黃河三角洲耕地利用集約度變化及其驅(qū)動(dòng)因素*

張黎黎，李子君

（山東師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院，濟(jì)南 250358）

0 引言

中國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，耕地是進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的載體。2013—2019年中國(guó)耕地總面積從13 500萬(wàn)hm2減少到11 900萬(wàn)hm2，短短7年減少了1 600萬(wàn)hm2，耕地面積減少的趨勢(shì)十分明顯。然而，耕地利用過(guò)程中存在嚴(yán)重粗放利用的現(xiàn)象，導(dǎo)致一系列土地退化問(wèn)題，使得優(yōu)質(zhì)耕地資源進(jìn)一步減少。在當(dāng)前人口數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)、建設(shè)用地面積占用耕地面積不斷擴(kuò)大、生態(tài)用地面積需求愈日增加的趨勢(shì)下，人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的糧食需求、發(fā)展需求、生態(tài)需求與逐漸減少的耕地面積之間的矛盾愈發(fā)突出。學(xué)者們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到相比耕地面積縮小，耕地集約利用程度的變化對(duì)中國(guó)糧食安全的威脅更大，并呼吁加強(qiáng)耕地集約利用的研究[1-2]。

目前，中國(guó)學(xué)者針對(duì)耕地集約利用已經(jīng)開(kāi)展了一系列研究。在耕地集約利用時(shí)空變化規(guī)律及差異[3-9]方面，學(xué)者們通常借助相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件分析其時(shí)間變化規(guī)律，結(jié)合有關(guān)模型和GIS等空間分析軟件研究其空間變化特征及差異，但針對(duì)耕地利用集約度內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征方面的研究仍較少。在耕地利用集約度的計(jì)算方面，學(xué)者大多使用實(shí)物形態(tài)和價(jià)值形態(tài)兩種形式，但實(shí)物形態(tài)無(wú)法統(tǒng)一對(duì)不同類(lèi)別、不同等級(jí)的資源進(jìn)行量化，價(jià)值形態(tài)無(wú)法避免市場(chǎng)供求關(guān)系和社會(huì)經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素價(jià)格的影響[4]。在耕地集約利用影響因素分析[10-16]方面，學(xué)者大多通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件和模型對(duì)選取指標(biāo)進(jìn)行量化分析，理論分析和定量分析相結(jié)合，且多數(shù)都是對(duì)多個(gè)影響因素進(jìn)行獨(dú)立分析，缺乏對(duì)多個(gè)影響因素交互作用的探究。能值分析理論量綱統(tǒng)一，能夠在統(tǒng)一的尺度上對(duì)不同質(zhì)的資源價(jià)值進(jìn)行量化計(jì)算[17]。地理探測(cè)器不僅能夠解釋單個(gè)影響因素的獨(dú)立作用，也可以解釋多個(gè)影響因素的交互作用。因此文章引入能值分析理論計(jì)算黃河三角洲耕地利用集約度，在此基礎(chǔ)上，利用地理探測(cè)器探討多個(gè)影響因素對(duì)黃河三角洲耕地利用集約度的交互作用。

黃河三角洲是中國(guó)乃至世界造陸速度最快的河口三角洲之一，土地資源十分豐富，是山東省乃至長(zhǎng)江以北地區(qū)后備耕地資源最為豐富的地區(qū)，有著巨大的開(kāi)發(fā)潛力，國(guó)務(wù)院將該地區(qū)列為全國(guó)新建的五大糧倉(cāng)之首。合理地開(kāi)發(fā)黃河三角洲是打造山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)的重要舉措，是推進(jìn)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，也是國(guó)家生態(tài)文明建設(shè)的重大戰(zhàn)略部署。然而，黃河三角洲生態(tài)環(huán)境十分脆弱，尤其土壤鹽漬化、濕地退化嚴(yán)重制約該地區(qū)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)系統(tǒng)良性循環(huán)。因此，文章研究黃河三角洲耕地利用集約度的變化及其驅(qū)動(dòng)因素，擬為提高該區(qū)域耕地利用效率、保障區(qū)域糧食安全以及促進(jìn)耕地生態(tài)保護(hù)和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

黃河三角洲位于山東省東北部，分布于渤海灣南岸和萊州灣西岸，地處116°90′E～120°29′E，36°42′N(xiāo)～38°21′N(xiāo)。黃河三角洲屬于典型的沖積扇形三角洲，地勢(shì)西南高、東北低。氣候?qū)儆谂瘻貛О霛駶?rùn)大陸性季風(fēng)氣候，年平均氣溫11.7～12.6℃，年均降水量530～630mm，主要集中在夏季。該區(qū)域土壤存在嚴(yán)重的鹽堿化問(wèn)題，天然植被主要有濕生植被和鹽生植被，以草甸為主，植被稀少，逆向演替。2019 年黃河三角洲土地總面積約2.65萬(wàn)hm2，占山東省總面積的16.9%；年末總?cè)丝诩s1 046.1萬(wàn)人，占山東省年末總?cè)丝诘?0.31%；地區(qū)生產(chǎn)總值約8 040.22億元，占山東省地區(qū)生產(chǎn)總值的11.31%。

