糧食主產區河南省耕地撂荒特征與影響因素分析

周丁揚 吳建橋 文 雯 姜廣輝 李雨凌 李廣泳

(1.北京師范大學地理科學學部， 北京 100875； 2.河南省土地整理中心， 鄭州 450016；3.國家基礎地理信息中心， 北京 100830)

0 引言

耕地撂荒是一種全球性的農業景觀現象，最早發生在歐洲[1]，并在過去半個多世紀呈全球性擴散態勢。耕地撂荒不僅改變土地利用強度和土地覆被狀況[2]，同時還對土壤養分、地表徑流、地表反照率和陸地碳匯等產生影響，進而引起生物多樣性和生態環境的改變[3]。更為重要的是，由于糧食生產受耕地資源約束，在技術和資本不能完全替代的情況下，撂荒致使耕地面積減少不僅會對糧食產量造成影響，大規模撂荒更有可能對區域糧食安全構成威脅[4]。目前，耕地撂荒作為影響生態環境和糧食安全的重要土地利用現象，已引起學術界和政策制定者的廣泛關注[5-6]。

耕地撂荒的特征識別及其成因是撂荒研究領域的重要內容，也是國家制定相應政策的必要基礎信息。近年來，各國學者相繼運用遙感影像或實地調研對全球各地耕地撂荒特征及其形成機制進行了不同尺度的識別和研究，結果顯示，歐洲、美國、澳大利亞及日本等發達國家是耕地撂荒分布最為廣泛的地區[7-8]。歐美國家耕地撂荒主要與市場需求下降[9]、農業經濟轉型[10]、體制變革[11]、土地肥沃程度[12]和氣候條件[13]等因素有關；日本的耕地撂荒主要與人口老齡化及人口流失等因素有關[14]；而在快速工業化和城市化的發展中國家，如菲律賓、尼泊爾、泰國等，耕地撂荒則受務農機會成本上升[15]、土地邊際化[16-17]、農業勞動力不足[18]和相關政策失靈[15]等因素影響顯著。綜合而言，耕地撂荒主要受宏觀層面的社會經濟要素變化和區域自然環境因素的影響[3]，同時城鎮化和工業化發展也被認為是許多地區耕地撂荒的最根本驅動力[19]。耕地撂荒是一種比較復雜的社會現象，往往受多種影響因素的綜合作用，不同學者對不同地域的研究所揭示的撂荒原因也不盡相同，且重要性差別較大[20]。

縱觀國內的相關研究，多數以單個小尺度的村鎮或區縣為研究對象，一般采用實地調查和遙感影像解譯分析耕地撂荒時空特征，研究區域主要集中于重慶[21-22]、甘肅[23]、陜西[24]等地形比較復雜、農業生產條件較差的山區[5]；同時多以農戶調查為基礎，運用計量分析揭示該地區耕地撂荒的影響因素，主要包括農業生產效益低、勞動力不足、農業生產條件差、土地政策限制等[25-26]。受數據來源所限，較大尺度區域內耕地撂荒空間特征的研究相對薄弱，對影響因素與機制的分析也較為淺顯。僅有部分學者將土地利用數據或遙感影像數據應用到較大尺度的撂荒地識別中[27]，并利用統計數據對黑龍江、江西等省份的撂荒驅動因子進行分析[28-29]，但識別結果未體現地市間差異或僅針對局部地市。還有學者運用抽樣調查、薈萃分析等方法推測全國耕地的撂荒現狀[30-31]，但受抽樣方法和樣本限制，在一定程度上限制了對撂荒空間特征和影響因素的認識。因此，多尺度、多地區、多方法探究耕地撂荒特征及其影響因素可以豐富對我國撂荒整體態勢的分析與判斷。

