長三角耕地利用效率及影響因素分析

桂 政，於 冉，2*，秦 巖，李蘭蘭，宋中俊

（1.安徽農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，合肥 230036；2.安徽農(nóng)業(yè)大學國土資源研究所，合肥 230036）

引言

耕地資源是人類社會生存和發(fā)展的基礎，科學合理利用耕地對提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力和確保國家糧食安全具有重大意義[1-2]。耕地利用效率反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中對耕地投入各種資源的合理分配程度，影響著耕地保護戰(zhàn)略的實施。隨著我國城鎮(zhèn)化與工業(yè)化的快速推進，耕地非農(nóng)化、耕地粗放利用等人地矛盾問題持續(xù)出現(xiàn)，制約了農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展[3-5]。《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》提出，以保障國家糧食安全為底線，堅持最嚴格的耕地保護制度，深入實施藏糧于地、藏糧于技戰(zhàn)略來提高農(nóng)業(yè)質(zhì)量效益和競爭力。因此，分析耕地利用效率的現(xiàn)狀及其區(qū)域差異規(guī)律，探索耕地資源利用效率提升的優(yōu)化路徑，對提高農(nóng)民收入、實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與助力鄉(xiāng)村振興具有重要價值[6]。作為全國最活躍、開放和創(chuàng)新的地區(qū)之一，長三角在中國現(xiàn)代化和全方位開放的總體形勢中發(fā)揮著重要的戰(zhàn)略地位。該區(qū)域耕地利用效率的提升有利于緩解耕地供需矛盾、提高糧食安全系數(shù)。所以，研究長三角耕地利用效率及其影響因素，對推動長三角農(nóng)業(yè)高質(zhì)量一體化發(fā)展具有現(xiàn)實指導意義。

目前，許多學者基于耕地利用效率的相關角度進行了研究。研究內(nèi)容著重于耕地利用效率測度[7-9]、區(qū)域差異[10-13]和影響因素[14-16]。其中，宮攀等[8]運用數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）方法簡單地計算并分析了山東17個城市的耕地利用綜合效率、規(guī)模效率和純技術效率；王海力等[13]采用 DEA 模型、全局 Moran＇I、G*i指數(shù)和趨勢面分析方法對西南地區(qū)耕地利用效率的時空變化區(qū)域差異特征進行了分析；經(jīng)陽等[15]對1996—2008年江西的耕地利用效率及其影響因素的變化，經(jīng)過DEA方法、Tobit回歸模型和數(shù)理方法分析。但是，眾多學者主要以長三角中的省域為研究區(qū)域進行整體宏觀尺度的研究，關于長三角及其各市耕地利用效率的區(qū)域差異的討論則相對較少。本研究以長三角27個市為研究對象，基于2000—2018年長三角土地利用、社會經(jīng)濟發(fā)展數(shù)據(jù)，利用DEA測算2000—2018年長三角及各市耕地利用效率，并采用Tobit模型分析長三角及各區(qū)域耕地利用效率影響因素，為提升長三角耕地效率提供一定依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)處理

1.1 研究方法

1.1.1 數(shù)據(jù)包絡分析方法

數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）方法產(chǎn)生于20世紀70年代的美國，由著名的運籌學家A.Charnes，W.W.Cooper和E.Rhodes提出[17]。首先構(gòu)建所有決策單元（DMU）輸入和輸出指標數(shù)據(jù)的生產(chǎn)前沿面，并評價所有決策單元[18]。該模型包括產(chǎn)出角度的CCR模型和投入角度的BCC模型，經(jīng)過計算得出純技術效率、規(guī)模效率，而代表耕地利用效率的綜合技術效率=純技術效率×規(guī)模效率。本研究運用BCC模型對長三角及各市耕地利用效率進行效率分析，具體公式如下：

1.1.2 Tobit模型

經(jīng)過DEA方法中CCR模型和BCC模型計算得到的效率值只反映耕地利用系統(tǒng)內(nèi)部投入與產(chǎn)出之間的關系，外部因素對耕地利用效率的影響還需進行下一步分析。通過計算所得到的耕地利用效率值值域處于0～1之間，數(shù)據(jù)位于截斷狀態(tài)，普通最小二乘法的估計會出現(xiàn)較大的偏差。所以本研究采用偏差小、精準度高的Tobit回歸模型，一般表達式為：