圖1 黃河三角洲地理位置

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

該文中所用耕地面積、耕地投入（農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)膜使用量、農(nóng)藥使用量、化肥施用量、農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)量）、糧食產(chǎn)量、農(nóng)作物總播種面積、人口數(shù)量（總?cè)丝?、非農(nóng)人口）、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、區(qū)域GDP等數(shù)據(jù)均來(lái)源于1989—2020年《東營(yíng)市統(tǒng)計(jì)年鑒》《濱州市統(tǒng)計(jì)年鑒》《濰坊市統(tǒng)計(jì)年鑒》《德州市統(tǒng)計(jì)年鑒》《淄博市統(tǒng)計(jì)年鑒》《煙臺(tái)市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《山東統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2 研究方法

2.1 能值分析理論

美國(guó)生態(tài)學(xué)家H.T.Odum 于20世紀(jì)80年代創(chuàng)立了能值分析理論，藍(lán)勝芳于20世紀(jì)90年代將該理論引入中國(guó)。根據(jù)Odum對(duì)能值的解釋?zhuān)苤悼梢岳斫鉃樯a(chǎn)某種產(chǎn)品或服務(wù)所需的直接或間接投入的某種可用能[18]。通常使用太陽(yáng)能作為統(tǒng)一的能量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量不同能量的質(zhì)量，因此能值的單位為“太陽(yáng)能焦耳”（sej）[19]。

耕地利用集約度是指生產(chǎn)過(guò)程中單位時(shí)間、單位耕地面積上非土地投入數(shù)量，直接影響單位耕地面積的產(chǎn)出[16]，可以分為勞動(dòng)集約度和資本集約度。勞動(dòng)集約度主要是指人力的投入，該文使用農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)量代表勞動(dòng)力數(shù)量。資本集約度主要是指農(nóng)業(yè)機(jī)械和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物質(zhì)（農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等）的投入，該文使用化肥折純量代表化肥投入數(shù)量。依據(jù)投入的目的，資本投入可進(jìn)一步劃分為省工性投入和增產(chǎn)性投入兩類(lèi)，省工性投入主要是指農(nóng)業(yè)機(jī)械，增產(chǎn)性投入主要是指農(nóng)膜、農(nóng)藥、化肥。該文以黃河三角洲19 個(gè)縣（市、區(qū)）農(nóng)業(yè)機(jī)械、農(nóng)膜、農(nóng)藥、化肥及勞動(dòng)力等5 項(xiàng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入狀況，研究此區(qū)域的耕地利用集約度。現(xiàn)有研究表明以上5種生產(chǎn)要素的投入可以代表耕地投入的整體狀況[2,20]。所使用的計(jì)算方法、能值轉(zhuǎn)化率、能量折算系數(shù)借鑒謝花林[7]、姚成勝[21]等的研究成果。計(jì)算公式如下。

第一，勞動(dòng)集約度公式為：

式（1）中，LE是勞動(dòng)集約度，單位是sej/hm2；T1是勞動(dòng)力的能值轉(zhuǎn)化率3.8×105sej/J；C1是勞動(dòng)力的能量折算系數(shù)3.50×109J/人；N1是每公頃耕地面積上農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)量，單位是人/hm2。

第二，農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度公式為：

式（2）中，ME是農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度，單位是sej/hm2；Tm為農(nóng)業(yè)機(jī)械的能值轉(zhuǎn)化率7.50×107sej/J；Cm是農(nóng)業(yè)機(jī)械的能量折算系數(shù)2.10×108J/kg；Nm是每公頃耕地面積上的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力，單位是kW/hm2。Z是各種農(nóng)用機(jī)械的千瓦數(shù)折成千克數(shù)，再乘以折舊系數(shù)0.1的值，計(jì)算公式為：

式（3）中，Ma、Mb和Mc分別為汽油發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力、電動(dòng)機(jī)動(dòng)力和柴油發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力，單位是kW；M1、M2和M3分別為動(dòng)力機(jī)械、排灌機(jī)械和大型農(nóng)具的質(zhì)能折算系數(shù)，其值分別為104.72 kg/kW、4.96 kg/kW 和393.04kg/kW。

第三，農(nóng)藥集約度公式為：

式（4）中，PE是農(nóng)藥集約度，單位是sej/hm2；TP為農(nóng)藥的能值轉(zhuǎn)化率1.62×1015sej/t；NP是每公頃耕地面積上使用的農(nóng)藥量，單位為t/hm2。

第四，化肥集約度公式為：

式（5）中，F(xiàn)E是化肥集約度，單位是sej/hm2；A是每公頃耕地面積上使用的化肥量，單位是t/hm2；%N、%P、%K、%M分別是氮肥、磷肥、鉀肥和復(fù)合肥所占比重；TN、TP、TK、TM分別是氮肥、磷肥、鉀肥、復(fù)合肥的能值轉(zhuǎn)化率3.80×1015sej/t、3.90×1015sej/t、1.10×1015sej/t和2.80×1015sej/t。

