李明杰，王國(guó)剛，張紅日

（1. 山東科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266590；2. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所，北京 100081）

糧食安全是全球性的難題[1-2]。自20世紀(jì)70年代初席卷全球的糧食危機(jī)以來(lái)，糧食安全問(wèn)題備受矚目。我國(guó)自古就有“國(guó)以民為本，民以食為天，食以糧為源”的說(shuō)法。近年來(lái)，隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的逐步推進(jìn)，耕地“非農(nóng)化”和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)“非糧化”現(xiàn)象愈加顯著[3]，同時(shí)由于居民生活水平的普遍提升，飲食結(jié)構(gòu)的變化客觀上加大了對(duì)糧食的需求數(shù)量[4-5]。我國(guó)作為一個(gè)擁有超過(guò)13.8億人口的大國(guó)，來(lái)自人口數(shù)量的壓力直接作用在糧食生產(chǎn)上[6]，糧食安全對(duì)于中國(guó)無(wú)疑有更為特殊的意義，“誰(shuí)來(lái)養(yǎng)活中國(guó)”一度成為全球輿論的焦點(diǎn)[7-8]。作為世界人口最多的國(guó)家，飯碗必須要牢牢端在自己手里，確保國(guó)家糧食安全是治國(guó)安邦的頭等大事。解決中國(guó)糧食安全問(wèn)題必須立足國(guó)內(nèi)，在提高糧食生產(chǎn)綜合能力的同時(shí)，力求維持較高的自給率[9]，并保持區(qū)域糧食的供需平衡。然而，大量研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)區(qū)域糧食自給率存在明顯的失衡現(xiàn)象[9]，與之相伴的是，區(qū)域糧食生產(chǎn)格局快速變化。而糧食生產(chǎn)格局關(guān)系著資源的配置與效率，對(duì)糧食的生產(chǎn)成本有很大影響，這也將影響到糧食的產(chǎn)銷空間格局以及與糧食加工等相關(guān)工業(yè)的布局。農(nóng)業(yè)供給的結(jié)構(gòu)性改革新時(shí)期，深入分析糧食生產(chǎn)的時(shí)空動(dòng)態(tài)及其驅(qū)動(dòng)力，對(duì)制定區(qū)域糧食安全的宏觀政策、因地制宜的發(fā)展糧食生產(chǎn)具有直接的指導(dǎo)意義[10-11]，為保障糧食安全提供較為科學(xué)的依據(jù)[11]。

在這種糧食供需關(guān)系緊張的背景下，關(guān)于糧食的變化已成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)中國(guó)糧食生產(chǎn)[12]、糧食安全[13]、人均糧食占有量[14]的時(shí)空演變及其驅(qū)動(dòng)力等方面進(jìn)行了大量的研究[15]。但現(xiàn)有研究大多集中于全國(guó)[12]、地區(qū)[16-17]、流域[18]等較大空間尺度，研究方法包括因子分析、聚類分析、灰色關(guān)聯(lián)動(dòng)態(tài)分析等方法，縣域尺度相關(guān)研究較少。驅(qū)動(dòng)力分析方面，更多地基于耕地變化[19]、播種面積變化[20]、人類利用活動(dòng)[21]等單方面影響因素的研究，忽視了糧食生產(chǎn)是多方面因素共同作用的結(jié)果。

山東省耕地資源較為豐富、農(nóng)業(yè)發(fā)展類型多樣，是我國(guó)傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)的典型代表。2002—2015年糧食生產(chǎn) “十三連增”，生產(chǎn)了約占全國(guó)7.6%的糧食，肩負(fù)著保障國(guó)家糧食安全的重任。 然而，快速工業(yè)化、城鎮(zhèn)化過(guò)程深刻地改變著山東省的糧食生產(chǎn)格局。為此，本文運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析、重心模型和多元回歸模型等方法，探討山東省縣域糧食生產(chǎn)的時(shí)空格局演變特征，揭示其動(dòng)態(tài)演化的驅(qū)動(dòng)力，對(duì)于提高山東省糧食的綜合生產(chǎn)能力、有效的保障國(guó)家糧食安全具有重要現(xiàn)實(shí)意義，以期為科學(xué)指導(dǎo)山東省縣域糧食生產(chǎn)及空間布局優(yōu)化提供決策參考。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2015年為基準(zhǔn)對(duì)山東省縣域行政區(qū)劃單元進(jìn)行修正，將各地級(jí)市轄區(qū)進(jìn)行歸并，最終共獲取136個(gè)縣（市、區(qū)）單元。本研究所需的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)（1995—2000年）來(lái)自中國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，其他年份的數(shù)據(jù)來(lái)源于相應(yīng)年份的《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各市統(tǒng)計(jì)年鑒。人均地區(qū)生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、年平均氣溫等12個(gè)影響因素的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》和中國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)（ESDA）

