唐洪松， 李倩娜， 李益彬

(内江师范学院 经济与管理学院， 四川 内江 641100)

0 引言

耕地资源是粮食生产最重要的生产要素之一，国家在保障粮食安全的实践过程中，尤为注重耕地资源的规划和保护[1].近年，我国持续严格执行18亿亩耕地红线的耕地保护政策，有效保障了粮食的稳定生产和有效供给，然而随着耕地流转和农村劳动力转移的深化，耕地“非粮化”现象呈现出逐步扩大的趋势[2-3]，越是经济发达的地区和粮食主产区，耕地“非粮化”倾向越明显，且呈加快之势[4]，在空间上呈现自东向西递增的梯级分布态势[5].耕地“非粮化”是指土地经营者将耕地用于非粮食种植的农业生产行为[6]，虽然促进了产业融合发展，增加了农民收入，推动了乡村振兴战略的实施[7]，但给国家粮食安全构成了严重威胁[8-9]，引起了中央政府的高度重视.继2014年国务院发布《关于建立健全粮食安全省长责任制的若干意见》中提出“在耕地流转过程中，要避免非粮化”的要求后，2020年国务院出台了《关于防止耕地“非粮化”稳定粮食生产的意见(国办发〔2020〕44号)》，文件明确提出：“认真落实党中央、国务院决策部署，采取有力举措防止耕地‘非粮化’，切实稳定粮食生产，牢牢守住国家粮食安全的生命线”的重要指示.

四川省是我国西部地区唯一的粮食主产区，承担着粮食生产及流通的重要任务.2017年国务院《关于建立粮食生产功能区和重要农产品生产保护区的指导意见》下达四川省划定粮食生产功能区5920万亩的任务，占全国总任务的6.58%，凸显出四川省粮食生产在全国的重要地位.但近年四川省粮食播种面积下降趋势显著，2019年粮食播种面积(627.93万公顷)较2010年、2000年分别下降8.42万公顷、57.47万公顷，粮食播种面积比重较2010年、2000年分别下降7.66%、21.50%，具有明显的耕地“非粮化”趋势，保障粮食稳定生产和有效供给，防止耕地“非粮化”迫在眉睫.因此，及时把握四川省耕地“非粮化”的演化特征，分析耕地“非粮化”的影响因素，对于四川省落实中央政府《关于建立粮食生产功能区和重要农产品生产保护区》的战略部署，保障区域粮食生产和有效供给具有重要的现实意义.

如何统筹区域耕地资源、防止耕地“非粮化”、保障区域粮食安全,不仅是国家层面的重大战略问题，也是学术界需要深入探究的科学问题.国外农作物种植结构空间布局的研究最早可追溯到1826年杜能提出的农业区位理论[10]，而国内专门对种植结构特征的研究始于20世纪80年代初[11].在现有研究成果中，广义上的耕地“非粮化”研究成果较为丰富，在关于农业种植结构调整的文献中均可窥视到耕地“非粮化”的研究踪迹[12-14]，并伴随耕地“非农化”的研究得以丰富和发展[15-16]，耕地“非农化”的内涵、特征、影响因素、效应、破解对策等研究得到较多学者的关注[17-22].目前关于耕地“非粮化”的研究主要涵盖三个方面：一是耕地“非粮化”的演变特征.学术界主流的观点认为我国油料作物、棉花、蔬菜和水果是最主要的几种“非粮化”作物类型，且蔬菜和水果的播种面积呈稳步增长态势，同时也存在耕地撂荒、栽树种花、挖塘养鱼等“非粮化”现象[4-5,9].二是耕地“非粮化”的成因.多数学者认为种粮经济效益低是耕地“非粮化”的根本原因[3-4]，同时，耕地流转、产业结构调整、农民收入增加、农业政策变动、工商资本下乡、气候变化等原因也加速了粮食种植结构的变化[5,9,23-25].三是防止耕地“非粮化”的对策研究，主要从制度建设和政策设计角度提对策建议[26-27].总体上看，耕地“非粮化”的专题研究还不够深入，尤其对耕地“非粮化”影响因素进行系统实证研究的文献较少，为后续研究者留下继续探索的空间.

