河口乡耕地撂荒的特征与影响因素*

周盛芳，庄大春，李悦丰，谢文海，2，龙宇琼，汤玉婷，邹妤阳

(1.吉首大学土木工程与建筑学院，湖南 张家界 427000；2.中山大学地理科学与规划学院，广东 广州 510275)

耕地撂荒是指耕地被放弃耕耘后处于的荒芜状态.我国耕地撂荒现象较普遍，不同区域具有不同的撂荒特征及演变趋势，且山区耕地撂荒问题尤为突出.2014和2015年全国山区耕地撂荒率分别为34.03%，32.49%，且东、中、西部均存在不同程度的撂荒现象，其中尤以中部地区最为明显[1].耕地撂荒影响着我国耕地红线和粮食安全[2]，因此学界对耕地撂荒问题展开了多方面的探讨.例如，有学者研究重庆、贵州等山区县域耕地撂荒时发现，存在高撂荒风险的耕地主要分布在海拔较高且坡度较陡的县域，山区的耕地撂荒将直接影响山区农用地的合理开发及可持续发展政策的制定[3-4]；还有学者利用二元logistics回归、GIS技术分析耕地撂荒的影响因素，发现经济和地形是影响耕地撂荒的主要因素[5-7].武陵山片区地跨湘、黔、鄂、渝四省，区内少数民族众多，贫困人口分布广泛，属于连片特困地区.桑植县河口乡是武陵山片区内典型的山区乡镇，耕地撂荒问题具有典型性.笔者拟采用定性与定量相结合的方法研究河口乡耕地撂荒的特征与影响因素，以期为区域农业生产发展和山区耕地资源可持续利用提供参考.

1 研究设计

1.1 研究区概况

农户调查以桑植县河口乡为调查样本区.河口乡境内多高山和丘陵，地势西、北高，东、南低，最高点林光村海拔1 300 m，最低点河口村海拔400 m.全乡总面积13 776.61 hm2，农用地面积12 948.46 hm2(占93.99%).农用地中耕地1 149.06 hm2(占8.9%)，建设用地308.88 hm2(占2.24%)，未利用地519.27 hm2(占3.77%).综合考虑地理位置、耕地资源、农户状况和农户利用等方面，选取太平村、塘坊村、河口村、以咱村和科溪村等5个行政村作为随机调查对象，其基本情况见表1.

表1 样本村基本情况

1.2 数据来源与处理

研究区样本村的基本信息由河口乡人民政府相关部门提供，土地利用数据(2009和2015年)由桑植县国土局提供.采用参与式农户评估法展开入户问卷调查，共发放问卷420份，回收有效问卷402份.耕地撂荒率(2017年)利用Excel软件进行问卷数据统计而获得，影响因子借助SPSS19.0软件进行二元logistic回归分析.

1.3 研究方法

1.3.1 耕地撂荒影响因子评价指标体系 为了探究影响耕地撂荒的主要因素，基于问卷调查结果，遵循可行性和科学性，选取农户特征、农业生产环境和社会经济条件作为一级指标，总人口数量、务农人口年龄和务农人口数量等13项作为二级指标，构建出耕地撂荒影响因子评价指标体系(表2).

表2 耕地撂荒影响因子评价指标体系

1.3.2 二元logistics回归 二元logistics回归适用于因变量为二分变量的回归分析，是分析微观个体意愿、决策行为及其影响因素的理想模型.农户撂荒与否为二分变量，因此将农户撂荒行为定义为0，P为撂荒概率，农户非撂荒行为定义为1，1-P为非撂荒概率，于是

(1)

其中：a0为常数项；ai(i=1，2，…，13)为回归系数，其值为正表示影响因子与因变量呈正相关，反之为负相关；Xi(i=1，2，…，13)为二级指标.

2 河口乡耕地撂荒特征

2.1 GIS空间分析结果

基于土地利用数据，借助ArcGIS 提取2009—2015年的耕地变化数据，结果表明，26.9%的耕地转作非耕地，面积共8 524.196 hm2.这些非耕地中，城镇村工矿用地、交通运输用地、水域及水利设施用地占22%，草地、园地、林地和其他用地占78%.将耕地转为草地、园地、林地和其他用地的面积视作耕地撂荒的面积，共6 648.873 hm2，则耕地撂荒率为21.0%.

