安徽省縣域耕地利用效率時(shí)空分異格局分析

趙子青，朱道才，馮成楠

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

耕地是糧食生產(chǎn)和社會(huì)穩(wěn)定的重要保障和前提。隨著人口增長(zhǎng)和城鎮(zhèn)化進(jìn)程推進(jìn)，我國(guó)人均耕地面積已遠(yuǎn)低于世界平均水平，并且耕地資源整體不斷退化，耕地資源投入增速往往大于產(chǎn)出的增速，集約高效利用耕地勢(shì)在必行。黨和國(guó)家始終高度重視耕地與糧食安全問(wèn)題，2018年中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào)：夯實(shí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力基礎(chǔ)，嚴(yán)守耕地紅線，穩(wěn)步提高耕地質(zhì)量。實(shí)現(xiàn)糧食安全和發(fā)展現(xiàn)代高效農(nóng)業(yè)，對(duì)耕地利用提出更高要求。在推進(jìn)城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進(jìn)程，實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，發(fā)展縣域經(jīng)濟(jì)的大環(huán)境下，提高耕地利用效率，有利于保證國(guó)家糧食安全和農(nóng)產(chǎn)品高效率供給。科學(xué)分析特定區(qū)域耕地利用效率的高低、變動(dòng)情況及其時(shí)空分異特征，能夠?yàn)閰^(qū)域耕地利用效率的提升提供較為合理的理論依據(jù)。

耕地利用效率是衡量特定地區(qū)在一定的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出條件下所需的最小耕地投入程度，科學(xué)反映耕地利用中各類資源配置的相對(duì)合理性，是農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系的重要基礎(chǔ)。諸多學(xué)者基于效率這一概念，運(yùn)用不同方法，跨越不同時(shí)間年限，針對(duì)不同區(qū)域?qū)Χ喑叨鹊母乩眯蔬M(jìn)行了探討：(1)研究?jī)?nèi)容集中在效率測(cè)度、模型構(gòu)建、影響因素分析；(2)研究方法上數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的使用最為普遍，并傾向于將DEA與其他方法相結(jié)合，如DEA-Malmquist模型、SBM模型、基尼系數(shù)分解模型、ESDA分析模型等；(3)研究區(qū)域包括中國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)、省域尺度、村域尺度。由此可見(jiàn)，耕地利用效率分析是當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。然而在研究區(qū)域上，相對(duì)缺少對(duì)一省內(nèi)部各縣域耕地利用效率時(shí)空分異特征的研究，對(duì)耕地利用中觀和微觀區(qū)域的差異關(guān)注不夠，相關(guān)研究亟需開(kāi)展。

安徽省是我國(guó)13個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)之一，地貌主要為山地、丘陵和平原，分別占土地總面積的29.37%、28.86%、24.70%，南北地形差異大，耕地資源主要集中在平原和江淮丘陵地區(qū)，水田旱田約各占耕地總面積的1/2。2017年農(nóng)作物總播種面積達(dá)8 853.64千公頃,較上一年減少39.97千公頃;糧食作物播種面積為6 642.50千公頃，較2016減少兩千公頃；糧食產(chǎn)量高達(dá)3 476萬(wàn)噸，較上一年增加58.6萬(wàn)噸。安徽省正積極融入長(zhǎng)三角，處于工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的關(guān)鍵階段，且作為中部地區(qū)的糧食主產(chǎn)區(qū)，糧食生產(chǎn)與耕地利用矛盾具有典型性，并且農(nóng)業(yè)發(fā)展和耕地利用的基點(diǎn)在縣域，安徽省縣域耕地利用效率的高低，與該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)緊密相關(guān)。當(dāng)前有關(guān)安徽省耕地利用的研究集中在市域尺度耕地利用效率測(cè)度。因此本文從縣域?qū)用嫣骄堪不帐「乩眯实淖兓?，基于ESDA模型分析其時(shí)空分異格局，探索耕地利用效率的影響因素，以期為安徽耕地效率提高和耕地資源可持續(xù)利用提供有益的理論和實(shí)踐參照。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)主要研究方法