探索性空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)是一種使用數(shù)據(jù)來(lái)表示其本身的探索方法，將研究對(duì)象的空間分布狀況可視化，體現(xiàn)事物的空間集聚模式以及其與周邊事物的差異現(xiàn)象。該方法包括全局自相關(guān)和局部自相關(guān)分析兩大類。全局自相關(guān)分析主要是從區(qū)域空間的整體上刻畫區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間分布的集群情況。Moran’s I指數(shù)是常用的自相關(guān)測(cè)度指標(biāo)，其計(jì)算方法為：

式中：n為研究地區(qū)總數(shù)，Yi表示i地區(qū)的觀測(cè)值，Yv表示觀測(cè)值的平均值，Wij為二進(jìn)制的鄰近矩陣，表示空間單元間潛在的相互作用的力量。I值介于-1與1之間，I＞0表示空間自正相關(guān)，空間實(shí)體呈聚合分布；I＜0表示空間負(fù)相關(guān)，空間實(shí)體呈離散分布；I=0則表示空間實(shí)體是隨機(jī)分布的。

局部自相關(guān)分析能夠探究局部空間的變化性，一般用Moran’s I散點(diǎn)圖和局部指標(biāo)（Lisa）來(lái)衡量。其計(jì)算方法為：

式中：Zi和Zj是區(qū)域i和j上觀測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)化，其中，

空間權(quán)重矩陣是對(duì)空間鄰近性的定量化測(cè)度，表達(dá)了不同空間對(duì)象之間的空間關(guān)系。本文采用Geoda中鄰接的Rook 權(quán)重矩陣。Rook權(quán)重矩陣表達(dá)式為：

1.3 重心遷移模型

重心模型是研究區(qū)域發(fā)展過(guò)程中要素空間變動(dòng)的重要分析工具，要素重心的移動(dòng)客觀地反映了區(qū)域發(fā)展諸要素空間集聚及其位移規(guī)律。本文依據(jù)重心模型理論嘗試構(gòu)建了縣域糧食產(chǎn)量的重心遷移模型?；灸Ｐ蚚22]為：

式中：Xj，Yj分別表示第j年糧食產(chǎn)量的區(qū)域重心坐標(biāo)；Xi，Yi分別表示i縣域的重心坐標(biāo)；Gij表示i縣域第j年的糧食產(chǎn)量；dm為重心遷移距離。

1.4 影響因素選取

糧食生產(chǎn)是多因素綜合作用的結(jié)果，既受自然環(huán)境的制約，也與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)條件直接相關(guān)。綜合考慮資料收集與數(shù)據(jù)的可獲得性，參考已有研究成果[8-9,23-24]，選取以下三種類型的變量進(jìn)行分析，自然資源因素：日照對(duì)數(shù)（X1）、年降水量（X2）和年平均氣溫（X3）；社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素：人均地區(qū)生產(chǎn)總值（X4）、年末總?cè)丝冢╔5）、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（X6）和農(nóng)村用電量（X7）；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件：有效灌溉面積（X8）、農(nóng)藥施用量（X9）、農(nóng)用化肥施用量（X10）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（X11）和地膜使用量（X12）。

1.5 計(jì)量模型

為探尋糧食生產(chǎn)格局變化的影響因素，本文采用多元回歸模型分析糧食產(chǎn)量與各影響因素的關(guān)系。建模步驟為：1）運(yùn)用相關(guān)分析方法篩選指標(biāo)；2）基于因子分析法確定各變量的貢獻(xiàn)率，求解主因子；3）對(duì)主因子的自變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。如果不存在多重共線性，則采用多元線性回歸模型，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為：

