摘要：研究目的：厘清耕地空間轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵意蘊(yùn)，識(shí)別長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶耕地空間轉(zhuǎn)型的時(shí)空格局，并揭示其驅(qū)動(dòng)機(jī)理，以期為耕地合理利用提供參考。研究方法：熵值法、空間自相關(guān)分析、時(shí)空地理加權(quán)回歸模型、中介效應(yīng)模型。研究結(jié)果：（1）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶耕地空間轉(zhuǎn)型指數(shù)具有“東西強(qiáng)，中部弱”的空間特征，并在時(shí)間上呈增強(qiáng)趨勢(shì)。（2）人口和經(jīng)濟(jì)是影響耕地空間轉(zhuǎn)型的決定性因子。（3）驅(qū)動(dòng)因子對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型的影響大多以直接效應(yīng)為主，而農(nóng)產(chǎn)品單產(chǎn)和人口城市化率以間接影響為主。（4）耕地空間轉(zhuǎn)型過(guò)程中，中介效應(yīng)以零效應(yīng)或負(fù)效應(yīng)為主，主要受制于生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步、生產(chǎn)模式升級(jí)、基礎(chǔ)設(shè)施完善等中介機(jī)制發(fā)展不足；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展不完善成為制約耕地空間轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵瓶頸。研究結(jié)論：未來(lái)應(yīng)著重協(xié)同提升人口素質(zhì)、加速農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和深化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，以有效推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶耕地空間轉(zhuǎn)型，支撐農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。

關(guān)鍵詞：耕地空間轉(zhuǎn)型；時(shí)空格局；驅(qū)動(dòng)機(jī)理；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶

中圖分類號(hào)：F301.21 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1001-8158（2024）06-0099-14

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“耕地利用綠色轉(zhuǎn)型的碳減排機(jī)理、效應(yīng)與對(duì)策研究”（22BGL191）。

耕地合理利用對(duì)中國(guó)這樣一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)和人口大國(guó)具有重要意義。2024年中央一號(hào)文件指出需“促進(jìn)土地適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)”“加強(qiáng)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)”“推動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展”，對(duì)耕地空間形態(tài)提出了明確要求。近年來(lái)，我國(guó)在耕地流轉(zhuǎn)、高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施改善等方面取得了長(zhǎng)足進(jìn)步。據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部數(shù)據(jù)，截至2021年底，我國(guó)耕地流轉(zhuǎn)規(guī)模已逾5.55億畝，勞均耕地面積由2010年的5.8畝增加到8.6畝，已建成超10億畝高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田。這一系列成就不僅映射出我國(guó)耕地的面積、形狀、分布及格局等正經(jīng)歷深刻變革，還彰顯了我國(guó)向農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化邁進(jìn)的態(tài)勢(shì)。然而，不容忽視的是，耕地破碎化、細(xì)碎化及分散化問(wèn)題依舊嚴(yán)峻[1-2]，加之不合理的產(chǎn)業(yè)空間布局[3]，嚴(yán)重制約了耕地的優(yōu)化配置與高效利用，也凸顯出耕地利用中亟待破解的深層次矛盾。因此，推進(jìn)耕地空間轉(zhuǎn)型成為解決當(dāng)前耕地利用困境的重要著力點(diǎn)之一。

耕地空間轉(zhuǎn)型，是耕地空間形態(tài)在經(jīng)營(yíng)面積、形狀特征、空間分布、作物格局等層面的系統(tǒng)性轉(zhuǎn)變過(guò)程，以“面積規(guī)模化、形狀規(guī)整化、分布集聚化、作物專業(yè)化”為價(jià)值追求，旨在增強(qiáng)耕地系統(tǒng)韌性、促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，凸顯了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的時(shí)代特征。當(dāng)前，直接聚焦于“耕地空間轉(zhuǎn)型”的研究相對(duì)不足，但圍繞耕地利用轉(zhuǎn)型[4]、耕地利用綠色轉(zhuǎn)型[5]、耕地保護(hù)轉(zhuǎn)型[6]和耕地規(guī)模經(jīng)營(yíng)[7]等的探討，間接反映了耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)變。學(xué)界普遍認(rèn)同，耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)變主要涵蓋景觀格局變化和經(jīng)營(yíng)格局變化[8]，研究中多用衛(wèi)星影像解譯數(shù)據(jù)[4]或構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[5]進(jìn)行測(cè)度。此外，諸多研究通過(guò)空間計(jì)量回歸模型、時(shí)空地理加權(quán)回歸模型等揭示了耕地利用轉(zhuǎn)型的多元?jiǎng)恿C(jī)制，主要包括自然因素、投入結(jié)構(gòu)、產(chǎn)出效益、種植結(jié)構(gòu)、交通區(qū)位等微觀因素，以及人口密度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國(guó)家政策、經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段等宏觀因素[4，9-11]。已有成果對(duì)進(jìn)一步拓展研究具有重要價(jià)值，但關(guān)于“耕地空間轉(zhuǎn)型”的具體內(nèi)涵、綜合評(píng)估方法，特別是驅(qū)動(dòng)過(guò)程中復(fù)雜的因果效應(yīng)鏈條等研究仍然較為匱乏。深入探究上述問(wèn)題，對(duì)于識(shí)別耕地空間轉(zhuǎn)型的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)機(jī)理，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化實(shí)踐具有重要意義。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶是中國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要陣地，其內(nèi)部各縣域在自然稟賦、經(jīng)濟(jì)水平及耕地利用效率等展現(xiàn)出顯著的區(qū)域差異。鑒于此，本文選取長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶897個(gè)縣（市）作為研究對(duì)象，識(shí)別耕地空間轉(zhuǎn)型的演變格局，揭示驅(qū)動(dòng)因子的時(shí)空異質(zhì)性特征及中介機(jī)制，以期為推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶耕地空間轉(zhuǎn)型提供理論支撐和現(xiàn)實(shí)關(guān)照。

