农田利用的生态转型能否缩小城乡收入差距？来自中国黄淮海地区的证据

《Land Use Policy》：Can the ecological transition of cropland use narrow rural-urban income inequality? Evidence from China’s Huang-Huai-Hai Region

　　摘要
城乡收入不平等（RUIE）仍然是许多快速发展的地区长期面临的挑战，它削弱了社会经济福利并阻碍了可持续发展。基于可持续集约化原则的耕地利用生态转型（ETCU）作为一种管理范式，被广泛倡导以提升农业可持续性。虽然局部案例研究表明，这种做法可以通过提高资源效率或产品多样化来增加农村收入，但关于大规模ETCU应用是否能够缓解地区性RUIE的坚实经验证据仍然不足，其背后的系统机制也不甚明确。本研究构建了一个多尺度的“耕地-农业-农村”框架，分析ETCU如何影响中国黄淮海地区的RUIE。通过整合小区尺度的生物地球化学建模（PEST-DNDC）、县级面板数据（2000–2020年）和结构方程建模，我们系统量化了这一转变的时空模式和因果路径。研究结果表明：（1）ETCU和RUIE表现出空间异质性的共同演变；ETCU的改进并不总是与减少不平等相关，在某些沿海县，它们甚至伴随着差距的扩大；（2）ETCU主要通过重构农业多功能性来影响RUIE，这是其核心中介机制；（3）这些效应高度依赖于具体维度。提高资源利用效率对RUIE有轻微但显著的直接缓解作用。相反，生产力和环境绩效的提高并没有直接效果；相反，它们通过削弱农产品供给功能间接加剧了不平等——而我们的模型指出，农产品供给功能是RUIE的强大直接抑制因素。经济附加值和生态保护功能并没有显示出显著的直接均衡效应。这些发现表明，ETCU的公平效果并非自动产生，而是严重依赖于它如何重塑农业的多功能结构。因此，政策干预必须采取综合方法，战略性地引导农业转型，实现多功能性的平衡，保护多样化生产，并确保效率提升能够为农村和城市家庭带来广泛共享的益处。

引言
自21世纪初以来，全球快速城市化深刻重塑了城乡关系，现在超过92%的人口居住在城市地区或城市一小时通勤范围内（Cattaneo等人，2021年；Chen等人，2025a）。这一进程虽然加速了工业现代化，但在许多发展中国家地区却常常导致农村衰落（Bloom等人，2008年；Chen等人，2024b）——这个过程的特点是农村劳动力持续外流、农村社会经济功能衰退以及城乡收入不平等（RUIE）的加剧（Ou等人，2026年；Xu等人，2024b；Zhou等人，2020年）。作为社会经济差距的重要体现（Chrisendo等人，2025年），RUIE不仅威胁长期经济增长，还阻碍了可持续发展目标的实现（SDGs），特别是减少贫困（SDG 1）和减少不平等（SDG 10）。在中国等高强度农业地区，缩小这一差距的挑战与耕地利用的生态转型（ETCU）日益紧密相关（Wang等人，2025年）。为了应对农村劳动力减少的情况，这些地区的农业系统越来越依赖化学和机械投入——这是一种“要素替代”形式（Ke等人，2024年）。虽然短期来看这种模式确保了产出，但它日益面临边际收益递减和环境外部性加剧的问题——如土壤退化、地下水枯竭和温室气体排放上升——从而威胁农业系统的长期韧性和可持续性（Crippa等人，2021年；Wang等人，2024a；Xu等人，2024a）。在这种情况下，基于可持续集约化范式的耕地利用生态转型（ETCU）被提倡为协调粮食安全与社会公平的关键政策杠杆（Kleijn等人，2019年；Pretty等人，2018年）。ETCU代表了耕地利用的系统性重构，旨在通过优化农生态过程来协同提高生产力、资源效率和生态健康（Yang等人，2026年）。全球范围内，ETCU实践（如保护性耕作、轮作和有机替代）被推广以恢复土壤肥力并增强碳封存（Hu等人，2025年；Liu等人，2024年；Xu等人，2024a）。然而，关于大规模ETCU应用对收入分布的具体传导路径和净社会经济影响仍存在重大不确定性。从价值创造的角度看，精准农业等技术可以优化要素配置的效率，而高价值生态产品的生产可能会带来市场溢价，从而可能提高农村收入（Chen等人，2024a；Yu等人，2024年）。相反，从投入角度来看，ETCU转型通常需要大量的知识和技术前期投资（Kassie等人，2013年），这可能为小农户创造障碍，并以最初加剧不平等的方式重构劳动力市场。此外，如果转型阶段的产量波动没有通过有效的生态补偿或溢价机制加以应对，可能会削弱家庭生计的韧性，迫使农民回归大规模耕作方式以获取短期利润（Rosa-Schleich等人，2019年）。因此，识别ETCU对RUIE的异质性影响及其背后的传导路径是制定针对性农业政策和促进可持续区域发展的关键前提。

