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2017 , Vol. 36 >Issue 4: 731 - 742

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201704011

研究论文

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

  • 张慧 , 1, 2 ,
  • 王洋 , 3
展开
  • 1. 湖南大学经济与贸易学院,长沙 410006
  • 2. 广东药科大学医药经济学院,广州 510006
  • 3. 广州地理研究所,广州 510070
通讯作者:王洋（1984- ）,男,黑龙江黑河人,博士,副研究员,研究方向为经济地理、城市与区域规划。E-mail:

作者简介：张慧（1978- ）,女,湖南岳阳人,博士研究生,副教授,研究方向为区域经济与粮食安全。E-mail:

收稿日期: 2016-09-11

  要求修回日期: 2017-01-09

  网络出版日期: 2017-04-20

基金资助

国家社会科学基金重大项目（12&ZD052）

教育部规划基金项目（13YJA790118）

广东省哲学社会科学“十三五”规划项目（GD16CYJ10）

收起

Spatial differentiation of cropland pressure and its socio-economic factors in China based on panel data of 342 prefectural-level units

  • ZHANG Hui , 1, 2 ,
  • WANG Yang , 3
Expand
  • 1. School of Economic & Trade, Hunan University, Changsha 410006, China
  • 2. School of Medical Economics, Guangdong Pharmaceutical University, Guangzhou 510006, China
  • 3. Guangzhou Institute of Geography, Guangzhou 510070, China

Received date: 2016-09-11

  Request revised date: 2017-01-09

  Online published: 2017-04-20

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《地理研究》编辑部
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摘要

以342个地级行政区为基本单元,利用耕地压力指数、GDI指数、空间自相关、平均增长指数等方法分析2001-2013年中国耕地压力的时空分异格局与过程;在粮食生产因素基础上重点分析社会经济因素对耕地压力变动的影响。结果表明：① 2001年以来中国耕地压力状况逐渐减轻,但空间分异程度扩大、空间集聚趋势增强;② 中国耕地压力格局总体稳定、局部变化,南北分化趋势显著;③ 耕地质量是决定中国耕地压力的基础性因素,农民收入、产业结构和经济水平等社会经济因素对耕地压力变动有更为显著的影响,作用超过了粮食生产投入因素。

关键词： 耕地压力指数; 粮食安全; 空间分异; 社会经济因素; 中国

本文引用格式

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 . DOI: 10.11821/dlyj201704011

Abstract

Cultivated land is the foundation for sustainable development in China. The growth in both population and trade in China has triggered the increasing demand for food in recent years. However, aggressive urbanization continues to appropriate cultivated land. As a result, the conflict between food supply and demand has become prominent, and academics have become increasingly concerned with several challenges regarding cropland pressure. Existing research shows that it is particularly necessary to examine cropland pressure patterns in China at a smaller scale and analyze impact factors from more perspectives. Therefore, this article uses the pressure index of cultivated land to evaluate cropland pressure levels with 342 prefectural-level units. On this basis, we have analyzed the spatial-temporal differentiation and evolution of China's cropland pressure pattern from 2001 to 2013 using the GDI index, spatial autocorrelation, and the average growth index. Finally, based on the dual perspectives of grain production and social economy, we have established the impact factor evaluation system of 'quality of cultivated land + agent of agricultural production input + economic environment + farmers' income' and explored the main impact factors that cause change in China's food security, particularly socioeconomic factors. We found the following results. First, China's cropland pressure has been decreasing since 2001, but greater changes have taken place in the degree of spatial differentiation and the trend of accumulative spatial agglomeration. Specifically, the spatial agglomeration of high cropland pressure areas have become increasingly obvious. Second, China's cropland pressure pattern is generally stable with minor changes, and there is an obvious north-south differentiation trend; cropland pressure in areas along the southwest and southeast coasts increases quickly. Third, socio-economic factors, including farmers' income, economic level, and industrial structure, have a more obvious impact on changes in cropland pressure. The effect of these factors exceeds that of the grain production input factor. Furthermore, the quality of cultivated land is the fundamental factor that determines cropland pressure.

