（貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴州 550025）

農(nóng)業(yè)資源作為一種具有很強(qiáng)外部性的戰(zhàn)略性資源，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，耕地資源是一種最重要的農(nóng)業(yè)資源［1］。近年來，由于城鎮(zhèn)開發(fā)建設(shè)、生態(tài)退耕等原因，迫使耕地?cái)?shù)量急劇下降［2］，通過建設(shè)用地占用等耕地非農(nóng)化來提升耕地利用效率并不能作為解決人地矛盾的關(guān)鍵，而是必須提升耕地利用效率［3］。在此背景下，提升耕地利用效率不僅能夠促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，同時(shí)還能抑制人地矛盾的激化［4-5］。當(dāng)前，提高耕地利用效率和研究耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合關(guān)系受到各界人士的廣泛關(guān)注。

已有諸多學(xué)者在不同的研究尺度上采用不同的方法對(duì)耕地利用效率進(jìn)行測(cè)度，并對(duì)耕地利用效率的空間差異、影響因素和時(shí)空特征等內(nèi)容進(jìn)行了分析。例如，王良建和李輝［3］應(yīng)用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型研究了1999—2011 年中國29 個(gè)省級(jí)行政區(qū)耕地利用效率的時(shí)空變化、收斂規(guī)律及影響因素；劉玉海和張麗［6］采用SBM-DEA 模型測(cè)算了1985—2010 年中國各省份耕地利用效率，并分析了耕地利用效率的特征及類型；蓋兆雪等［7］采用超效率SBM 模型測(cè)算了1994—2014 年中國糧食主產(chǎn)區(qū)的耕地利用效率，同時(shí)在對(duì)耕地利用效率的動(dòng)態(tài)特征分析基礎(chǔ)上，研究了區(qū)域差異的原因；丘雯文和楊子生［8］采用SFA 模型測(cè)算了云南省2009—2013年耕地利用效率，并在此基礎(chǔ)上分析了耕地利用效率的時(shí)空差異及影響因素；戴勁等［9］以調(diào)查表的形式揭示了黑龍江省嫩江縣的耕地利用效率及其影響因素；黃和平和王智鵬［10］利用VRS-DEA 模型指數(shù)解析了1990—2016 年江西省11 個(gè)區(qū)市的土地資源利用效率的時(shí)空特征。在耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，各界學(xué)者更加關(guān)注耕地集約利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合關(guān)系和耕地?cái)?shù)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系。例如，趙京和楊鋼橋［11］分析了全國1991—2009 年的耕地集約利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合關(guān)系；劉元芳和張長(zhǎng)春［12］對(duì)1978 年以來的河北省的耕地集約利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的耦合關(guān)系進(jìn)行了研究；吳群等［13］提出不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和增長(zhǎng)階段中，耕地資源數(shù)量的變化特征不同；曲福田和吳麗梅［14］提出了耕地資源Kuznets 曲線；隨后何蓓蓓等［15］通過構(gòu)建耕地資源非農(nóng)流失與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的計(jì)量模型證實(shí)了耕地資源Kuznets 曲線的存在，上述研究均已取得豐富的研究成果，為后續(xù)的研究提供了理論基礎(chǔ)和方法借鑒。

綜上可知，已有部分學(xué)者對(duì)耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系做出了相應(yīng)的研究，并取得了豐碩的成果，但由于喀斯特地區(qū)土壤貧瘠，生產(chǎn)力低以及區(qū)域內(nèi)不合理的人為活動(dòng)、環(huán)境脆弱性等導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)生態(tài)環(huán)境破壞嚴(yán)重。貴州省作為西南喀斯特的典型區(qū)域，省內(nèi)喀斯特地貌發(fā)育，生態(tài)環(huán)境脆弱，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，在教育、新型勞動(dòng)能力和生產(chǎn)技術(shù)等方面相對(duì)滯后，且當(dāng)前針對(duì)喀斯特地區(qū)的耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的耦合關(guān)系方面的研究較少。鑒于此，本文以喀斯特高原區(qū)——貴州省為研究對(duì)象，基于地均投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)計(jì)算研究區(qū)內(nèi)的耕地利用效率，并應(yīng)用重心模型、地理聯(lián)系率、地理集中度及耦合模型等方法定量描述各個(gè)地區(qū)的耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的地理空間關(guān)聯(lián)和耦合關(guān)系［16］，以期在耕地?cái)?shù)量不斷減少、耕地利用程度較低的背景下探究貴州省耕地利用效率，為區(qū)域轉(zhuǎn)變耕地利用方式以提高耕地利用效率，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展作出貢獻(xiàn)［17］。

