黑龙江省县域尺度耕地利用效率空间非均衡及其动态演变

(东北大学 土地管理研究所,辽宁 沈阳110169)

1 引言

耕地是人类生存和发展的基本资源,人多地少是我国的基本国情。伴随着工业化、城镇化的持续推进,我国耕地资源总体呈现数量锐减、质量下降、后备资源贫乏的特征。加之近年来我国耕地资源投入的增长速度大于产出的增长速度,整体利用效率相对不高[1,2],导致耕地资源在保证农产品有效供给方面面临着巨大的刚性压力,人地矛盾进一步突显。如何最大限度地保护与有效利用现有耕地资源,提高耕地利用效率成为一个非常迫切的问题,也是理论界和政府部门共同关注的一个热点问题。同时,由于区域资源禀赋、社会经济条件、生产要素匹配等差异的限制,加之较长一段时间内无法形成全国统一的生产要素市场[3],耕地利用效率区域差异明显,表现出不同程度的空间非均衡。因此，准确识别我国耕地利用效率空间非均衡特征,掌握其动态演变趋势,对制定和实施差别化、精准化耕地利用效率管控策略具有重要的战略意义和现实价值。

目前,关于耕地利用效率非均衡的研究多以表征描述为主[4-10],在方法上主要运用ESDA关联模型[11,12]、空间自相关[13]、变异系数[14,15]对耕地利用效率区域差异进行分析。此类方法虽然能较好地反映不同尺度耕地利用效率空间非均衡现状与外部的变化趋势，但是无法度量非均衡程度和探究其结构与成因,更无法刻画耕地利用效率的非均衡内部结构演变过程与趋势。因此,本文尝试将Mookherjee & Shorrocks提出的基尼系数分解方法引入到耕地利用效率的非均衡分析中,并结合数据包络分析方法,在对2000—2015年黑龙江省县域75个县级行政单元耕地利用效率测算的基础上,运用该基尼系数分解方法测算黑龙江省耕地利用效率的非均衡程度,并对其进行分解,分析构成的原因,最后运用马尔科夫链创建耕地利用效率Markov转移概率矩阵,分析区域间耕地利用效率空间非均衡的内部结构动态演进状况,并对未来10年内耕地利用效率的演变趋势展开预测。

2 研究区概况

黑龙江地处我国东北部,位于43°26′—53°33′N、121°11′—135°05′E之间,是我国位置最北、纬度最高的省份。2015年，全省耕地总面积1585.802万hm2,占土地总面积的33.69%,人均耕地面积0.42hm2,为全国人均耕地占有量的4.24倍。境内地貌类型多样,山地、平原、丘陵相间分布,丰富的耕地资源使黑龙江省成为我国重要的商品粮基地,素有“战略大粮仓”之称。随着工业化、城镇化进程的加快,建设占用耕地、生态退耕、农业结构调整等原因造成黑龙江省耕地数量减少、质量下降[16]。因此，加强对黑龙江省耕地利用效率研究,分析区域差异及演变趋势,对高效利用耕地资源,保障黑龙江省粮食的有效供给具有重要意义。

3 耕地利用效率指标选取与数据来源

3.1 指标选取

耕地利用效率是指既定农业产出下所能实现最少耕地资源投入的程度。本文基于投入、产出两方面来构建耕地利用效率指标体系。根据王良健[17]、盖兆雪[18]、叶浩[19]等的研究成果,主要选取地均劳动力、地均化肥投入量、地均农药投入量、地均农用塑料薄膜投入量、地均农业机械总动力投入量、地均用电量作为投入指标,同时选取地均粮食产量作为产出指标。

3.2 数据来源

本文以2001—2016年的《黑龙江省统计年鉴》、各地级市统计年鉴、《中国城市统计年鉴》和国家科技基础条件平台、国家地球系统科学数据共享平台、东北黑土科学数据中心作为数据来源,以县(市)和市区(即将每个地市所辖的集中连片的各区视为一个整体)为评价单元,共计75个评价单元。

4 研究方法

4.1 DEA模型

数据包络分析(DEA)是利用线性规划的数据过程评价多投入、多产出决策单元(DMU)相对效率的一种系统分析方法。由于无需对投入、产出各变量的权重和生产函数形式进行事先设定,有效规避了主观因素造成的误差,被广泛应用于耕地利用效率测算。

基本原理为:

假设有k个DMU(j=1,2,3,…,k,),每个DMU分别有m个投入Xj=(x1j,x2j,x3j,…,xmj)T和n个产出Yj=(y1j,y2j,y3j,…,ynj)T,则:

(1)

(2)

为了将不等式的约束转换为等式约束,将松弛变量S+、S-引入其中,得到式(2),并对式(2)进行求解即可。若θ=1,表示决策单元(DMU)处于技术相对有效状态;若θ<1,表示决策单元(DMU)处于技术无效率状态,存在效率损失现象。

4.2 基尼系数分解方法

本文借鉴Mookherjee、Shorrocks[20]提出的基尼系数,定量刻画了黑龙江省县域尺度耕地利用效率区域非均衡程度并对其进行了分解,分析了区域非均衡内部结构及原因。假定一个区域由n个个体组成且耕地利用效率的平均值为μ,个体i的耕地利用效率为yi,Nk为第k组个体子集,子集中个体Nk的耕地利用效率的平均值为μk,则该区域的总体基尼系数测算公式为:

(3)

式中,Gk为第k组的基尼系数,表示第k组区域间耕地利用效率的差距。本文中k表示三江平原、松嫩平原、大小兴安岭、两岭山地4个地区。若任意子集k的耕地利用效率范围与其他任意子集h不重叠,则:

(4)

式(1)可转换为:

(5)

式中,υk=nk/n为第k组样本数量;λk=μk/μ为相对发展水平。

在其他情况下,若该子集耕地利用效率范围重叠时,则式(3)可转换为:

(6)

式中,前两个分解项分别表示组内的非均衡及组间的非均衡,其中λk表示第k组耕地利用效率的平均值与全样本平均耕地利用效率的比值;R表示剩余项,综合反映不同组之间耕地利用效率因重叠而交互的影响。基尼系数值越大,表示非均衡程度越强;各分解项值越大,表示对总体差异的贡献越大[21]。

4.3 马尔科夫链

马尔科夫链分析方法源于马尔科夫所提随机过程理论[22],主要是通过构造状态转移概率矩阵,来刻画变量内部分布的动态演变并对发展趋势进行预测。本文运用Markov链分析方法描述了区域耕地利用效率分布的动态演进并对其演变趋势进行了预测。马尔科夫链是一个随机过程{X(t),t∈T},在一阶马尔科夫链中,随机变量X在t时期处于状态j的概率仅与X在t-1时期的状态有关,那么对所有时期t和所有可能的状态j、i和ik(k=0,1,2,…,t-2),满足:

P{X(t)=j|X(t-1)=i,X(t-2)=it-2,…,X(0)=i0}={X(t)=j|X(t-1)=i}

(7)

状态间的相互转移称为随机变量的状态转移,若将耕地利用效率划分为M种类型,借助Markov链,最终将会得到一个M×M维的由所有状态转移概率Pij组成的耕地利用效率水平状态转移概率矩阵P,如式(8)所示。通过矩阵P,可判断耕地利用效率内部分布动态演变趋势。

(8)

pij≥0,ij∈M

(9)

(10)

式中,Pij为由耕地利用效率状态i水平转移到状态j的概率。Pij通常运用极大似然法进行估量,计算公式为:

pij=nij/ni

(11)

式中,nij、ni分别表示考察期内由耕地利用效率第i种状态水平转移到第j种状态的次数和第i种状态出现的总次数。

若马尔科夫链具有时间平稳性,如果随机变量在时期t的分布状态为Ft,那么经过s期的分布状态为:

Ft+s=FtPs

(12)