2000年后，隨著我國工業化、城鎮化進程的快速推進，耕地撂荒現象開始大量出現[32]。數據顯示，全國每年撂荒的耕地近200萬hm2。糧食主產區是我國糧食生產的重要基地，對保障國家糧食安全和鞏固農業基礎具有重要的戰略地位。耕地是糧食主產區的寶貴資源，且糧食生產和需求不穩定、不確定因素增多，耕地保護與糧食安全面臨著新問題和新挑戰，更需要對此類耕地保障需求較高地區的撂荒問題作出整體判斷。河南省是我國重要的糧食主產區之一，準確把握其耕地撂荒分布特征、定量探究耕地撂荒的影響因子，對保障糧食安全、緩解人地矛盾具有重要意義。基于此，本研究以糧食主產區河南省為研究區，利用土地變更調查數據、地理國情普查數據，以縣域為研究單元刻畫2015年耕地撂荒特征，并運用地理探測器定量識別各地市撂荒主導影響因子，揭示研究區耕地撂荒的形成機制，并劃分撂荒地域分異類型，為推動糧食主產區藏糧于地、藏糧于技，因地制宜保護和提高糧食綜合生產能力提供參考依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

河南省位于華北平原南部的黃河中下游地區(圖1)，地勢西高東低；北、西、南三面由太行山、伏牛山、桐柏山、大別山沿省界呈半環形分布；中、東部為黃淮海沖積平原，西南部為南陽盆地。河南省農耕歷史悠久，耕地面積約占全省面積的49%，糧食產量占全國產量的9.67%，是我國第二大糧食主產區，呈現人口眾多、區域發展差異大、人均耕地數量少的特點。截至2015年全省人口已突破1億，人均耕地面積僅為0.085 hm2，低于全國0.09 hm2/人水平線，耕地資源相對稀缺。目前研究區耕地除因基礎設施建設占用致使耕地顯性流失外，還面臨由于撂荒產生的耕地面積雖未減少，但產出能力衰減的隱性流失。

1.2 數據來源

根據撂荒地內涵界定，結合土地變更調查數據和地理國情普查數據，以河南省158個縣級行政區為研究單元提取了耕地撂荒規模。撂荒影響因素數據來自河南省2015年農用地分等定級更新調查成果、《河南省統計年鑒2015》、第六次人口普查與抽樣調查數據庫，因相關指標只涉及市轄縣，故形成機制部分剔除市轄區后共106個縣級研究單元。

2 研究方法

2.1 撂荒地提取

耕地撂荒也稱“拋荒”，是指土地原本具備耕種條件，但是承包經營耕地的單位或農戶不進行耕種，致使土地閑置荒蕪的現象。本文采用2011年土地整理與土地儲備國際研討會界定的：“沒有使用的可耕地”“2年或2年以上沒有耕種的農地”“沒有時間限制的很長時間處于撂荒的可耕地”為撂荒地[1]，不含對耕地勞動力、資金等的投入減少，使耕地處于未充分利用狀態的隱性撂荒。

以往對撂荒耕地的識別大多源自對農戶層面的調查問卷結果或在縣市級以下尺度對遙感影像進行解譯，方法具有一定的局限性，解譯準確性不能保證。本文將土地利用類型雖仍為耕地但未見耕種致使荒蕪的土地確定為撂荒耕地，結合土地變更調查數據和地理國情普查數據進行撂荒耕地識別。土地變更調查是在土地利用現狀調查的基礎上，更新土地利用現狀圖, 用于匯總查清各類土地的結構、分布和利用現狀等，是中國各省、市、區、縣土地資源存量和通量的直觀反映[33]。地理國情普查對象包括地表形態、地表覆蓋分類、地理國情要素3方面，其中地表覆蓋分類信息反映地表自然營造物和人工建造物的自然屬性狀況，具有客觀性、公正性、高精度的特點。兩類數據具有一定的獨立性，也具有很強的互補性，結合使用具有互相校核、相互補充的作用。已有研究表明，耕地在兩類數據的疊加分析中重合率最高[34]。因此，通過對土地調查和地理國情普查兩種數據的空間疊加，可以準確定位耕地撂荒的情況[35]。

利用2012年全國土地變更調查與遙感監測形成的土地利用現狀數據，分類體系為GB/T 21010—2007《土地利用現狀分類》；地理國情普查數據采用分辨率為0.5 m遙感影像生成，分類體系為GDPJ 01—2013《地理國情普查內容與指標》。研究先以2012年土地變更調查數據“DLTB”層的01類耕地為基準空間范圍，將2015年地理國情普查數據統一到1980西安平面坐標系統下，疊加兩類數據，進而基于GDPJ 01—2013《地理國情普查內容與指標》，識別出基準空間范圍內“LCA”層土地覆被由耕地轉變為草地(地類代碼為0411、0412、0413)、荒漠與裸露地表(地類代碼為0910、0920、0930、0940、0950)的地塊，即形成2015年河南省撂荒耕地分布矢量斑塊。最后借助同年Google Earth衛星影像，將隨機挑選出的撂荒地塊對應到遙感影像上，按照大小、形狀、陰影、顏色、紋理、圖案、位置及周圍系統的解譯8要素對目標地塊進行目視解譯，通過對研究區內158個區縣的316個撂荒地塊進行驗證，準確率達到86.39%。

