長江經濟帶糧食安全評價及影響因素分析

黃健楓

(長江大學經濟與管理學院，湖北荊州 434023)

糧食是人們日常生活的必需品，也是社會安全的穩定器，保障糧食安全就是保障國家安全。古語有云“無農不穩，無糧則亂”，古往今來的社會動蕩都與糧食安全有著千絲萬縷的聯系，保障糧食安全就是保障社會穩定[1]。2022年中央一號文件指出要全面落實糧食安全黨政同責，嚴格糧食安全責任制考核。2021和2022年中央一號文件均指出要加快推進國家糧食安全產業帶建設。長江經濟帶是我糧食主產區之一，四川、安徽和湖南的糧食產量均在全國前十，因此研究長江經濟帶糧食安全有利于推進我國糧食安全產業帶建設，保障糧食安全。

糧食安全一直都是國際熱點話題[2]，糧食安全也是國際政治和經濟研究的首位[3]。我國是世界第一糧食生產國，也是世界第一糧食消費國，同時還是世界第一糧食進口大國，因此長期以來我國糧食生產和消費都維持在“緊平衡”狀態[4]。隨著我國經濟發展和城鎮化進程的加快，糧食需求也在進一步增長，導致糧食價格上漲，促使我國加大糧食進口量，對糧食安全產生負面影響[5]。近年來，我國糧食產量不斷攀升，但仍然存在著供求失衡[6]、區域發展不平衡[7]和環境污染[8]等問題，糧食安全形勢依然嚴峻。

同時，國際糧食貿易也存在著較大風險。第一，中美貿易摩擦。自特朗普上臺以來，出臺了一系列政策限制我國商品出口到美國，中美貿易關系急轉直下，對我糧食的進出口產生了不利影響[9-10]。第二，新冠肺炎疫情暴發。新冠肺炎疫情的暴發首先對我國的糧食生產造成了負面影響，同時疫情的蔓延也使得我國糧食的進出口也受到了極大影響[11-12]。第三，俄烏沖突。俄烏沖突的爆發對世界糧食貿易產生了極大沖擊，造成大宗商品供應不穩定，增加了我國糧食進口供應鏈的風險[13]。

綜上所述，學術界對糧食安全的研究已經較為豐富。然而，現有的研究多以國際和全國為主，對區域糧食安全的研究較少，對糧食安全影響因素的研究也多以單個為主。筆者以長江經濟帶為研究對象，根據該經濟帶2011—2020年的面板數據，對其糧食安全進行評價，分析各因素對糧食安全的影響。

1 指標選取、數據來源與研究方法

1.1 變量選取及數據來源

1.1.1糧食安全評價指標。為準確了解糧食安全各方面的發展狀況，參考高延雷等[14]、唐麗霞等[15]的研究成果，依據數據的可得性、持續性和穩定性，從數量安全、質量安全、經濟基礎、交通基礎和資源基礎等5個一級指標及14個二級指標構建糧食安全評價體系(表1)，并對長江經濟帶2011—2020年糧食安全進行評價。

表1 糧食安全指標

1.1.2影響因素指標。糧食安全涉及糧食生產、銷售、儲存、加工等方面，是一個系統性概念。為了解各外部因素對糧食安全的影響，防止糧食安全受外部因素影響，參考周博等[16]、胡慧芝等[17]和馬恩樸等[18]的研究成果，依據數據的可得性、持續性和穩定性，該研究選取以下指標做為糧食安全的影響因素(表2)。

表2 糧食安全影響因素指標

1.1.3數據來源。數據主要由2011—2020年《中國農村統計年鑒》和長江經濟帶各省(市)統計年鑒整理得來。

1.2 評價方法熵權法最初應用在物理學領域，用來判斷某個指標的離散程度的數學方法[19]，后來N.Wiener和C.E.Shannon提出了更廣闊的信息熵，如今已廣泛應用于社會經濟、工程技術等各個領域。熵權法具有較強的客觀性和適應性，準確度較高、客觀目的性也更強，同時還可以結合一些方法共同應用，該研究將熵權法、極差標準化處理和綜合評價法進行綜合使用，首先計算出各指標的權重，之后對原始數據進行極差標準化處理，最后運用綜合評價法對長江經濟帶2011—2020年糧食安全進行評價。具體如下：

假設樣本有m個決策單元，n個指標，原始矩陣為：

R=(rij)m×n(i=1，2，3，…，n;j=1，2，3，…，m)

(1)

式(1)中，rij表示第j個決策單元第i個指標的標準值；j表示決策單元；i表示第i個指標。

將原始矩陣進行標準化處理：

P=(pij)m×n(i=1，2，3，…，n;j=1，2，3，…，m)

