糧食主產(chǎn)區(qū)河南省耕地撂荒特征與影響因素分析

周丁揚(yáng) 吳建橋 文 雯 姜廣輝 李雨凌 李廣泳

(1.北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部， 北京 100875； 2.河南省土地整理中心， 鄭州 450016；3.國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心， 北京 100830)

0 引言

耕地撂荒是一種全球性的農(nóng)業(yè)景觀現(xiàn)象，最早發(fā)生在歐洲[1]，并在過(guò)去半個(gè)多世紀(jì)呈全球性擴(kuò)散態(tài)勢(shì)。耕地撂荒不僅改變土地利用強(qiáng)度和土地覆被狀況[2]，同時(shí)還對(duì)土壤養(yǎng)分、地表徑流、地表反照率和陸地碳匯等產(chǎn)生影響，進(jìn)而引起生物多樣性和生態(tài)環(huán)境的改變[3]。更為重要的是，由于糧食生產(chǎn)受耕地資源約束，在技術(shù)和資本不能完全替代的情況下，撂荒致使耕地面積減少不僅會(huì)對(duì)糧食產(chǎn)量造成影響，大規(guī)模撂荒更有可能對(duì)區(qū)域糧食安全構(gòu)成威脅[4]。目前，耕地撂荒作為影響生態(tài)環(huán)境和糧食安全的重要土地利用現(xiàn)象，已引起學(xué)術(shù)界和政策制定者的廣泛關(guān)注[5-6]。

耕地撂荒的特征識(shí)別及其成因是撂荒研究領(lǐng)域的重要內(nèi)容，也是國(guó)家制定相應(yīng)政策的必要基礎(chǔ)信息。近年來(lái)，各國(guó)學(xué)者相繼運(yùn)用遙感影像或?qū)嵉卣{(diào)研對(duì)全球各地耕地撂荒特征及其形成機(jī)制進(jìn)行了不同尺度的識(shí)別和研究，結(jié)果顯示，歐洲、美國(guó)、澳大利亞及日本等發(fā)達(dá)國(guó)家是耕地撂荒分布最為廣泛的地區(qū)[7-8]。歐美國(guó)家耕地撂荒主要與市場(chǎng)需求下降[9]、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型[10]、體制變革[11]、土地肥沃程度[12]和氣候條件[13]等因素有關(guān)；日本的耕地撂荒主要與人口老齡化及人口流失等因素有關(guān)[14]；而在快速工業(yè)化和城市化的發(fā)展中國(guó)家，如菲律賓、尼泊爾、泰國(guó)等，耕地撂荒則受務(wù)農(nóng)機(jī)會(huì)成本上升[15]、土地邊際化[16-17]、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力不足[18]和相關(guān)政策失靈[15]等因素影響顯著。綜合而言，耕地撂荒主要受宏觀層面的社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素變化和區(qū)域自然環(huán)境因素的影響[3]，同時(shí)城鎮(zhèn)化和工業(yè)化發(fā)展也被認(rèn)為是許多地區(qū)耕地撂荒的最根本驅(qū)動(dòng)力[19]。耕地撂荒是一種比較復(fù)雜的社會(huì)現(xiàn)象，往往受多種影響因素的綜合作用，不同學(xué)者對(duì)不同地域的研究所揭示的撂荒原因也不盡相同，且重要性差別較大[20]。

縱觀國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究，多數(shù)以單個(gè)小尺度的村鎮(zhèn)或區(qū)縣為研究對(duì)象，一般采用實(shí)地調(diào)查和遙感影像解譯分析耕地撂荒時(shí)空特征，研究區(qū)域主要集中于重慶[21-22]、甘肅[23]、陜西[24]等地形比較復(fù)雜、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差的山區(qū)[5]；同時(shí)多以農(nóng)戶調(diào)查為基礎(chǔ)，運(yùn)用計(jì)量分析揭示該地區(qū)耕地撂荒的影響因素，主要包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益低、勞動(dòng)力不足、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件差、土地政策限制等[25-26]。受數(shù)據(jù)來(lái)源所限，較大尺度區(qū)域內(nèi)耕地撂荒空間特征的研究相對(duì)薄弱，對(duì)影響因素與機(jī)制的分析也較為淺顯。僅有部分學(xué)者將土地利用數(shù)據(jù)或遙感影像數(shù)據(jù)應(yīng)用到較大尺度的撂荒地識(shí)別中[27]，并利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)黑龍江、江西等省份的撂荒驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行分析[28-29]，但識(shí)別結(jié)果未體現(xiàn)地市間差異或僅針對(duì)局部地市。還有學(xué)者運(yùn)用抽樣調(diào)查、薈萃分析等方法推測(cè)全國(guó)耕地的撂荒現(xiàn)狀[30-31]，但受抽樣方法和樣本限制，在一定程度上限制了對(duì)撂荒空間特征和影響因素的認(rèn)識(shí)。因此，多尺度、多地區(qū)、多方法探究耕地撂荒特征及其影響因素可以豐富對(duì)我國(guó)撂荒整體態(tài)勢(shì)的分析與判斷。