2.2 撂荒程度指數測定

分別運用撂荒面積和撂荒率刻畫河南省耕地撂荒的基本情況，撂荒率為撂荒耕地面積占原有耕地面積百分比。同時，為了全面綜合反映撂荒特征，提出了撂荒程度指數的概念，運用內梅羅公式將撂荒面積與撂荒率分別標準化后進行合成，該指標兼顧二者的綜合影響。撂荒程度指數計算公式為

(1)

(2)

(3)

式中Pi——i區縣的撂荒程度指數

Hi——標準化后i區縣的撂荒率

Mi——標準化后i區縣的撂荒面積

hi、mi——i區縣撂荒率、撂荒面積的原始值

hmax、hmin——所有區縣撂荒率的最大值、最小值

mmax、mmin——所有區縣撂荒面積的最大值、最小值

為了直觀表現撂荒特征，根據河南省158個區縣撂荒率、撂荒面積、撂荒程度指數的數據分布特征(圖2)，先將超高數值歸入最高等級，再運用等分法將3類數據各劃分4等來刻畫區域拋荒程度，其中撂荒面積分為Ⅰ級([0,667 hm2])、Ⅱ級((667 hm2,1 334 hm2])、Ⅲ級((1 334 hm2,2 000 hm2])、Ⅵ級((2 000 hm2,9 828 hm2])；撂荒率分為Ⅰ級([0,1.75%])、Ⅱ級((1.75%,3.50%])、Ⅲ級((3.50%,5.25%])、Ⅵ級((5.25%,38.6%])；撂荒程度指數分為輕度撂荒([0,0.06])、低度撂荒((0.06,0.12])、中度撂荒((0.12,0.18])、重度撂荒((0.18,0.74])。

2.3 影響因素分析方法

2.3.1地理探測器原理

耕地撂荒是一個復雜的過程，已有撂荒驅動力的研究多采用傳統計量模型，注重單個因子對撂荒的影響，很少關注多個因子的交互作用。地理探測器是探測空間分異性以及揭示其背后驅動力的一組統計學方法，可以用來分析各種現象的影響因子以及多因子交互作用[36]。本文采用地理探測器方法，以縣域為研究單元探測河南全省耕地撂荒的影響因素。由于影響因子存在明顯的地域分異，再對各地市內部進行多級探測，根據解釋力進行撂荒地域劃分。其中單個因子對撂荒的解釋程度用q度量，計算公式為

(4)

式中n——樣本量

σ2——方差

nh——第h層樣本量

q取值范圍為[0，1]，數值越大表明影響因子對撂荒的解釋力越強，反之越弱。

地理探測器的核心假設基于：如果某個自變量對某個因變量有重要影響，那么自變量和因變量的空間分布應該具有相似性。地理探測器擅長分析類型量，交互探測的原理是先對所有數據分別進行離散化處理達到分層目的，計算兩種因子x1和x2各自對Y的q值：q(x1)和q(x2)。進而計算兩因子交互項的q值，識別方法是將兩種因子疊加后各圖層相切所形成的多邊形分布定義為交互項(x1∩x2)，將此交互項作為新的自變量帶入回歸模型，計算其對因變量分布的解釋程度，q值記為：q(x1∩x2)，最后對q(x1)、q(x2)與q(x1∩x2)進行比較，結果可分為以下幾類：若q(x1∩x2)Max(q(x1),q(x2))且q(x1∩x2)q(x1)+q(x2)，說明x1和x2交互后非線性增強[36]。

