基于PCA-STIRPAT模型的绿洲区耕地变化社会经济驱动力研究*——以酒泉市为例

刘士琪，陈 英，谢保鹏，裴婷婷，周 翼

(甘肃农业大学管理学院,兰州 730070)

0 引言

耕地是极其稀缺的自然资源之一，保持一定数量和质量的耕地资源在国家社会经济发展中占有举足轻重的地位。但是， 20世纪90年代以后，中国经济快速发展，工业化、城镇化进程不断深入，耕地转为非农用地的趋势进一步蔓延，致使稀缺的耕地面积迅速减少且质量呈现不同程度下降，水土流失及荒漠化面积也在不断扩大，严重危及国家和区域粮食安全。近年来，随着上述土地利用问题的不断凸显，土地利用/覆盖变化(LUCC)逐渐成为专家学者们研究的热点之一[1-6]。学者们针对耕地面积变化及其驱动机制方面开展了相关研究，并且取得了一定成效。王琳、王季光、肖蓉、邵晓梅、王瑞发等[7-11]均是根据中东部各省、市的统计资料，分析了各研究区域在某时段内耕地面积变化的趋势、时空变化特征及影响该区域某时段内耕地面积变化的驱动因子。李裕瑞、李谢辉、李宏、赵庚星、魏倩倩等[12-16]均采用主成分分析法对所研究区某时段内的耕地变化及其驱动因子进行分析。此外，部分学者从驱动力模型构建方面进行了某时段内的耕地变化及其驱动因子研究，并取得了显著成效。其中主要涉及的模型有多元线性回归模型、STIRPAT模型等[17-19]。基于以上研究不难看出，一方面研究区域主要集中在中东部相对较发达的地区，而对西部经济欠发达地区耕地面积锐减问题较少涉及，尤其针对绿洲区耕地面积变化的驱动力研究更是鲜有涉及； 另一方面由于耕地面积的变化与社会经济因子之间的联系较为紧密，所以在采用定量的方式进行耕地面积变化的驱动力分析时，选择科学合理的计量方法显得尤为重要。

绿洲是中国西北内陆干旱半干旱气候区的特色景观。绿洲区的耕地资源作为绿洲系统最重要的组成部分，对区域社会经济发展及生态环境建设具有重要意义[6， 21]。酒泉市耕地资源主要集中分布在河西走廊绿洲平原地区，并且均为水浇地，属典型的平原灌溉农业，耕地质量较高，是西北干旱半干旱区土地的精华。因此，保持一定数量和质量的耕地面积对该区域经济及其生态的可持续发展均具有十分重要的意义。

鉴于此，文章以1997—2016年绿洲区典型城市酒泉市的耕地面积有关数据为基础，分析该时段内酒泉市耕地面积变化趋势，在此基础上，采用PCA-STIRPAT模型对1997—2016年酒泉市耕地面积变化的特征及其社会经济驱动力进行分析，并对引起酒泉市耕地面积变化的不同驱动因子提出相应的对策，为改善绿洲区生态环境，实现绿洲农业可持续发展提供政策建议。

1 研究区域概况、研究方法及数据来源

1.1 研究区域概况

酒泉市位于甘肃省西北部，是甘肃省最大的城市，地理坐标为北纬38°09′～42°48′，东经92°20′～100°20′，东西长约680km，南北宽约550km。酒泉市境内河流年径流量约33.34亿m3。因气候原因，水量不稳，每年7—10月份是丰水期，枯水期甚长， 5、6两月水量回升迅速，与农业的丰歉紧密相关。该市属半沙漠干旱性气候，气候特点为干旱少雨、蒸发强烈、温差较大。2016年底，酒泉市常住人口111.94万人，其中城镇人口65.68万人，城镇化率为58.67%。截止2016年底，酒泉市实现地区生产总值577.9亿元，比2015年增加6.5%。该市耕地保有量25.79万hm2，其中基本农田面积15.53万hm2，建设用地9.03万hm2，土地整理复垦开发补充耕地0.105 25万hm2。酒泉市土地总面积为19.2万km2，占全省面积的42%，其中绿洲面积大概为5.952万km2，约占区域土地总面积的31%。

