EN中文

经济地理 >

2025 , Vol. 45 >Issue 11: 181 - 191

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.11.018

三农、土地与生态

中国粮食生产空间变迁及其动力机制

  • 关付新 ,
  • 吴云天 , ※
展开
  • 河南财经政法大学 农业农村发展学院，中国河南 郑州 450000
※吴云天（2002—），女，硕士研究生，研究方向为农业经济。E-mail：

关付新（1965—），男，博士，教授，研究方向为农业绿色发展、粮食安全。E-mail：

收稿日期: 2024-11-10

  修回日期: 2025-04-22

  网络出版日期: 2025-12-23

基金资助

教育部人文社会科学研究项目(23YJA790021)

河南省哲学社会科学规划项目(2022BJJ019)

收起

Spatiotemporal Evolution and Dynamic Mechanism of China's Grain Production

  • GUAN Fuxin ,
  • WU Yuntian , ※
Expand
  • College of Agricultural and Rural Development，Henan University of Finance and Law，Zhengzhou 450000，China

Received date: 2024-11-10

  Revised date: 2025-04-22

  Online published: 2025-12-23

Fold

摘要

文章根据秦岭—淮河线和胡焕庸线两条重要地理分界线，将中国分为淮河以南、淮河以北和西北3个区域，在此“两线三区”空间格局基础上，选取1978—2022年中国31个省份粮食产量数据，采用动态分析法、空间分析法和计量模型，研究了中国粮食生产空间演变及动力机制。结果表明：①中国粮食生产空间变迁有“越线”和“冲线”两个特征：“越线”表现为粮食生产重心向北移动，越秦岭—淮河线；“冲线”表现为粮食生产重心向西移动，西北区域省份进一步进入粮食生产标准差椭圆的覆盖范围，冲胡焕庸线。②中国粮食产量高—高聚集区集中分布在秦岭—淮河线以北区域；低—低聚集区分布在胡焕庸线以西区域；高—低聚集区和低—高聚集区分别分布在胡焕庸线的南、北段，跨胡焕庸线。③“两线”划分的“三大区域”地理差异驱动粮食生产格局的变化，“第一自然”（自然条件）构建了中国早期“南粮北运”的粮食生产格局，“第二自然”（社会经济条件）驱动着“北粮南运”粮食生产格局的重构。据此，提出应按“线”分“区”实施差异化国家粮食安全战略。

关键词： 粮食生产空间; 粮食产量; 地理线; 演变; 动力机制; 胡焕庸线; 秦岭—淮河线

本文引用格式

关付新 , 吴云天 . 中国粮食生产空间变迁及其动力机制[J]. 经济地理, 2025 , 45(11) : 181 -191 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.11.018

Abstract

To reveal the "geographical code" behind the spatial evolution of China's grain production, this study divides China into three regions—south of the Huai River, north of the Huai River, and the northwest—based on two critical geographical boundaries: the Qinling-Huai River Line and the Hu Huanyong Line. Within this "two-line three-region" spatial framework, provincial grain production data from 1978 to 2022 are analyzed using dynamic analysis, spatial analysis, and econometric modeling to investigate the spatiotemporal evolution and driving mechanisms of China's grain production. The results show: 1) The spatial transition of grain production exhibits two features: "crossing lines" and "challenging lines." The "crossing lines" phenomenon refers to the northward shift of the grain production center of gravity, crossing the Qinling-Huai River Line, while the "challenging lines" phenomenon reflects a westward shift, with provinces in the northwest entering the coverage of the standard deviational ellipse of grain production, challenging the Hu Huanyong Line. 2) The high-high clustering areas of grain production in China are concentrated in the region north of the Qinling-Huai River Line; the low-low clustering areas are distributed west of the Hu Huanyong Line; the high-low and low-high clustering areas are located along the southern and northern segments of the Hu Huanyong Line, respectively, spanning the line. 3) Geographical disparities between the "three regions" divided by the "two lines" drive changes in grain production patterns. The "first nature" (natural conditions) shaped the early pattern of "south-to-north grain transfer" in China's grain production system, while the "second nature" (socio-economic conditions) has driven the restructuring of the "north-to-south grain transfer" pattern. These findings underscore the need to implement differentiated national food security strategies tailored to the characteristics of each "line-divided region."

Key words： spatial pattern of grain production; grain yield; geographic lines; evolution; dynamic mechanisms; Hu Line (Hu Huanyong Line); Qinling-Huaihe Line

