摘要：农地撂荒伴随的森林植被自然演替最早发生在欧洲，并逐渐演变为全球性土地利用现象，深刻地改变了广大农村地区土地景观。梳理了国外耕地撂荒的规模和过程、国外耕地撂荒的影响因素、中国的坡耕地撂荒与农地边际化，总结了国内外耕地撂荒研究存在的问题，并对中国的耕地撂荒研究进行了展望。

关键词：耕地撂荒;影响因素;坡耕地;国内外

中图分类号：F301.24 文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2020） 16-0011-06

DOI： I0.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.16.002

耕地是最重要的农业生产资料。然而近年来，由于经济的非农化进程加快和劳动力不断流失，中国一些地区出现了农民不愿种田、农地大规模弃耕和撂荒的现象。这一问题受到学术与社会各界的广泛关注。国内外学者围绕耕地撂荒发生的驱动力和机制、撂荒的空间分布特征及影响因子、撂荒的生态环境和社会效应、应对撂荒的政策等问题进行了大量探讨和分析。

1国外耕地撂荒的规模和过程研究

自20世纪后半叶开始，全世界的山区人口数量持续下降，大面积耕地出现撂荒现象。即使到现在，欧洲、北美洲、地中海地区、日本等地的耕地撂荒现象还在持续发生[1]。伴随耕地弃耕的森林植被面积变化最初发生于欧洲，欧洲的多个国家研究了耕地撂荒。在乌克兰西部，撂荒现象大量存在，2008年耕地摆荒率达到56%。1991年以后，社会主义计划经济期间利用耕地共有6600km2（30%）弃耕。地形地貌、人口数量变化和土壤类型是影响撂荒率最主要的因素。重要的是，平原地区撂荒率较高，边缘地区较低。在转型期间，农业发展的重要性、非农业收入和汇款或许可以解释此现象。耕地的撂荒率也因坡度和海拔而不同，海拔200～400m的撂荒率最高（大于35%），1100～1200 m的撂荒率最低（小于2%）。撂荒率在缓坡和平坦的地形区也较高[2]。2010年，在保加利亚有105万hm2耕地撂荒;在摩尔多瓦，全部地区耕地撂荒;而在丹麦，几乎没有耕地撂荒;在英国，无撂荒耕地相关数据;在法国，耕地2 924.10万hm2，摆荒49.76万hm2，摆荒占比1.7%，1993—2003年撂荒耕地减少22%，该撂荒地主要被林业用地或城市用地取代;在德国，只有估算的撂荒耕地面积，约25万hm2[3];然而在意大利，耕地弃耕是复杂与严肃的问题，1985—2002年撂荒耕地从所利用农地的2%增至10%; 2008年，在希腊，耕地撂荒问题严重，根据官方统计，12万个农场的24万hm2耕地没有耕作，占希腊总耕地的7%;在立陶宛，2004年、2005年有50万?60万hm2耕地没有耕种[3]。

欧洲以外的地区，耕地撂荒与森林植被的空间扩张等相对较晚。在澳大利亚，耕地撂荒的面积近40年来不断增加，从1970年至今，大约增加了10万hm2闲置土地[4]。在日本，1995—2005年累计撂荒面积占2.8%。Denevan[5] 1986年估测秘鲁的科尔卡峡谷，梯田撂荒占比达62%，高山地区则高达91%。Inbar等|6|2000年证实，在秘鲁的安第斯山脉中部Santa Eulalia流域内海拔2800～4650 m区域，大部分梯田呈半撂荒状态，梯田退化非常明显。

2国外耕地撂荒影响因素研究

土地地理位置和自然环境条件、农业结构（如种植制度、农场或地块面积、与消费中心的距离）、社会状况（如人口迁移、农民年龄、受教育程度与财力资源）、经济狀况（如投入产出的价格变化）与区域政策等因素都可能致使耕地撂荒[3]。

不同国家受撂荒威胁的土地利用类型不同。在英国，位于高山地区没有经过改良的、天然与半天然草地撂荒可能性最大，而不同土地利用类型之间差异不大;在法国，草地与传统果园是受撂荒威胁最大的土地利用类型，很干与很湿的、不适宜拖拉机耕作的土地受撂荒威胁最大;在德国，草地是受撂荒威胁最大的土地利用类型，通常较贫瘠的土壤与山坡上的土壤最受撂荒威胁;在希腊，受撂荒威胁的除了耕地外还有利用粗放的牧场，多山的、不能灌溉的区域和偏僻岛屿最为不利;在意大利，受撂荒威胁最大的土地利用类型是草场，非常干的土壤受撂荒威胁最大;在立陶宛，草场受撂荒威胁程度较大，沙土、湿土与其他较贫瘠的土壤也受撂荒威胁;在捷克，一些草场与传统农村果园受撂荒威胁最大，重型机械难以进入的潮湿草场受撂荒威胁[7]。

