我國糧食生產格局演變下的糧地匹配

王松南 穆月英

(中國農業大學 經濟管理學院，北京 100083)

糧食安全事關國計民生，糧食連年豐產背后是人口增長與高城鎮化率帶來的人地矛盾和糧食生產壓力。我國糧食生產區域發展不平衡問題突出，2019年，13個主產省份糧食播種面積占全國75.52%，產量占全國78.89%，糧食庫存占全國71%，而主銷區糧食庫存僅占9%，糧食生產呈現顯著的空間集聚效應，主要糧食品種生產重心北移，東北糧食重要地位逐步顯現，東北區和冀魯豫區成為我國糧食生產重心；東部糧食生產地位明顯下降，中部糧食生產地位減弱，西部糧食生產地位顯著提升，從糧食主產區角度，主產區地位不斷提升，主銷區地位不斷下降，主要糧食品種生產向優勢區域集中，“南糧北運”逐漸變為“北糧南運”。

自然稟賦是影響糧食生產格局演變的重要因素，糧食生產離不開土地和水，糧食播種面積、灌溉面積等是影響糧食生產格局變化的重要因素。耕地面積增加、耕地質量提高能促進糧食產業發展，南方產區土地資源限制了該地區糧食生產進一步發展，糧食生產將更多向土地平整連片的北方優勢產區集中。勞動力也是影響糧食生產格局演變的重要因素，農村勞動力的非農轉移、農村勞動力老齡化和糧食生產勞動力價格等因素影響糧食生產規模、種植結構及種植意愿。勞動力外流對主產區和主銷區的影響存在爭議，王躍梅等認為農村勞動力外流對主銷區無顯著影響，對主產區有顯著負向影響；程名望等則認為勞動力外流對主銷區存在顯著負影響，對主產區和產銷平衡區不存在顯著影響。除此之外，對糧食生產格局演變的研究也開始轉向社會經濟的研究。譚智心等認為糧食生產區域差異的主要原因在于人地矛盾。農業作為相對弱勢的產業，收益不高，而糧食生產的空間集聚能夠形成收入效應，增加農民收入，成為生產格局的演變的內在動力。

已有研究關注了糧食生產格局的演變，對其原因及影響的研究較為豐富，但是針對糧食生產格局的演變是否優化了資源配置鮮有關注，對產業集聚效果的研究也多集中于經濟效應，很少關注這種產業集聚是否與資源稟賦匹配。基于此，本研究在梳理我國糧食生產演變格局的基礎上，從資源配置角度出發，研究空間演變格局與土地資源的匹配程度，以期為當前格局下如何優化資源配置提出政策建議。

1 糧食生產格局的演變

糧食主要包括小麥、稻谷、玉米、豆類和薯類，建國以來，我國糧食產量呈現波動增長的趨勢，2019年全國糧食總產量達6 638.5億kg，比2018年增加59.5億kg，增幅0.9%；分品種看，稻谷產量比上年降低1.2%，其他糧食作物產量均增加；從區域看，內蒙古和東北地區糧食增產最多，共增加57.8億kg，全國17個省(區、市)糧食增產，14個省(區、市)糧食減產；糧食主產區生產能力逐漸增強，2019年13個主產省份播種面積占全國75.52%，糧食產量占全國78.89%，三大主糧生產呈現明顯的地域集中和北移趨勢，北方成為糧食增長重心，西部實現糧食基本自給，南方糧食供需日益失衡，東北成為最大的糧食調出區。本研究選取全國31個省份(統計數據未含港、澳、臺地區，下同)糧食生產數據，涉及的研究對象省份及南北方劃分標準如表1所示；此外，學術界對于糧食的概念界定分為廣義和狹義，本研究選取廣義的糧食概念，即不僅包含三大主糧作物：稻谷、玉米和小麥的狹義概念，還包括豆類作物和薯類作物。

表1 南北方地區與糧食主產區劃分標準
Table 1 South and north regions and main grain-producing areas

地區Region省(市、自治區)Province糧食主產區Major grain-producing area北方North北京、天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東、河南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆河北、遼寧、吉林、黑龍江、山東、河南、內蒙古南方South上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏江蘇、安徽、江西、湖北、湖南、四川

注：統計數據未含港、澳、臺地區。下同。

Note: The data do not include those of Hong Kong, Macao and Taiwan regions. The same below.

