我國土地利用動態(tài)監(jiān)測的耕地保護效果評價

金雨澤 ， 徐智穎 ， 鐘太洋 ， 黃賢金

(1.南京大學(xué)a.地理與海洋科學(xué)學(xué)院,b.江蘇省土地開發(fā)整理技術(shù)工程中心,南京210023；2.無錫南大國土資源研究中心,江蘇 無錫 214001)

我國土地利用動態(tài)監(jiān)測的耕地保護效果評價

金雨澤1a,1b,2， 徐智穎1a， 鐘太洋1a,1b,2， 黃賢金1a,1b,2

(1.南京大學(xué)a.地理與海洋科學(xué)學(xué)院,b.江蘇省土地開發(fā)整理技術(shù)工程中心,南京210023；2.無錫南大國土資源研究中心,江蘇 無錫 214001)

為了對耕地保護技術(shù)層面措施進行定性定量研究，測度土地利用動態(tài)監(jiān)測在省級層面的耕地保護效果，以1999—2008年省級面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，借助STATA軟件分別通過聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差下固定效應(yīng)模型、隨機效應(yīng)模型和混合OLS模型進行估計，選擇最優(yōu)擬合結(jié)果。F檢驗，B-P檢驗，Hausman檢驗顯示固定效應(yīng)模型擬合結(jié)果最優(yōu)，以該模型對土地利用動態(tài)監(jiān)測的耕地保護效果進行測度。結(jié)果表明：土地利用動態(tài)監(jiān)測的實行對減少耕地面積下降有顯著作用；土地利用動態(tài)監(jiān)測比率每提高1%，能減少耕地流失188.05 hm2；從土地利用動態(tài)監(jiān)測耕地保護效率來說4個直轄市要高于其他省份。

耕地保護績效；土地利用動態(tài)監(jiān)測；面板模型

隨著我國耕地保護體系的建立以及保護措施的實施推廣，對耕地保護效果的研究逐漸成為探討的熱點。有的學(xué)者從宏觀角度研究整個耕地保護制度的運行效果[1-4]，也有具體分析政策某一個環(huán)節(jié)的作用[5-8]，還有的從更微觀的操作手段層面對其進行探討[9]。但從整體來看，現(xiàn)有的研究仍偏重耕地保護在宏觀、中觀層面的措施，而較少關(guān)注技術(shù)和操作。在研究方法上也以等級劃分和定性描述為主，對于效果很少進行量化。土地利用動態(tài)監(jiān)測是對同一地區(qū)不同時相的遙感數(shù)據(jù)加以分析、進行土地利用變化信息提取的一種技術(shù)方法[10]。隨著耕地保護范圍和深度的加強，“3S”技術(shù)越來越多地被應(yīng)用到耕地保護等土地管理實踐中。但是針對土地利用動態(tài)監(jiān)測的研究多從“3S”技術(shù)的角度探討其實現(xiàn)過程，或者以該技術(shù)為手段對某地土地利用狀況進行研究[11-14]，土地利用動態(tài)監(jiān)測作為耕地保護措施的地位并未受到重視。本研究試圖從定性和定量2個角度對土地利用動態(tài)監(jiān)測實施的耕地保護效果進行測度，以期為耕地保護技術(shù)層面的改進和普及提供參考。

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 變量選擇

耕地保護效果通常以耕地面積變化量衡量，已有的研究中多采用年內(nèi)減少耕地面積和年內(nèi)占用耕地面積等指標(biāo)。由于土地利用動態(tài)監(jiān)測以監(jiān)測區(qū)全部土地為作用對象，其保護效果如果存在應(yīng)該涉及不同的耕地退減類型而不僅僅是耕地占用。因此，將年內(nèi)減少耕地面積(年末耕地面積與年初耕地面積之差的絕對值)作為因變量，并通過經(jīng)驗選擇以下變量作為解釋變量。

① 固定資產(chǎn)投資。已有研究將固定資產(chǎn)投資與耕地面積減少相互聯(lián)系[5-7,9,15]，并認(rèn)為其與耕地面積減少之間存在正相關(guān)的關(guān)系。

