長江經濟帶耕地空間轉型的時空格局及驅動機理研究

摘要：研究目的：厘清耕地空間轉型的內涵意蘊，識別長江經濟帶耕地空間轉型的時空格局，并揭示其驅動機理，以期為耕地合理利用提供參考。研究方法：熵值法、空間自相關分析、時空地理加權回歸模型、中介效應模型。研究結果：（1）長江經濟帶耕地空間轉型指數具有“東西強，中部弱”的空間特征，并在時間上呈增強趨勢。（2）人口和經濟是影響耕地空間轉型的決定性因子。（3）驅動因子對耕地空間轉型的影響大多以直接效應為主，而農產品單產和人口城市化率以間接影響為主。（4）耕地空間轉型過程中，中介效應以零效應或負效應為主，主要受制于生產技術進步、生產模式升級、基礎設施完善等中介機制發展不足；產業結構發展不完善成為制約耕地空間轉型的關鍵瓶頸。研究結論：未來應著重協同提升人口素質、加速農業經濟發展和深化產業結構升級，以有效推動長江經濟帶耕地空間轉型，支撐農業現代化進程。

關鍵詞：耕地空間轉型；時空格局；驅動機理；長江經濟帶

中圖分類號：F301.21 文獻標志碼：A 文章編號：1001-8158（2024）06-0099-14

基金項目：國家社會科學基金一般項目“耕地利用綠色轉型的碳減排機理、效應與對策研究”（22BGL191）。

耕地合理利用對中國這樣一個農業大國和人口大國具有重要意義。2024年中央一號文件指出需“促進土地適度規模經營”“加強高標準農田建設”“推動農村產業發展”，對耕地空間形態提出了明確要求。近年來，我國在耕地流轉、高標準農田建設、農業基礎設施改善等方面取得了長足進步。據農業農村部數據，截至2021年底，我國耕地流轉規模已逾5.55億畝，勞均耕地面積由2010年的5.8畝增加到8.6畝，已建成超10億畝高標準基本農田。這一系列成就不僅映射出我國耕地的面積、形狀、分布及格局等正經歷深刻變革，還彰顯了我國向農業現代化邁進的態勢。然而，不容忽視的是，耕地破碎化、細碎化及分散化問題依舊嚴峻[1-2]，加之不合理的產業空間布局[3]，嚴重制約了耕地的優化配置與高效利用，也凸顯出耕地利用中亟待破解的深層次矛盾。因此，推進耕地空間轉型成為解決當前耕地利用困境的重要著力點之一。

耕地空間轉型，是耕地空間形態在經營面積、形狀特征、空間分布、作物格局等層面的系統性轉變過程，以“面積規模化、形狀規整化、分布集聚化、作物專業化”為價值追求，旨在增強耕地系統韌性、促進農業可持續發展，凸顯了農業現代化的時代特征。當前，直接聚焦于“耕地空間轉型”的研究相對不足，但圍繞耕地利用轉型[4]、耕地利用綠色轉型[5]、耕地保護轉型[6]和耕地規模經營[7]等的探討，間接反映了耕地空間形態轉變。學界普遍認同，耕地空間形態轉變主要涵蓋景觀格局變化和經營格局變化[8]，研究中多用衛星影像解譯數據[4]或構建評價指標體系[5]進行測度。此外，諸多研究通過空間計量回歸模型、時空地理加權回歸模型等揭示了耕地利用轉型的多元動力機制，主要包括自然因素、投入結構、產出效益、種植結構、交通區位等微觀因素，以及人口密度、經濟發展、國家政策、經濟發展階段等宏觀因素[4，9-11]。已有成果對進一步拓展研究具有重要價值，但關于“耕地空間轉型”的具體內涵、綜合評估方法，特別是驅動過程中復雜的因果效應鏈條等研究仍然較為匱乏。深入探究上述問題，對于識別耕地空間轉型的內在驅動機理，指導農業適度規模經營與農業現代化實踐具有重要意義。

長江經濟帶是中國農業現代化的重要陣地，其內部各縣域在自然稟賦、經濟水平及耕地利用效率等展現出顯著的區域差異。鑒于此，本文選取長江經濟帶897個縣（市）作為研究對象，識別耕地空間轉型的演變格局，揭示驅動因子的時空異質性特征及中介機制，以期為推動長江經濟帶耕地空間轉型提供理論支撐和現實關照。

