馬 聰，劉黎明，袁承程，任國平,3

（1.中國農業(yè)大學資源與環(huán)境學院，北京 100193；2.中國土地勘測規(guī)劃院，北京 100035；3. 湖南城市學院城市管理學院，湖南 益陽 413000）

20世紀80年代以來，伴隨著中國進入快速城鎮(zhèn)化階段以及土地流轉政策的實施，中國農村勞動力開始向第二、三產業(yè)轉移，農戶生計發(fā)生了巨大變化，不再以傳統(tǒng)農業(yè)作為單一生計，而是開始向著非農化、兼業(yè)化、農業(yè)專業(yè)化方向發(fā)展，農戶生計策略出現(xiàn)分化。農戶作為農村最基本的經濟活動主體和決策單元[1]，也是耕地經營的主體，其生計策略改變與耕地利用有著緊密的關系，而耕地資源的集約利用不僅關系生態(tài)環(huán)境和諧和耕地資源的合理高效利用，更與國家的糧食安全和社會穩(wěn)定密切相關[2]。因此，研究城鎮(zhèn)化背景下不同生計策略類型農戶的耕地利用現(xiàn)狀及其影響因素對改善農戶生產行為，提高耕地資源利用效率以及促進經濟社會可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

上海市青浦區(qū)作為中國快速城鎮(zhèn)化地區(qū)之一，是上海市西部比較典型的城郊農業(yè)區(qū)，由于土地流轉和農業(yè)勞動力轉移，其農戶生計策略分化為多種形態(tài)，由此引發(fā)耕地利用集約度的變化。基于此，本文以上海市青浦區(qū)為例，首先測算了不同生計策略類型農戶的勞動集約度、資本集約度以及耕地利用集約度并分析彼此的差異，然后考慮數(shù)據可能存在的層次結構，采用多水平模型中的兩水平方差成分模型[23]對耕地利用集約度的影響因素進行定量模擬，為實現(xiàn)快速城鎮(zhèn)化地區(qū)農戶生計轉型和農業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供參考借鑒。

1 研究區(qū)概況

青浦區(qū)地處上海市西部，太湖下游，黃浦江上游，全區(qū)土地總面積為669.77 km2，占上海市總面積的1/10，地形東西兩翼寬闊，中心區(qū)域狹長。境內地勢平坦，為平原感潮水網地區(qū)，海拔高度在2.8—3.5 m之間。青浦區(qū)共3個街道，8個鎮(zhèn)，轄184個行政村。據統(tǒng)計，2016年末全區(qū)戶籍人口47.8×104人，其中非農人口35.0×104人，占全區(qū)總人口數(shù)的73.22%。2016年青浦區(qū)全年實現(xiàn)地區(qū)生產總值939.7×108元，其中完成農業(yè)總產值21.1×108元，實現(xiàn)糧食總產量7.3×104t，糧食播種面積15.0×104畝，其中水稻種植面積11.7×104畝。

2 研究方法與數(shù)據來源

2.1 研究方法

2.1.1 農戶生計策略類型劃分 依據英國國際發(fā)展署DFID（Department For International Development）提出的可持續(xù)生計框架，生計策略是指人們?yōu)榱藢崿F(xiàn)自身的生計目標而制定的活動和選擇的范圍以及組合方式[24]。從已有研究來看，根據研究區(qū)域、時期以及目的等不同，農戶生計策略類型劃分的標準各不相同，參考已有研究成果[25-27]， 本文根據農戶的謀生方式、經濟收入來源結構將農戶劃分為農業(yè)型、農業(yè)兼業(yè)型、非農兼業(yè)型和非農型4種類型。在青浦區(qū)農戶實地調查中發(fā)現(xiàn)，該區(qū)自2006年起大力推行土地流轉政策，促進了農戶規(guī)?；洜I模式的演進，該類農戶土地面積多在20 hm2以上，需長期雇傭勞動力，將其生計策略定義為專業(yè)農業(yè)型；其他農業(yè)型農戶則主要依靠家庭內部勞動力從事農業(yè)生產，土地面積一般在10 hm2以下，將其生計策略定義為傳統(tǒng)農業(yè)型。綜上所述，本文將樣本區(qū)農戶生計策略類型劃分為傳統(tǒng)農業(yè)型、專業(yè)農業(yè)型、農業(yè)兼業(yè)型、非農兼業(yè)型和非農型5種（表1）。

