广东省耕地资源数量与经济发展关系的实证分析

成 量，王尚九，王 卫，梁 舒

(1.韶关学院 英东农业科学与工程学院，广东 韶关 512005；2.韶关学院 数学与统计学院，广东 韶关 512005)

广东省耕地资源数量与经济发展关系的实证分析

成 量1，王尚九2，王 卫1，梁 舒1

(1.韶关学院 英东农业科学与工程学院，广东 韶关 512005；2.韶关学院 数学与统计学院，广东 韶关 512005)

基于1985～2015年的耕地面积与三次产业产值数据，采用协整分析、脉冲响应函数、方差分解等计量经济方法，研究了广东省耕地资源数量与经济发展之间的动态演进关系。结果表明：耕地资源数量与经济发展之间存在长期稳定的均衡关系；不同产业发展对耕地资源数量影响的方向、程度各异，就广东省目前产业结构和发展水平而言，控制耕地数量会在一定程度上限制经济发展；第一、三产业的发展是以消耗耕地面积为代价的，而耕地面积减少对三次产业发展的影响均不显著。鉴于此，建议从产业集聚、产业结构、节地技术、闲置土地等方面采取积极措施，减少经济发展对耕地的依赖，提高土地利用质量，实现土地可持续利用和经济可持续发展。

耕地；脉冲响应函数；方差分解；经济发展；广东省

耕地是人类赖以生存和发展的物质基础，是实现国家粮食安全和经济发展的基础和保证[1]。我国耕地资源相对紧缺，随着经济的迅猛发展和城市化的快速推进，有限的耕地资源又面临城乡建设和粮食生产等多方面的需求压力，2015年我国因建设占用、灾毁、生态退耕、农业结构调整等原因减少耕地面积30.17万hm2[2]，同年底我国人均耕地面积仅为0.098 hm2，不到世界平均水平的一半，耕地保护与经济发展之间的矛盾日益严峻[3]。近年来，国内学术界对耕地资源数量与经济发展之间的动态关系进行了深入探讨，并取得了一定成果。如曲福田等[4]于2005年提出了耕地非农化经济驱动机制的理论分析框架，并带动了学者们对常州[5]、绍兴[6]、苏州[7]等经济发达城市耕地数量变化驱动机制的研究；陈利根等[8]利用协整理论和Granger因果关系检验方法分析了耕地资源数量与经济发展之间的长短期关系；李永乐等[9]采用该方法分析了不同经济发展阶段耕地资源数量与经济增长之间的因果关系；乔蕻强等[10]将该方法应用于耕地数量变化与农业经济发展的计量关系研究中；此外，一些研究认为经济增长与耕地变化之间存在类似库兹涅茨曲线[11]、Logistic曲线[12]等关系。但是上述研究多考虑单一经济指标(GDP/人均GDP/第一产业产值)对耕地数量的影响，对第二三产业与耕地数量关系的讨论较少。

广东省人多地少，改革开放以来其经济发展速度一直位居全国各省市前列，同时它也是全国耕地数量减少速率最快的地区之一[13]。针对这个中国最大的经济体，研究其耕地资源数量与经济发展之间的相互影响关系，有助于确保粮食安全和经济健康发展。本文拟采用协整理论检验广东省耕地资源数量与经济发展之间是否存在长期均衡关系，并引入VAR模型中的脉冲响应函数和方差分解技术来分析不同产业发展与耕地数量的动态影响特征。

1 研究区概况

广东省土地总面积17.98万km2，介于北纬20°13′～25°31′和东经109°39′～117°19′之间，东西长约800 km，南北宽约600 km。东与福建毗邻，北与江西、湖南接壤，西靠广西，南连南海，珠江口东西两侧分别与香港、澳门接壤，西南部隔琼州海峡与海南省相望，区位非常优越。地势北高南低，地貌类型以丘陵为主，素有“七山一水二分田”之称。广东省经济发展水平总体较高，2015年实现第一产业产值3345.54亿元，第二产业产值3213.54亿元，第三产业产值36853.47亿元，人均GDP 67503元。而与此同时，广东省土地可垦率低，后备土地资源不足，2015年全省耕地面积仅为261.59万hm2。

