近10年長江中下游典型水稻主產(chǎn)區(qū)種糧大戶的耕地承包規(guī)模變化研究

吳富有 李資華 廖富強(qiáng) 齊述華 徐進(jìn)軍

摘要：研究目的：以長江中下游典型的水稻主產(chǎn)區(qū)江西省北部的南昌、九江、上饒等市轄區(qū)為研究區(qū)，研究近10年種糧大戶耕地承包規(guī)模的時(shí)空變化及其影響因素。研究方法：Theil指數(shù)、空間自相關(guān)模型、地理探測器。研究結(jié)果：（1）與2011年相比，2021年耕地承包規(guī)模顯著增加，種糧大戶數(shù)量由6 298戶增加到26 781戶，耕地承包面積由138.2萬畝增加為462.91萬畝，耕地的大戶承包率由10.94%提升至28.85%，但種糧大戶的戶均耕地承包面積由219.43畝減少為172.85畝。（2）Theil指數(shù)由2011年0.831 2下降至2021年0.610 7，表明研究區(qū)耕地承包規(guī)模的空間異質(zhì)性顯著，但空間異質(zhì)性顯著下降。（3）種糧大戶的耕地承包規(guī)模呈現(xiàn)以鄱陽湖平原的高高集聚和兩翼山地丘陵農(nóng)業(yè)區(qū)低低集聚為主的空間集聚特征。（4）農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、鄉(xiāng)村人口和農(nóng)村勞動力等是種糧大戶耕地承包規(guī)模空間分異的主要原因，雙因子交互作用能夠更好地解釋承包規(guī)模的空間分異。研究結(jié)論：在政府鼓勵(lì)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)和發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營的政策背景下，種糧大戶的耕地承包規(guī)模受自然環(huán)境、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平及社會經(jīng)濟(jì)等要素的共同影響；因地制宜地加大山地丘陵農(nóng)業(yè)區(qū)機(jī)耕道路建設(shè)、推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械小型化、健全土地流轉(zhuǎn)機(jī)制，推進(jìn)農(nóng)村規(guī)?；?jīng)營體制的創(chuàng)新，發(fā)展糧食生產(chǎn)、加工和銷售一體化的農(nóng)村專業(yè)化合作組織，有序引導(dǎo)種糧大戶在合作組織中發(fā)揮專業(yè)化作用，推動農(nóng)業(yè)規(guī)模化發(fā)展。

關(guān)鍵詞：種糧大戶；承包耕地；Theil指數(shù)；空間自相關(guān)；地理探測器

中圖分類號：F301.21 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1001-8158（2023）02-0082-10

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41867012）。

糧食是人類生存的基本保障[1]，糧食安全關(guān)乎國家安全和社會穩(wěn)定的大局[2-3]。近年來隨著我國城市化的進(jìn)程加快，城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張侵占了眾多優(yōu)質(zhì)耕地[4-5]，導(dǎo)致耕地面積減少[6-7]等問題；同時(shí)城市化吸引大量的農(nóng)村青壯勞動力涌入城市，導(dǎo)致糧食生產(chǎn)主體老齡化[8-9]。勞動力析出和種糧主體老齡化使耕地出現(xiàn)耕地復(fù)種下降甚至撂荒[10]；此外，在比較利益的驅(qū)動下，耕地“非糧化”現(xiàn)象變得愈發(fā)普遍[11]，對我國糧食安全帶來挑戰(zhàn)[12-13]。為了應(yīng)對農(nóng)村勞動力減少和耕地利用效率下降，中央政府先后出臺一系列旨在鼓勵(lì)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)發(fā)展農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營的政策，包括： 2014年出臺《關(guān)于引導(dǎo)農(nóng)村土地經(jīng)營權(quán)有序流轉(zhuǎn)發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營的意見》，2016年“中央一號”文件強(qiáng)調(diào)積極鼓勵(lì)培養(yǎng)家庭農(nóng)場和種糧大戶等新型糧食生產(chǎn)主體，2017年出臺《關(guān)于推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的實(shí)施意見》等，這些政策催生了農(nóng)村種糧大戶群體、促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模經(jīng)營，有效穩(wěn)定糧食生產(chǎn)和保障糧食安全。

