中国耕地多功能耦合协调时空演变及其驱动因素

张 玥，代亚强，陈媛媛，柯新利

•土地保障与生态安全•

中国耕地多功能耦合协调时空演变及其驱动因素

张 玥，代亚强，陈媛媛，柯新利※

（华中农业大学公共管理学院，武汉 430070）

为探究耕地多功能耦合协调演变规律及其驱动因素，该研究依据2000－2018年中国30个省级行政区统计数据，综合评价耕地“生产-生活-生态”三维功能水平并采用核密度估计和可视化制图刻画耕地多功能时空特征，进而采用耦合协调度模型分析耕地多功能耦合协调关系，最终采用地理探测器识别耕地多功能耦合协调演变的驱动因素并解析其驱动机制。研究结果表明：1）耕地生产功能水平、生活功能水平和生态功能水平分别处于[0.030, 0.608]、[0.042, 0.672]和[0.058, 0.897]范围，生产功能呈现上升-下降-上升波动变化，生活功能水平先上升后下降，生态功能水平则整体小幅提升，各项功能均具有极化特征。耕地生产功能、生活功能和生态功能空间格局分别呈现“东高西低”“北高南低”和“西高东低”分布特征。2）耕地多功能耦合协调水平处于[0.093, 0.554]范围，整体稳步提升但水平仍然较低，多数省份耕地多功能仍为失调状态。耕地多功能耦合协调空间格局逐渐呈现集聚提升的演化特征，东北地区、京津冀地区和长三角地区耕地多功能耦合协调水平较高，西北地区则处于较低水平。3）耕地多功能耦合协调度演变受经营主体条件、农业发展水平、工业发展水平和城镇化水平影响显著，其中，经营主体条件和城镇化水平对耕地多功能耦合协调度演变的驱动力较强，农业发展水平和工业发展水平次之。各驱动因素交互作用类型均为双因子增强或非线性增强，因素交互作用正向强化了各驱动因素对耕地多功能耦合协调度演变的驱动力。研究结果为充实丰富耕地多功能研究提供了实证指导，同时为推进耕地资源差异化治理和耕地多功能互促提升提供了决策支撑。

土地利用；耕地；多功能；耦合协调度；时空演变；驱动因素

0 引 言

耕地资源是人类赖以生存和发展的基础自然资源和重要空间载体，其功能衍生与需求层次升级和社会经济革新密切相关[1]。伴随中国由农耕文明过渡为工业文明进而走向生态文明，人的需求也经历着“生存-享受-发展”的渐次演进，耕地多功能已然成为耕地利用的合理方向。从家庭联产承包责任制改革着力解决人民温饱问题，到改革开放推进工业化和城镇化进程，再到乡村振兴和生态文明建设提升人类福祉、促进可持续发展，耕地利用承担着促进经济发展、维护社会稳定和保障生态安全等多重任务[2-3]。与此同时，耕地资源的稀缺性日益凸显，粮食安全、生态保护与城镇发展的用地矛盾和空间竞争愈发激烈，严重催化了耕地资源隐性流失，抑制了耕地生产潜能发挥，同时削弱了其社会贡献价值并引发生态系统退化[4-5]，有违耕地保护底线原则和永续利用科学理念。当前，传统的、单一的耕地生产功能管理模式已难以适配多元化的耕地利用现实形势，同时因其忽视耕地利用复合价值、抑制微观主体保护动力而未能充分助力耕地保护实践。因此，在中国新发展阶段与新发展格局背景下，耕地多功能协调利用不仅是顺应社会经济发展、满足人民美好需求的必然选择，同时是平衡多方利益关系、强化耕地保护实效的重要手段。对此，积极开展耕地多功能实证研究与机制探讨，尤其是探清耕地多功能耦合协调规律表征与现实症结，对提升耕地利用综合效能、促进耕地管理创新转型具有重要的科学意义和现实意义。

