長江經(jīng)濟帶耕地集約利用多尺度時空特征與影響因素分析

張榮天，陸建飛

·土地整理工程·

長江經(jīng)濟帶耕地集約利用多尺度時空特征與影響因素分析

張榮天，陸建飛

（揚州大學(xué)新農(nóng)村發(fā)展研究院，揚州 225009）

科學(xué)分析區(qū)域耕地集約利用時空分異及影響因素，對于促進耕地資源集約潛力挖掘和高效利用具有重要現(xiàn)實意義。以長江經(jīng)濟帶作為研究案例地，從投入強度、利用強度、產(chǎn)出效率及持續(xù)狀況等維度上構(gòu)建耕地集約利用評價指標體系，運用投影尋蹤模型定量測度1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平；基于流域、省域、市域多尺度視角，通過變異系數(shù)、ESDA、GIS模型，探究長江經(jīng)濟帶耕地集約利用多尺度時空分異格局；運用地理探測器模型揭示長江經(jīng)濟帶耕地集約利用分異的影響機制。結(jié)果表明：1）1978年以來流域尺度上長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平表現(xiàn)提升態(tài)勢，但演化過程中呈現(xiàn)“東高西低”差異特征；省域、市域尺度上長江經(jīng)濟帶耕地集約利用呈現(xiàn)空間集聚特征，并且尺度越小空間集聚越顯著。2）研究期間省域、市域尺度空間關(guān)聯(lián)類型均以正向相關(guān)為主，且市域尺度上長江經(jīng)濟帶耕地集約利用存在空間集聚“俱樂部趨同”現(xiàn)象，表現(xiàn)為H-H（high-high）型主要集聚在上海及蘇南地區(qū)，并逐漸向紹杭、皖江地區(qū)演化；而L-L（low-low）型主要集聚在川西高原區(qū)。3）自然因素、人口增長、經(jīng)濟社會發(fā)展及制度政策可有效解釋長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異，其中人口因素、經(jīng)濟社會因素對耕地集約利用分異影響顯著，而政策因素呈現(xiàn)較強驅(qū)動效應(yīng)。4）最后從開展土地綜合整治、加大要素投入力度、優(yōu)化調(diào)整耕地結(jié)構(gòu)、推進農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新等方面提出促進長江經(jīng)濟帶耕地集約利用提升政策建議。

土地利用；模型；耕地；影響因素；ESDA；地理探測器；多尺度；長江經(jīng)濟帶

0 引 言

當前中國正處于社會經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要時期，伴隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程不斷加快，導(dǎo)致非農(nóng)人口規(guī)模持續(xù)增長，非農(nóng)建設(shè)和生態(tài)退耕占用大量耕地資源，導(dǎo)致耕地面積不斷減少，人-地矛盾日漸尖銳，加大了耕地資源承載負荷；同時隨著社會經(jīng)濟快速發(fā)展，對農(nóng)產(chǎn)品的需求不斷增大，這就要求耕地資源具有更大的承載力，從而使得耕地資源短缺與糧食安全需要的矛盾日益加劇。因此，在耕地后備資源有限的情況之下，必須改變耕地資源傳統(tǒng)粗放型利用方式，走集約化內(nèi)涵式發(fā)展之路是解決人-地矛盾的最有效途徑。西方古典政治經(jīng)濟學(xué)家David最先提出了耕地集約利用理念[1]，隨后國內(nèi)外學(xué)者對于耕地集約利用研究已取得較豐碩成果，本研究主要從研究內(nèi)容、尺度、方法等三個方面進行系統(tǒng)綜述：1）研究內(nèi)容上，主要集中在內(nèi)涵界定[2-3]、指標構(gòu)建[4-5]、區(qū)域差異[6-7]、影響因素[8-9]及對策建議[10]等方面，研究內(nèi)容正在朝著縱深方向不斷發(fā)展；2）研究尺度上，主要集中在國家[11]、省域[12-13]以及市域[14-15]等宏觀、中觀維度層面上，并且不斷向縣域[16]、鄉(xiāng)鎮(zhèn)級[17]微觀尺度耕地集約利用評價逐步展開研究；3）研究方法上，主要采用熵值法[18]、PCA[19]、SOFM[20]、PSR模型[21]、C-D生產(chǎn)函數(shù)[22]等定量數(shù)學(xué)模型方法開展耕地集約利用實證評價；另外，有學(xué)者開始借助GIS技術(shù)從空間角度動態(tài)解析耕地集約利用時空演化規(guī)律[23-25]。通過綜述可發(fā)現(xiàn)，研究還存在一定不足：1）內(nèi)容上大量文獻更多側(cè)重在耕地集約利用測度及區(qū)域差異探討，而對耕地集約利用分異驅(qū)動機理挖掘較少；2）尺度上缺乏對不同空間尺度上耕地集約利用分異特征對比研究與規(guī)律總結(jié)；3）方法上主要為傳統(tǒng)數(shù)理計量模型，未來還需要加強3S技術(shù)和ESDA（exploratory spatial data analysis）等地學(xué)模型結(jié)合探究耕地集約利用分異特征及作用機制。

