謝雨琦，王子芳，王穎，鄭杰炳，向書江，高明

（1.西南大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，重慶 400715；2.重慶市規(guī)劃與自然資源局，重慶 404599；3.重慶地質(zhì)礦產(chǎn)研究院，重慶 401120）

中國作為世界上人口最多的國家，其糧食生產(chǎn)與安全是關(guān)系到經(jīng)濟(jì)運行、社會安定、國家安全的重要戰(zhàn)略問題[1-2]。我國在過去的幾十年里，通過建立比較完整的耕地保護(hù)政策體系，有效地減少因城市擴(kuò)張導(dǎo)致的耕地大規(guī)模流失[3]，但僅關(guān)注耕地面積的維持和耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化還不夠，隨著國家糧食安全戰(zhàn)略的實施，耕地內(nèi)部的非糧化現(xiàn)象逐漸受到高度重視。“非糧化”被定義為將大量耕地轉(zhuǎn)化為非糧食生產(chǎn)，如花卉或苗圃種植、家禽養(yǎng)殖和農(nóng)業(yè)旅游等活動的行為[4]。非糧化活動可以為農(nóng)民帶來收益，縮小城鄉(xiāng)差距，但同時也會改變耕地利用方式、減少耕地數(shù)量、削弱耕地質(zhì)量，對區(qū)域生態(tài)環(huán)境造成威脅，過度非糧化還會造成對糧食生產(chǎn)前景高估的情況[5]，這會進(jìn)一步威脅糧食安全。2020 年11 月，國務(wù)院辦公廳印發(fā)了《關(guān)于防止耕地“非糧化”穩(wěn)定糧食生產(chǎn)的意見》，要求采取有力舉措抑制耕地過度非糧化，政、學(xué)兩界均重視起耕地非糧化問題。

當(dāng)前，學(xué)者圍繞“非糧化”進(jìn)行了大量研究，研究成果主要在于揭示非糧化活動現(xiàn)狀、潛在原因。陳浮等[6]的研究揭示了中國非糧化率呈現(xiàn)西北和東南高、東北和中部低的分布格局，且不同省份的非糧化狀況差異明顯。孟菲等[7]指出2016 年后我國非糧作物種植出現(xiàn)顯著提升，2017—2018 年耕地非糧化水平增長了0.39%。這說明我國面臨著保證糧食安全的重大挑戰(zhàn)，并且有必要討論非糧化的影響機(jī)制。戚淵等[8]、曾雅婷等[9]圍繞農(nóng)地資本化、農(nóng)地流轉(zhuǎn)與非糧化的關(guān)系進(jìn)行分析，認(rèn)為耕地地價上漲是非糧化重要的誘因，程憲波等[10]在“人”“地”“業(yè)”“制”多元框架下，討論了在城鎮(zhèn)化快速發(fā)展地區(qū)耕地非糧化易受人口老齡化特征和自然稟賦的影響。也有大量研究圍繞糧食主產(chǎn)區(qū)、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，建立RDA 模型[11]、地理加權(quán)回歸模型[12]、統(tǒng)計模型[8]，從自然與經(jīng)濟(jì)方面分析非糧化的影響因素，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)政策[12]、農(nóng)業(yè)人口數(shù)量[13]、機(jī)械化水平[14]對非糧化有不小的影響。綜上所述，以往研究已對“非糧化”進(jìn)行了豐富的研究，但仍存在不足之處：①研究多集中于糧食主產(chǎn)區(qū)和沿海城市，忽視了西南丘陵山區(qū)自然、經(jīng)濟(jì)的差異特征，致使研究結(jié)果不全面；②在驅(qū)動因素方面，沒有將經(jīng)濟(jì)、自然條件與區(qū)位和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等因素綜合考慮，沒有分析出完整的影響機(jī)理；③少有研究對某一區(qū)域非糧化驅(qū)動類型進(jìn)行劃分，未能提出針對性、差異化的應(yīng)對措施。鑒于此，本研究以重慶市作為研究區(qū)域，分析2011—2020 年重慶市耕地非糧化率的時空特征，并在區(qū)位、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)稟賦綜合框架下討論重慶市耕地非糧化的影響機(jī)理，并對非糧化驅(qū)動類型進(jìn)行了劃分，從而提出差異化的管控政策。