1 研究假设

耕地“非粮化”是区域自然条件变化、经济社会发展和政策制度变动相互影响的结果.根据已有研究，从自然、经济、社会和政策四个方面分析影响耕地“非粮化”的因素.

1.1 自然因素

耕地资源和水资源是粮食种植必不可少的生产要素.我国土地资源总量大，但从人均拥有量来看，是名副其实的耕地资源短缺大国.近年我国人口增长速度大大放缓，但人地矛盾并未得到实质性缓解，不少农用地利用类型转向建设用地利用类型，导致可种植粮食的耕地面积减少[28]，在一定程度上促使了耕地“非粮化”.同样，从人均拥有量来看，我国被联合国列为缺水大国.我国农业用水相比之下有所下降，但农业仍然是用水最大的部门，尤其粮食生产对水资源的需求量更大[29]，在北方地区显得尤为突出，而种植经济作物具有相对的成本收益比较优势，在水资源紧缺的情况下，水资源可能更多用于经济作物的种植，引起耕地“非粮化”.由此提出如下假设:

假设Ha1，耕地资源丰裕程度与耕地“非粮化”呈负相关；

假设Ha2，水资源丰裕程度与耕地“非粮化”呈负相关.

1.2 经济因素

学术界的主流观点认为种粮经济效益低是耕地“非粮化”的根本原因[3-4].由于农业生产资料价格连年上升，而多年来粮食市场价格并未随农业生产资料同步上升.马晓河[30]研究发现我国大部分农产品收益均表现出上升趋势，但粮食收益涨幅率最低，农民收益得不到有效保障，进而转向种植经济收益高的油菜、蔬菜和瓜果等其他农作物.与此同时，随着我国产业结构转型的持续推进，三次产业结构逐渐合理化和高级化，为农民带来更多非农就业机会和增加收入来源的渠道[31]，使得非农收入在农民收入结构中的比例越来越大.一些农民放弃从事农业生产活动，一部分耕地被撂荒，一部分耕地被流转.流转过程中许多经营者都偏好从事经济效益高的农业生产活动[4,32]，加剧了耕地“非粮化”趋势.由此提出如下假设:

假设Hb1，农民种粮成本与耕地“非粮化”呈正相关；

假设Hb2，农民非农收入与耕地“非粮化”呈正相关.

1.3 社会因素

一方面，随着人民生活水平的提高，居民消费结构发生了实质性变化，食品消费水平在消费结构中的比重逐渐下降[33-34]，且居民对谷物的消费水平持续下降，受市场机制作用，市场对粮食的需求量下降，农民自然会减少粮食的供给，导致农民降低粮食作物播种比重，进而导致耕地“非粮化”.另一方面，随着农业现代化、城市化和工业化进程的持续推进，农村劳动力数量和结构均发生了明显变化[35].农村剩余劳动力大量转移进入城镇和二、三产业，走出乡村、抛弃土地成为目前农民的流动常态，导致一产业劳动力配置减少，而且目前多数从事农业生产的劳动力年龄较大、文化程度较低.在农村劳动力数量减少和质量下降的情况下，劳动力自然就会向收益高的经济作物配置[36]，导致耕地“非粮化”.由此提出如下假设：

假设Hc1，消费结构与耕地“非粮化”呈正相关；

假设Hc2，就业结构与耕地“非粮化”呈正相关.

1.4 政策因素

农业政策在我国“三农”发展过程中扮演着重要的角色.相关研究表明农业政策通过影响农户行为进而对粮食种植结构产生进一步影响[37-38].粮食综合补贴政策间接性地降低了农民种植粮食的生产成本，对于激发农民种粮积极性有正向促进作用[39-40]，可有效抑制耕地“非粮化”.由此提出如下假设：

假设Hd1，粮食综合补贴政策与耕地“非粮化”呈负相关.

