韋燕飛，魏 鋒，童新華

（1.南寧師范大學 自然資源與測繪學院，廣西 南寧 530100；2.南寧師范大學 地理科學與規(guī)劃學院，廣西 南寧 530100）

0 引言

民為國基，谷為民命。糧食事關國運民生，糧食安全是國家安全的重要基礎。由于糧食生產空間與城鄉(xiāng)發(fā)展空間矛盾日益加深，保障國家糧食安全的耕地空間面臨被壓縮的現實困境。數據表明，中國耕地流失占世界耕地流失總量的1?4，糧食生產空間生產潛力總量自改革開放以來約下降了1 ×107t［1］。然而，除了耕地面積的顯性流失之外，工商資本下鄉(xiāng)逐利、農業(yè)生產專業(yè)化格局的形成［2］等因素推動耕地非糧化帶來的糧食生產力隱形損失則更為突出。“非糧化”體現為由糧食作物生產調整為經濟作物種植，是基于農業(yè)內部比較收益而主動進行的生產結構調整。在理想情況下，耕地“非糧化”是追求經濟發(fā)展與耕地保護相統一的理性選擇，而過度“非糧化”則是資本逐利性內生推動的結果。為此，科學認知“非糧化”的正負外部性，深入剖析“非糧化”的形成機理對于新時期保證國家糧食安全具有重要的現實意義。

目前，國內學者對耕地“非糧化”的研究主要集中在以下幾方面：“非糧化”形成機制研究，從農地流轉［3，4］、種糧效率低下［5］、成本收益［6－8］、工商資本下鄉(xiāng)［9］、農戶分化［10，11］、政府管理與制度［12］、農業(yè)經營主體的資源稟賦和競爭能力［13］等不同維度探析推動“非糧化”的形成及過度“非糧化”的演進；耕地“非糧化”負外部效益的研究，主要體現為壓縮種糧面積［14］、糧食產量減少［15］、用途變化導致的土壤層破壞［16，17］、耕地 利 用 呈 現 出“邊 際 化”等 不 良 趨 勢［18］；研究尺度的選擇上，涵蓋全國［19］、省級單元［20］、鄉(xiāng)鎮(zhèn)級單元［21］、糧食生產典型區(qū)［22－24］、家庭農場［25］。

盡管現有研究已涉及“非糧化”的多個維度，但在研究尺度的選擇上，多集中于全國、省域尺度，而對省域內部縣級之間的空間差異研究則相對較少，對微觀層面的分析更有待深化。因此，本文以廣西巖溶地區(qū)石漠化綜合治理區(qū)域45 個縣作為研究單元，基于統計數據對該區(qū)域“非糧化”水平及其類型的時空演化特征進行分析，在此基礎上，采用空間計量模型探究影響耕地“非糧化”的影響因子，從微觀層面為國家糧食安全和耕地保護政策調整提供科學參考。

1 研究區(qū)概況、研究方法和數據來源

1.1 研究區(qū)概況

根據《南方丘陵山地帶生態(tài)保護和修復重大工程建設規(guī)劃（2021—2035 年）》劃定的巖溶地區(qū)石漠化綜合治理區(qū)域，目前區(qū)域內現有水土流失面積約2.74× 106hm2，石漠化土地面積1.8 × 106hm2，重度和極重度石漠化土地占45%，涉及湖南、廣西、貴州省共計69 個縣，其中廣西段包括南寧、柳州市等9個地級市45 個縣。廣西段屬于中亞熱帶季風濕潤氣候區(qū)，雨量充沛、氣候溫和，但由于石漠化嚴重，導致生態(tài)系統極其脆弱，水土流失敏感度高。截至2020年，廣西段石漠化綜合治理區(qū)域的主要糧食作物為稻谷和玉米，主要經濟作物為油料、甘蔗、木薯和蔬菜，農作物總播種面積2.463 × 106hm2，糧食種植面積為1.173×106hm2。

圖1 廣西石漠化地區(qū)地理位置Figure 1 Geographical location of rocky desertification area in Guangxi

