0引言
達(dá)州市作為四川省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)核心區(qū),耕地資源稟賦突出。然而,近年來非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)增加與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出比下降,農(nóng)村空心化、農(nóng)民老齡化等問題導(dǎo)致耕地擢荒現(xiàn)象日益嚴(yán)重,制約了農(nóng)業(yè)發(fā)展和鄉(xiāng)村振興[1。耕地畧荒不僅加劇耕地資源浪費(fèi)與土壤肥力退化,還減少植被覆蓋面積,進(jìn)而加劇水土流失風(fēng)險(xiǎn),威脅生態(tài)安全[2-3]。因此,深入研究達(dá)州市耕地擢荒的驅(qū)動(dòng)機(jī)制,分析不同因子對擢荒現(xiàn)狀的影響,從而針對性提出科學(xué)有效的措施,促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。
研究采用問卷調(diào)查與線性回歸分析相結(jié)合的方法,旨在探究達(dá)州市旱地、水田及水澆地擢荒的主要影響因素。通過問卷調(diào)查,直接反映農(nóng)民的實(shí)際決策行為,深人分析耕地擢荒的成因,為制定耕地保護(hù)政策提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí),研究結(jié)果有助于揭示農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的現(xiàn)實(shí)瓶頸問題,進(jìn)而找出解決問題的策略,以優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)政策,促進(jìn)達(dá)州市農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,也為其他類似地區(qū)擢荒地治理提供參考和借鑒。
1達(dá)州市耕地荒驅(qū)動(dòng)機(jī)制
1.1 家庭影響
家庭人口規(guī)模決定了農(nóng)戶承包地面積,家庭人口的增多會(huì)增加農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給,從而降低耕地畧荒的意愿;非農(nóng)收入占比在一定程度上反映出家庭勞動(dòng)力的遷移狀況,非農(nóng)活動(dòng)的增加可能會(huì)增大耕地畧荒的意愿;家庭健康程度是耕種的必要條件,健康程度差的家庭,耕地畧荒的意愿會(huì)更強(qiáng)[4]
1.2 耕地制約
地形復(fù)雜的耕地通常耕作難度大、機(jī)械化水平低、勞動(dòng)強(qiáng)度高,導(dǎo)致農(nóng)戶傾向于放棄耕種;距離村鎮(zhèn)越遠(yuǎn),交通運(yùn)輸成本和農(nóng)產(chǎn)品銷售難度增加,農(nóng)戶耕種意愿降低,加劇畧荒現(xiàn)象;灌溉條件差的耕地,生產(chǎn)效率低,且容易因供水不足導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)甚至絕收,從而影響耕地利用率;坡度較大的耕地難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模機(jī)械化耕作,同時(shí)水土流失風(fēng)險(xiǎn)高,耕作價(jià)值不高;土壤貧瘠或土質(zhì)不良的地塊,農(nóng)作物產(chǎn)量低,投入與收益不成正比,增加耕地擢荒風(fēng)險(xiǎn);排水不暢的耕地容易積水,影響作物生長,增加耕地利用難度;規(guī)整度差的耕地難以實(shí)現(xiàn)高效管理和機(jī)械化作業(yè),導(dǎo)致農(nóng)民投入意愿降低;野生動(dòng)物危害頻發(fā)的區(qū)域,農(nóng)民會(huì)因收獲受損而選擇放棄耕種;不同農(nóng)作物對土質(zhì)類型的適應(yīng)度不同,若土質(zhì)不適宜種植主要農(nóng)作物,也會(huì)降低農(nóng)戶耕種意愿[5]。
1.3生產(chǎn)效應(yīng)失衡
