安徽省耕地資源數量的變化及其驅動力

葉珊珊

(中國礦業大學(北京) 管理學院， 北京 100083)

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安徽省耕地資源數量的變化及其驅動力

葉珊珊

(中國礦業大學(北京) 管理學院， 北京 100083)

基于安徽省1990-2012年耕地資源變化數據及相關統計資料，采用主成分分析與回歸分析，對22年安徽省的城鎮化進程與耕地面積變化進行綜合評價，并對影響地區耕地資源數量變化的驅動因子進行系統研究。結果表明： 1) 1990-2012年，安徽省城鎮化水平呈持續上升、耕地面積呈顯著減少的趨勢；2) 省域耕地資源數量變化驅動力綜合得分呈逐漸增加的趨勢，即影響地區耕地資源數量變化的驅動力逐漸加強；3) 安徽省城鎮化進程集中體現為地區經濟發展、城市空間擴張以及城鎮人口增加，其中，地區經濟發展成為影響耕地資源數量變化的主要驅動因素且呈負相關關系。

城鎮化； 耕地資源； 驅動力； 主成分分析； 回歸分析； 安徽

土地是人類賴以生存和發展的物質基礎，是維系自然生態系統的功能和支撐社會經濟系統發展不可替代的自然資源和戰略儲備[1-2]。改革開放以來，隨著我國社會經濟的持續快速發展和城鎮化、城鄉一體化進程不斷加快，城市開發與農村建設對土地資源的需求量不斷上升，特別是地區城鎮化水平的不斷提高，大量的耕地資源從農業部門轉移到非農部門，使得耕地資源的供需矛盾日益顯著[3-5]。加之耕地資源快速流失對糧食安全和生態環境產生嚴重的負面效應，處理好保護耕地資源與保障經濟發展之間的矛盾，直接關系到國家的安定和社會經濟的可持續發展，具有重要理論價值和現實意義。關于土地利用變化驅動力的研究主要集中在土地利用變化的社會經濟驅動機制機理等方面，相關文獻多從全國等宏觀層面或市縣等微觀層面對影響因子進行系統研究[6-13]。筆者以中觀層面的安徽省為研究區域，運用主成分分析法與多元回歸模型，對1990-2012年安徽省城鎮化與耕地資源數量變化之間的關系進行綜合分析，以期探求二者之間的內在聯系，揭示城鎮化進程對耕地資源數量變化的影響規律，為科學推進地區城鎮化進程、合理進行土地資源利用提供參考。

1 資料與方法

1.1 研究區概況

安徽省位于華東腹地，是我國東部襟江近海的內陸省份，東連江蘇、浙江，南鄰江西，西接湖北、河南，北靠山東。地理坐標114°54′E～119°37′E，29°41′N～34°38′N；全省東西寬約450 km，南北長約570 km，總面積13.96×106hm2，約占全國總面積的1.45%，居華東第3位，全國第22位。安徽省地處暖溫帶與亞熱帶過渡地區，氣候溫暖濕潤，四季分明，全省年平均氣溫14～17℃，年平均降水量773～1 670 mm；全省地貌以平原、丘陵和低山為主，平原與丘陵、低山相間排列，地形地貌呈多樣性，大致可分為5個自然區域：淮北平原、江淮丘陵、皖西大別山區、沿江平原和皖南山區。境內山河秀麗、人文薈萃、稻香魚肥、江河密布：長江和淮河自西向東橫貫全境；巢湖橫臥江淮，素為長江下游、淮河兩岸的魚米之鄉。2013年末全省戶籍總人口6 928.5萬人，全年生產總值(GDP)19 038.9億元，人口城鎮化率47.9%，城鎮居民人均可支配收入和農民人均純收入分別為23 114元/年和8 098元/年[14]。安徽省作為我國中部地區的重要省份，是我國糧食主產區的所在地以及中部崛起戰略的重要組成地區，面臨著快速發展經濟和保證糧食高產穩產的雙重任務。因此，適時開展安徽省城鎮化對耕地資源數量變化的影響研究，對合理推進中部地區城鎮化進程、推動區域社會經濟協同發展具有重要意義。

