重庆市农村耕地资源贫困测度及空间格局研究

蔡 进，廖和平，邱道持，骆东奇，李 涛，李 靖



重庆市农村耕地资源贫困测度及空间格局研究

蔡 进1，廖和平1※，邱道持2，骆东奇3，李 涛1，李 靖1

（1. 西南大学地理科学学院，重庆 400715；2. 重庆市国土资源和房屋管理局，重庆 400015；3. 重庆工商大学商务策划学院，重庆 400067）

探索耕地资源贫困状态，揭示耕地资源贫困在空间上的集聚与异化，对整治耕地资源与提高利用效益具有重要意义。该文在引入“耕地资源贫困”概念的基础上，通过构建农村耕地资源贫困测度评价指标体系与耕地资源贫困指数模型，运用动态层次分析法和空间自相关分析，对重庆市37个区县的耕地资源贫困程度以及在空间上的集聚与异化进行研究。结果表明，时间序列上，重庆市耕地资源贫困程度不断降低，各区县贫困程度差距巨大但逐年不断缩小；空间分布上，耕地资源贫困程度呈现出渝东北>渝东南>城市新区>主城区的特征，并且贫困程度高值区域由渝东南向渝东北转移，贫困程度低值区域由主城区向城市发展新区扩散；空间关联上，重庆市耕地资源贫困呈现出显著的空间集聚效益，高值中心集聚于渝东南和渝东北，低值中心集聚于主城及城市发展新区。

资源评价；自相关；集聚；耕地；贫困；莫兰指数；空间格局；重庆市

0 引 言

耕地资源作为农业生产的核心要素，是一个区域粮食安全和农村经济社会发展的重要保障。中国作为农业大国，耕地资源匮乏，人均耕地面积仅为0.1 hm2，不足世界平均水平，但需要用世界7%的耕地养活全球20%的人口，粮食安全压力巨大，耕地资源利用技术与效益亟待提高。随着城市化的快速发展，农村土地要素快速向城市集聚，造成耕地资源供需矛盾日益突出，加上对耕地资源的不合理利用，耕地资源所面临的生态环境问题愈发严重。因此，耕地资源禀赋匮乏以及社会经济效益低下，所表现出耕地资源的贫困状态在不同区域之间有很大差异，区域社会经济发展对土地资源，特别是耕地资源的量变与质变也十分敏感[1]，区域耕地资源不均衡性与经济社会发展水平不均衡具有重要关系[2-3]。因此，了解区域之间耕地的资源禀赋、设施水平、利用效益与环境质量，对统筹城乡与区域发展具有重要意义。重庆市具有大城市、大农村、大山区、大库区的特点，区域之间农村耕地资源状况差异巨大，评价耕地资源的贫困程度，有利于了解重庆市耕地资源匮乏度在空间上的分布状态与集聚状态，为提高集约节约利用耕地资源提供政策建议，也有利于缓解耕地资源贫困对农村经济和社会贫困的影响程度。

1 耕地资源贫困的概念及内涵

目前中国学术界还没有引入“耕地资源贫困”这一概念，但对耕地资源的评价研究较多，主要包括耕地资源的承载力评价、适宜性评价、生态安全评价、可持续利用评价、综合评价等[4-8]，每种评价都从侧面反映出耕地资源的自然、社会和经济属性。在评价方法上，系统聚类方法、三角模型、PSR模型、生态足迹模型等方法多运用于耕地资源可持续利用评价[9-13]，BP神经网络、潜力阻力模型、灰色关联分析法等多运用于耕地资源的适宜性评价[14-16]，SFAM神经网络、GIS空间分析、耕地系数等方法多被运用于农村耕地整治潜力评价[17-20]，模糊函数、DPSIR模型多运用于耕地资源的安全评价[21-22]。在评价指标的选取上，反映耕地资源自然属性和社会经济属性的指标均有涉及，但针对不同的评价对象，指标权重分布有所差异，大多数耕地资源评价的自然属性权重高于社会经济属性权重[23-25],这反映出学者在耕地资源利用方面仍然侧重自然属性功能，耕地资源治理方面仍然侧重传统的对自然属性功能的改造上，忽略耕地资源的社会改造、政策和制度改造[26]。耕地资源作为自然和社会改造的综合产物，随着时间的推移，资源禀赋对人类发展的阻力将不断变小[27]。英国学者Caroline Sullivan于2003年提出了Water Poverty Index（WPI）水贫困指数，综合水资源的自然与社会经济属性，建立评价指标，评价了英国水资源贫困状态[28]，部分学者将水贫困概念引入中国，并对中国的水贫困空间格局进行了研究[29-30]，为评价耕地资源贫困提供了借鉴。本文基于耕地资源的自然和社会属性，以资源禀赋、利用设施、利用能力、环境质量为出发点，提出“耕地资源贫困”概念，以期将耕地资源短缺问题从自然领域引入到社会经济领域，为解决土地资源短缺问题提供新思路。

