生态退耕背景下黄河流域耕地变化与农业生产和生态环境关系研究*

李长生，严金明

（中国人民大学公共管理学院，北京 100872）

0 引言

耕地作为一个复合生态系统，可为人类提供许多具有生态、社会文化和经济价值的产品与服务，同时也与经济系统、生态系统和社会系统相互作用[1]。作为人类赖以生存的基本资源，耕地最基本的功能是物质生产功能，对于中国这个农业大国和人口大国而言，只有守住一定数量耕地，才能保住粮食安全的生命线。同时，作为绿地的耕地还具有生态调节和环境保育等功能，承担着维持区域生态系统平衡等责任[2]。随着经济快速发展和城镇建设用地扩张，建设用地占用导致耕地面积减少的现象越来越普遍[3]，耕地非农化和粗放化等问题日渐突出，重视经济产出而忽视其生态功能的利用模式导致了土地退化等负外部性问题，耕地保护越发迫切[4]。在粮食安全和经济发展以及生态保护等多重压力下，学术界对耕地多功能分类与时空演变及其驱动因素[5-7]，耕地利用的经济、社会、生态效益和耕地保护外部性[8-10]进行大量研究。这些研究为我国区域耕地保护和利用提供了决策依据，同时也达成了广泛共识:耕地可持续利用成为必然趋势，耕地不仅要稳定其基本的物质生产和生活保障功能，保障粮食安全和农业经济质量，还应起到维持区域生态平衡和改善乡村人居环境的作用。

耕地变化与区域自然和社会经济因素存在互动关系。一方面，耕地变化受到自然条件和社会经济及政策因素影响，人类活动更是对耕地数量变化起决定作用[11]。不同地区的生态环境状况和经济发展水平影响着人们利用土地的行为，生态脆弱的水土流失区，通常也分布着贫困区，农民易于通过开垦耕地以获得短期的粮食供给和经济来源；我国为了缓解水土流失和土地沙化等问题，实施的生态退耕项目使得局部地区耕地减少；经济发达地区大面积建设用地占用耕地也导致了耕地大幅减少和损毁。另一方面，耕地开垦行为虽然带来了耕地增加，但往往会加剧地区生态风险；不同质量等级的耕地对区域生态环境和生态系统服务价值影响有所不同[12]，退耕还林还草通过将粮食产量低、水土流失严重的坡耕地退耕还林还草，提高了植被覆盖和生态服务价值[13]，改善了生态环境；耕地数量变化必然影响粮食生产和农民收入，且耕地质量存在差异使得影响可能不同[14]，同时，生态退耕的社会经济效应也存在争议，一些学者认为生态退耕能够促进经济增长[15，16]，另一些学者的研究则表明生态退耕在促进农民增收和经济持续增长方面的作用甚微[17]，甚至在全国层面上对经济呈现负面影响[18]。目前，很少有研究从因果关系角度分析退耕还林还草与自然和社会经济因素可能存在的双向互动关系。

黄河流域是我国传统的农区，种植业规模庞大，保障着全国的粮食安全[19]。早期盲目毁林开荒、陡坡耕种导致了黄河流域水土流失加剧和生态状况恶化，严重影响人民的生产生活以及国家生态安全。当前黄河流域农业高质量发展面临着农业资源利用与生态环境脆弱的根本矛盾[20]。退耕还林还草作为黄河流域耕地变化的重要原因，已得到广泛关注，目前研究多采用短期时间序列数据对局部小范围地区进行分析，很少有研究采用面板数据分析黄河流域不同区域的退耕还林还草情况并探究退耕还林还草与农业生产和生态环境的因果关系。基于2000—2020年黄河流域面板数据和相关栅格、矢量数据，选择粮食产量和农业生产总值来表征农业生产情况，植被归一化指数（NDVI）和生态系统服务供给来表征生态环境状况，采用面板格兰杰因果检验和局部空间自相关分析等方法，文章探索了黄河流域不同区域退耕还林还草与农业生产和生态环境之间的因果关系和空间交互关系，全面诊断黄河流域生态退耕背景下不同区域耕地变化可能的驱动因素和产生的外部性后果，为耕地资源可持续利用与管理以及制定土地利用和退耕还林还草政策提供依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

