全州县耕地面积动态变化及驱动力

崔鲁纳，陈东芝

(桂林理工大学旅游学院，广西 桂林 541004)

耕地资源是人类生存的基础资源，是人类社会发展的物质载体之一。随着社会经济的发展，在各种因素影响下，耕地资源的短缺日益凸现。因此分析耕地面积变化及耕地非农化与驱动因子之间的关系，对于控制耕地资源减少，保证耕地保有量目标，优化利用耕地资源具有一定的理论和实践意义。

近年来，对耕地变化及驱动力的研究成果较多，李世平等[1]采用主成分分析法分析了陕西省各地市(区)耕地面积变化的驱动力及其差异;黄好等[2]运用相关分析和主成分分析方法，分析了成都平原1997－2007年耕地数量变化及其驱动因子;唐丽娟等[3]采用主成分分析法，对引起耕地数量变化的驱动力进行了研究;李春华等[4]运用STIRPAT模型分析了长沙市耕地面积变化驱动因素;郑永林等[5]应用数理统计方法，对科尔沁沙地南缘的章古台地区耕地变化及驱动力因素进行了分析;牛媛媛等[6]采用主成分分析法，对太原市耕地资源动态变化及驱动力进行了分析。

基于以上研究可以看出，耕地面积变化及驱动力研究以主成分分析法为主，利用人口、社会、经济以及耕地变动的相关数据，运用相关分析方法或模型对耕地面积变化的驱动力进行定量分析。本文通过灰色关联分析方法分析了1990－2009年全州县耕地面积动态变化及耕地非农化影响因素，为全州县科学合理利用耕地提供了理论依据。

1 研究区概况

全州县是全国100个商品粮生产基地县之一，位于广西壮族自治区东北部、桂林市北部，北纬25°29'36″－26°23'36″，东经110°37'45″－111°29'48″，县境东北依次与湖南省的道县、双牌县、永州市、东安县及新宁县等5县(市)交界，东南与广西兴安、灌阳2县接壤，西与资源县毗邻。至2009年，全县土地总面积396731.08 hm2，人口794559人，全县GDP达到88.66亿元，是桂林市土地面积最大、人口最多的县，交通条件优越、区位优势明显。

2 耕地面积动态变化

根据全州县统计年鉴1990年以来耕地面积变化数据统计表明，全州县耕地面积在1992年达到最高点48748.00 hm2，之后呈现逐渐减小的趋势。1990－2009年全县耕地面积减小1697.00 hm2，年均减小84.85 hm2。在全州县耕地构成中，水田与旱地的变化趋势与耕地总体变化趋势相似。1990－2009年，水田从 36614.00 hm2减小到 35093.00 hm2，净减小 1521.00 hm2，年均减小 76.05 hm2;旱地由 11851.00 hm2减小到 11675.00 hm2，净减小 176.00 hm2，年均减小 8.80 hm2。

在1990－2009年耕地面积减小的过程中，2000－2009年由于开展经济建设以及全州县为达到生态县目标大力退耕还林还草，10年内耕地减小1262.00 hm2，占全县1990年以来耕地总减小量的74.37%，年均减小126.20 hm2。全州县的人均耕地面积从1990年的人均0.064 hm2减小到2009年的人均0.058 hm2。

3 耕地面积变化及耕地非农化驱动力分析

3.1 灰色关联模型指标体系的选取

影响耕地面积变化及耕地非农化的因素很多，考虑到定量数据的可获得性、系统性以及准确性，以《全州县统计年鉴》以及全州县相关政府工作报告为依据，选取全州县1990－2009年的总人口数、农业人口数、非农业人口数、国民生产总值、第一产业总产值、第二产业总产值、第三产业总产值、固定资产投资总值、农机总动力、农用化肥施用量、农民人均收入水平等11个指标，分析全州县耕地面积变化及耕地非农化与上述指标的灰色关联度。

