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地理科学进展 >

2023 , Vol. 42 >Issue 1: 116 - 130

DOI: https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2023.01.010

研究论文

泰安市设施农用地的时空格局演变与影响因素

  • 陈韵凌 ,
  • 王茂军 , *
展开
  • 首都师范大学资源环境与旅游学院，北京 100048
*王茂军(1973— )，男，山东临沂人，教授，博士生导师，研究方向为城乡发展与区域规划。E-mail:

陈韵凌(2001— )，女，湖南怀化人，硕士生，研究方向为城乡发展与区域规划。E-mail:

收稿日期: 2022-05-28

  修回日期: 2022-09-27

  网络出版日期: 2023-02-06

基金资助

国家重点研发计划项目(2018YFD1100803)

收起

Spatial and temporal patterns of facility agricultural land in Tai’an City and influencing factors

  • CHEN Yunling ,
  • WANG Maojun , *
Expand
  • College of Resource, Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China

Received date: 2022-05-28

  Revised date: 2022-09-27

  Online published: 2023-02-06

Supported by

National Key Research and Development Program of China(2018YFD1100803)

Fold

摘要

设施农用地是农副产品重要的空间载体。在土地利用转型视角下，区域耕地、非农建设用地规模对设施农用地规模的作用机制及其空间效应尚不明确。论文基于第二、三次全国土地利用调查数据(简称为“二调”和“三调”)，运用空间自相关分析、土地利用转移矩阵等方法，系统分析泰安市设施农用地的空间演变特征及其关键影响因素。研究发现：① 二调至三调期间，泰安市设施农用地规模总量相对稳定，但净变化剧烈，耕地、非农建设用地分别是设施农用地主要的转入来源、退出去向；② 泰安市设施农用地呈现出从县城中心向外围推移的规律性，远城区集聚趋势不断加强；③ 二调时期，耕地规模促进设施农用地扩张，而三调时期，耕地规模抑制设施农用地增长，并且在远离县城的乡镇表现更为显著；④ 二调、三调时期非农建设用地均稳定促进设施农用地扩张，这一作用在空间上普遍存在。研究结论可为耕地“非粮化”“非农化”治理以及设施农用地的空间布局调整提供理论支撑。

关键词： 设施农用地; 城乡区位; 土地利用转型; 非粮化与非农化; 泰安市

本文引用格式

陈韵凌 , 王茂军 . 泰安市设施农用地的时空格局演变与影响因素[J]. 地理科学进展, 2023 , 42(1) : 116 -130 . DOI: 10.18306/dlkxjz.2023.01.010

Abstract

Facility agricultural land (FAL) is an important spatial carrier of non-grain agricultural production. Under the current land use transition, the impact of regional arable and construction land scales on the scale of FAL and their spatial effects are unclear. Based on the data of the second (2008) and third (2018) national land surveys, this study used spatial autocorrelation analysis and land use transfer matrix to systematically analyze the spatial evolution characteristics of the FAL in Tai'an City and the key influencing factors, in an attempt to provide some theoretical support for the management of "non-grain" and "non-agricultural" transition of arable land and the spatial layout adjustment of FAL. The results show that: 1) During the decade between 2008 and 2018, the total area of FAL in Tai'an City was relatively stable, but the net change was dramatic, and arable land and construction land were the main sources and destinations for transferring FAL, respectively. 2) The FAL showed a spatial pattern of moving from the center of the counties/districts to the periphery, with an increasing trend of agglomeration in distant urban areas. 3) During the second national land survey period, the scale of arable land promoted the expansion of FAL, while during the third national land survey period, the scale of arable land inhibited the growth of FAL and the effect was more significant in townships far away from the county seats. 4) During both the second and the third national land surveys, construction land steadily promoted the expansion of facility agricultural land, and this effect was widespread in space.

Key words： facility agricultural land; urban-rural location; land use transition; "non-grain" and "non-agricultural" transition; Tai'an City

随着城乡居民生活水平的提高，中国农业结构及居民膳食结构不断优化[1⇓-3]，2013—2020年间人均粮食消费量下降5%，人均新鲜蔬果及肉禽蛋奶类消费量分别增加14.17%、56.99%①（① 数据来源于《中国统计年鉴》。2013年开始才正式统计全国居民人均主要食品消费量。）。人们对高附加值农产品的需求为设施农业的发展提供了广阔空间[4-5]。自1988年“菜篮子工程”建设起，不少地方政府支持发展蔬菜瓜果、畜禽养殖等高效农业项目，设施农业进入快速发展阶段[6]。2007年《土地利用现状分类》首次将设施农用地独立出来，作为二级地类，2010年《关于完善设施农用地管理有关问题的通知》明确了设施农用地概念，即直接用于经营性养殖的畜禽舍、工厂化作物栽培或水产养殖的生产设施用地及其相应附属设施用地，农村宅基地以外的晾晒场等。
与此同时，中国每年约有29.4万hm2耕地转化为其他用地[7]，为防范“非粮化”，《关于严格耕地用地管制有关问题的通知》(2021年)明确规定，严禁新增占用永久基本农田建设畜禽养殖、水产养殖设施和破坏耕作层的设施农用地，严格控制农业设施建设用地使用一般耕地。设施农用地已成为保障耕地红线、调控“非粮化”的重要对象。
农业用地的动态演变，一直是土地利用变化研究的重要命题[8⇓-10]，但既有研究多侧重于建设用地扩张与耕地保护之间的矛盾[11⇓-13]，或某一区域多种类型用地及功能重构[14⇓-16]，忽视了设施用地与耕地、非农建设用地之间的关系。既有的设施农用地研究，主要集中在工程技术[17-18]、生态环境效应[19⇓-21]与经济效益评估[22⇓-24]、发展现状及政策建议[25-26]等方面，发现人口增加、城镇化水平升高、社会经济发展导致了宁夏设施农用地面积的增加[27]，自然条件、邻里效应、地方政策影响了桐乡市[28]、寿光市[29]设施农用地的空间扩张，新型职业农民是导致郊区种植结构大棚化的关键因素[30]。耕地与非农建设用地是设施农用地的主要转化形式[31]，耕地“非粮化”“非农化”的地域差异性[32-33]，也可能制约着设施农用地的空间分异特征。这种空间分异的具体表现如何，如何随着时间变动而演变，主导影响因素为何?尚缺乏深入系统的讨论。
设施农用地由其他地类转化而来，是市场需求拉动、农户逐利驱动、地方政府推动的综合结果。在当前种植结构“非粮化”、经济结构“非农化”的趋势下，设施农用地的空间分异往往伴随着耕地、非农建设用地调整，耕地、非农建设用地成为设施农用地规模的重要影响因素(图1)。第一，从土地利用转型的结果来看，不同用地类型之间的转换产生极大的级差收益空间，影响区域经济增长、居民收入分配[34]。若设施农用地被耕地、非农建设用地占用，会导致设施农产品的供需失衡，增加政府补偿和建造补贴压力，造成“过程性”浪费[35]；若设施农用地占用过多的耕地，可能威胁粮食安全、耕地可持续利用[36]。第二，从主效应作用机理来看，一方面，在整治“非粮化”过程中，蔬果用地、养殖用地等的清退还耕，将导致耕地规模增加、设施农用地规模缩减。另一方面，非农建设用地的扩张，会胁迫耕地保障[37-38]，但作为区域经济增长的源泉[39]，也会诱发设施农产品需求规模的增加。与此同时，交通运输用地、住宅用地等非农建设用地的扩张可以改善设施农业生产条件、提高生产效率，助力设施农用地的规模扩张。第三，由于不同区位的资源禀赋、社会经济水平不同，耕地、非农建设用地影响设施农用地规模的作用方式，可能因到县城远近而异，城乡区位可能具有一定的调节效应。第四，自然资源禀赋、市场规模、社会经济发展水平、政策调控也是设施农用地扩张的重要影响因素[40]，控制这类因素，有利于进一步明晰耕地、非农建设用地对设施农用地规模的影响机理。
图1 设施农用地影响机制分析框架

