长江经济带粮食产量的时空特征及影响因素分析——基于1990－2015年11个省市面板数据的实证研究

熊德斌 张 萌

（贵州大学经济学院，贵州 贵阳 550025）

一、引言

俗话说“民以食为天”，粮食产量与人类社会的可持续发展密切相关。粮食产量安全不仅是我国改革开放进程中国民关注的重点方面，也是全球面临的巨大挑战。根据第六次全国人口普查数据显示，我国农村人口占总人口数的50.32%，在粮食生产过程中不存在劳动力短缺问题，因此，保障粮食的基本自给是我国粮食安全的必然选择。尽管政府日益重视稳定并提高粮食的生产能力，但中国粮食产量仍存在波动，因此需要更深层次地挖掘粮食产量的各种影响因素，通过分析其影响程度，对现有的粮食生产提出改进意见。

习近平总书记在深入推动长江经济带发展座谈会上指出，长江经济带集聚的人口和创造的地区生产总值均占全国40%以上，进出口总额约占全国40%，是我国经济中心所在、活力所在。可以看出，长江经济带对我国经济社会的发展具有重要意义。同样，长江经济带在中国粮食供给上占有重要地位，是我国最重要的粮食生产区域之一，其粮食产量在1978年、1995年及2015年均超过全国粮食总产量的三分之一（见表1）。长江经济带的粮食产量是否一直如此乐观呢？通过表1可以发现，尽管长江经济带的粮食总产量在不断增加，占比大，但其比值却有下降趋势，从1978年的47.9%下降到2015年的37.7%，并且内部各省市的粮食产量一直存在明显差异，部分地区的占比在逐渐减少。那么长江经济带的粮食主产区地位是否会受到威胁？

已有研究证实，我国粮食产量具有较明显的时空变化特征。张落成［1］研究发现，新中国成立以来，我国粮食产量总体呈现起伏涨落而又缓慢上升的趋势，北方地区粮食生产地位上升，粮食自给程度提高，而南方有所下降；鲁奇和吕鸣伦［2］研究表明，20世纪90年代以来，我国粮食生产地域重心由南向北逐渐推移，传统的“南粮北调”格局日益被“北粮南调”格局所取代。就长江经济带粮食产量的时空特征研究而言，现有文献更多的是关注粮食产量的时间特征，对其空间特征的研究不多。杨林章等［3］研究发现，长江流域粮食生产在20世纪80年代有了很大发展，粮食总产量增加，进入20世纪90年代以后，由于受各种因素影响，粮食总产量出现徘徊局面；李礼连和张利国［4］研究发现，2000－2014年长江经济带粮食总产量先持续下跌、后波动上升，粮食产量省际差异较大，大部分省市粮食产量呈上升趋势，且主产地的粮食产量上升趋势明显。综上所述，不管是从全国范围还是粮食主产区来看，粮食产量总体呈波动上升趋势。

粮食产量的时空变化由多种因素共同影响，国内已有研究认为，影响粮食产量的主要因素有要素投入、自然环境、农业科技水平、政策因素等。陈秧分和李先德［5］、柳芬［6］及曾维军等［7］认为土地、劳动力、资本、化肥施用量等要素投入是影响粮食产量的主要因素；李福夺［8］认为粮食播种面积和化肥施用量是影响贵州省粮食生产的关键因素；柳芬［6］、焦宇航和汪红梅［9］、于小兵等［10］认为自然灾害对粮食产量具有直接负向影响；姜德波等［11］认为技术进步对提高粮食产量具有重要作用。此外，国家农业政策（例如农业补贴）对粮食产量的影响也比较大［6］［8］。学者们从各个角度出发，对粮食产量的影响因素进行了深入分析，相关研究已经较为成熟。

表1 长江经济带各地区粮食产量的情况表 单位：万吨、%

基于上述分析，本文将对长江经济带粮食产量的时空变化特征进行分析，并对粮食产量的各种影响因素进行空间计量分析，根据实证结果对保障长江经济带粮食产量安全给出一些可行性建议。

二、研究方法与数据来源

（一）研究方法

1.空间自相关分析。在确定是否使用空间计量方法之前，要考虑变量在邻近空间内是否存在潜在相互依赖性。如若存在，使用空间计量方法，若不存在，则使用标准的计量方法［12］。就粮食产量而言，长江经济带临近省市的自然环境、人文风俗、经济结构比较相似，其生产粮食的行为具有相似性，即存在潜在的相互依赖性。因此，要考虑地区经济活动的空间溢出对粮食产量的影响，引入空间相关性。用全局“莫兰指数”度量其空间依赖程度，公式为：