2000年后，隨著我國(guó)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程的快速推進(jìn)，耕地撂荒現(xiàn)象開(kāi)始大量出現(xiàn)[32]。數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)每年撂荒的耕地近200萬(wàn)hm2。糧食主產(chǎn)區(qū)是我國(guó)糧食生產(chǎn)的重要基地，對(duì)保障國(guó)家糧食安全和鞏固農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)具有重要的戰(zhàn)略地位。耕地是糧食主產(chǎn)區(qū)的寶貴資源，且糧食生產(chǎn)和需求不穩(wěn)定、不確定因素增多，耕地保護(hù)與糧食安全面臨著新問(wèn)題和新挑戰(zhàn)，更需要對(duì)此類(lèi)耕地保障需求較高地區(qū)的撂荒問(wèn)題作出整體判斷。河南省是我國(guó)重要的糧食主產(chǎn)區(qū)之一，準(zhǔn)確把握其耕地撂荒分布特征、定量探究耕地撂荒的影響因子，對(duì)保障糧食安全、緩解人地矛盾具有重要意義?；诖耍狙芯恳约Z食主產(chǎn)區(qū)河南省為研究區(qū)，利用土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)、地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)，以縣域?yàn)檠芯繂卧坍?huà)2015年耕地撂荒特征，并運(yùn)用地理探測(cè)器定量識(shí)別各地市撂荒主導(dǎo)影響因子，揭示研究區(qū)耕地撂荒的形成機(jī)制，并劃分撂荒地域分異類(lèi)型，為推動(dòng)糧食主產(chǎn)區(qū)藏糧于地、藏糧于技，因地制宜保護(hù)和提高糧食綜合生產(chǎn)能力提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

河南省位于華北平原南部的黃河中下游地區(qū)(圖1)，地勢(shì)西高東低；北、西、南三面由太行山、伏牛山、桐柏山、大別山沿省界呈半環(huán)形分布；中、東部為黃淮海沖積平原，西南部為南陽(yáng)盆地。河南省農(nóng)耕歷史悠久，耕地面積約占全省面積的49%，糧食產(chǎn)量占全國(guó)產(chǎn)量的9.67%，是我國(guó)第二大糧食主產(chǎn)區(qū)，呈現(xiàn)人口眾多、區(qū)域發(fā)展差異大、人均耕地?cái)?shù)量少的特點(diǎn)。截至2015年全省人口已突破1億，人均耕地面積僅為0.085 hm2，低于全國(guó)0.09 hm2/人水平線，耕地資源相對(duì)稀缺。目前研究區(qū)耕地除因基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)占用致使耕地顯性流失外，還面臨由于撂荒產(chǎn)生的耕地面積雖未減少，但產(chǎn)出能力衰減的隱性流失。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)撂荒地內(nèi)涵界定，結(jié)合土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)和地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)，以河南省158個(gè)縣級(jí)行政區(qū)為研究單元提取了耕地撂荒規(guī)模。撂荒影響因素?cái)?shù)據(jù)來(lái)自河南省2015年農(nóng)用地分等定級(jí)更新調(diào)查成果、《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒2015》、第六次人口普查與抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)，因相關(guān)指標(biāo)只涉及市轄縣，故形成機(jī)制部分剔除市轄區(qū)后共106個(gè)縣級(jí)研究單元。

2 研究方法

2.1 撂荒地提取

耕地撂荒也稱(chēng)“拋荒”，是指土地原本具備耕種條件，但是承包經(jīng)營(yíng)耕地的單位或農(nóng)戶不進(jìn)行耕種，致使土地閑置荒蕪的現(xiàn)象。本文采用2011年土地整理與土地儲(chǔ)備國(guó)際研討會(huì)界定的：“沒(méi)有使用的可耕地”“2年或2年以上沒(méi)有耕種的農(nóng)地”“沒(méi)有時(shí)間限制的很長(zhǎng)時(shí)間處于撂荒的可耕地”為撂荒地[1]，不含對(duì)耕地勞動(dòng)力、資金等的投入減少，使耕地處于未充分利用狀態(tài)的隱性撂荒。

以往對(duì)撂荒耕地的識(shí)別大多源自對(duì)農(nóng)戶層面的調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果或在縣市級(jí)以下尺度對(duì)遙感影像進(jìn)行解譯，方法具有一定的局限性，解譯準(zhǔn)確性不能保證。本文將土地利用類(lèi)型雖仍為耕地但未見(jiàn)耕種致使荒蕪的土地確定為撂荒耕地，結(jié)合土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)和地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)進(jìn)行撂荒耕地識(shí)別。土地變更調(diào)查是在土地利用現(xiàn)狀調(diào)查的基礎(chǔ)上，更新土地利用現(xiàn)狀圖, 用于匯總查清各類(lèi)土地的結(jié)構(gòu)、分布和利用現(xiàn)狀等，是中國(guó)各省、市、區(qū)、縣土地資源存量和通量的直觀反映[33]。地理國(guó)情普查對(duì)象包括地表形態(tài)、地表覆蓋分類(lèi)、地理國(guó)情要素3方面，其中地表覆蓋分類(lèi)信息反映地表自然營(yíng)造物和人工建造物的自然屬性狀況，具有客觀性、公正性、高精度的特點(diǎn)。兩類(lèi)數(shù)據(jù)具有一定的獨(dú)立性，也具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性，結(jié)合使用具有互相校核、相互補(bǔ)充的作用。已有研究表明，耕地在兩類(lèi)數(shù)據(jù)的疊加分析中重合率最高[34]。因此，通過(guò)對(duì)土地調(diào)查和地理國(guó)情普查兩種數(shù)據(jù)的空間疊加，可以準(zhǔn)確定位耕地撂荒的情況[35]。