地球系统科学观测和模拟的最新进展提供了表征这些复杂社会生态过程的重要数据。遥感监测在捕捉耕地的“显性”生物物理属性（如数量、空间模式和使用动态）方面变得越来越精确（Shen等人，2025年；Tu等人，2024年；Wang等人，2024b；Yu等人，2024年）。同时，生物地球化学循环模型（如DNDC和APSIM）为模拟农生态过程提供了定量工具，使得功能属性（包括作物产量动态和碳氮循环过程）的深入分析成为可能（Della Chiesa等人，2024年；Sukhoveeva等人，2023年）。随着多源时空数据的增加，研究区域不平等的方法也得到了显著发展。基于这些工具，Wang等人（2025年）应用空间计量经济学方法研究了区域层面上ETCU与RUIE之间的空间关联。尽管这些研究深入了解了多个尺度上的农业区域系统，但由于缺乏基于机制的因果框架，无法彻底解释ETCU微观尺度的变化如何具体影响宏观尺度的收入分配。此外，一个关键的理论中介因素被广泛忽视了：农业多功能性的重构，它通过改变农村价值链、就业结构和收入组合来影响分配模式（Hana?ek和Rodríguez-Labajos，2018年）。这一研究空白在中国黄淮海地区等高强度粮食生产区尤为突出。作为中国的“北方粮仓”，该地区面临长期高强度耕作的严重环境压力，包括土壤有机质含量下降和地下水过度抽取（Shi，2021年）。作为一个高投入、高产出的区域，黄淮海地区是检验ETCU社会经济效应的典型试验场（Yang等人，2026年）。这提出了一个关键问题：在该地区大规模推广ETCU能否显著缓解RUIE，以及通过哪些功能机制？为了解决这个问题，本研究构建并实证检验了一个整合耕地、农业和农村系统的多尺度框架。我们认为ETCU通过直接和间接途径影响RUIE，其中农业多功能性的重构是核心中介机制。我们的目标有三个：（1）量化黄淮海地区（2000–2020年）县级ETCU和RUIE的时空演变；（2）使用结构方程建模分解ETCU对RUIE的总效应、直接效应和间接效应，特别是测试农业多功能性的中介作用；（3）识别并比较不同中介途径的幅度（如产品供给、生态保护、经济附加值）。通过这种综合分析，本研究旨在系统阐明ETCU如何通过重塑农业多功能性来影响RUIE，从而为协调粮食安全、生态安全和社会公平提供科学见解。

研究区域
农业区域系统作为典型的人类-地球系统，在其要素分配、功能和演化机制上表现出明显的层次性和嵌套结构（Liu等人，2026年）。因此，这些系统内的地理过程和社会经济效应具有显著的尺度依赖性特征（Dong等人，2025a；Liu等人，2025a）。为了揭示土地利用与社会经济发展之间的复杂关系，需要一个嵌套的多尺度概念框架。

研究区域
本研究聚焦于位于华北平原的关键农业区——黄淮海地区。该地区北倚燕山山脉，西靠太行和伏牛山脉，南临淮河和大别山脉，东临渤海和黄海。该地区的广阔平原主要由黄河、淮河和海的冲积物构成，约占中国总面积的4.3%（图2）。

模型校准与验证
经过严格的校准和验证，PEST-DNDC模型在模拟黄淮海地区的关键农生态系统变量方面表现出良好的性能。该模型首先根据四个长期农生态系统实验站（山东虞城、河北滦城、河南封丘和河南商丘）的实地观测数据进行了校准。随后使用2001–2010年期间的小麦、玉米和水稻的县级统计产量数据进行了进一步校准。

ETCU影响RUIE的内部机制
ETCU是推进可持续农业集约化的重要手段（Deng等人，2024年；Duan等人，2024年）。尽管微观层面的案例研究表明它具有增加农民收入和促进农村可持续性的潜力（Chen等人，2024a；Yu等人，2024年），但关于大规模ETCU应用对农村可持续发展和RUIE影响的经验证据仍然不足。为了解决这一缺口，本研究采用人类-地球系统理论进行分析。

结论
城乡收入不平等是可持续发展的一个关键制约因素。虽然耕地利用的生态转型（ETCU）被认为是可持续农业集约化的关键途径，并且其微观层面的好处已经得到验证，但关于其社会经济效应——特别是其在缓解城乡收入差距方面的潜力——在区域层面的坚实经验证据仍然不足。此外，现有研究往往局限于……

作者贡献声明
Linpeng Yang：撰写——原始草案、方法论、正式分析、数据管理、概念化。
Yansui Liu：撰写——审稿与编辑、监督、资金获取、概念化。
Cong Ou：撰写——审稿与编辑、方法论。
Yurui Li：撰写——审稿与编辑、概念化。

利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益关系或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢
本研究得到了国家自然科学基金的支持（项目编号：42293270、42301302）。我们感谢所有匿名审稿人的宝贵意见。

作者名单：
Linpeng Yang | Yansui Liu | Cong Ou | Yuri Li
中国科学院地理科学与自然资源研究所，北京100101，中国