效率視閾下的農(nóng)用地經(jīng)濟密度評價研究

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。農(nóng)用地經(jīng)濟密度作為衡量土地利用效益的重要指標(biāo)，對增加國民經(jīng)濟收入，促進農(nóng)村經(jīng)濟健康發(fā)展具有重要影響。但是近年來，由于國家調(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)增加值在國內(nèi)生產(chǎn)總值中所占比重越來越低。國內(nèi)對土地經(jīng)濟密度的研究受國家產(chǎn)業(yè)政策影響較大，由于國家產(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)值遠遠超過第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，由此造成國內(nèi)學(xué)者在研究對象上的片面化，國內(nèi)主要集中于對城市土地經(jīng)濟密度的研究，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)用地為研究對象，研究其經(jīng)濟密度的時空特征[1]，王楓、湯惠君等以廣東省城鎮(zhèn)用地為研究對象，研究其經(jīng)濟密度的時空差異，并認為隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、資本與勞動力投入規(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)濟效益將會得到不斷提高[2]。另外由于土地經(jīng)濟密度是對單投入、單產(chǎn)出的測度，而土地利用效率是對多投入、多產(chǎn)出的測度，在指標(biāo)選取上具有差異性，所以國內(nèi)外學(xué)者大多是將土地經(jīng)濟密度和土地利用效率分別進行獨立研究，主要傾向于對土地經(jīng)濟密度的時空差異和影響因素進行分析，或者是單獨對土地利用效率進行時空差異分析，貝涵璐在對長江三角洲的土地經(jīng)濟密度進行研究時，主要是對其區(qū)域差異特征及動態(tài)演變格局進行分析[3]；匡兵從低碳角度分析中國主要糧食產(chǎn)區(qū)的耕地利用效率的時空特征[4]。所以本文以農(nóng)用地作為研究對象，保持經(jīng)濟密度與利用效率指標(biāo)的相對一致性，將經(jīng)濟密度和利用效率緊密結(jié)合，選取了全國除香港、澳門、臺灣的31 個行政區(qū)，分別對其進行農(nóng)用地經(jīng)濟密度和利用效率的測度并分類，探討其產(chǎn)生差異的原因及發(fā)展對策。

1 研究方法

1.1 農(nóng)用地經(jīng)濟密度分析

1.1.1 測算方法

目前關(guān)于城市土地經(jīng)濟密度的研究中，對土地經(jīng)濟密度的測算大致分為以下兩種，第一，土地經(jīng)濟密度等于二、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)移價值的重復(fù)計算，增加值則是新增價值，所以本文在參考其他文獻的基礎(chǔ)上，用第一產(chǎn)業(yè)增加值與農(nóng)用地面積的比值來測算農(nóng)用地經(jīng)濟密度。

1.1.2 時空差異分析方法

本文為對全國農(nóng)用地經(jīng)濟密度從時間上、空間上進行深入分析，分別采用變差系數(shù)和泰爾指數(shù)進行區(qū)域動態(tài)差異分析，運用相對發(fā)展率對發(fā)展速度差異進行分析，運用空間自相關(guān)進行空間相關(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]，計算公式如下：

CV表示變差系數(shù)，M 表示全國農(nóng)用地平均經(jīng)濟密度，n 為研究對象數(shù)量，即省或直轄市數(shù)量，Mi為第i 個研究對象的農(nóng)用地經(jīng)濟密度。

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 個省級行政區(qū)之間的農(nóng)用地區(qū)域差異化特征，計算公式如下：

T 表示泰爾指數(shù)，n 表示研究對象數(shù)量，Pi 為第i 個省級行政區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟密度，P 表示31 個省級行政區(qū)的農(nóng)用地面積總和，表示31 個省級行政區(qū)的農(nóng)用地平均經(jīng)濟密度，Mi 為第i 個省級行政區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟密度。

③相對發(fā)展率，反映了各省級行政區(qū)劃農(nóng)用地經(jīng)濟密度相對于全國的發(fā)展速度，本文用相對發(fā)展率來測度各行政區(qū)的發(fā)展速度，計算公式如下：

