鄱阳湖平原耕地利用绿色转型时空格局及驱动因素

Spatial-temporal pattern and driving factors of green transformation of cultivated land use in Poyang Lake Plain

摘要

目的 揭示鄱阳湖平原耕地利用绿色转型的时空格局及驱动机制，为实现区域耕地绿色可持续利用提供理论参考。 方法 以鄱阳湖平原29个县域为例，采用CRITIC-熵值法为耕地利用绿色转型评价指标综合赋权，利用Spearman秩相关系数、双变量局部空间自相关分析揭示其权衡协同特征，基于空间计量回归模型探究耕地利用绿色转型的驱动机制。 结果 （1） 研究期内，耕地利用空间、功能、模式转型指数均得到不同幅度增长，综合转型指数的增幅达到14.33%，在空间上呈现出“中间高、四周低”的集聚特征；（2） 空间转型与功能转型呈现出H-H协同和L-L协同的局面，协同关系略微减弱，空间转型与模式转型表现为H-L权衡和L-H权衡的局面，权衡关系有所减弱，功能转型与模式转型呈现出H-L权衡和L-H权衡的特点，权衡关系有所增强；（3） 地均农业产值对耕地利用绿色转型呈现出显著的正向影响，水网密度、常住人口城镇化率、城乡居民可支配收入比、耕地距建设用地距离等因素均表现出显著的负向影响。 结论 鄱阳湖平原耕地利用绿色转型呈现良好发展趋势，但转型矛盾仍较突出，未来仍需从加强耕地保护管理、推广农业绿色生产等角度持续发力。

Abstract

Objective To reveal the spatial-temporal pattern and driving mechanism of the green transformation of cultivated land use in the Poyang Lake Plain， and to provide a theoretical reference for achieving green and sustainable use of cultivated land. Methods Taking 29 counties in the Poyang Lake Plain as examples， the CRITIC-entropy method was used to comprehensively assign weights to evaluation indicators of the green transformation of cultivated land use. The Spearman rank correlation coefficient and bivariate local spatial autocorrelation analysis were used to reveal their trade-off and synergy characteristics. A spatial econometric regression model was applied to explore the driving mechanism of the green transformation of cultivated land use. Results （1） During the study period， the spatial， functional and mode transformation indices of cultivated land use showed varying degrees of growth， with the comprehensive transformation index increasing by 14.33%. Spatially， this exhibited a ‘high in the middle and low in the periphery’ clustering pattern. （2） Spatial transformation and functional transformation showed H-H and L-L synergies， and the synergies were slightly weakened. Spatial transformation and mode transformation exhibited H-L and L-H trade-offs， with reduced trade-off relationships. Functional transformation and mode transformation exhibited H-L and L-H trade-offs， with enhanced trade-off relationships. （3） Agricultural output value per unit of land had a significant positive impact on the green transformation of cultivated land use， while factors such as water network density， urbanization rate of permanent residents， urban-rural residents' disposable income， and the distance between cultivated land and construction land showed significant negative impacts. Conclusion The green transformation of cultivated land use in the Poyang Lake Plain shows a positive development trend. However， contradictions in the transformation remain prominent. Future efforts should focus on enhancing cultivated land protection and management and promoting green agricultural production.

Graphical abstract

关键词

耕地利用绿色转型 / 时空格局 / 权衡与协同 / 空间计量回归 / 鄱阳湖平原

Key words

green transformation of cultivated land use / spatial-temporal pattern / trade-offs and synergies / spatial econometric regression / Poyang Lake Plain

耕地是粮食生产的根基，更是保障人类生产生活的重要物质基础。我国能够发展成为世界第二大经济体，与耕地资源的贡献作用密不可分，但由于长期以来的高强度利用，土壤污染、耕地产能下降、耕地碳排增加等问题^［1］逐渐凸显。党的二十大报告明确提出要加快发展方式绿色转型，推动形成绿色低碳的生产方式与生活方式，在农业生产领域，如何实现耕地利用方式绿色转型成为现阶段亟需探究的重要课题。因此，科学测度与揭示耕地利用绿色转型现状，并探索促进耕地利用绿色转型的对策路径，对于保障粮食安全、实现农业可持续发展具有重要的现实意义。

