宋文博， 孟慶香,2， 丁艷喜， 康 凱， 王 楊

(1.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，河南 鄭州 450002；2.河南省高校農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境工程技術(shù)研究中心，河南 鄭州 450002；3.河南今辰信息科技有限公司，河南 鄭州 450002)

河南省農(nóng)用地集約利用驅(qū)動(dòng)因素協(xié)整分析

宋文博1， 孟慶香1,2， 丁艷喜3， 康 凱1， 王 楊1

(1.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，河南 鄭州 450002；2.河南省高校農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境工程技術(shù)研究中心，河南 鄭州 450002；3.河南今辰信息科技有限公司，河南 鄭州 450002)

利用河南省1978—2012年的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立適用于河南省的農(nóng)用地集約利用評(píng)價(jià)體系，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)用地集約利用水平進(jìn)行測(cè)算，借助協(xié)整分析考察了農(nóng)用地利用集約度與其驅(qū)動(dòng)因素的長(zhǎng)期均衡關(guān)系和短期波動(dòng)效應(yīng).結(jié)果表明,長(zhǎng)期內(nèi)，農(nóng)用地利用集約度與農(nóng)民人均收入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、政策法規(guī)存在正向影響，3者每增加1%，分別會(huì)引起農(nóng)用地利用集約度提高0.241%，0.230%，0.176%；人均耕地對(duì)農(nóng)用地利用集約度存在負(fù)向影響，其每減少1%，會(huì)引起農(nóng)用地利用集約度提高0.157%.而在短期內(nèi)，農(nóng)民人均收入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和人均耕地對(duì)農(nóng)用地利用集約度的作用方向相同而作用力大小不同，政策法規(guī)對(duì)農(nóng)用地集約利用的影響更多地體現(xiàn)在長(zhǎng)期.

農(nóng)用地；集約利用；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；協(xié)整分析

隨著《關(guān)于支持河南省加快建設(shè)中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的指導(dǎo)意見(jiàn)》的出臺(tái)，建設(shè)中原經(jīng)濟(jì)區(qū)正式上升為國(guó)家戰(zhàn)略，而增強(qiáng)河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)整個(gè)中原經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)乃至全國(guó)改革發(fā)展大局都有極為重大的意義.河南省是中國(guó)的農(nóng)業(yè)大省、糧食主產(chǎn)區(qū)，發(fā)展河南農(nóng)村經(jīng)濟(jì)不僅是加快中原經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)的重要保障，更是扭轉(zhuǎn)工農(nóng)差距、城鄉(xiāng)差距的關(guān)鍵所在.但是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和城市化進(jìn)程的不斷加快，導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品需求和建設(shè)活動(dòng)占用耕地的數(shù)量并行增加，城市發(fā)展和農(nóng)地保護(hù)的矛盾愈演愈烈，加之土地資源的有限性和稀缺性，提高農(nóng)用地資源的集約利用水平已經(jīng)成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀要求.農(nóng)用地集約利用即通過(guò)增加人力、物力和技術(shù)投入，提升耕地產(chǎn)出率，在有限的耕地上產(chǎn)出更多的農(nóng)產(chǎn)品，因此受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注.一些學(xué)者已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)用地集約利用水平的變化有時(shí)甚至比耕地面積銳減更能影響到中國(guó)糧食的安全問(wèn)題[1,2]，專家呼吁應(yīng)加強(qiáng)對(duì)農(nóng)用地內(nèi)部利用方式和利用程度的研究[3].