本文界定耕地资源贫困的概念，是指某一地区耕地资源不能满足当地经济社会发展所表现出来的阻碍性以及与其他要素组合不协调的一种状态，这种状态表现为4个方面：一是资源自然匮乏性，反映的是耕地资源的自然属性，包括数量和质量的匮乏，主要从资源禀赋和资源组合表现；二是设施建设滞后性，反映的是在利用耕地资源时，外部环境的改造程度，以基础设施建设阻碍和建设水平表现；三是利用能力低效性，反映了耕地资源的利用与产出富裕度，以投入现状和利用效益来表现；四是生态环境脆弱性，反映耕地资源利用面临的生态压力，以环境保护和环境破坏来表现。根据研究尺度可以分为：国家尺度耕地资源贫困、省域尺度耕地资源贫困、县域尺度耕地资源贫困、村级尺度耕地资源贫困4种类型，不同类型评价指标选取与权重分布有所差异。

图1 耕地资源贫困内涵示意图

2 耕地资源贫困测度评价指标体系

在耕地资源贫困概念与内涵的基础上，建立由资源、设施、能力、环境4个子系统构成的耕地资源贫困评价指标体系（表1）。

表1 耕地资源贫困测度指标体系

注：“+”和“-”分别表示该指标与贫困程度为正相关和负相关关系。

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

1）资源子系统反映一个地区耕地资源数量和质量，描述耕地资源的自然属性，包括资源禀赋和资源组合压力，本文选取人均耕地面积、人均可利用后备土地资源面积、耕地面积比例、平均耕作半径、耕地破碎程度、大于25°耕地面积比例6个指标，其中前2个反映的是资源禀赋，后4个指标反映的是资源组合压力。

2）设施子系统反映为耕地资源利用而配套的基础设施水平，选取了表现设施水平的有效灌溉面积、生产道路密度、农村人均用电量和机械动力投入4个指标；

3）能力子系统，是耕地资源利用效益的表现，本文主要从投入和效益2个方面，选取了单位面积劳动力投入、农用地新增耕地面积比例、单位面积农业总产值、农业商品率、农村常住居民人均可支配收入、农村贫困发生率6个指标；

4）环境子系统，耕地资源环境状况反映的是资源利用与环境之间的关系，合理利用耕地可以有效地缓解经济发展与环境的关系，促使耕地可持续利用，本文主要从生态环境的保护与破坏2个方面选取了化肥使用强度、农药使用强度、水土流失面积比例、水旱灾害面积比例、基本农田保护面积5个指标来反映耕地资源的环境质量。

3 研究方法与数据来源

3.1 研究方法

3.1.1 耕地资源贫困测度模型

耕地资源贫困测度模型反映的是一个地区耕地资源贫困的一组综合性指标，该指标能够反映区域耕地资源的自然属性和社会属性。本文所构建农村耕地资源贫困评价指标体系由资源、设施、利用和环境4个子系统综合而成，各子系统内部分别设置了若干评价指标，子系统之间利用层次分析法进行加权求得贫困指数得分。随着社会经济的发展，各子系统权重有所变化，因此，在层次分析法的模型中加入了时间因素，能够有效的解决因时间变化而带来的权重变化问题，具体公式如下

