江西省耕地的動態變化及驅動因子

張 婷，駱 希，蔡海生，3

（1.江西農業大學 江西省鄱陽湖流域農業與生態工程技術研究中心，江西 南昌330045；2.四川省社會科學院，四川 成都610072；3.江西農業大學 南昌市鄱陽湖生態重點實驗室，江西 南昌330045）

隨著中國的高速發展，耕地面積減少的現象普遍存在，中部地區亦不例外。根據中國統計年鑒的數據，中部地區6省的耕地面積在1995—1996年有小幅度的增加，而1996—2008年均呈現出減少的趨勢。中部依靠全國10.7%的土地承載著全國28.1%的人口，存在一定的糧食安全隱患，這表明研究中部地區耕地面積變化的原因對于整個中部崛起戰略非常重要。江西屬亞熱帶濕潤季風氣候區，多年平均降水量在900～1 400mm，是中國重要的商品糧和商品棉基地，是中國13個糧食主產區之一，曾為解決中國“糧食安全”問題做出突出貢獻。因此，選擇江西省為中部地區的代表，進行耕地面積動態變化及其驅動因素研究，對于整個中部地區乃至中國都具有重要意義。

近年來，中國眾多學者對耕地數量變化做了大量研究，分別從不同的角度分析城市或區域耕地動態變化的特征及其原因等，主要是采用GIS空間分析、數理統計方法，定量分析耕地時空動態變化與驅動因子之間的關系，并預測未來耕地的變化趨勢，提出實現耕地總量動態平衡的對策措施［1－5］。

本文采用SPSS 17.0軟件，對江西省1990—2009年的耕地動態變化進行時空分析，并采用相關性檢驗、主成分分析以及回歸分析對江西省耕地變化的驅動因子進行研究，這為掌握江西省耕地動態變化的原因提供了數據支撐，為今后耕地保護提供重要的理論支持，具有非常重要的借鑒意義。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

相關性分析。Pearson相關系數，即r適用于測度兩數值變量的相關性。r取值為－1～1，它描述了兩變量線性相關的方向和程度：r＞0，兩變量之間為正相關（一個變量增加，另一個變量也有增加的趨勢）；r＜0，兩變量之間為負相關（一個變量增加，另一個變量呈減少的趨勢）；r＝±1，兩變量之間完全相關（存在確定的函數關系）；r＝0時，兩變量之間不存在線性相關關系，但可能存在其他形式的相關關系（如指數關系、拋物線關系）。而且│r│離1越近，兩變量之間的線性相關程度越高；離0越近，線性相關程度越弱。在說明變量之間線性相關程度時，根據經驗，按照相關系數的大小將相關程度分為以下幾種情況：│r│≥0.8時，可視為兩個變量之間高度相關；0.5≤│r│＜0.8時，可視為中度相關；0.3≤│r│＜0.5時，視為低度相關；│r│＜0.3時，說明兩個變量之間的相關程度極弱，可視為不相關。

（1）主成分分析模型。是設法將原來眾多具有一定相關性（如P個指標），重新組合成一組新的互相無關的綜合指標來代替原來的指標。主成分分析，是考察多個變量間相關性一種多元統計方法，研究如何通過少數幾個主成分來揭示多個變量間的內部結構，即從原始變量中導出少數幾個主成分，使它們盡可能多地保留原始變量的信息，且彼此間互不相關.通常數學上的處理就是將原來P個指標作線性組合，作為新的綜合指標。

（2）多元線性回歸分析模型。是指含有多個解釋變量的線性回歸模型，用于揭示被解釋變量與其他多個解釋變量之間的線性關系。

1.2 數據來源

本文采用1990—2009年江西省及其各縣區市的耕地面積數據，以及江西省經濟發展、人口、農業等方面的數據。這些數據的主要來源于《江西省統計年鑒》（1990—2009年）［6］。此外，本文還采用了《江西省土地利用變更圖》作為分析耕地面積利用動態度的底圖。

2 江西省耕地數量動態變化分析

2.1 耕地數量變化的時序特征分析

江西省耕地約占總面積的16.90%，1990—2009年，江西省耕地數量呈現先減少后增加的態勢，2005年是耕地數量增加的一個轉折點（圖1）。1990—2005年耕地數量由2.35×105hm2減少至2.10×105hm2，15a內總共減少2.52×104hm2，年平均減少16 800hm2。江西省在1990—2005年快速發展，導致大量耕地轉化為建設用地。耕地的減少區域在全省范圍內均有分布，尤以鄱陽湖地區縮減明顯［7］。耕地數量減少影響因素一方面在于商品糧價格偏低，農民種糧積極性下降，播種面積減少［8］；另一方面，20世紀90年代是中國由計劃經濟向市場經濟轉軌的重要時期，經濟的快速發展為城鎮化奠定了物質基礎，比較寬松的土地開發政策促進了房地產業的發展，一度形成了“開發區熱”和“房地產熱”［9］。2005—2009年，江西省耕地面積由2.10×105hm2增加至2.82×105hm2，主要表現在2007—2008年，耕地數量由2.15×105hm2增加至2.83×105hm2，耕地面積大幅度增加的原因在于2007年江西省委省政府提出大力實施“造地增糧富民工程”，對災毀、廢棄的土地進行整理、復墾。

