内容提要：学术界在城镇化对耕地的影响问题上存在着较大的争论。本文利用中国科学院的土地利用遥感数据和社会经济统计数据，建立计量经济模型对我国东部14省城镇化对耕地的影响进行实证分析。研究结果表明，总体经济增长是影响耕地变化的主要因素，不同城镇化模式对耕地的影响也不同，在其他条件相同的情况下，相对于农村住宅建设用地而言，城镇化对耕地减少还起到一些缓解的作用。
关键词：城镇化 农村住宅 耕地
一、引言
城镇化是人类社会发展到一定阶段的必然产物。尽管城镇用地面积占地球表面总面积不足2%，但世界上超过一半的人口居住在城镇地区（Grubler，1994）。根据世界大多数国家的经验，城镇的发展将导致人口由农业部门向非农业部门转移以及城镇用地规模的增长。以城镇人口标准衡量的中国城市化率由1978年的18%上升到2004年的42%（国家统计局，2005）。按照美国城市地理学家诺瑟姆提出的城镇化阶段性规律（Northam，1975），20世纪90年代中期中国开始进入城镇化加速发展阶段。根据联合国的预测，到2020年，中国超过一半的人口将居住在城镇地区（United Nations，2002）。
城镇化发展对耕地的影响存在着争论。主流观点认为城镇化使大量的耕地减少，影响着国家的粮食自给能力（封志明、李香莲，2000），其中大城市的扩张被指责为耕地减少的主要源头之一（Lin and Ho，2003）。但也有不少学者认为，由于城镇的人均建设用地少于农村，人口城镇化和劳力非农化不仅不会增加耕地占用，而且对保护耕地还会起积极的促进作用（贾绍凤，1997；Huang et al .，2005）。同时，人们对不同模式的城镇化发展对耕地的影响也存在较大的争议，主要表现为：有的认为小城镇发展规模小而分散，缺乏重点，遍地开花，占地过多，对耕地减少的影响很大（季建林，2001）；也有的认为大城市交通和服务建设占地多，是耕地减少的主要原因（谈明洪等，2004）。
城镇化加速发展和城镇化对耕地影响的争论使城镇化与耕地变化的关系成为近些年来学术界极其关注的问题。除个别研究外，过去的大多数研究是以定性分析或以局部地区或城市的案例分析为主，同时没有较好地把农村建设用地与城市建设用地紧密结合起来研究。耕地变化是一个复杂的系统，影响耕地变化的因素众多，在研究城镇化及其城镇化模式对耕地的影响时，需要在充分控制其他因素的影响下，才能得出较为可信的结论。由于城镇化在未来将继续其增长趋势，对这个问题的研究显得尤其重要。研究不同城镇化模式对耕地的影响程度，不但可以较好地预测未来城镇化和耕地变化，而且对国家制定相关的政策，在未来既能保证经济的高速增长，又能推进城镇化和耕地保护，有重要的指导意义。
本文的研究目的是探讨城镇化对耕地变化的影响。为了实现这一目标，我们建立了一个耕地变化的计量经济模型，并基于陆地卫星专题制图仪影像（Landsat TMPETM）解译的土地利用遥感数据进行实证研究。本文的结构安排如下：第二部分介绍本文研究的数据，第三部分回顾中国的耕地和城镇化的相关关系，第四部分介绍本研究所采用的经济计量分析模型，第五部分讨论计量模型的估计结果，第六部分是结论。
二、数据说明
（一）耕地
我们研究中所用的土地数据来源于中国科学院资源环境数据中心提供的1公里×1公里栅格的土地利用遥感数据（Liu et al .，2003）。这个数据包括三个时期：（1）20世纪80年代末期，包括从1986年到1989年的Landsat TMPETM影像（对于年份，为简单起见，用1989年表示）；（2）20世纪90年代中期，包括1995年到1996年的Landsat TMPETM影像（用1996年表示）；（3）20世纪末，包括1999年到2000年的Landsat TMPETM影像（用2000年表示）.Landsat TMPETM影像是经过地理参考和精度校准的。中国科学院解译组对中国75000公里的横断面进行了地面精度检验，然后运用地理信息系统（GIS ）技术把数据加总到县（市）级水平，县（市）是本研究的基本分析单位。
