劉 昱,楊莉莉
(1.鄭州大學(xué)旅游管理學(xué)院, 鄭州 450001;2.杭州電子科技大學(xué)浙江省信息化發(fā)展研究院,杭州 310018)
在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下,農(nóng)用地利用效益問題再次成為研究焦點(diǎn)。農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度作為衡量土地利用效益的重要指標(biāo),對(duì)增加國(guó)民經(jīng)濟(jì)收入,促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展具有重要影響。但是近年來,由于國(guó)家調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),反映農(nóng)用地利用效益的重要指標(biāo)第一產(chǎn)業(yè)增加值在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值中所占比重越來越低。國(guó)內(nèi)對(duì)土地經(jīng)濟(jì)密度的研究受國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策影響較大,由于國(guó)家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,在相同土地面積下,二、三產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造的產(chǎn)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值,由此造成國(guó)內(nèi)學(xué)者在研究對(duì)象上的片面化,國(guó)內(nèi)主要集中于對(duì)城市土地經(jīng)濟(jì)密度的研究,即主要研究二、三產(chǎn)業(yè)在城市用地上的產(chǎn)值情況,對(duì)農(nóng)用地的研究不足。呂曉,史洋洋以江蘇省城鄉(xiāng)建設(shè)用地為研究對(duì)象,研究其經(jīng)濟(jì)密度的時(shí)空特征[1],王楓、湯惠君等以廣東省城鎮(zhèn)用地為研究對(duì)象,研究其經(jīng)濟(jì)密度的時(shí)空差異,并認(rèn)為隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、資本與勞動(dòng)力投入規(guī)模的增大、交通區(qū)位的改善和科技水平的提升,廣東省城鎮(zhèn)建設(shè)用地的經(jīng)濟(jì)效益將會(huì)得到不斷提高[2]。另外由于土地經(jīng)濟(jì)密度是對(duì)單投入、單產(chǎn)出的測(cè)度,而土地利用效率是對(duì)多投入、多產(chǎn)出的測(cè)度,在指標(biāo)選取上具有差異性,所以國(guó)內(nèi)外學(xué)者大多是將土地經(jīng)濟(jì)密度和土地利用效率分別進(jìn)行獨(dú)立研究,主要傾向于對(duì)土地經(jīng)濟(jì)密度的時(shí)空差異和影響因素進(jìn)行分析,或者是單獨(dú)對(duì)土地利用效率進(jìn)行時(shí)空差異分析,貝涵璐在對(duì)長(zhǎng)江三角洲的土地經(jīng)濟(jì)密度進(jìn)行研究時(shí),主要是對(duì)其區(qū)域差異特征及動(dòng)態(tài)演變格局進(jìn)行分析[3];匡兵從低碳角度分析中國(guó)主要糧食產(chǎn)區(qū)的耕地利用效率的時(shí)空特征[4]。所以本文以農(nóng)用地作為研究對(duì)象,保持經(jīng)濟(jì)密度與利用效率指標(biāo)的相對(duì)一致性,將經(jīng)濟(jì)密度和利用效率緊密結(jié)合,選取了全國(guó)除香港、澳門、臺(tái)灣的31 個(gè)行政區(qū),分別對(duì)其進(jìn)行農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度和利用效率的測(cè)度并分類,探討其產(chǎn)生差異的原因及發(fā)展對(duì)策。
1.1.1 測(cè)算方法
目前關(guān)于城市土地經(jīng)濟(jì)密度的研究中,對(duì)土地經(jīng)濟(jì)密度的測(cè)算大致分為以下兩種,第一,土地經(jīng)濟(jì)密度等于二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與建成區(qū)面積的比值[2,5];第二,土地經(jīng)濟(jì)密度等于二、三產(chǎn)業(yè)增加值與建成區(qū)面積的比值[6-7]。由于總產(chǎn)值包括了轉(zhuǎn)移價(jià)值的重復(fù)計(jì)算,增加值則是新增價(jià)值,所以本文在參考其他文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,用第一產(chǎn)業(yè)增加值與農(nóng)用地面積的比值來測(cè)算農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度。
1.1.2 時(shí)空差異分析方法
