山东省耕地后备资源变化及驱动因素分析*

张文信，董光龙，杨忠学，刘金花

(1.山东省土地调查规划院，济南 250014； 2.山东建筑大学管理工程学院，济南 250101)

0 引言

快速的城镇化和工业化进程中，建设用地扩张占用了大量耕地，开发利用耕地后备资源成为实现耕地总量动态平衡，保障国家粮食安全的主要途径。在自然、经济、政策等多种因素的综合作用下，近年来我国耕地后备资源的数量、类型、结构和空间分布等均发生了较大变化[1-2]。

目前已有大量学者对土地利用变化及驱动因素进行了深入研究[3-4]，但关于耕地后备资源变化及驱动因素的分析却未能得到足够重视，相关研究较为匮乏。严长青[5]在分析耕地后备资源开发时序时，简单介绍了耕地后备资源开发的影响因素。任君临等[6]采用标准差椭圆法分析了长江中下游地区耕地后备资源变化情况，但仅选取了人口和GDP两个驱动因素，更没有比较分析不同驱动因素作用程度的相对大小。总之，耕地后备资源的相关研究更多的是关注耕地后备资源适宜性评价[7-10]、开发潜力[11-12]、开发时序[5]、开发组合分区[13-16]等方面，对耕地后备资源变化及其驱动因素的分析较少。而掌握耕地后备资源时空变化规律及其相应的驱动因素，是对耕地后备资源进行合理保护和开发利用的重要基础。

在分析土地利用变化驱动因素时，回归模型是常用的方法之一。然而，传统回归模型假设自变量之间相互独立，但空间数据往往具有空间自相关性，从而容易产生不准确甚至错误的结果。空间回归模型则能够很好地处理上述问题，并且在农业景观变化[17]、城镇化[18]、城市扩张[19]、乡村土地利用转型[20]等多方面得到了很好的应用。

改革开放以来，我国经历了史无前例的快速城镇化，尤其是在东部沿海地区。地处东部沿海的山东省，作为我国的经济大省，快速的经济增长速度下，建设用地扩张也十分显著。相关研究指出山东省已经成为耕地后备资源开发的重心，应该重点关注[1-2]。

鉴于此，文章以山东省为例，基于两期耕地后备资源数据库，采用空间回归模型，选取多个社会经济指标作为潜在驱动因素，分析山东省耕地后备资源时空变化及其相应的驱动因素，以期为耕地后备资源的合理保护、开发利用提供科学参考。

1 研究区概况、数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

山东省位于中国东部沿海、黄河下游，北纬34°22.9′～38°24.01′、东经114°47.5′～122°42.3′之间，共有17个地级市，陆域面积15.58万km2(图1)。境内中部山地突起，西南、西北低洼平坦，东部缓丘起伏，形成以山地丘陵为骨架、平原盆地交错环列其间的地形大势。气候属暖温带季风气候类型，降水集中，雨热同季，春秋短暂，冬夏较长。年平均气温11～14℃，年平均降水量一般在550～950mm之间，光照时数年均2 290～2 890h，热量条件可满足农作物一年两作的需要。土壤类型以褐土、棕壤和潮土为主，大部分为优质可耕作土壤，土地垦殖率高，后备资源少。

2016年山东省GDP为6.70万亿元，总人口为9 946.64万人，是中国的经济第三大省，人口第二大省，人口城镇化率达到59.02%，城镇居民人均可支配收入3.40万元，农村居民人均可支配收入1.40万元。社会经济的快速发展也使得其建设用地面积快速扩张，由2001年的16.85万hm2增加为2015年的44.08万hm2，占用了大量耕地，耕地后备资源更为稀缺，进一步加剧了人地矛盾。

1.2 数据来源

2003年和2015年两期山东省耕地后备资源数据库由山东省土地调查规划院提供。社会经济数据中60岁及以上人口、文盲人口占15岁及以上人口比重数据为来自《山东省2000年人口普查资料》和《山东省2010年人口普查资料》，GDP、总人口、农民人均纯收入、城乡收入比、建设用地面积等其他社会经济数据来自《山东省统计年鉴》(2004年、2016年)。