鑒于此，本研究以中國長江經(jīng)濟帶為研究案例地，采用投影尋蹤模型、ESDA模型、地理探測器模型等方法試圖探索1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用多尺度時空分異特征及其驅(qū)動機制；在此基礎(chǔ)上，提出未來長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平提升的政策建議。

1 研究方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 投影尋蹤模型

投影尋蹤法（projection pursuit model）由美國科學(xué)家Kruscal于20世紀70年代提出，它是通過降低高維數(shù)據(jù)并將其影射到一個平面，計算反映數(shù)據(jù)聚類程度，從而來找到反映數(shù)據(jù)構(gòu)造特性的最佳投影，該方法主要在高維度、非線性、非正態(tài)數(shù)據(jù)分析上具有優(yōu)越性。運用投影尋蹤法評價區(qū)域耕地利用集約水平，可有效避免評價指標權(quán)重設(shè)置比較主觀及不易處理高維數(shù)據(jù)問題[26-27]。設(shè)第樣本第指標為x，=1，2，…..，=1，2……，為樣本數(shù)，為指標數(shù)，計算步驟如下：

2）投影指標函數(shù)。設(shè)為維單位投影向量=（1,2,..….,），則x的一維投影特征值表示為

3）構(gòu)建目標函數(shù)。投影值Z盡可能多提取x的變異信息，即Z在一維空間散布的類間距S盡可能大，構(gòu)建投影目標函數(shù)如下

4）優(yōu)化投影方向。求解投影指標函數(shù)最大化來估算最佳投影方向

5）確定投影值。根據(jù)最佳投影方向值a計算各指標投影值Z，測度區(qū)域耕地集約利用水平值。

1.1.2 ESDA模型

ESDA（exploratory spatial data analysis）模型是通過對現(xiàn)象空間分布格局描述與可視化，發(fā)現(xiàn)空間集聚，解釋研究對象之間空間作用機制。模型指標具體包括全局、局部莫蘭指數(shù)[28]，理論公式如下：

1）Global Moran's指數(shù)

式中X為區(qū)域的觀測值，X為區(qū)域的觀測值，為空間權(quán)重矩陣，空間相鄰為1，不相鄰為0。() >0時為空間正相關(guān)，表示耕地集約利用高（低）空間上顯著集聚。

2）Local Moran's I 指數(shù)

1.1.3 地理探測器模型

地理探測器是Wang等通過提出“因子力”度量指標[29]，結(jié)合GIS空間疊加技術(shù)和集合論，識別多因子之間交互作用模型，最初應(yīng)用地方性疾病風險和相關(guān)地理影響因素研究。其基本原理是認為不同空間位置地理事物，制約其發(fā)展變化的環(huán)境因素具有區(qū)域差異性，若兩者在空間上的變化表現(xiàn)顯著一致性，即判定該因素對地理事物空間分布具有重要意義。本文將運用其探測自然、經(jīng)濟及政策等多要素對區(qū)域耕地集約利用分異影響機制，模型如下[30]

