耕地集约度（精选7篇）
耕地集约度 篇1
摘要：以耕地保护“新政”时期的1999—2008年为研究时段, 在测算各省 (市、自治区) 耕地利用集约度的基础上, 运用GIS、线性回归和泰尔指数系统分析了我国耕地利用集约度的空间差异, 并构建了计量经济模型, 研究不同区域耕地利用集约度变化的影响因素。结果表明:⑴我国耕地利用集约度由东中部地区向西部和东北递减, 但东部耕地利用集约度位次整体下降, 中部和西部则上升, 东北相对稳定;⑵由泰尔指数可知, 我国耕地利用集约度的总体差异较明显, 相较于区域内差异, 区域间差异对总体差异的影响较大。⑶东部耕地利用集约度受耕地资源状况 (如人均经营耕地面积等) 的影响较大, 其他区域则更易受到社会经济因素和农业政策的影响。因此, 我国应采取差别化的管控策略来提高耕地集约利用水平, 发达地区要注重发展耕地适度规模经营, 而欠发达地区则需要进一步完善强农惠农政策与机制。
关键词：耕地集约利用,区域差异,泰尔指数,面板数据模型,土地资源管理
长期以来, 受经济快速发展和城市化进程日益加快的强烈驱动, 我国面临优质耕地散失和粮食安全的严峻挑战[1,2,3]。耕地集约利用成为缓解耕地资源不足、保障粮食安全的一项重要举措[1,4,5,6,7], 其现状及变化趋势等问题备受关注[8]。
以1998 年《土地管理法》修订为标志, 1999 年至今不仅是我国耕地保护进入了构建制度体系的“新政”时期, 也是国家宏观政策向重视和引导农民种粮积极性回归的重要时期[9], 特别是1998 年后粮食产量的持续下滑, 促使中央重视激励农民种粮积极性, 2004 年以来中央每年以“中央一号文件”的形式指导农业发展。由于自然环境条件和社会经济发展水平的不同, 我国耕地集约利用水平在空间上还存在较大差异[10]。在此背景下, 探讨我国耕地集约利用的区域差异及其影响因素具有较强的理论与实践意义。
目前, 国内对耕地集约利用区域差异的研究还不多, 主要有李秀彬等[1]利用复种指数、粮食产量等单项指标测度了1981-2000 年耕地集约利用区域差异;朱会义等[8]以同样方法分析了1996-2005 年间中国耕地集约利用度时空差异;刘成武等[11]选取了耕地单位面积上价格形态的投入作为指标衡量了1980-2002 年农地利用集约度的变化及区域差异;曹银贵等[12]则采用了层次分析法等构建指标体系, 从投入、产出、可持续情况等方面综合分析了三峡库区耕地集约利用度的区域差异。从现有成果看, 国内学者对耕地集约利用区域差异的研究更加关注于对耕地利用集约度的整体分析, 而对其空间差异的研究则多数停留在定性描述或概括的层面, 缺乏相关评价指标的定量化分析, 进而影响了我国耕地集约利用区域差异驱动机制及相关政策措施等方面的深入研究。
本文选取耕地保护“新政”时期作为研究时段, 在测算耕地利用集约度的基础上, 综合运用GIS、线性回归和泰尔指数等方法, 定性和定量相结合分析我国耕地利用集约度的空间差异, 尝试构建经济计量模型研究不同区域耕地利用集约度的影响因素, 旨在揭示耕地保护“新政”时期我国耕地利用集约度的区域差异, 识别其显著性影响因子, 为制定区域耕地集约利用的相关政策和措施提供科学依据。
1 研究方法与数据来源
1.1 研究方法
1.1.1 耕地利用集约度的测算耕地利用集约度, 也就是耕地利用投入强度, 即单位耕地面积农业生产资料的投入[13,14]。据此, 本研究选取复种指数、灌溉系数、单位耕地面积化肥施用量、单位耕地面积农业机械总动力和单位耕地面积劳动力投入5 个指标度量我国耕地利用集约度 (表1) 。复种指数是反映耕地利用程度的传统指标[8]。水资源是农业生产过程中不可或缺的自然要素, 同时也是农业发展的主要制约因素之一, 灌溉系数 (灌溉面积与耕地面积之比) 能够很好地解释农业水资源利用程度[3,14]。化肥投入对农业产出的作用不言而喻, 是确保粮食安全和促进农业长足发展的重要保障[15]。机械投入是农业现代化的重要标志之一, 劳动力投入对我国农业生产仍然非常重要[4,16]。
根据数据的特征, 本文采用常用的线性标准化方法对耕地利用集约度各指标数据进行标准化处理。能同时满足:1同一指标内部相对差距不变原则;2不同指标间的相对差距不确定原则;3标准化后极大值相等原则。正向指标标准化方法如下[17]:
式中, Pij为第i省份第j个耕地利用集约度指标数值的标准化值, xij为第i省份第j个耕地利用集约度指标的数值, max (xj) 为各省份第j个耕地利用集约度指标数值的最大值。
运用德尔菲法 (Delphi Method) 与层次分析法 (AHP) , 对耕地利用集约度各指标赋予权重 (表1) , 以计算耕地利用集约度。耕地利用集约度的计算公式如下:
式中, ALUIi为第i省份的耕地利用集约度, Wj为指标j的权重, Pij为第i省份第j个耕地利用集约度指标的标准化值。ALUIi数值越大, 说明耕地利用集约度越高, 反之亦然。
1.1.2区域差异度量选择泰尔指数[18]来测度耕地利用集约度的区域差异。泰尔指数能够有效地利用分组数据, 将差异分解为组内差异和组间差异两个部分, 以便于观察和揭示组内差异和组间差异各自变动的方向和变动幅度, 以及各自在总差异中的重要性及其影响程度。根据农业发展水平的四大区域划分 (东部地区包括北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南;中部地区包括山西、河南、安徽、湖北、湖南和江西;西部地区包括内蒙古、新疆、甘肃、宁夏、陕西、重庆、四川、青海、西藏、云南、贵州和广西;东北地区包括黑龙江、吉林和辽宁;香港、澳门和台湾不在区划之列) , 我国耕地利用集约度的差异可以分解为四大区域间和四大区域内的差异。省域耕地利用集约度空间差异的泰尔指数 (T) 计算公式为:
式中, n表示省级行政单位的个数, yp为p省耕地利用集约度, μy为中国平均耕地集约度。T的区间为[0, ln n], 数值越小则说明地区差异越小, 反之亦然。如果T=0, 即各省份耕地利用集约度相等, 则表示耕地利用集约度不存在区域差异;如果T=ln n, 即某一省份具有所有省份的耕地利用集约度表明耕地利用集约度具有最大的区域差异。
我国四大区域省域耕地集约度空间差异的泰尔指数可以表示为区域间 (Tbr) 和区域内 (Twr) 两大组成部分的泰尔指数之和, 即:
其中, Tbr的计算公式为:
式中, m为区域的数量;Pi为区域i中省级行政单位的数量;P为所有省域的数量;yi为区域i耕地利用集约度的平均值;为中国耕地利用集约度的平均值。
1.1.3 耕地利用集约度影响因素的实证模型一般而言, 耕地利用集约度的变化深受社会经济发展水平、农业政策和农民收入等因素的影响。为了探寻中国不同区域耕地利用集约度 (ALUI) 的影响机制, 本文建立如下实证模型:
其中i (i=1, …, 31) 和t (t=1999, …, 2008) 分别表示第个省份和第t年, ait为常数项, μit为随机误差项。βi (弹性系数) 表示在其他因素不变的条件下, 某因子每变化1%, 导致耕地利用集约度变化 βi%。模型中各自变量定义如下:
(1) PGPGit (人均GDP) 是地区经济发展的重要指标, 计算公式为名义GDP/ 年末总人口。相关研究[4,7,10]表明经济发展水平对区域耕地利用集约度的影响明显。
(2) URBit (城镇化率) 是一个地区社会发展的重要衡量指标, 在宏观上影响当地耕地利用集约度, 一般而言, URB越高, 耕地利用集约度越高[5]。城镇化过程的一个重要表现就是农村人口比例在经济发展中不断下降, 因此本文选择非农业人口占总人口的比重来表征城镇化率。
(3) APit (农业政策) 对中国农业发展的影响显著。由于自2004年以来, 中国连续九年以中央一号文件的形式指导“三农”发展, 有力提高了农业综合生产能力[16]。因此, 将2004年之前的年份赋值为0, 包括2004年在内的之后年份赋值为1;由于国家一直重视粮食主产省份 (我国13个粮食主产区为河北、河南、黑龙江、吉林、辽宁、湖北、湖南、江苏、江西、内蒙古、山东、四川和安徽) 的粮食生产和农业发展, 特将粮食主产省份2004年之前的年份赋值为1, 包括2004年在内的之后年份赋值为2。
(4) PLAit (人均经营耕地面积) 表征耕地利用规模。在其他条件不变的情况下, 耕地利用规模的扩大, 有利于规模生产, 便于农业机械化, 耕地利用集约度将进一步提高。
(5) PINit为农民人均农业收入占纯收入的比重。根据“经济人”假设, 农村居民家庭人均农业收入占纯收入的比重增加有利于提高农民农业生产的积极性, 同时决定了农民对耕地的投入能力[9]。通常, 农业生产积极性的变化会引起下一年农业投入的调整, 因此, 设置PINit的时间滞后效应为1 年。
1.2 数据来源
耕地利用集约度指标来源于《新中国60年统计资料汇编》;耕地面积来源于《中国国土资源统计年鉴》;农村居民家庭人均纯收入、非农业人口比重等来源于《中国农村住户调查年鉴》和《新中国60年统计资料汇编》。由于耕地面积数据只更新到2008年, 所以本文的研究时段为1999-2008年, 数据覆盖我国31个省份 (直辖市、自治区) 。
2 结果与分析
2.1 耕地利用集约度空间差异的可视化描述
在软件Arc GIS 9.3 的操作平台上, 绘制了1999 年和2008 年中国耕地利用集约度的空间分布图, (图1) 。由图1可知, 我国耕地利用集约度最小值由1999 年的0.1884 (黑龙江) 增加到2008 年的0.2546 (黑龙江) , 而最大值从1999 年的0.8394 (浙江) 减少到2008 年的0.8029 (湖南) 。1999 年和2008 年我国耕地利用集约度空间分布特征均表现为:高值集中在东部和中部地区, 低值主要分布在东北和西部地区, 这表明我国耕地利用集约度由东中部向西部和东北递减。
2.2 各省耕地利用集约度位次变化的基本趋势
各省份耕地利用集约度位次变化能够反映出我国耕地利用集约度的空间格局演变特征, 可以用各省份耕地利用集约度与全国平均水平的差值 (D_ALUIij) 来表征。D_ALUIij为正, 说明该省份耕地利用集约度高于全国平均水平, D_ALUIij为负, 说明该省份耕地利用集约度低于全国平均水平;D_ALUIij越大, 说明其地位越高[19]。
注:PGDP、URB、AP、PLA和PIN分别表示人均GDP、城镇化率、农业政策、人均经营耕地面积和农民农业收入占纯收入的比重;*、**、***分别表示估计系数在10%、5%、1%的水平下显著;括号中的数值为t-Statistic值。
为了揭示1999-2008 年我国各省份耕地利用集约度的地位发生了何种变化, 可对不同省份的耕地利用集约度与全国平均水平的差值进行回归分析, 以时间t为解释变量, 以各省份的D_ALUIij为被解释变量, 构建一元一次线性回归方程, 即D_ALUIij=a+bt。回归系数b表示耕地利用集约度地位的变化, b为正, 说明其地位上升;b为负, 说明其地位下降。为了简化分析, 令1999 年时t=1、2000 年时t=2, 以此类推, 直至2008 年t=10。
