甘肃省粮食生产变化特征及影响因素分析.pdf

2023 年8 月Aug.2023第 47 卷第 4 期Vol.47，No.4热 带 农 业 工 程TROPICAL AGRICULTURAL ENCINEERING甘肃省粮食生产变化特征及影响因素分析刘江国王建兵（1 甘肃农业大学财经学院甘肃兰州 730070；2 甘肃省社会科学院农村发展研究所甘肃兰州 730071）摘要甘肃省地处西北内陆腹地，气候干旱自然环境恶劣，随着人口增长带来粮食需求不断增加，另外近年来因为农村劳动力老龄化而导致耕地弃耕撂荒严重，保障粮食安全形势严峻。本文运用灰色关联度模型对甘肃省19782018年间粮食生产的时间变动情况、品种结构、空间结构、安全状况的特点以及影响因素进行分析。结果表明，甘肃省的粮食产量受农业劳力、粮食播种面积、有效灌溉面积、农药化肥施用折纯量四个主导因素影响，受灾面积、农业机械总动力两个潜在因素影响。由此可见，甘肃省未来粮食安全生产要在提高农业劳动力数量质量、保障耕地面积、发展节水灌溉农业、引导农户科学施肥等方面改进。关键词粮食生产；时空演变；灰色关联分析；影响因素中图分类号F327Analysis on the Variational Characteristics and Influencing Factors of Grain Production in Gansu ProvinceLIU JiangguoWANG Jianbing(1 School of Finance and Economics,Agricultural University,Lanzhou,Gansu730070;2 Institute of Rural Development,Gansu Academy of Social Sciences in Gansu province,Lanzhou,Gansu 730070)AbstractGansu Province is located in the inland hinterland of northwest China,which has an arid climateand a harsh natural environment,with the growth of population bringing an increase in grain demand.Inaddition,in recent years the serious abandonment of farmland due to the aging of the rural labor force,ensuring food security is facing a severe situation.This paper uses the Grey Relational degree model toanalyze the temporal variation,variety structure,spatial structure,the characteristics of the securitysituation,and the influencing factors of grain production in Gansu Province from 1978 to 2018.The resultsillustrate that the grain yield of Gansu province is affected by four dominant factors:the agricultural laborforce,the sowing area of grain,the effectively irrigated area,and the discounted amount of pesticide andfertilizer application,and two potential factors:the affected area and total power of the agriculturalmachinery.Therefore,the future food security production in Gansu Province should be improved in terms ofincreasing the quantity and number of the agricultural labor force,ensuring the cultivated land area,developing water-saving irrigation agriculture,and guiding farmers to apply fertilizer scientifically.Keywordsfood production;temporal and spatial evolution;Grey relational analysis;influencing factor粮食是人类赖以生存和发展的重要根基。