四川省耕地压力与经济发展的时空耦合分析

Spatial-temporal coupling analysis of cultivated land pressure and economic development in Sichuan Province

摘要

目的 保护四川省耕地资源的可持续利用，保障区域内粮食安全，为耕地保护和经济发展政策提供依据。 方法 以四川省为研究对象，基于GIS技术，运用耕地压力指数模型、熵权TOPSIS法、地理集中度、主成分分析等方法，探讨四川省耕地压力的时空分布特征，分析耕地压力和经济发展的耦合关系，并探索影响二者耦合关系的主要因素。 结果 2005~2020年间，四川省耕地压力指数总体上呈减小趋势；从空间分布特征来看，四川省耕地压力等级高的地市随时间推移从11个减少到1个，低压力及以下等级地市由3个增加到18个，粮食安全问题在不同的空间上有所缓解。耕地压力与经济发展密切相关，二者的耦合指数总体上自西北向东南呈递减趋势，耦合类型以耕地压力超前型为主。主成分分析发现，国民生产总值、农村居民家庭人均纯收入、城镇居民家庭人均收入、社会消费品零售总额、年均温、国土面积、粮食单产、年降水量、化肥施用量等9个指标是影响耕地压力与经济发展耦合度的主要指标。 结论 四川省耕地压力指数与经济发展水平间具有明显的耦合特征，应通过科学调整产业结构、倡导合理消费、加大农业投入等手段来协调耕地压力指数与经济协调发展。

Abstract

Objective This study aimed to maintain sustainable utilization of cultivated land resources in Sichuan Province and ensure regional food security，providing the basis for cultivated land protection and economic development policies. Method With Sichuan Province as research area，various methods including GIS technology，cultivated land pressure index model，entropy weight TOPSIS method，geographical concentration analysis and principal component analysis were used to examine the temporal and spatial distribution characteristics of cultivated land pressure.Additionally，the coupling relationship between cultivated land pressure and economic development was analyzed，along with the identification of key factors influencing this relationship. Result From 2005 to 2020，the pressure index of cultivated land in Sichuan Province exhibited a decreasing trend.From the perspective of spatial distribution characteristics，the number of cities with high cultivated land pressure decreased from 11 to 1 over time，while the number of cities with low pressure or below increased from 3 to 18，indicating an alleviation of food security concerns in different regions.Cultivated land pressure displayed a close association with economic development，with a decreasing coupling trend observed from northwest to southeast，predominantly characterized as cultivated land pressure advance type.The study identified nine key indicators，including gross national product，per capita net income of rural households，per capita income of urban households，total retail sales of social consumer goods，average annual temperature，land area，per unit yield of grain，annual precipitation，and fertilizer application，as the main factors affecting the coupling degree of cultivated land pressure and economic development. Conclusion The research demonstrated a clear coupling of the cultivated land pressure index with the level of economic development in Sichuan Province.To achieve coordinated development，it was recommended to scientifically adjust the industrial structure，promote reasonable consumption，and increase agricultural investment.

Graphical abstract

关键词

四川省 / 耕地压力 / 经济发展 / 时空耦合 / 地理信息系统

Key words

Sichuan Province / cultivated land pressure / economic development / spatiotemporal coupling / GIS

耕地是人类生存的基本自然资源，自进入21世纪以来，全球可耕面积正以年均10万km²的速度迅速减少。根据《第三次全国国土调查主要数据公报》，由于城市建设扩张、农村居民点建设、宅基地审批缺乏管理和监督、耕地闲置、农业内部结构调整占用耕地等问题，造成我国耕地面积逐年减少。随着我国社会经济的发展，人地矛盾日益突出，耕地资源所承载的压力紧缺状况日益凸显，中国现今拥有14亿人口，粮食需求量巨大，耕地的面积必须维持在一定水平之上，才能保障粮食安全。因此怎样协调经济发展带来的耕地压力问题已成为学者研究的热点^［1-2］。