種糧大戶在推動規(guī)模化、集約化和機(jī)械化的新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式[14]，在提高糧食生產(chǎn)率、提高農(nóng)民的收入水平、推動農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)以及保障地區(qū)的糧食安全中發(fā)揮著重要的作用[15-17]，適度擴(kuò)大種糧大戶經(jīng)營規(guī)模對推動耕地資源合理配置和提高糧食生產(chǎn)貢獻(xiàn)顯著[14，18-20]，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模已成為我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的新趨勢[21]。目前，針對我國南方水稻主產(chǎn)區(qū)種糧大戶耕地承包規(guī)模及其影響因素的研究，主要采用農(nóng)戶調(diào)查的方法，了解種糧大戶的性別、年齡、文化程度、家庭人數(shù)、糧食播種面積和糧食生產(chǎn)效益等種糧大戶的自然屬性、社會屬性和經(jīng)濟(jì)特征，從微觀上分析農(nóng)戶尺度的耕地承包規(guī)模影響因素，難以從行政單元尺度宏觀把握自然地理?xiàng)l件對耕地承包規(guī)?？臻g分異的影響[16-17]。

種糧大戶登記表是由各縣農(nóng)業(yè)局統(tǒng)計(jì)并核實(shí)的每個(gè)種糧大戶的耕地承包規(guī)模、耕地利用方式等信息的表格，是種糧直補(bǔ)等惠農(nóng)政策實(shí)施的依據(jù)，記錄的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、信息完整，是分析鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣（區(qū)）、地市等行政單元種糧大戶耕地承包規(guī)模的重要資料，目前也有少量研究利用種糧大戶登記表分析耕地承包面積的統(tǒng)計(jì)特征及影響因素，這些研究主要是利用單個(gè)年度或時(shí)間間隔較短的種糧大戶登記表，對耕地承包規(guī)模影響因素的分析更多停留在定性描述[19，22]，缺乏對耕地承包規(guī)?？臻g分異特征的統(tǒng)計(jì)分析，沒有揭示耕地承包規(guī)模的空間集聚特征。

為了研究種糧大戶耕地承包規(guī)模的空間分異特征及其影響機(jī)理，本文針對近10年的國家和地方出臺的鼓勵(lì)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)和發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營的政策背景，以長江中下游典型水稻主產(chǎn)區(qū)的江西省北部的南昌、九江、上饒等市轄范圍為研究區(qū)，分析2011—2021年耕地承包面積大于50畝種糧大戶的耕地承包規(guī)模時(shí)空變化特征，探討耕地承包規(guī)模的影響因素，揭示種糧大戶的耕地承包規(guī)?？臻g分異規(guī)律，為種糧大戶承包耕地集約利用和規(guī)模化經(jīng)營發(fā)展提供決策參考。

1 研究區(qū)概況

長江中下游是我國水稻培育和種植的核心地帶，在全國的水稻生產(chǎn)中具有極其重要的地位，江西省是長江中下游地區(qū)的水稻主產(chǎn)區(qū)之一[23]，是中華人民共和國成立以來從未間斷向國家輸出商品糧的兩個(gè)省份之一[24]。為了鼓勵(lì)適度規(guī)模經(jīng)營，2008年江西省發(fā)布《關(guān)于2008年對種糧大戶實(shí)行直接補(bǔ)貼暫行辦法》，對糧食種植面積50畝以上的種糧大戶予以每畝16元現(xiàn)金直接補(bǔ)貼；2013年改為以項(xiàng)目申報(bào)方式遴選規(guī)模較大的種糧大戶重點(diǎn)扶持。

本文以江西省北部的南昌、九江、上饒等市轄范圍為研究區(qū)，包括素有“江南糧倉”“魚米之鄉(xiāng)”美譽(yù)的鄱陽湖平原，以及鄱陽湖平原兩翼的贛東北和贛西北山地農(nóng)業(yè)區(qū)。研究區(qū)地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，年降水量豐富、日照充足且無霜期長，適合一年兩熟的種植制度，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以水稻為主，水稻播種面積約占糧食作物播種面積的80%。鄱陽湖平原地勢低平，是江西省最大的糧食生產(chǎn)基地[25]，贛東北和贛西北山地農(nóng)業(yè)區(qū)以丘陵、山地為主，夾雜分布著沿河、沿江的小型沖積平原，受地形多變的影響，耕地呈現(xiàn)細(xì)碎化和梯地化特點(diǎn)[26]。研究區(qū)包括平原區(qū)和山地丘陵區(qū)，有利于考察自然地理環(huán)境對種糧大戶耕地承包規(guī)模的影響。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

