蔡 進(jìn)，廖和平，邱道持，駱東奇，李 濤，李 靖

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重慶市農(nóng)村耕地資源貧困測(cè)度及空間格局研究

蔡 進(jìn)1，廖和平1※，邱道持2，駱東奇3，李 濤1，李 靖1

（1. 西南大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，重慶 400715；2. 重慶市國(guó)土資源和房屋管理局，重慶 400015；3. 重慶工商大學(xué)商務(wù)策劃學(xué)院，重慶 400067）

探索耕地資源貧困狀態(tài)，揭示耕地資源貧困在空間上的集聚與異化，對(duì)整治耕地資源與提高利用效益具有重要意義。該文在引入“耕地資源貧困”概念的基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)建農(nóng)村耕地資源貧困測(cè)度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與耕地資源貧困指數(shù)模型，運(yùn)用動(dòng)態(tài)層次分析法和空間自相關(guān)分析，對(duì)重慶市37個(gè)區(qū)縣的耕地資源貧困程度以及在空間上的集聚與異化進(jìn)行研究。結(jié)果表明，時(shí)間序列上，重慶市耕地資源貧困程度不斷降低，各區(qū)縣貧困程度差距巨大但逐年不斷縮小；空間分布上，耕地資源貧困程度呈現(xiàn)出渝東北>渝東南>城市新區(qū)>主城區(qū)的特征，并且貧困程度高值區(qū)域由渝東南向渝東北轉(zhuǎn)移，貧困程度低值區(qū)域由主城區(qū)向城市發(fā)展新區(qū)擴(kuò)散；空間關(guān)聯(lián)上，重慶市耕地資源貧困呈現(xiàn)出顯著的空間集聚效益，高值中心集聚于渝東南和渝東北，低值中心集聚于主城及城市發(fā)展新區(qū)。

資源評(píng)價(jià)；自相關(guān)；集聚；耕地；貧困；莫蘭指數(shù)；空間格局；重慶市

0 引 言

耕地資源作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的核心要素，是一個(gè)區(qū)域糧食安全和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要保障。中國(guó)作為農(nóng)業(yè)大國(guó)，耕地資源匱乏，人均耕地面積僅為0.1 hm2，不足世界平均水平，但需要用世界7%的耕地養(yǎng)活全球20%的人口，糧食安全壓力巨大，耕地資源利用技術(shù)與效益亟待提高。隨著城市化的快速發(fā)展，農(nóng)村土地要素快速向城市集聚，造成耕地資源供需矛盾日益突出，加上對(duì)耕地資源的不合理利用，耕地資源所面臨的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)重。因此，耕地資源稟賦匱乏以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益低下，所表現(xiàn)出耕地資源的貧困狀態(tài)在不同區(qū)域之間有很大差異，區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)土地資源，特別是耕地資源的量變與質(zhì)變也十分敏感[1]，區(qū)域耕地資源不均衡性與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平不均衡具有重要關(guān)系[2-3]。因此，了解區(qū)域之間耕地的資源稟賦、設(shè)施水平、利用效益與環(huán)境質(zhì)量，對(duì)統(tǒng)籌城鄉(xiāng)與區(qū)域發(fā)展具有重要意義。重慶市具有大城市、大農(nóng)村、大山區(qū)、大庫(kù)區(qū)的特點(diǎn)，區(qū)域之間農(nóng)村耕地資源狀況差異巨大，評(píng)價(jià)耕地資源的貧困程度，有利于了解重慶市耕地資源匱乏度在空間上的分布狀態(tài)與集聚狀態(tài)，為提高集約節(jié)約利用耕地資源提供政策建議，也有利于緩解耕地資源貧困對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)和社會(huì)貧困的影響程度。

1 耕地資源貧困的概念及內(nèi)涵

目前中國(guó)學(xué)術(shù)界還沒(méi)有引入“耕地資源貧困”這一概念，但對(duì)耕地資源的評(píng)價(jià)研究較多，主要包括耕地資源的承載力評(píng)價(jià)、適宜性評(píng)價(jià)、生態(tài)安全評(píng)價(jià)、可持續(xù)利用評(píng)價(jià)、綜合評(píng)價(jià)等[4-8]，每種評(píng)價(jià)都從側(cè)面反映出耕地資源的自然、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)屬性。在評(píng)價(jià)方法上，系統(tǒng)聚類(lèi)方法、三角模型、PSR模型、生態(tài)足跡模型等方法多運(yùn)用于耕地資源可持續(xù)利用評(píng)價(jià)[9-13]，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、潛力阻力模型、灰色關(guān)聯(lián)分析法等多運(yùn)用于耕地資源的適宜性評(píng)價(jià)[14-16]，SFAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GIS空間分析、耕地系數(shù)等方法多被運(yùn)用于農(nóng)村耕地整治潛力評(píng)價(jià)[17-20]，模糊函數(shù)、DPSIR模型多運(yùn)用于耕地資源的安全評(píng)價(jià)[21-22]。在評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取上，反映耕地資源自然屬性和社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性的指標(biāo)均有涉及，但針對(duì)不同的評(píng)價(jià)對(duì)象，指標(biāo)權(quán)重分布有所差異，大多數(shù)耕地資源評(píng)價(jià)的自然屬性權(quán)重高于社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性權(quán)重[23-25],這反映出學(xué)者在耕地資源利用方面仍然側(cè)重自然屬性功能，耕地資源治理方面仍然側(cè)重傳統(tǒng)的對(duì)自然屬性功能的改造上，忽略耕地資源的社會(huì)改造、政策和制度改造[26]。耕地資源作為自然和社會(huì)改造的綜合產(chǎn)物，隨著時(shí)間的推移，資源稟賦對(duì)人類(lèi)發(fā)展的阻力將不斷變小[27]。英國(guó)學(xué)者Caroline Sullivan于2003年提出了Water Poverty Index（WPI）水貧困指數(shù)，綜合水資源的自然與社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)價(jià)了英國(guó)水資源貧困狀態(tài)[28]，部分學(xué)者將水貧困概念引入中國(guó)，并對(duì)中國(guó)的水貧困空間格局進(jìn)行了研究[29-30]，為評(píng)價(jià)耕地資源貧困提供了借鑒。本文基于耕地資源的自然和社會(huì)屬性，以資源稟賦、利用設(shè)施、利用能力、環(huán)境質(zhì)量為出發(fā)點(diǎn)，提出“耕地資源貧困”概念，以期將耕地資源短缺問(wèn)題從自然領(lǐng)域引入到社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，為解決土地資源短缺問(wèn)題提供新思路。

