湖北省耕地“非糧化”時空分異及影響因素

摘要：運用重心轉移模型、空間自相關分析、地理加權回歸模型對湖北省2000—2020年耕地“非糧化”時空演化特征及影響因素展開研究。結果表明，湖北省2000—2020年耕地非糧化率呈現一定波動，總體較為穩(wěn)定；耕地“非糧化”在空間上由“中部、東部高，西部低”演化為“東部、西部高，中部低”的空間格局；耕地“非糧化”重心整體向西部遷移。耕地“非糧化”程度具有顯著的全局空間自相關關系，局部自相關呈現以武漢市為中心的高高集聚以及隨時間由西部向中部轉移的低低集聚特征。氣候生產潛力指數、土壤pH、地均農用柴油使用量與耕地“非糧化”呈負相關關系，城鄉(xiāng)居民可支配收入差、土地生產率與耕地“非糧化”呈正相關關系，影響作用的大小具有較強的空間異質性。

關鍵詞：耕地“非糧化”；時空分異；重心轉移；地理加權回歸模型；影響因素；湖北省

中圖分類號：F323.211 文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2024）10-0044-09

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.10.008 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Abstract： The gravity shift model， spatial auto-correlation analysis and geographically weighted regression model were used to study the spatio-temporal evolution characteristics and influencing factors of “non-grain” cultivated land in Hubei Province from 2000 to 2020. The results showed that from 2000 to 2020， the non-grain rate of cultivated land in Hubei Province showed a certain fluctuation and was generally stable. In terms of space， “non-grain” had evolved from “high in the middle and east， low in the west” to a spatial pattern of “high in the east and west， low in the middle”. The center of gravity of “non-grain” was moving westward as a whole. The degree of “non-grain” had a significant global spatial auto-correlation， and the local auto-correlation showed the characteristics of a high-high concentration centered on Wuhan City and a low-low concentration transferring from the west to the middle over time. Among the influencing factors， climate potential productivity index， soil pH and the average amount of agricultural diesel used per land were negatively correlated with non-grain production， while the difference in disposable income between urban and rural residents and land productivity were positively correlated with non-grain production. The size of the impact had strong spatial heterogeneity.

Key words：“non-grain” cultivated land； spatio-temporal differentiation； center of gravity transfer model； geographically weighted regression model； influencing factors； Hubei Province

落實嚴格的耕地保護制度是保障國家糧食安全的基礎，更是維護社會穩(wěn)定和國家長治久安的前提?！兜谌稳珖鴩琳{查主要數據公報》顯示，全國耕地面積為1.28億hm2，與“二調”相比雖有所減少，但也完成了國務院下達的2020年全國耕地保有量1.24億hm2的目標。在嚴格的耕地保護制度下，耕地數量雖然得到了保證，但隨著城鎮(zhèn)化、農業(yè)農村現代化的快速發(fā)展，人民生活水平不斷提高，農戶作為耕地利用的行為主體，在比較利益的驅動下，轉向種植經濟價值較高的非糧作物，造成耕地“非糧化”現象逐漸凸顯并日趨嚴重［1］。截至2018年，全國耕地非糧化面積占耕地總面積的32.29%，部分省份非糧化率已超過50%［2］。為此，國務院辦公廳印發(fā)《關于防止耕地“非糧化”穩(wěn)定糧食生產的意見》（以下簡稱《意見》），要求各地采取有力舉措防止耕地“非糧化”，確保糧食種植面積不減少、產能有提高、產量不下降，切實把握國家糧食安全主動權。

由《意見》和已有研究成果可知，耕地“非糧化”是指將耕地轉化為林地、園地等其他農用地，或者將耕地用于種植蔬菜、棉花、油料、飼草等非糧作物的行為［3，4］，并可將其進一步分為種植結構“非糧化”和農業(yè)生產結構“非糧化”［5］。近年來，國內學者從不同尺度范圍對耕地“非糧化”的行為影響、驅動因素等多方面展開研究。如，孟菲等［6］從全國尺度探究中國省域之間非糧化率及非糧類型的時空分異特征，研究發(fā)現中國耕地“非糧化”程度呈現由東北至西南逐漸遞增的趨勢，且非糧化類型以蔬菜為主導；張惠中等［5］從耕地種植結構和農業(yè)生產結構兩個角度出發(fā)探究山東省耕地“非糧化”的空間分異情況，研究表明山東省農業(yè)生產結構非糧化率遠高于耕地種植結構非糧化率。在耕地“非糧化”的行為影響方面，研究集中于種植經濟作物對耕地質量、耕作層的影響以及耕地“非糧化”對國家、農戶、政府等不同主體的影響。研究發(fā)現，當前培育的果樹對耕作層的影響較小，但桉樹、楊樹等景觀林的種植會對耕地耕作層產生較大的負面影響［7］。同時農戶作為“理性人”，在經濟利益的驅使下更愿意種植收益較高的經濟作物，“非糧化”有助于提高農戶的生活水平［8］，但從國家層面來看，“非糧化”的蔓延發(fā)展可能會對國家糧食安全造成威脅［9］。耕地非糧化的驅動因素方面，學者們運用隨機森林模型［10］、地理加權回歸模型［2，11］、空間計量模型［6］、多元線性回歸模型［2，5］等從經濟水平、政策環(huán)境、自然條件、社會發(fā)展等角度的多重影響因子出發(fā)探究造成耕地“非糧化”空間分異的影響因素。

