洪名勇，周歡，劉洪

（貴州大學管理學院，貴州 貴陽 550025）

自然災害對貴州省糧食波動的影響研究

洪名勇，周歡*，劉洪

（貴州大學管理學院，貴州 貴陽 550025）

為了探究自然災害對貴州糧食波動的影響規(guī)律，穩(wěn)定貴州糧食產(chǎn)量，保障區(qū)域性糧食安全，選取貴州省1990-2013年糧食產(chǎn)量影響因素和1978-2013年自然災害情況數(shù)據(jù)為研究對象，分析災害與產(chǎn)量之間關系的特點。并從最常見的四大主要自然災害入手，結合糧食產(chǎn)量波動基本特征，從時間和空間視角解析了災害與產(chǎn)量之間的關系。研究結果表明：1978-2013年貴州糧食產(chǎn)量波動頻率較高、幅度較大，平均周期約為4 a；自然災害是影響產(chǎn)量波動的主要原因，且呈負相關性；主要自然災害對糧食產(chǎn)量影響力由強到弱依次為旱災、水災、霜凍災、風雹災。針對貴州省自然災害影響糧食波動的特點，提出了要完善自然災害防控體系，提高自然災害預警能力；加強農(nóng)田水利設施建設與管理，注重合理空間布局；重視抗旱農(nóng)作物的研究與推廣的政策建議。

貴州省；糧食產(chǎn)量；自然災害；波動系數(shù)；影響因素

洪名勇， 周歡， 劉洪. 自然災害對貴州省糧食波動的影響研究［J］. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究， 2016， 37（1）: 35-42.

Hong M Y， Zhou H， Liu H. The impact of natural disasters on the fluctuation of grain production in Guizhou Province［J］. Research of Agricultural Modernization， 2016， 37（1）: 35-42.

基于糧食安全的重要性，不同學者對地區(qū)糧食產(chǎn)量變化趨勢、潛力及其影響因素進行了分析和研究。研究結果表明，建國五十多年來，我國糧食產(chǎn)量變化總的趨勢是不斷增長的，但這種糧食產(chǎn)量的增長曲線并不是平滑的，而是波動中上升，并且具有明顯的周期波動性。波動幅度增大、頻度變高、周期越來越短及存在區(qū)域差異性是糧食產(chǎn)量波動曲線的變化趨勢［4-8］。又由于糧食產(chǎn)量變化波動具有區(qū)域差異性，學者對影響糧食產(chǎn)量的因素進行了大量研究，以提示不同區(qū)域糧食產(chǎn)量波動的規(guī)律。目前學術界對糧食產(chǎn)量影響因素的定量研究方法主要包括格蘭杰檢驗法、Mann—Kendall檢驗法、小波分析法、灰色關聯(lián)分析法、地理加權回歸（Geographically Weighted Regression，GWR）模型、探索性空間數(shù)據(jù)分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA）方法等。分析結果表明，生產(chǎn)生活中的各種因素都嚴重影響著糧食生產(chǎn)，其中，自然災害是一個非常重要的因素，嚴重影響了我國糧食綜合生產(chǎn)能力的穩(wěn)定性，且自然災害成災率與糧食單產(chǎn)呈現(xiàn)負相關，同時自然災害還可以通過次生作用來制約糧食安全系統(tǒng)中的其他影響因素，而旱澇災害是中國發(fā)生最多且影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最嚴重的兩大自然災害，故旱澇保收面積是糧食穩(wěn)產(chǎn)的重要保障［9-14］。

貴州省獨特的地質面貌條件和地理環(huán)境，使其具有獨特的氣候條件、水利條件，再加上光、熱、水時空分布與糧食生產(chǎn)時空要求的不一致性，使自然災害對糧食產(chǎn)量的影響更為突出。據(jù)貴州省糧食局統(tǒng)計調查，近十年來，貴州省平均每年從省外購糧232.7萬t。隨著人口需求快速增長，全省糧食供需平衡缺口呈現(xiàn)逐年擴大的趨勢，糧食安全問題將面臨嚴峻挑戰(zhàn)。因此，本文采用嶺回歸分析方法，對影響貴州糧食產(chǎn)量的有關因素進行分析，旨在探討不同自然災害對貴州糧食產(chǎn)量波動造成的危害，揭示貴州糧食產(chǎn)量變化基本規(guī)律，并結合貴州省具體情況，為保障貴州糧食穩(wěn)產(chǎn)提出對策建議。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

