余志剛，陳琛，崔釗達(dá)

（東北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，哈爾濱 150030）

糧食安全是關(guān)系國(guó)家政治穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要戰(zhàn)略問(wèn)題，耕地是糧食生產(chǎn)的最基本要素。東北三省作為國(guó)家的重要糧食生產(chǎn)基地，承擔(dān)著糧食儲(chǔ)備及特殊調(diào)劑任務(wù)[1]，提高其糧食全要素生產(chǎn)率對(duì)于保障國(guó)家糧食安全具有重要意義。隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展和人口增加，糧食總需求不斷擴(kuò)大和糧食生產(chǎn)總量不足的矛盾日益突出[2]。因此，尋找更合理的耕地利用格局來(lái)實(shí)現(xiàn)糧食全要素生產(chǎn)率的提升進(jìn)而保障糧食安全值得深入研究。

耕地是糧食生產(chǎn)的承載空間，耕地資源狀況約束糧食生產(chǎn)狀況[3]。隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化發(fā)展，耕地資源空間變化對(duì)糧食生產(chǎn)空間分布的制約日益突出[4]，耕地變化和糧食生產(chǎn)關(guān)系的研究不斷增加，但大多基于統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)[5]和遙感影像數(shù)據(jù)[6]，利用差異化的視角測(cè)算耕地變化及其生產(chǎn)力變化，并從耕地?cái)?shù)量變化[7]、耕地質(zhì)量變化[8]以及耕地時(shí)空分布變化[9]三個(gè)方面分析其對(duì)糧食生產(chǎn)的影響，而耕地變化與糧食全要素生產(chǎn)率之間的研究相對(duì)欠缺。糧食全要素生產(chǎn)率的影響因素包括宏觀和微觀兩個(gè)層面，其中耕地是最重要的生產(chǎn)要素，耕地資源變化會(huì)顯著影響糧食生產(chǎn)效率[10]，有學(xué)者借助重心模型研究發(fā)現(xiàn)，耕地資源的重心變化制約著糧食全要素生產(chǎn)率的重心變化[11]。糧食全要素生產(chǎn)率不僅受制度變遷和技術(shù)進(jìn)步的影響，耕地作為糧食生產(chǎn)的載體，始終是影響糧食全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵因素，各地區(qū)耕地利用格局不同，糧食全要素生產(chǎn)率變化路徑也不盡相同[12]。

以往研究為耕地利用對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的影響分析奠定了堅(jiān)實(shí)的研究基礎(chǔ)，但仍存在以下不足：一是國(guó)內(nèi)外分析耕地變化對(duì)糧食生產(chǎn)影響的研究多聚焦在對(duì)糧食產(chǎn)量、糧食質(zhì)量、糧食生產(chǎn)能力等方面，而從糧食全要素生產(chǎn)率角度分析的研究相對(duì)欠缺；二是國(guó)內(nèi)外研究多聚焦在單一耕地利用要素，而將耕地利用格局變化作為一個(gè)綜合性指標(biāo)，分析其對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率影響的研究不充分；三是研究成果主要集中在單一性尺度序列，較少結(jié)合區(qū)域和市域進(jìn)行分析。鑒于此，本研究選取東北三省作為研究區(qū)域，基于耕地利用格局變化分析和糧食全要素生產(chǎn)率測(cè)算，從耕地利用格局變化的角度選取指標(biāo)，分析耕地利用格局變化與糧食全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，為鞏固糧食生產(chǎn)基礎(chǔ)和保障糧食安全提供理論依據(jù)和決策參考。

1 材料與方法

1.1 概念界定

1.1.1 耕地利用格局變化

耕地是土地利用類(lèi)型的重要組成部分，是重要的人為土地利用景觀，受人類(lèi)的直接干預(yù)、影響和長(zhǎng)期作用，與人類(lèi)發(fā)展密切相關(guān)。在不同的歷史階段和人類(lèi)發(fā)展時(shí)期，耕地的定義有所不同，隨著生產(chǎn)發(fā)展和土地管理的實(shí)際需要，其范圍不斷擴(kuò)大。從物質(zhì)特性上理解，耕地的內(nèi)涵可以界定為：在目前技術(shù)水平條件下，人類(lèi)因生活發(fā)展的需要而開(kāi)發(fā)利用的、能促進(jìn)作物生長(zhǎng)的且具有一定土壤肥力和特殊質(zhì)量特性與土壤結(jié)構(gòu)的重要土地資源[13]。

耕地利用格局是一個(gè)系統(tǒng)性的概念，其主要由耕地分布狀況、面積、利用程度及景觀格局等指標(biāo)組成[14]。耕地利用格局變化是指耕地資源在數(shù)量、位置和時(shí)間趨勢(shì)上的不同與變化，這種變化分析包括耕地?cái)?shù)量、空間位置、景觀格局、利用程度等多個(gè)方面[15]?；诟乩酶窬肿兓瘍?nèi)涵，本研究提取耕地面積變化、耕地占補(bǔ)變化、耕地景觀變化、耕地利用程度變化展開(kāi)研究。

圖1 為耕地利用格局變化概念性示意圖，數(shù)字編號(hào)1～6 及字母編號(hào)A～E 代表不同地塊的耕地，T1、T2代表不同研究時(shí)段。根據(jù)耕地利用格局變化的內(nèi)容，做如下幾點(diǎn)分析：

圖1 耕地利用格局變化概念性示意圖Figure 1 Conceptual diagram of spatial distribution change of cultivated land