1. DEA-BBC模型和Malmquist指數(shù)

BBC模型由Banker、Charnes和Cooper在CCR模型上改進(jìn)而來(lái)，相較于CCR模型，BBC模型假設(shè)規(guī)模報(bào)酬可變，有效避免了規(guī)模報(bào)酬遞增影響，得到純技術(shù)效率值，具體計(jì)算公式如下：

生產(chǎn)是連續(xù)過(guò)程，利用Malmquist指數(shù)能進(jìn)一步分析效率的動(dòng)態(tài)變化狀況， Fare將Malmquist指數(shù)與DEA理論相結(jié)合，構(gòu)建距離函數(shù)測(cè)度全要素生產(chǎn)率(TFP)，具體公式如下：

M(x，y,x,y)

2.探索性空間數(shù)據(jù)方法(ESDA)

ESDA模型可將研究對(duì)象空間分布格局可視化，發(fā)現(xiàn)集聚和分異特征，本文使用全局莫蘭指數(shù)(Global Moran’s I)和G指數(shù)(熱點(diǎn)分析指數(shù))。全局莫蘭指數(shù)能檢驗(yàn)變量空間依賴強(qiáng)度的大小，以衡量縣域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率整體空間關(guān)聯(lián)與差異程度，計(jì)算公式如下：

上式中x、x分別為i、j觀測(cè)值，w為空間權(quán)重矩陣，Moran’s I指數(shù)方差歸一化后的取值范圍為[-1,1]；Moran’s I大于0時(shí)，表示解釋變量呈現(xiàn)空間正相關(guān)，區(qū)域中存在集聚現(xiàn)象；Moran’s I小于0時(shí)，表示數(shù)據(jù)呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān)，其值越小空間差異越大，即隨著空間分布位置的離散，相關(guān)性反而顯著；Moran’s I為0時(shí)，空間呈隨機(jī)性。

G指數(shù)則分析研究對(duì)象在局部空間集聚趨勢(shì)及演化規(guī)律，得出效率在空間中的異質(zhì)性特征，運(yùn)用該指數(shù)探討安徽省縣域耕地利用效率的高值區(qū)和低值區(qū)的分布情況，計(jì)算公式為：

(二)評(píng)價(jià)指標(biāo)與數(shù)據(jù)

參考廖武泉等的研究，鑒于數(shù)據(jù)的可得性和完整性，考慮從土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)投入維度選取耕地面積，鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)用化肥施用量、農(nóng)用塑料薄膜使用量等5個(gè)投入指標(biāo)，產(chǎn)出指標(biāo)選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，總體上指標(biāo)能夠在一定程度上反映縣域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展情況(表1)。本文嘗試使用農(nóng)用塑料薄膜使用量為投入變量，作為現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展中重要的生產(chǎn)資料,農(nóng)用薄膜的廣泛應(yīng)用，帶動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力和耕地利用效率的顯著提高和生產(chǎn)方式的改變，且安徽省各縣農(nóng)用薄膜數(shù)量呈逐年遞增趨勢(shì)。本文選取2011—2017年安徽省61個(gè)縣域(56個(gè)縣和5個(gè)縣級(jí)市)作為決策單元和研究對(duì)象，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》和中經(jīng)網(wǎng)。

表1 耕地利用效率評(píng)價(jià)體系

三、安徽省縣域耕地利用效率時(shí)空分異格局

(一)靜態(tài)測(cè)度與分析

根據(jù)2011—2017年各縣域范圍耕地投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，借助DEAP2.1軟件，測(cè)算各時(shí)期安徽省縣域耕地利用的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，整理得到表2。由表可以看出安徽省縣域耕地利用效率變化幅度較小，綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)。2013年耕地利用效率值相對(duì)較低，查閱資料發(fā)現(xiàn)氣象災(zāi)害發(fā)生率高，夏季高溫，干旱頻發(fā)，整體氣候形勢(shì)不穩(wěn)定，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)極其易受自然環(huán)境影響。2011年和2017年耕地利用效率相對(duì)較高，該年份屬于正常氣候年景。

