孟 菲，譚永忠，陳 航，熊雯穎

（浙江大學(xué)公共管理學(xué)院，浙江 杭州 310058）

糧食生產(chǎn)是耕地的基本功能之一，保障糧食安全是治國安邦和維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展的根本前提[1]。當(dāng)前經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)、人口不斷增加、糧食生產(chǎn)空間與城鄉(xiāng)發(fā)展空間矛盾日益加深，中國耕地流失占世界流失總量的1/4，糧食生產(chǎn)空間生產(chǎn)潛力總量自改革開放以來約下降了1 000萬t[2]，再加上國際形勢(shì)變化帶來的不確定性，保障糧食安全的重要性和緊迫性更加突出。然而，伴隨著城鎮(zhèn)化、工業(yè)化和農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化進(jìn)程的持續(xù)推進(jìn)，耕地利用中的“非糧化”現(xiàn)象逐漸顯現(xiàn)并日趨嚴(yán)重，擠壓糧食生產(chǎn)并可能破壞耕地質(zhì)量[3-4]，為耕地保護(hù)和糧食安全帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

“非糧化”是耕地利用方式由種植糧食作物調(diào)整為種植經(jīng)濟(jì)作物，發(fā)展林果、畜禽和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)等其他生產(chǎn)活動(dòng)的過程[5]，仍然處于農(nóng)業(yè)的范疇內(nèi)，未改變土地的農(nóng)用地屬性，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體基于農(nóng)業(yè)內(nèi)部比較收益的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整[6]。自“非糧化”現(xiàn)象出現(xiàn)以來，眾多學(xué)者針對(duì)其特點(diǎn)、形成原因等進(jìn)行了討論，并提出對(duì)策建議[7-8]。對(duì)“非糧化”的刻畫主要從農(nóng)作物種植入手，多采用“糧作比”[9]、非糧作物播種面積與耕地總面積之比[5]、非糧作物播種面積與農(nóng)作物播種面積之比[10]等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行表征，也有研究關(guān)注到苗木種植及坑塘養(yǎng)殖等形式[11]?！胺羌Z化”形成機(jī)制探究集中于農(nóng)戶微觀層面，多基于農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型論證不同類型農(nóng)戶的種植行為及其與各類社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素的關(guān)系[12-13]。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)地流轉(zhuǎn)[14-15]、工商資本[16]、成本收益[17]、租金與租約[18]、勞動(dòng)力變化[19-20]、農(nóng)戶分化[21]、政府管理與制度[7]以及農(nóng)戶自身和家庭特征等均不同程度地影響種植結(jié)構(gòu)“非糧化”的產(chǎn)生。土地流轉(zhuǎn)與工商資本下鄉(xiāng)是當(dāng)前“非糧化”研究的兩大主要視角，二者通常被認(rèn)為是農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式發(fā)生轉(zhuǎn)變繼而出現(xiàn)“非糧化”的緣起[8,22-23]，并以此作為“非糧化”的研究背景和分析起點(diǎn)。也有研究對(duì)此持不同觀點(diǎn)，認(rèn)為土地流轉(zhuǎn)并不必然導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)“非糧化”問題[14,24]，甚至?xí)偈狗N植結(jié)構(gòu)“趨糧化”[25]；工商資本下鄉(xiāng)也能通過提供農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性服務(wù)帶來“趨糧化”效應(yīng)。既有研究對(duì)于土地流轉(zhuǎn)或工商資本與“非糧化”的關(guān)系尚未形成統(tǒng)一的判斷與結(jié)論，顯示出“非糧化”現(xiàn)象及其形成機(jī)制的差異性和復(fù)雜性，與不同農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的決策直接相關(guān)[26]，也具有較強(qiáng)的階段性和情景依賴特征，隨生產(chǎn)條件的變化而改變[13,27]?？傮w看來，目前對(duì)“非糧化”現(xiàn)象特征與形成機(jī)制的研究已較為豐富。值得注意的是，已有研究中“非糧化”水平多通過農(nóng)作物種植面積比例來刻畫，主要是描述某個(gè)時(shí)間的非糧作物種植狀態(tài)，而未將“非糧化”作為一個(gè)變化過程來考慮。且這種方法可能存在由不同地區(qū)不同作物熟制帶來的偏誤，難免有失偏頗，也鮮有涉及不同“非糧化”類型。同時(shí)，微觀尺度的農(nóng)戶仍是當(dāng)前研究的主要視角，不利于從宏觀尺度對(duì)“非糧化”進(jìn)行整體把握，全國層面“非糧化”的時(shí)空演變及其影響因素尚待進(jìn)一步探討。