对于耕地摆荒的影响因素，Benayas等[8]认为首先是社会经济的影响，如农村居民迁移至能够提供工作机会的新地区;其次是自然方面的影响，如地形因素与土地管理不当造成的土壤侵蚀。Prishchepov等分析了俄罗斯1990—2000年的耕地撂荒情况，首要原因是20世纪80年代末期粮食产量低、人口密度小、森林内部的独立农业区与耕地临近森林边缘。Stokstad[10]分析了挪威北部耕地撂荒情况，认为较贫困的农民更易撂荒耕地，农场面积大小对农民所做决定更为重要。Gellrich等[11]分析了瑞士山区的撂荒情况，认为土壤耕作层浅薄、陡坡和较落后的道路设施是导致耕地撂荒的主要因素。欧洲地中海区域耕地撂荒的影响因素包括地理位置、社会因素、环境因素、经济因素、农业结构与政策因素。耕地撂荒导致的结果包括土壤的侵蚀、野外火灾风险、野生动物增多、景观与土地利用变化。耕地撂荒对国家的影响各异。在保加利亚，耕地撂荒对农业影响不大。在瑞典，耕地撂荒的影响可以被忽略。在塞浦路斯，未耕种耕地是农业的一个大问题，主要消极影响为农业部门对GDP贡献减少，从农村到城市中心农民的迁移无严格限制，国家其他经济部门的土地利用受到影响。

2008年，欧洲联合研究中心（Joint ResearchCentre）发布广欧洲耕地摆荒（Farmland abandon-ment）的详细调查报告[3]（表1）。近30年来，欧盟多数国家的耕地利用面积明显减少，归因于耕地撂荒，其他的土地利用类型变化主要是因为植树造林与耕地转为建设用地。耕地撂荒可以定义为陆地表面上农业活动的停止。耕地撂荒的增加吸引了国内与欧盟政策制定者的关注。自1992年始，共同农业政策通过基本的改革来支持农产品价格与生产，提供更好的可持续服务，采取直接收入补贴与支持农村发展的政策。改革过程的一个重要环节是2000年议程，规定共同农业政策不但需要提高欧盟农业的竞争力，保障食品质量与安全，稳定农业收入，还要提高环境效益，改善乡村景观，保持整个欧盟农村地区的竞争力。

耕地撂荒从20世纪初期逐渐开始，50年代以后逐渐增加。耕地撂荒发生的区域主要位于西欧的山区与广阔的草原[12]，东欧土壤贫瘠和经济上不易开发的地区[13，14]。欧洲的耕地撂荒有多种原因，它取决于不同区域与时期。每个区域呈现出独特的农业状况，这是由多种因素（地理、历史、经济、人口等）综合作用的结果。弃耕原因往往是这些不同因素的组合，某个因素起主导作用，大部分因素是互相联系的。

为评估耕地撂荒，需考虑特殊的时期与区域。考虑时期十分重要，因为部分耕地撂荒原因直接和农业政策有关，如农产品价格与投入成本。耕地撂荒也与经济、社会和历史因素有关，不同国家、不同时期情况各不相同。农场面积大小、土地私有化、市场组织不同，导致耕地撂荒情况也会有差异[15]。

欧洲是全球研究耕地撂荒较多的地区。分析原因可以看出：①二战后随平原地区农业技术的进步，欧洲耕地撂荒面积开始增加;②近年撂荒现象大部分发生于东欧经济转型的国家和南欧山区面积较大的国家;③地表坡度陡、土壤耕层浅薄且贫瘠、排水不畅、位置偏远的耕地和草场，最易发生撂荒;④耕地撂荒往往发生在经济落后地区，这引起了政府重视，并制定了相应的补贴政策，以提高这类地区的竞争力;⑤撂荒被归因于人口迁出等经济社会因素与土壤侵蚀加剧等自然因素，但各地情况差异很大，有关撂荒驱动机制的研究尚未给出一致结论。

3中国坡耕地撂荒和耕地边际化研究

自从20世纪末期，尤其是1978年中国实行改革开放以来，全球化、城市化和工业化的发展重塑了中国农村的社会经济和空间结构[16，17]。快速的农村重构造成了很多问题，中国农村的未来发展面临诸多挑战，如非农化、非粮偏好和耕地撂荒[18，19]。近20多年以来，中国农用地的利用过程中，共出现过3次农地弃耕现象，而大规模的撂荒仅发生过2次，主要集中于1992-1995年与1998-2003年，且后一次耕地撂荒的持续时间更长、面积也更大。中国的耕地撂荒不同区域差异较大。东部地区的耕地撂荒出现最早，1993-1994年为东部地区农地弃耕的多发期;中部地区的撂荒出现次数最多，主要集中于第三次耕地撂荒时期，耕地撂荒的程度最严重，涉及范围也最大;西部地区的撂荒次数较少，出现时间并没有明显的集中特征[20]。

