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JOURNAL OF NATURAL RESOURCES >

2022 , Vol. 37 >Issue 10: 2617 - 2635

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20221011

Theory and Technology of Anti-foodWaste Monitoring and Evaluation

Human-land coupling enlightenment and driving forces of urban food system evolution: A case study of Beijing food system

  • MA En-pu , 1 ,
  • YE Wei-yi 1 ,
  • LIAO Liu-wen 2 ,
  • CAI Jian-ming , 3, 4
Expand
  • 1. School of Geographic Sciences, Hunan Normal University, Changsha 410081, China
  • 2. College of Economics and Management, Changsha University, Changsha 410022, China
  • 3. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
  • 4. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Received date: 2022-04-11

  Revised date: 2022-07-07

  Online published: 2022-12-28

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Abstract

In order to explore "how urbanization drives the change of food system" and "what human-land coupling relationship is implied by the change of food system", this paper took the food system of Beijing as an example to study the evolution process of the food system since 1978, and revealed the human-land coupling relationship implied by the change of food system. In addition, the index systems of food system change and urbanization driving force were established, and the driving force evaluation, Granger causality test, regression analysis and network analysis were combined to study the driving force and action mechanism of food system evolution in Beijing. The results show that the food system in Beijing has experienced a process of weakening local agricultural production, increasing food consumption demand, and increasing food circulation mileage in the past 40 years. From a geographical perspective, this change is essentially a process in which the human-land coupling relationship contained in urban food consumption expands from proximity to a greater distance -- that is, the evolution process of local and tele-coupling of food system. Among the influencing factors driving this process, income growth is the main initial driving force, non-agriculturalization of elements is the main intermediate link, and population agglomeration has the most extensive impact, which is ultimately led to the increasing proportion of external supply and the continuous increase of food miles. The research shows that the human-land relationship contained in food system is not limited to a specific place or region, but in the form of "flow space" and place space interconnected and permeated. Therefore, it is necessary to adopt a theoretical perspective and research method integrating "flow space" and place space to recognize the human-land coupling relationship in such open systems.

Key words： urbanization; food system; coupled human and natural system; local and tele-coupling; driving mechanism

Cite this article

MA En-pu , YE Wei-yi , LIAO Liu-wen , CAI Jian-ming . Human-land coupling enlightenment and driving forces of urban food system evolution: A case study of Beijing food system[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2022 , 37(10) : 2617 -2635 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20221011

食物为人类健康、积极的生活提供所需的营养物质与能量,是人类社会持续发展、保持活力不可或缺的物质基础。作为生态系统产品,食物无疑是人类与生态系统互动的重要载体,是人地关系的重要媒介[1,2]。通过从农场到餐桌的一系列过程,食物将人类消费与生态系统关联起来,使人类与地理环境产生或近或远、或直接或间接的互动关系,这种互动关系历来都是人地关系的基本维度。食物系统作为描述食物生命周期的概念,被定义为“农业与下游经济主体之间各种关系的总和”[3,4],它是由初级农产品生产、食物加工、流通、消费等环节共同组成的“开放复杂巨系统”[4],本质上是生态系统服务流及其价值实现的“社会—经济—空间”组织形式[5]。
食物系统自从农业起源时就已存在,其发展演变与人类定居密切相关。从历史视角看,正是稳定的食物来源构成人类定居生活的前提,定居则推动依存经济（采集、狩猎）向食物生产经济转变[6]。从最初的“采集→食用”到如今高度庞杂的食品产业体系,食物系统的要素构成、功能结构及空间尺度随着人类定居方式升级发生了极大变化[5]。其中,近现代以来的城市化进程对食物系统的重塑作用尤其明显,在食物系统的分工细化和尺度扩张方面,城市化扮演着重要作用[5]。值得注意的是,目前全球城市地区大约仅占陆地表面无冰土地面积的3%,但拥有全球一半以上的人口[7];与之相对应的是,农业用地占无冰土地面积的比例则达到37.27%,其中绝大部分又用于生产可食用农产品[8]。显而易见,由于人口不断向城市集聚,食物需求也随之转移到城市,加之城市固有的去农化和非农化特点,使得城市食物系统的完全本地化几乎没有可能性,与广袤乡村乃至全球产地建立食物供给关系成为城市保障食物安全的内在需求。
实际上,现代食物系统的主体是城市食物系统,这是一种更多依赖于遥远区域供应并以大规模生产为基础的工业化食品供应链[9],其包括与城市地区食物供应相关的系列活动和参与者,以及它们与周围自然和人工环境、社会经济动态与治理的相互作用[10,11]。随着世界变得越来越城市化,城市居民获取和消费食物的方式及其膳食结构对城乡连续体与整个食物系统都将产生强烈影响[12]。中国作为常住人口城市化率已达63.89%①(①数据来源于第七次全国人口普查公报。)的人口大国,工业化与城镇化的推动已将农本立国的在地化人地关系转变为农民离土出乡、进厂进城的去地化人地关系[13],在食物系统维度,则相应表现为城市食物消费的环境足迹持续扩张[14⇓-16],表明城镇化进程中的食物系统也经历了在地化到去地化的转型。然而,就城市化与食物系统演化的关系而言,现有研究仅限于探讨城镇化水平对居民食物消费生态足迹的影响[14]、城市化进程中的食物消费转型[15]、城镇化对食物消费系统氮素流动的影响[16,17]、城市功能定位对食物系统网络结构形成的作用[18]以及“建成区扩张—农地损失”和“收入变化—饮食构成”等议题[19],尚缺乏系统解析城市化与食物系统演化关系的研究,特别是在定量解析城市化驱动食物系统演化的内在机制方面存在明显空白。尽管国内食物系统领域的现有研究已在文献引介[4,20]、食物系统研究的地理学范式与理论框架探讨[5,21,22]、农食系统转型与乡村振兴[23]、城市食物系统规划[24]、资源环境效应评估[25]、可持续食物消费[26]、食物浪费[27,28]和食物供应链治理[29]等方面取得诸多进展,然而有关“城市化如何驱动食物系统变化”,以及“食物系统变化蕴含何种人地耦合关系”的科学问题仍未得到清晰解答,值得进一步研究。为此,本文基于远程耦合[30⇓⇓-33]、近远程耦合[34⇓⇓-37]、全程耦合[38]及食物系统[4,5,20⇓⇓⇓-24]领域的研究现状,以典型农产品主销区北京市为例,从本地生产②(②文中的“本地”是指北京市辖区范围,后文与此相同,不再重复说明。)、食物流通和食物消费三个方面研究近40年北京食物系统的演化过程,揭示食物系统演化蕴含的人地耦合关系,定量探究城市化因素对食物系统近远程耦合演化的内在驱动机制,为验证前期研究的理论观点[5]提供实证依据,同时也为正确认知开放系统条件下的人地耦合关系、促进相关规划编制跳出封闭系统思维提供必要启发。

