基于向量自回歸模型的耕地非農(nóng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究

楊漢林

(中共黔東南州委黨校,貴州 凱里 556000)

耕地作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)民生活的根基和命脈,關(guān)系國(guó)家社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)性發(fā)展,但目前,全球工業(yè)經(jīng)濟(jì)急速擴(kuò)張、城市化進(jìn)程加速推進(jìn)下,耕地非農(nóng)轉(zhuǎn)化成為一種普遍現(xiàn)象,全球建設(shè)用地每年大約以1.3%的速度增長(zhǎng),而我國(guó)在城市基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)、住宅等多元化的用地需求下,耕地非農(nóng)化數(shù)量和速率均處于高位,從2008～2018年我國(guó)建設(shè)用地面積以8.12%的速度增長(zhǎng),因土地總量有限,存在此消彼長(zhǎng)性,建設(shè)用地規(guī)模的不斷增加,勢(shì)必會(huì)擠占耕地面積,僅2017年全國(guó)耕地面積凈減少面積就達(dá)到了6.09萬hm2。

耕地非農(nóng)化轉(zhuǎn)化可彌補(bǔ)城市建設(shè)用地不足、拓展耕地的多功能性,為土地利用效率提升、多模態(tài)經(jīng)營(yíng)提供了有效支撐,在驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展中發(fā)揮著重要作用,然而,面對(duì)“僧多粥少”的現(xiàn)狀,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展多元用地需求下,耕地面積減量速度過快,威脅農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全,且粗放、無序的利用方式,引致了生態(tài)環(huán)境惡化,耕地保護(hù)形勢(shì)嚴(yán)峻?？梢?耕地非農(nóng)化面臨經(jīng)濟(jì)發(fā)展和保護(hù)約束的“兩難”境地,為此,深化認(rèn)知耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系,對(duì)于調(diào)控耕地非農(nóng)化數(shù)量和速率,轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式,實(shí)現(xiàn)兩者“雙贏”具有重要意義,目前研究中,不同學(xué)者從不同視角,采用區(qū)位熵、耦合協(xié)調(diào)度模型、庫茲涅茨曲線、脫鉤方法等不同方法,對(duì)該問題進(jìn)行了相關(guān)研究[1～4],但是這些研究方法在模型構(gòu)建時(shí)需要考量耕地非農(nóng)轉(zhuǎn)化的多種影響因素,計(jì)量針對(duì)性、準(zhǔn)確性低,且所需參數(shù)多、運(yùn)算復(fù)雜,存在應(yīng)用局限性,故而,文章引入了應(yīng)用最為廣泛的VAR模型,并融合脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解方法,對(duì)耕地非農(nóng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)短期沖擊影響進(jìn)行全面性的分析,以此為耕地非農(nóng)化約束機(jī)制的構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支撐。

1 耕地非農(nóng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)理

從實(shí)踐來看,耕地非農(nóng)化是城鎮(zhèn)化、工業(yè)化等經(jīng)濟(jì)發(fā)展下的一種土地資源再配置,不同用地方式下的經(jīng)濟(jì)收益差異是耕地非農(nóng)轉(zhuǎn)化的根本動(dòng)因。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,在耕地的利用邊際收益相同,也即MR1=MR2=…MRn時(shí),耕地在各部門之間才能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配置,為此,可設(shè)定經(jīng)濟(jì)僅存在農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)2個(gè)生產(chǎn)部門,而耕地的總量L固定,且耕地可在兩部門之間自由轉(zhuǎn)換,追求利益最大化是土地所有者的根本目標(biāo),故而,市場(chǎng)機(jī)制作用下,耕地非農(nóng)化過程如圖1所示。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展中,農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)的邊際收益并不相等,尤其在城市人口、城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷提高時(shí),非農(nóng)業(yè)用地的邊際收益要明顯高于農(nóng)業(yè),此時(shí),邊際收益將由MRu1向上移至MRu2,初始配置點(diǎn)E不再均衡,F成為新的配置均衡點(diǎn),L1-L2為耕地非農(nóng)化的數(shù)量?？梢?農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)用地邊際收益的差異,使得耕地從農(nóng)業(yè)部門轉(zhuǎn)向高收益的非農(nóng)業(yè)部門,此種轉(zhuǎn)化,可促進(jìn)經(jīng)濟(jì)收益的增加,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

2 耕地非農(nóng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響分析

2.1 研究方法

為探究耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系,研究引入了Sim提出的向量自回歸模型(VAR),其基于變量間彼此作用性的考量,將每個(gè)內(nèi)生變量作為全部?jī)?nèi)生變量滯后值的函數(shù)來建立模型,以獲得更為精準(zhǔn)的計(jì)量結(jié)構(gòu),其公式為:

上式中,Yt為內(nèi)生變量,Xt為外商變量,c為常數(shù)項(xiàng),p為自回歸滯后階數(shù),Aj、H各為內(nèi)生變量和外生變量的系數(shù)矩陣,εt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

因?yàn)閂AR模型應(yīng)用中,若時(shí)間序列數(shù)據(jù)非平穩(wěn),則會(huì)引致“偽回歸”問題,為此,須檢驗(yàn)實(shí)踐序列的平穩(wěn)性,以確定其單整階數(shù),若耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)2個(gè)序列具有同階單整性,則運(yùn)用EG兩步法檢驗(yàn)兩序列是否存在協(xié)整關(guān)系,并采用Granger因果檢驗(yàn)變量間的因果關(guān)系,揭示耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用方向和因果聯(lián)系,并以VA模型為基礎(chǔ),構(gòu)建脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解模型,更為量化的分析耕地非農(nóng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沖擊影響效應(yīng)的大小以及動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。

2.2 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

2.2.1 指標(biāo)選擇

耕地非農(nóng)化(FL):采用建設(shè)用地占耕地總面積的比值表示,因農(nóng)村居民自建房所占耕地?cái)?shù)據(jù)無法準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì),且占比較小,所以,將該部分?jǐn)?shù)據(jù)從耕地非農(nóng)化總量中剔除,不影響實(shí)證分析結(jié)果。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(EC):因GDP是衡量國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)的最佳指標(biāo),可綜合反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效率,故而,而為剔除價(jià)格因素的影響,此處將各年度GDP折算為1978年可比價(jià),計(jì)算公式為:

2.2.2 數(shù)據(jù)來源

基于耕地保護(hù)意識(shí)和政策對(duì)于耕地非農(nóng)化的影響,且考量數(shù)據(jù)獲取的準(zhǔn)確、可靠性,研究將對(duì)2008～2018年之間的耕地非農(nóng)化、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相互影響性進(jìn)行定量分析,樣本數(shù)據(jù)來源于2008～2018年的《中國(guó)土地資源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》,以及國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、國(guó)土資源部、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站相關(guān)數(shù)據(jù)。同時(shí),為了消除時(shí)間序列數(shù)據(jù)可能存在的異方差,對(duì)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)變換,分別記為、lnFL、lnEC使趨勢(shì)線性化,并采用Eview 10軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

3 實(shí)證分析過程及結(jié)果

3.1 平穩(wěn)檢驗(yàn)

因?yàn)樽兞啃铻橥A單整序列才能進(jìn)行協(xié)整分析,為此,應(yīng)對(duì)耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),以確保變量為平穩(wěn)序列,規(guī)避“偽回歸”問題。研究采用ADF和PP兩種檢驗(yàn)方法進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),以兩證方法共同驗(yàn)證變量序列的平穩(wěn)性,所得結(jié)果如表1所示。

結(jié)合表1可知,lnFL、lnEC的 ADF和 PP檢驗(yàn)值在高于10%顯著水平下的臨界值,拒絕單位根的假設(shè),為非平穩(wěn)序列,而經(jīng)過一階差分的序列、的ADF和PP檢驗(yàn)值均低于5%顯著水平下的臨界值,接受單位根的假設(shè),為平穩(wěn)序列,可見,耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量序列均為一階單整序列,滿足了協(xié)整檢驗(yàn)的要求。

3.2 協(xié)整檢驗(yàn)

耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈非平穩(wěn)變化趨勢(shì),但可能存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系,而協(xié)整是指多個(gè)非平穩(wěn)序列的線性組合為平穩(wěn)的時(shí)間序列,則表明各變量之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系,所以,研究采用 EG兩步法對(duì)耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),利用 Eviews10軟件,對(duì)耕地非農(nóng)轉(zhuǎn)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、兩變量進(jìn)行 OLS最小二乘回歸分析[5],得到回歸方程的估算結(jié)果:

設(shè)回歸方程的估計(jì)殘差序列為[6],利用ADF檢驗(yàn)方法對(duì)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),所得結(jié)果如表2所示,ADF檢驗(yàn)值為-3.5214小于顯著水平1%的臨界值-2.6715,可知,et不存在單位根,為平穩(wěn)序列,由此,驗(yàn)證耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在協(xié)整關(guān)系,也即長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。

表1 ADF和PP平穩(wěn)檢驗(yàn)結(jié)果

表2 估計(jì)殘差序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

3.3 誤差修正模型

協(xié)整檢驗(yàn)僅驗(yàn)證耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系,但是無法反映其是否存在短期波動(dòng)和失衡問題,為全面分析兩變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,研究將采用誤差修正模型ECM進(jìn)行分析,△lnFL、△lnEC為一階差分序列,以et-1取代上式(3)的et,并將其代入誤差修正模型以O(shè)LS法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)[7],即可得出耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的誤差修正模型,其可反映兩變量長(zhǎng)期均衡與短期波動(dòng)之間的關(guān)系:

上述EC模型中,兩變量存在短期波動(dòng)和長(zhǎng)期均衡關(guān)系,其中,lnFL的短期波動(dòng)由lnEC的短期波動(dòng)和兩變量的長(zhǎng)期均衡誤差共同解釋,同理,lnEC的短期波動(dòng)也如此,誤差修正項(xiàng)et-1的系數(shù)對(duì)偏離長(zhǎng)期均衡的調(diào)整力度,公式(4)中的et-1系數(shù)為負(fù),在10%顯著水平上通過了檢驗(yàn),滿足反向修正機(jī)制,而公式(5)中的et-1系數(shù)為正,不滿足反向修正機(jī)制。而且,經(jīng)過分析,長(zhǎng)期均衡關(guān)系對(duì)耕地非農(nóng)化的短期波動(dòng)調(diào)整力度較強(qiáng),短期波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡時(shí),長(zhǎng)期均衡關(guān)系對(duì)耕地非農(nóng)化短期偏離的調(diào)整力度達(dá)到了62.1%;但相反長(zhǎng)期均衡關(guān)系對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的短期波動(dòng)調(diào)整力度較弱,僅為6.5%,由此,可表明耕地非農(nóng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能存在因果影響,但仍需進(jìn)一步檢驗(yàn)。

3.4 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

采用Granger方法進(jìn)一步判定耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的因果關(guān)系,所得結(jié)果如表3所示,很明顯耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在單向因果關(guān)系,也即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是耕地非農(nóng)轉(zhuǎn)化的Granger原因,而耕地非農(nóng)化不是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的 Granger原因,可見,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的發(fā)展需求是推進(jìn)耕地非農(nóng)化的關(guān)鍵要素,但是耕地非農(nóng)化卻不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因,據(jù)此,未來發(fā)展中應(yīng)該努力轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式,深入挖掘耕地非農(nóng)化的多元化價(jià)值,提升其利用效率,以充分發(fā)揮耕地非農(nóng)化在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的效應(yīng)。

表3 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

3.5 脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)可動(dòng)態(tài)反映VAR模型某個(gè)變量受到“外生沖擊”時(shí),模型中其他變量受到的動(dòng)態(tài)影響,據(jù)此可刻畫出脈沖響應(yīng)圖形,以直觀反映變量之間的相互影響性[8]。為此,研究將其引入耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相互沖擊、影響性分析上,并運(yùn)用漸進(jìn)解析法計(jì)算響應(yīng)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差,將響應(yīng)函數(shù)追蹤期設(shè)定為20,且為獲得更清晰直觀的分析結(jié)果,將脈沖響應(yīng)分析值擴(kuò)大10倍[9],得出的分析結(jié)果如表4所示。

由表4可知,當(dāng)和各受到其自身一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位的沖擊時(shí),兩者的響應(yīng)差異明顯,對(duì)自身沖擊的響應(yīng),在初始期反映較為強(qiáng)烈,在第1期響應(yīng)程度達(dá)到了0.06%,而后至第2期處于持續(xù)下降狀態(tài),達(dá)到了-0.01%,并在第3期之后響應(yīng)趨于穩(wěn)定、較小的波動(dòng);對(duì)自身的沖擊響應(yīng)均為正值,在第3期達(dá)到響應(yīng)峰值,而后至第6期持續(xù)下降,并在6期之后維持平穩(wěn)、較小的波動(dòng);而從和相互沖擊響應(yīng)來看,在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊下,的響應(yīng)迅速且程度較大,在第5期達(dá)到響應(yīng)峰值,并從第8期后趨于穩(wěn)定、較小的波動(dòng)態(tài)勢(shì);在的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊下,的響應(yīng)速度緩慢,且在初期時(shí)呈現(xiàn)下降趨勢(shì),在第2期達(dá)到響應(yīng)波谷,而后逐漸上升,在第3期達(dá)到響應(yīng)峰值后趨于穩(wěn)定。由此可知,耕地非農(nóng)化受經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊影響較大,而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受耕地非農(nóng)化的沖擊影響較小。

3.6 方差分解

VAR模型中各內(nèi)生變量自身擾動(dòng)及其他擾動(dòng)將引致方差或標(biāo)準(zhǔn)差,而方差分解是將VAR模型中各內(nèi)生變量的預(yù)測(cè)方差分解為各個(gè)變量的隨機(jī)沖擊,并對(duì)比其相對(duì)重要性,可得出各變量的作用大小[10]。為進(jìn)一步分解不同結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量方差的貢獻(xiàn)度,以評(píng)價(jià)各變量沖擊的重要性,利用Eviews10軟件通過方差分解,可出如下結(jié)果如表5所示。

