可持续发展视角下耕地“非粮化”影响因素研究

2022-05-30 10:48张文芝程群玉查香香
粮食科技与经济 2022年4期
关键词:多元线性回归模型耕地

张文芝 程群玉 查香香

摘要:耕地“非粮化”是继耕地“非农化”后,为保障国家粮食安全提出的又一问题,与“非农化”不同,“非粮化”不具有普遍破坏性,不适合“一刀切”式的完全禁止,更倾向于根据时代粮食需求结构变化及自然社会经济条件进行引导。研究以山西省115个县(市、区)为例,运用耕地非粮化率反映非粮化状况,借助经济社会指标折射耕地上利益相关者对“非粮化”的态度,运用常见的OLS简单最小二乘法进行多元线性回归,推断出山西省耕地“非粮化”的主要形式不仅有非粮作物种植,亦存在耕地阶段性抛荒现象,且现状“非粮化”用途对耕作层损害程度相对不高,具有政策落实的灵活性空间,并据此提出可持续发展视角下,落实耕地有偿退出制度、调整种植结构、优化产业格局、地区联动建立农机供需租赁平台等建议,优化山西省“非粮化”结构,让耕地更好地发挥其生产功能,地尽其用。

关键词:耕地“非粮化”;多元线性回归模型;OLS简单最小二乘法

中图分类号:F301.21 文献标识码:A DOI:10.16465/j.gste.cn431252ts.20220402

Study on the Influencing Factors of Cultivated Land "Non-grain" from the Perspective of Sustainable Development

Zhang Wenzhi, Cheng qunyu, Cha Xiangxiang( School of Public Administration, Shanxi University of Finance and Economics, Taiyuan, Shanxi 030006 )

Abstract: The "non-grain" of cultivated land is another problem raised to ensure national food security after the"non-agricultural" of cultivated land. Unlike the "non-agricultural", the "non-grain" is not generally destructive and is not suitable for the "one size fits all" complete prohibition. It is more inclined to guide according to the changes in grain demand structure and natural social and economic conditions of the times. Taking 115 counties (cities and districts) in Shanxi Province as an example, this study uses the non-grain rate of cultivated land to reflect the nongrain situation, refracts the attitude of stakeholders on cultivated land to "non-grain" with the help of economic and social indicators, and uses the ordinary least square (OLS) for multiple linear regression to deduce that the main forms of "non-grain" of cultivated land in Shanxi Province not only include the planting of non-grain crops, but also the phased abandonment of cultivated land. In addition, the current "non-grain" use has relatively low damage to the cultivated layer, which has the flexible space for policy implementation. Based on this, it puts forward some suggestions from the perspective of sustainable development, such as implementing the paid withdrawal system of cultivated land, adjusting the planting structure, optimizing the industrial pattern, and establishing a regional linkage supply and demand leasing platform for agricultural machinery, so as to optimize the "non-grain" structure of Shanxi Province, so as to make the cultivated land give better play to its production function and make full use of it.

Key words: "non-grain" of cultivated land, multiple linear regression model, ordinary least square

“防止耕地‘非糧化”是粮食安全背景下,基于粮食作物耕种占地规模视角保证国家粮食稳定供应的有力举措,是继耕地“非农化”显性损失得到有力遏制后对耕地隐性损失[1]的关注。我国政府有关部门颁布的粮食保障相关文件多次重申这一准则,但值得关注的是,自提上政府议事日程至今,我国所支持的“非粮化”应对态度一直都拒绝“一刀切”,而是要求在“谷物基本自给、口粮绝对安全”基础上,引导粮食作物种植,正确区分非粮食类食物、非食用类农产品、非农产品[2],合理调整农业内部产业结构。