确保国家粮食安全，要求切实有效实施国家粮食安全战略。我国粮食增产，实现了“谷物基本自给、口粮绝对安全”的粮食安全战略的同时，粮食生产格局发生显著变化。中国南方地区具有优越的粮食生产自然条件，早期一直是中国粮食生产重心和粮食调出区。随着中国经济社会的发展，非自然的社会经济因素、区域外因素以及农业外部因素的影响增强，粮食生产从“湖广熟，天下足”，变为“北大荒，大粮仓”，13个粮食主产区中只有北方的河南、安徽、吉林、内蒙古和黑龙江5省（区）为粮食调出区。影响粮食生产的因素在不同时空尺度上逐渐扩展，推动粮食生产空间格局的转型与重塑[1]，加剧了粮食生产体系的脆弱性和不稳定性[2]。在此背景下，研究中国粮食生产空间格局变迁规律及其动力，对有效实施“藏粮于地，藏粮于技”粮食安全战略，具有重要意义。
中国粮食生产空间格局变迁呈现出鲜明的时空分异规律，主要表现为大幅度 “南粮北移”和小幅度 “东粮西进”。1950年代中国粮食增长重心已经开始呈现“北上”和“西进”的趋势，“北上”表现为全国粮食生产重心从江南地区向黄淮流域和东北地区移动，“西进”表现为南方地区粮食增长重心从南部沿海向长江中部和西南地区移动[3]。此后，中国粮食生产重心持续“北上”和“西进”，移动区域和范围也发生变化。“北上”表现为全国粮食生产重心在河南省中部和北部地区逐步向北移动[4-5]，“南粮北运”演变为“北粮南运”的格局[6]；而“西进”则表现为粮食生产重心向中国西北地区移动，西北部粮食高产区的范围有所扩大[7]。中国粮食生产格局的跨区域重构，与其基础地理格局存在深层空间耦合。秦岭—淮河线和胡焕庸线分别是我国南北和东西的分界线，已有研究发现粮食生产格局的变动与地理线之间存在关联。中国县域粮食单产的空间格局呈现出由胡焕庸线向东西两侧递增的现象[8]。此外，在以胡焕庸线作为参考线时，全国耕地面积的重心向西北移动，逐渐趋近胡焕庸线；粮食生产重心则平行胡焕庸线向东北移动[9]。
粮食生产格局的演变是自然资源禀赋与社会经济条件共同作用的复合过程。自然因素方面，耕地[10]、气候[11]、降水[12]、自然灾害[13]等影响较为显著，人均耕地面积能显著提高粮食生产集中度，同时粮食产量仍受到自然灾害的强力束缚[13]。社会经济要素方面，机械[14]、灌溉[15]、化肥[16]等农业技术的应用、城镇化水平[17]、农业劳动力数量[18]、交通通达度[19]也对粮食生产格局产生影响。秦岭—淮河线和胡焕庸线分别是中国南北和东西分界线，同时也是全国自然和社会经济的分界线。然而，已有研究较少从“两线同框”的视角关注这两条线两侧自然与非自然因素的差异共同驱动中国粮食生产格局的演变。粮食生产格局变化是由自然因素和非自然因素共同作用和交互影响的自然地理和经济地理综合演进过程，因此合理选择地理界线确定空间尺度，分析自然和社会经济等条件对中国粮食生产时空格局时空变化的不同影响，发现影响中国粮食布局的自然地理与经济地理差异性，对理解粮食生产格局的地理成因和优化生产布局具有重要理论意义和政策价值，对实施“藏粮于地，藏粮于技”国家粮食安全战略尤为重要。基于此，本文选择秦岭—淮河线和胡焕庸线两条地理分界线，按照其走向将全国划分为淮河以南、淮河以北和西北三大区域，以“两线三区”空间格局，应用空间自相关方法分析1978—2022年中国粮食生产空间变化；在此基础上，运用空间杜宾模型分析空间变化的影响因素，探究自然因素和社会经济因素对中国粮食生产格局变化的影响，破译中国粮食生产空间变化的“地理密码”。

1 “两线三区”与中国粮食生产空间格局

1.1 “两线三区”的理论构建与空间界定

秦岭—淮河线和胡焕庸线分别呈东西、南北走向，大致相交于甘肃省的东南部，把中国国土划分为淮河以北、淮河以南和西北三大区域，简称“两线三区”（图1）。因为省级行政区域是中国“粮袋子”省长责任制与资源调配的基本单元，所以本文采用省域尺度数据展开分析，按照省域面积主导原则，划分三大区域。淮河以南区域包括：江苏、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、贵州、云南、上海；淮河以北区域包括：北京、天津、河北、山西、山东、河南、吉林、黑龙江、陕西、辽宁；西北区域包括：甘肃、青海、四川、宁夏、新疆、内蒙古、西藏。
图1 中国“两线三区”的空间界定

注：基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS（2023）2763号的标准地图制作，底图边界无修改，图4、图5同。

Fig.1 Spatial definition of "two lines and three areas" pattern

秦岭—淮河线和胡焕庸线（以下并列时简称“两线”）都是中国自然和社会经济的重要分界线。秦岭—淮河线是中国陆地南北分界线，两侧的自然和社会经济条件存在显著差异。具体而言，农业上呈“南稻北麦”格局，工业上呈“北重南轻”特点，经济上经历了由“南弱北强”到“南强北弱”的变化过程[20]。
胡焕庸线是中国陆地的东西分界线，其两侧的人口和社会经济发展水平呈现出显著差异，东南地狭人稠、西北地广人稀[6]。随着研究的深入，胡焕庸线被赋予了更深的地理意义。自然地理中，胡焕庸线是一条综合的生态环境界限，是中国地形、降水、生态的过渡带[21]，也是中国半湿润与半干旱区域[22]和农牧区[23]的分界线。经济地理中，胡焕庸线在某种程度上成为城镇化水平高低的分割线[24]。同时，该线也与中国经济产出和全要素生产率空间分布存在关联，呈现出由西北向东南逐级递增的格局[25]。

