孙青茹 武子怡 马诩涵
（1.河北大学 经济学院，河北 保定 071000；
2.河北大学 国际学院，河北 保定 071000）
粮食产业关系到社会稳定和经济发展，是最基本的民生问题和重大经济问题。我国粮食产业在粮食生产方式转变、增产边际成本增加、供求矛盾等方面的问题日益突显，粮食产业高质量发展水平亟需提高[1]。2022年中央一号文件强调“坚持中国人的饭碗任何时候都要牢牢端在自己手中”“推进国家粮食安全产业带建设”“大力开展绿色高质高效行动”。在新冠疫情、气候变化以及国际政治形势的复杂背景下，为了实现粮食产业高质量发展，建立科学的评价体系是十分迫切的，通过对各个省级行政区的粮食产业发展情况进行评价，有助于为粮食产业高质量发展提供政策参考，从而降低粮食安全风险，推进农业现代化。
早期研究主要关注粮食安全问题[2-4]，并从不同角度构建了一系列评价指标。杨磊从粮食生产安全、消费安全、流通安全三个方面构建了粮食安全评价指标体系[5]。姚成胜等从粮食生产资源、粮食可供量与稳定性、粮食获取能力、粮食利用水平四个层面构建评价体系[6]。也有研究从粮食数量安全、质量安全、资源安全、生态安全构等维度构建评价体系[7，8]。
自党的十九大强调“高质量发展”以来，粮食产业高质量发展逐渐引起了学者的关注，但相关研究比较少。一些学者从生产、加工、流通、消费、人力资源、绿色发展和科技发展等多个维度构建粮食产业高质量发展评价指标体系[9-12]。如梁伟森从粮食安全、生产效率、绿色发展和农业科技等四个维度选取指标，对广东省20个地市的粮食产业高质量发展水平进行了评价[9]。祁迪等从安全保障、结构效益、科技创新、绿色生态和包容共享等五个方面构建粮食产业高质量发展指标体系，并对我国粮食产业高质量发展水平进行了实证分析[12]。现有关于粮食产业高质量发展评价体系的研究主要采用客观评价方法，如因子分析法、熵权法[9]和结构方程模型[10]等。
随着我国现代化进程的推进，粮食产业更应该重视高质量发展。虽然少数学者构建了相应的评价指标体系，但重点关注粮食安全问题，对粮食产业高质量发展的评价较为片面。而评价指标构建多采用客观赋权方法，过分依赖指标数据的信息和数值差异，无法反映评价者的主观意愿，可能导致构建的评价指标不能很好地反映粮食产业高质量发展水平。因此，本文构建了由粮食安全、生产效率、绿色发展、农业科技等4个一级指标和15个二级指标组成的评价指标体系，运用标准差修正G1方法对指标体系进行权重分配，并对我国31个省级行政区的粮食产业高质量发展水平进行了测度与评价。
（一）数据
本研究中的数据来源于《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国农业机械工业年鉴》和wind数据库。数据均选取2020年数据，部分缺失数据则使用可获取到的最新数据。由于原始数据的量纲差异会导致数据之间缺乏可比性，因此本文采用极差标准化方法对原始数据进行标准化处理。考虑到逆向指标需要进行正向化处理，所以正向指标和逆向指标的标准化处理方式分别为公式（1）和（2）。
（二）方法
1.评价指标
中国粮食产业高质量发展要以稳定粮食生产和实现国家粮食安全战略为重心，以符合中国经济发展现状和可持续发展的要求。本文基于现有研究[13]，构建了粮食产业高质量发展评价指标体系，该指标体系包括粮食安全、生产效率、农业科技、绿色发展等4个准则层和15个指标层。具体来说：
粮食安全是国家安全的重要基础，是促进社会和谐稳定的重要因素。本文从人均粮食产量、人均粮食存量、粮食生产不稳定性、粮食生产价格、农作物成灾面积占农作物播种面积比例等五个方面衡量各省级行政区的粮食安全。
粮食生产效率的提高不仅有利于保障我国地区粮食安全，同时也有利于深化供给侧结构性改革，应对国内外粮食市场风险。本文从粮食单位产量、劳动生产率、资本利用率、农业要素生产率等四个方面衡量各省级行政区的生产效率水平。