一、數(shù)據(jù)來源和研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

文本收集了貴州省1995—2016 年各地州市的農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)均來源于《貴州省統(tǒng)計(jì)年鑒》（1996—2017）、《貴州省國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》及各地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)年鑒（1996—2017），行政區(qū)劃來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心的《貴州省地市級(jí)行政區(qū)劃圖》；其中選取貴州省各地州市的GDP 表征各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。

（二）研究方法

1.隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型（SFA）

該模型是受隨機(jī)誤差項(xiàng)和生產(chǎn)無效率項(xiàng)影響的復(fù)合型函數(shù)模型，用于解決一個(gè)產(chǎn)出多個(gè)投入的生產(chǎn)效率問題。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，依據(jù)Battese 和Coelli［18］提出的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型基本原理對(duì)貴州省1995—2016 年的耕地利用效率進(jìn)行測(cè)算。具體模型如下：

對(duì)式（1）取對(duì)數(shù)得：

其中：Y表示地均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值；f(xi；β)表示生產(chǎn)邊界產(chǎn)出，即現(xiàn)有技術(shù)條件下的最大產(chǎn)值；xi表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素；Vit為隨機(jī)誤差項(xiàng)；Uit為生產(chǎn)無效率項(xiàng)；TEit表示i地區(qū)在t年內(nèi)的耕地利用效率；β、η、σ2、γ、u均為待估參數(shù)。在模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中，若接受原假設(shè)γ≥0，則直接使用最小二乘法估計(jì)，若拒絕原假設(shè)，則使用隨機(jī)生產(chǎn)前沿函數(shù)估計(jì)耕地利用效率值。

2.地理聯(lián)系率

地理聯(lián)系率用于反映區(qū)域內(nèi)兩經(jīng)濟(jì)要素在地理分布上的均衡和配合程度，借鑒該方法來表征耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展在地理分布上的聯(lián)系情況，如式（6）所示。

其中：Si表示i地區(qū)的耕地利用效率占全域耕地利用效率的百分比；Pi表示i地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平占全域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的百分比。當(dāng)Si與Pi在地理上分布較為一致時(shí)，V較大，表明該兩要素的均衡和配合程度較高；反之，當(dāng)Si與Pi在地理上分布差異較大時(shí)，V較小，表明區(qū)域內(nèi)兩要素的均衡和配合程度較低。

3.重心分析法

某要素的重心是指該要素在空間上的力矩平衡點(diǎn)。本文引入重心模型分析耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空變化軌跡，如式（7）所示：

其中：A和B分別代表某要素的重心的經(jīng)緯度；Ai和Bi為子區(qū)域的經(jīng)緯度；Mi為子區(qū)域某一種要素的屬性值。

4.地理集中度

地理集中度是反映區(qū)域內(nèi)某要素在空間上聚集程度的指標(biāo)，本文引入?yún)^(qū)域耕地利用效率地理集中度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地理集中度來反映貴州省耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間集中程度，如式（8）和式（9）所示。

其中：F1表示i地區(qū)的耕地利用效率地理集中度；Ai表示i地區(qū)的耕地利用效率；式（9）F2表示i地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地理集中度；Ti表示i地區(qū)的國土面積。

5.耦合指數(shù)

耦合指數(shù)表示為耕地利用效率地理集中度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地理集中度的比值，用于反映耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間分布關(guān)系，如式（10）所示：

其中：Ii表示i地區(qū)耕地利用效率地理集中度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展地理集中度的空間耦合指數(shù)。

二、耕地利用效率估計(jì)結(jié)果與經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化

（一）耕地利用效率系數(shù)分析

利用計(jì)算機(jī)程序Frontier4.1 計(jì)算貴州省22 年來各地州市的耕地利用效率情況，參數(shù)估計(jì)結(jié)果見表1，單邊似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量LR=72.36，符合混合卡方檢驗(yàn)，表明由技術(shù)水平產(chǎn)生的技術(shù)無效率項(xiàng)對(duì)各市區(qū)的耕地利用效率具有顯著影響；γ=0.73，說明在此次統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中γ=0 這一原假設(shè)不被接受，使用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型來估計(jì)貴州省的耕地利用效率更有效；模型總解釋能力達(dá)到了99%，并在0.01 的顯著水平上通過了顯著性檢驗(yàn)。