3.1.2 指标无量纲化

式中Y为标准化后的值，X为第年第项指标原始值；Xmax和Xmin分别为相应指标的最大值和最小值，其中公式（2）运用于正向指标，公式（3）运用于负向指标。

3.1.3 主客观综合赋权法

权重的分布能够反映指标的重要程度，常用的方法有主观权重法和客观权重法，层次分析法（AHP）是一种典型的主观权重法，基于专家的经验和已有的知识来确定重要程度。熵值法（EVW）是一种典型的客观权重法，是基于数据的统计与计算获得权重，为了实现主客观权重的统一，本文用AHP权重法和EVW赋权法来共同确定指标权重[31]（表1）。

3.1.4 空间自相关分析法

空间自相关分析（ESDA）涵盖全局空间自相关分析和局部空间自相关2个方面，全局空间自相关分析主要描述耕地资源贫困在整个区域的空间关联和空间差异特征；局部空间自相关主要描述耕地资源贫困在子区域上的空间关联和空间差异特征。本文采用全局莫兰指数（Global-Moran’s I）和局部莫兰指数（Local-Moran’s I）来表征重庆市各区县耕地资源贫困的空间分布特征。

式中为研究单元个数，x、x分别为空间位置和的观测值，2为得分值的方差，为空间权重矩阵，本文运用空间邻接标准，即2个地区相邻，权重取1，否则为0。Moran’s I取值范围为[0,1]，大于0为正相关，小于0为负相关，等于0为随机分布。

3.2 数据来源

空间层面上选取重庆市37个区县（渝中区已全部城市化，此文不做研究）的耕地资源作为研究对象，时间层面选取2001年和2015两个截面作为研究年限。经济社会数据来源于《重庆市统计年鉴（2001、2015）》及公报、各区县统计年鉴及公报，土地资源相关数据来源于重庆市国土资源和房屋管理公报以及重庆市土地利用变更详查流量数据库，环境相关数据来源于《重庆市环境状况公报（2001、2015）》及各区县环境状况公报，农户数据来源于实地调研和重庆市精准扶贫农户调查数据库。由于区县数量的调整，选择2015年重庆市区县数量作为研究基本单元数量（37个区县，渝中区除外），合并之后区县的数据采取合并之前2个区县数据之和的均值。

3.3 研究区概况

重庆市地处中国西南部，位于105°17′~110°11′E、28°10′~32°13′N之间，幅员面积为8.23万km2，现辖38个区县（图2）。

图2 重庆市行政区划及功能区位图

2015年，户籍人口3 375.2万，常住人口2 991.4万，非农人口1 783.01万，占常住人口比率为59.6%，地区生产总值14 265.40亿元。重庆市是户籍制度改革先行区和统筹城乡综合配套改革试验区，城乡之间、区域之间经济社会发展差距巨大。基于特殊的地理特征和自然条件，重庆市耕地资源匮乏，并且区域之间分布严重不平衡，2015年耕地面积总量为2 431 800.61 hm2，人均耕地面积仅为0.072 hm2，不及全国的平均水平，耕地资源空间分布特征为渝西地区耕地资源丰富，渝东南和渝东北地区耕地资源匮乏，由于人口数量差异，从人均耕地面积来看，渝东南>渝东北>城市新区>主城各区，分别为0.126、0.082、0.078、0.021 hm²。

4 结果与分析

4.1 重庆市耕地资源贫困评价分析

总体上看，重庆市农村耕地资源贫困评价得分从2011年的0.688 6下降到2015年的0.501 5，呈现逐年下降的趋势（表2），表明重庆市农村耕地资源随着社会经济的发展，贫困程度逐渐降低，即耕地资源匮乏对社会经济发展的阻力作用有所减小，主要原因是随着土地政策与制度的完善，耕作技术的不断提高，生产基础设施的不断完善，人类适应耕地资源贫困的能力不断增强，也体现了社会发展与耕地资源逐步走向良性的态势。但是，耕地资源贫困也正从自然贫困向社会经济贫困转变。