耕地利用绿色转型将绿色发展理念嵌入耕地利用转型，以绿色、可持续为原则指导耕地利用活动，是迎合时代发展要求而逐渐形成的新概念。起初，耕地利用转型仅由空间形态和功能形态^［2］两个方面进行反映，亦可将其理解为显性转型与隐性转型^［3］两个视角，研究通常涉及耕地利用转型的时空演变特征^［4］、驱动机制分析等^［5］领域。随着农业面源污染增加、耕地质量下降，有关耕地绿色利用的研究逐渐增多。耕地绿色利用研究多集中于效率测度视角^［6］，测度方法从DEA模型^［7］过渡到超效率SBM模型^［8］，开始将耕地利用碳排放纳入非期望产出维度^［9］，部分研究还考虑如环境约束^［10］、农业绿色转型^［11］、乡村数字化转型等^［12］外界因素对耕地绿色利用的影响。在耕地利用转型、耕地绿色利用研究的基础上，耕地利用绿色转型逐渐受到学术界关注。在转型水平测度评价方面，形成从空间、功能、模式3个维度^［13］统筹考虑的逻辑路径，空间转型体现耕地数量、结构、形态等方面的变化，功能转型强调耕地生产、生活、生态功能等方面的变化，而模式转型对应绿色发展理念，侧重于考虑资源节约、环境友好、绿色生产等发展目标。在影响因素分析层面，通常考虑自然环境、社会经济发展等方面因素^［14］，例如气候、农业产值、城镇化水平。基于高质量发展、区域协调发展的要求，耕地利用绿色转型与粮食全要素生产率^［15］、农业高质量发展^［16］、城乡融合发展^［17］之间的耦合机理受到充分关注，这些研究为保障国家粮食安全、促进城乡协调发展提供了有益借鉴。此外，还有学者对耕地利用绿色转型的效率^［18］进行测度，基于耕地绿色低碳利用转型指数提出分区管控对策^［19］，这为耕地利用绿色转型的研究开拓了崭新视角。综合来看，耕地利用绿色转型的概念内涵、测度指标体系已经基本成型，但仍存在部分可拓展之处：（1） 在测度指标方面，耕地具备碳源、碳汇双重属性，但当前研究较少考虑耕地碳效应对耕地利用绿色转型的影响，本研究将以耕地净碳汇量表征绿色生产水平；（2） 在测度评价方面，当前研究未关注空间转型、功能转型、模式转型之间的内在关联，本研究将揭示3个维度之间的权衡与协同关系；（3） 在驱动机制方面，当前研究对影响因素的考虑仍然存在局限性，本研究将探究土地利用类型、城乡收入差距、农业发展政策等方面因素的影响效应。

鄱阳湖平原作为粮食主产区，担负着保障国家农产品安全的重要任务，鄱阳湖作为我国最大的淡水湖，更承担着调洪蓄水、调节气候的生态功能，随着耕地利用问题不断突出^［20］，采取有效举措推进区域耕地利用绿色转型已经刻不容缓。本研究以鄱阳湖平原29个县域为例，以2007年、2012年、2017年、2022年作为研究时点，揭示耕地利用绿色转型的时空格局特征，采用Spearman秩相关系数、双变量局部空间自相关探究耕地利用绿色转型子系统之间的权衡与协同关系，并运用空间计量回归模型识别影响因素的驱动机制，以期为鄱阳湖平原实现耕地利用绿色转型、农业高质量发展提供科学支撑。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

鄱阳湖平原地处江西省北部，是由河湖水系冲积而成的湖滨平原，本研究所界定的鄱阳湖平原范围包括南昌、九江等9个地市下辖的38个县（市、区），地理坐标为东经114°28′—117°42′，北纬27°30′—30°06′，国土面积为51 160.34 km²，具体范围如图1所示。2022年，该地区全域生产总值达17 724.60亿元，占江西省GDP总量的55.26%。鄱阳湖平原不仅具有成熟的经济发展基础，其优越的气候条件还使其成为重要的农业生产基地。2022年，该地区粮食总产量达到1 016万t，第一产业产值达到1 108亿元。鄱阳湖平原为我国多年的粮食安全提供了重要保障，但由于城市边界扩张、工业污染物排放以及不合理的耕种举措，耕地质量已经出现明显下降。据统计，2007—2022年期间，鄱阳湖平原建设用地面积增长62.72%，城镇扩张占用了大量耕地，此外，该地区在2022年的化肥施用量达到449.50 kg/hm²，已经远超国际公认的化肥使用安全上限。因此，科学测度鄱阳湖平原耕地利用绿色转型水平，并揭示影响因素的驱动效应，能够为其实现耕地绿色可持续利用提供科学参考。

1.2 数据来源

本研究所使用的行政边界矢量数据来源于国家地理信息公共服务平台（https：∥www.tianditu.gov.cn/）；土地利用数据来源于PIE-Engine云计算服务平台（https：∥engine.piesat.cn/），根据国家标准《土地利用现状分类》（GB/T21010-2017）划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地；数字高程数据来源于地理空间数据云（https：∥www.gscloud.cn/）；年平均气温、年降水量数据来源于国家地球系统科学数据中心（http：∥www.geodata.cn/）；河流水系数据来源于开放街道地图（https：∥www.openstreet-map.org/）；各类社会经济数据来源于江西省统计年鉴、各地市统计年鉴以及各县（市、区）的国民经济和社会发展统计公报，部分数据申请公开获取，个别缺失数据采用线性插值进行补齐。为便于研究开展，将行政边界出现变化的地区进行合并，其中，南昌市的东湖区、西湖区、青云谱区、青山湖区、新建区和红谷滩区合并为南昌市区，九江市的濂溪区、浔阳区、柴桑区、共青城市和庐山市合并为九江市区，最终得到29个研究单元。

2 研究方法与指标体系构建

2.1 研究方法

2.1.1 CRITIC—熵值法

本研究采用CRITIC权重法和熵值法综合确定各项指标权重，耕地利用绿色转型指数将通过综合权重乘以指标极差标准化结果得到。综合权重计算公式如下：

W_j=\sqrt[]{({\alpha }_j{\beta }_j)}/{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}\sqrt[]{({\alpha }_j{\beta }_j)}（1）

式中：W_j为综合权重；{\alpha }_j为CRITIC权重法权重；{\beta }_j为熵值法权重。

2.1.2 Spearman秩相关系数

Spearman秩相关系数能够解释两个变量之间的相关程度，在变量关系通过显著性检验的前提下，相关系数为负值，表明二者呈现权衡关系，相关系数为正值，则表明二者呈现协同关系。本研究采用Spearman秩相关系数^［21］揭示耕地利用绿色转型3个子系统在时间上的权衡与协同关系，表达公式如下：

