福建省粮食生产的耕地利用效应时空分析

黄锦东

(福建省自然资源厅，福建 福州 350001)

农业是安天下、稳民心的产业，粮食是关系国计民生的特殊商品[1]。粮食作为重要的战略储备资源，对国家安全发展具有至关重要的作用[2]。耕地是粮食生产的载体，其质量好坏、面积大小直接影响粮食产量高低，因此耕地利用方式对粮食生产具有决定性的作用[3]。改革开放40余年，城镇化和工业化的快速推进导致大量优质耕地被占用，此现象在我国东部沿海地区较为普遍[4]。为此，我国于1998年正式推出耕地占补平衡政策，以最严格的耕地保护制度严抓耕地资源流失问题。但由于耕地后备资源不足，“以劣补优”的现象屡见不鲜，粮食安全受到威胁[5-6]。由此反观，粮食安全问题的背后是耕地资源的利用与保护问题[7]。厘清粮食生产与耕地利用之间的作用关系，对于我国这样的人口大国解决粮食安全问题具有重要意义[8]。目前，关于耕地利用与粮食生产之间关系的研究较为广泛。有学者通过分析粮食产量的空间分布特征，从数量特征上定性分析粮食产量与耕地面积变化的关系[9]；但更多的研究则是采用回归分析[10]、灰色关联[11]、地理加权回归[12]、地理探测器[13]、LMDI(logarithmic mean divisia index)模型[14-15]等定量分析方法来探究各耕地利用因素对粮食生产的影响。不同于多因素角度，也有研究聚焦单一因素，如轮作休耕[16]、复种指数[17]对粮食生产的影响。纵观已有研究，粮食产量的影响因素分析多围绕土地等相关要素展开，极少关注外部要素的投入。

福建省是传统的粮食消费大省，粮食自给率仅37%，供需缺口较大[18]，加之人多地少、沿海自然灾害频发，粮食安全问题亟待解决。2019年福建省政府公布的《福建省粮食安全保障办法》对耕地保护、粮食生产提出了更严格的要求。因此，如何科学、高效、有针对性地加强耕地保护和利用，提升粮食产量，保障粮食安全，是一项具有现实意义的社会科学问题。本文拟采用LMDI模型，依据福建省各地级市历年的耕地利用和粮食生产数据，分解耕地利用因素对粮食生产的贡献，分析其时空变化，探寻各区域提升粮食产量的优化路径，以期为相关政策的制定提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究数据

福建省共有9个地级市，分别为福州、厦门、莆田、三明、泉州、漳州、南平、龙岩和宁德。福建省及其各地级市的耕地利用数据来源于自然资源部数据共享平台，研究时段为2009—2016年。粮食产量、粮食单产、粮食播种面积、农作物播种面积和农业劳动力数据来源于各行政单位的统计年鉴。

1.2 研究方法

LMDI模型是由Ang[19]提出的对数平均分解指数法。相对于传统的分解方法，LMDI模型具有可消除残差项、因素可逆、不产生余值等优点，在分析固定区域对象的历史发展变化和开展多区域单元的横向比较方面都具有明显的优势[15]。目前，LMDI模型在粮食生产变化研究中的应用，主要考虑耕地规模、复种指数、粮作比和粮食单产等因素，较少考虑外部投入因素。鉴于福建省农业现代化水平不高、农业劳动力资源投入对粮食生产仍有重要作用的现实[20-21]，本文在考虑耕地规模、复种指数、粮作比和粮食单产的基础上，增加了农业劳动力这一因素，以农林渔牧业从业人员数量表征。另以农业劳动力人均耕地面积表征耕地利用的规模要素，因其可以在一定程度上反映耕地规模水平，并影响粮食生产。农业劳动力人均耕地面积增加，则农业生产的规模效益扩大，经济效益提升会带动农户种粮积极性上涨，粮食产量也会有所增加。

LMDI模型及其变量设置如下：

(1)

(2)

式(1)～(2)中：Yi表示i地的粮食总产量(kg)；Fi、Wi、Si、Pi分别表示i地的粮食作物播种面积(km2)、农作物播种面积(km2)、耕地面积(km2)和农业劳动力(人)；Yi/Fi表示粮食单产；Fi/Wi表示粮作比；Wi/Si表示复种指数；Si/Pi表示平均农业从业人员所拥有的耕地面积，以表征不同区域农业劳动力的人均耕地水平；ΔYi表示研究时段内i地粮食总产量的变化量；上标的T和T0分别表示研究期末和期初。