基于GIS平台，利用自然断裂点法（Natural Breaks）将各区县耕地资源贫困程度分为高、较高、较低、低4个等级（图3），来反映重庆市耕地资源贫困的空间分布状态。主要特征表现为：渝东北和渝东南区县耕地资源贫困程度较深，主城区和城市发展新区耕地资源贫困程度较轻，贫困程度高值区由渝东南向渝东北地区转移，贫困程度低值区由主城区向城市发展新区扩散。2001年耕地资源贫困程度高的区县为云阳、城口、酉阳、秀山，2015年耕地资源贫困程度高的区县为城口、巫溪、奉节、巫山，全部分布在渝东北地区，耕地资源贫困程度相对较轻的区县依次是：铜梁、大足、璧山、合川、九龙坡、潼南、巴南、江津、长寿，其中绝大部分为城市发展新区中的区县。从2001年到2015年耕地资源贫困程度排名下降较大的区县有：合川、潼南、大足、璧山、彭水、秀山等，排名上升较大的区县有：江北、沙坪坝、北碚、南岸、大足、渝北等。

表2 2001与2015年重庆市各区县耕地资源贫困评价得分及排名

图3 2001年和2015年重庆市耕地资源贫困空间分布

从各子系统贫困得分来看：

1）资源禀赋子系统。重庆市耕地资源分布空间格局主要是渝西区县较丰富，渝东南和渝东北区县相对匮乏。从人均耕地资源量来看，渝东南>渝东北>城市新区>主城各区，2015年人均耕地面积分别为0.126、0.082、0.078、0.021 hm²，主要原因是渝东北和渝东南人口相对较少，主城及城市新区人口密集，但渝东南和渝东北区县耕地资源组合压力较大，耕地质量较差，所以耕地资源禀赋的贫困程度较深，从耕地占比、耕作半径、耕地破碎度、大于20°耕地各指标得分看，渝东北和渝东南区县远远小于主城及城市新区。2015年资源禀赋子系统贫困得分总体来看，渝东北>渝东南>主城各区>城市新区，贫困程度深的区县有9个，分别是奉节、开州、巫山、石柱、万州、云阳、綦江、巫溪、秀山，其中大部分区县位于渝东北地区；贫困程度轻的区县有8个，分别是潼南、铜梁、酉阳、大足、涪陵、荣昌、长寿、巴南，主要分布在城市发展新区。

2）设施水平子系统。重庆市耕地资源的设施水平从2001年到2015年有巨大的提高，总体得分从0.777下降到0.607，主要是由于近年来重庆市加大了对农田水利基础设施的投入，改善了农业生产条件，例如有效灌溉面积比例从22.23%上升至66.61%，地均机械动力投入从1.89 kW/hm2增加到3.87 kW/hm2，生产道路密度和人均用电量都有大幅度的增加。从设施水平子系统贫困空间分布格局来看，贫困程度深的区县有9个，分别是城口、奉节、巫山、云阳、酉阳、巫溪、彭水、丰都、秀山，均分布于渝东南和渝东北地区，主要原因是渝东南和渝东北处于秦巴山区和武陵山区，生态条件恶劣、地形复杂多样限制了农业生产基础设施的建设，而主城区和城市新区自然环境相对较好、地形起伏较小，对发展农业基础实施提供了有利条件，另外政府投资不平衡性也是重要原因。

3）利用能力子系统。重庆市耕地资源的利用能力子系统贫困得分从2001年的0.587 0下降到2015年的0.425 1，表明重庆市的耕地资源利用能力不断提高，耕地资源利用所受到的自然约束力降低。图4表明，2015年耕地资源利用能力贫困程度深的区县有4个，分别是城口、巫溪、巫山、酉阳，均分布于渝东北和渝东南地区，主要原因是渝东南和渝东北区县耕地资源质量较差，政府投入相对较少，加上区位和交通等基础设施较差，导致该地区耕地的单位面积产值低、农业商品率较差，另外受经济发展的影响，农民的可支配收入较低、农村贫困发生率较高。2015年贫困程度轻的区县有8个，分别是永川、江津、大足、铜梁、潼南、合川、巴南、长寿，其中7个分布于城市发展新区。