一直以来，粮食安全生产是世界各国关注的重要问题1。我国有 14 亿人口，对粮食的需求量巨大，粮食安全问题直接关系到国计民生，并且它还影响着国家经济的发展2。中国已经把粮食安全问题作为国家发展的重要工作内容，党的十九大报收稿日期：2022-10-08；投稿邮箱：；责任编辑：李永龙。作者简介：刘江国（1997），男，甘肃平凉人，甘肃农业大学财经学院硕士研究生。通讯作者：王建兵（1971），男，甘肃武威人，博士，研究员，甘肃省社会科学院农村发展研究所所长，研究方向：生态经济与农村发展。-50刘江国等甘肃省粮食生产变化特征及影响因素分析告强调，要确保国家粮食安全，不仅要让中国老百姓“吃得饱”，更要让中国百姓“吃得好”3。甘肃省地处西北内陆，气候干旱、少雨，农业生产条件较差，粮食综合生产能力较弱4。随着人口的持续增加，粮食的需求也不断增加；而且甘肃省作为全国重要的商品粮和特色农产品生产基地，是中国粮食安全战略的重要发展区域。因此，甘肃省粮食安全对中国粮食安全具有特殊意义。以甘肃省为研究对象，基于甘肃省19782018年粮食生产时间空间农业社会经济数据，运用灰色关联度模型对其影响因素进行分析，了解甘肃省粮食生产变化情况以及判断粮食安全形势，进而有针对性的提出政策建议。1研究方法及数据来源1.1研究方法采用灰色关联度分析法，选用灰色关联度模型，判定各个因素与粮食产量之间随着时间而变化的关联度大小的度量。因素变化的趋势具有一致性，同步变化程度越高，关联程度越高，反之则低。灰色关联度模型用来分析灰色系统中系统因变量和相关自变量的关系密切程度，而判断引起该因变量发展的主要因素和次要因素5。灰色关联度的计算公式为：i(k)=minimink|x0(k)-xi(k)+maximaxk|x0(k)-xi(k)|x0(k)-xi(k)+maximaxk|x0(k)-xi(k)，k=1，2，m1.2数据来源本文所涉及到的原始数据均来自于 甘肃省统计年鉴 中国统计年鉴。2甘肃省粮食安全生产时空格局演变2.1甘肃省粮食生产的时间结构变化19782018年，甘肃省粮食作物播种面积呈现逐年缓慢下降又迅速上升的趋势。但是近几年来，甘肃省粮食作物面积并没有恢复到以前的水平。播种面积从1978年的299.8万hm2减少到2018年的264.525万hm2，期间共减少了35.275万hm2，年均减少0.29%。因人口增长和经济的发展导致粮食价格上涨，以及在国家对粮食种植补贴等优惠性政策的影响下，甘肃省粮食播种面积开始逐年回升，从2008年的261.374万hm2增加到2013年的 275.087 万 hm2，期间共增加了 13.613 万 hm2。同时，甘肃省粮食种植面积占耕地面积的比重呈现出下降的趋势。2011年甘肃省粮食总产量突破了1 000万t大关。粮食单产水平也呈现出了稳步上升的趋势，年均增加 4.1%，增长速度显然高于粮食种植面积减少的速度，这表明现代农业技术水平和物质要素投入的不断提高所导致的粮食单产和粮食总产量水平的提高。甘肃省人均粮食产 量 从 1996 年 的 340.80 kg 增 加 到 2018 年 的437.55 kg，年均增加1.3%。随着时间的推移，甘肃省人均粮食产量在稳步增加，表明甘肃省的粮食安全已得到进一步的保障。图1甘肃省粮食产量变动趋势图2甘肃省粮食单位面积产量2.2甘肃省粮食生产的空间结构变化甘肃省粮食种植的范围比较广泛，各市均有粮食作物的种植。主要生产区域集中在庆阳、张掖、定西、天水、陇南、武威、平凉等，这7个市粮食产量占全省的比重由 1978 年的 2%增加到2018年的 76.1%；玉米种植主要分布在庆阳市和定西市，其种植面积占全省的37.06%，从玉米的产量来说，庆阳、张掖、武威、定西4市占全省玉-512023 年8 月第 47 卷 第 4 期热带农业工程米产量的60%，其中庆阳的玉米产量和播种面积居全省第一。小麦主要分布在天水、平凉、庆阳、陇南4市，这4市的小麦种植面积占全省62.6%，产量占全省54.32%，其中庆阳的小麦产量和种植面积最大。2.3甘肃省粮食生产的品种结构变化甘肃省主要种植玉米、小麦、薯类等粮食作物，其中以玉米和小麦为主，两者播种面积占粮食作物播种面积的90%以上。