利用2012年全國(guó)土地變更調(diào)查與遙感監(jiān)測(cè)形成的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，分類(lèi)體系為GB/T 21010—2007《土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)》；地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)采用分辨率為0.5 m遙感影像生成，分類(lèi)體系為GDPJ 01—2013《地理國(guó)情普查內(nèi)容與指標(biāo)》。研究先以2012年土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)“DLTB”層的01類(lèi)耕地為基準(zhǔn)空間范圍，將2015年地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)統(tǒng)一到1980西安平面坐標(biāo)系統(tǒng)下，疊加兩類(lèi)數(shù)據(jù)，進(jìn)而基于GDPJ 01—2013《地理國(guó)情普查內(nèi)容與指標(biāo)》，識(shí)別出基準(zhǔn)空間范圍內(nèi)“LCA”層土地覆被由耕地轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸?地類(lèi)代碼為0411、0412、0413)、荒漠與裸露地表(地類(lèi)代碼為0910、0920、0930、0940、0950)的地塊，即形成2015年河南省撂荒耕地分布矢量斑塊。最后借助同年Google Earth衛(wèi)星影像，將隨機(jī)挑選出的撂荒地塊對(duì)應(yīng)到遙感影像上，按照大小、形狀、陰影、顏色、紋理、圖案、位置及周?chē)到y(tǒng)的解譯8要素對(duì)目標(biāo)地塊進(jìn)行目視解譯，通過(guò)對(duì)研究區(qū)內(nèi)158個(gè)區(qū)縣的316個(gè)撂荒地塊進(jìn)行驗(yàn)證，準(zhǔn)確率達(dá)到86.39%。

2.2 撂荒程度指數(shù)測(cè)定

分別運(yùn)用撂荒面積和撂荒率刻畫(huà)河南省耕地撂荒的基本情況，撂荒率為撂荒耕地面積占原有耕地面積百分比。同時(shí)，為了全面綜合反映撂荒特征，提出了撂荒程度指數(shù)的概念，運(yùn)用內(nèi)梅羅公式將撂荒面積與撂荒率分別標(biāo)準(zhǔn)化后進(jìn)行合成，該指標(biāo)兼顧二者的綜合影響。撂荒程度指數(shù)計(jì)算公式為

(1)

(2)

(3)

式中Pi——i區(qū)縣的撂荒程度指數(shù)

Hi——標(biāo)準(zhǔn)化后i區(qū)縣的撂荒率

Mi——標(biāo)準(zhǔn)化后i區(qū)縣的撂荒面積

hi、mi——i區(qū)縣撂荒率、撂荒面積的原始值

hmax、hmin——所有區(qū)縣撂荒率的最大值、最小值

mmax、mmin——所有區(qū)縣撂荒面積的最大值、最小值

為了直觀表現(xiàn)撂荒特征，根據(jù)河南省158個(gè)區(qū)縣撂荒率、撂荒面積、撂荒程度指數(shù)的數(shù)據(jù)分布特征(圖2)，先將超高數(shù)值歸入最高等級(jí)，再運(yùn)用等分法將3類(lèi)數(shù)據(jù)各劃分4等來(lái)刻畫(huà)區(qū)域拋荒程度，其中撂荒面積分為Ⅰ級(jí)([0,667 hm2])、Ⅱ級(jí)((667 hm2,1 334 hm2])、Ⅲ級(jí)((1 334 hm2,2 000 hm2])、Ⅵ級(jí)((2 000 hm2,9 828 hm2])；撂荒率分為Ⅰ級(jí)([0,1.75%])、Ⅱ級(jí)((1.75%,3.50%])、Ⅲ級(jí)((3.50%,5.25%])、Ⅵ級(jí)((5.25%,38.6%])；撂荒程度指數(shù)分為輕度撂荒([0,0.06])、低度撂荒((0.06,0.12])、中度撂荒((0.12,0.18])、重度撂荒((0.18,0.74])。

2.3 影響因素分析方法

2.3.1地理探測(cè)器原理

耕地撂荒是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，已有撂荒驅(qū)動(dòng)力的研究多采用傳統(tǒng)計(jì)量模型，注重單個(gè)因子對(duì)撂荒的影響，很少關(guān)注多個(gè)因子的交互作用。地理探測(cè)器是探測(cè)空間分異性以及揭示其背后驅(qū)動(dòng)力的一組統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，可以用來(lái)分析各種現(xiàn)象的影響因子以及多因子交互作用[36]。本文采用地理探測(cè)器方法，以縣域?yàn)檠芯繂卧綔y(cè)河南全省耕地撂荒的影響因素。由于影響因子存在明顯的地域分異，再對(duì)各地市內(nèi)部進(jìn)行多級(jí)探測(cè)，根據(jù)解釋力進(jìn)行撂荒地域劃分。其中單個(gè)因子對(duì)撂荒的解釋程度用q度量，計(jì)算公式為

(4)

