基于DEMATEL-ISM-MICMAC模型的耕地撂荒致因研究

摘要：以山西省長(zhǎng)治市黎城縣為例，基于文獻(xiàn)研究、實(shí)地調(diào)查與專家訪談方法從自然、經(jīng)濟(jì)、人口、生產(chǎn)4個(gè)方面提出了耕地撂荒的影響因素，采用DEMATEL-MICMAC-ISM模型對(duì)影響因素進(jìn)行相關(guān)性、重要性、層級(jí)結(jié)構(gòu)分析及驅(qū)動(dòng)力-依賴性分析。結(jié)果表明，15個(gè)耕地撂荒影響因素劃分為3個(gè)集合，共6層，分別為直接因素（L1）、中間因素（L2、L3、L4、L5）、深層因素（L6）。運(yùn)用MICMAC模型計(jì)算各因素的依賴性值和驅(qū)動(dòng)力值，將驅(qū)動(dòng)因素分為聯(lián)系型因素、獨(dú)立型因素、自治型因素、依賴型因素4類。耕地撂荒的關(guān)鍵影響因素為地形坡度、海拔、本底值、農(nóng)林水事務(wù)支出、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、區(qū)位條件、耕作便捷度、水源距離。

關(guān)鍵詞：耕地利用；耕地撂荒；DEMATEL-ISM-MICMAC模型；山西省長(zhǎng)治市黎城縣

中圖分類號(hào)：F323.211" " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：0439-8114（2025）03-0216-08

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2025.03.033 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Study on the causes of cultivated land abandonment based on DEMATEL-ISM-MICMAC model： A case study of Licheng County， Changzhi City， Shanxi Province

ZHAO Hui-rong1， YIN Hai-shan2

（1. College of Resources and Environment， Shanxi Agricultural University， Taigu" 030801， Shanxi， China;

2. College of Agricultural Economics and Management， Shanxi Agricultural University， Taiyuan" 030006， Shanxi， China）

Abstract：Taking Licheng County， Changzhi City， Shanxi Province as an example， this study proposed influencing factors of cultivated land abandonment from four aspects： natural conditions， economy， population， and production， based on literature review， field surveys， and expert interviews. The DEMATEL-MICMAC-ISM model was employed to analyze the correlations， importance， hierarchical structure， and driving force-dependency relationships of these factors. The results showed that the 15 influencing factors of cultivated land abandonment were divided into 3 clusters across 6 levels： Direct factors （L1）， intermediate factors （L2， L3， L4， L5）， and deep factors （L6）. Using the MICMAC model， the dependency and driving force values of each factor were calculated， and the driving factors were categorized into four types： linked factors， independent factors， autonomous factors， and dependent factors. Key factors influencing cultivated land abandonment included terrain slope， elevation， background value， expenditure on agriculture， forestry， and water affairs， total agricultural machinery power， location conditions， tillage convenience， and distance to water sources.

Key words：cultivated land utilization; cultivated land abandonment; DEMATEL-ISM-MICMAC model; Licheng County， Changzhi City， Shanxi Province

習(xí)近平總書記在十九大上明確指出“確保國(guó)家糧食安全，把中國(guó)人的飯碗牢牢端在自己手中?！奔Z食從哪里來(lái)，從土地上來(lái)，牢牢守住耕地紅線是保障國(guó)家糧食安全、夯實(shí)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)的重要基石。若良田長(zhǎng)期不種植，就是對(duì)人力物力資源的浪費(fèi)，對(duì)糧食安全毫無(wú)意義，且有悖于“藏糧于地”的耕地保護(hù)政策[1]。2021年1月20日，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部提出《關(guān)于統(tǒng)籌利用撂荒地促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，強(qiáng)調(diào)要堅(jiān)持分類指導(dǎo)，有序推進(jìn)撂荒地利用；強(qiáng)化政策扶持，引導(dǎo)農(nóng)民復(fù)耕撂荒地；加快設(shè)施建設(shè)，改善撂荒地耕種條件等，充分展現(xiàn)出政府對(duì)于耕地撂荒問(wèn)題的高度重視。因此，耕地作為“三農(nóng)”之本，是一個(gè)國(guó)家和民族發(fā)展的基礎(chǔ)，重視耕地撂荒問(wèn)題對(duì)于緩解人地矛盾，保障糧食安全具有重大意義[2]。

