城镇化对耕地影响的研究

城镇化对耕地影响的研究* 朱莉芬 黄季 内容提要:学术界在城镇化对耕地的影响问上存在着较大的争论。本文利用中国 科学院的土地利用遥感数据和社会经济统计数据,建立计量经济模型对我国东部 14省城 镇化对耕地的影响进行实证。研究结果表明, 总体经济增长是影响耕地变化的主要 因素,不同城镇化模式对耕地的影响也不同, 在其他条件相同的情况下, 相对于农村住宅 建设用地而言, 城镇化对耕地减少还起到一些缓解的作用。 关键词:城镇化 农村住宅 耕地 * 朱莉芬,重庆工商大学长江上游经济研究中心,邮政编码: 400067, 电子信箱: zlfcq @ sina. com;黄季 ,中国科学院农业政 策研究中心,中国科学院地理科学与资源研究所,邮政编码: 100101,电子信箱: jkhuang. ccap@ igsnrr. ac. cn。本项研究得到中国科 学院知识创新工程重要方向项目(KSCX2-YW-N-039)和国家自然科学基金( 70021001)的资助,中国科学院资源环境数据中心和中国 科学院地理科学与资源研究所的邓祥征博士为研究提供了部分数据和资料,在此表示感谢。也感谢匿名审稿人的宝贵建议。 一、引 言 城镇化是人类社会发展到一定阶段的必然产物。尽管城镇用地面积占地球表面总面积不足 2% ,但世界上超过一半的人口居住在城镇地区( Grubler, 1994)。根据世界大多数国家的经验, 城镇 的发展将导致人口由农业部门向非农业部门转移以及城镇用地规模的增长。以城镇人口衡量 的中国城市化率由 1978年的 18%上升到 2004年的 42%(国家统计局, 2005)。按照美国城市地理 学家诺瑟姆提出的城镇化阶段性规律( Northam, 1975) , 20世纪 90年代中期中国开始进入城镇化加 速发展阶段。根据联合国的预测, 到 2020年, 中国超过一半的人口将居住在城镇地区 ( United Nations, 2002)。 城镇化发展对耕地的影响存在着争论。主流观点认为城镇化使大量的耕地减少,影响着国家 的粮食自给能力(封志明、李香莲, 2000) , 其中大城市的扩张被指责为耕地减少的主要源头之一 ( Lin and Ho, 2003)。但也有不少学者认为,由于城镇的人均建设用地少于农村,人口城镇化和劳力 非农化不仅不会增加耕地占用, 而且对保护耕地还会起积极的促进作用(贾绍凤, 1997; Huang et al. , 2005)。同时,人们对不同模式的城镇化发展对耕地的影响也存在较大的争议, 主要表现为:有 的认为小城镇发展规模小而分散, 缺乏重点, 遍地开花,占地过多,对耕地减少的影响很大(季建林, 2001) ;也有的认为大城市交通和服务建设占地多,是耕地减少的主要原因(谈明洪等, 2004)。 城镇化加速发展和城镇化对耕地影响的争论使城镇化与耕地变化的关系成为近些年来学术界 极其关注的问题。除个别研究外,过去的大多数研究是以定性分析或以局部地区或城市的分 析为主,同时没有较好地把农村建设用地与城市建设用地紧密结合起来研究。耕地变化是一个复 杂的系统, 影响耕地变化的因素众多,在研究城镇化及其城镇化模式对耕地的影响时,需要在充分 控制其他因素的影响下, 才能得出较为可信的结论。由于城镇化在未来将继续其增长趋势,对这个 问题的研究显得尤其重要。研究不同城镇化模式对耕地的影响程度, 不但可以较好地预测未来城 镇化和耕地变化,而且对国家制定相关的政策,在未来既能保证经济的高速增长, 又能推进城镇化 137 2007年第 2 期 和耕地保护,有重要的指导意义。 本文的研究目的是探讨城镇化对耕地变化的影响。为了实现这一目标,我们建立了一个耕地 变化的计量经济模型,并基于陆地卫星专题制图仪影像( Landsat TMPETM)解译的土地利用遥感数 据进行实证研究。本文的结构安排如下:第二部分介绍本文研究的数据,第三部分回顾中国的耕地 和城镇化的相关关系,第四部分介绍本研究所采用的经济计量分析模型,第五部分讨论计量模型的 估计结果,第六部分是结论。 