国外学者对耕地和经济发展关系间的研究较多^［3-6］，结论普遍认为社会经济的发展对耕地资源的变化具有重要的影响作用。国内学者在全国^［7］、区域^［8］和省域的尺度上^［9］，从城镇化、粮食安全、经济发展等角度探讨分析了耕地和经济发展的关系。杨秉珣等^［10］研究认为四川省快速的城镇化发展占用了大量的耕地，必须健全保护体系、提高保护意识、利用先进农业技术等手段来协调二者之间的关系。张鹏岩等^［11］从粮食安全的角度探讨了耕地压力的影响因素，认为2005~2014年间河南省的经济发展造成了耕地压力在空间上呈现西高东低的空间分布特征。杨人豪等^［12］以河北省为例，依据地理集中度方法，将耕地压力指数和区域GDP与人均GDP作耦合关系分析，结果发现耕地压力与经济发展关系密切，多地耦合类型趋近于磨合型。从现有的研究来看，众多研究集中于探讨耕地压力指数与经济发展的耦合关系，在经济发展的指标选择上多以区域GDP或人均GDP作为评价指标，然而经济发展具有复杂性和多样性的特征，单一的评价指标，并不能够充分体现区域经济发展的水平^［13-14］，因此在分析耕地压力指数与经济发展的耦合度关系时难免有所缺陷；另一方面，现有的研究鲜有对二者耦合度影响因素进行分析，因此难以从社会经济因素等方面提出建议，提升二者间的耦合协调性。

四川省作为人口大省，耕地主要分布在丘陵和山区，随着社会经济的不断发展，城市的不断扩张，耕地被占用的情况十分严重，如何协调耕地资源变化和经济增长之间的关系，控制耕地资源的进一步下降，是目前一项亟须解决的问题。因此，本文以四川省为研究对象，基于GIS技术，运用耕地压力指数模型、熵权TOPSIS法、地理集中度、主成分分析等方法，探讨四川省耕地压力的时空分布特征，分析耕地压力和经济发展的耦合关系，并探索影响二者耦合关系的主要因素，旨为研究区合理利用耕地资源和维护地区粮食安全提供理论依据。

1 研究区概况

四川省位于中国西南地区，地处长江上游，地形复杂多样，由山地、丘陵、平原、盆地和高原构成。四川省是典型的农业大省，但耕地资源非常紧缺，人地矛盾十分突出。四川省国土总面积为48.6万km²，辖21个地级行政区，截止2020年末共有耕地6.7万km²，占国土面积的13.79%。2020年末，四川省常住人口8 371万人，地区生产总值（GDP）48 598.76亿元，粮食播种面积631.3万hm²，产量3 527.4万t，占全国的5.27%，全国排第9位。

2 材料与方法

2.1 耕地压力指数

耕地压力指数为最小人均耕地面积和实际人均耕地面积的比值。其中，最小人均耕地面积为某个区域范围内满足人均粮食消费最低水平所需要的面积^［2］，计算如下：

S_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}=\beta \frac{D}{(p\times q\times k)}（1）

式中：S_min为最小人均耕地面积；β为粮食自给率（%），根据第三届中国国际农商高峰论坛的最新标准^［15］，本研究β确定为87%；D为人均粮食需求量（kg/人），根据《国家粮食安全中长期规划纲要》及马永欢等^［16］研究，本研究人均粮食需求量2005年、2010年、2015年、2020年分别取380.0 kg、384.5 kg、385.9 kg、387.2 kg；p为粮食单产（kg/hm²）；q为粮食播种面积占农作物总播种面积的百分比（%）；k为复种指数（%）。进一步计算，得到耕地压力指数K^［1］：

K=\frac{S_{\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}}}{S}（2）

式中：S为区域实际人均耕地面积（hm²/人）。K值的大小反映了区域内耕地、粮食和人口系统中耕地资源的紧缺状况，具体可以划分为5级^［15］，详见表1。

2.2 经济发展综合指数

2.2.1 四川省经济发展综合指数评价指标体系的构建

复杂性和多样性是区域经济发展的主要基本特征，依据指标的系统性、代表性、可比性和可操作性原则进行经济指标的选取；同时要求评价指标反映四川省经济增长和人民生活水平，因此选择地区生产总值、固定资产投资增长率、城镇居民家庭人均收入、农村居民家庭人均纯收入、社会消费品零售总额等5个传统指标构建了评价经济发展的指标体系^［13-14］；其中地区生产总值、固定资产投资增长率反映经济发展和增长水平，城镇居民家庭人均收入、农村居民家庭人均纯收入、社会消费品零售总额反映人民生活水平。