貴州省地處中國西南地區(qū)，位于云貴高原東部，地貌以高原山地、丘陵和盆地三種基本類型為主，其中92.5%的面積為山地和丘陵，是一個典型的喀斯特山區(qū)。主要表現(xiàn)為亞熱帶高原季風濕潤氣候，大部分地區(qū)氣候溫和，但近年來極端氣候頻繁出現(xiàn)；常年雨量充沛，時空分布不均，一年中的大多數(shù)雨量集中在夏季，但夏半年降水量的年際變化率大，常有干旱發(fā)生；地處低緯山區(qū)，地勢高差懸殊，山區(qū)垂直氣候的差異突出，立體氣候更加明顯，具有“一山有四季，十里不同天”的說法。

1.2 數(shù)據(jù)來源

糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于《貴州統(tǒng)計年鑒》（2014），用于分析影響糧食產(chǎn)量的相關數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》（1985-2014）、《民政統(tǒng)計歷史資料匯編》（1949-1992）、《中國民政統(tǒng)計年鑒》（1990-2014）及中國經(jīng)濟與社會發(fā)展數(shù)據(jù)庫。由于未找到單獨關于糧食的自然災害成災、受災面積的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，本文借鑒龍方等［15］用農(nóng)作物受災情況表示稻谷受災情況的做法，將農(nóng)作物自然災害成災面積等同于糧食成災面積。文中將農(nóng)作物成災面積占糧食播種面積的比值視作糧食自然災害成災率，旱災、水災、霜凍災、風雹災成災率分別用其成災面積與糧食作物播種面積之比表示。

1.3 研究方法

1.3.1 波動系數(shù)分析法 糧食產(chǎn)量波動是由于糧食生產(chǎn)過程中受到各種客觀原因所導致的產(chǎn)量在一定范圍內(nèi)出現(xiàn)起伏變化的客觀現(xiàn)象。糧食實際產(chǎn)量圍繞其長期趨勢產(chǎn)量的上下波動稱為糧食產(chǎn)量波動［16］，根據(jù)這種客觀變化的規(guī)律，我們首先假設糧食產(chǎn)量與年份之間存在一定的關系，本文采用類似林燕和于冷［4］對中國糧食產(chǎn)量波動進行分析時的計算方法，以1978-2013年的實際糧食產(chǎn)量為基礎，對每年的產(chǎn)量進行一個回歸估計，再根據(jù)估計結果計算貴州省糧食產(chǎn)量波動系數(shù)。具體公式如下［4］：

式中：kt表示t年糧食產(chǎn)量波動系數(shù)，Qt表示t年糧食實際產(chǎn)量，qt表示t年糧食趨勢產(chǎn)量。|kt|越大，表示t年糧食產(chǎn)量波動穩(wěn)定性越差，實際產(chǎn)量偏離趨勢產(chǎn)量程度越大；反之，穩(wěn)定性越好，偏離程度越小。

1.3.2 生產(chǎn)函數(shù)模型 本文通過構建C-D生產(chǎn)函數(shù)模型，對糧食產(chǎn)量影響因素進行計算分析，在計算過程中，采用其對數(shù)形式（雙對數(shù)模型）。采用這種分析方法不僅可以消除量綱的影響，減少異方差，而且在經(jīng)濟學意義上也有十分明確的含義：即投入要素每變化一個百分點，將導致被解釋變量變化的百分點數(shù)，分析結果便于進行直觀判斷和分析。具體模型如下。

式中：Y為糧食產(chǎn)量（萬t），X表示影響糧食產(chǎn)量的相關自變量（i=1，2，3，…，n，n為指標個數(shù)），μ為回歸誤差，βi為待估參數(shù)，表示Xi的產(chǎn)出彈性。

經(jīng)過前期分析發(fā)現(xiàn)，本文所選取的指標存在多重共線性，為克服多重線性問題，采用嶺回歸方法進行分析。嶺回歸（ridge regression，簡記RR），是一種專用于共線性數(shù)據(jù)分析的有偏估計回歸方法，實質上是一種改良的最小二乘估計法。為β的嶺回歸估計，k為嶺參數(shù)，所得β的估計比最小二乘估計穩(wěn)定［17］。

2 貴州省糧食產(chǎn)量影響因素及糧食產(chǎn)量波動的基本特征分析

2.1 貴州省糧食產(chǎn)量影響因素分析

運用SPSS22.0軟件將收集的數(shù)據(jù)代入（2）式進行嶺回歸分析，分析時設置嶺參數(shù)k∈［0，1］，步長inc=0.01。根據(jù)各自變量的嶺軌跡圖和決定系數(shù)與k值的線圖確定各待估參數(shù)，結果見表1。

表1 生產(chǎn)函數(shù)模型嶺回歸估計結果Table1 Estimated result of ridge regression based on production function model

