龙明顺，赵宇鸾，张东丽

山区耕地细碎化对农户耕地撂荒的影响

龙明顺1,2，赵宇鸾1,2※，张东丽3

（1. 贵州师范大学地理与环境科学学院，贵阳 550001；
2. 贵州省喀斯特山地生态环境国家重点实验室培育基地，贵阳 550001；
3. 贵州财经大学公共管理学院，550025）

研究山区耕地细碎化对耕地撂荒的影响对保障山区粮食安全、促进山区耕地整治与可持续利用具有重要意义。该研究以贵州省剑河县白都村为例，基于无人机高分辨率影像数据和农户调查数据，在提取农户耕地地块空间信息数据的基础上，选取综合指标测度法对农户耕地地块细碎程度进行刻画，从地块和农户两个层面分别运用Logistic和Tobit模型分析耕地地块细碎化对农户耕地撂荒的影响，探析农户耕地细碎化程度与其撂荒规模之间的关系。结果表明：1）研究区耕地细碎化程度较高，耕地撂荒现象严重。农户平均地块面积为0.044 hm2，平均耕地撂荒占比为29.50%；
2）从地块层面看，耕地地块细碎化会加剧耕地撂荒，其中地块耕作距离对农户耕地撂荒具有显著的正向作用，地块面积对农户耕地撂荒具有显著的负向作用，且地块面积对农户耕地撂荒的作用强度高于地块耕作距离；
3）从农户层面看，农户耕地细碎化程度越高，耕地撂荒规模愈大，农户耕地细碎化指数每提升10%，其耕地撂荒比例增加4.22%。研究结果可为推动山区细碎耕地资源的可持续利用与管理提供借鉴。

无人机；
山区；
耕地细碎化；
撂荒；
Logistic模型；
Tobit模型

耕地利用与保护问题一直是土地利用/土地覆被变化（Land Use-Cover Change, LUCC）研究的焦点和前沿[1-2]。耕地经营细碎化和地块细碎化是中国耕地资源开发利用的典型特征[3]，特别在地表崎岖、地形起伏大且耕地资源分散的贵州山区，耕地细碎化特征更为凸显[4-5]。耕地细碎化会阻碍农业专业化、机械化和规模化，影响农业、农村发展和土地资源可持续利用[6]。近年来，受较多非农就业机会和高工资性收入吸引，贵州省农村劳动力大量向城市迁移[7]，农业劳动力成本不断上涨。在农业机械类省工性技术不断普及背景下，山区细碎的耕地资源使农业生产成本增加，导致耕地低效利用，甚至撂荒[8]。已有研究对全国135个山区县进行抽样调查，结果表明山区农地撂荒、季节性抛荒现象愈发显著，耕地撂荒率为14.32%[9]。耕地撂荒不仅导致耕地资源数量减少，对区域粮食安全造成威胁，还导致农业生产要素配置不均[10]，成为增加粮食产量的重要掣肘。因此，探究山区耕地细碎化对耕地撂荒的影响对保障粮食安全、促进山区农民增产增收具有重要的理论和实践意义。

耕地撂荒是农户在自然、社会经济、政策制度等因素共同作用下做出的理性决策[11]，受地块、农户、村镇三个尺度的综合影响[12]。诸多学者从不同视角围绕农户耕地撂荒展开了大量探讨与分析。一部分学者从社会经济视角出发，剖析劳动力价格上涨[13]、农村劳动力析出[14-15]、农户类型差异[16-17]等要素对农户耕地撂荒行为的影响。其分析本质在于城镇化和工业化发展所引起的一系列社会经济要素变化，如非农就业岗位与非农工资收入的增加，促使农村劳动力向非农产业转移，造成农户在职业、经济收入和家庭结构等方面产生差异，进而影响农户的耕地资源配置行为。另一部分学者则从政策制度视角出发，分析农户在移民搬迁[18]、土地流转[19]等宏观政策制度影响下的耕地利用决策行为。此外，还有部分学者基于耕地地块自然条件视角，关注农户耕地地块细碎程度对其耕地撂荒决策的影响，但由于调查方法和调查手段的局限性，农户耕地地块空间信息数据获取较为困难，学者们仅采取农户调查方法通过地块数量[15]、块均面积[20]等单一指标刻画农户耕地细碎化程度，忽视了空间层面细碎特征变量对耕地撂荒的影响。研究表明，农户家庭的地块耕作距离、地块形状等地块空间细碎特征是影响农业生产效率和耕地撂荒概率的重要因素[21]。而基于单一手段或单一指标的测度方式，未能全面地刻画耕地细碎化的多重属性，导致测度结果具有一定偏误。因此，为客观系统地反映耕地地块细碎化与农户耕地撂荒之间的关系，亟待开展基于无人机高分辨率影像数据的农户耕地撂荒研究中耕地细碎化测度优化的案例研究。

