湯起祥， 王冬艷， 王興佳， 馬佳敏， 王晶瀅

(吉林大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院， 吉林 長春 130012)

糧食安全是關(guān)系到人民生活、社會穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重大問題。改革開放加速了我國城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進(jìn)程，但同時也帶來了城市無序擴(kuò)張、農(nóng)地持續(xù)減少、環(huán)境污染加劇等問題[1-6]。我國人多地少、耕地總體質(zhì)量差、中低產(chǎn)田占比高、后備耕地資源有限等資源現(xiàn)狀也凸顯了糧食安全問題的迫切程度。自2003年起，中央一號文件連續(xù)16 a聚焦于“三農(nóng)”問題；2004年起，國家又相繼出臺了一系列支農(nóng)惠農(nóng)政策，糧食生產(chǎn)逐漸恢復(fù)并實現(xiàn)了12連增，嚴(yán)峻的糧食問題得到較大緩解，實現(xiàn)了糧食供需平衡的局面[7-10]。

20世紀(jì)90年代，萊斯特·R·布朗發(fā)表的《誰來養(yǎng)活中國》一文引發(fā)了國內(nèi)外學(xué)者對中國糧食安全的高度關(guān)注[11-13]。早期研究主要從全國大尺度范圍展開[14-22]并取得了不菲的成果。但其研究區(qū)域過于宏觀，忽視了小范圍地域之間的空間異質(zhì)性[23-27]。近年來，已有學(xué)者相繼以流域[28-29]、地區(qū)[30-32]、省域[33-37]為研究區(qū)開展研究工作，相關(guān)研究主要借助重心模型[22，29]、ESDA[23-27]、區(qū)位熵[30]、標(biāo)準(zhǔn)差與變異系數(shù)[35]等模型與方法對驅(qū)動力及影響因素[23，29，33-34]、糧食安全狀況[28-31]、糧食生產(chǎn)格局變化[33-35]進(jìn)行分析與評價。但僅從糧食總產(chǎn)量的角度分析糧食生產(chǎn)動態(tài)變化及能力還不能全面反映地區(qū)糧食生產(chǎn)的實際情況和糧食安全狀況，人均糧食占有量能客觀反映國家和地區(qū)的糧食供給水平，通常用來衡量國家和地區(qū)糧食安全狀況[21-22，24]。目前，我國糧食生產(chǎn)重心開始向東北方向偏移，“北糧南運”的格局業(yè)已形成，東北地區(qū)將成為我國未來增產(chǎn)潛力最大的地區(qū)之一[38-39]。吉林省是全國13個糧食主產(chǎn)區(qū)之一，耕地資源豐富，耕作條件優(yōu)越，在保障國家糧食安全方面起到了重要作用。為優(yōu)化糧食生產(chǎn)布局、劃定農(nóng)業(yè)空間與永久基本農(nóng)田保護(hù)紅線及完善和制定相關(guān)農(nóng)業(yè)政策，從縣域角度分析吉林省2002-2017年的人均糧食占有量的時空格局變化，并運用空間回歸模型揭示其影響因素，旨在為保障區(qū)域糧食供需平衡和區(qū)域糧食安全提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

吉林省位于東經(jīng)121°38′～131°19′、北緯40°50′～46°19′，地處東北亞幾何中心帶和黃金玉米帶，屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候，四季分明，雨熱同季，正常年份的光、熱、水分條件可以滿足作物生長需要。地形以山地丘陵與臺地平原為主，地勢由東南向西北傾斜。地貌呈明顯的三大板塊特征，可分為東部山區(qū)、中部臺地平原區(qū)和西部沖積平原區(qū)，耕地主要集中在中西部地區(qū)。吉林省是我國主要糧食調(diào)出省之一，對我國糧食安全起至關(guān)重要的作用。2017年，吉林省糧食總產(chǎn)量4 154萬t，占整個東北地區(qū)的30%，全國排名第四。人均糧食占有量達(dá)1 588.05 kg，僅次于黑龍江，位居全國第二，遠(yuǎn)高于全國平均水平(475.95 kg)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

以2002-2017年為研究時段，每隔5 a選取1個時間斷面，分別是2002年、2007年、2012年和2017年。為保證行政區(qū)劃的完整性，以2017年行政區(qū)劃為準(zhǔn)，將市轄區(qū)合并，江源縣劃入白山市市區(qū)，九臺市劃入長春市市區(qū)，共47個研究區(qū)。數(shù)據(jù)來自《吉林統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國縣域統(tǒng)計年鑒》及各地市統(tǒng)計年鑒。

