廣西耕地利用效率空間差異及驅動機制

包博建，陸汝成，周 興

(南寧師范大學 自然資源與測繪學院，廣西 南寧 530001)

0 引言

耕地資源的利用效率不僅對國家糧食安全具有深遠影響，而且耕地資源利用效率的高低成為社會經濟發展的重要制約因素，在我國城市不斷擴張所造成的耕地總量下降的背景下，研究耕地的利用效率對耕地保護顯得尤為重要。

在耕地利用效率研究領域我國相對較晚，但發展較為迅速并取得了較好的成果。在研究方法上，學者多采用了數據包絡分析方法(DEA)、超效率(SBM)、隨機森林、隨機前沿生產函數、FGLS、Tobit等模型對耕地利用效率及其影響因素進行了探究，如張榮天等[1]基于改進DEA模型表明了1994～2012年中國省際耕地利用效率DEA最優比例相對較小；姜晗等[2]采用超效率SBM模型得出了2002～2016年東部沿海經濟區耕地利用效率整體上呈波動上升的趨勢；陳丹玲等[3]運用隨機森林RF模型對2003～2015年中國糧食主產區的耕地利用效率進行了測度，解決了復雜非線性特征的耕地利用效率問題；王良健等[4]運用隨機前沿生產函數與FGLS模型研究了2001～2011年中國耕地利用效率及其影響因素區域差異；廖成泉等[5]基于四階段DEA-Tobit模型證明了2012年湖北省耕地資源利用效率整體水平不高，且主要由純技術效率偏低所致。從研究尺度上，主要從宏觀尺度的國家層面逐漸轉向中觀的省域和微觀層面的市縣，王良健[4]、張立新[6]、張榮天[1]等從宏觀層面對中國耕地利用效率進行了研究；徐秋[7]、吳冬林[8]、宮攀[9]、張浩[10]、經陽[11]、周嘉昕[12]等則分別從省域層面對黑龍江、四川、山東、河北、江西、河南等省份的耕地利用效率進行了評價；孫耀鵬[13]、白志遠[14]、張田方[15]、馮曉紅[16]等基于市縣層面分別對荊州市、康樂縣、璧山縣、豐都縣的耕地利用效率進行了測度；張霞[17]、朱向楠[18]等從鎮域、村域角度對耕地利用效率進行了研究，但目前在這一層面領域研究的不多。

綜上，已有研究大多基于全國、省、市一級來展開，且評價單元相對較少，對各評價單元之間的空間特征關系的研究還不多，此外，研究區多為發達地區，而針對山地多、平地少的欠發達地區研究的較少。基于此，文章以廣西111個縣(市/區)為對象，構建耕地利用效率評價指標體系，采用改進熵值法計算各評價單元權重及得分，在此基礎上，運用GIS空間統計模型從整體和局部2個方面揭示其空間格局分異規律，最后運用地理加權回歸模型探究廣西耕地利用效率空間差異驅動機制并提出針對性建議，以期為提高廣西耕地利用效率提供決策參考。

1 研究區概況

廣西壯族自治區界于北緯20°54′～26°24′、東經104°28′～112°04′之間，下轄14個地級市，39個市轄區、7個縣級市、53個縣、12個民族自治縣(共計111個縣級行政單位)(圖1)，土地總面積23.76萬km2，占全國土地總面積的2.5%，廣西土地資源類型主要以山地、丘陵和石山為主。西北高、東南低，地勢由西北向東南逐漸降低，是典型的喀斯特地區。氣候主要為亞熱帶季風氣候和熱帶季風氣候。2017年全區在農業機械總動力投入方面達360.43×105kW，而人均糧食占有量則由1995年的341.91 kg降至2017年的262.09 kg。2017年糧食單產達4931 kg/hm2，甘蔗產量達7611.69×104t，下轄的崇左市素有“中國糖都”之稱，是我國糖料重要生產基地。