國(guó)外的耕地撂荒研究集中在土地利用變化、耕地經(jīng)營(yíng)管理、耕地撂荒原因和特征識(shí)別等方面，近年來(lái)逐漸關(guān)注撂荒耕地的空間分布以及聚集特征，探析自然、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等主客觀因素對(duì)撂荒耕地空間分布的影響及其重心遷移規(guī)律，為國(guó)內(nèi)學(xué)者提供了大量參考依據(jù)。Martinson等[3]通過(guò)探析不同家庭環(huán)境群體的金融素養(yǎng)，采用ESR方法評(píng)估其與耕地撂荒的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)女性農(nóng)戶和低收入農(nóng)戶的金融素養(yǎng)對(duì)于減少耕地撂荒的關(guān)聯(lián)更加顯著。Hong等[4]繪制農(nóng)田向草地、灌叢、森林過(guò)渡的軌跡圖，揭示了亞熱帶山區(qū)耕地撂荒的變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力、區(qū)位條件、經(jīng)濟(jì)特征、自然環(huán)境與耕地撂荒息息相關(guān)。國(guó)內(nèi)耕地撂荒研究主要圍繞耕地利用現(xiàn)狀、影響因子等展開。范輝等[5]站在統(tǒng)計(jì)視角下探析基于縣域尺度河南省耕地的時(shí)空分布以及人均耕地面積的演變特征，發(fā)現(xiàn)人均耕地面積在不斷減少，認(rèn)為縣域耕地面積不斷減少與地形地貌密切相關(guān)。李贊紅等[6]以重慶市12個(gè)典型村為例探析不同農(nóng)戶耕地撂荒的差異，結(jié)果發(fā)現(xiàn)耕作便捷度、農(nóng)戶的文化水平、生活經(jīng)歷、非農(nóng)收入、野生動(dòng)物的破壞都是造成撂荒的主要原因。為了保護(hù)耕地，實(shí)現(xiàn)耕地的可持續(xù)利用，譚術(shù)魁[7]選取了29個(gè)影響耕地撂荒的指標(biāo)因子，通過(guò)可持續(xù)性評(píng)價(jià)將撂荒現(xiàn)象分為5種可持續(xù)模式，以此為實(shí)現(xiàn)撂荒耕地再利用提供指導(dǎo)價(jià)值。

從現(xiàn)有研究成果來(lái)看，較少有運(yùn)用定性與定量的方法系統(tǒng)全面評(píng)價(jià)耕地撂荒影響因素的文獻(xiàn)。本研究填補(bǔ)了當(dāng)前研究領(lǐng)域的不足，以耕地撂荒程度適中的山西省長(zhǎng)治市黎城縣為例，采用DEMATEL-MICMAC-ISM（結(jié)構(gòu)解釋模型）分析各因素之間的相關(guān)性及地位，識(shí)別系統(tǒng)內(nèi)具有層次性、驅(qū)動(dòng)性和重要性的關(guān)鍵要素，進(jìn)一步厘清耕地撂荒的驅(qū)動(dòng)因素，有利于保障糧食安全生產(chǎn)，推動(dòng)黎城縣社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對(duì)山西省其他地區(qū)制定耕地治理措施起到示范作用[8]。