1.3 研究方法

參考已有研究[17，22，32]和《國家糧食安全中長期規(guī)劃綱要(2008-2020年)》，并結(jié)合吉林省情況將各縣(市、區(qū))劃分為5類產(chǎn)糧區(qū)：五級產(chǎn)糧區(qū)(<400 kg)、四級產(chǎn)糧區(qū)(400～600 kg)、三級產(chǎn)糧區(qū)(600～1 000 kg)、二級產(chǎn)糧區(qū)(1 000～1 500 kg)和一級產(chǎn)糧區(qū)(>1 500 kg)。

1.3.1 重心模型 采用重心模型構(gòu)建人均糧食占有量在吉林省域范圍內(nèi)的移動方向和路徑。計算模型[21，23]：

(1)

(2)

式中，xj和yj為人均糧食占有量第j年的重心坐標(biāo)；xi和yi為某縣(市、區(qū))的幾何重心坐標(biāo)；Fij為某縣(市、區(qū))第j年人均糧食占有量；n為縣(市、區(qū))數(shù)。

1.3.2 空間自相關(guān)分析 采用探索性空間數(shù)據(jù)分析法(ESDA)對吉林省人均糧食占有量的全局自相關(guān)性、局部自相關(guān)性和空間異質(zhì)性進(jìn)行分析，以探究吉林省縣域人均糧食占有量的時空變化特征。全局自相關(guān)可判斷地理事物的某一性質(zhì)在全局范圍內(nèi)是否存在空間集聚效應(yīng)，用Global Moran’s I指數(shù)表示。采用Arcgis 10.2工具欄中Spatial Autocorrelation分別計算2002年、2007年、2012年和2017年吉林省縣域人均糧食占有量的Global Moran’s I指數(shù)，Global Moran’s I取值在[-1，1]，值越接近1，表示全局正相關(guān)程度越大；反之，空間負(fù)相關(guān)程度越大。

(3)

采用基于鄰接關(guān)系的Queen規(guī)則建立空間權(quán)重矩陣，若xi和xj相鄰(有公共邊或公共頂點)，則權(quán)重賦1；反之，賦0。

局部自相關(guān)描述地理事物局部空間集聚特征和空間異質(zhì)性特征，采用Local Moran’s I指數(shù)揭示人均糧食占有量的空間自相關(guān)程度。LISA(Local Indicators of Spatial Association)可解釋局部區(qū)域非平穩(wěn)性或熱點，還可評估個別地點對全局統(tǒng)計量的影響，并確定離群點[40]。運用GeoDa聚類分析欄目下的Univariate Local Moran’s I計算各時間斷面的Local Moran’s I指數(shù)，設(shè)定P≤0.05，并制圖。

(4)

(5)

式中，I′為局部莫蘭指數(shù)，其余項與式(3)相同。

局部分異分為顯著與不顯著類型，其中，顯著的又分為高高集聚區(qū)(HH)、低低集聚區(qū)(LL)、低高集聚區(qū)(LH)和高低集聚區(qū)(HL)。高高集聚區(qū)(HH)指自身和鄰居人均糧食占有量都高的地區(qū)；低低集聚區(qū)(LL)指自身和鄰居人均糧食占有量都低的地區(qū)；低高集聚區(qū)(LH)指自身人均糧食占有量低而周圍鄰居高的地區(qū)；高低集聚區(qū)(HL)指自身人均糧食占有量高而周圍鄰居低的地區(qū)。

1.3.3 影響因素指標(biāo)篩選與預(yù)處理 依據(jù)指標(biāo)的可獲取性、代表性、易量化性等原則，且為避免啞元(dummy)的影響，初步篩選畝均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比、人均耕地面積、畝均化肥施用量、畝均農(nóng)村用電量、有效灌溉面積、城鎮(zhèn)化率、糧食單產(chǎn)、糧食播面比、人均GDP及農(nóng)林水事務(wù)支出共13個指標(biāo)作為解釋變量。

在構(gòu)建空間回歸模型前，對指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理。采用Excel先對指標(biāo)進(jìn)行Z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理，再采用SPSS 24的逐步回歸分析功能剔除共線性指標(biāo)和不重要指標(biāo)，最終確定人均耕地面積、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比、畝均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、畝均化肥施用量、畝均農(nóng)村用電量、有效灌溉面積、城鎮(zhèn)化率、糧食單產(chǎn)和糧食播面比9個指標(biāo)參與模型構(gòu)建。

1.3.4 空間回歸分析模型 為提高回歸準(zhǔn)確性和模型解釋能力，采用空間誤差模型(SEM)與空間滯后模型(SLM)進(jìn)行回歸分析，選取擬合程度更高的模型〔決定系數(shù)(R2)高、赤池信息量準(zhǔn)則(AIC)小、貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)小、似然比(LR)高〕對影響因素進(jìn)行分析。