1.2 研究方法

耕地“非糧化”的概念界定及其測算?？茖W界定耕地“非糧化”概念是認知并管控耕地“非糧化”現象的重要前提。目前國內外學界普遍較為認同的耕地“非糧化”概念具有以下兩種內涵：從狹義上說，耕地的“非糧化”是指在耕地上種植糧食作物以外經濟作物的行為，如蔬菜、水果、花卉等；從廣義上說，耕地的“非糧化”則是指在耕地從事一切與糧食作物無關的、但仍屬于農業(yè)生產范疇的行為［11］。在非糧化面積和非糧化率的測算方面，有學者認為可通過“糧作比”［26］、“非糧食種植流轉耕地面積占流轉農地面積比例”［27］等指標來描述地區(qū)“非糧化”水平。本文依據《關于防止耕地非糧化穩(wěn)定糧食生產的意見》，同時為了保證數據的可得性和廣西傳統糧食種植習慣，避免蔬菜生產有耕地和設施農用地、水果生產有耕地和園地等多個交叉來源此類問題，僅將稻谷、小麥、玉米列入糧食作物計算范圍，將除這三類的耕地種植行為統一視為非糧化的具體表現。計算公式為：

式中：Ang為非糧化面積；Ac為耕地面積；Ag為糧食播種面積；I 為復種指數；Rng為非糧化率。

空間探索性研究方法（ESDA）。ESDA 是探索研究區(qū)域各項指標的空間分布格局和相互作用機理的一種空間分析方法，主要用于檢驗具有空間位置的某要素的觀測值是否顯著地與其相鄰空間點上的觀測值相關聯［29］。包括全局空間自相關和局部空間自相關，通常采用Moran′s I 指數表示空間要素的自相關程度。Moran′s I 指數的值域為［－1，1］，小于0說明負相關，等于0 說明不相關，大于0 說明正相關。通常用Z 值檢驗自相關顯著性，當Z ＞1.96或Z ＜－1.96 時，變量的空間自相關顯著，否則不顯著。

全局Moran′s I 指數的表達式為：

空間滯后模型（Spatial lag model，SLM）。該模型主要探究的是各變量在某一地區(qū)發(fā)揮作用時是否存在空間溢出效應，也被稱為空間自回歸模型。空間滯后模型考慮周邊區(qū)域的被解釋變量對研究區(qū)的被解釋變量的影響，以空間滯后項的形式加入計量方程，形成的空間計量模型。SLM 模型表達式如下［30］：

式中：ε～N（0，σ2In）；y 為被解釋變量矩陣；X為解釋變量矩陣；W 為鄰接權重矩陣；ρ為空間效應系數；參數β反映自變量對因變量的影響程度；Wy為空間滯后因變量，屬于內生變量，反映空間距離對區(qū)域行為的作用。

空間誤差模型（Spatial error model，SEM）。該模型主要解決的是隨機誤差之間的空間自相關問題，盡可能減小測量周邊區(qū)域時產生的不確定性因素對本地相關活動產生的影響，也被稱為空間自相關模型?？臻g誤差模型考慮周邊區(qū)域的解釋變量對研究區(qū)的解釋變量的影響，以空間誤差項的形式加入計量方程，形成的空間計量模型。SEM 模型表達式如下［30］：

式中：ε為隨機干擾向量；λ為空間誤差相關系數，度量了樣本中觀測值相互的空間依賴作用；Wε為空間滯后誤差項；μ為服從正態(tài)分布的隨機誤差項向量；其他同公式（6）。

1.3 數據來源

以廣西巖溶地區(qū)石漠化綜合治理區(qū)域45 個縣為研究單元，土地利用數據選用中國科學院資源環(huán)境科學數據中心Landsat 8?TM 數據（空間分辨率為15m×15m），2020 年農作物總播種面積、糧食作物播種面積、地區(qū)生產總值等社會經濟數據來自《廣西統計年鑒》《中國縣域統計年鑒》和各地級市政府門戶網站資料。通過查閱年鑒直接獲取或間接計算得到指標的所需數值，部分缺失數據通過SPSS 26 軟件中多重插補辦法予以補充。

