吳 紅，張曉玲

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安徽省城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的動態(tài)響應關系

吳 紅1，張曉玲2

（1. 安徽機電職業(yè)技術學院，蕪湖241002；2. 中國土地勘測規(guī)劃院，北京 100035）

為分析城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的動態(tài)關系，促進新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化協(xié)調(diào)發(fā)展，該文在構建城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化動態(tài)響應關系理論框架的基礎上，基于傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)安徽省1998—2014年相關數(shù)據(jù)，建立向量自回歸（vector autoregression VAR）模型，檢驗兩者之間的協(xié)整關系，并在此基礎上運用脈沖響應分析和方差分解分析城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的互饋關系。結果表明，復種指數(shù)對城鎮(zhèn)人口比例沖擊的響應先為負向后為正向，貢獻率為14.4%；對二三產(chǎn)業(yè)比例和土地城鎮(zhèn)化則均產(chǎn)生負向響應，并呈先增加后減少的趨勢，貢獻率分別為10.4%、15.6%?；释度雽Τ擎?zhèn)人口比例的沖擊產(chǎn)生正向的響應，貢獻率為12.1%；對二三產(chǎn)業(yè)比例有正向和負向響應，反應強度先增加后減少，解釋水平為1.2%；對土地城鎮(zhèn)化產(chǎn)生先增加后趨于平穩(wěn)的負向響應，貢獻率為22.3%。農(nóng)業(yè)機械總動力對城鎮(zhèn)人口比例的反應為正向的先增加后趨于平穩(wěn)，貢獻率為20.3%；對二三產(chǎn)業(yè)比例的負向響應的解釋水平為2.4%；對土地城鎮(zhèn)化的沖擊呈現(xiàn)負向增加的響應，且貢獻率高達66.3%。總體來看，城鎮(zhèn)化水平的提高對耕地利用集約化有正向推動作用，但集約化需要適度發(fā)展，過快的城鎮(zhèn)化不利于可持續(xù)集約化的實現(xiàn)；耕地利用集約化對城鎮(zhèn)化的影響程度相對較低，說明耕地集約利用水平的提高僅可在一定程度上支持城鎮(zhèn)化的發(fā)展。

土地利用；整治；模型；城鎮(zhèn)化；耕地利用集約化；VAR模型；脈沖函數(shù)

0 引 言

當前，中國的城鎮(zhèn)化已邁入快速發(fā)展軌道，并促使土地利用在深度和廣度上呈現(xiàn)劇烈轉型[1-2]。尤其城鎮(zhèn)化帶來的建設用地急劇擴張導致耕地面積不斷減少，影響農(nóng)業(yè)供給側結構變動[3]，給糧食安全帶來巨大挑戰(zhàn)[4]。在耕地數(shù)量不斷減少的形勢下，耕地利用集約化可以帶來明顯的單位面積產(chǎn)量增加[5-6]，在滿足糧食需求剛性增長中扮演著重要的角色[7-10]。因此，耕地利用集約化成為中國在人地矛盾尖銳、糧食安全壓力下的最佳選擇。然而，快速的經(jīng)濟社會發(fā)展進程中，城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的關系是怎樣的? 在經(jīng)濟“新常態(tài)”、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、新的消費結構與需求等新形勢下，城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的良好互動關系已然成為協(xié)調(diào)經(jīng)濟社會發(fā)展與糧食安全的關鍵。

目前，相關研究主要集中在城鎮(zhèn)化對耕地集約利用的影響機制[11-12]，城鎮(zhèn)化與耕地集約利用的時空差異分析[13-14]等方面。彭沖等認為新型城鎮(zhèn)化對土地集約利用有顯著的正向影響[1]；朱莉芬等以中國東部14?。ㄊ校槔龑嵶C了城鎮(zhèn)化對耕地的影響，認為總體經(jīng)濟增長是影響耕地變化的主要因素，城鎮(zhèn)化對耕地減少起到一些緩解的作用[15]。然而，郭麗英等通過對環(huán)渤海地區(qū)耕地變化動態(tài)特征的定量分析，發(fā)現(xiàn)隨著城鎮(zhèn)化進程不斷加快，耕地非農(nóng)化及其利用非糧化呈現(xiàn)加劇趨勢[16]。此外，有研究表明城鎮(zhèn)化與化肥的使用強度呈正相關，城鎮(zhèn)化帶來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)藥化肥使用增加，產(chǎn)生了一系列負面環(huán)境效應[17-19]。可見，城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化之間不一定是必然的因果關系。然而，關于兩者動態(tài)響應關系的機理剖析與量化研究仍相對較少，有必要在明確二者互饋機制的基礎上開展深入的系統(tǒng)分析，為解析新型城鎮(zhèn)化背景下的土地利用問題、推動五化協(xié)同提供科學依據(jù)。