本文為對(duì)全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度從時(shí)間上、空間上進(jìn)行深入分析,分別采用變差系數(shù)和泰爾指數(shù)進(jìn)行區(qū)域動(dòng)態(tài)差異分析,運(yùn)用相對(duì)發(fā)展率對(duì)發(fā)展速度差異進(jìn)行分析,運(yùn)用空間自相關(guān)進(jìn)行空間相關(guān)性分析,具體方法介紹如下:
①變差系數(shù),是樣本的標(biāo)準(zhǔn)差與平均值之比,反應(yīng)樣本的離散程度[8-9],計(jì)算公式如下:
CV表示變差系數(shù),M 表示全國(guó)農(nóng)用地平均經(jīng)濟(jì)密度,n 為研究對(duì)象數(shù)量,即省或直轄市數(shù)量,Mi為第i 個(gè)研究對(duì)象的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度。
②泰爾指數(shù),主要是用來表示區(qū)域差異化[2],本文用泰爾指數(shù)來表示31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)之間的農(nóng)用地區(qū)域差異化特征,計(jì)算公式如下:
T 表示泰爾指數(shù),n 表示研究對(duì)象數(shù)量,Pi 為第i 個(gè)省級(jí)行政區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度,P 表示31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)的農(nóng)用地面積總和,表示31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)的農(nóng)用地平均經(jīng)濟(jì)密度,Mi 為第i 個(gè)省級(jí)行政區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度。
③相對(duì)發(fā)展率,反映了各省級(jí)行政區(qū)劃農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度相對(duì)于全國(guó)的發(fā)展速度,本文用相對(duì)發(fā)展率來測(cè)度各行政區(qū)的發(fā)展速度,計(jì)算公式如下:
Nich 表示相對(duì)發(fā)展率,M1i、M2i分別表示研究期初和期末各行政區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度分別表示研究期初和期末全國(guó)農(nóng)用地平均經(jīng)濟(jì)密度。
④空間自相關(guān),包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)[10]。全局空間自相關(guān)是對(duì)某種屬性在地理空間分布特征的描述,用來判斷這一屬性在地理空間上是否存在集聚現(xiàn)象,一般用Moran'sⅠ來表示,其取值范圍是(-1,1),若 Moran'sⅠ>0,則表示存在空間集聚現(xiàn)象,若Moran'sⅠ<0,則表示空間分散。局部空間自相關(guān)能夠測(cè)算某一屬性在空間上的差異性,一般用Local Moran'sⅠ來表示,若Local Moran'sⅠ>0,表示存在正的局部空間自相關(guān),若Local Moran'sⅠ<0,表示存在負(fù)的局部空間自相關(guān)。
1.2.1 評(píng)價(jià)方法選擇
農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度是衡量農(nóng)用地利用效益的重要指標(biāo),但是農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度的提高可能是以農(nóng)用地的無節(jié)制開發(fā)及各生產(chǎn)要素的無節(jié)制投入為代價(jià),所以為促進(jìn)農(nóng)用地的合理開發(fā)使用,本文引入利用效率進(jìn)行分析,探索如何在農(nóng)用地高效利用的基礎(chǔ)上,提高農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度。由于超效率可以對(duì)有效評(píng)價(jià)單元進(jìn)行排序,所以本文利用Solve-DEA Pro5.0 軟件對(duì)各行政區(qū)的農(nóng)用地利用效率進(jìn)行測(cè)度,衡量目前農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度水平下,全國(guó)各地的農(nóng)用地利用效率是否達(dá)到有效水平。由于Super-SBM-V 模型在計(jì)算效率值時(shí)一定有可行解,所以本文運(yùn)用Super-SBM-V 模型探討如何以最少的投入獲得最大的產(chǎn)出,以此將改善農(nóng)用地的對(duì)策量化。
1.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
