我國糧食安全與生態安全空間包容性研究
——以糧食主產區為例

鄭克強 金恩燾 宋 焱 羅海平

(南昌大學 管理學院/中國中部經濟社會發展研究中心，江西 南昌 330027)

“確保國家糧食安全，把中國人的飯碗牢牢端在自己手中。”這擲地有聲的話語，是習近平總書記對新時代實施鄉村振興戰略的諄諄教導。自我國實行農村家庭聯產責任承包制以來，河南、河北、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、山東、湖北、湖南、江西、安徽、四川等13個糧食主產省(區)糧食產量基本保持在全國70%左右，歷年全國糧食增產貢獻率達95%，是國家糧食安全最重要的保障區。2010年國務院印發的《全國主體功能區規劃》中，上述13個糧食主產區同時也是中國最重要的生態屏障區，肩負國家糧食安全和生態安全主體功能。但是，由于長期以來對生態環境的漠視，中國主要糧食產區均存在不同程度的生態破壞或生態失調，給我國的糧食安全帶來了隱患。為此，2016年中央一號文件提出加強資源保護和生態修復，實現糧食生產與農田生態系統的協調與可持續。2017年中央一號文件要求積極推進農業供給側結構性改革、實現從量到質的糧食安全戰略轉換，而實現新的糧食安全戰略離不開生態安全的支撐。黨的十九大報告也就加快生態文明體制改革，建設美麗中國內容提出了“優化生態安全屏障體系”的要求。

有關糧食安全與生態安全問題的研究由來已久。萊斯特·布朗(1995)曾就中國耕地資源短缺和農田生態問題提出“誰來養活中國？”的質疑，*Brown L R. Who Will Feed China?[M].New York: Nortn&Company,1995.一時間，中國糧食安全成為全球關注的焦點。富蘭克林·H·金(2011)也指出糧食安全保障不能超出生態生產潛力，不能對整個生態系統構成威脅*富蘭克林·H·金：《四千年農夫：中國、朝鮮和日本的永續農業》，程存旺、石嫣/譯，東方出版社2011年版，第47-49頁。聯合國糧農組織(FAO)和經合組織(OECD)在《Agricultural Outlook2013-2022》中預言，在資源環境約束下生態安全和糧食安全的矛盾將不斷加深。鑒于糧食生態安全面臨的嚴峻形勢，對糧食生態安全進行實證測算與評估成為新的研究熱點。在測量方法上，Lautenbach等(2011)提出生態系統服務價值(ESV)概念，[注]Lautenbach S, Kugel C, Lausch A, Seppelt R. Analysis of historic changes in regional ecosystem service provisioning using land use data. Ecological Indicators, 2011, 11(2): 676-687.根據ESV定義，提供糧食和原材料食物是區域生態系統的直接價值，從而為區域糧食安全和生態安全二者關系的量化研究提供了較好范式。針對中國糧食安全與生態安全關系，田克明等(2005)研究了土地生態安全對糧食安全和經濟安全的影響和作用機制，構建了農用地生態安全評價方法。姜俊紅等(2005)通過實證評估和測算發現，糧食生產活動對土地生態服務價值存在較強反作用關系，單位面積土地生態系統服務價值呈現“沼澤>水域>林地>草地>耕地”的遞減趨勢，而且糧食作物種植和生長會帶來耕地以及生態系統服務價值損失。劉渝、張俊飚(2010)則研究了水資源生態安全與糧食安全關系，并制定了雙重安全評價體系。何玲、賈啟建等(2016)以河北省黃驊市為研究樣本，利用生態系統服務價值和糧食安全標準進行了生態安全底線測算。[注]何玲、賈啟建等：《基于生態系統服務價值與糧食安全的生態安全底線核算》，《應用生態學報》2016年第1期。上述分析表明，在既往的糧食生產和生態環境關系的實證研究上，研究者比較關注耕地變化對糧食生產的影響、糧食生產與生態可持續性問題以及糧食生產的資源環境成本等方面的研究。

總體來看，學術界對糧食安全和生態安全關系的研究越來越重視，但在實證研究中，糧食問題研究中的“生態因素”往往被視為“環境變量”，研究缺乏生態產出(生態系統服務價值)和糧食產能空間關系的實證考察。為此，有必要就我國13個糧食主產區糧食產能與生態系統服務價值空間包容性進行實證評估，從而探尋糧食安全和生態安全可能存在的隱患。這對確保糧食主產區實現糧食安全和生態安全雙重國家主體功能具有重要意義。

一、研究方法與模型構建

區域糧食安全和生態安全空間包容性最常見的研究方法是基于Tobler地理學第一定律的空間自相關模型。所謂空間自相關，是指空間中某空間單元與其周圍單元就某種空間屬性而言潛在的相互依賴性，即Tobler的地理學第一定律。事物彼此關聯，但較近的事物比較遠的關聯性更強。空間自相關模型已廣泛應用于空間數據挖掘、區域經濟空間差異等分析。