图4 2015年重庆市耕地资源各子系统贫困得分空间格局

4）环境质量子系统。耕地资源的环境质量是一个地区生态保护和生态破坏的组合，也反映了政府与农民的环境保护意识强弱。重庆市耕地资源的环境质量子系统的贫困得分从2001年的0.683下降到2015年的0.493，表明重庆市耕地资源的环境质量在不断提高，对耕地的保护意识不断增强。图4表明，2015年耕地资源环境质量贫困程度深的区县有10个，分别是梁平、开州、城口、巫溪、云阳、奉节、石柱、武隆、彭水、黔江，均分布于渝东南和渝东北地区。贫困程度相对较轻的区县主要分布在城市发展新区，其中南岸作为主城区，贫困程度轻的主要原因是耕地资源相对较少，耕地资源利用中非粮食作物比重较高，化肥和农药使用强度较低，另外水旱灾害面积较少也是重要原因。

4.2 重庆市耕地资源贫困空间格局关联分析

4.2.1 全局空间关联格局分析

基于重庆市特殊的地理空间类型，运用Geoda软件对重庆市耕地资源贫困进行空间自相关分析，得到基于2001年与2015年重庆市37个研究单元的数据计算的耕地资源贫困的全局自相关莫兰指数，其中2001年莫兰指数为0.559，值为5.12；2015年莫兰指数为0.786，值为6.73。研究表明，重庆市37个研究单元耕地资源贫困空间分布表现出正相关性，在一定显著性水平下均通过检验（<0.05），具有相似耕地资源贫困的空间单元趋于空间集聚分布，即耕地资源贫困度高的区县显著集聚。表明重庆各区县的耕地资源贫困在空间上的分布不是随机的，存在空间集聚效应，即耕地资源贫困度高与低的区县都在地理空间上显著集聚。同时，比较莫兰指数发现，2001年到2015年的Moran’s I呈上升趋势，表明区县间耕地资源贫困程度差异逐渐变小，耕地资源贫困程度相似的区县在空间上处于集中分布状态，各区县之间的耕地资源贫困联系增强。

4.2.2 局部空间关联格局分析

1）Moran散点图分析。运用Geoda软件绘制重庆市2001年和2015年耕地资源贫困的Moran散点图，图5中4个象限按其性质分为“H-H”关联（第一象限）、“L-H”关联（第二象限）、“L-L”关联（第三象限）、“H-L”关联（第四象限），其中第一、三象限对应的空间关联是正的空间自相关，即有均质性，第二、四象限对应的空间关联是负的空间自相关，即有异质性。2001年耕地资源贫困散点落入第一象限的区县为有14个，占37%，落入第三象限的散点有15个，占40%，合计空间正相关区县占77%；2015年落入第一、三象限的散点有30个，占81%，落入第一、三象限的散点有所增加，表明重庆市耕地资源贫困接近的区县在空间上的集聚效应不断增强，表现为主城和城市发展新区低值集聚，渝东北和渝东南地区高值集聚，落入第二、四象限散点有所减少，表明局部非相似性不断减弱，这两者促使重庆市耕地资源贫困总体空间差异逐渐缩小、空间集聚效益不断增强（表3）。