式中n——樣本量

σ2——方差

nh——第h層樣本量

q取值范圍為[0，1]，數(shù)值越大表明影響因子對(duì)撂荒的解釋力越強(qiáng)，反之越弱。

地理探測(cè)器的核心假設(shè)基于：如果某個(gè)自變量對(duì)某個(gè)因變量有重要影響，那么自變量和因變量的空間分布應(yīng)該具有相似性。地理探測(cè)器擅長(zhǎng)分析類(lèi)型量，交互探測(cè)的原理是先對(duì)所有數(shù)據(jù)分別進(jìn)行離散化處理達(dá)到分層目的，計(jì)算兩種因子x1和x2各自對(duì)Y的q值：q(x1)和q(x2)。進(jìn)而計(jì)算兩因子交互項(xiàng)的q值，識(shí)別方法是將兩種因子疊加后各圖層相切所形成的多邊形分布定義為交互項(xiàng)(x1∩x2)，將此交互項(xiàng)作為新的自變量帶入回歸模型，計(jì)算其對(duì)因變量分布的解釋程度，q值記為：q(x1∩x2)，最后對(duì)q(x1)、q(x2)與q(x1∩x2)進(jìn)行比較，結(jié)果可分為以下幾類(lèi)：若q(x1∩x2)Max(q(x1),q(x2))且q(x1∩x2)q(x1)+q(x2)，說(shuō)明x1和x2交互后非線性增強(qiáng)[36]。

2.3.2影響因素選擇

耕地撂荒是一種在城鎮(zhèn)化、工業(yè)化引發(fā)的農(nóng)村人口外流背景下，農(nóng)戶基于自身耕地生產(chǎn)條件，權(quán)衡務(wù)農(nóng)與務(wù)工收益后的行為決策。其受到人口、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生產(chǎn)條件等多種因素的共同影響，撂荒格局的形成過(guò)程與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整背景下的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力析出基本同步[6]。一般而言在人口因素方面，勞動(dòng)力數(shù)量越少、老齡化程度越嚴(yán)重，撂荒可能性越高[21，37]；在社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面，城鎮(zhèn)化水平越高、農(nóng)民收入越多，撂荒可能性越高[20]；在生產(chǎn)條件方面，經(jīng)營(yíng)管理水平越差，如農(nóng)業(yè)資金投入低、機(jī)械化程度低、耕地質(zhì)量越差、地塊破碎度越高等，則撂荒可能性越高[38]。

基于上述文獻(xiàn)梳理并結(jié)合河南省實(shí)際情況，本文從人口、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生產(chǎn)條件3方面，分別選取人口自然增長(zhǎng)率X1、人口外流數(shù)量X2、65歲以上人口占比X3代表人口因素，選取農(nóng)民人均純收入X4、城鎮(zhèn)化率X5代表當(dāng)?shù)厣鐣?huì)經(jīng)濟(jì)因素，選取農(nóng)林水事務(wù)支出X6、地塊平均面積X7、耕地自然等別X8、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力X9代表當(dāng)?shù)厣a(chǎn)條件因素。2015年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)未能覆蓋河南全部地市，故65歲以上人口占比采用第六次人口普查數(shù)據(jù)；耕地平均面積與耕地質(zhì)量數(shù)據(jù)來(lái)自河南省2015年農(nóng)用地分等定級(jí)更新調(diào)查成果；其余來(lái)自《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒2015》。

地理探測(cè)器針對(duì)類(lèi)別數(shù)據(jù)的算法優(yōu)于連續(xù)數(shù)據(jù)，本文采用自然斷裂點(diǎn)法對(duì)各影響因子屬性進(jìn)行離散化分類(lèi)處理，以撂荒程度指數(shù)為因變量，經(jīng)地理探測(cè)器探測(cè)，結(jié)果顯示當(dāng)X3、X5分為5類(lèi)，X1、X6、X7分為6類(lèi)，X2、X4、X9分為8類(lèi)時(shí)，所對(duì)應(yīng)因子的統(tǒng)計(jì)顯著差異性最佳，X8直接采用統(tǒng)計(jì)時(shí)的原類(lèi)別。探測(cè)結(jié)果不僅測(cè)算了以上9個(gè)單因子的驅(qū)動(dòng)力，還探討了兩因子交互作用關(guān)系下的影響力。

3 結(jié)果與分析

3.1 撂荒程度空間分布差異

河南省撂荒耕地統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，2015年全省耕地撂荒面積為174 419.46 hm2，區(qū)域整體撂荒率為2.15%。全省區(qū)縣中撂荒面積最大為9 827.68 hm2，最小為4.21 hm2；撂荒率最大為38.58%，最小為0.09%。158個(gè)區(qū)縣耕地撂荒面積差異較大，55.7%的區(qū)縣耕地撂荒面積集中于100～1 000 hm2之間，撂荒面積極大或極小的區(qū)縣數(shù)量都相對(duì)較少，撂荒面積在2 000 hm2以下的區(qū)縣占85.4%；撂荒率分布在1%以下的區(qū)縣數(shù)占比接近全省的1/4，與在1%～2%之間的區(qū)縣數(shù)量相當(dāng)，更多的區(qū)縣撂荒率位于2%～5%之間，而僅有14.6%的區(qū)縣撂荒率在5%以上(圖3)。