第五，農(nóng)膜集約度公式為：

式（5）中，GE是農(nóng)膜集約度，單位是sej/hm2；TG是農(nóng)膜的能值轉(zhuǎn)化率3.80×1014sej/t；NG是每公頃耕地面積上使用的農(nóng)膜數(shù)量，單位是t/hm2。

第六，耕地利用總集約度公式為：

式（7）中，SE是耕地利用總集約度，單位是sej/hm2；LE是勞動(dòng)集約度；CE=ME+PE+FE+GE，CE是資本集約度，ME、PE、FE、GE分別是農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度、農(nóng)藥集約度、化肥集約度、農(nóng)膜集約度。

2.2 GIS空間分析

通過(guò)1988—2019 年各縣（市、區(qū)）整體的耕地集約利用水平，分析黃河三角洲耕地利用集約度的區(qū)域差異。主要利用ArcGIS軟件中自然斷裂點(diǎn)分級(jí)法，將1988—2019年黃河三角洲19個(gè)縣（市、區(qū)）的耕地利用集約度分為5級(jí)，從低到高依次為粗放利用、低度集約利用、中度集約利用、高度集約利用、精細(xì)集約利用。根據(jù)每一年的分級(jí)結(jié)果，按照以下規(guī)則最終確定各縣（市、區(qū)）耕地利用在32 年整體所處的等級(jí)：（1）Si為1988—2019年某一縣（市、區(qū)）第i等級(jí)耕地利用的年數(shù)，i=1（粗放利用），i=2（低度集約利用），i=3（中度集約利用），i=4（高度集約利用），i=5（精細(xì)集約利用）；（2）Smax(Si)為Si最大值的年數(shù)，Sx為某縣（市、區(qū)）比等級(jí)i高的年數(shù)。（3）若Sx＜9，則等級(jí)i為某縣（市、區(qū)）耕地集約利用等級(jí)；若Sx≥9，則等級(jí)i+1為此縣（市、區(qū)）耕地集約利用等級(jí)。

2.3 地理探測(cè)器

地理探測(cè)器是探測(cè)空間分異性以及解釋其背后驅(qū)動(dòng)因子的一種新的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，主要包括分異及因子探測(cè)、交互作用探測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測(cè)及生態(tài)探測(cè)等4個(gè)模塊[22]。該文利用因子探測(cè)、交互作用探測(cè)研究黃河三角洲耕地利用集約度產(chǎn)生區(qū)域差異的影響因素。

因子探測(cè)：探測(cè)某因子X(jué)多大程度上解釋了屬性Y的空間分異。用q值度量，表達(dá)式為：

式（8）中，h=1，…，L是變量Y或因子X(jué)的分層，即分類(lèi)或分區(qū)；Nh和N分別是層h和全區(qū)的單位數(shù)；分別是層h和全區(qū)的Y值的方差。SSW和SST分別是層內(nèi)方差之和和全區(qū)總方差。q的值域是[0，1]，q值越大表示自變量X對(duì)屬性Y的解釋能力越強(qiáng)，反之則越弱。

交互作用探測(cè)：探測(cè)不同風(fēng)險(xiǎn)因子X(jué)s之間的交互作用，即評(píng)估因子X(jué)1和X2共同作用時(shí)是否會(huì)增加或減弱對(duì)因變量Y的解釋力，或這些因子對(duì)Y的影響是相互獨(dú)立的。兩個(gè)因子之間的關(guān)系可分為以下幾種類(lèi)型（表1）。

表1 兩個(gè)自變量對(duì)因變量交互作用的類(lèi)型

3 結(jié)果與分析

3.1 耕地利用集約度的時(shí)序變化

3.1.1 勞動(dòng)集約度的變化

1988—2019 年黃河三角洲勞動(dòng)集約度大致呈現(xiàn)出逐漸下降的變化趨勢(shì)（圖2）。32 年勞動(dòng)集約度共下降1.47×1015sej/hm2，年均下降率為1.6%。主要原因是：農(nóng)業(yè)機(jī)械化成為農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要方向，部分農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中逐漸向二三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移[4]；農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力務(wù)農(nóng)機(jī)會(huì)成本上升引發(fā)勞動(dòng)力析出現(xiàn)象，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力大量流失[23]。

圖2 1988—2019年黃河三角洲勞動(dòng)集約度的變化

3.1.2 資本集約度的變化

1988—2019 年黃河三角洲資本集約度的整體變化趨勢(shì)是上升—下降—上升（圖3）。為了進(jìn)一步細(xì)化黃河三角洲耕地利用資本集約度的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征，更加具體地反映出耕地集約利用的變化方向，對(duì)1988—2019年黃河三角洲耕地的各種資本投入類(lèi)型變化進(jìn)行分析。

