集中連片貧困區耕地安全性評價及影響因素分析
——以忻州市為例

高艷珍，鄭慶榮，*，羅淑政，李曉

（1.山西師范大學地理科學學院，山西 臨汾 041000；2.忻州師范學院，山西 忻州 034000）

土地資源是人類生存的基本條件之一，支撐人類的持續發展，耕地是重要的不可再生資源，人類在耕地上耕種，生產維持生存的生物資源。此外，耕地具有重要的承載功能和生態功能。耕地生態系統不僅要維持自身功能，還要作為社會經濟發展的基本條件而存在。隨著人口增加，人類社會對于土地的需求更為強烈，人地關系面臨巨大的矛盾，貧困地區土地資源占有重要地位，土地問題表現得更為明顯。耕地面積減少、耕地質量下降以及耕地生態環境惡化等一系列問題嚴重影響了耕地生態安全[1-2]。作為典型的集中連片貧困區，忻州市的耕地同樣面臨耕地數量減少和質量退化的問題，并且這樣的問題未得到有效解決[3]。集中連片貧困區的耕地生態安全是地區發展的根本，及時預警對保護耕地安全意義重大。

生態足跡概念源于1992 年[4]，張志強等[5]較早闡述了生態足跡的理論，并對方法和計算模型進行改進。趙鵬宇等[6-7]在原有生態足跡模型上增加了新的測算賬戶，重新確定各項生物賬戶全球平均產量，修正了均衡因子和產量因子，采用修正后的生態足跡模型對忻州市及14 個縣（市、區）的生態足跡及承載力進行測算，并對時空變化進行了分析。生態足跡模型可應用于耕地安全性測算，其以耕地生態足跡和生態承載力為基礎，對區域耕地時空變化進行分析并利用各種評價模型對耕地安全性進行評價[8-9]。國內學者對耕地生態安全的研究主要采用PSR（壓力-狀態-響應）概念模型、生態足跡模型、DPSIR（驅動力-壓力-狀態-影響-響應）模型和可拓優度評價模型等[9]。學者們通常采用PSR 模型構建起一個可以衡量耕地安全性的指標評價體系，采用層次分析法和熵權法確定指標權重，測算耕地生態安全值[10-12]，并利用多元線性回歸模型對生態安全的影響因素進行定量分析[13-14]。趙先貴等[15]、趙文暉等[16]、白立佳等[17]對生態足跡模型進行改進，建立耕地生態安全評價指標，為耕地可持續發展提供了思路。也有學者采用DPSIR模型[18]和可拓優度評價模型[19]建立耕地生態安全評價體系。

本研究基于生態足跡模型，測算忻州市及14 個縣（市、區）的生態足跡和生態承載力，計算生態盈余/赤字、生態壓力指數和生態可持續發展指數，利用層次分析法對這三個安全性指標進行權重賦值，得到綜合安全指數，將綜合安全指數進行分級，進而分析忻州市及14 個縣（市、區）的耕地安全性時空變化。選取與耕地安全性相關的指標，對忻州市及14 個縣（市、區）耕地影響因素進行單因素相關性分析，利用逐步多元線性回歸方程分析多種因素共同作用下忻州市耕地安全性的影響因素。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

忻州市位于山西省北中部，北緯38°09′～39°40′，東經110°56′～113°58′。全市南北長約170 km，東西寬約245 km，總面積2.52×104km2，占山西省總面積的1/6，面積居山西省第一位[20]。忻州市有14 個縣（市、區），其中有11個是國家級貧困縣（2014年12月國務院扶貧開發領導小組辦公室認定，現已全部脫貧），占山西省貧困縣的31%，是典型的集中連片貧困區[21]（圖1）。從忻州市第一產業組成結構來看，1952年農業產值占比近90%，2000年占比54.4%，2018年占比48.8%，雖然農業占比逐漸下降，但仍占據較大的比例。忻州市的貧困縣分布在東西部山地丘陵地區，非貧困縣（市、區）集中在中部平原地區。南、西、北三面環山，耕地呈點狀分布，大面積的耕地基本位于滹沱河流經的忻定盆地、汾河谷地以及西部的五寨盆地。忻州河流主要有源自管涔山的汾河、五臺縣境內的清水河以及發源于五臺山的滹沱河等。