1.2 “两线三区”视角下“两个自然”的互动机制

以“两线”划分出的三大区域之间，自然资源禀赋与社会经济条件的显著差异及动态变化驱动着中国粮食生产格局变迁。哲学上将未经过人类改造的自然称为“第一自然”，即天然自然，将经过人类改造的自然称为“第二自然”，即人化自然[26]。克鲁格曼提出了经济地理学“两个自然”理论，在“两个自然”理论中，第一自然指气候、地貌等先天地理禀赋，第二自然指的是后天经济地理演化。克鲁格曼以经济地理学为基础，研究地理因素在经济增长和贸易发展中所起的作用，创新性地提出了“两个自然”理论，他认为第一自然是指先天地理特征，如气候、地貌、自然资源等，这些因素构成传统优势的基础；第二自然是指后天形成的经济地理条件，如交通枢纽、人口集聚、产业集中等，这些因素通过路径依赖和规模经济自我强化，形成累积效应[27]。王铮认为第一自然为“先天条件”，第二自然为“后天演化”，二者共同构成经济空间结构的基础[28]。
应用克鲁格曼的“第一自然—第二自然”理论解释粮食生产空间变化。在粮食生产语境下，第一自然表现为水土光热组合的先天适宜性要素，第二自然则体现为通过基础设施、技术变革、政策干预等人为因素对农业生产率的重塑。本文在粮食生产格局变迁动力机制研究中引入“两个自然”理论，将“第一自然”具象为塑造空间粮食生产格局的水、土、气等原生态因素，即自然地理；把“第二自然”界定为重塑粮食生产格局的经济发展、技术进步和政策影响等人为因素，即经济地理。 “两线”分别是第一自然和第二自然的“空间锁定线”，其中秦岭—淮河线作为第一自然的显性边界，通过水热条件差异塑造了历史上“南稻北麦”的种植传统与“南粮北运”的格局；而胡焕庸线则是第二自然的隐性分界。但是，随着第二自然力量的强化，两条“锁定线”的约束逐渐被打破，粮食生产重心呈现“北移西进”变化，重构中国粮食生产新格局。

1.3 “两个自然”对中国粮食生产空间分异的动态影响

第一自然的差异奠定传统农业社会粮食生产格局。在降水、日照和气温等自然因素作用下，淮河以南地区粮食作物能够一年两熟或一年三熟，淮河以北地区则以两年三熟或一年两熟为主，东北和西北地区以一年一熟为主。综合来看，淮河以南自然资源禀赋条件优于淮河以北和西北地区，形成早期“南粮北运”的粮食格局，第一自然对农业生产和经济发展起着决定性作用。
第二自然的变化驱动粮食格局演变。第二自然中社会经济条件、农业技术进步、区域开发政策等因素推动了中国粮食生产格局的重构，使“南粮北运”的粮食格局逐步转变为“北粮南运”。改革开放初期，中国实行了东部开放战略，比较利益驱使农村土地、农业劳动力和资金等要素非农化，导致东南沿海地区粮食播种面积和产量减少，形成粮食生产重心北移的“推力”。因东北振兴和中部崛起战略实施较晚，淮河以北区域与东南沿海相比经济实力差距扩大，粮食生产重心在市场机制和技术进步的共同作用下，由余粮区向短缺区、低价位向高价位流动[29]，形成承接粮食生产重心转入的“拉力”。西北区域的粮食生产自然资源禀赋较差，但是随着西部大开发战略的实施，基础设施不断完善，物流运输更加便利，加快了农业资本的流动，同时农业节水技术进步和品种改良缓解了西北地区农业用水短缺问题，第二自然的改善在一定程度上弥补了第一自然短板。此外，西部地区耕地资源丰富，随着粮食生产技术的进步和生态改善，中国耕地重心正在向胡焕庸线以西移动[10]。胡焕庸线锁定的第二自然逐渐突破第一自然约束，推动中国粮食生产“西进”的格局变迁。

2 研究方法及数据来源

2.1 研究方法

观察粮食生产格局的变动及其动力，选择变异系数和集中度指数两个指标分析粮食生产在空间上的离散程度和集中程度，以重心迁移模型和标准差椭圆刻画全国粮食生产重心的迁移情况，分别用空间自相关方法和空间杜宾模型分析粮食生产空间集聚特征和粮食产量空间变动的影响因素。

2.1.1 变异系数

变异系数是用来测度数据变异程度的相对统计量，是标准差与平均值之比。变异系数也可以用来衡量中国粮食产量的区域差异与离散程度。

2.1.2 集中度指数

本文选择集中度指数衡量中国及三大区域粮食生产在地理空间上的集聚程度。计算公式为：
C R j = ∑ i m Y i
式中： Y i表示三大区域 i的粮食产量占全国产量的比重。

2.1.3 重心迁移模型和标准差椭圆

粮食重心迁移可以反映粮食生产空间的变迁，重心迁移模型既可以表现粮食重心移动的方向，也可以显示重心的移动距离。本文将31个省级行政区的省会城市作为该省份的坐标。
标准差椭圆（SDE）方法最早由社会学家Lefever提出[30]，主要用于揭示地理要素的空间关系，同时适用于在时间变化上进行描述性分析和空间分布变化的比较。

2.1.4 空间自相关分析

空间自相关方法可以测度要素的空间异质性和空间集聚特征，包括全局空间自相关和局部空间自相关。Moran's I指数作为一种常用的空间自相关指数，主要用于检验某一空间要素在空间上是否存在依赖关系，并进一步量化要素间的相互关系。

2.1.5 空间杜宾模型

如果空间自相关检验结果为存在空间相关性，需要选择空间计量模型进行分析，常用的空间计量模型有空间计量模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）。空间杜宾模型（SDM）同时考虑了被解释变量和解释变量的空间效应，因此本文采用SDM模型研究中国粮食空间格局变动的动力机制。具体模型为：
Y i t = ∂ ∑ j = 1 N W i j Y i t + β X i t + γ ∑ j = 1 N W i j X i t + μ i + υ t + ε i t
式中： Y i t表示第 i地区 t时期的粮食产量； ∂为空间溢出系数； β为回归系数； W i j为空间权重矩阵； X i t为第 i地区 t时期的解释变量，具体包括年均日照时数、年均降水量、耕地面积、成灾面积、城镇化率、人均GDP、农业劳动力、公路及铁路里程、农业机械总动力、化肥施用量、有效灌溉面积、区域经济政策； γ为空间溢出系数； μ i和 ν i为空间效应和时间效应； ε i t为空间误差项，假定服从独立分布。

2.2 数据来源

本文采用1978—2022年中国31个省份（不包括港澳台地区）的省级面板数据，数据来源于历年的《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国国土资源统计年鉴》以及各省份统计年鉴，缺失值部分采用插值法补齐。