圖3 1988—2019年黃河三角洲資本、農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度的變化

（1）農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度的變化。1988—2019 年黃河三角洲農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度的變化趨勢(shì)呈上升—下降—上升（圖3），與資本集約度的變化趨于一致。1988—1992 年處于平穩(wěn)階段，主要原因是經(jīng)濟(jì)條件及科技水平低下直接限制大型農(nóng)業(yè)機(jī)械的普遍推廣。1993—2015 年處于上升階段，一是由于勞動(dòng)力析出導(dǎo)致勞動(dòng)力短缺，對(duì)于省工性投入農(nóng)業(yè)機(jī)械的需求增大；二是由于政府加大對(duì)農(nóng)業(yè)的扶持力度，尤其是2004 年開(kāi)始實(shí)施農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策，激發(fā)了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者的積極性，農(nóng)業(yè)機(jī)械投入增多；三是由于黃河三角洲是一個(gè)沖積三角洲平原，地勢(shì)低平為農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用提供了良好的地形條件，有利于農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展。2016—2019年處于急速下降—重新上升階段，2016年農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度急速下降主要由于2015年國(guó)內(nèi)糧食受?chē)?guó)際糧食市場(chǎng)沖擊出現(xiàn)“三高”現(xiàn)象，農(nóng)產(chǎn)品尤其是玉米、大豆、小麥、大米等糧食產(chǎn)品價(jià)格大幅下降，打擊了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者農(nóng)業(yè)投入的積極性；同時(shí)，2016 年黃河三角洲農(nóng)作物總播種面積減少43 839 hm2，政府將30%的農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼比例“慣例”下調(diào)了10%，也在一定程度上導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)機(jī)械投入減少。2017—2019 年隨著糧食市場(chǎng)流通體制的改革，糧食價(jià)格形成機(jī)制的完善，農(nóng)業(yè)機(jī)械投入逐年增加，農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度重新上升。黃河三角洲農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度占資本集約度的比重超過(guò)99.7%且比重逐漸增大，可見(jiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度的大小對(duì)于耕地集約利用水平的高低至關(guān)重要。

（2）農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜集約度的變化。1988—2019 年黃河三角洲農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜集約度的變化趨勢(shì)大致都是先上升后下降（圖4），波動(dòng)性十分顯著。農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜集約度分別在2006 年、2007 年、2008 年出現(xiàn)轉(zhuǎn)折，均在2004 年出現(xiàn)一個(gè)小高峰。轉(zhuǎn)折前上升的主要原因是：農(nóng)膜、農(nóng)藥、化肥是當(dāng)前實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增收的3項(xiàng)重要投入[24]，人們提高單產(chǎn)的迫切需求導(dǎo)致三者投入增加；提高單產(chǎn)的需求與三者價(jià)格之間的矛盾導(dǎo)致上升期間波動(dòng)性明顯。轉(zhuǎn)折后下降的主要原因是：政府出臺(tái)相關(guān)減量增效政策；農(nóng)膜、農(nóng)藥、化肥價(jià)格升高，而糧食價(jià)格下降（尤其2015年糧食出現(xiàn)“三高”現(xiàn)象，價(jià)格大幅下降），農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者的購(gòu)買(mǎi)積極性減弱。2004 年出現(xiàn)小高峰的主要原因是政府出臺(tái)一系列農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策，刺激了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者的購(gòu)買(mǎi)積極性。農(nóng)藥、化肥和農(nóng)膜集約度總和占資本集約度的比重不足0.3%且比重逐漸減小，占耕地利用總集約度的比重不足1%，三者對(duì)耕地集約利用做出的貢獻(xiàn)相對(duì)較小，但三者對(duì)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增收做出的貢獻(xiàn)不容忽視。

圖4 1988—2019年黃河三角洲農(nóng)藥、農(nóng)膜、化肥集約度的變化

3.1.3 耕地利用總集約度的變化

1988—2019 年黃河三角洲耕地利用總集約度大致呈上升—下降—上升的變化趨勢(shì)（圖5）。其變化狀況可以劃分為4個(gè)明顯的階段：平穩(wěn)階段—上升階段—急速下降階段—重新上升階段。1988—1992年屬于平穩(wěn)階段，5年耕地利用總集約度處于較低水平且未表現(xiàn)出明顯變化。1993—2015年屬于上升階段，年均增長(zhǎng)率為6.71%。2015—2016年屬于急速下降階段，短短一年下降894×1015sej/hm2。2017—2019年屬于重新上升階段，年均增長(zhǎng)率為7.08%。通過(guò)對(duì)黃河三角洲耕地利用勞動(dòng)集約度和資本集約度的分析知，勞動(dòng)集約度與耕地利用總集約度的變化趨勢(shì)大致相反，占耕地利用總集約度的比重不足1%且比重逐漸減小，因此勞動(dòng)集約度對(duì)耕地利用集約度的貢獻(xiàn)較小；資本集約度與耕地利用總集約度的變化趨勢(shì)大致相同，占耕地利用總集約度的比重超過(guò)99%且比重逐漸增大，可見(jiàn)耕地利用集約度的主要貢獻(xiàn)來(lái)源為資本集約度，尤其是農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度占耕地利用總集約度的比重超過(guò)99%，因此黃河三角洲耕地利用總集約度的變化主要受農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度變化的影響。

