耕地集约利用与新型城镇化的耦合关联研究——以福建省为例

朱润苗，陈松林

（1.福建师范大学福建省亚热带资源与环境重点实验室，福建 福州 350007；2. 福建师范大学地理科学学院，福建 福州 350007）

我国快速城镇化进程导致产业结构发展不协调、自然资源支撑力面临严重困难、环境污染与生态服务功能下降和造成广大农村空心化等问题[1]。基于城镇化出现的“冒进”态势以及诸多问题，走新型城镇化道路逐渐成为促进区域可持续发展的有效路径。2014年3月《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》正式发布，规划明确指出“集约节约利用土地、水、能源等资源，强化环境保护和生态修复”。而城镇化进程难以避免城市空间扩张，因此耕地资源总量减少的态势已成为必然[2]，同时耕地流失对粮食安全问题和生态环境具有多重影响[3]。随着乡村振兴和新型城镇化上升为国家战略，在新背景下，研究耕地集约利用与新型城镇化耦合协调关系，对于推动农村产业发展，促进城乡融合发展具有重要意义。

目前学者对于耕地集约利用与城镇化的研究内容集中在以下几个方面：耕地集约利用研究、城镇化研究、耕地集约利用和城镇化的关系研究。耕地集约利用研究涉及内涵、时空特征、影响因素和效应的分析[4]；城镇化研究包含城镇化水平、时空特征、影响效应及与其他因素的关系分析等内容[5]；关于耕地集约利用与新型城镇化关系研究上，国外学者分析城镇化占用农地，对农地利用造成不利影响,提出用城市规划引导城镇化进程[6]；国内从评价耕地集约利用与传统城镇化着手，研究分析二者的耦合协调状况[7-8]；分析不同经济发展水平及城镇化水平下对耕地集约利用的影响[9-12]。而对于耕地集约利用与新型城镇化的关系研究还相对较少，研究内容主要为建立评价指标体系分析耕地集约利用与新型城镇化水平，对二者的耦合协调发展的时空特征进行分析[13-14]。

鉴于目前的研究主要侧重在评价和时空差异的特征分析，而关于耕地集约利用与新型城镇化二者的耦合机理分析则相对薄弱，两系统之间的互动关系研究比较有限。因此，本研究以福建省9个设区市为研究对象，运用灰色关联模型，分析耕地集约利用与新型城镇化的相互作用关系，利用熵权TOPSIS模型和耦合协调发展度模型，分析2008—2018年二者的发展水平及两系统耦合协调发展的时空分布特征，以期为促进福建省耕地集约利用与新型城镇化的协调发展，推动城乡统筹发展提供科学依据。

1 研究区概况

福建省位于我国东南沿海（23°33'～28°20'N，115°50'～120°40'E），与广东、江西和浙江三省相邻。土地面积为12.14×104km2，下辖9个设区市，分别为福州市、厦门市、莆田市、三明市、泉州市、漳州市、南平市、龙岩市和宁德市。福建省地形以山地丘陵为主，耕地面积相对有限，素有“八山一水一分田”之称。2018年福建省GDP总量为 35 804.04亿元，三次产业结构比例为6.7∶48.1∶45.2，耕地面积为133.65万hm2，常住人口城镇化率为65.8%。福建省政府在2016年发布的《福建省人民政府关于深入推进新型城镇化建设的实施意见》中明确指出，要通过完善土地利用机制来深入推进新型城镇化的发展。因此本研究着力探讨耕地集约利用与新型城镇化之间的关系，以期为促进区域经济社会协调发展提供依据。

2 耕地集约利用与新型城镇化耦合协调发展理论分析

2.1 耕地集约利用与新型城镇化的内涵

耕地集约利用是相对于耕地粗放利用的土地经营方式，其实质是在单位面积土地上合理有效地增加劳动、资本和技术等投入，实现产出和生态效益的权衡和优化；同时，耕地集约利用存在时空差 异[4]。新型城镇化的内涵是以“人”的城镇化为核心，推动新型产业化，统筹兼顾，全面提升城镇化质量和水平，实现统筹、节约集约、生态宜居、社会和谐的发展目标[15]。