1.1 糧食種植結構變化

伴隨糧食生產重心北移，不同糧食產區的種植結構發生明顯變化。如圖1，從2003到2019年，北方糧食主產區稻谷、小麥和玉米產量分別增加2 636.9萬t、2 955.6萬t和10 869.4萬t，漲幅分別達到137.6%、59%和145.1%；南方糧食主產區稻谷、小麥和玉米產量分別增加2 984.1萬t、1 759.3萬t 和1 285.9萬t，漲幅分別達到34.6%、94.5%和100.7%，南方主產區三大主糧作物產量增長率均低于北方主產區，雖然小麥產量增幅超過北方主產區，但是南方主產區小麥生產規模仍然遠低于北方主產區，作為南方主產區優勢作物的稻谷，增幅遠低于北方主產區，其種植優勢正在減弱；北方糧食主產區稻谷和玉米產量增長顯著，玉米和小麥的種植優勢依然穩固，稻谷成為北方主產區糧食生產重要的增長點。

數據來源：《中國統計年鑒》[20]。Data source: China Statistical Yearbook[20].圖1 2003—2019年不同糧食主產區糧食種植結構變化Fig.1 Changes in grain planting structure in major grain-producing areas from 2003 to 2019

國家先后提出《國家糧食安全中長期規劃綱要(2008—2020年)》《全國新增1 000億斤糧食生產能力規劃(2009—2020)》、糧食行業的“十二五”和“十三五”發展規劃綱要，以提高糧食產量，保障糧食安全，在最新的《第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》也提出，要夯實糧食生產能力基礎，保障農產品供給安全，到2025年我國綜合生產能力要超過6.5億t。基于保障糧食安全的政策大背景，全國糧食種植面積穩步提升，但在糧食產量和生產結構的時空變化背景下糧食種植面積呈現先升后降的特征。2003—2019年，我國主要糧食作物播種面積先整體上升后趨于穩定，糧食播種面積占農作物總播種面積從66.5%增長到72.6%，其中玉米種植面積增幅最大，從2003年的2 406.8萬hm增加到2019年的4 128.4萬hm，增長71.5%。

1.2 糧食生產區域特征

根據《中國綜合農業區劃》確定的九大一級農業區，將我國13個糧食主產省主要劃分為5個糧食主產區，即西南區、東北區、黃淮海區、長江中下游區和內蒙古區。13個糧食主產省區劃及主要糧食作物全生育期如表2所示。

秦嶺淮河以南、青藏高原以東，以稻谷生產為主，同冬作小麥等進行復種輪作，實行一年兩熟或三熟，糧食復種指數約為195%；秦嶺淮河以北以小麥生產為主，在其偏南的冬麥區主要和夏作玉米、稻谷和大豆進行輪作，實行兩年三熟或一年兩熟，糧食耕地復種指數約為150%；在其偏北的春麥區主要同稻谷、玉米等輪作，基本實行一年一熟，復種指數約為115%；東北產區以玉米、大豆、高粱、稻谷為主和小麥輪作，基本實行一年一熟，復種指數低于100%。2003—2019年五大糧食產區糧食產量及占比如表3所示。

2003—2019年，東北區、黃淮海區和內蒙古區，糧食產量占比分別提升6.24%、21.81%和2.34%，長江中下游區和西南區，糧食產量占比分別下降0.85%和1.82%，糧食生產北移趨勢明顯，且東北區成為糧食產量增長核心區，結合不同地區熟制及復種指數，北方三區土地承受更大資源壓力。