绿色发展是以效率、和谐、持续为目标的经济增长和社会发展方式。本文从化肥施用、农药使用、薄膜使用、水土流失治理面积等四个方面衡量31个省级行政区的绿色发展水平。
农业科技的发展是实现农业持续稳定发展的需要、是加快现代农业建设的决定力量。本文从农业机械化水平和农业技术服务水平等两个方面衡量各省级行政区的农业科技水平。
由于宏观数据无法获得单独衡量粮食投入方面的数据，参考前人研究[14，15]，本文采用权重系数法对粮食全要素生产率的投入指标相关数据进行处理。该方法可以将广义农业中用于粮食生产的要素投入剥离出来，所用的权重为：
以薄膜使用为例，将“农用薄膜使用量”乘以B系数可得“粮食生产的薄膜使用量”。
2.评价方法
标准差修正G1方法是一种非线性的主客观权重组合方法，对于客观的指标数据，它可以结合专家的主观意见对各指标重要性进行排序，最终得到的指标权重既能反映专家经验，又能反映数据信息。由于该方法可以合理的确定指标的重要性比值，而且可以避免主客观对数据处理和分析的影响，所以会使得评价体系更加科学、合理和有说服力[16]。因此，本文采用标准差修正G1方法对指标进行赋权。模型构建包含以下3个步骤。
（1）指标层对准则层的权重计算
首先，请专家对指标的重要性进行打分，从而确定粮食产业高质量发展评价体系中各指标的重要性排序，表1中指标层由上到下排序即为指标重要性由大到小的排序。以粮食安全为例，该准则层下5个指标的重要性排序为，人均粮食产量＞人均粮食存量＞粮食生产不稳定性＞粮食生产价格＞农作物成灾面积占农作物播种面积比例。同理，各准则层中指标的重要性排序详见表1。其次，根据专家打分计算每个指标的标准差，并确定指标与其相邻指标的重要性程度之比其方法为计算公式（5）。
表1 中国粮食产业高质量发展评价体系指标赋权
（2）各准则层对目标层的权重计算
准则层的标准差由该准则层下各个指标的标准差求和得到。按照计算指标层权重的方式计算准则层对目标层的权重。
（3）指标对目标层的权重计算
将指标权重与准则层对目标层的权重相乘得出每个指标的组合权重。设为第个准则层下第个指标对总目标的权重，为第个准则层下第个指标对该准则层的权重，为第个准则层对总目标的权重，则指标对总目标的权重的计算方法为公式（8）。
经过以上三个步骤，得出我国粮食产业高质量发展的准则层排序，按照重要性从大到小的排序为：粮食安全、生产效率、绿色发展、农业科技。详见表1。
（一）粮食产业高质量发展水平区域特征分析
通过标准差修正G1模型对全国31个省级行政区的粮食产业高质量发展水平进行评价，各地区的得分与排名结果如表2所示。首先，黑龙江省、吉林省、内蒙古自治区的粮食产业高质量发展水平最高，主要归因于这三个省份的粮食安全水平较高，尤其是人均粮食产量和人均粮食存量位居全国前列。其次，福建省、北京市和海南省的粮食产业高质量发展评价得分最低。这主要与我国各省份经济结构相关，如北京市经济发展主要以第三产业为主，海南省经济发展主要靠旅游业，因此两个省市的粮食产业发展水平较低。最后，黑龙江省与海南省的得分相差0.4455，说明我国不同地区之间的粮食产业高质量发展水平存在较大差距。
表2 各地区粮食产业高质量发展评价得分及排名
11 上海市 0.4888 27 陕西省 0.4167 12 江西省 0.4886 28 广东省 0.3785 13 辽宁省 0.4830 29 福建省 0.3050 14 湖南省 0.4805 30 北京市 0.2996 15 江苏省 0.4781 31 海南省 0.2642 16 甘肃省 0.4760
（二）粮食产业高质量发展水平分维度特征分析
1.粮食安全