鑒于此，本文以全國31個(gè)省份（不包括港、澳、臺(tái)地區(qū)）為研究區(qū)域，基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)全國“非糧化”水平及其類型的時(shí)空演化特征進(jìn)行分析；在此基礎(chǔ)上，采用空間計(jì)量模型探究經(jīng)濟(jì)效益、勞動(dòng)力特征、科技進(jìn)步、政策環(huán)境等因素對(duì)“非糧化”的影響，從宏觀層面為耕地保護(hù)和糧食安全保障策略的制定提供依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 “非糧化”的表征

如前文所述，“非糧化”的刻畫應(yīng)體現(xiàn)農(nóng)作物種植的變化過程，同時(shí)，“非糧化”不只是非糧種植面積的絕對(duì)增減，更強(qiáng)調(diào)種植比例及種植結(jié)構(gòu)上的變化。因此，選擇非糧作物種植比例的變化值來表征“非糧化”。

（1）“非糧化”水平。采用某時(shí)期內(nèi)非糧食作物（除谷物、豆類、薯類外的農(nóng)作物）種植面積與農(nóng)作物播種總面積比值的變化量來刻畫“非糧化”水平，計(jì)算公式如下：

式（1）中：NG為t1年至t2年期間非糧種植率變化量；分別為t1年和t1年非糧食作物的播種面積；分別為t1年和t2年農(nóng)作物播種總面積。

（2）“非糧化”類型。采用某時(shí)期內(nèi)各非糧作物類型中，種植面積與非糧作物種植總面積比值增加幅度最大的一類作為區(qū)域主導(dǎo)“非糧化”類型，計(jì)算公式如下：

式（2）中：NT為t1年至t2年期間“非糧化”類型的種植率變化幅度；和分別為t1年和t2年非糧食作物的總播種面積；和分別為t1年和t2年第i種非糧作物播種總面積。

1.2 空間計(jì)量模型

將空間效應(yīng)納入到模型中是空間計(jì)量模型與傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的核心區(qū)別[28]，能夠有效考慮到區(qū)域空間交互作用對(duì)事物帶來的影響。常用的空間面板計(jì)量模型包括空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）。

（1）空間滯后模型。主要探討各變量在空間上的溢出效應(yīng)，能夠檢驗(yàn)因變量的擴(kuò)散效應(yīng)以及解釋變量對(duì)鄰域地區(qū)因變量的影響。其公式為：

（2）空間誤差模型。主要考慮空間誤差項(xiàng)的空間擾動(dòng)相關(guān)，探討未知誤差變量對(duì)觀測(cè)值的影響。其公式為：

式（3）—式（4）中：yit和yjt分別為t時(shí)刻區(qū)域i和區(qū)域j的因變量觀測(cè)值；wij為空間權(quán)重矩陣的（i，j）元素；ρ和λ為空間自回歸系數(shù)；x為自變量；β為自變量的回歸系數(shù)；μi和γt分別為個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)；εit和εjt為誤差項(xiàng)；vit為新誤差項(xiàng)。