根据LMDI模型，对耕地利用各因素进行指标分解，得到

(3)

ΔYi=ΔYi，A+ΔYi，B+ΔYi，C+ΔYi，D+ΔYi，E。

(4)

2 结果与分析

2.1 粮食生产时序分析

为了了解福建省及其各地级市粮食生产各因素的历史发展状况，对其2009—2016年的粮食单产、粮作比、复种指数、农业劳动力人均耕地面积、农业劳动力数量和粮食产量的发展状况进行对比分析。为更具可比性，将各研究单元各因素在2009年的数据初始化为1，做标准化处理。

图1 福建省耕地利用因素2009—2016年的发展情况Fig.1 Development of cultivated land use factors in Fujian Province from 2009 to 2016

2.1.1 福建省耕地利用因素变化分析

图1为福建省粮食单产、粮作比、复种指数、农业劳动力人均耕地面积、农业劳动力数量和粮食产量的时序变化。福建省2009—2016年粮食产量总体有所下降，下降比例约为2.4%。其中，2009—2014年粮食产量波动发展，2014—2016年粮食产量下降明显。粮作比在2009—2016年下降幅度最大(降幅8.8%)。这说明福建近几年的粮食种植面积缩减较多，而经济作物种植比重逐渐提升。同期的福建省农业劳动力数量也呈下降状况(降幅5.4%)，说明农业劳动力外流量增多。然而，粮食单产、复种指数和农业劳动力人均耕地面积都有一定的提升，且以农业劳动力人均耕地面积的增长率最大，2009—2016年共增长约5.3%，其次为复种指数(增长率约5.2%)，粮食单产的增长率约为2.1%。

2.1.2 地级市耕地利用因素变化分析

(1)粮食产量变化。图2-A是福建省各地级市2009—2016年粮食产量的历史变化，可大致分为3种情况。其中，龙岩市总体保持增长态势，2009—2011年增长速度较快，2011—2014年增速放缓，2014年之后粮食产量保持稳定。三明、漳州、南平和宁德市2009—2016年的粮食产量波动发展，总体较为稳定，变化率控制在5%以内，其中，仅三明市总体实现增长。福州、厦门、莆田和泉州2009—2016年的粮食产量主要呈下降态势，尤以厦门的粮食产量降幅最大，自2011年起厦门的粮食产量急剧下降，至2016年下降约22%。福州、莆田和泉州的发展状况较为相似，粮食产量降幅均在15%上下。

(2)农业劳动力人均耕地面积变化。根据图2-B，2009—2016年厦门、漳州、三明、福州和宁德的农业劳动力人均耕地面积都表现出不同程度的下降态势。其中，厦门的农业劳动力人均耕地面积下降幅度最大，降幅约为25.2%；其次是漳州，降幅约为10.9%，且下降集中在2010—2011年间，2011—2016年逐渐回升。三明、福州和宁德的农业劳动力人均耕地面积表现为小幅下降。泉州和南平的农业劳动力人均耕地面积增幅较大，分别为9.3%和8.4%，其次是龙岩和莆田，增幅分别为5.4%和3.2%。

图2 2009—2016年各地级市粮食产量(A)、农业劳动力人均耕地面积(B)、粮食单产(C)、复种指数(D)、粮作比(E)、农业劳动力数量(F)的发展变化Fig.2 Development of grain output (A)， per capita arable land area of agricultural labor force (B)， grain yield per hectare (C)， multiple cropping indiex (D)， grain farming ratio (E)， agricultural labor force (F) in prefecture-level cities in Fujian from 2009 to 2016

(3)粮食单产变化。福建省各地级市2009—2016年的粮食单产变化差异较大。根据图2-C可知，龙岩粮食单产增幅最大，2010—2011年增长最快，随后增速有所放缓，总体增长了7.9%，其次是漳州，增幅约为5%，但在2012—2013年间有所下降。厦门、莆田、三明、泉州和宁德的粮食单产发展都呈现波动式下降的特点，减少率均在1%以内；而福州和南平则是波动式增长，总体增长率不高，分别为1.6%和1.1%。