式中：Y為糧食產(chǎn)量，C為常數(shù)，βi為第i個(gè)解釋變量的系數(shù)，μ為誤差項(xiàng)。如果存在多重共線性問(wèn)題，則進(jìn)入下一步；4）通過(guò)嶺跡圖求取參數(shù)k值，建立嶺回歸模型[25]。

2 結(jié)果與分析

2.1 糧食生產(chǎn)的時(shí)序變化特征

由圖1可以看出，研究時(shí)段內(nèi)，糧食總產(chǎn)量波動(dòng)較大，由1995年的4 245萬(wàn)t減少到2002年的3 293萬(wàn)t，減少幅度達(dá)22.4%，2003年糧食產(chǎn)量開(kāi)始恢復(fù)性增長(zhǎng)，到2008年糧食產(chǎn)量達(dá)到4 261萬(wàn)t，恢復(fù)到1996年的水平。2002—2015年全省糧食產(chǎn)量實(shí)現(xiàn)了13連增，與2002年相比，2015年糧食產(chǎn)量增長(zhǎng)了1.43倍，達(dá)到4 713萬(wàn)t。從對(duì)全國(guó)糧食的貢獻(xiàn)方面看，山東省糧食產(chǎn)量在全國(guó)的比重整體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，由1995年的9.1%，降低到2015年的7.6%。這在一定程度上說(shuō)明，山東省對(duì)國(guó)家糧食安全的貢獻(xiàn)在不斷減小。

圖1 山東省糧食產(chǎn)量及其占全國(guó)比重Fig. 1 Variation of Grain yield in Shandong Province and its percentages in the country

2.2 糧食生產(chǎn)空間格局及演變

2.2.1 糧食生產(chǎn)動(dòng)態(tài)格局變化分析 根據(jù)要素重心模型計(jì)算了1995—2015年縣域糧食產(chǎn)量重心，并繪制重心移動(dòng)軌跡（圖2）。研究時(shí)段內(nèi)糧食生產(chǎn)重心往西移動(dòng)了34.7 km，可見(jiàn)，1995—2015年山東省西部地區(qū)糧食生產(chǎn)增長(zhǎng)明顯快于東部地區(qū)。

圖2 1995-2015年糧食產(chǎn)量重心移動(dòng)軌跡Fig. 2 Shift of centroid of grain yield from 1995 to 2015 in Shandong Province

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)（表1和圖3），糧食產(chǎn)量大于50萬(wàn)t的縣域由1995年的27個(gè)增加到了2015年的49個(gè)，主要分布在魯西北、西部平原區(qū)，其糧食產(chǎn)量占全省總產(chǎn)量的比重由35.31%增加至65.06%。1995—2015年，40～50萬(wàn)t的縣域由24個(gè)減少到13個(gè)，糧食產(chǎn)量所占比例由23.31%減少到11.41%；30～40萬(wàn)t的縣域數(shù)量也呈現(xiàn)減少的形勢(shì)，由33個(gè)減少到11個(gè)，糧食產(chǎn)量占總產(chǎn)量的比例由24.98%減少到7.25%，下降趨勢(shì)更加明顯。與1995年相比，2015年20～30萬(wàn)t和10～20萬(wàn)t的縣域數(shù)量雖然增加，但糧食產(chǎn)量所占比例卻是下降的。由此可以看出，研究時(shí)段內(nèi)山東省糧食生產(chǎn)呈現(xiàn)出空間聚集特征，逐漸向產(chǎn)糧大縣集中，表現(xiàn)為“西高東低”的分布格局。

表1 1995—2015年山東省縣域糧食生產(chǎn)分布Table 1 Distribution of grain production in Shandong Province from 1995 to 2015

圖3 山東省糧食產(chǎn)量分布情況Fig. 3 Distribution of grain yield in Shandong Province

2.2.2 糧食生產(chǎn)的集聚分異特征 采用Geoda軟件計(jì)算了1995—2015年縣域糧食生產(chǎn)的全局自相關(guān)系數(shù) Moran’s I。全局 Moran’s I估計(jì)值均為正值，從1995年的0.38增加到2015年的0.49（圖4），呈現(xiàn)增大趨勢(shì)。表明糧食生產(chǎn)的空間分布并非是隨機(jī)的，而是呈現(xiàn)出正的空間相關(guān)性，存在著空間依賴性和空間集聚性，相鄰的區(qū)域存在相互影響的效應(yīng)。同時(shí)，隨著時(shí)間的推移，這種正的空間自相關(guān)趨勢(shì)不斷加強(qiáng)。

