中國耕地資源資產核算方法與結果分析

朱道林，杜 挺

（1.中國農業大學土地科學與技術學院，北京 100193；2.國土資源部農用地質量與監控重點實驗室，北京100193）

開展自然資源資產核算是黨的十八屆三中全會《中共中央關于全面深化改革若干重大問題的決定》提出的戰略要求。2015年11月8日國務院辦公廳印發的《編制自然資源資產負債表試點方案》明確提出現階段中國自然資源資產先行核算具有重要生態功能的土地資源、林木資源和水資源。耕地資源作為土地資源的組成部分，其在農業生產、糧食安全中的重要地位以及中國人口多耕地少對耕地資源依賴程度高的特點，將耕地資源納入國民經濟核算體系的研究在中國就更具有迫切性和重要性。目前中國的耕地資源資產實物量核算已形成覆蓋全國的數據庫成果，然而耕地資源資產價值量核算卻嚴重滯后。為全面掌握中國耕地資源資產價值總量及其分布狀況，實現耕地管理由數量管理為主向數量、質量和價格三位一體協同管理轉變，充分發揮市場機制配置土地資源的基礎性作用，促進耕地資源合理有效利用，當前亟需開展耕地資源資產價值量核算工作。

從現有研究成果來看，中國學者在全國、省域和縣域層面對耕地資源資產價值核算研究均做了有益探索。在全國尺度的研究中，賀錫蘋[1]基于省域層面的耕地純收益和產值數據，分別利用收益還原法和產值倍數法測算了1992年全國耕地資源資產總量；黃賢金[2]采用全國耕地平均純收益和產值數據測算了1993年全國耕地資產平均單價，并結合各農區的修正系數估算了全國30個農區的耕地資產價格；周建春[3]以全國耕地平均純收益為基礎核算了2003年全國耕地資產價值總量；胡蓉[4]等基于全國農產品成本收益數據估算了全國耕地純收益，并以收益還原法核算了1998年和2008年的耕地資源資產總量；韓俊、葉興慶[5]等采用經驗系數法，以2012年農業總產值的40%作為地租，并以此為基礎采用收益還原法測算全國耕地資產價值總量。在省域尺度的研究中，覃事婭[6]以湖南省各等別耕地上農產品純收益調查數據為基礎，采用收益還原法核算了湖南省耕地資源的經濟價值；陳會廣[7]等以收益倍數法為基礎，應用模糊數學和灰色系統原理，對山東省耕地資源進行了價值核算；蔡銀鶯[8]等對在湖北省3大地貌區耕地純收益數據調研基礎上，應用收益還原法核算了全省耕地資源的市場價值。在縣域尺度的研究中，學者們側重開展了農用地定級估價方法的探討，如王春慧[9]探討了固陽縣耕地等別、級別和價格的關系；張裕鳳等[10]以呼和浩特市清水河縣為例探討了農地定級估價的技術方法體系。總的來說，在全國和省域尺度的研究中，已有研究多以估算區域耕地平均純收益或產值的方式核算全國耕地資源資產價值量，而在縣域尺度的研究中，研究更關注農用地定級估價成果的應用。然而，在全國和省域層面，僅靠整體估算的結果一方面精度不高，另一方面也難以反映區域內部耕地資源資產的價格差異；在縣域層面，雖然定級估價成果的精度高，但當前中國僅有少數區縣完成了農用地定級估價工作，不能實現全覆蓋，因而制約了其在全國耕地資源資產核算中的應用。因此，如何在現有數據約束條件下，探索一套精度相對較高且能全域覆蓋的核算方法就十分必要。為此，本文從耕地資源資產的概念界定出發，理清耕地資源資產核算的視域范圍，然后在遵循農用地估價理論基礎上提出一套以耕地流轉租金數據為基礎，以省為基本核算單位，以縣為基本測算單元的耕地資源資產價值量核算方法，并基于全國調研數據，完成了全國耕地資源資產價值量的核算。