(4)复种指数变化。图2-D展现了福建省各地级市复种指数的发展变化，均有所增长。其中，三明在2009—2016年增幅最大，约为10.2%。福州、厦门、龙岩和宁德的复种指数先上升，后下降，总体保持增长，龙岩的复种指数在后期平缓下降，总体增长4.89%，福州起伏最大，在2015年达到最大值后下降，总体增长率仅为0.91%。另外，莆田、泉州、漳州呈波动增长形态，南平的复种指数变化最为平缓。

(5)粮作比变化。根据图2-E可知，福建省各地级市的粮作比都表现为下降态势。莆田下降幅度最大，达15.8%；其次是泉州、厦门、宁德和漳州，降幅均在10%以上；三明和南平的下降幅度相对较小；龙岩的粮作比变化最为平缓，并且呈先上升后下降的特点，总体降幅在1%左右。不同于其他地级市，福州的粮作比先下降后上升，于2015年达到波谷，降幅约为17%，2015年后又急剧上升，研究期的总体降幅为8.3%。

(6)农业劳动力数量变化。图2-F为福建省各地级市农业劳动力数量在2009—2016年的发展变化，农业劳动力数量减少的地级市占多数，其中，泉州农业劳动力数量降幅最大，约为10.7%，其次为福州、南平和莆田，降幅在5%以上，龙岩的降幅最小，约为3.1%。厦门、漳州在研究期内农业劳动力数量增幅较大，在10%以上，其次是三明和宁德，增幅分别为4.8%和2.3%。

2.2 耕地利用效应分析

根据LMDI模型，将福建省及其各地级市2009—2016年各耕地利用因素对粮食生产的贡献量进行分解(表1)。可以看出，福建省各个地级市不同耕地利用因素所造成的粮食产量变化效应不同。福建省2009—2016年粮食产量总体下降，减少约16万t。其中，结构效应和投入效应都是负向的，表明粮作比和农业劳动力数量的下降导致了福建省的粮食减产，两者造成的粮食减产分别为粮食总产变化的322.80%和85.74%，说明粮作比的下降是福建粮食减产的主要因素。规模效应、强度效应和程度效应都是正向的，表明农业劳动力人均耕地面积、粮食单产和复种指数的增加对粮食增产有一定的促进作用，其中，程度效应与总产变化的比例最低，达-163.80%，说明复种指数的增长对粮食减产起到了主要的抑制作用，但全面比较后，结构效应的负向影响更大，最终导致粮食总产降低。

福建省9个地级市中，仅三明和龙岩粮食产量有所增加，而其他地级市的粮食产量都有不同程度的减少，其中龙岩粮食增产最多，2009—2016年共增产13.74万t。不同耕地利用因素对粮食生产的影响方向是不同的。从粮食增产效应来看，规模效应、强度效应、程度效应和投入效应在不同区域的作用表现不同。其中，莆田、泉州和南平的规模效应是构成粮食增产效应的主要部分，表明以上区域农业劳动力人均耕地规模的增长有效地抑制了粮食产量的降低。福州和龙岩的强度效应为粮食增产效应的主要部分，福州依靠粮食单产的提升抑制了粮食产量的过度减少，龙岩则以此大力推动粮食增产。程度效应是构成三明和宁德粮食增产效应的主要部分，说明复种指数的提升对促进粮食增产和抑制减产作用明显。厦门和漳州的粮食增产效应主要来源于投入效应。另外，复种指数增长所产生的程度效应在所有研究区域中均为正向效应，表明所有地区复种指数的增长都促进了粮食的生产或抑制了减产。

从各地级市的情况来看，投入效应构成粮食减产主效应的区域包括福州、南平和龙岩，其农业劳动力数量减少是导致粮食减产或抑制粮食增产的主要原因。莆田、三明、泉州和宁德的粮作比下降幅度较大，结构效应是构成其粮食生产负向效应的主要部分。厦门和漳州的农业劳动力人均耕地规模减少明显，规模效应造成的负向效应比重较高，是导致粮食减产的主要因素。此外，所有区域的结构效应均为负值，因此粮作比持续降低是阻碍福建省所有地级市粮食增产的重要因素。

表1 2009—2016年福建省及其各地级市的耕地利用效应

Table 1 Effect of cultivated land use in Fujian Province from 2009 to 2016

104 t

括号中的数字为对应的比例。

Data in the brackets were proportions accordingly.

