張 欣， 梁騰飛， 梁棟棟

(1.安徽師范大學 地理與旅游學院，安徽 蕪湖 241003；2.安徽師范大學 地理大數(shù)據(jù)研究中心，安徽 蕪湖 241003)

引言

耕地是糧食生產(chǎn)的載體，耕地利用效率影響糧食產(chǎn)量[1]。我國是世界上人均耕地面積最少的國家之一，近年來耕地質(zhì)量因農(nóng)藥、化肥的濫用逐步下降。越來越多的農(nóng)民從事非農(nóng)業(yè)工作，種田積極性不高，耕地粗放經(jīng)營和拋荒的現(xiàn)象導致耕地利用效率逐漸降低。2017年1月，《中共中央國務院關于加強耕地保護和改進占補平衡的意見》提出，應堅決落實全面、嚴格的耕地保護規(guī)范及節(jié)約用地制度，拿出保護國寶熊貓的決心與態(tài)度來保護耕地，有效提升耕地的數(shù)量、質(zhì)量和生態(tài)。目前，如何有效提升耕地利用效率已成為學界研究的熱點之一。

國內(nèi)外學者關于耕地利用效率的研究已取得了頗為豐富的成果。國外學者對于耕地利用效率的研究開展較早，方法多樣[2-4]。Catherine Badgley通過研究耕地產(chǎn)出效率得出效率和土地肥力、農(nóng)村環(huán)境、農(nóng)田基礎設施建設等有密切關系[5]。Gomes運用DEA方法，選用農(nóng)作物播種面積作為投入，大米和咖啡產(chǎn)量作為產(chǎn)出，得出農(nóng)田的利用效率有空間依賴性[5]。國內(nèi)學者運用DEA方法研究耕地利用效率，認為以建立合理的投入與產(chǎn)出指標體系為基礎，得出的結果才更加準確[7-14]。利用無效投影分析，馮達等人研究表明湖南省整體利用效率較高且穩(wěn)定，但耕地和農(nóng)業(yè)從業(yè)人員存在投入冗余，并在最后提出了嚴格控制耕地數(shù)量、提高耕地質(zhì)量等建議[15]。戴勁運用DEA方法和Tobit回歸模型，發(fā)現(xiàn)耕地利用類型對耕地利用效率影響較為顯著，化肥投入量對效率的影響為負[16]。學者們使用了DEA方法和超越對數(shù)函數(shù)模型，對安徽省耕地利用效率進行研究，結果表明，安徽省內(nèi)大多數(shù)地市耕地利用效率的影響因素主要有技術的進步、產(chǎn)業(yè)的結構、國家的農(nóng)業(yè)政策等[17-18]。現(xiàn)階段學者的研究焦點主要集中在省級研究尺度上，但各學者對于指標的選擇都各不相同，甚至存在分歧，目前尚未建立統(tǒng)一的測算耕地利用效率的指標體系，多數(shù)學者主要從耕地的投入、產(chǎn)出、利用的合理性或可持續(xù)性等多個方面選擇指標。

安徽省是農(nóng)業(yè)大省，通過綜合研究安徽省耕地利用效率將對國家整體的糧食安全起到非常重要的作用。本文利用數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)與無效投影分析等方法研究安徽省16個地市耕地利用效率，選取土地投入、資本投入、勞動投入作為安徽省耕地利用效率的產(chǎn)出指標，選取經(jīng)濟效益產(chǎn)出為投入指標，并基于Tobit模型分析耕地利用效率的影響因素，以提高安徽省耕地利用效率，實現(xiàn)安徽省耕地的可持續(xù)利用。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

安徽省是長三角核心地帶，全省總面積達14萬平方千米，下轄16個省轄市與7個縣級市。安徽是我國農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)大省，全省鄉(xiāng)村人口基數(shù)達到5300萬人左右，2017年全省共有8809.5萬畝耕地。2018年全省生產(chǎn)總值突破3萬億元，是我國經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略的關鍵一環(huán)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文研究時間為2014—2018年，所選取指標數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計年鑒》(2014—2018)，安徽省基礎地理數(shù)據(jù)來源于國家基礎地理信息中心網(wǎng)站(http://www.ngcc.cn/)。

