四川省耕地非糧化時空演變特征及其影響因素研究

關鍵詞：耕地非糧化；時空格局演變；影響因素；四川省

中圖分類號：F323.211 文獻標志碼：A 文章編號：2095-1329（2024）04-0061-08

糧食是人類賴以生存和發展的重要物質基礎，中國作為一個人口眾多的國家，必須確保糧食的安全供應，才能促進社會穩定、穩固國家安全[1]。耕地作為稀缺性自然資源，是糧食生產的根本，我國始終高度重視耕地保護的工作。2020年11月，國務院印發《關于防止耕地“非糧化”穩定糧食生產的意見》，首次將針對耕地“非糧化”現象的專項治理列為重點工作。2023年7月，習近平主持召開中央財經委員會第二次會議強調我國人多地少的國情沒有變，耕地“非糧化”“非農化”問題依然突出，必須堅持問題導向、目標導向，進一步加強耕地保護。

面對耕地非糧化現象，學術界進行了廣泛深入的研究。首先，對于耕地非糧化的測算，目前主要分為三類：一是種植結構非糧化[2]；二是種植結構非糧化與產出結構非糧化共同衡量[3]；三是引入復種指數[4]。其次，對于非糧化的時空演變特征，學者們多從全國[5]、省域[6-7]、市域[8-9]、縣域[10-11]、城市群[12] 等多種尺度進行研究，多使用GIS 空間分析法。最后，對于非糧化的影響因素，由于耕地非糧化受到多重因素的影響[13-15]，學者們多從農戶[16-17]、自然資源[18-19]、社會經濟[20-21]、政策[2，22] 等方面選取影響因素對非糧化成因進行分析，例如常媛媛等[23]綜合耕地資源特征、經濟因素、社會因素以及政策實施情況等，對耕地非糧化成因進行分析。也有學者側重某個特定影響因素分析其對耕地非糧化的影響，例如譚淑豪等[24] 分析了土地流轉對于耕地非糧化的影響，宋鈺[16]研究農戶主觀認知對耕地非糧化行為的影響，陳中偉等[25]探討了社會化服務與耕地非糧化的關系。研究方法上，主要包括Logistic 回歸[26]、隨機森林模型[27-28]、多元線性回歸[4] 等計量統計方法和地理加權回歸[29]、空間計量模型[10]、地理探測器[30] 等地理空間分析法。研究視角上，多基于糧食安全視角[13]、農戶視角[16，18]、農地資本化視角[20]。綜上所述，前人對耕地非糧化的演變特征與影響因素的研究已較豐富，多從全國與省域尺度出發并采用不同的研究方法，但不同區域的非糧化特征與影響因素不同，適用的方法也不盡相同。

四川省作為我國糧食主產區，2023年糧食總產量達3593.8萬噸，穩居全國第九位，繼2021年后再創歷史新高，增幅在13個糧食主產省份中居第三位。但2023年糧食播種面積為9606萬畝，比上年減少89 萬畝，其耕地非糧化現象嚴重影響著國家安全，加之我國面臨全球糧食安全問題、氣候變化以及生態文明等形勢，防止其耕地非糧化更為重要。本文以四川省為研究區域，從市域角度出發，運用GIS 空間分析法，基于2010—2021年統計數據資料，在對四川省耕地非糧化時空格局特征識別的基礎上，運用地理探測器分析市域尺度下耕地非糧化的影響因素。厘清四川省耕地非糧化發展趨勢，有助于制定有效的政策措施，促進耕地趨糧化，保障糧食生產，同時為制定科學的耕地利用規劃提供重要依據，此外還可以為其他地區提供借鑒與參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

四川省位于中國西南地區，總面積達48.6萬平方千米，下轄21個地級行政區，183個縣，為西部唯一糧食主產省。區域地勢形態差異大，地形以丘陵山地為主，全省78% 的耕地面積和70%的人口位于丘陵山區。截止2023年四川省常住人口8368萬人，戶籍人口9071.4萬人，城鎮化率59.49%，地區生產總值60132.9億元，糧食播種總面積9606萬畝，糧食總產量3593.8 萬噸。

1.2 數據來源

以四川省21個地級市為研究區，農作物總播種面積、糧食作物播種面積、生產條件因素、農業勞動力因素、經濟水平因素等數據均來自2011—2022年《四川統計年鑒》；DEM 數據來源于地理空間數據云（https：//www.gscloud.cn/），坡度由高程數據計算得出。四川省各級行政邊界數據下載于全國地理信息資源目錄服務系統（https：//www.webmap.cn/main.do？method=index）。