表2 糧食主產區區劃及主要作物全生育期
Table 2 Division of main grain producing areas and the whole growth period of main crops

農業區 Agricultural area 省(自治區)Province作物全生育期Whole growth period of crops玉米Corn小麥Wheat稻谷Rice西南區 Southwest四川5—9月10月—次年5月5—9月東北區 Northeast黑龍江、吉林、遼寧5—9月4—7月5—9月黃淮海區 Huanghuai area河北、山東、河南5—9月10月—次年5月5—9月長江中下游區Middle and lower reaches of Yangtze River湖北、湖南、江西、安徽、江蘇5—9月10月—次年5月4—10月內蒙古區 Area of Inner Mongolia內蒙古5—9月4—7月5—9月

表3 2003—2019年糧食產區產量及占比變化
Table 3 Changes in output and proportion in grain-producing areas from 2003 to 2019

農業區 Agricultural area 2003年糧食產量/萬tGrain outputin 20032003年糧食產量占比/%Proportion of grainoutput in 20032019年糧食產量/萬tGrain outputin 20192019年糧食產量占比/%Proportion of grainoutput in 2019東北區 Northeast6 270.214.5613 810.920.80黃淮海區 Huanghuai area9 392.821.8115 791.623.79長江中下游區Middle and lower reaches of Yangtze River10 500.724.3815 617.523.53西南區 Southwest3 054.17.093 498.55.27內蒙古區 Area of Inner Mongolia1 360.73.163 652.55.50

1.3 糧食主產區生產格局演變

從糧食主產區來看，南北方糧食產量差別更為顯著，2003—2019年，全國糧食產量增長54.13%，13個糧食主產省中，北方糧食主產區糧食產量增長均超過全國平均水平，黑龍江和內蒙古的增長率達到198.65%和168.43%；南方糧食主產區中除安徽超過全國平均水平外，均低于平均水平(表4)。可見全國糧食產量增長的主要動力來自北方糧食主產區，且黑龍江和內蒙古最為突出。在2003—2019年，南北方糧食產量增長的巨大差異也表明我國糧食生產重心向北偏移。

2 糧食生產與土地資源匹配的定量評價

我國糧食生產空間演化趨勢顯著，在人地矛盾緊張的背景下，耕地資源壓力大，糧食生產格局與糧地資源匹配程度也發生變化。把握我國糧食生產格局空間演變趨勢的同時，要進一步進行定量分析，明確當前生產格局下糧食生產與土地資源匹配情況。評價區域差異的方法豐富，從應用性和直觀性考慮，本研究借助GIS地理信息系統采取標準差橢圓法度量糧食生產重心轉移，采用基尼系數和不平衡指數來評價糧食生產與土地資源分布、糧食生產用地的空間差異及時間上的變化。

表4 2003—2019南北方糧食主產區糧食產量及變化率
Table 4 2003-2019 grain output and change rate in major grain producing areas in south and north China

糧食主產區 Major production areas 糧食產量/萬t Grain output2003年2019年變化率/%Gradient北方North China 河北 Hebei2 387.83 739.256.60 遼寧 Liaoning1 498.32 430.062.18 吉林 Jilin2 259.63 877.971.62 黑龍江 Heilongjiang2 512.37 503.0198.65 山東 Shandong3 435.55 357.055.93 河南 Henan3 569.56 695.487.57 內蒙古 Inner Mongolia1 360.73 652.5168.43南方 South China 江蘇 Jiangsu2 471.93 706.249.93 安徽 Anhui2 214.84 054.083.04 江西 Jiangxi1 450.32 157.548.76 湖北 Hubei1 921.02 725.041.85 湖南 Hunan2 442.72 974.821.78 四川 Sichuan3 054.13 498.514.55

注：數據來源：《中國統計年鑒》。

Note:Data source: .

