土地整治對中國糧食產出穩定性的貢獻

謝向向，汪 晗，張安錄，楊 蒙

（1.華中農業大學公共管理學院，湖北 武漢 430070；2.廣西大學公共管理學院，廣西 南寧 530004；3.中國長江三峽集團公司移民工作局，四川 成都 610041）

1 引言

中國糧食安全狀況一直以來都是中國政府和國際社會極為重視和關注的重大問題之一[1]。為了保障糧食安全，多年來中央一號文件都把促進糧食穩定增產作為政府工作的重中之重，2011 年國務院辦公廳頒布《全國糧食穩定增產行動的意見》，使得糧食安全從農業供給視角上分解為具體的“糧食穩定增產”的量的指標[2]。土地整治作為適時補充耕地和提升土地產能的重要手段[3]，可能對糧食增產穩產性產生重要作用。改革開放至今，糧食產量整體處于增長趨勢，但增長的波動性也較為明顯[4]。探索土地整治對中國糧食增產穩定性的影響機制，對合理引導土地整治工作推進，促進糧食增產穩產，具有重大的現實意義。

目前，為研究糧食產量變化特征，學者們將糧食產量分解為趨勢產量和波動產量，研究方法多是線性擬合法[5-6]、經驗模態分解方法（EMD）[7]、B-P濾波法[8]、H-P濾波法[2，4]等。其中，H-P濾波法操作相對方便，適用數據較廣泛，較具包容性及科學性[9]。關于糧食產量影響因素的定量研究，主要集中在常規投入要素、自然條件、制度政策等對糧食產量的影響[10-12]，僅少數學者對糧食趨勢產量或波動產量影響因素進行定量研究。尹朝靜等[13]分別以糧食總產量和趨勢產量為產出指標，研究氣候因素對糧食生產效率的影響。張永強等[14]利用2004—2014年數據，建立糧食趨勢產量和波動產量雙函數模型。張樹濤[15]定量研究各影響因子趨勢量對糧食趨勢產量的影響和各影響因子波動量對波動產量的影響。糧食實際產量包含趨勢因素和波動因素，要實現糧食增產穩產，必須同時把握未來糧食增產趨勢和波動情況。

關于糧食增產趨勢的影響因素，多集中于從投入產出角度研究。龍方[16]采用回歸分析法，得出化肥使用量、自然災害、農機具總動力、糧食收購價等對糧食增產的貢獻度。顧樂民[17]研究發現，中國糧食產量的增長主要取決于化肥施用量和農業機械總動力。張永強[14]以糧食趨勢產量為被解釋變量，資本、技術、勞動投入為解釋變量，構建面板回歸模型，研究各投入要素對糧食趨勢的影響。張樹濤[15]研究發現糧食播種面積趨勢量、有效灌溉面積趨勢量和科技進步對糧食總產趨勢貢獻最大，而農林牧漁從業人員趨勢量和支持農業生產和事業支出趨勢量卻抑制糧食總產趨勢的增長。

關于糧食產量波動性的影響因素，學者們多是從氣候因素來考慮。Kueh[18]調查認為氣候如降雨量的變化會使整個國家糧食產量產生較大波動。Samapundo S等[19]定量分析了水資源和溫度對產量增長的影響。龍方[19]、藺濤等[20]的研究均說明氣候變化和自然災害是造成糧食產量波動的重要原因。蔣尚明等[21]基于經驗模態分解法和集對分析理論，得出自然災害受災率對糧食單產波動的綜合影響率為31.26%。

土地整治作為解決農業灌排問題，改善農業生產條件的國家重大政策，在提高耕地產能和促進糧食增產穩定性方面發揮著巨大作用。然而現有研究中，鮮見關于土地整治對糧食產量波動作用的研究。目前，關于土地整治的研究也主要集中在土地整治的績效評價[22]，潛力分析[23]，土地整治與國民經濟[24]、農業經濟[25]的關系研究。土地整治與糧食安全的結合也主要通過間接影響耕地數量和質量角度分析[26]。土地整治作為保障糧食安全的重要舉措，對糧食增產穩產性影響如何，有待研究。基于此，本文試圖運用2000—2015年中國省域土地整治與糧食生產相關數據，采用H-P濾波法將糧食產量分解為趨勢產量和波動產量，建立雙函數面板回歸模型，從全國和不同區域層面研究常規投入要素對糧食產量趨勢的影響和土地整治對波動性的影響，以期為未來土地整治工程實施和糧食產量的穩定增長提供參考。

