吳九興，章玙茜

（安徽師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院，安徽 蕪湖 241002）

黨的十九大報告明確提出：“確保國家糧食安全，把中國人的飯碗牢牢端在自己手中?！备刈鳛槿祟愘囈陨婧桶l(fā)展的基礎(chǔ)性資源，在確保國家糧食安全、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的過程中有著不可替代的作用。近年來，隨著我國城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進(jìn)程的快速推進(jìn)，耕地面積急劇減少，耕地撂荒、拋荒、粗放低效利用等現(xiàn)象愈演愈烈[1]，嚴(yán)重影響國家糧食安全。同時，由于大量農(nóng)藥、化肥、塑料薄膜等的不合理使用，土壤酸化、鹽堿化等耕地污染問題日益突出，制約著耕地生產(chǎn)力的發(fā)展。作為耕作、灌溉、農(nóng)資施用、機(jī)械運(yùn)作、秸稈處理等環(huán)節(jié)的載體[2]，耕地利用過程中排放的溫室氣體，已成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動最主要的碳排放源。由此可見，耕地利用不僅關(guān)系著國家糧食安全，還關(guān)系著生態(tài)環(huán)境的改善以及“雙碳”目標(biāo)的實現(xiàn)。在中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展階段，資源環(huán)境約束作用不斷加強(qiáng)，對耕地資源高效利用提出更高要求。如何利用有限耕地資源、提高耕地產(chǎn)出[3]對實現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)生態(tài)可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。

國內(nèi)關(guān)于耕地利用效率的研究主要從不同尺度、選用不同方法對耕地利用效率進(jìn)行了測算，并對耕地利用效率的空間分異、時間演化特征、影響因素等進(jìn)行了分析?，F(xiàn)有研究多從投入與產(chǎn)出2 個維度進(jìn)行指標(biāo)選取，隨著研究的深入，有學(xué)者提出了將面源污染和碳排放[4～6]納入耕地利用非期望產(chǎn)出，探究耕地利用的生態(tài)效率[7，8]。葉浩等[9]、王良健等[10]采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)[9，10]進(jìn)行測度；梁流濤等[11]、楊朔等[12]、劉玉海等[13]采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[11～13]測算耕地利用效率，還有學(xué)者根據(jù)研究內(nèi)容采用了DEA-Malmquist 模型[14]、超效率SBM 模型[3]等傳統(tǒng)DEA 的改進(jìn)模型；結(jié)合空間自相關(guān)分析[15]、泰爾指數(shù)[16]、變異系數(shù)[17]、趨勢面分析[18]等方法進(jìn)行時空格局探究；土地碎化[1，19]、農(nóng)民分化[20]、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力[12]、灌溉指數(shù)[21]、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[22，23]等是影響效率的驅(qū)動因素；研究區(qū)域主要涉及全國[9]、省域[15]、市域[24]、糧食主產(chǎn)區(qū)[25]和長江經(jīng)濟(jì)帶[3]等?，F(xiàn)有研究對耕地利用效率作了較好的理論與實踐探討，但沒有將耕地利用與經(jīng)濟(jì)社會轉(zhuǎn)型結(jié)合起來，從社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展長時期轉(zhuǎn)型的角度來考察耕地利用的投入產(chǎn)出的動態(tài)變化過程；缺少基于國家發(fā)展戰(zhàn)略視角下特定都市圈耕地利用效率的研究；基于非期望產(chǎn)出的土地利用效率測算方面，多利用以損失效率前沿投影值的原始信息為代價的超效率SBM 模型[26]，導(dǎo)致測量結(jié)果有偏差。

南京都市圈作為我國第一個規(guī)劃建設(shè)的跨省都市圈，是長三角帶動中西部地區(qū)發(fā)展的重要傳導(dǎo)區(qū)域，在國家長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略中具有重要地位，在地理上跨越我國重要的糧食產(chǎn)區(qū)，探討其耕地利用轉(zhuǎn)型的過程、特征和格局等具有必要性?；诖?，探索南京都市圈耕地利用投入產(chǎn)出的效率，分析各地區(qū)的耕地利用投入產(chǎn)出效率的時空分異特征和動態(tài)演進(jìn)，對區(qū)域土地利用轉(zhuǎn)型的調(diào)控政策或措施具有重要啟示作用。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

采用2000～2020 年《江蘇統(tǒng)計年鑒》 《安徽統(tǒng)計年鑒》 《江蘇農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》南京都市圈8 個地區(qū)的面源數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