由表5可知,耕地非農(nóng)化受自身及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊影響存在一定差異,尤其在初始期其受自身沖擊較大,但隨著時(shí)間推進(jìn)沖擊逐漸下降,且至第10期后基本維持在15%作用;而相反,耕地非農(nóng)化受經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊,在初期較小,但隨著時(shí)間推移沖擊影響的上升速度較快,并在第7期后穩(wěn)定在85%左右;而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受自身的沖擊影響較大,但耕地非農(nóng)化沖擊較小,從始至終均處于2%左右的低位徘徊?？梢?經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)耕地非農(nóng)化沖擊影響性較大,這是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)勢(shì)必需要居民、基礎(chǔ)設(shè)施及工業(yè)等大規(guī)模建設(shè)用地,而這勢(shì)必會(huì)擠占耕地?cái)?shù)量,加速耕地非農(nóng)化的趨勢(shì);但相反,耕地非農(nóng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊影響性較小,這說明耕地非農(nóng)化的利用效率和效能低,亟待轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式,轉(zhuǎn)換經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)能。

表4 脈沖響應(yīng)分析結(jié)果

表5 方差分解結(jié)果

4 結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

上述利用向量自回歸動(dòng)態(tài)計(jì)量及機(jī)構(gòu)模型,并融合脈沖響應(yīng)及方差分解等方法,以我國(guó)2008～2018年之間的時(shí)間序列,對(duì)耕地非農(nóng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影響性進(jìn)行的分析,可有效彌補(bǔ)以往單純的因果關(guān)系,從定量層面揭示兩變量受彼此沖擊的大小,具體的結(jié)論如下:

4.1.1 耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈現(xiàn)長(zhǎng)期均衡,短期失衡性

依據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可知,耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均為一階單整序列,從長(zhǎng)期來,兩者呈現(xiàn)同步變化性,耕地非農(nóng)化可促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);從短期看,耕地非農(nóng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向促進(jìn)作用,但是影響較小,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)耕地非農(nóng)化的沖擊影響性較強(qiáng),其將加快耕地非農(nóng)化的進(jìn)程,擴(kuò)大其面積、數(shù)量,且耕地非農(nóng)化趨向長(zhǎng)期均衡的調(diào)整力度達(dá)到了62.1%,可有效調(diào)整短期波動(dòng)性。

4.1.2 耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間呈現(xiàn)單向因果關(guān)系,相互作用性存在顯著差異

從Granger因果關(guān)系分析可知,耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間為單向因果關(guān)系,耕地非農(nóng)化的Granger原因是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的 Granger原因不是耕地非農(nóng)化,且經(jīng)過脈沖響應(yīng)和方差分解分析,耕地非農(nóng)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊響應(yīng)較大,解釋度達(dá)到了85%,但是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)耕地非農(nóng)化的沖擊響應(yīng)較小,解釋度僅為2%,可見,兩者之間相互作用性存在顯著的差異。

4.2 政策建議

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程中的居住、工業(yè)及基礎(chǔ)設(shè)施等多元用地需求,勢(shì)必加速耕地非農(nóng)化的速度和規(guī)模,但是這并不意味著耕地非農(nóng)化數(shù)量越大,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度和質(zhì)量就越高,由脈沖響應(yīng)和方差分析可知,耕地非農(nóng)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均受自身沖擊的影響更大,可見,經(jīng)濟(jì)要獲得長(zhǎng)期可持續(xù)性發(fā)展,不應(yīng)依賴于耕地非農(nóng)化,而應(yīng)著眼于內(nèi)部產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、發(fā)展方式上,強(qiáng)化頂層設(shè)計(jì),從城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)一體化的視角出發(fā)進(jìn)行整體規(guī)劃,在耕地保護(hù)約束下合理控制建設(shè)用地使用規(guī)模,嚴(yán)守“1.8億畝”的紅線,遏制、規(guī)制耕地非農(nóng)化無序、非法等亂象問題;同時(shí),耕地非農(nóng)化過程中,也盡量在不減少現(xiàn)有人均耕地占有規(guī)模的基礎(chǔ)上,以耕地為基礎(chǔ)著力發(fā)展農(nóng)業(yè),深挖與農(nóng)業(yè)相關(guān)的休閑旅游、產(chǎn)品深加工、娛樂、文化等資源,以此拓展耕地的多功能應(yīng)用性,延伸和整合產(chǎn)業(yè)鏈,促進(jìn)一二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展共融發(fā)展,延長(zhǎng)耕地利用的價(jià)值鏈,由此以“形式化”的耕地非農(nóng)化替代“實(shí)質(zhì)化”的耕地非農(nóng)化,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng),解決耕地保護(hù)與非農(nóng)轉(zhuǎn)化的矛盾性。