（二）城镇化与其他变量
为了分析不同的城镇化发展模式对耕地变化的影响，我们利用如下标准把建设用地分为3个类别。第一个类别：包括了所有建设用地面积小于1平方公里的图斑（patch）。实际上，这些图斑规模大多与农村居民点建设用地相当，我们把这类的建设用地定义为"乡村"模式的建设用地。第二个类别包括所有大于1平方公里但小于5平方公里的图斑，因为在大多数情况下，大的乡镇（小城镇）面积也在1-5平方公里之间，所以我们把这类的建设用地定义为"小城镇"模式的建设用地。
第三个类别是指所有大于5平方公里的图斑，并把它定义为"城市"模式建设用地。我们对城镇化的规模分类（加引号的"乡村"、"小城镇"和"城市"）不但与行政上设立的村庄、小城镇和县城以上的市规模高度相关，而且使我们在分析城镇化模式时在时间和空间上有可比性，从而有效地避免了不同地区和时期对乡村、小城镇和城市的不同定义给研究和分析带来的不可比性问题。在以上分类的基础上，我们计算了一套比例变量，用每个县内的每一种规模类别的面积总和除以总的建设用地面积。这样定义的比例变化分析就可以使我们识别相对于农村地区的建设用地面积的变化和不同的城镇化模式的建设用地的变化。
本研究中使用的其他数据包括自然、社会经济和政策因素。各县（市）的平均坡度、平原面积比例、高程数据、各县（市）平均到县驻地、省会城市、最近港口城市的距离是基于全国1∶25万比例尺的数字地面高程模型（DEM ）和地形图计算的。降水量和平均温度数据是利用中国气象局1950-2000年以来的气象站点观测数据，先离散到1公里×1公里空间层次上，再采用空间插值的方法计算并汇总到县（市）行政区划单元上的。分县（市）的经济、人口等社会经济数据来自国家统计局（2000）和公安部（1989，1996，2000）.除"户籍政策"来自公安部外，其他政策因素的变量主要来自过去研究的文献和相关政策文件的汇总与分析。
（三）样本选择
考虑到中国行政区域随时间而有些变化，我们对数据按照行政区范围可比的原则进行了整理，创建了一套不同年份可比的县级层次的土地利用、社会经济和政策变量。由于西部地区在20世纪80年代后期的社会经济数据比较缺乏，考虑到数据的可获得性和准确性，并结合本研究目标的需要，我们最后在实证分析中选取了东部地区作为研究对象，包括：东北地区、华北地区、华东地区、华南地区范围的14个省份。因此，在实证分析中，我们每年的样本包含东部地区869个县（市）行政区的观测单位。
三、农村建设、城镇化和耕地变化的关系
（一）耕地变化
根据我们的土地利用数据集和已有的一些相关研究（Liu et al .，2003；邓祥征等，2005），1989年到2000年间，由于东北地区的土地复垦效应，东部14省的耕地面积有一定的缓慢增长，但从20世纪90年代中期后，耕地面积开始出现减少趋势。1996-2000年期间，有153个县（市）的耕地面积有一些增长（3.93%），但有716个县（市）的耕地面积在减少（4.1%），从总体来看，以减少趋势为主，东部14省的耕地面积共减少了1.48%.
根据过去的很多相关研究，耕地减少是由多种原因引起的，其中主要有经济发展、人口增长、城镇化等社会经济因素以及与其相关的政策和自然因素等。耕地减少是否主要由城镇化引起的，在下文中，我们分别将从定性和定量分析方面来回答这个问题。
（二）农村建设与城镇用地变化
从总体上看，建设用地面积增加以原有建设点用地的扩展为主，以新增建设点用地为辅。根据东部14省的样本数据，建设用地面积总量从1996年的94462平方公里增加到2000年的98962平方公里，增加了4.8%（表3）；同期，新建设点由367421增加到373272个，增加了1.6%，占建设用地增加总量的1/3，原有建设点用地平均规模由0.257平方公里扩大到0.265平方公里，扩大了3.2%，占建设用地增加总量的2/3.
