耕地撂荒的时空嬗变特征、影响因素及分类治理对策

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2024.10.20222265

摘要/Abstract

摘要：

我国人多地少，现实中却有不少耕地被闲置、撂荒，如何治理撂荒成为当下保障粮食安全的关键问题。通过构建“撂荒判定”模型，利用实际复种指数和潜在复种指数的差异来定量刻画耕地撂荒类型，并以四川2006—2018年面板数据来描述其耕地撂荒时空分布规律、分析其影响因素。研究结果表明：①在时间维度上，2006—2013年，各市州耕地撂荒程度呈扩大趋势，在2014年出现短暂的“奇点效应”之后，耕地撂荒程度继续加大。②在空间维度上，高海拔地区以常年性撂荒为主，低海拔地区以季节性撂荒为主，也存在常年性撂荒。③自然条件越差的市州越容易出现常年性耕地撂荒，而经济发达程度越高或城镇化率越高的市州越容易出现季节性耕地撂荒。④站在粮食安全及造成后果角度来看，季节性撂荒较之常年性撂荒更具威胁性，因而要不断提高农业生产综合效益，让种粮有利可图，解决“谁来种地”“怎样种地”“地里种什么”等关键问题。

关键词: 耕地撂荒, 时空特征, 影响因素, 分类治理, 四川省

Abstract:

In China, a lot of cultivated land is left unused and abandoned. How to control the situation of abandoning land has become the key to ensure food security. By building the "abandonment judgment" model, this paper quantitatively described the types of cultivated land abandonment by calculating the difference between the actual multiple cropping index and the potential multiple cropping index, and use the data of Sichuan in 2006-2018 to describe the spatial and temporal distribution of cultivated land abandonment, and analyzed its influencing factors.The results show that: ① From 2006 to 2013, the degree of cultivated land abandonment in all cities and prefectures showed an expanding trend. After the temporary "singularity effect" in 2014, the degree of cultivated land abandonment continued to increase. ② The perennial wasteland is mainly abandoned in high-altitude areas, while the seasonal wasteland is mainly abandoned in low altitude areas, and there is also perennial wasteland. ③ The cities and prefectures with bad natural conditions are more likely to suffer from perennial cultivated land abandonment, while those with high economic development or urbanization rate are more likely to witness seasonal land abandonment. ④ From the perspective of food security, seasonal abandonment is more threatening than perennial abandonment. Therefore, it is necessary to constantly improve the comprehensive benefits of agricultural production, make grain planting profitable, and solve the key problems of "who will farm", "how to farm", and "what will grow in the field".

Key words: cultivated land abandonment, temporal and spatial characteristics, influencing factors, classified management, Sichuan Province

李俊高. 耕地撂荒的时空嬗变特征、影响因素及分类治理对策[J]. 世界地理研究, 2024, 33(10): 180-188.

Jungao LI. Temporal and spatial evolution characteristics, influencing factors and classified management countermeasures of cultivated land abandonment:[J]. World Regional Studies, 2024, 33(10): 180-188.