各省份耕地利用集约度的回归结果如表2 所示, 不同省份ALUIij回归的拟和程度不同, 表现为R2、调整后的R2和P值差别较大, R2较大、P值越小, 说明回归方程的拟和程度较高;相反, 回归方程的拟合程度较低。这里的拟合程度“传递”了耕地利用集约度地位变化是否稳定的信息。因此, 结合拟合程度, 对系数b进行考察, 可以将各省区划分如下 (图2) :
第一类:耕地利用集约度位次显著上升区, 即b>0, P值<0.01。属于显著上升区的省份有6 个, 按照上升幅度由高到低依次是:河南、西藏、新疆、陕西、河北和内蒙古。第二类:耕地利用集约度位次显著下降区, 即b<0, 且P值<0.01。属于显著下降区的省份有6 个, 按照上升幅度由高到低依次是:上海、浙江、福建、北京、江苏和重庆。第三类:耕地利用集约度位次一定上升区, 即b>0, 0.010≤P值≤0.050。属于一定上升区的省份有5 个, 按照上升幅度由高到低依次是:宁夏、青海、江西、海南和湖南。第四类:耕地利用集约度位次一定下降区, 即b<0, 0.010≤P值≤0.050。没有属于一定下降区的省份。第五类:耕地利用集约度位次波动变化区, 即b<0 或者b>0, 但P值>0.050。属于波动变化区的省份有14 个, 其中, 除了辽宁的b<0 外, 其余省份的b>0。
这说明, 1999-2008 年, 我国耕地利用集约度空间格局发生了明显变化, 总体而言, 耕地利用集约度位次下降的省份集中在东部, 耕地利用集约度位次上升的省份集中在西部和中部某些地区, 而东北耕地利用集约度位次则相对稳定。
2.3 耕地利用集约度的区域差异
按照式 (3) 、 (4) 和 (5) , 分别计算出了1999-2008 年我国耕地利用集约度泰尔指数、四大区域间泰尔指数和四大区域内泰尔指数 (图3) 。据图3 所示, 我国耕地利用集约度存在明显的空间差异。由区域间泰尔指数和区域内泰尔指数的大小可知, 我国耕地利用集约度总体差异主要来源于四大区域耕地利用集约度的区域间差异, 10 年间区域间泰尔指数的比重均在65%以上。我国耕地利用集约度泰尔指数呈减少态势, 其值从1999 年的0.085 持续减少到2008 年的0.052, 四大区域间泰尔指数的变化趋势与总的泰尔指数的变化趋势基本一致。1999-2001 年为泰尔指数下降缓慢, 2002-2005 年下降较快, 2006-2008 年则相对平稳。
四大区域1999-2008 年耕地利用集约度泰尔指数从大到小排序依次为:中部 (均值为0.032, 下同) >西部 (0.025) >东北 (0.023) >东部 (0.013) (图4) 。这表明, 中部地区耕地利用集约度的差异最大, 其次为西部, 再次为东北, 最后为东部。进一步说明了我国耕地利用集约度的差异集中在中部和西部地区。同时, 1999-2008 年, 我国东部、中部、东北和西部耕地利用集约度泰尔指数呈现不同程度的下降趋势 (图4) , 其中中部耕地利用集约度泰尔指数缓慢下降, 西部的泰尔指数较快下降, 东北的泰尔指数在2005 年之后为快速下降, 东部的泰尔指数波动下降。
2.4 耕地利用集约度变化的驱动因素
本研究运用EViews 6.0 软件, 通过式 (6) , 采用1999-2008年31 个省份的面板数据为样本进行回归分析。首先对模型的设定进行F检验, 检验结果支持选择变截距模型;然后使用Hausman检验判断选择固定效应还是随机效应模型, Hausman检验结果表明, 模型支持固定效应模型;然后利用虚拟变量最小二乘法 (LSDV) 进行固定效应模型估计。表2为各变量影响耕地利用集约度的变化弹性, 其中统计检验不显著的因素已略去。
全国层面, 所有自变量均通过了显著性为5%的检验。说明这些变量在全国层面对耕地利用集约度存在显著的正向影响。由各因子的变化弹性大小可知, 对耕地利用集约度影响程度从大到小排序依次为:城镇化率>人均经营耕地面积>农民农业收入占纯收入的比重>农业政策>人均GDP。
在显著性P=10%的水平下, 除了农业政策因素外, 其他影响耕地利用集约度的因素在不同区域存在明显的差异。农业政策对东北和西部耕地利用集约度的影响明显, 其变化弹性分别为0.0834 和0.0807, 其次为中部 (变化弹性为0.0683) ;农业政策对东部耕地利用集约度的影响较弱, 变化弹性不及东北和西部的一半, 仅为0.0361。这表明国家的惠农政策在不同地区的实施效果存在差异, 经济发展水平低的地区易受国家农业政策的影响。人均GDP影响耕地利用集约度变化显著的区域为中部和西部, 人均GDP每增加1%, 中部地区耕地利用集约度提高0.1019%, 西部地区耕地利用集约度提高0.0897%。城镇化率影响耕地利用集约度变化显著的区域为东部和西部, 东部和西部城镇化率影响耕地利用集约度的变化弹性分别为0.8247 和0.9707。人均经营耕地面积对东部和中部耕地利用集约度变化的影响显著, 变化弹性分别为0.1793 和0.1583。农民农业收入占纯收入的比重影响中部和西部耕地利用集约度的变化弹性依次为0.2382 和0.2472。
各变量对不同区域耕地利用集约度的影响大小差异很大。一般而言, 经济发达区耕地利用集约度受耕地经营面积的影响大, 经济欠发达地区耕地利用集约度更容易受到社会经济因素的影响, 农业政策的实施效果由发达地区向欠发达地区增强。
3 结论与启示
3.1 主要结论
(1) 1999-2008 年, 我国耕地利用集约度呈现出不均衡分布的态势, 耕地利用集约度的高值集中于东部和中部地区, 而低值则主要分布于东北和西部地区。
(2) 1999-2008 年, 我国耕地利用集约度空间格局发生了明显变化, 东部耕地利用集约度地位在下降, 中部和西部耕地利用集约度的地位上升, 而东北耕地利用集约度地位相对稳定。
(3) 由泰尔指数测算可知, 我国耕地利用集约度的总体差异呈减少态势, 但仍然较为明显, 其差异主要集中于中部和西部地区;相较于各区域内部的差异而言, 耕地利用集约度的区间差异对其总体差异的影响较大。
(4) 影响不同区域耕地利用集约度的因素差别较大。一般而言, 经济发达地区耕地利用集约度受耕地资源本身, 如人均经营耕地面积等的影响大, 经济欠发达地区耕地利用集约度更容易受到社会经济因素的影响, 此外, 农业政策的实施效果由发达地区向欠发达地区增强。
3.2 启示
我国耕地利用集约度的区域差异明显, 其差异主要集中于中部和西部。中西部地区应继续加大对耕地利用的投入并逐步减小耕地集约利用的区域内部省际差异;同时, 鉴于耕地利用集约度的区间差异对其总体差异的影响较大, 着力缩小各区域间的耕地集约利用区间差异, 是进一步减少我国耕地利用集约度的总体差异的关键。
由于影响耕地利用集约度的因素具有较明显的地域差异。因此, 提高耕地集约利用应防止“一刀切”模式, 需要从空间效率均衡化的角度制定或实施区域差异化的耕地利用政策。经济发达地区的省份应该注重发展耕地适度规模经营, 鼓励和支持耕地向专业大户、家庭农场、农民专业合作社流转, 提升农业 (耕地) 经营规模化。经济欠发达地区的省份在扩大经济发展对本区域耕地集约利用影响的同时, 还应积极响应国家惠农政策, 持续加大对农业发展的扶持力度, 完善强农惠农方式。
耕地集约度 篇2
近年来,有关耕地集约利用及其驱动机制的研究逐渐增多。李秀彬等采用复种指数、化肥施用量等指标,分析了中国1981-2000年农地利用集约度变化的区域差异[4];陈瑜琦等在划分耕地利用集约度内部结构的基础上,系统分析了1980-2006年间中国粮食作物劳动集约度和资本集约度及其构成的时空变化规律[5];刘成武等基于土地经营期间投入的货币总额衡量了1980-2002年间主要农作物生产集约度的时空变化[6],这些研究从宏观上揭示了中国耕地集约利用的时空格局。同时,一些学者从耕地利用结构、投入水平、产出效益和持续性状况等方面构建指标体系,通过加权平均法开展典型区域的耕地集约度评价[7,8],并采用重心模型和ESDA分析耕地集约利用和经济发展水平的相关度[9,10,11]。此外,曹志宏等针对当前实物形态和价值形态核算耕地利用集约度的缺点,引进能值法分析黄淮海地区农用地利用集约度的时空规律[12]。
受数据资料的限制,从农业生产投入方面开展的集约度评价研究主要集中在省域尺度或者典型县域,难以揭示中微观层面的空间差异。而综合评价法可以充分借助已有的统计数据,展示研究区内耕地集约度的时空演化规律。因此,本文以县域为基本研究单元,采用综合评价法进行环渤海地区耕地集约度评价研究,揭示1996、2000、2004和2008年四个典型年份的耕地集约度空间分异状况,并分析其演进格局。
1 研究方法与数据来源
1.1 研究方法
1.1.1 评价指标体系建立
在理论研究相对薄弱和时间序列数据不足的情况下,建立一套反映耕地集约利用程度和综合产出效益的指标体系是科学评价耕地利用集约度的前提。结合已有研究成果[3,7,13,14],遵循科学性与可操作性兼顾、全面性与主导性相结合、资源集约化与可持续利用相结合的原则,从耕地投入强度、利用程度、利用效率和利用持续性四方面构建耕地集约利用评价指标体系。单位耕地农业劳动力投入、单位耕地农业机械动力、单位耕地化肥投入等指标直接反映了耕地投入强度(受数据的限制,本研究未包含农药、地膜等投入);垦殖指数、灌溉保证率、复种指数则从土地资源的配置状况反映耕地利用程度;地均粮食作物产量、地均油料作物产量、地均农业产值反应了耕地利用效率;人均耕地面积、耕地变化率等指标在一定程度上反映了耕地集约利用的可持续性。
1.1.2 综合评价方法
本研究采用主成分分析法确定各指标权重,定量评价环渤海地区各县域耕地集约利用程度。首先,为消除因变量的数据单位和量纲不同造成的影响,将指标进行标准化处理。
式(1)中,Pij表示i县域第j项指标的归一化值;xij表示i县域第j项指标的实际值;xj表示第j项指标的平均值;σj表示第j项指标的标准差。
将标准化数值导入SPSS13软件做主成分分析:采用四分旋转法(Quartimax)得到公因子载荷矩阵、旋转后因子载荷矩阵,根据特征根的方差贡献率和累积方差贡献率选择主成分并得到因子提取结果和因子回归系数[3]。
式(2)中,Din表示i县域第n个主成分因子的得分;Qnj是指第n个主成分下第j项指标的因子回归系数。在确定权数时,考虑到主成分所包含的信息量不一致且信息量之间是相互独立的,因此将各主成分的方差贡献率作为权数,得到各县域耕地利用集约度。为了更好地反映各区县耕地的集约利用程度,将集约度先进行极值标准化然后按照百分制折算[7]。
式(3)-(4)中,CI'i表示i县域折算前的耕地利用集约度;En表示第n个主成分的方差贡献率:CIi表示i县域百分制折算后的耕地利用集约度;CI'imax、CI'imin分别表示折算前利用集约度的最大值和最小值。
1.1.3 耕地利用集约度考核模型