Key words： pressure index of cultivated land; food security; spatial differentiation; socio-economic factor; China

1 引言

耕地资源关乎到人类的基本生存,是全球可持续发展的前提和基础,其重要意义在于保障粮食安全[1,2]。中国的耕地资源不足、后备数量有限、耕地状况堪忧[3]。但近年来,中国人口增长和消费升级引发的粮食需求逐年增加,与此同时,土地城市化冒进导致耕地资源的稀缺性日益突出[4],耕地压力过大,并影响到粮食安全[5,6]。因此,对中国耕地压力议题的研究具有重大现实意义,并引起学术界的广泛关注。中国耕地压力存在显著的空间分异特征是普遍共识[7-9]。学者们基于不同的空间尺度分析了中国耕地压力差异格局,主要体现为东中西差异[10,11]和省际差异[8,9,12,13]。这些实证研究成果为科学认识中国耕地压力格局提供了重要基础,具有较高的学术价值。但显然,省际尺度的研究单元偏大,容易忽略省份内部耕地压力的时空差异性[14]。因而亟待需要更为细化的行政单元分析中国耕地压力时空格局。而县级尺度的研究需要将市区与县共同比较,但二者的城乡地域结构差异较大,使其在耕地压力方面的可比性不高。因此,地级单元可作为分析中国粮食安全差异格局较为恰当的研究尺度。
尽管对耕地压力的研究视角多样[15],但其核心出发点依然是粮食安全[16-18]。因此,基于粮食生产与粮食需求相互关系的耕地压力指数是学术界评价区域耕地压力水平的首选方法,该评价方法综合考虑到人口—耕地—粮食的相互关系[18],被广泛应用于区域粮食安全的评价[9,10,12]。中国耕地压力的时空分异必然有其多种因素的共同作用。以往研究更多关注自然灾害、气候变化、耕地生产力、农业生产投入、粮食生产成本、粮食价格、粮食贸易、种粮积极性等自然因素和粮食生产因素[9,19-22],对经济发展、产业结构演变、劳动力结构变动等因素关注稍弱,未来应更加注重社会经济发展因素对耕地压力的影响。中国自改革开放以来耕地面积逐年减少[23],而人口不断增长,人地矛盾增大。进入21世纪,尤其是2003年以来,粮食产量和粮食播种面积逐年增加,粮食安全形势好转,但耕地压力的区域间差异逐渐增大[10],并呈现南北分化趋势[9]。因此,有必要系统分析21世纪以来中国耕地压力分异的新格局与新特征,以及社会经济因素对耕地压力分异的影响。
基于此,以地级行政区为研究单元,分析2001-2013年中国耕地压力空间格局的时空演变和分异趋势。在此基础上,以粮食生产和社会经济的双重视角,建立“耕地质量+要素投入+经济环境+农民收入”的影响因素评价体系,分析耕地压力变动的主要影响因素。相比于已有省级尺度数据的研究,采用地级单元面板数据的分析将得到更多信息和更精确结论,为该领域提供最新的实证研究参考;在影响因素分析方面,更加突出社会经济要素对耕地压力及其粮食安全的影响。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况与数据来源

以中国342个地级行政区（包括地级市、直辖市或副省级市的市域、地区、州、自治州）为基本单元①(① 海南省除海口、三亚市以外的地域并入海口市;济源市、天门市、仙桃市、潜江市、神农架林区作为单独研究单元;研究对象不包括海南省三沙市、中国香港特别行政区、中国澳门特别行政区和中国台湾。),研究年份为2001年、2005年、2009年、2013年。行政区划以2010年为准,其他年份行政区划有变动的数据按此年修正。选取各地级单元的耕地面积、农作物总播种面积、粮食作物总播种面积、粮食产量、人口数量作为评价其粮食安全的基本指标;以标准耕地系数、单位面积化肥使用量、灌溉面积占比、人均GDP、第二及第三产业产值占比、农村居民人均可支配收入作为影响因素分析的指标。涉及的数据量共16416条,主要来源于相关年份的《中国区域经济统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国国土资源统计年鉴》,上述年鉴缺少的部分数据通过该地级行政区的国民经济与社会发展统计公报补充。

