吳靜芬，李丁，劉笑杰，肖人榮，戚禹林

（蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，甘肅 蘭州 730000）

“食為政首，糧安天下”，糧食安全事關(guān)政治穩(wěn)定和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。中國(guó)糧食產(chǎn)量由1978年的3.05×108t增至2018年的6.58×108t，且自2004年以來(lái)實(shí)現(xiàn)了“十七年豐”，為應(yīng)對(duì)國(guó)內(nèi)外不利因素提供了安全保障。同時(shí)也應(yīng)注意到，糧食生產(chǎn)的空間格局發(fā)生較大變化，“北糧南運(yùn)”已成為新常態(tài)[1]。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為南方重要的糧食產(chǎn)區(qū)，糧食產(chǎn)量雖呈上升態(tài)勢(shì)，但在全國(guó)糧食產(chǎn)量中的份額呈下降趨勢(shì)，由1978年的47.94%下降至2018年的36.35%；農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的份額也由17.00%連續(xù)下降至6.70%。此外，長(zhǎng)江流域內(nèi)糧食產(chǎn)量也發(fā)生較大變化，如傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)高產(chǎn)區(qū)受經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的擠壓，糧食產(chǎn)量下降明顯。新時(shí)期，在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、人地關(guān)系矛盾突出、耕地占補(bǔ)壓力大、農(nóng)業(yè)資源受限、生態(tài)環(huán)境持續(xù)惡化等多重背景下，研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)時(shí)空格局演變，對(duì)保障國(guó)家糧食安全，促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)和諧、穩(wěn)定、健康發(fā)展具有重要意義。

自1974年世界糧農(nóng)組織第一次提出糧食安全概念以來(lái)，糧食安全問(wèn)題就成為社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)[2]。 研究者基于不同視角對(duì)糧食安全進(jìn)行了大量研究，空間尺度上傾向于國(guó)家[3-5]、區(qū)域[6-7]、省級(jí)[8-9]等層面的研究。研究?jī)?nèi)容涉及糧食生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的時(shí)空特征[4,10]，糧食生產(chǎn)的重心演變[5,11]，糧食生產(chǎn)與城鎮(zhèn)化[12]、耕地壓力[13]、氣候變化間的關(guān)系[14]等方面。研究方法多借助灰色關(guān)聯(lián)分析[8]、重心模型[11]、探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）[15]、計(jì)量模型[13,16]等。胡慧芝等[16]發(fā)現(xiàn)1990—2015年長(zhǎng)江流域縣域糧食產(chǎn)量空間關(guān)聯(lián)呈增強(qiáng)趨勢(shì)，且糧食生產(chǎn)的高值區(qū)空間上鄰近，低值區(qū)亦然。范業(yè)龍等[17]從省級(jí)與市級(jí)兩個(gè)層面對(duì)中國(guó)糧食產(chǎn)區(qū)空間差異進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)尺度越小，空間集聚特征越明顯。關(guān)于糧食產(chǎn)量的影響因素，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量探究。Esham等[18]分析了斯里蘭卡氣候變化對(duì)糧食安全的影響，Rutten等[19]研究了土地使用、氣候變化與糧食安全之間的關(guān)系；宋小青和歐陽(yáng)竹[20]發(fā)現(xiàn)農(nóng)民種糧積極性對(duì)糧食增產(chǎn)具有顯著影響；李昊儒等[21]利用灰色關(guān)聯(lián)和層次分析法探究影響我國(guó)糧食產(chǎn)量的因子，得出科技因素>有效灌溉面積>農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力>化肥施用的結(jié)論。王鳳等[22]、葉妍君等[23]用地理探測(cè)器進(jìn)行研究，認(rèn)為耕地面積和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平是影響糧食生產(chǎn)的關(guān)鍵因素。糧食生產(chǎn)過(guò)程不確定性大，導(dǎo)致糧食產(chǎn)量波動(dòng)的因素錯(cuò)綜復(fù)雜。學(xué)者們探討了自然因素、科技因素、生產(chǎn)要素投入、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素等單一或綜合作用的影響，為優(yōu)化我國(guó)糧食生產(chǎn)布局、保障國(guó)家糧食安全提供了科學(xué) 依據(jù)。

