安 彬， 徐 越， 肖薇薇， 朱 妮

(1.安康學院 旅游與資源環(huán)境學院， 陜西 安康 725000； 2.陜西省院士專家工作站， 陜西 安康 725000； 3.安康市漢江水資源保護與利用工程技術研究中心， 陜西 安康 725000； 4.陜南生態(tài)經濟研究中心， 陜西 安康 725000； 5.陜南鄉(xiāng)村振興研究中心， 陜西 安康 725000)

0 引言

【研究意義】糧食生產關系民生，是維護國家安全的重要基礎，一直是全球關注的熱點問題[1-2]。由于區(qū)域自然資源稟賦差異、人口和社會經濟等因素影響，區(qū)域糧食生產水平參差不齊；加之當前新冠肺炎疫情全球大流行加速了世界局勢的不穩(wěn)定，各國都把糧食生產作為首要任務。我國糧食的產能穩(wěn)定、庫存充裕且安全形勢持續(xù)向好，但是從中長期看，國內糧食產需仍將維持緊平衡態(tài)勢，其穩(wěn)定發(fā)展的壓力仍然較大[3]。陜西省是華夏農耕文化的重要發(fā)祥地之一，也是新時代西部大開發(fā)的橋頭堡和一帶一路的重要節(jié)點，其中，陜北北部是中國馬鈴薯優(yōu)勢產區(qū)之一，關中則是全省糧食生產和設施農業(yè)的集中區(qū)。因此，探究其糧食生產格局的演變及其影響因素對保障西北地區(qū)農業(yè)可持續(xù)發(fā)展和糧食安全具有重要意義?！厩叭搜芯窟M展】近年來，國內外學者利用糧食總產、單產或人均占有量等指標對一帶一路沿線國家[2]、中國[4-7]、省際區(qū)域[8]和省域[9-10]等宏觀尺度下糧食生產的時空演變特征進行了研究。胡慧芝等[11-17]從縣域尺度上研究了糧食生產的空間異質性。楊宗輝等[5]研究認為，耕地面積和有效灌溉面積對我國糧食生產具有顯著的正向影響，而支農政策[6]、土地投入[9]、農業(yè)化肥施用量[11]、糧食播種面積[11-12]、農業(yè)機械總動力[13,16,18]、人口[14,17]和自然災害[19]等因素對糧食生產具有重要影響，且會隨著時間發(fā)生變化[15]。馬莉等[20]運用通徑分析方法研究了1995-2014年陜西省糧食產量結構的變化特征及其影響因素。劉妍妮[21]采用回歸分析及GM(1,1)等模型對陜西省糧食播種面積及其產量動態(tài)進行了預測。王衛(wèi)東等[22]研究報道了陜西省主要糧食作物種植結構的時空變化特征?！狙芯壳腥朦c】鮮見從縣域視角研究陜西省糧食生產格局的演變及其影響因素的報道。為此，選擇2009—2019年陜西省縣域糧食生產等數據，利用泰爾指數、探索性空間統(tǒng)計(ESDA)和地理加權回歸(GWR)模型等方法對其進行研究?！緮M解決的關鍵問題】探明陜西省糧食生產格局的演變及其影響因素，以期為陜西省農業(yè)可持續(xù)發(fā)展和糧食安全政策的制定提供依據。

1 資料與方法

1.1 資料

采用的糧食產量、年末常住人口數(簡稱人口數量)、人均GDP、常用耕地面積、農業(yè)機械總動力、化肥施用總量等數據均來自《陜西省統(tǒng)計年鑒》(2010-2020年)。截至2020年底，陜西省共有10個地級市、30個市轄區(qū)、6個縣級市、71個縣。基于數據可獲取性和研究需要原則，以2014年行政區(qū)劃為基準，西咸新區(qū)、銅川市新區(qū)、渭南市高新區(qū)缺少相關研究數據，最終得到107個縣級行政單元。陜西省縣級行政區(qū)劃矢量數據來源于國家測繪局1∶400萬基礎地理信息數據庫。

1.2 方法

1.2.1 人均糧食占有量及其自給率 參照殷培紅等[23]的人均占有糧食300 kg和400 kg作為溫飽和小康水平標準。研究以人均糧食占有量300 kg為基準計算糧食自給率，其劃分標準[24]：≥95%為基本實現糧食自給，90%～95%為相對糧食安全水平，<90%為不安全。

