耕地利用集约度的变化规律研究

中国农业科学 2008,41(12):4127-4133 Scientia Agricultura Sinica doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2008.12.024

收稿日期：2008-02-25；接受日期：2008-05-16

基金项目：国家自然科学基金资助项目（70673104）；北京市自然科学基金资助项目（6082015） 作者简介：张 琳（1978－），女，黑龙江鸡西人，博士研究生，研究方向为土地资源可持续利用。E-mail ：zhanglin_0121@https://www.wendangku.net/doc/f514372520.html, 。通讯作者张

凤荣（1957－），男，河北沧县人，教授，研究方向为土地资源调查、评价和利用规划。Tel ：010-********；E-mail ：zhangfr@https://www.wendangku.net/doc/f514372520.html,

耕地利用集约度的变化规律研究

张 琳，张凤荣，吕贻忠，安萍莉，严良政

（中国农业大学资源与环境学院，北京 100193）

摘要：【目的】揭示耕地利用集约度随经济发展的变化规律。【方法】选择了自然条件相似而经济水平不同的北京市大兴区和河北省曲周县两个研究区，计算了其耕地利用集约度并分析其变化。【结果】耕地利用集约度受到经济发展水平的显著影响。经济水平较高的大兴区，其耕地利用集约度要高于曲周县。此外，从近20年的数据分析来看，随着经济的发展，耕地利用集约度先是快速上升，而后上升速度减缓，最后稳定在一定水平上。与此同时，随着经济发展，不同种植制度之间的耕地利用集约度差异越来越大，出现集约度两极分化的现象。基于大量数据的分析结果，构建了一个曲线模型来总结耕地利用集约度的变化规律。【结论】经济发展显著影响耕地利用集约度。

关键词：耕地；集约度；规律；经济

Study on the Law of Change of Arable Land Use Intensity

with Economic Growth

ZHANG Lin, ZHANG Feng-rong, Lü Yi-zhong, AN Ping-li, YAN Liang-zheng

(College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193)

Abstract: 【Objective 】 To explore the law of change of arable land use intensity. 【Method 】 Daxing District and Quzhou County were chosen as two typical study regions with different economic conditions, and the differences in arable land use intensities, and how these intensities had changed during the progress of development were analyzed. 【Result 】 Arable land use intensity was significantly influenced by economic conditions: The intensity of Daxing District, which is more developed economically, was much higher than that of Quzhou County. Furthermore, with economic growth, the general trend of intensity change initially increases quickly, then slows down and, at a certain level, becomes stagnant. At the same time, along with the development of economy, the polarization of intensity among different cropping systems becomes increasingly obvious, and is the result of the planting choices of farmers. 【Conclusion 】 Based on the analysis of arable land use intensity changes, a model was built to explain the laws of changes of arable land use intensity.

Key words: Arable land; Intensity; Law; Economics

0 引言

【研究意义】在经济发展的过程中，粮食单产的不断提高满足了人类日益增长的食物需求。为了增加单位面积耕地的产出，农民不断的提高对耕地的投入，从而使得耕地利用集约度越来越高。尤其是中国，巨大的人口数量和有限的土地资源使得耕地的集约利用在保障粮食安全上起到至关重要的作用。然而，耕地

的利用并非越集约越好，不合理的过度集约将会对生态环境带来影响[1-2]。为了保障粮食安全、维持生态环境，从而实现耕地的可持续利用，就需要研究耕地利用集约度的变化规律，从而为合理指导耕地利用提供有益参考。【前人研究进展】目前关于耕地集约利用的研究，一些学者着重于通过不同方法评价不同尺度下的耕地集约利用现状[3-6]。