二、数据说明 (一)耕地 我们研究中所用的土地数据来源于中国科学院资源环境数据中心提供的 1公里 @ 1公里栅格 的土地利用遥感数据( Liu et al. , 2003)。这个数据包括三个时期: ( 1) 20世纪 80年代末期, 包括从 1986年到 1989年的Landsat TMPETM影像(对于年份, 为简单起见,用 1989年表示) ; ( 2) 20世纪 90 年代中期,包括 1995年到 1996年的 Landsat TMPETM 影像(用 1996 年表示) ; ( 3) 20世纪末, 包括 1999年到 2000年的Landsat TMPETM影像(用 2000年表示)。Landsat TMPETM 影像是经过地理参考 和精度校准的。中国科学院解译组对中国 75000公里的横断面进行了地面精度检验, 然后运用地 理信息系统( GIS)技术把数据加总到县(市)级水平,县(市)是本研究的基本分析单位。 (二)城镇化与其他变量 为了分析不同的城镇化发展模式对耕地变化的影响,我们利用如下标准把建设用地分为 3个 类别。第一个类别: 包括了所有建设用地面积小于 1平方公里的图斑( patch)。实际上,这些图斑规 模大多与农村居民点建设用地相当,我们把这类的建设用地定义为/乡村0模式的建设用地。第二 个类别包括所有大于 1平方公里但小于 5平方公里的图斑, 因为在大多数情况下, 大的乡镇(小城 镇)面积也在 1 ) 5平方公里之间, 所以我们把这类的建设用地定义为/ 小城镇0模式的建设用地。 第三个类别是指所有大于 5平方公里的图斑, 并把它定义为/城市0模式建设用地。我们对城镇化 的规模分类(加引号的/乡村0、/小城镇0和/城市0)不但与行政上设立的村庄、小城镇和县城以上的 市规模高度相关,而且使我们在分析城镇化模式时在时间和空间上有可比性,从而有效地避免了不 同地区和时期对乡村、小城镇和城市的不同定义给研究和分析带来的不可比性问题。在以上分类 的基础上,我们计算了一套比例变量,用每个县内的每一种规模类别的面积总和除以总的建设用地 面积。这样定义的比例变化分析就可以使我们识别相对于农村地区的建设用地面积的变化和不同 的城镇化模式的建设用地的变化。 本研究中使用的其他数据包括自然、社会经济和政策因素。各县(市)的平均坡度、平原面积比 例、高程数据、各县(市)平均到县驻地、省会城市、最近港口城市的距离是基于全国 1B25万比例尺 的数字地面高程模型( DEM)和地形图计算的。降水量和平均温度数据是利用中国气象局 1950 ) 2000年以来的气象站点观测数据, 先离散到 1公里 @ 1公里空间层次上, 再采用空间插值的方法计 算并汇总到县(市)行政区划单元上的。分县(市)的经济、人口等社会经济数据来自国家统计局 ( 2000)和公安部( 1989, 1996, 2000)。除/户籍政策0来自公安部外,其他政策因素的变量主要来自过 去研究的文献和相关政策文件的汇总与分析。模型中变量的均值和其他概要统计见表 1。 (三)样本选择 考虑到中国行政区域随时间而有些变化,我们对数据按照行政区范围可比的进行了整理, 创建了一套不同年份可比的县级层次的土地利用、社会经济和政策变量。由于西部地区在 20世纪 80年代后期的社会经济数据比较缺乏,考虑到数据的可获得性和准确性,并结合本研究目标的需 要,我们最后在实证分析中选取了东部地区作为研究对象, 包括:东北地区、华北地区、华东地区、华 138 朱莉芬、黄季 :城镇化对耕地影响的研究 南地区范围的 14个省份。因此, 在实证分析中, 我们每年的样本包含东部地区 869个县(市)行政 区的观测单位。 表1 主要变量的描述统计 变量 单位 1996 2000样本均值 标准差 样本均值 标准差 耕地面积 公顷 69277 66091 68250 67952 耕地面积 ( 1989 年) 公顷 66630 61212 66630 61212 建设用地面积: 农村 / 居民点0比例 比率 0. 67 0. 22 0. 66 0. 22 小城镇模式比例 比率 0. 12 0. 12 0. 13 0. 12 城市模式比例 比率 0. 21 0. 