作者：江雅婷，赵 伟，骆佳玲，谢海浪

（1.重庆工商大学长江上游经济研究中心，重庆 400067；2.重庆工商大学环境与资源学院，重庆 400067；3.重庆工商大学公共管理学院，重庆 400067）
 

粮食安全是当今全球可持续发展面临的挑战之一[1]，耕地是保障粮食安全的重要基石[2]。我国人均耕地面积不足世界平均水平的40%，切实保护耕地、端牢中国饭碗，是关系国计民生的头等大事[3]。然而，长期以来为了确保粮食供给安全，我国对耕地实施高强度的开发利用，对部分区域耕地的永续利用造成严重影响[4-5]。休耕作为耕地休养生息、提升地力和农田生态保育的重要手段，已成为实现耕地永续利用的重要途径。中共十八大以来，我国逐步健全耕地轮作休耕制度①2015年11月，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》；2016年6月，《探索实行耕地轮作休耕制度试点方案》；2020年10月，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》。。2022 年，“健全耕地休耕轮作制度”正式写入中共二十大报告，2023年中央一号文件进一步提出“推进农业绿色发展，健全耕地休耕轮作制度”。在此背景下，如何诊断休耕对象，预测休耕规模，建立科学的休耕地分区管制策略，是耕地休耕政策实施过程中亟需解决的关键问题。

耕地休耕是一个复杂的体系，涉及多重因素和多方利益。美国、欧盟和日本等国家开展耕地休耕的时间较早，已建立相对成熟的耕地休耕制度[6]，并在休耕地空间布局[7-8]、休耕模式[9-10]、休耕绩效评价[11-12]等方面取得了丰富的成果。随着2016 年《探索实行耕地轮作休耕制度试点方案》的印发，耕地休耕研究逐渐受到国内学者的关注，研究重点集中在总结国际经验[13]、预测休耕规模[14]、分析休耕对粮食安全的影响[15]、探索休耕模式[16]、调查农户意愿及探讨休耕补偿标准[17]等方面。针对休耕地分区，不少学者从耕地健康[18]、环境本底[19]、生态脆弱性[20]等视角出发，以国家[19]、区域[20]、县域[18]为主要研究尺度，综合使用因子评价、GIS空间分析[20]、情景模拟[19]、Z-score[2]等方法，探讨休耕地分区的实现路径和技术方法，为分区提供了研究范例。

已有成果客观上拓展了休耕研究领域的研究呈现，具有较为显著的实践意义，但在理论层面，耕地休耕依然缺乏有效的理论支撑，亟待建立一套普适性的理论研究框架。因此，本文以成渝地区双城经济圈为研究区，融合“极化—涓滴”理论，量化耕地利用极化度，计算可休耕规模，定量明晰休耕地分区，从而实现研究区休耕地“定序、定量、定位、定术”宏观调控[13]，为耕地休耕区域协作提供现实支撑，进一步丰富了耕地休耕理论体系。

1 “极化—涓滴”理论内涵及理论框架构建

1.1 理论内涵

“极化—涓滴”理论于1958年由美国发展经济学家HIRSCHMAN[21]提出，最初用于解释经济发展不平衡地区之间的相互作用和影响。该理论认为区域发展先集中后扩散，在区域发展初期，“极化效应”占主导，由于地区优势，劳动力、资金等要素向先进地区流动，先进地区在市场竞争中处于有利地位，造成区域发展空间分异；在区域发展后期，“涓滴效应”变得重要，先进地区的发展经验、技术等要素向落后地区扩散渗透，带动其发展，区域发展趋于均衡。该理论为区域发展提供极有价值的发展模式，“先富共富论”即该理论与中国场域相融的一种理论演绎。

1.2 概念界定和理论框架构建

在耕地利用中，适合农业生产的优质耕地有集约化利用现象，而农业生产能力较低的低效耕地则有边际化现象[22]，导致耕地利用强度不平衡。本文尝试从交叉学科的角度，用“极化—涓滴”理论指导耕地休耕，“耕地利用极化效应”是指由于自然、区位等因素不同，生产技术、资金等要素持续向优质耕地流动，优质耕地利用程度加大，其余耕地则出现利用率低、撂荒等情况，造成耕地利用强度空间分异。“耕地利用涓滴效应”是指优质耕地缓解其他耕地的粮食生产压力，其先进技术、种植技巧、工程经验等要素向其他耕地涓滴，促进其他耕地粮食全要素生产率的提升（图1）。

