耕地资源数量变化与城镇化水平演进的协同关系研究

DOI：10.16601/j.cnki.issn2096-7330.2025.01.005" " "文章编号：2096-7330（2025）01-0041-07

摘 要：以广西北海市为例，基于2013—2022年的数据，运用协调度模型与相关性分析等方法，深入探究耕地资源数量变化与城镇化水平演进的协同关系。数据源于官方统计资料、遥感影像及土地管理记录，确保了准确可靠。通过协调度模型量化二者和谐程度，相关性分析揭示内在联系。研究表明，北海市近10年耕地面积显著减少，城镇化水平显著提升，二者呈显著负相关关系；协调度虽有波动，但总体向好。提出以下建议：1） 强化耕地保护意识，加大对基本农田保护力度和确保耕地占补平衡，加强宣传教育提升全社会保护基本农田的意识；2） 优化土地利用结构，合理规划城市布局，提高土地利用效率，推动产业用地集约化；3） 加大土地执法力度，健全执法机制，加强巡查监测，严厉惩处违法用地，维护土地管理秩序；4） 推动城镇化与耕地保护协调发展，坚持并重原则，制定科学政策，强化城乡统筹，加强耕地变化监测；5） 完善土地市场机制：健全土地出让、转让和租赁制度，促进土地合理流动与高效配置。

关键词：土地利用；耕地资源数量；城镇化水平；协调度；协同关系

中图分类号：P95；F299.27；F301.2 文献标识码：A

0" " 引言

耕地作为一种重要的自然资源［1］67，［2-3］，为人们的生产生活提供了必要的物质基础，对维护区域粮食安全［4-6］、增强生态系统服务功能和促进区域高质量发展具有至关重要的作用［7-10］。随着城镇化进程的加速推进，耕地资源保护与城镇化水平提升之间的矛盾日益凸显，成为当前亟待解决的重要问题［11-12］，［13］23。如何协调好耕地资源数量变化与城镇化水平演进之间的关系，实现二者的协同发展，是学术界和实践界共同关注的焦点［14-15］，［16］244。

在中国快速城镇化的背景下，许多地区经历了显著的城镇扩张和耕地资源的流失［17］19。例如：尽管河南省的耕地数量在某些年份有所增加，但总体上仍呈现出减少趋势，且这一变化与总人口、客运量和全社会固定资产投资额等驱动因素密切相关［1］70；安徽省在城镇化水平持续上升的同时，耕地面积显著减少，且这种减少与经济发展、城市空间扩张等因素紧密相关［16］244。城镇化进程中的土地需求增加是导致耕地资源减少的重要原因之一。

广西北海市作为沿海地区的重要城市，近年来在城镇化方面取得了显著进展，同时也面临着耕地资源保护的巨大压力。随着非农产值占比、非农人口占比和建设用地占比的稳步增长，北海市的城镇化水平不断提升［18］。然而，城镇化进程中耕地资源的持续减少引发了广泛关注。如何平衡好城镇化发展与耕地资源保护的关系，成为北海市乃至类似地区亟须解决的问题。目前，关于耕地资源与城镇化水平关系的研究已经取得了一定成果，但针对特定区域的深入研究仍显不足。本研究选取广西北海市作为研究区域，通过对2013—2022年耕地资源数量演变、城镇化水平演进以及两者之间的相关性和协调度进行深入分析，旨在揭示北海市在城镇化进程中耕地资源的变化特征，探讨二者之间的内在联系，并提出相应的政策建议。这不仅有助于丰富耕地资源与城镇化关系研究的理论体系，也为北海市及类似地区的可持续发展提供科学依据和决策支持。本研究借鉴现有相关研究成果，采用定量与定性相结合的方法，对北海市耕地资源数量与城镇化水平的关系进行全面剖析。通过构建协调度模型，评估二者之间的协同程度，并分析影响协调度的关键因素。同时，结合北海市的实际情况，提出有针对性的政策建议，以期为促进耕地资源保护与城镇化水平的协同发展提供参考。