本文界定耕地資源貧困的概念，是指某一地區(qū)耕地資源不能滿(mǎn)足當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展所表現(xiàn)出來(lái)的阻礙性以及與其他要素組合不協(xié)調(diào)的一種狀態(tài)，這種狀態(tài)表現(xiàn)為4個(gè)方面：一是資源自然匱乏性，反映的是耕地資源的自然屬性，包括數(shù)量和質(zhì)量的匱乏，主要從資源稟賦和資源組合表現(xiàn)；二是設(shè)施建設(shè)滯后性，反映的是在利用耕地資源時(shí)，外部環(huán)境的改造程度，以基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)阻礙和建設(shè)水平表現(xiàn)；三是利用能力低效性，反映了耕地資源的利用與產(chǎn)出富裕度，以投入現(xiàn)狀和利用效益來(lái)表現(xiàn)；四是生態(tài)環(huán)境脆弱性，反映耕地資源利用面臨的生態(tài)壓力，以環(huán)境保護(hù)和環(huán)境破壞來(lái)表現(xiàn)。根據(jù)研究尺度可以分為：國(guó)家尺度耕地資源貧困、省域尺度耕地資源貧困、縣域尺度耕地資源貧困、村級(jí)尺度耕地資源貧困4種類(lèi)型，不同類(lèi)型評(píng)價(jià)指標(biāo)選取與權(quán)重分布有所差異。

圖1 耕地資源貧困內(nèi)涵示意圖

2 耕地資源貧困測(cè)度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

在耕地資源貧困概念與內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，建立由資源、設(shè)施、能力、環(huán)境4個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成的耕地資源貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（表1）。

表1 耕地資源貧困測(cè)度指標(biāo)體系

注：“+”和“-”分別表示該指標(biāo)與貧困程度為正相關(guān)和負(fù)相關(guān)關(guān)系。

Note: “+” and “-” indicate positive and negative correlation with poverty levels, respectively.

1）資源子系統(tǒng)反映一個(gè)地區(qū)耕地資源數(shù)量和質(zhì)量，描述耕地資源的自然屬性，包括資源稟賦和資源組合壓力，本文選取人均耕地面積、人均可利用后備土地資源面積、耕地面積比例、平均耕作半徑、耕地破碎程度、大于25°耕地面積比例6個(gè)指標(biāo)，其中前2個(gè)反映的是資源稟賦，后4個(gè)指標(biāo)反映的是資源組合壓力。

2）設(shè)施子系統(tǒng)反映為耕地資源利用而配套的基礎(chǔ)設(shè)施水平，選取了表現(xiàn)設(shè)施水平的有效灌溉面積、生產(chǎn)道路密度、農(nóng)村人均用電量和機(jī)械動(dòng)力投入4個(gè)指標(biāo)；

3）能力子系統(tǒng)，是耕地資源利用效益的表現(xiàn)，本文主要從投入和效益2個(gè)方面，選取了單位面積勞動(dòng)力投入、農(nóng)用地新增耕地面積比例、單位面積農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)商品率、農(nóng)村常住居民人均可支配收入、農(nóng)村貧困發(fā)生率6個(gè)指標(biāo)；

4）環(huán)境子系統(tǒng)，耕地資源環(huán)境狀況反映的是資源利用與環(huán)境之間的關(guān)系，合理利用耕地可以有效地緩解經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境的關(guān)系，促使耕地可持續(xù)利用，本文主要從生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與破壞2個(gè)方面選取了化肥使用強(qiáng)度、農(nóng)藥使用強(qiáng)度、水土流失面積比例、水旱災(zāi)害面積比例、基本農(nóng)田保護(hù)面積5個(gè)指標(biāo)來(lái)反映耕地資源的環(huán)境質(zhì)量。

3 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

3.1 研究方法

3.1.1 耕地資源貧困測(cè)度模型

耕地資源貧困測(cè)度模型反映的是一個(gè)地區(qū)耕地資源貧困的一組綜合性指標(biāo)，該指標(biāo)能夠反映區(qū)域耕地資源的自然屬性和社會(huì)屬性。本文所構(gòu)建農(nóng)村耕地資源貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系由資源、設(shè)施、利用和環(huán)境4個(gè)子系統(tǒng)綜合而成，各子系統(tǒng)內(nèi)部分別設(shè)置了若干評(píng)價(jià)指標(biāo)，子系統(tǒng)之間利用層次分析法進(jìn)行加權(quán)求得貧困指數(shù)得分。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，各子系統(tǒng)權(quán)重有所變化，因此，在層次分析法的模型中加入了時(shí)間因素，能夠有效的解決因時(shí)間變化而帶來(lái)的權(quán)重變化問(wèn)題，具體公式如下

3.1.2 指標(biāo)無(wú)量綱化

式中Y為標(biāo)準(zhǔn)化后的值，X為第年第項(xiàng)指標(biāo)原始值；Xmax和Xmin分別為相應(yīng)指標(biāo)的最大值和最小值，其中公式（2）運(yùn)用于正向指標(biāo)，公式（3）運(yùn)用于負(fù)向指標(biāo)。

3.1.3 主客觀綜合賦權(quán)法

權(quán)重的分布能夠反映指標(biāo)的重要程度，常用的方法有主觀權(quán)重法和客觀權(quán)重法，層次分析法（AHP）是一種典型的主觀權(quán)重法，基于專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和已有的知識(shí)來(lái)確定重要程度。熵值法（EVW）是一種典型的客觀權(quán)重法，是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與計(jì)算獲得權(quán)重，為了實(shí)現(xiàn)主客觀權(quán)重的統(tǒng)一，本文用AHP權(quán)重法和EVW賦權(quán)法來(lái)共同確定指標(biāo)權(quán)重[31]（表1）。