1.2 研究方法

该文以市为统计单位，通过对1997—2016年酒泉市耕地面积数据及社会经济发展数据进行搜集整理，对影响绿洲区典型城市酒泉市耕地面积变化驱动力进行全面分析。具体方法为：第一，分析得到该研究时段内酒泉市耕地面积变化特征。第二，通过查阅相关文献，结合该市自然和社会经济特征，采用主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)筛选出影响酒泉市耕地面积变化的主要社会经济驱动因子。第三，运用STIRPAT模型进一步分析酒泉市耕地面积变化与所筛选出的社会经济影响因子之间的因果关系，并在此基础上得出结论。

1.3 数据来源

该文1997—2008年数据来源于土地利用变更调查数据， 2009—2016年数据主要是采用GIS和RS技术，通过酒泉市历年的遥感影像和《酒泉统计年鉴》来获取相关数据，部分数据来源于甘肃省统计局公布的该研究时段内的《酒泉市国民经济和社会发展统计公报》。

1.4 绿洲区酒泉市耕地面积变化特征

通过1997—2016年酒泉市耕地面积变化趋势可知，近20年，酒泉市耕地面积整体呈波动式减少趋势，但存在较大波动。具体来看，酒泉市耕地面积变化大致可分为4个不同的趋势类型：第一时段： 1997—2002年属于迅速型增长期，期间酒泉市耕地面积由1997年的14.283 707万hm2迅速增加到2002年的15.170 895万hm2， 6年耕地面积净增加8 871.88hm2，增速高达6.21%； 第二时段： 2002—2004年为波动型增长期，该时期耕地面积先急剧下降后呈现迅速上升趋势，波动相对较大。其中2003年酒泉市耕地面积骤降至14.638 104万hm2，相比于2002年耕地面积净减少5 327.91hm2，降幅高达3.51%，而2004年该市耕地面积又迅速增加到15.211 431万hm2，增速较大(为3.92%)； 第三时段： 2004—2009年属于平稳型递减期，期间酒泉市耕地面积呈稳定式减少； 第四时段： 2009—2016呈急剧型减少期，该时期耕地面积整体呈逐年下降趋势，截止2016年底绿洲区酒泉市耕地面积减少为14.190 247万hm2，而在2014年耕地面积存在上升波动趋势，但上升幅度较小，仅上幅0.37%。

资料来源：该文1997—2008年数据来源于土地利用变更调查数据， 2009—2016年数据主要是采用GIS和RS技术，通过酒泉市历年的遥感影像和《酒泉统计年鉴》来获取相关数据，部分数据来源于甘肃省统计局公布的该研究时段内的《酒泉市国民经济和社会发展统计公报》图1 1997—2016年酒泉市耕地面积变化趋势

2 绿洲区耕地面积变化驱动力分析

2.1 基于PCA的绿洲区耕地面积变化驱动力分析

2.1.1 驱动因子选取

一般将影响土地利用变化的因素概括为自然(例如：气候、土壤、水文等因素)、社会经济(例如：城镇化率、人口变化率、区域GDP、人均收入水平、农业机械化水平等因素)两个方面。由于酒泉市属于典型的绿洲农业城市，因此，分析影响酒泉市耕地面积变化的驱动因素必须是在保持绿洲系统稳定的基础上，结合酒泉市的自然、社会、经济条件等因素进行耕地面积变化的驱动因子研究。但是因为自然因素受人为控制变化较小且定量表达较为困难，所以该文主要针对酒泉市耕地面积变化的社会经济驱动因素进行研究。由1997—2016年酒泉市耕地面积变化趋势分析可知，酒泉市耕地面积整体呈波动式减少趋势。因此，在充分调查有关绿洲农业区耕地面积变化资料及总结前人研究成果的基础上，结合酒泉市经济发展特点及耕地面积变化的实际情况，以1997—2016年共20年的时间序列为资料，从酒泉市城镇化水平、收入水平、人口、经济、产业结构等5个方面选取13个主要指标因子进行酒泉市耕地面积变化的社会经济驱动力分析。其中13个指标因子分别为：X1城镇化率(%)，X2城镇人均可支配收入(元)； X3人均GDP(元)、X4农民人均纯收入(元)； X5总人口(万人)、X6农业人口(万人)； X7粮食作物总产量(t)、X8公路里程(km)、X9社会消费品总额(亿元)、X10城市固定资产投资(亿元)； X11地区生产总值(亿元)、X12工业增加值(亿元)、X13第一产业结构比重(%)。

