我国耕地面积变化的影响因素分析及政策建议

2019-11-01 01:21侯艳丽马俊
安徽农业科学 2019年18期
关键词:耕地面积政策建议驱动力

侯艳丽 马俊

摘要近年来,随着我国城镇化进程的推进,建设用地面积不断扩张,大量良田被占用;再加上不合理利用耕地资源,这些都严重威胁到我国耕地的质量,导致耕地已逐渐成为我国社会发展的稀缺资源。因此,分析我国耕地面积变化的影响因素对预测我国未来耕地面积的变化趋势、合理利用耕地资源、保障粮食安全、实现耕地的可持续利用等都具有显著的现实意义。定性分析了我国1949—2018年耕地面积和耕地利用现状,采用因子分析法提取出我国耕地利用变化的驱动因子主成分,同时建立多元回归模型,分析驱动因子对耕地面积变化的影响。结果表明,自新中国成立以来,我国耕地面积经历了持续增加—持续减少—波动减少—较平稳4个阶段;我国经济发展水平较高的区域耕地利用变化率较大;经济发展、人口增长和城镇化是我国耕地面积变化的主要影响因素。最后,提出了相关政策建议。

关键词耕地面积;耕地利用;影响因素;驱动力;政策建议

中图分类号F 323.211文献标识码A

文章编号0517-6611(2019)18-0060-05

doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2019.18.015

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

Analysis of Influencing Factors and Policy Suggestions for the Change of Cultivated Land Area in China

HOU Yan-li,MA Jun(Natural Resources Planning and Research Institute of Gansu Province, Lanzhou, Gansu 733000)

AbstractWith the development of economy and the progress of urbanization, the area of land used for construction continued to expand, a lot of fertile land is occupied with the irrational use of arable land. All these seriously threat the quality of cultivated land in China and arable land has gradually become a scarce resource for China's social development. Analyzing the influencing factors of the change of cultivated land area in China had significant practical significance to predicting the change trend of cultivated land area in the future, rationaly using arable land resources, ensuring food security, and realizing sustainable utilization of cultivated land. In this research, we firstly qualitatively analyzed the arable land area and the current situation of arable land utilization in China from 1949 to 2018, then factor analysis was used to extract the driving factors of farmland use change in China. At the same time, a multiple regression model was established, and the influence of driving factors on the change of cultivated land area was analyzed. The result showed that since the founding of new China, the cultivated land area in China experienced four stages of continuous increase-continuous decrease-fluctuation decrease-relative steady. The area with higher level of economic development in China had a larger change rate of cultivated land use. Economic development, population growth and urbanization were the main influencing factors of the change of cultivated land area in China. At last, some policy suggestions were put forward.

Key wordsCultivated land area;Cultivated land use;Influencing factor;Driving force;Policy suggestions

耕地是土地利用的重要方式,是人類赖以生存的基础,也是广大农民群众抵御就业风险的屏障,对维护社会的稳定意义重大[1]。因此,我国历年来都非常重视耕地的保护,出台了一系列政策和法规,不断加大对耕地的保护力度[2]。但是,我国耕地的面积仍不断减少,同时也出现了诸多耕地质量方面的问题。

新中国成立以来,我国人口快速增加,对粮食的需求也日益增长,但是我国的耕地面积却不断减少[3]。目前我国耕地面积的减少量主要来自以下几个方面:①为了更合理地利用土地和保护环境,将一部分不适宜进行耕作的坡耕地良性流转;②随着城镇化进程的推进,周边的部分耕地被占用,还有的地方为了追求经济利益而圈地占用;③自然灾害致使部分耕地流失;④土地的粗放利用,导致优质耕地荒废,耕地资源被浪费[4]。耕地的合理利用需要政府制定相关的政策,同时也需要农业经营人员加强对耕地合理利用重要性的认识,这样才能逐步完善耕地的利用现状。因此,对耕地面积的动态变化和驱使耕地利用变化的机制进行深入研究很有必要,对优化耕地资源的配置和提高耕地的利用效率都有着重要的现实意义。

报道显示,较多研究者认为经济增长和城镇化与我国耕地的非农化直接相关,耕地面积变化的主要影响因素是社会发展、经济和人口[5-10]。鉴于此,笔者在查阅统计年鉴及土地调查数据的基础上,分析了我国耕地面积变化的影响因素,并提出了相关政策建议,以期为进一步合理利用耕地提供参考。

