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摘要城镇化和粮食生产在我国都占据着十分重要的地位，供给侧改革背景下如何提升粮食生产技术效率，促进城镇化和粮食生产的协调发展，具有十分重要的意义。文章以1998—2014年全国29个省（市、区）为研究对象，分别采用熵值法和DEA方法对城镇化指标体系和粮食生产技术效率指标体系进行了构建，其中，城镇化指标体系被细分为人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化三个子系统，在此基础上采用面板协整方程、误差修正模型、脉冲响应方程和方差分解模型对城镇化和粮食生产技术效率之间的互动关系进行了分析。研究发现：①城镇化和粮食生产技术效率之间的长期均衡关系对短期的影响存在功能区差异。对于全国层面、粮食主产区以及粮食主销区，长期正面效应大于短期负面效应，对于粮食平衡区，长期正面效应小于短期正面效应。②总体来说，城镇化和粮食生产技术效率响应之间的变动为正，并逐渐趋向一个稳定的水平。③城镇化和粮食生产技术效率的预测方差受自身的冲击要更高，且二者对预测方差的贡献度呈现出区域差异。最后，提出要加强粮食生产的科技投入和资本投入，实施“藏粮于技”和“藏粮于地”策略，并加强对粮食生产领域的生态环境治理，提高粮食的可持续发展能力。此外，因地制宜制定合适的城镇化和粮食发展策略，适当引导和鼓励社会资本参与粮食生产项目和社会化服务建设，促进粮食产业的现代化。
关键词城镇化；粮食生产；技术效率；互动关系
中图分类号F326.11文献标识码A文章编号1002-2104（2017）08-0106-09
DOI：10.12062/cpre.20170349
城镇化是中国现代化不可逾越的发展阶段，是我国最大的内需潜力和发展动力所在。积极稳妥地推进城镇化，对解决农业、农民和农村问题，促进传统农业向现代农业的转型具有重要的意义。对于粮食生产来说，城镇化是一把“双刃剑”，一方面城镇化发展促进了粮食生产技术的进步、生产要素的集聚，以及粮食生产方式的转变，另一方面随着城镇化的快速发展，人口“非农化”、耕地“非粮化”、水土资源“污损化”、粮食种植主体“老弱化”等现象呈加剧趋势[1]。城镇化进程中，劳动力、土地等粮食生产基本要素不可避免地会流失一定数量到非农领域，只有提高粮食生产技术水平和粮食生产能力，促进粮食生产技术效率的提高，才能弥补粮食生产要素投入减少所带来的负面影响[2]。由此可见，面临城镇化所带来的挑战，粮食生产技术效率的提升显得格外重要。那么，城镇化进程中，城镇化与粮食生产技术效率之间的关系如何？是“促进”还是“抑制”？在不同的时期二者的关系是否会发生变化？各粮食生产功能区有何差异？本文拟围绕这些问题展开研究，以期能促进城镇化与粮食生产的协调发展。
关于城镇化与粮食生产，目前学界主要存在三种观点。不少学者认为城镇化会对粮食生产基本要素造成了一定程度的破坏，从而不利于保障粮食生产。Halim R. et al.的研究表明由于城镇化和工业化，近五年来印度尼西亚大概有100万hm2耕地转变为城市用地，严重威胁到粮食安全 [3]；Anil Kumar Misra对印度恒河盆地的研究表明农村人口向城镇地区的大规模迁移，虽然促进了城镇化的快速发展，但非农用水需求量增加，地下水采集超标，甚至出现地下水污染现象，对粮食生产和农业发展造成了不利影响[4]；Ye L.M. et al.通过基于网络的土地评估法，对城镇化加速时期，土壤退化对中国粮食生产的影响进行了分析。研究表明中国城镇化进程中，耕地质量逐步下降，土壤退化呈加剧趋势，与2005年相比，到2030—2050年中国粮食生产能力将下降13%—18%[5]；也有学者认为“以地为本”的中国式城镇化导致城镇化失衡问题凸显，其中粮食安全首当其冲，农地“非粮化”、“非农化”趋势加剧，粮食主产区以城镇化工业化为主导，粮食供需缺口越来越大，部分主产区省份已成为缺粮省[6]。
也有一部分学者认为城镇化不会与粮食生产相冲突，从经济发展角度，不必过多考虑城镇化。黄季焜将20世纪80年代中后期与1999—2000年两个时期的陆地卫星数字影象资料进行对比，分析了1986—2003年这18年间中国耕地资源对粮食生产的影响。研究发现1986—2000年中国耕地面积不仅沒有减少，反而有所增加，耕地面积大幅下降是在1999年后，导致耕地面积下降的主要原因是国家实施的退耕还林政策，城乡建设用地和工业用地所占比例较小 [7]；杨丽梅等通过对成都市的城镇化与粮食生产、耕地保护进行相关性分析，发现城镇化可以促进土地规模经营，弥补耕地占补不均衡所造成的不利影响[8]；
王跃梅等分析了城镇化进程中劳动力外流对粮食产量影响的区域差异，研究发现主销区粮食产量下降与劳动力投入无显著性关系，复种指数下降是粮食产量下降的主要原因，主产区还存在部分剩余劳动力，劳动力外流有利于缓解主产区粮食生产的“内卷化”，提高粮食生产率 [9]。
还有一部分学者认为虽然在短期内城镇化与粮食生产会存在一些冲突和矛盾，但从长期来看对粮食生产是有促进作用的。郭剑雄认为随着城镇化水平的提高，在短期内二者可能会在水土资源方面竞争，造成粮食生产基本要素的减少，但从长期来看，随着农业科技的进步，农业资本投入的增加，资本和技术在一定程度上可以弥补生产要素减少所造成的损失，有可能实现城镇化和粮食生产能力水平的同步提升 [10]；杜江和刘渝的实证研究也表明短期内城镇化与粮食生产在土地、人力等资源方面不可避免的会存在竞争，但从长期来看城镇化的快速、健康发展会促进粮食生产[11]；还有相关学者的定性研究表明城镇化进程中，劳动力、土地等粮食生产基本要素短期内在一定程度上会减少，农业现代化水平提升也较慢，但从长期来看，城镇化可以促进农业生产的规模化和集约化[12]。
综上可知，关于城镇化和粮食生产，学者们已经进行了较为详尽的研究，为本文研究奠定了良好的基础，但仍然存在一些空白和不足：①在研究视角方面，大部分学者主要是从粮食生产基本要素角度，对城镇化与粮食生产进行分析，鲜有研究从技术效率视角对二者进行探讨，而技术效率更能综合反映粮食生产投入要素的利用程度；②在指标选取上，既有大部分研究所选取的城镇化衡量指标较为单一，未考虑到城镇化在人口、经济和资源环境方面所蕴含的广泛内涵；③研究层面上，大部分学者是从全国层面对城镇化和粮食生产之间的关系进行分析，鲜有学者从各粮食生产功能区（粮食主产区、粮食主销区和粮食平衡区）层面，对二者的关系进行分析。基于此，本文在从人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化三个维度对城镇化发展水平进行综合测量的基础上，采取DEA方法对粮食生产技术效率进行了测量，并进一步对城镇化和粮食生产技术效率之间的关系进行了互动分析。一方面，在对城镇化和粮食生产技术效率进行平稳性检验的基础上，采用面板协整方程和误差修正模型，对城镇化和粮食生产之间的短期波动和长期均衡关系进行了分析；另一方面，通过面板向量自回归模型对城镇化和粮食生产技术效率互动关系的内生经济系统进行了构建，并应用脉冲响应方程和方差分解模型，对各变量在正交标准差冲击下的动态演变趋势进行模拟和反映。 1 数据来源与指标体系构建
1.1数据来源
本文的研究样本为1998—2014年不包含港、澳、台及西藏在内的全国29个省（市、区），便于数据处理和分析，将重庆市并入四川省。根据相关学者的研究成果[12-14]，以及改革开放以来各省（市、区）的粮食生产总量和消费量，将全国29个省（市、区）划分为粮食主产区、主销区和平衡区三个粮食生产功能区，其中，粮食主产区为冀、蒙、辽、吉、黑、苏、皖、赣、鲁、豫、鄂、湘、川等13个省（市、区）；粮食主销区为京、津、沪、浙、闽、粤、琼等7个省（市、区）；粮食平衡区为晋、桂、黔、滇、陕、新、甘、青、宁等9个省（市、区）。粮食生产技术效率测算相关数据来自《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》，城镇化水平测算相关数据来自《中国城市统计年鉴》。
