赵奕祁

摘要：中国耕地非农化现象日益明显。基于社会燃烧理论分析了耕地非农化的驱动原理，建立了耕地非农化影响机制模型，并运用SPSS 19.0软件对分类驱动因素进行了主成分及回归分析。结果表明，人均GDP和固定资产投资所占GDP比重等经济发展变量对耕地非农化水平的正向影响最大；粮食单产、总产等农业技术变量对耕地非农化水平具有最大的逆向影响。最后在模型拟合的基础上提出了相应的对策与建议，旨在为合理有效保护耕地提供参考。

关键词：社会燃烧理论；耕地非农化；主成分分析；回归分析

中图分类号：S-0 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2017）05-0989-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.05.051

Analysis on the Driving Factors of Cultivated Land Conversion

Based on Social Burning Theory

ZHAO Yi-qi

（School of Public Administration， Hohai University， Nanjing 211100， China）

Abstract： The non-agricultural phenomenon of farmland conversion in China is increasingly obvious. Based on social burning theory， the non-agricultural driving principle of cultivated land was analyzed and the non-agricultural influence mechanism model of cultivated land was established， and the principle component analysis and regression analysis for the classified driving factors were performed with SPSS 19.0. The results showed that economic development variables including per capita GDP and the proportion of fixed asset investment in GDP had the greatest positive impact， and the unit yield， total output of grain and the other agricultural technical variables had the greatest adverse effect on the non-agricultural level of cultivated land. Finally， the corresponding countermeasures and suggestions were put forward on the basis of model fitting， in order to provide reference for the reasonable and effective protection of cultivated land.

Key words： social burning theory； non-agriculture of cultivated land； principal component analysis； regression analysis

耕地作为一种资源，为人类提供生存所必需的粮食和农产品，也为工业生产提供原材料。在最优利用原则的指导下，土地资源流向收益最大的用途和出价最高的经营者[1，2]。有学者将耕地非农化定义为耕地转变用途成为居住、交通、工业、商业服务业、农村道路等城乡建设用地的过程[3]。随着社会、经济的快速发展，耕地非农化现象日益明显。调查显示，1997-2008年建设占用耕地高达232.24×104 hm2，尤其是在2004-2008年期间，建设占用耕地数量是当年耕地减少总量的80%左右[4]。且非农化利用后的建设用地却普遍存在利用效率低下、外延扩张的现象，同时由于耕地向建设用地转化后具有不可逆的性质，大量向建设用地流转对耕地的威胁很大[5]，因此耕地转化为非农用地的研究对于中国目前的粮食安全与耕地保护非常重要。目前，众多国内外学者对耕地非农化问题进行了研究，蔡运龙等[6]分别测算耕地资源的经济价值、生态服务价值与社会保障价值；Shoshany等[7]从制度层面证实地方政府对耕地保护政策的解释仍然是以耕地的流失为代价换取地方经济的持续增长；王磊等[8]运用GIS和RS技术分析了1985-2000年间京津冀都市圈耕地非农化格局的演变，并对影响其格局演变的因子进行了探讨。如何从影响因素和评价补偿机制研究出发，为减少占用耕地提供参考和借鉴，已日益成为学者们研究的重点。

1 理论基础与研究方法

1.1 社会燃烧理论

从根本上看，引起社会无序的基本动因是“人与自然”的不协调关系和“人与人”关系的不和谐，这两点好比燃烧物。人与自然的不协调主要是指人的需要大大超过自然的供给能力，自然的恢复能力大大超出了社会所能受的程度。燃燒现象的发生包括三个基本条件，分别是燃烧物质、助燃剂和着火点，缺少任何一个条件，燃烧都不可能发生[9]。本研究将社会燃烧理论作为引起耕地非农化的理论依据，即可将耕地非农化占用现象看作着火点，经济发展因素看作燃烧物质，其余各类人口、社会、科技因素看作是助燃剂。当全社会为了发展需要耕地非农化的数量达到最优时，也即达到耕地非农化的数量为“代价性损失”时[10]，社会发展与耕地非农化处于平衡与和谐之中，这时耕地非农化与社会发展的关系是“互惠互利”的；社会发展一旦超过这个平衡度时，耕地非农化便超过了土地的自然承受能力，社会将产生“燃烧现象”，从而威胁人类社会的发展。

