自然灾害对贵州省粮食波动的影响研究

洪名勇，周欢，刘洪

（贵州大学管理学院，贵州 贵阳 550025）

自然灾害对贵州省粮食波动的影响研究

洪名勇，周欢*，刘洪

（贵州大学管理学院，贵州 贵阳 550025）

为了探究自然灾害对贵州粮食波动的影响规律，稳定贵州粮食产量，保障区域性粮食安全，选取贵州省1990-2013年粮食产量影响因素和1978-2013年自然灾害情况数据为研究对象，分析灾害与产量之间关系的特点。并从最常见的四大主要自然灾害入手，结合粮食产量波动基本特征，从时间和空间视角解析了灾害与产量之间的关系。研究结果表明：1978-2013年贵州粮食产量波动频率较高、幅度较大，平均周期约为4 a；自然灾害是影响产量波动的主要原因，且呈负相关性；主要自然灾害对粮食产量影响力由强到弱依次为旱灾、水灾、霜冻灾、风雹灾。针对贵州省自然灾害影响粮食波动的特点，提出了要完善自然灾害防控体系，提高自然灾害预警能力；加强农田水利设施建设与管理，注重合理空间布局；重视抗旱农作物的研究与推广的政策建议。

贵州省；粮食产量；自然灾害；波动系数；影响因素

洪名勇， 周欢， 刘洪. 自然灾害对贵州省粮食波动的影响研究［J］. 农业现代化研究， 2016， 37（1）: 35-42.

Hong M Y， Zhou H， Liu H. The impact of natural disasters on the fluctuation of grain production in Guizhou Province［J］. Research of Agricultural Modernization， 2016， 37（1）: 35-42.

基于粮食安全的重要性，不同学者对地区粮食产量变化趋势、潜力及其影响因素进行了分析和研究。研究结果表明，建国五十多年来，我国粮食产量变化总的趋势是不断增长的，但这种粮食产量的增长曲线并不是平滑的，而是波动中上升，并且具有明显的周期波动性。波动幅度增大、频度变高、周期越来越短及存在区域差异性是粮食产量波动曲线的变化趋势［4-8］。又由于粮食产量变化波动具有区域差异性，学者对影响粮食产量的因素进行了大量研究，以提示不同区域粮食产量波动的规律。目前学术界对粮食产量影响因素的定量研究方法主要包括格兰杰检验法、Mann—Kendall检验法、小波分析法、灰色关联分析法、地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）模型、探索性空间数据分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA）方法等。分析结果表明，生产生活中的各种因素都严重影响着粮食生产，其中，自然灾害是一个非常重要的因素，严重影响了我国粮食综合生产能力的稳定性，且自然灾害成灾率与粮食单产呈现负相关，同时自然灾害还可以通过次生作用来制约粮食安全系统中的其他影响因素，而旱涝灾害是中国发生最多且影响农业生产最严重的两大自然灾害，故旱涝保收面积是粮食稳产的重要保障［9-14］。

贵州省独特的地质面貌条件和地理环境，使其具有独特的气候条件、水利条件，再加上光、热、水时空分布与粮食生产时空要求的不一致性，使自然灾害对粮食产量的影响更为突出。据贵州省粮食局统计调查，近十年来，贵州省平均每年从省外购粮232.7万t。随着人口需求快速增长，全省粮食供需平衡缺口呈现逐年扩大的趋势，粮食安全问题将面临严峻挑战。因此，本文采用岭回归分析方法，对影响贵州粮食产量的有关因素进行分析，旨在探讨不同自然灾害对贵州粮食产量波动造成的危害，揭示贵州粮食产量变化基本规律，并结合贵州省具体情况，为保障贵州粮食稳产提出对策建议。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

贵州省地处中国西南地区，位于云贵高原东部，地貌以高原山地、丘陵和盆地三种基本类型为主，其中92.5%的面积为山地和丘陵，是一个典型的喀斯特山区。主要表现为亚热带高原季风湿润气候，大部分地区气候温和，但近年来极端气候频繁出现；常年雨量充沛，时空分布不均，一年中的大多数雨量集中在夏季，但夏半年降水量的年际变化率大，常有干旱发生；地处低纬山区，地势高差悬殊，山区垂直气候的差异突出，立体气候更加明显，具有“一山有四季，十里不同天”的说法。

