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中国耕地压力的空间分异及社会经济因素影响——基于342个地级行政区的面板数据

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

张慧¹^,²^,, 王洋³^,

1. 湖南大学经济与贸易学院,长沙 410006

2. 广东药科大学医药经济学院,广州 510006

3. 广州地理研究所,广州 510070

Spatial differentiation of cropland pressure and its socio-economic factors in China based on panel data of 342 prefectural-level units

ZHANGHui¹^,²^,, WANGYang³^,

1. School of Economic & Trade, Hunan University, Changsha 410006, China

2. School of Medical Economics, Guangdong Pharmaceutical University, Guangzhou 510006, China

3. Guangzhou Institute of Geography, Guangzhou 510070, China

通讯作者:通讯作者:王洋（1984- ）,男,黑龙江黑河人,博士,副研究员,研究方向为经济地理、城市与区域规划。E-mail:wyxkwy@163.com
收稿日期:2016-09-11
修回日期:2017-01-9
网络出版日期:2017-04-20
版权声明:2017《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
基金资助:

国家社会科学基金重大项目（12&ZD052）

教育部规划基金项目（13YJA790118）

广东省哲学社会科学“十三五”规划项目（GD16CYJ10）

作者简介:
-->作者简介：张慧（1978- ）,女,湖南岳阳人,博士研究生,副教授,研究方向为区域经济与粮食安全。E-mail:huizi_zhang@126.com

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摘要
以342个地级行政区为基本单元,利用耕地压力指数、GDI指数、空间自相关、平均增长指数等方法分析2001-2013年中国耕地压力的时空分异格局与过程;在粮食生产因素基础上重点分析社会经济因素对耕地压力变动的影响。结果表明：① 2001年以来中国耕地压力状况逐渐减轻,但空间分异程度扩大、空间集聚趋势增强;② 中国耕地压力格局总体稳定、局部变化,南北分化趋势显著;③ 耕地质量是决定中国耕地压力的基础性因素,农民收入、产业结构和经济水平等社会经济因素对耕地压力变动有更为显著的影响,作用超过了粮食生产投入因素。

关键词：耕地压力指数;粮食安全;空间分异;社会经济因素;中国
Abstract
Cultivated land is the foundation for sustainable development in China. The growth in both population and trade in China has triggered the increasing demand for food in recent years. However, aggressive urbanization continues to appropriate cultivated land. As a result, the conflict between food supply and demand has become prominent, and academics have become increasingly concerned with several challenges regarding cropland pressure. Existing research shows that it is particularly necessary to examine cropland pressure patterns in China at a smaller scale and analyze impact factors from more perspectives. Therefore, this article uses the pressure index of cultivated land to evaluate cropland pressure levels with 342 prefectural-level units. On this basis, we have analyzed the spatial-temporal differentiation and evolution of China's cropland pressure pattern from 2001 to 2013 using the GDI index, spatial autocorrelation, and the average growth index. Finally, based on the dual perspectives of grain production and social economy, we have established the impact factor evaluation system of 'quality of cultivated land + agent of agricultural production input + economic environment + farmers' income' and explored the main impact factors that cause change in China's food security, particularly socioeconomic factors. We found the following results. First, China's cropland pressure has been decreasing since 2001, but greater changes have taken place in the degree of spatial differentiation and the trend of accumulative spatial agglomeration. Specifically, the spatial agglomeration of high cropland pressure areas have become increasingly obvious. Second, China's cropland pressure pattern is generally stable with minor changes, and there is an obvious north-south differentiation trend; cropland pressure in areas along the southwest and southeast coasts increases quickly. Third, socio-economic factors, including farmers' income, economic level, and industrial structure, have a more obvious impact on changes in cropland pressure. The effect of these factors exceeds that of the grain production input factor. Furthermore, the quality of cultivated land is the fundamental factor that determines cropland pressure.

Keywords：pressure index of cultivated land;food security;spatial differentiation;socio-economic factor;China

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张慧, 王洋. 中国耕地压力的空间分异及社会经济因素影响——基于342个地级行政区的面板数据[J]. , 2017, 36(4): 731-742 https://doi.org/10.11821/dlyj201704011
ZHANG Hui, WANG Yang. Spatial differentiation of cropland pressure and its socio-economic factors in China based on panel data of 342 prefectural-level units[J]. 地理研究, 2017, 36(4): 731-742 https://doi.org/10.11821/dlyj201704011

1 引言

耕地资源关乎到人类的基本生存,是全球可持续发展的前提和基础,其重要意义在于保障粮食安全^[1,2]。中国的耕地资源不足、后备数量有限、耕地状况堪忧^[3]。但近年来,中国人口增长和消费升级引发的粮食需求逐年增加,与此同时,土地城市化冒进导致耕地资源的稀缺性日益突出^[4],耕地压力过大,并影响到粮食安全^[5,6]。因此,对中国耕地压力议题的研究具有重大现实意义,并引起学术界的广泛关注。中国耕地压力存在显著的空间分异特征是普遍共识^[7-9]。****们基于不同的空间尺度分析了中国耕地压力差异格局,主要体现为东中西差异^[10,11]和省际差异^[8,9,12,13]。这些实证研究成果为科学认识中国耕地压力格局提供了重要基础,具有较高的学术价值。但显然,省际尺度的研究单元偏大,容易忽略省份内部耕地压力的时空差异性^[14]。因而亟待需要更为细化的行政单元分析中国耕地压力时空格局。而县级尺度的研究需要将市区与县共同比较,但二者的城乡地域结构差异较大,使其在耕地压力方面的可比性不高。因此,地级单元可作为分析中国粮食安全差异格局较为恰当的研究尺度。
尽管对耕地压力的研究视角多样^[15],但其核心出发点依然是粮食安全^[16-18]。因此,基于粮食生产与粮食需求相互关系的耕地压力指数是学术界评价区域耕地压力水平的首选方法,该评价方法综合考虑到人口—耕地—粮食的相互关系^[18],被广泛应用于区域粮食安全的评价^[9,10,12]。中国耕地压力的时空分异必然有其多种因素的共同作用。以往研究更多关注自然灾害、气候变化、耕地生产力、农业生产投入、粮食生产成本、粮食价格、粮食贸易、种粮积极性等自然因素和粮食生产因素^[9,19-22],对经济发展、产业结构演变、劳动力结构变动等因素关注稍弱,未来应更加注重社会经济发展因素对耕地压力的影响。中国自改革开放以来耕地面积逐年减少^[23],而人口不断增长,人地矛盾增大。进入21世纪,尤其是2003年以来,粮食产量和粮食播种面积逐年增加,粮食安全形势好转,但耕地压力的区域间差异逐渐增大^[10],并呈现南北分化趋势^[9]。因此,有必要系统分析21世纪以来中国耕地压力分异的新格局与新特征,以及社会经济因素对耕地压力分异的影响。
基于此,以地级行政区为研究单元,分析2001-2013年中国耕地压力空间格局的时空演变和分异趋势。在此基础上,以粮食生产和社会经济的双重视角,建立“耕地质量+要素投入+经济环境+农民收入”的影响因素评价体系,分析耕地压力变动的主要影响因素。相比于已有省级尺度数据的研究,采用地级单元面板数据的分析将得到更多信息和更精确结论,为该领域提供最新的实证研究参考;在影响因素分析方面,更加突出社会经济要素对耕地压力及其粮食安全的影响。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况与数据来源

以中国342个地级行政区（包括地级市、直辖市或副省级市的市域、地区、州、自治州）为基本单元^①(① 海南省除海口、三亚市以外的地域并入海口市;济源市、天门市、仙桃市、潜江市、神农架林区作为单独研究单元;研究对象不包括海南省三沙市、中国香港特别行政区、中国澳门特别行政区和中国台湾。),研究年份为2001年、2005年、2009年、2013年。行政区划以2010年为准,其他年份行政区划有变动的数据按此年修正。选取各地级单元的耕地面积、农作物总播种面积、粮食作物总播种面积、粮食产量、人口数量作为评价其粮食安全的基本指标;以标准耕地系数、单位面积化肥使用量、灌溉面积占比、人均GDP、第二及第三产业产值占比、农村居民人均可支配收入作为影响因素分析的指标。涉及的数据量共16416条,主要来源于相关年份的《中国区域经济统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国国土资源统计年鉴》,上述年鉴缺少的部分数据通过该地级行政区的国民经济与社会发展统计公报补充。