種糧大戶情況登記表分別由各市農(nóng)業(yè)局提供，其中：南昌市提供了2011—2013年、2015年、2017年和2021年6年的種糧大戶情況登記表；九江市提供了2011年、2014年和2021年3年種糧大戶情況登記表；上饒市提供了2011年、2012年、2016—2021年8年種糧大戶情況登記表。登記表記錄了每個(gè)耕地承包規(guī)模超過50畝的種糧大戶的耕地承包面積、利用方式及所處的縣、鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）、村等信息。

2021年行政區(qū)劃邊界矢量數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn），以該行政邊界為基準(zhǔn)，根據(jù)區(qū)劃調(diào)整情況，根據(jù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)和縣域單元，分別統(tǒng)計(jì)種糧大戶數(shù)量、耕地承包規(guī)模和戶均耕地承包規(guī)模等，并賦值各鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）、縣（區(qū)）和市三級行政單元，構(gòu)建種糧大戶矢量數(shù)據(jù)集；30 m空間分辨率的SRTM-DEM來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺（http：//www.gscloud.cn/），基于DEM數(shù)據(jù)衍生計(jì)算坡度和地形起伏度；土壤類型數(shù)據(jù)來源于中科院南京土壤研究所科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//soildata.issas.ac.cn）；農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力等農(nóng)業(yè)發(fā)展水平和社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來自于《江西省統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各地級市的統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

2.2 耕地承包規(guī)模的區(qū)域差異度量方法

交互探測用于分析影響因素之間的相互作用，即評估兩個(gè)自變量之間的相互作用對種糧大戶耕地承包規(guī)模的解釋力是增加還是減弱，或是兩個(gè)自變量之間對其的作用力是相互獨(dú)立的。兩個(gè)自變量之間的交互作用類型如表1所示。

2.4 耕地承包規(guī)模的影響因素評價(jià)指標(biāo)

種糧大戶耕地承包規(guī)?？臻g變化差異顯著、成因復(fù)雜，根據(jù)相關(guān)的研究結(jié)果[35-36]，并結(jié)合研究區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際，影響因素不僅涉及區(qū)域的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，同時(shí)與自然環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)因素也息息相關(guān)。鑒于此，利用地理探測器探測空間分異特征與規(guī)律的優(yōu)勢，從農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、社會經(jīng)濟(jì)和自然環(huán)境3個(gè)方面選取影響因子（表2），利用Geo Detector軟件的因子探測器計(jì)算各因子的貢獻(xiàn)q值，對耕地承包規(guī)模（Y）貢獻(xiàn)程度進(jìn)行評價(jià)。

3 結(jié)果與討論

3.1 種糧大戶的耕地承包規(guī)模

按照鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣（區(qū)）和地市3級行政單元統(tǒng)計(jì)種糧大戶數(shù)量（圖1），結(jié)果表明：3個(gè)地市種糧大戶由2011年6 298戶增至2021年26 781戶，新增20 483戶，其中上饒市種糧大戶由3 742戶增至12 523戶、南昌市由1 874戶增至8 936戶、九江市由682戶增至5 322戶；種糧大戶主要集中于鄱陽縣、余干縣、萬年縣、南昌縣等鄱陽湖平原周圍的縣，兩翼山地農(nóng)業(yè)區(qū)的種糧大戶數(shù)量也顯著增加。