参考粮食生产功能考核模型[15],本文设计了县域耕地利用集约度的纵向比较系数模型(5)和综合比较系数模型(6),来综合评价各县域耕地利用集约度的变化态势。
ACIi、MACIi表示i县域耕地利用集约度的纵向比较系数和综合比较系数,CIim、CIin表示i县域基期和末期的耕地利用集约度,表示研究区基期和末期的CI指数均值。ACIi>1表示i县域耕地集约度在一定时期内增强,反之则降低;MACIi>1表示i县域的耕地集约度提升速度快于研究区平均水平,在区域耕地集约度排序中处于上升位置。
1.2 数据来源
本研究使用1996、2000、2004和2008年环渤海地区各城市辖区、县级市、县(以下统称为县)的面板数据,以县域为基本单元进行耕地利用集约度评价研究。考虑到数据的可获得性和研究需要,本文以2008年为基准对研究单元进行修正,最终选取327个单元。1996、2000和2004年分县的粮食产量、农业总产值、农林牧渔业从业人员、有效灌溉面积、耕地面积、化肥使用量等数据来自中国自然资源数据库(http://www.data.ac.cn);2008年的相关数据来源于《中国区域经济统计年鉴2009》、《中国县(市)社会经济统计年鉴2009》以及各省、直辖市的统计年鉴。
1.3 研究区概况
环渤海地区地处中纬度地带,大陆性气候特征明显,农耕历史悠久,是中国重要的农业基地;人均耕地0.08 hm2,耕地资源相对丰富;水资源比较缺乏,2004-2008年全区年平均自产天然水资源总量为800×108m3,仅为全国水资源总量的3.07%,人均水资源量尚不到全国人均水平的1/4。2008年,全区耕地1.86×107hm2,以占全国15.27%的耕地生产了全国28.75%的小麦、28.27%的玉米、24.89%的棉花和36.72%的花生;全区农作物播种面积2.40×107hm2,其中粮食作物占69.57%,粮食总产量9.30×107t,主要农产品人均占有量大多高于全国同期平均水平。随着农业结构调整的深入推进,农业投入逐年增加,以传统农业为特色、以种植业为主体的农业结构有所改观。深入开展环渤海地区的耕地利用集约度评价研究,揭示县域尺度耕地集约度的空间分异现状和演进特征,对提高区域耕地利用水平,保障全国粮食安全具有重要作用。
2 耕地利用集约度的时空分异特征
2.1 耕地利用特征—耕地面积逐渐减少,耕地投入强度高于全国平均水平
1996-2008年间,环渤海地区耕地减少994.73×103hm2(比重下降1.90%),年均减少82.89×103hm2,人均耕地下降到2008年的0.08 hm2。其中2000-2004年为耕地快速减少阶段(锐减719.01×103hm2,占全部减少量的72.28%)。随后由于国家加强实施宏观调控政策,严格控制耕地数量,并通过减免农业税、加大财政转移等手段提高农民进行农业生产的积极性,2004-2008年耕地减少趋势有所缓解,耕地投入水平明显提升。
环渤海地区耕地投入强度明显高于全国平均水平(表1)。2008年环渤海地区土地垦殖率为35.62%,为全国平均土地垦殖率的2.78倍;耕地复种指数由1978年的136.66%增至2008年的148.94%,高于全国平均水平(128.39%);地均化肥投入量515 kg/hm2,施肥强度高于全国430 kg/hm2的平均水平;地均农用机械总动力投入量12.3 kw/hm2,农业机械化率高于全国平均水平;耕地有效灌溉面积11.43×106hm2,旱涝保收面积8.59×106hm2,分别占全区实有耕地的61.5%和46.2%。
注:*表示环渤海地区占全国比重。
2.2 耕地利用集约度的空间分异特征
以环渤海地区327个县域为数据样本,通过11项指标的标准化数据构建矩阵,基于SPSS13软件计算相关系数矩阵的特征值、贡献率、累计贡献率,前5个公因子的累积方差贡献率80.45,通过因子的特征值确定各公因子的权重(表2),并最终得到各县域耕地集约利用的综合评价值,以展示各县域的相对差别。
评价结果表明,2008年环渤海地区各县域耕地利用集约度介于60.95-98.31之间,平均值为78.64,其中71≤CIi≤86的县域单元数(242个)占全部单元数的74%。县域之间耕地集约利用水平差异悬殊,其中龙口市因其较高的农业投入、较高的粮食产量和人均占有量,CIi高达98.31;而赤诚县因其较少的农业投入和较低的产出水平,CIi仅为60.95。根据研究区四个年份县域耕地集约利用的实际情况,采用SPSS的快速聚类法将耕地利用集约度划分为高度集约(CIi>82)、中度集约(82≥CIi>76)、基本集约(76≥CIi>70)和不集约(CIi≤70)四个等级。由图1中可知,县域耕地利用集约度具有较强的空间集聚效应,4个年份中耕地利用高度集约的县域集中分布在太行山山前平原区、鲁北平原区、鲁西南地区和胶莱平原;中度集约区主要分布在海河冲积平原区、燕山山前平原区和山东大部分地区;山地丘陵区和坝上高原区多属于一般集约区和不集约区,主要分布在北部的张承地区、辽东山地区和辽西丘陵区。
2.3 耕地利用集约度的时间变化特征
1996-2008年间,环渤海地区耕地利用集约度整体呈上升趋势,区域平均耕地利用集约度由1996的74.86上升到2008年的78.64,其中2004—2008年这一时间段增加最为显著。然而,耕地资源禀赋以及农业投入等的非同步变化使区域耕地集约度变化的空间差异显著(图2)。与1996年相比,2008年有269个县的耕地集约度在增加,表明尽管区域耕地面积减少、人口增加,但农业投入水平的提高和管理能力的提升使农产品产出水平大幅度上升,耕地集约度有所提升,且太行山山前平原区和鲁北平原区的CIi提高程度远高于其他地区;58个县域的耕地集约度下降,集中分布在坝上高原区、辽东山地区和辽西丘陵区。进一步分析表明(图3),1996-2008年,研究区耕地投入强度和耕地产出能力都在稳步提升,耕地利用强度呈波动性上升趋势;而耕地面积的减少和区域人口的增加造成区域人均耕地面积下降,耕地的持续性利用呈现下降趋势。
耕地利用集约度综合比较系数可以较好的反应区域内部耕地集约利用程度变化的综合特征。与1996年相比(图2),2008年有172个县的MACI大于1,主要分布在河北南部、山东西部以及燕山山前平原区等平原集中分布区,鲁北平原区的提高程度最大,耕地利用集约化水平显著提升;155个县的MACI小于1,河北坝上高原区、冀西北山间盆地区、辽东山地区、辽西丘陵区、山东的东部和南部等地区的MACI小于1,集约化提升水平慢于区域平均水平。
3 结论与讨论
(1)本文运用基于主成分分析的多因素综合评价方法,计算了1996、2000、2004和2008年环渤海地区各县域的CI值,并基于Arc GIS展示了县域耕地集约利用的空间分异现状和演进格局。总体而言,耕地利用高度集约的县域集中分布在太行山山前平原区、鲁北平原区、鲁西南平原区和胶莱平原区;中度集约区主要分布在海河冲积平原区、燕山山前平原区和山东大部分地区;山地丘陵区和坝上高原区多属于一般集约区和不集约区。
(2)构建耕地利用集约度变化考核模型,计算了研究区县域耕地利用集约度纵向和综合比较系数。结果表明,环渤海地区耕地集约利用水平总体呈现上升趋势,但地区之间存在差异;河北南部、山东西部以及燕山山前平原区等平原集中区的耕地集约度上升显著,山地丘陵区的耕地集约度呈现不同程度的下降。
(3)由于环渤海地区不同地区的自然背景、发展阶段、集约水平与潜力不同,因此,促进县域耕地集约利用的措施存在显著差异。山地丘陵区和坝上高原区应在保护生态环境的前提下,合理利用优质耕地资源,提高土地利用率;太行山山前平原区、海河冲积平原区和鲁北平原区应优化内部投入结构,同时严格控制耕地非粮化程度,提升粮食高产稳产的能力;大城市周边地区经济条件较好,耕地投入强度较大,未来应适度控制耕地非农化速度,并调整投入结构,减弱农业面源污染。
(4)本文初步揭示了1996年以来环渤海地区县域耕地利用集约度的时空变化特征,然而耕地利用集约度时空差异的成因机制尚不明确,耕地利用集约度评价指标体系、权重确定方法以及划分标准尚需完善。此外,耕地集约利用涉及评价因子多、数据量大,研究建立基于GIS和数据库技术的耕地集约利用评价信息系统应该是下一步研究的重要方向。
摘要：深入开展区域耕地集约度的评价分级及动态变化研究有助于强化县域耕地集约利用、保障粮食安全和提高农民收入。该文以环渤海地区327个县域为研究单元,通过构建耕地利用集约度指数及考核模型,计算了1996、2000、2004和2008年的耕地利用集约度并分析其变动规律。研究认为,1996年以来,环渤海地区县域耕地利用集约度整体呈现上升趋势;耕地利用集约度空间差异显著,高度集约区集中分布在太行山山前平原区、鲁北平原区和鲁西南平原区;基本集约区和不集约区在山地丘陵区和坝上高原区集聚;平原区县域耕地利用集约度显著提高,山地丘陵区和坝上高原区的耕地利用集约度不同程度地下降。此项研究揭示了环渤海地区耕地利用集约度的空间分异格局,便于为不同地区提高耕地集约利用水平提供有针对性的政策建议。
耕地集约度 篇3
近年来,人们逐渐认识到农用地利用程度的变化可能比耕地面积减少对粮食安全的威胁更大,呼吁加强农用地内部利用方式与利用程度变化规律研究[1]。本文通过探讨广东省、黑龙江省和日本耕地利用集约度变化过程及其差异,寻找他们与经济发展及政策环境之间的互动规律,参考日本自1950年以来的耕地利用集约度变化过程,并对广东省及黑龙江省进行阶段拟合分析,利用扩展的索洛模型研究耕地利用集约度影响因素,提出适合广东省的耕地利用方向,对实现耕地利用效率提高及粮食安全保护双重目标,具有重要的理论和现实意义。
目前,相关研究主要集中在耕地利用集约度评价及指标体系[2,3,4]、集约度构成[5]、变化影响因素及对策[6,7,8,9]、集约利用产生的效应[10]等几个方面。总体来看,研究主要围绕不同时间和空间尺度上耕地利用集约水平的评价方法、结果、原因及对策,其中不乏耕地利用集约度区域差异研究[11,12,13],然而,在比较耕地利用集约水平区域差异后,分析地区经济发展与耕地利用水平之间的关系,研究经济发展对耕地集约利用的影响,尤以经济发展阶段论观点进行分析的研究极少见到。
1 研究区概况与数据
1.1 研究区概况
广东省位于中国大陆最南部,介于北纬20°12′-25°31′,东经109°45′-117°20′之间。地势北高南低,境内山地、平原、台地、丘陵交错,素有“七山一水两分田”之称,土壤呈偏酸性。全省土地面积为17.98万km2,2008年末人均耕地面积0.03 hm2。
黑龙江省位于中国东北部,介于北纬43°26′-53°34′,东经121°10′-135°05′之间。地势西北部、北部和东南部高,东北部、西南部低,主要由山地、台地、平原和水面构成,土质肥沃(黑土)。全省土地总面积约47.3万km2,2008年末人均耕地面积0.41hm2。
日本位于亚欧大陆东端,自东北向西南呈弧状延伸,介于北纬20°-46°,东经123°-154°之间,地势中间高、两边低,境内3/4为山地和丘陵,其余1/4为台地、低地与平原,土壤贫瘠,主要为黑土(火山灰)、泥炭土及泛碱土,大部分冲积土已开垦为水田,形成特殊的水田土壤。国土总面积约37.7万km2,2008年末人均耕地面积0.03 hm2。