从建设用地内部不同类型的变化来看，农村居民点和小城镇是以新增建设点用地为主，而城市则以原建设点用地的扩展为主。1996-2000年期间，农村居民点建设用地由59708平方公里增加到60890平方公里，增加了1.98%，其中新增加的建设用地图斑数量由360348平方公里增加到365678，增加了1.48%（表3，第1列），农村居民点建设用地平均规模变化不大，由0.166平方公里扩大到0.167平方公里，仅仅增加了0.60%。同期，小城镇的建设用地图斑的数量和平均规模也都在增加（第2列），建设用地面积增加了1255平方公里（10851-9596平方公里），增长了13%，其中新增加的建设用地图斑的数量增加了542个（6555-6013平方公里），增长了9%，而原有的建设用地平均规模由11596平方公里增加到11655平方公里，增长了3.70%，其中也有部分是由于原有的一些农村居民点用地规模扩大后成为了小城镇。城市地区的建设用地面积也扩张很快，1996-2000年期间由25158平方公里增加到27221平方公里，增长了8%，其中以原有建设用地的扩张为主，平均规模由23.734平方公里增加到26.199平方公里，扩大了10%，部分是由于原有小城镇的建设用地扩张，集中连片发展达到一定规模后发展成城市规模，因此建设用地更集中，建设点个数减少了一些。
（三）城乡间人均建设用地面积的差异
农村人均建设用地面积显著高于城镇地区的人均建设用地面积。根据《中国城市统计年鉴》的统计数据，1993年农村地区人均建设用地面积高达148平方米，是城镇的相应数据（55平方米）的2.69倍。虽然过去十多年，农村地区人均建设用地面积的增长比城镇要慢，但到2002年农村地区的人均用地面积比城镇的还是高一倍以上。这意味着不同城镇化模式（这里我们把农村建设也看作城镇化的最初级的模式）的发展对占用土地是不一样的，从而其对耕地占用程度也不同。因此，相对于农村地区建设用地而言，城镇化发展对耕地的影响也许还会小一些。为了进一步定量分析城镇化及其不同模式对耕地的影响，本文将构建经济计量模型进行实证研究，分析在控制其它影响因素的情况下，不同的城镇化模式对耕地的影响。
四、耕地变化的计量模型的构建
有很多研究考察中国的耕地变化和它的决定因素，基于截面数据的研究，在解释中国耕地空间上的差异时，认为地理和自然条件是重要的因素（Verburg et al .，1999）.基于时间序列数据的研究表明城镇化是耕地下降的时间差异的重要驱动因素（Heilig et al .，2000）.采用面板数据（panel data），本研究同时考察随时间变化和空间变化的因素对耕地变化的影响。根据以往的研究结果，我们建立了如下耕地的经济计量模型：
耕地=f（城镇化模式，社会经济因素，自然因素，其它因素，e1）（1）
耕地模型中的被解释变量是耕地的面积，时期为1996年和2000年。模型中各个解释变量具体说明如下：
社会经济因素。包括分行业的国内生产总值和人口这两个主要因素，由于经济发展需要土地资源等作为投入，人口增加也会引起对住宅和就业等需求的增加，它们都可能对耕地产生重要的影响。为了尽量避免社会经济因素的内生性问题，本研究中的国内生产总值和人口变量数据都采用了滞后1年的数据。
自然因素。包括坡度、到最近沿海港口城市的距离、到最近省会城市的距离、数字高程模型（DEM）、平原面积比例、降水量和平均温度等主要的反映地形、区位和气候等条件的变量。这些因素都可能对耕地变化的区域差异产生重要的影响。在本研究中，这些变量主要起到控制区域间的差异作用。
其他因素。虽然模型中包括了一系列的自然因素变量来控制区域间的差异，但在分析中我们也意识到仅仅用以上自然因素还是很难控制空间上存在的差异，为此，我们在模型（1）中进一步引进了1989年的耕地面积来更好地控制空间上差异，这里我们称之为"基期因变量"。