R_i\left(X_i,Y_i\right)=\mathrm{1}-\frac{\mathrm{6}\times {\displaystyle \sum _{\mathrm{1}}^n}(M_i-N_i{)}^{\mathrm{2}}}{n\left(n^{\mathrm{2}}-\mathrm{1}\right)}（2）

式中：R_i\left(X_i,Y_i\right)为秩相关系数，取值为［-1，1］；M_i\mathrm{为}{X}_i在序列｛（X_i）｝中的等级，N_i\mathrm{为}{Y}_i的秩次；n为观测值的数量。

2.1.3 双变量局部空间自相关

双变量局部空间自相关能够揭示两个变量在空间格局上的联系，并通过“高—高”（“H-H”）、“高—低”（“H-L”）、“低—高”（“L-H”）、“低—低”（“L-L”）和“不显著”5类结果进行表征。其中，“H-H”和“L-L”表明双变量呈现出协同关系；“H-L”和“L-H”表明双变量呈现出权衡关系；“不显著”则表明双变量在此区域内相互独立。本研究采用双变量局部空间自相关^［22］揭示耕地利用绿色转型3个子系统在空间上的权衡与协同关系，表达公式如下：

I_{qr}^o=\frac{X_q^o-{\overline{X}}_q}{{\alpha }_q}{\displaystyle \sum _{p=\mathrm{1}}^n}{\mu }_{op}\frac{X_r^p-{\overline{X}}_r}{{\alpha }_r}（3）

式中：X_q^o为空间单元o属性q的值；X_r^p为空间单元p属性r的值；{\overline{X}}_q\mathrm{和}{\overline{X}}_r分别为属性q，r的平均值；{\alpha }_q\mathrm{和}{\alpha }_r为属性q和r的方差；{\mu }_{op}为空间单元o和p之间的空间连接矩阵。

2.1.4 空间计量回归分析

基于GeoDa软件分别进行普通最小二乘法（OLS）、空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）回归分析^［3］，并选取拟合效果最好的回归模型用于分析耕地利用绿色转型驱动因素的作用机理。

OLS模型属于经典线性回归，它以所有因变量估计值与实际值的误差平方和最小为原则来确定最优匹配函数，表达公式如下：

y_i={\beta }_{\mathrm{0}}+{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^k}{\beta }_j{X}_{ij}+{\epsilon }_i（4）

式中：y_i为因变量；X_{ij}为自变量；i是观测值的个数；{\beta }_{\mathrm{0}}为常数项；{\beta }_j为第j个回归参数；{\epsilon }_i为随机误差项。

SLM模型能够综合反映变量在地理空间上的扩散现象，表达公式如下：

y=\rho W_y+X\beta +\epsilon（5）

式中：y为因变量；X为自变量；W为模型的空间权重；\rho为空间自回归系数，反映观测值在空间上相互作用的程度；\beta为X的参数向量；\epsilon为随机干扰项。

SEM模型能够反映空间扰动相关和空间总体相关，表达公式如下：

y=X\beta +\epsilon（6）

\epsilon =\gamma W_{\epsilon }+\mu（7）

式中：y为因变量；X为自变量；W为模型的空间权重；\beta为回归残差向量；\epsilon为随机误差项向量；\gamma为自回归参数，用于反映观测值之间的空间依赖作用；\mu为正态分布的随机误差向量。

2.2 指标体系构建

2.2.1 耕地利用绿色转型评价指标体系

“耕地利用”是人类社会不可或缺的生产活动，在此过程中，劳动力、耕地、资金和农业物资等生产要素的价值通过耕地产出得以呈现，自然界与人类社会实现良性互馈。随着传统耕地利用方式凸显出更多弊端，空间集约、资源节约、环境友好等生产目标被相继提出，耕地利用绿色转型形成以空间形态、功能属性、利用模式三维驱动为核心的系统架构。本研究将耕地利用绿色转型界定为：在人地矛盾加剧、资源环境约束趋紧的发展困境以及可持续发展的时代背景下，通过综合考虑耕地在空间格局、功能属性、利用模式等维度的实际状态，推动耕地利用方式实现绿色化、低碳化、现代化变革，进而达到耕地绿色可持续利用、农业农村高质量发展的目标。本研究从鄱阳湖平原耕地利用现状出发，构建起涵盖空间转型、功能转型、模式转型的耕地利用绿色转型评价指标体系（表1）。

上述指标中，化学品负荷量综合考虑化肥、农药、农膜产生的污染量，计算系数与公式参考吴小庆等^［28］的研究；资源投入综合指数由农业从业人员、化肥、农药、农膜、机械动力、农用柴油等要素投入量综合计算；耕地产出综合指数由单位耕地面积的粮食产量、农业产值综合计算；单位耕地面积净碳汇量体现耕地绿色生产水平，碳源包含耕地生产与农田土壤两个视角，其中，耕地生产碳排放选取化肥、农药、农膜、农用柴油、农业灌溉和农地翻耕6类，农田土壤碳排放以及耕地碳汇均选取鄱阳湖平原主要农作物，碳排放系数、农作物的碳吸收率与经济系数均参考李强等^［29］的研究。

2.2.2 耕地利用绿色转型驱动因素指标体系

科学揭示各类因素的影响效应，能够为采取针对性举措提升耕地利用水平提供参考借鉴。参考已有研究^{［13-14，18］}，从自然因素、经济因素、社会因素等方面选取指标构建起耕地利用综合转型指数驱动因素指标体系（表2）。