雖然既有研究已涉及“非糧化”問題的諸多方面，但“非糧化”問題錯綜復雜且具有較強的時空差異性，現有研究仍存在一定的不足。不同尺度下的“非糧化”時空分異方面，全國范圍的大尺度格局及市縣范圍的小尺度調查研究較多，而中觀尺度特別是省域層面縣域單元的“非糧化”空間分異研究還有待加強。同時，現有耕地“非糧化”的驅動因素研究多從社會經濟角度展開，少有涉及自然條件對于耕地“非糧化”的影響。此外，對于糧食主產區(qū)的耕地“非糧化”研究雖然較多，但多從中國13個糧食主產區(qū)的整體出發(fā)，較少研究糧食主產區(qū)中單個省域內部的非糧化情況。湖北省作為中國的糧食主產區(qū)，被稱為“魚米之鄉(xiāng)”，有著“湖廣熟，天下足”的美譽，2021年湖北省糧食總產量達276.45億kg，已連續(xù)9年穩(wěn)定在250億kg以上［12］，在中國糧食生產格局中占有重要地位。因此，本研究以湖北省為對象，以縣級行政區(qū)為單元，在GIS空間分析的基礎上，分析2000—2020年湖北省耕地“非糧化”時空演變格局及“非糧化”類型，以自然條件和社會經濟因素為基礎構建指標體系，利用多元線性回歸模型和地理加權回歸模型對湖北省耕地“非糧化”的驅動機制和影響因素進行識別，客觀地認識湖北省耕地“非糧化”問題，以期為湖北省糧食安全政策制定和控制“非糧化”無序發(fā)展提供參考與借鑒。

1 研究區(qū)概況、數據來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

湖北省地處中國的中部，東鄰安徽省UCV0iUo2lat7szQ/wchzal7VqTLX9pAynvhVuuDoGm8=，南接江西省和湖南省，西連重慶市，西北與陜西省接壤，北鄰河南省，地跨東經108°21′42″—116°07′50″、北緯29°01′53″—33°06′47″。全省東、西、北三面環(huán)山，中間低平，地貌以山地丘陵為主，屬于典型的亞熱帶季風氣候，降水充沛、雨熱同期、四季分明。湖北省是中國的農業(yè)大省，種植作物以水稻、棉花、油菜、小麥為主，以蔬菜、柑橘、茶葉、板栗、煙草等經濟作物為輔。全省土地總面積為18.59萬km2，占全國總面積的1.94%，其中耕地面積為476.86萬hm2，占全國耕地總面積的3.73%，“三調”耕地面積比“二調”減少了55.44萬hm2，耕地減少態(tài)勢加劇。

1.2 數據來源與處理

湖北省縣級行政區(qū)的矢量數據來源于全國地理信息資源目錄服務系統(tǒng)（https：//www.webmap.cn）。需要說明的是，湖北省共有縣級行政單元103個，其中市轄區(qū)39個、縣級市26個、縣35個、自治縣2個、省直轄林區(qū)1個，考慮到數據的可獲取性及研究的可行性，除武漢市的蔡甸區(qū)、江夏區(qū)、黃陂區(qū)、新洲區(qū)外，本研究將各市轄區(qū)作為一個縣級行政單元研究，劃分后的研究單元共80個。研究區(qū)數字高程模型（DEM）來源于中國科學院資源環(huán)境科學數據平臺（https：//www.resdc.cn/），空間分辨率為90 m；土壤有機質含量及pH數據來源于國家青藏高原科學數據中心（http：//www.tpdc.ac.cn/zh-hans/）；氣候生產潛力指數計算及分級標準參照《中國農用地質量分等規(guī)程》（GB/T 28407—2012）；糧食作物播種面積、非糧作物播種面積、農作物總播種面積、糧食產量、人均GDP、城鄉(xiāng)居民可支配收入差、城鎮(zhèn)化率、地均農用柴油使用量、耕地灌溉率、地均勞動力、土地生產率等數據來源于《湖北農村統(tǒng)計年鑒》（2001—2021年）、《湖北省統(tǒng)計年鑒》（2001—2021年）以及湖北省各地級市統(tǒng)計年鑒。