圖1 江西省1990－2009年耕地面積與人均耕地面積變化

隨著江西省人口的逐年增加，人均耕地面積同時也在發生變化。1990—2005年人均耕地面積由0.061 7hm2減少至0.048 7hm2，低于聯合國糧農組織確定的0.053hm2警戒線；2005—2009年人均耕地面積有所增加，由0.048 7hm2增加至0.063 6hm2。這表明即使耕地數量增加，人地矛盾依然存在，有限的耕地面積可能難以滿足不斷增加的人口的需求，耕地面積減少以及人均耕地面積減少速率過快的問題亟待解決（圖1）。

2.2 耕地數量變化的區域差異分析

2.2.1 土地利用動態度 土地利用動態度用來定量描述區域土地利用變化的速度，它對比較土地利用變化的區域差異和預測未來土地利用變化趨勢具有積極的作用。單一土地利用動態度［10］表達的是某研究區一定時間范圍內某種土地利用類型的數量變化情況，其表達式為：

式中：K——研究時段內某種土地利用動態度；Ua——研究期初某種土地利用類型的數量；Ub——研究期末某種土地利用類型的數量；T——研究時段長度，當T的時段設定為年時，K的值就是該研究區某種土地利用類型的年變化率。

2.2.2 耕地數量變化的區域差異分析 江西省現轄11個市，地域廣闊，但是各市間的自然條件不同，經濟和社會發展不平衡，這使得耕地變化在空間上也表現出一定的差異性。本文以市為基本空間單元，根據土地利用動態度K指標對耕地區域動態變化差異進行分析。

從1990—2009年耕地動態變化幅度看（圖2），耕地利用動態度大于1.0的區域有6個，其中鷹潭市變化幅度最大，耕地利用動態度K等于2.0，景德鎮市和新余市K值處于1.6～2.0，九江市、宜春市和撫州市的耕地利用動態度在1.0～1.5；耕地利用動態度小于1.0的市有5個，贛州市在1990—2009年耕地利用動態度相對較小，小于0.5，南昌市、上饒市、吉安市和萍鄉市的K值在0.5～1.0。

為了反映近20a來耕地動態變化在空間上的差異性，本文以各市為單位，計算了1990—1995，1995—2000，2000—2005，2005—2009年4期各市的耕地動態變化度，其結果如表1所示。

由表1可以看出，1990—1995年，各地耕地利用動態度分布的大致空間格局為：贛南、贛中的吉安市以及贛北的九江市、宜春市耕地動態變化度較大，5a間的變化率較大（K＞1.010），而變化率較?。↘＜0.5）的區域為景德鎮市和撫州市，相對變化較小，其他市的利用動態度處于0.5～1.0；1995—2000年，九江市的耕地利用動態度最為突出，高達3.443，南昌市的也大于1.0，除這兩個市的耕地變化較大，其他市的均較小，小于1.0，總體來說，耕地變化相對較小；2000—2005年，南昌市和九江市的耕地利用動態度變得很小，南昌市甚至為負，說明2005年南昌市耕地數量比2000年減少了，這段時期內，江西省耕地利用變化均較大，其利用動態度大于1.0的城市有6個，其他的變化相對較小；2005—2009年，整體的耕地數量變化幅度較大，大于1.0的城市有7個，其他4個城市的耕地利用動態度也在0.5以上。

圖2 1990－2009年江西省耕地利用動態度

表1 江西省各設區市耕地動態度

3 耕地變化的驅動因子定量分析

驅動力是指導致耕地利用方式和目的發生變化的主要自然因素和社會經濟因素。影響耕地面積變化受許多因子的影響，其中既包括自然因子、社會經濟因子及科技等因子。然而，由于歷史時期土地利用變化大都是人類通過土地利用活動造成的，因此，分析社會經濟因子（或社會驅動力）對土地利用變化的作用應擺在重要位置。因此，綜合采用主成分分析、相關分析和回歸分析法，比較適合分析耕地數量變化的驅動機制［11］。