1 研究方法与数据来源

1.1 数据来源

本文使用的数据主要来自《北京统计年鉴》以及北京市农业农村、统计、规划和自然资源等职能部门提供的统计报表,资料时段为1979—2021年。其中,城市建成区面积结合《北京统计年鉴》和《中国城市统计年鉴1985—2020》来获取;各类农产品的可食部分比例和热量转化系数根据《中国食物成分表标准版（第6版/第一册）》[39]计算而得;膳食结构采用城镇居民和农村居民家庭主要食品人均消费量来反映,对其中缺失的部分城镇居民膳食结构数据,以缺失年份的城镇人均食品支出除以当年各类食品价格所得结果来代替。另外还采用了2019年实地调查的部分资料,当年10-11月,先后前往北京市八里桥、大洋路、锦绣大地、顺鑫石门、新发地和岳各庄等大型农产品批发市场调研,获取了北京市主要农产品的产地来源信息等数据资料。

1.2 研究方法

首先对北京食物系统的演变过程进行统计分析,从资源利用、要素投入和农业产出三个方面观察本地农业生产变化;同时结合北京市居民膳食结构及历年人口数据,计算其各类食物需求;并综合本地农业生产和食物需求两方面的结果,分析食物流通变化,从中揭示北京食物系统尺度扩张及其蕴含的人地系统近远程耦合演化过程。其次,建立食物系统变化指标体系和城市化驱动力指标体系,研究食物系统近远程耦合演化的驱动力及作用机制。其中,动力机制研究的详细步骤如下：

1.2.1 建立指标体系

（1）食物系统变化指标体系：生产、流通、消费是食物系统的三个主要环节,本文基于此并考虑数据可得性和研究可操作性,从本地生产、食物流通和食物消费三个方面选取8个变量建立食物系统变化指标体系。其中,年末实有耕地面积（y1）、农作物播种面积（y2）、第一产业从业人员数（y3）和本地农产品热量供给（y4）用于反映本地农业生产的变化情况;外埠供应比例（y5）和食品零售总额（y6）用于反映食物流通变化;食物消费变化则通过人均食品支出（y7）和膳食热量总需求（y8）予以衡量。各指标中,年末实有耕地面积、农作物播种面积、第一产业从业人员数、食品零售总额和人均食品支出直接取自《北京统计年鉴》。本地农产品热量供给为北京市辖区内生产的粮食、蔬菜及食用菌、干鲜瓜果、植物油、奶及奶制品、禽蛋、水产品、猪牛羊肉及禽肉的膳食热量总和,采用下式计算：
y 4 = ∑ j = 1 10 p j × r j × e j
式中：pj为北京市辖区范围内生产的各类农产品产量（单位换算为100 g）;rj为各类农产品的可食部分比例（%）;ej为各类农产品每100 g可食部分的膳食热量（kcal/100 g）。根据《中国食物成分表标准版（第6版/第一册）》[39],分别整理每一大类食物中若干亚类的可食部分比例及热量转化系数,取平均值得到rj和ej的取值,如表1所示。
表1 各类食物的可食部分比例及热量转化系数

Table 1 The proportion of edible parts and dietary calorie conversion coefficient of various types of food

食物类型 可食部分比例rj/% 热量转化系数ej
/(kcal/100 g）		 涉及食品数量/个 备注
粮食 98.76 293.80 156
蔬菜及食用菌 90.75 120.04 265
干鲜瓜果 77.47 164.91 210
植物油 100.00 898.31 13
奶及奶制品 100.00 383.06 18
禽蛋 93.26 206.58 19
水产品 74.16 121.13 79 不包括蚶、螺和蟹类
猪肉 91.93 359.57 14 不包括内脏等下水
牛羊肉 96.91 170.16 45
禽肉 83.83 193.12 42
以各类农产品外埠供应比例的均值作为全市农产品消费的外埠供应比例,由于农产品在收获、加工、运输、仓储和批发零售中存在不同程度的损耗,因此需要根据损耗率对市辖区各类农产品的产量进行折算,得到有效的本地食物供应量后,按下式计算外埠供应比例：
y 5 i = 1 8 ∑ j = 1 8 1 - P i j ( 1 - R ) j D i j
式中：y5i表示第i年的外埠供应比例（%）;Pij为第i年第j种农产品的年产量（kg）;Rj为第j种农产品的损耗率（%）;Dij为第i年第j种食物的全市需求量（kg）。其中,本文对损耗率的取值以刘文君[40]、郭华等[41]、王世语等[42]的研究为基础,对其中损耗率以区间范围表示的食物类型,根据北京市场农产品产地来源十分广泛的特点,取区间上下限的均值作为对应食物类型的损耗率取值,结果如表2所示。
表2 各类食物的损耗率