图5 重庆市2001和2015年耕地资源贫困Moran散点图

表3 各类集聚区对应区县

2）LISA分析。图6显示，在一定的显著性水平下，2001年高-高关联主要分布在渝东北和渝东南地区，为酉阳、彭水、开州、云阳、奉节、巫溪6个区县，该部分区县耕地资源贫困程度较深，与周围区县联系紧密，辐射带动作用较强，存在明显的空间溢出效益；2015年高-高关联分布在城口、巫溪、巫山、云阳、奉节、酉阳，存在着明显的由渝东南向渝东北地区转移趋势。2001年低-低关联主要分布在主城区县，江北、南岸、巴南、渝北、北碚、沙坪坝、九龙坡、大渡口、璧山、合川，该部分区县耕地资源贫困程度较轻，空间集聚度高，对周边区县的贫困程度带动作用低；2015年低-低关联主要分布在主城及城市发展新区，包括铜梁、合川、潼南、大足、璧山、北碚、巴南、渝北、沙坪坝、九龙坡等区县，这部分区县贫困程度呈现减轻趋势，但集聚效益越来越明显。

通过上述空间自相关分析，2001年到2015年耕地资源贫困高值、低值的局部空间集聚存在一定的特征，集聚的高值与低值中心存在转移现象，主要表现为：①高值中心由渝东南向渝东北区县转移，渝东南的彭水县不再成为集聚的高值中心，渝东北的城口县成为新的集聚高值中心，高值中心数量不变，仍为6个，分别是城口、巫山、巫溪、奉节、云阳、酉阳；②集聚的低值中心由主城区向城市发展新区扩散，数量由11个增加到14个，城市发展新区的铜梁、潼南、大足成为新的低值中心。主要是由于随着城镇化进程加快，主城区人口数量和建设用地面积不断增加、造成耕地资源迅速减少，加剧了人地矛盾，促使耕地资源贫困程度有所增加，而城市发展新区是重庆市农村城镇化发展最快的地区，政府加大了对农村基础设施建设投入，改善了耕地生产条件，耕地效益不断提高，耕地资源贫困程度有所降低。

图6 2001年和2015年耕地资源贫困LISA聚集图

5 结 论

区域耕地资源贫困的测度能够有效掌握区域之间耕地资源贫困差异与集聚状态，以及与社会经济发展的耦合关系，为统筹城乡与区域发展、助推精准扶贫，提供土地资源（耕地资源）视角上的路径与政策建议。本研究以大城市、大农村，大山区、大库区为特点的重庆市为例，运用耕地资源贫困测度模型和ESDA技术方法研究重庆市各区县耕地资源贫困程度以及空间关联格局，通过实证研究表明，研究结果基本符合重庆市客观实际，研究方法科学、可行。主要结论如下：

1）贫困测度方面，时间序列上，重庆市耕地资源贫困程度不断降低，区县之间的贫困程度差距明显但呈现逐步缩小的趋势；空间分布上呈现出主城及城市发展新区区县贫困程度较轻，渝东南和渝东北区县贫困程度较深，区域之间差距明显，主要是由于重庆市区域自然环境条件差异明显、耕地资源分布空间特征明显，经济社会发展差异巨大所致。

2）空间格局关联研究表明，重庆市耕地资源贫困空间集聚特征显著，集聚效益不断增强，高高集聚区分布在渝东北和渝东南地区，低低集聚区分布在主城地区和城市发展新区；时间序列上，空间集聚的高值中心逐步由渝东南向渝东北地区转移，低值中心由主城区向城市发展新区逐渐扩散，部分主城区县退出了低低集聚区，呈现不显著状态，表明该部分区县耕地资源贫困程度有所加深。

因此，加强耕地资源贫困整治成为当前重点工作，降低因耕地资源禀赋差异而造成的区域发展不平衡程度。地方政府应该：第一，加强对农村耕地生产的基础设施投入，特别是加大对贫困程度较深的渝东南和渝东北地区的投入，加大对土地整治的投入，改善农业生产条件；第二，加强土地政策和耕地整治技术的研究，减轻耕地的经济社会贫困程度，摆脱自然资源稀缺的束缚，为缓解耕地资源贫困提供新途径和思路。

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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

教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“长江上游地区城乡统筹发展研究”（16JJD790064）；中央高校基本科研业务费专项资金资助（XDJK2017C007）

蔡 进，博士生，研究方向为国土资源与区域发展。Email：caijin2011@126.com

廖和平，博士，教授，博导，研究方向为土地规划与管理。Email：liaohp@swu.edu.cn