2.2.2 经济发展综合指数计算

综合评价的方法很多，但不同因素对经济发展的影响权重不同，因此本研究综合考虑各因素的影响作用，应用熵权TOPSIS法进行经济发展综合指数的计算。熵权TOPSIS 法即结合熵权法与TOPSIS法进行综合分析，先以熵权法确定各项评价指标的权重，再采取TOPSIS法逼近理想解，确定评价对象位序，既保证评价对象与理想化目标的接近程度又可有效消除主观因素的影响，以此提高评价结果的可靠性和科学性^［17］。利用SPSS软件计算得到各指标的权重如下：地区生产总值（0.19）、固定资产投资增长率（0.24）、城镇居民家庭人均收入（0.18）、农村居民家庭人均纯收入（0.17）、社会消费品零售总额（0.22）。

2.3 地理集中度与耦合指数

地理集中度反映了某一要素在空间水平上的聚集程度^［12］，其公式为：

R_i=(A_i/{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{A}_i)/(T_i/{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{T}_i)（3）

式中：R_i 表示耕地压力或经济发展水平的地理集中度；A_i 表示耕地压力指数或经济发展水平；T_i 表示区域国土面积。根据式3，求算耦合指数：

I_i=R_{ig}/R_{ij}（4）

式中：I_i 为耕地压力和经济发展的耦合指数；R_ig 和R_ij 分别表示耕地压力和经济发展的集中度。根据I_i 指标将耦合类型划分为耕地压力滞后型（I<1.0）、耕地压力与经济发展磨合型（1≤I<1.5）和耕地压力超前型（I≥1.5）。

2.4 主成分分析方法

主成分分析法（principal component analysis，PCA）是一种降维的数学统计方法^［18］，可以将原来多变量转化为少数几个综合指标，并从综合指标中分析发现主要影响因素。本研究利用该方法分析得到影响耕地压力和经济发展耦合度的主要因素。

2.5 数据来源

本文耕地、经济数据主要来源于《四川省统计年鉴》（2006~2021） 、《四川省国民经济和社会发展统计公报》及各市州统计年鉴（2006~2021）。

3 结果与分析

3.1 四川省耕地压力指数的时序变化

根据耕地压力指数模型，计算得到四川省2005~2020年不同年份的最小人均耕地面积、耕地压力指数，其时序变化趋势如图1所示。

由图1可知，随时间推移，四川省最小人均耕地面积总体上呈震荡减小的趋势，虽然2005年为0.091 hm²/人，但2006年却上升到0.110 hm²/人，为16 a之中的最大值，随后震荡减小到2020年的0.094 hm²/人；2005年最小人均耕地面积最小的原因是粮食播种面积占总播种面积的比例处于高位值，粮食的单产量也较大；而2006年后，粮食最小人均耕地面积呈震荡减小的趋势，主要是因为四川省耕地生产力水平的不断提高及人们膳食结构的调整结果所致，与杨人豪等^［12］、蔡运龙等^［19］研究结论一致。耕地压力指数总体上呈减小趋势，其值介于1.340~2.298，说明耕地压力水平一直处于低压力等级之上，四川省一直存在粮食风险问题。具体来看，2005~2015年间耕地压力指数呈倒“U”型变化趋势，其值介于1.578~2.298，粮食风险处于危险区之上；2006年、2007年、2008年耕地压力指数均大于2，说明这3年粮食风险一直处于高危状态，尤其是2006年耕地压力指数达到最高值2.298，这是因为2006年四川省受退耕还林项目实施和特大干旱等因素的影响，当年粮食减产10.9%，粮食单产为所有年份中最低。2016~2020年间耕地压力指数波动下降，介于1.1~1.5，区域粮食风险仍处于轻微风险区。这几年粮食风险有所下降的原因在于，十八大以来，四川省持续加大对粮食生产的支持力度，尤其是近几年，通过实施粮食生产结构优化调整，粮食单产呈现持续增加趋势，2020年达到最高单产水平5 587.899 kg/hm²；另一方面，四川省通过持续实施土地整治、农业结构调整等措施，2016年后实际人均耕地面积不断增加，是耕地压力指数减小的又一原因。