2.2 耕地集约利用与新型城镇化的耦合机理

耦合是指两个或两个以上系统或运动形式通过各种相互作用和影响的现象。根据耦合状态，可以将耦合关系分为正向耦合和负向耦合，二者间的良性互动关系为正向耦合，互相制约的关系为负向耦合[16]。耕地集约利用与新型城镇化作为社会经济大系统下两个独立的子系统，二者间相互影响，相互作用。

耕地集约利用与新型城镇化耦全机理见图1。耕地集约利用为城镇提供粮食等农产品，作为保证粮食安全的有效途径，是新型城镇化进一步推进的基础和保障；高水平的耕地集约利用必将大幅提升耕地生产效率，机械化耕作运营将减少人力成本，实现农民与农地脱钩，推进新型城镇化的人口城镇化；而农业生产的绿色原材料满足新型城镇化的生态环境保护需求；耕地集约利用水平的提高意味着生产要素、先进的管理经验和现代化的服务需求的集聚，由此催生农业产业化的发展，进一步推动新型城镇化产业化发展[17]。

新型城镇化通过经济社会发展，为耕地集约利用提供足够的资金投入、先进的人才和技术支持；城镇化水平的高质量提升，将吸引更多农业人口往城镇集聚，从而推进耕地流转，走向规模经营，提升耕地集约利用水平；同时新型城镇化背景下伴随的也是高质量的生活需求，城镇居民对绿色农产品的需求为农业生产提供了巨大的市场，从而刺激耕地走向集约高效生产经营模式；新型城镇化也为农民带来先进的农业生产经营理念和知识，推动耕地集约利用；新型城镇化下，城镇规模仍将继续扩张，耕地面积减少不可避免，但从长期来看，将提高耕地生产效率，对推进耕地集约经营起倒逼作用[18]。

3 研究方法与数据来源

3.1 研究方法

3.1.1 指标体系 耕地集约利用与新型城镇化是社会经济发展中既相对独立又相互影响的两个子系统，基于研究区域数据的可获取性和适应性，参考已有的研究成果[13-14,19-23]，分别建立耕地集约利用和新型城镇化评价指标体系。其中，耕地集约利用评价从耕地投入强度、耕地利用程度、耕地产出水平和耕地可持续利用性等4个层面，11个指标构建评价体系；新型城镇化评价从经济城镇化、人口城镇化、土地城镇化、社会城镇化、生态环境城镇化以及创新与研发等6个维度，14个指标建立评价体系（表1）。 运用熵权法确定指标层权重，准则层权重为对应指标层权重之和。

表1 耕地集约利用和新型城镇化评价指标体系Table 1 Evaluation index system of intensive use of farmland and new urbanization

3.1.2 灰色关联度模型 鉴于耕地集约利用和新型城镇化两系统相互作用的复杂性，运用灰色关联度模型对两系统相互作用的各要素展开分析[24]。由于耕地集约利用与新型城镇化的原始指标数据量纲不同，因此在对指标进行灰色关联度分析前，采用极差标准化法对原始指标数据进行无量纲化处理，形成标准化矩阵Rij，其中正向指标处理公式为：

负向指标处理公式为：

灰色关联度的计算过程如下：

1）计算耕地集约利用i序参量与新型城镇化j序参量之间绝对关联系数：

式中：δij(t)为绝对关联系数，t表示不同时刻，和yi(t)分别表示t年份耕地集约利用i序参量与新型城镇化j序参量的标准化值；ρ为分辨系数，通常取0.5[25]。

2）计算关联度：

式中：rij为耕地集约利用i序参量与新型城镇化j序参量之间的关联度，其中k为样本量，rij值越大，耕地集约利用与新型城镇化的关联作用越强，耦合作用也更强；反之关联度越小，耦合作用即弱。参考以往研究成果[26]，同时根据实际测算结果，将关联度划分如下：[0, 0.35]为低关联，表示耕地集约利用与新型城镇化系统耦合作用弱；(0.35, 0.65]为中等关联，表示两系统间耦合作用中等；(0.65, 0.85]为较高关联，表示系统耦合作用较强；(0.85, 1]为高关联，反映两系统间的耦合作用极强。

