湖北省耕地“非粮化”时空分异及影响因素

摘要：运用重心转移模型、空间自相关分析、地理加权回归模型对湖北省2000—2020年耕地“非粮化”时空演化特征及影响因素展开研究。结果表明，湖北省2000—2020年耕地非粮化率呈现一定波动，总体较为稳定；耕地“非粮化”在空间上由“中部、东部高，西部低”演化为“东部、西部高，中部低”的空间格局；耕地“非粮化”重心整体向西部迁移。耕地“非粮化”程度具有显著的全局空间自相关关系，局部自相关呈现以武汉市为中心的高高集聚以及随时间由西部向中部转移的低低集聚特征。气候生产潜力指数、土壤pH、地均农用柴油使用量与耕地“非粮化”呈负相关关系，城乡居民可支配收入差、土地生产率与耕地“非粮化”呈正相关关系，影响作用的大小具有较强的空间异质性。

关键词：耕地“非粮化”；时空分异；重心转移；地理加权回归模型；影响因素；湖北省

中图分类号：F323.211 文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2024）10-0044-09

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.10.008 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Abstract： The gravity shift model， spatial auto-correlation analysis and geographically weighted regression model were used to study the spatio-temporal evolution characteristics and influencing factors of “non-grain” cultivated land in Hubei Province from 2000 to 2020. The results showed that from 2000 to 2020， the non-grain rate of cultivated land in Hubei Province showed a certain fluctuation and was generally stable. In terms of space， “non-grain” had evolved from “high in the middle and east， low in the west” to a spatial pattern of “high in the east and west， low in the middle”. The center of gravity of “non-grain” was moving westward as a whole. The degree of “non-grain” had a significant global spatial auto-correlation， and the local auto-correlation showed the characteristics of a high-high concentration centered on Wuhan City and a low-low concentration transferring from the west to the middle over time. Among the influencing factors， climate potential productivity index， soil pH and the average amount of agricultural diesel used per land were negatively correlated with non-grain production， while the difference in disposable income between urban and rural residents and land productivity were positively correlated with non-grain production. The size of the impact had strong spatial heterogeneity.

Key words：“non-grain” cultivated land； spatio-temporal differentiation； center of gravity transfer model； geographically weighted regression model； influencing factors； Hubei Province

落实严格的耕地保护制度是保障国家粮食安全的基础，更是维护社会稳定和国家长治久安的前提。《第三次全国国土调查主要数据公报》显示，全国耕地面积为1.28亿hm2，与“二调”相比虽有所减少，但也完成了国务院下达的2020年全国耕地保有量1.24亿hm2的目标。在严格的耕地保护制度下，耕地数量虽然得到了保证，但随着城镇化、农业农村现代化的快速发展，人民生活水平不断提高，农户作为耕地利用的行为主体，在比较利益的驱动下，转向种植经济价值较高的非粮作物，造成耕地“非粮化”现象逐渐凸显并日趋严重［1］。截至2018年，全国耕地非粮化面积占耕地总面积的32.29%，部分省份非粮化率已超过50%［2］。为此，国务院办公厅印发《关于防止耕地“非粮化”稳定粮食生产的意见》（以下简称《意见》），要求各地采取有力举措防止耕地“非粮化”，确保粮食种植面积不减少、产能有提高、产量不下降，切实把握国家粮食安全主动权。