1.2 研究方法

基于社会燃烧理论，首先将耕地非农化现象的燃烧物质及助燃物（即耕地非农化的驱动因素）进行分类，形成耕地非农化影响因素的各类指标变量；其次构建耕地非农化驱动因素作用模型；然后进行实证，包括主成分分析提取主要影响因素及线性回归模型拟合；最后，基于实证结果得出相应结论并提出对策建议。

2 指标选取及模型构建

2.1 指标的选取

在进行耕地非农化驱动因素分析的基础上，综合考虑数据的可得性、合理性、趋势性，选取影响耕地非农化程度的11个变量作为驱动因素，同时将其进行分类：①经济发展因素。包括人均GDP，为了更好地研究收入分配、经济结构变量对耕地非农化的需求影响，选取人均GDP这一指标来反映经济的整体水平；全社会固定资产投资占GDP比重，在一定程度上反映社会资本的流向；第二、第三产业占GDP比重；农民人均纯收入（元），反映务农收入的合理性。②农业生产因素。主要包括粮食单产量、农林牧渔总产值、耕地面积及粮食总产量。在一定的社会发展水平下，农业生产及技术水平一定程度上可以缓解人口增长对于农用地的压力，也为农用地的转换提供了保证。③社会发展因素。主要包括人口总数、城市化水平。社会发展程度及水平将对耕地非农化水平产生一定影响。

2.2 数据来源与描述

耕地非农化数据来源于2001-2013年中国国土资源统计公报及土地利用变更和详查数据（2001-2010），经过取对数处理而得；经济发展、农业生产及社会发展方面的数据来源于2001-2013年国家统计年鉴。2001-2013年各自变量指标的描述统计量如表1所示。

2.3 模型的建立

Ehrlich和Holden于1971年提出的“IPAT”模型，主要用来描述人口数量（P）、富裕度（A）、技术（T）等社会经济驱动因素对环境压力（I）的影响[11]，Dietz和Rose将IPAT模型进一步表示成随机形式——STIRPAT模型，具体模型如下：

I=？姿PmAnTt （1）

式中，I表示环境压力，？姿为模型总体系数，P、A、T分别为人口数量、富裕度及技术，m、n、t分别为环境压力对其的指数，e为随机误差项。

基于优化STIRPAT模型，引入经济发展因素、农业生产因素和社会发展因素11个变量指标构建耕地压力指数的驱动因素，并为减弱各变量的异方差影响、防止出现伪回归现象，建立回归模型如下：

lnPZGt=？琢0EDt+？琢1FIMt+？琢2SDt+？啄t （2）

式中，PZG为因变量耕地非农化面积；ED表示经济发展因素，包括X1t、X2t、X3t、X4t、X5t五个驱动因素；FIM为农业生产因素X6t、X7t、X8t、X9t；SD表示社会发展因素X10t、X11t；？啄为随机误差项；t表示年份，取值为2001-2013。

3 实证结果分析

3.1 主成分分析

由于驱动因子存在较大的相关性，且经因子系数分析，相关系数超过了0.8。为防止一连串相关系数较大的自变量相互影响、选取主要作用驱动因子，运用SPSS 19.0软件对11个驱动因子进行主成分分析，首先构成11维的驱动向量，记为xt=（x1t，x2t，…，x11t）（t=1，2，…11）。將原始数据进行标准化处理得：

