曹慧冰，吳壯金，韋燕飛

（南寧師范大學(xué) 自然資源與測(cè)繪學(xué)院，廣西 南寧 530100）

0 引言

新冠疫情的沖擊下，糧食安全對(duì)于國家長(zhǎng)治久安的重要性更加凸顯，如何利用現(xiàn)有土地資源滿足全國14億人口的口糧問題形勢(shì)仍然非常嚴(yán)峻。與此同時(shí)，城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，種植糧食作物的農(nóng)民越來越少，為了維持生計(jì)而轉(zhuǎn)種非糧食作物。從《第三次全國國土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報(bào)》《廣西壯族自治區(qū)第三次國土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報(bào)》可知，耕地已不同程度地向園地和林地等其他類型農(nóng)用地流轉(zhuǎn)。從國家角度來看，耕地面積減少了752萬hm2，流向林地747萬hm2，流向園地420萬hm2；從廣西角度來看，耕地面積減少了112萬hm2，流向園地45萬hm2，流向林地65萬hm2，這種轉(zhuǎn)種非糧食作物以及耕地轉(zhuǎn)為園地、林地等其他類型農(nóng)用地的現(xiàn)象被稱為“非糧化”。在此背景下，探討廣西耕地“非糧化”的影響因素，有助于遏制耕地“非糧化”現(xiàn)象，對(duì)確保中國口糧的絕對(duì)安全、嚴(yán)守耕地紅線、保障國民經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康發(fā)展具有重要意義。

耕地“非糧化”是近年來的研究熱點(diǎn)，學(xué)者們從全國和省域?qū)用嫜芯苛烁亍胺羌Z化”，如陳浮等［1］從省域、市域2個(gè)尺度探索了耕地“非糧化”空間格局及分異特征，識(shí)別“非糧化”的影響因素和驅(qū)動(dòng)機(jī)制；孟菲等［2］以全國31個(gè)省份（不含港、澳、臺(tái)地區(qū)）為研究區(qū)域，探究了中國耕地“非糧化”的時(shí)空演化特征及影響因素；張惠中等［3］研究了山東省耕地“非糧化”的現(xiàn)狀和空間分異特征；戚淵等［4］研究了中國經(jīng)營主體對(duì)糧食作物與非糧食作物的生產(chǎn)選擇；Zhao等［5］研究了中國地級(jí)市耕地“非糧化”的空間格局；許祥云等［6］研究了云南省耕地“非糧化”存在的問題；張穎詩等［7］研究了廣東省耕地“非糧化”的空間格局和驅(qū)動(dòng)機(jī)制。從影響因素角度出發(fā)，學(xué)者們從不同角度探討了耕地“非糧化”的主要影響因素，如謝花林等［8］研究認(rèn)為，農(nóng)民文化素質(zhì)、耕地坡度和勞動(dòng)力是耕地“非糧化”的主要影響因素；孟菲等［2］從經(jīng)濟(jì)效益、勞動(dòng)力特征、科技進(jìn)步、政策環(huán)境等方面對(duì)“非糧化”的影響因素進(jìn)行了研究；陳浮等［1］從經(jīng)濟(jì)水平、社會(huì)發(fā)展、資源配置和政策調(diào)控方面對(duì)耕地“非糧化”進(jìn)行了研究；張惠中等［3］從地形條件、氣候條件、土壤質(zhì)量、區(qū)位條件、生產(chǎn)條件和經(jīng)濟(jì)水平六大維度研究了耕地“非糧化”的影響因素；趙曉峰等［10］從農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、社會(huì)化服務(wù)體系、農(nóng)民家庭生計(jì)模式等方面分析了耕地“非糧化”的影響因子。在研究方法上，學(xué)者們使用空間計(jì)量模型［2］、多元線性回歸模型［3］、主成分分析和聚類分析［7］、Logistic模型［12］等方法對(duì)耕地“非糧化”進(jìn)行了研究。

目前，中國耕地“非糧化”已有較完整的理論基礎(chǔ)，但中國耕地“非糧化”研究對(duì)象主要為全國或糧食主產(chǎn)區(qū)，而對(duì)廣西進(jìn)行定量和定性結(jié)合的研究較少。廣西是中國“南菜北運(yùn)”的主要產(chǎn)地和全國冬季“菜籃子”的重要生產(chǎn)基地，同時(shí)也是全國的糖料生產(chǎn)基地和柑橘類水果生產(chǎn)基地，具有一定的特色。在研究方法上，已有學(xué)者采用了主成分分析和多元線性回歸分析，但使用灰色關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行耕地“非糧化”影響因素分析的較為鮮見?；诖?，本文以廣西為例，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行耕地“非糧化”影響因素研究，對(duì)耕地“非糧化”的研究進(jìn)行補(bǔ)充，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