表2 2011—2017年安徽省縣域耕地利用效率均值

對(duì)2011—2017年安徽省縣域耕地利用綜合效率情況(表3)分析可知，DEA有效即綜合效率值為1的縣域個(gè)數(shù)在14～20個(gè)間波動(dòng)，存在先下降后上升的趨勢(shì)，說(shuō)明總體上安徽省縣域耕地利用效率在提高，其中碭山縣、臨泉縣、太和縣、舒城縣、繁昌縣、桐城市、懷寧縣、岳西縣、歙縣和祁門(mén)縣十個(gè)縣在研究年限內(nèi)綜合效率值均為1，耕地利用效率高。而綜合效率最低的縣域集中在來(lái)安縣、全椒縣和定遠(yuǎn)縣，均位于安徽省東部的滁州市，滁州市耕地資源總量較多，但農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施較薄弱，且氣候年際變化明顯，對(duì)縣域耕地利用影響較大。

表3 2011—2017年安徽省縣域耕地利用綜合效率情況

再將2011、2014、2017三年效率值導(dǎo)入ArcGIS10.2軟件中，根據(jù)自然間斷點(diǎn)分級(jí)法，分為效率高值區(qū)、次高值區(qū)、次低值區(qū)和低值區(qū)(圖1)，得到耕地利用效率值分布特征?？傮w上三個(gè)時(shí)期耕地利用綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率變化不明顯，效率值有增加趨勢(shì)，直觀上，安徽省南部的耕地利用效率高于北部，西部則高于東部縣域。結(jié)合安徽省縣域地形地貌，可分析南北部耕地利用效率差異的潛在原因，盡管南部大別山區(qū)和皖南山區(qū)的土地自然資源稟賦低于北部淮北平原，且耕地碎片化，難以應(yīng)用現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)技術(shù)和設(shè)施，但精耕細(xì)作的“小農(nóng)模式”，充分利用生產(chǎn)資料，提高單位面積產(chǎn)量，反而具有較高的耕地利用效率。

圖1 耕地利用效率值分布特征

將2011、2014、2017三年規(guī)模報(bào)酬賦值導(dǎo)入ArcGIS10.2軟件中，規(guī)模報(bào)酬遞增(irs)為1，規(guī)模報(bào)酬不變?yōu)?，規(guī)模報(bào)酬遞減(drs)，得到耕地利用效率規(guī)模報(bào)酬變化情況分布特征(圖2)。規(guī)模報(bào)酬遞增的縣域由16個(gè)增加到17個(gè)，2017年劇減至8個(gè)；規(guī)模報(bào)酬不變的縣域個(gè)數(shù)在20個(gè)左右浮動(dòng)；規(guī)模報(bào)酬遞減的縣域從2011年23個(gè)增加至2014年26個(gè)，2017年則達(dá)到30個(gè)。耕地利用效率的規(guī)模報(bào)酬遞減，說(shuō)明增加生產(chǎn)投入，不結(jié)合實(shí)際情況擴(kuò)大耕地規(guī)模，反而利用效率降低。具體各年各縣域規(guī)模報(bào)酬變化情況較復(fù)雜，空間上規(guī)律不明顯，與當(dāng)年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和耕地利用的實(shí)際情況有關(guān)。