表1 農戶生計策略類型劃分標準Tab.1 Classi fi cation standards for rural household livelihood strategy types

2.1.2 耕地利用集約度的涵義及測算方法 耕地利用集約度是指單位時間單位耕地面積上非耕地投入的數(shù)量[28]，包括勞動力和資本的投入量，又可分為勞動集約度和資本集約度[13]。耕地利用集約度的測度方法有實物形態(tài)測度法和價值形態(tài)測度法[28]。為了便于量綱統(tǒng)一和對比分析，本文采用價值形態(tài)測度方法，時間跨度

式（1）中，I為耕地利用集約度，單位為元/hm2；A、K分別為勞動力投入總金額和資本投入總金額，單位為元；S為農戶耕地面積，單位為hm2。其中，勞動集約度是通過農戶實地調研以及在當?shù)貏趧帐袌稣{查獲取的農戶當年勞動力雇傭人數(shù)、勞動工時以及雇傭工資計算得到；資本集約度為種子、化肥、農藥、農業(yè)機械等的平均投入金額，各項生產資料的當年投入量和單價由農戶調查獲得。

2.1.3 耕地利用集約度影響因素指標體系構建 參照已有研究[3,13,16,18]，構建農戶個體和生計策略類型兩水平的耕地利用集約度影響因素指標體系（表2），農戶個體水平主要從人口、經濟、資源、區(qū)位等自身稟賦條件選取相關因素，第二水平以是否兼業(yè)將農戶生計策略分為兼業(yè)和非兼業(yè)兩種類型。

汽車某時刻的行駛狀態(tài)，經過一系列的汽車動力學仿真，首先得到路段的各加速度在坐標軸上的投影變化圖以及x軸、y軸和z軸加速度合成圖，即模m方向的加速度圖，如圖6所示。

2.1.4 兩水平方差成分模型構建 多水平模型是一門集方差成分分析和多元回歸分析為一體的多元統(tǒng)計分析新技術。兩水平方差成分模型是多水平模型的一種，其基本形式為：

式（2）—式（3）中，i= 1, 2, 3,…,nj，表示水平一單位；j= 1, 2, 3,…,J表示水平二單位。β1是自變量x的固定效應；與普通線性回歸模型不同的是，β0j在方差成分模型中是隨機變量，γ00是其固定效應。eij和u0j分別為水平一和水平二的隨機誤差項，又稱殘差項，通常假定為2016年一年，公式如下：

表2 耕地利用集約度影響因素指標體系Tab.2 Index system of factors affecting cultivated land use intensity

進行兩水平方差成分分析之前，首先要擬合零模型，其目的是檢驗數(shù)據是否具有層次結構，是否有引入第二水平自變量進行多水平分析的必要，其模型形式如下：

第一水平：yij=β0j+eij

第二水平：β0j=γ00+u0j

通過零模型運行結果可以計算得出組內相關系數(shù)ρ（Intra-Class Correlation，簡稱ICC）：

該系數(shù)反映了水平一單位在水平二單位中的聚集性或相似性，同時測量出因變量的總方差變異中水平二單位之間的方差所占的比例[19]。

2.2 數(shù)據來源

2016年4月和8月，根據采樣點具有代表性的原則，選取上海市青浦區(qū)4個鎮(zhèn)（金澤鎮(zhèn)、練塘鎮(zhèn)、白鶴鎮(zhèn)和重固鎮(zhèn)）12個村為樣本區(qū)，開展了兩次農戶實地調研。在調查中采用分層抽樣法和參與式農村評估法，與農戶進行面對面訪談，共發(fā)放372份問卷。問卷內容主要包括農戶家庭基本情況（家庭成員文化水平、年齡和就業(yè)情況）、現(xiàn)有土地資產及其利用情況（面積、作物、資本和勞動力投入）、家庭收入結構、農業(yè)生產工具數(shù)量等?；厥沼行柧?67份。此外，為了解區(qū)域土地利用總體情況，向青浦區(qū)農業(yè)技術中心相關工作人員進行了深度訪談。