1 理論機(jī)制分析

1.1 耕地空間轉(zhuǎn)型的理論解釋

耕地空間轉(zhuǎn)型強(qiáng)調(diào)與區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適應(yīng)的耕地空間形態(tài)變化，注重揭示其在長(zhǎng)時(shí)間序列下的趨勢(shì)性轉(zhuǎn)折[12-15]，反映了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展脈絡(luò)，學(xué)界也對(duì)此進(jìn)行了深入研究[4-8]。然而，相關(guān)研究尚未明確定義“耕地空間轉(zhuǎn)型”，特別是未將耕地形狀、空間分布、作物格局等核心空間屬性納入分析框架，導(dǎo)致內(nèi)涵、構(gòu)成要素和結(jié)構(gòu)體系等亟待明晰?；诖耍疚母鶕?jù)耕地形態(tài)的要素組合，從面積大小、形狀特征、空間分布和作物格局等方面，將耕地空間轉(zhuǎn)型分為規(guī)模化轉(zhuǎn)型、規(guī)整化轉(zhuǎn)型、集聚化轉(zhuǎn)型和專業(yè)化轉(zhuǎn)型。四者相互依存、各有側(cè)重，構(gòu)成完整的耕地空間轉(zhuǎn)型體系（圖1）。

其中，規(guī)模化轉(zhuǎn)型，側(cè)重于衡量耕地經(jīng)營(yíng)面積變化，追求耕地面積由小規(guī)模經(jīng)營(yíng)向適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)變；規(guī)整化轉(zhuǎn)型，側(cè)重于衡量耕地形狀變化，追求耕地形狀由復(fù)雜化、隨機(jī)化向簡(jiǎn)單化、規(guī)整化轉(zhuǎn)變，以利于規(guī)?；蜋C(jī)械化經(jīng)營(yíng)；集聚化轉(zhuǎn)型，側(cè)重于耕地空間分布由零散化、破碎化向集中連片、緊密結(jié)合轉(zhuǎn)變；專業(yè)化轉(zhuǎn)型，側(cè)重耕地作物種植由多元化向?qū)I(yè)化轉(zhuǎn)變，在空間上表現(xiàn)為單一或少數(shù)作物集中連片經(jīng)營(yíng)。

1.2 耕地空間轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)機(jī)理分析

耕地空間轉(zhuǎn)型是從傳統(tǒng)耕作模式向現(xiàn)代化耕作模式轉(zhuǎn)變的過(guò)程，受到自然、制度、經(jīng)濟(jì)及人口等驅(qū)動(dòng)因子的綜合影響[16-22]。這些驅(qū)動(dòng)因子通過(guò)激發(fā)勞動(dòng)力、資本、技術(shù)與耕地投入之間的相互替代與優(yōu)化配置，借助生產(chǎn)技術(shù)革新、生產(chǎn)模式升級(jí)、基礎(chǔ)設(shè)施完善和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等中介路徑，共同推動(dòng)耕地空間轉(zhuǎn)型（圖2）。本文基于“驅(qū)動(dòng)因子—中介路徑—耕地空間轉(zhuǎn)型”的邏輯脈絡(luò)開(kāi)展驅(qū)動(dòng)機(jī)理研究，重點(diǎn)關(guān)注其中復(fù)雜的因果鏈條和傳導(dǎo)路徑。因此，以下將以中介變量為切入點(diǎn)展開(kāi)分析。

