成 量，王尚九，王 衛(wèi)，梁 舒

(1.韶關(guān)學(xué)院 英東農(nóng)業(yè)科學(xué)與工程學(xué)院，廣東 韶關(guān) 512005；2.韶關(guān)學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，廣東 韶關(guān) 512005)

廣東省耕地資源數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的實(shí)證分析

成 量1，王尚九2，王 衛(wèi)1，梁 舒1

(1.韶關(guān)學(xué)院 英東農(nóng)業(yè)科學(xué)與工程學(xué)院，廣東 韶關(guān) 512005；2.韶關(guān)學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，廣東 韶關(guān) 512005)

基于1985～2015年的耕地面積與三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)，采用協(xié)整分析、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法，研究了廣東省耕地資源數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的動(dòng)態(tài)演進(jìn)關(guān)系。結(jié)果表明：耕地資源數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系；不同產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)耕地資源數(shù)量影響的方向、程度各異，就廣東省目前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)展水平而言，控制耕地?cái)?shù)量會(huì)在一定程度上限制經(jīng)濟(jì)發(fā)展；第一、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是以消耗耕地面積為代價(jià)的，而耕地面積減少對(duì)三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響均不顯著。鑒于此，建議從產(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、節(jié)地技術(shù)、閑置土地等方面采取積極措施，減少經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)耕地的依賴，提高土地利用質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)土地可持續(xù)利用和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

耕地；脈沖響應(yīng)函數(shù)；方差分解；經(jīng)濟(jì)發(fā)展；廣東省

耕地是人類(lèi)賴以生存和發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，是實(shí)現(xiàn)國(guó)家糧食安全和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)和保證[1]。我國(guó)耕地資源相對(duì)緊缺，隨著經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展和城市化的快速推進(jìn)，有限的耕地資源又面臨城鄉(xiāng)建設(shè)和糧食生產(chǎn)等多方面的需求壓力，2015年我國(guó)因建設(shè)占用、災(zāi)毀、生態(tài)退耕、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等原因減少耕地面積30.17萬(wàn)hm2[2]，同年底我國(guó)人均耕地面積僅為0.098 hm2，不到世界平均水平的一半，耕地保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的矛盾日益嚴(yán)峻[3]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界對(duì)耕地資源數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行了深入探討，并取得了一定成果。如曲福田等[4]于2005年提出了耕地非農(nóng)化經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)機(jī)制的理論分析框架，并帶動(dòng)了學(xué)者們對(duì)常州[5]、紹興[6]、蘇州[7]等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市耕地?cái)?shù)量變化驅(qū)動(dòng)機(jī)制的研究；陳利根等[8]利用協(xié)整理論和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法分析了耕地資源數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的長(zhǎng)短期關(guān)系；李永樂(lè)等[9]采用該方法分析了不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段耕地資源數(shù)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的因果關(guān)系；喬蕻強(qiáng)等[10]將該方法應(yīng)用于耕地?cái)?shù)量變化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的計(jì)量關(guān)系研究中；此外，一些研究認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與耕地變化之間存在類(lèi)似庫(kù)茲涅茨曲線[11]、Logistic曲線[12]等關(guān)系。但是上述研究多考慮單一經(jīng)濟(jì)指標(biāo)(GDP/人均GDP/第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值)對(duì)耕地?cái)?shù)量的影響，對(duì)第二三產(chǎn)業(yè)與耕地?cái)?shù)量關(guān)系的討論較少。

廣東省人多地少，改革開(kāi)放以來(lái)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度一直位居全國(guó)各省市前列，同時(shí)它也是全國(guó)耕地?cái)?shù)量減少速率最快的地區(qū)之一[13]。針對(duì)這個(gè)中國(guó)最大的經(jīng)濟(jì)體，研究其耕地資源數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相互影響關(guān)系，有助于確保糧食安全和經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。本文擬采用協(xié)整理論檢驗(yàn)廣東省耕地資源數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，并引入VAR模型中的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解技術(shù)來(lái)分析不同產(chǎn)業(yè)發(fā)展與耕地?cái)?shù)量的動(dòng)態(tài)影響特征。

