生产效率导向下农地流转空间格局优化——以广州ZX镇为例

范俞茹，刘玉亭

（华南理工大学建筑学院//亚热带建筑科学国家重点实验室，广州 510641）

土地是农村发展的根本，在过去数十年间，中国农村土地制度经历了2次变革。但变革后传统的分散家庭经营模式逐渐呈现低效率和小规模的局限性，土地细碎化使得现代化、规模化农业生产受到限制（刘甲朋等，2003）。为深化农村土地改革，十七届三中全会后“三权分置”政策开始实施，旨在促进农村土地活化，将零散土地资源再次整合利用，促进土地高效流转。2009 年，中央一号文件（中共中央，2009）再次提出农村要“建立健全土地承包经营权流转市场”，这既体现了国家对农村改革与土地规划的科学把握，也为当前农村地区的土地流转提供了政策保障。在此背景下，劳动力和土地通过土地流转实现分离，规模集约化的土地利用成为可能（李志刚等，2009）。

现阶段，农地流转经历了数十年的实践发展，农地流转的规模不断扩大。截至2019年，全国农村耕地流转面积已达3 417万hm2，较2010年的1 253万hm2，流转面积扩大近2.7倍，流转比例超30%①中华人民共和国农业农村部.2019.全国农户家庭承包耕地流转年度变化.http://zdscxx.moa.gov.cn:8080/nyb/pc/index.jsp.；在沿海发达地区，农地流转早已尝试由局部走向全面推进的快车道，例如广州市2019年农村承包农业用地流转面积为5.36 万hm2，内部村镇地区平均流转率已达51.9%②内部资料：广州市2019年农经统计报表。，走在全国农地流转的前列。因此，对此类地区农地流转的分析将有助于把握未来农村地区的土地流转方向。并且，在农地流转规模与流转率迅速增长的同时，农地流转所形成的流转空间格局如何优化？流转后的农地生产效率如何提高？流转后农村产业如何发展？都是值得关注的问题。

1 研究概述

1.1 农地流转空间格局

农地流转过程是指农村生产空间通过土地集体置换的方式对现有土地空间进行重组和再造（丁峰等，2021）。已有关于土地资源再重组配置的典型标志——土地流转空间格局的研究多聚焦农地―城市的流转，研究视角主要集中在农地―城市流转的时空特征（闵捷等，2008）、耕地非农化的空间过程以及空间非均衡等（高进云等，2014）；研究尺度多集中在全国、区域、省域等宏观尺度，以揭示土地流转的整体格局差异（王亚运等，2015；王亚辉等，2018）。随着农村内部土地流转的活跃，对农地流转空间格局研究亦逐步展开，但主要还是从宏观层面探究其空间分布规律、流转方向和集聚特征等（包宗顺等，2009；金贵等，2016）；并基于此分析不同流转模式的主体特征（郝丽丽等，2015）和空间流转驱动因素（李庚，2012）等。总体上，当下农地流转空间格局研究多与流转模式创新、农村经济体制改革、乡村振兴等热点下的农村土地发展紧密关联，对土地流转空间特征及其影响因素进行了积极探讨，但针对农地流转规模、流转空间结构等方面的研究仍较为匮乏，导致在农地流转空间优化方面缺乏相应的指引。上述研究中选取的空间自相关、核密度、空间趋势推演算法模型等，也为流转空间提供了科学分析手段。

1.2 农地流转与生产效率关系及生产效率测度

农地流转是一种配置农村土地资源的重要手段（Wang et al.,2011），而农业生产效率是测度农村土地资源利用程度的重要指标。国际上对农地流转与生产效率的辩证研究早已开展，持积极影响正方认为自由租赁土地的土地改革有利于生产效率的提高；其中部分学者通过对21 个发达国家和22 个欠发达国家农业生产效率开展研究，证实扩大租赁规模土地可获得潜在的效率（Hayami et al., 1985;Wang et al.,1996）。国内关于生产效率与农地流转的辩证研究也表明农地流转会对农户要素配置效率、农地资源配置效率等生产效率产生积极正向影响。（冒佩华等，2015；郭小琳等，2021）。与此同时，持反方学者指出农地流转对生产效率的非积极作用，即农地流转是无效率的，并不能对生产效率产生积极作用，甚至农地经营规模与土地产出率成“反比的关系”（Chayanov, 1986；张建 等，2017）。可见，对农地流转与生产效率的关系仍存在较大争议，需更多实际案例加以证实。