Xmn=（xmn-Xn）/Zn （3）

式中，Xmn为第m年第n个驱动因子的标准化数值，xmn为第m年第n个驱动因子的原始数值，Zn为第n个驱动因子的数据标准差[12]。主成分分析结果如表2所示。

由因子负载矩阵表可以看出，人均GDP及固定资产投资占GDP比重两个驱动因子的贡献率已达到96.342%，且由图1碎石图也可以看出从第三个因子开始，因子作用曲线放缓，因此可选取人均GDP及固定资产投资占GDP比重为主成分进行分析，保存为回归变量F1、F2。

3.2 回归分析结果

经主成分分析后，在SPSS 19.0软件中进行耕地非农化驱动因素的回归分析，得到回归结果如表3所示。模型整体调整R2=0.992，除人口总数外，其余变量均通过Sig.显著性检验，可认为模型拟合较好。

将显著性不符合的变量剔除，最终可建立农村社区土地流转影响因素模型：

ln（PZGt）=6.245X1t+6.894X2t+3.065X3t+4.313X4t-3.887X5t+1.423X6t-7.818X7t-6.928X8t-2.461X9t+3.269X10t （4）

4 结论与建议

4.1 结论

按照对不同层面的分类对模型分析结果进行解释。

1）经济发展因素方面。经济发展方面中的5个驱动因素均通过了显著性检验，且影响系数均为正，其中人均GDP及第三产业所占GDP比重影响最大。根据弹性系数的概念，人均GDP及固定资产投资所占GDP比重每上升1%，耕地非农化面积将分别增加6.245%及6.894%。经济发展驱动因素的上升均在一定程度上反映了经济的发展和城市化进程的加快，因此对耕地的需求和占用也将加剧，而农民人均纯收入每增加1%，被占用耕地面积将减少3.887%，这是由于农民收入的增加及农业的发展对建设用地和第二、第三产业的发展所需用地形成了一定的阻力。

2）农业生产方面。粮食的单产、总产量、农林牧渔总产值等农业技术进步和农业的发展反映了耕地的集约化利用程度提高，可大大提高耕地的生产能力，在一定程度上有利于减弱人口增长和经济发展对耕地的压力，故逆向影响耕地非农化水平。而耕地每增加1%，将造成耕地供给增加，在占用耕地需求不变的情况下，耕地非农化比例将增高1.423%。

3）社会发展方面。社会发展中的人口及农村人口占比变量虽未通过显著性检验，仍可从标准化系数看出该因子对耕地非农化作用的正逆。根据回归结果，人口对占用耕地的影响是正向的，这可以理解为人口的增加导致住房需求、工业和服务业岗位需求、公共基础设施的需求不断增加，从而加剧了耕地的非农化占用；同时，反映城镇人口比重的城市化水平的驱动作用也是正向的，即城镇人口比例越大，所需非农化用地越多。

4.2 对策建议

1）妥善处理好“吃饭”与“建设”的关系。经济发展和耕地非农化之间的矛盾是暂时的，当经济发展到一定阶段时，两者关系将得到缓和[13]。以耕地零损失阻碍经济发展或以牺牲大量耕地换取经济更快速增长都是现阶段各种约束条件下不可取的。当前中国要加快缩小城乡差距，建立耕地保护机制，提高农民务农收入；同时，要科学评估耕地价值，做好耕地保护与经济建设的平衡。

2）提升耕地利用的技术水平。要加强农业科技投入、耕地保护的技术推广和耕地技术教育，改善化肥使用方法；同时，利用3S技术及管理信息技术（MIS）等高科技，对耕地利用变化实施动态实时监测，并及时改进。

3）完善相应土地政策。国家已制定相应法律法规加强对建设用地占用耕地的管理，各地政府也相继出台了“耕地占补平衡”、“两分两换”等保护耕地、防止占用的措施，但仍存在“占优补劣”、监管不严、落实不到位等现象[14]。应进一步加强农业用地的规划、保持农用地总量的动态平衡、完善征地制度，加大对农民权益的保护、加快土地利用规划理论的创新研究和实施管理。

参考文献：

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