中国耕地—粮食丰裕度与居民收入的关系研究
杨人懿(1997- ),男,云南大理人,博士研究生,研究方向为农村贫困治理与乡村发展、自然资源开发利用与区域可持续发展。E-mail: yangrenyi1997@126.com |
收稿日期: 2023-12-18
修回日期: 2024-05-29
网络出版日期: 2024-11-15
基金资助
国家社会科学基金重大项目(18VSJ023)
国家自然科学基金项目(41261018)
国家自然科学基金项目(71673182)
Study on the relationship between farmland & grain abundance and households' income in China
Received date: 2023-12-18
Revised date: 2024-05-29
Online published: 2024-11-15
粮食安全乃是“国之大者”,然而在现实中却往往呈现出“产粮大县、经济穷县”“粮食产出多,农民收入低”等反常现象。针对现有“资源诅咒”研究中几乎未涉足粮食与耕地的话题、缺乏资源丰裕度对居民收入影响的定量实证分析等不足,采用省域和县域两种尺度相结合的分析方式,分别搜集了31个省(自治区、直辖市)2001—2021年和2843个县域2014—2021年的面板数据,进行中国耕地—粮食丰裕度与居民收入关系的实证检验。研究结果表明:粮食主产区的耕地—粮食丰裕度对农村和城镇居民可支配收入的抑制是客观存在的;耕地—粮食丰裕度分别对70%以上的省域农村和城镇居民以及56.81%和64.09%的县域农村和城镇居民的收入产生不同程度的抑制现象(含潜在抑制)。本文据此提出了破解耕地—粮食丰裕对居民收入抑制的对策建议。
杨人懿 , 杨子生 , 钟昌标 , 杨诗琴 , 曹琳琳 . 中国耕地—粮食丰裕度与居民收入的关系研究[J]. 自然资源学报, 2024 , 39(11) : 2619 -2638 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20241108
Food security is the most important for China. However, we often see abnormal phenomena such as "main grain-producing counties with low economic level", and "larger grain output with less income of farmers". In view of the lack of research on the resources curse of grain and farmland, and the lack of quantitative analysis of the impact of resource abundance on residents' income, in this paper, we use the method in combination of the provincial and county scale analysis to carry out the empirical test of China's relationship between farmland & grain abundance and households' income on the basis of collected respectively panel data of 31 provincial-level regions in 2001-2021 and 2843 counties in 2014-2021. The paper also analyzes the spatial difference of the suppression degree of the farmland & grain abundance on the income of the residents in the provincial and county scales, and reveals its influence mechanism by using econometric model. The results show that: (1) The farmland & grain of the main grain-producing areas has a significant suppression effect on the income of rural and urban residents. (2) The farmland & grain abundance has a different degree of suppression effect on the income of more than 70% of the rural and urban residents in the provincial scale, and 56.81% of the rural residents and 64.09% of the urban residents in the county scale, among which 8.58% of the rural residents and 10.06% of the urban residents in the counties reach the "serious suppression" and "extremely-serious suppression" levels. (3) The abundance of grain does not obviously promote the development of the primary industry in the main grain-producing areas, but increases the dependence of the primary industry on grain, and it also obviously inhibits the development of the sectors of the secondary and tertiary industries. Based on the above, this paper proposes countermeasures to solve the problem.
表1 计量经济学模型检验的指标体系Table 1 Index system for econometric model testing |
属性 | 维度 | 简称 | 变量 | 计算方法 | 单位 |
---|---|---|---|---|---|
因变量 | 居民收入水平 | rural | 农村居民收入水平 | 农村居民人均可支配收入 | 万元/人 |
urban | 城镇居民收入水平 | 城镇居民人均可支配收入 | 万元/人 | ||
核心 自变量 | 耕地丰裕度 | cultiprop | 耕地面积比例 | 耕地总面积/土地总面积×100% | % |
perculti | 人均耕地面积 | 耕地总面积/总人口 | hm2/人 | ||
粮食丰裕度 | totalopt | 粮食总产出 | 粮食总产量 | 万t | |
peropt | 人均粮食产出 | 粮食总产量/总人口 | t/人 | ||
控制变量 | 产业结构 | struc | 产业结构 | 第三产业产值/GDP×100% | % |