SLM模型：

y=pWy+Xβ+ε

(6)

SEM模型：

y=Xβ+λW+μ

(7)

式中，y為被解釋變量；X(n×k)為解釋變量矩陣；β(n×1)為解釋變量X的參數(shù)向量；Wy為空間滯后項；p為空間自回歸系數(shù)；ε為隨機(jī)干擾項向量；λ為空間相關(guān)誤差參數(shù)；μ為隨機(jī)誤差向量。

2 結(jié)果與分析

2.1 時序變化

2.1.1 糧食生產(chǎn)變化趨勢 從圖1看出，2002-2017年吉林省人均糧食占有量與吉林省糧食總產(chǎn)量的變化趨勢一致，可分為3個階段：2002-2006年，上升階段:2006-2009年，波動下降階段；2009-2017年，快速增長階段，總體呈波動上漲趨勢。具體看，2017年糧食總產(chǎn)量較2002年增加1 939.2萬t，漲幅為87.56%，年均增長率為4.24%；2017年人均糧食占有量較2002年增加752.09 kg，漲幅為89.97%，年均增長率為4.37%，由于人口略微下降，增速略高于糧食總產(chǎn)量。

Fig.1 Variation trend of food production in Jilin from 2002 to 2017

2.1.2 人均糧食占有量各級產(chǎn)糧區(qū)分布情況 由圖2看出，吉林省縣域人均糧食占有量在2002-2017年發(fā)生了顯著變化。受糧食增產(chǎn)的影響，一級產(chǎn)糧區(qū)持續(xù)增加，二級產(chǎn)糧區(qū)波動減少，三級產(chǎn)糧區(qū)先減后穩(wěn)定，四級產(chǎn)糧區(qū)變化較小，五級產(chǎn)糧區(qū)持續(xù)減少。2002年，一級產(chǎn)糧區(qū)僅有8個，集中連片分布于中西部地區(qū)；二級產(chǎn)糧區(qū)共6個，分散在一級產(chǎn)糧區(qū)周邊；三級產(chǎn)糧區(qū)共11個，集中分布在西部地區(qū)和中部以東地區(qū)；四級產(chǎn)糧區(qū)僅3個，且非常分散，東中西各1個；五級產(chǎn)糧區(qū)最多，共19個，主要分布在東部山區(qū)，中部地區(qū)較少且分布零散，分別是吉林市市區(qū)、遼源市市區(qū)和四平市市區(qū)，產(chǎn)區(qū)之間大致呈圈層式分布特征。截止2017年，一級產(chǎn)糧區(qū)增加3倍，有24個，占研究區(qū)總數(shù)50%以上，幾乎包括中西部全部地區(qū)，東部地區(qū)有少量分布；相應(yīng)的五級產(chǎn)糧區(qū)持續(xù)減少，至2017年有9個，主要分布在吉林省東南部地區(qū)；二級產(chǎn)糧區(qū)、三級產(chǎn)糧區(qū)分別減少2個和7個；四級產(chǎn)糧區(qū)共增加3個，分布零散，主要集中在中東部地區(qū)。2002-2017年，增幅較大的地區(qū)集聚分布在中西部地區(qū)，東部地區(qū)增幅較小且地區(qū)間差異較大。截至2017年，大部分地區(qū)人均糧食占有量超過《國家糧食安全中長期規(guī)劃綱要(2008-2020年)》要求的395 kg，糧食安全狀況不斷改善，僅有9個地區(qū)處在標(biāo)準(zhǔn)線以下。

2.2 空間變化

如圖3所示，2002年、2007年、2012年和2017年吉林省縣域人均糧食占有量的Global Moran’s I指數(shù)分別為0.593、0.419、0.557和0.520，指數(shù)值均大于0，其中，2002年指數(shù)值最高，表明自相關(guān)性最大，樣本點集中分布在回歸線周圍，代表空間異質(zhì)性的二四象限縣(市、區(qū))較少；2007年指數(shù)值最低，空間集聚效應(yīng)最弱，樣本點分布相對分散，二四象限的縣(市、區(qū))較2002年明顯增多。經(jīng)過999次隨機(jī)化后Z均大于2.58，通過1%概率顯著性檢驗。表明，吉林省人均糧食占有量在空間上具有空間自相關(guān)性，即人均糧食占有量高的縣(市、區(qū))間互相集聚，人均糧食占有量低的縣(市、區(qū))間互相集聚。其次，指數(shù)值波動降低表明空間自相關(guān)性減弱。