（1）耕地面積變化

耕地面積變化，如圖中“1”流向“A”的面積增加，“2”流向“B”的面積減少等情況。在耕地轉(zhuǎn)移變化上，我國(guó)目前施行嚴(yán)格的耕地保護(hù)措施，如通過(guò)耕地占補(bǔ)平衡、增減掛鉤等措施維持耕地總量，保證耕地的糧食保障功能。

（2）耕地占補(bǔ)變化

空間位置的變化（如“3”流向“C”），主要是指農(nóng)戶(hù)轉(zhuǎn)移、耕地占補(bǔ)平衡、建設(shè)用地占用等使耕地發(fā)生空間變化。但由于土地的固定性，這種變化不是一塊耕地移動(dòng)到另外一個(gè)地方，而是耕地的拋荒與開(kāi)墾，呈現(xiàn)空間動(dòng)態(tài)變化狀態(tài)。

（3）耕地景觀變化

耕地景觀變化主要由零散經(jīng)營(yíng)與規(guī)模經(jīng)營(yíng)等方式造成，此外還包括集約度的變化，如集約型和粗放型（如“4、5”流向“D”）。零散經(jīng)營(yíng)主要是由于農(nóng)民長(zhǎng)期自主選擇，其通常選擇靠近居住地和交通便利的地區(qū)，這種方式大多只能保證農(nóng)民的自給自足。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，這種農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)方式將不能滿(mǎn)足農(nóng)業(yè)發(fā)展的需要，要提高耕地生產(chǎn)力，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，需向規(guī)?；⒕奂母鹘?jīng)營(yíng)方式轉(zhuǎn)變。

（4）耕地利用程度變化

耕地利用程度變化（如“6”流向“E”），即由于生產(chǎn)技術(shù)的改進(jìn)或投入的增加，耕地利用方式發(fā)生變化。如提高復(fù)種指數(shù)，增加耕地產(chǎn)能，主要是通過(guò)充分利用空間，提高對(duì)土地和光能的利用率，促使用地和養(yǎng)地相結(jié)合以及充分利用生長(zhǎng)季節(jié)來(lái)提高耕地產(chǎn)能。

1.1.2 糧食全要素生產(chǎn)率

農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的概念最早由Baron 等[16]提出，作為一個(gè)綜合測(cè)算農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效率的理論和統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，被美國(guó)農(nóng)業(yè)部采用。Solow[17]引入了技術(shù)進(jìn)步這一指標(biāo)，提出了具有規(guī)模報(bào)酬不變特征的總量生產(chǎn)函數(shù)和增長(zhǎng)方程，從數(shù)量上確定了產(chǎn)出增長(zhǎng)率、各投入要素增長(zhǎng)率和全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率，從而產(chǎn)生了著名的索羅增長(zhǎng)模型。目前全要素生產(chǎn)率的測(cè)度方法主要有增長(zhǎng)會(huì)計(jì)法（Growth Accounting Approach）、隨機(jī)前沿分析法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）3類(lèi)[18]。

糧食全要素生產(chǎn)率作為衡量糧食生產(chǎn)效率的指標(biāo)之一，包括技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率的改善和規(guī)模效應(yīng)3 個(gè)來(lái)源[19]，糧食生產(chǎn)效率可以分為單要素和全要素兩種。單要素生產(chǎn)率包含土地生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率，己有研究對(duì)耕地利用格局和單要素生產(chǎn)效率之間的關(guān)系給出了證明[20-21]，但有關(guān)全要素生產(chǎn)率的研究還不夠深入，故本研究從全要素生產(chǎn)率的角度出發(fā)，主要研究糧食全要素生產(chǎn)率中的綜合效率。

1.2 研究區(qū)域概況

本研究區(qū)域?yàn)闁|北三省，即我國(guó)東北地區(qū)的三個(gè)省級(jí)行政區(qū)，分別為黑龍江省、吉林省、遼寧?。▓D2）。東北三省地形以平原、山地為主，處于118°～138°E、38°～55°N 之間，屬于溫帶季風(fēng)氣候，該區(qū)域主要的糧食作物是玉米、水稻、小麥，采取一年一熟的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式[22]。2020年，該區(qū)域耕地面積為21.5萬(wàn)km2，占全國(guó)耕地總面積的16.7%。2000—2020年?yáng)|北三省糧食產(chǎn)量由5 323萬(wàn)t上升到13 683萬(wàn)t，糧食產(chǎn)量占全國(guó)的比例達(dá)到20.40%[23]，是我國(guó)重要的大豆、玉米和水稻主產(chǎn)區(qū)。東北三省作為我國(guó)重要的糧食生產(chǎn)基地，在糧食生產(chǎn)和糧食安全保障中具有重要的地位。

圖2 研究區(qū)位圖Figure 2 Location of the study area

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源和預(yù)處理

本研究使用的數(shù)據(jù)主要包括糧食生產(chǎn)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)與耕地利用格局?jǐn)?shù)據(jù)。除區(qū)域?qū)用嬉酝?，市?jí)層面包括黑龍江省的哈爾濱市、齊齊哈爾市、雞西市、鶴崗市、雙鴨山市、大慶市、伊春市、佳木斯市、七臺(tái)河市、牡丹江市、黑河市、綏化市，遼寧省的沈陽(yáng)市、大連市、鞍山市、撫順市、本溪市、丹東市、錦州市、營(yíng)口市、阜新市、遼陽(yáng)市、盤(pán)錦市、鐵嶺市、朝陽(yáng)市、葫蘆島市，吉林省的長(zhǎng)春市、吉林市、四平市、遼源市、通化市、白山市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州，共35 個(gè)樣本數(shù)據(jù)。