长期以来，耕地多功能研究已逐渐形成“内涵界定-现状评价-管理调控”的研究脉络，并在宏观-中观-微观不同研究尺度上加以表达。在内涵界定方面，多功能概念起源于农业领域，并逐渐应用至土地利用、景观管理、生态系统服务等领域[6-8]。耕地系统是自然、经济、社会和生态子系统高度耦合的复合系统，耕地多功能是指在复杂因素交互作用下耕地提供产品和服务以满足人类需求的各项能力[9-10]。依据耕地多功能内涵对其类型加以细分，耕地多功能不仅包括提供粮食、蔬菜等重要农作物的生产能力，同时包括保障农民生活、维持农村稳定等的生活功能和提供气候调节、水源涵养、环境净化等生态系统服务的生态能力，兼具阻隔城镇空间、承载乡土文化等其他衍生功能[11-12]。在现状评价方面，众多学者多基于耕地多功能内涵界定及类型划分构建评价体系，采用各类综合评价方法、三角模型、空间收敛性法等从多角度揭示耕地多功能时空演变特征及规律[13-16]。在管理调控方面，基于不同研究单元的耕地多功能评价结果，耕地多功能管理可综合运用分区调控、重点保护、典型模式推广等手段进行合理引导和科学调控[2,17]。现有耕地多功能研究已初步构建从内涵认知到管理应用的研究体系，为本文提供了重要的理论基础和实践支撑。耕地利用系统是经济-社会-生态子系统构成的复合系统，耕地多功能共存于同一区域实体且具有此消彼长的内在关联，因而耕地多功能研究需充分关注并着力厘清功能结构性、共生性和协同性特征表达及其演化逻辑。然而，现有耕地多功能研究多关注功能时空分异特征和权衡协同关系，并多在区域、省级、市级尺度开展实证研究，因而其未能从全局视角充分研判耕地多功能耦合协调总体水平及其阶段性规律，而且研究结论和实践建议具有明显的地域性、典型性特征。耕地多功能耦合协调水平是衡量耕地子功能交互影响程度的重要指标，其时序更替性和空间特定性可反映耕地利用综合效能的实现程度。中国不同地区自然资源禀赋、耕地利用模式、社会经济水平等各具特点，耕地利用主导功能及其与其他衍生功能关系不尽相同，针对国家层面省域尺度的宏观研究有待开展。同时，鲜少研究定量识别耕地多功能耦合协调的驱动因素，尤其是未能全面考察耕地利用系统“内生-外缘”作用力以深入剖析耕地多功能演进的内在机理，难以为耕地多功能优化管控和统筹协调提供充分的决策支撑。耕地利用系统是受社会经济环境影响的复杂巨系统，要素间相互关联、彼此制约的关系推动着各子功能演化重塑，影响着耕地多功能发挥程度和协调稳态。因此，诊断耕地多功能耦合协调演变“内生-外缘”驱动因素，深入解析各因素作用机制，可为促进耕地功能协同融合提供科学依据。

鉴于此，本文构建“生产-生活-生态”三维耕地多功能评价体系，采用2000－2018年中国30个省级行政区面板数据开展耕地多功能实证探究，刻画并分析耕地多功能时序特征和空间格局，并采用地理探测器识别耕地多功能耦合协调度时空演变的驱动因素，以期为制定耕地优化配置方案、实施耕地资源差异化治理提供科学依据和政策建议。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

本研究构建“生产-生活-生态”三维耕地多功能评价模型，综合评价2000－2018年中国30个省级行政区耕地多功能水平，采用核密度估计和可视化制图刻画耕地多功能时空演进特征，进而采用耦合协调度模型分析耕地多功能耦合协调关系及其演变规律，最终采用地理探测器识别耕地多功能耦合协调度演变的驱动因素（图1）。

1.1.1 耕地多功能评价模型

耕地系统是自然-人工的复合系统，具有经济、社会、生态等多重属性，其功能因人类利用活动而存在。中国耕地利用和保护的重心在于保障粮食供给、维持社会稳定和维护生态安全3个维度，分别对应耕地的生产、生活和生态3种功能。结合现有研究成果[2,17-18]，依据系统性、科学性和数据可获取性等原则，本文选取12项评价指标综合评价耕地多功能，指标体系及具体释义如表1所示。

1）生产功能。生产功能是耕地最基本、最核心的功能，反映耕地生产活动提供农产品的能力[18]。本文综合考虑耕地利用的实际产出与耕作状况，选取粮食单产水平、耕地地均产值、复种指数和土地垦殖率4项指标予以衡量。其中，粮食单产水平与耕地地均产值分别表征实物产量水平和经济产出水平以反映耕地利用的实际产出，复种指数和土地垦殖率则分别表征农业生产活动强度和耕地开发更新程度以反映耕地利用的耕作状况。