afafopt | 农林牧渔产业产值 | 农林牧渔业总产值 | 元/人 | ||
发展状况 | light | 夜间灯光亮度 | 夜间灯光平均亮度+0.01 | 无 | |
投资支出 | fix | 固定资产投资力度 | 固定资产投资额 | 元/人 | |
finance | 财政收入水平 | 公共财政一般预算收入 | 元/人 | ||
人口结构 | pd | 人口密度 | 总人口/土地面积 | 人/ km2 |
表2 中国31个省(自治区、直辖市)耕地—粮食丰裕度对居民收入影响的实证研究结果Table 2 Empirical study on the impact of farmland and grain abundance on residents' income in China |
类型 | rural为因变量;样本包括中国31个省(自治区、直辖市) | rural为因变量;样本仅包括中国粮食主产区 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | ||
cultiprop | -0.0099** | -0.0333*** | |||||||
perculti | -0.5766 | -1.2107** | |||||||
totalopt | 0.00001 | -0.000005 | |||||||
peropt | -0.0795* | -0.1165*** | |||||||
样本量/个 | 651 | 651 | 651 | 651 | 273 | 273 | 273 | 273 | |
R2 | 0.9747 | 0.9708 | 0.9745 | 0.9709 | 0.9914 | 0.9878 | 0.9890 | 0.9880 | |
类型 | urban为因变量;样本包括中国31个省(自治区、直辖市) | urban为因变量;样本仅包括中国粮食主产区 | |||||||
(9) | (10) | (11) | (12) | (13) | (14) | (15) | (16) | ||
cultiprop | -0.0305*** | -0.0578*** | |||||||
perculti | -4.0355*** | -5.5690*** | |||||||
totalopt | -0.0001*** | -0.0001*** | |||||||
peropt | -0.4773*** | -0.5148*** | |||||||
样本量/个 | 651 | 651 | 651 | 651 | 273 | 273 | 273 | 273 | |
R2 | 0.9768 | 0.9742 | 0.9768 | 0.9747 | 0.9889 | 0.9856 | 0.9882 | 0.9863 |
注:以上结果均为考虑了控制变量后的TWFE模型的稳健标准误估计结果,为节约篇幅,不再汇报标准误。**、***分别表示估计参数显著性水平为5%、1%,下同。 |
表3 中国2843个县域耕地、粮食丰裕度与居民收入的实证研究结果Table 3 Empirical study on farmland & grain abundance and residents' income in 2843 counties of China |
类型 | rural为因变量 | urban为因变量 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | ||
cultiprop | -0.0039** (0.0016) | -0.0063*** (0.0024) | |||||||
perculti | -0.3303*** (0.1037) | -0.5038*** (0.1575) | |||||||
totalopt | -0.0018*** (0.0004) | -0.0031*** (0.0008) | |||||||
peropt | -0.0949*** (0.0120) | -0.1720*** (0.0200) | |||||||
样本量/个 | 22656 | 22656 | 22656 | 22656 | 22744 | 22744 | 22744 | 22744 | |
R2 | 0.9644 | 0.9639 | 0.9645 | 0.9641 | 0.9626 | 0.9617 | 0.9628 | 0.9620 |
注:以上结果均为考虑了控制变量后的TWFE模型的个体聚类稳健标准误估计结果,下同。 |
表4 不同粮食生产区域的耕地、粮食丰裕度与居民收入的实证结果Table 4 Empirical results on farmland & grain abundance and residents' income in different regions of China |
类型 | 粮食主产区 | 粮食产销平衡区 | 粮食主销区 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(1)rural | (2)urban | (3)rural | (4)urban | (5)rural | (6)urban | |||
cultiprop | -0.0101*** (0.0021) | -0.0077** (0.0037) | 0.0012 (0.0018) | -0.0095*** (0.0024) | -0.0179*** (0.0062) | -0.0288*** (0.0100) | ||
样本量/个 | 12448 | 12448 | 7336 | 7336 | 2960 | 2960 | ||
R2 | 0.9667 | 0.9653 | 0.9542 | 0.9621 | 0.9538 | 0.9551 | ||
类型 | (7)rural | (8)urban | (9)rural | (10)urban | (11)rural | (12)urban | ||
perculti | -0.3348** (0.1331) | -0.3200* (0.1786) | -0.2009 (0.1425) | -0.7332*** (0.1850) | -4.5790** (2.0886) | -3.4456 (2.5065) | ||
样本量/个 | 12448 | 12448 | 7336 | 7336 | 2960 | 2960 | ||
R2 | 0.9660 | 0.9648 | 0.9539 | 0.9608 | 0.9528 | 0.9540 | ||
类型 | (13)rural | (14)urban | (15)rural | (16)urban | (17)rural | (18)urban | ||
totalopt | -0.0022*** (0.0005) | -0.0040*** (0.0007) | -0.0005* (0.0003) | 0.0011 (0.0007) | -0.0043 (0.0047) | -0.0039 (0.0131) | ||
样本量/个 | 12448 | 12448 | 7336 | 7336 | 2960 | 2960 | ||
R2 | 0.9667 | 0.9657 | 0.9542 | 0.9619 | 0.9532 | 0.9547 | ||
类型 | (19)rural | (20)urban | (21)rural | (22)urban | (23)rural | (24)urban | ||