1.2.2 陜西省糧食生產的區(qū)域差異與貢獻度 利用泰爾指數進行分析。泰爾指數是衡量區(qū)域某一要素差異的一個重要指標，其值越大，說明地區(qū)間不平衡程度越大；反之，則地區(qū)間不平衡程度越小[14]。根據陜西省的地形特點，將陜西省劃分為陜北(榆林、延安)、關中(寶雞、咸陽、西安、渭南和銅川)和陜南(漢中、安康和商洛)3個自然區(qū)域。按照3個自然區(qū)域對陜西省糧食生產的區(qū)域差異進行組間差異(Tbr)和組內差異(Twr)分析。計算公式[7]如下。

T=Tbr+Twr

式中，T是糧食生產的總差異；N是所有縣域總數；yp是p縣域的糧食產量；μ是全省平均糧食產量；m為區(qū)域數量；Ni是區(qū)域i中縣域的數量；yi是區(qū)域i的糧食產量均值；Tbr/T為糧食生產的組間貢獻度；Twr/T為糧食生產的組內貢獻度。

1.2.3 陜西省糧食生產的空間變異特征及其影響因素 參照文獻[10]的方法，利用重心遷移模型分析2009-2019年陜西省糧食生產的空間變異的路徑及動態(tài)過程；參照文獻[25]的方法，采用探索性空間統(tǒng)計分析(ESDA)中的全局莫蘭指數(Moran’sI)和Lisa集聚指標度量陜西省縣域糧食生產空間特征；參照文獻[26]的方法，利用地理加權回歸(GWR)探究糧食生產的影響因素。其中，糧食生產影響因素以2009年、2014年和2019年陜西省107縣域糧食產量作為因變量，選取各縣年末常住人口數、人均GDP、耕地面積、農業(yè)機械總動力、化肥施用量共5項指標作為解釋變量，利用ArcGIS中的GWR模塊并采用AIC信息準則法建立陜西省糧食產量GWR模型，計算得出調整后的校正擬合度(R2Adjusted)，其R2Adjusted均在83.7%以上，可較好地解釋各變量對糧食生產的影響。

2 結果與分析

2.1 2009-2019年陜西省縣域糧食生產的時序變化

2.1.1 糧食產量、人均糧食占有量及自給率 從圖1可知，陜西省糧食總產量整體波動較小且穩(wěn)中有進，總產量從2009年的1 131萬t增加到2019年的1 231萬t，凈增100萬t，年均增速0.85%。具體看，2009-2012年期間增加最為明顯，之后出現小幅減產、小幅增加交替變化特征，在2016年糧食產量達到研究期間峰值，為1 264萬t?？傮w看，陜西省糧食生產占全國比重呈波動下降趨勢，對我國糧食貢獻度相對較低，從2009年的2.11%降至2019年的1.85%。2009-2019年陜西省人均糧食占有量均>300 kg，以2012年最高，人均為334.63 kg；2009年最低，人均為303.60 kg，糧食自給率均高于101.20%。表明，陜西省已全部實現糧食自給，但距達到小康水平還較遠。

圖1 2009-2019年陜西省的糧食產量、人均糧食占有量及自給率

2.1.2 糧食生產的區(qū)域差異與貢獻度 從圖2看出，2009-2019年陜西省糧食生產的區(qū)域差異與貢獻度的變化。糧食生產的泰爾指數波動較大，經歷驟然下降-趨于穩(wěn)定-波動上升3個階段。第一階段為2009-2011年，陜西省糧食生產總差異從2009年的1.08增至2010年的1.14，2009-2019年達峰值，2011年驟降至0.74。第二階段為2012-2017年，糧食生產的總差異穩(wěn)定在0.75左右；第三階段為2018-2019年，糧食生產的總差異均高于0.95，表明2009-2019年陜西省糧食生產的區(qū)域差異呈相對縮小態(tài)勢。從糧食生產區(qū)域的組間和組內差異看，2009-2010年陜西省糧食生產的組間差異均高于0.27，2011年后組間差異均保持在0.10以下；糧食生產的組內差異呈波動增長趨勢，從2009年的0.81增至2019年的0.92，年均增加1.20%，2011-2017年基本穩(wěn)定在0.70。從貢獻度看，2009年陜西省糧食總產量的差異中有0.25來自組間差異，0.75來自于組內差異；而2019年的總差異中組間貢獻度僅0.04，組內貢獻度達0.96。說明，陜西省糧食生產的內部差異仍在擴大，組內差異對陜西糧食生產的貢獻度持續(xù)增加，是引起陜西省糧食總差異變化的主要原因。