2 研究设计

2.1 变量选取

选取耕地“非粮化”作为被解释变量，记为NGCL.学术界对耕地“非粮化”的概念界定较为统一，并多侧重通过非粮食作物播种面积占比来反映其耕地“非粮化”的程度.此处也用非粮农作物播种面积的比重来表征耕地“非粮化”.

选取耕地资源丰裕程度、水资源丰裕程度、农民种粮成本、农民非农收入、消费结构、就业结构及农业政策作为解释变量，分别记为PCL、PCW、APIP、PFWI、NFCEP、PIEP和CGSP.耕地资源丰裕程度用人均耕地面积表征、水资源丰裕程度用人均水资源量表征、农民种粮成本用农业生产资料价格指数表征、农民非农收入用农村居民工资性收入比重表征、消费结构用居民非食品消费支出比重表征、就业结构用一产业就业比重表征、农业政策用粮食综合补贴政策表征.

表1 变量说明

2.2 模型构建

目前，研究变量之间关系的模型主要是线性回归模型，包括多种拓展变形模型.此处构建经典的OLS模型来实证分析四川省耕地“非粮化”的影响因素，具体步骤如下:

第一，除虚拟变量之外，其余变量取对数值，分别记为LNNGCL、LNPCL、LNPCW、LNAPIP、LNNFCE、LNPFWI、LNPIEP,以消除变量异方差.

第二，对各变量进行单位根检验，以避免变量之间出现“伪回归”现象.

第三，构建回归方程模型，如下:

LNNGCL=α+β1LNPCL+β2LNPCW+β3LNAPIP+β4LNPFWI+β5LNPIEP+β6NFCEP+β7CGSP+ω，

式中，α为常数项，β1-β7为解释变量的弹性系数，ω为随机干扰项.

第四，变换变量对模型结果进行稳健性检验，判断解释变量的符号是否发生变化.

2.3 数据来源

原始数据涉及农作物播种面积、粮食播种面积、人口数量、耕地面积、水资源量、农业生产资料价格指数、农村居民人均可支配收入、农村居民人均工资性收入、人均居民食品消费水平、人均居民消费水平、就业人数和一产业就业人数等，数据来自2001-2020年的《四川统计年鉴》《中国农村统计年鉴》和《中国统计年鉴》.

3 结果与分析

3.1 四川省耕地“非粮化”时空特征分析

表2反映了四川省主要农作物种植结构的变化趋势.研究时间段内,四川省粮食播种面积占农作物播种面积的比重波动下降态势明显，由2000年的71.33%徘徊下降至2007年的69.55%，此后持续稳定下降至2019年的65.16%.总体上看，2019年粮食播种面积比重较2000年下降6.17%，年均增长速度为-0.51%，有明显的耕地“非粮化”趋势.从粮食作物种植内部结构可看出，耕地“非粮化”主要是由于小麦、玉米及水稻等谷物播种面积下降引起.2019年谷物播种面积占比为46.00%，较2000年下降8.14%；而豆类和薯类播种面积占比呈波动上升趋势，2019年分别较2000年上升1.15%、0.44%；油料和蔬菜播种面积占农作物播种面积的比重稳步上升，2019年分别为15.42%、14.58%，较2000年分别上升4.74%、5.64%，年均增长速度分别为1.95%、2.61%；棉麻、糖料、烟叶等在农作物种植结构中的比重较小，且均呈现出下降的态势.由此可见，油料和蔬菜的种植是四川省耕地“非粮化”的主要方向.

表2 2000-2019年四川省主要农作物播种面积比重 单位：%

表3反映了四川省五大经济区2000年、2010年和2019年粮食播种面积比重变化情况.