自然因素方面，水源、地形、气候是影响耕地利用的基础性条件，它们在农业生产中扮演重要角色，耕地距水域、建设用地的距离则能够揭示其他土地利用类型对耕地的干扰。

经济因素方面，经济发展水平提高、农业产出效益增加有助于改善农业生产条件，提高农户生产积极性，而城乡收入差距过大可能会促使农村人口向城镇转移，导致耕地撂荒。

社会因素方面，人口密度过高会加剧人地矛盾，建设用地面积增加会占用城镇边缘的耕地，城镇人口增加意味着农村劳动力减少，这些因素通常不利于农业生产。在主体功能区规划中，农产品主产区被列为限制开发区域，一般具备较好的农业生产条件。

3 结果与分析

3.1 耕地利用绿色转型时空格局演变

3.1.1 空间转型时空格局演变

2007—2022年，空间转型指数的均值由0.162 5演变为0.175 1，增幅为7.75%（表3）。其中，9个研究单元的转型指数出现下降，珠山区降幅最大，达到58.07%，其余研究单元中，德安县增幅最大，达到40.84%，转型指数的极差由0.218 4增长至0.245 5。依照转型指数历年极值，选取0.064 0，0.113 1，0.162 2，0.211 3共4个间断值将其平均划分为5个水平区间（图2）。从空间格局来看，呈现出从中部向四周逐渐降低的态势，高水平区向北部蔓延明显，空间转型指数呈现如此特征，与鄱阳湖平原的地形地貌不无关系。空间转型指数高水平区均集中于中部地区，如樟树市、高安市，这里地势平坦、水网密布，为耕地最为集中分布的区域；而转型指数低水平区多位于研究区边缘地带，如武宁县、瑞昌市，这里地势起伏较大，田块分散使其难以进行规模化生产。

3.1.2 功能转型时空格局演变

2007—2022年，功能转型指数的均值由0.142 2演变为0.176 3，增幅为23.98%（表3）。研究期内，仅有昌江区出现下降，降幅为4.25%，鄱阳县增长最为显著，增幅达到52.57%，转型指数的极差由0.093 9增长至0.113 7。依照转型指数历年极值，选取0.119 3，0.145 7，0.172 1，0.198 5共4个间断值将其平均划分为5个水平区间（图2）。从空间格局来看，呈现出由中部向四周逐渐升高的局面，由于各研究单元的经济发展水平存在差异，使得耕地的功能也具有不同的侧重体现。社会经济条件较好的地区，多集中资源进行二三产业发展，农业从业人员较少，耕地的生活、生态功能较弱，如珠山区、月湖区。而经济基础一般或者耕地资源丰富的地区，其农业生产效率较高，往往能够实现可观的农业产值，并带动农村人口就业，耕地的生产、生活功能较强，如新干县、浮梁县。

3.1.3 模式转型时空格局演变

2007—2022年，模式转型指数的均值由0.109 2演变为0.121 8，增幅为11.54%（表3）。研究期间，7个研究单元的转型指数出现下降，珠山区降幅最大，为12.76%，其余得到增长的研究单元中，瑞昌市增幅最大，达到54.17%，模式转型指数的极差由0.110 4减少至0.105 2。依照转型指数历年极值，选取0.083 3，0.111 4，0.139 5，0.167 6共4个间断值将其平均划分为5个水平区间（图2）。从空间格局来看，呈现出北高南低的态势。模式转型强调以较少的资源投入和生态消耗获得较多的产出效益，即实现耕地绿色利用效率的提高。耕地集中分布的地区适宜于规模化生产，但通常需要更多的生产物资投入，也会产生更多的碳排放量，这将会制约模式转型水平提升，如鄱阳县、丰城市。而在耕地资源匮乏的地区，资源投入与碳排放量也会相应减少，故更有利于实现模式转型，如珠山区、月湖区。

3.1.4 综合转型时空格局演变

2007—2022年，综合转型指数的均值由0.413 9演变为0.473 2，增幅为14.33%（表3）。综合来看，除珠山区外的研究单元均实现增长，瑞昌市增长幅度最大，达到33.55%，珠山区的降幅为9.33%。由于各研究单元在空间、功能和模式维度的转型速率不一，致使综合转型指数的极差由0.170 0增长至0.259 9，这对研究区整体的耕地利用绿色转型较为不利。依照转型指数历年极值，选取0.343 6，0.395 6，0.447 6，0.499 6共4个间断值将其平均划分为5个水平区间（图3）。从空间格局来看，高水平区集中分布于中部、南部地区，如南昌县、新干县，低水平区多分布于各地市的市区，如珠山区、月湖区。空间转型指数高值区的耕地集中连片，便于机械化耕作，这样的条件同样有利于功能转型，而由于耕作过程中大量的农业物资投入与碳排放产生，在一定程度上相抵了部分产出效益，从而妨碍到模式转型。空间转型指数与模式转型指数的格局呈现为负相关，且大多数空间转型指数高值地区的功能转型指数也处于较高水平，这使得综合转型指数与空间转型指数的格局极为相似。