Fig.1 An analytical framework of mechanism of influence of facility agricultural land change

基于上述认识，本文以全国第二次、第三次土地利用调查(简称为“二调”和“三调”)数据为数据源，系统剖析泰安市二调、三调的设施农用地时空格局，基于乡镇尺度，从资源禀赋、市场规模、社会发展、政策调控4个方面，定量辨析设施农用地空间分异的关键因素。在分析过程中，不仅关注设施农用地的数量结构，也考察其转入来源和退出去向，挖掘县、镇、村3个尺度下的设施农用地的空间格局及其变动特征，利用多元回归方程，解析设施农用地的时空分异的影响机理，厘清耕地规模、非农建设用地规模影响设施农用地规模的异同性，识别城乡区位的调节效应，以期为耕地“非粮化”“非农化”的治理、设施农用地的空间布局调整优化提供重要参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

泰安市地处山东省中部，位于116°02′~117°59′E，35°38′~36°28′N之间，包括泰山区、岱岳区、肥城市、宁阳县、东平县及新泰市(图2)，共88个街道、乡镇、3685个行政村。地势自东北向西南倾斜，主要地形为山地、丘陵及洼地湖泊。自1993年起，泰安市开发生产有机食品，是国内最早发展有机蔬菜、进入国际有机食品市场的地区之一。2018年12月《泰安市现代高效农业专项规划(2018—2022年)》正式批复，意味着设施农用地的开发与利用正式上升为泰安市重要发展战略。
图2 研究区域和研究对象

注：基于自然资源部标准地图服务网站GS(2019)1823号标准地图制作，底图无修改。

Fig.2 The study area

1.2 数据来源

研究数据包括设施农用地利用数据、社会经济数据。其中，土地利用数据源于二调、三调数据，社会经济数据来自对应年份的《中国县域统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《泰安市统计年鉴》等。需要说明的是，二调、三调时期《土地利用现状调查技术规程》不同，二级地类名称出入较大，与二调相比，三调林地、草地、非农建设用地等的二级地类更为细分，但一级地类基本一致。为确保两期土地利用类型的可比性，以一级地类代码为标准，将二、三调的地类名称统一归并为6大类，分别为耕地、林地、园地、草地、非农建设用地、设施农用地。其中，耕地包括水田、水浇地、旱地，非农建设用地包括交通运输用地、城镇村及工矿用地、风景名胜设施用地等除农业用地以外用于非农用途的建设用地，设施农用地为一级地类“其他土地”中二级地类属性。

2 设施农用地时空演变分析

2.1 规模总量相对稳定，净变化量显著，空间变动明显

如表1所示，设施农用地规模是2008—2018年间区域内净增长(扩张)和净减少(缩减)的综合结果，二调、三调时期泰安市总面积为分别4886.76、4914.20 hm2，总量基本不变，但净变化规模显著。净增长、净减少量是指除了两期恒为设施农用地以外的新增、减少规模，分别为2814.12、2609.81 hm2，占基期数据57.59%、53.41%。
表1 设施农用地面积数量变化情况

Tab.1 Changes in the area of facility agricultural land (hm2)

项 目 市区 新泰市 宁阳县 肥城市 东平县 合 计
泰山区 岱岳区
二调 345.41 859.41 1334.68 866.21 818.70 662.35 4886.76
三调 218.61 870.24 1251.15 858.87 951.79 763.54 4914.20
总变化 -126.80 10.83 -83.53 -7.34 133.09 101.19 27.44
净增加 101.47 442.73 704.42 442.26 538.43 584.82 2814.12
净减少 150.95 387.68 788.95 441.42 402.95 437.86 2609.81
尽管泰安市两期设施农用地总面积变化较小，但在空间上发生了显著变化，总体上呈西北部增加、东南部及泰山区减少的特征(图3a)。第一，泰山区、新泰市分别减少126.80、83.53 hm2，是总规模缩减最显著的区域，且净减少远超净增加规模，这与中心城区住房用地、工业用地等其他建设用地扩张、城区地租上涨的挤出有关。第二，岱岳区、宁阳县总面积未发生明显变化，但区域内净增、减的动态转化突出，净增、减规模相当。第三，肥城市、东平县总量新增133.09、101.19 hm2，净增加大于净减少，增长规模最大。
图3 设施农用地面积变化空间分布

Fig.3 Spatial distribution of changes in the area of facility agricultural land

耕地、非农建设用地既是泰安市设施农用地的主要新增来源，也是主要退出去向。图4为泰安市设施农用地与其他用地的转化矩阵图，可以看出：
图4 泰安市设施农用地利用转移矩阵

Fig.4 Conversions between facility agricultural land and other land use types in Tai'an City

第一，泰安市设施农用地净增加2814.12 hm2，其中，新泰市新增704.42 hm2，占比25.03%，其他县市区差别不大。耕地、林地、非农建设用地分别有1544.43、497.25、511.26 hm2转为设施农用地。显然，新增设施农用地是耕地非粮化的主要原因。其中，新泰市、东平县的新增设施农用地占用耕地的比重较高，分别达到24.36%、21.93%。
第二，泰安市设施农用地共退出2609.81 hm2。其中，市区、新泰市退出最多，分别有538.63、788.95 hm2。退出设施农用地的40%左右转换为非农建设用地，其次是耕地(712.09 hm2)、林地(666.10 hm2)。转换为非农建设用地中，市区(29.95%)、新泰(28.92%)所占比重最高。转换为耕地中，除市区外，其余各县市均有分布，其中，新泰市规模最大。转换为林地的，主要来自市区、新泰和宁阳县。

2.2 减少区—过渡区—增加区的县(区)域空间结构清晰，过渡区位置差异明显

聚焦乡镇及街道尺度(图3b)，将各县市区划分为规模减少区、基本不变区、增加区，可以发现：中心城区乡镇的设施农用地减少或基本不变，外围乡镇则相反。为精准刻画城乡关系的影响，以泰安市各区县政府驻地为中心，设定2 km缓冲距离，将缓冲区与设施农用地图斑进行叠置分析，结果如图5所示，各区县二调、三调的设施农用地面积变化曲线相交构成增长区、减少区及过渡区。由图5可以发现：距县城中心越近，设施农用地减少越显著；距县城中心越远，设施农用地增加越明显；各过渡区则差异明显。需要说明的是，划定缓冲区时，默认了各县市区行政范围、下垫面及社会属性相同，事实上，各县市区行政中心的区位、常住人口规模、地形条件均有显著差异(表2)。例如市区、肥城市，行政中心相对居中，但过渡区分别位于16~18 km、4~6 km。这是因为，市区常住人口规模更大，市场需求更高，城市空间扩张更明显，近城区大量设施农用地被非农建设用地挤占，设施农产品需求只能通过远城区域设施农用地的扩张来满足。市区较高的平均坡度(6.79°)也助推了过渡区的外移。肥城市区的人口规模较小，城市空间拓展有限，加之地形平坦，过渡区更近。新泰市城区常住人口规模与肥城相当，但偏居市区一隅的区位、更高的坡度，致使其过渡区比肥城更靠外。
图5 泰安市二调至三调时期距区县中心不同距离的面积变化曲线