1 材料與方法

1.1 耕地撂荒影響因素的識(shí)別

通過(guò)文獻(xiàn)分析法，以“耕地撂荒”為主題，在中國(guó)知網(wǎng)進(jìn)行檢索，共獲得755篇文獻(xiàn)；同理，在Web of science中以“Abandoned farmland”為主題進(jìn)行檢索，結(jié)果顯示相關(guān)文獻(xiàn)共2 460篇。由此可知，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于耕地撂荒的研究正處于高速發(fā)展階段[9]。本研究以撂荒耕地面臨的問(wèn)題、影響機(jī)理、治理對(duì)策等內(nèi)容為關(guān)注點(diǎn)，初步提取20個(gè)影響因素。在此基礎(chǔ)上，課題組于2023年5月6日至7月6日，遵循“遠(yuǎn)近結(jié)合、特點(diǎn)鮮明、隨機(jī)選擇”原則對(duì)黎城縣20個(gè)典型村莊（圖1）的耕地撂荒情況進(jìn)行實(shí)地調(diào)研[10]，通過(guò)專家訪談法對(duì)所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，采用定性與定量相結(jié)合的方法總結(jié)歸納出4個(gè)維度，共15個(gè)影響耕地撂荒的重要因素[11]，耕地撂荒影響因素指標(biāo)體系如表1所示。

1.2 研究框架

1.2.1 區(qū)域多維耕地撂荒系統(tǒng) 人地關(guān)系是土地系統(tǒng)的核心問(wèn)題[27]，區(qū)域多維耕地撂荒系統(tǒng)是在特定區(qū)域內(nèi)，由土地質(zhì)量、地理區(qū)位、經(jīng)濟(jì)投入、政策措施等因素共同作用形成的，是一個(gè)復(fù)雜的人地系統(tǒng)。以“人”為核心的要素包括人口維度、經(jīng)濟(jì)維度、生產(chǎn)維度（圖2）。①農(nóng)作物價(jià)格對(duì)區(qū)域撂荒程度的高低具有明顯影響，其經(jīng)濟(jì)特性揭示撂荒耕地是否具有再利用價(jià)值。②人口條件對(duì)于撂荒耕地的形成具有加速推進(jìn)的效果，主要包括人口外流數(shù)量、人口密度等，揭示撂荒耕地是否有充足的勞動(dòng)力。③生產(chǎn)條件是物質(zhì)資料生產(chǎn)必須具備的要素，對(duì)于耕地撂荒的形成具有顯著作用，其揭示撂荒耕地是否有足夠的再利用條件。自然維度以“地”為核心要素，刻畫出地形地貌、資源稟賦等特性，揭示撂荒耕地是否有再利用的潛力。耕地撂荒是在社會(huì)不斷發(fā)展過(guò)程中“人-地”關(guān)系動(dòng)態(tài)失衡的外在表現(xiàn)[28]。

1.2.2 系統(tǒng)分析框架“撂荒-自然-生產(chǎn)-人口-經(jīng)濟(jì)” 區(qū)域撂荒的多維性決定了其系統(tǒng)的復(fù)雜特性。這種復(fù)雜性具體表現(xiàn)為耕地撂荒驅(qū)動(dòng)因素的多樣性、作用途徑的交互性以及耕地撂荒表征的多維性。從驅(qū)動(dòng)因素來(lái)看，主要包含以“人”為核心的經(jīng)濟(jì)、人口、生產(chǎn)維度和以“地”為核心的自然維度兩類；從作用途徑來(lái)看，耕地撂荒是土地自身與其他因素綜合作用的結(jié)果；從表征維度來(lái)看，主要包含人口、生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)、自然4個(gè)維度。

1）自然維度。土地具有客觀存在性和不可移動(dòng)性，自然要素對(duì)區(qū)域撂荒形成具有基礎(chǔ)性、根本性作用。地形坡度和海拔是影響耕地撂荒的主要自然條件。地形坡度決定著耕地的自然供給，是耕地能否直接利用的最基本要素，自然剛性供給決定著耕地的利用方式。如坡度大的耕地利用成本大，機(jī)械化困難，水土流失嚴(yán)重，易引發(fā)自然災(zāi)害，且受地形條件制約導(dǎo)致交通不便，不利于人口居住和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此耕地撂荒受地形坡度的影響較大；土壤質(zhì)地和土層厚度是反映耕地質(zhì)量的重要指標(biāo)，主要通過(guò)農(nóng)戶偏愛(ài)優(yōu)質(zhì)耕地的行為決策來(lái)影響耕地利用效率。