另外一些学者则研究了耕地集约利用变化对于土壤养分状况的影响[7-12]，以及

4128 中国农业科学41卷

耕地集约利用对环境和生态系统的影响[13-16]。刘成武等[17-18]分析了全国耕地利用集约度的时序特征和空间差异。另外，有一些相关的研究是集中在“农业集约度”方面，“农业集约度”同“耕地利用集约度”的概念十分相似但并不相同，很多研究定义的农业集约度包括畜牧业，而耕地利用集约度只包括耕地的投入，即种植业投入。农业集约度研究主要集中在农业集约度的概念和计算方法[19-20]，以及农业集约度的评估[21]。Brookfield等[22]尝试揭示人口变化同农业发展之间的规律，Allen[23]在其研究基础上用调查数据重新验证其理论，发现人口密度和农业集约度两者显著相关。但是这个研究仅用一年内的200多个样点进行拟合，只考虑了地域上的差异，而没有时间序列上的分析。【本研究切入点】总体来说，关于耕地利用集约度变化规律本身的研究不多，而且没有建立相关模型来总结规律。【拟解决的关键问题】为了更加深入地揭示耕地集约度的发展变化规律，从不同地域和时间序列上研究了耕地利用集约度随着经济发展而变化的规律。并且在分析大量数据的基础上构建了耕地集约度变化的曲线模型，旨在为合理指导耕地利用提供有益参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区的选择综合考虑了几方面的条件。首先为了比较不同经济水平下的耕地利用集约度变化规律，需要至少两个研究区域，而且研究区应具有明显的经济梯度差异，并且具有相似的自然条件，这样才能尽量排除自然条件对耕地利用集约度的影响。其次，经济发展较快的研究区应该经历一个相对完整和明显的耕地利用变化过程。即研究区自改革开放以来经历了经济从不发达到较发达阶段的历程，而其耕地利用随经济发展也有明显的变化。

此外，为了分析时间序列上的集约度变化，研究区还必须具有近20年的耕地利用数据资料。

综合考虑上述条件，本文选择北京市大兴区和河北省曲周县两个地区作为研究区域。

大兴区位于北京南郊，东经116°13′～116°43′，北纬39°26′～39°51′，地处华北平原北部，行政面积1 036 km2，2005年耕地面积3.84×104 ha[24]。气候属于温带半干旱大陆性季风气候，年均降水量569 mm，多集中在6～8月份。无霜期平均190 d，≥10℃的积温4 161.3℃，可以实现小麦-玉米一年两熟。全区地势平坦，有利于农业机械化和农田水利化，是北京市粮食、水果生产大区。近年来大兴区受到首都发展的带动，经济发展迅速，2005年GDP达到153.5亿元，其耕地利用方式也受到城市发展的巨大影响。

曲周县位于河北省邯郸市东北部，东经114°50′～115°13′，北纬36°35′～36°58′，地处华北平原中部，行政面积667 km2，2005年耕地面积4.78×104 ha [25]。曲周同样属于温带半干旱大陆性季风气候，多年平均降水534.7 mm，主要集中在6～8月。无霜期平均201 d，≥10℃的积温4 472℃，也可以实现小麦-玉米一年两熟。自1973年开展旱、涝、碱、咸综合治理以来，农业投入持续大幅度提高，生产水平也达到了高产稳产水平，属于典型的以粮、棉、油为主的集约化农区。但是其总体经济发展水平要低于大兴区，2005年该县GDP为32.3亿元。

大兴区和曲周县都属于华北平原的一部分，具有相似的自然条件和气候特征，耕作制度也相同，都可以实现一年两熟。但两地的经济发展水平差异很大，一个是首都郊区，虽然是北京的农业区之一，但是近些年的经济发展迅速，农业比重迅速下降，而曲周则是华北平原的腹地农区，还是以农业为主的集约化农区。大兴区经历了较为完整和明显的耕地利用变化过程，而曲周由于经济尚未发展到较发达阶段，所以耕地利用变化历程不如大兴区完整。本文选择这样两个自然条件相似而经济差异明显的地区，就是为了揭示经济发展对于耕地利用集约度的影响。

1.2 数据

本文研究数据的来源分为统计数据和农户调查数据两类。

统计数据：收集了两个研究区1986～2005年20年间的统计数据，用于分析计算时间序列上的耕地利用集约度的历史变化规律。项目主要包括肥料、农业机械动力、电力等农业投入，种植业劳动力数量，价格指数，工资指数以及相关的农业统计项目。