從圖4看出，吉林省人均糧食占有量有明顯的局部分異，表現(xiàn)為高高集聚區(qū)(HH)、低低集聚區(qū)(LL)和低高集聚區(qū)(LH)。HH和LL總體變化趨勢一致，呈“減-增-減”之勢，HH區(qū)共減少2個；LL區(qū)共減少1個；不顯著地區(qū)則相反，呈“增-減-增”之勢，凈增長3個；LH區(qū)僅2007年增至3個，其余年份保持不變。2002年，HH集聚區(qū)主要分布于吉林省中西部地區(qū)，共11個；LL集聚區(qū)分布于東部山區(qū)，共13個；LH集聚區(qū)較少，僅有2個，且緊鄰HH集聚區(qū)分散分布，分別是長春市市區(qū)和松原市市區(qū)。截至2017年，HH集聚區(qū)共9個，德惠市和伊通縣轉(zhuǎn)變?yōu)椴伙@著地區(qū)，整體呈收縮之勢；LL集聚區(qū)共12個，敦化市、琿春市和圖們市轉(zhuǎn)變?yōu)椴伙@著地區(qū)，通化縣和長白縣加入，整體上向東南方收縮；LH集聚區(qū)數(shù)量不變，長春市市區(qū)退出，四平市市區(qū)加入。2002-2017年，HH集聚區(qū)始終分布在中西部長春市、松原市和四平市地區(qū)；LL集聚區(qū)則始終分布在東部通化市、白山市和延邊州地區(qū)；LH區(qū)零星分布在中部HH集聚區(qū)周邊。HH集聚區(qū)和LL集聚區(qū)反映出空間同質(zhì)性，LH區(qū)為空間異質(zhì)性地區(qū)，反映出空間的非平穩(wěn)性，LH區(qū)出現(xiàn)的原因：一是以上地區(qū)均屬于城市市區(qū)，人口密度較周圍地區(qū)高；二是城市市區(qū)國土開發(fā)強度與非農(nóng)用地占比高于其周邊，導(dǎo)致其耕地數(shù)量少，故其人均糧食占有量低于周邊地區(qū)。

2.3 重心變化

從圖5看出，2002-2017年吉林省人均糧食占有量的重心移動有反復(fù)，2002年重心位于長春市市區(qū)內(nèi)，緊鄰農(nóng)安縣，處在吉林省中部臺地平原區(qū)與西部沖積平原區(qū)的交界處。2002-2007年，重心沿南偏東54.12°大幅移動28.10 km，年均移動5.62 km，表明此期間內(nèi)東中部地區(qū)人均糧食占有量增幅超過西部地區(qū)，尤其是柳河至敦化一線地區(qū)人均糧食占有量提升1級，重心仍在長春市市區(qū)內(nèi)；2007-2012年，重心開始向北偏西41.12°移動25.81 km，年均移動5.16 km，說明，此時段內(nèi)西部地區(qū)增幅高于中東部地區(qū)，增加區(qū)主要集中在白城市，通榆縣漲幅突出，從五級產(chǎn)糧區(qū)跨入二級產(chǎn)糧區(qū)，重心依然處于長春市市區(qū)內(nèi)；2012-2017年，重心再次沿著北偏西33.90°移動3.57 km至農(nóng)安縣境內(nèi)，年均移動僅0.71 km，相比前2個時期，該時期重心移動速度明顯減小，主要的增長點集中在西部的白城市地區(qū)和中東部交界沿線的吉林市和白山市部分地區(qū)?？傮w看，重心向北偏東32.65°移動7.05 km，西部地區(qū)漲幅略低于中東部地區(qū)。

圖52002-2017年吉林省縣域人均糧食占有量重心遷移路徑

Fig.5 Gravity center transfer path of food occupancy volume per capita at county level in Jilin from 2002 to 2017

2.4 影響因素

依據(jù)模型選取要素，從表1中空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SLM)的回歸擬合結(jié)果看出，決定系數(shù)(R2)高、赤池信息量準(zhǔn)則(AIC)小、貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)小、似然比(LR)高的模型總體是SEM模型，其擬合效果優(yōu)于SLM模型。

