唐洪松， 李倩娜， 李益彬

(內江師范學院 經濟與管理學院， 四川 內江 641100)

0 引言

耕地資源是糧食生產最重要的生產要素之一，國家在保障糧食安全的實踐過程中，尤為注重耕地資源的規(guī)劃和保護[1].近年，我國持續(xù)嚴格執(zhí)行18億畝耕地紅線的耕地保護政策，有效保障了糧食的穩(wěn)定生產和有效供給，然而隨著耕地流轉和農村勞動力轉移的深化，耕地“非糧化”現(xiàn)象呈現(xiàn)出逐步擴大的趨勢[2-3]，越是經濟發(fā)達的地區(qū)和糧食主產區(qū)，耕地“非糧化”傾向越明顯，且呈加快之勢[4]，在空間上呈現(xiàn)自東向西遞增的梯級分布態(tài)勢[5].耕地“非糧化”是指土地經營者將耕地用于非糧食種植的農業(yè)生產行為[6]，雖然促進了產業(yè)融合發(fā)展，增加了農民收入，推動了鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施[7]，但給國家糧食安全構成了嚴重威脅[8-9]，引起了中央政府的高度重視.繼2014年國務院發(fā)布《關于建立健全糧食安全省長責任制的若干意見》中提出“在耕地流轉過程中，要避免非糧化”的要求后，2020年國務院出臺了《關于防止耕地“非糧化”穩(wěn)定糧食生產的意見(國辦發(fā)〔2020〕44號)》，文件明確提出：“認真落實黨中央、國務院決策部署，采取有力舉措防止耕地‘非糧化’，切實穩(wěn)定糧食生產，牢牢守住國家糧食安全的生命線”的重要指示.

四川省是我國西部地區(qū)唯一的糧食主產區(qū)，承擔著糧食生產及流通的重要任務.2017年國務院《關于建立糧食生產功能區(qū)和重要農產品生產保護區(qū)的指導意見》下達四川省劃定糧食生產功能區(qū)5920萬畝的任務，占全國總任務的6.58%，凸顯出四川省糧食生產在全國的重要地位.但近年四川省糧食播種面積下降趨勢顯著，2019年糧食播種面積(627.93萬公頃)較2010年、2000年分別下降8.42萬公頃、57.47萬公頃，糧食播種面積比重較2010年、2000年分別下降7.66%、21.50%，具有明顯的耕地“非糧化”趨勢，保障糧食穩(wěn)定生產和有效供給，防止耕地“非糧化”迫在眉睫.因此，及時把握四川省耕地“非糧化”的演化特征，分析耕地“非糧化”的影響因素，對于四川省落實中央政府《關于建立糧食生產功能區(qū)和重要農產品生產保護區(qū)》的戰(zhàn)略部署，保障區(qū)域糧食生產和有效供給具有重要的現(xiàn)實意義.

如何統(tǒng)籌區(qū)域耕地資源、防止耕地“非糧化”、保障區(qū)域糧食安全,不僅是國家層面的重大戰(zhàn)略問題，也是學術界需要深入探究的科學問題.國外農作物種植結構空間布局的研究最早可追溯到1826年杜能提出的農業(yè)區(qū)位理論[10]，而國內專門對種植結構特征的研究始于20世紀80年代初[11].在現(xiàn)有研究成果中，廣義上的耕地“非糧化”研究成果較為豐富，在關于農業(yè)種植結構調整的文獻中均可窺視到耕地“非糧化”的研究蹤跡[12-14]，并伴隨耕地“非農化”的研究得以豐富和發(fā)展[15-16]，耕地“非農化”的內涵、特征、影響因素、效應、破解對策等研究得到較多學者的關注[17-22].目前關于耕地“非糧化”的研究主要涵蓋三個方面：一是耕地“非糧化”的演變特征.學術界主流的觀點認為我國油料作物、棉花、蔬菜和水果是最主要的幾種“非糧化”作物類型，且蔬菜和水果的播種面積呈穩(wěn)步增長態(tài)勢，同時也存在耕地撂荒、栽樹種花、挖塘養(yǎng)魚等“非糧化”現(xiàn)象[4-5,9].二是耕地“非糧化”的成因.多數學者認為種糧經濟效益低是耕地“非糧化”的根本原因[3-4]，同時，耕地流轉、產業(yè)結構調整、農民收入增加、農業(yè)政策變動、工商資本下鄉(xiāng)、氣候變化等原因也加速了糧食種植結構的變化[5,9,23-25].三是防止耕地“非糧化”的對策研究，主要從制度建設和政策設計角度提對策建議[26-27].總體上看，耕地“非糧化”的專題研究還不夠深入，尤其對耕地“非糧化”影響因素進行系統(tǒng)實證研究的文獻較少，為后續(xù)研究者留下繼續(xù)探索的空間.

