糧食安全視角下江蘇省耕地“非糧化”的動態演變特征及影響因素

摘 要：在糧食安全視角下，結合耕地“非糧化”研究現狀，以糧食自給率較低、耕地“非糧化”變化分異顯著的江蘇省為例，基于實地調研和定量分析，研究2012—2020年江蘇省耕地“非糧化”的動態演變特征及影響因素。通過構建多源數據融合的耕地“非糧化”動態監測體系和時空分析框架，探究耕地“非糧化”的演變規律。鑒于江蘇省社會經濟發展水平的空間梯度分異，耕地“非糧化”呈現出由南向北逐次遞減的特征。將江蘇省分為蘇北、蘇中、蘇南等3個區域，分析家庭特征、耕地稟賦、經濟條件、政策環境等因素對其時空特征的影響。

關鍵詞：土地耕地；“非糧化”；江蘇省；糧食安全

中圖分類號：F321.1 文獻標志碼：A 文章編號：1674-7909（2025）1-42-8

DOI：10.19345/j.cnki.xckj.1674-7909.2025.01.007

0 引言

耕地“非糧化”是指在耕地上從事非農業活動，或是農民將耕地用于非糧食作物種植。2020年11月4日國務院辦公廳發布的《關于防止耕地“非糧化” 穩定糧食生產的意見》指出，要采取有力舉措防止耕地“非糧化”，切實穩定糧食生產，牢牢守住國家糧食安全的生命線。2023年12月29日，第十四屆全國人民代表大會常務委員會第七次會議通過了《中華人民共和國糧食安全保障法》，從法律層面為糧食安全提供了保障。學者響應政策，指出要確保國家糧食安全，防止耕地“非糧化”，保證糧食有效供給［1-3］。耕地“非糧化”治理成為國家治理重點，學者對耕地“非糧化”成因、影響及對策開展了一系列研究［4-6］。

多數學者從土地流轉角度研究耕地“非糧化”，如朱忠貴［7］、侯勝鵬［8］、陳印軍［9］。土地流轉使農民更傾向于種植經濟效益高的作物［10-11］。對此，張新喜［12］提出要完善種糧補貼，“非糧化”率的持續升高會造成耕地數量減少［13］、品質下降，負外部效應明顯的后果［14］。為深入了解其現狀，白旭京［15］以河南省信陽市為例、陳懷遠［16］以安徽省為例進行研究。后續學者基于前人的研究開始觀測耕地“非糧化”的時空演變格局［17］及其影響因素。李遠亭等［18］研究出影響最大的因素為鄉村人口及其意愿；康雄華等［19］認為“糧作比”下降導致農地“非糧化”；丁洲等［20］認為村民老齡化程度對耕地“非糧化”有顯著負影響。

唐重振等［21］、張穎詩等［22］指出，糧食安全是政治安全和經濟安全的重要基礎，也是最重要的民生問題。總體上，關于中國耕地“非糧化”相關研究的總結性成果較少，缺乏反映耕地“非糧化”的研究現狀與發展趨勢的綜合性成果。基于此，以江蘇省為例，研究其耕地“非糧化”的動態演變特征及影響因素，提出合理建議，保障糧食安全。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究區概況

江蘇省平原廣布，水網稠密，是我國重要的產糧基地。江蘇省作為農業強省，糧食面積連續14 a超過53 333 km2，總產量連續10 a超過35 000 000 t，2022年高達37 975 000 t，創歷史新高。2022年，江蘇省水稻單產突破600 kg，居全國糧食主產省第一。因此，江蘇省耕地“非糧化”程度對于我國糧食安全保障尤為重要。2012—2022年，江蘇省耕地“非糧化”面積呈倒“U”形的變化趨勢，面積由232.25萬hm2升至270.48萬hm2后降至207.28萬hm2，占比由19.28%升至35.46%后降至27.72%。2012—2022年，江蘇省糧食播種面積呈波動上升趨勢，糧食作物占農作物比重在迅速上升后趨于平緩，如圖1所示。