3 結果分析

3.1 不同生計策略類型農戶耕地利用集約度比較

根據式（1）計算得到農戶耕地利用集約度，對同一生計策略類型農戶取均值作為該類型耕地利用集約度的代表數(shù)值。結果顯示，農戶生計策略類型不同，其勞動集約度、資本集約度以及耕地利用集約度等方面也存在一定的差異（圖1），耕地利用集約度大小順序為專業(yè)農業(yè)型（10432.08元/hm2）、傳統(tǒng)農業(yè)型（8450.49元/hm2）、農業(yè)兼業(yè)型（8063.14元/hm2）、非農兼業(yè)型（6872.03元/hm2），勞動集約度和資本集約度排序與之基本一致。

圖1 不同生計策略類型農戶耕地利用集約度比較Fig.1 Cultivated land use intensity of different types of rural household livelihood strategies

3.1.1 勞動集約度 不同生計策略類型農戶勞動集約度大小順序依次為專業(yè)農業(yè)型（1817.11元/hm2）、傳統(tǒng)農業(yè)型（1138.24元/hm2）、農業(yè)兼業(yè)型（606.95元/hm2）、非農兼業(yè)型（454.21元/hm2）。主要原因是專業(yè)農業(yè)型農戶耕地規(guī)模較大，一般常年雇傭年輕勞動力，且農忙時視情況可能還需要請一些臨時工，因此勞動力花費金額較大；傳統(tǒng)農業(yè)型和農業(yè)兼業(yè)型農戶平時主要依靠家庭內部成員進行農業(yè)生產，只有在7、8月份農忙時雇傭臨時工，傳統(tǒng)農業(yè)型農戶受年齡、人口數(shù)量的限制，雇傭的勞動力人數(shù)比農業(yè)兼業(yè)型農戶多；非農兼業(yè)型農戶耕地面積較小，家庭成員基本可以滿足勞動力的需要，只在農忙時雇傭少量勞動力。

3.1.2 資本集約度 不同生計策略類型農戶資本集約度大小順序依次為專業(yè)農業(yè)型（8614.97元/hm2）、農業(yè)兼業(yè)型（7456.19元/hm2）、傳統(tǒng)農業(yè)型（7312.25元/hm2）、非農兼業(yè)型（6417.82元/hm2）。主要原因是由圖2可以看出，專業(yè)農業(yè)型農戶在化肥、種子、農藥等方面投入最低，而在農業(yè)機械方面投入最高，這是因為青浦區(qū)農業(yè)技術中心的相關人員會對規(guī)模化經營農戶進行農業(yè)培訓或技術指導，使其耕作更科學，以合理的投入獲取最大的產量，利用更多先進的農業(yè)機械（如滴灌設備、打藥機等）實現(xiàn)農業(yè)現(xiàn)代化經營模式；傳統(tǒng)農業(yè)型、農業(yè)兼業(yè)型農戶和非農兼業(yè)型受農業(yè)技術水平的限制，認為投入越多，產出越多，因此在化肥、種子和農藥投入方面花費較多；農業(yè)機械投入方面，除去專業(yè)農業(yè)型，農業(yè)兼業(yè)型次之，因為兼業(yè)型的生計策略使得農業(yè)勞動力不充足，因此可借助農業(yè)機械，再次為傳統(tǒng)農業(yè)型，因為該類型農戶受傳統(tǒng)觀念的影響，農業(yè)機械使用量不大，非農兼業(yè)型最低，因為耕地面積小，不適宜大型機械的操作，故該項投入花費最少。

圖2 不同生計策略類型農戶資本集約度比較Fig.2 Capital intensity of different types of rural household livelihood strategies