模型中β0為常數(shù)項(xiàng)，β1、β2、β3分別表示農(nóng)業(yè)從業(yè)人員（人/公頃）、農(nóng)用化肥使用量（噸/公頃）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（千瓦時(shí)/公頃）的產(chǎn)出彈性系數(shù)，系數(shù)的大小表示各投入要素的相對(duì)重要性。從表1 可知，β1農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)的產(chǎn)出彈性系數(shù)最高，且高出農(nóng)用化肥使用量β2近2 倍、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力β3近3 倍，β2的產(chǎn)出彈性系數(shù)高出β3近1.5倍，表明貴州省耕地利用效率主要受農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)影響，且影響力遠(yuǎn)大于其他因素。由于貴州省特殊的地形地貌，耕地多為坡耕地，當(dāng)前還很難實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化，所以β3的產(chǎn)出彈性系數(shù)與其他待估參數(shù)相比較小。η的估計(jì)系數(shù)為-0.0526，表明研究期內(nèi)的耕地利用無效率項(xiàng)隨著時(shí)間的推移在不斷下降，且下降速度將逐漸變小。

表1 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型估計(jì)表

（二）耕地利用效率時(shí)空變化分析

由圖1 可以看出貴州省內(nèi)耕地利用效率存在著顯著的空間異質(zhì)性；從空間分布特征來看，貴州省東部地區(qū)的耕地利用效率較高，而西部耕地利用效率較低。通過對(duì)比圖1（a）與圖1（b）可以看出，1995—2016 年各市區(qū)耕地利用效率均有明顯的提升。1995 年各市區(qū)耕地利用效率均在0.20～0.55，平均值為0.39，到2016 年各市區(qū)耕地利用效率提升到0.59～0.82，平均值提升為0.71，僅銅仁市2016 年的耕地利用效率值超過了0.8，表明研究期內(nèi)各市區(qū)的耕地利用效率值不斷上升。

由圖2 可得出各地區(qū)耕地利用效率排序?yàn)殂~仁市（0.82）＞遵義市（0.79）＞貴陽市（0.76）＞黔南州（0.73）＞黔東南州（0.71）＞畢節(jié)市（0.67）＞黔西南州（0.67）＞安順市（0.66）＞六盤水市（0.59）；2016 年耕地利用效率的平均值為0.71，表明貴州省的耕地利用效率整體水平較高，耕地的實(shí)際產(chǎn)出與潛在產(chǎn)出之間存在的差距較小；從耕地利用效率的提升情況來看，六盤水市耕地利用效率提升最快，由1995 年的0.20 提升到2016 年的0.59，是因?yàn)榱P水的工業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快，吸引了大量外來務(wù)工人員，需要消費(fèi)經(jīng)濟(jì)作物，當(dāng)?shù)毓瞎卟说冉?jīng)濟(jì)作物的價(jià)值遠(yuǎn)高于其他地區(qū)；銅仁市提升最慢，由1995 年的0.55 提升到2016 年的0.82，是因?yàn)楫?dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后，工業(yè)發(fā)展水平低，大量農(nóng)民工外出務(wù)工，耕地利用粗放；從2007 年起耕地利用效率提升速度有下降趨勢(shì)，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中存在著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的浪費(fèi)現(xiàn)象；可通過合理的資源配置，提高投入要素的利用效率、加強(qiáng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化等途徑來改善耕地利用現(xiàn)狀，進(jìn)而提升耕地利用效率。

圖1 1995 年、2016 年耕地利用效率空間分布圖

圖2 貴州省各市區(qū)耕地利用效率值

三、耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合關(guān)系

（一）耕地利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)

應(yīng)用式（6）計(jì)算出研究期內(nèi)耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地理聯(lián)系率（表2），對(duì)研究區(qū)內(nèi)22 年來的耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在地理分布上的均衡、配合程度進(jìn)行測(cè)度，并揭示二者之間的空間關(guān)聯(lián)特性。1995—2006 年之間貴州省耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地理聯(lián)系率均大于94%，最大值為2016 年的95.93%，最小值為1995 年的94.11%，研究期間地理聯(lián)系率值一直處于穩(wěn)步上升趨勢(shì)、波動(dòng)較小，表明貴州省的耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展在地理分布上的均衡、配合程度較高，空間關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)；隨著時(shí)間的推移，耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的空間關(guān)聯(lián)特性也隨之增強(qiáng)，表明二者在時(shí)空上具有較高的耦合關(guān)系。

表2 貴州省1995—2016 年間耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地理聯(lián)系率