3.2 四川省经济发展综合水平时序特征

应用熵权TOPSIS法计算得到四川省2005~2020年经济发展水平的综合指数（图2）。由图2可知，四川省经济发展综合指数逐年变大，综合指数值由2005年的0.001增大到2020年的0.990，说明四川省经济发展水平随时间推移得到了大幅度提升。具体来看，从2005年到2020年，表征经济发展水平指标的国民生产总值、固定资产投资增长率、农村居民家庭人均纯收入、城镇居民家庭人均收入、社会消费品零售总额的值均有较大变化，2020年相比2005年各指标分别增长了575.37%、-68.38%、418.47%、405.35%、591.70%，除固定资产投资增长率有所下降外，其余指标均得到了大幅度提升，这是四川省经济发展综合水平整体提升的具体原因。另一方面，2000年后，国家全面实施西部大开发，四川省经济发展、人民收入、消费等指标均得到了大幅度提升^［20］。

3.3 四川省耕地压力指数的空间变化

耕地作为特殊的自然资源，其空间分布受到自然和人为因素的共同影响^［11］。基于ArcGIS10.2，将四川省2005年、2010年、2015年、2020年4个年份各市州的耕地压力指数进行空间化表达（图3）。

由图3可以发现，2005~2020年间四川省耕地压力指数介于0.88~3.26，除2015年凉山州耕地压力等级为无压力外，其余年份各地市耕地压力等级均在警报压力之上，说明四川省各地市粮食安全均存在风险。具体来看，2005年四川省高压力、中压力、低压力等级地市分别为11、8、3个，从空间分布上来看，高压力等级地市主要分布在川北、川中、川东地区，这些区域在地理位置上多属于四川盆地，经济发达，人口密度大，人均耕地数量少，因此耕地压力指数偏大。2010年四川省高压力、中压力、低压力等级地市分别为10、10、1个，从空间分布上来看，高压力等级地市仍主要分布在川北、川中、川东地区。2015年四川省高压力、中压力、低压力、警报压力、无压力等级地市分别为2、5、10、3、1个，从空间分布上来看，高压力等级地市为位于川中的成都市和雅安市。2020年四川省高压力、中压力、低压力、警报压力等级地市分别为1、2、12、6个，从空间分布上来看，高压力等级地市为位于川中的成都市。总体来看，四川省耕地压力等级高的地市随时间推移数量逐步减少，大部分地市转化为低压力等级以下，粮食安全问题有所缓解；四川省耕地压力降低跟四川省“十二五”之后加强耕地质量建设和保护政策密切相关。目前，四川省通过启动土地整理项目的实施，针对性综合整治耕地碎片化问题，优化用地布局，确保了耕地质量，使耕地压力持续降低。

3.4 四川省耕地压力与经济发展的地理集中度分异

根据地理集中度计算公式，计算得到4个时间断面的耕地压力与经济发展的地理集中度值（表2）。

由表2可知，4个时间断面上，耕地压力指数的地理集中度高值区域为成都市、德阳市、资阳市、内江市和自贡市，这些区域属于四川省的腹心地带，经济发达，人口众多，城市化程度高，人均耕地面积少，粮食的需求量巨大；耕地压力指数的地理集中度低值区域为甘孜州、阿坝州和广元市，这些区域人口相对来说密度较小，地处四川偏远的山区，经济相对落后，粮食需求量较小。经济发展综合指数的地理集中度高值区域为成都市、德阳市、自贡市、内江市、资阳市，与耕地压力指数的地理集中度高值区域相吻合；低值区域为甘孜州、阿坝州、凉山州、雅安市等区域，这些区域地处川西高原或山区，社会经济发展受限于自然条件，经济发展较落后。从以上分析基本可以发现，耕地压力指数和经济发展综合指数的地理集中度高低值区基本相吻合，说明二者之间存在着空间上的协调发展关系。

