羅海平 潘柳欣 宋焱 王新悅

摘要：區(qū)域的糧食生產與生態(tài)價值存在相互促進和制約的特殊關系。本研究基于生態(tài)系統(tǒng)服務價值ESV范式構建了生態(tài)農業(yè)協(xié)調度EAH模型，進而對中國糧食主產區(qū)（河北、內蒙古遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、四川）糧食生產與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調性進行實證研究和預警預測。研究發(fā)現，2017年中國糧食主產區(qū)總體協(xié)調度為1.27，處于中度協(xié)調水平，糧食主產區(qū)農業(yè)-生態(tài)協(xié)調性較差，錯位現象較為嚴重。從動態(tài)屬性看，研究期間農業(yè)-生態(tài)協(xié)調性形成了以2013年為拐點的倒U型趨勢，當前糧食生產與生態(tài)服務價值協(xié)調性逐年下降，灰色系統(tǒng)GM（1，1）預測顯示，相比2011-2017年，2019-2025年農業(yè)-生態(tài)協(xié)調性呈逐漸弱化趨勢。從空間屬性看，糧食生產與生態(tài)服務價值存在較為突出的地理空間分異和不協(xié)調現象。

關鍵詞：生態(tài)系統(tǒng)服務價值;糧食安全;協(xié)調度

中圖分類號：X826文獻標識碼：A文章編號：1000-4440（2020）03-0760-09

Measurement and warning of agro-ecological coordination in China′s major grain-producing areas based on ecosystem service value

LUO Hai-ping1，PAN Liu-xin1，SONG Yan1，WANG Xin-yue2

（1.Research Center of Central China Economic and Social Development， Nanchang University， Nanchang 330027，China;2.School of Management， Sichuan Agricultural University， Chengdu 611100， China）

Abstract：There is a special relationship between regional food production and ecological value. Based on the paradigm of ecosystem service value （ESV）， an ecological agriculture coordination degree model was constructed， and then the coordination between food production and ecological environment in major grain-producing areas（Hebei， Inner Mongolia， Liaoning， Jilin， Heilongjiang， Jiangsu， Anhui， Jiangxi， Shandong， Henan， Hubei， Hunan， Sichuan） was studied and predicted. The results showed that the overall coordination degree of China′s major grain-producing areas was 1.27 in 2017， which was at the level of moderate coordination. The agro-ecdogical coordination in major grain-producing areas was poor， and the dislocation was serious. From the perspective of dynamic attributes， the agro-ecological coordination during the study period formed an inverted U-shaped trend with 2013 as the inflection point. The coordination between current food production and ecological service value was declining year by year. The gray system GM（1，1） prediction results showed that the coordination in 2019-2025 was gradually weakening compared with that in 2011-2017. From the perspective of spatial attributes， the value of food production and ecological service was not coordinated in geographic space.

Key words：ecosystem service value;food security;coordination degree

中國作為農業(yè)大國，同時也是全球第一糧食消費大國，2018年中國的年糧食進口量為1.08×108 t。黨的十九大報告提出：“要確保國家糧食安全，把中國人的飯碗牢牢端在自己手中?！钡S著自然、人為等多種原因導致生態(tài)環(huán)境惡化，生態(tài)問題成為影響和制約糧食安全問題的重要因素。農業(yè)生態(tài)安全是糧食安全的基礎和支撐。糧食安全與生態(tài)安全協(xié)調性的研究隨著對二者內涵與關系認識的深入而逐步深入。

（1）概念內涵上糧食安全與生態(tài)安全的一致性研究。1983年聯(lián)合國糧農組織通過了“讓所有人在任何時候都能獲得充足的糧食”的“糧食安全”定義。在強調“充足糧食”目標狀態(tài)的同時明確了實現糧食安全的可持續(xù)性要求。長期以來，糧食安全研究中生態(tài)視角的研究一直是不可或缺的一環(huán)。Common等[1]研究認為，農業(yè)未來必然轉向生態(tài)農業(yè)。Brown[2]同樣認為，傳統(tǒng)農業(yè)出路在于改進農田生態(tài)系統(tǒng)。富蘭克林 [3]則提出糧食安全保障不能超出生態(tài)生產潛力，不能對整個生態(tài)系統(tǒng)構成威脅。而Daily等[4]、Egoh等[5]、Lautenbach等[6]則提出并構建了生態(tài)系統(tǒng)服務價值（ESV）的概念和模型，提出糧食供給作為生態(tài)系統(tǒng)產品的直接價值，實現了糧食與生態(tài)研究的理論融合。