2 結果及分析

2.1 廣西耕地“非糧化”的總體特征

本文基于Arcgis 10.2 軟件中的自然斷點分級法，將廣西石漠化地區(qū)2020 年的非糧化面積和非糧化率的空間分布情況進行可視化分析。

從耕地非糧化面積視角來看，廣西石漠化地區(qū)2020 年“非糧化”面積為1.324×106hm2，總體上形成以南寧、來賓和柳州市隸屬縣份為核心的高值地區(qū)并以百色市隸屬縣份為代表的低值地帶（圖2）。整體上該區(qū)域的非糧化面積均值為5.76hm2，興賓區(qū)和武鳴縣的非糧化面積分別達到1.335× 105hm2和1.053 × 105hm2，為該區(qū)域的最高值，而合山市和凌云縣的非糧化面積僅為0.65hm2和0.69hm2，為該區(qū)域的最低值。其中，興賓區(qū)和武鳴縣的糧食產量下降趨勢顯著，非糧化形勢最為嚴峻。興賓區(qū)為典型的巖溶溶蝕地貌，土壤薄而貧瘠，地表水流失嚴重，屬干旱地區(qū)，糧作條件局限性大。武鳴縣丘陵占土地總面積63.5%，地塊規(guī)模小而分散，不利于大規(guī)模機械化耕作，同時武鳴區(qū)隸屬廣西省會南寧市，受土地流轉成本相對較高、地方政府財政壓力大等外部因素的驅動，傾向于種植經濟效益更大的非糧作物。合山市種植業(yè)以水稻等糧食作物為主，同時由于該區(qū)域行政面積較小，因此合山市非糧化現象并不突出。凌云縣地處云貴高原的延伸部分，山地面積占全縣總面積的93. 32%，耕地僅占全區(qū)的5.47%，這導致凌云縣耕作面積有限，間接降低了該區(qū)域的耕地非糧化面積。

圖2 廣西石漠化地區(qū)非糧化面積空間分布Figure 2 Spatial distribution of non－ grainized areas in rocky desertification areas in Guangxi

從耕地非糧化率視角出發(fā)，廣西石漠化地區(qū)2020年平均非糧化率為37.25%，總體上形成以中段東西走向為核心的高值地區(qū)，并以左段和中間南北走向為核心的低值地帶（圖3）。其中，蒙山縣和巴馬瑤族自治縣的非糧化率分別達到62.33%和58.09%，為廣西石漠化區(qū)域的最高值，而上林縣和融水苗族自治縣分別為9.16%和10.91%，為該區(qū)域的最低值。蒙山縣在經歷早期地殼運動的背景下，地質構造相對復雜，開展大規(guī)模的糧食作物生產難度大，因此農業(yè)以水果等經濟作物為主要代表，農民人均種植水果收入持續(xù)增長，進一步鼓勵農民“棄糧種果”的經濟行為。巴馬瑤族自治縣素有“八山一水一分田”之稱，石山地占30%，山多地少的地質狀況使得土地尤為珍貴，因此農作物選擇更傾向收益水平更高的經濟作物。上林縣于2010 年列入滇桂黔石漠化片區(qū)縣，后經石漠化綜合治理工程開展，2020年經濟作物播種面積1.83 × 104hm2，同比下降7.07%，非糧化趨勢遏制成效顯著。融水苗族自治縣土地以山地為主，故有“九山半水半分田”之說，山地占土地面積的85.48%。全縣耕地范圍較小，農業(yè)以糧食種植為主，故非糧化率也相對較低。

圖3 廣西石漠化地區(qū)非糧化率空間分布Figure 3 Spatial distribution of non－ grainization rates in rocky desertification areas in Guangxi

2.2 廣西耕地非糧化的空間格局

將廣西石漠化地區(qū)45 個縣區(qū)非糧化面積和非糧化率作為觀測變量，采用Global Moran′s I 指數判定不同尺度非糧化的空間特征。從圖4 可見：縣域層面的耕地非糧化面積和非糧化率的Moran′s I ＞0，Moran′s I 分別為0.1 978 61 和0.1 159 59，且全部通過了P ＜0.001 的顯著性檢驗，表明在空間上存在一定的相關性，但相關性不強。

