趙奕祁

摘要：中國耕地非農化現象日益明顯。基于社會燃燒理論分析了耕地非農化的驅動原理，建立了耕地非農化影響機制模型，并運用SPSS 19.0軟件對分類驅動因素進行了主成分及回歸分析。結果表明，人均GDP和固定資產投資所占GDP比重等經濟發(fā)展變量對耕地非農化水平的正向影響最大；糧食單產、總產等農業(yè)技術變量對耕地非農化水平具有最大的逆向影響。最后在模型擬合的基礎上提出了相應的對策與建議，旨在為合理有效保護耕地提供參考。

關鍵詞：社會燃燒理論；耕地非農化；主成分分析；回歸分析

中圖分類號：S-0 文獻標識碼：A 文章編號：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產品，也為工業(yè)生產提供原材料。在最優(yōu)利用原則的指導下，土地資源流向收益最大的用途和出價最高的經營者[1，2]。有學者將耕地非農化定義為耕地轉變用途成為居住、交通、工業(yè)、商業(yè)服務業(yè)、農村道路等城鄉(xiāng)建設用地的過程[3]。隨著社會、經濟的快速發(fā)展，耕地非農化現象日益明顯。調查顯示，1997-2008年建設占用耕地高達232.24×104 hm2，尤其是在2004-2008年期間，建設占用耕地數量是當年耕地減少總量的80%左右[4]。且非農化利用后的建設用地卻普遍存在利用效率低下、外延擴張的現象，同時由于耕地向建設用地轉化后具有不可逆的性質，大量向建設用地流轉對耕地的威脅很大[5]，因此耕地轉化為非農用地的研究對于中國目前的糧食安全與耕地保護非常重要。目前，眾多國內外學者對耕地非農化問題進行了研究，蔡運龍等[6]分別測算耕地資源的經濟價值、生態(tài)服務價值與社會保障價值；Shoshany等[7]從制度層面證實地方政府對耕地保護政策的解釋仍然是以耕地的流失為代價換取地方經濟的持續(xù)增長；王磊等[8]運用GIS和RS技術分析了1985-2000年間京津冀都市圈耕地非農化格局的演變，并對影響其格局演變的因子進行了探討。如何從影響因素和評價補償機制研究出發(fā)，為減少占用耕地提供參考和借鑒，已日益成為學者們研究的重點。

1 理論基礎與研究方法

1.1 社會燃燒理論

從根本上看，引起社會無序的基本動因是“人與自然”的不協調關系和“人與人”關系的不和諧，這兩點好比燃燒物。人與自然的不協調主要是指人的需要大大超過自然的供給能力，自然的恢復能力大大超出了社會所能受的程度。燃燒現象的發(fā)生包括三個基本條件，分別是燃燒物質、助燃劑和著火點，缺少任何一個條件，燃燒都不可能發(fā)生[9]。本研究將社會燃燒理論作為引起耕地非農化的理論依據，即可將耕地非農化占用現象看作著火點，經濟發(fā)展因素看作燃燒物質，其余各類人口、社會、科技因素看作是助燃劑。當全社會為了發(fā)展需要耕地非農化的數量達到最優(yōu)時，也即達到耕地非農化的數量為“代價性損失”時[10]，社會發(fā)展與耕地非農化處于平衡與和諧之中，這時耕地非農化與社會發(fā)展的關系是“互惠互利”的；社會發(fā)展一旦超過這個平衡度時，耕地非農化便超過了土地的自然承受能力，社會將產生“燃燒現象”，從而威脅人類社會的發(fā)展。

1.2 研究方法

基于社會燃燒理論，首先將耕地非農化現象的燃燒物質及助燃物（即耕地非農化的驅動因素）進行分類，形成耕地非農化影響因素的各類指標變量；其次構建耕地非農化驅動因素作用模型；然后進行實證，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，基于實證結果得出相應結論并提出對策建議。

2 指標選取及模型構建

2.1 指標的選取

在進行耕地非農化驅動因素分析的基礎上，綜合考慮數據的可得性、合理性、趨勢性，選取影響耕地非農化程度的11個變量作為驅動因素，同時將其進行分類：①經濟發(fā)展因素。包括人均GDP，為了更好地研究收入分配、經濟結構變量對耕地非農化的需求影響，選取人均GDP這一指標來反映經濟的整體水平；全社會固定資產投資占GDP比重，在一定程度上反映社會資本的流向；第二、第三產業(yè)占GDP比重；農民人均純收入（元），反映務農收入的合理性。②農業(yè)生產因素。主要包括糧食單產量、農林牧漁總產值、耕地面積及糧食總產量。在一定的社會發(fā)展水平下，農業(yè)生產及技術水平一定程度上可以緩解人口增長對于農用地的壓力，也為農用地的轉換提供了保證。③社會發(fā)展因素。主要包括人口總數、城市化水平。社會發(fā)展程度及水平將對耕地非農化水平產生一定影響。

2.2 數據來源與描述

耕地非農化數據來源于2001-2013年中國國土資源統(tǒng)計公報及土地利用變更和詳查數據（2001-2010），經過取對數處理而得；經濟發(fā)展、農業(yè)生產及社會發(fā)展方面的數據來源于2001-2013年國家統(tǒng)計年鑒。2001-2013年各自變量指標的描述統(tǒng)計量如表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量（P）、富裕度（A）、技術（T）等社會經濟驅動因素對環(huán)境壓力（I）的影響[11]，Dietz和Rose將IPAT模型進一步表示成隨機形式——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，P、A、T分別為人口數量、富裕度及技術，m、n、t分別為環(huán)境壓力對其的指數，e為隨機誤差項。