已有研究基于不同視角豐富和發(fā)展我國(guó)糧食生產(chǎn)方面的理論框架，但仍存在以下不足：1）宏觀尺度上多以省級(jí)為研究單元，對(duì)市級(jí)層面糧食生產(chǎn)的研究不足，忽略區(qū)域內(nèi)部糧食生產(chǎn)的差異性，因此有必要在已有研究基礎(chǔ)上，進(jìn)行一定程度的區(qū)域尺度下沉；2）基于長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建的全局模型，忽視了資源稟賦差異及市場(chǎng)化過(guò)程中糧食生產(chǎn)的區(qū)域互動(dòng)性，缺乏空間考量，未能準(zhǔn)確反映糧食生產(chǎn)的時(shí)空異質(zhì)性。因此，本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶130個(gè)城市為研究單元，選取糧食產(chǎn)量為核心指標(biāo)。首先利用變異系數(shù)和Theil指數(shù)對(duì)1999—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)的總差異、地帶內(nèi)和地帶間差異進(jìn)行分析，其次運(yùn)用ESDA、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓（SDE）等模型方法探索糧食生產(chǎn)的時(shí)空格局演變，最后采用地理加權(quán)回歸（GWR）模型探討糧食生產(chǎn)的影響因素。以期為優(yōu)化長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)布局，提升糧食生產(chǎn)綜合能力，保障糧食安全提供理論參考。

1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶橫跨中國(guó)東、中、西三大區(qū)域，覆蓋9省和2個(gè)直轄市，面積約2.05×106km2，經(jīng)濟(jì)體量和人口規(guī)模均超過(guò)全國(guó)的40%（圖1）。長(zhǎng)江流域擁有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，是我國(guó)傳統(tǒng)的糧食主產(chǎn)區(qū)和商品糧基地。東部河汊縱橫交錯(cuò)，湖泊星羅棋布，平原、丘陵面積廣大，光、熱、水、土等農(nóng)業(yè)資源時(shí)空組合優(yōu)勢(shì)明顯，利于農(nóng)業(yè)發(fā)展；西部以高原、盆地為主，農(nóng)業(yè)資源優(yōu)勢(shì)不如中下游地區(qū)。為精準(zhǔn)揭示糧食生產(chǎn)的區(qū)域差異，基于《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃（2017）》，本文將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶劃分為上、中、下游三大地區(qū)，其中，上游地區(qū)包括云、貴、川、渝所轄的47個(gè)城市，中游地區(qū)包括鄂、湘、贛所轄的42個(gè)城市，下游地區(qū)包括江、浙、滬、皖所轄的41個(gè)城市。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 研究方法

2.1.1 糧食生產(chǎn)的區(qū)域差異測(cè)度方法 變異系數(shù)、Theil指數(shù)是測(cè)度地理事物區(qū)域差異的有效方法。本文利用變異系數(shù)來(lái)衡量1999—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食產(chǎn)量的概率分布離散程度，值越大差異越大。公式如下[24]：

式中：Cv為變異系數(shù)，n為市域總數(shù)，gi為市域i的糧食生產(chǎn)量，為gi的均值。

Theil指數(shù)將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)的總體差異分解為上、中、下游三大地帶內(nèi)及地帶間的差異。Theil指數(shù)越大，區(qū)域差異越大。公式如下[25]：

式中：T、Twr、Tbr分別為糧食產(chǎn)量的總差異、地帶內(nèi)差異和地帶間差異；n為城市總數(shù)，ns、nz、nx分別表示上、中、下游地區(qū)城市總數(shù)；Ti為i市糧食產(chǎn)量與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶總體糧食平均水平的比值，Ts、Tz、Tx分別為上、中、下游糧食產(chǎn)量與研究區(qū)整體糧食平均水平的比值。

2.1.2 糧食生產(chǎn)的空間格局測(cè)度方法 探索性空間數(shù)據(jù)分析、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓可用來(lái)揭示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)空間分布和演變特征。其中，全局Moran’sI從整體判斷糧食生產(chǎn)是否存在統(tǒng)計(jì)上的集聚或分散現(xiàn)象。公式如下[26]：

式中：xi、yj分別為城市i、j的觀察值，x為x的均值；Wij為空間權(quán)重矩陣；S2為要素方差；I為空間自相關(guān)指數(shù)，取值范圍為[-1，1]；值為正代表集聚分布，為負(fù)代表離散分布，為零代表隨機(jī)分布。局部空間自相關(guān)側(cè)重于研究范圍內(nèi)各觀測(cè)位置與其鄰近位置屬性值的相關(guān)性，從局部視角識(shí)別糧食生產(chǎn)高值和低值的空間聚類特征。

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法常被用來(lái)反映地理要素空間分布特征[27]。其中，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布范圍和中心點(diǎn)軌跡變化反映糧食生產(chǎn)的范圍和空間相對(duì)位置；長(zhǎng)、短半軸變化表示糧食生產(chǎn)在主、次趨勢(shì)上的離散程度；旋轉(zhuǎn)角θ變化可揭示空間分布的形態(tài)變化和方向趨勢(shì)。

