糧食生產與種植業碳排放耦合協調度與影響因素分析

周松 李穎 李芳

摘要：本研究通過構建糧食生產與種植業碳排放指標體系，利用耦合協調度、地理探測器探究了糧食主產區2000-2019年間糧食生產能力與種植業碳排放相互關系及演化特征。結果表明：（1）研究期內，糧食生產得分整體呈增長趨勢，其時空演變特征可分為“生產能力迅速上升期”“生產能力穩步上升期”“結構調整陣痛期”，種植業碳排放系統綜合得分整體呈現出高—低—高的“U”型發展態勢。（2）耦合協調度的時序規律總體是由初級協調到良好協調轉變，種植業碳排放量出現“中間高兩頭低”的空間分布特征，黃淮海平原是主產區減排的攻堅主戰區，松遼平原是主產區固碳減排的動能轉換區。（3）要素投入、政府支持是影響耦合協調度的主要因子，自然環境因素影響較小。

關鍵詞：種植業碳排放 糧食生產 時空耦合

*基金項目：國家自然科學基金項目“基于碳匯功能的糧食作物生態補償機制研究——以小麥、玉米為例”（71503148）國家自然科學基金項目“煤矸石-稻殼復合材料對稻田土壤砷的鈍化機制研究”（42177027）。

一、引言

長久以來，糧食安全問題一直縈繞在中國的發展進程中，關系著國家發展的命脈。糧食產量是衡量糧食安全最為重要的指標，如何藏糧于民、藏糧于技，在新背景下再次成為題中應有之義。中國在2009年明確提出了“建設生態文明，走可持續發展之路”的重大戰略任務，2020年首次提出“碳中和、碳達峰”的戰略目標；糧食產量的日益提高與種植業降碳減排之間的“矛盾”應如何把控，成為當下急需解決的問題。基于此，在“雙碳”背景下，開展糧食生產與種植業碳排放之間的耦合協調度研究對于調整中國糧食主產區的種糧規劃有重大意義。

本研究從狹義的農業——種植業視角出發，分析主產區糧食生產與種植業碳排放關系的時空特征，揭示其主要影響因素，為進一步對主產區種植結構的優化、調整提供理論依據。

二、研究地區概況及研究方法

（一）研究區概況

本研究選取的研究地區為中國糧食主產區，糧食種植面積均在300萬公頃以上，占全國種糧總面積的70%，產量約占全國糧食總產量的75%。

（二）研究方法和數據來源

1.研究方法

（1）種植業碳排放測算

（2）全局熵值法

本研究使用面板數據，采用全局熵值法；構建“時間—區域—指標”立體時間序列數據集來確定權重，對所需指標進行橫向和縱向分析。

一是指標評價體系構建。本研究基于2000年之后國內外的研究，選取糧食生產能力與種植業碳排放兩方面指標進行模型構建。選取農業經濟效益碳排放是從宏觀角度觀測農業產業與經濟發展的時空關系，農業低碳減排水平與農業碳排放強度成反比，與碳排放生產率成正比，由于種植業碳排放量約占農業碳排放量的80%，在一定程度上，其總體發展趨勢與整個農業產業相同。由此，此指標的選取有利于豐富研究視角，延展分析層次。

（14）式中q為某一影響因子對兩系統耦合協調度空間分異的解釋程度，h= 1，…，L為因變量、影響因子的分層；Nh和N分別為層h和全區的單元數；σ2h和σ2分別是層h和全區的兩系統耦合協調度的方差，q值越大，說明該影響因子對兩系統耦合協調度空間分異的影響越大。結合現有研究成果和研究區實際情況，選取高程（X1）、坡度（X2）、政府支農力度（X3）、社會經濟發展水平（X4）、城鎮化率（X5）、單位耕地面積（X6）、農機施用（X7）、農藥施用（X8）及化肥施用量（X9）指標從自然因素、社會經濟因素、政府作用及要素投入進行分析。