2 研究方法與數據來源

2.1 指標體系構建

參照已有成果，從廣西的實際情況出發，同時考慮到數據的易獲取性，從廣西各縣(市/區)耕地的利用程度、投入與產出情況出發，構建評價體系(表1)。

表1 廣西各縣(市/區)耕地利用效率評價指標

2.2 改進熵值法

耕地利用是一種易受人們行為影響的土地利用活動，具有極強的區域性和系統性特點，而改進熵值法不僅適合于系統性問題的研究，而且適合于相對性評價[19]。為此，采用改進熵值法計算各指標權重，對耕地利用效率指標數據進行標準化處理之后，運用改進熵值法計算出各評價指標的權重(表1)，在此基礎上計算出各研究單元的耕地利用效率綜合得分。

2.2.1 數據標準化 設Y為耕地利用效率評價指數對應于第i個地區與第j個評價指標的樣本矩陣，有Y=(Yij)i×j，對原始數據采用極值處理法進行評價指標進行標準化處理。

(1)

(2)

式中：minYij、maxYij分別是第i個地區中第j個評價指標樣本值的最小值和最大值，i=1，2，…，n；j=1，2，…,m[20]。

2.2.2 指標權重確定 (1)求第j個評價指標下第i個地區Ai的貢獻度，用Fij表示，公式如下：

(3)

多評價指標矩陣：求出標準化后各列指標的和，每行數值和對應列的比形成新的矩陣。

(2)計算所有地區對各個評價指標的貢獻總量即熵值。

用Ej來表示所有地區對評價指標Yij的貢獻總量，其表達式為：

(4)

式中，Ej為第j項評價指標的熵值，常數K為調節系數，用公式表達為：

(5)

可保證0≤Ej≤1，即Ej最大值為1。在熵值計算中，當某個評價指標下各地區的貢獻度趨于一致時，Ej趨向于1，則該指標在綜合評價中的貢獻度越大；當貢獻度全部相等時，則該指標在綜合評價中的貢獻度很小，可以不考慮該指標在評價中的貢獻度。

(3)計算第j個指標下各地區貢獻度的一致性，即指標差異指數Dj。

Dj=1-Ei

(6)

(4)計算各評價指標的權重，用Wj表示，各評價指標權重為Dj與所有Dj和的商，其計算公式如下。

(7)

2.2.3 耕地利用效率值計算 在得出指標權重值的基礎上，采用綜合評價法計算研究區域耕用地利用效率各研究單元的綜合得分。公式表達為：

(8)

依據式(8)計算所得分為廣西各地區的耕地利用效率的綜合指標值，即耕地利用效率值，可以發現，Si∈[0,1]，當Sj=0時，耕地利用系統處于最低效利用的狀態，利用程度最低；當Sj=1時，耕地利用系統處于最高效利用的狀態，利用程度最高。

2.3 空間自相關分析模型

2.3.1 全局莫蘭指數 為對廣西各縣(市/區)的耕地利用效率水平的空間特征在整體上進行描述，更好地探究其空間的關聯性及差異特征，本研究引入全局Moran’s I指數。全局Moran’s I指數可反映空間相鄰或空間相近的區域單元屬性之間的相互作用機制[1]。其計算公式如下。

(9)

2.3.2 局部莫蘭指數 局部Moran’s I指數是度量某一區域單元與相鄰區域單元空間自相關程度的常用指標[2]，為進一步體現耕地利用效率在空間上的熱點區和冷點區，揭示其局部空間分異規律，而引入局部Moran’s I指數。

(10)

2.4 地理加權回歸

OLS模型作為一種全局回歸模型，其得到的回歸系數估計值是整個研究區域內的平均值，不能反映回歸參數的真實空間特征。而地理加權回歸模型可以使參數在空間中的變化趨勢得以度量，從而更好地反映參數的真實空間特征。地理加權回歸(Geographically Weighted Regression，GWR)通過對不同區域的影響程度進行估計，能夠反映參數在不同空間下的空間非平穩性，使變量間的關系可以隨空間位置的變化而變化，其結果更符合客觀實際[21]。GWR模型擴展了傳統的回歸框架，在全局回歸模型的基礎上進行局部的參數估計模型，結構如下：

(11)

式中，β0(ui,vj)為常數項；βk(ui,vj)為各縣(市/區)的回歸系數；t為研究單元個數；Xik為研究區各評價單元的變量數；εi為隨機誤差項。

2.5 數據來源

研究中所使用的數據主要包括經濟社會調查數據，均來自廣西統計局官方公布的《廣西統計年鑒》(2018)，對缺失的個別指標數據通過所在地的《政府統計公報》或《政府工作報告》補齊。