1.2 數(shù)據(jù)來源與指標選擇

1.2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

數(shù)據(jù)主要來源于2001—2019年《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《上海統(tǒng)計年鑒》《浙江統(tǒng)計年鑒》《江蘇統(tǒng)計年鑒》《安徽統(tǒng)計年鑒》、各市級統(tǒng)計年鑒和省市級《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》，數(shù)據(jù)均做標準化處理。

1.2.2 耕地利用效率指標選擇

（1）讓班上的小記者，以采訪新聞的方式，訪問“孟母”，讓“孟母”說出自己的感受。（2）從哪里看出街市不是一個理想的地方？（3）看到孟子每天玩做買賣的生意，你有什么感想？（4）為什么你不喜歡孟子模仿商人？

結(jié)合前人的研究[19-21]，本研究選擇投入和產(chǎn)出角度的指標數(shù)據(jù)。耕地投入指標：選用糧食播種面積代表土地投入，農(nóng)用機械總動力代表資本投入，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員表征勞動力投入，農(nóng)用化肥施用量、農(nóng)藥施用量代表化肥投入；耕地產(chǎn)出指標：選用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值代表經(jīng)濟效益產(chǎn)出，選用糧食總產(chǎn)量代表社會效益產(chǎn)出。耕地生產(chǎn)效率DEA模型的投入—產(chǎn)出指標如表1所示。

表1 耕地生產(chǎn)效率DEA模型的投入-產(chǎn)出指標Table 1 Input-output index of cultivated land production efficiency DEA model

1.2.3 影響因素指標選擇

Tobit模型中的解釋變量（影響因素）是代表系統(tǒng)外部的影響程度，在指標選擇時應避免與BCC模型內(nèi)部系統(tǒng)選擇一致的指標。因此，結(jié)合已有的研究[22-25]，除去代表土地、勞動和資本等3方面投入影響因素外，再加入表征區(qū)域自然條件、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、耕地資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展水平和固定資產(chǎn)的指標為解釋變量。具體為耕地復種指數(shù)（X3）代表自然條件指標反映農(nóng)作物生長自然條件；單位面積機械總動力（X1）和單位耕地面積施肥量（X6）代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件指標反映區(qū)域農(nóng)業(yè)機械和化肥投入水平；人均耕地面積（X4）和農(nóng)村勞動力人均播種面積（X5）代表耕地資源稟賦指標反映耕地資源差異和經(jīng)營規(guī)模；人均 GDP（X2）和農(nóng)村居民人均可支配收入（X7）作為表征經(jīng)濟發(fā)展水平的指標反映地區(qū)生產(chǎn)要素投入能力與強度；農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額（X8）代表固定資產(chǎn)指標反映對農(nóng)業(yè)發(fā)展重視程度。公式如下：

式中：Y為耕地綜合技術效率值；u為隨機擾動項；β1，β2，β3，β4，β5，β6，β7和 β8為各個解釋變量的系數(shù)；β0為常數(shù)項。

2 結(jié)果與分析

2.1 耕地利用效率測算與分析

2.1.1 耕地利用效率總體分析

運用DEA SOLVER Pro 5軟件的 CCR—I和BCC—I模型，計算出長三角27個市2000—2018年的耕地利用效率，平均得到2000—2018年長三角總體TE（耕地利用綜合技術效率）、PTE（純技術效率）和SE（規(guī)模效率）值（見表 2）。

表2 2000—2018年長三角耕地利用效率值Table 2 Cultivated land use efficiency in the Yangtze River Delta during 2000—2018

從表2可以看出，2000—2018年長三角耕地利用綜合技術效率的平均值為0.81，耕地利用綜合技術效率處于中等水平。從變化趨勢來看（圖1），純技術效率較為穩(wěn)定，波動較小，2008年和2018年為最大值1，最低的為0.86，平均值為0.94；規(guī)模效率值平均為0.86，且波動較大，規(guī)模效率最高為2018年的0.96，2003年僅為0.41。總體來看，耕地利用效率值是不穩(wěn)定和波動的。從2000—2003年，這3個效率值呈下降趨勢，由0.93下降至0.35，這段時期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入不足，合理利用率低下，致使耕地綜合效率處于較低水平；2003—2018年3個效率值的總體走向呈波動上升狀態(tài)由0.77上升至0.81，從2004年開始，歷年中央一號文件均聚焦于“三農(nóng)”工作，調(diào)動了農(nóng)民積極性和有效保護了耕地，從而促進了耕地效率的不斷提高。