1 研究區(qū)概況

廣東省土地總面積17.98萬(wàn)km2，介于北緯20°13′～25°31′和東經(jīng)109°39′～117°19′之間，東西長(zhǎng)約800 km，南北寬約600 km。東與福建毗鄰，北與江西、湖南接壤，西靠廣西，南連南海，珠江口東西兩側(cè)分別與香港、澳門(mén)接壤，西南部隔瓊州海峽與海南省相望，區(qū)位非常優(yōu)越。地勢(shì)北高南低，地貌類(lèi)型以丘陵為主，素有“七山一水二分田”之稱。廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平總體較高，2015年實(shí)現(xiàn)第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值3345.54億元，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值3213.54億元，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值36853.47億元，人均GDP 67503元。而與此同時(shí)，廣東省土地可墾率低，后備土地資源不足，2015年全省耕地面積僅為261.59萬(wàn)hm2。

2 研究方法與數(shù)據(jù)處理

2.1研究方法

本文應(yīng)用到的計(jì)量方法包括協(xié)整檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等。具體研究方法和步驟：(1)單位根檢驗(yàn)，為避免因時(shí)間序列不穩(wěn)定而產(chǎn)生的“虛假回歸”，在協(xié)整檢驗(yàn)前先采用ADF檢驗(yàn)法檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性，其原理是通過(guò)檢驗(yàn)變量是否有單位根來(lái)判斷變量是否平穩(wěn)，并確定各變量的單整階數(shù)；(2)協(xié)整檢驗(yàn)，對(duì)于同階單整序列可采用E-G兩步檢驗(yàn)法[14]，先建立回歸模型并提取殘差序列，然后通過(guò)檢驗(yàn)殘差序列的平穩(wěn)性來(lái)檢驗(yàn)兩變量之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系；(3)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，在協(xié)整檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上建立VAR模型，構(gòu)建脈沖響應(yīng)函數(shù)，研究來(lái)自隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)系統(tǒng)內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來(lái)值的影響[15]；(4)方差分解分析，脈沖響應(yīng)函數(shù)只能描述系統(tǒng)一個(gè)內(nèi)生變量對(duì)其他內(nèi)生變量的沖擊做出何種反應(yīng)，而方差分解可以通過(guò)分解系統(tǒng)的預(yù)測(cè)均方誤差來(lái)測(cè)度影響內(nèi)生變量變化的不同變量沖擊的相對(duì)重要性。研究基于Eviews 8.0軟件執(zhí)行相關(guān)運(yùn)算。

2.2數(shù)據(jù)處理

本文研究期定義為1985～2015年。耕地資源數(shù)量用耕地面積(CLS)表示，數(shù)據(jù)根據(jù)歷年《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》和《廣東農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》整理得到。由于自1999年起統(tǒng)計(jì)年鑒中公布的耕地?cái)?shù)據(jù)是按新口徑統(tǒng)計(jì)的，導(dǎo)致1999年以前統(tǒng)計(jì)的耕地面積偏小，為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)接，借鑒陳利根等[8]對(duì)1999年以前的耕地面積數(shù)據(jù)進(jìn)行平移處理：(1)1999年耕地減少數(shù)量取前3年減少耕地面積的平均值0.86萬(wàn)hm2，用1998年耕地面積減去該值得到1999年末耕地面積的理論值為228.35萬(wàn)hm2；(2)再用1999年末耕地面積的實(shí)際值減去理論值，得到平移數(shù)值為82.69萬(wàn)hm2；(3)將1985～1998年耕地面積數(shù)據(jù)進(jìn)行平移獲得新數(shù)據(jù)。圖1表示1985～2015年廣東省耕地面積的變化趨勢(shì)。

圖1 廣東省1985～2015年耕地面積變化動(dòng)態(tài)

由于土地利用方式和行業(yè)性質(zhì)存在差異，三次產(chǎn)業(yè)對(duì)耕地資源數(shù)量的影響也會(huì)表現(xiàn)出不同的特征和規(guī)律[16]。為探尋這種影響差異，本文選擇第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(PI)、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(SI)和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(TI)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來(lái)自《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》(1986～2016)，為消除價(jià)格因素的影響，將各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)折算成1978年可比價(jià)[8]。表1為折算后的1985～2015年廣東省三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值。