2.1.3 糧食生產(chǎn)影響因素的回歸分析方法 普通最小二乘法（OLS）是傳統(tǒng)線性回歸模型中的常用方 法[28]。GWR模型通過(guò)在OLS基礎(chǔ)上建立研究范圍內(nèi)各觀測(cè)點(diǎn)的局部回歸方程，解釋研究對(duì)象在空間位置上的非平穩(wěn)性。本文采用GWR模型構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)影響因素的空間異質(zhì)性回歸方程，揭示各變量對(duì)糧食生產(chǎn)的影響程度。公式如下[29]：

式中：Yi為i市的糧食產(chǎn)量；（ui，vi）代表i市的地理坐標(biāo)；β0（ui，vi）為方程的截距；βj（ui，vi）為i市的第j個(gè)自變量的回歸系數(shù)；xij為i市第j個(gè)自變量；εi為誤差項(xiàng)。βj（ui，vi）的估計(jì)值受空間權(quán)重W（μi，vi）的影響，本文采用固定高斯函數(shù)計(jì)算空間權(quán)重，公式如下[29]：

式中：dij為空間城市i與j之間的距離；b為帶寬，本文采用AICc準(zhǔn)則來(lái)確定最優(yōu)帶寬。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)文獻(xiàn)梳理，從生產(chǎn)要素投入、社會(huì)經(jīng)濟(jì)兩方面初步選定9個(gè)解釋變量來(lái)揭示這些因素對(duì)糧食生產(chǎn)的影響。其中，生產(chǎn)要素解釋變量包括農(nóng)業(yè)化肥施用量、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、糧食播種面積、糧食單產(chǎn)；經(jīng)濟(jì)社會(huì)解釋變量包括反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的地區(qū)生產(chǎn)總值、反映農(nóng)民收入水平的農(nóng)民人均純收入、反映地區(qū)勞動(dòng)力水平的人口總量、反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的二產(chǎn)比值。本文研究數(shù)據(jù)主要來(lái)自2000—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市《統(tǒng)計(jì)年鑒》，個(gè)別年份缺失數(shù)據(jù)來(lái)自對(duì)應(yīng)地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒、國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展公報(bào)及《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》。因長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶少數(shù)城市行政區(qū)劃在研究期間內(nèi)地理空間范圍發(fā)生了變化，為保證縱向研究的連續(xù)性和數(shù)據(jù)的可得性，考慮歷史沿革、地區(qū)經(jīng)濟(jì)文化的連貫性，將2011年以前巢湖市相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)歸并到合肥市，其他城市相關(guān)數(shù)據(jù)均以統(tǒng)計(jì)年鑒上的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)?？臻g矢量數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家測(cè)繪局基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并以2015年行政區(qū)劃為基準(zhǔn)，采用ArcGIS軟件進(jìn)行歸并處理，最終得到130個(gè)市域單元。

3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)水平差異及時(shí)空格局演化

3.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)的區(qū)域差異特征分析

1999—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)的全域總體差異略有擴(kuò)大（圖2），可細(xì)分為兩個(gè)階段：第一階段為1999—2006年，全域變異系數(shù)和Theil指數(shù)均呈現(xiàn)連續(xù)下降—上升—下降態(tài)勢(shì)，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食產(chǎn)量區(qū)域差異波動(dòng)較大并在2006年發(fā)生突降，這一階段受農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及糧食收益等因素影響，區(qū)內(nèi)糧食生產(chǎn)不穩(wěn)定，2006年上游重慶遭遇特大旱災(zāi)影響，糧食大幅減產(chǎn)，導(dǎo)致流域糧食產(chǎn)量間差異突然縮?。坏诙A段為2007—2018年，全域變異系數(shù)和Theil指數(shù)分別在0.831和0.285上下波動(dòng)，該時(shí)期受國(guó)家減免農(nóng)業(yè)稅并給與農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等惠農(nóng)政策影響，各地區(qū)糧食生產(chǎn)趨于穩(wěn)定，糧食生產(chǎn)差異維持動(dòng)態(tài)平衡。進(jìn)一步結(jié)合Theil指數(shù)分解結(jié)果可知，地帶內(nèi)差異演變與總體差異相一致，對(duì)總體差異的平均貢獻(xiàn)率達(dá)98.09%，說(shuō)明地帶內(nèi)差異是造成總體差異的主要原因。