玉米播种面积呈现出波动增加趋势，在2006年以后小麦播种面积的增长趋势特别明显，从2006年的51.772万hm2增长到2018年的101.274万hm2，年均增长率达到了8%。玉米的总产量也从1978年的101.5万t增加到2018年的589.99万t，年均增长率达到了12%。单产由1978年的3 385.60 kg/hm2增加到2018年的5 825.70 kg/hm2，年增长率为2%。这是因为玉米具备光合效率高、适应性强、产量高等优点，再加上从2008年开始我国启动实施玉米临时收购政策，玉米收购价格不断上涨6，农户种植玉米的积极性得到了提高，因此出现了玉米种植面积扩大和总产量不断上升的现象。小麦的播种面积总体上呈现出下降的趋势，从 1978 年 的 142.84 万 hm2下 降 到 2018 年 的77.556万hm2，总产量波动比较大，19821998年总产量维持在一个比较高的水平，19992018年总产量都比较低，单产从1978年的1 655.7kg/hm2增加到 2018 年的 3 616.83 kg/hm2，年增长率为3%。一直以来甘肃省小麦和玉米的单产水平都比较低，这也是因为甘肃省的农业科技水平和土地质量比较低。此外，甘肃省地处干旱地区，缺水现象严重，水稻种植少且产量常年保持在一个低水平的状态。21世纪以来，甘肃省人均粮食拥有量从2001年的 293.25 kg 波动增加到 2018 年的 437.55 kg。同期全国人均粮食拥有量从2001年的355.89 kg增加到2018年的472.38 kg。虽然这十几年来全省人均粮食产量在不断增加，但人均粮食拥有量低于全国同期人均粮食拥有量。从全国粮食安全状况来看，2018年甘肃省人均粮食产量为437.55 kg，处于全国中游水平。前3 位分别是黑龙江、内蒙古、吉林，产量依次为1 985.40、1 403.63、1 340.25 kg。图3甘肃省主要粮食作物播种面积变动趋势3甘肃省粮食生产的影响因素分析3.1变量选择本次模型分析是以甘肃省粮食总产量为因变量，影响甘肃省粮食总产量的因素为自变量。模型的自变量选择主要依据是，结合甘肃省的实际情况和数据的可获得性，参考相关学者的研究。笔者选择粮食种植面积、农药化肥施用折纯量、受灾面积、有效灌溉面积、农业机械总动力和农业劳动力等6个变量，分析影响甘肃省粮食生产的因素。3.2灰色关联度模型分析采用灰色关联度模型，分析各种因素与粮食总产量之间的关系。其具体步骤如下。以甘肃省粮食总产量（X）数据为灰色关联分析的参考数列X0（k），以粮食种植面积（X1）、农药化肥施用折纯量（X2）、受灾面积（X3）、有效灌溉面积（X4）、农业机械总动力（X5）和农业劳动力（X6）为关联数列进行关联分析。（1）数据的标准化采用平均值法对原始数据进行标准化：xi(k)=xi(k)1mi=1mxi(k)，i=0，1，n；k=1，2，m（2）确定参考序列参考序列x0(k)=1.0837，1.2222，0.5187，1.156 3，1.574 1，1.077 3（3）计算|x0(k)-xi(k)逐个计算每个被评价对象指标序列（比较序列）与参考序列对应元素的绝对差值：|x0(k)-xi(k)，i=0，1，n；k=1，2，m-52刘江国等甘肃省粮食生产变化特征及影响因素分析（4）确定mini=1nmink=1m|x0(k)-xi(k)与maxi=1nmaxk=1m|x0(k)-xi(k)其 中，mini=1nmink=1m|x0(k)-xi(k)=0.000 0；maxi=1nmaxk=1m|x0(k)-xi(k)=1.056 3（5）计算关联系数分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数（表1）：i(k)=minimink|x0(k)-xi(k)+maximaxk|x0(k)-xi(k)|x0(k)-xi(k)+maximaxk|x0(k)-xi(k)，k=1，2，mr0i=1mk=1mi(k)其中 为分辨系数，01。若越小，关联系数间差异越大，分能力越强。通常取0.5。