1.2指标体系构建
1.2.1城镇化指标体系构建
常见的城镇化水平测算方法有人口比重测算法、城镇土地利用比重测算法、农村城镇化指标测算体系法、调整系数法和现代城镇化指标体系测算法[15]。城镇化涉及到人口、经济以及资源环境要素等多个方面，采用单一指标对城镇化进行衡量，指标测算虽然较为容易，但过于片面，因此本文从人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化三个方面对城镇化水平进行衡量。城镇化水平指标体系构建如表1所示，具体指标权重采用熵值法（Entropy Method）进行計算[16]。由表1可知，经济城镇化所占比重最高（0.445 3），土地城镇化次之（0.294 3），人口城镇化所占
比重最低（0.260 4）。
1.2.2粮食生产技术效率指标体系构建
本文采用数据包络分析方法里的规模报酬不变模型（Constant Return Scale，CRS）对粮食生产技术效率进行测算，表达式如下所示：
maxφλφ
s.t.∑29j=1λjxi， j≤xi，j；i=1，2，…，m
φyr，j≤∑29j=1λjyr， j；r=1，2，…，s
λj≥0； j=1，2，…，29
∑30j=1λj=1
（1）
式中，将我国29个省（市、区）作为决策单元DWUj（j=1，2，3…），每个DWUj有m种投入xij（i=1，2，…m）和s种产出yrj（r=1，2…，s），λj表示第m项投入和第s项产出的加权系数。1≤φ≤∞，而（φ-1）表示在投入量不变的情况下，第j个生产单位的产出可按比例增加的量，1/φ表示技术效率值，取值范围在0和1之间。
粮食生产技术效率的投入产出指标如表2所示，选取土地投入、劳动力投入、机械投入、水资源投入、化肥投入和农药投入作为投入变量，选取粮食总产量为产出变量，为了保证与粮食产出口径的一致性，本文借鉴相关研究[17-18]，使用权重系数法将粮食生产的要素投入从广义的农业投入中剥离出来，其中，权重系数A=（农业产值/农林牧渔总产值）×（粮食播种面积/农作物播种总面积），权重系数B=粮食播种面积/农作物播种总面积。种粮土地投入仍然用粮食播种面积来表示，种粮劳动力投入=第一产业从业人员×系数A，种粮机械投入、水资源投入、化肥投入和农药投入=相应的农业投入×系数B。
2关于城镇化与粮食生产技术效率的实证分析
2.1单位根检验和协整检验
为了避免数据的“虚假回归”，在数据分析前要进行平稳性检验。本文把城镇化综合水平和粮食生产技术效率所取的自然对数分别记为LNUR和LNTE，在序列无差分时，全国及各粮食生产功能区的LNET变量通过了ADF检验，但是LNUR变量未通过检验，在对各变量进行一阶差分后，各区域的△LNUR和△LNET都通过了显著性检验，这说明在进行一阶差分后LNUR和LNET是平稳的，可以进一步进行协整检验分析。
两个同阶单整的平稳序列建立的协整方程也有出现“伪回归”的可能性，为了避免此种现象，进一步对协整方程的残差进行单位根检验，如果通过检验，就说明序列是协整的，否则就不是协整的。各粮食生产功能区城镇化与粮食生产技术效率协整方程残差的单位根检验如表3所示，全国和粮食主产区在1%水平上通过了ADF单位根检验，其它区域则在5%水平上通过了显著性检验，这说明各区域城镇化综合水平变量与粮食生产技术效率变量之间存在长期均衡的发展关系，可以进一步进行以下分析。
2.2关于城镇化和粮食生产技术效率的误差修正模型分析
误差修正模型可以对城镇化与粮食生产技术效率之间的长期效应和短期均衡关系，以及长短期的因果关系进行揭示和推断，并使数据在动态非均衡过程中，逐渐逼近经济理论中的长期均衡。对于存在长期均衡关系的LNUR变量和LNET变量，误差修正模型可以表示为：
ΔLNETt=α+βΔLNURt+λECMt-1+μt
ECMt-1=LNETt-1-α0-α1LNURt-1
（2）
式2中，ECMt-1指“均衡误差”，表示粮食生产技术效率对均衡状态的偏离度。λ表示误差调整系数，用来反映
城镇化与粮食生产技术效率之间的长期协整关系对二者短期变动的调整力度，该系数为正，说明两变量之间的长期协整关系对短期有促进作用，也说明了城镇化对粮食生产技术效率有正向作用，反之，则说明有阻碍抑制作用，城镇化对粮食生产技术效率的作用为负；β表示粮食生产技术效率变化对城镇化率变化的短期弹性，α1则表示长期弹性，μt表示随机扰动项，α和α0表示系数。根据误差修正模型构建方法，全国及各粮食生产功能区两变量之间的误差修正模型具体如表4所示。
由表4可知，粮食主销区的城镇化综合发展水平与粮食生产技术效率误差修正模型的F统计量在1%水平上通过了显著性检验，其他区域在5%水平上也都通过了显著性检验，全国及各区域的模型拟合度分别为0.636、0.602、0.715和0.634，这说明模型拟合情况较好，在整体上是显著的。 （1）在全国、主产区以及主销区层面，粮食生产技术效率变化对城镇化变化的短期弹性分别为-0.102、-0.315和-0.079，说明从短期来看，城镇化率每增加1%时，各区域粮食生产技术效率会分别下降0.102%、0.315%和0.079%，长期弹性分别为0.960、1.233和0.468，从长期来看，城镇化率每增加1%时，各区域粮食生产技术效率分别会提升0.960%、1.233%和0.468%，这说明虽然在短期内城镇化对粮食生产技术效率造成了一些负面影响，但从长期来看，有利于粮食生产技术效率的提升，长期正面效应大于短期负面效应。根据郭剑雄 [10]的相关研究，虽然城镇化在短期内会争夺粮食水土生产资源，加大粮食生产的压力，但从长期看，随着粮食生产技术的创新和提高，以及农业资本的投入，有可能会实现城镇化与粮食生产能力的同步发展。误差调整系数分别为-0.921、-0.072和0.678，该系数反映粮食生产技术效率偏离长期均衡关系的调整力度，该值的绝对值越大，调整速度越快，这说明在全国层面和粮食主产区，城镇化与粮食生产技术效率的长期均衡关系对短期有抑制作用，对于粮食主销区则存在促进作用，当前一期的粮食生产技术效率偏离长期的均衡关系时，为了维持城镇化与粮食生产技术效率的长期均衡关系，各区域当期将会分别以-0.921、-0.072和0.678的速度对前一期城镇化与粮食生产技术效率之间的非均衡状态进行调整，恢复到长期均衡状态。
（2） 粮食平衡区层面，粮食生产技术效率变化对城镇化率变化的短期弹性和长期弹性分别为0.827和0.203，这说明在粮食平衡区城镇化无論从长期还是短期来说，都有利于粮食生产技术效率的提升，但长期效应小于短期效应。粮食平衡区主要位于西部地区，自然条件和经济条件都比较落后，从短期来看，城镇化发展为当地农民提供了更多了非农就业岗位，有利于非农收入的增加，为减少当地贫困，以及提高粮食生产资料和设备购买能力，做出了巨大贡献。但是，随着污染密集型产业从东部地区向西部地区的转移，对当地的生态环境造成了巨大破化，对粮食生产自然资源造成了一定的污染，如果不加强治理，从长
期来看将不利于粮食生产技术效率的提升。误差调整系数为0.700，这说明城镇化与粮食生产技术效率的长期均衡关系对短期有促进作用，为了维持城镇化与粮食生产技术效率的长期均衡关系，当期会以0.700的速度对前一期城镇化与粮食生产技术效率之间的非均衡状态进行调整，将其恢复到长期均衡状态。
2.3关于城镇化和粮食生产技术效率的脉冲响应性分析
