黃河流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）耕地“非糧化”影響因素研究

摘 要：耕地安全是保障糧食安全的先決條件。黃河流域是我國(guó)重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)和生態(tài)環(huán)境保護(hù)區(qū)，但受自然環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，其耕地安全面臨巨大挑戰(zhàn)?；?010—2020年黃河流域9?。ㄗ灾螀^(qū)）耕地“非糧化”、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)，分析該區(qū)域耕地“非糧化”的空間相關(guān)性和影響因素。研究表明：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)增加值占生產(chǎn)總值比重、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)業(yè)用水是影響黃河流域耕地“非糧化”的重要因素，但其作用方向不同；這些影響因素具有空間上的溢出效應(yīng)，不僅影響當(dāng)?shù)氐母亍胺羌Z化”水平，還會(huì)對(duì)周邊地區(qū)的耕地“非糧化”水平產(chǎn)生影響?；谘芯拷Y(jié)果，從協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源利用效率、嚴(yán)格落實(shí)耕地保護(hù)等方面提出針對(duì)性的建議。

關(guān)鍵詞：黃河流域；耕地“非糧化”；糧食安全；空間杜賓模型

中圖分類號(hào)：F323 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-7909（2023）19-51-5

0 引言

糧食安全是維系社會(huì)穩(wěn)定的“壓艙石”，事關(guān)國(guó)家的長(zhǎng)治久安。截至2022年，我國(guó)糧食生產(chǎn)已取得了“19連豐”。但隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人口的不斷增加，糧食生產(chǎn)與城鄉(xiāng)發(fā)展之間的矛盾日益加深，耕地不斷流失成為我國(guó)糧食生產(chǎn)面臨的嚴(yán)峻形勢(shì)。20世紀(jì)90年代以來(lái)，我國(guó)每年大約有2.94×105 hm2耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榉寝r(nóng)用地［1-2］。近年來(lái)，全球氣候異常、疫情蔓延和糧食貿(mào)易封鎖等更加凸顯遏制耕地“非糧化”的意義。

黃河流域作為我國(guó)重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)，其耕地面臨著生態(tài)環(huán)境脆弱、水土流失嚴(yán)重等問(wèn)題帶來(lái)的壓力。隨著黃河流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）城鎮(zhèn)化、工業(yè)化的發(fā)展，其耕地“非糧化”問(wèn)題逐漸凸顯?；诖?，研究黃河流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）耕地“非糧化”現(xiàn)狀，探討影響耕地“非糧化”的因素，對(duì)保障該區(qū)域各省（自治區(qū)）糧食安全具有重要意義。

1 文獻(xiàn)綜述

耕地“非糧化”主要是指耕地由原來(lái)種植糧食作物轉(zhuǎn)向種植非糧食類經(jīng)濟(jì)作物或用于非農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)及發(fā)生土地撂荒等［3］。相較于傳統(tǒng)的糧食種植，“非糧化”農(nóng)業(yè)生產(chǎn)通常具有比較效益高的優(yōu)勢(shì)，可提高農(nóng)民收入水平［4］。但是，部分“非糧化”農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)會(huì)破壞土壤的耕作層，加劇農(nóng)業(yè)面源污染，從長(zhǎng)期來(lái)看，不利于糧食安全和環(huán)境保護(hù)［5］。

近年來(lái)，耕地“非糧化”問(wèn)題被我國(guó)政府日益重視，也逐漸引起學(xué)者的關(guān)注，并取得了一定的研究進(jìn)展。

關(guān)于耕地“非糧化”的驅(qū)動(dòng)因素，主要分為3個(gè)方面：第一，主觀的“人”的因素［6］，如農(nóng)戶收入結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力價(jià)格、性別結(jié)構(gòu)和農(nóng)村勞動(dòng)力老齡化；第二，客觀的“土地”因素［7］，即農(nóng)田的自然環(huán)境，如地形地貌、地理區(qū)位和氣候因素等；第三，“人—地”互動(dòng)中的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素［8］，如經(jīng)濟(jì)收益、農(nóng)地流轉(zhuǎn)、工商資本下鄉(xiāng)、糧食補(bǔ)貼政策等。