研究时间节点上，川西北生态经济区、川南经济区、成都平原经济区耕地“非粮化”趋势较川东北经济区、攀西经济区更为突出，川西北生态经济区、川南经济区、成都平原经济区粮食播种面积比重呈现出下降的特征，攀西经济区、川东北经济区呈现出先下降后上升的特征.总体上看，2019年与2000年相比，耕地“非粮化”率变动幅度大小关系依次为川西北生态经济区(-18.35%)、川南经济区(-11.44%)、成都平原经济区(-7.30%)、川东北经济区(-5.86%)、攀西经济区(-5.25%).川西北生态经济区中以阿坝藏族羌族自治州居首，川南经济区中以自贡市居首，成都平原经济区中以雅安市居首，川东北经济区中以广元市居首，攀西经济区以攀枝花市居首.

从市(州)域看，成都市、绵阳市、乐山市、眉山市、资阳市、雅安市、自贡市、内江市、巴中市、阿坝藏族羌族自治州和甘孜藏族自治州等11个市(州)粮食播种面积比重呈现下降的特征，而德阳市、遂宁市、泸州市、宜宾市、南充市、广安市、达州市、广元市、攀枝花市和凉山彝族自治州等10个市(州)粮食播种面积比重呈现先下降后上升的特征.四川省内并未呈现出越是经济发达的地区耕地“非粮化”趋势越显著的特征，反而是经济欠发达的地区耕地“非粮化”现象更突出.2019年与2000年相比，耕地“非粮化”率变化幅度位居前五的依次为阿坝藏族羌族自治州(20.56%)、甘孜藏族自治州(16.14%)、雅安市(16.01%)、自贡市(15.21%)、宜宾市(12.27%).除宜宾市外，其余四市(州)均是四川省经济发展较为落后的地区.耕地“非粮化”率变化幅度位居后五的依次为巴中市(6.38%)、广安市(5.04%)、南充市(4.93%)、达州市(4.85%)、遂宁市(1.02%).而德阳市和凉山彝族自治州耕地“非粮化”趋势不显著，2019年粮食播种面积比重比2000年分别上升1.52%、0.58%.

表3 2000年、2010年、2019年四川省各经济区粮食播种面积比重 单位：%

3.2 四川省耕地“非粮化”影响因素分析

3.2.1 回归分析

对变量进行单位根检验，检验结果如表3所示.变量的原始时间序列仅有LNNFCEP在10%显著性水平拒绝原假设，不存在单位根，而其他变量均不能拒绝原假设，即存在单位根.对所有变量的一阶差分再次进行单位根检验，发现所有变量至少在10%显著性水平拒绝原假设，表明所有变量的一阶差分不存在单位根，可进行后面的回归分析.

表4 单位检验结果

回归检验结果显示模型的R2为0.887，调整R2为0.760，F值通过1%显著性水平检验，回归效果整体较好.除LNPCW对LNNGCL影响不显著外，其余变量均显著影响LNNGCL.影响程度的大小关系为：耕地资源丰裕程度(LNPCL)>农民种粮成本(LNAPIP)>消费结构(LNNFCEP)>农民非农收入(LNPFWI)>粮食综合补贴政策(LNCGSP)>一产业就业结构(LNPIEP),具体结果如表5所示.

表5 回归结果

LNPCL的弹性系数为负，通过10%显著性水平检验，表明人均耕地面积与耕地“非粮化”呈负相关关系，与预期假设相吻合.四川省人均耕地面积低于全国平均水平，人均耕地面积仅有全国平均水平的73.30%，且以坡耕地为主、质量不高，后备耕地资源不足，严重制约种植业的发展.四川省是我国西南地区经济发展速度最快的省份，处在工业化和城市化进程的中后期，城镇与农业争夺土地资源的矛盾严峻，而且随着人口规模的不断增长，人地矛盾将持续加剧，耕地资源短缺将成为四川省粮食生产面临的一个常态化问题.种植粮食的耕地资源相对在减少，为了提高耕地资源的利用效益，耕地资源就有可能向种植油料、瓜果和蔬菜等高收益的农作物配置，出现耕地“非粮化”现象.