1.2 數據來源與變量選擇

1.2.1 變量選擇

筆者從外部和內部等2個方面選擇江蘇省耕地“非糧化”的影響因素。外部因素主要為固定資產投入、農業投入比例變化、投資來源、三大產業生產總值變化趨勢、規模以上工業企業主要能源消費量、污染排放與處理利用情況、農村自然災害情況。內部因素主要為鄉村人口數及比重變化、農業從業人數、農村居民生活成本、農產品產量、種糧收入水平、耕地面積變化、耕地利用情況與機械化水平、糧食作物播種面積與比率、農作物種植結構、農業機械化情況。

1.2.2 數據來源

該研究所選用的糧食作物播種面積、農作物播種面積、人均生產總值、第一產業生產總值占比、農業總產值、農村自然災害受災面積、農業機械總動力、農村地區工業廢水廢氣排放量、耕地“非糧化率”等數據均來源于各市（縣）統計年鑒及各市級單位第三次全國國土調查主要數據公報，計算農村勞動力人均耕地面積。城市常住人口和農村常住人口數據來自各市級單位第七次全國人口普查公報，計算城鎮化率。城市居民可支配收入、農村居民可支配收入、機耕面積、機播面積、村民小組、有效灌溉面積來源于《江蘇農村統計年鑒》。

1.3 研究方法

1.3.1 耕地“非糧化”率測算

基于資料查閱和現有成果，筆者認為耕地“非糧化”率可用非糧食作物播種面積占農作物播種面積的比例測度，其計算方法見式（1）。

[" "耕地“非糧化”率=（非糧食作物播種面積/農作物播種面積）×100]%" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （1）

根據《江蘇統計年鑒》所披露的數據，2022年江蘇省農作物總播種面積為753.42萬hm2，其中糧食作物播種面積為544.45萬hm2，非糧食作物播種面積為208.97萬hm2，“非糧化”率為27.74%。

1.3.2 泰爾指數

采用泰爾指數判定江蘇省內耕地“非糧化”總體差異，基于此進一步分析其“非糧化”時空演變規律。選擇不同時期數據，開展多次泰爾指數分析，其計算公式見式（2）至式（4）。

式（2）至（4）中：[T]、[Twt]、[Tbr]分別為非糧化總體差異、區間內差異和區間間差異；[n]為區間總數；[na、nb、nc、nd]分別為蘇南、蘇北、蘇中、沿海沿湖灘涂區的區間數量；[Ti]為[i]地區“非糧化”水平與江蘇省平均水平的比值。

1.3.3 線性回歸模型

多元線性回歸模型是指含有多個自變量的線性回歸模型，解釋因變量與其他多個自變量之間的線性關系，見式（5）。

式（5）中：[y]為因變量；[x1，x2，…，xn]為自變量；[β1，β2，…，βn]為回歸系數；[β0]為常數；[ε]為隨機誤差。首先，診斷多重共線采用方差膨脹因子（VIF）對自變量進行多重共線性檢驗。一般情況下，VIFgt;10說明自變量之間存在多重共線性，應剔除VIFgt;10的自變量。然后，依次進行回歸直到所有自變量的VIFlt;10。最后，利用SPSS.20軟件運行該模型。

2 結果分析

2.1 耕地“非糧化”的演變特征

2.1.1 耕地時序變化特征

2012—2022年，江蘇省耕地“非糧化”面積的變化趨勢呈倒“U”形變化模式。具體地，耕地“非糧化”面積從1995年的444.83萬hm2增至峰值802.34萬hm2，隨后降至753.42萬hm2。如圖2所示，2012—2022年，浙江省耕地面積變化幅度較小，2015年耕地面積達到773.78萬hm2的峰值，隨后逐漸下降。2019年，浙江省耕地面積降至744.26 萬hm2的最低點，盡管2020—2022年有所回升，但仍未恢復至2012年的水平。2012—2022年，江蘇省耕地面積累計凈減少11.73萬hm2，年均減少1.17萬hm2。2012—2022年，江蘇省的耕地面積總體上呈現下降趨勢，從765.16萬hm2減少至753.42萬hm2。