黄河流域包括青海、甘肃、四川、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南和山东9个省区的68个地级行政单元[21]。黄河自西向东流经不同的地理单元，不同区段自然条件差异造就了黄河流域土地利用格局与经济发展水平的显著分异，自然保护区、生态脆弱区和贫困区在黄河流域广泛分布[22]。生态退耕是对黄河流域影响较大且直接涉及耕地的政策，1999年在陕西、甘肃和四川小范围试点，2000年在黄河中上游及长江上游开展大规模试点，2014年继续实施的第二轮退耕还林还草，黄河流域都是主要区域。黄河流域中上游地区高原山地广布，是黄河流域乃至全国水土流失易发频发区域，脆弱的生态环境给农业生产和经济发展造成很大限制。

1.2 数据来源与处理

2000—2020年土地利用遥感数据来源于Yang和Huang发表的数据集[23]，提取并计算了2000—2020年间黄河流域各市的年度土地利用转移矩阵，前一年（如2000年）耕地在后一年（如2001年）转化为林地和草地的面积，作为后一年的退耕还林还草数据，其余年份以此类推，得到2001—2020年共20年的退耕还林还草数据；2001—2020年植被归一化指数（NDVI）由Landsat8遥感数据计算得到，提取并汇总为黄河流域市域数据。在选择NDVI的基础上，进一步考虑黄河流域生态系统服务供给，以对生态环境进行更为全面的测度，生态系统服务供给量测算参考谢高地等的研究[24]。此外，为了在空间上进行更为详细的分析，汇总了2020年退耕还林还草和NDVI的县级单元数据以进行空间自相关分析。2001—2020年农业生产总值和粮食产量数据来源与各市县统计年鉴和统计公报等，一些市县缺少2020年的数据，以相邻年份代替，为消除价格因素造成的剧烈波动，将各年度农业生产总值折算为2000年可比价格。

2 研究方法

2.1 面板格兰杰因果检验

采用面板格兰杰因果检验分析黄河流域退耕还林还草规模与农业生产和生态环境指标之间的因果关系。格兰杰因果检验可以统计检验变量在时间序列上的因果关系，为分析变量间的潜在因果关系提供证据。早期格兰杰因果检验主要基于时间序列数据，根据事件发生时序给出因果判定，在面板数据基础上发展而来的面板格兰杰因果检验能显著增加自由度，使估计结果更有效[25]。采用如下基于面板数据的格兰杰因果检验模型[26]为：

式（1）中，K为滞后阶数，且K∈N*；αi为固定时间维度的个体效应；为自回归系数；为回归系数，εi，t为随机误差。零假设H0：βi=0，i=1，…，N，其中，备 择 假 设H1：βi=0，i=1，…，N1；βi≠0，i=N1+1，N2+1，…，N，其中N1未知，但是满足条件0≤N1∕N＜1。如果拒绝零假设，就意味着X的历史信息对预测Y的信息是重要的，X是Y的格兰杰原因，如果接受原假设，则X不是Y的格兰杰原因。由于黄河流域上游、中游和下游地区在自然地理条件和经济发展水平等方面均存在显著的差异，对上中下游地区分别进行格兰杰因果检验。

为了避免伪回归，格兰杰因果检验之前对数据进行平稳化处理，并借助面板单位根检验数据平稳性，通常选择相同单位根和不同单位根检验分别进行检验。该文研究数据为大N（全流域截面数为68个，上游25个，中游20个，下游23个）小T（时间序列为20年），不同单位根检验选择IPS（Im，Pesaran and Shin）检验，相同单位根检验可选择LLC（Levin-Lin-Chu）检验[27]。若数据平稳，可直接进行格兰杰因果检验；若数据不平稳，则进而进行协整检验确定变量之间的协整关系。该文中的检验通过Stata 15.0实现。

2.2 空间自相关分析

借助空间自相关分析测度退耕还林还草规模与农业生产和生态环境指标的空间交互关系。空间自相关是对某一地理变量空间分布中相邻位置间的相关性进行检验的一种统计方法，双变量局部空间自相关模型[28]可以用于分析两个变量间的空间关联特征。借助GeoDa软件，计算2020年黄河流域退耕还林还草规模与粮食生产、农业产值、NDVI、生态系统服务供给的双变量局部Moran′s I指数（LISA），以Z检验（P=0.05）为标准，分析它们之间的空间相关性。