22 0. 22 0. 22 政策因素: 户籍政策(非农户口比例) ( t- 1) 比率 0. 24 0. 20 0. 25 0. 20 县改市(区) (是= 1) 0. 24 0. 43 0. 26 0. 44 人均外商直接投资(存量) 元P人 2212 2314 3911 3894 开发区(有= 1) 0. 36 0. 48 0. 37 0. 48 GDP( t- 1) 百万元 4336 9603 6574 16370 农业 GDP( t- 1) 百万元 826 592 987 696 工业 GDP( t- 1) 百万元 2006 4983 3047 8171 服务业 GDP( t- 1) 百万元 1503 4650 2540 8230 总人口( t- 1) 人 632562 607400 654271 628403 坡度 度 2 2 2 2 到最近港口的距离 公里 467 342 467 342 到省会城市的距离 公里 164 96 164 96 数字高程模型( DEM) 米 233 255 233 255 平原面积比例 比率 0. 53 0. 38 0. 53 0. 38 降水量 毫米 1016 510 1016 510 平均温度 摄氏度 13 6 13 6 样本数 869 869 注: ( t- 1)表示是滞后一年的数据, GDP是以 2000年不变价计算的。 三、农村建设、城镇化和耕地变化的关系 (一)耕地变化 根据我们的土地利用数据集和已有的一些相关研究( Liu et al. , 2003; 邓祥征等, 2005) , 1989年 到2000年间,由于东北地区的土地复垦效应,东部 14省的耕地面积有一定的缓慢增长, 但从 20世 纪90年代中期后, 耕地面积开始出现减少趋势(表 2)。1996 ) 2000年期间,有 153个县(市)的耕地 面积有一些增长( 3193%) ,但有 716个县(市)的耕地面积在减少( 411% ) , 从总体来看,以减少趋势 139 2007年第 2 期 表2 1996 ) 2000年中国东部 14省耕地变化情况 县(市) 的个数 耕地面积 变化( % ) 样本县(市)总和 869 - 1148 耕地面积减少的县(市) 716 - 4110 耕地面积增加的县(市) 153 31 93 数据来源: 作者根据土地利用遥感数据计算而得。 为主, 东部 14省的耕地面积共减少了 1148%。 根据过去的很多相关研究,耕地减少是由多种 原因引起的, 其中主要有经济发展、人口增长、 城镇化等社会经济因素以及与其相关的政策和 自然因素等。耕地减少是否主要由城镇化引起 的,在下文中,我们分别将从定性和定量分析方 面来回答这个问题。 (二)农村建设与城镇用地变化 从总体上看,建设用地面积增加以原有建设点用地的扩展为主, 以新增建设点用地为辅。根据 东部 14省的样本数据,建设用地面积总量从1996年的94462平方公里增加到 2000年的 98962平方 公里,增加了 418% (表 3) ;同期, 新建设点由 367421增加到 373272个, 增加了116% ,占建设用地增 加总量的 1P3, 原有建设点用地平均规模由 01257平方公里扩大到 01265 平方公里,扩大了 312% , 占建设用地增加总量的2P3。 表 3 1996 ) 2000年中国东部 14省农村居民点 与城镇用地变化情况 农村 / 居民点0 城镇地区 / 小城镇0 /城市0 总和 图斑数量(个) 1996 360348 6013 1060 367421 2000 365678 6555 1039 373272 图斑平均规模 ( km2 ) 1996 01166 11596 231734 01257 2000 01167 11655 261199 01265 总面积 ( km2) 1996 59708 9596 25158 94462 2000 60890 10851 27221 98962 数据来源:作者根据土地利用遥感数据计算整理而得。每年包括样本数为 869个。 