糧食安全:氣候變化與糧食產地轉移

周 力 周應恒

(南京農業大學經濟管理學院，江蘇南京210095)

改革開放以來，中國糧食產業區域格局發生了重大變化，歷史上長期“南糧北調”的局面已告結束，代之而起的是“北糧南調”，一些原來生產條件較差的北方低產地區，正逐步崛起為新的商品糧生產基地［1］。值得警惕的是，在全球氣候變暖背景下，中國農業氣象災害、水資源短缺、土地退化、農業病蟲害的發生程度都可能逐步加劇，這勢必增加了我國糧食產業可持續增長的風險。若如此，糧食產業向氣候條件相對較差的地區集聚，可能會直接影響到中國糧食生產的總供給水平，擴大糧食產量的年度間波動，并進一步加劇國內外糧食市場的不穩定［2］。有學者認為，糧食調進省份不論出于什么原因，對于糧食缺口的拉大也不能任其發展，而應當根據本地區實際情況，采取切實有效的政策措施，大力挖掘糧食增產潛力，充分發揮糧食生產優勢，逐步提高糧食自給水平［3］。但是，在工業化、城鎮化、技術變化等宏觀背景下，中國糧食產地轉移往往是農戶理性的經濟決策，是資源優化配置的體現［4］。試問，若以國家糧食總供給穩定增長為目標，中國糧食產地轉移過程中，是否存在“個體理性”與“集體理性”的沖突?基于此，本研究將重點評估氣候變化對糧食種植規模與單位產量的作用機制，進而探討產地轉移對國家糧食總供給的影響，以農業可持續增長為導向，探索長期的、穩定的糧食政策與戰略選擇。

1 描述性統計分析

中國糧食作物種類多、分布廣、地域差異大，主要糧食作物以稻谷、小麥、玉米、高粱、谷子、薯類、大豆等為主。從七大經濟地區劃分來看，華北、東北、西北的糧食產量不斷上升;華東、華南不斷下降;華中所占比重變化不大［5］。

中國是世界種稻最早、產稻谷最多的國家。2008年稻谷播種面積2 924萬hm2，占糧食作物總播種面積的27．38%。受水資源約束，中國的稻谷產區主要集中于氣溫高、降水多的華中和華東地區，近年來，稻谷生產區域布局發生了顯著變化，華東地區產量驟減，由 1985年的30．00%下降至2008年的23．58%，而東北地區產量劇增，由1985年的3．62%上升至2008年13．56%。總體看來，稻谷產業集中度有微量下降，前4大產地作物產量占總產量的份額總和(CR4)由1985年的44．34%變化為2008年的42．66% 。

中國小麥生產廣布全國，以黃淮海平原及長江流域最多。目前，小麥產區主要集中于華東地區和華中地區，近年來華中地區產量迅速上漲，由1985年的22．56%上升至2008年的30．10%。2008年，小麥主產區排名前4名的省份為河南(27．13%)、山東(18．09%)、河北(10．87%)、安徽(10．38%)。近期，河南、安徽等地區小麥產量顯著提升，中國小麥產業格局變遷主要表現為產地集聚，CR4由1985年的54．52%上升至2008年的66．47%。

中國玉米產區主要集中于東北、華北地區，近幾年，東北地區生產份額由1985年的25．90%上升至2008年30．70%，華北地區由1985年的18．96%上升至2008年的22．35%。2008年，玉米主產區排名前4名的省份為吉林(12．55%)、山東(11．38%)、黑龍江(10．98%)、河南(9．73%)。中國玉米產業轉移現象也比較明顯，山東、四川等地區產量逐步下降，內蒙古、黑龍江等地區產量不斷上升，總體看來，玉米產業集聚水平有微量下降，CR4由1985年的46．82%變化為2008年的44．64%。

從氣候條件來看，中國降水量較豐沛地區為華南、華中、華東等區域，降水量較少的區域為西北、華北、東北地區。氣溫較高的為華南、華中、華東等地區，氣溫較低的為東北、西北、華北地區。綜合看來，華南、華中、華東、西南地區的氣溫較高、降水量較多;東北、西北、華北地區的氣溫較低、降水較少。