1.2 數據來源

采用的土地屬性數據庫主要來自于安徽省土地利用總體規劃(1997-2010年)、安徽省土地利用總體規劃(2006-2020年)和皖江城市帶承接產業轉移示范區規劃，社會經濟類數據主要來源于《安徽省統計年鑒(1991-2013年)》《安徽省國民經濟和社會發展“十二五”規劃》以及農林部門、交通部門、經貿部門、環保部門等相關單位的發展規劃。

1.3 研究內容及方法

1.3.1 土地利用變化強度 某地類的土地利用變化強度(LIntensity)指該土地類型在研究期間的變化量與初期值的比值。

LIntensity=[(Lit-Li0)/Li0]×100%

(1)

(1)式中，LIntensity為土地利用變化強度，Li0為第i省(市)該地類的初期面積( hm2)，Lit為第i省(市)該地類的末期面積(hm2)。

1.3.2 土地利用動態度 土地利用動態度可定量描述區域土地利用變化的速度，其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都具有積極的作用。單一土地利用動態度可表達區域一定時間范圍內某種土地利用類型的數量變化情況。

LDynamic=[(Lit-Li0)/Li0]×1/T×100%

(2)

(2)式中，LDynamic為研究時段內某一土地利用類型的動態度，Li0、Lit分別為研究初期、末期一種土地利用類型的數量，T為研究時段(年)。

1.3.3 城鎮化水平動態變化 城市化水平是衡量一個國家經濟發達程度，特別是工業化水平高低的一個重要標志，用其衡量和評價城市化進程。城市化水平的量度一般可以采用主要指標法和復合指標法。城市化不僅是人口的城市化，還體現在城市經濟的快速發展上，是經濟結構優化和產業結構提升的重要途徑，是全面建設小康社會、實現現代化的重要內容。基于科學性和可操作性原則，采用復合指標法探討城市化水平動態變化過程。

(3)

(3)式中，xi指非農業人口占總人口的比重和非農業GDP占總GDP的比重，運用Delphi法分別賦予Ci權重，進行加權平均得到綜合指標。其中，Ci∈(0.2,0.8)。

1.3.4 耕地資源數量變化驅動力 在進行相關驅動力分析時，選擇的因素要細致全面，但指標過多又會加大分析的難度和復雜性，往往指標之間具有關聯性，各指標在一定程度上所反映的信息有重迭，為此，研究借助主成分分析法，通過降維的方法把相互關聯的多個指標變成少數幾個不相關的綜合指標，減弱變量之間的相互干擾，構建研究區耕地資源數量變化的驅動力模型。另外，這些因素不僅與因變量之間存在著相關關系，而且相互之間藕合關聯。如果用單純的相關分析，必然存在一定的誤差冗余。系統分析中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，采用主成分分析、相關分析和回歸分析法對耕地數量變化的驅動機制進行綜合分析。

影響耕地資源數量變化的因子錯綜復雜，一般這些因素主要涉及自然因素、社會因素、經濟因素及科技因素等。然而，盡管自然條件是耕地資源分布的基礎條件，在某種程度上具有一定的主導作用，但自然因素對耕地變化在較長時間才有較大影響，短期內一般社會、經濟等人文要素對耕地的時空變化具有一定的決定作用。由于社會行為和土地利用者主體行為難以用評價指標作定量分析，所以僅對人口增長、經濟增長和技術進步因素作定量研究，根據主成分方法的思路和要求、安徽省耕地資源數量變化驅動力的實際情況，以及所收集到的資料狀況，選取反映人口增長、經濟增長和技術進步的8項因子作為分析指標，構建主成分模型。