3.2 模型回歸結果分析

本文將農戶個體作為第一水平，生計策略類型作為第二水平，耕地利用集約度作為因變量，12個影響因素指標作為自變量在SPSS 21.0中擬合兩水平方差成分模型，回歸結果見表3。

3.2.1 擬合零模型 模型結果顯示，代表生計策略類型間差異的常數(shù)項估計值（）為1317.887，代表農戶個體間差異的常數(shù)項估計值（）為4101.616， P值均小于0.001，具有統(tǒng)計學意義，說明不同生計策略類型農戶的耕地利用集約度存在差異性，屬于同一類型的具有相似性。根據式（4）計算得到組內相關系數(shù)ρ為0.2432，表明耕地利用集約度的總變異中有24.32%的變異是由生計策略類型不同引起的。因此，對農戶耕地利用集約度影響因素運用多水平模型分析是必要的。

表3 耕地利用集約度影響因素兩水平方差成分模型回歸結果Fig.3 Regression results of two level variance component model of factors affecting cultivated land use intensity

3.2.2 引入第一水平自變量擬合模型A通過相關性分析和共線性檢驗進行自變量篩選，剔除“戶主年齡”。將第一水平其余10個自變量作為固定效應納入模型中。

模型A顯示，農戶耕地利用集約度影響因素有農業(yè)收入比重、農業(yè)補貼、耕地面積、地塊平均離家距離、農戶離集鎮(zhèn)距離等，均對耕地利用集約度起正向促進作用。農業(yè)收入比重越高（如農業(yè)專業(yè)型、傳統(tǒng)農業(yè)型和農業(yè)兼業(yè)型等農戶），說明農業(yè)收入在家庭總收入中的地位越重要，越能夠促進農戶繼續(xù)加大對耕地的投入來提高利用集約度，以獲取更大的經濟效益來維持生計。

農戶獲取的農業(yè)補貼越多，在一定程度上會提高其從事農業(yè)生產的積極性，激勵農戶集約利用耕地資源。青浦區(qū)農業(yè)補貼主要包括水稻種植補貼、水稻農資綜合補貼、農作物良種補貼、農機具購置補貼、農作物秸稈機械化還田補貼、綠肥種植補貼、冬前深翻補貼、水稻病蟲害防治藥劑補貼、麥子赤霉病防治補貼、專用配方肥補貼、規(guī)模經營補貼等。專業(yè)農業(yè)型農戶獲取的農業(yè)補貼種類較多，一般包括上述所有補貼項目，其中，農機具購置補貼與規(guī)模經營補貼比重較高，該類農戶從事農業(yè)規(guī)?；a，農業(yè)收入是其最主要的收入來源，農業(yè)補貼越多，越能激勵農戶的生產積極性，單位耕地面積上投入越大；傳統(tǒng)農業(yè)型和農業(yè)兼業(yè)型農戶耕地利用集約度次之，其農業(yè)補貼主要包括種植水稻、綠肥、小麥獲取的農藥、化肥、良種補貼以及冬前深翻等補貼項目；非農兼業(yè)型農戶耕地面積較小，不適宜機械化作業(yè)，主要種植蔬菜，種植糧食的戶數(shù)較少，因此獲取的農業(yè)補貼總額相對不多，耕地利用集約度最低。

耕地面積越大，如專業(yè)農業(yè)型農戶，除去必要的勞動力投入以外，需要更多的省工性投入（如插秧機、收割機、打藥機等農業(yè)機械）以實現(xiàn)農業(yè)現(xiàn)代化生產，因此對耕地的投入較大； 地塊離家越遠，運輸成本越大，意味著需要投入更多的人力和物力，單位耕地面積上投入增大。

農戶離集鎮(zhèn)越遠，獲取的非農務工機會減少，表明家庭傾向農業(yè)方向發(fā)展，如專業(yè)農業(yè)型和傳統(tǒng)農業(yè)型農戶，平均離集鎮(zhèn)距離分別為16.709 km、19.543 km，耕地利用集約度較高，而農業(yè)兼業(yè)型和非農兼業(yè)型農戶傾向兼業(yè)化方向發(fā)展，平均離集鎮(zhèn)距離分別為12.914 km、10.640 km，兩者耕地利用集約度比前兩者低。