农户调查数据：用于比较分析不同种植制度下的耕地利用集约度现状。农户调查于2007年4月进行，通过农户访谈和调查问卷法实行。调查样点随机均匀分布于研究区，大兴区共计96点，曲周县共计87点。主要的调查内容包括农户家庭概况、耕地概况、主要种植作物、耕地各项投入及收益（同一种植制度下近3年的平均）、农户种植意愿等方面。

1.3 方法

1.3.1 耕地利用集约度的计算土地利用集约度是指生产过程中与单位面积土地结合的资本和劳动的相

12期张琳等：耕地利用集约度的变化规律研究 4129

对量[26]。伊利·理查德·T[27]认为：“对现在已利用的土地增加劳力和资本，这个方法叫做土地利用的集约。”由此，本文将“耕地利用集约度”界定为“一定时间内投入到单位面积耕地上的资金和劳动力的总货币额”。表示为：

I＝（C＋L）/S（1）式中，I为耕地利用集约度（元/ha），C为投入到耕地中的资金总额（元），L为投入到耕地中的劳动力金额（元），S为耕地面积（ha）。

在具体计算中，“一定时间”界定为“一年”，耕地利用集约度是由农户在一年的种植周期内对耕地的所有投入进行计算得到的。同时，两种来源数据的计算方式也略有不同：

统计数据的分析。将两个地区1986～2005年20年间的各项耕地投入，包括化肥、农药、农膜、机械、农业用电等按照当年的农资价格折算成货币金额，再分摊到当年的耕地面积上，从而得到当年的耕地资金投入；然后根据单位面积耕地上投入的种植业劳动力数量、耕作时间以及当年的薪资水平计算得到劳动力投入。最后将两者加和得到耕地利用集约度。

农户调查数据的计算相对简单，因为耕地的各项投入都是以货币形式调查的，直接将数据进行分析筛选校正，然后按照种植类型进行分类汇总，将调查出来的各项资金投入和劳动力投入加和就可以得到不同耕作制度下的耕地利用集约度。

1.3.2 耕地利用集约度的规律分析 第一步，以地区总GDP为自变量X，集约度为因变量Y，做曲线拟合，揭示集约度在时间序列上随经济发展而变化的规律。首先将两个研究区分别做曲线拟合，找出两地各自的集约度变化趋势；然后，将两地数据放在一起做拟合，揭示集约度总体变化趋势，并比较分析两地的集约度差异。

第二步，将农户调查的现状数据按照各研究区的主要种植制度分类，分别计算各种种植制度下的耕地利用集约度。由此，可以比较不同种植制度之间的耕地利用集约度差异，从而揭示土地利用集约度的分化规律。

最后，将时间序列和空间现状的数据分析结果综合在一起，构建耕地集约度的规律模型。

2 结果与分析

2.1 耕地利用集约度同经济指标的曲线拟合

从大兴区和曲周县20年来的耕地利用集约度和地区GDP的拟合曲线来看（图1，图2），两个研究区的拟合曲线趋势相同，都是先快速增长，而后增长趋势趋于平缓，最好的拟合方程是对数方程，而且两条拟合曲线的R2都大于0.9。

为了比较两地的地区集约度差异，将两地的数据放在一起进行拟合（图3）。结果证明，两地一起的拟合的趋势曲线同两地分别拟合的曲线趋势是一致的，而且R2也达到了0.9065。从两地的样点分布来看，大兴区的样点分布于整个曲线，而曲周县的样点只分布于曲线的前半阶段，这是由于两地的经济梯度所致，也说明曲周县目前的集约度发展阶段相当于大兴区约10年前的发展阶段，从而可以说明地区经济水平明显的影响了耕地利用集约度水平。

图1 大兴区耕地利用集约度同GDP拟合曲线（1986～2005年）

Fig. 1 Fitting curve of arable land use intensity and GDP in Daxing District (1986-2005)