表1 1997—2016年影响酒泉市耕地面积变化的指标数据

年份X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13199732.01 6 4859 8643 41889.38 60.77 635 8928 997.4 43.56 167.4159.284.7 16.7199832.76 6 89413 2564 56290.15 60.62 529 3929 265.7 45.27 189.2184.587.6 17.3199933.00 7 32114 8734 78690.79 60.83 504 0579 203.5 47.85 221.4178.589.5 18.4200033.43 7 96514 6825 12998.05 65.27 398 7539 452.6 49.65 223.9192.893.6 17.6200134.37 8 89516 3215 43795.76 62.85 242 0929 685.1 51.24 248.1196.492.3 15.3200236.39 9 46815 4355 89196.20 61.19 328 9019 864.5 53.86 267.5200.995.2 16.8200334.99 9 68417 8636 45796.62 62.81 277 2939 941.2 55.21 305.9208.398.4 16.4200435.06 9 78619 8646 32897.17 63.12 282 5539 979.8 56.32 328.6216.994.2 14.5200534.98 9 96421 4356 54297.76 63.56 366 55011 134.5 57.26 354.2245.896.9 15.2200634.48 10 26326 5137 12398.29 64.43 369 51711 276.0 59.24 379.5213.696.3 14.7200734.87 11 96830 2656 98799.03 64.51 362 76311 323.2 60.37 389.4223.598.5 16.4200834.96 12 43724 7597 365101.32 65.92 366 44211 400.0 62.53 413.2248.02100.0 15.7200937.49 13 70531 5997 234103.50 64.73 360 62411 425.0 75.83 407.4321.05122.8 14.6201050.53 15 10438 7547 521105.35 52.12 367 41213 291.0 87.59 421.5405.03173.0 13.4201157.97 17 26543 7458 158108.65 45.67 354 89414 267.2 105.20 452.4481.5196.5 12.3201262.25 20 06252 1168 654109.34 41.28 325 72315 368.5 124.40 546.2574.6258.7 12.1201364.58 22 38958 0889 786108.95 38.59 333 41515 543.9 140.10 587.8642.7283.4 12.1201463.83 23 56955 87210 364109.53 39.62 346 87216 650.7 156.80 665.4589.6285.3 11.7201564.73 25 69754 29712 36897.24 34.35 356 23416 781.0 176.60 654.2544.8134.2 14.4201658.67 30 07251 72114 592111.94 46.26 338 56117 463.0 193.30 765.3577.9130.9 15.1 资料来源:《酒泉统计年鉴》和酒泉市统计局官网数据,部分数据来源于甘肃省统计局公布的该研究时段内的《酒泉市国民经济和社会发展统计公报》

2.1.2 基于PCA的绿洲区耕地面积变化驱动力分析结果

主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)的核心思想是降维，该分析方法有4个主要特点：第一，因子个数远小于原有变量个数； 第二，因子能够反映原有变量的绝大部分信息； 第三，因子之间的线性关系不显著； 第四，因子具有命名解释性。因此，根据该文的研究内容和研究目的需要，采用统计分析软件SPSS 17.0对数据进行主成分分析，得出酒泉市耕地面积变化社会经济驱动力因子的相关系数矩阵，具体如表2所示。