1 研究假設

耕地“非糧化”是區(qū)域自然條件變化、經濟社會發(fā)展和政策制度變動相互影響的結果.根據已有研究，從自然、經濟、社會和政策四個方面分析影響耕地“非糧化”的因素.

1.1 自然因素

耕地資源和水資源是糧食種植必不可少的生產要素.我國土地資源總量大，但從人均擁有量來看，是名副其實的耕地資源短缺大國.近年我國人口增長速度大大放緩，但人地矛盾并未得到實質性緩解，不少農用地利用類型轉向建設用地利用類型，導致可種植糧食的耕地面積減少[28]，在一定程度上促使了耕地“非糧化”.同樣，從人均擁有量來看，我國被聯(lián)合國列為缺水大國.我國農業(yè)用水相比之下有所下降，但農業(yè)仍然是用水最大的部門，尤其糧食生產對水資源的需求量更大[29]，在北方地區(qū)顯得尤為突出，而種植經濟作物具有相對的成本收益比較優(yōu)勢，在水資源緊缺的情況下，水資源可能更多用于經濟作物的種植，引起耕地“非糧化”.由此提出如下假設:

假設Ha1，耕地資源豐裕程度與耕地“非糧化”呈負相關；

假設Ha2，水資源豐裕程度與耕地“非糧化”呈負相關.

1.2 經濟因素

學術界的主流觀點認為種糧經濟效益低是耕地“非糧化”的根本原因[3-4].由于農業(yè)生產資料價格連年上升，而多年來糧食市場價格并未隨農業(yè)生產資料同步上升.馬曉河[30]研究發(fā)現(xiàn)我國大部分農產品收益均表現(xiàn)出上升趨勢，但糧食收益漲幅率最低，農民收益得不到有效保障，進而轉向種植經濟收益高的油菜、蔬菜和瓜果等其他農作物.與此同時，隨著我國產業(yè)結構轉型的持續(xù)推進，三次產業(yè)結構逐漸合理化和高級化，為農民帶來更多非農就業(yè)機會和增加收入來源的渠道[31]，使得非農收入在農民收入結構中的比例越來越大.一些農民放棄從事農業(yè)生產活動，一部分耕地被撂荒，一部分耕地被流轉.流轉過程中許多經營者都偏好從事經濟效益高的農業(yè)生產活動[4,32]，加劇了耕地“非糧化”趨勢.由此提出如下假設:

假設Hb1，農民種糧成本與耕地“非糧化”呈正相關；

假設Hb2，農民非農收入與耕地“非糧化”呈正相關.

