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摘要：本文通过对乌鲁木齐市耕地非农化面积与人均地区生产总值、城市化水平、农民纯收入等9个指标之间的相关关系的分析，并把这些指标归为经济因素、社会因素、政策因素、科技因素等，以此作为耕地非农化驱动因素进行研究。
关键词：耕地非农化；驱动因子；相关分析
作者简介：周长江(1977-)，男，新疆乌鲁木齐人，新疆农业大学经济与管理学院教师，硕士，研究方向：土地资源管理。
中图分类号：F301.24
文献标识码：A
文章编号：1672—3309(2009)06—0017—03
耕地非农化的驱动力是耕地转化为建设用地的-动因，其在耕地非农化过程中有着重要作用。作为耕地非农化的研究内容，其范围包括自然和人类活动等多个方面。只有在深入研究把握驱动力的作用条件、影响范围、影响力度、相互之间的影响关系，才能正确把握耕地非农化的规律，正确理解和辩证地看待耕地非农化产生的影响与作用，制定出合理的政策措施。
一、研究方法
对数据的分析采取相关分析法，并通过相关分析法选择主要的耕地非农化驱动因素。相关关系是指各变量之间存在密切的关系，可以检验两个变量间的相关度，或多个变量两两间的相关程度。不同变量间一个量的增长若导致另一个量的下降，此种情况称为负相关。如果相关系数是一个介于-1～1之间的量，两个量之间如有相关系数小于零，称为负相关：大于零小于1称为正相关：若两个量之间相关系数为1，则为绝对相关；相关系数为0时，则表示两者不相关。
对任意变量X和Y(Xi，Yj)，i=l，2，…，n，当Y和X之间存在某种线性关系时，拟合的直线才有意义，在数学上称作相关系数。用r表示检验二元分布的相关性，公式为：
其中，X为X的平均值，Y为Y的平均值，相关系数r的范围在-1～1之间，即|r|≤1。(Xi，Xj)，i=l，2，…，n，其相应的相关系数r都满足|r|≤1。一般而言，…的值越接近1，X和Y的线性关系越佳；若它接近于0，可以认为X和Y之间无线性关系。即在r=1或r=-1时，所有的(Xi，Yj)都落在一条直线上。如果相关系数r=0，则表示两个因素之间不相关。
如果变量Y与x问是函数关系，则r=1或r=-1；如果变量Y与X问是统计关系。则-1＜r＜1；如果X，Y变化的方向一致，称为正相关，r＞0；如果X，Y变化的方向相反，称为负相关，r＜0；而r=0表示无线性相关。一般而言，|r|＞0.95存在显著性相关，|r|≥0.8为高度相关，0.5≤|r|＜0.8为中度相关，0.3≤|r|＜0.5为低度相关，|r|＜0.3为不相关。
二、数据的选取
根据相关分析法的要素选择要求，结合对耕地非农化分析所需求的乌鲁木齐市现有资料情况，选取9个与耕地非农化相关的因素，即：X1人均地区生产总值(元)、X2城市化水平、X3第二、三产业比重、X4农民人均纯收入(元)、X5粮食产值(元／公顷)、X6固定资产投资额、X7有效灌溉面积(千公顷)、X8农业机械总动力(千瓦)、X9人均居住面积(平方米)，Y耕地非农化面积(公顷)。具体数据如表1。
三、相关因素的分析
应用统计软件SPSS11.0，对样本进行分析计算。得出相关系数矩阵(见表2)。
由表2可见，在影响乌鲁木齐市耕地非农化的9个影响因子中，与耕地非农化存在不同程度的相关性，Xi、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X9与耕地非农化正相关，相关系数分别为0.678、0.616、0.667、0.672、0.695、0.608、0.101、0.552；X8与耕地非农化负相关，相关系数为-0.619。其中，0.5≤|X1、X2、X3、X4、X5、X6、X8、X9|＜0.8与耕地非农化中度相关：|X7|＜0.3关系极弱，认为不相关。
在分析时，由于耕地非农化面积受政策影响较大，因此。个别年份耕地非农化面积随着政策的变化。面积变动较大，出现1999年耕地非农化面积快速增加和2001年耕地非农化面积降为最小值的情况。在进行相关分析时，耕地非农化与影响因子之间相关系数并不很高。在研究的9个指标中，有8个指标与耕地非农化中度相关，占到研究指标的88.89％：一个不相关，没有高度相关。
四、结论
综合考虑各指标代表的含义和X值的大小及正负性，对耕地非农化影响的效果进行分析，可以得出如下结论。