本研究從糧食和生態的“產出”及“產能”的視角進行研究變量的選擇，其中糧食側指標選擇有兩個：一是糧食產量，是代表糧食產出總量和規模的“年度糧食總產量”；二是代表糧食種植和產出效率的單位耕地面積的糧食產量，即“糧食單產”。而生態側選擇具有“生態產出”意義的“生態系統服務價值”作為實證用指標，以表征生態價值。實證邏輯與研究框架，見圖1。

圖1 研究邏輯與框架

(一)全局空間自相關

全局空間自相關用來檢驗整個研究域某一空間屬性是否存在空間依賴性，分析所有對象之間的平均空間關聯、空間分布模式及其顯著性。一般用莫蘭指數(Moran’s I)表示，其計算公式為：[注]孟斌、王勁峰等：《基于空間分析方法的中國區域差異研究》，《地理科學》2005年第4期。

(1)

(2)

莫蘭指數取值范圍是[-1,1]，當zI>1.96時，表示觀測值之間存在顯著空間正相關，即高觀測值與高觀測值空間聚集(H-H聚集)或低觀測值與低觀測值空間聚集(L-L聚集)，呈現空間聚集格局；當zI<—1.96時，表示觀測值之間存在顯著負相關，高觀測值與低觀測值聚集(H-L異常)，低觀測值與高觀測值聚集(L-H異常)，呈現空間異常格局。

(二)局部空間自相關

局部空間自相關性可以研究不同地理位置上可能存在的空間關聯模式，從而發現局部區域空間聚集性和分異性。局部空間自相關一般用空間關聯局域指數(Local Moran’s I)表示，計算公式為：

(3)

(三)雙變量空間自相關分析

為了分析多個變量之間的空間關聯性，Anselin L等人提出雙變量空間自相關分析方法。雙變量空間自相關分析所產生的莫蘭指數是用所有相鄰位置的加權平均值評估一個位置變量值與其他變量的相關程度。其定義為：

(4)

二、數據來源與處理

采用糧食產量(單位：千噸)、糧食單產(即單位耕地面積的糧食產量，單位：千噸/km2)作為反映糧食主產區各省(區)糧食產能的變量。以生態系統服務價值ESV作為區域生態產出價值變量。ESV(單位：107元)采取Costanza模型進行測算。模型以1hm2全國平均產量的農田每年自然糧食產量的經濟價值設定為當量“1”，其它生態類型根據生態服務價值與當量經濟價值的比值計算出當量因子：

(5)

其中，i為作物種類(主要包括稻谷、小麥、玉米)，Pi為第i種作物的全國平均價格(元/t)，qi為第i種作物單產(t/hm2)，mi為第i種作物的糧食播種面積(hm2)；M為糧食作物播種總面積(hm2)。結合不同地區每個當量的經濟價值和當量因子表eij(肖玉、謝高地，2003)可得出各省其他生態系統或其他服務功能的單價，進而根據Costanza模型計算出各類生態系統的服務價值、各項服務功能的價值和生態服務總價值：[注]謝高地、魯春霞等：《青藏高原高寒草地生態系統服務價值評估》，《山地學報》2003年第1期。

Eij=eijEa(i=1,2,…9,j=1,2…,6)

(6)

(7)

(8)

(9)

其中，Eij為第j種(包含林地、 草地、耕地、濕地、水體和未利用地等六種陸地生態系統)生態系統的第i種生態服務功能(包含食物生產、原材料供給、氣體調節、氣候調節、水源涵養、廢物處理、土壤形成與保護、生物多樣性保護和娛樂文化等九種生態系統服務功能)的單價(元/hm2)；eij為第j種生態系統第i種生態服務功能相對于農田生態系統提供生態服務單價的當量因子。Vj、Vi、V分別為第j類生態系統的生態系統服務價值、第i項服務功能的價值和生態系統服務的總價值,Aj為第j類生態系統的面積。[注]肖玉、謝高地等：《青藏高原生態系統土壤保持功能及其價值》，《生態學報》2003年第11期。本實證研究測算用土地利用、糧食產量等原始數據均來源于2016年《中國統計年鑒》，糧食價格數據來源于wind數據庫。糧食主產區空間自相關模型測算用數據如表1(部分)：[注]羅海平、宋焱等：《基于Costanza模型的我國糧食主產區生態服務價值評估研究》，《長江流域資源與環境》2017年第4期。

表1 13個糧食主產省(區)糧食產能與生態系統服務價值(部分)