（2）價值范疇上的糧食安全與生態(tài)安全協(xié)調性研究。一是將生態(tài)安全視為糧食安全的重要組成。翟虎渠[7]將糧食安全解構成“糧食的數量安全、糧食的質量安全和生態(tài)安全”，并將生態(tài)安全視為糧食安全可持續(xù)化的保障。王國敏等[8]區(qū)分了廣義和狹義的糧食安全，并將生態(tài)安全納入廣義糧食安全范疇。胡岳岷[9]則置生態(tài)安全與糧食的數量安全、品質安全與健康安全于一體。黎東升等[10]則將貿易安全納入與生態(tài)安全、產品安全、資源安全的“四位一體”糧食安全體系;二是將生態(tài)安全作為研究糧食安全的視角和維度。邱建軍等[11]認為，生態(tài)安全是糧食安全的基礎。倪國華等[12]提出從生態(tài)安全與食品安全維度審視糧食安全;三是將生態(tài)作為影響糧食安全的重要因子，其中主要側重生態(tài)中土地資源與氣候變化對糧食安全的影響研究[9，13-14]。

（3）測度與評價方法上的糧食安全與生態(tài)安全協(xié)調性研究。田克明等[15]通過構建農用地生態(tài)安全評價方法研究土地生態(tài)安全對糧食安全和經濟安全的影響機制。劉渝等[16]則制定了水資源生態(tài)安全和糧食安全雙重安全評價體系，通過指標間的關系分析水資源生態(tài)安全與糧食安全關系。何玲等[17]利用生態(tài)系統(tǒng)服務價值和糧食安全標準進行生態(tài)安全底線測算。楊建利等[18]應用系統(tǒng)綜合評價法構建糧食安全評價指標體系，并發(fā)現糧食生產活動對土地生態(tài)服務價值存在較強反作用。同樣謝高地等[19]發(fā)現耕地生態(tài)服務價值與生態(tài)效率在陸地生態(tài)系統(tǒng)中最低。宋利娜等[20]則進一步實證了糧食作物種植和生長給耕地以及生態(tài)系統(tǒng)服務價值帶來損失。

目前，國內外對糧食安全和生態(tài)安全協(xié)調性研究要么立足于單一某省或某縣市，要么立足全國。而對于糧食產量長期保持在全國70%左右，歷年糧食增產貢獻率達95%，同時在《全國主體功能區(qū)規(guī)劃》中列入中國最重要生態(tài)屏障區(qū)的13個糧食主產區(qū)（河南、河北、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、山東、湖北、湖南、江西、安徽、四川）的糧食生產與生態(tài)協(xié)調性的研究則較少，從而導致研究要么缺乏代表性要么缺乏普遍性。為此，本研究基于國際上成熟的生態(tài)系統(tǒng)服務價值研究法測算并預警糧食主產區(qū)生態(tài)-農業(yè)的協(xié)調性，對確保中國生態(tài)農業(yè)的可持續(xù)性發(fā)展具有重要意義。

1ESV范式下的農業(yè)生態(tài)價值協(xié)調度的EAH動態(tài)預測模型

1.1生態(tài)系統(tǒng)服務價值ESV動態(tài)模型

為表征生態(tài)系統(tǒng)的服務價值，主要方法包括單位面積服務功能價格法和基于Costanza模型的單位面積當量因子法，由于Costanza模型標準統(tǒng)一，易于度量，本研究選用Costanza模型來計算生態(tài)系統(tǒng)服務價值（ESV），其核心是將單位面積農田生態(tài)系統(tǒng)糧食生產的價值記為當量“1”，通過謝高地等[19]構建的生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量因子表計算單位面積各生態(tài)系統(tǒng)的各類生態(tài)服務功能的服務價值Eij：

式中eij和Eij分別表示單位面積不同生態(tài)系統(tǒng)的各類生態(tài)服務功能的當量因子和服務價值;i表示生態(tài)系統(tǒng)服務功能，共9類，分別為食物生產、原材料供給、土壤形成與保護、氣候調節(jié)、氣體調節(jié)、廢棄物處理、文化服務、水源涵養(yǎng)、生物多樣性保護;j表示陸地生態(tài)系統(tǒng)的類型，共6類，分別為園地、草地、林地、濕地、耕地和未利用地。t為評估年份;pk為k作物評估年份的全國平均價格（元，1 t）;qk為k種作物單產（t/hm2）;mk為k種作物的糧食播種面積（hm2）;M為糧食作物播種總面積（hm2）。

ESV動態(tài)模型是在Costanza模型的基礎上經過空間異質調整和社會發(fā)展調整而來的，使生態(tài)系統(tǒng)服務功能能夠體現時空差異性和社會經濟發(fā)展狀況：