圖2 2009-2019年陜西省糧食生產的區(qū)域差異與貢獻度

2.2 陜西省縣域糧食生產的空間格局變化

2.2.1 糧食產量的動態(tài)格局演變 2009年陜西省糧食生產重心位于咸陽市三原縣西部(34°45′22″N，108°48′29″E)，2019年移至銅川市耀州區(qū)(35°8′10″N，108°54′11″E)，移動距離為43.48 km。表明，陜西省東北部的糧食增長快于中部地區(qū)，生產重心整體上從中部向東北方向遷移。從表1可知，陜西省糧食產量<10萬t的縣域有56～62個，其占全省糧食總產量的比例較低，從2009年的23.08%降至2019年19.71%。糧食產量為10萬～20萬t的縣域從2009年26個增至2019年的35個，對全省糧食生產貢獻最大，并呈持續(xù)增加態(tài)勢，占比從2009年的24.73%增至2019年的39.82%。糧食產量為20萬～30萬t的縣域從16個降至9個，其對糧食生產的貢獻從30.08%降至17.36%；糧食產量大于30萬t的縣域數量和所占比重無明顯變化。

表1 2009-2019年陜西省縣域糧食產量分布

2.2.2 糧食產量的集聚分布特征 陜西省糧食生產的全局莫蘭指數(Moran’sI)均為正值，其中，2009-2017年總體呈下降趨勢，從2009年的0.271降至2017年的0.200，在2018年增至0.285后趨于穩(wěn)定。2009-2019年P值均小于0.01，表明陜西省糧食生產呈現明顯的空間集聚性。從圖3看出，2009年陜西省

圖3 2009年、2014年和2019年陜西省縣域糧食產量的Lisa集聚分布

糧食產量高-高集聚區(qū)有11個縣域，主要分布在渭南市中部和西安市東部；2014年無明顯變化。2019年新增榆林市中北部的榆陽區(qū)、橫山區(qū)和神木市等，與榆林市大力發(fā)展農業(yè)技術，將沙地轉變?yōu)樯a型耕地有關，使耕地面積從2009年的57.35萬hm2增至2019年的79.16萬hm2，2017-2019年糧食產量保持在160萬t以上，實現了糧食“凈輸入”到“凈輸出”的根本改變。陜西省縣域糧食產量低-低集聚區(qū)集中在延安市和西安市，其中延安市的低-低集聚區(qū)從中西部縣域向東部縣域轉移，西安市的低-低集聚區(qū)包括蓮湖區(qū)、新城區(qū)和碑林區(qū)，為西安市的老城區(qū)，無耕地面積。陜西省糧食產量呈低-高集聚和高-低集聚分布的縣域較少。2009年麟游縣、楊凌區(qū)、秦都區(qū)、灞橋區(qū)和閻良區(qū)為低-高集聚區(qū)，其中4個縣區(qū)與高-高集聚區(qū)鄰近；而2019年僅有閻良區(qū)和吳起縣，其空間格局的分布較為分散。高-低集聚區(qū)的分布均集中在漢中市，2009年僅有洋縣，2014年新增勉縣，其變化規(guī)律不明顯。

2.3 陜西省糧食生產的影響因素

從圖4看出，1999年、2014年和2019年陜西省的人口數量、人均GDP、耕地面積、農用機械總動力和化肥施用量對其回歸系數的空間分布存在差異。綜合看，2009-2019年影響陜西省縣域糧食生產的因素發(fā)生明顯變化，2009年的影響因素依次為耕地面積(2.290 4)>化肥施用總量(0.611 1)>農業(yè)機械總動力(0.291 7)>年末常住人口數(0.091 6)>人均GDP(-0.788 3)，2014年依次為耕地面積(2.782 2)>化肥施用總量(0.202 0)>農業(yè)機械總動力(0.111 0)>年末常住人口數(0.070 7)>人均GDP(-0.327 5)，2019年依次為耕地面積(3.064 0)>化肥施用總量(0.484 6)>年末常住人口數(0.092 6)>農業(yè)機械總動力(0.049 3)>人均GDP(-0.288 2)。表明，耕地面積對陜西省縣域糧食生產影響最大，且影響程度有增大趨勢；其次是化肥施用量，但其影響程度有所放緩，說明陜西省正在減少化肥的不合理使用，進而實現糧食生產的可持續(xù)發(fā)展；農業(yè)機械總動力和年末常住人口數分別是第三大或第四大影響因素；人均GDP負向作用呈不斷減弱趨勢。