脉冲响应函数方法是基于VAR模型用来分析当模型受到冲击或模型中一个误差发生变动时，一个变量对另一个变量影响程度的方法[19]，该方法可以对受到冲击时系统响应的方向、调节时间和过程等信息进行反映。
本文以城镇化综合水平为因变量，粮食生产技术效率为自变量，对二者之间的VAR模型分别建立并进行脉冲响应分析，将1998—2014划分为17个时期，各区域粮食生产技术效率对城镇化的响应情景图如图1所示。
2.3.1全国城镇化与粮食生产技术效率的脉冲响应性分析
在全国层面，当城镇化率发生冲击后，粮食生产技术效率呈现出正响应，在第2期，正响应值达到最大值，但随着1998年金融危机的爆发，经济形势下行，从第3期开始，粮食生产技术效率开始呈现出负响应。从第6期开始，随着经济环境的好转，粮食生产技术效率逐渐呈现出正响应，且此影响具有较长的正向持续稳定效应。
2.3.2粮食主产区城镇化与粮食生产技术效率的脉冲响应性分析
在粮食主产区层面，当城镇化率发生冲击后，粮食生产技术效率呈现出负响应，从第2期开始转为正响应，正响应值达到最大，第3期趋向于0，此后开始转为正响应，
从第4期开始，粮食生产技术效率对城镇化的正响应开始逐渐趋向一个稳定的水平。
2.3.3粮食主销区城镇化与粮食生产技术效率的脉冲响应性分析
在粮食主销区层面，当城镇化率发生冲击后，粮食生产技术效率呈现出负响应，在第2期城镇化率对粮食生产技术效率的负影响最小，此后负影响开始变大，从5期开始城镇化对粮食生产技术效率的负面冲击开始逐渐趋向一个稳定的水平。这说明粮食主销区的城镇化对粮食生产技术效率造成了负面冲击，而且具有持续效应。
2.3.4粮食平衡区城镇化与粮食生产技术效率的脉冲响应性分析
在粮食平衡区，当城镇化率发生冲击后，粮食生产技术效率呈现出正响应，在第1期，粮食生产技术效率的响应值达到最大，这说明在考察期初期，城镇化促进了粮食生产技术效率的提高，但是从第2期开始，城镇化对粮食生产技术效率的冲击减弱，在第10期逐渐趋向于0，这说明总体来说，城镇化没有对平衡区的粮食生产技术效率造成负面冲击，粮食生产技术效率呈现出正响应。
2.4城镇化与粮食生产技术效率的方差分解分析
方差分解可以对模型中每一个结构冲击对内生变量的贡献度进行分析，从而对系统中不同结构冲击的重要性进行评价[16]，在VAR模型中，方差分解可以对每个变量产生影响的随机扰动项给出相对重要的信息。本文利用方差分解表，对△LNUR和△LNET进行分解，进一步分析结构冲击对城镇化和粮食生产技术效率预测方差的贡献度，全国及各功能区城镇化和粮食生产技术效率的方差分解表见表5。
2.4.1城镇化的方差分解分析
如表5所示。总体而言，城镇化的预测方差受自身的冲击要高于粮食生产技术效率，分区域而言，城镇化和粮食生产技术效率对粮食生产技术效率预测方差的贡献度呈现出区域性差异，就城镇化的贡献度而言：主销区>平衡区>主产区，就粮食生产技术效率的贡献度而言：平衡区>主产区>主销区。在全国层面，城镇化率只在第1期受自身波动的影响，从第2期开始，粮食生产技术效率对城镇化的冲击开始增强，但从第3期开始，粮食生产技术效率对城镇化的冲击减弱，城镇化率受自身的冲击较大，粮食生产技术效率对其冲击较小；在粮食主产区层面，从第1期到第6期，城镇化率受自身的冲击要高于粮食生产技术效率的冲击，从第7期后，粮食生产技术效率的冲击增强，粮食生产技术效率的贡献度要高于城镇化率的贡献度；在粮食主销区层面，城镇化率受自身的影响较大，城镇化率的贡献度在维持在区间99.54%—100%，粮食生产技术效率对城镇化率的冲击非常小；在粮食平衡区层面，城镇化率在第1期受自身的影响较大，从2期开始下降，从第2期到第5期，城镇化率的贡献度从71.43%下降为64.25%，此后维持在区间62.24%—62.93%，总体而言，城镇化率受自身的冲击较大，受粮食生产技术效率的冲击较小。综上可知，对于全国、主销区和平衡区层面，城镇化率受自身的冲击要高于粮食生产技术效率的冲击，而对于主产区，粮食生产技术效率对城镇化率预测方差的贡献度要更高。 2.4.2粮食生产技术效率的方差分解分析
关于粮食生产技术效率的方差分解如表6所示。总体而言，粮食生产技术效率的预测方差受自身的冲击更高，分区域而言，对于城镇化的贡献度而言：平衡区>主产区>主销区，对于粮食生产技术效率的贡献度而言：主产区>平衡区>主销区。在全国层面，粮食生产技术效率受到自身和城镇化率的双重冲击，从第1期至第17期，粮食生产技术效率受到自身波动的冲击逐渐减弱，从87.41%降为39.67%，城镇化的冲击则逐渐增强，从12.59%提升为60.33%，在第14期及以前，粮食生产技术效率的贡献度高于城镇化率，第14期后，情况则相反，总体而言，粮食生产技术效率的冲击要大于城镇化的冲击。在粮食主产区层面，粮食生产技术效率受到自身波动的冲击较大，粮食生产技术效率的贡献度维持在区间89%—94.88%，城镇化率对粮食生产技术效率的冲击较小；在粮食主销区层面，粮食生产技术效率受到了自身和城镇化的双重冲击，且粮食生产技术效率的贡献度呈下降趋势，贡献度从第1期的96.30%下降为第17期的39.64%，城镇化率的贡献度则呈上升趋势，从第1期的3.70%上升为第17期的60.36%，在第11期及以前，城镇化率的贡献度要低于粮食生产，在第11期后形势开始逆转；在粮食平衡区层面，粮食生产技术效率的贡献度较大，维持在区间59.38%—70.03%，城镇化率的贡献度较小，维持在区间28.33%—40.63%。综上可知，对于全国、主产区和平衡区层面，粮食生產技术效率受自身的冲击要高于城镇化率的冲击，而对于主销区，粮食生产技术效率和城镇化率的贡献度旗鼓相当，且粮食生产技术效率的贡献度呈下降趋势。
3结论及政策启示
3.1主要结论
本文在对城镇化和粮食生产技术效率指标体系构建的基础上，运用误差修正模型、脉冲响应函数和方差分解技术，对城镇化与粮食生产技术效率二者之间的关系进行了分析。具体研究结论如下所示：
（1）城镇化和粮食生产技术效率长期均衡关系对短期的影响存在功能区差异性。误差修正模型分析显示，在
全国、主产区以及主销区层面城镇化虽然在短期内对各区域粮食生产技术效率造成了一些负面影响，但从长期来看，有利于粮食生产技术效率的提升，长期正面效应大于短期负面效应；在粮食平衡区层面，无论从长期还是短期，城镇化都有利于粮食生产技术效率的提升，但长期效应小于短期效应，该区域如果不加强环境治理，二者关系将会逐步恶化。其中，在全国层面和粮食主产区，城镇化与粮食生产技术效率的长期均衡关系对短期有抑制作用，在粮食主销区和平衡区则存在促进作用。
（2）总体来说，城镇化和粮食生产技术效率响应之间的变动为正，并逐渐趋向一个稳定的水平。脉冲响应分析模型显示，在考察期内，全国层面、粮食主产区和平衡区粮食生产技术效率的波动对城镇化的波动呈现出正响应，在粮食主销区呈现出负响应；
（3）城镇化和粮食生产技术效率的预测方差受自身的冲击要更高，且二者对预测方差的贡献度呈现出区域差异。城镇化的方差分解分析显示，在全国层面、粮食主销区和平衡区，城镇化率的贡献度要高于粮食生产技术效率的贡献度，在粮食主产区，粮食生产技术效率的贡献度则更大；粮食生产技术效率的方差分解显示，在全国层面、粮食主产区和平衡区，粮食生产技术效率的贡献度高于城镇化率，在主销区，二者贡献度旗鼓相当，且粮食生产技术效率的贡献度呈下降趋势。
3.2政策启示
综上可知，虽然在短期内城镇化对粮食生产造成了一些不利影响，但从长期来说城镇化是有利于粮食生产的，为促进粮食生产技术效率的提升，实现城镇化和粮食生产的协调发展，本文给出以下几点启示：
（1）加强粮食生产的科技投入和资本投入，实施“藏粮于技”和“藏粮于地”策略，提高粮食单产和品质，弥补城镇化进程中粮食生产基本要素减少所带来的损失。建立粮食科技创新战略联盟，实现农科教、产学研的有机结合；加强以农田水利建设为中心的农田基本建设，提升粮食生产技术装备，促进粮食生产的规模化经营；坚持耕地红线不突破，确保耕地数量和质量占补的平衡；加大对中低产田的改造，大力推进高标准农田基本建设；进一步推广测土配方施肥技术，逐步建立土壤培肥体系，提高土壤肥力。