Nich 表示相對發(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)濟密度分別表示研究期初和期末全國農(nóng)用地平均經(jīng)濟密度。

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，表示存在負的局部空間自相關(guān)。

1.2 農(nóng)用地利用效率分析

1.2.1 評價方法選擇

農(nóng)用地經(jīng)濟密度是衡量農(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，所以為促進農(nóng)用地的合理開發(fā)使用，本文引入利用效率進行分析，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)濟密度。由于超效率可以對有效評價單元進行排序，所以本文利用Solve-DEA Pro5.0 軟件對各行政區(qū)的農(nóng)用地利用效率進行測度，衡量目前農(nóng)用地經(jīng)濟密度水平下，全國各地的農(nóng)用地利用效率是否達到有效水平。由于Super-SBM-V 模型在計算效率值時一定有可行解，所以本文運用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)用地的對策量化。

1.2.2 評價指標(biāo)體系

本文從投入和產(chǎn)出分別選取指標(biāo)來對全國農(nóng)用地利用效率進行測度。參考相關(guān)文獻對農(nóng)用地利用效率的研究，投入大多是從土地、技術(shù)、勞動力和資本等方面來確定指標(biāo)，產(chǎn)出大多是從經(jīng)濟和環(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)機械總動力作為技術(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]。由于對農(nóng)用地經(jīng)濟密度的測度是以第一產(chǎn)業(yè)增加值為基礎(chǔ)，所以為保持指標(biāo)的一致性，在對農(nóng)用地利用效率進行測度時，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 農(nóng)用地經(jīng)濟密度和效率時空差異分析

2.1 農(nóng)用地經(jīng)濟密度時空差異

2.1.1 時間差異分析

根據(jù)2009—2016年全國各行政區(qū)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，計算得到農(nóng)用地經(jīng)濟密度結(jié)果，見表1，總結(jié)其具有以下特征：①從2009—2016年全國農(nóng)用地密度基本呈逐漸上升趨勢。②在2016年，吉林省、遼寧省、山東省和上海市農(nóng)用地經(jīng)濟密度有所下降，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)濟密度相比上年有所下降。

2.1.2 區(qū)域動態(tài)差異分析

本文利用變差系數(shù)和泰爾指數(shù)研究2009—2016年間全國的農(nóng)用地經(jīng)濟密度總差異的變化趨勢。根據(jù)測度結(jié)果，從2009—2016年全國農(nóng)用地經(jīng)濟密度總差異變化趨勢基本一致，都是呈現(xiàn)下降趨勢，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年全國農(nóng)用地經(jīng)濟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

本文用相對發(fā)展率來反映在一定時期內(nèi)各行政區(qū)農(nóng)用地經(jīng)濟密度相對于全國的發(fā)展速度。由于本文研究對象為除香港、澳門、臺灣的31 個行政區(qū)，所以用31 個行政區(qū)的平均值表示全國平均水平。由圖2 可知，2009—2016年農(nóng)用地經(jīng)濟密度相對發(fā)展率主要存在以下特征：①相對發(fā)展速度表現(xiàn)為地區(qū)間的不均衡性，其中江蘇省相對發(fā)展率最大，達到3.869，西藏自治區(qū)相對發(fā)展率最小，僅達到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)濟密度發(fā)展相對落后。②除北京、上海和貴州外，全國農(nóng)用地經(jīng)濟密度相對發(fā)展率基本與2009年農(nóng)用地經(jīng)濟密度值保持一致，即表現(xiàn)為高密度與高相對發(fā)展率的一致性，低密度與低相對發(fā)展率的一致性。③北京、上海表現(xiàn)為高經(jīng)濟密度與低相對發(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，所以呈現(xiàn)相對發(fā)展率與2009年農(nóng)用地經(jīng)濟密度的反向發(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，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)

運用Geoda 軟件對各行政區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟密度進行空間全局相關(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。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)濟密度較高的地區(qū)趨向于與低密度區(qū)相鄰，并且隨著時間推移，空間差異越來越大。