3 結果與分析

3.1 耕地利用效率評價

根據上述熵值法計算公式得到各指標權重后，對各指標權重進行加權求和得出廣西各縣(市/區)耕地利用效率綜合得分。同時，為將廣西各縣(市/區)耕地利用效率空間差異能夠更直觀地表現出來，以廣西各縣(市/區)行政區劃矢量圖作為底圖，利用ArcGIS軟件中的自然間斷點分級法將廣西各縣(市/區)耕地利用效率劃分為5個等級，即：耕地利用效率低效區(0.1463≤Si≤0.2004)、耕地利用效率較低區(0.2004≤Si≤0.2503)、耕地利用效率中等區(0.2503≤Si≤0.2996)、耕地利用效率較高區(0.2996≤Si≤0.3317)、耕地利用效率高效區(Si>0.3317)，據此繪制各縣(市/區)耕地利用效率等級圖(圖2)。

2017年全區耕地利用效率平均值為0.2518，全區水平在此之上的縣(市/區)僅占42.34%，在此之下的縣(市/區)占到了57.66%，耕地利用效率最高地區為恭城瑤族自治縣，效率值達到了0.6537；最低的為憑祥市，效率值僅為0.1463，兩者極差達到了0.5074，可見，縣域之間的耕地利用效率差異較大。

從空間分類來看，總體而言，桂西部耕地利用效率普遍較低，桂東部耕地利用效率總體在中等及中等以上水平。廣西各縣(市/區)耕地利用效率整體水平呈現從西向東逐漸遞增的趨勢。

第一級為耕地利用效率高效區，包括恭城瑤族自治縣、平樂縣、昭平縣等，主要分布于廣西東北部，少數分布于東南部，從要素配置上看，該區的土地資源與環境要素的條件綜合比較好。從指標數據來看，該地的指標值相對于其他縣(市/區)較好，間接反映了該地的耕地利用效率較高，在廣西其他縣(市/區)的耕地資源利用中發揮了良好的典范作用。高效利用區其復種指數、機械化程度、農業科技投入力度上相對于其他縣(市/區)較高，這也是其保持較高的耕地利用效率的重要原因。當前應注重土地投入、資本與規模的協調與均衡，以保持其以高效的耕地利用效率進行農業生產活動。

第二級為耕地利用效率較高區，包括陽朔縣、海城區、象州縣、福綿區、容縣、港口區、武鳴區等，主要分布于桂東北部、桂東南部、桂中部。這些地區土地以丘陵為主，且多為低山丘，具有亞熱帶季風性氣候特色、日照充足、雨量充沛。同時，該區復種指數、機械化投入程度相對其他縣(市/區)較高。在耕地利用上，港口區、海城區在各項耕地利用指標中處于中上水平，耕地利用效率具備著向耕地利用高效區發展的潛力和條件。

第三級為耕地利用效率中等區，包括藤縣、覃塘區、柳城縣、靈山縣、武宣縣、北流市、賓陽縣、荔浦市等縣(市/區)。中等效率區主要分布在桂東南部、桂北部、桂中部，少數分布于桂西南部。鳳山縣、天峨縣、環江毛南族自治縣位于桂西南部，地形主要為山地，其耕地利用效率卻相對較高于同區位縣(市/區)，達到了中等利用水平，這與其較好的機械化投入、科技人員投入及糧耕指數是分不開的，當前應盡可能提高其他耕地利用因子，如土地墾殖率和復種指數，從而進一步向更高的耕地利用水平提升。北流市、陸川縣等桂東縣市及靈山縣、浦北縣、合浦縣等桂東南縣域，地勢相對比較平坦，土壤比較肥沃，農民進行耕地活動的距離不長，便于對耕地進行管理，耕地利用的自然條件較好，然而在耕地機械化和農業科技等投入上仍需提高。