Table 2 The rate of loss of various types of food (%)

食物种类 粮食 油料 蔬菜及食用菌 干鲜瓜果 奶及奶制品 猪牛羊肉 禽蛋 水产品
资料数值 7~11 65 20~25 15~20 10~15 4.36 3~4 15
本文损耗率 9.00 65 22.50 17.50 12.50 4.36 3.50 15
膳食热量总需求为北京市城、乡居民膳食热量需求之和,按下式计算：
y 8 i = ∑ j = 1 8 d × i j - u r b a n P i - u r b a n + d i j - r u r a l × P i - r u r a l × r j × e j
式中：y8i表示第i年的膳食热量总需求（kcal）;dij-urban和dij-rural分别表示第i年每位城、乡居民的j类农产品消费量 [100 g/(人·年)];Pi-urban、Pi-rural分别为第i年的城、乡人口数（人）。
（2）城市化驱动力指标体系：“城市化”已在理论层面上被确定为驱动食物系统演变的重要因素[5],具体表现为：城市化进程中人口集聚导致城市食物需求快速增长,同时居民收入增长和需求多元化不断促进膳食结构转型;而建成区扩张和生产要素非农化则导致城市化地区的食物自给率下降,两方面因素的共同作用促使食物系统演化。为此,本文从人口集聚、空间扩张、收入增长、要素非农化和需求多元化五个方面,选取全市常住人口、城市化率等12个变量构建城市化驱动力指标体系。指标体系的构成以及各指标测量方法或数据来源如表3所示。
表3 食物系统演变的城市化驱动力指标体系

Table 3 An index system of urbanization driving forces for food system evolution

一级指标 二级指标 三级指标 指标向性 测量方法
食物系统演变的城市化驱动力 人口集聚x1 z1：全市常住人口/万人 正向 来源于《北京统计年鉴》
z2：城市化率/% 正向 z2=(城镇人口/常住人口)×100%
空间扩张x2 z3：城市建成区面积/km2 正向 来源于《中国城市统计年鉴》
z4：累计减少耕地面积/km2 正向 来源于《北京统计年鉴》
收入增长x3 z5：全市人均可支配收入/元 正向 来源于《北京统计年鉴》
z6：全市居民家庭恩格尔系数 负向 z6=人均食品支出/人均消费支出
要素非农化x4 z7：二三产业从业人员比例/% 正向 z7=(二三产业从业人员/全部从业人员数)×100%
z8：耕地利用程度 负向 z8=农作物播种面积/耕地面积
z9：非农用水比例/% 正向 z9=(非农用水量/用水总量)×100%
需求多元化x5 z10：常住外来人口比例/% 正向 z10=(常住外来人口/常住人口)×100%
z11：食品支出全距/元 正向 z11=高收入组户均食品支出-低收入组户均食品支出
z12：膳食多样性指数 正向 z 12 = - ∑ j = 1 8 C j C t o t a l × l n C j C t o t a l,Cj为北京市全体居民对j类食物的热量需求（kcal）;Ctotal为北京市全体居民膳食热量总需求（kcal）;Cj和Ctotal根据式（3）或其分项进行计算

1.2.2 数据预处理

为消除指标量纲差异及数量级差异对研究结果的影响,需要对各变量的原始数值作标准化处理。本文采用极差标准化法进行数据处理,对于食物系统变化指标体系,所有指标均采用下式进行标准化：
y i ' = ( y i - m i n y i ) / ( m a x y i - m i n y ) i
而对于城市化驱动力指标体系,则根据指标向性分别按下列式（5）和式（6）进行处理：
对于正向指标： z i ' = ( z i - m i n z i ) / ( m a x z i - m i n z i )
对于负向指标： z i ' = ( m a x z i - z i ) / ( m a x z i - m i n z i )

1.2.3 城市化驱动力测度

基于指标原始数值的标准化处理结果以及表3所示的驱动力指标对应关系,采用均方差法确定人口集聚、空间扩张、收入增长、要素非农化和需求多元化所属三级指标的权重,并进行二级指标评价,步骤如下。
（1）基于驱动力指标的标准化数据集,计算各指标的均方差：
∂ j = ∑ i = 1978 2020 ( z i j ' - z - i j ' ) 2 / 43 , i = 1978,1979 , … , 2020 ; j = 1,2 , … , 12
式中： ∂ j为指标j的均方差;zij′为指标j在第i年的标准化值; z - i j '为指标j标准化结果的均值。
（2）基于均方差,分别计算各二级指标所对应的三级指标权重,即：
w j = ∂ j / ∑ k = 1 K ∂ k j
式中：K为人口集聚、空间扩张、收入增长、要素非农化和需求多元化所对应的三级指标个数,由表3易知,K取2或3;wj即为各三级指标的权重,结果如表4所示。
表4 城市化驱动力指标的权重

Table 4 The weight of urbanization driving force indicators

指标 人口集聚x1 空间扩张x2 收入增长x3 要素非农化x4 需求多元化x5
z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9 z10 z11 z12
权重 0.50 0.50 0.48 0.52 0.47 0.53 0.34 0.33 0.33 0.37 0.35 0.28