2 研究方法

2.1 H-P濾波法

為了更直觀地反映糧食產量的變化特征，本文運用H-P濾波法將糧食產量的長期趨勢和短期波動進行分解，并測算出波動率。H-P濾波分解是由Hodrick和Prescott[27]提出，此方法假定時間序列Yt是由趨勢性成分和波動性成分兩部分組成，則對于時間序列Yt，H-P濾波就是要選擇一個時間序列，最小化實際值和樣本點的趨勢值，即要滿足如下條件：

糧食產量波動率是指實際糧食產量偏離長期趨勢的比值，測算公式如下：

2.2 變量設置與模型構建

為考察各要素對糧食產量趨勢性和波動性的影響，分別建立趨勢產量模型和波動強度模型。由于糧食生產要素投入、技術水平及農民素質提高等社會經濟因素是一個逐漸累積的過程，表現為長期尺度的隨時間變化的平穩變化項。而氣溫、降水及極端氣候等氣候因素表現為短期時間尺度的偏離時間變化的顯著波動項[13]。因此，趨勢產量模型中以土地、勞動、資本三大常規投入要素作為解釋變量。本文要考察人為的土地整治投入對糧食產量穩定性的作用，因此在糧食產量波動強度模型中，將土地整治投入變量作為解釋變量，氣候因素作為控制變量。假設糧食生產符合Cobb-Douglas函數，為消除數據的不穩定性和異方差性，對數據進行自然對數處理，構建多元對數面板模型，具體形式如下：

3 研究區域與數據來源

考慮數據的可獲取性及研究單元之間數據的可比性，本文選擇中國除港、澳、臺以外的省（市、區）為研究對象，西藏、海南由于特殊的資源稟賦，未納入本文研究對象之列，最終研究樣本包括29個省（市、區）。糧食生產具有明顯的區域性特征，結合本文研究重點，將其劃分為主產區和非主產區。根據2001年國務院《關于進一步深化糧食流通體制改革的意見》，將河北、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、四川13個省份作為糧食主產區，將平衡區和主銷區所包含的16個省份作為非主產區，具體包括北京、天津、山西、上海、浙江、福建、廣東、廣西、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

由于1999年新時期土地整治以來，糧食產量波動性逐漸減弱，同時考慮數據可獲取性，故本文選取2000—2015年為研究時段。文中所需土地整治相關數據來源于2001—2016年《中國國土資源統計年鑒》；糧食生產相關數據來源于2001—2016年《中國統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》以及各省統計年鑒等；氣候數據來源于中國氣象數據網（http://data.cma.cn/data/detail/dataCode/B.0011.0001C.html）。需要說明的是，2005—2015年土地整治投資額年鑒上并未統計，是根據各省已知年份的土地整治投資額與實際新增費之間的比例折算而來，新增費數據則來源于國土資源部。

4 結果與分析

4.1 中國土地整治與糧食產量變化

4.1.1 土地整治的變化特征 1998年以來，中國土地整治事業由起步到較快發展，基本實現了由自發、無序、無穩定投入到有組織、有規范、有較穩定投入的轉變[28]。2000—2015年，中國土地整治總面積為1603.24×104hm2，投資額4548.05×108元，通過土地整治補充耕地448.29×104hm2，平均投資強度為1891元/畝。2000年以來土地整治規模和投資額整體呈上升趨勢（圖1），特別是2008年以來，幾乎每年國家重要文件都會提到“大規模實施土地整治”、“大力建設高標準農田”等，土地整治工作正式納入黨中央層面的戰略布局，各項基礎工作進一步強化，中國開始大規模實施土地整治[26]，而2014年整治規模和投資額驟減，2015年土地整治面積有所回升，但投資額仍繼續減少；2000—2012年，新增耕地面積變化較穩定，隨后逐年減少。

圖1 2000—2015年全國土地整治項目變化Fig.1 The changes of land consolidation projects in China from 2000 to 2015