式中St表示研究區(qū)Tt時期空間異質系數;Tt表示t時期研究區(qū)支付意愿系數;g和G分別表示研究區(qū)與全國的單位面積糧食產量;w和W分別表示研究區(qū)與全國的單位面積林分蓄積量;h和H分別表示研究區(qū)與全國的城鎮(zhèn)化水平，En表示恩格爾系數。

在計算出單位面積不同生態(tài)系統(tǒng)各類生態(tài)服務功能價值基礎上，經過時空異質系數和支付意愿系數的調整，便可求得研究區(qū)各?。▍^(qū)）的總體生態(tài)服務價值：

式中Vt表示研究區(qū)t時期生態(tài)服務價值;Ajt表示研究區(qū)t時期j類生態(tài)系統(tǒng)類型的面積。

1.2ESV范式下的農業(yè)生態(tài)價值協(xié)調度的EAH模型

本研究以生態(tài)系統(tǒng)服務價值表征生態(tài)活動產出，以糧食總產量表征農業(yè)活動產出，參考經濟學中“彈性”原理，用生態(tài)服務價值變化率/糧食總產量變化率表征生態(tài)產出對于糧食總產的敏感性，以期考察糧食生產與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調性。在參考魏曉旭等[21]、劉海龍等[22]度量生態(tài)經濟系統(tǒng)協(xié)調度指數（EEH）的基礎上，本研究提出農業(yè)生態(tài)價值協(xié)調度（EAH）來評價糧食主產區(qū)生態(tài)服務價值和糧食總產量的協(xié)調水平（協(xié)調度的劃分標準見表1），計算公式如下：

式中EAH表示農業(yè)-生態(tài)協(xié)調度;Vi和Vj分別表示研究區(qū)研究時期的始、末年份的生態(tài)服務價值（元）;Qi和Qj分別表示研究區(qū)研究時期的始、末年份糧食總產量。

1.3灰色系統(tǒng)預測GM（1，1）模型

通過計算糧食總產量與生態(tài)服務價值的協(xié)調度EAH，可以表征糧食生產活動是否為環(huán)境友好型，糧食生產與生態(tài)保護是否存在偏離。中國學者鄧聚龍[23]1982年創(chuàng)立的灰色系統(tǒng)理論，充分利用已有的“最少信息”，為貧信息不對稱的小樣本預測提供研究思路，目前已廣泛應用于經濟、社會、農業(yè)等方面的預測研究。本研究運用灰色系統(tǒng)GM（1，1）模型來預測糧食主產區(qū)2019-2025年的糧食總產量和生態(tài)服務價值，進而判斷農業(yè)-生態(tài)的長期協(xié)調性。灰色系統(tǒng)預測GM（1，1）模型的構建主要分為以下四步：

第一步：設X0為非負序列，X1為X0的一次累加序列，Z1為X1的緊鄰均值生成序列，GM（1，1）模型x0（k）+az1（k）=b的白化方程為dx1dt+ax1=b

第二步：計算參數a，b

為提高預測模型的可信度，在預測前對模型進行精度檢驗，灰色模型的精度檢驗方法主要有后驗差檢驗、小誤差頻率檢驗、關聯(lián)度檢驗等，本研究采用后驗差檢驗，后驗差檢驗精度劃分等級為：當c<0.35時精度等級為好;當0.35≤c<0.50時精度等級為合格;當0.5≤c<0.65時精度等級為勉強合格;當c≥0.65時精度等級為不合格。其檢驗步驟分為以下3步：

2糧食主產區(qū)農業(yè)生態(tài)協(xié)調度實證分析

根據Costanza動態(tài)模型求出13個糧食主產區(qū)2009-2017年各年份的不同土地利用類型生態(tài)服務價值以及各類生態(tài)服務功能的服務價值，在此基礎上求出總的生態(tài)系統(tǒng)服務價值，以糧食總產量（TGO）作為農業(yè)產出指標，以總的生態(tài)系統(tǒng)服務價值（ESV）作為生態(tài)系統(tǒng)的產出價值指標，再根據EAH模型分別求出糧食主產區(qū)及13個?。▍^(qū)）在2009-2017年的農業(yè)-生態(tài)協(xié)調系數，將農業(yè)和生態(tài)2個系統(tǒng)的沖突性與協(xié)調性的關系分為“高度沖突”、“中度沖突”、“低度沖突”、“低度協(xié)調”、“中度協(xié)調”、“高度協(xié)調”6種類型，糧食主產區(qū)各省份的協(xié)調系數及協(xié)調水平如表2所示：