本文從投入和產(chǎn)出分別選取指標(biāo)來對(duì)全國(guó)農(nóng)用地利用效率進(jìn)行測(cè)度。參考相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)用地利用效率的研究,投入大多是從土地、技術(shù)、勞動(dòng)力和資本等方面來確定指標(biāo),產(chǎn)出大多是從經(jīng)濟(jì)和環(huán)境方面選取指標(biāo),所以本文分別選取第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員作為勞動(dòng)力投入指標(biāo),選取農(nóng)用地面積作為土地投入指標(biāo),選取農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力作為技術(shù)投入指標(biāo),選取第一產(chǎn)業(yè)投資額作為資本投入指標(biāo)[11]。由于對(duì)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度的測(cè)度是以第一產(chǎn)業(yè)增加值為基礎(chǔ),所以為保持指標(biāo)的一致性,在對(duì)農(nóng)用地利用效率進(jìn)行測(cè)度時(shí),同樣選取第一產(chǎn)業(yè)增加值作為唯一的產(chǎn)出指標(biāo)。
2.1.1 時(shí)間差異分析
根據(jù)2009—2016年全國(guó)各行政區(qū)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),計(jì)算得到農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度結(jié)果,見表1,總結(jié)其具有以下特征:①?gòu)?009—2016年全國(guó)農(nóng)用地密度基本呈逐漸上升趨勢(shì)。②在2016年,吉林省、遼寧省、山東省和上海市農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度有所下降,原因如下:2016年,吉林省水稻單產(chǎn)下降0.6%、遼寧省遭受嚴(yán)重伏旱導(dǎo)致種植業(yè)增加值下降2.8%、山東省畜牧業(yè)增加值下降、上海全市農(nóng)作物播種面積相比上年減少13.3%,導(dǎo)致農(nóng)作物產(chǎn)量減少,所以2016年吉林省、遼寧省、山東省和上海市農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度相比上年有所下降。
2.1.2 區(qū)域動(dòng)態(tài)差異分析
本文利用變差系數(shù)和泰爾指數(shù)研究2009—2016年間全國(guó)的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度總差異的變化趨勢(shì)。根據(jù)測(cè)度結(jié)果,從2009—2016年全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度總差異變化趨勢(shì)基本一致,都是呈現(xiàn)下降趨勢(shì),大致可以分為2009—2013年的急速式下降和2013年之后的緩慢式下降,說明從2009—2016年全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度的差異在逐漸縮小,見圖1。
2.1.3 發(fā)展速度差異分析
本文用相對(duì)發(fā)展率來反映在一定時(shí)期內(nèi)各行政區(qū)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度相對(duì)于全國(guó)的發(fā)展速度。由于本文研究對(duì)象為除香港、澳門、臺(tái)灣的31 個(gè)行政區(qū),所以用31 個(gè)行政區(qū)的平均值表示全國(guó)平均水平。由圖2 可知,2009—2016年農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度相對(duì)發(fā)展率主要存在以下特征:①相對(duì)發(fā)展速度表現(xiàn)為地區(qū)間的不均衡性,其中江蘇省相對(duì)發(fā)展率最大,達(dá)到3.869,西藏自治區(qū)相對(duì)發(fā)展率最小,僅達(dá)到0.008,這主要是由于西藏自治區(qū)受地形及氣候條件限制,農(nóng)作物耕種的單產(chǎn)無法突破,所以農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度發(fā)展相對(duì)落后。②除北京、上海和貴州外,全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度相對(duì)發(fā)展率基本與2009年農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度值保持一致,即表現(xiàn)為高密度與高相對(duì)發(fā)展率的一致性,低密度與低相對(duì)發(fā)展率的一致性。③北京、上海表現(xiàn)為高經(jīng)濟(jì)密度與低相對(duì)發(fā)展率,這是由于北京和上海隨著城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整及城市建成區(qū)面積的擴(kuò)張,農(nóng)用地面積逐漸減少,第一產(chǎn)業(yè)增加值也呈下降趨勢(shì),所以呈現(xiàn)相對(duì)發(fā)展率與2009年農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度的反向發(fā)展。④貴州省表現(xiàn)為低密度與高發(fā)展率,這是由于貴州省利用其自然條件優(yōu)勢(shì)發(fā)展特色農(nóng)業(yè),使得貴州省在農(nóng)用地面積減少的情況下,糧食總產(chǎn)量從2013年以來實(shí)現(xiàn)三連增,第一產(chǎn)業(yè)增加值也呈現(xiàn)逐年上升的良好態(tài)勢(shì),所以表現(xiàn)為與2009年低密度不一致的高發(fā)展速度。由此可見,農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度與地區(qū)性的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整及區(qū)域性的農(nóng)業(yè)發(fā)展政策有關(guān)。