（二）耕地利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重心軌跡演變

應(yīng)用重心模型逐年計(jì)算出各地區(qū)的耕地利用效率重心、經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心和貴州省的幾何重心（圖3）。由圖3 可知，在研究期間，貴州省的耕地利用效率重心和經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心都出現(xiàn)了不同程度的偏移，且顯著區(qū)別于貴州省的幾何重心。

（1）從偏移方向來看，受經(jīng)濟(jì)、技術(shù)以及人口密度影響，耕地利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心均由貴州省的中部向西南方向（幾何重心方向）移動(dòng)，且耕地利用效率的偏移軌跡與貴州省的幾何重心大致在同一條直線上，更靠近幾何重心，這是由于中部地區(qū)的貴陽市是貴州省的政治文化中心，受經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，耕地利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心均向幾何重心靠近；耕地利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重心距離幾何重心的距離隨時(shí)間變化二者的偏移距離都在不斷縮小，說明在空間上耕地利用效率重心與經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心之間存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，且空間不平衡程度有所緩解。

（2）從偏移時(shí)間上來看，耕地利用效率的重心偏移程度大小為1995—2000 年（7.92 千米）＞2000—2005 年（6.17 千米）＞2005—2010 年（4.77 千米）＞2010—2016 年（4.32 千米），經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重心偏移程度大小為2000—2005 年（6.81 千米）＞2005—2010 年（5.48 千米）＞2010—2016 年（3.17 千米）＞1995—2000 年（1.96 千米），在各個(gè)時(shí)段內(nèi)耕地利用效率重心的偏移均大于經(jīng)濟(jì)重心的偏移，表明各區(qū)域內(nèi)耕地利用效率的不平衡性顯著于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡性；且對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展而言，耕地利用效率重心的移動(dòng)更具敏感性，更容易受到自然資源條件、區(qū)域政策、人口流動(dòng)、區(qū)位等因素的影響，而區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有較強(qiáng)的平穩(wěn)性。

（3）結(jié)合耕地利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心來看，1995 年耕地利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心之間相距2.5 千米，2005 年相距2.35 千米，2016 年相距2.2 千米，隨著時(shí)間的推移兩經(jīng)濟(jì)要素之間的距離越來越近，表明貴州省各地級(jí)市耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在耦合性關(guān)系。22 年來耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)重心移動(dòng)軌跡和方向的一致性，更加有力地表明耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的密切關(guān)系。

圖3 耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心移動(dòng)軌跡

（三）耕地利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展地理集中度

應(yīng)用地理集中度和耦合指數(shù)公式計(jì)算出貴州省各個(gè)地州市的地理集中度指數(shù)和耦合指數(shù)，借助ArcGIS軟件中的自然間斷點(diǎn)分級(jí)法，分別將貴州省1995—2016 年的耕地利用效率地理集中率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展地理集中率分為4 級(jí)，1995 年、2000 年、2005 年、2010 年和2016 年耕地利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地理集中度指數(shù)F1、F2和二者間的耦合指數(shù)I見表3。

（1）從耕地利用效率地理集中度來看，1995 年的耕地利用效率地理集中指數(shù)高值區(qū)出現(xiàn)在貴陽市、安順市和銅仁市，均為國土面積較小的區(qū)域；低值區(qū)出現(xiàn)在畢節(jié)市和黔東南州，出現(xiàn)在國土面積較大且少數(shù)民族聚居的區(qū)域，最高值與最低值之間相差近5 倍。2005 年耕地利用效率高值區(qū)出現(xiàn)在貴陽市，是貴州省的工業(yè)集聚區(qū)；低值區(qū)出現(xiàn)在遵義市、畢節(jié)市、黔東南州、黔南州4 個(gè)地區(qū)，出現(xiàn)在國土面積較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較落后的地區(qū)，最高值與最低值之間相差4.2 倍。2016 年耕地利用效率高值區(qū)與低值區(qū)出現(xiàn)的情況與2005 年一致，最高值與最低值之間相差4.0 倍；隨著時(shí)間的推移，貴陽市、遵義市、銅仁市和黔南州4 個(gè)地區(qū)耕地利用效率地理集中度有下降趨勢(shì)，六盤水、安順等其余5 個(gè)地區(qū)均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；最高值與最低值之間的倍數(shù)關(guān)系逐漸縮小，地理集中度差異也在不斷縮小，表明研究區(qū)內(nèi)部耕地利用效率的不平衡性有所緩解，逐漸趨向平衡。