ESV：生態(tài)系統(tǒng)服務價值;TGO：糧食總產量。

2.1糧食主產區(qū)的農業(yè)-生態(tài)地位

2017年糧食主產區(qū)的糧食總產量為5.213 8×108 t，生態(tài)系統(tǒng)服務價值為1.184 524 76×1013元，與過去歷年相比，糧食總產量顯著上升，生態(tài)服務價值波動較為明顯。由圖1可知，各省份糧食總產量從高到低排序依次為黑龍江>河南>山東>吉林>安徽>河北>江蘇>四川>內蒙古>湖南>湖北>遼寧>江西，各省份生態(tài)系統(tǒng)服務價值從高到低排序依次為內蒙古>黑龍江>四川>湖南>江西>吉林>湖北>江蘇>遼寧>山東>安徽>河北>河南。其中河南、山東、河北、安徽四省糧食總產量很高，居各省前列，而生態(tài)服務價值遠低于糧食主產區(qū)其他省份，相對于13個糧食主產區(qū)總體狀況，四省糧食產量占總產量的37.88%，而生態(tài)服務價值僅占總生態(tài)服務價值的12.85%，表現為糧食生產用地占陸地生態(tài)系統(tǒng)比重高，農田生態(tài)系統(tǒng)沒有作為其他生態(tài)服務價值更高的土地利用類型來使用，同時黃淮海地區(qū)作為中國重要的糧食生產基地，存在水資源嚴重短缺的問題，不利于生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)、氣候調節(jié)等生態(tài)系統(tǒng)服務功能的有效發(fā)揮，從而造成生態(tài)服務價值與糧食總產量嚴重錯配的問題。位于華北地區(qū)的內蒙古和黑龍江兩?。▍^(qū)）生態(tài)服務價值位居糧食主產省（區(qū)）前兩位，生態(tài)產出效率高，占主產區(qū)總生態(tài)服務價值的38.12%，有利于生態(tài)系統(tǒng)服務功能的維持，但內蒙古地區(qū)受限于地理位置、水資源稟賦、氣候調節(jié)等自然因素，農業(yè)產出動能不足，糧食總產量較低，該地區(qū)應合理規(guī)劃農用地，因地制宜發(fā)展農業(yè)，提高農業(yè)產出效率。位于長江流域的四川、湖南、湖北、江西四省水資源充沛、氣候適宜，農業(yè)-生態(tài)匹配性較好，糧食生產活動具有可靠的生態(tài)安全保障。

2.2EAH的動態(tài)演變及趨勢分析

協(xié)調度是2個變量相對變化趨勢的一致性程度，相對于絕對量位次的一致性而言，協(xié)調度更能反映2個變量的協(xié)調性走勢[24]。為了更全面反映糧食主產區(qū)農業(yè)-生態(tài)產出協(xié)調性，本研究分別測算了糧食主產區(qū)各?。▍^(qū)）2009-2013年、2014-2017年以及2009-2017年3個區(qū)段協(xié)調度的EAH值（表2）?？傮w來看，糧食主產區(qū)糧食總產量與生態(tài)服務價值協(xié)調性存在向好趨勢，2009-2013年主產區(qū)農業(yè)-生態(tài)協(xié)調度為3.81，處于高度協(xié)調水平;2014-2017年農業(yè)-生態(tài)協(xié)調度為-0.83， 處于低度沖突水平，表現為在糧食總產量穩(wěn)步上升的同時，生態(tài)服務價值呈先上升后下降的趨勢，農業(yè)-生態(tài)發(fā)展存在潛在危機。綜合2009-2017年主產區(qū)農業(yè)-生態(tài)協(xié)調度來看，總體協(xié)調度為1.27，屬于中度協(xié)調水平，低于2009-2013年的生態(tài)-農業(yè)協(xié)調度，表明糧食主產區(qū)農業(yè)產出和生態(tài)產出的協(xié)調向好趨勢有所減弱，存在逆轉風險。

結合表2協(xié)調度測算結果，從動態(tài)趨勢來看，2011-2017年糧食主產區(qū)生態(tài)-農業(yè)協(xié)調度形成了以2013年為拐點，呈倒U型變化特征，且可以分為2個階段：

第一階段是農業(yè)-生態(tài)高度協(xié)調階段。2011-2013年農業(yè)-生態(tài)協(xié)調性趨勢向好。除內蒙古、黑龍江、吉林三?。▍^(qū)）由于自然稟賦的限制農業(yè)-生態(tài)協(xié)調度較低外，其他各?。▍^(qū)）協(xié)調度均處于高度協(xié)調水平，其中位于長江流域的湖南、江蘇、湖北、四川四省的農業(yè)-生態(tài)協(xié)調性水平居各?。▍^(qū)）前四位，在糧食總產量穩(wěn)步提升的同時，表征為生態(tài)服務價值水平的不斷提高且增速高于糧食總產量的提升速度。分別以2009年和2011年作為基準年份，逐項計算2011年和2013年糧食主產區(qū)的協(xié)調度分別為4.57和2.00。相比2011年，2013年吉林、安徽、江西、湖南、湖北、四川六省協(xié)調度有不同程度的降低，其中吉林省由中度協(xié)調水平轉變?yōu)檩p度沖突水平，作為中國水資源極度短缺的省份之一，用水量的不足限制了吉林省生態(tài)產出效率的提升，2013年其余七?。▍^(qū)）的生態(tài)-農業(yè)協(xié)調度處于比較穩(wěn)定的狀態(tài)。