各省级行政区的粮食安全得分排名如图1所示。总体来看，黑龙江省、吉林省和内蒙古自治区的粮食安全水平最高。一方面，由于这些地区的人均粮食耕地的占有量要明显高于其他省份，并且这些地区地势平坦、土壤较为肥沃，优越的自然环境为粮食安全创造了条件。另一方面，优越的地理条件也使得这些省份的粮食生产不稳定性大大降低。黑龙江被誉为“中华大粮仓”，2021年的粮食产量占全国总产量的11.5%，对保障国家粮食安全具有重要意义。此外，经过结果分析，笔者发现这三个省份的粮食生产价格较高，这对其粮食产业高质量发展具有负向影响，需要相关政策制定者着重关注。相反，北京市和山西省的粮食安全得分较低。北京市经济发展主要依靠第三产业，其人均粮食产量和人均粮食存量均较低，使得其在粮食安全维度评价得分最低。由于山西省地貌地形较为复杂，境内的山地、丘陵、高原等多种地貌类型较多，较少的平原使得而粮食产业的发展基础比较薄弱。此外，山西省气候条件较为特殊，四季降水量变化比较大且干旱情况较为频繁，近些年来山西省接连发生严重洪涝灾害和低温冷冻灾害，导致山西省的农作物受灾和成灾面积较大，使得山西省的粮食安全评价得分较低。
图1 粮食安全得分
2.生产效率
各省级行政区的生产效率得分排名如图2所示。在生产效率方面，黑龙江省、天津市和上海市的优势较为明显。由于黑龙江省的粮食产量相对于其他省份来说具有较大优势，且黑龙江省第一产业劳动力人数较少，因此黑龙江省具有较高的劳动生产率，此外其得天独厚的自然条件及黑龙江政府大力支持农业创新发展（包括新品种研发、土地改造、引进生产技术等），使得其农业要素生产率也较高，综合原因导致该地区的生产效率得分最高。天津市大力发展现代都市型农业，坚持规模与效益并重，注重产品研发，提高农业生产效率。其农业要素生产率和粮食单位产量相对于其他省份而言较高，在生产效率方面具有突出优势。虽然上海市的耕地面积较少，但其粮食单位产量和劳动生产率方面较为突出。由于河北省的资本利用率和农业要素生产率偏低，陕西省在粮食单位产量、劳动生产率和农业要素生产率等方面的得分均较低，导致河北省和陕西省的生产效率综合得分偏低。
图2 生产效率得分
3.绿色发展
各省级行政区的绿色发展得分排名如图3所示。一方面，内蒙古自治区、贵州省和四川省的绿色发展水平较高。自2017年以来，内蒙古自治区着力推进粮食产业绿色高质量发展，采用科学的耕种技术，利用有机肥替代化肥、引进测土配方施肥技术等绿色高产高效示范。贵州省和四川省也持续推进粮食产业的绿色栽培和绿色施肥力度，开展化肥农药减量措施，创建农业绿色生产实验示范区，大力推动本地区粮食产业的绿色发展。在具体指标中，这三个地区在农药使用和化肥施用指标中的得分均较高，内蒙古自治区和四川省分别在水土流失治理面积和薄膜使用指标中的得分也相对较高。另一方面，北京市和海南省的粮食产业绿色发展水平与其他省份相比存在着明显的劣势，主要是因为这两个地区的农药使用率、化肥施用率和薄膜使用率较高。
图3 绿色发展得分
4.农业科技
各省级行政区的农业科技得分排名如图4所示。从图4中可以得出，北京、浙江、吉林和青海等地区的农业科技水平高于我国其他地区。北京市、浙江省和吉林省的农业科技水平最高，尤其是在农业科技服务方面。这是因为北京市的总部经济决定了该地区对农业高科技公司的吸引力较强，农业机械化教育人才占第一产业劳动力人数比重较高，此外，虽然2020年北京市的农业机械总动力仅为120.2万千瓦，但单位粮食播种面积的农业机械总动力较高。浙江省作为沿海经济强省，其较高的科技水平与较强的管理能力也使该地区的农业科技有较高的水准。吉林省的农业机械化水平相较于北京和浙江较低，但雄厚的农业发展基础和农业机械化教育人才占比使得该地区的农业科技水平位于前列。相反，广东省、云南省和四川省的农业科技水平相对较低，虽然这三个地区的农业机械总动力均处于中等水平，但是其农作物播种面积较高，导致这三个地区在农业机械化水平方面得分较低。云南省和四川省的农业机械化教育人才处于中等水平，但是其第一产业劳动力人数较高，导致两个地区的农业科技服务水平较低。