1.3 研究方法

1.3.1 耕地“非糧化”水平測度 現有研究對耕地“非糧化”水平的表征有非糧作物播種面積占農作物播種面積的比重［10，13-15］、非糧作物播種比例變化量［6］I3GpO62K2IKQlSqbnBBv2iPTitsPrGYATuM/lGwUFCE=、耕地轉變?yōu)槠渌r用地占耕地面積的比重［5］、非糧作物播種比例與非糧作物產量占比加權［11］等。結合已有研究成果及《意見》，本研究以非糧作物播種面積占農作物播種面積的比重測度湖北省耕地“非糧化”水平，其中非糧作物指稻谷、小麥、玉米、豆類、薯類以外的其他農作物，包括油料、棉花、麻類、糖料、煙葉、蔬菜等作物，具體計算式如下。

式中，[Rng]表示非糧化率；[Ag]表示糧食作物播種面積；[Ac]表示農作物播種面積。

1.3.2 重心轉移模型 重心轉移模型可根據地理要素的空間分布及其比重確定空間要素集聚重心和遷移軌跡，是構建區(qū)域空間格局演變的重要工具［16］。借助重心轉移模型理論，測算不同年份湖北省全域、糧食主產縣、非糧食主產縣耕地“非糧化”的重心坐標及其移動距離，具體計算式如下［17］。

式中，Xj、Yj分別表示第j年某區(qū)域耕地非糧化率重心的經緯度坐標；[Sij]表示i縣第j年的耕地非糧化率；[Xi]、[Yi]表示i縣幾何中心的經緯度坐標；D表示j1年至j2年重心坐標的移動距離；K為常數，取值111.111 km；[（Xj1，Yj1）]、[（Xj2，Yj2）]分別表示j1年與j2年某區(qū)域耕地非糧化率的重心坐標。

1.3.3 空間自相關 空間自相關模型分為全局空間自相關和局部空間自相關。Global Moran’s I統(tǒng)計量常用于測度全局空間自相關性，是用于度量區(qū)域空間差異與關聯程度的指標［18］，可以測算出區(qū)域屬性值的空間分布是否集聚，具體計算式見式（5）。Moran’s I的范圍為［-1，1］，當I>0時，表現出正的全局空間自相關；當I<0時，表現出負的全局空間自相關；當I=0時，表示空間要素之間不存在相關關系，觀測值在空間上隨機排列。但Global Moran’s I只能反映區(qū)域要素整體的相關特征，難以對區(qū)域內局部地區(qū)相關性進行表征，而Local Moran’s I則可以用來分析局部子系統(tǒng)所表現出的分布特征，具體計算式見式（6）。當[Ii]>0時，表示i單元與其周圍地區(qū)差異較小，表現為高高集聚或低低集聚；當[Ii]<0時，表示i單元與其周圍地區(qū)差異較大，表現為高低集聚或低高集聚；當[Ii]=0時，表現為空間要素之間關系不顯著。

式中，IiT為全局Moran’s I；IiL為局部Moran’s I；n為參與分析的地區(qū)數；[xi]、xj分別為第i、j個地區(qū)的觀測量；[x]為所觀測值的平均值；[wij]為空間權重矩陣，當地區(qū)i與地區(qū)j相鄰時，空間權重矩陣為1，當地區(qū)i與地區(qū)j不相鄰時，空間權重矩陣為0。

1.3.4 多元線性回歸分析 多元線性回歸模型是研究兩個及兩個以上自變量與因變量之間線性關系的模型。在建立自變量與因變量線性關系前需檢驗各個自變量之間是否存在多重共線性，采用方差膨脹系數（VIF）對自變量的多重共線性進行檢驗，VIF大于1，其值越接近于1，說明自變量之間的共線性程度越小，反之共線性程度越強。一般以VIF=10為標準，當VIF>10時，認為自變量間存在較嚴重的多重共線性，需剔除共線性較強的自變量再次回歸檢驗，直至所有自變量VIF<10。多元線性回歸模型的具體計算式如下［5］。

式中，[y]表示因變量；x1、x2、[…]、xn表示自變量；β1、β2、…、βn表示自變量的回歸系數，即自變量[xi]變化1個單位對因變量[y]影響的平均變化率；[β0]為常數；[ε]為隨機誤差。

1.3.5 地理加權回歸分析 地理加權回歸模型（GWR）是普通線性回歸模型的擴展，其將數據的空間位置嵌入到模型中，可以反映隨著地理空間位置變化的自變量與因變量的相關關系［19］。在多元線性回歸分析的基礎上，選取與湖北省耕地“非糧化”具有顯著相關性的自變量進行地理加權回歸，以此探究耕地“非糧化”影響因素在不同空間位置的分異特征。地理加權回歸模型的具體計算式如下。