3 中国粮食生产格局变化

首先，分析淮河以北、淮河以南、西北三大区域的粮食产量变化，计算三大区域粮食产量集中度及变异系数，评估粮食生产聚集程度。其次，通过绘制1978—2022年粮食生产重心及标准差椭圆迁移轨迹图直观展示中国粮食生产重心的变化情况。最后，运用空间自相关方法检验中国粮食产量的空间关联性，揭示粮食生产的空间聚集程度及分布特征。

3.1 中国三大区域粮食生产增长及变化

1978—2022年中国粮食总产量波动性增长，三大区域的粮食总产量增长和地位变化较大。由图2可知，从2005年后淮河以北区域粮食产量超越淮河以南位列第一，西北区域粮食产量与其他两区域相比差距较大。具体来看，淮河以北区域粮食产量增加最多、年均增速最快，2022年比1978年粮食产量增加22175万t，年均增速达2.89%，2005年粮食产量超过淮河以南区域，并逐渐拉大差距。淮河以南区域的粮食产量大，但增量和平均增速均落后于淮河以北区域，粮食产量增加量为8002万t，年均增速仅为1.21%。西北区域虽然粮食总产量在三大区域中最低，但是粮食产量增速较快，也仅次于淮河以北区域，达2.57%。从三大区域粮食产量及变化率波动来看，淮河以北区域1978~1995年粮食产量相对较低，在1000—2000万t之间波动；1996年粮食产量首次突破2000万t，并在2004年后稳定保持在2000万t以上；2015—2022年粮食产量又实现跨越性提升，稳定保持在3000万t以上，其中1983、1998、2004年粮食产量增速较快，均达10%。淮河以南区域粮食产量在1978—2004年一直处于三大区域之首，2005年后粮食产量增长较慢且减产年份多。西北区域粮食总产量最低，与其他两个区域的差距明显，但粮食增产态势良好，增产幅度大且增产频率高，其中2007—2015、2018—2022年粮食产量实现连增，且1979、1981和1986年的粮食产量增幅极大，增速达20%。
图2 1978—2022年中国三大区域粮食产量及增长率

Fig.2 Food production and changes in the three major regions, 1978-2022

3.2 粮食产量集中度指数变化

由图3可知，中国粮食生产向淮河以北区域聚集。具体来看，淮河以北和西北区域的集中度指数均呈波动上升趋势，淮河以北区域的集中度指数显著高于西北区域；淮河以南区域的集中度指数则与其他两个区域呈现反向变动的趋势，1978—2022年多数年份粮食生产集中度指数较上年有所下降，从52.43%下降至35.36%。淮河以北区域的集中度指数在2006年超过淮河以南区域，成为三大区域中集中度指数最高的地区，且2006年后与淮河以南区域拉开差距，说明中国粮食生产更大程度地向淮河以北区域聚集。此外，西北区域的粮食生产集中度指数则总体呈上升趋势，虽整体水平仍低于其他两个区域，但上升的持续性较为明显，表明中国粮食生产在西北区域的集聚程度持续增强，粮食生产向该区域集中的趋势逐步显现。整体来看，中国粮食生产主要集聚于淮河以北区域，淮河以南区域次之，西北区域粮食生产的集聚性不断强化，淮河以南区域的粮食生产集聚优势则逐渐弱化。
图3 1978—2022年中国三大区域粮食产量集中度及变异系数

Fig.3 Concentration and coefficient of variation of grain production in the three major regions, 1978-2022

在空间上，淮河以北、淮河以南区域粮食生产较为聚集，西北区域比较分散。其中，淮河以北及淮河以南区域的变异系数在1978—2022年波动幅度较小，整体呈上升趋势，但变异系数处于较低水平，分别从0.62增至0.76、从0.54增至0.73，且淮河以北区域粮食生产变异系数略高于淮河以南区域，说明淮河以北及淮河以南区域粮食生产的离散程度小，集聚程度高。西北区域的变异系数一直处于较高水平，呈现波动下降趋势，从1.32降至0.93，说明西北区域粮食生产的离散程度减小，集聚程度提高。

3.3 粮食生产重心转移

由图4可知，1978—2022年中国粮食生产重心向北突破秦岭—淮河线，并持续北移。以5年为一个时段，选用标准差椭圆和重心迁移模型分析1978—2022年中国粮食生产时空演变轨迹。从重心轨迹来看，1978—2022年中国的粮食生产重心整体上向北移动，从1978年（113.77°N，33°E）北移至2022年（114.61°N，36°E），从河南省驻马店市北移至河北省邯郸市，共移动约784.19 km，粮食生产重心多年处于河南省境内。其中，1978—1982年粮食生产重心在33°N附近南北波动，处于秦岭—淮河线以南；1983年后移至秦岭—淮河线以北，2000—2013年较大幅度地向北移动，2014—2022年北移幅度变小。粮食生产重心的移动轨迹体现了中国粮食生产格局从“南粮北运”到“北粮南运”的变迁过程，粮食生产格局已经突破秦岭—淮河线锁定的第一自然限制，粮食生产重心偏离光热水资源禀赋条件优越的淮南地区，这种格局与资源禀赋在空间上出现错位。
图4 1978—2022年中国粮食生产标准差椭圆及重心变动轨迹