表2 酒泉市耕地面积变化驱动力因子相关系数矩阵

X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X11.000 X20.919 1.000 X30.958 0.944 1.000 X40.820 0.970 0.876 1.000 X50.780 0.801 0.848 0.749 1.000 X6-0.974 -0.860 -0.892 -0.748 -0.622 1.000 X7-0.286 -0.342 -0.353 -0.421 -0.505 0.153 1.000 X80.954 0.982 0.946 0.935 0.825 -0.895 -0.322 1.000 X90.926 0.941 0.925 0.953 0.738 -0.893 -0.276 0.942 1.000 X100.876 0.979 0.944 0.972 0.828 -0.792 -0.412 0.943 0.954 1.000 X110.983 0.943 0.977 0.851 0.844 -0.932 -0.305 0.966 0.936 0.913 1.000 X120.857 0.681 0.836 0.524 0.778 -0.811 -0.250 0.757 0.671 0.673 0.868 1.000 X13-0.802 -0.676 -0.824 -0.576 -0.805 0.716 0.448 -0.760 -0.643 -0.709 -0.815 -0.862 1.000

由酒泉市耕地面积变化社会经济驱动力因子相关系数矩阵(表2)可知，驱动因子X1与X3、X8、X11； X2与X4、X10； X3与X11； X4与X10； X8与X11； X9与X10有较大相关性，且因子相关系数均在0.95以上，表明上述因子之间具有必然的因果联系性，进一步说明对影响酒泉市耕地面积变化的社会经济驱动因子进行主成分分析极有必要。

表3 特征值和主成分贡献率

成分初始特征值提取平方和载入合计方差的(%)累计(%)合计方差的(%)累计(%)110.52480.95280.95210.52480.95280.95221.0588.13689.0881.0588.13689.08830.8836.79395.88040.2942.26398.14450.1331.0299.16360.0560.42999.59370.0280.21699.80880.0130.09899.90690.0050.04199.947100.0030.02499.971110.0020.01899.989120.0010.00899.9971300.003100.00

由初始特征值和主成分贡献率及累计贡献率(即解释的总方差)可知，第一、第二主成分的初始特征值分别为10.524、1.058，初始特征值均大于1，且主成分累计贡献率为89.088%，即前两个主成分共解释了原有变量总方差的89.088%。总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果比较理想。因此，可以对酒泉市耕地面积变化作出充分解释。

表4 主成分载荷矩阵

变量第一主成分第二主成分X10.9710.138X20.9470.071X30.9870.03X40.903-0.03X50.867-0.292X6-0.904-0.297X7-0.3950.875X80.9870.080X90.9520.160X100.957-0.038X110.9870.091X120.8280.027X13-0.8240.222

由主成分载荷矩阵(表4)可知，第一主成分与城镇化率(X1)、人均GDP(X3)、公路里程(X8)、社会消费品总额(X9)、地区生产总值(X11)等存在较大相关性，相关系数均大于0.95，反映了影响酒泉市耕地面积变化的社会动力、经济动力因子； 1997—2016年酒泉市城镇化率从1997年的32.01%上升到58.67%，表明酒泉市城镇化进程发展较快，基础设施水平有了进一步提高，促使酒泉市耕地面积发生相应变化。人均GDP、社会消费品总额、地区生产总值分别由1997年9 864元、43.56亿元、159.2亿元上升到2016年的5.172 1万元、193.30亿元、577.9亿元， 3项驱动因子均增长迅速。同时， 20年酒泉市公路里程增加了8 465.6km，年均增加423.28km，上述指标均反映出酒泉市人均生活水平及消费水平不断提高，经济发展及城市建设步伐加快，该趋势在引起区域物质消费需求增加的同时，也进一步促使区域土地利用结构的调整，进而引起酒泉市耕地面积随之发生变化。第二主成分中仅有粮食作物总产量载荷值绝对值大于0.85，因此将其概括为农业产值主成分。综上所述，由主成分分析方法得出影响酒泉市耕地面积变化的社会经济驱动因素为：城镇化水平、社会经济发展水平、农业产值三大主要因素。