为了解地区“非粮化”状况,学界关于其测算方法、影响因素及落地灵活性的讨论层见叠出。现阶段,我国关于测算方法的研究主要集中于“是否考虑复种指数?分母为农作物播种面积还是耕地面积?”对于影响因素的研究主要集中于:农户受教育程度、年龄等耕种主体条件[2],经济驱动下土地流转等相关的政策条件,种粮规模、农业机械总动力、不同种植类型对耕地质量需求差异等耕种条件,以及种粮比较收益、人口结构等社会因素[2-3]。值得关注的是,上述指标很大程度上导致了经济指标变化,反过来说,经济指标一定程度上可反映“非粮化”现状。另外,结合上述研究,学界也否定了“一刀切”式的禁止“非粮化”,肯定了一定程度“非粮化”的合理性,并给出合理解释。经济发展下,人类对农产品需求结构发生变化,对蔬菜、水果的需求大幅提高,对五谷的需求有所下降[4],非粮作物占人类摄入能量的比例大幅提高,某些类型的耕地“非粮化”是社会进步引致的变化,对耕地“非粮化”的认识应拓展至土地可持续发展视角下,结合食物结构需求,以“是否损坏耕作层及损坏程度”[5]制定差异性耕地保护举措。

当前,我国关于耕地“非粮化”影响因素的研究众多,但受自然社会经济条件差异影响,国家、省、市、县不同尺度以及同一尺度内不同区域间均存在影响因素的差异,现有相关研究主要集中于国家层面或粮食主产区耕地“非粮化”时空格局及驱动机制的研究[3-4],而鲜有针对较小尺度及产销平衡区、粮食主销区的研究。基于此,本文着眼于地区非粮化程度,考虑山西省2011—2020年粮食自给率均超过了需求量的九成,基本与区域粮食需求持平,属粮食产销平衡区,具有讨论农业结构调整的灵活性,故以山西省为例,整合现有研究对耕地“非粮化”的认识,借助社会经济条件与农民择业选择的相关性,以社會经济条件对非粮化率的解释方向及解释能力推断研究区非粮化现状及用途,运用Eviews 7.2进行多元线性回归分析,探索影响山西省耕地“非粮化”的社会经济因素,并在乡村振兴背景下,结合土地可持续利用理论、综合效益理论等提出山西省抑制不合理“非粮化”的有效举措,推动研究区种植结构调整。

1 研究方法与数据来源

1.1 内涵界定

耕地“非粮化”的定义在学界已基本达成共识。粮食作物是指谷物、豆类、薯类等农作物,反之,耕地“非粮化”是指耕地用于种植除上述农作物外的农、林、牧、渔等用途或撂荒的行为[6-7]。耕地“非粮化”的表现形式主要有各评价单元耕地“非粮化”面积、耕地非粮化率,而“非粮化”面积易受耕地总规模的影响。因此,本文选取耕地非粮化率代表耕地非粮化现状进行影响因素探讨。值得关注的是,关于耕地非粮化率的计算方式众多,非粮化面积占农作物播种面积比重[8],粮食收入占总收入的比重、种粮大户占种植大户的比、种植经济作物的家庭农场个数占比等。本研究结合数据可得性,考虑山西省部分耕地图斑耕作制度为一年两熟,用耕地面积不能完整地反映产出情况,因此,选取“非粮比”衡量山西省非粮化情况。具体计算方式[3]:

1.2 多元线性回归模型构建

1.3 数据来源与变量选择

1.3.1 数据来源

本研究剔除无耕地的阳泉市城区、矿区,以山西省其余115个县区为研究区。数据主要来自于《山西省统计年鉴》、11个地级市《统计年鉴》、各县第七次全国人口普查公报以及耕地质量评价成果属性表。其中:各县耕地规模、熟制来自耕地质量评价成果属性表,缺失的人口年龄分布数据来自各县第六次全国人口普查公报;缺失的2020年《朔州市统计年鉴》用2019年对应数据替代。利用Eviews 7.2对数据进行计算处理。

1.3.2 变量选择及说明

耕地“非粮化”的影响因素本质上源于3个方面:耕地本身理化性质、农民种植意愿、政府政策导向,然而,耕地不是单一系统,应置于整个社会环境中。在彼此联系的社会系统内,耕地本身理化性质一定程度上决定了地区产业结构;农民于三大产业间以及单一产业内的劳动时间分配结构存在一定程度的互斥关系,其会根据比较收益及收支平衡关系分配劳动时间,而比较收益及收支平衡关系又受城乡收入、消费水平等影响;政府作为“看得见的手”,根据国家粮食需求等调控“非粮化”趋势,不难发现,“非粮化”影响因素最终均会在经济社会指标中得以反映。因此,本研究依据现有研究中变量选择,结合山西省各县数据可得性,进一步思考并补充影响山西省耕地“非粮化”的经济社会影响因素,初步确定的变量见表1。