由《意见》和已有研究成果可知，耕地“非粮化”是指将耕地转化为林地、园地等其他农用地，或者将耕地用于种植蔬菜、棉花、油料、饲草等非粮作物的行为［3，4］，并可将其进一步分为种植结构“非粮化”和农业生产结构“非粮化”［5］。近年来，国内学者从不同尺度范围对耕地“非粮化”的行为影响、驱动因素等多方面展开研究。如，孟菲等［6］从全国尺度探究中国省域之间非粮化率及非粮类型的时空分异特征，研究发现中国耕地“非粮化”程度呈现由东北至西南逐渐递增的趋势，且非粮化类型以蔬菜为主导；张惠中等［5］从耕地种植结构和农业生产结构两个角度出发探究山东省耕地“非粮化”的空间分异情况，研究表明山东省农业生产结构非粮化率远高于耕地种植结构非粮化率。在耕地“非粮化”的行为影响方面，研究集中于种植经济作物对耕地质量、耕作层的影响以及耕地“非粮化”对国家、农户、政府等不同主体的影响。研究发现，当前培育的果树对耕作层的影响较小，但桉树、杨树等景观林的种植会对耕地耕作层产生较大的负面影响［7］。同时农户作为“理性人”，在经济利益的驱使下更愿意种植收益较高的经济作物，“非粮化”有助于提高农户的生活水平［8］，但从国家层面来看，“非粮化”的蔓延发展可能会对国家粮食安全造成威胁［9］。耕地非粮化的驱动因素方面，学者们运用随机森林模型［10］、地理加权回归模型［2，11］、空间计量模型［6］、多元线性回归模型［2，5］等从经济水平、政策环境、自然条件、社会发展等角度的多重影响因子出发探究造成耕地“非粮化”空间分异的影响因素。

虽然既有研究已涉及“非粮化”问题的诸多方面，但“非粮化”问题错综复杂且具有较强的时空差异性，现有研究仍存在一定的不足。不同尺度下的“非粮化”时空分异方面，全国范围的大尺度格局及市县范围的小尺度调查研究较多，而中观尺度特别是省域层面县域单元的“非粮化”空间分异研究还有待加强。同时，现有耕地“非粮化”的驱动因素研究多从社会经济角度展开，少有涉及自然条件对于耕地“非粮化”的影响。此外，对于粮食主产区的耕地“非粮化”研究虽然较多，但多从中国13个粮食主产区的整体出发，较少研究粮食主产区中单个省域内部的非粮化情况。湖北省作为中国的粮食主产区，被称为“鱼米之乡”，有着“湖广熟，天下足”的美誉，2021年湖北省粮食总产量达276.45亿kg，已连续9年稳定在250亿kg以上［12］，在中国粮食生产格局中占有重要地位。因此，本研究以湖北省为对象，以县级行政区为单元，在GIS空间分析的基础上，分析2000—2020年湖北省耕地“非粮化”时空演变格局及“非粮化”类型，以自然条件和社会经济因素为基础构建指标体系，利用多元线性回归模型和地理加权回归模型对湖北省耕地“非粮化”的驱动机制和影响因素进行识别，客观地认识湖北省耕地“非粮化”问题，以期为湖北省粮食安全政策制定和控制“非粮化”无序发展提供参考与借鉴。

1 研究区概况、数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

湖北省地处中国的中部，东邻安徽省UCV0iUo2lat7szQ/wchzal7VqTLX9pAynvhVuuDoGm8=，南接江西省和湖南省，西连重庆市，西北与陕西省接壤，北邻河南省，地跨东经108°21′42″—116°07′50″、北纬29°01′53″—33°06′47″。全省东、西、北三面环山，中间低平，地貌以山地丘陵为主，属于典型的亚热带季风气候，降水充沛、雨热同期、四季分明。湖北省是中国的农业大省，种植作物以水稻、棉花、油菜、小麦为主，以蔬菜、柑橘、茶叶、板栗、烟草等经济作物为辅。全省土地总面积为18.59万km2，占全国总面积的1.94%，其中耕地面积为476.86万hm2，占全国耕地总面积的3.73%，“三调”耕地面积比“二调”减少了55.44万hm2，耕地减少态势加剧。