圖1 研究區范圍Figure 1 Map of study area scope

1.2 數據來源

耕地生態足跡生物賬戶核算項目包括稻谷、小麥、玉米、谷子、高粱、豆類、薯類、油料、蔬菜和瓜果，2009—2018年生物資源生產量數據來自《忻州統計年鑒》。常住人口、城鎮人口、人均GDP（國內生產總值）、城鎮化率、第一產業占GDP的比例、化肥施用量、農業機械總動力、人均糧食作物產量和糧食作物單產數據來自忻州市統計局1952—2018年的數據統計。鑒于本研究核算項目皆為農作物，文中耕地面積指農作物耕種面積。不同學者在研究特定區域時會根據實際情況對均衡因子進行修正，楊屹等[22]通過整理不同年份的均衡因子發現，6類均衡因子從1961年以來變動幅度小，因此將6 類生產性土地的均衡因子作均值處理，耕地均衡因子采用2.34，產量因子采用1.66。為使計算結果更能反映社會生產力的發展，選用聯合國糧農組織（FAO）統計數據庫2009—2018 年不同生物資源的平均產量數據[23]，選取10 年數據的平均值進行測算（表1）。

表1 2009—2018年生物賬戶全球平均產量匯總（kg·hm-2）Table 1 Summary of global average production of biological accounts from 2009 to 2018（kg·hm-2）

1.3 耕地安全性計算影響因素分析方法

1.3.1 耕地安全性計算方法

為了客觀反映忻州市耕地安全性，本研究計算了耕地生態足跡、耕地生態承載力、生態盈余/赤字、生態壓力指數和生態可持續發展指數等指標，計算方法見表2。式（1）～式（5）中：FE為總的生態足跡，hm2；N為研究區域的人口總數；fe為人均生態足跡，hm2·人-1；i表示不同類型的消費項目；ri為不同類型生物生產性土地的均衡因子；ci為某類消費項目的人均消費量，kg·人-1；pi為生物生產性土地生產第i種消費項目的全球平均產量，kg·hm-2。CE為區域總的生態承載力，hm2；ce為人均生態承載力，hm2·人-1；ai為人均占有的生物生產面積，hm2·人-1；ri為不同類型生物生產性土地的均衡因子；yi為產量因子。本研究只探討耕地這一種生物生產性土地類型，根據學者的研究成果扣除3.5%的耕地面積作為生物多樣性保護地[26]。se、de分別為生態盈余、生態赤字；IEP為生態壓力指數；IES為生態可持續發展指數。

表2 耕地安全性計算方法Table 2 Method of cultivated land ecological security

為了更直觀地反映忻州市耕地安全時空變化，本研究將生態盈余/赤字、生態壓力指數和生態可持續發展指數進行不同的權重賦值，得到綜合安全指數計算公式。由于涉及賦值要素較少，本研究采用主觀賦權法，請專家對三個指標兩兩比較，逐層進行判斷打分，構造矩陣，再通過軟件利用層次分析法確定指標權重[27]。其中，生態壓力指數對綜合安全指數具有反向作用，生態盈余/赤字和生態可持續發展指數對綜合安全指數具有正向作用。生態盈余/赤字權重為0.111，生態壓力指數權重為-0.333，生態可持續發展指數權重為0.556。本研究選取指數和法計算綜合安全指數值，每項指標都乘以相應權重后再相加求和。

式中：Sij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，n）表示第i個指標在第j年中的單項安全值；Aij為指標i在第j年中的標準化值；Wi為指標i的最終組合權重；Cij為第j年的耕地綜合安全指數值。

