基于组合模型的城镇化演进对耕地影响极限测算

以安徽省为例,选取城镇常住人口占总人口比例等18项指标,从人口、空间、经济、社会生活四维度构建了城镇化综合水平评价体系,采用熵值赋权法对其综合指数进行了测算;运用对数平均迪氏分解模型（Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI）,对城镇化进程引致的耕地减少份额进行了计算;基于经济学边际理论,采用最小二乘回归分析方法,构建了城镇化边际耕地变化率测度模型;借助EXCEL软件,通过作散点图并添加趋势线,采用最佳拟合优度获取曲线及高数极值求导判别方法,测算了城镇化演进对耕地影响最小的极限时刻,结果表明：安徽省城镇化综合指数由1996年的0.0319上升至2012年的0.9945;城镇化进程引致耕地面积减少量2002年后呈降幅态势,契合经济学边际效应递减规律;城镇化边际耕地变化率指数由2002－2003年的1 292 517.63下降至2011－2012年的7 430.35,整体呈下降态势;边际耕地变化率拟合曲线为开口向上U形抛物线,当城镇化综合指数为7.325时,即2022－2023年间,城镇化对耕地影响处极小状态,2023年前,安徽省推进城镇化与耕地保护矛盾较突出。基于研究结果,从依靠产业结构优化升级促进城镇土地集约利用等方面提出了政策建议。该研究成果可为安徽省科学编制土地利用规划及制定协调城镇化演进与耕地保护政策提供参考,也可为同类研究提供借鉴。     

基于边际模型的中国城镇化演进对耕地影响极限研究

城镇化建设是支撑社会经济持续发展的国家战略,城镇化快速演进对耕地影响如何,关系到耕地保护红线目标能否实现及粮食安全,探索城镇化演进对耕地影响的极限规律具有重要现实意义。运用扩展Kaya恒等式及LMDI分解模型,测算了1997—2011年中国城镇化引致的耕地减少份额;借鉴经济学边际理论及边际效应模型,采用回归分析及高数求导方法,构建了边际耕地影响及边际耕地变化率测度模型;以边际耕地变化率时序数据为基础,借助EXCEL软件,通过作散点图并添加趋势线,构建了边际耕地变化率曲线,据此测算了城镇化演进对耕地影响最小的极限时刻。结果表明:①城镇化演进占用耕地面积由1997年的59.59万hm2下降至2011年的31.73万hm2,整体呈降幅态势,年均占用43.49万hm2;②边际耕地变化率指数由1997年的0.183 3下降至2011年的0.037 8,年均下降11%;③边际耕地变化率拟合曲线为开口向上的"U"形抛物线,其最低极值点大约出现在2010年。研究结果可为管理层科学编制土地利用规划及制定协调城镇化演进与耕地保护政策提供参考,也可为省域尺度的同类研究提供方法借鉴。     

基于Logistic模型的中国城镇化演进对耕地影响前景预测及分析

为揭示中国城镇化演进对耕地影响,该文基于Logistic模型对此进行了探索。运用SPSS软件及1978-2011年中国城镇化水平数据,采用曲线回归的拟合优度最大估算方法,对中国城镇化水平饱和值进行了估算,并构建了刻画中国城镇化演进的Logistic模型,据此模型对中国城镇化未来发展水平进行了预测;运用STRIPAT(stochastic impacts by regression on population,affluence and technology)模型及1996-2011年中国经济社会发展相关数据,借助SPSS软件,采用偏最小二乘回归方法,揭示了城镇化进程及人口、经济发展水平、技术因素对耕地变化的边际贡献;依据中国未来城镇化演进趋势及城镇化对耕地边际影响,测算了中国未来城镇化演进对耕地影响,结果表明:中国城镇化水平饱和值为83%;2020年、2030年中国城镇化水平将分别达到57.68%、65.73%,2020年前,城镇化年平均增速为0.97个百分点,2020-2030年,年平均增速为0.81个百分点;城镇化对耕地变化的边际弹性系数为-0.007391,人口、经济发展水平、技术因素对耕地变化的边际弹性系数分别为-0.007133、-0.009343、-0.002952;2012-2020年,城镇化演进将导致耕地面积净减少13.81万hm2,年均减少1.53万hm2,2020-2030年,净减少10.87万hm2,年均减少1.09万hm2。基于研究结果,适度把握城镇化发展速度,注重城镇化发展质量;科学编制分年度土地供应计划,采取差别化土地供应策略;摒弃土地财政错误理念,严格执行国家耕地保护的各项政策,严控房地产及低水平或重复生产项目用地;严肃查处土地利用违规行为,强化土地监管等方面提出了政策建议。研究结果可为管理层把握城镇化适度发展速度、节奏,科学编制土地供应计划及制定耕地保护政策提供参考,也可为省域尺度的同类研究提供方法借鉴。     