鉴于此，本文以贵州省白都村为例，综合采用无人机高分辨率影像数据和农户调查数据，在获取农户耕地地块空间信息数据基础上，选取综合指标评价法对农户耕地地块细碎程度进行刻画，运用二元Logistic模型和Tobit模型分析耕地地块细碎化对耕地撂荒的影响，探析农户耕地地块细碎程度与其撂荒规模之间的关系，旨在为乡村振兴背景下西南山区细碎耕地资源的可持续利用与管理提供参考。

1.1 研究区概况

白都村隶属于贵州省黔东南州剑河县南寨镇，位于贵州省黔东南州东部，距镇政府驻地30 km，地势东北高西南低，海拔375～1 254 m，是典型的丘陵山区地貌；
气候类型为亚热带湿润季风气候，雨热同期，降水丰沛；
土壤以黄壤和水稻土为主；
村内耕地主要为坡式梯田且呈鱼鳞状分布（图1）；
全村土地面积1 241.216 hm2，其中耕地面积为113.407 hm2，户均经营耕地面积为0.309 hm2，人均耕地面积为0.067 hm2，耕地地块总数为2 788块，地块平均面积为0.040 hm2。该村人多地少，人地矛盾尖锐，农户耕地经营规模较小，耕地细碎化程度较高。村内农作物主要为传统的水稻和玉米，农业机械持有量较少，占比仅为24.17%且以小型旋耕机为主，农业生产对传统牛耕的依赖程度较高，经济发展较为滞后，是一个典型的农业村。2019年白都村共有农户367户1 693人，且以苗族为主。受城镇化和工业化加速发展影响，村内农户约五分之一搬迁或举家外出务工，耕地出现程度不一的撂荒现象。

图1 研究区位置及耕地空间分布

1.2 数据来源与处理

研究数据主要包括无人机影像数据和农户调研数据。研究过程分为两个阶段。第一阶段，研究小组于2019年11—12月使用无人机航拍获取白都村空间分辨率为0.1 m遥感影像图，并运用ArcGIS10.8与ENVI5.3对所获影像进行校正、拼接等预处理，然后通过目视解译提取出白都村耕地、宅基地、道路（通村路、机耕路、田间路）等要素。共计获取367户宅基地、2 788块耕地地块、18 117条道路。为检验提取结果的精确度，通过从91卫图获取高分辨率影像进行室内比对和实地GPS踩点考察两种方式，对解译结果进行验证，经验证，解译精度达96.77%，解译效果较好。最后运用ArcGIS10.8网络分析工具和空间分析工具构建白都村道路路网，实现耕地地块与宅基地的空间连接，初步建立了白都村地表信息数据库。白都村分辨率为10 m的高程数据来源于91卫图。

第二阶段，研究小组于2020年7月赴白都村开展农户调研以获取2019年研究区农户家庭基本情况、宅基地与地块权属、土地利用现状、农业生产投入及作物产出等信息。运用参与式调查方法，首先对村支书、村小组长进行访谈，然后按照一定比例在每个村民小组分层随机抽取农户进行参与式问卷调查，共计调查问卷190份，有效问卷182份，问卷有效率为95.79%。通过问卷访谈方式和农户现场指认，得到农户宅基地、耕地的权属信息，并将宅基地户主信息录入前述的地表信息数据库中，得到涵盖宅基地、耕地权属信息和空间信息的白都村耕地细碎化研究数据库。