3 结果与分析

3.1 生态退耕背景下黄河流域耕地时空变化

气候条件差异使得黄河流域土地利用呈现显著的空间分异（图1），上游的主要用地为草地和未利用地，耕地主要分布在黄河流经的河套平原等地；中游以林地和草地为主，耕地主要分布在汾河和渭河流域；气候条件优越的下游地区耕地广布，种植业和农业经济发达。2000—2020年黄河流域耕地净减少158.71万hm2，新增耕地1 253万hm2，1 411.71万hm2的耕地转为其他用地，其中还林还草占70%以上；中上游地区是退耕还林还草的重点区，80%左右的耕地减少去向为草地和林地；下游地区耕地减少主要被建设占用，面积达165.94万hm2，退耕还林还草面积较少，仅占全流域的4.8%。图2显示了2000—2020年黄河流域耕地面积变化的空间分布，可以看出，耕地增加县域集中在上游，尤其是黄流域北部内蒙古自治区的阿拉善等地，许多未利用地转为耕地，中游陕西南部耕地有所增加，主要是草地和未利用地转为耕地；下游县域耕地均减少，主要转为建设用地，中上游呼包鄂榆城市群耕地减少主要转为草地和建设用地，宁夏南部也有部分县域耕地大幅减少，减少去向主要是草地，中部黄土高原地区耕地减少去向主要是林地和草地。

图1 2020年黄河流域土地利用空间分异

图2 2000—2020年黄河流域耕地变化

从2001—2020年黄河流域上中下游的退耕还林还草情况（图3）可以看出，上游地区退耕还林还草面积最多，下游地区最少，不同年份也存在差异。20年年均退耕还林还草59.08万hm2，2020年和2004年为退耕还林还草高峰年，分别有113.55万hm2和82.45万hm2的耕地转为林地和草地；2007年、2014年和2019年为退耕还林还草面积较少，不足40万hm2。

图3 2001—2020年黄河流域不同区域退耕还林还草面积桑基图

3.2 面板数据平稳性检验

面板数据的平稳性是格兰杰因果检验的前提，为了排除数据波动的影响，对退耕还林还草面积（TG）、粮食产量（LS）、农业生产总值（CZ）、NDVI和生态系统服务供给（ESS）取对数后进行相同单位根检验（LLC）和不同单位根检验（IPS）。从表1可以看出，黄河流域上中下游的各指标均在1%的显著性水平上否定了原假设，通过了相同单位根和不同单位根检验，数据平稳，可以进行格兰杰因果检验。

表1 各变量面板单位根检验

3.3 退耕还林还草与农业生产和生态环境的格兰杰因果关系分析

从格兰杰因果关系检验结果（表2）可以看出，黄河流域不同区域退耕还林还草与农业生产和生态环境指标的因果关系存在显著差异。上游地区退耕还林还草规模与粮食产量之间不存在格兰杰因果关系，退耕还林还草不是粮食产量变化的原因，粮食产量也没有影响退耕规模，这可能与上游本身农业条件差，耕地质量和产量不高有关；退耕还林还草规模与农业产值在滞后4阶时为单向因果关系，从统计意义上来看，较长时期的退耕对农业产值有轻微促进作用，这可能是因为上游部分地区生态退耕以退耕还草为主，长期来看还草后可能有助于畜牧业发展，因而对农业产值增加有利；退耕与NDVI和生态系统服务供给均为单向因果关系，也就是说，退耕还林还草对提高植被覆盖和生态系统服务供给能力十分有利，退耕还林还草的生态效果显著。

表2 退耕还林还草与农业生产和生态环境的格兰杰因果关系检验

中游地区的粮食产量与退耕还林还草为单向因果关系，从统计意义上来说，粮食产量是造成退耕的原因，产量低的地区退耕规模更大，这可能与生态退耕政策要求坡耕地和低产田退耕有关；退耕与农业产值之间不存在因果关系，一方面，退耕耕地质量较低，对粮食产出影响较小，另一方面，中游以退耕还林为主，畜牧业发展优势不明显，因而退耕没有对农业产值造成显著影响；退耕与NDVI为单向因果关系，退耕还林还草显著提高了中游的植被覆盖，与生态系统服务供给为双向因果关系，生态系统服务供给越低的地区退耕规模越多，且退耕还林还草能促进生态系统服务供给增加。

下游地区退耕与农业生产和生态环境指标之间不存在因果关系，下游地区本身自然地理条件较好，农业生产和经济发展水平较高，退耕面积少，因而对农业生产和生态环境的影响不显著。