廣西壯族自治區(qū)位于中國華南地區(qū)，介于104°28′～112°04′E，20°54′～26°24′N之間，下轄14個(gè)行政區(qū)，分別為南寧、柳州、桂林、梧州、北海、崇左、來賓、賀州、玉林、百色、河池、欽州、防城港和貴港市。土地總面積23.76萬km2，以山地和丘陵為主，平原少，優(yōu)質(zhì)耕地少。在農(nóng)業(yè)方面，廣西氣候溫暖濕潤(rùn)，適宜種植糧食作物與非糧食作物。2020年廣西農(nóng)作物總播種面積為610.73萬hm2，糧食種植面積占45.9%，糧食總產(chǎn)量為1370萬t，比2019年增加了38萬t。在人口方面，2020年廣西常住人口5019萬人，其中農(nóng)村人口2298萬人。在經(jīng)濟(jì)方面，2020年廣西農(nóng)村居民人均第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營收入為4401元，農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值為5913.28億元，人均地區(qū)生產(chǎn)總值為44309元，財(cái)政收入為2800.61億元，較2019年下降了5.7 %。在教育方面，高等教育在校生118.4萬人，畢業(yè)生26.3萬人。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于2010—2020年《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》和各地級(jí)市的《國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，利用Excel軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，應(yīng)用ArcGIS軟件進(jìn)行空間分析。

1.3 指標(biāo)體系構(gòu)建

根據(jù)綜合性、客觀性、可獲取性原則，參考已有的研究成果，選取人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、價(jià)格4個(gè)維度21個(gè)指標(biāo)研究耕地“非糧化”影響因素，其中人口維度選取農(nóng)村常住人口、高等教育占比、第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)等；經(jīng)濟(jì)維度選取農(nóng)村居民人均可支配收入、第一產(chǎn)業(yè)占比、地均生產(chǎn)總值等；社會(huì)維度選取單位糧食產(chǎn)量、地均財(cái)政收入、化肥使用量、有效灌溉面積等；價(jià)格維度選取糧食銷售價(jià)格指數(shù)、蔬菜銷售價(jià)格指數(shù)、干鮮瓜果銷售價(jià)格指數(shù)等（表1）。

1.4 研究方法

灰色關(guān)聯(lián)分析法主要用來分析指標(biāo)體系中母因素與子影響因素的關(guān)聯(lián)程度，從而尋找出影響耕地“非糧化”的主要因素［13］。灰色關(guān)聯(lián)分析法的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)影響因素多少和影響因素有無規(guī)律都同樣適用，計(jì)算量小，不會(huì)出現(xiàn)量化結(jié)果與定量分析不符的情況［14］。

（1）確定耕地“非糧化”指標(biāo)體系中的數(shù)據(jù)序列（非糧化率：Y）和影響因子的序列（21個(gè)指標(biāo)：X），計(jì)算公式為：

式 中，Xi(k)(i=1,2,…,h)為h個(gè) 城 市耕 地“非 糧化”的影響因子；Yi(k)為第i個(gè)城市第k年的耕地“非糧化”率，時(shí)間序列k=1,2,…n。

(2)對(duì)影響因素進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化方法有初值法、均值法等，由于本文有21個(gè)影響因素，故本文采用均值法處理，計(jì)算公式為：

(3)計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度，其中Yi(k)和Xi(k)在第k點(diǎn)的關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算公式為：

式中：Di(k)=|Y(k)-Xi(k)|是第k點(diǎn)Y與Xi的絕對(duì)差；Di(k)min為最小差值，Di(k)max為最大差值。β為分別系數(shù)，范圍在0～1之間，本文設(shè)置β=0.5。

求影響因素與“非糧化”率之間的關(guān)聯(lián)度P，計(jì)算公式為：

2 結(jié)果與分析

2.1 廣西耕地“非糧化”率及空間布局

2.1.1 廣西耕地“非糧化”率根據(jù)非糧食作物種植面積與農(nóng)作物總種植面積比值計(jì)算“非糧化”率［3］，2010—2020年廣西14個(gè)地級(jí)市耕地“非糧化”率的計(jì)算結(jié)果如表2所示，計(jì)算公式為：