（2）加强对粮食生产领域的生态环境治理，提高粮食的可持续发展能力。加快对粮食主产区重金属污染土壤的修复，以及农业用水污染的综合治理，并加大对西部地区土壤沙漠化、石漠化以及水土流失的治理；加快有机肥、生态农药等环保型生产资料的研发、试点和推广，逐步减少化肥和农药施用量，减少农业面源污染，改善粮食生态环境。
（3）根据各粮食生产功能区城镇化和粮食生产技术效率的互动关系状况，因地制宜制定合适的城镇化和粮食发展策略。对于粮食主产区，加快城镇化发展速度，提高城镇化对粮食生产技术效率的带动水平，实现传统粮食生产方式向现代化粮食生产方式的跨越；对于粮食主销区，粮食生产任务较低，经济实力较强，应该加强对粮食主产区的“对口援建”，提升粮食主产区的农业基础设施建设水平等，实现主产区和主销区的“互利共赢” 发展；对于粮食平衡区，该区域粮食生态环境较为恶劣，应积极加强该区域的环境治理，探索实施退耕、休耕以及轮种等方式，提高土壤生产力。
（4）适当引导和鼓励社会资本参与粮食生产项目建设，以及粮食生产社会化服务建设，增强经济城镇化对粮食生产的带动效应，促进粮食产业的现代化。
（编辑：王爱萍）
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Study on the interactive relationship between urbanization and the technical efficiency of grain production
ZHAO Liping1 HOU Delin2 WANG Yapeng3YIN Ning3
（1.Center of Hubei Cooperative Innovation for Carbon Emissions Trading System，Hubei University of Economics， Wuhan Hubei 430205，China；2.School of Management， Huazhong University of Science and Technology， Wuhan Hubei 430074，China；3.School of Economics and Management，Huazhong Agricultural University， Wuhan Hubei 430070，China）
AbstractUrbanization and grain production are both very important in China. How to improve the technical efficiency of grain production under the background of supplyside reform has great significance in promoting the coordinated development of urbanization and grain production. This paper takes data from 1998 to 2014 in 29 provinces （cities， districts） as the research object， using the entropy method and DEA method， and constructs the urbanization index system and the technical efficiency of grain system. Urbanization index system is divided into three subsystems， population urbanization， land urbanization and the urban economy. On this basis， this paper uses panel cointegration equation， error correction model， the impulse response equation and the variance decomposition model to analyze the interactive relationship between urbanization and the technical efficiency of grain. It is found that： ① There is a functional area difference for the impact of longterm equilibrium relationship on the shortterm between urbanization and grain production technology. At the national level， in the main producing area and the main grain sales area， the positive longterm effect is greater than the negative shortterm effect， and smaller for the balanced area. ② Generally， changes between the response of urbanization and the technical efficiency of grain is positive and turns to be steady. ③The variance of urbanization and the technical efficiency of grain receive a higher impact by themselves and the contributions of variances have regional difference. Policy implications are that we need to increase technology and capital investment in food production， implement the strategy of ‘storing food in technology’ and ‘storing food in land’， and strengthen the management of ecological environment in food production， improving its sustainable development ability. In addition， we should implement appropriate strategies of urbanization and food development adapting to local conditions， guiding and encouraging social capital to participate in food production projects and social service construction to promote the modernization of food industry.