1" " 研究区域概况

北海市位于广西壮族自治区的南部，是广西重要的沿海开放城市。截至2023年底，北海市总人口188.84万人，其中城镇常住人口114.20万人，乡村常住人口74.64万人，城镇化率达到60.47%。随着共建“一带一路”和广西北部湾经济区发展规划的深入实施，北海市经济快速发展，在旅游、港口物流和高新技术产业方面表现突出。近年来，北海市经济总量超过1 500亿元，人均GDP接近9万元，产业结构持续优化，第一、第二和第三产业占比分别约为15%、35%和50%，表现出三次产业协同发展的良好态势。服务业，尤其是旅游业成为经济增长的重要引擎。随着城镇化进程的加快，北海市也面临着耕地萎缩的问题。城市规模扩张、基础设施建设和工业用地需求增加，导致耕地非农化现象加剧，耕地保护与城镇化发展之间的冲突日益凸显。

2" " 数据来源与研究方法

2.1" "数据来源

本研究选用的数据包括2类：一类是反映城镇化水平的相关指标，另一类是耕地资源面积。城镇化水平涉及的相关指标主要来自2014—2023年的《广西统计年鉴》，北海市各年的耕地资源数据和建设用地面积数据均来源于CLCD（China Land Cover Dataset）数据集，本研究下载获取了空间分辨率为 30 m的 2013—2022年共10年的广西北海市逐年土地覆盖数据（https：//zenodo.org/records/8176941）。

2.2" "研究方法

2.2.1" "耕地资源数量变化

耕地资源数量变化强度（LX）和耕地资源动态度（LY）［17］19是反映某个区域耕地资源数量变化水平的重要指标，通过对二者数量的计算可以及时了解北海市耕地资源数量的变化趋势。

式中：L0和LT分别为北海市研究期初和研究期末的耕地资源数量，单位为hm2；T为研究时段。

2.2.2" "城镇化水平变化

城镇化水平是衡量一个区域社会经济发展和现代化程度的重要指标，根据指标选取的合理性、科学性和数据获取的难易程度，本研究采用多指标综合法，选取非农产值占比、非农人口比重和建设用地占比来衡量北海市的城镇化水平［17］20。这3个指标分别从经济结构、人口构成和土地利用3个关键维度综合反映了北海市城镇化的深度与广度。其中，作为衡量经济结构转型的晴雨表，非农产值占比直接体现了第二、第三产业在北海市经济总量中的比重，是评价城镇化进程中产业升级与结构优化程度的重要依据。非农人口占比这一指标直接反映了人口向城镇聚集的程度，能够最直观地体现城镇化进程中人口结构变化情况。建设用地占比揭示了土地资源在城镇化过程中的配置情况，是城市空间扩张与土地利用效率的直接反映。

鉴于三者在推动城镇化发展中作用相当，因此在计算北海市城镇化水平时赋予各指标同等权重，通过加权求和得出综合指标，其计算式为

式中：U为北海市的城镇化发展水平；U1为非农产值占比；U2为非农人口占比；U3为建设用地占比。

能够反映城镇化水平变化的测度主要涉及2项指标，分别为城镇化水平提高幅度和年均变化速度，其计算式为

式中：UX为城镇化水平变化幅度；U0和UT分别为北海市研究期初和研究期末的城镇化水平；UY为城镇化水平年均变化速度；T为研究时段。

2.2.3" "协调度模型

耕地资源数量变化与城镇化水平演进的协调度是衡量不同城镇化发展阶段耕地资源与城镇化水平之间关系的重要指标。城镇化水平的变化速度和耕地资源数量的变化速率是协调度的2个测度方面，协调度由两者共同决定，当两者同时处于最佳状态时，二者的协调度也达到最佳水平，反之，二者的协调度则处于最劣水平［13］25。依据上述思想，可以将协调度定义为

式中：X表示北海市城镇化水平变化速率；Y表示北海市耕地资源数量变化速率（动态度）；C为两者协调度，取值范围为-1.414 ≤C≤ 1.414。根据协调度模型的基本原理，参考借鉴前人的研究成果［13］23，构建耕地资源数量变化与城镇化水平演进的协调度分类表，如表1所示。

3" " 结果与分析

3.1" "北海市耕地资源数量演变

耕地资源作为区域经济社会发展的重要基础，其动态变化直接影响着北海市的粮食安全和农业可持续发展。2013—2022年，北海市的耕地面积经历了一定程度的波动。这一变化揭示了北海市在过去10年中耕地资源所面临的挑战与压力。进一步深入分析人均耕地面积的变化，本研究发现这一指标同样呈现下降趋势。这反映了随着人口的不断增长和城镇化进程的持续推进，北海市的耕地资源相对于人口的增长而言，变得愈发紧张。