第四級為耕地利用效率較低區，包括龍勝各族自治縣、那坡縣、合山市、博白縣、蒼梧縣、金城江區、田陽區、江南區等縣(市/區)。較低效區幾乎分布于廣西各個地區，主要集中在桂西部、桂西南部、桂東部、桂南部，這也從側面反映了廣西整體耕地利用水平不高，仍具有較大的提升空間。桂西部、桂西南部山多平地少，耕地比較分散，耕地相對比較破碎化，耕地開發利用的條件較差且利用難度大，桂西部、西南部地區的耕地利用效率較低效縣(市/區)的土地優勢在于生態效益，應因地制宜發展適合本地特色的產業。從指標數值來看，桂東南部、桂東部大部分縣(市/區)耕地利用效率較低的主要原因為農業機械和農業技術人員投入較少，致使其耕地利用效率較為低效。

第五級為耕地利用效率低效區，包括魚峰區、防城區、象山區、平果市、疊彩區、德保縣、興寧區、西鄉塘區、憑祥市等縣(市/區)。低效區主要分布在桂西南部、桂西北、桂南部。桂西南部、桂西北部土地資源類型主要以山地居多，耕地的利用條件相對缺乏，桂西部如百色市大部分縣耕地利用效率偏低，該地是廣西有色金屬的重要生產地，加上其復雜的地形，耕地利用條件不具優勢性，進而耕地利用效率偏低。興寧區、西鄉塘區等全區經濟較發達地區，由于經濟社會發展占用了許多耕地，導致耕地數量減少和質量下降，在耕地利用上投入的程度低，產出效益低，耕地利用效率還需提高。該區是以山地為主的地勢較高地區，耕地利用難度大。

3.2 耕地利用效率空間特征分析

為分析廣西各縣(市/區)的耕地利用效率水平的總體空間聚集特征，文章基于2017年廣西各縣(市/區)的耕地利用效率值，借助ArcGIS 10.7軟件計算出研究區域的全局Moran’s I指數為0.1478，其P值、Z值均通過顯著性檢驗，表明研究區耕地利用效率存在空間正相關關系，表現為顯著的空間集聚效應。由于存在空間異質性，采用局域Moran’s I探究研究區子單元耕地利用效率局部集聚特征(圖3)。

由圖3可知，H-H聚集區：2017年廣西耕地利用效率熱點區主要集中分布在廣西東北部的恭城瑤族自治縣、平樂縣一帶，與其相鄰的為L-H聚集區，主要分布于廣西東北部蒙山縣、鐘山縣一帶。當前，應注重L-H聚集區及H-L聚集區的耕地利用效率差異平衡，同時要穩步提升H-H聚集區的耕地利用效率水平，避免其向L-H聚集演變。L-L聚集區：耕地利用效率冷點區主要集中分布在廣西西南部的龍州縣、寧明縣和西部的田林縣、田陽區、右江區及經濟較發達的江南區、良慶區、柳江區、柳南區、柳北區一帶。從地理位置上來看，位于冷點區的龍州縣、寧明一帶為靠近邊境縣域，在中越邊境地區的耕地利用由于人口轉移等原因造成較了嚴重的撂荒現象，應大力加強邊境地區的耕地利用率，從而保障我國的國土安全及邊境糧食安全。從經濟上看，江南區、柳南區一帶為全區經濟較發達地區，在經濟建設發展占用耕地的同時造成耕地減少和質量下降，致其耕地利用效率不高，該區域應在創造經濟效益的同時兼顧生態效益，提高發展的品質。

3.3 耕地利用效率驅動力分析

3.3.1 驅動因子選取 廣西耕地利用效率空間差異及其集聚特征是多重因素下相互作用的結果。文章通過參考相關學者[1-2，6-8，10-11]的研究，結合廣西的地方實際情況，從自然條件和耕地資源稟賦、農業投入程度、經濟發展3個方面綜合考慮各因素對研究區耕地利用效率空間特征的影響，同時兼顧數據的易獲取性，本研究以廣西各縣(市/區)耕地利用效率得分為因變量，選取復種指數(x1)、人均耕地面積(x2)、機械化程度(x3)、農業科技人員投入(x4)、人均GDP(x5)、農村居民人均可支配收入(x6)作為本研究中耕地利用效率影響因素的解釋變量，通過GWR空間加權二乘法(WLS)對2017年廣西111個縣(市/區)數據建立模型，探討耕地利用效率空間特征的驅動機制。