2.2 研究方法

2.2.1 耕地压力指数的评价 耕地压力指数可从粮食生产（耕地供给）与粮食消费（耕地需求）之间的相互关系判断区域耕地压力状况,也是当前学术界较为普遍采用的方法[4,9,11]。耕地压力指数计算公式如下[4]：
Picl = S m in / S （1）
式中：S为地级单元的现实人均耕地面积（hm2/人）;Smin是保证粮食安全前提下的最小人均耕地需求面积（hm2/人）;耕地压力指数（Picl）越大,耕地压力越明显,粮食安全情况越差。当Picl<1时,最小人均耕地需求面积低于现实人均耕地面积,耕地压力较小,粮食安全情况较好;反之,当Picl>1时,耕地压力较高。其中,Smin可表示为[4]：
S min = ( β × G r ) ( p × q × k ) （2）
式中：β是粮食自给率（%）;Gr为人均粮食需求量（kg/人）;p是粮食播种面积的单产（kg/hm2）;q为粮食播种面积与农作物总播种面积的占比（%）;k表示复种指数（%）。《国家粮食安全中长期规划纲要（2008-2020年）》指出,到2020年粮食自给率应保持在95%以上;另外,国家食物与营养咨询委员会提出全面小康社会时期的人均粮食需求量目标为437 kg/人。尽管各地区间的粮食自给率目标可以不同,但为了客观评价各地区间的耕地压力差异,所有地级单元的β统一设定为95%,Gr按437 kg/人设定。
2.2.2 采用GDI指数判断耕地压力的总体分异变动趋势 利用总体分异测度指数（GDI）分别分析2001年、2005年、2009年、2013年中国耕地压力指数的总体分异趋势,以判断粮食安全的总体分异状况。GDI指数可表示为[24]：
GDI = f （ CV , T , GE , A ） （3）
GDI = W 1 CV + W 2 T + W 3 GE + W 4 A （4）
式中：CV为变异系数;T是泰尔指数;GE为总熵指数（C=0）;A是阿特金森指数;Wj分别为上述4个差异指数的权重,各指数分别表示为[24]：
CV = ∑ i = 1 n x i - μ 2 n μ （5）
T = 1 n ∑ i = 1 n x i μ ln x i μ （6）
GE = 1 n ∑ i = 1 n ln ( μ x i ) （7）
A = 1 - 1 n ∑ i = 1 n ( x i μ ) 1 - ε 1 1 - ε （8）
式中：xi是第i个地级单元的耕地压力指数;μ是耕地压力指数平均值;n为地级单元个数;ε是灵敏度参数,其值越高,给耕地压力指数相对较低地级单元赋予的权重越高,本文的ε值定为0.5。
基于上述4个差异指数的结果,采用熵技术法确定其权重,主要步骤如下[24]：
数据标准化： x tp = y tp - y p min / y pmax - y pmin （9）
计算第t个年份第p个差异指数值的占比： X tp = x tp ∑ t = 1 m x tp （10）
计算指标信息熵： e p = - 1 lnm ∑ t = 1 m ( X tp × ln X tp ) ， 有 0 ≤ e p ≤ 1 （11）
信息冗余度： d p = 1 - e p （12）
指标权重计算： W p = d p ∑ p = 1 n d p （13）
式中：ytp是第t个年份第p个差异指数值;ypmax是差异指数p所处矩阵列的最大值;ypmin是最小值;n为差异指数的个数;m为年份数。
2.2.3 通过空间自相关分析耕地压力的空间关联性与集聚特征 空间自相关分析方法可判断中国耕地压力的空间关联程度,并分析其空间集聚的演变趋势。Moran's I和Getis-Ord' G可作为评价其空间关联程度的指数,分别表示为[25-27]：
I = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ( x i - x ̅ ) ( x j - x ̅ ) S 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W ij （14）
G ( d ) = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W ij ( d ) x i x j ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n x i x j （15）
式中：xi和xj分别为第i个和第j个地级单元的耕地压力指数;Wij是各地级单元的空间权重矩阵,地级单元之间的距离在设定的门槛距离内,为1,大于该距离则为0。 S 2 = ∑ i = 1 n ( x i - x ̅ ) 2 n ,Z检验值分别为： Z ( I ) = I - E ( I ) Var ( I ) 、 Z ( G ) = G - E ( G ) Var ( G ) ,其中,Var(I)、Var(G)为方差;E(I)、E(G)为耕地压力指数的数学期望。当Z(I)值为正且显著时,表明中国耕地压力呈现高—高集聚或低—低集聚格局（正空间自相关）;Z(I)值为负且显著时为高—低集聚（负空间自相关）;当Z(I)值为0时,呈独立随机分布。当Z(G)值为正且显著时,表明中国以高耕地压力区集聚为主;当Z(G)值为负且显著时,为低耕地压力区集聚为主;Z(G)值为零时呈现随机分布。
2.2.4 引入平均增长指数分析耕地压力的时空变动格局 引用平均增长指数分别测度主要时间段中国耕地压力增减速率的空间格局,该指数可表示为[28]：
S = I t 2 - I t 1 I t 1 ( t 2 - t 1 ) （16）
式中：It1、It2为t1、t2年份的耕地压力指数;S为耕地压力指数的平均增长指数。
2.2.5 构建耕地压力变动的影响因素模型 从耕地质量、化肥投入、灌溉水平、经济水平、产业结构、农民收入六个方面构建中国耕地压力影响因素模型。其中,前3项因素是粮食生产因素,后3项因素是社会经济因素。其中,耕地质量是粮食种植的基础性条件,常用标准耕地系数度量[9,29];化肥投入和灌溉水平代表了农业生产要素与设施的投入水平;经济水平和产业结构代表了粮食生产的经济环境,一方面影响着农业现代化水平,另一方面又会影响农民就业结构（是否有意愿从事农业生产）;农村居民人均可支配收入可决定农民种粮的投入能力,对种粮的积极性也有一定影响（表1）。其中,第j个年份第i个地级单元的标准耕地系数（CLSI）可表示为[9]：
CLS I ij = ( X ij × k ij ) ( X cj × k cj ) （17）
式中：Xij和Xcj分别为地级单元和全国的单位播种面积粮食产量（kg/hm2）;kij、kcj分别是地级单元和全国的复种指数（%）。
Tab. 1 Comprehensive evaluation system of the factors that influence cropland pressure