基于DPSIR-TOPSIS模型的安徽省耕地资源利用系统健康诊断

[目的]研究安徽省2007—2016年间耕地资源利用系统的健康状况,为今后的工作提供参考。[方法]构建DPSIR指标评价体系,并利用TOPSIS模型测度了10a间安徽省耕地资源利用系统健康状况,同时采用障碍度模型剖析了主要的限制因素。[结果]2007—2016年安徽省耕地资源利用系统健康水平由不健康等级转为亚健康等级,健康状况有了明显改善;总体来看,安徽省耕地资源利用系统健康准则层障碍度最高的是压力子系统,主要障碍因子为GDP增长率、农作物受灾面积、农药使用量、建设占用耕地面积、农用塑料薄膜使用量等。[结论]应用DPSIR模型构建的安徽省耕地资源利用系统评价指标体系和运用TOPSIS法分析耕地资源利用系统的健康水平是合理可行的。虽然安徽省总体健康水平呈现稳步上升趋势,但是受压力子系统的限制,安徽省耕地资源利用系统仍处于亚健康水平。     

安徽省城镇化与耕地利用集约化的动态响应关系

为分析城镇化与耕地利用集约化的动态关系,促进新型城镇化与农业现代化协调发展,该文在构建城镇化与耕地利用集约化动态响应关系理论框架的基础上,基于传统农区安徽省1998—2014年相关数据,建立向量自回归(vector autoregression VAR)模型,检验两者之间的协整关系,并在此基础上运用脉冲响应分析和方差分解分析城镇化与耕地利用集约化的互馈关系。结果表明,复种指数对城镇人口比例冲击的响应先为负向后为正向,贡献率为14.4%;对二三产业比例和土地城镇化则均产生负向响应,并呈先增加后减少的趋势,贡献率分别为10.4%、15.6%。化肥投入对城镇人口比例的冲击产生正向的响应,贡献率为12.1%;对二三产业比例有正向和负向响应,反应强度先增加后减少,解释水平为1.2%;对土地城镇化产生先增加后趋于平稳的负向响应,贡献率为22.3%。农业机械总动力对城镇人口比例的反应为正向的先增加后趋于平稳,贡献率为20.3%;对二三产业比例的负向响应的解释水平为2.4%;对土地城镇化的冲击呈现负向增加的响应,且贡献率高达66.3%。总体来看,城镇化水平的提高对耕地利用集约化有正向推动作用,但集约化需要适度发展,过快的城镇化不利于可持续集约化的实现;耕地利用集约化对城镇化的影响程度相对较低,说明耕地集约利用水平的提高仅可在一定程度上支持城镇化的发展。     

安徽省城镇化演进边际生态环境效应的测度与分析

以安徽省为例,构建了由32个指标组成的城镇化与生态环境质量评价体系。采用主成分分析综合评价方法,对城镇化与生态环境质量进行了综合评价;并借鉴随机回归影响模型(STIRPAT模型),采用偏最小二乘回归方法,对城镇化演进的边际生态环境效应进行了测度。研究结果表明:(1) 安徽省城镇化综合评价指数由1996年的43.83上升至2011年的83.83,呈波动递增态势。(2) 安徽省生态环境综合评价指数由1996年的40.95上升至2011年的80.95,整体呈上升态势,反映了该区生态环境质量良好。(3) 安徽省城镇化演进与生态环境质量呈正向关联关系,城镇化演进对生态环境具有弱正向效应,其边际弹性系数为0.010 2。     