其中，S2为样本方差；为样本均值；xi表示第个省（市）的观测值，n表示截面样本量，wij是空间权重矩阵。全局莫兰指数 I∈［0，1］，当 0＜I≤1时，表示空间正自相关；当－1≤I＜0时，表示空间负自相关；当I＝0时，表示不存在空间自相关。

因长江经济带横跨东、中、西三大经济地带，各省（市）的粮食生产还受到当地经济发展水平的影响，故考虑经济增长的空间扩散影响，特引入经济空间权重矩阵：其中，是我国长江经济带11个省市的0－1空间权重矩阵，矩阵的主对角线元素均为0，非主对角线元素为为各省市 1990－2015年人均GDP均值。

2.空间误差模型。空间依赖性还可以通过误差项来体现，模型定义为：

3.空间滞后模型。粮食的生产行为还会受前面年份粮食产量的影响，理性人会根据前一年的粮食产量做出生产决策，因此将粮食产量的空间一阶滞后作为影响因素之一。考虑地区的空间溢出效应，使用空间滞后模型：

其中，W为空间权重矩阵，λ是“空间自回归系数”，用来度量空间滞后Wy对y的影响。若在方程中加入其他解释变量X，则空间滞后模型可变成下式：

其中，β为各解释变量的系数矩阵。

（二）变量选取与数据来源

文章选取的被解释变量为各省市的粮食产量，解释变量主要有三个方面，一是投入要素，包括粮食作物播种面积、农用化肥施用量、农药使用量、农业机械总动力、农村从业人员和有效灌溉面积；二是自然环境，包括受灾面积、成灾面积及除涝面积；三是农业科技水平，选取的指标为国内专利申请受理量，具体情况如表2所示。本文数据来源于中华人民共和国国家统计局官方网站和中国经济与社会发展统计数据库，对于个别缺失数据，用相邻年份数据的平均值填补。

三、粮食产量的时空特征

由图1可以看出，1990－2015年长江经济带的粮食总产量的变化趋势与全国粮食总产量的变化趋势大致相同，有明显的“上升—下降—上升”趋势，说明长江经济带作为中国的主要产粮区域之一，其粮食产量是我国粮食总产量的重要组成部分，能反映出中国的粮食产量的波动情况。近年来，长江经济带粮食总产量的增长幅度大大低于全国粮食总产量的增长幅度，这也是长江经济带粮食产量的占比逐渐减小的原因。

表2 变量选取

图1 1990－2015年粮食总产量的时间趋势图

图2 1990－2015年长江经济带各省市粮食产量的时间趋势图

长江经济带内部各省市粮食产量的时间变化趋势如图2所示，从中可以看出江苏、湖北、四川的粮食产量大致经历了“增产—减产—增产”三个阶段；安徽、江西、湖南、贵州、云南的粮食产量在波动中呈上升趋势；重庆市的粮食产量变化趋势不显著；上海与浙江的粮食产量呈下降趋势。因为上海和浙江地处沿海，经济较内陆发达，随着经济发展，粮食在现有的经济结构中缺少竞争优势，许多土地转变成了商业用地，并且工业与服务业部门吸引大量劳动力流入，使农村劳动力减少，粮食产量难免逐渐下降；但随着人口不断增长，人民对粮食的需求量不断增加，粮食产量的增长依然是大势所趋。粮食产量受多种因素共同影响，其波动属于正常现象，如何缩小波动范围，使其在小幅度波动中稳定增长，值得进一步研究。

图3是1990－2015年长江经济带粮食产量的空间分布图。因年份太长，不宜逐年展示各年份粮食产量的差异，故以5年为时间间隔，进行图形描述，颜色越深代表粮食产量越多。如图3所示，长江经济带各省市的粮食产量在空间上存在显著差异，1990－2000年长江经济带北边省（市）的颜色较南边深，表明北边的粮食产量较南边高；2000年后南北颜色差异程度缩小，说明长江经济带南北方向的粮食产量差距逐渐缩小。

图3 1990－2015年长江经济带粮食产量的空间分布图

表3是长江经济带1990－2015年粮食产量的全局空间“莫兰指数”检验结果，由表3可知，不管是0－1空间权重矩阵还是经济空间权重矩阵，全局空间“莫兰指数”均为负数，大致介于－0.15至－0.38之间，说明长江经济带粮食产量空间分布存在集聚效应，具有空间负自相关性；并且全局空间“莫兰指数”的数值有逐渐增大趋势，但都小于0，说明集聚效果略微下降，空间差异逐渐缩小。