从建设用地内部不同类型的 变化来看, 农村居民点和小城镇 是以新增建设点用地为主, 而城 市则以原建设点用地的扩展为 主。1996 ) 2000年期间, 农村居 民点建设用地由 59708 平方公里 增加到 60890平方公里, 增加了 1198%, 其中新增加的建设用地 图斑数量由 360348平方公里增 加到 365678, 增加了 1148% (表 3, 第 1列) ,农村居民点建设用地 平均规模变化不大, 由 01166 平 方公里扩大到 01167 平方公里, 仅仅增加了 0160%。同期, 小城 镇的建设用地图斑的数量和平均 规模也都在增加(第 2 列) , 建设 用地面积增加了 1255平方公里( 10851- 9596平方公里) ,增长了 13%,其中新增加的建设用地图斑 的数量增加了 542个( 6555- 6013平方公里) ,增长了 9% ,而原有的建设用地平均规模由 11596平 方公里增加到 11655平方公里,增长了 3170% ,其中也有部分是由于原有的一些农村居民点用地规 模扩大后成为了小城镇。城市地区的建设用地面积也扩张很快, 1996 ) 2000年期间由 25158平方 公里增加到 27221平方公里, 增长了 8% ,其中以原有建设用地的扩张为主,平均规模由 231734平 方公里增加到 261199平方公里,扩大了 10%,部分是由于原有小城镇的建设用地扩张,集中连片发 展达到一定规模后发展成城市规模,因此建设用地更集中, 建设点个数减少了一些(表 3,第 3列)。 (三)城乡间人均建设用地面积的差异 农村人均建设用地面积显著高于城镇地区的人均建设用地面积。根据5中国城市统计年鉴6的 统计数据, 1993年农村地区人均建设用地面积高达 148平方米, 是城镇的相应数据( 55平方米)的 2169倍(表 4)。虽然过去十多年, 农村地区人均建设用地面积的增长比城镇要慢,但到 2002年农 村地区的人均用地面积比城镇的还是高一倍以上。这意味着不同城镇化模式(这里我们把农村建 140 朱莉芬、黄季 :城镇化对耕地影响的研究 表 4 人均建设用地面积比较 ( m2 ) 农村 城镇 农村:城镇 1993 148 55 21 69 2002 168 82 21 05 数据来源:建设部5中国城市建设年报2003年6。 设也看作城镇化的最初级的模式)的发展对占用土地是不 一样的,从而其对耕地占用程度也不同。因此,相对于农村 地区建设用地而言, 城镇化发展对耕地的影响也许还会小 一些。为了进一步定量分析城镇化及其不同模式对耕地的 影响,本文将构建经济计量模型进行实证研究,分析在控制 其它影响因素的情况下, 不同的城镇化模式对耕地的影 响。 四、耕地变化的计量模型的构建 有很多研究考察中国的耕地变化和它的决定因素,基于截面数据的研究,在解释中国耕地空间 上的差异时,认为地理和自然条件是重要的因素( Verburg et al. , 1999)。基于时间序列数据的研究 表明城镇化是耕地下降的时间差异的重要驱动因素( Heilig et al. , 2000)。采用面板数据( panel data) ,本研究同时考察随时间变化和空间变化的因素对耕地变化的影响。根据以往的研究结果, 我们建立了如下耕地的经济计量模型: 耕地 = f (城镇化模式, 社会经济因素,自然因素,其它因素, e 1 ) ( 1) 耕地模型中的被解释变量是耕地的面积,时期为 1996年和 2000年。模型中各个解释变量具 体说明如下: 社会经济因素。包括分行业的国内生产总值和人口这两个主要因素,由于经济发展需要土地 资源等作为投入,人口增加也会引起对住宅和就业等需求的增加,它们都可能对耕地产生重要的影 响。为了尽量避免社会经济因素的内生性问题,本研究中的国内生产总值和人口变量数据都采用 了滞后1年的数据。 自然因素。包括坡度、到最近沿海港口城市的距离、到最近省会城市的距离、数字高程模型 (DEM)、平原面积比例、降水量和平均温度等主要的反映地形、区位和气候等条件的变量。这些因 素都可能对耕地变化的区域差异产生重要的影响。在本研究中,这些变量主要起到控制区域间的 差异作用。 