2）生產(chǎn)維度。城鎮(zhèn)規(guī)模不斷擴(kuò)大，大量耕地被占用，為了保持耕地占補(bǔ)平衡逐漸出現(xiàn)了“耕地上山”[29]“耕地邊際化”[30]現(xiàn)象，大型農(nóng)業(yè)機(jī)械無(wú)法使用，農(nóng)戶需要采用原始的耕作方式，增加了耕種成本，降低了耕種效率，收支嚴(yán)重失衡加速耕地撂荒；農(nóng)業(yè)機(jī)械化是完成工業(yè)現(xiàn)代化任務(wù)的必經(jīng)之路，農(nóng)林水事務(wù)支出也應(yīng)受到政府的高度重視，增加農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼，有利于提高耕地的產(chǎn)量、降低農(nóng)民負(fù)擔(dān)，大大減少農(nóng)民對(duì)于高質(zhì)量農(nóng)田的拋荒與閑置；耕地周圍背景也是造成耕地撂荒的重要因素，主要由本底值表征，如黎城縣王家莊村的一塊耕地，其位于山腳下，周圍全部為林地，農(nóng)戶種植的農(nóng)作物經(jīng)常受到野生動(dòng)物的侵害，造成耕地撂荒。

3）人口維度。人是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中最具活力的要素[27]，人口條件能夠提高耕地利用效率，有效遏制耕地撂荒，主要表現(xiàn)在人口密度、農(nóng)戶文化水平、人口外流數(shù)量和人口老齡化程度方面。人口老齡化程度表征為65歲以上人口占比，隨著第三產(chǎn)業(yè)的急劇發(fā)展，教育、醫(yī)療等優(yōu)質(zhì)資源逐漸向城鎮(zhèn)偏移，適齡勞動(dòng)力不斷減少，人口老齡化、女性化加劇，造成劣質(zhì)耕地逐漸邊際化，增加了質(zhì)量差[31]、地勢(shì)偏、地塊破碎[32]、產(chǎn)量低的耕地撂荒風(fēng)險(xiǎn)。隨著農(nóng)戶文化水平的不斷提升，傳統(tǒng)的“以地養(yǎng)家”觀念逐漸轉(zhuǎn)變。這一變化不僅順應(yīng)了價(jià)值規(guī)律和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需求，還有效提高了農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)收入，降低了耕地撂荒的風(fēng)險(xiǎn)[33]。

4）經(jīng)濟(jì)維度。集中連片度反映地塊破碎程度，距水源距離反映地塊灌溉程度，只有擁有良好的生產(chǎn)條件才能提高農(nóng)戶生產(chǎn)活力，有效降低撂荒率；區(qū)位條件和耕作便捷度反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的便捷程度，進(jìn)而影響農(nóng)業(yè)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展效率，對(duì)撂荒耕地的形成產(chǎn)生影響。

1.3 研究方法

利用DEMATEL法對(duì)篩選出的15個(gè)驅(qū)動(dòng)因素的影響程度進(jìn)行排序，分析各因素之間的因果關(guān)系和重要程度，識(shí)別出系統(tǒng)中的關(guān)鍵要素[34]?；贗SM模型創(chuàng)建多層遞階結(jié)構(gòu)模型，能夠直觀地辨析各因素之間的層次結(jié)構(gòu)和作用關(guān)系[35]。采用MICMAC模型計(jì)算各因素的驅(qū)動(dòng)力和依賴性，明確各因素在整個(gè)系統(tǒng)中的作用與地位，揭示它們之間的相互影響程度[36]。綜上，依據(jù)DEMATEL-ISM-MICMAC模型綜合分析耕地撂荒驅(qū)動(dòng)因素，厘清各因素間的聯(lián)系，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)，分析各因素在系統(tǒng)中的作用，最終獲得具有層次性、科學(xué)性、重要性的關(guān)鍵影響因素[37]，為制定耕地撂荒的治理措施提供理論依據(jù)。