三、生態服務價值與糧食產能空間自相關及分異實證分析

(一)單變量空間自相關

傳統的空間權重矩陣可按照空間邊界鄰近關系來分析，或者從區域中心出發，依照一定距離設置空間關系矩陣，探索在不同空間范圍內所形成的空間組織關系。[注]劉旭華、王勁峰：《空間權重矩陣的生成方法分析與實驗》，《地球信息科學》2002年第2期。由于四川與湖北、湖南間隔重慶市，所以本文采用基于距離標準的方法建立空間權重矩陣，運用Arcgis軟件建立含有主產區各省份質心經緯度、各指標屬性的shp文件，然后導入Geoda中進行單變量全局空間自相關與局部空間自相關分析。得到全局空間自相關莫蘭指數(見表2)：

表2 單變量全局空間自相關結果

注：p表示概率，z(I)為檢驗值，z<-1.96或z>1.96時，p<0.05，置信度大于95%

Moran’s I 即莫蘭指數，莫蘭指數>0表示空間正相關性，其值越大，空間相關性越明顯，莫蘭指數<0表示空間負相關性，其值越小，空間差異越大；莫蘭指數=0，空間呈隨機性。表(2)顯示，我國糧食主產區生態系統服務價值、糧食總產量、糧食單產三個單一變量的莫蘭指數均為正且P值小于0.01。表明中國糧食主產區糧食產量、單產以及生態系統服務價值等單一變量分布不具有隨機性，而是呈現空間自相關性，具有一定聚集效應，其中糧食產量的空間集聚性最高，莫蘭指數達到0.9278，其次是糧食單產，而生態系統服務價值的空間自相關性相對較小，莫蘭指數僅為0.1786。說明我國13個糧食主產區生態差異性較為突出，生態價值聚集關聯不夠高。

從糧食主產區生態系統服務價值看，主要呈現兩個聚集區：一是內蒙古、黑龍江、吉林、四川、湖南、湖北、江西高生態價值聚集區；二是山東、河南、河北、安徽等低生態價值組團。而從生態系統服務價值當量來看，我國東北的黑龍江、吉林、遼寧，長江流域的湖南、湖北、江西依然是高價值聚集區，地處我國東中部的山東、河南、河北、安徽生態系統價值當量則較低，屬低價值組團。從地域空間土地利用情況來看，東北三省、內蒙古以及長江流域各省，森林、濕地、草原、水體面積總體和比例較大，而河北、河南、安徽、山東四省因耕地面積較大，林地、草地、濕地面積相對較小，耕地分布數量對生態系統總的價值量影響較為明顯。

從糧食主產區的糧食產能來看，糧食產量形成了黑龍江、吉林以及河南、山東、江蘇、安徽高價值聚集區，其中黑龍江、河南的糧食產量分別為6242.2萬噸和5772.3萬噸，遠遠高于周邊各省。從糧食單產方面來看，從高到低排序依次為：吉林>江蘇>山東>湖南>湖北>江西>河南>遼寧>黑龍江>河北>四川>安徽>內蒙古。糧食產量最高的黑龍江和河南在糧食單產排名位于中游，糧食單產高的省份集中分布在中、東部四省、長江流域三省和吉林。綜合來看，我國糧食主產區糧食產能總體上呈現較強的空間自相關性，但糧食產能空間分異依然較為顯著。

(二)雙變量全局空間自相關

基于距離標準的方法建立空間權重矩陣，分別計算糧食產能與全域和耕地生態系統服務價值的全局空間自相關莫蘭指數。根據全域生態系統實證結果，糧食產量、糧食單產與生態服務價值的雙變量莫蘭指數均小于0，且均通過了顯著性檢驗，說明糧食產量、糧食單產與整個陸地生態系統的生態服務價值存在顯著的空間負相關。其中，糧食產量與生態服務價值的負相關性較強，莫蘭指數為-0.2592。從糧食生產對生態系統服務功能結構的影響及關系來看，糧食產能與生態服務價值中食物生產、廢物處理功能呈空間正相關，與生態的氣體調節價值呈現空間負相關。糧食產量與耕地不同類型生態服務價值的雙變量莫蘭指數均小于0，糧食單產與耕地不同類型生態服務價值的雙變量莫蘭指數均大于0，表明糧食產量增加會對區域耕地生態環境產生負影響，而糧食單產提升則會對耕地生態價值產生正影響。這是因為，糧食總產量反映糧食生產的規模，增大耕地面積以及施用化肥農藥是提升糧食總產量的主要手段，所以糧食總量的增大勢必會驅動區域土地利用發生較為劇烈的變化，造成林地、草地、水域、濕地等高生態服務價值的土地類型向生態價值較低的耕地轉變，而化肥農藥的濫用同樣會導致生態服務價值的損失，導致糧食單產的提高對區域生態環境的負影響要遠高于糧食總產量的提升。