1.3 社會因素

一方面，隨著人民生活水平的提高，居民消費結構發(fā)生了實質性變化，食品消費水平在消費結構中的比重逐漸下降[33-34]，且居民對谷物的消費水平持續(xù)下降，受市場機制作用，市場對糧食的需求量下降，農民自然會減少糧食的供給，導致農民降低糧食作物播種比重，進而導致耕地“非糧化”.另一方面，隨著農業(yè)現(xiàn)代化、城市化和工業(yè)化進程的持續(xù)推進，農村勞動力數量和結構均發(fā)生了明顯變化[35].農村剩余勞動力大量轉移進入城鎮(zhèn)和二、三產業(yè)，走出鄉(xiāng)村、拋棄土地成為目前農民的流動常態(tài)，導致一產業(yè)勞動力配置減少，而且目前多數從事農業(yè)生產的勞動力年齡較大、文化程度較低.在農村勞動力數量減少和質量下降的情況下，勞動力自然就會向收益高的經濟作物配置[36]，導致耕地“非糧化”.由此提出如下假設：

假設Hc1，消費結構與耕地“非糧化”呈正相關；

假設Hc2，就業(yè)結構與耕地“非糧化”呈正相關.

1.4 政策因素

農業(yè)政策在我國“三農”發(fā)展過程中扮演著重要的角色.相關研究表明農業(yè)政策通過影響農戶行為進而對糧食種植結構產生進一步影響[37-38].糧食綜合補貼政策間接性地降低了農民種植糧食的生產成本，對于激發(fā)農民種糧積極性有正向促進作用[39-40]，可有效抑制耕地“非糧化”.由此提出如下假設：

假設Hd1，糧食綜合補貼政策與耕地“非糧化”呈負相關.

2 研究設計

2.1 變量選取

選取耕地“非糧化”作為被解釋變量，記為NGCL.學術界對耕地“非糧化”的概念界定較為統(tǒng)一，并多側重通過非糧食作物播種面積占比來反映其耕地“非糧化”的程度.此處也用非糧農作物播種面積的比重來表征耕地“非糧化”.

選取耕地資源豐裕程度、水資源豐裕程度、農民種糧成本、農民非農收入、消費結構、就業(yè)結構及農業(yè)政策作為解釋變量，分別記為PCL、PCW、APIP、PFWI、NFCEP、PIEP和CGSP.耕地資源豐裕程度用人均耕地面積表征、水資源豐裕程度用人均水資源量表征、農民種糧成本用農業(yè)生產資料價格指數表征、農民非農收入用農村居民工資性收入比重表征、消費結構用居民非食品消費支出比重表征、就業(yè)結構用一產業(yè)就業(yè)比重表征、農業(yè)政策用糧食綜合補貼政策表征.

表1 變量說明

2.2 模型構建

目前，研究變量之間關系的模型主要是線性回歸模型，包括多種拓展變形模型.此處構建經典的OLS模型來實證分析四川省耕地“非糧化”的影響因素，具體步驟如下:

第一，除虛擬變量之外，其余變量取對數值，分別記為LNNGCL、LNPCL、LNPCW、LNAPIP、LNNFCE、LNPFWI、LNPIEP,以消除變量異方差.

第二，對各變量進行單位根檢驗，以避免變量之間出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象.

第三，構建回歸方程模型，如下:

LNNGCL=α+β1LNPCL+β2LNPCW+β3LNAPIP+β4LNPFWI+β5LNPIEP+β6NFCEP+β7CGSP+ω，

式中，α為常數項，β1-β7為解釋變量的彈性系數，ω為隨機干擾項.

第四，變換變量對模型結果進行穩(wěn)健性檢驗，判斷解釋變量的符號是否發(fā)生變化.

2.3 數據來源

原始數據涉及農作物播種面積、糧食播種面積、人口數量、耕地面積、水資源量、農業(yè)生產資料價格指數、農村居民人均可支配收入、農村居民人均工資性收入、人均居民食品消費水平、人均居民消費水平、就業(yè)人數和一產業(yè)就業(yè)人數等，數據來自2001-2020年的《四川統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》.