式中，[yi]表示第i個空間單元的因變量；[xik]表示第i個空間單元上第k個自變量的觀測值；n表示自變量總數；[ui，vi]表示第i個空間單元的質心坐標；[βkui，vi]表示第i個空間單元的回歸系數；[β0ui，vi]表示第i個空間單元的常數項；[εi]表示第i個空間單元的隨機誤差。

2 結果與分析

2.1 耕地“非糧化”時空格局演化特征

2.1.1 耕地“非糧化”時序演化特征 2000—2020年湖北省耕地非糧化率呈現出一定的波動，非糧作物播種面積與非糧化率的演變趨勢基本保持一致，整體來看，全省耕地“非糧化”情況較為穩(wěn)定，2003年耕地非糧化率最高，達50.05%，2017年耕地非糧化率最低，為39.00%（圖1）。全省農作物播種面積與糧食作物播種面積均呈波動式上升，糧食作物播種面積與非糧作物播種面積、耕地非糧化率的變化趨勢表現出較強的對稱性，糧食產量隨著糧食作物播種面積的增加而增加。

分時段來看，2000—2003年，湖北省非糧作物播種面積大幅增加，與此同時伴隨著糧食作物播種面積的減少與非糧化率的上升，“非糧化”問題較為嚴重，2003年也成了近21年湖北省耕地“非糧化”的峰點，這與2000年前后實施的退耕還林政策以及城鎮(zhèn)化發(fā)展過程中的農業(yè)種植結構調整有關［20］，耕地總面積的減少以及非糧作物播種面積的增加是造成該時期非糧化率猛增的主要原因；2003—2007年，湖北省耕地“非糧化”問題有所緩解，非糧作物播種面積及非糧化率呈現出逐步下降的趨勢，糧食產量也隨之增加，這與2004年國家全面放開糧食收購市場，實現糧食購銷市場化和市場主體多元化有關，惠農政策與糧食流通體制改革提升了農民種糧的積極性［21］；2007—2008年，湖北省耕地非糧化率出現突增情況，這與2008年湖北省多起突發(fā)自然災害有關，2008年1月的雪災，全省農作物受災面積高達162.853萬hm2，另外7月的暴雨洪澇災害，農作物受災面積達25.136萬hm2，給全省農作物種植結構造成較大影響；2008—2017年，湖北省耕地“非糧化”得到改善，期間非糧作物播種面積雖有些許增加，但耕地非糧化率一直平穩(wěn)下降，2017年湖北省耕地非糧化率降到近21年的最低值；2017年以來，耕地“非糧化”現象又有所凸顯，糧食作物播種面積及糧食產量均有所降低，其與近年來耕地流轉面積不斷增加有關，土地承包商為提高經濟效益，更愿意種植經濟價值較高的經濟作物，造成糧食作物播種面積的減少和非糧作物種植面積的增加，加劇了耕地的“非糧化”。

2.1.2 耕地“非糧化”空間演化特征 在耕地“非糧化”的空間演化方面，以5年為周期，分別選取2000年、2005年、2010年、2015年、2020年5個時間節(jié)點。在此時間節(jié)點基礎上，以縣級行政單元為基準，使用ArcGIS軟件對研究單元的耕地“非糧化”程度進行可視化表達，利用自然間斷點法對歷年耕地“非糧化”情況分級，并在此基礎上對分級界限適度調整，以能更好地對比5個年份的耕地“非糧化”情況，最終將湖北省“非糧化”劃分為3個等級（圖2），分別為輕度非糧化（非糧化率≤35%）、中度非糧化（35%<非糧化率≤60%）和重度非糧化（非糧化率>60%）。

整體來看，2000—2020年，湖北省耕地“非糧化”空間結構發(fā)生較大變化，輕度非糧化地區(qū)由湖北省西部轉移至西北部，后又擴展至中北部，最終轉移至湖北省的中部；中度非糧化的重心由湖北省中部地區(qū)逐步轉移至湖北省西部地區(qū)；重度非糧化地區(qū)分布則較為零散，主要為武漢市及其他地級市轄區(qū)，多位于湖北省東部地區(qū)。湖北省“非糧化”程度由2000年的“中部、東部高，西部低”逐步演化為2020年的“東部、西部高，中部低”的空間格局。

從各級耕地“非糧化”的數量上來看，湖北省耕地“非糧化”始終以中度為主，輕度次之，重度較少。輕度非糧化的縣域數量由2000年的20個逐漸減少為2010年的12個，后又增加至2020年的18個；中度非糧化的縣域數量由2000年的56個逐步增加至2010年的66個，后又減少到2020年的54個；重度非糧化的縣域數量由2000年的4個減少為2010年的 2個，后又增加至2020年的8個。輕度非糧化與重度非糧化的縣域數量變化呈“U”形曲線，而中度非糧化的縣域數量變化則呈現倒“U”形曲線。