生產(chǎn)技術(shù)革新作為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的核心驅(qū)動(dòng)力[23]，聚焦于通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新與生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型升級(jí)，高效整合勞動(dòng)力、資本、技術(shù)與耕地資源。這一進(jìn)程蘊(yùn)含要素替代與優(yōu)化，其中，技術(shù)進(jìn)步不僅通過(guò)釋放勞動(dòng)力潛能推動(dòng)農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營(yíng)，還在農(nóng)業(yè)資本的激勵(lì)下，加速生產(chǎn)方式革新，促使耕地利用從復(fù)雜分散向規(guī)整集聚轉(zhuǎn)變，作物格局朝向?qū)I(yè)化集中，推動(dòng)耕地空間轉(zhuǎn)型。

生產(chǎn)模式升級(jí)著重于革新生產(chǎn)方式、流程及組織結(jié)構(gòu)，以提高效率與優(yōu)化品質(zhì)。勞動(dòng)力向機(jī)械化轉(zhuǎn)變是要素配置變革的關(guān)鍵一環(huán)，為規(guī)?；?、自動(dòng)化及精細(xì)化演進(jìn)奠定了基礎(chǔ)[24]。在此過(guò)程中，對(duì)耕地利用提出了新要求，如高效利用耕地資源、優(yōu)化耕地空間布局、深化種植專業(yè)化等。上述變化過(guò)程及其協(xié)同作用深刻形塑了耕地利用的空間形態(tài)特征。

基礎(chǔ)設(shè)施完善是在農(nóng)業(yè)發(fā)展過(guò)程中技術(shù)增強(qiáng)和資本累積的體現(xiàn)[25]。為保證投資回報(bào)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)必須轉(zhuǎn)向高效益與高質(zhì)量產(chǎn)品輸出。然而，分散、細(xì)碎的耕作模式難以達(dá)到預(yù)期效益，需要推動(dòng)耕地利用的系統(tǒng)性轉(zhuǎn)型。因此，適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)、地塊形態(tài)優(yōu)化、空間合理布局、作物專業(yè)化種植均是基礎(chǔ)設(shè)施完善背景下耕地空間轉(zhuǎn)型的內(nèi)在要求。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整旨在通過(guò)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合策略，優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并促使其升級(jí)轉(zhuǎn)型[26]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整背景下，農(nóng)村勞動(dòng)力外遷和工商資本下鄉(xiāng)趨勢(shì)明顯，加速了耕地生產(chǎn)要素和生產(chǎn)模式革新，促進(jìn)耕地空間形態(tài)轉(zhuǎn)變。此外，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展有利于產(chǎn)業(yè)多樣性與效率提升，促使農(nóng)村勞動(dòng)力向非農(nóng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)移，為耕地資源的靈活調(diào)整騰出了空間。

2 變量選取、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 變量選取

（1）耕地空間轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系。為了全面衡量長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶耕地空間轉(zhuǎn)型水平，本文引入“耕地空間轉(zhuǎn)型指數(shù)”（farmland spatial transition index， fsti）的概念，用來(lái)表征耕地空間轉(zhuǎn)型（表1）。

（2）驅(qū)動(dòng)因素。從“人（制度、經(jīng)濟(jì)、人口）—地（自然）”關(guān)系視角構(gòu)建耕地空間轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)機(jī)制（表2）。①自然因子涵蓋耕地生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)所依賴的自然要素，包括耕地稟賦、地形地貌特征，以及氣候及水資源條件，其集中體現(xiàn)為雨熱條件[16-17]。②制度因子是影響耕地生產(chǎn)活動(dòng)的外部制度因素，如耕地流轉(zhuǎn)政策、糧食主產(chǎn)區(qū)政策、種糧補(bǔ)貼政策、高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)相關(guān)政策，集中體現(xiàn)為糧食主產(chǎn)區(qū)政策[18-19]。③經(jīng)濟(jì)因子是影響耕地生產(chǎn)的內(nèi)外部經(jīng)濟(jì)因素，主要包括農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、固定資產(chǎn)投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、金融發(fā)展、農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)需求等方面[20]，本文選取農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、固定資產(chǎn)投資及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為代表性驅(qū)動(dòng)要素。④人口因子主要包括人口密度、城鎮(zhèn)人口比例、人口流入流出和人口素質(zhì)[21-22]。

②生產(chǎn)模式升級(jí)prod：農(nóng)業(yè)機(jī)械化是促進(jìn)中國(guó)農(nóng)業(yè)由小農(nóng)經(jīng)濟(jì)向規(guī)?；?、產(chǎn)業(yè)化、組織化、集約化轉(zhuǎn)變的必由之路[29]。本文以地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力表征生產(chǎn)模式升級(jí)程度。

③基礎(chǔ)設(shè)施完善infra：設(shè)施農(nóng)業(yè)是農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，需要水利、道路、電力、通信等各方面的支持。本文利用設(shè)施農(nóng)業(yè)面積占比表征區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施完善水平[30]。

④產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整indu：勞動(dòng)力流動(dòng)能在很大程度上反映產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平[31]，本文采用第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力占比表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整水平。