5 县域耕地利用效率空间非均衡分析

5.1 耕地利用效率及其空间非均衡现状

本文利用式(1)和式(2),主要借助DEA-Solver Pro 5.0软件对2000—2015年黑龙江省县域耕地利用效率进行了测算。

图1 2000—2015黑龙江省耕地利用效率情况

从图1可见,全省范围内,2000—2015年黑龙江省耕地利用效率整体呈“先下降后上升”的波动态势,阶段性特征较为明显。其中,2000—2004年全省耕地利用效率呈现出下降趋势,平均值由2000年的0.6957下降到2004年的0.4363,年均下降11.89%,2004年为整个研究期内耕地利用效率均值最低。此后,全省耕地利用效率开始触底回升,截止到2015年耕地利用效率平均值增至0.7995,年均增长6.93%。在区域层面上,2000—2004年松嫩平原、三江平原、大小兴安岭山地、两岭山地区耕地利用效率均表现出波动下降的趋势,耕地利用利用效率平均值分别由2000年的0.7195、0.7278、07448、0.5191下降到2004年的0.4883、0.4467、0.4630、0.2323,降幅由大到小依次为两岭山地区(55.24%)>三江平原(38.63%)>大小兴安岭(37.83%)>松嫩平原(32.14%)。2005年起松嫩平原、三江平原、大小兴安岭山地、两岭山地区耕地利用效率平均值依次提升且整体上表现出松嫩平原>三江平原>大小兴安岭>两岭山地区的地理格局,2015年松嫩平原、三江平原、大小兴安岭山地、两岭山地区的耕地利用效率平均值分别上升到0.8580、0.8553、0.7853、0.5303,相较于2000年涨福依次为19.25%、17.52%、5.43%、2.16%。由此不难看出,耕地利用效率演变态势虽然有所趋同,但是各区域耕地利用效率互有强弱且变化幅度相异,非均衡特征比较明显。

区域内各评价单元耕地利用效率分异表现突出(图2)。2000年、2005年、2010年、2015年相对有效的DMU占比分别为16%、22.67%、24%、30.67%,主要分布在松嫩、三江两大平原区。松嫩平原、三江平原2000年、2015年相对有效的DMU占各区总数比例分别由14.71%、20%增加到41.18%、30%。其中,肇州、肇源、嫩江、安达、饶河县的耕地利用效率表现出较明显的上升态势。

图2 主要年份黑龙江省耕地利用效率空间分布情况

5.2 空间非均衡度量与分解

利用式(3)—式(6),运用Stata.14软件,得到黑龙江省各区域耕地利用效率非均衡程度及分解指数,结果见表1。

表1 黑龙江省耕地利用效率基尼系数及分解情况

从表1可见，黑龙江省耕地利用效率基尼系数整体呈波动下降态势,具体路径表现为2000—2004年呈上升趋势,2004—2005年迅速回落,2005—2015趋于稳定。总体上,黑龙江省耕地利用效率从2000年的0.1690下降到2015年的0.1380。其中,2000—2004年黑龙江省耕地利用效率基尼系数由0.1690上升到0.3239,2005年迅速回落到0.1331,2005—2015年保持相对稳定,最大值为2007年的0.1895,最小值为2005年的0.1331。其中,松嫩平原、三江平原、两岭山地区耕地利用效率基尼系数总体上分别从2000年的0.1630、0.1414、0.1610下降到2015年的0.0988、0.0924、0.1408,表明松嫩平原、三江平原、两岭山地区非均衡程度略有降低;大小兴安岭山地区耕地利用效率的基尼系数在研究期内显现出小幅上升,由2000年的0.1541上升到2015年的0.1550,表明非均衡程度略有加深。进一步分析可见,2000—2015年黑龙江省四大区域组内耕地利用效率分布的基尼系数呈波动降低趋势,年均下降率为2.37%,而组间耕地利用效率分布的基尼系数则截然相反,表现出波动增长的态势,年均增长率为6.20%,在研究期内组内贡献率均高于当年组间差异的贡献率,年均值分别为30.45%、7.93%,可见组内差异的缩小是促使黑龙江省耕地利用效率走向均衡的主要动因。

5.3 耕地利用效率动态演变趋势及预测

耕地利用效率动态演变趋势:借助Markov链分析黑龙江省耕地利用效率区域差异演变趋势,需要将2000—2015年75个研究单元划分为不同类型的状态空间。参考已有研究,当前Markov链划分状态空间方法有标准差法、分位数法、等间距法、平均值法等,本文利用分位数法,以1/4、1/2、3/4分位数为划分界限,将黑龙江省耕地利用效率划分为4种类型的区间:(0,0.5287]为类型Ⅰ,称为低效率区;(0.5287,0.7124]类型Ⅱ,称为中低效率区;(0.7124,0.9009]为类型Ⅲ,称为中高效率区;(0.9009,1]为类型Ⅳ,称为高效率区。Markov链转移概率矩阵分布情况见表2。

