皖北農村耕地數量變化及其影響因素研究
——以阜陽市為例

陸夢娟

(安徽財經大學 經濟學院，安徽 蚌埠　233000)

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皖北農村耕地數量變化及其影響因素研究
——以阜陽市為例

陸夢娟

(安徽財經大學 經濟學院，安徽 蚌埠233000)

摘要：利用阜陽市1995—2014年的時間序列數據，運用協整分析方法以及構建多元回歸模型來進一步驗證各影響因素與耕地數量變化的內在關系。結果表明：1995年以來阜陽市人均耕地面積總體上呈下降趨勢，在經濟社會的各影響因素中，固定資產投資總額的增加將導致人均耕地面積的增加，而人均GDP、城市化率和農民人均純收入與人均耕地面積負相關。提出在城市化進程中應提高耕地保護意識、加強政府帶動作用、嚴格限制亂占耕地行為。

關鍵詞：耕地面積；影響因素；協整分析；多元線性回歸；阜陽市

土地是人類得以生存發展的最基本資源，是一切生產的源泉。由于我國人口眾多，耕地資源相對稀缺的基本國情決定了保護耕地與開發耕地、保障經濟平穩和快速增長始終是一對矛盾。[1]中國經濟增長與發展對土地生態系統產生著顯著影響，由此大量耕地轉化為園地、林地、草地以及建設用地等類型。[2]故而在大力推廣“城市化”的過程中，耕地存在加速減少的現象和趨勢，已威脅到中國糧食自給政策。[3]阜陽市作為安徽省乃至全國的重要糧食主產基地，1995—2014年耕地面積變化總體上呈現下降趨勢，2000年至2005年呈明顯下降趨勢，2000年以后，隨著阜陽市經濟的快速發展，發展經濟與保護耕地資源矛盾愈發突出，加上當地農民大量外出務工，從而大量棄耕種樹，使得當地耕地面積大量減少。雖然2006年之后國家取消農業稅以及當地政府的保護政策使得耕地面積減少勢頭有所放緩，但下降趨勢并未逆轉，保護糧食主產區耕地這項工作迫在眉睫，對糧食安全乃至整個經濟社會的持續發展都有著深刻影響。

目前已有研究應用RS，UIS技術方法，以及主成份分析、多元線性回歸分析和灰色關聯分析等定量分析方法，揭示了耕地數量變化驅動因子的深層次作用機理，但研究區域多集中在經濟發達地區和沿海城市,[4-8]對農業比重較高且經濟欠發達的糧食主產區城市耕地數量變化的影響因素研究明顯不足。且由計量經濟學相關理論可知，若直接將非平穩數據套用計量經濟模型容易產生假回歸現象，故得出相互密切關系的結論也可能是虛假的，而通過平穩性檢驗與調整則很大程度上避免了虛假回歸的錯誤。以安徽省皖北中原經濟區的阜陽市為研究對象，收集1995年至2014年的數據，基于經濟理論的研究，運用計量經濟學中的協整分析并建立多元回歸模型來定量分析各個影響因素與人均耕地面積的依存關系，清晰影響耕地數量變化的根本因素，以供阜陽市乃至安徽省在土地保護利用方面有所參考。

一阜陽市概況與土地利用特點

1．阜陽市概況。

阜陽市位于安徽省西北部，地處亞熱帶和暖溫帶的過渡平原區域，屬暖溫帶氣候，雨熱同期，生物資源、礦產資源以及地熱資源豐富，區域人口較多、耕地資源豐富，在全國第六次人口普查中，阜陽市戶籍人口達到1 014萬人，與第五次人口普查相比，十年間戶籍人口增長15.49%，2015年經調查顯示常住人口有790.1萬人，耕地面積58.5萬公頃。[9]有利的自然資源和勞動力資源孕育了阜陽市農業的蓬勃發展，使其成為安徽省重要的糧食產區、國家大型商品糧、棉、油、肉生產基地。尤其近些年，整體經濟得到快速發展。2010年正式成為中原經濟區的城市，經濟迅速被整體拉動。2015年阜陽市的GDP總量達到1 253.1億元，而1995年僅為163億元。由于家鄉經濟的發展以及中央大力支持“大眾創業，萬眾創新”的帶動，外出務工人員開始返鄉謀生，阜陽市正面臨著生產性資源急劇減少與人口數量劇增的雙重壓力，而耕地資源作為阜陽市一個傳統的重要資源，急需有針對性的耕地資源變化及影響因素方面的研究。