中國是世界上災害最為嚴重的國家之一，有“三歲一饑，六歲一衰，十二歲一荒”之說，災害種類多，受災面積廣，成災比例大。中國巨大的糧食災損主要是由自然災害造成的，并且中國的自然災害又極為頻繁，已成為影響農業穩定發展的一個重要因素［6］。1985年以來，中國水災最為嚴重地區集中于華中地區，最大規模的水災發生于2003年7月的夏季淮河流域，僅河南、安徽、江蘇3省農作物受災面積就達到390．5萬hm2(絕收79．8萬hm2)。中國旱災主要發生于內蒙古、黑龍江、河北等省(區)，1985年以來，最大規模的旱災發生于2007年的黑龍江，當年夏季，黑龍江省氣溫異常偏高，僅次于2000年(排歷史第二位)，降水異常偏少(為有氣象記錄以來第一位)，全省13個地市、64個縣(市)均不同程度受災，受旱面積達712．89萬hm2，直接經濟損失164．46億元。

2 模型與變量

2．1 計量模型設定

糧食產量是種植面積與單位產量的乘積，本研究將基于產業集聚理論與投入產出原理，分別分析氣候變化對糧食種植面積與單位產量的影響機制，以期為穩定糧食供給提供政策佐證。

2．1．1 糧食種植規模的影響因素分析

糧食增長中心的轉移具有雙重性，一方面受自然、生態條件的制約，轉移的范圍有一定的空間和時間界限，但隨著現代科技的進步，如塑料薄膜的應用、耕作制度的改革、新品種的推廣等，這種界限在一定程度上可以改變;另一方面受價格、成本、利潤等因素的推動，轉移存在趨向低成本或高利潤地區的現象［1］。糧食產地格局變遷的影響因素既有農業內部因素、也有農業外部因素。以水稻為例，各區域水稻生產相對于替代作物凈收益的差異是導致不同區域水稻生產布局變化的直接原因，而在部分地區資源約束條件、制度改革等因素也起到顯著作用［2］。隨著經濟的發展，農民非農就業機會不斷增加，非農收入及其所占比重不斷提高，農民種糧的機會成本不斷增加［5］。此外，學界也開始關注氣候變化等自然因素的相應影響［7］。

基于此，本研究依據產業集聚理論，構建了糧食種植規模的影響因素模型，因變量采用了糧食種植面積，自變量中包含了以下個方面的影響因素:①傳統生產要素(勞動力、農機、化肥等);②氣候等自然資源(降雨量、日照、氣溫、水災、旱災等);③經濟結構(經濟作物比重、畜牧業比重、城市化率);④區域差異(有效灌溉率、交通便利條件等)。計量模型見式(1):

2．1．2 糧食單產的影響因素分析

在產地轉移背景下，本研究將進一步分析氣候變化與自然災害對糧食單產的影響。中國糧食單產的影響因素可歸納為:作物品種改良及耕作栽培技術、化肥施用量、農業機械、糧食播種面積的變化、農業氣象災害、糧食價格［6］。實際上，糧食單產的差異反映了自然資源、農業投入、科技進步的差異［5］，除了勞動力、土地、資產等傳統生產要素之外，許多學者逐步意識到氣候資源以及自然災害的影響［7－8］。中國糧食生產的波動性在很大程度上受制于受災狀況，并具顯著的區域差異［9］。

現有文獻中，多數學者都采用了線性模型研究了生產要素對單產的貢獻，但是，生產要素對單產的影響可能是非線性的，以溫度為例，氣溫對糧食單產的影響可能是呈現一條開口向下的拋物線關系，過低或過高的溫度都可能不利于糧食生長，溫度對糧食單產的貢獻可能存在一個最佳區間，此外，勞動力、農機、降水、日照等生產要素對糧食單產的影響也可能是非線性的。基于此，本文依據C－D函數構建了糧食單產的影響因素模型。其中，筆者認為自然災害對糧食單產的影響，應該仍然呈線性關系，計量模型見式(2):

2．1．3 產地轉移對糧食生產的影響分析

本文將分析產地轉移對全國糧食生產的影響，并以含有分布滯后項的面板數據模型來分析自然災害對糧食產量的長期影響。(3)式表達了一個簡要的分布滯后模型，其中，Y表示被解釋變量，X表示解釋變量，t為時期，i為滯后期，b和ε分別表示常數和殘差:

當時期數t大于8的時候，上式等號右邊第三項接近于零，可被忽略，進一步展開可得到:

(4)式的方括號內表示了解釋變量的不同階數的分布滯后項。陸銘等人在使用含分布滯后項的聯立方程時，對分布滯后項的階數選擇處理如下，他們將n=5作為分析的起點，并根據分布滯后項的顯著性P值一個一個地去掉最不顯著的分布滯后項，直到最高階的分布滯后項都在至少10%水平上顯著為止［10］，本文將借鑒此方法展開相應分析。