圖4 山東省糧食產(chǎn)量的Moran’s I變化Fig. 4 Change of Moran’s I of grain yield in Shandong Province

為更加客觀的研究糧食生產(chǎn)水平局域空間分布狀況，借助局部指標(biāo)進(jìn)行分析進(jìn)一步驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，山東省縣域糧食產(chǎn)量存在明顯的地域分化現(xiàn)象和局部空間集聚特征（圖5）。H—H集聚類型區(qū)在研究期內(nèi)縣域數(shù)量不斷增加。1995年H—H集聚類型區(qū)主要分布在青島、濰坊、日照和菏澤4個(gè)市的13個(gè)縣域。到2015年，魯西北地區(qū)的聊城、德州和西部地區(qū)的菏澤、濟(jì)寧出現(xiàn)新的集聚趨勢(shì)，縣域數(shù)量增加到31個(gè)，該類區(qū)域位于黃淮海平原區(qū)，是全國(guó)重要的糧食主產(chǎn)區(qū)，光熱水土資源匹配較好，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施較為完善，農(nóng)用地綜合生產(chǎn)能力較高。1995年L—L集聚類型區(qū)僅在東營(yíng)、煙臺(tái)和濟(jì)南3個(gè)市部分縣域零星分布，共11個(gè)縣，2015年L—L集聚類型區(qū)縣域數(shù)量增加到16個(gè)，主要集中在青島、威海、煙臺(tái)、東營(yíng)和淄博地區(qū)，該類型區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度普遍較高。L—H集聚類型區(qū)和H—L集聚類型區(qū)分布的縣域較少，規(guī)律性不明顯（表2）。

圖5 山東省縣域糧食產(chǎn)量Lisa集聚圖Fig. 5 Lisa agglomeration map of county grain yield in Shandong Province

表2 山東省縣域糧食產(chǎn)量Lisa集聚縣域數(shù)量變化Table 2 Changes in the number of counties of Lisa cluster of grain yield in Shandong Province

2.3 糧食生產(chǎn)類型區(qū)劃分

根據(jù)糧食產(chǎn)量變化強(qiáng)度指數(shù)，采用Arc Map的Natural Breaks方法將山東省糧食產(chǎn)量變化強(qiáng)度劃分為減少?gòu)?qiáng)烈區(qū)（變化強(qiáng)度指數(shù)＜-56.44%）、減少平緩區(qū)（-56.44%≤變化強(qiáng)度指數(shù)＜-10.44%）、基本不變區(qū)（-10.44%≤變化強(qiáng)度指數(shù)＜38.66%）、增加緩慢區(qū)（38.66%≤變化強(qiáng)度指數(shù)＜85.59%）、增加強(qiáng)烈區(qū)（變化強(qiáng)度指數(shù)≥85.59%）5種類型區(qū)（圖6）。結(jié)合表3可以看出，減少?gòu)?qiáng)烈區(qū)主要分布在煙臺(tái)、青島、淄博和濟(jì)南等區(qū)域，糧食產(chǎn)量減少194.02萬(wàn)t，占減少總量的30.89%；減少平緩區(qū)縣域數(shù)量所占比例最大，主要分布在山東省中部的萊蕪、濰坊、棗莊、日照、臨沂各市的部分縣域與山東半島的威海市和青島市的部分縣域，是引起山東省糧食產(chǎn)量減少的主要區(qū)域，糧食產(chǎn)量減少421.39萬(wàn)t，占減少總量的67.09%；增加平緩區(qū)對(duì)山東省糧食產(chǎn)量增長(zhǎng)貢獻(xiàn)最大，該區(qū)糧食增加538.45萬(wàn)t，占增加總量的48.85%，主要分布在地處黃淮海平原的菏澤、聊城、德州和濱州地區(qū)的部分縣域；增加強(qiáng)烈區(qū)數(shù)量少，集中分布在魯西北的聊城和德州地區(qū)。