圖5 1988—2019年黃河三角洲耕地利用集約度的變化

黃河三角洲耕地利用集約度結(jié)構(gòu)的變化特征可以反映出該區(qū)域農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向。耕地利用總集約度的上升反映出黃河三角洲的農(nóng)業(yè)越來(lái)越向集約化方向發(fā)展；勞動(dòng)集約度不斷下降，而省工性投入增多，農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度逐漸上升反映出黃河三角洲農(nóng)業(yè)的機(jī)械化發(fā)展趨勢(shì)愈發(fā)明顯；增產(chǎn)性投入減少，農(nóng)藥、化肥和農(nóng)膜集約度開(kāi)始下降反映出了黃河三角洲生態(tài)化農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。因此，根據(jù)耕地集約度結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)可知，黃河三角洲的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展越來(lái)越趨向集約化、機(jī)械化、生態(tài)化。

3.2 耕地利用集約度的空間變化

3.2.1 區(qū)域耕地利用集約度的變化特征

由圖6 可知，1988 年和2019 年黃河三角洲19 個(gè)縣（市、區(qū)）的耕地利用集約度及其變化特征存在顯著的差異。總體來(lái)看，萊州市、壽光市、昌邑市和鄒平縣的耕地利用集約度始終較高，而河口區(qū)、東營(yíng)區(qū)和濱城區(qū)的耕地利用集約度始終較低。32年墾利區(qū)耕地利用集約度增長(zhǎng)幅度為702.23%，19個(gè)縣（市、區(qū)）中增長(zhǎng)幅度最大；鄒平縣耕地利用集約度增長(zhǎng)幅度為148.16%，19 個(gè)縣（市、區(qū)）中增長(zhǎng)幅度最小。耕地集約利用水平受自然環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的綜合影響，黃河三角洲19 個(gè)縣（市、區(qū)）擁有不同的自然條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件，因此導(dǎo)致各個(gè)縣（市、區(qū)）耕地利用集約度具有較大差異，其變化幅度表現(xiàn)出不同的特點(diǎn)。

圖6 1988年和2019年黃河三角洲各縣（市、區(qū)）耕地利用集約度的變化

此外，1988年耕地利用集約度最高和最低的縣（市、區(qū)）分別是壽光市和河口區(qū)，其差為66.96×1015sej/hm2；2019 年分別是萊州市和河口區(qū)，其差為156.25×1015sej/hm2。各縣（市、區(qū)）耕地利用集約度的兩極分化程度加深。主要原因是：作為“中國(guó)蔬菜之鄉(xiāng)”的壽光市重視農(nóng)業(yè)機(jī)械及科技的投入，作為“全國(guó)農(nóng)技推廣示范縣”的萊州市全面推廣“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)機(jī)”，促使萊州市和壽光市耕地利用集約度始終保持較高水平；而屬于“國(guó)際濕地城市”東營(yíng)市轄區(qū)且處于黃河三角洲濕地保護(hù)區(qū)的主要所在區(qū)的河口區(qū)，注重濕地的保護(hù)與修復(fù)以及嚴(yán)重的土壤鹽漬化限制了耕地的利用，導(dǎo)致河口區(qū)的耕地利用集約度始終保持較低水平。

3.2.2 耕地利用集約度變化的區(qū)域差異

按照規(guī)則對(duì)自然斷裂點(diǎn)分級(jí)的結(jié)果進(jìn)行整理后，獲得1988—2019 年黃河三角洲耕地利用集約度的整體等級(jí)分級(jí)情況。由圖7可知，黃河三角洲耕地利用集約度的空間分布具有一定的不平衡性，各個(gè)縣（市、區(qū)）的耕地利用集約度水平存在顯著差異?？h（市、區(qū)）數(shù)量最多的耕地集約利用等級(jí)是中度集約利用和精細(xì)集約利用，縣（市、區(qū)）數(shù)量最少的耕地集約利用等級(jí)是粗放利用。粗放利用的縣（區(qū)）分別為河口區(qū)、東營(yíng)區(qū)，共2個(gè)；低度集約利用的縣（區(qū)）分別為沾化區(qū)、濱城區(qū)、利津縣、墾利區(qū)，共4個(gè)；中度集約利用的縣（區(qū)）分別為慶云縣、無(wú)棣縣、陽(yáng)信縣、高青縣、寒亭區(qū)，共5 個(gè)；高度集約利用的縣（市）分別為樂(lè)陵市、惠民縣、廣饒縣，共3 個(gè)；精細(xì)集約利用的縣（市）分別為鄒平縣、博興縣、昌邑市、壽光市、萊州市，共5 個(gè)。其中，河口區(qū)一直屬于粗放利用，萊州市除2014 年外，均屬于精細(xì)集約利用。32 年耕地屬于粗放利用和精細(xì)集約利用的縣（市、區(qū)）數(shù)量波動(dòng)變化較小，耕地粗放利用的縣（市、區(qū)）數(shù)量基本穩(wěn)定在3 個(gè)左右，耕地精細(xì)集約利用的縣（市、區(qū)）數(shù)量基本穩(wěn)定在4個(gè)左右；而耕地屬于低度、中度和高度集約利用的縣（市、區(qū)）數(shù)量波動(dòng)變化較大。總體來(lái)看，耕地利用集約度水平較低的縣（市、區(qū)）集中黃河三角洲東北部，耕地利用集約度水平較高的縣（市、區(qū)）集中在黃河三角洲西部和南部。黃河三角洲東北部耕地利用集約度水平較低主要與當(dāng)?shù)刈⒅貪竦氐谋Ｗo(hù)與修復(fù)以及土壤鹽堿化的限制有關(guān)，西部和南部耕地利用集約度水平較高主要與當(dāng)?shù)刂匾曓r(nóng)業(yè)機(jī)械與科技的投入以及土壤鹽堿化治理成效顯著有關(guān)。