1）構(gòu)建直接影響矩陣E。采取專家打分法，對(duì)影響因素兩兩比較，獲取初始n×n階矩陣。

Z=[aij]n×n " （1）

式中，aij代表因素i對(duì)因素j的影響。

為了保證數(shù)據(jù)的科學(xué)性和合理性，計(jì)算問(wèn)卷中各數(shù)據(jù)的平均值[a]，根據(jù)式（2）計(jì)算最終的aij，以此構(gòu)建直接影響矩陣E，如表2所示。

[aij=00≤alt;0.510.5≤alt;1.521.5≤alt;2.532.5≤alt;3.543.5≤alt;4.0]" " " （2）

2）規(guī)范直接影響矩陣。通過(guò)行和最大值法對(duì)原始關(guān)系矩陣進(jìn)行歸一化處理，獲得規(guī)范直接影響矩陣V。

[V=aijmax（j=1naij）]" " " " " " " " "（3）

3）計(jì)算綜合影響矩陣T。

T=V（I - V ）-1" " " " " " " " " " "（4）

式中，I為單位矩陣。

4）相關(guān)指標(biāo)計(jì)算?；诰C合影響矩陣確定各因素的影響度、被影響度、原因度和中心度。影響度（Ki）為該因素對(duì)其他因素產(chǎn)生的作用力；被影響度（Di）為其他因素對(duì)該因素產(chǎn)生的作用力，Ki-Di為原因度，Ki+Di為中心度。當(dāng)Ki-Digt;0時(shí)，該因素為原因因素，當(dāng)Ki-Dilt;0時(shí)，該因素為結(jié)果因素。

[Ki=j=1ntij（i=1，2，3，…，n）] " " "（5）

[Di=j=1ntji（j=1，2，3，…，n）] " " "（6）

式中，tij為第i行第j列的影響度。

5）計(jì)算整體影響矩陣G。將綜合影響矩陣（T）和單位矩陣（I）相加獲得整體影響矩陣。

[G=T+I]" " " " " " "（7）

6）構(gòu)建可達(dá)矩陣P。引入闕值[λ]將整體影響矩陣G中的冗余信息刪除，按照式（8）計(jì)算可達(dá)矩陣P。

[Pij=[gij]n×n]，（i，j=1，2，…，n）

[Pij=1gij≥λ0gijlt;λ]" " "（8）

式中，gij為第i行第j列的整體影響矩陣。

7）劃分層級(jí)。根據(jù)可達(dá)矩陣P計(jì)算可達(dá)集R（Si）、先行集A（Si）與Q（Si）交集，依次確定頂層因素、中間層因素、底層因素，繪制多層遞階結(jié)構(gòu)。

8）劃分因素屬性。根據(jù)可達(dá)矩陣P計(jì)算各因素的依賴性值和驅(qū)動(dòng)力值，將影響因素劃分為獨(dú)立型、自治型、聯(lián)系型、依賴型4個(gè)因素。驅(qū)動(dòng)力值為可達(dá)矩陣P中各行元素的總和；依賴性值為可達(dá)矩陣P中各列元素的總和。

1.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

1）選擇黎城縣作為研究區(qū)。黎城縣地形復(fù)雜，四面環(huán)山、中間低凹，是太行山脈中典型的山間盆地，其中山區(qū)占全縣總面積的58%，丘陵占總面積的31%，平川占總面積的11%。黎城縣能充分反映山西省獨(dú)特的地形地貌特征，對(duì)于輔助分析山西省耕地撂荒情況和影響機(jī)制具有代表性和典型性。