2.2 研究方法

2.2.1 耕地压力指数的评价耕地压力指数可从粮食生产（耕地供给）与粮食消费（耕地需求）之间的相互关系判断区域耕地压力状况,也是当前学术界较为普遍采用的方法^[4,9,11]。耕地压力指数计算公式如下^[4]：

\begin{matrix} Picl = S_{m in} / S \end{matrix}

（1）
式中：S为地级单元的现实人均耕地面积（hm²/人）;S_min是保证粮食安全前提下的最小人均耕地需求面积（hm²/人）;耕地压力指数（Picl）越大,耕地压力越明显,粮食安全情况越差。当Picl<1时,最小人均耕地需求面积低于现实人均耕地面积,耕地压力较小,粮食安全情况较好;反之,当Picl>1时,耕地压力较高。其中,S_min可表示为^[4]：

\begin{matrix} S_{\min} = (β \times G_{r} \frac{)}{(} p \times q \times k) \end{matrix}

（2）
式中：β是粮食自给率（%）;G_r为人均粮食需求量（kg/人）;p是粮食播种面积的单产（kg/hm²）;q为粮食播种面积与农作物总播种面积的占比（%）;k表示复种指数（%）。《国家粮食安全中长期规划纲要（2008-2020年）》指出,到2020年粮食自给率应保持在95%以上;另外,国家食物与营养咨询委员会提出全面小康社会时期的人均粮食需求量目标为437 kg/人。尽管各地区间的粮食自给率目标可以不同,但为了客观评价各地区间的耕地压力差异,所有地级单元的β统一设定为95%,G_r按437 kg/人设定。
2.2.2 采用GDI指数判断耕地压力的总体分异变动趋势利用总体分异测度指数（GDI）分别分析2001年、2005年、2009年、2013年中国耕地压力指数的总体分异趋势,以判断粮食安全的总体分异状况。GDI指数可表示为^[24]：

\begin{matrix} GDI = f （ CV, T, GE, A ） \end{matrix}

（3）

\begin{matrix} GDI = W_{1} CV + W_{2} T + W_{3} GE + W_{4} A \end{matrix}

（4）
式中：CV为变异系数;T是泰尔指数;GE为总熵指数（C=0）;A是阿特金森指数;W_j分别为上述4个差异指数的权重,各指数分别表示为^[24]：

\begin{matrix} CV = \frac{\sqrt[]{\frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} {(x_{i} - μ)}^{2}}{n}}}{μ} \end{matrix}

（5）

\begin{matrix} T = \frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{i = 1}} \frac{x_{i}}{μ} \ln \frac{x_{i}}{μ} \end{matrix}

（6）

\begin{matrix} GE = \frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{i = 1}} \ln (\frac{μ}{x_{i}}) \end{matrix}

（7）

\begin{matrix} A = 1 - {[\frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{i = 1}} {(\frac{x_{i}}{μ})}^{1 - ε}]}^{\frac{1}{(1 - ε)}} \end{matrix}

（8）
式中：x_i是第i个地级单元的耕地压力指数;μ是耕地压力指数平均值;n为地级单元个数;ε是灵敏度参数,其值越高,给耕地压力指数相对较低地级单元赋予的权重越高,本文的ε值定为0.5。
基于上述4个差异指数的结果,采用熵技术法确定其权重,主要步骤如下^[24]：
数据标准化：

\begin{matrix} x_{tp} = (y_{tp} - y_{p \min}) / (y_{pmax} - y_{pmin}) \end{matrix}

（9）
计算第t个年份第p个差异指数值的占比：

\begin{matrix} X_{tp} = \frac{x_{tp}}{\overset{m}{\sum_{t = 1}} x_{tp}} \end{matrix}

（10）
计算指标信息熵：

\begin{matrix} e_{p} = - \frac{1}{lnm} \overset{m}{\sum_{t = 1}} (X_{tp} \times \ln X_{tp}) ， 有 0 \leq e_{p} \leq 1 \end{matrix}

（11）
信息冗余度：

\begin{matrix} d_{p} = 1 - e_{p} \end{matrix}

（12）
指标权重计算：

\begin{matrix} W_{p} = \frac{d_{p}}{\overset{n}{\sum_{p = 1}} d_{p}} \end{matrix}

（13）
式中：y_tp是第t个年份第p个差异指数值;y_p_max是差异指数p所处矩阵列的最大值;y_p_min是最小值;n为差异指数的个数;m为年份数。
2.2.3 通过空间自相关分析耕地压力的空间关联性与集聚特征空间自相关分析方法可判断中国耕地压力的空间关联程度,并分析其空间集聚的演变趋势。Moran's I和Getis-Ord' G可作为评价其空间关联程度的指数,分别表示为^[25-27]：

\begin{matrix} \frac{I = \overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} (x_{i} - \overset{?}{x}) (x_{j} - \overset{?}{x})}{S^{2} \overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij}} \end{matrix}

（14）

\begin{matrix} \frac{G (d) = \overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij} (d) x_{i} x_{j}}{\overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} x_{i} x_{j}} \end{matrix}

（15）
式中：x_i和x_j分别为第i个和第j个地级单元的耕地压力指数;W_ij是各地级单元的空间权重矩阵,地级单元之间的距离在设定的门槛距离内,为1,大于该距离则为0。

\begin{matrix} S^{2} = \overset{n}{\sum_{i = 1}} \frac{(x_{i} {- \overset{?}{x})}^{2}}{n} \end{matrix}

,Z检验值分别为：

\begin{matrix} Z (I) = \frac{I - E (I)}{\sqrt[]{Var (I)}} \end{matrix}

、

\begin{matrix} Z (G) = \frac{G - E (G)}{\sqrt[]{Var (G)}} \end{matrix}

,其中,Var(I)、Var(G)为方差;E(I)、E(G)为耕地压力指数的数学期望。当Z(I)值为正且显著时,表明中国耕地压力呈现高—高集聚或低—低集聚格局（正空间自相关）;Z(I)值为负且显著时为高—低集聚（负空间自相关）;当Z(I)值为0时,呈独立随机分布。当Z(G)值为正且显著时,表明中国以高耕地压力区集聚为主;当Z(G)值为负且显著时,为低耕地压力区集聚为主;Z(G)值为零时呈现随机分布。
2.2.4 引入平均增长指数分析耕地压力的时空变动格局引用平均增长指数分别测度主要时间段中国耕地压力增减速率的空间格局,该指数可表示为^[28]：

\begin{matrix} S = \frac{I_{t 2} - I_{t 1}}{I_{t 1} (t_{2} - t_{1})} \end{matrix}

（16）
式中：I_t₁、I_t₂为t₁、t₂年份的耕地压力指数;S为耕地压力指数的平均增长指数。
2.2.5 构建耕地压力变动的影响因素模型从耕地质量、化肥投入、灌溉水平、经济水平、产业结构、农民收入六个方面构建中国耕地压力影响因素模型。其中,前3项因素是粮食生产因素,后3项因素是社会经济因素。其中,耕地质量是粮食种植的基础性条件,常用标准耕地系数度量^[9,29];化肥投入和灌溉水平代表了农业生产要素与设施的投入水平;经济水平和产业结构代表了粮食生产的经济环境,一方面影响着农业现代化水平,另一方面又会影响农民就业结构（是否有意愿从事农业生产）;农村居民人均可支配收入可决定农民种粮的投入能力,对种粮的积极性也有一定影响（表1）。其中,第j个年份第i个地级单元的标准耕地系数（CLSI）可表示为^[9]：

\begin{matrix} CLS I_{ij} = (X_{ij} \times k_{ij} \frac{)}{(} X_{cj} \times k_{cj}) \end{matrix}

（17）
式中：X_ij和X_cj分别为地级单元和全国的单位播种面积粮食产量（kg/hm²）;k_ij、k_cj分别是地级单元和全国的复种指数（%）。
Tab. 1
表1
表1耕地压力的影响因素评价体系
Tab. 1Comprehensive evaluation system of the factors that influence cropland pressure

评价因子	代表性指标	说明
F1耕地质量	标准耕地系数	计算方法见式（17）,代表粮食种植的自然条件
F2化肥投入	单位面积化肥使用量（t/hm²）	计算方法：化肥折纯量/粮食作物播种面积,表征农业生产要素的投入水平
F3灌溉水平	灌溉面积占比（%）	计算方法：有效灌溉面积/农作物播种面积,代表农业基础设施的投入水平
F4经济水平	人均GDP（万元）	表征经济环境与发展水平的影响
F5产业结构	第二、第三产业产值占比（%）	计算方法：（第二产业增加值+第三产业增加值）/GDP,体现非农产业发展水平的影响
F6农民收入	农村居民人均可支配收入（元）	反映粮食生产的投入能力和种粮积极性

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当各地级单元间的耕地压力存在显著的空间相关关系时,可基于上述6个评价指标构建耕地压力变动的空间面板数据模型。Anselin提出了该模型的通用形式^[30]：

\begin{matrix} \ln y_{it} = c + ρWln y_{it} + bln x_{it} + u_{it} \end{matrix}

（18）
式中：y_it为地区i第t年的耕地压力指数;c为常数项;

\begin{matrix} ρ \end{matrix}

为空间自回归系数;W为空间权重矩阵;x_it为地区i第t年的影响因素评价指标（标准耕地系数,单位面积化肥使用量,灌溉面积占比,人均GDP,第二、第三产业产值占比,农村居民人均可支配收入）;b为待估计项;u_it为误差项。