1.3 样本特征

从白都村样本农户调查指标的描述性统计结果来看（表1），样本农户地块高程最大值为1 152.660 m，最小值为482.315 m，耕地地块空间分布差异较大；
地块平均面积为0.041 hm2，最小的仅有0.002 hm2，耕地地块面积较小，细碎化现象严重；
地块平均耕作距离为1.825 km，最大值达6.005 km，地块耕作距离较远，农户通勤时间成本较高。村内农户经营规模较小，地块数量较多，农户平均经营耕地面积为0.342 hm2，最小经营面积仅有0.041 hm2，但农户平均耕作地块数却达8.302块，最多耕作地块可达23.000块，农户耕地细碎化程度较高。村庄内耕地撂荒现象严重，农户平均撂荒地块数为3.505块，撂荒块数最多为17.000块；
农户平均撂荒面积为0.117 hm2，最大撂荒面积为0.580 hm2，农户平均耕地撂荒占比为29.50%，耕地资源浪费严重。

2.1 撂荒耕地的概念界定与耕地细碎化的测度方法

关于“撂荒耕地”，目前学界尚无统一的概念界定。西方学者最初将“撂荒耕地”定义为放弃耕作、经营管理或长期未利用的土地[22]。国内学者在其基础上将“撂荒耕地”分为显性撂荒和隐形撂荒[23]。显性撂荒又称为明荒，是指在本应种植的一定时间段内（通常为1季），因农户主观因素造成无任何作物种植而让耕地荒芜的现象[24]；
隐形撂荒是指因土壤、植被、气候等自然因素变化造成农户虽在耕地上种植作物，但投入要素资源明显降低，进而导致耕地利用程度降低、产出水平下降的现象[25]。研究区耕地大部为坡式梯田，以水稻种植为主，且为一年一熟制，通过参与式农户访谈，农户在水稻收割后多进行灌水养田，其季节性休耕不应视为撂荒，因此本文的撂荒耕地是指一年以上无作物种植的显性撂荒地。

表1 白都村样本农户调查数据描述性统计结果

注：表示样本量。

Note:represents the sample size.

耕地细碎化源起于国外对农场土地利用的研究，用以描述农场里地块分散、不连接的现象[26]。当前关于耕地细碎化存在两种空间尺度的认知：一是微观尺度下农户耕地细碎化，此部分学者认为应该以农户经营的地块为描述对象，包含农户经营耕地地块间分布位置[27]、距其宅基地的远近[28]、地块的数量与面积[29]、肥沃程度[30]等特征。二是宏观尺度的区域耕地细碎化，这部分学者认为应该以区域内的耕地景观斑块为分析对象，强调地表耕地斑块的细碎化格局[31]，但忽略了同一耕地景观斑块中可包含不同经营主体的多个耕作地块问题。此外，也有学者认为耕地细碎化的特征还应包括农户经营的耕作地块的形状[32]。本文认为耕地细碎化是农业经营主体受社会、经济等因素影响下而形成的地块空间分布零散、面积较小和形状不规整等特征的一种耕地利用格局。

因此，依据耕地细碎化概念的界定，本文选取表征耕地细碎化属性的地块耕作距离、地块面积和地块形状规整度3个指标以分析耕地细碎化对耕地撂荒的影响，厘清其撂荒机制。为探析农户耕地细碎化程度与其承包地撂荒规模之间的关系，本文参考已有研究，选用耕地细碎化指数对农户的耕地细碎化程度进行量化[32]。具体计算式如下：

式中LFI为第个农户的耕地细碎化指数；
A为第个农户的地块面积指数，A为第个农户的第个地块的面积（hm2）；
为农户拥有的地块数量；
C为第个农户的地块形状指数，C为第个农户的第个地块的周长（m）；
D为第个农户的地块道路通达性指数，S为第个农户到其第个地块的道路网络距离（km），为步行速度（5 km/h）[33]；
为消除量纲和数量级的影响，对3个指数进行极大值标准化处理；
LFI的取值范围为（0,3），数值越大代表农户的细碎化程度越高。