1.2 数据来源与处理

湖北省县级行政区的矢量数据来源于全国地理信息资源目录服务系统（https：//www.webmap.cn）。需要说明的是，湖北省共有县级行政单元103个，其中市辖区39个、县级市26个、县35个、自治县2个、省直辖林区1个，考虑到数据的可获取性及研究的可行性，除武汉市的蔡甸区、江夏区、黄陂区、新洲区外，本研究将各市辖区作为一个县级行政单元研究，划分后的研究单元共80个。研究区数字高程模型（DEM）来源于中国科学院资源环境科学数据平台（https：//www.resdc.cn/），空间分辨率为90 m；土壤有机质含量及pH数据来源于国家青藏高原科学数据中心（http：//www.tpdc.ac.cn/zh-hans/）；气候生产潜力指数计算及分级标准参照《中国农用地质量分等规程》（GB/T 28407—2012）；粮食作物播种面积、非粮作物播种面积、农作物总播种面积、粮食产量、人均GDP、城乡居民可支配收入差、城镇化率、地均农用柴油使用量、耕地灌溉率、地均劳动力、土地生产率等数据来源于《湖北农村统计年鉴》（2001—2021年）、《湖北省统计年鉴》（2001—2021年）以及湖北省各地级市统计年鉴。

1.3 研究方法

1.3.1 耕地“非粮化”水平测度 现有研究对耕地“非粮化”水平的表征有非粮作物播种面积占农作物播种面积的比重［10，13-15］、非粮作物播种比例变化量［6］I3GpO62K2IKQlSqbnBBv2iPTitsPrGYATuM/lGwUFCE=、耕地转变为其他农用地占耕地面积的比重［5］、非粮作物播种比例与非粮作物产量占比加权［11］等。结合已有研究成果及《意见》，本研究以非粮作物播种面积占农作物播种面积的比重测度湖北省耕地“非粮化”水平，其中非粮作物指稻谷、小麦、玉米、豆类、薯类以外的其他农作物，包括油料、棉花、麻类、糖料、烟叶、蔬菜等作物，具体计算式如下。

式中，[Rng]表示非粮化率；[Ag]表示粮食作物播种面积；[Ac]表示农作物播种面积。

1.3.2 重心转移模型 重心转移模型可根据地理要素的空间分布及其比重确定空间要素集聚重心和迁移轨迹，是构建区域空间格局演变的重要工具［16］。借助重心转移模型理论，测算不同年份湖北省全域、粮食主产县、非粮食主产县耕地“非粮化”的重心坐标及其移动距离，具体计算式如下［17］。

式中，Xj、Yj分别表示第j年某区域耕地非粮化率重心的经纬度坐标；[Sij]表示i县第j年的耕地非粮化率；[Xi]、[Yi]表示i县几何中心的经纬度坐标；D表示j1年至j2年重心坐标的移动距离；K为常数，取值111.111 km；[（Xj1，Yj1）]、[（Xj2，Yj2）]分别表示j1年与j2年某区域耕地非粮化率的重心坐标。

1.3.3 空间自相关 空间自相关模型分为全局空间自相关和局部空间自相关。Global Moran’s I统计量常用于测度全局空间自相关性，是用于度量区域空间差异与关联程度的指标［18］，可以测算出区域属性值的空间分布是否集聚，具体计算式见式（5）。Moran’s I的范围为［-1，1］，当I>0时，表现出正的全局空间自相关；当I<0时，表现出负的全局空间自相关；当I=0时，表示空间要素之间不存在相关关系，观测值在空间上随机排列。但Global Moran’s I只能反映区域要素整体的相关特征，难以对区域内局部地区相关性进行表征，而Local Moran’s I则可以用来分析局部子系统所表现出的分布特征，具体计算式见式（6）。当[Ii]>0时，表示i单元与其周围地区差异较小，表现为高高集聚或低低集聚；当[Ii]<0时，表示i单元与其周围地区差异较大，表现为高低集聚或低高集聚；当[Ii]=0时，表现为空间要素之间关系不显著。

式中，IiT为全局Moran’s I；IiL为局部Moran’s I；n为参与分析的地区数；[xi]、xj分别为第i、j个地区的观测量；[x]为所观测值的平均值；[wij]为空间权重矩阵，当地区i与地区j相邻时，空间权重矩阵为1，当地区i与地区j不相邻时，空间权重矩阵为0。