統(tǒng)計(jì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣（區(qū)）和地市三級行政單元的種糧大戶耕地承包面積和耕地承包率（圖2）：種糧大戶的耕地承包面積由2011年的138.2萬畝提升至2021年的462.91萬畝，耕地承包規(guī)模超過1 000畝的鄉(xiāng)鎮(zhèn)由41個(gè)增加至154個(gè)，其中15個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的種糧大戶承包耕地超過4.0萬畝；種糧大戶承包耕地占研究區(qū)耕地面積的比例（耕地承包率）由2011年的10.94%提升至2021年的28.85%，其中南昌市由11.03%提升至31.77%、上饒市由18.62%提升至30.16%、九江市由3.24%提升至24.78%。耕地承包率高值區(qū)域主要分布于鄱陽湖平原區(qū)，山地農(nóng)業(yè)區(qū)的耕地承包率和耕地承包面積在近10年也明顯提升。

分別統(tǒng)計(jì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣域和市域三級行政單元的種糧大戶的戶均耕地承包面積（圖3），戶均耕地承包面積由2011年的219.43畝降至2021年的172.85畝，戶均耕地承包面積在空間上分布更均勻，主要原因是種糧大戶數(shù)量增加速度大于耕地承包面積增加速度，而耕地承包面積的增加受適宜規(guī)模經(jīng)營的耕地?cái)?shù)量限制。

分別考察耕地承包規(guī)模的變化（圖4），根據(jù)圖4可以看出，南昌、九江和上饒市的耕地承包面積和耕地承包率均呈增加趨勢，糧食生產(chǎn)規(guī)?；瘮U(kuò)大。從種糧大戶耕地承包規(guī)模來看，研究區(qū)種糧大戶的數(shù)量、耕地承包規(guī)模、耕地承包率等均有顯著的提高，戶均承包耕地面積出現(xiàn)不升反降的現(xiàn)象，主要原因是種糧大戶數(shù)量增加速率大于耕地承包增加速率，研究區(qū)種糧規(guī)?；降玫斤@著提升。過去也有利用單個(gè)年度或時(shí)間間隔較短的種糧大戶登記表統(tǒng)計(jì)耕地承包規(guī)模，總體統(tǒng)計(jì)結(jié)果與本文一致[14，19]。本文將種糧大戶落到鄉(xiāng)鎮(zhèn)單元，可以考察鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣（區(qū)）、地市等不同等級行政單元的種糧大戶耕地承包規(guī)模，更加有效表征種糧大戶規(guī)?；?jīng)營水平的空間差異，有利于進(jìn)一步探索耕地承包規(guī)?？臻g分異的機(jī)理。

利用Theil指數(shù)分析種糧大戶耕地承包面積的總體差異及區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間差異（表3），2011年Theil指數(shù)為0.831 2表明2011年研究區(qū)耕地承包規(guī)模的區(qū)域差異較大，Theil指數(shù)從0.831 2降至2021年0.610 7，表明耕地承包規(guī)模的區(qū)域差異呈縮小態(tài)勢；Theil指數(shù)的組內(nèi)與組間差異結(jié)果表明：各地市之間和各地市內(nèi)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的耕地承包規(guī)模差異也是呈現(xiàn)縮小的趨勢，與研究區(qū)的總體變化規(guī)律一致，其中南昌市和上饒市的Theil指數(shù)減少最多，說明南昌市和上饒市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)承包耕地規(guī)模的差異下降更顯著，區(qū)域內(nèi)差異縮小；區(qū)內(nèi)差異大于區(qū)間差異。

3.2 種糧大戶耕地承包規(guī)模的空間關(guān)聯(lián)特征

種糧大戶耕地承包規(guī)模的空間分布特征分析，結(jié)果表明：Morans I均通過1%顯著性檢驗(yàn)，相應(yīng)的P值極小，研究區(qū)耕地承包規(guī)模隨機(jī)產(chǎn)生的概率極小，耕地承包規(guī)模具有明顯的空間正相關(guān)性，呈現(xiàn)出“高高”或“低低”的集聚特征。

利用局部空間自相關(guān)分析（LISA）識別局部集聚或離散特征（圖5），結(jié)果表明：2011年和2021年種糧大戶耕地承包規(guī)模以高高和“低低”的空間集聚類型為主，高高集聚區(qū)主要位于糧食生產(chǎn)規(guī)?；潭容^高的鄱陽湖平原，低低集聚區(qū)主要集中于糧食生產(chǎn)規(guī)?；潭容^低的山地丘陵農(nóng)業(yè)區(qū)。