圖1 2000—2018年長三角耕地利用效率值變化趨勢Figure 1 Change trend of cultivated land use efficiency in the Yangtze River Delta during 2000—2018

從2000—2018年，綜合技術效率與純技術效率比較接近，曲線重疊率較高，純技術效率的變化保持穩(wěn)定，且在整體上大于規(guī)模效率，表明長三角耕地利用效率主要為技術驅(qū)動模式。因此，提高長三角耕地利用效率的關鍵是提高規(guī)模效率。

2.1.2 耕地利用效率區(qū)域差異分析

根據(jù)CCR—I模型和BCC—I模型測算出長三角各市耕地利用的TE（耕地利用綜合技術效率）、PTE（純技術效率）和SE（規(guī)模效率）值求得各市的效率平均值（見表3），并找出其區(qū)域差異。

表3 2000—2018年長三角各市耕地TE、PTE、SE平均值Table 3 Average TE，PTE and SE values of cultivated land in cities of the Yangtze River Delta 2000—2018

2000—2018年，湖州市、金華市和臺州市綜合技術效率值都在0.97以上，3市的純技術效率接近1，規(guī)模效率均值為0.99，表明3市在耕地資源的配置能力及使用效率上都達到較高水平；揚州市、鹽城市、杭州市、蕪湖市、滁州市和池州市綜合技術效率值都在0.90以上；經(jīng)濟發(fā)展水平高的上海市、南京市、無錫市、蘇州市和合肥市，耕地綜合技術效率均值僅為0.82，蘇州市的效率值最低為0.74，利用水平相對較低；泰州市、安慶市和宣城市綜合技術效率值在0.83以上，泰州市純技術效率有效，為1；常州市、南通市、鎮(zhèn)江市、寧波市、溫州市、紹興市、舟山市和銅陵市綜合技術效率值在0.70以上；嘉興市、馬鞍山市綜合技術效率值僅為0.26、0.52，但純技術效率值較高為0.86、0.94，表明綜合效率不高主要受規(guī)模效率限制。長三角的綜合技術效率值差異較大，但純技術效率普遍較高，所以，長三角耕地利用效率差異化主要是由規(guī)模效率的變化引起的。

根據(jù)各市的綜合技術效率，利用Arcgis 10.2自然斷點法將長三角劃分為高效率區(qū)、較高效率區(qū)、中等效率區(qū)和低效率區(qū)（見圖2）。

圖2 長三角耕地利用效率分區(qū)Figure 2 Classification of cultivated land use efficiency in the Yangtze River Delta

①高效率區(qū)包括揚州、湖州、蕪湖、鹽城、金華、滁州、杭州、臺州和池州9個市，綜合技術效率均值為0.93，純技術效率均值接近于1，規(guī)模效率均值為0.95，耕地處于最佳效率。

②較高效率區(qū)純技術效率值為0.94，但規(guī)模效率值為0.86。該類地區(qū)包括經(jīng)濟發(fā)展水平高的上海、南京、合肥和無錫4市與受地形影響不宜集中進行大規(guī)模的耕地生產(chǎn)的泰州市、安慶市和宣城市。

③中等效率區(qū)有蘇州、南通、寧波、常州、鎮(zhèn)江、銅陵、舟山、溫州和紹興9個市且主要分布在東部沿海，其耕地利用效率低于長三角平均值。

④低效率區(qū)包括嘉興市、馬鞍山市，耕地利用效率值僅為0.39，純技術效率值為0.87，規(guī)模效率值為0.46，表明在耕地的技術投入和規(guī)模利用兩方面都有極大提高空間。

2.2 耕地利用效率影響因素分析

基于長三角耕地利用效率及4類效率區(qū)的劃分結(jié)果，運用Tobit模型進行被解釋變量（綜合技術效率值）對解釋變量（影響因素）的回歸分析，求得解釋變量的系數(shù)，使各因素有效說明對綜合技術效率值的影響方向和強度。在進行Tobit模型回歸分析之前通過對解釋變量之間進行共線性檢驗，發(fā)現(xiàn)存在變量VIF值大于10，此后在 SPSS 20.0數(shù)理分析軟件中利用嶺回歸分析法解決了這一問題，使各解釋變量之間不存在多重共線性。