注：三级指标代码的含义详见表3。

（3）二级指标评价：根据表3所示的指标体系构成,代入三级指标权重和标准化数据对城市化驱动力的各个维度作出评价,即：
人 口 集 聚 : x 1 = 0.50 z 1 + 0.50 z 2 空 间 扩 张 : x 2 = 0.48 z 3 + 0.52 z 4 收 入 增 长 : x 3 = 0.47 z 5 + 0.53 z 6 要 素 非 农 化 : x 4 = 0.34 z 7 + 0.33 z 8 + 0.33 z 9 需 求 多 元 化 : x 5 = 0.37 z 10 + 0.35 z 11 + 0.28 z 12
上述评价结果将作为解释变量在食物系统近远程耦合演化的驱动力及作用机制研究中使用。

1.2.4 驱动力及作用机制研究

以人口集聚、空间扩张、收入增长、要素非农化和需求多元化为解释变量,食物系统变化指标为被解释变量,通过将格兰杰因果关系检验、回归分析和网络分析相结合,进行食物系统近远程耦合演化的驱动力及作用机制研究,三类分析分别在EViews 9、SPSS 20.0和Gephi 0.9.2中完成。
首先,将所有解释变量和被解释变量输入EViews,依次进行时间序列变量的平稳性检验、同阶单整序列的协整检验和格兰杰因果关系检验等操作。即在判断时间序列变量是否平稳的基础上,还需检验同阶单整序列是否具有长期协整关系,只有时间序列平稳且同阶单整序列具有长期协整关系的变量组,方可进行格兰杰因果关系检验。本文采用增广迪基—富勒检验（Augmented Dickey-Fuller test）即ADF检验来判断时间序列变量的平稳性;采用Johanson系统协整检验法判断同阶单整变量之间是否存在长期稳定关系;最佳滞后阶数则通过比较不同滞后期检验结果的F统计量和P值来确定。
对于通过单位根检验（即ADF检验）和系统协整检验的变量组,进一步检验其是否具有格兰杰因果关系,识别出具有预测性因果关系的所有变量组。对于具有因果关系的变量组,根据最佳滞后阶数重新整理标准化数据,并在SPSS 20.0中进行回归分析,确定变量之间的具体作用关系。最后以回归系数为作用量,建立变量之间的作用关系矩阵,并通过Gephi 0.9.2实现驱动力作用机制的可视化。

2 结果分析

2.1 北京食物系统的演变特征

2.1.1 本地农业生产不断弱化

北京市本地农业生产因城市化过程中水土资源的用途转变以及要素投入结构变动而面临多重挑战。土地利用方面,受建设占用、农业结构调整、灾害损毁、生态退耕及其他因素影响（表5）,1978—2020年北京市耕地面积、农作物播种面积和耕地利用程度（复种指数）均大幅下降（图1）。
表5 2005—2018年北京市耕地流失因素的年均贡献率

Table 5 Annual average contribution rate of cultivated land loss factors in Beijing (%)

耕地流失因素 建设占用 农业结构调整 灾害损毁 生态退耕 其他
年均贡献率 67.66 13.96 5.86 0.59 11.93
图1 1978—2020年北京城市建成区面积、耕地面积和耕地复种指数的变化

Fig. 1 Changes of built-up area, cultivated land area and multiple cropping index of Beijing from 1978 to 2020

水资源利用方面,北京市用水结构表现为农业用水和工业用水总体减少,生活用水和生态环境用水持续增长的“双高双低”特点（图2）。要素投入方面,北京市第一产业从业人员数和从业人员比例均不断下降（图3a）,化肥施用量和农业机械总动力则是先增加后减少（图3b）。
图2 1978—2020年北京市水资源利用结构的变化

Fig. 2 Changes of water resources utilization structure in Beijing from 1978 to 2020

图3 1978—2020年北京市主要农业生产要素投入的变化

Fig. 3 Changes of inputs of major agricultural production factors in Beijing from 1978 to 2020

上述结果表明,随着城市建成区扩张、人口非农化以及城市功能定位转变和发展模式转型,北京对城市发展和生态环境建设的资源要素投入在不断加强,而对农业生产的资源要素投入则不断减弱,如持续开展多年的“绿隔区”建设以及近20年来生态环境用水的快速增长均反映了这种转变。资源利用及要素投入的上述变化决定了北京市农业产出的变化,进而决定其食物自给能力。产量曲线表明,北京市各类农产品产量均表现为先增加后减少的变化趋势,20世纪90年代中期至21世纪初的10年内纷纷达到峰值,此后进入全面下滑阶段（图4）,表明北京市在进入快速城市化阶段后,其本地农业生产具有不断弱化的特点。
图4 1978—2020年北京市各类农产品的产量变化

Fig. 4 Changes of output of agricultural products in Beijing from 1978 to 2020

2.1.2 膳食结构日益丰富,食物需求总体增长

北京作为典型的大型农产品消费市场,其食物消费的结构和数量在城市化过程中均发生了显著变化。随着居民人均可支配收入增长,家庭恩格尔系数持续下降,食品支出受居民收入水平的约束减小,一些过去不常消费或消费较少的食物越来越多地进入到居民的食谱,进而发生膳食结构转型。从各类食物的人均年消费量变化看,粮食人均年消费量表现为先下降、达到特定水平后保持相对稳定的态势;蔬菜及食用菌的人均年消费量也呈下降趋势,但波动较大;水产品、奶及奶制品、植物油、蛋类和干鲜瓜果的人均年消费量则总体上升,尤其干鲜瓜果、奶及奶制品上升趋势明显。猪牛羊肉消费的变化趋势则存在城乡差异,农村居民的人均年消费量呈单调递增趋势,但城镇居民的人均猪牛羊肉消费量则是先增长,到1999年达到最大值后逐渐下降并维持在21.5 kg/(人·年) 的水平（图5、图6）。
图5 北京城市居民的膳食结构转型