LNPCW的弹性系数为负，但统计检验不显著，与预期假设不一致.从全国层面来看，我国水资源欠缺，但四川省处在长江上游地区，江河众多，纵横交错，素有“千河之省”的称号，金沙江、雅砻江、岷江、沱江及嘉陵江等流域水资源充沛.2019年水资源总量(2748.9亿立方米)位居全国第二，人均水资源量(3288.9立方米)居全国第七位.与北方地区相比，水资源并不是影响农业生产的关键因素，所以对耕地“非粮化”的影响不显著.

LNAPIP的弹性系数为正，通过10%显著性水平检验，表明农业生产资料价格指数与耕地“非粮化”呈正相关关系，与预期假设相吻合.粮食生产成本刚性上涨，种粮效益持续下滑，是四川省耕地“非粮化”的一个重要因素.2000-2019年间四川省农业生产资料指数除2001年、2014年、2017年低于100以外，其余年份均高于100，农业生产资料价格多数年份处于上涨状态，进而导致林农业生产成本的增加.据《全国农产品成本收益资料汇编》数据显示，四川省中籼稻生产过程中，化肥、农膜、农药每亩成本分别由2000年的46元、3.33元、7.66元分别上升至2018年111.69元、22.16元、12.44元，可见，四川省种粮成本上幅程度较大.虽然粮食价格也有所上升，但是高昂的种植成本降低了农户的成本利润率，农民粮食生产积极性受到较大冲击，面临种粮不赚钱的严峻挑战，迫切希望改变种粮收入偏低状态，一些农民就转向种植经济作物，一些农民甚至放弃农业生产，选择非农就业，导致耕地撂荒或者耕地流转，促使了耕地“非粮化”.

LNPFWI的弹性系数为正，通过5%显著性水平检验，表明农村居民工资性收入比重与耕地“非粮化”呈正相关关系，与预期假设相吻合.随着国民经济的增长，四川省农村居民收入水平不断提高，收入来源也呈现出多元化的特征，工资性收入成了农村居民主要的来源渠道，工资性收入占可支配收入的比重最高时可达44.19%(2010年).工资性收入比重越高，表明农民非农就业能力越强，耕地对农民的重要性逐渐降低，加快了土地的流转.较多的学者认为农地流转存在耕地“非粮化”的风险[6，8-9]，原因在于耕地转入主体面临较高的地租，受成本收益驱动，耕地转入主体往往会选择短期收益最大化的种植行为，偏好收益稳定的非粮项目，从事经济作物的种植[40]，导致耕地“非粮化”.

LNNFCEP的弹性系数为正，通过10%显著性水平检验，表明居民非食品消费支出比重与耕地“非粮化”呈正相关关系，与预期假设相吻合.随着居民收入水平的不断提高，四川省居民消费结构也发生了实质性变化，食品在消费结构中的比重大幅度下降，由2000年的48.05%稳步下降到2019年的33.67%，而且近几年居民对谷物的消费量大幅度降低，2019年四川省居民人均谷物消费量为129.28千克，较2015年(149.67千克)减少20.39千克，表明居民对粮食产品的需求有所下降，粮食产品市场可能出现供过于求，进而削弱农户种粮积极性，促使耕地“非粮化”.

LNPIEP的弹性系数为负，通过10%显著性水平检验，表明一产业就业比重与耕地“非粮化”呈负相关关系，与预期假设相吻合.粮食属于土地密集型产业，但是农业机械化也难以完全替代劳动力，尤其在山地、丘陵地形较多的四川省，劳动力仍然是从事粮食生产的主要生产要素.但随着城镇化进程的加速推进，一方面劳动力快速地由第一产业向二、三产业转移，一产业就业比重由2000年的56.70%直线下降至2019年的35.10%；另一方面，劳动力不断向外省输出，导致农村劳动力结构性短缺，且农业劳动力“低质化、弱质化”问题特别严重，农业发展面临“谁来种田”的严峻挑战，加快了耕地“非粮化”趋势.

