基于DEA-ESDA 的四川省耕地利用效率時空分異及影響因素研究

吳冬林， 何 偉*， 李 政， 劉晉希

（1.四川師范大學 西南土地資源評價與監(jiān)測教育部重點實驗室，四川 成都610066；2.四川師范大學 地理與資源科學學院，四川 成都610066）

土地是人類賴以生存和發(fā)展的關(guān)鍵資源要素［1］.作為土地資源中最重要的部分，耕地數(shù)量和質(zhì)量狀況在糧食生產(chǎn)以及社會經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著重要作用.近年來，伴隨著人口的不斷增長、工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進程的快速推進，耕地資源承受著高強度利用和長期高負荷運轉(zhuǎn)的雙重壓力，耕地地力疲乏，耕地質(zhì)量不斷退化，國家糧食安全受到威脅［2］.國家“十三五”規(guī)劃建議提出：堅持最嚴格的耕地保護制度，堅守耕地紅線，實施“藏糧于地、藏糧于技”戰(zhàn)略，提高糧食產(chǎn)能，確保谷物基本自給、口糧絕對安全.因而準確掌握耕地資源數(shù)量和質(zhì)量的時空動態(tài)變化情況，對推動耕地休養(yǎng)生息、穩(wěn)定農(nóng)民收入、促進耕地資源的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義［2］.目前國內(nèi)外學者們對耕地利用效率進行了大量相關(guān)研究，取得了較豐富的成果.在研究內(nèi)容上，側(cè)重于耕地利用變化［3-5］、耕地利用效率測度［6-10］、區(qū)域差異［11-12］、影響因素［11，13-15］等方面；在研究方法上，主要有DEA 模型［15-18］、非徑向非角度（SBM）模型［9-10，19］、隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)［11-12，20］等方法；在研究尺度上，主要集中在省域［21］、市域［15］宏觀大尺度，縣域［18］、鎮(zhèn)域［22］等微觀尺度研究逐漸深入.

綜上所述，現(xiàn)有研究主要從省域、市域等宏觀尺度進行開展，而對省域內(nèi)部各區(qū)縣耕地利用效率的區(qū)域分異規(guī)律的探討相對較弱；研究方法多采用DEA模型，該模型可有效避免因函數(shù)形式錯誤而影響到效率測度精度［8］.鑒于此，本文以四川省183個區(qū)縣為研究對象，基于2004 年、2009 年和2014年四川省耕地利用數(shù)據(jù)，采用DEA 模型和探索性空間數(shù)據(jù)分析法（ESDA）探討2004—2014 年四川省耕地利用效率的時空分異格局、空間相關(guān)性，通過Tobit模型方法揭示四川省耕地利用效率的主要影響因素，以期為四川省各區(qū)縣提高耕地質(zhì)量，推動耕地休養(yǎng)生息等提供一定的參考.

1 研究區(qū)概況

四川省介于26°03′～34°19′N，97°21′～108°33′E，與7 個省（區(qū)、市）接壤，東鄰重慶，北連青海、甘肅、陜西，南接云南、貴州，西銜西藏，全省共轄21 市（州）183 縣（市、區(qū)）.四川地貌復(fù)雜，以山地為主要特色，具有山地、丘陵、平原和高原4 種地貌類型，分別占全省面積的74.2%、10.3%、8.2%和7.3%.地形西高東低，氣候垂直變化大，氣候類型多，形成了多種農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)類型［23］，農(nóng)業(yè)歷史悠久，是典型的農(nóng)業(yè)大省，也是西部第一人口大省，農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟發(fā)展中的地位至關(guān)重要［24］.根據(jù)《四川省統(tǒng)計年鑒》2014 年四川省第一產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值比例為12.4%，2014 年年末全省實有耕地面積為399.25×104hm2，比2000 年年末減少了35.36 × 104hm2，人均耕地面積從0.052 hm2減少到0.042 hm2.在生態(tài)文明建設(shè)及持續(xù)城鎮(zhèn)化的影響下，未來四川省人均耕地面積可能還會持續(xù)減少，因此，開展四川省各區(qū)縣耕地利用效率的研究十分必要.