同時(shí)為使各指標(biāo)的趨勢(shì)更線性化，消除時(shí)間序列中異方差的影響[17]，對(duì)各數(shù)據(jù)序列進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理，處理后的數(shù)據(jù)分別記為lnCLS、lnPI、lnSI和lnTI。

3 結(jié)果與分析

3.1單位根檢驗(yàn)

變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)的方法有ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)、KPSS檢驗(yàn)、NP檢驗(yàn)等，本文對(duì)lnCLS、lnPI、lnSI和lnTI進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，經(jīng)多次嘗試可知(表2)，lnCLS、lnPI、lnSI和lnTI的ADF檢驗(yàn)值均大于10%顯著性水平下的臨界值，未能通過(guò)檢驗(yàn)，表明序列是非平穩(wěn)的；一階差分變量△lnCLS、△lnPI、△lnSI和△lnTI也是非平穩(wěn)序列；二階差分變量△2lnCLS、△2lnPI、△2lnSI和△2lnTI的ADF檢驗(yàn)值均小于1%顯著性水平下的臨界值，趨向平穩(wěn)，表明各序列是二階單整序列。

表1 廣東省1985～2015年三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值 億元

表2 序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

注：△表示一階差分；△2表示二階差分；(C，T，L)中的C、T、L分別表示單位根檢驗(yàn)形式中包含截距項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)和滯后階數(shù)，C、T為0分別表示不含截距項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)，L為0表示滯后階數(shù)為0。

3.2協(xié)整檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)耕地面積與第一、二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之間的協(xié)整性，采用E-G兩步法進(jìn)行檢驗(yàn)。

(1)以lnCLS為被解釋變量，lnPI、lnSI和lnTI為解釋變量，分別進(jìn)行OLS回歸估計(jì)，得到如下回歸方程：

lnCLS=-0.2174lnPI+6.8683

(R2=0.9006,DW=0.5484)

lnCLS=-0.0560lnSI+6.1820

(R2=0.8898,DW=0.4676)

lnCLS=-0.0743lnPI+6.2255

(R2=0.9091,DW=0.5691)

(2)殘差序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)

提取上述回歸方程的殘差序列，按從上至下順序分別命名為e1、e2、e3，采用ADF檢驗(yàn)法對(duì)其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，e1、e3的ADF檢驗(yàn)值分別為-2.371和-2.279，均小于5%顯著性水平下的臨界值，e2的ADF檢驗(yàn)值為-2.920，小于1%顯著性水平下的臨界值。因此，三組殘差序列均是平穩(wěn)序列，說(shuō)明lnCLS與lnPI、lnSI、lnTI之間存在協(xié)整關(guān)系，即耕地面積與第一、二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之間具有某種長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。

3.3VAR模型分析

根據(jù)AIC和SC值取值最小準(zhǔn)則，經(jīng)不斷試驗(yàn)選取滯后階數(shù)3，建立時(shí)間序列l(wèi)nCLS、lnPI、lnSI和lnTI的VAR(3)模型。經(jīng)AR根檢驗(yàn)，該模型所有特征根都在單位圓內(nèi)，模型效果顯著，可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析(圖3)。

圖2 滯后3期的AR根分布圖

3.3.1 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析 根據(jù)已經(jīng)建立的VAR(3)模型，模擬脈沖響應(yīng)函數(shù)(圖3、圖4)來(lái)刻畫(huà)耕地?cái)?shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的動(dòng)態(tài)交互影響。圖中橫軸表示沖擊作用的滯后期數(shù)(年)，考慮樣本數(shù)據(jù)容量后設(shè)定為10期；縱軸表示因變量對(duì)解釋變量的響應(yīng)程度；實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，代表因變量對(duì)解釋變量沖擊的動(dòng)態(tài)響應(yīng)；虛線是通過(guò)漸進(jìn)解析公式計(jì)算得到的正負(fù)2倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。