（4）控制變量。坡度和高程作為關(guān)鍵的自然地理要素，對(duì)耕地利用模式具有自然制約作用，選定二者作為控制變量能夠過(guò)濾自然條件的潛在干擾。同時(shí)，考慮糧食主產(chǎn)區(qū)政策在研究期內(nèi)的穩(wěn)定性及其對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的持續(xù)性影響，將其設(shè)定為控制變量具有必要性。

2.2 研究方法

（1）熵值法。在fsti評(píng)估中，存在多個(gè)影響因素和復(fù)雜的相互關(guān)系，熵值法能更準(zhǔn)確地反映不同因素的相對(duì)重要性。故采用熵值法對(duì)各指標(biāo)賦予權(quán)重，并利用線性加權(quán)法計(jì)算得出fsti。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

耕地空間轉(zhuǎn)型相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家科技資源共享服務(wù)平臺(tái)，選取2000—2020年“中國(guó)30 m年度土地覆蓋數(shù)據(jù)集”①進(jìn)行分析和計(jì)算。首先，借助Python土地信息處理模塊Pylandstats編程，將土地利用遙感影像按照行政區(qū)切割；其次，利用Fragstats軟件計(jì)算景觀格局指數(shù)，以量化耕地空間形態(tài)特征。專業(yè)化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)則根據(jù)多尺度、多時(shí)相農(nóng)作物遙感影像計(jì)算得到。自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒進(jìn)行整理獲取，缺失數(shù)據(jù)通過(guò)插值法進(jìn)行補(bǔ)充。將部分基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的縣域予以剔除，最終保留897個(gè)縣（市）。

3 耕地空間轉(zhuǎn)型的時(shí)空格局

通過(guò)計(jì)算2000—2020年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各縣（市）耕地空間轉(zhuǎn)型各類指數(shù)（表3），可以發(fā)現(xiàn)，平均地塊面積與歐式最臨近距離的標(biāo)準(zhǔn)差較大，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶不同區(qū)域耕地稟賦、空間分布存在較大差異。從權(quán)重可知，規(guī)整化轉(zhuǎn)型和集聚化轉(zhuǎn)型子系統(tǒng)權(quán)重較高，兩者權(quán)重之和為0.76。而規(guī)?；D(zhuǎn)型和專業(yè)化轉(zhuǎn)型子系統(tǒng)權(quán)重相對(duì)較低，分別為0.10和0.14。這表明盡管長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶大力推行高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)，其耕地規(guī)模經(jīng)營(yíng)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)水平仍有較大提升空間。

為直觀觀測(cè)耕地空間轉(zhuǎn)型的時(shí)空演變特征，將fsti進(jìn)行可視化處理。為便于橫縱向比較，將自然段點(diǎn)法結(jié)果略作調(diào)整，使得每年分類結(jié)果保持一致，分別以0.53、0.60、0.66、0.73作為斷點(diǎn)，劃分為5級(jí)（圖3）。

（1）空間演變特征。整體表現(xiàn)出了“東西強(qiáng)，中間弱”的非均衡性空間特征，高值區(qū)（等級(jí)V、IV）主要分布在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶東部的江蘇、安徽及上海，這些地區(qū)具有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、城市化進(jìn)程較快、工業(yè)基礎(chǔ)較強(qiáng)等特點(diǎn)，對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型產(chǎn)生積極影響。而重慶、貴州、湖南、江西、湖北及浙江大部分地區(qū)耕地空間轉(zhuǎn)型指數(shù)普遍較低（等級(jí)I、II），主要?dú)w因于地形條件的制約。上述區(qū)域廣泛分布著丘陵和山地，制約了農(nóng)業(yè)機(jī)械化的普及與推廣。

（2）時(shí)間演變特征。2000—2020年總體上fsti分布格局變化幅度較小，基本維持了“東西高，中間低”的態(tài)勢(shì)，說(shuō)明某些區(qū)域性和結(jié)構(gòu)性因素，如經(jīng)濟(jì)狀況、地形等對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型的影響較為持續(xù)。西部地區(qū)在研究期內(nèi)，fsti經(jīng)歷了兩次“下降—上升”的輕微波動(dòng)，總體仍維持較高的轉(zhuǎn)型水平，可能與西部大開(kāi)發(fā)政策的支持和生態(tài)恢復(fù)項(xiàng)目的推進(jìn)有關(guān)；中部地區(qū)如湖南洞庭湖平原、江西鄱陽(yáng)湖平原等地，2000—2020年fsti呈現(xiàn)出明顯的增強(qiáng)趨勢(shì)，這一現(xiàn)象在2010年尤為顯著，意味著該區(qū)域耕地利用效率和結(jié)構(gòu)的顯著改善；東部地區(qū)fsti表現(xiàn)出小幅度“下降—上升—下降”趨勢(shì)，可能與東部沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、耕地集約化利用政策調(diào)整以及環(huán)保法規(guī)日益嚴(yán)格等因素緊密相關(guān)。