第二階段是農業(yè)-生態(tài)協(xié)調分化階段。2014-2017年糧食主產區(qū)整體處于低度沖突水平，各?。▍^(qū)）中有4個省（區(qū)）為協(xié)調狀態(tài)，有9個?。▍^(qū)）為沖突狀態(tài)，農業(yè)-生態(tài)發(fā)展的不協(xié)調性表現為糧食總產量表征的農業(yè)產出增長的同時，伴隨著生態(tài)系統(tǒng)服務價值表征的生態(tài)產出的下降，在糧食生產過程中缺乏生態(tài)安全的保障。糧食主產區(qū)中遼寧省農業(yè)-生態(tài)為高度沖突水平，表現為生態(tài)服務價值下降且下降速度高于糧食總產量的增速，使糧食產量的增長受限于自然生態(tài)系統(tǒng)服務功能的發(fā)揮。分別以2013年和2015年作為基準年份，逐項計算2015年和2017年糧食主產區(qū)的協(xié)調度分別為-1.84和-0.55，由中度沖突水平轉為低度沖突水平，生態(tài)-農業(yè)的協(xié)調程度有所提升，除河北、遼寧、江蘇三省協(xié)調度有所下降外，其他各?。▍^(qū)）協(xié)調度均有所上升，其中安徽、湖南、四川三省由沖突水平轉為協(xié)調水平。

農業(yè)-生態(tài)協(xié)調性的倒U型趨勢的形成，原因在于研究年份中糧食主產區(qū)耕地面積基本維持不變，糧食作物播種面積以每年0.6%～2.0%的速度增加，農業(yè)生產技術不斷提高，糧食作物品種和種植結構的不斷優(yōu)化，使得主產區(qū)糧食總產量逐年穩(wěn)步增加。同時由于生態(tài)系統(tǒng)服務價值表現為2013年處于較高水平，總體呈現倒U型變化趨勢，農業(yè)產出和生態(tài)價值存在偏離現象，不利于農業(yè)-生態(tài)的協(xié)調穩(wěn)定發(fā)展。

2.3EAH的空間分異分析

從糧食主產區(qū)農業(yè)-生態(tài)協(xié)調度的空間演變（圖2）來看，以2009年為基準年份分別計算2011年和2017年的生態(tài)-農業(yè)協(xié)調度，糧食主產區(qū)總體協(xié)調度分別為3.81和1.27。與2011年相比，2017年各?。▍^(qū)）均處于協(xié)調水平，但協(xié)調程度均有所下降。

2011年糧食主產區(qū)各?。▍^(qū)）的生態(tài)-農業(yè)協(xié)調度從高到低依次為湖南>江蘇>江西>四川>安徽>湖北>山東>河南>河北>內蒙古>遼寧>黑龍江>吉林，從區(qū)域層面來看，總體上長江流域各省份協(xié)調度最高，黃淮海地區(qū)各省份的協(xié)調度次之，華北和東北地區(qū)的協(xié)調度最低。位于長江流域的湖南、江蘇、江西、四川、安徽、湖北六省當量單位面積生態(tài)服務價值較高，保持著與自然資源稟賦相匹配的生態(tài)系統(tǒng)服務價值，糧食總產量和生態(tài)服務價值分別占糧食主產區(qū)的39.42%和33.60%，處于比較協(xié)調的狀態(tài)，糧食產出增長的同時具備良好的生態(tài)效益。位于黃淮海地區(qū)的山東、河南、河北三省各種土地利用類型中農用地所占比重也高，糧食產量高，占糧食主產區(qū)總產量的30.26%，但生態(tài)服務價值僅占主產區(qū)的8.80%，表現為單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值和總生態(tài)服務價值嚴重偏低，農業(yè)產出和生態(tài)產出發(fā)展不均衡。位于華北和東北地區(qū)的內蒙古、黑龍江、吉林、遼寧四?。▍^(qū)）生態(tài)服務價值較高，但糧食單產和糧食總產受自然因素限制處于較低水平，表現為農業(yè)-生態(tài)產出的嚴重失調。