3.3.1.1 耕地面積對(duì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的脈沖響應(yīng) 圖3是耕地面積對(duì)不同經(jīng)濟(jì)指標(biāo)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊產(chǎn)生的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。圖3-A反映了耕地面積對(duì)第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的響應(yīng)趨勢(shì)，當(dāng)給第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，耕地面積在前5期出現(xiàn)負(fù)響應(yīng)，并在第3期達(dá)到最大負(fù)響應(yīng)，第6期后快速收斂于0。這說(shuō)明農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增長(zhǎng)在前期需要以耕地面積作為保障，而隨著資金投入的增加、技術(shù)水平的提高和農(nóng)業(yè)設(shè)施的改善，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)耕地面積的依賴性逐漸減弱。因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)展后期，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加對(duì)耕地面積幾乎沒(méi)有影響。

圖3-B中，給第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，首先給耕地面積帶來(lái)負(fù)面的影響，第3期后響應(yīng)值開(kāi)始回升，第5期后響應(yīng)值由負(fù)變正，且波動(dòng)幅度較為平穩(wěn)。這表明在工業(yè)發(fā)展前期，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式以粗放型為主，大量耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地。工業(yè)發(fā)展一段時(shí)期后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和技術(shù)水平革新等促進(jìn)了土地集約利用，減少了耕地資源的消耗，反而使耕地面積對(duì)第二產(chǎn)業(yè)的沖擊產(chǎn)生了正響應(yīng)。

圖3-C中，當(dāng)給第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，耕地面積在整個(gè)響應(yīng)期內(nèi)的響應(yīng)軌跡呈波動(dòng)幅度緩和的“N”形曲線，且自第3期后一直保持負(fù)響應(yīng)。這是因?yàn)榕c第二產(chǎn)業(yè)相比，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要占用更多的耕地資源[16]。研究期內(nèi)廣東省的第三產(chǎn)業(yè)比重由1985年的30.42%上升到2015年的52.1%，第三產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展導(dǎo)致了大量耕地非農(nóng)化。

圖3 耕地面積對(duì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的脈沖響應(yīng)

3.3.1.2 經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)耕地面積的脈沖響應(yīng) 圖4-A、4-B、4-C中分別表示第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對(duì)耕地面積一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊產(chǎn)生的脈沖響應(yīng)。三條曲線的軌跡比較相似，都呈現(xiàn)出“上升—下降—平穩(wěn)”趨勢(shì)，且最終表現(xiàn)為負(fù)響應(yīng)。當(dāng)耕地面積受到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，會(huì)將這種影響傳遞給第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，使其產(chǎn)生持續(xù)的負(fù)響應(yīng)(圖4-A)。第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在初期產(chǎn)生正響應(yīng)，且正響應(yīng)在第4期達(dá)到最大值，隨后響應(yīng)值逐漸減小，第9期后呈持續(xù)—穩(wěn)定—微弱的負(fù)響應(yīng)(圖4-B)。第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的響應(yīng)有滯后，前2期幾乎無(wú)響應(yīng)，第3～6期呈正響應(yīng)，第7期之后也下降為負(fù)響應(yīng)，響應(yīng)程度比第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值強(qiáng)(圖4-C)。

圖4中，各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)耕地面積的響應(yīng)值都有一段上升期，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的響應(yīng)值還持續(xù)了較長(zhǎng)時(shí)間的正值，說(shuō)明耕地面積的增加會(huì)倒逼經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、集約利用土地等方式促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但從長(zhǎng)期來(lái)看，耕地面積對(duì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)仍表現(xiàn)出負(fù)作用。這是因?yàn)楝F(xiàn)階段廣東省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化可持續(xù)發(fā)展水平滯后[18]，二三產(chǎn)業(yè)落后產(chǎn)能較多，依靠發(fā)展方式轉(zhuǎn)變來(lái)降低經(jīng)濟(jì)對(duì)耕地的依賴性作用有限。嚴(yán)格的耕地保護(hù)政策使可調(diào)整為園地或建設(shè)用地的耕地面積減少，土地利用比較效益降低，從而在一定程度上限制了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

圖4 經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)耕地面積的脈沖響應(yīng)