1.2 指標構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

理論上，耕地利用集約利用它是指通過增加單位面積耕地上的資本、技術(shù)及人力等要素投入強度，提高耕地資源利用效率和產(chǎn)出水平，在實現(xiàn)耕地利用經(jīng)濟效益最大化的同時取得良好的社會、生態(tài)等綜合效益[4-5,11,31-32]。鑒于對耕地集約利用內(nèi)涵解讀，本研究從投入程度、利用程度、產(chǎn)出效率、持續(xù)水平等四大維度上構(gòu)建長江經(jīng)濟帶耕地集約利用評價指標體系（表1所示）。投入程度上，它反映了耕地利用過程中財力、人力等要素投入基本情況，指標上具體選取化肥投入指數(shù)、機械投入指數(shù)、勞動力投入指數(shù)；利用程度上，它反映了對耕資源地開發(fā)利用狀況和耕地潛力狀況，指標上選取復(fù)種指數(shù)、灌溉指數(shù)、穩(wěn)產(chǎn)指數(shù)；產(chǎn)出效率上，它反映了耕地投入所產(chǎn)生的效益，不僅體現(xiàn)了耕地質(zhì)量高低，還體現(xiàn)出耕地潛力挖掘程度，指標上選取糧食單產(chǎn)、地均產(chǎn)值、勞均產(chǎn)值。持續(xù)水平上，它反應(yīng)了耕地利用經(jīng)濟效益、生態(tài)效益及社會效益綜合狀況，指標上選取耕地平衡指數(shù)、人均耕地面積、糧食安全系數(shù)。

文中分析數(shù)據(jù)均來自于《四川省統(tǒng)計年鑒（1979—2017）》《重慶市統(tǒng)計年鑒（1979—2017）》《湖北省統(tǒng)計年鑒（1979—2017）》《湖南省統(tǒng)計年鑒（1979—2017）》《江西省統(tǒng)計年鑒（1979—2017）》《安徽省統(tǒng)計年鑒（1979—2017）》《江蘇省統(tǒng)計年鑒（1979—2017）》《浙江統(tǒng)計年鑒（1979—2017）》《上海市統(tǒng)計年鑒（1979—2017）》及長江經(jīng)濟帶各?。ㄊ校┙y(tǒng)計年鑒和國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報（1979—2017），市域邊界圖主要取自《四川省地圖集（2016）》《重慶市地圖集（2016）》《湖北省地圖集（2016）》《湖南省地圖集（2016）》《江西省地圖集（2016）》《安徽省地圖集（2016）》《江蘇省地圖集（2016）》《浙江省地圖集（2016）》《上海市地圖集（2016）》的行政區(qū)劃圖，經(jīng)掃描進行高精度配準后跟蹤矢量化，對長江經(jīng)濟帶行政區(qū)劃調(diào)整的區(qū)域進行相應(yīng)合并處理，確保數(shù)據(jù)相對一致性。

表1 長江經(jīng)濟帶耕地集約利用評價指標體系

2 多尺度時空格局分異

2.1 流域尺度上

基于耕地集約利用評價指標體系，運用投影尋蹤模型理論模型，1978—2016年各研究年份的耕地集約利用原始指標進行標準化處理，輸入DPS數(shù)據(jù)處理軟件系統(tǒng)，經(jīng)過優(yōu)化處理得到最佳投影方向，進而得到1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平綜合投影值（圖1所示）。通過圖1可知：1）總體上看，1978年以來長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平值表現(xiàn)出持續(xù)上升演化趨勢，數(shù)值在[0.449 2，0.580 7]范圍變化，整個研究期間提升了29.26%，年均增幅達到0.77%；但同時在提升過程中也具有“階段性”演化規(guī)律，可劃分為三個基本階段：緩慢上升期（1978—1990）、快速上升期（1990—1996）、平穩(wěn)提升期（1996—2016）；另外，測算出1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平變差系數(shù)，近38 a間變差系數(shù)從0.512 3上升至0.679，提升了32.44%，這就表明1978年以來長江經(jīng)濟帶耕地集約利用區(qū)域差異愈發(fā)顯著。2）將長江經(jīng)濟帶流域劃分為上游、中游、下游三大區(qū)域，其中1978—2016年上游地區(qū)耕地集約利用水平值在[0.378 9，0.473 2]范圍波動，中游地區(qū)耕地集約利用水平值在[0.436 4，0.565 3]范圍變化，而下游地區(qū)耕地集約利用水平值在[0.523 4，0.703 5]范圍波動，長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平下游地區(qū)>中游地區(qū)>上游地區(qū)，同時1978—2016年長江經(jīng)濟帶三大地區(qū)耕地集約利用變差系數(shù)均值表現(xiàn)為下游地區(qū)>中游地區(qū)>上游地區(qū)，這也說明長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)耕地集約利用差異最顯著，而上游地區(qū)耕地集約利用差異則相對較小。