1.2.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)體系構(gòu)建 根據(jù)已有研究成果[4，7，11]，遵循數(shù)據(jù)的可獲取性研究，構(gòu)建南京都市圈耕地利用投入產(chǎn)出指標(biāo)體系（表1），投入指標(biāo)包括土地、勞動力、技術(shù)和資本投入4 個方面，以農(nóng)作物總播種面積、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、農(nóng)用化肥施用量、農(nóng)藥使用量和農(nóng)用塑料薄膜使用量表征；產(chǎn)出指標(biāo)包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出2 個方面，期望產(chǎn)出以糧食總產(chǎn)量、農(nóng)作物總產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值表征；非期望產(chǎn)出以耕地利用過程中所產(chǎn)生的碳排放總量表征，包括機(jī)械化操作，施用化肥、農(nóng)藥、使用農(nóng)膜和進(jìn)行灌溉過程中直接或間接產(chǎn)生的碳排放。碳排放量的計算公式[27，28]如下：

表1 南京都市圈耕地利用投入產(chǎn)出指標(biāo)體系Table 1 Input-output index system of cultivated land utilization in Nanjing metropolitan area

式中，E為碳排放總量（t），Et為各種碳源排放量，Tt表示各碳排放源的原始量，εi為碳排放系數(shù)，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力碳排放系數(shù)=0.18 kg/kW，翻耕碳排放系數(shù)=312.6 kg/km2，化肥碳排放系數(shù)=895.6 kg/t，農(nóng)藥碳排放系數(shù)=4 934 kg/t，農(nóng)膜碳排放系數(shù)=5 180 kg/t，灌溉碳排放系數(shù)=266.48 kg/hm2。

1.2.2 超效率EBM 模型構(gòu)建 DEA 模型分為徑向（CCR、BCC）和非徑向（SBM）2 種，但均存在缺陷[29]?；诖?，Kaour 等[30]提出了徑向與非徑向相結(jié)合的EBM模型，該模型兼容投入前沿值與實際值的徑向比例，以及投入差異化的非徑向松弛，能夠更準(zhǔn)確地測算出考慮非期望產(chǎn)出的決策單元的效率[31]。為進(jìn)一步區(qū)分有效決策單元的效率大小，將EBM 模型與超效率模型綜合為超效率EBM 模型。目前，該模型已被廣泛運(yùn)用于生產(chǎn)效率、經(jīng)濟(jì)效率、生態(tài)效率等測算中，但鮮有學(xué)者利用該模型研究耕地利用效率問題。因此，選用非導(dǎo)向型、規(guī)模報酬可變的超效率EBM 模型，測度南京都市圈各地級市的耕地利用效率，計算公式如下：

式中，γ*為綜合效率值；n為決策單元數(shù)；x和y分別表示投入和期望產(chǎn)出，為投入指標(biāo)松弛量，為產(chǎn)出指標(biāo)松弛量，λ 為決策單元的組合系數(shù)，為投入指標(biāo)的權(quán)重，為產(chǎn)出指標(biāo)權(quán)重。

1.2.3 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓是以地理要素空間分布的重心為中心，以主軸、輔軸、方位角為基本參數(shù)，定量分析地理要素空間分布整體特征的空間統(tǒng)計方法[32]。計算公式如下：

其中，（xi，yi）為點(diǎn)坐標(biāo)；wi為權(quán)重；（xw，yw）為加權(quán)中心，即重心；xi′、yi′為不同點(diǎn)要素平均中心的坐標(biāo)偏差；?x、?y分別為沿著x、y軸的標(biāo)準(zhǔn)差；θ為正北方向旋轉(zhuǎn)到橢圓長軸的夾角。

1.2.4 核密度估計 核密度估計是當(dāng)前分析地理事物特征差異變化較具代表性的統(tǒng)計方法。選用高斯核密度估計揭示南京都市圈耕地利用效率的動態(tài)分布，計算公式如下：

式中：F（x） 是核密度估計值；K（x） 是核函數(shù)，N是觀測值的個數(shù)，h為帶寬，Yi為觀測值，y為均值。

1.2.5 馬爾科夫鏈 馬爾科夫鏈通過構(gòu)造狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，刻畫研究對象在樣本考察期內(nèi)的動態(tài)演進(jìn)過程。計算公式如下：

式中，Pij為t時刻i類型的區(qū)域在t+1 時刻轉(zhuǎn)移到j(luò)類型的概率，Zi為發(fā)生轉(zhuǎn)移的i類型區(qū)域的數(shù)量總和，Zij為i類型區(qū)域在t時刻轉(zhuǎn)移到j(luò)類形區(qū)域的數(shù)量總和。