2 研究方法与数据处理

2.1研究方法

本文应用到的计量方法包括协整检验、脉冲响应函数、方差分解等。具体研究方法和步骤：(1)单位根检验，为避免因时间序列不稳定而产生的“虚假回归”，在协整检验前先采用ADF检验法检验变量的平稳性，其原理是通过检验变量是否有单位根来判断变量是否平稳，并确定各变量的单整阶数；(2)协整检验，对于同阶单整序列可采用E-G两步检验法[14]，先建立回归模型并提取残差序列，然后通过检验残差序列的平稳性来检验两变量之间是否存在长期均衡关系；(3)脉冲响应函数分析，在协整检验的基础上建立VAR模型，构建脉冲响应函数，研究来自随机扰动项的一个标准差冲击对系统内生变量当前值和未来值的影响[15]；(4)方差分解分析，脉冲响应函数只能描述系统一个内生变量对其他内生变量的冲击做出何种反应，而方差分解可以通过分解系统的预测均方误差来测度影响内生变量变化的不同变量冲击的相对重要性。研究基于Eviews 8.0软件执行相关运算。

2.2数据处理

本文研究期定义为1985～2015年。耕地资源数量用耕地面积(CLS)表示，数据根据历年《广东统计年鉴》和《广东农村统计年鉴》整理得到。由于自1999年起统计年鉴中公布的耕地数据是按新口径统计的，导致1999年以前统计的耕地面积偏小，为实现数据对接，借鉴陈利根等[8]对1999年以前的耕地面积数据进行平移处理：(1)1999年耕地减少数量取前3年减少耕地面积的平均值0.86万hm2，用1998年耕地面积减去该值得到1999年末耕地面积的理论值为228.35万hm2；(2)再用1999年末耕地面积的实际值减去理论值，得到平移数值为82.69万hm2；(3)将1985～1998年耕地面积数据进行平移获得新数据。图1表示1985～2015年广东省耕地面积的变化趋势。

图1 广东省1985～2015年耕地面积变化动态

由于土地利用方式和行业性质存在差异，三次产业对耕地资源数量的影响也会表现出不同的特征和规律[16]。为探寻这种影响差异，本文选择第一产业产值(PI)、第二产业产值(SI)和第三产业产值(TI)作为经济发展指标。经济基础数据均来自《广东统计年鉴》(1986～2016)，为消除价格因素的影响，将各产业产值数据折算成1978年可比价[8]。表1为折算后的1985～2015年广东省三次产业产值。

同时为使各指标的趋势更线性化，消除时间序列中异方差的影响[17]，对各数据序列进行了对数处理，处理后的数据分别记为lnCLS、lnPI、lnSI和lnTI。

3 结果与分析

3.1单位根检验

变量平稳性检验的方法有ADF检验、PP检验、KPSS检验、NP检验等，本文对lnCLS、lnPI、lnSI和lnTI进行ADF单位根检验，经多次尝试可知(表2)，lnCLS、lnPI、lnSI和lnTI的ADF检验值均大于10%显著性水平下的临界值，未能通过检验，表明序列是非平稳的；一阶差分变量△lnCLS、△lnPI、△lnSI和△lnTI也是非平稳序列；二阶差分变量△2lnCLS、△2lnPI、△2lnSI和△2lnTI的ADF检验值均小于1%显著性水平下的临界值，趋向平稳，表明各序列是二阶单整序列。

表1 广东省1985～2015年三次产业产值 亿元

表2 序列的ADF检验结果

注：△表示一阶差分；△2表示二阶差分；(C，T，L)中的C、T、L分别表示单位根检验形式中包含截距项、趋势项和滞后阶数，C、T为0分别表示不含截距项、趋势项，L为0表示滞后阶数为0。

3.2协整检验

为检验耕地面积与第一、二、三产业产值之间的协整性，采用E-G两步法进行检验。

(1)以lnCLS为被解释变量，lnPI、lnSI和lnTI为解释变量，分别进行OLS回归估计，得到如下回归方程：

lnCLS=-0.2174lnPI+6.8683

(R2=0.9006,DW=0.5484)

lnCLS=-0.0560lnSI+6.1820

(R2=0.8898,DW=0.4676)

lnCLS=-0.0743lnPI+6.2255

(R2=0.9091,DW=0.5691)