3 結果與分析

3.1 四川省耕地“非糧化”時空特征分析

表2反映了四川省主要農作物種植結構的變化趨勢.研究時間段內,四川省糧食播種面積占農作物播種面積的比重波動下降態(tài)勢明顯，由2000年的71.33%徘徊下降至2007年的69.55%，此后持續(xù)穩(wěn)定下降至2019年的65.16%.總體上看，2019年糧食播種面積比重較2000年下降6.17%，年均增長速度為-0.51%，有明顯的耕地“非糧化”趨勢.從糧食作物種植內部結構可看出，耕地“非糧化”主要是由于小麥、玉米及水稻等谷物播種面積下降引起.2019年谷物播種面積占比為46.00%，較2000年下降8.14%；而豆類和薯類播種面積占比呈波動上升趨勢，2019年分別較2000年上升1.15%、0.44%；油料和蔬菜播種面積占農作物播種面積的比重穩(wěn)步上升，2019年分別為15.42%、14.58%，較2000年分別上升4.74%、5.64%，年均增長速度分別為1.95%、2.61%；棉麻、糖料、煙葉等在農作物種植結構中的比重較小，且均呈現(xiàn)出下降的態(tài)勢.由此可見，油料和蔬菜的種植是四川省耕地“非糧化”的主要方向.

表2 2000-2019年四川省主要農作物播種面積比重 單位：%

表3反映了四川省五大經濟區(qū)2000年、2010年和2019年糧食播種面積比重變化情況.

研究時間節(jié)點上，川西北生態(tài)經濟區(qū)、川南經濟區(qū)、成都平原經濟區(qū)耕地“非糧化”趨勢較川東北經濟區(qū)、攀西經濟區(qū)更為突出，川西北生態(tài)經濟區(qū)、川南經濟區(qū)、成都平原經濟區(qū)糧食播種面積比重呈現(xiàn)出下降的特征，攀西經濟區(qū)、川東北經濟區(qū)呈現(xiàn)出先下降后上升的特征.總體上看，2019年與2000年相比，耕地“非糧化”率變動幅度大小關系依次為川西北生態(tài)經濟區(qū)(-18.35%)、川南經濟區(qū)(-11.44%)、成都平原經濟區(qū)(-7.30%)、川東北經濟區(qū)(-5.86%)、攀西經濟區(qū)(-5.25%).川西北生態(tài)經濟區(qū)中以阿壩藏族羌族自治州居首，川南經濟區(qū)中以自貢市居首，成都平原經濟區(qū)中以雅安市居首，川東北經濟區(qū)中以廣元市居首，攀西經濟區(qū)以攀枝花市居首.

從市(州)域看，成都市、綿陽市、樂山市、眉山市、資陽市、雅安市、自貢市、內江市、巴中市、阿壩藏族羌族自治州和甘孜藏族自治州等11個市(州)糧食播種面積比重呈現(xiàn)下降的特征，而德陽市、遂寧市、瀘州市、宜賓市、南充市、廣安市、達州市、廣元市、攀枝花市和涼山彝族自治州等10個市(州)糧食播種面積比重呈現(xiàn)先下降后上升的特征.四川省內并未呈現(xiàn)出越是經濟發(fā)達的地區(qū)耕地“非糧化”趨勢越顯著的特征，反而是經濟欠發(fā)達的地區(qū)耕地“非糧化”現(xiàn)象更突出.2019年與2000年相比，耕地“非糧化”率變化幅度位居前五的依次為阿壩藏族羌族自治州(20.56%)、甘孜藏族自治州(16.14%)、雅安市(16.01%)、自貢市(15.21%)、宜賓市(12.27%).除宜賓市外，其余四市(州)均是四川省經濟發(fā)展較為落后的地區(qū).耕地“非糧化”率變化幅度位居后五的依次為巴中市(6.38%)、廣安市(5.04%)、南充市(4.93%)、達州市(4.85%)、遂寧市(1.02%).而德陽市和涼山彝族自治州耕地“非糧化”趨勢不顯著，2019年糧食播種面積比重比2000年分別上升1.52%、0.58%.