其他5項因素對耕地利用集約度影響不顯著，原因可能是戶主文化水平高低并不能完全決定耕地利用集約度的大小，非農兼業(yè)型農戶戶主文化水平在4種生計策略類型中較高，但其主要依賴非農收入維持生計，耕地面積較少，不適宜大型農業(yè)機械作業(yè)，因此單位耕地面積資本投入不高，主要依靠家庭內部勞動力，因此雇傭勞動力成本低，可以看出，非農兼業(yè)型農戶的耕地利用比較粗放；上海市經濟發(fā)達，農戶收入水平較高，在農忙時有足夠的積蓄用來雇傭勞動力和租用農業(yè)機械，因此家庭務農人口數(shù)量和農業(yè)生產工具數(shù)量的多少并不會影響單位耕地面積上勞動力和資本的投入；年總收入包括了農業(yè)收入和非農收入，由于不同生計策略類型農戶的家庭發(fā)展重心不同，總收入的高低不能表明在耕地上的投入多寡；土壤質量與耕地利用集約度成反比，質量越差，投入越多，問卷中農戶對土壤質量的打分多在3—5分之間，表明土壤條件良好，對農業(yè)生產沒有顯著的影響。

3.2.3 引入第二水平自變量擬合模型B 模型B顯示，農戶耕地利用集約度不僅受農戶個體水平的影響，而且與生計策略類型水平的因素有關：自變量“是否兼業(yè)”的回歸系數(shù)符號為負，表明兼業(yè)型農戶的耕地利用集約度比非兼業(yè)型農戶的低。這與事實相符，非兼業(yè)型農戶以農業(yè)收入為主，因此需要加大耕地投入以獲取經濟利益維持生計；而兼業(yè)型農戶有非農收入作為補充，因此對耕地的利用相對粗放。

3.3 模型效果評價

三個模型的擬合信息顯示，-2受約束的對數(shù)似然值、AIC、AICC、CAIC、BIC等各項信息準則隨著新自變量的加入而降低，說明變量的納入是合理的，有助于模型解釋更多的結局變量中的變異[20]。

表3中，在零模型基礎上引入第一水平自變量擬合模型A，結果顯示：和分別由4101.616和1317.887下降為1883.742和589.603，說明第一水平自變量能解釋水平一變異的54.073%（1 - 1883.742/4101.616 = 0.54073）和水平二變異的55.261%。

由表3還可知，水平一和水平二的方差在模型B中仍有統(tǒng)計學意義，說明在今后的研究中還需考慮增加其他的自變量來解釋耕地利用集約度的變異。

4 結論與討論

4.1 結論

本文以上海市青浦區(qū)為例，采用價值形態(tài)測度方法對農戶耕地利用集約度（包括勞動集約度和資本集約度）進行了核算，運用兩水平方差成分模型對農戶耕地利用集約度影響因素進行了分析，并評價了模型擬合效果，主要研究結論如下：

（1）不同生計策略類型農戶耕地利用集約度大小順序為專業(yè)農業(yè)型、傳統(tǒng)農業(yè)型、農業(yè)兼業(yè)型、非農兼業(yè)型，勞動集約度和資本集約度排序與之基本一致。

（2）兩水平方差成分模型結果顯示：不同生計策略類型農戶的耕地利用集約度存在差異性，屬于同一類型的具有相似性，耕地利用集約度的總變異中有24.32%的變異是由生計策略類型不同引起的；農業(yè)收入比重、農業(yè)補貼、耕地面積、地塊平均離家距離、農戶離集鎮(zhèn)距離等第一水平變量、是否兼業(yè)等第二水平變量是影響農戶耕地利用集約度的顯著因素，第一水平自變量均對耕地利用集約度起正向促進作用，第二水平自變量回歸系數(shù)符號為負，表明兼業(yè)型農戶耕地利用集約度比非兼業(yè)型農戶低。由此得出耕地利用集約度不僅與農戶自身稟賦有關，而且也受到生計類型的影響。