從變異系數(shù)和Theil指數(shù)的分地區(qū)結(jié)果看（圖2），上、中、下游地區(qū)差異演變存在較大差別：上游地區(qū)糧食生產(chǎn)的變異系數(shù)和Theil指數(shù)均在波動(dòng)中下降，即上游地區(qū)糧食生產(chǎn)差異在縮小，說(shuō)明上游各城市間糧食生產(chǎn)形成了“追趕效應(yīng)”。中游地區(qū)糧食生產(chǎn)差異緩慢擴(kuò)大，長(zhǎng)江中下游平原的水文、氣候、肥力、土壤等自然條件適合發(fā)展農(nóng)業(yè)，但在經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)的驅(qū)動(dòng)下，部分地區(qū)出現(xiàn)耕地“非糧化”傾向，威脅糧食產(chǎn)量，造成地帶內(nèi)差異緩慢擴(kuò)大。下游地區(qū)糧食生產(chǎn)差異波動(dòng)大，增幅明顯，可能的原因在于下游長(zhǎng)三角地區(qū)工業(yè)化和城鎮(zhèn)化對(duì)糧食生產(chǎn)擠兌作用強(qiáng)，使經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)糧食產(chǎn)量急劇下降，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)糧食產(chǎn)量相對(duì)較高，最終拉大了下游地帶內(nèi)的糧食生產(chǎn)差異。

3.2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)的時(shí)空格局演變特征

3.2.1 糧食生產(chǎn)的空間自相關(guān)性不斷增強(qiáng) 借助GeoDa軟件計(jì)算全局Moran’sI指數(shù)，從全局角度探討糧食生產(chǎn)的空間自相關(guān)特征。由表1可知，1999— 2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)全局Moran’sI值均大于零，且均通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)在空間上具有顯著的正向集聚特征，即糧食產(chǎn)量較高（較低）的城市空間上鄰近，這與范業(yè)龍等[17]的研究一致。從Moran’sI值的時(shí)序變化看，1999—2006年各市糧食生產(chǎn)水平的空間關(guān)系變化較大，Moran’sI值的變幅為0.105；而2006—2018年Moran’sI值的變幅僅為0.004，說(shuō)明該時(shí)期糧食生產(chǎn)空間關(guān)系趨于穩(wěn)定。總的來(lái)看，研究期間內(nèi)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)的空間依賴程度呈增強(qiáng)態(tài)勢(shì)。

表1 1999—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)全局Moran’s I指數(shù)和檢驗(yàn)值Table 1 Global Moran’s I and test value of grain production in the Yangtze River Economic Belt from 1999 to 2018

為進(jìn)一步探索各市域糧食生產(chǎn)空間集聚特征及差異演變，依托GeoDa和ArcGIS軟件繪制出130個(gè)城市的糧食產(chǎn)量LISA集聚圖（圖3）。可以看出，“H-H”、“L-L”兩種類型分布最廣泛，且數(shù)量逐漸增多。其中，H-H集聚區(qū)即自身及周圍城市糧食產(chǎn)量均較高，主要集中在達(dá)州、瀘州、遵義、益陽(yáng)、宿州、淮北、連云港、徐州、鹽城、淮安、揚(yáng)州等糧食生產(chǎn)核心區(qū)，并以江淮平原及其以北地區(qū)為糧食生產(chǎn)的高值聚類區(qū)。這些城市地勢(shì)平坦、河網(wǎng)密布、土地肥沃，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)條件較好，糧食產(chǎn)量高。L-L集聚區(qū)即自身及周圍城市糧食產(chǎn)量均較低，主要分布在東西兩片集聚區(qū)，西部以川西的甘孜、涼山，滇西的迪慶、怒江、保山、麗江、楚雄等城市為主，東部主要分布在浙江的杭州、湖州、金華、紹興、麗水等市。川西、滇西作為長(zhǎng)江流域的生態(tài)保護(hù)屏障，在保護(hù)林地、草地，退耕還林、還草等約束下，農(nóng)用耕地少，糧食播種面積縮減，導(dǎo)致糧食產(chǎn)量低；而浙江省作為沿海發(fā)達(dá)地區(qū)，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，占用大量耕地；農(nóng)村勞動(dòng)力向其他產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，農(nóng)民兼業(yè)化、村莊空心化日益嚴(yán)重，糧食生產(chǎn)潛力不足，產(chǎn)量下降。H-L集聚區(qū)即自身糧食產(chǎn)量高，周圍城市糧食產(chǎn)量低，圍繞著L-L集聚區(qū)分布，集中在上饒等地。L-H集聚區(qū)即自身糧食產(chǎn)量低，周圍城市糧食產(chǎn)量高，主要分布在中上游巫山與武陵山附近的十堰、神龍架、宜昌、恩施、湘西、銅仁等地區(qū)，該片區(qū)較周圍城市山地、林地多，自身發(fā)展受限，不適合種植糧食作物，糧食產(chǎn)量低。