如圖2所示，2012—2014年，江蘇省的“非糧化”率略有下降，從30.26%降至29.99%，表明相對于總耕地面積，用于種植非糧食作物的耕地有所減少，或糧食作物的種植面積有所增加。然而，自2015年起，“非糧化”率出現不斷下降，降至27.98%，并在2016—2017年保持穩定，波動較小，維持在26.85%至27.98%。這一時期，“非糧化”率的變化處于動態平衡狀態。然而，從2018年開始，“非糧化”率出現回升，從2018年的27.18%增至2021年的27.77%，但增幅不大，表明用于種植非糧食作物的耕地面積逐年增加。至2022年，“非糧化”率略有下降，降至27.74%，但仍高于2018年之前的水平。

2.1.2 耕地的空間格局分異

由Local Moran's I結果可知，江蘇省耕地利用的南北分異特征顯著。蘇南地區，尤其是環太湖地區，耕地生產功能已經弱化，而蘇中、蘇北地區的耕地生產功能不斷強化。如圖3所示，蘇南、蘇中、蘇北等區域的耕地“非糧化”差異明顯，呈現“南高北低”的兩極分化格局。蘇南地區高于全省平均水平，形成“高高聚集”區；蘇北地區普遍低于全省平均水平，形成“低低聚集”區；蘇中地區介于二者之間，呈現低水平聚集態勢，但局部城市化地區有向高水平聚集區過渡的趨勢。空間自相關分析也證實這種集聚分布特征。高“非糧化”率的區域空間鄰近，相互影響，空間依賴性強，高值空間集聚特征明顯；低“非糧化”率區域同樣呈現低值集聚的依賴關系，且聚集程度隨時間推移持續增強。

整體看，蘇中地區“非糧化”率較為穩定，在26%～27%波動，如圖4所示。2012—2015年保持在27%，2016年降至26%，2017年回升至27%，2018年降至25%，此后維持在26%左右。總體上，蘇中地區“非糧化”率變化幅度較小，農業種植結構穩定。蘇南地區“非糧化”率呈現上升趨勢，2012年為36.8%，此后逐年提高，2020年達到最高點40.8%，2021—2022年略有回落，但仍維持在40%左右的高位。2012—2015年，蘇南“非糧化”率提高了約4個百分點，表明蘇南地區農業種植結構調整力度大，工商業和城鎮化用地需求對耕地“非糧化”的影響凸顯。蘇北地區“非糧化”率略有下降。2012—2017年，“非糧化”率穩中有降，降至24.5%。2018年出現較大幅度下降，降至23.3%的低點，此后有所回升，2020—2022年維持在23.5%～23.7%。總體上，蘇北地區糧食生產的主導地位得到鞏固，但仍有一定波動。從發展趨勢看，蘇南地區“非糧化”率呈下降趨勢，但仍處于較高水平；蘇中地區“非糧化”率波動中有所上升，農業種植結構調整明顯；蘇北地區“非糧化”率較為平穩，農業主導地位穩固，但隨著城鎮化發展，耕地“非糧化”壓力仍不容忽視。