1.3 研究方法

1.3.1 潜在驱动因素选取

耕地后备资源一般是指在一定的技术经济条件下，可能转化为耕地的非耕地资源。耕地后备资源开发的影响因素有很多[5]，而耕地后备资源变化则主要是受社会经济发展、技术进步、相关政策变化等驱动的。然而考虑到技术进步和政策变化等一方面难以精确量化，另一方面由于时间相对较短，山东省耕地后备资源的相关政策没有较大变动，对耕地后备资源变化的影响有限，而且政策变化在山东省内的区域差异不大。因此，参考相关研究，结合山东省实际情况及数据的可获取性，选取了2003～2015年期间城镇化率变化、GDP变化、总人口变化、农民人均纯收入变化、建设用地扩张速度等9个指标，作为耕地后备资源变化的潜在驱动因素(表1)。

城镇化率是一个地区发展水平的综合反映，城镇化水平提高越大，建设用地扩张的规模往往也越大，在此过程中不可避免地占用耕地，因而对耕地后备资源的开发力度也越大。GDP是反映地区综合发展水平的指标，GDP增加越多，表明该地区经济发展速度越快，多数情况下对耕地后备资源的需求也越大。GDP1/GDP的变化意味着产业结构的调整，大多数地区GDP1/GDP呈下降趋势。随着总人口的增加，对粮食的需求量也随之增加，从而使得耕地后备资源开发的可能性增加。年龄结构影响劳动力，老龄化率越高，即60岁以上人口比重占总人口的比重越大，从事劳动的人口越少，一方面可能会因劳动人口减少而减少对耕地后备资源的开发，另一方面可能因老龄人口增加而增加对粮食需求，从而加大对耕地后备资源开发。受教育程度影响所从事职业，一般而言文盲所能从事的职业有限，大部分从事农业劳动，文盲率越高可从事农业劳动的人口越多，这样便具备了耕地后备资源开发的劳动力条件。农民人均纯收入增加越多，表明该地区农民从事兼业经营、就业多样化程度越高，农民主动开垦耕地的意愿越小，但同时也表明该地区经济发展水平相对较好，建设用地占用耕地导致耕地后备资源开发的可能性也越大。城乡收入差距越大，农民务农的机会成本越高，进城打工对农民的吸引力越大，因此可能会使农村劳动力减少，从而影响耕地后备资源开发。建设用地扩张直接影响耕地后备资源开发，我国实行耕地占补平衡政策，因此建设用地扩张越快，耕地后备资源开发速度越快。

表1 潜在驱动因素

潜在驱动因素备注城镇化率变化城镇化率=城镇人口/总人口GDP变化GDP1/GDP变化总人口变化老龄化率变化老龄化率为60岁以上老人占总人口的比重文盲率变化文盲率为文盲人口占15岁及以上人口比重农民人均纯收入变化城乡收入比变化城乡收入比为城镇人均可支配收入与农民纯收入之比建设用地扩张速度建设用地扩张速度为研究期内建设用地年均扩张面积

图1 研究区位置 图2 2003～2015年耕地后备资源变化

1.3.2 空间回归模型

空间回归模型包括空间滞后模型和空间误差模型[21]。空间滞后模型假设因变量的值受其周边邻域的影响。

y=ρWy+Xβ+ε

(1)

式(1)中，y是各市耕地后备资源变化量；X为相应的潜在驱动因素；β为对应的空间回归系数，标准化之后的空间回归系数可以用来比较不同驱动因素作用的相对大小；ρ为空间自回归系数，其值的大小反映了在多大程度上因变量y的变化是由相邻的观察值所影响的；W为空间权重矩阵；ε是模型的误差项。

不同于空间滞后模型，空间误差模型通过误差项将空间依赖性纳入回归方程。空间误差模型为：

y=Xβ+ε

(2)

ε=λWε+μ

(3)