2.1.4 空間差異分析
2.1.4.1 空間全局相關(guān)
運(yùn)用Geoda 軟件對(duì)各行政區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度進(jìn)行空間全局相關(guān)性研究,得到表2 中各行政區(qū)的全局Moran'sⅠ指數(shù)變化情況,Moran'sⅠ指數(shù)均在0.05 顯著性水平下通過檢驗(yàn)。結(jié)果表明:從2009—2016年,Moran'sⅠ<0,且越來越接近-1,說明12 農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度較高的地區(qū)趨向于與低密度區(qū)相鄰,并且隨著時(shí)間推移,空間差異越來越大。
表1 全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度結(jié)果Table 1 Results of economic density of national agricultural land 元/m2
2.1.4.2 空間局部相關(guān)
利用Geoda 軟件對(duì)2009年和2016年全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度進(jìn)行空間局部自相關(guān)研究,根據(jù)Local Moran'sⅠ指數(shù)結(jié)果將農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度的空間差異分為4 種類型,見表3。
①HH 類型,表現(xiàn)為空間正相關(guān)性,即區(qū)域自身和相鄰地區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度都較高,并且自身農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度的提高,對(duì)相鄰地區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度產(chǎn)生帶動(dòng)作用。這類型的區(qū)域主要分布在中國(guó)東部地區(qū),且在空間上有擴(kuò)張趨勢(shì),2009—2016年HH類型的行政區(qū)數(shù)量由5 個(gè)增長(zhǎng)到7 個(gè),分布地區(qū)從東部地區(qū)向中部地區(qū)延伸,這是由于農(nóng)業(yè)發(fā)展政策及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)由東部向中部逐漸推進(jìn),因此中部地區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度有所提高,尤其是與東部地區(qū)接壤的河南、安徽、湖北等地在農(nóng)業(yè)發(fā)展中優(yōu)勢(shì)明顯,使安徽一直屬于HH 類型,而河南和湖北在2016年發(fā)展為HH 類型。
圖1 2009—2016年全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度變差系數(shù)及泰爾指數(shù)Figure 1 Economic density variation coefficient and the Theil index of national agricultural land from 2009 to 2016
圖2 2009年農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度及各地相對(duì)發(fā)展率Figure 2 Economic density of agricultural land and relative development rate of different regions in 2009
②HL 類型,表現(xiàn)為空間負(fù)相關(guān)性,即自身農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度高,相鄰地區(qū)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度低。2009年重慶市屬于中低密度區(qū),與周圍區(qū)域一樣屬于密度較低地區(qū),表現(xiàn)為L(zhǎng)L 類型。但是從2009—2016年,重慶市的相對(duì)發(fā)展率高于周邊地區(qū),農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度顯著提高,所以重慶市在2016年屬于HL類型。