CGSP的弹性系数为负，通过10%显著性水平检验，表明粮食综合补贴政策与耕地“非粮化”呈负相关关系，与预期假设相吻合.2004年以来，中央政府出台粮食直接补贴政策和农业生产资料综合直接补贴政策，与此同时出台粮食最低收购价政策，其目的就是为了降低种粮农户的生产成本，保障农民的收益，在一定程度上激发了农户粮食生产的积极性，对防止耕地“非粮化”有积极作用，但农户获得的补贴收入仍然是杯水车薪，难以抵消快速上升的生产成本，粮食综合补贴政策是否具有明显的作用还存在争论[42].

3.2.2 稳健性检验

第一种方法采取更换被解释变量的方法来进行稳健性检验.上文分析发现四川省耕地“非粮化”的实质是由谷物播种面积占比下降引起的，所以将1-粮食播种面积比重替换为1-谷物种植面积比重，解释变量不变，重复实证研究.第二种方法采取增加解释变量的方法来进行稳健性检验.考虑到耕地“非粮化”是一个动态过程，当期值会受到前一期值的影响，借鉴大多数学者的研究思路，将耕地“非粮化”的滞后期变量(CI)作为解释变量纳入模型，重复实证研究.稳健性检验结果显示，无论是变化被解释变量或者解释变量，LNPCL、LNAPIP、LNPFWI、LNNFCEP、LNPIEP、LNCGSP和CGSP弹性系数值的大小发生了变化，但是符号仍然未发生变化，表明人均耕地面积、一产业就业比重、粮食综合补贴政策显著负向影响耕地“非粮化”以及农业生产资料价格指数、农村居民工资性收入比重、居民非食品消费支出比重显著正向影响耕地“非粮化”的研究结果较为稳健.

4 结论与建议

本文利用2001-2020年《四川省统计年鉴》数据，分析了四川省种植业生产结构“非粮化”的时空特征，并运用OLS模型从自然因素、经济因素、社会因素和政策因素四个方面选取指标，实证检验了四川省耕地“非粮化”的影响因素，结论如下：

(1)四川省粮食种植比重逐渐下降，以谷物种植比重下降最为显著，油料和蔬菜种植比重稳步上升，耕地“非粮化”趋势明显；四川省耕地“非粮化”现象的空间差异较大，阿坝藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州、雅安市和自贡市等经济欠发达的地区耕地“非粮化”现象更突出.

(2)四川省耕地“非粮化”受到自然、经济、社会及政策多方面因素影响，主要表现为：人均耕地面积、一产业就业比重和粮食综合补贴政策显著负向影响耕地“非粮化”，生产资料价格指数、农村居民工资性收入比重和居民非食品消费支出比重显著正向影响耕地“非粮化”.其中，其中耕地资源、种粮成本及消费结构是影响耕地“非粮化”的关键因素.

由以上分析，提出如下建议：

(1)应正确科学看待耕地“非粮化”现象.可允许农民根据市场需求因地制宜调整种植结构，如种植油菜、蔬菜等作物，实现合理范围内的耕地“食物化”，但要坚决禁止耕地撂荒、种树栽花、挖塘等非“食物化”生产行为.

(2)尽快建立耕地“非粮化”监管机制.建立省、市、县(区)、镇(乡)、村五级监测管理机制，摸清耕地“非粮化”现实情况，并分类、分区、分步处置，同时建立长效监管工作制度，动态监测各市(州)耕地“非粮化”趋势.

(3)进一步健全耕地资源保护制度.借鉴“河长制”，建立省、市、县(区)、镇(乡)、村五级耕地保护“田长制”，对本辖区内的耕地和永久基本农田进行日常管护；盘活存量耕地资源，积极动员农户对撂荒耕地进行复耕，提高耕地利用效率；健全土地流转制度，规范工商企业等社会资本租赁农地行为，科学引导流转土地优先用于粮食生产.

(4)要持续加强种粮补偿强度，创新粮食综合补贴政策，降低种粮成本，提高农民种粮积极性.