關(guān)于耕地“非糧化”管控方面，部分學(xué)者認(rèn)為，糧食生產(chǎn)效益低是耕地“非糧化”現(xiàn)象產(chǎn)生的主要原因，提高糧食生產(chǎn)效益已成為當(dāng)務(wù)之急。薛選登等［9］認(rèn)為，應(yīng)考慮區(qū)域間資源條件的差異，細(xì)分糧食功能區(qū)，以規(guī)范耕地使用。郭珍［10］認(rèn)為，應(yīng)建立基于市場(chǎng)交易的耕地生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制，激發(fā)耕地保護(hù)內(nèi)生動(dòng)力。任大鵬等［11］認(rèn)為，耕地“非糧化”涉及國(guó)家糧食安全問(wèn)題，國(guó)家應(yīng)兼顧市場(chǎng)效益與公共利益安全，在保障國(guó)家耕地紅線的基礎(chǔ)上合理引導(dǎo)種植主體開(kāi)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。

由此可見(jiàn)，目前學(xué)者對(duì)耕地“非糧化”的特征、驅(qū)動(dòng)因素及治理的研究成果已較為豐富，但綜合考慮社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和空間地理因素的研究較少，且鮮有對(duì)區(qū)域細(xì)分單元尺度進(jìn)行研究。筆者基于2010—2020年黃河流域9?。ㄗ灾螀^(qū)）耕地“非糧化”、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)，分析該區(qū)域耕地“非糧化”的空間相關(guān)性和影響因素，以期為黃河流域糧食安全政策的制定提供依據(jù)。

2 耕地“非糧化”影響因素分析

2.1 理論分析與變量選擇

通過(guò)梳理相關(guān)文獻(xiàn)，筆者主要從社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素、工商資本下鄉(xiāng)和稟賦特征等方面對(duì)耕地“非糧化”影響因素進(jìn)行理論分析，并選取相關(guān)變量（見(jiàn)表1）。

社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素是影響耕地“非糧化”的重要因素。通過(guò)梳理相關(guān)文獻(xiàn)，筆者在社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素方面選取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料成本（api）、種糧比較效益（cgr）、城鄉(xiāng)居民可支配收入比（cdpi）、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（pgdp）、第一產(chǎn)業(yè)增加值占生產(chǎn)總值比重（pavp）5個(gè)變量。

工商資本下鄉(xiāng)也是影響耕地“非糧化”的重要因素。工商資本下鄉(xiāng)租賃農(nóng)地會(huì)促使農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)出，不利于農(nóng)戶維持糧食生產(chǎn)；而工商資本下鄉(xiāng)提供生產(chǎn)性服務(wù)也會(huì)促進(jìn)農(nóng)戶農(nóng)地轉(zhuǎn)入及增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)械等要素投入，有利于農(nóng)戶擴(kuò)大糧食生產(chǎn)?；诖?，選擇農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力（tpfm）反映工商資本下鄉(xiāng)帶來(lái)的間接效果。

自然資源稟賦是影響耕地地力的關(guān)鍵性因素，其中水資源的作用不容忽視。黃河流域9省（自治區(qū)）的分布遍及我國(guó)東、中、西3大區(qū)域，各省（自治區(qū)）水資源狀況不同，呈現(xiàn)出較大的差異。一般來(lái)說(shuō)，境內(nèi)水系越發(fā)達(dá)，農(nóng)業(yè)灌溉用水越有保障，越有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)?；诖耍x取農(nóng)業(yè)耕地灌溉用水（aw）反映各?。ㄗ灾螀^(qū)）水資源豐富程度。

由表1可知，各變量方差膨脹系數(shù)（VIF）較小，說(shuō)明各變量之間不存在多重共線性，適合進(jìn)行實(shí)證分析。

2.2 耕地“非糧化”水平表征

2.3 模型構(gòu)建

2.4 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

以黃河流域9?。ㄗ灾螀^(qū)）為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2011—2021年）、《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》，以及各?。ㄗ灾螀^(qū)）統(tǒng)計(jì)年鑒（2011—2021年）、國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