1.2 数据来源
研究数据来源包括广东省土地变更数据(1999-2008年)、黑龙江省土地变更数据(1999-2008年);《中国农村统计年鉴》(2000-2009年)、《黑龙江统计年鉴》(2000-2009年)、《广东农村统计年鉴》(2000-2010年)、《全国农产品成本收益资料汇编》(2000-2010年)、《日本统计年鉴》(1950-2010年)及日本农林水产省农业资料。
2 研究方法与数据处理
2.1 研究方法
集约度是指单位面积土地上投入的各种物质成本、劳力成本及其资本利息等,是衡量土地集约或粗放程度的一种综合指标[1]。目前,评价耕地利用集约度主要从两方面入手,一是投入测度,计算单位面积耕地的资本、劳动等要素投入;二是产出测度,计算单位面积耕地的粮食单产、劳动产值等经济产值[14]。分析耕地集约利用的本质特征,考虑的是资本、劳动等经济要素与耕地数量间的替代作用。因此,耕地利用集约度评价既要全面综合、考虑生产效率,更要重视投入、回归本质。为全面反映区域耕地利用实际,综合采用价值形态和物质形态测度法,利用层次结构模型,建立包含投入强度、利用程度、生产效率及持续状况4方面指标体系,对直接影响耕地生产的原材料投入(种子、肥料和农药),通过便于测度的价值形态统一量纲,成为一个单项指标,其余指标因子则按照其物质形态,根据指标表达式直接计算,再利用功效系数模型,综合评价“三地”耕地利用集约度。
2.2 数据处理
数据处理包含:一是建立基础数据的评价可比基础;二是综合测算“三地”耕地利用集约度。
2.2.1 评价可比基础
(1)种植结构差异处理:根据“三地”历年农作物种植结构,按照当年作物类型生产投入量及农产品成本价格,计算该种作物类型的生产成本,再按种植结构比例综合计算该地农作物的地均生产成本,计算方法如式1:
直接生产投入量农作物种植比例i·(种植费+肥料费+农药费)(式1)
式中,i为农作物类型;n为某地农作物种植类型总数。
(2)价格指数转化处理:考虑中日汇率,统一换算为人民币。为消除年际之间物价上涨与通货膨胀的影响,以2000年为基准年,按照历年农业生产资料价格指数,求算各年相对于基准年的总价格指数;再利用各年相应总价格指数转换处理相关数据,从而得到具有可比性质的价值形态,计算方法如式2:
式中,D为总价格指数;N为当年价;M为转换后的可比价。
(3)农业政策差异处理:日本农产品成本收益价格及农业产值指数即使按照同期汇率折算成人民币后,仍大幅高于我国水平。《日本贸易政策审查报告》指出,日本农业GDP仅占其GDP总量的1.0%,但日本政府对农业的补贴却高达1.4%[15]。为降低日本政府的高额农业补贴政策影响,按每公顷投入计,根据种植结构取多种作物类型的实物形态投入,把农作物生产的价值投入量折回实物,即通过设定面积单元内等量实物的不等量价格来推算差异换算系数。
2.2.2 综合集约度计算
根据“三地”地区特性及指标数值的获取情况,确定耕地利用集约度评价体系及权重,结果如表1所示。
数据的标准化处理用公式3和4。
当指标对功效产生正效应时:
当指标对功效产生负效应时:
应用功效系数模型,运用公式3、公式4对“三地”历年单项指标的原始数据作标准化处理,再通过公式5计算得到“三地”1999-2008年间的耕地利用综合集约度值。
式中:di为第i个指标的功效系数值;Xi为第i个指标的实际值;ai为第i个指标的不允许值;bi为第i个指标的满意值;wi为第i个指标的权重。对于具有正功效的指标,满意值和不允许值取评价指标时间序列中的最大值、最小值;对于具有负功效的指标,其确定方法则相反[16]。如此处理,并不影响模型解释现实的可信度,且能清晰显示耕地利用集约度随年份的发展变化趋势。
注:“+”表示正功效,“-”表示负功效。系统指标层的判断矩阵一致性比例CR=0.0171。根据CR<0.1,则认为通过一致性检验,说明此判断矩阵具有满意的一致性。
3 结果分析
3.1 变化过程分析
“三地”1999-2008年耕地利用集约度评价结果如表2所示:日本总体水平最高,平均集约度值为83.24;广东省次之,平均值为79.17;黑龙江省最低,平均值为71.77,“三地”集约度水平差异明显,分别处于3个不同阶段水平线上。从“三地”耕地利用集约度发展过程看,日本经历了“小幅下降(1999-2003)-缓慢上升(2003-2008)”过程;广东省经历了“短暂下降(1999-2000)-波动增长(2000-2006)-小幅上升(2006-2008)”过程;黑龙江省经历了“小幅下降(1999-2000)-短暂增长(2000-2002)-下降(2002-2003)-连续上升(2003-2008)”过程。从集约度波动情况看,日本的集约度水平最为平稳,广东省次之,黑龙江省波动最明显。从集约度变化趋势看,黑龙江省发展势头最足,变化率达6.16%;广东省较为缓慢,变化率为2.18%;日本最为平缓,变化率只有0.04%。
3.2 区域差异分析
结合地区经济发展水平及政策环境背景,深入分析耕地利用集约度水平变化与这两者之间的互动规律。
广东省正处于工业化、城镇化加速发展阶段,人均经济总量以年均13.2%的速度连年攀升,但种植业产值占GDP总量比则以9.4%的速度下降,反映该地经济发展重心偏向二、三产业,第一产业尤其是种植业贡献率持续下降。在政策导向上,过去二十多年里广东省产业政策以制造业为主[17],三次产业结构比由1988年的26.5∶39.8∶33.7变化为2008年的5.5∶51.6∶42.9,各种资源明显偏向第二产业,集约度值在79的水平线上徘徊,该地区种植业发展已进入瓶颈期,投入力度及结构急需调整。
黑龙江省的人均经济总量在“三地”中最低,约是广东省的3/5、日本的1/22,但从2011年开始粮食产量是全国最高,种植业产值比重为“三地”中最高,占经济总量的13%上下。黑龙江省“十五”时期后,不断加大惠农政策支持力度,提高农户种植积极性,不断推进规模化经营,尤其进入“十一五”时期,2009年户均耕地规模位列全国第一,达3.11hm2。同时,加快农业科技创新步伐,进一步提高农业机械化程度,粮食生产自2004年起连年增收,以耕地集约化规模经营为特点的发展趋势日渐明显。
日本二三产业发达,种植业产值只占其GDP总量的1.0%左右,但其耕地利用集约度近几年呈增长趋势。日本经济自1992年春出现“平成大萧条”以来,经济持续低迷,至2002年年初出现拐点,2003年后逐步上扬,其耕地利用集约度水平表现类似趋势。因此,农业投入及种植业产值受经济环境明显制约。在政策方面,日本在1999年颁布《大米流通法》,同年7月制定《食品、农业、农村基本法》,废止1961年的《农业基本法》,旨在确保食品的供给稳定,提高其粮食和食品的自给率,强调农业的可持续发展;2001年制定《农业经营政策大纲》,提出扶植发展农业规模经营;2005年实行“跨产品经营安定政策”,即停止对小规模兼业农户的补贴,而只对有一定规模的骨干农户及有规模且规范的生产合作组织进行收入直接补贴。这一系列政策的颁布实施在促进日本耕地利用规模化经营的同时,也提高了耕地利用集约水平,并在2006年后开始小幅回升。
总体来看,评价结果符合“三地”发展实际,与地区经济发展水平一致。“三地”人均GDP总量及种植业产值比如图1所示。
3.3 阶段拟合分析
利用时间序列分析方法,研究日本近60年的耕地利用集约度变化轨迹。采用ARIMA模型(自回归滑动平均模型),进行相关分析,得到最优曲线拟合方程,其决定系数(R2=0.92)较高,表明拟合效果很好。根据经济发展阶段论,经济增长一般会经过“起步-快速增长-持续成长-成熟”四阶段,集约度变化水平符合其一般规律。观察日本耕地利用集约化曲线趋势图(图2),在1950-1970年代初长达20多年时间是日本经济“起飞”阶段,其中1950-1960年代初为起步阶段,1960-1970年代初为快速增长阶段;而后至1990年代中期为“持续成长”阶段;经过较长时期的持续成长后,达到“成熟”阶段,在向成熟阶段推进的过程中,增长依靠农业资本的投入力度明显。
分析日本近60年的耕地利用集约度变化数据后,研究广东省、黑龙江省1999-2008年10a的数据,发现其各自发展特点及“三地”间变化过程的相似性(如图3所示)。
参考日本自1950-2008年耕地利用集约度变化数据,从1950年开始每10a为一个滚动周期,分析其各个周期变动率。计算广东省及黑龙江省1999-2008年变动率的偏离度,以最小偏离度为相似阶段,发现广东省当前的耕地集约利用水平类似日本1974-1983年阶段水平,偏离度为0.81%,处于日本持续成长阶段的黄金时期;黑龙江省类似日本1956-1965年阶段水平,偏离度为-0.02%,处于日本起步阶段中的快速增长时期。20世纪50年代中期,日本经历战后十年恢复期,进入工业化初期阶段,开始高度重视农业的原始积累作用,农业生产稳定迅速,广东省接近于日本70年代中80年代初水平,但还是未能全部达到其当时的历史水平,主要是由于日本自1974年实施《国土利用计划法》,配合1969年制定的《农振法》,转变耕地经营思路,通过农地权利流转和规模化经营提高耕地的产出效益[18]。拟合结果符合各方经济发展环境背景,具有参考价值。
4 基于扩展的索洛模型影响因素分析
根据前述耕地利用集约度的内涵界定,评价结果主要受要素投入量影响。对此,建立产出投入的索洛经济模型,进一步分析经济发展同耕地利用之间的关系,参考日本1950-2008年的变化数据,对广东省未来耕地利用方向有一定指导作用。索洛模型是具有一定理论价值的经济学模型,传统索洛模型在形式上一般采用柯布-道格拉斯函数表示,其着眼点是宏观经济产出,模型等式左边是经济产出,右边是对经济产出有影响的投入要素。学者们对索洛模型引入耕地要素对经济增长的贡献的理论扩展,模型稳定,在理论上证明了这种引入是成功的[19]。尝试利用日本近60年数据,引入耕地利用集约度要素,即从耕地利用出发,揭示农业固定资产、农业劳动力、耕地利用集约度水平三者对种植业产值的贡献率。
为了对柯布-道格拉斯生产函数进行历史数据的回归分析,需对原函数两边取对数,使其变成线性回归形式:
式中,Q为种植业产值;L为农业劳动力投入;K为农业固定资产投入;S为耕地集约度;α、β、γ为劳动、资本和集约度对种植业产出的弹性。
将种植业产值Q、农业固定资产投入K、劳动L和集约度S的对数值利用Eviews6.0统计软件进行最小二乘法(OLS)回归分析,得到回归方程:
(-0.47)(32.55)(5.64)(1.65)(括号内的数值为系数的t检验值,调整后的R2=0.99 F=3005.65)