4 耕地空間轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)機(jī)理

4.1 耕地空間轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因子的時(shí)空格局

圖4呈現(xiàn)了2000—2020年，自然、制度、經(jīng)濟(jì)和人口對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型影響系數(shù)的年均變化趨勢(shì)?？梢钥闯觯丝诤徒?jīng)濟(jì)發(fā)展是影響耕地空間轉(zhuǎn)型的決定性因子。人口表現(xiàn)為正向影響，可能因?yàn)檗r(nóng)業(yè)勞動(dòng)力充足且受教育水平較高是耕地充分利用和農(nóng)業(yè)機(jī)械化的重要前提，為耕地空間轉(zhuǎn)型創(chuàng)造了勞動(dòng)力基礎(chǔ)。而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平總體上表現(xiàn)為負(fù)向影響，耕地利用的輸入因素（如固定資產(chǎn)投資和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)）是耕地空間轉(zhuǎn)型的有利因素，而輸出因素（如地均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值和農(nóng)產(chǎn)品單產(chǎn)）成為制約因素。這可能是當(dāng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定水平或農(nóng)業(yè)產(chǎn)出達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，生產(chǎn)者缺乏改變既有生產(chǎn)方式的內(nèi)在動(dòng)力。此外，制度和自然兩類因子波動(dòng)較小，這與其短期內(nèi)較為穩(wěn)定有關(guān)。

進(jìn)一步分析13個(gè)驅(qū)動(dòng)因素影響系數(shù)的時(shí)空異質(zhì)性，發(fā)現(xiàn)同類因素具有相似特征。故本文選取常用耕地面積（farml）、糧食主產(chǎn)區(qū)政策（mcpa）、人均農(nóng)業(yè)GDP（pcaov）和地均人口密度（apd），分別作為自然、制度、經(jīng)濟(jì)及人口的典型因素，進(jìn)行深入探討。

圖5所示，常用耕地面積（farml）系數(shù)的LISA聚類地圖展現(xiàn)出較強(qiáng)的空間集聚性特征，“高—高”分布集中于研究區(qū)中部和西南部，“低—低”分布的范圍為西部及東北部。影響系數(shù)在[-0.6，0.6]之間，中東部地區(qū)以正向影響為主，而云南、湖北和浙江則多為負(fù)向影響；西部地區(qū)出現(xiàn)明顯的極化現(xiàn)象，在四川西部高原和山地形成“負(fù)向極化中心”，在云南東南部高原形成“正向極化中心”。2000—2020年，重慶北部、湖北北部特別是云南東南部正向影響逐漸增強(qiáng)，四川西部負(fù)向影響也逐漸增強(qiáng)，四川東部、江蘇北部等地由微弱的負(fù)向影響轉(zhuǎn)向微弱的正向影響為主?？傮w來(lái)看，耕地資源稟賦較好的地區(qū)對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型的影響并不一定較強(qiáng)。這意味著在常用耕地面積和耕地空間轉(zhuǎn)型之間存在某種中介機(jī)制，改變了兩者的關(guān)系。

糧食主產(chǎn)區(qū)政策（mcpa）系數(shù)的LISA聚類地圖多為高—高和低—低分布，其分布范圍于常用耕地面積類似，但展現(xiàn)出了更強(qiáng)的空間集聚特征。根據(jù)糧食主產(chǎn)區(qū)政策的影響系數(shù)分布圖可知，系數(shù)范圍在[-0.06，0.12]之間，以微弱的正向影響為主，且可以看出2000年和2020年影響系數(shù)分布特征具有較強(qiáng)相似性。然而糧食主產(chǎn)區(qū)政策對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型的影響與主要糧食生產(chǎn)省份并不匹配，2020年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶80.2%的糧食由江蘇、安徽、湖南、湖北、江西和四川產(chǎn)出，但是這些地區(qū)并非核心正向影響區(qū)域，這可能也意味著糧食主產(chǎn)區(qū)政策與耕地空間轉(zhuǎn)型之間存在復(fù)雜的中介機(jī)制。