1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

以全國31個(gè)省份（不包括港、澳、臺(tái)地區(qū)）為研究區(qū)，數(shù)據(jù)主要來自2005—2019年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》、《中國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格調(diào)查年鑒》、《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒和國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自于各省份政府門戶網(wǎng)站資料。其中，農(nóng)作物播種面積均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，統(tǒng)一采用根據(jù)第三次農(nóng)業(yè)普查結(jié)果進(jìn)行修訂后的數(shù)據(jù)；缺失的西藏農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)采用農(nóng)產(chǎn)品零售價(jià)格指數(shù)代替，西藏勞動(dòng)日工價(jià)采用青海省數(shù)據(jù)代替；天津、重慶、上海（2006年以后）、北京（2011年以后）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)采用商品零售價(jià)格指數(shù)代替；個(gè)別年份缺失數(shù)據(jù)采取插值擬合進(jìn)行處理。利用ArcGIS 10.4和Stata 16軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理與可視化。

2 結(jié)果分析

2.1 “非糧化”時(shí)空演化特征

2.1.1 “非糧化”時(shí)序演化特征

2004—2018年，中國耕地非糧作物種植比率與面積變化的演變趨勢(shì)基本保持一致，2016年后“非糧化”最為顯著（表1，圖1）。分時(shí)段來看，2004—2010年，非糧作物種植整體處于較大幅度下降狀態(tài)，非糧面積與非糧比例變化均顯著為負(fù)，與中國2003年后大力實(shí)行惠農(nóng)政策和糧食流通體制改革有關(guān)，2003—2006年，國家安排良種補(bǔ)貼資金共計(jì)112億元，糧食播種面積連續(xù)三年恢復(fù)性增長(zhǎng)①www.gov.cn/ztzl/czsy/content_646790.htm。，糧食進(jìn)入增產(chǎn)階段，未出現(xiàn)明顯“非糧化”現(xiàn)象；2008年前后出現(xiàn)的異常增長(zhǎng)可能與此時(shí)期出現(xiàn)較嚴(yán)重自然災(zāi)害有關(guān)，2008年農(nóng)作物受災(zāi)面積達(dá)3 999萬hm2，其中絕收面積403.2萬hm2②www.gov.cn/gzdt/2009-09/23/content_1424487.htm。，給農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)帶來較大影響。2011—2016年，非糧作物種植變化趨于平穩(wěn)，期間盡管非糧種植面積出現(xiàn)增加，但非糧比例變化一直為負(fù)值，在此期間全國處于糧食穩(wěn)定生產(chǎn)的長(zhǎng)周期，“非糧化”現(xiàn)象尚不明顯。2016年后，非糧作物種植出現(xiàn)顯著提升，非糧面積和比例均顯著正向增長(zhǎng)，2017年和2018年非糧比例分別較上年增長(zhǎng)了0.49%和0.39%，說明中國耕地“非糧化”水平在這一時(shí)期明顯升高。

圖1 2004—2018年全國耕地“非糧化”水平演變Fig.1 Evolution of the “non-grain” levels of cultivated land in China from 2004 to 2018

表1 2004—2018年非糧種植面積與比例變化Tab.1 The “non-grain” area and proportion changes in China from 2004 to 2018

在類型方面，不同時(shí)期“非糧化”主導(dǎo)作物類型有所差異（圖2）。2004—2018年，全國“非糧化”作物類型主要為瓜果、棉花、油料和蔬菜；2004—2010年，蔬菜、棉花、油料、糖料等非糧作物在各時(shí)期均有不同程度增長(zhǎng)，“非糧化”類型也相對(duì)多樣；2010—2018年，各非糧作物增長(zhǎng)程度明顯減小，“非糧化”類型也主要集中在蔬菜，其次是瓜果，這與生活水平提高后居民飲食結(jié)構(gòu)變化有關(guān)。從變化幅度來看，2004—2009年內(nèi)增幅較大，期間棉花、蔬菜、油料、瓜果等種植比例顯著增加；2010年后各作物增幅相對(duì)較小。

圖2 2004—2018年全國“非糧化”類型演變Fig.2 Evolution of the “non-grain” types of cultivated land in China from 2004 to 2018