3.5 四川省耕地压力与经济发展的空间耦合分析

为进一步分析四川省耕地压力与经济发展的相关性，利用二者的地理集中度值相比计算得到耕地压力与经济发展的耦合指数。基于ArcGIS10.2，将四川省2005年、2010年、2015年、2020年4个年份各市州的耕地压力与经济发展的耦合指数进行空间化表达（图4）。由图4可知，在空间分布上，耦合指数总体上自西北向东南呈递减趋势。具体来看，2005年耕地压力超前型、耕地压力与经济发展磨合型、耕地压力滞后型的地市个数分别为10、7、4个；2010年耕地压力超前型、耕地压力与经济发展磨合型、耕地压力滞后型的地市个数分别为10、5、6个；2015年耕地压力超前型、耕地压力与经济发展磨合型、耕地压力滞后型的地市个数分别为10、4、7个；2020年耕地压力超前型、耕地压力与经济发展磨合型、耕地压力滞后型的地市个数分别为10、5、6个。由以上分析可以发现耕地压力超前型的地市数量并未改变，几乎占到全部地市的1/2，且在空间上主要集中分布在川西北和少量的川东区域，说明这些区域耕地压力高，但经济发展水平却较低，耕地压力严重制约经济的发展；耕地压力与经济发展磨合型的地市数量有所减少，空间上主要由东北部和南部向东部转移变化，说明耕地压力与经济发展协调程度有所下降；耕地压力滞后型的地市个数有所增加，空间上表现为中部向东部和东北部转移，说明这些区域耕地压力对经济的发展制约较弱。

3.6 四川省耕地压力与经济发展耦合度的主要影响因素分析

耕地压力与经济发展耦合度是经济发展因素和耕地压力指标计算后的综合结果。因此，需要对构成耕地压力和经济发展的指标进行综合分析，以此来反映不同指标对耕地压力与经济发展耦合度的贡献；此外农业生产受到自然和人为因素的影响，本研究也将年均温、年降水量、国土面积、化肥施用量这几个指标纳入评价体系。利用主成分分析方法进行主要影响因素分析（表3），前4个主成分累计贡献率达84.00％，表明这4个主成分基本全面反映了不同指标对耕地压力与经济发展耦合度的贡献信息。由表3可知，国民生产总值、农村居民家庭人均纯收入、城镇居民家庭人均收入、社会消费品零售总额、年均温、国土面积、粮食单产、年降水量、化肥施用量等9个指标的载荷值较大，是影响耕地压力与经济发展耦合度的主要指标。因此，在协调四川省耕地生产和经济发展的过程中，在不同市州应注重科学调整产业结构，促进国民生产总值的合理性增长，增加人民收入，倡导理性消费，同时不断加大对农业的投入，从而持续提升耕地生产力，最终促使耕地压力与经济协调发展。

3 讨论

本研究基于四川省经济增长和人民生活水平指标，构建了反映经济发展的指标评价体系，并利用熵权TOPSIS法计算了四川省及其地市的经济发展综合指数，结果显示四川省经济发展水平随时间推移得到了大幅度提升；同时利用经济发展的综合指数代替前人研究中用GDP作为单一评价指标，与耕地压力指数进行耦合分析，在一定程度上弥补了单一指标对经济发展代表的不足，使评价结果更具科学性。反映经济发展水平的常用指标有国民生产总值、国民收入、人均国民收入、经济发展速度、经济增长速度等，本文仅利用反映四川省经济增长和人民生活水平的指标来判断区域经济发展的综合水平，未从经济规模、经济结构、经济质量等方面完整地构建体系去测度经济发展的水平，今后的研究尚需进一步完善衡量经济发展的指标体系。

在耕地压力指数和经济发展耦合度研究中，鲜有分析影响二者耦合的主要因素。本研究利用主成分分析方法，分析了影响耦合度的主要因素，为地区耕地压力与经济协调发展的调控提供了参考依据。影响四川省耕地压力与经济发展耦合度的主要因素既有自然因素也有人为社会经济因素，其中除年均温、国土面积、年降水量这些自然因素不受人为影响外，国民生产总值、农村居民家庭人均纯收入、城镇居民家庭人均收入、社会消费品零售总额、粮食单产、化肥施用量均会受到人为影响而改变。具体来讲，川西北地区，耕地压力严重制约经济的发展，这些区域应加强农业投入，不断提高粮食单产，从而促进二者的协调发展；川中部和部分川东地区耕地压力对经济的发展制约较弱，这些区域主要处于四川盆地腹地，经济发达，可通过改变产业结构，提高人民收入，合理引导消费等手段，协调二者的关系。