③LH 類型,表現(xiàn)為空間負(fù)相關(guān)性,即自身農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度低,但相鄰地區(qū)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度高。從2009—2016年江西省都表現(xiàn)為L(zhǎng)H 類型,這是由于江西省農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施落后、規(guī)?;?jīng)營(yíng)水平不高、農(nóng)產(chǎn)品流通機(jī)制不健全等導(dǎo)致自身農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度相對(duì)于周邊地區(qū)比較落后。
④LL 類型,同樣表現(xiàn)為空間正相關(guān)性,即區(qū)域自身和相鄰地區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度都較低,這類型的區(qū)域由2009年的11 個(gè)減少到 2016年6 個(gè),并且主要分布在中國(guó)西部地區(qū),且有逐漸向西消退的趨勢(shì),西部地區(qū)由于受氣候、地形和技術(shù)水平的限制,在農(nóng)用地的開發(fā)利用中有局限性,所以表現(xiàn)為普遍性的低密度特點(diǎn)。隨著西部大開發(fā)戰(zhàn)略的進(jìn)行,技術(shù)水平的提高及基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),西部地區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度整體提高,所以低密度區(qū)向西部消退。
表2 農(nóng)用地全局空間自相關(guān)結(jié)果Table 2 Global space autocorrelation results of agricultural land
表3 2009、2016年農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度Lisa 聚類分布結(jié)果Table 3 Results of Lisa cluster distribution of agricultural land economic density in 2009 and 2016
2.2.1 農(nóng)用地利用效率時(shí)間差異分析
運(yùn)用 DEA-SOLVER Pro5.0 對(duì) 31 個(gè)行政區(qū)2009—2016年農(nóng)用地的利用效率進(jìn)行測(cè)算,得到土地利用效率結(jié)果,見表4。結(jié)果表明:①全國(guó)農(nóng)用地平均利用效率從2009—2016年呈波動(dòng)式上升,由2009年的0.678 上升到2016年的 0.822;②農(nóng)用地利用效率增長(zhǎng)率呈現(xiàn)地區(qū)間不均衡發(fā)展,從2009—2016年,上海市農(nóng)用地利用效率增長(zhǎng)率最高,達(dá)到150.62%,而四川省2016年下降幅度最大,達(dá)到57.44%。相比2009年,2016年農(nóng)用地利用效率下降地區(qū)占比較大,有54.84%的行政區(qū)的農(nóng)用地利用效率有所下降;③2009年全國(guó)8 個(gè)行政區(qū)的農(nóng)用地利用效率達(dá)到有效水平,2016年有7 個(gè)行政區(qū)達(dá)到有效水平,其中從2009—2016年,遼寧和四川由有效發(fā)展為無效水平,天津由無效發(fā)展為有效水平。
2.2.2 農(nóng)用地利用效率空間差異分析
將全國(guó)農(nóng)用地利用效率結(jié)果按國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)、東北地區(qū)進(jìn)行分類匯總,得到農(nóng)用地利用效率平均值分布結(jié)果,見表5。結(jié)果表明:①全國(guó)農(nóng)用地利用效率呈現(xiàn)地區(qū)間的不均衡發(fā)展,東部地區(qū)農(nóng)用地利用效率明顯高于西部地區(qū),且由東向西農(nóng)用地利用效率在逐漸遞減,這是由于東部地區(qū)在地理空間上的優(yōu)勢(shì),以及我國(guó)農(nóng)村全面改革開放由東向西逐漸推進(jìn)的過程,使東中部在農(nóng)業(yè)發(fā)展中占據(jù)著絕對(duì)優(yōu)勢(shì);且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入情況也呈現(xiàn)東西差異,東部地區(qū)主要表現(xiàn)為投入不足,中西部主要表現(xiàn)為投入過度冗余;②從2009—2016年,東部地區(qū)的農(nóng)用地利用效率呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì),而中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)呈現(xiàn)波動(dòng)性下降趨勢(shì)。