安徽省地跨長江、淮河南北，是中國中部的農(nóng)業(yè)大省，屬于典型的傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)。近年來，安徽經(jīng)濟快速增長、城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，城鎮(zhèn)人口的比例從1998年的22.3%增加到2014年的49.2%。作為中國十三個糧食主產(chǎn)區(qū)之一，2014年全省糧食產(chǎn)量達到1 399.95萬t，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為 4 223.73億元，在全國排名11位。但是，同期耕地面積卻減少6.36萬hm2，化肥施用量增加8.46萬t?？梢?，伴隨著經(jīng)濟增長與快速城鎮(zhèn)化，耕地面積減少、投入快速增長2種形勢并存。鑒于此，本文在分析城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化相互影響機制的基礎上，以安徽省作為典型案例區(qū)，基于城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的時間序列數(shù)據(jù)（1998-2014年），建立（vector autoregression VAR）模型，檢驗兩者之間的協(xié)整關系，并在此基礎上運用脈沖響應分析和方差分解分析安徽省城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的互饋關系，以期為促進新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化協(xié)同發(fā)展提供科學依據(jù)。

1 城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的相互影響機制

城鎮(zhèn)化通過人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟城鎮(zhèn)化、社會城鎮(zhèn)化和土地城鎮(zhèn)化等方面影響著耕地利用集約化水平的各個方面[9,17]。人口城鎮(zhèn)化的過程中，農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)轉移，農(nóng)村勞動力減少，農(nóng)民人均耕地面積提高，對耕地集約化過程產(chǎn)生積極影響。然而，農(nóng)村勞動力的大量轉移，勢必導致耕地利用的勞動力投入不足，進而可能通過大規(guī)模的機械化投入替代勞動力，帶來集約化結構改變。經(jīng)濟城鎮(zhèn)化則通過產(chǎn)業(yè)結構、經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)種植結構的變化影響耕地利用中勞動力、資本的投入及產(chǎn)出情況。社會城鎮(zhèn)化過程中，由于人們生活生產(chǎn)方式的轉變，現(xiàn)代生產(chǎn)要素和經(jīng)營模式勢必對傳統(tǒng)的經(jīng)營方式產(chǎn)生沖擊，進而產(chǎn)生耕地集約利用程度與方式的變化。城鄉(xiāng)空間結構變化帶來的土地城鎮(zhèn)化過程，導致耕地面積持續(xù)減少，進而引致耕地利用方式和集約化水平發(fā)生變化。

耕地利用集約化通過投入強度、利用程度、產(chǎn)出效果和持續(xù)狀況等影響城鎮(zhèn)化。其中投入強度主要包括化肥、農(nóng)藥、地膜以及農(nóng)業(yè)機械等物質(zhì)投入的持續(xù)增加，利用程度包括復種指數(shù)和耕地數(shù)量，產(chǎn)出效果包括地均產(chǎn)值和廢水廢氣等排放物，持續(xù)狀況包括勞均產(chǎn)值和人均勞動力耕地面積。綜合來看，城鎮(zhèn)化和耕地利用集約化之間存在著相互促進和相互制約的復雜互饋關系（圖1）。

城鎮(zhèn)化和耕地利用集約化表現(xiàn)為2個交織影響的動態(tài)過程，不同的城鎮(zhèn)化類型形成不同的集約化格局，二者呈現(xiàn)對立統(tǒng)一的關系。城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化均屬于不同的系統(tǒng)，二者之間進行物質(zhì)要素與能量的交換與流動。其中，城鎮(zhèn)化從供給和需求2方面對耕地利用集約化有正向促進作用。反之，耕地利用集約化為城鎮(zhèn)化的健康發(fā)展提供經(jīng)濟基礎和物質(zhì)保障。同時，不同形態(tài)類型城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化在運行方式和動力機制等方面達到一種動態(tài)平衡，促進城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的協(xié)同發(fā)展，最終實現(xiàn)新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 模型選擇