實證顯示，中國糧食主產?。▍^(qū)）生態(tài)-農業(yè)協(xié)調度空間分異顯著。2017年糧食主產區(qū)各?。▍^(qū)）生態(tài)-農業(yè)協(xié)調度從高到低排序依次為江蘇>湖南>四川>江西>湖北>安徽>河南>河北>遼寧>山東>黑龍江>內蒙古>吉林。2017年各省（區(qū)）協(xié)調水平對比2011年都有不同程度的降低。從各省（區(qū)）協(xié)調度位次來看，其他?。▍^(qū)）變動不明顯，僅有山東省的主產?。▍^(qū)）協(xié)調度位次從2011年第七位變動到2017年第十位。山東省在糧食生產效率快速提升的同時，生態(tài)產出無顯著增長且部分年份有所下降，從而造成生態(tài)-農業(yè)協(xié)調水平較低且相對其他省份下降幅度較大。

2.4糧食主產區(qū)糧食總產量及生態(tài)服務價值動態(tài)預測

由灰色系統(tǒng)預測GM（1，1）模型，設糧食主產區(qū)糧食總產量或生態(tài)服務價值為原始非負序列X0，則x0（k），（k=1，2，…，5）分別表示2009年、2011年、2013年、2015年、2017年的糧食總產量（TGO）或生態(tài)服務價值（ESV），可求得糧食總產量或生態(tài)服務價值的還原值，首先利用后驗差檢驗對模型精度進行檢驗，結果見表3。

由表3可知，糧食總產量后驗差檢驗c值為0.150 1，遠小于0.35，因此運用GM（1，1）模型來預測糧食總產量精度高;生態(tài)服務價值后驗差檢驗c值為0.408 2，介于0.35～0.50，因此運用GM（1，1）模型來預測生態(tài)服務價值精度較高，可以運用灰色系統(tǒng)預測GM（1，1） 模型來預測糧食主產區(qū)2019-2025年的糧食總產量和生態(tài)服務價值，并計算2019-2025年生態(tài)-農業(yè)協(xié)調度（圖3）。

圖22011年、2017年協(xié)調度空間分異圖

Fig.2Spatial differentiation graph of coordination degree in 2011 and 2017

在保證氣候、土壤等自然環(huán)境保持相對穩(wěn)定的狀態(tài)下，由于人口的不斷增長、對糧食的需求增加，我們有理由相信2019-2025年無論是基于自然因素、技術水平還是人為意愿，糧食主產區(qū)糧食總產量將與灰色系統(tǒng)預測GM（1，1）模型的預測結果一致，呈增長趨勢。同時，隨著人類對氣候條件、水土保持等認知的加強，以及對環(huán)境污染、氣候變暖、物種銳減等問題的重視，政府采取環(huán)境治理、退耕還林等政策，公眾對環(huán)境物品的支付意愿加強，使得糧食主產區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值在2019-2025年也呈現遞增的趨勢。根據灰色系統(tǒng)預測GM（1，1）模型的預測結果，2021年、2023年、2025年糧食主產區(qū)生態(tài)服務價值分別為1.39×1013元、1.41×1013元、1.42×1013元，以2009年作為基準年份， 2021年、2023年、2025年糧食主產區(qū)生態(tài)-農業(yè)協(xié)調度分別為1.397、1.207、1.061，處于中度協(xié)調水平，與2011-2017年趨勢一致，均呈遞減變化。

根據GM（1，1）模型的預測結果，隨著生態(tài)服務價值和糧食總產量的同向增長，生態(tài)-農業(yè)將處于協(xié)調狀態(tài)，糧食生產具有較好的生態(tài)安全保障。但向好趨勢在逐漸減弱，相比2011-2017年，協(xié)調度變化幅度相對減弱，表明在經歷糧食大幅增產、社會環(huán)境支付意愿顯著提升后，糧食產量和生態(tài)服務價值的增長速度趨于穩(wěn)定，農業(yè)-生態(tài)保持在中度協(xié)調狀態(tài)。

3結論與啟示

3.1實證結論

第一，從靜態(tài)總量位次匹配性看，糧食主產區(qū)農業(yè)-生態(tài)存在較為嚴重的錯位現象。2017年除黑龍江、江蘇外，其他?。▍^(qū)）的糧食和生態(tài)的產出指標值均存在較大程度的錯位，農業(yè)-生態(tài)的匹配性較差。糧食產量位次顯著高于生態(tài)服務價值位次的省份有河南、山東、吉林、安徽、河北五省，表現為糧食總產量居各?。▍^(qū)）前列，耕地資源利用程度高，但存在環(huán)境安全危機;生態(tài)服務價值位次顯著高于糧食產量位次的省（區(qū)）有四川、內蒙古、湖南、湖北、遼寧、江西六省（區(qū)），表現為生態(tài)環(huán)境良好，除內蒙古外其他五省自然資源豐富，在生態(tài)安全保障的同時存在糧食增產的潛力。