重慶市作為長江上游地區(qū)經(jīng)濟(jì)中心，在過去10年間城市建設(shè)擴(kuò)張蔓延[15]，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展使得耕地占用以及非糧化現(xiàn)象增多。近幾十年來重慶市糧食產(chǎn)量曲折上行，2021重慶市糧食單產(chǎn)為5.27 t·hm-2，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為159.6 億元，均處于我國中等偏下的位置。第三次全國國土調(diào)查數(shù)據(jù)表明，重慶市要以187萬hm2耕地滿足3 016 萬人口的糧食需求，壓力巨大。從糧食自給率來看，重慶市糧食安全能力靠后，不及鄰近的四川，因此亟需尋求新的糧食安全戰(zhàn)略。作為丘陵山區(qū)內(nèi)陸的特大城市，重慶市發(fā)展格局有明顯的大城市帶大農(nóng)村的特征，渝東南地區(qū)的區(qū)縣仍保留著大量的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，易受自然因素和社會經(jīng)濟(jì)的影響[16]，由此可見確保重慶市糧食生產(chǎn)自給能力對于西南區(qū)域穩(wěn)定發(fā)展和糧食安全具有重要意義，因此探究其耕地非糧化時空演變、驅(qū)動因素以及分區(qū)管理，不僅可以為重慶市耕地非糧化管控提供科學(xué)依據(jù)，而且為其他同類型丘陵山地城市農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和政策制定提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

重慶市是長江上游地區(qū)經(jīng)濟(jì)中心，介于東經(jīng)105°11′～110°11′、北緯28°10′～32°13′之間，如圖1所示，重慶市東鄰湖北、湖南，南接貴州，西鄰四川，北連陜西。重慶地勢整體由南北向長江河谷逐級降低，西北部和中部以山地、丘陵為主，東南部鄰接大巴山和武陵山兩大山脈，坡地較多，素有“山城”之稱。

圖1 研究區(qū)位置Figure 1 Geographical location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

重慶市下轄38 個區(qū)縣行政單元，因渝中區(qū)為全面城建區(qū)沒有耕地，因此將其剔除，本研究涵蓋了其余的37 個區(qū)縣；耕地糧食播種數(shù)據(jù)、耕地面積以及相關(guān)的社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于《重慶統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、第三次全國國土調(diào)查成果和各區(qū)縣的統(tǒng)計年鑒；氣候生產(chǎn)潛力指數(shù)查閱自《農(nóng)用地質(zhì)量分等規(guī)程》；DEM 數(shù)據(jù)下載自地理空間數(shù)據(jù)云服務(wù)平臺（http：//www.gscloud.cn/）中的ASTER GDEM 產(chǎn)品，空間分辨率為30 m。

1.3 研究方法

1.3.1 非糧化測度

界定“非糧化”的概念是研究耕地非糧化的重要前提，許多學(xué)者采用流轉(zhuǎn)后非糧食作物播種面積占流轉(zhuǎn)總面積的比例[17]、糧食收入占總收入的比例[18]、種植經(jīng)濟(jì)作物的家庭農(nóng)場數(shù)量占比[19]來反映耕地非糧化的水平。非糧作物種植比例可以表征某一區(qū)域種植比例及種植結(jié)構(gòu)上“非糧化”[7，20]，鑒于重慶市所公開數(shù)據(jù)的權(quán)威性、可獲得性和相關(guān)研究結(jié)果[21]，本研究將耕地非糧化界定為種植結(jié)構(gòu)的非糧化。以各區(qū)縣的非糧食作物播種總面積與農(nóng)作物播種總面積的比值來表征非糧化率，計算公式如下：

式中：P為耕地非糧化率，%；G表示糧食作物的播種面積，hm2；C為農(nóng)業(yè)作物的播種總面積，hm2。

1.3.2 空間自相關(guān)模型

（1）全局自相關(guān)可以反映某一屬性在一個區(qū)域空間內(nèi)的集聚程度和分散情況，能夠反映空間鄰域單元屬性值的相似程度[22]，可判斷非糧化率在空間上是否存在集聚或分散現(xiàn)象，全局莫蘭指數(shù)（Global Moran′sI）公式如下：

式中：xi為區(qū)域i的觀測值；Wij是空間權(quán)重矩陣。Global Moran′sI的取值范圍為[-1，1]，I大于0 代表集聚分布，I小于0代表離散分布，I等于0代表空間單元之間相互獨立。

（2）局部空間自相關(guān)則能夠表示每個局部單元與全局總趨勢相符的程度，并揭示數(shù)據(jù)的空間異質(zhì)性[23]，利用局部莫蘭指數(shù)（Local Moran′sI）可以識別非糧化率高值和低值的空間關(guān)聯(lián)模式，公式如下：