2.1.2 “非糧化”空間演化特征

（1）“非糧化”水平空間演化特征。2004—2018年，中國“非糧化”整體在空間上表現(xiàn)出較強(qiáng)分異性，非糧比率變化量大致呈由東北向西南逐漸升高的格局（圖3）。變化量為正值地區(qū)以西北、西南和華南地區(qū)為主，西南和南部沿海各省份成為“非糧化”的明顯集聚區(qū)，其中海南、貴州、重慶三省市“非糧化”最為嚴(yán)重，非糧比率增幅超過10%。變化量為負(fù)的地區(qū)主要以東北、華北及長(zhǎng)江以北的華東和華中地區(qū)為主，與糧食主產(chǎn)區(qū)具有較高一致性，其中天津、山東、安徽三省下降幅度最大，“非糧化”現(xiàn)象相對(duì)不突出。“非糧化”水平的空間分異也一定程度上反映了中國糧食生產(chǎn)重心的北移趨勢(shì)。不同時(shí)期中，2004—2008年和2016—2018年兩個(gè)時(shí)期內(nèi)非糧比率下降地區(qū)較多，而2010—2012年和2014—2016年兩個(gè)時(shí)期內(nèi)大多數(shù)省份非糧比率均有增長(zhǎng)，發(fā)生明顯“非糧化”現(xiàn)象。各時(shí)期大部分省份非糧比率變化幅度均在5%之內(nèi)，僅個(gè)別時(shí)期個(gè)別省份達(dá)到5%～10%。大多數(shù)省份在不同時(shí)期非糧比率有增有減，少部分保持單調(diào)增長(zhǎng)或減少趨勢(shì)。其中，安徽、河南、山東、山西處于持續(xù)下降趨勢(shì)，“非糧化”現(xiàn)象不明顯；而廣東、貴州、四川、云南、重慶處于持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)，“非糧化”形勢(shì)日趨嚴(yán)峻。

圖3 2004—2018年各省份非糧種植率變化空間分布Fig.3 Spatial distribution of the “non-grain” levels of cultivated land in China from 2004 to 2018

非糧作物種類多樣，不同地區(qū)種植偏好不同。2004—2018年，中國各省份“非糧化”類型表現(xiàn)出一定的空間差異性（圖4）。整體上，除新疆地區(qū)穩(wěn)定以棉花增長(zhǎng)為主外，蔬菜和油料是全國范圍內(nèi)增長(zhǎng)幅度最大的兩類作物，其中蔬菜又占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)；糖料和瓜果僅個(gè)別地區(qū)偶有大量增加，且主要分布在華南地區(qū)；東北地區(qū)非糧作物增加主要以油料為主。以兩年為一階段，2004—2010年內(nèi)類型相對(duì)多樣，蔬菜的主導(dǎo)地位尚不突出；而自2010年后，基本以蔬菜和油料兩類為主，同時(shí)蔬菜增長(zhǎng)進(jìn)入相對(duì)快速階段，以蔬菜為主導(dǎo)類型的省份個(gè)數(shù)明顯增加；2004—2018年總體來看，蔬菜是多數(shù)省份“非糧化”過程中的主要增長(zhǎng)類型。

圖4 2004—2018年各省份“非糧化”類型空間分布Fig.4 Spatial distribution of the “non-grain” types of cultivated land in China from 2004 to 2018

2.2 “非糧化”影響因素研究

2.2.1 理論分析與變量選取

主要從經(jīng)濟(jì)效益、勞動(dòng)力特征、科技進(jìn)步、政策環(huán)境等方面對(duì)“非糧化”影響因素進(jìn)行分析并選取變量（表2）。

表2 “非糧化”影響因素變量選取與描述Tab.2 The influencing factors and variables of the “non-grain” utilization