根据灰色关联模型，选取以上变量的1990－2009年以及分阶段的1990－1999年、2000－2009年3个时段的数据作为样本，建立全州县耕地变化以及耕地非农化灰色系统模型。

3.2 灰色关联模型的建立

灰色关联模型是用来分析系统中母因素与子因素的关系密切程度，从而判断该系统发展的主要和次要因素[7]。其关联度分析具体步骤如下:

(1)确定标准数列和影响系统行为的比较数列。确定标准数列为1990－2009年耕地面积变化，比较数列为1990－2009年全州县总人口数、农业人口数、非农业人口数、国民生产总值、第一产业总产值、第二产业总产值、第三产业总产值、固定资产投资总值、农机总动力、农用化肥施用量、农民人均收入水平等11个指标的变化。

最后，根据关联度大小确定标准数列与比较数列的拟合程度。

3.3 耕地面积变化及耕地非农化灰色关联分析

根据全州县耕地面积及其相关指标变化情况(表1)，运用灰色关联度对数据进行分析。对表1数据进行无量纲处理，1990－1999年、2000－2009年无量纲处理过程省略。根据序列，比较序列X*i的绝对差△i(t)，运用关联度公式，ρ=0.5计算关联系数，得出1990－2009年、1990－1999年、2000－2009年关联度(表2)。

表1 全州县耕地面积变化及其相关影响指标Table1 Dynamics of arable land area and its correlated indices in Quanzhou County

表2 全州县耕地变化影响因子灰色关联度1)Table2 Grey correlation of the factors to affect the dynamics of arable land area in Quanzhou County

3.3.1 与第一产业关联度分析 全州县第一产业的发展与耕地面积变化及耕地非农化的关联度不断提高。随着农业生产力的提高，使生产同样数目的农产品所需的耕地面积下降，为耕地非农化发展提供了条件。随着全州县社会经济的发展，社会的消费结构转变，农业内部结构调整成为耕地减少的因素之一。

3.3.2 与第二产业发展关联度分析 第二产业的发展对全州县耕地非农化的影响越来越大，是耕地非农化的主要影响因子之一。近20年来，全州县第二产业产值从1990年的9935万元上升到2009年的374379万元，涨幅为276.82%。在全州县第二产业发展的不同阶段对耕地非农化的影响不同，第二产业的关联序列由1990－1999年的第11位上升到2000－2009年的第5位，说明第二产业是影响耕地非农化的重要驱动力，由于第二产业发展带来的经济发展，进一步促进了交通用地、工矿用地、城镇用地等建设用地的增加，导致耕地面积的减少。

3.3.3 与第三产业发展关联度分析 第三产业逐渐成为耕地非农化的最主要影响因子之一。近20年来，全州县第三产业产值增长较快，产值总额从1990年的12530万元上升到2009年的256971万元;随着全州县社会经济的发展，促进了3大产业结构演变，第一产业从业人员逐步向第三产业转移，部分耕地的农业用途逐步向第三产业转移，在没有新的耕地补充的情况下，耕地面积便逐步减少。

3.3.4 与人口的关联分析 人口因素是耕地非农化的主要影响因子之一。人口因素对耕地面积变化的影响主要体现在对粮食的需求以及对居住面积的需求。全州县是全国100个商品粮生产基地县之一，对粮食种植面积有较高需求，但是由于粮食种植经济效益不高降低了农民种粮的生产积极性。另外，农村无序建房以及私自占用耕地等因素的存在，综合导致了2000－2009年，农业人口因素成为影响耕地面积变化最首要的因素。

3.3.5 与经济发展水平关联度分析 耕地非农化受经济社会发展水平影响较大。近20年来，全州县经济获得了高速发展，全州县国民生产总值从1990年的58622万元上升到2009年的886588万元，涨幅为1412.38%;农民人均收入从1990年的593元上升到2009年的4964元，涨幅为737.10%;1990－2009年，随着经济的发展，农民人均收入关联度仍然居前5位，表明耕地面积的变化受收入水平的影响仍然强烈。