Local Moran′sI的取值不限于[-1，1]，因此通過以下公式對其進(jìn)行統(tǒng)計檢驗：

1.3.3 指標(biāo)體系構(gòu)建

耕地“非糧化”受自然因素與社會經(jīng)濟(jì)因素的影響較大，以整體性、適宜性、科學(xué)性和數(shù)據(jù)可得性為原則，從自然、區(qū)位、社會經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入和農(nóng)業(yè)資源稟賦6 個維度選取指標(biāo)來構(gòu)建耕地“非糧化”驅(qū)動因子指標(biāo)體系（表1）。

表1 耕地非糧化水平驅(qū)動因子指標(biāo)體系Table 1 Index system of driving factors for non-grain level of cultivated land

地形地貌因素會制約和影響土地的利用方式及程度，坡度越大，種植蔬菜、水果、茶葉等經(jīng)濟(jì)作物收益更高，趨向于“非糧化”；海拔高低變化引起的溫度變化會影響該區(qū)域種植作物的生長，因此選用坡度和海拔作為自然條件的衡量指標(biāo)。

重慶市具有明顯的分區(qū)發(fā)展模式，距離中心城區(qū)較近的區(qū)縣經(jīng)濟(jì)水平高、糧食需求大、交通運輸條件好，這樣的區(qū)位條件會影響區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的方向，因此選擇各區(qū)縣距中心城區(qū)距離作為衡量區(qū)位條件的指標(biāo)。

一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會影響農(nóng)戶收入水平，進(jìn)而影響和改變其種植作物的選擇，地區(qū)生產(chǎn)總值可以表征一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，城鎮(zhèn)化率能反映區(qū)域的城鎮(zhèn)化進(jìn)程，農(nóng)村人均可支配收入和城鄉(xiāng)人均可支配收入差距可以反映出農(nóng)村經(jīng)濟(jì)特征以及城鄉(xiāng)發(fā)展的差距，因此選擇以上4 個指標(biāo)來衡量社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平。

農(nóng)業(yè)發(fā)展的狀況對耕地非糧化也有較大影響，糧食單產(chǎn)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值能反映研究單元的糧食生產(chǎn)能力和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模；從投入-產(chǎn)出的角度來看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入也會影響糧食生產(chǎn)與農(nóng)戶的種植選擇，因此選用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、農(nóng)藥化肥施用量、農(nóng)業(yè)勞動力占比來表征其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入水平；某地所擁有的耕地面積決定其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的上限，會影響農(nóng)戶的利用方式，而氣候生產(chǎn)潛力指數(shù)能夠反映在農(nóng)業(yè)氣候條件達(dá)到理想最優(yōu)時農(nóng)作物所能達(dá)到的最高產(chǎn)量。因此選用以上指標(biāo)來衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展的整體狀況。

1.3.4 地理探測器

地理探測器是一種探測分析空間分異性及其背后驅(qū)動力的一組統(tǒng)計學(xué)方法[27]。其核心理論是：若某自變量對某因變量產(chǎn)生影響較大，那么自變量與因變量的空間分布格局應(yīng)趨于一致[28]。因子探測器中q統(tǒng)計量值可以用來評判自變量對因變量空間分異的解釋力，q值為0則因變量與自變量無關(guān)，q值為1則表明該自變量完全解釋了因變量的空間分布。公式如下：

式中：h為因子X或變量Y的分層（分類或分區(qū)），h=1，2，…，L；Nh和N分別為層h和全區(qū)單元數(shù)和σ2分別是層h和全區(qū)Y值的方差。

交互作用探測用于識別不同風(fēng)險因子間的交互作用，通過分析兩個因子疊加之后的q值與原單個因子q值的關(guān)系來判斷不同因子之間的交互作用及其強度，因子交互類型的劃分見表2。

表2 因子交互作用類型Table 2 Types of factor interaction

1.3.5 耕地非糧化驅(qū)動類型劃分

主成分分析法基于線性代數(shù)、支持向量機(jī)等相關(guān)理論，通過降維處理將多個因子轉(zhuǎn)化為一個或幾個綜合指標(biāo)[29]，獲得原始資料反映的特征信息，本研究采用主成分分析法提取重慶市耕地非糧化驅(qū)動因子的綜合指標(biāo)。K均值聚類法通常將樣本數(shù)據(jù)依據(jù)某種特征劃分為n組，在選擇初始聚類中心的基礎(chǔ)上，依據(jù)距離規(guī)則反復(fù)迭代以確定最終分組[30]?；谥鞒煞值梅郑肒均值聚類法可以得到耕地非糧化不同的驅(qū)動類型。