(2)残差序列平稳性检验

提取上述回归方程的残差序列，按从上至下顺序分别命名为e1、e2、e3，采用ADF检验法对其进行平稳性检验，检验结果显示，e1、e3的ADF检验值分别为-2.371和-2.279，均小于5%显著性水平下的临界值，e2的ADF检验值为-2.920，小于1%显著性水平下的临界值。因此，三组残差序列均是平稳序列，说明lnCLS与lnPI、lnSI、lnTI之间存在协整关系，即耕地面积与第一、二、三产业产值之间具有某种长期的均衡关系。

3.3VAR模型分析

根据AIC和SC值取值最小准则，经不断试验选取滞后阶数3，建立时间序列lnCLS、lnPI、lnSI和lnTI的VAR(3)模型。经AR根检验，该模型所有特征根都在单位圆内，模型效果显著，可以进行脉冲响应函数分析(图3)。

图2 滞后3期的AR根分布图

3.3.1 脉冲响应函数分析 根据已经建立的VAR(3)模型，模拟脉冲响应函数(图3、图4)来刻画耕地数量与经济发展之间的动态交互影响。图中横轴表示冲击作用的滞后期数(年)，考虑样本数据容量后设定为10期；纵轴表示因变量对解释变量的响应程度；实线表示脉冲响应函数，代表因变量对解释变量冲击的动态响应；虚线是通过渐进解析公式计算得到的正负2倍标准差偏离带。

3.3.1.1 耕地面积对经济指标的脉冲响应 图3是耕地面积对不同经济指标一个标准差冲击产生的脉冲响应函数图。图3-A反映了耕地面积对第一产业产值一个标准差冲击的响应趋势，当给第一产业产值一个标准差的冲击后，耕地面积在前5期出现负响应，并在第3期达到最大负响应，第6期后快速收敛于0。这说明农业产值的增长在前期需要以耕地面积作为保障，而随着资金投入的增加、技术水平的提高和农业设施的改善，农业生产对耕地面积的依赖性逐渐减弱。因此，经济发展后期，第一产业产值的增加对耕地面积几乎没有影响。

图3-B中，给第二产业产值一个标准差的冲击后，首先给耕地面积带来负面的影响，第3期后响应值开始回升，第5期后响应值由负变正，且波动幅度较为平稳。这表明在工业发展前期，经济增长方式以粗放型为主，大量耕地转化为建设用地。工业发展一段时期后，产业结构升级和技术水平革新等促进了土地集约利用，减少了耕地资源的消耗，反而使耕地面积对第二产业的冲击产生了正响应。

图3-C中，当给第三产业产值一个标准差的冲击后，耕地面积在整个响应期内的响应轨迹呈波动幅度缓和的“N”形曲线，且自第3期后一直保持负响应。这是因为与第二产业相比，第三产业发展需要占用更多的耕地资源[16]。研究期内广东省的第三产业比重由1985年的30.42%上升到2015年的52.1%，第三产业的高速发展导致了大量耕地非农化。

图3 耕地面积对经济指标的脉冲响应

3.3.1.2 经济指标对耕地面积的脉冲响应 图4-A、4-B、4-C中分别表示第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值对耕地面积一个标准差冲击产生的脉冲响应。三条曲线的轨迹比较相似，都呈现出“上升—下降—平稳”趋势，且最终表现为负响应。当耕地面积受到一个标准差冲击后，会将这种影响传递给第一产业产值，使其产生持续的负响应(图4-A)。第二产业产值在初期产生正响应，且正响应在第4期达到最大值，随后响应值逐渐减小，第9期后呈持续—稳定—微弱的负响应(图4-B)。第三产业产值的响应有滞后，前2期几乎无响应，第3～6期呈正响应，第7期之后也下降为负响应，响应程度比第二产业产值强(图4-C)。

图4中，各经济指标对耕地面积的响应值都有一段上升期，第二产业产值和第三产业产值的响应值还持续了较长时间的正值，说明耕地面积的增加会倒逼经济发展方式转变，通过产业结构调整、集约利用土地等方式促进经济增长。但从长期来看，耕地面积对经济指标仍表现出负作用。这是因为现阶段广东省农业现代化可持续发展水平滞后[18]，二三产业落后产能较多，依靠发展方式转变来降低经济对耕地的依赖性作用有限。严格的耕地保护政策使可调整为园地或建设用地的耕地面积减少，土地利用比较效益降低，从而在一定程度上限制了经济的发展。