1.3.4 多元线性回归分析 多元线性回归模型是研究两个及两个以上自变量与因变量之间线性关系的模型。在建立自变量与因变量线性关系前需检验各个自变量之间是否存在多重共线性，采用方差膨胀系数（VIF）对自变量的多重共线性进行检验，VIF大于1，其值越接近于1，说明自变量之间的共线性程度越小，反之共线性程度越强。一般以VIF=10为标准，当VIF>10时，认为自变量间存在较严重的多重共线性，需剔除共线性较强的自变量再次回归检验，直至所有自变量VIF<10。多元线性回归模型的具体计算式如下［5］。

式中，[y]表示因变量；x1、x2、[…]、xn表示自变量；β1、β2、…、βn表示自变量的回归系数，即自变量[xi]变化1个单位对因变量[y]影响的平均变化率；[β0]为常数；[ε]为随机误差。

1.3.5 地理加权回归分析 地理加权回归模型（GWR）是普通线性回归模型的扩展，其将数据的空间位置嵌入到模型中，可以反映随着地理空间位置变化的自变量与因变量的相关关系［19］。在多元线性回归分析的基础上，选取与湖北省耕地“非粮化”具有显著相关性的自变量进行地理加权回归，以此探究耕地“非粮化”影响因素在不同空间位置的分异特征。地理加权回归模型的具体计算式如下。

式中，[yi]表示第i个空间单元的因变量；[xik]表示第i个空间单元上第k个自变量的观测值；n表示自变量总数；[ui，vi]表示第i个空间单元的质心坐标；[βkui，vi]表示第i个空间单元的回归系数；[β0ui，vi]表示第i个空间单元的常数项；[εi]表示第i个空间单元的随机误差。

2 结果与分析

2.1 耕地“非粮化”时空格局演化特征

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2.1.1 耕地“非粮化”时序演化特征 2000—2020年湖北省耕地非粮化率呈现出一定的波动，非粮作物播种面积与非粮化率的演变趋势基本保持一致，整体来看，全省耕地“非粮化”情况较为稳定，2003年耕地非粮化率最高，达50.05%，2017年耕地非粮化率最低，为39.00%（图1）。全省农作物播种面积与粮食作物播种面积均呈波动式上升，粮食作物播种面积与非粮作物播种面积、耕地非粮化率的变化趋势表现出较强的对称性，粮食产量随着粮食作物播种面积的增加而增加。

分时段来看，2000—2003年，湖北省非粮作物播种面积大幅增加，与此同时伴随着粮食作物播种面积的减少与非粮化率的上升，“非粮化”问题较为严重，2003年也成了近21年湖北省耕地“非粮化”的峰点，这与2000年前后实施的退耕还林政策以及城镇化发展过程中的农业种植结构调整有关［20］，耕地总面积的减少以及非粮作物播种面积的增加是造成该时期非粮化率猛增的主要原因；2003—2007年，湖北省耕地“非粮化”问题有所缓解，非粮作物播种面积及非粮化率呈现出逐步下降的趋势，粮食产量也随之增加，这与2004年国家全面放开粮食收购市场，实现粮食购销市场化和市场主体多元化有关，惠农政策与粮食流通体制改革提升了农民种粮的积极性［21］；2007—2008年，湖北省耕地非粮化率出现突增情况，这与2008年湖北省多起突发自然灾害有关，2008年1月的雪灾，全省农作物受灾面积高达162.853万hm2，另外7月的暴雨洪涝灾害，农作物受灾面积达25.136万hm2，给全省农作物种植结构造成较大影响；2008—2017年，湖北省耕地“非粮化”得到改善，期间非粮作物播种面积虽有些许增加，但耕地非粮化率一直平稳下降，2017年湖北省耕地非粮化率降到近21年的最低值；2017年以来，耕地“非粮化”现象又有所凸显，粮食作物播种面积及粮食产量均有所降低，其与近年来耕地流转面积不断增加有关，土地承包商为提高经济效益，更愿意种植经济价值较高的经济作物，造成粮食作物播种面积的减少和非粮作物种植面积的增加，加剧了耕地的“非粮化”。