3.3 種糧大戶耕地承包規(guī)模的影響因素

根據(jù)地理探測器對耕地承包規(guī)模的影響單因子探測結(jié)果（表4），影響2011年耕地承包規(guī)模的因子貢獻(xiàn)率排序?yàn)椋篨4>X2>X5>X6>X1>X3>X8>X11>X10>X7>X13>X12>X9；而2021年的因子貢獻(xiàn)率排序?yàn)椋篨4>X7>X2>X5>X6>X9>X8>X3>X10>X1>X11>X12>X13，各因子的貢獻(xiàn)率均通過顯著性水平檢驗(yàn)（P<0.05），影響不同年份耕地承包規(guī)模的影響因子既有一定的相似性，也有一些差異，其中農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力（X4）、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（X2）、鄉(xiāng)村人口（X5）和農(nóng)村勞動力（X6）4個(gè)因子是耕地承包規(guī)?？臻g分異的主導(dǎo)因子；人口城鎮(zhèn)化率（X7）和產(chǎn)業(yè)非農(nóng)化（X9）對2011年耕地承包規(guī)模的影響貢獻(xiàn)率較低，但對2021年耕地承包規(guī)模影響提升；自然環(huán)境因素中的地形、土壤等因子X10、X11、X12和X13的q值僅介于0～0.2之間，因子貢獻(xiàn)率低，自然環(huán)境因素對耕地承包規(guī)模空間分異的貢獻(xiàn)較小。

利用交互探測器對13個(gè)因子進(jìn)行兩兩交互探測的結(jié)果表明（圖6）：影響因子的交互解釋力大于單因子解釋力，并呈現(xiàn)為非線性增強(qiáng)和雙因子增強(qiáng)，說明影響因子的交互作用能夠強(qiáng)化耕地承包規(guī)模的空間分異；在排序前5位的主導(dǎo)交互因子中，2011年分別為X3∩X5、X3∩X6、X4∩X9、X1∩X3和X4∩X7，2021年分別為X3∩X4、X4∩X7、X4∩X5、X1∩X4和X4∩X6。根據(jù)交互因子出現(xiàn)次數(shù)，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力（X4）和農(nóng)民人均耕地面積（X3）是耕地承包規(guī)?？臻g分異的主要影響因素；交互因子出現(xiàn)次數(shù)較多的因子還包括社會經(jīng)濟(jì)因素中的農(nóng)民人均純收入（X1）、農(nóng)村勞動力（X6）、產(chǎn)業(yè)非農(nóng)化（X9）和人均GDP（X8），其交互作用后結(jié)果的解釋力依然很強(qiáng)，也是耕地承包規(guī)?？臻g分異的重要影響因素。單因子探測器分析認(rèn)為自然環(huán)境因素的單因子解釋力偏弱，但交互探測器分析認(rèn)為，自然環(huán)境因素與其他因子交互作用后，q值得到了顯著提升，影響力明顯增強(qiáng)，因此交互探測器揭示了種糧大戶耕地承包規(guī)模空間分異是農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、自然環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)等因素交互作用的結(jié)果。

過去的研究主要從種糧大戶調(diào)查數(shù)據(jù)，從農(nóng)戶尺度上微觀分析承包規(guī)模[14，24]的影響因素，認(rèn)為農(nóng)戶和區(qū)域的資源稟賦、稻作經(jīng)營特征對種糧大戶經(jīng)營規(guī)模有顯著影響，這與本文從行政單元尺度宏觀分析種糧大戶耕地經(jīng)營規(guī)模的影響因素有很大的差異；已有研究[8，10，13，24]認(rèn)為城鎮(zhèn)化和工業(yè)化發(fā)展引起的農(nóng)村勞動力析出是影響種糧大戶耕地承包規(guī)模變化的重要因素，根據(jù)本文的結(jié)果，在行政單元尺度上人口城鎮(zhèn)化率（X7）和產(chǎn)業(yè)非農(nóng)化率（X9）對耕地承包規(guī)模的影響貢獻(xiàn)率排序上相對比較靠后，表明耕地承包規(guī)模的影響因素具有空間尺度特征。