2.2 变量选取及Logistic模型设置

山区细碎、零散分布的耕地地块导致农户通勤时间成本增加，降低了耕地地块的农业生产效率和效益，进而影响农户的土地利用决策。已有研究表明，地块面积与其撂荒率呈负相关关系[16]，地块面积小，在要素投入一定的情况下，农户的生产经营收益低，致使地块容易被撂荒。但耕地细碎化是一个综合性、多属性问题，仅选取单一指标表征耕地细碎化可能会导致结果出现偏差。山区耕地资源稀缺，耕地细碎化程度严重，农户在做土地利用决策时会综合考虑地块耕作距离、地块形状、基础设施状况等各种因素，权衡利弊。因此，研究以白都村调研所获取的182户农户、1 511块地块为样本，选取地块耕作距离、地块面积和地块形状规整度3个表征耕地细碎化属性的指标作为解释变量，地块耕作坡度、耕作高差、灌溉条件、机械化程度、田埂坍塌状况等地块基础属性指标作为控制变量，分析耕地细碎化对农户耕作地块撂荒的影响。变量的定义与描述详见表2。

由于农户耕作地块的撂荒是一个二分类变量。因此，本文选择二元Logistic回归模型分析耕地地块细碎程度对其撂荒的影响，具体模型设置如下：

式中y为被解释变量，表示第个耕地地块是否撂荒（撂荒=1，不撂荒=0）；
P为第个耕地地块发生撂荒的概率；
X表示第个耕地地块第个变量的取值；
为变量个数；
0和β分别表示截距项和第个变量的回归系数；
ε为误差项。

表2 地块层面变量的含义与描述性统计

2.3 变量选取及Tobit模型设置

为探析农户耕地细碎化程度对其撂荒规模的影响。本文参考已有研究选用耕地细碎化指数衡量农户的耕地细碎化程度[32]；
撂荒规模以农户耕地撂荒占比衡量[15]。由于农户耕地撂荒占比的数据不服从正态分布，取值处于[0,1]的双向归并数据。因此，本文采用针对归并数据更常用对的Tobit模型，并利用极大似然法对方程系数进行估计。模型设置如下：

控制变量根据已有关于农户耕地撂荒行为的研究成果[11,15-16]、实地调研数据及研究目的，从户主特征、家庭特征和其他特征3个方面探讨各因素对农户耕地撂荒规模的影响效果：1）户主特征。农户耕地利用决策行为多受户主个体特征的影响[11]，因此本文将户主年龄和受教育程度纳入模型以控制其对耕地撂荒的影响。2）家庭特征。本文主要关注家庭收入及家庭人口特征[16]，主要包括家庭人均年收入、家庭劳动力数量、非农就业率及老年人口数。3）其他特征。主要包括农户家庭拥有农业机械情况、土地流转情况[15]。变量定义及描述性统计见表3。

表3 农户层面变量含义与描述性统计

3.1 地块撂荒的二元Logistic回归结果

采用二元Logistic回归模型对式（2）进行回归分析，在回归模型中，2为0.449 6，H-L检验随机性表内观测值与期望值大致相同，模型拟合效果较好。由表4可知，地块耕作距离、地块面积、灌溉条件、机械化程度、田埂坍塌5个变量通过了显著性检验（<0.01），其中地块形状规整度未能通过显著性检验的原因主要是由于研究区耕地绝大部分为条带状的梯田，地块形状差异较小。从表4回归结果中可知，解释变量中地块耕作距离与地块撂荒呈正相关（0.246），地块面积与地块撂荒呈负相关（−11.488），这说明地块耕作距离越远，地块撂荒的概率越大，这主要是由于通勤时间越长，农业生产中劳动力、资本等要素投入越多，导致农业生产成本增加，而地块面积越小，地块撂荒的概率越大，这主要是由于地块面积越小，耕作效率越低，导致农业生产收益低下。此外，根据变量的Wald统计量显示，地块面积对耕地撂荒的作用强度明显高于地块耕作距离，这说明在耕地资源的细碎特征中，对农户土地利用决策影响较强的是地块面积，这主要是由于山区地形起伏大，致使地块的耕作距离普遍较远，进而农户在通勤时间差异较小的基础上会优先耕作面积较大的地块。