2.1.3 耕地“非糧化”重心轉移分析 根據《湖北省高標準農田建設規(guī)劃（2022—2030年）》中湖北省糧食主產區(qū)的分布情況，將湖北省分為糧食主產縣和非糧食主產縣。通過ArcGIS軟件分析主要年份湖北省全域、糧食主產縣以及非糧食主產縣耕地非糧化的重心及其轉移情況，結果見圖3。

從耕地“非糧化”重心的位置（圖3a）來看，湖北省全域的耕地“非糧化”重心位于京山市和天門市西部附近；非糧食主產縣的耕地“非糧化”重心集聚于荊門市轄區(qū)及當陽市，位于全域非糧化重心的西側；糧食主產縣的耕地“非糧化”重心位于全域非糧化重心的東側，分布于天門市東部及漢川市一帶。

從耕地“非糧化”重心的轉移情況來看，湖北省全域耕地“非糧化”重心遷移幅度小于糧食主產縣與非糧食主產縣的遷移幅度。湖北省全域耕地“非糧化”重心整體向西部遷移，重心位置由京山市南部遷移至天門市西部（圖3b）；非糧食主產縣耕地“非糧化”重心總體向西北方向遷移，重心位置由荊門市轄區(qū)西南部遷移至當陽市的中部，遷移幅度逐漸減小，2015—2020年呈現出向東遷移的態(tài)勢（圖3c）；糧食主產縣耕地“非糧化”重心向東南方向遷移，重心位置由天門市東部遷移至漢川市中部，遷移幅度先減小后增大，2015—2020年的遷移幅度最大（圖3d）。

分析結果表明，隨著時間的推移，糧食主產縣表現出東部地區(qū)耕地“非糧化”趨勢逐漸嚴重，非糧食主產縣表現出西部地區(qū)耕地“非糧化”程度有所增加。然而，湖北省全域耕地“非糧化”重心總體向西部遷移，表明湖北省西部地區(qū)耕地“非糧化”程度高于東部地區(qū)，省域西部非糧食主產縣的耕地更易趨于“非糧化”。

2.2 耕地“非糧化”空間自相關分析

為進一步分析湖北省耕地“非糧化”的空間分布特征，采用空間自相關分析對2000年、2005年、2010年、2015年、2020年5個時間節(jié)點的耕地“非糧化”程度深入探究，以揭示湖北省2000—2020年耕地“非糧化”的空間集聚效應。

2.2.1 全局空間自相關分析 5個時間節(jié)點的湖北省耕地“非糧化”全局Moran’s I（表1）均通過1%水平的顯著性檢驗，同時Moran’s I全為正，且均保持在0.5左右的水平，表明湖北省耕地“非糧化”程度具有顯著的正的空間自相關性，表現出明顯的空間集聚特征。研究時段內Moran’s I的變化程度較小，Moran’s I由2000年的0.557 3下降至2010年的0.482 6，后又上升至2020年的0.558 6，表明湖北省耕地“非糧化”的空間集聚程度先降低后升高，總體保持在一個較為穩(wěn)定的集聚狀態(tài)。

2.2.2 局部空間自相關分析 從2000年、2005年、2010年、2015年、2020年5個時間節(jié)點的耕地“非糧化”空間集聚類型（圖4）來看，湖北省耕地“非糧化”的空間集聚類型除不顯著外，均呈高高集聚和低低集聚。從空間集聚類型的數量上來看，高高集聚的縣域從2000年的11個減少到2020年的8個，低低集聚的縣域則由2000年的8個增加到2020年的15個。從空間集聚類型的分布上來看，湖北省近20年的空間集聚類型變化明顯，高高集聚由2000年以武漢市為中心的東西分布逐漸演變?yōu)?020年以武漢市為中心的南北分布，高值聚類區(qū)始終分布于經濟發(fā)展水平較高的武漢市周邊，為保證大城市蔬果等非糧農產品的消費需求，同時獲取更高的經濟收益，占據區(qū)位優(yōu)勢的武漢市周邊地區(qū)在耕地利用上逐漸脫離糧食生產，耕地非糧化率較高且集聚；低低集聚在2000年主要分布于十堰市及神農架林區(qū)周邊的縣域，2010年則向北過渡，主要分布在襄陽市和隨州市所轄區(qū)域，到2020年，低低集聚的縣域向湖北省中部延伸至江漢平原地區(qū)。

2.3 耕地“非糧化”的影響因素

2.3.1 耕地“非糧化”影響因素指標體系的構建 參考已有研究［1，2，5，10，22］，考慮數據的可靠性及可獲取性，從自然條件和社會經濟因素下的地形地勢、氣候條件、土壤質量、經濟水平、生產條件5個維度12個指標出發(fā)，初步構建影響耕地“非糧化”的指標體系（表2）。