2.1.2 耕地“非粮化”空间演化特征 在耕地“非粮化”的空间演化方面，以5年为周期，分别选取2000年、2005年、2010年、2015年、2020年5个时间节点。在此时间节点基础上，以县级行政单元为基准，使用ArcGIS软件对研究单元的耕地“非粮化”程度进行可视化表达，利用自然间断点法对历年耕地“非粮化”情况分级，并在此基础上对分级界限适度调整，以能更好地对比5个年份的耕地“非粮化”情况，最终将湖北省“非粮化”划分为3个等级（图2），分别为轻度非粮化（非粮化率≤35%）、中度非粮化（35%<非粮化率≤60%）和重度非粮化（非粮化率>60%）。

整体来看，2000—2020年，湖北省耕地“非粮化”空间结构发生较大变化，轻度非粮化地区由湖北省西部转移至西北部，后又扩展至中北部，最终转移至湖北省的中部；中度非粮化的重心由湖北省中部地区逐步转移至湖北省西部地区；重度非粮化地区分布则较为零散，主要为武汉市及其他地级市辖区，多位于湖北省东部地区。湖北省“非粮化”程度由2000年的“中部、东部高，西部低”逐步演化为2020年的“东部、西部高，中部低”的空间格局。

从各级耕地“非粮化”的数量上来看，湖北省耕地“非粮化”始终以中度为主，轻度次之，重度较少。轻度非粮化的县域数量由2000年的20个逐渐减少为2010年的12个，后又增加至2020年的18个；中度非粮化的县域数量由2000年的56个逐步增加至2010年的66个，后又减少到2020年的54个；重度非粮化的县域数量由2000年的4个减少为2010年的 2个，后又增加至2020年的8个。轻度非粮化与重度非粮化的县域数量变化呈“U”形曲线，而中度非粮化的县域数量变化则呈现倒“U”形曲线。

2.1.3 耕地“非粮化”重心转移分析 根据《湖北省高标准农田建设规划（2022—2030年）》中湖北省粮食主产区的分布情况，将湖北省分为粮食主产县和非粮食主产县。通过ArcGIS软件分析主要年份湖北省全域、粮食主产县以及非粮食主产县耕地非粮化的重心及其转移情况，结果见图3。

从耕地“非粮化”重心的位置（图3a）来看，湖北省全域的耕地“非粮化”重心位于京山市和天门市西部附近；非粮食主产县的耕地“非粮化”重心集聚于荆门市辖区及当阳市，位于全域非粮化重心的西侧；粮食主产县的耕地“非粮化”重心位于全域非粮化重心的东侧，分布于天门市东部及汉川市一带。

从耕地“非粮化”重心的转移情况来看，湖北省全域耕地“非粮化”重心迁移幅度小于粮食主产县与非粮食主产县的迁移幅度。湖北省全域耕地“非粮化”重心整体向西部迁移，重心位置由京山市南部迁移至天门市西部（图3b）；非粮食主产县耕地“非粮化”重心总体向西北方向迁移，重心位置由荆门市辖区西南部迁移至当阳市的中部，迁移幅度逐渐减小，2015—2020年呈现出向东迁移的态势（图3c）；粮食主产县耕地“非粮化”重心向东南方向迁移，重心位置由天门市东部迁移至汉川市中部，迁移幅度先减小后增大，2015—2020年的迁移幅度最大（图3d）。

分析结果表明，随着时间的推移，粮食主产县表现出东部地区耕地“非粮化”趋势逐渐严重，非粮食主产县表现出西部地区耕地“非粮化”程度有所增加。然而，湖北省全域耕地“非粮化”重心总体向西部迁移，表明湖北省西部地区耕地“非粮化”程度高于东部地区，省域西部非粮食主产县的耕地更易趋于“非粮化”。