圖4 廣西石漠化地區(qū)耕地非糧化面積與非糧化率Global Moran′s I 散點圖Figure 4 Global Moran′s I scatter plot of cultivated land non－ grain area and non－ grain rate in rocky desertification area of Guangxi

在Global Moran′s I 的基礎上，進一步引入Local Moran′s I 分析各縣區(qū)的集聚模式和相互間的空間狀態(tài)（圖5）。

圖5 廣西石漠化地區(qū)縣級單元耕地非糧化率與非糧化面積空間集聚Figure 5 Spatial agglomeration of non－ grain conversion rate and non－ grain area of cultivated land in 111 county－ level units in Guangxi

由圖5a可知，非糧化面積在空間上形成了以百色—河池市為核心的低—低集聚區(qū)，涉及7 個縣級單元，這個分區(qū)內的縣級單元具有明顯的空間相關性，即相鄰區(qū)域的非糧化面積均相對較小，這類區(qū)域多為糧食產區(qū)，非糧化面積相對較少；以南寧—來賓—柳州市為核心的高—高集聚區(qū)，涉及5 個縣級單元，相鄰區(qū)縣間非糧化面積相互關系強，主要歸結于地區(qū)石漠化程度、經濟條件等因素的推動；以上林—合山市為代表低—高集聚區(qū)，即自身非糧化面積相對較小而相鄰縣域非糧化面積相對較大，主要是由于自身耕地少、區(qū)位特殊，導致糧作面積碎片化程度高；其余縣域耕地非糧化面積的空間相關性均不顯著。

由圖5b可知，非糧化率的局部自相關特征與耕地非糧化差別較大，主要是以高—高集聚區(qū)為主，橫跨來賓、桂林和梧州市，共計5 個縣級單元，這些單元的非糧化率較高且與臨近單元影響密切，主要是因為石漠化程度較高，導致耕地碎片化程度高，無法開展規(guī)?；a，糧作收益難以覆蓋機械化經營成本而促使非糧化水平的提升；以樂業(yè)、凌云和鳳山縣為代表的低—低集聚區(qū)，這與非糧化面積的低—低集聚區(qū)空間分布大體一致，主要是因為產糧區(qū)域的非糧化管控更為嚴格，更加側重耕作的社會屬性而非經濟屬性；以巴馬瑤族自治縣和大新縣為代表的高—低集聚區(qū)，體現為非糧化率顯著高于周邊縣域單元；以象州縣為代表的低—高聚集區(qū)，體現為自身非糧化率低且與鄰近單元的特征差異顯著；其余縣域耕地非糧化率的空間相關性均不顯著。

2.3 驅動因子識別及地域分異

驅動因子的初步選?。夯谇叭说南嚓P研究和數據的可獲取性，從自然資源稟賦、經濟發(fā)展水平、要素投入水平和居民生活水平4 個方面選取17 個具有代表性的指標作為解釋變量，將耕地非糧化面積和耕地非糧化率作為被解釋變量，構建符合廣西石漠化地區(qū)現實情況的耕地非糧化影響因素指標體系（表1）。

表1 廣西耕地非糧化影響因素指標體系Table 1 Index system of influencing factors of cultivated land non－ grain in Guangxi

驅動因子的共線性檢驗：對預選因子進行共線性檢驗，基于SPSS軟件通過Z－score標準化方法對影響因子進行標準化處理，接著采用Pearson 相關性分析進行多重共線性診斷，保留VIF 值小于10，容差大于0.1 的影響因子，結果表明農作物總播種面積、糧食作物播種面積、耕地面積和設施農業(yè)占地面積的VIF 值大于10，容差小于0.1，存在共線性，同時GDP、農村居民恩格爾系數、單位面積第一產業(yè)產值和城鄉(xiāng)居民收入比未通過顯著性檢驗（P ＞0.05），因此將這8 個影響因子進行剔除。廣西石漠化地區(qū)耕地非糧化與影響因素的共線性診斷結果，如表2 所示。