2 结果分析

2.1 山西省耕地“非粮化”空间分布

山西省耕地非粮化面积124.7 万hm2,非粮化率32.38%,90%县(市、区)非粮化率不高于60%,57个县非粮化率高于全省平均水平,其中:23个县高于50%,非粮化率最高的迎泽区、万柏林区、晋源区非粮化率超过80%,分别为89.53%、87.97%、82.91%,而山阴县、怀仁县、绛县、安泽县、隰县、汾西县、霍州市、石楼县非粮化率均不足5%。整体看,中部地区,尤其是分布于吕梁山地区、太原盆地、运城盆地的吕梁市、太原市、晋中市、运城市非粮化率相对较高,大同盆地及吕梁山南侧、临汾盆地以西非粮化率相对较低。从市域看,吕梁市、太原市、晋城市除阳曲县、临县、沁水县、陵川县外,其余县(市、区)非粮化率均高于全省平均水平;长治市、忻州市、大同市、阳泉市、临汾市除壶关县、岢岚县、静乐县、宁武县、左云县、云冈区、平城区、阳泉郊区、大宁县、吉县外,非粮化率相对较低;晋中市整体非粮化情况相对中等;朔州市西侧非粮化率普遍高于东侧;运城市西南侧及垣曲县非粮化率较高。

值得关注的是,山西省地形多变,同一县域可能存在平原、台地、丘陵、山地等多种地形,耕地依地形分布,主要分布于县域内相对平坦的地区,以平原、台地、丘陵、小起伏山地为主。理论上,受“时间效应”与“体能效应”影响,山地丘陵区非粮化率较高,而平原地区非粮化率较低[9],山西省与此结论存在一定出入。运用自然断点法二分后,以36.24%为分界线,平原地区非粮化分布比例为6∶4(低∶高),山地丘陵地区为4∶6,从地形上看存在一定差距但相对不明显。另外,《山西省统计年鉴》显示,山西省非粮作物种植用途主要为:种植水果、蔬菜、棉花、油料作物、药材等收益较高的作物,实践经验显示,部分耕地亦可能从事畜牧养殖业。

2.2 山西省耕地“非粮化”驱动因素

影响各县耕地非粮化率的因素可分为两类,一类是因为对种植粮食作物的正负效应间接引起非粮化率波动;另一类是直接推动或抑制非粮化可实施性的因素。据此,经多次回归确定,以粮食作物总产量代表第一类影响因子,以房地产投资额、农业占农林牧渔产值比重、单位面积水果产量、药材产量、单位面积蔬菜产量代表第二类影响因子,6个指标回归后可决系数为0.525 9,调整后的—R2 为0.499 5,即至少可解释49.95%构成非粮化现状的原因;方差膨胀因子均小于2,远小于10,不存在多重共线性,运用white检验发现存在异方差,并运用Eviews 7.2进行修正,回归结果见表2。而后,着眼于影响粮食作物总产量的因素,以及与非粮化率一元回归显著但多元回归后不显著的指标进行进一步分析,推断该现象形成原因为指标间相关性过大,故继续进行回归,进一步解释各解释变量的影响因素。回归显示,构成粮食作物种植因素的63.90%可由农业机械总动力、城镇化率解释;房地产投资额的61.54%可由居民人均可支配收入、社会消费品零售总额解释。相关回归模型及拟合效果:

回归結果显示,粮食作物产量对非粮化率有显著负向影响,这与二者之间的替代效应存在一致性,土地具有生产功能,耕地上可种植粮食作物,亦可种植非粮食作物或者撂荒,而二者是替代关系,同一时间同一地块仅能择一播种。进一步分析,影响粮食作物种植产量的社会经济因素64.54%可由城镇化率、农业机械总动力解释,粮食作物相较于非粮食作物种植工序较少,且机械化可替代性高,而非粮食作物则需要人工套袋、灌溉等过程,因此,机械化程度高的地区粮食作物产量较高,非粮化率较低;另一方面,理论上,相较于粮食作物种植,非粮食作物耗费更多人力物力,城镇化率高,劳动力不足,粮食作物占比更大[10]。但事实与其相反,山西省城镇化率与粮食作物产量呈反比,与非粮化率呈正比,剖析其原因,主要有两方面:一是山西省非粮食主产区,人均耕地面积0.196 hm2/人,最低的县0.001 85 hm2/人,耕作规模整体偏低,从事耕作所得收入与生活所需支出极不平衡,劳动力更倾向于向城市流入,城镇化率提高随之而来,而在农村的耕地则由于规模小、机械化难度大而阶段性撂荒,导致粮食产量低,非粮化率提高。

房地产投资额与非粮化率呈显著正相关关系。当农民工作与家庭为异地时,农忙季节抽调时间耕种尚存在可能性,但随着房地产投资额增大,给城市提供了更多居住空间,更利于农民向城市转移,当家庭与工作都脱离农村时,再从事农业耕种的几率降低。而影响房地产投资额的因素又可回溯至地区收入消费水平,收入消费水平较高,才可能引起房地产改善性需求,并进一步引起房地产市场活跃,需求决定供给下,房地产投资额增加。

农业占农林牧渔产值比重与非粮化率呈显著负相关关系,换言之,农业占比高,非粮化率低,这与山西省粮食作物种植传统不无关系。山西省地形复杂,人均耕地面积相对不高,耕种总收益相对较低,故农业种植多以兼业形式存在,而非粮食作物种植各阶段均需人工投入,不利于家庭劳动力时间分配,故大部分县(市、区)仍以种植粮食作物为主,粮食作物产值在农业产值中比重较大,山西省耕地非粮化率32.38%,90%县(市、区)非粮化率不高于60%有力证明了这一推断。故判断,农业产值占比高,地区耕地播种面积较大,客观条件引起的耕作传统下,除临猗县等含非粮食作物种植品牌的县(市、区)外,其余地区粮食作物种植广泛,非粮化率相对较低。

单位面积某种农作物产量可直观地反映耕地种植此种作物的耕地质量条件,理论上,质量良好的区域该种作物种植广泛,非粮化率较高,这有力解释了单位面积蔬菜产量与非粮化率的正相关关系;而单位面积水果产量与非粮化率呈负相关关系,这与地类划分有关,大部分蔬菜均种植在耕地上,但水果多种植于“果园”,其不全部直接构成非粮化率,而受果园种植影响,部分劳动力留在农村,加上政府对“非粮化”的高度重视,带动了耕地上粮食作物种植,非粮化率较低。

产量可直观反映区域种植某种作物的普遍性,并进一步反映地区产业结构,作为非粮食作物,理论上应与非粮化率呈正相关关系,但考虑药材种植环节复杂,需多次间苗、除草等,人工精力需求较大,为农村吸引了一部分劳动力,在政府粮食保障导向下,耕地非粮化受到限制,而耕地种植粮食作物的劳动力得到保证,这便解释了山西省非粮化率与药材产量呈负相关关系这一现象。

2.3 政策启示

2.3.1 落实耕地有偿退出制度,推进耕作有序化

根据城镇化率与耕地非粮化率的正相关关系,结合实地考察,可以推断,研究中测算的山西省耕地非粮化率一定程度上源于耕地阶段性抛荒。在此背景下,需要有序推进耕地有偿退出制度。耕地最初的目的一方面是保障国家粮食安全,另一方面则是保障农民基本生活,当这两方面均未能在耕地上得到体现时,耕地上所附着的权利与义务也应该进行转变。土地流转可解决小范围耕地供需平衡问题,但仍存在“粮补落实不到位、转入主体耕種安全感不足”等,真正要实现大面积减少阶段性抛荒,仍需依靠人地匹配关系,通过多级联动耕地有偿退出相关政策推进,由集体作为主导者,把耕地有偿回收,并根据粮食作物收支情况,租给有能力且愿意从事粮食作物耕种的主体,提高耕作稳定性[11],同时,所得土地收益扣除耕地回收费用后可助推乡村振兴。