3 结论与政策建议

3.1 结论

根据福建省及其地级市2009—2016年的粮食生产数据，对其粮食生产和耕地利用情况进行了时空分析，并采用LMDI模型分解各耕地利用因素对粮食产量变化的贡献。相较于已有研究，本文在考虑耕地利用规模、强度、结构和程度的基础上，增加了农业劳动力要素，以表征耕地利用的投入效应。最后，综合比较各项耕地利用因素的作用，探究不同区域粮食产量增减的主导因素。

研究发现，福建省2009—2016年粮食产量小幅下降，降幅约为2.4%，其中，粮作比下降幅度最大，降幅约为8.8%，是导致粮食减产的主要因素，农业劳动力数量下降约5.4%，而粮食单产、复种指数和农业劳动力人均耕地面积均有所增长。

2009—2016年福建省各地级市中，仅龙岩和三明2地实现粮食增产。各地级市的农业劳动力人均耕地面积变化增减各异，厦门农业劳动力人均耕地面积降幅最大。各地粮食单产波动发展，龙岩和漳州增幅明显。各地级市的复种指数均有所提升，而粮作比均为下降态势。农业劳动力数量下降的地级市占多数，其中，泉州降幅最大。

结构效应是导致福建省粮食减产的主要因素。福建省各区域粮食增产效应的主要因素包括规模效应、强度效应、程度效应和投入效应。除厦门和漳州粮食减产的主要因素是规模效应外，多数地级市粮食减产的主要因素是投入效应和结构效应。程度效应在所有地级市的粮食生产中均为正向效应，结构效应在所有地级市的粮食生产中均为负向效应。

3.2 政策建议

3.2.1 严抓耕地资源保护，增加农业从业者可耕面积

农业劳动力人均耕地面积在一定程度上可反映耕地规模水平，因此严格保护耕地资源依然是粮食安全战略中的第一要务。各级政府应严格贯彻和落实耕地占补平衡制度，将耕地保护列为地方政府考核指标并完善责任机制。同时，对耕地保护责任进行分解，对于优质的基本农田，将地块保护责任落实到农户或个人，提高农户个体保护耕地的责任意识。对于厦门、漳州农业劳动力人均耕地面积下降幅度较大的地区，一方面应严格控制耕地总量，另一方面可鼓励农户积极开垦荒地，并完善土地承包、土地确权等，提供一定的补贴，以提升农民开垦耕地的积极性和保障水平。

3.2.2 提高农业补贴，调动农户种粮积极性

物价上涨，粮食利润受到压缩，加之外出务工农民增多，导致农户的种粮积极性被打压，经济作物成为农民更青睐的种植对象，与之相应，粮作比不断下降。政府部门应贯彻落实粮食补贴方针，针对不同的粮食生产格局实行更具针对性的区域粮食补贴政策。对粮作比下降较快、严重影响粮食生产的区域，如莆田、泉州、厦门等地，应给予农民更多的粮食补贴，或设立专门的粮食种植扶持基金，以鼓励更多农户参与粮食种植，增加粮食播种面积；对于粮作比变化平缓、粮食增产地区，如龙岩、三明，应完善“订单粮食”政策，设立订单粮食价外补贴，或根据订单规模建立分级奖励，形成对粮食主产区域的补偿机制。

3.2.3 建立农村劳动力开发机制，大力发展农村生产力

农业劳动力，尤其是青年劳动力在乡村振兴和农业发展中具有举足轻重的作用，地方政府部门应积极拓宽和整合社会多方力量，建立农业劳动力的开发机制。可充分发挥共青团、志愿者协会等青年社会组织的带动作用，积极联系和组织开展农村帮扶服务、农村创业等社会实践活动，协同带动粮食产业发展。加强农村和学校之间的共建合作，让学生充分了解农村现状，激发和培养学生投身农业发展的奋斗意识，充实农村劳动力组织力量。给予农村创业青年特殊的优惠扶持政策，尤其是在现代化粮食产业、绿色农业和生态农业等方面，帮助其解决创业和工作中的资金问题，激发青年劳动力的创造热情。