（1）糧食生產(chǎn)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)。根據(jù)糧食生產(chǎn)函數(shù)的特征，本研究選取糧食總產(chǎn)量作為產(chǎn)出指標(biāo)，糧食播種面積、有效灌溉面積、機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量和農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)作為投入指標(biāo)。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《黑龍江統(tǒng)計(jì)年鑒》《吉林統(tǒng)計(jì)年鑒》《遼寧統(tǒng)計(jì)年鑒》。對(duì)于個(gè)別樣本缺少某一年度數(shù)據(jù)的情況，本研究采用插值法補(bǔ)全數(shù)據(jù)集。由于東北三省2020 年市域投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)缺失較多，市域數(shù)據(jù)選擇2000、2005、2010年和2015 年4 個(gè)時(shí)期。由于統(tǒng)計(jì)年鑒中部分投入要素的統(tǒng)計(jì)途徑多為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指標(biāo)，沒(méi)有按糧食作物和經(jīng)濟(jì)作物進(jìn)行分別統(tǒng)計(jì)，借鑒田旭等[24]的研究，采用權(quán)重系數(shù)法將糧食生產(chǎn)的投入要素分離出來(lái)，具體計(jì)算方法：生產(chǎn)投入要素使用量=總投入要素使用量×糧食作物播種面積/農(nóng)作物播種面積。

（2）耕地利用格局?jǐn)?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn），以2000、2005、2010、2015 年和2020 年5 個(gè)時(shí)期土地利用/土地覆被變化（LUCC）遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，將土地利用類(lèi)型分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6 類(lèi)，然后應(yīng)用GIS 軟件提取各年份耕地利用格局相關(guān)數(shù)據(jù)，從耕地面積、耕地占補(bǔ)、耕地景觀和耕地利用程度4 個(gè)方面提取數(shù)據(jù)，建立東北三省耕地利用格局基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，以備后續(xù)研究使用。

1.4 方法選擇和模型構(gòu)建

1.4.1 DEA模型

糧食全要素生產(chǎn)率的主要測(cè)算方法是隨機(jī)前沿分析（SFA）的參數(shù)方法或數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的非參數(shù)方法[25]。本研究采用DEA 方法測(cè)度糧食全要素生產(chǎn)率，將每個(gè)市域作為一個(gè)DMU。由于后續(xù)期望研究要素投入變動(dòng)會(huì)對(duì)產(chǎn)出效率產(chǎn)生影響，且糧食生產(chǎn)尚未實(shí)現(xiàn)最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模，本研究選擇投入導(dǎo)向的規(guī)模報(bào)酬可變模型（BCC模型）進(jìn)行測(cè)算，公式如下：

若θ=1，S+=S-=0，則決策單元DEA 有效；若θ=1，S+≠0 或S-≠0，則決策單元弱DEA 有效；若θ＜1，則決策單元非DEA有效。

1.4.2 重心模型

重心模型是研究區(qū)域發(fā)展和地理因素變化的重要分析工具，是一種地理上流行的分析模型，廣泛用于研究人口重心[26]、經(jīng)濟(jì)重心[27]和生產(chǎn)重心[28]。本研究將重心模型引入到對(duì)耕地利用格局變化及糧食全要素生產(chǎn)率的研究中，公式如下：

1.4.3 面板數(shù)據(jù)模型

面板數(shù)據(jù)是指在時(shí)間序列上取多個(gè)截面，在這些截面上同時(shí)選取樣本觀測(cè)值構(gòu)成樣本數(shù)據(jù)[29]。其在橫截面上是某一時(shí)刻若干個(gè)體的截面觀測(cè)值，在縱剖面上是時(shí)間序列。使用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行影響效應(yīng)測(cè)度具有以下優(yōu)勢(shì)：①采樣能力要求較低；②各經(jīng)濟(jì)變量之間發(fā)展關(guān)系可準(zhǔn)確測(cè)度；③可估算不確定因素對(duì)被解釋變量的影響；④減少解釋變量之間的多重共線(xiàn)性，提高經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型估計(jì)準(zhǔn)確性。因此，本研究選擇面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行測(cè)量分析。

為清晰展示各市耕地利用格局變化對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行測(cè)度，公式如下：

式中：Tfit為糧食全要素生產(chǎn)率；pcait為耕地面積比例；Rinit為耕地轉(zhuǎn)入率；Routit為耕地轉(zhuǎn)出率；cfit為耕地斑塊破碎度 ；cmit為耕地斑塊聚合度 ；uit、δ1it、δ2it、δ3it、δ4it、δ5it為待估系數(shù)；εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)；i為地區(qū)編號(hào)（i=1，2，…，35）；t為年份（t=2000，2005，2010，2015）。

2 結(jié)果與分析

2.1 耕地利用格局變化

基于耕地利用格局變化概念界定，從耕地面積變化、耕地占補(bǔ)變化、耕地景觀變化和耕地利用程度變化4 個(gè)方面選取指標(biāo)。耕地面積指標(biāo)中選取耕地面積和耕地面積比例作為衡量變量。由于耕地面積和耕地面積比例之間具有直接相關(guān)關(guān)系，故選擇耕地面積比例作為衡量指標(biāo)。耕地占補(bǔ)變化中選取耕地轉(zhuǎn)入率和耕地轉(zhuǎn)出率作為衡量指標(biāo)。耕地景觀變化選取耕地斑塊破碎度和耕地斑塊聚合度進(jìn)行衡量。耕地利用程度變化選取耕地復(fù)種指數(shù)進(jìn)行衡量。

