安徽省耕地利用強度與糧食產量關聯分析

鄭遠遠　程久苗

摘要 利用2000—2020年耕地利用與糧食產量相關數據，運用線性回歸分析和灰色關聯分析方法，分析近20年安徽省糧食綜合生產能力，探究耕地利用強度與糧食產量的關聯性。結果表明：近20年安徽省與全國糧食產量整體上變化趨勢保持一致，而安徽省糧食產量波動較頻繁，總體上呈現波動式增長；勞動力強度與糧食總產量、稻谷產量關聯性最大，科技強度與小麥產量、玉米產量關聯性最大。據此提出優化農村勞動力配置、促進機械化規模化經營、控制耕地物質投入強度的對策建議。

關鍵詞 糧食產量；耕地利用強度；安徽省

中圖分類號 F 301.2文獻標識碼 A文章編號 0517-6611（2023）15-0193-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.15.047

Correlation Analysis of Cultivated Land Use Intensity and Grain Yield in Anhui Province

ZHENG Yuan-yuan，CHENG Jiu-miao

（College of Geography and Tourism，Anhui Normal University，Wuhu， Anhui 241002）

Abstract Based on the data of cultivated land use and grain yield from 2000 to 2020， the comprehensive grain production capacity of Anhui Province in recent 20 years was analyzed by using linear regression analysis and grey correlation analysis， and the correlation between cultivated land use intensity and grain yield was explored. The results showed that： In the past 20 years， the grain yield of Anhui Province and the whole country kept the same trend， but the grain yield of Anhui Province fluctuated more frequently， showing a fluctuating growth in general;labor intensity has the greatest correlation with total grain output， rice yield， and science and technology intensity has the greatest correlation with wheat yield and corn yield. Accordingly， the countermeasures and suggestions were put forward to optimize the allocation of rural labor force， promote the mechanization scale operation and control the material input intensity of cultivated land.

Key words Food production;Intensity of cultivated land use;Anhui

目前我國是世界上人口最多的國家，也是世界糧食生產與消費大國。保障我國糧食安全，不僅關系國民經濟平穩運行、社會健康發展和國家長治久安，也是世界穩定發展的重要保障?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》指出各省要穩定糧食播種面積、提高產能強度，加強糧食生產功能區和重要農產品生產保護區建設。2022年中央一號文件指出，要牢牢守住保障國家糧食安全底線，全力抓好糧食生產和重要農產品供給，強化現代農業基礎支撐。在這樣的現實背景下，推動耕地利用強度與糧食生產協調發展，成為保障中國糧食安全的必然選擇。

從現有研究來看，國內學者關于糧食產量及其影響因素的研究較多，主要呈現的是研究角度的多樣化［1-3］、研究方法的多樣化［4-6］以及指標選取的多樣化［7-8］。其中，從耕地利用強度角度出發，進行糧食產量研究相對較少。耕地利用強度是人類為滿足自身需要對耕地生態系統的改變或干擾程度，它可以指導農業及土地集約化對土地質量的影響［9-10］。通過梳理耕地利用強度和糧食產量的相關文獻可以發現：在耕地利用強度的指標上，學者們主要從勞動力投入強度、物質投入強度、科技投入強度、種植強度等方面構建耕地利用強度評價體系［11-14］；在耕地利用強度與糧食產量的關系上，學者們主要從土地利用的隱形形態研究角度出發，以耕地利用強度表征土地利用轉型，探究土地利用轉型與糧食產量的耦合關系［15-19］，發現二者在時空耦合上存在一定的規律性。

筆者從耕地利用強度對糧食產量的影響為視角，利用線性回歸法探究安徽省糧食綜合生產能力，運用灰色關聯法分析耕地利用強度與糧食產量的關聯性，以期為安徽省糧食產量的可持續增長提供參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

安徽省地處長江、淮河中下游，土地面積14.01萬km2，省域可分為淮北平原、江淮丘陵、皖南山區三大自然區域［20］。2020年末，全省常住人口6 105萬，城鎮化率達58.33%。生產總值3.87萬億元，人均生產總值63 426元，第一、二、三產占比分別為23.73%、33.99%、42.28%。安徽省糧食作物主要有稻谷、小麥、玉米、大豆、薯類和其他旱糧作物，糧食總產量4 019.2萬t，人均糧食產量6 583.46 kg，糧食作物播種面積 728.95萬hm2，人均糧食播種面積0.119 4 hm2。安徽省作為全國13個糧食主產省之一，是重要的糧食產業基地之一，穩步提升其糧食生產能力對保障國家糧食安全起到關鍵性的作用［21］。