Fig. 5 The dietary structure transformation of urban residents in Beijing

图6 北京农村居民的膳食结构转型

Fig. 6 The dietary structure transformation of rural residents in Beijing

在膳食结构转型的同时,城乡人口也持续变动,进而决定整体的食物需求。2020年北京常住人口增长为1978年的2.51倍,而2020年粮食、蔬菜及食用菌消费量分别仅为1978年的1.24倍、1.78倍,均低于人口增速;猪牛羊肉、植物油、水产品、蛋类、干鲜瓜果、奶及奶制品2020年的消费量则分别为1978年的4.43倍、7.27倍、8.14倍、10.04倍、16.27倍、26.98倍（图7）,表明居民膳食结构日益丰富,并有向健康和高营养价值产品转移的趋势。
图7 1978—2020年北京市各类食物年消费量的变化

Fig. 7 Changes of annual food consumption in Beijing from 1978 to 2020

2.1.3 食物流通里程不断增加

由于本地农业生产不断弱化而食物消费需求总体增长,北京市的平均食物自给率③(③平均食物自给率是指表2中各类农产品自给率的均值。)自1993年以来进入递减区间,由1993年的73.90%下降为2020年的17.85%,目前北京市80%以上的食物需求由外埠省区及进口供应。随着供应缺口增大,食物流通里程也不断增加。2019年实地调查数据显示,北京市消费的食物主要由河北省、天津市、山东省、辽宁省和内蒙古自治区等周边地区供应（表6）,虽然具有明显的区域特征,但一些对生长环境有特殊要求、作为品类调剂的农产品依然需要从更遥远的优势产区批发。实际上,早在2010年,北京市的食物生态足迹就达到自身国土面积的1.79倍[41]。以蔬菜为例,北京外埠蔬菜的市场占有份额从2001年的44.1%迅速增加到2019年的91.60%,蔬菜供应腹地涉及除北京以外的至少23个省（自治区/直辖市）,国内食物里程超过2600 km。水产品也主要依赖于外埠供应和进口,例如,淡水活鱼主要来自广东、江苏和浙江等省份。水果供应方面,随着“一带一路”倡议的深入实施,近年来主要水果生产国的优质水果相继出口到北京,包括越南、缅甸、泰国、巴基斯坦、土耳其、智利在内的36个国家的100多种进口水果供应北京市场,这使得食物里程增长成为北京食物系统演变的又一个鲜明特征。
表6 2019年北京市部分农产品的主要产地来源

Table 6 Major producing areas of some agricultural products in Beijing in 2019 (%)

食物种类 河北 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 天津 北京 山东 山西 江苏 其他
禽蛋 26 43 29 2
猪肉 21 17 16 15 31
牛肉 61 27 12
羊肉 63 19 17 1
鸡肉 59 34 6 1
蔬菜 42.11 4.67 3.67 0.71 0.19 2.70 8.40 21.66 1.22 1.27 13.40

2.2 北京食物系统演化的人地耦合启示

北京食物系统的上述演变如何从地理学人地关系视角来加以认识?其蕴含怎样的人地耦合关系?特别是,在开放系统条件下,如何通过北京食物系统的演变事实来提炼出更加符合实际的人地关系研究视角及理论观点,值得进一步思考。
显然,充足、安全和富有营养的食物是人类积极、健康生活的重要物质基础,而食物作为一类重要的生态系统服务,其与土地的天然联系不言而喻。从这种意义上,食物的生产、加工、流通和消费实际上是人类与生态系统之间最基本的互动形式之一。众所周知,农业生产具有季节性、地域性和分散性,但食物需求却具有常年性和普遍性,且随着城市化水平上升还具有空间分布的集聚性,因此在食物供需的时空关系上便产生了季节性失衡和区域性失衡两组基本矛盾。为调节这些矛盾而建立的食物流通体系本质上是应对产销空间分离,弥合农地利用固着性与消费主体流动性、农业空间分散性与城镇空间集聚性矛盾的基本策略。食物流通体系表面上只是扩大了食物里程,实则拓展了人地系统耦合的空间尺度,使蕴含在食物系统中的人地关系不只局限于特定的地点、特定的区域,而是以“流空间”与地点空间相互连接、相互渗透的形式呈现出来。
以北京市为例,其食物系统的各个环节并非孤立存在,外埠供应比例上升和食物里程扩张显然是本地农业生产不断弱化与食物消费需求持续增长共同作用的结果,后两者又源于城市化因素的驱动。一方面,城市化进程中水土资源的用途转变、要素非农化及耕地非粮化等因素导致本地农业生产不断弱化、食物自给能力持续下降;另一方面,城市化进程引致的收入增长—膳食转型及人口集聚则导致食物消费需求持续增长。两方面的张力最终促使城市建立一套庞大的流通体系来调节供需缺口,使食物消费这一最基本的人地互动形式跨越了社会治理单元与生态系统的边界,形成食物系统的远程耦合。这种远端相互作用又与内部耦合一起,共同组成食物系统全程耦合的完整过程[5]（图8）。显然,生产、流通、消费三方面的变化特征表明北京食物系统中的人地耦合具有从邻近逐步演化到更远距离的趋势,同时也暗示地理科学的相关研究和实践需要将“流空间”与地点空间整合起来,将人地关系放置于“网络—面域—要素流”组成的地理空间网络之中加以审视,方能揭示跨越空间距离的人地相互作用,得到更加符合实际的人地关系研究观点。
图8 城市化驱动下食物系统变化蕴含的近远程耦合