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及投入-產(chǎn)出指標選擇本文以四川省各區(qū)縣為基本研究單元，研究時段為2004 年、2009 年和2014 年，由于這3 個時期內(nèi)有行政區(qū)更名和行政區(qū)劃調(diào)整，為確保行政區(qū)劃的統(tǒng)一和數(shù)據(jù)的準確性，將2013 年廣安市新增的前鋒區(qū)歸并到廣安區(qū)，巴中市恩陽區(qū)歸并到巴州區(qū)，由此得到181個研究單元.文中的指標數(shù)據(jù)來自《四川省統(tǒng)計年鑒（2005、2010、2015）》，以及各區(qū)縣歷年《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》.

參考已有的研究成果，綜合考慮四川省的實際情況和數(shù)據(jù)的可獲得性，構(gòu)建出本文的投入-產(chǎn)出指標體系，投入指標為：鄉(xiāng)村從業(yè)人員（萬人）、年末實有耕地面積（hm2）、農(nóng)業(yè)機械總動力（kW）、化肥施用量（kg）、農(nóng)村用電量（kW·h）；產(chǎn)出指標為：農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（萬元）.

2.2 研究方法

2.2.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA） 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA），由美國的Charnes等創(chuàng)建，可同時對多個決策單元的多項投入和多項產(chǎn)出進行相對效率評價，并且不需要假設(shè)具體的生產(chǎn)函數(shù)形式，可有效避免函數(shù)形式出現(xiàn)錯誤［16，25-26］.DEA將參與分析的“單元”稱為決策單元，假設(shè)有n 個決策單元，簡稱DMU（j=1，2，…，n），每個DMU 有m 項投入和s 項產(chǎn)出，其中，Xj、Yj均大于0，則基于規(guī)模報酬不變的效率的CCR和基于規(guī)模報酬可變的效率的BCC模型分別表示為［22，25，27］：

其中，θ為每個DMU的綜合效率值，δ 為每個DMU的純技術(shù)效率值.綜合技術(shù)效率可以分解為規(guī)模效率和純技術(shù)效率，其中，規(guī)模效率值為綜合效率值和純技術(shù)效率值的比值［17，22，27］.

2.2.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析法（ESDA） 探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）是空間計量經(jīng)濟學很重要的研究領(lǐng)域，解釋與空間位置相關(guān)的空間依賴、空間關(guān)聯(lián)和空間自相關(guān)的現(xiàn)象［28］.探索性空間數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵是對空間數(shù)據(jù)進行全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)分析.全局空間自相關(guān)主要檢驗空間相鄰或相近的區(qū)域單元屬性值在整個研究區(qū)域內(nèi)空間相關(guān)性的總體趨勢，全局Moran's I 指數(shù)［29-30］為

其中，I為Moran's I指數(shù)，n 為研究對象個數(shù)，Yi和Yj分別為i區(qū)域和j 區(qū)域觀測值，Wij為空間權(quán)重矩陣（空間相鄰為1，不相鄰為0）；S2為觀測值的方差，為觀測值的平均值.

局部空間自相關(guān)反映區(qū)域內(nèi)局部單元屬性與相鄰局部單元相同屬性的相關(guān)程度，一般用LISA檢驗［29］.局域Moran's I指數(shù)為

其中，Ii為局部空間自相關(guān)性指標，Xi為空間單元i的屬性值為Xi的平均值，m為樣本數(shù)，Wij為空間權(quán)重矩陣，Xj為空間單元j的屬性值.

2.2.3 Tobit 回歸模型 Tobit 模型也稱為受限因變量模型，是因變量滿足某種約束條件下取值的模型［21］.該模型的因變量是受限變量，主要用于研究在某些選擇行為下，連續(xù)變量如何變化的問題［31］，其一般表達式為：

3 結(jié)果與分析

3.1 耕地利用效率時空變化特征分析

3.1.1 耕地利用效率時序變化分析 運用My-DEA5.0 軟件計算出2004 年、2009 年、2014 年四川省耕地利用綜合效率、技術(shù)效率及規(guī)模效率（表1），其中，綜合效率=技術(shù)效率×規(guī)模效率.

表1 2004—2014 年四川省耕地利用效率測算結(jié)果Tab.1 The calculation result of the using efficiency of cultivated land of Sichuan Province from 2004 to 2014

1）總體特征：綜合效率上，2004—2014 年四川省耕地利用綜合效率呈現(xiàn)波動下降的趨勢，最高值與最低值相差0.11，下降幅度為16.10%，平均值為0.614；技術(shù)效率上，四川省耕地利用技術(shù)效率基本保持不變，平均值為0.721；規(guī)模效率上，2004—2014年四川省耕地利用規(guī)模效率均高于技術(shù)效率，規(guī)模效率總體上以下降為主要趨勢，綜合效率不高主要是受純技術(shù)效率的限制.這表明城市化進程中耕地的大量占用制約了農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素的浪費情況明顯，耕地產(chǎn)出不斷下降.