2.3.2影響因素選擇

耕地撂荒是一種在城鎮化、工業化引發的農村人口外流背景下，農戶基于自身耕地生產條件，權衡務農與務工收益后的行為決策。其受到人口、社會經濟、生產條件等多種因素的共同影響，撂荒格局的形成過程與區域經濟發展和產業結構調整背景下的農業勞動力析出基本同步[6]。一般而言在人口因素方面，勞動力數量越少、老齡化程度越嚴重，撂荒可能性越高[21，37]；在社會經濟方面，城鎮化水平越高、農民收入越多，撂荒可能性越高[20]；在生產條件方面，經營管理水平越差，如農業資金投入低、機械化程度低、耕地質量越差、地塊破碎度越高等，則撂荒可能性越高[38]。

基于上述文獻梳理并結合河南省實際情況，本文從人口、社會經濟和生產條件3方面，分別選取人口自然增長率X1、人口外流數量X2、65歲以上人口占比X3代表人口因素，選取農民人均純收入X4、城鎮化率X5代表當地社會經濟因素，選取農林水事務支出X6、地塊平均面積X7、耕地自然等別X8、農用機械總動力X9代表當地生產條件因素。2015年全國1%人口抽樣調查數據未能覆蓋河南全部地市，故65歲以上人口占比采用第六次人口普查數據；耕地平均面積與耕地質量數據來自河南省2015年農用地分等定級更新調查成果；其余來自《河南省統計年鑒2015》。

地理探測器針對類別數據的算法優于連續數據，本文采用自然斷裂點法對各影響因子屬性進行離散化分類處理，以撂荒程度指數為因變量，經地理探測器探測，結果顯示當X3、X5分為5類，X1、X6、X7分為6類，X2、X4、X9分為8類時，所對應因子的統計顯著差異性最佳，X8直接采用統計時的原類別。探測結果不僅測算了以上9個單因子的驅動力，還探討了兩因子交互作用關系下的影響力。

3 結果與分析

3.1 撂荒程度空間分布差異

河南省撂荒耕地統計結果顯示，2015年全省耕地撂荒面積為174 419.46 hm2，區域整體撂荒率為2.15%。全省區縣中撂荒面積最大為9 827.68 hm2，最小為4.21 hm2；撂荒率最大為38.58%，最小為0.09%。158個區縣耕地撂荒面積差異較大，55.7%的區縣耕地撂荒面積集中于100～1 000 hm2之間，撂荒面積極大或極小的區縣數量都相對較少，撂荒面積在2 000 hm2以下的區縣占85.4%；撂荒率分布在1%以下的區縣數占比接近全省的1/4，與在1%～2%之間的區縣數量相當，更多的區縣撂荒率位于2%～5%之間，而僅有14.6%的區縣撂荒率在5%以上(圖3)。

從撂荒規模的空間分布看，撂荒面積較小的Ⅰ、Ⅱ級區縣大多數分布于豫東黃淮海平原區、豫西熊耳山-崤山山地地帶和豫北山前平原區；撂荒面積較大的Ⅲ、Ⅵ級區縣則多位于豫東北平原、豫中丘陵崗地與沖積平原相交界區以及豫南伏牛山山地地帶、南陽盆地、桐柏山-大別山山地丘陵區(圖4)。撂荒率的空間分布格局與撂荒面積具有一定的相似性，但兩者在部分地區并不同步。如駐馬店市上蔡縣，其撂荒面積屬Ⅲ級(1 557 hm2)，但撂荒率卻屬Ⅰ級(1.33%)；再如鄭州市二七區，撂荒面積屬Ⅰ級(205 hm2)，但撂荒率為全省最高(38.58%)。

撂荒程度指數可以較好地綜合撂荒面積與撂荒率來表征某地撂荒的程度。如駐馬店市上蔡縣，其撂荒程度指數屬于中度撂荒。而撂荒面積和撂荒率本就同步的一些地區，如撂荒面積大、撂荒率也高的信陽市南部區縣，屬于重度撂荒；撂荒規模小、撂荒率也低的商丘市、洛陽市等地區縣，屬于輕度撂荒。