图1 理论框架Fig.1 Theoretical framework

基于以上论证，结合区域经济学中极化水平[23]的定义，本文从两个维度界定耕地利用极化度，一是体现区域耕地利用不均衡程度，二是体现耕地利用强度是否达到上限、是否有退化风险。其科学内涵体现在耕地利用极化度越高，说明耕地利用强度越大，导致耕地自然本底条件变差、应对不确定因素能力减弱，引发耕地生态脆弱、土壤肥力降低和耕地产能下降等一系列问题。应在保障粮食安全前提下，安排部分耕地利用极化度已达上限、有退化风险的耕地有计划地实施休耕，同步向暂不休耕耕地进行要素涓滴，从而保障区域粮食生产，促进耕地永续利用。

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况

成渝地区双城经济圈，位于长江上游、四川盆地，东邻湘鄂、西通青藏、南连云贵、北接陕甘[24]，地形复杂多样，地势呈东西部高、中部低的特点。其涵盖重庆市中心城区、万州等27个区（县）及开州、云阳部分地区，四川省成都、自贡等15 个地级市（绵阳、达州、雅安部分地区未纳入），全域面积18.5×104km2①2021年10月，《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》。。截至2022年，成渝地区双城经济圈地区生产总值77 587.99亿元，占全国的6.4%，占西部地区的30.2%②数据来源于《2022年成渝地区双城经济圈经济发展监测报告》。，是我国“第四增长极”。中共二十大报告提出“推动成渝地区双城经济圈建设”，其在国家发展大局中具有独特而重要的战略地位。研究区耕地资源较为丰富，但内部差异显著，四川部分以平原为主，是我国的粮食主产区，优质耕地多分布于成都平原，重庆部分以山地和丘陵为主，坡耕地面积广，农业结构发展不均衡，资源浪费严重。

2.2 数据来源和处理

（1）空间数据。空间数据包括土地利用现状数据、DEM数据、世界土壤数据库（HWSD）、土壤侵蚀数据、NDVI、土壤类型数据、道路数据（表1）。本文将所有栅格数据空间分辨率重采样至30 m，空间投影坐标系统一至Krasovsky_1940_Albers。

表1 空间数据说明Tab.1 Spatial data description

（2）社会经济统计数据。本文中人口数量、单位耕地化肥使用量、单位耕地面积产值、复种指数、粮播比数据，来源于ESP 数据平台、四川省及各地级市统计年鉴（2011—2021 年）、重庆市及各区（县）统计年鉴（2011—2021 年）、国土调查成果共享应用服务平台；主体功能区数据来源于四川省和重庆市主体功能区规划。

3 研究思路与方法

3.1 基于“极化—涓滴”理论的休耕地分区思路

本文以“极化—涓滴”理论为指导，耕地极化等级诊断为基础，可休耕最大规模为约束，对研究区耕地进行逆序筛选。即按照耕地利用极化度分值从大到小排序后，对耕地面积进行累计加和，直到累加面积达到或者略小于目标年可休耕最大规模，继而筛选出目标年所有休耕地图斑。最后，结合各地级市或区（县）的可休耕规模和可休耕占比，计算综合休耕指数，按地级市或区县为单元，进行休耕地空间分区（图2）。

3.2 研究单元划分

本文以成渝地区双城经济圈土地利用数据（2020年）中提取的耕地图斑（地块尺度）作为基本评价单元。基于研究目的和数据资料可获取性，诸如单位耕地化肥使用量、单位耕地产值等社会经济指标，四川省和重庆市分别以地级市和区（县）为单元进行数据统计，在评价过程中将指标均值赋予每个地级市或区（县）的所有图斑。