農(nóng)作物種植是一種經(jīng)濟(jì)行為，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者通過比較權(quán)衡通常會(huì)選擇經(jīng)濟(jì)效益最大化的決策方案[29]?；省⑥r(nóng)藥、能源、勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素投入成本的增加會(huì)給農(nóng)作物生產(chǎn)帶來壓力[17]，其中勞動(dòng)力價(jià)格增長(zhǎng)逐漸成為引起糧食生產(chǎn)成本上升的主要要素[30]。而與種植糧食作物相比，種植非糧作物的比較收益往往相對(duì)更高。經(jīng)濟(jì)理性的生產(chǎn)者面對(duì)生產(chǎn)成本的變化和種植收益差異將調(diào)整種植決策，在成本上升而糧食收益較低的情況下，為獲得更多利潤將更傾向于種植比較收益較高的作物[31]，從而可能引發(fā)“非糧化”現(xiàn)象。在此，選擇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)和勞動(dòng)日工價(jià)來反映農(nóng)業(yè)種植的成本投入，選擇糧食生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)之比來反映種糧的比較效益[32]。

城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的發(fā)展極大地影響了農(nóng)村勞動(dòng)力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)流動(dòng)，農(nóng)戶逐漸分化為純農(nóng)戶、兼業(yè)戶、非農(nóng)戶等類型[33]。不同類型農(nóng)戶在行為目標(biāo)上存在務(wù)農(nóng)收益和務(wù)農(nóng)成本的差異，具有不同的作物種植傾向[34]。勞動(dòng)力的減少可能會(huì)使農(nóng)戶增加機(jī)械投入，傾向于勞動(dòng)較不密集的糧食生產(chǎn)；也可能由于資金約束的緩解，將生產(chǎn)重心轉(zhuǎn)向投資回報(bào)率較高的經(jīng)濟(jì)作物生產(chǎn)，進(jìn)而改變種植結(jié)構(gòu)[35-37]。此外，人力資本水平也是重要影響因素，勞動(dòng)者知識(shí)和技能水平影響其對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)信息的判斷和吸收。人力資本水平提升有助于勞動(dòng)力與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的更好適配，從而推動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型[38]，促使種植結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。在此，選擇非農(nóng)就業(yè)比例和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力受教育水平來反映勞動(dòng)力特征的變化。

科學(xué)技術(shù)進(jìn)步促生農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的變革。農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)勞動(dòng)力具有替代作用，能夠節(jié)約人工勞動(dòng)力，加速農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)[39]。機(jī)械化水平的提高能推動(dòng)生產(chǎn)條件改善，提高生產(chǎn)效率，有利于農(nóng)作物規(guī)?；N植。同時(shí)，不同農(nóng)作物的生產(chǎn)對(duì)技術(shù)的依賴性也有所差異[40]，糧食作物與非糧作物生產(chǎn)中機(jī)械化難易程度不同，因而科技水平對(duì)不同作物的種植規(guī)模將產(chǎn)生不同影響，促使農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)發(fā)生改變。在此，選擇人均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力來表征科技進(jìn)步因素[38]。

政策環(huán)境是影響農(nóng)業(yè)種植的重要因素。政府通過出臺(tái)各類政策、規(guī)定，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行調(diào)整管制和激勵(lì)引導(dǎo)，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體的種植決策[41]。完善的糧食保護(hù)政策是穩(wěn)定糧食生產(chǎn)的保障，種糧補(bǔ)貼等對(duì)減少資金對(duì)種糧主體的約束具有支持作用[42]，這種種糧友好型的政策環(huán)境能促使生產(chǎn)者提高種糧意愿；而對(duì)糧食種植重視不足或?qū)ψ魑锝Y(jié)構(gòu)的不合理引導(dǎo)則可能引致生產(chǎn)主體對(duì)糧食種植的忽視，產(chǎn)生“非糧化”傾向。在此，選擇各省份人民政府門戶網(wǎng)站中以促進(jìn)糧食生產(chǎn)為主題的政策文件、公報(bào)等的出現(xiàn)頻數(shù)表征糧食保護(hù)政策變量，選擇財(cái)政支農(nóng)的金額表示農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼。