圖7 1988—2019年黃河三角洲耕地利用集約度的空間差異

3.3 耕地利用集約度區(qū)域差異的驅(qū)動(dòng)因素分析

為了進(jìn)一步提高黃河三角洲耕地利用效率，縮小耕地利用集約度的區(qū)域差異，結(jié)合前人研究成果[10-16,24-25]與黃河三角洲的實(shí)際狀況，從耕地資源稟賦、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素兩個(gè)方面選取以下7個(gè)指標(biāo)來(lái)分析黃河三角洲耕地利用集約度產(chǎn)生區(qū)域差異的原因（表2）。其中，耕地資源稟賦因素包括人均耕地面積X1、耕地面積比重X2和耕地質(zhì)量X3，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素包括復(fù)種指數(shù)X4、人均GDPX5、農(nóng)民人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值X6和人口非農(nóng)化比重X7。地理探測(cè)器分析驅(qū)動(dòng)因素時(shí)，通常將連續(xù)型變量轉(zhuǎn)換為類(lèi)型量，建立的Y和X之間的關(guān)系比經(jīng)典回歸更加可靠[22]。該文利用SPSS 25 軟件中的K-means 聚類(lèi)分析將7 個(gè)驅(qū)動(dòng)因素轉(zhuǎn)化為類(lèi)型量，以2019 年黃河三角洲耕地利用集約度作為因變量Y，7 個(gè)驅(qū)動(dòng)因素作為自變量Xn（n=1,2,…,7），導(dǎo)入地理探測(cè)器中進(jìn)行分析，結(jié)果如表3所示。

表2 耕地利用集約度驅(qū)動(dòng)因素

利用因子探測(cè)模塊分析了7個(gè)因子對(duì)黃河三角洲耕地利用集約度的獨(dú)立影響程度，q值的大小順序?yàn)閺?fù)種指數(shù)（0.653）＞人口非農(nóng)化比重（0.565）＞耕地面積比重（0.481）＞人均耕地面積（0.406）＞耕地質(zhì)量（0.315）＞農(nóng)民人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值（0.275）＞人均GDP（0.120）。這表明復(fù)種指數(shù)的獨(dú)立作用對(duì)耕地利用集約度的影響程度最大，其次是人口非農(nóng)化比重、耕地面積比重、人均耕地面積，相比之下，耕地質(zhì)量、農(nóng)民人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值對(duì)耕地利用集約度的獨(dú)立影響較小，人均GDP對(duì)耕地利用集約度的獨(dú)立影響最小。

復(fù)種指數(shù)是影響耕地利用集約度的主導(dǎo)因子，能夠反映出單位耕地面積的利用強(qiáng)度。在合理的強(qiáng)度范圍內(nèi)，單位耕地面積的利用強(qiáng)度越大，農(nóng)作物播種面積越多，耕地投入也會(huì)相應(yīng)增加。人口非農(nóng)化比重對(duì)耕地利用集約度有重要影響，在勞動(dòng)力不斷析出，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者資源愈發(fā)稀缺的背景條件下，增加農(nóng)業(yè)機(jī)械投入代替勞動(dòng)力投入成為一大趨勢(shì)，從而促使耕地利用集約度提高。耕地面積比重和人均耕地面積分別通過(guò)區(qū)域耕地資源的豐裕程度和人均耕地資源的稀缺程度影響耕地利用集約度。通常區(qū)域耕地資源越豐裕，耕地得到的投入越多，相應(yīng)的耕地利用集約度越高。人均耕地面積的多少?zèng)Q定人們的糧食需求能否得到滿(mǎn)足，在人口不斷增多、糧食需求持續(xù)增大，而人均耕地資源愈發(fā)稀缺的狀況下，借助增加耕地投入提高單產(chǎn)成為增加糧食產(chǎn)量的大趨勢(shì)，從而促使耕地利用集約度提高。耕地質(zhì)量受土壤、地形、氣候等因素影響，黃河三角洲部分地區(qū)土壤鹽堿化直接影響著農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況，制約著耕地的產(chǎn)出從而會(huì)影響耕地投入，因此我們要尤為重視耕地質(zhì)量對(duì)耕地利用集約度的影響。農(nóng)民人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值代表了農(nóng)民農(nóng)業(yè)收益狀況，直接影響農(nóng)民對(duì)耕地投入的積極性以及購(gòu)買(mǎi)能力；人均GDP 反映了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，能夠決定區(qū)域農(nóng)業(yè)投入的能力和水平、地區(qū)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施條件，如農(nóng)業(yè)機(jī)械是否可以得到普遍推廣。由于不同地區(qū)之間的耕地資源稟賦、耕地利用程度、農(nóng)民農(nóng)業(yè)收益狀況、人口城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等存在差異，導(dǎo)致不同地區(qū)耕地投入的結(jié)構(gòu)和力度有所不同，從而造成黃河三角洲19 個(gè)縣（市、區(qū)）耕地利用集約度存在差異。