3.3 研究方法

3.3.1 耕地利用极化度评价方法

（1）指标体系的建立。PSR（压力—状态—响应）模型关键在于诊断影响系统的压力、状态和响应所处状态[25]。人类活动、地质地貌、社会经济环境等因子均会对系统的压力、状态、响应产生较大影响，从而影响耕地利用极化度。成渝地区双城经济圈属于石漠化严重发生地区，需考虑土壤侵蚀和石漠化敏感性等特殊区域性因子的干扰。本文在前人研究的基础上[26-27]，遵循科学性、代表性和可获取性原则，构建耕地利用极化度评价指标体系（表2）。

耕地压力：反映基于耕地自然本底条件的耕地利用强度，体现人类活动对耕地极化利用的影响。选取单位耕地化肥使用量指标直接反映。同时，人均耕地面积从生产关系层面反映了耕地利用难易程度，其实质是单位面积耕地涉及利益主体数量，人均耕地面积越大，区域内利益主体数量越少，更有利于耕地的极化利用。耕地破碎程度与非农业活动相关，如城镇建设越完善的耕地往往破碎度越高。因此，选取人均耕地面积、耕地细碎化程度间接反映。

耕地状态：反映当前利用强度下耕地自然本底情况，体现在极化利用下发生退化的风险程度，主要表现为土壤环境、抵抗水土流失的能力及石漠化敏感度。土壤环境由酸碱度和土壤类型反映，抵抗水土流失的能力由地形位指数和土壤侵蚀强度反映。

休耕响应：反映耕地面对风险时的应对能力和恢复能力，取决于耕地自我修复能力，以及耕地利用者应对和抵御风险的能力和意愿。耕地产出效益越好、政府政策支持力度越大、基础设施越完善的地区（耕地利用者），保护和修复耕地的能力和意愿更强，因此，选取单位耕地面积产值、主体功能区、道路通达度、距居民点距离4项指标。由于耕地状态系统能够体现耕地自我修复能力，基于差异性原则，耕地自我修复相关指标不纳入本系统计算。

（2）数据标准化。由于量纲不同，需要对初始数据进行无量纲化处理，即标准化，使数据具有可分析性和可比性。本文采用的数据标准化方法为极值标准化法。

正向指标（指标值越大，耕地利用极化度越高）：

负向指标（指标值越大，耕地利用极化度越低）：

式（1）—式（2）中：Yi为i指标的标准化值；为i指标的最大值；Xi为i指标的观测值；为i指标的最小值；n为i指标的个数，即研究区所有耕地地块个数。

（3）属性指标标准化。对于描述性指标和分级指标，如土壤类型、主体功能区、酸碱度、土壤侵蚀强度，不能用极值标准化方法。根据属性指标的特点，参照Likert scale，将标准化值分为0.00、0.25、0.50、0.75、1.00共5等（表3）。

表3 耕地利用极化度属性指标标准化Tab.3 Standardization of attribute indicators for polarization of cultivated land use

（4）权重的确立。CRITIC法是由DIAKOULAKI[31]提出的一种客观赋权法，与熵权法和标准离差法相比，该方法不仅考虑了指标之间的变异性，还考虑了指标之间冲突性对权重的影响[32]，分别以标准差和相关系数形式体现其变异性和冲突性，标准差越大说明指标值差距越大，反映信息量越多，相应权重越大，如指标之间有较强的正相关，说明指标冲突性较低。本文选取的评价指标之间具有较强的相关性，故选取CRITIC法进行权重赋值，权重结果见表2。其计算公式为：

式（3）中：Wi为i指标的权重；Corrij为第i个评价指标和第j个评价指标的相关系数；δi为第i个评价指标的标准差；n为指标总数。

（5）耕地利用极化度多因素综合评价。通过计算各指标的权重和指标值后最终加权求和得出研究区耕地利用极化度综合分值，其计算公式为：

式（4）中：Z为耕地利用极化度；Yi为i指标的标准化值；Wi为i指标的权重。耕地利用极化度Z的取值范围为［0，1］之间，Z值越大，表示耕地利用极化度越强，并存在退化风险，应该优先休耕，Z值越小，表示耕地利用极化度越弱，可延后休耕。