② 人均GDP。人均GDP是衡量經(jīng)濟發(fā)展程度的重要指標(biāo)，已有研究表明經(jīng)濟規(guī)模的擴大會加速耕地的退減而經(jīng)濟聚集效益會在短時間內(nèi)抑制這一過程[15]，說明經(jīng)濟發(fā)展對耕地面積的影響取決于經(jīng)濟規(guī)模擴張速度和聚集效益相對作用情況。在經(jīng)濟發(fā)展初期規(guī)模擴張速度較快而技術(shù)進步速度相對緩慢，因此擴張效應(yīng)大于聚集效應(yīng)；隨著發(fā)展的深入，技術(shù)水平不斷提升，而經(jīng)濟發(fā)展速度則相對變慢，可能出現(xiàn)聚集效應(yīng)大于擴張效應(yīng)的趨勢。此處假設(shè)耕地面積減少與人均GDP的平方之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，即兩者為二次曲線關(guān)系。

③ GDP增速。GDP增長速度是反映一個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展能力和發(fā)展?jié)摿Φ闹匾笜?biāo)，而發(fā)展的過程往往涉及建設(shè)用地增長和土地利用集約程度的變化，因此將GDP增速作為解釋變量之一。

④ 城鎮(zhèn)化水平。城鎮(zhèn)化水平是衡量一個地區(qū)人口向城市聚集程度的指標(biāo)，其過程伴隨著農(nóng)村人口向城市的轉(zhuǎn)移以及城市土地、文化、意識觀念等向農(nóng)村的擴張。城鎮(zhèn)化水平可以用土地面積比重或者人口比重衡量，一般認(rèn)為城鎮(zhèn)化水平和耕地面積減少之間存在正相關(guān)關(guān)系[9,16]。但城鎮(zhèn)化同時也是土地集約利用度提高的過程，因此假設(shè)其與耕地面積減少之間的關(guān)系與人均GDP一致，即耕地面積減少與城鎮(zhèn)化率的平方之間呈負(fù)相關(guān)。

⑤ 路網(wǎng)密度。有研究認(rèn)為耕地數(shù)量的減少與路網(wǎng)密度也有關(guān)系[1,17]，一般路網(wǎng)密度越高占用耕地的可能性也越大，因此路網(wǎng)密度與耕地面積的減少呈正相關(guān)。路網(wǎng)密度有鐵路路網(wǎng)密度以及公路路網(wǎng)密度兩項指標(biāo)，由于公路分布較廣且年際變化狀況較鐵路大，此處選擇公共路網(wǎng)密度作為解釋變量。

⑥ 土地利用動態(tài)監(jiān)測比率。在及時掌握土地利用變化趨勢的基礎(chǔ)上，土地利用動態(tài)監(jiān)測對于推動土地整理、調(diào)節(jié)農(nóng)業(yè)用地內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及違法占用耕地行為的追蹤有重要作用，有利于耕地保護，因此土地利用動態(tài)監(jiān)測比率應(yīng)當(dāng)與耕地面積減少具有負(fù)相關(guān)。作為一項技術(shù)手段，目前土地利用動態(tài)監(jiān)測還未實現(xiàn)全面覆蓋，因此采取土地利用動態(tài)監(jiān)測比率來描繪這一指標(biāo)，即監(jiān)測城市土地面積占全省土地面積的比值。

⑦ 年度虛擬變量。在不同的年份，除了土地利用動態(tài)監(jiān)測之外，國家還會出臺一系列耕地保護的政策和法律，并采取相應(yīng)的措施，這些內(nèi)容同樣對耕地面積變化產(chǎn)生影響。由于這一部分影響內(nèi)涵復(fù)雜很難量化，因此在方程中引入虛擬變量以解決這一問題。

因變量和各自變量的具體含義及期望符號見表1。

表1 指標(biāo)及其預(yù)期符號Tab.1 Variable definitions and expected signs for explanatory variables

1.2 模型設(shè)定

對數(shù)據(jù)進行初步處理并結(jié)合已有的相關(guān)研究成果[1,5,7]，分析土地利用動態(tài)監(jiān)測對耕地保護的影響，采用以下模型：

(1)

式中：a0為常數(shù)項；Mit為第i區(qū)第t年土地利用動態(tài)監(jiān)測變量；Zit為第i區(qū)第t年影響耕地面積減少的其他因素；vit為殘差項；λ為Mit的系數(shù)；β為Zit的系數(shù)向量。