2.3.2 调整种植结构,衔接社会发展需求

根据稳定分配理论,结合山西省粮食产销平衡区的定位,对于现状种养类型为“非粮”的耕地图斑,应严格监管,要求其稳定用于蔬菜、水果、药材等农作物种植,严格禁止“非食物化”。同时,结合经济社会发展至今,“流空间”背景下我国对粮食作物在食物需求结构的变化以及农民收入需求,应巩固现有合理的“食物化”种植,并综合“非粮化”类型对耕作层的损坏程度,适当调整不合理耕地种养结构。食物需求结构变化下,应推广一定比例的果蔬等经济作物种植,禁止牧渔业及根系发达树木播种,对于耕作层现已毁坏的图斑建立完善的土地整治恢复耕作条件的机制;对于现状种养类型为“粮食作物”的耕地图斑,考虑近几年玉米等粮食作物价格持续上涨的农产品价格变化趋势一定程度可弥补种粮比较收益差距,同时,综合有经验农民的长期耕作行为选择,山西省一些县区发展非粮作物潜力有限,对该县区应加强宣传与监管,引导耕地长期可持续“食物化”利用,严禁“非食物化”及以耕作层破坏为代价的经济效益获取。

2.3.3 产业格局优化,抑制“非粮化”趋势

回归结果显示,城乡社会消费品零售总额、城乡居民人均可支配收入均与房地产投资额存在显著正相关性,而房地产投资额又对非粮化率有显著正向影响,由此可以推出,经济条件与非粮化率有显著相关性,农民为获得更高的收入,以匹配区域消费水平而选择进城务工,并最终在能力允许的条件下留在城市发展,导致非粮化率提升,其根源在于农村内部产业不足,人口向城市流入。因此,在农村构建可吸引劳动力的产业结构布局必然有助于实现收入消费协调发展,以此留住劳动力,并抑制耕地抛荒等“非粮化”行为。

2.3.4 跨县域引导农机购入,建立农机供需租赁平台

机械化水平的提高有利于粮食作物种植,山西省虽东依太行山系,西有吕梁山系,但中部仍有相对平缓的六大盆地,且无论是山地丘陵区或是盆地地区,均存在机械化耕作的可能性,但丘陵山区梯田受田间道路过窄限制,农机耕作可能不便。因此,需根据可机械化种植的耕地面积,结合农机功率,计算区域农机需求量,平衡农机供需,再结合农机购买登记制度,合理建立县域间联动农机供需租赁市场,给各地区有农机需求的农户提供犁地、收割等服务,以此有效减少阶段性抛荒等现象,并助力农机购买方收回成本,降低耕地非粮化率。

3 结论与展望

耕地“非粮化”是城镇化进程中的必然现象,各地区存在不同程度的“非粮化”,但受自然条件限制,“非粮化”类型可能存在差异。本研究根据回归模型推断,山西省“非粮化”不只源于非粮食作物种植,亦存在阶段性抛荒现象,并据此提出耕地有偿退出制度、调整种植结构、产业格局优化、县域联动建立农机供需租赁平台等。

值得关注的是,本研究结论只是理论与经验的推导,其可靠性仍需一手数据证实,在数据可得性良好的情况下,可使用“三调”属性数据,根据每一图斑的“种养类型”测算非粮化率。另外,本研究对“非粮化”的解释程度为49.95%,满足社会科学研究中回归模型的拟合优度大于0.3即可通过检验的要求,但整体来看,仍存在诸多未解释的因素,这一方面是由山西省本身自然社会经济因素较为复杂所致,另一方面,与研究中数据准确性及数据可得性有关,在数据充沛条件下,可提高数据准确性、补充其他解释变量,更换数据类型为面板数据,能提高对回归中不确定性的解释程度及准确性。

参 考 文 献

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