圖2 耕地利用效率規(guī)模報(bào)酬變化情況分布

(二)動(dòng)態(tài)測(cè)度與分析

前文利用DEA-BBC模型測(cè)算2011—2017年安徽省縣域耕地利用效率，并使用ArcGIS軟件對(duì)2011、2014、2017年的效率值進(jìn)行可視化，主要是基于截面數(shù)據(jù)的靜態(tài)比較。繼續(xù)使用DEAP2.1軟件，對(duì)2011-2017年安徽省61個(gè)縣域的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Malmquist指數(shù)分析。Malmquist指數(shù)是基于縱向?qū)Ρ鹊膭?dòng)態(tài)分析，可以綜合考慮所有投入要素，得到各年份耕地利用效率全要素生產(chǎn)率變化及其構(gòu)成，結(jié)果如表4所示。主要呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：一是技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率圍繞數(shù)值1波動(dòng)，且幅度較小，總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；二是技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率波動(dòng)較大，全要素生產(chǎn)率由2011年的0.904增加到2017年的1.058，兩個(gè)指數(shù)表現(xiàn)出一致的變化趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步始終是耕地利用效率全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?，農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣和應(yīng)用提高耕地利用效率及全要素生產(chǎn)率。2016—2017全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率為5.8%，主要由于縣域農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)逐步完工并使用，地區(qū)能夠合理配置耕地和其他資源，利用較先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，使耕地利用全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)水平明顯提高。

表4 2011-2017年安徽省縣域耕地利用效率分年Malmquist指數(shù)及分解

對(duì)2011-2017年安徽省61個(gè)縣域的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Malmquist指數(shù)分析，可以得到各縣域具體的耕地利用效率全要素生產(chǎn)率(表5)。排序后分析可知：僅有天長(zhǎng)市、績(jī)溪縣、來(lái)安縣、壽縣、郎溪縣、當(dāng)涂縣、南陵縣七個(gè)縣域的全要素生產(chǎn)率大于1，即耕地利用效率總體呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，全要素生產(chǎn)率值在空間上分布無(wú)明顯特征。其中天長(zhǎng)市的全要素生產(chǎn)率增幅最大，達(dá)到2.9%，天長(zhǎng)市是重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)縣域，土地生態(tài)環(huán)境良好，耕地利用效率一直維持較高水平。全要素生產(chǎn)率均值為0.950，其增長(zhǎng)率為-5.0%，說(shuō)明總體上資源配置效率持續(xù)下降，僅有29個(gè)縣域高于均值，不到縣域總數(shù)的一半。全要素生產(chǎn)率最低值是安慶市太湖縣，僅為0.822，太湖縣山多地陡，縣域經(jīng)濟(jì)較薄弱，全要素生產(chǎn)率過(guò)低。

表5 2011-2017年安徽省縣域耕地利用效率分地區(qū)全要素生產(chǎn)率指數(shù)

(三)全局空間分異格局

通過(guò)全局莫蘭指數(shù)來(lái)分析安徽省縣域耕地利用效率總體分布格局，基于ArcGIS10.2軟件，測(cè)算出2011—2017年安徽省縣域耕地利用效率的Global Moran’s I值(表6)，由表可看出研究期間安徽省縣域耕地利用效率Global Moran’s I指數(shù)均大于0，且除2017年均大于0.4，表明該效率呈現(xiàn)空間聚集分布，存在較強(qiáng)的空間正相關(guān)性。2011—2017年的指數(shù)值可分為兩個(gè)階段：第一階段是Global Moran’s I指數(shù)從2011的0.489 4增加到2014年的最大值0.583 2，增幅達(dá)19.16%，這期間安徽省縣域耕地利用效率的空間自相關(guān)逐漸增強(qiáng)；第二階段是2014—2017年，Global Moran’s I指數(shù)下降了0.351 6，2017年僅為0.231 6，指數(shù)值驟降說(shuō)明空間自相關(guān)變?nèi)??？傮w來(lái)看，2011年以來(lái)安徽省縣域耕地利用效率全局空間分異格局并不穩(wěn)定。

表6 安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率Global Moran’s I指數(shù)(2011—2017年)