1.2 数据来源

粮食产量数据来源于《贵州统计年鉴》（2014），用于分析影响粮食产量的相关数据来源于《中国农村统计年鉴》（1985-2014）、《民政统计历史资料汇编》（1949-1992）、《中国民政统计年鉴》（1990-2014）及中国经济与社会发展数据库。由于未找到单独关于粮食的自然灾害成灾、受灾面积的统计数据，本文借鉴龙方等［15］用农作物受灾情况表示稻谷受灾情况的做法，将农作物自然灾害成灾面积等同于粮食成灾面积。文中将农作物成灾面积占粮食播种面积的比值视作粮食自然灾害成灾率，旱灾、水灾、霜冻灾、风雹灾成灾率分别用其成灾面积与粮食作物播种面积之比表示。

1.3 研究方法

1.3.1 波动系数分析法 粮食产量波动是由于粮食生产过程中受到各种客观原因所导致的产量在一定范围内出现起伏变化的客观现象。粮食实际产量围绕其长期趋势产量的上下波动称为粮食产量波动［16］，根据这种客观变化的规律，我们首先假设粮食产量与年份之间存在一定的关系，本文采用类似林燕和于冷［4］对中国粮食产量波动进行分析时的计算方法，以1978-2013年的实际粮食产量为基础，对每年的产量进行一个回归估计，再根据估计结果计算贵州省粮食产量波动系数。具体公式如下［4］：

式中：kt表示t年粮食产量波动系数，Qt表示t年粮食实际产量，qt表示t年粮食趋势产量。|kt|越大，表示t年粮食产量波动稳定性越差，实际产量偏离趋势产量程度越大；反之，稳定性越好，偏离程度越小。

1.3.2 生产函数模型 本文通过构建C-D生产函数模型，对粮食产量影响因素进行计算分析，在计算过程中，采用其对数形式（双对数模型）。采用这种分析方法不仅可以消除量纲的影响，减少异方差，而且在经济学意义上也有十分明确的含义：即投入要素每变化一个百分点，将导致被解释变量变化的百分点数，分析结果便于进行直观判断和分析。具体模型如下。

式中：Y为粮食产量（万t），X表示影响粮食产量的相关自变量（i=1，2，3，…，n，n为指标个数），μ为回归误差，βi为待估参数，表示Xi的产出弹性。

经过前期分析发现，本文所选取的指标存在多重共线性，为克服多重线性问题，采用岭回归方法进行分析。岭回归（ridge regression，简记RR），是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法。为β的岭回归估计，k为岭参数，所得β的估计比最小二乘估计稳定［17］。

2 贵州省粮食产量影响因素及粮食产量波动的基本特征分析

2.1 贵州省粮食产量影响因素分析

运用SPSS22.0软件将收集的数据代入（2）式进行岭回归分析，分析时设置岭参数k∈［0，1］，步长inc=0.01。根据各自变量的岭轨迹图和决定系数与k值的线图确定各待估参数，结果见表1。

表1 生产函数模型岭回归估计结果Table1 Estimated result of ridge regression based on production function model

从模型一可以看出，自然灾害成灾面积与粮食产量呈负相关。当粮食成灾面积升高1%，产量未来会下降0.23%，说明自然灾害是导致粮食产量出现上下波动的关键因素。而播种面积是影响产量最显著的因素，播种面积每升高1%，产量就提高0.53%。若按照弹性系数的绝对值大小对贵州省粮食产量影响因子影响力大小进行排序，则影响力由强到弱顺序为：粮食播种面积＞粮食成灾面积＞第一产业从业人员数＞农用化肥折纯量＞农药使用量＞农业机械总动力。从排序中可以看出，在播种面积得到保障的前提下，化肥、农药、劳动力及机械投入粮食生产以后，产量受自然灾害影响程度最大，说明播种面积是产量得以保障的基础，受灾面积是稳产与否的决定性因素。从模型二、三、四、五中可知，当控制变量确定以后，四种自然灾害对粮食产量影响力由强到弱依次为旱灾、水灾、霜冻灾、风雹灾。