控制变量中田埂坍塌与地块撂荒呈正相关，机械化程度、灌溉条件与地块撂荒呈负相关，这说明地块的田埂状况越好、机械化程度越高、灌溉设施越完善，地块被撂荒的概率越小，这主要是由于白都村耕地类型大部分为梯田，农业以传统的劳动密集型水稻农业为主，地块机械化程度低、灌溉设施不完善、田埂坍塌导致水稻生产过程中耕作成本增加、耕作效率下降、效益减少，甚至不宜生产，地块撂荒概率增加。

表4 耕地地块撂荒的二元Logistic回归结果

注：***、**、*分别代表在0.01、0.05、0.1水平上显著。

Note: ***, **,* represent significant at 0.01, 0.05, 0.1 levels respectively.

3.2 农户耕地撂荒规模的Tobit回归结果

应用Stata16统计分析软件对所选变量进行Tobit回归分析，回归结果见表5。从表5可知，耕地细碎化指数通过显著性检验，且系数为正，这表明农户耕地细碎化程度越高，其耕地撂荒规模越大。在控制变量方面，显著影响农户耕地撂荒占比的因素包括家庭土地流转、家庭人均年收入、家庭劳动力、家庭非农就业率4个变量。具体而言，农户进行土地流转在一定程度上改善了“远近搭配、肥瘦均匀”的土地分配弊端，降低土地细碎化程度，扩大经营规模以提高劳动生产率，减少耕地被撂荒的概率；
家庭人均年收入越高，农户从事农业生产的意愿较低，耕地撂荒的风险增加；
家庭劳动力资源禀赋，单位土地劳动投入得到保障，耕地撂荒的概率降低；
农户家庭非农就业的人越多，从事农业生产的人员减少，当劳动力要素发生变化时，农户会改变其农业生产和土地利用方式，尤其是当剩余劳动力无法实现耕地规模经营时，农户会选择将耕地撂荒或者流转。

根据变量的平均边际效应统计量显示，影响农户耕地撂荒因素的贡献度由大到小依次为耕地细碎化指数>非农就业率>家庭土地流转>家庭人均年收入>家庭劳动力。其中，农户耕地细碎化程度和家庭非农就业率对其耕地撂荒占比的影响最大。具体而言，在保持其他因素不变的情况下，当农户耕地细碎化指数每提升10%时，其耕地撂荒占比会相应增加4.22%；
而农户家庭非农就业率每提升10%，其耕地撂荒占比相应增加3.80%。农户耕地细碎化程度对其耕地撂荒规模的影响大于其家庭非农就业率，这表明在农村劳动力持续析出的进程中，农户家庭耕地的细碎程度是造成其耕地撂荒的首要因素，这与经验分析不一致[12,14]。主要原因在于研究区耕地大部分为梯田，作为山区优质耕地，农户受城镇化影响下更倾向于将其无租流转或人情流转，而非直接撂荒，但这也为农户转入耕作距离较近、面积较大而放弃离家远、面积较小的地块提供了机会。

表5 农户耕地撂荒规模的Tobit回归结果

注：***、**、*分别代表在0.01、0.05、0.1水平上显著。

Note: ***, **,* represent significant at 0.01, 0.05, 0.1 levels respectively.