3 结果分析

3.1 中国耕地压力的总体分异趋势与空间集聚特征

通过分析2001年以来中国粮食产量和耕地压力指数（图1）可知,中国粮食产量在波动中上升,由45263.7万t增加至60193.8万t。中国耕地压力指数总体呈现下降趋势（由2001年的1.7182下降至2013年的1.3800）,表明21世纪以来,尤其是2003年以来中国粮食安全状况逐步好转,但耕地压力指数依然大于1,粮食安全状况依然不容乐观。

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图12001-2013年中国耕地压力指数及粮食产量的变动趋势
-->Fig. 1The trends of the pressure index of cultivated land and grain output in China from 2001 to 2013
-->

在此背景下,分别计算2001年、2005年、2009年、2013年中国各地级单元间耕地压力水平的总体差异指数和GDI指数（表2）可知,GDI指数由2001年的0.2851猛增至2013年的0.7911,说明在中国粮食安全总体向好的趋势下,中国内部耕地压力状况的总体空间分异程度明显提高,尤其是2001-2009年间的空间分异扩大明显。
Tab. 2
表2
表22001-2013年中国耕地压力指数的总体分异情况
Tab. 2The global differentiation of the pressure index of cultivated land in China since 2001

年份	CV（0.1倍）	T（0.5倍）	GE	A	GDI
2001	0.2132	0.3133	0.3949	0.2172	0.2851
2005	0.3629	0.5484	0.6318	0.3360	0.4709
2009	0.6243	0.9358	0.9775	0.4903	0.7594
2013	0.6261	0.9596	1.0593	0.5098	0.7911

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通过Moran's I和Getis-Ord' G对上述4个年份耕地压力指数进行空间集聚程度分析（表3）,采用FD法判定空间权重矩阵,空间门槛距离设定为500 km。表3显示2001年以来Moran's I-Z得分全部正数且数值增高,检验结果（Moran's I-P值）非常显著,说明耕地压力指数相似的区域集聚分布,且集聚趋势在增加;Getis-Ord' G-Z得分说明耕地压力指数由2001年低值集聚转为2005年以来的高值集聚,这一趋势仍不断强化,显示出中国由低耕地压力区集聚转变为高耕地压力区集聚的空间态势。
Tab. 3
表3
表32001-2013年中国耕地压力的空间自相关指数与变动特征
Tab. 3The spatial autocorrelation indexes of cropland pressure in China from 2001 to 2013

年份	Moran's I	Moran's I-Z得分	Moran's I-P值	Getis-Ord' G-Z得分	Getis-Ord' G-P值
2001	0.0355	3.5880	0.0003	-1.4949	0.1349
2005	0.0946	11.8434	0.0000	5.4952	0.0000
2009	0.0562	10.2226	0.0000	7.0937	0.0000
2013	0.0583	10.4659	0.0000	7.3811	0.0000

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3.2 中国耕地压力格局的时空演变

将耕地压力指数由低到高划分为5个等级,其阈值分别设定为0.5、1、1.5、3,耕地压力指数小于0.5为低耕地压力区（粮食绝对安全区）、0.5~1为中低耕地压力区（粮食安全区）,上述两个区间的区域粮食安全状况较好;耕地压力指数1~1.5为中等耕地压力区（粮食轻微风险区）、1.5~3为中高耕地压力区（粮食风险区）、大于3为高耕地压力区（粮食严重风险区）（图2）。图中表明低耕地压力区的地级单元个数明显增多,中高耕地压力区的数量显著减少,粮食安全的行政区域（Picl<1）由2001年的31个增加至2013年的89个,体现出中国区域耕地压力逐渐缓解,粮食安全状况总体好转的趋势。

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图22001-2013年中国不同耕地压力区地级单元个数的变化情况
-->Fig. 2The number of prefectural-level units in their respective cropland pressure area in China from 2001 to 2013
-->

通过GIS技术分析2001年、2005年、2009年、2013年中国耕地压力格局（图3）可知,中国耕地压力格局呈现总体稳定,局部变化的特征。总体稳定体现在：西部地区和东南沿海的耕地压力指数高,粮食安全状况差,而东北地区耕地压力指数低。局部变化体现在：第一,蒙西—陕北—山西区域耕地压力减轻,由2001年高耕地压力区转变为低耕地压力区,这是由于该区域粮食产量大幅增加所致;第二,新疆北部和黄淮海地区耕地压力显著降低,粮食安全状况明显改善。

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图32001-2013年中国耕地压力指数的时空格局
-->Fig. 3The spatial-temporal patterns of the pressure index of cultivated land quantities in China from 2001 to 2013
-->

另外,2001年以来中国耕地压力的南北分化趋势非常明显,原本耕地压力较小的东北地区,其耕地压力更小、粮食安全状况更好,在2009年形成了大面积的低耕地压力集聚区;而东南沿海地区耕地压力更大,2009年以后形成了稳定连片的高耕地压力集聚区,其粮食安全风险较大。
采用平均增长指数分别分析2001-2005年、2005-2009年、2009-2013年3个时间段的中国耕地压力变动格局（图4）。图4表明,3个时段的耕地压力指数变动率的格局各有不同：

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图4中国不同时段耕地压力指数的平均增长指数格局
-->Fig. 4The spatial patterns of the average growth index of the cultivated land pressure index in China
-->

2001-2005年,东南沿海（主要是长三角城市群、海峡西岸城市群、珠三角城市群）、广西—云南、京津唐地区、青藏高原地区的耕地压力指数年均增幅较大,表明粮食安全水平程较大幅度地下降;东北地区、蒙西—陕北—山西、安徽—江西的耕地压力降幅较大。
2005-2009年,耕地压力水平增减速率格局发生变化,其上升速率较高的区域集中连片分布在：西藏—青海—四川—重庆、福建—广东—广西、河北北部—京哈发展轴线;耕地压力水平降低较快的区域集中分布在：黑龙江—内蒙古东部、黄淮海地区—山东半岛城市群、蒙西—陕北—山西西部、新疆西部和北部。
2009-2013年,耕地压力水平迅速提高的区域又发生显著变化。山东半岛城市群、湖南—贵州—重庆—陕西、青海西部—新疆南部的耕地压力指数快速增大。而东北西部—内蒙古—山西、新疆南部、云南南部的耕地压力快速降低。
以此为基础,分析2001-2013年中国各地级单元耕地压力指数的增减占比,进而判断粮食安全格局的变动情况（图5）。图中再次说明了中国耕地压力水平的南北分化特征：西南地区和东南沿海地区是耕地压力急剧增大的两大集中区域。其中,西藏南部、青海—四川西部、重庆—贵州—广西、浙江—福建—广东的耕地压力指数普遍增加了25%以上,粮食风险增加明显;而北方地区的耕地压力水平普遍降低,东北地区、新疆北部、蒙西—陕北—山西的耕地压力指数下降50%以上,粮食安全明显增强,另外,华北地区、四川中部、长江中游地区、淮河流域的耕地压力也有较大缓解。总体上,耕地压力减轻的区域达206个,而耕地压力增大的区域为136个,说明2001年以来中国多数地区的粮食安全状况在改善。

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图52001-2013年中国耕地压力指数变动的空间格局
-->Fig. 5The spatial pattern of change of the cultivated land pressure index in China from 2001 to 2013
-->

3.3 中国耕地压力时空分异的社会经济因素影响

由于中国耕地压力指数存在着显著的空间自相关关系,因此,基于本文构建的空间面板数据模型,以2001年、2005年、2009年、2013年的地级市面板数据为基础,运用R软件中的Splm Package分析中国耕地压力时空分异的影响因素^[31]。采用单位根检验与Hausman检验,并选取地区固定效应模型形式进行运算。空间自回归系数为0.648,P值为0.000（模型高度显著）,再次印证了各地级单元之间的空间正相关关系。模型中各因素的系数、标准差、t统计、P值如表4所示。结果表明,6项因素对中国耕地压力水平的变动均有显著影响。
Tab. 4
表4
表4耕地压力变动因素模型的参数估计
Tab. 4The parameter estimate of influencing factors in terms of cropland pressure change

变量	回归系数	标准差	t统计	P值
F1耕地质量（标准耕地系数）	-0.248^*	0.020	-12.648	0.000
F2化肥投入（单位面积化肥使用量）	0.043^*	0.014	3.022	0.003
F3灌溉水平（灌溉面积占比）	-0.084^*	0.017	-5.064	0.000
F4经济水平（人均GDP）	0.094^*	0.031	3.019	0.003
F5产业结构（第二、第三产业产值占比）	0.342^*	0.114	2.991	0.003
F6农民收入（农村居民人均可支配收入）	-0.177^*	0.036	-4.892	0.000