依據(jù)四分位數(shù)規(guī)則，將8 個地區(qū)的耕地利用效率分為四類（表2）。

表2 馬爾可夫鏈分類Table 2 Markov chain classification

2 結(jié)果與分析

2.1 南京都市圈耕地利用效率測度分析

采用非導(dǎo)向性EBM 模型處理投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，得到南京都市圈耕地利用效率（圖1）、8 個地區(qū)耕地利用效率（圖2）。

圖1 2000～2020 年南京都市圈耕地利用綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率Fig.1 Comprehensive efficiency，pure technical efficiency and scale efficiency of cultivated land utilization in Nanjing metropolitan area from 2000 to 2020

圖2 各地區(qū)耕地利用綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率Fig.2 Comprehensive efficiency，pure technical efficiency and scale efficiency of cultivated land utilization in each region

2.1.1 綜合技術(shù)效率分析 2000～2020 年南京都市圈的耕地利用綜合效率均值波動變化，整體偏高，2000年達(dá)到峰值，且僅2000 年和2004 年的耕地利用綜合效率值＞1，說明南京都市圈耕地利用效率并未達(dá)到有效前沿面，距離效率前沿仍存在著一定的提升空間。

南京、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、淮安和滁州的耕地利用綜合效率均值均＞1，其中南京的耕地利用綜合效率穩(wěn)步提升且數(shù)值最高（1.066 7），說明南京在資源分配、管理方式等方面已經(jīng)形成了有效提升耕地利用效率的發(fā)展方式；淮安和揚(yáng)州的耕地利用綜合效率＞1，說明投入要素在利用的過程中是充分有效的，技術(shù)、規(guī)模以及資源配置等實現(xiàn)了最優(yōu)。蕪湖、馬鞍山和宣城的耕地利用綜合效率均值未達(dá)到有效前沿面，且低于南京都市圈均值，其中宣城的耕地利用綜合技術(shù)效率為0.778，說明22.2%的投入是無效或低效的，需要提高耕地投入資源要素的配置能力。

2.1.2 純技術(shù)效率分析 2000～2020 年南京都市圈耕地利用純技術(shù)效率均值為1.092，處于較高的水平，除2013 年，其他年份的耕地利用純技術(shù)效率值均已達(dá)到有效前沿面，說明南京都市圈耕地利用重視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的投入，生產(chǎn)管理水平較為先進(jìn)。

南京、滁州、馬鞍山、淮安、揚(yáng)州和鎮(zhèn)江的耕地利用純技術(shù)效率均值位于有效區(qū)間，且較為穩(wěn)定，其中馬鞍山的耕地利用的純技術(shù)效率最高，均值為1.46；宣城的耕地利用純技術(shù)效率下降明顯，2020 年僅為0.786，說明21.4%的投入是低效或無效的，其資源投入存在冗余。

2.1.3 規(guī)模效率分析 2000～2020 年南京都市圈耕地利用的規(guī)模效率均值為0.89，未達(dá)到有效前沿面。

8 個地區(qū)的土地利用規(guī)模效率均未達(dá)到有效區(qū)間，其中揚(yáng)州的均值最高，馬鞍山最低。蕪湖、揚(yáng)州、馬鞍山和滁州的土地利用規(guī)模效率穩(wěn)步提升，說明耕地利用規(guī)模與資源投入實現(xiàn)了良好的匹配，促進(jìn)了耕地利用規(guī)模效率的提高；鎮(zhèn)江、淮安和宣城的土地利用規(guī)模效率不同程度的降低，鎮(zhèn)江的規(guī)模效率下降最為顯著，說明其經(jīng)營管理模式逐漸落后，規(guī)模化集約經(jīng)營程度較低，需要注重規(guī)模要素的投入。

2.1.4 規(guī)模報酬分析 淮安和滁州處于規(guī)模報酬遞減階段，說明這兩個地區(qū)需要通過技術(shù)進(jìn)步、調(diào)整投入要素的數(shù)量和質(zhì)量以提高耕地利用效率；其他地區(qū)處于規(guī)模報酬遞增階段，說明這些地區(qū)可以繼續(xù)發(fā)展規(guī)?；a(chǎn)以提高耕地利用效率。