具體原因:一是東部地區(qū)在農(nóng)業(yè)發(fā)展中地理?xiàng)l件及農(nóng)業(yè)資源優(yōu)勢(shì)明顯,現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平高,擁有農(nóng)業(yè)發(fā)展中的技術(shù)優(yōu)勢(shì),使其在農(nóng)業(yè)發(fā)展中一直保持較高水平,其中上海市對(duì)東部地區(qū)整體水平影響最大,上海市從2009—2016年農(nóng)用地利用效率一直處于全國(guó)最高水平,上海市雖然農(nóng)用地面積有限,但是其單位產(chǎn)值較高,對(duì)投入要素的利用水平高,因此其農(nóng)用地利用效率較高;二是東北地區(qū)表現(xiàn)為投入要素的不同程度的冗余,尤其是吉林省的農(nóng)用地利用效率下降幅度最大,這是由于吉林省在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、投資額及農(nóng)用地面積的過度冗余,而其產(chǎn)值并未達(dá)到目標(biāo)值,表明吉林省為片面追求農(nóng)業(yè)產(chǎn)值擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,導(dǎo)致農(nóng)用地利用的低效;三是中部和西部地區(qū)相對(duì)于東部地區(qū)在政策及技術(shù)普及中有時(shí)間滯后性,因此農(nóng)用地利用效率相對(duì)較低。
總結(jié)2009—2016年全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度及農(nóng)用地利用效率發(fā)展趨勢(shì),發(fā)現(xiàn)全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度及利用效率都呈同步上升趨勢(shì),說明農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度與利用效率相關(guān)性極強(qiáng),見圖3。將全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度與農(nóng)用地利用效率結(jié)果進(jìn)行排名,見表6,結(jié)果表明:①?gòu)?009—2016年,除個(gè)別地區(qū)外,各行政區(qū)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度排名的變化幅度與農(nóng)用地利用效率基本保持一致,即農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度排名的提升或下降伴隨著農(nóng)用地利用效率排名的提升或下
降。②農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度的排名與農(nóng)用地利用效率的排名差異較大,如安徽、北京、河北和天津農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度在全國(guó)屬于較高水平,但是農(nóng)用地利用效率在全國(guó)屬于較低水平,而福建、四川、新疆的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度在全國(guó)屬于較低水平,但是農(nóng)用地利用效率在全國(guó)屬于較高水平。
表4 農(nóng)用地利用效率結(jié)果Table 4 Results of agricultural land utilization efficiency
表5 農(nóng)用地利用效率地區(qū)分布結(jié)果Table 5 Regional distribution results of agricultural land utilization efficiency
圖3 農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度及利用效率發(fā)展趨勢(shì)圖Figure 3 Trend of agricultural land economic density and utilization efficiency
為了制定差異化對(duì)策來提高農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度和利用效率,本文對(duì)2009年和2016年各行政區(qū)進(jìn)行分類研究。
具體分類標(biāo)準(zhǔn)如下:按照農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度的全國(guó)平均水平和農(nóng)用地利用效率是否達(dá)到有效水平,對(duì)31 個(gè)行政區(qū)進(jìn)行分類,將農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度高于全國(guó)平均水平且利用效率大于等于1 的地區(qū)劃分為高密度有效型,將農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度高于全國(guó)平均水平且利用效率小于1 的地區(qū)劃分為高密度無效型,將農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度低于全國(guó)平均水平且利用效率大于等于1 的地區(qū)劃分為低密度有效型,將農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度低于全國(guó)平均水平且利用效率小于1的地區(qū)劃分為低密度無效型,具體分類結(jié)果見表7:
①高密度有效型:這類型地區(qū)主要集中在東部地區(qū),如上文所述,東部地區(qū)在農(nóng)業(yè)發(fā)展中,不僅自然條件優(yōu)越,而且農(nóng)業(yè)發(fā)展政策和技術(shù)支持上具備優(yōu)勢(shì),因此表現(xiàn)為高經(jīng)濟(jì)密度和高利用效率。東北地區(qū)的遼寧省在2009年同樣是高密度有效型,但是在2016年遼寧省農(nóng)用地利用效率由有效發(fā)展為無效,轉(zhuǎn)為高密度無效型,這是由于遼寧省在農(nóng)業(yè)發(fā)展中呈現(xiàn)地區(qū)內(nèi)部不均衡發(fā)展及投入過度冗余的特征,任家強(qiáng)在對(duì)遼寧省農(nóng)用地利用效率研究時(shí)發(fā)現(xiàn),遼寧省西北部與東南部差異明顯,東南部地區(qū)由于對(duì)農(nóng)用地面積投入過大,導(dǎo)致農(nóng)用地利用效率較低,由此造成全省農(nóng)用地利用效率平均水平較低[12]。本文在對(duì)遼寧省農(nóng)用地利用效率進(jìn)行測(cè)度時(shí)發(fā)現(xiàn),從2009—2016年,遼寧省農(nóng)用地面積、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員和第一產(chǎn)業(yè)投資額的冗余值都大幅增加,導(dǎo)致農(nóng)用地利用效率下降,使遼寧省由高密度有效性發(fā)展為高密度無效性。天津由2009年的高密度無效型發(fā)展為2016年的高密度有效型,根據(jù)對(duì)天津市農(nóng)用地利用效率測(cè)度結(jié)果,2009年天津市存在投入過度冗余,到2016年,天津市農(nóng)用地面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力及第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的投入都有所減少,投入冗余度下降且產(chǎn)出角度的第一產(chǎn)業(yè)增加值上升,使天津農(nóng)用地利用效率由0.409 提高到1.01,達(dá)到有效水平。
②高密度無效型,這類型地區(qū)主要集中在中部地區(qū),中部地區(qū)由于耕地資源及生態(tài)環(huán)境等方面的優(yōu)勢(shì),以發(fā)展傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為主,是我國(guó)農(nóng)牧水產(chǎn)區(qū)和農(nóng)副產(chǎn)品生產(chǎn)基地,使其農(nóng)業(yè)產(chǎn)值處于領(lǐng)先地位,表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)發(fā)展中的高經(jīng)濟(jì)密度。但是中部地區(qū)各生產(chǎn)要素的投入在全國(guó)處于較高水平,尤其是農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員投入最多,造成投入過度冗余,對(duì)生產(chǎn)要素的利用沒有達(dá)到有效水平,造成農(nóng)用地利用效率低下。東部地區(qū)的浙江省同樣屬于高密度無效型,張忠根在對(duì)浙江省農(nóng)地的研究中發(fā)現(xiàn),農(nóng)民將農(nóng)業(yè)資源投向經(jīng)濟(jì)收益更高的養(yǎng)殖業(yè)和園藝作物,促使農(nóng)地經(jīng)濟(jì)密度較高,但是浙江省農(nóng)地資源配置不合理,難以形成規(guī)?;?jīng)營(yíng),由此造成農(nóng)地利用效率低下[13]。
③低密度有效型,只有2009年的四川省屬于低密度有效型,但是2016年四川省農(nóng)用地利用效率下降,轉(zhuǎn)為低密度無效型,具體原因如下:2009年四川省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素得到充分利用,到2016年,四川省農(nóng)用地面積減少0.415%,但是農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員分別增加33.26%、2.17%,由于對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)利用有效程度較低,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員同時(shí)存在冗余情況,另外第一產(chǎn)業(yè)投資額的迅速增加,使四川省2016年農(nóng)業(yè)投入過度冗余造成農(nóng)用地的無效利用,由此四川省發(fā)展為低密度無效型。