3 耕地“非糧化”影響因素實(shí)證分析

3.1 耕地“非糧化”空間相關(guān)性分析

以2010—2020年黃河流域9省（自治區(qū)）耕地“非糧化”率為因變量、各影響因子為自變量，進(jìn)行影響因素研究。

對(duì)2010—2020年黃河流域9?。ㄗ灾螀^(qū)）耕地“非糧化”率進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。由表2可知，2010—2020年，黃河流域9?。ㄗ灾螀^(qū)）耕地“非糧化”的莫蘭指數(shù)（Moran's I）均大于0，且總體呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，從2011年開(kāi)始均在1%水平上顯著。由此可見(jiàn)，黃河流域9?。ㄗ灾螀^(qū)）耕地“非糧化”率具有顯著的空間正自相關(guān)性，適合建立空間計(jì)量模型進(jìn)行探究?？臻g計(jì)量模型檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3顯示，拒絕了“無(wú)空間自相關(guān)”的原假設(shè)，即變量之間存在空間相關(guān)關(guān)系；而LM檢驗(yàn)結(jié)果無(wú)法拒絕空間滯后模型或空間誤差模型。為了尋求更穩(wěn)健的模型，需要考慮SDM，且檢驗(yàn)SDM能否簡(jiǎn)化為空間滯后模型（Spatial Autoregressive Model，SAR）和空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）。

3.2 模型選擇

SDM的相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4顯示，Likelihood-ratio檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)均拒絕原假設(shè)，說(shuō)明SDM不能退化為SAR模型和SEM模型。同時(shí)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明固定效應(yīng)模型更適合，故選擇固定效應(yīng)下SDM。

3.3 耕地“非糧化”影響因素分析

2010—2020年黃河流域9省（自治區(qū)）耕地“非糧化”影響因素基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表5所示。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)（api）這一變量的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，說(shuō)明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格上升會(huì)帶來(lái)務(wù)農(nóng)成本的增加，在一定程度上增加種糧負(fù)擔(dān)，從而導(dǎo)致耕地“非糧化”。除山東省、河南省外，其他7?。ㄗ灾螀^(qū)）的耕地“非糧化”率都隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的增加而呈現(xiàn)不同程度的上升。

人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（pgdp）這一變量的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，在一定程度上可以降低農(nóng)民對(duì)種植經(jīng)濟(jì)作物的依賴，進(jìn)而可以抑制耕地“非糧化”現(xiàn)象。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人均財(cái)富的增加，山東省和河南省的耕地“非糧化”率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。山東省2010年耕地“非糧化”率為30.2%，2020年則下降到23.9%；河南省2010年耕地“非糧化率”為29.6%，2020年則下降到27.1%。

第一產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重（pavp）這一變量的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，說(shuō)明第一產(chǎn)業(yè)比重的增加會(huì)增加耕地“非糧化”現(xiàn)象，這種現(xiàn)象與黃河流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）第一產(chǎn)業(yè)內(nèi)部非糧產(chǎn)業(yè)增加值比重較高有關(guān)。例如，內(nèi)蒙古自治區(qū)、青海省和甘肅省是我國(guó)傳統(tǒng)的農(nóng)牧區(qū)，牧草資源較為豐富，耕地資源和水資源相對(duì)欠缺，不適宜大面積種植糧食作物，再加上國(guó)家近幾年加大對(duì)退耕還林還草政策的實(shí)施力度，使當(dāng)?shù)氐男竽翗I(yè)發(fā)展迅速；四川省氣候濕熱，水土資源豐富，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，花卉、熱帶水果等經(jīng)濟(jì)作物種植面積增加，擠占了一部分耕地，加重了耕地“非糧化”。

農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力（tpfm）這一變量的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，說(shuō)明農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力的增加會(huì)顯著助長(zhǎng)“非糧化”現(xiàn)象。這與資本的趨利性有關(guān)，資本會(huì)趨向種植高收益的經(jīng)濟(jì)作物。而農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力的滯后項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明長(zhǎng)期來(lái)看，資本的流入也會(huì)伴隨著生產(chǎn)機(jī)械的革新、先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)和管理的應(yīng)用，從而進(jìn)一步提高農(nóng)民的種糧收益，抑制耕地“非糧化”。