4 结论

四川省耕地压力指数总体上呈减小趋势，其值介于1.340~2.298，耕地压力水平长期处于低压力等级之上，四川省一直存在粮食风险问题。从空间分布特征来看，高值区主要分布在川中地区，这与耕地资源的分布和经济发展的地区差异有较强的相关性。

四川省耕地压力与经济发展密切相关，且存在区域性差异。 耦合类型以耕地压力超前型为主，主要分布在川西北地区；四川省社会经济发展受限于自然条件，导致不同地市耦合指数在空间上存在差异。

参考文献

[1] 张慧，王洋.中国耕地压力的空间分异及社会经济因素影响⁃基于342个地级行政区的面板数据［J］.地理研究，2017，36（4）：731-742.

[2] 杨婧，刘学录.天水市耕地压力变化及影响因素分析［J］.甘肃农业大学学报，2018，53（6）：204-212.

[3] Olarewaju O E， Adetunji M T， Adeofun C O，et al.Nitrate and phosphorus loss from agricultural land： implications for nonpoint pollution［J］.Nutrient Cycling in Agroecosystems，2009，85（1）：79-85.

[4] John G， Chao L， Geua B G.Economic growth and expansion of China’s urban land area：evidence from administrative data and night lights，1993—2012［J］.Sustainability，2014，6（11）：7850-7865．

[5] Dang A N， Kawasaki A.Integrating biophysical and socio-economic factors for land-use and land-cover change projection in agricultural economic regions［J］.Ecological Modelling，2017，344：29-37．

[6] Salvati L， Zambon I， Chelli F M，et al.Do spatial- patterns of urbanization and land consumption reflect different socioeconomic contexts in Europe？［J］.Science of the Total Environment，2018，625：722-730.

[7] 任兴远，吴郁玲，王梅.1998-2018年中国城镇化发展与耕地压力动态关系研究［J］.中国农业资源与区划.2022，43（6）：120-130.

[8] 王艳，张安录.长江经济带耕地压力时空演变规律与趋势［J］.长江流域资源与环境，2022，31（2）：460-471.

[9] 张文信，张惠中，程伟亚，等.山东省耕地压力指数动态分析与预测［J］.山东农业大学学报（自然科学版），2021，52（4）：654-659.

[10] 杨秉珣，董廷旭，刘泉.四川省城镇化进程及耕地保护研究［J］.中国农业资源与区划，2016，37（9）： 149-152.

[11] 张鹏岩，庞博，何坚坚，等.耕地生产力与粮食安全耦合关系与趋势分析—以河南省为例［J］.地理科学，2017，37（9）：1392-1402.

[12] 杨人豪，杨庆媛，陈伊多，等.河北省耕地压力与经济发展的时空耦合研究［J］.中国农业资源与区划，2018，39（2）：18-27.

[13] 王丙参，魏艳华，张贝贝.中国经济发展水平动态评价［J］.统计与决策，2022（6）：105-109.

[14] 孙久文，崔雅琪，张皓.黄河流域城市群生态保护与经济发展耦合的时空格局与机制分析［J］.自然资源学报，2022，37（7）：1673-1690.

[15] 杨肖杰，秦明周，张鹏岩，等.河南省耕地压力与经济发展耦合特征的时空分析［J］.地域研究与开发，2020，39（3）：144-149.

[16] 马永欢，牛文元.基于粮食安全的中国粮食需求预测与耕地资源配置研究［J］.中国软科学，2009（3）： 11-16.

[17] 杜挺，谢贤健，梁海艳，等.基于熵权TOPSIS和GIS的重庆县域经济综合评价及空间分析［J］.经济地理，2014，34（6）：40-47.

[18] 徐建华.计量地理学［M］.北京：高等教育出版社，2014.

[19] 蔡运龙，傅泽强，戴尔阜.区域最小人均耕地面积与耕地资源调控［J］.地理学报，2002，57（2）：127-134.

[20] 谭刚.西部大开发战略对四川省经济增长影响研究—基于基础设施的视角［D］.成都：西南财经大学，2013.

基金资助

长江科学院开放研究基金项目(CKWV2017523/KY)