表3 2000年、2010年、2019年四川省各經濟區(qū)糧食播種面積比重 單位：%

3.2 四川省耕地“非糧化”影響因素分析

3.2.1 回歸分析

對變量進行單位根檢驗，檢驗結果如表3所示.變量的原始時間序列僅有LNNFCEP在10%顯著性水平拒絕原假設，不存在單位根，而其他變量均不能拒絕原假設，即存在單位根.對所有變量的一階差分再次進行單位根檢驗，發(fā)現(xiàn)所有變量至少在10%顯著性水平拒絕原假設，表明所有變量的一階差分不存在單位根，可進行后面的回歸分析.

表4 單位檢驗結果

回歸檢驗結果顯示模型的R2為0.887，調整R2為0.760，F(xiàn)值通過1%顯著性水平檢驗，回歸效果整體較好.除LNPCW對LNNGCL影響不顯著外，其余變量均顯著影響LNNGCL.影響程度的大小關系為：耕地資源豐裕程度(LNPCL)>農民種糧成本(LNAPIP)>消費結構(LNNFCEP)>農民非農收入(LNPFWI)>糧食綜合補貼政策(LNCGSP)>一產業(yè)就業(yè)結構(LNPIEP),具體結果如表5所示.

表5 回歸結果

LNPCL的彈性系數為負，通過10%顯著性水平檢驗，表明人均耕地面積與耕地“非糧化”呈負相關關系，與預期假設相吻合.四川省人均耕地面積低于全國平均水平，人均耕地面積僅有全國平均水平的73.30%，且以坡耕地為主、質量不高，后備耕地資源不足，嚴重制約種植業(yè)的發(fā)展.四川省是我國西南地區(qū)經濟發(fā)展速度最快的省份，處在工業(yè)化和城市化進程的中后期，城鎮(zhèn)與農業(yè)爭奪土地資源的矛盾嚴峻，而且隨著人口規(guī)模的不斷增長，人地矛盾將持續(xù)加劇，耕地資源短缺將成為四川省糧食生產面臨的一個常態(tài)化問題.種植糧食的耕地資源相對在減少，為了提高耕地資源的利用效益，耕地資源就有可能向種植油料、瓜果和蔬菜等高收益的農作物配置，出現(xiàn)耕地“非糧化”現(xiàn)象.

LNPCW的彈性系數為負，但統(tǒng)計檢驗不顯著，與預期假設不一致.從全國層面來看，我國水資源欠缺，但四川省處在長江上游地區(qū)，江河眾多，縱橫交錯，素有“千河之省”的稱號，金沙江、雅礱江、岷江、沱江及嘉陵江等流域水資源充沛.2019年水資源總量(2748.9億立方米)位居全國第二，人均水資源量(3288.9立方米)居全國第七位.與北方地區(qū)相比，水資源并不是影響農業(yè)生產的關鍵因素，所以對耕地“非糧化”的影響不顯著.

LNAPIP的彈性系數為正，通過10%顯著性水平檢驗，表明農業(yè)生產資料價格指數與耕地“非糧化”呈正相關關系，與預期假設相吻合.糧食生產成本剛性上漲，種糧效益持續(xù)下滑，是四川省耕地“非糧化”的一個重要因素.2000-2019年間四川省農業(yè)生產資料指數除2001年、2014年、2017年低于100以外，其余年份均高于100，農業(yè)生產資料價格多數年份處于上漲狀態(tài)，進而導致林農業(yè)生產成本的增加.據《全國農產品成本收益資料匯編》數據顯示，四川省中秈稻生產過程中，化肥、農膜、農藥每畝成本分別由2000年的46元、3.33元、7.66元分別上升至2018年111.69元、22.16元、12.44元，可見，四川省種糧成本上幅程度較大.雖然糧食價格也有所上升，但是高昂的種植成本降低了農戶的成本利潤率，農民糧食生產積極性受到較大沖擊，面臨種糧不賺錢的嚴峻挑戰(zhàn)，迫切希望改變種糧收入偏低狀態(tài)，一些農民就轉向種植經濟作物，一些農民甚至放棄農業(yè)生產，選擇非農就業(yè)，導致耕地撂荒或者耕地流轉，促使了耕地“非糧化”.