3.1.4 空間自相關(guān)分析法

空間自相關(guān)分析（ESDA）涵蓋全局空間自相關(guān)分析和局部空間自相關(guān)2個(gè)方面，全局空間自相關(guān)分析主要描述耕地資源貧困在整個(gè)區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)和空間差異特征；局部空間自相關(guān)主要描述耕地資源貧困在子區(qū)域上的空間關(guān)聯(lián)和空間差異特征。本文采用全局莫蘭指數(shù)（Global-Moran’s I）和局部莫蘭指數(shù)（Local-Moran’s I）來(lái)表征重慶市各區(qū)縣耕地資源貧困的空間分布特征。

式中為研究單元個(gè)數(shù)，x、x分別為空間位置和的觀測(cè)值，2為得分值的方差，為空間權(quán)重矩陣，本文運(yùn)用空間鄰接標(biāo)準(zhǔn)，即2個(gè)地區(qū)相鄰，權(quán)重取1，否則為0。Moran’s I取值范圍為[0,1]，大于0為正相關(guān)，小于0為負(fù)相關(guān)，等于0為隨機(jī)分布。

3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

空間層面上選取重慶市37個(gè)區(qū)縣（渝中區(qū)已全部城市化，此文不做研究）的耕地資源作為研究對(duì)象，時(shí)間層面選取2001年和2015兩個(gè)截面作為研究年限。經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《重慶市統(tǒng)計(jì)年鑒（2001、2015）》及公報(bào)、各區(qū)縣統(tǒng)計(jì)年鑒及公報(bào)，土地資源相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于重慶市國(guó)土資源和房屋管理公報(bào)以及重慶市土地利用變更詳查流量數(shù)據(jù)庫(kù)，環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于《重慶市環(huán)境狀況公報(bào)（2001、2015）》及各區(qū)縣環(huán)境狀況公報(bào)，農(nóng)戶(hù)數(shù)據(jù)來(lái)源于實(shí)地調(diào)研和重慶市精準(zhǔn)扶貧農(nóng)戶(hù)調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)。由于區(qū)縣數(shù)量的調(diào)整，選擇2015年重慶市區(qū)縣數(shù)量作為研究基本單元數(shù)量（37個(gè)區(qū)縣，渝中區(qū)除外），合并之后區(qū)縣的數(shù)據(jù)采取合并之前2個(gè)區(qū)縣數(shù)據(jù)之和的均值。

3.3 研究區(qū)概況

重慶市地處中國(guó)西南部，位于105°17′~110°11′E、28°10′~32°13′N(xiāo)之間，幅員面積為8.23萬(wàn)km2，現(xiàn)轄38個(gè)區(qū)縣（圖2）。

圖2 重慶市行政區(qū)劃及功能區(qū)位圖

2015年，戶(hù)籍人口3 375.2萬(wàn)，常住人口2 991.4萬(wàn)，非農(nóng)人口1 783.01萬(wàn)，占常住人口比率為59.6%，地區(qū)生產(chǎn)總值14 265.40億元。重慶市是戶(hù)籍制度改革先行區(qū)和統(tǒng)籌城鄉(xiāng)綜合配套改革試驗(yàn)區(qū)，城鄉(xiāng)之間、區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展差距巨大?；谔厥獾牡乩硖卣骱妥匀粭l件，重慶市耕地資源匱乏，并且區(qū)域之間分布嚴(yán)重不平衡，2015年耕地面積總量為2 431 800.61 hm2，人均耕地面積僅為0.072 hm2，不及全國(guó)的平均水平，耕地資源空間分布特征為渝西地區(qū)耕地資源豐富，渝東南和渝東北地區(qū)耕地資源匱乏，由于人口數(shù)量差異，從人均耕地面積來(lái)看，渝東南>渝東北>城市新區(qū)>主城各區(qū)，分別為0.126、0.082、0.078、0.021 hm2。

4 結(jié)果與分析

4.1 重慶市耕地資源貧困評(píng)價(jià)分析

總體上看，重慶市農(nóng)村耕地資源貧困評(píng)價(jià)得分從2011年的0.688 6下降到2015年的0.501 5，呈現(xiàn)逐年下降的趨勢(shì)（表2），表明重慶市農(nóng)村耕地資源隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，貧困程度逐漸降低，即耕地資源匱乏對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的阻力作用有所減小，主要原因是隨著土地政策與制度的完善，耕作技術(shù)的不斷提高，生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，人類(lèi)適應(yīng)耕地資源貧困的能力不斷增強(qiáng)，也體現(xiàn)了社會(huì)發(fā)展與耕地資源逐步走向良性的態(tài)勢(shì)。但是，耕地資源貧困也正從自然貧困向社會(huì)經(jīng)濟(jì)貧困轉(zhuǎn)變。

基于GIS平臺(tái)，利用自然斷裂點(diǎn)法（Natural Breaks）將各區(qū)縣耕地資源貧困程度分為高、較高、較低、低4個(gè)等級(jí)（圖3），來(lái)反映重慶市耕地資源貧困的空間分布狀態(tài)。主要特征表現(xiàn)為：渝東北和渝東南區(qū)縣耕地資源貧困程度較深，主城區(qū)和城市發(fā)展新區(qū)耕地資源貧困程度較輕，貧困程度高值區(qū)由渝東南向渝東北地區(qū)轉(zhuǎn)移，貧困程度低值區(qū)由主城區(qū)向城市發(fā)展新區(qū)擴(kuò)散。2001年耕地資源貧困程度高的區(qū)縣為云陽(yáng)、城口、酉陽(yáng)、秀山，2015年耕地資源貧困程度高的區(qū)縣為城口、巫溪、奉節(jié)、巫山，全部分布在渝東北地區(qū)，耕地資源貧困程度相對(duì)較輕的區(qū)縣依次是：銅梁、大足、璧山、合川、九龍坡、潼南、巴南、江津、長(zhǎng)壽，其中絕大部分為城市發(fā)展新區(qū)中的區(qū)縣。從2001年到2015年耕地資源貧困程度排名下降較大的區(qū)縣有：合川、潼南、大足、璧山、彭水、秀山等，排名上升較大的區(qū)縣有：江北、沙坪壩、北碚、南岸、大足、渝北等。

