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泉州市耕地变化的驱动因素分析

时间:2023-06-12 理论教育 版权反馈
【摘要】:(五)采用主成分分析方法进行分析综上所述,影响泉州市耕地资源变化的因素很多,为了进一步探讨耕地动态变化的主要因素,本书采用定量分析探求耕地变化的影响因素。因此,泉州市耕地资源变化的驱动力主要是社会经济因素,其中经济发展尤其是第三产业的发展、人口增长以及由非农业人口比例、农业科技发展等反映出的社会进步起主导作用,对耕地资源的变化产生了重要驱动作用。

泉州市耕地变化的驱动因素分析

社会经济不断发展的过程中,人们正在快速和高强度两方面改变并改造着耕地的利用方式,社会经济发展、人口、国家政策、科学技术、环境等因素共同作用于耕地,使得耕地发生变化。

(一)社会经济因素

经济的发展直接决定着土地利用方式的改变,特别是在城镇化和工业化、信息化阶段,经济建设使得各个利益主体开始追求经济利益,区域土地利用方式和土地地类发生改变,如建设项目占用耕地,使得区域区位条件良好的城市郊区和接合部,原本生产粮食产品或农产品的区域,变为工业园区或建设项目用地,耕地面积减少,也迫使耕地向着更远的地方布置和安排,耕地分布的区位和面积发生改变。

(二)人口因素

人口变化也会导致耕地发生变化,一方面,人口增加使得人们改造自然等活动强度增强,也使得耕地面积增加,另一方面,经济发展带来了人口增加,使得耕地被占用,也带来了新技术,使得耕地集约化经营,经济发展促进了二、三产业发展,从而也保障了人类生存和生活必需的各种产品,这两者导致耕地资源在人口和经济的双重作用下,不断发生调整和变化。

2018年泉州市共有户籍人口7551224人,比2017年增加127936人,和2017年的户籍人口增幅相比,2018年泉州人口多增长了27657人。2018年,人口增加最多的是晋江、南安、丰泽(表4-6)。

表4-6 泉州市人口(2017年、2018年)

资料来源:泉州市统计局发布的2017年、2018年《统计年鉴》和《统计手册》

(三)政策因素

土地本身就是在特定的社会环境、经济制度和国家政策的共同作用下形成的,土地利用类型和利用结构深受国家社会制度、政策的影响和制约。社会制度是最重要的因素,资本主义和社会主义对于土地制度的规定是不同的,而政策对土地利用影响也十分显著。如在十九大报告中,我国明确指出,保持土地承包关系稳定并长久不变,第二轮土地承包到期后再延长三十年。党中央和国务院都认为耕地是我国最为宝贵的资源。我国人多地少的基本国情,决定了我们必须把关系十几亿人吃饭大事的耕地保护好,绝不能有闪失。要实行最严格的耕地保护制度,依法依规做好耕地占补平衡,规范有序推进农村土地流转,像保护大熊猫一样保护耕地。

(四)科学技术

科技对耕地资源利用有着重要的积极意义。管理方面,管理也是一种技术,系统地加强对耕地资源的管理,建立合理科学的管理制度、进行科学规范的农业区划,采用新技术对耕地进行管理,依靠法律和税收来完善耕地的管理,提高占用和滥用耕地的使用成本,这都是在利用科技。信息方面,科技信息服务可以帮助人们对耕地使用状况有更好的了解,信息有助于农户的沟通,便于农户做出相应决策。通过信息技术农民可了解土壤的构成,根据不同农作物对不同土、光、温、气、水、肥等的要求,结合区域经济信息,有效利用耕地资源。高技术的迅猛发展也为耕地资源可持续利用中信息服务赋予了新的内涵。土地整治技术方面,对于农田水利,加强灌溉技术的使用,对田、水、路、林、村的改造,可提高土地产出率,使得耕地质量提高。(www.xing528.com)

(五)采用主成分分析方法进行分析

综上所述,影响泉州市耕地资源变化的因素很多,为了进一步探讨耕地动态变化的主要因素,本书采用定量分析探求耕地变化的影响因素。Y为耕地面积(ha),选取人口因素X1、城镇化因素X2、GDP为X3、工业生产总值X4、全社会固定资产投资额X5、第二、三产业占国民生产总值的比重(%)X6,城镇面积(km2)X7、粮食播种面积单产(kg/ha)X8、农业机械化水平(%)X9、耕地灌溉保证率(%)X10。为避免不同指标的差异性,对统计数据进行标准化,采用SPSS软件描述统计功能,其标准化公式为

式中,Xi*为指标标准化值;Xi为指标原始值;img为指标原始的平均值,n为指标数。

本书采用主成分分析方法,使用FACTOR过程,对所选的10个指标进行分析,分别得到影响耕地变化的相关系数矩阵、特征值、主成分贡献率和累计贡献率(表4-7、表4-8)。

表4-7 耕地变化影响因子相关系数矩阵

表4-8 特征值及主成分方差贡献率

从表4-7可以看出,影响泉州市耕地变化的10个相关因子之间存在着不同程度的相关,这说明这些指标之间有着因果必然性,从而也说明了进行主成分分析的必要性。由表4-8可看出,前3个特征根大于1的主成分其累计贡献率已达到97.269%,说明前3个主成分已经覆盖了原始数据10个指标中所能表达的足够信息。为了获得简单结构,以帮助解释因子和更清楚地反映变量之间的关系,对分析结果进行方差极大(varimax)旋转,得到了旋转后的因子载荷矩阵(表4-9)。

表4-9 主成分载荷矩阵

由表4-9可知,在第一主成分中,X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9和X10载荷的绝对值较大,这10个指标主要表现为经济发展尤其是第二三产业的发展,人口增长,由非农业人口比例、城镇发展所体现出的社会进步,因此概括为经济发展与人口增长因素。第二主成分中,X8、X9、X10荷载的绝对值也很大,它主要反映农业科技发展情况,概括为农业科技进步因素。因此,泉州市耕地资源变化的驱动力主要是社会经济因素,其中经济发展尤其是第三产业的发展、人口增长以及由非农业人口比例、农业科技发展等反映出的社会进步起主导作用,对耕地资源的变化产生了重要驱动作用。

由于政策因素无法进行定量分析,因此没有选取政策指标来分析其对泉州市耕地变化的影响,但是在上述指标中也间接地体现出了它对耕地变化的驱动作用。

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