2013—2022年北海市耕地面积与人均耕地面积的变化趋势如图1所示。耕地面积和人均耕地面积均呈现下降趋势，特别是2018年后，耕地面积的减少速度加快，这与北海市在该时期城镇化速度和城市规模扩张速度加快密切相关。

此外，本研究还注意到耕地面积并非匀速减少。2017—2018年，耕地面积的减少量相对较大，达到了6 214.978hm2，变化幅度为- 5.85%，是过去 10年中减少幅度最大的一年。而在其他年份，如2021—2022年，耕地面积则有所回升，增加了908.112 hm2，变化幅度为0.91%。

从表2中可知，北海市各年度的耕地资源变化幅度和变化速度存在明显差异。这种差异不仅体现在不同年份之间的减少量上，还体现在减少速度的快慢上。例如，2018年的耕地资源减少速度最快，达到了-5.85%，而2022年的增加速度则为0.91%，是过去10年中为数不多正增长的年份。

3.2" "北海市城镇化水平演进

本研究探讨了北海市在2013—2022年城镇化水平的演进历程，通过多维度的指标分析，揭示其背后的动因与趋势。根据各指标和城镇化水平的计算式，可得出2013—2022年北海市城镇化水平及衡量城镇化水平的各项指标值，其结果如表3所示。

北海市的城镇化水平在2013—2022年这10年间显著提升，具体表现为非农产值占比、非农人口占比以及建设用地占比的稳步增长。非农产值占比从2013年的80.57%增长到2022年的85.70%，显示出北海市经济结构不断优化，第二、三产业在国民经济中的比重逐年上升，成为推动城镇化发展的重要动力。非农人口占比这一指标从2013年的53.13%增长至2022年的59.37%，表明大量农村人口向城镇转移，城镇人口规模持续扩大，人口城镇化进程加速；同时，非农人口占比的增长速度最快，对城镇化综合水平的贡献最大。建设用地占比从2013年的7.46%增加到2022年的8.87%，反映出随着城镇化的发展，城市空间不断拓展，建设用地需求显著增加，城市建设用地规模持续扩大，同时也表明土地利用结构发生了变化。北海市的城镇化综合水平从2013年的47.05%增长至2022年的51.31%，年均增长率为0.98%，表明北海市城镇化水平正稳步提升，进入了城镇化发展的快车道。

表3表明，非农产值占比、非农人口占比、建设用地占比和城镇化综合水平等各项指标均呈现逐年上升的趋势，就城镇化水平与各指标的耦合关系而言，非农人口占比与城镇化水平的相关系数较高，显示出二者之间的紧密联系。非农人口占比的快速增长对城镇化水平的提升起到了重要的推动作用。同时，非农产值占比和建设用地占比的增长也在一定程度上支持了城镇化进程的发展。

综上，北海市的城镇化水平及衡量城镇化水平的各项指标均呈现逐年上升的趋势。北海市的城镇化发展已经步入了一个相对稳定的增长阶段。各年的非农人口比重虽尚未达到70%的较高水平，但介于50%～70%，表明北海市的工业基础逐渐雄厚，经济实力显著增强，农业劳动生产率得到大幅提高，工业化发展有效吸纳了大量农业人口。未来，随着各项政策的持续推动和经济社会的发展，北海市的城镇化水平有望进一步提升。

3.3" "北海市耕地资源与城镇化水平的相关性分析

根据2013—2022年北海市的耕地资源面积及城镇化水平的相关指标，本研究构建了耕地资源面积与城镇化水平及各指标的相关系数矩阵，如表4所示。

根据表4的相关系数矩阵可以发现，耕地面积与非农产值占比、非农人口占比、建设用地占比和城镇化综合水平均呈显著的负相关关系。这表明，随着城镇化水平的提高，耕地面积呈现出减少的趋势。耕地面积与建设用地占比的相关系数最高（-0.990），说明建设用地扩张是导致耕地面积减少的最主要原因。城镇化综合水平与非农产值占比、非农人口占比和建设用地占比均呈高度正相关，相关系数分别为0.988、0.997和0.999，这表明，随着非农产业的发展、非农人口的增加和建设用地的扩张，北海市的城镇化水平也在不断提升。