2.2 南京都市圈耕地利用效率時空格局

2000～2020 年南京都市圈耕地利用效率重心均在南京市的中部偏北，說明南京市的耕地利用效率高于周邊地區(qū)，移動軌跡整體呈現(xiàn)“西南—東北—西南”的階段性特征，南移趨勢較為明顯（圖3）；方位角θ從2000 年的10.55°擴(kuò)大到2020 年14.69°（表3），說明耕地利用效率的空間分布呈現(xiàn)不斷向東北—西南方向加強(qiáng)的趨勢，分布于橢圓軸線東北部的地區(qū)耕地利用效率提升快于橢圓軸線西南部的地區(qū)；主半軸數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)差從157.52 km 降低至146.57 km，說明南京都市圈耕地利用效率在“東北—西南”方向上極化現(xiàn)象加劇；輔半軸標(biāo)準(zhǔn)差從73.60 km 增加至2015 年的76.03 km，說明耕地利用效率該時間段在“西北—東南”方向上出現(xiàn)聚集，2020 年又降低至73.744 km，說明耕地利用效率在“西北—東南”方向分散。

圖3 2000～2020 年南京都市圈耕地利用效率標(biāo)準(zhǔn)差橢圓及重心轉(zhuǎn)移軌跡Fig.3 Standard deviation ellipse and center of gravity transfer trajectory of cultivated land use efficiency in Nanjing metropolitan area

表3 2000～2020 年南京都市圈耕地利用效率標(biāo)準(zhǔn)差橢圓相關(guān)參數(shù)Table 3 Parameters related to the ellipse of standard deviation of cultivated land use efficiency in Nanjing metropolitan area

2.3 南京都市圈耕地利用效率動態(tài)演進(jìn)規(guī)律

2.3.1 核密度分布位置 曲線整體向左移動，說明南京都市圈的耕地利用效率總體呈下降趨勢；曲線先右移再左移，接著在小幅度右移后再次左移，可以看出耕地利用效率水平波動變化（圖4），這與測度結(jié)果也相符。

圖4 2000～2020 年南京都市圈耕地利用效率核密度估計Fig.4 Kernel density estimation of cultivated land utilization efficiency in Nanjing metropolitan area from 2000 to 2020

2.3.2 核密度分布形態(tài) 始終呈“兩峰”狀分布，說明南京都市圈耕地利用效率存在明顯的兩極分化（圖4）。主峰峰值波動明顯，呈現(xiàn)下降上升的交替趨勢，并且寬度逐漸變大；次峰高度較為平穩(wěn)，寬度無明顯變化，說明南京都市圈耕地利用效率總體離散程度呈擴(kuò)大趨勢，即絕對差異隨著時間的推移擴(kuò)大。兩峰的差值與距離增加，說明各地區(qū)的耕地利用效率高值區(qū)域較多且分布集中，低值區(qū)域少且零散，未來應(yīng)重點(diǎn)提高低值區(qū)域的耕地利用效率。

2.3.3 核密度分布延展 不同時期分布曲線均不存在明顯的拖尾現(xiàn)象，說明耕地利用效率水平較為集中。

2.4 南京都市圈耕地利用效率演進(jìn)趨勢

（1）在轉(zhuǎn)移矩陣中，對角線上的轉(zhuǎn)移概率遠(yuǎn)高于非對角線上的概率，表明耕地利用效率各狀態(tài)間的內(nèi)部流動性比較小，各地區(qū)保持原有狀態(tài)的可能性大，尤其是低水平和高水平類型保持穩(wěn)定的概率最強(qiáng)，分別為78%和82.9%。

（2）南京都市圈耕地利用效率水平整體呈下降趨勢。各地區(qū)的水平向上轉(zhuǎn)移的概率為55.28%，向下轉(zhuǎn)移的概率為55.53%。中水平、低水平向上轉(zhuǎn)移的概率為15.38%，而向下轉(zhuǎn)移的概率為20.51%，向下減少趨勢明顯。

（3）南京都市圈耕地利用效率轉(zhuǎn)移具有明顯的路徑依賴特征，短時期內(nèi)難以實現(xiàn)跨越式的變動。緊臨近矩陣對角線的數(shù)值均不為零，說明大部分耕地利用效率轉(zhuǎn)變發(fā)生在鄰近類型之間，呈現(xiàn)循序漸進(jìn)的特征。處于較低水平的地區(qū)一步轉(zhuǎn)移后，保持原有水平的概率為78.05%，向中低、中高、高水平轉(zhuǎn)移的概率分別為17.07%、4.88%和0；處于中低水平的地區(qū)一步轉(zhuǎn)移后，保持原有水平的概率為64.1%，向下、向上轉(zhuǎn)移的概率分別為20.51%和15.38%；處于中高水平的地區(qū)一步轉(zhuǎn)移后，保持原有水平的概率為64.1%，向下、向上轉(zhuǎn)移的概率分別為17.94%和17.95%；處于高水平的地區(qū)一步轉(zhuǎn)移后，保持原水平的概率為82.93%，向中低、中高、低水平轉(zhuǎn)移的概率分別為2.44%、14.63%和0（表4）。