為了避免模型出現(xiàn)多重共線性問題，對于表1中除年度虛擬變量的解釋變量進行初步分析，發(fā)現(xiàn)固定資產(chǎn)投資與GDP增長速率和城鎮(zhèn)化水平之間存在顯著的線性關(guān)系，因此，回歸模型中未包括固定資產(chǎn)投資這一變量。經(jīng)過篩選后的回歸模型為：

(2)

式中：β1，β2，β3，β4，β5+n分別為GPERit，GGROit，Uit，Rit，Ak的系數(shù)；k為年份。

1.3 效果評價方法

① 對于土地利用動態(tài)監(jiān)測對耕地保護顯著性判斷通過λ觀察實現(xiàn)。如果λ<0且檢驗顯著，說明土地利用動態(tài)監(jiān)測對耕地保護存在正面影響，即土地利用動態(tài)監(jiān)測的實施有助于減緩耕地數(shù)量減少；如果λ>0或者λ=0則說明土地利用動態(tài)監(jiān)測對耕地保護無效。

(3)

1.4 數(shù)據(jù)來源

國土資源部的衛(wèi)星遙感土地利用動態(tài)監(jiān)測工作始于1999年，同時考慮到2008年之后國家未曾公開耕地面積數(shù)據(jù)，因此以1999—2008年中國內(nèi)地各省份面板數(shù)據(jù)作為研究對象(西藏自治區(qū)固定資產(chǎn)投資、人口數(shù)據(jù)等存在部分缺失，分析中未包含)。各省份年內(nèi)減少耕地面積來自2000—2009年《中國國土資源年鑒》，其他社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)在1999—2008年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國城市統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上修正而得。

2 模型估計結(jié)果

由于模型設(shè)定時未包含被解釋變量的滯后項，因此采用靜態(tài)面板模型。此處使用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差條件下的OLS回歸來避免自相關(guān)問題，分別采用固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型進行估計。路網(wǎng)密度以及年度虛擬變量A2000，A2003，A2004，A2008不能通過顯著性檢驗，因此從模型中將上述變量剔除，最終將模型確定為：

(4)

模型確定后用F檢驗和B-P檢驗分別對固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型加以檢驗。結(jié)果表明無論是固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型均優(yōu)于混合OLS模型。因此，采用Hausman檢驗確定固定效應(yīng)αi與其他解釋變量是否相關(guān)，對固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型進行篩選。檢驗結(jié)果表明，固定效應(yīng)模型擬合效果更佳，因此這里只報告固定效應(yīng)模型估計結(jié)果(表2)。

表2 固定效應(yīng)模型估計結(jié)果Tab.2 The estimated results of fixed-effect model

說明：模型檢驗F=24.13,對應(yīng)的P值為0.000，N=300；各系數(shù)的T檢驗均在5%水平上顯著，模型擬合效果較好，可用于分析。

從表2可以看出，各個變量參數(shù)符號與預(yù)期一致。GPER和U系數(shù)為負(fù)，說明經(jīng)濟的發(fā)展以及人口向城市集中帶來的土地集約利用水平提高能一定程度降低耕地占用。從GDP增速的系數(shù)來看，改變量的系數(shù)符號為正，說明經(jīng)濟發(fā)展速度越高，對耕地占用的情況越嚴(yán)重。錢納里、魯賓遜、賽爾奎因等經(jīng)濟學(xué)家的實證研究以及韓國、臺灣等經(jīng)濟體在工業(yè)化發(fā)達階段的經(jīng)濟增長率演變的比較分析可知，一般而言一個國家或地區(qū)經(jīng)濟增長率隨著發(fā)展階段的不同呈現(xiàn)從高速增長進入中速增長區(qū)間最后進入低速增長區(qū)間的發(fā)展路徑[18-19]，在高速增長的前期往往增長較為粗放，相應(yīng)資源消耗占用情況嚴(yán)重，因此,GDP增速與耕地資源減少之間呈現(xiàn)正相關(guān)。