學(xué)術(shù)界對(duì)農(nóng)用地集約利用的相關(guān)研究主要集中在構(gòu)建指標(biāo)以及綜合評(píng)價(jià)上，如陳笑媛等[4]以貴州西部畢節(jié)地區(qū)為例，從投入強(qiáng)度、產(chǎn)出效果、利用程度和可持續(xù)利用4個(gè)方面構(gòu)建了農(nóng)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用層次分析法和多因素加權(quán)分值法，建立了農(nóng)用地集約利用綜合指數(shù)的計(jì)算模型；黃靜等[5]基于農(nóng)用地投入、產(chǎn)出分析，構(gòu)建農(nóng)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，借助數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對(duì)中國(guó)西部地區(qū)農(nóng)用地利用效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，深入分析了投入對(duì)農(nóng)用地利用效率的影響.結(jié)果表明，提高農(nóng)用地利用效率，改善農(nóng)用地粗放經(jīng)營(yíng)的格局，必須科學(xué)規(guī)劃、合理配置資源；李瑞華等[6]采用GRA和多元回歸分析研究河南省農(nóng)用地集約利用影響因素，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)、科技和政策是河南省農(nóng)用地集約利用水平變化的主要影響因素；張曄等[7]選擇湖南省環(huán)洞庭湖的岳陽(yáng)、常德、益陽(yáng)3市為研究區(qū)域，以土地集約利用為目標(biāo)，構(gòu)建農(nóng)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，采用層次分析法和模糊綜合評(píng)判法相結(jié)合的方法，對(duì)區(qū)域農(nóng)用地集約利用水平進(jìn)行評(píng)價(jià).研究表明，環(huán)洞庭湖3市農(nóng)用地集約利用程度均高于同期全省平均水平，加大耕地投入強(qiáng)度、提高耕地產(chǎn)出效益是3市農(nóng)用地集約利用程度提升的有效途徑.總的來(lái)看，當(dāng)前關(guān)于影響因素分析上主要集中在定性分析上，而對(duì)農(nóng)用地集約利用驅(qū)動(dòng)因素的定量研究較少，在人地矛盾日益加劇的情況下，研究各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)農(nóng)用地集約利用的作用機(jī)制，對(duì)促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、資源優(yōu)化配置以及確保河南省糧食安全等方面有著重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義.

1 研究方法和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1研究方法

1.1.1 農(nóng)用地集約利用綜合指數(shù)測(cè)度 農(nóng)用地集約利用實(shí)質(zhì)上是農(nóng)民在自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、政策法規(guī)等因素的約束下，所采取的對(duì)農(nóng)用地行為方式的靜態(tài)體現(xiàn)，因此需要綜合多方面指標(biāo)來(lái)描述農(nóng)用地的集約利用水平.本研究在遵循科學(xué)性、可操作性、動(dòng)態(tài)性和代表性的基礎(chǔ)上，參考現(xiàn)有的研究成果[6,8～12]，從投入強(qiáng)度、利用強(qiáng)度、產(chǎn)出效率和持續(xù)狀況4個(gè)方面選取了12個(gè)指標(biāo)，建立適合河南省農(nóng)用地集約利用評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系(表1)，并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算河南省農(nóng)用地集約利用綜合指數(shù).

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由RUMELHART 和 MCCLELLAND[13]提出的一種利用誤差反向傳播訓(xùn)練算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是一種模仿人類大腦神經(jīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，原理是梯度最速下降法，通過(guò)不斷地調(diào)整權(quán)值改善系統(tǒng)，使網(wǎng)絡(luò)總誤差降到最小[14].本研究在農(nóng)用地集約利用綜合指數(shù)的計(jì)算中，選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要考慮到以下2個(gè)方面：1)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)神經(jīng)元之間能夠?qū)崿F(xiàn)信息雙向傳導(dǎo)，主要用于求解系統(tǒng)的誤差最小點(diǎn)，具有良好的系統(tǒng)優(yōu)化特性，農(nóng)用地集約利用綜合指數(shù)的計(jì)算，本質(zhì)上就是尋找各個(gè)指標(biāo)和綜合指數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系.2)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)任意區(qū)間內(nèi)的連續(xù)函數(shù)進(jìn)行逼近，通過(guò)隱含層在保證訓(xùn)練精度的基礎(chǔ)上，完成任何維度之間的函數(shù)映射，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種連續(xù)映射逼近能力，足可滿足農(nóng)用地集約利用綜合指數(shù)的計(jì)算要求.具體流程為：首先，確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，主要包括網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、輸入層、隱含層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)；其次，確定學(xué)習(xí)速率、誤差上限和激活函數(shù)等模型參數(shù)；最后，選擇樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，通過(guò)逼近指標(biāo)體系和綜合指數(shù)之間的復(fù)雜關(guān)系，完成農(nóng)用地集約利用綜合指數(shù)測(cè)度.