Fig.4 Changes in the centre of gravity of China's food production, 1978-2022

进一步分析发现，中国粮食生产标准差椭圆还突破了胡焕庸线，并持续北移西进。从标准差椭圆的动态变化来看，粮食生产的标准差椭圆长轴方向与胡焕庸线基本平行，呈“东北—西南”的方向走势，覆盖了胡焕庸线以东的大部分省份。从变动方向看，标准差椭圆的覆盖范围较大幅度地向北移动、较小幅度地向西扩张，淮河以北区域中标准差椭圆的移动已经将辽宁省全部覆盖，并进一步覆盖西北区域的内蒙古、甘肃、宁夏；而淮河以南区域部分省份则退出了粮食生产标准差椭圆的覆盖范围。这表明了中国粮食生产重心的北移与西进趋势，趋向西北区域，粮食生产格局的变化受到胡焕庸线锁定的第二自然驱动，证明了社会经济因素对粮食生产空间变化的影响力不断增强。

3.4 空间相关水平分析

3.4.1 全局自相关分析

本文利用GeoDa软件计算中国1980、1985、1990、1995、2000、2005、2010、2015和2020年9个截面的全局空间自相关指数（表1），其中空间权重矩阵的计算选用Queen邻接，使用0~1矩阵。对中国省域粮食生产的全局自相关进行显著性检验，结果见表1，所选年份中1980年莫兰指数通过了10%水平的显著性检验，其他年份莫兰指数P值在5%的水平上显著，且Z值均大于1.65，这说明中国粮食生产在空间上存在着较强的相关性。所选年份中莫兰指数全部为正，从0.207波动上涨到0.289，总体呈现增长趋势，表明中国粮食生产的空间分布并非是随机的，而是存在显著的地理集聚效应，并且总体集聚的程度不断提高。
表1 1978—2022年不同年份的全局莫兰指数

Tab.1 Global Moran Index every five years between 1978 and 2022

年份 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020
莫兰指数 0.143 0.225 0.207 0.214 0.176 0.220 0.233 0.277 0.289
P值 0.071 0.023 0.028 0.023 0.043 0.024 0.026 0.009 0.007
Z值 1.5324 2.2344 2.0718 2.143 1.819 2.214 2.352 2.752 2.857

3.4.2 局域自相关分析

为进一步反映粮食生产的省域空间分布规律，对表1中9个年份截面的中国省域粮食产量进行局域自相关分析，判别粮食产量的高—高（H-H）、低—高（L-H）、低—低（L-L）、高—低（H-L）4种聚集类型，并将5%显著水平下的地区在聚类图中用不同背景标示（图5）。具体特征如下：
①高—高聚集区（H-H类型）。该类型区域是省域粮食生产的高值聚集区，本省及周边邻省份的粮食产量均较高。安徽、山东一直是粮食生产的高—高聚集区，1985—2000、2015—2020年河南和吉林分别成为新的粮食产量高—高聚集区。吉林及其周边省份处于东北平原，黑土资源丰富，吉林、黑龙江、辽宁和内蒙古东部粮食产量都有大幅提高，因此在2015年后形成新的高值聚集区。吉林成为新的高—高聚集区，表明中国粮食生产的高产区在淮河以北进一步向东北地区集中，凸显了东北地区在全国粮食生产中的影响力不断增强。
②低—高聚集区（L-H类型）。该类型区域自身的粮食产量比较低，但是邻接省份的粮食产量高，形成粮食生产的凹陷型区域。该类型区域2020年分布在处于胡焕庸线北段的山西省，主要原因是山西虽然与粮食产量高的河南和河北邻接，但是受到自身自然条件、农业技术发展等因素的限制，并没有和邻接的省份形成高—高联动。
③高—低聚集区（H-L类型）。该类型区域自身的粮食产量比较高，但是邻接省份的粮食产量比较低。这类区域多分布在位于胡焕庸线沿线、淮河以南与西北交界处的四川省。这主要是因其周围邻接省份粮食产量较低，四川无法拉动邻接地区粮食增产。这种粮食生产的低—高聚集区和高—低聚集区均紧靠胡焕庸线分布的格局，意味着当前胡焕庸线东西两侧的粮食产量差距仍然较大，西北区域粮食产量显著落后于淮河以北和淮河以南区域。
④低—低聚集区（L-L类型）。该类型区域是粮食产量的低—低聚集区，省份自身及其邻接省份的粮食生产能力均较差。2015年及以前低—低聚集区均分布在新疆，2020年中国粮食生产的低产量均值区域消失，说明新疆及其周边省份的粮食生产能力与其他省份相比虽有差距，但已取得了显著提升，与前文粮食生产椭圆的西进相对应。
图5 中国省域粮食产量空间聚集类型分布及演变

Fig.5 Spatial clustering patterns of grain production in Chinese provinces

综合来看，中国粮食产量的低—低聚集区主要分布在胡焕庸线以西的西北区域，高—高聚集区均分布在胡焕庸线以东，其中秦岭—淮河线以北的高—高聚集区数量多，秦岭—淮河线以南的高—高聚集区数量少且靠近秦岭—淮河线，低—高聚集区和高—低聚集区均分布在胡焕庸线左右两侧。静态视角下，粮食生产的高产量区域基本聚集在秦岭—淮河线以北，形成“北粮南运”格局；动态视角下，粮食生产的低产量区域出现在胡焕庸线以西后又消失，表明西部地区的粮食生产能力显著提高，形成“东粮西进”格局。

4 中国粮食生产空间变迁动力机制分析

4.1 动力机制及变量选择

天然的第一自然具有基础性、稳定性和长期性，是慢变量；人为的第二自然具有目标性、活跃性和短期性，是快变量。第一自然和第二自然共同作用于粮食空间格局，在社会经济发展进程中第二自然的影响力不断增强（表2）。
表2 中国粮食生产空间变迁的驱动因素及说明

Tab.2 Influencing factors of the spatio-temporal evolution of grain production in China