Fig.5 Changes in the area of facility agricultural land with different distances from the county center in Tai'an City during the second (2008) and third (2018) national land surveys

表2 泰安市各县市区过渡圈层、中心外围区位、地形坡度、城区人口规模

Tab.2 Transitional zone, location, topographic slope, and urban population size of the counties/districts in Tai'an City

区域 过渡圈层/km 行政中心至质心距离/km Ⅱ区平均坡度/(°) 县城人口规模/万人
市区 16~18 9.80 6.79 67.28
肥城市 4~6 8.62 2.97 30.77
东平县 10~12 11.02 4.05 28.04
宁阳县 28~30 13.23 2.77 10.40
新泰市 26~28 14.70 5.28 35.82

2.3 空间集聚态势日益显著，空间集聚与空间依赖性明显

二调、三调时期泰安市设施农用地的全局空间自相关结果表明，两期全局Moran's I指数分别为0.027(P<0.05，Z>1.96)、0.039(P<0.01，Z>2.58)，显然，三调时期空间集聚更为突出。进一步分析泰安市村级尺度下设施农用地的集聚格局，挖掘4种局部空间自相关模式，结果如图6、图7所示，2008—2018年间，泰安市“高—高”聚集、“低—低”集聚类型村庄分别增加了16个、38个，局部集聚现象越发显著，大规模集聚区均有远离城区的趋势，呈现出“小集聚、大扩散”的总特征，各县市区的空间集聚格局略有不同。
图6 不同时期空间自相关模式村庄个数统计

注：图中未标注的数值均为1。

Fig.6 Statistics of villages with different spatial autocorrelation patterns

图7 泰安市各区县设施农用地LISA集聚图

Fig.7 LISA cluster map of facility agricultural land in Tai'an City

市区：“高—高”集聚村庄从泰山区东南缘向大汶河中下游扩散、延展，村庄数由86降至53。同时，市区北端新增9个“低—低”村庄集聚。
肥城市：设施农用地向北部大规模集聚，“高—高”集聚型村庄增长46个，且在附近伴随新增了41个“低—高”异常值。
东平县：二调时没有“高—高”集聚区，三调时在东平湖西岸新增8个该类村庄，“低—低”集聚由东平湖东侧向县域东南部转移，“低—低”“高—低”属性村庄分别增加28、11个。
宁阳县、新泰市：“高—高”集聚类型村庄数量变化不大(新增11个、减少16个)，但存在显著的空间转移现象，其中，宁阳县从西南部向东部转移，新泰市从中南部跳跃式向西部集聚。

3 设施农用地空间分布影响因素分析

3.1 影响因素的选择

上文结果表明，耕地、非农建设用地是泰安市设施农用地的主要新增来源、退出去向，且空间分布与城乡区位有关。基于图1，选择非农建设用地、耕地面积为自变量，考察耕地规模、非农建设用地规模与设施农用地规模的关系是否因区位而异。为全面、稳健地反映自变量影响，选取以下14个控制变量：
(1) 自然资源禀赋因素：包括到最近县城中心距离(Dcounty)、到最近地级市中心距离(Dcity)以及地形条件(Slope)。距离县城、地级市中心越近，一方面意味着非农就业机会更多，农业依赖性减弱[41-42]，另一方面隐含的是近城区非农建设用地扩张对设施农用地的空间胁迫。因此，城郊乡镇更易于发展设施农业，Dcounty、Dcity的预期作用方向为正。地形条件对农业生产方向及发展程度具有基础作用[43]，地势平坦区域更适宜发展设施农用地，预期符号为负。
(2) 市场规模因素：与传统农业相比，设施农业不仅满足农户的自给需求，还通过外销来实现效益最大化，产地以外的需求规模提供了广阔市场[1]。本文将市场划分为县外省域市场(MPit)、县域市场(NCpop)。前者用山东省各地级市之和表征，以市场潜能指标[43]度量，后者用最近县城人口规模表征。MPit与NCpop的作用方向预期为正。
(3) 社会经济发展因素：由于农业生产结构性矛盾、市场供需矛盾日益突出[44]，分别选取本地户籍人口(Pop)、非农就业人口占比(NFP)考察需求、供给的影响。Pop增加，本地市场需求扩大，劳动力规模的扩张，可以提供设施农产品的广阔市场、充裕劳动力，预期符号为正。NFP表征人力资本状况，NFP越大，一方面映射出务农劳动力不足，可能抑制设施农业发展，另一方面意味着人均收入水平的提高，设施农产品需求规模的增加，可能促进设施农用地的规模扩张。抑制和促进孰为主导，亟待实证分析结果。经济水平的提高，改变了人们食物消费结构[1]，利于拉动设施农业发展，选择乡镇财政收入(LFR)测度区域经济发展水平，预期符号为正。到公路的最近距离(ND_road)，反映交通可达性高低，距离越近，运输成本越低，越有助于农产品运输[45]及设施农用地的扩张，预期ND_road作用为负。有效灌溉面积(IR_area)是促使农户从事农业生产的重要因素[41]，灌溉规模越大，越有利于发展设施农业，预期影响为正。
(4) 政策调控因素：在小农经营主导生产的前提下，设施农业发展更需要农业生产技术、销售市场等外部支持服务[22]。选择农村合作社(RC)、农业技术服务机构(ATS)表征政策支持，预期符号为正。已有研究指出，随着土地流转(LT_area)的推进，更需要警惕土地流转后的耕地“非粮化”现象[7]。土地流转增加了转入方的经营成本，驱使其选择更高收益的非农化[7]或者设施农业种植；转出方在流出部分土地后，更有充裕的时间、体力精耕细作剩余的土地，为了获取最大化收益，有可能放弃传统粮食生产，转向非粮生产[4]，发展设施农业，预期LT_area的符号为正。地方政府政策对设施农用地的正确规划与引导尤为重要[31]，为考察规划的影响，筛选出《泰安市现代高效农业专项规划(2018—2022年)》“四园一体”示范建设中涉及设施农业规划的乡镇，引入是否项目驻地乡镇的虚拟变量(EAP)，预期效应为正。
表3为变量描述性统计结果及预期符号。采用方差膨胀因子(VIF)诊断各变量之间的多重共线性，各VIF值在1.087~2.646之间，不存在多重共线性问题。
表3 影响因素预期符号及描述性统计

Tab.3 Expected direction of impact and descriptive statistics of influencing factors