2.數據來源及處理。本研究所用數據來源于13省歷年統計年鑒，涉及整個農業產業指標的數據采用權重系數法將從其從農業中剝離，權重系數=糧食播種面積/農作物播種總面積。

三、結果與分析

（一）糧食生產與種植業碳排放的時空特征分析

1.糧食生產的時空演變特征。將上述指標的數據進行無量綱處理、確定權重后帶入式（9），得到糧食生產區各省糧食生產系統與種植業碳排放系統的綜合得分時空變動趨勢。在研究期內糧食生產系統的綜合評分總體呈上升趨勢，種植業碳排放系統的綜合得分呈現出波動狀態的“U”型發展態勢。

從時間角度出發可劃分為3個階段，2000—2010年為第一階段——生產能力迅速上升期，糧食主產區13省的綜合得分出現不同程度的上升，增幅最高的地區依次為吉林441.7%、河北245.8%、黑龍江241.7%，是因為在世紀初中國重視工業化、城市化的發展，雖然GDP迅速拉高，但帶來了耕地大量減少、傳統農業的發展空間受限的問題，農民收益大幅降低，致使糧食產量大幅下降。政府為了保證糧食安全，出臺了糧食直補、農機補貼等政策，在2006年取消了農業稅，降低了農民生產成本，調動了農民的積極性，使糧食生產系統的綜合得分迅速增長；2011—2015年為第二階段——生產能力穩步上升期。在此階段，中國對耕地用途進行嚴格管控，實現耕地面積逐年凈增長；此外，集體經濟組織充分發揮了“統”的職能，增加了農業系列化服務輻射的廣度和深度，提高了種植效率。但由于耕地利用率及勞動生產率受到科技發展水平的制約，種植業天花板效應逐步凸顯，由此該階段糧食生產綜合得分雖提升但增幅低于第一階段；2016—2019年為第三階段——結構調整陣痛期，中國為了解決糧食生產的有效供給問題，開始對種糧結構進行調整，糧食產量和播種面積受到較大影響，導致糧食生產綜合得分的增幅較小甚至出現負增長的情況。在經過陣痛期后，糧食播種面積和產量開始逐步恢復。

從空間角度出發，雖然糧食主產區各省綜合得分變動趨勢大致相同，但北方地區的初始值更低，不同階段的變動幅度更大，其原因可能是受到復種指數、城鎮化率、生產要素投入的影響。北方相比南方，由于地緣因素不同導致水熱條件相對較差，很多時候是“靠天吃飯”，耕地利用率低；東北地區是中國傳統的重工業基地，在世紀初，該地區的城鎮化水平位于中國第一梯隊，人均收入較高。依據配第——克拉克定律，該地區農民減少，種植業發展受限，導致生產要素投入減少，形成惡性循環；此外，政府投入不足也是制約北方地區糧食生產的重要影響因素。

2.種植業碳排放的時空演變特征。種植業碳排放系統綜合得分整體呈現出高—低—高的“U”型發展態勢，其原因可能是因為在世紀初，農民種糧積極性受挫，糧食減產導致種植業碳排放量降低。隨著農機具、化肥施用量的增加，雖提升了農民的生產效率，但客觀上也使種植業碳排放量大幅增加。從2015年開始，中國開始對農業供給側進行改革，在農業領域推行生態、低碳農業，將政策與民智相結合，形成自上而下與自下而上的合力，降低了農業碳排放量；2016年，中國對糧食主產區的種植結構重新調整，抑制種植業的碳排放總量。

從省際差異看，在2015-2019年期間，東北地區種植業碳排放綜合得分未顯著出現上升趨勢且與其他地區存在較大差距。這是因為東北地區耕地面積、生產要素投入等地緣因素的影響。一方面，東北地區逐步從重工業基地向農業生產優勢區進行轉變；另一方面，政府雖然對東北地區進行種植結構調整，但該地區耕地面積基數大，種植業機械化水平高，由此帶來的農地利用碳排放進一步增加，其綜合得分很難在短時間得到明顯提升。

