基于线性回归的达州市耕地荒因素分析与探究

0引言

达州市作为四川省农业经济核心区，耕地资源禀赋突出。然而，近年来非农就业机会增加与农业产出比下降，农村空心化、农民老龄化等问题导致耕地擢荒现象日益严重，制约了农业发展和乡村振兴[1。耕地畧荒不仅加剧耕地资源浪费与土壤肥力退化，还减少植被覆盖面积，进而加剧水土流失风险，威胁生态安全[2-3]。因此，深入研究达州市耕地擢荒的驱动机制，分析不同因子对擢荒现状的影响，从而针对性提出科学有效的措施，促进农业可持续发展。

研究采用问卷调查与线性回归分析相结合的方法，旨在探究达州市旱地、水田及水浇地擢荒的主要影响因素。通过问卷调查，直接反映农民的实际决策行为，深人分析耕地擢荒的成因，为制定耕地保护政策提供科学依据。同时，研究结果有助于揭示农业产业发展中的现实瓶颈问题，进而找出解决问题的策略，以优化农业产业政策，促进达州市农业的可持续发展，也为其他类似地区擢荒地治理提供参考和借鉴。

1达州市耕地荒驱动机制

1.1 家庭影响

家庭人口规模决定了农户承包地面积，家庭人口的增多会增加农业劳动力供给，从而降低耕地畧荒的意愿；非农收入占比在一定程度上反映出家庭劳动力的迁移状况，非农活动的增加可能会增大耕地畧荒的意愿；家庭健康程度是耕种的必要条件，健康程度差的家庭，耕地畧荒的意愿会更强[4]

1.2 耕地制约

地形复杂的耕地通常耕作难度大、机械化水平低、劳动强度高，导致农户倾向于放弃耕种；距离村镇越远，交通运输成本和农产品销售难度增加，农户耕种意愿降低，加剧畧荒现象；灌溉条件差的耕地，生产效率低，且容易因供水不足导致农作物减产甚至绝收，从而影响耕地利用率；坡度较大的耕地难以实现大规模机械化耕作，同时水土流失风险高，耕作价值不高；土壤贫瘠或土质不良的地块，农作物产量低，投入与收益不成正比，增加耕地擢荒风险；排水不畅的耕地容易积水，影响作物生长，增加耕地利用难度；规整度差的耕地难以实现高效管理和机械化作业，导致农民投入意愿降低；野生动物危害频发的区域，农民会因收获受损而选择放弃耕种；不同农作物对土质类型的适应度不同，若土质不适宜种植主要农作物，也会降低农户耕种意愿[5]。

1.3生产效应失衡

农业生产的高成本与低收益之间的矛盾是耕地擢荒现象的重要驱动因素之一。当农户在机械、农药、化肥和种子等方面的投入过高，而无法带来可观的经济收益时，会降低农户耕地利用的意愿，从而导致耕地畧荒现象的发生[6-7]。

1.4政策措施影响

耕地流转能缓解劳动力不足的困境，促进土地集中利用；秸科处理政策通过科学处理方式，提升耕地环境和土壤肥力，从而激励农户耕种；农业生产指导提供技术支持和风险管理，有利于提升生产效率，降低耕地荒风险；高标准农田建设通过改善土地质量和基础设施，增加农户收益预期，减少耕地擢荒现象的发生；宣传耕地荒的危害，揭示擢荒对生态与经济影响，有助于引导社会重视和政策干预，进而遏制擢荒现象的发生[8-9]

2数据来源与研究方法

2.1 数据来源

研究采用问卷调查法，结合电子问卷与纸质问卷，对达州市各县区进行了调研。问卷设计围绕耕地荒主题，采用Likert五级量表对部分问题进行量化，确保数据的科学性和可靠性。如表1所示，问卷中所涉及的指标主要有农户家庭情况、耕地情况、农业生产效益和政策措施。

2.2 研究方法

线性回归分析是一种广泛应用于社会科学研究的统计方法，能够量化自变量与因变量之间的关系[10-12]。研究首先对问卷效度进行分析，剔除无效问卷，再进行数据预处理，以3种基本类型耕地擢荒率（擢荒面积/总面积）为因变量，选取性别、年龄、文化程度、家庭非农收入占比、家庭健康程度、距离集镇的距离、耕地地形等26个因素作为自变量，构建多元线性回归模型，分析各因素对耕地擢荒的主要因素和影响程度。多元线性回归的公式，见式（1）。

式（1）中： 为耕地荒的因素， 为回归系数， 为截距项， 为随机误差项。

3研究结果与分析

研究共收集260份农户问卷，经过整理，剔除变量数据缺失的问卷，得到满足研究的样本量为248份，问卷有效率为 95.38% 。

3.1 共线性分析

多元线性回归过程中，需确保各变量之间互不影响，并满足模型输入参数准确性的要求，因此需对变量进行多重共线性判别，以确保多元线性回归模型的参数估计有效性。研究采用方差膨胀因子（VIF）对26个解释变量进行多重共线性诊断，结果见表2。通常 V I F>10 ，说明因子间多重共线性程度严重[13]。由表2可知，农药费用、化肥费用、种子费用变量及耕地产出4个变量的VIF值大于10。因此，排除以上4个变量，将其余变量代人计算模型，进行多元线性回归。

3.2三种类型耕地擢荒驱动性因素分析

如表3一5所示，基于多元线性回归模型，研究对旱地、水田及水浇地畧荒驱动因素展开定量分析。如表3模型检验显示：三个耕地类型模型的调整 分别为 0.286，0.222，0.335，F 值分别为3.409、2.430？4.288，p<0.001 ，表明模型具有统计学意义。

由回归系数及回归方程所示（表4一5，各耕地类型呈现差异化驱动机制。其中，旱地擢荒主要受家庭非农收入占比 和灌溉水源距离 的正向影响，而土质类型 则产生显著抑制作用；水田荒与集镇可达性 呈正相关，但受灌溉设施 、坡度条件 和农技指导 ， 的显著负向调节；水浇地擢荒驱动机制中，灌溉水源距离 的正效应最为突出，同时受灌溉设施 和排水能力 的抑制作用显著。

3.3 驱动机理分析

3.3.1 旱地擢荒的独特性

达州市丘陵地貌占比较大，其中紫色土区 以上坡地因水土流失严重，导致旱地擢荒率严重。土质类型的显著负向效应主要体现在黏土保水能力与旱作农业的适配性较差。达州市地处我国西南地区的山区地带，灌溉水源距离的正向效应反映了旱地对自然降水的强依赖性。近年来，达州市劳动力流失严重，留守劳动力年龄偏大，传统畜力耕作效率低，导致旱地耕作的成本显著提升，进一步加剧了耕地擢荒问题。

3.3.2水田擢荒的复合性

达州市水田以梯田类型为主，梯田高坎维护成本高。距离集镇越远，水田取水及农药等物资获取成本增加越多。坡度条件的负向效应与稻田耕作机械化需求相关，水田坡地越大，农机作业难度随之增加，导致播种和收割效率下降显著。