广西耕地压力时空差异分析及驱动力探究

詹长根 蔡春美 杨如军

摘要：【目的】分析研究广西耕地压力水平时空演变特征及其驱动力，为广西有关部门制定保护耕地政策提供科学依据。【方法】以1980～2014年相关统计数据为基础研究广西耕地压力水平变化规律，以各市级行政区划为评价单元，通过建立耕地压力指数模型分析耕地压力水平在时间和空间上的变化趋势，采用主成分分析法对耕地压力驱动力进行探究。【结果】1980～2014年的35年中，广西耕地压力有12个年份处于一级水平，19个年份处于二级水平，4个年份处于三级水平；以各市2005～2014年耕地压力平均值作为该市耕地压力的平均水平，其中崇左、百色、来宾、柳州、防城港、南宁、河池、贵港市的耕地压力值均低于同期广西全区平均水平。影响广西耕地压力指数变化的驱动因素主要包括城镇化率、农村居民家庭恩格尔系数、人均GDP、总人口数、农民人均纯收入、粮食单产水平和人均耕地面积等。【建议】提高农民收入水平，降低农村居民家庭恩格尔系数，提高人均GDP；增加科技投入，提高粮食单产水平；严格把控耕地数量，保证人均耕地面积。

关键词： 耕地压力；主成分分析；时空差异；广西

中图分类号： F301.24 文献标志码：A 文章编号：2095-1191（2016）11-1979-07

Abstract：【Objective】The present study was conducted to analyze time-space evolution of cultivated land pressure and its driving forces in Guangxi in order to provide references for related authorities in Guangxi to formulate cultivated land protection policies. 【Method】Cultivated land pressure evolution in Guangxi was studied based on related statistics during 1980-2014. With municipal administrative division as evaluation unit， temporal and spatial variations of cultivated land pressure were researched by establishing cultivated land pressure index model， and driving forces of cultivated land pressure were studied through principal component analysis. 【Result】Among thirty-five years from 1980 to 2014， cultivated land pressure indexes in Guangxi were at grade one in twelve years， at grade two in nineteen years and at grade three in four years. Taking the average value of cultivated land pressure during 2005-2014 in city as the average municipal cultivated land pressure， the average cultivated land pressure of Chongzuo， Baise， Laibin， Liuzhou， Nanning， Hechi， Fangchenggang and Guigang were lower than Guangxi average level during the same period. Driving forces affecting cultivated land pressure index include urbanization rate， Engels coefficient of rural households， GDP per capita， total population， per capita net income of rural residents， grain yield level and per capita cultivated land. 【Suggestion】The following suggestions are proposed： increasing income of rural residents， decreasing Engels coefficient of rural households to raise per capita GDP； boosting science and technology input to increase grain yield level； strictly controling the cultivated land area to ensure certain coverage of per capita cultivated land.

Key words： cultivated land pressure； principal component analysis； temporal and spatial difference； Guangxi