3.2 耕地利用绿色转型权衡协同特征

3.2.1 权衡协同时序特征

基于前文耕地利用绿色转型指数测算结果，采用Spearman秩相关系数揭示耕地利用绿色转型子系统之间的权衡与协同关系（表4）。空间转型与功能转型的相关系数由0.377减少至0.373，空间转型对功能转型具有带动效应，随着城镇化水平提高，耕地的功能属性得到充分发挥，而由于耕地面积减少、质量下降等缘故，空间转型进程较慢，导致二者的协同关系略微减弱。空间转型与模式转型的相关系数由-0.761增长至-0.716，空间转型主要关注耕地利用条件的优劣，对资源节约、环境友好等理念缺乏考虑，而模式转型着重于强调该理念，随着绿色发展理念深入人心，农户逐渐注重耕地绿色利用，促进二者的竞争态势有所缓和。功能转型与模式转型的相关系数由-0.354减少至-0.398，功能转型主要关注耕地利用的期望产出部分，功能属性的实现对耕地生产条件、农业物资投入具有较高要求，这与模式转型节约集约的理念相违背，权衡关系增强表明二者的矛盾仍在加剧。

3.2.2 权衡协同空间特征

借助GeoDa软件进行双变量局部空间自相关分析，得到耕地利用绿色转型子系统之间的聚类关系图，揭示其在空间格局上的权衡与协同特征（图4）。

空间转型与功能转型表现出H-H协同和L-L协同的局面。H-H协同区主要位于樟树市、丰城市、临川区等地，这些地区耕地集中连片、便于耕作，充分带动了农村人口就业，空间转型与功能转型能够实现良性互动；而L-L协同区仅有浮梁县，浮梁县地形起伏大，大部分耕地酸化严重，农业产出效益较低，空间转型与功能转型均较为落后，但近些年来，浮梁县的空间转型与功能转型均取得一定进展，其L-L协同特征不再突出。空间转型与模式转型主要表现出H-L权衡和L-H权衡的局面。H-L权衡区分布于樟树市、丰城市、进贤县等地，这些地区具备优越的农业发展条件，但实现高产的同时也消耗了大量生产物资，生态环境受到破坏，造成空间转型与模式转型的冲突；L-H权衡区从起初的昌江区、珠山区、浮梁县到仅剩珠山区，昌江区和珠山区属于重点开发区域，浮梁县属于生态功能区，该地区均不以农业作为主要产业，故模式转型水平较高。功能转型与模式转型主要表现出H-L权衡和L-H权衡的特征。H-L权衡区分布在樟树市、进贤县、新干县等地，该地带多为农产品主产区，耕地的生产、生活功能得到充分实现，但由于长期以来对绿色发展理念的忽视，导致模式转型进展缓慢；L-H权衡区包括昌江区、珠山区，作为景德镇市的市区，偏重于发展二三产业，故耕地的功能属性不明显，随着生态农业、观光农业的广泛发展，模式转型展现出显著成效。

3.3 耕地利用绿色转型驱动因素分析

鄱阳湖平原各研究时点的耕地利用综合转型指数均通过了5%的显著性水平检验，呈现出显著的空间正相关性，自变量的VIF值均小于5，表明不存在多重共线性问题。基于GeoDa软件对耕地利用综合转型指数的驱动因素进行空间计量回归分析，通常R²（拟合度）越高、lg L（自然对数似然函数）越大、AIC（赤池信息准则）越低、SC（施瓦茨准则）越小，证明模型的拟合效果越好。如表5所示，2007年拟合效果最好的为SEM模型，但在其他年份，由于R²（拟合度）最高的SLM模型的SC（施瓦茨准则）均高于SEM模型，导致无法通过上述条件判定最优模型。

故引入拉格朗日乘子检验（LM）来综合判定最优模型，参考LM检验规则，当LM-Error比LM-Lag更显著时，最优模型为SEM模型，反之则为SLM模型，若二者均显著，则可以进行稳健的拉格朗日乘子检验（Robust-LM）；当Robust-LM-Error比Robust-LM-Lag更显著时，最优模型为SEM模型，反之则为SLM模型。如表6所示，可以判定2007年的最优模型为SEM模型，而2012年、2017年、2022年的最优模型均为SLM模型，分别选择各年份最优模型进行耕地利用综合转型指数驱动机制分析。

自然因素方面，水网密度呈现1%显著性水平下的负相关，鄱阳湖平原地势低缓、河流水系密集，但水网密度过高导致耕地破碎化现象严重，不利于开展机械化、规模化生产，造成农业生产效率较低，故不利于耕地利用绿色转型。耕地距建设用地距离呈现10%显著性水平下的负相关，耕地距离城市越近，越容易受到城市污染源的影响，而且越可能被侵占，由此造成耕地数量减少、质量下降，将不利于耕地利用绿色转型。另外，气候适宜性呈现为正相关，耕地距水域距离、地形位指数均表现为负相关，但三者均未通过显著性检验，影响程度较弱。

经济因素方面，地均农业产值呈现5%显著性水平下的正相关，农业产值增长有助于提升农业现代化水平、改善农业生产条件，同时也能够提升农民生产积极性，增强农户绿色生产意愿，有利于推动耕地利用绿色转型。城乡居民可支配收入比从正相关演变为负相关，虽然城乡收入相对差距呈现缩小趋势，但两者的绝对差距仍在不断拉大，农村发展滞后容易导致劳动力外流、土地抛荒，不利于农业生产效率提升，将会抑制耕地利用绿色转型。人均GDP的正相关性逐渐减弱，但未通过显著性检验，影响效应较弱。

社会因素方面，常住人口城镇化率呈现1%显著性水平下的负相关，城镇人口规模不断扩大意味着农村劳动力规模逐渐缩小，农村劳动力短缺将造成耕地撂荒、利用率下降，使农业生产受到限制，进而阻碍耕地利用绿色转型。建设用地面积、农产品主产区的正相关性均呈现减弱趋势，人口密度的负相关性逐渐凸显，三者均未通过显著性检验，影响程度较弱。