表1 耕地压力的影响因素评价体系

评价因子 代表性指标 说明
F1耕地质量 标准耕地系数 计算方法见式（17）,代表粮食种植的自然条件
F2化肥投入 单位面积化肥使用量（t/hm2） 计算方法：化肥折纯量/粮食作物播种面积,表征农业生产要素的投入水平
F3灌溉水平 灌溉面积占比（%） 计算方法：有效灌溉面积/农作物播种面积,代表农业基础设施的投入水平
F4经济水平 人均GDP（万元） 表征经济环境与发展水平的影响
F5产业结构 第二、第三产业产值占比（%） 计算方法：（第二产业增加值+第三产业增加值）/GDP,体现非农产业发展水平的影响
F6农民收入 农村居民人均可支配收入（元） 反映粮食生产的投入能力和种粮积极性
当各地级单元间的耕地压力存在显著的空间相关关系时,可基于上述6个评价指标构建耕地压力变动的空间面板数据模型。Anselin提出了该模型的通用形式[30]：
ln y it = c + ρWln y it + bln x it + u it （18）
式中：yit为地区i第t年的耕地压力指数;c为常数项; ρ 为空间自回归系数;W为空间权重矩阵;xit为地区i第t年的影响因素评价指标（标准耕地系数,单位面积化肥使用量,灌溉面积占比,人均GDP,第二、第三产业产值占比,农村居民人均可支配收入）;b为待估计项;uit为误差项。

3 结果分析

3.1 中国耕地压力的总体分异趋势与空间集聚特征

通过分析2001年以来中国粮食产量和耕地压力指数（图1）可知,中国粮食产量在波动中上升,由45263.7万t增加至60193.8万t。中国耕地压力指数总体呈现下降趋势（由2001年的1.7182下降至2013年的1.3800）,表明21世纪以来,尤其是2003年以来中国粮食安全状况逐步好转,但耕地压力指数依然大于1,粮食安全状况依然不容乐观。
Fig. 1 The trends of the pressure index of cultivated land and grain output in China from 2001 to 2013

图1 2001-2013年中国耕地压力指数及粮食产量的变动趋势

在此背景下,分别计算2001年、2005年、2009年、2013年中国各地级单元间耕地压力水平的总体差异指数和GDI指数（表2）可知,GDI指数由2001年的0.2851猛增至2013年的0.7911,说明在中国粮食安全总体向好的趋势下,中国内部耕地压力状况的总体空间分异程度明显提高,尤其是2001-2009年间的空间分异扩大明显。
Tab. 2 The global differentiation of the pressure index of cultivated land in China since 2001