1我国耕地利用现状

1.1耕地面积变化

基于《中国统计年鉴》和《中国土地资源公报》的数据,统计出自新中国成立以来我国的耕地面积(表1),同时对数据进行定性分析。分析结果表明,我国耕地面积的变化可分为4个阶段。第一阶段:1949—1957年,该阶段耕地面积呈现持续增加的趋势。这主要是由于土地政策的调整,极大地提升了农民的积极性。为了取得土地证,群众都积极配合丈量土地,导致耕地面积增加。第二阶段:1958—1994年,耕地面积持续减少。由于农村社会主义改造,土地产权被转移,农民的积极性受到挫伤;加上受到收购公粮政策的影响,导致耕地面积持续减少。第三阶段:1995—2008年,耕地面积急剧增加,然后逐渐减少。我国从1996年使用了航拍等新技術和新方法,统计的耕地面积数据更加科学和全面,但是总体上耕地面积的变化趋势是逐渐减少。第四阶段:2009—2018年,耕地面积呈先增加后逐渐减少的趋势。我国于2007年后开展第二次全国土地调查,投入了大量的人力和技术,统计出的耕地面积数据更加准确。

尽管每个阶段耕地面积的统计方法存在差异,但是通过同一阶段耕地面积的走势可以发现,1958年后我国耕地面积一直呈减少的趋势。

1.2耕地利用程度土地利用程度是土地合理利用的重要的参考指标,通过研究该指标可以一定程度上了解我国土地的利用情况,同时还可以掌握区域间的差异[11]。土地利用程度主要包括复种指数和土地垦殖率2个指标。

复种指数=农作物播种面积/耕地面积×100%    (1)

土地垦殖率=耕地面积/土地总面积×100%      (2)

由公式(1)、(2)可知,复种指数反映的是1年内相同土地的利用率,其数值与利用率呈正比。而土地垦殖率是耕地资源的占比,可以从一定程度反映出土地可开发为耕地的潜力。由于土地总面积是有限值,土地垦殖率和耕地面积呈现出正相关,这与该文的耕地面积研究相重复,因此仅选取复种指数来研究土地的利用程度。

该研究通过查询国家统计局官网和国土资源部官网,收集整理了2009—2017年我国耕地面积和农作物播种面积,通过复种指数来分析我国各区域耕地利用程度。根据我国地理分区,该文将耕地分为东北、华东、华南、华中、华北、西南和西北7个区域。由图1可知,近年来,我国各区域的耕地复种指数均有所增加,其中华中最高,华东和华南也较高,而西北和东北最低。由此可看出,尽管我国的耕地复种指数总体增加,但是增长幅度并不明显,且区域的差异突出,这也在一定程度上反映出我国农业发展不平衡的现状。

1.3区域耕地面积变化的差异耕地利用变化率(K)是反映区域耕地面积变化相对于整体耕地面积变化的差异程度。

K=(|Kb-Ka|×Ca)/(Ka×|Cb-Ca|)(3)

式中,Kb为区域内研究末期耕地面积,Ka为区域内研究初期耕地面积,Ca为研究初期总耕地面积,Cb为研究末期总耕地面积。我国历年的耕地面积不存在任何2个时间段内的面积相等的情况,因此公式(3)中Cb≠Ca ,研究有意义。

由公式(3)可知,当K值大于1时,即区域耕地利用变化率较全国耕地利用变化率大,则该区域的耕地利用有较大变化。根据第二次全国土地调查相关数据,计算出2009—2016年间7个区域的耕地面积变化率(表2)。

由表2可知,我国7个区域的耕地面积变化存在较大差异。其中,华中区域的变化率高于其他区域,高达2.400;华东、华北和西南区域的变化率也较大,均大于1.500;只有东北区域的变化率最小,为0.502;西北和华南区域的变化率较低,均小于1.500,且全国只有西北和华南区域的耕地面积 增加。

从表2还可以看出,华东、华中和华北区域的耕地面积较大。截至2016年,其生产总值在7个区域中均排名前3位,这说明华东、华中和华北区域虽然经济发展较快,但是耕地面积的压力也最大。

2耕地变化驱动力定量分析

2.1因子分析

应用因子分析法可以方便地从众多的影响因素中找出主要因素,耕地面积变化的影响因素主要包括社会因素、经济因素、自然因素和政策因素。由于政策因素不可量化,因此该研究从社会因素、经济因素和自然因素进行研究。