此外，由于各国家农地政策与发展阶段不同，对农地生产效率的测度往往有着不同的关注点，国外有关生产效率的测度研究开展较早，大多是从土地交易、土地租赁与土地政策的角度出发，多结合土地保有权政策、农地所有权结构、转租双方属性（Udimal et al., 2021；Kowalczyk et al., 2021）等进行定性化效率论证；国内关于农地生产效率测度研究主要基于某些省份或城市的调查数据，聚焦定量测度农地生产中的经济效率（李承政等，2015）和综合效率（宋伟，2006；李怡，2014），其中包括用地效率、投资效率、用工效率（史清华等，2002）、资源配置效率、交易效率（包宗顺 等，2015），测度指标涵盖劳动力投入、土地产出、收入福利、产业发展等多个方面。但总体上，同时选取多个效率维度开展综合测度的研究较少。此外，农地生产效率的测度研究多为宏观视角，研究范围多为国家、区域、省、市、县等，从较大尺度考察其整体的效率水平，并比较各种模式下的农地生产效率（张雄，2013a；程乐，2021）。同时，已有研究大多采用线性模型、空间相关法、耦合协调度等数理模型（盖庆恩等，2020）分析土地流转与生产效率之间的关系；生产效率的测度方法大多为主成分分析法、物元评价法、数据包络分析法（张雄等，2013b；陈章喜，2014）、模糊综合评价法等数量经济模型。这些方法为农地流转与生产效率关系及生产效率测度提供了有效的度量手段，其中空间自相关对于分析面域流转空间关联具有突出优势，数据包络分析法能够同时分析农地生产中的多投入和多产出的全要素效率，成为效率测度的重要手段。

综上，既有研究对于理解农地流转的空间格局与发展效率等提供了重要参考，但仍存在以下不足：1）已有研究多关注区域等宏观尺度上的土地流转空间规律，较少关注农地流转基层单元即镇村内部土地的流转格局及多阶段的流转变化，因而对镇村尺度的农地流转规律认识存在不足；2）尽管已有部分研究揭示了农地生产效率的内涵，且建构了测度的效率指标，但由于区域尺度的差异化，多数测度指标难以沿用上层级指标体系，无法对镇村层面的农地生产效率进行准确测度；3）已有关于农地流转空间发展研究与实践尚不充分，导致对镇村农地流转的实践指导不足，无法针对农地流转进行合理的乡村农业产业与农地空间布局规划。

鉴于此，本文聚焦镇村这一农地流转基层单元，基于广州ZX 镇的2010—2019年农地流转与农业调查数据，分析农地流转空间格局变化特征；借助超效率数据包络分析（DEA）模型和耦合协调度模型对农地流转率、流转空间聚集格局、生产效率进行综合分析，并提出ZX 镇未来农业产业发展、流转规模分配、流转空间结构引导等建议，以期深化与拓展对农地流转与生产效率的规律认识。

2 研究案例与分析模型

2.1 案例概况与数据来源

作为广州市17个都市型现代农业发展先行点之一，ZX 镇在2008 年率先进行农村土地承包经营权流转，在土地适度规模经营上走在前列。截至2019年，全镇累计流转家庭承包耕地面积为469.91 hm2，占耕地总面积的50.03%，流转面积占全区流转面积的8.5%②，流转水平在全市居于中位。ZX镇具备区域内城镇发展与农地流转的一般性特征，因此选其作为案例对象具有代表性。

农业经济数据来源于2011—2020年《增城区统计年鉴》（叶鸿等，2011—2020）、政府公开财政预算、农业台账③广州市增城区人民政府.http://www.zc.gov.cn/等；土地流转数据来源于2010—2019年广州市农村（社区）集体产权流转管理服务平台④广州市农村（社区）集体产权流转管理服务平台.http://www.jtcqlz.gov.cn/public/web-portals！index.action？dflzCode=440100，涉及ZX镇域35个行政村共729条农地流转信息，包含区域内农地流转规模、具体流转位置和流转期限等信息。

2.2 分析模型

2.2.1 农地流转空间格局分析模型 借助测度空间全局自相关程度的Moran'sI指数和局部空间自相关程度的Getis-OrdGi*指数进行空间计量与时空演变分析。

1）全局空间自相关指数

全局Moran'sI指数反映的是空间邻接或临近的单元区域属性值的相互关系，可用来判断空间集聚特征（徐涛等，2022）。基于全局空间自相关方法，选用Moran'sI指数描述区域整体的农地流转空间集聚特征。计算公式（Getis et al.,1992）为：

