趙奕祁

摘要：中國耕地非農(nóng)化現(xiàn)象日益明顯?；谏鐣?huì)燃燒理論分析了耕地非農(nóng)化的驅(qū)動(dòng)原理，建立了耕地非農(nóng)化影響機(jī)制模型，并運(yùn)用SPSS 19.0軟件對(duì)分類驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了主成分及回歸分析。結(jié)果表明，人均GDP和固定資產(chǎn)投資所占GDP比重等經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量對(duì)耕地非農(nóng)化水平的正向影響最大；糧食單產(chǎn)、總產(chǎn)等農(nóng)業(yè)技術(shù)變量對(duì)耕地非農(nóng)化水平具有最大的逆向影響。最后在模型擬合的基礎(chǔ)上提出了相應(yīng)的對(duì)策與建議，旨在為合理有效保護(hù)耕地提供參考。

關(guān)鍵詞：社會(huì)燃燒理論；耕地非農(nóng)化；主成分分析；回歸分析

中圖分類號(hào)：S-0 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2017）05-0989-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.05.051

Analysis on the Driving Factors of Cultivated Land Conversion

Based on Social Burning Theory

ZHAO Yi-qi

（School of Public Administration， Hohai University， Nanjing 211100， China）

Abstract： The non-agricultural phenomenon of farmland conversion in China is increasingly obvious. Based on social burning theory， the non-agricultural driving principle of cultivated land was analyzed and the non-agricultural influence mechanism model of cultivated land was established， and the principle component analysis and regression analysis for the classified driving factors were performed with SPSS 19.0. The results showed that economic development variables including per capita GDP and the proportion of fixed asset investment in GDP had the greatest positive impact， and the unit yield， total output of grain and the other agricultural technical variables had the greatest adverse effect on the non-agricultural level of cultivated land. Finally， the corresponding countermeasures and suggestions were put forward on the basis of model fitting， in order to provide reference for the reasonable and effective protection of cultivated land.

Key words： social burning theory； non-agriculture of cultivated land； principal component analysis； regression analysis

耕地作為一種資源，為人類提供生存所必需的糧食和農(nóng)產(chǎn)品，也為工業(yè)生產(chǎn)提供原材料。在最優(yōu)利用原則的指導(dǎo)下，土地資源流向收益最大的用途和出價(jià)最高的經(jīng)營者[1，2]。有學(xué)者將耕地非農(nóng)化定義為耕地轉(zhuǎn)變用途成為居住、交通、工業(yè)、商業(yè)服務(wù)業(yè)、農(nóng)村道路等城鄉(xiāng)建設(shè)用地的過程[3]。隨著社會(huì)、經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，耕地非農(nóng)化現(xiàn)象日益明顯。調(diào)查顯示，1997-2008年建設(shè)占用耕地高達(dá)232.24×104 hm2，尤其是在2004-2008年期間，建設(shè)占用耕地?cái)?shù)量是當(dāng)年耕地減少總量的80%左右[4]。且非農(nóng)化利用后的建設(shè)用地卻普遍存在利用效率低下、外延擴(kuò)張的現(xiàn)象，同時(shí)由于耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化后具有不可逆的性質(zhì)，大量向建設(shè)用地流轉(zhuǎn)對(duì)耕地的威脅很大[5]，因此耕地轉(zhuǎn)化為非農(nóng)用地的研究對(duì)于中國目前的糧食安全與耕地保護(hù)非常重要。目前，眾多國內(nèi)外學(xué)者對(duì)耕地非農(nóng)化問題進(jìn)行了研究，蔡運(yùn)龍等[6]分別測算耕地資源的經(jīng)濟(jì)價(jià)值、生態(tài)服務(wù)價(jià)值與社會(huì)保障價(jià)值；Shoshany等[7]從制度層面證實(shí)地方政府對(duì)耕地保護(hù)政策的解釋仍然是以耕地的流失為代價(jià)換取地方經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長；王磊等[8]運(yùn)用GIS和RS技術(shù)分析了1985-2000年間京津冀都市圈耕地非農(nóng)化格局的演變，并對(duì)影響其格局演變的因子進(jìn)行了探討。如何從影響因素和評(píng)價(jià)補(bǔ)償機(jī)制研究出發(fā)，為減少占用耕地提供參考和借鑒，已日益成為學(xué)者們研究的重點(diǎn)。