(四)局部空間分異格局

采用熱點(diǎn)分析從局部探索安徽省縣域耕地利用效率空間分異格局的變化特征，使用ArcGIS10.2軟件中的熱點(diǎn)分析工具，分別測(cè)算2011年、2014年、2017年三個(gè)時(shí)期耕地利用效率局部指數(shù)，根據(jù)自然間斷點(diǎn)分類法，從低值到高值將軟件計(jì)算得到的指數(shù)，分為冷點(diǎn)、次冷點(diǎn)、次熱點(diǎn)、熱點(diǎn)4個(gè)區(qū)域，結(jié)果如圖3所示?？梢钥闯霭不帐】h域大部分地區(qū)既不屬于低值聚集，也不屬于高值聚集，在空間上表現(xiàn)出不顯著?？傮w上安徽省縣域耕地利用效率呈現(xiàn)出較顯著的空間分異格局，即具有相對(duì)高(低)值耕地利用效率在空間上呈現(xiàn)較強(qiáng)的組團(tuán)式集聚分布態(tài)勢(shì)，具體表現(xiàn)為冷熱點(diǎn)存在空間極化現(xiàn)象，集中性較強(qiáng)。2011年和2014年，耕地利用效率熱點(diǎn)和次熱點(diǎn)區(qū)域集中在安徽省西南部的安慶市、六安市，熱點(diǎn)區(qū)域?qū)ζ渌噜弲^(qū)域有較強(qiáng)的帶動(dòng)作用，但2017年僅有石臺(tái)縣和涇縣為次熱點(diǎn)區(qū)域，因?yàn)椴糠謪^(qū)域綜合技術(shù)效率在當(dāng)年降低，使正向的溢出效應(yīng)減少甚至消失。耕地利用效率冷點(diǎn)和次冷點(diǎn)集中在安徽省東北部的滁州市和宿州市、蚌埠市部分縣域；且2017年冷點(diǎn)區(qū)域有縮小趨勢(shì)，省域范圍內(nèi)耕地利用效率的極化現(xiàn)象較為明顯。

圖3 2011—2017年安徽省縣域耕地利用效率空間格局

四、安徽省縣域耕地利用效率影響因素分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證安徽省縣域耕地利用效率的影響因素，將耕地利用效率作為被解釋變量，運(yùn)用Tobit模型進(jìn)行分析。參照洪開(kāi)榮、葉長(zhǎng)盛等人的研究，Tobit模型指標(biāo)選取時(shí)考慮經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等原因，對(duì)原DEA測(cè)算效率模型進(jìn)行修正，指標(biāo)比原投入產(chǎn)出綜合分析更加全面，故選取的主要影響因素有：(1)農(nóng)林水事務(wù)支出，反映財(cái)政支農(nóng)、政府干預(yù)對(duì)耕地利用效率的影響。(2)人均GDP，用縣域GDP 與常住人口的比值衡量，反映縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民收入因素對(duì)耕地利用效率的影響。(3)有效灌溉面積，反映灌溉工程或配套設(shè)施對(duì)耕地利用效率的影響。(4)工業(yè)化發(fā)展水平，用縣域工業(yè)GDP占全部GDP的比重衡量，反映工業(yè)化對(duì)耕地利用效率的影響。

根據(jù)表7的回歸結(jié)果，選取的四個(gè)關(guān)鍵影響因素在回歸分析中均有意義，且根據(jù)系數(shù)絕對(duì)值的大小，可得出不同因素對(duì)耕地利用效率的影響強(qiáng)度，排序?yàn)椋汗I(yè)化水平>人均GDP>農(nóng)林水支出>有效灌溉面積。工業(yè)化水平對(duì)耕地利用效率的影響最顯著，且呈正向影響關(guān)系，體現(xiàn)工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)，推動(dòng)耕地利用效率的提高。人均GDP與耕地利用效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，一定程度上說(shuō)明區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平提高主要依賴二、三產(chǎn)業(yè)，忽視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和耕地集約利用。財(cái)政支農(nóng)力度與耕地利用效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，這表明農(nóng)林水財(cái)政資金運(yùn)用效率較低，政府過(guò)多地干預(yù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)反而造成不利影響。有效灌溉面積與耕地利用效率在1% 的顯著性水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，可能是由于人為的水利設(shè)施投入，改變了傳統(tǒng)自然的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，未充分發(fā)揮耕地利用潛能，且地區(qū)間水利基礎(chǔ)設(shè)施水平差異較大。