1 耕地資源資產的概念界定

耕地資源資產的概念界定是進行耕地資源資產核算的重要前提，通過清晰界定耕地資源資產的視域范圍，方能準確把握耕地資源資產價值量的核算內容。為此不妨先理清“自然資源”、“資產”、“自然資源資產”三者的關系。對自然資源的定義雖然國內外學者理解的深度和文字表述不同，側重點有差異，但通常是指“自然界中人類可以直接獲取的用于生產和生活的物質要素[11-12]。相比自然資源，資產是一個具有多角度、多層面的概念。從經濟學角度來講，資產是指特定經濟主體所擁有或控制的、能夠給其帶來經濟利益的經濟資源，包括具有一定經濟價值的實物資產和無形權利[13]。從會計學的角度來講，中國自2007年1月1日起施行的《企業會計準則基本準則》第三章第二十條中將資產定義為：資產是指企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。雖然自然資源是形成資源資產的必要前提和物質基礎，然而并不是所有的自然資源都能變成資源資產，能夠從自然資源轉化為資源資產必須具備三個條件：第一，必須能被特定主體所擁有或控制；第二，是能夠給經濟主體帶來預期收益；第三，必須能以貨幣計量，即資產價值能夠運用貨幣進行計量，甚至能夠在市場上得以實現[14-15]。簡言之，自然資源資產是指具有明確的產權，且在現行技術經濟條件下，能夠進入社會生產過程并能給特定主體帶來經濟效益的自然資源。以資源資產的概念為基礎，可將耕地資源資產的概念表述為：在一定的技術經濟條件下，能夠進入社會生產過程并能給產權主體帶來經濟效益的耕地資源。雖然目前部分學者從經濟價值、生態價值和社會價值三個方面對耕地資源進行核算，但縱觀現有的研究成果，耕地資源的生態價值和社會價值尚缺乏科學公認的計算方法[15]。同時，考慮耕地資源的生態價值和社會價值具有很強的外部性，難以通過市場實踐檢驗其核算結果，因此，在本文研究中，耕地資源資產價值核算僅限于耕地資源資產的經濟價值。

2 核算方法與數據來源

2.1 核算方法

根據《農用地估價規程》（GB/T28406-2012），在采用收益還原法評估地價時，不僅可以采用直接生產經營方式的純收益數據，也可以采用租賃經營的年租金。基于此，本文從全國耕地流轉租金調查數據出發，以耕地質量等別和社會經濟條件為控制，建立以省為基本核算單位，縣為基本測算單元的全國耕地資源資產價值核算體系，并基于該方法完成全國耕地資源資產價值量核算。具體思路如下：（1）以省為核算單位，以區縣為基本測算單元調查當地主要農作物的耕地流轉租金，并建立耕地流轉租金數據庫；（2）由于耕地資源資產價格主要受自然因素和社會經濟因素影響，因此考慮通過耕地質量等別和區域社會經濟條件相結合的方法建立租金控制區，用以控制區域內耕地流轉租金數據質量；（3）以租金控制區為單元結合數理統計的方法剔除異常樣點，從宏觀上控制耕地流轉租金的總體精度；（4）鑒于目前耕地流轉租金不能實現區縣的全覆蓋，采用GIS空間插值技術插值出空值區域的耕地流轉租金；（5）基于各區縣的耕地流轉租金，采用收益還原法核算各區縣耕地資源資產價值量；（6）通過匯總得到各省耕地資源資產價值量，再通過匯總各省結果得到全國耕地資源資產價值總量。技術路線如圖1所示。

圖1 耕地資源資產價值核算技術路線Fig.1 The technical routes of cultivated land resource asset accounting

2.2 數據來源

耕地流轉租金數據通過兩種渠道獲取：一是于2016年1月4日由國土資源部發函全國各地土地估價師協會實地調研及課題組實地調查獲得；二是通過地方農村土地流轉信息平臺、土流網（http://www.tuliu.com/）、土地資源網（http://www. tdzyw.com/）、聚土網（http://www.jutubao.com/）等網絡平臺收集得到。其中，通過網絡平臺收集的數據均為貨幣地租，實地調研數據涉及的少量實物地租已按近三年農作物平均市場價折算成貨幣地租。由于在實地調研時要求估價人員調研當地近三年正常市場條件下的典型樣點，而網絡調研數據來自農村土地產權交易平臺，其本身市場化程度較高，因而流轉租金數據的總體質量是有保證的。截至2016年12月31日共收集到耕地流轉租金數據12133個，其中實地調研數據7464個，網絡調研數據4669個，覆蓋全國311個地級市、1644個區縣。耕地質量等別數據和縣級耕地面積數據來源于國土資源部土地整治中心，省級耕地面積數據來源于《中國統計年鑒》（2016）。社會經濟數據來源于各省和各市《統計年鑒》。各省DEM數據來源于地理空間數據云網站（http://www.gscloud.cn/），各省主體功能區數據來源于相應省的主體功能區規劃。

3 核算步驟

按照上述核算方法分別對全國31個省（區、市）的耕地資源資產進行了核算。為詳細說明具體核算方法，本文以河南省為例說明整個核算過程。

3.1 建立租金數據庫

截至2016年12月31日，河南省共調研耕地流轉租金數據1324個，其中實地調研數據911個，網絡調查數據413個，調研共計覆蓋河南省18個地級市，142個區縣，覆蓋河南省89.87%的區縣（含縣級市）。由于調研樣本時間點存在差異，本文以2016年12月31日為基期對所有樣本進行期日校正，并以校正后的樣本數據建立耕地流轉租金數據庫。