（3）模型擬合效果評價表明，兩水平方差成分模型適合數(shù)據結構存在層次性的問題分析，為耕地利用集約度影響因素的研究提供了一種不同于傳統(tǒng)多元線性回歸模型的新思路。

4.2 政策啟示

（1）繼續(xù)大力推行農業(yè)補貼政策，促進耕地資源集約化利用。青浦區(qū)推行的農業(yè)補貼政策不僅提高了農戶從事農業(yè)生產的積極性，防止了土地拋荒現(xiàn)象的發(fā)生，而且促進了耕地資源的集約利用，尤其是農業(yè)專業(yè)型農戶，該類農戶伴隨農業(yè)補貼政策的實施而產生，形成了規(guī)?；洜I模式，耕地利用集約化程度高。因此，繼續(xù)加強對農業(yè)生產的物質和資本支持是促進耕地資源集約化利用的必要手段。

（2）加強農民農業(yè)技術指導，科學投入耕地資源。由上述結論得出耕地利用集約度與農戶自身條件有關，而耕地集約利用需要技術支持，因此提高農戶的農業(yè)技術水平尤為重要，特別需要注重對傳統(tǒng)農業(yè)型和農業(yè)兼業(yè)型農戶的農業(yè)技術支持，例如開展專業(yè)培訓會或到實地進行技術指導，引導農戶對耕地資源進行科學投入和管理，減少對環(huán)境的污染，采用更多省工性投入以獲取更大的經濟效益，提高農業(yè)收入比重，促進農戶集約利用耕地的良性循環(huán)，同時保障生計安全。

（3）引導耕地資源合理分配，防止耕地粗放利用與拋荒。上述結論中表明耕地利用集約度不僅與農戶自身條件有關，更與其生計類型有關，耕地資源在不同生計策略類型農戶間的合理分配至關重要：對于非農兼業(yè)型農戶，戶主文化水平較高，應當采取鼓勵政策使其向非農化方向發(fā)展，轉出多余耕地給農業(yè)型農戶；農業(yè)兼業(yè)型農戶以農業(yè)收入作為家庭主要經濟來源，并且家庭整體勞動能力高，因此可引導該類型農戶轉入更多的耕地，擴大種植規(guī)模，向農業(yè)專業(yè)化方向發(fā)展。由此一來，可以促進耕地資源合理分配，提高耕地利用效率，實現(xiàn)農戶生計轉型和農業(yè)可持續(xù)發(fā)展，保障區(qū)域糧食安全和社會穩(wěn)定。

（

）：

［1]郝文淵， 楊東升， 張杰， 等. 農牧民可持續(xù)生計資本與生計策略關系研究——以西藏林芝地區(qū)為例［J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，2014，28（10）：37 - 41.

［2]王帥， 曲長祥， 馮翔迪. 黑龍江省耕地集約利用的區(qū)域差異及影響因素分析［J]. 東北農業(yè)大學學報， 2012，43（5）：142 -147.

［3]吳郁玲， 顧湘， 周勇. 農戶視角下湖北省耕地集約利用影響因素分析［J]. 中國土地科學， 2012，26（2）：50 - 55.

［4]Herzog F, Steiner B, Bailey D, et al. Assessing the intensity of temperate European agriculture at the landscape scale ［J]. European Journal of Agronomy, 2006，24（2）：165 - 181.

［5]Hao Haiguang, Li Xiubin, Tan Minghong, et al. Agricultural land use intensity and its determinants: A case study in Taibus Banner,Inner Mongolia, China［J]. Frontiers of Earth Science, 2015， 9（2）：308 - 318.

［6]石紅彥. 生態(tài)脆弱區(qū)耕地利用集約度評價——以陜西省米脂縣為例［J]. 中國人口· 資源與環(huán)境， 2014，24（S2）：230 - 233.

［7]Xie Hualin, He Yafen, Zou Jinlang, et al. Spatio-temporal difference analysis of cultivated land use intensity based on emergy in the Poyang Lake Eco-economic Zone of China［J]. Journal of Geographical Sciences， 2016， 26（10）：1412 - 1430.

