浙江省耕地多功能时空格局变化、影响因素及空间溢出效应

陈 莎，杨润佳，李 冠

浙江省耕地多功能时空格局变化、影响因素及空间溢出效应

陈 莎1，杨润佳2，李 冠3※

（1. 浙江财经大学公共管理学院，杭州 310018；2. 浙江大学公共管理学院，杭州 310058；3. 宁波大学法学院，宁波 315211）

探讨耕地多功能的时空变化规律、影响因素及其空间上的溢出效应或交互作用，对深化耕地多功能认知、提升耕地资源可持续利用能力具有重要意义。该研究选取浙江省为研究区域，基于耕地利用、气象、土壤、社会经济等数据，综合运用GIS制图、空间自相关分析和基于可拓展随机性环境影响评估（Stochastic Impacts by Regression on Population，Affluence and Technology，STIRPAT）的面板空间计量模型探讨了浙江省2000—2015年耕地多功能的时空变化特征、影响因素及空间溢出效应。结果表明：1）2000—2015年浙江省各区县耕地功能综合水平呈现“先减少，后增长”的变化趋势，耕地物质产出功能、净固碳功能和景观美学功能均呈上升趋势，水源涵养功能保持平稳，劳动力承载功能逐步降低；2）耕地多功能水平的提升对邻近地区有较强的辐射影响作用，本县域耕地多功能水平每增长1%将导致邻近县域耕地多功能水平增长0.224%。农业劳动力、农村居民可支配收入和农业机械水平对耕地多功能具有显著的正向效应，第二产业占比和城镇化水平对耕地多功能具有显著的负向效应；3）第二产业占比、农业现代化水平、农业劳动力投入对耕地多功能有直接效应，城乡居民收入、城镇化水平对耕地多功能水平有溢出效应。研究建议重视区县内部以及区县与邻近地区之间的空间交互作用，加强区域间土地整治、生态保护和农业技术升级等多方面合作。应充分考虑各县域资源禀赋的特殊性以及社会经济发展阶段的异质性，制定针对性的耕地保护和农业扶持适应策略。

土地利用；耕地多功能；面板空间计量；空间溢出效应；空间杜宾模型；浙江省

0 引 言

耕地作为乡村土地资源的精华，不但是国家粮食安全的物质基础，更为满足人类生存和发展需要提供了多元化的服务和功能，包括粮食、蔬菜等物质供给功能，调节气候、涵养水土等生态功能，以及提供开敞空间、体现乡村风貌等景观文化功能[1]。由于耕地资源异质性、耕地利用多宜性和社会经济发展以及居民消费需求转变等综合作用，耕地功能表现出一定的层次性和阶段性[2]。中央一号文件连续四年（2018—2021）提出充分挖掘乡村多种功能和价值，全面、协同、系统地发挥有耕地资源的多种功能，为乡村振兴和双循环背景下推进农业高质量发展提供重要动力源。在此背景下，探讨耕地多功能的时空变化规律和影响机理对深化耕地利用多功能认知、推动耕地资源保护和可持续管理具有重要意义[3]。

21世纪以来，中国学者在耕地多功能内涵[1]、耕地多功能分类及评价指标体系构建[4]以及耕地多功能时空动态及影响因素[5]等方面开展了较广泛的研究。耕地多功能是指耕地直接或间接地提供满足人类需要的产品及服务的自然过程及组分的能力，通常包括产品生产、经济社会、生态调节、文化休闲等四项功能[6]。而从中国发展实际来看，耕地多功能源于区域发展目标的多元性、社会需求的多样性及土地利用的多宜性，主要发挥着经济贡献、粮食生产、社会保障、生态服务等多种功能[7]。随着经济社会发展以及居民生活方式、消费结构的转型升级，耕地多功能类型分化[8]、区域差异[9]、时空格局演化[10]等都引起了学者们的高度关注，耕地各项功能间此消彼长或协同增长[11]的总体态势也得到了初步揭示。目前常用的耕地多功能测度方法包括指标替代法[12]、物质量法[13]、价值量法[14]，耕地多功能之间关系的研究主要采用相关分析[11]、均方根误差[15]、耦合协调度[16]等定量方法。