3.1.3 熵权TOPSIS模型 熵权TOPSIS模型是对传统TOPSIS模型的评价对象到正负理想解的评价公式进行改进，通过熵权法确定权重，能够有效地反映评价对象随时间变化的情况[27-29]。具体公式如下：1）采用数据标准化处理后的矩阵Rij，再对标准后的矩阵进行加权运算得到Rij′，其中wj为熵权法确定的指标权重，如下：

3）计算研究期间每个年份的评价指标到正负理想解的距离d+和d-：

式中：0≤Vi≤ 1，Vi= 0时，表示评价对象处于无序混乱状态，Vi= 1时，表示评价对象状态处于最优水平，Vi越大表示评价对象越接近最优水平。

3.1.4 耦合协调发展度模型 耦合度可以描述系统之间相互影响的程度[30]。研究耕地集约利用与新型城镇化之间的耦合度以此量化二者的相互影响程度。但耦合度难以反映系统的协同效应[30-31]，因此引入协调发展模型来评价系统间交互耦合的协调程度。同时引入E指数来反映系统间的相对发展程度，以此确定协调发展类型。具体涉及公式如下：

式中：C为耦合度，0 ≤C≤ 1，C值越大表示系统耦合程度越高，f(x)和g(y)分别代表耕地集约利用水平和新型城镇化水平，其中k为调节系数，描述f(x) ×g(y)最大时系统组合协调数量等级，一般取值2 ≤k≤ 5，根据相关研究成果[14]，本研究选取k= 5。D为协调发展度，T为耕地集约利用与新型城镇化的综合发展指数，α和β为待定系数，其中，α+β=1。 本研究中耕地集约利用与新型城镇化二者同样重要，因此取α=β= 0.5。学术界对于耦合度和协调发展度的分类并未达成一致，还存在诸多分歧，根据前人的研究成果[32-34]，结合实际情况，耦合协调发展度划分见表2。

表2 耦合协调发展等级及类型划分Table 2 Classification of coupling and coordinated development degrees and types

3.2 数据来源

本研究涉及的数据主要有耕地面积数据以及相关经济数据，其中，耕地面积数据来源于福建省土地利用变更调查结果，相关社会经济数据来源为各设区市的统计年鉴和国民经济和社会发展统计公报（2008—2018年）、《中国城市统计年鉴》（2008— 2017年）、《中国区域经济统计年鉴》（2008— 2014年）和《福建统计年鉴》（2008—2018年）。

4 结果与分析

4.1 耕地集约利用与新型城镇化灰色关联分析

通过灰色关联度模型计算得到耕地集约利用与新型城镇化灰色关联度矩阵（表3），耕地集约利用与新型城镇化的关联度为0.556～0.993，处于中等关联与高关联间，以较高关联为主，说明二者间联系紧密。

表3 耕地集约利用与新型城镇化灰色关联度矩阵Table 3 Correlation matrix of intensive use of farmland and new urbanization

4.1.1 耕地集约利用对新型城镇化的影响 耕地集约利用对新型城镇化影响明显，耕地投入强度F1（0.719）、耕地利用强度F2（0.765）、耕地产出水平F3（0.840）和耕地可持续利用性F4（0.736）与新型城镇化的关联度均达到较高关联，说明耕地集约利用中各项指标与新型城镇化的交互作用密切，其中耕地产出水平F3与新型城镇化关联度最高，说明耕地产出水平高可为新型城镇化提供充足的生活基础和物质保障。劳动力指数X12与新型城镇化的关联度为0.847，达到较高关联，反映劳动力资源对于城镇化建设发展作用显著，充足的劳动力资源为新型城镇化的建设提供长足动力。地均用电量X4与新型城镇化的关联度为0.825，表明农业机械化程度对于促进新型城镇化意义重大。