2．阜陽市土地利用現狀與特點。

固有的自然條件和人類的社會經濟活動形成了阜陽市現有的土地利用現狀，而不斷更新的科技生產管理水平和社會經濟環境又不斷變更并形成土地新狀。阜陽市是黃淮海平原的主要構成，該市土地利用程度較高，土地總面積163.82萬公頃，墾殖率達68.56%，土地開發利用率99.6%，據相關部門調查，耕地復種指數達到191%，水面利用率已達52.63%，農業用地是指農林牧等各種用地的總和，全市農業用地面積共有115.77萬公頃，占土地面積的70.6%，全市各類非農業建設用地面積有29.29萬公頃，占土地總面積的17.88%。該類土地中宅基地為21.57萬公頃，占該類土地總面積的91.38%。土地開發潛力大，一方面通過橫向發展開發土地后備資源，阜陽市土地后備資源有0.47萬公頃，以平均60%的利用率計算可凈增加可用地0.28萬公頃；另一方面向深度開發增加單位土地的產出和集約度，阜陽市有中低產田面積58.96萬公頃，經過整治與改良，可新增土地面積130—180萬公頃。

二耕地數量變化影響因素的計量分析

結合各種資料搜集和阜陽市耕地面積變化的實際情況，將選取1995—2014年的5個變量指標：人均GDP(X1)、固定資產投資總額(X2)、城市化率(X3)、工業總產值(X4)、農民人均純收入(X5)來代表經濟發展水平、城鎮化、人口等社會經濟因素的影響作用。

1．協整關系檢驗。

由于所用數據為時間序列數據，需檢驗其平穩性，故運用計量經濟學中的協整檢驗法來進一步驗證上述提取出的6個自變量對耕地數量變化的影響關系。協整是指一組非平穩時間序列存在一個平穩的線性組合，即該組合不具有隨機趨勢，則可以認為這組非平穩時間序列是協整的，表示這組序列之間存在一種長期的均衡關系。[10]

序列單整是進行協整檢驗的基礎，運用Eviews 6.0[11-15]得到表1，結果表明，人均耕地面積(Y)與人均GDP(X1)、固定資產投資總額(X2)、城市化率(X3)、工業總產值(X4)、農民人均純收入(X5)5個自變量的單位根檢驗值都大于10%狀態下的臨界值，認為6個序列是非平穩的；接著進行各序列一階差分，檢驗后無單位根，故各序列已平穩，是一階單整的，即Y～I(1)，X1～I(1)，X2～I(1)，X3～I(1)，X4～I(1)，X5～I(1)。

表1　人均耕地數量與影響因素變量序列ADF檢驗結果

注①:△表示各序列的一階差分符號；括號中的百分數表示檢驗的顯著水平；(C，T，L)中C表示單位根檢驗包含截距；T表示包含時間趨勢；L表示包含的滯后階數；C或T為0表示不含截距或時間趨勢；ADF檢驗法滯后階數按照AIC結合SC信息準則判斷。

上一步驟已證實人均耕地數量和影響因素變量序列是一階單整的，故接下來進行變量序列的協整驗證。采取1987年Engle和Granger提出的兩步檢驗法(EG法)來檢驗。同運用Eviews 6.0軟件，對Y序列與X1、X2、X3、X4、X5序列分別進行最小二乘估計法回歸，提取各自的殘差序列，分別記為e1t、e2t、e3t、e4t、e5t，進行單位根檢驗，ADF檢驗結果見表2。

表2　人均耕地數量與影響因素的協

在5%的顯著性水平下，各變量序列的ADF檢驗值均小于各自的臨界值，因此可認為e1t、e2t、e3t、e4t、e5t不存在單位根，序列皆平穩；由此表明序列耕地數量與人均GDP、固定資產投資總額等5個影響因素存在協整關系。則人均耕地數量與影響因素變量之間保持著一個穩定的比例關系，故用最小二乘法建立以該結果中的五個影響因素為自變量、人均耕地數量為因變量建立并估計多元線性回歸模型。