2.1 我國糧食生產重心轉移的度量

標準差橢圓算法通常用于表征1組點或區域的趨勢，通過橢圓的空間分布范圍、長軸、短軸、方位角等基本參數定量描述1組數據的空間分布特征。本研究借助該方法使用ArcGis軟件，將31個省級行政區省會城市作為該省數據中心坐標點，分別選取2003、2011和2019年糧食生產數據分析糧食生產重心轉移情況。糧食總體(稻谷、小麥、玉米、豆類和薯類作物)和三大主糧產量及播種面積時空演化如圖2所示。

圖中橢圓的中心點表示分布的中心位置，長半軸表示分布方向，短半軸表示分布范圍。長短半軸的差(扁率)越大，方向性越顯著，短半軸越短，表示分布呈現的向心力越明顯。糧食總體、稻谷、小麥和玉米產量及播種面積橢圓分布參數如表5所示。

從參數結果來看，我國糧食生產有明顯的方向性，呈現顯著的北移趨勢，稻谷和玉米種植重心向東北偏移，小麥生產重心向西北偏移，稻谷橢圓分布的扁率最大，方向性最顯著，稻谷產量的北移趨勢相較播種面積更明顯，這表明稻谷生產重心北移對北方產區形成的土地資源壓力更大。

2.2 糧地資源配置及影響因素

基尼系數常用于衡量均衡度。本研究采用土地—糧食產量基尼系數(GA)表示區域土地資源和糧食生產的匹配度，反映糧食生產相對土地資源的區域集中狀態，該指標越大表示全國土地資源稀缺地區的糧食產量越大；采用糧食播種面積—產量的基尼系數(GB)表示糧食播種面積和產量的匹配度，反映糧食生產相對糧食播種面積的區域集中狀態，該指標越大表示糧食播種面積較少的地區糧食產量越大，即省際間糧食播種生產率差距相對較明顯。計算步驟為：以農作物播種面積和糧食播種面積為指標升序排列，計算各省份農作物播種面積、糧食播種面積和糧食產量及稻谷、小麥、玉米、豆類和薯類的累計百分比，全國范圍內的基尼系數公式如下：

圖2 糧食總體和三大主糧產量及播種面積時空演化Fig.2 Spatial and temporal evolution of total grain yield and sown area of three major grains

(1)

式中：

x

表示第

i

個省份的農作物播種面積(或糧食播種面積)累計百分比;

y

表示第

i

個省份的糧食產量(或不同糧食作物產量)累計百分比;

x

=

y

=0。土地資源—糧食產量基尼系數(GA)和糧食播種面積—糧食產量基尼系數(GB)結果如表5所示。通過土地資源—糧食產量基尼系數(GA)可知，糧食生產與土地資源的不匹配逐漸加劇，豆類作物不匹配現象最顯著。

基尼系數是基于收入分配的洛倫茲曲線提出的，有學者關注到由于借貸產生的負收入會導致基尼系數產生負值，傳統的基尼系數認為，人群的收入為正(或負收入僅占人群中小部分，幾乎可以忽略)，所以基尼系數始終為正。用于度量土地資源和糧食生產匹配程度的基尼系數不同，受到眾多因素如氣象災害、政策性結構調整、休耕、撂荒等影響，糧食可能在短時間內造成減產甚至絕收，不同糧食作物由于地區間種植結構差異可能也存在差異；由于生產管理水平提高、土地肥沃、種植品種等差異，也會存在豐產的可能，因此，該基尼系數可能出現負值。以稻谷洛倫茲曲線(圖3)為例，稻谷GB為負，表明糧食種植面積越大的地區，稻谷產量越低，結合圖1可知，糧食播種面積較大的北方地區種植結構更偏向于種植小麥和玉米。而對于種植結構集中的糧食品類，出現基尼系數為負的現象則說明該地區土地資源利用率不高，未形成規模效應，粗放式生產降低了土地的邊際產出率，存在土地資源浪費的現象。