图4 经济指标对耕地面积的脉冲响应

3.3.2 方差分解分析 方差分解是将系统的预测均方误差分解为系统中各变量冲击所做的贡献，从而评价每个变量冲击的相对重要程度[15]。本文在VAR(3)模型的基础上，分析得到经济指标对耕地面积的方差分解图和耕地面积对经济指标的方差分解图(图5、图6)。图5表明，不考虑耕地面积对自身的贡献率，第一产业产值对耕地面积的影响最大，第3期后基本稳定在30%～40%区间。其次为第三产业产值，贡献率从第1期开始逐渐增大，到第10期达到最大值，约为10%左右。第二产业产值对耕地面积的影响最小，贡献率增长也较为平稳，第7期后基本维持在5%的水平。从图6可以看出，耕地面积对第一、二、三产业产值的贡献率最高时仅为2.9%、15.2%、6.3%。第一、三产业产值对耕地面积的贡献率较大，说明这2个产业的发展消耗了较多的耕地资源，而耕地面积对经济发展的贡献率不显著说明耕地减少并不能解释经济发展。

图5 经济指标对耕地面积的贡献率

4 结论与建议

本文基于VAR模型的脉冲响应函数和方差分解方法，对广东省1985～2015年的耕地面积、第一产业产值、第二产业产值以及第三产业产值等时序数据进行计量分析，探讨了耕地资源数量与经济发展之间的动态影响关系。结果表明：(1)通过单位根检验和协整检验可知，广东省耕地面积与第一产业产值、第二产业产值以及第三产业产值之间存在长期稳定的均衡关系。(2)脉冲响应函数分析表明，不同产业发展对耕地资源数量影响的方向、程度各异。从长期来看，第一产业发展对耕地数量几乎无影响，第二产业发展对耕地数量产生正向影响，而第三产业发展由于消耗耕地多而对耕地数量产生负向影响。另一方面，就广东省目前的产业结构和发展水平而言，控制耕地数量会在一定程度上限制经济发展。但这种限制作用可以通过促进产业集聚、调整产业结构、更新节地技术、盘活闲置土地等措施来消除。(3)方差分解结果表明，第一、三产业的发展是以消耗耕地面积为代价的，而耕地面积减少对三次产业发展的影响均不显著。因此，在经济发展过程中应严格控制耕地非农化，提高土地利用质量，实现土地可持续利用和经济可持续发展的良性循环。

图6 耕地面积对经济指标的贡献率

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(责任编辑：管珊红)

AnEmpiricalAnalysisofRelationshipbetweenCultivatedLandQuantityandEconomicDevelopmentinGuangdongProvince

CHENG Liang1, WANG Shang-jiu2, WANG Wei1, LIANG Shu1

(1. College of Yingdong Agricultural Science and Engineering, Shaoguan University, Shaoguan 512005, China;2. College of Mathematics and Statistics, Shaoguan University, Shaoguan 512005, China)

Based on the statistical data of cultivated land area and three industrial output values during 1985～2015, the author studied the dynamic evolution relationship between cultivated land quantity and economic development of Guangdong province by several econometric methods such as co-integration analysis, impulse response function, and variance decomposition. The research results showed that: there existed a long-term and stable equilibrium relationship between cultivated land quantity and economic development; the development of three kinds of industries affected the cultivated land quantity in different directions and to different extents, and as far as the present industrial structure and developmental level in Guangdong province were concerned, controlling the quantity of cultivated land could limit the economic development in some degrees; the primary and tertiary industries developed at the price of exhausting cultivated land area, but the decrease in cultivated land area had no significant influences on the development of three kinds of industries. Therefore, in order to reduce the dependence of economic development on cultivated land, improve the quality of land use, and achieve the sustainable land use and economic development, we should took some positive measures from the aspects of industrial agglomeration, industrial structure, land-saving technique, idle land and so on.

Cultivated land; Impulse response function; Variance decomposition; Economic development; Guangdong province

F301.24

A

1001-8581(2017)12-0115-06

2017-08-09

韶关市哲学社会科学规划课题(Q2016005)；广东省大学生创新训练项目(201710576034)；韶关市科技计划项目(201609)；韶关学院科研项目(S201501016)。

成量(1987—)，女，湖南湘乡人，讲师，硕士，主要从事土地规划与利用研究。