向量自回歸模型簡稱VAR（vector autoregression）模型，主要用來捕捉動態(tài)隨機擾動對變量的影響，解釋每個變量基于自身的滯后和其他變量的滯后情況[20-21]?；跁r間序列的VAR模型，假設變量的時間序列是穩(wěn)定的，但非平穩(wěn)序列可能會產(chǎn)生虛假回歸現(xiàn)象。所以，需先對時間序列進行平穩(wěn)性檢驗。如果原始時間序列并不是靜止的，應該做協(xié)整檢驗來確定一個時間序列是否運行平衡。與此同時，利用Granger因果檢驗來考察內(nèi)生變量之間因果關系的方向。由于Granger因果檢驗的任何一種檢驗結果都和滯后期的選擇有關，因此通常對不同的滯后長度進行試驗。

VAR模型的數(shù)學公式：

Y=1Y1+…+Φ Y–p+HX+?（1）

式中Y是維內(nèi)生變量列向量，X是維外生變量列向量，是滯后階數(shù)，是樣本個數(shù)?！渚S矩陣1,,Φ和′維矩陣是待估計的系數(shù)矩陣。?是維擾動列向量，它們相互之間可以同期相關，但不與自己的滯后值相關且不與等式右邊的變量相關，假設S是?的協(xié)方差矩陣，是一個（′）的正定矩陣。

2.1.2 變量說明

城鎮(zhèn)化水平的測度方法多樣，有的以單一的城鎮(zhèn)人口比例或非農(nóng)業(yè)人口比例來衡量城鎮(zhèn)化水平，有的從經(jīng)濟、社會、環(huán)境、土地等方面選擇多項指標進行綜合測度[22-23]。本文選擇城鎮(zhèn)人口比例、二三產(chǎn)業(yè)比例、土地城鎮(zhèn)化作為城鎮(zhèn)化的表征指標（表1）。耕地集約利用實質(zhì)上是增加單位耕地面積的勞動和資本投入以期獲得更多經(jīng)濟產(chǎn)出的過程[24-27]。概括而言，耕地集約利用的測度主要有3種方式：1）使用復種指數(shù)衡量耕地集約利用水平[28]；2）從單位耕地面積的產(chǎn)出測度耕地集約利用水平[29]；3）從投入強度、利用程度和利用效率等方面構建指標體系測度耕地集約利用水平[28,30]。復種指數(shù)是指農(nóng)作物播種總面積與耕地面積的比值。由于自然地理條件差異，不同區(qū)域的作物結構有相當大的變化。同樣的糧食產(chǎn)量，但作物構成在中國南、北方之間卻截然不同。而種植頻率提供了一個利用相對標準來衡量整體土地利用強度的方式，因此本文將復種指數(shù)作為測度耕地利用集約化的一個指標。其次，分別選擇化肥、農(nóng)業(yè)機械總動力兩個投入指標代表增產(chǎn)性投入和省工性投入（表1）。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文相關數(shù)據(jù)均是安徽省1998—2014年省級尺度的數(shù)據(jù)。其中，所涉及的基礎數(shù)據(jù)主要有城鎮(zhèn)人口、總人口、GDP、二三產(chǎn)業(yè)GDP、城鎮(zhèn)建成區(qū)面積、復種指數(shù)、化肥施用量、農(nóng)業(yè)機械總動力等，均來自安徽省統(tǒng)計年鑒（1999–2015年）。

表1 VAR模型中變量說明

3 結果與分析

3.1 單根檢驗

為避免偽回歸現(xiàn)象的發(fā)生，需要首先對時間序列進行單位根檢驗，以判斷時間序列的平穩(wěn)性。本文采用ADF檢驗時間序列UP、STP、LU、TE、PA、CUI、TPAM的平穩(wěn)性。從檢驗結果來看（表2），UP的ADF檢驗值為0.898，分別大于1%顯著水平下臨界值–3.959、5%顯著水平下臨界值–3.081以及10%顯著水平下臨界值–2.681，說明該序列不穩(wěn)定。對UP進行二階差分后，即D（UP）的ADF檢驗值為–4.219，分別小于1%、5%、10%顯著水平下的臨界值–4.122、–3.145、–2.714，說明該序列為平穩(wěn)序列。STP、LU的ADF檢驗值均大于5%、10%的顯著性水平上的臨界值，說明STP和LU序列是平穩(wěn)的。同理，CI、CUI和TPAM是非平穩(wěn)的，分別對CI一階差分，CUI和TPAM二階差分后，原假設分別在1%、10%、1%的顯著性水平上被拒絕，即序列是平穩(wěn)的。