3.3.2 驅動因子分析 基于廣西各縣(市/區)耕地利用效率綜合得分及影響因子數據，運用ArcGIS 10.7軟件中普通最小二乘法(OLS)回歸模型對6種影響因子的顯著性進行檢驗。回歸結果見表2。

由表2可知，復種指數(x1)、人均耕地面積(x2)、機械化程度(x3)、農業科技人員投入(x4)、人均GDP(x5)、農村居民人均可支配收入(x6)6個影響因子的P值均小于0.05，均在1%水平上通過了顯著性檢驗，且系數值均為正，說明上述影響因子對廣西各縣(市/區)耕地利用效率的提升及空間分異特征具有顯著的正向作用。

在OLS模型基礎上，運用ArcGIS 10.7軟件中空間統計工具的地理加權回歸模型對2017年廣西耕地利用效率的GWR值進行測算。2017年GWR模型的擬合系數R2為0.867，調整后的擬合系數R2為0.841，表明該模型的擬合優度較高，效果較好。

自然條件和耕地資源稟賦方面，2017年復種指數和人均耕地面積均在1%水平上通過了顯著性檢驗，且其回歸系數均值分別為0.011、0.565，對耕地利用效率具有正向顯著作用，但作用不明顯。說明耕地的自然稟賦條件對耕地利用效率的提升有正向作用，但作用不大。復種指數的增加，反映了耕地的利用程度得到提高，在其他條件得以滿足的情況下其產出提高，從而使其耕地利用效率得到提高。而人均耕地面積的增加，在一定程度上緩解了人均耕地資源緊缺的壓力，使農業向規模化方向發展，農業管理得到加強，實現農業的規模化和可持續發展，進而使得區域的耕地利用效率得到提高。

農業投入程度方面，機械化程度及科技人員投入的回歸系數通過了1%的顯著性檢驗，各地區回歸系數均為正數且均值分別為22.84、7.77，說明兩者對耕地利用效率具有顯著的正向作用。機械化投入程度在6種影響因素的回歸系數均值中處于最高，這也說明了機械化投入程度在6種影響因子當中對耕地利用效率的提升效果最明顯，是提高廣西各地區耕地利用效率的重要因素。而科技人員的投入改變了傳統的農業管理方式，使得一些新的栽培、噴灌、生物施肥等新技術應用于農業當中，減少了農戶在耕地上的盲目投入，對耕地利用效率的提高起到了很好的促進作用。

經濟發展方面，人均GDP和農村居民人均可支配收入均通過了1%的顯著性檢驗，回歸系數均為正，分別僅有0.001和0.005，表明人均GDP和農村居民人均可支配收入雖然對耕地利用效率的提升具有正向作用但作用很小，人均GDP和農村居民人均可支配收入高的地區在一定程度上代表其經濟發展水平相對較高。一方面，經濟較發達地區在農業資金投入、科技投入等方面相對較多，農業條件相對較好，從另一角度來看，在經濟快速發展的形勢下，城市的不斷擴展使得城市周邊的耕地特別是優質耕地不斷減少，耕地的集約化程度不夠，使得該地區耕地利用效率不高。

用回歸系數的絕對值來表示耕地利用效率的影響程度，對其影響程度進行大小比較可得：機械化程度>農業科技人員投入>人均耕地面積>復種指數>農村居民人均可支配收入>人均GDP，由此可知機械化投入對耕地利用效率影響程度最大，其次為農業科技人員投入，其他影響因素對耕地利用效率也具有影響，但影響的程度比較小。從影響程度角度來看，為了提高廣西整體耕地利用效率，當前應在穩定增加其他要素投入基礎上，因地施策，大力提高機械化投入和農業科技人員投入，進而實現高效的耕地利用效率。

4 對策與建議

由于廣西各縣在地形、地理位置、土地利用條件、經濟社會發展水平等存在差別，因此廣西各縣(市/區)在耕地利用效率上不相一致，存在一定的空間差異。基于廣西各縣(市/區)耕地利用效率評價結果及空間差異特征，在對各地區耕地利用效率空間差異驅動力影響因素進行分析的基礎上，提出提高廣西耕地利用效率的措施。