表2 2001-2013年中国耕地压力指数的总体分异情况

年份 CV（0.1倍） T（0.5倍） GE A GDI
2001 0.2132 0.3133 0.3949 0.2172 0.2851
2005 0.3629 0.5484 0.6318 0.3360 0.4709
2009 0.6243 0.9358 0.9775 0.4903 0.7594
2013 0.6261 0.9596 1.0593 0.5098 0.7911
通过Moran's I和Getis-Ord' G对上述4个年份耕地压力指数进行空间集聚程度分析（表3）,采用FD法判定空间权重矩阵,空间门槛距离设定为500 km。表3显示2001年以来Moran's I-Z得分全部正数且数值增高,检验结果（Moran's I-P值）非常显著,说明耕地压力指数相似的区域集聚分布,且集聚趋势在增加;Getis-Ord' G-Z得分说明耕地压力指数由2001年低值集聚转为2005年以来的高值集聚,这一趋势仍不断强化,显示出中国由低耕地压力区集聚转变为高耕地压力区集聚的空间态势。
Tab. 3 The spatial autocorrelation indexes of cropland pressure in China from 2001 to 2013

表3 2001-2013年中国耕地压力的空间自相关指数与变动特征

年份 Moran's I Moran's I-Z得分 Moran's I-P值 Getis-Ord' G Getis-Ord' G-Z得分 Getis-Ord' G-P值
2001 0.0355 3.5880 0.0003 0.0000 -1.4949 0.1349
2005 0.0946 11.8434 0.0000 0.0000 5.4952 0.0000
2009 0.0562 10.2226 0.0000 0.0000 7.0937 0.0000
2013 0.0583 10.4659 0.0000 0.0000 7.3811 0.0000

3.2 中国耕地压力格局的时空演变

将耕地压力指数由低到高划分为5个等级,其阈值分别设定为0.5、1、1.5、3,耕地压力指数小于0.5为低耕地压力区（粮食绝对安全区）、0.5~1为中低耕地压力区（粮食安全区）,上述两个区间的区域粮食安全状况较好;耕地压力指数1~1.5为中等耕地压力区（粮食轻微风险区）、1.5~3为中高耕地压力区（粮食风险区）、大于3为高耕地压力区（粮食严重风险区）（图2）。图中表明低耕地压力区的地级单元个数明显增多,中高耕地压力区的数量显著减少,粮食安全的行政区域（Picl<1）由2001年的31个增加至2013年的89个,体现出中国区域耕地压力逐渐缓解,粮食安全状况总体好转的趋势。
Fig. 2 The number of prefectural-level units in their respective cropland pressure area in China from 2001 to 2013

图2 2001-2013年中国不同耕地压力区地级单元个数的变化情况

通过GIS技术分析2001年、2005年、2009年、2013年中国耕地压力格局（图3）可知,中国耕地压力格局呈现总体稳定,局部变化的特征。总体稳定体现在：西部地区和东南沿海的耕地压力指数高,粮食安全状况差,而东北地区耕地压力指数低。局部变化体现在：第一,蒙西—陕北—山西区域耕地压力减轻,由2001年高耕地压力区转变为低耕地压力区,这是由于该区域粮食产量大幅增加所致;第二,新疆北部和黄淮海地区耕地压力显著降低,粮食安全状况明显改善。
Fig. 3 The spatial-temporal patterns of the pressure index of cultivated land quantities in China from 2001 to 2013

图3 2001-2013年中国耕地压力指数的时空格局

另外,2001年以来中国耕地压力的南北分化趋势非常明显,原本耕地压力较小的东北地区,其耕地压力更小、粮食安全状况更好,在2009年形成了大面积的低耕地压力集聚区;而东南沿海地区耕地压力更大,2009年以后形成了稳定连片的高耕地压力集聚区,其粮食安全风险较大。
采用平均增长指数分别分析2001-2005年、2005-2009年、2009-2013年3个时间段的中国耕地压力变动格局（图4）。图4表明,3个时段的耕地压力指数变动率的格局各有不同：
Fig. 4 The spatial patterns of the average growth index of the cultivated land pressure index in China