2.3.2 模型檢驗結果 以2020年湖北省縣級單元耕地非糧化率為因變量，各指標因子為自變量進行影響因素探究。由于初選指標較多，為保證模型結果的穩(wěn)定性，首先對各指標進行多重共線性檢驗。計算各指標的方差膨脹因子（VIF），并剔除具有顯著共線性（VIF>10）的指標，其次進行多元線性回歸分析，發(fā)現2020年湖北省耕地非糧化率與各指標因子直接擬合的R2為0.45，擬合效果一般。同時各指標因子與因變量之間的相關關系也有所不同（表3），指標因子土壤pH（X5）、土地生產率（X12）在1%水平上顯著，X5與因變量表現為負相關關系，X12與因變量表現為正相關關系；氣候生產潛力指數（X3）、城鄉(xiāng)居民可支配收入差（X7）、地均農用柴油使用量（X10）均在5%水平上顯著，X3和X10與因變量呈負相關關系，X7與因變量呈正相關關系；其他影響指標因子與因變量的相關性不顯著。多元線性回歸模型的擬合效果不理想可能與指標對耕地“非糧化”的影響存在空間差異性有關，有必要將空間因素納入到模型中進行考慮。

為測算各影響因子對湖北省耕地“非糧化”的影響程度，同時考慮空間差異，因此引入可以表征空間關系的地理加權回歸模型。以縣級研究單元幾何質心的經緯度為坐標，核類型選擇Fixed Gaussian函數［23］，帶寬方法選擇CV交叉確認法［24］，選擇多元線性回歸分析中P小于0.05的5個顯著相關的影響指標作為自變量分析其對湖北省耕地“非糧化”空間異質性的影響。GWR模型的擬合結果較好，擬合模型R2為0.801 4，充分解釋了湖北省耕地“非糧化”與各影響因素之間的相關關系。

2.3.3 影響因素分析 利用自然間斷點法對各影響因素回歸系數進行分級處理并可視化，結果見圖5。

1）氣候生產潛力指數與耕地“非糧化”呈全局負相關關系，氣候生產潛力指數越高，越適合糧食作物生產，說明糧食產量越高，耕地越不容易趨于“非糧化”。氣候生產潛力指數對湖北省“非糧化”的影響在空間上呈由西向東遞增的特征，反映出東部抑制效率強于西部，湖北省中南部的江漢平原氣候條件較好，地勢平坦適合糧食作物的規(guī)模經營，而西部山區(qū)地形氣候條件較差，容易造成耕地趨于“非糧化”。

2）土壤pH與湖北省耕地“非糧化”基本表現為負相關，湖北省縣域單元平均pH均小于7，隨著pH的降低，土壤酸性不斷增強，土壤條件越不適合農作物特別是水稻的生長，更容易引發(fā)耕地的“非糧化”。從空間上來看，土壤pH對湖北省耕地“非糧化”的影響呈由西南、東南向西北遞增的特征，表明湖北省西北部耕地pH的變化對耕地“非糧化”的影響作用更強，而湖北省縣域單元的土壤pH呈西南、東南高，西北低的特點，說明土壤pH越接近于中性，其變動對耕地“非糧化”的影響越小，反之影響越大。

3）城鄉(xiāng)居民可支配收入差與湖北省耕地“非糧化”基本呈正相關關系，僅在中北部和西南部個別縣域呈負相關關系，城鄉(xiāng)居民可支配收入差越大，種糧的比較效益就越低，農戶更傾向于種植經濟價值較高的經濟作物，越容易出現耕地“非糧化”現象。城鄉(xiāng)居民可支配收入差對湖北省“非糧化”的影響在空間上整體呈由東南向西北遞減的趨勢，東部地區(qū)耕地非糧化受城鄉(xiāng)居民可支配收入差的影響較大，西北部地區(qū)則相對較小，甚至出現負向影響，其可能由于經濟收入差距的加大加劇了農民進城務工，導致農村勞動力的減少，而種植糧食作物相對來說所需勞動力較少，因此城鄉(xiāng)居民可支配收入差的進一步加大并未引起耕地“非糧化”的加劇，反而有一定的抑制作用。

4）地均農用柴油使用量與湖北省耕地“非糧化”呈全局負相關關系。地均農用柴油使用量在一定程度上反映了當地的農業(yè)機械化水平，即農業(yè)機械化水平越高，越有利于農業(yè)的規(guī)模化經營，耕地利用越不易趨于非糧化。地均農用柴油使用量對湖北省耕地“非糧化”的影響在空間上總體呈由東南向西北遞增的特征，中部和西南部耕地“非糧化”受農業(yè)機械化的影響較大，東南部受到的影響相對較小。湖北省整體上中東部機械化程度較高，說明隨著機械化程度的提高，對耕地“非糧化”的負向影響在減弱。