2 結果與分析

2.1 安徽省耕地資源數量變化的時序特征

2.1.1 耕地資源的數量變化 圖1顯示，1990-2012年，安徽省耕地面積呈顯著減少的趨勢，從436.50萬hm2減少至418.43萬 hm2，減少總量為18.07萬hm2，年平均減少0.821萬hm2。其中，1990-2005年，省域耕地面積從436.5萬hm2減少至410.89萬hm2，減少總量為25.6萬hm2，年平均減少1.708萬hm2；2005-2012年，省域耕地面積從410.886萬 hm2增加至418.432萬hm2，增加總量為7.546萬hm2。同時，1990-2012年，省域人均耕地面積總體呈持續下降趨勢，從0.077 hm2/人降低為0.061 hm2/人，累計減少約0.016 hm2/人(0.240畝/人)。因此，1990-2012年，安徽省省域耕地面積與人均耕地面積均呈前期持續減少，后期略有增加的變化趨勢。

圖1 安徽省1990-2012年耕地資源的數量變化趨勢

2.1.2 城鎮化進程趨勢 1990-2012年，安徽省城鎮化水平呈持續上升趨勢，從24.43%提升至35.78%，提升幅度為11.35百分點，年平均增長率0.52%；省域非農人口占總人口比重呈持續提高趨勢，從14.89%提升至22.89%，提升幅度為8.00%，年平均增長率0.36%；省域非農產業產值占GDP比例呈持續上升趨勢，從62.60%提高至87.34%，提升幅度為24.74%，年平均增長率為1.12%。

2.1.3 城鎮化進程與耕地資源的數量變化 表1顯示，1990-2012年，安徽省耕地數量與城鎮化水平變化顯著，耕地變化量、變化速度、變化強度與變化動態度分別為-180.68×103hm2、-8.21×103hm2/年、-4.14%和-0.19%；城鎮化提高幅度與年均速度分別為11.35%和2.27%；同時，1990-2012年，安徽省省域城鎮化占地系數為-15.92，即省域城鎮化水平每提高1%需要占用耕地面積為15.92×103hm2，處于較高區間。其中，2001-2005 年(“十五”計劃期間)，安徽省耕地數量變化強烈，期間耕地變化量為-131.15×103hm2，約占1990-2012年耕地總體變化量(-180.68×103hm2)的72.59%，與之相關的耕地變化速度、變化強度、變化動態度分別為-26.23×103hm2/年、-3.09% 和-0.62%，均為各時期耕地數量變化評價指標的前列。

2.2 安徽省耕地資源數量變化驅動力

2.2.1 指標及評價

1) 初始變量的相關性檢驗。如表2所示，初始變量的相關矩陣中多個變量之間的相關系數較大，且其對應的sig值較小，說明，這些變量間存在顯著的相關性，有必要進行因子分析。

2) KMO檢驗和Bartlett球形檢驗。由表3可知，KMO 統計量達0.801，Bartlett’s 球形檢驗值卡方統計值為408.632(自由度為28)，顯著性水平小于0.01，這與表2所示的相關矩陣得出的結論相符。因此，KMO統計量與Bartlett’s球形檢驗值均達統計學水平，適合進行因子分析。

表1 安徽省1990-2012年城鎮化進程與耕地資源的數量

表2 耕地變化驅動力的變量相關系數矩陣

表3 年耕地資源KMO檢驗和Bartlett球形檢驗

表4 安徽省1990-2013年耕地資源變化的主成分分析解釋總方差

2.2.2 特征根和貢獻率 從表4看出，初始特征值中的累計貢獻率顯示為前2個公共因子解釋的累計方差已達95%以上，按照貢獻率大于85%的原則，提取這2個公共因子對所有變量所包含的信息進行解釋。

2.2.3 主成分線性模型的建立 根據主成分得分的系數矩陣(表5)，得出最終的因子得分公式：

F1=0.021x1+0.186x2+0.210x3+0.288x4-0.218x5+0.153x6+0.161x7+0.074x8

(4)