安徽省耕地资源持续利用研究

在对安徽省耕地资源面临严峻形势分析基础上,探讨了其持续利用潜力,并提出相应对策与建议。     

黄淮海平原城镇化对耕地变化影响的差异性分析

为了有效保护耕地资源,该文通过研究城镇化进程与耕地变化的内在联系,揭示不同城镇化进程的差异化规律。采用土地利用变化分析方法,对黄淮海平原1997-2008年城镇化进程中耕地的数量和质量变化进行分析;选取4类城镇化指标（人口城镇化指标、空间城镇化指标、经济城镇化指标、生活方式城镇化指标）,构建城镇化对耕地变化的驱动力模型;运用主成分分析法和多元回归模型,对研究区城镇化进程中耕地变化的差异性特点进行分析。研究结果表明,人口城镇化驱动因子、空间城镇化驱动因子对研究区影响显著,而经济城镇化驱动因子和生活方式城镇化驱动因子因各研究区域所处城镇化阶段和发展特点而呈现不同规律。该文以数据分析和实证对比为中国城镇化的可持续发展提供政策建议：城镇化的发展完全可以适时适度推进,避免大量占用耕地牺牲粮食安全和生态环境;产业拉动、用地集约、环境友好的新型城镇化发展模式是城镇化健康发展的明智选择;城镇化的发展应与产业政策和产业规划紧密衔接,通过优化用地布局,既发展经济又保护耕地和生态环境,从而真正促进城镇化的和谐发展。     

山区耕地细碎化对农户耕地撂荒的影响

研究山区耕地细碎化对耕地撂荒的影响对保障山区粮食安全、促进山区耕地整治与可持续利用具有重要意义。该研究以贵州省剑河县白都村为例,基于无人机高分辨率影像数据和农户调查数据,在提取农户耕地地块空间信息数据的基础上,选取综合指标测度法对农户耕地地块细碎程度进行刻画,从地块和农户两个层面分别运用Logistic和Tobit模型分析耕地地块细碎化对农户耕地撂荒的影响,探析农户耕地细碎化程度与其撂荒规模之间的关系。结果表明：1）研究区耕地细碎化程度较高,耕地撂荒现象严重。农户平均地块面积为0.044 hm2,平均耕地撂荒占比为29.50%;2）从地块层面看,耕地地块细碎化会加剧耕地撂荒,其中地块耕作距离对农户耕地撂荒具有显著的正向作用,地块面积对农户耕地撂荒具有显著的负向作用,且地块面积对农户耕地撂荒的作用强度高于地块耕作距离;3）从农户层面看,农户耕地细碎化程度越高,耕地撂荒规模愈大,农户耕地细碎化指数每提升10%,其耕地撂荒比例增加4.22%。研究结果可为推动山区细碎耕地资源的可持续利用与管理提供借鉴。     

基于居民食物消费模式的中国耕地需求动态变化分析

随着我国社会经济的发展和人民生活水平的提高,我国居民食物消费水平和结构发生了较大变化,与食物消费密切相关的土地资源保障能力也越来越受到国际社会的广泛关注。因此,为了评价我国居民食物消费情况及其对农业土地资源需求的影响,本文依据FAO食物供给平衡数据,对中国居民1961—2013年的饮食模式变迁及其耕地需求长期动态变化进行了分析,并采用LMDI分解方法定量评价了人口、饮食模式及科技进步在不同时期对食物消费土地需求的影响。结果表明,中国居民由传统饮食模式转向消费越来越多的动物性食物和植物油等富裕型的食物消费模式;食物消费土地需求总体呈上升趋势,由1961年的1.05亿hm~2×a~(-1)增加到2013年的1.75亿hm~2×a~(-1);食物消费土地需求的国外依赖性不断增强,这种依赖路径可能面临的全球粮食价格波动风险应引起高度警惕。LMDI分解结果显示,人口因素对土地需求的贡献效应不断减弱,科技进步并不能充分抵消人口增长和饮食模式改变带来的土地需求的增加,饮食模式已经成为影响我国食物消费土地需求的关键因素,并且这种影响在未来一段时间内仍将继续。     