表2 黑龙江省耕地利用Markov链转移概率矩阵

从表2可见,位于对角线上的元素表示某一类型的耕地利用效率未发生转移,即耕地保持原类型的概率,而位于非对角线元素表示某一类型的耕地利用效率向其他类型转移的概率;位于对角线的上的概率值均大于位于非对角线上的概率值,其中最小值为0.4683,表明与t时期相比,某一类型的耕地利用效率在t+1时期保持原类型的概率至少为46.83%,说明耕地利用效率具有明显的维持现状的稳定性,不同类型间的耕地流动性较低;位于非对角线上的转移概率均低于位于对角线的耕地转移的概率,其最大值仅为对角线转移概率最大值的35%,表明耕地利用效率不同类型间实现跨越式转移概率较小。其中,类型Ⅰ(低效率区)、Ⅳ(高效率区)保持原有状态类型的概率相对较高,分别为0.6889、0.7243,说明耕地利用效率具有一定程度的“俱乐部收敛”特征。对非对角线上的元素而言,耕地利用效率的转移概率较大值处于对角线两侧,表明相邻状态的耕地利用效率转移概率相对较大,跨越式转移概率较低。

耕地利用效率动态演变趋势预测:根据式(12),对2020年、2025年黑龙江省耕地利用效率进行预测,见表3。由表3可见,2020年、2025年对角线元素转移概率值高达0.9以上,表明耕地利用效率保持原有状态类型概率至少为90%以上;非对角线元素转移概率值低于0.1,预示短时间内黑龙江省耕地利用效率不同类型间流动性仍然较低,实现跨越式转移难度较大。

表3 2020年、2025年黑龙江省耕地利用效率演变情况

6 结论与启示

6.1 结论

虽然黑龙江省不同地区耕地利用效率演变态势趋同,但是各区域耕地利用效率互有强弱且变化幅度相异,空间非均衡特征明显。全省、松嫩平原、三江平原、大小兴安岭山地、两岭山地区在研究期内耕地利用效率均表现出“先下降后上升”的波动态势,具体路径是以2004年为节点呈先降后升的趋势;2000—2004年降幅由大到小依次为两岭山地区>三江平原>大小兴安岭>松嫩平原,2004—2015年升幅由大到小依次为松嫩平原>三江平原>大兴安岭>两岭山地区。截止到2015年，黑龙江省耕地利用效率整体呈现出松嫩平原>三江平原>大小兴安岭>两岭山地的地理格局。

基尼系数分解结果表明,黑龙江省耕地利用效率基尼系数整体呈波动下降态势,具体演变路径表现为2000—2004年呈现上升趋势,2004—2005年迅速回落,2005—2015趋于稳定。2000—2015年黑龙江省除大小兴安岭地区外,其他三大区域耕地利用效率空间非均衡程度正在不断弱化,而大小兴安岭地区非均衡程度则略有加深。2015年非均衡程度由大到小依次为大小兴安岭山地、两岭山地区、松嫩平原、三江平原区,其中两大平原非均衡程度在整体水平上均低于全省耕地利用效率非均衡程度,组内差异的缩小是促使黑龙江省耕地利用效率走向均衡的主要动因。

Markov链分析结果表明,2000—2015年黑龙江省耕地利用效率不同类型间流动性较低,其中低效率区、高效率区保持原有状态的概率相对较高,“俱乐部收敛”特征显现,耕地利用效率状态转移多发生在相邻状态,实现跨越式转移的可能性较小。预测结果表明,短期内黑龙江省耕地利用效率处于不同类型间流动性较低和跨越式转移难度较大的状态。

6.2 启示

结合上述研究结论提出改善耕地利用效率的三点建议:①松嫩平原、三江平原地区耕地利用效率相对较高,空间非均衡程度相对较低,该类地区应注重优化资源配制,合理调整耕地利用过程中生产要素投入比重,有效控制因过度投入造成的资源浪费,进一步提升耕地利用效率。与此同时，加强环境友好型技术的研发及推广,保障粮食生产的同时注重生态环境保护。②两岭山地、大小兴安岭山地区耕地利用效率相对较低,空间非均衡程度相对较高。一方面，该类地区应作为黑龙江省日后耕地利用效率提升工作重点；另一方面，该类地区受丘陵地貌影响,耕地所处地形复杂,面积小且细碎化程度高,不应过度追求规模化、机械化的农业生产经营方式,此类地区应结合耕地资源禀赋、资本吸附能力、农业及社会经济发展水平,实施差别化农业发展政策。③构建多元化生产要素交流机制,充分发挥耕地利用高水平区对资源禀赋、资本吸附能力、农业及社会经济发展水平相似区域的扩散效应,缩小地区间耕地利用效率非均衡程度。