4 讨论与结论

4.1 讨论

本研究以鄱阳湖平原29个县域为研究对象，探究该地区耕地利用绿色转型的时空格局演变、权衡协同特征及其驱动因素。研究区域方面，以鄱阳湖平原为例，能够填补耕地利用绿色转型在湖滨平原、县域尺度的研究开展；测度指标方面，统筹考虑耕地的碳源、碳汇双重属性，有助于准确衡量耕地在“双碳”目标实现过程中发挥的效用；研究内容方面，探究耕地利用绿色转型子系统之间的相关关系，有利于明晰耕地利用绿色转型的内部矛盾演变状态。

耕地利用绿色转型是农业生产领域加快发展新质生产力的鲜明体现，对于摆脱传统农业生产方式、提高粮食全要素生产率具有显著意义。研究期内，鄱阳湖平原的耕地利用绿色转型水平虽呈现上升趋势，但仍面临着转型动力不足、转型矛盾突出的困境。为助力鄱阳湖平原推动耕地利用绿色转型进程，本文提出如下对策建议：

（1） 落实耕地数量、质量、生态“三位一体”保护机制，推广绿色农业生产方式。为改善鄱阳湖平原耕地利用现状，需要综合施策、多点发力，首先要严守耕地红线，确保耕地数量不减少，其次要保证耕地质量，加快高标准农田建设，最后要加强耕地生态保护，减少农业生产对生态环境的负面影响。另外，应加快推广农业绿色生产，减少化肥、农药等化学品使用，注重耕地利用生态效益。

（2） 调节空间、功能、模式转型内部矛盾，实现耕地利用绿色转型子系统协同发展。鄱阳湖平原耕地利用空间转型、功能转型均与模式转型呈现出显著的权衡关系，故各县域需要聚焦三大转型维度存在的矛盾，既要突出发展优势，又要弥补发展短板，采取有效举措化解冲突，实现三大维度的协调发展。在追求耕地产出效益的同时，一方面要控制生产物资投入量，另一方面要注重提升农田生态系统碳汇能力。

（3） 综合考虑影响因素驱动效应，因地制宜推动农业高质高效发展。鄱阳湖平原各县域应强化驱动因子积极影响、弱化消极影响，一方面通过采取工程措施减弱河流水系、地形对农业生产的限制，如进行耕地细碎化整治、修筑复式梯田，另一方面要发挥人口增长、经济发展的驱动作用，创新农业生产经营方式，为“三产融合”创造优质环境，例如在农村地区发展农副产品加工业、观光农业。

本研究还存在一些可拓展之处，耕地利用绿色转型是一个涉及自然、社会、经济和生态的复杂系统，其测度指标体系仍存在丰富的可拓展空间，今后可将耕地景观功能、土壤质地等纳入考虑范畴。另外，今后还可继续探讨耕地利用绿色转型与其他主体的关联机制，如粮食安全、乡村振兴战略、全域土地综合整治等，将有助于进一步提高耕地利用水平，促进农业农村现代化发展。

4.2 结 论

（1） 时空演变特征方面，耕地利用绿色转型3个子系统的转型指数均得到不同幅度增长，空间转型指数增幅为7.75%，功能转型指数增幅为23.98%，模式转型指数增幅为11.54%，综合转型指数增幅达到14.33%；在空间上，空间转型指数呈现“中间高、四周低”的集聚特征，功能转型指数表现为“中间略低于四周”的局面，模式转型指数表现出“北高南低”的特点，综合转型指数与空间转型指数类似，同样呈现出“中间高、四周低”的格局。

（2） 权衡协同特征方面，空间转型与功能转型的协同关系略微减弱，在空间上呈现出H-H协同和L-L协同的局面；空间转型与模式转型的权衡关系有所减弱，在空间上表现为H-L权衡和L-H权衡的局面；功能转型与模式转型的权衡关系有所增强，在空间上呈现出H-L权衡和L-H权衡的特点。三组相关关系中，有两组表现出权衡关系，表明鄱阳湖平原耕地利用绿色转型的内部矛盾较为突出。

（3） 驱动因素方面，鄱阳湖平原耕地利用绿色转型是自然、经济、社会等方面因素综合作用的结果，不同时点的耕地利用绿色转型驱动机制存在着差异，驱动因子也呈现出不同的作用方向。总体来看，地均农业产值对耕地利用绿色转型呈现出显著的正向影响，水网密度、常住人口城镇化率、城乡居民可支配收入比、耕地距建设用地距离均表现出显著的负向影响。

参考文献

[1] Chen Q R， Xie H L. Temporal-spatial differentiation and optimization analysis of cultivated land green utilization efficiency in China［J］. Land， 2019，8（11）：158.

[2] 牛善栋，方斌，崔翠，等.乡村振兴视角下耕地利用转型的时空格局及路径分析：以淮海经济区为例［J］.自然资源学报，2020，35（8）：1908-1925.

[3] Niu S D， Fang B， Cui C， et al. The spatial-temporal pattern and path of cultivated land use transition from the perspective of rural revitalization： Taking Huaihai Economic Zone as an example［J］. Journal of Natural Resources， 2020，35（8）：1908-1925.

[4] 付慧，刘艳军，孙宏日，等.京津冀地区耕地利用转型时空分异及驱动机制［J］.地理科学进展，2020，39（12）：1985-1998.