5）土地生產率與湖北省耕地“非糧化”呈全局正相關關系。土地生產率的提高可能是農業(yè)技術的進步、農業(yè)政策的調整，但更重要的是地區(qū)間農業(yè)種植結構的差異，經濟作物的大面積種植在短時間內可以迅速提高農用土地的生產率，因此隨著土地生產率的提高，耕地越容易趨于“非糧化”。土地生產率的影響在空間上呈由西南向東北遞增的特征，說明東部地區(qū)土地生產率與耕地“非糧化”的正相關關系較強。

3 小結與建議

3.1 小結

基于2000—2020年湖北省農作物播種面積數據，利用重心轉移模型和地理加權回歸模型，以湖北省縣級行政區(qū)為研究單元，選取自然條件和社會經濟狀況相關指標，分析湖北省耕地“非糧化”的空間分異特征及其影響因素，主要得到以下結論。

1）湖北省2000—2020年耕地非糧化率呈現一定的波動，耕地“非糧化”整體情況較為穩(wěn)定，2003年湖北省耕地非糧化率最高，2017年最低，近年來耕地“非糧化”有上升的趨勢；湖北省耕地“非糧化”空間演化明顯，隨著時間的推移，中部縣域單元的“非糧化”程度減弱，西部地區(qū)的“非糧化”程度加強；湖北省全域耕地“非糧化”重心總體向西部遷移，糧食主產縣耕地“非糧化”重心向東南方向遷移，非糧食主產縣耕地“非糧化”重心總體向西北方向遷移，耕地“非糧化”呈縣域東、西兩側逐漸增強的趨勢，且省域西部非糧食主產縣的耕地更易趨于非糧化。

2）湖北省耕地“非糧化”程度具有顯著的全局空間自相關關系，表現出明顯的空間集聚特征。局部空間自相關表現出高高集聚、低低集聚和不顯著 3種集聚類型，其中高高集聚地區(qū)集中分布于武漢市周邊，由以武漢市為中心的東西分布演化為以武漢市為中心的南北分布，低低集聚地區(qū)則由湖北省西部逐漸過渡至中部。

3）湖北省耕地“非糧化”受到多種因素的共同影響，且具有較強的空間差異性。氣候生產潛力指數、土壤pH、城鄉(xiāng)居民可支配收入差、地均農用柴油使用量以及土地生產率對湖北省耕地“非糧化”的影響較為顯著。其中，氣候生產潛力指數、土壤pH、地均農用柴油使用量與耕地“非糧化”呈負相關關系，城鄉(xiāng)居民可支配收入差、土地生產率與耕地“非糧化”呈正相關關系，影響作用的大小具有較強的空間異質性。

3.2 建議

1）根據自然條件適度調整農業(yè)種植結構，建立完善的農業(yè)補貼機制。氣候、土壤、地形等自然因素是農業(yè)生產的基礎，良好的自然條件對耕地“非糧化”具有一定的抑制作用，耕地“非糧化”的治理不能簡單“一刀切”式的武斷處理，將耕作條件較好的農田用于規(guī)模化的糧食生產，建設一批高產穩(wěn)產的糧食生產功能區(qū)保障糧食安全，自然條件稍差的農地用于非糧作物的種植，通過政策調控適度調整農業(yè)種植結構。針對農業(yè)比較效益低下、農民不愿種糧的問題，要給予農業(yè)一定的資金支持，加大農業(yè)轉移支付力度，完善農業(yè)補貼機制，以此增加農戶收入，提高農民的種糧積極性。

2）加快土地流轉，加強糧食生產的機械化和規(guī)?；洜I。規(guī)?；洜I可以降低農業(yè)的生產成本，提高糧食種植的比較效益，同時可以加快機械化的發(fā)展，有利于機械化農業(yè)的實施，農業(yè)機械化在一定程度上可以抑制耕地“非糧化”，以此形成正反饋。加快土地流轉的同時要制定完善的土地流轉政策，防止流轉土地大規(guī)模用于非糧作物生產，要充分保障糧食作物種植面積。

3）積極推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，縮小城鄉(xiāng)差距，提高農民收入水平。耕地“非糧化”較大原因是種糧不經濟導致的，農民作為“理性人”，為了實現土地生產效益最大化而選擇種植非糧作物，其根本原因是農民收入相對較低，難以靠種糧維持基本生活。通過實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，全面深化農村改革，以農村特色帶動農村發(fā)展，提高農村居民經濟收入，縮小城鄉(xiāng)差距，保障農民基本權益，進而改善耕地“非糧化”狀況。

參考文獻：

［1］ 吳郁玲，張 佩，于億億，等.糧食安全視角下中國耕地“非糧化”研究進展與展望［J］.中國土地科學，2021，35（9）：116-124.

［2］ 陳 浮，劉俊娜，常媛媛，等.中國耕地非糧化空間格局分異及驅動機制［J］.中國土地科學，2021，35（9）：33-43.