图4 中国不同时段耕地压力指数的平均增长指数格局

2001-2005年,东南沿海（主要是长三角城市群、海峡西岸城市群、珠三角城市群）、广西—云南、京津唐地区、青藏高原地区的耕地压力指数年均增幅较大,表明粮食安全水平程较大幅度地下降;东北地区、蒙西—陕北—山西、安徽—江西的耕地压力降幅较大。
2005-2009年,耕地压力水平增减速率格局发生变化,其上升速率较高的区域集中连片分布在：西藏—青海—四川—重庆、福建—广东—广西、河北北部—京哈发展轴线;耕地压力水平降低较快的区域集中分布在：黑龙江—内蒙古东部、黄淮海地区—山东半岛城市群、蒙西—陕北—山西西部、新疆西部和北部。
2009-2013年,耕地压力水平迅速提高的区域又发生显著变化。山东半岛城市群、湖南—贵州—重庆—陕西、青海西部—新疆南部的耕地压力指数快速增大。而东北西部—内蒙古—山西、新疆南部、云南南部的耕地压力快速降低。
以此为基础,分析2001-2013年中国各地级单元耕地压力指数的增减占比,进而判断粮食安全格局的变动情况（图5）。图中再次说明了中国耕地压力水平的南北分化特征：西南地区和东南沿海地区是耕地压力急剧增大的两大集中区域。其中,西藏南部、青海—四川西部、重庆—贵州—广西、浙江—福建—广东的耕地压力指数普遍增加了25%以上,粮食风险增加明显;而北方地区的耕地压力水平普遍降低,东北地区、新疆北部、蒙西—陕北—山西的耕地压力指数下降50%以上,粮食安全明显增强,另外,华北地区、四川中部、长江中游地区、淮河流域的耕地压力也有较大缓解。总体上,耕地压力减轻的区域达206个,而耕地压力增大的区域为136个,说明2001年以来中国多数地区的粮食安全状况在改善。
Fig. 5 The spatial pattern of change of the cultivated land pressure index in China from 2001 to 2013

图5 2001-2013年中国耕地压力指数变动的空间格局

3.3 中国耕地压力时空分异的社会经济因素影响

由于中国耕地压力指数存在着显著的空间自相关关系,因此,基于本文构建的空间面板数据模型,以2001年、2005年、2009年、2013年的地级市面板数据为基础,运用R软件中的Splm Package分析中国耕地压力时空分异的影响因素[31]。采用单位根检验与Hausman检验,并选取地区固定效应模型形式进行运算。空间自回归系数为0.648,P值为0.000（模型高度显著）,再次印证了各地级单元之间的空间正相关关系。模型中各因素的系数、标准差、t统计、P值如表4所示。结果表明,6项因素对中国耕地压力水平的变动均有显著影响。
Tab. 4 The parameter estimate of influencing factors in terms of cropland pressure change

表4 耕地压力变动因素模型的参数估计

变量 回归系数 标准差 t统计 P值
F1耕地质量（标准耕地系数） -0.248* 0.020 -12.648 0.000
F2化肥投入（单位面积化肥使用量） 0.043* 0.014 3.022 0.003
F3灌溉水平（灌溉面积占比） -0.084* 0.017 -5.064 0.000
F4经济水平（人均GDP） 0.094* 0.031 3.019 0.003
F5产业结构（第二、第三产业产值占比） 0.342* 0.114 2.991 0.003
F6农民收入（农村居民人均可支配收入） -0.177* 0.036 -4.892 0.000

注：*表示P在0.01下显著。

耕地质量方面,标准耕地指数与耕地压力指数显著负相关,系数为-0.248。耕地质量的提升将有效增加粮食产量,进而减小耕地压力。显示出耕地质量是决定中国粮食安全的核心因素和基础。
要素投入方面,化肥投入（0.043）和灌溉水平（-0.084）2项因素对耕地压力的影响一正一负。化肥投入增加反而提升了耕地压力指数,说明化肥的投入对粮食增产的影响已经非常低,已达到了缓解耕地压力、稳定粮食安全的极限水平;灌溉水平代表了区域农业基础设施水平。该因素的提升可缓解耕地压力,说明灌溉基础设施对粮食安全的保障具有较大影响,也体现出水资源对粮食生产的约束。
经济发展方面,经济水平（0.094）和产业结构（0.342）对耕地压力的影响都非常显著,且正相关。经济水平越高的地区,往往人口集聚效应越显著,生活水平也越高,这使得粮食需求量较高;同时,高经济水平地区的建设用地扩张往往更迅速,这也不可避免地对现有耕地造成威胁。上述两个因素共同作用,使其耕地压力较大。产业结构的影响更为明显,第二、第三产业产值占比这一指标的系数值高达0.342,表明在当前中国的发展阶段,区域产业结构的升级是以牺牲粮食安全为代价的。一方面,产业非农化是城市化推进的体现,而城市化过程或多或少对粮食生产产生负效应;另一方面,由于非农产业的收益往往高于粮食种植,因此,产业非农化可导致就业结构的非农化,也是减少种粮人口的重要驱动力。在当前中国农业现代化水平不高的背景下,产业非农化将不可避免地增大耕地压力,并危及粮食安全;
农民收入方面,农村居民可支配收入与耕地压力指数显著负相关,系数为-0.177。表明农民收入的增加会降低耕地压力水平。这是由于,该指标可体现农户的经济基础,农民收入的增加一方面可增加农民从事粮食生产的积极性,另一方面可提高农业生产过程中的要素投入水平,进而促进粮食生产。
综上,提高耕地质量、加强水利基础设施建设、增加农民收入对缓解耕地压力具有显著效果,而人均GDP和非农产业占比越高的地区,其耕地压力越大。因此,除了耕地质量和要素投入等传统因素可影响中国耕地压力变动外,以经济水平、产业结构和农民收入为代表的社会经济因素对耕地压力的影响更为显著（其回归系数总体上大于农业生产因素）,成为决定中国耕地压力变动的重要驱动力。