LNPFWI的彈性系數為正，通過5%顯著性水平檢驗，表明農村居民工資性收入比重與耕地“非糧化”呈正相關關系，與預期假設相吻合.隨著國民經濟的增長，四川省農村居民收入水平不斷提高，收入來源也呈現(xiàn)出多元化的特征，工資性收入成了農村居民主要的來源渠道，工資性收入占可支配收入的比重最高時可達44.19%(2010年).工資性收入比重越高，表明農民非農就業(yè)能力越強，耕地對農民的重要性逐漸降低，加快了土地的流轉.較多的學者認為農地流轉存在耕地“非糧化”的風險[6，8-9]，原因在于耕地轉入主體面臨較高的地租，受成本收益驅動，耕地轉入主體往往會選擇短期收益最大化的種植行為，偏好收益穩(wěn)定的非糧項目，從事經濟作物的種植[40]，導致耕地“非糧化”.

LNNFCEP的彈性系數為正，通過10%顯著性水平檢驗，表明居民非食品消費支出比重與耕地“非糧化”呈正相關關系，與預期假設相吻合.隨著居民收入水平的不斷提高，四川省居民消費結構也發(fā)生了實質性變化，食品在消費結構中的比重大幅度下降，由2000年的48.05%穩(wěn)步下降到2019年的33.67%，而且近幾年居民對谷物的消費量大幅度降低，2019年四川省居民人均谷物消費量為129.28千克，較2015年(149.67千克)減少20.39千克，表明居民對糧食產品的需求有所下降，糧食產品市場可能出現(xiàn)供過于求，進而削弱農戶種糧積極性，促使耕地“非糧化”.

LNPIEP的彈性系數為負，通過10%顯著性水平檢驗，表明一產業(yè)就業(yè)比重與耕地“非糧化”呈負相關關系，與預期假設相吻合.糧食屬于土地密集型產業(yè)，但是農業(yè)機械化也難以完全替代勞動力，尤其在山地、丘陵地形較多的四川省，勞動力仍然是從事糧食生產的主要生產要素.但隨著城鎮(zhèn)化進程的加速推進，一方面勞動力快速地由第一產業(yè)向二、三產業(yè)轉移，一產業(yè)就業(yè)比重由2000年的56.70%直線下降至2019年的35.10%；另一方面，勞動力不斷向外省輸出，導致農村勞動力結構性短缺，且農業(yè)勞動力“低質化、弱質化”問題特別嚴重，農業(yè)發(fā)展面臨“誰來種田”的嚴峻挑戰(zhàn)，加快了耕地“非糧化”趨勢.

CGSP的彈性系數為負，通過10%顯著性水平檢驗，表明糧食綜合補貼政策與耕地“非糧化”呈負相關關系，與預期假設相吻合.2004年以來，中央政府出臺糧食直接補貼政策和農業(yè)生產資料綜合直接補貼政策，與此同時出臺糧食最低收購價政策，其目的就是為了降低種糧農戶的生產成本，保障農民的收益，在一定程度上激發(fā)了農戶糧食生產的積極性，對防止耕地“非糧化”有積極作用，但農戶獲得的補貼收入仍然是杯水車薪，難以抵消快速上升的生產成本，糧食綜合補貼政策是否具有明顯的作用還存在爭論[42].