1 理論機制分析

1.1 耕地空間轉型的理論解釋

耕地空間轉型強調與區域社會經濟發展相適應的耕地空間形態變化，注重揭示其在長時間序列下的趨勢性轉折[12-15]，反映了農業現代化的發展脈絡，學界也對此進行了深入研究[4-8]。然而，相關研究尚未明確定義“耕地空間轉型”，特別是未將耕地形狀、空間分布、作物格局等核心空間屬性納入分析框架，導致內涵、構成要素和結構體系等亟待明晰。基于此，本文根據耕地形態的要素組合，從面積大小、形狀特征、空間分布和作物格局等方面，將耕地空間轉型分為規模化轉型、規整化轉型、集聚化轉型和專業化轉型。四者相互依存、各有側重，構成完整的耕地空間轉型體系（圖1）。

其中，規模化轉型，側重于衡量耕地經營面積變化，追求耕地面積由小規模經營向適度規模經營轉變；規整化轉型，側重于衡量耕地形狀變化，追求耕地形狀由復雜化、隨機化向簡單化、規整化轉變，以利于規模化和機械化經營；集聚化轉型，側重于耕地空間分布由零散化、破碎化向集中連片、緊密結合轉變；專業化轉型，側重耕地作物種植由多元化向專業化轉變，在空間上表現為單一或少數作物集中連片經營。

1.2 耕地空間轉型的驅動機理分析

耕地空間轉型是從傳統耕作模式向現代化耕作模式轉變的過程，受到自然、制度、經濟及人口等驅動因子的綜合影響[16-22]。這些驅動因子通過激發勞動力、資本、技術與耕地投入之間的相互替代與優化配置，借助生產技術革新、生產模式升級、基礎設施完善和產業結構調整等中介路徑，共同推動耕地空間轉型（圖2）。本文基于“驅動因子—中介路徑—耕地空間轉型”的邏輯脈絡開展驅動機理研究，重點關注其中復雜的因果鏈條和傳導路徑。因此，以下將以中介變量為切入點展開分析。

生產技術革新作為農業現代化的核心驅動力[23]，聚焦于通過技術創新與生產方式轉型升級，高效整合勞動力、資本、技術與耕地資源。這一進程蘊含要素替代與優化，其中，技術進步不僅通過釋放勞動力潛能推動農業規模經營，還在農業資本的激勵下，加速生產方式革新，促使耕地利用從復雜分散向規整集聚轉變，作物格局朝向專業化集中，推動耕地空間轉型。

生產模式升級著重于革新生產方式、流程及組織結構，以提高效率與優化品質。勞動力向機械化轉變是要素配置變革的關鍵一環，為規模化、自動化及精細化演進奠定了基礎[24]。在此過程中，對耕地利用提出了新要求，如高效利用耕地資源、優化耕地空間布局、深化種植專業化等。上述變化過程及其協同作用深刻形塑了耕地利用的空間形態特征。

基礎設施完善是在農業發展過程中技術增強和資本累積的體現[25]。為保證投資回報，農業生產必須轉向高效益與高質量產品輸出。然而，分散、細碎的耕作模式難以達到預期效益，需要推動耕地利用的系統性轉型。因此，適度規模經營、地塊形態優化、空間合理布局、作物專業化種植均是基礎設施完善背景下耕地空間轉型的內在要求。

產業結構調整旨在通過現代農業發展、農業產業化和農村產業融合策略，優化農業產業結構并促使其升級轉型[26]。產業結構調整背景下，農村勞動力外遷和工商資本下鄉趨勢明顯，加速了耕地生產要素和生產模式革新，促進耕地空間形態轉變。此外，農村產業融合發展有利于產業多樣性與效率提升，促使農村勞動力向非農領域轉移，為耕地資源的靈活調整騰出了空間。

2 變量選取、研究方法與數據來源

2.1 變量選取

（1）耕地空間轉型指標體系。為了全面衡量長江經濟帶耕地空間轉型水平，本文引入“耕地空間轉型指數”（farmland spatial transition index， fsti）的概念，用來表征耕地空間轉型（表1）。