4 结论与讨论

（1）21世纪以来中国耕地压力逐渐减小,粮食安全状况趋好,多数地市耕地压力减轻,但总体分异程度扩大;耕地压力的空间集聚趋势增强,并逐步体现为高耕地压力区集聚。
（2）中国耕地压力的空间格局总体稳定,局部变化;南方地区耕地压力增大,而北方耕地压力减轻,南北分化趋势显著。其中,西南地区和东南沿海的耕地压力增大较快;不同时段的耕地压力格局变动各异。
（3）农民收入、经济水平、产业结构等社会经济因素对耕地压力有显著影响,其影响程度超过了粮食生产投入因素（化肥投入、灌溉水平）,是2001年以来中国耕地压力变动的核心驱动力;耕地质量是决定中国耕地压力的基础性因素。
尽管粮食可通过市场行为（例如粮食流通与贸易）进行区域性调节,以达到保障全国性粮食安全的目的,但区域间耕地压力的过度分化将增大粮食安全的脆弱性。未来应充分认识到中国耕地压力格局分化带来的区域性粮食安全风险,着力降低南方地区的耕地压力水平,缓解耕地压力的南北分化趋势,避免将粮食安全任务寄希望于少数区域,以提高全国层面粮食安全的稳定性。在降低耕地压力和提升粮食安全方面,除了严格保护耕地、提高耕地质量外,应着重从社会经济发展方面提出缓解耕地压力的对策和措施,从根本上保障中国的粮食安全。

The authors have declared that no competing interests exist.

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王洋, 方创琳, 盛长元. 扬州市住宅价格的空间差异与模式演变. 地理学报, 2013, 68(8): 1082-1096.以2001-2012 年扬州中心城区各居住小区的住宅平均单价为基本数据,通过建立住宅价格总体分异测度指数(GDI) 计算其总体分异趋势及各住宅类型内部的分异趋势;采用核密度函数等方法探索住宅价格的分布形态和分异格局的演变规律;利用趋势面分析不同住宅类型价格的空间分异趋势;基于上述结果总结空间分异的演变模式,并分别探索空间分异与格局演变的驱动力。结果表明：① 2001 年以来扬州市住宅价格差距显著增大,分异趋势在波动中增强,与城市住宅均价的年增长率耦合;住宅价格呈现西高东低的空间分异格局,同档次价格小区由空间集聚转为相对分散,高、低价格住宅区分别沿固定扇面由中心向外围扩散。②不同住宅类型内的价格分异走势差别显著,各类型住宅间的价格趋势面差距明显,但其空间形态类似。③ 空间分异模式由2001 年西高东低的扇形同档次价格集聚式分异转变为2012 年扇形与圈层相结合的多档次价格混合式分异。④ 2001 年以来住宅价格总体分异的核心驱动力是城市居住空间的迅速扩展、居民收入差距的增大、房地产市场的繁荣和住宅类型的多元化,其住宅价格空间格局演变的驱动力为城市发展方向的确立与变化、特定住宅类型建设的区位指向和古城保护、旧城改造与新区建设。

[Wang Yang, Fang Chuanglin, Sheng Changyuan.Spatial differentiation and model evolution of housing prices in Yangzhou. Acta Geographica Sinica, 2013, 68(8): 1082-1096.]

