四川省农业绿色发展效率与粮食安全水平的耦合协调性研究
(中共四川省委党校, 成都 610072)
摘要: 推进农业绿色发展, 加速农业现代化进程是保障粮食安全的必然要求。本文基于2012年至2022年四川省市 (州) 级面板数据, 考察四川省农业绿色发展效率与粮食安全水平以及两者之间耦合协调关系。研究结果表明: 一是农业绿色发展效率呈环状, 由成都市为中心依次向外增加; 二是粮食安全水平除成都市外, 其余城市粮食安全水平均呈现上升趋势; 三是二者耦合协调度与粮食安全指数波动水平大致保持一致, 且耦合协调度呈现逐年上升, 但增速却呈现放缓趋势。提升四川农业绿色发展效率和粮食安全水平需要积极落实“藏粮于地”原则, 注重对耕地的保护; 积极落实“藏粮于技”原则, 注重依靠科技创新、技术应用等方式增强农业技术对农业绿色发展的支撑力度, 巩固粮食安全生产根基; 需要建立新的激励机制, 调动农民种粮积极性, 切实解决“谁来种粮”问题; 充分发挥“有效政府”作用, 加强政府在农业绿色发展过程中的有效监管。
DOI: 10.48014/fcss.20241020001
引用格式: 严红, 邹坦坦. 四川省农业绿色发展效率与粮食安全水平的耦合协调性研究[J]. 中国社会科学前沿, 2024, 1(4): 62-73.
文章类型: 研究性论文
收稿日期: 2024-10-20
接收日期: 2024-12-02
出版日期: 2024-12-28
1 引言
粮食安全是事关人类生存的根本性问题，《“十四五”规划和 2035年远景目标纲要》首次将粮食安全纳入五年规划体系，并将其置于能源安全、金融安全之前，充分体现了我国对粮食安全的高度重视。2023年我国粮食总产量高达13908.2亿斤，连续九年稳定在1.3万亿斤以上，多年以来粮食供给保持稳定。但随着城镇化水平的不断提高、粮食消费水平提升以及农业生产环境恶化，粮食安全面临越来越严峻的挑战，诸如粮食供需缺口扩大、粮食产量增长乏力等问题在未来很长一段时间内将对我国实现粮食安全目标造成不利影响，粮食安全的可持续保障仍有很长的一段路要走。
作为十三个粮食主产区之一，2023年四川省粮食总产量为718.76亿斤，粮食总产量占西部地区粮食总产量的20%，占全国粮食总产量的5.24%，其粮食生产能力对于我国粮食安全体系建设意义重大。我国的粮食安全目标基于大食物观、大粮食观设定。因此，粮食安全不仅是粮食总量安全，也包括粮食结构安全与粮食质量安全。在绿色发展理念指引下，粮食安全也意味着农业绿色发展的可持续，粮食安全具有了更深刻的绿色可持续内涵。实现粮食安全与农业绿色发展并行不悖。在此背景之下，分析研判四川省粮食安全与农业绿色发展的现实特征，客观剖析其耦合协调性，探索其相互影响机制，对于推进二者协同发展、实现高水平粮食安全具有重要的理论意义与现实意义。
2 机理分析
农业绿色发展是指在资源环境可承受范围内，实现资源高效利用、生态保护、环境友好及绿色产品供应，促进人与自然和谐共存的新发展模式[1]。在大食物观、大粮食观下，粮食安全内涵更加丰富，不再局限于数量上，而在质量、结构以及人们消费能力上都提出了更高的要求。农业绿色发展与粮食安全之间存在非常紧密的联系。
农业绿色发展有助于促进粮食安全。一是农业绿色发展有助于环境可持续性。农业具有先天的脆弱性，农业生产与生态环境友好具有天然一致性[2]。传统农业生产模式强调增产保量，农药化肥的大量使用以及其他对环境不友好的生产方式，将农业生产与生态环境割裂开来，严重污染农业生态环境，与可持续保障粮食安全目标背道而驰。在绿色发展理念指引下，农业绿色发展促进农业资源合理高效利用[2]。具体来看，农业绿色发展要求投入要素绿色环保、效率提升。水、土地等自然资源要素合理化使用，化肥农药等生产资料减量化使用，通过保障水资源安全可持续以及提高土地自我恢复能力，以此促进农业生态环境可持续，进而推动粮食安全目标的实现。二是农业绿色发展有助于提高生产效率。农业绿色发展将催生绿色环保的生产技术和农业生产管理方式的变革，提高农业生产系统的整体效率。农业生产技术的提升，有助于促进种植结构合理化[3]，有助于培育一批高产、优质、绿色、抗逆的新品种，能有效提升粮食作物的产量和品质[4]。同时，通过大数据、人工智能、物联网等新一代科学技术赋能农业绿色生产[5]，实现数字农业、精准农业、集约农业，提升农业经营规模，不断提高农业生产效率[6]，促进粮食安全水平提高。三是农业绿色发展有助于加强市场激励。绿色产品对绿色消费具有显著正向影响[7]。一方面，农业绿色发展有利于提高居民对粮食消费绿色健康认识，提高对绿色健康食品的需求，将激励食品产业中的生产者选择绿色健康粮食作为原材料，从而扩大绿色健康粮食生产者的收入，提高农业生产投入积极性，扩大生产规模，提高粮食产量。另一方面，在市场作用下，多样化种植能够带来经济效益的增加，同时降低单一作物的风险[8]，这与保障粮食结构安全不谋而合。
粮食安全有助于倒逼农业绿色发展。一是粮食安全促进资源环境保护。粮食生产与自然环境息息相关[9]，粮食安全的实现需要资源高效利用，包括水、土地等自然资源以及农业投入品等。而传统粗放型的生产方式不利于生物多样性，环境的破坏使粮食生产环境面临的挑战日益严峻，粮食产量增长乏力、质量问题严峻，不利于粮食安全目标的实现。因此，为保障粮食安全亟须提高资源利用效率，减少环境污染和资源浪费，进而推动农业绿色发展。二是粮食安全促进农业技术创新。传统农业依赖化肥农药等大量投入以提高产量，但这些要素投入所带来的边际产出却在递减。同时，由于传统农业生产模式所造成环境退化和生态失衡的负面影响，这种递减趋势变得更加显著，不利于粮食安全目标的实现。为了保障粮食安全，通过科技创新，以数字经济赋能农业生产，以绿色环保技术实现农业生产与环境保护兼而有之的农业绿色发展模式，实现农业现代化。三是粮食安全提升绿色消费意识。随着城镇化的推进，人民生活水平不断提高，对绿色食品的消费意识也在不断加强，使粮食的需求从总量需求转为总量、质量、结构需求，农业生产面临结构性调整。通过发展绿色农业、有机农业、规模农业，提高农产品质量水平和单产能力[10]，满足市场对绿色健康、多样化农产品的需求，将会促进农业绿色发展。