（二）糧食生產與種植業碳排放的耦合協調度分析

基于（13）式與表2計算出糧食主產區的耦合協調度。糧食主產區各省耦合協調度在2000-2019年期間時序規律是由初級協調到良好協調轉變，空間分異規律整體出現是以黃淮海平原5省為中心向南北兩個方向擴散，在2016年兩系統耦合協調度呈現出“中間高南北低”的空間分布特性，在2019年時，兩系統耦合協調度則呈現出“南高北低”的空間分布特性（表3）。

為了更加直觀的展示研究區耦合協調度的時空差異，本研究選取2000、2010、2016與2019年為例，觀察糧食生產與種植業碳排放的表現。2000年糧食主產區大部省份均為初級協調，只有江西省達到良好協調的等級。江西省的良性發展與其涉農財政投入、地形地貌有關，該省水熱條件優渥且涉農投入位于主產區首位，提高了土地利用率、縮短了復種周期；江西省是水稻種植大省，雖然帶來大量的二氧化碳排放，但由于多山地、多丘陵的地緣因素的影響，農機施用率明顯低于其他省份。黑龍江、吉林、內蒙古的耦合協調度與其他省份差距較大，該地區雖然人均耕地面積大，但復種率低下與生產要素投入不足影響了糧食作物的產量。2010年東北地區由初級協調向良好協調轉變，黃淮海地區的耦合協調度也提升了5%—10%不等，南方地區則出現總體平穩、略微下降趨勢；東北地區耦合協調度的提升與促進糧食生產的關鍵指標有較強的關聯，雖然單位耕地農機、農藥、農膜使用量依舊處于主產區末段，但與2000年該地區生產要素投入卻猛增31%～83%不等，政府支農投入提升了47%—170%不等，激發了該地區糧食生產潛力；2016年，各省耦合協調度處于0.48—0.52之間，糧食主產區內部基本實現糧食產量提升與種植業碳排放有效控制的良性互動。受到種植結構調整的影響，東北玉米大量調減，短暫影響了該地區糧食產量，中部沿海地區因為大量財政投入，進入良好協調階段；2019年，糧食主產區大部省份已達到良好協調等級，處于初級協調黑龍江、吉林、內蒙古、河南與其他9省的差距縮小，可以看出相比2016年，研究區13省糧食生產與種植業碳排放耦合協調度逐漸提升，兩系統的相互作用趨于良性。

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Analysis of Spatial and Temporal Patterns and Influencing Factors of Food Production and Carbon Emissions from Cultivation

Zhou Song Li YingLi Fang

Abstract By constructing the carbon emission index system of grain production and planting industry， this study explored the relationship and evolution characteristics of grain production capacity and planting carbon emission in major grain producing areas from 2000 to 2019 by using coupling coordination degree and geographic detector. The results showed that： （1） During the study period， the overall grain production score showed a linear growth trend， and its spatiotemporal evolution characteristics could be roughly divided into "rapid rising period of productive capacity"， "steady rising period of productive capacity"， and "painful period of structural adjustment". The overall carbon emission system score of planting industry showed a "U-shaped" development trend of high-low-high； （2） During 2000-2019， the coupling coordination degree changed from primary coordination to good coordination. The spatial distribution of planting carbon emissions was "high in the middle and low at the two ends". The Huang-Huai-hai Plain was the key area for major producing areas to reduce emissions. Songliao Plain is a kinetic energy conversion area for carbon sequestration and emission reduction in main producing areas. （3） Factor input and government support are the main factors affecting coupling coordination degree， while natural environmental factors have less influence.

Keywords： carbon emissions from plantation food production major grain-producing areas Space-time coupling

（作者單位：山東農業大學經濟管理學院）

責任編輯：李政