式(2)(3)中，λ为空间自回归系数，其值反映了邻域中残差对观察点残差的影响；μ为残差；ρ和λ的主要区别在于空间相关性纳入回归方程的方式不同。

2 结果分析及讨论

2.1 数量与空间变化

2003～2015年期间，山东省集中连片耕地后备资源变化较大，总量减少了30.81万hm2，其中可开垦土地减少24.97万hm2，可复垦土地减少5.84万hm2。具体而言，滨州市、东营市和菏泽市集中连片耕地后备资源减少较多，减少面积分别为7.43万hm2， 7.35万hm2和4.49万hm2； 日照市和青岛市集中连片耕地后备资源变化较小，分别减少了373hm2和613hm2； 莱芜市则是山东省内唯一一个集中连片耕地后备资源增加的市域，增加面积为3 740hm2(表1，图2)。

从不同类型集中连片耕地后备资源变化来看(表2)，可开垦荒草地、可开垦盐碱地和可复垦土地的变化较大。其中，可开垦荒草地减少了10.29万hm2，尤其是滨州市可开垦荒草地变化较大，其减少面积占全省可开垦荒草地减少面积的45.74%，潍坊市可开垦荒草地变化也较为明显，减少面积为1.81万hm2。可开垦盐碱地减少了9.47万hm2，而仅东营市可开垦盐碱地就减少了5.21万hm2，占全省可开垦盐碱地减少面积的55.00%，滨州市可开垦盐碱地减少面积也近2万hm2。山东省可复垦土地减少面积为5.84万hm2，主要分布在采煤塌陷区、旧村庄搬迁改造和废弃压占地比较集中的菏泽市、济宁市等地区。

表2 2003～2015年耕地后备资源变化 hm2

2.2 驱动因素模拟结果及分析

2.2.1 模型整体结果

决定系数(R2)和赤池信息准则(AIC)是常用于模型比较和选择的指标，决定系数越大、赤池信息准则越小，表明该模型模拟效果越好。据此，结合表3可知，空间误差模型对山东省耕地后备资源变化驱动因素的模拟效果最优。因此，选择空间误差模型进行相关驱动因素分析。

空间误差回归模型结果表明，对2003～2015年期间山东省耕地后备资源变化具有显著作用的驱动因素为总人口变化、文盲率变化、农民人均纯收入变化、建设用地扩张速度、第一产业产值占总产值比重变化等(表4)。

表3 模型拟合结果

模型R2AIC经典回归模型0 8337 24空间滞后模型0 8438 45空间误差模型0 8436 90 注：R2为决定系数；AIC为赤池信息准则

表4 空间回归模型

2.2.2 显著性驱动因素分析

从变量回归系数的符号来看，总人口和农民人均纯收入的回归系数符号为负，表明随着总人口和农民人均纯收入的增加，耕地后备资源反而减少。总人口增加，一方面会增加对粮食的消耗，使得对耕地的需求增大； 另一方面对住宅等建设用地的需求也会加大，使得耕地后备资源开发力度加大，导致耕地后备资源减少。农民纯收入的增加一方面来源于务农收入的增加，在其他经济来源有限的情况下，一部分农民可能会开荒种地； 另一方面则主要来源于打工或兼业经营等收入，如到附近工厂打工或自己搞养殖业等，而工厂及进行养殖业所需场地等的建设则可能占用耕地或耕地后备资源，故农民人均纯收入的增加也会导致耕地后备资源的减少。

文盲率、建设用地扩张速度、第一产业产值占总产值比重等回归系数符号为正，即文盲率、建设用地扩张速度、第一产业产值占总产值比重与耕地后备资源为同向变化。文盲率降低，即受教育程度提高，一方面使得农民对于新技术尤其是用于农业生产新技术的接受程度和使用率等均有很大提高，技术水平的提高为开垦新的耕地后备资源提供了可能，原先为非宜耕后备资源的土地可能因技术水平提高而转化为耕地后备资源； 另一方面使得农民不仅种植粮食作物，也种植能源作物和经济作物等，而现有耕地资源有限，因此不可避免地开垦一些耕地后备资源。建设用地扩张会引起耕地后备资源减少，这主要是由于我国实行的耕地“占一补一”的占补平衡政策。第一产业产值占总产值比重降低，即二、三产业产值比重提高，而二、三产业的快速发展往往会产生新增建设用地，从而使得耕地后备资源减少。

