羅海平，周靜逸，何志文

(南昌大學(xué) a.中國(guó)中部經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究中心； b.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西 南昌 330047)

“萬(wàn)物土中生，有土斯有糧”。耕地資源作為最寶貴的自然資源之一，其數(shù)量和質(zhì)量安全對(duì)國(guó)家的糧食安全、生態(tài)安全、社會(huì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展有至關(guān)重要的影響。近年來(lái)，隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的不斷加速，不少地區(qū)的耕地由于城鎮(zhèn)建設(shè)占用、生態(tài)退耕、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等原因不斷減少。盡管我國(guó)耕地總面積受耕地紅線(xiàn)管控下降并不大，基本能實(shí)現(xiàn)耕地?cái)?shù)量占補(bǔ)平衡，但卻存在耕地質(zhì)量下降、耕地污染、土壤退化，以及耕地后備資源不足等嚴(yán)重問(wèn)題。

長(zhǎng)期以來(lái)，中國(guó)糧食安全問(wèn)題都是世界關(guān)注的熱點(diǎn)。1995年， Brown[1]提出了“誰(shuí)來(lái)養(yǎng)活中國(guó)”的問(wèn)題，警示中國(guó)耕地資源短缺對(duì)世界糧食安全的威脅隱患。耕地資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最基本的物質(zhì)條件，耕地?cái)?shù)量和質(zhì)量的變化必將影響糧食生產(chǎn)，從而影響糧食有效供給和糧食安全保障水平[2]。蔡運(yùn)龍等[3]認(rèn)為，在工業(yè)化、城市化過(guò)程中，耕地的用途轉(zhuǎn)移不可避免，但當(dāng)實(shí)際人均耕地面積低于最小人均耕地面積時(shí)就會(huì)危及食物安全。張士功等[4]認(rèn)為，耕地資源安全是糧食安全問(wèn)題的核心。朱紅波等[5]將耕地資源安全細(xì)分為耕地?cái)?shù)量安全、質(zhì)量安全和生態(tài)安全3方面，并通過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)耕地質(zhì)量安全和生態(tài)安全對(duì)保障糧食安全起重要作用。任桂鎮(zhèn)等[6]在耕地壓力指數(shù)的基礎(chǔ)上提出耕地生態(tài)壓力指數(shù)，發(fā)現(xiàn)耕地資源的持續(xù)減少是我國(guó)耕地壓力一直不能得到有效緩解的主要原因。張海峰等[7]認(rèn)為，土地的利用格局對(duì)糧食安全至關(guān)重要。李效順等[8]從保障糧食安全的角度出發(fā)，測(cè)算出在單產(chǎn)提高情景下，2020年中國(guó)耕地資源缺口為180萬(wàn)hm2。張?jiān)t等[9]提出，我國(guó)農(nóng)業(yè)和糧食生產(chǎn)面臨的最大壓力在于耕地資源短缺。聶英[10]認(rèn)為，日顯稀缺的耕地資源已成為制約我國(guó)糧食安全的瓶頸，建立科學(xué)合理的耕地資源安全保障機(jī)制是實(shí)現(xiàn)我國(guó)糧食安全的必然選擇。姚成勝等[11]將人均耕地面積作為糧食生產(chǎn)資源的一項(xiàng)指標(biāo)納入其構(gòu)建的中國(guó)糧食安全系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，發(fā)現(xiàn)2000—2010年人均耕地面積對(duì)糧食安全系統(tǒng)的障礙程度不斷增大。羅翔等[12]指出，修正的耕地壓力指數(shù)對(duì)糧食產(chǎn)量具有顯著的負(fù)向影響，耕地壓力過(guò)大威脅糧食安全。張慧等[13]指出，全國(guó)342個(gè)地級(jí)行政區(qū)的耕地壓力存在顯著的區(qū)域間差異和局部集聚性。張雅杰等[14]分析發(fā)現(xiàn)，中國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)(不含港、澳、臺(tái))的耕地壓力呈現(xiàn)明顯的地域差異性?？偟膩?lái)看，以往關(guān)于耕地壓力對(duì)糧食安全影響的研究多集中于省級(jí)層面[15-19]，更關(guān)注總體變化而忽視了內(nèi)部差異，若將縣級(jí)行政單位作為研究對(duì)象則可更詳細(xì)地突出個(gè)體變化特征。在研究方法上，國(guó)內(nèi)學(xué)者多選擇耕地壓力指數(shù)模型進(jìn)行研究。為更深入地探究最小人均耕地面積與實(shí)際人均耕地面積之間的關(guān)系和變化情況，本研究擬在運(yùn)用耕地壓力指數(shù)模型的基礎(chǔ)上提出耕地壓力承載系數(shù)與耕地壓力敏感系數(shù)，以期更全面地評(píng)估耕地壓力的變動(dòng)情況。