回归方程和系数都通过了检验,表明拟合效果很好。劳动、资本和集约度的产出弹性分别为0.39、0.89和0.90,资本对经济增长的贡献最大(50.36%),劳动的贡献为负值(-6.23%),属于明显的资本密集型模式,也反映当前日本农业劳动力对农业生产作用消极,一定程度上延缓了其农业生产的发展。反观广东省耕地利用内部构成,其农业劳动力投入仍占有重要地位,每公顷耕地的农业劳动力投入在“三地”中最高,分别是黑龙江省的3.5倍、日本的2.3倍。此外,随着广东省城镇化水平的提高、产业结构的升级转移、劳动力的转移,农业劳动力数量呈下降趋势,尤其是近三年来下降比例尤为明显,同时省内劳动力人工成本却在逐年增加(如图4所示),这些都促使广东省农业从劳动密集转向资本投入密集型,即提高耕地利用集约水平。
从以上分析可以得出,广东省耕地利用集约度处于日本之下,黑龙江省之上,过去10a间集约度水平变化不大。从影响因素看,日本耕地集约利用水平同经济发展关系显著,属资本密集型;相对而言,广东省劳动力投入较高,随着劳动力成本的日渐提高,劳动密集型的耕地利用方式急需转变。同时,广东省作为国内最具经济实力的省份之一,至2008年实现地区生产总值35696.46亿元,全省经济总量连续20年居全国首位,具备向资本密集型的耕地利用方式转变的条件。
5 结论与讨论
(1)综合考虑投入、产出对耕地利用集约度的影响,选取资源利用形势及资源环境禀赋条件相似的典型地区,计算其耕地利用集约水平,揭示不同发展阶段下的耕地利用集约度差异及变化规律。横向对比“三地”集约度大小,广东省介于日本与黑龙江省之间,符合各自经济发展水平;纵向分析“三地”集约度变化趋势,与其各自的产业环境及宏观经济政策相适应,评价结果合理、可信。
(2)作为农业大省的黑龙江省,耕地集中连片,农业机械化水平高,是国内农业规模经营的代表性省份,实行的是以地养人的政策。近年来,该省耕地利用集约度持续上升,粮食生产连年丰收,追求集约化耕地规模利用方式,为全国实现粮食安全目标发挥巨大作用。对耕地资源相对丰富的黑龙江省尚需考虑集约化的规模经营,对耕地资源如此稀缺且城镇化水平远高于黑龙江的广东省极具参考意义。
(3)日本国土面积狭小,耕地资源有限,其耕地利用的最大特点是人多地少、土地分散、小规模经营,实行的是精细化耕地利用方式。广东省的耕地利用情况与日本有相似之处,随着该地区农业劳动力数量的减少及劳动力成本的提高,未来耕地利用方向可借鉴日本资本密集型的集约利用方式。
(4)广东省耕地资源稀缺,受多山丘陵地貌影响,地块比较分散,机械化水平不高,耕地资源较难集中利用,不具备实行黑龙江省规模化大农业生产条件;从耕地利用效果看,日本追求更为集约、高效的利用目标,虽然日本土地私有,但是其利用目标与广东省是一致的。况且耕地承包后,经营权属于农民,日本的资本密集型集约利用耕地值得广东省借鉴。
重庆都市圈耕地集约利用评价研究 篇4
总的来说,土地利用问题就是经济社会快速发展对土地利用的增长需求与限制土地利用有效供给的生态、经济和社会诸要素间存在的矛盾关系[1]。耕地是土地资源的精华,保存一定数量与质量的耕地资源是区域经济发展与社会稳定的基础。
目前,我国经济水平为发展中国家中等高速增长型,经济发展必然导致一定程度上的代价性耕地资源减少,但近年来我国耕地面积以惊人的速度逐年减少,从1980-1996年的年均减少35×104hm2[2]发展到1997-2007年的年均减少75×104hm2。既然耕地面积减少不可避免,要保障粮食安全的国家目标,必须提高耕地的集约利用水平。通过对耕地实施集约利用,挖掘现有耕地的利用潜力,加大耕地的投入,提高耕地质量,使之在现有耕地面积或较少的耕地面积的基础上能够提供更多的粮食,以缓解我国紧张的人粮关系。因此,耕地集约利用问题越来越受到人们的关注。本文结合现阶段耕地保护工作的开展,在提出集约用地评价指标选取原则的同时,运用层次分析法建立一个多指标的评价体系,为持续发展、合理利用耕地和保障社会经济发展提供参考依据[3,4]。
1 耕地集约利用的内涵
土地集约利用是相对粗放式土地利用而言的。土地集约利用的概念最早来自于李嘉图(David Ricardo)等古典经济学家在地租理论中对农用地的研究。他认为,农地集约利用是指在一定面积的土地上集中投入较多的生产资料和活劳动,使用先进的技术和管理方法,以求在较小面积土地上获取高额收入的一种农业经营方式[5]。
马克思认为:“在经济学上,所谓耕地集约化,无非是指资本集中在同一片土地上,而不是分散在若干毗连的土地”。相对而言,农用地集约利用是在单位直接用于农业生产的土地面积上投入较多的生产要素,对土地进行精耕细作,努力增加单位面积产量的土地利用方式。其标志是加大单位面积上劳动、资金和技术等的投入,土地生产者从而得到较高的产量和收益[6]。
耕地集约利用是基于区域耕地资源科学配置和优化的前提,在有限的耕地面积上合理地增加相关生产要素投入(数量适宜且结构协调),最大限度提高耕地利用的综合效益,充分挖掘耕地利用潜力,从而在耕地利用上走内涵挖潜和持续发展道路的一种土地利用方式[7]。
2耕地集约利用评价目标、功能和评价指标选择原则
2.1 评价目标
土地集约利用评价是通过构建不同区域性和尺度性的指标体系,反映评价区域范围土地集约用地程度,评价区域内不同土地利用类型的集约用地情况,以及不同分区范围或不同土地利用功能的集约程度。耕地集约利用评价目标是通过建立一个合理的、多指标的集约利用评价指标体系,反映如何提高耕地的利用效率,落实科学土地资源观。同时,实行合理的耕地利用方式,提高耕地的质量,增强土地的适宜度。通过耕地集约评价挖掘现有耕地的利用潜力,实现不同区域在环境和时间相异的情况下形成合理的、适度的耕地利用集约度,从而达到提高粮食产量、保护耕地和可持续利用耕地的目的。
2.2 评价功能
耕地评价体系的建立从经济、社会和资源环境因子出发,从影响耕地的主要因素分析入手,既反映耕地集约利用水平,又反映耕地质量水平,达到指标体系能够准确地反映耕地利用情况[8]。
2.3 评价指标选取原则
2.3.1 科学性与前瞻性原则
评价体系的建立是用来指导生产实践的,制定的指标要能够科学地反映耕地集约利用程度,综合体现体系的合理性。同时,要有预见性和指导性,要与区域土地利用总体目标和某一土地利用类型的未来主导方面相一致[3]。
2.3.2 系统性与层次性原则
耕地集约利用是一个系统概念,建立指标体系要统筹兼顾各个方面的系统功能,入选指标本身应构成相应系统,反映耕地集约利用从投入到产出的各个方面及其相互关系,既覆盖全面又不重复[8]。整个评价体系分为多个层次,下一层次综合反映上一个层次的集约化程度。这样逐层次是反向综合的关系,依据一定的逻辑规则,形成一个较强结构层次和顺序性的评价指标体系。
2.3.3 现势性与可操作性原则
评价体系应反映时间演变特征的指标,与当前土地利用技术相适应。选取的评价因子要有相对稳定和可靠的数据来源渠道,应能在相关权威机关提供的资料或通过实地调研的基础上,直接获取可量化的数据,便于操作,减少随意性。
2.3.4 资源环境适宜性原则
集约利用指标体系,既不能为了提高耕地集约利用水平而制定“拔苗助长”的标准和政策,也不能人为地降低标准,导致耕地粗放利用。既要遵循社会经济发展规律,又要遵循自然规律。因此,在制定具体的集约利用指标体系时,要考虑当地的自然生态系统的状况和发展规律[3]。
3耕地集约利用的影响因素及指标评价体系构建
3.1 耕地集约利用动力因素
3.1.1 自然地理条件
土地资源是一自然综合体,其性质取决于气候、水文、土壤、生物、地质和地貌等自然要素的相互影响与相互作用,加上这些自然要素本身的时间演化和空间分异,致使作为土地资源复杂属性的土地质量呈现明显的时空变化。因此,反映土地质量的土地适宜性、限制性及其时空分异,是影响土地集约利用及其水平高低的前提条件,而不遵循其适宜性和限制性特点的集约利用也必定不能获得最大化的土地利用综合效益。对于耕地,其自然地理条件的差异直接影响到农作物的产量和质量,从而最终影响耕地集约利用水平的高低。
3.1.2 经济社会发展水平
区域经济社会发展水平及其所表现出来的区域差异影响着土地集约利用,主要包括区域的人口、经济发展阶段、技术水平和文化习俗等。这些因素决定着区域的人地关系、农业投入、农业技术革新及耕作习惯等。耕地集约利用就是要增加资金投入,采用先进的技术,提高单产水平,同时改变传统的耕作方式,促使农民向精细化耕作方式转变,提高耕地的效益。
3.1.3 政策影响
政策因素在一定程度上影响耕地的集约利用,尤其是在我国当前市场经济体制尚未完善和法制建设还不健全的情况下更是如此。以耕地为例,目前影响土地集约利用的政策因素既包括农地制度、农业经营组织和经营方式等微观方面的问题,也有农业投入、农产品价格、流通和工农关系等宏观政策方面的问题。自1986年《土地管理法》、1999年《基本农田保护条例》、2003年《农村土地承包法》、2004粮食直补和2006年取消农业税等一系列国家地方政策实施以来,政府加大对农用地的保护,增加耕地投入,以此推动耕地集约利用水平,促进粮食生产和农民增收。
3.2 耕地集约利用评价指标体系方案
考虑到指标可操作性和易定量化, 耕地集约利用评价指标的选取除考虑耕地利用强度和投入状况外,还侧重考虑耕地利用的生产效益。为此,评价体系分目标层、准则层和指标层3个层次,选用10个指标因子来构建其指标体系,如表1所示。
4 评价方法与模型的建立
4.1 原始数据的获取与指标值的计算
根据《重庆市统计年鉴》、《重庆市土地利用现状图》和重庆市土地利用变更调查数据提供的信息与数据资源,对评价区域进行全面调查计算各项指标值,并建立重庆市耕地集约利用评价指标的原始数据库。
4.2 指标值的标准化处理
指标层数据是耕地集约利用评价的基础,为使数据间具有可比性,需要消除单位和量纲,统一各指标量纲和缩小指标间数量级差异,对原始数据采用极值的方法进行标准化处理。
undefined
式中 —标准化后某指标的值;
Xij—处理前某指标的值;
Ximax—处理前同系列指标的最大值;
Ximin—处理前同系列指标的最小值。
4.3 评价指标权重确定
耕地集约利用是一个多因子综合评价的过程,针对各评价指标对上一层指标影响程度的差异,采用A.L.Saaty的1-9标度法,构造两两比较判断矩阵,利用方根法计算各指标的相对权重值,并通过一致性检验(CR<0.1)。据此,得到重庆都市圈耕地集约利用指标的权重值,如表2所示。
4.4 耕地集约利用综合指数计算
利用标准化后的各评价指标分值及其相应权重,在单项指标评价的基础上,建立耕地集约利用总体评价,计算耕地集约利用水平。
式中 Fi—各准则层分值;
F目标—耕地集约利用综合指数;
—指标层各指标的标准化值;
Wij—指标层各指标的权重;
Wi—各准则层的权重。
5 重庆都市圈耕地集约利用评价
5.1 重庆都市圈概况
重庆都市圈包括渝中区、大渡口区、江北区、沙坪坝区、九龙坡区、南岸区、北碚区、巴南区和渝北区共9个区,幅员面积为5479.30km2,是重庆市的经济核心区与长江上游地区经济中心,其发展对周边城市具有重要的辐射作用。由于渝中区没有耕地资源,本文都市区耕地总面积实际上是8个区的耕地总面积(渝中区除外)。
5.2 重庆都市圈耕地集约利用评价
通过对2003-2007年重庆都市圈耕地集约利用评价指标数值标准化计算, 得到标准化值,结合指标值的权重(如表2所示),通过加权求和方法得到2003-2007年重庆市都市圈耕地集约利用强度指数、耕地集约利用投入指数、耕地集约利用效益指数及耕地集约利用水平综合指数,如表3所示。