Key wordsurbanization； grain production； technical efficiency； interactive relationship
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关键词城镇化；粮食生产；技术效率；互动关系
中图分类号F326.11文献标识码A文章编号1002-2104（2017）08-0106-09
DOI：10.12062/cpre.20170349
城镇化是中国现代化不可逾越的发展阶段，是我国最大的内需潜力和发展动力所在。积极稳妥地推进城镇化，对解决农业、农民和农村问题，促进传统农业向现代农业的转型具有重要的意义。对于粮食生产来说，城镇化是一把“双刃剑”，一方面城镇化发展促进了粮食生产技术的进步、生产要素的集聚，以及粮食生产方式的转变，另一方面随着城镇化的快速发展，人口“非农化”、耕地“非粮化”、水土资源“污损化”、粮食种植主体“老弱化”等现象呈加剧趋势[1]。城镇化进程中，劳动力、土地等粮食生产基本要素不可避免地会流失一定数量到非农领域，只有提高粮食生产技术水平和粮食生产能力，促进粮食生产技术效率的提高，才能弥补粮食生产要素投入减少所带来的负面影响[2]。由此可见，面临城镇化所带来的挑战，粮食生产技术效率的提升显得格外重要。那么，城镇化进程中，城镇化与粮食生产技术效率之间的关系如何？是“促进”还是“抑制”？在不同的时期二者的关系是否会发生变化？各粮食生产功能区有何差异？本文拟围绕这些问题展开研究，以期能促进城镇化与粮食生产的协调发展。
关于城镇化与粮食生产，目前学界主要存在三种观点。不少学者认为城镇化会对粮食生产基本要素造成了一定程度的破坏，从而不利于保障粮食生产。Halim R. et al.的研究表明由于城镇化和工业化，近五年来印度尼西亚大概有100万hm2耕地转变为城市用地，严重威胁到粮食安全 [3]；Anil Kumar Misra对印度恒河盆地的研究表明农村人口向城镇地区的大规模迁移，虽然促进了城镇化的快速发展，但非农用水需求量增加，地下水采集超标，甚至出现地下水污染现象，对粮食生产和农业发展造成了不利影响[4]；Ye L.M. et al.通过基于网络的土地评估法，对城镇化加速时期，土壤退化对中国粮食生产的影响进行了分析。研究表明中国城镇化进程中，耕地质量逐步下降，土壤退化呈加剧趋势，与2005年相比，到2030—2050年中国粮食生产能力将下降13%—18%[5]；也有学者认为“以地为本”的中国式城镇化导致城镇化失衡问题凸显，其中粮食安全首当其冲，农地“非粮化”、“非农化”趋势加剧，粮食主产区以城镇化工业化为主导，粮食供需缺口越来越大，部分主产区省份已成为缺粮省[6]。
也有一部分学者认为城镇化不会与粮食生产相冲突，从经济发展角度，不必过多考虑城镇化。黄季焜将20世纪80年代中后期与1999—2000年两个时期的陆地卫星数字影象资料进行对比，分析了1986—2003年这18年间中国耕地资源对粮食生产的影响。研究发现1986—2000年中国耕地面积不仅沒有减少，反而有所增加，耕地面积大幅下降是在1999年后，导致耕地面积下降的主要原因是国家实施的退耕还林政策，城乡建设用地和工业用地所占比例较小 [7]；杨丽梅等通过对成都市的城镇化与粮食生产、耕地保护进行相关性分析，发现城镇化可以促进土地规模经营，弥补耕地占补不均衡所造成的不利影响[8]；
王跃梅等分析了城镇化进程中劳动力外流对粮食产量影响的区域差异，研究发现主销区粮食产量下降与劳动力投入无显著性关系，复种指数下降是粮食产量下降的主要原因，主产区还存在部分剩余劳动力，劳动力外流有利于缓解主产区粮食生产的“内卷化”，提高粮食生产率 [9]。
还有一部分学者认为虽然在短期内城镇化与粮食生产会存在一些冲突和矛盾，但从长期来看对粮食生产是有促进作用的。郭剑雄认为随着城镇化水平的提高，在短期内二者可能会在水土资源方面竞争，造成粮食生产基本要素的减少，但从长期来看，随着农业科技的进步，农业资本投入的增加，资本和技术在一定程度上可以弥补生产要素减少所造成的损失，有可能实现城镇化和粮食生产能力水平的同步提升 [10]；杜江和刘渝的实证研究也表明短期内城镇化与粮食生产在土地、人力等资源方面不可避免的会存在竞争，但从长期来看城镇化的快速、健康发展会促进粮食生产[11]；还有相关学者的定性研究表明城镇化进程中，劳动力、土地等粮食生产基本要素短期内在一定程度上会减少，农业现代化水平提升也较慢，但从长期来看，城镇化可以促进农业生产的规模化和集约化[12]。
综上可知，关于城镇化和粮食生产，学者们已经进行了较为详尽的研究，为本文研究奠定了良好的基础，但仍然存在一些空白和不足：①在研究视角方面，大部分学者主要是从粮食生产基本要素角度，对城镇化与粮食生产进行分析，鲜有研究从技术效率视角对二者进行探讨，而技术效率更能综合反映粮食生产投入要素的利用程度；②在指标选取上，既有大部分研究所选取的城镇化衡量指标较为单一，未考虑到城镇化在人口、经济和资源环境方面所蕴含的广泛内涵；③研究层面上，大部分学者是从全国层面对城镇化和粮食生产之间的关系进行分析，鲜有学者从各粮食生产功能区（粮食主产区、粮食主销区和粮食平衡区）层面，对二者的关系进行分析。基于此，本文在从人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化三个维度对城镇化发展水平进行综合测量的基础上，采取DEA方法对粮食生产技术效率进行了测量，并进一步对城镇化和粮食生产技术效率之间的关系进行了互动分析。一方面，在对城镇化和粮食生产技术效率进行平稳性检验的基础上，采用面板协整方程和误差修正模型，对城镇化和粮食生产之间的短期波动和长期均衡关系进行了分析；另一方面，通过面板向量自回归模型对城镇化和粮食生产技术效率互动关系的内生经济系统进行了构建，并应用脉冲响应方程和方差分解模型，对各变量在正交标准差冲击下的动态演变趋势进行模拟和反映。 1 数据来源与指标体系构建
1.1数据来源
本文的研究样本为1998—2014年不包含港、澳、台及西藏在内的全国29个省（市、区），便于数据处理和分析，将重庆市并入四川省。根据相关学者的研究成果[12-14]，以及改革开放以来各省（市、区）的粮食生产总量和消费量，将全国29个省（市、区）划分为粮食主产区、主销区和平衡区三个粮食生产功能区，其中，粮食主产区为冀、蒙、辽、吉、黑、苏、皖、赣、鲁、豫、鄂、湘、川等13个省（市、区）；粮食主销区为京、津、沪、浙、闽、粤、琼等7个省（市、区）；粮食平衡区为晋、桂、黔、滇、陕、新、甘、青、宁等9个省（市、区）。粮食生产技术效率测算相关数据来自《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》，城镇化水平测算相关数据来自《中国城市统计年鉴》。
1.2指标体系构建
1.2.1城镇化指标体系构建
常见的城镇化水平测算方法有人口比重测算法、城镇土地利用比重测算法、农村城镇化指标测算体系法、调整系数法和现代城镇化指标体系测算法[15]。城镇化涉及到人口、经济以及资源环境要素等多个方面，采用单一指标对城镇化进行衡量，指标测算虽然较为容易，但过于片面，因此本文从人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化三个方面对城镇化水平进行衡量。城镇化水平指标体系构建如表1所示，具体指标权重采用熵值法（Entropy Method）进行計算[16]。由表1可知，经济城镇化所占比重最高（0.445 3），土地城镇化次之（0.294 3），人口城镇化所占