农业绿色发展与粮食安全存在协同效应，二者之间能够实现相互促进[11]。一方面，农业绿色发展强调环境可持续性，通过减少化肥和农药使用、合理利用水土资源，保护农业生态环境，确保长期的粮食生产能力。绿色农业还推动生产技术革新和管理方式改进，提高作物产量与品质，借助大数据、人工智能等现代科技实现精准高效生产，进一步增强农业生产效率。此外，绿色农产品满足消费者对健康食品的需求，激发市场对绿色粮食生产的积极性，增加农民收入，并通过多样化种植降低风险，优化粮食结构。这样，在经济激励和生态效益两方面共同促进粮食安全。另一方面，实现粮食安全要求高效利用水、土地等自然资源，减少资源浪费和环境污染，这直接促进了资源的可持续管理和环境保护。同时，为克服传统农业生产模式中化肥农药使用带来的边际产出递减及其环境负面影响，科技创新成为关键。通过数字经济赋能和绿色环保技术的应用，可以实现生产与环保并重的现代农业。此外，随着生活水平提高，消费者对绿色健康食品的需求日益增长，促使农业生产向绿色、有机方向转型，以满足市场对高质量多样化农产品的需求。因此，保障粮食安全不仅有助于提升农业资源利用效率和技术创新，还增强了绿色消费意识，从而全方位推动农业绿色发展。
3 研究方法与数据来源
3.1 研究方法
3.1.1 农业绿色发展效率测度
(1)指标选取
基于本文研究目的，借鉴肖华堂和薛蕾[12]、韩建军和杨雅冰[13]以及邓毛颖等[14]等成果的基础上，选取以下相关变量作为农业投入指标:(1)劳动力投入指标，采用农林牧渔从业人员(万人)进行衡量。(2)土地投入指标，采用农作物播种面积(万公顷)进行衡量。(3)农业机械动力投入指标，采用农业机械总动力(万千瓦)进行衡量。(4)灌溉效率指标，采用有效灌溉面积(千公顷)进行衡量。(5)水资源投入指标，采用农业用水量(亿立方米)进行衡量。
选取以下相关变量作为农业产出指标:(1)期望产出，采用农林牧渔总产值(亿元)、肉类总产量(万吨)、蔬菜总产量(万吨)、农村居民纯收入(元)进行衡量。(2)非期望产出，采用化肥施用量(万吨)进行衡量。
(2)测度方法
本文借鉴张晨旗和姜娟[15]，采用SBM-DEA模型测度农业绿色发展效率。假设有n个决策单元，每个决策单元有m个投入和q1个期望产出与q2个非期望产出，ρ代表决策单元“o”的效率，其取值范围为[0，1]。模型中非期望产出表示为b。此时，
=0，
=0且
=0对于特定的决策单元，只有当ρ<1，评估的决策单元被认为是无效率的，其投入变量与产出变量之间需要改善优化。其中XLj、XSj、XPj、XIj、XWj分别代表每一个决策单元所投入的农林牧渔从业人员、农作物播种面积、农业机械总动力、有效灌溉面积、农业用水量;YGj、YTj、YMj、YVj、YEj、YFj分别代表将农林牧渔总产值、粮食总产量、肉类、蔬菜、农村居民纯收入作为期望产出，将化肥施用量作为非期望产出。
(1)
(2)
(3)
(4)
其中，“
”满足弱可处理假设。下标“o”代表要被评估的决策单元，θo是相应的效率值。
表示各松弛变量。
是连接投入和产出的强度变量。
3.1.2 粮食安全水平测度
(1)粮食安全指标体系构建
为全面综合衡量粮食安全水平情况，参考王可山等[16]以及钟钰等[17]，从粮食的产量安全、质量安全、结构安全、消费安全、资源安全等五个维度出发，构建粮食安全综合评价指标体系(表1)
(2)测度方法
鉴于表2中的各项指标具有不同的单位和量级，为了确保分析的一致性和准确性，需要对这些指标实施标准化处理。由于部分指标为正向指标，即对粮食安全有正面促进作用，其数值越大，对提升粮食安全水平的作用就越明显，而另一部分指标为负向指标，其影响方向与正向指标相反。因此，本文分别采取相应的如下标准化方法:
正向指标的标准化公式为:
(5)
负向指标的标准化公式为:
(6)
在上述公式中，xij为第i个评价指标中第j个数值的原始值。max(xij)、min(xij)分别代表第i个评价指标中第j个数值原始值的最大值与最小值，其中，i=1，2，3，…，m，m代表评价指标的总数;j=1，2，3，…，n，n代表样本总量。Yij为第i个评价指标中第j个数值的标准化处理结果。
表1 四川省粮食安全评价指标
Table 1 Sichuan Province food security evaluation indicators
|
系统层 |
指标层 |
属性 |
单位 |
权重 |
|
产量安全 |
有效灌溉面积占比 |
+ |
% |
0.1216 |
|
|
亩均农业机械总动力 |
+ |
万千瓦 |
0.169301 |
|
|
人均年末耕地面积 |
+ |
公顷 |
0.056 |
|
|
人均粮食总产量 |
+ |
吨 |
0.071423 |
|
质量安全 |
亩均化肥施用量 |
- |
吨 |
0.05777 |
|
|
人均农林水事务支出 |
+ |
元 |
0.180104 |
|
结构安全 |
非粮食播种面积占比 |
- |
% |
0.035028 |
|
|
非农经济占比 |
- |
% |
0.025319 |
|
|
人均肉类 |
+ |
吨 |
0.032415 |
|
|
人均蔬菜 |
+ |
吨 |
0.052962 |
|
消费安全 |
人口自然增长率 |
- |
% |
0.018727 |
|
|
城镇化率 |
- |
% |
0.0297 |
|
|
CPI |
- |
% |
0.016944 |
|
|
农村居民纯收入 |
- |
元 |
0.023686 |
|