3.3.2 粮食安全约束下可休耕规模预测

（1）休耕规模预测模型。本文以2020 年为基期年，以2025 为目标年，参考相关研究[20]，粮食安全约束下休耕规模预测方法如下：

式（5）中：S为理论上目标年可休耕规模；S0为基期年耕地规模；St为目标年粮食安全约束下的耕地保有量。

参考相关研究[33]，本文构建的耕地保有量预测模型如下：

式（6）中：α为区域粮食自给率；Gp为人均粮食需求量；E为耕地复种指数；R为粮食作物播种面积占农作物播种面积之比；U为单位面积粮食作物产量；P为区域总人口。

（2）耕地保有量影响因子预测。灰色预测是一种利用随机过程中存在的潜在规律性展开预测的方法，建模所需信息少、运算简便、易检验，适用于短期预测和基础数据信息较少的情景。耕地保有量预测所涉数据具有较强的不确定性，统计数据有限，因此本文利用研究区2010—2020年时间序列数据分别建立人口数量、粮食单产、复种指数和粮播比的GM（1，1）预测模型[34]，对目标年相关指标进行预测。

3.3.3 休耕地空间分区

2016 年6 月，原农业部等十部委联合印发《探索实行耕地轮作休耕制度试点方案》，明确指出“鼓励以乡、村为单位，集中连片推行”。我国管理体制以行政区划为基础[35]，休耕分区综合性强，应尽可能保证行政界限完整及分区界限连续。因此，本文以综合因素和主导因素相结合为原则[36]，在研究区四川省和重庆市分别以地级市和区（县）两个尺度为分区单位，用可休耕规模、可休耕规模占耕地总面积比重和可休耕耕地利用极化度均值表征综合休耕指数[26]，以便于休耕规划制定、休耕项目组织推进及后期管护。综合休耕指数各指标权重运用AHP层次分析法确定[37]，并通过一致性检验（表4）。

表4 综合休耕指数评价指标体系Tab.4 Comprehensive fallow land index system

4 结果分析

4.1 生态安全约束下耕地利用极化度诊断

研究区共有耕地1 132.48 万hm2，耕地图斑（地块）113 831个，通过耕地利用极化度综合评价模型计算得到研究区每个耕地图斑的耕地利用极化度Z，结果显示，研究区耕地利用极化度最大值为0.47，最小值为0.09。耕地图斑极化度各不相同，在ArcGIS 10.5中对研究区耕地图斑的耕地利用极化度按“自然间断点分级法”分为5个等级。耕地极化等级由低到高表示休耕迫切性逐级增加，耕地利用极化度越大，说明此耕地越应该优先休耕。

耕地图斑的评价结果（表5）显示，各极化等级图斑个数及其占比依次为：Ⅲ级＞Ⅱ级＞Ⅳ级＞Ⅰ级＞Ⅴ级；面积大小依次为：Ⅲ级＞Ⅱ级＞Ⅰ级＞Ⅳ级＞Ⅴ级，整体上，研究区耕地利用极化等级呈现抛物线型分布状态，即处于Ⅰ级和Ⅴ级的耕地图斑个数和耕地面积较少，处于Ⅱ级、Ⅲ级和Ⅳ级的耕地图斑个数和耕地面积达到总图斑数量和面积的70%以上，说明研究区部分耕地利用极化度到达上限，生态安全状况并不乐观，部分耕地的生态质量水平需要通过开展休耕、降低耕地利用强度来进一步提高。

表5 成渝地区双城经济圈耕地利用极化度基本情况Tab.5 Basic situation of polarization degree of cultivated land use in the Chengdu-Chongqing economic circle

空间分布上研究区耕地利用极化度自东向西呈现出“高—低—高—低—高”的轴向分布格局，同时具有不同等级连片式交错分布特征（图3）。具体而言，耕地利用极化度较高的耕地主要分布在丰都县、忠县、万州区、黔江区、大足区、资阳市、南充市、绵阳市等地区，将Ⅰ级和Ⅱ级的耕地图斑与研究区耕地利用极化度评价成果进行叠加分析，发现这些耕地普遍存在细碎化程度高、石漠化敏感度强、土壤侵蚀较严重、土壤pH值失常等问题，不利于耕地生态安全的维系。另外，其主体功能区主要为城市发展区，且人均耕地面积相对较多，故休耕阻力较小。