圖1 流域尺度耕地集約利用水平值演變（1978—2016年）

2.2 省域尺度上

運用ESDA模型的Global Moran's指數(shù)分析省域尺度上長江經(jīng)濟帶耕地集約利用總體空間格局變化特征?；贕eaDA095分析軟件，計算出1978—2016年不同時段長江經(jīng)濟帶省域單元耕地集約利用水平的Global Moran's估算值（表2所示），通過計算得到在0.1%的檢驗水平上，長江經(jīng)濟帶省域單元耕地集約利用Global Moran's估算值都為正，說明了1978年以來省域尺度上長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平呈現(xiàn)出正自相關(guān)性，即相鄰省域單元耕地集約利用水平高（低）省域單元表現(xiàn)出相對集聚的空間分布態(tài)勢；與此同時，可以看出從1978年開始，省域尺度上長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平的Global Moran's I估算值呈現(xiàn)不斷上升的演化趨勢，具體數(shù)值上從1978年的0.367 5，到1996年的0.412 6，再到2016年的0.493 7，整個研究期間Global Moran's值提升了34.34%，表明了1978年以來省域尺度上長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平正相關(guān)性越來越顯著。

表2 省域尺度耕地集約利用水平Global Moran's I指數(shù)

注：()為期望值；()為檢驗值；()為顯著水平值

Note:() is the expected value;() is the test value;() is the significant level.

借助ArcGIS10.2空間分析平臺，選取1978、1990、2002、2016年4個時間截面省域單元耕地集約利用水平數(shù)據(jù)，運用自然斷裂點將績效值劃分為3大類區(qū)：Ⅰ高值區(qū)、Ⅱ中值區(qū)、Ⅲ低值區(qū)，得到1978—2016年4個時間斷面的省際耕地集約利用水平空間分布圖（圖2所示）。通過圖2可知，整體上省域尺度耕地集約利用空間分布上具有“東高西低”發(fā)展演化態(tài)勢，即長江經(jīng)濟帶上游貴州、云南、四川等省份耕地集約利用水平相對較低，而長江經(jīng)濟帶下游江蘇、浙江及上海等?。ㄊ校└丶s利用水平相對較高，并且1978年以來長江經(jīng)濟帶耕地集約利用空間分布處于穩(wěn)定態(tài)勢，格局未發(fā)生較大變動。

圖2 省域尺度耕地集約利用空間格局分異演化（1978—2016年）

2.3 市域尺度上

基于Geoda095軟件平臺，依據(jù)LISA理論公式，測算出1978—2016年市域尺度耕地集約利用水平LISA指數(shù)值，通過ArcGIS10.2軟件繪制出1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用LISA空間集聚圖（圖3所示），共分為4種基本類型：H-H（high-high）型：指城市自身和相鄰城市的耕地集約利用水平均較高；H-L（high-low）型：指城市自身耕地集約利用水平高，而相鄰城市較低；L-H（low-high）型：指城市自身耕地集約利用水平低，而相鄰城市較高；L-L（low-low）型：指城市自身和相鄰城市的耕地集約利用水平均較低。通過圖3可知：1）H-H型主要集聚在上海及其蘇南地區(qū)，1978年改革開放以來H-H集聚現(xiàn)象均為顯著，形成了長江經(jīng)濟帶耕地集約利用“高值區(qū)”，2006年后H-H型向浙江紹杭及安徽皖江蕪湖、馬鞍山等地演化，空間格局上表現(xiàn)出從“一字形”不斷向“Z字形”演化態(tài)勢；2）H-L型空間分布格局比較穩(wěn)定，主要分布在中游地區(qū)的武漢城市圈、長株潭地區(qū)以及下游地區(qū)浙西南，2006年后上游地區(qū)的遂寧、宜春及重慶等城市演化為H-L型；3）L-H型數(shù)量較多，空間上主要分布在蘇北、皖北、贛南、鄂北及川東等地區(qū)，L-H型在整個研究期間內(nèi)保持著相對穩(wěn)定態(tài)勢，僅僅滁州、資陽等少數(shù)城市演化為H-L型；4）L-L型主要集中在上游川西高原區(qū)的甘孜、阿壩、西昌及攀枝花等城市，總體上這一地區(qū)地形地貌復(fù)雜，耕地資源相對匱乏，農(nóng)業(yè)科技落后，導(dǎo)致區(qū)域耕地集約利用水平也處在較低水平上，空間格局上呈現(xiàn)出類三角型低值塌陷區(qū)?？傮w上看，1978—2016年市域尺度上長江經(jīng)濟帶耕地集約利用存在空間集聚“俱樂部趨同”現(xiàn)象。

