楊京京

（河南財經(jīng)政法大學(xué) 工程管理與房地產(chǎn)學(xué)院，河南 鄭州 450000）

耕地資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中不可或缺的基本要素之一[1]。近年來，由于城鎮(zhèn)化建設(shè)用地，退耕還林，商業(yè)用地等原因，迫使耕地數(shù)量不斷下降，耕地資源浪費現(xiàn)象嚴(yán)重。黨的十九大報告中不斷強調(diào)糧食安全的重要性，糧食安全不僅關(guān)乎中國當(dāng)前經(jīng)濟社會的穩(wěn)定，而且關(guān)乎國家的長遠(yuǎn)利益和可持續(xù)發(fā)展。耕地資源在某種程度上來說會實現(xiàn)國家的糧食安全從而促進(jìn)經(jīng)濟社會的穩(wěn)定發(fā)展。所以，在經(jīng)濟快速發(fā)展而耕地資源不斷減少的背景下，開展耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展的耦合關(guān)系研究，優(yōu)化耕地資源配置，提高耕地利用效率，促進(jìn)經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展，具有重要的理論和實際意義。

目前已有諸多學(xué)者從不同角度采用不同方法對耕地利用效率進(jìn)行了測算，并對耕地利用效率的時空差異，影響因素等內(nèi)容進(jìn)行了分析。例如，陳晨等[1]和孫耀鵬等[2]分別采用四階段DEA 和DEA 模型對耕地資源利用效率進(jìn)行了測算分析。羅沖等[3-4]運用DEA 模型對耕地利用效率進(jìn)行了測算。在此基礎(chǔ)上，采用Tobit 回歸模型探索耕地利用效率的影響因素。吳冬林等[5]根據(jù)四川省各縣區(qū)2004—2014 年數(shù)據(jù)，采用DEA 模型以及探索性空間數(shù)據(jù)分析法（ESDA），探討耕地利用效率的時空分異格局及空間相關(guān)性，并通過Tobit 回歸模型揭示四川省耕地利用效率的主要影響因素。姜晗等[6]采用非期望的超效率SBM 模型、利用全局和局部Moran’s I 指數(shù)對東部沿海經(jīng)濟區(qū)25 個市級單位耕地利用效率進(jìn)行測算，并使用地理加權(quán)回歸模型對其影響因素進(jìn)行探索。徐秋等[7]采用了非期望產(chǎn)出SBM 模型、Tobit 模型、變異系數(shù)法、K 均值聚類法，數(shù)法并用開展了對黑龍江省13 個地級市的耕地利用效率時空差異及影響因素研究。馬聰?shù)萚8]運用實物形態(tài)法、綜合指標(biāo)法對上海市青浦區(qū)、長沙市長沙縣和固原市彭陽縣不同經(jīng)濟發(fā)展水平地區(qū)2001—2016年的耕地利用集約度進(jìn)行測算，然后采用嶺回歸模型對各地區(qū)耕地集約利用的驅(qū)動因素進(jìn)行了詳細(xì)的分析。近年來，許多學(xué)者關(guān)注到兩系統(tǒng)之間的耦合協(xié)調(diào)分析。例如，韓雁等[9-10]探究了水資源利用效率與經(jīng)濟發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系。李瓊等[11]利用耦合協(xié)調(diào)度模型、空間自相關(guān)等方法，對中國社會保障與經(jīng)濟發(fā)展耦合協(xié)調(diào)的時空特征及驅(qū)動力分析。稅麗等[12-15]對城鎮(zhèn)化與耕地集約利用的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展以及驅(qū)動機制進(jìn)行了分析探討。在耕地與經(jīng)濟發(fā)展方面，各界學(xué)者更加關(guān)注耕地資源數(shù)量與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系的計量分析，耕地壓力與經(jīng)濟發(fā)展的時空耦合以及耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展的時空耦合分析。例如，朱永明[16]、陳昱[17]分別采用脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解方法和計量經(jīng)濟方法探究了經(jīng)濟發(fā)展與耕地數(shù)量之間的動態(tài)關(guān)系。楊人豪等[18-19]先通過測度耕地壓力指數(shù)，利用重心模型分析其時空變化，再利用GDP 和人均GDP 等數(shù)據(jù)探究耕地壓力與經(jīng)濟發(fā)展的時空耦合關(guān)系。劉元芳等[20]、唐放等[21]分別借助耦合協(xié)調(diào)模型和地理聯(lián)系率、重心模型從整體上分析耕地利用效率和經(jīng)濟發(fā)展的耦合關(guān)系演變軌跡，進(jìn)而測算耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展的耦合指數(shù)，從而確定其耦合協(xié)調(diào)類型。