一级指标 二级指标 三级指标 指标说明
第一自然 自然条件 光照 年均日照时数（h）
降水 年均降水量（mm）
耕地投入 粮食播种面积（103hm2）
自然灾害 成灾面积（103hm2）
第二自然 社会经济条件 城镇化水平 城镇化率（%）
劳动力投入 农业从业人口（万人）
经济发展水平 人均GDP（元）
交通通达度 公路及铁路里程（km）
农业技术条件 机械投入 农业机械总动力（万kW·h）
灌溉水平 农田灌溉面积（103hm2）
化肥投入 化肥施用量（万t）
区域经济政策 开发战略 虚拟变量

4.1.1 第一自然

在自然条件中，选取气候条件、粮食播种面积、成灾面积作为影响因素。工业化和城镇化进程中，淮河以南区域耕地非农化现象严重，淮河以北和西北区域耕地非农化的压力较小，粮食播种面积的稳步提升为粮食生产重心北移和西进提供物质基础。气候因素中的光照和降水是影响粮食生产的重要自然因素，而极端自然灾害则常导致粮食减产。

4.1.2 第二自然

①社会经济条件。淮河以南区域第二、三产业发达，种粮比较利益低，使农业劳动力从事非农生产，导致农业副业化和农民老弱化，本文选取人均GDP和城镇化率指标代表该地经济发展和城镇化水平。此外，交通运输是农资和农产品流通的重要条件，交通运输条件的改善可以扩展市场空间，本文选取公路及铁路里程数反映交通运输条件。
②农业技术条件。机械、化肥和灌溉技术的使用扩大了农作物的生态适应性，是粮食增产的重要因素。西北区域属于典型的温带大陆性气候，地表缺水，以新疆为例，其水土资源时空匹配不均衡，水利设施的改善为干旱地区粮食生产提供了必要条件。本文选择农业机械总动力、化肥施用量和农田灌溉面积研究农业技术条件对粮食生产格局的驱动作用。
③区域经济政策。随着经济结构和发展水平区域差异化扩大，淮河以南、淮河以北和西北区域的土地价值日益分化。东南沿海地区的改革开放先发优势显著，使得东南沿海地区的二、三产业迅速发展。淮河以北和西北区域的经济开发战略实施较晚，社会经济发展速度和水平低于淮河以南区域。根据1978年以来的“五年计划”和“五年规划”内容，将实施区域经济开发战略年份设置为1，其余年份设置为0。

4.2 模型选择与结果分析

上文空间自相关分析发现，中国各省份粮食产量之间存在空间相关性，因此选择空间计量模型来进行估计，所得结果更加准确。为进一步从空间误差模型、空间杜宾模型和空间滞后模型中选择适配的模型，本文对模型进行事前检验和事后检验。首先，进行一般OLS回归，拉格朗日检验显示OLS回归模型具有空间误差效应和空间滞后效应，因此选择空间回归模型进一步验证上文推断。其次，Hausman检验的结果拒绝了“随机效应模型是有效的”原假设，因此采用固定效应模型第三步进行LR检验。最后，通过LR检验和Wald检验发现空间杜宾模型不会退化为空间误差模型和空间滞后模型，因此选择空间杜宾模型进行实证分析（表3）。
表3 空间计量模型的检验结果

Tab.3 Results of tests of spatial measurement models

检验方法 检验结果 统计量 检验方法 检验结果 统计量
LM检验 空间滞后 365.744 LR检验 空间滞后 118.010
空间误差 1297.003 空间误差 202.070
Hausman检验 129.810 Wald检验 空间滞后 122.940
空间误差 197.690
基于上述分析，本文采用空间杜宾模型对中国粮食生产格局的驱动因素进行实证检验（表4、表5），并对模型估计结果分析如下。
表4 空间杜宾模型估计结果

Tab.4 Results of tests of spatial measurement models

解释变量 系数 解释变量 系数
Sun -0.108* W·Sun 0.359***
Rain -0.035** W·Rain 0.075***
Disa -0.000 W·Disa 0.001
Land 0.391*** W·Land 0.075**
Urban 0.497 W·Urban 4.734***
Labour 0.082** W·Labour -0.060
Gdp -0.001* W·Gdp 0.007***
Access 0.001*** W·Access -0.000
Mechan 0.145*** W·Mechan -0.067***
Irri 0.191*** W·Irri -0.014
Fert 0.429*** W·Fert -0.230
Policy 28.518 W·Policy 49.333
rho 0.230***