耕地面积的减少与城镇化水平的提升密切相关。随着北海市城市化的推进，大量耕地转化为建设用地。这种变化虽然满足了城市扩张和人口增长的需求并推动了经济社会的发展，但也对耕地保护和粮食安全构成了挑战。鉴于耕地面积与城镇化水平之间的负相关关系，北海市在未来的城镇化进程中应更加注重对耕地资源的保护。通过合理规划土地利用、实施严格的耕地保护政策、推进土地整治和复垦等措施，努力实现耕地保护与城镇化发展的双赢。

3.4" "北海市耕地数量变化与城镇化水平演进的协调度

参照前文的协调度计算模型，本研究利用北海市各年度耕地资源数量变化速度与城镇化水平演进速度来刻画二者的协调度，其结果如表5所示。

北海市耕地面积数量变化与城镇化水平演进的协调度在过去10年中波动较大，但总体呈现向好的趋势。2014—2018年，协调度在较协调（Ⅱ）、基本调和（Ⅴ）至调和（Ⅳ）之间波动。尽管存在波动，但协调度始终保持在0.63以上，表明耕地资源与城镇化水平之间的关系相对稳定。在大多数年份中，耕地面积呈现减少趋势，这在一定程度上影响了协调度。特别是在2015年和2017年，耕地面积减少幅度较大，导致协调度相对较低。然而，随着耕地面积减少幅度的变小，如2018年，协调度有所提升。

城镇化水平的变化速度对协调度也有显著影响。例如，2019年，尽管耕地面积有所增加（这在实际情况下可能不太常见，可能是数据异常或统计口径变化导致的），但由于城镇化水平变化速度放缓，协调度仍然较低。而2020—2022年，尽管耕地面积继续减少，但由于城镇化水平变化速度相对稳定，协调度保持在较高水平。

在过去几年中，北海市的协调度类型以调和（Ⅳ）为主，其次是较协调（Ⅱ）和基本调和（Ⅴ）。不调和（Ⅶ）类型仅出现在2019年，这可能是由于当年耕地资源面积异常增加和城镇化水平变化速度放缓共同作用的结果。

4" " 结论与建议

4.1" "结论

通过对北海市2013—2022年耕地资源数量演变、城镇化水平演进以及两者之间的相关性和协调度进行深入分析，本研究得出以下主要结论：1） 耕地资源数量持续减少。北海市在2013—2022这10年间，耕地面积呈现明显的下降趋势。从2013年的约247 064 hm2减少至2022年的约227 250 hm2，整体减少了约20 000 hm2。2） 城镇化水平显著提升。北海市的城镇化水平在这10年间取得了显著提升。非农产值占比、非农人口占比和建设用地占比均稳步增长，分别由2013年的80.57%、53.13%和7.46%提升至2022年的85.70%、59.37%和8.87%。3） 耕地资源面积与城镇化水平负相关。相关性分析结果显示，北海市耕地资源面积与城镇化水平及各指标之间存在显著的负相关关系。其中，耕地资源面积与建设用地占比的相关系数最高，达到-0.990。4） 协调度总体向好但存在波动。北海市耕地数量变化与城镇化水平演进的协调度在过去几年中波动较大，但总体呈现向好的趋势。尽管存在个别年份（2019年）协调度较低的情况，但大多数年份的协调度保持在较高水平。

4.2" "建议

基于上述研究结果，本研究对北海市未来城镇化发展与耕地资源保护提出如下建议：1） 强化耕地保护意识。北海市应进一步加大对耕地资源的保护力度，保障基本农田和实施耕地占补平衡等措施，确保耕地资源的数量不减少，质量不退化。同时，强化耕地保护政策的宣传与教育工作，提升全社会的耕地保护意识。2） 优化土地利用结构。在城镇化进程中，北海市应更加注重土地资源的集约利用。通过合理规划城市空间布局和推动产业用地集约化发展等措施，实现土地资源的优化配置和高效利用。3） 加大土地执法力度。不断完善土地执法机制，加强对违法用地行为的查处。相关部门应通过加大巡查、监测和执法力度，确保土地资源的合法合规使用，防止耕地资源的非法占用和破坏。4） 推动城镇化与耕地保护协调发展。北海市应始终坚持耕地保护和城镇化发展并重的原则，通过制定更加科学合理的土地利用政策等举措，推进城镇化与耕地保护的协调发展。同时，加强对城镇化进程中耕地资源变化的监测，为政府部门相关土地政策制定提供科学依据。5） 完善土地市场机制。发挥市场在土地资源配置中的决定性作用，通过对土地出让、转让和租赁等制度的完善，推动土地资源的合理流动和高效配置，为北海市城镇化发展和耕地资源保护提供有力支撑。