表2 2001與2015年重慶市各區(qū)縣耕地資源貧困評(píng)價(jià)得分及排名

圖3 2001年和2015年重慶市耕地資源貧困空間分布

從各子系統(tǒng)貧困得分來(lái)看：

1）資源稟賦子系統(tǒng)。重慶市耕地資源分布空間格局主要是渝西區(qū)縣較豐富，渝東南和渝東北區(qū)縣相對(duì)匱乏。從人均耕地資源量來(lái)看，渝東南>渝東北>城市新區(qū)>主城各區(qū)，2015年人均耕地面積分別為0.126、0.082、0.078、0.021 hm2，主要原因是渝東北和渝東南人口相對(duì)較少，主城及城市新區(qū)人口密集，但渝東南和渝東北區(qū)縣耕地資源組合壓力較大，耕地質(zhì)量較差，所以耕地資源稟賦的貧困程度較深，從耕地占比、耕作半徑、耕地破碎度、大于20°耕地各指標(biāo)得分看，渝東北和渝東南區(qū)縣遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于主城及城市新區(qū)。2015年資源稟賦子系統(tǒng)貧困得分總體來(lái)看，渝東北>渝東南>主城各區(qū)>城市新區(qū)，貧困程度深的區(qū)縣有9個(gè)，分別是奉節(jié)、開(kāi)州、巫山、石柱、萬(wàn)州、云陽(yáng)、綦江、巫溪、秀山，其中大部分區(qū)縣位于渝東北地區(qū)；貧困程度輕的區(qū)縣有8個(gè)，分別是潼南、銅梁、酉陽(yáng)、大足、涪陵、榮昌、長(zhǎng)壽、巴南，主要分布在城市發(fā)展新區(qū)。

2）設(shè)施水平子系統(tǒng)。重慶市耕地資源的設(shè)施水平從2001年到2015年有巨大的提高，總體得分從0.777下降到0.607，主要是由于近年來(lái)重慶市加大了對(duì)農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施的投入，改善了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，例如有效灌溉面積比例從22.23%上升至66.61%，地均機(jī)械動(dòng)力投入從1.89 kW/hm2增加到3.87 kW/hm2，生產(chǎn)道路密度和人均用電量都有大幅度的增加。從設(shè)施水平子系統(tǒng)貧困空間分布格局來(lái)看，貧困程度深的區(qū)縣有9個(gè)，分別是城口、奉節(jié)、巫山、云陽(yáng)、酉陽(yáng)、巫溪、彭水、豐都、秀山，均分布于渝東南和渝東北地區(qū)，主要原因是渝東南和渝東北處于秦巴山區(qū)和武陵山區(qū)，生態(tài)條件惡劣、地形復(fù)雜多樣限制了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，而主城區(qū)和城市新區(qū)自然環(huán)境相對(duì)較好、地形起伏較小，對(duì)發(fā)展農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)實(shí)施提供了有利條件，另外政府投資不平衡性也是重要原因。

3）利用能力子系統(tǒng)。重慶市耕地資源的利用能力子系統(tǒng)貧困得分從2001年的0.587 0下降到2015年的0.425 1，表明重慶市的耕地資源利用能力不斷提高，耕地資源利用所受到的自然約束力降低。圖4表明，2015年耕地資源利用能力貧困程度深的區(qū)縣有4個(gè)，分別是城口、巫溪、巫山、酉陽(yáng)，均分布于渝東北和渝東南地區(qū)，主要原因是渝東南和渝東北區(qū)縣耕地資源質(zhì)量較差，政府投入相對(duì)較少，加上區(qū)位和交通等基礎(chǔ)設(shè)施較差，導(dǎo)致該地區(qū)耕地的單位面積產(chǎn)值低、農(nóng)業(yè)商品率較差，另外受經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，農(nóng)民的可支配收入較低、農(nóng)村貧困發(fā)生率較高。2015年貧困程度輕的區(qū)縣有8個(gè)，分別是永川、江津、大足、銅梁、潼南、合川、巴南、長(zhǎng)壽，其中7個(gè)分布于城市發(fā)展新區(qū)。

圖4 2015年重慶市耕地資源各子系統(tǒng)貧困得分空間格局

4）環(huán)境質(zhì)量子系統(tǒng)。耕地資源的環(huán)境質(zhì)量是一個(gè)地區(qū)生態(tài)保護(hù)和生態(tài)破壞的組合，也反映了政府與農(nóng)民的環(huán)境保護(hù)意識(shí)強(qiáng)弱。重慶市耕地資源的環(huán)境質(zhì)量子系統(tǒng)的貧困得分從2001年的0.683下降到2015年的0.493，表明重慶市耕地資源的環(huán)境質(zhì)量在不斷提高，對(duì)耕地的保護(hù)意識(shí)不斷增強(qiáng)。圖4表明，2015年耕地資源環(huán)境質(zhì)量貧困程度深的區(qū)縣有10個(gè)，分別是梁平、開(kāi)州、城口、巫溪、云陽(yáng)、奉節(jié)、石柱、武隆、彭水、黔江，均分布于渝東南和渝東北地區(qū)。貧困程度相對(duì)較輕的區(qū)縣主要分布在城市發(fā)展新區(qū)，其中南岸作為主城區(qū)，貧困程度輕的主要原因是耕地資源相對(duì)較少，耕地資源利用中非糧食作物比重較高，化肥和農(nóng)藥使用強(qiáng)度較低，另外水旱災(zāi)害面積較少也是重要原因。

4.2 重慶市耕地資源貧困空間格局關(guān)聯(lián)分析

4.2.1 全局空間關(guān)聯(lián)格局分析

基于重慶市特殊的地理空間類(lèi)型，運(yùn)用Geoda軟件對(duì)重慶市耕地資源貧困進(jìn)行空間自相關(guān)分析，得到基于2001年與2015年重慶市37個(gè)研究單元的數(shù)據(jù)計(jì)算的耕地資源貧困的全局自相關(guān)莫蘭指數(shù)，其中2001年莫蘭指數(shù)為0.559，值為5.12；2015年莫蘭指數(shù)為0.786，值為6.73。研究表明，重慶市37個(gè)研究單元耕地資源貧困空間分布表現(xiàn)出正相關(guān)性，在一定顯著性水平下均通過(guò)檢驗(yàn)（<0.05），具有相似耕地資源貧困的空間單元趨于空間集聚分布，即耕地資源貧困度高的區(qū)縣顯著集聚。表明重慶各區(qū)縣的耕地資源貧困在空間上的分布不是隨機(jī)的，存在空間集聚效應(yīng)，即耕地資源貧困度高與低的區(qū)縣都在地理空間上顯著集聚。同時(shí)，比較莫蘭指數(shù)發(fā)現(xiàn)，2001年到2015年的Moran’s I呈上升趨勢(shì)，表明區(qū)縣間耕地資源貧困程度差異逐漸變小，耕地資源貧困程度相似的區(qū)縣在空間上處于集中分布狀態(tài)，各區(qū)縣之間的耕地資源貧困聯(lián)系增強(qiáng)。