農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高成本與低收益之間的矛盾是耕地擢荒現(xiàn)象的重要驅(qū)動(dòng)因素之一。當(dāng)農(nóng)戶在機(jī)械、農(nóng)藥、化肥和種子等方面的投入過高,而無法帶來可觀的經(jīng)濟(jì)收益時(shí),會(huì)降低農(nóng)戶耕地利用的意愿,從而導(dǎo)致耕地畧荒現(xiàn)象的發(fā)生[6-7]。
1.4政策措施影響
耕地流轉(zhuǎn)能緩解勞動(dòng)力不足的困境,促進(jìn)土地集中利用;秸科處理政策通過科學(xué)處理方式,提升耕地環(huán)境和土壤肥力,從而激勵(lì)農(nóng)戶耕種;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指導(dǎo)提供技術(shù)支持和風(fēng)險(xiǎn)管理,有利于提升生產(chǎn)效率,降低耕地荒風(fēng)險(xiǎn);高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)通過改善土地質(zhì)量和基礎(chǔ)設(shè)施,增加農(nóng)戶收益預(yù)期,減少耕地擢荒現(xiàn)象的發(fā)生;宣傳耕地荒的危害,揭示擢荒對生態(tài)與經(jīng)濟(jì)影響,有助于引導(dǎo)社會(huì)重視和政策干預(yù),進(jìn)而遏制擢荒現(xiàn)象的發(fā)生[8-9]
2數(shù)據(jù)來源與研究方法
2.1 數(shù)據(jù)來源
研究采用問卷調(diào)查法,結(jié)合電子問卷與紙質(zhì)問卷,對達(dá)州市各縣區(qū)進(jìn)行了調(diào)研。問卷設(shè)計(jì)圍繞耕地荒主題,采用Likert五級量表對部分問題進(jìn)行量化,確保數(shù)據(jù)的科學(xué)性和可靠性。如表1所示,問卷中所涉及的指標(biāo)主要有農(nóng)戶家庭情況、耕地情況、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益和政策措施。
2.2 研究方法
線性回歸分析是一種廣泛應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)研究的統(tǒng)計(jì)方法,能夠量化自變量與因變量之間的關(guān)系[10-12]。研究首先對問卷效度進(jìn)行分析,剔除無效問卷,再進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,以3種基本類型耕地擢荒率(擢荒面積/總面積)為因變量,選取性別、年齡、文化程度、家庭非農(nóng)收入占比、家庭健康程度、距離集鎮(zhèn)的距離、耕地地形等26個(gè)因素作為自變量,構(gòu)建多元線性回歸模型,分析各因素對耕地擢荒的主要因素和影響程度。多元線性回歸的公式,見式(1)。
式(1)中: 為耕地荒的因素,
為回歸系數(shù),
為截距項(xiàng),
為隨機(jī)誤差項(xiàng)。
3研究結(jié)果與分析
研究共收集260份農(nóng)戶問卷,經(jīng)過整理,剔除變量數(shù)據(jù)缺失的問卷,得到滿足研究的樣本量為248份,問卷有效率為 95.38% 。
3.1 共線性分析
多元線性回歸過程中,需確保各變量之間互不影響,并滿足模型輸入?yún)?shù)準(zhǔn)確性的要求,因此需對變量進(jìn)行多重共線性判別,以確保多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)有效性。研究采用方差膨脹因子(VIF)對26個(gè)解釋變量進(jìn)行多重共線性診斷,結(jié)果見表2。通常 V I Fgt;10 ,說明因子間多重共線性程度嚴(yán)重[13]。由表2可知,農(nóng)藥費(fèi)用、化肥費(fèi)用、種子費(fèi)用變量及耕地產(chǎn)出4個(gè)變量的VIF值大于10。因此,排除以上4個(gè)變量,將其余變量代人計(jì)算模型,進(jìn)行多元線性回歸。
3.2三種類型耕地擢荒驅(qū)動(dòng)性因素分析