第二，從動態(tài)相對協(xié)調度看，研究期內糧食主產區(qū)糧食產量與生態(tài)產出協(xié)調性呈倒U趨勢。2011-2017年糧食主產區(qū)農業(yè)-生態(tài)協(xié)調度以2013年為拐點，呈現2011-2013高度協(xié)調和2014-2017年協(xié)調性減弱2個顯著的階段特征。各?。▍^(qū)）中農業(yè)-生態(tài)協(xié)調性下降趨勢較為明顯的?。▍^(qū)）有內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東五省，由高度協(xié)調水平轉為低度協(xié)調水平，河南、河北兩省由高度協(xié)調水平轉為中度協(xié)調水平。

第三，從農業(yè)-生態(tài)協(xié)調的空間屬性來看，糧食主產區(qū)糧食生產與生態(tài)服務價值存在地理空間不協(xié)調現象。生態(tài)服務價值與糧食產量空間分異顯著。農業(yè)產出高的?。▍^(qū)）集中在黃淮海地區(qū)，生態(tài)產出高的?。▍^(qū)）集中在長江流域地區(qū)，生態(tài)-農業(yè)協(xié)調度的區(qū)域分布特點為長江流域地區(qū)協(xié)調度最高，黃淮海地區(qū)協(xié)調度較高，華北和東北地區(qū)協(xié)調度最低。

第四，從預測結果來看，糧食主產區(qū)生態(tài)服務價值呈逐年上升的趨勢，同時，在保障自然條件相對穩(wěn)定的同時，無論基于人為意愿還是技術條件糧食產量也呈現逐年遞增的趨勢。隨著糧食增產效率減弱，生態(tài)系統(tǒng)使用和修復趨于穩(wěn)定，農業(yè)-生態(tài)產出協(xié)調度下降幅度逐年縮小，農業(yè)-生態(tài)協(xié)調度也維持在較穩(wěn)定的狀態(tài)，基本處于中度協(xié)調的水平。以2009年為基準年份，2025年生態(tài)-農業(yè)協(xié)調度將處于1.061的水平，即農業(yè)產出和生態(tài)產出增長速率將趨于一致，能較好實現農業(yè)與生態(tài)發(fā)展相匹配。

3.2政策啟示

一是強化糧食安全保障的生態(tài)支撐。研究結果顯示農業(yè)-生態(tài)的不協(xié)調性主要根源于糧食生產和生態(tài)承載力的偏離。為此，在強調糧食產量和增量安全的同時應高度關注糧食主產區(qū)的生態(tài)安全問題。應加強生態(tài)資源保護和修復，通過科技進步推動提高耕地產糧效率，大力發(fā)展綠色農業(yè)，走農業(yè)生產活動與生態(tài)服務功能協(xié)調發(fā)展的路子。應合理規(guī)劃土地生態(tài)資源，確立“糧食安全”與“生態(tài)安全”雙重考核機制。建立糧食主產區(qū)生態(tài)補償機制，生態(tài)資源豐裕的地區(qū)應適當多承擔糧食安全主體功能責任。

二是優(yōu)化糧食和生態(tài)安全主體功能區(qū)的空間格局。根據實證發(fā)現的問題，黃淮海糧食主產區(qū)應以綠色農業(yè)為導向，提升糧食生產效率，嚴守“生態(tài)紅線”與“耕地紅線”，逐步實現綠色農業(yè)現代化。東北糧食主產區(qū)中黑龍江應注重提升糧食生產效率，走農業(yè)可持續(xù)發(fā)展道路。遼寧、吉林應繼續(xù)保護好土地資源，維護生態(tài)平衡，注意開展綜合治理，使農業(yè)生產與生態(tài)環(huán)境協(xié)調發(fā)展。長江流域應承擔更多的糧食安全責任，在保障流域生態(tài)安全的同時積極打造“國家高產農田示范區(qū)”，釋放“中部糧倉”產糧潛能。北方內蒙古則應把“生態(tài)扶貧”與“經濟扶貧”放到同等重要的位置，維持生態(tài)環(huán)境良性循環(huán)。

3.3研究不足與討論

農業(yè)-生態(tài)協(xié)調度水平由農業(yè)產出和生態(tài)產出所決定，其中農業(yè)產出由糧食總產量表征，生態(tài)產出由生態(tài)系統(tǒng)服務價值表征，由于糧食總產量度量方法統(tǒng)一且易于度量，對于糧食總產量的研究爭議很少。而影響生態(tài)系統(tǒng)服務價值的因素眾多，在基于ESV動態(tài)模型度量當量單位面積生態(tài)服務價值時糧食價格起著至關重要的作用，從《全國農產品成本收益資料匯編》中3種主要糧食作物的價格走勢來看，2009年價格總體處于較低水平，2009-2017年水稻和小麥價格有略微變動，而2011年、2013年、2015年、2017年每50 kg玉米平均價格分別為82.01元、108.81元、 94.23元、 82.16元，呈現倒U型變化。相比其他年份，2013年糧食價格水平較高且以2013年為拐點大致呈倒U型變化，與生態(tài)服務價值和當量單位面積服務價值變動趨勢相一致。糧食價格由市場供需所決定，而生態(tài)產出的價值并不能由價格所決定，因此ESV模型存在夸大了糧食價格對生態(tài)系統(tǒng)服務價值影響程度的問題。