2）生活功能。生活功能是耕地最主要的衍生功能之一，反映耕地保障粮食安全和农民生活的能力[19]。为体现耕地利用满足城乡居民粮食需求和保障粮食稳定自给的粮食安全保障功能，本文选取人均粮食保障率予以反映，具体参照国际惯例，以每年人均400 kg粮食为基准进行测算[2]。为体现耕地利用承载农村剩余劳动力和满足促进农村社会经济发展需求的农民生活保障功能，本文选取家庭农业收入比重、农业从业人员比重和人均农业机械化水平3项指标予以反映。为与下文农业发展水平驱动因素中的第一产业从业人员数进行区分，此处采用从业人员比重值衡量耕地生活功能的劳动人员承载能力。

3）生态功能。生态功能反映耕地维持生物多样性、提供生态系统服务和维护农田生态健康的能力，不仅与耕地自身生态本底有关，同时受农业生产方式的影响[20-21]。本文选取农田生态系统多样性和耕地占生态用地比例2项指标反映耕地的生态本底条件[4,18,22]，其中，农田生态系统多样性通过各品种作物播种面积与农作物播种面积之比加以测算。同时，本文选取人均耕地生态承载力和耕地利用化学负荷反映耕地的生态系统服务供给和农田生态环境状况。

表1 耕地多功能评价指标体系

依据耕地多功能评价指标体系，采用极差标准化法对原始数据进行标准化处理，采用熵值法确定指标权重，最后采用线性加权法计算得到各省耕地多功能水平。计算方法如下：

式中为第个省份第项评价指标标准化数值；为第项评价指标权重；为第个省份的耕地多功能综合分值，取值区间为[0,1]，数值越大，则耕地多功能水平越高。

1.1.2 核密度估计

核密度估计（kernel density estimation，KDE）主要优势在于不依赖数据分布的先验知识，不设置参数模型的基本假设，从数据本身出发用连续的密度函数描述变量阶段分布特征和时序演进规律[23-24]。因此，借助Eviews8.0软件，本文采用核密度估计方法刻画耕地多功能阶段性、动态性特征，具体计算方法可参考文献[23]。

1.1.3 耦合协调度模型

耦合协调度常用以表征两个及以上子系统在发展演化过程中的协调一致程度[25]。本文构建耕地多功能耦合协调度模型，用以定量评价耕地生产功能、生活功能和生态功能的交互作用。在耦合协调度模型中，耦合度表征子系统之间的相互作用强弱程度；协调度表征子系统相互作用关系中良性互动强弱程度[26-27]；最终，耦合协调度表征子系统耦合交互的协同程度。耦合协调度具体计算方法及类型划分依据可参考文献[28-29]。

1.1.4 地理探测器

耕地多功能耦合协调度时空演变受内生驱动和外在驱动的双重影响，识别耕地多功能耦合协调度时空演变的驱动因素对实现耕地充分利用和有效保护具有重要的参考意义。依据现有研究[4,18,30-32]，本文从经营主体条件、农业发展水平、工业发展水平和城镇化水平4个方面考察各因素对耕地多功能耦合协调度时空演变的影响程度（表2）。依据代表性和数据可获取性原则，在经营主体条件方面，选取农村居民人均纯收入和农村居民消费水平作为表征指标，反映耕地综合利用理念的认知程度和功能实现程度的保障条件[33]；在农业发展水平方面，选取第一产业从业人员数和第一产业增加值占比作为表征指标，反映农业发展集约化、现代化水平。为与上文耕地多功能评价指标体系中的农业从业人员比重进行区分，此处采用第一产业从业人员数和增加值占比共同反映农业发展水平驱动作用；在工业发展水平方面，选取第二产业增加值占比和规模以上工企业个数作为表征指标，反映工业发展现状对耕地多功能发挥的经济支撑和需求引导；在城镇化水平方面，选取城镇人口占比和城镇道路面积作为表征指标，反映城镇化发展对耕地资源本底条件及其功能水平的外力改造和强度加载。