圖6所示，從人均農(nóng)業(yè)GDP（pcaov）影響系數(shù)的LISA聚類地圖可知，東部地區(qū)呈現(xiàn)出顯著的高—高分布特征，中西部地帶則展現(xiàn)出更為多元的空間分布態(tài)勢(shì)。影響系數(shù)區(qū)間為[-2，-1]，2000年大多區(qū)域?yàn)檎蛴绊?，?fù)向影響核心區(qū)主要集中在云南東部；2020年，長(zhǎng)江下游正向影響強(qiáng)化；中游湖北—湖南組成正向影響區(qū)；而在上游地區(qū)負(fù)向影響成為主導(dǎo)，形成了以四川北部為核心的負(fù)向影響核心區(qū)。人均農(nóng)業(yè)GDP越高的地區(qū)，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平越高，這對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型提出了一定要求，促使長(zhǎng)江中下游地區(qū)影響系數(shù)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展而逐漸強(qiáng)化。但僅依靠人均農(nóng)業(yè)GDP的增勢(shì)，難以全面解析長(zhǎng)江上游四省的變化，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)因子與耕地空間轉(zhuǎn)型之間，存在需要深入探究的復(fù)雜機(jī)制。

地均人口密度（apd）影響系數(shù)LISA聚類地圖顯示高—高分布的范圍最為廣泛，集中于研究區(qū)西部與東部，低—低分布集中于研究區(qū)中部，總體表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間集聚性特征。從影響系數(shù)分布圖可知，整體以正向影響為主，東西部為正向影響集聚區(qū)，中部為負(fù)向影響集聚區(qū)。2000—2020年，西部正向影響核心區(qū)出現(xiàn)萎縮；中部負(fù)向影響核心區(qū)出現(xiàn)擴(kuò)張趨勢(shì)。地均人口密度對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型的影響可能與人口流入流出具有較強(qiáng)的空間關(guān)聯(lián)，湖南和貴州2021年流出人口在600萬(wàn)～800萬(wàn)人之間（第七次人口普查），對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型產(chǎn)生負(fù)向影響。但這無(wú)法解釋云南東南部等地的影響系數(shù)特征，說(shuō)明只有流入人口從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)才對(duì)人口流入流出區(qū)耕地空間轉(zhuǎn)型水平產(chǎn)生直接影響，意味著必須要考慮人口流動(dòng)與耕地空間轉(zhuǎn)型之間的中介機(jī)制。

綜合來(lái)看，自然、制度、經(jīng)濟(jì)、人口因子的影響系數(shù)在空間上表現(xiàn)出集聚性特征，且存在顯著時(shí)空差異，能在一定程度上解釋耕地空間轉(zhuǎn)型的變化。但研究還發(fā)現(xiàn)，驅(qū)動(dòng)因子對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型的影響存在錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系，可能存在中介效應(yīng)，改變了原有的線性關(guān)聯(lián)。基于上述分析，本文將進(jìn)一步探究耕地空間轉(zhuǎn)型過(guò)程中的中介效應(yīng)。

4.2 耕地空間轉(zhuǎn)型的中介效應(yīng)分析

本文采用改良的因果逐步回歸法檢驗(yàn)中介效應(yīng)，抽樣方法為偏差矯正Bootstrap法（表4和表5）以深入理解轉(zhuǎn)型過(guò)程中的關(guān)鍵路徑。

（1）中介效應(yīng)普遍存在且以遮掩效應(yīng)和部分中介效應(yīng)為主，說(shuō)明自然、制度、經(jīng)濟(jì)、人口因子對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型的影響存在復(fù)雜的影響路徑。

（2）中介效應(yīng)以零效應(yīng)①和負(fù)效應(yīng)為主，揭示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化可能掉入“農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化陷阱”②。多數(shù)中介效應(yīng)接近0，總體上中介效應(yīng)較為微弱；15條中介效應(yīng)不顯著為0的中介路徑中，有10條為負(fù)效應(yīng)。中介變量生產(chǎn)技術(shù)革新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以負(fù)效應(yīng)和零效應(yīng)為主；生產(chǎn)模式升級(jí)以零效應(yīng)為主，正、負(fù)效應(yīng)兼具；而基礎(chǔ)設(shè)施完善以零效應(yīng)為主。

理論上中介變量與驅(qū)動(dòng)因子之間應(yīng)產(chǎn)生正向的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，從而推動(dòng)耕地空間轉(zhuǎn)型。然而，研究結(jié)果并未完全支持這一說(shuō)法。存在三種可能性：①區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化稟賦因子發(fā)育不足；②區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化路徑發(fā)展不暢；③區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化稟賦因子與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展路徑不協(xié)調(diào)。

X→M影響系數(shù)多為正數(shù)，說(shuō)明驅(qū)動(dòng)因子總體上能夠刺激區(qū)域生產(chǎn)技術(shù)革新、生產(chǎn)模式升級(jí)、基礎(chǔ)設(shè)施完善和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，在一定程度上排除了區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化稟賦因子發(fā)育不足這一可能；而M→Y的影響系數(shù)多為負(fù)數(shù)，說(shuō)明區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化路徑發(fā)展不暢、區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化稟賦因子與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展路徑不協(xié)調(diào)是中介效應(yīng)普遍為負(fù)的重要原因。