资源安全 |
亩均农业用水量 |
- |
立方米 |
0.01365 |
|
|
复种指数 |
+ |
次 |
0.095343 |
注:数据来源于《四川省统计年鉴》
信息熵权法是基于各指标所包含的信息量的多少来确定权重的，若某指标信息量包含较多，则其权重较大，结果较为客观，因此，本文在上述基础上采用信息熵权法确定各个指标的权重，具体公式如下:
(7)
(8)
(9)
式(1)至式(3)中:Pij为第i个评价对象第j个指标的指标权重;Ej为信息熵;Wj为指标权重。
3.1.3 农业绿色发展效率与粮食安全水平的耦
合协调性测度
(1)耦合度模型
本文引入耦合度模型和耦合协调度模型来考察农业绿色发展效率与粮食安全水平两个维度的互动发展水平。其相应的耦合度模型为:
(10)
其中，u1，u2分别代表农业绿色发展效率与粮食安全水平;k为调节系数，k∈[2，5]，本文取值为2;C2代表两个指标的耦合度，C2∈[0，1]，其数值越大，表明耦合程度越高。
(2)耦合协调度模型
由于耦合度只能表示不同维度之间的耦合紧密关系，对维度之间的相互作用强度和作用方向并不能有效反映，即无法反映本文中农业绿色发展效率和粮食安全水平之间相互作用的质量和协同效应。因此，本文进一步采取耦合协调度指数D来衡量二者之间存在的相互作用质量与协同效应。
(11)
(12)
其中，D代表耦合协调性，T代表两个系统的综合评价指数，用于反映二者的整体状况;α，β均为待定系数，用于衡量农业绿色发展效率与粮食安全水平的重要程度，且α+β=1，本文认为二者同等重要，所以α、β均取值1/2。
3.2 数据来源
本文基于2012年至2022年四川省各市的面板数据，如无特别说明，该数据均来自目标年份统计年鉴，包括《中国统计年鉴》、《四川省统计年鉴》以及四川省各市统计年鉴。考虑个别指标数据存在缺失，本文采用移动加权平均法对个别缺失指标数据进行估计，以尽可能真实、完整地测度四川省农业绿色发展效率与粮食安全水平及其耦合协调度。为进一步分析二者耦合协调的区域异质性，本文进一步对四川省五大区域展开分析。
4 结果分析
4.1 农业绿色发展效率分析
根据上述方法，本文测算出2012年至2022年四川省各市(州)的农业绿色发展效率，具体结果详见表2。
从四川省整体来看，少数市(州)城市农业绿色发展效率在2012年至2022年期间均为1，大多数市(州)城市的农业绿色发展效率小于1。除成都市和农业绿色发展效率均为1的市(州)城市外，其余市(州)城市的农业绿色发展效率均呈上升趋势，有个别市(州)城市从无效率转变为有效率。
从五大经济区来看，成都平原经济区内的地级市除少数年份外，其余多数年份为无效率，如德阳市与资阳市有多个年份为有效率，其中成都市的表现相对较低且波动较大。川南经济区中除自贡市在2012年至2015年以及内江市在2013年为无效率外，其余年份、其余地级市均为效率。川西北生态示范区之中，阿坝州与甘孜州相比，阿坝州的效率明显较低，2012年至2022年为无效率，甘孜州则始终保持有效率。攀西经济区中的攀枝花和凉山州的农业绿色发展均无效率。
从市(州)来看，成都市、绵阳市、遂宁市、乐山市、眉山市、雅安市、阿坝州、攀枝花市、凉山州为无效率外，其余市(州)大致表现为有效率。其中农业绿色发展无效率市(州)中，除成都市外，其余市(州)农业绿色发展效率皆表现为逐年上升趋势。
针对以上结果，可能的原因如下:随着人口的增加，城市化率的不断提高，粮食需求不断上涨，投入产出效率逐渐下降。因此，在城镇化率高、常住人口多的城市出现农业绿色发展效率逐年降低的情况。其中，成都市最为显著，作为四川省省会城市，2022年底成都市城镇化率为79.89%，常住人口为2119.2万，农业技术横纵向应用程度远高于四川省其他城市，随着粮食需求的进一步上涨，农业生产要素边际投入与粮食边际产出不匹配程度加深。因此，农业绿色发展效率指数从2012年0.614下降到2022年的0.486。而四川省其他市(州)城市在农业技术横纵向应用方面仍有很大的上升空间。因此，除成都等个别城市之外，其余城市农业绿色发展效率大致呈现逐年上升态势。
表2 四川省农业绿色发展效率指数
Table 2 Agricultural green development efficiency index of Sichuan Province
|
经济区 |
地区/年份 |
2012 |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
|
成都平原经济区 |
成都市 |
0.614 |
0.605 |
0.577 |
0.640 |
0.542 |
0.543 |
0.539 |
0.539 |
0.460 |
0.473 |
0.486 |
|
|
德阳市 |
1.00 |
1.00 |
1.00. |
1.00 |
1.00 |
1.00. |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
|
|
绵阳市 |
0.629 |
0.644 |
0.662 |
0.704 |
0.693 |
0.699 |
0.700 |
0.694 |
0.684 |
0.695 |
0.723 |
|
|
遂宁市 |
0.818 |
0.866 |
0.854 |
0.763 |
1.00 |
0.822 |
0.819 |
0.826 |
0.764 |
0.769 |
0.765 |
|
|
乐山市 |
0.494 |
0.506 |
0.514 |
0.509 |
0.504 |
0.521 |
0.539 |
0.537 |
0.524 |
0.525 |
0.521 |
|
|
眉山市 |
0.527 |
0.523 |
0.514 |
0.510 |
0.510 |
0.529 |
0.535 |
