国内耕地非农化与驱动因素耦合关系文献述评

梁海军

[摘要]近年来，耕地非农化问题引起学术界的重视。学者们对耕地非农化的驱动因素，耕地非农化与经济增长的耦合趋势，耕地非农化与经济增长、人口城镇化、产业结构比重的因果关系进行了深入研究和探讨，本文对这些研究进行梳理和总结，提出了进一步研究方向。

[关键词]耕地非农化；驱动因素；述评

[中图分类号]C913

[文献标识码]A

[文章编号]1671-5918（2015）10-0066-02

doi：10.3969/j.issn.1671-5918.2015.10-031

[本刊网址]http：//www.hbxb.net

引言

随着国家经济转型、产业结构调整，农业现代化、工业现代化、信息化及城镇化建设的推进，大量的土地资源由农业部门转向非农业部门，表现为耕地非农化过程。耕地非农化为经济发展提供了土地支持保障，对经济增长发挥了重要的作用。但是，耕地非农化过程一般是单向的，对耕地的破坏难以恢复，造成耕地资源的大量损失，可能威胁粮食安全，此外，也会造成生态环境退化等社会问题。

基于耕地非农化的理论意义和现实意义，农地非农化驱动机制问题引起学者们的高度重视，尤其对农地非农化驱动因素的研究是学者关注的重点。对这些研究进行梳理和总结对于更好的认识农地非农化问题具有重要意义。

一、耕地非农化驱动因素研究述评

从近来的研究成果看，研究对象上，学者研究层次不同，因素选取标准存在一定差异。在研究方法上，采用了比较分析法、经济计量分析方、灰色关联度分析法、主成分分析方法。研究显示存在以下驱动因素：人口增长与固定资产投资，土地市场化程度与比较收益、政府驱动、制度收益、GDP增长、城市化水平、第二、三产业值、收入水平、科技水平。其中，对于大城市而言，产业聚焦、房地产投资是主要因素，而对小城市则不适用。

二、耕地非农化与经济增长耦合趋势研究述评

研究结论基本一致，耦合趋势类似库兹涅茨曲线关系。曲福田、李永乐认为两者之间存在类似库兹涅茨曲线型关系。此结论也得到了李红杰、唐倩的验证。但是，李红杰认为贵州省耕地损失率与GDP、固定资产投资额短期内呈现出倒U型，但不能反映区域的发展趋势；耕地面积递减率与GDP递增率不同步，与唐倩结论类似。苑韶峰研究更加细化，耕地非农化与富裕度、城市化之间存在倒“U”型的库兹涅茨曲线关系，而与第三产业比重不存在如此关系。汪险生以DEA方法测算了农地非农化效率，研究显示第三产业比重达到47.02%水平以后，产业结构升级的边际效应才由负变为正，与苑韶峰结论不同。

三、耕地非农化与驱动因素的因果关系研究述评

刘庆对中国1986 - 2006年耕地非农化与经济发展关系的计量分析显示：短期内，经济发展与耕地非农化相互促进，前者对后者促进作用更大些。耕地非农化对经济的促进作用十分有限。

胡伟艳，张安录研究显示，湖北省耕地非农化是人口城镇化的Granger原因，城镇化对农地非农化的Granger因果关系并不显著，土地非农化作为人口城镇化的引擎在推进城镇化速度方面非常明显。其随后对中国232个地级及以上城市1999年和2005年两个时间截面数据的研究研究显示农地非农化与第二产业就业正相关，与第三产就业负相关。就业非农化高的地区，农地非农化将有所减缓，人口城市化高的区域，农地非农化则加剧。城市人口对农地非农化的影响要大于非农就业对农地非农化的影响。

鲍步云研究显示，耕地非农化与农业产值变动之间构成反向的动态线性关系，耕地面积与农业产值之间存在单向Grang-er因果关系，耕地非农化的原因在于工农业用地的生产率的差异、建设用地需求的增加、技术进步以及土地政策等因素。

许恒周与金晶利用省际面板数据研究显示：短期内，全国31个省份，耕地资源是经济增长的重要原因，经济增长也是耕地非农化的主要原因；随着各区域经济水平及阶段的不同，各省份的经济增长和耕地非农化呈现出不同的因果关系，存在区域差异性。

徐艳与南灵利用2000 - 2010年陕西省时间序列数据，研究显示，GDP对耕地非农化的影响并不显著，耕地非农化也不是GDP的Granger成因，城市化进程对耕地非农化的影响显著，滞后1期的耕地非农化是城市化水平的Granger成因。

望晓东与魏玲等利用广东省1995-2010年的时间序列数据研究显示，非农经济增长是耕地非农化的原因，但耕地非农化并不促进非农经济增长；耕地非农化增量的变化是城市化率增量变化的原因。

以上研究成果显示，学者主要利用时间序列数据，面板数据研究较少，前者存在忽略个体差异的缺陷。技术手段方面，主要是经济计量协整分析、Granger因果检验建立ECM模型，但主要是单变量或多变量简单回归模型，存在忽略了变量的系统性作用或变量的内生性的可能，缺少多变量结构式方程模型，没有从系统论角度去分析问题，忽略变量内生性的问题，研究存在一定片面性，有可能夸大相关因素的影响。因果关系及相关因素影响力大小的结论方面，由于研究的时期不同，各地经济发展水平不同，不同地区，存在个体差异和时期差异，同一地区长期与短期因果关系也不一样。

四、结束语

基于以上文献分析，各地区经济发展水平不同，自然资源禀赋不同，在研究耕地非农化驱动因素时应该体现地方特点。省级层面的分析，目前的经济计量分析方法没有从系统论视角采用多变量结构方程去动态研究耕地非农化与驱动因素之间的耦合因果关系和趋势变动关系。因此，可以提出以下研究方向，利用省内各地市面板数据分析，深入分析不同地区的个体差异性和动态发展关系，进而对各地市提出具体的相关政策建议，有利于把握省内各地市的差别，进而制定相关具体的政策。

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