表2 耕地多功能耦合协调度驱动因素指标选取

地理探测器（geographical detector）是探析地理现象空间分异形成机理的重要方法，其优势在于不设置线性假设和条件限制，可客观探测定性因子和定量因子的驱动作用及不同因子间的交互作用[34]。因此，本文首先运用自然断点法对驱动因素进行离散化和类别化处理，进而采用地理探测器定量识别各驱动因素作用程度及因素交互作用。地理探测器具体计算过程和驱动因素交互作用类型判别依据可参考文献[34]。

1.2 研究区域与数据来源

由于西藏、香港、澳门及台湾数据缺失，本文选取中国30个省级行政区为研究单元，其中包括22个省、4个自治区、4个直辖市。本文使用的数据包括统计数据与行政区划数据。其中，统计数据均来源于2001－2019年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国环境统计年鉴》、中国环境数据库。因上述指标相邻年份数据具有关联性、较少发生异常变动，因此个别年份缺失数据采用趋势外推或插值法进行近似获取[35]。行政区划数据来源于中科院地理科学与资源研究所资源环境科学与数据中心（http:// www. resdc.cn/）。

2 结果与分析

2.1 耕地多功能评价

2.1.1 时序演变特征

依据耕地各功能水平评价结果，绘制2000－2018年耕地生产、生活和生态功能水平核密度曲线图（图2）。1）从耕地生产功能核密度曲线来看，曲线重心经历“右-左-右”迁移轨迹，曲线始终为单一波峰且高度逐渐下降，表明研究期内中国耕地生产功能水平整体呈现上升-下降-上升的波动趋势，各省生产功能处于极化状态且差异有所扩大；2）从耕地生活功能核密度曲线来看，2000－2015年重心持续向右迁移，2015－2018年重心轻微向左迁移，曲线保持单一波峰且高度持续下降，表明研究期内中国耕地生活功能水平整体呈现先上升后下降的趋势，各省生活功能呈现两极分化状态且差异逐渐扩大；3）从耕地生态功能核密度曲线来看，曲线重心轻微向右迁移，曲线单一波峰于2000－2015年持续下降，后于2015－2018年上升，表明中国耕地生态功能水平整体呈现小幅提升，省域间耕地生态功能水平差异呈现先扩大后缩小的特征。

图2 2000－2018年中国耕地多功能时序特征

2.1.2 空间格局特征

为直观展现各功能空间分布，绘制耕地生产功能、生活功能和生态功能空间格局图。从耕地生产功能来看，研究期内中国耕地生产功能水平处于[0.030, 0.608]范围，高水平区集中位于黄淮海平原并逐渐向东北平原和长江中下游地区延伸，低水平区则分散位于西北地区和西南地区，大体呈现“东高西低”的空间非均衡格局（图3）。具体来看：1）2000年，耕地生产功能高水平区集中在黄淮海平原，得益于其平坦广阔的地形和较为完善的农业设施；2）2005－2015年，耕地生产功能高水平区集中在黄淮海平原和长江中下游地区，四川盆地耕地生产功能有所下降而云贵地区、华南部分地区则有所提升；3）2018年，耕地生产功能高水平区集中位于东北平原、黄淮海平原和长江中下游地区，低水平区位于西北地区和西南地区，耕地生产功能受限于崎岖地形、水热条件较差、农业设施等条件[36-37]。总体而言，研究期内耕地生产功能空间格局以黄淮海平原、长江中下游地区等重要农业区为核心辐射延展，耕地生产功能整体水平有所提升。

从耕地生活功能来看，研究期内中国耕地生活功能水平处于[0.042, 0.672]范围，高水平区分散位于黄淮海平原、东北平原和新疆地区，随后延伸至江汉平原和长江中下游地区，低水平区则位于京津地区、云贵地区和华南地区，大体呈现“北高南低”的空间非均衡格局（图4）。1）2000－2005年，耕地生活功能高水平省份为新疆、黑龙江和江苏，新疆产业结构以第一产业为主，其余两省为重要的粮食主产区，耕地资源可为农民生活提供较大保障；2）2010－2015年，耕地生活功能高水平区以上述三省为核心延伸至北方干旱半干旱区、东北平原、黄淮海地区和长江中下游北部地区；3）2018年，耕地生活功能较高水平区向长江中下游南部地区拓展，该空间格局与耕地生产功能高水平区布局具有相似性。研究期内，耕地生活功能低水平区分散位于云贵地区、华南地区和西北三省。其中，华南地区经济发达、农民生计选择多样，云贵地区和西北三省人口外迁严重，耕地生活保障作用较为薄弱。