2.2 耕地“非粮化”空间自相关分析

为进一步分析湖北省耕地“非粮化”的空间分布特征，采用空间自相关分析对2000年、2005年、2010年、2015年、2020年5个时间节点的耕地“非粮化”程度深入探究，以揭示湖北省2000—2020年耕地“非粮化”的空间集聚效应。

2.2.1 全局空间自相关分析 5个时间节点的湖北省耕地“非粮化”全局Moran’s I（表1）均通过1%水平的显著性检验，同时Moran’s I全为正，且均保持在0.5左右的水平，表明湖北省耕地“非粮化”程度具有显著的正的空间自相关性，表现出明显的空间集聚特征。研究时段内Moran’s I的变化程度较小，Moran’s I由2000年的0.557 3下降至2010年的0.482 6，后又上升至2020年的0.558 6，表明湖北省耕地“非粮化”的空间集聚程度先降低后升高，总体保持在一个较为稳定的集聚状态。

2.2.2 局部空间自相关分析 从2000年、2005年、2010年、2015年、2020年5个时间节点的耕地“非粮化”空间集聚类型（图4）来看，湖北省耕地“非粮化”的空间集聚类型除不显著外，均呈高高集聚和低低集聚。从空间集聚类型的数量上来看，高高集聚的县域从2000年的11个减少到2020年的8个，低低集聚的县域则由2000年的8个增加到2020年的15个。从空间集聚类型的分布上来看，湖北省近20年的空间集聚类型变化明显，高高集聚由2000年以武汉市为中心的东西分布逐渐演变为2020年以武汉市为中心的南北分布，高值聚类区始终分布于经济发展水平较高的武汉市周边，为保证大城市蔬果等非粮农产品的消费需求，同时获取更高的经济收益，占据区位优势的武汉市周边地区在耕地利用上逐渐脱离粮食生产，耕地非粮化率较高且集聚；低低集聚在2000年主要分布于十堰市及神农架林区周边的县域，2010年则向北过渡，主要分布在襄阳市和随州市所辖区域，到2020年，低低集聚的县域向湖北省中部延伸至江汉平原地区。

2.3 耕地“非粮化”的影响因素

2.3.1 耕地“非粮化”影响因素指标体系的构建 参考已有研究［1，2，5，10，22］，考虑数据的可靠性及可获取性，从自然条件和社会经济因素下的地形地势、气候条件、土壤质量、经济水平、生产条件5个维度12个指标出发，初步构建影响耕地“非粮化”的指标体系（表2）。

2.3.2 模型检验结果 以2020年湖北省县级单元耕地非粮化率为因变量，各指标因子为自变量进行影响因素探究。由于初选指标较多，为保证模型结果的稳定性，首先对各指标进行多重共线性检验。计算各指标的方差膨胀因子（VIF），并剔除具有显著共线性（VIF>10）的指标，其次进行多元线性回归分析，发现2020年湖北省耕地非粮化率与各指标因子直接拟合的R2为0.45，拟合效果一般。同时各指标因子与因变量之间的相关关系也有所不同（表3），指标因子土壤pH（X5）、土地生产率（X12）在1%水平上显著，X5与因变量表现为负相关关系，X12与因变量表现为正相关关系；气候生产潜力指数（X3）、城乡居民可支配收入差（X7）、地均农用柴油使用量（X10）均在5%水平上显著，X3和X10与因变量呈负相关关系，X7与因变量呈正相关关系；其他影响指标因子与因变量的相关性不显著。多元线性回归模型的拟合效果不理想可能与指标对耕地“非粮化”的影响存在空间差异性有关，有必要将空间因素纳入到模型中进行考虑。