2.2 贵州省粮食产量波动的基本特征分析

根据李明忠［16］所采用的线性、二次式两种函数形式，利用SPSS22.0软件对贵州省粮食趋势产量进行计算（拟合结果为：R2=0.819，F=72.262，Sig=0.000，拟合方程qt=-0.431t2+33.475t-481.54），将预测出的趋势产量值代入（1）式，得出各年份的粮食产量波动系数，并根据结果做出波动系数曲线图（图1）。

图1 1978-2013年贵州省粮食产量波动系数Fig. 1 Fluctuation coefficient of grain production from 1978 to 2013 in Guizhou Province

根据图1波动系数变化规律，结合“峰-峰两阶段”经济周期划分方法，将样本区间内粮食产量波动划分为9个完整波动周期，时间段为1978-2012年（表2），1个非完整波动周期，时间段为2012-2013年。

在对粮食波动特征进行分析时，借鉴前人分析方法，结合本文分析结果，可以得出贵州粮食生产波动呈现以下特点。

表2 贵州省粮食产量波动周期Table2 Periodic fluctuations in food production of Guizhou Province

2.2.1 贵州粮食产量波动是先减后增型波动 在各个完整的波动周期内，粮食平均产量总体上呈上升趋势，这与林燕和于冷［4］分析的中国粮食波动增长大背景相似。不同的是，第3、4周期是下降型波动，产量也出现了负增长，从第4周期开始，虽然个别年份同比出现减产现象，但除第9周期外，整体呈上升趋势。

2.2.2 贵州粮食产量波动以古典型波动为主 林燕和于冷［4］在对中国粮食产量波动进行研究时，将粮食产量波动分为古典型波动（峰位为正值、谷位为负值）、下降型波动（峰位、谷位均为负值）和增长型波动（峰位、谷位均为正值）。从贵州粮食产量波动整体情况来看，第3、4周期为下降型波动，第6周期为增长型波动，其他6个完整周期属于古典型波动，根据波动周期理论判断，贵州粮食产量波动恶性程度较高。

2.2.3 波动频率高，幅度比较强烈 粮食产量波动频率和幅度是衡量其稳定性的重要指标，频率越高，幅度越大，则稳定性就越差。1978-2012年的9个完整波动周期，平均每个周期间隔3.78 a，说明每出现一次波动的时间间隔约为4 a。从峰谷落差来看，贵州省粮食产量平均峰谷落差为15.38%，波动峰谷落差最小为第4周期 （1989-1991年），落差为0.83%，最大为第1周期（1978-1984年），落差为33.06%。此高频率、强幅度波动说明贵州省粮食产量稳定性差。

2.2.4 扩张期长于收缩期，扩张幅度小于收缩幅度完整的9个波动周期内，共经历扩张期和收缩期各9个，平均时间长度分别为2.11 a和1.67 a，平均张缩幅度值分别为12.15%和15.37%。这说明贵州省粮食产量波动十分不平稳，一旦粮食产量进入萧条期最低点，要想再次攀到繁荣期最高点，需要经历比萧条期更长的时间；同时短时间的收缩期内收缩幅度高于扩张幅度，说明贵州省粮食产量一旦进入收缩期，便会出现大幅度下降。第6周期最为明显，粮食产量经过5 a扩张期达到峰值，但只经过1 a收缩期便跌至谷位。

3 自然灾害对贵州省粮食产量波动影响的实证分析

图2 1978-2013年贵州省粮食产量与成灾面积关系图Fig. 2 Relationship between grain yield and the disaster areas from 1978 to 2013 in Guizhou Province

3.1 自然灾害对贵州粮食产量的影响分析

据历年粮食产量与自然灾害成灾面积做出图2，从图中可以看出，自然灾害成灾面积大的年份，粮食产量降低，反之，产量增加，如1981年、1985年、1992年以及2011年等自然灾害成灾面积大的年份，粮食产量严重受到影响，出现减产的情况，而随后自然灾害成灾面积降低的年份，粮食产量增加；成灾面积连续下降或保持在较低水平时，则会出现连续增产，如1982-1984年及1993-2000年等时间段。同时利用SPSS22.0软件对粮食产量增长率及成灾面积增长率作相关性分析，结果显示两者之间存在显著的负相关性（相关系数r为-0.465，显著性水平P为0.005）。