習(xí)近平總書(shū)記指出，“中國(guó)人要把飯碗端在自己手里，而且要裝自己的糧食?！敝袊?guó)糧食安全的關(guān)鍵在于糧食主產(chǎn)區(qū)，尤其是糧食主產(chǎn)區(qū)產(chǎn)糧大縣的耕地安全。鑒于此，本研究以我國(guó)13個(gè)糧食主產(chǎn)省(自治區(qū))157個(gè)產(chǎn)糧大縣(從全國(guó)200個(gè)產(chǎn)糧大縣中選出位于我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)的157個(gè)，含縣級(jí)市、市轄區(qū)、旗、自治旗、自治縣，不含黑龍江省農(nóng)墾總局下屬的友誼農(nóng)場(chǎng)、七星農(nóng)場(chǎng)、八五四農(nóng)場(chǎng)、查哈陽(yáng)農(nóng)場(chǎng))為研究對(duì)象，對(duì)其2000—2030年耕地壓力的時(shí)空演變進(jìn)行實(shí)證測(cè)算和影響因子分析，以期科學(xué)評(píng)估耕地資源的緊張程度和潛在問(wèn)題。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本研究以157個(gè)產(chǎn)糧大縣作為研究對(duì)象，研究年份為2000、2003、2006、2009、2012、2015年。各產(chǎn)糧大縣的耕地面積、農(nóng)作物和糧食作物播種面積、糧食產(chǎn)量、年末戶(hù)籍人口數(shù)、化肥折純量、農(nóng)村居民人均可支配收入、戶(hù)籍人口城鎮(zhèn)化率等數(shù)據(jù)來(lái)源于相應(yīng)年份的統(tǒng)計(jì)年鑒，部分農(nóng)作物播種面積和糧食作物播種面積數(shù)據(jù)來(lái)源于相應(yīng)年份政府工作報(bào)告，以及國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

為詳細(xì)探究我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)157個(gè)產(chǎn)糧大縣在空間層面的耕地壓力特征，根據(jù)各產(chǎn)糧大縣的所屬省份及其地理區(qū)位，將其劃分為5個(gè)大的地理區(qū)域——東北、華北、華中、華東和西南(表1)。

表1 2015年中國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)157個(gè)產(chǎn)糧大縣的糧食生產(chǎn)基本情況

續(xù)表1 Continued Table 1

1.2 157個(gè)產(chǎn)糧大縣農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基本情況

1.2.1 157個(gè)產(chǎn)糧大縣2015年的耕地資源與糧食安全地位

以2015年為例，本研究分別計(jì)算了13個(gè)糧食主產(chǎn)省(自治區(qū))產(chǎn)糧大縣的糧食總產(chǎn)量占全省(自治區(qū))糧食總產(chǎn)量的比例，以及各省(自治區(qū))產(chǎn)糧大縣的耕地面積占全省(自治區(qū))總耕地面積的比例(表1)。表現(xiàn)最為突出的是吉林省，吉林省的14個(gè)產(chǎn)糧大縣以占不到全省1/2的耕地生產(chǎn)出了全省2/3以上的糧食。其次是黑龍江省，在未考慮農(nóng)場(chǎng)對(duì)全省糧食生產(chǎn)貢獻(xiàn)的情況下，黑龍江省的18個(gè)產(chǎn)糧大縣耕地面積總和不足全省的30%，但卻貢獻(xiàn)了全省近一半的糧食產(chǎn)量。遼寧、內(nèi)蒙古、安徽、江蘇、河南、湖北、山東、江西8省共93個(gè)縣，以平均占全省(自治區(qū))25.69%的耕地面積承擔(dān)了全省(自治區(qū))34.60%的糧食生產(chǎn)。四川(12個(gè))、湖南(10個(gè))、河北(10個(gè))的產(chǎn)糧大縣分別以占全省11.64%、14.57%和10.41%的耕地面積生產(chǎn)出全省22.33%、20.73%和18.12%的糧食。

由此可見(jiàn)，本研究選取的157個(gè)產(chǎn)糧大縣都具有以少量的耕地生產(chǎn)出大量糧食的特征，在13個(gè)糧食主產(chǎn)省(自治區(qū))承擔(dān)著主要的糧食生產(chǎn)任務(wù)。因此，研究這157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地資源緊張程度對(duì)于保障我國(guó)糧食安全具有特殊的意義。

1.2.2 2000—2015年157個(gè)產(chǎn)糧大縣耕地資源與糧食安全地位演變

2000—2015年，157個(gè)產(chǎn)糧大縣的糧食總產(chǎn)量與耕地總面積都呈上升趨勢(shì)(圖1)。其中，耕地面積穩(wěn)中有升；糧食總產(chǎn)量大幅增加，由9 279.5萬(wàn)t上升到16 919.4萬(wàn)t，2015年的糧食總產(chǎn)量是2000年糧食總產(chǎn)量的1.82倍。除2003年由于我國(guó)大部分地區(qū)遭受?chē)?yán)重自然災(zāi)害導(dǎo)致糧食作物播種面積大幅縮減、糧食產(chǎn)量下滑以外，2000—2012年157個(gè)產(chǎn)糧大縣的糧食總產(chǎn)量呈階梯式上升。2015年，由于同時(shí)受到播種面積減少和單產(chǎn)下降的影響，河北、內(nèi)蒙古、遼寧、黑龍江、山東、四川6省(自治區(qū))共73個(gè)產(chǎn)糧大縣的糧食總產(chǎn)量下降，導(dǎo)致157個(gè)產(chǎn)糧大縣的糧食總產(chǎn)量比2012年下降了644.33萬(wàn)t。其中，產(chǎn)量下降最為明顯的是黑龍江、遼寧、四川3省的38個(gè)產(chǎn)糧大縣。

圖1 2000—2015年157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地總面積和糧食總產(chǎn)量Fig.1 Total area of arable land and total grain output of 157 major grain-producing counties from 2000 to 2015

總體來(lái)看，除特殊原因?qū)е碌膫€(gè)別年份糧食產(chǎn)量有所下滑外，2000—2015年157個(gè)產(chǎn)糧大縣總的糧食產(chǎn)量呈漸進(jìn)式上升，耕地面積在平穩(wěn)中略有上升。

1.3 耕地壓力測(cè)度模型

1.3.1 耕地壓力指數(shù)

耕地壓力指數(shù)由蔡運(yùn)龍等[3]提出，反映了一個(gè)地區(qū)耕地資源的緊張程度，具體計(jì)算公式如下：

(1)