綜上所述，已有許多學(xué)者采用耦合協(xié)調(diào)模型對兩系統(tǒng)之間的耦合關(guān)系做了相關(guān)研究，采用不同的研究方法測算耕地利用效率，并對耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系做了相關(guān)研究，取得了相當(dāng)優(yōu)異的研究成果。河南省2019 年糧食種植面積1 073.454 萬hm2占中國糧食種植面積的9.2%，全年糧食產(chǎn)量6 695.36萬t占中國糧食總產(chǎn)量的10. 1%。它不僅是中國的農(nóng)業(yè)大省也是中國糧食主產(chǎn)區(qū)，耕地資源稟賦充足[17]。但是當(dāng)前對河南省的耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展之間的耦合關(guān)系研究較少。鑒于此，本文擬以河南省為研究對象，采用DEA 模型計算研究區(qū)域的耕地利用效率值，并采用耦合協(xié)調(diào)模型方法描述河南省各地市耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展的耦合關(guān)系。期望在耕地利用效率較低，耕地資源不斷減少的大背景下，探究河南省耕地利用效率，轉(zhuǎn)變耕地利用方式，優(yōu)化區(qū)域耕地資源配置，提高耕地利用效率，保障糧食安全，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)與經(jīng)濟社會相協(xié)調(diào)，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，為農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展作出貢獻(xiàn)。

1 研究方法、指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

本文選用DEA 模型中Malmquist 指數(shù)對河南省耕地利用效率進(jìn)行分析，Malmquist 指數(shù)是非參數(shù)DEA 方法中最廣泛使用的面板數(shù)據(jù)分析法。此模型從投入與產(chǎn)出兩個方面進(jìn)行考慮，將投入、產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入該模型運行腳本中，經(jīng)過軟件Deap2.1運行得出2013—2018 年河南省耕地利用全要素生產(chǎn)率以及每個地區(qū)相應(yīng)的技術(shù)效率值。

耦合協(xié)調(diào)借鑒于物理學(xué)上容量耦合概念，可以研究各子系統(tǒng)之間的融合程度以及相對運動的穩(wěn)定狀態(tài)。因此，采用耦合協(xié)調(diào)模型研究河南省耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展的時間空間上的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平。公式如下：

式中：T 為耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合評價指數(shù)；U1和U2分別為經(jīng)濟發(fā)展水平與耕地利用效率值；α 和β 為待定系數(shù), α=β= 0.5；C 為耦合度；D 為協(xié)調(diào)發(fā)展度，0 ≤ D ≤1。

根據(jù)河南省自身發(fā)展特點以及對所得數(shù)據(jù)處理結(jié)果和相關(guān)研究成果[10，21]，將耦合度劃分為五大類，即極低耦合（0 ＜ C ≤ 0.1）、低度耦合（0.1 ＜C≤ 0.2）、初級耦合（0.2 ＜C ≤ 0.3）、中級耦合（0.3 ＜C ≤ 0.6）、高級耦合（0.6 ＜C ≤1）。將二者的協(xié)調(diào)發(fā)展水平劃分為4 個階段：0 ＜D ≤ 0.3為低度協(xié)調(diào)階段，0.3 ＜D ≤ 0.4 為中度協(xié)調(diào)階段，0.4 ＜D ≤ 0.6 為高度協(xié)調(diào)階段，0.6 ＜D ≤ 1 為極度協(xié)調(diào)階段。

1.2 指標(biāo)選取

借鑒相關(guān)研究成果[1-3，5-7，20]，構(gòu)建以勞動力、土地、資本要素為投入，經(jīng)濟產(chǎn)出要素為產(chǎn)出的耕地利用效率指標(biāo)體系（見表1）。第一，投入變量選擇了農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)來反映其勞動力投入水平，農(nóng)作物播種面積來反映農(nóng)業(yè)土地投入水平，農(nóng)業(yè)機械總動力和化肥施用量來反映農(nóng)業(yè)資本投入。第二，產(chǎn)出變量選擇了農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值和糧食總產(chǎn)量來反映經(jīng)濟產(chǎn)出水平。鑒于本文主要是研究耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展之間的耦合關(guān)系分析，考慮到數(shù)據(jù)的可得性和代表性，經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)中選取人均GDP代替，GDP 代表一個區(qū)域的總體經(jīng)濟增長水平，但是相對于GDP 總量而言，人均GDP 更能體現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展水平[4，16，17]。

