我国农业用地转化为建设用地的驱动力研究

1、我国农业用地转化为建设用地的驱动力研究摘要 随着市场经济的进一步发展，在快速工业化、城镇化过程中，越来越多的农业用地转化为建设用地，本文运用计量经济学理论和灰关联法，对我国农业用地转化为建设用地的驱动力进行了研究。 首先，运用计量经济学理论中的格兰杰检验和相关分析法，对农业用地与建设用地对三大产业经济效益的影响进行了分析，得出结论：我国农业用地面积对第一产业经济效益的影响小于建设用地对第二、三产业的影响。 其次，根据灰色关联理论，建立灰色关联模型，并运用MATLAB编程，计算出我国三大产业GDP与我国GDP总量的灰色综合关联度，得出结论：第一产业GDP对我国GDP总量的影响远远小于二、三产业。

2、 再次，综合全文的分析，得出结论：追求效益最大化是农业用地转化为建设用地的驱动力，但是农业用地特别是耕地作为一种非常稀缺、珍贵的不可再生资源备受我国政府高度关注，对于我国这样一个人多地少的国情，在制定农业用地转化为建设用地的政策时更应慎重，既要追求经济效益的最大化，又要考虑国家粮食安全，缩小地区差距，力求经济、社会、生态环境协调发展。 最后，提出可行性建议，即我国当前的首要任务是制定相关税收和经济政策、法规。通过税收等经济手段调节新增建设用地的收益，建立农业用地与建设用地的收益平衡机制，从根本上消除农业用地向建设用地转化的部门和地方经济利益冲突。 关键词： 相关分析 灰关联分析 农业用地 建设

3、用地 效益最大化第一章 前言1.1研究背景 我国正处于经济蓬勃发展时期，城市化和工业化的进程加速了农地非农化，建设用地不断扩张而农业用地持续下降，尤其是耕地大幅度减少已经严重威胁到我国的社会、经济和生态安全。因此加强对耕地非农化的驱动力的研究更加具有现实意义。1.2研究意义人口、资源与环境是人类可持续发展面临的基本问题。对于我国这样一个人多地少的国情，在制定农业用地转化为建设用地的政策时更应慎重，既要追求经济效益的最大化，又要考虑国家粮食安全，缩小地区差距，力求经济、社会、生态环境协调发展。本文通过分析我国农业用地转化为建设用地的驱动力，得出追求土地利用最大化是我国农业用地转化为建设用地的内在

4、驱动力的结论，为我国制定农业用地转化的相关政策法规提供依据，促进我国农业用地转化为建设用地的规范化和合理化。第二章 我国农业用地转化为建设用地的实证分析2.1 数据来源 本文所需研究数据来源于中国统计年鉴。2.2 我国农业用地与建设用地的概念一农业用地的概念农业用地又称农用地。指直接或间接为农业生产所利用的土地。包括耕地、园地、林地、牧草地、养捕水面、农田水利设施用地（如水库、闸坝、堤埝、排灌沟渠等），以及田间道路和其他一切农业生产性建筑物占用的土地等。1985年，世界农业用地约占世界陆地总面积（不包括南极洲）的64.7；随着社会发展和城市化进程不断推进，这一比例正在以惊人的速度变小。农业用地

5、利用的合理性标准为：要求达到环境、社会、经济、生态等方面效益的统一，以保持良性循环，永续利用。二建设用地的概念建设用地land for construction 建设用地，是指建造建筑物、构筑物的土地，是城乡住宅和公共设施用地，工矿用地，能源、交通、水利、通信等基础设施用地，旅游用地，军事用地等。 付出一定投资（土地开发建设费用），通过工程手段，为各项建设提供的土地。是利用土地的承载能力或建筑空间，不以取得生物产品为主要目的的用地。2.3 农业用地与建设用地对三大产业经济效益的影响综合前人的研究，参照波兰学者J.Kostrowicki的分类和国家标准（GB/T 210102007）的土地利用分