3.3.6 与固定资产投资关联度分析 耕地面积变化受固定资产投资的影响越来越大，全州县固定资产投资由1990年的4096万元上升到2009年的522375万元，关联序数不断上升，1990－2009年间，固定资产投资的关联度位列第1位，是影响耕地面积变化及非农化的首要原因。

4 结论和建议

4.1 结论

1990年以来，全州县耕地面积表现出先增后减、前期减小较缓慢，后期减小较快、总体减小的特点。根据灰色关联度分析，人口因素、城市化水平、固定资产投水平、第三产业的发展、第二产业的发展成为影响全州县2000年以及近20年来耕地面积变化及耕地非农化的主要因子。

4.2 建议

(1)完善耕地利用保护体系。按照保护耕地资源的要求，实施耕地资源保护专项规划，将规划用地控制指标及空间管制要求落实到具体地类地块。组织编制好耕地规划配套相关的土地整理开发规划、基本农田保护等土地利用专项规划。耕地资源保护专项规划实施纳入土地监察的日常重要内容，监督检查常态与专项检查相结合，在一定时期内进行实施评估，提高规划实施的效果。制定土地开发、整理、复垦的鼓励政策，实行指标奖励政策，坚持“谁投资、谁开发、谁受益”原则，鼓励单位、个人投资开发，形成全社会筹资机制。

(2)坚持耕地占补平衡原则。强化计划管理，合理编制年度计划，合理确定各类建设用地项目的占补标准，确保耕地总量平衡。建立健全的动态监测和考核制度，落实各项建设项目选址时，尽量不占或少占用耕地，节约集约用地，建设用地占用耕地，必须足额缴纳土地复垦基金。

(3)优化产业结构，实现可持续发展。良好的产业结构是经济增长和经济可持续发展的必要条件，协调好3大产业的结构关系，是实现全州县社会经济可持续发展的基础。确保农业的基础性地位，加大农业产业投入，科学、合理调整农业产业结构。在实现第一产业为第二、三产业服务的同时，要注意工业反哺农业、城市反哺农村，实现工业与农村、城市与农村的协调、可持续发展。

(4)控制人口数量，提高人口素质。根据全州县的实际情况，人口因素是耕地面积变化的重要因素，人口的增加会减少人均耕地面积，居民点的增加促进了耕地非农化的进程。目前，控制人口数量，提高人口素质，提高土地利用率，减少人口对土地的压力，主要途径是控制人口增长速度，努力推进教育事业的发展。

(5)深入开展全民土地国情、国策教育。普及土地科学知识，增强土地忧患意识，防止土地污染、提高土地质量，加强生态环境建设，提高保护耕地重要性的认识。

[1]李世平，岳永胜.陕西省耕地变化驱动力区域差异分析[J].干旱区资源与环境，2010(2):12－16.

[2]黄好，朱洪波.成都平原耕地数量变化驱动因子分析[J].安徽农业科学，2010，38(2):843－845.

[3]唐丽娟，雷磊，曹玲.葫芦岛市耕地数量变化及其驱动力研究[J].国土与自然资源研究，2010(1):34－35.

[4]李春华，李宁，石岳.基于STIRPAT模型的长沙市耕地面积变化驱动因素分析[J].中国农学通报，2010，26(3):258－263.

[5]郑永林，吴祥云.科尔沁沙地南缘的章古台地区耕地变化及驱动力因素分析[J].辽宁农业科学，2010(6):17－20.

[6]牛媛媛，任志远，杨忍.太原市耕地资源动态变化及驱动力分析[J].农业系统科学与综合研究，2010(2):123－128.

[7]韦素琼，陈建飞.土地利用变化区域对比研究[M].北京:科学出版社，2006:102.