3.2 劃分租金控制區

由于核算以各區縣耕地流轉租金數據為基礎，而現有耕地流轉租金數據庫中難免會存在一定的異常數據，如何在當前樣本有限的情況下有效保證租金的典型性和代表性是整個核算方法的關鍵。根據《農用地估價規程》，農用地的價格主要受農用地的自然質量因素和區域社會經濟因素的影響，因此可將兩者結合形成區域性控制區，用以控制區域內耕地流轉租金數據的質量。在耕地自然質量因素方面，由于耕地質量等別能綜合反映由長期穩定的光、熱、水、土所決定的，以自然質量為主的土地差異[16]，因此可以各區縣耕地平均質量等別劃分耕地質量控制區；在社會經濟因素方面，可綜合考慮GDP、第一產業比重、城鎮化率、人均GDP、人均財政收入、農民人均可支配收入等因素劃分社會經濟控制區。在此基礎上，將耕地質量控制區和社會經濟控制區進行疊置即可形成區域性的租金控制區。從理論上講，由于同一租金控制區內的耕地自然質量和社會經濟條件大致相同，因而其耕地流轉租金應處于同一水平，這樣即可從整體上保證耕地流轉租金能夠較客觀地反映當地耕地流轉的實際水平。具體來講，首先，根據耕地質量等別數據庫，按各區縣平均質量等別，在ArcGIS中采用自然斷點法在省域范圍內劃分3個耕地質量控制區（圖2（a），封二），屬于同一耕地質量控制區的區縣其耕地質量大致相當；其次，根據河南省社會經濟數據庫（數據庫包括各地級市的GDP、第一產業比重、城鎮化率、人均GDP、人均財政收入、人均財政支出、農民人均可支配收入等），在SPSS中利用聚類分析法在全省劃分3個社會經濟控制區（圖2（b），封二），在同一控制區內的區縣其社會經濟水平總體相似；最后，通過GIS疊置分析，將耕地質量控制區和社會經濟控制區進行疊置，形成租金控制區（圖2（c），封二）。

圖2 河南省租金控制區Fig.2 Cultivated land transfer rent control area in Henan Province

圖3 耕地流轉租金插值過程Fig.3 Interpolation process of cultivated land rent

3.3 控制租金數據質量

理論上，在樣本充足的情況下，通常可直接采用數理統計方法剔除各區縣內的耕地流轉租金異常樣點，但由于當前單個區縣的耕地流轉租金樣本量普遍偏少，因而很多時候無法應用數理統計方法判斷異常樣點，同時由于建立了租金控制區，可將樣本量擴展至整個控制區，從而在擴大樣本量的情況下，可采用平均值±2倍標準差剔除異常樣點，這樣便可在宏觀區域層面保證耕地流轉租金數據質量。具體來講，在同一租金控制區，由于其耕地質量狀況和區域社會經濟條件相似，因而其耕地流轉租金從理論上講也應大致相當，因此，對于樣本點較少的區縣，可以租金控制區為參考，將同一控制區內所有區縣的耕地流轉租金數據采用平均值±2倍標準差剔除異樣點，從而能在宏觀上控制區域內耕地流轉租金的整體精度。通過對河南省耕地流轉租金進行控制，共計剔除異樣點206個，剩余樣本1118個。在剔除異樣點后，將各區縣剩余樣本按平均值計入該區縣的耕地流轉租金價格（圖3（a），封二）。

3.4 插值空值區域租金數據

鑒于目前耕地流轉租金數據暫時不能實現省域范圍內的全覆蓋，因此可在耕地流轉租金數據控制基礎上，采用GIS地統計方法插值出未知區縣的流轉租金數據（圖3（b），封二）。值得注意的是，當插值數據滿足正態分布或在Log變換和box-cox變換后滿足正態分布時，優先選用Kriging插值法，否則采用反距離權重法或樣條函數內插法進行插值。