從模型一可以看出，自然災害成災面積與糧食產(chǎn)量呈負相關。當糧食成災面積升高1%，產(chǎn)量未來會下降0.23%，說明自然災害是導致糧食產(chǎn)量出現(xiàn)上下波動的關鍵因素。而播種面積是影響產(chǎn)量最顯著的因素，播種面積每升高1%，產(chǎn)量就提高0.53%。若按照彈性系數(shù)的絕對值大小對貴州省糧食產(chǎn)量影響因子影響力大小進行排序，則影響力由強到弱順序為：糧食播種面積＞糧食成災面積＞第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)＞農(nóng)用化肥折純量＞農(nóng)藥使用量＞農(nóng)業(yè)機械總動力。從排序中可以看出，在播種面積得到保障的前提下，化肥、農(nóng)藥、勞動力及機械投入糧食生產(chǎn)以后，產(chǎn)量受自然災害影響程度最大，說明播種面積是產(chǎn)量得以保障的基礎，受災面積是穩(wěn)產(chǎn)與否的決定性因素。從模型二、三、四、五中可知，當控制變量確定以后，四種自然災害對糧食產(chǎn)量影響力由強到弱依次為旱災、水災、霜凍災、風雹災。

2.2 貴州省糧食產(chǎn)量波動的基本特征分析

根據(jù)李明忠［16］所采用的線性、二次式兩種函數(shù)形式，利用SPSS22.0軟件對貴州省糧食趨勢產(chǎn)量進行計算（擬合結果為：R2=0.819，F(xiàn)=72.262，Sig=0.000，擬合方程qt=-0.431t2+33.475t-481.54），將預測出的趨勢產(chǎn)量值代入（1）式，得出各年份的糧食產(chǎn)量波動系數(shù)，并根據(jù)結果做出波動系數(shù)曲線圖（圖1）。

圖1 1978-2013年貴州省糧食產(chǎn)量波動系數(shù)Fig. 1 Fluctuation coefficient of grain production from 1978 to 2013 in Guizhou Province

根據(jù)圖1波動系數(shù)變化規(guī)律，結合“峰-峰兩階段”經(jīng)濟周期劃分方法，將樣本區(qū)間內(nèi)糧食產(chǎn)量波動劃分為9個完整波動周期，時間段為1978-2012年（表2），1個非完整波動周期，時間段為2012-2013年。

在對糧食波動特征進行分析時，借鑒前人分析方法，結合本文分析結果，可以得出貴州糧食生產(chǎn)波動呈現(xiàn)以下特點。

表2 貴州省糧食產(chǎn)量波動周期Table2 Periodic fluctuations in food production of Guizhou Province

2.2.1 貴州糧食產(chǎn)量波動是先減后增型波動 在各個完整的波動周期內(nèi)，糧食平均產(chǎn)量總體上呈上升趨勢，這與林燕和于冷［4］分析的中國糧食波動增長大背景相似。不同的是，第3、4周期是下降型波動，產(chǎn)量也出現(xiàn)了負增長，從第4周期開始，雖然個別年份同比出現(xiàn)減產(chǎn)現(xiàn)象，但除第9周期外，整體呈上升趨勢。

2.2.2 貴州糧食產(chǎn)量波動以古典型波動為主 林燕和于冷［4］在對中國糧食產(chǎn)量波動進行研究時，將糧食產(chǎn)量波動分為古典型波動（峰位為正值、谷位為負值）、下降型波動（峰位、谷位均為負值）和增長型波動（峰位、谷位均為正值）。從貴州糧食產(chǎn)量波動整體情況來看，第3、4周期為下降型波動，第6周期為增長型波動，其他6個完整周期屬于古典型波動，根據(jù)波動周期理論判斷，貴州糧食產(chǎn)量波動惡性程度較高。

2.2.3 波動頻率高，幅度比較強烈 糧食產(chǎn)量波動頻率和幅度是衡量其穩(wěn)定性的重要指標，頻率越高，幅度越大，則穩(wěn)定性就越差。1978-2012年的9個完整波動周期，平均每個周期間隔3.78 a，說明每出現(xiàn)一次波動的時間間隔約為4 a。從峰谷落差來看，貴州省糧食產(chǎn)量平均峰谷落差為15.38%，波動峰谷落差最小為第4周期 （1989-1991年），落差為0.83%，最大為第1周期（1978-1984年），落差為33.06%。此高頻率、強幅度波動說明貴州省糧食產(chǎn)量穩(wěn)定性差。