耕地利用格局變化指標(biāo)見(jiàn)表1。各指標(biāo)公式中：pca表示耕地面積比例；ca表示區(qū)域內(nèi)耕地面積；ta表示區(qū)域總面積；Rin表示耕地轉(zhuǎn)入率；INij表示第i年到第j年其他土地利用類(lèi)型向耕地轉(zhuǎn)移的面積；Rout表示耕地轉(zhuǎn)出率；OUTij表示第i年到第j年耕地向其他土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移的面積；cf表示耕地斑塊破碎度；Ncf表示某一區(qū)域內(nèi)耕地斑塊數(shù)量；cm表示耕地斑塊聚合度；Ncm表示某一區(qū)域內(nèi)鄰接耕地斑塊數(shù)量；ct表示耕地復(fù)種指數(shù)；Sca表示某一區(qū)域內(nèi)耕地總播種面積。

表1 耕地利用格局變化指標(biāo)Table 1 Indicators of changes in spatial distribution of cultivated land

2000—2020年耕地占補(bǔ)變化情況如圖3所示，從時(shí)間維度來(lái)看，2010 年以前耕地占補(bǔ)變化較小，98%市域耕地保持不變，耕地主要轉(zhuǎn)出方向是建設(shè)用地，耕地主要轉(zhuǎn)入來(lái)源是林地。2010 年以后耕地出現(xiàn)較大幅度轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出變化，2010—2015 年，耕地總面積變動(dòng)不大，耕地比例保持在79.50%，與其他地類(lèi)之間的轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出比例相當(dāng)。2015—2020 年，耕地轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出幅度加大，耕地保持不變的市域所占比例低于75%，耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移趨勢(shì)明顯。

圖3 2000—2020年?yáng)|北三省耕地占補(bǔ)情況Figure 3 Occupation and compensation of cultivated land in three northeast provinces from 2000 to 2020

從空間維度來(lái)看，東北三省耕地與其他土地利用類(lèi)型之間的轉(zhuǎn)換呈現(xiàn)出明顯的空間異質(zhì)性特征。東北三省耕地主要轉(zhuǎn)入來(lái)源是林地、草地、未利用地，林地開(kāi)墾區(qū)為大興安嶺、小興安嶺及長(zhǎng)白山脈地區(qū)，林地占耕地轉(zhuǎn)入來(lái)源的45.42%。草地開(kāi)墾區(qū)主要在遼河平原，其次為松嫩平原，其他地區(qū)相對(duì)較少。耕地轉(zhuǎn)入來(lái)源的17.34%是未利用地，主要分布在大興安嶺、小興安嶺以及松嫩平原地區(qū)。耕地主要轉(zhuǎn)出方向是林地和建設(shè)用地，林地轉(zhuǎn)出方向與林地開(kāi)墾區(qū)域基本一致，耕地減少的26.33%是向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移，主要分布在哈爾濱市、沈陽(yáng)市、長(zhǎng)春市等省會(huì)城市周邊以及遼河平原地區(qū)。

由圖4 可以看出，東北三省耕地斑塊破碎度存在明顯的區(qū)域分異，林地覆蓋地區(qū)耕地斑塊破碎度相對(duì)較高，而平原地區(qū)耕地斑塊破碎度相對(duì)較低。2000—2020 年?yáng)|北三省總體耕地斑塊破碎度變化幅度較小，總體降低了0.68 個(gè)百分點(diǎn)，從市域范圍來(lái)看耕地斑塊破碎度變化幅度較大且同樣存在區(qū)域分異，遼河平原及三江平原部分地區(qū)耕地破碎程度明顯增加，吉林省域范圍、黑龍江省西部地區(qū)及林地覆蓋區(qū)域如長(zhǎng)白山脈、大興安嶺地區(qū)耕地破碎度變化較小，佳木斯市耕地破碎程度大幅降低。

圖4 2020年耕地斑塊破碎度及2000—2020年耕地斑塊破碎度變化值Figure 4 Farmland patch fragmentation in 2020 and change rate from 2000 to 2020

2.2 東北三省糧食全要素生產(chǎn)率測(cè)算

根據(jù)變量選取的科學(xué)性、可得性、可比性等原則，選取糧食產(chǎn)量作為產(chǎn)出指標(biāo)，糧食播種面積、有效灌溉面積、機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量和農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)作為投入指標(biāo)，運(yùn)用DEAP 2.1 軟件測(cè)算東北三省區(qū)域和市域的糧食全要素生產(chǎn)率，分析東北三省糧食全要素生產(chǎn)率的時(shí)空演變，具體見(jiàn)表2、表3。

表2 東北三省糧食全要素生產(chǎn)率測(cè)算投入產(chǎn)出指標(biāo)Table 2 Input and output indicators of total factor productivity of grain in the three northeastern provinces

