长江经济带粮食安全评价及影响因素分析
时间：2023-02-21 08:00:06 来源：千叶帆 本文已影响人
黄健枫
(长江大学经济与管理学院，湖北荆州 434023)
粮食是人们日常生活的必需品，也是社会安全的稳定器，保障粮食安全就是保障国家安全。古语有云“无农不稳，无粮则乱”，古往今来的社会动荡都与粮食安全有着千丝万缕的联系，保障粮食安全就是保障社会稳定[1]。2022年中央一号文件指出要全面落实粮食安全党政同责，严格粮食安全责任制考核。2021和2022年中央一号文件均指出要加快推进国家粮食安全产业带建设。长江经济带是我粮食主产区之一，四川、安徽和湖南的粮食产量均在全国前十，因此研究长江经济带粮食安全有利于推进我国粮食安全产业带建设，保障粮食安全。
粮食安全一直都是国际热点话题[2]，粮食安全也是国际政治和经济研究的首位[3]。我国是世界第一粮食生产国，也是世界第一粮食消费国，同时还是世界第一粮食进口大国，因此长期以来我国粮食生产和消费都维持在“紧平衡”状态[4]。随着我国经济发展和城镇化进程的加快，粮食需求也在进一步增长，导致粮食价格上涨，促使我国加大粮食进口量，对粮食安全产生负面影响[5]。近年来，我国粮食产量不断攀升，但仍然存在着供求失衡[6]、区域发展不平衡[7]和环境污染[8]等问题，粮食安全形势依然严峻。
同时，国际粮食贸易也存在着较大风险。第一，中美贸易摩擦。自特朗普上台以来，出台了一系列政策限制我国商品出口到美国，中美贸易关系急转直下，对我粮食的进出口产生了不利影响[9-10]。第二，新冠肺炎疫情暴发。新冠肺炎疫情的暴发首先对我国的粮食生产造成了负面影响，同时疫情的蔓延也使得我国粮食的进出口也受到了极大影响[11-12]。第三，俄乌冲突。俄乌冲突的爆发对世界粮食贸易产生了极大冲击，造成大宗商品供应不稳定，增加了我国粮食进口供应链的风险[13]。
综上所述，学术界对粮食安全的研究已经较为丰富。然而，现有的研究多以国际和全国为主，对区域粮食安全的研究较少，对粮食安全影响因素的研究也多以单个为主。笔者以长江经济带为研究对象，根据该经济带2011—2020年的面板数据，对其粮食安全进行评价，分析各因素对粮食安全的影响。
1.1 变量选取及数据来源
1.1.1粮食安全评价指标。为准确了解粮食安全各方面的发展状况，参考高延雷等[14]、唐丽霞等[15]的研究成果，依据数据的可得性、持续性和稳定性，从数量安全、质量安全、经济基础、交通基础和资源基础等5个一级指标及14个二级指标构建粮食安全评价体系(表1)，并对长江经济带2011—2020年粮食安全进行评价。
表1 粮食安全指标
1.1.2影响因素指标。粮食安全涉及粮食生产、销售、储存、加工等方面，是一个系统性概念。为了解各外部因素对粮食安全的影响，防止粮食安全受外部因素影响，参考周博等[16]、胡慧芝等[17]和马恩朴等[18]的研究成果，依据数据的可得性、持续性和稳定性，该研究选取以下指标做为粮食安全的影响因素(表2)。
表2 粮食安全影响因素指标
1.1.3数据来源。数据主要由2011—2020年《中国农村统计年鉴》和长江经济带各省(市)统计年鉴整理得来。
1.2 评价方法熵权法最初应用在物理学领域，用来判断某个指标的离散程度的数学方法[19]，后来N.Wiener和C.E.Shannon提出了更广阔的信息熵，如今已广泛应用于社会经济、工程技术等各个领域。熵权法具有较强的客观性和适应性，准确度较高、客观目的性也更强，同时还可以结合一些方法共同应用，该研究将熵权法、极差标准化处理和综合评价法进行综合使用，首先计算出各指标的权重，之后对原始数据进行极差标准化处理，最后运用综合评价法对长江经济带2011—2020年粮食安全进行评价。具体如下：
假设样本有m个决策单元，n个指标，原始矩阵为：
R=(rij)m×n(i=1，2，3，…，n;j=1，2，3，…，m)
(1)
式(1)中，rij表示第j个决策单元第i个指标的标准值；
j表示决策单元；
i表示第i个指标。
将原始矩阵进行标准化处理：
P=(pij)m×n(i=1，2，3，…，n;j=1，2，3，…，m)
(2)
权重计算：
(3)
指标i的熵值计算：
(4)