2.2.4 擴張期長于收縮期，擴張幅度小于收縮幅度完整的9個波動周期內(nèi)，共經(jīng)歷擴張期和收縮期各9個，平均時間長度分別為2.11 a和1.67 a，平均張縮幅度值分別為12.15%和15.37%。這說明貴州省糧食產(chǎn)量波動十分不平穩(wěn)，一旦糧食產(chǎn)量進入蕭條期最低點，要想再次攀到繁榮期最高點，需要經(jīng)歷比蕭條期更長的時間；同時短時間的收縮期內(nèi)收縮幅度高于擴張幅度，說明貴州省糧食產(chǎn)量一旦進入收縮期，便會出現(xiàn)大幅度下降。第6周期最為明顯，糧食產(chǎn)量經(jīng)過5 a擴張期達到峰值，但只經(jīng)過1 a收縮期便跌至谷位。

3 自然災害對貴州省糧食產(chǎn)量波動影響的實證分析

圖2 1978-2013年貴州省糧食產(chǎn)量與成災面積關系圖Fig. 2 Relationship between grain yield and the disaster areas from 1978 to 2013 in Guizhou Province

3.1 自然災害對貴州糧食產(chǎn)量的影響分析

據(jù)歷年糧食產(chǎn)量與自然災害成災面積做出圖2，從圖中可以看出，自然災害成災面積大的年份，糧食產(chǎn)量降低，反之，產(chǎn)量增加，如1981年、1985年、1992年以及2011年等自然災害成災面積大的年份，糧食產(chǎn)量嚴重受到影響，出現(xiàn)減產(chǎn)的情況，而隨后自然災害成災面積降低的年份，糧食產(chǎn)量增加；成災面積連續(xù)下降或保持在較低水平時，則會出現(xiàn)連續(xù)增產(chǎn)，如1982-1984年及1993-2000年等時間段。同時利用SPSS22.0軟件對糧食產(chǎn)量增長率及成災面積增長率作相關性分析，結果顯示兩者之間存在顯著的負相關性（相關系數(shù)r為-0.465，顯著性水平P為0.005）。

3.2 自然災害對貴州省糧食產(chǎn)量波動的影響分析

本文運用SPSS22.0軟件對糧食成災率與糧食產(chǎn)量波動系數(shù)進行相關性分析，結果表明，糧食成災率與糧食產(chǎn)量波動存在顯著負相關（相關系數(shù)r為-0.523，顯著性水平P為0.001）。根據(jù)糧食波動9個完整波動周期內(nèi)成災率情況，同一周期內(nèi)的糧食波動的谷位和峰位基本分別對應著相應周期內(nèi)最大成災率和最小成災率，糧食波動幅度越大，成災率變化也就越明顯，同一周期內(nèi)成災率越大，糧食產(chǎn)量波動收縮幅度越大。整個樣本區(qū)間內(nèi)，谷位成災率平均值為27.96%，峰位成災率平均值為15.52%，谷位成災率顯著高于峰位成災率，二者相差12.44%（表3）。

表3 貴州省糧食波動周期內(nèi)糧食成災率情況Table3 Grain disaster rate in the fluctuation period

圖3 旱、水、霜凍及風雹災成災率對糧食產(chǎn)量波動系數(shù)關系圖Fig. 3 Relationship between grain yield fluctuation coefficient and drought， flood， hail， and frost disaster rates

從已有研究來看，糧食產(chǎn)量波動不是單純的某一種自然災害的影響結果。本文在對自然災害整體情況影響糧食產(chǎn)量波動進行分析的同時，結合不同災害成災率與糧食產(chǎn)量波動系數(shù)關系圖（圖3），分別討論旱災、水災、霜凍災和風雹災對糧食產(chǎn)量波動的影響。

3.2.1 旱災是影響貴州糧食產(chǎn)量波動最顯著的因素

結合表1和圖3可知，糧食作物自然災害成災率變動幅度由大到小依次為：旱災、水災、霜凍災、風雹災。水災成災率、風雹災成災率和霜凍災成災率值大多集中在0-10%之間，其中變動最平穩(wěn)的是霜凍災成災率，36 a內(nèi)只出現(xiàn)1次大幅度變動，這三種自然災害成災率的穩(wěn)定性都高于旱災。旱災是這四種主要自然災害中最不穩(wěn)定、變化幅度最大的，并且這種劇烈的變化與糧食產(chǎn)量波動存在十分強的一致性，只要旱災成災率發(fā)生較大幅度變化時，糧食產(chǎn)量波動系數(shù)一定會發(fā)生變化，最典型的就是1979、1981、1985、1992、2011等年度，旱災成災率突然出現(xiàn)較大幅度上升，對應年份的糧食產(chǎn)量波動即進入收縮期，出現(xiàn)糧食減產(chǎn)，變動最大的1985和2011年，波動幅度分別較上一年下降了26.72%和21.53%，而這兩年的旱災成災率分別為24.11%和38.65%，其中2011年的旱災成災率達到了1978年以來的歷史最高，相反，1986、1991、2004等年的旱災成災率下降時，糧食產(chǎn)量相應增加。