图2 曲周县耕地利用集约度同GDP拟合曲线（1986～2005年）

Fig. 2 Fitting curve of arable land use intensity and GDP in Quzhou County (1986-2005)

4130 中国农业科学41卷

图3 大兴区和曲周县耕地利用集约度同GDP的共同拟合曲线（1986～2005年）

Fig. 3 Fitting curve of arable land use intensity and GDP in Daxing District and Quzhou County (1986-2005)

总之，在不同年份和不同地区，耕地利用集约度都被GDP的增长所明显影响。耕地利用集约度随经济发展的变化总体趋势是先快速增长，然后增长速度减缓，到了后期增长趋势趋平。这个趋势与Allen研究的农业集约度同人口密度之间的拟合曲线趋势是相似的[23]。2.2 不同种植制度下耕地利用集约度的分化

在不同的耕地利用方式下，集约度的变化也不尽相同。有些种植制度下耕地利用方式相对集约，而有些种植制度下的利用方式相对来说就比较粗放。为了分析出不同种植制度下的耕地利用集约度的分化，笔者将所有的调查问卷按照种植制度进行分类，然后分别计算出各种种植制度下的平均耕地利用集约度（表1，表2）。可以发现，不同种植制度下的耕地利用集约度差异十分大，但总体来说，两地都是蔬菜的种植集约度较高，而大田粮食作物相对粗放。

为了更清楚地揭示耕地利用集约度的分化规律，笔者分别在两地选取集约度最高的和最低的耕作制度，然后计算两种耕作制度下的集约度之差，也就是计算两地不同耕作方式下的集约度最大差值（表3）。结果显示，经济水平较高的大兴区，其不同种植制度下的集约度最大差值要比曲周县大。这说明，随着经济的发展，不同种植制度下的耕地利用集约度分化趋势越来越明显。

值得注意的是，将两地的高集约种植制度和相对粗放的种植制度分别比较来看，大兴区的最高集约度要远高于曲周县，这同经济发展水平一致。但是，相对粗放的大田作物的集约度趋势则相反：在经济水平高的大兴区，粗放种植的大田的集约度反而不如曲周县。这个现象在农户调查中也得到体现：大兴区有15.6%的样点从原有的两茬种植转变成一茬种植。而在曲周县，所有的调查样点都尽量充分利用耕地和光热资源，例如粮食作物都是小麦-玉米两茬种植，尚未发现两茬改一茬的情况。这种现象与耕地利用的比较

表1 大兴区不同种植制度下的耕地利用集约度比较

Table 1 Arable land use intensities of different planting systems in Daxing District (yuan/(ha·a))

样本量Sample number 籽种投入

Seeds cost

肥料投入

Fertilizer

cost

灌溉投入

Irrigation

cost

农膜投入

Agricultural

plastic film cost

农药投入

Pesticides

cost

机械投入

Agricultural

machinery

cost

劳动力投入

Labor cost

耕地利用集

约度

Arable land

use intensity

小麦-玉米Wheat-maize rotation 39 1074 2634 816 0 312 1772 6735 13341

蔬菜轮作Vegetables

rotation 18 2096 9863 1341 5663 1995 668 32898 54524 西瓜-蔬菜

Water melon-vegetable rotation

24 2046 7980 1140 4202 843 834 26104 43149 一茬粮食Single-cropping

grain 15 699 1464 189 276 278 804 3372 7083 表2 曲周县不同种植制度下的耕地利用集约度比较

Table 2 Arable land use intensities of different planting systems in Quzhou County (yuan /(ha·a))

样本数量Sample number 籽种投入

Seeds cost

肥料投入

Fertilizer

cost

灌溉投入

Irrigation

cost

农膜投入

Agricultural

plastic film cost

农药投入

Pesticides

cost

机械投入

Agricultural

machinery cost

劳动力投入

Labor cost

耕地利用集约度

Arable land use

intensity

小麦-玉米

Wheat-maize rotation 20 980 3724

2239 0 566 1386 5222 14117

蔬菜轮作

Vegetables rotation

6 2026 5539 2106 316

7 742 800 8750 23129

棉花Cotton 63

856

2304

940

408 1273

442 8396

14618

12期张琳等：耕地利用集约度的变化规律研究 4131

表3 大兴区和曲周县不同种植制度下耕地利用集约度的最大差值

Table 3 The maximum difference value of arable land use intensity between different cropping systems in Daxing District and

