我國省域水土流失面積變化與影響因素關系的動態分析

趙 培，何炳華

(商洛學院 城鄉規劃與建筑工程學院，陜西 商洛 726000)

貧困與環境的關系問題是世界范圍內亟待破解的難題，比如貧困與水土流失，目前關于兩者的關系還存在很多爭論[1]。我國是世界上水土流失最為嚴重的國家之一，據測算，每年水土流失造成的經濟損失約相當于 GDP總量的3.5%，并且在社會、經濟和環境各個方面產生了眾多不利影響[2]。同時，我國又擁有世界第二多的貧困人口。在我國貧困地區，農民對土地的依賴程度很大，而環境退化(水土流失)又使得這種依賴性表現得更加突出，降低了對氣候變化、自然災害的抵御能力，加劇了貧困[3-4]。

許多學者對貧困和水土流失的關系進行了研究。從20世紀80年代開始，CROSSON[5]、PIERCE et al.[6]利用多元回歸分析法對水土流失的經濟損失進行了研究，發現損失分為農業經濟和非農業經濟兩個方面；SCHERR[7]認為要打破環境退化和貧困之間的惡性循環，需要增加貧困人口對自然資源的利用程度及自然資源的產出；第寶鋒等[4]研究發現水土流失區與貧困人口存在地理空間上的耦合性；ZHAO et al.[8]也發現，我國縣域水土流失面積比例越大，農民人均純收入就越低。考慮到上述研究成果都是限于一個時期的數據，沒有分析不同時期水土流失與貧困關系的動態變化，本研究通過對我國各省(區)4次水土流失普查數據和對應時期自然環境、農業、經濟因素進行分析，得出影響水土流失的主要因素及其與貧困之間關系的變化，以期為我國水土流失治理和農民減貧提供科學依據。

1 研究方法

1.1 數據來源

水土流失數據主要來源于第一次(1985—1986年)、第二次(1995—1996年)和第三次(2000年)全國土壤侵蝕遙感普查[9]和第一次水利普查(2013年)。根據前人研究成果，從自然和人為影響兩個方面考慮，從對應各時期的全國統計年鑒中選擇了8個較易獲取的水土流失影響因子，包括各省(區)的農民人均純收入(X1)、水資源量(X2)、森林覆蓋率(X3)、農業人口數量(X4)、人均GDP(X5)、農林牧副漁業總產值(X6)、人口城鎮化率(X7)、人均耕地面積(X8)。

1.2 因子分析方法和步驟

水土流失影響因子較多，且各因子之間通常存在或多或少的相關性。為便于進行回歸分析，本研究采用因子分析法。因子分析法是以最少的信息丟失為前提，將眾多原有變量綜合成較少的幾個綜合指標，名為因子，并使其具有一定的命名解釋性的多元統計分析方法。因子分析的基本目的就是用少數幾個因子去描述許多指標或因素之間的聯系，即將相關性比較密切的幾個變量歸在同一類中，每一類變量就成為一個因子，以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。本研究采用方差極大正交旋轉法進行因子分析，導出了3個主要因子(解釋變量在85%以上)，并進一步進行多元回歸分析，探討各省(區)水土流失面積與各影響因素的關系及其變化。

主要分析步驟[10]：①建立關于指標體系的原始矩陣Z；②原始數據標準化，得到標準化矩陣X；③計算Z或者X的相關系數矩陣R；④計算相關系數矩陣的特征值，根據方差累計貢獻率確定因子個數n；⑤計算特征向量和初始因子載荷矩陣A；⑥找出因子載荷大于0.4的量；⑦構造主因子得分和綜合因子得分；⑧根據主因子得分和綜合因子得分情況，給出相應評價。

2 結果與討論

2.1 水土流失影響因素因子分析

表1列出了20世紀80年代各省(區)水土流失影響因素因子分析載荷量。從表1可以看出，因子Ⅰ與農民人均純收入、人均GDP、人口城鎮化率呈現出較強的正相關性，而這3個變量綜合反映了經濟狀況，同時與其他因子相關性較低，故將因子Ⅰ命名為經濟水平。因子Ⅱ與農業人口數量、農林牧副漁業總產值和人均耕地面積呈現較強的相關性，而這3個指標反映了農業勞動力和產值狀況，故將因子Ⅱ命名為農業狀況。因子Ⅲ與水資源量、森林覆蓋率呈現出較強的正相關性，故將因子Ⅲ命名為自然環境。

表1 20世紀80年代各省(區)水土流失影響因素因子分析載荷量

表2是20世紀90年代各省(區)水土流失影響因素因子分析載荷量。從表2可以看出，因子Ⅰ與農民人均純收入、人均GDP、人口城鎮化率呈現較強的正相關性，因子Ⅱ與農業人口數量和農林牧副漁業總產值呈現較強的正相關性，因子Ⅲ與水資源量和森林覆蓋率呈現較強的正相關性，各因子沿用上文的因子命名方法。