2.2 问卷统计分析结果

3 河口乡耕地撂荒影响因素

SPSS19.0软件的输出结果显示，Hosmer and Lemeshow检验表中显著度为0.210，远大于0.05，接受0假设，说明模型(1)能很好地拟合数据.对连续变量、虚拟变量分别采用“进入、向前：LR筛选法”进行变量筛选，逐步回归经过5次迭代之后，除了务农人口年龄之外的所有变量均进入模型(1).模型(1)的-2对数似然值为388.874，通过1%显著性检验，预测准确率为76.2%.进入模型(1)的影响因子的回归结果见表3.其中：Wals为模型中每个影响因子的相对权重，其值越大表示该影响因子越重要；Sig.为显著度，用来描述某影响因子对耕地撂荒发生的影响程度，Sig.< 0.05表示影响显著，值越小表示影响越显著；R为优势比，R=P/(1-P)，用来描述某影响因子对耕地撂荒发生的影响方向和影响能力(R>1表示该影响因子为危险因子，对耕地撂荒发生有促进作用；R<1表示该影响因子为保护因子，对耕地撂荒发生有抑制作用；R=1表示无作用).

表3 二元logistics回归模型参数回归结果

表3(续)

分析Sig.值结果可知：水利灌溉条件、地块数量、务农人口数量、耕地质量、惠农政策满意度和地块到公路距离均达到5%显著度，说明它们是影响耕地撂荒的主要影响因子；地块离家距离和务农者的文化程度达到10%显著度，说明它们对耕地撂荒也产生一定的影响.

分析Wals值结果可知：在显著度达到5%的6个影响因子中，水利灌溉条件(12.408)对耕地撂荒的影响程度最大，其次是耕地质量(9.681)、惠农政策满意度(9.110)、地块数量(8.525)和务农人口数量(7.505)，影响程度最小的是地块到公路距离(5.022)；在显著度达到10%的2个影响因子中，务农者的文化程度(7.473)对耕地撂荒的影响程度较大，地块离家距离(2.979)的影响程度较小.

对于连续变量，分析R值结果可知：务农人口数量对耕地撂荒发生为抑制作用，经营土地的农户越多，耕地撂荒发生的可能性越低；地块到公路距离、地块数量和地块离家距离对耕地撂荒发生为促进作用，地块数量越多，地块离家及公路的距离越远，农户放弃耕作的欲望越强.

4 结论与建议

研究结果显示，河口乡2015年的耕地撂荒率为21.0%，2017年的耕地撂荒率达到27.1%，这说明耕地撂荒时空变化明显，撂荒面积总体呈上升趋势.影响河口乡耕地撂荒的主要因素为水利灌溉条件、地块数量、务农人口数量、耕地质量、惠农政策满意度和地块到公路距离，其中水利灌溉条件的影响程度最大；次要因素为务农者的文化程度和地块离家距离.为了促进山区耕地资源可持续利用、减少耕地撂荒，笔者提出如下建议：

一方面，改善水利灌溉条件，加强农业技术培训.从研究结果可知，水利灌溉条件和耕地质量是影响河口乡耕地撂荒的主要因素，务农者文化程度对耕地撂荒也产生一定的影响.对于地处海拔较高的山区耕地，引水极为困难，耕地易出现沙化现象，致使耕地质量逐渐下降.而务农者普遍文化程度不高，缺乏农业技术知识，不熟悉如何有效促进耕地中的养分转换，导致耕作效率极低，撂荒现象时有发生.因此，应采取铺设引水上山管道、修建蓄水池等措施来改善灌溉条件，并在水池中加入适量的速溶性肥料，以达到灌溉的同时改善耕地质量的目的；通过邀请专家下乡进行农业技术培训、创造条件开设农业相关网络课程等途径强化务农者的农业技能，提高耕作效率，从而有效避免耕地撂荒的发生.

另一方面，制定耕作激励政策，解决地块相关问题.从研究结果还可知，惠农政策满意度、地块数量和地块到公路的距离也是影响河口乡耕地撂荒的主要因素.精准扶贫政策实施以来，河口乡脱贫攻坚成效显著，但仍存在惠农政策供给与农户需求不均衡等情况，农户对惠农政策的满意度不理想.由于受地形限制，山区耕地的分配较混乱，同一农户的地块可能分布在不同区域，务农者不得不在地块间来回劳作，耗费大量的时间和精力.而地块到公路距离越远，务农者投入的人力、物力越多，经济收益却达不到预期，使得务农者的耕作积极性严重受挫.因此，应结合市场调查、农户访谈等方式了解农户需求，制定有效的耕作激励政策，在经济上给予务农者一定的帮助，鼓励其积极参与耕作；促进农户间的沟通与协作，基于离家距离、耕作便利度等考虑，拟定合理的耕地使用权交换方案，农户间自愿交换，从而解决因地块数量过多且过于分散而导致的撂荒问题；加强公路交通基础设施建设，以减少运输成本和人力投入，提高务农者的耕作积极性，减少耕地撂荒.