式(1)中，Sa為實(shí)際人均耕地面積(hm2)，Smin為最小人均耕地面積(hm2)。K值越大，耕地壓力越大。當(dāng)0

最小人均耕地面積Smin給出了為保證特定區(qū)域糧食安全所需的耕地?cái)?shù)量底線(xiàn)，具體計(jì)算公式如下：

(2)

式(2)中：β為糧食自給率(%)；G為人均糧食需求量(kg)；p為單位面積糧食產(chǎn)量(kg·hm-2)；q為糧食播種面積與農(nóng)作物總播種面積之比；k為復(fù)種指數(shù)(%)。

需要說(shuō)明的是，由于本研究的對(duì)象是糧食主產(chǎn)區(qū)中的產(chǎn)糧大縣，因此，除滿(mǎn)足自身糧食需求外，產(chǎn)糧大縣還需滿(mǎn)足其他地區(qū)的糧食供應(yīng)需求。用公式可表示為

β=1+Ct。

(3)

式(3)中，Ct為t年157個(gè)產(chǎn)糧大縣對(duì)其他地區(qū)的糧食貢獻(xiàn)率，是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的值，用公式表示為

(4)

式(4)中，Pt為t年157個(gè)產(chǎn)糧大縣的糧食總產(chǎn)量(kg)，Dt為t年157個(gè)產(chǎn)糧大縣自身的糧食總需求(kg)。

Dt=G·at。

(5)

式(5)中，at為t年157個(gè)產(chǎn)糧大縣的總?cè)丝跀?shù)。

參考全國(guó)人均年糧食消費(fèi)的3種標(biāo)準(zhǔn)(300～350 kg屬維持溫飽，350～600 kg屬消費(fèi)改善，600 kg以上屬滿(mǎn)足享受)，以及朱紅波等[5]對(duì)人均糧食需求量的設(shè)定，本研究將人均糧食需求量確定為2000、2003年420 kg，2006、2009年440 kg，2012、2015年460 kg。

1.3.2 耕地壓力承載系數(shù)

為進(jìn)一步詳細(xì)探究157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力，本研究提出耕地壓力承載系數(shù)(B)來(lái)反映一個(gè)地區(qū)耕地壓力的可承受程度，即保證某特定地區(qū)糧食安全所需的耕地?cái)?shù)量底線(xiàn)與該地區(qū)實(shí)際人均耕地面積的相對(duì)差距。耕地壓力承載系數(shù)是耕地資源自我調(diào)節(jié)能力的一種體現(xiàn)，計(jì)算公式為

(6)

B越小，一個(gè)地區(qū)所承受的耕地壓力越小。當(dāng)-1

1.3.3 耕地壓力敏感系數(shù)

為研究保障糧食安全所需的耕地資源對(duì)實(shí)際擁有的耕地資源變動(dòng)的反應(yīng)程度，本研究提出耕地壓力敏感系數(shù)(E)。它是一定時(shí)期內(nèi)最小人均耕地面積變動(dòng)率與實(shí)際人均耕地面積變動(dòng)率的比值，反映了最小人均耕地面積的變動(dòng)幅度對(duì)實(shí)際人均耕地面積變動(dòng)幅度的依存關(guān)系。計(jì)算公式為

(7)

式(7)中：ΔSmin表示本研究年份與上一研究年份最小人均耕地面積(Smin)的差值；ΔSa表示本研究年份與上一研究年份實(shí)際人均耕地面積(Sa)的差值。當(dāng)|E|>1時(shí)，此時(shí)所需的最小人均耕地面積的增長(zhǎng)速度快于實(shí)際人均耕地面積的增長(zhǎng)速度，耕地壓力處于非常敏感的狀態(tài)；當(dāng)|E|=1時(shí)，二者的增長(zhǎng)速度一致，最小人均耕地面積變動(dòng)對(duì)耕地壓力的影響與實(shí)際人均耕地面積變動(dòng)對(duì)耕地壓力的影響一致；當(dāng)|E|<1時(shí)，此時(shí)最小人均耕地面積的增長(zhǎng)速度小于實(shí)際人均耕地面積的增長(zhǎng)速度，耕地壓力處于不敏感狀態(tài)。

1.4 耕地壓力的空間分異與空間集聚效應(yīng)模型

1.4.1 耕地壓力空間分異的泰爾指數(shù)(Theil指數(shù))測(cè)算

Theil指數(shù)是衡量樣本差異的一個(gè)指標(biāo)。本研究用Theil指數(shù)(T)來(lái)分析157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力在空間尺度上的整體差異。計(jì)算公式如下：

(8)

式(8)中，Ki為第i個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力指數(shù)；μ為157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力指數(shù)平均值；n為縣級(jí)行政單位個(gè)數(shù)。T≥0，T越大，表明157個(gè)產(chǎn)糧大縣之間的耕地壓力差異越大。

1.4.2 耕地壓力空間集聚效應(yīng)的Moran’s I指數(shù)測(cè)算

Moran’s I指數(shù)是度量空間相關(guān)性的一個(gè)重要指標(biāo)。本研究用Moran’s I指數(shù)(I)來(lái)表示157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力在研究年份(2000、2003、2006、2009、2012、2015年)的空間相關(guān)性。計(jì)算公式如下：

(9)

(10)

式(9)、(10)中：Ki和Kj分別是第i個(gè)和第j個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力指數(shù)；μ為耕地壓力指數(shù)平均值；Wij是各產(chǎn)糧大縣的空間權(quán)重矩陣，產(chǎn)糧大縣之間的距離在設(shè)定的門(mén)檻距離內(nèi)則為1，大于該距離則為0。