表1 耕地利用效率指標(biāo)體系

1.3 數(shù)據(jù)來源

考慮到數(shù)據(jù)的可行性，可獲得性的要求，擬采用2013—2018 年河南省市級面板數(shù)據(jù)建立耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展耦合協(xié)調(diào)模型。在測算河南省耕地利用效率過程中選取2013—2018 年18 個市區(qū)的數(shù)據(jù)，大多數(shù)數(shù)據(jù)來源于2014—2019 年《河南統(tǒng)計年鑒》。鑒于研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，排除異常數(shù)據(jù)，保證最終結(jié)果的真實性與準(zhǔn)確性，本文在對兩個子系統(tǒng)進(jìn)行耦合關(guān)系分析前，對各項指標(biāo)均經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 耕地利用效率時空差異分析

2.1.1 河南省耕地利用全要素生產(chǎn)率時序變化

運用DEAP2.1 軟件，測算得到河南省耕地利用效率全要素生產(chǎn)率的時序變化（見表2）。結(jié)果表明，2013—2018 年河南省耕地利用效率的均值為1.046，全國平均技術(shù)效率為0.99～1.11?？傮w來看，并不穩(wěn)定，波動較大，且歷年河南省耕地利用效率全要素生產(chǎn)率都有效。具體來看，根據(jù)河南省耕地利用純技術(shù)效率和規(guī)模效率的情況，可以得出影響技術(shù)效率的主要因素。表2 數(shù)據(jù)顯示，純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化為0.99～1.01。但是純技術(shù)效率波動幅度要略大于規(guī)模效率，且對技術(shù)效率的影響更大。由此表明，純技術(shù)效率波動是導(dǎo)致技術(shù)效率波動的主要原因。即近6 年來，河南省耕地利用全要素生產(chǎn)率雖然不是特別高效，但都在有效區(qū)間內(nèi)。2016—2017 年全要素生產(chǎn)率達(dá)到6 年內(nèi)最高水平。規(guī)模效率波動幅度較大且純技術(shù)效率還呈現(xiàn)下降趨勢，效率產(chǎn)出較差。

表2 歷年河南省耕地利用效率全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解（2013—2018 年）

2.1.2 河南省耕地利用全要素生產(chǎn)率市級差異

雖然受經(jīng)濟社會等各方面因素的影響，河南省耕地利用投入和產(chǎn)出都方面存在微小著差異（見表3）。表3 數(shù)據(jù)顯示，各市區(qū)耕地利用全要素生產(chǎn)率都處于有效狀態(tài)，平均值為1.046。具體來看，河南省耕地利用全要素生產(chǎn)率最優(yōu)的市區(qū)是三門峽，比最差的鶴壁市的全要素生產(chǎn)效率高出11.6%。以河南省耕地利用全要素生產(chǎn)率均值來看，有7 個市區(qū)的全要素生產(chǎn)率高于省平均水平，11 個市區(qū)低于省平均水平。三門峽、商丘、焦作等10 個市區(qū)的純技術(shù)效率為1.000，整體波動幅度較小。大部分地區(qū)還需要進(jìn)行管理，提高耕地利用效率。