从变量回归系数的大小来看，总人口和建设用地扩张速度的回归系数相对较大，均大于1，表明其变化对耕地后备资源变化的影响较大； 文盲率和第一产业产值占总产值比重的回归系数次之(0.9左右)； 农民人均纯收入的回归系数最小，为-0.65，其变化对耕地后备资源变化的影响最小。

2.2.3 不显著驱动因素分析

城镇化率、GDP等指标对耕地后备资源变化的影响不显著，这与预期不一致。Li等[20]的研究也有类似的发现，并指出GDP是衡量城乡系统而非仅仅农村系统社会经济发展水平的综合指标，因此对耕地后备资源没有直接显著影响。至于城镇化率对耕地后备资源变化也没有显著影响，这可能是由于统计数据过高地估计了城镇化所致[22]。

城乡收入比对耕地后备资源变化的影响也没有表现出预期的显著性，表明尽管城乡收入差距拉大使得大量农民工进城务工，农村劳动力减少，但其对耕地后备资源变化的直接影响相对较小，耕地后备资源的开发仍在继续。即劳动力减少，而为了保证粮食安全，耕地后备资源仍在开发，耕地总量维持不变，一方面需要考虑耕地后备资源开发的适宜性，以免因无人耕种等造成新开荒地再次撂荒； 另一方面需要考虑提高耕地耕种、管理技术，通过规模经营等手段以节省人力，实现增产丰收。

此外，老龄化程度对耕地后备资源的影响也不具有显著性，这是由于老龄化导致的劳动人口减少和粮食需求增加二者综合作用的结果。

2.3 不足之处

2.3.1 两轮耕地后备资源调查评价差异对耕地后备资源变化的影响

该文中山东省耕地后备资源数据来源于2003年和2015年两轮耕地后备资源调查数据库，需要说明的是两轮耕地后备资源调查在基础数据、调查技术手段等方面存在一定差异。例如， 2003年耕地后备资源调查以土地更新调查和变更调查为基础资料，但部分区县在调查评价时采用的是20世纪90年代初土地详查时的土地利用现状图，存在图件陈旧的问题，部分县区每年变更时进行的不彻底，或只变更了汇总数据而没有变更土地统计台账的地类图斑数据，造成部分区县耕地后备资源调查成果存在一定误差[23]。而2015年耕地后备资源调查评价由国家下发了高分辨率的调查评价地图，基础图件和数据的现势性和精度较高。而且相比2003年， 2015年耕地后备资源调查中所采用的设备和技术方法等也更加先进。这使得部分原来无法利用的土地，转为耕地后备资源。

两轮耕地后备资源调查中的不同之处，尤其是基础数据和技术水平的差异，对耕地后备资源的变化有一定的影响。但由于时间相对较短，相比耕地后备资源实际变化，这些影响有限，两轮耕地后备资源调查结果的比较可以有效地反映耕地后备资源变化情况。任君临等[6]同样凭借这两轮耕地后备资源调查数据库分析了长江中下游地区耕地后备资源变化情况及驱动因素。

2.3.2 耕地后备资源变化驱动因素选取的局限性

该文在选取耕地后备资源变化的驱动因素时，没有将政策因素和技术进步因素作为潜在驱动因素，存在一定的局限性。主要是基于几个方面的考虑：(1)技术进步和政策变化等难以精确量化； (2)2003～2015年期间山东省耕地后备资源的相关政策并没有较大变动，因此对耕地后备资源变化的影响也有限； (3)由于时间相对较短，相比建设用地扩张等对耕地后备资源变化的影响，技术进步的影响较小； (4)政策和技术进步山东省内的区域差异不大。