如表3一5所示,基于多元線性回歸模型,研究對旱地、水田及水澆地畧荒驅(qū)動(dòng)因素展開定量分析。如表3模型檢驗(yàn)顯示:三個(gè)耕地類型模型的調(diào)整 分別為 0.286,0.222,0.335,F(xiàn) 值分別為3.409、2.430?4.288,plt;0.001 ,表明模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
由回歸系數(shù)及回歸方程所示(表4一5,各耕地類型呈現(xiàn)差異化驅(qū)動(dòng)機(jī)制。其中,旱地擢荒主要受家庭非農(nóng)收入占比 和灌溉水源距離
的正向影響,而土質(zhì)類型
則產(chǎn)生顯著抑制作用;水田荒與集鎮(zhèn)可達(dá)性
呈正相關(guān),但受灌溉設(shè)施
、坡度條件
和農(nóng)技指導(dǎo)
,
的顯著負(fù)向調(diào)節(jié);水澆地擢荒驅(qū)動(dòng)機(jī)制中,灌溉水源距離
的正效應(yīng)最為突出,同時(shí)受灌溉設(shè)施
和排水能力
的抑制作用顯著。
3.3 驅(qū)動(dòng)機(jī)理分析
3.3.1 旱地擢荒的獨(dú)特性
達(dá)州市丘陵地貌占比較大,其中紫色土區(qū) 以上坡地因水土流失嚴(yán)重,導(dǎo)致旱地擢荒率嚴(yán)重。土質(zhì)類型的顯著負(fù)向效應(yīng)主要體現(xiàn)在黏土保水能力與旱作農(nóng)業(yè)的適配性較差。達(dá)州市地處我國西南地區(qū)的山區(qū)地帶,灌溉水源距離的正向效應(yīng)反映了旱地對自然降水的強(qiáng)依賴性。近年來,達(dá)州市勞動(dòng)力流失嚴(yán)重,留守勞動(dòng)力年齡偏大,傳統(tǒng)畜力耕作效率低,導(dǎo)致旱地耕作的成本顯著提升,進(jìn)一步加劇了耕地擢荒問題。
3.3.2水田擢荒的復(fù)合性
達(dá)州市水田以梯田類型為主,梯田高坎維護(hù)成本高。距離集鎮(zhèn)越遠(yuǎn),水田取水及農(nóng)藥等物資獲取成本增加越多。坡度條件的負(fù)向效應(yīng)與稻田耕作機(jī)械化需求相關(guān),水田坡地越大,農(nóng)機(jī)作業(yè)難度隨之增加,導(dǎo)致播種和收割效率下降顯著。
3.3.3水澆地擢荒的閾值特征
水澆地擢荒呈現(xiàn)出顯著的基礎(chǔ)設(shè)施敏感性與氣候脆弱性。河流季節(jié)性斷流導(dǎo)致水澆地灌溉保證率較低,且隨著水源距離的增加,灌溉成本和擢荒風(fēng)險(xiǎn)顯著上升。同時(shí),排水能力的下降、排水設(shè)施缺乏及等級不足,進(jìn)一步加劇了水澆地荒風(fēng)險(xiǎn)。
4治理建議
4.1旱地系統(tǒng)治理建議
構(gòu)建“機(jī)械適配一地力提升一服務(wù)創(chuàng)新”的協(xié)同應(yīng)對體系。依據(jù)丘陵地貌特征研發(fā)推廣微型化、輕量化耕作設(shè)備,通過提升“人機(jī)”適配性破解地形制約;實(shí)施土壤改良工程,運(yùn)用有機(jī)質(zhì)提升技術(shù)改善黏性土體結(jié)構(gòu),構(gòu)建保熵抗旱的土壤微環(huán)境;創(chuàng)新\"村集體 + 合作社 + 農(nóng)戶”的土地托管模式,通過“代耕代種”服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè),實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力缺位下的耕地可持續(xù)利用。
4.2水田系統(tǒng)治理建議
構(gòu)建“完善設(shè)施一技術(shù)集成—能力建設(shè)\"協(xié)同治理框架。修建小型蓄水池或引水渠,確保水田灌溉用水,降低因缺水導(dǎo)致的耕地荒風(fēng)險(xiǎn),破解灌溉可達(dá)性瓶頸;研發(fā)折疊式插秧機(jī)、履帶式收割平臺(tái)等輕型農(nóng)機(jī)裝備,通過“機(jī)械一田坎一作物”系統(tǒng)適配性改造降低梯田維護(hù)成本;實(shí)施\"技術(shù)入戶\"工程,整合節(jié)水灌溉、生態(tài)種養(yǎng)等適用技術(shù)形成標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)規(guī)程,通過田間學(xué)校與示范戶聯(lián)動(dòng)機(jī)制實(shí)現(xiàn)技術(shù)擴(kuò)散。