利用交互作用探測(cè)模塊分析了7個(gè)影響因子對(duì)耕地利用集約度的交互作用。如表3所示，除人均GDP與其他6個(gè)影響因子之間，農(nóng)民人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值與耕地面積比重、耕地質(zhì)量、復(fù)種指數(shù)之間呈非線性增強(qiáng)（q(X1∩X2)＞q(X1)+q(X2)），其余任何兩因子之間呈雙因子增強(qiáng)（q(X1∩X2)＞max(q(X1),q(X2))）。各因子的交互作用程度為：耕地面積比重∩農(nóng)民人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值（0.988）＞耕地面積比重∩人均GDP（0.975）＞復(fù)種指數(shù)∩人均GDP（0.975）＞復(fù)種指數(shù)∩人口非農(nóng)化比重（0.971）＞復(fù)種指數(shù)∩農(nóng)民人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值（0.955）＞人均GDP∩人口非農(nóng)化比重（0.942）＞耕地質(zhì)量∩人均GDP（0.935）＞耕地面積比重∩人口非農(nóng)化比重（0.910）＞耕地質(zhì)量∩農(nóng)民人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值（0.906）。任何兩個(gè)因子對(duì)耕地利用集約度的交互作用值均大于其中某個(gè)因子的單獨(dú)作用值，這說(shuō)明因子間的交互作用增強(qiáng)了其對(duì)耕地利用集約度的影響。綜合來(lái)看，耕地利用集約度受多種因素的綜合影響，各種影響因素的綜合作用對(duì)耕地利用集約度的影響遠(yuǎn)大于單一影響因素對(duì)其產(chǎn)生的影響。

表3 地理探測(cè)器的因子和交互探測(cè)

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

該文利用能值分析理論和GIS空間分析技術(shù)研究了1988—2019年黃河三角洲耕地利用集約度的時(shí)空變化特征，并利用地理探測(cè)器進(jìn)一步探討了耕地利用集約度區(qū)域差異的影響因素。主要研究結(jié)論如下。

（1）1988—2019 年黃河三角洲耕地利用總集約度表現(xiàn)出上升—下降—上升的變化趨勢(shì)，主要受農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度的影響。其中，勞動(dòng)集約度的變化呈下降趨勢(shì)，占耕地利用總集約度的比重不足1%且比重逐漸減??；資本集約度的變化呈上升—下降—上升趨勢(shì)，占耕地利用總集約度的比重超過(guò)99%且比重逐漸增大。在資本集約度中，屬于省工性投入的農(nóng)業(yè)機(jī)械集約度呈上升—下降—上升的變化趨勢(shì)，屬于增產(chǎn)性投入的農(nóng)膜、農(nóng)藥、化肥集約度均呈先升后降的變化趨勢(shì)，省工性投入占資本集約度的比重超過(guò)99.7%且比重逐漸增大，增產(chǎn)性投入占資本集約度的比重不足0.3%且比重逐漸減小。通過(guò)對(duì)集約度的結(jié)構(gòu)特征分析得知，黃河三角洲的農(nóng)業(yè)發(fā)展越來(lái)越趨向集約化、機(jī)械化和生態(tài)化。

（2）1988—2019 年黃河三角洲耕地利用集約度及其變化特征存在顯著的區(qū)域差異。19個(gè)縣（市、區(qū)）的耕地利用集約度水平差異較大且增長(zhǎng)幅度不同促使區(qū)域兩極分化程度加深?？h（市、區(qū)）數(shù)量最多的耕地集約利用等級(jí)是中度集約利用和精細(xì)集約利用，數(shù)量最少的是粗放利用?？h（市、區(qū)）數(shù)量波動(dòng)變化較小的耕地集約利用等級(jí)是粗放利用和精細(xì)集約利用，數(shù)量波動(dòng)變化較大是低度集約利用、中度集約利用和高度集約利用。總體來(lái)看，耕地利用集約度水平較高的地區(qū)集中于黃河三角洲西部和南部，耕地利用集約度水平較低的地區(qū)集中于黃河三角洲東北部。