[25]
Cliff A D, Ord J K. Spatial Processes, Models and Applications. London: Pion, 1981.ABSTRACT Statistical data are ”spatial” when they are compiled according to a topographical classification or simply consist of a pattern of points, or are otherwise associated with maps or locations. The authors’ earlier ”Spatial autocorrelation.” Academic Press (1973) addressed hypothesis testing for the correlation and trend in a spatially-observed variable. The new book is enlarged to cover extensive recent work on models and analysis of spatial patterns. Compared to B. D. Ripley’s book ”Spatial statistics.” (1981; Zbl 0583.62087)] the present book contains more evaluation of the statistical performance of proposed methods upon case studies (mainly demographic), and less exposition of mathematical aspects of model-building or image analysis. Features are the discussions of scale and of model identification, caveats on the use of statistical methods based on independence, and analysis of regression residuals. Correlograms (but not spectral analysis) are prominent. The book is addressed to a mixed audience and supplies 258 references.

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[26]
Anselin L.Local indicators of spatial association: LISA. Geographical Analysis, 1995, 27(2): 93-115.

[27]
陈斐, 杜道生. 空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用. 武汉大学学报: 信息科学版, 2002, 27(4): 391-396.首先概述了度量空间自相关、空间关联的一些空间统计分析方法以及识别区域空间关联的标准,然后探讨了将空间统计分析嵌入到一个GIS系统中的可行性,开发了一个分析空间关联的模块,并举例说明其在区域经济分析中的应用.

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[Chen Fei, Du Daosheng.Application of the integration of spatial statistical analysis with GIS to the analysis of regional economy. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(4): 391-396.]

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靳诚, 陆玉麒. 基于县域单元的江苏省经济空间格局演化. 地理学报, 2009, 64(6): 713-724.lt;p>通过ESDA相关分析，描述了20世纪90年代以来江苏省县域经济格局在空间上的变化状况。在经济总体空间格局上，江苏省县域经济发展水平表现出很强的空间自相关性，相似的地区在空间上集聚分布，热点区的空间结构多表现为以苏州、无锡为核心的圈状空间结构，且不断的向东南方向集聚。经济增长空间格局在空间分布上表现出更多的随机性和结构的不稳定性，热点区域切换频繁，没有明显的地理集中现象。江苏经济空间格局连续性和自组织性越来越强，空间分异格局中的随机成份在不断降低，而由空间自相关引起的结构化分异越来越显著，东北&mdash;西南方向经济发展的空间差异较小，而东南&mdash;西北方向经济发展空间差异最大。最后，将江苏省经济格局演化的驱动力归结为3个方面：历史发展基础、经济区位和区域发展政策。</p>

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[Jin Cheng, Lu Yuqi.Evolvement of spatial pattern of economy in Jiangsu province at county level. Acta Geographica Sinica, 2009, 64(6): 713-724.]

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Chen J F, Wei S Q, Chang K T, et al.A comparative case study of cultivated land changes in Fujian and Taiwan. Land Use Policy, 2007, 24(2): 386-395.ABSTRACT In this study we chose Fujian and Taiwan for a comparative case study of cultivated land changes. Separated by a short strait, these two regions are similar in biophysical and cultural characteristics but differ in the level of economic development. Taiwan is ahead of Fujian by 15 to 20 years in economic development. We compared quantitative and qualitative changes of cultivated land in these two regions, and analyzed the proximate causes and the driving forces for cultivated land changes over time. The study showed a time lag, similar to that of economic development, in the dynamic (i.e., greater rates of change) period of cultivated land changes and the ranking of major driving forces. The results suggest that similar land-use changes can occur in different regions as the regions pass through comparable stages of economic development at different times.

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Anselin L.Advances in Spatial Econometrics: Methodology, Tools and Applications. Dalls: Springer, 2004.No abstract is available for this item.

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Millo G, Piras G.Splm: Spatial panel data models in R. Journal of Statistical Software, 2012, 47(1): 1-38.splm is an R package for the estimation and testing of various spatial panel data specifications. We consider the implementation of both maximum likelihood and generalized moments estimators in the context of xed as well as random effects spatial panel data models. This paper is a general description of splm and all functionalities are illustrated using a well-known example taken from Munnell(1990)with productivity data on 48 US states observed over 17 years. We perform comparisons with other available software; and, when this is not possible, Monte Carlo results support our original implementation.

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