從撂荒規(guī)模的空間分布看，撂荒面積較小的Ⅰ、Ⅱ級(jí)區(qū)縣大多數(shù)分布于豫東黃淮海平原區(qū)、豫西熊耳山-崤山山地地帶和豫北山前平原區(qū)；撂荒面積較大的Ⅲ、Ⅵ級(jí)區(qū)縣則多位于豫東北平原、豫中丘陵崗地與沖積平原相交界區(qū)以及豫南伏牛山山地地帶、南陽(yáng)盆地、桐柏山-大別山山地丘陵區(qū)(圖4)。撂荒率的空間分布格局與撂荒面積具有一定的相似性，但兩者在部分地區(qū)并不同步。如駐馬店市上蔡縣，其撂荒面積屬Ⅲ級(jí)(1 557 hm2)，但撂荒率卻屬Ⅰ級(jí)(1.33%)；再如鄭州市二七區(qū)，撂荒面積屬Ⅰ級(jí)(205 hm2)，但撂荒率為全省最高(38.58%)。

撂荒程度指數(shù)可以較好地綜合撂荒面積與撂荒率來(lái)表征某地撂荒的程度。如駐馬店市上蔡縣，其撂荒程度指數(shù)屬于中度撂荒。而撂荒面積和撂荒率本就同步的一些地區(qū)，如撂荒面積大、撂荒率也高的信陽(yáng)市南部區(qū)縣，屬于重度撂荒；撂荒規(guī)模小、撂荒率也低的商丘市、洛陽(yáng)市等地區(qū)縣，屬于輕度撂荒。

撂荒程度指數(shù)的空間分布總體呈倒“T”字型格局(圖5)，其中，縱向自東北向西南分布于濮陽(yáng)、新鄉(xiāng)、鄭州、平頂山等市；橫向位于信陽(yáng)、南陽(yáng)、駐馬店等市。重度撂荒的區(qū)縣數(shù)占比為全省的17.09%，多位于經(jīng)濟(jì)條件比較發(fā)達(dá)、城市化進(jìn)程較快的鄭州、南陽(yáng)、信陽(yáng)等市；中度撂荒的縣區(qū)占12.03%，其中超過(guò)1/3的中度撂荒區(qū)縣位于南陽(yáng)市境內(nèi)；低度撂荒的區(qū)縣圍繞中度和重度撂荒區(qū)縣散布；輕度撂荒的區(qū)縣數(shù)量最多，占比達(dá)43.04%，連片分布于“T”字兩側(cè)為農(nóng)業(yè)占比較高、對(duì)耕地依賴(lài)較強(qiáng)的商丘、周口、洛陽(yáng)等市。信陽(yáng)市成為河南省撂荒程度最高的地區(qū)，主要與其區(qū)域內(nèi)嚴(yán)重的人口流出及老齡化現(xiàn)象、較高的城市化水平及復(fù)雜的山區(qū)地形條件等多種不利因素共同影響有關(guān)。

3.2 撂荒因子形成機(jī)制

借助地理探測(cè)器方法對(duì)河南省撂荒因素進(jìn)行因子探測(cè)和交互探測(cè)分析，結(jié)果顯示，在遴選的9個(gè)影響因子中，除耕地自然等別X8和農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力X9外，其余7個(gè)影響因子均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(表1)。其中，人口外流數(shù)量X2和城鎮(zhèn)化率X5對(duì)耕地撂荒的解釋力相對(duì)較強(qiáng)，q分別為0.184和0.179，65歲以上人口占比X3的解釋力相對(duì)較低，q為0.103。

表1 河南省耕地撂荒因子探測(cè)結(jié)果

在人口因素中，人口外流數(shù)量在各因子中解釋力度最強(qiáng)(q=0.184)，作為影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的重要條件，穩(wěn)定的勞動(dòng)力數(shù)量可以保障種植業(yè)的耕作面積。當(dāng)人口外流的增加造成青壯年勞動(dòng)力數(shù)量減少時(shí)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)則主要依賴(lài)?yán)先思皨D女，由于較難承受高難度和高強(qiáng)度的農(nóng)業(yè)勞作，致使原有耕地?zé)o法維持耕作，繼而造成撂荒現(xiàn)象的發(fā)生。從因子類(lèi)別化空間分布(圖6)可以看出，河南省的人口外流數(shù)量(圖6b)由西北向東南遞增，與圖5中撂荒程度指數(shù)東南高西北低的特征趨同，尤其對(duì)于經(jīng)濟(jì)落后的地區(qū)，就業(yè)環(huán)境不佳造成人口遷移嚴(yán)重，撂荒程度隨之加劇。

城鎮(zhèn)化率和農(nóng)民人均純收入作為衡量當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r與農(nóng)民生活水平的重要指標(biāo)，兩者解釋力均相對(duì)較高，分別為0.179和0.154。伴隨二、三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，城鎮(zhèn)中大量就業(yè)崗位涌現(xiàn)，農(nóng)業(yè)的低收益使得農(nóng)民開(kāi)始到非農(nóng)部門(mén)工作，并帶來(lái)人均純收入的增加。按照經(jīng)濟(jì)學(xué)中尋求利益最大化的理性人假說(shuō)，農(nóng)民會(huì)為此更多地從事務(wù)工或經(jīng)商活動(dòng)，從而逐步放棄農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，造成耕地撂荒發(fā)生。在地域空間分布上，河南省城鎮(zhèn)化率(圖6e)和農(nóng)民人均純收入(圖6d)與撂荒程度具有相似分布特點(diǎn)。