4 結(jié)論與啟示

本文以長江中下游典型水稻主產(chǎn)區(qū)的江西省北部的南昌、九江和上饒市轄范圍為研究區(qū)，運(yùn)用Theil指數(shù)、空間自相關(guān)和地理探測器等方法，對2011年和2021年種糧大戶耕地承包規(guī)模及其影響因素進(jìn)行分析，得到以下主要結(jié)論。

近10年國家鼓勵(lì)農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)和發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)?；?jīng)營的政策顯著推動了糧食規(guī)模化生產(chǎn)的積極性，種糧大戶數(shù)量顯著增加，耕地承包規(guī)模顯著擴(kuò)大，耕地承包率顯著提高，受區(qū)域耕地資源稟賦限制和種糧大戶顯著增加的影響，戶均耕地承包規(guī)模下降明顯。

耕地承包規(guī)模存在顯著的空間異質(zhì)性，平原區(qū)的耕地承包規(guī)模明顯大于山地丘陵區(qū)的，隨著山地丘陵區(qū)耕地承包規(guī)模的擴(kuò)大，耕地承包規(guī)模的空間異質(zhì)性呈現(xiàn)降低趨勢。

種糧大戶耕地承包規(guī)模的空間分布呈現(xiàn)出“高高”或“低低”空間正相關(guān)集聚特征。高高集聚區(qū)主要分布于鄱陽湖平原，低低集聚區(qū)主要分布于研究區(qū)兩翼的山地丘陵農(nóng)業(yè)區(qū)。

農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和鄉(xiāng)村人口、農(nóng)村勞動力等是影響耕地承包規(guī)?？臻g分異的主導(dǎo)因子；雙因子的交互作用后的影響力明顯大于單因子，其結(jié)果均呈現(xiàn)為非線性增強(qiáng)和雙因子增強(qiáng)，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力和農(nóng)民人均耕地面積與其他因子的交互作用起主導(dǎo)作用；農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、自然環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)等因素的交互作用影響耕地承包規(guī)模的空間分異。

根據(jù)以上研究結(jié)論，得到以下啟示。

2011—2021年國家推動農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)和發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)?；?jīng)營的一系列政策舉措，顯著提高種糧大戶糧食生產(chǎn)積極性，促進(jìn)了糧食規(guī)模化生產(chǎn)，同時(shí)耕地承包規(guī)模受農(nóng)業(yè)區(qū)的自然地理?xiàng)l件和農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的影響明顯，平原區(qū)地形平坦，農(nóng)業(yè)耕地連片，耕作歷史悠久，農(nóng)機(jī)水平較高，具有發(fā)展規(guī)?；r(nóng)業(yè)的天然和歷史等優(yōu)越條件，而山地丘陵區(qū)地形起伏、耕地破碎化程度高、農(nóng)業(yè)機(jī)械投入生產(chǎn)困難、再加上眾多農(nóng)村勞動力外遷等原因，一定程度上制約了耕地的規(guī)模化經(jīng)營，但在政策的驅(qū)動下，仍表現(xiàn)出農(nóng)業(yè)規(guī)模化生產(chǎn)的潛力；根據(jù)耕地承包規(guī)模的影響因素分析認(rèn)為，針對山地丘陵區(qū)耕地細(xì)碎化的特點(diǎn)，可采用工程技術(shù)措施，對零散、異形、坡度較大的農(nóng)田進(jìn)行“小并大、短變長、彎變直、陡變緩”農(nóng)田宜機(jī)化改造，有序推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械小型化，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)械化水平，另因地制宜地加大農(nóng)村機(jī)耕道路建設(shè)，完善田間道路設(shè)施及配套灌溉水系，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合能力，以促進(jìn)山地丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)規(guī)?；M(jìn)一步發(fā)展。