（2）驅動因素。從“人（制度、經濟、人口）—地（自然）”關系視角構建耕地空間轉型驅動機制（表2）。①自然因子涵蓋耕地生產經營所依賴的自然要素，包括耕地稟賦、地形地貌特征，以及氣候及水資源條件，其集中體現為雨熱條件[16-17]。②制度因子是影響耕地生產活動的外部制度因素，如耕地流轉政策、糧食主產區政策、種糧補貼政策、高標準基本農田建設相關政策，集中體現為糧食主產區政策[18-19]。③經濟因子是影響耕地生產的內外部經濟因素，主要包括農業經濟發展、固定資產投資、產業結構、農業技術創新、金融發展、農產品市場需求等方面[20]，本文選取農業經濟發展、固定資產投資及產業結構作為代表性驅動要素。④人口因子主要包括人口密度、城鎮人口比例、人口流入流出和人口素質[21-22]。

②生產模式升級prod：農業機械化是促進中國農業由小農經濟向規模化、產業化、組織化、集約化轉變的必由之路[29]。本文以地均農業機械總動力表征生產模式升級程度。

③基礎設施完善infra：設施農業是農業基礎設施的重要組成部分，需要水利、道路、電力、通信等各方面的支持。本文利用設施農業面積占比表征區域基礎設施完善水平[30]。

④產業結構調整indu：勞動力流動能在很大程度上反映產業發展水平[31]，本文采用第一產業勞動力占比表征產業結構調整水平。

（4）控制變量。坡度和高程作為關鍵的自然地理要素，對耕地利用模式具有自然制約作用，選定二者作為控制變量能夠過濾自然條件的潛在干擾。同時，考慮糧食主產區政策在研究期內的穩定性及其對農業發展的持續性影響，將其設定為控制變量具有必要性。

2.2 研究方法

（1）熵值法。在fsti評估中，存在多個影響因素和復雜的相互關系，熵值法能更準確地反映不同因素的相對重要性。故采用熵值法對各指標賦予權重，并利用線性加權法計算得出fsti。

2.3 數據來源

耕地空間轉型相關數據來源于國家科技資源共享服務平臺，選取2000—2020年“中國30 m年度土地覆蓋數據集”①進行分析和計算。首先，借助Python土地信息處理模塊Pylandstats編程，將土地利用遙感影像按照行政區切割；其次，利用Fragstats軟件計算景觀格局指數，以量化耕地空間形態特征。專業化轉型數據則根據多尺度、多時相農作物遙感影像計算得到。自然、社會、經濟數據基于長江經濟帶各地區縣域統計年鑒進行整理獲取，缺失數據通過插值法進行補充。將部分基礎數據缺失嚴重的縣域予以剔除，最終保留897個縣（市）。

3 耕地空間轉型的時空格局

通過計算2000—2020年長江經濟帶各縣（市）耕地空間轉型各類指數（表3），可以發現，平均地塊面積與歐式最臨近距離的標準差較大，長江經濟帶不同區域耕地稟賦、空間分布存在較大差異。從權重可知，規整化轉型和集聚化轉型子系統權重較高，兩者權重之和為0.76。而規模化轉型和專業化轉型子系統權重相對較低，分別為0.10和0.14。這表明盡管長江經濟帶大力推行高標準基本農田建設，其耕地規模經營和農業產業化經營水平仍有較大提升空間。

為直觀觀測耕地空間轉型的時空演變特征，將fsti進行可視化處理。為便于橫縱向比較，將自然段點法結果略作調整，使得每年分類結果保持一致，分別以0.53、0.60、0.66、0.73作為斷點，劃分為5級（圖3）。

（1）空間演變特征。整體表現出了“東西強，中間弱”的非均衡性空間特征，高值區（等級V、IV）主要分布在長江經濟帶東部的江蘇、安徽及上海，這些地區具有經濟發展水平較高、城市化進程較快、工業基礎較強等特點，對耕地空間轉型產生積極影響。而重慶、貴州、湖南、江西、湖北及浙江大部分地區耕地空間轉型指數普遍較低（等級I、II），主要歸因于地形條件的制約。上述區域廣泛分布著丘陵和山地，制約了農業機械化的普及與推廣。