用同样的方法对2007年重庆都市圈各区耕地集约利用评价指标计算,得到2007年重庆都市圈各区耕地集约利用强度指数、耕地集约利用投入指数和耕地集约利用效益指数及耕地集约利用水平综合指数,如表4所示。
5.3 评价结果
对于重庆都市圈耕地集约利用,所选取的评价指标能够较好地反映耕地集约利用的经济效益、社会效益和生态效益,但各评价指标没有可供参考的国家标准和地方标准,所以选取全国类似用地平均水平作为评价依据,并通过专家咨询的方式最终确定耕地集约利用综合指数的评价标准,如表5所示。
总体上,重庆市都市圈耕地集约利用水平较低。由表4可知,2003-2007年都市圈耕地集约利用综合指数均值为0.51,说明耕地处于低度利用状态,但每年集约利用综合指数差异较大。2003年,集约利用综合指数仅为0.21,为粗放利用。从2003年开始,耕地集约利用水平逐年提高,由2003年的粗放利用发展到2007年的适度利用。5年间,耕地集约利用水平增长0.54,年均增长0.11,年增长率52%,但仍未达到集约利用的标准,可见都市圈的耕地集约利用水平处于持续稳定发展阶段,表现出良好的增长态势。
2007年都市圈各区集约利用水平差异很大,集约利用综合指数最大的是大渡口区,为0.87,达到集约利用水平,高出都市圈集约利用综合指数0.12;南岸区排名第2,为0.63,为适度利用;江北区与九龙坡区为0.43和0.35,为低度利用;沙坪坝区、北碚区和渝北区的集约利用综合指数较为接近,分别为0.26,0.23和0.28,均处于粗放利用状态;巴南区最小为0.17,为严重粗放利用。
5.3.1 从耕地集约利用强度来看
2003-2007年间,利用强度指数从0.47增长到0.88,年均增长27%,其增长率小于耕地集约利用综合指数的增长率,说明耕地集约利用强度的提高对提升耕地集约利用水平的贡献并不大。由图1可见,2007年耕地集约利用强度指数骤然下降,主要是2007年重庆市发生了50年不遇的涝灾,导致耕地复种指数下降。
5.3.2 从耕地集约利用投入来看
都市区耕地集约利用投入呈快速增长的趋势,5年内增长了0.64,年均增长率为85%,其增长率远远大于耕地集约利用水平综合指数的增长率。由此可见,耕地集约利用投入是提高耕地集约利用水平的主要因素。虽然重庆2006、2007年遭受旱涝等自然灾害,但由于加大对耕地集约利用的投入,保证了耕地集约利用水平的快速持续的提高。
5.3.3 从耕地集约利用效益来看
2003-2007年,耕地集约利用效益指数从0.24提升到0.88,年均增长44%,大大低于耕地集约利用投入指数的增长速度,说明都市区目前还处于高投入低产出的状态。
从图1可以看出,2006年的严重干旱致使当年重庆市颗粒无收,粮食产量降到直辖以来的最低水平,造成耕地集约利用效益的低下。因此,要改善耕地条件,完善农田基础设施建设,增强耕地抵御自然灾害的能力,提高耕地集约利用效益。
从以上耕地集约利用水平评价过程和结果可见,集约利用强度的提高并不是提高耕地集约利用水平的主导因素,加大耕地投入能极大地促进耕地集约化经营,对耕地的投入并不是单纯的资金投入,要结合土地整理工程,加大农田基础设施建设,提高耕作主体的科技水平,增施有机肥,提高耕地的综合生产能力。同时,注重提高耕地的利用效益,使耕地的产投比达到最优状态。
6 结论与建议
1) 通过建立耕地集约利用评价指标体系,对重庆市都市圈2003-2007年耕地集约利用水平进行定量评价,较好地反映了都市圈耕地集约的实际情况。评价结果显示,都市圈耕地集约利用水平呈良好发展的态势,但耕地利用强度、投入水平和产出效益对提高耕地集约利用水平的贡献率存在差异。
2) 今后,重庆都市圈应加大耕地的投入,合理安排投入资金、技术和劳力的投入量;转变农业经营理念,实行耕地结构调整,通过对耕地种植结构调整和耕地配置调整,加快耕地流转和产业化的形成;结合主体功能区划,对不同功能区制定不同的耕地保护政策和空间管制规则;开展土地整理或其他整治工程改善耕作条件,提高耕地产出效益;做好灾害预警机制,提高耕地防灾抗灾的能力,保证耕地持续稳定的集约利用。
参考文献
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耕地集约度 篇5
湖南省是农业大省,在我国的粮食安全中有着重要的地位。但湖南省人多地少,2008年全省人口6 845.2万人,耕地面积378.94万hm2,人均耕地只有0.055 hm2,居全国倒数第4位,人口与耕地的矛盾日益尖锐。为了解决人地矛盾,促进经济发展,该文在前人研究的基础上,通过建立耕地集约利用评价指标体系,对耕地集约利用水平进行评估,并分析湖南省耕地集约利用的空间差异特征,以促进湖南省耕地集约利用。
1 耕地集约利用评价指标体系和方法
1.1 评价指标的构建
评价指标的选取和构建是一项复杂的工作,既要考虑到科学性又不能脱离实际,要求具有较强的可操作性;评价指标要求能够全面反映耕地集中利用的情况,但也不能面面俱到,构建过程中指标选取要有侧重点;评价指标体系作为一个系统的、全面的、科学的评价体系,要求其将系统性和原则性相结合。在借鉴已有研究成果的基础上,构建了耕地集约利用水平评价指标体系。该体系包括指标层、准则层、目标层。指标层是指具体的评价指标,该文共选取了11个;准则层包括投入强度、利用程度、产出效益和持续状况4个准则,对耕地利用状况从不同角度进行评估(表1);该评价系统主要以耕地集约利用水平为评价目标,称为目标层[2,3,4]。
1.2 数据标准化处理
由于采集的原始数据可比性较差,为了方便比较,要将数据进行处理,数据处理的方法为极差标准化方法。由于该文所采用指标均为正向指标,故采用如下公式:
式中,r′ij—标准化后某指标的值;rij—处理前某指标的值;ri max—处理前同系列指标的最大值;ri min—处理前同系列指标的最小值。
在进行指标权重确定时,一般采用以下2种方法:一种包括德尔菲法、专家打分法等,称为主观赋权法;另一种包括熵值法、主成分分析法等,称为客观赋权法。由于熵值法能客观地反映各指标层对目标层的影响程度,该文选用在确定指标权重时采用熵值法。土地利用系统中,相对于指标理想值而言,指标值变化越慢,得到的指标信息熵就越大,其效用值越小,指标权重就越小;反之,指标权重就越大[5]。其基本原理如下,在有m个评价指标,n个被评价对象的评估问题中,熵值法计算步骤包括:
第三:计算指标差异系数,gj=1-ej。
其中,rij指标原始值,Pij为标准化值,ej为指标熵值,n为参评对象个数,m为指标个数,Wj即为指标权重。
1.3 综合评价模型
根据各指标的标准化值和相应权重,采用多因素加权分值法,计算湖南省耕地利用集约指数:
2 耕地集约利用水平空间变化特征
2.1 综合评价
参考湖南省统计年鉴(2009年)以及湖南省农村统计年鉴(2009年),据指标含义计算指标值,按式(2)对湖南省各地级市耕地利用集约度进行综合评价。
随着空间的变化,湖南省耕地水平在逐渐变化,总体上呈东高西低的特点(图1),其中湘潭市耕地利用集约度最高为0.779 5,张家界最低为0.096 2(表2)。分为3级,一级为高度集约利用区,包括长沙、湘潭、株洲、湘潭、岳阳、益阳、常德6个地市;二级为中度集约利用区,包括衡阳、郴州、永州、邵阳、娄底5个地市;三级为低度耕地集约利用区,包括怀化、张家界、湘西3个地市。高度集约地区主要位于长株潭和环洞庭湖地区,该区域具有优良的光、温、水、土条件,经济地理区位条件优越,耕地投入和利用效益都较好。而中低度集约地区主要分布于山地丘陵地区、经济条件较差的地市,其化肥、机械、劳动力投入水平均较低。
2.2 准则层指数变化分析
对湖南省各市州准则层耕地集约利用水平(图2)进行如下分析。
2.2.1 从投入强度来看。
湘潭、长沙、岳阳3个市耕地投入水平较高,由于区域自然条件好,经济发展水平较高,人力资源丰富,其劳动力、化肥以及农用机械动力的投入都处于较高水平。而怀化市和湘西州的农用机械动力投入和化肥投入的平均值分别为7.53 k W/hm2、360 kg/hm2,均处于全省最低,其耕地投入水平为全省最低。因此,适当增加耕地投入将有利于改变这2个市耕地集约利用程度低的现状。
2.2.2 从利用强度来看。
湘潭、常德、岳阳、长沙4个市的耕地灌溉指数平均为0.82,耕地机械化率平均为1.55,均为全省最高水平;益阳、衡阳、株洲3个市耕地利用程度次之;张家界市、怀化市和湘西州则的平均灌溉指数仅仅只有0.33,处于全省最低,其耕地的利用程度不高。
2.2.3 从产出效益来看。
长沙、常德、岳阳、株洲4个市耕地产出效益较高,其中粮食单产平均为6 540 kg/hm2,地均产值平均为3.98万元/hm2,劳均产值为9 857元/人,均为全省最高水平;湘西州、张家界市粮食单产平均为单产平均为4 950 kg/hm2,地均产值平均为2.23万元/hm2,劳均产值为4 212元/人,3项指标均为全省最低水平。因此,耕地产出效益较低。
2.2.4 从持续状况来看。
常德、益阳、岳阳3个市的耕地持续状况最好,主要是这3个市的人均耕地面积较多,平均为0.64 hm2/人。而长沙市的耕地可持续状况最差,主要是因为长沙市是省会城市,经济快速发展占用了大量的耕地,导致人均耕地只有0.043 hm2/人。因此,应制订非农用建设用地的占用计划,严格限制非计划内的耕地占用,切实保护现有耕地。
2.3 各指标对湖南省耕地集约利用的影响
通过分析可知,对湖南省耕地利用集约度影响的各指标中权重最大的为机械化率,最小的指标为粮食单产。其他指标权重由小到大依次为复种指数、人均耕地、灌溉指数、劳动力投入指数、粮食安全系数、地均产值、化肥投入、动力投入、劳均产值。耕地利用程度和投入强度对耕地集约利用水平有着重要的影响,而耕地持续状况和耕地利用效益的影响次之。
3 结论与讨论
(1)湖南省各区域自然条件不同,耕地集约利用水平也不同。耕地集约利用程度较高的地区一般具有地势较为平坦、土壤养分含量高、开发利用及耕作便利的特点,如长株潭和洞庭湖地区。耕地集约利用程度较低的地区一般交通不便、土地没有集中连片,不利于进行机械化作业,造成耕地规模经营效益较差,如湘中南以及湘西等山地丘陵地区。
(2)由于湖南省的耕地集约利用在各个地区各不相同,因此在开发利用耕地时,要从各地区实际情况出发,按照不同的区域经济发展水平和耕地分布状况,制订合理的利用方案。对耕地集约利用情况较差的地区,要加大政策和技术的支持力度,尽快提高其利用率,使全省土地集约利用均衡发展。在长株潭高度集约利用区,应加大耕地基础设施投入和建设力度,切实加强耕地生产技术投入。此外,还要制订完善的土地审批制度,严格控制农用地转用。对于环洞庭湖区,应完善耕地基础设施,改善农业生产条件,提高农业抵御自然灾害的能力;积极推广农业新科技,切实提高耕地单产水平。在湘中南中度集约利用区应在因地制宜的基础上,尽可能挖掘耕地利用潜力,并应加快农业生产结构的调整,以提高单位耕地的产值。同时,针对近年频发的自然灾害,也要切实提高农业生产抵御自然灾害的能力。在湘西低度集约利用区,由于此区域山地众多,耕地条件差。因此,应适当增加农业生产物质投入,改善耕地生态环境,并采取积极的措施提高农民种粮积极性,从而提高耕地生产能力。