表1 河南省農(nóng)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 The index system of agricultural land intensive utilization in Henan province

1.1.2 農(nóng)用地集約利用影響因素協(xié)整分析 本研究通過(guò)借鑒國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究[6,15～18]，結(jié)合河南省社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況和數(shù)據(jù)的獲得性，將影響河南省農(nóng)用地集約利用水平(ACI)的驅(qū)動(dòng)因素按以下方面進(jìn)行設(shè)定： 河南省是一個(gè)旱澇多發(fā)的地區(qū)，這些自然災(zāi)害將會(huì)直接影響河南省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，進(jìn)而對(duì)農(nóng)用地利用造成影響，選取農(nóng)業(yè)災(zāi)害面積(AD)表示自然驅(qū)動(dòng)因素；基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度對(duì)區(qū)域農(nóng)用地利用效率有著較大影響，選取有效灌溉面積(EI)表示基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度；經(jīng)濟(jì)因素是決定農(nóng)用地開(kāi)發(fā)利用的基本條件，并直接影響農(nóng)用地開(kāi)發(fā)利用方式、深度和效益，選取農(nóng)民人均收入(PI)和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(TF)表示經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)因素；人地關(guān)系因素客觀上對(duì)農(nóng)民的行為產(chǎn)生影響，選取農(nóng)業(yè)人口(AP)和人均耕地(PC)作為反映人地關(guān)系的指標(biāo)；政策因素是農(nóng)用地利用的控制因素，其對(duì)農(nóng)用地集約利用的影響不容忽視，選取政策法規(guī)(PR)作為其指標(biāo).為克服數(shù)據(jù)中的異方差，對(duì)各驅(qū)動(dòng)因素?cái)?shù)據(jù)取對(duì)數(shù)并分別記為L(zhǎng)ACI，LAD，LEI，LPI，LTF，LAP，LPC，LPR.

本研究采用ADF檢驗(yàn)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，在驗(yàn)證時(shí)間序列平穩(wěn)的基礎(chǔ)上，采用OLS法估計(jì)長(zhǎng)期均衡方程，并保存殘差，若殘差項(xiàng)是平穩(wěn)的，序列存在協(xié)整關(guān)系，反之不存在.根據(jù)Granger定理，多個(gè)非平穩(wěn)變量如果存在協(xié)整關(guān)系，則這些變量一定存在誤差修正模型(ECM)表達(dá)式.ECM是由存在協(xié)整關(guān)系的同階單整時(shí)間序列組成，它們反映了長(zhǎng)期均衡對(duì)短期波動(dòng)影響的“誤差修正機(jī)制”.誤差修正模型不僅能夠保留變量關(guān)系的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)信息，而且還能夠保證回歸分析的有效性.

1.2數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)均來(lái)源于1978—2012年《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中農(nóng)用地受災(zāi)面積來(lái)自《改革開(kāi)放三十年農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料匯編1978—2007》以及《河南省災(zāi)情數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)》(2008—2012).政策法規(guī)為定性指標(biāo)，根據(jù)相關(guān)農(nóng)業(yè)政策具體設(shè)定，主要參照1986年出臺(tái)的《土地管理法》、2003年出臺(tái)的《農(nóng)村土地承包法》以及2006年取消農(nóng)業(yè)稅等政策、措施，把1978—1985年賦值為1，1986—2002年賦值為2，2003—2005年賦值為3,2006—2012年賦值為4.

2 實(shí)證研究

2.1農(nóng)用地集約利用綜合指數(shù)的測(cè)度

本研究采用MATLAB工具箱及其語(yǔ)言編程求解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).根據(jù)計(jì)算工作的特點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是由各種研究對(duì)象的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成，如勞力投入指數(shù)和產(chǎn)投比例等.由于農(nóng)用地集約利用評(píng)價(jià)研究尚沒(méi)用統(tǒng)一的判斷標(biāo)準(zhǔn)，本研究參照文獻(xiàn)[19]的選取方法，用線性內(nèi)插法，通過(guò)構(gòu)建所有指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的最大值和最小值區(qū)間，線性設(shè)定影響等級(jí)，農(nóng)用地集約利用綜合指數(shù)為10分，梯度為0.5，從0到10分別表示農(nóng)用地集約利用綜合指數(shù)由低到高([0,2)表示集約度最低，[2,4)表示集約度較低，[4,6)表示集約度一般，[6,8)表示集約度較高，[8,10]表示集約度最高).

將21個(gè)得分值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出數(shù)據(jù)，并將評(píng)價(jià)指標(biāo)通過(guò)線性內(nèi)插法處理為21個(gè)等級(jí)，最后得到12組共252個(gè)訓(xùn)練用的樣本數(shù)據(jù)，對(duì)其標(biāo)準(zhǔn)化后作為輸入數(shù)據(jù).結(jié)合前述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算步驟，設(shè)置隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為25個(gè)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為12×25×1.隱含層和輸出層網(wǎng)絡(luò)分別采用Sigmoid型激活函數(shù)和Purelin型激活函數(shù)，學(xué)習(xí)速率Lr設(shè)置為0.01，最大循環(huán)次數(shù)設(shè)置為1 000，均方誤差MSE為10-5(圖1).將河南省農(nóng)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)導(dǎo)入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，得到1978—2012年河南省農(nóng)用地集約利用綜合指數(shù)(表2).