3.1 耕地變化的驅動因子指標值確定

為分析江西省耕地數量變化的驅動機制，結合研究區的實際情況、資料收集程度以及其他學者的研究成果，根據科學性原則和主成分分析方法的思路和要求，選取了1990—2009年的年末耕地面積Y作為因變量反映耕地數量的變化，自變量即驅動力因子主要選擇X1為總人口，X2為城市化率，X3為GDP，X4為人均GDP，X5為全社會固定資產投資，X6為第一產業，X7為第二產業，X8為第三產業，X9為耕地產出率，X10為林牧漁業占農林牧漁業總產值的比例，X11為農業機械總動力，X12為有效灌溉面積12個指標［12－16］來綜合分析研究區耕地變化情況。

3.2 相關性分析

由于不同變量之間具有不同的單位和不同的變異程度，這會導致數據在分析過程中因單位不統一而造成結果的差異。因此，在進行主成分分析前，首先進行數據的標準化，也稱為無量綱化，即將異度量的各指標值分別轉化為無量綱的相對指標值。本研究采用統計學軟件SPSS 17.0中的Z—score法對數據進行標準化變換。在對上述指標標準化的基礎上，再進行相關因子分析，結果見表2。

表2 江西省耕地驅動因子相關性系數

從表2中可以看出，除了X12與其他因子處于負相關關系之外，其余因子間均存在正相關性?？傮w上來看，大部分因子之間相關性系數大于0.8，均具有較強的線性關系，X3與X6，X3與X7，X4與X7，X6與X8，X7與X11等間具有較大的相關性，相關系數均大于0.990。這表明這些數據之間存在較高的相關性，信息出現了重疊，由此證明接下來的主成分分析非常必要。

3.3 主成分分析

由于耕地數量變化的各驅動因子不僅與因變量（耕地面積）之間存在相關關系，而且相互之間也存在著耦合關聯。如果用單純的相關分析，則必然存在一定的誤差冗余。主成分分析可以將若干個自變量壓縮成幾個獨立成分，以此來減弱自變量之間的相互干擾。因此，本研究進行主成分分析，得到上述12個因子的特征根值、方差貢獻率和累計方差貢獻率（見表3）。

表3 江西省耕地變化驅動因子主成分特征值和貢獻率

由表3可知，12個相關性因子之間提取了兩個因子，第1因子的特征根為10.330，解釋原有12個變量總方差為86.083%，累積方差貢獻率為86.083%；第2個因子的特征值為1.092，解釋原有12個變量總方差為9.102%，累積方差貢獻率為95.185%，兩個因子共解釋了原有變量總方差的95.185%?？傮w上，原有變量的信息丟失較少，提供了原始數據的足夠信息。旋轉平方和載入描述了最終因子解釋的情況，因子旋轉后，累計方差比沒有改變，為95.185%，也就是沒合影響原有變量的共同度，但卻重新分配了各個因子解釋原有變量的方差，改變了各因子的方差貢獻，使得因子更易于解釋。

采用該旋轉后的主成分載荷矩陣（表4），可以看到與第1主成分顯著相關的因子有：X1總人口，X2城市化率，X3GDP，X4人均GDP，X5全社會固定資產投資，X6第一產業，X7第二產業，X8第三產業，X9耕地產出率，X10林牧漁業占農林牧漁業總產值的比例，X11農業機械總動力；第2主成分則與X10林牧漁業占農林牧漁業總產值的比例，X12有效灌溉面積具有較大的正相關。說明江西省耕地變化的驅動因子可以歸納為由總人口、城市化率所影響的人口因子，由GDP，人均GDP、全社會固定資產投資、第一產業、第二產業和第三產業影響的經濟發展因子，以及由耕地產出率、林牧漁業占農林牧漁業總產值的比例、農業機械總動力和有效灌溉面積共同影響的農業科技發展因子。這3個因子組合是江西省耕地動態變化的3個主要的驅動力。

表4 江西省耕地變化驅動因子主成分載荷矩陣

3.4 耕地面積變化的多元線性回歸模型

從上述的主成分分析結果得知，江西省耕地面積變化與經濟發展、人口變化以及農業科技發展的關系較復雜，各社會經濟驅動因子之間相互影響、相互制約。這就致使本研究還需要進行更深入的分析，以尋找耕地面積變化與各因子之間的定量關系，因此，采用多元回歸模型來反映這種關系。經計算得出回歸模型載荷矩陣和各變量的系數，從而得到江西省耕地面積變化與12個因子之間的多元線性回歸模型：

由此，可以看出江西省近年來耕地面積的變化，在很大程度上受到人口、經濟和農業科技等因子的綜合作用和驅動。這表明經濟發展、人口變遷以及農業科技政策等導致的農業結構調整、用地結構的改變是江西省耕地變化的主要動因。回歸模型分析表示，如果12個因子各增長1個單位，那么耕地數量將減少0.202個單位。