3.2.2 穩(wěn)健性檢驗

第一種方法采取更換被解釋變量的方法來進行穩(wěn)健性檢驗.上文分析發(fā)現(xiàn)四川省耕地“非糧化”的實質是由谷物播種面積占比下降引起的，所以將1-糧食播種面積比重替換為1-谷物種植面積比重，解釋變量不變，重復實證研究.第二種方法采取增加解釋變量的方法來進行穩(wěn)健性檢驗.考慮到耕地“非糧化”是一個動態(tài)過程，當期值會受到前一期值的影響，借鑒大多數學者的研究思路，將耕地“非糧化”的滯后期變量(CI)作為解釋變量納入模型，重復實證研究.穩(wěn)健性檢驗結果顯示，無論是變化被解釋變量或者解釋變量，LNPCL、LNAPIP、LNPFWI、LNNFCEP、LNPIEP、LNCGSP和CGSP彈性系數值的大小發(fā)生了變化，但是符號仍然未發(fā)生變化，表明人均耕地面積、一產業(yè)就業(yè)比重、糧食綜合補貼政策顯著負向影響耕地“非糧化”以及農業(yè)生產資料價格指數、農村居民工資性收入比重、居民非食品消費支出比重顯著正向影響耕地“非糧化”的研究結果較為穩(wěn)健.

4 結論與建議

本文利用2001-2020年《四川省統(tǒng)計年鑒》數據，分析了四川省種植業(yè)生產結構“非糧化”的時空特征，并運用OLS模型從自然因素、經濟因素、社會因素和政策因素四個方面選取指標，實證檢驗了四川省耕地“非糧化”的影響因素，結論如下：

(1)四川省糧食種植比重逐漸下降，以谷物種植比重下降最為顯著，油料和蔬菜種植比重穩(wěn)步上升，耕地“非糧化”趨勢明顯；四川省耕地“非糧化”現(xiàn)象的空間差異較大，阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州、雅安市和自貢市等經濟欠發(fā)達的地區(qū)耕地“非糧化”現(xiàn)象更突出.

(2)四川省耕地“非糧化”受到自然、經濟、社會及政策多方面因素影響，主要表現(xiàn)為：人均耕地面積、一產業(yè)就業(yè)比重和糧食綜合補貼政策顯著負向影響耕地“非糧化”，生產資料價格指數、農村居民工資性收入比重和居民非食品消費支出比重顯著正向影響耕地“非糧化”.其中，其中耕地資源、種糧成本及消費結構是影響耕地“非糧化”的關鍵因素.

由以上分析，提出如下建議：

(1)應正確科學看待耕地“非糧化”現(xiàn)象.可允許農民根據市場需求因地制宜調整種植結構，如種植油菜、蔬菜等作物，實現(xiàn)合理范圍內的耕地“食物化”，但要堅決禁止耕地撂荒、種樹栽花、挖塘等非“食物化”生產行為.

(2)盡快建立耕地“非糧化”監(jiān)管機制.建立省、市、縣(區(qū))、鎮(zhèn)(鄉(xiāng))、村五級監(jiān)測管理機制，摸清耕地“非糧化”現(xiàn)實情況，并分類、分區(qū)、分步處置，同時建立長效監(jiān)管工作制度，動態(tài)監(jiān)測各市(州)耕地“非糧化”趨勢.

(3)進一步健全耕地資源保護制度.借鑒“河長制”，建立省、市、縣(區(qū))、鎮(zhèn)(鄉(xiāng))、村五級耕地保護“田長制”，對本轄區(qū)內的耕地和永久基本農田進行日常管護；盤活存量耕地資源，積極動員農戶對撂荒耕地進行復耕，提高耕地利用效率；健全土地流轉制度，規(guī)范工商企業(yè)等社會資本租賃農地行為，科學引導流轉土地優(yōu)先用于糧食生產.

(4)要持續(xù)加強種糧補償強度，創(chuàng)新糧食綜合補貼政策，降低種糧成本，提高農民種糧積極性.