圖3 市域尺度耕地集約利用LISA演化（1978—2016年）

3 影響機制分析

3.1 影響因素定量分析

耕地集約利用分異受到自然、經(jīng)濟、社會及政策等多因素耦合作用，本文選取年平均氣溫（1）、年降水量（2）、非農(nóng)人口（3）、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員（4）、人均GDP（5）、城鎮(zhèn)化率（6）、農(nóng)業(yè)貸款率（7）等7個指標因子，來探索這些指標因子對長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異影響機制?；诟丶s利用時空分異影響因子體系，通過地理探測器模型對1978—2016年不同時期影響長江經(jīng)濟帶耕地集約利用的7個指標因子進行定量探測，以發(fā)現(xiàn)每個指標因子在不同時期對長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空異的作用強度。采用ArcGIS10.2軟件對1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異各影響因素進行自然類別劃分，再依據(jù)地理探測器理論模型，測算出每個指標因子作用強度值（表3所示），值越大則表示該指標因子對長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異作用強度越大，說明該指標因子是影響整個研究期間長江經(jīng)濟帶耕地集約時空分異的主要因素。

表3 1978—2016各影響因子作用強度q的變化趨勢

通過表3可知，1978—2016年不同時期影響長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異的指標因素作用強度變化相對較顯著，且造成區(qū)域耕地集約利用時空分異主要因素未發(fā)生較大變化?？傮w上看，平均氣溫（1）作用強度值從1978年的0.25下降到2016年的0.15，年降水量（2）作用強度值從1978年的0.31降低到2016年的0.21，可見1978年以來平均氣溫和年降水量兩大指標因子作用強度逐漸減弱。人均GDP（5）、城鎮(zhèn)化率（6）兩個指標因子作用強度值分別從1978年的0.45、0.53提高到2016年的0.58、0.65，可以看出整個研究期間人均GDP和城鎮(zhèn)化率這兩大指標因子的作用強度逐步加強，成為影響長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異的最主要因素。研究期間非農(nóng)人口（3）作用強度值總體穩(wěn)定在0.50左右，農(nóng)業(yè)技術(shù)人員（4）作用強度值從1978年的0.51提升到2016年的0.55，可見非農(nóng)人口和農(nóng)業(yè)技術(shù)人員這兩個指標因子作用強度呈現(xiàn)出整體持續(xù)性較強態(tài)勢，對長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異影響強度也較大。另外，研究期間農(nóng)業(yè)貸款率（7）指標因子作用強度略有降低但整體上變化不大。基于上述7大影響因素的定量分析，可以發(fā)現(xiàn)研究期間自然因素、人口增長、經(jīng)濟社會發(fā)展及制度政策這幾大因素對長江經(jīng)濟帶耕地集約利用分異產(chǎn)生重要影響；鑒于此，本文從自然因素、人口增長、經(jīng)濟社會發(fā)展及制度政策四個方面初步闡述1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用分異的綜合作用機制。

3.2 作用機制綜合分析

1）自然因素影響機制。自然因素是影響長經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異的基礎(chǔ)性因素，自然因素中的地理位置影響著區(qū)域耕地資源的光熱、水分生產(chǎn)條件，地質(zhì)地貌會影響區(qū)域耕地資源開發(fā)和利用程度，氣候條件影響著區(qū)域耕地復(fù)種潛力和利用方式，水文條件也會影響區(qū)域耕地資源產(chǎn)出效率。目前，長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)上海、蘇南及皖江地區(qū)等地縣（市）的自然地理位置優(yōu)越，區(qū)域后備耕地資源豐富，光熱資源匹配較好，其耕地生產(chǎn)能力也較高；而長江經(jīng)濟帶上、中游地區(qū)川西高原、重慶及江西等地縣（市）地形地貌相對較復(fù)雜，區(qū)域內(nèi)的耕地資源較缺乏，加之對耕地資源利用方式相對較粗放，導(dǎo)致其耕地集約化利用水平相對較低。因此，區(qū)域自然因素差異是1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異格局產(chǎn)生及演化的本底因子。