④低密度無效型,低密度無效型在我國(guó)分布較廣,主要集中在西部和東北地區(qū),一方面是由于自然要素限制了農(nóng)用地的發(fā)展,另一方面集中表現(xiàn)為第一產(chǎn)業(yè)投資額嚴(yán)重冗余及產(chǎn)出嚴(yán)重不足。但是東部地區(qū)的北京市和中部地區(qū)的江西省也表現(xiàn)為低密度無效型,如上文所述,江西省農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、規(guī)模化經(jīng)營(yíng)水平不高、農(nóng)產(chǎn)品流轉(zhuǎn)機(jī)制不健全造成了其農(nóng)業(yè)發(fā)展相對(duì)落后。北京市近幾年加強(qiáng)山區(qū)溝域經(jīng)濟(jì)發(fā)展,農(nóng)業(yè)技術(shù)水平較高,農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員的冗余度都有所降低,因此從2009—2016年農(nóng)用地利用效率有所提高,但都未達(dá)到有效水平,這是由于北京農(nóng)用地面積有限且單產(chǎn)較低,而且農(nóng)用地面積及第一產(chǎn)業(yè)投資額始終存在過度冗余情況,因此其農(nóng)用地利用未達(dá)到有效水平。
表6 農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度及利用效率排名表Table 6 Ranking table of agricultural land economic density and utilization efficiency
本文運(yùn)用 ArcGIS、Geoda 及 DEA-SOLVER Pro5.0模型相結(jié)合的方法,對(duì)全國(guó)31 個(gè)行政區(qū)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度和農(nóng)用地利用效率的時(shí)空差異及地區(qū)分類分別進(jìn)行了研究,揭示了我國(guó)農(nóng)用地利用中的地區(qū)差異特征及發(fā)展不均衡現(xiàn)象,為各地區(qū)因地制宜制定開發(fā)利用農(nóng)用地提供有效依據(jù)。總結(jié)全文,可以得出以下結(jié)論:①?gòu)臅r(shí)間上,從2009—2016年全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度及利用效率都呈上升趨勢(shì),且農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度總體差異呈現(xiàn)逐漸縮小趨勢(shì)。另外農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度的相對(duì)發(fā)展速度差異較大,且發(fā)展速度與2009年的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度基本一致,即高密度與高發(fā)展速度一致,低密度與低發(fā)展速度一致。②從空間上,全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度和利用效率空間差異大,表現(xiàn)為從東向西逐漸遞減的趨勢(shì)。根據(jù)莫蘭指數(shù)變化情況,全國(guó)的農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度在空間上呈負(fù)相關(guān)性且空間差異越來越大。根據(jù)對(duì)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度和利用效率的地區(qū)分類,高密度有效區(qū)主要集中在東部地區(qū),高密度無效區(qū)主要集中在中部地區(qū),低密度無效區(qū)主要集中在西部和東北地區(qū),地區(qū)差異明顯。
表7 2009、2016年農(nóng)用地分類結(jié)果Table 7 Results of agricultural land classification in 2009 and 2016
本文經(jīng)過對(duì)全國(guó)農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度及利用效率的深入分析,認(rèn)為各地區(qū)應(yīng)促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的適度規(guī)模經(jīng)營(yíng),加強(qiáng)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,優(yōu)化農(nóng)業(yè)發(fā)展投入,提高農(nóng)村就業(yè)人員的技術(shù)水平,提高對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)的利用率,釋放更多的農(nóng)村勞動(dòng)力,提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的同時(shí)使投入達(dá)到最低水平,提高農(nóng)地利用效率。各地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),克服農(nóng)業(yè)發(fā)展中的自然弊端,發(fā)展特色農(nóng)業(yè),促進(jìn)農(nóng)業(yè)資源在地區(qū)間的流動(dòng),加強(qiáng)農(nóng)業(yè)集聚效應(yīng),縮小地區(qū)發(fā)展差異,促進(jìn)各類型農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)密度及利用效率的全面提升,實(shí)現(xiàn)農(nóng)用地的可持續(xù)發(fā)展。
四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)2019年4期