4.2.2 局部空間關(guān)聯(lián)格局分析

1）Moran散點(diǎn)圖分析。運(yùn)用Geoda軟件繪制重慶市2001年和2015年耕地資源貧困的Moran散點(diǎn)圖，圖5中4個(gè)象限按其性質(zhì)分為“H-H”關(guān)聯(lián)（第一象限）、“L-H”關(guān)聯(lián)（第二象限）、“L-L”關(guān)聯(lián)（第三象限）、“H-L”關(guān)聯(lián)（第四象限），其中第一、三象限對(duì)應(yīng)的空間關(guān)聯(lián)是正的空間自相關(guān)，即有均質(zhì)性，第二、四象限對(duì)應(yīng)的空間關(guān)聯(lián)是負(fù)的空間自相關(guān)，即有異質(zhì)性。2001年耕地資源貧困散點(diǎn)落入第一象限的區(qū)縣為有14個(gè)，占37%，落入第三象限的散點(diǎn)有15個(gè)，占40%，合計(jì)空間正相關(guān)區(qū)縣占77%；2015年落入第一、三象限的散點(diǎn)有30個(gè)，占81%，落入第一、三象限的散點(diǎn)有所增加，表明重慶市耕地資源貧困接近的區(qū)縣在空間上的集聚效應(yīng)不斷增強(qiáng)，表現(xiàn)為主城和城市發(fā)展新區(qū)低值集聚，渝東北和渝東南地區(qū)高值集聚，落入第二、四象限散點(diǎn)有所減少，表明局部非相似性不斷減弱，這兩者促使重慶市耕地資源貧困總體空間差異逐漸縮小、空間集聚效益不斷增強(qiáng)（表3）。

圖5 重慶市2001和2015年耕地資源貧困Moran散點(diǎn)圖

表3 各類(lèi)集聚區(qū)對(duì)應(yīng)區(qū)縣

2）LISA分析。圖6顯示，在一定的顯著性水平下，2001年高-高關(guān)聯(lián)主要分布在渝東北和渝東南地區(qū)，為酉陽(yáng)、彭水、開(kāi)州、云陽(yáng)、奉節(jié)、巫溪6個(gè)區(qū)縣，該部分區(qū)縣耕地資源貧困程度較深，與周?chē)鷧^(qū)縣聯(lián)系緊密，輻射帶動(dòng)作用較強(qiáng)，存在明顯的空間溢出效益；2015年高-高關(guān)聯(lián)分布在城口、巫溪、巫山、云陽(yáng)、奉節(jié)、酉陽(yáng)，存在著明顯的由渝東南向渝東北地區(qū)轉(zhuǎn)移趨勢(shì)。2001年低-低關(guān)聯(lián)主要分布在主城區(qū)縣，江北、南岸、巴南、渝北、北碚、沙坪壩、九龍坡、大渡口、璧山、合川，該部分區(qū)縣耕地資源貧困程度較輕，空間集聚度高，對(duì)周邊區(qū)縣的貧困程度帶動(dòng)作用低；2015年低-低關(guān)聯(lián)主要分布在主城及城市發(fā)展新區(qū)，包括銅梁、合川、潼南、大足、璧山、北碚、巴南、渝北、沙坪壩、九龍坡等區(qū)縣，這部分區(qū)縣貧困程度呈現(xiàn)減輕趨勢(shì)，但集聚效益越來(lái)越明顯。

通過(guò)上述空間自相關(guān)分析，2001年到2015年耕地資源貧困高值、低值的局部空間集聚存在一定的特征，集聚的高值與低值中心存在轉(zhuǎn)移現(xiàn)象，主要表現(xiàn)為：①高值中心由渝東南向渝東北區(qū)縣轉(zhuǎn)移，渝東南的彭水縣不再成為集聚的高值中心，渝東北的城口縣成為新的集聚高值中心，高值中心數(shù)量不變，仍為6個(gè)，分別是城口、巫山、巫溪、奉節(jié)、云陽(yáng)、酉陽(yáng)；②集聚的低值中心由主城區(qū)向城市發(fā)展新區(qū)擴(kuò)散，數(shù)量由11個(gè)增加到14個(gè)，城市發(fā)展新區(qū)的銅梁、潼南、大足成為新的低值中心。主要是由于隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，主城區(qū)人口數(shù)量和建設(shè)用地面積不斷增加、造成耕地資源迅速減少，加劇了人地矛盾，促使耕地資源貧困程度有所增加，而城市發(fā)展新區(qū)是重慶市農(nóng)村城鎮(zhèn)化發(fā)展最快的地區(qū)，政府加大了對(duì)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入，改善了耕地生產(chǎn)條件，耕地效益不斷提高，耕地資源貧困程度有所降低。

圖6 2001年和2015年耕地資源貧困LISA聚集圖

5 結(jié) 論

區(qū)域耕地資源貧困的測(cè)度能夠有效掌握區(qū)域之間耕地資源貧困差異與集聚狀態(tài)，以及與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合關(guān)系，為統(tǒng)籌城鄉(xiāng)與區(qū)域發(fā)展、助推精準(zhǔn)扶貧，提供土地資源（耕地資源）視角上的路徑與政策建議。本研究以大城市、大農(nóng)村，大山區(qū)、大庫(kù)區(qū)為特點(diǎn)的重慶市為例，運(yùn)用耕地資源貧困測(cè)度模型和ESDA技術(shù)方法研究重慶市各區(qū)縣耕地資源貧困程度以及空間關(guān)聯(lián)格局，通過(guò)實(shí)證研究表明，研究結(jié)果基本符合重慶市客觀實(shí)際，研究方法科學(xué)、可行。主要結(jié)論如下：