2 結(jié)果與分析

2.1 重慶市耕地非糧化時空演變特征

重慶市耕地非糧化率上升明顯，2011—2020 年耕地非糧化率平均值由37.51%上升至42.87%，增長了5.36 個百分點。非糧化率最高值由2011 年的98.63%降為2020年的76.22%，最低值由21.18%增長為27.21%。

參考前人的研究[6，25]，在使用自然斷點法使非糧化率各組分類差異最大化的基礎(chǔ)之上，適度調(diào)整分類界限，以更好地對比兩個年份重慶市耕地非糧化情況的差異，本研究將重慶市耕地非糧化程度劃分為3 個等級：低度非糧化（非糧化率≤35%）、中度非糧化（35%＜非糧化率≤50%）、高度非糧化（非糧化率＞50%）。重慶市耕地非糧化在空間上呈現(xiàn)出較強的差異性（圖2），總體呈現(xiàn)西南高東北低的格局，2011—2020 年空間分布格局變化顯著，2011 年高度非糧化區(qū)域集中于中心城區(qū)，中度分布于主城新區(qū)并逐步向東南城鎮(zhèn)群蔓延，至2020 年，低度非糧化僅存于渝東北山區(qū)。統(tǒng)計結(jié)果（表3）表明，2011—2020 年重慶市中度非糧化水平的區(qū)縣增加了12 個，高度非糧化水平的區(qū)縣增加了2 個，說明重慶市耕地非糧化水平呈現(xiàn)由低度向中高度轉(zhuǎn)化的趨勢。

表3 不同程度非糧化區(qū)縣數(shù)量與占比Table 3 The number and proportion of districts and counties with different degrees of non-grain cultivated land

圖2 重慶市耕地非糧化空間格局Figure 2 Spatial pattern of non-grain cultivated land in Chongqing

2011 年和2020 年重慶市耕地非糧化的全局Moran′sI通過90%和95%的置信度檢驗，Z值為正且均大于臨界值1.65，說明重慶市耕地非糧化的空間分布格局有較強的正相關(guān)性。研究期內(nèi)，重慶市耕地非糧化全局Moran′sI上升，由2011 年的0.14 上升為2020年的0.18，說明重慶市非糧化的空間聚集程度隨著區(qū)域的發(fā)展而加大。

圖3 展示了重慶市耕地非糧化集聚的空間分布格局，重慶市耕地非糧化的空間集聚類型以高-高集聚和低-高集聚為主，2020 年重慶市高-高集聚的區(qū)縣有5 個，均為重慶市中心城區(qū)。高值聚類區(qū)位于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城建區(qū)，城市化的推進(jìn)以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的多樣性促使耕地利用脫離了糧食生產(chǎn)，因此非糧化程度很高。低-高集聚的區(qū)縣一直保持在6 個，均圍繞著中心城區(qū)分布，這些區(qū)縣是重慶的主城發(fā)展新區(qū)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不成熟，承接中心城區(qū)的功能與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，對于耕地的使用仍然以保證糧食生產(chǎn)為主，因此形成低高聚類。低-低集聚分布于渝東北，該區(qū)域在重慶市“一區(qū)兩群”的規(guī)劃中被視為生態(tài)涵養(yǎng)發(fā)展區(qū)，城鎮(zhèn)化進(jìn)程較慢，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)本底較好，有良好的糧食生產(chǎn)條件，因此非糧化率較低。

2.2 重慶市耕地非糧化驅(qū)動力

2.2.1 因子探測結(jié)果

基于地理探測器“因子探測”模塊可確定14 個驅(qū)動因子對耕地非糧化空間分異的貢獻(xiàn)率以及重要性。14 個因子均通過顯著性檢驗，探測結(jié)果（表4）表明，重慶市耕地非糧化空間分布差異受多種因子共同驅(qū)動，各因子按照q值降序排列為：城鄉(xiāng)居民人均可支配收入差距（0.380）＞城鎮(zhèn)化率（0.360）＞各區(qū)縣距主城區(qū)距離（0.357）＞農(nóng)業(yè)勞動力占比（0.334）＞農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力（0.327）＞GDP（0.309）＞高程（0.227）＞氣候生產(chǎn)潛力指數(shù)（0.221）＞坡度（0.216）＞農(nóng)藥化肥使用量（0.211）＞農(nóng)村人均可支配收入（0.201）＞農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（0.170）＞糧食單產(chǎn)量（0.145）＞耕地面積（0.134）。

表4 單因子探測結(jié)果（q值，P＜0.01）Table 4 Single factor detection results（q statistic value，P＜0.01）