注：^*表示P在0.01下显著。

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耕地质量方面,标准耕地指数与耕地压力指数显著负相关,系数为-0.248。耕地质量的提升将有效增加粮食产量,进而减小耕地压力。显示出耕地质量是决定中国粮食安全的核心因素和基础。
要素投入方面,化肥投入（0.043）和灌溉水平（-0.084）2项因素对耕地压力的影响一正一负。化肥投入增加反而提升了耕地压力指数,说明化肥的投入对粮食增产的影响已经非常低,已达到了缓解耕地压力、稳定粮食安全的极限水平;灌溉水平代表了区域农业基础设施水平。该因素的提升可缓解耕地压力,说明灌溉基础设施对粮食安全的保障具有较大影响,也体现出水资源对粮食生产的约束。
经济发展方面,经济水平（0.094）和产业结构（0.342）对耕地压力的影响都非常显著,且正相关。经济水平越高的地区,往往人口集聚效应越显著,生活水平也越高,这使得粮食需求量较高;同时,高经济水平地区的建设用地扩张往往更迅速,这也不可避免地对现有耕地造成威胁。上述两个因素共同作用,使其耕地压力较大。产业结构的影响更为明显,第二、第三产业产值占比这一指标的系数值高达0.342,表明在当前中国的发展阶段,区域产业结构的升级是以牺牲粮食安全为代价的。一方面,产业非农化是城市化推进的体现,而城市化过程或多或少对粮食生产产生负效应;另一方面,由于非农产业的收益往往高于粮食种植,因此,产业非农化可导致就业结构的非农化,也是减少种粮人口的重要驱动力。在当前中国农业现代化水平不高的背景下,产业非农化将不可避免地增大耕地压力,并危及粮食安全;
农民收入方面,农村居民可支配收入与耕地压力指数显著负相关,系数为-0.177。表明农民收入的增加会降低耕地压力水平。这是由于,该指标可体现农户的经济基础,农民收入的增加一方面可增加农民从事粮食生产的积极性,另一方面可提高农业生产过程中的要素投入水平,进而促进粮食生产。
综上,提高耕地质量、加强水利基础设施建设、增加农民收入对缓解耕地压力具有显著效果,而人均GDP和非农产业占比越高的地区,其耕地压力越大。因此,除了耕地质量和要素投入等传统因素可影响中国耕地压力变动外,以经济水平、产业结构和农民收入为代表的社会经济因素对耕地压力的影响更为显著（其回归系数总体上大于农业生产因素）,成为决定中国耕地压力变动的重要驱动力。

4 结论与讨论

（1）21世纪以来中国耕地压力逐渐减小,粮食安全状况趋好,多数地市耕地压力减轻,但总体分异程度扩大;耕地压力的空间集聚趋势增强,并逐步体现为高耕地压力区集聚。
（2）中国耕地压力的空间格局总体稳定,局部变化;南方地区耕地压力增大,而北方耕地压力减轻,南北分化趋势显著。其中,西南地区和东南沿海的耕地压力增大较快;不同时段的耕地压力格局变动各异。
（3）农民收入、经济水平、产业结构等社会经济因素对耕地压力有显著影响,其影响程度超过了粮食生产投入因素（化肥投入、灌溉水平）,是2001年以来中国耕地压力变动的核心驱动力;耕地质量是决定中国耕地压力的基础性因素。
尽管粮食可通过市场行为（例如粮食流通与贸易）进行区域性调节,以达到保障全国性粮食安全的目的,但区域间耕地压力的过度分化将增大粮食安全的脆弱性。未来应充分认识到中国耕地压力格局分化带来的区域性粮食安全风险,着力降低南方地区的耕地压力水平,缓解耕地压力的南北分化趋势,避免将粮食安全任务寄希望于少数区域,以提高全国层面粮食安全的稳定性。在降低耕地压力和提升粮食安全方面,除了严格保护耕地、提高耕地质量外,应着重从社会经济发展方面提出缓解耕地压力的对策和措施,从根本上保障中国的粮食安全。
The authors have declared that no competing interests exist.