2.2 耦合協(xié)調(diào)度時空差異分析

2.2.1 河南省耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展耦合關(guān)系時序變化

利用耦合協(xié)調(diào)度模型對河南省2013、2016、2018 年各市區(qū)耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)耦合度進(jìn)行測算，以研究二者耦合協(xié)調(diào)關(guān)系時序變化特征。表4 數(shù)據(jù)顯示，河南省18 個市區(qū)二者耦合協(xié)調(diào)程度均處于高度以上協(xié)調(diào)發(fā)展水平且均呈上升趨勢，耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展耦合協(xié)調(diào)水平有所提升。具體來說，2013 年鄭州、三門峽、濟源、鶴壁4 個市區(qū)協(xié)調(diào)耦合度處于0.6 以上，根據(jù)上文劃分，處于極度協(xié)調(diào)發(fā)展水平。其他14 個市區(qū)協(xié)調(diào)耦合度處于0.4～0.6，處于高度協(xié)調(diào)狀發(fā)展水平。2018 年，濟源市、洛陽、鄭州、鶴壁、焦作、許昌、三門峽7 個城市的協(xié)調(diào)耦合度處于0.6 以上，處于極度協(xié)調(diào)發(fā)展水平，其余11 個市區(qū)協(xié)調(diào)耦合度處于0.4～0.6，均處于高度協(xié)調(diào)發(fā)展水平?？傮w上，河南省耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展耦合水平處于高度以上協(xié)調(diào)水平。在某種程度上，二者相互影響，相互促進(jìn)。經(jīng)濟的發(fā)展推動耕地利用效率的提高，同時耕地利用效率的提高也促進(jìn)了經(jīng)濟社會的發(fā)展。從極度協(xié)調(diào)城市數(shù)量來看，由原來的4 個增加到現(xiàn)在的7 個，從協(xié)調(diào)度的大小來看，都呈現(xiàn)上升狀態(tài)。說明，近幾年河南省耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)發(fā)展程度較好。

表3 河南各市耕地利用Malmquist 指數(shù)及分解（2013—2018 年）

2.2.2 河南省耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展耦合關(guān)系市級差異

數(shù)據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，對河南省18 個市區(qū)歷年的經(jīng)濟發(fā)展水平與跟耕地利用效率進(jìn)行了測算，結(jié)果見表5。根據(jù)表5 數(shù)據(jù)，河南省鄭州、漯河、許昌3 個市區(qū)的耦合度較高，均處于0.3 以上，處于中級耦合階段，其他15 個市區(qū)耦合度均處于0.1～0.2，位于低級耦合階段。河南省各市區(qū)耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展的耦合度整體偏低，處于中低耦合階段。各個地市的協(xié)調(diào)耦合度整體位于0.3 ～0.4，屬于中度協(xié)調(diào)發(fā)展階段。鄭州、漯河、許昌3 個市的耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展的耦合度與協(xié)調(diào)耦合度均最高，處于中耦合中協(xié)調(diào)階段，而其他15 個地市均處于低耦合中協(xié)調(diào)階段。河南省15個市的耕地利用效率和經(jīng)濟發(fā)展耦合協(xié)調(diào)程度波動幅度較小，均處于穩(wěn)定狀態(tài)。

表4 河南省耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展耦合協(xié)調(diào)發(fā)展時序變化

表5 河南省耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展耦合協(xié)調(diào)發(fā)展空間對比（2013—2018 年）

3 結(jié)論與建議

采用DEA 模型對2013—2018 年河南省18 個市區(qū)的耕地利用效率進(jìn)行測算，并采用耦合協(xié)調(diào)模型對耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展進(jìn)行耦合度以及協(xié)調(diào)耦合度的測算，分別從時序上和空間上對其分析，判定各地市所處耦合協(xié)調(diào)類型。河南省耕地利用效率時間上整體波動較大，各地市之間的耕地利用效率差異較小。各地市整體利用效率低于平均水平，需要改善。從耦合協(xié)調(diào)度來看，近幾年河南省耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)發(fā)展程度較好。但是整體上來看，河南省各地市耕地利用效率與經(jīng)濟發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)類型均屬于低耦合中協(xié)調(diào)階段。耕地的投入與產(chǎn)出之間的差距較小，但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中仍然存在著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的浪費現(xiàn)象，應(yīng)該合理地配置資源，提高投入要素的利用效率以最大限度地獲得產(chǎn)出。當(dāng)然，政府必須通過改善耕地利用現(xiàn)狀，進(jìn)而提升耕地利用效率。在經(jīng)濟上對提高耕地利用政策加以扶持，實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展促進(jìn)農(nóng)業(yè)耕地利用，農(nóng)業(yè)耕地利用效率提升刺激經(jīng)濟發(fā)展等良性雙向循環(huán)。

本文在研究中，由于側(cè)重點不同，對經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)的選取具有一定的局限性，在未來的研究中，爭取完善經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)，在最大程度上保障經(jīng)濟發(fā)展水平指數(shù)的精準(zhǔn)性。