在对耕地多功能变化驱动机制的研究中，不少学者探讨了自然禀赋、社会经济发展、政策干预等因素对耕地利用功能演变的影响。黄孟勤等[17]发现坡度、海拔、起伏度等自然区位因素将决定耕地的生产禀赋、种植结构以及人地关系和矛盾；Davis等[18]认为区域经济发展背景下的农业劳动力析出和产业结构调整是导致耕地多功能变化的主要外部因素；此外，粮食安全、惠农及生态保护等政策干预也已成为影响耕地多功能变化的关键因素[19]。总体上看，自然因素对耕地多功能起着基础性的主导作用，政策因素能在较短的时间内产生明显的效果，而城镇化及社会经济发展产生的效应则是更为复杂、长期且具有阶段性，但目前关于社会经济因素对耕地多功能的影响机制剖析不够深入。纵观以往研究，学者们多采用主成分分析[20]、线性回归[21]等探讨各项因素对耕地多功能的数量关系和影响程度，遗憾的是，上述研究并未考虑到区域之间客观存在的空间外溢对耕地多功能演变的影响。

就耕地利用的空间溢出而言，耕地空间位置的相邻性导致耕地某一利用主体福利受其他利用主体行为的影响，即耕地利用具有外部性[22]。不少学者从不同角度对耕地利用表现的空间溢出现象进行了探讨，例如侯孟阳等[23]运用省级面板数据实证发现化肥施用强度对农业生产效率的影响存在空间溢出效应，徐清华等[24-25]运用空间杜宾模型分别检验了农业机械化对农业碳排放、粮食产量的空间溢出效应。随着外部性理论延伸到空间计量经济学领域[26]，空间计量方法在实证研究方面已被广泛运用，能够很好地揭示由某一解释变量变化对该地域单元的影响（直接效应）以及对相邻地域单元的影响（溢出效应）。在耕地利用功能研究领域，已有研究对耕地多功能在地理空间上的溢出效应关注比较缺乏。如何从空间相关性的角度理解耕地多功能变化的驱动机理，各项影响因素对耕地多功能的影响是否在空间上存在溢出效应和互馈作用，这些是本文拟解决的核心问题。

浙江省是走在改革开放前沿的先行者，在全国范围内属于经济较发达地区，但浙江省的耕地资源表现出“耕地总量少、人均耕地少、耕地后备资源少”的“三少”特征，经济发展与耕地保护的矛盾十分突出，对此区域开展耕地多功能时空分异及演变驱动机理研究能为优化耕地资源配置和促进耕地保护提供依据。综上，针对目前研究存在的不足和浙江省耕地多功能转型利用的紧迫性，本研究从地理学重视区域差异性与空间依赖性的视角切入，以浙江省69个县（区）域单元为研究样本，在已有研究基础上，选择合理的指标评价耕地的各项功能；随后，通过GIS制图和空间自相关方法识别耕地功能的空间分异特征，并运用基于可拓展随机性环境影响评估（STIRPAT）的空间计量方法定量探讨社会经济因素对耕地多功能变化的直接效应和溢出效应，为推进浙江省耕地资源的合理配置与利用，促进耕地资源保护和可持续利用提供量化依据和决策支撑。

1 耕地多功能变化影响机理分析

结合已有研究对耕地多功能驱动因素以及关于耕地利用空间溢出效应的理论线索，本文梳理了社会经济要素对耕地多功能变化的直接效应和间接效应，劳动力转移、经济发展水平、农业技术升级能够深刻改变耕地利用方式从而对耕地多功能产生直接效应，并通过空间邻近性、区域竞争与示范以及要素空间流动对耕地多功能形成溢出效应。

1.1 社会经济因素对耕地多功能变化的直接效应

基于系统观的视角，耕地利用系统是由自然生态子系统与人工社会经济子系统耦合而成的复合系统，其承载的社会、经济、生态功能具有协同性，其演变也受到自然条件、耕地资源禀赋、社会经济发展、政策环境等多因素影响和制约[27]，其中城镇化及社会经济发展对耕地多功能的作用最为显著，并具有长期性和阶段性特征。已有研究表明，农业劳动力析出和产业结构调整是导致耕地多功能变化的主要外部因素[18]，其影响可以从劳动力转移、经济发展水平、农业技术升级三方面具体分析：1）随着农村劳动力向非农业部门大规模转移，土地闲置与农业劳动力老龄化、妇女化现象逐渐凸显[28]，可能导致耕地利用边际化；2）城市化推进和工业化快速发展会占用大量优质耕地资源，但能为农业生产提供一定的技术、要素支撑，同时也会促使石油农业的发展，增加耕地利用碳排放和污染排放[29]。同时，随着社会经济水平的提升，城市居民收入不断增长，公众对于绿色生态产品的意识和需求提升，促进景观农业、休闲农业、生态农业等新型业态不断发展[30]；3）随着劳动力成本的逐渐上升，更多的剩余劳动力得以从农业生产中解放出来，促进机械投入增加替代劳动力，进而缓解了农村劳动力缺口对农业生产活动带来的冲击。随着农民生活水平的提高，农户对耕地绿色低碳利用、保护的意愿相对更强，最终反映在其耕地利用实践之中[31]。