四、粮食产量的影响因素分析

（一）模型构建

选取粮食作物播种面积、农用化肥施用量、农药使用量、农业机械总动力、农村从业人员、有效灌溉面积、受灾面积、成灾面积、除涝面积、国内专利申请受理量作为解释变量，粮食产量作为被解释变量，构建空间误差模型如下：

表3 粮食产量的全局空间“莫兰指数”检验结果（1990－2015）

其中，i＝1，2，…，11，表示长江经济带的 11 个省市；t＝1990，1991，…，2015，表示年份；ε 为随机误差项；u为正态分布的随机误差项；M为空间权重矩阵；ρ体现了地区间的相互关系，即相邻地区的粮食生产活动对本地区粮食产量的影响程度；参数β反映了解释变量对被解释变量的影响。

对模型进行Hausman检验，结果如表4所示，因0－1空间权重矩阵与经济空间权重矩阵的豪斯曼统计量均为负数，故接受随机效应的原假设，使用随机空间误差模型。

表4 检验结果

本文选取粮食作物播种面积、农用化肥施用量、农药使用量、农业机械总动力、农村从业人员、有效灌溉面积、受灾面积、成灾面积、除涝面积、国内专利申请受理量、粮食产量的一阶滞后作为解释变量，粮食产量作为被解释变量，构建空间滞后模型如下：

其中，i＝1，2，…，11，表示长江经济带的 11 个省市；t＝1990，1991，…，2015，表示年份；εit为随机误差项；W为空间权重矩阵；λ反映了空间依赖性，即相邻地区的粮食产量对长江经济带其他地区粮食产量的影响程度；参数β反映了解释变量X对被解释变量y的影响。

（二）模型回归结果

模型回归结果如表5所示。随机空间误差模型和空间滞后模型的R2值较大，说明模型拟合程度都很好，但空间滞后模型的R2值更大一点，拟合程度更好。使用经济空间权重矩阵后，随机空间误差模型的误差项和空间滞后模型的滞后项回归系数的显著性减弱，说明地区的经济发展情况对粮食产量有影响。空间误差模型中误差项的系数ρ在使用0－1空间权重矩阵时在1%水平上显著，说明相邻地区的粮食生产活动对本地区粮食产量影响较大，同样，空间滞后模型中的λ在使用0－1空间权重矩阵时在5%水平上显著，说明相邻地区的粮食产量会影响长江经济带其他地区的粮食产量。

表5 模型回归结果

从回归结果来看，粮食作物播种面积、农用化肥施用量、农药使用量、农业机械总动力、有效灌溉面积、国内专利申请受理量、粮食产量的一阶滞后对粮食产量具有正向影响作用，其中，粮食作物播种面积、农用化肥施用量、农药使用量、国内专利申请受理量、粮食产量的一阶滞后在1%水平上显著。在农业技术不断改进的时代，土地依然是难以替代的重要生产要素之一，粮食作物播种面积作为土地要素投入直接影响粮食产量，播种面积越大，粮食种得多，产量也会越多；过度使用化肥和农药会导致环境污染和粮食安全等问题，但合理使用这些生产要素能改善粮食作物的生产条件，促进粮食增产；农业机械总动力是农业科学技术进步的标志，农业科技进步不但能够提高粮食生产效率和粮食产量，还能促进农村劳动力转移，促进城镇化建设。粮食产量的一阶滞后这一解释变量的显著性很高是符合经济含义的，在实际产粮过程中，生产者会根据以往收益对粮食生产做出相应反应，如果前一年粮食产量多、收益高，则会种植更多的粮食、投入更多生产要素。

乡村从业人员、受灾面积、成灾面积及除涝面积对粮食产量具有负向影响作用，其中，乡村从业人员与成灾面积在1%水平上显著，对粮食产量的影响效果明显。乡村从业人员对粮食产量的负向影响说明，随着农村产业多样化与专业化发展，乡村从业人员不一定仅仅从事粮食生产工作，并且因为农业技术进步，大大降低了人力的消耗，单位面积的劳动投入过多会造成“过密化”问题，降低粮食生产效率；受灾面积与成灾面积对粮食产量产生负向影响，说明恶劣的自然环境会降低粮食产量，长江经济带面临的自然灾害主要有洪涝、倒春寒和作物病虫害等，其中，除涝面积对粮食产量的负向影响进一步反映了恶劣自然环境对粮食产量的破坏程度，通过实施补救措施都难以改善受灾情况。