4.1.2 新型城镇化对耕地集约利用的影响 在新型城镇化与耕地集约利用的耦合过程中，经济城镇化G1（0.788）、人口城镇化G2（0.722）、土地城镇化G3（0.754）、社会城镇化G4（0.753）、生态环境城镇化G5（0.747）和创新与研发G6（0.793）与耕地集约利用的关联度达到较高关联。创新与研发G6与耕地集约利用的关联度最高，其中R&D经费支出占GDP比重（Y13）与耕地集约利用的关联度为0.796，成为影响耕地集约利用水平提升最重要的因素，说明新型城镇化带来科技进步，而科技进步推动耕地集约经营水平的提高。经济城镇化和人口城镇化与耕地集约利用的关联度也相对较高，表明经济城镇化为农业带来资金投入，带动第二、三产业的转型升级，吸纳农村剩余劳动力，人口城镇化推动人口非农化，为耕地流转和集约经营创造有利条件。

总体来说，耕地集约利用与新型城镇化两个系统存在紧密联系，二者的关联度为0.761，达到较高关联。耕地集约利用提升对于推动新型城镇化的发展有促进作用，为新型城镇化提供物质保障和内在动力；新型城镇化为耕地集约利用提供资金、技术、人才等要素支持，推动走向集约高效经营。

4.2 耕地集约利用水平与新型城镇化水平的分析

2008—2018年，耕地集约利用水平处于0.316～ 0.361，总体上相对稳定，但存在下降态势，这是因为福建省多山地丘陵地形，耕地资源有限且破碎化程度高，耕地集约利用水平的提升相对受限；而新型城镇化水平从2008年0.230上升到2018年的0.477，处于逐年上升态势，反映福建省自2008年以来，大力推动区域经济发展，惠及广大人民福祉，注重生态环境建设及加强科技创新力度，从而拉动新型城镇化水平的提升。

从各设区市的耕地集约利用水平和新型城镇化水平来看（表4），福州市、厦门市以及宁德市等3个沿海设区市的耕地集约利用水平总体上呈现出上升的态势，而其余6个设区市的耕地集约利用水平表现出先上升再下降的趋势，表明耕地集约利用发展停滞。9个设区市的新型城镇化水平总体上表现出不断上升的特点，2018年新型城镇化水平最高的厦门市为0.647，最低的南平市为0.382，反映了新型城镇化发展速度快，但区域发展不平衡。

表4 福建省耕地集约利用和新型城镇化水平Table 4 Level of intensive use of farmland and new urbanization in Fujian Province

4.3 耕地集约利用与新型城镇化耦合协调发展的时序分析

通过耦合协调发展度模型得到福建省耕地集约利用与新型城镇化的耦合协调发展状况（图2），2008—2018年，耕地集约利用与新型城镇化的耦合度呈现先上升后下降的发展态势，耦合阶段总体由中度耦合阶段过渡到高度耦合阶段，反映了两系统向着更高水平耦合。协调发展度总体处于上升态势，由0.447上升到0.592，协调发展等级由轻度失调衰退转为勉强协调发展，说明两大系统之间开始转向良性发展。相对发展度处于下降态势，福建省经历了新型城镇化滞后型—同步发展型—耕地集约利用滞后型等3个发展阶段，说明现阶段耕地集约利用无法适应新型城镇化的快速发展。

4.4 耕地集约利用与新型城镇化耦合协调空间特征分析

福建省耕地集约利用与新型城镇化的耦合协调发展状况在时间上呈现阶段性特征，同时存在空间分布差异。运用ArcGIS 10.2软件将2008年、2013年和2018年两系统的耦合度（图3）和协调发展度（图4）状况加以空间可视化表达。

4.4.1 耦合度空间差异 2008—2018年，耦合度的空间分布格局由沿海东部和西南地区偏高，南北两端相对较低向南北两侧高，中部区域偏低演变。2008年耦合度高值区分布在东部沿海三市（福州市、莆田市和泉州市）及闽西南部龙岩市，说明沿海三市和龙岩市的耕地集约利用与新型城镇化相互作用较强，从而两系统达到高度耦合的状态；低值区分布在南部和西北部地区，由于区位发展差异，该区域新型城镇化水平较低，耕地集约利用发展相对成熟。2013年多数设区市处于高度耦合阶段，反映随着新型城镇化的推进，城镇化水平不断提升，与耕地集约利用形成良好互动的机制；局部地区处于低度耦合阶段，这是因为厦门市新型城镇化发展迅速，而其耕地资源稀少，耕地集约利用水平提高有限。2018年两系统耦合度空间分布特征为南北高中间低，主要表现为位于西南部和东南部地区的泉州市和龙岩市耦合度下降，由高度耦合阶段掉入中度耦合阶段，这是因为该区域城镇化速度相对较快，对耕地集约利用造成压力，从而导致耕地集约利用水平发展滞缓甚至倒退。