2）根據(jù)選取的耕地撂荒影響因素清單，邀請(qǐng)15名從事土地資源管理超過(guò)10年的專家，對(duì)耕地撂荒影響因素間的相互關(guān)系進(jìn)行打分，4分代表影響極高、3分代表影響較高、2分代表影響適中、1分代表影響較低、0分代表無(wú)影響。為了確保研究結(jié)果的內(nèi)部一致性，采用SPSS 27軟件對(duì)各位專家意見(jiàn)進(jìn)行克隆巴赫系數(shù)檢驗(yàn)，α=0.917，大于0.800，表明信度良好。

2 結(jié)果與分析

2.1 影響因素的重要性及相關(guān)性分析

影響因素DEMATEL結(jié)果如表3所示，當(dāng)原因度大于0時(shí)，該因素為原因因素，當(dāng)原因度小于0時(shí)，該因素為結(jié)果因素。集中連片度、人口密度、土壤質(zhì)地、農(nóng)戶文化水平、65歲以上人口占比、人口外流數(shù)量、耕作便捷度、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)林水事務(wù)支出為結(jié)果因素，土層厚度、水源距離、區(qū)位條件、本底值、海拔、地形坡度為原因因素。將所有影響因素劃分為強(qiáng)原因因素（第一象限）、弱原因因素（第二象限）、弱結(jié)果因素（第三象限）、強(qiáng)結(jié)果因素（第四象限）4種類型（圖3）。

從相關(guān)性來(lái)看，影響因素的中心度越高，說(shuō)明該因素與其他因素的關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。中心度前5位的因素依次是地形坡度（S2）、海拔（S4）、本底值（S7）、農(nóng)林水事務(wù)支出（S5）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（S6），它們對(duì)耕地利用影響較大。其中海拔（S4）的影響度最大，被影響度最低；地形坡度（S2）的影響度排第二，被影響度較小，說(shuō)明海拔和地形坡度是造成耕地撂荒的根源性原因。

從重要性來(lái)看，強(qiáng)結(jié)果因素為土壤質(zhì)地（S1）、農(nóng)戶文化水平（S9）、人口外流數(shù)量（S10）、65歲以上人口占比（S11）、耕作便捷度（S12）、農(nóng)林水事務(wù)支出（S5）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（S6）。這些影響因素的中心度較大，影響程度較高，對(duì)評(píng)估撂荒耕地能否重新利用具有指導(dǎo)性作用。

2.2 層級(jí)結(jié)構(gòu)分析

DEMATEL無(wú)法判別因素間的內(nèi)在聯(lián)系和邏輯關(guān)系[31]，為了彌補(bǔ)技術(shù)上的不足，本研究運(yùn)用DEMATEL-MICMAC-ISM模型，建多層遞階結(jié)構(gòu)模型，深入探析各撂荒因素間的影響關(guān)系。為了降低主觀影響，引入闕值λ，剔除影響程度較小的冗余因素。

根據(jù)綜合影響矩陣T計(jì)算因素的標(biāo)準(zhǔn)差和均值，二者之和被確定為闕值，可得λ=0.072 4，根據(jù)整體影響矩陣G計(jì)算可達(dá)矩陣P?；诳蛇_(dá)矩陣計(jì)算可達(dá)集R（Si）、先行集A（Si）和交集Q（Si），將15個(gè)耕地撂荒因素劃分為3個(gè)集合，共6層（圖4），分別為直接因素（L1={S5，S6，S8，S11}）、中間因素（L2={S1、S9、S13、S14}、L3={S3，S10，S12}、L4={S7}、L5={S15}）、深層因素（L6={S2、S4}）。