近14年安徽省耕地资源安全的时空特征

[目的]探究近14a安徽省耕地资源安全时空特征,为安徽省社会经济发展和耕地保护提供依据。[方法]从耕地资源数量、质量和生态安全3个方面选取27个评价指标,构建耕地资源综合安全评价体系。[结果](1)安徽省耕地数量和质量安全程度分别呈下降和上升趋势,生态安全等级较为稳定,综合安全呈缓慢上升趋势;(2)耕地资源数量安全总体呈皖东、皖北高于皖南的空间格局;质量安全呈现皖中、皖南高于皖北的特征;生态安全表现为皖中部和皖南较低,其余较高的空间格局;综合安全与数量安全空间分布具有相似性,且在时间上,低安全等级地市呈现"集中—分散"的空间特征,高安全程度地市反之。(3)近14a安徽省耕地资源数量、质量和生态安全的主要障碍因子具有明显的时间变化特征。[结论]安徽省耕地资源安全情况不容乐观,各地区需因地制宜,提高安全保障程度。     

安徽省耕地集约利用时空变化特征研究

对安徽省17个地市1996-2005年的耕地集约利用水平进行评价,分析其时空变化特征,为安徽省耕地资源的集约利用提供政策依据.研究结果表明:①耕地集约利用水平与耕地投入强度、利用程度和利用效益有关,其中耕地利用效益对其影响较大;②"十五"时期和"九五"时期相比,全省大部分地市耕地集约利用水平有所上升.其中,耕地投入强度有所加大,而利用程度和利用效益有所下降;③全省耕地集约利用水平空间差异显著.耕地投入水平南高北低,耕地利用程度和利用效益与之呈相反的规律,南低北高.     

浙江省工业化、城市化与建设占用耕地规模的关系——基于工业化和城市化阶段划分的视角

[目的]探索不同工业化和城市化阶段,浙江省工业化、城市化与建设占用耕地规模之间的计量关系。[方法]采用多元逐步回归分析方法。[结果](1)浙江省工业化经历了初期、中期和后期3个阶段,而城市化仅经历初期和中期。两者之间的发展历程并不完全协调。(2)浙江省历年耕地面积呈明显的下降态势,下降速度为"先快后慢"。而历年建设占用耕地面积并没有明显的变化特征,总体上可以概括为在起伏中逐渐增加。从工业化初期到中期、后期,该省年均建设占用耕地面积"先增加后基本平稳"。从城市化初期到中期,年均建设占用耕地面积逐渐增加。(3)在整个研究期间,浙江省城市化的发展导致了建设占用耕地面积的增加;而工业化的发展并没有引起建设占用耕地面积的变化。还有其他因素导致浙江省建设占用耕地面积的变化。(4)在工业化发展的不同阶段,工业化或城市化的发展对建设占用耕地面积的影响是不同的。而在城市化的初期和中期阶段,工业化和城市化的发展都没有引起建设占用耕地面积的变化。[结论]工业化和城市化的发展并非会引起建设占用耕地面积增加,相反两者可能会起到保护耕地的作用。     

新疆库尔勒市城市化发展与耕地资源协调性分析

城市化水平是衡量一个国家经济发达程度,特别是工业化水平高低的一个重要标志,而耕地非农化是城市化过程中的一种必然现象,耕地数量变化体现一定的社会经济发展规律。基于库尔勒市1989—2012年的社会、经济统计数据应用一元线性回归模型和协调度分析法分析库尔勒市城市化水平和耕地资源的变动情况、相关性以及协调性,并采用1990年,2000年,2010年3期Landsat TM,ETM+,ALOS/AVNIR-2数据作为数据源,提取城市和耕地面积信息,结果表明:近24 a库尔勒市的城市化水平有所提高,年均城市化水平增长率达到0.2%,年均耕地面积增长率达到4%,人均耕地面积增长率是1.5%。库尔勒市近年耕地资源与城市化水平呈现出相互促进的正相关关系;从协调度时序上看,库尔勒市城市化水平与耕地资源的协调度总体呈现出“基本协调和较协调→不协调→调和和较调和”的趋势。     