2.1.2 廣西耕地“非糧化”率空間分布從空間分布（圖1）來看，廣西東南部耕地“非糧化”率最高。本文選取2010、2015、2020年數(shù)據(jù)，通過ArcGIS軟件將14個(gè)地級(jí)市“非糧化”率劃分為5個(gè)等級(jí)，其中2010和2015年玉林市“非糧化”率最低，2020年玉林市和貴港市“非糧化”率最低，在30 %以下，非糧食作物種植規(guī)模較??；2010年耕地“非糧化”率較低的是南寧、百色、河池、桂林、賀州、梧州、貴港和北海市；2015年耕地“非糧化”率較低的是南寧、百色、河池、桂林、賀州、梧州和貴港市；2020年耕地“非糧化”率較低的是南寧、欽州、百色、河池、桂林、賀州和梧州市；2010年耕地“非糧化”率較高的是柳州、來賓、欽州和防城港市；2015年耕地“非糧化”率較高的是柳州、來賓、欽州、防城港和北海市；2020年耕地“非糧化”率較高的是柳州、來賓、防城港和北海市；2010、2015、2020年崇左市的耕地“非糧化”率均為最高，在70 %左右，非糧食作物種植規(guī)模較大。

圖1 2010—2020年廣西耕地“非糧化”空間分布格局

2.2 廣西耕地“非糧化”影響因素關(guān)聯(lián)度

本研究主要探討了廣西21個(gè)指標(biāo)與“非糧化”率的影響關(guān)系，并運(yùn)用Excel軟件計(jì)算出耕地“非糧化”的關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度（表3）。將關(guān)聯(lián)度≥0.90定義為最大影響因素，將0.90＞關(guān)聯(lián)度≥0.80定義為較大影響因素。

表3 廣西耕地“非糧化”影響因素關(guān)聯(lián)度分值表 分

2.3 廣西耕地“非糧化”主要影響因素分析

2.3.1 廣西總體情況分析（1）對(duì)廣西耕地“非糧化”影響最大的因素是經(jīng)濟(jì)作物的價(jià)格，其關(guān)聯(lián)度為0.982及以上，關(guān)聯(lián)度最高（表4）。廣西糧食消費(fèi)價(jià)格指數(shù)由2010年的106.8下降到2019年的100.4，表現(xiàn)為消費(fèi)價(jià)格指數(shù)有所下降，物價(jià)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，農(nóng)民從糧食作物中獲得的收益較少，進(jìn)而轉(zhuǎn)種非糧食作物。據(jù)《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料》（2011—2019年），對(duì)比2010和2018年晚秈稻生產(chǎn)成本、人工成本和凈利潤(rùn)發(fā)現(xiàn)，種植糧食的生產(chǎn)成本和人工成本均有所增加，但凈利潤(rùn)在不斷下降。糧食作物產(chǎn)量占比由2010年11.67%下降到2020年的8.75%，反映出糧食的消費(fèi)價(jià)格和生產(chǎn)成本對(duì)耕地“非糧化”產(chǎn)生了一定影響。

表4 廣西耕地“非糧化”影響因素總體關(guān)聯(lián)度及其排名

（2）對(duì)廣西耕地“非糧化”影響較大的因素是對(duì)農(nóng)村的投入，涉及社會(huì)層面的教育支出和經(jīng)濟(jì)層面的農(nóng)村居民消費(fèi)性支出、第一產(chǎn)業(yè)占比3個(gè)指標(biāo)。2010—2020年農(nóng)村居民扣除支出后的剩余存款為400～1100元/人，農(nóng)村居民口袋不富裕。農(nóng)村居民的消費(fèi)支出大于收入且剩余存款較少時(shí)，其可能會(huì)偏向于種植收益高的經(jīng)濟(jì)作物；第一產(chǎn)業(yè)占比越高，其在產(chǎn)業(yè)中的經(jīng)濟(jì)地位越高，但第一產(chǎn)業(yè)占比由19.2%下降到16.0%，進(jìn)而影響到農(nóng)民對(duì)農(nóng)作物的選擇意愿。