表1 空間誤差模型和空間滯后模型的回歸擬合情況

從表2看出，人均耕地面積和糧食單產(chǎn)2002-2017年均通過1%概率水平的顯著性檢驗，是引起人均糧食占有量變化的主要影響因素，其分別增長78%和16%，系數(shù)變化表明人均耕地面積的影響增強，糧食單產(chǎn)影響減弱；畝均化肥施用量和畝均農(nóng)村用電量均在2002年與2007年通過1%概率水平的顯著性檢驗，2012年和2017年不顯著，說明二者對人均糧食占有量增加的影響不再明顯。畝均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力僅在2007年和2012年通過1%和5%概率水平的顯著性檢驗，表明其影響逐漸減弱，但吉林省畝均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力處于全國中下游水平，仍有進(jìn)一步提升的空間；第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比2012年和2017年通過5%水平的顯著性檢驗，2002年通過10%概率水平的顯著性檢驗，表明農(nóng)民收入的增加會促使其種糧的積極性，進(jìn)而提高糧食產(chǎn)量；有效灌溉面積在2012年和2017年通過1%和5%概率水平的顯著性檢驗，吉林省屬我國北方較嚴(yán)重缺水省份之一，灌溉率的提高有助于糧食產(chǎn)量的提高；城鎮(zhèn)化率在2007年和2012年通過1%概率水平的顯著性檢驗，2017年未通過，表明城鎮(zhèn)化率不再是主要影響因素；糧食播面比在2002年和2012年通過5%概率水平的顯著性檢驗，于2017年通過1%概率水平的顯著性檢驗，糧食播面比持續(xù)增長但卻與人均糧食占有量呈負(fù)相關(guān)，原因有待進(jìn)一步深入研究。

綜上所述，人均耕地面積和糧食單產(chǎn)是影響人均糧食占有量變化的主要因素，畝均化肥施用量、畝均農(nóng)村用電量、畝均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力和城鎮(zhèn)化率在前期對人均糧食占有量的增加有影響；第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比、有效灌溉面積和糧食播面比在后期對人均糧食占有量的增加有影響。

表2 吉林省人均糧食占有量各影響因素的SEM模型回歸結(jié)果

注：*、**和***分別表示在10%、5%和1%概率水平下顯著。

Note：*, ** and *** indicate significance of difference atP<0.10,P<0.05 andP<0.01level respectively.

3 結(jié)論與討論

2002-2017年吉林省人均糧食占有量呈“增加-波動降低-再增加”之勢，漲幅為89.97%。吉林省縣域人均糧食占有量空間格局變化明顯，且具集聚特征，中西部地區(qū)人均糧食占有量漲幅大于東部地區(qū)，重心總體向東北移動?？h域人均糧食占有量呈空間自相關(guān)性，自相關(guān)程度略微降低，縣域間總體差異有所上升。人均耕地面積、糧食單產(chǎn)是吉林省縣域人均糧食占有量的主要影響因素，其余因素只在有限年份起作用。

2002-2017年吉林省糧食總產(chǎn)量增加87.56%，人口僅下降1.27%，人均糧食占有量增加主要受糧食總產(chǎn)量增加的影響而非人口流失，回歸結(jié)果也驗證了這一點；中部地區(qū)四市及西部地區(qū)的松原市糧食產(chǎn)量占全省的80%，是吉林省的糧食主產(chǎn)區(qū)，耕作條件優(yōu)越。平坦地形和連片耕地適合機(jī)械化作業(yè)、規(guī)?；图s化經(jīng)營，未來將是吉林省農(nóng)業(yè)發(fā)展的重點區(qū)域，應(yīng)當(dāng)加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施和配套設(shè)施建設(shè)；東部地區(qū)是重要的生態(tài)功能區(qū)，西部地區(qū)是生態(tài)脆弱區(qū)，隨著生態(tài)文明建設(shè)的推進(jìn)，退耕還林還草勢必會造成耕地面積的進(jìn)一步減少，回歸結(jié)果表明，人均耕地數(shù)量與人均糧食占有量間呈顯著正相關(guān)，故在未來農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中必須保有一定的耕地數(shù)量，亟需在接下來的國土空間規(guī)劃中農(nóng)業(yè)空間和耕地紅線劃定方面進(jìn)行落實。

受數(shù)據(jù)的可獲取性、較短研究期及指標(biāo)數(shù)量有限的影響，有待進(jìn)一步深入研究。另外，高高集聚區(qū)與黑土區(qū)重疊，低低集聚區(qū)主要分布在東部長白山區(qū)，自然條件對此分布特征起至關(guān)重要的作用，應(yīng)對自然因素進(jìn)行更加深入的分析，如地形坡度、降雨量、日照時長及自然災(zāi)害風(fēng)險等；另對人口流動性考慮不足，未進(jìn)行常住人口與戶籍人口的區(qū)分；對農(nóng)業(yè)投入方面的保護(hù)性耕作、秸稈還田等因素的影響尚未考證，在今后的研究中有待對其加以論證和分析。