表2 影響因素共線性診斷分析結果Table 2 Influencing factors collinearity diagnostic analysis results

模型選擇及估計結果：為了選擇有統計學意義顯著性的空間計量模型，采用經典回歸OLS 模型對計算得到的數據進行檢驗，用OLS 回歸后的殘差進行LMLAG LMERR檢驗。根據拉格朗日乘子檢驗原理，如果LM－Error 和LM－Lag 這兩個統計量 均不顯著，則選擇OLS模型作為最終模型；若只有1 個統計量顯著，那么LM－Error 統計量顯著則指向空間誤差模型（SEM），而LM－Lag 統計量顯著則指向空間滯后模型（SLM）。結果表明，LM－ Error 的顯著性優(yōu)于LM－ Lag，故選擇空間誤差模型作為最佳模型，并運用GeoDA1.10 對截面數據進行空間回歸檢驗。

從統計學顯著性檢驗結果看，9 個指標均通過P ＜0.01 置信水平的顯著性檢驗，這表明農村居民最低生活保障人數、第一產業(yè)增加值、城鎮(zhèn)化水平、耕地年退化率、水土流失率、單位耕地農業(yè)機械總動力、人均耕地面積、第一產業(yè)對經濟貢獻值和復種指數對耕地非糧化面積和耕地非糧化率均有顯著的驅動作用，同時二者的R2接近1，說明模型的擬合程度較高，這驗證了廣西石漠化地區(qū)耕地非糧化影響因素框架的正確性（表3）。

表3 空間滯后模型SEM選擇檢驗及估計結果Table 3 SEM selection test and estimation results

2.4 耕地非糧化面積驅動力分析

從非糧化面積的回歸系數來看，第一產業(yè)增加值（35.5332）、城鎮(zhèn)化水平（24.0685）、農村居民最低生活保障人數（18.0384）和人均耕地面積（15.9446）顯著高于其他指標，表明自然資源稟賦、經濟發(fā)展水平和居民生活水平對耕地“非糧化”面積的正向影響最大，而單位耕地機械總動力（－3.8331）、水土流失率（－3.4592）和耕地年退化率（－ 2.3078）指標數值為負，表明對耕地非糧化面積的負面影響主要集中在自然資源稟賦和要素投入水平。

從自然資源稟賦看，人均耕地面積和復種指數對耕地“非糧化”具有驅動作用，其中人均耕地面積的驅動屬性最為顯著，表明人均耕地面積每增加1個單位，廣西石漠化地區(qū)的耕地非糧化面積就會上升15.9446 個單位，而耕地年退化率和水土流失率均為負值，表明該地區(qū)耕地質量的下降會對耕地“非糧化”的趨勢產生抑制作用，但耕地年退化率和水土流失率同為負向指標，因此不能簡單地把能約束“非糧化”現象的指標定義為科學收斂“非糧化”趨勢的有效途徑。

從經濟發(fā)展水平看，第一產業(yè)增加值和城鎮(zhèn)化水平顯著性最強，二者每增加1 個單位，“非糧化”面積就會增加35.5332、24.0685 個單位。從空間視角出發(fā)，廣西石漠化地區(qū)中南部區(qū)域非糧化面積大，涉及區(qū)縣隸屬于南寧、柳州市，城市定位側重經濟、政治層面而非主要糧食生產承載地，而城鎮(zhèn)化水平作為城市經濟水平的表征，城市經濟發(fā)展程度越高，則農業(yè)比較效益越低，農民種糧意愿越低，“非糧化”面積擴大趨勢更加顯著。第一產業(yè)對經濟的貢獻值同樣對耕地非糧化面積的擴大具有正向作用，這表明經濟利益的驅動同樣會導致區(qū)域耕地非糧化面積的擴大。