（2）時間演變特征。2000—2020年總體上fsti分布格局變化幅度較小，基本維持了“東西高，中間低”的態勢，說明某些區域性和結構性因素，如經濟狀況、地形等對耕地空間轉型的影響較為持續。西部地區在研究期內，fsti經歷了兩次“下降—上升”的輕微波動，總體仍維持較高的轉型水平，可能與西部大開發政策的支持和生態恢復項目的推進有關；中部地區如湖南洞庭湖平原、江西鄱陽湖平原等地，2000—2020年fsti呈現出明顯的增強趨勢，這一現象在2010年尤為顯著，意味著該區域耕地利用效率和結構的顯著改善；東部地區fsti表現出小幅度“下降—上升—下降”趨勢，可能與東部沿海地區產業升級、耕地集約化利用政策調整以及環保法規日益嚴格等因素緊密相關。

4 耕地空間轉型的驅動機理

4.1 耕地空間轉型驅動因子的時空格局

圖4呈現了2000—2020年，自然、制度、經濟和人口對耕地空間轉型影響系數的年均變化趨勢。可以看出，人口和經濟發展是影響耕地空間轉型的決定性因子。人口表現為正向影響，可能因為農業勞動力充足且受教育水平較高是耕地充分利用和農業機械化的重要前提，為耕地空間轉型創造了勞動力基礎。而農業經濟水平總體上表現為負向影響，耕地利用的輸入因素（如固定資產投資和產業結構）是耕地空間轉型的有利因素，而輸出因素（如地均農業生產總值和農產品單產）成為制約因素。這可能是當農業經濟發展到一定水平或農業產出達到一定標準時，生產者缺乏改變既有生產方式的內在動力。此外，制度和自然兩類因子波動較小，這與其短期內較為穩定有關。

進一步分析13個驅動因素影響系數的時空異質性，發現同類因素具有相似特征。故本文選取常用耕地面積（farml）、糧食主產區政策（mcpa）、人均農業GDP（pcaov）和地均人口密度（apd），分別作為自然、制度、經濟及人口的典型因素，進行深入探討。

圖5所示，常用耕地面積（farml）系數的LISA聚類地圖展現出較強的空間集聚性特征，“高—高”分布集中于研究區中部和西南部，“低—低”分布的范圍為西部及東北部。影響系數在[-0.6，0.6]之間，中東部地區以正向影響為主，而云南、湖北和浙江則多為負向影響；西部地區出現明顯的極化現象，在四川西部高原和山地形成“負向極化中心”，在云南東南部高原形成“正向極化中心”。2000—2020年，重慶北部、湖北北部特別是云南東南部正向影響逐漸增強，四川西部負向影響也逐漸增強，四川東部、江蘇北部等地由微弱的負向影響轉向微弱的正向影響為主。總體來看，耕地資源稟賦較好的地區對耕地空間轉型的影響并不一定較強。這意味著在常用耕地面積和耕地空間轉型之間存在某種中介機制，改變了兩者的關系。

糧食主產區政策（mcpa）系數的LISA聚類地圖多為高—高和低—低分布，其分布范圍于常用耕地面積類似，但展現出了更強的空間集聚特征。根據糧食主產區政策的影響系數分布圖可知，系數范圍在[-0.06，0.12]之間，以微弱的正向影響為主，且可以看出2000年和2020年影響系數分布特征具有較強相似性。然而糧食主產區政策對耕地空間轉型的影響與主要糧食生產省份并不匹配，2020年長江經濟帶80.2%的糧食由江蘇、安徽、湖南、湖北、江西和四川產出，但是這些地區并非核心正向影響區域，這可能也意味著糧食主產區政策與耕地空間轉型之間存在復雜的中介機制。

圖6所示，從人均農業GDP（pcaov）影響系數的LISA聚類地圖可知，東部地區呈現出顯著的高—高分布特征，中西部地帶則展現出更為多元的空間分布態勢。影響系數區間為[-2，-1]，2000年大多區域為正向影響，負向影響核心區主要集中在云南東部；2020年，長江下游正向影響強化；中游湖北—湖南組成正向影響區；而在上游地區負向影響成為主導，形成了以四川北部為核心的負向影響核心區。人均農業GDP越高的地區，農業發展水平越高，這對耕地空間轉型提出了一定要求，促使長江中下游地區影響系數隨著經濟發展而逐漸強化。但僅依靠人均農業GDP的增勢，難以全面解析長江上游四省的變化，說明經濟因子與耕地空間轉型之間，存在需要深入探究的復雜機制。