表3 糧食產能與生態系統服務價值的雙變量空間自相關莫蘭指數

注：**、*分別表示在置信度為99%和95%時，相關性顯著

綜合上述實證結果，該結論與謝高地(2010)、宋利娜(2013)、齊月等(2016)等學術研究的基本結論具有一致性，即我國糧食主產區同樣存在糧食種植與生態系統服務價值的負相關性。但就中國糧食主產區而言，這種負向關系較為突出地表現在原材料供給、氣候調節、水源涵養、土壤形成與保護以及生物多樣性等生態功能方面。而就耕地本身的生態系統服務價值而言，糧食單產的提升對耕地生態價值的提升具有正相關。為此，提升糧食生產效率才是區域保持糧食安全、生態安全的有效途徑。

(三)雙變量局部空間自相關

在z檢驗的基礎上(P=0.05)繪制雙變量局部空間自相關LISA聚集圖(圖3)，用于表征區域生態服務價值與其鄰域糧食產能均值之間的局域空間關系，即高-高(high-high)、低-低(low-low)的空間正相關和低-高(low-high)、高-低(high-low)的空間負相關。由圖1可知，生態服務價值與糧食總產量呈高-低空間負相關的地區有內蒙古、吉林和遼寧，呈低-高空間負相關的地區有河北、河南和山東，這些空間負相關均達到99%置信水平。生態服務價值與糧食總產量有很強的空間異質性。糧食單產與生態服務價值呈高-高空間聚集的地區有黑龍江、四川和湖北，呈高-低空間負相關的地區有內蒙古、吉林和遼寧，呈低-高空間負相關的地區有河北、河南、山東和安徽，這些空間相關性均達到95%置信水平。

圖2 糧食產能與生態服務價值的雙變量 LISA 聚集圖

生態服務價值與糧食總產量、糧食單產的雙變量LISA分布圖分異明顯，但整體上空間分異很相似。低-高聚集區集中分布在河北、河南、山東和安徽四省，表明這些區域糧食安全的生態壓力過重，糧食安全地位明顯高于生態安全地位。高-低聚集區集中分布在中國北方的內蒙古、吉林和遼寧，生態服務價值較鄰近省份高、糧食產能較鄰近省份低，表明這些區域糧食安全的生態資源及潛力較好，糧食產能地位還有待進一步提高。高-高聚集區指生態和糧食地位均較突出，該區域集中分布在長江流域各省和黑龍江。

四、研究結論與啟示

本文基于生態系統服務價值的視角，運用空間自相關模型莫蘭指數對中國糧食主產區糧食產能與生態價值的空間相關性進行了實證測算和評估，形成如下研究結論：

第一，糧食主產區生態服務價值、糧食產能空間聚集效應明顯。生態服務價值、糧食總產量、糧食單產全局空間自相關莫蘭指數分別為0.1786、0.9278、0.6055，局部空間分異圖聚集現象明顯。生態服務價值、糧食產能空間屬性相同的區域趨向于進一步聚集，并呈現同向外溢作用。

第二，生態服務價值、糧食產能空間分異顯著，存在空間滯后異常。除黑龍江、四川在生態價值和糧食產能呈現“高-高”價值聚集外，其他糧食主產區均表現出不同程度的糧食產能與生態價值的地位以及資源配置上的空間偏離。“高-低”空間自相關的有內蒙古、吉林和遼寧；“低-高”自相關的有河北、河南、山東和安徽。

第三，糧食主產區的糧食種植對生態系統服務價值具有顯著影響。糧食產量、糧食單產與整個陸地生態系統的生態服務價值存在顯著的空間負相關，其中，糧食產量與生態服務價值的負相關性較強。糧食產能與生態系統廢物處理功能呈空間正相關，與生態的氣體、氣候調節、土壤形成、水源保護、生物多樣性等生態功能的服務價值呈現空間負相關。對耕地而言，糧食產量增加會對區域耕地生態環境產生負影響，而糧食單產卻具有正影響。可見，糧食生產效率提升是確保糧食安全和生態安全雙重目標的理論途徑。糧食安全應立足于糧食生產效率，而不是單純的提高糧食產量。

第四，受地貌、土地利用結構等復雜因素影響，糧食主產區中某些省區存在糧食產能、生態價值的空間分異以及二者地位的空間滯后異常，從而使得糧食主產區在確保糧食安全和生態安全功能時難以包容，糧食安全與生態安全的包容性較為脆弱。

以上研究結論的主要政策啟示：加強農田生態資源保護和修復，通過農業和生態的科技進步推動提高耕地產糧效率，建立農田生態補償機制，促進農業的供給側改革。研究認為，堅持糧食生產與生態服務功能協調發展是實現糧食安全和生態安全雙重目標的根本路徑。同時，本研究亦論證并支撐了我國糧食安全戰略由北向南轉移的必然性和必要性，這是我國未來糧食安全戰略的一個重要啟示。