2．多元線性回歸模型估計。

在以上分析基礎上，本文進一步利用阜陽市1995-2014年數據，采用普通最小二乘估計法(OLS)進行估計，設定人均耕地數量(Y)的多元線性回歸模型如下：

Yi=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+ui

式中：Yi表示第i年人均耕地面積；X1i表示第i年人均GDP；X2i表示第i年固定資產投資總額；X3i表示第i年城市化率；X4i表示第i年工業總產值；X5i表示第i年農民人均純收入；Ui表示除計入模型以外的其他因素的影響之和。進行OLS回歸結果如下：

表3　多元回歸模型的估計結果

R2= 0.9354 F-statistic = 40.5373 DW = 1.9664

3．模型檢驗與修正。

計算各解釋變量的相關系數并依次建立輔助回歸方程，得各解釋變量的相關系數矩陣和各輔助回歸方程性質如下：

表4　5個自變量的相關系數矩陣

由相關矩陣可以看出，各解釋變量之間的相關系數較高，證實確實存在多重共線性。運用逐步回歸法進行多重共線性的修正，建立一元回歸模型。根據相關系數檢驗表明，人均GDP與人均耕地面積的相關性最強。所以，以Y=a+bX+ε作為最基本的模型，而其他變量依次引入結果如下：

表6　逐步回歸法修正模型結果

經過多次逐步引入檢驗，最終確定人均耕地數量變化函數為

Y=1223.783-0.0317*X1+0.0003*X2-16.6284*X3-0.2255*X5

(80.5696) (0.0128) (0.0001) (5.6500) (0.0827) T =(15.1891) (-2.4739) (3.7612) (-2.9431) (-2.7268)

由以上穩定性檢驗、統計檢驗及計量經濟學檢驗最終得到人均耕地面積與各影響因素的模型如為：Y=1223.783-0.0317*X1+0.0003*X2-16.6284*X3-0.2255*X5，該模型表示，固定資產投資總額的增加將會導致人均耕地面積的增加，而人均GDP、城市化率、農民人均純收入的增加會導致人均耕地面積的下降。當人均GDP增加一元時，人均耕地面積將平均下降0.0317平方米，固定資產總額每上升一萬元，人均耕地面積將平均增加0.0003平方米；城市化率每上升一個百分點，人均耕地面積將平均下降16.6284平方米；且農民人均純收入每增加一元，人均耕地面積也將平均下降0.2255平方米。

三結論及建議

通過以上分析，得出如下基本結論：阜陽市人均耕地數量自1995至2014年總體呈下降趨勢，影響耕地數量變化的因素總的來說可以分為自然因素和社會經濟發展因素兩大類，一般來說，氣候、土壤肥力、水土資源等自然原因是制約耕地數量的根本因素，但在短時間內不會產生很大變動，故而影響較小，在短時間內對耕地數量變化影響較大的是人類活動，包括政府政策因素的直接作用和經濟發展、人口數量、城鎮化等因素的間接作用。實證結果表明，社會固定資產投資總額的增加會增加人均耕地數量，而人均GDP、城市化率、農民人均純收入的增加會使得人均耕地數量減少。為了協調阜陽市耕地資源保護與社會經濟發展的各項關系，提出以下三點建議：

1．從意識層面就要使政府和相關土地工作者意識到保護耕地的重要性。耕地保護關系到全國每一個人的糧食問題，中國“民以食為天”的古老傳統思想已經根深蒂固，要使農民意識到耕地保護不僅關乎到每個公民的經濟生活問題，還關系到中國能否在未來實現糧食自給的國家戰略問題。一方面通過縣域廣播、講座宣傳的方式為農民普及當前土地國情、土地政策以及土地法律的相關知識，調動農民對于土地的傳統依賴之情，發揮保護耕地的主觀能動性，營造一個珍惜保護耕地資源的良好氛圍。與此同時，加強農業發展的科技創新，利用先進技術發展現代農業，進一步提高農業生產率、調整產業結構，集約化、高效率利用有限土地，通過政府組織學習機械化作業技術、科學配方技術以及無公害可持續生產技術，實現農民增產增收，使農民對土地形成主觀粘附性，有效解決經濟發展與耕地保護之間的矛盾。