1）貧困測(cè)度方面，時(shí)間序列上，重慶市耕地資源貧困程度不斷降低，區(qū)縣之間的貧困程度差距明顯但呈現(xiàn)逐步縮小的趨勢(shì)；空間分布上呈現(xiàn)出主城及城市發(fā)展新區(qū)區(qū)縣貧困程度較輕，渝東南和渝東北區(qū)縣貧困程度較深，區(qū)域之間差距明顯，主要是由于重慶市區(qū)域自然環(huán)境條件差異明顯、耕地資源分布空間特征明顯，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展差異巨大所致。

2）空間格局關(guān)聯(lián)研究表明，重慶市耕地資源貧困空間集聚特征顯著，集聚效益不斷增強(qiáng)，高高集聚區(qū)分布在渝東北和渝東南地區(qū)，低低集聚區(qū)分布在主城地區(qū)和城市發(fā)展新區(qū)；時(shí)間序列上，空間集聚的高值中心逐步由渝東南向渝東北地區(qū)轉(zhuǎn)移，低值中心由主城區(qū)向城市發(fā)展新區(qū)逐漸擴(kuò)散，部分主城區(qū)縣退出了低低集聚區(qū)，呈現(xiàn)不顯著狀態(tài)，表明該部分區(qū)縣耕地資源貧困程度有所加深。

因此，加強(qiáng)耕地資源貧困整治成為當(dāng)前重點(diǎn)工作，降低因耕地資源稟賦差異而造成的區(qū)域發(fā)展不平衡程度。地方政府應(yīng)該：第一，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村耕地生產(chǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施投入，特別是加大對(duì)貧困程度較深的渝東南和渝東北地區(qū)的投入，加大對(duì)土地整治的投入，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件；第二，加強(qiáng)土地政策和耕地整治技術(shù)的研究，減輕耕地的經(jīng)濟(jì)社會(huì)貧困程度，擺脫自然資源稀缺的束縛，為緩解耕地資源貧困提供新途徑和思路。

[1] 張貴軍，朱永明，張蓬濤，等. 石家莊市耕地資源人口承載力評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2013，34(6)：120－126.

Zhang Guijun, Zhu Yongming, Zhang Pengtao, et al. Evaluation on population carrying capacity of cultivated land in Shijiazhuang city[J]. Chinese Journal of Agricultural resources and regional Planning, 2013, 34(6): 120－126. (in Chinese with English abstract)

[2] 張夢(mèng)琳，陳利根，龍開(kāi)勝. 江蘇省耕地資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展計(jì)量與協(xié)調(diào)性分析[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2009，19(3)：82－86.

Zhang Menglin, Chen Ligen, Long Kaisheng. Analysis of econometrics and coordination between cultivated land resource and economic development in Jiangsu Province[J]. China Population, Resources and Environment, 2009, 19(3): 82－26. (in Chinese with English abstract)

[3] 朱永明，趙麗. 石家莊市耕地資源數(shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系研究：基于脈沖響應(yīng)函數(shù)的實(shí)證分析[J]. 水土保持研究，2013，20(3)：211－225.

Zhu Yongming, Zhao Li. Study on relationship between cultivated land quantity and economic development in Shijiazhuang city: An empirical test based on impulse function[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2013, 20(3): 211－225. (in Chinese with English abstract)

[4] 李曉東，塔西甫拉提·特依拜，范卓斌，等. 基于適宜性和安全性評(píng)價(jià)的干旱區(qū)綠洲后備耕地資源開(kāi)發(fā)：以渭干河-庫(kù)車(chē)河三角洲綠洲為例[J]. 地理研究，2016，35(1)：163－172. Li Xiaodong, Tashpolat·Tiyip, Fan Zhuobin, et al. The reserve cultivated land resources in arid oasis based on suitability assessment and development security: Taking the delta oasis of Weigan and Kuqa Rivers as an example[J]. Geographical Research, 2016, 35(1): 163－172. (in Chinese with English abstract)

[5] 吳艷飛，徐羽，徐剛，等. 2012年安徽省耕地資源安全綜合評(píng)價(jià)[J]. 西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2016，41(1)：124－130.

Wu Yanfei, Xu Yu, Xu Gang, et al. Evaluation for cultivated land resources security of Anhui province[J]. Journal of Southwest China Normal University: Natural Science Edition, 2016, 41(1): 124－130. (in Chinese with English abstract)

[6] 李陳，靳相木. 基于質(zhì)量提升的規(guī)劃期內(nèi)縣域耕地產(chǎn)能占補(bǔ)平衡潛力評(píng)價(jià)[J]. 自然資源學(xué)報(bào)，2016，31(2)：265－273.

Li Chen, Jin Xiangmu. Potential evaluation of requisition-compensation balance of arable land production capacity in the planning period based on quality improvement at county level[J]. Journal of Natural Resources, 2016, 31(2): 265－273. (in Chinese with English abstract)

[7] 王帥，駱云中，謝德體. 基于農(nóng)用地分等的耕地?cái)?shù)量-質(zhì)量占補(bǔ)平衡評(píng)價(jià)研究[J]. 西南大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2016，38(2)：113－118.

Wang Shuai, Luo Yunzhong, Xie Deti. A study of rationg-based quantity and quality requisition-compensation balance of cultivated land[J]. Journal of southwest university: Natural Science Edition, 2016, 38(2): 113－118. (in Chinese with English abstract)

[8] 于婉婷，林一鳴. 大慶市耕地資源可持續(xù)利用評(píng)價(jià)[J]. 測(cè)繪與空間地理信息，2016，39(4)：182－185.

Yu Wanting, Lin Yiming. The evaluation on sustainable utilization on cultivated land resources in Daqing City[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2016, 39(4): 182－185. (in Chinese with English abstract)

[9] 趙小敏，張軍. GIS支持下的鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)耕地資源可持續(xù)利用評(píng)價(jià)[J]. 土壤學(xué)報(bào)，2012，49(1)：1－8.