結(jié)果顯示，社會經(jīng)濟(jì)、區(qū)位和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因子對重慶市耕地非糧化的空間解釋力度較強，城鄉(xiāng)人均可支配收入差距的q值最大，其可以看作是其他一些因子影響下的綜合體現(xiàn)，具體影響機(jī)理如圖4 所示。距離中心城區(qū)越近的區(qū)縣非糧化率越高，這與空間自相關(guān)的分析結(jié)果相印證，中心城區(qū)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心，該區(qū)域高度非糧化區(qū)縣集聚，是因為其經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得GDP 逐年增加、城鎮(zhèn)化率不斷提升，這導(dǎo)致區(qū)縣耕地使用更多地脫離糧食生產(chǎn)的功能，轉(zhuǎn)而種植經(jīng)濟(jì)效益更高的經(jīng)濟(jì)作物或者尋求生產(chǎn)性調(diào)整，城區(qū)具有了很強的輻射和吸收能力，不斷吸引鄉(xiāng)村人口向城區(qū)流動，由此造成了鄉(xiāng)村勞動力的流失，農(nóng)業(yè)勞動力占比低的區(qū)縣受制于勞動力不足會減少糧食作物種植，最終導(dǎo)致城鄉(xiāng)發(fā)展割裂、鄉(xiāng)村衰落，城鄉(xiāng)可支配收入差距增大，非糧化率升高。盡管經(jīng)濟(jì)作物的種植能一定程度上增加農(nóng)民收益，但并不能彌補農(nóng)村發(fā)展上的缺陷和不足，仍然無法縮小城鄉(xiāng)居民的收入差異。

圖4 重慶市耕地非糧化影響機(jī)理Figure 4 Influence mechanism of cultivated land in Chongqing

農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力對耕地非糧化的解釋力也較強，是一個正向指標(biāo)?！鞍驼铺?、雞窩地”是重慶市土地資源自然稟賦的短板，山地丘陵地形使得耕地破碎化，從而限制了耕地的使用效率。重慶于2004 年頒布實施的《農(nóng)業(yè)機(jī)械化促進(jìn)法》和2005 年以后國家實施的農(nóng)機(jī)購置補貼政策都促使重慶農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高，在“十二五”期間整體機(jī)械化率由26%提升至42%，至2017 年已達(dá)47.2%。進(jìn)行土地整理、提高農(nóng)機(jī)應(yīng)用率可以降低糧食種植成本，提升種糧效率，從而提高農(nóng)民的種糧意愿。

2.2.2 因子交互探測結(jié)果

重慶市耕地非糧化率的空間變異交互探測結(jié)果（圖5）表明，任意兩因子的相互作用均大于單一因子的解釋力，且因子交互類型多為非線性增強。

圖5 因子交互探測熱力圖Figure 5 Heat map of factor interaction detection

各區(qū)縣距中心城區(qū)距離與城鄉(xiāng)居民可支配收入差距因子交互對非糧化空間格局的影響最強，q值高達(dá)0.98；農(nóng)村人均可支配收入∩城鄉(xiāng)可支配收入差距的q值達(dá)0.95，說明經(jīng)濟(jì)因子的交互也能很好地解釋非糧化空間格局的形成；城鎮(zhèn)化率∩各區(qū)縣距中心城區(qū)距離、農(nóng)業(yè)勞動力占比∩各區(qū)縣距中心城區(qū)距離，以及農(nóng)業(yè)勞動力占比∩農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力的q值均在0.9 以上，從交互類型來看，區(qū)位因子和經(jīng)濟(jì)因子、農(nóng)業(yè)投入類的因子交互后對重慶市耕地非糧化空間分異的解釋力極強，說明重慶市非糧化情況與區(qū)位密切相關(guān)，在空間上有明顯的劃分，因此有必要進(jìn)行分區(qū)探討。自然條件與社會經(jīng)濟(jì)、區(qū)位條件與社會經(jīng)濟(jì)的交互增強了對非糧化現(xiàn)象的解釋力，如高程、糧食單產(chǎn)量等單因子在與其他因子交互后具有很強的解釋力，說明重慶市耕地非糧化分異是不同影響因素共同作用的結(jié)果。其余交互因子q值未達(dá)到0.9，但交互后解釋力均有很大的提升，表明雙因子較單一因子對非糧化空間分異影響程度更高。

2.3 重慶市耕地非糧化驅(qū)動類型

2.3.1 劃分方法

利用主成分分析方法對所選的14 個指標(biāo)進(jìn)行主成分提取，以確定影響耕地非糧化的主要因子。主成分分析所得KOM 值為0.773，通過顯著性檢驗，說明主成分分析可行。前3個主成分的特征值（表5）依次為5.63、3.45、1.39，其累積貢獻(xiàn)率占總方差百分比的74.81%，說明前3 個主成分可以涵蓋14 個指標(biāo)的信息，因此選用前3 個主成分作為耕地非糧化驅(qū)動類型劃分的依據(jù)。