在生產(chǎn)條件因素中，地塊平均面積對(duì)撂荒的解釋力最高(q=0.172)，也僅次于人口外流數(shù)量和城鎮(zhèn)化率的影響。已有研究表明，當(dāng)?shù)貕K細(xì)碎程度增加時(shí)，將帶來(lái)化肥、種子等耕作成本的增加[38]。特別是在山區(qū)，由于大型農(nóng)業(yè)機(jī)械等省工性技術(shù)的采用受到限制，農(nóng)戶需投入更多的勞動(dòng)力代替機(jī)械等技術(shù)要素，由此使得生產(chǎn)成本顯著提高，促使農(nóng)戶無(wú)力負(fù)擔(dān)而放棄耕種。圖6g反映了河南省耕地細(xì)碎化的分布情況，總體呈東多南少的特點(diǎn)，大致與撂荒程度呈負(fù)相關(guān)，即平均地塊面積較大的地區(qū)撂荒程度相對(duì)較輕，耕地越細(xì)碎的地區(qū)撂荒則相對(duì)較重。

3.3 因子間交互探測(cè)分析

為了探究多因素共同作用對(duì)河南省耕地撂荒的影響，本文對(duì)選取的9個(gè)因子進(jìn)行交互探測(cè)分析。結(jié)果(表2)顯示，任意兩因子交互后的影響力都有不同程度的增強(qiáng)，絕大多數(shù)表現(xiàn)為非線性增強(qiáng)，個(gè)別表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)。其中交互作用驅(qū)動(dòng)力最強(qiáng)的為人口外流數(shù)量與人口自然增長(zhǎng)率兩因子；而單一因子探測(cè)中未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的因子，在與其他因子交互后驅(qū)動(dòng)力大幅提升，如農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力與人口外流數(shù)量、農(nóng)林水事務(wù)支出與耕地自然等別兩組因子。

表2 河南省耕地撂荒的交互探測(cè)結(jié)果(q)

人口外流數(shù)量與自然增長(zhǎng)率交互后產(chǎn)生非線性增強(qiáng)作用，解釋力高達(dá)0.699。單一因子的驅(qū)動(dòng)分析已顯示人口的大量流失本身會(huì)對(duì)耕地撂荒產(chǎn)生較大影響，而疊加自然增長(zhǎng)率因子后q躍升，說(shuō)明在河南省要實(shí)現(xiàn)耕地穩(wěn)定的生產(chǎn)功能，勞動(dòng)力充足是基礎(chǔ)。當(dāng)人口自然增長(zhǎng)速率較快時(shí)，該地區(qū)有更多家庭需要負(fù)擔(dān)養(yǎng)育子女的責(zé)任，當(dāng)務(wù)農(nóng)收益低下不能滿足增加的生活開(kāi)銷(xiāo)時(shí)，家庭中的青壯年會(huì)選擇外出打工以獲取更高收入，從而引發(fā)較人口自然增長(zhǎng)率低下地區(qū)更大的人口外流和勞動(dòng)力短缺現(xiàn)象，致使耕地撂荒程度進(jìn)一步加劇。已有研究表明家庭人口越多耕地撂荒情況越嚴(yán)重[23]。

未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力因子，與人口外流數(shù)量因子交互后產(chǎn)生非線性增強(qiáng)作用，解釋力達(dá)0.613。說(shuō)明雖然農(nóng)業(yè)機(jī)械化是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，可以帶來(lái)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率大幅度提高[39],但單獨(dú)的機(jī)械化水平不足并不會(huì)對(duì)耕地撂荒造成顯著影響。傳統(tǒng)農(nóng)區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在農(nóng)業(yè)機(jī)械化起步以前較少依賴(lài)農(nóng)機(jī)設(shè)施；而進(jìn)入城鎮(zhèn)化快速發(fā)展的新時(shí)期后，隨著農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力外流，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)逐漸產(chǎn)生老齡化及婦女化現(xiàn)象，此時(shí)機(jī)械作業(yè)代替勞動(dòng)力的作用凸顯,其與勞動(dòng)力結(jié)合條件下的撂荒情況會(huì)隨機(jī)械化程度的提高而減輕或先加重再減輕[5，23]。

農(nóng)林水事務(wù)支出與耕地質(zhì)量交互后產(chǎn)生非線性增強(qiáng)作用，因子解釋力提高為0.519。說(shuō)明在當(dāng)?shù)卣匾曄?，加?qiáng)管理和資金投入后，農(nóng)民將減少對(duì)高質(zhì)量耕地的棄耕撂荒。農(nóng)業(yè)是弱質(zhì)產(chǎn)業(yè),需要財(cái)政對(duì)其支持和保護(hù)。從農(nóng)林水事務(wù)支出單因子探測(cè)結(jié)果(0.148)來(lái)看，政府對(duì)于農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)管理支出費(fèi)用的增加是保護(hù)農(nóng)業(yè)發(fā)展的有效手段。當(dāng)農(nóng)民獲得農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等資金支持后，為獲取更大的產(chǎn)量與效益，將權(quán)衡資金在各產(chǎn)田間的分配，此時(shí)耕地質(zhì)量將成為農(nóng)民考慮的重要因素。與低等別耕地相比，農(nóng)民更愿意將資金投入到高質(zhì)量耕地的維護(hù)中，長(zhǎng)久如此則導(dǎo)致低等耕地的棄耕撂荒。