圖6 1995—2015年山東省糧食產(chǎn)量類型區(qū)劃分Fig. 6 Divisions of grain yield types in Shandong Province from 1995 to 2015

表3 1995—2015年山東省糧食產(chǎn)量變化強(qiáng)度類型區(qū)統(tǒng)計(jì)Table 3 Statistics of grain production change in Shandong Province from 1995 to 2015

2.4 糧食生產(chǎn)格局變化影響因素分析

為探究對(duì)糧食生產(chǎn)格局變化的主要影響因素，結(jié)合SPSS軟件的相關(guān)分析模塊。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)，然后采用相關(guān)分析方法判別糧食產(chǎn)量與各影響因素之間的關(guān)系（表4）。結(jié)果表明，X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12與糧食產(chǎn)量（Y）呈顯著地相關(guān)性（P＜0.05），X1、X2、X3與Y之間相關(guān)性較低，不能確定Y與X1、X2和X3之間的關(guān)系。原因在于山東省經(jīng)緯度跨度不大，各縣域氣候差異未達(dá)到對(duì)糧食產(chǎn)量有顯著影響的程度，因此可以排除年降水量（X1）、日照對(duì)數(shù)（X2）、年平均氣溫（X3）對(duì)山東省糧食生產(chǎn)格局變化的影響。

表4 糧食產(chǎn)量與各因素相關(guān)分析結(jié)果Table 4 Correlations between grain yield and various factors

經(jīng)KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)，KMO統(tǒng)計(jì)量為0.774，Bartlett球形檢驗(yàn)的P值為0.000，表明研究樣本通過(guò)因子分析的適用性檢驗(yàn)，根據(jù)結(jié)果，提取4個(gè)公因子，其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為90.74%（表5），說(shuō)明這4個(gè)公因子能夠充分地解釋糧食產(chǎn)量的變化。根據(jù)結(jié)果確定出主因子，并進(jìn)行方差極大旋轉(zhuǎn)，求得主因子解。

從表5可知，第一公因子與年末總?cè)丝冢╔5）、有效灌溉面積（X8）、農(nóng)用化肥施用量（X10）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（X11）有較高的相關(guān)性，代表農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)生產(chǎn)條件對(duì)糧食產(chǎn)量的影響；第二公因子與農(nóng)藥施用量（X9）、地膜使用量（X12）相關(guān)，反應(yīng)了外部資本投入的影響；第三公因子與農(nóng)村用電量（X7）有較高的相關(guān)性，代表農(nóng)民生活條件變化對(duì)于糧食生產(chǎn)的間接影響；第四公因子與人均地區(qū)生產(chǎn)總值（X4）和農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（X6）相關(guān)性較高，反映了耕地用途轉(zhuǎn)換的影響作用。

由表4還可以看出，部分變量間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，如X6與X11，X8與X10和X5與X10之間的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.805、0.917、0.905，存在明顯的多重共線性。因此，本文采用嶺回歸法，通過(guò)繪制嶺回歸圖（圖7），建立回歸模型，以降低多重共線性對(duì)回歸結(jié)果的影響。

由圖7可得，當(dāng)K＜0.7時(shí)，嶺回歸線波動(dòng)較大，各驅(qū)動(dòng)因子的回歸系數(shù)不穩(wěn)定，逐漸的當(dāng)K＞0.7時(shí)，嶺回歸線趨于平穩(wěn)。故本文取K值為0.7，得到如下回歸模型：

例（18）“能夠量出外星球的大小尺寸”和例（19）“能影響地球轉(zhuǎn)動(dòng)”用虛擬的方式分別說(shuō)明“聰明”和“偉大”的性狀，但這些描述與語(yǔ)境中的性狀還是密切相關(guān)的，因此它們的描摹性降低，同時(shí)人們通過(guò)信息推理能感知到一定的程度量。例（20）“無(wú)法想像”和例（21）“不忍直視”用否定常規(guī)的方式分別說(shuō)明“低”和“丑”的性狀，但仍屬于一種描述，只是描摹性降低，性狀的程度量有所體現(xiàn)。