基于脱钩理论的建设占用耕地与经济发展关系研究——以安徽省为例

[目的]对安徽省建设占用耕地与经济发展的脱钩情况进行分析,旨在为安徽省实行差别化土地政策提供理论依据。[方法]基于脱钩系数框架,以安徽省2002—2013年建设占用耕地变化情况为基础,采用省级时间序列开展。依据2013年各市脱钩系数差异对安徽省的16个地市进行区域划分,详细剖析不同区域的脱钩特点及其形成原因。[结果]安徽省建设占用耕地与经济发展脱钩状态在时间上呈现波动态势,其中农业经济发展与建设占用耕地偏强脱钩型,非农经济与建设占用耕地的脱钩态势仅仅在2005—2007年出现好转迹象,从2008年开始均出现反弹现象;2013年的脱钩情况在区域间存在明显差异性,且脱钩类型分布情况与区域产业分工情况之间存在较强对应关系。[结论]政府应加强对建设占用耕地的审批和监管力度,加大对现代农业的支持力度,提高耕地的利用率和产出率,积极推进产业结构调整和主体功能区建设,从而实现建设占用耕地与经济发展的强脱钩。     

安徽省耕地资源利用的生态社会效益计算方法及其应用

[目的]计算安徽省耕地资源利用生态社会效益,为制定合理的耕地保护经济补偿标准提供依据。[方法]以安徽省2000,2005和2010年数据为基础,利用当量因子法、影子价格法等方法计算了历年单位面积耕地生态社会效益理论值,采用社会发展阶段系数对不同等级耕地生态社会效益现实值进行了计算。[结果]2000,2005和2010年安徽省耕地资源利用生态社会效益理论值分别为25 032.31,34 879.15,43 700.38元/hm2,生态效益比重从2000年的15.53%上升到2010年的21.10%,而社会效益则从84.47%下降到79.90%。2005年低等、中等、高等优质耕地单位面积生态社会效益现实值分别为7 219.69,11 130.42和18 039.25元/hm2。[结论]单位面积耕地生态社会效益理论值和现实值有较大的差距,因此在制定单位面积耕地的生态社会效益补偿标准时,要充分考虑经济社会发展、区域耕地质量等级以及该区域人们支付意愿。     

基于FSA-LSSVR模型的安徽省耕地变化预测

针对耕地变化内部规律及其外部驱动因子的特点,利用鱼群算法优化最小二乘支持向量机回归（FSA-LSSVR）模型,探讨耕地变化预测模型,为耕地保护政策制定提供参考依据。结果表明:鱼群算法的全局搜索能力能使支持向量机算法有效地收敛到参数γ和σ的全局最优解;FSA-LSSVR模型的预测精度指标远高于多元线性、GM（1,1）和BP神经网络模型,且优于FSA-SVM,求解速度明显优于SVM。FSA-LSSVR模型可以解决SVM内部参数难以确定的问题,适用于多因素参与的高维非线性的耕地变化预测,而且速度快、精度高,具有推广价值。     

基于熵值法和灰色预测模型的耕地生态安全诊断

[目的]弥补已有耕地生态安全诊断中指标体系及评价方法的不足,分析耕地生态安全水平。[方法]在界定耕地生态安全内涵的基础上,构建了基于PSR模型的评价指标体系,采用熵值法和灰色预测模型,对四川省耕地生态安全水平进行了诊断。[结果]1999—2013年四川省耕地生态安全水平总体不断提高,耕地生态安全等级经历了"临界安全—较安全"的演变历程,但2013年"较安全"水平不高;压力指数总体上呈现下降趋势,状态指数呈现波动下降趋势,响应指数呈现上升趋势;单位耕地化肥负荷、人均耕地面积、单位耕地农药负荷、土地垦殖率、水土流失程度等是耕地生态安全等级提升的关键制约因素;2014—2018年四川省耕地生态安全水平呈现稳步上升趋势。[结论]基于PSR模型的评价指标体系能更准确地反映耕地生态安全各要素之间的关系;熵值法和灰色预测模型能有效挖掘耕地生态安全存在的问题,适合用于耕地生态安全评价。