表5 糧食總體及三大主糧橢圓分布
Table 5 Grain and elliptic distribution of three main grain

項目 Item 年份Year橢圓中心橫坐標Center X橢圓中心縱坐標Center Y橢圓長軸長度Std dist X橢圓短軸長度Std dist Y橢圓方向角度Rotation2003113.8933.8011.847.2055.06產量Yield2011114.6734.9012.347.2655.91糧食總體Grain2019114.9435.4912.517.2056.922003113.7934.0612.106.9052.82播種面積Sown area2011113.2433.9612.088.0760.762019114.6335.3412.756.9754.892003113.7930.1110.865.5150.31產量Yield2011115.0731.5612.245.2945.77稻谷Rice2019115.4732.075.0312.6044.422003113.7929.7810.705.3648.50播種面積Sown area2011114.7730.965.1312.1144.902019115.3431.714.9012.7043.492003112.5735.159.644.6697.59產量Yield2011113.0335.2410.184.45102.12小麥Wheat2019113.5735.159.543.71105.742003112.2834.669.385.3491.14播種面積Sown area2011112.5434.9910.165.1498.642019113.0534.999.904.33104.082003115.1437.5113.156.2662.20產量Yield2011115.8738.3013.396.0562.48玉米Corn2019115.8038.5513.736.2964.942003114.7736.8213.045.9457.43播種面積Sown area2011115.2737.5813.455.9958.822019115.5037.9013.526.0560.60

基尼系數用于評價全國范圍內糧食生產與土地資源的匹配程度，分省份的糧食生產與土地資源匹配程度需要利用不平衡指數進行衡量。在坐標軸上以

a

為橫坐標，以

b

為縱坐標得到點(

a

，

b

)，當|

b

-

a

|越小，則該點與直線b=a的距離

d

越近，即二者匹配程度較高；反之，二者匹配程度較低，計算公式如下：

表6 2003與2019年糧食生產與土地資源匹配情況
Table 6 Matching of grain production and land resources 2003 and 2019

項目 Item 土地資源-糧食產量基尼系數GA糧食播種面積-糧食產量基尼系數GB2003年2019年2003年2019年糧食總體 Grain0.000.08-0.020.12稻谷 Rice-0.100.14-0.17-0.17小麥 Wheat0.310.270.280.21玉米 Corn-0.050.11-0.020.08豆類 Beans0.080.330.120.26薯類 Potato-0.12-0.23-0.14-0.37

圖3 稻谷洛倫茲曲線Fig.3 Lorentz curve of rice

(2)

式中：

a

和

b

分別為省份農作物播種面積(或糧食播種面積)和糧食產量占全國的比重。

d

進而具體化為土地資源-糧食產量不平衡指數。13個糧食主產省份不平衡指數情況如圖4所示。

3 小結與對策建議

3.1 小結

本研究利用我國2003—2019年的糧食生產數據，分析糧地資源和糧食生產的時空變化趨勢，借助GIS地理信息系統、基尼系數和不平衡指數對我國糧食生產與土地資源匹配及演化趨勢進行分析，主要結論如下：

第一、總體來看，我國糧食播種面積不斷擴大，糧食產量穩中有升。糧食生產重心逐漸北移，呈現方向分布特征；具體地，從2003到2011再到2019年，糧食總體產量中心從河南省漯河市臨潁縣轉向河南省開封市祥符區再轉向河南省安陽市滑縣；糧食播種面積中心從河南省平頂山市郟縣轉向河南省安陽市滑縣再轉向河南省許昌市魏都區。13個糧食主產省份地位不斷提高，北方主產區地位提升明顯，稻谷和玉米生產重心向東北偏移，小麥種植向西北偏移。