0.549 |
0.555 |
0.549 |
0.552 |
|
|
雅安市 |
0.314 |
0.309 |
0.296 |
0.285 |
0.285 |
0.294 |
0.292 |
0.294 |
0.308 |
0.305 |
0.308 |
|
|
资阳市 |
0.788 |
0.766 |
0.742 |
0.744 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
|
川南经济区 |
自贡市 |
0.777 |
0.812 |
0.797 |
0.762 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
|
|
泸州市 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
|
|
内江市 |
1.000 |
0.873 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
|
|
宜宾市 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
|
川东北经济区 |
广元市 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
0.831 |
0.848 |
1.000 |
1.000 |
0.810 |
0.797 |
0.817 |
|
|
南充市 |
1.000 |
1.000 |
0.738 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
|
|
广安市 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
0.927 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
|
|
达州市 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
|
|
巴中市 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
0.831 |
0.848 |
1.000 |
1.000 |
0.810 |
0.797 |
0.817 |
|
川西北生态示范区 |
阿坝藏族自治州 |
0.232 |
0.231 |
0.230 |
0.229 |
0.232 |
0.245 |
0.244 |
0.244 |
0.242 |
0.246 |
0.255 |
|
|
甘孜藏族自治州 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
1.000 |
|
攀西经济区 |
攀枝花市 |
0.341 |
0.351 |
0.356 |
0.396 |
0.397 |
0.405 |
0.401 |
0.408 |
0.405 |
0.399 |
0.394 |
|
|
凉山彝族自治州 |
0.526 |
0.570 |
0.578 |
0.592 |
0.606 |
0.610 |
0.614 |
0.611 |
0.613 |
0.608 |
0.616 |
4.2 粮食安全指数分析
从四川省整体来看，四川省各市(州)2012至2022年的粮食安全指数变化幅度各异，但大多数城市的粮食安全指数保持在0.3至0.45之间。四川省各市(州)除成都市粮食安全指数呈波动趋势外，其余城市皆呈普遍上升趋势。
从五大经济区来看，成都平原经济区2012年至2022年平均粮食安全指数总体呈现波动状态，平均粮食安全指数约为0.34。川南经济区与川东北经济区的粮食安全指数普遍呈现上升趋势，尤其是内江市、宜宾市、广元市、达州市的增长更加突出，平均粮食安全指数分别约为0.339和0.335。川西北生态示范区与攀西经济区粮食安全指数均呈现上升趋势，平均粮食安全指数分别约为0.498和0.407。
从市(州)来看，2012年至2022年中，攀枝花市和甘孜州具有较高的粮食安全指数，而成都市粮食安全指数最低。四川省各市(州)除成都市外，其余市(州)粮食安全指数均呈逐年上升趋势。
五大经济区中，平均粮食安全指数由高到低分别是川西北生态示范区、攀西经济区、成都平原经济区、川南经济区、川东北经济区，对于川西北生态示范区平均粮食安全指数最高，而川东北经济区平均粮食安全指数最低，本文从人口和经济视角给出解释。从需求角度出发，相较于川西北生态示范区而言，川东北经济区人口更多，2022年川西北生态示范区常住人口为192.6万人，川东北经济区常住人口为1907.1万人，常住人口规模是其近10倍，因此粮食消耗也就更大。从供给角度出发。一方面，川东北经济区平均城镇化率为48.85%，川西北生态示范区平均城镇化率为37.24%，川东北经济区城镇化率远高于川西北生态示范区。伴随着城镇化的推进，农业用地转换成非农用途，导致粮食总产量增速被抑制，甚至是负增长。另一方面，城镇化的推进、务农利润的逐年降低，导致务农人数的减少，同时技术创新和普及程度较低，进一步导致粮食供给与粮食需求的缺口扩大。成都平原经济区人口全省第一，城镇化率也全省第一，而其平均粮食安全指数却排全省第二，本文从技术、人力资本视角给出以下可能的原因，成都平原经济区经济基础较其他经济区更加雄厚，由经济基础决定的上层建筑，例如鼓励技术创新的制度、促进技术普及应用机制以及人力资本培育方面，都远优于其他四大经济区，因此成都平原经济区的粮食产出能力较强。