2．2 變量設定

模型中:變量ayield表示糧食單產(單位:kg/hm2);變量scale表示糧食種植面積(單位:103hm2);變量labor表示農業人口除以糧食播種面積(單位:人/hm2);變量machine表示農業機械總動力除以糧食播種面積(單位:kW/hm2);變量fertilizer表示單位面積化肥施用量(單位:kg/hm2);變量rainfall表示全年降水量(單位:mm);變量sunshine表示全年日照時數(單位:h);變量temperature表示年平均氣溫(單位:℃);變量flood表示水災成災面積占播種面積比重(單位:%);變量drought表示旱災成災面積占播種面積比重(單位:%);變量cashcrop表示非糧食作物占農作物播種面積比重(單位:%);變量livestock表示牧業占農林牧副漁總產值比重(單位:%);變量city表示城市化率(單位:%);變量irrigation表示有效灌溉率(單位:%);變量traffic表示單位面積上的鐵路營業里程(單位:km/104km2);變量region表示區域分布的虛擬變量組;共涉及了華北(North China)、東北、華東、華中、華南、西南、西北等7大區域，其中，華北地區為基準變量。

3 經驗研究

3．1 糧食種植規模的影響因素分析

估計結果顯示(見表1)，中國稻谷產業主要分布于降雨量較多、氣溫較高、旱災較少的區域;小麥和玉米產業主要分布于降雨量較少、氣溫較低的地區。

現階段，中國糧食產業轉移的主導因素來自于三大經濟結構因素:糧食作物與經濟作物、種植業與畜牧業、農業與非農的成本收益比較，而氣候變化因素僅處于附屬地位。整體看來，中國糧食作物主要向農業人口密度低、農業機械化水平高、有效灌溉率高、經濟作物與畜牧業相對欠發達、城市化水平較低的經濟落后地區轉移。

研究表明，中國小麥產業向河南與安徽地區集聚，既符合經濟特征、又符合自然特征;稻谷產業向東北地區轉移，雖然符合經濟特征，但是，由于東北地區降雨量較少、氣溫較低，可能并不利于糧食水稻生產;此外，玉米產業向內蒙古與黑龍江地區轉移，基本符合經濟與氣候特征，但是，由于內蒙古地區旱災相對嚴重，可能對玉米產業構成消極影響。

3．2 糧食單產的影響因素分析

若糧食產業逐步向氣候條件差、自然災害頻發的地區轉移，是否會對糧食單產構成消極影響?估計結果表明:

(1)降雨量。變量Log(rainfall)在稻米單產模型中，其一次項在1%的水平上顯著為正，估計參數為0．738 6，二次項在5%的水平上顯著為負，估計參數為－0．116 6;在小麥單產模型中，其一次項在10%的水平上顯著為正，估計參數為0．444 2，二次項在10%的水平上顯著為負，估計參數為－0．078 0;在玉米單產模型中，其一次項在5%的水平上顯著為正，估計參數為0．546 5，二次項在5%的水平上顯著為負，估計參數為 －0．099 8。可見，降水量對稻米、小麥及玉米單產的貢獻皆呈現了一條開口向下的拋物線，將自然對數值還原成原值后，最適宜稻米、小麥及玉米生產的年降水量分別約為1 470 mm，700 mm，550 mm，過多或過少的降水量都不宜糧食生長。

目前，華中地區稻谷生產集聚水平最高，2008年占33．18%，華中地區除了河南之外，湖南、江西、湖北等地區年降水量都比較豐沛，皆在1 470 mm的估計拐點左右，從降水量的角度來看，這種產地轉移是比較適宜的。但是，

稻谷產地向東北地區轉移，將不利于稻谷生產，東北地區年降水量約為600 mm左右，其降水遠不能滿足稻谷生產的用水需求，這種產地轉移會導致稻谷單產減少。其次，小麥生產主要集中于河南、山東等地區，這兩個省份的年降水量分別為700 mm左右，非常適宜小麥生產，基于此，河南小麥生產的產地集聚將有利于小麥單產的提升。再次，玉米生產主要集中于東北地區，該地區年降水量約為600 mm左右，與玉米單產模型中550 mm的年降水量拐點非常臨近。