但需要指出的是当在较大的时间尺度上或较大的空间范围内进行分析时，政策因素和技术进步可能会对耕地后备资源变化产生较大影响。

2.4 政策启示

该文研究结果发现，尽管城镇化率变化、GDP变化等对山东省耕地后备资源变化的驱动作用不显著，但在城镇化率、GDP高，建设用地扩张需求大的地区，恰恰是耕地后备资源贫乏的地区； 在城镇化率、GDP低，建设用地扩张相对缓慢的地区，耕地后备资源反而较为充足(表5)。这种矛盾使得在市域内实现耕地占补平衡的困难较大，强制实行可能会导致出现补充耕地重数量轻质量[24]、破坏生态环境，甚至新补充耕地因条件差较、产出较低等原因而无人耕作二次撂荒的情况。

表5 山东省各市社会经济发展水平与耕地后备资源数量

行政区城镇化率(%)GDP(亿元)耕地后备资源(hm2)济南市0 686100 23700青岛市0 709300 07287淄博市0 674130 241247东营市0 663450 6414773威海市0 633001 57187烟台市0 606446 081020莱芜市0 59665 834260泰安市0 573158 392460潍坊市0 565170 534940日照市0 551670 801760滨州市0 552355 334007临沂市0 543763 171360枣庄市0 532031 008633济宁市0 534013 126487德州市0 522750 941560聊城市0 462663 62247菏泽市0 452400 963740

因此，应根据各地社会经济发展水平和耕地后备资源情况，在省级层面上进行统筹，通过异地开发补充耕地等方式实现占补平衡，切实保护耕地，高效合理的开发利用耕地后备资源。方婷婷等[25]在分析芜湖市耕地后备资源开发利用时，提出了“区域占补平衡”与“异地代补”的政策建议。此外，国土地资源部也曾指出集中连片耕地后备资源集中在中西部经济欠发达地区，新疆(不含南疆)、黑龙江、吉林、甘肃和河南等5个省份共占69.6%。而东部11个省份之和仅占全国集中连片面积的11.0%。反映出经过多年持续开发利用，经济发展快的地区后备资源稀缺甚至枯竭，在省域内实现占补平衡越来越难。由此可见，耕地后备资源的区域分布不均衡、供需不匹配不仅是山东省面临的问题，而是全国普遍存在的问题。因此，我国耕地后备资源开发，需要从国家层面进行统筹协调安排。

但值得注意的是，宏观统筹协调，异地占补政策实施时，对异地占补的耕地数量和质量应做好控制，防止建设用地的盲目任意扩张占用耕地。同时，还应注重对补充耕地地区的经济补偿和政策扶持等，促进该地区的社会经济发展，缩小区域之间的差距，实现共同富裕。

3 结论及政策建议

2003～2015年期间，山东省集中连片耕地后备资源减少了30.81万hm2，其中可开垦土地减少24.97万hm2，可复垦土地减少5.84万hm2。从市域差异来看，滨州市、东营市和菏泽市集中连片耕地后备资源减少较多，分别减少7.43万hm2， 7.35万hm2和4.49万hm2； 日照市和青岛市集中连片耕地后备资源变化较小，分别减少了373hm2和613hm2； 莱芜市则是山东省内唯一一个集中连片耕地后备资源增加的市域，增加面积为3 740hm2。

山东省耕地后备资源变化的显著性驱动因素为总人口、文盲率、农民人均纯收入、建设用地扩张速度、第一产业产值占总产值比重等。并且总人口和建设用地扩张速度的驱动作用最大，受教育程度和产业结构调整的作用次之，农民人均纯收入变化对耕地后备资源变化的影响最小。

“耕地后备资源空间分布不均衡、供需不匹配”是山东乃至全国均面临的问题，“宏观统筹协调，异地代补”是实现占补平衡，切实保护耕地，高效合理的开发利用耕地后备资源的必经之路。但异地代补的数量比例和质量应严格控制，并注重对补充耕地地区的经济补偿和政策倾斜，促进该地区的社会经济发展，缩小与发达地区之间的差距，实现共同富裕。

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