2研究方法

2.1耕地非糧化水平

采用非糧食作物播種面積與農作物總播種面積的比值來衡量耕地非糧化水平，公式如下：

2.2變量選取

本研究參考前人研究成果[3，27]，考慮數據的可獲取情況，選取耕地非糧化率作為被解釋變量，從生產條件、農業勞動力、經濟水平三個方面探討四川省耕地非糧化的影響因素并選取解釋變量（表1）。

生產條件直接約束農戶對于種植作物的選擇。人均耕地面積越小，意味著土地資源相對緊張，農民為了最大化土地利用效率和增加收入，可能會選擇種植收益更高的非糧食作物，從而導致耕地非糧化。灌溉條件的改善通常能提高土地的生產能力，適宜種植糧食作物，因為糧食作物對水分的需求較為穩定。灌溉條件的改善可以提高糧食作物的產量和穩定性，從而降低非糧化傾向，灌溉條件差的耕地可能更傾向于種植耐旱的非糧作物或進行其他用途。高程作為地形的一個重要特征，直接影響著耕地的自然條件和生態環境，對于糧食作物而言，它們通常對氣候條件的穩定性要求較高，而高程增加帶來的氣候不確定性可能使農戶可能會選擇種植那些更適應高海拔環境、具有更高市場價值的非糧作物，從而推動耕地的非糧化進程。坡度是影響耕地利用方式的重要因素之一，坡度較大的耕地在耕作過程中面臨著水土流失嚴重、機械化作業困難等，這不僅增加了糧食生產的成本，還降低了耕地的可持續利用能力，因此，坡度較大的耕地往往更容易發生非糧化現象。

第一產業就業人員數量的變化可能反映了農業生產的勞動密集度，第一產業就業人員數量減少和城鎮化率的提高意味著農村人口向城市轉移，農村勞動力減少。這可能導致農村耕地閑置或轉向非糧化用途，因為農民可能不再依賴傳統的糧食種植為生，而是轉向城市尋找就業機會或從事其他非農產業。此外，城鎮化帶來的消費升級也可能推動農業種植結構的調整，促進非糧化。

經濟因素是耕地非糧化的根本原因。土地生產率的提高通常意味著單位面積耕地的產出增加，可以降低糧食生產成本并提高經濟效益，從而激勵農戶繼續種植糧食作物并減少非糧化傾向，如果土地生產率低下，農戶可能會選擇種植更高經濟收益的非糧作物或進行其他用途以獲取更高的經濟回報。人均GDP的增長反映了經濟水平的提高和消費升級的趨勢。隨著人們生活水平的提高和收入的增加，對多樣化、高品質食品的需求也會增加，這可能會促使農民種植更多高價值的非糧食作物以滿足市場需求，從而推動耕地非糧化。農業生產總值的增長可能來自糧食作物和非糧食作物的共同貢獻，然而，非糧食作物通常具有更高的經濟價值和市場需求，其產值增長更快或占比更高，這反映了耕地非糧化的趨勢。農林水支出占比反映了政府對農業、林業和水利等領域的支持力度，這種支持可能包括提供灌溉設施、農業技術推廣、農業保險等方面的服務，從而改善農業生產條件并提高糧食作物的產量和穩定性，有助于降低非糧化傾向并保障糧食安全。城鄉居民可支配收入比的擴大反映了城鄉收入差距的加大，為了增加收入并縮小與城市居民的收入差距，農民可能會選擇種植高價值的非糧食作物以獲取更高的經濟回報，這種選擇行為在一定程度上會推動耕地非糧化。

3 結果與分析

3.1 耕地非糧化時空格局演變

3.1.1 非糧化時序演變特征

結合前人研究[4，34-35]，本文對四川省耕地非糧化時序變化情況綜合用耕地非糧化面積、耕地非糧化率、耕地非糧化年增長率和平均年增長率幾個指標來進行分析。

2010—2021年四川省耕地非糧化面積與非糧化率的變化趨勢基本一致，呈現增長趨勢（圖1），四川省耕地非糧化面積年增長率呈波動上升趨勢，在2017年達到峰值；平均年增長率為2.52%（圖2），說明四川省耕地非糧化問題逐漸凸顯。

從四川的五大經濟分區來看，川東北經濟區的耕地非糧化面積平均值持續高于其他四個經濟區，川西生態經濟區持續低于其他四個經濟區（圖3）；2010—2016年，攀西經濟區耕地非糧化率平均值持續高于其他四個經濟區，2016—2017年成都平原經濟區耕地非糧化率平均值從24.55% 急速增長至37.38%，并在2017—2021年持續高于其他四個經濟區，川西生態經濟區耕地非糧化率平均值在研究期間持續低于其他四個經濟區（圖4），此外五大經濟區的非糧化率逐漸趨于接近。