2）人口增長影響機制。長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平與非農(nóng)人口和農(nóng)業(yè)技術(shù)人員關(guān)聯(lián)度較高，表明了人口數(shù)量構(gòu)成和素質(zhì)對區(qū)域耕地集約利用具有較大影響。隨著城鎮(zhèn)非農(nóng)人口膨脹，非農(nóng)建設(shè)占用大量農(nóng)地資源，耕地數(shù)量的減少迫使其利用方式由粗放經(jīng)營轉(zhuǎn)型集約化經(jīng)營；同時，隨著農(nóng)業(yè)勞動力綜合素質(zhì)不斷提升，越有利于掌握先進的科學(xué)技術(shù)和生產(chǎn)方式，對促進區(qū)域耕地資源集約利用具有正向效應(yīng)。當前，長江經(jīng)濟帶下游上海、南京及杭州都市圈等地城鎮(zhèn)化高速發(fā)展促使城市地區(qū)非農(nóng)人口激增，加之上游地區(qū)城市農(nóng)業(yè)科技水平較高，促使區(qū)域耕地集約利用水平呈現(xiàn)出持續(xù)提升的態(tài)勢；相比而言，長江經(jīng)濟帶上、中游地區(qū)重慶、四川及湖南等地屬于人口外流地區(qū)，大量剩余農(nóng)業(yè)人口向長三角和珠三角經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)轉(zhuǎn)移，大量耕地資源處于撂荒狀態(tài)，同時上游地區(qū)農(nóng)業(yè)科技水平也相對落后，導(dǎo)致區(qū)域耕地資源集約利用水平相對較低；因此，區(qū)域人口增長數(shù)量及質(zhì)量是造成1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異及演化的主要因素。

3）經(jīng)濟社會發(fā)展影響機制。隨著區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平提升，導(dǎo)致區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化調(diào)整，加之市場經(jīng)濟條件下人們?nèi)找嬖鲩L的需求，均促使了耕地資源利用方式不斷向集約化方向轉(zhuǎn)變；同時，城鎮(zhèn)化快速發(fā)展促使城市文化生活方式、價值觀不斷涌向農(nóng)村地區(qū)，城市主城區(qū)周邊土地逐漸成為城市次中心、新城區(qū)等，有限耕地資源占用也必然對區(qū)域耕地利用方式產(chǎn)生重大影響。當前，長江經(jīng)濟帶上下游上海、蘇南及杭甬等地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展程度高，是中國城鎮(zhèn)化和工業(yè)化發(fā)展的“高地”，快速地城市空間擴張對區(qū)域耕地集約利用提升產(chǎn)生顯著的積極促進效應(yīng)；相比而言，長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)四川、重慶等地縣（市）城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量相對較低，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量也相對較低，某種程度上對區(qū)域耕地集約利用提升促進作用也就相對較弱；這種經(jīng)濟社會發(fā)展差異也是造成1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空演化的最重要的驅(qū)動因子。

4）制度政策影響機制。政府政策反映了對區(qū)域土地利用基本導(dǎo)向，是區(qū)域耕地集約利用的重要推手。制定健全的耕地管理、利用等制度政策，均有助于宏觀調(diào)控耕地資源非農(nóng)地轉(zhuǎn)化態(tài)勢，促使區(qū)域耕地走集約化利用之路；同時，政府關(guān)于農(nóng)業(yè)稅改革、糧食直補及農(nóng)機購置補貼等系列惠農(nóng)政策實施，這也會一定程度上減輕農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入壓力，對于區(qū)域耕地集約利用水平提升會產(chǎn)生積極的正面促進效應(yīng)。目前，長江經(jīng)濟帶下游的上海、蘇州及無錫等地政府關(guān)于耕地資源集約利用的政策制度更為完善和健全，通過合理的制度政策引導(dǎo)發(fā)揮了其對區(qū)域耕地資源集約利用產(chǎn)生正面促進效應(yīng)；而長江經(jīng)濟帶上、中游地區(qū)各?。ㄊ校┱暧^指向作用發(fā)揮不夠，未能及時出臺促進區(qū)域耕地集約利用的相關(guān)政策，制度政策導(dǎo)向作用還相對較弱。因此，政府政策差異也會對1978—2016年間長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異及演化產(chǎn)生宏觀性影響效應(yīng)。