3.2 自然灾害对贵州省粮食产量波动的影响分析

本文运用SPSS22.0软件对粮食成灾率与粮食产量波动系数进行相关性分析，结果表明，粮食成灾率与粮食产量波动存在显著负相关（相关系数r为-0.523，显著性水平P为0.001）。根据粮食波动9个完整波动周期内成灾率情况，同一周期内的粮食波动的谷位和峰位基本分别对应着相应周期内最大成灾率和最小成灾率，粮食波动幅度越大，成灾率变化也就越明显，同一周期内成灾率越大，粮食产量波动收缩幅度越大。整个样本区间内，谷位成灾率平均值为27.96%，峰位成灾率平均值为15.52%，谷位成灾率显著高于峰位成灾率，二者相差12.44%（表3）。

表3 贵州省粮食波动周期内粮食成灾率情况Table3 Grain disaster rate in the fluctuation period

图3 旱、水、霜冻及风雹灾成灾率对粮食产量波动系数关系图Fig. 3 Relationship between grain yield fluctuation coefficient and drought， flood， hail， and frost disaster rates

从已有研究来看，粮食产量波动不是单纯的某一种自然灾害的影响结果。本文在对自然灾害整体情况影响粮食产量波动进行分析的同时，结合不同灾害成灾率与粮食产量波动系数关系图（图3），分别讨论旱灾、水灾、霜冻灾和风雹灾对粮食产量波动的影响。

3.2.1 旱灾是影响贵州粮食产量波动最显著的因素

结合表1和图3可知，粮食作物自然灾害成灾率变动幅度由大到小依次为：旱灾、水灾、霜冻灾、风雹灾。水灾成灾率、风雹灾成灾率和霜冻灾成灾率值大多集中在0-10%之间，其中变动最平稳的是霜冻灾成灾率，36 a内只出现1次大幅度变动，这三种自然灾害成灾率的稳定性都高于旱灾。旱灾是这四种主要自然灾害中最不稳定、变化幅度最大的，并且这种剧烈的变化与粮食产量波动存在十分强的一致性，只要旱灾成灾率发生较大幅度变化时，粮食产量波动系数一定会发生变化，最典型的就是1979、1981、1985、1992、2011等年度，旱灾成灾率突然出现较大幅度上升，对应年份的粮食产量波动即进入收缩期，出现粮食减产，变动最大的1985和2011年，波动幅度分别较上一年下降了26.72%和21.53%，而这两年的旱灾成灾率分别为24.11%和38.65%，其中2011年的旱灾成灾率达到了1978年以来的历史最高，相反，1986、1991、2004等年的旱灾成灾率下降时，粮食产量相应增加。

图中除第6周期外，其他各周期内粮食作物的旱灾成灾率高于水灾和风雹灾成灾率，从第6周期看，水灾成灾率高于旱灾成灾率，对应1994-2000年的粮食产量波动系数可知，波动系数都为正，这种波动属于增长型波动。这一时期内，水灾和风雹灾成灾率高于样本区间的平均值，而旱灾成灾率保持在一个较低水平，粮食产量波动则出现了持续5 a的扩张期。其他周期内，如果旱灾成灾率较高或出现上升时，粮食产量会出现增速放缓或减产现象，这说明旱灾是这四种主要自然灾害中影响粮食产量波动最显著的因素。但不论是旱、水灾害，还是霜冻、风雹灾害，都对粮食产量有着不同程度的影响，粮食产量波动是受到各种自然灾害综合影响的结果。