表2 變量序列單位根檢驗（ADF）結果

注：（1）***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著；（2）D（UP）為UP的差分變量，下同；（3）在檢驗類型列，C（Constant）代表檢驗模型中含有常數(shù)項；T（Trend）代表檢驗模型中含有趨勢變量；T后的數(shù)字是檢驗模型中的滯后階數(shù)。

Note: (1)***、**、*represent significant differences at 1%, 5%，10% levels. (2) The D(UP) represents the difference variable of UP in the variable cell column. (3) In test type, C represents the constant in test mode, T represents the trend in test mode, the number behind T represents lag order in the test mode.

3.2 Johansen協(xié)整檢驗

若多個非平穩(wěn)時間序列的線性組合能構成平穩(wěn)的時間序列，則稱這些非平穩(wěn)時間序列是協(xié)整的，從而說明這些變量之間存在長期的均衡關系。本文用Johansen協(xié)整檢驗方法，首先構建向量自回歸模型（VAR），根據(jù)赤池信息準則（Akaike information criterion，AIC）與施瓦茨準則（Schwarz criterion，SC），AIC和SC的值越小，模型擬合效果越好。AIC與SC值在滯后3期的值較小，擬合效果較好；選擇不同檢驗類型進行協(xié)整估計，得到協(xié)整檢驗結果（表3）。從表3可見，各變量之間協(xié)整檢驗的值均在5%的顯著水平，即在95%的置信度下存在一個協(xié)整方程，說明城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化之間存在協(xié)整關系，即城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化之間存在長期的均衡關系，具有長期的一致性。

表3 協(xié)整檢驗結果

注：（1）**表示在5%的水平下顯著；（2）檢驗類型中，C（Constant）代表檢驗模型中含有常數(shù)項，T（Trend）代表檢驗模型中含有趨勢變量，T后的數(shù)字是檢驗模型中的滯后階數(shù)。

Note: (1)** represent significant differences at 5% levels. (2) In test type, C represents the constant in test mode, T represents the trend in test mode, the number behind T represents lag order in the test mode.

3.3 Granger因果關系檢驗

通過初步建立VAR模型已經(jīng)確定城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化之間存在長期均衡關系，下面采用Granger檢驗進一步探明城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的傳導關系。

由表4可見，原假設“UP不是CI的格蘭杰原因”，滯后3期與2期的值為0.032、0.033，均小于0.05，協(xié)整檢驗中AIC的值在滯后3期最小，即擬合效果最好，因此，在5%的顯著水平下，滯后3期，原假設不成立，即UP是CI的格蘭杰原因；同理，原假設“CI不是UP的格蘭杰原因”未被拒絕，說明UP和CI的因果關系是單向的。UP和CUI在滯后4期，10%的顯著水平下，存在格蘭杰因果關系，即UP是CUI的格蘭杰原因。滯后1期，10%的顯著水平下，UP是TPAM的格蘭杰原因。假設STP不是CI的格蘭杰原因，在滯后期2，值為是0.039，在5%顯著水平下，STP是CI的格蘭杰原因，但CI不是STP的格蘭杰原因。STP和CUI、TPAM之間不存在格蘭杰因果關系。滯后3期，10%的顯著水平下，CI是LU的格蘭杰原因。滯后4期，5%的顯著水平下，LU是CUI的格蘭杰原因。滯后2期，10%的顯著水平下，LU是TPAM的格蘭杰原因?？傮w來看，UP和TPAM、LU和TPAM、UP和CI、STP和CI、UP和CUI、LU和CUI之間均存在格蘭杰因果關系，即表明城鎮(zhèn)化會影響耕地利用集約化，耕地利用集約化也會反作用于城鎮(zhèn)化。

注：**、*分別表示在5%、10%的水平下顯著。

Note: **、* represent significant differences at 5%,10% levels.