4.1.2 糧食產量的變化特征 本文采用Eviews 6.0，用H-P濾波法分離出糧食產量長期趨勢和短期波動（圖2）。改革開放以來，中國糧食產量變化大致可分為三個階段：

（1）1978—1998年，全國糧食產量由1978年的3.0591×108t增長到1998年的5.1230×108t。從長期趨勢來看，糧食趨勢產量一直處于增長趨勢，但年增長率不斷減小，從1979的3.65%減少到1998年的0.26%。從短期波動來看，這一階段糧食產量波動頻繁且波動幅度較大，波動率最大達到9.36%。這一時期，中國的農村經濟體制發生了重大變化，原有的人民公社體制轉變為家庭聯產承包責任制，大大提高了農民生產積極性。但由于農業生產方式由集體經營轉為農戶分散經營，產權細碎化現象嚴重，對農業公共基礎設施投入減少，農民生產的風險性提高，導致農業生產效率不高。

（2）1999—2003年，糧食產量持續下降，2003年下降至4.3069×108t，相比1999年減產15.28%。長期趨勢產量的年增長率在1999—2001年為負，2003年波動幅度達到最大，為-9.94%。這一時期中國土地整治事業剛剛起步，且政府財政負擔較重，對糧食生產重視不夠，加上糧食價格長期低迷，嚴重挫傷了農民種糧的積極性。此外，農業結構調整、“退耕還林”等政策的實施，城市發展占用大量耕地，造成糧食大幅減產。

（3）2004—2015年，這一時期土地整治工作有序、高效開展，逐漸推進農業科技創新、高標準基本農田建設，同時在國家糧食直補、取消農業稅等政策驅動下，糧食產量開始回升，長期趨勢產量的年增長率也開始逐漸增大，尤其2010年以來逐漸穩定在2.60%左右。波動幅度相比2003年以前明顯減小。

4.2 土地整治對糧食產量的影響分析

為考察不同區域土地整治對糧食產量波動性的影響，本文分別對全國、糧食主產區、糧食非主產區3個區域構建模型。首先進行數據的單位根檢驗，用來檢驗面板數據的平穩性，以避免產生偽回歸問題[29]。根據Eviews 6.0軟件IPS 檢驗、PP-Fisher檢驗和ADFFisher檢驗結果，除農業勞動力、農業機械總動力和農用化肥施用量外，其他數據均平穩。對這三個變量進行一階差分后，數據平穩，可進行模型分析。然后運用Kao協整檢驗，結果顯示，ADF統計量在5%水平下表現顯著，拒絕原假設，說明因變量與自變量之間存在協整關系（表1）。

模型形式有變系數和變截距兩種，變系數模型表達的是各省的回歸結果，但本文主要從全國及各區域層面來考察，因此均使用變截距模型。然后進行Husman檢驗，以判定固定效應和隨機效應模型的適用性，結果表明，除主產區的趨勢產量模型外均適合固定效應模型。各模型估計結果見表2和表3。

圖2 1978—2015年全國糧食總產量變化Fig.2 The changes of national grain production from 1978 to 2015

表1 Kao協整檢驗結果Tab.1 The cointegration test results by Kao

表2 趨勢產量模型回歸結果Tab.2 The results of trend production regression model

表3 糧食產量波動率模型回歸結果Tab.3 The results of grain production volatility regression model

4.2.1 趨勢產量模型回歸結果分析 從趨勢產量回歸結果（表2）來看，土地、勞動、資本三大常規投入要素對糧食產量趨勢影響各異。糧食作物播種面積每增加1%，全國、主產區、非主產區糧食趨勢產量分別增產0.5556%、0.6278%和0.3467%，可見播種面積仍是保證糧食產量長期持續增產的重要手段。

農業勞動力對全國糧食趨勢產量影響不顯著。就區域而言，農業勞動力對主產區影響顯著為負（-0.1201），即隨著勞動力的減少，糧食趨勢產量呈增長趨勢。可能的原因是，糧食主產區勞動力基數較大，而隨著農業生產條件和技術水平的提高，農業生產逐漸轉變了過去以勞動力為主的生產方式。因此表現為農業勞動力不斷減少，而糧食生產效率卻在不斷提高。非主產區農業勞動力促進了糧食長期增產，可能是非主產區一般經濟較發達，非農就業機會多，加之種糧比較利益低下，農村勞動力不斷減少，導致生產能力有限，糧食生產逐漸萎縮[10]。因此，農業勞動力的大量流失會帶來非主產區糧食趨勢產量的減少。