2 研究方法與指標選取

2.1 數(shù)據(jù)包絡分析法

數(shù)據(jù)包絡分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)是一種相對效率評價的數(shù)量分析方法。第一個重要的DEA模型是CCR模型，假設前提是規(guī)模報酬不變，設有n個決策單元(j=1，2，…，n)，每個決策單元有相同的m項投入和相同的s項產(chǎn)出，投入向量和產(chǎn)出向量分別記為xj和yj,引入松弛變量s+和剩余變量s-后，CCR模型為

(1)

其中，λj≥0,j=1,2,…,n，θ無約束 s+≥0,s-≥0。

2.2 Tobit模型

Tobit模型為因變量受限模型，它通過極大似然的概念對因變量為切割值或片段值時來回歸分析。本文以耕地利用綜合效率值作為因變量，充分參考相關文獻，基于數(shù)據(jù)的可獲取性，選擇了人均GDP(元/人)(X1)、灌溉指數(shù)(X2)、單位面積機械總動力(千瓦/公頃)(X3)、農(nóng)業(yè)勞動力人均耕地面積(公頃/人)(X4)、復種指數(shù)(X5)這些耕地利用效率的影響因素為自變量即解釋變量，通過Tobit模型進行回歸分析，具體公式如下：

Y=C+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ

(2)

式中：Y為耕地利用效率值；β1、β2、β3、β4、β5為各解釋變量的系數(shù)；C為常數(shù)項；μ為隨機擾動項。

2.3 指標選取

投入要素的合理配置影響著耕地的效益產(chǎn)出，從而影響耕地的利用效率。在參考了有關文獻后，基于數(shù)據(jù)的可獲取性，指標選取如表1所示。

3 研究結果與分析

3.1 安徽省耕地利用效率分析

本研究選擇投入導向的DEA模型，使用DEA的CCR(C2R)模型和BCC(BC2)模型，所得到的綜合效率等于純技術效率和規(guī)模效率的乘積。具體操作在軟件Deap2.1中進行，分別導入每一年的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)后，得到2013—2017年安徽省耕地利用效率(表2)。其中，效率值為1時，表明決策單元DEA有效；低于1時，表明決策單元DEA無效[17]。

從表2可知，2013年安徽省耕地利用綜合效率有效的地市有10個，占全省的62.5%。耕地利用綜合效率最低的是銅陵的0.787。綜合效率無效的地市中，蚌埠、蕪湖、宣城、池州的純技術效率和規(guī)模效率同時無效，宿州和銅陵僅是規(guī)模無效。在規(guī)模無效的地市中，蕪湖、銅陵和池州處于規(guī)模報酬遞增階段，其余處于規(guī)模報酬遞減階段。作為最優(yōu)的標桿被參照的次數(shù)，合肥、馬鞍山和黃山并列第一，都是3次。2013年安徽省總體上耕地利用綜合效率是0.963，純技術效率和規(guī)模效率分別為0.989和0.973。

2014年安徽省耕地利用綜合效率有效的地市有9個，比2013年減少1個，占全省的56.3%(表3)。耕地利用綜合效率最低的銅陵只有0.769。綜合效率無效的地市中，蚌埠、蕪湖、宣城、池州的純技術效率和規(guī)模效率同時無效，淮北、宿州和銅陵是規(guī)模無效。這些無效的地市中，在2013年的基礎上了新增了淮北市。在規(guī)模無效的地市中，淮北、蕪湖、銅陵和池州處于規(guī)模報酬遞增階段，其余處于規(guī)模報酬遞減階段。合肥、馬鞍山和黃山作為最優(yōu)標桿被參照的次數(shù)并列第一，都是3次。2014年安徽省總體上耕地利用綜合效率是0.961，純技術效率和規(guī)模效率分別為0.991和0.969。