3.2.2 糧食生產(chǎn)重心整體呈北（偏東）―南（偏西）分布 1999—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓整體呈北（偏東）—南（偏西）的分布格局（圖4a），覆蓋的主體區(qū)域位于中下游地區(qū)，也包含上游少部分地區(qū)；標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的形態(tài)變化幅度小，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)的優(yōu)勢(shì)區(qū)域格局相對(duì)穩(wěn)定。糧食重心在111.77°E～112.68°E，29.81°N～30.15°N之間變動(dòng)，大致位于潛江、荊州和常德三市附近（圖4b）。具體來(lái)看，1999—2003年糧食重心向南偏西方向移動(dòng)，移動(dòng)距離為96.99 km，移動(dòng)速度為24.25 km/a，原因在于1999—2003年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上、中、下游糧食產(chǎn)量均呈現(xiàn)不同幅度的下降，但下游地區(qū)下降幅度最大，長(zhǎng)三角地區(qū)在工業(yè)化和城市化進(jìn)程中，占用大量農(nóng)業(yè)用地，糧食播種面積銳減；同時(shí)，2003年下游地區(qū)遭受極端氣象災(zāi)害的影響，減產(chǎn)嚴(yán)重，當(dāng)年糧食產(chǎn)量?jī)H為5.22×107t，而上游地區(qū)糧食波動(dòng)小，2003年糧食產(chǎn)量為6.75×107t， 糧食重心西移；2003—2006年糧食重心向北偏東方向移動(dòng)了104.36 km，移動(dòng)速度為34.79 km/a，原因在于中下游地區(qū)在惠農(nóng)政策以及農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用下，糧食增產(chǎn)效果明顯，年均增產(chǎn)量分別為0.56×107t、0.83×107t，而上游地區(qū)受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整和2006年高溫干旱的影響，減產(chǎn)嚴(yán)重，導(dǎo)致糧食重心向東北方向移動(dòng)；2006—2018年糧食重心移動(dòng)軌跡呈現(xiàn)不規(guī)則的“M”型，移動(dòng)速度放緩。其中2006—2007、2011—2017年向西南方向移動(dòng)，2007—2011、2017—2018年向東北方向移動(dòng)，表明糧食生產(chǎn)不確定性大，產(chǎn)量不穩(wěn)定，從而使得糧食重心移動(dòng)軌跡呈現(xiàn)交替式的“南（偏西）—北（偏東）的變化特征。

從參數(shù)估計(jì)結(jié)果看（表2），1999—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)長(zhǎng)軸標(biāo)準(zhǔn)差整體呈不規(guī)則“U”字形變化趨勢(shì)，1999—2004年由849.16 km下降至831.16 km，2005—2009年在829.5 km上下波動(dòng)，2010—2018年由830.46 km上升至846.38 km；表明糧食產(chǎn)量在東北—西南方向呈極化—相對(duì)穩(wěn)定—分散的變化趨勢(shì)。從短軸變化看，短軸標(biāo)準(zhǔn)差呈交替式的上升—下降態(tài)勢(shì)，表明糧食生產(chǎn)在“西北—東南”方向上出現(xiàn)交替式的分散—極化現(xiàn)象，且短軸標(biāo)準(zhǔn)差最大值與最小值相差5.35 km，表明糧食生產(chǎn)在“西北—東南”方向上變動(dòng)小；從轉(zhuǎn)角θ的變化來(lái)看，1999—2018年標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的轉(zhuǎn)角在波動(dòng)中下降，由1999年的69.96°下降為2018年的66.10°，表明市域糧食生產(chǎn)的空間分布格局有向“南—北”方轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)。

表2 1999—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓 參數(shù)結(jié)果Table 2 Results of the SDE of grain production in the Yangtze River Economic Belt from 1999 to 2018

4 糧食生產(chǎn)的影響因素分析

4.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

為進(jìn)一步了解長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶130個(gè)城市糧食生產(chǎn)的總體情況，選取1999年、2006年、2018年的原始數(shù)據(jù)從最值、均值等角度進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析 （表3）。可以看出，糧食產(chǎn)量、化肥施用量、糧食播種面積的最大值在20年里有所下降，除糧食播種面積外，其余生產(chǎn)要素解釋變量的最小值均呈上升態(tài)勢(shì)，說(shuō)明區(qū)域間的差異在縮?。欢鳪DP、農(nóng)民人均純收入、人口總量的各指數(shù)都有明顯的提高，表明地區(qū)經(jīng)濟(jì)總體實(shí)力呈現(xiàn)逐漸增強(qiáng)的態(tài)勢(shì)；但同時(shí)也看到最大值與最小值差距懸殊，地區(qū)發(fā)展的不均衡性依然嚴(yán)峻。