图/表 5

参考文献 24

1	罗拥华. 耕地抛荒与休耕辨析.农村经济与科技,2018(9):35-38.
	LUO Y. Differentiation and analysis of farmland abandonment and fallow .Rural Economy and Technology, 2018(9): 35-38.
2	STRIJKER D. Marginal lands in Europe——causes of decline. Basic & Applied Ecology, 2005, 6(2):99-106.
3	史铁丑,李秀彬.欧洲耕地撂荒研究及对我国的启示.地理与地理信息科学,2013(3):101-103.
	SHI T, LI X. Research on the abandonment of cultivated land in Europe and its implications for China. Geography and Geographic Information Science, 2013(3): 101-103.
4	谭术魁.中国耕地撂荒问题研究.北京:科学出版社,2004.
	TAN S. Research on Abandonment of Cultivated Land in China. Beijing: Science Press, 2004.
5	肖冬华. 耕地抛荒问题研究. 云南农业大学学报(社会科学版),2009(1):25-30.
	XIAO D. Study on the problem of abandoning cultivated land. Journal of Yunnan Agricultural University (Social Science Edition), 2009(1): 25-30.
6	习近平.决胜全面建成小康社会夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利.北京:人民出版社, 2017.
	XI J. To win the comprehensive completion of a well-off society to seize the great victory of socialism with Chinese characteristics in the new era. Beijing: People's Publishing House, 2017.
7	李永萍. 土地抛荒的发生逻辑与破解之道.经济学家,2019(10):90-96.
	LI Y. The logic of land abandonment and its solution. Economist, 2019(10): 90-96.
8	冉明权,杨经伦. 土地撂荒的现状、原因与对策——湖北、湖南、浙江和江苏农村调查. 农业经济问题,1985(3):15-20.
	RAN M, YANG J. The current situation, causes and countermeasures of land abandonment -- rural survey in Hubei, Hunan, Zhejiang and Jiangsu.Agricultural Economic Issues, 1985(3): 15-20.
9	陈欣怡,郑国全.国内外耕地撂荒研究进展.中国人口·资源与环境, 2018(S12):37-41.
	CHEN X, ZHENG G. Research progress on abandonment of cultivated land at home and abroad. China's Population、Resources and Environment, 2018(S12): 37-41.
10	李升发,李秀彬,辛良杰,等.中国山区耕地撂荒程度及空间分布——基于全国山区抽样调查结果. 资源科学,2017,39(10):1801-1811.
	LI S, LI X, XIN L, et al. The degree and spatial distribution of cultivated land abandonment in mountainous areas of China - based on the results of the national sampling survey in mountainous areas. Resource Science,2017,39(10): 1801-1811.
11	赵子亮. 农村耕地抛荒的影响因素及治理研究——基于二次文献调查法.国土与自然资源研究,2014(4):25-27.
	ZHAO Z.Research on influencing factors and governance of rural cultivated land abandonment -- Based on secondary literature survey. Research on Land and Natural Resources,2014(4): 25-27.
12	黄利民.农地边际化及其效应研究.武汉:华中农业大学,2009.
	HUANG L. Study on farmland marginalization and its effects. Wuhan: Doctoral Dissertation of Huazhong Agricultural University, 2009.
13	MATHER A S, NEEDLE C L. The forest transition a theoretical basis. Area, 1998, 30(2): 117-124.
14	李雨凌,马雯秋,姜广辉,等.中国粮食主产区耕地撂荒程度及其对粮食产量的影响.自然资源学报,2021,36(6): 1439-1454.
	LI Y, MA W, JIANG G, et al. The degree of cultivated land abandonment in major grain producing areas in China and its impact on grain production. Journal of Natural Resources, 2021,36(6): 1439-1454.
15	罗明忠, 刘恺, 朱文珏. 确权减少了农地抛荒吗——源自川、豫、晋三省农户问卷调查的PSM实证分析.农业技术经济,2017(2):15-27.
	LUO M, LIU K, ZHU W. Does right determination reduce the abandonment of farmland -- PSM empirical analysis based on the questionnaire survey of farmers in Sichuan, Henan and Shanxi Provinces. Agricultural Technology and Economy, 2017(2): 15-27.
16	ALIX-GARCIA J, KUEMMERLE T, RADELOFF V C. Prices,land tenure institutions, and geography:A matching analysis of farmland abandonment in post-socialist eastern Europe. Land economics,2012,88(3):425-443.
17	李俊高,李萍. 我国农地撂荒及其分类治理:基于马克思地租理论的拓展分析. 财经科学,2016(12):47-54.
	LI J, LI P. Abandonment of agricultural land in China and its classified governance: An expanded analysis based on Marx's land rent theory. Financial Science, 2016(12): 47-54.
18	曹飞.辩证看待农村耕地抛荒——以桂阳县为例. 江西财经大学学报,2003(2):40-43.
	CAO F. Dialectical view of rural farmland abandonment -- Taking Guiyang county as an example .Journal of Jiangxi University of Finance and Economics, 2003(2): 40-43.
19	田玉军,李秀彬,马国霞,等.劳动力析出对生态脆弱区耕地撂荒的影响.中国土地科学, 2010(7):4-9.
	TIAN Y, LI X, Ma G, et al. The impact of labor separation on the abandonment of arable land in ecologically fragile areas. China Land Science, 2010(7): 4-9.
20	范锦龙，吴炳方. 基于GIS的复种指数潜力研究.遥感学报， 2004（6）：158-169.
	FAN J, WU B. A study on cropping index potential based on GIS. Journal of Remote Sensing, 2004（6）：158-169.
21	田罗,周文佐,何万华等. 2000—2016年四川省耕地种植指数时空变化及其自然潜力分析.中国生态农业学报,2018(8):1206-1216.
	TIAN L, ZHOU W, HE W, et al. Analysis on spatio-temporal changes and natural potential of cultivated land planting index in Sichuan Province from 2000 to 2016. Chinese Journal of Ecological Agriculture, 2018(8): 1206-1216.
22	曾志.回顾2014年四川土地改革:重点放活农村土地经营权.(2015-01-28) [2022-01-22]. .
	ZENG Z. Review of Sichuan's land reform in 2014: Focus on revitalizing rural land management rights.(2015-01-28) [2022-01-22]. .
23	罗必良.农地流转的市场逻辑——"产权强度-禀赋效应-交易装置"的分析线索及案例研究.南方经济,2014(5):1-24.
	LUO B. Market logic of rural land transfer -- Analysis clue and case study of "property strength - endowment effect - trading device". Southern Economy, 2014(5): 1-24.
24	张曾.疫情下撂荒耕地治理的观察与思考,农村通讯工作,2020(9):38-40.
	ZHANG Z. Observation and thinking on the control of abandoned farmland under the epidemic situation. Rural Communication Work, 2020(9): 38-40.