3.2.2 自然灾害的时空分布差异是影响粮食产量波动的重要因素 通过分析整体情况，自然灾害与粮食产量呈负相关性，但是，如果自然灾害出现的时间不影响农作物播种期及生长期，或者是自然灾害发生后人们有足够的时间进行补救措施，粮食产量也不会大幅波动，最典型的例子就是2008年，霜冻灾害成灾率达到30.14%，是样本区间内霜冻灾成灾率的最大值，但是对应的粮食产量波动处于扩张期，没有对粮食产量造成严重危害。其原因在于2008年发生霜冻灾害的时间段主要集中在1月至2月，而此时贵州的小麦正值冬眠期，水稻、玉米、大豆等主要粮食作物尚未播种，因此2008年的这场霜冻灾害虽然受灾面积广，但并未造成粮食大幅减产。

贵州粮食产量波动受到自然灾害影响这一客观现实，与贵州独特的气候条件和耕种习惯密不可分。根据表4中贵州省自然灾害发生的时空分布规律可以看出，旱灾分为春旱和夏旱，春旱时期正好是贵州播种时期，春旱的出现严重影响了水稻、玉米等主要粮食作物的最佳播种期和移栽期，夏旱则正好是贵州农作物生长的关键时期，夏旱则有可能导致粮食减产甚至绝收。暴雨或者洪涝灾害发生时期如果在五月初，农民则有时间对田间作物进行二次补种，若是发生在9月，由于大部分农作物开始进入收获期，因此对粮食产量影响也不是很大，但若出现在6、7或8月就会出现减产甚至绝收。农作物种植受到气候的影响，由于贵州属于山区省份，“高山地区”播种及收获期普遍较晚，贵州西高东低，山峦起伏，导致自然灾害发生时间和农作物耕种时间在空间上存在差异，因此出现2008年的特殊现象。

表4 贵州主要气象灾害发生规律及危害［18-22］Table4 Patterns and harms of the main meteorological disasters in Guizhou Province

4 结论

本文运用所构建的双对数模型研究了自然灾害和粮食产量间的关系，并通过波动系数分析方法解析了粮食产量的波动规律。在此研究基础上，借鉴前人对贵州自然灾害时空分布的研究成果，结合实际进一步分析了旱、水、霜冻及风雹灾成灾率对粮食产量的影响。

研究结论如下：1）自然灾害成灾率与粮食产量呈负相关性，自然灾害每上升1%，粮食产量则减少0.23%，影响粮食产量因素的影响程度强弱顺序为：粮食播种面积＞粮食成灾面积＞第一产业从业人员数＞农用化肥折纯量＞农药使用量＞农业机械总动力；自然灾害对粮食产量影响力由强到弱依次为旱灾、水灾、霜冻灾、风雹灾。

2）贵州省粮食产量波动存在周期波动性，变动频率较高，平均每3.78 a就会波动一次，在这种高频变动情况下，波动幅度较大且扩张期长于收缩期，平均扩张期和收缩期分别为2.11 a和1.67 a，平均收缩幅度与扩张幅度分别为12.15%和15.37%。

3）成灾率对粮食产量影响较严重，极易造成产量波动，而产量的波动往往与成灾率变动存在同步性，自然灾害成灾率的变动是产量波动的主要诱因之一。分别就旱、水、霜冻及风雹灾成灾率对粮食产量的影响而言，旱灾影响最大，但其他三种主要自然灾害对粮食产量波动的影响同样不可小觑。

5 对策建议

随着全球环境不断恶化，极端天气引起的自然灾害频繁发生，从本文分析结果来看，自然灾害已成为贵州省粮食产量波动的主要原因，为贵州省粮食安全带来隐患。贵州地处喀斯特地貌地区，地形复杂，又是我国经济欠发达地区，基础设施薄弱，自然灾害承受能力有限，抗灾防灾能力较弱，因此，结合贵州省具体情况，提出以下对策建议：1）完善自然灾害防控体系，提高自然灾害预警能力。充分运用已有的科技成果构建复合型自然灾害预警系统，对复杂多变的自然灾害进行动态监测和预测，并及时采取有效的抗灾减灾措施，最大限度减小粮食受灾损失，稳定粮食生产。复合型自然灾害预警系统包括多种自然灾害预警子系统，并能在相关职能管理部门、科研机构以及农民等多个群体之间形成有效的信息共享，同时向社会发布规避自然灾害风险的警告，宣传避险常识和技能，提升抗灾防灾综合能力。