比重最低（0.260 4）。
1.2.2粮食生产技术效率指标体系构建
本文采用数据包络分析方法里的规模报酬不变模型（Constant Return Scale，CRS）对粮食生产技术效率进行测算，表达式如下所示：
maxφλφ
s.t.∑29j=1λjxi， j≤xi，j；i=1，2，…，m
φyr，j≤∑29j=1λjyr， j；r=1，2，…，s
λj≥0； j=1，2，…，29
∑30j=1λj=1
（1）
式中，将我国29个省（市、区）作为决策单元DWUj（j=1，2，3…），每个DWUj有m种投入xij（i=1，2，…m）和s种产出yrj（r=1，2…，s），λj表示第m项投入和第s项产出的加权系数。1≤φ≤∞，而（φ-1）表示在投入量不变的情况下，第j个生产单位的产出可按比例增加的量，1/φ表示技术效率值，取值范围在0和1之间。
粮食生产技术效率的投入产出指标如表2所示，选取土地投入、劳动力投入、机械投入、水资源投入、化肥投入和农药投入作为投入变量，选取粮食总产量为产出变量，为了保证与粮食产出口径的一致性，本文借鉴相关研究[17-18]，使用权重系数法将粮食生产的要素投入从广义的农业投入中剥离出来，其中，权重系数A=（农业产值/农林牧渔总产值）×（粮食播种面积/农作物播种总面积），权重系数B=粮食播种面积/农作物播种总面积。种粮土地投入仍然用粮食播种面积来表示，种粮劳动力投入=第一产业从业人员×系数A，种粮机械投入、水资源投入、化肥投入和农药投入=相应的农业投入×系数B。
2关于城镇化与粮食生产技术效率的实证分析
2.1单位根检验和协整检验
为了避免数据的“虚假回归”，在数据分析前要进行平稳性检验。本文把城镇化综合水平和粮食生产技术效率所取的自然对数分别记为LNUR和LNTE，在序列无差分时，全国及各粮食生产功能区的LNET变量通过了ADF检验，但是LNUR变量未通过检验，在对各变量进行一阶差分后，各区域的△LNUR和△LNET都通过了显著性检验，这说明在进行一阶差分后LNUR和LNET是平稳的，可以进一步进行协整检验分析。
两个同阶单整的平稳序列建立的协整方程也有出现“伪回归”的可能性，为了避免此种现象，进一步对协整方程的残差进行单位根检验，如果通过检验，就说明序列是协整的，否则就不是协整的。各粮食生产功能区城镇化与粮食生产技术效率协整方程残差的单位根检验如表3所示，全国和粮食主产区在1%水平上通过了ADF单位根检验，其它区域则在5%水平上通过了显著性检验，这说明各区域城镇化综合水平变量与粮食生产技术效率变量之间存在长期均衡的发展关系，可以进一步进行以下分析。
2.2关于城镇化和粮食生产技术效率的误差修正模型分析
误差修正模型可以对城镇化与粮食生产技术效率之间的长期效应和短期均衡关系，以及长短期的因果关系进行揭示和推断，并使数据在动态非均衡过程中，逐渐逼近经济理论中的长期均衡。对于存在长期均衡关系的LNUR变量和LNET变量，误差修正模型可以表示为：
ΔLNETt=α+βΔLNURt+λECMt-1+μt
ECMt-1=LNETt-1-α0-α1LNURt-1
（2）
式2中，ECMt-1指“均衡误差”，表示粮食生产技术效率对均衡状态的偏离度。λ表示误差调整系数，用来反映
城镇化与粮食生产技术效率之间的长期协整关系对二者短期变动的调整力度，该系数为正，说明两变量之间的长期协整关系对短期有促进作用，也说明了城镇化对粮食生产技术效率有正向作用，反之，则说明有阻碍抑制作用，城镇化对粮食生产技术效率的作用为负；β表示粮食生产技术效率变化对城镇化率变化的短期弹性，α1则表示长期弹性，μt表示随机扰动项，α和α0表示系数。根据误差修正模型构建方法，全国及各粮食生产功能区两变量之间的误差修正模型具体如表4所示。
由表4可知，粮食主销区的城镇化综合发展水平与粮食生产技术效率误差修正模型的F统计量在1%水平上通过了显著性检验，其他区域在5%水平上也都通过了显著性检验，全国及各区域的模型拟合度分别为0.636、0.602、0.715和0.634，这说明模型拟合情况较好，在整体上是显著的。 （1）在全国、主产区以及主销区层面，粮食生产技术效率变化对城镇化变化的短期弹性分别为-0.102、-0.315和-0.079，说明从短期来看，城镇化率每增加1%时，各区域粮食生产技术效率会分别下降0.102%、0.315%和0.079%，长期弹性分别为0.960、1.233和0.468，从长期来看，城镇化率每增加1%时，各区域粮食生产技术效率分别会提升0.960%、1.233%和0.468%，这说明虽然在短期内城镇化对粮食生产技术效率造成了一些负面影响，但从长期来看，有利于粮食生产技术效率的提升，长期正面效应大于短期负面效应。根据郭剑雄 [10]的相关研究，虽然城镇化在短期内会争夺粮食水土生产资源，加大粮食生产的压力，但从长期看，随着粮食生产技术的创新和提高，以及农业资本的投入，有可能会实现城镇化与粮食生产能力的同步发展。误差调整系数分别为-0.921、-0.072和0.678，该系数反映粮食生产技术效率偏离长期均衡关系的调整力度，该值的绝对值越大，调整速度越快，这说明在全国层面和粮食主产区，城镇化与粮食生产技术效率的长期均衡关系对短期有抑制作用，对于粮食主销区则存在促进作用，当前一期的粮食生产技术效率偏离长期的均衡关系时，为了维持城镇化与粮食生产技术效率的长期均衡关系，各区域当期将会分别以-0.921、-0.072和0.678的速度对前一期城镇化与粮食生产技术效率之间的非均衡状态进行调整，恢复到长期均衡状态。
（2） 粮食平衡区层面，粮食生产技术效率变化对城镇化率变化的短期弹性和长期弹性分别为0.827和0.203，这说明在粮食平衡区城镇化无論从长期还是短期来说，都有利于粮食生产技术效率的提升，但长期效应小于短期效应。粮食平衡区主要位于西部地区，自然条件和经济条件都比较落后，从短期来看，城镇化发展为当地农民提供了更多了非农就业岗位，有利于非农收入的增加，为减少当地贫困，以及提高粮食生产资料和设备购买能力，做出了巨大贡献。但是，随着污染密集型产业从东部地区向西部地区的转移，对当地的生态环境造成了巨大破化，对粮食生产自然资源造成了一定的污染，如果不加强治理，从长
期来看将不利于粮食生产技术效率的提升。误差调整系数为0.700，这说明城镇化与粮食生产技术效率的长期均衡关系对短期有促进作用，为了维持城镇化与粮食生产技术效率的长期均衡关系，当期会以0.700的速度对前一期城镇化与粮食生产技术效率之间的非均衡状态进行调整，将其恢复到长期均衡状态。
2.3关于城镇化和粮食生产技术效率的脉冲响应性分析
脉冲响应函数方法是基于VAR模型用来分析当模型受到冲击或模型中一个误差发生变动时，一个变量对另一个变量影响程度的方法[19]，该方法可以对受到冲击时系统响应的方向、调节时间和过程等信息进行反映。
本文以城镇化综合水平为因变量，粮食生产技术效率为自变量，对二者之间的VAR模型分别建立并进行脉冲响应分析，将1998—2014划分为17个时期，各区域粮食生产技术效率对城镇化的响应情景图如图1所示。
2.3.1全国城镇化与粮食生产技术效率的脉冲响应性分析
在全国层面，当城镇化率发生冲击后，粮食生产技术效率呈现出正响应，在第2期，正响应值达到最大值，但随着1998年金融危机的爆发，经济形势下行，从第3期开始，粮食生产技术效率开始呈现出负响应。从第6期开始，随着经济环境的好转，粮食生产技术效率逐渐呈现出正响应，且此影响具有较长的正向持续稳定效应。
