我国粮食安全脆弱性时空变化分析

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摘要：摘要：【目的】对我国粮食安全脆弱性指数进行测算，明确我国粮食安全脆弱性时空变化及重心转移路径，为提高我国粮食安全水平、降低粮食安全脆弱性提供参考依据。【方法】基于综合指数法测算20002018年我国粮食安全脆弱性指数，运用GIS分析工具分析其空间变化

　　摘要：【目的】对我国粮食安全脆弱性指数进行测算，明确我国粮食安全脆弱性时空变化及重心转移路径，为提高我国粮食安全水平、降低粮食安全脆弱性提供参考依据。【方法】基于综合指数法测算2000—2018年我国粮食安全脆弱性指数，运用GIS分析工具分析其空间变化和重心运动轨迹。【结果】从时间来看，我国粮食安全脆弱性指数呈下降态势，表明我国粮食安全性越来越高，抵抗风险能力越来越强。从空间来看，2000年我国粮食安全低脆弱性地区主要分布在东部和南部地区，较高脆弱性地区主要处于中部地区，高脆弱性地区主要是内蒙古和西藏两地;2005年我国粮食安全脆弱性呈现中、高脆弱性地区增加，较高脆弱性地区降低的空间特点;2010年粮食安全脆弱性变化相对较大的省份是四川和上海两地;2015和2018年粮食安全脆弱性空间变化趋于稳定，主要表现在较低风险区主要集中在东北、江浙及四川等地，中脆弱性主要集中在中部和西南地区，较高脆弱性主要集中在京津翼、云贵及西北地区。从重心转移路径来看，较低脆弱性和中脆弱性路径变化相对较大，较高和高脆弱性路径变化相对较小，重心相对集中。【建议】强化灾害预警功能建设，加大灾后重建工作力度;多渠道提高农户收入，降低农户与非农户之间的工资差额，提高農民生产积极性;争取政策扶持，加大农业机械化投入，以科技提升农业机械化水平;持续扩大粮食消费需求量，建立符合地方实情的粮油质量标准体系和粮食生产体系。

　　关键词： 粮食安全;脆弱性;时空变化;重心转移

　　引言

　　【研究意义】粮食是人类生存与发展的基础，粮食安全已纳入国家战略，在世界贸易摩擦不断加剧的新形势下，保障国家粮食安全是长期而艰巨的任务(高延雷等，2019)。粮食安全受自然、社会和经济因素的综合影响，一方面，我国是人口大国，农业生产条件复杂，且随着城镇化的发展，农地非农化现象日益严重，粮食安全面临极大威胁(彭锁，2019);另一方面，农地非农化带来的巨大经济效益反作用于农业生产，提高粮食产量，保障粮食安全。从人地耦合系统的视角来看，脆弱性是指自然、社会、经济和环境因素共同决定的系统对其过程胁迫的易损性，以及系统在受到破坏和伤害后的恢复能力，主要取决于系统的暴露性、敏感性和适应性3个要素(李文龙等，2018)。因此，将粮食安全与脆弱性结合研究粮食安全脆弱性，对提高我国粮食安全水平、降低粮食安全脆弱性有重要的现实意义。【前人研究进展】粮食安全一直是国内学者研究的重点领域(李俊高等，2019)，主要集中在粮食安全脆弱性的评价、驱动机制、政策建议及单一因素对粮食安全脆弱性的影响。公茂刚和王学真(2009)以发展中国家为例，分析发展中国家粮食安全脆弱性的原因，认为自然灾害、战乱冲突等是导致粮食安全脆弱性的主要原因;刘杰(2013)认为气候变化对粮食安全脆弱性的影响较大;方修琦等(2014)以气候变化直接影响粮食生产水平为起点，分析得出耕地、人口、政策及外来势力均会对气候变化的影响起放大或抑制的作用，气候变化影响的驱动—响应关系不能归结为简单的因果关系;蔡文香等(2015)认为我国粮食安全脆弱性应通过加强对各类气象灾害的预防和防御、加大对粮食生产的补贴力度等方式提高粮食安全水平;姚成胜等(2019)认为我国粮食安全系统脆弱性的主要驱动因子是人均GDP、城镇化水平和城乡居民人均可支配收入。【本研究切入点】目前针对粮食安全脆弱性的研究主要为粮食安全脆弱性时间变化的评价分析，而空间变化最能展现粮食安全脆弱性区域差异(李洁等，2012)，关于此方面鲜见报道。【拟解决的关键问题】在建立粮食安全脆弱性评价指标体系基础上，分析我国2000—2018年粮食安全脆弱性的时间变化，进一步研究2000、2005、2010、2015和2018年4个年份粮食安全脆弱性的空间变化，并运用GIS平均中心功能，分析粮食安全脆弱性18年间的重心转移路径及时空变化状况，为提高粮食安全管理提供理论参考。