1.5 耕地壓力影響因子分析模型

為找出影響耕地壓力變動(dòng)的關(guān)鍵因素，本研究參考張慧等[13]構(gòu)建的中國(guó)耕地壓力影響因素模型，考慮耕地生產(chǎn)力和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)耕地壓力可能產(chǎn)生的影響，選取耕地質(zhì)量、化肥投入、種植結(jié)構(gòu)(糧農(nóng)比)、農(nóng)民收入(農(nóng)村居民人均可支配收入)、城鎮(zhèn)化水平5個(gè)代表性變量構(gòu)建影響因素模型。其中，耕地質(zhì)量(Q)通過(guò)影響糧食單產(chǎn)對(duì)耕地壓力產(chǎn)生影響，用標(biāo)準(zhǔn)耕地系數(shù)表示；化肥投入(F)可反映一個(gè)地區(qū)耕地資源的污染程度，通過(guò)影響糧食產(chǎn)出和糧食作物播種面積對(duì)耕地壓力產(chǎn)生影響，用當(dāng)?shù)鼗收奂兞颗c糧食作物播種面積的比值(kg·hm-2)來(lái)表示；種植結(jié)構(gòu)(R)體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)糧食作物的播種情況，直接影響耕地壓力，用一個(gè)地區(qū)糧食作物播種面積與該地農(nóng)作物播種面積的比值來(lái)表示；農(nóng)民收入(Y)的高低影響到農(nóng)民種植糧食的積極性，進(jìn)而影響糧食作物播種面積與產(chǎn)出，進(jìn)一步影響耕地壓力，用農(nóng)村居民人均可支配收入(元)來(lái)表示；城鎮(zhèn)化水平(U)可側(cè)面反映一個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模，通過(guò)影響該地耕地面積對(duì)耕地壓力產(chǎn)生影響，用戶(hù)籍人口城鎮(zhèn)化率(%)來(lái)表示。

當(dāng)157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力出現(xiàn)高度的空間相關(guān)關(guān)系時(shí)，可運(yùn)用以上5個(gè)指標(biāo)構(gòu)建影響耕地壓力的空間回歸模型，模型具體設(shè)置如下：

lnKit=β0+ρWlnKit+β1lnQ+β2lnF+β3lnR+β4lnY+β5lnU+εit。

(11)

式(11)中：Kit為i縣第t年的耕地壓力指數(shù)；β0為常數(shù)項(xiàng)；ρ為空間自回歸系數(shù)；W為空間權(quán)重矩陣；β1，…，β5為待估計(jì)系數(shù)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。其中，標(biāo)準(zhǔn)耕地系數(shù)參考宋小青等[20]提出的算法公式，i縣的耕地質(zhì)量Qi可表示為

(12)

式(12)中：pi和p分別表示產(chǎn)糧大縣i和157個(gè)產(chǎn)糧大縣的單位面積糧食產(chǎn)量(kg·hm-2)；ki和k分別表示產(chǎn)糧大縣i和157個(gè)產(chǎn)糧大縣總體的復(fù)種指數(shù)(%)。

1.6 耕地壓力預(yù)測(cè)的GM(1，1)模型

灰色系統(tǒng)模型是對(duì)既含有已知信息又含有未知信息的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的模型，目前在預(yù)測(cè)未來(lái)耕地壓力指數(shù)時(shí)應(yīng)用較為廣泛。本研究運(yùn)用灰色GM(1，1)模型來(lái)對(duì)2018、2021、2024、2027、2030年的耕地面積、糧農(nóng)作物播種面積、糧食總產(chǎn)量、人口數(shù)量和耕地壓力指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。表達(dá)式如下：

(13)

式(13)中：X為原始數(shù)據(jù)序列；m、n分別為計(jì)算得出的模型參數(shù)；t為年份。預(yù)測(cè)模型采用平均相對(duì)誤差P檢驗(yàn)。當(dāng)P≤0.01時(shí)，表明模型優(yōu)良；當(dāng)0.010.1時(shí)，模型設(shè)置不合格。

2 結(jié)果與分析

2.1 耕地壓力指數(shù)變動(dòng)

總的來(lái)看，157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力在2000—2015年得到了有效緩解，總體耕地壓力指數(shù)由2000年的0.88下降到了2015年的0.66，呈向好態(tài)勢(shì)。分區(qū)域來(lái)看，2000—2015年平均耕地壓力從小到大一直保持為東北<華北<華東<華中<西南(圖2)，在空間分布上并無(wú)較大變化，大致可概括為南高北低、西高東低。東北、華北、華東和華中的耕地壓力在研究期內(nèi)均有不同程度的下降，然而西南的耕地壓力不降反升，15 a間增加了0.35。

2000—2015年耕地壓力持續(xù)上升的產(chǎn)糧大縣僅有1個(gè)，為河北臨漳縣，由2000年的安全壓力區(qū)上升到2015年的潛在壓力區(qū)。耕地壓力持續(xù)下降的產(chǎn)糧大縣包括內(nèi)蒙古開(kāi)魯縣、遼寧黑山縣、吉林鎮(zhèn)賚縣和黑龍江寶清縣。開(kāi)魯縣在2000—2015年的耕地壓力指數(shù)小于0.41，處于安全壓力區(qū)；黑山縣由于受到1999年遼寧省特大干旱的影響，2000年達(dá)到輕度壓力區(qū)，2003—2015年處于安全壓力區(qū)，且耕地壓力持續(xù)減小到0.44；鎮(zhèn)賚縣在2000—2015年處于安全壓力區(qū)，且2015年耕地壓力指數(shù)相比2000年減小了0.48，壓力得到顯著緩解；寶清縣在2000年受到黑龍江省蟲(chóng)旱澇災(zāi)等自然災(zāi)害影響，耕地壓力達(dá)到輕度壓力區(qū)，但自2003年開(kāi)始?jí)毫γ黠@下降，到2015年一直處于安全壓力區(qū)。2000—2015年河北9縣、江蘇5縣、湖南7縣、四川12縣的耕地壓力波動(dòng)增加，其余產(chǎn)糧大縣的耕地壓力波動(dòng)減小。