圖4 1999年、2014年和2019年陜西省糧食生產GWR模型的回歸系數空間分布

2.3.1 人口數量 陜西省縣域人口數量對糧食生產的回歸系數均為正值，表明人口數量對陜西省縣域糧食生產具有明顯促進作用?？傮w看，2009年、2014年和2019年人口數量的回歸系數整體上自北向南逐層遞減。2009-2019年陜西省人口數量回歸系數的高值區(qū)域從榆林北部向其周圍縣域擴散。表明，榆林市人口數量的增加對糧食生產的帶動作用在持續(xù)增長，也從側面反映出越來越多的居民從外出務工轉變?yōu)閺氖罗r業(yè)生產勞動，從而為糧食生產提供了更多勞動力，進而增加了糧食產量。2009年人口數量回歸系數低值區(qū)域主要集中在漢中和安康全部縣域，2019年擴展至安康、商洛和西安市的全部縣域以及漢中、咸陽、銅川和渭南的部分縣域。表明，關中地區(qū)和陜南地區(qū)的人口數量對糧食生產的貢獻較低，且有不斷下降的趨勢。究其原因：關中地區(qū)的社會發(fā)展水平較高，人口數量的增長在一定程度上致使用地緊張，進而導致糧食產量的減少。

2.3.2 人均GDP 2009-2019年人均GDP回歸系數均為負值，表明陜西省縣域人均GDP對糧食生產具有負向作用，但回歸系數最高值從2009年的-0.2198降至2019年的-0.005 2，說明這種負向作用不斷減弱?？傮w看，關中和陜南地區(qū)的人均GDP回歸系數呈自東南向西北逐步遞減趨勢；在陜北地區(qū)呈中部向兩側遞減趨勢。其中，低值區(qū)集中分布在關中平原的寶雞、西安和咸陽，表明人均GDP的增長對糧食生產的影響相對較小，與該區(qū)域經濟經濟發(fā)展水平高和二三產業(yè)是其人均GDP的主要來源有關。高值區(qū)集中分布在以延安北部的子長和安康東部的平利為核心的鄰近縣域，表明在人均GDP較低的縣域其對糧食生產的影響相對較大。

2.3.3 耕地面積 陜西省縣域耕地面積與糧食生產空間格局呈正相關關系，表明耕地面積對糧食生產具有正向作用，且影響程度不斷增強，與實際相符。此外，與其他影響因素相比，耕地面積對陜西省糧食生產的影響最顯著，也從側面反映出耕地面積的變化是全省糧食產量發(fā)生變化的主要原因。整體看，耕地面積回歸系數由南向東北部呈逐步降低的空間變化趨勢。耕地面積回歸系數的高值區(qū)域以漢中市為核心，逐漸向東北部擴展，2019年形成以周至、鄠邑、寧陜和洋縣等縣域為核心的高值區(qū)域，說明耕地面積減少對對其區(qū)域糧食生產的影響較大，可能與現代農業(yè)的發(fā)展，促使種植糧食作物轉為附加值更高的經濟作物有關。耕地面積回歸系數的低值區(qū)集中分布在榆林和延安，表明其耕地面積的增加對提高陜西省糧食產量的影響較小。

2.3.4 農用機械總動力 2019年除略陽和寧強的農用機械總動力回歸系數為負值外，其余縣域均為正值。說明農用機械總動力的提高，有利于提高糧食產量，與生產實際相符。具體看，2009年、2014年和2019年農用機械總動力回歸系數分別呈東低西高、東南低西北高、西南低北高的空間格局。農用機械總動力回歸系數的高值區(qū)從寶雞轉移至以榆林市靖邊和橫山等鄰近縣域，低值區(qū)從沿黃河縣域轉移至以漢中略陽等鄰近縣域。