（3）中介效應(yīng)系數(shù)存在顯著差異。負(fù)向中介效應(yīng)絕對(duì)值最大的是vaa=>indu=>fsti（-0.03）；正向的是up=>indu=>fsti（0.01）。一方面，顯示負(fù)向中介效應(yīng)顯著強(qiáng)于正向中介效應(yīng)；另一方面，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是最關(guān)鍵的中介變量；其次是生產(chǎn)技術(shù)革新；生產(chǎn)模式升級(jí)和基礎(chǔ)設(shè)施完善發(fā)揮的中介作用總體較為微弱。

（4）驅(qū)動(dòng)因子對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型的影響大多以直接效應(yīng)為主，農(nóng)產(chǎn)品單產(chǎn)和人口城市化率以間接影響為主。間接效應(yīng)占比大于50%的路徑為：ypna=>tech=>fsti（100%，完全中介），ypna=>indu=>fsti（100%，完全中介），ypna=>infra=>fsti（100%，完全中介），up=>tech=>fsti（64.83%，部分中介），up=>indu=>fsti（54.24%，遮掩效應(yīng)），pcaov=>tech=>fsti（50.01%）。農(nóng)產(chǎn)品單產(chǎn)對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型產(chǎn)生微弱的負(fù)向影響，這一影響通過(guò)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)革新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和基礎(chǔ)設(shè)施完善三條完全中介路徑來(lái)實(shí)現(xiàn)。然而，農(nóng)產(chǎn)品單產(chǎn)對(duì)上述三個(gè)中介變量具有正向影響；與此同時(shí)，上述三個(gè)中介變量對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型具有負(fù)向影響。這揭示了生產(chǎn)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展滯后成為耕地空間轉(zhuǎn)型的重要制約因素。

此外，農(nóng)村勞動(dòng)力流出導(dǎo)致耕地空間轉(zhuǎn)型受到限制，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整很大程度上緩解了農(nóng)村勞動(dòng)力流出的負(fù)面影響。人口城市化率對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型的影響主要通過(guò)生產(chǎn)技術(shù)革新的間接中介路徑來(lái)實(shí)現(xiàn)，也受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整遮掩效應(yīng)的影響。

（5）耕地空間轉(zhuǎn)型空間滯后項(xiàng)的影響主要體現(xiàn)在對(duì)其他因子的遮掩效應(yīng)，即空間滯后項(xiàng)對(duì)其他因子與耕地空間轉(zhuǎn)型的關(guān)系具有一定調(diào)節(jié)作用。反映了耕地空間轉(zhuǎn)型過(guò)程中，中介變量之間存在較為復(fù)雜的鏈?zhǔn)疥P(guān)系，各中介變量之間相互交織、相互抵消或相互干擾，需要將其視為一個(gè)復(fù)合體而非獨(dú)立的傳導(dǎo)系統(tǒng)。

5 研究結(jié)論與政策建議

5.1 結(jié)論

本文的主要研究結(jié)論如下：（1）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶耕地空間轉(zhuǎn)型水平整體表現(xiàn)出了“東西強(qiáng)，中部弱”的空間特征，并在時(shí)間上呈增強(qiáng)趨勢(shì)。（2）驅(qū)動(dòng)因子對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型的影響具有空間集聚和顯著的時(shí)空差異特征，人口和經(jīng)濟(jì)是決定性因子。自然因子影響系數(shù)區(qū)間為[-0.60，0.60]，制度因子為[-0.06，0.12]，人口因子為[-3，2]，經(jīng)濟(jì)因子為[-5，2]。（3）驅(qū)動(dòng)因子影響耕地空間轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，中介效應(yīng)普遍存在且以零效應(yīng)和負(fù)效應(yīng)為主，總體較為微弱，主要受到中介變量對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型（M→Y）的負(fù)向作用的影響。（4）驅(qū)動(dòng)因子對(duì)耕地空間轉(zhuǎn)型的影響大多以直接效應(yīng)為主，而農(nóng)產(chǎn)品單產(chǎn)和人口城市化率以間接影響為主。（5）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是影響耕地空間轉(zhuǎn)型最核心的中介變量，負(fù)向中介效應(yīng)最強(qiáng)的路徑是“第一產(chǎn)業(yè)占比=>產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整=>耕地空間轉(zhuǎn)型”（-0.03）；正向中介效應(yīng)最強(qiáng)的是“人口城鎮(zhèn)化率=>產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整=>耕地空間轉(zhuǎn)型”（0.01），表明負(fù)向中介效應(yīng)顯著強(qiáng)于正向中介效應(yīng)。