耕地“非糧化”的區域分異格局，實質上是城鎮化進程與農業發展階段在空間維度上的映射。在江蘇省，蘇南地區因工業化和城鎮化的快速發展，建設用地需求激增，占用大量優質耕地。蘇北地區城鎮化水平相對較低，農業生產在經濟結構中的比重較大。該地區的土地肥沃，灌溉設施完善，糧食單產和總產均較高，加之種植結構單一、農業經營方式傳統，農民種糧意愿強烈，成為江蘇省的糧食生產基地，耕地“非糧化”率較低。蘇中地區則呈現出典型的城鄉過渡特征，經濟發達，農業結構多元化，耕地利用呈現“南糧北稻”的分異特征。隨著蘇中地區城市化的推進與蘇南產業的梯度轉移，該地區的耕地“非糧化”率增速加快，部分區域已出現高度“非糧化”現象。江蘇省耕地“非糧化”的區域分異格局，不僅反映不同地區的經濟發展水平和城鎮化進程，也揭示農業生產結構和農民行為選擇的地域差異，這些因素共同塑造江蘇省耕地利用的空間格局。

2.2 耕地“非糧化”率影響因素分析

筆者在研究耕地“非糧化”的影響因素時，采用多元線性回歸的方法，探究因變量與自變量之間的不確定性關系，量化各因素對耕地“非糧化”的影響。

將“農業從業人數”“農戶人均可支配收入”“農戶人均生活消費支出”“糧食播種面積”“農業生產總值”“農業機械總動力”“農村自然災害受災面積”“農村地區工業廢水排放量”“農村地區工業廢氣排放量”“農村地區工業企業主要能源消耗量”“耕地‘非糧化’率”等11個變量依次記作[xi，i=1，2，3，…，10，11]。“非糧化”影響因素的相關性系數如表1所示。

表2中，與耕地“非糧化”率具有相關性的因素中，除了“農村地區工業企業主要能源消耗量”和耕地“非糧化”率之間相關系數（Pearson系數）為0.28，小于0.5，相關性較低，其余變量與“非糧化”率之間的線性關系均較為顯著。因此，“農村地區工業企業主要能源消耗量”這一因素不適合作為多元回歸分析的解釋變量，除該變量外的9個變量可作為多元線性回歸分析模型中的解釋變量。

對與耕地“非糧化”因素相關性高的9個解釋變量進行共線性分析。在P值=0.9的篩選標準下（認為兩變量間P值高于0.9的共線性較強，同時作為解釋變量使得結果重復），舍去“農村地區工業廢水排放量”“農業生產總值”“農戶人均可支配收入”“農業從業人數”這4個與多個解釋變量共線性極強的因素，保留“農戶人均生活消費支出”“糧食播種面積”“農業機械總動力”“農村自然災害受災面積”“農村地區工業廢氣排放量”這5個變量作為多元線性回歸模型中的解釋變量，依次記為[xi（i=3，4，6，7，9]），記耕地“非糧化”率為[y]，構建模型見式（6）。

[" " " " " " "y=67.257+5.067×10-5x3-0.007x4-0.001x6+5.896×10-5x7+0.000x9]" " " " " " " " " " （6）

多元線性回歸分析結果如表3所示。以“農戶人均生活消費支出”“糧食播種面積”“農業機械總動力”“農村自然災害受災面積”“農村地區工業廢氣排放量”這5個因素作為解釋變量的回歸方程分析結果顯著，F=30.302。其中，農戶人均生活消費支出（β=0.156，P=0.457）、糧食播種面積（β=-0.294，P=0.009）、農業機械總動力（β=-0.160，P=0.001）、農村自然災害受災面積（β=0.018，P=0.914）、農村地區工業廢氣排放量（β=0.768，P=0.004），解釋“非糧化”93.6%的變異。

標準化回歸系數可反映自變量對因變量的影響程度，標準化回歸系數的絕對值越大，說明該自變量對因變量的影響越大。將“農村地區工業廢水排放量”“農戶人均可支配收入”“農業從業人數”“農業生產總值”這4個變量依次作為解釋變量6引入模型1，見表4。比較標準化回歸系數發現：“農村自然災害受災面積”對耕地“非糧化”率的影響較小；“農村地區工業廢氣排放量”對耕地“非糧化”率始終具有正向影響，且影響顯著，即農村地區工業廢氣排放量越大，“非糧化”率越高。農村地區工業廢氣排放量反映地區工業化程度，即農村地區工業發展水平，占用農地、勞動力，會造成農村糧食減產。“糧食播種面積”“農業機械總動力”與耕地“非糧化”率負相關。