2．充分發揮政府的積極作用，加大土地投入，完善政策體系。各鄉鎮的土地管理中心所是與農民土地聯系最緊密的部門，其機構的完整性直接關系到耕地保護活動的落實與開展，國家不僅要加強對土地的直接補貼、優惠等措施，還要加大對基層土地管理部門的建設，包括對軟硬件設施的進一步完善，以提高其工作效率，還要不斷地引入高級知識分子進入土地相關部門進行工作，如大學生下鄉入職活動，應更多地將這些大學生引入到土地部門，通過土地部門的思想先進性優勢，進一步提高土地部門在耕地保護中的作用，從而根據所學理論知識確定合理指標綜合制定完善的耕地保護體系，通過將耕地保護工作確權到戶、確責到人來強化保護意識，并建立制度公正信息公開的公民監督系統，保證政府、公民的信息對稱性，科學地調控耕地保護力度。

3．堅決打擊亂征濫用土地行為，杜絕耕地浪費。途徑有二：其一依據土地總規劃嚴格管制土地用途，通過與土地利用監督相結合合理調整農用地結構，以法律制度嚴格懲罰農用地非法他用的行為，加大執法力度，嚴格落實懲罰措施；其二遵照耕地占補補償制度，核定占用耕地數量所應補償耕地的面積，并對補償耕地進行質量審核，實行等級評定制度，以防止占多補少和占優補劣的行為發生。

參考文獻

[1]郇紅艷，孫君.中部地區耕地非農化及其驅動因子的灰色關聯分析——以安徽省阜陽市為例[J].水土保持通報，2012，32(1):82-88.

[2]The World Bank.China:Air,Land,znd Water[M].The World Bank,Washington,D.C,USA,2001.

[3]Xiaobo Zhang,Tim D.Mount,Richard N.Boisvert.Inhustrialization,Urbanization,and Land Use in China[R].EPTD Discussion Paper No.58,International Food Policy Research Institute,U.S.A,2000.

[4]唐常春，陳烈，魏成.大都市邊緣區域耕地數量變化的時空特征及動力機制[J].資源科學，2006，28(5):43-49.

[5]陳會廣，崔娟，陳江龍.常州市耕地數量變化驅動機制及政策績效分析[J].資源科學，2009，31(55):807-815.

[6]鄭海霞，童菊兒，鄭朝洪，等.東南沿海經濟發達地區耕地數量的動態變化及其驅動研究：以紹興市為例[J].長江流域資源與環境，2007，16(4):435-439.

[7]韋素瓊，陳健飛.閩臺耕地非農化及關聯因子的比較研究[J].自然資源學報，2004，19(5):568-576.

[8]唐麗娟，雷磊，曹玲.沿海城市耕地數量變化及其驅動力研究：以遼寧省葫蘆島市為例[J].安徽農業科學，2010，38(9):4725-4728.

[9]阜陽市統計局.2015阜陽市統計年鑒[M].中國統計出版社，2015.

[10]Robert F.Engle,C.W.J.Granger.Cointergration and error correction:Representation,estimation and testing [J].Econometrica,1987,55(2):251-276.

[11]張曉峒.計量經濟學軟件Eviews使用指南[M].天津：南開大學出版社，2004.

[12]龐皓.計量經濟學[M].北京：科學出版社，2007.

[13]高鐵梅.計量經濟分析方法與建模[M].北京：清華大學出版社，2006.

[14]易月輝.數據分析與Eviews應用[M].北京：中國統計出版社，2002.

[15]張曉峒.計量經濟學基礎[M].天津：南開大學出版社，2001.

Class No.:F301.24Document Mark：A

(責任編輯：宋瑞斌)

Factors Influenced Quantity Change of Rural land in Western Anhui Province

Lu Mengjuan

(School of Economics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, Anhui 233000，China)

Abstract：According to the time series data of Fuyang cityduring 1995-1995, with the cointegration analysis, a multiple regression model is constructed to further verify the influencing factors and the intrinsic relationship between quantity change of arable land. Results show that a downward trend of arable land per capita has been observed since 1995. The increase of the total amount of investment in fixed assets will lead to the increase of the per capita arable land and per capita GDP, urbanization rate and the per capita net income of farmers are negatively related to the area of cultivated land per capita. We should improve cultivated land protection consciousness, and strengthen the leading role of government and strictly limited abuse development of arable land in the process of urbanization.

Key words：arable land; influencing factors; cointegration analysis; multiple linear regression; Fuyang

中圖分類號：F301.24

文獻標識碼：A

文章編號：1672-6758(2016)05-0077-4

基金項目：安徽財經大學科研項目(項目編號：XSKY1683)。

作者簡介：陸夢娟，學生，安徽財經大學。研究方向：經濟增長。