皖北农村耕地数量变化及其影响因素研究
——以阜阳市为例
2016-05-25陆梦娟
陆梦娟
(安徽财经大学 经济学院,安徽 蚌埠 233000)
皖北农村耕地数量变化及其影响因素研究
——以阜阳市为例
陆梦娟
(安徽财经大学 经济学院,安徽 蚌埠233000)
摘要:利用阜阳市1995—2014年的时间序列数据,运用协整分析方法以及构建多元回归模型来进一步验证各影响因素与耕地数量变化的内在关系。结果表明:1995年以来阜阳市人均耕地面积总体上呈下降趋势,在经济社会的各影响因素中,固定资产投资总额的增加将导致人均耕地面积的增加,而人均GDP、城市化率和农民人均纯收入与人均耕地面积负相关。提出在城市化进程中应提高耕地保护意识、加强政府带动作用、严格限制乱占耕地行为。
关键词:耕地面积;影响因素;协整分析;多元线性回归;阜阳市
土地是人类得以生存发展的最基本资源,是一切生产的源泉。由于我国人口众多,耕地资源相对稀缺的基本国情决定了保护耕地与开发耕地、保障经济平稳和快速增长始终是一对矛盾。[1]中国经济增长与发展对土地生态系统产生着显著影响,由此大量耕地转化为园地、林地、草地以及建设用地等类型。[2]故而在大力推广“城市化”的过程中,耕地存在加速减少的现象和趋势,已威胁到中国粮食自给政策。[3]阜阳市作为安徽省乃至全国的重要粮食主产基地,1995—2014年耕地面积变化总体上呈现下降趋势,2000年至2005年呈明显下降趋势,2000年以后,随着阜阳市经济的快速发展,发展经济与保护耕地资源矛盾愈发突出,加上当地农民大量外出务工,从而大量弃耕种树,使得当地耕地面积大量减少。虽然2006年之后国家取消农业税以及当地政府的保护政策使得耕地面积减少势头有所放缓,但下降趋势并未逆转,保护粮食主产区耕地这项工作迫在眉睫,对粮食安全乃至整个经济社会的持续发展都有着深刻影响。
目前已有研究应用RS,UIS技术方法,以及主成份分析、多元线性回归分析和灰色关联分析等定量分析方法,揭示了耕地数量变化驱动因子的深层次作用机理,但研究区域多集中在经济发达地区和沿海城市,[4-8]对农业比重较高且经济欠发达的粮食主产区城市耕地数量变化的影响因素研究明显不足。且由计量经济学相关理论可知,若直接将非平稳数据套用计量经济模型容易产生假回归现象,故得出相互密切关系的结论也可能是虚假的,而通过平稳性检验与调整则很大程度上避免了虚假回归的错误。以安徽省皖北中原经济区的阜阳市为研究对象,收集1995年至2014年的数据,基于经济理论的研究,运用计量经济学中的协整分析并建立多元回归模型来定量分析各个影响因素与人均耕地面积的依存关系,清晰影响耕地数量变化的根本因素,以供阜阳市乃至安徽省在土地保护利用方面有所参考。
一阜阳市概况与土地利用特点
1.阜阳市概况。
阜阳市位于安徽省西北部,地处亚热带和暖温带的过渡平原区域,属暖温带气候,雨热同期,生物资源、矿产资源以及地热资源丰富,区域人口较多、耕地资源丰富,在全国第六次人口普查中,阜阳市户籍人口达到1 014万人,与第五次人口普查相比,十年间户籍人口增长15.49%,2015年经调查显示常住人口有790.1万人,耕地面积58.5万公顷。[9]有利的自然资源和劳动力资源孕育了阜阳市农业的蓬勃发展,使其成为安徽省重要的粮食产区、国家大型商品粮、棉、油、肉生产基地。尤其近些年,整体经济得到快速发展。2010年正式成为中原经济区的城市,经济迅速被整体拉动。2015年阜阳市的GDP总量达到1 253.1亿元,而1995年仅为163亿元。由于家乡经济的发展以及中央大力支持“大众创业,万众创新”的带动,外出务工人员开始返乡谋生,阜阳市正面临着生产性资源急剧减少与人口数量剧增的双重压力,而耕地资源作为阜阳市一个传统的重要资源,急需有针对性的耕地资源变化及影响因素方面的研究。
2.阜阳市土地利用现状与特点。
固有的自然条件和人类的社会经济活动形成了阜阳市现有的土地利用现状,而不断更新的科技生产管理水平和社会经济环境又不断变更并形成土地新状。阜阳市是黄淮海平原的主要构成,该市土地利用程度较高,土地总面积163.82万公顷,垦殖率达68.56%,土地开发利用率99.6%,据相关部门调查,耕地复种指数达到191%,水面利用率已达52.63%,农业用地是指农林牧等各种用地的总和,全市农业用地面积共有115.77万公顷,占土地面积的70.6%,全市各类非农业建设用地面积有29.29万公顷,占土地总面积的17.88%。该类土地中宅基地为21.57万公顷,占该类土地总面积的91.38%。土地开发潜力大,一方面通过横向发展开发土地后备资源,阜阳市土地后备资源有0.47万公顷,以平均60%的利用率计算可净增加可用地0.28万公顷;另一方面向深度开发增加单位土地的产出和集约度,阜阳市有中低产田面积58.96万公顷,经过整治与改良,可新增土地面积130—180万公顷。
二耕地数量变化影响因素的计量分析
结合各种资料搜集和阜阳市耕地面积变化的实际情况,将选取1995—2014年的5个变量指标:人均GDP(X1)、固定资产投资总额(X2)、城市化率(X3)、工业总产值(X4)、农民人均纯收入(X5)来代表经济发展水平、城镇化、人口等社会经济因素的影响作用。
1.协整关系检验。