0 引言

【研究意義】耕地资源是经济发展中最基础的资源类型之一，对国家和地区的粮食安全、社会进步及经济发展有至关重要的影响。随着我国城镇化发展（李强等，2012）和人口增长（牛叔文等，2010），耕地资源逐渐减少（陈百明等，2010），耕地质量退化（王国强和郧文聚，2011），耕地承载社会经济发展的压力进一步加大，因此，如何缓解耕地压力已成为当前土地科学领域中的研究重点。广西耕地总体状况是人均耕地少、耕地质量总体不高、耕地后备资源不足，伴随经济发展的农业机械化、化肥、农药等施用量的加大，使得耕地质量下降；同时，一部分耕地被占用作为GDP快速提升的基础；而近年来由于总人口数迅速增加，也给耕地资源带来了一定程度的压力。因此，研究广西耕地压力水平和影响因素等对有效保护和利用当前土地资源具有重要的现实意义。【前人研究进展】耕地压力指数是指一定区域内为保证基本的生产生活食物需求所必须的最小耕地面积与实际耕地面积之比（李玉平和蔡运龙，2007；刘笑彤和蔡运龙，2010；李治国等，2014），反映一定区域内耕地资源的紧张程度。由于耕地压力指数涉及的指标如人口数量、粮食播种面积、粮食产量等因素均是动态，因此最小耕地面积和人均实际面积均随着时间、空间不同不断变化（耿艳辉等，2008）。范秋梅和蔡运龙（2010）提出的耕地压力指数模型可以解释区域耕地—粮食—人口系统动态平衡状况，目前已在我国的国家和省域尺度有所应用。【本研究切入点】目前，多数学者的研究采用耕地压力指数模型在时间尺度进行压力值的评价（赵永华等，2013；赵亚峰等，2014），或进行短期间的预测分析，分析压力值变化原因时也主要围绕耕地压力指数模型中涉及的相关影响因素，或定性地提出相关建议，而对耕地压力影响因素进行定量探究的文献鲜见。【拟解决的关键问题】研究广西1980年以来的耕地压力值，并对14个地级市2005～2014年压力值进行对比分析，综合前人研究成果筛选出12个压力值影响因素并对其进行定性和定量分析，探究影响耕地压力的关键性因子，以期为相关部门制定广西土地利用、农业发展等政策提供科学依据。

1 广西耕地概况

广西地处我国大陆最南端，行政区域土地面积2376万ha，地貌以山地丘陵性盆地为主，红水河—西江为主干流横贯中部，气候温暖，雨水充沛，光照充足。广西耕地类型主要包括旱地、水田和水浇地。建国以来，广西耕地面积变化幅度经历了增减交替的波动过程，1950～1958年耕地面积不断增加，1959～1969年缓慢下降，1970～1978年耕地面积又缓增，1979～1999年处于稳定阶段，2000～2007年耕地面积波动下降；2008～2014年耕地面积又缓慢上升，源于该阶段政府加大对耕地的保护力度和土地整理、复垦工作的大力开展。1978～2014年广西人均耕地面积的年均下降率约为0.85%，2014年耕地面积443万ha，人均耕地面积0.09 ha。

2 数据来源与研究方法

2. 1 数据来源

数据主要来源于《广西统計年鉴》（1984～2014）和《广西水资源公报》（2009～2014）。矢量数据由广西国土资源信息中心提供。

2. 2 研究方法

本研究采用耕地压力指数模型对广西耕地压力的变化进行分析。“最小人均耕地面积”指标指在一定的区域范围内，一定食物自给能力和耕地综合产出条件下，为满足该区域内的每个人正常生产生活的食物消费所需的耕地面积（范秋梅和蔡运龙，2010），即保障一定区域内粮食安全的耕地面积底线。“最小人均耕地面积”的影响因子主要包括粮食自给率、复种指数、粮食产量等，可用公式（1）计算：

Smin=β■ （1）

式中，Smin为最小人均耕地面积（ha/人），β为食物自给率（%），Gr为人均食物需求量（kg/人），P为粮食单产（ha/kg），q为粮食播种面积占总播种面积之比（%），k为复种指数（%）。

耕地压力指数是最小人均耕地面积与实际人均耕地面积的比值（用K表示），K可反映耕地压力状态（表1），其计算公式为：

K=■（2）

式中，S为实际人均耕地面积（ha/人）。

在测算人均粮食需求量时，根据胡靖（2000）的研究，结合我国卫生部推荐的营养标准，每人年均生活所需要的热量、蛋白质和脂肪全部折合成粮食量为248.56 kg，为方便测算，选取每人年均粮食需求量为250 kg。将耕地压力指数划分为3个等级、7种表征状态（表2）。