由于本研究區域較小，區域差異不明顯，綜合安全指數跨度較小，所以其分級標準與大尺度區域研究不同。基于實際考慮，將耕地綜合安全指數劃分為6個等級（表3）。

表3 綜合安全指數等級劃分標準Table 3 Comprehensive safety index classification criteria

1.3.2 影響因素分析模型

利用相關分析進行單因素分析，篩選與耕地安全有關的因素。因為選取要素之間存在相互影響、相互聯系的情況，即多重共線性，因此還需要進行逐步多元線性回歸分析，研究多種因素共同作用下忻州市耕地安全的影響因素[13-14]。

式中：rxy為要素x和y之間的相關系數，表示兩個要素之間相關程度，該值介于[-1，1]之間，rxy＞0 表示正相關，rxy＜0 表示負相關。表示兩個要素的平均值。

因變量y受到p個自變量x1，x2，…，xp的影響，若有n組觀測值（yi，x1i，x2i，…，xpi），i=1，2，…，n，則多元線性回歸模型為：

式中：β0，β1，...，βp（p=1，2，…，n）為待定參數；εα是誤差項。

如果b0，b1，b2，...，bp為β0，β1，β2，…，βp的擬合值，則回歸方程為：

式中：b0為常數；b1，b2，…，bp為偏回歸系數。

2 結果與分析

根據公式（1）～公式（5）計算忻州市及14 個縣（市、區）的人均生態足跡、人均生態承載力、生態赤字、生態壓力指數和可持續發展指數，根據公式（6）和公式（7）計算出忻州市及14 個縣（市、區）的綜合安全指數，繪制時間變化折線圖（圖2），列出各縣（市、區）逐年綜合安全指數（表4），結合綜合安全指數等級劃分標準，利用ArcGIS 空間分析技術，繪制出各年份安全等級空間分布圖（圖3），對其時空變化進行闡述，并選用多元線性回歸模型定量分析其影響因素。

圖2 2009—2018年忻州市綜合安全指數變化Figure 2 The change of comprehensive safety index of Xinzhou City from 2009 to 2018

2.1 忻州市耕地安全性時間變化

由圖2 可知，在時間尺度上，忻州市綜合安全指數呈現出時間差異性，整體呈下降趨勢。綜合安全指數從2009年的0.275下降到2018年的-0.078，在2015年短暫回升，2016—2017 年下降速度最快，從0.078下降到-0.052，下降了0.130，2009—2016 年忻州市耕地整體處于安全狀態，從2016 年開始，綜合安全指數下降，轉為負值，綜合安全等級由較安全轉為稍不安全。從統計數據來看，忻州市人口逐年增加，從2009年的309.67 萬增加到2018 年的317.20 萬，10 年間增加了7.53萬人。人均糧食消耗量逐年增加，農作物耕種面積有所下降，從2009 年的46.63 萬hm2下降到2018 年的44.60 萬hm2，減少了2.03 萬hm2，從而引起人均生態足跡的增加和人均生態承載力的下降，最終導致綜合安全指數下降。

如表4 所示，14 個縣（市、區）綜合安全指數時間變化情況不同。從整體看，14 個縣（市、區）2009—2018 年綜合安全指數均處于下降狀態。2009—2018年代縣、繁峙、寧武、靜樂和河曲綜合安全指數均大于0；忻府、原平、岢嵐和偏關2009—2016 年大于0，2017—2018年小于0；神池2009—2015年大于0，2016—2018 年小于0；定襄2009—2018 年除2013 年外均小于0；五寨變化不穩定，2017—2018 年綜合安全指數絕對值較之前年份明顯增大；五臺和保德2009—2017 年大于0，2018 年小于0。2009 年岢嵐、繁峙和寧武安全指數較高，2018 年五寨和原平綜合安全指數最低，遠小于其他縣（市、區）；五寨變化最大，從2009 年的0.287 減小到2018 年的-0.571，減少了0.858，需引起足夠的重視。

表4 2009—2018年忻州市14個縣（市、區）綜合安全指數Table 4 Comprehensive safety index of 14 counties and districts in Xinzhou City from 2009 to 2018