其他因素。虽然模型中包括了一系列的自然因素变量来控制区域间的差异, 但在分析中我们 也意识到仅仅用以上自然因素还是很难控制空间上存在的差异, 为此,我们在模型( 1)中进一步引 进了 1989年的耕地面积来更好地控制空间上差异, 这里我们称之为/基期因变量0。 城镇化模式。这是本文的研究重点,它是用/乡村0、/小城镇0和/城市0建设用地占总建设用地 的比例来衡量, 即研究不同的城镇化模式对耕地影响的变量,它除了在区域上有差异外, 它也随时 间而变化。因为在模型中除了分行业的国内生产总值和人口随时间而变化外, 可能还有随时间而 变化的其它影响因素由于数据可获得性问题(如地价和交通条件改善等等) ,没有被包括在模型( 1) 中,而这些被省略的变量同城镇化模式变量又有相关关系,从而导致城镇化模式变量与( 1)中误差 项( e 1 )相关,即城镇化变量可能存在内生性问题。为了较准确估计不同城镇化模式对耕地的影响, 我们采用了工具变量的方法来解决这个问题。为此,我们建立了如下城镇化模式的模型: 城镇化模式 = f (城镇化模式工具变量, 社会经济因素, 自然因素, 其他因素, e2 ) ( 2) 选取的工具变量有: 户籍政策(用公安局登记的非农户口占总人口比例来体现)、县改市(区)的 城镇发展政策(虚拟变量, 1= 是, 0= 否)、外商直接投资政策(用人均外商直接投资的存量表示)和 区域开发政策(虚拟变量, 1= 是开发区, 0= 否)。因为这些政策基本上是通过影响城镇化模式来影 响耕地的变化(而不是直接对耕地产生影响)。需要说明的是,耕地影响方程和城镇化模式影响方 程中都有/社会经济因素0, /自然因素0, /其他因素0,它们的内容与数据都是一样的。我们运用三 141 2007年第 2 期 阶段最小二乘法对模型( 1)和( 2)进行系统估计,把城镇化模式方程(模型 2)估计的预测值代入耕 地方程(模型 1)。因为 3个因变量( /乡村0、/小城镇0和/城市0 模式)合计为 1, 所以在估计系统模 型时,我们以/乡村0模式做基准,考察/小城镇0和/城市0模式对耕地的影响。 五、估计结果 (一)城镇化模式模型的估计结果 城镇化模式模型的 2个方程估计结果见表 5的第 1 ) 2列( /小城镇0模式比例和/城市0模式比 例)。首先我们对工具变量的有效性进行检验,根据估计结果(表 5) , /户籍政策0对/小城镇0模式 有显著的负影响,而对/城市0模式有显著的正影响。这与我们的预期一致,因为随着户籍政策放 松,农转非指标增多,人口逐渐从乡村和小城镇转移出来,而且城市比小城镇更具有吸引力,因此对 城市的用地需求也相应增加更多。实行县改市(区)的城镇发展政策对小城镇模式的影响不显著, 而对城市模式有相当显著的正影响,这也是我们所预期的, 因为县改市(区)一般在县城(市)进行, 将促进城市规模不断扩大。外商直接投资政策对小城镇和城市模式的影响不显著,但区域开发政 策(是否有开发区)对小城镇模式有相当显著的负影响,对城市模式有显著的正影响,这是因为开发 区一般多设置在城市周围,从而促进了城市的规模不断扩大。这些工具变量多数都显著地影响城 镇化模式相对比例的变化,表明所选取的工具变量是有效的。 社会经济因素、自然因素和其他因素对城镇化模式的影响同我们的预期也基本上一致。这些 变量的系数相当多都达到显著水平,说明我们所估计的城镇化模式模型有较好的解释能力。因为 解释城镇化模式不是本文的研究重点, 这里我们仅仅对工具变量的有效性和城镇化模式模型估计 结果的总体情况做了以上的简要说明, 下面我们重点介绍不同城镇化模式对耕地影响的计量经济 模型的分析结果。 (二)耕地模型的估计结果 首先, 从耕地模型估计的总体结果上看, 大多数的系数在统计上都达到了极其显著的水平,而 且R2 更高达 0199,说明我们所估计的耕地模型能够很好地解释我国东部 14省耕地数量的变化。 其次,基期年份( 1989年)的耕地面积对 1996 ) 2000年的耕地变化有非常显著的正影响,表明 它能够较好地控制区域间的/耕地基础0水平的差异。 第三,自然因素变量也是解释区域间耕地差异的重要因素。