城镇化模式。这是本文的研究重点，它是用"乡村"、"小城镇"和"城市"建设用地占总建设用地的比例来衡量，即研究不同的城镇化模式对耕地影响的变量，它除了在区域上有差异外，它也随时间而变化。因为在模型中除了分行业的国内生产总值和人口随时间而变化外，可能还有随时间而变化的其它影响因素由于数据可获得性问题（如地价和交通条件改善等等），没有被包括在模型（1）中，而这些被省略的变量同城镇化模式变量又有相关关系，从而导致城镇化模式变量与（1）中误差项（e1）相关，即城镇化变量可能存在内生性问题。为了较准确估计不同城镇化模式对耕地的影响，我们采用了工具变量的方法来解决这个问题。为此，我们建立了如下城镇化模式的模型：
城镇化模式=f（城镇化模式工具变量，社会经济因素，自然因素，其他因素，e2）（2）
选取的工具变量有：户籍政策（用公安局登记的非农户口占总人口比例来体现）、县改市（区）的城镇发展政策（虚拟变量，1=是，0=否）、外商直接投资政策（用人均外商直接投资的存量表示）和区域开发政策（虚拟变量，1=是开发区，0=否）.因为这些政策基本上是通过影响城镇化模式来影响耕地的变化（而不是直接对耕地产生影响）.需要说明的是，耕地影响方程和城镇化模式影响方程中都有"社会经济因素""，自然因素""，其他因素"，它们的内容与数据都是一样的。我们运用三阶段最小二乘法对模型（1）和（2）进行系统估计，把城镇化模式方程（模型2）估计的预测值代入耕地方程（模型1）。因为3个因变量（"乡村"、"小城镇"和"城市"模式）合计为1，所以在估计系统模型时，我们以"乡村"模式做基准，考察"小城镇"和"城市"模式对耕地的影响。
五、估计结果
（一）城镇化模式模型的估计结果
城镇化模式模型的2个方程估计结果见表5的第1-2列（"小城镇"模式比例和"城市"模式比例）.首先我们对工具变量的有效性进行检验，根据估计结果），"户籍政策"对"小城镇"模式有显著的负影响，而对"城市"模式有显著的正影响。这与我们的预期一致，因为随着户籍政策放松，农转非指标增多，人口逐渐从乡村和小城镇转移出来，而且城市比小城镇更具有吸引力，因此对城市的用地需求也相应增加更多。实行县改市（区）的城镇发展政策对小城镇模式的影响不显著，而对城市模式有相当显著的正影响，这也是我们所预期的，因为县改市（区）一般在县城（市）进行，将促进城市规模不断扩大。外商直接投资政策对小城镇和城市模式的影响不显著，但区域开发政策（是否有开发区）对小城镇模式有相当显著的负影响，对城市模式有显著的正影响，这是因为开发区一般多设置在城市周围，从而促进了城市的规模不断扩大。这些工具变量多数都显著地影响城镇化模式相对比例的变化，表明所选取的工具变量是有效的。
社会经济因素、自然因素和其他因素对城镇化模式的影响同我们的预期也基本上一致。这些变量的系数相当多都达到显著水平，说明我们所估计的城镇化模式模型有较好的解释能力。因为解释城镇化模式不是本文的研究重点，这里我们仅仅对工具变量的有效性和城镇化模式模型估计结果的总体情况做了以上的简要说明，下面我们重点介绍不同城镇化模式对耕地影响的计量经济模型的分析结果。
（二）耕地模型的估计结果
首先，从耕地模型估计的总体结果上看，大多数的系数在统计上都达到了极其显著的水平，而且R2更高达0.99，说明我们所估计的耕地模型能够很好地解释我国东部14省耕地数量的变化。
其次，基期年份（1989年）的耕地面积对1996-2000年的耕地变化有非常显著的正影响，表明它能够较好地控制区域间的"耕地基础"水平的差异。
第三，自然因素变量也是解释区域间耕地差异的重要因素。在7个被考虑的自然因素变量中，有5个变量都达到了1%的统计显著水平，它们分别是到最近省会城市距离、到港口距离、平原面积比例、降水量和平均温度，而且估计出的系数符号都同以往研究的结果一致（Turner et al .，1995；谭术魁，彭补拙，2002；Huang et al .，2005）。