近10年來國家農(nóng)業(yè)部門針對種糧大戶的扶持政策表明，在優(yōu)惠補(bǔ)貼政策的激勵(lì)下，種糧大戶的耕地承包規(guī)模得到顯著擴(kuò)大，糧食生產(chǎn)規(guī)?；降玫教岣撸欢捎诜N糧效益偏低，種糧大戶依然面臨著諸多的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，需要相關(guān)部門持續(xù)加大農(nóng)業(yè)支持保護(hù)政策傾向的扶持力度，加大財(cái)政支持，落實(shí)“誰種糧誰得補(bǔ)貼”的政策，設(shè)立種糧大戶專項(xiàng)保險(xiǎn)，降低種糧大戶的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，積極引導(dǎo)種糧大戶在符合自身實(shí)際情況下選擇最優(yōu)的耕地承包規(guī)模，避免盲目擴(kuò)大經(jīng)營規(guī)模和資金投入而增加經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

種糧大戶作為現(xiàn)代新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主體，在市場和政策驅(qū)動下，種糧大戶數(shù)量顯著增加，然而具備規(guī)模化生產(chǎn)的土地資源有限，導(dǎo)致戶均耕地承包規(guī)模不升反降的現(xiàn)實(shí)，反而制約了農(nóng)業(yè)的規(guī)?；a(chǎn)，這就要求進(jìn)一步健全土地流轉(zhuǎn)機(jī)制，推進(jìn)農(nóng)村規(guī)模化經(jīng)營體制的創(chuàng)新，發(fā)展糧食生產(chǎn)、加工和銷售一體化的農(nóng)村專業(yè)化合作組織，有序引導(dǎo)種糧大戶在合作組織中發(fā)揮專業(yè)化作用。

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Study on the Change of Farmland Contracting Scale of Large Grain Growing Households in Typical Main Rice Production Areas in the Middle and Lower Reaches of the Yangtze River in the Past 10 Years： A Case Study of Northern Jiangxi Province

WU Fuyou1，2， LI Zihua2， LIAO Fuqiang1， QI Shuhua1， XU Jinjun2

（1. School of Geography and Environment， Jiangxi Normal University/Key Laboratory of Poyang Lake Wetland and Watershed Research， Ministry of Education， Nanchang 330022，China； 2. Institute of Territorial Spatial Survey and Planning of Jiangxi Province， Nanchang 330025， China）

Abstract：The purpose of this study is to analyze the spatial and temporal changes and influencing factors of farmland contracting scale of large grain growing households in the municipal districts of Nanchang， Jiujiang， and Shangrao in northern Jiangxi Province， a typical rice production region in the middle and lower reaches of the Yangtze River. The research methods includ Theil index， spatial autocorrelation model and geographic detector. The results showed that： 1）compared with 2011， the contracting scale of farmland of large grain growing households significantly enlarged in 2021. The number of large grain growing households increased from 6 298 to 26 781， the area of contracted farmland increased from 1.382 million mu to 4.629 million mu， and the rate of contracted farmland increased from 10.94% to 28.85%. However， the average contracted farmland area per household decreased from 219.43 mu to 172.85 mu. 2）The Theil index decreased from 0.831 2 in 2011 to 0.610 7 in 2021， indicating significantly decreased spatial heterogeneity in the contracting scale of farmland in the study area. 3）The spatial distribution characteristic of contracting scale of farmland of large grain growing households demonstrates agglomeration， with high agglomeration in the Poyang Lake Plain and low agglomeration in the mountainous agricultural areas on both wings of the study area. 4）The total power of agricultural machinery， total agricultural output value， rural population and rural labor force are the primary factors for the spatial variation of contracting scale of farmland， and the double-factor interaction explains the spatial variation of contracting scale of farmland better. In conclusion， against the background of the policy of encouraging rural land transfer and developing moderate scale agricultural operations， the contracting scale of farmland of large grain growing households is influenced by the combination of the natural environment， the level of agricultural development and the socio-economic factors. It is suggested to strengthen the construction of machine roads in mountainous agricultural areas， to develop the miniaturization of agricultural machinery， to improve the land transfer mechanism， to promote innovation in the system of large-scale rural operation， to develop specialized rural cooperative organizations that integrate food production， processing and marketing， to orderly guide large grain growing households to play a specialized role in cooperative organizations， and to promote the development of large-scale agriculture.

Key words： large grain growing households； contracted farmland； Theil index； spatial autocorrelation； geographic detector

（本文責(zé)編：郎海鷗）