Y=4.94×105-3.89X4+942.72X5+0.07X6-0.64X7+

2431.63X8-0.17X9+0.58X10+0.08X11+30.67X12

其中，模型的R2=0.853，P=0.000。模型的可決系數(shù)達(dá)0.853，表明所選影響因素可以解釋85.3%的糧食產(chǎn)量（Y）的變化。回歸模型結(jié)果顯示，X4、X7和X9與Y呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明人均地區(qū)生產(chǎn)總值越高、社會(huì)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的區(qū)域，其糧食生產(chǎn)水平越低，主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)以第二、三產(chǎn)業(yè)為主，對(duì)糧食生產(chǎn)排擠效應(yīng)明顯；農(nóng)藥施用量呈現(xiàn)負(fù)向影響，這是因?yàn)檗r(nóng)藥施用量高的區(qū)域，客觀反映病蟲害嚴(yán)重，一定程度上影響到糧食產(chǎn)量。農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、年末總?cè)丝?、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、地膜使用量、農(nóng)用化肥施用量對(duì)糧食產(chǎn)量均呈現(xiàn)正向影響，這說(shuō)明勞動(dòng)力資源越豐富，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件與基礎(chǔ)設(shè)施越好，糧食產(chǎn)量往往越高。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

表5 公因子及旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣Table 5 Total variance and rotated component matrix

研究表明，1995—2015年山東省糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)先下降后上升的波動(dòng)過(guò)程。其中，2002—2015年實(shí)現(xiàn)了“十三連增”，但在全國(guó)糧食生產(chǎn)中所占的比重卻是下降的。這說(shuō)明山東省糧食產(chǎn)量增長(zhǎng)率低于全國(guó)均值，對(duì)國(guó)家糧食安全的貢獻(xiàn)在不斷降低?？臻g上，山東省縣域糧食生產(chǎn)重心不斷向西移動(dòng)，形成了以西北部平原地區(qū)為核心的高—高集聚區(qū)域，以及東營(yíng)、煙臺(tái)、青島和濟(jì)南部分發(fā)達(dá)縣域組成的低—低集聚區(qū)域。

圖7 糧食產(chǎn)量影響因素的嶺跡圖Fig. 7 Ridge trace of influencing factors of grain yield

進(jìn)一步分析糧食生產(chǎn)格局演變的影響因素發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積和年末總?cè)丝趯?duì)糧食生產(chǎn)有著顯著地正向影響，人均地區(qū)生產(chǎn)總值和農(nóng)村用電量則表現(xiàn)為負(fù)向影響。結(jié)果表明，良好的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)條件和設(shè)施水平，對(duì)糧食生產(chǎn)有著促進(jìn)作用，而社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平較高的區(qū)域，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)比較收益較低，對(duì)糧食生產(chǎn)有著明顯的排擠效應(yīng)。

3.2 建議

1）鑒于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件對(duì)糧食產(chǎn)量的正向影響，建議積極穩(wěn)妥地推進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件改善。進(jìn)一步對(duì)接國(guó)家高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的政策，爭(zhēng)取國(guó)家資金支持，加大地方政府財(cái)政資金支持力度，同時(shí)通過(guò)PPP等方式吸引各方資金實(shí)施田、水、路、林綜合整治，實(shí)現(xiàn)旱能灌、澇能排，有效改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件。

2）推動(dòng)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)?；谵r(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的正向作用，建議創(chuàng)新土地流轉(zhuǎn)機(jī)制與流轉(zhuǎn)模式，采用入股、托管等方式，推動(dòng)農(nóng)業(yè)適度規(guī)?；l(fā)展，為農(nóng)業(yè)機(jī)械化作業(yè)提供條件，同時(shí)引導(dǎo)、鼓勵(lì)發(fā)展農(nóng)機(jī)合作社等社會(huì)化服務(wù)組織，提供機(jī)耕、機(jī)播、機(jī)收、植保等各類農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)，以及植保等生產(chǎn)性服務(wù)組織。

3）加快建立糧食主產(chǎn)縣利益補(bǔ)償機(jī)制。量化糧食生產(chǎn)機(jī)會(huì)成本，頂層設(shè)計(jì)補(bǔ)償金額、資金發(fā)放方式，借助省對(duì)下財(cái)政轉(zhuǎn)移支付制度的改革和完善機(jī)遇，解決資金來(lái)源，保障糧食主產(chǎn)縣的糧農(nóng)利益，促進(jìn)主產(chǎn)區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，發(fā)揮各自區(qū)域的比較優(yōu)勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

[2] Joachim V B. The world food situation: New driving forces and required actions[R]. IFPRI: Food Policy Report No. 18, 2007.