4 政策建議

基于1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平時空格局分異及驅(qū)動機制探討，初步地從宏觀層面上提出長江經(jīng)濟耕地資源集約利用水平提升的政策建議：1）開展土地綜合整治。充分挖掘長經(jīng)濟帶下游地區(qū)城市后備耕地資源潛力，對損毀耕地開展適當復(fù)墾；對上、中游地區(qū)城市適耕性較強的中低產(chǎn)田嘗試通過培肥、科技推廣等系列改造措施升級為穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)的農(nóng)田，不斷增加耕地綜合生產(chǎn)能力，提升長江經(jīng)濟帶全流域耕地集約利用水平。2）加大要素投入力度。健全長江經(jīng)濟帶上游四川、重慶等?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)綜合補貼制度，不斷擴大補貼實施范圍，激勵農(nóng)戶持續(xù)增加耕地人力、財力等要素投入；加大對長江經(jīng)濟帶中下游蘇南、紹杭及江漢等地區(qū)城市耕地機械化資金投入，提升耕地機械化、規(guī)?；剑灰虻刂埔酥贫ê线m的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入方案，增加對上游地區(qū)各城市農(nóng)業(yè)科技投入，極大程度將農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化為耕地經(jīng)濟產(chǎn)出值。3）優(yōu)化調(diào)整耕地結(jié)構(gòu)。根據(jù)當前市場需求，不斷調(diào)整長江經(jīng)濟帶下游上海、蘇南及紹杭地區(qū)發(fā)達城市的耕地作物結(jié)構(gòu)，提高耕地資源邊際效益；要積極調(diào)整耕地配置結(jié)構(gòu)，充分發(fā)揮兩湖地區(qū)、江西等省（市）資源優(yōu)勢，通過耕地資產(chǎn)價值化方式，助推耕地科學(xué)合理有序流轉(zhuǎn)，提升長江經(jīng)濟帶各城市耕地資源集約利用水平。4）推進農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新。加快長江經(jīng)濟帶尤其上、中游地區(qū)城市農(nóng)業(yè)實用科技人才培訓(xùn)，開展新型農(nóng)民科技培訓(xùn)工程，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技能夠做到“進村入戶”；努力構(gòu)建農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新體系，大力向農(nóng)民、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)合作社推廣農(nóng)業(yè)增產(chǎn)的高新技術(shù)，促進長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平提升。

5 結(jié)論與討論

1）基于耕地集約利用內(nèi)涵解讀，從“投入強度—利用程度—產(chǎn)出效益—可持續(xù)狀態(tài)”四大維度上構(gòu)建長江經(jīng)濟帶耕地集約利用評價指標體系，并通過投影尋蹤模型對1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平開展定量評價。研究表明，1978年以來長江經(jīng)濟帶耕地集約利用水平演變具有階段性上升態(tài)演化勢，具體表現(xiàn)三大階段：緩慢上升期（1978—1990）、快速上升期（1990—1996）、平穩(wěn)提升期（1996—2016）；同時，在整個演化過程中也呈現(xiàn)出顯著的“東高西低”區(qū)域差異特征。

2）通過GIS-ESDA分析框架，實證研究1978—2016年長江經(jīng)濟帶多尺度耕地集約利用時空分異特征。研究表明，流域尺度上耕地集約利用水平下游地區(qū)>中游地區(qū)>上游地區(qū)，省域、市域尺度上長江經(jīng)濟帶耕地集約利用呈現(xiàn)空間集聚特征，并且尺度越小空間集聚越顯著；省域、地域尺度空間關(guān)聯(lián)類型均以正向相關(guān)為主，且市域尺度上長江經(jīng)濟帶耕地集約利用存在空間集聚“俱樂部趨同”現(xiàn)象，表現(xiàn)為H-H型主要集聚在上海及蘇南地區(qū)，并逐漸向紹杭、皖江地區(qū)演化，而L-L型主要集聚在川西高原區(qū)。

3）運用地理探測器模型定量揭示影響長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空格局分異主要因素，并在此基礎(chǔ)上綜合闡述1978—2016年長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空格局分異驅(qū)動機制。研究表明，自然因素是影響長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異基底，人口增長是影響長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異主要因子，經(jīng)濟社會發(fā)展是影響長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空格局分異的重要因子，而制度政策對長江經(jīng)濟帶耕地集約利用空間分異具有一定的影響效應(yīng)，這四大因素綜合作用驅(qū)動1978年以來長江經(jīng)濟帶耕地集約利用格局分異及演化。