圖4 糧食主產區不平衡指數Fig.4 Imbalance index in major grain-producing areas

第二、分品種來看，從2003到2011再到2019年，稻谷產量中心從河南省信陽市商城縣轉向河南省信陽市新縣再轉向湖北省荊州市洪湖市；稻谷播種面積中心從湖北省咸寧市赤壁市轉向河南省信陽市商城縣再轉向湖北省武漢市新洲區；小麥產量中心從河南省焦作市博愛縣轉向河南省洛陽市新安縣再轉向河南省濟源市；小麥播種面積中心從河南省濟源市轉向河南省新鄉市獲嘉縣再轉向河南省焦作市溫縣；玉米產量中心從河北省邢臺市新河縣轉向河北省滄州市獻縣再轉向河北省保定市蠡縣；玉米播種面積中心從河北省衡水市冀州區轉向河北省邯鄲市永年區再轉向河北省衡水市深州市。

第三、糧食總體的土地資源-糧食產量基尼系數(GA)擴大了，表明糧地匹配問題更加突出，其中稻谷和玉米的GA由正變負，表明土地資源更豐富的種植區稻谷和小麥單產提高，緩解了土地資源貧瘠地區這兩種糧食作物的生產壓力；小麥的GA降低，表明小麥生產和土地資源匹配問題得到改善，但是仍然存在糧地匹配問題；豆類GA大幅提升，糧地匹配問題最突出，與生產格局演變對比分析發現，豆類作物生產集中于東北地區，土地資源壓力最大；薯類GA負向增大，表明土地資源豐富種植區承擔了更多的薯類生產，土地資源壓力大。糧食總體的播種面積-產量基尼系數(GB)由負轉正，表明高播種面積產區的單產提升，玉米也是如此；稻谷和小麥GB變化不大，豆類GB增大，高播種面積產區壓力不斷增大；薯類GB負向增大，表明高播種面積區生產效率下降，中低播種面積產區承擔更大生產壓力。

第四、遼寧、吉林、山東、江蘇、江西、湖北、湖南和四川的土地資源與糧食生產不平衡指數為負，說明糧食產量比重超過了土地資源比重；黑龍江、安徽的土地資源與糧食生產不平衡指數為正，說明糧食產量比重低于土地資源比重；河北和河南的土地資源與糧食生產不平衡指數由正變負，說明糧食產量比重由2003年低于土地資源比重變化為2019年高于土地資源比重，四川則完全相反。從時間趨勢看，所有土地資源不平衡指數為負的主產區及黑龍江、內蒙古和安徽，土地資源開發速度都高于糧食生產擴大速度，這表明土地資源并未得到充分利用；而河北和河南土地資源開發速度則低于糧食生產擴大速度，土地資源壓力從2003到2019年驟增。

3.2 對策建議

根據上述對糧食生產和土地資源匹配特征的研究，提出政策建議如下：

第一、糧食集中生產有利于發揮產業優勢，提高生產效率，但是也擴大了風險，一旦主產區遭遇自然災害，可能在短時間內造成區域性供給不足；此外，過于集中的糧食生產也會限制該地區其他產業發展，形成地區間經濟差異，不利于保障民生。應在保證糧食安全的前提下，統籌布局糧食生產，降低主產區糧食生產壓力，挖掘非主產區糧食生產潛力，分散糧食生產重心。

第二、當前產區糧食生產結構單一化趨勢明顯，應豐富產區種植結構，保障糧食供給的同時還可提升農戶抵御市場風險的能力，提升糧食生產技術水平，緩解單一化生產帶來的資源壓力。

第三，分品種，提升稻谷和薯類高播種面積地區生產效率，緩解中低播種面積地區生產壓力；合理規劃小麥生產，挖掘非小麥主產區的小麥生產能力；分散豆類生產，挖掘東北地區以外非傳統豆類種植區的生產可能性。

第四、重視糧食生產的同時，更要提升糧食收儲階段的關注，要讓糧食收儲在可控范圍內逐步市場化，以配合其他生產要素的市場化行為，提升收儲價格，保障糧農利益，這樣不僅可以縮小主產區同非主產區經濟差距，也能提升非主產區糧食生產規模。