在 7个被考虑的自然因素变量中, 有5个变量都达到了 1%的统计显著水平,它们分别是到最近省会城市距离、到港口距离、平原面 积比例、降水量和平均温度,而且估计出的系数符号都同以往研究的结果一致( Turner et al. , 1995; 谭术魁,彭补拙, 2002; Huang et al. , 2005)。 第四,经济社会发展对耕地变化有显著影响。根据估计结果(表 5最后一列) ,农业的发展对耕 地有显著的正影响, 系数统计检验在1%水平上显著,表明在其他条件不变的情况下, 农业 GDP 每 增长 1% ,耕地面积将会增加 01021%。这是由于农业的发展需要大量的耕地,农业越发达, 表明用 于耕作的农用地越多。同样与我们预期相同,第二产业和第三产业的发展对耕地有显著的负影响, 研究结果表明在其他条件不变的情况下,当工业 GDP或服务业GDP 每增长 10% ,耕地面积将会分 别减少约 0109%和 0125%左右。这也表明了第二产业和第三产业的发展需要大量的基础设施和 配套的服务设施等, 这些因素对耕地的减少有重要影响,由于它们在自身发展的过程中把土地作为 投入品的内在需求增加,部分地造成了 20世纪 90年代中期以后耕地的下降局面。人口对耕地的 影响为负,但不显著(表 5最后一列) ,这也许是因为非农就业的人口增加导致对在农村地区建房等 用地的需求减少,而在城镇地区增加同样多的建设用地会比在农村地区少占耕地,从而使人口增加 对耕地的影响不显著。 142 朱莉芬、黄季 :城镇化对耕地影响的研究 表5 1996 ) 2000年中国东部 14省城镇化模式及耕地数量的决定因素系统模型估计结果( 3SLS) 解释变量 / 小城镇0模式比例 /城市0模式比例 耕地(取对数) 基期被解释变量( 1989年) 01848 ( 77185) * * * 01853 ( 721 70) * * * 11018 ( 199139) * * * 同/ 乡村0 模式比较: ) ) ) / 小城镇0模式比例预测值 01117 ( 4125) * * * ) ) ) / 城市0模式比例预测值 01036 ( 11 80) * 政策工具变量: ) ) ) 户籍政策(非农户口比例) ( t- 1) - 01025 ( 2136) * * 01087 ( 51 96) * * * ) ) ) 县改市(区) ( 1= 是) 01004 ( 1122) 01013 ( 31 02) * * * ) ) ) 外商直接投资(取对数) 01001 ( 0182) - 01 003 ( 1130) ) ) ) 开发区( 1= 有) - 01010 ( 2183) * * * 01011 ( 2150) * * 社会经济因素: ) ) ) 农业 GDP(取对数) ( t- 1) - 01006 ( 1198) * * 01002 ( 0142) 01021 ( 3125) * * * ) ) ) 工业 GDP(取对数) ( t- 1) 01002 ( 0165) 01005 ( 1145) - 01009 ( 11 66) * ) ) ) 服务业 GDP(取对数) ( t- 1) 01003 ( 0187) 01014 ( 31 00) * * * - 01025 ( 3166) * * * ) ) ) 人口(取对数) ( t- 1) - 01003 ( 0171) - 01 022 ( 41 85) * * * - 01006 ( 0180) 自然因素: ) ) ) 平均坡度(取对数) - 01002 ( 2115) * * - 01 002 ( 1188) * - 01001 ( 0130) ) ) ) 到最近港口距离(取对数) 01001 ( 0187) - 01 004 ( 21 70) * * * 01007 ( 2183) * * * ) ) ) 到最近省会距离(取对数) - 01000 ( 0102) - 01 007 ( 21 96) * * * 01020 ( 5148) * * * ) ) ) 高程(取对数) - 01000 ( 