参考文献：

［1］ 栗滢超，侯雪娜，钱壮志.河南省耕地资源数量变化及驱动因素分析［J］.河南农业科学，2016，45（12）：67-71.

［2］ 周健民.我国耕地资源保护与地力提升［J］.中国科学院院刊，2013，28（2）： 269-274，263.

［3］ 庄立，刘洋，梁进社.论中国自然资源的稀缺性和渗透性［J］.地理研究， 2011，30（8）：1351-1360.

［4］ 闫旭东，吴晓光，张宏飞，等.基于粮食安全和生态安全视角的区域粮食生产布局分区：以内蒙古自治区为例［J］.干旱区资源与环境， 2017，31（9）：156-162.

［5］ 罗翔，曾菊新，朱媛媛，等.谁来养活中国：耕地压力在粮食安全中的作用及解释［J］.地理研究， 2016，35（12）：2216-2226.

［6］ 郧文聚.我国耕地资源开发利用的问题与整治对策［J］.中国科学院院刊， 2015，30（4）：484-491.

［7］ 张超，吴群，彭建超，等.城市绿地生态系统服务价值估算及功能评价：以南京市为例［J］.生态科学，2019，38（4）：142-149.

［8］ 刘洋.有效保护与利用耕地资源实现农业可持续发展：访沈阳农业大学土地与环境学院教授韩晓日［J］.环境保护与循环经济，2014，34（2）：11-13.

［9］ 张超，吴群.基于新发展理念的省域建设用地利用模式评判与分类［J］.经济地理，2023，43（5）：169-179.

［10］ 殷祥，何方，宫志峰.我国耕地资源保护的解度分析［J］.安徽农业科学， 2012，40（1）：273-274，339.

［11］ 胥永亮，衣英龙，方昕然，等.资源枯竭城市城镇化水平与耕地资源数量变化的协调对比研究：以广东省韶关市为例［J］.中国资源综合利用，2023， 41（32）：52-57.

［12］ 赵心怡，刘犇，丁一，等.城镇化水平与耕地资源变化协调度测算：以广东省为例［J］.产业与科技论坛，2023，22（3）：35-38.

［13］ 胡晴，刘柄麟，张超，等.苏州市人口城镇化与土地城镇化协调关系研究［J］.资源与产业，2017，19（1）：23-28.

［14］ 余洋.基于城镇化—耕地耦合关系的合肥市土地利用结构优化［D］.北京：中国矿业大学（北京），2016：3-4.

［15］ 宁玉科.城镇化—耕地协调视角下的长寿区土地利用结构优化研究［D］.重庆：西南大学，2017：1-2.

［16］ 叶珊珊.安徽省耕地资源数量的变化及其驱动力［J］.贵州农业科学， 2015， 43（7）：244-250.

［17］ 陈展图，周灯荷.乡村振兴背景下南方丘陵山区耕地利用转型与保护：以广西梧州市长洲区倒水镇仁义村为例［J］.广西职业技术学院学报，2023，16（6）：38-45.

［18］ 余洋，梁宇生，张志鹏，等.耕地资源数量变化与城镇化水平协同性关系研究：以合肥市为例［J］.国土资源导刊，2017，14（1）：17-21.

［责任编辑：许春慧］

收稿日期：2024-10-12

基金项目：北京超图软件股份有限公司技术服务项目“不动产数据管理与决策技术研究”（0200001490）；广西重点研发计划项目“自然资源知识图谱构建关键技术研究与应用”（桂科AB24010057）

通信作者：刘柄麟，博士，南宁师范大学讲师，电子邮箱为dg1827018@smail.nju.edu.cn。