位于四川省的12個(gè)產(chǎn)糧大縣耕地壓力一直居高不下，這12個(gè)產(chǎn)糧大縣集中分布在四川東北部。究其原因，主要是由糧食單產(chǎn)低、耕地面積大幅減少，以及人口多、消費(fèi)需求大等多方面因素導(dǎo)致的。157個(gè)產(chǎn)糧大縣2015年的平均糧食單產(chǎn)為6 703.08 kg·hm-2，而四川12個(gè)產(chǎn)糧大縣2015年的平均糧食單產(chǎn)僅為5 272.45 kg·hm-2，遠(yuǎn)低于總體平均水平。同時(shí)，城鎮(zhèn)化建設(shè)侵占大量耕地，以及我國(guó)自1999年起實(shí)行的退耕還林(草)政策使得四川12個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地面積自2000年起開(kāi)始大幅減少，再加上人口不斷增加，工業(yè)用糧、飼料用糧等糧食需求不斷擴(kuò)大，當(dāng)?shù)氐母貕毫M(jìn)一步加大。

圖2 2000—2015年不同區(qū)域產(chǎn)糧大縣的耕地壓力指數(shù)變化Fig.2 Changes in arable land pressure index of different regions from 2000 to 2015

2.2 耕地壓力承載系數(shù)變動(dòng)

2000—2015年157個(gè)產(chǎn)糧大縣總體的耕地壓力承載系數(shù)B位于-0.36～-0.09，并呈逐漸減小的趨勢(shì)(圖3)。B由2000年的-0.12下降到了2015年的-0.34，表明耕地壓力處于可承受范圍內(nèi)，且157個(gè)產(chǎn)糧大縣所承受的耕地壓力越來(lái)越小。

2000—2015年157個(gè)產(chǎn)糧大縣中，有30個(gè)的耕地壓力承載系數(shù)始終為正，在0～0.8波動(dòng)，表明耕地資源緊張；13個(gè)在-0.5～0波動(dòng)增大，集中分布在河北(8個(gè))、江蘇(3個(gè))、河南(1個(gè))和湖北(1個(gè))，表明其耕地壓力較小，但有加劇風(fēng)險(xiǎn)；46個(gè)的耕地壓力承載系數(shù)下降至-1～-0.5，包括吉林全部14個(gè)，黑龍江全部18個(gè)，內(nèi)蒙古7個(gè)，遼寧4個(gè)，以及山東省齊河縣、陵縣、平原縣，說(shuō)明其耕地資源充足，且壓力進(jìn)一步緩解；其余68個(gè)產(chǎn)糧大縣在-0.5～1.5波動(dòng)減小，其耕地壓力承載系數(shù)在2015年都處于-0.5～0，表明耕地壓力得到緩解，且現(xiàn)階段壓力水平較小。

圖3 2000—2015年157個(gè)產(chǎn)糧大縣耕地壓力承載系數(shù)與耕地壓力敏感系數(shù)變動(dòng)Fig.3 Changes of bearing coefficient and sensitivity coefficient of arable land pressure in 157 major grain-producing counties from 2000 to 2015

2.3 耕地壓力敏感系數(shù)變動(dòng)

由于耕地壓力敏感系數(shù)E是反映本期與基期耕地壓力變化速度的指標(biāo)，因此耕地壓力敏感系數(shù)的起始年份為2003年。從變動(dòng)速率方面看，157個(gè)產(chǎn)糧大縣總體的耕地壓力敏感系數(shù)E在-3.13～3.85波動(dòng)，大致呈 “W”形，除2009年外，其余年份的耕地壓力都處于非常敏感的狀態(tài)。耕地壓力敏感系數(shù)E在2003年達(dá)到極大值3.85，此時(shí)總體的耕地壓力為研究期內(nèi)最敏感的狀態(tài)。

2003—2015年157個(gè)產(chǎn)糧大縣中有30個(gè)耕地壓力敏感系數(shù)的絕對(duì)值始終大于1，表明其始終處于非常敏感的狀態(tài)，幾乎遍布所有糧食主產(chǎn)區(qū)，其中歸江蘇省所屬的最多，有5個(gè)；其余127個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力敏感系數(shù)都在正負(fù)之間上下波動(dòng)，耕地壓力敏感狀態(tài)實(shí)時(shí)變化。

2.4 耕地壓力空間分異變化

經(jīng)測(cè)算，Theil指數(shù)在2000—2015年波動(dòng)上升，由2000年的0.136 0上升至2015年的0.356 5，在2012年達(dá)到最大值0.429 0(表2)，表明157個(gè)產(chǎn)糧大縣耕地壓力的空間分布差異在研究期內(nèi)不斷增大，2009—2012年表現(xiàn)尤為突出?？臻g分布差異的增大主要表現(xiàn)為糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)部南-北、東-西的耕地壓力差異擴(kuò)大。2000年以來(lái)，糧食主產(chǎn)區(qū)耕地壓力的南北分化趨勢(shì)顯著加深，東北與西南耕地壓力指數(shù)的極差由2000年的0.602增加到了2015年的1.243，差距顯著擴(kuò)大。期初耕地壓力較小的北部地區(qū)由于研究期內(nèi)糧食產(chǎn)量大幅提升，期末耕地壓力得到進(jìn)一步緩解；而期初耕地壓力較大的西南地區(qū)由于耕地供需關(guān)系進(jìn)一步加劇，致使期末的耕地壓力明顯高于期初。由此，出現(xiàn)了耕地壓力層面的“馬太效應(yīng)”。