2.3.2粮食主产区城镇化与粮食生产技术效率的脉冲响应性分析
在粮食主产区层面，当城镇化率发生冲击后，粮食生产技术效率呈现出负响应，从第2期开始转为正响应，正响应值达到最大，第3期趋向于0，此后开始转为正响应，
从第4期开始，粮食生产技术效率对城镇化的正响应开始逐渐趋向一个稳定的水平。
2.3.3粮食主销区城镇化与粮食生产技术效率的脉冲响应性分析
在粮食主销区层面，当城镇化率发生冲击后，粮食生产技术效率呈现出负响应，在第2期城镇化率对粮食生产技术效率的负影响最小，此后负影响开始变大，从5期开始城镇化对粮食生产技术效率的负面冲击开始逐渐趋向一个稳定的水平。这说明粮食主销区的城镇化对粮食生产技术效率造成了负面冲击，而且具有持续效应。
2.3.4粮食平衡区城镇化与粮食生产技术效率的脉冲响应性分析
在粮食平衡区，当城镇化率发生冲击后，粮食生产技术效率呈现出正响应，在第1期，粮食生产技术效率的响应值达到最大，这说明在考察期初期，城镇化促进了粮食生产技术效率的提高，但是从第2期开始，城镇化对粮食生产技术效率的冲击减弱，在第10期逐渐趋向于0，这说明总体来说，城镇化没有对平衡区的粮食生产技术效率造成负面冲击，粮食生产技术效率呈现出正响应。
2.4城镇化与粮食生产技术效率的方差分解分析
方差分解可以对模型中每一个结构冲击对内生变量的贡献度进行分析，从而对系统中不同结构冲击的重要性进行评价[16]，在VAR模型中，方差分解可以对每个变量产生影响的随机扰动项给出相对重要的信息。本文利用方差分解表，对△LNUR和△LNET进行分解，进一步分析结构冲击对城镇化和粮食生产技术效率预测方差的贡献度，全国及各功能区城镇化和粮食生产技术效率的方差分解表见表5。
2.4.1城镇化的方差分解分析
如表5所示。总体而言，城镇化的预测方差受自身的冲击要高于粮食生产技术效率，分区域而言，城镇化和粮食生产技术效率对粮食生产技术效率预测方差的贡献度呈现出区域性差异，就城镇化的贡献度而言：主销区>平衡区>主产区，就粮食生产技术效率的贡献度而言：平衡区>主产区>主销区。在全国层面，城镇化率只在第1期受自身波动的影响，从第2期开始，粮食生产技术效率对城镇化的冲击开始增强，但从第3期开始，粮食生产技术效率对城镇化的冲击减弱，城镇化率受自身的冲击较大，粮食生产技术效率对其冲击较小；在粮食主产区层面，从第1期到第6期，城镇化率受自身的冲击要高于粮食生产技术效率的冲击，从第7期后，粮食生产技术效率的冲击增强，粮食生产技术效率的贡献度要高于城镇化率的贡献度；在粮食主销区层面，城镇化率受自身的影响较大，城镇化率的贡献度在维持在区间99.54%—100%，粮食生产技术效率对城镇化率的冲击非常小；在粮食平衡区层面，城镇化率在第1期受自身的影响较大，从2期开始下降，从第2期到第5期，城镇化率的贡献度从71.43%下降为64.25%，此后维持在区间62.24%—62.93%，总体而言，城镇化率受自身的冲击较大，受粮食生产技术效率的冲击较小。综上可知，对于全国、主销区和平衡区层面，城镇化率受自身的冲击要高于粮食生产技术效率的冲击，而对于主产区，粮食生产技术效率对城镇化率预测方差的贡献度要更高。 2.4.2粮食生产技术效率的方差分解分析
关于粮食生产技术效率的方差分解如表6所示。总体而言，粮食生产技术效率的预测方差受自身的冲击更高，分区域而言，对于城镇化的贡献度而言：平衡区>主产区>主销区，对于粮食生产技术效率的贡献度而言：主产区>平衡区>主销区。在全国层面，粮食生产技术效率受到自身和城镇化率的双重冲击，从第1期至第17期，粮食生产技术效率受到自身波动的冲击逐渐减弱，从87.41%降为39.67%，城镇化的冲击则逐渐增强，从12.59%提升为60.33%，在第14期及以前，粮食生产技术效率的贡献度高于城镇化率，第14期后，情况则相反，总体而言，粮食生产技术效率的冲击要大于城镇化的冲击。在粮食主产区层面，粮食生产技术效率受到自身波动的冲击较大，粮食生产技术效率的贡献度维持在区间89%—94.88%，城镇化率对粮食生产技术效率的冲击较小；在粮食主销区层面，粮食生产技术效率受到了自身和城镇化的双重冲击，且粮食生产技术效率的贡献度呈下降趋势，贡献度从第1期的96.30%下降为第17期的39.64%，城镇化率的贡献度则呈上升趋势，从第1期的3.70%上升为第17期的60.36%，在第11期及以前，城镇化率的贡献度要低于粮食生产，在第11期后形势开始逆转；在粮食平衡区层面，粮食生产技术效率的贡献度较大，维持在区间59.38%—70.03%，城镇化率的贡献度较小，维持在区间28.33%—40.63%。综上可知，对于全国、主产区和平衡区层面，粮食生產技术效率受自身的冲击要高于城镇化率的冲击，而对于主销区，粮食生产技术效率和城镇化率的贡献度旗鼓相当，且粮食生产技术效率的贡献度呈下降趋势。
3结论及政策启示
3.1主要结论
本文在对城镇化和粮食生产技术效率指标体系构建的基础上，运用误差修正模型、脉冲响应函数和方差分解技术，对城镇化与粮食生产技术效率二者之间的关系进行了分析。具体研究结论如下所示：
（1）城镇化和粮食生产技术效率长期均衡关系对短期的影响存在功能区差异性。误差修正模型分析显示，在
全国、主产区以及主销区层面城镇化虽然在短期内对各区域粮食生产技术效率造成了一些负面影响，但从长期来看，有利于粮食生产技术效率的提升，长期正面效应大于短期负面效应；在粮食平衡区层面，无论从长期还是短期，城镇化都有利于粮食生产技术效率的提升，但长期效应小于短期效应，该区域如果不加强环境治理，二者关系将会逐步恶化。其中，在全国层面和粮食主产区，城镇化与粮食生产技术效率的长期均衡关系对短期有抑制作用，在粮食主销区和平衡区则存在促进作用。
（2）总体来说，城镇化和粮食生产技术效率响应之间的变动为正，并逐渐趋向一个稳定的水平。脉冲响应分析模型显示，在考察期内，全国层面、粮食主产区和平衡区粮食生产技术效率的波动对城镇化的波动呈现出正响应，在粮食主销区呈现出负响应；
（3）城镇化和粮食生产技术效率的预测方差受自身的冲击要更高，且二者对预测方差的贡献度呈现出区域差异。城镇化的方差分解分析显示，在全国层面、粮食主销区和平衡区，城镇化率的贡献度要高于粮食生产技术效率的贡献度，在粮食主产区，粮食生产技术效率的贡献度则更大；粮食生产技术效率的方差分解显示，在全国层面、粮食主产区和平衡区，粮食生产技术效率的贡献度高于城镇化率，在主销区，二者贡献度旗鼓相当，且粮食生产技术效率的贡献度呈下降趋势。
3.2政策启示
综上可知，虽然在短期内城镇化对粮食生产造成了一些不利影响，但从长期来说城镇化是有利于粮食生产的，为促进粮食生产技术效率的提升，实现城镇化和粮食生产的协调发展，本文给出以下几点启示：
（1）加强粮食生产的科技投入和资本投入，实施“藏粮于技”和“藏粮于地”策略，提高粮食单产和品质，弥补城镇化进程中粮食生产基本要素减少所带来的损失。建立粮食科技创新战略联盟，实现农科教、产学研的有机结合；加强以农田水利建设为中心的农田基本建设，提升粮食生产技术装备，促进粮食生产的规模化经营；坚持耕地红线不突破，确保耕地数量和质量占补的平衡；加大对中低产田的改造，大力推进高标准农田基本建设；进一步推广测土配方施肥技术，逐步建立土壤培肥体系，提高土壤肥力。
（2）加强对粮食生产领域的生态环境治理，提高粮食的可持续发展能力。加快对粮食主产区重金属污染土壤的修复，以及农业用水污染的综合治理，并加大对西部地区土壤沙漠化、石漠化以及水土流失的治理；加快有机肥、生态农药等环保型生产资料的研发、试点和推广，逐步减少化肥和农药施用量，减少农业面源污染，改善粮食生态环境。