3.3 稳健性检验

稳健性检验一般有变量替换法、变量补充法、分样本回归法和替换计量模型等方法[34]，本文运用变量替换法对上述实证研究结果进行稳健性检验。采用地块距宅基地直线距离替换耕作距离进行二元Logistic回归，农户地块数量替换耕地细碎化指数进行Tobit回归。稳健性检验结果见表6。从表6可知，地块距宅基地直线距离对耕地地块撂荒具有显著的正向作用，这说明耕地地块细碎化会加剧耕地地块撂荒这一结果是稳健的；
农户地块数量对其耕地撂荒占比具有显著的正向作用，这说明耕地细碎化促进农户耕地撂荒规模这一结果也是稳健的。

表6 稳健性检验结果

注：***、**、*分别代表在0.01、0.05、0.1水平上显著。

Note: ***, **,* represent significant at 0.01, 0.05, 0.1 levels respectively.

4.1 结 论

以贵州省白都村为例，从地块和农户视角出发，基于高分辨率无人机影像数据和农户调研数据，采用二元Logistic回归模型和Tobit回归模型分析耕地地块细碎化对农户耕地撂荒的影响，探析农户耕地细碎化程度与其撂荒规模之间的关系。主要结论如下：

研究区农户家庭经营规模较小，但经营地块数量较多，农户家庭平均地块面积为0.044 hm2，最小值仅为0.018 hm2，细碎化程度较高。此外农户家庭平均经营耕地面积为0.342 hm2，但平均撂荒面积可达0.117 hm2，家庭三分之一耕地被撂荒，撂荒现象比较严重。从地块层面看，表征耕地地块细碎化的指标中，地块耕作距离会加剧农户的耕地撂荒行为，而地块面积对农户的耕地撂荒决策具有显著的遏制作用；
且根据Wald统计量可知地块面积对农户耕地撂荒决策影响大于地块耕作距离，表明农户土地利用决策更多是受地块面积的影响。从农户层面看，农村劳动力持续析出的进程中，农户的耕地细碎化程度是造成其耕地撂荒规模大小的首要因素，在控制其他因素不变时，当农户耕地细碎化指数每提升10%，其耕地撂荒比例相应增加4.22%。

4.2 讨 论

本文运用无人机影像数据，较好地解释了耕地细碎化对农户耕地地块撂荒及撂荒规模的影响，为微观尺度下耕地细碎化与农户耕地撂荒研究提供了有利的案例支撑。当前关于耕地撂荒原因及其驱动机制已开展了大量研究，而基于农户调查数据，现有研究采用单一指标（如地块数量、块均面积）刻画农户耕地细碎化的分析方式，未能全面剖析耕地细碎化的多重属性。本文结合无人机高分辨率影像数据和农户调查数据，选用综合指标评价法，将地块数量、地块耕作距离、地块面积和地块形状等变量纳入综合测度模型，较为准确地刻画了农户耕地地块的细碎程度。同时研究发现影响农户耕地撂荒规模的首要因素并非是家庭劳动力的非农就业，而是农户的耕地细碎化程度，这与经验分析不一致。主要原因在于研究区耕地多为梯田，作为山区的优质耕地，农户考虑到梯田用养结合的优点，更倾向于将地块无租流转或人情流转，而非直接撂荒，但这也为农户转入距离较近、面积较大而放弃离家远、面积较小的地块提供了机会。

城镇化加速时期，伴随农村劳动力的持续析出，耕地细碎化对农户决策影响程度增强。山区细碎的耕地资源加快了农户退出农业生产的进程，耕地撂荒、季节性抛荒等现象普遍。为缓解耕地细碎化对耕地撂荒的影响，山区应加强耕地细碎化整治，通过破除田埂、土沟等土地整治措施“小块并大块”推动地块集中连片和优化耕地利用格局，同时鼓励适度规模地土地流转，两类措施综合运用减少耕地撂荒。山区地表崎岖、地形起伏大，需加强机耕道等农业基础设施建设，减少微耕机等小型农业机械田间通行时间，提高农户耕作田间便利性，降低农业生产时间成本，减少耕地撂荒现象的发生。