表3 主要投入變量的統(tǒng)計(jì)描述Table 3 Statistical description of main input variables

對(duì)東北三省糧食全要素生產(chǎn)率的時(shí)空分布特征進(jìn)行研究，結(jié)果（表4）顯示，東北三省市域糧食全要素生產(chǎn)率4 個(gè)時(shí)期均值分別為0.81、0.78、0.82 和0.83。從空間分布變化上看，在2000—2015 年期間，三江平原、松嫩平原和遼河平原等地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率都較高。這些地區(qū)位于東北三省的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)或自然條件優(yōu)越的地區(qū)，一方面是由于自然條件有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，另一方面得益于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)和科技的高投入。糧食全要素生產(chǎn)率低的地區(qū)主要位于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)緩慢的小興安嶺和長(zhǎng)白山脈地區(qū)，農(nóng)民經(jīng)營(yíng)水平普遍較低，且地形等自然因素限制了生產(chǎn)技術(shù)的推廣和應(yīng)用，這在很大程度上阻礙了糧食全要素生產(chǎn)率的提高。

表4 2000—2015年?yáng)|北三省各市域糧食全要素生產(chǎn)率及平均變化率Table 4 Total factor productivity and average change rate of grain in all cities of the three northeastern provinces from 2000 to 2015

從變化趨勢(shì)上看，部分地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率波動(dòng)較大，如大慶、阜新、朝陽(yáng)等，少數(shù)地區(qū)小幅度波動(dòng)，變化趨勢(shì)平穩(wěn)，如雞西、黑河、遼源等。小興安嶺和長(zhǎng)白山脈地區(qū)雖然相比平原地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率低，但大多也都超過(guò)0.7，并且糧食全要素生產(chǎn)率未出現(xiàn)過(guò)低值。根據(jù)舒爾茨的經(jīng)典假說(shuō)，發(fā)展中國(guó)家農(nóng)戶(hù)“貧窮而有效率”，即農(nóng)民仍然被認(rèn)為是“理性人”，盡管在貧困地區(qū)，但他們?nèi)钥梢酝ㄟ^(guò)更好地配備生產(chǎn)要素來(lái)提高傳統(tǒng)的糧食生產(chǎn)，提高糧食全要素生產(chǎn)率。

為進(jìn)一步分析東北三省糧食全要素生產(chǎn)率的空間分布特征，采用ArcGIS 軟件對(duì)高值和低值的聚類(lèi)程度進(jìn)行度量，結(jié)果如圖5所示。2000—2015年，高-高、低-低兩種類(lèi)型分布最為廣泛，高-低、低-高兩種類(lèi)型分布較少，沒(méi)有明顯規(guī)律。高-高關(guān)聯(lián)類(lèi)型分布比較集中，且逐漸減少，主要分布在松嫩平原地區(qū)，該市域本身及周?chē)鷧^(qū)域糧食全要素生產(chǎn)率高，相互影響表現(xiàn)為正向。低-低關(guān)聯(lián)類(lèi)型分布比較零散，主要分布在遼寧省境內(nèi)，這些市域本身及周?chē)鷧^(qū)域糧食生產(chǎn)比較利益較低，相互影響表現(xiàn)為正向。糧食全要素生產(chǎn)率高、低值集聚的空間轉(zhuǎn)移顯示，傳統(tǒng)糧食生產(chǎn)強(qiáng)市全要素生產(chǎn)率得以鞏固和提升，而糧食生產(chǎn)自然條件較差或糧食生產(chǎn)比較利益較低的市域，其糧食全要素生產(chǎn)率相對(duì)下降。

圖5 2000—2015年?yáng)|北三省糧食全要素生產(chǎn)率空間自相關(guān)聚集圖Figure 5 Spatial autocorrelation aggregation map of total factor productivity of grain in three northeastern provinces from 2000 to 2015

2.3 耕地利用格局變化對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的影響

2.3.1 耕地利用格局與糧食全要素生產(chǎn)率的變化相關(guān)性分析

本研究從耕地面積、耕地占補(bǔ)、耕地景觀和耕地利用程度四個(gè)維度提取變量，分析耕地利用格局變化對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的影響，主要指標(biāo)包括：①耕地面積比例，代表市域耕地保有量的影響，以區(qū)域耕地面積與區(qū)域總面積比例衡量；②耕地轉(zhuǎn)入率，代表其他土地利用類(lèi)型向耕地變動(dòng)的影響；③耕地轉(zhuǎn)出率，代表耕地向其他土地利用類(lèi)型變動(dòng)的影響；④耕地斑塊破碎度，代表耕地細(xì)碎化產(chǎn)生的影響，以單位面積的耕地斑塊數(shù)量衡量；⑤耕地斑塊聚合度，代表耕地斑塊在整個(gè)土地景觀中的空間聚集情況，用鄰接斑塊數(shù)量與耕地斑塊總數(shù)的比值衡量；⑥耕地復(fù)種指數(shù)，代表耕地在單位面積內(nèi)的利用程度，用耕地播種面積與耕地總面積的比值衡量。各指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)如表5所示。

表5 耕地利用格局指標(biāo)變量的描述性統(tǒng)計(jì)（%）Table 5 Descriptive statistics of cultivated land spatial distribution variables（%）