5.2 政策建議

研究發(fā)現(xiàn)，驅(qū)動(dòng)耕地空間轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化路徑發(fā)展不暢、區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化稟賦因子與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展路徑不協(xié)調(diào)，是中介效應(yīng)為負(fù)或零的重要原因。此外，驅(qū)動(dòng)因子與中介變量之間存在較為復(fù)雜的鏈?zhǔn)疥P(guān)系，需要將其視為一個(gè)復(fù)合體而非獨(dú)立的傳導(dǎo)系統(tǒng)，據(jù)此提出以下政策建議。

（1）實(shí)施差異化治理，優(yōu)化耕地利用政策。需通過(guò)科學(xué)的資源評(píng)估，根據(jù)不同縣（市）的資源稟賦，定制相應(yīng)的耕地利用政策。通過(guò)精準(zhǔn)化政策措施，旨在最大化利用區(qū)域優(yōu)勢(shì)，驅(qū)動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶耕地空間轉(zhuǎn)型。

（2）優(yōu)化資源配置，規(guī)避“農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化陷阱”。研究發(fā)現(xiàn)中介效應(yīng)多為零或負(fù)作用，可以通過(guò)優(yōu)化資源配置，促進(jìn)自然、制度、經(jīng)濟(jì)和人口因子間的協(xié)同增效，以挖掘農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的深層潛力。同時(shí)，鼓勵(lì)各區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新、模式升級(jí)、基礎(chǔ)設(shè)施完善和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，強(qiáng)化耕地空間轉(zhuǎn)型路徑，防止落入“農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化陷阱”。

（3）深化政策引領(lǐng)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。研究表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是最為關(guān)鍵中介變量，需強(qiáng)化政策導(dǎo)向，促進(jìn)農(nóng)業(yè)企業(yè)向高附加值、綠色環(huán)保的方向轉(zhuǎn)型。此外，加大對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)的政策支持力度，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供驅(qū)動(dòng)力。

（4）強(qiáng)化農(nóng)業(yè)科技支持體系，加速農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化步伐。面對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化面臨發(fā)展路徑不暢、區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化稟賦因子與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展路徑不協(xié)調(diào)的雙重挑戰(zhàn)，需加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的支持力度，以加速科技成果向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的順暢轉(zhuǎn)換，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程提供技術(shù)支撐。

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Exploring the Spatial Patterns and Driving Mechanisms of Farmland Spatial Transition in the Yangtze River Economic Belt

KE Shangan1， CUI Haiying1， GE Kun2， WANG Aili1， DU Xing1， LU Xinhai1，3

（1. School of Public Administration， Central China Normal University， Wuhan 430079， China； 2. School of Urban Construction， Jiangxi Normal University， Nanchang 330022， China； 3. College of Public Administration， Huazhong University of Science and Technology， Wuhan 430074， China）

Abstract： The purposes of this study are to clarify the connotations of farmland spatial transition， to identify its spatial patterns in the Yangtze River Economic Belt， to reveal the driving mechanisms， and to provide the references for the rational farmland use. The research methods include entropy， spatial autocorrelation analysis， spatiotemporal geographic weighted regression model and mediating effect model. The research results show that： 1） the overall level of farmland spatial transition in the Yangtze River Economic Belt exhibits a spatial pattern characterized as “strong in the east and west， weak in the center.” Over time， the condition shows an improving trend. 2） Population and economic factors are the decisive factors influencing farmland spatial transition. 3） The majority of the effects of the driving factors on the farmland spatial transition are direct， whereas the effects of agricultural yields and population urbanization rates are indirect. 4） During the process of farmland spatial transition， the mediating effects predominantly manifest as 1 or negative， primarily constrained by inadequate advancements in production technology， upgrading of production models， and improvements in infrastructure. The underdeveloped industrial structure emerges as a critical bottleneck hindering farmland spatial transition. In conclusion， the future efforts should concentrate on the synergistic enhancement of population quality， acceleration of agricultural economic development， and deepening of industrial structural upgrades. These measures are crucial for effectively propelling farmland spatial transition within the Yangtze River Economic Belt， thereby underpinning the advancement towards agricultural modernization.

Key words： farmland spatial transition； spatial pattern； driving mechanism； Yangtze River Economic Belt

（本文責(zé)編：張冰松）

①http：//www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/9de270f3-b5ad-4e19-afc0-2531f3977f2f。

①本文所指的“零效應(yīng)”表示影響系數(shù)為0或極其接近于0，“負(fù)效應(yīng)”影響系數(shù)為負(fù)數(shù)，“正效應(yīng)”表示影響系數(shù)為正數(shù)，上述三種情景成立的前提是P值小于0.05。

②本文所指的“農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化陷阱”普遍表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的持續(xù)減速或保持緩慢增長(zhǎng)的現(xiàn)象。在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化過(guò)程中，由于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化方式與自然、制度、經(jīng)濟(jì)和人口因素之間不充分的協(xié)同作用或不理想的匹配，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化措施無(wú)法有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化甚至產(chǎn)生負(fù)向影響。