2）區(qū)域差異：根據(jù)《四川省土地利用總體規(guī)劃》（2006—2020 年）劃分的五大土地利用區(qū)：成都平原土地利用區(qū)包括成都市、德陽市、綿陽市、眉山市、資陽市；川南土地利用區(qū)包括宜賓市、自貢市、瀘州市、內(nèi)江市、樂山市；川東北土地利用區(qū)包括南充市、遂寧市、達州市、廣安市、巴中市和廣元市；攀西土地利用區(qū)包括攀枝花、涼山州、雅安市；川西北土地利用區(qū)包括甘孜州和阿壩州.從五大土地利用區(qū)來看，攀西土地利用區(qū)水熱充足，雨熱同季，耕地利用效率平均值最大，為0.661.川南土地利用區(qū)多山地、丘陵，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入多產(chǎn)出少，耕地利用效率均值居于最后.川西北土地利用區(qū)近年來精準扶貧政策全力推進，資金支持力度大，耕地利用效率呈緩慢上升的態(tài)勢，其他4 個土地利用區(qū)受汶川地震的影響，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)環(huán)境恢復(fù)緩慢，耕地利用效率總體呈下降的趨勢.

圖1 2004—2014 年四川省五大土地利用區(qū)耕地利用效率變化趨勢圖Fig.1 The changing tendency of the cultivated land comprehensive efficiency of five land use areas of Sichuan Province from 2004 to 2014

3.1.2 耕地利用效率空間格局分析 為揭示四川省各區(qū)縣耕地利用效率的空間格局特征，運用SPSS23.0 軟件對四川省各區(qū)縣耕地利用效率進行樣本聚類分析［23］，結(jié)合全省耕地利用實際情況，劃分為5 類地區(qū)：高效利用區(qū)［1，0.9）、較高效利用區(qū)［0.9，0.7）、中效利用區(qū)［0.7，0.6）、較低效利用區(qū)［0.6，0.470）、低效利用區(qū)［0.470，0），運用GIS 軟件將其進行空間化展示（如圖2）.

圖2 2004—2014 年四川省耕地利用效率空間分布圖Fig.2 The spatial distribution of the cultivated land use efficiency in Sichuan Province from 2004 to 2014

由圖2 可知，研究期內(nèi)高效利用區(qū)數(shù)量極小且波動減少，主要分布在川西北地區(qū)和攀西地區(qū).攀西地區(qū)光熱、水資源充沛，農(nóng)業(yè)發(fā)展條件優(yōu)越.川西北地區(qū)農(nóng)業(yè)扶貧資金支持力度大，相關(guān)優(yōu)惠政策多.較高效利用區(qū)逐步往西遷移且大幅度縮減，從2004—2014 年共減少了34 個，較低效利用區(qū)和低效利用區(qū)總體呈增長趨勢，增長幅度為26.00%，從川西北地區(qū)、川南地區(qū)逐步擴散到成都平原地區(qū)、川東北地區(qū)、攀西地區(qū).造成這一現(xiàn)象的原因是東部地區(qū)交通便利，基礎(chǔ)設(shè)施配套完善，快速城市化和工業(yè)發(fā)展占用了大量耕地，導(dǎo)致耕地經(jīng)營規(guī)模小，產(chǎn)出少.2008 年汶川地震之后，國家投入大量資金幫助四川省災(zāi)后重建，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)逐漸恢復(fù)，中效利用區(qū)的數(shù)量呈現(xiàn)先下降后上升趨勢，空間分布散亂.隨著研究期內(nèi)耕地利用效率的變化，原本屬于較高效利用區(qū)、中效利用區(qū)的區(qū)縣，大幅度轉(zhuǎn)向較低效利用區(qū)、低效利用區(qū)，說明耕地承載了高負荷的壓力，耕地地力疲乏，大量區(qū)縣的耕地利用效率呈現(xiàn)下降趨勢，耕地保護形勢嚴峻.