五、结论与启示

（一）结论

粮食产量关乎国计民生，保障粮食安全志在必行。研究发现，长江经济带的粮食产量波动较大，占全国粮食总产量的比重有逐渐减小的趋势；因地区经济发展情况不同，粮食产量的变化趋势存在差异，像上海、浙江这类经济发展得相对好一点的省市，粮食产量呈递减趋势，而其他省市的粮食产量整体呈上升趋势。全局“莫兰指数”显示我国长江经济带粮食产量空间分布存在集聚效应，具有空间负相关性，粮食低产区与高产区相邻，高产区与低产区相邻，2000年以后，长江经济带粮食产量的空间差异逐渐缩小。

空间随机误差模型和空间滞后模型的分析结果显示，粮食作物播种面积、农用化肥施用量、农药使用量、农业机械总动力、有效灌溉面积、国内专利申请受理量、粮食产量的一阶滞后对粮食产量具有显著正向影响，乡村从业人员和成灾面积对粮食产量具有显著负向影响。粮食作物播种面积、农用化肥施用量、农药使用量、国内专利申请受理量、粮食产量的一阶滞后是影响长江经济带粮食产量最主要的因素。

（二）政策启示

1.对粮食生产实施激励政策。长江经济带的粮食总产量虽然在不断增加，但增长的幅度不大，占全国粮食总产量的比重有逐渐减小的趋势，作为中国最主要的粮食生产区域之一，长江经济带各省市承担着重要的粮食生产职责。而相对于其他经济价值高的农产品而言，粮食作物的生产周期较长、收益较低、缺少竞争力，这些缺点会降低农民的生产积极性。政府可以根据国内市场的粮食供需情况对粮食种植业进行适当补贴，对发展好的农户提供奖励，以提高农民的生产积极性和从事粮食种植业的获得感。

2.加强粮食生产的空间格局规划和区域合作。长江经济带横跨东、中、西三大经济地带，主要位于亚热带季风区，气候适宜，生产条件优越，但各地农业生产条件不同，粮食产量存在差异。由于相邻地区的粮食生产活动具有空间溢出效应，致使各省市粮食产量变化趋同，特别是四川省，近年来虽然粮食增产，但相较于1990年而言，已经降低了不少。因此，各地区应该基于自身实际生产能力进行粮食生产，“高产”地区可以发展成长江经济带的重点粮食生产地，通过合作方式，带动相邻省市实现粮食增产。

3.严守耕地红线，减少城镇化建设对耕地的占用。土地是十分重要的农业要素投入之一，研究发现粮食作物播种面积对粮食产量具有促进作用，要保证粮食增产，就得保证农业用地面积。许多地区为了发展经济，把农田流转为更具商业价值的用地，减少了粮食的可播种面积。虽然这种做法有利于经济发展与社会进步，但是抑制了粮食产量的增长。因此，相关部门应该加强土地流转制度的监管，防止滥用农用土地。

4.科学使用农药和化肥。农药在粮食生产过程中主要起到防治病虫害的作用，施用化肥的目的是为了提高土地肥力，使用农药及化肥的最初目的都是为了保障粮食生产，但是如果使用过量的话，会产生许多不好的影响，例如生态环境被破坏、大量农药残留在粮食作物中等。因此，在粮食生产过程中应适量使用农药和化肥，尽量施用绿色有机肥，做到绿色无污染。

5.加强农田基础设施建设。不管使用空间随机误差模型还是空间滞后模型，农业机械总动力对粮食产量都具有正向影响，但是影响效果不显著，说明农用机械的使用效果还有待提升。有的农用机械不方便进入农田，农民没有很好地利用到农业机械带来的便利，因此需要加强粮食产区的农业基础设施建设，完善机耕道及交通运输设施，以提高粮食产量。

6.加强技术创新，提高劳动效率。科学技术是第一生产力，先进的生产工具能够帮助农民完成人力畜力不能完成的工作，提高工作效率。因此，科研部门可以设计先进的农用工具协助农民生产粮食，提高生产效率，并且能够预防和抵御自然灾害，减少粮食生产过程中的损失。另外，建议政府给农民创造更多的培训机会，帮助农民结合自身优势学习先进的粮食生产技能，解决以往粮食生产过程中遇到的现实难题。