2.2 忻州市耕地安全性空間分布

如圖3 所示，忻州市14 個縣（市、區）耕地安全性表現為空間上的不平衡性和區域差異性，耕地安全等級趨向于不安全，不安全縣（市、區）增多，東西部耕地安全性低于中部，向不可持續方向發展。2009—2013年，處于安全狀態的縣（市、區）多于不安全狀態的縣（市、區），定襄2013 年暫時處于安全狀態，2010 年五寨出現不安全狀態，忻州市整體處于比較安全的狀態。2014—2017 年耕地處于不安全狀態的縣（市、區）數量開始增多，由2 個增加到7 個，2018 年耕地不安全的縣（市、區）數量增加到9 個，超過安全的縣（市、區）數量。10年間，定襄除2013年外均處于稍不安全狀態，較為穩定，五寨由較安全狀態變為很不安全狀態，而原平由稍安全狀態變為很不安全狀態，二者變化均較大。

2.3 忻州市耕地安全性影響因素分析

耕地生態安全狀態是不同影響因素共同作用的結果。本研究基于生態足跡模型進行測算，綜合安全指數的大小與人均生態足跡和人均生態承載力直接相關，因此可以從影響人均生態足跡和人均生態承載力的角度尋找合適的變量進行回歸分析。在較大時間尺度上，耕地生態足跡受到自然因素和社會因素的雙重影響。小的時間尺度上，自然因素的作用較弱，本研究時間序列短，樣本數量較少，因此暫不考慮自然因素[16]。本研究自變量的選取考慮了以下五個方面：第一，人口數量對耕地生物資源的消耗起直接作用，對生態需求量也具有決定性作用，而且農村人口和城鎮人口對資源的消耗不同，故選擇常住人口和城鎮人口作為自變量；第二，生態環境是經濟發展的基礎，經濟發展會對生態環境產生影響，因此選擇人均GDP和城鎮化率分別表示經濟狀況和經濟發展水平；第三，第一產業占GDP 的比例可以反映農業結構；第四，農業投入-產出結構中，以農用化肥施用量和農業機械總動力反映農業投入，以人均糧食作物產量和糧食作物單產反映農業產出；第五，以農作物耕種面積代表農業資源稟賦。利用SPSS 對上述自變量作Pearson相關性分析，結果如表5所示。

根據表5 各變量的顯著性可知，選取的自變量均通過5%和1%的顯著性水平檢驗，因此這些變量均對綜合安全指數產生影響。根據相關系數可知，常住人口、城鎮人口、人均GDP、城鎮化率、人均糧食作物產量、糧食作物單產和農用化肥施用量與綜合安全指數呈負相關關系。農作物耕種面積、第一產業占GDP比例和農業機械總動力與綜合安全指數呈正相關關系。因此，人口、經濟、產業結構、農業投入-產出和資源稟賦對耕地安全均有影響。

影響耕地安全性的因素之間是相互作用的，變量之間存在多重共線性，因此利用逐步多元線性回歸分析對10 個因素進行篩選，找出多種因素共同作用下影響忻州市耕地安全性的因素，結果見表6。逐步回歸分析結果顯示，調整R2=0.956，F=99.530，顯著性P＜0.001，通過F檢驗，表明方程擬合度好。由表6 可知，系數估計值均通過t檢驗，在1%水平上極顯著相關。

表6顯示，2009—2018年忻州市耕地安全的主要影響因素為人均GDP 和農業機械總動力，影響最大的因素是人均GDP，其次是農業機械總動力。人均GDP 與耕地安全性呈負相關，偏回歸系數為-2.737。人均GDP 反映一個地區的經濟發展水平，人均GDP增加，造成耕地生態環境破壞，耕地安全性降低，不利于耕地的長久健康發展。2009—2018 年忻州市人均GDP 增加，從1.13 萬元增加到3.12 萬元，10 年間增加了1.99 萬元，隨著經濟發展和城鎮發展，用地需求增加，耕地面積減少，耕地承載力降低，耕地生態安全性受到威脅。