6、类1,2，结合我国的实际情况，分别将我国的农业用地和建设用地作如下分类：表1 我国农业用地和建设用地分类农业用地建设用地经营耕地面积城市建设用地面积经营山地面积征用土地面积园地面积牧草地面积养殖水面面积2.3.1 农业用地与第一产业经济效益的关系我国农业用地面积与第一产业GDP数据（2000-2009）如下表：表2 我国农业用地面积与第一产业GDP年份农业用地面积第一产业GDP20005.721421220016.2714609.920026.9716117.320036.6517092.120046.90085720768.120056420066.36766824

7、73720076.47242809520086.983400020096.959735226一 格兰杰因果检验 如果我国农业用地面积是第一产业GDP变化的原因，则我国农业用地面积的变化应该发生在第一产业GDP的变化之前。且我国农业用地面积应该有助于预测第一产业GDP，即在第一产业GDP关于第一产业GDP滞后变量的回归过程中，添加我国农业用地面积的滞后变量作为独立的解释变量，应该显著增加回归的解释能力。此时，称我国农业用地面积为第一产业GDP的格兰杰原因（Granger Cause）。利用软件Eviews5实现该检验，鉴于观测值较少，在此取显著水平=0.5，检验结果如下表（X表示我国农业用地面积

8、，GDP即我国第一产业GDP）：表3 =0.5时的Granger检验结果滞后期Granger因果性F值P值结论1GDP does not Granger cause X0.591420.49787拒绝X does not Granger cause GDP0.168950.70865不拒绝由表3可知，在滞后期为1时，我国农业用地面积与第一产业GDP有一定的因果关系：第一产业GDP是我国农业土地面积的格兰杰原因。二 相关关系 利用我国2000-2009年第一产业GDP和我国农业用地面积的数据，进行回归，采用对数模型，得到如下关系式（X表示我国农业用地面积，GDP即我国第一产业GDP）：Log（X

9、）=0.910364+0.096773Log（GDP） （1） 由相关参数可知，拟合效果优良，变量具有显著影响，方程显著成立。 异方差检验：取显著性水平，由于，所以方程不存在异方差。自相关性检验：取显著性水平，所以方程不存在自相关性。因此该方程通过统计检验计量检验，而且系数为正，说明第一产业GDP对我国农业用地面积有正向影响：随着第一产业GDP的不断增长，我国农业用地面积也不断增长。并把系数定义为农业用地面积对第一产业GDP的弹性E，含义由（1）式可以看出，第一产业GDP每变化1%，我国农业用地面积就变化0.096773%。2.3.2 建设用地与第二、三产业经济效益的关系我国建设用地面积与第二

10、、三产业GDP的数据（2000-2009）如下表：表4 我国建设用地面积与第二、三产业GDP年份建设用地第二、三产业GDP200022886.5387417.1200125838.8294369200228852.41103129.5200329913.6116113.5200432018.75133900.5200533784.22184075200635056.28186134200736685.68221434.8200840485.04266670200940231.61305280.9一 格兰杰因果检验如果我国建设用地面积是第二、三产业GDP变化的原因，则我国建设用地面积的变化应该发

11、生在第二、三产业GDP的变化之前。且我国建设用地面积应该有助于预测第二、三产业GDP，即在第二、三产业GDP关于第二、三产业GDP滞后变量的回归过程中，添加我国建设用地面积的滞后变量作为独立的解释变量，应该显著增加回归的解释能力。此时，称我国建设用地面积为第二、三产业GDP的格兰杰原因（Granger Cause）。利用软件Eviews5实现该检验，鉴于观测值较少，在此取显著水平=0.5，检验结果如下表（X表示我国建设用地面积，GDP即我国第二、三产业GDP）：表3 =0.5时的Granger检验结果滞后期Granger因果性F值P值结论1GDP does not Granger cause

12、X0.370520.56504不拒绝X does not Granger cause GDP1.711120.23872拒绝由表3可知，在滞后期为1时，我国建设用地面积与第二、三产业GDP有一定的因果关系：第二、三产业GDP是我国建设用地面积的格兰杰原因。二相关关系 利用我国2000-2009年第二、三产业GDP和我国建设用地面积的数据，进行回归，采用对数模型，得到如下关系式（X表示我国建设用地面积，GDP即我国第二、三产业GDP）：Log（X）=5.434982+0.399247Log（GDP） （1） 由相关参数可知，拟合效果优良，变量具有显著影响，方程显著成立。 异方差检验：取显著性水平