1.2 數據來源

該研究所用社會數據來源于2001—2021年《安徽統計年鑒》《中國農村統計年鑒》和各市統計年鑒，統計數據主要包括農村勞動力人數、耕地面積、糧食總產量、非農業人口數、總人口數、化肥投入量、耕地面積、農藥使用量、地膜使用量、農業機械總動力、機耕面積、土地總面積、農作物播種面積、有效灌面積、機電井臺數等數據。

2 研究方法

2.1 線性回歸分析

該研究利用2000—2020年安徽省糧食總產量的時間序列數據，對糧食產量進行線性回歸來確定糧食產量的趨勢值，由此建立回歸方程：

y=-162 874+82.607 8x（1）

式中：y為糧食產量趨勢值；x為年份。P=0.936 7，R2=0.871 1，說明線性擬合優良，回歸方程統計檢驗較理想。

2.2 灰色關聯分析

借鑒已有研究成果［11-15，22］，依據科學性、綜合性、可比性、易獲得性的基本原則，選取勞動力投入強度、物質投入強度、科技投入強度、種植強度4個方面的指標，構成耕地利用強度評價指標體系（表1）。

該研究將耕地利用強度的12項指標作為特征序列（子序列），分別為X1，X2，…，X12，將糧食產量作為參考序列（母序列），分別為糧食總產量（Y1）、稻谷產量（Y2）、小麥產量（Y3）、玉米產量（Y4），進而對兩個序列間的關聯性進行分析，探究耕地利用強度與糧食產量二者間的關聯性，并找出其主要影響因素。設子序列為Xi，Xi=（Xi1，Xi2，…，Xin）；母序列為Y0，Yi=（Y01，Y02，…，Y0n）。

（1）數據標準化處理。

該研究構建的安徽省耕地利用強度評價體系涵蓋 12 個評價指標，糧食綜合生產能力涵蓋4個方面的指標，每個指標的性質、量綱、數量級等特征，均存在一定的差異，無法直接在不同指標之間進行綜合比較。因此，為了統一標準，消除不同指標之間因屬性不同而帶來的影響，保證結果的可靠性，分析數據之前需要對原始統計數據進行標準化處理。該研究采用均值法對數據進行標準化處理，公式如下：

關聯度介于 0～1，若該值越大，則代表其與參考序列（母序列）之間的相關性越強，也就意味著比較序列（子序列）對參考序列（母序列）的影響就越大，反之越?。?3-24］。

3 結果與分析

3.1 安徽省省糧食綜合生產能力分析

3.1.1 安徽省與全國糧食產量對比分析。

由圖1可知，整體上安徽省與全國糧食產量變化趨勢可以分為3個階段：2000—2010年安徽省與全國基本保持一致，先波動下降，隨后均保持持續上升的趨勢，產生這一現象的主要原因是農業政策的支持和農業科學技術的進步；2010—2015年逐漸開始出現差別化，全國糧食產量增長速度快于安徽省，但是整體上趨勢一致；2015—2020年則出現了較大差別，出現了安徽省糧食產量出現嚴重低于全國的現象，主要是因為2016年安徽省發生嚴重洪澇災害和較為嚴重的臺風氣象災害，這直接抑制了糧食的正常生產。總體上看，安徽省糧食生產能力與全國相差不大，但是個別年份低于全國水平。

3.1.2 安徽省糧食產量與趨勢產量對比分析。

由圖2可知，2000—2020年共出現6個波動周期，平均波動周期為3.5 a，而2000—2020年全國糧食產量共出現3個波動周期，平均波動周期為7 a，和全國糧食生產平均波動周期相比，2000—2020年安徽省糧食生產波動較頻繁［25］。2000—2004年以快速增長、快速下降的“N”形發展軌跡為特點；2004—2014年以緩慢增長、緩慢下降的“之”字形發展軌跡為特點；2014—2018年以快速增長、快速下降的“N”形發展軌跡為特點；2018—2020年以緩慢增長、緩慢下降的“倒V”形發展軌跡為特點。安徽省糧食總產量2008年超過3 000萬t，并于 2015 年創造了4 077.23萬t的歷史紀錄，凈增1 862.43萬t，年均遞增率為3.81％。由回歸方程分析，安徽省糧食總產量每年大約增產75.6萬t，可以看出糧食產量以趨勢產量為中心呈現波動式增長，但2003—2014年間糧食總產量大多低于趨勢產量，說明糧食產量并沒有達到預期的增長速度。