此外，耕地資源、氣候條件等是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)作物種植的基礎(chǔ)，不同作物對(duì)其需求和適應(yīng)程度有所差異，這也將影響農(nóng)作物的種植規(guī)模及作物類型選擇，導(dǎo)致種植決策變化。選擇人均耕地面積和作物受災(zāi)率分別表示土地稟賦特征和氣候穩(wěn)定性變量[43]。

2.2.2 模型檢驗(yàn)結(jié)果

以2004—2018年各省份非糧種植比率為因變量，各影響因子為自變量進(jìn)行影響因素探究。同時(shí)，基于演化特征分析，2010年前后變化較為明顯，因此將研究區(qū)間劃分為2004—2010年和2011—2018年兩個(gè)階段。

對(duì)2004—2018年中國各地區(qū)非糧種植率進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示Moran’sI指數(shù)均大于0且整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，自2005年開始通過顯著性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示從2007年開始均在1%水平上顯著（表3）?？梢?，中國各省份非糧種植比率具有顯著空間正自相關(guān)性，因此適合建立空間計(jì)量模型進(jìn)行探究。

表3 2004—2018年全國非糧種植率空間相關(guān)性檢驗(yàn)Tab.3 Spatial correlation test of the “non-grain” planting rates from 2004 to 2018

通過方差膨脹系數(shù)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)各變量VIF值均小于5，說明不存在多重共線性。兩個(gè)研究時(shí)段數(shù)據(jù)樣本Hausman檢驗(yàn)結(jié)果均通過了顯著性水平檢驗(yàn)，因此空間計(jì)量模型選擇固定效應(yīng)模型更為合適。同時(shí)，鑒于研究區(qū)域?yàn)橹袊?1省份且研究時(shí)間跨度小于截面?zhèn)€數(shù)，參考相關(guān)研究做法[44]在此選擇空間固定效應(yīng)。利用拉格朗日及其穩(wěn)健形式進(jìn)行空間面板模型的選擇，結(jié)果（表4）顯示兩個(gè)階段均為L(zhǎng)M-error和Robust LM-error通過顯著性水平檢驗(yàn)，而LM-lag、RobustLM-lag未通過檢驗(yàn)，說明應(yīng)選擇SEM模型，同時(shí)logL、AIC和SC統(tǒng)計(jì)量的比較也說明SEM模型更為合適。

表4 空間計(jì)量模型檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Test results of spatial econometric models

2.2.3 影響因素分析

計(jì)量模型實(shí)證結(jié)果如表5所示。經(jīng)濟(jì)效益方面，人工成本在第一階段影響不顯著且作用較小，而在第二階段影響程度和顯著性均明顯提高，對(duì)非糧種植比率具有顯著負(fù)向效應(yīng)，說明農(nóng)業(yè)活動(dòng)人工成本的增加不利于對(duì)勞動(dòng)力需求相對(duì)較高的非糧作物的種植。種糧比較收益對(duì)非糧種植比率具有負(fù)向影響，且從第一階段到第二階段影響程度和顯著性均提高，說明種糧相對(duì)收益增加有利于農(nóng)民提高種糧積極性。

表5 空間計(jì)量模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果Tab.5 Regression results of spatial panel model

勞動(dòng)力特征因素上，非農(nóng)就業(yè)比例在第一階段和第二階段均表現(xiàn)出顯著正向影響且系數(shù)增大，與非糧種植率呈顯著正相關(guān)，說明整體上農(nóng)村勞動(dòng)力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)非糧食作物種植具有促進(jìn)作用，促進(jìn)種植結(jié)構(gòu)的“非糧化”。

科技進(jìn)步帶來農(nóng)業(yè)機(jī)械水平的提高，人均機(jī)械總動(dòng)力在第一階段表現(xiàn)為顯著負(fù)向效應(yīng)，而第二階段均表現(xiàn)為正向效應(yīng)。說明在第一階段機(jī)械化水平上升對(duì)相對(duì)容易機(jī)械化的糧食生產(chǎn)起到促進(jìn)作用；而在第二階段機(jī)械動(dòng)力水平對(duì)非糧種植表現(xiàn)出正向影響，此階段內(nèi)機(jī)械動(dòng)力提高對(duì)糧食生產(chǎn)的相對(duì)正向效益可能有所減弱，同時(shí)非糧作物種植中機(jī)械化水平也不斷增加，因而使得機(jī)械化水平對(duì)非糧種植表現(xiàn)出促進(jìn)作用。