3 結論與討論

3.1 結論

2012—2022年，江蘇省耕地“非糧化”面積的變化趨勢呈倒“U”形變化模式。江蘇省耕地利用的南北分異特征顯著。蘇南地區，尤其是環太湖地區，耕地生產功能已經弱化，而蘇中、蘇北地區的耕地生產功能不斷強化。

對耕地“非糧化”率影響因素進行相關性與多元線性回歸，篩選出“農戶人均生活消費支出”“糧食播種面積”“農業機械總動力”“農村自然災害受災面積”“農村地區工業廢氣排放量”等5項主要影響因素，可從影響因素上為緩解耕地“非糧化”問題提供參考。

3.2 政策建議

3.2.1 完善耕地保護制度，壓實主體責任

首先，政府應制定一系列關于耕地保護的政策文件，明確耕地保護的具體內容、管理體系、職責主體及措施手段。其次，推動地方政府建立健全“黨委領導、政府負責、部門協同、公眾參與、上下聯動”的共同責任機制，并嚴格耕地保護責任目標考核，實行一票否決、終身追責制度。最后，修訂《江蘇省土地管理條例》等法規，對耕地保護等內容做出全面系統規范，將耕地保護工作納入法治化軌道。

3.2.2 提升耕地質量，確保占補平衡

政府應在符合生態保護要求的前提下，支持地方組織實施土地整理復墾開發，推進國土空間全域整治和高標準農業建設；還應加大監督力度，對耕地品質和數量進行跟蹤監測，確保耕地占補平衡落實到位。

3.2.3 優化資金配置，調動種糧積極性

貫徹落實國家強農惠農政策，實施耕地地力保護補貼、種糧農民一次性補貼等補貼政策，提高農民種糧收益。設立耕地保護省級統籌資金，將資金調節與地方耕地保護任務數量和建設質量相掛鉤，加大對耕地保護任務較重、工作成效突出的地方政府的資金激勵力度。

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Study on Dynamic Evolution and Influencing Factors of Cultivated Land" \"Non-Grainization\" in Jiangsu Province from the Perspective of Food Security

YU Shuhan CHEN Caier LI Xinran LIU Yuxi SUN Qian

School of Public Administration，Nanjing University of Finance and Economics，Nanjing 210046，China

Abstract： Considering food security concerns， this study focuses on the phenomenon of non-grain cultivation in Jiangsu Province， which has a low grain self-sufficiency rate and significant variations in non-grain cultivation. Through field research and quantitative analysis， this paper examines the dynamic evolution and influencing factors of farmland non-grainization in Jiangsu Province from 2012 to 2020 from both theoretical and empirical perspectives. By constructing a dynamic monitoring system and a spatio-temporal analysis framework using multi-source data fusion， we explore in depth the trends and patterns of non-grain cultivation. Considering the spatial gradient differentiation of social and economic development levels within Jiangsu Province， we observe a gradual decrease in non-grain conversion from south to north. The province is divided into three regions — Northern Jiangsu， Central Jiangsu， and Southern Jiangsu — allowing for targeted comparative research on their spatio-temporal evolution characteristics， household attributes， land endowment， economic conditions， policy environment， among other influencing factors. This comprehensive study aims to provide valuable insights.

Key words： cultivated land ; non-grain crops ; Jiangsu Province ; food security

基金項目：2024年江蘇省大學生創新創業訓練計劃項目（202410327089Y）。

作者簡介：俞姝含（2005—），女，本科生，研究方向：土地資源管理；李欣然（2004—），女，本科生，研究方向：土地利用；劉禹希（2004—），男，本科生，研究方向：耕地保護；孫倩（2004—），女，本科生，研究方向：土地利用。

通信作者：陳采兒（2005—），女，本科生，研究方向：土地資源管理。