13、，由于，所以方程不存在异方程。因此该方程通过统计检验计量检验，而且系数为正，说明第二、三产业GDP对我国建设用地面积有正向影响：随着第二、三产业GDP的不断增长，我国建设用地面积也不断增长。并把系数定义为建设用地面积对第二、三产业GDP的弹性E，含义由（1）式可以看出，第二、三产业GDP每变化1%，我国建设用地面积就变化0.399247%。2.3.3 二者的比较 由以上分析知，我国农业用地面积对第一产业GDP的弹性系数为0.096773，我国建设用地面积对第二、三产业GDP的弹性系数为0.399247。即：我国农业用地面积对第一产业经济效益的影响小于建设用地对第二、三产业的影响。2.4 三大产

14、业GDP与我国GDP的灰关联分析灰色关联分析法是以灰色系统理论为基础，通过计算综合关联系数和关联度指标，分析各种不确定因素对某一客观事物（系统）的影响程度并确定哪些是主要影响因素的一种数量分析方法3。我国GDP是一个多因素的复杂系统，它的指标具有明显的模糊性和不确定性，亦即灰色性。比如，GDP无法反映一定时期内社会财富总量的积累，仅是计算一定时期内生产的最终产品价值，而社会财富的增加不仅是数量的增加，还有质量的增加4。因此，我国GDP是一个典型的灰色系统，可以利用灰色综合关联分析的方法，揭示三大产业GDP与我国GDP总量之间的主要关系，找出三大产业中对我国GDP总量影响最大的产业。2.4.1

15、灰色综合关联模型 设为系统特征行为数据序列，为相关因素序列，且长度相同。可以通过如下步骤计算灰色综合关联度。一 计算灰色绝对关联度 1.对各行序列的始点零化像处理 2.计算绝对关联度 设 则绝对关联系数二 计算灰色相对关联度1.对系统特征行为数据序列和相关因素序列的初值像处理： 2对初值像的始点零化像处理3计算相对关联度设： 则相对关联系数三 计算综合关联系数 设综合关联系数为，一般取四 排出关联系数2.4.2 我国三大产业GDP与GDP总量的灰色综合关联度模型的建立我国三大产业GDP与我国GDP总量数据如下表：表4 我国三大产业GDP与我国GDP总量年份第一产业GDP第二产业GDP第三产业G

16、DPGDP总量20001421245487.841929.387417.1200114609.949069.145299.994369200216117.353540.749588.8103129.5200317092.161274.154839.38116113.5200420768.172387.1961513.28133900.5200523070.487046.797028.318407520062473710316282971.97186134200728095121381.3100053.5221434.8200834000146183.4120486.62666702009352

17、26157638.8147642.1305280.9运用该数据建立我国三大产业GDP与我国GDP总量的灰色综合关联度分析，根据灰色综合关联理论与模型，将数据代入上述公式中可得到我国三大产业GDP与我国GDP总量的关联矩阵。本文运用MATLAB编程计算，结果见表5，反映了2000年间我国三大产业GDP对我国GDP总量的影响程度。表5 我国三大产业GDP与我国GDP总量的关联矩阵关联系数第一产业GDP第二产业GDP第三产业GDPGDP总量0.68690.97400.9207根据表5，可以得出结论：第一产业GDP对我国GDP总量的影响远远小于二、三产业，因此，为了整个国民经济的发展，我国产业结构调整将会向着以农业为基础，高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局，坚持节约发展、清洁发展、安全发展，实现可持续发展的方向前进。2.5 得出结论 我国农业用地面积对我国第一产业发展的影响小于建设用地对我国二、三产业发展的影响，而在我国三大产业的GDP中，第一产业GDP对我国GDP总量的影响远远小于二、三产业。土地利用效益的不同是土地用途转化的最直接驱动因素，因此，新增