(3)在研究湖南省耕地集约利用过程中存在以下几个问题:一是相关统计数据前后不衔接、多数指标缺乏可比性,因而没有具体分析耕地集约利用时间变化规律。二是在影响耕地集约利用的众多因素中,受限于实际条件,部分指标的数据不能获得。因此,仅选取一些影响湖南省耕地集约利用的主要指标进行分析。要全面、系统、客观反映湖南省耕地集约利用情况,还需要选取更多指标,进行更进一步的研究。
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耕地集约度 篇6
关键词：耕地,集约利用,评价指标体系,七台河市
耕地的重要性是显而易见的, 耕地是人类获取粮食、棉花、油料等基本农产品的基础条件之一, 也是农业可持续发展的根本保障。中国作为一个发展中国家, 目前以占不到世界7%的耕地养育着世界22%的人口, 是一项具有世界意义的伟大成就。但另一方面, 这一现实也表明中国耕地资源面临的严峻形势。如此国情迫使我国要对耕地进行集约利用。
一、耕地集约利用内涵界定
耕地集约利用不能简单的理解为耕地利用的高强度开发, 而是耕地利用达到的最佳有效状态。即针对在特定时间, 不同区域、不同自然质量的耕地, 通过增加各种要素的投入等途径, 促进耕地集约化和有序化利用, 从而达到提高土地利用率和产出率, 改善生产生活条件和生态环境的目的。
分析耕地集约利用的内涵, 可以将其分解为六个组成部分:耕地投入强度、耕地利用程度、耕地产出效果、耕地生态环境、耕地自然质量和耕地区位条件。只有这六个部分协调作用, 才可能实现耕地集约利用。
二、黑龙江省七台河市耕地集约利用评价指标体系构建
(一) 指标体系的设计原则
1.整体性。耕地集约利用是一个自然、经济、社会和生态有机结合的复合系统, 具有很强的整体性、系统性。
2.可操作性。耕地集约利用涉及的内容十分广泛, 影响因素多而复杂。因此, 评价指标体系的设计既要能准确反映耕地集约利用各方面的状况和特性, 又要易于搜集整理、计算应用、评价分析和操作运用。
3.科学性。这是进行耕地持续集约利用评价的基础。制定科学的指标评价体系, 运用科学的评价方法, 使评价公平、公正。
(二) 评价指标的预处理
耕地集约利用是多指标评价体系, 而且指标的类型不尽相同, 因此本文采用极差方法对评价指标进行处理。设[fj1, fj2]为第i个评价单元第j个评价指标的变化区间, 即fj1=min{bij}, fj2=max{bij}。以各指标因子作用的程度、性质及表现形式为依据选用标准化模型, 可用下式计算无量纲值Iij的标准化算法即:
式中:aij为i评价单元在第j指标上的实际调查值;
min{aij}为处理前同系列指标的最小值;
max{aij}为处理前同系列指标的最大值。
(三) 耕地集约利用的评价方法
1.多目标综合评价方法。多目标综合评价是对复杂的经济现象的整体进行定量描述的一种方法, 这种描述是建立在科学地概括统计总体、多方面特征的条件下, 从而取得的结果。
耕地集约利用评价是一个多目标、多指标的大系统, 本论文采用多目标综合评价法来计算耕地集约利用综合指数。公式如下:
Fi——第i个评价单元耕地集约利用综合指数
Iij——第i个评价单元在第j项指标上的标准化数值
Wj——第j项指标的权重
i——评价单元的个数
j——指标个数
2.主成分分析法确定指标权重。主成分分析方法, 是Hotelling在1933年首先提出的。主成分分析方法是通过降维的思想把多个具有一定相关性指标简化为少数几个综合指标的统计分析方法, 被广泛应用于指标合成。本文利用采集的数据, 对反映耕地投入强度、耕地利用程度、耕地产出效果、耕地生态环境、耕地自然质量和耕地区位条件的各项指标进行同趋化和无量纲化处理后, 运用统计分析软件进行主成分分析, 选取第一主成分确定指标权重, 计算得到指标在各自子系统中的权重。然后, 重复使用这种分析方法, 将耕地集约利用的六个组成部分进行主成分分析, 确定六个系统层的权重。
(四) 黑龙江七台河市耕地集约利用评价指标体系构建
通过对耕地集约利用内涵的深入分析, 依据耕地集约利用的构成, 构建耕地集约利用评价指标体系。如表1所示。
三、黑龙江省七台河市耕地集约利用分析
(一) 黑龙江省七台河市耕地集约利用多目标综合评价
通过对耕地集约利用内涵的深入分析, 衡量耕地集约利用最终只能将各基本变量形成一个加权合成指数, 即由若干个耕地集约利用基本变量的指数加权构成综合的耕地集约利用指数。如表2所示
(二) 评价结果
评价结果是将七台河市市辖区6个乡镇耕地利用集约程度总排序, 评价各县区耕地利用的相对集约程度, 划分为一级集约利用区、二级集约利用区、三级集约利用区3个级别。根据耕地集约利用评价结果, 将6个乡镇耕地集约利用评价结果分为3个级别:I级集约利用区, 集约度C<0.50;II级集约利用区, 集约度:0.50
(三) 评价结果分析
1.黑龙江省七台河市耕地集约利用综合指数空间分异分析。根据计算所得数据, 借助地理信息系统对数据和图件行处理, 得到七台河市市辖区耕地集约利用评价级别图, 结合级别图, 分析七台河市耕地集约利用状况间分异特征。
七台河市耕地集约利用水平具有明显的空间分异 (见下图) 。集约利用程度最高的III集约利用区集中分布在万宝河镇、茄子河镇、铁山乡, 属于七台河市集约利用水平最高的地区。II级集约利用区主要分布在红旗镇和中心河镇。这类地区应采取必要措施, 在保持经济效益和社会效益不下降或提高的条件下, 提高生态效益这个前提基础。I级集约利用区主要分布在宏伟镇, 此类地区主要受耕地自然质量限制, 投入低、效益差。此类地区应转变利用模式, 战略性调整利用结构。
2.黑龙江省七台河市耕地集约整体状况分析
1) 七台河市区各乡镇耕地集约利用水平具有明显的区域性差异。宏伟镇市耕地集约利用水平最低, 主要是由于山区的自然条件差, 土质贫瘩, 农地质量不高, 开发利用比较困难所致。而处于万宝河镇、茄子河镇、铁山乡农地集约利用程度比较高, 一是地区地势较平坦、土质比较肥沃, 易于耕作和开发利用:二是这些地区经济比较发达, 农业基础较好, 耕地的投入水平相对较高, 随之耕地集约利用程度也比较高。
2) 从各领域层权重来看, 耕地投入强度>耕地产出效果>耕地利用程度>耕地生态环境质量>耕地自然质量=区位条件, 说明耕地投入强度对耕地集约利用水平的影响最大, 因此在今后的耕地利用中, 应该增加对耕地资金、劳动力、化肥以及农药等方面的投入, 以此来提高耕地集约利用的水平。耕地生态环境质量对耕地集约利用水平的影响也比较大, 从而, 在增加耕地投入的同时, 应对不同区域, 不同自然质量条件的耕地加以区别对待, 同时注重人口、粮食和耕地的协调关系以及耕地的环境治理和质量提高, 以实现达到耕地的可持续利用。
3) 从今后的发展趋势看, 耕地的投入强度和生态环境质量应该呈上升趋势, 而耕地的利用程度和产出效果则呈下降趋势。一方面, 随着经济的发展, 对耕地的投入逐渐增多, 耕地集约利用投入强度增加;另一方面, 随着经济的发展, 耕地非农化现象突出, 农村劳动力流向非农产业、农业结构调整等原因导致耕地利用程度降低。
四、黑龙江省七台河市耕地集约利用建议及对策
(一) 耕地的开发利用要贯彻节约集约思想
耕地是保障国家粮食安全和社会经济可持续发展的基础, 随着经济的快速发展, 用地矛盾日益突出。因此, 要把节约集约利用土地的思想贯彻到耕地利用当中, 根据经济和社会发展目标, 研究拟定耕地的利用程度和开发强度的分阶段目标。
(二) 建立耕地集约利用考核制度
耕地是一个多元复合性概念, 构建一套综合性定量评价指标体系, 建立指标评价体系及考核制度, 可促进耕地的集约利用。耕地集约利用考核制度的建立, 不仅可以反映出耕地的集约利用水平及存在问题, 而且可以促进耕地的合理利用, 最大限度的发挥耕地的综合利用效益。
(三) 制定合理的耕地发展战略
耕地集约利用是在特定时间、特定区域内的一个动态的、相对的概念。不同的历史阶段, 耕地集约利用的涵义是不同的, 充分研究耕地利用所处的发展水平和发展阶段, 提出符合七台河市自然条件和经济发展特征的耕地集约利用基础理论与方法, 为研究耕地集约利用奠定基础。
(四) 积极开展耕地整理工作和充分利用存量土地
利用现代各种技术手段, 在特定的空间范围内积极开展耕地整理工作, 通过改善耕地利用环境, 消除耕地利用中制约和限制社会经济可持续发展的因素, 促进耕地利用的集约。
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耕地集约度 篇7
土地集约利用是经济社会可持续发展的基础, 耕地集约利用更关系到农业生产力、粮食安全诸多方面, 而作为生态脆弱的丘陵地区耕地的集约利用意义更大。目前针对土地集约利用评价的研究主要集中在城市地区, 而且相应的土地集约利用国家评价标准与规程也只是针对城市地区以及开发区颁布, 农村地区的土地集约利用评价才刚刚起步, 缺乏相关标准、规程指导是耕地集约利用评价无法快速推进的一大障碍。
鉴于此, 本文试图构建一套完整的耕地集约利用评价体系, 并运用体系对直辖以来的重庆市耕地集约利用水平进行评价。
1 研究区概况
重庆市位于北纬28°10′～32°13′, 东经105°11′～110°11′之间, 是长江上游最大的经济中心、西南工商业重镇和水陆交通枢纽。其幅员面积8.24万hm2, 南北长450km, 东西宽470km。2008年全市共辖19个区、21个县 (自治县) , 地势由南北向长江河谷逐级降低, 西北部和中部以丘陵、低山为主, 东南部靠大巴山和武陵山两座大山脉;属中亚热带湿润季风气候区, 具有夏热冬暖、光热同季、无霜期长、雨量充沛、湿润多阴等特点。2008 年平均气温18.6℃, 年总降雨量985.3mm。截止2008年底, 重庆市户籍总人口3 257.05万人, 实现生产总值5 096.66亿元, 按可比价格计算, 比2007年增长14.3%;城市居民家庭人均可支配收入13 715元, 农村居民家庭人均纯收入3 509元[1]。2008年末, 实际拥有耕地223.91万hm2, 人均耕地0.07hm2。
2 耕地集约利用评价体系构建
2.1 指标体系的构建
2.1.1 指标体系的构建原则
耕地集约利用评价指标体系作为一种决策导向, 既要体现以土地为载体的诸多方面协调发展的主导思想, 又要使各评价指标成为表征区域耕地系统的众多指标中最灵敏、最便于度量、内涵最丰富的主导性指标, 使评价指标体系能够准确地描述区域耕地状态的发展变化趋势[2]。评价指标的选取应遵循以下几项原则:
1) 前瞻性和现势性原则。评价体系的建立是用来指导生产和生活实践的, 制定的指标要能够科学地反映当前耕地集约利用程度, 综合体现体系的合理性。同时, 要有预见性和指导性, 要与区域内耕地利用的未来主导方面相一致。