［3］ 朱道林.耕地“非糧化”的經濟機制與治理路徑［J］.中國土地，2021（7）：9-11.

［4］ 匡遠配，劉 洋.農地流轉過程中的“非農化”、“非糧化”辨析［J］.農村經濟，2018（4）：1-6.

［5］ 張惠中，宋 文，張文信，等.山東省耕地“非糧化”空間分異特征及其影響因素分析［J］.中國土地科學，2021，35（10）：94-103.

［6］ 孟 菲，譚永忠，陳 航，等.中國耕地“非糧化”的時空格局演變及其影響因素［J］.中國土地科學，2022，36（1）：97-106.

［7］ 孔祥斌.耕地“非糧化”問題、成因及對策［J］.中國土地，2020（11）：17-19.

［8］ 蔡瑞林，陳萬明，朱雪春.成本收益：耕地流轉非糧化的內因與破解關鍵［J］.農村經濟，2015（7）：44-49.

［9］ 郭 珍.耕地功能性流失的表現、驅動機制及其治理［J］.吉首大學學報（社會科學版），2020，41（5）：56-63.

［10］ 張穎詩，馮艷芬，王 芳，等.廣東省耕地非糧化的時空分異及其驅動機制［J］.資源科學，2022，44（3）：480-493.

［11］ 王鵬程，張利國，盧玉蘭，等.廣西耕地“非糧化”時空演變及影響因素研究［J］.中國農業(yè)資源與區(qū)劃，2023，44（5）：187-197.

［12］ 湖北省統(tǒng)計局.湖北統(tǒng)計年鑒2022［M］.北京：中國統(tǒng)計出版社，2022.

［13］ 常媛媛，劉俊娜，張 琦，等.糧食主產區(qū)耕地非糧化空間格局分異及其成因［J］.農業(yè)資源與環(huán)境學報，2022，39（4）：817-826.

［14］ PENG J Q， CHEN J， SU C， et al. Will land circulation sway “grain orientation”？ The impact of rural land circulation on farmers? agricultural planting structures［J］. PLoS one，2021，16（6）：e0253158.

［15］ LENG Z H， WANG Y N， HOU X S. Structural and efficiency effects of land transfers on food planting： A comparative perspective on North and South of China［J］. Sustainability，2021，13（6）：3327.

［16］ 胡慧芝，王建力，王 勇，等.1990～2015年長江流域縣域糧食生產與糧食安全時空格局演變及影響因素分析［J］.長江流域資源與環(huán)境，2019，28（2）：359-367.

［17］ 高軍波，謝文全，韓 勇，等.1990～2013年河南省縣域人口、經濟和糧食生產重心的遷移軌跡與耦合特征——兼議與社會剝奪的關系［J］.地理科學，2018，38（6）：919-926.

［18］ 馬才學，溫檳熒，鄭偉偉，等.中國耕地非農化壓力時空格局的演變分析［J］.長江流域資源與環(huán)境，2017，26（12）：2065-2072.

［19］ 吳孔森，孔冬艷，王 銀，等.鄉(xiāng)村轉型發(fā)展影響因素及其作用效應的空間分異——以陜西省為例［J］.自然資CgGh8Tavb2LEsWgwBq5fbA==源學報，2022，37（8）：2033-2050.

［20］ 東 梅.退耕還林對我國宏觀糧食安全影響的實證分析［J］.中國軟科學，2006（4）：46-54.

［21］ 王薇薇，謝 瓊，王雅鵬，等.糧食收購市場各主體利益協調的經濟學分析［J］.中國農村觀察，2009（4）：13-19.

［22］ 胡榮明，孫 妍，史曉亮，等.耕地“非糧化”特征識別——以甘肅省東鄉(xiāng)族自治縣為例［J］.西安科技大學學報，2022，42（3）：572-579.

［23］ 馬 勇，童 昀，任 潔，等.公眾參與型環(huán)境規(guī)制的時空格局及驅動因子研究——以長江經濟帶為例［J］.地理科學，2018，38（11）：1799-1808.

［24］ CAMACHO-VALDEZ V，RUIZ-LUNA A，GHERMANDI A，et al. Valuation of ecosystem services provided by coastal wetlands in northwest Mexico［J］. Ocean & coastal management，2013，78：1-11.

收稿日期：2023-10-09

基金項目：國家自然科學基金重點項目（42071254）

作者簡介：闊冬冬（1996-），男，河南新鄉(xiāng)人，在讀碩士研究生，研究方向為土地利用與空間規(guī)劃，（電話）18137392163（電子信箱）kdd_hn@163.com；通信作者，渠麗萍（1973-），女，山西晉中人，副教授，主要從事土地利用變化與驅動機制相關研究，（電話）18602765272（電子信箱）lp_qu@163.com。