直接因素對(duì)耕地撂荒現(xiàn)象的形成具有直接影響。農(nóng)林水事務(wù)支出（S5）的被影響度最高，農(nóng)林水事務(wù)支出（S5）和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（S6）的中心度較大，說(shuō)明S5和S6更能影響耕地撂荒的速度。深層因素是影響耕地撂荒的根本因素。第六層地形坡度的中心度最大，其次為海拔，它們?nèi)繉儆谧匀粚用娴囊蛩?，其因素本身受到地質(zhì)條件的制約，通過(guò)時(shí)空變化產(chǎn)生不同的特點(diǎn)，并不會(huì)因?yàn)槠渌蛩氐淖兓兓?，是造成耕地撂荒的根源性原因。因此為保證耕地的合理利用，需要對(duì)耕地撂荒問(wèn)題制定合理的治理措施，需要進(jìn)行撂荒耕地再利用適宜性評(píng)價(jià)，而撂荒耕地所處的地形坡度和海拔是評(píng)估地塊是否能夠利用的基礎(chǔ)條件。政府制定土地利用規(guī)劃和人才補(bǔ)償政策，確保擁有充足的水源、勞動(dòng)力，實(shí)施修路等便民服務(wù)，能夠有效遏制耕地撂荒?？傊?，耕地撂荒是多因素綜合作用的結(jié)果，單純管控直接因素雖然可以獲得立竿見(jiàn)影的效果，但持續(xù)時(shí)間較短，難度較大；而深層因素具有客觀存在性，無(wú)法通過(guò)技術(shù)手段改變其特征，管控效果不顯著，但由于其中心度較大，對(duì)其他因素的影響程度較高，因此，在治理耕地撂荒的過(guò)程中，應(yīng)重點(diǎn)改善影響較大的因素，以有效提升耕地利用率。

2.3 依賴性-驅(qū)動(dòng)力關(guān)系分析

為了深入探析耕地撂荒影響因素所處的地位和作用，運(yùn)用MICMAC模型計(jì)算各因素的依賴性值和驅(qū)動(dòng)力值，將因素分為聯(lián)系型因素（第一象限）、獨(dú)立型因素（第二象限）、自治型因素（第三象限）、依賴型因素（第四象限）4類。

由圖5可知，自治型因素具有較低的依賴性和驅(qū)動(dòng)力，對(duì)直接因素和深層因素產(chǎn)生中間作用。其中，土層厚度（S3）和耕作便捷度（S12）的驅(qū)動(dòng)力較強(qiáng)，能夠?qū)ζ渌灾涡鸵蛩禺a(chǎn)生強(qiáng)驅(qū)動(dòng)作用，表明提高農(nóng)民對(duì)于土層厚度、耕地便捷度認(rèn)識(shí)，并探索其在經(jīng)濟(jì)、生產(chǎn)和社會(huì)層面的驅(qū)動(dòng)路徑，有利于減緩耕地撂荒的速度。地形坡度（S2）、海拔（S4）、本底值（S7）、區(qū)位條件（S15）為獨(dú)立型因素，其中S2和S4的驅(qū)動(dòng)力最強(qiáng)，表明地形坡度和海拔決定了該耕地是否適宜利用，是造成耕地撂荒的深層因素。65歲以上人口占比（S11）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（S6）、農(nóng)林水事務(wù)支出（S5）屬于依賴型因素，其依賴性較強(qiáng)而驅(qū)動(dòng)力較低，與DEMATAL模型辨析出的強(qiáng)結(jié)果因素一致，說(shuō)明通過(guò)解決其他驅(qū)動(dòng)因素，依賴性因素也會(huì)得到改善。

3 小結(jié)