2.2農(nóng)用地集約利用驅(qū)動(dòng)因素協(xié)整分析

利用EViews計(jì)量經(jīng)濟(jì)軟件，對(duì)1978—2012年LACI，LAD，LEI，LPI，LTF，LAP，LPC和LPR序列進(jìn)行單位根的平穩(wěn)性檢驗(yàn)(最優(yōu)滯后期根據(jù)AIC準(zhǔn)則確定)，結(jié)果如表3所示.

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程Fig.1 Training process of BP ANN

年份Year綜合指數(shù)ACI年份Year綜合指數(shù)ACI年份Year綜合指數(shù)ACI年份Year綜合指數(shù)ACI年份Year綜合指數(shù)ACI19780.00819851.75619922.67919994.74920066.26219790.02619861.06419932.52320005.68020077.02419800.07619872.26519942.71120015.63520087.95119810.31019881.18719952.89520025.44420098.36119820.28319892.64819963.36820035.93520109.24019831.00219902.74119973.54020046.01820119.62119841.50619912.53119983.81320056.24620129.867

表3 單位根檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Unit root test

單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%的顯著水平下，接受序列LACI，LAD，LEI，LPI，LTF，LAP，LPC和LPR均有單位根的假設(shè)，但是拒絕LACI，LPI，LTF，LPC和LPR的一階差分具有單位根的假設(shè)，所以這些序列屬于一階單整序列，滿足進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)的條件，建立LACI，LPI，LTF，LPC，LPR的OLS回歸模型，得到以下方程(括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)值)：

LACI=3.420+4.241×LPI-4.628×LTF-

(1.213) (2.223) (-2.219)

15.904×LPC+0.399× LPR

(1)

(-4.273) (0.612)

式中：LTF的系數(shù)符號(hào)與其經(jīng)濟(jì)意義不相符，且LPR的t統(tǒng)計(jì)值不顯著，懷疑存在共線性.對(duì)其進(jìn)行VIF共線性診斷，得到VIF檢驗(yàn)結(jié)果(表4).從表4中可知，各個(gè)驅(qū)動(dòng)因子的VIF值均大于10，表

表4 VIF診斷結(jié)果Table 4 The results of the variance inflation factors

明式(1)存在嚴(yán)重的多重共線性.本研究采用嶺回歸對(duì)式(1)中變量系數(shù)進(jìn)行修正，借助SPSS19分析軟件，調(diào)用Ridge regression命令，得到4個(gè)驅(qū)動(dòng)因子的嶺跡圖(圖2).嶺跡圖顯示嶺參數(shù)k為0.50時(shí)，嶺回歸系數(shù)已經(jīng)基本穩(wěn)定，選用k=0.50進(jìn)行參數(shù)輸出，得到修正OLS回歸方程：

LACI=-2.109+0.241×LPI+0.230×LTF-

(-4.464) (6.825) (7.039)

0.157× LPC+0.176× LPR

(2)

(-7.441) (3.629)

R2=0.857F=20.802SigF=0.000

式中：t檢驗(yàn)顯著，且各因子系數(shù)均符合其經(jīng)濟(jì)學(xué)意義，對(duì)其殘差進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，得出殘差項(xiàng)不存在單位根，說(shuō)明各變量之間存在整體協(xié)整關(guān)系.長(zhǎng)期內(nèi)農(nóng)用地集約利用水平與農(nóng)民人均收入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、政策法規(guī)存在正相關(guān)關(guān)系，其每增加1%，分別會(huì)引起農(nóng)用地集約利用水平增加0.241%,0.230%,0.176%；農(nóng)用地集約利用水平與人均耕地呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，人均耕地每減少1%，會(huì)引起農(nóng)用地集約利用水平增加0.157%.