第一，X1人均地区生产总值、X3第二、三产业比重、X4农民人均纯收入、X5粮食产值，可以归结为社会经济发展水平。这些指标与耕地非农化面积呈不同程度的中度相关，这说明经济发展对耕地非农化的影响很大。经济发展水平越高，人们的需求也随之增加，从而需要占用更多的土地来满足大众居民的需求。二、三产业发展越快，耕地非农化的速度也越快：一方面，由于工业化进程加快，导致工业用地增加，这会增加相应的配套设施，使耕地向工业用地转化；另一方面，商业、服务业、金融业和交通运输业等第三产业类用地均要占用土地，从而推动耕地向非农化转化。粮食产值与耕地非农化相关系数为0.695，可见，粮食产值增加，农民收入相对增加，温饱得到解决，人们开始寻找新的生活方式，必然向城市转移或是提高现有居住条件，致使耕地面积进一步减少。
第二，X2城市化率、X9人均居住用地归结为社会因素。城市化率是用城镇人口与总人口的比率来计算的，即农业人口非农化率，它与耕地非农化的相关系数为0.616，属于中度相关，对耕地非农化有较大影响，人均居住用地与耕地非农化相关系数为0.552，属于中度相关，对耕地非农化也会产生一定影响。究其原因，一是乌鲁木齐市二、三产业近年来发展迅速，占用许多耕地。1997—2005年间，独立工矿用地占各类 建设用地占用耕地面积的31％。二是本地区加大了基础设施建设力度，1997—2005年间，交通用地占用耕地160.87公顷，占到各类建设用地占用耕地面积的15％。三是当前农民进城门槛高，入城成本过大，主要是农民的就业、住房、劳动用工、人事、教育等社会保障体制不健全，造成他们长期在城镇就业、但在农村仍然占有一片土地，最终形成了农村剩余劳动力转移不彻底，农村中仍然保留宅基地，甚至赚上钱后回家扩建或新建宅基地的局面，造成即使随着大量农村人口的非农化，耕地面积仍然呈现减少状态。四是人均居住用地面积变化会对建设用地提出不同程度的要求，带来不同程度的压力，人均居住面积的增加，会增加对建设用地的需求，从而带来对耕地的非农化。
第三，X6固定资产投资额可以归结为政策因素。由于规划、法律都属于政策因素，只是不好量化，因此没有进行相关性分析，只能对固定资产投资额进行分析。固定资产投资额是建设用地占用耕地的诱导因素，土地的引致需求非常明显。由于固定资产投资额增加的对土地的需求很大一部分用于城市、工业基础设施和场地建设，这直接拉动了耕地非农需求量的扩大。另外，从1999年和2001年耕地非农化面积大起大落上看。政策对耕地非农化的影响非常大。
第四，X7有效灌溉面积、X8农业机械总动力可以归结为农业科技进步因素。从X8系数可以看出(|X7=0.1011＜0.3属于低度相关，在此不作讨论)，农业科技进步对耕地非农化有一定程度的影响。农业机械总动力与耕地非农化负相关，相关系数-0.619，农业机械化水平高，农业剩余劳动力便增加，必然会促使一部分农民向城市转移，提高耕地非农化水平。但在城市经济现有的发展水平下，无法提供更多的就业岗位来满足农村富余劳动力的转移，致使部分农村劳动力滞留在农村，会出现农业机械总动力与耕地非农化的相关性的偏离。另一方面，由于近年来农民收入增长缓慢，农民缺乏对耕地投入的积极性，农业机械化投入减少，同时农民对耕地保护的主动性减弱，减少了耕地非农化的阻力，耕地非农化面积将会增加。
通过分析经济因素、社会因素、政策因素、科技因素对耕地非农化的影响及结合各因素与耕地非农化的相关性系数，可以得出以下结论：第一，政策因素对耕地非农化影响最大。1997年国务院下发《关于坚决制止突击审批耕地的紧急通知》，1997年耕地非农化面积较少，仅有48.65公顷；1999年和2001年耕地非农化面积受到规划用地指标的影响非常大，出现耕地非农化面积大起大落；2004年中央作出暂停农用地审批半年的决定，致使2004年在2002-2005年期间耕地非农化面积最小，足见政策对耕地非农化的影响很大。第二，经济因素对耕地非农化影响次之。X1、X3、X4、X5的系数分别为0.678、0.667、0.672、0.695，平均相关性为0.678，大于科技因素的0.619和社会因素的0.584。对耕地非农化影响程度排在第三、第四的分别是科技因素和社会因素。
参考文献：
[1]诸培新、曲福田.耕地资源非农化配置的经济学分析[J].中国土地科学，2002，(05).
[2]隆宗佐、盛智颖.论我国耕地非农化[J].生态经济，2004，(11).
[3]高淑萍等.耕地非农化动力机制和约束机制的分析[J].国土资源科技管理，2003，(05).
[4]曹蕾等.重庆市耕地非农化研究口].西南师范大学学报，2005，(02).