從要素投入水平看，單位耕地機械總動力的數值為負，對耕地“非糧化”現象同樣具備一定程度的抑制作用。由于耕作機械化作為現代農業(yè)科技要素投入的主要表現形式，有利于糧食作物的規(guī)?；a，然而在石漠化地區(qū)當農業(yè)生產過程中不具備大規(guī)模使用農業(yè)機械的條件時，糧食作物播種面積就會呈現碎片化，耕地糧作功能被削弱。從務農人員的角度出發(fā)，選擇農業(yè)機械需求較低的經濟作物是更為理性的行為，并且經濟收益的驅動會放大這種農作行為。

從居民生活水平看，農村居民最低生活保障人數的增多對耕地非糧化面積的擴大具有顯著的驅動效應，表現為農村居民最低生活保障人數每增加1個單位，耕地非糧化面積就會增長18.0384 個單位。從本質上講，這是經濟性的耕作行為，石漠化地區(qū)是貧困高發(fā)區(qū)，地區(qū)的居民生活水平越低，在一定程度上會更傾向于選擇經濟作物來提升收益以改善生活水平。

2.5 耕地非糧化率驅動力分析

從非糧化率的回歸系數來看，第一產業(yè)增加值（18.1466）、農村居民最低生活保障人數（10.1484）、復種指數（6. 0254）和單位面積第一產業(yè)產值（8.0254）對非糧化率增長的驅動效應最顯著，表明經濟發(fā)展水平、自然資源稟賦和居民生活水平對耕地非糧化率的正向影響最大，同時耕地年退化率（6.0047）和水土流失率（5.1170）對非糧化率的提高也具備驅動效應，而單位耕地機械總動力（－4.0344）則有利于非糧化率的減低，表明要素投入水平的提高在一定程度上會導致耕地非糧化率的下降。其余指標雖顯著性不強，但仍具備一定的參考性，也能一定程度反映與耕地“非糧化”水平的相關性。

從自然資源稟賦看，水土流失率、耕地年退化率、人均耕地面積和復種指數對耕地非糧化率的提高均具有促進作用，主要是由于水土流失和耕地退化均會導致人均可利用耕地大幅減少，在耕地要素不足的情況下，少量的糧食作物產量帶來的收入難以維系務農家庭的開支，因此驅使務農人員選擇收益水平更高的經濟作物，同時復種程度越高，則非糧化率會也會同步增大。

從經濟發(fā)展水平看，第一產業(yè)增加值和單位面積第一產業(yè)產值對耕地非糧化率的提高具有顯著的驅動作用。由于耕地非糧化作用的直接結果是經濟收益的提升，因此從系統的角度來看，這兩者與耕地非糧化率在一定程度上會產生相互作用并且同向發(fā)展，即非糧化率越高，第一產業(yè)產值提升的越快，反之亦然。從保障國家糧食安全的角度出發(fā)，單純追求經濟利益的耕作行為與我國的糧食安全政策相駁，與國家總體安全的要求不符。

從要素投入水平看，單位耕地農業(yè)機械總動力的增長對降低非糧化率具有一定的成效。由于大部分糧食作物對農業(yè)機械的依賴性較高，在農業(yè)機械投入不足的背景下，務農人員更青睞對機械要素依賴程度較低的經濟作物，因此適度加大農業(yè)機械投入量不僅會提升務農人員耕種經濟作物的積極性，降低務農的人工成本，同時也有利于提高務農效率，科學管理農作物生長環(huán)境。

從居民生活水平看，農村居民最低生活保障人數基數的擴大也會一定程度上導致非糧化率的提高，這與此指標導致非糧化面積增大的邏輯大體一致，即為改善生活條件而選擇在耕地上種植收益較高的經濟作物。從這個角度出發(fā)，國家應該更多的考慮改善基層務農人民的收入水平和結構，在收入得到保障的背景下，也能在一定程度緩解“非糧化”現象的發(fā)展趨勢。