图4 农业科技得分
（三）各地区粮食产业高质量发展水平得分构成
为了更加直观的对比各省级行政区在该评价体系内的指标得分情况，本文使用雷达图将各准则层的得分进行可视化，如图5所示。由于篇幅限制，本文仅针对一些特殊省份进行具体阐述。
图5 各地区准则层得分
黑龙江省是粮食高质量发展水平最高的地区。黑龙江省优越的耕地资源奠定了其农业高质量发展的基础，该省在在粮食安全、生产效率以及绿色发展方面均处于较高水平。但黑龙江省的农业科技水平仍有很高的提升空间，尤其是黑龙江省的农业机械化水平。农业机械化主要通过使用农业机械装备改善农业生产经营条件，提高农业的生产技术和经济效益。这对于粮食产业来说十分重要，将大大提高劳动生产率。因此，黑龙江省可以尝试与农业科技水平发展水平较高的北京市、天津市等地区展开合作，也可引入农业科技发达的企业落地黑龙江省。农业科技水平的提高将会使黑龙江省的粮食高质量发展水平得到显著提高。
吉林省的粮食产业高质量发展水平仅次于黑龙江省。该省紧邻黑龙江省，同样凭借着优越的自然条件大力发展农业，是我国重要的粮食生产基地，为粮食产业的高质量发展奠定了基础。吉林省在生产效率和农业科技方面的发展水平均高于大部分省份。在生产效率指标中，吉林省在粮食单位产量和农业要素生产率中的得分很高。在农业科技指标中，该省的农业科技服务水平处于较高地位。该省大量的粮食种植基地为实现粮食产业大规模机械化提供了条件，使生产效率大幅提高。另外，吉林省具有较高的粮食安全水平，尤其在粮食生产稳定性和粮食生产价格指标中得分较高，这与该地区的粮食产业的生产规模和市场体系有很大关系。
内蒙古自治区的粮食产业高质量发展水平位居全国第三。该地区在粮食安全、生产效率以及绿色发展方面得分较高。在粮食安全方面，内蒙古的人均粮食产量和人均粮食存量得分较高，这与该地区总人口较少且粮食作物耕种面积较大有关。在生产效率方面，内蒙古的劳动生产率和资本利用率较高，这与该地区的人均耕地面积较高有关。在绿色发展方面，该地区在农药使用指标中的得分最高。另外，内蒙古的农业科技水平低于全国大部分地区，该地区在农业机械化水平和农业科技服务指标中的得分均较低。因此，内蒙古自治区的粮食产业高质量发展水平较高，但是在农业科技方面仍有很大的提升空间。
海南省和福建省的粮食产业高质量发展水平较低，海南省的评价得分最低。这两个地区主要是由于绿色发展方面存在明显的短板。绿色发展水平低，对于粮食产业的高质量发展十分不利，农药化肥的不可降解性会使土壤受到严重污染，也会对通过大气、河流等造成环境污染，严重时还会破坏生态系统的平衡。具体而言，海南省由于气候原因及发达的服务业，粮食产业发展规模较小，并且化肥和农药的施用率以及薄膜使用率较大，所以其在绿色发展方面有较大进步空间。福建省的农药和化肥施用率也较高，并且该省在水土流失治理方面也需要提升。因此，海南省和福建省提高绿色发展水平对于粮食产业的高质量发展是十分重要的。
北京市的粮食产业高质量发展水平相比于其他省级行政区较低。北京市除了农业科技方面处于绝对优势地位外，在粮食安全、生产效率和绿色发展等方面的得分均比较低。具体而言，该地区的人均粮食产量和人均粮食存量较低，农药和化肥施用率高。这与北京市的经济发展结构和经济发展重点有关，其主要发展第三产业，农业方面也主要以休闲农业发展为主。虽然北京市采取了一系列政策措施推进首都“三农”事业发展，但其粮食产业高质量发展水平仍有较大提升空间，尤其是粮食安全和绿色发展方面。
（一）结论
本文从粮食安全、生产效率、农业科技、绿色发展等4个维度构建了中国粮食产业高质量发展评价指标体系，运用标准差修正G1方法对指标体系进行权重分配，并对我国31个省级行政区的粮食产业高质量发展水平进行了测度与评价，研究发现：