由此可見(jiàn)，單一因子解釋力的低下并不意味著該因子在耕地撂荒機(jī)制中不起任何驅(qū)動(dòng)作用，而是有可能通過(guò)與其他因子的交互作用產(chǎn)生影響。從單一因子來(lái)看，人口外流數(shù)量、城鎮(zhèn)化率和地塊平均面積對(duì)撂荒的驅(qū)動(dòng)作用最強(qiáng)，而本身作用力不強(qiáng)的個(gè)別因子，在與其他因子交互作用后解釋力大幅提升。綜上所述，河南省耕地撂荒受到多重因素共同作用，其中由于人口外流造成勞動(dòng)力短缺從而放棄耕地生產(chǎn)，使得人口因素成為該地區(qū)耕地撂荒的直接因素；耕地破碎化、耕地質(zhì)量等生產(chǎn)條件是該地區(qū)撂荒的間接因素；而由于城市化水平的不斷提高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益較低使得經(jīng)濟(jì)因素成為該地區(qū)撂荒的根本因素。

3.4 耕地撂荒地域分異類(lèi)型

對(duì)河南省各市級(jí)行政區(qū)進(jìn)行影響因子探測(cè)后可得解釋力q分布情況(圖7)，人口外流數(shù)量、城鎮(zhèn)化率和地塊平均面積分別代表當(dāng)?shù)厝丝?、?jīng)濟(jì)、生產(chǎn)條件，以q最大項(xiàng)因子作為制約各市耕地維持耕作的首要因素，可將研究區(qū)劃分為人口條件約束型、經(jīng)濟(jì)條件約束型和生產(chǎn)條件約束型區(qū)域3種撂荒地域類(lèi)型。其中人口條件約束型包括安陽(yáng)市、洛陽(yáng)市、許昌市、南陽(yáng)市等，其各縣級(jí)行政單元之間人口外流數(shù)量差異顯著，由此產(chǎn)生其轄區(qū)內(nèi)撂荒程度空間分布也存在明顯分異現(xiàn)象。三門(mén)峽市、開(kāi)封市、焦作市、商丘市等屬于經(jīng)濟(jì)條件約束型地區(qū)，區(qū)域內(nèi)普遍經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為薄弱，撂荒程度較輕，各區(qū)縣間人均收入的差異對(duì)撂荒影響較為明顯。生產(chǎn)條件約束型包括鄭州市、平頂山市、信陽(yáng)市、駐馬店市等，因區(qū)域內(nèi)地勢(shì)起伏較大，導(dǎo)致耕地破碎化現(xiàn)象明顯，撂荒程度普遍較重，地塊平均面積直接影響著投入成本和農(nóng)業(yè)收益。由于漯河市和鶴壁市僅轄2個(gè)縣級(jí)行政區(qū)，濟(jì)源市為省直轄縣級(jí)市，不符合地理探測(cè)器數(shù)量要求，故地域類(lèi)型劃分中不包括上述3市。

針對(duì)3種撂荒地域類(lèi)型(圖7)，結(jié)合不同地域的環(huán)境特征，提出了各自可供借鑒的政策建議。人口條件約束型地區(qū)應(yīng)妥善解決勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移問(wèn)題，積極發(fā)展就地城鎮(zhèn)化，增加本地非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)；進(jìn)一步推進(jìn)土地流轉(zhuǎn)和集中,降低交易成本，減少土地流轉(zhuǎn)阻力。針對(duì)經(jīng)濟(jì)和收入低下對(duì)農(nóng)業(yè)活動(dòng)所產(chǎn)生的不利影響，經(jīng)濟(jì)條件約束型地區(qū)應(yīng)完善惠農(nóng)政策，采取給予農(nóng)民購(gòu)買(mǎi)生產(chǎn)資料補(bǔ)貼等形式，加大扶持力度；同時(shí)可以建立完善的農(nóng)民激勵(lì)機(jī)制，提高農(nóng)民的生產(chǎn)積極性。生產(chǎn)條件約束型地區(qū)可以通過(guò)加強(qiáng)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、提高土地利用效率；促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣，動(dòng)員科技人員下鄉(xiāng)，提高中低產(chǎn)田生產(chǎn)水平。

4 討論

耕地撂荒是當(dāng)前我國(guó)一種重要的土地利用變化現(xiàn)象，同時(shí)也是一種比較復(fù)雜的社會(huì)現(xiàn)象，其產(chǎn)生往往受多種驅(qū)動(dòng)因素的綜合影響，以往研究對(duì)不同地區(qū)所揭示的撂荒原因不盡相同，且各因素作用重要性差別也較大，呈現(xiàn)出顯著的空間分異特征。在本文探究的9個(gè)影響因子中，耕地自然等別與農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力未經(jīng)過(guò)顯著性檢驗(yàn)，而通常認(rèn)為耕地質(zhì)量和機(jī)械化水平對(duì)撂荒影響較大。按照森林轉(zhuǎn)型理論中的“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑”，當(dāng)農(nóng)村勞動(dòng)力脫離農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，會(huì)根據(jù)耕地質(zhì)量首先選擇劣質(zhì)耕地進(jìn)行退耕。但就河南省具體情況而言，全省耕地質(zhì)量相對(duì)集中在6、7等別，且同等別耕地呈大范圍連片分布，區(qū)域差異不明顯，同時(shí)農(nóng)業(yè)的高效生產(chǎn)得益于耕作制度改革、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、種子工程、植保工程等項(xiàng)目對(duì)糧食單產(chǎn)的提升，從而造成耕地質(zhì)量對(duì)撂荒解釋力的下降。