2.2 绿洲区耕地面积STIRPAT模型分析

2.2.1 STIRPAT模型

由于土地利用和各社会经济因子之间以及各驱动因子之间彼此存在着相互影响及制约的关系，因此，采用定量分析方法对上述关系进行分析时，必须采用严谨合理的计量方法，防止数据的异方差性和多重共线性问题。由于STIRPAT模型对原始数据进行了对数转换，在处理数据的异方差性和多重共线性问题方面有较大优势[22]。同时，能够较好地解释实证分析中土地利用与各驱动因子之间的关系。因此，该文采用STIRPAT模型分析城镇化水平(城镇化率)、社会经济发展水平(人均GDP、公路里程、社会消费品总额、地区生产总值等)、农业产值(粮食作物总产量)对酒泉市耕地面积变化的影响。Dietz 等[23]对传统的IPAT(即：I=PAT，环境压力等式，其中，I为环境压力，P表示人口数量，A为富裕度，T为技术。)模型进行改进提出了STIRPAT模型，其公式为：

I=aPbAcTde

(1)

式(1)中，a表示模型的系数，b、c、d为个驱动力指数，e为模型的误差项。在实际应用中，由于是针对社会人文因素对环境影响的分析，一般需对式(1)取对数进行应用，因此，将式(1)取对数可表示为：

ln(I)=f+bln(P)+cln(A)+dln(T)+g

(2)

f和g分别为式(1)中，a和e的对数。该文中I表示耕地面积，P、A、T等自变量为通过主成分分析方法后得出的影响酒泉市耕地面积变化的驱动因子。

2.2.2 指标选取

由于主成分分析初步得出的耕地面积变化驱动影响因子具有多重共线性，为更进一步揭示影响酒泉市耕地面积变化的社会经济驱动因子，在主成分分析的基础上运用SPSS17.0进一步对筛选出来的影响因子(城镇化率、人均GDP、粮食作物总产量、公路里程、社会消费品总额、地区生产总值)做回归分析，最终满足数据分析条件的因素为：城镇化率(城镇人口占总人口数，X1)、人均GDP(X3)、公路里程(X8)，即分别对应STIRPAT模型中的P、A、T等自变量。

2.2.3 模型结果与分析

由于STIRPAT模型本身能够对模型的异方差性进行有效控制。因此，此处不需再考虑异方差处理问题。采用SPSS软件对式(2)进行回归分析，STIRPAT模型估计结果如表5所示。

由表5可知，模型I的R2为0.978 6，指标系数均在0.05显著性水平下通过检验，可知方程拟合效果较为理想。因此，根据上述分析结果，依据各变量的回归系数，得出方程为：

ln(Y)=6.583 21+0.043 5lnP-0.259 6lnA-0.431 2lnT

(3)

表5 STIRPAT模型估计结果

未标准化系数tSig.B标准误常数6.583 211.457 14.375 20lnP0.043 50.023 40.002 40.015lnA-0.259 6-0.195 2-0.032 70.005lnT-0.431 2-1.210 3-0.130 40.036 注:R2 =0.978 6