地均人口密度（apd）影響系數LISA聚類地圖顯示高—高分布的范圍最為廣泛，集中于研究區西部與東部，低—低分布集中于研究區中部，總體表現出較強的空間集聚性特征。從影響系數分布圖可知，整體以正向影響為主，東西部為正向影響集聚區，中部為負向影響集聚區。2000—2020年，西部正向影響核心區出現萎縮；中部負向影響核心區出現擴張趨勢。地均人口密度對耕地空間轉型的影響可能與人口流入流出具有較強的空間關聯，湖南和貴州2021年流出人口在600萬～800萬人之間（第七次人口普查），對耕地空間轉型產生負向影響。但這無法解釋云南東南部等地的影響系數特征，說明只有流入人口從事農業生產才對人口流入流出區耕地空間轉型水平產生直接影響，意味著必須要考慮人口流動與耕地空間轉型之間的中介機制。

綜合來看，自然、制度、經濟、人口因子的影響系數在空間上表現出集聚性特征，且存在顯著時空差異，能在一定程度上解釋耕地空間轉型的變化。但研究還發現，驅動因子對耕地空間轉型的影響存在錯綜復雜的關系，可能存在中介效應，改變了原有的線性關聯。基于上述分析，本文將進一步探究耕地空間轉型過程中的中介效應。

4.2 耕地空間轉型的中介效應分析

本文采用改良的因果逐步回歸法檢驗中介效應，抽樣方法為偏差矯正Bootstrap法（表4和表5）以深入理解轉型過程中的關鍵路徑。

（1）中介效應普遍存在且以遮掩效應和部分中介效應為主，說明自然、制度、經濟、人口因子對耕地空間轉型的影響存在復雜的影響路徑。

（2）中介效應以零效應①和負效應為主，揭示長江經濟帶農業現代化可能掉入“農業現代化陷阱”②。多數中介效應接近0，總體上中介效應較為微弱；15條中介效應不顯著為0的中介路徑中，有10條為負效應。中介變量生產技術革新和產業結構調整以負效應和零效應為主；生產模式升級以零效應為主，正、負效應兼具；而基礎設施完善以零效應為主。

理論上中介變量與驅動因子之間應產生正向的聯動效應，從而推動耕地空間轉型。然而，研究結果并未完全支持這一說法。存在三種可能性：①區域農業現代化稟賦因子發育不足；②區域農業現代化路徑發展不暢；③區域農業現代化稟賦因子與農業現代化發展路徑不協調。

X→M影響系數多為正數，說明驅動因子總體上能夠刺激區域生產技術革新、生產模式升級、基礎設施完善和產業結構調整，在一定程度上排除了區域農業現代化稟賦因子發育不足這一可能；而M→Y的影響系數多為負數，說明區域農業現代化路徑發展不暢、區域農業現代化稟賦因子與農業現代化發展路徑不協調是中介效應普遍為負的重要原因。

（3）中介效應系數存在顯著差異。負向中介效應絕對值最大的是vaa=>indu=>fsti（-0.03）；正向的是up=>indu=>fsti（0.01）。一方面，顯示負向中介效應顯著強于正向中介效應；另一方面，表明產業結構調整是最關鍵的中介變量；其次是生產技術革新；生產模式升級和基礎設施完善發揮的中介作用總體較為微弱。

（4）驅動因子對耕地空間轉型的影響大多以直接效應為主，農產品單產和人口城市化率以間接影響為主。間接效應占比大于50%的路徑為：ypna=>tech=>fsti（100%，完全中介），ypna=>indu=>fsti（100%，完全中介），ypna=>infra=>fsti（100%，完全中介），up=>tech=>fsti（64.83%，部分中介），up=>indu=>fsti（54.24%，遮掩效應），pcaov=>tech=>fsti（50.01%）。農產品單產對耕地空間轉型產生微弱的負向影響，這一影響通過農業生產技術革新、產業結構調整和基礎設施完善三條完全中介路徑來實現。然而，農產品單產對上述三個中介變量具有正向影響；與此同時，上述三個中介變量對耕地空間轉型具有負向影響。這揭示了生產技術、產業結構和基礎設施發展滯后成為耕地空間轉型的重要制約因素。