撂荒程度指數的空間分布總體呈倒“T”字型格局(圖5)，其中，縱向自東北向西南分布于濮陽、新鄉、鄭州、平頂山等市；橫向位于信陽、南陽、駐馬店等市。重度撂荒的區縣數占比為全省的17.09%，多位于經濟條件比較發達、城市化進程較快的鄭州、南陽、信陽等市；中度撂荒的縣區占12.03%，其中超過1/3的中度撂荒區縣位于南陽市境內；低度撂荒的區縣圍繞中度和重度撂荒區縣散布；輕度撂荒的區縣數量最多，占比達43.04%，連片分布于“T”字兩側為農業占比較高、對耕地依賴較強的商丘、周口、洛陽等市。信陽市成為河南省撂荒程度最高的地區，主要與其區域內嚴重的人口流出及老齡化現象、較高的城市化水平及復雜的山區地形條件等多種不利因素共同影響有關。

3.2 撂荒因子形成機制

借助地理探測器方法對河南省撂荒因素進行因子探測和交互探測分析，結果顯示，在遴選的9個影響因子中，除耕地自然等別X8和農用機械總動力X9外，其余7個影響因子均通過顯著性檢驗(表1)。其中，人口外流數量X2和城鎮化率X5對耕地撂荒的解釋力相對較強，q分別為0.184和0.179，65歲以上人口占比X3的解釋力相對較低，q為0.103。

表1 河南省耕地撂荒因子探測結果

在人口因素中，人口外流數量在各因子中解釋力度最強(q=0.184)，作為影響農業生產效率的重要條件，穩定的勞動力數量可以保障種植業的耕作面積。當人口外流的增加造成青壯年勞動力數量減少時，農業生產則主要依賴老人及婦女，由于較難承受高難度和高強度的農業勞作，致使原有耕地無法維持耕作，繼而造成撂荒現象的發生。從因子類別化空間分布(圖6)可以看出，河南省的人口外流數量(圖6b)由西北向東南遞增，與圖5中撂荒程度指數東南高西北低的特征趨同，尤其對于經濟落后的地區，就業環境不佳造成人口遷移嚴重，撂荒程度隨之加劇。

城鎮化率和農民人均純收入作為衡量當地經濟發展狀況與農民生活水平的重要指標，兩者解釋力均相對較高，分別為0.179和0.154。伴隨二、三產業的快速發展，城鎮中大量就業崗位涌現，農業的低收益使得農民開始到非農部門工作，并帶來人均純收入的增加。按照經濟學中尋求利益最大化的理性人假說，農民會為此更多地從事務工或經商活動，從而逐步放棄農業生產，造成耕地撂荒發生。在地域空間分布上，河南省城鎮化率(圖6e)和農民人均純收入(圖6d)與撂荒程度具有相似分布特點。

在生產條件因素中，地塊平均面積對撂荒的解釋力最高(q=0.172)，也僅次于人口外流數量和城鎮化率的影響。已有研究表明，當地塊細碎程度增加時，將帶來化肥、種子等耕作成本的增加[38]。特別是在山區，由于大型農業機械等省工性技術的采用受到限制，農戶需投入更多的勞動力代替機械等技術要素，由此使得生產成本顯著提高，促使農戶無力負擔而放棄耕種。圖6g反映了河南省耕地細碎化的分布情況，總體呈東多南少的特點，大致與撂荒程度呈負相關，即平均地塊面積較大的地區撂荒程度相對較輕，耕地越細碎的地區撂荒則相對較重。

3.3 因子間交互探測分析

為了探究多因素共同作用對河南省耕地撂荒的影響，本文對選取的9個因子進行交互探測分析。結果(表2)顯示，任意兩因子交互后的影響力都有不同程度的增強，絕大多數表現為非線性增強，個別表現為雙因子增強。其中交互作用驅動力最強的為人口外流數量與人口自然增長率兩因子；而單一因子探測中未通過顯著性檢驗的因子，在與其他因子交互后驅動力大幅提升，如農用機械總動力與人口外流數量、農林水事務支出與耕地自然等別兩組因子。

表2 河南省耕地撂荒的交互探測結果(q)

人口外流數量與自然增長率交互后產生非線性增強作用，解釋力高達0.699。單一因子的驅動分析已顯示人口的大量流失本身會對耕地撂荒產生較大影響，而疊加自然增長率因子后q躍升，說明在河南省要實現耕地穩定的生產功能，勞動力充足是基礎。當人口自然增長速率較快時，該地區有更多家庭需要負擔養育子女的責任，當務農收益低下不能滿足增加的生活開銷時，家庭中的青壯年會選擇外出打工以獲取更高收入，從而引發較人口自然增長率低下地區更大的人口外流和勞動力短缺現象，致使耕地撂荒程度進一步加劇。已有研究表明家庭人口越多耕地撂荒情況越嚴重[23]。