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[3]	封志明, 李香莲. 耕地与粮食安全战略: 藏粮于土, 提高中国土地资源的综合生产能力 . 地理学与国土研究, 2000, 16(3): 1-5.https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-0504.2000.03.001 URL [本文引用: 1]摘要耕地资源的数量和质量是粮食生产的基本保证 ,耕地资源安全是中国粮食安全的关键。我国耕地安全的基本态势是 :人均耕地不足、后备资源有限、地域分布失衡。世界粮食态势同样不容乐观 ,中国粮食问题全球瞩目。要保证我国耕地与粮食安全 ,从根本上解决“藏粮于库”问题 ,有必要实施“藏粮于土”计划 ,全面提高中国土地资源的综合生产力。其主要战略内容是 :切实保护耕地 ,建立国家级耕地保护区 ;实施土地整理 ,提高土地资源利用率 ;建设基本农田 ,提高土地资源生产效率 ;建立小区平衡机制 ,提高农业资源区域配置效率 ;立足全部国土 ,挖掘非耕地食物资源生产潜力。 [Feng Zhiming, Li Xianglian.The stratagem of cultivated land and food supplies security: Storing food in land-raising the comprehensive productivity of land resource of China. Geography and Territorial Research, 2000, 16(3): 1-5.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-0504.2000.03.001 URL [本文引用: 1]摘要耕地资源的数量和质量是粮食生产的基本保证 ,耕地资源安全是中国粮食安全的关键。我国耕地安全的基本态势是 :人均耕地不足、后备资源有限、地域分布失衡。世界粮食态势同样不容乐观 ,中国粮食问题全球瞩目。要保证我国耕地与粮食安全 ,从根本上解决“藏粮于库”问题 ,有必要实施“藏粮于土”计划 ,全面提高中国土地资源的综合生产力。其主要战略内容是 :切实保护耕地 ,建立国家级耕地保护区 ;实施土地整理 ,提高土地资源利用率 ;建设基本农田 ,提高土地资源生产效率 ;建立小区平衡机制 ,提高农业资源区域配置效率 ;立足全部国土 ,挖掘非耕地食物资源生产潜力。
[4]	蔡运龙, 傅泽强, 戴尔阜. 区域最小人均耕地面积与耕地资源调控 . 地理学报, 2002, 57(2): 127-134.https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2002.02.001 URL Magsci [本文引用: 4]摘要 <p>耕地资源对农业和国民经济可持续发展起着不可替代的基础性作用。中国人均耕地资源短缺,快速工业化、城市化进程对耕地的占用使耕地资源更趋紧张。目前的市场机制必然驱动耕地资源不断向获利更多的用途转移,最终会危急食物安全。因此,创新耕地资源利用与保护的调控机制已迫切之至。基于中国耕地资源流失原因及态势的分析,提出了最小人均耕地面积和耕地压力指数概念,并以此为基础提出了构建耕地资源利用和管理调控机制的思路。实际数据分析结果表明,以最小人均耕地面积和耕地压力指数作为耕地保护的基本标准,能因地制宜地兼顾食物安全和经济发展对土地的需求,具有显著的科学性和可操作性。</p> [Cai Yunlong, Fu Zeqiang, Dai Erfu.The minimum area per capita of cultivated land and its implication for the optimization of land resource allocation. Acta Geographica Sinica, 2002, 57(2): 127-134.]https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2002.02.001 URL Magsci [本文引用: 4]摘要 <p>耕地资源对农业和国民经济可持续发展起着不可替代的基础性作用。中国人均耕地资源短缺,快速工业化、城市化进程对耕地的占用使耕地资源更趋紧张。目前的市场机制必然驱动耕地资源不断向获利更多的用途转移,最终会危急食物安全。因此,创新耕地资源利用与保护的调控机制已迫切之至。基于中国耕地资源流失原因及态势的分析,提出了最小人均耕地面积和耕地压力指数概念,并以此为基础提出了构建耕地资源利用和管理调控机制的思路。实际数据分析结果表明,以最小人均耕地面积和耕地压力指数作为耕地保护的基本标准,能因地制宜地兼顾食物安全和经济发展对土地的需求,具有显著的科学性和可操作性。</p>
[5]	Lichtenberg E, Ding C R.Assessing farmland protection policy in China. Land Use Policy, 2008, 25(1): 59-68.https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2006.01.005 URL [本文引用: 1]摘要 Abstract The government of China targeted conversion of farmland to industrial and residential uses, especially in the most productive agricultural regions, as the chief threat to the nation's continued capacity to produce adequate levels of staple cereals. In response, it has introduced a number of measures aimed at protecting farmland, especially farmland with the greatest production potential. This paper reviews the existing evidence regarding the performance of China's farmland protection policies in light of its food security goals. We summarize recent farmland protection measures. Despite administrative restrictions on farmland conversion, cropland continues to decline. The evidence suggests that a substantial share of farmland losses does not represent a reduction in food production capacity. It also suggests that increases in other factors of production can compensate for farmland losses and that farmland protection is not the most efficient r even a necessary eans of meeting China's food security goals. However, the existing institutional and policy structure create incentives for both insufficient farmland retention and excessive farmland conversion, resulting in significant inefficiencies in land use. We discuss the implications of these failures for future policy development, with an emphasis on reform of the land allocation system.
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[10]	张利国. 我国区域粮食安全演变: 1949-2008 . 经济地理, 2011, 31(5): 833-838.URL [本文引用: 3]摘要利用人均粮食占有量衡量1949-2008年我同不同区域粮食安全状况，结论表明：①我国粮食安全状况趋于好转，但整体安全水平仍然偏低；②主产区粮食安全状况整体趋于明显好转，非主产区粮食安全状况整体变化不明显；③东部粮食安全状况先变好，然后再变差，中部粮食安全状况整体趋于明显好转，西部粮食安全状况先变好，然后再变差；④我国省级层面粮食安全状况整体趋于好转。 [Zhang Liguo.Evolution of China's regional food security: 1949-2008. Economic Geography, 2011, 31(5): 833-838.]URL [本文引用: 3]摘要利用人均粮食占有量衡量1949-2008年我同不同区域粮食安全状况，结论表明：①我国粮食安全状况趋于好转，但整体安全水平仍然偏低；②主产区粮食安全状况整体趋于明显好转，非主产区粮食安全状况整体变化不明显；③东部粮食安全状况先变好，然后再变差，中部粮食安全状况整体趋于明显好转，西部粮食安全状况先变好，然后再变差；④我国省级层面粮食安全状况整体趋于好转。
[11]	罗翔, 罗静, 张路. 耕地压力与中国城镇化: 基于地理差异的实证研究 . 中国人口科学, 2015, (4): 47-59.URL [本文引用: 2]摘要文章基于2000～2012年省级面板数据，借用修正的耕地压力指数，对中国区域间的耕地压力及变动趋势进行测度；并在此基础上，运用工具变量回归对耕地压力与城镇化进行实证研究。结果发现，耕地压力指数每上升1个百分点，中国的城镇化率上升0.26个百分点，不仅如此，滞后3期的耕地压力指数每上升1个百分点，中国城镇化率累积上升0.16个百分点，对耕地压力指数和城镇化率剔除周期性成分后，影响机制依然存在。这表明基于地理因素和自然禀赋的耕地压力是中国城镇化的长期影响因素，而借用土地供给量平衡区域发展的城镇化发展模式扭曲了资源配置的方向，导致了城镇化中区域发展失衡与土地的非集约使用。因此文章建议，城镇化与农业可持续发展相结合，实行差别化、渐进的城市发展模式。 [Luo Xiang, Luo Jing, Zhang Lu.Farmland pressure and China's urbanization: An empirical study with the view of geographical differences. Chinese Journal of Population Science, 2015, (4): 47-59.]URL [本文引用: 2]摘要文章基于2000～2012年省级面板数据，借用修正的耕地压力指数，对中国区域间的耕地压力及变动趋势进行测度；并在此基础上，运用工具变量回归对耕地压力与城镇化进行实证研究。结果发现，耕地压力指数每上升1个百分点，中国的城镇化率上升0.26个百分点，不仅如此，滞后3期的耕地压力指数每上升1个百分点，中国城镇化率累积上升0.16个百分点，对耕地压力指数和城镇化率剔除周期性成分后，影响机制依然存在。这表明基于地理因素和自然禀赋的耕地压力是中国城镇化的长期影响因素，而借用土地供给量平衡区域发展的城镇化发展模式扭曲了资源配置的方向，导致了城镇化中区域发展失衡与土地的非集约使用。因此文章建议，城镇化与农业可持续发展相结合，实行差别化、渐进的城市发展模式。
[12]	朱红波, 孙慧宁. 我国耕地压力指数时空变化测度研究 . 价格理论与实践, 2015, (8): 41-43.URL [本文引用: 2]摘要研究我国耕地压力时空变化对保障国家粮食安全具有非常重要的意义。本文在分析现有耕地压力指数模型的基础上,构建了基于粮食经济获取能力的耕地压力指数模型,分析了我国耕地压力指数时空变化规律。结果表明,我国耕地内部压力和综合压力呈现出两种截然不同的变化趋势,耕地内部压力相对较为平稳,而耕地综合压力则出现大幅下降;我国各区域耕地内部压力和综合压力都非常明显,在引入耕地外部压力之后,经济发达地区耕地压力出现明显下降,而经济欠发达地区耕地压力则普遍上升。最后,本文为缓解耕地压力提出了政策建议。 [Zhu Hongbo, Sun Huining.Measurement of temporal-spatial change of cultivated land pressure index in China. Price: Theory & Practice, 2015, (8): 41-43.]URL [本文引用: 2]摘要研究我国耕地压力时空变化对保障国家粮食安全具有非常重要的意义。本文在分析现有耕地压力指数模型的基础上,构建了基于粮食经济获取能力的耕地压力指数模型,分析了我国耕地压力指数时空变化规律。结果表明,我国耕地内部压力和综合压力呈现出两种截然不同的变化趋势,耕地内部压力相对较为平稳,而耕地综合压力则出现大幅下降;我国各区域耕地内部压力和综合压力都非常明显,在引入耕地外部压力之后,经济发达地区耕地压力出现明显下降,而经济欠发达地区耕地压力则普遍上升。最后,本文为缓解耕地压力提出了政策建议。