2015年安徽省耕地利用綜合效率有效的地市有8個，比2014年減少1個，占全省的50%(表4)。耕地利用綜合效率最低的是池州，為0.89，2013,2014連續(xù)兩年最低的銅陵在2015年綜合效率上升到了0.985。綜合效率無效的地市中，淮北、蚌埠、蕪湖、宣城、池州、安慶的純技術效率和規(guī)模效率同時無效，宿州和銅陵是規(guī)模無效。2015年綜合無效的地市中新增安慶，在規(guī)模無效的地市中，淮北、蕪湖、銅陵、池州、安慶處于規(guī)模報酬遞增階段，其余處于規(guī)模報酬遞減階段。作為最優(yōu)的標桿被參照次數(shù)最多的是馬鞍山，達到了5次，處在第二、第三位的是合肥和黃山。2015年安徽省總體上耕地利用綜合效率是0.969，純技術效率和規(guī)模效率分別為0.988和0.981。

表1 投入和產(chǎn)出指標的選取

有關農(nóng)業(yè)的指標中均是狹義上的農(nóng)業(yè)即種植業(yè)，不包括林業(yè)、漁業(yè)、牧業(yè)等。

表2 2013年安徽省各地市耕地利用效率

Table 2 Cultivated land use efficiency in various cities of Anhui Province in 2013

城市綜合效率純技術效率規(guī)模效率規(guī)模報酬被參照次數(shù)合肥市111-3淮北市111-0亳州市111-1宿州市0.90610.906drs0蚌埠市0.9130.9570.954drs0阜陽市111-0淮南市111-1滁州市111-1六安市111-1馬鞍山市111-3蕪湖市0.9610.9810.98irs0宣城市0.9220.9370.983drs0銅陵市0.78710.787irs1池州市0.9110.9530.956irs0安慶市111-0黃山市111-3幾何平均數(shù)0.9630.9890.973

注：irs是規(guī)模收益增加，drs是規(guī)模收益遞減，-是規(guī)模收益不變。

表3 2014年安徽省各地市耕地利用效率

Table 3 Cultivated land use efficiency in various cities of Anhui Province in 2014

城市綜合效率純技術效率規(guī)模效率規(guī)模報酬被參照次數(shù)合肥市111-3淮北市0.98810.988irs0亳州市111-1宿州市0.90810.908drs1蚌埠市0.9040.9590.942drs0阜陽市111-0淮南市111-1滁州市111-1六安市111-1馬鞍山市111-3蕪湖市0.9580.9710.987irs0宣城市0.9120.9610.949drs0銅陵市0.76910.769irs1池州市0.9330.970.961irs0安慶市111-0黃山市111-3幾何平均數(shù)0.9610.9910.969

注：irs是規(guī)模收益增加，drs是規(guī)模收益遞減，-是規(guī)模收益不變。

2016年安徽省耕地利用綜合效率有效的地市是6個，與上一年相比又減少了2個，占全省的37.5%(表5)。銅陵耕地利用綜合效率再次最低，為0.779。綜合效率無效的地市中，宿州、蚌埠、池州、宣城、安慶的純技術效率和規(guī)模效率同時無效，滁州、蕪湖、阜陽、淮北、銅陵僅是規(guī)模無效。2016年綜合無效的地市中增加了滁州和阜陽。在規(guī)模無效的地市中，蕪湖、淮北、銅陵、池州處于規(guī)模報酬遞增階段，其余處于規(guī)模報酬遞減階段。作為最優(yōu)標桿被參照次數(shù)，最多的是合肥的4次，并列第二的是馬鞍山和黃山的3次。2016年安徽省總體上耕地利用綜合效率是0.94，純技術效率和規(guī)模效率分別為0.978和0.961。

表4 2015年安徽省各地市耕地利用效率

Table 4 Cultivated land use efficiency in various cities of Anhui Province in 2015

城市綜合效率純技術效率規(guī)模效率規(guī)模報酬被參照次數(shù)合肥市111-4淮北市0.9630.9970.966irs0亳州市111-0宿州市0.91510.915drs0蚌埠市0.9120.9530.957drs0阜陽市111-1淮南市111-2滁州市111-0六安市111-0馬鞍山市111-5蕪湖市0.9630.9810.983irs0宣城市0.9000.9180.981drs0銅陵市0.98510.985irs1池州市0.8900.9730.915irs0安慶市0.9830.9860.997irs0黃山市111-3幾何平均數(shù)0.9690.9880.981