參考文獻：

[1]COMMON M， PERRINGS C.Towards an ecological economics of sustainability[J].Ecological Economics，1992，6（1）：7-34.

[2]BROWN L R. Who will feed china？ [M]. New York： WWNortn & Company， 1995.

[3]富蘭克林·H·金. 《四千年農夫》[M]. 程存旺，石嫣，譯. 北京：東方出版社，2011：80-114.

[4]DAILY G C， SODERQVIST T， ANIYAR S， et al. The value of nature and the nature of value[J]. Science， 2000， 289（5478）： 395-396.

[5]EGOH B， ROUGET M， REYERS B， et al. Integrating ecosystem services into conservation assessment： a review[J]. Ecological Economics， 2007， 63（4）： 714-721.

[6]LAUTENBACH S， KUGEL C， LAUSCH A， et al. Analysis of historic changes in regional ecosystem service provisioning using land use data[J]. Ecological Indicators， 2011， 11（2）： 676-687.

[7]翟虎渠. 糧食安全的三層內涵[J]. 瞭望新聞周刊， 2004 （13）： 60.

[8]王國敏，張寧.中國糧食安全三層次的邏輯遞進研究[J].農村經濟，2015（4）：3-8.

[9]胡岳岷. 初論農村新型合作經濟組織——關于長春市的個案調查與研究[J]. 當代經濟研究，2006，134（10）：57-60.

[10]黎東升，曾靖. 經濟新常態(tài)下我國糧食安全面臨的挑戰(zhàn)[J]. 農業(yè)經濟問題，2015，36（5）：42-47，110.

[11]邱建軍，張士功，李哲敏，等. 農業(yè)生態(tài)環(huán)境安全與生態(tài)農業(yè)發(fā)展[J].中國農業(yè)資源與區(qū)劃，2005，26（6）：42-46.

[12]倪國華，鄭風田.糧食安全背景下的生態(tài)安全與食品安全[J].中國農村觀察，2012（4）：52-58，94.

[13]孔祥斌，張鳳榮.中國農戶土地利用階段差異及其對糧食生產和生態(tài)的影響[J].地理科學進展，2008，27（2）：112-120.

[14]聶英.中國糧食安全的耕地貢獻分析[J].經濟學家，2015（1）：83-93.

[15]田克明，王國強.我國農用地生態(tài)安全評價及其方法探討[J].地域研究與開發(fā)，2005，24（4）：79-82.

[16]劉渝，張俊飚.中國水資源生態(tài)安全與糧食安全狀態(tài)評價[J].資源科學，2010，32（12）：2292-2297.

[17]何玲，賈啟建，李超，等. 基于生態(tài)系統(tǒng)服務價值與糧食安全的生態(tài)安全底線核算[J]. 應用生態(tài)學報， 2016， 27（1）： 215-224.

[18]楊建利，雷永闊.我國糧食安全評價指標體系的建構、測度及政策建議[J].農村經濟，2014（5）：23-27.

[19]謝高地，甄霖，魯春霞，等. 一個基于專家知識的生態(tài)系統(tǒng)服務價值化方法[J]. 自然資源學報， 2008， 23（5）： 911-919.

[20]宋利娜，張玉銘，胡春勝，等. 華北平原高產農區(qū)冬小麥農田土壤溫室氣體排放及其綜合溫室效應[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報， 2013， 21（3）： 297-307.

[21]魏曉旭，趙軍，魏偉，等.基于縣域單元的中國生態(tài)經濟系統(tǒng)協(xié)調度及空間演化[J].地理科學進展，2014，33（11）：1535-1545

[22]劉海龍，石培基，李生梅，等.河西走廊生態(tài)經濟系統(tǒng)協(xié)調度評價及其空間演化[J].應用生態(tài)學報，2014，25（12）：3645-3654.

[23]鄧聚龍.灰色系統(tǒng)與農業(yè)[J].山西農業(yè)科學，1985（6）：29-33.

[24]宋焱.我國糧食主產區(qū)糧食生產與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調性研究—基于生態(tài)系統(tǒng)服務價值視角[D].南昌：南昌大學， 2018.

（責任編輯：陳海霞）