未通過顯著性檢驗的農用機械總動力因子，與人口外流數量因子交互后產生非線性增強作用，解釋力達0.613。說明雖然農業機械化是現代農業的重要物質基礎，可以帶來農業勞動生產率大幅度提高[39],但單獨的機械化水平不足并不會對耕地撂荒造成顯著影響。傳統農區的農業生產在農業機械化起步以前較少依賴農機設施；而進入城鎮化快速發展的新時期后，隨著農村青壯年勞動力外流，農業生產活動逐漸產生老齡化及婦女化現象，此時機械作業代替勞動力的作用凸顯,其與勞動力結合條件下的撂荒情況會隨機械化程度的提高而減輕或先加重再減輕[5，23]。

農林水事務支出與耕地質量交互后產生非線性增強作用，因子解釋力提高為0.519。說明在當地政府重視下，加強管理和資金投入后，農民將減少對高質量耕地的棄耕撂荒。農業是弱質產業,需要財政對其支持和保護。從農林水事務支出單因子探測結果(0.148)來看，政府對于農業經營管理支出費用的增加是保護農業發展的有效手段。當農民獲得農業補貼等資金支持后，為獲取更大的產量與效益，將權衡資金在各產田間的分配，此時耕地質量將成為農民考慮的重要因素。與低等別耕地相比，農民更愿意將資金投入到高質量耕地的維護中，長久如此則導致低等耕地的棄耕撂荒。

由此可見，單一因子解釋力的低下并不意味著該因子在耕地撂荒機制中不起任何驅動作用，而是有可能通過與其他因子的交互作用產生影響。從單一因子來看，人口外流數量、城鎮化率和地塊平均面積對撂荒的驅動作用最強，而本身作用力不強的個別因子，在與其他因子交互作用后解釋力大幅提升。綜上所述，河南省耕地撂荒受到多重因素共同作用，其中由于人口外流造成勞動力短缺從而放棄耕地生產，使得人口因素成為該地區耕地撂荒的直接因素；耕地破碎化、耕地質量等生產條件是該地區撂荒的間接因素；而由于城市化水平的不斷提高，農業生產收益較低使得經濟因素成為該地區撂荒的根本因素。

3.4 耕地撂荒地域分異類型

對河南省各市級行政區進行影響因子探測后可得解釋力q分布情況(圖7)，人口外流數量、城鎮化率和地塊平均面積分別代表當地人口、經濟、生產條件，以q最大項因子作為制約各市耕地維持耕作的首要因素，可將研究區劃分為人口條件約束型、經濟條件約束型和生產條件約束型區域3種撂荒地域類型。其中人口條件約束型包括安陽市、洛陽市、許昌市、南陽市等，其各縣級行政單元之間人口外流數量差異顯著，由此產生其轄區內撂荒程度空間分布也存在明顯分異現象。三門峽市、開封市、焦作市、商丘市等屬于經濟條件約束型地區，區域內普遍經濟發展較為薄弱，撂荒程度較輕，各區縣間人均收入的差異對撂荒影響較為明顯。生產條件約束型包括鄭州市、平頂山市、信陽市、駐馬店市等，因區域內地勢起伏較大，導致耕地破碎化現象明顯，撂荒程度普遍較重，地塊平均面積直接影響著投入成本和農業收益。由于漯河市和鶴壁市僅轄2個縣級行政區，濟源市為省直轄縣級市，不符合地理探測器數量要求，故地域類型劃分中不包括上述3市。

針對3種撂荒地域類型(圖7)，結合不同地域的環境特征，提出了各自可供借鑒的政策建議。人口條件約束型地區應妥善解決勞動力轉移問題，積極發展就地城鎮化，增加本地非農就業機會；進一步推進土地流轉和集中,降低交易成本，減少土地流轉阻力。針對經濟和收入低下對農業活動所產生的不利影響，經濟條件約束型地區應完善惠農政策，采取給予農民購買生產資料補貼等形式，加大扶持力度；同時可以建立完善的農民激勵機制，提高農民的生產積極性。生產條件約束型地區可以通過加強高標準農田建設，改善農業生產條件、提高土地利用效率；促進農業技術推廣，動員科技人員下鄉，提高中低產田生產水平。