圖中除第6周期外，其他各周期內(nèi)糧食作物的旱災成災率高于水災和風雹災成災率，從第6周期看，水災成災率高于旱災成災率，對應1994-2000年的糧食產(chǎn)量波動系數(shù)可知，波動系數(shù)都為正，這種波動屬于增長型波動。這一時期內(nèi)，水災和風雹災成災率高于樣本區(qū)間的平均值，而旱災成災率保持在一個較低水平，糧食產(chǎn)量波動則出現(xiàn)了持續(xù)5 a的擴張期。其他周期內(nèi)，如果旱災成災率較高或出現(xiàn)上升時，糧食產(chǎn)量會出現(xiàn)增速放緩或減產(chǎn)現(xiàn)象，這說明旱災是這四種主要自然災害中影響糧食產(chǎn)量波動最顯著的因素。但不論是旱、水災害，還是霜凍、風雹災害，都對糧食產(chǎn)量有著不同程度的影響，糧食產(chǎn)量波動是受到各種自然災害綜合影響的結果。

3.2.2 自然災害的時空分布差異是影響糧食產(chǎn)量波動的重要因素 通過分析整體情況，自然災害與糧食產(chǎn)量呈負相關性，但是，如果自然災害出現(xiàn)的時間不影響農(nóng)作物播種期及生長期，或者是自然災害發(fā)生后人們有足夠的時間進行補救措施，糧食產(chǎn)量也不會大幅波動，最典型的例子就是2008年，霜凍災害成災率達到30.14%，是樣本區(qū)間內(nèi)霜凍災成災率的最大值，但是對應的糧食產(chǎn)量波動處于擴張期，沒有對糧食產(chǎn)量造成嚴重危害。其原因在于2008年發(fā)生霜凍災害的時間段主要集中在1月至2月，而此時貴州的小麥正值冬眠期，水稻、玉米、大豆等主要糧食作物尚未播種，因此2008年的這場霜凍災害雖然受災面積廣，但并未造成糧食大幅減產(chǎn)。

貴州糧食產(chǎn)量波動受到自然災害影響這一客觀現(xiàn)實，與貴州獨特的氣候條件和耕種習慣密不可分。根據(jù)表4中貴州省自然災害發(fā)生的時空分布規(guī)律可以看出，旱災分為春旱和夏旱，春旱時期正好是貴州播種時期，春旱的出現(xiàn)嚴重影響了水稻、玉米等主要糧食作物的最佳播種期和移栽期，夏旱則正好是貴州農(nóng)作物生長的關鍵時期，夏旱則有可能導致糧食減產(chǎn)甚至絕收。暴雨或者洪澇災害發(fā)生時期如果在五月初，農(nóng)民則有時間對田間作物進行二次補種，若是發(fā)生在9月，由于大部分農(nóng)作物開始進入收獲期，因此對糧食產(chǎn)量影響也不是很大，但若出現(xiàn)在6、7或8月就會出現(xiàn)減產(chǎn)甚至絕收。農(nóng)作物種植受到氣候的影響，由于貴州屬于山區(qū)省份，“高山地區(qū)”播種及收獲期普遍較晚，貴州西高東低，山巒起伏，導致自然災害發(fā)生時間和農(nóng)作物耕種時間在空間上存在差異，因此出現(xiàn)2008年的特殊現(xiàn)象。

表4 貴州主要氣象災害發(fā)生規(guī)律及危害［18-22］Table4 Patterns and harms of the main meteorological disasters in Guizhou Province

4 結論

本文運用所構建的雙對數(shù)模型研究了自然災害和糧食產(chǎn)量間的關系，并通過波動系數(shù)分析方法解析了糧食產(chǎn)量的波動規(guī)律。在此研究基礎上，借鑒前人對貴州自然災害時空分布的研究成果，結合實際進一步分析了旱、水、霜凍及風雹災成災率對糧食產(chǎn)量的影響。

研究結論如下：1）自然災害成災率與糧食產(chǎn)量呈負相關性，自然災害每上升1%，糧食產(chǎn)量則減少0.23%，影響糧食產(chǎn)量因素的影響程度強弱順序為：糧食播種面積＞糧食成災面積＞第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)＞農(nóng)用化肥折純量＞農(nóng)藥使用量＞農(nóng)業(yè)機械總動力；自然災害對糧食產(chǎn)量影響力由強到弱依次為旱災、水災、霜凍災、風雹災。

2）貴州省糧食產(chǎn)量波動存在周期波動性，變動頻率較高，平均每3.78 a就會波動一次，在這種高頻變動情況下，波動幅度較大且擴張期長于收縮期，平均擴張期和收縮期分別為2.11 a和1.67 a，平均收縮幅度與擴張幅度分別為12.15%和15.37%。