（3）農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不完善也是廣西耕地“非糧化”的重要影響因素之一，主要涉及有效灌溉面積和人均糧食占有量2個(gè)指標(biāo)。2010年廣西有效灌溉面積為1523萬hm2，2017年為灌溉面積最高峰，達(dá)到1669.9萬hm2，2020年又下降到1503.06萬hm2，農(nóng)田水利灌溉設(shè)施還存在欠缺。此外，人均糧食占有量也呈現(xiàn)出小幅度下降的趨勢(shì)，這些因素都進(jìn)一步加劇了廣西耕地的“非糧化”傾向。

2.3.2 各地級(jí)市分析根據(jù)影響因素的相似性，將廣西14個(gè)地級(jí)市劃分為6類進(jìn)行分析，分別為南寧、桂林、防城港市；玉林和貴港市；梧州、河池、欽州、柳州市；崇左和來賓市；百色和北海市；賀州市。由于賀州市人口因素影響較大，因而進(jìn)行單獨(dú)分析。

（1）對(duì)南寧、桂林、防城港市耕地“非糧化”影響較大的因素包括經(jīng)濟(jì)作物價(jià)格、有效灌溉面積、農(nóng)村居民消費(fèi)性支出、人均糧食占有量等指標(biāo)，涉及價(jià)格層面、社會(huì)層面和經(jīng)濟(jì)層面。農(nóng)民根據(jù)市場(chǎng)上農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格走向選擇作物種植類型，經(jīng)濟(jì)作物銷售價(jià)格高則收益高，農(nóng)民的選擇意愿則更強(qiáng)。2010—2020年南寧市有效灌溉面積維持在22萬hm2左右，桂林市維持在21萬hm2左右，防城港市維持在7萬hm2左右。這3市的農(nóng)村居民消費(fèi)性支出呈現(xiàn)出逐年增加的趨勢(shì)，消費(fèi)支出較多，消費(fèi)結(jié)構(gòu)多樣化，勢(shì)必影響到耕地的“非糧化”。

（2）對(duì)玉林和貴港市耕地“非糧化”影響較大的因素包括經(jīng)濟(jì)作物價(jià)格、第一產(chǎn)業(yè)占比、地均生產(chǎn)總值、農(nóng)村居民消費(fèi)性支出等指標(biāo)。2010—2020年玉林市第一產(chǎn)業(yè)占比由20.4 %減少到19.6%，貴港市由19.8%減少到16.7%，這2個(gè)城市的第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值呈現(xiàn)出不同程度的下降趨勢(shì)，可見經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)耕地“非糧化”有一定的影響。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人口的增加，其糧食產(chǎn)量不能滿足人口的需求，需從糧食價(jià)格、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村投入等方面著手解決這2市的耕地“非糧化”現(xiàn)象。

（3）對(duì)梧州、河池、欽州、柳州市耕地“非糧化”影響較大的因素包括是糧食與非糧食作物價(jià)格、教育支出、農(nóng)村居民消費(fèi)性支出、第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力等指標(biāo)。2020年各市農(nóng)村常住人口分別為122.72萬、191.72萬、125.18萬、188.63萬人，與2010年相比均出現(xiàn)了不同程度的減少，意味著農(nóng)村主要?jiǎng)趧?dòng)力減少，則種植糧食的農(nóng)村勞動(dòng)力也相應(yīng)減少。目前大部分農(nóng)村地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)營仍然以家庭勞動(dòng)力為主，勞動(dòng)力不足時(shí)農(nóng)民種植農(nóng)作物的意愿可能更偏向經(jīng)濟(jì)作物，因此勞動(dòng)力意愿仍然是影響耕地“非糧化”的重要因素之一。

（4）對(duì)崇左和來賓市耕地“非糧化”影響較大的因素包括糧食與非糧食作物價(jià)格、第一產(chǎn)業(yè)占比、農(nóng)村居民消費(fèi)性支出、教育支出、單位糧食產(chǎn)量、城鎮(zhèn)化率等指標(biāo)，這些指標(biāo)均涉及價(jià)格、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和人口四大維度。其中第一產(chǎn)業(yè)占比和農(nóng)村居民消費(fèi)性支出為來賓市特有的影響因素，均為經(jīng)濟(jì)層面的因素。崇左市特有的影響因素為教育支出、單位糧食產(chǎn)量，均為社會(huì)層面的因素。來賓和崇左市的“非糧化”率均在60%左右，與其他各市相比較高，主要是這2個(gè)城市經(jīng)濟(jì)較不發(fā)達(dá)，希望通過轉(zhuǎn)變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因而第一產(chǎn)業(yè)占比與2010年相比有所下降。