(2)

權重計算：

(3)

指標i的熵值計算：

(4)

由于Pij=0時lnPij無意義，因此式(4)可以調整為：

(5)

將公式(5)計算出的熵值Pij代入式(6)中，得出各項指標權重Wj：

(6)

對原始數據進行極差標準化處理，具體如下：

(7)

綜合評價得分：

(8)

由于極差標準化處理后的值在0～1，且各指標權重均小于1，綜合評價所得的結果也在0～1，為更直觀地表示各區域糧食安全水平，該研究將糧食安全劃分為5個等級，具體如表3所示。

表3 糧食安全等級劃分標準

1.3 影響因素模型為準確了解各外部因素對糧食安全的影響，采用Tobit模型進行分析。具體公式如下：

foodsecurityij=α0+β1urbanij+β2finanij+β3pchemij+β4populaij+β5pmechij+β6afforij+εij

(9)

式中，i表示決策單元，j表示時間，urbanij、finanij、pchemij、populaij、pmechij和afforij分別表示第i個決策單元第j年的各外部因素值，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7為該因素的回歸系數；εi為隨機誤差項。

2 結果與分析

2.1 長江經濟帶各省(市)糧食安全結果根據上述方法，先將原始數據代入公式(6)，得到各指標權重，之后將原始數據代入公式(7)，對數據進行標準化處理，最后將公式(6)和公式(7)所得結果代入公式(8)，得到長江經濟帶各省(市)糧食安全得分，如表4所示。

表4 長江經濟帶各省(市)糧食安全得分

從整體來看，由表4可知，長江經濟帶2011—2020年糧食安全得分均值僅為0.414，小于0.600，僅達到一般水平，表明長江經濟帶在此期間糧食安全水平較低，存在一定的風險。橫向來看，僅在2011、2013、2016、2019和2020年糧食安全得分大于0.400，剩余年份的得分均小于0.400，占樣本總數的50%，表明長江經濟帶整體糧食不安全的年份占到一半，糧食安全形勢堪憂。

從上中下游來看，僅上游糧食安全得分小于0.400，中游最高，但也僅有0.443，下游處于中間水平，但仍只能勉強達到一般水平，表明長江經濟帶上中下游糧食安全水平均不高，上游更是達到了不安全水平，主要原因是：中游和下游大部分地區為長江中下游平原，糧食生產條件良好，但下游地區經濟發展水平更高，日常糧食消費更加傾向于向其他地區購買，糧食自給率不高，對于糧食生產的重視程度不夠，這造成下游糧食安全水平低于中游；上游地區僅有四川盆地適宜糧食生產，其余地區糧食生產條件比較差，很難滿足糧食生產需要，造成上游地區糧食安全水平低于中游和下游。橫向看，上中下游均表現出曲折發展趨勢，不同的是上游的糧食安全得分表現出一定的“U”形發展趨勢，下游的糧食安全得分則表現出曲折下降的趨勢，而中游的得分則表現出曲折上升的趨勢。從具體年份看，上游地區2011年達到了比較安全水平，2013和2019年達到一般水平，其余各年均僅為不安全水平，上游糧食安全問題較大；中游僅在2012、2014和2015年糧食安全得分小于0.400，在2019和2020年得分更是超過了0.600，達到比較安全水平；下游在2016—2018年和2020年糧食安全得分均小于0.400，其余各年得分雖高于0.400，但未出現大于0.600的年份，表明下游糧食安全得分雖高于上游，但糧食安全面臨的形勢并不樂觀。

從省際來看，各省(市)糧食安全得分均未超過0.600，浙江省、湖南省、重慶市和貴州省等4個省(市)糧食安全得分均低于0.400。各省(市)中，四川省糧食安全得分均值最高，重慶市和貴州省的得分均值則倒數第一和第二的水平，且得分均值均小于0.400，這也造成了四川省糧食安全得分雖然最高，但下游得分卻最低；中游省份中，湖北省和江西省糧食安全得分低于0.500，但在長江經濟帶各省(市)中仍屬較高得分，這使得湖南省得分雖低于0.400，但中游得分仍最高；下游省(市)中，各省(市)處于中間水平，僅有浙江省得分小于0.400。

2.2 影響因素分析將公式(8)所得結果作為被解釋變量代入公式(9)中，并將各影響因素數據代入公式(9)中進行回歸分析，所得結果如表5所示。

由表5可知，對數似然函數(Loglikelihood)值較大，卡方統計量(LRchi2(6))均超過了12.592，且Prob>chi2值均為0，說明該模型擬合優度較高，且通過了卡方檢驗。