基于優(yōu)化STIRPAT模型，引入經濟發(fā)展因素、農業(yè)生產因素和社會發(fā)展因素11個變量指標構建耕地壓力指數的驅動因素，并為減弱各變量的異方差影響、防止出現偽回歸現象，建立回歸模型如下：

lnPZGt=？琢0EDt+？琢1FIMt+？琢2SDt+？啄t （2）

式中，PZG為因變量耕地非農化面積；ED表示經濟發(fā)展因素，包括X1t、X2t、X3t、X4t、X5t五個驅動因素；FIM為農業(yè)生產因素X6t、X7t、X8t、X9t；SD表示社會發(fā)展因素X10t、X11t；？啄為隨機誤差項；t表示年份，取值為2001-2013。

3 實證結果分析

3.1 主成分分析

由于驅動因子存在較大的相關性，且經因子系數分析，相關系數超過了0.8。為防止一連串相關系數較大的自變量相互影響、選取主要作用驅動因子，運用SPSS 19.0軟件對11個驅動因子進行主成分分析，首先構成11維的驅動向量，記為xt=（x1t，x2t，…，x11t）（t=1，2，…11）。將原始數據進行標準化處理得：

Xmn=（xmn-Xn）/Zn （3）

式中，Xmn為第m年第n個驅動因子的標準化數值，xmn為第m年第n個驅動因子的原始數值，Zn為第n個驅動因子的數據標準差[12]。主成分分析結果如表2所示。

由因子負載矩陣表可以看出，人均GDP及固定資產投資占GDP比重兩個驅動因子的貢獻率已達到96.342%，且由圖1碎石圖也可以看出從第三個因子開始，因子作用曲線放緩，因此可選取人均GDP及固定資產投資占GDP比重為主成分進行分析，保存為回歸變量F1、F2。

3.2 回歸分析結果

經主成分分析后，在SPSS 19.0軟件中進行耕地非農化驅動因素的回歸分析，得到回歸結果如表3所示。模型整體調整R2=0.992，除人口總數外，其余變量均通過Sig.顯著性檢驗，可認為模型擬合較好。

將顯著性不符合的變量剔除，最終可建立農村社區(qū)土地流轉影響因素模型：

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

4 結論與建議

4.1 結論

按照對不同層面的分類對模型分析結果進行解釋。

1）經濟發(fā)展因素方面。經濟發(fā)展方面中的5個驅動因素均通過了顯著性檢驗，且影響系數均為正，其中人均GDP及第三產業(yè)所占GDP比重影響最大。根據彈性系數的概念，人均GDP及固定資產投資所占GDP比重每上升1%，耕地非農化面積將分別增加6.245%及6.894%。經濟發(fā)展驅動因素的上升均在一定程度上反映了經濟的發(fā)展和城市化進程的加快，因此對耕地的需求和占用也將加劇，而農民人均純收入每增加1%，被占用耕地面積將減少3.887%，這是由于農民收入的增加及農業(yè)的發(fā)展對建設用地和第二、第三產業(yè)的發(fā)展所需用地形成了一定的阻力。

2）農業(yè)生產方面。糧食的單產、總產量、農林牧漁總產值等農業(yè)技術進步和農業(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能力，在一定程度上有利于減弱人口增長和經濟發(fā)展對耕地的壓力，故逆向影響耕地非農化水平。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，耕地非農化比例將增高1.423%。

3）社會發(fā)展方面。社會發(fā)展中的人口及農村人口占比變量雖未通過顯著性檢驗，仍可從標準化系數看出該因子對耕地非農化作用的正逆。根據回歸結果，人口對占用耕地的影響是正向的，這可以理解為人口的增加導致住房需求、工業(yè)和服務業(yè)崗位需求、公共基礎設施的需求不斷增加，從而加劇了耕地的非農化占用；同時，反映城鎮(zhèn)人口比重的城市化水平的驅動作用也是正向的，即城鎮(zhèn)人口比例越大，所需非農化用地越多。

4.2 對策建議

1）妥善處理好“吃飯”與“建設”的關系。經濟發(fā)展和耕地非農化之間的矛盾是暫時的，當經濟發(fā)展到一定階段時，兩者關系將得到緩和[13]。以耕地零損失阻礙經濟發(fā)展或以犧牲大量耕地換取經濟更快速增長都是現階段各種約束條件下不可取的。當前中國要加快縮小城鄉(xiāng)差距，建立耕地保護機制，提高農民務農收入；同時，要科學評估耕地價值，做好耕地保護與經濟建設的平衡。

2）提升耕地利用的技術水平。要加強農業(yè)科技投入、耕地保護的技術推廣和耕地技術教育，改善化肥使用方法；同時，利用3S技術及管理信息技術（MIS）等高科技，對耕地利用變化實施動態(tài)實時監(jiān)測，并及時改進。

3）完善相應土地政策。國家已制定相應法律法規(guī)加強對建設用地占用耕地的管理，各地政府也相繼出臺了“耕地占補平衡”、“兩分兩換”等保護耕地、防止占用的措施，但仍存在“占優(yōu)補劣”、監(jiān)管不嚴、落實不到位等現象[14]。應進一步加強農業(yè)用地的規(guī)劃、保持農用地總量的動態(tài)平衡、完善征地制度，加大對農民權益的保護、加快土地利用規(guī)劃理論的創(chuàng)新研究和實施管理。

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