基于實(shí)地調(diào)研和文獻(xiàn)研究從自然、經(jīng)濟(jì)、人口、生產(chǎn)4個(gè)方面識(shí)別了耕地撂荒的影響因素，通過(guò)專家訪談修正完善指標(biāo)體系，并采用DEMATEL-MICMAC-ISM模型對(duì)驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行相關(guān)性、重要性、層級(jí)結(jié)構(gòu)分析及驅(qū)動(dòng)力-依賴性分析，最終篩選出關(guān)鍵影響因素。結(jié)果表明，15個(gè)耕地撂荒因素劃分為3個(gè)集合，共6層，分別為直接因素（L1）、中間因素（L2、L3、L4、L5）、深層因素（L6）。運(yùn)用MICMAC模型進(jìn)一步計(jì)算各因素的依賴性值和驅(qū)動(dòng)力值，將驅(qū)動(dòng)因素分為聯(lián)系型因素、獨(dú)立型因素、自治型因素、依賴型因素4類，其中地形坡度和海拔的中心度、原因度、驅(qū)動(dòng)力均較高，依賴性低，是耕地撂荒的最根本影響因素。

從DEMATEL-MICMAC-ISM模型的綜合模型結(jié)果可以看到，MICMAC分類中第四象限的所有因素均位于原因-結(jié)果分類的第四象限，有較高的依賴性；MICMAC分類中第二象限的所有因素均位于原因-結(jié)果分類的第一象限，有較高的驅(qū)動(dòng)力，表明該綜合模型的分析結(jié)果具有一致性；其次，ISM-MICMAC模型的第一層因素，除人口密度外，其他因素均位于原因-結(jié)果分類的第四象限，屬于依賴型因素，ISM模型中的中間因素，除集中連片度外，其他因素均位于原因-結(jié)果分類的第一和第四象限。綜上，耕地撂荒的關(guān)鍵影響因素為地形坡度、海拔、本底值、農(nóng)林水事務(wù)支出、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、區(qū)位條件、耕作便捷度、水源距離。同時(shí)也不可忽略其他因素，否則會(huì)加劇人地矛盾，出現(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況相悖離的現(xiàn)象，不利于遏制耕地撂荒。

4 討論

本研究強(qiáng)調(diào)了耕地撂荒問(wèn)題的根本影響因素，并提出了政策導(dǎo)向。嚴(yán)格遵循土地管理法、土地調(diào)查條例、耕地用途管制等相關(guān)法律法規(guī)，建立最嚴(yán)格的耕地保護(hù)制度。采用秸稈覆蓋、旱作節(jié)水等新技術(shù)提高耕地質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)從數(shù)量平衡到質(zhì)量平衡的飛躍，嚴(yán)守耕地紅線。緊抓中間關(guān)鍵影響因素，實(shí)現(xiàn)有效連接。以改善土壤質(zhì)量、耕作條件、人口數(shù)量為目標(biāo)，大力提倡大戶經(jīng)營(yíng)機(jī)制，降低農(nóng)民增收難度，如通過(guò)給予種植大戶規(guī)?；N植的優(yōu)惠政策和補(bǔ)貼，在撂荒土地上推廣特色雜糧種植，并依托藥材等經(jīng)濟(jì)作物開展原料種植，從而有效提升農(nóng)戶收益；大力發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)托管，為農(nóng)戶提供從種植到管理、從技術(shù)服務(wù)到農(nóng)資供應(yīng)等全程“保姆式”服務(wù)，有效解決土地撂荒和粗放經(jīng)營(yíng)等問(wèn)題。盡快改善直接影響因素，發(fā)揮引導(dǎo)作用。加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村中老年人群的培訓(xùn)，提高其文化素養(yǎng)和技術(shù)水平；完善基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)施人才引進(jìn)，提高福利補(bǔ)貼，確保充足的勞動(dòng)力；政府實(shí)行實(shí)地評(píng)估，對(duì)可復(fù)墾的耕地實(shí)施土地整理，提高耕地利用率。

本研究通過(guò)文獻(xiàn)分析法和專家打分法獲取研究數(shù)據(jù)，雖然選取典型村莊進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，但研究仍不可避免具有一定的局限性和主觀性。此外，本研究?jī)H初步厘清了耕地撂荒影響因素的相關(guān)性，下一步可結(jié)合研究區(qū)撂荒耕地的空間格局分異特征對(duì)撂荒耕地再利用適宜性進(jìn)行評(píng)價(jià)。

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