2.1.1因子选取。该研究基于前人研究的成果,再综合考虑我国目前的发展状况,选取出12个与耕地面积变化有关的指标。①社会因素:人口数(X1,万人)、城镇化率(X2)、城区占地面积(X3,km2);②经济因素:国内生产总值(X4,亿元)、农业总产值占国内生产总值的比重(X5)、全国固定投资(X6,亿元);③农业因素:复种指数(X7)、粮食总产量(X8,万t)、农民人均纯收入(X9,元)、农业机械总动力(X 10,万kW)、农业化肥施用量(X 11,万t);④自然因素:受灾面积(X 12, ×103hm2)。

分析数据来源于《中国统计年鉴》和中国统计局公布的1996—2017年相关的指标数据。在进行数据分析前,采用SPSS软件对数据进行标准化处理,以避免变量间的量纲不统一。

2.1.2相关系数矩阵计算。通过对原始变量进行相关性检验,确认变量之间是否具有较强的相关性,从而检测出所选取的因素是否适合因子分析法。结果见表3。由表3可知,除X7以外的其他变量之间均显著相关,说明变量适合因子分析。

2.1.3特征值和因子贡献度计算。采用因子贡献度来分析因子方差贡献率和累计方差贡献率,以确定因子的个数[12]。由表4可知,第1、2个公共因子的累计贡献率高达95.677%,可以充分代替12个指标。因此,确定选取前2个因子替代原始变量。

2.1.4因子载荷矩阵计算。因子載荷矩阵可以描述原始变量与所选因子之间的相关性,数值的绝对值与1越接近说明之间的关系越密切[12]。由表5可知,X1、X2、X3、X4、X6、X8、X9、X 10、X 11与第一主成分存在很大的正相关,而X5、X 12与第一主成分存在负相关,这些因子在很大程度上反映出社会经济和农业投入的情况,因此可选用其代表我国社会经济发展和农业投入情况;X7与第二主成分存在较大的负相关,因为复种指数(X7)可以一定程度上反映出农民在一定的耕地面积上的播种次数,因此可以作为第二主成分。

2.1.5因子分析模型的建立。该文采用回归估计法估算因子得分,建立以下模型:

F1=0.086X1+0.090X2+0.096X3+0.104X4-0.061X5+ 0.105X6-0.018X7+0.105X8+0.105X9+0.095X 10+ 0.095X 11-0.098X 12     (4)

F2=0.146X1+0.102X2+0.032X3-0.097X4-0.327X5- 0.140X6+ 0.627X7-0.282X8-0.138X9+0.040X 10- 0.043X 11-0.137X 12    (5)

再根据表4中的方差贡献率为权重,对2个主成分因子加权,得到综合驱动力得分模型:

F=(a1F1+a2F2+…+anFn)/(a1+a2+…+an)           (6)

式中,F为综合驱动力的得分,an为因子的方差贡献率,Fn为主成分因子。

根据公式(4)、(5)、(6)可以计算出我国耕地面积变化驱动力的综合得分(图2)。由图2可知,从1996年我国耕地面积变化的驱动力逐年递增,说明该研究的各因子综合驱动力对我国耕地面积变化的影响力也是递增的;第一主成分即社会经济对我国耕地面积的影响更大,同时影响力呈现出逐年递增的趋势。

2.2多元线性回归模型的建立

多元线性回归模型在定量分析耕地面积变化的影响因素方面具有优势,可以定量地描述驱动力对耕地面积变化的影响[13-14]。在上述因子分析的基础上,以耕地面积作为被解释变量,2个主成分因子作为解释变量,建立回归模型:

Y=β0+β1F1+β2F2+……+βnFn(7)

式中,Y代表耕地面积,Fn代表提取的主成分,也就是驱动因子,βn为未知参数。

为了证明式(7)中的变量之间存在长期的协整关系,采用Engle-Granger协整检验。根据式(7)计算出回归系数,可建立以下方程:

Y=0.070-0.866F1-0.605F2          (8)

t=(0.916)(-10.313)(-7.546)

R2=0.886 F=74.367

由式(8)可知,方程的拟合度较高,经过t检验,F1和F2的显著性P值均<0.001,因此有显著性意义。

由此可知,我国耕地面积与社会经济、农业投入呈显著负相关。鉴于主成分包含较多的信息,因此需要作进一步 分析。

2.3驱动因子特征分析

由公式(4)、(5)、(6)、(8)可得到公式(9):

Y=0.070-0.078X1-0.076X2-0.071X3-0.060X4+0.083X5-0.055X6-0.065X7-0.038X8-0.056X9- 0.071X 10 -0.071X 11+0.051X 12                  (9)