0133) 01002 ( 21 66) * * * - 01000 ( 0106) ) ) ) 平原面积比例 - 01001 ( 0122) - 01 012 ( 1153) - 01043 ( 3144) * * * ) ) ) 平均降水量(取对数) - 01007 ( 1117) - 01 057 ( 71 97) * * * 01041 ( 3189) * * * ) ) ) 平均温度 01000 ( 1106) 01005 ( 91 34) * * * - 01004 ( 4158) * * * R2 0178 0191 0199 注:括号内是 t统计量的绝对值;比例数据是 0 ) 1之间的小数;截距的估计数略; * * * 、* * 、* 分别表示 1%、5%和 10%的统计 显著性水平; ( t- 1)表示滞后一年;样本数为 1738。 143 2007年第 2 期 最后, 也是本文最重要的研究问题和研究结果,在其它所有影响因素一样的情况下, 相对于农 村地区的建设而言, 城镇化比/农村化0更节省耕地。虽然所有类别的建设用地面积的变化与耕地 面积数量是负相关关系, 但当我们比较农村地区建设用地面积比例增加对耕地的影响时(表 5中没 包含的作为城镇化的基准对比变量) ,估计的小城镇模式和城市模式比例的影响系数为正, 分别为 01117和 01036,而且统计检验显著,表明相对于农村建设用地而言,城镇化发展用地更节约,将分 别会少占耕地 1117%和 316%。城镇化对耕地减少还起到一些缓解的作用,是提高土地利用效率 和保护耕地的有效途径。这表明, 目前国家出台的一些保护耕地的政策(如控制城镇化扩展的一些 政策措施)和那些有意(或无意)地鼓励/离土不离乡0的政策可能反而加速了耕地的非农占用。 (三)耕地变化的分解分析 表 6 耕地减少的分解分析( 1996 ) 2000年) 变 量 估计参数 [ 1] 变化( % ) [ 2] 影响 [ 3] = [ 1] @ [ 2] 贡献率( % ) [ 4] = [ 3]P ( - 1148) * 100 城镇化(建设用地面积比例) / 乡村0(农村居民点) 小城镇 01117 01 66 0108 - 5 城市 01036 01 79 0103 - 2 农业 GDP* ( t- 1) 01021 181 08 0137 - 25 工业 GDP* ( t- 1) - 01009 401 45 - 0135 24 服务业GDP* ( t- 1) - 01025 501 07 - 1127 86 人口* ( t- 1) - 01006 31 12 - 0102 1 其他变量 - 0132 21 耕地面积变化( % ) - 1148 100 注:第一列数据来源于表 4,第 3列,斜体数据表示基于分解基础上的系数是统计不显著的; ( t- 1) 表示滞后 1年;符号* 表示变量的变化是用基期的对数值均值与本期的对数值均值之差 的百分比来表示的。 根据耕地计量模型 估计的参数, 我们对 1996 ) 2000年的耕地变 化做了分解分析。结果 表明, 不管城镇化发展 模式如何, 总体经济增 长因素在决定耕地变化 幅度方面起着最重要的 决定作用(表 6)。总体 来说, 虽然城镇化是影 响耕地变化的一个重要 因素, 但城镇化对耕地 的影响不大, 没有人们 想象的那么可怕 ( 表 6)。在影响耕地变化的 因 素 中, 经 济 增 长 ( GDP) 因素, 主要是第 二和第三产业的发展对 耕地变化的影响起决定 作用, 解释了耕地减少的绝大部分, 其中第三产业的发展对耕地减少起决定作用, 对耕地变化的影 响最大。同时我们发现, 城镇化使耕地面积损失还减少了 7%( 5+ 2,第 1 ) 2行)。 六、结论 从本文所研究的东部 14省的城镇化发展进程来看, 总体来说, 20世纪 90年代中期以来,伴随 着经济的不断增长, 城镇化得到了快速发展, 建设用地总面积不断增长。根据我们的实证分析结 果,至少在 1996年到 2000年, 政策因素及经济发展(主要是第二、三产业)与人口总量增长对城镇 化发展及不同城镇化模式变化起着很重要的作用。