1.2 耕地多功能变化的空间溢出效应

类似环境污染具有容易在区域间扩散的特性，在耕地功能方面亦是如此。耕地多功能变化的空间溢出效应可通过以下三条路径产生：1）空间邻近性。地理空间邻近的地区更易形成污染的集聚，而某地区耕地的多功能变化能够对邻近地区产生扩散效应。比如，化肥施用强度较大的地区不仅能够对本地区耕地生产和生态环境产生影响，也会造成邻近地区耕地的生产和生态环境受到波及[23]；2）区域竞争与示范效应。耕地多功能水平较高的地区会对周围地区形成示范效应与辐射带动作用，一些耕地保护和农业扶持政策，例如建设农业示范区，聚焦重点区县保护优质耕地，基本农田集中连片建设等都会导致地区间生产要素投入与农业生态发挥邻里效应，使得邻近地区耕地多功能可能在空间上存在高度的正向关联[32]；3）人口、资金、信息等要素流动。农村劳动力的空间转移、农业机械服务的跨区作业等投入要素的空间流动性能够使得本地区与邻近地区耕地生产与生态功能存在空间上的相互影响[22]。

2 研究方法与数据说明

2.1 研究区域

浙江省位于中国东南沿海，长江三角洲尾部南翼（27°02'E～31°11'E，118°01'N～123°10'N），陆地总面积10.55 万km2，其中耕地面积为208.17万hm2。浙江省地形地貌复杂多样，地势自西南向东北呈阶梯状倾斜（图 1），素有“七山一水二分田”之说，由于人口众多，人均耕地仅0.04hm2左右，不及全国人均耕地水平的一半。2020年浙江省粮食总产量为606万t，占全国粮食总产量的0.91%。浙江省是中国经济最活跃的省份之一，2021年常住人口城镇化率达到72.2%，人均GDP达到10.1万元。快速工业化、城镇化导致浙江省耕地规模显著减少和生态质量下降。加之当前气候变化和各类“黑天鹅”事件频发、粮食安全系统韧性不足、城乡空间重构以及居民消费需求转型等因素，都对耕地利用和管理进一步提出了严峻挑战。

图1 浙江省地理位置图

2.2 研究方法

2.2.1 耕地多功能测算

本文综合考虑耕地的生产、生态、社会和文化功能分类体系，选取目前广受学者关注的物质产出、净固碳、水源涵养、劳动力承载和景观美学5种重要的耕地功能进行定量测算。具体测算过程及计算式见表1。

1）物质生产功能：耕地作为基本的农业生产资料，核心功能之一是物质生产功能。农作物的产出规模是衡量物质生产功能的常用指标[33]，但这种标准过于零散且无法形成统一的度量尺度，容易导致经济作物价值被低估。考虑到浙江省经济作物播种面积占比较大（2015年占农作物播种总面积的47.6%），只考虑各类作物产量可能造成评价结果失真。本研究采用单位耕地面积的农业总产值衡量耕地的物质生产功能，并对各年度农业总产值进行消胀处理，转化为2000年基期农业总产值。

2）净固碳功能：耕地系统的固碳减排具有巨大潜力，耕地的净固碳功能与生长周期内农作物的碳吸收量和碳排放量有关，二者都受到自然和人为因素的影响。碳吸收量参考陈丽等[34-35]相关研究成果，基于浙江省的实际种植情况，考虑稻谷、玉米、薯类、豆类、油料6种作物类型的固碳量。具体参数值参考陈丽等[34,36-38]相关研究。耕地碳排放主要表现为施用化肥、农药、地膜等物资引起的碳排放，农作物根系分泌物对土壤表层破坏所致的N2O排放，以及水稻生长过程中CH4的排放。碳排放系数参考田云等[35,39-40]的研究成果。三类碳的排放量总和即为碳排放量，碳吸收量和碳排放量相减即得耕地的净固碳量。