3.4 脈沖響應函數(shù)

進一步對建立的VAR模型進行檢驗，檢驗結果如圖2。圖2中，橫坐標表示滯后期，縱坐標表示各變量響應的根模的倒數(shù)，圓點為方程的特征根。對于VAR模型而言，所有根模的倒數(shù)小于1，即方程的特征根位于單位圓內(nèi)，則該模型是穩(wěn)定的。因此，通過圖2可以判定所建的VAR模型是穩(wěn)定的，可進一步進行脈沖響應分析。脈沖響應函數(shù)分析方法用來描述一個內(nèi)生變量對由誤差項所帶來沖擊的反應，即在隨機誤差項上施加一個標準大小的沖擊后，對內(nèi)生變量的當期值和未來值所產(chǎn)生的影響程度。

圖3橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)，縱軸表示被解釋變量的變化響應程度。藍線表示脈沖響應函數(shù)，兩側紅線表示正負兩倍標準差偏離帶，即該圖表示給解釋變量一個沖擊后，被解釋變量的變化。從圖3a可以看出，CI對UP的沖擊中前5期為負值，第6期既有正值又有負值，在前期城鎮(zhèn)人口比例的沖擊引起復種指數(shù)的負響應，減小到-0.019，但它上升到大約0后沖擊趨于平穩(wěn)，主要是因為農(nóng)村人口大量向城鎮(zhèn)遷移可能導致撂荒、減少種植面積等，導致復種指數(shù)減小。圖3b顯示了CI對STP的沖擊，復種指數(shù)對二三產(chǎn)業(yè)比例的影響為一次性正面沖擊；二三產(chǎn)業(yè)比例對復種指數(shù)的積極響應，峰值為第4期的0.006，之后，反應減弱?？梢?，二三產(chǎn)業(yè)比例的增加表示著非農(nóng)經(jīng)濟的快速發(fā)展，往往帶來耕地面積的快速減少，在總的播種面積不變的情況下，復種指數(shù)增大。圖3c顯示了CI對LU的沖擊，土地城鎮(zhèn)化對復種指數(shù)沖擊的積極響應，響應峰值為第4期的0.015，之后，反應減弱并趨于0。由此表明，人均建成區(qū)面積的增加使耕地面積減少，在總的播種面積不變的情況下，復種指數(shù)增大。圖3d為CI對CI的沖擊，在最初的沖擊之后，響應峰值為第2期的0.036，之后的8個時期復種指數(shù)的積極作用強度逐漸減弱。這表明，復種指數(shù)的強度不斷增長的勢頭在早期，后期其強度逐漸減緩。

圖3e為CUI對UP的沖擊，在前2個時期，城鎮(zhèn)人口比例對化肥投入強度的沖擊產(chǎn)生負響應，峰值為第2期的-0.101，之后上升到1后逐漸趨于平緩。主要是農(nóng)村人口大量向城市遷移，城鎮(zhèn)人口比例增加，農(nóng)村勞動力減少，勢必通過增加化肥投入來增加農(nóng)作物產(chǎn)量。圖3f為CUI對STP的沖擊，在前2個時期，二、三產(chǎn)業(yè)比例對化肥投入強度的沖擊產(chǎn)生負響應，峰值為第2期的-0.802。第3、4期化肥投入對二、三產(chǎn)業(yè)比例是正向沖擊，之后維持在0.50的平穩(wěn)狀態(tài)。這表明，在前期城鎮(zhèn)人口比例增加使化肥投入強度增加，但是后期由于生產(chǎn)成本上升對農(nóng)戶額外的壓力，所以他們選擇降低化肥的使用。圖3g為CUI對LU的沖擊，在前2個時期，城鎮(zhèn)人口比例對土地城鎮(zhèn)化產(chǎn)生負響應逐漸增強，峰值為第2期的-3.7，之后減弱為3并趨于平穩(wěn)。圖3h為CUI對CUI的沖擊，在最初的沖擊之后，響應峰值為第1期的7.4，之后減小到第2期的5.4，然后上升到第3期的5.8，后7個時期化肥投入強度逐漸減弱。這表明，在早期化肥投入強度先增加后減小，后期其強度逐漸減緩并趨于平穩(wěn)。