表1 全國農(nóng)用地經(jīng)濟密度結(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2009年和2016年全國農(nóng)用地經(jīng)濟密度進行空間局部自相關(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)濟密度都較高，并且自身農(nóng)用地經(jīng)濟密度的提高，對相鄰地區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟密度產(chǎn)生帶動作用。這類型的區(qū)域主要分布在中國東部地區(qū)，且在空間上有擴張趨勢，2009—2016年HH類型的行政區(qū)數(shù)量由5 個增長到7 個，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，因此中部地區(qū)的農(nóng)用地經(jīng)濟密度有所提高，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年全國農(nóng)用地經(jīng)濟密度變差系數(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)濟密度及各地相對發(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)為空間負相關(guān)性，即自身農(nóng)用地經(jīng)濟密度高，相鄰地區(qū)農(nóng)用地經(jīng)濟密度低。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LL 類型。但是從2009—2016年，重慶市的相對發(fā)展率高于周邊地區(qū)，農(nóng)用地經(jīng)濟密度顯著提高，所以重慶市在2016年屬于HL類型。

③LH 類型，表現(xiàn)為空間負相關(guān)性，即自身農(nóng)用地經(jīng)濟密度低，但相鄰地區(qū)農(nóng)用地經(jīng)濟密度高。從2009—2016年江西省都表現(xiàn)為LH 類型，這是由于江西省農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施落后、規(guī)?；?jīng)營水平不高、農(nóng)產(chǎn)品流通機制不健全等導(dǎo)致自身農(nóng)用地經(jīng)濟密度相對于周邊地區(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)濟密度都較低，這類型的區(qū)域由2009年的11 個減少到 2016年6 個，并且主要分布在中國西部地區(qū)，且有逐漸向西消退的趨勢，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。隨著西部大開發(fā)戰(zhàn)略的進行，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 農(nóng)用地利用效率時空差異

2.2.1 農(nóng)用地利用效率時間差異分析

運用 DEA-SOLVER Pro5.0 對 31 個行政區(qū)2009—2016年農(nóng)用地的利用效率進行測算，得到土地利用效率結(jié)果，見表4。結(jié)果表明：①全國農(nóng)用地平均利用效率從2009—2016年呈波動式上升，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)用地利用效率增長率最高，達到150.62%，而四川省2016年下降幅度最大，達到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8 個行政區(qū)的農(nóng)用地利用效率達到有效水平，2016年有7 個行政區(qū)達到有效水平，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

將全國農(nóng)用地利用效率結(jié)果按國家統(tǒng)計局公布的東部地區(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，以及我國農(nóng)村全面改革開放由東向西逐漸推進的過程，使東中部在農(nóng)業(yè)發(fā)展中占據(jù)著絕對優(yōu)勢；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)波動上升趨勢，而中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)呈現(xiàn)波動性下降趨勢。具體原因：一是東部地區(qū)在農(nóng)業(yè)發(fā)展中地理條件及農(nóng)業(yè)資源優(yōu)勢明顯，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，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)機械總動力、投資額及農(nóng)用地面積的過度冗余，而其產(chǎn)值并未達到目標(biāo)值，表明吉林省為片面追求農(nóng)業(yè)產(chǎn)值擴大生產(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)相對于東部地區(qū)在政策及技術(shù)普及中有時間滯后性，因此農(nóng)用地利用效率相對較低。

3 基于效率的農(nóng)用地利用經(jīng)濟密度評價

3.1 農(nóng)用地經(jīng)濟密度與利用效率差異化特征

總結(jié)2009—2016年全國農(nóng)用地經(jīng)濟密度及農(nóng)用地利用效率發(fā)展趨勢，發(fā)現(xiàn)全國農(nóng)用地經(jīng)濟密度及利用效率都呈同步上升趨勢，說明農(nóng)用地經(jīng)濟密度與利用效率相關(guān)性極強，見圖3。將全國農(nóng)用地經(jīng)濟密度與農(nóng)用地利用效率結(jié)果進行排名，見表6，結(jié)果表明：①從2009—2016年，除個別地區(qū)外，各行政區(qū)農(nóng)用地經(jīng)濟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)濟密度在全國屬于較高水平，但是農(nóng)用地利用效率在全國屬于較低水平，而福建、四川、新疆的農(nóng)用地經(jīng)濟密度在全國屬于較低水平，但是農(nóng)用地利用效率在全國屬于較高水平。