市(州)中，其他市(州)粮食安全指数均呈现上升趋势，成都市粮食安全指数却呈现波动下降趋势。本文给出的原因如下:一是粮食需求不断上升。城镇化率的不断提高，粮食需求不断增大所导致的粮食安全指数呈下降趋势;二是成都市面临“谁来种粮”严峻问题。2010年至2022年，成都农村居民家庭可支配收入从7129元上升到30931元，而农业收入从1288元增长至1633元，仅增加345元，占农村居民家庭可支配收入的比重从18.07%下降至5.28%。常住人口中的乡村人口从2010年的481.30万人下降至2022年的427.70万人，占常住人口的比重由34.24%下降至20.11%，该比重的显著下降在一定程度上造成农业用地的撂荒，制约着成都市粮食安全水平的提高:三是粮食供需缺口扩大。2010—2022年，成都市粮食产量稳定在210万吨左右，但粮食消费量却从579.31万吨上升到877.07万吨，粮食供需缺口从373.83万吨上升到650.08万吨，对外依存度从64.53%上升到74.12%。目前，成都市粮食自给率仅还不到3成。
表3 四川省粮食安全指数
Table 3 Food security index of Sichuan Province
|
经济区 |
地区/年份 |
2012 |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
|
成都平原经济区 |
成都市 |
0.282 |
0.288 |
0.299 |
0.295 |
0.286 |
0.304 |
0.297 |
0.292 |
0.288 |
0.263 |
0.250 |
|
|
德阳市 |
0.300 |
0.303 |
0.316 |
0.321 |
0.314 |
0.307 |
0.305 |
0.299 |
0.340 |
0.357 |
0.361 |
|
|
绵阳市 |
0.352 |
0.371 |
0.385 |
0.391 |
0.387 |
0.398 |
0.401 |
0.398 |
0.422 |
0.427 |
0.417 |
|
|
遂宁市 |
0.303 |
0.310 |
0.320 |
0.326 |
0.333 |
0.339 |
0.343 |
0.336 |
0.343 |
0.354 |
0.354 |
|
|
乐山市 |
0.310 |
0.320 |
0.323 |
0.329 |
0.320 |
0.320 |
0.316 |
0.313 |
0.326 |
0.335 |
0.334 |
|
|
眉山市 |
0.317 |
0.317 |
0.323 |
0.327 |
0.331 |
0.330 |
0.332 |
0.332 |
0.342 |
0.351 |
0.345 |
|
|
雅安市 |
0.361 |
0.372 |
0.380 |
0.394 |
0.402 |
0.402 |
0.427 |
0.404 |
0.450 |
0.466 |
0.467 |
|
|
资阳市 |
0.269 |
0.271 |
0.275 |
0.275 |
0.273 |
0.293 |
0.300 |
0.298 |
0.322 |
0.334 |
0.335 |
|
川南经济区 |
自贡市 |
0.281 |
0.292 |
0.300 |
0.304 |
0.300 |
0.303 |
0.334 |
0.334 |
0.368 |
0.383 |
0.385 |
|
|
泸州市 |
0.344 |
0.351 |
0.359 |
0.375 |
0.380 |
0.386 |
0.398 |
0.396 |
0.403 |
0.405 |
0.403 |
|
|
内江市 |
0.285 |
0.290 |
0.296 |
0.299 |
0.308 |
0.314 |
0.315 |
0.306 |
0.341 |
0.354 |
0.352 |
|
|
宜宾市 |
0.357 |
0.368 |
0.376 |
0.388 |
0.373 |
0.396 |
0.403 |
0.390 |
0.399 |
0.406 |
0.405 |
|
川东北经济区 |
广元市 |
0.321 |
0.331 |
0.343 |
0.356 |
0.366 |
0.364 |
0.368 |
0.366 |
0.367 |
0.379 |
0.381 |
|
|
南充市 |
0.310 |
0.320 |
0.328 |
0.344 |
0.352 |
0.369 |
0.374 |
0.365 |
0.372 |
0.388 |
0.390 |
|
|
广安市 |
0.281 |
0.280 |
0.286 |
0.295 |
0.303 |
0.304 |
0.311 |
0.303 |
0.325 |
0.339 |
0.336 |
|
|
达州市 |
0.403 |
0.397 |
0.465 |
0.467 |
0.429 |
0.447 |
0.449 |
0.437 |
0.458 |
0.472 |
0.470 |
|
|
巴中市 |
0.279 |
0.286 |
0.297 |
0.308 |
0.315 |
0.375 |
0.327 |
0.312 |
0.364 |
0.379 |
0.377 |
|
川西北生态示范区 |
阿坝藏族自治州 |
0.291 |
0.304 |
0.328 |
0.339 |
0.388 |
0.370 |
0.369 |
0.363 |
0.383 |
0.390 |
0.391 |
|
|
甘孜藏族自治州 |
0.403 |
0.417 |
0.434 |
0.477 |
0.500 |
0.530 |
0.540 |
0.542 |
0.595 |
0.602 |
0.586 |
|
攀西经济区 |
攀枝花市 |
0.397 |
0.429 |
0.443 |
0.472 |
0.507 |
0.504 |