所有年度虛擬變量在5%水平上顯著，其系數(shù)除2002年外均為負(fù)。1999年新制定的《土地管理法》開始實行；2001年國土資源部發(fā)布《關(guān)于進一步簡化報國務(wù)院批準(zhǔn)的建設(shè)用地審批工作程序有關(guān)問題的通知》；2005年國務(wù)院下發(fā)了《國務(wù)院辦公廳關(guān)于印發(fā)〈省級政府耕地保護責(zé)任目標(biāo)考核辦法〉的通知》，開始實施省級政府耕地保護責(zé)任目標(biāo)考核制度；2006年國土資源部下發(fā)《關(guān)于當(dāng)前進一步從嚴(yán)土地管理的緊急通知》，國務(wù)院下發(fā)《關(guān)于加強土地調(diào)控有關(guān)問題的通知》；2007年國務(wù)院下發(fā)《中華人民共和國耕地占用稅暫行條例》。這一系列政策措施對于緩解耕地占用起到了一定作用。

3 土地利用動態(tài)監(jiān)測的耕地保護效果

3.1 耕地保護效果估計

根據(jù)模型估計的結(jié)果，λ的符號為負(fù)，檢驗值在5%的水平上顯著，說明土地利用動態(tài)監(jiān)測對于遏制耕地面積減少產(chǎn)生了較為顯著的影響。λ=-188.054，說明土地利用動態(tài)監(jiān)測比率每提高1%，相應(yīng)省份平均能減少耕地流失面積188.05hm2。

從式(3)的內(nèi)涵來看，計算所得值代表與不實行土地利用動態(tài)監(jiān)測相比較，各地區(qū)各年度(1999—2008年)通過實行土地利用動態(tài)監(jiān)測實現(xiàn)了耕地面積退減量的減少。根據(jù)計算結(jié)果，全國(不包括西藏和港澳臺，下同)在1999—2008年間通過實施土地利用動態(tài)監(jiān)測分別少減少了耕地流失面積19.15萬，17.70萬，16.01萬，10.60萬，11.48萬，12.51萬，13.55萬，22.61萬，20.02萬，32.51萬hm2。2006年開始全國土地利用動態(tài)監(jiān)測覆蓋面有了明顯擴大，2008年各省份均已不同程度引入土地利用動態(tài)監(jiān)測技術(shù)。2002年開始，全國通過土地利用動態(tài)監(jiān)測實現(xiàn)的耕地面積保護量呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢。

從空間上來看，全國各省份在10年間均在逐步提高土地利用動態(tài)監(jiān)測比例，到了2008年已經(jīng)形成基本穩(wěn)定且全面的土地利用動態(tài)監(jiān)測覆蓋體系，但不同省份在土地利用動態(tài)監(jiān)測的執(zhí)行情況上也存在差異。根據(jù)2008年的監(jiān)測狀況數(shù)據(jù)，將全國各省份根據(jù)監(jiān)測強度分為三類：監(jiān)測松散區(qū)、監(jiān)測推廣區(qū)、監(jiān)測密集區(qū)(圖1)。

圖1 2008年各省份土地利用動態(tài)監(jiān)測情況Fig.1 The dynamic monitoring rate of land use in different provinces in 2008

監(jiān)測密集區(qū)指的是土地利用動態(tài)監(jiān)測比例占70%以上的省份，從圖1可以看出所有直轄市均包含在這一區(qū)間內(nèi)，其余的大部分分布在東部沿海和北方部分城市。監(jiān)測推廣區(qū)土地利用動態(tài)監(jiān)測比例在30%～70%，分布較為分散。監(jiān)測松散區(qū)指的是土地利用動態(tài)監(jiān)測比例不到30%的省份，主要分布在西北和西南地區(qū)。

將土地利用動態(tài)監(jiān)測情況與我國糧食產(chǎn)量狀況進行對比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)糧食產(chǎn)量較高的地區(qū)土地利用動態(tài)監(jiān)測比例也較高。糧食產(chǎn)量前三的黑龍江、河南、山東等市均在這一梯度范圍內(nèi)，對耕地保護的重視對土地利用動態(tài)監(jiān)測的推廣起到了一定作用，而土地利用動態(tài)監(jiān)測的實施反過來也能為這些地區(qū)的糧食生產(chǎn)提供保障。土地利用動態(tài)監(jiān)測比例較低的省份大部分位于耕作方式粗放的地區(qū)，耕地資源的流失將給保障這部分地區(qū)的糧食供給帶來負(fù)面影響，需要進一步提升土地利用動態(tài)監(jiān)測覆蓋面。