3.2 耕地利用效率空間相關(guān)性分析利用（2）式計算3 個時期四川省181 個區(qū)縣耕地利用效率的全局Moran's I指數(shù)值（表2）.通過999 次蒙特卡羅模擬，發(fā)現(xiàn)在0.1%的顯著水平下3 個時期的Moran's I指數(shù)均大于0，表明各區(qū)縣耕地利用效率呈較強的空間正相關(guān)性.由表2 可得，2004—2014 年四川省各區(qū)縣耕地利用效率Moran's I 指數(shù)呈現(xiàn)先下降后上升趨勢，與此對應(yīng)的相鄰區(qū)縣耕地利用效率的空間聚集效應(yīng)減弱后又有所增強，說明各區(qū)縣的耕地利用效率不僅受當?shù)刈匀粭l件、經(jīng)濟水平和農(nóng)業(yè)投入的影響，還與周圍距離較近區(qū)縣的耕地利用效率相關(guān).

表2 2004—2014 年四川省耕地利用效率全局Moran's I統(tǒng)計值Tab.2 Moran's I statistics for cultivated land use efficiency in Sichuan Province from 2004 to 2014

基于GeoDa軟件繪制LISA聚集圖（圖3），分析四川省耕地利用效率局部空間異質(zhì)性.從圖3 可以看出：1）H-H聚集區(qū)：此類型區(qū)自身及相鄰的周邊區(qū)縣耕地利用效率都很高，區(qū)域輻射帶動作用明顯.從2004—2014 年H -H 聚集區(qū)數(shù)量波動增長，在空間上逐步向西向南遷移，最后集中在涼山州、甘孜州、阿壩州的部分區(qū)縣，這些區(qū)域近年來精準扶貧資金投入多，農(nóng)業(yè)政策落實情況好，生態(tài)環(huán)境保護力度強，耕地產(chǎn)能不斷提升.2）L-L聚集區(qū)：在空間上呈現(xiàn)向東遷移縮減的趨勢，研究期內(nèi)共減少8 個.該關(guān)聯(lián)區(qū)一類是經(jīng)濟發(fā)展能力強，耕地面積極少，農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營難度高，如金牛區(qū)、青羊區(qū)等；一類是農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，經(jīng)濟發(fā)展水平較低，如甘洛縣、美姑縣等.今后應(yīng)加強農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的完善，特色產(chǎn)業(yè)的帶動，加快融入農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的進程.3）L-H聚集區(qū)：該類型區(qū)數(shù)量極少，空間分布散亂.2009 年、2014 年均出現(xiàn)在普格縣.普格縣屬少數(shù)民族貧困縣，也是典型的山區(qū)農(nóng)業(yè)縣，山地災(zāi)害多，交通不便，農(nóng)業(yè)發(fā)展受限.普格縣周邊的西昌市、德昌縣地處四川第二大平原安寧河谷腹地，氣候溫和，適宜多種經(jīng)濟作物生長，是發(fā)展優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、高效、生態(tài)農(nóng)業(yè)的理想之地.4）H -L 聚集區(qū)：呈現(xiàn)向中部遷移增長的趨勢.2014 年出現(xiàn)在溫江區(qū)、郫縣、沙灣區(qū).溫江區(qū)、郫縣地形平坦，耕地面積廣闊，土地肥沃，耕地產(chǎn)出效率高，而它們周圍的新都區(qū)、雙流區(qū)、金牛區(qū)因城市化發(fā)展快速，耕地面積占用較多，耕地利用效率低，因此，在空間上表現(xiàn)出H - L 聚集性.

圖3 2004—2014 年四川省耕地利用效率LISA聚集Fig.3 LISA cluster map of the cultivated land use efficiency in Sichuan Province from 2004 to 2014

3.3 耕地利用效率主要影響因素判定參考耕地利用效率的投入-產(chǎn)出指標體系同時兼顧數(shù)據(jù)的可獲取性，選取人均GDP、單位耕地面積農(nóng)業(yè)機械總動力、單位耕地面積化肥施用量、人均耕地面積、灌溉指數(shù)作為解釋變量，以耕地利用效率作為因變量，包含經(jīng)濟發(fā)展水平、資本投入、技術(shù)水平、自然資源稟賦和社會條件等多方面影響因素.利用Eviews 7.0 統(tǒng)計軟件中的Tobit 模型對四川省各區(qū)縣耕地利用效率影響因素進行回歸分析，結(jié)果如表3 所示.

表3 四川省耕地利用效率影響因素回歸結(jié)果Tab.3 The factors regression results of cultivated land use efficiency in Sichuan Province

表3 回歸結(jié)果顯示，單位耕地面積化肥施用量和人均耕地面積這兩類變量的P 值小于0.05，在5%的顯著性水平下通過了檢驗，因此，這2 個變量對耕地利用效率有顯著性影響.