研究以贵州山区为案例，通过对农户耕地细碎化的深入刻画，揭示了农户耕地细碎化程度与其撂荒规模之间的关系，对推动山区细碎耕地资源的管理与可持续利用具有重要意义。但为了剖析耕地细碎化的综合性和多属性特征以及耕地撂荒问题，后续有待加强对耕地资源禀赋优良、社会经济发达的平原地区的探讨。同时，耕地撂荒是多因素共同作用的结果，同时具备尺度差异性，后续应当综合探究地块、农户、村域等多尺度视角下的耕地撂荒及其影响问题。

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Impacts of mountainous land fragmentation on cultivated land abandonment of farmers

Long Mingshun1,2, Zhao Yuluan1,2※, Zhang Dongli3

(1.,,550001,; 2.,550001,; 3.,,550025,)

Impact of mountainous cultivated land fragmentation on the cultivated land abandonment can provide the management guidelines for the food security, and the consolidation and sustainable utilization of cultivated land in the mountainous areas. Taking the Baidu village in Jianhe County, Guizhou Province, China as an example, this study aims to evaluate the impact of mountains land fragmentation on the cultivated land abandonment of farmer. Firstly, the high-resolution image of Unmanned Air Vehicle (UAV) was interpreted to extract the elements of homestead, cultivated land plot, and road in the study area. The interpreted elements were verified to obtain the spatial data of cultivated land plots. The ownership of homestead and the contractual management right of cultivated land plot were determined through a field survey of farm households. Secondly, a comprehensive index measurement was used to quantify the degree of cultivated land fragmentation using the spatial data of cultivated land plots of farmers. Finally, a binary Logistic regression model was established to analyze the effect of cultivated land plot fragmentation on the cultivated land abandonment in a micro scale perspective. A Tobit regression model was applied to explore the relationship between the degree of plot fragmentation of farmers" contracted land and the scale of cultivated land abandonment. The results show that: 1) There was the high degree of cultivated land fragmentation, indicating the relatively serious abandonment of cultivated land. The small scale was found in the land management of farm households, but the large number of plots was operated. Meanwhile, the average and minimum plot area of farm households were 0.044 hm2, and only 0.018 hm2, respectively, indicating the high degree of land fragmentation for the farm households. In addition, the average area of cultivated land was 0.342 hm2by the farm households, but the average abandoned area of cultivated land reached 0.117 hm2. One-third of cultivated land in the farm households was abandoned, indicating the more serious abandonment of cultivated land. 2) The fragmentation of cultivated land plots increased the probability of cultivated land abandonment. Once the cultivated land plots were far away from their homestead, the farmers more inclined to abandon the part of the plots. Particularly, the small plot of cultivated land was tended to abandon. In addition, the Wald value revealed that the farmers tended to be more influenced by the size of the cultivated land plot, when making decisions about land abandonment. 3) The degree of cultivated land fragmentation was the primary factor on the scale of cultivated land abandonment with the continuous migration of rural labor force to cities. The higher the degree of cultivated land fragmentation of farmers was, the larger the scale of cultivated land abandonment would be. Specifically, the proportion of cultivated land abandonment increased by 4.22%, when the cultivated land fragmentation index of farmers increased by 10%. The finding can provide the important theoretical and practical implications to promote the sustainable utilization and management of finely-broken cultivated land resources in mountainous areas.

UAV; mountain areas; cultivated land fragmentation; abandonment; Logistic model; Tobit model

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.027

F301.21

A

1002-6819(2022)-21-0231-09

龙明顺，赵宇鸾，张东丽. 山区耕地细碎化对农户耕地撂荒的影响[J]. 农业工程学报，2022，38(21)：231-239.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.027 http://www.tcsae.org

Long Mingshun, Zhao Yuluan, Zhang Dongli. Impacts of mountainous land fragmentation on cultivated land abandonment of farmers[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(21): 231-239. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.21.027 http://www.tcsae.org

2022-08-21

2022-10-14

贵州省自然科学基金项目（黔科合基础-ZK[2021]一般184）；
国家自然科学基金面上项目（41771115）

龙明顺，研究方向为土地资源利用与管理。Email：1029917441@qq.com

赵宇鸾，博士，教授，博士生导师，研究方向为土地利用与山区发展。Email：zhaoyl.09b@igsnrr.ac.cn

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