政策環(huán)境因素上，糧食保護(hù)政策與農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的影響作用相似，在第一階段與第二階段內(nèi)效應(yīng)均為負(fù)向，但糧食保護(hù)政策由第一階段顯著轉(zhuǎn)變?yōu)榈诙A段不顯著。表明各種促進(jìn)糧食生產(chǎn)政策的不斷出臺(tái)與農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼能夠有效發(fā)揮正向引導(dǎo)作用，提高糧食種植水平。農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的影響持續(xù)顯著，但糧食保護(hù)政策影響顯著性的降低說明政策的有效性在降低，對(duì)農(nóng)民種植糧食的引導(dǎo)作用減弱，亟待進(jìn)一步的創(chuàng)新與改革。

此外，在稟賦特征上，各因素對(duì)非糧種植比率的影響整體以不顯著為主，僅作物受災(zāi)率在第一階段顯著為負(fù)，說明自然災(zāi)害的發(fā)生整體不利于全國非糧食作物的種植。

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

“非糧化”程度在不同地區(qū)之間表現(xiàn)出較大的差異，華南、西南各省份“非糧化”水平明顯高于北方，這種格局特征與已有相關(guān)研究觀點(diǎn)基本相符[45-46]，同時(shí)也與中國糧食生產(chǎn)重心的北向轉(zhuǎn)移趨勢(shì)吻合，各糧食產(chǎn)銷區(qū)進(jìn)一步分化。鑒于糧食作為公共產(chǎn)品的正外部性及補(bǔ)償制度的不完善[47]，這可能會(huì)使區(qū)域間發(fā)展差距進(jìn)一步拉大。從影響因素來看，研究結(jié)果顯示勞動(dòng)力成本的提升不利于非糧種植，原因或在于經(jīng)濟(jì)作物與糧食作物相比對(duì)勞動(dòng)力的需求更大、機(jī)械替代率低。也有研究認(rèn)為雇工成本上漲將促進(jìn)經(jīng)濟(jì)作物比例的提升[20]，這顯示人工成本對(duì)農(nóng)業(yè)種植影響可能較為復(fù)雜，并不必然產(chǎn)生一種結(jié)果，正如易福金等發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力價(jià)格對(duì)江蘇省和浙江省水稻種植產(chǎn)生了完全相反的影響[48]。種糧比較收益對(duì)“非糧化”影響的顯著增加反映出經(jīng)濟(jì)利益仍是理性生產(chǎn)者的重要訴求，符合當(dāng)前學(xué)界對(duì)“非糧化”形成機(jī)制的基本判斷[4]。在勞動(dòng)力方面，鐘甫寧等[37]指出勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移后會(huì)通過機(jī)械投入進(jìn)行替代，但受到地形條件等的制約。而研究結(jié)果顯示，中國“非糧化”主要發(fā)生于西南、華南等山地丘陵比重較高、地形起伏較大區(qū)域，一定程度上解釋了全國整體趨勢(shì)上農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力流失對(duì)“非糧化”的推動(dòng)作用。此外，良好的政策環(huán)境對(duì)抑制“非糧化”具有積極意義，但其影響的減弱趨勢(shì)需引起重視，正如有學(xué)者指出在實(shí)際中政策法規(guī)和管理制度的不完善也是造成一些地區(qū)“非糧化”傾向的重要原因[7]。研究結(jié)果總體具有較強(qiáng)合理性和解釋能力，但仍存在待改進(jìn)之處，對(duì)農(nóng)作物種植“非糧化”的具體轉(zhuǎn)化過程和養(yǎng)殖業(yè)、苗木等其他形式的分析有待結(jié)合遙感影像、農(nóng)戶調(diào)查等數(shù)據(jù)進(jìn)一步探究；部分統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失進(jìn)行的替代擬合處理所得結(jié)果整體可信但可能對(duì)精確度存在一定影響；對(duì)耕地稟賦、農(nóng)機(jī)農(nóng)資、社會(huì)文化等影響因素作用機(jī)理的分析也需在后續(xù)研究中進(jìn)一步優(yōu)化，為應(yīng)對(duì)“非糧化”提供更具價(jià)值的參考。