为测算各影响因子对湖北省耕地“非粮化”的影响程度，同时考虑空间差异，因此引入可以表征空间关系的地理加权回归模型。以县级研究单元几何质心的经纬度为坐标，核类型选择Fixed Gaussian函数［23］，带宽方法选择CV交叉确认法［24］，选择多元线性回归分析中P小于0.05的5个显著相关的影响指标作为自变量分析其对湖北省耕地“非粮化”空间异质性的影响。GWR模型的拟合结果较好，拟合模型R2为0.801 4，充分解释了湖北省耕地“非粮化”与各影响因素之间的相关关系。

2.3.3 影响因素分析 利用自然间断点法对各影响因素回归系数进行分级处理并可视化，结果见图5。

1）气候生产潜力指数与耕地“非粮化”呈全局负相关关系，气候生产潜力指数越高，越适合粮食作物生产，说明粮食产量越高，耕地越不容易趋于“非粮化”。气候生产潜力指数对湖北省“非粮化”的影响在空间上呈由西向东递增的特征，反映出东部抑制效率强于西部，湖北省中南部的江汉平原气候条件较好，地势平坦适合粮食作物的规模经营，而西部山区地形气候条件较差，容易造成耕地趋于“非粮化”。

2）土壤pH与湖北省耕地“非粮化”基本表现为负相关，湖北省县域单元平均pH均小于7，随着pH的降低，土壤酸性不断增强，土壤条件越不适合农作物特别是水稻的生长，更容易引发耕地的“非粮化”。从空间上来看，土壤pH对湖北省耕地“非粮化”的影响呈由西南、东南向西北递增的特征，表明湖北省西北部耕地pH的变化对耕地“非粮化”的影响作用更强，而湖北省县域单元的土壤pH呈西南、东南高，西北低的特点，说明土壤pH越接近于中性，其变动对耕地“非粮化”的影响越小，反之影响越大。

3）城乡居民可支配收入差与湖北省耕地“非粮化”基本呈正相关关系，仅在中北部和西南部个别县域呈负相关关系，城乡居民可支配收入差越大，种粮的比较效益就越低，农户更倾向于种植经济价值较高的经济作物，越容易出现耕地“非粮化”现象。城乡居民可支配收入差对湖北省“非粮化”的影响在空间上整体呈由东南向西北递减的趋势，东部地区耕地非粮化受城乡居民可支配收入差的影响较大，西北部地区则相对较小，甚至出现负向影响，其可能由于经济收入差距的加大加剧了农民进城务工，导致农村劳动力的减少，而种植粮食作物相对来说所需劳动力较少，因此城乡居民可支配收入差的进一步加大并未引起耕地“非粮化”的加剧，反而有一定的抑制作用。

4）地均农用柴油使用量与湖北省耕地“非粮化”呈全局负相关关系。地均农用柴油使用量在一定程度上反映了当地的农业机械化水平，即农业机械化水平越高，越有利于农业的规模化经营，耕地利用越不易趋于非粮化。地均农用柴油使用量对湖北省耕地“非粮化”的影响在空间上总体呈由东南向西北递增的特征，中部和西南部耕地“非粮化”受农业机械化的影响较大，东南部受到的影响相对较小。湖北省整体上中东部机械化程度较高，说明随着机械化程度的提高，对耕地“非粮化”的负向影响在减弱。

5）土地生产率与湖北省耕地“非粮化”呈全局正相关关系。土地生产率的提高可能是农业技术的进步、农业政策的调整，但更重要的是地区间农业种植结构的差异，经济作物的大面积种植在短时间内可以迅速提高农用土地的生产率，因此随着土地生产率的提高，耕地越容易趋于“非粮化”。土地生产率的影响在空间上呈由西南向东北递增的特征，说明东部地区土地生产率与耕地“非粮化”的正相关关系较强。

3 小结与建议

3.1 小结

基于2000—2020年湖北省农作物播种面积数据，利用重心转移模型和地理加权回归模型，以湖北省县级行政区为研究单元，选取自然条件和社会经济状况相关指标，分析湖北省耕地“非粮化”的空间分异特征及其影响因素，主要得到以下结论。