表5 主成分特征值與貢獻(xiàn)率Table 5 Eigenvalues and contribution rates of principal components

成分矩陣（表6）表明，第1 主成分在區(qū)縣距中心城區(qū)距離、城鎮(zhèn)化率、農(nóng)村人均可支配收入等因子上具有較大載荷，將該主成分歸為經(jīng)濟(jì)與區(qū)位因子；第2 主成分在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、糧食單產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、化肥農(nóng)藥施用量上有較大載荷且呈正相關(guān)，可歸為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入與產(chǎn)出因子；第3 個主成分在氣候生產(chǎn)潛力指數(shù)、城鄉(xiāng)人均收入差距上有較大載荷，氣候條件決定了農(nóng)業(yè)發(fā)展的適宜性，而城鄉(xiāng)收入差距可以體現(xiàn)農(nóng)村、農(nóng)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，因此將此歸為農(nóng)業(yè)發(fā)展條件因子。

表6 成分矩陣Table 6 Component matrix

計算各區(qū)縣在3 個因子上的主成分得分，依據(jù)該得分進(jìn)行K均值聚類分析，以判別不同的非糧化驅(qū)動類型，聚類分析結(jié)果（圖6）表明：第一類在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入與產(chǎn)出因子上得分較高，第二類在經(jīng)濟(jì)與區(qū)位上得分較高，第三類在農(nóng)業(yè)發(fā)展條件因子上得分高于另兩類。因此認(rèn)為重慶市耕地非糧化驅(qū)動類型可以劃分為三類：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)支持型、經(jīng)濟(jì)區(qū)位引導(dǎo)型和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)弱化型。

圖6 分類主成分得分Figure 6 Classification principal component scores

2.3.2 重慶市非糧化驅(qū)動類型劃分

通過K均值聚類分析最終獲得了重慶市37 個區(qū)縣耕地非糧化驅(qū)動類型的劃分結(jié)果（圖7），該劃分結(jié)果與重慶市區(qū)域發(fā)展規(guī)劃——“一區(qū)兩群”格局一致（圖8），各類型指標(biāo)平均值見表7：

表7 非糧化各驅(qū)動類型指標(biāo)均值Table 7 Mean values of non-grain indicators of each driving type

圖7 非糧化驅(qū)動類型劃分Figure 7 Classification of non-grain driving types

圖8 重慶市“一區(qū)兩群”規(guī)劃圖Figure 8 Planning diagram of“One district and two groups”in Chongqing

（1）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)支持型：共計12 個區(qū)縣，大部分屬于重慶市的主城新區(qū)，以中度非糧化為主，平均耕地非糧化率為41.77%。該類型區(qū)縣圍繞中心城區(qū)分布，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，交通區(qū)位條件較好，其在農(nóng)業(yè)化肥、機(jī)械總動力、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值等指標(biāo)上均值最高，說明該類型有大量的農(nóng)業(yè)投入并且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力很強。上述特征表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)支持型的非糧化區(qū)縣符合其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的態(tài)勢，良好的區(qū)位條件促使其不斷向中心城區(qū)的發(fā)展靠近，但并未完全喪失農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的功能。

（2）經(jīng)濟(jì)區(qū)位引導(dǎo)型：共計16 個區(qū)縣，是最主要的非糧化驅(qū)動類型（43.24%），平均非糧化率僅為38.56%，主要分布在渝東北和渝東南城鎮(zhèn)群，“城鎮(zhèn)群”的主要目的是在不破壞生態(tài)的前提下固定過剩勞動力[31]，這極大地影響了其農(nóng)用地的使用。該類型GDP、城鎮(zhèn)化率、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值均值是三種類型里最低的，距主城區(qū)的距離也最遠(yuǎn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城鎮(zhèn)化較緩，使得農(nóng)業(yè)從業(yè)人口中從事農(nóng)業(yè)的比例最高，“兩翼”生態(tài)保護(hù)的定位，也確保了對耕地的保護(hù)和使用。

（3）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)弱化型：共計9 個區(qū)縣，多位于中心城區(qū)，是非糧化程度最嚴(yán)重的類型，平均耕地非糧化率為52.02%。該類型氣候生產(chǎn)潛力指數(shù)最低，說明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自然條件弱于其他兩個類型，其城鄉(xiāng)居民可支配收入差距最大。這是由于該類型的區(qū)縣著力發(fā)展二三產(chǎn)業(yè)以實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的完善，多數(shù)已發(fā)展為城建區(qū)，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)發(fā)展萎縮，缺少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，因此促進(jìn)了非糧化率的升高。