1.在粮食安全方面，黑龙江省、吉林省、内蒙古自治区的粮食安全水平最高，主要得益于良好的地势条件和优越的自然环境，促使其在人均粮食产量和粮食生产稳定性方面具有巨大优势。北京市、山西省的得分较低，主要是因为这两个省份的人均粮食存量和人均粮食产量较低。
2.在生产效率方面，天津市、黑龙江省和上海市占据优势地位。相反河北省、陕西省和海南省的生产效率水平较低，三个省份在劳动生产率和农业要素生产率方面的得分较低，此外，河北省和陕西省分别在资本利用率和粮食单位产量方面的得分也较低。
3.在绿色发展方面，内蒙古自治区、贵州省和四川省具有相对优势，而北京市和海南省的绿色发展程度较低，主要是由于这两个地区的农药和化肥施用率都处于较高水平。
4.在农业科技方面，31个省级行政区在农业科技方面发展水平分布不平衡。北京市发展水平最高，具有引领性优势，其次是浙江省和吉林省。而广东省、云南省和四川省的农业科技发展水平较低。
5.总体而言，各地区的粮食产业高质量发展水平差异较大。黑龙江省、吉林省和内蒙古自治区的粮食产业高质量发展水平最高，但黑龙江省和内蒙古自治区在农业科技方面有待提升，吉林省在绿色发展方面还有提升空间。此外，海南省、北京市和福建省的粮食产业高质量发展水平较低。北京市在粮食安全和绿色发展方面存在短板，而海南省和福建省在绿色发展方面有明显不足。
（二）建议
粮食产业的高质量发展主要依赖于粮食安全，在粮食安全的基础上，提高生产效率，并促进绿色和科技发展。为了提高我国粮食产业高质量发展水平，本文提出以下建议。
1.优化粮食产业链。
近年来受新冠疫情和极端天气的影响以及2022年俄乌冲突的爆发，全球粮食产量和粮食贸易问题凸显，对粮食安全造成巨大冲击。我国政府积极解决粮食安全问题，把粮食安全主动权牢牢握在自己手中。由于各省的产业结构和发展目标不同，导致一些地区的粮食安全水平较低，如北京市。此外受地理和天气因素影响，一些省份（如山西省）的粮食产量低且不稳定，造成粮食安全水平较低。可以通过优化粮食产业链，使粮食产业更加高效的循环和发展。提高粮食流通效率，不断完善粮食市场，优化粮食产业流通环境。
2.增强粮食生产效率。
粮食生产效率是粮食生产要素优化配置的重要表现，生产效率越高，代表单位要素投入的产出水平越高。虽然自然地理因素对粮食生产效率的影响较大，但仍然可以通过技术和管理手段提高粮食生产效率。我国一些农业大省的粮食生产效率较低，如河北省和陕西省，主要是因为其劳动生产率和农业要素生产率低、农林牧渔业投资量也较小，亟需提高粮食单位产量。粮食生产效率的提高离不开科技投入，因此，建议粮食生产效率低的省份大力支持科技投入，鼓励资本流向粮食产业，提高粮食产业投资力度；
还需要借鉴内蒙古自治区、天津市等生产效率高的省份的经验，如新品种研发、土地改造、引进生产技术等。
3.重视绿色发展与农业科技。
一方面，部分省份的绿色发展水平亟需提高，如海南省和北京市。可以借鉴内蒙古自治区、贵州省和四川省等粮食产业绿色发展水平较高的地区的措施，如有机肥替代化肥、引进测土配方施肥技术，实现绿色选种、绿色种植和绿色施肥，降低农药使用率、化肥施用率和薄膜使用率。另一方面，农业科技对未来粮食产业的发展起着十分重要的引领作用，并且农业科技水平的提高将对粮食产业的高质量发展起着长远的作用。我国农业和粮食产业的高技术人才较少，亟需大力培养高素质农业生产管理人员，提高农业技术装备和信息化水平，建立健全的农业科研体系，不断提高农业科技发展水平，促进中国从农业大国向农业强国转变。一些省份的农业科技水平较低，如广东省和云南省，这会限制粮食产业生产效率，因此，建议这些省份积极引进和培养农业人才，扩大农业机械化面积，加大农业科技扶持力度。此外，建议各个省份加强农业合作和交流，促进农业科技知识溢出效应。
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