[5]吴群、郭贯成.城市化水平与耕地面积变化的相关关系——以江苏为例[J].南京农业大学学报，2002，(03).
(责任编辑：云 馨)
关键词：耕地非农化；驱动因子；相关分析
作者简介：周长江(1977-)，男，新疆乌鲁木齐人，新疆农业大学经济与管理学院教师，硕士，研究方向：土地资源管理。
中图分类号：F301.24
文献标识码：A
文章编号：1672—3309(2009)06—0017—03
耕地非农化的驱动力是耕地转化为建设用地的-动因，其在耕地非农化过程中有着重要作用。作为耕地非农化的研究内容，其范围包括自然和人类活动等多个方面。只有在深入研究把握驱动力的作用条件、影响范围、影响力度、相互之间的影响关系，才能正确把握耕地非农化的规律，正确理解和辩证地看待耕地非农化产生的影响与作用，制定出合理的政策措施。
一、研究方法
对数据的分析采取相关分析法，并通过相关分析法选择主要的耕地非农化驱动因素。相关关系是指各变量之间存在密切的关系，可以检验两个变量间的相关度，或多个变量两两间的相关程度。不同变量间一个量的增长若导致另一个量的下降，此种情况称为负相关。如果相关系数是一个介于-1～1之间的量，两个量之间如有相关系数小于零，称为负相关：大于零小于1称为正相关：若两个量之间相关系数为1，则为绝对相关；相关系数为0时，则表示两者不相关。
对任意变量X和Y(Xi，Yj)，i=l，2，…，n，当Y和X之间存在某种线性关系时，拟合的直线才有意义，在数学上称作相关系数。用r表示检验二元分布的相关性，公式为：
其中，X为X的平均值，Y为Y的平均值，相关系数r的范围在-1～1之间，即|r|≤1。(Xi，Xj)，i=l，2，…，n，其相应的相关系数r都满足|r|≤1。一般而言，…的值越接近1，X和Y的线性关系越佳；若它接近于0，可以认为X和Y之间无线性关系。即在r=1或r=-1时，所有的(Xi，Yj)都落在一条直线上。如果相关系数r=0，则表示两个因素之间不相关。
如果变量Y与x问是函数关系，则r=1或r=-1；如果变量Y与X问是统计关系。则-1＜r＜1；如果X，Y变化的方向一致，称为正相关，r＞0；如果X，Y变化的方向相反，称为负相关，r＜0；而r=0表示无线性相关。一般而言，|r|＞0.95存在显著性相关，|r|≥0.8为高度相关，0.5≤|r|＜0.8为中度相关，0.3≤|r|＜0.5为低度相关，|r|＜0.3为不相关。
二、数据的选取
根据相关分析法的要素选择要求，结合对耕地非农化分析所需求的乌鲁木齐市现有资料情况，选取9个与耕地非农化相关的因素，即：X1人均地区生产总值(元)、X2城市化水平、X3第二、三产业比重、X4农民人均纯收入(元)、X5粮食产值(元／公顷)、X6固定资产投资额、X7有效灌溉面积(千公顷)、X8农业机械总动力(千瓦)、X9人均居住面积(平方米)，Y耕地非农化面积(公顷)。具体数据如表1。
三、相关因素的分析
应用统计软件SPSS11.0，对样本进行分析计算。得出相关系数矩阵(见表2)。
由表2可见，在影响乌鲁木齐市耕地非农化的9个影响因子中，与耕地非农化存在不同程度的相关性，Xi、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X9与耕地非农化正相关，相关系数分别为0.678、0.616、0.667、0.672、0.695、0.608、0.101、0.552；X8与耕地非农化负相关，相关系数为-0.619。其中，0.5≤|X1、X2、X3、X4、X5、X6、X8、X9|＜0.8与耕地非农化中度相关：|X7|＜0.3关系极弱，认为不相关。
在分析时，由于耕地非农化面积受政策影响较大，因此。个别年份耕地非农化面积随着政策的变化。面积变动较大，出现1999年耕地非农化面积快速增加和2001年耕地非农化面积降为最小值的情况。在进行相关分析时，耕地非农化与影响因子之间相关系数并不很高。在研究的9个指标中，有8个指标与耕地非农化中度相关，占到研究指标的88.89％：一个不相关，没有高度相关。
四、结论
综合考虑各指标代表的含义和X值的大小及正负性，对耕地非农化影响的效果进行分析，可以得出如下结论。