3.4 退耕还林还草与农业生产和生态环境的空间关系分析

采用双变量局部空间自相关对2020年黄河流域退耕还林还草与粮食产量、农业产值、NDVI和生态系统服务供给的空间交互关系进行分析（图4）。上游三江源地区退耕还林还草与农业生产和生态环境指标均呈现低—低集聚，说明该区域退耕面积较少且农业生产和生态环境状况均不高；下游地区退耕还林还草面积少但生态状况好且农业经济发达，与粮食产量和农业产值及NDVI呈现低—高集聚分布，与生态系统服务供给在小范围呈现低—低集聚；黄土高原、鄂尔多斯高原等地是生态退耕重点区域，分布着退耕还林还草与粮食产量的高—低集聚区，以及与农业产值、NDVI和生态系统服务供给的高—高集聚区和高—低集聚区。

鄂尔多斯高原地区退耕还林还草与粮食产量主要为高—低集聚，也就是说2020年有大面积粮食产量低的耕地转为林地和草地，但是退耕还林还草与NDVI和生态系统服务供给的空间关系也主要为高—低集聚，说明2020年退耕还林还草没有对生态环境改善产生效果。对比面板格兰杰因果检验中采用2000—2020年数据分析得到的退耕还林还草能促进植被覆盖和生态系统服务供给增加的结果，说明了退耕还林还草对生态环境的影响需要长远才能显现。从图4b可以看出，退耕还林还草与农业产值在鄂尔多斯高原呈现小范围高—高集聚和低—高集聚，这与格兰杰因果关系分析部分所提到的上游部分地区畜牧业较为发达，退耕还草可能有助于提高农业产值一致。此外，退耕还林还草与NDVI和生态系统服务的高—高集聚区集中在黄土高原南部的秦岭和渭河流域，太行山附近也有退耕还林还草与NDVI的高—高集聚区分布，这些地区以退耕还林为主，且良好的水热条件有助于提高退耕还林效果。

图4 2020年退耕还林还草与粮食产量（a）、农业产值（b）、NDVI（c）和生态系统服务供给（d）双变量局部Moran指数（LISA）

4 结论与讨论

4.1 结论

该文在黄河流域生态退耕背景下，分析了2000—2020年黄河流域耕地的时空变化，并探讨了退耕还林还草规模与粮食产量、农业产值、NDVI和生态系统服务供给的关系。受生态退耕政策影响，2000—2020年黄河流域耕地减少去向主要为林地和草地，下游地区生态环境良好且经济较为发达，退耕还林还草面积较少，与农业生产和生态环境之间没有显著关系；中上游地区耕地较少且是退耕还林还草的重点区，上游地区退耕还林还草对粮食产量没有影响，但长期来看对农业产值增加有利，中游粮食产量和生态系统服务供给低的地区退耕规模更大，退耕规模对粮食产量和农业产值没有显著影响。格兰杰因果关系检验表明过去20年的退耕还林还草有效恢复了中上游地区的植被和生态系统，但是2020年退耕还林还草与NDVI和生态系统服务供给的空间集聚关系表明生态退耕的短期效果并不明显。总的来说，粮食产量和生态系统服务供给水平可能是导致黄河流域部分地区退耕的原因；退耕还林还草对生态环境改善作用明显，对农业生产没有产生负面影响，退耕还草在长期来看还可能有助于农业经济发展。

4.2 讨论

随着黄河流域高质量发展上升为国家战略，作为黄河流域主要用地类型的耕地也应当担负起其在高质量发展中角色。《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》指出生态脆弱是黄河流域最大的问题，生态优先、绿色发展是黄河流域发展的重要原则。以农业绿色发展助力黄河流域生态保护与高质量发展，要解决好粮食安全与生态保护协调这一重要问题[29]。黄河流域不同区域耕地变化和退耕还林还草的驱动因素，及其带来生态和经济效果有所不同，不同区域应采取不同的耕地保护和利用策略。中上游地区可以有步骤地长期推进生态退耕，将粮食产量低和生态系统服务供给低的耕地还林还草，加强耕地保育与修复，同时发挥农牧业基础好的优势，大力推行绿色农牧业，有望达到经济发展与生态保护协同；下游地区耕地广布且质量高，结合黄河流域水资源短缺的问题，重视耕地数量和质量保护的同时发展节水高效农业和现代化农业，提高农业生产率，在保障粮食安全的基础上，减轻农业环境污染、提高农业经济质量，实现生态—经济高质量协调。