表1 耕地功能及定量测算说明

3）水源涵养功能：目前测算水源涵养功能的常用方法有土壤层蓄水能力法、综合蓄水能力法、水量平衡法等。考虑到研究区的实际情况及地理位置，研究采用综合蓄水法，对农作物的冠层降水截留和土壤层水分截留作用进行估算，计算方法参考杜勇等[41]的研究成果。

4）劳动力承载功能：耕地发挥着重要的劳动力承载功能，也因此被视为缓冲劳动力就业风险的重要屏障。本文采用单位耕地的劳动力投入强度来表征劳动力承载功能。

5）景观美学功能：耕地景观美学功能是耕地文化功能的重要组成部分，其强弱受到供、需两方面的影响。需求方面，耕地景观的吸引力取决于居民的支付意愿和欣赏能力，与相邻近城市的人口规模、收入水平等因素有关；供给方面，一般认为由连片耕地、林地、水体等形成构成的“马赛克”式景观组合具有更高的美学价值[42]。鉴于此，首先运用专家打分法确定供给侧和需求侧指标，权重见表2。随后采用供给相对于需求的盈余程度（采用比值形式）来表征景观美学功能。

表2 耕地景观美学功能评价指标体系

需要说明的是，物质生产功能、劳动力承载功能和景观美学功能的测算均以县域为基本评价单元进行，而净固碳功能和水源涵养功能是基于相关的原始栅格数据进行计算，因此需要转换为以县域为基本单元的矢量数据，具体操作如下：对浙江省县域图层生成相应分辨率的渔网（fishnet），提取栅格数据值到渔网点数据中，最后基于县域汇总计算平均值。由于耕地各项功能指标的量纲不同，采用极差标准化方法对指标进行无量纲化处理。

式中X为第年第项指标的评价值；X, X分别为第个指标的最大值和最小值；Y为标准化后的指标值。

对耕地功能评价指标完成标准化后，计算耕地多功能综合值，计算式如下：

2.2.2 耕地多功能的影响因素指标

根据本文对耕地多功能的影响机制分析并结合相关学者基于STIRPAT模型的研究成果[21,45-46]，最终选取了7个重要的社会经济因素变量：表征人口维度的农业劳动力（）、表征富裕水平维度的人均GDP（）、城市人均可支配收入（）、农村人均可支配收入（），以及表征技术维度的第二产业占比（）、城镇化率（）、农业机械动力（）。

2.2.3 面板空间计量模型

a.空间相关性检验

在运用面板空间计量模型进行分析之前，有必要通过空间自相关分析检验耕地多功能的空间集聚特征。采用Global Moran’指数衡量研究区耕地功能空间分布的整体状况。Global Moran’指数的计算公式如下：

式中()表示的均值；()表示的方差；当值为正且显著时，表明存在正的空间自相关，即相似的观测值（高值或低值）趋于空间集聚；当值为负且显著时，表明存在负的空间自相关；当值为0时，观测值趋于独立随机分布。

b. 面板空间计量模型设定

空间计量模型可以有效解决线性回归分析无法处理的空间依赖性问题，本文通过空间滞后面板模型（Spatial Lag Panel Model，SLPM）、空间误差面板模型（Spatial Error Panel Model，SEPM）和空间杜宾面板模型（Spatial Durbin Panel Model，SDPM）来探讨空间溢出效应。SEPM假设误差项包含空间依赖性，通常用来描述被忽略的变量引起的空间效应，这些变量可能同时影响局部和相邻单元。SLPM假设个体因变量部分地受到相邻单位因变量的影响。SDPM可以看作是SLPM和SEPM的集成，不仅考虑了因变量受个体自变量和因变量的影响，而且考察了独立变量和因变量在邻近地区的影响。

上述3种广泛使用的空间面板计量模型需要一系列的检验来选择最合适的模型。具体步骤如下：首先采用传统拉格朗日乘子（Lagrange Multiplier，LM）检验和稳健LM检验确定空间滞后项和空间误差项的存在，随后运用Wald检验和似然比（Likelihood Ratio，LR）检验决定是采用SLPM、SEPM还是SDPM模型，并采用Hausman检验来决定是采用随机效应模型还是固定效应模型。由于空间相关性的存在，回归系数不能准确反映计量经济模型中自变量对因变量的影响，可利用求偏微分的方法将自变量对因变量的影响进一步分解为直接效应、间接效应和总效应[26]。