表2 20世紀90年代各省(區)水土流失影響因素因子分析載荷量

表3是2000年各省(區)水土流失影響因素因子分析載荷量。從表3可以看出，因子Ⅰ與農民人均純收入、人均GDP和人口城鎮化率呈現出較強的正相關性，因子Ⅱ與農業人口數量、農林牧副漁業總產值呈現出較強的正相關性，因子Ⅲ與森林覆蓋率呈現出較強的正相關性，各因子沿用上文的因子命名方法。

表3 2000年各省(區)水土流失影響因素因子分析載荷量

表4為2013年各省(區)水土流失影響因素因子分析載荷量。從表4可以看出，因子Ⅰ與農民人均純收入、人均GDP和人口城鎮化率呈現出較強的正相關性，因子Ⅱ與農業人口數量、農林牧副漁業總產值呈現出較強的正相關性，因子Ⅲ與森林覆蓋率呈現出較強的正相關性，各因子沿用上文的因子命名方法。

表4 2013年各省(區)水土流失影響因素因子分析載荷量

從經濟水平、農業狀況和自然環境3個方面對20世紀80、90年代，以及2000、2013年我國水土流失主要影響因素進行分析。人類活動是水土流失加劇的主要誘因，甚至可能造成永久性的土地退化，而人類活動的強度可以從經濟水平和農業狀況上反映出來。同時，自然環境始終是水土流失產生的重要原因。水土流失是自然界普遍存在的一種自然現象，但常受到人類活動的影響而加劇，這也是我國很多地區水土流失加劇的重要原因[1]。

2.2 水土流失影響因素回歸分析

將各省(區)水土流失面積比與經濟水平、農業狀況和自然環境等采用逐步回歸法進行分析，探討水土流失面積比與各影響因素之間的關系，得到20世紀80年代、20世紀90年代、2000年、2013年多元回歸方程分別為

P=30.505-8.157e-6.828n-5.728a，R2=0.357

(1)

P=27.031-8.878e-8.588n-3.940a，R2=0.416

(2)

P=26.636-8.529e-7.275n-5.259a，R2=0.379

(3)

P=22.319-7.337e-5.297n-1.682a，R2=0.414

(4)

上四式中：P為水土流失面積比，%；e為經濟水平；n為自然環境；a為農業狀況。

從以上4個公式可以看出，省域水土流失面積比與經濟水平、農業狀況和自然環境都呈負相關關系，但不同時期影響程度不同。4個時期水土流失面積比與經濟水平均呈負相關關系，收入越低越貧困的地區水土流失越發嚴重。比較不同時期的回歸方程，呈現出兩大變化：一是從20世紀80年代到90年代，經濟水平對水土流失的影響程度在上升，盡管各省(區)的農民人均純收入一直在增加，但這個時期農民收入的增加部分尤其在貧困地區大多數來自種植業，而大面積的頻繁耕作常伴隨著毀林開荒、破壞植被等，加之生態保護意識較差，反而加劇了水土流失，表現為越貧困的地區水土流失越嚴重；二是從20世紀90年代至21世紀初，經濟水平對水土流失的影響程度在下降，隨著地區經濟迅速發展，農民收入多元化，結束了單純依靠種植業來增加收入的狀況，尤其在經濟發達地區，第二、三產業的發展一定程度上讓農民擺脫了對土地的依賴，這都使水土流失面積比與農民人均純收入的相關性下降。

水土流失面積比與農業狀況呈負相關關系。20世紀80年代以后，隨著國家改革開放的深入，農村經濟從以作物種植為主逐漸向農林牧副漁復合的多樣化生產方式轉變，土地耕作強度的降低一定程度上減輕了水土流失。進入21世紀，農業增收形式進一步向多元化方向發展，農民對土地的依賴程度減輕，農業狀況對水土流失的影響進一步降低。同時，農業現代化水平的提高，以及新技術、新機械的應用，也使得農業生產對土地資源的破壞程度大大降低[11]。

自然環境對水土流失的影響表現為較高的負相關性，自然狀況較差的地區水土流失通常更為嚴重[12-13]。隨著國家對生態環境的重視，各省(區)水土流失治理速度不斷加快，水土流失得到了進一步控制，生態環境得到明顯改善，自然環境對水土流失的影響有所減輕。據2013年全國水利普查水土保持普查成果，我國水土流失面積已經由2000年的356萬km2減少為295萬km2[14]。

3 結 論

根據我國各省(區)4次土壤侵蝕調查和水利普查數據，以及對應時期農民純收入、水資源量等數據，采用因子分析法和多元回歸分析法得到以下結論：①我國各省(區)水土流失面積比與經濟水平、自然因素和農業狀況表現為負相關關系，即農民越貧困、自然環境越差、農業狀況越糟糕，該地區水土流失通常越嚴重；②經濟狀況對水土流失面積比的影響呈現出先增加后減小的趨勢，尤其是生態環境改善、農業現代化發展水平提高、農民收入的多元化，使得農村地區的貧困人口更易獲得基本生存的物質基礎，對土地的依賴程度降低，進一步減輕了水土流失，促進了生態保護和農民增收。因此，大力開展生態環境保護、發展農業現代化、促進農民收入多元化，不僅可以有效促進水土資源的可持續利用，改善生態環境，而且有利于農村地區發展、增加農民收入，有利于打破水土流失—貧困加劇的惡性循環，促進人地和諧和地區可持續發展。

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