表3 原始變量的描述性統(tǒng)計(jì)Table 3 Descriptive statistics of the original variables

4.2 全局性回歸結(jié)果

為掌握影響因子對(duì)糧食生產(chǎn)的全局影響，基于OLS模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)進(jìn)行一般線性回歸分析。首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以消除不同量綱的影響；然后采用逐步回歸，使保留在模型中的影響因子既重要，又不存在多重共線性，最終有5個(gè)解釋變量通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)和共線性診斷，構(gòu)建OLS模型如表4所示?？梢钥闯?，1999、2006、2018年模型的R2分別為0.92、0.89、0.89；AdjR2分別為0.92、0.88和0.89；F值及各個(gè)變量均在1%的水平下顯著，且各影響因子的VIF值均小于7.5，說(shuō)明模型整體的擬合度較好。其中，化肥施用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、人口總量、糧食單產(chǎn)對(duì)糧食生產(chǎn)具有促進(jìn)作用；地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平則對(duì)糧食生產(chǎn)產(chǎn)生負(fù)向影響。

表4 OLS參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 Estimation and test results of the OLS model

4.3 局部回歸結(jié)果

為有效解決由空間位置引起的因變量和自變量之間的局部變異問(wèn)題，本文利用GWR工具，采用AICc信息準(zhǔn)則法，運(yùn)算得到1999、2006、2018年影響長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食產(chǎn)量的各因素模型參數(shù)結(jié)果 （表5）?？梢钥闯?，GWR模型的AICc值均低于OLS，R2和AdjR2均高于OLS模型，說(shuō)明GWR模型較OLS模型的擬合性能有所提高，模型設(shè)定更 合理。

表5 1999、2006、2018年糧食生產(chǎn)的GWR模型檢驗(yàn)結(jié)果Table 5 Test results of the GWR model for grain production in 1999, 2006 and 2018

4.4 糧食生產(chǎn)影響因素空間異質(zhì)性分析

為進(jìn)一步探究各變量對(duì)糧食生產(chǎn)影響的空間局部特征，基于GWR模型回歸結(jié)果，借助GIS平臺(tái)的可視化表達(dá)，本文對(duì)糧食生產(chǎn)的影響因素進(jìn)行空間非均衡性分析（圖5）。

4.4.1 化肥施用量的影響 化肥作為糧食生產(chǎn)的催化劑，施肥可提高土壤肥力，增加產(chǎn)量。1999、2006、2018年化肥施用量的回歸系數(shù)均為正，說(shuō)明施肥可以提高糧食產(chǎn)量；但2018年有22.12%的地區(qū)回歸系數(shù)有所下降，表明施肥對(duì)糧食增產(chǎn)效果降低，服從邊際報(bào)酬遞減規(guī)律。可能的原因在于，施肥量的積累導(dǎo)致土壤板結(jié)、肥力下降等副作用，危及糧食產(chǎn)量的提高。從回歸系數(shù)的空間分布看，1999年呈現(xiàn)“中部低，兩端高”，并從中游及附近地區(qū)向四周帶狀遞增，至2018年轉(zhuǎn)變?yōu)樯嫌蔚貐^(qū)從左至右逐級(jí)遞增，中下游地區(qū)從南至北逐級(jí)遞減。

4.4.2 地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響 經(jīng)濟(jì)發(fā)展與糧食生產(chǎn)具有顯著的負(fù)相關(guān)。3個(gè)時(shí)間段的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)削弱糧食產(chǎn)量。原因在于隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，工業(yè)化、城市化進(jìn)程的快速推進(jìn)必定會(huì)占用農(nóng)業(yè)用地，對(duì)糧食生產(chǎn)系統(tǒng)的耕地資源迫害嚴(yán)重；此外農(nóng)村勞動(dòng)力向城市轉(zhuǎn)移，農(nóng)村“空殼化”嚴(yán)重，威脅糧食生產(chǎn)。從回歸系數(shù)空間分布看，GDP對(duì)糧食生產(chǎn)的抑制作用由從中游向兩邊逐級(jí)遞減，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閺奈飨驏|呈帶狀逐級(jí)遞減。總體上看，上游地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)糧食生產(chǎn)的負(fù)面影響在增強(qiáng)，中下游地區(qū)則與之相反。

4.4.3 農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的影響 農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用解放了生產(chǎn)力，提高了生產(chǎn)效率，機(jī)械化的普及在一定程度上促進(jìn)糧食產(chǎn)出的提高。從農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的回歸系數(shù)可知，不同地區(qū)機(jī)械化水平對(duì)糧食生產(chǎn)影響程度不一，中下游地區(qū)回歸系數(shù)主要以正值為主，說(shuō)明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中機(jī)械化水平的提高，可促進(jìn)糧食生產(chǎn)的規(guī)?；?，有助于糧食增產(chǎn)；而上游地區(qū)的回歸系數(shù)主要以負(fù)值為主，這與上游山地、林地多，平原少，耕地資源不足、分布零散，不適宜大型機(jī)械化生產(chǎn)有關(guān)?？偟膩?lái)看，農(nóng)業(yè)機(jī)械化的影響效果在空間分布上由從中游向四周遞減轉(zhuǎn)變?yōu)閺臇|向西逐級(jí)遞減。