2.3 数据来源与预处理

本文以2000、2005、2010、2015年浙江省69个区县的面板数据为研究样本，耕地面积数据来源于浙江省历年土地利用变更调查数据库。耕地多功能测度过程和影响因素所涉及的农业投入产出数据、人口数据、社会经济数据主要来源于历年的《浙江统计年鉴》，部分来源于各地级市统计年鉴和各区县统计局。气象数据来源于中国气象数据服务共享网（http://data.cma.cn）。土壤深度与孔隙率数据来源于1∶100万中国土壤数据库。县域中心距最近地级市辖区中心直线距离数据通过百度地图的测距功能获取。耕地斑块聚集度、耕地景观多样性数据通过Fragstats4.2软件计算得到。部分数据由相关参考文献获得。对所有数据统一行政边界，基于GCS_Krasovsky_1940地理坐标系，采用Albers投影。

数据预处理包括：第一，针对耕地面积数据，为了消除第二次全国土地调查前后数据突变，将第二次全国土地调查公布的2009年耕地面积减去当年土地利用变更调查中的耕地面积，将差值加到2000、2005年耕地面积上，完成了对数据的校正[47]。第二，针对部分区县个别年份个别数据的缺失，以历年数据为基础通过移动平均、趋势外推等方法进行数据重建；第三，为了消除价格指数对农业产值的影响，将各年的农业产值转化为2000年可比价；第四，为了使统计数据范围与现有行政区范围一致，本文对部分行政区进行合并处理，最终以69个区县作为研究样本。

3 结果分析

3.1 耕地多功能时空格局分析

2000—2015年间，浙江省耕地物质产出功能从14 942元/hm2增长至27 578元/hm2，2010年略有下降（图 2）。在4个时间节点上，碳固定功能值分别为2.480、2.580、4.062和4.575 t/hm2，呈逐步增加趋势。耕地保水功能值保持相对稳定，主要是由于降水量在研究区内较为平稳。劳动力承载功能持续下降，2000年为11.45人/hm2，2015年降至2.89人/hm2。2000、2005、2010和2015年，耕地景观美学功能值分别为1.168、1.166、1.033、1.316，呈先下降后上升的趋势。浙江省2000、2005、2010和2015年的多功能综合值分别为1.316、1.311、1.666、1.748，呈现先下降后上升趋势。

a. 物质生产功能a. Agricultural Production Function (APF)b. 净固碳功能b. Net Carbon Function (NCF)c. 水源涵养功能c. Water Retention Function (WRF)

d. 劳动力承载功能d. Labor Carrying Function (LCF)e. 景观美学功能e. Aesthetic Service Function (ASF)f. 耕地多功能综合值f. Multifunction index of cultivated land (MFCI)

就耕地多功能综合值而言，高值区域（MFCI >1.6）的县区数量显著增加（图3），由2000年的6个县区增加到2015年的52个县区。2005年，浙江省西部地区在MFCI上表现出绝对优势，但到2015年，整个区域的MFCI呈现相对均衡的格局。就净变化而言，浙江南部地区普遍呈下降趋势而北部地区普遍呈上升趋势（图4）。特别值得注意的是，2005年后MFCI降低的趋势在浙江北部地区基本不再出现，但南部的大部分区县在2000—2005和2010—2015年间MFCI都出现了明显的下降趋势，反映出耕地综合功能变化具有差异性的阶段特征。2000—2015年间，绍兴市区和江山市的MFCI增幅最大，分别由1.171和1.275增至2.596和2.273。庆元、龙泉、景宁、岱山、遂昌和青田等县市下降最为明显，主要集中在浙江省西南丘陵地区。

3.2 耕地多功能影响因素分析

3.2.1 相关检验

全局Moran’s指数（表3）表明，MFCI值和各项影响因子均表现出显著的空间依赖性，并且绝大多数年份在10%水平上显著。

为了选择合适的模型以便达到最佳的拟合效果，在空间面板模型回归之前需进行一系列的检验。首先，传统LM 检验和稳健LM 检验的结果（表4）均在1%水平上显著，拒绝了不存在空间被解释变量和不存在空间自相关误差项的原假设，表明空间滞后模型和空间误差模型两个模型同时成立。同时，Hausman检验结果在1%水平上拒绝随机效应（卡方统计量为44.654，< 0.01），说明应采用固定效应模型。

a. 2000b. 2005c. 2010d. 2015

图4 2000—2015年浙江省耕地多功能综合值变化