变量 符号 单位 预期
符号		 二调时期 三调时期
最小值 最大值 平均值 标准偏差 最小值 最大值 平均值 标准偏差
因变量 设施农用地面积 FAL_area hm2 0 144.10 55.53 31.94 0 145.60 55.84 32.75
自变量 耕地面积 AL_area hm2 - 3.79 11693.08 4275.77 2520.42 1.07 14498.59 4325.13 2891.82
非农建设用地面积 NACL_area hm2 + 268.03 4490.23 1398.82 730.24 310.46 8087.00 1848.19 1191.40
控制
变量		 地形条件 坡度 Slope ° - 1.84 16.23 4.47 2.82 1.84 16.23 4.47 2.82
区位条件 距县城中心距离 Dcounty km + 0.60 40.91 17.27 9.63 0.60 40.91 17.27 9.63
距市中心距离 Dcity km + 2.38 92.74 43.68 23.20 2.38 92.74 43.68 23.20
市场规模 省域市场规模 MPit + 193.94 254.54 224.41 19.85 491.47 671.05 576.18 61.23
县城人口规模 NCpop 万人 + 9.82 47.67 25.03 10.26 10.4 53.59 27.11 12.81
社会
经济
发展		 乡镇人口规模 Pop 万人 + 0.11 7.80 0.72 0.84 1.25 21.53 6.51 3.29
乡镇财政收入 LFR 万元 + 148.00 47814.00 3474.76 5615.91 468.00 94336.00 11122.92 17425.62
距公路最近距离 ND_road m - 4.12 1377.31 362.03 325.41 4.12 1377.31 362.03 325.41
非农就业人口占比 NFP % +/- 0.03 0.84 0.38 0.15
有效灌溉面积 IR_area hm2 + 0 31.60 12.79 7.51
政策调控 农村合作社 RC 个 + 0 146.00 54.11 31.34
农业技术服务机构 ATS 个 + 0 28.00 5.35 5.59
土地流转面积 LT_area 个 + 0 11753.20 820.64 1312.64
是否高效农业项目驻地乡镇 EAP 是/否 + 0 1.00 0.60 0.49

3.2 模型构建

构建多元线性回归模型，解决以下问题：① 探究各影响因素对三调时期设施农用地的具体作用方式以及区位是否对耕地、非农建设用地与设施农用地的关系存在调节作用，并检验其稳健性；② 二调、三调时期，各影响因素对设施农用地的作用有何异同。基准模型如下：
F A L _ a r e a i t = β 0 + β 1 A L _ a r e a i t + β 2 A L _ a r e a i t ' ×           D c o u n t y i ' + β 3 N A C L _ a r e a i t + β 4 N A C L _ a r e a i t ' ×         D c o u n t y i ' + β 5 C O N T R O L i t + ε i t
式中：被解释变量为设施农用地面积(FAL_area)， F A L _ a r e a i t表示i乡镇在t时期的设施农用地面积，耕地面积(AL _ a r e a i t)、非农建设用地面积(NACL _ a r e a i t)为自变量，纳入距县城中心距离(Dcounty)，通过检验其与两项自变量交互项是否显著判断调节效应有无。直接引入调节变量的交互项会引起多重共线性问题，因此，调节效应分析之前，对各变量进行中心化处理， A L _ a r e a i t '、 N A C L _ a r e a i t '和 D c o u n t y i '为中心化变换后的测度值；CONTROL为各控制变量； β 1、 β 2、 β 3、 β 4、 β 5为变量系数，表征因变量对各影响因素的弹性变化； β 0为常数； ε i t为误差项。

3.3 实证结果分析

3.3.1 三调设施农用地空间分布的影响因素

基准回归结果如表4模型1~2所示，模型2在模型1的基础上引入区位和耕地、非农建设用地交互项，调整后模型拟合优度分别为0.321、0.358。
表4 回归分析结果

Tab.4 Results of regression analyses

变量名称 三调时期 二调时期
基准回归模型 稳健性检验
模型1 模型2 模型3 模型4 模型5
(子样本)		 模型6
(子样本)		 模型7 模型8
耕地面积(AL_area) -0.172*
(-1.832)		 -0.199**
(-2.162)		 -0.207**
(-2.639)		 -0.227***
(-2.939)		 -0.221***
(-2.682)		 -0.231***
(-2.81)		 0.318***
(2.809)		 0.356***
(3.131)
非农建设用地面积(NACL_area) 0.240**
(2.385)		 0.286**
(2.300)		 0.226**
(2.537)		 0.289**
(2.518)		 0.231**
(2.136)		 0.256**
(2.090)		 0.381***
(3.622)		 0.351***
(2.901)
坡度(Slope) -0.326***
(-3.252)		 -0.308***
(-3.098)		 -0.224**
(-2.479)		 -0.236**
(-2.645)		 -0.250**
(-2.491)		 -0.259**
(-2.597)		 -0.250**
(-2.518)		 -0.258***
(-2.747)
距县城中心距离(Dcounty) 0.410***
(4.198)		 0.426***
(4.452)		 0.323***
(3.836)		 0.360***
(4.154)		 0.350***
(3.891)		 0.390***
(3.981)		 -0.013
(-0.124)		 -0.089
(-0.840)
距市中心距离(Dcity) 0.193*
(1.847)		 0.171*
(1.544)		 0.185**
(2.008)		 0.186*
(1.926)		 0.186*
(1.912)		 0.177*
(1.735)		 -0.125
(-0.965)		 -0.099
(-0.724)
省域市场规模(MPit) 0.153
(1.604)		 0.162*
(1.737)		 0.134*
(1.703)		 0.153*
(1.969)		 0.217**
(2.355)		 0.217**
(2.369)		 0.154
(1.079)		 0.027
(0.196)
县域市场规模(NCpop) 0.144
(1.506)		 0.179*
(1.899)		 0.247***
(2.793)		 0.264***
(3.044)		 0.186*
(1.794)		 0.213**
(2.054)		 0.183*
(1.424)		 0.357***
(2.815)
乡镇人口规模(Pop) 0.221**
(1.981)		 0.264**
(2.382)		 0.286*
(1.753)		 0.328**
(2.023)		 0.469**
(2.286)		 0.461**
(2.227)		 -0.019
(-0.208)		 -0.037
(-0.437)
乡镇财政收入(LFR) -0.102
(-0.892)		 -0.115
(-1.031)		 0.074
(0.764)		 0.038
(0.388)		 0.136
(1.405)		 0.098
(0.991)		 -0.177
(-1.693)		 -0.110
(-1.067)
距公路最近距离(ND_road) 0.086
(0.873)		 0.086
(0.902)		 0.086
(1.055)		 0.101
(1.268)		 0.147
(1.606)		 0.148
(1.639)		 0.004
(0.035)		 0.015
(0.158)
非农就业人口占比(NFP) -0.276
(-1.600)		 -0.259
(-1.518)		 -0.407*
(-1.933)		 -0.350
(-1.608)
有效灌溉面积(IR_area) 0.361***
(3.057)		 0.335***
(2.891)		 0.288**
(2.297)		 0.268**
(2.152)
二调设施农用地(SecFAL_area) -0.006
(-0.070)		 -0.007
(-0.091)		 -0.059
(-0.678)		 -0.051
(-0.588)
农村合作社(RC) 0.201**
(2.211)		 0.172*
(1.863)		 0.164*
(1.693)		 0.160
(1.645)
农业技术服务机构(ATS) 0.159**
(2.136)		 0.168**
(2.297)		 0.165**
(1.999)		 0.186**
(2.262)
土地流转面积 (LT_area) -0.198**
(-2.412)		 -0.253***
(-2.851)		 -0.237**
(-2.616)		 -0.269***
(-2.788)
是否高效农业项目驻地乡镇(EAP) 0.146*
(1.912)		 0.132*
(1.713)		 0.057
(0.643)		 0.065
(0.708)
Dcounty ×AL_area -0.208**
(-2.199)		 -0.156**
(-2.014)		 -0.141*
(-1.729)		 -0.341***
(-3.204)
Dcounty ×NACL_area 0.106
(0.940)		 0.099
(0.955)		 0.068
(0.633)		 -0.102
(-0.962)
R² 0.399 0.447 0.663 0.688 0.634 0.635 0.431 0.517
调整后R² 0.321 0.358 0.581 0.601 0.535 0.545 0.354 0.437
F 5.114 5.049 8.099 7.892 6.405 6.042 5.600 6.424
Sig < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001
N 88 88 88 88 80 80 88 88