農業機械總動力對全國和非主產區糧食趨勢產量的影響均顯著為正（0.0853和0.1012），而對主產區影響不顯著。根據儲敏[13]的研究，非主產區糧食產量雖不及主產區，但憑借自身經濟實力，加大了對農業基礎設施的投入，使得在有限的播種面積下，盡可能地提高糧食產量。農用化肥施用量在全國、主產區、非主產區的影響均顯著為正（0.2824、0.4730和0.2281），可見化肥施用量作為農資投入的代表，仍是當前保持糧食持續增產的重要措施。

4.2.2 糧食產量波動性模型回歸結果分析 根據糧食產量波動強度回歸結果（表3），土地整治規模對全國和主產區糧食產量波動均有顯著負向影響（-1.4162和-2.2215），表明土地整治面積的投入降低了糧食生產波動性。對非主產區影響不顯著。土地整治主要集中在糧食主產區，整治工程的實施解決了農業灌排、田間道路等問題，農業規模生產增加，降低了農業生產的成本和風險，從而糧食生產效率和持久穩定生產能力不斷提高。張俊峰等[25]對土地整治對農業經濟增長的效應分析結果表明，土地整治面積與農業生產總值的直接通徑系數達到0.682，可見，土地整治規模對農業生產有顯著影響，而中國當前耕地質量等級偏低，還有近70%的耕地質量有待提高。因此，要通過土地整治來增加有效耕地數量，提高耕地質量，改善農業生產條件，必須要保證一定量的土地整治規模。

單位土地整治面積投資額在全國層面影響顯著為負，可見土地整治資金投入可抑制糧食產量增長的波動性。單位土地整治投資額每增加1%，糧食產量的波動程度就下降0.7589個百分點。就區域而言，土地整治投資強度對主產區糧食產量波動有顯著負向影響（-1.3509），在非主產區影響不顯著。由圖1，1999年以來土地整治投資額整體處于上升趨勢，土地整治共投入專項資金約4548.05×108元，平均投資強度約為1891元/畝，國家對土地整治工程尤其是主產區越來越重視。根據研究結果，土地整治資金投入效果顯著，在一定程度上促進了糧食產量的穩定增長。

土地整治新增耕地面積對全國及主產區糧食產量波動的影響均顯著為正（0.8018和1.3931），對非主產區影響不顯著。這與預期不符，可能的原因是，一方面，從數據來看，通過土地整治新增的耕地越來越有限，而糧食產量增長趨于穩定。另一方面在實際土地整治中，盲目追求新增耕地數量的增加[25]或建設用地占用了質量較高的耕地，補充和新增的耕地本身質量不高，不易耕作，造成糧食產出不高，因此表現為質量較低的新增耕地數量抑制了糧食增產穩定性。可見，簡單的增加耕地數量已不能帶來糧食產量的大幅提高，當前，國家也在不斷調整土地整治的目標和要求，從單純地增加耕地數量向增加耕地數量、提高耕地質量、改善耕地綜合生產能力的目標轉變。

從氣候因素來看，在全國層面，極端高溫對糧食產量波動有著正向影響。在主產區，糧食產量波動同樣受極端高溫的影響，影響系數為0.3571。因此，控制作物生長季的極端高溫，可以在一定程度上減少糧食產量增長的波動性。主要作物生長期降水量對非主產區的糧食產量波動產生顯著的負向影響，降水量每增加1%，糧食產量波動幅度就會降低2.4342個百分點。可見，在非主產區有較明顯的干旱現象，作物生長的水分不足，產出穩定性下降。

5 結論與討論

5.1 結論

本文采用2000—2015年全國和糧食主產區、非主產區的面板數據，首先運用H-P濾波法將糧食產量分離，分析其趨勢性和波動性，然后基于C-D生產函數，分別構建趨勢產量模型和波動強度模型，分析各投入要素對糧食趨勢產量的影響及土地整治對糧食產量波動性的影響，得出以下結論：