类型	市州	2006年	2007年	2008年	2009年	2010年	2011年	2012年	2013年	2014年	2015年	2016年	2017年	2018年	潜力复种指数
平原	遂宁市	190	191	191	190	189	192	193	193	268	153	153	143	143	200
	自贡市	157	160	158	157	156	157	156	155	223	144	145	167	169	200
	内江市	178	182	183	182	182	185	186	186	271	164	166	174	175	200
	南充市	196	184	182	182	181	183	185	187	298	171	172	166	166	200
	资阳市	195	188	189	189	189	189	191	190	275	171	162	121	161	200
	成都市	135	134	136	136	126	131	127	124	220	162	167	175	141	198
	德阳市	161	156	157	159	158	159	159	163	249	184	184	192	192	199
丘陵	泸州市	166	169	169	168	169	170	173	174	229	118	118	132	132	196
	宜宾市	158	161	161	158	157	160	160	160	222	112	112	121	121	199
	广安市	191	195	197	196	191	193	194	195	281	159	159	132	132	199
	乐山市	153	151	151	151	152	152	152	153	238	131	131	124	125	198
	眉山市	166	170	169	171	170	172	173	173	253	180	181	130	130	197
	绵阳市	144	145	146	146	145	146	146	149	234	149	150	149	149	194
	巴中市	177	173	180	170	173	173	175	169	289	139	139	146	155	187
山地	达州市	195	190	185	179	175	177	177	179	267	150	151	147	147	190
	雅安市	200	206	207	207	205	203	201	199	220	173	173	115	115	166
	攀枝花市	117	121	109	95	96	96	97	97	168	94	95	94	95	200
	广元市	155	157	153	151	151	151	152	153	249	121	122	140	156	185
	凉山彝族自治州	129	135	131	129	130	131	132	130	192	119	121	128	127	144
	阿坝藏族羌族自治州	92	88	88	87	86	87	87	87	132	97	97	84	89	103
	甘孜藏族自治州	71	72	71	72	75	77	78	79	94	83	87	83	87	103

类型	市州	2006年	2007年	2008年	2009年	2010年	2011年	2012年	2013年	2014年	2015年	2016年	2017年	2018年	潜力复种指数
平原	遂宁市	190	191	191	190	189	192	193	193	268	153	153	143	143	200
	自贡市	157	160	158	157	156	157	156	155	223	144	145	167	169	200
	内江市	178	182	183	182	182	185	186	186	271	164	166	174	175	200
	南充市	196	184	182	182	181	183	185	187	298	171	172	166	166	200
	资阳市	195	188	189	189	189	189	191	190	275	171	162	121	161	200
	成都市	135	134	136	136	126	131	127	124	220	162	167	175	141	198
	德阳市	161	156	157	159	158	159	159	163	249	184	184	192	192	199
丘陵	泸州市	166	169	169	168	169	170	173	174	229	118	118	132	132	196
	宜宾市	158	161	161	158	157	160	160	160	222	112	112	121	121	199
	广安市	191	195	197	196	191	193	194	195	281	159	159	132	132	199
	乐山市	153	151	151	151	152	152	152	153	238	131	131	124	125	198
	眉山市	166	170	169	171	170	172	173	173	253	180	181	130	130	197
	绵阳市	144	145	146	146	145	146	146	149	234	149	150	149	149	194
	巴中市	177	173	180	170	173	173	175	169	289	139	139	146	155	187
山地	达州市	195	190	185	179	175	177	177	179	267	150	151	147	147	190
	雅安市	200	206	207	207	205	203	201	199	220	173	173	115	115	166
	攀枝花市	117	121	109	95	96	96	97	97	168	94	95	94	95	200
	广元市	155	157	153	151	151	151	152	153	249	121	122	140	156	185
	凉山彝族自治州	129	135	131	129	130	131	132	130	192	119	121	128	127	144
	阿坝藏族羌族自治州	92	88	88	87	86	87	87	87	132	97	97	84	89	103
	甘孜藏族自治州	71	72	71	72	75	77	78	79	94	83	87	83	87	103

变量	M1（cropind）
海拔	-0.029 7^***(0.000 0)
国内生产总值	-29.025 8^**(0.012 5)
城市化率	-3.602 0^** (0.032 6)
常数	492.239 2^*** (0.000 0)
样本观测值	273
决定系数	0.724 3

变量	M1（cropind）
海拔	-0.029 7^***(0.000 0)
国内生产总值	-29.025 8^**(0.012 5)
城市化率	-3.602 0^** (0.032 6)
常数	492.239 2^*** (0.000 0)
样本观测值	273
决定系数	0.724 3

变量	M2（cropind）
国内生产总值	-46.790 0^*** (0.000 0)
城市化率	-5.309 7^*** (0.000 1)
常数	-94.936 7^* (0.090 8)
样本观测值	273
决定系数	0.594 0