3 结果与分析

3. 1 广西耕地压力指数动态分析

3. 1. 1 耕地压力时序变化分析（1980～2014年） 由图1可知，广西1980～2014年的耕地压力指数波动趋势大致分为3个阶段：第一阶段是1980～1989年，该阶段是压力稳定阶段，压力指数基本上处于0.800以下；第二阶段是1989～1999年，该阶段是压力增大阶段，压力指数从1989年的0.811增大到1999年的1.116，该阶段压力指数值不断浮动；第三阶段是1999～2014年，该阶段是压力值危险稳定阶段，压力指数在1.000附近波动。因此，广西在1980～2014年的35年间耕地压力值均在1.300以内，总体耕地压力相对小，其中1990～1992年耕地压力快速增大，2005～2014年耕地压力值无明显变动趋势，相对压力状况比较稳定，基本上在压力均衡值K=1附近上下波动，对广西耕地压力构成一定的威胁。

3. 1. 2 耕地压力空间差异分析（2005～2014） 通过测算广西14个地级市2005～2014年10年间的耕地压力指数值（表3），发现14个地级市的耕地压力值在一定程度上存在很大差别。由于各地级市耕地压力水平变化浮动不明显，将14个地级市2005～2014年耕地压力值的平均值作为其耕地压力的平均水平，得到耕地压力平均水平排列顺序为：崇左<百色<来宾<柳州<防城港<南宁<河池<贵港<北海<贺州<钦州<玉林<梧州<桂林。由此绘制广西2005～2014年平均耕地压力指数空间分布图（图2），颜色由浅到深分别代表1～7级，其中，平均耕地压力水平小于同期全区平均水平的有崇左、百色、来宾、柳州、防城港、南宁、河池、贵港等8个地级市，同时这8个地级市的耕地压力指数平均值（K）小于1.000，耕地无压力。

根据自然禀赋和社会经济发展的特点，把广西划分成桂北、桂中、桂西、桂东、桂南五大经济区。由表3可知，五大经济区的耕地压力值排序依次为桂西<桂中<桂南<桂东<桂北。（1）桂南经济区借助地理位置的优势，大力发展港口经济和现代产业，其中，南宁和防城港市近年来耕地压力指数均低于1.000，北海近年来耕地压力指数在1.000附近小范围无规律浮动，钦州市耕地压力指数近年来均高于1.000，耕地压力指数平均值是1.008。（2）桂中经济区以工业为主，耕地压力水平相对较低，柳州和来宾耕地压力指数变化的趋势极为相近，后5年与前5年的平均压力指数呈小幅度减小，10年间耕地压力指数平均值为0.805。（3）桂北经济区单指桂林市，该市以发展旅游业为主，地势较高，农业生产条件较差，人流量较大，耕地压力大，是五大经济区中耕地压力最大的区域，耕地压力指数为1.532。（4）桂东经济区是广西农业发展主要区域，玉林、梧州地势较低，人口密度大，耕地压力指数一直处于较大等级，耕地压力指数平均值为1.201。（5）桂西经济区由于地理位置的先天不足，成为广西农业和经济发展相对比较落后的区域，地势较高，人口密度较小，压力表征也比较小，耕地压力指数平均值为0.786。

3. 1. 3 典型城市耕地压力水平分析 南宁市地处广西南部，是广西第一大城市，同时也是北部湾经济区的中心城市，其2005～2014年的耕地压力水平整体上呈增大趋势，耕地压力指数从2005年的0.856上升到2014年的0.948，增幅为10.2%。引起耕地压力指数增大的原因主要是近年来南宁的工业化与城镇化进程快速化推进，城区面积不断向外延扩张，公路、铁路覆盖面增加。2005年南宁市人口总数为648.85万，2014年增加到724.43万，增长率为11.6%；2014年其常用耕地面积0.6855 ha，占行政区域总面积的10.56%；2005～ 2014年粮食单产水平提升22.9%。人口数不断增加，使得耕地压力变大，但由于粮食单产的不断提高，一定程度上减缓了耕地压力增大的速度。可见，在城市化、工业化水平的提高不断占用耕地不可逆转的情况下，提高耕地生产力水平是缓解耕地压力唯一的出路。