（5）對(duì)百色和北海市耕地“非糧化”影響較大的因素包括糧食與非糧食作物價(jià)格、農(nóng)村居民人均可支配收入和農(nóng)村居民消費(fèi)性支出、教育支出、高等教育占比、第一產(chǎn)業(yè)占比。百色和北海這2市均涉及人口、價(jià)格、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)層面的因素。其中，百色市主要受到第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)、農(nóng)村常住人口影響，北海市主要受到人均糧食占有量、教育支出、有效灌溉面積、化肥使用量影響。2020年百色市高等教育占比為1.8%，北海市為2.7%，教育水平不高。2020年百色市第一產(chǎn)業(yè)占比為19.4%，與2010年相比，提高了1.0%，主要是因?yàn)榘偕械拿⒐a(chǎn)業(yè)發(fā)展較好。相反，北海市的第一產(chǎn)業(yè)占比下降了5.5%。

（6）對(duì)賀州市耕地“非糧化”影響較大的因素包括糧食和非糧食作物等價(jià)格因素以及社會(huì)因素和人口因素，其中社會(huì)層面因素主要包括有效灌溉面積、教育支出、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、人均糧食占有量、化肥使用量和糧食單產(chǎn)；人口層面因素主要包括城鎮(zhèn)化率、第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)、農(nóng)村常住人口和高等教育占比。隨著賀州市經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，農(nóng)村人口大量外流，造成了農(nóng)村勞動(dòng)力人口緊缺，再加上農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的不完善，進(jìn)一步加劇了近年來賀州市耕地的“非糧化”現(xiàn)象。

2.4 對(duì)策建議

2.4.1 引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)作物價(jià)格，適當(dāng)提高糧食價(jià)格，增加種糧經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼從廣西整體角度出發(fā)，價(jià)格維度的影響因素對(duì)各個(gè)城市影響均最大。2020年價(jià)格指數(shù)與2010年相比呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)，說明農(nóng)民種植的作物越來越不值錢，但是消費(fèi)者對(duì)高質(zhì)量、綠色農(nóng)產(chǎn)品的需求卻越來越高。我國農(nóng)產(chǎn)品流轉(zhuǎn)平臺(tái)信息滯后，價(jià)格體系不完善，“果賤傷農(nóng)”的現(xiàn)象普遍存在。因此，有必要搭建農(nóng)產(chǎn)品流轉(zhuǎn)平臺(tái)，積極引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)作物價(jià)格，適當(dāng)提高糧食銷售價(jià)格，減少經(jīng)濟(jì)作物搶占糧食市場(chǎng)的現(xiàn)象，同時(shí)加大種糧補(bǔ)貼力度，充分調(diào)動(dòng)農(nóng)民的種糧積極性。

2.4.2 完善農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平廣西農(nóng)田有效灌溉面積從2010年的152.3萬hm2減少到2020年的150.31萬hm2， 2020年教育支出占財(cái)政總支出的18%，2010年教育支出占比為20%。上述數(shù)據(jù)說明，廣西需要加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平。從機(jī)械化耕種水平、農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施水平以及設(shè)施農(nóng)業(yè)水平著手，加大對(duì)農(nóng)業(yè)裝備和農(nóng)業(yè)機(jī)械化的投資力度，增加拖拉機(jī)、聯(lián)合收割機(jī)、插秧機(jī)的數(shù)量；加大水利、農(nóng)業(yè)和科技等綜合配套設(shè)施的建設(shè)，擴(kuò)大設(shè)施農(nóng)業(yè)面積，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的季節(jié)性及時(shí)空分布改變中發(fā)揮作用。通過利用完備的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，充分調(diào)動(dòng)農(nóng)民種植糧食作物的積極性。