从耕地生态功能来看，研究期内中国耕地生态功能水平处于[0.058, 0.897]范围，高水平区集中位于东北地区和西南地区并逐渐延伸至黄淮海平原和四川盆地及周边地区，低水平区则位于京津冀地区和长江中部地区，大体呈现“西高东低”的空间格局（图5）。具体来看：1）2000－2005年，耕地生态功能高水平区集中位于东北地区和西南地区，其中，东北地区耕地资源丰富、规模经营较为成熟，西南地区化肥、农药等农资投放量较少。同时，内蒙古人均耕地资源较多且规模经营范围较广，因而耕地生态功能稳定保持高水平。耕地生态功能低水平区则位于京津冀地区、长三角地区和长江中部地区，上述地区耕地资源约束趋紧且利用强度增大，因而其耕地生态系统愈加脆弱、生态功能逐渐退化；2）2010－2015年，耕地生态功能高水平区向黄淮海平原和四川盆地及周边地区拓展，同时在生态文明理念倡导与经济发展基础保障的双重作用下，低水平区生态逐渐改善；3）2018年，耕地生态功能仍然保持“西高东低”的格局特征。

注：西藏、香港、澳门、台湾数据暂缺。下同。

图4 2000－2018年中国耕地生活功能空间格局

2.2 耕地多功能耦合协调度评价

从耕地多功能耦合协调时序演变来看，研究期内中国耕地多功能耦合协调水平处于[0.093, 0.554]范围，整体呈现稳步提升趋势但水平仍然较低，多数省份耕地多功能为失调状态，表明中国耕地多功能正在由无序冲突转为有序发展，但耕地多功能耦合协调水平仍存在较大提升空间。从耕地多功能耦合协调空间格局来看，研究期内中国耕地多功能耦合协调度逐渐呈现集聚提升的演化特征（图6）。具体来看：1）2000年，除内蒙古、黑龙江和江苏耕地多功能为轻度失调外，中度失调省份多位于京津冀地区、东南沿海地区和中部地区，严重失调和极度失调省份位于西北地区；2）2005－2015年，吉林耕地多功能提升至勉强协调类型，黑龙江和上海提升至濒临失调类型，轻度失调省份多位于四川盆地和长江中下游地区；3）2018年，东北地区耕地多功能耦合协调水平较高，西北地区虽有所提升但耦合协调水平仍然较低。由此可见，耕地多功能退耦现象有所改善，多功能逐渐形成协同提升的良性演化关系。

图5 2000－2018年中国耕地生态功能空间格局

图6 2000－2018年中国耕地多功能耦合协调度空间格局

耕地多功能是耕地利用的内在属性和客观需求，其实质是耕地系统与经济、社会和环境持续交换物质、能量与信息的过程[9]。耕地多功能是单项功能关联反馈、互动融合而形成的有机整体，并非单项功能的独立发挥与机械叠加。在耕地资源长期稀缺的前提下，耕地利用需求不断衍生引致耕地功能竞争消长、损益平衡，宏观政策制定执行与微观农户决策行动均折射为耕地多功能耦合协调水平的动态演化和区域异质分布[9]。京津冀地区、长三角地区等经济发达区农业机械化、专业化程度较高，同时，其绿色的市场消费导向和先进的生态保护理念进一步促进耕地多功能有序分化[11,38]。东北地区具有优越的资源禀赋条件和农业生产基础，加之其积极推广采用保护性耕作技术和治理修复措施，因而该地区耕地多功能水平较高。西北地区耕地利用与改造难度较大，同时该地区技术推广较为滞后、市场化程度提升缓慢，相对滞后的耕地利用认知程度和改造能力阻碍了耕地多功能优化提升，仍需合理引导和积极促进。

2.3 耕地多功能耦合协调度驱动因素

2.3.1 单因子驱动探测

在揭示中国耕地多功能耦合协调度演变规律的基础上，采用地理探测器模型探析各驱动因素对耕地多功能耦合协调度的驱动力（表3）。各驱动因素均通过1%的显著性水平检验，表明经营主体条件、农业发展水平、工业发展水平和城镇化水平对耕地多功能耦合协调度演变均具有驱动作用，但不同因素的驱动力不尽相同，经营主体条件和城镇化水平对耕地多功能耦合协调度演变的驱动力较强，农业发展水平和工业发展水平的驱动力次之。