图3 耕地利用极化度分布图Fig.3 Distribution of polarization degree of cultivated land use

4.2 粮食安全约束下休耕规模的确定

我国以保障“粮食安全”为休耕指导思想和基本原则，不同国家粮食自给率差异较大，我国在《国家粮食安全中长期规划纲要（2008—2020 年）》确定粮食自给率为95%，史培军等认为中国粮食自给率目标应确定为90%[38-39]，研究区地处四川盆地，有“天府粮仓”的美称。本文参考国家粮食安全政策、相关研究成果和研究区实际情况，将粮食自给率确定为90%。2014 年，世界银行发布《经济简报》显示，预计2020 年中国人均粮食消费量会达到479 kg，2030年达到491 kg。国家食物与营养咨询委员会提出到2020年我国人均粮食消费量为472 kg/人，因此，本文将研究区人均粮食需求量确定为485 kg。利用灰色GM（1，1）预测模型，预估目标年（2025年）研究区粮食单产、粮作比、人口数量、复种指数（表6），将表6的数据带入式（6）中，计算得到研究区2025 年的耕地保有量为722.62万hm2，理论可休耕规模为409.85万hm2。

表6 耕地保有量计算相关指标结果Tab.6 Results of relevant indicators for calculating cultivated land retention

以耕地利用极化度计算结果为基础，以理论休耕最大规模为约束，依照优选原则和上限原则，利用ArcGIS 10.5 空间数据属性表对耕地地块进行筛选，得出2025年研究区可休耕耕地规模共397.66万hm2，占整个研究区耕地面积35.11%，共涉及耕地图斑（地块）28 115个。由图4可得，研究区可休耕耕地在空间上呈现出“中”“东”两大主要集聚区，其中中部最为集中。

图4 可休耕耕地空间分布图Fig.4 Spatial distribution of fallow land

图5 休耕类型图Fig.5 Types of fallow land

4.3 基于“极化—涓滴”理论的休耕地分区管制策略

本文坚持系统观念，力图构建“一区示范，百区借鉴，千区互动”的休耕新格局，提高休耕实施整体效应。在区域休耕前期，发挥“极化效应”，积极打造休耕先行区，加速区域休耕的分野。在区域休耕中后期，发挥“涓滴效应”，休耕先行区提供休耕范例、工程经验，促进其余地区休耕有序推进。

优先休耕区：包括大足区、丰都县、南充市、绵阳市，休耕规模141.22 万hm2，占研究区休耕规模35.51%。总的来说，这些区域耕地的石漠化敏感性较高，耕地地力差，土壤易受侵蚀，单位产值较低，可休耕规模较大。应分时段对一定比例耕地采取强制性休耕，休耕过程中同步实施种植绿肥作物、增施有机肥、农田“宜机化”改造等耕地质量提升工程，加强耕地养护，对低效耕地进行整治，积极治疗受损耕地，适度开发后备耕地。针对石漠化极度敏感区域，可创新休耕模式，开展中长期休耕，确保耕地“休而不废”“休能完善”[40]，积极打造区域休耕示范区。

重点休耕区：包括涪陵区、黔江区、万州区、中心城区等8个区（县）及资阳市、遂宁市、内江市，休耕规模153.87 万hm2，占研究区休耕规模38.69%，休耕规模最大。这些区域土壤类型以石灰土为主，耕地较为细碎，休耕迫切性较高。应采取强制性和引导性相结合的休耕方式，尊重农户意愿，集中连片推行休耕。除采取优先休耕区的相关治理措施外，还应建立引导农户参与休耕的策略机制，如拓展休耕农户再就业空间[41]、提供绿肥种子、引进先进技术、开展休耕农户现代农业技术培训[42]等，增强农户自身发展能力，充分发挥农户休耕的“主人翁”作用。在耕地生态脆弱、农田基础措施较差的区域，在实施生态休耕的同时，还应强化农田基础措施建设。