2.4.3 優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，穩(wěn)定農(nóng)民種糧收益廣西2010年第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比為19.2%，2020年為16%，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)從2011年出現(xiàn)峰值后，一直處于平緩狀態(tài)，居民購買力下降。為改變廣西第一產(chǎn)業(yè)衰退、“非糧化”加劇的局面，需優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局，建設(shè)優(yōu)勢(shì)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)帶和特色農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)區(qū)。各市縣應(yīng)推進(jìn)糧經(jīng)飼統(tǒng)籌、農(nóng)林牧漁協(xié)調(diào)，優(yōu)化種植業(yè)結(jié)構(gòu)。通過發(fā)展縣域經(jīng)濟(jì)，推進(jìn)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，延長(zhǎng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條，發(fā)展各具特色的現(xiàn)代鄉(xiāng)村富民產(chǎn)業(yè)。在第二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)要積極反哺第一產(chǎn)業(yè)，以城帶鄉(xiāng)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，帶動(dòng)農(nóng)民生產(chǎn)高質(zhì)量農(nóng)產(chǎn)品，增加農(nóng)村居民收入，激發(fā)種糧熱情。

2.4.4 提高人口素質(zhì)，培育新型農(nóng)民人口維度的主要影響因素是高等教育占比、第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)和農(nóng)村常住人口，在不斷推進(jìn)城鎮(zhèn)化的過程中，第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力人數(shù)和農(nóng)村常住人口不斷減少，為解決廣西務(wù)農(nóng)勞動(dòng)力減少的問題，在人口層面提出的政策是提高人口素質(zhì)，培養(yǎng)新型職業(yè)農(nóng)民。廣西各市高等教育占比均較低，且大多數(shù)高等教育人才不愿意回到農(nóng)村從事農(nóng)業(yè)工作，因此培育愛農(nóng)業(yè)、懂技術(shù)、善經(jīng)營且具有優(yōu)秀品質(zhì)的農(nóng)民就顯得尤為重要。要加大力度培養(yǎng)高素質(zhì)、高智商農(nóng)民，組織進(jìn)行學(xué)歷教育和農(nóng)業(yè)技能評(píng)價(jià)，設(shè)立特殊的農(nóng)民技能大賽，吸引城市人才到農(nóng)村創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新。因此，防止廣西耕地“非糧化”可從高素質(zhì)人才著手，彌補(bǔ)當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力短缺的問題。

3 討論與結(jié)論

3.1 結(jié)論

（1）從廣西總體來看，價(jià)格維度的糧食作物與非糧食作物的銷售和消費(fèi)價(jià)格對(duì)廣西耕地“非糧化”影響最大，其次是農(nóng)村居民消費(fèi)性支出、教育支出、第一產(chǎn)業(yè)占比以及農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施方面的農(nóng)田有效灌溉面積等指標(biāo)。

（2）從各地級(jí)市來看，部分地級(jí)市的耕地“非糧化”影響因素具有相似性。南寧、防城港、玉林和桂林市的耕地“非糧化”政策可從價(jià)格、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)層面著手。柳州、梧州、貴港、欽州、河池、來賓、崇左、百色和北海市需要采取綜合性措施。賀州市需采取價(jià)格、人口和社會(huì)方面的對(duì)策。

（3）廣西14個(gè)地級(jí)市的耕地“非糧化”影響因素呈現(xiàn)的趨勢(shì)是價(jià)格因素＞社會(huì)因素=經(jīng)濟(jì)因素＞人口因素。社會(huì)因素主要是人均糧食占有量、教育支出、農(nóng)田有效灌溉面積，經(jīng)濟(jì)因素主要是第一產(chǎn)業(yè)占比、農(nóng)村居民消費(fèi)性支出，因此應(yīng)根據(jù)各地級(jí)市實(shí)際情況，有針對(duì)性地制定防止耕地“非糧化”的政策。

3.2 討論

以2010—2020年《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)對(duì)耕地“非糧化”影響因素進(jìn)行研究，采用“非糧化”率作為因變量，以21個(gè)指標(biāo)作為自變量構(gòu)建灰色關(guān)聯(lián)分析模型。由于采取灰色關(guān)聯(lián)法分析耕地“非糧化”的案例較少，且耕地“非糧化”是近幾年的研究熱點(diǎn)，但相關(guān)研究還較少，因此缺乏一定的借鑒經(jīng)驗(yàn)。此外，由于統(tǒng)計(jì)年鑒缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)，本研究選取了相關(guān)銷售價(jià)格指數(shù)和消費(fèi)價(jià)格指數(shù)作為價(jià)格層次的分析指標(biāo)，所以指標(biāo)體系數(shù)據(jù)還不夠完善。