城镇化对耕地影响的研究必读

《城镇化对耕地影响的研究必读》由会员分享，可在线阅读，更多相关《城镇化对耕地影响的研究必读（9页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、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题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分析。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

2、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 2Y W2N 2039)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

3、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。以城镇人口标准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(UnitedNations, 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

4、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 etal. , 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

5、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案例分析为主, 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1372007年第 2 期和耕地保护

6、, 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 TM PETM)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

7、括三个时期: ( 1)20 世纪 80 年代末期, 包括从1986 年到 1989 年的Landsat TM PETM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 TM PETM 影像( 用 1996 年表示); ( 3) 20 世纪末, 包括1999 年到 2000年的Landsat TM PETM影像(用 2000年表示)。Landsat TM PETM 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)

8、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

9、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

10、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

11、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原则进行了整理,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

12、述统计变量单位19962000样本均值标准差样本均值标准差耕地面积公顷69277660916825067952耕地面积 (1989 年)公顷66630612126663061212建设用地面积:农村/ 居民点0比例比率0. 670. 220. 660. 22小城镇模式比例比率0. 120. 120. 130. 12城市模式比例比率0. 210. 220. 220. 22政策因素:户籍政策(非农户口比例)(t- 1)比率0. 240. 200. 250. 20县改市(区) (是= 1)0. 240. 430. 260. 44人均外商直接投资(存量)元P人2212231439113894开发区(有

13、= 1)0. 360. 480. 370. 48GDP( t- 1)百万元43369603657416370农业 GDP( t- 1)百万元826592987696工业 GDP( t- 1)百万元2006498330478171服务业 GDP( t- 1)百万元1503465025408230总人口(t- 1)人632562607400654271628403坡度度2222到最近港口的距离公里467342467342到省会城市的距离公里1649616496数字高程模型(DEM)米233255233255平原面积比例比率0. 530. 380. 530. 38降水量毫米1016510101651

14、0平均温度摄氏度136136样本数869869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

15、(411% ), 从总体来看, 以减少趋势1392007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)1533193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

16、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 1 P3, 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 31996) 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)199636034860131060367421200036567865551039373272图斑平均规模 (km2)19960116611596231734012572000011671165526119901265总面积 (km2)19965970895962515894462200060890108512722