[5] Fu H， Liu Y J， Sun H R， et al. Spatiotemporal characteristics and dynamic mechanism of cultivated land use transition in the Beijing-Tianjin-Hebei region［J］. Progress in Geography， 2020，39（12）：1985-1998.

[6] 戈大专，龙花楼，杨忍.中国耕地利用转型格局及驱动因素研究：基于人均耕地面积视角［J］.资源科学，2018，40（2）：273-283.

[7] Ge D Z， Long H L， Yang R. The pattern and mechanism of farmland transition in China from the perspective of per capita farmland area［J］. Resources Science， 2018，40（2）：273-283.

[8] 金一诺，王枫.珠三角耕地利用转型的时空演化特征及其影响因素分析［J］.水土保持研究，2022，29（4）：352-361.

[9] Jin Y N， Wang F. Spatiotemporal evolution characteristics of cultivated land use transition and its influence factors in the Pearl River Delta［J］. Research of Soil and Water Conservation， 2022，29（4）：352-361.

[10] 金贵，郭柏枢，成金华，等.基于资源效率的国土空间布局及支撑体系框架［J］.地理学报，2022，77（3）：534-546.

[11] Jin G， Guo B S， Cheng J H， et al. Layout optimization and support system of territorial space： An analysis framework based on resource efficiency［J］. Acta Geographica Sinica， 2022，77（3）：534-546.

[12] 冀正欣，王秀丽，李玲，等.南阳盆地区耕地利用效率演变及其影响因素［J］.自然资源学报，2021，36（3）：688-701.

[13] Ji Z X， Wang X L， Li L， et al. The evolution of cultivated land utilization efficiency and its influencing factors in Nanyang Basin［J］. Journal of Natural Resources， 2021，36（3）：688-701.

[14] Lin Q W， Bai S R， Qi R. Cultivated land green use efficiency and its influencing factors：a case study of 39 cities in the Yangtze River Basin of China［J］. Sustainability， 2023，16（1）：29.

[15] 臧俊梅，唐春云，王秋香，等.基于Super-SBM模型的广东省耕地利用效率空间非均衡性及影响因素研究［J］.中国土地科学，2021，35（10）：64-74.

[16] Zang J M， Tang C Y， Wang Q X， et al. Research on spatial imbalance and influencing factors of cultivated land use efficiency in Guangdong Province based on super-SBM model［J］. China Land Science， 2021，35（10）：64-74.

[17] 刘蒙罢，胡贤辉，文高辉.环境约束下的洞庭湖平原耕地利用效率动态演变特征分析［J］.中国农业资源与区划，2022，43（4）：108-118.

[18] Liu M B， Hu X H， Wen G H. Analysis on the dynamic evolution characteristics of cultivated land use efficiency in the Dongting Lake plain under environmental constraints［J］. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning， 2022，43（4）：108-118.

[19] 吕添贵，付舒斐，胡晗，等.农业绿色转型约束下耕地绿色利用效率动态演进及其收敛特征研究：以长江中游粮食主产区为例［J］.中国土地科学，2023，37（4）：107-118.

[20] Lyu T G， Fu S F， Hu H， et al. Dynamic evolution and convergence characteristics of cultivated land green use efficiency based on the constraint of agricultural green transition： Taking the main grain producing areas in the middle reaches of the Yangtze River as an example［J］. China Land Science， 2023，37（4）：107-118.

[21] 付舒斐，朱丽萌，吕添贵，等.乡村数字化转型对耕地绿色利用效率的影响机制及门槛效应研究［J］.中国土地科学，2024，38（4）：90-100，112.

[22] Fu S F， Zhu L M， Lyu T G， et al. Research on the influencing mechanism and threshold effect of rural digital transformation on cultivated land green use efficiency［J］. China Land Science， 2024，38（4）：90-100，112.

[23] 柯善淦，崔海莹，卢新海，等.耕地利用绿色转型的时空格局及其驱动机制研究：以湖北省为例［J］.中国土地科学，2021，35（12）：64-74.

[24] Ke S G， Cui H Y， Lu X H， et al. Research on the spatial-temporal pattern and mechanisms of green transition of farmland use：a case of Hubei Province［J］. China Land Science， 2021，35（12）：64-74.

[25] 高佳，杨宇.东北粮食主产区耕地利用绿色转型的时空格局及驱动因素［J］.中国土地科学，2023，37（10）：114-123，134.

[26] Gao J， Yang Y. Spatial-temporal patterns and driving factors of green transformation for cultivated land use of major grain-producing areas in northeastern China［J］. China Land Science， 2023，37（10）：114-123，134.

[27] 卢新海，崔海莹，柯善淦，等.湖北省耕地利用绿色转型与粮食全要素生产率的耦合协调及其驱动机制研究［J］.中国土地科学，2022，36（8）：75-84.

[28] Lu X H， Cui H Y， Ke S G， et al. Coupling coordination and driving mechanism of green transition of farmland use and total factor productivity of grain in Hubei Province［J］. China Land Science， 2022，36（8）：75-84.

[29] Zhou M， Sun H， Ke N. The spatial and temporal evolution of coordination degree concerning China’s cultivated land green utilization efficiency and high-quality agricultural development［J］. Land， 2022，12（1）：127.

[30] 柯新利，邓洁，宋钰.长江经济带耕地利用绿色转型与城乡融合耦合协调发展的时空格局研究［J］.生态学报，2024，44（13）：5773-5785.