1 理論基礎(chǔ)與研究方法

1.1 社會(huì)燃燒理論

從根本上看，引起社會(huì)無序的基本動(dòng)因是“人與自然”的不協(xié)調(diào)關(guān)系和“人與人”關(guān)系的不和諧，這兩點(diǎn)好比燃燒物。人與自然的不協(xié)調(diào)主要是指人的需要大大超過自然的供給能力，自然的恢復(fù)能力大大超出了社會(huì)所能受的程度。燃燒現(xiàn)象的發(fā)生包括三個(gè)基本條件，分別是燃燒物質(zhì)、助燃劑和著火點(diǎn)，缺少任何一個(gè)條件，燃燒都不可能發(fā)生[9]。本研究將社會(huì)燃燒理論作為引起耕地非農(nóng)化的理論依據(jù)，即可將耕地非農(nóng)化占用現(xiàn)象看作著火點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素看作燃燒物質(zhì)，其余各類人口、社會(huì)、科技因素看作是助燃劑。當(dāng)全社會(huì)為了發(fā)展需要耕地非農(nóng)化的數(shù)量達(dá)到最優(yōu)時(shí)，也即達(dá)到耕地非農(nóng)化的數(shù)量為“代價(jià)性損失”時(shí)[10]，社會(huì)發(fā)展與耕地非農(nóng)化處于平衡與和諧之中，這時(shí)耕地非農(nóng)化與社會(huì)發(fā)展的關(guān)系是“互惠互利”的；社會(huì)發(fā)展一旦超過這個(gè)平衡度時(shí)，耕地非農(nóng)化便超過了土地的自然承受能力，社會(huì)將產(chǎn)生“燃燒現(xiàn)象”，從而威脅人類社會(huì)的發(fā)展。

1.2 研究方法

基于社會(huì)燃燒理論，首先將耕地非農(nóng)化現(xiàn)象的燃燒物質(zhì)及助燃物（即耕地非農(nóng)化的驅(qū)動(dòng)因素）進(jìn)行分類，形成耕地非農(nóng)化影響因素的各類指標(biāo)變量；其次構(gòu)建耕地非農(nóng)化驅(qū)動(dòng)因素作用模型；然后進(jìn)行實(shí)證，包括主成分分析提取主要影響因素及線性回歸模型擬合；最后，基于實(shí)證結(jié)果得出相應(yīng)結(jié)論并提出對(duì)策建議。

2 指標(biāo)選取及模型構(gòu)建

2.1 指標(biāo)的選取

在進(jìn)行耕地非農(nóng)化驅(qū)動(dòng)因素分析的基礎(chǔ)上，綜合考慮數(shù)據(jù)的可得性、合理性、趨勢性，選取影響耕地非農(nóng)化程度的11個(gè)變量作為驅(qū)動(dòng)因素，同時(shí)將其進(jìn)行分類：①經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素。包括人均GDP，為了更好地研究收入分配、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變量對(duì)耕地非農(nóng)化的需求影響，選取人均GDP這一指標(biāo)來反映經(jīng)濟(jì)的整體水平；全社會(huì)固定資產(chǎn)投資占GDP比重，在一定程度上反映社會(huì)資本的流向；第二、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重；農(nóng)民人均純收入（元），反映務(wù)農(nóng)收入的合理性。②農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因素。主要包括糧食單產(chǎn)量、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值、耕地面積及糧食總產(chǎn)量。在一定的社會(huì)發(fā)展水平下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及技術(shù)水平一定程度上可以緩解人口增長對(duì)于農(nóng)用地的壓力，也為農(nóng)用地的轉(zhuǎn)換提供了保證。③社會(huì)發(fā)展因素。主要包括人口總數(shù)、城市化水平。社會(huì)發(fā)展程度及水平將對(duì)耕地非農(nóng)化水平產(chǎn)生一定影響。

2.2 數(shù)據(jù)來源與描述

耕地非農(nóng)化數(shù)據(jù)來源于2001-2013年中國國土資源統(tǒng)計(jì)公報(bào)及土地利用變更和詳查數(shù)據(jù)（2001-2010），經(jīng)過取對(duì)數(shù)處理而得；經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及社會(huì)發(fā)展方面的數(shù)據(jù)來源于2001-2013年國家統(tǒng)計(jì)年鑒。2001-2013年各自變量指標(biāo)的描述統(tǒng)計(jì)量如表1所示。

2.3 模型的建立

Ehrlich和Holden于1971年提出的“IPAT”模型，主要用來描述人口數(shù)量（P）、富裕度（A）、技術(shù)（T）等社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)因素對(duì)環(huán)境壓力（I）的影響[11]，Dietz和Rose將IPAT模型進(jìn)一步表示成隨機(jī)形式——STIRPAT模型，具體模型如下：

I=？姿PmAnTt （1）

式中，I表示環(huán)境壓力，？姿為模型總體系數(shù)，P、A、T分別為人口數(shù)量、富裕度及技術(shù)，m、n、t分別為環(huán)境壓力對(duì)其的指數(shù)，e為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