经济发展是影响耕地变化的主要决定因素,虽 然城镇化对耕地变化有一些影响, 但影响并不大, 而且不同城镇化模式对耕地的影响是不同的。在 其他条件一样的情况下, 相对于农村建设用地而言,城镇化对耕地减少还起到一些缓解的作用。 参考文献 邓祥征、黄季 、Scott Rozelle, 2005:5中国耕地变化及其对生物生产力的影响 ) ) ) 兼谈中国的粮食安全6 ,5中国软科学6第 5 期。 144 朱莉芬、黄季 :城镇化对耕地影响的研究 封志明、李香莲, 2000: 5耕地与粮食安全战略:藏粮于土,提高中国土地资源的综合生产能力6 ,5地理学与国土研究6第 16卷第 3期。 公安部, 1989, 1996和 2000年:5中国县市人口年鉴6 ,中国公安大学出版社。 国家统计局, 2000:5中国县(市)社会经济统计年鉴6 ,中国统计出版社。 国家统计局, 2005:5中国统计年鉴6 ,中国统计出版社。 季建林, 2001:5当前我国农村经济的主要问题与出路6 ,5经济理论与经济管理6第 1期。 贾绍凤、张豪禧、孟向京, 1997:5我国耕地变化趋势与对策再探讨6 ,5地理科学进展6第 16卷第 1期。 建设部, 2003:5中国城市建设统计年报6 ,中国建筑工业出版社。 谈明洪、李秀斌、吕昌河, 2004:5 20世纪 90年代中国大中城市建设用地扩张及其对耕地的占用6, 5中国科学 D 辑,地球科学6 第 34卷第 12期。 谭术魁、彭补拙, 2002: 5影响我国耕地利用的若干重大因素及对策调整思路6,5资源科学6第 24卷第 6期。 Grubler, A. , 1994,Technology, Changes in Land Use and Land Cover: A Global Perspective, Ed. 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The overall goal of this study is to provide empirica-l based evidence on the determinants of cultivated land changes and the impacts of urbanization on cultivated land based on land-use remote sensing data from 14 provinces of eastern China provided by Chinese Academy of Sciences and a unique set of socio- economic data collected by the author. The result of this study shows that economic growth is major determinant of cultivated land changes, the impacts of urbanization on cultivated land depend on the modes of urbanization, after controlling the effects of other factors, township and city expansions use much less cultivated land than rural village development, which imply that urbanization may even slowdown the declining trend of cultivated land in China. Key Words: Urbanization; Rural Residence; Cultivated Land JEL Classification: O150, R110, R140 (责任编辑:詹小洪) (校对:子 璇) 145 2007年第 2 期