運(yùn)用重心模型和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)東北三省2000—2015 年耕地利用格局各指標(biāo)和糧食全要素生產(chǎn)率重心坐標(biāo)進(jìn)行測(cè)算，依據(jù)測(cè)算結(jié)果分析其重心的移動(dòng)軌跡，對(duì)其時(shí)空耦合關(guān)系及關(guān)聯(lián)特性進(jìn)行分析，為下文研究提供理論依據(jù)。從圖6可以看出，東北三省糧食全要素生產(chǎn)率的重心2000—2005 年向北移動(dòng)，2005—2015 年向南移動(dòng)；2000—2010 年向西移動(dòng)，2010—2015年向東移動(dòng)。耕地利用格局各指標(biāo)的重心中，耕地面積比例的重心2000—2005 年向北移動(dòng)，2005—2015 年向南移動(dòng)；耕地轉(zhuǎn)入率的重心2000—2005 年基本不變，2005—2015 年向南移動(dòng)；耕地斑塊破碎度的重心2000—2005 年向南移動(dòng)，2005—2015 年向北移動(dòng)；耕地轉(zhuǎn)出率的重心2000—2005 年向北移動(dòng)，2005—2015 年向南移動(dòng)；耕地轉(zhuǎn)出率的重心2000—2010 年向東移動(dòng)，2010—2015 年向西移動(dòng)；耕地復(fù)種指數(shù)的重心2000—2010 年向東移動(dòng)，2010—2015 年向西移動(dòng)。

圖6 2000—2015年?yáng)|北三省糧食全要素生產(chǎn)率與耕地利用格局變量重心移動(dòng)軌跡Figure 6 Moving track of gravity center of total factor productivity of grain and cultivated land spatial distribution variables in the three northeastern provinces from 2000 to 2015

糧食全要素生產(chǎn)率的重心與耕地面積比例和耕地轉(zhuǎn)入率的重心在南北移動(dòng)方向上一致，與耕地斑塊破碎度的重心在南北移動(dòng)方向上相反；耕地轉(zhuǎn)出率與糧食全要素生產(chǎn)率的重心在南北移動(dòng)方向上一致，在東西移動(dòng)方向上相反；耕地斑塊聚合度與糧食全要素生產(chǎn)率的重心2005—2010 年移動(dòng)方向一致，其他階段無(wú)明顯相關(guān)性；耕地復(fù)種指數(shù)與糧食全要素生產(chǎn)率的重心在東西方向上相反。由此可見(jiàn)，耕地面積比例、耕地轉(zhuǎn)入率、耕地斑塊破碎度和耕地復(fù)種指數(shù)與糧食全要素生產(chǎn)率具有一定相關(guān)性，耕地轉(zhuǎn)出率和耕地斑塊聚合度與糧食全要素生產(chǎn)率相關(guān)性不明確，為探索各耕地利用格局變量對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的具體影響，需要進(jìn)一步開(kāi)展實(shí)證研究。

2.3.2 實(shí)證分析

首先，利用單位根檢驗(yàn)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。分別對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率、耕地面積比例、耕地轉(zhuǎn)入率、耕地轉(zhuǎn)出率、耕地斑塊破碎度和耕地斑塊聚合度進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，其均不存在單位根，拒絕存在單位根的原假設(shè)，原始序列平穩(wěn)。其次，進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，原假設(shè)設(shè)定為無(wú)協(xié)整，通過(guò)Engle-Granger 協(xié)整檢驗(yàn)，P值小于0.05，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為存在協(xié)整關(guān)系。據(jù)此判斷可以選擇面板模型進(jìn)行分析。

在面板模型的選擇上，面板回歸模型通常涉及三個(gè)模型，分別是混合POOL 模型、固定效應(yīng)FE 模型和隨機(jī)效應(yīng)RE 模型，分別進(jìn)行F檢驗(yàn)、BP 檢驗(yàn)和Hausman 檢驗(yàn)，P值均小于0.05，比較發(fā)現(xiàn)建立固定效應(yīng)FE 模型最優(yōu)。同時(shí)將時(shí)間作為虛擬（?。┳兞考{入模型中進(jìn)行OLS 回歸，由表6 可以看出，時(shí)間項(xiàng)與糧食全要素生產(chǎn)率均呈顯著性，說(shuō)明需要考慮時(shí)間效應(yīng)，且僅考慮個(gè)體效應(yīng)的固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果不顯著，因此建立時(shí)間固定效應(yīng)模型。

表6 考慮時(shí)間效應(yīng)的回歸模型結(jié)果Table 6 Regression model results considering time effect

根據(jù)以上分析，利用時(shí)間固定效應(yīng)模型分析耕地利用格局變化對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的影響，借助Enviews 8.0軟件進(jìn)行具體計(jì)算。根據(jù)東北三省不同市域糧食全要素生產(chǎn)率平均變化率，將市域分為正向變化、負(fù)向變化和基本不變3 種類(lèi)型，分別對(duì)正向變化和負(fù)向變化的市域進(jìn)行回歸分析，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值相伴概率P值均小于0.05，表明回歸結(jié)果顯著（表7）。

表7 正向變化和負(fù)向變化市域的時(shí)間固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果Table 7 Time fixed effect model regression results of positive and negative change cities

糧食全要素生產(chǎn)率正向變化的市域耕地面積比例、耕地轉(zhuǎn)入率和耕地斑塊聚合度對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率有顯著正向影響，耕地斑塊破碎度對(duì)其有顯著負(fù)向影響。耕地轉(zhuǎn)出率表現(xiàn)出負(fù)向影響但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，耕地復(fù)種指數(shù)表現(xiàn)出微弱的正向影響，且未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這些市域多集中在河流支干線(xiàn)附近和平原地區(qū)，耕地面積不斷增加，耕地與其他土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)換的過(guò)程中，轉(zhuǎn)入明顯超過(guò)轉(zhuǎn)出，圍繞河流支干線(xiàn)耕地斑塊聚合度提高，最終使得糧食全要素生產(chǎn)率提高。