（2）從經(jīng)濟(jì)發(fā)展地理集中度來看，1995—2016 年高值區(qū)均出現(xiàn)貴州省的政治文化中心貴陽市，2016 年國內(nèi)生產(chǎn)總值占貴州省的24%；1995 年低值區(qū)出現(xiàn)在黔東南州和黔西南州2 個(gè)地區(qū)，最高值以最低值之間相差1.06 倍；2005 年低值區(qū)出現(xiàn)在銅仁市、畢節(jié)市、黔南州、黔西南州和黔東南州5 個(gè)區(qū)域，最高值與最低值之間相差1.03 倍。2016 年低值區(qū)出現(xiàn)在銅仁市、黔東南州、黔西南州和黔南州4 個(gè)地區(qū)，最高值與最低值之間相差1.07 倍，隨著時(shí)間的推移，遵義市和黔南州兩個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展地理聯(lián)系率逐漸下降，其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展地理聯(lián)系率逐漸上升，最高值與最低值之間的倍數(shù)關(guān)系相差較小。

（3）結(jié)合耕地利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展地理集中度可發(fā)現(xiàn)，二者之間存在一定的關(guān)聯(lián)和偏差，例如高值區(qū)均出現(xiàn)在貴陽市，表明貴陽市的耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著更為密切的聯(lián)動(dòng)關(guān)系；低值區(qū)均出現(xiàn)在黔東南州，表明黔東南州由耕地利用效率帶來的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)幅度小于其他地區(qū)，研究期間耕地利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展地理集中度指數(shù)逐漸均衡，表明貴州省各地州市之間的發(fā)展差距在逐漸縮小。

（4）從兩經(jīng)濟(jì)要素之間的耦合指數(shù)來看，1995 年高值區(qū)出現(xiàn)在銅仁市和黔西南州2 個(gè)地區(qū)，低值區(qū)出現(xiàn)在貴陽市和遵義市2 個(gè)地區(qū)，最高值與最低值之間相差4.4 倍，2005 年高值區(qū)出現(xiàn)在銅仁市和安順市2 個(gè)地區(qū)，低值區(qū)出現(xiàn)在貴陽市，最高值與最低值之間相差4.8 倍，2016 年高值區(qū)和低值區(qū)出現(xiàn)的區(qū)域與2005 年相同，最高值與最低值之間相差4 倍；研究期間區(qū)域內(nèi)耦合指數(shù)的高值、低值出現(xiàn)區(qū)域雖變化不大，但是總體趨勢(shì)是耦合指數(shù)呈現(xiàn)先增大、后減小并趨近于1 的趨勢(shì)，表明各地州市之間的耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)一致性逐漸提高。

表3 耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展地理集中度及耦合指數(shù)

（四）耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間耦合類型

參照張定等［19］的研究，根據(jù)貴州省耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合指數(shù)，將研究區(qū)分為3 種類型；當(dāng)0＜I＜0.5 時(shí)區(qū)域類型為耕地利用效率滯后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展型，當(dāng)0.5＜I＜1.5 時(shí)區(qū)域類型為耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)型，當(dāng)I＞1.5 時(shí)區(qū)域類型為耕地利用效率超前于經(jīng)濟(jì)發(fā)展型，分類結(jié)果見表4。耕地利用效率滯后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展型：該類型區(qū)域在1995 年并未出現(xiàn)，在2005 年和2016 年出現(xiàn)在了貴陽市，是由于貴陽市的第二、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快，大量耕地被建設(shè)用地侵占，吸引了大量農(nóng)民工進(jìn)城，導(dǎo)致了耕地利用效率低下，表明貴陽市的耕地利用效率有很大的提升空間。耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)型：該類型區(qū)域發(fā)展穩(wěn)定，耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合度較高，二者之間互動(dòng)關(guān)系相比其他地區(qū)較好，研究期間該類型數(shù)量占了3 種類型的絕大多數(shù)，1995 年該類型數(shù)量為8，2005 年該類型數(shù)量為7，2016 年為8，表明研究期內(nèi)貴州省耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間一直處于平衡狀態(tài)，沒有太大的波動(dòng)。耕地利用效率超前于經(jīng)濟(jì)發(fā)展型：該類型出現(xiàn)在銅仁市，受自然地理環(huán)境及區(qū)位優(yōu)勢(shì)影響，1995—2005 年間銅仁市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值占比較大，耕地利用效率的地里集中度大于經(jīng)濟(jì)發(fā)展；到了2016 年該區(qū)域類型并沒有出現(xiàn)，表明研究區(qū)內(nèi)耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)度在不斷提高，且隨著時(shí)間的變化耕地利用效率地理集中指數(shù)逐漸趨近1，表明各地區(qū)耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出協(xié)調(diào)發(fā)展趨勢(shì)。