[13]	张晶. 中国人粮关系的区域差异和国家粮食安全 . 经济地理, 2009, 29(11): 1894-1897.URL [本文引用: 1]摘要基于粮食需求供给指数构建人粮关系分级评价标准,从全国、分省尺度定量评价了1949-2007年中国人粮关系演变的时空格局.在此基础上建立粮食生产变化模型,对主产区近年粮食生产变化的原因和区域差异进行分析,研究结果表明:①在国家层面上1949-2007年,中国人粮关系趋于改善,目前人粮关系处于低水平的紧平衡状态;②省域层面上1980-2005年,粮食盈余省份增多,粮食亏缺省份减少,人粮关系趋于改善,但粮食主产区供应能力尚不稳定;③近15年粮食主产区单产提高对我国粮食主产区增产起决定作用,播丽减少对粮食增产的压力较大,提高主产区粮食供给要在稳定播面的基础上提高单产. [Zhang Jing.Comparative study of competitive power of travel service industry: A case study of Jiangsu and Zhejiang provinces. Economic Geography, 2009, 29(11): 1894-1897.]URL [本文引用: 1]摘要基于粮食需求供给指数构建人粮关系分级评价标准,从全国、分省尺度定量评价了1949-2007年中国人粮关系演变的时空格局.在此基础上建立粮食生产变化模型,对主产区近年粮食生产变化的原因和区域差异进行分析,研究结果表明:①在国家层面上1949-2007年,中国人粮关系趋于改善,目前人粮关系处于低水平的紧平衡状态;②省域层面上1980-2005年,粮食盈余省份增多,粮食亏缺省份减少,人粮关系趋于改善,但粮食主产区供应能力尚不稳定;③近15年粮食主产区单产提高对我国粮食主产区增产起决定作用,播丽减少对粮食增产的压力较大,提高主产区粮食供给要在稳定播面的基础上提高单产.
[14]	Yang Q, Yang Z.The measurement and grading of pressure on cultivated land in city-level in Yunnan province. Agricultural Science & Technology, 2015, 16(7): 1562-1564.URL [本文引用: 1]摘要 For a long time pressure on cultivated land receives much concern because of close relationship with food security. In Yunnan provice, natural conditions of mountain area are poor and the overall quality of cultivated land is not high. This paper selected state (city) level as research scale, calculated the pressure index on cultivated land of 16 states (cities) in Yunnan provice, revealed the level of tension states (cities) of cultivated land, provided basic basis for determining amount of cultivated land of provice and states and developing the policy about cultivated land protection. The study indicated that pressure on cultivated land in Dehong belongs to "no pressure" grade, in Qujing and Baoshan belong to "critical pressure "grade, in Yuxi and Zhaotong belong to "moderate-pressure"grade, in Kunming and Nujiang belongs to "high-pressure" and in the rest 9 states belongs to "low-pressure"grade.
[15]	李春华, 李宁, 史培军. 基于SOM模型的中国耕地压力分类研究 . 长江流域资源与环境, 2007, 16(3): 318-322.https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-8227.2007.03.011 URL Magsci [本文引用: 1]摘要根据耕地利用在经济、社会和生态方面面临的压力状况,以指标构建原则为基础,设计一套压力大小量化的指标体系,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(SOM)神经网络模型,在说明SOM 网络模型和算法的基础上,应用自组织特征映射网络的聚类功能,以MATLAB语言构建SOM网络模型,对我国的31省(市、自治区)耕地利用压力大小进行了分类.结果显示我国耕地压力的区域差显著且与经济地域差异有高度的一致性,表明经济发展是耕地压力的主要来源.选取大样本的神经网络训练得到的结果和现实的一致也表明,自组织特征映射模型是一种适用的耕地压力区域分类新方法. [Li Chunhua, Li Ning, Shi Peijun.On the cluster of pressure level of cultivated land in China based on SOM. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2007, 16(3): 318-322.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-8227.2007.03.011 URL Magsci [本文引用: 1]摘要根据耕地利用在经济、社会和生态方面面临的压力状况,以指标构建原则为基础,设计一套压力大小量化的指标体系,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(SOM)神经网络模型,在说明SOM 网络模型和算法的基础上,应用自组织特征映射网络的聚类功能,以MATLAB语言构建SOM网络模型,对我国的31省(市、自治区)耕地利用压力大小进行了分类.结果显示我国耕地压力的区域差显著且与经济地域差异有高度的一致性,表明经济发展是耕地压力的主要来源.选取大样本的神经网络训练得到的结果和现实的一致也表明,自组织特征映射模型是一种适用的耕地压力区域分类新方法.
[16]	孙强, 王乐, 蔡运龙. 基于SOFM网络的中国耕地压力综合分区 . 北京大学学报: 自然科学版, 2008, 44(4): 625-631.https://doi.org/10.3321/j.issn:0479-8023.2008.04.020 URL [本文引用: 1]摘要从资源禀赋和资源需求的角度,综合考虑粮食安全、建设占用、生态退耕和农业结构调整等对耕地资源的压力,建立了一套耕地资源压力评价指标体系,将归一化的指标数据经过因子分析处理后,基于SOFM人工神经网络模型进行无监督分类,以此为主要依据进行中国耕地压力综合分区.结果表明,中国耕地利用压力在空间上总体表现为东、中、西的区域差异,在SOFM网络分类的基础上,综合考虑综合性、相对一致性、区域共轭性、行政单元完整性等区划原则将全国分成4个耕地压力地带、25个耕地压力区,从而建立起中国耕地压力综合分区体系,并用GIS显示其空间分布. [Sun Qiang, Wang Le, Cai Yunlong.SOFM network based integrated regionalization of cropland conversion pressures in China. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2008, 44(4): 625-631.]https://doi.org/10.3321/j.issn:0479-8023.2008.04.020 URL [本文引用: 1]摘要从资源禀赋和资源需求的角度,综合考虑粮食安全、建设占用、生态退耕和农业结构调整等对耕地资源的压力,建立了一套耕地资源压力评价指标体系,将归一化的指标数据经过因子分析处理后,基于SOFM人工神经网络模型进行无监督分类,以此为主要依据进行中国耕地压力综合分区.结果表明,中国耕地利用压力在空间上总体表现为东、中、西的区域差异,在SOFM网络分类的基础上,综合考虑综合性、相对一致性、区域共轭性、行政单元完整性等区划原则将全国分成4个耕地压力地带、25个耕地压力区,从而建立起中国耕地压力综合分区体系,并用GIS显示其空间分布.
[17]	赵素霞, 牛海鹏. 基于灰色马尔科夫模型的河南省耕地压力状况研究 . 干旱区资源与环境, 2015, 29(8): 46-51.https://doi.org/10.13448/j.cnki.jalre.2015.255 URL摘要通过研究河南省1978年-2012年的统计数据,分析了河南省耕地面积在35a内的变化情况和耕地压力状况,应用灰色马尔科夫模型预测了全省未来8a内耕地面积和耕地压力指数。结果表明：1）1978年以来,虽然河南省人均耕地面积持续减少,但由于粮食单产和复种指数的不断提高,耕地压力指数呈波浪式降低的趋势。2）2013年-2020年耕地压力指数进一步降低。可见,通过控制耕地面积减少速度,依靠增加投入和提高农业科技水平是缓解耕地压力状况的根本途径。3）灰色马尔科夫模型能发挥灰色GM（1,1）对长期趋势预测精确的优势,又能发挥马尔科夫预测模型对波动性数据准确的优势,为耕地面积和耕地压力指数的科学预测提供了一种新方法。 [Zhao Suxia, Niu Haipeng.Study on the cropland pressure in Henan province based on grey markov model. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2015, 29(8): 46-51.]https://doi.org/10.13448/j.cnki.jalre.2015.255 URL摘要通过研究河南省1978年-2012年的统计数据,分析了河南省耕地面积在35a内的变化情况和耕地压力状况,应用灰色马尔科夫模型预测了全省未来8a内耕地面积和耕地压力指数。结果表明：1）1978年以来,虽然河南省人均耕地面积持续减少,但由于粮食单产和复种指数的不断提高,耕地压力指数呈波浪式降低的趋势。2）2013年-2020年耕地压力指数进一步降低。可见,通过控制耕地面积减少速度,依靠增加投入和提高农业科技水平是缓解耕地压力状况的根本途径。3）灰色马尔科夫模型能发挥灰色GM（1,1）对长期趋势预测精确的优势,又能发挥马尔科夫预测模型对波动性数据准确的优势,为耕地面积和耕地压力指数的科学预测提供了一种新方法。
[18]	顾芗, 周生路, 张红富. 江苏沿海耕地压力分区分析 . 中国农业资源与区划, 2009, 30(5): 32-38.URL [本文引用: 2]摘要该文在分析江苏沿海1999～2007年耕地-粮食-人口复合系统动态变化的基础上,计算其3区14县(市)耕地压力指数(K)并划定耕地压力分区,以进一步分析K值区域变化特点及其原因。研究结果表明:(1)1999～2007年江苏沿海耕地面积波动减少,人口持续增长,人均耕地面积不断减少,粮食总产量及人均粮食产量开始阶段持续降低,并在2003年跌入低谷,至2007年有所回升。(2)根据耕地压力分区结果,从江苏沿海整体分析,K值呈现2003年大于2007年大于1999年的特点;从区域地市级分析,K值大致上呈现南通沿海大于连云港沿海大于盐城沿海的特点;具体到各县(市、区)耕地资源承受压力变化,东海县等7个县K值持续最小,南通市区和连云港市区K值持续最大,盐城市区等4个县、区2003年K值较1999年大幅增加但至2007年已回落,通州市等3市K值较大且呈增加趋势,赣榆县K值变化幅度最大。文章最后还探讨了江苏沿海不同区域的耕地-粮食-人口调控措施。 [Gu Xiang, Zhou Shenglu, Zhang Hongfu.Region analysis of cultivated land pressure in coastal regions of Jiangsu province. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2009, 30(5): 32-38.]URL [本文引用: 2]摘要该文在分析江苏沿海1999～2007年耕地-粮食-人口复合系统动态变化的基础上,计算其3区14县(市)耕地压力指数(K)并划定耕地压力分区,以进一步分析K值区域变化特点及其原因。研究结果表明:(1)1999～2007年江苏沿海耕地面积波动减少,人口持续增长,人均耕地面积不断减少,粮食总产量及人均粮食产量开始阶段持续降低,并在2003年跌入低谷,至2007年有所回升。(2)根据耕地压力分区结果,从江苏沿海整体分析,K值呈现2003年大于2007年大于1999年的特点;从区域地市级分析,K值大致上呈现南通沿海大于连云港沿海大于盐城沿海的特点;具体到各县(市、区)耕地资源承受压力变化,东海县等7个县K值持续最小,南通市区和连云港市区K值持续最大,盐城市区等4个县、区2003年K值较1999年大幅增加但至2007年已回落,通州市等3市K值较大且呈增加趋势,赣榆县K值变化幅度最大。文章最后还探讨了江苏沿海不同区域的耕地-粮食-人口调控措施。