（3）根据各粮食生产功能区城镇化和粮食生产技术效率的互动关系状况，因地制宜制定合适的城镇化和粮食发展策略。对于粮食主产区，加快城镇化发展速度，提高城镇化对粮食生产技术效率的带动水平，实现传统粮食生产方式向现代化粮食生产方式的跨越；对于粮食主销区，粮食生产任务较低，经济实力较强，应该加强对粮食主产区的“对口援建”，提升粮食主产区的农业基础设施建设水平等，实现主产区和主销区的“互利共赢” 发展；对于粮食平衡区，该区域粮食生态环境较为恶劣，应积极加强该区域的环境治理，探索实施退耕、休耕以及轮种等方式，提高土壤生产力。
（4）适当引导和鼓励社会资本参与粮食生产项目建设，以及粮食生产社会化服务建设，增强经济城镇化对粮食生产的带动效应，促进粮食产业的现代化。
（编辑：王爱萍）
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Study on the interactive relationship between urbanization and the technical efficiency of grain production
ZHAO Liping1 HOU Delin2 WANG Yapeng3YIN Ning3
（1.Center of Hubei Cooperative Innovation for Carbon Emissions Trading System，Hubei University of Economics， Wuhan Hubei 430205，China；2.School of Management， Huazhong University of Science and Technology， Wuhan Hubei 430074，China；3.School of Economics and Management，Huazhong Agricultural University， Wuhan Hubei 430070，China）
AbstractUrbanization and grain production are both very important in China. How to improve the technical efficiency of grain production under the background of supplyside reform has great significance in promoting the coordinated development of urbanization and grain production. This paper takes data from 1998 to 2014 in 29 provinces （cities， districts） as the research object， using the entropy method and DEA method， and constructs the urbanization index system and the technical efficiency of grain system. Urbanization index system is divided into three subsystems， population urbanization， land urbanization and the urban economy. On this basis， this paper uses panel cointegration equation， error correction model， the impulse response equation and the variance decomposition model to analyze the interactive relationship between urbanization and the technical efficiency of grain. It is found that： ① There is a functional area difference for the impact of longterm equilibrium relationship on the shortterm between urbanization and grain production technology. At the national level， in the main producing area and the main grain sales area， the positive longterm effect is greater than the negative shortterm effect， and smaller for the balanced area. ② Generally， changes between the response of urbanization and the technical efficiency of grain is positive and turns to be steady. ③The variance of urbanization and the technical efficiency of grain receive a higher impact by themselves and the contributions of variances have regional difference. Policy implications are that we need to increase technology and capital investment in food production， implement the strategy of ‘storing food in technology’ and ‘storing food in land’， and strengthen the management of ecological environment in food production， improving its sustainable development ability. In addition， we should implement appropriate strategies of urbanization and food development adapting to local conditions， guiding and encouraging social capital to participate in food production projects and social service construction to promote the modernization of food industry.
Key wordsurbanization； grain production； technical efficiency； interactive relationship
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