注：括号内为t统计量；*、**、***分别表示P < 0.1、P < 0.05、P < 0.01。

(1) 耕地、非农建设用地对设施农用地的影响
模型1、模型2中，耕地面积(AL_area)的回归系数均为负值，分别通过10%、5%的显著性水平检验，意味着耕地规模越大，设施农用地规模越小。其原因有二：第一，在乡镇既定的农地面积下，消费市场需要的拉动、农户利润追求的驱动、地方政府推动的作用下(图1)，粮食种植向经营设施农业转变，导致耕地面积减少、设施农用地规模扩张，诱发了二者的反向关系。第二，耕地的“非粮化”整治，清退蔬果、水产养殖等“非主粮”土地，进行还耕，也导致了耕地面积增加、设施农用地规模缩减。
非农建设用地(NACL_area)回归系数为正(P<0.05)，促进了设施农用地的规模扩张。这是因为，非农建设用地规模越大，意味着设施农产品的市场需求规模越大。同时，密集、频繁、不定时的劳动投入，决定了设施农用地与农村宅基地、交通道路的空间伴生特性。三调时期泰安市农村宅基地、农村道路、公路用地占总非农建设用地的59.3%，其扩张降低了设施农产品的运输成本，提高了设施农业生产、销售的可达性，为设施农用地规模扩张提供了有利条件。
(2) 区位的调节效应
模型2剖析了城乡区位在耕地、非农建设用地与设施农用地关系中的调节效应。
Dcounty、Dcity的回归系数均为正值，具有显著正向效应(P<0.01，P<0.1)。一方面，城区附近地价昂贵，设施农业的经济地租不及非农建设用地，在空间竞争中处于下风，被排挤到外围地区。另一方面，畜禽养殖等设施农业的高环境压力负荷，也有退出中心城区、向外围扩散的动力。
区位与耕地的交互项系数(Dcounty ×AL_area)为负，且在5%水平上显著。这表明耕地对设施用地的影响因区位而异。为直观反映区位的调节效应，以各乡镇到县城距离的中位数为阈值，绘制远距离乡镇、近距离乡镇耕地与设施农用地的关系图(图8)。发现，近距离乡镇二者关系较松散，远距离二者负向关系紧密。在远离县城的乡镇，耕地对设施农用地的负向作用更明显，耕地将通过缩减设施农用地规模实现其扩张。
图8 区位的调节效应

Fig.8 Moderation effect of location

区位与非农建设用地的交互项(Dcounty ×NACL_area)回归系数为正值，但没有通过显著性检验。这一现象可以结合区域的异质性解释。中心城区非农建设用地虽然占用设施农用地，但人口规模的扩张，也会带来城区以外农村地区设施农产品需求规模的扩张，在既定技术条件下，将会诱发更多设施农用地供给。其他区域非农建设用地的增加，为设施农业发展提供了更多的道路、市场等配套条件，客观上提高农业生产及销售效率，实现非农建设用地和设施农用地的同步增长。
(3) 其他变量的控制效应
地形条件：坡度(Slope)与设施农用地在1%显著性水平上呈负相关关系。Slope通常无法通过技术、设施加以改善，坡度平缓的区域适宜发展设施农业，设施农用地分布集中。
市场规模：模型2中省域市场(MPit)、县域市场(NCpop)回归系数为正值，且均在10%水平上显著，大规模市场为设施农产品的销售提供了广阔平台，设施农用地对市场依赖性强，进一步证实了前文假设。
社会经济发展：设施农业是劳动和资本双密集型产业。乡镇人口(Pop)在5%显著性水平上与设施农用地呈正相关关系，Pop的增加从提高市场需求、供给劳动力两方面共同推动设施农用地规模扩张。乡镇财政收入(LFR)、距公路最近距离(ND_road)均未通过显著性水平检验，表明LFR、ND_road与设施农用地之间缺乏显著关联。与预期不符的原因在于，两者标准偏差分别达5615.91万元、325.41 m，这隐含着不同乡镇、街道的经济发展水平和交通条件差异较大，在回归过程中引入较大偏离值可能会使结果被平滑，造成变量不显著。
(4) 稳健性分析
为检验基准回归方程结论的有效性，通过加入遗漏变量(模型3~4)、选择子样本(模型5~6) 2种方法进行稳健性检验。
首先，补充控制二调设施农用地(SecFAL_area)及NFP、IR_area、RC、ATS、LT_area、EAP等7个重要变量。回归结果如模型3~4所示，增补遗漏变量后，模型拟合优度提升至0.581、0.601，研究结论与基准模型一致，耕地及非农建设用地的作用具有相对稳健性。
其中，与预期相符的变量有效灌溉面积 (IR_area)、农村合作社(RC)、农业技术服务机构(ATS)、有设施农业规划的乡镇(EPA)，回归系数均为正，分别通过对应水平上的显著性检验。
与预期不符的变量包括非农就业人口占比(NFP)、二调设施农用地规模(SecFAL_area)、土地流转面积(LT_area)。NFP未通过显著性水平检验(P>0.1)，这是因为NFP上升既意味着农业劳动力的缩减，也意味着设施农产品的市场需求规模扩张，两者相悖的作用机理导致NFP不显著。SecFAL_area没有通过显著性检验，说明二调设施农用地的空间分布没有影响三调的空间分布，背后隐含的是两期设施农用地空间分布的剧烈变化。LT_area的回归系为负(P<0.01)，与预期相反，这是由泰安市土地流转后的用途结构所决定的。以新泰市为例，实地调研数据表明，土地流转后用于旅游、工厂、其他建设等非农用途占比达40.77%，粮食、经济作物、养殖生产的比重仅为10.98%、11.41%、12.72%，意味着流转后“农地非农用”的现象将导致设施农用地规模缩减。
其次，不同区域的设施农用地分布并不均衡，为保证实证结果不受个别异常值的影响，剔除模型5~6中设施农用地规模最大和最小5%的值。回归结果表明，主效应、控制变量作用方向及显著性基本未改变，再次证明了研究结论具有稳健性。

3.3.2 二调、三调设施农用地空间分布的影响因素变化

表4模型7~8揭示了二调时期设施农用地空间分布的影响因素，调整后拟合优度分别为0.354、0.437。
图9直观比较了两期设施农用地的影响因素(模型2、模型8)变化，可以发现，非农建设用地规模(NACL_area)的作用方向稳定，均为显著的正向关系(P<0.01)，不过作用强度略有减弱。耕地规模(AL_area)的作用方向由促进转向了抑制，二调时期耕地面积回归系数为正(P<0.01)，三调对应系数为负(P<0.05)。这是由泰安市农业发展阶段的差异性所决定。二调时，泰安市农业以粮食种植为主，面临着农民增收困难、农产品供需矛盾等问题[44,46]。为解决这些问题，二调至三调期间，泰安市调整了农业结构，压粮(食)扩经(作)[44]，培植多元化农产品，带动了设施农业的规模化发展，耕地转化为设施农用地的现象愈发明显。
图9 设施农用地影响因素标准化回归系数比较