此外，農村勞動力流出導致耕地空間轉型受到限制，產業結構調整很大程度上緩解了農村勞動力流出的負面影響。人口城市化率對耕地空間轉型的影響主要通過生產技術革新的間接中介路徑來實現，也受到產業結構調整遮掩效應的影響。

（5）耕地空間轉型空間滯后項的影響主要體現在對其他因子的遮掩效應，即空間滯后項對其他因子與耕地空間轉型的關系具有一定調節作用。反映了耕地空間轉型過程中，中介變量之間存在較為復雜的鏈式關系，各中介變量之間相互交織、相互抵消或相互干擾，需要將其視為一個復合體而非獨立的傳導系統。

5 研究結論與政策建議

5.1 結論

本文的主要研究結論如下：（1）長江經濟帶耕地空間轉型水平整體表現出了“東西強，中部弱”的空間特征，并在時間上呈增強趨勢。（2）驅動因子對耕地空間轉型的影響具有空間集聚和顯著的時空差異特征，人口和經濟是決定性因子。自然因子影響系數區間為[-0.60，0.60]，制度因子為[-0.06，0.12]，人口因子為[-3，2]，經濟因子為[-5，2]。（3）驅動因子影響耕地空間轉型的過程中，中介效應普遍存在且以零效應和負效應為主，總體較為微弱，主要受到中介變量對耕地空間轉型（M→Y）的負向作用的影響。（4）驅動因子對耕地空間轉型的影響大多以直接效應為主，而農產品單產和人口城市化率以間接影響為主。（5）產業結構調整是影響耕地空間轉型最核心的中介變量，負向中介效應最強的路徑是“第一產業占比=>產業結構調整=>耕地空間轉型”（-0.03）；正向中介效應最強的是“人口城鎮化率=>產業結構調整=>耕地空間轉型”（0.01），表明負向中介效應顯著強于正向中介效應。

5.2 政策建議

研究發現，驅動耕地空間轉型的過程中，區域農業現代化路徑發展不暢、區域農業現代化稟賦因子與農業現代化發展路徑不協調，是中介效應為負或零的重要原因。此外，驅動因子與中介變量之間存在較為復雜的鏈式關系，需要將其視為一個復合體而非獨立的傳導系統，據此提出以下政策建議。

（1）實施差異化治理，優化耕地利用政策。需通過科學的資源評估，根據不同縣（市）的資源稟賦，定制相應的耕地利用政策。通過精準化政策措施，旨在最大化利用區域優勢，驅動長江經濟帶耕地空間轉型。

（2）優化資源配置，規避“農業現代化陷阱”。研究發現中介效應多為零或負作用，可以通過優化資源配置，促進自然、制度、經濟和人口因子間的協同增效，以挖掘農業現代化的深層潛力。同時，鼓勵各區域技術創新、模式升級、基礎設施完善和產業結構優化，強化耕地空間轉型路徑，防止落入“農業現代化陷阱”。

（3）深化政策引領，促進產業結構調整。研究表明產業結構調整是最為關鍵中介變量，需強化政策導向，促進農業企業向高附加值、綠色環保的方向轉型。此外，加大對農業技術的政策支持力度，為產業結構優化提供驅動力。

（4）強化農業科技支持體系，加速農業現代化步伐。面對區域農業現代化面臨發展路徑不暢、區域農業現代化稟賦因子與農業現代化發展路徑不協調的雙重挑戰，需加強對農業科技創新的支持力度，以加速科技成果向農業生產力的順暢轉換，為農業現代化進程提供技術支撐。

參考文獻（References）：

[1] 鄭希平，陳竹安，危小建.鄱陽湖生態經濟區建設用地擴張對耕地景觀破碎化的影響[J] .農業資源與環境學報，2024，41（2）：280 - 291.

[2] 李玉恒，黃惠倩，郭桐冰，等.多重壓力脅迫下東北黑土區耕地韌性研究及其啟示——以黑龍江省拜泉縣為例[J] .中國土地科學，2022，36（5）：71 - 79.