表2 157個(gè)產(chǎn)糧大縣耕地壓力指數(shù)的Theil指數(shù)

運(yùn)用ArcMap中的點(diǎn)密度分析2000—2015年糧食主產(chǎn)區(qū)157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力格局，結(jié)果顯示，157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力呈總體相對(duì)穩(wěn)定、局部差異增大的變化特征?？傮w相對(duì)穩(wěn)定表現(xiàn)在：東北、華北的耕地壓力小，穩(wěn)定地處于安全壓力區(qū)，西南、華東的耕地壓力大，一直處于輕度壓力區(qū)，存在一定的糧食安全風(fēng)險(xiǎn)。局部差異增大體現(xiàn)在：一方面，我國(guó)北方黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、河北等地54個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力持續(xù)下降，其中9個(gè)從潛在壓力區(qū)下降至安全壓力區(qū)，糧食安全狀況良好；另一方面，四川、湖南2省13個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力不斷上升，由輕度壓力區(qū)上升至中度壓力區(qū)，耕地資源緊張程度加劇，主要由耕地面積減少、糧食產(chǎn)量不高、糧食需求剛性增加之間的矛盾激化導(dǎo)致。

2.5 耕地壓力空間集聚特征

經(jīng)測(cè)算，2000—2015年157個(gè)產(chǎn)糧大縣耕地壓力指數(shù)的全局Moran’s I指數(shù)均為正值，且均通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn)(表3)，說(shuō)明2000—2015年157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力指數(shù)具有顯著的空間自相關(guān)特征，即耕地壓力指數(shù)相近的產(chǎn)糧大縣在空間上趨于集中分布。而且，Moran’s I呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)，說(shuō)明這種空間集聚效應(yīng)有增強(qiáng)趨勢(shì)。

表3 157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力指數(shù)全局Moran’s I

2000—2015年?yáng)|北的平均耕地壓力指數(shù)下降了0.29，華北平均下降了0.18，華東由0.98下降至0.84，華中由1.03下降至0.91，西南由1.18上升至1.53。結(jié)合各地區(qū)不同壓力區(qū)的產(chǎn)糧大縣數(shù)量(圖4)來(lái)看，耕地壓力小的集中分布在東北、華北，耕地資源充足，華中、華東的耕地壓力多處于潛在壓力區(qū)以上，耕地略為緊張，耕地壓力較大的均聚集在西南。這一空間分布符合耕地壓力相近區(qū)趨于集聚性分布的特征。由降幅來(lái)看，耕地壓力降幅相近的產(chǎn)糧大縣也呈集中連片分布：黑龍江、吉林、遼寧與河北、內(nèi)蒙古的耕地壓力指數(shù)平均降幅均在25%以上，糧食安全狀況明顯增強(qiáng)，山東、江蘇、安徽與湖北、河南、湖南、江西的平均降幅在13%左右，糧食安全狀況有所改善，四川的增幅為30%，糧食安全風(fēng)險(xiǎn)明顯加劇。

圖4 2000(a)、2015(b)年不同耕地壓力區(qū)的產(chǎn)糧大縣數(shù)量變化Fig.4 Changes in quantity of counties with different pressured arable land in 2000 (a)， 2015 (b)

2.6 耕地壓力影響因素分析

前文已測(cè)算出157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力存在顯著的空間自相關(guān)特征，因此可運(yùn)用耕地壓力影響因子模型進(jìn)行分析。為此，特選取2015年157個(gè)產(chǎn)糧大縣的橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。為避免出現(xiàn)異方差，運(yùn)用STATA軟件對(duì)其耕地壓力影響因素進(jìn)行WLS回歸估計(jì)和White檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果顯示，空間自回歸系數(shù)為1.707，P值<0.001，說(shuō)明157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力指數(shù)間存在高度的空間正相關(guān)關(guān)系。模型回歸結(jié)果如表4所示，5項(xiàng)因素均對(duì)耕地壓力水平有顯著(P<0.05)影響，其中，耕地質(zhì)量、化肥投入、種植結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平4項(xiàng)因素的影響達(dá)到極顯著水平(P<0.01)。

耕地質(zhì)量方面，模型回歸系數(shù)為-0.261，與耕地壓力指數(shù)呈極顯著(P<0.01)負(fù)相關(guān)，說(shuō)明當(dāng)其他條件不變時(shí)，耕地質(zhì)量每上升1個(gè)單位，耕地壓力便減小0.261個(gè)單位。耕地質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)較大，說(shuō)明耕地質(zhì)量對(duì)耕地壓力水平的影響較大，是影響耕地壓力水平的核心因素之一，是保障157個(gè)產(chǎn)糧大縣糧食安全的關(guān)鍵。根據(jù)國(guó)土資源部發(fā)布的《2016年全國(guó)耕地質(zhì)量等別更新評(píng)價(jià)主要數(shù)據(jù)成果》，截至2015年末，中低產(chǎn)田占我國(guó)耕地總面積的70%，耕地退化面積占耕地總面積的40%以上?，F(xiàn)階段，我國(guó)耕地普遍存在占優(yōu)補(bǔ)劣現(xiàn)象，導(dǎo)致耕地質(zhì)量下降、耕地壓力增大。在此背景下，如何實(shí)現(xiàn)耕地質(zhì)量占補(bǔ)平衡，進(jìn)一步緩解耕地壓力，亟待進(jìn)一步深入研究探討。