表1 糧食種植面積及單位產量的影響因素分析Tab．1 The factor analysis of grain area and yield per area

總體看來，降水量的區域差異與三大糧食主產區分布比較吻合，適宜糧食單產增加。從產地轉移趨勢來看，河南省小麥的產地集聚對小麥單產影響不大，但是，東北地區的水稻增加以及黑龍江省的玉米增加，可能導致相應作物單位面積產量下降。

(2)氣溫。變量Log(temperature)在稻谷模型中，其一次項在1%的水平上顯著為正，估計參數為1．645 6，二次項在1%的水平上顯著為負，估計參數為－0．845 1;在小麥模型中，其一次項在5%的水平上顯著為正，估計參數為0．984 4，二次項在10%的水平上顯著為負，估計參數為－0．428 6;在玉米模型中，其一次項在1%的水平上顯著為正，估計參數為3．035 4，二次項在1%的水平上顯著為負，估計參數為－1．800。可見，氣溫對稻米、小麥及玉米單產的貢獻皆呈現了一條開口向下的拋物線，將自然對數值還原成原值后，最適宜稻米、小麥及玉米生產的年均氣溫分別約為9．5 ℃ ，14．0 ℃ ，7．0 ℃，過高或過低的氣溫都不宜糧食生長。

目前，作為稻谷主產區的華中地區，年平均氣溫為17℃左右，非常適宜水稻生產。但是，東北地區的氣溫較低，僅為7℃左右，將對糧食單產構成負面影響。作為小麥主產區，河南、山東的年平均氣溫分別為14．76℃和14．84℃，非常適宜小麥生產。玉米主產區的東北地區，年平均氣溫為7℃左右，非常適宜玉米生產，近幾年，內蒙古玉米產量提升，從氣溫條件看來，內蒙古年均氣溫6．8℃，也比較適宜玉米生產。

(3)水災。變量Log(flood)的估計參數在稻米及小麥單產模型中，估計參數分別為－0．016 2和－0．014 8，分別在5%的水平上顯著，而在玉米單產模型中不顯著。原因在于，中國水災主要集中在華中地區，以及華東地區的淮河流域(安徽、江蘇、山東)，而中國稻米及小麥生產也主要集中在華中以及華東這兩大板塊，可見，基于水災頻發區與糧食主產區的重疊關系，這意味著水災主要對中國稻米及小麥生產的影響較大，而對玉米生產的影響較小。

(4)旱災。變量Log(drought)的估計參數在小麥單產模型中，估計參數為－0．017 1，在1%的水平上顯著，而在稻米及玉米單產模型中不顯著。原因在于中國旱災主要分布在內蒙古、黑龍江、河北、山東、四川、河南、陜西、甘肅等地區，這些地區主要為小麥主產地。而水稻分布較為分散，未受明顯影響，此外，玉米主產地受旱災影響幅度也較小。

總體看來，小麥向河南、安徽等地區轉移能夠適應氣候變化等自然資源約束;稻谷向東北地區轉移，從降雨量及氣溫的角度看，將對單產構成負面影響;玉米向內蒙古產地轉移，該地區相對頻繁的旱災可能成為玉米生產的不穩定因素。

3．3 產地轉移對糧食產量的影響

本文利用1985－2008年期間，各類糧食作物產區中，增長率最快的前三大產地作為觀測區，以判斷不同產地格局對糧食增產的可能影響。其中，增長率為正數時定義為增長期;為負數時，定義為衰退期。

稻谷的觀測區域(黑龍江、吉林、遼寧)在衰退期中，年均產量下降5．83%，而其他27個省或直轄市在衰退期中年均產量下滑程度略低，僅為3．57%。但是，在增長期中，東北3省年均增長率為12．04%，而其他地區僅為3．41%。小麥的觀測區域(河南、安徽、河北)在衰退期，增長率均值為－6．18%，而其他區域的增長率為－6．46%;在增長期，觀測區域增長率為年均7．32%，高于其他區域的5．06%。玉米的觀測區域(河南、安徽、河北)在衰退期，增長率均值為 －12．00%，而其他區域的增長率為－8．00%;在增長期，觀測區域增長率為年均14．35%，高于其他區域的9．04%。

可以看出，作為新的糧食增長中心——東北三省、河南、內蒙古等地區，雖然受到氣候資源等自然條件的約束，但是，其增長勢頭迅猛。筆者判斷，這些地區的增長潛質往往優于其他地區，主要原因在于:

(1)規模效應。這些地區糧食的生產成本及機會成本相對較低，氣候變化等自然因素雖然導致糧食單產下降，但是，經濟因素的積極效應完全超越了氣候變化的消極效應，從而使糧食生產的規模擴張。

(2)收入效應。以水稻為例，東北氣候寒冷，因而病蟲害較少，農藥施用量也相對較少;此外，同樣由于氣候因素，東北地區主要以一季稻生產為主(南方多為兩季稻生產)，加之其土地肥沃、化肥施用量少，這使得東北稻米品質較高，在質量競爭的新時代背景下，東北稻米憑借其良好口碑打開了國內外市場，使種植戶獲得了穩定且豐厚的利潤回報，鞏固了生產積極性。

(3)回彈效應。試問，若遭遇自然災害的情況下，受災損失是否會對這些糧食產地轉入地區造成毀滅性打擊?本研究采用分布滯后模型，估計結果發現(見表2)，當期的成災面積對糧食產量構成了顯著的負面效應，但是，在滯后第1，5，7期立刻發生“回彈效應”，即在災后的一段時期內，宏觀層面的政府決策以及微觀層面的農戶行為會對自然災害作出反應，通過政府財政轉移支付以及農戶技術效率改進等方式，促使受災地區的抗災能力得以提升、水利設施得以完善、高標準農田得以建設等，這一“回彈效應”在災后反而有利于糧食產量恢復性增長。可以認為，由于自然災害的不確定性，一旦發生后，災害將對糧食當期產量構成嚴重的負面影響。但是，對于這些經濟欠發達地區，在遭遇自然災害之后，如果選擇逃避(產地轉移)，而非應對(災后重建)，將進一步喪失在糧食生產領域的比較優勢。

表2 成災面積對糧食產量的分布滯后影響Tab．2 Polynomial distributed lag impact from disaster to grain production

4 結論與建議

基于1985－2008年中國省際面板數據，本研究實證檢驗了氣候變化對糧食種植規模與單位產量的作用機制，并進一步評述了產地轉移對國家糧食總供給的影響。結論表明:

(1)中國糧食產業轉移的主導因素主要來自于:糧食作物與經濟作物、種植業與畜牧業、農業與非農的成本收益比較，氣候變化因素僅處于附屬地位。

(2)中國小麥產業向河南與安徽地區集聚，既符合經濟特征，又符合自然特征;稻谷產業向東北地區轉移，雖然符合經濟特征，但是，由于東北地區降雨量較少、氣溫較低，這并不利于水稻生產;此外，玉米產業向內蒙古與黑龍江地區轉移，基本符合經濟與氣候特征，但是，由于內蒙古地區旱災嚴重，可能對玉米生產構成不確定因素。

(3)新的糧食增長中心——東北三省、河南、內蒙古等地區的增長潛質往往優于其他地區，主要原因在于:①規模效應(經濟因素的積極貢獻超越了氣候變化的消極影響，使生產規模擴大);②收入效應(氣候因素可能減少病蟲害及農藥化肥施用量，這提升了糧食質量、價格與利潤空間，強化了農戶生產積極性);③回彈效應(自然災害后，宏觀層面的政府決策以及微觀層面的農戶行為會對自然災害作出及時反應)。

總體看來，中國糧食生產區向欠發達地區轉移具有可持久性特征。原因在于，落后地區應對氣候變化的生產與政策成本，往往要低于發達地區保留糧食生產的機會成本。基于規模效應、收入效應、以及回彈效應的存在，中國糧食產地轉移過程中，并不存在“個體理性”與“集體理性”的沖突。

為了穩定國家層面的糧食供給，在產地轉移過程中的宏觀政策需要長期關注于:①在糧食產地轉入地區，提高氣象預報預測準確率、加強水利等農業基礎設施建設、提高糧食生產的抗災能力、提高農業綜合生產能力、加快中低產田改造與高標準產田建設;②不應繼續強調區內平衡，而需要放開國內糧食收購市場，全面消除跨區糧食貿易壁壘，理順商品糧產銷區間的利益關系，在市場機制下促進資源在全國范圍內優化配置，調動生產者的積極性，促進中國糧食增長中心向經濟欠發達地區持續轉移;③國家應主要通過糧食儲備的結構、規模及布局調整進行宏觀調控，在糧食新增長中心遭遇自然災害而大規模減產時，及時調用國家糧食儲備以調節市場、保障糧食安全。

(編輯:李 琪)

References)