［8]van der Sluis T, Pedroli B, Kristensen S B P, et al. Changing land use intensity in Europe-Recent processes in selected case studies ［J].Land Use Policy, 2016， 57：777 - 785.

［9]張琳， 張鳳榮， 呂貽忠， 等. 耕地利用集約度的變化規(guī)律研究［J]. 中國農業(yè)科學， 2008，41（12）：4127 - 4133.

［10]李兆亮， 楊子生， 鄒金浪. 我國耕地利用集約度空間差異及影響因素研究［J]. 農業(yè)現(xiàn)代化研究， 2014，35（1）：88 - 92.

［11]Liu Guangsheng, Wang Hongmei, Cheng Yingxuan, et al. The impact of rural out-migration on arable land use intensity: Evidence from mountain areas in Guangdong, China［J]. Land Use Policy, 2016， （59）：569 - 579.

［12]Khanal A R, Mishra A K, Bhattarai M. Assessing the impact of weather risk on land use intensity: A nonstationary and dynamic panel modeling approach［J]. Land Economics， 2017， 93（1）：40 - 58.

［13]王秀圓， 閻建忠. 山區(qū)農戶耕地利用集約度及其影響因素——以重慶市12個典型村為例［J]. 地理研究， 2015，34（5）：895 -908.

［14]王建慶， 馮秀麗， 李加林， 等. 浙江省耕地利用集約度時空變化及其影響因素［J]. 水土保持通報， 2014，34（6）： 270 - 276.

［15]李芹， 陳海， 王國義. 耕地集約度時空分異規(guī)律及其影響因素研究［J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2012，22（S2）：195 - 197.

［16]趙京， 楊鋼橋. 耕地利用集約度變化影響因素典型相關分析［J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2010，20（10）：103 - 108.

［17]宋利利， 秦明周， 陳瑜琦， 等. 基于縣級面板數(shù)據的河南省耕地利用集約度區(qū)域差異及其影響因素［J]. 水土保持研究，2016，23（4）：239 - 244.

［18]花曉波， 閻建忠， 王琦， 等. 大渡河上游河谷與半山區(qū)耕地利用集約度及影響因素的對比分析［J]. 農業(yè)工程學報， 2013，29（20）：234 - 244.

［19]楊珉. 多元分析的發(fā)展——多水平模型簡介［J]. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計， 1994，11（5）：32 - 35.

［20]張文彤. SPSS統(tǒng)計分析高級教程［M]. 北京： 高等教育出版社， 2013：61 - 64.

［21]楊維鴿， 陳海， 楊明楠， 等. 基于多層次模型的農戶土地利用決策影響因素分析——以陜西省米脂縣高西溝村為例［J]. 自然資源學報， 2010，25（4）：646 - 656.

［22]Lopez-Carr D, Davis J, Jankowska M M, et al. Space versus place in complex human-natural systems: Spatial and multi-level models of tropical land use and cover change （LUCC） in Guatemala ［J]. Ecological Modelling， 2012， 229（SI）：64 - 75.

［23]李曉松， 倪宗瓚. 兩水平方差成分模型與線性回歸模型關系的探討［J]. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計， 1999，16（1）：15 - 17.

［24]DFID. Sustainable Livelihoods Guidance Sheets［R]. Department for International Development， 1999.

［25]吳瑩瑩. 農戶生計多樣化和土地利用變化［D]. 重慶：西南大學， 2009.

［26]徐定德， 張繼飛， 劉邵權， 等. 西南典型山區(qū)農戶生計資本與生計策略關系研究［J]. 西南大學學報（自然科學版）， 2015，37（9）：118 - 126.

［27]趙文娟， 楊世龍， 王瀟. 基于Logistic回歸模型的生計資本與生計策略研究——以云南新平縣干熱河谷傣族地區(qū)為例［J]. 資源科學， 2016，38（1）：136 - 143.

［28]李秀彬， 朱會義， 談明洪， 等. 土地利用集約度的測度方法［J]. 地理科學進展， 2008，27（6）：12 - 17.