3）成災率對糧食產(chǎn)量影響較嚴重，極易造成產(chǎn)量波動，而產(chǎn)量的波動往往與成災率變動存在同步性，自然災害成災率的變動是產(chǎn)量波動的主要誘因之一。分別就旱、水、霜凍及風雹災成災率對糧食產(chǎn)量的影響而言，旱災影響最大，但其他三種主要自然災害對糧食產(chǎn)量波動的影響同樣不可小覷。

5 對策建議

隨著全球環(huán)境不斷惡化，極端天氣引起的自然災害頻繁發(fā)生，從本文分析結果來看，自然災害已成為貴州省糧食產(chǎn)量波動的主要原因，為貴州省糧食安全帶來隱患。貴州地處喀斯特地貌地區(qū)，地形復雜，又是我國經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，基礎設施薄弱，自然災害承受能力有限，抗災防災能力較弱，因此，結合貴州省具體情況，提出以下對策建議：1）完善自然災害防控體系，提高自然災害預警能力。充分運用已有的科技成果構建復合型自然災害預警系統(tǒng)，對復雜多變的自然災害進行動態(tài)監(jiān)測和預測，并及時采取有效的抗災減災措施，最大限度減小糧食受災損失，穩(wěn)定糧食生產(chǎn)。復合型自然災害預警系統(tǒng)包括多種自然災害預警子系統(tǒng)，并能在相關職能管理部門、科研機構以及農(nóng)民等多個群體之間形成有效的信息共享，同時向社會發(fā)布規(guī)避自然災害風險的警告，宣傳避險常識和技能，提升抗災防災綜合能力。

2）加強農(nóng)田水利設施建設與管理，注重合理空間布局。首先，根據(jù)各地區(qū)的自然災害分布情況、氣候條件，在自然災害頻發(fā)區(qū)有重點地新建農(nóng)田水利設施；對已有的農(nóng)田水利設施加強管理與維護，以保證其能夠正常運行。其次，根據(jù)自然災害在時空分布上的差異，合理進行農(nóng)田水利設施空間布局，調節(jié)水資源的時空分布，以減少工程性缺水情況的發(fā)生。

3）重視抗旱農(nóng)作物的研究與推廣。由于旱災是影響貴州糧食產(chǎn)量波動最嚴重、發(fā)生率最高的自然災害，重視高產(chǎn)、優(yōu)質、適應性強的耐旱農(nóng)作物品種的研發(fā)，并在旱災易發(fā)區(qū)積極推廣，能有效減少旱災對糧食產(chǎn)量的影響，保障糧食生產(chǎn)。

［1］ 梁仕瑩， 孫東升， 楊秀平， 等. 2008-2020年我國糧食產(chǎn)量的預測分析［J］. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題， 2008（ S1）: 132-140.

Liang S Y， Sun D S， Yang X P， et al. Forecast analysis of grain output in China in 2008-2020［J］. Issues in Agricultural Economy，2008（S1）: 132-140.

［2］ 張利國. 我國區(qū)域糧食安全演變: 1949-2008［J］. 經(jīng)濟地理，2011， 31（5）: 833-838.

Zhang L G. The evolution of regional food security in China: 1949-2008［J］. Economic Geography， 2011， 31（5）: 833-838.

［3］ 唐華俊. 新形勢下中國糧食自給戰(zhàn)略［J］. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2014（2）: 4-10， 110.

Tang H J. China’s grain self-sufficiency strategy in the new situation［J］. Issues in Agricultural Economy， 2014（2）: 4-10， 110.

［4］ 林燕， 于冷. 中國糧食產(chǎn)量波動分析［J］. 吉林農(nóng)業(yè)大學學報，2006， 28（3）: 346-350.

Lin Y， Yu L. The analysis of the fluctuation of grain output in China［J］. Journal of Jilin Agricultural University， 2006， 28（3）: 346-350.

［5］ 周小萍， 陳百明， 汪鵬. 中國未來糧食綜合生產(chǎn)能力與糧食安全保障［J］. 北京師范大學學報（社會科學版）， 2006（6）: 134-140.

Zhou X P， Chen B M， Wang P. The future grain production capacity and food security of China［J］. Journal of Beijing Normal University（Social Science Edition）， 2006（6）: 134-140.

［6］ 張越杰， 王軍. 吉林省糧食產(chǎn)量波動分析［J］. 農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2007（3）: 74-79.

Zhang Y J， Wang J. Fluctuation analysis of grain output in Jilin Province［J］. Journal of Agrotechnical Economics， 2007（3）: 74-79.