糧食全要素生產(chǎn)率負(fù)向變化的市域，耕地轉(zhuǎn)入率和耕地復(fù)種指數(shù)對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率具有顯著正向影響，耕地斑塊破碎度具有顯著負(fù)向影響。耕地面積比例和斑塊聚合度具有正向影響，耕地轉(zhuǎn)出率具有負(fù)向影響，但均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。負(fù)向變化的市域主要為省會(huì)等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，隨著城鎮(zhèn)化水平提高，耕地有明顯向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)，耕地面積比例不斷降低。耕地與其他土地利用類(lèi)型之間基本實(shí)現(xiàn)占補(bǔ)平衡，但其他土地利用類(lèi)型對(duì)耕地的嵌入式占用，使得耕地斑塊破碎度增加，耕地細(xì)碎化明顯，耕地斑塊聚合度降低，糧食全要素生產(chǎn)率降低。

對(duì)東北三省所有市域進(jìn)行時(shí)間固定效應(yīng)的回歸分析，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值相伴概率P值小于0.05，表明回歸結(jié)果顯著，見(jiàn)表8。

表8 時(shí)間固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果Table 8 Regression results of time fixed effect model

耕地面積比例對(duì)東北三省糧食全要素生產(chǎn)率具有正向影響，且通過(guò)了5%水平的顯著性檢驗(yàn)。回歸系數(shù)是0.12，表明耕地面積比例每增加1 個(gè)單位，東北三省糧食全要素生產(chǎn)率提高12%，這表明2000—2015 年期間耕地利用格局變化有效提高了東北三省糧食全要素生產(chǎn)率。2000—2015 年期間，耕地面積總體占比不斷提升，在市域范圍內(nèi)增加耕地保有面積有助于提高土地要素的投入量，實(shí)現(xiàn)糧食規(guī)?；a(chǎn)，從而提高糧食全要素生產(chǎn)率。

耕地與其他土地利用類(lèi)型之間的轉(zhuǎn)換不斷增加，對(duì)東北三省糧食全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響，耕地占補(bǔ)變化中耕地轉(zhuǎn)入率對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率有顯著正向影響，而耕地轉(zhuǎn)出率對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率有顯著負(fù)向影響。耕地每轉(zhuǎn)入1 個(gè)單位，糧食全要素生產(chǎn)率提高2.05 個(gè)單位；耕地每轉(zhuǎn)出1 個(gè)單位，糧食全要素生產(chǎn)率降低1.82 個(gè)單位。耕地資源在不同部門(mén)之間重新配置引起耕地占補(bǔ)變化，其他土地利用類(lèi)型與耕地之間轉(zhuǎn)換時(shí)，可能出現(xiàn)建設(shè)用地等土地利用類(lèi)型占用質(zhì)量較高的優(yōu)質(zhì)耕地，而補(bǔ)充的耕地更多是不適于耕種或生產(chǎn)條件較差的劣質(zhì)耕地。耕地占補(bǔ)變化以“耕地占補(bǔ)變化-耕地要素投入數(shù)量/質(zhì)量變化-糧食全要素生產(chǎn)率變化”的邏輯結(jié)構(gòu)，影響耕地投入數(shù)量和質(zhì)量變化，進(jìn)一步影響糧食全要素生產(chǎn)率變化。

耕地斑塊破碎度對(duì)東北三省糧食全要素生產(chǎn)率具有負(fù)向影響，且通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，耕地斑塊破碎度每提高100%，東北三省糧食全要素生產(chǎn)率損失9%。這表明，農(nóng)村定居點(diǎn)和城市建設(shè)用地的不斷擴(kuò)展和交通網(wǎng)絡(luò)的快速擴(kuò)張，導(dǎo)致其他土地利用類(lèi)型對(duì)耕地嵌入式占領(lǐng)，耕地破碎程度不斷提高，阻礙機(jī)械設(shè)備和規(guī)?；r(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣，不利于糧食的集約化生產(chǎn)，這將不可避免地對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率造成損失。耕地斑塊聚合度對(duì)東北三省糧食全要素生產(chǎn)率有顯著正向影響，耕地斑塊聚合度每提高100%，東北三省糧食全要素生產(chǎn)率提高65%。東北三省是我國(guó)糧食機(jī)械化生產(chǎn)發(fā)展最好的地區(qū)之一，提高耕地斑塊聚合度能夠改善耕地機(jī)械化生產(chǎn)的條件，集約化生產(chǎn)可以減少單位面積耕地生產(chǎn)要素的投入，進(jìn)而提高糧食全要素生產(chǎn)率。耕地景觀變化影響規(guī)模經(jīng)營(yíng)狀況及勞動(dòng)力、機(jī)械等要素投入的利用效率，進(jìn)而影響糧食全要素生產(chǎn)率。

耕地復(fù)種指數(shù)的系數(shù)為正，當(dāng)耕地復(fù)種指數(shù)提高時(shí)，綜合利用耕地的投入能力也提高，對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率具有正向影響，但影響效果較小且未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。耕地復(fù)種指數(shù)反映耕地的利用程度，其提高意味著耕地利用的內(nèi)在動(dòng)力為追求耕地產(chǎn)出最大化，降低意味著耕地利用的重要性下降，由追求土地生產(chǎn)率轉(zhuǎn)化為追求勞動(dòng)生產(chǎn)率或資本生產(chǎn)率，并相應(yīng)減少對(duì)耕地的投入，因此其不但受水熱等自然條件影響，還受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)比較利益的影響，在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展地區(qū)，耕地復(fù)種指數(shù)可能下降。受自然環(huán)境等條件限制，東北三省屬于耕地復(fù)種指數(shù)相對(duì)較低的地區(qū)，其耕地復(fù)種指數(shù)變化相對(duì)較小。