0.576 |
0.584 |
0.591 |
0.618 |
0.581 |
|
|
凉山彝族自治州 |
0.320 |
0.329 |
0.336 |
0.348 |
0.364 |
0.361 |
0.414 |
0.425 |
0.414 |
0.403 |
0.399 |
4.3 耦合协调性分析
为了更清晰地分析粮食安全水平与农业绿色发展效率之间相互促进及协调发展情况。本文主要借鉴廖重斌[18]的方法，采用均匀分段函数法来定义和划分不同耦合协调度的区间和等级，具体见表4。
表4 农业绿色发展效率与粮食安全水平耦合协调性类型划分
Table 4 Classification of coupling coordination types between agricultural green development efficiency and food security levels
|
耦合协调性D |
类型 |
耦合协调性D |
类型 |
|
0~0.1 |
极度失调 |
0.5001~0.6 |
勉强协调 |
|
0.1001~0.2 |
严重失调 |
0.6001~0.7 |
初级协调 |
|
0.2001~0.3 |
中度失调 |
0.7001~0.8 |
中级协调 |
|
0.3001~0.4 |
轻度失调 |
0.8001~0.9 |
良好协调 |
|
0.4001~0.5 |
濒临失调 |
0.9001~1 |
优质协调 |
根据上述表2、表3，计算出2012年至2022年期间，四川省五大经济区农业绿色发展效率与粮食安全水平之间的耦合协调度及类型，因篇幅原因，本文只列出典型年份数据(见表5)
从四川省整体来看，2012年市(州)的农业绿色发展效率与粮食安全水平的耦合协调类型均处于中度失调与轻度失调区间，其中9座城市处于中度失调，有10座城市处于轻度失调。2017年市(州)的农业绿色发展效率与粮食安全水平的耦合协调类型处于中度失调、轻度失调、濒临失调、勉强协调，其中 4座城市处于中度失调，10座城市处于轻度失调，3座城市处于濒临失调，2座城市处于勉强协调。2022年市(州)的农业绿色发展效率与粮食安全水平的耦合协调类型仍处于中度失调、轻度失调、濒临失调、勉强协调。其中，4座城市处于中度失调，8座城市处于轻度失调，3座城市处于濒临失调，2座城市处于勉强协调。基于上述变化得出，从2012年至2022年期间，四川省整体的农业绿色发展效率与粮食安全水平之间的耦合协调度得到显著提升。
从五大经济区来看。首先，攀西经济区在2012年、2017年、2022年三个时间点上的平均耦合协调度最高，分别为0.359、0.459、0.490，成都平原经济区则最低，分别为0.314、0.338、0.354，而居于第二、第三、第四的分别为川西北生态示范区、川东北经济区、川南经济区，其中川西北生态示范区分别为0.344、0.450、0.488，川东北经济区分别为0.319、0.372、0.391，川南经济区分别为0.317、0.350、0.386。其次，五大经济区的平均耦合协调度增速放缓，即成都平原经济区、川南经济区、川东北经济区、川西北生态示范区、攀西经济区，2012年至2017年的增速分别约为7.64%、10.41%、16.61%、30.81%、27.86%，而2017年至2022年增速分别为4.73%、10.29%、5.11%、8.44%、6.75%。
从市(州)来看，2012年至2022年均处于中度失调到勉强协调之间。除成都外，其余市(州)的耦合协调度均逐年上升。其中甘孜州、攀枝花市表现居于前列，其次是达州市、雅安市、宜宾市、泸州市。而耦合协调度最低的为成都市，2012年为0.282，2017年为0.304，2022年为0.250。大多数市(州)都实现了耦合协调区间的跨越，而遂宁市、乐山市、眉山市、广元市、南充市的耦合协调类型仍停留在轻度失调内，但这些城市的耦合协调度均呈现逐年上升趋势。
农业绿色发展效率与粮食安全水平的耦合协调度增速放缓。从农业绿色发展效率与粮食安全水平本身出发，四川省的农业绿色发展方面普遍做得较好，但粮食安全方面遇到了瓶颈，粮食安全指数增长放缓。本文给出的原因如下:一是供求失衡。四川省粮食总产量分别从2002年全国排名第四，下降到了2012年的第五以及2022年的第九，粮食总量的增加不能满足人口增加以及城镇化提高对其的需要。近年来，四川省在粮食生产方面的增速相对缓慢，这使得四川省的粮食供应与需求之间的差距逐渐拉大。根据2014年至2019年的统计数据，四川省的粮食总产量仅增长了5.23%，相当于每年平均增长率为1.02%。相比之下，同一时期的粮食消费量则增加了10.72%，年均增长率达到了2.06%，需要大量“引粮入川”才能满足粮食供需平衡;二是种粮积极性下降。农村居民总收入中，农业收入增长较慢，占总收入比重逐年降低，而四川省粮食亩均生产成本在2010年至2021年期间，成本增长了98%。农资、土地和人工成本的不断攀升，而粮食价格变化不明显，种粮效益呈现下降趋势。“谁来种粮”成为粮食安全亟须解决的重要难题;三是粮作比例整体呈下降趋势。有学者运用对数平均迪式指数分解法(LMDI)对2014—2019 年期间四川省粮食增产情况及贡献因素进行量化分析，认为耕地面积的变化以及粮食作物种植比例的调整对粮食产量的增长产生负面效果，尤其是粮食作物比例的减少显著影响粮食总产量。此外，耕地面积变动与粮食作物种植比例变化对整个省份粮食增产的不利影响正在逐渐加大[19]。四川省2012年至2022年的粮作比例变化可以分为三种类型，分别为增长、大致不变以及下降，其中泸州市、广元市、巴中市为缓慢增长，成都市、攀枝花市、德阳市、达州市、凉山州为大致不变，其余城市则呈现下降趋势，粮作比重的下降以及四川省2012年至2022年的耕地面积呈现先增后减的趋势，对粮食安全产生重要影响。