3 討論

3.1 重慶市耕地非糧化時空格局與驅(qū)動力

本研究表明，重慶市整體處于中度非糧化狀態(tài)，耕地非糧化存在空間依賴性，與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和區(qū)域功能規(guī)劃密切相關(guān)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地方越容易產(chǎn)生非糧化行為，同時非糧化活動因產(chǎn)業(yè)發(fā)展、風(fēng)俗習(xí)慣以及村民間相互學(xué)習(xí)和借鑒而易形成集聚[4]。因子探測結(jié)果表明，城鄉(xiāng)居民人均收入差異對重慶市非糧化空間格局分異的解釋力最強，由此推測重慶市耕地非糧化的影響機(jī)理本質(zhì)上是城鄉(xiāng)發(fā)展的二元制導(dǎo)致了農(nóng)村發(fā)展衰弱、農(nóng)業(yè)勞動力流失、農(nóng)業(yè)投入減少，從而加重了地區(qū)的非糧化率。對比張穎詩等[25]對廣東省非糧化的研究發(fā)現(xiàn)，兩地同為山地丘陵地形區(qū)，其缺少了農(nóng)業(yè)機(jī)械化對非糧化影響的探討，山地丘陵的破碎化是導(dǎo)致農(nóng)作物種植困難和產(chǎn)量低下的重要原因[32]，且耕地破碎化對于促進(jìn)非糧化有較強的正向作用[33]，因此進(jìn)行土地綜合整理與規(guī)劃、提高機(jī)械化水平對于丘陵山地地形區(qū)來說是遏制過度非糧化的重要手段，但在機(jī)械化應(yīng)用過程中應(yīng)合理引導(dǎo)，不能完全為了提高效益只種植經(jīng)濟(jì)作物而忽視了糧食生產(chǎn)，要避免種植結(jié)構(gòu)的失衡。

當(dāng)前研究多針對中國整體的非糧化情況進(jìn)行探究，聚焦市、縣等中微觀尺度的研究較少，以往以中國[7]、山東[14]、廣西[24]、廣東[25]為研究區(qū)域探究耕地非糧化影響因素的研究采用地理加權(quán)回歸、隨機(jī)森林、線性回歸等方法探討了單個因子與非糧化之間的相關(guān)性，而未考慮多個因素交互后對耕地非糧化的作用及影響。本研究使用地理探測器發(fā)現(xiàn)，重慶市耕地非糧化受兩個因子交互的影響均大于單個因子的影響，且區(qū)位因子與經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件類因子交互后解釋力極強，說明重慶市耕地非糧化受區(qū)位、經(jīng)濟(jì)的引導(dǎo)作用較大，而雙因子交互后解釋力增強也證明非糧化分異形成原因具有復(fù)雜性，是多因素共同作用的結(jié)果。

3.2 耕地非糧化分區(qū)管控措施

通過主成分分析以及K均值聚類方法，本研究對重慶市非糧化驅(qū)動類型進(jìn)行了劃分，所得劃分結(jié)果與重慶市“一區(qū)兩群”的發(fā)展規(guī)劃一致，說明“一區(qū)兩群”不僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展、區(qū)域發(fā)展的規(guī)劃，同時也可以作為重慶市非糧化分區(qū)精準(zhǔn)管控的參照。

（1）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)弱化型：耕地非糧化率因城區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)稟賦較弱，要以城市周邊永久基本農(nóng)田劃定成果為依據(jù)，調(diào)整耕地和基本農(nóng)田保護(hù)目標(biāo)，優(yōu)化調(diào)整農(nóng)用地結(jié)構(gòu)，鑒于其核心帶動功能和產(chǎn)業(yè)升級引領(lǐng)區(qū)的發(fā)展定位，應(yīng)利用都市核心區(qū)良好的糧食需求市場和銷售渠道確保種糧農(nóng)民的收入，以維系耕地的糧食種植功能。

（2）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)支持型：經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Υ?、速度快，城?zhèn)化進(jìn)程快，作為主城新區(qū)仍保有農(nóng)業(yè)發(fā)展的能力，該類型應(yīng)加快培育農(nóng)民合作社、家庭農(nóng)場等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，創(chuàng)新股權(quán)合作機(jī)制和農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式，完善利益聯(lián)結(jié)機(jī)制，實現(xiàn)小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有機(jī)銜接，應(yīng)在土地合同中明確耕地用途和作物種類，避免違約情況的發(fā)生，防止無序無理的非糧化行為。對耕地土層損害較小的非糧種植行為可被適度允許，一些生態(tài)農(nóng)業(yè)一體化耕作模式，如稻魚一體化、稻羊一體化不會過度脫離糧食生產(chǎn)，同時又可以提高耕地產(chǎn)出效率和農(nóng)民收入，不僅符合了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、促進(jìn)了鄉(xiāng)村振興，也一定程度上保障了糧食生產(chǎn)安全。