3.1.2非糧化空間分布演變

由圖5可知，四川省耕地非糧化空間格局始終呈現“東高西低”的分布規律，耕地非糧化率高值和較高值覆蓋范圍逐漸向東北方向集聚。2010年成都市、德陽市、綿陽市、廣元市、南充市和攀枝花市六個市的非糧化率處于高值；2014年廣元市和成都市處于高值；2018年和2021年成都市仍然處于高值。研究期內甘孜藏族自治州呈現低耕地非糧化率。

從整體上看，耕地非糧化分布重心轉移路徑由成都起向東南遷移至資陽，然后向西北遷移回成都。2010—2021年四川省耕地非糧化分布重心坐標及標準差橢圓參數拾取結果（表3）顯示：在重心轉移方向上，2010—2016年明顯向東南方向偏移，2016—2021年明顯向西北方向偏移，其中2017年轉移距離最長，向西方向位移明顯，直線移動距離為15083.58m；從重心經緯度上，經向緯向變化都較小，2010-2021年耕地非糧化重心經向移動16′，緯向移動2′，直線移動距離為16186.30m。

四川省耕地非糧化的標準差橢圓面積在2010—2017年波動下降至研究期間內最低值，反映出非糧化的集聚趨勢越來越明顯；2017—2021年呈增長趨勢，則表明集聚程度有所減弱。整體來看，標準差橢圓面積整體呈下降的發展趨勢，說明四川省耕地非糧化的空間格局趨于集中分布。2010—2016年轉角θ縮小，耕地非糧化在西北- 東南格局出現弱化；2016—2021年轉角θ擴大，耕地非糧化在西北-東南格局加強。整體來看，研究期間內，轉角θ有所擴大，四川省耕地非糧化的空間分布呈東北- 西南格局。

四川省耕地非糧化的標準差橢圓長軸標準距離下降了120.24km，短軸標準距離增長了108.83km，表明標準差橢圓在東北- 西南方向收縮，在西北- 東南方向擴散，且東北- 西南方向的收縮傾向更為強勁。另外，短軸與長軸的比值波動上升，表明非糧化的標準差橢圓形態變圓，空間分布的均質性增強。

3.2耕地非糧化時空格局演變的影響因素

3.2.1不同因素對耕地非糧化的影響

本文運用地理探測器研究四川省2010年、2014年、2018年、2021年耕地非糧化的影響因素（表4）。

生產條件方面，人均耕地面積和耕地灌溉條件對耕地非糧化的影響程度提高，其余2 個因子的影響程度減弱，人均耕地面積和耕地灌溉條件反映耕地條件，隨著社會經濟發展，土地資源約束越發明顯，耕地條件作為農業的根本制約著糧食生產。生產條件對耕地非糧化的平均解釋程度為0.379（2010年）、0.362（2014年）、0.300（2018年）、0.447（2021年）。

農業勞動力上，第一產業就業人員是2014年非糧化空間分布的主要影響因素，但其影響程度逐漸減弱，隨著農業現代化的推進和鄉村人才的培育，農業生產對勞動力的需求結構也在發生變化，農業機械化、智能化水平的提高有助于緩解勞動力短缺問題。城鎮化率影響程度在總體上增強，城市化的快速發展帶來多元化的需求，造成非糧化現象的加劇，比如成都周邊出現土地向花卉苗木流轉的現象。農業勞動力對耕地非糧化的平均解釋程度為0.554（2010年）、0.579（2014年）、0.718（2018年）、0.624（2021 年）。

經濟水平上，農業生產總值是2010年非糧化空間分布的主要影響因素，隨后其影響程度減弱。土地生產率、人均GDP和農林水支出占比對非糧化的影響程度增強，土地生產率是2018年非糧化空間分布的主要影響因素，科技進步帶來土地生產率的提高，而經濟作物的高效益驅使農戶進行非糧化生產。農林水支出占比是2021年非糧化空間分布的主要影響因素，政府逐步加大對于糧食種植的補貼，農戶種糧收入得到提升，城鄉差距縮小，因此影響著農戶對于種植作物選擇。經濟水平對耕地非糧化的平均解釋程度為0.612（2010年）、0.589（2014年）、0.546（2018年）、0.694（2021年）。