表5 四川省农业绿色发展效率与粮食安全水平耦合协调度及类型
Table 5 Coupling coordination degree and types between agricultural green development efficiency and food security levels in Sichuan Province
|
经济区 |
地区/年份 |
2012 |
2017 |
2022 |
|||
|
耦合协调度 |
耦合协调类型 |
耦合协调度 |
耦合协调类型 |
耦合协调度 |
耦合协调类型 |
||
|
成都平原经济区 |
成都市 |
0.282 |
中度失调 |
0.304 |
轻度失调 |
0.250 |
中度失调 |
|
|
德阳市 |
0.300 |
中度失调 |
0.307 |
轻度失调 |
0.361 |
轻度失调 |
|
|
绵阳市 |
0.352 |
轻度失调 |
0.398 |
轻度失调 |
0.417 |
濒临失调 |
|
|
遂宁市 |
0.303 |
轻度失调 |
0.339 |
轻度失调 |
0.354 |
轻度失调 |
|
|
乐山市 |
0.310 |
轻度失调 |
0.320 |
轻度失调 |
0.334 |
轻度失调 |
|
|
眉山市 |
0.317 |
轻度失调 |
0.330 |
轻度失调 |
0.345 |
轻度失调 |
|
|
雅安市 |
0.361 |
轻度失调 |
0.402 |
濒临失调 |
0.467 |
濒临失调 |
|
|
资阳市 |
0.269 |
中度失调 |
0.293 |
中度失调 |
0.335 |
轻度失调 |
|
川南经济区 |
自贡市 |
0.281 |
中度失调 |
0.303 |
轻度失调 |
0.385 |
轻度失调 |
|
|
泸州市 |
0.344 |
轻度失调 |
0.386 |
轻度失调 |
0.403 |
濒临失调 |
|
|
内江市 |
0.285 |
中度失调 |
0.314 |
轻度失调 |
0.352 |
轻度失调 |
|
|
宜宾市 |
0.357 |
轻度失调 |
0.396 |
轻度失调 |
0.405 |
濒临失调 |
|
川东北经济区 |
广元市 |
0.321 |
轻度失调 |
0.364 |
轻度失调 |
0.381 |
轻度失调 |
|
|
南充市 |
0.310 |
轻度失调 |
0.369 |
轻度失调 |
0.390 |
轻度失调 |
|
|
广安市 |
0.281 |
中度失调 |
0.304 |
轻度失调 |
0.336 |
轻度失调 |
|
|
达州市 |
0.403 |
濒临失调 |
0.447 |
濒临失调 |
0.470 |
濒临失调 |
|
|
巴中市 |
0.279 |
中度失调 |
0.375 |
轻度失调 |
0.377 |
轻度失调 |
|
川西北生态经济去 |
阿坝藏族自治州 |
0.291 |
中度失调 |
0.370 |
轻度失调 |
0.391 |
轻度失调 |
|
|
甘孜藏族自治州 |
0.403 |
濒临失调 |
0.530 |
勉强协调 |
0.586 |
勉强协调 |
|
攀西经济区 |
攀枝花市 |
0.397 |
轻度失调 |
0.504 |
勉强协调 |
0.581 |
勉强协调 |
|
|
凉山彝族自治州 |
0.320 |
轻度失调 |
0.361 |
中度失调 |
0.399 |
中度失调 |
5 结论与建议
本文从产量安全、质量安全、结构安全、消费安全、资源安全五个维度出发，构建粮食安全相应的评价指标体系;采用信息熵权法来测度粮食安全水平，同时基于SBM-DEA模型来测算和分析四川省五大经济区之间的农业绿色发展效率，并在此基础上，考察农业绿色发展效率与粮食安全水平之间的耦合协调性。通过上述分析，得出以下三点结论。一是农业绿色发展效率指数与粮食安全指数呈齐驱走向，二者之间存在协同效应，农业绿色发展效率提高将会加强生态系统稳定性，对粮食安全稳定有着持久影响。多样化种植、水土养护、提高农业技术水平促进粮食安全的同时，也会促进农业绿色发展效率水平的提高。二是农业绿色发展效率方面，除个别城镇化率高、常住人口较多以及产业结构独特的城市外，其余城市的农业绿色发展效率呈现逐年上升趋势;粮食安全水平方面，除成都市外，其余城市粮食安全指数均呈逐年上升趋势。三是农业绿色发展效率与粮食安全耦合协调水平得到逐年上升，实现了耦合协调区间的跨越。
根据本文上述分析，本文提出以下对策建议。一是要积极落实“藏粮于地”原则。稳定耕地面积，同时要加大耕地修复、涵养以及推进撂荒土地的治理力度。提高粮作比例，提升粮食播种面积和采取科学的农业生产管理，提高农业产出效率。二是积极落实“藏粮于技”原则。依靠化学农药等高投入获取粮食增长的传统农业生产模式难以为继。在绿色发展理念指导下，农业发展要紧扣“绿色”、“可持续”，农业绿色可持续是粮食安全的内在要求，提高粮食安全水平，着力构建先进地区与落后地区的技术交流平台，注重依靠科技创新、技术应用增强农业技术对农业绿色发展的支撑力度、提高农业投入产出效率，实现农业节本增效、节约增收。三是围绕“谁来种粮”问题，要提升农户种粮积极性。以传统的直接补贴方式提升农户种粮积极性的效果正在减弱，亟须引进新的激励机制。政府需要优化转移支付，提高转移支付力度，扩大财政激励范围，推动农业补贴同种植面积、绿色增产挂钩，积极引导农户注重粮食种植与环境保护相统一，鼓励农户种植多元化、集约化。四是充分发挥“有效政府”的作用。防范和控制不合理的经济活动对农业生态环境的破坏，积极保障粮食安全，需要加强政府在农业绿色发展过程中的有效监管，为农业绿色发展营造良好环境。
利益冲突: 作者声明无利益冲突。
[②] *通讯作者 Corresponding author:邹坦坦，3121619767@qq.com