Fig. 8 Local and tele-coupling enlightenment of changes in food systems driven by urbanization

2.3 北京食物系统演化的驱动力及作用机制

尽管对生产、流通、消费变化的上述分析初步揭示了食物系统演变的城市化驱动力,但仍局限于定性认识,驱动力的内部作用机制如何尚不清楚。为此,本文以驱动力评价得到的人口集聚、空间扩张、收入增长、要素非农化和需求多元化为解释变量,食物系统变化指标为被解释变量,进一步开展驱动力及作用机制的定量研究。

2.3.1 数据处理

基于前文所述方法,首先对变量做单位根检验,结果显示所有变量均在一阶差分后平稳,其中,除农作物播种面积（y2）的t统计量显著性水平为0.067以外,其余变量的t统计量显著性水平均小于0.05,表明所有变量均属于一阶单整序列（表7）。对于该单整序列,继续采用Johanson系统协整检验法判断变量之间是否存在长期协整关系。结果表明在0.05的显著性水平上存在10个协整方程,从而拒绝“协整方程数为0”的原假设,表明变量之间存在协整关系,可用于进一步的格兰杰因果关系分析。
表7 变量的一阶差分单位根检验

Table 7 First order difference unit root test for variables

变量 x1 x2 x3 x4 x5 y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8
t统计量 -5.98 -3.63 -6.19 -5.89 -6.28 -4.57 -3.39 -6.48 -6.07 -5.37 -4.23 -3.72 -7.06
Prob.* 0.0001 0.0399 0 0.0001 0 0.0039 0.0672 0 0.0001 0.0004 0.0094 0.0322 0

注：在0.01、0.05和0.1显著性水平上的检验临界值分别为-4.21、-3.53和-3.19。

采用多变量格兰杰因果关系检验法,将经过单位根和协整检验的一阶单整序列输入EViews,分别按滞后期为1年、2年、......14年④(④共13个变量、42期数据,因此能够估计所有方程系数的最大滞后期数为14年。)进行格兰杰因果检验,通过比较不同滞后期的F统计量和P值,将P值最小的滞后期检验结果作为最终结果,并通过比较P值与0.05的关系来判断是否拒绝零假设,进行因果关系识别。最终从变量的78组相关关系中识别出41组因果关系,其中包括6组城市化驱动因子的相互作用（记为x→x）,14组食物系统变量内部的相互作用（记为y→y）,以及21组城市化驱动因子对食物系统变量的作用（记为x→y）（图9）。
图9 变量的作用关系示意图

Fig. 9 Diagram of the relationship between variables

基于此,选取x→x和x→y构成的27组变量作用关系来解释食物系统演化的城市化驱动力及作用机制。对上述27组变量,按相应滞后阶数进行线性回归,得到回归系数后将其作为变量之间的作用量,建立变量作用关系矩阵,并通过Gephi的网络分析功能实现驱动力作用机制的可视化。回归分析结果见表8,网络分析结果如图10、图11所示。
表8 回归分析结果

Table 8 The results of regression analysis

变量作用关系 变量组 调整R2 F Sig. 系数 t Sig.
收入增长→人口集聚 x3→y1 0.91 375.52 0.00 1.12 19.38 0.00
人口集聚→空间扩张 x1→y2 0.88 233.40 0.00 1.26 15.28 0.00
人口集聚→要素非农化 x1→y4 0.89 291.37 0.00 0.66 17.07 0.00
人口集聚→需求多元化 x1→y5 0.98 1597.55 0.00 0.93 39.97 0.00
收入增长→要素非农化 x3→y4 0.92 438.35 0.00 0.78 20.94 0.00
需求多元化→要素非农化 y5→y4 0.94 569.84 0.00 0.72 23.87 0.00
人口集聚→年末实有耕地面积 x1→y1 0.87 234.85 0.00 -1.25 -15.32 0.00
人口集聚→农作物播种面积 x1→y2 0.97 1143.65 0.00 -1.05 -33.82 0.00
人口集聚→本地农产品热量供给 x1→y4 0.75 77.92 0.00 -1.07 -8.83 0.00
人口集聚→外埠供应比例 x1→y5 0.88 189.90 0.00 1.25 13.78 0.00
人口集聚→食品零售总额 x1→y6 0.85 224.40 0.00 0.85 14.98 0.00
人口集聚→膳食热量总需求 x1→y8 0.87 274.22 0.00 0.93 16.56 0.00
空间扩张→年末实有耕地面积 x2→y1 0.96 1094.42 0.00 -1.02 -33.08 0.00
空间扩张→农作物播种面积 x2→y2 0.94 605.59 0.00 -0.74 -24.61 0.00
空间扩张→本地农产品热量供给 x2→y4 0.92 306.57 0.00 -1.07 -17.51 0.00
空间扩张→外埠供应比例 x2→y5 0.87 181.44 0.00 1.14 13.47 0.00
收入增长→第一产业从业人员数 x3→y3 0.80 136.57 0.00 -0.74 -11.69 0.00
收入增长→食品零售总额 x3→y6 0.93 572.49 0.00 1.03 23.93 0.00
收入增长→人均食品支出 x3→y7 0.97 1492.48 0.00 1.16 38.63 0.00
收入增长→膳食热量总需求 x3→y8 0.93 518.69 0.00 1.11 22.77 0.00
要素非农化→年末实有耕地面积 x4→y1 0.83 164.55 0.00 -2.21 -12.83 0.00
要素非农化→第一产业从业人员数 x4→y3 0.87 266.07 0.00 -1.09 -16.31 0.00
要素非农化→本地农产品热量供给 x4→y4 0.94 438.51 0.00 -1.30 -20.94 0.00
要素非农化→外埠供应比例 x4→y5 0.90 224.15 0.00 1.38 14.97 0.00
需求多元化→外埠供应比例 x5→y5 0.96 690.09 0.00 1.54 26.27 0.00
需求多元化→食品零售总额 x5→y6 0.89 341.04 0.00 0.92 18.47 0.00
需求多元化→膳食热量总需求 x5→y8 0.93 563.75 0.00 1.02 23.74 0.00
图10 变量节点的连出度