［7］ 何蒲明， 黎東升. 基于糧食安全的糧食產(chǎn)量和價格波動實證研究［J］. 農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟， 2009（2）: 85-91.

He P M， Li D S. An empirical study on grain output and price fluctuation based on food security［J］. Journal of Agrotechnical Economics， 2009（2）: 85-91.

［8］ 王玉斌， 蔣俊朋. 我國糧食產(chǎn)量波動及地區(qū)差異比較［J］. 農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟， 2007（6）: 23-28.

Wang Y B， Jiang J P. Comparison of fluctuation of grain output and regional differences in China［J］. Journal of Agrotechnical Economics， 2007（6）: 23-28.

［9］ 陳衛(wèi)洪， 謝曉英. 氣候災害對糧食安全的影響機制研究［J］. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題， 2013（1）: 12-19.

Chen W H， Xie X Y. Research on the influence mechanism of climate disasters on food security［J］. Issues in Agricultural Economy， 2013（1）: 12-19.

［10］ 彭克強. 旱澇災害視野下中國糧食安全戰(zhàn)略研究［J］. 中國軟科學， 2008（12）: 6-17， 36.

Peng K Q. Study on China food security strategy based on the perspective of drought and flood disaster［J］. China Soft Science，2008（12）: 6-17， 36.

［11］ 張杰， 盧李朋， 姜朋輝， 等. 湖北省糧食生產(chǎn)的多尺度及關聯(lián)動態(tài)分析［J］. 經(jīng)濟地理， 2013， 33（7）: 140-147.

Zhang J， Lu L P， Jiang P H， et al. Multi scale and dynamic analysis of grain production in Hubei Province［J］. Economic Geography，2013， 33（7）: 140-147.

［12］ 楊麗霞， 楊桂山， 姚士謀， 等. 基于ESDA-GWR的糧食單產(chǎn)及其驅動因子的空間異質性研究［J］. 經(jīng)濟地理， 2012， 32（6）: 120-126.

Yang L X， Yang G S， Yao S M， et al. Research on spatial heterogeneity of grain yield per unit area and its driving factors based on ESDA-GWR［J］. Economic Geography， 2012， 32（6）: 120-126.

［13］ 彭克強. 糧食生產(chǎn)與自然災害的關聯(lián)及其對策選擇［J］. 改革，2008（8）: 90-94.

Peng K Q. Research on the relationship between grain production and natural disasters and Countermeasures［J］. Reform， 2008（8）: 90-94.

［14］ 馬九杰， 崔衛(wèi)杰， 朱信凱， 等. 農(nóng)業(yè)自然災害風險對糧食綜合生產(chǎn)能力的影響分析［J］. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題， 2005（4）: 14-17， 79.

Ma J J， Cui W J， Zhu X K， et al. Analysis of the impact of agricultural natural disaster risk on grain comprehensive production capacity［J］. Issues in Agricultural Economy， 2005（4）: 14-17， 79.

［15］ 龍方， 楊重玉， 彭澧麗， 等. 自然災害對中國糧食產(chǎn)量影響的實證分析——以稻谷為例［J］. 中國農(nóng)村經(jīng)濟， 2011（5）: 33-44.

Long F， Yang C Y， Peng L L， et al. An empirical analysis of the impact of natural disasters on grain output in China: Taking rice as an example［J］. China Rural Economy. 2011（5）: 33-44.

［16］ 李明忠. 山西省糧食生產(chǎn)波動分析［J］. 山西財經(jīng)大學學報，2001， 23（6）: 27-30.

Li Z M. Analysis on the fluctuation of grain production in Shanxi Province［J］. Journal of Shanxi University of Finance and Economics，2001， 23（6）: 27-30.

［17］ 黃臻. 我國糧食生產(chǎn)影響因素分析——基于C-D生產(chǎn)函數(shù)的嶺回歸分析［J］. 稅務與經(jīng)濟， 2014， 196（5）: 50-54.

Huang Z. An analysis of the factors affecting the grain production in China: A ridge regression analysis based on C-D production function［J］. Taxation and Economy， 2014， 196（5）: 50-54.

［18］ 汪麗. 貴州冰雹災害及其防御［J］. 貴州氣象， 2010， 34（5）: 16-18.

Wang L. Hail disaster and defense in Guizhou［J］. Journal of Guizhou Meteorology， 2010， 34（5）: 16-18.

［19］ 盧瑞荊. 貴州暴雨洪澇的氣候特征分析［D］. 蘭州: 蘭州大學，2010.

Lu R J. Analysis of the climate characteristics of heavy rain and flood in Guizhou［D］. Lanzhou: Lanzhou University， 2010.

［20］ 吳俊銘， 谷小平. 貴州高原稻作生態(tài)氣候條件分析［J］. 貴州氣象， 1996， 20（2）: 29-35.