2.3.5 化肥施用量 陜西省縣域化肥施用量回歸系數均為正值，表明施用化肥有利于提高陜西省的糧食產量。化肥施用量回歸系數的低值區(qū)從寶雞(2009年)逐漸擴展至安康/商洛的部分縣域(2014年)和榆林(2019年)，說明化肥施用量對實際糧食產量增加的貢獻呈不斷減少趨勢。高值區(qū)空間分布在陜北地區(qū)東部(2009年)、榆林的北部/西部以及寶雞西部(2014年)和延安的多數縣域(2019年)。表明，在土壤貧瘠或者農業(yè)生產基礎條件不好的地區(qū)，施用化肥可提高糧食產量。

3 討論

改革開放以來，陜西省糧食生產以較低幅度穩(wěn)步增加，糧食產銷基本平衡[20,27]，對我國總體糧食的貢獻較低。受地形地貌、水熱組合狀況等自然環(huán)境限制，陜西省糧食種植結構以玉米和小麥為主[20,28]，具有明顯的空間差異并仍在擴大，關中地區(qū)(三大自然區(qū)尺度)糧食占全省比重較大且持續(xù)上升[29]，榆林、西安市、咸陽市、渭南市和寶雞市(市區(qū)尺度)均為糧食高產區(qū)[28]。研究結果表明，糧食產量低于10萬t的縣域最多，產量在10萬～20萬t的縣域對陜西省糧食貢獻高，多分布在關中渭河和陜南漢江干流、陜北沿黃等。楊宗輝等[5,10,19-20,22,27-30]報道，糧食產量受多種因素共同影響，且因地域不同差異較大。相關研究在考慮陜西省糧食生產的影響因素時，省域視角下主要影響因素包括農業(yè)氣象災害(干旱、風雹等)[19]、糧食單產和種植結構[20]、自然因素(糧食播種面積、受災面積)[27-29]、農業(yè)生產資料價格指數[28]、農業(yè)現代化投入和技術水平狀況[30]等，缺乏從微觀視角下考慮影響因素尺度效應。采用地理加權回歸模型量化耕地面積、化肥施用總量、農業(yè)機械總動力、年末常住人口和人均GDP對陜西省糧食生產的影響程度的研究結果表明，在縣域尺度下的不同因素中，以耕地面積影響程度最大并有增大趨勢，與武丹等[30]在省域尺度的研究結論基本一致；縣域化肥施用量回歸系數均為正值，施用化肥有利于提高陜西省的糧食產量，與王建興等[31]的研究結果一致；縣域年末常住人口數量對糧食生產的回歸系數均為正值，其對陜西省縣域糧食生產具有明顯促進作用，與王鳳等[17]的研究結果一致。在全國耕地面積持續(xù)減少新時期，應該采取差異化的糧食種植激勵措施，以綜合提升陜西省糧食生產水平。受資料等的限制，研究僅從陜西省縣域糧食總量角度分析其時空演變特征，未能細致地分析其糧食結構變化規(guī)律。在未來的研究中，應綜合考慮氣候、地形等自然因素，全面研究生產要素投入數量、質量及結構等對縣域糧食產量的影響。

4 結論

從時間上看，2009-2019年陜西省糧食總產量整體波動較小且穩(wěn)中有進，對我國糧食貢獻相對較低，且呈波動下降趨勢；糧食自給率均高于101.20%，已全部實現糧食自給。陜西省糧食生產的泰爾指數整體上呈相對縮小態(tài)勢，組內差異是陜西省糧食生產總差異變化的主要原因，且對糧食生產的貢獻度在持續(xù)增長，而組間差異對糧食生產的貢獻度在逐漸減少。從空間上看，陜西省糧食生產重心整體上從中部向東北方向遷移，縣域糧食產量以小于10萬t為主，糧食產量在10萬～20萬t的縣域數量對全省糧食生產貢獻最大并表現出持續(xù)增大的趨勢。陜西省糧食生產呈明顯的空間集聚性，高-高集聚區(qū)從渭南市擴展到榆林市中部，低-低集聚區(qū)集中在延安和西安，低-高集聚區(qū)和高低集聚區(qū)分布的縣域數量較少且較為分散。從影響因素看，耕地面積對陜西省縣域糧食生產的影響最大，且影響程度有增大趨勢，且呈正向關系；化肥施用量是第二大影響因素，呈正向關系，但其影響程度有所減緩；農業(yè)機械總動力、年末常住人口數分別是第三大或第四大影響因素，均呈正向關系；人均GDP的負向作用正不斷減弱。