注：图中黑色图标表示二调时期，红色图标表示三调时期。

Fig.9 Comparison of standardized coefficients

区位条件：二调时期，Dcounty、Dcity对设施农用地规模的抑制作用均不显著(P>0.1)，而三调时表现出显著的正向效应。这表明，二调设施农用地集中分布在市中心、县城中心附近区域，然而，随着地价上涨、环境意识提高，三调时期大规模分布在远离市、县城中心的区域，验证了从县城中心向外围推移的空间演变规律。
调节效应：两期Dcounty ×AL的交互项系数显著为负，意味着Dcounty对耕地、设施农用地的关系具有稳定的调节效应，但调节方式有所差异，二调、三调时期Dcounty分别削弱、强化了耕地对设施农用地规模的正向、负向作用。二调Dcounty ×NACL没有通过显著性水平检验，即非农建设用地与设施农用地的关系受城乡区位影响并不显著，这与三调结论一致。
控制效应：设施农用地受限于坡度(Slope)的影响(P<0.01)，集中分布在低坡度区域。三调时省域市场(MPit)、乡镇人口规模(Pop)系数的显著程度高于二调，表明市场规模对设施农用地的重要性不断上升，从二调时期单一的县域市场(P<0.01)主导，转向三调时期本地、外地市场多维发展，意味着设施农产品从“自给自足”型转向“市场主导”型模式。此外，二调时期LFR与ND_road对设施农用地的影响与三调同向，且均不显著。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文基于全国第二次、第三次土地利用调查数据，构建了设施农用地影响机制分析框架，分析了山东省泰安市2008—2018年间的设施农用地空间分布特征及演变态势，讨论了空间分布的影响因素及其动态变化。研究发现：
(1) 泰安市10 a间设施农用地净变化剧烈，耕地、非农建设用地分别是设施农用地主要的新增来源和退出去向。这一土地转化过程导致了设施农用地呈现出从县城中心向外围推移的时空格局。具体而言，县域空间内形成了规模减少区、过渡区、增加区的分化，其中，过渡区位置因城乡区位、地形及城区规模而异，决定了减少区、增加区的范围大小。设施农用地空间集聚与空间依赖性加强，大规模集聚区域逐渐远离城区，呈现出“小集聚、大扩散”特征。
(2) 耕地规模对设施农用地规模的影响由促进转为抑制。二调时期，耕地规模促进了设施农用地的规模扩张。三调时期，在消费市场、农户、地方政府三轮驱动的作用下，农业种植结构的改变、“非主粮”土地的清退还耕，导致耕地规模对设施农用地的影响表现出遏制作用，并在远离县城的乡镇表现得更为显著。
(3) 非农建设用地稳定促进了设施农用地的规模扩张。农村宅基地、农村道路、公路用地等非农建设用地降低了设施农业的运输成本，提高了农产品生产、销售效率，非农建设用地扩张诱发了设施农用地的稳定扩张，这一作用在空间上普遍存在。
(4) 地形坡度、城乡区位、有效灌溉面积、市场规模、政策调控也是影响设施农用地规模的重要因素。设施农用地往往分布在坡度较缓、距离县城和市中心较远、灌溉条件好的区域；市场从县域的单一市场主导转向县域、县外的复合市场，市场规模对设施农用地的重要性不断上升；农村合作社、农业技术服务机构、高效农业项目等也利于设施农用地的规模扩张。

4.2 讨论

设施农用地是农副产品重要的空间载体，也是推动传统农业向现代农业转型的关键所在。本文聚焦泰安市设施农用地的时空间格局及影响因素，突破了传统关注农用地演变的单一视角，丰富了土地利用转型视角下耕地、非农建设用地规模对设施农用地的作用机理及空间效应，研究发现对于耕地“非粮化”“非农化”的治理、设施农用地的时空间调整具有重要的现实意义。
第一，设施农用地过多占用耕地，威胁粮食安全、胁迫耕地红线。然而，一刀切的耕地非粮化整治措施，可能导致设施农产品的供需失衡。由此可见，在严禁耕地“非粮化”、设施农用地规模扩张之间存在有互斥张力。泰安市的案例发现，耕地规模对设施农用地的负向作用在远离县城的乡镇表现得更为显著。在设施农用地空间分布向远城区蔓延的这一趋势下，客观上加剧了远城区域设施农用地的危机。然而，这也为耕地、设施农用地的保障提供了空间调控的可能，尤其需要警惕远城区域由“非粮化”整治所导致的设施农用地规模缩减。未来整治非粮化现象需从粮食、设施农产品的市场保底需求、空间区域等多方位因地因时制宜地综合考究，避免一刀切的治理措施。既要保证粮食的主体地位，也应对接多元化、个性化、体验化设施农业需求的转变。
第二，尽管城镇化快速发展背景下，存在农用地转换为非农建设用地的现状，但本文发现，非农建设用地能够提高设施农业利用效率，降低农业成本，客观上促进了设施农用地规模的扩张。这表明，在严格保障设施农用地需求底线的同时，还可充分利用农村宅基地、农村道路等非农建设用地，为设施农用地发展提供配套附属服务。
第三，在泰安市设施农用地不断往城区外围推移、市场规模不断扩大的双重趋势下，设施农产品面临的风险与机会并存，有效保障城市鲜活农产品的供应将是未来，尤其是疫情期间设施农业发展面临的重要挑战。
后期可在以下2个方面进行深入讨论：① 囿于土地利用调查数据维度单一，仅探究了设施农用地数量、空间格局等显性形态，后续可深入研究其类型、产权、经营方式等隐性形态，更全面地论证不同形态规律；② 设施农用地受到多方主体的综合影响，本文重点关注了资源禀赋、市场规模、社会发展、政策调控，然而农户作为种植主体，其个体特征及种植意愿也尤为重要，有待进一步探讨。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
黄宗智. 中国的隐性农业革命(1980—2010): 一个历史和比较的视野[J]. 开放时代, 2016(2): 11-35, 5.

[Huang Philip C C. China's hidden agricultural revolution, 1980-2010, in historical and comparative perspective. Open Times, 2016(2): 11-35, 5. ]

[2]
黄季焜. 四十年中国农业发展改革和未来政策选择[J]. 农业技术经济, 2018(3): 4-15.

[Huang Jikun. Forty years of China's agricultural development and reform and the way forward in the future. Journal of Agrotechnical Economics, 2018(3): 4-15. ]

[3]
李二玲, 胥亚男, 雍雅君, 等. 农业结构调整与中国乡村转型发展: 以河南省巩义市和鄢陵县为例[J]. 地理科学进展, 2018, 37(5): 698-709.

DOI

[Li Erling, Xu Yanan, Yong Yajun, et al. Agricultural structure adjustment and rural transformation development in China: Taking Gongyi City and Yanling County as examples. Progress in Geography, 2018, 37(5): 698-709. ]

DOI

[4]
戚渊, 李瑶瑶, 朱道林. 农地资本化视角下的耕地非粮化研究[J]. 中国土地科学, 2021, 35(8): 47-56.

[Qi Yuan, Li Yaoyao, Zhu Daolin. Study on the non-grain utilization of cultivated land from the perspective of cultivated land capitalization. China Land Science, 2021, 35(8): 47-56. ]

[5]
吴郁玲, 张佩, 于亿亿, 等. 粮食安全视角下中国耕地“非粮化”研究进展与展望[J]. 中国土地科学, 2021, 35(9): 116-124.