Quzhou County, China, 2006 (yuan /(ha·a))

经济水平Economic level

最高集约度

The highest intensity

最低集约度

The lowest intensity

最大集约度差值

Maximum difference value

大兴区Daxing District 较高Higher 54524 7083 47441 曲周县Quzhou County 较低Lower 23129 14117 9012

效益密切相关。集约度低的种植制度通常种植效益也比较低，例如种植蔬菜的效益通常比种植大田作物高。因此，随着经济发展，当地农民有更多的非农就业机会，种植效益低的种植制度就很难继续吸引农民进行耕作投入，当农民有了其它兼业后，耕地利用集约度就会停滞不前甚至下降。

总而言之，耕地利用集约度的分化是基于种植业的比较效益背景下，由农户的种植选择行为所造成的。

2.3 耕地利用集约度变化规律模型

基于前文大量数据的分析，构建一个曲线模型来总结耕地利用集约度随经济发展而变化的总体规律（图4）。

2.3.1 模型应用的前提条件

（1）耕地利用方式为农户自主经营，农户可以根据效益判断对耕地进行自由投入和选择种植作物。

（2）只讨论土地作为耕地的利用集约度，不考虑耕地的用途转换，如转为建设用地。因为在中国的土地政策背景下，耕地是不允许农户由于利益驱动自主转换为其它用途的，除非政府部门批准。也就是说，农户对于耕地的利用决策空间只是在种植结构和种植投入这个范围内。

（3）在国内的不同地区之间，劳动力可以自由流动，并且耕地可以出租给他人耕种。

（4）本模型只考虑耕地利用集约度目前可实现的经济技术水平和可预见的未来发展趋势，不考虑其它不可预见因素。

2.3.2 模型总体描述图4中坐标横轴为经济发展轴，坐标纵轴则代表耕地利用集约度。图中实线曲线I代表了耕地利用集约度的总体变化趋势，这个趋势正如前文中的数据拟合结果一样，是先迅速上升，而后逐渐趋缓的。

而虚线曲线I H，I L都属于总体耕地利用集约度中的一部分，分别代表了集约种植和粗放种植这两类不同种植制度下的集约度变化趋势，可以看出两条曲线之间的距离越来越大。这说明随着经济发展，不同种植制度间的集约度差异会越来越大。高集约度的种植

I：耕地利用集约度；I H：高集约种植制度下的耕地利用集约度；I L：低集约种植制度下的耕地利用集约度

I: Total arable land use intensity; I H: Intensity of high intensity cropping system; I L: Intensity of extensive cropping system type crops

图4 耕地利用集约度随经济发展的变化模型

Fig. 4 The model of arable land use intensity change with economic development

制度（例如蔬菜种植），随着经济的发展，集约度会越来越高；与此同时，当经济发展到一定程度，集约度低的种植制度下（例如大田粮食作物），集约度将不再继续上升，而是开始下降。

2.3.3 模型阶段划分图4中两条虚线将曲线划分为S1，S2和S3这3个阶段。

第一阶段（S1）：此时经济水平低，农业刚刚起步，耕地利用集约度水平也很低，限制种植业生产的最主要因素是经济技术水平。但此阶段农户种植积极性高，一旦经济和技术条件允许，很乐意进行种植投入。因此随着经济发展，该阶段耕地利用集约度上升速度很快。同时，该阶段种植类型相对单一，而且不同种植制度间的集约度水平差异较小。

第二阶段（S2）：经过一段时期的发展，该阶段的经济水平和农业技术等都已发展到一定水平，集约度上升趋势开始转缓。该阶段农户依然是以农业生产为主，大田作物的集约利用程度已经基本上达到一个