[3] Chen J. Rapid urbanization in China: A real challenge to soil protection and food security[J]. Catena, 2007, 69(1): 1-15.

[4] 封志明, 史登峰. 近20年來(lái)中國(guó)食物消費(fèi)變化與膳食營(yíng)養(yǎng)狀況評(píng)價(jià)[J]. 資源科學(xué), 2006, 28(1): 2-8.Feng Z M, Shi D F. Chinese food consumption and nourishment in the latest 20 years[J]. Resources Science, 2006, 28(1): 2-8.

[5] 韓俊. 14億人的糧食安全戰(zhàn)略[M]. 海口: 學(xué)習(xí)出版社、海南出版社, 2012.Han J. Food Security Strategy for 1.4 Billion People[M]. Haikou:Study Press and Hainan Press, 2012.

[6] 潘竟虎, 張建輝, 胡艷興. 近20 a來(lái)甘肅省縣域人均糧食占有量時(shí)空格局及其驅(qū)動(dòng)力研究[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2016, 31(1):124-134.Pan J H, Zhang J H, Hu Y X. Spatial-temporal pattern of per capital grain possession and its driving forces in Gansu Province[J]. Journal of Natural Resources, 2016, 31(1): 124-134.

[7] Brown L R. Who Will Feed China?[M]. New York: W. W. Norton& Company, 1995.

[8] 程葉青, 張平宇. 中國(guó)糧食生產(chǎn)的區(qū)域格局變化及東北商品糧基地的響應(yīng)[J]. 地理科學(xué), 2005, 25(5): 513-520.Cheng Y Q, Zhang P Y. Regional patterns changes of Chinese grain production and response of commodity grain base in Northeast China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2005, 25(5):513-520.

[9] 徐志宇, 宋振偉, 鄧艾興, 等. 近30年我國(guó)主要糧食作物生產(chǎn)的驅(qū)動(dòng)因素及空間格局變化研究[J]. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2013, 36(1): 79-86.Xu Z Y, Song Z W, Deng A X, et al. Regional changes of production layout of main grain crops and their actuation factors during 1981-2008 in China[J]. Journal of Nanjing Agricultural University, 2013, 36(1): 79-86.

[10] 周亮, 徐建剛, 蔡北溟, 等. 淮河流域糧食生產(chǎn)與化肥消費(fèi)時(shí)空變化及對(duì)水環(huán)境影響[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2014, 29(6): 1053-1064.Zhou L, Xu J G, Cai B M, et al. The spatio-temporal changes of grain production and fertilizer consumption and its impact on water environment in the Huaihe river basin[J]. Journal of Natural Resources, 2014, 29(6): 1053-1064.

[11] 劉玉, 王國(guó)剛, 高秉博, 等. 中國(guó)糧食生產(chǎn)的區(qū)域格局變化研究——基于1998—2010年的數(shù)據(jù)實(shí)證分析[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 2012, 33(6): 673-677.Liu Y, Wang G G, Gao B B, et al. Spatial-temporal analysis of grain production at different levels in China—Based on statistical data from 1998 to 2010[J]. Research of Agricultural Modernization, 2012, 33(6): 673-677.

[12] 羅萬(wàn)純, 陳永福. 中國(guó)糧食生產(chǎn)區(qū)域格局及影響因素研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2005, 11(6): 58-64.Luo W C, Chen Y F. Study on regional pattern and influencing factors of grain production in China[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2005, 11(6): 58-64.

[13] 徐建玲, 查婷俊. 基于城鎮(zhèn)化視角的省域糧食安全研究——以江蘇省為例[J]. 資源科學(xué), 2014, 36(11): 2353-2360.Xu J L, Zha T J. Provincial food security from the perspective of urbanization in Jiangsu Province[J]. Resources Science, 2014,36(11): 2353-2360.