Fig. 10 The out-degree of variable nodes

图11 北京食物系统演化的驱动力及作用机制

Fig. 11 Driving forces and mechanism of food system evolution in Beijing

2.3.2 结果分析

城市化驱动因子和食物系统变量构成多对多的复杂因果关系网络。由图10可知,人口集聚具有最大的节点出度,其次为收入增长,空间扩张、要素非农化和需求多元化的节点出度均较小,说明在本文设定的五个城市化驱动因子中,人口集聚和收入增长是最主要的影响因素,与较多的食物系统变量产生密切的因果关系。图11则显示,要素非农化具有最大的中介中心性,其次为人口集聚,表明要素非农化和人口集聚因子发挥着较为显著的沟通其他驱动因子与食物系统变量的桥梁作用,是驱动力作用机制的主要传导环节。加权入度最大的五个食物系统变量依次是外埠供应比例、年末实有耕地面积、本地农产品热量供给、膳食热量总需求和食品零售总额,比较而言,食物的外埠供应比例受到多重驱动力影响且受影响的程度较深。
从作用强度看,要素非农化与年末实有耕地面积的作用关系最强,回归系数为 -2.21,其次为需求多元化与外埠供应比例,回归系数为1.54;要素非农化与外埠供应比例（1.38）、要素非农化与本地农产品热量供给（1.30）、人口集聚与空间扩张（1.26）、人口集聚与年末实有耕地面积（-1.25）、人口集聚与外埠供应比例（1.25）等变量组的作用强度也较大。上述变量组暗含着城市化驱动下食物供应和食物需求两方面的矛盾,主要表现为人口集聚和要素非农化引起的实有耕地面积减少和外埠供应比例增加之间的矛盾。
上述结果表明,在各项城市化驱动因子中,人口集聚对北京食物系统的近远程耦合演化具有最广泛的影响,要素非农化是城市化因素作用于食物系统的主要中间环节,收入增长则是主要的初始驱动力。在城市化过程中,城市居民收入增长所形成的城市吸引力促使人口集聚,在一定程度上加速了北京市资源要素的非农化：人口集聚和收入增长意味着劳动力流向了比较效益较高的第二、三产业,第一产业劳动力投入减少;同时,城市人口集聚伴生的建设用地需求增长引起城市扩张和耕地占用,导致城市辖区实有耕地面积和农作物播种面积减少,进而使得本地农产品热量供给减少、食物自给能力下降,加上受自然因素和生产成本影响,本地能够供应的食物种类相对有限。而人口集聚带来的城市人口增长、外来人口比例增大以及收入增长带来的家庭恩格尔系数下降导致膳食结构快速升级,形成更加多元的膳食结构以及更大规模的膳食热量需求。食物消费需求的增长和多元化与本地农业生产弱化形成供需矛盾,为应对食物供应规模及结构的双重挑战,超大城市需更加依赖于远距离的食物资源获取和完整食物供应链的构建,尤其需要通过不断强化食物流通来增强城市消费与乡村腹地生产之间的联系。基于此,北京市建设了庞大的流通体系,并通过实施农产品“绿色通道”制度、建立外埠生产基地等途径来保障农产品稳定供应,致使外埠供应比例不断上升。最终,通过农产品流、资金流、信息流等载体,北京市的食品供应与营养安全不单与当地资源环境相关,也越来越多的与周边以及更遥远区域的土地利用、农户生计和生态系统紧密相连,使北京食物系统中的人地耦合关系从邻近拓展到了更远距离,形成食物系统近远程耦合的演化过程。

3 结论与讨论

3.1 结论

本文基于《北京统计年鉴》《中国城市统计年鉴》等开放获取数据以及实地调查资料,从生产、流通、消费三个方面研究1978年以来北京食物系统的演变过程,揭示其蕴含的人地系统近远程耦合;并建立食物系统变化指标体系和城市化驱动力指标体系,通过驱动力评价将复杂的城市化驱动因素归结为人口集聚、空间扩张、收入增长、要素非农化和需求多元化五个维度,进而通过格兰杰因果关系检验、回归分析和网络分析量化驱动力的作用机制,得到以下结论：
（1）1978年以来,北京食物系统变化显著,总体经历了本地农业生产不断弱化、食物消费需求总体增长、食物流通里程不断增加的演变过程。特别自1993年以来,北京市食物自给率快速下降、外埠供应比例持续上升,食物系统由此前的部分自给自足转变为高度依赖外埠供应,食物足迹逐渐从本地和周边扩展到更远距离。
（2）在北京食物系统的近远程耦合演化中,收入增长作为主要的初始驱动力引致人口集聚,人口集聚伴生的建设用地需求增长导致城市扩张,进而引起耕地流失、农作物播种面积减少和本地农产品热量供给减少;但同时人口集聚却形成更加多元的膳食结构以及更大规模的食物需求。这种张力是北京食物系统近远程耦合演化的主要成因。
（3）随着城市化水平超过60%,全社会食物需求的重心已转移到城市。在这种背景下,如何更加符合实际地认知和研究食物系统演化中的人地耦合关系,需要采取一种整合“流空间”与地点空间的理论视角及研究方法,同时这样的理论视角及方法也有助于改进当前的规划实践,促使相关规划编制工作跳出封闭系统思维。