3.2.2 影響因素交互作用演變

為了深入分析影響因子之間的互動機理，運用交互探測器分析2010年、2014年、2018與2021年影響因素的交互作用（圖6）。

（1）2010年影響因子交互作用。人均耕地面積∩農業生產總值、耕地灌溉條件∩人均GDP、耕地灌溉條件∩農林水支出占比、第一產業就業人員∩農林水支出占比、城鎮化率∩農業生產總值、城鎮化率∩農林水支出占比、人均GDP∩農林水支出占比的作用力達1，高程∩坡度的交互作用力最小，為40.74%。影響因子間交互解釋程度均值為86.13%，其中農業生產總值與其他因素的交互作用力最大，交互解釋程度均高于75%。

（2）2014年影響因子交互作用。城鎮化率∩土地生產率、城鎮化率∩農業生產總值的作用力達1，高程∩坡度的交互作用力最小，為40.00%。影響因素間交互解釋程度均值為82.75%，其中第一產業就業人員與其他因素的交互作用最大，交互解釋程度均高于75%。

（3）2018年影響因子交互作用。其中耕地灌溉條件∩城鎮化率、第一產業就業人員∩土地生產率、第一產業就業人員∩農林水支出占比、第一產業就業人員∩城鄉居民可支配收入比、城鎮化率∩農業生產總值、土地生產率∩人均GDP的作用力達1，高程∩坡度的交互作用力最小，為22.18%。影響因子間交互解釋程度均值為81.58%，其中土地生產率與其他因素的交互作用最大，交互解釋程度均高于90%。

（4）2021年影響因子交互作用。人均耕地面積∩農業生產總值作用力達1，高程∩坡度的交互作用力最小，為35.96%。影響因子間交互解釋程度均值為87.33%，其中農林水支出占比與其他因素的交互作用最大，交互解釋程度均高于80%。

整體來看，2010—2021年期間，影響因素交互結果為增強，表明四川省耕地非糧化現象由多因素驅動，因此，四川省耕地非糧化治理不能只注重單一因素，應結合各影響因素綜合治理。

4結論與建議

4.1結論

（1）從時序變化來看：2010—2021年四川省耕地非糧化面積和非糧化率總體上呈現持續增長的趨勢，耕地非糧化程度加深。四川省五大經濟區的耕地非糧化面積平均值都呈現小幅波動增長，川東北經濟區高于其他四個經濟區，川西生態經濟區低于其他四個經濟區；除攀西經濟區，其他四個經濟區耕地非糧化率平均值出現波動增長。

（2）從空間變化來看：2010—2021年四川省耕地非糧化分布重心轉移路徑為“成都- 資陽- 成都”，耕地非糧化始終呈現出“東高西低”的空間格局，具有明顯的“東北- 西南”的方向性，空間格局趨于集中，空間分布的均質性增強。

（3）從影響因素來看：2010年、2014年、2018年、2021年主要影響因素分別為農業生產總值、第一產業就業人員、土地生產率和農林水支出占比。生產條件、農業勞動力和經濟水平對耕地非糧化的解釋程度在不同年份有所波動，但總體上呈現出一定的規律性。經濟水平因素在近年來對耕地非糧化的影響最為顯著，同時，生產條件的改善和農業勞動力的變化也在不同程度上影響著耕地非糧化的進程。

（4）2010—2021年，各影響因子交互作用類型為雙因子增強或非線性增強，高程和坡度的交互作用力始終保持在較低水平，表明地形因素雖然對農業生產有一定的影響，但不是導致耕地非糧化的主要原因。不同年份中多個影響因子組合的交互作用達最大值，影響因子間的交互解釋程度均值有所提升，表明各因素之間的相互作用越來越復雜。

4.2建議

本研究利用重心遷移、標準差橢圓探究市域尺度下四川省耕地非糧化的時空演變特征，發現四川省耕地非糧化程度加深，空間上表現為“東高西低”，并且隨著時間演變，其空間格局趨于集中。根據地理探測器結果顯示，耕地非糧化空間分異受多重因素影響，并隨著社會發展，經濟要素成為耕地非糧化的主要影響因素。鑒于此，本研究建議：首先進行差別化治理，加強耕地數量與質量保護。推動全省土地整治與良田改造，對于耕地非糧化較嚴重的區域，如成都、廣元等應加強耕地用途管制，對非糧化程度較輕的地區應以防控為主，適當增加糧食播種面積。其次，加強農業補貼，保障農民收入。如加大丘陵山區農機具購置補貼范圍與比例，提升機械化程度，減少農民在糧食生產中的人工費用，提高農業補貼額度，精確瞄準補貼對象，增加農戶的農業收入；最后，樹立大食物觀，加強農經統籌，結合各地區生活需求，調整種植結構，保障多元化膳食結構。

（責任編輯：趙寶成）