表7 安徽省縣域耕地利用效率回歸結(jié)果

五、結(jié)論與建議

本文以安徽省61個(gè)縣域?yàn)檠芯繀^(qū)域，基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，構(gòu)建耕地利用效率指標(biāo)體系，對(duì)2011—2017年安徽省縣域耕地利用效率及其時(shí)空分異格局進(jìn)行分析。得到的結(jié)論如下：(1)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，耕地利用效率總體上升。(2)耕地利用效率規(guī)模報(bào)酬遞減的縣域個(gè)數(shù)大量增加。(3)全局自相關(guān)由強(qiáng)減弱，安徽省縣域耕地利用效率全局空間分異格局不穩(wěn)定。(4)安徽省耕地利用效率區(qū)域分化明顯：南部耕地利用效率高于北部，西部則高于東部縣域，耕地利用效率的熱點(diǎn)區(qū)域集中在西南部，冷點(diǎn)集中在東北部，極化現(xiàn)象明顯。

根據(jù)上述研究結(jié)果和安徽省縣域發(fā)展的實(shí)際情況，我們提出如下對(duì)策建議：(1)鑒于農(nóng)業(yè)種植的特性，必須強(qiáng)化耕地基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，增強(qiáng)防控自然災(zāi)害等風(fēng)險(xiǎn)的能力，尤其是抵御農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，增強(qiáng)農(nóng)作物生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力。(2)學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)發(fā)展較好地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)，通過(guò)提高技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步，增加耕地利用效率的全要素生產(chǎn)率和綜合效率。(3)在適度增加涉農(nóng)資金投入的同時(shí)，注重資金使用合理化，一方面惠農(nóng)補(bǔ)貼資金增加農(nóng)民收入，間接增強(qiáng)耕作投入成本和資料質(zhì)量，改善耕作條件，提高農(nóng)民生產(chǎn)積極性；另一方面政府投入資金可以改善灌溉、農(nóng)機(jī)等方面的耕作環(huán)境，不斷提高耕地利用效率。(4)安徽省耕地利用效率提升應(yīng)當(dāng)分區(qū)域采取針對(duì)性舉措，對(duì)于耕地土壤相對(duì)貧瘠的地區(qū)，尤其是山地，坡度較陡，耕地面積較小，耕種投入更應(yīng)注重科學(xué)性和生態(tài)性原則，避免過(guò)度開(kāi)發(fā)利用。而對(duì)于安徽省大多數(shù)平原、丘陵地區(qū)，要發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，短期有較大提升空間，是提高耕地利用效率的主要力量。(5)個(gè)別利用效率較低的縣域，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技投入，可通過(guò)引進(jìn)、推廣新品種及新種植方法，提升縣域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機(jī)械化水平，構(gòu)建縣域農(nóng)業(yè)技術(shù)綜合性平臺(tái)，真正促進(jìn)耕地的集約利用。

此外，基于本文研究，有如下值得繼續(xù)探討的問(wèn)題：一是耕地利用效率影響因素之間的內(nèi)在聯(lián)系；二是平原、丘陵、山地等地形，即不同區(qū)位自然稟賦差異對(duì)耕地效率的影響；三是空間自相關(guān)在耕地利用效率空間格局分析中的進(jìn)一步應(yīng)用，根據(jù)冷熱點(diǎn)區(qū)域制定差異化政策，以促進(jìn)區(qū)域耕地利用效率的提高。