桂林市的耕地压力是广西耕地压力指数最大的地区，其2005～2014年10年间耕地压力状态均是K>

1.000，2007年耕地压力值高达1.814，处于压力级别的三级，压力的表征状态是耕地压力明显；2014年其耕地压力水平相对于前几年下降至1.438。全市耕地面积仅0.3307 ha，2014年常住人口数高达491.91万，常住人口数是柳州市的1.4倍，但耕地总面积小于柳州市。桂林市的耕地压力指数较大的原因是作为我国重点风景游览城市和园林城市，其耕地面积与行政面积的占比小。

北海市是广西南部一个典型的沿海城市，其耕地压力指数相对稳定。耕地压力指数在10年间有7年介于1.000～1.100，有3年介于0.950～1.000。北海人口总数由2005年的147.87万人增加到2014年的169.38万人，增长率為14.5%。2000～2014年北海连续5年GDP保持年均增长17.1%，经济的快速发展并没有以大面积占用耕地为基础，源于政府大力度的保护耕地一系列政策制度的实施。

玉林市是广西粮食主产地之一，其粮食总产量仅次于南宁市。玉林市耕地压力指数平均值为1.387，耕地压力明显，其原因是人口密度大，人均耕地少。全市人口密度为5.53人/ha，是广西人口密度最大的城市，远高于广西的平均人口密度2.33人/ha；但由于玉林市土地利用率和耕作水平较高，单产水平相对较高，其粮食单产水平是广西最高的城市，全市的土地利用水平比广西整体的土地利用水平高16%以上。但人口数量的不断增长、非农化建设的推进及盛行跨市实行耕地占补平衡，与此同时，由于农业调整和生态建设也占用一定数量的耕地，加大了耕地压力。尽管玉林市农用地的利用水平相对较高，但据相关学者研究，该区域的农业生产潜力仍存在一定程度的提升空间。因此，只有通过提高粮食单产水平来控制耕地压力的加大。

崇左市是广西耕地压力最小的城市，2005年其耕地压力指数为0.591，2014年耕地压力值上升到0.670。该市10年间的耕地压力水平都低于0.700，相对而言在耕地方面没有太大压力。崇左市现有的耕地中，中低产田的比重高达80%以上，土壤抽样调查显示，土壤中含有的有机质、全氮、速效钾等养分的比重均处于中低以下水平，耕地总体质量低，粮食单产水平基本上是广西单产水平最低的城市。

3. 2 广西耕地压力驱动力分析

准确找出影响耕地压力值指数的驱动因子并了解各因子内部关系及规律，对有效合理利用耕地资源、减小耕地压力、生态利用耕地具有现实意义。上述已测算了广西1980～2014年35年间的耕地压力指数，但是影响耕地压力指数的因素比较复杂，不仅是压力值测算公式中涉及的因子，各因子间还有可能存在一定程度的耦合关系，而主成分分析法对耕地压力驱动力分析可以减少因子间的误差冗余度（易军和梅昀，2010）。

3. 2. 1 因子选择 本研究在综合前人研究的基础上选取12个可能对压力值有显著影响的因子，分别为：粮食价格指数（X1）、农业生产资料价格指数（X2）、城镇化率（X3）、农村居民家庭恩格尔系数（X4）、人均耕地面积（X5）、成灾面积（X6）、复种指数（X7）、灌溉指数（X8）、总人口数（X9）、农民人均纯收入（X10）、人均GDP（X11）、粮食单产水平（X12）。

3. 2. 2 因子分析 以广西1980～2014年相应的指标数据作为样本，使用SPSS 17.0对相关的指标数据进行处理，得到各因子与压力值的相关系数（表4），其中，X1、X2与耕地压力指数的相关性小于0.200，相关性较小，不予考虑；对X3～X12进行主成分分析，KMO（适宜作因子分析的程度，0.700以上表示适合，小于0.600表示不推荐）统计量为0.796，说明适宜进行主成分分析，且球形检验因子模型的显著性水平达0.000，说明模型合理。