[3] 羅其友，劉洋，倫閏琪，等.農業高質量發展空間布局研究[J] .中國農業資源與區劃，2021，42（10）：1 - 10.

[4] 李全峰，胡守庚，瞿詩進.1990-2015年長江中游地區耕地利用轉型時空特征[J] .地理研究，2017，36（8）：1489 -1502.

[5] 柯善淦，崔海瑩，盧新海，等. 耕地利用綠色轉型的時空格局及其驅動機制研究——以湖北省為例[J] .中國土地科學，2021，35（12）：64 - 74.

[6] 吳宇哲，沈欣言. 中國耕地保護治理轉型：供給、管制與賦能 [J] . 中國土地科學， 2021， 35 （8）： 32 - 38.

[7] 彭文龍，呂曉. 農戶視角下耕地規模經營與集約利用的耦合關系 [J] . 地理與地理信息科學， 2019， 35 （4）： 91 -97.

[8] 宋小青，李心怡.區域耕地利用功能轉型的理論解釋與實證[J] .地理學報， 2019， 74（5）： 992 - 1010.

[9] 史洋洋，呂曉，郭貫成，等.基于GIS和空間計量的耕地利用轉型時空格局及其驅動機制研究[J] .中國土地科學，2019，33（11）：51 - 60.

[10] TIAN J F， WANG B Y， ZHANG C R， et al. Mechanism of regional land use transition in underdeveloped areas of China： a case study of northeast China[J] . Land Use Policy， 2020， 94. doi： 10.1016/j.landusepol.2020.104538.

[11] XU M Y， ZHANG Z F. Spatial differentiation characteristics and driving mechanism of rural-industrial land transition： a case study of Beijing-Tianjin-Hebei region， China[J] . Land Use Policy， 2021， 102. doi： 10.1016/ j.landusepol.2020.105239.

[12] 龍花樓.土地利用轉型——土地利用/覆被變化綜合研究的新途徑[J] . 地理與地理信息科學，2003，19（1）：87- 90.

[13] 龍花樓，李秀彬.中國耕地轉型與土地整理：研究進展與框架[J] .地理科學進展，2006，25（5）：67 - 76.

[14] 龍花樓.論土地利用轉型與鄉村轉型發展[J] .地理科學進展，2012，31（2）：131 - 138.

[15] GE D Z， LONG H L， ZHANG Y N， et al. Farmland transition and its influences on grain production in China[J] . Land Use Policy， 2018， 70： 94 - 105.

[16] 盧新海，崔海瑩，柯善淦，等.湖北省耕地利用綠色轉型與糧食全要素生產率的耦合協調及其驅動機制研究[J] .中國土地科學，2022，36（8）：75 - 84.

[17] 冀正欣，王秀麗，李玲，等.南陽盆地區耕地利用效率演變及其影響因素[J] .自然資源學報，2021，36（3）：688 -701.

[18] 馬林燕，張仁慧，潘子純，等.中國省際耕地利用生態效率時空格局演變及影響因素分析——基于2000—2019年面板數據[J] .中國土地科學，2022，36（3）：74 - 85.

[19] 馬聰，劉黎明.不同經濟發展水平地區耕地利用集約度比較[J] .資源科學，2019，41（12）：2296 - 2306.

[20] 楊斌，楊俊，王占岐，等.長江經濟帶耕地綠色低碳利用的時空格局及其成因分析[J] .中國土地科學，2022，36（10）：63 - 71.

[21] 呂添貴，付舒斐，胡晗，等.農業綠色轉型約束下耕地綠色利用效率動態演進及其收斂特征研究——以長江中游糧食主產區為例[J] .中國土地科學，2023，37（4）：107- 118.

[22] 盧新海，匡兵，李菁.碳排放約束下耕地利用效率的區域差異及其影響因素[J] .自然資源學報，2018，33（4）：657- 668.

[23] 毛世平，張琛.以發展農業新質生產力推進農業強國建設 [J] .農業經濟問題， 2024（4）：36 - 46.

[24] 周國華，龍花樓，林萬龍，等. 新時代“三農”問題和鄉村振興的理論思考與實踐發展 [J] . 自然資源學報， 2023，38 （8）： 1919 - 1940.