　　1 数据来源及研究方法

　　1. 1 研究方法

　　1. 1. 1 变异系数法 变异系数法是直接利用各项指标所包含的信息得到指标权重的客观赋权法(何学敏等，2019)，本研究在选取指标时，由于各指标所表述内容不一致，为缩小各指标的差异性，故选取该方法。计算步骤如下：

　　(1)无量纲处理。通过离差标准化进行数据处理。

　　式中，X'ij为标准化处理后的数据;Xij、Xmax和Xmin分别为实际值、最大值和最小值。若指标为正向时，采用公式①，若指标为负向时，采用公式②。

　　(2)求指标的平均数Xij和标准差Sij。

　　(3)计算各项指标的变异系数Vij和权重Wij。

　　1. 1. 2 综合指数法 综合指数法指在确定指标权重的基础上，将其与标准化的数值进行相乘得到所需要的结果，以期能够反映出特定系统的整体状况(刘圆圆和滕健，2011)。计算公式如下：

　　1. 2 指标体系构建及数据来源

　　本研究数据均来源于2000—2018年的《中国统计年鉴》和《国民经济和社会发展统计公报》。基于科学性、时效性、数据可获取性并结合相关文献(方修琦等，2014)，从暴露程度、敏感性及适应能力3个系统分析，并结合每个系统压力—状态—响应准则层确定粮食安全脆弱性评价指标体系(表1)。其中，暴露程度是指系统遭受的各种压力和冲击;敏感性是指系统受到的正面或者负面影响的程度;适应能力是指系统能够处理、适应协调及从胁迫造成的后果中的恢复能力。

　　首先，从暴露程度来看，2000年以来，我国城镇化发展不断加速，农地非农化现象严重，大量的水资源、土地、劳动力等农业生产要素流向城鎮和非农业，因而，农业生产面临一定的威胁;其所表现出来的则是在农业生产中粮食不足的发生率及农作物的成灾率，粮食供给产生较大压力，最直接的表现是当年农产品产量，因此，暴露程度指标压力层选取人均耕地面积、人均粮食播种面积及单位农用化肥施用量3项指标，状态指标包括粮食不足发生率和农作物成灾率2项指标，响应指标主要包括农产品产量1个指标。

　　其次，从敏感性来看，在经济发展的过程中，非农业比例不断上升，非农人员工资水平明显高于农业人员，因而人们更愿意从事非农业产业，进而引起农业从业人口和农业产值的变化，在此压力下，势必也会影响粮食类价格指数和农户类的平均工资水平，最直接的变化则是恩格尔系数的变化，因此，敏感性压力指标包括农业从业人口、农业产值占总产值比例及人均粮食占有量3项指标;状态指标包括粮食类居民消费价格指数和从事农业生产农户平均年工资2项指标。

　　最后，从适应能力来看，为保障粮食供给稳定，国家会增加对粮食生产的支出和扶持力度，农户也会做出相应变化，在此变化下，农业生产条件有所改善，因而也会促使人们购买能力的变化，适应能力系统压力指标包括农田水利基本设施规模和农资投入量、人为投入对环境变化认识及适应能力2项指标;状态指标包括农业机械化水平和有效灌溉率2项指标;响应指标包括人们通过购买粮食适应粮食短缺的能力1项指标。

　　推荐阅读：《粮食科技与经济》(双月刊)创刊于1976年，由湖南省粮食经济科技学会、中诸粮管理总公司湖南分公司主办。

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