有条件休耕区：包括垫江区、南川区、云阳县等6个区（县）及泸州市、德阳市、广安市、乐山市等5个地级市，休耕规模84.26 万hm2，占研究区休耕规模21.19%。这些区域休耕地较为分散。应采取鼓励农户申请休耕的方式，结合退耕还林工程，安排部分坡耕地生态退耕，通过种植绿肥作物和粮食作物轮作的方式保持土壤肥力，减轻耕地利用强度，降低耕地退化风险。同时，可强化耕地统筹利用，加快建设现代高效农业，因地制宜扩展特色农业空间，推动农业生产结构向特色型、复合化转变，使休耕与乡村振兴、城乡融合等政策相衔接。

后备休耕区：包括开州区、永川区、长寿区等5个区（县）及自贡市、宜宾市、成都市等5个地级市，休耕规模18.31万hm2，占研究区休耕规模4.61%。此区域休耕地面积占比较少，耕地利用极化度低。应采取自愿式申请休耕，除有特殊生态价值或有退化风险的耕地，原则上不安排休耕项目，结合退耕还林工程，安排部分坡耕地生态退耕。可采用轮作养地的方式，兼顾畜牧业等产业发展，延长农村产业链，推动农村供给侧改革，开展高标准耕地建设，严格控制优质耕地流出。对易受城镇“三废”污染的耕地，应采取措施防止污染，同时要对已污染耕地进行除污，恢复耕地健康。

5 结论与讨论

5.1 结论

本文综合运用PSR评价模型、GM（1，1）预测模型和GIS空间分析等方法，以耕地利用极化度为基础，休耕规模为修正，“极化—涓滴”理论为指导，探讨休耕地分区。基于成渝地区双城经济圈研究发现：（1）在同时兼顾耕地压力、耕地状态、休耕响应的前提下，耕地地块的生态安全状况、耕地单位产值等因素不同，会导致差异性的耕地利用极化度结果，影响休耕先后次序。整体上，研究区耕地利用极化度较高，急需优化耕地利用方式，加强耕地养护。（2）可休耕规模是对休耕的总量控制，以2025年为目标年，计算得出研究区可休耕规模总计397.66万hm2，占整个研究区耕地面积35.11%，在此范围内开展休耕，不会威胁到研究区粮食安全问题。（3）研究区休耕地空间分区可分为4个类型区，即优先休耕区、重点休耕区、有条件休耕区、后备休耕区，未来区域层面的休耕项目统一部署可据此分区实践。（4）休耕地分区受“极化度”和“休耕规模”双重约束，需整体设计全域各区耕地休耕，以此为基础，各类型区因地制宜、精准施策，根据自身的自然禀赋、社会经济条件、风俗文化等制定休耕方案。

5.2 讨论

研究结论对完善相关政策有重要启示：（1）耕地健康状况是开展休耕与否的先决条件。本文发现，极化度高的耕地多处于“亚健康”状况，因此，建立科学、全面、可操作的耕地利用极化度指标体系极为重要，需确定科学的理论指导，以保证休耕地分区整体态势不会有太大变化。（2）保障粮食安全是开展休耕的约束条件。许多外部因素对粮食安全产生影响，如区域间粮食调配、地方财力、粮食市场供需变动、重大突发安全事件等，休耕工作应保持灵活性，以保障当时当地粮食安全为基础。（3）合理规划是开展休耕的必要条件。休耕涉及粮食安全与生态安全、观念与机制、技术与设施等多方面，因地制宜科学规划，分区创建梯次推进，激发乘数效应，对提高耕地休耕效力效能至关重要。

本文存在的不足：（1）精准休耕需要掌握每块耕地的自然、经济、社会属性，本文对社会经济数据以地级市或区（县）为单元做均一处理，会造成误差。（2）本文假设研究期内区域粮食自给格局不会发生较大变化，计算耕地保有量，但粮食自给格局并非一成不变，在多变的粮食保障情景下探讨休耕是下一步研究的重点。（3）本文重点阐述了不同休耕类型区的休耕方式，暂未考虑其休耕补偿，如何构建动态补偿机制，创新补偿发放形式，有待进一步探讨。