3.2 耕地保護率

以上顯示的是各省份通過實行土地利用動態(tài)監(jiān)測保護耕地的絕對量，為了各個省份之間可比，引入耕地保護率進行描述，公式如下：

(5)

式中：pit為耕地保護率；Eit為土地利用動態(tài)監(jiān)測的耕地保護效果；yit為當(dāng)年實際減少耕地面積。

根據(jù)計算結(jié)果，不同年份和地區(qū)土地利用動態(tài)監(jiān)測的相對保護效率差異較大，在時間和空間上也并未呈現(xiàn)明顯的規(guī)律。由于耕地保護率確定公式中的yit受到除影響土地利用動態(tài)監(jiān)測之外其他政策和措施的影響，這些影響在空間和時間上不具備一致性，導(dǎo)致耕地保護在時空變化的不規(guī)律性。但可以發(fā)現(xiàn)4個直轄市(北京、天津、上海和重慶)的土地利用動態(tài)監(jiān)測耕地保護率都高于平均水平。直轄市相對經(jīng)濟實力較強，行政區(qū)面積小，更便于動態(tài)監(jiān)測的全面展開，因此，監(jiān)測執(zhí)行質(zhì)量高于其他省份，相應(yīng)其保護率也較高。此外，計算Eit時全國各省份采取的是同一公式，而直轄市土地利用動態(tài)監(jiān)測的比例較高但耕地面積較少，因此，年間變化yit基數(shù)也小，導(dǎo)致土地利用動態(tài)監(jiān)測耕地保護率偏高。

4 結(jié)論

① 土地利用動態(tài)監(jiān)測的實施對于遏制耕地面積退減具有顯著影響，土地利用動態(tài)監(jiān)測比例每提高1%，能減少耕地面積流失188.05hm2。② 土地利用動態(tài)監(jiān)測覆蓋面積同糧食產(chǎn)量存在一定相關(guān)性，糧食產(chǎn)量較高的地區(qū)土地利用動態(tài)監(jiān)測比例也較高。糧食耕作方式較為粗放的地區(qū)土地利用動態(tài)監(jiān)測比例較低，需要穩(wěn)步提升土地利用動態(tài)監(jiān)測的覆蓋面以保障這類地區(qū)糧食供給。③ 土地利用動態(tài)監(jiān)測的耕地保護效率在時空上呈現(xiàn)不規(guī)則變化，4個直轄市的水平明顯高于其他省份。

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Arable Land Conservation Effects of Land Use Dynamic Monitoring in China

Jin Yuze1a,1b,2, Xu Zhiying1a, Zhong Taiyang1a,1b,2, Huang Xianjin1a,1b,2

(1a.SchoolofGeographicandOceanographicSciences; 1b.JiangsuLandDevelopmentandConsolidationCenter,NanjingUniversity,Nanjing210046,China; 2.LandResourceResearchCenter,Wuxi214001,China)

This study aimed to evaluate the arable land conservation effects of land use dynamic monitoring,which was regarded as a technological approach， on provincial level quantitatively and qualitatively. Based on the panel data collected from 1999 to 2008, this article applied fixed-effects model, random-effect model and pooled OLS model to estimate the question. After testing the results, the fix-effect model was finally chosed to explain the question. On that basis, this paper estimated the effect of dynamic monitoring of land use in arable land conservation and the results are as follows: The implementation of dynamic monitoring technology of land use does contribute to the decline in land loss and every 1% increase in the dynamic monitoring rate of land use will bring a 188.05 hm2decline in land loss. As for arable land conservation efficiency of dynamic monitoring of land use, those of the four centrally administered municipalities in China shows a higher rate than that of other provinces and municipalities.

arable land conservation efficiency; land use dynamic monitoring; panel data

2014-12-02；

2016-07-29

國家自然科學(xué)基金項目(41271190)

金雨澤(1991-)，女，江蘇太倉市人，碩士研究生，主要從事土地經(jīng)濟與政策研究，(E-mail)utaku_kim@foxmail.com。

鐘太洋(1976-)，男，江西于都市人，副教授，博士，主要從事土地資源管理研究，(E-mail)taiyangzhong@163.com。

F301.21

A

1003-2363(2016)05-0120-04