（3）經(jīng)濟(jì)區(qū)位引導(dǎo)型：屬于重慶市的生態(tài)涵養(yǎng)和保護(hù)區(qū)，也是重要的糧食生產(chǎn)區(qū)，高海拔以及遠(yuǎn)離主城區(qū)使其經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，該類型區(qū)縣應(yīng)從自然地理條件、農(nóng)民種植意愿以及市場需求等角度考慮糧食作物與經(jīng)濟(jì)作物的種植結(jié)構(gòu)，發(fā)展壯大現(xiàn)代山地特色高效農(nóng)業(yè)，使產(chǎn)業(yè)發(fā)展與糧食生產(chǎn)協(xié)調(diào)同步，推廣新型立體綜合養(yǎng)殖農(nóng)業(yè)以達(dá)到穩(wěn)糧增效的目標(biāo)。嚴(yán)格落實永久基本農(nóng)田特殊保護(hù)制度，切實落實“兩區(qū)”的建設(shè)和經(jīng)營，并且利用遙感監(jiān)測技術(shù)對易發(fā)生非糧化的區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控，嚴(yán)控對生態(tài)和耕地土層破壞的非糧化行為。

本研究針對重慶市耕地“非糧化”進(jìn)行了探究，除自然條件、經(jīng)濟(jì)區(qū)位等影響因素之外，還考慮了農(nóng)村、農(nóng)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，以此闡明了城鄉(xiāng)發(fā)展的割裂對耕地非糧化造成的影響。但驅(qū)動因素未包含土地流轉(zhuǎn)及農(nóng)戶自身行為因素，也沒有探明不同非糧化類型的占比、空間集聚程度以及成因，后續(xù)研究應(yīng)利用區(qū)縣乃至鄉(xiāng)鎮(zhèn)等微觀尺度遙感數(shù)據(jù)進(jìn)一步探討耕地非糧化的時空變化特征及影響因素，更深入地了解耕地非糧化的驅(qū)動機(jī)制，為抑制過度非糧化、確保我國糧食安全提供更科學(xué)的政策依據(jù)。

4 結(jié)論

本研究選擇重慶市37 個區(qū)縣為研究單元，收集相關(guān)數(shù)據(jù)揭示山地丘陵山區(qū)的耕地非糧化空間格局及特征，識別驅(qū)動因子并進(jìn)行驅(qū)動類型劃分，主要結(jié)論如下：

（1）2011—2020 年重慶市平均非糧化率提升，中、高度非糧化區(qū)縣的數(shù)量增加。重慶市耕地非糧化在空間上存在相關(guān)性，聚集程度隨區(qū)域的發(fā)展而加強。中心城區(qū)是重慶市非糧化的熱點區(qū)域，整體來看，重慶市耕地非糧化程度加深。

（2）單個因子探測中城鄉(xiāng)人均可支配收入差距對重慶市耕地非糧化空間格局分布解釋力最強，說明城鄉(xiāng)發(fā)展割裂、鄉(xiāng)村發(fā)展衰落導(dǎo)致耕地非糧化現(xiàn)象的增加。對于山地城市來說，提高機(jī)械化水平有助于抑制耕地非糧化趨勢。雙因子交互后解釋力均明顯增強，證明非糧化受多種因素的影響。

（3）重慶市非糧化驅(qū)動類型劃分結(jié)果與重慶市城鄉(xiāng)發(fā)展規(guī)劃的“一區(qū)兩群”格局一致，包括三種類型：①農(nóng)業(yè)生產(chǎn)支持型，主要包含主城新區(qū)，位于渝西南；②農(nóng)業(yè)生產(chǎn)弱化型，集中于中心城區(qū)，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件本身較弱，加之經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，導(dǎo)致平均非糧化率最高；③經(jīng)濟(jì)區(qū)位引導(dǎo)型，是最主要的非糧化驅(qū)動類型，分布于生態(tài)涵養(yǎng)與保護(hù)為主的兩個城鎮(zhèn)群，靠近山區(qū)，加大監(jiān)控力度、尋求糧食生產(chǎn)與生態(tài)的平衡是關(guān)鍵。