表5 影響因素分析

從整體來看，城鎮化率、財政支農占比和人口總數對長江經濟帶整體糧食安全的促進作用，且通過了0.01和0.05水平的顯著性檢驗，人均機械總動力的促進作用不顯著，地均化肥施用量和造林總面積的消極作用不顯著。從各區域來看，城鎮化率、財政支農占比、人口總數和人均機械總動力均對上游糧食安全有促進作用，且通過了0.01和0.05的顯著性檢驗，地均化肥施用量和造林總面積的消極作用不顯著；城鎮化率和人均機械總動力分別在0.01和0.10的顯著性水平下對中游糧食安全有促進作用，地均化肥施用量在0.10的顯著性水平下有顯著的消極作用，財政支農占比、人口總數和造林總面積的促進作用不顯著；城鎮化率、人口總數和造林總面積分別在0.01、0.05和0.05的顯著性水平下對下游糧食安全有促進作用，地均化肥施用量在0.10的顯著性水平下有顯著的消極作用，財政支農占比的促進作用和人均機械總動力的消極作用不顯著。

主要原因是：城鎮化率和人口總數均可以代表糧食的需求量，其中城鎮居民更是糧食購買的主力軍，這2項指標數值的增長說明糧食的需求量也在增長，進而促使糧食生產者加大糧食生產投入，提高糧食產量，保障糧食安全，而中游人口總數促進作用不顯著的主要原因可能是中游的糧食產量遠大于需求量，人口增長的刺激作用不明顯；財政支農占比的提高說明政府對農業生產的重視程度提高，投資者對農業的信心會增強，市場會更有利于農產品銷售，這也會刺激糧食生產者加大糧食產量，進而對糧食安全產生正向作用，中游和下游地區經濟較為發達，務工的收入要遠高于糧食生產，糧食生產多以滿足口糧需求為主，財政支農支出的增長并不足以促使人們加大糧食生產；人均機械總動力對整體的促進作用不顯著的主要原因是長江經濟帶整體機械化水平已經到一定程度，而上游和中游促進作用顯著的原因主要是上游和中游水網密布，且上游地區山地眾多，雖不利于大型農業機械的應用，但對適宜于山地和水網作業的機械的需求較大；地均化肥施用量消極作用主要原因是長江經濟帶耕地的化肥施用量已經達到一定程度，繼續加大化肥施用量會造成土地板結，不利于糧食生產；造林總面積的消極作用主要是因為長江經濟帶整體綠化面積較高，且上游本身森林覆蓋率較高，繼續加大造林面積會對農業用地產生擠占作用，對中游和下游有促進作用的主要原因是二者綠化面積存在不足，中游作用不顯著主要是中游綠化面積雖不足，但不會對糧食安全產生顯著影響，下游顯著說明下游綠化面積存在較大不足。

3 結論與建議

3.1 結論從糧食安全得分來看，長江經濟帶整體糧食安全得分均值僅為0.414，僅達到一般水平，存在一定的風險。中游糧食安全水平雖最高，但也僅0.443，下游處于中間水平，上游則是達到了不安全水平。各省(市)糧食安全得分均未超過0.6，浙江省、湖南省、重慶市和貴州省等4個省(市)糧食安全得分均低于0.4。

從影響因素來看，城鎮化率、財政支農占比和人口總數對長江經濟帶整體糧食安全的促進作用，人均機械總動力的促進作用不顯著，地均化肥施用量和造林總面積的消極作用不顯著。

3.2 建議

3.2.1加強區域合作，穩定糧食供應鏈。長江經濟帶上中下游糧食安全水平雖都不高，但中游和下游均達到一般水平，僅有上游不安全。應當充分利用長江的航運優勢，加強各區域間的合作，充分發揮各自優勢，如下游的資金和科技、中游的地形和上游的勞動力等，共同保障糧食安全。

3.2.2充分挖掘糧食潛在需求，以需求帶動糧食增長。糧食是剛需，從上述的分析可以看出，城鎮化率和人口總數對糧食安全有顯著的促進作用。要加快城鎮化進程，擴大城鎮人口對糧食的需求。近年來，人們對糧食的需求從吃飽向吃好發展，對糧食的需求呈現出多樣化發展，因此要加強糧食的多樣化發展，提升糧食品質，滿足不同人群對糧食的需求。

3.2.3加強對糧食生產的財政投入力度，增強市場信心。財政支農支出不僅是糧食生產重要的資金來源，同時還代表政府的重視程度。應當加大財政支農支出，增強市場信心，引導各級財政資金投入糧食生產，提高糧食產量，保障糧食安全。