peropt | -0.1274*** (0.0140) | -0.1863*** (0.0237) | -0.0160 (0.0157) | 0.0059 (0.0388) | -0.1719 (0.2740) | -0.1163 (0.6481) | ||
样本量/个 | 12448 | 12448 | 7336 | 7336 | 2960 | 2960 | ||
R2 | 0.9668 | 0.9655 | 0.9538 | 0.9603 | 0.9522 | 0.9539 |
注:*表示估计参数显著性水平为10%,下同。 |
表5 耕地—粮食丰裕度对居民收入的抑制性程度分级体系Table 5 A grading system for the degree of suppression of farmland and grain abundance on residents' income |
抑制性 程度分级 | ISIFG值 | 含义 |
---|---|---|
1. 无抑制 | <0.8 | 该地居民收入水平总体较高,居民收入对耕地资源禀赋和粮食生产的依赖很小 |
2. 潜在抑制 | 0.8~1.0 | 该地尚不存在耕地—粮食丰裕度对居民收入抑制的现象,但该数值已接近于1,若不采取合理可行的举措,则可能导致居民收入被抑制的问题 |
3. 轻度抑制 | 1.0~2.0 | 该地已存在明显的耕地—粮食丰裕度对居民收入抑制的现象,尽管受抑制程度相对较轻,但需要引起重视,采取可行的措施规避耕地—粮食丰裕度对居民收入抑制的问题 |
4. 中度抑制 | 2.0~3.0 | 该地已存在中等程度的耕地—粮食丰裕度对居民收入抑制的现象,耕地—粮食优势与居民收入水平之间出现了明显的反差,需要采取有力的措施规避这种抑制性问题 |
5. 重度抑制 | 3.0~4.0 | 该地的耕地—粮食丰裕度与居民收入之间存在严重的不匹配或反差,耕地—粮食优势对居民收入有着较为严重的抑制作用,需要采取强有力的措施稳步推动居民收入的可持续增长 |
6. 极重度抑制 | ≥4.0 | 该地的耕地—粮食优势与居民收入水平的偏离程度很大,耕地—粮食优势对居民收入的抑制作用非常严重,需要科学、合理地制定强有力的措施体系来破解“产量多,收入低”的突出问题 |
表6 耕地与粮食丰裕度对第一产业及其增长状况的影响Table 6 The impact of farmland & grain abundance on the primary industry and its growth status |
类型 | 人均第一产业产值为因变量/(元/人) | 人均第一产业产值自然对数形式为因变量/(元/人) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
所有样本 | 粮食主产区 | 所有样本 | 粮食主产区 | ||||||||
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | ||||
cultiprop | 30.5882*** (11.5150) | 22.6705 (18.3158) | 0.0043*** (0.0016) | 0.0043 (0.0027) | |||||||
totalopt | 8.6716 (6.0825) | 14.4564* (8.4564) | 0.0008** (0.0004) | 0.0008 (0.0005) | |||||||
样本量/个 | 22744 | 22744 | 12448 | 12448 | 22744 | 22744 | 12448 | 12448 | |||
R2 | 0.9523 | 0.9523 | 0.9521 | 0.9523 | 0.9942 | 0.9942 | 0.9929 | 0.9929 |
注:本表中的核心解释变量为cultiprop和totalopt,若换成perculti和peropt作为核心解释变量的结果也较为类似,为节约篇幅,本文不再汇报其估计结果。下同。 |
表7 粮食丰裕度与第一产业对粮食依赖度之间的关系Table 7 The relationship between grain abundance and the dependence of the primary industry on grain |
类型 | 所有样本 | 粮食主产区 | 粮食产销平衡区 | 粮食主销区 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | ||||
totalopt | 0.0159*** (0.0017) | 0.0129*** (0.0011) | 0.0190*** (0.0064) | 0.0454*** (0.0128) | |||||||
peropt | 0.6056*** (0.0903) | 0.4118*** (0.0810) | 1.0424*** (0.1262) | 3.0592*** (0.4256) | |||||||
样本量/个 | 22744 | 22744 | 12448 | 12448 | 7336 | 7336 | 2960 | 2960 | |||
R2 | 0.9923 | 0.9924 | 0.9911 | 0.9909 | 0.9909 | 0.9920 | 0.9962 | 0.9964 |
表8 不同粮食生产区域的耕地与粮食丰裕度对第二和第三产业的影响Table 8 The impact of farmland & grain abundance in different grain production regions on the secondary and tertiary industries |
人均第二产业产值为因变量(元/人) | 粮食主产区 | 粮食产销平衡区 | 粮食主销区 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |||
cultiprop | -285.47(125.39)** | 113.85(93.67) | 413.65(632.41) | |||||
totalopt | -74.49(18.16)*** | -31.81(16.97)* | -1135.95(749.69) | |||||
样本量/个 | 12447 | 12447 | 7336 | 7336 | 2960 | 2960 | ||
R2 | 0.9529 | 0.9470 | 0.9423 | 0.9423 | 0.9511 | 0.9515 | ||
人均第三产业产值为因变量(元/人) | 粮食主产区 | 粮食产销平衡区 | 粮食主销区 | |||||
(7) | (8) | (9) | (10) | (11) | (12) | |||
cultiprop | -842.96(176.20)*** | -180.07(124.16) | -420.87(564.92) | |||||
totalopt | -119.21(20.96)*** | -9.68(12.23) | 141.81(522.90) | |||||
样本量/个 | 12448 | 12448 | 7336 | 7336 | 2960 | 2960 | ||
R2 | 0.9514 | 0.9510 | 0.9479 | 0.9477 | 0.9596 | 0.9595 |
感谢杨金蓉、罗磊和申宜丛3名硕士研究生在协助搜集基础数据过程中所付出的辛勤劳动!
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