[Wu Yuling, Zhang Pei, Yu Yiyi, et al. Progress review on and prospects for non-grain cultivated land in China from the perspective of food security. China Land Science, 2021, 35(9): 116-124. ]

[6]
魏慧, 吕昌河, 刘亚群, 等. 青藏高原设施农业分布格局及变化[J]. 资源科学, 2019, 41(6): 1093-1101.

DOI

[Wei Hui, Lv Changhe, Liu Yaqun, et al. Spatial distribution and temporal changes of facility agriculture on the Tibetan Plateau. Resources Science, 2019, 41(6): 1093-1101. ]

DOI

[7]
陈浮, 刘俊娜, 常媛媛, 等. 中国耕地非粮化空间格局分异及驱动机制[J]. 中国土地科学, 2021, 35(9): 33-43.

[Chen Fu, Liu Junna, Chang Yuanyuan, et al. Spatial pattern differentiation of non-grain cultivated land and its driving factors in China. China Land Science, 2021, 35(9): 33-43. ]

[8]
欧阳竹, 邓祥征, 孙志刚, 等. 面向国民经济主战场的区域农业研究[J]. 地理学报, 2020, 75(12): 2636-2654.

DOI

[Ouyang Zhu, Deng Xiangzheng, Sun Zhigang, et al. Regional agricultural research in contributing to national economic development. Acta Geographica Sinica, 2020, 75(12): 2636-2654. ]

DOI

[9]
付慧, 刘艳军, 孙宏日, 等. 京津冀地区耕地利用转型时空分异及驱动机制[J]. 地理科学进展, 2020, 39(12): 1985-1998.

DOI

[Fu Hui, Liu Yanjun, Sun Hongri, et al. Spatiotemporal characteristics and dynamic mechanism of cultivated land use transition in the Beijing-Tianjin-Hebei region. Progress in Geography, 2020, 39(12): 1985-1998. ]

DOI

[10]
戈大专, 龙花楼, 杨忍. 中国耕地利用转型格局及驱动因素研究: 基于人均耕地面积视角[J]. 资源科学, 2018, 40(2): 273-283.

DOI

[Ge Dazhuan, Long Hualou, Yang Ren. The pattern and mechanism of farmland transition in China from the perspective of per capita farmland area. Resources Science, 2018, 40(2): 273-283. ]

DOI

[11]
刘文超, 董金玮. 近20年来苏锡常地区建设用地扩展及耕地占用态势的遥感分析[J]. 地球信息科学学报, 2009, 11(4): 549-555, 534.

[Liu Wenchao, Dong Jinwei. Remote sensing-based analysis for expansion of construction land and cultivated land cut in recent 20 years. Journal of Geo-information Science, 2009, 11(4): 549-555, 534. ]

DOI

[12]
张浩, 冯淑怡, 曲福田. 耕地保护、建设用地集约利用与城镇化耦合协调性研究[J]. 自然资源学报, 2017, 32(6): 1002-1015.

[Zhang Hao, Feng Shuyi, Qu Futian. Research on coupling coordination among cultivated land protection, construction land intensive use and urbanization. Journal of Natural Resources, 2017, 32(6): 1002-1015. ]

[13]
黄春华, 吕靖童, 王志远, 等. 洞庭湖生态经济区城乡建设用地演变特征及驱动因素[J]. 科学技术与工程, 2021, 21(33): 14062-14073.

[Huang Chunhua, Lv Jingtong, Wang Zhiyuan, et al. Characteristics and driving factors of urban and rural construction land in Dongting Lake eco-economic zone. Science Technology and Engineering, 2021, 21(33): 14062-14073. ]

[14]
韩会然, 杨成凤, 宋金平. 北京市土地利用空间格局演化模拟及预测[J]. 地理科学进展, 2015, 34(8): 976-986.

DOI

[Han Huiran, Yang Chengfeng, Song Jinping. Simulation and projection of land-use change in Beijing under different scenarios. Progress in Geography, 2015, 34(8): 976-986. ]

DOI

[15]
刘纪远, 宁佳, 匡文慧, 等. 2010—2015年中国土地利用变化的时空格局与新特征[J]. 地理学报, 2018, 73(5): 789-802.

DOI

[Liu Jiyuan, Ning Jia, Kuang Wenhui, et al. Spatio-temporal patterns and characteristics of land-use change in China during 2010-2015. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(5): 789-802. ]

DOI

[16]
张涵, 李阳兵. 城郊土地利用功能演变: 以贵州省惠水县乡村旅游度假区好花红村为例[J]. 地理科学进展, 2020, 39(12): 1999-2012.

DOI

[Zhang Han, Li Yangbing. Change of land-use functions in suburbs: A case study of Haohuahong Village in a rural tourist resort of Huishui County, Guizhou Province. Progress in Geography, 2020, 39(12): 1999-2012. ]

DOI

[17]
Zhao X F, Zheng Y Q, Huang X J, et al. The effect of urbanization and farmland transfer on the spatial patterns of non-grain farmland in China[J]. Sustainability, 2017, 9(8): 1438. doi: 10.3390/su9081438.

DOI

[18]
曹广忠, 马嘉文. 中国城镇化与非农化的空间分异、相互关系和形成机制[J]. 地理研究, 2016, 35(12): 2249-2260.

DOI

[Cao Guangzhong, Ma Jiawen. Spatial pattern, mutual relationship and driving forces of China's urbanization and non-agriculturalization. Geographical Research, 2016, 35(12): 2249-2260. ]

DOI

[19]
戴起伟, 曹静, 凡燕, 等. 面向现代设施农业应用的物联网技术模式设计[J]. 江苏农业学报, 2012, 28(5): 1173-1180.

[Dai Qiwei, Cao Jing, Fan Yan, et al. Systemic design of Internet of Things for application in modern facility agriculture. Jiangsu Journal of Agricultural Sciences, 2012, 28(5): 1173-1180. ]

[20]
盛平, 郭洋洋, 李萍萍. 基于ZigBee和3G技术的设施农业智能测控系统[J]. 农业机械学报, 2012, 43(12): 229-233.

[Sheng Ping, Guo Yangyang, Li Pingping. Intelligent measurement and control system of facility agriculture based on ZigBee and 3G. Transactions of the CSAM 2012, 43(12): 229-233. ]

[21]
边淑贞, 柳晓娟, 安子扬, 等. 我国典型设施蔬菜种植区农用地膜污染分析[J]. 环境科学与技术, 2015, 38(11): 76-81.

[Bian Shuzhen, Liu Xiaojuan, An Ziyang, et al. Pollution status of film mulching in Chinese protected vegetable areas. Environmental Science & Technology, 2015, 38(11): 76-81. ]

[22]
Ma Y, Liu Z H, Xi B D, et al. Characteristics of groundwater pollution in a vegetable cultivation area of typical facility agriculture in a developed city[J]. Ecological Indicators, 2019, 105: 709-716.

DOI

[23]
杜姗姗, 蔡建明, 郭华, 等. 食品安全导向下的都市农业发展模式: 以北京蔬菜生产为例[J]. 地理科学进展, 2012, 31(6): 783-791.

[Du Shanshan, Cai Jianming, Guo Hua, et al. Food security-oriented urban agriculture development typologies: A case study of vegetable production in peri-urban Beijing. Progress in Geography, 2012, 31(6): 783-791. ]

DOI

[24]
李中明, 沈军, 王仲, 等. 北京市日光温室与塑料大棚生产效益分析[J]. 中国蔬菜, 2011(S1): 13-19.