（3）各種影響因素對(duì)黃河三角洲耕地利用集約度的獨(dú)立影響程度為：復(fù)種指數(shù)＞人口非農(nóng)化比重＞耕地面積比重＞人均耕地面積＞耕地質(zhì)量＞農(nóng)民人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值＞人均GDP。耕地利用程度、人口城鎮(zhèn)化水平和耕地資源稟賦是造成黃河三角洲耕地利用集約度區(qū)域差異的主要因素。各種影響因素的交互作用對(duì)黃河三角洲耕地利用集約度的影響遠(yuǎn)大于單一影響因素對(duì)其產(chǎn)生的影響，尤其耕地面積比重和復(fù)種指數(shù)與農(nóng)民人均農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值、人均GDP、人口非農(nóng)化比重之間的交互作用對(duì)耕地利用集約度的影響程度較大。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)民農(nóng)業(yè)收益狀況和人口城鎮(zhèn)化水平進(jìn)一步增大了耕地資源稟賦和耕地利用程度對(duì)耕地利用集約度的影響。

4.2 討論

（1）通過(guò)對(duì)黃河三角洲耕地利用集約度結(jié)構(gòu)變化特征的分析可知，農(nóng)業(yè)機(jī)械的投入程度決定耕地利用集約度的高低，在農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力資源日益短缺和耕地勞動(dòng)投入日益下降的形勢(shì)下，各縣（市、區(qū)）應(yīng)加快土地流轉(zhuǎn)，全面推廣農(nóng)業(yè)機(jī)械化，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營(yíng)。農(nóng)藥和化肥是當(dāng)前實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增收的兩項(xiàng)重要投入，其投入水平已經(jīng)開(kāi)始表現(xiàn)出下降趨勢(shì)。農(nóng)藥和化肥過(guò)量投入會(huì)造成土壤酸化板結(jié)、農(nóng)業(yè)面源污染等一系列生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，威脅食品安全，且黃河三角洲生態(tài)環(huán)境十分脆弱，因此未來(lái)各縣（市、區(qū)）在農(nóng)藥、化肥投入方面，仍要踐行減量增效政策，著重關(guān)注化肥和農(nóng)藥對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響。壽光市作為“中國(guó)蔬菜之鄉(xiāng)”，農(nóng)膜投入力度較大，為避免其造成白色污染，破壞土壤環(huán)境，應(yīng)全面推廣可降解地膜及地膜回收，減少使用地膜，增加使用棚膜。

（2）通過(guò)對(duì)近32 年黃河三角洲耕地利用集約度空間變化特征的分析來(lái)看，在規(guī)劃耕地集約利用時(shí)，可以將西部和南部耕地利用集約度水平較高的各縣（市、區(qū)）劃為“L”區(qū)，將東北部集約度水平較低的各縣（市、區(qū)）劃為“O”區(qū)，打造“L”“O”型的黃河三角洲特色生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展格局?！癓”區(qū)的地區(qū)應(yīng)在黃河三角洲未來(lái)農(nóng)業(yè)的發(fā)展過(guò)程中繼續(xù)發(fā)揮帶動(dòng)和引領(lǐng)作用，承擔(dān)起“渤海糧倉(cāng)”建設(shè)的重任，有計(jì)劃地對(duì)荒堿地進(jìn)行開(kāi)發(fā)治理及對(duì)中低產(chǎn)田進(jìn)行改造，合理調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)以尋求新的突破，打造高效生態(tài)農(nóng)業(yè)示范區(qū)?！癘”區(qū)處于黃河三角洲濕地保護(hù)區(qū)的主要所在區(qū)，該地區(qū)要保護(hù)與開(kāi)發(fā)并行，一方面要注重推進(jìn)濕地保護(hù)與修復(fù)，另一方面要重視鹽堿地的改造，因地制宜，種植耐鹽品種的小麥、玉米、水稻，努力推進(jìn)“渤海糧倉(cāng)”示范區(qū)的建設(shè)計(jì)劃。

（3）通過(guò)對(duì)影響黃河三角洲耕地利用集約度水平因素的分析可知，耕地利用程度、人口城鎮(zhèn)化水平和耕地資源稟賦對(duì)耕地利用集約度有顯著影響，這與高陽(yáng)[10]、柯新利[11]、Lu[12]、謝花林[25]等學(xué)者的研究結(jié)果相同。在此基礎(chǔ)上該文進(jìn)一步分析了各種影響因素的交互作用對(duì)耕地利用集約度的影響，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)民農(nóng)業(yè)收益狀況和人口城鎮(zhèn)化水平進(jìn)一步增大了耕地資源稟賦和耕地利用程度對(duì)耕地利用集約度的影響。為了在有限的耕地資源及耕地質(zhì)量限制條件下保障區(qū)域糧食安全，黃河三角洲應(yīng)在合理的強(qiáng)度范圍內(nèi)使耕地的利用價(jià)值最大化，彌補(bǔ)原有耕地資源不利條件的限制，充分利用建設(shè)黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)的發(fā)展契機(jī)，重點(diǎn)提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者的收入、提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口城鎮(zhèn)化水平。同時(shí)，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)政策對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者生產(chǎn)積極性的激勵(lì)作用，增加農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼，進(jìn)一步加大對(duì)農(nóng)業(yè)的扶持力度，從而全面提高耕地利用集約度，縮小區(qū)域差異。