表4 南京都市圈耕地利用效率馬爾可夫鏈Table 4 Markov chain of cultivated land utilization efficiency in Nanjing metropolitan area

3 主要結(jié)論與建議

3.1 主要結(jié)論

基于2000～2020 年南京都市圈8 個地區(qū)的耕地利用投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，采用超效率EBM、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、核密度估計函數(shù)和馬爾科夫鏈等方法對耕地利用效率進(jìn)行了系統(tǒng)研究，得到以下主要結(jié)論：

（1）2000～2020 年南京都市圈的耕地利用效率總體偏高，但距離有效前沿面仍存在一定的提升空間。其中，南京的耕地利用綜合效率穩(wěn)步提升且數(shù)值最高，說明南京在資源分配、管理方式等方面已經(jīng)形成了有效提升耕地利用效率的發(fā)展方式；淮安和揚(yáng)州的耕地利用綜合效率＞1，說明投入要素在利用的過程中是充分有效的，技術(shù)、規(guī)模以及資源配置等實現(xiàn)了最優(yōu)；蕪湖、馬鞍山和宣城的耕地利用綜合效率均值未達(dá)到有效前沿面，且低于南京都市圈均值，需要提高耕地投入資源要素的配置能力。

（2）南京都市圈的耕地利用純技術(shù)效率處于較高水平，已達(dá)到效率有效區(qū)間。但規(guī)模效率較低，從未達(dá)到有效前沿面，成為制約南京都市圈耕地利用效率最主要的原因。

（3） 南京都市圈耕地利用效率分布呈現(xiàn)偏“東北—西南”格局，且具有向東北方向偏移趨勢。耕地利用效率重心集中于南京市并呈現(xiàn)“西南—東北—西南”方向的階段性轉(zhuǎn)移。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓主軸方向極化加劇，輔軸方向趨于分散化。

（4）南京都市圈的耕地利用效率一直存在明顯的兩極分化，不同地級市之間耕地利用效率絕對差值隨著時間的推移擴(kuò)大，應(yīng)重點(diǎn)提高低值區(qū)域耕地利用效率。

（5）從長期看，南京都市圈內(nèi)耕地利用效率呈現(xiàn)減少趨勢，且各狀態(tài)間的內(nèi)部流動性較小，保持原有狀態(tài)的可能性較大。此外，耕地利用效率轉(zhuǎn)移表現(xiàn)出明顯的路徑依賴，短時期內(nèi)難以實現(xiàn)跨越式的變動。

3.2 建議

3.2.1 因地制宜，因城施策 由于南京都市圈內(nèi)各市的耕地資源稟賦、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、科學(xué)技術(shù)水平等不同，導(dǎo)致耕地利用效率存在差異。因此，在改進(jìn)耕地利用效率的過程中，應(yīng)根據(jù)各區(qū)域耕地利用的實際狀況，制定針對性措施。對于規(guī)模效率較低且規(guī)模報酬遞增的地區(qū)，應(yīng)該注重集約化規(guī)?；?jīng)營，優(yōu)化耕地利用布局，充分發(fā)揮規(guī)模效益；對于純技術(shù)效率較低的地區(qū)，需要加大科技投入，科學(xué)合理配置各類資源要素的投入量以及分配比例，提高耕地利用水平。

3.2.2 加強(qiáng)地市間相互聯(lián)系，促進(jìn)資源優(yōu)化配置 南京都市圈耕地利用效率呈現(xiàn)下降趨勢，各地區(qū)在耕地利用中資源配置和投入產(chǎn)出存在差異。為促進(jìn)整體耕地利用效率的提高，各區(qū)域之間應(yīng)該相互合作交流，破除行政壁壘，推動勞動力、資本、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)等資源要素在各地區(qū)間流動，發(fā)揮高效率地區(qū)的輻射帶動作用，促進(jìn)耕地利用區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

3.2.3 控制碳排放，促進(jìn)耕地的低碳利用 積極實施耕地利用中的固碳減排措施，提升耕地系統(tǒng)固碳減排能力，降低耕地利用的非期望產(chǎn)出，加快形成綠色低碳生產(chǎn)方式，發(fā)揮耕地利用在碳達(dá)峰、碳中和進(jìn)程中的獨(dú)特意義。

3.2.4 加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新力度 加大科技投入，促進(jìn)生產(chǎn)要素變革，促進(jìn)低效粗放的耕地利用方式向集約高效方向轉(zhuǎn)變，提升耕地利用現(xiàn)代化水平，真正“藏糧于地，藏糧于技”，提高耕地利用效率各狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移效率，擺脫效率提升的路徑依賴。