2.3.2 双因子交互探测

在识别耕地多功能耦合协调度演变驱动因素的基础上，进一步探究各驱动因素交互作用对其影响（图7）。具体如下：1）研究期内，各驱动因素交互作用类型均为双因子增强或非线性增强，表明双因素交互作用正向强化了各驱动因素对耕地多功能耦合协调度演变的驱动力。同时，双因子增强类型由8组减至2组，非线性增强类型由20组增至26组，表明驱动因素交互作用渐趋增强、合力作用趋势逐渐显现；2）农村居民人均纯收入（1）、农村居民消费水平（2）、第一产业从业人员数（3）与其他驱动因素交互作用有所增强，第一产业增加值占比（4）、第二产业增加值占比（5）与其他驱动因素交互作用有所减弱，进一步验证，经营主体条件和城镇化水平对耕地多功能耦合协调度演变的驱动力较为主导，两者与农业发展水平、工业发展水平共同作用引致耕地多功能耦合协调度呈现上述演变规律。因此，本文将从经营主体条件、农业发展水平、工业发展水平和城镇化水平四个方面具体阐述耕地多功能耦合协调度演变驱动机制。

表3 耕地多功能耦合协调演变驱动因素探测结果

图7 耕地多功能耦合协调演变驱动因素交互作用探测结果

2.3.3 驱动机制解析

耕地系统是开放的、受人为干预明显的复杂巨系统，其多功能耦合协调度演变受社会经济诸多要素影响，即内生驱动和外生驱动综合作用（图8），具体驱动机制如下：

1）经营主体条件反映农村居民对耕地综合利用理念的认知程度和对耕地综合利用开展的保障条件，是影响耕地功能发挥的基础因素。一方面，农村居民开始适应并追求多元化从业方式，农村剩余劳动力加快析出并逐步获取稳定就业机会，以致农村居民逐渐脱离对耕地资源的生存依赖，有助于激发耕地流转行为，实现规模化经营，对耕地生产功能和生活功能提升具有促进作用[32,39]；另一方面，农村居民感知市场需求信息和消费升级导向的敏锐性增强，逐渐关注耕地生态功能提升和生态效益挖掘，进一步促进了耕地多功能相互融合与良性互馈。

2）农业发展水平反映农业发展集约化、现代化水平，是影响耕地功能发挥的重要因素之一。伴随着传统农业发展理念的逐步改观，现代农业不仅要求耕地资源发挥粮食供给作用，同时提倡耕地利用经济-社会-生态效益的统筹兼顾。农业发展水平提高为耕地多功能利用创造了良好的基础保障，促进多功能协调发展并正向反馈于农业可持续发展。但是，农业发展水平加速了农业机械化推广与水利化改造建设，虽有助于高效利用耕地，但一定程度上破坏了耕地本底生态，加重了耕地利用负担，进而影响生态功能的保持和发挥，以致耕地多功能难以有效协同。

3）工业发展水平反映工业发展对耕地多功能显化的支撑能力和引导作用，是影响耕地功能发挥的诱导因素。工业发展刺激消费需求增长和消费结构升级，诱发耕地利用投入结构、种植结构、经营方式等发生改变[30]，驱动传统耕地利用方式转型。另一方面，工业快速发展会攫取甚至破坏耕地资源，对耕地资源数量和质量均产生负面影响。为稳定并提高有限耕地资源的经济产出，大量追加化肥、农药等化学生产要素是促进生产的直接手段之一。但是，高强度、高能耗的耕地利用方式抑制了耕地生态功能的发挥，从而影响耕地多功能全面协调发展。

4）城镇化水平反映城镇化发展对耕地利用的改造方向和强度，是影响耕地功能发挥的关键因素。城镇化发展逐渐破除城乡发展壁垒，城镇人口聚集增加和生活水平改善提升对耕地利用提出了更高品质的效益需求，推动了耕地多功能协调发展[4,30]。但同时，城市空间扩张迫使耕地向城镇建设用地转变，对耕地生产本底造成了负面影响。另外，城镇化发展也会导致农业劳动力质量降低、农业发展活力丧失，虽耕地多重效益需求膨胀但多功能利用开展存在一定难度，因此城镇化发展会对耕地多功能培育和发展产生负向影响。