4.4.4 人口總量的影響 人口總量對(duì)糧食生產(chǎn)具有正向促進(jìn)作用。從回歸結(jié)果來(lái)看，人口總量對(duì)糧食生產(chǎn)影響的回歸系數(shù)均為正值，表明人口數(shù)量增加可為糧食生產(chǎn)提供充足的勞動(dòng)力，保證糧食生產(chǎn)活動(dòng)順利進(jìn)行。從回歸系數(shù)空間分布來(lái)看，人口總量對(duì)糧食生產(chǎn)影響程度的最大值自2006年以后集中分布在上游地區(qū)，即上游地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力對(duì)糧食生產(chǎn)的帶動(dòng)效應(yīng)在不斷增強(qiáng)；低值集聚區(qū)逐漸向下游地區(qū)擴(kuò)散，表明在經(jīng)濟(jì)利益最大化的驅(qū)使下，農(nóng)民種糧積極性降低；此外，過(guò)多的人口將會(huì)給糧食生產(chǎn)帶來(lái)威脅。

4.4.5 糧食單產(chǎn)的影響 單產(chǎn)是糧食增產(chǎn)的基礎(chǔ)。三個(gè)時(shí)間段的糧食單產(chǎn)的回歸系數(shù)均大于0，中下游地區(qū)的促進(jìn)作用明顯大于上游地區(qū)。主要原因在于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游山地、丘陵多，用于農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)的土地資源不多，后備耕地不足，土壤肥力低、質(zhì)量差，糧食單產(chǎn)增加潛力小，難以實(shí)現(xiàn)高速增長(zhǎng)；中下游地區(qū)土地平坦、河網(wǎng)密布、糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢(shì)大，糧食單產(chǎn)相對(duì)較高，對(duì)提高糧食產(chǎn)能的促進(jìn)作用強(qiáng)。從回歸系數(shù)空間分布來(lái)看，單產(chǎn)對(duì)糧食生產(chǎn)影響程度最大值主要分布在下游地區(qū)，并逐漸向東北方轉(zhuǎn)移，影響程度最小值區(qū)主要分布在上游川西、滇西的少數(shù)民族地區(qū)。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文選取糧食產(chǎn)量為研究對(duì)象，運(yùn)用變異系數(shù)、Theil指數(shù)、ESDA以及SDE等模型方法探究1999—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)時(shí)空演變特征，并著重利用GWR模型剖析影響糧食產(chǎn)量因子的空間異質(zhì)性。主要結(jié)論如下：

1）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)的變異系數(shù)和Theil指數(shù)總體略有擴(kuò)大；分區(qū)來(lái)看，上游糧食生產(chǎn)差異呈下降趨勢(shì)，而中、下游地區(qū)呈上升態(tài)勢(shì)，下游地區(qū)上升幅度比較明顯。

2）糧食產(chǎn)量空間分布具有顯著的集聚特征，并隨著時(shí)間推移呈現(xiàn)“增強(qiáng)—減弱—增強(qiáng)”的變化趨勢(shì)；局部空間自相關(guān)的LISA圖以L-L和H-H集聚為主，分布趨于穩(wěn)定。

3）糧食生產(chǎn)重心大致位于潛江、荊州和常德三市交界處，重心格局變動(dòng)明顯，其移動(dòng)軌跡呈現(xiàn)交替式“南（偏西）—北（偏東）方向的變化特征。

4）糧食生產(chǎn)影響因素的非均衡聯(lián)動(dòng)局域特征明顯，農(nóng)用化肥施用量、人口數(shù)量是提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食產(chǎn)量的關(guān)鍵因素，機(jī)械總動(dòng)力對(duì)糧食生產(chǎn)的影響有正有負(fù)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)糧食生產(chǎn)具有明顯地抑制作用。

5.2 建議

通過(guò)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)差異的時(shí)空格局與驅(qū)動(dòng)要素的探究，較全面掌握了長(zhǎng)江流域糧食生產(chǎn)的時(shí)空演變特征及主要驅(qū)動(dòng)因子，然而影響糧食產(chǎn)量的因素復(fù)雜多樣，從農(nóng)業(yè)發(fā)展的人為因素出發(fā)，因地制宜發(fā)展糧食生產(chǎn)，合理制定人地關(guān)系宏觀政策，對(duì)保障地區(qū)糧食安全具有重要意義。據(jù)此提出以下建議：