耕地坡度是耕地撂荒的原因之一。耕地坡度是反映耕地地表形态的数量指标之一，是生产条件的基础组成要素。耕地坡度制约着土壤的侵蚀方式、侵蚀强度与水土流失程度，影响土壤的水热状况、成土过程与土地质量[21]，耕地坡度对农业灌溉、农田排水、生产管理及耕地生产水平都有直接影响。狭义坡耕地仅指旱地中坡度大于2°、无工程设施或设施比较简陋的坡地与轮歇地;而广义坡耕地除了包含坡地与轮歇地之外，还包括坡度大于2°、有工程设施而且种植面为平面的望天田、水浇地、梯田、梯地与菜地|22]。从农业机械作业影响的角度分析，15°以下为耕地适宜坡度，15°为中小型农业机械的耕作上限，15°以上难以机耕。从土地利用引起土壤侵蚀的角度分析，2°～6°有轻度的土壤侵蚀，土地较容易整平，适合农业生产;6°～15°可等高耕作，易发生中度或重度的水土流失，应采取修建梯田、横坡耕作等方式加强水土保持;15°～25°水土流失比较严重，须采取工程、农业科学技术、生物等综合措施以防止水土流失;25°是国家土地管理法与水土保持法规定的开荒限制坡度，即25°以上应禁止开荒，过去已开垦为耕地的地区，应逐渐退耕还林还草。《土地利用现状调查技术规程》中根据土地倾角的差异，将坡耕地划分为5个坡度级别，如表2所示。

原国土部为配合国家西部大开发战略，于2000年与2001年分批在新一轮的国土资源大调查中，开展土地资源监测调查，对坡耕地进行了调查评价，查清了河北、河南、山西、内蒙古、湖北、湖南等中西部18个省（自治区、直辖市）的坡耕地面积、质量、分布、权属和相关的自然与社会经济状况[23]。从坡耕地的利用、土壤侵蚀以及对农机作业的影响角度看，15°以下为耕地适宜坡度，15°为中小型农机的耕作上限，15 °以上难以机耕，线状侵蚀和片状侵蚀强烈，水土流失严重，已不宜农耕。新一轮的国土资源大调查坡耕地调查评价范围主要针对15°以上的坡耕地，分为15°～25°和25°以上2个坡度级。调查发现，全国的坡耕地面积为17.9万km2，其中15°～25。坡耕地占比为69%，25°以上的坡耕地占比为31%。坡耕地超过1万km2的有6个省（直辖市），面积占全国的近70%。其中，云南省3.1万km2、贵州省2.3万km2、四川省2.1万km2、陕西省2.0万km2、甘肃省1.7万km2、重庆市1.2万km2[23]。

此外，还有多位学者研究了多个省份的坡耕地情况。于晓光[24]分析了辽宁省坡耕地资源的普查成果，查明了辽宁省不同坡度、不同土层厚度与不同岩性的坡耕地面积，并展示了其空间分布特点。张丽萍等[25]分析了四川省坡耕地的类型、数量及地理分布，并且提出了农耕农艺与工程的坡耕地治理办法。杨子生[22]从山区坡耕地的水土流失、合理利用与改造的视角，提出了坡耕地的定义，并建立了坡耕地的分类系统;根据此系统分析了现有土地详查数据，得出了云南省东北部山区的各类耕地数量;采用6个指标，分析了云南省东北部耕地的基本特征。林昌虎等[26]分析了贵州省山区坡耕地的空间分布与特征，并对不同坡度坡耕地提出了相应的综合利用和整治方式。

对于撂荒耕地图斑的提取方法，马玲玲[27]对内蒙古和林格尔县撂荒耕地进行了分析，通过叠加处理土地详查中的耕地图层和荒草图层以提取撂荒耕地，得出和林格尔县1996-2009年的撂荒率为3.2%。程维芳[28]选取广东省惠东县、海丰县与陆丰县作为研究区，通过3种遥感调查方式，即基于建立遥感解译标志的撂荒耕地提取法、基于NDVI时间序列特征的提取法、基于光譜特征的土地分类提取法，在研究区内使用这3种方法，结果表明，基于建立遥感解译标志的撂荒地提取法准确率最高，而对于高分辨率影像撂荒耕地的目视解译，其效率有待提高;基于NDVI时间序列特征的提取法，在研究区内通过采样点的方式具有较高可信度，但此方法如果应用到较大范围或全国范围内，则具有一定程度的局限性，依赖于遥感数据时间与空间分辨率的提升;基于光谱特征的土地分类提取法，在该研究中是不可行的。总体而言，以目视遥感解译的结果作为标准，基于NDVI时间序列特征的提取法是比较合适的。