收稿日期:2024-10-20; 录用日期:2024-12-02; 发表日期:2024-12-28
基金项目:国家社会科学基金项目(项目编号:21XJY009)
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A Study on the Coupling Coordination Between Agricultural Green Development Efficiency and Food Security Levels in Sichuan Province
(Party School of the Communist Party of China (CPC) Sichuan Provincial Committee, Chengdu 610027, China)
Abstract: Promoting green development in agriculture and accelerating the process of agricultural modernization are essential for ensuring long-term food security. This paper, based on panel data from cities and prefectures in Sichuan Province from 2012 to 2022, examines the efficiency of green agricultural development, the level of food security in Sichuan Province, and the coupling coordination relationship between the two. The research results indicate: first, the efficiency of green agricultural development exhibits a ring-like pattern, increasing progressively outward with Chengdu at its center. Second, except for Chengdu, the food security index in other cities shows an upward trend. Third, the coupling coordination degree between them is roughly consistent with the fluctuation level of food security index, and the coupling coordination degree is increasing year by year, but the growth rate is slowing down. To improve the efficiency of agricultural development and the level of food security in Sichuan, it is necessary to actively implement the principle of “storing grain in land, ” emphasizing the protection of arable land; to actively implement the principle of “storing grain in technology, ” focusing on enhancing the support for green agricultural development through scientific and technological innovation and application, thereby consolidating the foundation of safe grain production; there is a need to establish new incentive mechanisms to motivate farmers' enthusiasm for grain cultivation, effectively addressing the issue of “who will grow the grain”; and to fully leverage the role of an “effective government” by strengthening governmental effective supervision during the process of green agricultural development.
Keywords: Green agricultural development, food security, coupling coordination, Sichuan Province
DOI: 10.48014/fcss.20241020001
Citation: YAN Hong, ZOU Tantan. A study on the coupling coordination between agricultural green development efficiency and food security levels in Sichuan Province[J]. Frontiers of Chinese Social Sciences, 2024, 1(4): 62-73.