1）精準(zhǔn)施肥，實(shí)現(xiàn)從“量”到“質(zhì)”的轉(zhuǎn)變。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游的川渝和黔東南、中下游平原地區(qū)增肥的報(bào)酬遞增效果明顯，可適度擴(kuò)大農(nóng)用化肥施用量，同時(shí)加大增施有機(jī)肥、微肥和生物菌肥，提高糧食生產(chǎn)的可持續(xù)性；而長(zhǎng)江上游西部地區(qū)和下游東南部地區(qū)，施肥增產(chǎn)作用小，可通過(guò)加大測(cè)土配方施肥補(bǔ)貼，優(yōu)化施肥結(jié)構(gòu)，加大對(duì)農(nóng)民技術(shù)培訓(xùn)，提升測(cè)土配方技術(shù)入戶率，提高肥料利用率，促進(jìn)糧食增產(chǎn)。

2）協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與糧食生產(chǎn)之間的關(guān)系。上游地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)糧食生產(chǎn)的負(fù)面作用較強(qiáng)，政府應(yīng)努力協(xié)調(diào)好經(jīng)濟(jì)發(fā)展和糧食生產(chǎn)的關(guān)系，避免城鎮(zhèn)化的“冒進(jìn)式”發(fā)展；加大糧食安全在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綜合考核中的比重；中下游地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步完善耕地占補(bǔ)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償機(jī)制，一方面，加強(qiáng)工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)、城市支持農(nóng)村力度，強(qiáng)化耕地保護(hù)，穩(wěn)定糧食生產(chǎn)，另一方面，充分發(fā)揮資金、人才等優(yōu)勢(shì)，突破農(nóng)業(yè)發(fā)展技術(shù)瓶頸，提升糧食生產(chǎn)的規(guī)?；⒖萍蓟?，提高糧食全要素生產(chǎn)率。

3）推進(jìn)科技興糧，加大技術(shù)推廣力度。技術(shù)進(jìn)步是提高糧食產(chǎn)量的重要手段，中下游地區(qū)地勢(shì)平坦，應(yīng)加快農(nóng)業(yè)科技成果的有效推廣，提高農(nóng)技站點(diǎn)的服務(wù)水平，加大農(nóng)業(yè)機(jī)械的普及率，統(tǒng)籌推進(jìn)糧食布局區(qū)域化、生產(chǎn)規(guī)?；?、發(fā)展產(chǎn)業(yè)化，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，提高糧食產(chǎn)量。上游地區(qū)應(yīng)加大農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研深度融合，注重山地小型農(nóng)機(jī)具研發(fā)與應(yīng)用；培養(yǎng)農(nóng)業(yè)技術(shù)人員，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)民的技術(shù)指導(dǎo)，推進(jìn)農(nóng)機(jī)農(nóng)藝深度融合，實(shí)現(xiàn)糧食品種、栽培技術(shù)和機(jī)械裝備集成配套，提高效率降低成本。

4）鼓勵(lì)農(nóng)民種糧和轉(zhuǎn)移過(guò)剩勞動(dòng)力同步發(fā)力。上游地區(qū)人口總量對(duì)糧食產(chǎn)量的促進(jìn)作用明顯，應(yīng)優(yōu)化生產(chǎn)激勵(lì)機(jī)制，通過(guò)財(cái)政扶持、糧食補(bǔ)貼等惠農(nóng)政策，激發(fā)種糧積極性，提高糧食產(chǎn)量。中下游城市人口增長(zhǎng)對(duì)糧食增產(chǎn)的促進(jìn)作用有所下降，在保證農(nóng)村充足的勞動(dòng)力后，積極創(chuàng)造就業(yè)崗位，加快將剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)中，減輕耕地壓力；對(duì)于撂荒土地，提倡將土地流轉(zhuǎn)，提高土地利用率，提高糧食生產(chǎn)的規(guī)模化、機(jī)械化、合作化水平，進(jìn)而促進(jìn)糧食增產(chǎn)。

5）穩(wěn)定糧食播種面積，挖掘單產(chǎn)潛力。單產(chǎn)和播種面積是糧食增產(chǎn)的關(guān)鍵。下游地區(qū)耕地非糧化傾向嚴(yán)重，須將提升糧食單產(chǎn)作為主攻方向，鼓勵(lì)和引導(dǎo)社會(huì)資本參與糧食生產(chǎn)科技創(chuàng)新與推廣應(yīng)用，加大科研投入力度，加強(qiáng)糧食科技研發(fā)和新品種培育，依靠農(nóng)業(yè)科技水平提高糧食產(chǎn)量；中游地區(qū)依托“藏糧于地”戰(zhàn)略，有序推進(jìn)耕地輪作休耕制度，促進(jìn)耕地修養(yǎng)生息，提高耕地質(zhì)量，增加單產(chǎn)潛力；上游地區(qū)可擴(kuò)大農(nóng)業(yè)財(cái)政支出，加強(qiáng)農(nóng)田水利設(shè)施和高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)，全面施行耕地質(zhì)量保護(hù)與提升工程，改善生產(chǎn)條件，提高單產(chǎn)水平。