2.2.1 總體效率影響因素分析

運用Eviews 10.0統(tǒng)計軟件中Tobit模型對長三角綜合技術效率值與影響因素之間進行回歸分析。

從表4可以看出，人均GDP（X2）對長三角耕地利用效率有顯著的積極影響，在長三角地區(qū)經(jīng)濟迅速發(fā)展的同時，有關部門對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、耕地利用投入了更多的政策、資金和科技支持，有利于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展和耕地利用效率提高。農(nóng)村勞動力人均播種面積（X5）和長三角耕地利用效率是弱負向關系，這意味著勞動力平均經(jīng)營規(guī)模越大，耕地利用效率越低，表示長三角地區(qū)人均經(jīng)營面積過大，同時也說明農(nóng)村勞動力較少。單位耕地面積施肥量（X6）對長三角耕地利用效率呈弱負向影響，表明在長三角地區(qū)耕地經(jīng)營過程中由于化肥投入過量導致耕地質(zhì)量下降，抑制農(nóng)作物生產(chǎn)，從而降低了耕地利用效率。

表4 長三角耕地利用效率影響因素回歸結(jié)果Table 4 Regression results of influencing factors of cultivated land efficiency in the Yangtze River Delta

因此，長三角在今后區(qū)域經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，應繼續(xù)重視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展，保護耕地數(shù)量與質(zhì)量，提高農(nóng)民生產(chǎn)積極性；同時應有效控制土地流轉(zhuǎn)規(guī)模，全力培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體；在進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中要科學施肥，提高化肥利用效率，預防出現(xiàn)生態(tài)外部性問題。

2.2.2 分區(qū)效率影響因素分析

本部分利用Eviews 10.0對數(shù)據(jù)進行處理得到長三角4類區(qū)域耕地利用效率影響因素回歸結(jié)果，如表5所示。

表5 長三角區(qū)域差異耕地利用效率影響因素回歸結(jié)果Table 5 Regression results of influencing factors of cultivated land use efficiency of regional differences in the Yangtze River Delta

由結(jié)果可知，高效率區(qū)、較高效率區(qū)、中等效率區(qū)和低效率區(qū)各影響因素無論在影響方向和影響程度上具有顯著差異性。

耕地復種指數(shù)（X3）對高效率區(qū)耕地利用效率有顯著正向影響，這意味著高效率區(qū)太陽能與熱水土結(jié)合的條件優(yōu)越，耕地可以在2年內(nèi)利用3次生產(chǎn)農(nóng)作物，獲取更大的經(jīng)濟效益。單位面積機械總動力（X1）和農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額（X8）對高效率區(qū)耕地利用效率為弱負向影響，說明高效率區(qū)不合理的機械化作業(yè)和固定資產(chǎn)投入規(guī)模致使土地肥力下降。因此，高效率區(qū)應在現(xiàn)有的基礎上繼續(xù)實施高效農(nóng)業(yè)生產(chǎn)政策，推廣農(nóng)作物品種改良技術，科學合理推進農(nóng)業(yè)機械化和調(diào)節(jié)農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入力度，提高農(nóng)民種糧積極性。

單位耕地面積施肥量（X6）對較高效率區(qū)耕地利用效率呈弱負向影響，表明較高效率區(qū)在化肥使用中超出合理范圍，造成土壤污染，阻礙農(nóng)作物生長，進而使耕地利用效率下降。所以，較高效率區(qū)在耕地利用過程中要控制化肥使用強度，逐步推進有機肥代替化肥、測土配方施肥，預防破壞土壤肥力。

人均耕地面積（X4）、人均 GDP（X2）和農(nóng)村居民人均可支配收入（X7）對中等效率區(qū)有較為顯著正向影響，人均耕地面積的增加有利于提高耕地利用效率，耕地數(shù)量規(guī)模成為中等效率區(qū)提高耕地利用效率的主要限制因素。無論是區(qū)域還是農(nóng)村居民經(jīng)濟水平的提高，都在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中增加了財政、農(nóng)業(yè)基礎設施等投入。中等效率區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展的同時要注重耕地數(shù)量的保護，堅持和完善耕地占補平衡制度，另外因地制宜開展土地流轉(zhuǎn)和高標準農(nóng)田建設等途徑來增加耕地數(shù)量和保護耕地質(zhì)量。