[19]	余振国, 胡小平. 我国粮食安全与耕地的数量和质量关系研究 . 地理与地理信息科学, 2003, 19(3): 45-49.https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-0504.2003.03.013 URL [本文引用: 1]摘要该文分析我国未来粮食需求、世界市场粮食出口量、我国非农建设占用耕地趋势和耕地质量现状,计算耕地生产潜力,指出未来我国耕地面积减少的趋势难以避免,我国粮食安全既不能过多地依靠保持现有耕地的数量又不能过多地依赖粮食进口.因此保障未来三十年我国粮食安全的根本途径是提高耕地质量和增强耕地生产能力. [Yu Zhenguo, Hu Xiaoping.Research on the relation of food security and cultivated land's quantity and quality in China. Geography and Geo-Information Science, 2003, 19(3): 45-49.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-0504.2003.03.013 URL [本文引用: 1]摘要该文分析我国未来粮食需求、世界市场粮食出口量、我国非农建设占用耕地趋势和耕地质量现状,计算耕地生产潜力,指出未来我国耕地面积减少的趋势难以避免,我国粮食安全既不能过多地依靠保持现有耕地的数量又不能过多地依赖粮食进口.因此保障未来三十年我国粮食安全的根本途径是提高耕地质量和增强耕地生产能力.
[20]	王铮, 郑一萍. 全球变化对中国粮食安全的影响分析 . 地理研究, 2001, 20(3): 282-289.https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2001.03.004 URL Magsci摘要以斯德哥尔摩环境研究所(SEI)建立的粮食需求和供应模型为基础,同时采用DOOs和Shaw建立的全球变化各因子对粮食需求和供给影响的模型对其变量进行修正,结合唐国平、李秀彬的结果,模拟计算了全球变化条件下,我国未来粮食需求量和产量.在分析中发现:受全球变化的影响,在保持人民消费水平持续增长的条件下我国未来粮食生产有可能不能满足需求增长的要求,存在7～8%的粮食缺口.但是,由于全球变化的各个因素都存在很大的不确定性,而且技术进步对增加粮食产量有很大促进作用.计算结果揭示,只要采取正确的措施来尽量减少全球变化带来的不利影响,危机是可以避免的 [Wang Zheng, Zheng Yiping.Impacts of global change on China' s food security . Geographical Research, 2001, 20(3): 282-289.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2001.03.004 URL Magsci摘要以斯德哥尔摩环境研究所(SEI)建立的粮食需求和供应模型为基础,同时采用DOOs和Shaw建立的全球变化各因子对粮食需求和供给影响的模型对其变量进行修正,结合唐国平、李秀彬的结果,模拟计算了全球变化条件下,我国未来粮食需求量和产量.在分析中发现:受全球变化的影响,在保持人民消费水平持续增长的条件下我国未来粮食生产有可能不能满足需求增长的要求,存在7～8%的粮食缺口.但是,由于全球变化的各个因素都存在很大的不确定性,而且技术进步对增加粮食产量有很大促进作用.计算结果揭示,只要采取正确的措施来尽量减少全球变化带来的不利影响,危机是可以避免的
[21]	Ye L, Xiong W, Li Z, et al.Climate change impact on China food security in 2050. Agronomy for Sustainable Development, 2013, 33(2): 363-374.https://doi.org/10.1007/s13593-012-0102-0 URL Magsci摘要 Climate change is now affecting global agriculture and food production worldwide. Nonetheless the direct link between climate change and food security at the national scale is poorly understood. Here we simulated the effect of climate change on food security in China using the CERES crop models and the IPCC SRES A2 and B2 scenarios including CO2 fertilization effect. Models took into account population size, urbanization rate, cropland area, cropping intensity and technology development. Our results predict that food crop yield will increase +3-11 % under A2 scenario and +4 % under B2 scenario during 2030-2050, despite disparities among individual crops. As a consequence China will be able to achieve a production of 572 and 615 MT in 2030, then 635 and 646 MT in 2050 under A2 and B2 scenarios, respectively. In 2030 the food security index (FSI) will drop from +24 % in 2009 to -4.5 % and +10.2 % under A2 and B2 scenarios, respectively. In 2050, however, the FSI is predicted to increase to +7.1 % and +20.0 % under A2 and B2 scenarios, respectively, but this increase will be achieved only with the projected decrease of Chinese population. We conclude that 1) the proposed food security index is a simple yet powerful tool for food security analysis; (2) yield growth rate is a much better indicator of food security than yield per se; and (3) climate change only has a moderate positive effect on food security as compared to other factors such as cropland area, population growth, socio-economic pathway and technology development. Relevant policy options and research topics are suggested accordingly.
[22]	史常亮, 王忠平. 基于供求视角的中国粮食安全影响因素研究 . 浙江农业学报, 2013, 25(5): 1147-1152.https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-1524.2013.05.42 URL [本文引用: 1]摘要基于粮食供给和需求两方面的因素,引入粮食安全系数,对影响我国粮食安全的主要因素进行了实证检验.结果显示:粮食播种面积、粮食作物受灾面积、有效灌溉面积、耕地面积以及农业机械总动力等都是影响粮食安全系数波动的重要因素;有效灌溉面积和粮食播种面积对保障我国粮食安全的基础性作用趋于减弱,而农业机械总动力、农业生产资料价格波动和城市化率对粮食安全的影响作用正不断增强;自然灾害从近期和长期来看都会加重粮食不安全. [Shi Changliang, Wang Zhongping.Research on the influence factors of China's grain security in terms of supply and demand. Acta Agriculturae Zhejiangensis, 2013, 25(5): 1147-1152.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-1524.2013.05.42 URL [本文引用: 1]摘要基于粮食供给和需求两方面的因素,引入粮食安全系数,对影响我国粮食安全的主要因素进行了实证检验.结果显示:粮食播种面积、粮食作物受灾面积、有效灌溉面积、耕地面积以及农业机械总动力等都是影响粮食安全系数波动的重要因素;有效灌溉面积和粮食播种面积对保障我国粮食安全的基础性作用趋于减弱,而农业机械总动力、农业生产资料价格波动和城市化率对粮食安全的影响作用正不断增强;自然灾害从近期和长期来看都会加重粮食不安全.
[23]	封志明, 刘宝勤, 杨艳昭. 中国耕地资源数量变化的趋势分析与数据重建: 1949-2003 . 自然资源学报, 2005, 20(1): 35-43.https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-3037.2005.01.006 URL Magsci [本文引用: 1]摘要由于统计方面的原因,1949年以来中国耕地资源数量变化至今尚没有一个客观的描述.针对该问题,论文对1949～2003年不同时期不同来源的耕地数据系列进行分析,认为统计数据存在问题较多的时期为1960～1985年,并采用粮食产量对耕地面积进行了分时期的反演,对于1986～1996年间的耕地数量则按照全国土地利用详查统一到1996年的结果再进行反推,由此重新刻画建国以来中国耕地资源数量变化的趋势和特征,并结合不同时段耕地相关政策对耕地数量变化的驱动作用进行分析.结果表明,1949年以来中国耕地资源数量呈现波动性变化,但在1979年之前总体上是增加的,自20世纪80年代起呈现缓慢下滑,1999年后由于生态退耕等原因引起耕地数量迅速减少,由此导致的中国粮食安全问题与耕地安全问题值得关注.在经过一段快速的大规模生态退耕时期后,中国生态退耕速度将逐步趋缓,耕地安全与粮食安全将会成为影响中国耕地数量变化的主要问题,严格的耕地保护政策势必将贯彻下去,预计2010年后中国的耕地资源数量将趋于稳定. [Feng Zhiming, Liu Baoqin, Yang Yanzhao.A study of the changing trend of Chinese cultivated land amount and data reconstucting: 1949-2003. Journal of Natural Resources, 2005, 20(1): 35-43.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-3037.2005.01.006 URL Magsci [本文引用: 1]摘要由于统计方面的原因,1949年以来中国耕地资源数量变化至今尚没有一个客观的描述.针对该问题,论文对1949～2003年不同时期不同来源的耕地数据系列进行分析,认为统计数据存在问题较多的时期为1960～1985年,并采用粮食产量对耕地面积进行了分时期的反演,对于1986～1996年间的耕地数量则按照全国土地利用详查统一到1996年的结果再进行反推,由此重新刻画建国以来中国耕地资源数量变化的趋势和特征,并结合不同时段耕地相关政策对耕地数量变化的驱动作用进行分析.结果表明,1949年以来中国耕地资源数量呈现波动性变化,但在1979年之前总体上是增加的,自20世纪80年代起呈现缓慢下滑,1999年后由于生态退耕等原因引起耕地数量迅速减少,由此导致的中国粮食安全问题与耕地安全问题值得关注.在经过一段快速的大规模生态退耕时期后,中国生态退耕速度将逐步趋缓,耕地安全与粮食安全将会成为影响中国耕地数量变化的主要问题,严格的耕地保护政策势必将贯彻下去,预计2010年后中国的耕地资源数量将趋于稳定.
[24]	王洋, 方创琳, 盛长元. 扬州市住宅价格的空间差异与模式演变 . 地理学报, 2013, 68(8): 1082-1096.URL Magsci [本文引用: 3]摘要以2001-2012 年扬州中心城区各居住小区的住宅平均单价为基本数据,通过建立住宅价格总体分异测度指数(GDI) 计算其总体分异趋势及各住宅类型内部的分异趋势;采用核密度函数等方法探索住宅价格的分布形态和分异格局的演变规律;利用趋势面分析不同住宅类型价格的空间分异趋势;基于上述结果总结空间分异的演变模式,并分别探索空间分异与格局演变的驱动力。结果表明：① 2001 年以来扬州市住宅价格差距显著增大,分异趋势在波动中增强,与城市住宅均价的年增长率耦合;住宅价格呈现西高东低的空间分异格局,同档次价格小区由空间集聚转为相对分散,高、低价格住宅区分别沿固定扇面由中心向外围扩散。②不同住宅类型内的价格分异走势差别显著,各类型住宅间的价格趋势面差距明显,但其空间形态类似。③ 空间分异模式由2001 年西高东低的扇形同档次价格集聚式分异转变为2012 年扇形与圈层相结合的多档次价格混合式分异。④ 2001 年以来住宅价格总体分异的核心驱动力是城市居住空间的迅速扩展、居民收入差距的增大、房地产市场的繁荣和住宅类型的多元化,其住宅价格空间格局演变的驱动力为城市发展方向的确立与变化、特定住宅类型建设的区位指向和古城保护、旧城改造与新区建设。 [Wang Yang, Fang Chuanglin, Sheng Changyuan.Spatial differentiation and model evolution of housing prices in Yangzhou. Acta Geographica Sinica, 2013, 68(8): 1082-1096.]URL Magsci [本文引用: 3]摘要以2001-2012 年扬州中心城区各居住小区的住宅平均单价为基本数据,通过建立住宅价格总体分异测度指数(GDI) 计算其总体分异趋势及各住宅类型内部的分异趋势;采用核密度函数等方法探索住宅价格的分布形态和分异格局的演变规律;利用趋势面分析不同住宅类型价格的空间分异趋势;基于上述结果总结空间分异的演变模式,并分别探索空间分异与格局演变的驱动力。结果表明：① 2001 年以来扬州市住宅价格差距显著增大,分异趋势在波动中增强,与城市住宅均价的年增长率耦合;住宅价格呈现西高东低的空间分异格局,同档次价格小区由空间集聚转为相对分散,高、低价格住宅区分别沿固定扇面由中心向外围扩散。②不同住宅类型内的价格分异走势差别显著,各类型住宅间的价格趋势面差距明显,但其空间形态类似。③ 空间分异模式由2001 年西高东低的扇形同档次价格集聚式分异转变为2012 年扇形与圈层相结合的多档次价格混合式分异。④ 2001 年以来住宅价格总体分异的核心驱动力是城市居住空间的迅速扩展、居民收入差距的增大、房地产市场的繁荣和住宅类型的多元化,其住宅价格空间格局演变的驱动力为城市发展方向的确立与变化、特定住宅类型建设的区位指向和古城保护、旧城改造与新区建设。