[Li Zhongming, Shen Jun, Wang Zhong, et al. Production efficiency analysis of solar greenhouse and plastic big-arch shelter in Beijing. China Vegetables, 2011(S1): 13-19. ]

[25]
范成方, 史建民. 山东省大棚与露地蔬菜种植的经济和生态效益分析[J]. 农业现代化研究, 2012, 33(1): 108-112.

[Fan Chengfang, Shi Jianmin. Economic and ecological benefit analysis of greenhouse and open field vegetables planting in Shandong Province. Research of Agricultural Modernization, 2012, 33(1): 108-112. ]

[26]
周敏, 雷国平, 李菁. 预期征地下设施农用地流转利益主体冲突机制研究: 以吉林省F市联盟村为例[J]. 中国土地科学, 2016, 30(1): 32-39.

[Zhou Min, Lei Guoping, Li Jing. The conflict mechanism of interest subjects of facilities farmland transfer under expected land acquisition: Take Lianmeng Village, Jilin Province as an example. China Land Science, 2016, 30(1): 32-39. ]

[27]
谭智心, 张云华. 设施农业用地供需状况、政策执行困境与优化策略[J]. 改革, 2020(11): 109-118.

[Tan Zhi-xin, Zhang Yunhua. Supply and demand situation, policy implementation dilemma and optimization strategy of facility agricultural land. Reform, 2020(11): 109-118. ]

[28]
张震, 刘学瑜. 我国设施农业发展现状与对策[J]. 农业经济问题, 2015, 36(5): 64-70, 111.

[Zhang Zhen, Liu Xueyu. The present situation and countermeasures of facility agriculture development in our country. Issues in Agricultural Economy, 2015, 36(5): 64-70, 111. ]

[29]
侯琴, 孙鸿睿, 舒瑞. 基于灰色关联度的宁夏设施农用地变化及影响因素研究[J]. 农业科学研究, 2020, 41(4): 1-8, 13.

[Hou Qin, Sun Hongrui, Shu Rui. The study on the change of facility agricultural land and its influencing factors based on grey correlation degree in Ningxia. Journal of Agricultural Sciences, 2020, 41(4): 1-8, 13. ]

[30]
Su Y, Qian K, Lin L, et al. Identifying the driving forces of non-grain production expansion in rural China and its implications for policies on cultivated land protection[J]. Land Use Policy, 2020, 92: 104435. doi: 10.1016/j.landusepol.2019.104435.

DOI

[31]
Yu B H, Song W, Lang Y Q. Spatial patterns and driving forces of greenhouse land change in Shouguang City, China[J]. Sustainability, 2017, 9(3): 359. doi: 10.3390/su9030359.

DOI

[32]
闫梦露, 王柏源, 赵小风, 等. 新型职业农民对城市郊区耕地利用“大棚化”转型的影响: 以南京市为例[J]. 地理科学进展, 2019, 38(9): 1294-1304.

DOI

[Yan Menglu, Wang Baiyuan, Zhao Xiaofeng, et al. Influence of commercialized production-oriented "new professional farmers" on the plastic tunnels transition: A case study in Nanjing City. Progress in Geography, 2019, 38(9): 1294-1304. ]

DOI

[33]
孔祥天, 邵战林. 乡村振兴背景下我国设施农用地变化趋势探究[J]. 南方农业, 2020, 14(8): 91-92.

[Kong Xiangtian, Shao Zhanlin. Research on the change trend of protected agricultural land in China under the background of rural revitalization. South China Agriculture, 2020, 14(8): 91-92. ]

[34]
刘守英. 土地制度与中国发展[M]. 2版. 北京: 中国人民大学出版社, 2021.

[Liu Shouying. Land system reform and economic development in China. 2nd ed. Beijing, China: China Renmin University Press, 2021. ]

[35]
张凤荣, 张小京, 周建. 都市区设施农业用地空间变化及其政策启示[J]. 资源科学, 2015, 37(4): 637-644.

[Zhang Fengrong, Zhang Xiaojing, Zhou Jian. Spatial changes of greenhouse land and policy enlightenment in metropolitan areas. Resources Science, 2015, 37(4): 637-644. ]

[36]
匡远配, 刘洋. 农地流转过程中的“非农化”、“非粮化”辨析[J]. 农村经济, 2018(4): 1-6.

[Kuang Peiyuan, Liu Yang. Distingushing "non-agriculturalization" and "non-grainification" in the process of rural land transfer. Rural Economy, 2018(4): 1-6. ]

[37]
谈明洪, 李秀彬, 吕昌河. 20世纪90年代中国大中城市建设用地扩张及其对耕地的占用[J]. 中国科学(地球科学), 2004, 34(12): 1157-1165.

[Tan Minghong, Li Xiubin, Lv Changhe. Expansion of construction land and its occupation of cultivated land in large and medium-sized cities in China in 1990s. Scientia Sinica (Terrae), 2004, 34(12): 1157-1165. ]

[38]
刘涛, 史秋洁, 王雨, 等. 中国城乡建设占用耕地的时空格局及形成机制[J]. 地理研究, 2018, 37(8): 1609-1623.

DOI

[Liu Tao, Shi Qiujie, Wang Yu, et al. Urban-rural development and occupation of cultivated land in China: Trends, geography, and drivers. Geographical Research, 2018, 37(8): 1609-1623. ]

DOI

[39]
张占录, 李永梁. 开发区土地扩张与经济增长关系研究: 以国家级经济技术开发区为例[J]. 中国土地科学, 2007, 21(6): 4-9.

[Zhang Zhanlu, Li Yongliang. Research on the relationship of land expansion and economy growth of development zones: Taking the national economic and technological development zones as a case. China Land Science, 2007, 21(6): 4-9. ]

[40]
陈秧分, 刘玉, 李裕瑞. 中国乡村振兴背景下的农业发展状态与产业兴旺途径[J]. 地理研究, 2019, 38(3): 632-642.

DOI

[Chen Yangfen, Liu Yu, Li Yurui. Agricultural development status and industrial prosperity path under the background of rural revitalization in China. Geographical Research, 2019, 38(3): 632-642. ]

DOI

[41]
Baumann M, Kuemmerle T, Elbakidze M, et al. Patterns and drivers of post-socialist farmland abandonment in Western Ukraine[J]. Land Use Policy, 2011, 28(3): 552-562.

DOI

[42]
Yan J Z, Yang Z Y, Li Z H, et al. Drivers of cropland abandonment in mountainous areas: A household decision model on farming scale in Southwest China[J]. Land Use Policy, 2016, 57: 459-469.

DOI

[43]
Harris C D. The market as a factor in the localization of industry in the United States[J]. Annals of the Association of American Geographers, 1954, 44(4): 315-348.

[44]
刘彦随, 陆大道. 中国农业结构调整基本态势与区域效应[J]. 地理学报, 2003, 58(3): 381-389.

[Liu Yansui, Lu Dadao. The basic trend and regional effect of agricultural structure adjustment in China. Acta Geographica Sinica, 2003, 58(3): 381-389. ]

DOI

[45]
Prishchepov A V, Müller D, Dubinin M, et al. Determinants of agricultural land abandonment in post-Soviet European Russia[J]. Land Use Policy, 2013, 30(1): 873-884.

DOI

[46]
徐斐斐. 泰安市农业产业结构调整对策研究[D]. 泰安: 山东农业大学, 2016.

[Xu Feifei. Study on the countermeasures of agricultural industrial structure adjustment in Tai'an City. Tai'an, China: Shandong Agricultural University, 2016. ]

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