圖2 河南省農(nóng)用地集約利用影響因素的嶺跡圖Fig.2 The influencing factors of the ridge trace plot changers related to the agricultural land intensive utilization in Henan province

雖然農(nóng)用地集約利用水平與其驅(qū)動(dòng)因素存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，但是這種關(guān)系短期調(diào)整過(guò)程仍需進(jìn)一步驗(yàn)證.模型短期內(nèi)由于受到外界干擾會(huì)導(dǎo)致偏離均衡狀態(tài)，所以有必要對(duì)短期波動(dòng)進(jìn)行修正.誤差修正模型(ECM)可以將短期波動(dòng)和長(zhǎng)期均衡進(jìn)行直接的描述，把均衡誤差引入一階差分滯后模型，建立誤差修正模型，得到：

△LACIt=-0.059+2.249×△ LPIt+1.971×△LTFt-0.274×△LPCt

-0.245×△LPRt-0.270×ECMt

(3)

從誤差修正模型(式3)可知，短期內(nèi)，農(nóng)民人均收入(LPI)和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(LTF)對(duì)農(nóng)用地集約利用(LACI)有正向影響，其每增加1%，會(huì)引起農(nóng)用地集約利用(LACI)提高2.249%,1.971%；人均耕地(LPC)和政策法規(guī)(LPR)對(duì)農(nóng)用地集約利用(LACI)存在負(fù)向影響，其每增加1%，會(huì)引起農(nóng)用地集約利用(LACI)降低0.274%，0.245%.農(nóng)用地集約利用水平的變化不僅取決于驅(qū)動(dòng)因子的變化，還取決于上一期農(nóng)用地集約利用水平的增長(zhǎng)對(duì)均衡水平的偏離，ECM的系數(shù)-0.270體現(xiàn)了模型對(duì)偏離的修正，前一期的偏離程度越大，本期修正的量也就越大，系統(tǒng)存在誤差修正機(jī)制.

通過(guò)長(zhǎng)期均衡模型和短期誤差修正模型可以看出，農(nóng)民人均收入和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值在長(zhǎng)期和短期內(nèi)均是影響農(nóng)用地集約利用的最主要驅(qū)動(dòng)因素，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)民人均收入作為經(jīng)濟(jì)因素，是決定農(nóng)用地集約利用的基本保障，也是能夠直接影響農(nóng)用地集約利用方式、廣度、深度和效益的重要條件.農(nóng)民經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提升，為農(nóng)村機(jī)械化更多的投入提供了可能，使灌溉、機(jī)耕水平得到提升，且經(jīng)濟(jì)的發(fā)展加快了農(nóng)業(yè)科技的研究和推廣，進(jìn)而提高農(nóng)用地的利用強(qiáng)度和產(chǎn)出水平.

人均耕地一直對(duì)農(nóng)用地集約利用有著負(fù)向影響，說(shuō)明人地關(guān)系緊張的地區(qū)，客觀上對(duì)農(nóng)用地集約利用的要求就強(qiáng).河南省作為農(nóng)業(yè)大省，2012年底共有耕地面積720.34萬(wàn)hm2，是我國(guó)耕地面積所占比例最高的省份之一，但是人均耕地僅有0.068 hm2，僅相當(dāng)于世界平均水平的1/3，而且人均耕地面積呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì)，人地矛盾日益嚴(yán)峻.這要求河南省在未來(lái)的發(fā)展方向上，需要對(duì)耕地更為理性地利用，通過(guò)合理加大人力、物力的投入，在有限的耕地上產(chǎn)出更多的農(nóng)產(chǎn)品.

政策法規(guī)長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)農(nóng)用地集約利用產(chǎn)生正向影響，短期內(nèi)的影響卻為負(fù)向，說(shuō)明政策法規(guī)對(duì)農(nóng)用地集約利用變化有一定的滯后效應(yīng).農(nóng)用地集約利用水平所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和生態(tài)效益，通常需要一定的滯后期才能顯現(xiàn)，農(nóng)民一般只會(huì)關(guān)心短期和自身的效益，這種“長(zhǎng)期—短期”和“公共—自身”的矛盾，需要政府制定政策來(lái)調(diào)節(jié)，對(duì)農(nóng)民的行為加以引導(dǎo)和調(diào)控.國(guó)家對(duì)于惠農(nóng)政策的出臺(tái)和實(shí)施，比如土地延包、免除農(nóng)業(yè)稅等，在很大程度上激發(fā)了農(nóng)民投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的熱情，推動(dòng)了農(nóng)用地的集約利用.從中可以看出，農(nóng)業(yè)政策法規(guī)對(duì)于加快農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)農(nóng)用地集約利用具有重要現(xiàn)實(shí)意義.