[25]	Cliff A D, Ord J K. Spatial Processes, Models and Applications. London: Pion, 1981.https://doi.org/10.2307/143420 URL [本文引用: 1]摘要 ABSTRACT Statistical data are ”spatial” when they are compiled according to a topographical classification or simply consist of a pattern of points, or are otherwise associated with maps or locations. The authors’ earlier ”Spatial autocorrelation.” Academic Press (1973) addressed hypothesis testing for the correlation and trend in a spatially-observed variable. The new book is enlarged to cover extensive recent work on models and analysis of spatial patterns. Compared to B. D. Ripley’s book ”Spatial statistics.” (1981; Zbl 0583.62087)] the present book contains more evaluation of the statistical performance of proposed methods upon case studies (mainly demographic), and less exposition of mathematical aspects of model-building or image analysis. Features are the discussions of scale and of model identification, caveats on the use of statistical methods based on independence, and analysis of regression residuals. Correlograms (but not spectral analysis) are prominent. The book is addressed to a mixed audience and supplies 258 references.
[26]	Anselin L.Local indicators of spatial association: LISA. Geographical Analysis, 1995, 27(2): 93-115.URL
[27]	陈斐, 杜道生. 空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用 . 武汉大学学报: 信息科学版, 2002, 27(4): 391-396.https://doi.org/10.3321/j.issn:1671-8860.2002.04.013 URL [本文引用: 1]摘要首先概述了度量空间自相关、空间关联的一些空间统计分析方法以及识别区域空间关联的标准,然后探讨了将空间统计分析嵌入到一个GIS系统中的可行性,开发了一个分析空间关联的模块,并举例说明其在区域经济分析中的应用. [Chen Fei, Du Daosheng.Application of the integration of spatial statistical analysis with GIS to the analysis of regional economy. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(4): 391-396.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1671-8860.2002.04.013 URL [本文引用: 1]摘要首先概述了度量空间自相关、空间关联的一些空间统计分析方法以及识别区域空间关联的标准,然后探讨了将空间统计分析嵌入到一个GIS系统中的可行性,开发了一个分析空间关联的模块,并举例说明其在区域经济分析中的应用.
[28]	靳诚, 陆玉麒. 基于县域单元的江苏省经济空间格局演化 . 地理学报, 2009, 64(6): 713-724.https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2009.06.008 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>通过ESDA相关分析，描述了20世纪90年代以来江苏省县域经济格局在空间上的变化状况。在经济总体空间格局上，江苏省县域经济发展水平表现出很强的空间自相关性，相似的地区在空间上集聚分布，热点区的空间结构多表现为以苏州、无锡为核心的圈状空间结构，且不断的向东南方向集聚。经济增长空间格局在空间分布上表现出更多的随机性和结构的不稳定性，热点区域切换频繁，没有明显的地理集中现象。江苏经济空间格局连续性和自组织性越来越强，空间分异格局中的随机成份在不断降低，而由空间自相关引起的结构化分异越来越显著，东北—西南方向经济发展的空间差异较小，而东南—西北方向经济发展空间差异最大。最后，将江苏省经济格局演化的驱动力归结为3个方面：历史发展基础、经济区位和区域发展政策。</p> [Jin Cheng, Lu Yuqi.Evolvement of spatial pattern of economy in Jiangsu province at county level. Acta Geographica Sinica, 2009, 64(6): 713-724.]https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2009.06.008 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>通过ESDA相关分析，描述了20世纪90年代以来江苏省县域经济格局在空间上的变化状况。在经济总体空间格局上，江苏省县域经济发展水平表现出很强的空间自相关性，相似的地区在空间上集聚分布，热点区的空间结构多表现为以苏州、无锡为核心的圈状空间结构，且不断的向东南方向集聚。经济增长空间格局在空间分布上表现出更多的随机性和结构的不稳定性，热点区域切换频繁，没有明显的地理集中现象。江苏经济空间格局连续性和自组织性越来越强，空间分异格局中的随机成份在不断降低，而由空间自相关引起的结构化分异越来越显著，东北—西南方向经济发展的空间差异较小，而东南—西北方向经济发展空间差异最大。最后，将江苏省经济格局演化的驱动力归结为3个方面：历史发展基础、经济区位和区域发展政策。</p>
[29]	Chen J F, Wei S Q, Chang K T, et al.A comparative case study of cultivated land changes in Fujian and Taiwan. Land Use Policy, 2007, 24(2): 386-395.https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2006.05.002 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 ABSTRACT In this study we chose Fujian and Taiwan for a comparative case study of cultivated land changes. Separated by a short strait, these two regions are similar in biophysical and cultural characteristics but differ in the level of economic development. Taiwan is ahead of Fujian by 15 to 20 years in economic development. We compared quantitative and qualitative changes of cultivated land in these two regions, and analyzed the proximate causes and the driving forces for cultivated land changes over time. The study showed a time lag, similar to that of economic development, in the dynamic (i.e., greater rates of change) period of cultivated land changes and the ranking of major driving forces. The results suggest that similar land-use changes can occur in different regions as the regions pass through comparable stages of economic development at different times.
[30]	Anselin L.Advances in Spatial Econometrics: Methodology, Tools and Applications. Dalls: Springer, 2004.https://doi.org/10.1111/j.0022-4146.2005.00395.x URL [本文引用: 1]摘要 No abstract is available for this item.
[31]	Millo G, Piras G.Splm: Spatial panel data models in R. Journal of Statistical Software, 2012, 47(1): 1-38.https://doi.org/10.1007/s10822-012-9573-y URL [本文引用: 1]摘要 splm is an R package for the estimation and testing of various spatial panel data specifications. We consider the implementation of both maximum likelihood and generalized moments estimators in the context of xed as well as random effects spatial panel data models. This paper is a general description of splm and all functionalities are illustrated using a well-known example taken from Munnell(1990)with productivity data on 48 US states observed over 17 years. We perform comparisons with other available software; and, when this is not possible, Monte Carlo results support our original implementation.

中国耕地压力的空间分异及社会经济因素影响——基于342个地级行政区的面板数据

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Spatial differentiation of cropland pressure and its socio-economic factors in China based on panel data of 342 prefectural-level units

1 引言