低效率區(qū)的研究結(jié)果表明：農(nóng)村居民人均可支配收入（X7）對低效率區(qū)耕地利用效率有顯著正向影響。說明隨著低效率區(qū)農(nóng)民生活水平的提高，農(nóng)民增加了更多農(nóng)業(yè)資金投入，從而提高了耕地利用效率水平。另一方面農(nóng)村勞動力人均播種面積（X5）、單位耕地面積施肥量（X6）和農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額（X8）對低效率區(qū)耕地利用效率呈弱負向影響。說明勞動力人均播種面積增大導致農(nóng)作物播種面積的減少，在播種面積不變的情況下，勞動力不足阻礙了耕地利用效率的提高；在一定的耕地面積上，過度的化肥使用和農(nóng)業(yè)固定投資造成了土地污染和投入冗余，降低耕地利用效率。因此，低效率區(qū)要重視經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)耕作相結(jié)合，在大力發(fā)展二、三產(chǎn)業(yè)的同時保障農(nóng)民合法權益，將農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資部分用以提高農(nóng)民生活水平和增加農(nóng)民可支配收入。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

①2000—2018年長三角耕地利用綜合技術效率平均值為0.81，耕地利用綜合技術效率處于中等水平。為了更清楚地了解長三角耕地利用效率區(qū)域差異，運用數(shù)理分析軟件對長三角耕地綜合技術效率值進行聚類分析，將27個市劃分為4類區(qū)域。

②利用Tobit模型分析得出各影響因素對長三角耕地利用效率的影響具有差異性：農(nóng)村居民人均可支配收入（X7）>人均 GDP（X2）>耕地復種指數(shù)（X3）>單位面積機械總動力（X1）>單位耕地面積施肥量（X6）>農(nóng)村勞動力人均播種面積（X5）>人均耕地面積（X4）>農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額（X8），且人均 GDP 對耕地利用效率有顯著影響。

③高效率區(qū)耕地利用處于最佳效率，應繼續(xù)實施現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和財政政策；較高效率區(qū)與研究區(qū)均值相同，要有效控制化肥使用強度；由規(guī)模效率較低導致的中等效率區(qū)，要在耕地數(shù)量保護的前提下正確處理區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展；低效率區(qū)在發(fā)展經(jīng)濟的同時要重視農(nóng)業(yè)耕作，把經(jīng)濟發(fā)展成果轉(zhuǎn)化為提高耕作效率的有效投入。

3.2 討論

在長三角區(qū)域一體化的國家戰(zhàn)略背景下，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量一體化發(fā)展是長三角經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容，在耕地利用方面需全面提高土地、資本、勞動力、化肥等投入產(chǎn)出率。目前，長三角耕地利用效率處于中等水平，技術水平、資金投入、勞動力結(jié)構(gòu)以及科技發(fā)展等不平衡問題導致長三角耕地利用效率出現(xiàn)明顯區(qū)域差異。為了提高耕地利用效率，長三角4類區(qū)域需要按照問題導向，協(xié)同推動長三角農(nóng)業(yè)高質(zhì)量一體化發(fā)展。各區(qū)域應創(chuàng)新農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術，充分考慮區(qū)域耕作條件、經(jīng)濟發(fā)展和土地流轉(zhuǎn)等因素，科學合理推進農(nóng)業(yè)機械化，通過農(nóng)作物品種改良、推廣溫室大棚等生產(chǎn)和技術措施合理有效地提高耕地效率；中等效率區(qū)在今后的發(fā)展中應注重解決耕地細碎化問題，控制耕地規(guī)模防止耕地“非農(nóng)化”問題，促進耕地規(guī)模經(jīng)營，達到農(nóng)業(yè)最大化產(chǎn)出所需的利用規(guī)模；特別是較高效率區(qū)和低效率區(qū)要降低化肥使用量，讓其保持在合理的范圍內(nèi)，并積極推廣有機肥，保護耕地質(zhì)量；農(nóng)村居民人均可支配收入是提高耕地利用效率的重要影響因素，應使用多種政策辦法來增加農(nóng)民的可支配收入。