第一，X1人均地区生产总值、X3第二、三产业比重、X4农民人均纯收入、X5粮食产值，可以归结为社会经济发展水平。这些指标与耕地非农化面积呈不同程度的中度相关，这说明经济发展对耕地非农化的影响很大。经济发展水平越高，人们的需求也随之增加，从而需要占用更多的土地来满足大众居民的需求。二、三产业发展越快，耕地非农化的速度也越快：一方面，由于工业化进程加快，导致工业用地增加，这会增加相应的配套设施，使耕地向工业用地转化；另一方面，商业、服务业、金融业和交通运输业等第三产业类用地均要占用土地，从而推动耕地向非农化转化。粮食产值与耕地非农化相关系数为0.695，可见，粮食产值增加，农民收入相对增加，温饱得到解决，人们开始寻找新的生活方式，必然向城市转移或是提高现有居住条件，致使耕地面积进一步减少。
第二，X2城市化率、X9人均居住用地归结为社会因素。城市化率是用城镇人口与总人口的比率来计算的，即农业人口非农化率，它与耕地非农化的相关系数为0.616，属于中度相关，对耕地非农化有较大影响，人均居住用地与耕地非农化相关系数为0.552，属于中度相关，对耕地非农化也会产生一定影响。究其原因，一是乌鲁木齐市二、三产业近年来发展迅速，占用许多耕地。1997—2005年间，独立工矿用地占各类 建设用地占用耕地面积的31％。二是本地区加大了基础设施建设力度，1997—2005年间，交通用地占用耕地160.87公顷，占到各类建设用地占用耕地面积的15％。三是当前农民进城门槛高，入城成本过大，主要是农民的就业、住房、劳动用工、人事、教育等社会保障体制不健全，造成他们长期在城镇就业、但在农村仍然占有一片土地，最终形成了农村剩余劳动力转移不彻底，农村中仍然保留宅基地，甚至赚上钱后回家扩建或新建宅基地的局面，造成即使随着大量农村人口的非农化，耕地面积仍然呈现减少状态。四是人均居住用地面积变化会对建设用地提出不同程度的要求，带来不同程度的压力，人均居住面积的增加，会增加对建设用地的需求，从而带来对耕地的非农化。
第三，X6固定资产投资额可以归结为政策因素。由于规划、法律都属于政策因素，只是不好量化，因此没有进行相关性分析，只能对固定资产投资额进行分析。固定资产投资额是建设用地占用耕地的诱导因素，土地的引致需求非常明显。由于固定资产投资额增加的对土地的需求很大一部分用于城市、工业基础设施和场地建设，这直接拉动了耕地非农需求量的扩大。另外，从1999年和2001年耕地非农化面积大起大落上看。政策对耕地非农化的影响非常大。
第四，X7有效灌溉面积、X8农业机械总动力可以归结为农业科技进步因素。从X8系数可以看出(|X7=0.1011＜0.3属于低度相关，在此不作讨论)，农业科技进步对耕地非农化有一定程度的影响。农业机械总动力与耕地非农化负相关，相关系数-0.619，农业机械化水平高，农业剩余劳动力便增加，必然会促使一部分农民向城市转移，提高耕地非农化水平。但在城市经济现有的发展水平下，无法提供更多的就业岗位来满足农村富余劳动力的转移，致使部分农村劳动力滞留在农村，会出现农业机械总动力与耕地非农化的相关性的偏离。另一方面，由于近年来农民收入增长缓慢，农民缺乏对耕地投入的积极性，农业机械化投入减少，同时农民对耕地保护的主动性减弱，减少了耕地非农化的阻力，耕地非农化面积将会增加。
通过分析经济因素、社会因素、政策因素、科技因素对耕地非农化的影响及结合各因素与耕地非农化的相关性系数，可以得出以下结论：第一，政策因素对耕地非农化影响最大。1997年国务院下发《关于坚决制止突击审批耕地的紧急通知》，1997年耕地非农化面积较少，仅有48.65公顷；1999年和2001年耕地非农化面积受到规划用地指标的影响非常大，出现耕地非农化面积大起大落；2004年中央作出暂停农用地审批半年的决定，致使2004年在2002-2005年期间耕地非农化面积最小，足见政策对耕地非农化的影响很大。第二，经济因素对耕地非农化影响次之。X1、X3、X4、X5的系数分别为0.678、0.667、0.672、0.695，平均相关性为0.678，大于科技因素的0.619和社会因素的0.584。对耕地非农化影响程度排在第三、第四的分别是科技因素和社会因素。
参考文献：
[1]诸培新、曲福田.耕地资源非农化配置的经济学分析[J].中国土地科学，2002，(05).
[2]隆宗佐、盛智颖.论我国耕地非农化[J].生态经济，2004，(11).
[3]高淑萍等.耕地非农化动力机制和约束机制的分析[J].国土资源科技管理，2003，(05).
[4]曹蕾等.重庆市耕地非农化研究口].西南师范大学学报，2005，(02).
[5]吴群、郭贯成.城市化水平与耕地面积变化的相关关系——以江苏为例[J].南京农业大学学报，2002，(03).
(责任编辑：云 馨)