3.2 讨论

从地理学人地关系视角来看,北京食物系统的演变本质上是城市食物消费蕴含的人地耦合关系从邻近扩展到更远距离的过程——即食物系统近远程耦合的演化过程。该过程表明蕴含在食物系统中的人地关系并非局限于特定的地点、特定的区域,而是以“流空间”与地点空间相互连接、相互渗透的形式呈现出来。作为人地系统近远程耦合的具体表现形式,食物系统的近远程耦合演化源于本地农业生产不断弱化与食物消费需求持续增长的共同作用,后两者又源于城市化因素的影响。城市化驱动下,膳食结构快速转型、食物里程持续扩张,通过“流空间”对时空多尺度、近远程耦合的人地系统中环境足迹、水土资源利用、食物安全和农户生计产生多方面的影响,其中,人类通过食物供应链与环境的隐性联系和间接反馈是人文地理学研究的前沿问题,也是社会经济和生态环境可持续发展必须面对的现实议题。以北京食物系统为例,通过实证研究回答了“城市化如何驱动食物系统变化”以及“食物系统变化蕴含何种人地耦合关系”的科学问题,验证了前期研究的理论观点[5],也从一个具体侧面印证了地理学研究从本土思维向地理空间网络化思维转型[43]的必要性,但以下方面仍值得进一步探讨。
（1）空间明确的食物系统演化研究需要进一步加强。受数据可得性限制,本文主要利用统计年鉴数据来分析北京食物系统的演变过程,尚未涉及空间明确的食物域演化分析。实际上,目前对食物域（foodshed）做更精细的空间刻画仍缺乏数据支撑,从北京市各大批发市场提供的产地来源数据看,其空间精度仅到省级行政区,相当粗糙。尽管有学者提出基于调查对象定义、区域生产潜力评估、城市食物消费总量测算、区域销售及消费渠道统计等四个步骤的城市食物流分析方法[44],但仍缺乏实证检验。因此,在未来的案例研究中,如何将农产品物流大数据与实地调查小数据相结合,更加精准地研究食物系统的演化,值得进一步探讨。
（2）动力机制研究方面,本文通过将格兰杰因果关系检验、回归分析与网络分析相结合,实现了基于定量结果的驱动力作用机制解释与可视化。但考虑到格兰杰因果关系检验存在一定的局限性,未来有必要进一步创新因果分析方法,探索自然实验、反事实推理、时空效应一致性检验等方法的应用途径,以更加有效地找到食物系统近远程耦合演化的成因。
（3）具体指标和变量作用关系方面,本文基于历史数据定量分析,以北京为例反映了过去40余年城市化驱动因子与食物系统变量的因果关系。而当前国际新型冠状病毒肺炎疫情常态化防控和国内经济稳增长背景下,国内外市场发展的不确定性增强,减薪裁员浪潮下城市收入增长趋缓,人均可支配收入、食品零售总额、人均食品支出等变量间的作用关系也存在不同于历史过程的变动情况,适用于分析历史过程的指标与模型未必适合预判未来发展趋势。其次,在城市人口趋于稳定、城市化速率减缓的情形下,技术进步带来用水效率提升、节水措施实施和产业转型发展,非农用水比例可能波动甚至下降,要素非农化的传导及驱动作用可能减弱。总而言之,指标的选择是一个基于实际情况的去粗取精过程,面对未来的发展新形势,需要因时制宜,将新背景、新因素纳入考虑,更加精准地识别关键变量、设定变量阈值,以深入揭示食物系统演化的人地耦合关系。
（4）非农化导致的生产弱化和人口集聚带来的需求增长使得城市食物供应严重依赖外埠输入,虽然这是城市化驱动下食物系统演化的必然结果,但持续降低的食物自给率和较高的外埠供应比例不可避免地导致城市应对外部冲击的冗余空间不足、食物安全风险增大和跨区域资源环境问题凸显等多方面挑战。为应对这些挑战,超大城市需要强化与农村腹地的食物系统联系,提升食物供应的在地化水平,这对于城市区域食物系统（CRFS）的可持续发展至关重要[45]。为此,北京市应加快健全食物供应链管理体制机制,生产端不仅要开拓多元化的农产品区外供应地,建立外埠生产基地,避免食物供应过于集中的风险;还要探寻适合北京的都市农业形式,将其纳入区域和城市规划,通过多方技术集成发挥都市农业的多功能效益,以提高本地食物自给率、强化地方食物系统韧性。此外,消费端要引导可持续饮食消费转型,广泛开展食物—健康—环境教育,鼓励消费生态认证食品、减少食物浪费、平衡膳食结构。还需在基础设施、管控办法、组织结构、政策法规等多方面完善农产品流通体系,以建立起高效、安全、绿色、可持续的城市食物系统。

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