1）單位耕地面積化肥施用量對耕地利用效率具有正向影響，回歸系數(shù)僅為8.95 ×10-5，表明地區(qū)增加化肥施用量對耕地利用效率的提高作用不大，為了減輕農(nóng)業(yè)面源污染，應(yīng)深入開展測土配方施肥，大力推廣生物有機肥，加強農(nóng)業(yè)生態(tài)治理，改善耕地地力.

2）人均耕地面積對耕地利用效率有顯著的正向影響.近年來，四川省經(jīng)濟高速發(fā)展，快速城市化占用了大量耕地，加之農(nóng)村大量耕地無序撂荒，導(dǎo)致耕地規(guī)?；?jīng)營受限，對此建議政府加強耕地占補平衡監(jiān)管，同時通過宅基地復(fù)墾、土地整理等途徑新增耕地，實施耕地質(zhì)量保護，提升耕地產(chǎn)出效率.

3）人均GDP、單位耕地面積農(nóng)業(yè)機械總動力、灌溉指數(shù)對耕地利用效率沒有顯著性影響，說明目前地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)機械化經(jīng)營以及灌溉設(shè)施并不是限制耕地利用效率的主要因素.經(jīng)濟的發(fā)展為四川省各區(qū)縣基礎(chǔ)設(shè)施的完善、農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化生產(chǎn)提供了良好條件.

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論1）時序變化方面，2004—2014 年四川省耕地利用綜合效率呈現(xiàn)波動下降態(tài)勢，平均值為0.614.耕地利用規(guī)模效率略高于純技術(shù)效率，表明全省綜合效率不高主要是受純技術(shù)效率的限制，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素浪費情況明顯.攀西土地利用區(qū)水熱充足，雨熱同季，耕地利用效率均值最大；川南土地利用區(qū)多山地、丘陵，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入多產(chǎn)出少，耕地利用效率均值居于最后.

2）空間格局方面，研究期內(nèi)高效利用區(qū)波動減少，主要分布在光熱充足、農(nóng)業(yè)扶貧支持力度大的川西北地區(qū)和攀西地區(qū).較高效利用區(qū)、中效利用區(qū)的區(qū)縣，大幅度轉(zhuǎn)向較低效利用區(qū)、低效利用區(qū)，表明耕地承載了高負荷的壓力，耕地地力疲乏，大量區(qū)縣的耕地利用效率呈現(xiàn)下降趨勢，耕地保護形勢嚴峻.

3）空間相關(guān)性方面，2004—2014 年四川省耕地利用效率的空間聚集效應(yīng)先減弱后增強.研究期內(nèi)H-H聚集區(qū)向西向南遷移增長，最后集中在涼山州、甘孜州、阿壩州的部分區(qū)縣.這些區(qū)縣農(nóng)業(yè)優(yōu)惠政策多，特色產(chǎn)業(yè)帶動作用強，耕地產(chǎn)能不斷提升.L-L聚集區(qū)向東遷移縮減，主要分布在耕地面積極少或是農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)薄弱的區(qū)縣.L -H 聚集區(qū)、H-L聚集區(qū)數(shù)量小，空間分布變化極大.

4）影響因素方面，單位耕地面積化肥施用量和人均耕地面積對耕地利用效率有顯著性影響，說明城市規(guī)模擴張、農(nóng)村耕地大量撂荒限制了耕地規(guī)模化經(jīng)營，政府可通過宅基地復(fù)墾、土地整理等途徑新增耕地，同時積極推廣生物有機肥，加強農(nóng)業(yè)生態(tài)治理，提升耕地產(chǎn)出效率.

4.2 討論本文以四川省181 個區(qū)縣為基本研究單元，對四川省耕地利用效率的時序變化、空間格局、空間相關(guān)性進行定量分析，揭示了四川省耕地利用效率的時空演變規(guī)律，并初步探討了其主要影響因素.本研究還存在一定不足，時間尺度上以2004年、2009 年、2014 年四川省耕地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進行耕地利用效率測算，時間尺度相對較小，下一步需深化長時間尺度下四川省耕地利用效率時空分異格局的研究；限于數(shù)據(jù)可獲得性，耕地利用效率評價指標選擇時未能包含耕地利用生態(tài)數(shù)據(jù)，如何在耕地利用效率評估過程中體現(xiàn)地區(qū)耕地利用產(chǎn)生的生態(tài)效益將是本研究未來的重要改進方向.