[25] 方芳，張立杰，趙軍. 制度組態視角下提升農業綠色全要素生產率的多元路徑探析——基于動態QCA的面板數據分析 [J] . 中國農村經濟， 2024（2）： 44 - 66.

[26] 徐雨利，龍花樓，屠爽爽，等.鄉村振興視域下產業重構的理論解析與模式研究——以廣西為例 [J] . 地理科學進展， 2024， 43（3）： 434 - 445.

[27] 林毅夫.發展戰略、自生能力和經濟收斂[J] .經濟學（季刊），2002（1）：269 - 300.

[28] 康志勇.技術選擇、投入強度與企業創新績效研究[J] .科研管理，2013，34（6）：42 - 49.

[29] 劉依杭.“誰來種糧”：小農戶與家庭農場的經營特征及邏輯選擇 [J] .農村經濟，2023（5）：125 - 133.

[30] 馬雯嘉，吳茂禎.從全面脫貧到鄉村振興：國家級貧困縣政策對當地經濟發展的影響[J] .中國軟科學，2024 （增刊1）：1 - 15.

[31] 郭榮旺，王建秀，游云天.社會公平能否提升地區勞動力配置效率？——基于勞動力公平偏好的微觀視角[J] .經濟問題， 2024（2）：8 - 16.

[32] HUANG B， WU B， BARRY M. Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house prices[J] . International Journal of Geographical Information Science， 2010， 24（3）： 383 - 401.

[33] WU B， LI R R， HUANG B. A geographically and temporally weighted autoregressive model with application to housing prices[J] . International Journal of Geographical Information Science， 2014， 28（5）： 1186 - 1204.

[34] 溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發展[J] .心理科學進展，2014，22（5）：731 - 745.

Exploring the Spatial Patterns and Driving Mechanisms of Farmland Spatial Transition in the Yangtze River Economic Belt

KE Shangan1， CUI Haiying1， GE Kun2， WANG Aili1， DU Xing1， LU Xinhai1，3

（1. School of Public Administration， Central China Normal University， Wuhan 430079， China； 2. School of Urban Construction， Jiangxi Normal University， Nanchang 330022， China； 3. College of Public Administration， Huazhong University of Science and Technology， Wuhan 430074， China）

Abstract： The purposes of this study are to clarify the connotations of farmland spatial transition， to identify its spatial patterns in the Yangtze River Economic Belt， to reveal the driving mechanisms， and to provide the references for the rational farmland use. The research methods include entropy， spatial autocorrelation analysis， spatiotemporal geographic weighted regression model and mediating effect model. The research results show that： 1） the overall level of farmland spatial transition in the Yangtze River Economic Belt exhibits a spatial pattern characterized as “strong in the east and west， weak in the center.” Over time， the condition shows an improving trend. 2） Population and economic factors are the decisive factors influencing farmland spatial transition. 3） The majority of the effects of the driving factors on the farmland spatial transition are direct， whereas the effects of agricultural yields and population urbanization rates are indirect. 4） During the process of farmland spatial transition， the mediating effects predominantly manifest as 1 or negative， primarily constrained by inadequate advancements in production technology， upgrading of production models， and improvements in infrastructure. The underdeveloped industrial structure emerges as a critical bottleneck hindering farmland spatial transition. In conclusion， the future efforts should concentrate on the synergistic enhancement of population quality， acceleration of agricultural economic development， and deepening of industrial structural upgrades. These measures are crucial for effectively propelling farmland spatial transition within the Yangtze River Economic Belt， thereby underpinning the advancement towards agricultural modernization.

Key words： farmland spatial transition； spatial pattern； driving mechanism； Yangtze River Economic Belt

（本文責編：張冰松）

①http：//www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/9de270f3-b5ad-4e19-afc0-2531f3977f2f。

①本文所指的“零效應”表示影響系數為0或極其接近于0，“負效應”影響系數為負數，“正效應”表示影響系數為正數，上述三種情景成立的前提是P值小于0.05。

②本文所指的“農業現代化陷阱”普遍表現為農業現代化的持續減速或保持緩慢增長的現象。在農業現代化過程中，由于農業現代化方式與自然、制度、經濟和人口因素之間不充分的協同作用或不理想的匹配，導致農業現代化措施無法有效促進農業現代化甚至產生負向影響。