耕地的大規(guī)模撂荒不僅會(huì)造成耕地資源的嚴(yán)重浪費(fèi)，更會(huì)對(duì)我國(guó)糧食安全產(chǎn)生威脅。但合理退耕與休耕可以引起生物多樣性和生態(tài)環(huán)境的改變，對(duì)生態(tài)產(chǎn)生正面效應(yīng)。2016年國(guó)務(wù)院發(fā)布《探索實(shí)行耕地輪作休耕制度試點(diǎn)方案》，針對(duì)我國(guó)長(zhǎng)期實(shí)行集約型農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，大量施用化肥、農(nóng)藥等化學(xué)制品，對(duì)農(nóng)田生態(tài)環(huán)境造成極大污染的情況，重點(diǎn)在地下水漏斗區(qū)、重金屬污染區(qū)、生態(tài)嚴(yán)重退化地區(qū)開(kāi)展休耕試點(diǎn)工作，休耕有利于調(diào)節(jié)土壤理化性狀、改良土壤生態(tài)，讓耕地休養(yǎng)生息，實(shí)現(xiàn)用地養(yǎng)地相結(jié)合，保護(hù)和提升地力。河南省是我國(guó)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大省，也是當(dāng)前耕地輪作休耕制度試點(diǎn)地區(qū)。因此，河南省可結(jié)合當(dāng)前耕地撂荒現(xiàn)狀，推進(jìn)耕地休養(yǎng)生息、促進(jìn)生態(tài)環(huán)境改善，加強(qiáng)耕地?cái)?shù)量、質(zhì)量、生態(tài)“三位一體”保護(hù)。

與以往撂荒問(wèn)題分析局限于鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度和問(wèn)卷調(diào)查的研究相比，本文對(duì)河南全省的撂荒耕地進(jìn)行了識(shí)別，并較為準(zhǔn)確地反映了耕地撂荒的分布特征，彌補(bǔ)了我國(guó)目前較大尺度下對(duì)耕地撂荒問(wèn)題研究的不足。在識(shí)別撂荒影響因子方面，不依賴(lài)農(nóng)戶問(wèn)卷和地面調(diào)查，各項(xiàng)指標(biāo)均來(lái)自統(tǒng)計(jì)年鑒或數(shù)據(jù)庫(kù)，穩(wěn)定性較強(qiáng)。分析方法采用地理探測(cè)器，不僅可以識(shí)別單個(gè)因子對(duì)撂荒的解釋力，更能實(shí)現(xiàn)在兩因子交互作用下影響強(qiáng)度變化的測(cè)度。但本研究還存在一定的不足，突出表現(xiàn)在未能在識(shí)別過(guò)程中有效區(qū)分撂荒地與休耕地，未來(lái)有必要在政府部門(mén)的協(xié)助下，將休耕地從已識(shí)別的撂荒地中剔除，更加準(zhǔn)確估算撂荒規(guī)模與撂荒率，并且可以選取具有代表性的縣(市)進(jìn)行深入研究，以期降低本研究估算結(jié)果的不確定性。

5 結(jié)論

(1)以糧食主產(chǎn)區(qū)河南省為例，運(yùn)用土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)和地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)識(shí)別撂荒耕地，提出撂荒程度指數(shù)，刻畫(huà)了撂荒耕地的總體特征及其空間分布情況，并借助地理探測(cè)器揭示了耕地撂荒的影響因子及形成機(jī)制，進(jìn)而根據(jù)形成機(jī)制的地區(qū)分異特征，歸納了不同耕地撂荒的地域類(lèi)型。2015年河南省撂荒總面積為174 419.46 hm2，撂荒率為2.15%；撂荒現(xiàn)象普遍且地域差異顯著，撂荒空間分布呈倒“T”字型格局，其中，縱向自東北向西南分布于濮陽(yáng)、新鄉(xiāng)、鄭州、平頂山等市；橫向位于信陽(yáng)、南陽(yáng)、駐馬店等市。

(2)河南省耕地撂荒受多種因素影響，其中，人口因素是該地區(qū)撂荒的直接原因，生產(chǎn)因素是間接原因，而經(jīng)濟(jì)因素則是根本原因。對(duì)于劃分的人口條件約束型區(qū)域、經(jīng)濟(jì)條件約束型區(qū)域、生產(chǎn)條件約束型區(qū)域3種撂荒地域分異類(lèi)型，因地制宜提出了推進(jìn)土地流轉(zhuǎn)和集中、就地城鎮(zhèn)化，完善惠農(nóng)政策、增加經(jīng)濟(jì)激勵(lì)，實(shí)施高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)、促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣等方式以提高農(nóng)民的生產(chǎn)積極性，促進(jìn)耕地合理利用。