（1）改革開放以來，糧食產量呈波動中增長趨勢，但波動幅度逐漸降低，2003年降幅達到最大，隨后增長趨于穩定。

（2）從長期趨勢來看，糧食作物播種面積和農用化肥施用量對全國和各區域糧食趨勢產量均有顯著正向影響，可見播種面積和以農用化肥為代表的農資投入仍是保證糧食持續增產的重要手段；農業勞動力對糧食產量的長期趨勢影響在全國層面不顯著，在主產區表現為負（-0.1201），非主產區表現為正（0.2232），說明糧食主產區存在勞動力過剩現象，而長期來看，非主產區農業勞動力的大量流失卻會帶來糧食減產；農業機械總動力在全國和非主產區的影響均顯著為正，在主產區表現為不顯著。

（3）土地整治對糧食產量波動作用明顯，土地整治規模每增加1%，全國、主產區的糧食產量波動幅度分別下降1.4162%和2.2215%。單位土地整治投資額每增加1%，全國、主產區糧食產量波動強度分別下降0.7589%和1.3509%。土地整治新增耕地面積對全國和主產區的糧食產量波動強度影響為正。可能是因為通過土地整治新增的耕地質量較低，產出不高，抑制了糧食產量穩定增長。土地整治的投入在非主產區均表現為不顯著。

（4）氣候因素影響糧食產量波動。全國和主產區的糧食產量波動主要受極端高溫的影響，非主產區降水量減少將加劇糧食產量的波動性。

根據上述研究結果，可得到如下啟示：（1）應將土地整治投入機制與農業生產運行機制、自然因素等相結合，促進糧食長期持續增產穩產。（2）繼續推進土地整治工程的實施，并優先推進主產區土地整治和耕地保護工作，在保證土地整治面積的前提下，制定和規范投資標準，合理增加投資強度，整合涉農資金，切實將資金用于改善整治區的灌排、道路等基礎設施條件，提高糧食生產效率。（3）在土地整治過程中，不能片面追求新增耕地數量的增加，還應不斷提高耕地質量，加大中低產田改造，建立高產穩產農田，提高糧食生產能力。（4）因地制宜、合理引導農業勞動力。農村勞動力轉移已不可避免，應利用先進的科學技術，加強培育高素質、專業化的新型生產主體，完善和加強糧食生產相關支持政策，提高農民的種糧比較利益。（5）應加強農業基礎設施建設，提高防災抗災能力，減少自然災害對糧食生產的影響。

5.2 討論

本研究存在以下不足：一是由于數據獲取的復雜性，本文僅研究了中國省域尺度的糧食產量變化和影響因素，在一定程度上影響了研究深度。二是指標選取問題。在趨勢產量影響因素分析時，僅選取了糧食播種面積、農業勞動力、農業機械總動力和農用化肥施用量4個指標，而并未考慮如農藥使用量、種子費、塑料薄膜使用量等其他影響因子。氣候因素中，作物生長期降水量、平均氣溫等指標選取較粗糙，由于作物在不同的生長階段所需的降水量、氣溫值是不同的，且省域內不同地區的氣候要素也差別較大，而文中并未細分作物不同生長階段和省域內不同地區的降水量、氣溫等，可能會對結果造成影響。三是模型構建問題。糧食生產與各影響因素不一定都呈線性關系，后期可考慮加入二次項或交互項的問題。

參考文獻（References）：

［1］周志剛，鄭明亮. 基于對數均值迪氏指數法的中國糧食產量影響因素分解［J］.農業工程學報，2015，31（2）：1 - 6.

［2］葉明華. 中國糧食實現穩定增產了嗎？——基于1978—2009年糧食主產區糧食產量的H-P濾波分解［J］.財貿研究，2012，（3）：15 - 21.

［3］童彤. 加大土地整治促進糧食產能提升［N］.中國經濟時報，2017 - 01 - 04（002）.

［4］高帆. 我國糧食生產的波動性及增長趨勢：基于H-P濾波法的實證研究［J］.經濟學家，2009，（5）：57 - 68.

［5］李靖，孫曉明. 省域糧食單產水平與波動狀況研究［J］ .中國人口·資源與環境，2011，（4）：76 - 80.