3.2 糧食產量影響因素灰色關聯分析

對安徽省 2000—2020年糧食產量數據和12個耕地利用強度的指標數據進行灰色關聯度計算，得到安徽省糧食產量與耕地利用強度指標層灰色關聯度及關聯序排行（表2）、安徽省糧食產量與耕地利用強度準則層灰色關聯度及關聯序（表3）。

3.2.1 糧食總產量灰色關聯分析。

由表2可以看出，各因素與糧食總產量的關聯度排序為X12>X9>X3>X2>X7>X6>X1>X8>X10>X11>X4>X5，關聯度均大于0.50，說明耕地利用強度12個指標與糧食總產量具有較強關聯。就耕地利用強度與糧食總產量的關聯性來看，關聯性最大的前3個因素依次為有效灌溉指數、機電井投入、城鎮化水平，關聯性最小的3個因素依次為復種指數、地均化肥投入、地均農藥投入。由表3可以看出，耕地利用強度準則層與糧食總產量的關聯性大小依次為勞動力投入強度、科技投入強度、種植強度、資本投入強度。由此可見，安徽省糧食生產逐漸從傳統農業向現代化農業轉型，但是安徽省農業生產仍屬于粗放型生產，在生產過程中需要投入大量的勞動力成本。

3.2.2 稻谷產量灰色關聯分析。

由表2可以看出，各因素與稻谷產量的關聯度排序為X6>X2>X1>X12>X10>X11>X9>X7>X3>X4>X5>X8，關聯度均大于0.53，說明耕地利用強度12個指標與糧食總產量均具有較強關聯。就耕地利用強度與稻谷產量的關聯性來看，關聯性最大的前3個因素依次為地均地膜投入、單位勞動力產出、單位面積勞動力人數，影響最小的3個因素依次為地均化肥投入、地均農藥投入、地均農藥投入。由表3可以看出，耕地利用強度準則層與稻谷產量的關聯性大小依次為勞動力投入強度、種植強度、資本投入強度、科技投入強度。由此可知，勞動力投入強度對安徽省稻谷產量具有較大影響，其原因主要是安徽省地區的稻谷生產仍屬于傳統生產方式。

3.2.3 小麥產量灰色關聯分析。

由表2可以看出，各因素與小麥產量的關聯度排序為X3>X7>X9>X8>X12>X2>X6>X1>X10>X11>X4>X5，關聯度均大于0.46，說明耕地利用強度12個指標與小麥產量均具有較強關聯。就耕地利用強度與小麥產量的關聯性來看，關聯性最大的前3個因素依次為城鎮化水平、機械投入、機電井投入，關聯性最小的3個因素依次為復種指數、地均化肥投入、地均農藥投入。由表3可知，耕地利用強度準則層與小麥產量的關聯性大小依次為科技投入強度、勞動力投入強度、種植強度、資本投入強度。由此可見，農業科學技術進步是安徽省小麥產量穩步增長的最主要原因。

3.2.4 玉米產量灰色關聯分析。

由表2可以看出，各因素與玉米產量的關聯度排序為X8>X3>X7>X9>X12>X2>X6>X1>X10>X11>X4>X5，關聯度均大于0.48，說明耕地利用強度12個指標與玉米產量均具有較強關聯。就耕地利用強度與玉米產量的關聯性來看，關聯性最大的前3個因素依次為機耕率、城鎮化水平、機械投入，關聯性最小的3個因素依次為復種指數、地均化肥投入、地均農藥投入。此外，由表3可知，耕地利用強度準則層與玉米產量的關聯性由大到小依次為科技投入強度、勞動力投入強度、種植強度、資本投入強度。由此可見，農業科技進步是安徽省玉米產量穩步增長最主要原因。

由上述灰色關聯分析可知，勞動力投入強度是安徽省糧食總產量和稻谷產量關聯性最大的因素，而科技投入強度是安徽省小麥產量和玉米產量關聯性最大的因素。這主要是因為在稻谷生產中，有許多環節仍受傳統生產方式影響，如整地、收割、移栽等［26］。在小麥、玉米生產中，動力機械參與大部分環節［27］。改革開放40多年以來，安徽省著力實施科技興農戰略，農業科技發展迅速，為農業生產尤其是小麥、玉米生產提供了強有力的科技支撐［28］。同時，近年來安徽省農民收入持續增長，農業基礎設施建設不斷完善［29］，農業機械化水平也不斷提高。可以發現，糧食總產量與稻谷產量一致，均與勞動力投入強度關聯性大，主要是因為2000—2020年稻谷產量占糧食總產量比重最大，占比高達38.83%～50.56%。因此，在未來稻谷種植方面，安徽省應穩定勞動投入強度、種植強度，逐步提升資本投入強度，加大科技投入強度，加快糧食生產現代化轉型速度；在小麥、玉米種植方面，安徽省應穩定科技投入強度、勞動投入強度，逐步提升種植強度，加大資本投入強度。