由式(9)可得出以下结论:

2.3.1社会因素。X1、X2、X3即人口数、城镇化率、城区占地面积均与我国耕地面积呈负相关,且对耕地面积影响最大的是人口数。自1996年以来,随着我国人口的不断增加,耕地压力加大;同时伴随城镇化速度的加快,城市面积逐渐扩大,由此导致我国耕地的面积不断减少[15-16]。

2.3.2经济因素。X4、X6即国内生产总值和全国固定投资与耕地面积呈现出负相关,X5即农业总产值占国内生产总值的比重与耕地面积呈现正相关,且与社会因素的因子相比,

国内生产总值和全国固定投资对耕地的影响相对较小。近年来,国内生产总值中的农业总产值所占的比重减小,造成其与耕地面积呈正相关关系;同时国内生产总值和全国固定投资很大一部分是来自非农行业,这就直接导致牺牲农业的发展来追求经济利益。

2.3.3农业因素。X7、X8、X9、X 10、X 11即复种指数、粮食总产量、农民人均纯收入、农业机械总动力、农业化肥施用量均与耕地面积呈负相关关系。随着我国城乡收入差距的不断加大,农村人口开始向城市转移;随着传统农业向现代农业转变,农业机械总动力也快速增加,这就增加了农业的投入,提高了粮食的产量,同时也增加了农民的收入,也正是这种差距的不断加大导致弃耕和耕地低效利用的现象[17]。随着耕地面积的减少,为了确保粮食产量,就必须要提高粮食的播种面积,即提高复种指数,以缓解耕地面积的压力。

2.3.4自然因素。X 12即受灾面积与耕地面积呈正相关。我国在20世纪末受灾面积较大,近年来的受灾面积已逐渐降低[18],由此造成了自然因素与耕地面积的正相关,即耕地面積随着受灾面积的增加而增加,这显然是不合理的,因此我国耕地面积受自然灾害的影响较小。

3政策建议

3.1加大土地利用管制力度

社会经济的发展和城镇的扩张必将占用部分耕地,但是粮食安全也是需要面对的重要问题。土地利用管制是加强土地资源管理的基本内容,既要从制度上严格要求,也要加强制度的落实,严格把控耕地的非农化过程。在制定土地利用管理制度时要注重科学规划和因地制宜。中央要从土地利用的源头着手,制定出总体规划,然后再由地方政府根据各自的实际情况制定出相应政策[19]。同时要充分发挥土地管理部门的作用,通过统一的管理体制、加大行政管理等手段控制土地的利用。

3.2加大耕地占补平衡管理的力度

要将耕地占用与耕地补充挂钩,加强对耕地补充过程的监测,确保耕地占补在数量和质量2个方面的平衡。为了有效解决占补平衡在实施过程中出现的问题,首先需要建立耕地储备库,统一对耕地占有和补充的全过程进行管理。然后再根据新增耕地数量和新增粮食产能,以县行政管辖为单位确立指标储备库,进行分类管理。按照补改相结合的原则,实行指标核销制。我国部分省份由于受实际情况的限制,实施占补平衡困难重重,针对该问题建议在建立补充耕地储备库的基础上,可以实行跨省补充政策。

3.3提高土地使用率

通过开发土地可以有效地补充耕地的数量,但是这就需要占用其他用途的土地,因此,从长远考虑,挖掘土地的潜力更加重要和有效。在土地开发上,我国中东部的地势较为平缓,耕地质量好,同时该地区的经济发展相对较快,人口密度大,人地矛盾突出,因此要加大对非农地监管和耕地保护的力度。我国西部地区气候条件差,可利用耕地面积少,因此要加大该地区土地的开发力度,充分开发具备利用条件的土地,对于坡度较大不宜作为耕地的进行退耕还林,严格控制耕地的占用,同时对于已有的耕地要重点保护。切实做到对土地资源进行科学的开发和利用。

3.4完善耕地利用的激励机制

目前国民经济中非农产业的比重逐年升高,农用地的非农化过程可带来巨大的利益,以致于有的地方政府为了追求经济指标而宁愿牺牲部分农用地[20]。因此,耕地资源保护必须要得到地方政府的大力配合。中央要通过补偿机制保证对耕地的保护收益;对于保护效果理想的地方适当地给予额外奖励,对于非法流转耕地的行为要严厉处罚;农村人口向城市转移的一个重要原因是城乡收入差距,因此政府要加大对农业经营的补贴,切实保障农民的权益,逐步完善农村的基础设施建设,充分发挥农村的优势,不断促进城乡共同发展,以调动农民群众保护耕地的积极性。