3.5 耕地資源資產價值量核算

在租金空間插值后，采用收益還原法測算耕地資源資產價值量。首先，采用收益還原法測算各區縣單位面積耕地資產價格（圖4（a），封三）；其次，結合各區縣耕地面積核算全縣耕地資源資產價值總量；最后，通過匯總得到全省耕地資源資產總量（表1）。值得注意的是，在耕地資源資產單價測算中，土地還原率測算結果具有較大影響。目前國內確定土地還原率的常用方法為安全利率加風險調整值法和比較法。前者在實際操作中一般選用近幾年一年期存款利率平均值作為安全利率，約為2%—3%，而風險調整值因各地經營農業的收益風險不同而有所差異，通常種植業的風險調整值在2%—3%之間[17]；后者則主要借鑒國內外常用的經驗值，總的來講，國外的土地還原率大都在5%左右，美國習慣采用4%，德國為5.5%，前蘇聯為4%—5%，而國內的土地還原率也約在5%，如湖北省大冶市采用4.5%，湖南省臨澧縣采用6%，河北省邱縣為5%，吉林省長春市為4.6%[18]。綜合上述分析，本文確定土地還原率為5%。

3.6 河南省耕地資源資產核算結果分析

為了方便分析河南省耕地資源資產價格情況，本文依據《河南地理》[19]、《河南省主體功能區規劃》制作了河南省綜合地理圖（圖4（b），封三），從圖4可知，在自然地理分布上，耕地資源資產價格的高值區主要分布在豫東平原和南陽盆地地區，該區域屬于河南省農產品主產區，同時也是國家重要的糧食生產和現代農業基地，優越的耕地自然條件奠定了耕地資源資產價格的本底，耕地資源資產價格的低值區集中在豫西山地、桐柏山—大別山山地、太行山山地地區，這些地區耕地質量總體較差，加之地表崎嶇，耕地破碎度高，水旱災害頻繁，使得該區域的耕地資源資產價格水平處于全省下游。在經濟地理分布上，河南省耕地資源資產價格的高值區分布在鄭州、開封、新鄉、焦作、許昌、漯河、安陽、濮陽、鶴壁、南陽、商丘、周口、駐馬店等國家級和省級重點開發區域，這些地區交通區位與經濟區位優勢突出，是全省人口和經濟的重要集聚區，良好的社會經濟條件和人口集聚狀況為農產品生產提供了良好的市場環境，促進了耕地資源資產價格的實現；耕地資源資產價格的低值區集中分布在全省重點生態功能區，受主體功能區定位影響，該區域實行人口外遷戰略，人口相對稀疏且不具備經濟和區域優勢，使得該區域耕地流轉市場發育水平滯后，耕地資源資產價格總體較低。

圖4 河南省耕地資源資產核算結果分析Fig.4 Result analysis of cultivated land resource asset accounting in Henan Province

表1 河南省耕地資源資產核算賬戶樣表Tab.1 Summary of the cultivated land resource asset account in Henan Province

4 全國核算結果分析

根據上述方法筆者對全國31個省（區、市）的耕地資源資產價值量進行了核算，結果見表2。

4.1 一般描述性分析

核算結果表明，全國耕地資源資產單價位于前三位的分別是上海（425173元/hm2）、北京（397964元/hm2）和天津（293977元/hm2），耕地資源資產單價位于后三位的分別是甘肅（111896元/hm2）、內蒙古（107934元/hm2）和西藏（72242元/hm2）。全國耕地資源資產單價平均為16.75×104元/hm2，各省耕地資源資產價格之間的標準差為77021元/hm2，說明耕地價格在省域之間存在很強的差異性，即耕地資源資產價格分化明顯。全國耕地資產總量約為22.61×1012元，全國范圍內耕地資源資產總量在1×1012元以上的省份有黑龍江、河南、山東、河北、江蘇、安徽、四川、云南8省；資產總量在0.5×1012元—1×1012元之間的省份有內蒙古、吉林、湖北、遼寧、廣西、陜西、山西、貴州、甘肅、廣東、新疆、湖南、重慶13省（區、市）；耕地資產在0.5×1012元以下的省份有江西、浙江、福建、寧夏、天津、海南、北京、上海、青海、西藏10省（區、市）。

4.2 空間分析

4.2.1 全局趨勢分析 為了進一步揭示全國耕地資源資產價格的空間分布格局及總體趨勢，本文運用ArcGIS 10.0的趨勢分析工具 （Trend Analysis Tool） 對全國耕地資源資產價格進行全局趨勢分析（圖5），其中X、Y正方向分別表示正東、正北，即線（a）代表東西方向，線（b）代表南北方向。從圖5可知，全國耕地資源資產單價在空間上有較強的趨勢性，東西方向上的趨勢線是從東向西平滑遞減的，表明在東西方向上全國耕地資產單價呈現較大的階梯狀分布，有從東部向西部遞減的趨勢；南北方向的趨勢線呈現出中間高兩邊低的倒“U”字型態勢，表明在南北方向上呈現出先增加后減小的趨勢。