4.3水澆地系統(tǒng)治理建議
建立“生態(tài)調(diào)控一技術(shù)替代一制度保障\"治理模式。通過生態(tài)溝渠、暗管排漬系統(tǒng)建設(shè)實(shí)現(xiàn)“快排一蓄補(bǔ)”動(dòng)態(tài)平衡,緩解季節(jié)性的旱澇困境;推行智能滴灌、噴灌系統(tǒng)等精準(zhǔn)化節(jié)水技術(shù),降低灌溉成本,提高水資源利用率;由政府主導(dǎo)灌溉基礎(chǔ)設(shè)施更新工程,重點(diǎn)修復(fù)破損渠道、升級泵站系統(tǒng),建立“建管用”一體化制度保障體系。
5結(jié)論
研究基于達(dá)州市248份農(nóng)戶問卷調(diào)查數(shù)據(jù),運(yùn)用多元線性回歸模型,深入探討了旱地、水田及水澆地擢荒的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。研究結(jié)果表明,耕地荒現(xiàn)象受到多重因素的共同作用,且不同類型的耕地擢荒驅(qū)動(dòng)因素存在顯著差異。具體而言,早地畧荒主要受到非農(nóng)收入增加和地形條件的顯著影響,水田荒與集鎮(zhèn)距離、灌溉設(shè)施完善度密切相關(guān),而水澆地擢荒則對灌溉距離、排水能力表現(xiàn)出較強(qiáng)的敏感性。
參考文獻(xiàn):
[1]李升發(fā),李秀彬.耕地擢荒研究進(jìn)展與展望[J].地理學(xué)報(bào),2016,71(3):370-389
[2]何亞芬.農(nóng)戶異質(zhì)性視角下丘陵山區(qū)耕地利用生態(tài)轉(zhuǎn)型行為機(jī)理研究[D].南昌:江西財(cái)經(jīng)大學(xué),2018.
[3]劉學(xué)軍.效率與風(fēng)險(xiǎn):耕地擢荒與耕地保護(hù)的政治經(jīng)濟(jì)學(xué)[J].學(xué)術(shù)論壇,2008(8):105-110.
[4]李贊紅,閻建忠,花曉波,等.不同類型農(nóng)戶擢荒及其影響因素研究:以重慶市12個(gè)典型村為例[J].地理研究,2014,33(4):721-734.
[5]王亞輝,李秀彬,辛良杰.耕地地塊細(xì)碎程度及其對山區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響[J.自然資源學(xué)報(bào),2019,34(12):2658-2672.
[6]曾令玲,劉玄,簡健平,曾榮.渝北區(qū)盤活利用擢荒地探索[J].中國農(nóng)技推廣,2021,37(12):23-24.
[7]雷浩.基于擢荒耕地特征值的擢荒風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究[D].成都:四川師范大學(xué),2016
[8]郭貝貝,方葉林,周寅康.農(nóng)戶尺度的耕地擢荒影響因素及空間分異[J].資源科學(xué),2020,42(4) : 696-709.
[9]盧華,周應(yīng)恒,張培文,等.農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)對耕地擢荒的影響研究:基于中國家庭大數(shù)據(jù)庫的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].中國土地科學(xué),2022,36(9):69-78.
[10]杜家菊,陳志偉.使用SPSS線性回歸實(shí)現(xiàn)通徑分析的方法[J].生物學(xué)通報(bào),2010,45(2):4-6.
[11]方杰,溫忠麟,梁東梅,等.基于多元回歸的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析[J].心理科學(xué),2015,38(3):715-720.
[12]王惠文,孟潔.多元線性回歸的預(yù)測建模方法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),2007(4):500-504.
[13]薛毅,陳立萍.統(tǒng)計(jì)建模與R軟件[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007.