由于Pij=0时lnPij无意义，因此式(4)可以调整为：
(5)
将公式(5)计算出的熵值Pij代入式(6)中，得出各项指标权重Wj：
(6)
对原始数据进行极差标准化处理，具体如下：
(7)
综合评价得分：
(8)
由于极差标准化处理后的值在0～1，且各指标权重均小于1，综合评价所得的结果也在0～1，为更直观地表示各区域粮食安全水平，该研究将粮食安全划分为5个等级，具体如表3所示。
表3 粮食安全等级划分标准
1.3 影响因素模型为准确了解各外部因素对粮食安全的影响，采用Tobit模型进行分析。具体公式如下：
foodsecurityij=α0+β1urbanij+β2finanij+β3pchemij+β4populaij+β5pmechij+β6afforij+εij
(9)
式中，i表示决策单元，j表示时间，urbanij、finanij、pchemij、populaij、pmechij和afforij分别表示第i个决策单元第j年的各外部因素值，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7为该因素的回归系数；
εi为随机误差项。
2.1 长江经济带各省(市)粮食安全结果根据上述方法，先将原始数据代入公式(6)，得到各指标权重，之后将原始数据代入公式(7)，对数据进行标准化处理，最后将公式(6)和公式(7)所得结果代入公式(8)，得到长江经济带各省(市)粮食安全得分，如表4所示。
表4 长江经济带各省(市)粮食安全得分
从整体来看，由表4可知，长江经济带2011—2020年粮食安全得分均值仅为0.414，小于0.600，仅达到一般水平，表明长江经济带在此期间粮食安全水平较低，存在一定的风险。横向来看，仅在2011、2013、2016、2019和2020年粮食安全得分大于0.400，剩余年份的得分均小于0.400，占样本总数的50%，表明长江经济带整体粮食不安全的年份占到一半，粮食安全形势堪忧。
从上中下游来看，仅上游粮食安全得分小于0.400，中游最高，但也仅有0.443，下游处于中间水平，但仍只能勉强达到一般水平，表明长江经济带上中下游粮食安全水平均不高，上游更是达到了不安全水平，主要原因是：中游和下游大部分地区为长江中下游平原，粮食生产条件良好，但下游地区经济发展水平更高，日常粮食消费更加倾向于向其他地区购买，粮食自给率不高，对于粮食生产的重视程度不够，这造成下游粮食安全水平低于中游；
上游地区仅有四川盆地适宜粮食生产，其余地区粮食生产条件比较差，很难满足粮食生产需要，造成上游地区粮食安全水平低于中游和下游。横向看，上中下游均表现出曲折发展趋势，不同的是上游的粮食安全得分表现出一定的“U”形发展趋势，下游的粮食安全得分则表现出曲折下降的趋势，而中游的得分则表现出曲折上升的趋势。从具体年份看，上游地区2011年达到了比较安全水平，2013和2019年达到一般水平，其余各年均仅为不安全水平，上游粮食安全问题较大；
中游仅在2012、2014和2015年粮食安全得分小于0.400，在2019和2020年得分更是超过了0.600，达到比较安全水平；
下游在2016—2018年和2020年粮食安全得分均小于0.400，其余各年得分虽高于0.400，但未出现大于0.600的年份，表明下游粮食安全得分虽高于上游，但粮食安全面临的形势并不乐观。
从省际来看，各省(市)粮食安全得分均未超过0.600，浙江省、湖南省、重庆市和贵州省等4个省(市)粮食安全得分均低于0.400。各省(市)中，四川省粮食安全得分均值最高，重庆市和贵州省的得分均值则倒数第一和第二的水平，且得分均值均小于0.400，这也造成了四川省粮食安全得分虽然最高，但下游得分却最低；
中游省份中，湖北省和江西省粮食安全得分低于0.500，但在长江经济带各省(市)中仍属较高得分，这使得湖南省得分虽低于0.400，但中游得分仍最高；
下游省(市)中，各省(市)处于中间水平，仅有浙江省得分小于0.400。
2.2 影响因素分析将公式(8)所得结果作为被解释变量代入公式(9)中，并将各影响因素数据代入公式(9)中进行回归分析，所得结果如表5所示。