表1关联系数年份199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018关联度排序粮食播种面积0.986 01.000 00.926 50.865 70.834 20.775 30.790 40.814 30.819 80.827 20.826 90.856 20.882 80.890 20.893 80.898 80.881 80.879 20.862 40.843 30.842 40.866 52农药化肥施用折纯量0.549 50.558 80.559 00.570 50.597 50.598 80.623 70.657 90.663 90.704 10.718 80.738 00.769 70.798 50.879 60.929 50.992 51.000 00.903 90.759 10.741 50.729 34受灾面积0.825 20.426 60.333 50.349 20.632 60.730 70.360 10.577 70.379 00.338 70.577 20.410 70.590 40.607 60.755 10.600 00.476 70.759 00.573 30.988 71.000 00.585 35有效灌溉面积0.620 50.626 00.631 80.632 30.636 30.640 40.646 40.665 50.680 20.690 00.880 60.892 80.911 80.930 40.938 60.919 50.937 90.952 00.968 30.990 11.000 00.799 63农业机械总动力0.333 30.344 40.356 20.365 70.375 30.386 60.397 80.413 50.425 10.448 50.474 30.510 90.560 20.621 60.689 40.771 70.866 11.000 00.535 60.574 60.607 50.526 66农业劳动力0.824 90.836 00.850 70.849 20.937 40.993 51.000 00.995 10.968 40.944 90.913 00.925 10.906 90.886 70.850 90.816 10.808 40.814 60.783 40.777 90.764 40.878 514结论及建议4.1结论从上述模型结果中可以看出，甘肃省粮食总产量与各影响因素之间的关联度排序依次是农业劳动力（X6）粮食播种面积（X1）有效灌溉面积（X4）农药化肥施用折纯量（X2）受灾面积（X3）农业机械总动力（X5）。这表明甘肃省粮食总产量主要受农业劳动力、粮食播种面积、有效灌溉面积和农药化肥施用折纯量这4个主导因素影响。（1）农业劳动力是影响粮食总产量最主要的因素。农民是粮食种植的主体力量，随着我国城市化进程的加速，农业劳动力不断流失。增加粮食总产量确保粮食安全需加大农村地区人才引进力度，培养懂技术、有文化而且善于经营的新时-532023 年8 月第 47 卷 第 4 期热带农业工程代农民。（2）粮食播种面积是影响粮食总产量的第二因素。近年来中国的城市化和工业化的水平在不断提高，这也意味着粮食种植的面积受到了一定程度的威胁。必须落实好永久基本农田划定制度，坚决遏制耕地“非农化”，防止“非粮化”，确保藏粮于地。（3）有效灌溉面积是影响粮食总产量的重要因素。农业生产离不开水，甘肃省地处干旱地区，常年遭受干旱影响，缺水现象比较严重。必须进一步加强农田水利设施的建设，提高农田灌溉效率和能力，确保粮食增产增收。（4）农药化肥使用量是影响粮食总产量的又一重要因素。做好农技推广，科学施用化肥农药。加强土壤检测，根据作物需肥情况，推广配方施肥，根据不同作物不同阶段的需肥规律，适期施用适宜剂量的配方肥，避免农药化肥过度使用。4.2建议从模型结果可以看出，受灾面积并不是影响甘肃省粮食总产量的主导因素。但从农业的长期发展来看，甘肃省是自然灾害频繁发生的地区，由于气候不稳定而产生的自然灾害对粮食生产造成持续性危害。因此各地的气象部门必须加强对农业气象的监测，及时发布相关信息；政府相关部门应该做好预警措施，加大对气象部门及农业预测相关部门的资金投入和技术支持，提高农业和农民抵御自然灾害的能力，防止或减轻自然灾害的影响。模型结果还显示，农业机械总动力与粮食总产量的关联度呈上升趋势，表明农业机械总动力在粮食生产中的作用愈加重要，需要加大政策和资金投入，进一步提高农业机械化水平。参考文献1颜璐，张凯.新疆粮食安全生产时空格局演变及影响因素分析J.新疆广播电视大学学报，2014（4）：42-46.2 吴志华.胡学君.中国粮食安全研究述评 J.江海学刊.2003（3）：69-73.3罗贵华.粮食安全问题与对策研究J.粮食科技与经济，2019，44（4）：43-45.4冯应新，陈炳东.正确认识粮食生产形势确保全省粮食安全J.甘肃农业科技，2001（8）：3-5.5张蕊.陕西省粮食产量的灰色关联GM（0，N）分析 J.新西部（理论版），2013（Z1）：11，20.6卫志民，翟柏棱.中国粮食安全治理研究J.理论视野，2021（5）：59-64.-54