注：***、*分别表示在1%、5%的水平上显著。表5同。

表5 空间效应分解结果

Tab.5 Spatial effects decomposition results

变量 直接效应 空间溢出效应 总效应
系数 系数 系数
Sun -0.087 0.407*** 0.320***
Rain -0.032* 0.084*** 0.052*
Disa -0.000 0.001 0.001
Land 0.400*** 0.205*** 0.605***
Urban -0.787 6.226*** 7.013***
Labour 0.081** -0.056 0.025
Gdp -0.001 0.008*** 0.007***
Access 0.001*** 0.000 0.002***
Mechan 0.144*** -0.044** 0.100***
Irri 0.192*** 0.039 0.231***
Fert 0.416*** -0.169 0.247
Policy 32.831 67.883** 100.714***
①自然条件。从总体来看，自然条件中年均日照时数、年均降水量和粮食播种面积分别在1%、5%、10%水平下显著，说明当前中国粮食生产仍然在很大程度上受到第一自然的影响。同时，成灾面积的影响作用没有通过显著性检验，说明中国粮食生产抵御自然灾害的能力较强。分结构来看，年均日照时数、年均降水量和粮食播种面积的空间溢出效应都通过了显著性检验，说明这些自然条件不仅对本地区粮食生产产生影响，还会通过空间溢出效应对邻近区域粮食生产产生溢出效应。其中粮食播种面积的直接效应为0.400，且在5%的水平下显著，说明耕地面积每提高1个单位，粮食产量平均增加0.4个单位，同时本地区耕地面积的增加还会提高周边地区粮食产量。
②社会经济条件。从整体来看，社会经济条件中农业劳动力、人均GDP和交通通达度均对粮食产量产生显著影响，其中交通通达度和农业劳动力对粮食产量产生正向影响，人均GDP产生负面影响。分结构来看，人均GDP和城镇化率对本地区粮食产量的直接效应比较微弱，但是对相邻地区的空间溢出效应较为显著。原因是本地区城镇化和经济水平的发展会显著促进相邻地区粮食产量的增加，其中城镇化水平的影响系数达6.226，且在1%的水平下显著，说明城镇化的发展会带动邻近省份粮食增产。农业劳动力对本地区粮食产量有显著的正向影响，对周边地区产生了负面影响，说明本地区农业劳动力数量的增加能够有效提高粮食产量，但是农业劳动力的聚集对邻近地区产生了负向溢出效应。
③农业技术进步。农业机械总动力的增加、化肥的使用和节水灌溉技术的推广都能有效提高粮食产量，这些指标均通过了1%水平的显著性检验，说明农业技术进步能够提高粮食生产能力。其中化肥施用量的影响系数位列第一，为0.461，说明化肥施用量每增加1个单位，粮食产量平均增加0.461个单位。分结构来看，农业机械总动力、有效灌溉面积和化肥施用量的直接效应也均在1%的水平下显著，这进一步验证了农业技术进步能够有效促进本地区粮食增产。有效灌溉面积和化肥施用量的空间溢出效应并不显著，说明节水灌溉技术和化肥的使用对本地区粮食增产作用更大，相邻地区节水灌溉技术和化肥投入的增长，对本地区粮食增产的带动作用在统计上不显著。农业机械总动力会带来负向的空间溢出效应，说明本地区农业机械的大量使用会对相邻地区粮食生产产生负向溢出效应。
④政策因素。区域经济开发政策的估计系数虽为正，但未通过显著性检验，在当前模型与数据条件下，尚未发现足够的统计证据支持该政策对粮食生产格局存在显著影响。政策效果在区域和时段上存在异质性、变量度量存在局限，或是政策效果被其他宏观因素抵消，导致其在当前模型中未能被有效识别，未来仍需通过更精细的政策测量和更完善的识别策略进一步检验。
综合来看，第一自然中光照、降水、粮食播种面积仍然是粮食生产的重要影响因素，对粮食产量产生显著影响。除第一自然外，社会经济条件中的农业劳动力人数、人均GDP、公路及铁路里程，农业技术条件中的化肥施用量、机械使用量、农田灌溉面积都显著影响粮食产量，第二自然的改变对粮食生产重心的北移和西进产生重要影响，驱动中国粮食生产格局的重构。

5 结论与启示

5.1 研究结论

基于“两线三区”空间格局划分，本文对1978—2022年中国粮食生产空间格局演变及动力机制进行了研究。主要研究结论如下：①中国粮食生产空间变迁有“越线”和“冲线”两个特征。“越线”表现为粮食生产重心向北移动，在跨越秦岭—淮河线后，继续北移。“冲线”表现为粮食标准差椭圆向西北移动，冲胡焕庸线。②中国省域粮食生产的空间集聚程度不断提高，全国粮食产量高—高聚集区集中在淮河以北区域；高—低聚集区出现在胡焕庸线的南段，低—高聚集区出现在胡焕庸线北段；低—低聚集区分布在胡焕庸线西北区域。③“两线”划分的“三大区域”之间资源禀赋差异明显，第一自然和第二自然共同驱动中国粮食生产时空格局的演变。第一自然构建了早期“南粮北运”的粮食格局，第二自然驱动粮食生产“北粮南运” 空间格局重构。其中，淮河以南区域粮食生产整体下降，局部地区保持集聚优势；而淮河以北区域粮食生产水平整体上升，形成了连片的高—高聚集区。

5.2 启示

基于以上研究结论，本文得到以下启示：
①根据“两线”影响差异性，精准实施“藏粮于地，藏粮于技”粮食安全战略。在中国粮食生产重心北上跨越秦岭—淮河线的“越线”的动力，源自秦岭—淮河线南北两侧社会经济发展水平的显著差异所引发的资源要素相对价格变化和跨区域流动。粮食生产重心西进冲胡焕庸线的“冲线”动力，是受增强的“第二自然”影响，未来中国粮食空间继续向西冲击胡焕庸线，主要动力将是改变“第一自然”约束的最活跃技术因素。为此，秦岭—淮河线南北区域重点是“藏粮于地”，用政策手段从数量、质量和用途方面保护耕地，稳定粮食生产；胡焕庸线以西区域应注重“藏粮于技”，用技术措施挖掘资源潜力，提高粮食产能。
②基于“三区”功能差异性，实施区域性政策措施。具体而言，秦岭—淮河线以南区域，重点算政治账，在社会经济高水平发展条件下，遏制农业资源要素的非农化和非粮化；秦岭—淮河线以北区域，重点算经济账，提升粮食产业竞争力，增强经济实力，夯实粮食安全经济基础；胡焕庸线以西区域重点算生态账，在发挥生态功能基础上发展粮食生产，为粮食安全提供生态保障。因此，总体上应精准实施差异化的区域政策，如生态保护、产业扶持和横向利益补偿等，实现区域共同富裕目标。
③针对“三区”资源禀赋差异性，采取差异化技术和工程措施。过去中国粮食生产重心在“第二自然”作用下，从光热充足、降水充沛的“江南水乡”，转移到地少水缺的华北平原，资源错配，为粮食安全付出高昂生态成本和政策成本。在“两线三区”格局下应采取差异化的技术、制度和工程措施，尤其是打破资源约束的节水灌溉、沙漠治理和耐旱品种等技术，以及跨区域调水和生态治理等工程措施，矫正资源错配，实现粮食和生态“双安全”目标。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
戈大专, 龙花楼, 乔伟峰. 改革开放以来我国粮食生产转型分析及展望[J]. 自然资源学报, 2019, 34(3):658-670.