表4 區(qū)域耦合類型分類表

四、結(jié)論與建議

本文利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型測(cè)算了貴州省1995—2016 年的耕地利用效率，借助地理聯(lián)系率和重心模型從整體上反映了貴州省22 年來的耕地利用效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合關(guān)系和演變軌跡，進(jìn)而測(cè)算耕地利用效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地理集中度和耦合指數(shù)，分析其在研究?jī)?nèi)區(qū)的集聚程度和時(shí)空耦合類型。

（1）貴州省各地州市之間的耕地利用效率存在著較大的差距，總體上貴州省東部地區(qū)的耕地利用效率大于西部地區(qū)；2016 年各地區(qū)的耕地利用效率值為銅仁市（0.82）＞遵義市（0.79）＞貴陽市（0.76）＞黔南州（0.73）＞黔東南州（0.71）＞畢節(jié)市（0.67）＞黔西南州（0.67）＞安順市（0.66）＞六盤水市（0.59），平均值為0.71。22 年來研究區(qū)內(nèi)的耕地利用效率不斷提升，但是提升速度有下降趨勢(shì)，耕地利用效率的總體水平較高，表明貴州省內(nèi)耕地的實(shí)際產(chǎn)出與潛在產(chǎn)出之間的差距較?。欢r(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中仍然存在著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的浪費(fèi)現(xiàn)象，可通過合理的資源配置，提高投入要素的利用效率、加強(qiáng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化等途徑來改善耕地利用現(xiàn)狀，進(jìn)而提升耕地利用效率。

（2）各地區(qū)之間耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的地理聯(lián)系率值均在90%以上，表明兩經(jīng)濟(jì)要素在地理分布上均衡、配合程度較高，空間關(guān)聯(lián)特性較強(qiáng)；隨著時(shí)間的推移，地理聯(lián)系率越來越大，耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的空間聯(lián)系越來越強(qiáng)。

（3）研究期間耕地利用效率重心與經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心在偏移方向上保持著較高的一致性，均由貴州省中部向西南方向（幾何重心方向）偏移，隨著時(shí)間的發(fā)展，耕地利用效率重心和經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心的偏移程度均逐漸縮小，其中耕地利用效率重心的偏移程度大于經(jīng)濟(jì)發(fā)展重心，表明兩者在地理空間上存在著較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)，耕地利用效率的重心偏移更具敏感性，在一定程度上耕地利用效率能夠帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

（4）研究區(qū)耕地利用效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地理集之間存在一定的聯(lián)系，高值區(qū)均出現(xiàn)在貴陽市，低值區(qū)均出現(xiàn)在黔東南州，研究期內(nèi)二者的最大值與最小值之間的變化不大，表明耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展在各市州單位面積上的分布密度較大，分布趨勢(shì)基本保持穩(wěn)定狀態(tài)，且二者的耦合指數(shù)逐漸趨近于1，表明耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間分布一致性較強(qiáng)。

（5）區(qū)域耦合指數(shù)集中在0.5～2，區(qū)域主要類型為耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)型，區(qū)域內(nèi)存在明顯的重合現(xiàn)象，表明兩經(jīng)濟(jì)要素之間的地理集中度存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，且耕地利用效率提升能夠帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但是經(jīng)濟(jì)發(fā)展不一定能提高耕地利用效率。

綜上所述，基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型計(jì)算耕地利用效率，考慮了技術(shù)無效率項(xiàng)和隨機(jī)誤差項(xiàng)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響，再通過模型和公式定量描述耕地利用效率與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的時(shí)空耦合關(guān)系；對(duì)提升耕地利用效率提出以下建議，以期為貴州省轉(zhuǎn)變耕地利用方式，進(jìn)而提升耕地利用效率以促進(jìn)農(nóng)業(yè)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展提供參考。第一，加大耕地規(guī)?；?、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化力度，促進(jìn)耕地集約節(jié)約利用進(jìn)而轉(zhuǎn)變農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)方向。第二創(chuàng)新農(nóng)業(yè)運(yùn)行機(jī)制，健全農(nóng)業(yè)推廣體系。第三加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)作物種植面積，進(jìn)而推動(dòng)貴州省各地區(qū)特色農(nóng)業(yè)發(fā)展。第四限制農(nóng)藥使用量，推薦生態(tài)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。