化肥投入(回歸系數(shù)為0.180)對(duì)耕地壓力的影響為正，表示某地區(qū)化肥投入越多，越會(huì)增大該地區(qū)的耕地壓力，同時(shí)也說(shuō)明現(xiàn)階段化肥投入對(duì)增加糧食產(chǎn)量的邊際效應(yīng)已經(jīng)達(dá)到最大甚至開(kāi)始遞減。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2016年我國(guó)單位面積(以667 m2計(jì))化肥用量為21.9 kg，是美國(guó)的2.6倍，而世界平均水平僅為8 kg；我國(guó)農(nóng)藥平均利用率僅為35%，而歐美發(fā)達(dá)國(guó)家的這一指標(biāo)則是50%～60%。上述情況表明，過(guò)量的化肥、農(nóng)藥的使用不但不會(huì)帶來(lái)糧食增產(chǎn)，反而會(huì)造成耕地污染，損害土壤，增加耕地壓力?，F(xiàn)階段，我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)的產(chǎn)糧大縣不應(yīng)再盲目增加化肥農(nóng)藥的投入，而應(yīng)注重提高化肥農(nóng)藥的利用率，實(shí)現(xiàn)耕地產(chǎn)能、經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)環(huán)境的最優(yōu)化。

表4 耕地壓力變動(dòng)影響因素模型分析結(jié)果

在種植結(jié)構(gòu)方面，模型回歸系數(shù)為1.640，表明糧農(nóng)作物播種面積對(duì)一個(gè)地區(qū)的耕地壓力具有重要作用。糧農(nóng)比對(duì)耕地壓力的影響為正，說(shuō)明在農(nóng)作物總播種面積一定的條件下，肆意擴(kuò)大糧食作物的播種面積會(huì)使耕地出現(xiàn)“過(guò)勞”問(wèn)題，從而增加耕地壓力。在耕地面積日益縮減的嚴(yán)峻現(xiàn)實(shí)下，一味增加糧食作物播種面積并不是提高糧食產(chǎn)量、保障糧食安全的有效做法。改良種植結(jié)構(gòu)、改善土地經(jīng)營(yíng)管理、改進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率才是緩解耕地壓力、保障產(chǎn)糧大縣糧食安全的長(zhǎng)久之策。

農(nóng)民收入方面，模型回歸系數(shù)為-0.001，僅在5%水平顯著。本研究認(rèn)為，可以從以下角度闡釋農(nóng)民收入與耕地壓力之間的相關(guān)關(guān)系。結(jié)合近年來(lái)糧食價(jià)格下降、農(nóng)藥化肥等生產(chǎn)成本不斷上升、農(nóng)村“空心化”、農(nóng)民生產(chǎn)積極性不高等現(xiàn)實(shí)情況來(lái)看，農(nóng)民收入提高的很大一部分是由大批農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力進(jìn)城務(wù)工引起的，而不是由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收入增加所致。因此，非農(nóng)收入的增加會(huì)挫傷一部分農(nóng)民的種糧積極性。加上農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有風(fēng)險(xiǎn)大、收益低等特點(diǎn)，為降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，一部分農(nóng)民會(huì)選擇穩(wěn)定糧食作物種植面積或減少種植面積，對(duì)耕地實(shí)行粗放管理甚至荒廢。所以，這一現(xiàn)象導(dǎo)致的耕地壓力減小并不是由耕地資源利用效率提高帶來(lái)的。如何提高農(nóng)民種糧積極性、發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)、培育新型職業(yè)農(nóng)民，這些議題都值得進(jìn)一步深入研究探討。

城鎮(zhèn)化水平方面，戶(hù)籍人口城鎮(zhèn)化率對(duì)耕地壓力的影響為正，系數(shù)為0.213，影響極顯著(P<0.01)。結(jié)果顯示，一個(gè)地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平越高，則該地區(qū)的耕地壓力越大。城鎮(zhèn)化對(duì)耕地壓力的影響主要表現(xiàn)在2個(gè)方面：第一，由于城鎮(zhèn)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)需要，不可避免地會(huì)占用大量耕地，導(dǎo)致耕地面積剛性減少，剩余耕地承載壓力變大；第二，城鎮(zhèn)化發(fā)展會(huì)導(dǎo)致農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)遷移，一方面農(nóng)村人口減少，但另一方面也會(huì)釋放出一定量的宅基地和非農(nóng)用地，釋放的土地經(jīng)過(guò)土地整理可轉(zhuǎn)化為耕地，可為土地規(guī)模化經(jīng)營(yíng)創(chuàng)造條件，減緩耕地壓力。然而，目前我國(guó)城鎮(zhèn)化對(duì)耕地的影響主要集中在第一個(gè)方面，大量耕地非農(nóng)化導(dǎo)致耕地壓力增加。

2.7 GM(1，1)模型預(yù)測(cè)結(jié)果

根據(jù)2000、2003、2006、2009、2012、2015年157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地面積、糧農(nóng)作物播種面積、糧食總產(chǎn)量、人口數(shù)量等數(shù)據(jù)，本研究對(duì)以上指標(biāo)和耕地壓力指數(shù)在2018、2021、2024、2027、2030年的走勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。各指標(biāo)預(yù)測(cè)模型的平均相對(duì)誤差都在5%以下，說(shuō)明各指標(biāo)的模型設(shè)置基本合理。圖5為耕地壓力指數(shù)與糧食單產(chǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果，通過(guò)與實(shí)際值的對(duì)比可以看到，耕地壓力指數(shù)與糧食單產(chǎn)的預(yù)測(cè)值走勢(shì)比實(shí)際值軌跡更加平滑，實(shí)際值圍繞預(yù)測(cè)值上下波動(dòng)。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的主要原因是預(yù)測(cè)模型未將自然災(zāi)害等不可預(yù)料的現(xiàn)實(shí)因素納入考慮。