F2=0.296x1+0.048x2-0.089x3-

0.321x4+0.615x5+0.046x6+0.025x7+

0.201x8

(5)

表5 耕地資源利用變化主成分得分的系數矩陣

2.2.4 綜合得分 以每個主成分所對應的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例作為權重計算主成分綜合評價模型(式6)，

(6)

式中:F為安徽省耕地資源數量變化的驅動力得分，λi為第i主成分因子的特征值(i=1,2) 。

對影響安徽省耕地資源數量變化的2個公共因子進行加權匯總，得出安徽省各年份的耕地資源利用變化驅動力的主成分系數矩陣(表6 )，根據其綜合得分(F)作圖(圖2)看出，1990-2012年，基于城鎮化的安徽省省域耕地資源數量變化驅動力綜合得分表現為逐漸增加趨勢。其中，1990-2004年驅動力綜合得分均呈負值，分別為-0.9807、-0.8060、-0.7605、-0.6315、-0.4810、-0.5519、-0.5519、-0.4476、-0.3928、-0.3574、-0.3312、-0.2686、-0.2772、-0.2240、-0.1098和-0.0299；2005—2012 年驅動力綜合得分均呈正值，分別為0.1451、0.2744、0.4671、0.4987、0.8729、1.1919、1.4661和1.7338。

表6 耕地資源利用變化主成分系數矩陣

圖2 耕地資源利用變化驅動力的因子綜合得分

Fig.2 Comprehensive scores of driving scores of cultivated land use variation

1990—2004年驅動力綜合得分增加速度較緩慢，2005—2012年驅動力綜合得分增加速度顯著提高，表明影響安徽省耕地資源數量變化的驅動力逐漸加強。

2.3 安徽省土地利用變化驅動力因素的綜合評價

在主成分分析自變量的載荷分析的基礎上，用建立城鎮化的驅動力因子與耕地變化的多元線性回歸經驗模型分析安徽省城鎮化因子與耕地資源數量變化的內在聯系。運用統計分析軟件進行線性回歸分析，得出安徽省1990-2012年耕地變化與城鎮化驅動力因子之間的多元線性回歸模型[15]分析結果(表7 )。

表7 耕地資源利用變化主成分的回歸分析結果

從y與F1、F22個主成分的回歸分析結果看出，F1和F2項的偏回歸系數t測驗均達極顯著水平(P<0.000 0)，且對安徽省耕地資源數量變化的決定回歸系數R2= 0.923，屬于高擬合度方程。根據統計原理，建立模型所包含的2個變量因素能夠解釋所建模型92.3%的因變量變化，擬合的方程在評價省域耕地資源數量變化時具有較好的參考價值。F1和F2建立的回歸方程為：

y=421.720-2.642F1-7.846F2

(7)

將主成分F1、F2與8個自變量因素(x1,x2,……,x8)帶入主成分回歸方程進行計算得出原回歸模型中的相應參數(表8)，即得到消除多重共線性的標準回歸模型：

y=421.720 -2.378x1-0.115x2+0.143x3+

1.758x4-4.249x5-0.765x6-0.622x7-

1.773x8

(8)

表8 耕地資源利用變化各原變量的回歸系數

通過構建上述消除多重共線性的標準回歸模型，對安徽省耕地資源數量變化與各類城鎮化驅動因子關系進行深入分析。回歸方程的系數大小反映了耕地資源數量變化對所選驅動因子的敏感性，從式(8)看出，安徽省耕地面積與省域城鎮人口比例(x1)、人均GDP(x2)、第三產業產值比例(x5)、城鎮居民可支配收入(x6)、農村居民人均純收入(x7)、建成區面積(x8)呈負相關；與固體資產投資額(x3)、第二產業產值比例(x4)呈正相關。表明：安徽省城鎮化過程中經濟城鎮化、人口城鎮化、空間城鎮化與生活方式城鎮化集中體現為地區經濟發展、城市空間擴張以及城鎮人口增多，其中，地區耕地資源數量變化與安徽省經濟發展情況關系最為密切且呈負相關，城市空間擴張次之；耕地資源數量變化與第二產業產值呈正相關。