4 結論與建議

4.1 結論

該研究通過線性回歸分析，探究安徽省糧食綜合生產能力，利用灰色關聯法剖析了耕地利用強度與糧食總產量、稻谷產量、小麥產量、玉米產量的關聯效應。得出以下結論：

（1）安徽省糧食產量與全國糧食產量整體上趨勢一致，而安徽省糧食產量波動較頻繁，總體上呈現波動式增長。安徽省與全國糧食產量在2000—2010年變化趨勢大致相同，而2010—2020年全國糧食產量增長幅度快于安徽省，且在2016年差距最大?？傮w而言，安徽省糧食綜合生產能力整體較強且呈現穩步提升趨勢。

（2）從2000—2020年安徽省耕地利用強度與糧食產量的關聯度來看，糧食總產量關聯度≥0.501，稻谷產量關聯度≥0.534，小麥產量關聯度≥0.467，玉米產量關聯度≥0.482，即糧食產量各關聯度均高于0.46，表明二者具有較強的關聯效應。同時，耕地利用強度與糧食總產量、稻谷產量、小麥產量、玉米產量的關聯性存在一定差異性。勞動力投入強度與糧食總產量和稻谷產量關聯度最大，分別為0.800、0.784；而科技投入強度與小麥產量和玉米產量的關聯度最大，分別為0.821、0.772。綜上所述，安徽省耕地利用強度與糧食產量存在較強關聯性且關聯性存在一定差異。因此，安徽省需要根據糧食作物間的不同關聯效應來具體問題具體分析，因地制宜改善糧食內部產能機制，從而適度提升耕地利用強度。

4.2 建議

4.2.1 合理優化糧食生產過程勞動力配置，提升糧食生產效率。

從未來發展角度看，農民剩余勞動時間逐漸向非農傾斜，這會對糧食產量造成明顯的影響。而在保障農戶糧食生產勞動時間能有效供給的前提下，優化農村勞動力配置，可有效促進耕地利用強度的提高。一方面，可以優化農村勞動力配置，增加農民收入，在農業和非農兼業中獲得更長遠的利益；另一方面，非農收入增加的農民會在一定程度上加大農業生產資料的投入，促使資本要素向糧食生產流動，從而提高糧食生產效率。

4.2.2 提高糧食生產機械化水平，促進糧食生產規?；洜I。

在發展現代農業、推進農業現代化的進程中，農業科技投入作為重要生產力發揮日益重要的作用，農業科技投入可以有效替代部分農業勞動力并提高糧食產量。一方面，調整安徽省大中型機械和小型機械的比例，使農機技術裝備逐漸從小型、單項作業機械向大中型、復合作業的高端機械發展，增強配套機具的適用性和多功能性，優化農機裝備結構；另一方面，加強土地經營權的流轉與服務，根據安徽省區域地形地貌的特點調整耕地結構，對零散的耕地進行歸并，引導土地合理大規模流轉到農機大戶的手中，使得流轉大戶集中進行農業機械的推廣應用，進行規模化種植經營。

4.2.3 合理控制耕地物質投入強度，平衡糧食增產與耕地保護。

適當減少化肥、農藥等施用量并不會導致糧食產量大幅減少，相反由于防災技術、農業機械化程度的提高，其他要素對糧食產量的增加發揮了更大的作用。安徽省在糧食生產方面應嚴格控制化肥施用量，在穩定化肥投入總量的同時，通過調整施肥方式、優化施肥結構、對傳統化肥增效改性等措施提高化肥的增產效率；控制農藥的施用量，使用低毒高效農藥，不允許有害生態環境和對農產品質量有影響的高毒性農藥，有條件的地方鼓勵生物高效農藥；加大殘膜回收機械裝置研發、推廣力度，完善地膜回收點建設等相關配套設施，對于不同群體農戶，因地制宜，因人施策，制定針對性強的管理措施。

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作者簡介 鄭遠遠（1997—），男，安徽安慶人，碩士研究生，研究方向：土地經濟與土地利用規劃。

收稿日期 2022-09-03