由于所用数据为时间序列数据,需检验其平稳性,故运用计量经济学中的协整检验法来进一步验证上述提取出的6个自变量对耕地数量变化的影响关系。协整是指一组非平稳时间序列存在一个平稳的线性组合,即该组合不具有随机趋势,则可以认为这组非平稳时间序列是协整的,表示这组序列之间存在一种长期的均衡关系。[10]
序列单整是进行协整检验的基础,运用Eviews 6.0[11-15]得到表1,结果表明,人均耕地面积(Y)与人均GDP(X1)、固定资产投资总额(X2)、城市化率(X3)、工业总产值(X4)、农民人均纯收入(X5)5个自变量的单位根检验值都大于10%状态下的临界值,认为6个序列是非平稳的;接着进行各序列一阶差分,检验后无单位根,故各序列已平稳,是一阶单整的,即Y~I(1),X1~I(1),X2~I(1),X3~I(1),X4~I(1),X5~I(1)。
表1 人均耕地数量与影响因素变量序列ADF检验结果
注①:△表示各序列的一阶差分符号;括号中的百分数表示检验的显著水平;(C,T,L)中C表示单位根检验包含截距;T表示包含时间趋势;L表示包含的滞后阶数;C或T为0表示不含截距或时间趋势;ADF检验法滞后阶数按照AIC结合SC信息准则判断。
上一步骤已证实人均耕地数量和影响因素变量序列是一阶单整的,故接下来进行变量序列的协整验证。采取1987年Engle和Granger提出的两步检验法(EG法)来检验。同运用Eviews 6.0软件,对Y序列与X1、X2、X3、X4、X5序列分别进行最小二乘估计法回归,提取各自的残差序列,分别记为e1t、e2t、e3t、e4t、e5t,进行单位根检验,ADF检验结果见表2。
表2 人均耕地数量与影响因素的协
在5%的显著性水平下,各变量序列的ADF检验值均小于各自的临界值,因此可认为e1t、e2t、e3t、e4t、e5t不存在单位根,序列皆平稳;由此表明序列耕地数量与人均GDP、固定资产投资总额等5个影响因素存在协整关系。则人均耕地数量与影响因素变量之间保持着一个稳定的比例关系,故用最小二乘法建立以该结果中的五个影响因素为自变量、人均耕地数量为因变量建立并估计多元线性回归模型。
2.多元线性回归模型估计。
在以上分析基础上,本文进一步利用阜阳市1995-2014年数据,采用普通最小二乘估计法(OLS)进行估计,设定人均耕地数量(Y)的多元线性回归模型如下:
Yi=β0+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+ui
式中:Yi表示第i年人均耕地面积;X1i表示第i年人均GDP;X2i表示第i年固定资产投资总额;X3i表示第i年城市化率;X4i表示第i年工业总产值;X5i表示第i年农民人均纯收入;Ui表示除计入模型以外的其他因素的影响之和。进行OLS回归结果如下:
表3 多元回归模型的估计结果
R2= 0.9354 F-statistic = 40.5373 DW = 1.9664
3.模型检验与修正。
计算各解释变量的相关系数并依次建立辅助回归方程,得各解释变量的相关系数矩阵和各辅助回归方程性质如下:
表4 5个自变量的相关系数矩阵
由相关矩阵可以看出,各解释变量之间的相关系数较高,证实确实存在多重共线性。运用逐步回归法进行多重共线性的修正,建立一元回归模型。根据相关系数检验表明,人均GDP与人均耕地面积的相关性最强。所以,以Y=a+bX+ε作为最基本的模型,而其他变量依次引入结果如下:
表6 逐步回归法修正模型结果
经过多次逐步引入检验,最终确定人均耕地数量变化函数为
Y=1223.783-0.0317*X1+0.0003*X2-16.6284*X3-0.2255*X5
(80.5696) (0.0128) (0.0001) (5.6500) (0.0827) T =(15.1891) (-2.4739) (3.7612) (-2.9431) (-2.7268)
由以上稳定性检验、统计检验及计量经济学检验最终得到人均耕地面积与各影响因素的模型如为:Y=1223.783-0.0317*X1+0.0003*X2-16.6284*X3-0.2255*X5,该模型表示,固定资产投资总额的增加将会导致人均耕地面积的增加,而人均GDP、城市化率、农民人均纯收入的增加会导致人均耕地面积的下降。当人均GDP增加一元时,人均耕地面积将平均下降0.0317平方米,固定资产总额每上升一万元,人均耕地面积将平均增加0.0003平方米;城市化率每上升一个百分点,人均耕地面积将平均下降16.6284平方米;且农民人均纯收入每增加一元,人均耕地面积也将平均下降0.2255平方米。
三结论及建议
通过以上分析,得出如下基本结论:阜阳市人均耕地数量自1995至2014年总体呈下降趋势,影响耕地数量变化的因素总的来说可以分为自然因素和社会经济发展因素两大类,一般来说,气候、土壤肥力、水土资源等自然原因是制约耕地数量的根本因素,但在短时间内不会产生很大变动,故而影响较小,在短时间内对耕地数量变化影响较大的是人类活动,包括政府政策因素的直接作用和经济发展、人口数量、城镇化等因素的间接作用。实证结果表明,社会固定资产投资总额的增加会增加人均耕地数量,而人均GDP、城市化率、农民人均纯收入的增加会使得人均耕地数量减少。为了协调阜阳市耕地资源保护与社会经济发展的各项关系,提出以下三点建议:
1.从意识层面就要使政府和相关土地工作者意识到保护耕地的重要性。耕地保护关系到全国每一个人的粮食问题,中国“民以食为天”的古老传统思想已经根深蒂固,要使农民意识到耕地保护不仅关乎到每个公民的经济生活问题,还关系到中国能否在未来实现粮食自给的国家战略问题。一方面通过县域广播、讲座宣传的方式为农民普及当前土地国情、土地政策以及土地法律的相关知识,调动农民对于土地的传统依赖之情,发挥保护耕地的主观能动性,营造一个珍惜保护耕地资源的良好氛围。与此同时,加强农业发展的科技创新,利用先进技术发展现代农业,进一步提高农业生产率、调整产业结构,集约化、高效率利用有限土地,通过政府组织学习机械化作业技术、科学配方技术以及无公害可持续生产技术,实现农民增产增收,使农民对土地形成主观粘附性,有效解决经济发展与耕地保护之间的矛盾。
2.充分发挥政府的积极作用,加大土地投入,完善政策体系。各乡镇的土地管理中心所是与农民土地联系最紧密的部门,其机构的完整性直接关系到耕地保护活动的落实与开展,国家不仅要加强对土地的直接补贴、优惠等措施,还要加大对基层土地管理部门的建设,包括对软硬件设施的进一步完善,以提高其工作效率,还要不断地引入高级知识分子进入土地相关部门进行工作,如大学生下乡入职活动,应更多地将这些大学生引入到土地部门,通过土地部门的思想先进性优势,进一步提高土地部门在耕地保护中的作用,从而根据所学理论知识确定合理指标综合制定完善的耕地保护体系,通过将耕地保护工作确权到户、确责到人来强化保护意识,并建立制度公正信息公开的公民监督系统,保证政府、公民的信息对称性,科学地调控耕地保护力度。
3.坚决打击乱征滥用土地行为,杜绝耕地浪费。途径有二:其一依据土地总规划严格管制土地用途,通过与土地利用监督相结合合理调整农用地结构,以法律制度严格惩罚农用地非法他用的行为,加大执法力度,严格落实惩罚措施;其二遵照耕地占补补偿制度,核定占用耕地数量所应补偿耕地的面积,并对补偿耕地进行质量审核,实行等级评定制度,以防止占多补少和占优补劣的行为发生。
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Class No.:F301.24Document Mark:A
(责任编辑:宋瑞斌)
Factors Influenced Quantity Change of Rural land in Western Anhui Province
Lu Mengjuan
(School of Economics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, Anhui 233000,China)
Abstract:According to the time series data of Fuyang cityduring 1995-1995, with the cointegration analysis, a multiple regression model is constructed to further verify the influencing factors and the intrinsic relationship between quantity change of arable land. Results show that a downward trend of arable land per capita has been observed since 1995. The increase of the total amount of investment in fixed assets will lead to the increase of the per capita arable land and per capita GDP, urbanization rate and the per capita net income of farmers are negatively related to the area of cultivated land per capita. We should improve cultivated land protection consciousness, and strengthen the leading role of government and strictly limited abuse development of arable land in the process of urbanization.
Key words:arable land; influencing factors; cointegration analysis; multiple linear regression; Fuyang
中图分类号:F301.24
文献标识码:A
文章编号:1672-6758(2016)05-0077-4
基金项目:安徽财经大学科研项目(项目编号:XSKY1683)。
作者简介:陆梦娟,学生,安徽财经大学。研究方向:经济增长。