由表5可知，对数似然函数(Loglikelihood)值较大，卡方统计量(LRchi2(6))均超过了12.592，且Prob>chi2值均为0，说明该模型拟合优度较高，且通过了卡方检验。
表5 影响因素分析
从整体来看，城镇化率、财政支农占比和人口总数对长江经济带整体粮食安全的促进作用，且通过了0.01和0.05水平的显著性检验，人均机械总动力的促进作用不显著，地均化肥施用量和造林总面积的消极作用不显著。从各区域来看，城镇化率、财政支农占比、人口总数和人均机械总动力均对上游粮食安全有促进作用，且通过了0.01和0.05的显著性检验，地均化肥施用量和造林总面积的消极作用不显著；
城镇化率和人均机械总动力分别在0.01和0.10的显著性水平下对中游粮食安全有促进作用，地均化肥施用量在0.10的显著性水平下有显著的消极作用，财政支农占比、人口总数和造林总面积的促进作用不显著；
城镇化率、人口总数和造林总面积分别在0.01、0.05和0.05的显著性水平下对下游粮食安全有促进作用，地均化肥施用量在0.10的显著性水平下有显著的消极作用，财政支农占比的促进作用和人均机械总动力的消极作用不显著。
主要原因是：城镇化率和人口总数均可以代表粮食的需求量，其中城镇居民更是粮食购买的主力军，这2项指标数值的增长说明粮食的需求量也在增长，进而促使粮食生产者加大粮食生产投入，提高粮食产量，保障粮食安全，而中游人口总数促进作用不显著的主要原因可能是中游的粮食产量远大于需求量，人口增长的刺激作用不明显；
财政支农占比的提高说明政府对农业生产的重视程度提高，投资者对农业的信心会增强，市场会更有利于农产品销售，这也会刺激粮食生产者加大粮食产量，进而对粮食安全产生正向作用，中游和下游地区经济较为发达，务工的收入要远高于粮食生产，粮食生产多以满足口粮需求为主，财政支农支出的增长并不足以促使人们加大粮食生产；
人均机械总动力对整体的促进作用不显著的主要原因是长江经济带整体机械化水平已经到一定程度，而上游和中游促进作用显著的原因主要是上游和中游水网密布，且上游地区山地众多，虽不利于大型农业机械的应用，但对适宜于山地和水网作业的机械的需求较大；
地均化肥施用量消极作用主要原因是长江经济带耕地的化肥施用量已经达到一定程度，继续加大化肥施用量会造成土地板结，不利于粮食生产；
造林总面积的消极作用主要是因为长江经济带整体绿化面积较高，且上游本身森林覆盖率较高，继续加大造林面积会对农业用地产生挤占作用，对中游和下游有促进作用的主要原因是二者绿化面积存在不足，中游作用不显著主要是中游绿化面积虽不足，但不会对粮食安全产生显著影响，下游显著说明下游绿化面积存在较大不足。
3.1 结论从粮食安全得分来看，长江经济带整体粮食安全得分均值仅为0.414，仅达到一般水平，存在一定的风险。中游粮食安全水平虽最高，但也仅0.443，下游处于中间水平，上游则是达到了不安全水平。各省(市)粮食安全得分均未超过0.6，浙江省、湖南省、重庆市和贵州省等4个省(市)粮食安全得分均低于0.4。
从影响因素来看，城镇化率、财政支农占比和人口总数对长江经济带整体粮食安全的促进作用，人均机械总动力的促进作用不显著，地均化肥施用量和造林总面积的消极作用不显著。
3.2 建议
3.2.1加强区域合作，稳定粮食供应链。长江经济带上中下游粮食安全水平虽都不高，但中游和下游均达到一般水平，仅有上游不安全。应当充分利用长江的航运优势，加强各区域间的合作，充分发挥各自优势，如下游的资金和科技、中游的地形和上游的劳动力等，共同保障粮食安全。
3.2.2充分挖掘粮食潜在需求，以需求带动粮食增长。粮食是刚需，从上述的分析可以看出，城镇化率和人口总数对粮食安全有显著的促进作用。要加快城镇化进程，扩大城镇人口对粮食的需求。近年来，人们对粮食的需求从吃饱向吃好发展，对粮食的需求呈现出多样化发展，因此要加强粮食的多样化发展，提升粮食品质，满足不同人群对粮食的需求。
3.2.3加强对粮食生产的财政投入力度，增强市场信心。财政支农支出不仅是粮食生产重要的资金来源，同时还代表政府的重视程度。应当加大财政支农支出，增强市场信心，引导各级财政资金投入粮食生产，提高粮食产量，保障粮食安全。
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