基于優(yōu)化STIRPAT模型，引入經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因素和社會(huì)發(fā)展因素11個(gè)變量指標(biāo)構(gòu)建耕地壓力指數(shù)的驅(qū)動(dòng)因素，并為減弱各變量的異方差影響、防止出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，建立回歸模型如下：

lnPZGt=？琢0EDt+？琢1FIMt+？琢2SDt+？啄t （2）

式中，PZG為因變量耕地非農(nóng)化面積；ED表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素，包括X1t、X2t、X3t、X4t、X5t五個(gè)驅(qū)動(dòng)因素；FIM為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因素X6t、X7t、X8t、X9t；SD表示社會(huì)發(fā)展因素X10t、X11t；？啄為隨機(jī)誤差項(xiàng)；t表示年份，取值為2001-2013。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 主成分分析

由于驅(qū)動(dòng)因子存在較大的相關(guān)性，且經(jīng)因子系數(shù)分析，相關(guān)系數(shù)超過了0.8。為防止一連串相關(guān)系數(shù)較大的自變量相互影響、選取主要作用驅(qū)動(dòng)因子，運(yùn)用SPSS 19.0軟件對(duì)11個(gè)驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行主成分分析，首先構(gòu)成11維的驅(qū)動(dòng)向量，記為xt=（x1t，x2t，…，x11t）（t=1，2，…11）。將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得：

Xmn=（xmn-Xn）/Zn （3）

式中，Xmn為第m年第n個(gè)驅(qū)動(dòng)因子的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值，xmn為第m年第n個(gè)驅(qū)動(dòng)因子的原始數(shù)值，Zn為第n個(gè)驅(qū)動(dòng)因子的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差[12]。主成分分析結(jié)果如表2所示。

由因子負(fù)載矩陣表可以看出，人均GDP及固定資產(chǎn)投資占GDP比重兩個(gè)驅(qū)動(dòng)因子的貢獻(xiàn)率已達(dá)到96.342%，且由圖1碎石圖也可以看出從第三個(gè)因子開始，因子作用曲線放緩，因此可選取人均GDP及固定資產(chǎn)投資占GDP比重為主成分進(jìn)行分析，保存為回歸變量F1、F2。

3.2 回歸分析結(jié)果

經(jīng)主成分分析后，在SPSS 19.0軟件中進(jìn)行耕地非農(nóng)化驅(qū)動(dòng)因素的回歸分析，得到回歸結(jié)果如表3所示。模型整體調(diào)整R2=0.992，除人口總數(shù)外，其余變量均通過Sig.顯著性檢驗(yàn)，可認(rèn)為模型擬合較好。

將顯著性不符合的變量剔除，最終可建立農(nóng)村社區(qū)土地流轉(zhuǎn)影響因素模型：

ln（PZGt）=6.245X1t+6.894X2t+3.065X3t+4.313X4t-3.887X5t+1.423X6t-7.818X7t-6.928X8t-2.461X9t+3.269X10t （4）

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

按照對(duì)不同層面的分類對(duì)模型分析結(jié)果進(jìn)行解釋。

1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素方面。經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面中的5個(gè)驅(qū)動(dòng)因素均通過了顯著性檢驗(yàn)，且影響系數(shù)均為正，其中人均GDP及第三產(chǎn)業(yè)所占GDP比重影響最大。根據(jù)彈性系數(shù)的概念，人均GDP及固定資產(chǎn)投資所占GDP比重每上升1%，耕地非農(nóng)化面積將分別增加6.245%及6.894%。經(jīng)濟(jì)發(fā)展驅(qū)動(dòng)因素的上升均在一定程度上反映了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城市化進(jìn)程的加快，因此對(duì)耕地的需求和占用也將加劇，而農(nóng)民人均純收入每增加1%，被占用耕地面積將減少3.887%，這是由于農(nóng)民收入的增加及農(nóng)業(yè)的發(fā)展對(duì)建設(shè)用地和第二、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展所需用地形成了一定的阻力。

2）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面。糧食的單產(chǎn)、總產(chǎn)量、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值等農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)的發(fā)展反映了耕地的集約化利用程度提高，可大大提高耕地的生產(chǎn)能力，在一定程度上有利于減弱人口增長和經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)耕地的壓力，故逆向影響耕地非農(nóng)化水平。而耕地每增加1%，將造成耕地供給增加，在占用耕地需求不變的情況下，耕地非農(nóng)化比例將增高1.423%。

3）社會(huì)發(fā)展方面。社會(huì)發(fā)展中的人口及農(nóng)村人口占比變量雖未通過顯著性檢驗(yàn)，仍可從標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)看出該因子對(duì)耕地非農(nóng)化作用的正逆。根據(jù)回歸結(jié)果，人口對(duì)占用耕地的影響是正向的，這可以理解為人口的增加導(dǎo)致住房需求、工業(yè)和服務(wù)業(yè)崗位需求、公共基礎(chǔ)設(shè)施的需求不斷增加，從而加劇了耕地的非農(nóng)化占用；同時(shí)，反映城鎮(zhèn)人口比重的城市化水平的驅(qū)動(dòng)作用也是正向的，即城鎮(zhèn)人口比例越大，所需非農(nóng)化用地越多。