圖3i中TPAM對UP為正向沖擊，即城鎮(zhèn)人口比例對農(nóng)業(yè)機械總動力產(chǎn)生積極響應。前4期的沖擊逐漸增強到峰值0.041后趨于平緩，主要是由于城鎮(zhèn)人口比例的增加，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中會通過增加農(nóng)業(yè)機械總動力的投入來替代農(nóng)村勞動力的投入。圖3j中TPAM對STP的沖擊為負向沖擊，二、三產(chǎn)業(yè)比例對農(nóng)業(yè)機械總動力的響應并不明顯，在整個時期內(nèi)僅變化了0.053。隨著二、三產(chǎn)業(yè)比例的增加，農(nóng)業(yè)機械的加工與制造更加完善，同時，部分農(nóng)戶轉變就業(yè)方式，農(nóng)村勞動力數(shù)量相對減少，因此會選擇增加農(nóng)業(yè)機械的投入。圖3k中TPAM對LU的沖擊為負向沖擊，土地城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)機械總動力的沖擊產(chǎn)生負向的響應，人均建成區(qū)面積的增加造成耕地面積的減少，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中通過增加農(nóng)業(yè)機械的投入來增加產(chǎn)量。圖3l為TPAM對TPAM的沖擊，最初的沖擊之后，在第2期達到一個最低峰值0.133，之后，土地城鎮(zhèn)化對自身的積極響應在0.144上趨于平穩(wěn)。這表明，在早期土地城鎮(zhèn)化的響應先減小，后期逐漸減緩并趨于平穩(wěn)。依據(jù)圖3的脈沖響應分析，得出城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的動態(tài)響應關系演化，具體見表5。

表5 城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的動態(tài)響應關系演化

3.5 方差分解

在VAR模型的基礎上，進行預測方差分解，進一步分析不同結構沖擊的重要性。脈沖響應函數(shù)是分析當一個誤差項發(fā)生變化或者模型受到?jīng)_擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響，而方差分解描述的是VAR模型中各變量的沖擊對系統(tǒng)變量動態(tài)變化的相對重要性。由圖4a-d可以看出，首先，城鎮(zhèn)人口比例、二三產(chǎn)業(yè)比例、土地城鎮(zhèn)化的沖擊對復種指數(shù)解釋的水平不同。結果表明，復種指數(shù)預測誤差方差受自身沖擊而影響較大，解釋水平基本保持在86.2%左右，城鎮(zhèn)人口比例緩慢上升到第5期后達到14.4%，二三產(chǎn)業(yè)比例的貢獻率在第7期之后達到10.4%，后期趨于平穩(wěn)。與此同時，土地城鎮(zhèn)化的貢獻率在第9期達到15.6%。其次，城鎮(zhèn)人口比例、二三產(chǎn)業(yè)比例、土地城鎮(zhèn)化對化肥投入沖擊的貢獻率不同（圖4e-h）?；释度霃姸鹊呢暙I率為77.7%，城鎮(zhèn)人口比例持續(xù)上升到第10期后達到12.1%，二三產(chǎn)業(yè)的比例基本保持在1.2%的貢獻不變，土地城鎮(zhèn)化的貢獻率在第4期達到22.3%后趨于平穩(wěn)。此外，城鎮(zhèn)人口比例、二三產(chǎn)業(yè)比例、土地城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)機械總動力沖擊的貢獻率差異較大（圖4i-l）。農(nóng)業(yè)機械總動力對自己的沖擊的貢獻率為78.4%，城鎮(zhèn)人口比例持續(xù)上升到第10期后達到20.3%，二三產(chǎn)業(yè)比例的貢獻率在第7期之后達到2.4%，后期不變。相比較而言，土地城鎮(zhèn)化的貢獻率最大，且呈不斷增加的趨勢，在第10期達到66.3%。總體來看，方差分析和脈沖響應分析的具有一致性。

4 結論與討論

4.1 結 論

本文選擇城鎮(zhèn)人口比例、二三產(chǎn)業(yè)比例及人均建成區(qū)面積分別代表人口城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化及土地城鎮(zhèn)化，選擇復種指數(shù)、化肥投入和農(nóng)業(yè)機械總動力綜合表征耕地利用集約化水平，基于VAR模型分析城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化之間的動態(tài)響應關系，主要得出以下結論：