第四，经济社会发展对耕地变化有显著影响。根据估计结果（表5最后一列），农业的发展对耕地有显著的正影响，系数统计检验在1%水平上显著，表明在其他条件不变的情况下，农业GDP 每增长1%，耕地面积将会增加0.021%.这是由于农业的发展需要大量的耕地，农业越发达，表明用于耕作的农用地越多。同样与我们预期相同，第二产业和第三产业的发展对耕地有显著的负影响，研究结果表明在其他条件不变的情况下，当工业GDP 或服务业GDP每增长10%，耕地面积将会分别减少约0.09%和0.25%左右。这也表明了第二产业和第三产业的发展需要大量的基础设施和配套的服务设施等，这些因素对耕地的减少有重要影响，由于它们在自身发展的过程中把土地作为投入品的内在需求增加，部分地造成了20世纪90年代中期以后耕地的下降局面。人口对耕地的影响为负，但不显著，这也许是因为非农就业的人口增加导致对在农村地区建房等用地的需求减少，而在城镇地区增加同样多的建设用地会比在农村地区少占耕地，从而使人口增加对耕地的影响不显著。
最后，也是本文最重要的研究问题和研究结果，在其它所有影响因素一样的情况下，相对于农村地区的建设而言，城镇化比"农村化"更节省耕地。虽然所有类别的建设用地面积的变化与耕地面积数量是负相关关系，但当我们比较农村地区建设用地面积比例增加对耕地的影响时（表5中没包含的作为城镇化的基准对比变量），估计的小城镇模式和城市模式比例的影响系数为正，分别为0.117和0.036，而且统计检验显著，表明相对于农村建设用地而言，城镇化发展用地更节约，将分别会少占耕地11.7%和3.6%.城镇化对耕地减少还起到一些缓解的作用，是提高土地利用效率和保护耕地的有效途径。这表明，目前国家出台的一些保护耕地的政策（如控制城镇化扩展的一些政策措施）和那些有意（或无意）地鼓励"离土不离乡"的政策可能反而加速了耕地的非农占用。
（三）耕地变化的分解分析
根据耕地计量模型估计的参数，我们对1996-2000年的耕地变化做了分解分析。结果表明，不管城镇化发展模式如何，总体经济增长因素在决定耕地变化幅度方面起着最重要的决定作用（表6）.总体来说，虽然城镇化是影响耕地变化的一个重要因素，但城镇化对耕地的影响不大，没有人们想象的那么可怕（表6）.在影响耕地变化的因素中，经济增长（GDP）因素，主要是第二和第三产业的发展对耕地变化的影响起决定作用，解释了耕地减少的绝大部分，其中第三产业的发展对耕地减少起决定作用，对耕地变化的影响最大。同时我们发现，城镇化使耕地面积损失还减少了7%。
六、结论
从本文所研究的东部14省的城镇化发展进程来看，总体来说，20世纪90年代中期以来，伴随着经济的不断增长，城镇化得到了快速发展，建设用地总面积不断增长。根据我们的实证分析结果，至少在1996年到2000年，政策因素及经济发展（主要是第二、三产业）与人口总量增长对城镇化发展及不同城镇化模式变化起着很重要的作用。经济发展是影响耕地变化的主要决定因素，虽然城镇化对耕地变化有一些影响，但影响并不大，而且不同城镇化模式对耕地的影响是不同的。在其他条件一样的情况下，相对于农村建设用地而言，城镇化对耕地减少还起到一些缓解的作用。
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作者简介：朱莉芬，重庆工商大学长江上游经济研究中心，邮政编码：400067，电子信箱：zlfcq@sina.com；
黄季焜，中国科学院农业政策研究中心，中国科学院地理科学与资源研究所，邮政编码：100101，电子信箱：jkhuang.ccap @igsnrr.ac.cn.
本项研究得到中国科学院知识创新工程重要方向项目（KSCX22YW2N2039）和国家自然科学基金（70021001）的资助，中国科学院资源环境数据中心和中国科学院地理科学与资源研究所的邓祥征博士为研究提供了部分数据和资料，在此表示感谢。也感谢匿名审稿人的宝贵建议。
文章来源：《经济研究》2007年第2期