3.3.2 方差分解分析 方差分解是將系統(tǒng)的預(yù)測(cè)均方誤差分解為系統(tǒng)中各變量沖擊所做的貢獻(xiàn)，從而評(píng)價(jià)每個(gè)變量沖擊的相對(duì)重要程度[15]。本文在VAR(3)模型的基礎(chǔ)上，分析得到經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)耕地面積的方差分解圖和耕地面積對(duì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的方差分解圖(圖5、圖6)。圖5表明，不考慮耕地面積對(duì)自身的貢獻(xiàn)率，第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對(duì)耕地面積的影響最大，第3期后基本穩(wěn)定在30%～40%區(qū)間。其次為第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，貢獻(xiàn)率從第1期開(kāi)始逐漸增大，到第10期達(dá)到最大值，約為10%左右。第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對(duì)耕地面積的影響最小，貢獻(xiàn)率增長(zhǎng)也較為平穩(wěn)，第7期后基本維持在5%的水平。從圖6可以看出，耕地面積對(duì)第一、二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的貢獻(xiàn)率最高時(shí)僅為2.9%、15.2%、6.3%。第一、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對(duì)耕地面積的貢獻(xiàn)率較大，說(shuō)明這2個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展消耗了較多的耕地資源，而耕地面積對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率不顯著說(shuō)明耕地減少并不能解釋經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

圖5 經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)耕地面積的貢獻(xiàn)率

4 結(jié)論與建議

本文基于VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解方法，對(duì)廣東省1985～2015年的耕地面積、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值以及第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值等時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析，探討了耕地資源數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。結(jié)果表明：(1)通過(guò)單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)可知，廣東省耕地面積與第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值以及第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。(2)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析表明，不同產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)耕地資源數(shù)量影響的方向、程度各異。從長(zhǎng)期來(lái)看，第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)耕地?cái)?shù)量幾乎無(wú)影響，第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)耕地?cái)?shù)量產(chǎn)生正向影響，而第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展由于消耗耕地多而對(duì)耕地?cái)?shù)量產(chǎn)生負(fù)向影響。另一方面，就廣東省目前的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)展水平而言，控制耕地?cái)?shù)量會(huì)在一定程度上限制經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但這種限制作用可以通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、更新節(jié)地技術(shù)、盤(pán)活閑置土地等措施來(lái)消除。(3)方差分解結(jié)果表明，第一、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是以消耗耕地面積為代價(jià)的，而耕地面積減少對(duì)三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響均不顯著。因此，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中應(yīng)嚴(yán)格控制耕地非農(nóng)化，提高土地利用質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)土地可持續(xù)利用和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的良性循環(huán)。

圖6 耕地面積對(duì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的貢獻(xiàn)率

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(責(zé)任編輯：管珊紅)

AnEmpiricalAnalysisofRelationshipbetweenCultivatedLandQuantityandEconomicDevelopmentinGuangdongProvince

CHENG Liang1, WANG Shang-jiu2, WANG Wei1, LIANG Shu1

(1. College of Yingdong Agricultural Science and Engineering, Shaoguan University, Shaoguan 512005, China;2. College of Mathematics and Statistics, Shaoguan University, Shaoguan 512005, China)

Based on the statistical data of cultivated land area and three industrial output values during 1985～2015, the author studied the dynamic evolution relationship between cultivated land quantity and economic development of Guangdong province by several econometric methods such as co-integration analysis, impulse response function, and variance decomposition. The research results showed that: there existed a long-term and stable equilibrium relationship between cultivated land quantity and economic development; the development of three kinds of industries affected the cultivated land quantity in different directions and to different extents, and as far as the present industrial structure and developmental level in Guangdong province were concerned, controlling the quantity of cultivated land could limit the economic development in some degrees; the primary and tertiary industries developed at the price of exhausting cultivated land area, but the decrease in cultivated land area had no significant influences on the development of three kinds of industries. Therefore, in order to reduce the dependence of economic development on cultivated land, improve the quality of land use, and achieve the sustainable land use and economic development, we should took some positive measures from the aspects of industrial agglomeration, industrial structure, land-saving technique, idle land and so on.

Cultivated land; Impulse response function; Variance decomposition; Economic development; Guangdong province

F301.24

A

1001-8581(2017)12-0115-06

2017-08-09

韶關(guān)市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃課題(Q2016005)；廣東省大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目(201710576034)；韶關(guān)市科技計(jì)劃項(xiàng)目(201609)；韶關(guān)學(xué)院科研項(xiàng)目(S201501016)。

成量(1987—)，女，湖南湘鄉(xiāng)人，講師，碩士，主要從事土地規(guī)劃與利用研究。