4.4.2 协调发展度空间差异 2008—2018年两大系统的耦合协调状况整体上呈现出东高西低的发展格局（图4），由于沿海地区城市的发展优势显著，耕地集约利用与新型城镇化能相互促进，推动区域协调发展。2008年协调发展度在空间上存在较大差异，形成了中间高南北低，西低东高的空间分布格局，漳州市、南平市和宁德市处于中度失调衰退阶段，福州市、莆田市和泉州市处于勉强协调发展阶段，三明市和龙岩市处于轻度失调衰退阶段。2013年协调发展度的南北地区差异缩小，呈现出东高西低的空间分布格局，其中厦门市处于低值区为轻度失调衰退阶段。2018年两大系统的协调发展度呈现出东高西低，南高北低的空间分布格局，从东往西由中度协调发展和初级协调发展向勉强协调发展过渡，从南向北由初级协调发展向勉强协调发展过渡。厦门市两大系统的协调发展度一直处于协调和不协调的边缘，这是由厦门市的耕地资源条件以及发展战略所决定的，作为经济特区，厦门市将经济发展重心放在第二、三产业上，对种植业的发展重视程度相对欠缺，导致新型城镇化发展水平较高，而耕地集约利用水平发展滞后。协调发展差异反映福建省存在两系统发展差异大，发展不均衡的问题。

5 结论与对策建议

5.1 结论

本研究以福建省9个设区市为研究对象，综合运用灰色关联模型、熵权TOPSIS模型和耦合协调发展度模型，测算得到2008—2018年耕地集约利用与新型城镇化二者要素间的关联度，二者发展水平及耦合协调发展状况的时空分布特征。

1）耕地集约利用与新型城镇化内部要素间的关联程度为较高关联，二者间联系密切，相互作用强。耕地集约利用通过保障粮食生产和转移劳动力，为新型城镇化物质基础和动力来源；新型城镇化通过资本、技术和人才等要素回流农村，推动耕地集约利用。

2）耕地集约利用水平发展相对稳定但提升速度缓慢，而新型城镇化水平不断提升且发展速度快。两系统发展差异逐渐拉大，极化效应日益凸显。

3）耕地集约利用与新型城镇化的耦合度时序上整体呈现出先上升后下降的特点，但总体上由中度耦合阶段进入高度耦合阶段；空间分布从东西高南北低到南北高中间低演变。

4）协调发展度整体呈上升态势，协调发展等级由轻度失调衰退过渡为勉强协调发展，系统开始向健康有序方向发展；空间上主要表现为东高西低的分布格局。两系统的相对发展度逐年下降，呈现出耕地集约利用滞后于新型城镇化的发展态势。

5.2 对策建议

耕地集约利用与新型城镇化作为经济社会发展的子系统，理论上是一种相互促进的耦合协调发展关系，但基于区域发展差异，耕地集约利用与新型城镇化耦合协调发展的内在关系及其过程存在差异。从研究结果来看，福建省应该从以下几个方面来推动耕地集约利用与新型城镇化的良性耦合协调发展：

1）受地形限制，福建省耕地资源有限，破碎化 程度高，耕地集约利用水平有待提高。因此，应在现有耕地资源禀赋的基础上，合理配置农业种植结构，科学增加投入，提高耕地生产效率及产出水平。

2）劳动力对于新型城镇化水平的提高意义重大，因此，应该推进农村剩余劳动力转移，为新型城镇化提供充足的劳动力资源。同时在推动劳动力转移的时候，也需要完善耕地流转制度，进一步推进耕地集约规模经营。

3）目前，福建省的耕地集约利用呈现出滞后于新型城镇化的发展态势，因此应加强对农业和农村的发展支持，特别是加大对科技和农业发展的投入，以城带乡，提高耕地集约利用水平，推动耕地集约利用与新型城镇化的正向耦合及良性互动。