表6 逐步多元線性回歸分析結果Table 6 Results of stepwise multiple linear regression analysis

農業機械總動力與耕地安全性呈正相關，偏回歸系數為1.458。農業機械總動力反映一個地區農業投入情況，農業機械總動力增加，農業現代化水平提高，耕地產出和耕地質量得到提高，耕地可以得到更好的休養，人為破壞減少，耕地安全性增強，有利于耕地可持續發展。忻州市2009—2018年農業機械總動力從200萬kW減少到160 萬kW，農業機械投入減少在一定程度上阻礙了農業現代化水平的提高，耕地產出和質量得不到保證，低效率的農業方式對于耕地是一種破壞，不利于耕地安全，高效率的農業方式對于耕地的可持續發展更為有利。

3 討論

在同類型研究中，韋燕飛等[28]以廣西的49 個國家級和自治區級貧困縣為研究區，選取2014、2015、2016 年為節點，基于生態足跡模型，收集稻谷、糖料和油料的總產量數據計算耕地生態足跡，通過遙感影像解譯得到耕地面積并測算得到耕地生態承載力，供需平衡指數定義為人均生態足跡與人居生態承載力的比值，利用供需平衡指數來評價貧困縣的耕地承載力供需平衡狀態和耕地生態安全，并分析其驅動因素。結果表明，廣西貧困地區耕地生態承載力供需在時間尺度上呈現出時間差異性，在空間尺度上呈現出區域差異性和空間不平衡性。影響廣西貧困縣耕地生態承載力供需平衡的驅動因素是自然地理因素、社會經濟因素和政策因素三大類。本研究同樣基于生態足跡模型，測算忻州市及14 個縣（市、區）的生態足跡及生態承載力。與之對比發現，本研究中忻州市耕地綜合安全指數同樣表現出時間上的差異性和空間上的不平衡性及區域差異性，東、西部高，中間低。對選取的社會經濟因素進行逐步多元線性回歸分析，結果顯示人均GDP 和農業機械總動力是主要影響因素。兩項研究均表明，經濟因素對貧困地區耕地生態安全的影響顯著。

根據山西省主體功能區規劃，國家級重點開發區包括忻府區，國家級重點生態功能區包括岢嵐、保德、五寨、河曲、偏關和神池，省級重點生態功能區包括靜樂、寧武、繁峙和五臺，山西省限制開發區域（農產品主產區）包括定襄、原平和代縣[29]。基于本研究結果，忻府區應做好忻州市的經濟領軍者，支撐全市的經濟發展。岢嵐、保德、五寨、河曲、偏關和神池6 個縣繼續實行點狀耕地模式，在農田生態環境得到保證的情況下，對低產的耕地進行改良，同時發展節水農業；可以適當發展林果業，條件滿足的情況下建立農產品加工產業，促進農業增收。靜樂和寧武河谷盆地主要生態功能是保護汾河源頭的生態環境，為汾河中下游農業提供良好的灌溉水源。五臺山位于繁峙和五臺，是生態環境保護的重點區域，應注重保護好林地和草地，增強水源涵養和水土保持功能。定襄、原平和代縣作為重要的農產品生產地，需要對耕地進行整理，改良低產耕地，提高耕地質量和產量。此外，改進農產品耕種模式、發展優勢農產品、建立農產品產業基地、提高農產品產業化水平也是優化耕地使用方式、降低耕地安全風險的重要途徑。

4 結論

（1）對忻州市及14 個縣（市、區）耕地安全性進行時間變化分析可知，2009—2018 年忻州市綜合安全指數呈現出時間差異性，整體呈下降趨勢；不同縣（市、區）下降程度不同，原平和五寨下降明顯。

（2）利用ArcGIS 空間分析技術對忻州市14 個縣（市、區）耕地安全性進行空間分析可知，綜合安全性表現為空間上的不平衡性和區域差異性，綜合安全等級趨向于不安全，不安全縣（市、區）增多，東、西部綜合安全性低于中部，向不可持續方向發展。

（3）相關性分析結果表明，人口、經濟、產業結構、農業投入與產出和資源稟賦對忻州市耕地安全均有影響。逐步多元線性回歸結果表明，對忻州市耕地安全性影響最大的因素是人均GDP，農業機械總動力的影響次之，人均GDP 增加和農業機械總動力下降造成忻州市耕地安全性下降。