3 結(jié)論與建議

本研究基于土地利用/土地覆被變化（LUCC）遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，應(yīng)用GIS 軟件提取2000、2005、2010 年和2015 年耕地利用格局變化數(shù)據(jù)，同時(shí)運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型估算了2000、2005、2010年和2015年?yáng)|北三省市域糧食全要素生產(chǎn)率。基于耕地利用格局變化分析和糧食全要素生產(chǎn)率測(cè)算，從耕地利用格局變化的角度選取指標(biāo)，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型定量研究耕地利用格局變化對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的影響，得出如下結(jié)論：

（1）東北三省耕地資源豐富，耕地利用格局變化明顯表現(xiàn)出受水源限制的特征，多分布于三江平原、松嫩平原和遼河平原，東北三省耕地利用格局變化時(shí)空異質(zhì)性顯著。耕地?cái)?shù)量變化的總體特征是耕地總量增加、耕地的增速降低，時(shí)空異質(zhì)性體現(xiàn)為南減北增、新增耕地重心逐漸北移。近10 年耕地與其他土地利用類(lèi)型之間轉(zhuǎn)換更加活躍，隨著建設(shè)用地?cái)U(kuò)張加速，其以省會(huì)城市為中心向東北部蔓延，呈現(xiàn)出建設(shè)用地侵占耕地的趨勢(shì)。從時(shí)序上來(lái)看，耕地景觀變化相對(duì)較小，而在空間上存在較大差異性，平原地區(qū)斑塊破碎度較小但存在較大波動(dòng)變化，山脈地區(qū)斑塊破碎度相對(duì)較大，耕地斑塊在流域附近具有明顯的聚合趨勢(shì)。

（2）2000、2005、2010 年和2015 年?yáng)|北三省糧食全要素生產(chǎn)率均值分別為0.81、0.78、0.82 和0.83，總體在0.50 到0.90 之間小幅度波動(dòng)變化。糧食全要素生產(chǎn)率高于0.70的市域比例較高，且0.70以上市域比例不斷提高，但糧食全要素生產(chǎn)率總體還存在提升空間，說(shuō)明通過(guò)改善要素的投入規(guī)模、完善糧食政策等外部作用影響因素，東北三省的糧食全要素生產(chǎn)率可得到有效改善。東北三省各市域糧食全要素生產(chǎn)率存在明顯的時(shí)空差異，其空間分布從最初的相對(duì)均勻到局部地區(qū)聚集，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然條件好的市域糧食全要素生產(chǎn)率較高，遼寧省糧食全要素生產(chǎn)率向低值聚集，松嫩平原地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率向高值聚集。

（3）東北三省耕地利用格局變化對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率具有顯著影響，其中耕地轉(zhuǎn)出率和耕地斑塊破碎度與糧食全要素生產(chǎn)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，耕地面積比例、耕地轉(zhuǎn)入率和耕地斑塊聚合度與糧食全要素生產(chǎn)率呈正相關(guān)關(guān)系，耕地復(fù)種指數(shù)對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率具有正向影響，但影響作用不顯著。增加區(qū)域內(nèi)耕地面積的保有量、林地和未利用地向耕地轉(zhuǎn)移以及耕地在河流支干線(xiàn)附近聚集，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?jīng)營(yíng)，有助于糧食全要素生產(chǎn)率的提升。建設(shè)用地對(duì)耕地的嵌入式占用導(dǎo)致耕地細(xì)碎化程度增加，建設(shè)用地、未利用地等補(bǔ)充為耕地會(huì)降低耕地質(zhì)量，在一定程度上會(huì)抵消生產(chǎn)要素投入增加對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。

東北三省作為我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)，在糧食安全保障方面發(fā)揮著重要作用，基于本研究結(jié)果，提出以下建議：

（1）加大耕地保護(hù)力度，加強(qiáng)基本農(nóng)田保護(hù)，要嚴(yán)格按照“占多少補(bǔ)多少、占優(yōu)補(bǔ)優(yōu)”的原則對(duì)不同類(lèi)型土地進(jìn)行合理配置，加大執(zhí)法力度，打擊“占優(yōu)補(bǔ)劣、占多補(bǔ)少、非法侵占耕地”等行為，保證區(qū)域內(nèi)耕地保有量，提高耕地規(guī)模化生產(chǎn)水平。

（2）在完善耕地流轉(zhuǎn)和規(guī)模化經(jīng)營(yíng)的基礎(chǔ)上，嚴(yán)格規(guī)劃耕地利用格局，避免其他土地利用類(lèi)型對(duì)耕地嵌入式占用、建設(shè)用地?zé)o序擴(kuò)張引起耕地細(xì)碎化。

（3）持續(xù)開(kāi)展土地整理，提高耕地聚合度，持續(xù)走集約化、合作化道路發(fā)展農(nóng)業(yè)，在保證耕地有效數(shù)量的同時(shí)，提高耕地利用格局的集聚性和合理性，促進(jìn)糧食全要素生產(chǎn)率的提升，保障糧食安全。