1）復種指數(shù)對城鎮(zhèn)人口比例沖擊的響應有正向和負向，對二三產(chǎn)業(yè)比例和土地城鎮(zhèn)化產(chǎn)生負向響應并呈先增加后減少的趨勢。復種指數(shù)預測誤差方差解釋自己的沖擊的貢獻率高達86.2%，但對城鎮(zhèn)人口比例、二三產(chǎn)業(yè)比例和土地城鎮(zhèn)化的貢獻均相對較小，分別為14.4%、10.4%、15.6%。

2）化肥投入對城鎮(zhèn)人口比例的沖擊產(chǎn)生正向的響應，且在前期積極回應，后期趨于平穩(wěn)；對二三產(chǎn)業(yè)比例有正向和負向響應，反應強度先增加后減少；對土地城鎮(zhèn)化產(chǎn)生先增加后趨于平穩(wěn)的響應?；释度氲姆讲罘纸饨忉屃?0年期間自己的沖擊的貢獻達77.7%，城鎮(zhèn)人口比例的貢獻度為12.1%，土地城鎮(zhèn)化的貢獻率相對較大，并在第4期達到22.3%，對二三產(chǎn)業(yè)比例沖擊的解釋水平最低，為1.2%。

3）農(nóng)業(yè)機械總動力對城鎮(zhèn)人口比例的沖擊呈現(xiàn)先增加后趨于平穩(wěn)的正向響應，但對二三產(chǎn)業(yè)比例和土地城鎮(zhèn)化的響應是相反的，其中，二三產(chǎn)業(yè)比例對農(nóng)業(yè)機械總動力的負向沖擊是呈逐漸增加趨勢的，而土地城鎮(zhèn)化的沖擊是先快速增加后緩慢增加的。農(nóng)業(yè)機械總動力對自己的沖擊的貢獻率為78.4%，土地城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)機械總動力的沖擊的貢獻率高達65.1%，城鎮(zhèn)人口比例的貢獻率持續(xù)上升到第10期后達到20.3%，而二三產(chǎn)業(yè)比例的貢獻率為2.4%。土地城鎮(zhèn)化對耕地利用集約化的影響更為顯著，貢獻率達66.3%。

4）綜合來看，城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化之間呈現(xiàn)短期內(nèi)正向和負向的動態(tài)響應，長期趨于均衡的趨勢。耕地利用集約化與城鎮(zhèn)化之間相互作用的影響程度存在明顯差異，城鎮(zhèn)化水平的提高對耕地利用集約化有較大正向推動作用，但耕地利用集約化對城鎮(zhèn)化影響程度相對較低。

4.2 討 論

本文探索性的分析了區(qū)域城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化之間的動態(tài)響應關系，對推動耕地利用集約化動態(tài)過程與效應的研究具有一定的價值。但在二者關系內(nèi)涵的理解以及實證結果分析的深化等方面還存在一定的不足，尤其是在新型城鎮(zhèn)化、“五化同步”、耕地保護、土地整治等諸多國家戰(zhàn)略實施下，有待通過進一步的研究繼續(xù)完善。在考察已有相關研究成果的基礎上，本文認為未來可能需重點回答下列科學問題：1）解析新型城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化背景下耕地利用集約化對城鎮(zhèn)化的響應機制。耕地利用集約化與城鎮(zhèn)化之間存在復雜的耦合關系，如何從影響城鎮(zhèn)化的眾多機制中把二者的相互影響分離出來，進一步深入研究城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化耦合響應，是未來研究的核心問題。2）揭示耕地利用的集約化與城鎮(zhèn)化的響應過程對人地關系地域系統(tǒng)的反饋機制。在深入研究城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化耦合響應的基礎上，如何評價二者對人地關系地域系統(tǒng)產(chǎn)生的影響，如何定量評估不同環(huán)境條件和空間尺度的耕地利用集約化與城鎮(zhèn)化協(xié)同發(fā)展的可持續(xù)性，實現(xiàn)耕地利用的可持續(xù)集約化和綠色城鎮(zhèn)化，亟需重點關注。3）由于土地城鎮(zhèn)化對耕地利用集約化的影響更為顯著，城鎮(zhèn)化進程中應盡量減少土地城鎮(zhèn)化，避免其造成耕地的過度流失，否則即使耕地利用集約化程度再高，也無法彌補因耕地流失造成的糧食安全的缺口，對糧食安全、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化及新型城鎮(zhèn)化的實現(xiàn)產(chǎn)生不利的影響。因此，有待選取適宜尺度、典型區(qū)域，構建城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化研究體系，進一步探索二者之間演化的過程、格局、效應和趨勢，提出促進新型城鎮(zhèn)化與耕地利用可持續(xù)集約化協(xié)同發(fā)展的典型模式和特色路徑。