图8 耕地多功能耦合协调演变驱动机制分析框架

3 讨 论

耕地是自然-人工充分交互的复杂巨系统，其多功能发挥具有明显的阶段分化和地域分异特征。因此，本文从时空二维视角综合评价耕地多功能水平及其演变规律，同时进一步考察耕地多功能耦合协调关系，通过定量探测驱动因素和定性解构驱动机制相结合的方法深入探究耕地多功能耦合协调演变的作用机理，尝试遵循“表征刻画-动因识别-机理剖析”的研究逻辑丰富耕地多功能理性认识。耕地多功能为耕地利用提供了合理方向并为耕地价值显化提供了具体路径，耕地多功能管理应结合资源优势与发展环境以制定精细化、差异化的管控方案及保障措施。

在“高效利用+高度保护”的可持续理念引导下，耕地多功能管理不仅应该针对性满足区域社会经济增长和居民生活改善对农业和耕地的适度要求，充分利用社会多元需求和现代化发展提供的有利机遇显化自身价值，同时应强调耕地质量提升和生态系统稳定以实现耕地永续利用。在耕地多功能利用发展较为活跃的地区，政府和各经营主体应充分利用地区资源优势和市场优势，通过释放市场消费潜力、激发耕地多功能利用活力。在耕地资源有限但市场需求旺盛的背景下，该类地区应充分利用发展耕地多功能的先行条件，着力打造生态绿色农业、现代设施农业、典型特色农业等，通过推动多样化、高端化、绿色化的农业产业融合，保障经营主体收益、助力耕地多功能价值显化。同时，这类地区应自下而上地推进耕地多功能管理制度完善和路径创新，为耕地可持续利用提供良好的制度支撑。在耕地多功能耦合协调水平较低的地区，决策者可以通过加强规划布局引导、指标控制、经济补贴、监测预警等多种方式实行耕地多功能管理，在不降低耕地商品性生产功能的前提下，激励农户参与耕地衍生功能的培育和挖掘，发挥农户保护与利用耕地的主观能动性，因势利导、因地制宜地实现耕地利用转型。

4 结 论

本文以2000－2018年中国30个省级行政区为研究单元，开展“生产-生活-生态”三维耕地多功能评价并采用核密度估计和可视化制图刻画耕地多功能时空演进特征，进而采用耦合协调度模型分析耕地多功能耦合协调关系及其演变规律，最终采用地理探测器识别耕地多功能耦合协调演变的驱动因素。研究主要结论如下：

1）从时序演变特征来看，耕地生产功能水平呈现上升-下降-上升的波动变化，生活功能水平先上升后下降，生态功能水平则整体小幅提升，各功能均具有极化特征。从空间格局特征来看，耕地生产功能、生活功能和生态功能分别呈现“东高西低”“北高南低”和“西高东低”的空间非均衡格局。

2）从时序演变来看，中国耕地多功能耦合协调水平整体稳步提升但水平仍然较低，多数省份耕地多功能为失调状态，表明中国耕地多功能正在由无序冲突转为有序发展，但耕地多功能耦合协调水平仍需进一步提升。从空间格局来看，中国耕地多功能耦合协调度逐渐呈现集聚提升的演化特征。

3）耕地多功能耦合协调度演变受经营主体条件、农业发展水平、工业发展水平和城镇化水平影响显著，但不同因素的驱动力不尽相同。各驱动因素交互作用类型均为双因子增强或非线性增强，且非线性增强类型逐渐增多，表明耕地多功能耦合协调演变为内生驱动和外在驱动双重影响的结果。

本文针对长时序、省级尺度耕地多功能开展实证研究，受限于统计数据和调研资料的可获取性，并未于更细尺度、更长时序揭示耕地多功能时空规律及演化机理，也未能将耕地多功能评价结果与农户走访调查情况进行对比修正。因此，未来研究将采用多源数据、多种技术手段全面考察并深入挖掘耕地多功能演化表征和驱动机制，同时借助专家访谈、实地调研等多种研究方法辅助修正研究结果，以期充分揭示中国耕地多功能结构性、趋势性、系统性的发展规律和内在机理，为实现耕地资源优化配置和功能协同提升提供决策支撑。