2) 完整性和系统性原则。耕地集约利用评价应对影响耕地的经济、社会、生态环境等众多因子进行综合分析, 按照系统论的观点, 全面、系统地反映耕地集约利用程度的各个方面, 各子系统之间相互协调、相互促进, 共同为系统整体服务。
3) 科学性和可操作性原则。科学性是指在指标的选取中应以公认的科学理论为依据。各个指标必须可以充分反映耕地集约利用的运行机制, 必须有明确的定义, 数据必须客观并来源准确, 处理方法必须科学。在保证科学性的同时还要注意各项指标数据的可操作性, 即可得性、可测性和可比性。
4) 地域性和动态性原则。耕地利用系统是动态系统在于它是随着时间变化而变化的系统, 耕地集约利用的核心内容也是在时间上和空间上对耕地利用结构的安排和配置, 由此可以看出耕地集约利用必须是动态的, 那么指标的选取也应为动态的, 而且也是兼顾地域特色的。
2.1.2 重庆市耕地集约利用评价指标体系的确定
根据以上指标选取原则并通过理论分析[2,3,4,5,6,7]和专家咨询相结合的方法, 结合重庆市耕地多山、多丘陵、机械化率低等特殊情况和相关数据的可获得性, 从投入强度、利用强度、产出效果、持续状况、政府行为、生态环境和自然质量7个准则层出发, 共选出20个具体指标, 从而构建了重庆市耕地集约利用评价指标体系, 如表1所示。
2.2 评价方法解析
因子分析 (factor analysis) 是一种数据简化的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系, 探求观测数据中的基本结构, 并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量, 而假想变量是不可观测的潜在变量, 称为因子, 因子分析属于多元分析的范畴[8]。其基本模型的运行步骤如下[9]:
1) 检验原有变量是否适合进行因子分析。常用方法有两种:一是巴特利特球度检验。该种方法将变量的相关系数矩阵作为出发点。它的零假设为H0, 相关系数矩阵是一个单位阵。统计量根据相关系数矩阵的行列式进行计算。如果统计量值较大, 而且概率值小于显著性水平, 则应该拒绝H0, 认为相关系数矩阵不是单位阵, 因此适合做因子分析。反之, 则接受H0, 认为相关系数矩阵是单位阵, 因此不适合做因子分析。二是KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 检验。KMO统计量用来对比变量间的简单相关系数和偏相关系数, 它的计算公式为
其中, rij为变量i和变量j之间的简单相关系数;pij是变量i和变量j之间的偏相关系数。从公式总容易看到KMO的取值在0和1之间。KMO越大, 越接近1, 则越适合做因子分析。相反, KMO越小, 则越不适合做因子分析。Kaiser给出的关于KMO的度量标准是:a—0.9为极好;b—0.8为可奖励的;c—0.7为还好;d—0.6为中等;e—0.5为糟糕;f— <0.5为不可接受。
2) 对指标进行无量纲化处理。计算公式为
其中, xij为无量纲化后的数据;Xij为原始数据; Xj为第j个指标的平均值;sij为标准差。
3) 求解标准化变量的相关系数矩阵R及其特征根和特征向量。
4) 提取公因子, 求解相关矩阵R的方差贡献率和累计方差贡献率。
5) 因子命名与因子旋转。
6) 计算因子得分。构造因子变量的目的就是为了最终实现因子得分。有了因子得分, 就可以将针对原有变量的分析工作简化为仅仅针对因子得分变量的研究。因子得分的函数表达式为
Fj=βj1x1+βj2x2+…+βjpxpj=1, 2, …, m (3)
其中, β为原变量的相关系数矩阵。
7) 计算综合评价值。综合评价值的计算公式为
其中, F代表综合评价值。
3 重庆市耕地集约利用水平评价
3.1 耕地集约利用水平评价过程
本研究数据均来源于重庆市统计年鉴 (1998-2009年) 和重庆市国土资源变更调查数据 (1997-2008年) 。拟在时间层面上, 通过12年的数据分析反映重庆市直辖以来耕地集约利用水平变化规律, 继而探索耕地集约利用改进方向。首先运用SPSS18.0对标准化后的数据进行因子分析。KMO统计量的值等于0.781, Bartlett球形检验的p值等于0, 说明数据适合做因子分析, 如表2所示。
主成分分析结果显示共提取出3个主成分 (如表3所示) , 3个主成分累计贡献率已达92.873%, 超过85%, 这意味着因子1、因子2和因子3所携带的数据信息已经基本包括了原来20个变量所携带的数据信息, 这就使数据结构大为简化, 因此选取因子1、因子2和因子3作为主成分进行分析。
为了更好地反映主成分所包含的指标信息, 计算主成分载荷与旋转主成分载荷, 分析比较两者可知, 对因子提取结果进行正交方差最大旋转, 得到旋转后的因子提取结果, 各因子变量含义变得较为清晰。
旋转主成分载荷矩阵如表4所示。由表4可知, 第一主成分对地均化肥投入 (C2) 、地均产值 ( C8) 、复种指数 ( C6) 、人均纯收入 ( C11) 、劳均产值 ( C9) 、地均耗电量 ( C4) 、 人均耕地 (C14) 、地均机械动力 ( C5) 、 劳动力指数 (C12) 、粮食单产 ( C10) 、地均劳力投入 ( C1) 、地均农药投入 ( C3) 、地表土壤质地 ( C20) 、户均经营耕地面积 (C15) 有绝对值较大的负荷系数。主成分得分系数矩阵如表5所示。第二主成分对养分平衡指数 (C17) 、盐渍化指数 (C18) 、有机质 (C19) 、粮食安全指数 (C13) 有绝对值较大的负荷系数。第三主成分对耕地平衡指数 (C16) 、灌溉指数 (C7) 有绝对值较大的负荷系数。
根据主成分得分系数矩阵, 主成分得分函数可以写为
F1=0.059L1+0.085L2+0.045L3+0.068L4+0.061L5+0.094L6+0.012L7+0.085L8+0.086L9+0.071L10+0.080L11+0.060L12-0.020L13-0.083L14+0.021L15+0.081L16-0.020L17-0.022L18+-0.010L19+0.042L20
F2=-0.047L1-0.009L2+0.027L3-0.019L4-0.020L5-0.021L6+0.018L7+0.007L8+0.020L9+0.090L10+0.009L11-0.051L12+0.202L13+0.045L14+0.009L15-0.032L16+0.229L17+0.195L18+0.179L19+0.026L20
F3=0.054L1-0.050L2+0.070L3+0.030L4+0.054L5-0.092L6+0.171L7-0.061L8-0.081L9-0.086L10-0.041L11+0.063L12-0.156L13+0.044L14+0.144L15-0.272L16+0.006L17+0.024L18+0.024L19+0.085L20
F=0.663 13 F1+0.159 64 F2+0.105 95 F3
其中, Li (i=1, 2, …, 20) 表示各个样本的指标数据。根据上式计算出1997-2008年重庆市各主成分因子得分, 然后以每个主成分的方差贡献率为权数, 算出各年的综合因子得分, 最终得到重庆市1997-2008年耕地集约利用的综合得分, 如表6所示。
3.2 评价结果分析
评价结果显示, 重庆市耕地集约利用水平较为低下, 在总分为1的情况下1997-2008年平均集约综合得分仅有0.162 924。重庆市自直辖以来, 耕地集约利用水平基本上呈持续上升的趋势, 但不同阶段又存在差异。具体细分为4个阶段, 即1997-2000年为集约利用水平迅速提高阶段;2000-2004年为短期波动阶段, 其中2002年达到峰值;2004-2006年为集约利用水平一度降低阶段, 由于干旱气候影响2006年降至最低点;2006-2008年为逐渐提高阶段, 由于集约利用逐步受到各方重视, 自2006年以来集约利用水平也逐步提高。
时间层面评价总体符合研究区的实际情况, 以2006年为例, 由于遭遇百年一遇的大旱, 重庆市粮食作物产量锐减、耕地产出水平明显降低, 而集约利用评价体系中投入强度、利用强度、产出效果、生态环境与自然质量5个准则层涉及到的相应指标也一度降低, 最终评价结果显示2006年集约利用水平远低于相近年份的水平。说明本研究的评价体系在指标选取和方法选择上较为合理, 评价效果较好, 具有一定的实用价值。1997-2008年重庆市耕地集约利用水平变化趋势图如图1所示。
4 对策建议
4.1 尽快建立耕地集约利用评价国家标准与规程
耕地集约利用评价国家标准与规程应该是耕地集约利用评价的权威性指导文件。缺乏这一标准与规程是当前耕地集约利用评价发展滞后的影响因素之一, 其缺失将导致集约利用评价工作失去权威性, 同时也使耕地集约利用评价成果的应用大打折扣。因此, 要尽快构建耕地集约利用评价国家标准与规程, 以适应耕地集约利用评价的实践需要。
由于各地自然资源禀赋、经济发展水平等方面差异明显, 所以在国家标准和规程构建中必须注重实用性和适宜性, 要真正达到国家标准与规程的预期目标, 才能把相关规定落到实处, 真正发挥国家标准以及规程的指导作用。
4.2 破解耕地集约利用薄弱点
评价工作的目的就是对现状进行辨别分析以便找出不足与差距, 并针对问题和不足探寻出解决问题的方法。因此, 应认识到耕地集约利用水平低的主要因素, 如在耕地集约利用中应区分出是耕地自然质量条件、投入水平、生态环境等中的某一个或某些因素影响集约利用水平的提高还是综合作用的结果, 狠抓关键滞后因子, 积极改善耕地利用环境, 才是提高耕地集约利用水平的必经之路。
4.3 挖掘耕地集约利用潜力
统筹城乡发展是国家发展战略的5大统筹之一, 城市是以新型工业和现代服务为主, 而乡村则是依托耕地进行农业生产为主, 按传统的生产方式和生活方式组织生产和生活。在城乡统筹的大背景和新要求下, 应从更高的层面认识耕地的生产、生态、战略等多重价值, 重视乡村多样化的生态系统, 提高区域系统的稳定性。当前耕地集约利用水平仍较低下, 还具有一定的集约利用潜力, 应从国家战略的高度挖掘耕地的生态价值和保障作用, 在提高耕地集约利用水平时, 价值和效果判断应综合耕地利用的经济、社会和生态效益。
摘要：运用因子分析法对重庆市自直辖以来的耕地集约利用状况进行了实证分析, 拟为提高集约利用水平提供建议。研究结果表明, 1997-2000年为重庆市耕地集约利用水平迅速提高阶段;2000-2004年为短期波动阶段, 其中2002年达到峰值;2004-2006年为集约利用水平一度降低阶段;2006-2008年为逐步提高阶段。提高耕地集约利用水平必须尽快确立国家标准与规程, 克服障碍因素影响, 坚持内部挖潜, 实现可持续性发展。
关键词：耕地,集约利用评价,因子分析,重庆市
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