4结语

近年来,我国耕地面积呈现出逐渐下降的趋势,国家虽然加大了对耕地的保护力度,也取得了一定的成效,但是随着社会的发展,新的问题仍会不断出现。该研究在分析我国耕地利用现状的基础上,分析了各因素对我国耕地面积变化的影响,较好地反映了影响因素与耕地面积变化之间的关系,最后提出了合理化的政策建议。但由于资料的欠缺,该研究未对耕地数量和质量变化进行定量分析,因此为了有效解决耕地利用方面的问题,在今后的工作中要加强耕地质量变化和耕地流失方向等方面的深入研究。

参考文献

[1]杨人豪,杨庆媛,陈伊多,等.基于耕地—粮食—人口系统的休耕区域耕地压力时空演变及预测:以河北省为例[J].干旱地区农业研究,2018,36(3):270-278.

[2]向雁,陈印军.中原现代农业科技示范区耕地保护问题与对策研究[J].中国农业资源与区划,2018,39(12):152-160.

[3]黄秀雨,严志强,彭定新.广西桂平市耕地变化态势与粮食安全综合评价研究[J].南方国土资源,2019(2):19-24.

[4]谭亚萍,马松林.改革开放四十年河南省耕地面积变化趋势研究[J].南方农业,2019,13(4):60-63.

[5]谭永忠,吴次芳,牟永铭.20世纪90年代浙江省耕地非农化过程分析[J].地理科学,2004,24(1):14-19.

[6]李永乐,吴群.经济增长与耕地非农化的Kuznets曲线验证:来自中国省际面板数据的证据[J].资源科学,2008,30(5):667-672.

[7]张孝宇,谢新朋,张安录.武汉市耕地非农化的空间非均衡发展与空间扩散路径分析[J].自然资源学报,2014,29(10):1649-1659.

[8]李国敏,卢珂,黄烈佳.主体权益下耕地非农化价值损失补偿的反思与重构[J].中国人口·资源与环境,2017,27(12):137-145.

[9]吴美琼,陈秀贵.基于主成分分析法的钦州市耕地面积变化及其驱动力分析[J].地理科学,2014,34(1):54-59.

[10]姜楠,贾宝全,宋宜昊.基于Logistic回归模型的北京市耕地变化驱动力分析[J].干旱区研究,2017,34(6):1402-1409.

[11]林璐,许章华,黄旭影,等.基于缓冲区分析的土地利用程度空间分布规律:以福州市马尾区为例[J].遥感信息,2019,34(1):135-143.

[12]向敬伟,万沙,胡守庚.城市生态经济耦合协调发展的因子贡献度分析:以武汉市为例[J].中国地质大学学报(社会科学版),2015,15(6):30-36.

[13]张天雅.基于多元线性回归模型的我国粮食耕地面积影响因素分析[J].时代金融,2017(11):248,253.

[14]吴霞,王世荣,尚红莺,等.宁夏近18年来耕地面积动态变化及驱动力分析[J].中国农业资源与区划,2017,38(8):98-104.

[15]司冉.城镇化水平与耕地面积变化的关系研究:以山东省为例[J].湖北农业科学,2019,58(3):146-149.

[16]王伟.常州地区耕地利用空间分异及影响因素分析[J].中国农业资源与区划,2019,40(2):94-99.

[17]蒋佳佳,张仕超,邵景安,等.耕地流转胁迫下农户生计多元化选择与可持续性水平:基于重庆市合川区188户的调查数据[J].中国生态农业学报,2019,27(2):314-326.

[18]刘南江,费伟.2018年全国自然灾害基本情况分析[J].中国减灾,2019(5):14-17.

[19]于浩.耕地占用税法:保护耕地增强税收执法刚性[J].中国人大,2019(1):45-46.

[20]刘丹,巩前文,杨文杰.改革开放40年来中国耕地保护政策演变及优化路径[J].浙江国土资源,2019(1):19-20.

猜你喜欢
耕地面积政策建议驱动力
第三次全国国土调查主要数据发布耕地面积超过19亿亩
油价上涨的供需驱动力能否持续
温暖厚实,驱动力强劲 秦朝 QM2018/QC2350前后级功放
突出文化产业核心驱动力
以创新为驱动力,兼具学院派的严谨态度 Q Acoustics