基于研究結(jié)果，從以下幾方面提出穩(wěn)定糧食生產(chǎn)、遏制耕地“非糧化”的建議。首先，價(jià)格政策可成為有效的調(diào)節(jié)手段，應(yīng)繼續(xù)通過價(jià)格支持或農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等方式保障種糧收益，或開發(fā)如保險(xiǎn)、投資等途徑支持生產(chǎn)者的種糧行為。其次，可通過完善農(nóng)業(yè)服務(wù)市場(chǎng)和加強(qiáng)技術(shù)教育培訓(xùn)等優(yōu)化糧食生產(chǎn)條件，暢通生產(chǎn)和消費(fèi)市場(chǎng)間的信息渠道，吸引勞動(dòng)力回流發(fā)展新型糧食生產(chǎn)經(jīng)營模式，尤其是勞動(dòng)力流失較為嚴(yán)重地區(qū)。同時(shí)，應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，強(qiáng)化農(nóng)田管護(hù)，同時(shí)對(duì)受地形限制的南方地區(qū)推進(jìn)宜機(jī)化改造，補(bǔ)齊機(jī)械化短板。另外，進(jìn)一步完善相關(guān)耕地保護(hù)政策和管理制度，各區(qū)域均應(yīng)加強(qiáng)執(zhí)行力度，嚴(yán)格保障糧食種植面積，對(duì)不同“非糧化”類型避免“一刀切”而應(yīng)因地制宜進(jìn)行調(diào)整，部分有利于耕地肥力養(yǎng)護(hù)和未對(duì)糧食生產(chǎn)產(chǎn)生明顯影響的可以予以保留；健全糧食主產(chǎn)區(qū)和主銷區(qū)間的橫向轉(zhuǎn)移支付制度及有效協(xié)作模式，平衡區(qū)域糧食供求和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，共同保障糧食安全。

3.2 結(jié)論

基于2004—2018年全國統(tǒng)計(jì)面板數(shù)據(jù)分析中國耕地“非糧化”時(shí)空演變特征及其影響因素，主要得到以下結(jié)論：（1）2004—2018年，中國整體的“非糧化”水平波動(dòng)變化，2016年后“非糧化”最為顯著；“非糧化”類型逐漸由蔬菜、油料、棉花多類型向蔬菜瓜果轉(zhuǎn)變?！胺羌Z化”在空間上總體呈現(xiàn)出由東北向西南逐漸嚴(yán)重的態(tài)勢(shì)，華南、西南等地區(qū)較為突出；全國范圍內(nèi)“非糧化”類型多為蔬菜和油料作物，又以蔬菜為主導(dǎo)。（2）人工成本是影響非糧種植的主要成本因素，第二階段具有顯著負(fù)向作用；種糧比較收益與非糧種植比率也呈顯著負(fù)相關(guān)。勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)對(duì)“非糧化”具有正向促進(jìn)作用。機(jī)械動(dòng)力水平在第一階段具有顯著負(fù)向影響，第二階段表現(xiàn)出正面作用。政策環(huán)境因素對(duì)“非糧化”具有顯著負(fù)向效應(yīng)，但到第二階段變?yōu)椴伙@著。（3）未來應(yīng)繼續(xù)通過價(jià)格支持、完善農(nóng)業(yè)服務(wù)市場(chǎng)、增強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、完善相關(guān)耕地保護(hù)政策和管理制度等措施保障糧食安全。