[31] Ke X L， Deng J， Song Y. Spatial-temporal pattern of coupling coordination between green transition of farmland use and urban-rural integration development in the Yangtze River Economic Belt［J］. Acta Ecologica Sinica， 2024，44（13）：5773-5785.

[32] 匡兵，范翔宇，卢新海.中国耕地利用绿色转型效率的时空分异特征及其影响因素［J］.农业工程学报，2021，37（21）：269-277.

[33] Kuang B， Fan X Y， Lu X H. Spatial-temporal differentiation characteristics of the efficiency of green transformation of cultivated land use and its affecting factors in China［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2021，37（21）：269-277.

[34] 符海月，吴树东，姜朋辉.中国粮食主产区耕地绿色低碳利用转型指数构建及分区［J］.农业工程学报，2023，39（23）：238-246.

[35] Fu H Y， Wu S D， Jiang P H. Index and zoning for green and low-carbon transition of cultivated land utilization in main grain-producing areas of China［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2023，39（23）：238-246.

[36] 余敦，赵琪琛，王检萍，等.2000—2019年鄱阳湖平原耕地利用生态风险评价及分区调控研究［J］.江西农业大学学报，2023，45（3）：774-786.

[37] Yu D， Zhao Q C， Wang J P， et al. Ecological risk evaluation and zoning control of cultivated land use in Poyang Lake plain between 2000 and 2019［J］. Acta Agriculturae Universitatis Jiangxiensis， 2023，45（3）：774-786.

[38] 朱从谋，苑韶峰.杭州市土地利用功能时空权衡特征及影响因素分析［J］.农业工程学报，2022，38（6）：264-273.

[39] Zhu C M， Yuan S F. Spatio-temporal characteristics and influencing factors of trade-offs/synergies in land use functions in Hangzhou City， China［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2022，38（6）：264-273.

[40] 洪秋辰，李千梦，冯晓文，等.高质量发展背景下高原山区特色农业多功能演变与优化分区［J］.中国农业大学学报，2024，29（7）：193-208.

[41] Hong Q C， Li Q M， Feng X W， et al. Multifunctional evolution and optimization zoning of characteristic agriculture in plateau and mountainous areas under the background of high-quality development： a case study of Yunnan Province［J］. Journal of China Agricultural University， 2024，29（7）：193-208.

[42] 魏鹏，余敦，胡宜之，等.规划管控约束下耕地细碎化评价与整治分区［J］.农业工程学报，2024，40（3）：283-293.

[43] Wei P， Yu D， Hu Y Z， et al. Evaluating cultivated land fragmentation and remediation zoning under planning management［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2024，40（3）：283-293.

[44] 赵馨，周忠发，朱孟，等.基于景观格局的西南山区耕地生态风险研究［J］.水土保持研究，2020，27（6）：362-369，376.

[45] Zhao X， Zhou Z F， Zhu M， et al. Research on ecological risk of Karst rocky desertification cultivated land based on landscape pattern［J］. Research of Soil and Water Conservation， 2020，27（6）：362-369，376.

[46] 马婷，邵战林，吴彦山，等.永久基本农田保护区合理性评价及空间布局研究：基于国土空间规划视角［J］.中国农机化学报，2022，43（10）：238-244.

[47] Ma T， Shao Z L， Wu Y S， et al. Rationality evaluation and spatial layout of permanent basic farmland protection area from the perspective of territorial spatial planning［J］. Journal of Chinese Agricultural Mechanization， 2022，43（10）：238-244.

[48] 舒晓波，冯维祥，廖富强，等.长江中游城市群农业生态效率时空演变及驱动因子研究［J］.水土保持研究，2022，29（1）：394-403.

[49] Shu X B， Feng W X， Liao F Q， et al. Study on the spatiotemporal evolution and driving factors of agricultural eco-efficiency of urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River［J］. Research of Soil and Water Conservation， 2022，29（1）：394-403.

[50] 杨媛媛，姚尧，郝帅.基于GWR模型的贵州省耕地集约利用水平时空变化特征及影响因素分析［J］.水土保持研究，2022，29（1）：326-332，338.

[51] Yang Y Y， Yao Y， Hao S. Spatial-temporal variations and influencing factors of intensified cultivated land use level in Guizhou Province based on GWR model［J］. Research of Soil and Water Conservation， 2022，29（1）：326-332，338.

[52] 吴小庆，王亚平，何丽梅，等.基于AHP和DEA模型的农业生态效率评价：以无锡市为例［J］.长江流域资源与环境，2012，21（6）：714-719.

[53] Wu X Q， Wang Y P， He L M， et al. Agricultural eco-efficiency evaluation based on AHP and DEA model：a case of Wuxi City［J］. Resources and Environment in the Yangtze Basin， 2012，21（6）：714-719.

[54] 李强，高威，魏建飞，等.中国耕地利用净碳汇时空演进及综合分区［J］.农业工程学报，2022，38（11）：239-249.

[55] Li Q， Gao W， Wei J F， et al. Spatiotemporal evolution and comprehensive zoning of net carbon sink in cultivated land use in China［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2022，38（11）：239-249.

[56] 徐彩仙，巩杰，李焱，等.基于地形梯度的甘肃白龙江流域典型生态系统服务分布特征［J］.生态学报，2020，40（13）：4291-4301.

[57] Xu C X， Gong J， Li Y， et al. Spatial distribution characteristics of typical ecosystem services based on terrain gradients of Bailongjiang Watershed in Gansu［J］. Acta Ecologica Sinica， 2020，40（13）：4291-4301.

基金资助

江西省社会科学基金项目(20GL08)

江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ210453)