3. 2. 3 驱动因素分析 从表5可看出，第1主成分和第2主成分的累计贡献率达87.83%，超过85.00%，符合主成分的分析条件，因此筛选出这两个因子作为耕地压力驱动力分析的公共因子。由于筛选出的两个公共因子提取信息结果不能明确地呈现公共因子包含的指标信息，进一步对其进行最大方差旋转，采用旋转后的因子载荷矩阵（表6）进行分析。从表6可知，第1主成分对X3、X4、X5、X9、X10、X11和X12有绝对值较大的载荷量；第2主成分对X7和X8有绝对值较大的载荷量。

对以上因子的高相关性进行整理，影响耕地压力水平的主要因子大体上可以概括为社会经济及生产水平因素和耕作资源因素。（1）社会经济影响因素分析。表5中显示第1主成分的方差贡献率为73.300%，由此可知其在所有影响因子中占主导地位。第1主成分中X4载荷量最大，X11和X10次之，说明农民生活水平对耕地压力水平有很大影响力；而在耕地压力指数测算公式中涉及到的因子主要是自然因素，在进一步探究驱动力时，结果显示社会因子对其影响程度较大，且社会因素中农民社会生活水平是主要的影响因素，其原因主要是最小人均耕地面积的测算实际上是从粮食安全角度来定义，即粮食的供需问题，粮食的需求构成是该区域内所有居民为维持正常的生产生活所必须的粮食量，粮食供给则主要是该区域内耕地的现有生产能力所生产的量，农民的生活水平、人均收入等直接关系到粮食供给量，由于农业收入较低，农民中多数青壮年外出务工，只剩老人和孩子务农，从而导致耕地的产出水平较低。（2）生产水平影响因素分析。X3和X9对第1主成分也有显著的载荷量，说明人—地关系也是影响耕地压力的重要因素；X5和X12对第1主成分有很大的影响程度，说明耕地生产力水平对耕地压力有很大的驱动作用。（3）耕作资源影响因素分析。第2主成分主要包括X7和X8，这两个指标都是代表耕作资源的因素。广西复种指数从1980年的1.850下降到2014年的1.460，总体上呈波动式下降趋势；我国总体属于缺水型国家，有效的灌溉条件对农业生产水平有较大的影响，灌溉率的提高是我国农业水平提高必不可少的部分。

综上所述，影响广西耕地压力水平的因素错综复杂，采用主成分分析法得出主要影响因子大体上可以概括为社会经济及生产水平因素和耕作资源因素，驱动因素主要包括城镇化率、农村居民家庭恩格尔系数、人均耕地面积、总人口数、农民人均纯收入、人均GDP、粮食单产水平和人均耕地面积等。

4 建议

通过分析广西耕地压力可知，目前广西耕地压力与以往相比有所减轻，但仍然存在较大的压力，为了避免对粮食安全产生影响，必须采取相应的措施。针对影响广西耕地压力水平的驱动因素，结合我国人口众多、人均耕地面积不足的国情，提出下列建议：（1）提高农民收入水平，降低农村居民家庭恩格尔系数，提高人均GDP。通过制定相应政策，合理地提高农产品价格，从而提高农民种植带来的收入；鼓励农民将农产品进行精卖，尽量减少农产品中间转卖次数，压低中间商的利润率。此外，可以建立农产品网上销售系统，农产品的价格能够公开透明，降低农产品滞销发生的可能性，保障农产品价格。（2）增加科技投入，提高粮食单产水平。政府可以加大对农业科学的投入力度，通过科学培育给农民提供高产量的种子、通过技术途径提高农田的防虫除害能力，从而保证粮食单产水平的稳定和提高。（3）严格把控耕地数量，保证人均耕地面积。当前我国正处于城镇化的高速发展时期，在城镇化率快速提高的同时，应该注意保护耕地面积与耕地质量。政府要严格把控农田“占一补一”政策实施过程，在数量与质量上必须严格统一。

参考文献：

陈百明， 宋伟， 唐秀美. 2010. 中国近年来土地质量变化的概略判断[J]. 中国土地科学， 24（5）： 4-8.

Chen B M， Song W， Tang X M. 2010. Rough estimation on land quality changes of China in recent years[J]. China Land Science， 24（5）： 4-8.