4132 中国农业科学41卷

当时可实现的最高水平，充分利用了光热资源，没有撂荒现象出现。并且随着经济的发展，种植制度的多样性开始出现，不同种植制度之间的集约度差异也越来越大。曲周县可以作为该阶段的代表。

第三阶段（S3）：该阶段经济发展到一个较高的阶段，农业不再是地区的主要产业。影响农户种植行为的主要因素不再是经济和技术条件，而是比较效益。总体的集约度上升很缓慢或者停滞。与此同时，不同种植制度下的集约度两极分化明显：一方面，发展了较多高投入高收益的蔬菜瓜果种植和设施农业，集约度水平大幅度提高；另一方面，由于比较效益的影响，大田作物集约度明显开始下降。然后随着农户非农就业和兼业的出现，农户对耕地疏于管理，出现水肥投入、人力投入减少，复种指数减少等现象，发展到后期甚至可能出现人为撂荒情况（集约度为0）。大兴区可以作为该阶段的代表。

2.3.4 模型的内部转化图4中I H，I L两条曲线虽然代表了集约度高和低的两类种植制度下的集约度，但是并非是一成不变的。实际上，随着外界经济环境的变化，农户的种植选择也在变化，使得同一块地的种植制度也在不断变化，因此，I H，I L这两条曲线的作物种植制度之间也在相互转化。

一部分原本属于I H曲线的种植制度，在一定条件下可以转化为I L曲线中的种植制度。例如，如果农户有更好的就业机会，即使原来的种植收益较高，他们也会倾向于由种植业转为非农就业，于是无法再从事劳动密集型的果蔬种植，持续的高资金人力投入，耕地就会向集约度低的大田作物转化（调查中也发现有的样点是以前种菜，现在由于农户有工作后转为种大田，利用周末耕种。），也就是转移到了I L曲线，然后其发展规律遵循I L曲线。

而原本属于I L曲线中的一部分种植制度在一定条件下也会转变成I H曲线中的种植制度。就是当农户已经没有种植意愿了，处于撂荒边际的时候，如果有人承租耕地，耕地的利用方式就会转向集约度高的I H曲线中的种植类型。调查中发现，有农户自己选择非农就业，而将耕地出租给外地人进行耕种。因为种植收益虽然对当地人缺乏吸引力，但是对于从经济条件更差的地区来的劳动力来说，还是有利可图的。承租耕地往往为了创造更高的利益，因此利用方式都很集约。

3 讨论

本研究表明，耕地利用集约度随经济发展的变化总体趋势是先快速增长，然后增长速度减缓，到了后期增长趋势趋平。这个趋势与Allen等研究的农业集约度同人口密度之间的拟合曲线趋势是相似的[23]。他们在巴布亚新几内亚通过对200多个样点的人口密度和农业集约度进行曲线拟合，发现两者显著相关，并得到拟合曲线。虽然本文拟合的指标是经济指标和耕地利用集约度，与Allen等[23]的研究并不完全一致，但因为经济发展和人口密度直接相关，而耕地利用集约度同农业集约度的概念也有很大比例的重合，因此，可以判断出本文研究的规律同前人研究的趋势比较吻合。

基于数据分析的结果，本研究利用一个模型总结了耕地利用集约度的曲线变化规律和分化规律。由于目前的研究阶段所限，建立的模型还不是十分细致，在今后的研究中，模型中的阶段划分、拐点判断等问题还需继续深入研究。

4 结论

耕地利用集约度的变化受到经济发展条件的显著影响，拟合曲线的最佳方程是对数方程。随着经济发展，耕地利用集约度的整体变化趋势是先快速上升，而后上升趋势逐渐趋缓甚至停滞在一个相当的水平上。与此同时，随着经济发展和农户种植选择的转变，不同种植制度间的集约度两极分化现象越来越明显。本研究利用模型总结了耕地利用集约度的变化规律，即耕地利用先快速上升，而后减缓，同时不同利用类型下的耕地利用集约度内部分化增大。

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（责任编辑李云霞）