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)濟密度及利用效率發(fā)展趨勢圖Figure 3 Trend of agricultural land economic density and utilization efficiency

3.2 基于農(nóng)用地經(jīng)濟密度與利用效率的農(nóng)用地分類

為了制定差異化對策來提高農(nóng)用地經(jīng)濟密度和利用效率，本文對2009年和2016年各行政區(qū)進行分類研究。

具體分類標(biāo)準(zhǔn)如下：按照農(nóng)用地經(jīng)濟密度的全國平均水平和農(nóng)用地利用效率是否達到有效水平，對31 個行政區(qū)進行分類，將農(nóng)用地經(jīng)濟密度高于全國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)濟密度高于全國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)濟密度低于全國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)濟密度低于全國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，因此表現(xiàn)為高經(jīng)濟密度和高利用效率。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，任家強在對遼寧省農(nóng)用地利用效率研究時發(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]。本文在對遼寧省農(nóng)用地利用效率進行測度時發(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)對天津市農(nóng)用地利用效率測度結(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)機械總動力及第一產(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，以發(fā)展傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)為主，是我國農(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)濟密度。但是中部地區(qū)各生產(chǎn)要素的投入在全國處于較高水平，尤其是農(nóng)業(yè)機械總動力和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員投入最多，造成投入過度冗余，對生產(chǎn)要素的利用沒有達到有效水平，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)濟收益更高的養(yǎng)殖業(yè)和園藝作物，促使農(nóng)地經(jīng)濟密度較高，但是浙江省農(nóng)地資源配置不合理，難以形成規(guī)?；?jīng)營，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)機械總動力和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員分別增加33.26%、2.17%，由于對農(nóng)業(yè)技術(shù)利用有效程度較低，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)機械總動力和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員同時存在冗余情況，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)?；?jīng)營水平不高、農(nóng)產(chǎn)品流轉(zhuǎn)機制不健全造成了其農(nóng)業(yè)發(fā)展相對落后。北京市近幾年加強山區(qū)溝域經(jīng)濟發(fā)展，農(nóng)業(yè)技術(shù)水平較高，農(nóng)業(yè)機械總動力和第一產(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)用地利用未達到有效水平。

表6 農(nóng)用地經(jīng)濟密度及利用效率排名表Table 6 Ranking table of agricultural land economic density and utilization efficiency

4 總結(jié)和建議

本文運用 ArcGIS、Geoda 及 DEA-SOLVER Pro5.0模型相結(jié)合的方法，對全國31 個行政區(qū)農(nóng)用地經(jīng)濟密度和農(nóng)用地利用效率的時空差異及地區(qū)分類分別進行了研究，揭示了我國農(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)?？偨Y(jié)全文，可以得出以下結(jié)論：①從時間上，從2009—2016年全國農(nóng)用地經(jīng)濟密度及利用效率都呈上升趨勢，且農(nóng)用地經(jīng)濟密度總體差異呈現(xiàn)逐漸縮小趨勢。另外農(nóng)用地經(jīng)濟密度的相對發(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，全國農(nóng)用地經(jīng)濟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。根據(jù)莫蘭指數(shù)變化情況，全國的農(nóng)用地經(jīng)濟密度在空間上呈負相關(guān)性且空間差異越來越大。根據(jù)對農(nóng)用地經(jīng)濟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)過對全國農(nóng)用地經(jīng)濟密度及利用效率的深入分析，認為各地區(qū)應(yīng)促進農(nóng)業(yè)發(fā)展的適度規(guī)模經(jīng)營，加強農(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，提高對農(nóng)業(yè)技術(shù)的利用率，釋放更多的農(nóng)村勞動力，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的同時使投入達到最低水平，提高農(nóng)地利用效率。各地區(qū)應(yīng)加強農(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)，促進農(nóng)業(yè)資源在地區(qū)間的流動，加強農(nóng)業(yè)集聚效應(yīng)，縮小地區(qū)發(fā)展差異，促進各類型農(nóng)用地經(jīng)濟密度及利用效率的全面提升，實現(xiàn)農(nóng)用地的可持續(xù)發(fā)展。