自然灾害多发、农村劳动力大量转移导致有效劳动力不足、粮食价格下行压力加重以及农业生产方式转变缓慢等多方面的不利因素影响，未来陕西省粮食单产水平大幅提高的难度较大。因此，笔者认为未来陕西省粮食产量可能会呈现小幅增长的变化趋势，要实现粮食生产的供需平衡目标也将面临越来越大的挑战。在这种客观环境下，要想确保陕西省的粮食生产安全，本研究提出以下政策建议:①粮食播种面积是影响粮食产量的重要影响因素，1999—2003年陕西省粮食播种面积明显减少，2008年以来粮食播种面积减少幅度虽然有所放缓，但仍呈下降趋势。建议政府尽快制定粮食安全保障体系，有效保护耕地资源，严守耕地红线。进一步调动农民种粮积极性，确保粮食种植面积相对稳定。②2014年陕西省粮食单产水平仅占全国粮食单产平均水平的72.3%，较低的粮食单产水平已经成为制约陕西省粮食生产的重要因素。要提高陕西省粮食单产水平，政府应该在推广旱作节水技术的同时，进一步加强农业水利设施建设，提高耕地与农田的有效灌溉面积；建立健全农业自然灾害预警机制，加快转变资源利用方式，积极引导农民合理使用农药、化肥与塑料薄膜；加快发展农业机械化水平，努力创建主要粮食作物全程机械化模式；建立健全现代农业科技推广体系，积极培育和推广高产、优质粮食作物新品种。③合理调度与分配农业资源，积极探索并推行农业投资新模式，继续推进四大粮食功能区建设，确保关中粮食主产区、42个粮食主产县的粮食稳步增产。继续做好渭南、榆林等粮食高产高变区的生产稳定工作，稳步提高咸阳、西安和宝鸡等高产低变区的粮食产量。逐步调整铜川、汉中和安康3个地级市的农业资源投入，积极引导农业资源的合理配置，不断提高这3个地级市粮食种植的规模效率与技术效率。

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(责任编辑：马红春)

TheSpatial-temporalevolutionandperformanceevaluationofgrainproductioninShaanxiProvince

YE Wenxian,LIU Qinyan

(School of Finance and Accounting,International and Trade Institute of Shaanxi,Xianyang 712046，China)

This article describes the overall situation of grain production in Shaanxi Province,using the gravity model and the DEA model to objectively evaluate the spatial-temporal evolution and the development performance of grain production.The gravity model results show that during the period of 1995—2014,the overall direction of Shaanxi province grain production center of gravity moved by 10.18° north by east,and the center of gravity moving distance was 37.415 3 km.Since 2003,the center of gravity position is relatively stable.Data envelopment analysis results show that DEA evaluation for Tongchuan,Hanzhong and Ankang was invalid,but effective,in technology and scale,for others in 2014.In general,grain production in Shaanxi Province is in a state of balance between supply and demand,the low level of grain yield has become an important factor restricting food production,and the future of grain production in Shaanxi province may show a slight increase trend.

grain production;spatial-temporal distribution;gravity model; DEA

F307.11

：A

2016-02-15

陕西省软科学研究计划面上项目(2016KRM043)

叶文显(1982-)，男，湖北武汉人，讲师，硕士，从事区域经济学方面的研究。

1000-2340(2016)03-0434-07