范秋梅， 蔡运龙. 2010. 基于粮食安全的区域耕地压力研究——以辽宁省为例[J]. 地域研究与开发， 29（5）： 110-113.

Fan Q M， Cai Y L. 2010. A study about the pressure on cultivated land based on food security： The case of Liaoning province[J]. Areal Research and Development， 29（5）： 110-113.

耿艳辉， 闵庆文， 成升魁， 陈操操. 2008. 泾河流域耕地—人口—粮食系统与耕地压力指数时空分布[J]. 农业工程学报， 24（10）： 68-73.

Geng Y H， Min Q W， Cheng S K， Chen C C. 2008. Temporal and spatial distribution of cropland-population-grain system and pressure index on cropland in Jinghe watershed[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 24（10）， 68-73.

胡靖. 2000. 中國粮食安全：公共品属性与长期调控重点[J]. 中国农村观察，（4）： 24-30.

Hu J. 2000. Chinas grains security： the nature of public goods and long-term policy focus[J]. China Rural Survey，（4）： 24-30.

李强， 陈宇琳， 刘精明. 2012. 中国城镇化“推进模式”研究[J]. 中国社会科学，（7）： 82-100.

Li Q， Chen Y L， Liu J M. 2012. On the “development mode” of Chinese urbanization[J]. Social Sciences in China，（7）： 82-100.

李玉平， 蔡运龙. 2007. 河北省耕地压力动态分析与预测[J]. 干旱区资源与环境， 21（4）： 1-5.

Li Y P， Cai Y L. 2007. Dynamic analysis and prediction of cropland pressure in Hebei province[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment， 21（4）： 1-5.

李治国， 张竟竟， 郭志富. 2014. 基于耕地压力指数的河南省粮食安全状况研究[J]. 地域研究与开发，（2）： 141-145.

Li Z G， Zhang J J， Guo Z F. 2014. Food security study in Henan province based on cropland pressure index[J]. Areal Research and Development，（2）： 141-145.

刘笑彤， 蔡运龙. 2010. 基于耕地压力指数的山东省粮食安全状况研究[J]. 中国人口·资源与环境， 20（3）： 334-337.

Liu X T， Cai Y L. 2010. Grain security of basic cropland pressure index in Shandong province[J]. China Population， Resources and Environment， 20（3）： 334-337.

牛叔文， 李怡涵， 马利邦， 张馨. 2010. 资源环境约束下的中国人口增长问题研究[J]. 中国人口·资源与环境， 20（3）： 253-256.

Niu S W， Li Y H， Ma L B， Zhang X. 2010. Population growth and its control under the limit of resources and environment in China[J]. China Population， Resources and Environment， 20（3）： 253-256.

王国强， 郧文聚. 2011. 土地质量评价研究的简要回顾与展望[J]. 中国土地科学， 25（7）： 92-97.

Wang G Q，Yun W J. 2011. The brief review and prospect on the land quality evaluation research[J]. China Land Science， 25（7）： 92-97.

易军， 梅昀. 2010. 基于PSR框架的耕地集约利用及其驱动力研究——以江西省为例[J]. 长江流域资源与环境， 19（8）： 895-900.

Yi J， Mei Y. 2010. Study on intensive cultivated land use and its driving forces based on PSR model——A case study of Jiangxi province[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin， 19（8）： 895-900.

趙亚峰， 贾科利， 文琦. 2014. 宁夏耕地压力动态变化规律分析[J]. 干旱区资源与环境， 28（1）： 62-65.

Zhao Y F， Jia K L， Wen Q. 2014. The dynamic variation analy-

sis of cultivated land pressure in Ningxia[J]. Journal Arid Land Resources and Environment， 28（1）： 62-65.

赵永华， 刘晓静， 奥勇. 2013. 陕西省耕地资源变化及耕地压力指数分析与预测[J]. 农业工程学报，29（11）： 217-223.

Zhao Y H， Liu X J， Ao Y. 2013. Analysis of cultivated land change， pressure index and its prediction in Shaanxi province[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，29（11）： 217-223.

（责任编辑 邓慧灵）