3 結論、討論與建議

3.1 結論

本文從廣西石漠化地區(qū)非糧化面積和非糧化率的特征進行描述分析，并通過空間誤差模型識別耕地“非糧化”的關鍵驅動因子。主要結論如下：①廣西石漠化地區(qū)非糧化總體特征的刻畫分為兩方面：非糧化面積方面，廣西石漠化地區(qū)2020 年平均非糧化面積為29418.27hm2，總體上形成以南寧、來賓和柳州市隸屬縣份為核心的高值地區(qū)，并以百色市隸屬縣份為代表的低值地帶；非糧化率方面，廣西石漠化地區(qū)2020 年平均非糧化率為37.25%，總體上形成以中段（東西走向）為核心的高值地區(qū)并以左段和中間（南北走向）為核心的低值地帶。②以廣西石漠化地區(qū)非糧化面積和非糧化率作為觀測變量，通過全局莫蘭指數表明縣域層面的耕地非糧化面積和非糧化率在空間上存在一定的相關性，在此基礎上，運用局部莫蘭指數深入分析縣域的集聚模式，發(fā)現非糧化面積與非糧化率的空間自相關特征差別較大，同時非糧化面積的集聚效應比非糧化率更顯著，非糧化率的空間狀態(tài)相對離散。③廣西石漠化區(qū)域耕地“非糧化”驅動力方面，從非糧化面積的回歸系數來看，第 一 產 業(yè) 增 加 值（35. 5332）、城 鎮(zhèn) 化 水 平（24.0685）、農村居民最低生活保障人數（18.0384）和人均耕地面積（15.9446）對非糧化面積增長的驅動效應最顯著；從非糧化率的回歸系數來看，第一產業(yè)增加值（18.1466）、農村居民最低生活保障人數（10.1484）、復種指數（6.0254）和單位面積第一產業(yè)產值（8.0254）對非糧化率增長具有顯著的驅動效應。總體而言，第一產業(yè)增加值、農村居民最低生活保障人數均對非糧化面積和非糧化率的提高具有顯著影響，國家應持續(xù)關注石漠化地區(qū)自然資源限制所誘發(fā)的貧困問題，平衡經濟發(fā)展—糧食安全的關系，正視經濟收入欠保障的務農人員對于耕地非糧化趨勢的推動作用。

3.2 討論

本文是以廣西石漠化地區(qū)作為研究對象，從縣域尺度展開耕地非糧化研究，評價單元較小，雖然評價結果精確度更高、差異性更顯著，但由于部分數據并未統計到縣級單元，存在指標數據缺失的約束性，因此會影響評價指標體系的科學性和完整性。同時，本文在進行驅動力分析時，把廣西石漠化地區(qū)作為整體，尚未觸及縣級單元耕地非糧化歸因的地域差異性，接下來的研究中將進一步深入分析各縣級單元耕地非糧化的具體成因，以為地域性政策的提出提供理論參考。

從實踐來看，種植糧食作物比較利益低下、土地流轉成本攀升及部分地區(qū)不合理的鄉(xiāng)村振興措施對耕地非糧化局面的形成具有助推作用。從形式來看，主要包括耕地撂荒、農村發(fā)展經濟的要求和經濟利益驅使。因此，“非糧化”整治并非簡單地清理與“執(zhí)法”，應注重以下三方面工作的開展：第一，協同好耕地“非糧化”與“藏糧于地”的關系；第二，既要提高地方政府激勵糧食生產的內生動力，也要提高經營者的糧食生產積極性；第三，客觀認識不同耕地“非糧化”現象對糧食安全的影響。

3.3 建議

基于上述結論，提出以下建議：①提高糧食種植效益。一是通過打造地方糧食品牌，提升產前研發(fā)和產后精深加工環(huán)節(jié)延伸投入力度以優(yōu)化糧食產業(yè)鏈和供應鏈；二是加入對農業(yè)基礎設施的公共投入力度；三是加強農業(yè)科技投入力度。②規(guī)范農村土地流轉市場。一是引導耕地流轉費處于合理水平，制定全國性耕地流轉價格指導標準，避免由于過高或過低的耕地流轉費對市場產生負面影響；二是強化耕地流轉后用途管制，首先是制度層面的約束并輔以相應的監(jiān)管配套措施，其次可建立農村土地流轉管理信息系統，明確記錄土地流轉前后的信息變更。