Zhao Xiaomin, Zhang Jun. Gis-assisted evaluation of sustainable utilization of cultivated land resources in Poyang lake eco-economic region[J]. Acta Pedologica Sinica, 2012, 49(1): 1－8. (in Chinese with English abstract)

[10] 曾榮艷. 基于PSR模型下的耕地可持續(xù)利用評(píng)價(jià)研究：以阿勒泰市為例[D]. 烏魯木齊：新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)，2013.

Zeng Rongyan. An Assessment Study of Sustainability Use of Cultivated Land on PSR Model: A Case Study of Altay City[D]. Urumqi: Xinjiang Agricultural University, 2013. (in Chinese with English abstract)

[11] 趙興國(guó)，潘玉君，王爽. 云南省耕地資源利用的可持續(xù)性及其動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)：基于“國(guó)家公頃”的生態(tài)足跡新方法[J]. 資源科學(xué)，2011，33(3)：542－548.

Zhao Xingguo, Pan Yujun, Wang Shuang.Dynamic analysis of sustainability of arable land resources use in Yunnan Province: A new method of ecological footprint based on national hectare[J]. Resources Science, 2011, 33(3): 542－548. (in Chinese with English abstract)

[12] 施開(kāi)放，刁承泰，孫秀鋒，等. 基于耕地生態(tài)足跡的重慶市耕地生態(tài)承載力供需平衡研究[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2013，33(6)：1872－1880. Shi Kaifang, Diao Chengtai, Sun Xiufeng, et al. Ecological balance between supply and demand in Chongqing City based on cultivated land ecological footprint method[J]. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(6): 1872－1880. (in Chinese with English abstract)

[13] 錢(qián)鳳魁，王秋兵，邊振興，等. 凌源市耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)與立地條件分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27(11)：325－329. Qian Fengkui, Wang Qiubing, Bian Zhenxing, et al. Farmland quality evaluation and site assessment in Lingyuan city[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2011, 27(11): 325－329. (in Chinese with English abstract)

[14] 劉康，陳偉，吳群. 沿海灘涂耕地后備資源開(kāi)發(fā)適宜性評(píng)價(jià)：以江蘇省鹽城市為例[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2014，35(4)：430－436.

Liu Kang, Chen Wei, Wu Qun. Suitability of reserved coastal mudflat for land development: A case study in Yancheng, Jiangsu Province[J]. Research of Agricultural Modernization, 2014, 35(4): 430－436. (in Chinese with English abstract)

[15] 王楓，董玉祥. 基于灰色關(guān)聯(lián)投影法的土地利用多功能動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)及障礙因子診斷：以廣州市為例[J]. 自然資源學(xué)報(bào)，2015，30(10)：1698－1712.

Wang Feng, Dong Yuxiang.Dynamic evaluation of land use functions based on grey relation projection method and diagnosis of its obstacle ondicators: A Case Study of Guangzhou City[J]. Journal of Natural Resources, 2015, 30(10): 1698－1712. (in Chinese with English abstract)

[16] 陳穎，吳柏清，鄒卓陽(yáng)，等. 基于GIS的土地適宜性評(píng)價(jià)：以四川省馬爾康縣為例[J]. 水土保持研究，2010，17(4)：100－103.

Chen Ying, Wu Boqing, Zou Zhuoyang, et al. Land suitability assessment of maerkang county based on GIS: Take the Sichuan Maerkang county as the example[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2010, 17(4): 100－103. (in Chinese with English abstract)

[17] 薛月菊，胡月明，楊敬鋒，等. 基于SFAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的土地評(píng)價(jià)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2008，24(3)：184－188.

Xue Yueju, Hu Yueming, Yang Jingfeng, et al.Land evaluation based on SFAM neural network ensemble[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2008, 24(3): 184－188. (in Chinese with English abstract)

[18] 宋楊陽(yáng). 基于GIS的介休市土地整治潛力分析[D]. 太原：山西農(nóng)業(yè)大學(xué)，2014.

Song Yangyang. Analysis of Land Consolidation Potential Based on the GIS in Jiexiu City[D]. Taiyuan: Shanxi Agricultural University, 2014. (in Chinese with English abstract)

[19] 孔祥斌，張青璞. 中國(guó)西部區(qū)耕地等別空間分布特征[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2012，28(22)：1－7. Kong Xiangbin, Zhang Qingpu. Spatial distribution characteristics of arable land grade in Western China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2012, 28(22): 1－7. (in Chinese with English abstract)

[20] 唐秀美，潘瑜春，劉玉，等. 基于耕地系數(shù)和預(yù)評(píng)價(jià)法的耕地整治潛力測(cè)算方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014，30(1)：211－218. Tang Xiumei, Pan Yuchun, Liu Yu, et al. Calculation method of cultivated land consolidation potential based on cultivated land coefficient and pre-evaluation of farmland classification[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(1): 211－218. (in Chinese with English abstract)

[21] 李楠，汪景寬，裴久渤. 基于突變級(jí)數(shù)法的遼寧省耕地資源安全評(píng)價(jià)研究[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2012，22(5)：153－157.

Li Nan, Wang Jingkuan, Pei Jiubo. Evaluation on arable land resources security in Liaoning Province based on catastrophe progression method[J]. China Population, Resources and Environment, 2012, 22(5): 153－157. (in Chinese with English abstract)

[22] 鄧維強(qiáng). 基于DPSIR模型的羅平縣耕地資源安全評(píng)價(jià)研究[D]. 昆明：云南大學(xué)，2015.

Deng Weiqiang. Study on Evaluation of Cultivated Land Resources Security in Luoping County Based on DPSIR Model[D]. Kunming: Yunnan University University, 2015. (in Chinese with English abstract)

[23] 譚永忠，王慶日，陳佳. 耕地資源非市場(chǎng)價(jià)值評(píng)價(jià)方法的研究進(jìn)展與述評(píng)[J]. 自然資源學(xué)報(bào)，2012，27(5)：883－892.

Tan Yongzhong, Wang Qingri, Chen Jia. Research progress and review on non-market value evaluation methods of farmland resource[J]. Journal of Natural Resources, 2012, 27(5): 883－892. (in Chinese with English abstract)

[24] 李鑫，李寧，馬曉冬. 耕地資源空間集聚度評(píng)價(jià)及影響因素：以江蘇省睢寧縣為例[J]. 土壤，2016，48(5)：1042－1048.