DOI

[2]
Zhang Q, Zhang F, Wu G, et al. Spatial spillover effects of grain production efficiency in China:Measurement and scope. Journal of Cleaner Production[J]. 2021, 278(2):121062.

[3]
黄爱军. 我国粮食生产区域格局的变化趋势探讨[J]. 农业经济问题, 1995(2):20-23.

[4]
杨宗辉, 李金锴, 韩晨雪, 等. 我国粮食生产重心变迁及其影响因素研究[J]. 农业现代化研究, 2019, 40(1):36-43.

[5]
刘彦随, 王介勇, 郭丽英. 中国粮食生产与耕地变化的时空动态[J]. 中国农业科学, 2009, 42(12):4269-4274.

[6]
Wang J, Zhang Z, Liu Y. Spatial shifts in grain production increases in China and implications for food security[J]. Land Use Policy, 2018, 74:204-213.

DOI

[7]
王凤, 刘艳芳, 孔雪松, 等. 中国县域粮食产量时空演变及影响因素变化[J]. 经济地理, 2018, 38(5):142-151.

DOI

[8]
谢坤, 丁明军, 李资华, 等. 2000—2020年中国县域粮食单产的时空格局及其影响因素[J]. 中国农业资源与区划, 2025, 46(9):30-42.

[9]
Li L, Jiang P, Liu W, et al. Increasing spatial mismatch of cropland-grain production-population in China over the past two decades[J]. Land, 2022, 11(10):1685-1685.

DOI

[10]
胡慧芝, 王建力, 王勇, 等. 1990—2015年长江流域县域粮食生产与粮食安全时空格局演变及影响因素分析[J]. 长江流域资源与环境, 2019, 28(2):359-367.

[11]
Chen C, Groenigen K J, Yang H, et al. Global warming and shifts in cropping systems together reduce China's rice production[J]. Global Food Security, 2020, 24:100359.

[12]
Xin L. Chemical fertilizer rate,use efficiency and reduction of cereal crops in China,1998-2018[J]. Journal of Geographical Sciences, 2022, 32(1):65-78.

DOI

[13]
栾健, 周玉玺. 自然灾害对山东省粮食生产影响的实证分析[J]. 干旱区资源与环境, 2016, 30(4):127-131.

[14]
夏四友, 赵媛, 许昕, 等. 江苏省粮食生产时空格局及其驱动因素[J]. 经济地理, 2018, 38(12):166-175.

DOI

[15]
Kong L, Ashraf U, Cheng S, et al. Short-term water management at early filling stage improves early-season rice performance under high temperature stress in South China[J]. European Journal of Agronomy, 2017, 90:117-126.

DOI

[16]
杜蓉, 柳思维, 蔡荣. 中国粮食空间生产格局演变特征及其驱动机制[J]. 经济问题, 2023(8):92-102.

[17]
Barthel S, Isendahl C, Vis B N, et al. Global urbanization and food production in direct competition for land:Leverage places to mitigate impacts on SDG2 and on the Earth System[J]. The Anthropocene Review, 2019, 6(1-2):71-97.

DOI

[18]
陈雨生, 江一帆, 张瑛. 中国大豆生产格局变化及其影响因素[J]. 经济地理, 2022, 42(3):87-94.

DOI

[19]
余瑞林, 马宗良. 2000年-2015年江汉平原粮食生产的时空格局及影响因素[J]. 世界地理研究, 2018, 27(3):99-108.

[20]
李二玲, 覃成林. 中国南北区域经济差异研究[J]. 地理学与国土研究, 2002(4):76-78.

[21]
陈明星, 李扬, 龚颖华, 等. 胡焕庸线两侧的人口分布与城镇化格局趋势——尝试回答李克强总理之问[J]. 地理学报, 2016, 71(2):179-193.

DOI

[22]
陆大道, 王铮, 封志明, 等. 关于“胡焕庸线能否突破”的学术争鸣[J]. 地理研究, 2016, 35(5):805-824.

DOI

[23]
陈全功, 柳小妮. 胡焕庸线与农牧交错线的哲学思考[J]. 草原与草坪, 2022, 42(2):132-136.

[24]
周岚, 施嘉泓, 崔曙平, 等. 新时代大国空间治理的构想——刍议中国新型城镇化区域协调发展路径[J]. 城市规划, 2018, 42(1):20-25,34.

[25]
于江波, 白凯, 王晓芳. 数字金融能否引领全要素生产率和经济产出跨越胡焕庸线[J]. 山西财经大学学报, 2022, 44(2):31-46.

[26]
肖前. 马克思主义哲学原理(上册)[M]. 北京: 中国人民大学出版社, 1994.

[27]
Krugman P. First nature,second nature and metropolitan location[J]. Journal of Regional Scirnce, 1993, 33:129-144.

[28]
王铮. 理论经济地理学[M]. 北京: 科学出版社, 2002.

[29]
郑有贵, 邝婵娟, 焦红坡. 南粮北调向北粮南运演变成因的探讨——兼南北方两个区域粮食生产发展优势和消费比较[J]. 中国经济史研究, 1999(1):99-106,162.

[30]
Lefever D W. Measuring geographic concentration by means of the standard deviational ellipse[J]. The American Journal of Sociology, 1926, 32,89-94.

Options
文章导航

/

〈 〉