農(nóng)業(yè)用水（aw）這一變量的回歸系數(shù)在5%水平上顯著為正，說(shuō)明農(nóng)業(yè)用水也是耕地“非糧化”的重要影響因素。黃河流域部分省（自治區(qū)）水資源較為稀缺，農(nóng)業(yè)用水會(huì)優(yōu)先供給具有高收益的經(jīng)濟(jì)作物，農(nóng)業(yè)用水的增加表明非糧作物的比重提升，進(jìn)而加重耕地“非糧化”現(xiàn)象。

對(duì)耕地“非糧化”影響因素的空間效應(yīng)進(jìn)行分解，將其分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，結(jié)果見(jiàn)表6。

從直接效應(yīng)來(lái)看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)（api）這一變量的系數(shù)顯著為正，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（pgdp）這一變量的系數(shù)顯著為負(fù)，第一產(chǎn)業(yè)增加值占比（pavp）這一變量的系數(shù)顯著為正，農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力（tpfm）這一變量的系數(shù)顯著為正，農(nóng)業(yè)用水（aw）這一變量的系數(shù)顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相同，其解釋意義也一致。

從間接效應(yīng)來(lái)看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)（api）這一變量的間接效應(yīng)在1%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的上升會(huì)抑制鄰近區(qū)域的耕地“非糧化”現(xiàn)象。這可能是由于不同地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展定位不同，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)作物生產(chǎn)成本高，會(huì)導(dǎo)致糧食種植面積減少，鄰近地區(qū)就承接了種糧的主要任務(wù)，糧食種植面積會(huì)增加。人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（pgdp）這一變量的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)水平提高，會(huì)增加農(nóng)民收入，從而在一定程度上降低種糧效益低帶來(lái)的負(fù)向影響，抑制鄰近區(qū)域的耕地“非糧化”現(xiàn)象。第一產(chǎn)業(yè)增加值占生產(chǎn)總值比重（pavp）這一變量的系數(shù)在1%水平上顯著為正，說(shuō)明黃河流域某一?。ㄗ灾螀^(qū)）第一產(chǎn)業(yè)增加值的比值上升會(huì)提升鄰近省（自治區(qū)）的耕地“非糧化”情況。這是因?yàn)榈谝划a(chǎn)業(yè)增加值比重上升，可能主要是由非糧作物產(chǎn)值增加引起的。青海省、甘肅省和內(nèi)蒙古自治區(qū)等地的農(nóng)牧資源豐富，畜牧業(yè)的發(fā)展具有溢出和示范效應(yīng)，隨著經(jīng)濟(jì)效益的增加，會(huì)帶動(dòng)周邊地區(qū)畜牧業(yè)的發(fā)展，再加上國(guó)家關(guān)于農(nóng)畜牧戰(zhàn)略的實(shí)施，加快了這些地方農(nóng)畜牧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力（tpfm）這一變量的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明黃河流域某一?。ㄗ灾螀^(qū)）農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的提高會(huì)顯著抑制鄰近?。ㄗ灾螀^(qū)）的耕地“非糧化”情況。這是由于農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力代表資本因素，資本具有逐利性，某地非糧作物種植效益高會(huì)吸引較多的資本投入，減少周邊地區(qū)資本對(duì)糧食種植的干預(yù)，降低資本對(duì)糧食作物生產(chǎn)的不利影響。農(nóng)業(yè)用水（aw）這一變量的系數(shù)在1%水平上顯著為正，說(shuō)明黃河流域某一?。ㄗ灾螀^(qū)）農(nóng)業(yè)用水的增加會(huì)加重鄰近?。ㄗ灾螀^(qū)）“非糧化”現(xiàn)象。在黃河流域，河南省、山東省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和四川省是我國(guó)的糧食主產(chǎn)區(qū)，農(nóng)業(yè)灌溉需水量較多，會(huì)影響流域內(nèi)其他?。ㄗ灾螀^(qū)）的農(nóng)業(yè)用水情況。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