注：irs是規(guī)模收益增加，drs是規(guī)模收益遞減，-是規(guī)模收益不變。

表5 2016年安徽省各地市耕地利用效率

Table 5 Cultivated land use efficiency in various cities of Anhui Province in 2016

城市綜合效率純技術效率規(guī)模效率規(guī)模報酬被參照次數(shù)合肥市111-4淮北市0.96010.960irs0亳州市111-2宿州市0.8670.9830.882drs0蚌埠市0.9230.9620.959drs0阜陽市0.97810.978drs1淮南市111-1滁州市0.98910.989drs0六安市111-1馬鞍山市111-3蕪湖市0.98610.986irs0宣城市0.9250.9410.983drs0銅陵市0.77910.779irs0池州市0.8300.9420.882irs0安慶市0.8020.8230.975drs0黃山市111-3幾何平均數(shù)0.9400.9780.961

注：irs是規(guī)模收益增加，drs是規(guī)模收益遞減，-是規(guī)模收益不變。

2017年安徽省耕地利用綜合效率有效的地市是9個，和2016年相比增加了3個，占全省的56.3%(表6)。耕地利用綜合效率最低依然是銅陵，為0.825。綜合效率無效的地市中，宣城、池州、蚌埠、宿州和安慶的純技術效率和規(guī)模效率同時無效，淮北和銅陵是規(guī)模無效。在規(guī)模無效的地市中，淮北、銅陵、池州處于規(guī)模報酬遞增階段，其余處于規(guī)模報酬遞減階段。作為最優(yōu)的標桿被參照次數(shù)最多的依然是合肥的4次，并列第二的是馬鞍山和黃山，各3次。2017年安徽省總體上耕地利用綜合效率是0.956，純技術效率和規(guī)模效率分別為0.981和0.974。

通過對2013—2017年安徽省每一年耕地利用效率值進行統(tǒng)計(圖1)，可以看出2013—2017年耕地利用效率有效的地市分別為10個、9個、8個、6個、9個，經(jīng)歷了2013—2016年數(shù)量持續(xù)減少后，在2017年有所上升，合肥、亳州、淮南、六安、馬鞍山和黃山市連續(xù)5年的耕地利用綜合效率都是有效的。

表6 2017年安徽省各地市耕地利用效率

Table 6 Cultivated land use efficiency in various cities of Anhui Province in 2017

城市綜合效率純技術效率規(guī)模效率規(guī)模報酬被參照次數(shù)合肥市111-4淮北市0.94710.947irs1亳州市111-1宿州市0.8910.9100.979drs0蚌埠市0.9350.9580.976drs0阜陽市111-2淮南市111-1滁州市111-0六安市111-1馬鞍山市111-3蕪湖市111-1宣城市0.9640.9730.991drs0銅陵市0.82510.825irs0池州市0.8360.9590.872irs0安慶市0.8900.8920.998drs0黃山市111-3幾何平均數(shù)0.9560.9810.974

注：irs是規(guī)模收益增加，drs是規(guī)模收益遞減，-是規(guī)模收益不變。

圖1 安徽省耕地利用綜合效率分布圖

3.2 耕地利用效率影響因素分析

Tobit回歸的具體操作通過Stata15.1來實現(xiàn)，運行結果見表7。

表7 Tobit回歸結果

注：*、**、***分別表示變量在 10%、5%、1%水平內(nèi)通過顯著性檢驗

根據(jù)表7的結果，可以得出人均GDP(X1)、灌溉指數(shù)(X2)、復種指數(shù)(X5)在回歸分析中有意義，對耕地利用效率的影響明顯。從系數(shù)絕對值的大小分析得出它們的影響程度為灌溉指數(shù)(X2)>復種指數(shù)(X5)>人均GDP(X1)。