由式(3)可知，城镇化率变量系数为正，说明城镇化率与酒泉市耕地面积变化成正相关，即城镇化率提高一个百分点，该市耕地面积增长0.043 5%。随着城镇化进程的不断深入，一方面能够加快农村剩余劳动力转移，使之转移到城镇的第二、三产业； 另一方面随着农村劳动力减少，农村土地流转程度将会进一步加深，有利于实现土地的规模化、机械化经营，进而促使农村土地集约化利用的实现，最终增加耕地面积。人均GDP变量系数为负，即人均GDP每增加一个百分点，酒泉市耕地面积将下降0.259 6%。原因是与机械化水平较高的地区相比，绿洲区农业经济发展由于长期受粗放式发展方式的影响，优秀人才引进机制尚未完全建立，技术更新换代较为迟缓，机械化水平较为落后。粗放式的发展方式，致使经济发展主要依赖增加原始土地资源的投入作为绿洲区经济发展的资本，从而导致耕地面积进一步减少。此外，公路里程与耕地面积呈负相关。表明随着公路里程的增加，耕地面积将会出现下降趋势。截止2016年，酒泉市公路里程已达到1.746 3万km，1997—2016年，酒泉市公路里程年均增加约423.28km，公路网的快速发展势必会对研究区耕地造成一定程度的影响，占用部分耕地，造成耕地面积减少。

3 结论与对策

绿洲区农业的发展对西北干旱半干旱地区的粮食安全和区域经济稳定发展有其重要意义。该文以1997—2016年绿洲区典型城市酒泉市耕地面积变化为例，分析了1997—2016年酒泉市耕地面积变化趋势。在此基础上，采用主成分分析和STIRPAT模型对影响酒泉市耕地面积变化的主要社会经济驱动因子进行研究，得出如下结论。

(1)1997—2016年酒泉市耕地面积整体呈波动式减少趋势，但存在较大波动。具体来看，研究时段内酒泉市耕地面积变化大致可分为4个不同的趋势类型： ①1997—2002年属于迅速型增长期， 6年耕地面积净增加8 871.88hm2，增速高达6.21%； ② 2002—2004年为波动型增长期，该时期耕地面积先急剧下降后呈现迅速上升趋势，波动相对较大。其中2003年相比于2002年耕地面积降幅高达3.51%，而2004年该市耕地面积又迅速增加到15.211 431万hm2，增速较大(为3.92%)； ③ 2004—2009年属于平稳型递减期，期间酒泉市耕地面积呈稳定式减少； ④ 2009—2016呈急剧型减少期，该时期耕地面积整体呈逐年下降趋势，截止2016年底，绿洲区酒泉市耕地面积减少为14.190 247万hm2，而在2014年耕地面积存在上升波动趋势，但上升幅度较小，仅上幅0.37%。

(2)由主成分分析表明，酒泉市耕地面积变化与城镇化水平(城镇化率)、社会经济发展水平(人均GDP、公路里程、社会消费品总额、地区生产总值等)、农业产值(粮食作物总产量)存在较大相关性。

(3)STIRPAT模型分析结果表明,1997—2016年酒泉市耕地面积变化的主要驱动力是城镇化率、人均GDP及公路里程。其中，随着城镇化率的不断提高，对酒泉市耕地面积的增加有一定促进作用； 由于绿洲农业长期采用粗放式的发展方式，人均GDP的增加是以牺牲较为珍贵的土地资源为代价来实现，致使绿洲农业区耕地面积进一步减少； 公路里程与耕地面积呈负相关，随着公路里程的增加，耕地面积将会出现下降趋势，符合预期。

保持一定数量和质量的耕地资源对于绿洲区社会生态经济稳定发展有极其重要的意义。一方面一定数量和质量的耕地资源能够维持干旱半干旱区的生态系统稳定； 另一方面一定数量和质量的耕地资源对区域经济发展和粮食安全有着举足轻重的作用。因此，为了防止绿洲农业区耕地资源的进一步减少，结合绿洲区自然社会经济条件状况，建议采取以下措施。

(1)优化土地利用结构，转变土地利用方式，实现绿洲农业区粗放式发展向集约式发展的转变，提高土地集约利用率。

(2)通过增加技术投入的方式大力发展节水农业、特色农业，实现区域农业特色种植，建立健全特色农产品市场，增加农民收入。

(3)严格计划执行监管，确保计划安排有效实施，落实最严格的耕地保护制度和最严格的节约集约用地制度，以增加耕地数量，改善耕地质量，为绿洲农业区域经济可持续发展提供强有力的土地资源支撑。