3 結(jié)論與討論

根據(jù)學(xué)習(xí)樣本自動(dòng)映射農(nóng)用地集約利用綜合指數(shù)與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系之間的非線性關(guān)系，從而為農(nóng)用地集約利用評(píng)價(jià)提供一種可行、有效、評(píng)價(jià)結(jié)果客觀的信息處理技術(shù)方法.從投入強(qiáng)度、利用程度、產(chǎn)出效益和持續(xù)狀況4個(gè)層面共12個(gè)指標(biāo)建立河南省農(nóng)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)河南省1978—2012年農(nóng)用地土地集約利用水平進(jìn)行測(cè)度，在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用協(xié)整理論和誤差修正模型，考察了河南省農(nóng)用地集約利用與其驅(qū)動(dòng)因素的長(zhǎng)期均衡關(guān)系及短期波動(dòng)影響.

通過(guò)協(xié)整分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)用地集約利用水平與農(nóng)民人均收入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、人均耕地和政策法規(guī)存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系.長(zhǎng)期內(nèi)，農(nóng)民人均收入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和政策法規(guī)對(duì)農(nóng)用地集約利用存在正向影響；而人均耕地對(duì)農(nóng)用地利用的集約度存在負(fù)向影響.根據(jù)短期誤差修正模型，盡管農(nóng)民人均收入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和人均耕地對(duì)農(nóng)用地集約利用的影響在方向上沒(méi)有變化，但是在影響程度上卻發(fā)生了很大變化；短期內(nèi)政策法規(guī)對(duì)農(nóng)用地集約利用存在負(fù)向效應(yīng)，說(shuō)明其對(duì)農(nóng)用地集約利用的影響更多體現(xiàn)在長(zhǎng)期的作用上.河南省作為農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，2006年國(guó)務(wù)院印發(fā)《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于促進(jìn)中部地區(qū)崛起的若干意見(jiàn)》，河南省成為東部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和遞推聚集地的最佳區(qū)位，到2011年，中原經(jīng)濟(jì)區(qū)正式上升為國(guó)家戰(zhàn)略，河南省工業(yè)化城市化進(jìn)程加快，這其中不免占用大量的農(nóng)用地.因此，在河南省特殊經(jīng)濟(jì)環(huán)境的背景下，需要更好地保護(hù)農(nóng)用地資源，從土地確權(quán)、控制和降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本等方面及時(shí)制定響應(yīng)的政策.唯有在確保農(nóng)用地資源安全的情況下，方能實(shí)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展.

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(責(zé)任編輯：朱秀英)

Co-integrationanalysisondrivingfactorsofagriculturallandintensiveutilizationinHenanprovince

SONG Wen-bo1, MENG Qing-xiang1,2, DING Yan-xi3, KANG Kai1, WANG Yang1

(1.College of Recourse and Environment, Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002, China；2.Agricultural Resources and Environmental Engineering Technology Research Center for Higher Institutions in Henan Province, Zhengzhou 450002, China； 3.Henan Jinchen Information Technology CO.LTD., Zhengzhou 450002, China)

This paper based on time-series data from1978 to 2012 of Henan Province, constructs the index system of agricultural land use intensity, calculates the levels of agricultural land intensive utilization by using BP ANN. On this basis, using co-integration theory, this paper analyzes the long-term equilibrium and the short-term fluctuation relationships between agricultural land intensive utilization and its driving factors. The research shows that, in the long term, per-capita net income of farmers, total value of farm output, policy-regulations have positive influences on agricultural land intensive utilization. When each of these driving factors increases by 1%, the agricultural land intensive utilization will respectively increase by 0.241%, 0.230%, and 0.176%. Moreover, the per-capita area has negative impacts on agricultural land intensive utilization, when the per-capita area increases by 1%, the agricultural land intensive utilization will respectively decrease by 0.157%. In the short term, per-capita net income of farmers, total value of farm output, per-capita area have the same influence direction but different influence sizes on agricultural land intensive utilization, however, the long-term effects of policy-regulations on agricultural land intensive utilization is more evident.

agricultural land; intensive utilization; BP ANN; co-integration analysis

F 301

：A

2014-02-18

中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局項(xiàng)目(12120113007300)

宋文博，1988年生，男，河南商丘人，碩士研究生，研究方向?yàn)橥恋乩迷u(píng)價(jià).

孟慶香，1977年生，女，河南新鄉(xiāng)人，副教授，博士.

1000-2340(2014)05-0637-06