圖5 全國耕地資源資產價格全局趨勢Fig.5 The general spatial trend of the prices of cultivated land resource asset in China

4.2.2 空間格局分析 全局空間自相關是對耕地資源資產價格在整個區域空間特征的描述，可以衡量省域間耕地資源資產價格整體的空間關聯及其分異程度特征。鑒于此，采用Moran’s I 指數來分析省際耕地資源資產均價的總體格局分異特征。通過OpenGeaDA軟件計算得到全國耕地資源資產價格的Moran’s I值為0.467，且在0.01水平上顯著，說明全國耕地資源資產分布具有較強的空間正向自相關性，即耕地流資源資產價格高的省份與耕地流資源資產價格高的省份聚類、耕地流資源資產價格低的省份與耕地流資源資產價格低的省份聚類，呈現“俱樂部趨同”現象。為了直觀顯示全國耕地流資源資產價格的空間分布情況，在ArcGIS中通過自然間斷點法對各省耕地資源資產價格進行4級分類，結果如圖6所示。從圖6中可以直觀地看出，全國耕地資源資產價格的空間分布趨勢性很強，并呈現出三級階梯分布態勢，東西方向上有由東部沿海向西部內陸遞減的趨勢，南北方向有先增高后降低的趨勢，且高低值之間集聚程度較高，驗證了趨勢分析和空間自相關分析的結果；高值區和次高值區主要分布在東部沿海和華北平原地區，其中高值區資產均價值域范圍在29.4×104元/hm2—42.5×104元/hm2之間，主要分布在北京、上海2個直轄市；次高值區資產單價值域范圍在19.0×104元/hm2—29.4×104元/hm2之間，主要分布在東部沿海一帶，包括天津、河北、山東、河南、江蘇、浙江、廣東、重慶8個省（區、市）；次低值區集中分布于中部地區和東北地區，值域范圍在14.2×104元/hm2—19.0×104元/hm2之間，包括遼寧、山西、陜西、四川、湖北、安徽、云南、廣西、福建、海南10個省（區、市）；低值區主要布局在西北地區、青藏高原地區以及東南山地地區，值域范圍在7.2×104元/hm2—14.2×104元/hm2之間，主要包括西藏、新疆、青海、甘肅、寧夏、內蒙古、黑龍江、吉林、貴州、湖南、江西11個省（區、市）。

表2 全國耕地資源資產核算結果Tab.2 The results of the cultivated land resource asset accounting in China

5 結論與展望

5.1 研究結論

（1）從現有耕地資源資產核算研究成果來看，全國和省域層面的研究居多，且大多屬于區域整體的匡算，不能反映區域之間和區域內部耕地資源資產價格的空間差異；縣域層面的研究主要是基于農用地定級估價成果進行比較精細的核算，但由于當前只有極少數區縣具備農用地定級估價成果，且短期內無法實現全覆蓋，因而從根本上制約了該方法在全國耕地資源資產核算中的應用。基于以上考慮，本文探索在現有數據約束條件下，對現有核算方法進行改進，以期能在前人研究的基礎上進一步提高核算精度。研究表明，以縣域耕地流轉租金數據為基礎，并以耕地質量等別和社會經濟條件為控制的核算方法，不僅在理論上符合農用地估價的理論邏輯，而且在實踐中也能較客觀地反映省域之間和省域內部耕地資源資產的價格差異，其核算結果能為當前的自然資源資產核算和耕地價格監管提供有益參考。

（2）采用本文提出的核算方法，基于2016年全國耕地流轉租金調研數據完成了全國耕地資源資產核算，表明核算方法是可行的。核算結果顯示：2016年全國耕地資源資產價值總量為22.61×1012元，耕地資源資產單價為16.75×104元/hm2。總體而言，東部沿海經濟發達地區與糧食主產區的疊加區耕地資源資產價格較高，而西北干旱半干旱地區、青藏高原地區、西南和中南山區，以及地處中溫帶的東北地區耕地資源資產價格較低。

圖6 全國耕地資源資產價格分布情況Fig.6 The distribution of the prices of cultivated land resource asset in China

5.2 展望

雖然本文力求在前人研究基礎上盡力提升耕地資源資產的核算精度，但總的來講，本文的測算結果仍然是一種匡算結果，換句話說，本文的研究方法實際上是在全國估算方法和縣域定級估價方法之間的一種折中，其測算結果雖能從宏觀上去控制耕地資源資產價格的整體精度，但具體到區縣尺度，受基礎數據和空間插值的影響，其測算結果難免存在誤差。同時，受目前耕地流轉租金樣本數量和質量的限制，特別是部分省份耕地流轉租金數據明顯不足，直接影響了這些省份的測算精度。

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