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Spatial-temporal evolution and driving factors of cultivated land multifunctional coupling coordination development in China

ZHANG Yue, DAI Yaqiang, CHEN Yuanyuan, KE Xinli※

(,,430070,)

To explore the spatial-temporal evolution and driving factors of cultivated land multifunctional coupling coordination development, this paper applying the data of 30 provinces in China from 2000 to 2018 evaluated cultivated land production-living-ecological functions and revealed the spatial-temporal evolution of cultivated land multifunction with kernel density estimation and visualization mapping. Furthermore, this paper adopted coupling coordination degree model to analyze the cultivated land multifunctional coupling coordination development. Finally, this paper explored driving factors and driving mechanism of cultivated land multifunctional coupling coordination development by geographical detector. The results showed that: 1) from the perspective of temporal evolution, cultivated land production function level showed a fluctuation evolution trend of “rising-falling-rising”, the living function level showed an evolution trend of “rising-falling”, and the ecological function level increased slightly. All cultivated land functions had polarized characteristics. From the perspective of spatial pattern, the cultivated land production function level changed within [0.030, 0.608], showing a non-equilibrium spatial pattern of “high in the east, low in the west”. The living function level changed within [0.042, 0.672], showing a non-equilibrium spatial pattern of “high in the north, low in the south”. The ecological function level changed within [0.058, 0.897], showing a non-equilibrium spatial pattern of “high in the west, low in the east”. The areas with high level of production and living function were concentrated in the Northeast Plain, the Huang-Huai-Hai Plain and the Yangtze Region. The areas with low level of production function were located in the northwest and southwest regions, and the areas with low level of living function were located in the Beijing-Tianjin, Yunnan-Guizhou and southern regions in China. The area with high level of ecological function areas were located in the northeast and southwest regions, while the low-level areas were located in the Beijing-Tianjin-Hebei region, the Yangtze River Delta region and the central region of the Yangtze River. 2) The cultivated land multifunctional coupling coordination level changed within [0.093, 0.554], and the overall level had steadily improved but was still low. The cultivated land multifunctional coupling coordination levels of most provinces were still out of balance. The spatial pattern of cultivated land multifunctional coupling coordination level showed an evolution trend of agglomeration and promotion. In detail, the cultivated land multifunctional coupling coordination level of the northeast China, Beijing-Tianjin-Hebei region and the Yangtze River Delta were relatively high, while that was low in the northwestern part of China. 3) The evolution of cultivated land multifunctional coupling coordination level was significantly affected by the business entities conditions, agricultural development level, industrial development level and urbanization level. In short, the driving force of the business entities conditions and urbanization level were more significant than that of the agricultural development level and industrial development level. Moreover, the interaction type of two driving factors was two-factor enhancement or nonlinear enhancement, which indicated that the driving force of various factors had obvious divergence and interaction of factors positively strengthened the single-factor driving force, indicated that the divergence and interaction of various driving factors positively strengthened the single-factor driving force. In conclusion, the research results provide the guiding effect for deepening the study on cultivated land multifunction and decision support for promoting the differential governance of cultivated land resources and mutual promotion of cultivated land functions.

land use; cultivated land; multifunction; coupling coordination degree; spatial-temporal evolution; driving factors

2022-09-23

2023-02-10

国家自然科学基金面上项目（41971240）；国家社科基金后期资助项目（19FGLB071）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2662022XCZX012）

张玥，博士生，研究方向为土地资源管理。Email：yuez@webmail.hzau.edu.cn

柯新利，博士，教授，博士生导师，研究方向为土地利用优化。Email：kexl@mail.hzau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.202209185

S28; F301.21

A

1002-6819(2023)-07-0244-12

张玥，代亚强，陈媛媛，等. 中国耕地多功能耦合协调时空演变及其驱动因素[J]. 农业工程学报，2023，39(7)：244-255. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.202209185 http://www.tcsae.org

ZHANG Yue, DAI Yaqiang, CHEN Yuanyuan, et al. Spatial-temporal evolution and driving factors of cultivated land multifunctional coupling coordination development in China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(7): 244-255. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.202209185 http://www.tcsae.org