坡耕地的退耕還林还草，是一种政府行为，既是建设重要生态环境屏障与保护众多独特动植物物种的重要方式，又能够促进区域农业结构调整，发展优势产业。但作为中国耕地资源的重要组成部分，坡耕地对维持粮食安全发挥着一定的作用，而退耕还林必定会冲击粮食生产，其产生的消极影响不容忽视[23]。

坡耕地退耕属于农地边际化的表现形式之一，而耕地边际化是一个内涵十分丰富的动态概念，不同学者对耕地边际化的认识并不完全相同[20]。因此，至今仍无一个被大家普遍认可的定义。欧洲共同市场理事会认为，耕地边际化可被理解为经济生产能力处于边际化时的状态[29];Bethe等[30]认为，耕地边际化可被视为耕地收益由多到少的变化，包括由耕地转为永久牧草地、由草地转为林地的多种变化;Brouwer等[31]则认为，耕地边际化可被看作一种受政治、社会、经济与自然环境等多因素综合驱动的过程，在现有的土地利用与社会经济结构条件下，耕地不再具有生产能力的过程。

耕地边际化是政治、社会、经济与自然环境等多因素综合驱动的结果;受到驱动因素变化的影响，耕地生产能力不断发生变化，所以耕地边际化是一种动态的变化过程;当耕地出现了边际化现象时，耕地的利用方式将发生相应变化;土地生产能力的变化被看作是耕地边际化的核心内涵。但学者对土地生产能力变化程度的理解不全相同。

耕地边际化导致的结果是土地转为更加粗放的利用类型，或者直接撂荒。欧洲、北美、地中海地区、日本等地出现的耕地弃耕、边际耕地退出生产、森林增加等[11，32_35]，可被认为是农地边际化较典型的案例。

4 耕地撂荒研究存在的问题与展望

国内外已有研究表明，耕地撂荒是社会经济与自然环境等因素综合驱动的结果，且不同时期、不同区域、不同农户耕地撂荒的表现形式与驱动机制也存在差异。农业劳动力的转移被认为是导致耕地撂荒的重要因素[36，37]，但众多研究对中间的具体作用环节与过程仍存在很多争论。另外，耕地撂荒对区域的生态环境与农业生产的影响是负面还是正面，也未达成统一。无论是欧洲还是国内的相关研究，在耕地撂荒的实际规模上，多是抽样统计或估计，缺少地块、农户等微观尺度上的现状调查;多侧重于宏观驱动因素或路径的分析，而对于微观尺度上影响因素的具体分析，因为撂荒空间分布数据的缺乏，做得非常少[38]。

4.1 开展撂荒耕地规模和空间分布调查

农户调查与遥感影像解译是获取撂荒耕地数据的2种主要方法。基于农户调查所得的撂荒耕地数据在很大程度上受制于被调查户数、空间抽样方法与调查技术的影响，很难反映区域整体情况。遥感技术在获取较大范围撂荒耕地数据方面具有显著优势，但因为山区撂荒地块破碎、零散，普通的遥感调查难以识别[39]。为探明中国撂荒耕地的面积与空间分布，急需开展较大范围撂荒耕地的遥感调查。为了提高撂荒耕地遥感调查的精度与效率，应努力尝试采用多源遥感数据，使用多种遥感技术与方法，使撂荒耕地调查技术能够取得突破性的进展[28]。

4.2 辨析耕地撂荒影响因素

耕地撂荒影响因素包括农业劳动力流失与人口迁移、水土流失、供水条件恶化、风沙掩埋、土地沙化与盐碱化、常年干旱、野生动物影响等。中国地域辽阔，山区范围横跨多个气候带、农业区与经济区，各地区耕地撂荒的具体原因或决定因素可能存在明显差异，只有明确耕地撂荒的影响因素，才能提出更有针对性的措施。

4.3 耕地撂荒的趋势预测

当前，中国仍处于快速城镇化阶段，农业劳动力快速转移仍将是一个长期趋势与过程[40]，农业劳动力的快速转移与持续减少对中国耕地撂荒造成的影响，影响程度最大的地区，这些都需要进一步研究。因此，需要在分析现有耕地撂荒发生机理与区域撂荒影响因素识别的基础上，构建中国耕地撂荒规模预测的统计模型与空间显性模型，模拟和评价耕地撂荒数量、时间和空间演变过程及撂荒风险程度等。

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收稿日期：2020-03-30

基金项目：自然资源部土地利用重点实验室开放研究项目（20191511228）;国家自然科学基金重大国际合作项目（41161140352）

作者简介：史铁丑（1978-），男，河北石家庄人，教授，博士，主要从事国土空间规划方面的研究，（电话）13731131117（电子信箱）shitiechou@163.com。