1）湖北省2000—2020年耕地非粮化率呈现一定的波动，耕地“非粮化”整体情况较为稳定，2003年湖北省耕地非粮化率最高，2017年最低，近年来耕地“非粮化”有上升的趋势；湖北省耕地“非粮化”空间演化明显，随着时间的推移，中部县域单元的“非粮化”程度减弱，西部地区的“非粮化”程度加强；湖北省全域耕地“非粮化”重心总体向西部迁移，粮食主产县耕地“非粮化”重心向东南方向迁移，非粮食主产县耕地“非粮化”重心总体向西北方向迁移，耕地“非粮化”呈县域东、西两侧逐渐增强的趋势，且省域西部非粮食主产县的耕地更易趋于非粮化。

2）湖北省耕地“非粮化”程度具有显著的全局空间自相关关系，表现出明显的空间集聚特征。局部空间自相关表现出高高集聚、低低集聚和不显著 3种集聚类型，其中高高集聚地区集中分布于武汉市周边，由以武汉市为中心的东西分布演化为以武汉市为中心的南北分布，低低集聚地区则由湖北省西部逐渐过渡至中部。

3）湖北省耕地“非粮化”受到多种因素的共同影响，且具有较强的空间差异性。气候生产潜力指数、土壤pH、城乡居民可支配收入差、地均农用柴油使用量以及土地生产率对湖北省耕地“非粮化”的影响较为显著。其中，气候生产潜力指数、土壤pH、地均农用柴油使用量与耕地“非粮化”呈负相关关系，城乡居民可支配收入差、土地生产率与耕地“非粮化”呈正相关关系，影响作用的大小具有较强的空间异质性。

3.2 建议

1）根据自然条件适度调整农业种植结构，建立完善的农业补贴机制。气候、土壤、地形等自然因素是农业生产的基础，良好的自然条件对耕地“非粮化”具有一定的抑制作用，耕地“非粮化”的治理不能简单“一刀切”式的武断处理，将耕作条件较好的农田用于规模化的粮食生产，建设一批高产稳产的粮食生产功能区保障粮食安全，自然条件稍差的农地用于非粮作物的种植，通过政策调控适度调整农业种植结构。针对农业比较效益低下、农民不愿种粮的问题，要给予农业一定的资金支持，加大农业转移支付力度，完善农业补贴机制，以此增加农户收入，提高农民的种粮积极性。

2）加快土地流转，加强粮食生产的机械化和规模化经营。规模化经营可以降低农业的生产成本，提高粮食种植的比较效益，同时可以加快机械化的发展，有利于机械化农业的实施，农业机械化在一定程度上可以抑制耕地“非粮化”，以此形成正反馈。加快土地流转的同时要制定完善的土地流转政策，防止流转土地大规模用于非粮作物生产，要充分保障粮食作物种植面积。

3）积极推进乡村振兴战略，缩小城乡差距，提高农民收入水平。耕地“非粮化”较大原因是种粮不经济导致的，农民作为“理性人”，为了实现土地生产效益最大化而选择种植非粮作物，其根本原因是农民收入相对较低，难以靠种粮维持基本生活。通过实施乡村振兴战略，全面深化农村改革，以农村特色带动农村发展，提高农村居民经济收入，缩小城乡差距，保障农民基本权益，进而改善耕地“非粮化”状况。

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收稿日期：2023-10-09

基金项目：国家自然科学基金重点项目（42071254）

作者简介：阔冬冬（1996-），男，河南新乡人，在读硕士研究生，研究方向为土地利用与空间规划，（电话）18137392163（电子信箱）kdd_hn@163.com；通信作者，渠丽萍（1973-），女，山西晋中人，副教授，主要从事土地利用变化与驱动机制相关研究，（电话）18602765272（电子信箱）lp_qu@163.com。