4 討論

耕地撂荒是當前我國一種重要的土地利用變化現象，同時也是一種比較復雜的社會現象，其產生往往受多種驅動因素的綜合影響，以往研究對不同地區所揭示的撂荒原因不盡相同，且各因素作用重要性差別也較大，呈現出顯著的空間分異特征。在本文探究的9個影響因子中，耕地自然等別與農用機械總動力未經過顯著性檢驗，而通常認為耕地質量和機械化水平對撂荒影響較大。按照森林轉型理論中的“經濟增長路徑”，當農村勞動力脫離農業生產，會根據耕地質量首先選擇劣質耕地進行退耕。但就河南省具體情況而言，全省耕地質量相對集中在6、7等別，且同等別耕地呈大范圍連片分布，區域差異不明顯，同時農業的高效生產得益于耕作制度改革、種植結構調整、種子工程、植保工程等項目對糧食單產的提升，從而造成耕地質量對撂荒解釋力的下降。

耕地的大規模撂荒不僅會造成耕地資源的嚴重浪費，更會對我國糧食安全產生威脅。但合理退耕與休耕可以引起生物多樣性和生態環境的改變，對生態產生正面效應。2016年國務院發布《探索實行耕地輪作休耕制度試點方案》，針對我國長期實行集約型農業發展模式，大量施用化肥、農藥等化學制品，對農田生態環境造成極大污染的情況，重點在地下水漏斗區、重金屬污染區、生態嚴重退化地區開展休耕試點工作，休耕有利于調節土壤理化性狀、改良土壤生態，讓耕地休養生息，實現用地養地相結合，保護和提升地力。河南省是我國傳統農業大省，也是當前耕地輪作休耕制度試點地區。因此，河南省可結合當前耕地撂荒現狀，推進耕地休養生息、促進生態環境改善，加強耕地數量、質量、生態“三位一體”保護。

與以往撂荒問題分析局限于鄉鎮尺度和問卷調查的研究相比，本文對河南全省的撂荒耕地進行了識別，并較為準確地反映了耕地撂荒的分布特征，彌補了我國目前較大尺度下對耕地撂荒問題研究的不足。在識別撂荒影響因子方面，不依賴農戶問卷和地面調查，各項指標均來自統計年鑒或數據庫，穩定性較強。分析方法采用地理探測器，不僅可以識別單個因子對撂荒的解釋力，更能實現在兩因子交互作用下影響強度變化的測度。但本研究還存在一定的不足，突出表現在未能在識別過程中有效區分撂荒地與休耕地，未來有必要在政府部門的協助下，將休耕地從已識別的撂荒地中剔除，更加準確估算撂荒規模與撂荒率，并且可以選取具有代表性的縣(市)進行深入研究，以期降低本研究估算結果的不確定性。

5 結論

(1)以糧食主產區河南省為例，運用土地變更調查數據和地理國情普查數據識別撂荒耕地，提出撂荒程度指數，刻畫了撂荒耕地的總體特征及其空間分布情況，并借助地理探測器揭示了耕地撂荒的影響因子及形成機制，進而根據形成機制的地區分異特征，歸納了不同耕地撂荒的地域類型。2015年河南省撂荒總面積為174 419.46 hm2，撂荒率為2.15%；撂荒現象普遍且地域差異顯著，撂荒空間分布呈倒“T”字型格局，其中，縱向自東北向西南分布于濮陽、新鄉、鄭州、平頂山等市；橫向位于信陽、南陽、駐馬店等市。

(2)河南省耕地撂荒受多種因素影響，其中，人口因素是該地區撂荒的直接原因，生產因素是間接原因，而經濟因素則是根本原因。對于劃分的人口條件約束型區域、經濟條件約束型區域、生產條件約束型區域3種撂荒地域分異類型，因地制宜提出了推進土地流轉和集中、就地城鎮化，完善惠農政策、增加經濟激勵，實施高標準農田建設、促進農業技術推廣等方式以提高農民的生產積極性，促進耕地合理利用。