Wu J M， Gu X P. Analysis of ecological and climatic conditions of rice in Guizhou Plateau［J］. Journal of Guizhou Meteorology， 1996，20（2）: 29-35.

［21］ 吳俊銘， 楊炯湘. 貴州氣象災害發(fā)生規(guī)律及防災減災對策［J］.農(nóng)村經(jīng)濟與技術， 1999（3）: 16-18.

Wu J M， Yang J X. Occurrence regularity of meteorological disasters in Guizhou and countermeasures for disaster prevention and reduction［J］. Rural Economy and Technology， 1999（3）: 16-18.

［22］ 許炳南， 張弼洲， 黃繼用， 等. 貴州春旱、夏旱、倒春寒、秋風的規(guī)律、成因及長期預報研究［M］. 北京: 氣象出版社， 1997: 21.

Xu B N， Zhang B Z， Huang J Y， et al. Spring， Summer， Autumn，the Unusually Cold Spell in Early Spring， Long Term Research on Causes and Rules in Guizhou［M］. Beijing: Meteorological Press，1997: 21.

（責任編輯：王育花）

The impact of natural disasters on the fluctuation of grain production in Guizhou Province

HONG Ming-yong， ZHOU Huan， LIU Hong
（College of Management， Guizhou University， Guiyang， Guizhou， 550025， China）

To explore the pattern of the influence of natural disasters on the fluctuation of grain production in Guizhou，stabilize Guizhou grain output， and enhance regional grain security， based on the factors affecting grain yield from 1990 to 2013 and natural disasters from 1978 to 2013， this paper analyzed the relationship between disasters and the grain yields in Guizhou. Starting from the four most common major natural disasters combined with the basic characteristics of the fluctuation of grain output， this paper also discussed the relationship between natural hazards and grain production from both time and space dimensions. Results show that grain production in Guizhou fluctuated with a higher frequency and a larger range from 1978 to 2013. The average fluctuation cycle was about 4 years， and it was very obvious that fluctuations were affected by natural disasters， among which natural disaster were the major reason for the fluctuation of grain yields，and showed a negative correlation. The major natural disasters on grain production influence from strong to weak were followed by droughts， floods， frost， and hailstorm. According to the characteristics of natural disasters on the fluctuation of grain production in Guizhou， some policy suggestions are presented in this paper， including to perfect the natural disaster prevention and control system， to improve the early warning capability of natural disaster， to strengthen the construction of farmland water conserving facilities and management， to pay attention to a reasonable space layout， and to encourage the research and extension of drought resistant crops.

Guizhou Province； grain yield； natural disasters； fluctuation coefficient； influencing factors

糧食安全對于中國經(jīng)濟社會發(fā)展至關重要，保障糧食安全是我國的重大戰(zhàn)略。國務院于2008年頒布了《國家糧食安全中長期規(guī)劃綱要：2008-2020》，之后的中央一號文件對糧食安全持續(xù)保持高度關注，2014年中央一號文件還特別強調，在今后一段時期，要完善國家糧食安全保障體系。從國家宏觀層面看，糧食安全就是要保障國家有足夠的糧食儲備。從《國家糧食安全中長期規(guī)劃綱要》來看，2020年我國糧食需求為57 300萬t，但2020年我國糧食產(chǎn)量將僅有50 300萬t［1］，供需還有一定缺口。從個人層面看，保障糧食安全就是要提高人均糧食占有量［2］。從全國范圍看，我國糧食安全存在的問題之一就是結構性短缺和區(qū)域供需不均衡［3］。因此，保障本區(qū)域的糧食供需均衡就成為國家糧食安全戰(zhàn)略的重要組成部分。

The Project of Major Application Foundation Research Project in Guizhou Province in 2014 （Guizhou Science and Technology Contract［JZ-2014］200205）； The Innovation Team Project of Guizhou University （GDKWT2013002）.

ZHOU Huan， E-mail: huanyu614@126.com.

28 February， 2015； Accepted 15 October， 2015

F307.11

A

1000-0275（2016）01-0035-08

10.13872/j.1000-0275.2015.0176

2014年貴州省重大應用基礎研究項目（黔科合JZ字［2014］200205）；貴州大學創(chuàng)新團隊項目（GDWKT2013002）。

洪名勇（1965-），男，貴州金沙人，教授，博士生導師，主要從事制度經(jīng)濟學、農(nóng)村經(jīng)濟和區(qū)域經(jīng)濟研究，E-mail：hongmingyong@163.com；通訊作者：周歡（1990-），女，貴州安順人，碩士研究生，研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，E-mail：huanyu614@126.com。

2015-02-28，接受日期：2015-10-15