基于2010—2020年黃河流域9?。ㄗ灾螀^(qū)）的耕地“非糧化”、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等相關(guān)數(shù)據(jù)，利用空間杜賓模型分析了黃河流域9?。ㄗ灾螀^(qū)）耕地“非糧化”空間上的相關(guān)性及影響因素，得出以下結(jié)論。

①農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)增加值占生產(chǎn)總值比重、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)業(yè)用水是影響黃河流域耕地“非糧化”的重要因素，但其作用方向不同。

②上述影響因素具有空間上的溢出效應(yīng)，不僅影響當(dāng)?shù)氐母亍胺羌Z化”水平，還會(huì)對(duì)周邊地區(qū)的耕地“非糧化”水平產(chǎn)生影響。

4.2 建議

4.2.1 發(fā)展流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，提高農(nóng)民種糧收益

黃河流域9省（自治區(qū)）大多分布在我國(guó)中部和西部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低，應(yīng)進(jìn)一步支持第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展，增加農(nóng)民收入。針對(duì)農(nóng)民種糧效益低、生產(chǎn)成本高的情況，各?。ㄗ灾螀^(qū)）應(yīng)繼續(xù)進(jìn)行價(jià)格支持和農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼，保障農(nóng)民收入，降低糧食生產(chǎn)成本，提高農(nóng)民種糧積極性。

4.2.2 加強(qiáng)農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用，提高農(nóng)業(yè)資源利用效率

黃河流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）水資源承載能力普遍不足，未來(lái)可以發(fā)展噴淋、微灌、管灌等節(jié)水灌溉模式，提高農(nóng)業(yè)用水效率，減少糧食生產(chǎn)用水不必要的損失。此外，應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)技術(shù)交流與合作，針對(duì)不同的種植結(jié)構(gòu)研發(fā)推廣相應(yīng)的農(nóng)業(yè)機(jī)械和農(nóng)業(yè)技術(shù)。

4.2.3 完善耕地保護(hù)制度，嚴(yán)格落實(shí)耕地保護(hù)責(zé)任

黃河流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）應(yīng)明確耕地的糧食種植功能屬性，因地制宜調(diào)整非糧作物種植，嚴(yán)格把控耕地流轉(zhuǎn)，限制耕地轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地。同時(shí)，對(duì)于違法占用耕地、土地流轉(zhuǎn)從事非糧種植的行為，有關(guān)部門應(yīng)做到早發(fā)現(xiàn)、早制止，杜絕因監(jiān)管不力導(dǎo)致的耕地“非糧化”現(xiàn)象。

4.2.4 加強(qiáng)區(qū)域高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)，提高糧食綜合生產(chǎn)能力

黃河流域各?。ㄗ灾螀^(qū)）耕地“非糧化”仍然呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，帶來(lái)的直接影響是糧食產(chǎn)量下降。因此，未來(lái)可以在現(xiàn)有設(shè)施的基礎(chǔ)上對(duì)農(nóng)田進(jìn)行改造升級(jí)，建設(shè)并保護(hù)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田，達(dá)到在有限的耕地面積上增加糧食產(chǎn)出、提高區(qū)域糧食產(chǎn)量、保障區(qū)域糧食安全的目標(biāo)，夯實(shí)國(guó)家糧食安全根基。

4.2.5 強(qiáng)化耕地生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制，提升流域綠色發(fā)展水平

黃河流域大部分區(qū)域?qū)儆谏鷳B(tài)脆弱地區(qū)，面臨著生態(tài)退化的問(wèn)題，而由此實(shí)施的退耕休耕政策可能會(huì)使農(nóng)民收入出現(xiàn)波動(dòng)。針對(duì)這一問(wèn)題，政府一方面應(yīng)加強(qiáng)對(duì)退耕農(nóng)民的生態(tài)補(bǔ)償力度，另一方面要建立“市場(chǎng)化”“多元化”的可持續(xù)的生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制，并健全耕地生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制的監(jiān)督保障機(jī)制，落實(shí)監(jiān)管責(zé)任。

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