4.1 加強農業機械化投入

在前文耕地利用效率驅動力因素分析中，加大農業機械化的投入力度對提高廣西的耕地利用效率具有顯著的正向作用且效果最明顯，因此，應切實提高廣西的農業機械化水平，尤其是欠發達的低效區和較低效區應注重加強農業機械方面的投入，而農業機械投入受到了資金及廣西山多耕地少且分散的復雜地形的影響。對此，政府部門可根據各地方實際情況實行相應的惠農政策，給予農業機械一定的補貼，對于一些復雜且零散的無法實現大規模機械化的耕地可采用小型農業機械，因地制宜，提高農業機械化程度。

4.2 深入推進農業科技推廣

現代農業化科技的應用對耕地利用效率的提高具有顯著的正向作用。應加強全區內農業科研的投入力度，通過引進人才或與高校合作的方式增加農業科技人員數量，出臺相應的惠農政策，開展農業生產知識培訓，提高農民的農業生產技能，從而更合理科學地利用耕地，提高其利用效率。

4.3 鼓勵耕地向規模化方向發展

當前，農民的收入來源方式增多，農民在耕地投入上的投入所獲得收益并不能滿足當前的家庭需要而選擇外出務工，因而造成耕地撂荒，鑒于此，應在惠農政策的支撐下加強對農民高經濟效益作物選擇方面的指導，積極鼓勵和幫助農戶將撂荒的耕地利用起來，通過農村電子商務平臺將農產品及時銷售出去，提高農民收入，或將因耕地分布比較凌亂分散且形狀不夠規則而撂荒的耕地向農業龍頭企業集中進行農業生產，促進耕地的規模化經營，從而促進耕地的機械化管理，最大程度地減少耕地拋荒情況的發生，降低耕地的閑置率，提高其復種指數，進而提高耕地的利用效率。

4.4 注重對耕地的保護與提升

在耕地利用過程中，要想穩定或提高耕地利用效率，除投入要素需要達到科學合理配置之外，還要加強對耕地的保護與提升，尤其是低效區和較低效區中經濟較好的地區，就建設用地而言，要堅持建設用地適用性評價為前提，嚴格控制建設用地規模擴張，嚴格實行永久基本農田保護制度，減少建設用地對耕地的占用，建設用地不足的地方可通過舊城改造和土地整治項目來騰出用地指標。通過耕地保護政策的宣傳提高農民的耕地保護尤其是永久基本農田保護的意識，嚴格保護有限的耕地資源，對利用條件較差和質量較低的耕地進行土地整理，實現對耕地的保護與提升。

5 結論與討論

5.1 結論

(1)總體而言，廣西各縣(市/區)耕地利用效率普遍不高，且具有一定的差異性，大多數縣都處于低效、較低效狀態，表明全區耕地地利用效率整體上還處于較低水平，具有很大的提升利用空間。

(2)2017年廣西各縣(市/區)耕地利用效率具有空間正相關關系，表現為顯著的空間集聚效應，存在空間異質性。局部空間差異上存在高高集聚、低低集聚、高低集聚和低高集聚現象。

(3)對廣西各縣(市/區)耕地利用效率的提升及空間差異的驅動力因素從自然條件和耕地資源稟賦、農業投入程度、經濟發展3個方面進行地理加權回歸分析，結果表明：機械化投入程度對廣西耕地利用效率的提升作用最大，且各驅動因素的影響程度大小為機械化程度>農業科技人員投入>人均耕地面積>復種指數>農村居民人均可支配收入>人均GDP，說明提高機械化程度和增加農業科技人員投入是提升廣西各地區耕地利用效率的關鍵。

5.2 討論

文章對廣西各縣(市/區)耕地利用效率的高低評價，該評價是相對于區內各縣(市/區)的有效性評價。因此，測算的只是廣西區內各縣(市/區)的評價效率，今后研究中應加強與其他耕地利用效率高的省份縣(市/區)單元進行對比，尋找差距，從而更好地發現問題并改進。在指標選取方面，綜合、系統、科學的指標體系和正確的研究方法是進行耕地利用效率評價的基礎條件，但是，因受指標數據的獲得性所限，文章建立的指標體系有待進一步改善。文章研究單元具體到縣一級，研究范圍大，因此未進行各縣(市/區)的耕地利用效率的時空分析，在今后的研究中應繼續加強。