2）加强农田水利设施建设与管理，注重合理空间布局。首先，根据各地区的自然灾害分布情况、气候条件，在自然灾害频发区有重点地新建农田水利设施；对已有的农田水利设施加强管理与维护，以保证其能够正常运行。其次，根据自然灾害在时空分布上的差异，合理进行农田水利设施空间布局，调节水资源的时空分布，以减少工程性缺水情况的发生。

3）重视抗旱农作物的研究与推广。由于旱灾是影响贵州粮食产量波动最严重、发生率最高的自然灾害，重视高产、优质、适应性强的耐旱农作物品种的研发，并在旱灾易发区积极推广，能有效减少旱灾对粮食产量的影响，保障粮食生产。

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（责任编辑：王育花）

The impact of natural disasters on the fluctuation of grain production in Guizhou Province

HONG Ming-yong， ZHOU Huan， LIU Hong
（College of Management， Guizhou University， Guiyang， Guizhou， 550025， China）

To explore the pattern of the influence of natural disasters on the fluctuation of grain production in Guizhou，stabilize Guizhou grain output， and enhance regional grain security， based on the factors affecting grain yield from 1990 to 2013 and natural disasters from 1978 to 2013， this paper analyzed the relationship between disasters and the grain yields in Guizhou. Starting from the four most common major natural disasters combined with the basic characteristics of the fluctuation of grain output， this paper also discussed the relationship between natural hazards and grain production from both time and space dimensions. Results show that grain production in Guizhou fluctuated with a higher frequency and a larger range from 1978 to 2013. The average fluctuation cycle was about 4 years， and it was very obvious that fluctuations were affected by natural disasters， among which natural disaster were the major reason for the fluctuation of grain yields，and showed a negative correlation. The major natural disasters on grain production influence from strong to weak were followed by droughts， floods， frost， and hailstorm. According to the characteristics of natural disasters on the fluctuation of grain production in Guizhou， some policy suggestions are presented in this paper， including to perfect the natural disaster prevention and control system， to improve the early warning capability of natural disaster， to strengthen the construction of farmland water conserving facilities and management， to pay attention to a reasonable space layout， and to encourage the research and extension of drought resistant crops.

Guizhou Province； grain yield； natural disasters； fluctuation coefficient； influencing factors

粮食安全对于中国经济社会发展至关重要，保障粮食安全是我国的重大战略。国务院于2008年颁布了《国家粮食安全中长期规划纲要：2008-2020》，之后的中央一号文件对粮食安全持续保持高度关注，2014年中央一号文件还特别强调，在今后一段时期，要完善国家粮食安全保障体系。从国家宏观层面看，粮食安全就是要保障国家有足够的粮食储备。从《国家粮食安全中长期规划纲要》来看，2020年我国粮食需求为57 300万t，但2020年我国粮食产量将仅有50 300万t［1］，供需还有一定缺口。从个人层面看，保障粮食安全就是要提高人均粮食占有量［2］。从全国范围看，我国粮食安全存在的问题之一就是结构性短缺和区域供需不均衡［3］。因此，保障本区域的粮食供需均衡就成为国家粮食安全战略的重要组成部分。

The Project of Major Application Foundation Research Project in Guizhou Province in 2014 （Guizhou Science and Technology Contract［JZ-2014］200205）； The Innovation Team Project of Guizhou University （GDKWT2013002）.

ZHOU Huan， E-mail: huanyu614@126.com.

28 February， 2015； Accepted 15 October， 2015

F307.11

A

1000-0275（2016）01-0035-08

10.13872/j.1000-0275.2015.0176

2014年贵州省重大应用基础研究项目（黔科合JZ字［2014］200205）；贵州大学创新团队项目（GDWKT2013002）。

洪名勇（1965-），男，贵州金沙人，教授，博士生导师，主要从事制度经济学、农村经济和区域经济研究，E-mail：hongmingyong@163.com；通讯作者：周欢（1990-），女，贵州安顺人，硕士研究生，研究方向为农业经济，E-mail：huanyu614@126.com。

2015-02-28，接受日期：2015-10-15