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Dynamic response relationship between urbanization and cultivated land use intensification in Anhui province

Wu Hong1, Zhang Xiaoling2

(1.241002,; 2.100035,)

Land use issue under the background of new-type urbanization has attracted serious attention in the land management discipline. The research is focusing on analyzing the dynamic relationship between the urbanization and the intensification use of cultivated land and promoting the coordinated development of new-type urbanization and agricultural modernization. Firstly, the research established a theoretic framework of dynamic response relationship between urbanization and cultivated land use intensification based on Anhui Province, which is a traditional agriculture area. The research built up a vector autoregression (VAR) model with the data from 1998 to 2014 in terms of social economic development and land use. And the co-integration relationship between urbanization and cultivated land use intensification is verified by taking impulse response analysis and variance decomposition analysis, and finally the dynamic response relationship of urbanization and intensification of cultivated land use is elaborated. The results show that: First, the multiple cropping index has significant response to the impact of urban population proportion, in both positive and negative aspects, and the contribution rate is 14.4%. It has negative response to the secondary and tertiary industry proportion and the transformation of agricultural land to non-agricultural land, and the response effect has a volatility change in time series that increases in the early stage and declines later. The contribution rate is 10.4% and 15.6% accordingly. Second, the intensity of chemical fertilizer use has a positive response to the impact of urban population proportion and a contribution rate of 12.1%. However, the intensity of chemical fertilizer use has both positive and negative response to the secondary and tertiary industry proportion, and the intensity rises and then decreases and the construal level is 1.2%. Regarding the transformation of agricultural land to non-agricultural land, the response is negative and the response is going up in the early stage and then keeps stable and the contribution rate is 22.3%. Third, the total power of agricultural machinery shows a positive response to urban population proportion with a trend of increasing first and remaining stable later on. The contribution rate is 20.3%. However, the construal level is 2.4% with a negative response to the secondary and tertiary industry proportion. It has a negative impact on the transformation of agricultural land to non-agricultural land and the contribution rate is 66.3%. In general, the level of urbanization and the intensive use of cultivated land have very obvious inter-influence for each other. The outcome of this research shows the improvement of urbanization level actively promotes the intensive use of cultivated land to some extent. However, the inter-influence between them is not a simple linear relation, if the urbanization process was too fast; it would go against the concept of sustainable intensive use of cultivated land, and even lead to the extensive use of cultivated land. The outcome of the research shows that the intensive use of cultivated land has an impact on urbanization, whereas, the impact is relatively low, which indicates that the improvement of intensive use of cultivated land can facilitate the urbanization development to some extent.

land use; consolidation; models; urbanization; cultivated land use intensification; vector autoregression model; impulse response function

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.12.034

F301.21

A

1002-6819(2017)-12-0262-08

2016-12-16

2017-05-21

國土資源部公益性行業(yè)科研專項“新型城鎮(zhèn)化的區(qū)域國土空間利用質(zhì)量提升技術”（201411014）

吳 紅，女，副教授，主要從事經(jīng)濟地理與新型城鎮(zhèn)化研究，蕪湖 安徽機電職業(yè)技術學院，241002。Email：ahjdwuh@126.com.

吳 紅，張曉玲.安徽省城鎮(zhèn)化與耕地利用集約化的動態(tài)響應關系[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2017，33(12)：262－269. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.12.034 http://www.tcsae.org

Wu Hong, Zhang Xiaoling. Dynamic response relationship between urbanization and cultivated land use intensification in Anhui province[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(12): 262－269. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.12.034 http://www.tcsae.org