Li Xin, Li Ning, Ma Xiaodong. Evaluation of arable land spatial compactness and analysis of its influence factors: A case study of Suining County in Jiangsu Province[J]. Soils, 2016, 48(5): 1042－1048. (in Chinese with English abstract)

[25] 趙小娟，葉云，周晉皓，等. 珠三角丘陵區(qū)耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)及指標(biāo)權(quán)重敏感性分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(8)：226－235.

Zhao Xiaojuan, Ye Yun, Zhou Jinhao, et al. Comprehensive evaluation of cultivated land quality and sensitivity analysis of index weight in hilly region of Pearl River Delta[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(8): 226－235.(in Chinese with English abstract)

[26] 石淑芹，曹玉青，吳文斌，等. 耕地集約化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)方法研究進(jìn)展[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，50(7)：1210－1222.

Shi Shuqin, Cao Yuqing, Wu Wenbin, et al. Progresses in research of evaluation index system and its method on arable land intensification: A review[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2017, 50(7): 1210－1222.(in Chinese with English abstract)

[27] 杜國(guó)明，劉彥隨，于鳳榮，等. 耕地質(zhì)量觀的演變與再認(rèn)識(shí)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2016，32(14)：243－249.

Du Guoming, Liu Yansui, Yu Fengrong, et al. Evolution of concepts of cultivated land quality and recognition[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(14): 243－249.(in Chinese with English abstract)

[28] Sullivan Caroline. The water poverty index: Development and application at the community scale[J]. Natural Resources Forum, 2003, 27(3): 189－199.

[29] 孫才志，湯瑋佳，鄒瑋. 中國(guó)農(nóng)村水貧困測(cè)度及空間格局機(jī)理[J]. 地理研究，2012，31(8)：1445－1455.Sun Caizhi, Tang Weijia, Zou Wei.Measure of water poverty conditions and its spatial pattern mechanism in china’s rural areas[J]. Geographical Research, 2012, 31(8): 1445－1455. (in Chinese with English abstract)

[30] 孫才志，王雪妮. 基于WPI-ESDA模型的中國(guó)水貧困評(píng)價(jià)及空間關(guān)聯(lián)格局分析[J]. 資源科學(xué)，2011，33(6)：1072－1082.

Sun Caizhi, Wang Xueni. Research on the assessment and spatial correlation pattern of water poverty in China based on WPI-ESDA model[J]. Resources Science,2011, 33(6): 1072－1082.(in Chinese with English abstract)

[31] 張燕，徐建華，曾剛，等. 中國(guó)區(qū)域發(fā)展?jié)摿εc資源環(huán)境承載力的空間關(guān)系分析[J]. 資源科學(xué)，2009，31(8)：1328－1334.

Zhang Yan, Xu Jianhua, Zeng Gang, et al. The spatial relationship between regional development potential and resource & environment carrying capacity[J]. Resources Science, 2009, 31(8): 1328－1334. (in Chinese with English abstract)

Study on poverty measure of farmland resources and spatial pattern in Chongqing

Cai Jin1, Liao Heping1※, Qiu Daochi2, Luo Dongqi3, Li Tao1, Li Jing1

(1.,,400715,; 2,,400015,; 3.,400067,)

As the core element of agricultural production, arable land resource provides an important support for regional food security and rural economic and social development. The measurement of arable land resource poverty and the revelation of its space aggregation and alienation pose a great significance to improve the arable land utilization, coordinate the urban, rural and regional development and target the poverty alleviation. This paper establishes a model of arable land poverty index, which combines dynamic analytic hierarchy process (AHP), exploratory spatial data analysis (ESDA), and Moran’s index, to conduct the research on the poverty of arable land resource and its spatial aggregation and alienation in 37 regions and counties of Chongqing City through building an evaluation system for rural arable land poverty measurement on the basis of the concept “arable resource poverty”. The study shows, in time dimension, the arable land poverty in Chongqing City gradually reduces and the large gaps between regions and counties indicate a decrease year by year. With the progress of farming technologies, land policies and infrastructure, the capabilities of human to adapt to the arable land poverty are enhancing. However, the arable land resource tends to shift from natural poverty to social and economic poverty. In spatial dimension, the poverty of arable land resource in Chongqing City presents a trend of northeast>southeast>new city district>main urban area based on the degree of poverty mainly due to the regional natural environment conditions, the resource spatial distribution and the huge difference of regional economic and social status. The high value area of poverty moves from southeast to northeast, while the low value area radiates from the main urban area towards the new city district. Based on the spatial connection, the spatial aggregation of arable land resource among regions and counties in Chongqing becomes visible, and the aggregation profits are increasing, while part of similar values are weakening, and the high-high aggregation areas are mainly situated in the southeast and northeast areas of Chongqing, and the low-low aggregation areas are located in the main urban area and new city district; the high-value center of aggregation shifts from the southeast to the northeast, and the low-value center is moving from the main urban area to the new city district; the arable land resource poverty in part of main urban area tends to aggravate. Therefore, intensifying the management on the arable land resource poverty and reducing the natural difference among arable land resource distribution leading to regional development imbalance are the key issues for governments and academia. The paper suggests that the government should: 1) increase the investment in the rural infrastructure, especially in the poor areas including the southeast and northeast areas of Chongqing to improve the farming conditions; 2) reinforce the management of the rural land, especial for arable land in order to elevate the quality and quantity of the arable land resource; 3) improve the land system and policies, and propel the farming technology research to diminish the social and economic poverty of arable land resource so as to shake off the restrictions from the natural resources scarcity and provide a new idea and thought for relieving the arable land resource poverty.

resource valuation; autocorrelation; agglomeration; farmland; poverty; Moran’s I; spatial pattern; Chongqing

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.18.033

F301.24

A

1002-6819(2017)-18-0251-09

2017-07-03

2017-08-20

教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目“長(zhǎng)江上游地區(qū)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展研究”（16JJD790064）；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助（XDJK2017C007）

蔡 進(jìn)，博士生，研究方向?yàn)閲?guó)土資源與區(qū)域發(fā)展。Email：caijin2011@126.com

廖和平，博士，教授，博導(dǎo)，研究方向?yàn)橥恋匾?guī)劃與管理。Email：liaohp@swu.edu.cn