(1)人均 GDP(X1)與耕地利用效率呈正相關，系數(shù)為0.271，人均GDP對安徽省耕地利用效率影響顯著。人均GDP是反映一個國家或地區(qū)的宏觀經(jīng)濟狀況的有效指標，它和耕地利用效率之間是正相關的關系，這說明區(qū)域經(jīng)濟狀況發(fā)展越好，農(nóng)民的收入水平增加，政府財政支農(nóng)的力度加大，就有條件對耕地生產(chǎn)投入更多的機械、化肥等要素，耕地利用效率能顯著地提高。

(2)灌溉指數(shù)(X2)與耕地利用效率呈正相關，系數(shù)為2.568，對安徽省耕地利用效率影響最為顯著。灌溉指數(shù)越高，耕地生產(chǎn)水利條件和設施水平越高，對耕地的利用效率提高越明顯。

(3)單位面積機械總動力(X3)的P值為0.553，遠大于0.05，因此單位面積機械總動力對安徽省的耕地利用效率影響不顯著。

(4)農(nóng)業(yè)勞動力人均耕地面積(X4)的P值為0.087，略大于0.05，因此農(nóng)業(yè)勞動力人均耕地面積對安徽省的耕地利用效率影響弱顯著，但它的系數(shù)為正，說明農(nóng)業(yè)勞動力人均耕地面積對安徽省耕地利用效率有正向弱影響。

(5)復種指數(shù)(X5)與耕地利用效率呈正相關，系數(shù)為0.999，復種指數(shù)對安徽省耕地利用效率影響顯著。復種指數(shù)越大說明土地利用強度越大，提高復種指數(shù)有利于提高安徽省耕地利用效率。

4 結論與建議

4.1 結論

本文將數(shù)據(jù)包絡分析方法用于2013—2017年安徽省各地市耕地利用效率研究，用曼奎斯特指數(shù)分析耕地利用效率變化情況和生產(chǎn)力進步趨勢，通過Tobit模型進行耕地利用效率影響因素分析，結果表明：

(1)從2013—2016年，安徽省耕地利用綜合效率有效的地市數(shù)量持續(xù)減少，在2017年有所上升。作為最優(yōu)的標桿被參照次數(shù)，連續(xù)五年排在前三位的都是合肥、馬鞍山和黃山。銅陵在5年中除了2015年，其余4年耕地利用綜合效率均是全省最低。

(2)合肥、亳州、淮南、六安、馬鞍山和黃山6市的耕地利用效率連續(xù)5年有效，安徽省各地市耕地利用綜合效率的升降更多是由規(guī)模效率變動引起的。

(3)耕地利用效率無效地市的各種投入要素都存在一定的冗余，其中農(nóng)業(yè)機械總動力的投入冗余相對較高。

(4)Tobit回歸分析得出影響安徽省耕地利用效率的顯著因素有人均GDP、灌溉指數(shù)、復種指數(shù)，影響程度為：灌溉指數(shù)>復種指數(shù)>人均GDP。

4.2 建議

根據(jù)上述結論，提出以下提高安徽省耕地利用效率的建議：

(1)加大農(nóng)田水利的基礎設施建設，改善農(nóng)田的水利條件，擴大有效灌溉面積，發(fā)展灌溉、排水、防旱、排澇的基礎設施一體化構建，運用綜合性農(nóng)業(yè)技術促進耕地的穩(wěn)產(chǎn)和高產(chǎn)。

(2)加大耕地利用的強度，提高復種指數(shù)。引導兼業(yè)程度較高的農(nóng)民離農(nóng)生產(chǎn)，促進耕地的合理流轉，減少耕地拋荒和耕地資源浪費，推進規(guī)模生產(chǎn)。

(3)提高經(jīng)濟水平，加大財政支農(nóng)，帶動農(nóng)民收入提高。

(4)加強耕地質(zhì)量保護和提高，嚴守耕地紅線，保證耕地質(zhì)量。

(5)遵循自然發(fā)展規(guī)律、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)律，科學合理的種植。

(6)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)幫扶過程中要注意把“扶困”和“扶智”相結合，加強先進生產(chǎn)技術的幫扶和指導，從技術層面提高耕地生產(chǎn)利用效率，促進循環(huán)農(nóng)業(yè)和創(chuàng)意農(nóng)業(yè)的建設。