［1］黃愛軍．我國糧食生產區域格局的變化趨勢探討［J］．農業經濟問題，1995，(2):20 － 23．［Huang Aijun．The Trend of China’s Grain Production Areas［J］．Problems of Agricultural Economy，1995，(2):20 －23．］

［2］鐘甫寧，劉順飛．中國水稻生產布局變動分析［J］．中國農村經濟，2007，(9):39 － 44．［Zhong Funing，Liu Shunfei．Analysis of Changes in the Layout of Rice Production in China［J］．Chinese Rural Economy，2007，(9):39 －44．］

［3］李炳坤．我國糧食生產區域優勢研究［J］．管理世界，1996，(5):151－160．［Li Bingkun．Advantage of China’s Grain Production Areas［J］．Management World，1996，(5):151 － 160．］

［4］伍山林．中國糧食生產區域特征與成因研究:市場化改革以來的實證分析［J］．經濟研究，2000，(10):38 －45．［Wu Shanlin．A Study of the Regional Characteristics of China s Grain Production:An Empirical Analysis Since the Market-oriented Reform［J］．Economic Research Journal，2000，(10):38 －45．］

［5］羅萬純，陳永福．中國糧食生產區域格局及影響因素研究［J］．農業技術經濟，2005，(6):58 － 64．［Luo Wanchun，Chen Yongfu．Pattern of China’s Grain Production Areas and Its Influencing Factors［J］．Journal of Agrotechnical Economics，2005，(6):58 －64．］

［6］李茂松，李章成，王道龍，等．50年來我國自然災害變化對糧食產量的影響［J］．自然災害學報，2005，14(2):55 －60．［Li Maosong，Li Zhangcheng，Wang Daolong，et al．Impact of Natural Disasters Change on Grain Yield in China in the Past 50 Years［J］．Journal of Natural Disasters，2005，14(2):55 － 60．］

［7］陸文聰，梅燕．中國糧食生產區域格局變化及其成因實證分析:基于空間計量經濟學模型［J］．中國農業大學學報:社會科學版，2007，24(3):140 －152．［Lu Wencong，Mei Yan．Empirical Studies on the Variation and Contributing Factors of Regional Grain Production Strcuture in China:Based on Spatial Econometrics Models［J］．Journal of China Agricultural University:Social Sciences Edition，2007，24(3):140 －152．］

［8］史培軍，王靜，愛謝云．最近15年來中國氣候變化、農業自然災害與糧食生產的初步研究［J］．自然資源學報，1997，12(3):197－203．［Shi Peijun，Wang Jing，Ai Xieyun．A Preliminary Study of the Climatic Change，Natural Disasters of Agriculture and Grain Yield in China during the Past 15 Years［J］．Journal of Natural Resources，1997，12(3):197 －203．］

［9］劉明亮，陳百明．我國近期糧食生產的波動性及其與農業自然災害發生狀況的相關分析［J］．災害學，2000，15(4):78 －85．［Liu Mingliang，Chen Baiming．The Analysis on Correlevity Grain Yield Fluctuation and Its Relation with Agricultural Natural Disasters in China in the recent Years［J］．Journal of Catastrophology，2000，15(4):78 －85．］

［10］陸銘，陳釗，萬廣華．因患寡，而患不均:中國的收入差距、投資、教育和增長的相互影響［J］．經濟研究，2005，(12):4 －14．［Lu Ming，Chen Zhao，Wan Guanghua．Equality for the Sake of Growth:The Nexus of Inequality，Investment，Education and Growth in China［J］．Economic Research Journal，2005，(12):4 － 14．］

［11］周力．中國綠色創新的空間計量經濟分析［J］．資源科學，2010，32(5):932 －939．［Zhou Li．Space Econometric Analysis of Green Innovation Based on a Perspective of Resource Endowment［J］．Resources Science，2010，32(5):932 －939．］

［12］周力，周應恒．國際糧食市場的可依賴性研究［J］．周際貿易問題，2010，(7):26 － 34．［Zhou Li，Zhou Yingheng．Dependability of International Grain Market［J］．Journal of International Trade，2010，(7):26 －34．］

［13］周曙東，朱紅根．氣候變化對中國南方水稻產量的經濟影響及其適應策略［J］．中國人口·資源與環境，2010，(10):152－157．［Zhou Shudong，Zhu Honggen．Economic Analysis of Climate Change Impact on the Rice Yield in Southern China and Its Adaptive Strategy［J］．China Population，Resources and Environment，2010，(10):152 －157．］