對整個模型進行顯著性檢驗時，F檢驗是一種合理有效的方法。SPSS輸出結果表明，模型在α＝0.01水平上都是高度顯著。

4 結果分析

4.1 經濟發展驅動因子

在第1主成分中，GDP、人均GDP、第一產業、第二產業、第三產業和全社會固定資產投資是主要因子，經濟因素對耕地動態變化的影響尤為顯著。江西省1990年的GDP為428.62億元，1995年就已經比翻一番還多，為1 169.73億元，到2009年增長至7 655.18億元。19a間江西省GDP增長了16.86倍，年均增長380.35億元。而人均GDP也從1990年的0.113億元增長至2009年的1.727億元，年均增長0.085億元。全社會固定資產投資也由70.65億元增加至6 643.14億元。

投資的不斷加大和基礎設施建設的不斷完善；農村城鎮化加快，新農村建設；城市經濟開發區興建等，都需要占用土地甚至是耕地，這些經濟發展因素導致江西省耕地發生重大變化。

4.2 社會系統驅動因子

人口作為社會活動的主體，對土地利用變化的影響起著重要的作用。人口密度與土地利用變化速率成正相關關系，人口增長速度越快，土地利用變化也越快［17］。由于人口數量大增，在生產條件沒有大幅度提高的條件下，耕地被大量占用。第1主成分和第2主成分中，人口和城市化率構成的人口因素均是主要因素，江西省在1990—2009年，人口總數從3 810.64萬人增加至4 432.12萬人，年均增長率為16.31%，城市化率也從0.203 5增加至0.431 8，年均增長0.012。江西省人均耕地從1990年的0.061 7hm2／人減少至2006年的0.049hm2／人，再增加到2009年的0.063 6hm2／人。雖然江西省耕地面積在2006—2009年間有所增加，然而人均耕地的增加速率明顯要低于耕地面積的增長速率。人口的增加及城市化的加快，導致人們對住宅、基礎設施等各項用地需求的增加，從而引起江西省耕地數量發生變化，人均耕地占用量減少速率高于耕地，增長速率低于耕地。

4.3 農業科技進步驅動因子

耕地產出率和農業機械總動力在第1主成分中居主導作用。從中國的農業發展歷程看，科技進步是糧食單產提高的重要參數。江西省是一個農業比重較大的省份，隨著江西省農業綜合開發以及土地開發整理工作的不斷加強，農業綜合生產能力有所提高。江西省農機機械總動力能夠直接反應江西省農業科技進步，2009年江西省農業機械總動力為3.36×104W，是1990的5.03倍，隨著農業科技進步及農業機械化水平的提高，機械作業代替耕作，這就使得人地矛盾更為突出。農業科技進步也帶動江西省耕地產出率，江西省2009的耕地產出率為0.862萬元／hm2，比1990年的0.147萬元／hm2增加了0.517萬元／hm2。除了1999—2003年的一些自然災害，導致耕地產出率有所減少外，之后的6a中，科技的進步使江西省耕地產出率保持上升。耕地產出率的減少，致使人們在2004年后開始調整農業結構，從而使江西省耕地面積在2006—2009年增加。

5 對策

（1）1990—2009年，江西省耕地數量以及人均耕地面積都呈現著先減少后增加的變化態勢，2005年后耕地面積逐年增加，然而由于人口數量增長速率更大，導致人均耕地減少速率高于耕地，而增加速率低于耕地。因此，在大力實施“造地增糧富民工程”的同時，應該控制江西省人口的過快增長，以保證江西省有限的耕地面積能夠滿足需求。

（2）區域差異性方面，1990—2009年江西省各設區市耕地利用動態度均大于0，這表明江西省各設區市的耕地動態變化幅度大，其中大于1.0的區域有6個，包括鷹潭市、景德鎮市、新余市、九江市、宜春市和撫州市，耕地利用動態度小于1.0的市有5個，包括贛州市、南昌市、上饒市、吉安市和萍鄉市。對于這一現象，要有針對性的控制各地區耕地面積的減少，特別是耕地利用動態度大于1.0的地區。為保證耕地的占補平衡，江西省應積極采取委托墾造耕地和異地土地整理補充等有效措施，實現了占補節余。

（3）通過主成分分析法，得出以下耕地動態變化的主要因子，主要有GDP、全社會固定資產投資、人口、城市化率、耕地產出率、農機機械總動力。因此，江西省要在不占用耕地或者少占用耕地的前提下發展社會經濟。在農業生產活動中，積極推行生態農業建設，形成農業良性物質循環。

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