3 結論與討論

1) 1990-2012年，安徽省城鎮化水平呈持續上升趨勢，從24.43%提升至35.78%，提升幅度為11.35%；安徽省耕地面積呈顯著減少趨勢，年平均減少8.21×103hm2。期間，安徽省城鎮化占地系數為-15.92，即省域城鎮化水平每提高1%需要占用耕地面積為159.2萬hm2，處于較高區間。

2) 基于城鎮化的安徽省省域耕地資源數量變化驅動力綜合得分呈逐漸增加趨勢。其中，1990-2005年驅動力綜合得分增加速度較緩慢，2005-2012年驅動力綜合得分增加速度顯著提高，表明，影響安徽省耕地資源數量變化的驅動力逐漸加強。

3)安徽省城鎮化過程中經濟城鎮化、人口城鎮化、空間城鎮化與生活方式城鎮化集中體現為地區經濟發展、城市空間擴張以及城鎮人口增加，其中，地區經濟發展成為影響耕地資源數量變化的主要驅動因素且呈負相關關系。因此，如何降低社會經濟發展對耕地資源的占用率，提高區域土地資源集約節約水平，已經成為安徽省城鎮化進程中亟待解決的現實問題。

4) 我國正處全面建成小康社會的關鍵時期，面臨著加快轉變經濟發展方式與資源環境約束加劇的現實困境。然而，人多地少、優質耕地少、后備資源少、用地粗放浪費現象普遍存在的基本國情沒有改變，隨著工業化、城鎮化和農業現代化同步加快推進，用地供求矛盾將更加突出，耕地保護和節約用地任務更加艱巨。所以，為了保證地區社會經濟的持續、健康發展，必須以建設資源節約型和環境友好型社會的總體要求為目標，充分發揮科技創新在經濟發展過程中的核心優勢，持續推動傳統粗放型發展模式向集約型模式轉變，有效提高區域土地利用效率和可持續化發展水平；科學制定地區發展規劃與土地利用總體規劃，適時調整土地利用結構，優先支持戰略產業發展，同時，加快推進城鎮化與農業現代化、工業化及信息化協調發展，正確處理經濟城鎮化、人口城鎮化、空間城鎮化以及生活方式城鎮化的內在聯系，不斷推進社會、經濟、人口素質等多方面的全面提高；科學協調生產、生活與生態在生態文明建設過程中的重要地位，進而為實現科學統籌城鄉發展，促進城鄉一體化提供切實可行的發展路徑。

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(責任編輯： 聶克艷)

Driving Force of Cultivated Land Quantity Change in Anhui Province

YE Shanshan

(SchoolofManagement,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Beijing100083,China)

Taking the approach combining driving-force and principle component analysis, the authors analyzed the driving factors of cultivated land quantity change in the past 22 years in Anhui Province based on the statistical yearbook from 1990 to 2012. The results showed that cultivated land resources quantity has been a downward trend in Anhui Province from 1990 to 2012 with the urbanization evolution increase. The comprehensive evaluation scores of the driving force of cultivated land quantity change also showed an upward trend which meant the driving force influence of regional cultivated land quantity change grew stronger. The process of urbanization evolution in Anhui Province was mainly reflected in the regional economic development, city spatial expansion and the urban population increase, and then there was a strong negative correlation between the cultivated land resources quantity change and the regional economic development.

urbanization; cultivated land resources; driving-force; principle component analysis; regression analysis; Anhui

2015-03-01； 2015-07-01修回

國土資源部公益性行業科研專項“巢湖流域土地優化利用的技術支持系統研究”(201411006-05)

葉珊珊(1991-)，女，在讀碩士，研究方向：會計學。E-mail：sophiaye2013@126.com

1001-3601(2015)07-0405-0244-07

S-9

A