另外，需要指出本研究還存在一定不足：時間尺度上僅分析了1978 年以來六個時間斷面上耕地集約利用時空格局分異特征，還需進一步深入揭示多時間尺度下長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異規(guī)律；影響機制上，關(guān)于農(nóng)戶因素在本研究分析中未開展探討，而農(nóng)戶因素對區(qū)域耕地利用效率具有重要影響效應(yīng)，如何從農(nóng)戶視角上揭示長江經(jīng)濟帶耕地集約利用時空分異微觀作用機制將是本研究下一步深化的領(lǐng)域和方向。

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Zhang Rongtian, Lu Jianfei

(,,225009,)

Under the limited reserve resources of cultivated land, it is necessary to change the traditional extensive utilization methods of cultivated land resources, and the road of intensive development is the most effective way to solve the human-land contradiction. The scientific analysis of spatial and temporal differences and influencing factors of cultivated land intensive use in the region is of great practical significance for promoting intensive potential exploitation and efficient utilization of cultivated land resources. Taking the Yangtze River Economic Belt as a case study, evaluation index system of cultivated land intensive use was constructed from the dimensions of input intensity, utilization intensity, output efficiency and sustainability. Projective pursuit model was used to quantitatively measure the level of cultivated land intensive use in the Yangtze River Economic Belt from 1978 to 2016. Based on the multiscale perspective of watershed, province and city, through the coefficient of variation, spatial autocorrelation index, the paper explored multiscale spatial-temporal differences of cultivated land intensive use in the Yangtze River Economic Belt. The influence mechanism of intensive utilization of cultivated land was revealed by using geographic detector model. The results showed that: since 1978, the level of cultivated land intensive use in the Yangtze River Economic Belt has improved at the watershed scale, but in the evolution process, the difference characteristics of “east high west low” have appeared; the intensive use of cultivated land in the Yangtze River Economic Belt at provincial and city scales presents spatial agglomeration characteristics, and the smaller the scale, the more significant the spatial agglomeration. During the period of the study, the types of spatial correlation between provinces and regions were mainly positive correlation, and there was a phenomenon of “club convergence” in cultivated land intensive use in the Yangtze River Economic Belt at city scale. The hot spots are mainly concentrated in Shanghai and Southern Jiangsu, and gradually evolved into Shaoxing-Hangzhou and Lancang; the cold point area was mainly concentrated in the Western Sichuan Plateau area. Natural factors, population growth, economic and social development, and institutional policies can effectively explain the spatial-temporal differences in the intensive use of cultivated land in the Yangtze River Economic Belt; demographic factors and economic and social factors have a significant impact on cultivated land intensive use, while policy factors have a strong driving effect. Finally, suggestions were put forward on how to promote cultivated land intensive use from the aspects of comprehensive land remediation, increasing the input of elements, optimizing and adjusting the structure of cultivated land, and promoting innovation in agricultural science and technology. In addition, it should be pointed out that there are still some deficiencies in this study: only the spatial and temporal patterns of cultivated land intensive use in six time sections since 1978 are analyzed on the time scale, it is also necessary to further reveal the temporal and spatial differentiation of intensive cultivated land use in the Yangtze River Economic Belt at a multitime scale. In terms of the impact mechanism, the factors of farmer households have not been discussed in this study, and the factors of farmer households have an important impact on regional cultivated land use efficiency. How to reveal the micro-mechanism of spatial and temporal differentiation of cultivated land intensive use in the Yangtze River Economic Belt from the perspective of farmers will be the next deepening area and direction of this study.

land use; models; cultivated land; impact factors; ESDA; geographic detectors; multi scale; Yangtze River Economic Belt

張榮天，陸建飛. 長江經(jīng)濟帶耕地集約利用多尺度時空特征與影響因素分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2019，35(24)：271－278.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.24.032 http://www.tcsae.org

Zhang Rongtian, Lu Jianfei. Multiscale spatiotemporal characteristics and influencing factors of intensive cultivated land use in Yangtze River Economic Belt[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(24): 271－278. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.24.032 http://www.tcsae.org

2019-07-26

2019-10-21

中國博士后科學(xué)基金（2017M621834）；江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)基金（2018SJA1153）；江蘇省社科應(yīng)用研究精品工程課題（19SYC-111）；安徽省城鎮(zhèn)化發(fā)展研究中心2016年度開放課題

張榮天，博士后，助理研究員，從事城鄉(xiāng)發(fā)展研究。Email：nnuzrr@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.24.032

F301.21

A

1002-6819(2019)-24-0271-08