模型預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，我國(guó)157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力指數(shù)在2018—2030年會(huì)呈緩慢下降的走勢(shì)，耕地壓力會(huì)進(jìn)一步緩解，糧食安全狀況良好。產(chǎn)生這一樂(lè)觀估計(jì)的原因：一方面，是基于對(duì)未來(lái)糧食總產(chǎn)大幅提升的向好預(yù)期；另一方面，是基于人口增長(zhǎng)速度預(yù)計(jì)會(huì)進(jìn)一步放緩，從而糧食需求增速放緩的預(yù)期。雖然近年來(lái)國(guó)家全面放開(kāi)二胎政策，但政策效果不盡如人意。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2017年中國(guó)新出生人口為1 723萬(wàn)人，比2016年減少63萬(wàn)人，人口出生率為12.43‰，比2016年下降0.52‰。與此同時(shí)，耕地?cái)?shù)量下降的問(wèn)題在政策引導(dǎo)下得到有效遏制。因此，預(yù)計(jì)實(shí)際人均耕地面積有望呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢(shì)。隨著更先進(jìn)、更高效的耕作技術(shù)的推廣，以及復(fù)種指數(shù)的提高，產(chǎn)糧大縣的糧食單產(chǎn)勢(shì)將呈現(xiàn)持續(xù)增加趨勢(shì)，因此157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力預(yù)計(jì)將呈現(xiàn)出緩慢下降態(tài)勢(shì)。然而值得注意的是，上述對(duì)糧食產(chǎn)量的向好預(yù)期是建立在不發(fā)生嚴(yán)重自然災(zāi)害的前提下的。隨著全球氣溫上升，極端氣候和天氣將更大程度地影響糧食產(chǎn)量穩(wěn)定。如2018年8月底，受“溫比亞”臺(tái)風(fēng)影響，山東省遭受了嚴(yán)重的洪水災(zāi)害，全省農(nóng)作物受災(zāi)面積達(dá)到62.05萬(wàn)hm2。因此，在未來(lái)不斷改進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的同時(shí)，也應(yīng)著力提高應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害的防范能力。

圖5 2018—2030年157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力指數(shù)與單產(chǎn)預(yù)測(cè)Fig.5 Prediction of arable land pressure index and yield in 157 major grain-producing counties from 2018 to 2030

3 結(jié)論與啟示

3.1 關(guān)于耕地壓力的空間分布特征

產(chǎn)糧大縣整體耕地壓力呈降低趨勢(shì)，但空間格局正趨于固化。除西南12個(gè)產(chǎn)糧大縣的平均耕地壓力指數(shù)在波動(dòng)中有所增加外，東北、華北、華東和華中的平均耕地壓力指數(shù)均得到不同程度緩解。整體的空間分布特征是南高北低，西高東低。2000—2015年5大區(qū)域的耕地壓力高低位次并未發(fā)生明顯變化，耕地壓力由小到大依次為東北<華北<華東<華中<西南。157個(gè)產(chǎn)糧大縣總體的耕地壓力位于可承受區(qū)間，但耕地壓力敏感系數(shù)波動(dòng)顯著。

南北耕地壓力的空間分布差異呈擴(kuò)大趨勢(shì)，空間集聚程度趨于強(qiáng)化。Theil指數(shù)由0.136 0擴(kuò)大到0.356 5，東北和華北的耕地壓力逐步減小，西南由于糧食供需矛盾的加劇導(dǎo)致耕地壓力逐漸增大。全局Moran’s I指數(shù)結(jié)果顯示，157個(gè)產(chǎn)糧大縣具有顯著的空間集聚特征，耕地壓力水平相近的區(qū)域在地理空間上趨于集中分布，且空間集聚程度趨于加強(qiáng)，馬太效應(yīng)顯著。針對(duì)這一情況，現(xiàn)階段保障我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)糧食安全的重點(diǎn)應(yīng)放在四川省、湖南省，應(yīng)采取措施著力緩解其耕地緊張狀態(tài)。

3.2 關(guān)于耕地壓力的影響因素

耕地質(zhì)量、種植結(jié)構(gòu)是對(duì)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力起決定作用的影響因素。157個(gè)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力指數(shù)之間存在高度的空間正相關(guān)關(guān)系。模型回歸顯示，耕地質(zhì)量、化肥投入、種植結(jié)構(gòu)、農(nóng)民收入、城鎮(zhèn)化水平5項(xiàng)因素均對(duì)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力有顯著影響，其中，耕地質(zhì)量和種植結(jié)構(gòu)的影響最大。如何實(shí)現(xiàn)耕地質(zhì)量占補(bǔ)平衡、改善土地經(jīng)營(yíng)管理是保障糧食安全可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。除此之外，一些社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)耕地壓力的影響也在逐步增大。如化肥農(nóng)藥過(guò)度使用導(dǎo)致的耕地污染對(duì)耕地壓力產(chǎn)生的影響，快速城鎮(zhèn)化背景下帶來(lái)的農(nóng)村勞動(dòng)力流失、農(nóng)民種糧積極性不高、耕地資源占優(yōu)補(bǔ)劣等一系列問(wèn)題，都需要進(jìn)一步研究探討。

3.3 關(guān)于未來(lái)耕地壓力的預(yù)測(cè)

GM(1，1)模型預(yù)測(cè)產(chǎn)糧大縣在2018—2030年耕地壓力指數(shù)呈緩慢下降趨勢(shì)。根據(jù)人口增長(zhǎng)預(yù)期，以及糧食種植技術(shù)和單產(chǎn)的提高，在不考慮極端天氣等不確定因素的情況下，未來(lái)產(chǎn)糧大縣的耕地壓力將進(jìn)一步緩解，糧食安全趨于樂(lè)觀。但今后仍應(yīng)不斷改進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，積極提高應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害的防范能力，在不斷改善耕地資源、提高生產(chǎn)效率的同時(shí)，提高風(fēng)險(xiǎn)防范能力，構(gòu)筑起我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)糧食安全的有力保障。