[14] 許云霖, 石培基, 李佳芳, 等. 河西走廊縣域人均糧食占有量的時(shí)空演變與驅(qū)動(dòng)力分析[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃, 2017,38(1): 101-109.Xu Y L, Shi P J, Li J F, et al. Spatio-temporal evolvement and its driving factors of per capita grain possession at county level in Hexi corridor[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2017, 38(1): 101-109.

[15] 張利國(guó), 陳蘇. 中國(guó)人均糧食占有量時(shí)空演變及驅(qū)動(dòng)因素[J].經(jīng)濟(jì)地理, 2015, 35(3): 171-177.Zhang L G, Chen S. Empirical analysis on spatial-temporal evolution and driving forces of per capita grain possession in China[J]. Economic Geography, 2015, 35(3): 171-177.

[16] 杜國(guó)明, 劉彥隨, 劉閣. 黑龍江省近30年來(lái)糧食生產(chǎn)變化及增產(chǎn)因素分析[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 2014, 35(5): 519-524.Du G M, Liu Y S, Liu G. The analysis of changes in grain production and driving factors in Heilongjiang Province recent 30 Years[J]. Research of Agricultural Modernization, 2014, 35(5):519-524.

[17] 王永平, 馬贊甫. 貴州糧食產(chǎn)量波動(dòng)的影響因素研究[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究, 2015, 36(6): 946-953.Wang Y P, Ma Z F. Study on the influencing factors of grain output fluctuation in Guizhou[J]. Research of Agricultural Modernization, 2015, 36(6): 946-953.

[18] 洪舒蔓, 郝晉珉, 周寧, 等. 黃淮海平原耕地變化及對(duì)糧食生產(chǎn)格局變化的影響[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014, 30(21): 268-277.Hong S M, Hao J M, Zhou N, et al. Change of cultivated land and its impact on grain production pattern in Huang-Huai-Hai Plain[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2014, 30(21): 268-277.

[19] 徐國(guó)鑫, 金曉斌, 宋佳楠, 等. 耕地集約利用對(duì)糧食產(chǎn)量變化影響的定量分析—以江蘇省為例[J]. 地理研究, 2012, 31(9):1621-1630.Xu G X, Jin X B, Song J N, et al. The impact of intensive use of agricultural land on grain yield: A case study of Jiangsu Province[J]. Geographical Research, 2012, 31(9): 1621-1630.

[20] 陳玉潔, 張平宇, 劉世薇, 等. 東北西部糧食生產(chǎn)時(shí)空格局變化及優(yōu)化布局研究[J]. 地理科學(xué), 2016, 36(9): 1397-1407.Chen Y J, Zhang P Y, Liu S W, et al. The spatio-temporal pattern change and optimum layout of grain production in the west of northeast China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(9):1397-1407.

[21] 張紅富, 周生路, 吳紹華, 等. 江蘇省糧食生產(chǎn)時(shí)空變化及影響因素分析[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2011, 26(2): 319-327.Zhang H F, Zhou S L, Wu S H, et al. Temporal and spatial variation of grain production in Jiangsu Province and its influencing factors[J]. Journal of Natural Resources, 2011, 26(2):319-327.

[22] Wang G G, Wang M L, Wang J M, et al. Characteristics and influencing factors of grass-feeding livestock breeding in China:An economic geographical perspective[J]. Journal of Geographical Sciences, 2016, 26(4): 501-512.

[23] 楊春, 陸文聰. 中國(guó)糧食生產(chǎn)空間布局變遷實(shí)證分析[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2008, 28(5): 813-816.Yang C, Lu W C. Empirical analysis of grain production spatial distribution changing in China[J]. Economic Geography, 2008,28(5): 813-816.

[24] 陸文聰, 梅燕. 中國(guó)糧食生產(chǎn)區(qū)域格局變化及其成因?qū)嵶C分析—基于空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版), 2007, 24(3): 140-151.Lu W C, Mei Y. Empirical studies on the variation and contributing factors of regional grain production structure in China—Based on spatial econometrics models[J]. China Agricultural University Journal of Social Sciences Edition, 2007, 24(3): 140-151.

[25] 何曉群, 劉文卿. 應(yīng)用回歸分析(2版)[M]. 北京: 中國(guó)人民大學(xué)出版社, 2007.He X Q, Liu W Q. Applied Regression Analysis (2nd edition.)[M].Beijing: China Renmin University Press, 2007.