4.2 對(duì)策建議

1）妥善處理好“吃飯”與“建設(shè)”的關(guān)系。經(jīng)濟(jì)發(fā)展和耕地非農(nóng)化之間的矛盾是暫時(shí)的，當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段時(shí)，兩者關(guān)系將得到緩和[13]。以耕地零損失阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展或以犧牲大量耕地?fù)Q取經(jīng)濟(jì)更快速增長都是現(xiàn)階段各種約束條件下不可取的。當(dāng)前中國要加快縮小城鄉(xiāng)差距，建立耕地保護(hù)機(jī)制，提高農(nóng)民務(wù)農(nóng)收入；同時(shí)，要科學(xué)評(píng)估耕地價(jià)值，做好耕地保護(hù)與經(jīng)濟(jì)建設(shè)的平衡。

2）提升耕地利用的技術(shù)水平。要加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技投入、耕地保護(hù)的技術(shù)推廣和耕地技術(shù)教育，改善化肥使用方法；同時(shí)，利用3S技術(shù)及管理信息技術(shù)（MIS）等高科技，對(duì)耕地利用變化實(shí)施動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測，并及時(shí)改進(jìn)。

3）完善相應(yīng)土地政策。國家已制定相應(yīng)法律法規(guī)加強(qiáng)對(duì)建設(shè)用地占用耕地的管理，各地政府也相繼出臺(tái)了“耕地占補(bǔ)平衡”、“兩分兩換”等保護(hù)耕地、防止占用的措施，但仍存在“占優(yōu)補(bǔ)劣”、監(jiān)管不嚴(yán)、落實(shí)不到位等現(xiàn)象[14]。應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)業(yè)用地的規(guī)劃、保持農(nóng)用地總量的動(dòng)態(tài)平衡、完善征地制度，加大對(duì)農(nóng)民權(quán)益的保護(hù)、加快土地利用規(guī)劃理論的創(chuàng)新研究和實(shí)施管理。

參考文獻(xiàn)：

[1] 溫仲明，楊勤科，焦 峰，等.試論區(qū)域土地利用變化的經(jīng)濟(jì)學(xué)原因及意義[J].水土保持通報(bào)，2002，22（2）：75-78.

[2] 陳順清.城市增長與土地增值[M].北京：北京科學(xué)出版社，2000.

[3] 湯 莉.重慶市耕地非農(nóng)化與耕地保護(hù)研究[D].重慶：西南大學(xué)，2013.

[4] 任 平，吳 濤，周介銘.耕地資源非農(nóng)化價(jià)值損失評(píng)價(jià)模型與補(bǔ)償機(jī)制研究[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，47（4）：787-789.

[5] 紀(jì) 純，張士功.近年來中國耕地?cái)?shù)量變化及其途徑和原因分析[J].現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，2005（10）：24-26.

[6] 蔡運(yùn)龍，霍雅勤.中國耕地價(jià)值重建方法與案例研究[J].地理學(xué)報(bào)，2006，16（10）：1084-1092.

[7] SHOSHANY M，GOLDSHLEGER N. Land use and population density changes in Israel 1950 to 1990： Analysis of regional and local trends[J].Land Use Policy，2002，19（2）：123-133.

[8] 王 磊，劉逢媛，李雙成，等.耕地非農(nóng)化格局的演變及其影響因子分析——以京津冀都市圈為例[J].中國土地科學(xué)，2008，22（1）：32-35.

[9] 劉 力，邱道持，曹 蕾，等.基于燃燒理論的農(nóng)地非農(nóng)化研究[J].西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2005（1）：67-69.

[10] 譚 榮，曲福田.中國農(nóng)地非農(nóng)化與農(nóng)地資源保護(hù)：從兩難到雙贏[J].管理世界，2006（12）：50-66.

[11] 苑韶峰，楊麗霞，楊桂山，等.耕地非農(nóng)化的社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)因素異質(zhì)性研究——基于STIRPAT和GWR模型的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)地理，2013，33（5）：138-142.

[12] 嚴(yán)冬梅.武漢市郊區(qū)耕地保護(hù)與耕地非農(nóng)化驅(qū)動(dòng)因素分析[D].武漢：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)，2006.

[13] 李永樂，吳 群.經(jīng)濟(jì)增長與耕地非農(nóng)化的Kuznets曲線驗(yàn)證——來自中國省際面板數(shù)據(jù)的證據(jù)[J].資源科學(xué)，2008， 30（5）：667-670.

[14] 蔡銀鶯，張安錄.耕地資源流失與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系分析[J].中國人口·資源與環(huán)境，2005，15（5）：52-57.