［6］喻翠玲，馮中朝. 我國糧食生產的波動性及其影響因素分析［J］.農業現代化研究，2006，27（1）：7 - 10.

［7］劉會玉，林振山，張明陽. 基于EMD的我國糧食產量波動及其成因多尺度分析［J］.自然資源學報，2005，20（5）：745 - 751.

［8］程杰，武拉平. 我國主要糧食作物生產波動周期研究：1949—2006年［J］.農業技術經濟，2007，81（5）：80 - 87.

［9］王桂芝，陸金帥，陳克垚，等. 基于HP濾波的氣候產量分離方法探討［J］.中國農業氣象，2014，35（2）：195 - 199.

［10］王躍梅，姚先國，周明海. 農村勞動力外流、區域差異與糧食生產［J］.管理世界，2013，（11）：67 - 76.

［11］陳秧分，李先德. 中國糧食產量變化的時空格局與影響因素［J］.農業工程學報，2013，29（20）：1 - 10.

［12］姚成勝，李政通，易行. 中國糧食產量變化的驅動效應及其空間分異研究［J］.中國人口·資源與環境，2016，26（9）：72 - 81.

［13］尹朝靜，李谷成，葛靜芳. 糧食安全：氣候變化與糧食生產率增長——基于HP濾波和序列DEA方法的實證分析［J］.資源科學，2016，38（34）：665 - 675.

［14］張永強，張曉飛，周寧，等. 農戶資本投入不確定性對糧食產量影響的空間差異分析［J］.農業技術經濟，2017，（3）：14 - 24.

［15］王樹濤. 區域耕地生產力穩定性評價體系研究［D］.保定：河北農業大學，2008.

［16］龍方，楊重玉，彭澧麗. 糧食生產波動影響因素的實證分析——以湖南省為例［J］.農業技術經濟，2010，（9）： 97 -104.

［17］顧樂民. 基于最小一乘準則的中國糧食產量與影響因素的相關性分析［J］.農業工程學報，2013，29（11）： 1 - 10.

［18］Kueh Y Y. Weather cycles and agricultural instability in China. Agricultural Economics，1986，37（1）：101 - 104.

［19］Samapundo S, Devlieghere F, De Meulenaer B, et al. Predictive modelling of the individual and combined effect of water activity and temperature on the radial growth of Fusarium verticilliodes and F-proliferatum on corn［J］.International Journal of Food Microbiology，2005，105（1）：35 - 52.

［20］龍方，楊重玉，彭澧麗. 自然災害對中國糧食產量影響的實證分析——以稻谷為例［J］.中國農村經濟，2011，（5）：33 - 44.

［21］藺濤，謝云，劉剛，等. 黑龍江省氣候變化對糧食生產的影響［J］.自然資源學報，2008，23（2）：307 - 318.

［22］蔣尚明，金菊良，許滸，等. 基于經驗模態分解和集對分析的糧食單產波動影響分析. 農業工程學報，2013，29（4）：213 - 221.

［23］謝向向，張安錄，楊蒙. 土地整治績效空間差異及投入優先序——以湖北省為例［J］.資源科學，2016，38（11）：2058 - 2071.

［24］趙玉領，蘇強，吳克寧，等. 河南嵩縣土地整理的數量質量潛力［J］.農業工程學報，2008，24（9）：73 - 78.

［25］管栩，金曉斌，周月書，等. 農村土地整治項目對國民經濟影響的定量分析——以長沙縣福臨鎮土地整治項目為例［J］.中國土地科學，2013，27（2）：39 - 45.

［26］張俊峰，張安錄. 土地整治對中國農業經濟增長的效應分析——基于通徑分析法［J］.東北農業大學學報（社會科學版），2014，12（2）：1 - 6.

［27］王軍，鐘莉娜. 中國土地整治文獻分析與研究進展［J］ .中國土地科學，2016，30（4）：88 - 97.

［28］HODRICK R J, E C PRESCOTT. Postwar U. S. business cycles: An empirical investigation［J］.Journal of Money,Credit, and banking，29（1）：1 - 16.

［29］樊閩. 中國土地整理事業發展的回顧與展望［J］.農業工程學報，2006，22（10）：246 - 251.

［30］易丹輝. 數據分析與Eviews應用［M］.北京：中國人民大學出版社，2014.