式中：S2为方差；zi和zj为区域内i和j空间单元属性值的标准化差值；Ii表示研究区域的局部空间自相关指数。

2.2.2 农地生产效率测度模型 基于生产效率的投入产出角度，借助超效率DEA模型对农用地生产效率进行测度。

1）超效率数据包络分析（DEA）

数据包络分析（DEA）方法主要是对决策单元（DMU）的多指标投入和多指标产出进行效率评价，旨在评价“多投入多产出”模式下决策单元间的相对有效性（Charnes et al.,1978）。为了比较决策单元的效率，选用超效率DEA模型用以分析有效的决策单元，对所有决策单元效率进行重新排序（魏权龄，2004）。依据不同的测度形式，超效率DEA 模型分为投入导向型和产出导向型。考虑到农地流转是为了实现农业生产现代化、农地经营规模化、流转空间整合化以及农民收益最大化，因此采用产出导向型超效率DEA模型作为农地生产效率测度的主要分析方法。计算公式为：

式中：xi=(xi1，xi2，…，xin)，xi表示第i个决策单元DMUi的投入量；yi=(yi1，yi2，…，yin)，yi表示第i个决策单元DMUi的产出量；x0、y0分别为决策单元的目标投入量和产出量；n为决策单元数；S-、S+分别为输入和产出的松弛变量；λi为决策单元DMUi的组合比例。θ（0≤θ）表示决策单元DMUi的效率值，即投入产出的有效利用程度，值越大表示相对效率越高；当θ≥1时，说明该决策单元有效；当θ＜1时，说明该决策单元即为无效。

2）农地生产效率测度指标

农地生产效率是一个多维度的概念，包括土地的利用效率、农业的生产效率、经济的产出效率等（史清华 等，2002；陈章喜，2014；包宗顺 等，2015）。已有研究通常将土地投入、资本投入和劳动力投入作为测度效率的主要投入要素（戚焦耳等，2015）。在具体指标选取上，首先选取农业核心的农地流转面积（秦溪，2021）、农业用地面积（李承政等，2015）以及反映农业生产主体的农业种植面积（盖庆恩等，2020）作为土地投入指标；其次，对于乡镇而言，用于病虫害控制、农业组织化与产业化经营等的政府农林水拨款支出（程乐，2021）是农业生产过程中必不可少的投入；最后，农业从业人数（李承政等，2015）是农村土地利用的主体，是农业生产过程中不可或缺的要素，选取其作为劳动力投入的主要指标充分反映了农村土地流转生产利用的人力情况。高效率的土地流转能够促进农村生产生活的稳步提升（秦溪，2021），而土地规模化经营、生产水平、资金收入、流转空间的分布格局是衡量土地流转后农地生产效率的重要方面，因此将规模化经营耕地面积、先进设施种植面积、规模化经营主体个数（陈章喜，2014）、农地流转空间聚集度（秦溪，2021）、农作物产出量（戚焦耳等，2015）、农村人均收入、农业服务业产值（岳意定等，2010）等作为主要产出指标。据此构建农地生产效率测度指标体系（表1）。

表1 农用地生产效率测度指标Table 1 Index of farmland production efficiency measurement

2.2.3 耦合协调度分析模型 耦合协调度模型作为研究土地流转与生产效率的主要数理度量模型之一，相比于其他模型，能更直观简洁地反映2个或多个变量相互作用、彼此影响的程度及真实的协调匹配程度。因此，借鉴物理学中容量耦合概念及容量耦合系数模型（张乐勤等，2014），构建耦合度评价模型，计算公式为：

式中：U表示农地生产效率；L表示农村农地流转率（流转率=农业用地流转面积/农业用地面积）；C为耦合度，耦合度C取值为[0,1]，耦合度高表示变量之间的相互依赖程度越高。α、β为待定系数；D表示耦合协调度，其值介于[0,1]，该值越大说明变量间协调程度越高。耦合协调度和耦合度分区标准参考自文献（廖重斌，1999）。

3 ZX 镇农地流转空间格局与农地生产效率的耦合关系

3.1 ZX镇农地流转空间格局特征

3.1.1 农地流转总体呈集聚态势，且阶段性特征明显 运用ArcGIS 10.2 对2010—2019 年ZX 镇农地流转空间的全局Moran'sI指数值进行计算（表2），除2010、2011年外，其他年份农地流转空间的全局Moran'sI指数均为正值，且Z检验值均＞1.65，说明2012—2019年ZX 镇农地流转在空间上存在显著的正相关性，空间聚集现象较为明显，即农地流转规模较高与较低的区域在地理空间上显著聚集。

表2 2010—2019年ZX镇农地流转全局空间自相关结果Table 2 Global spatial autocorrelation results of farmland circulation in ZX town from 2010 to 2019

由Moran'sI指数的逐年结果可知，2010—2019年ZX 镇农地流转集聚度总体呈阶段性的波动上升趋势，说明ZX 镇农地流转在地理空间上的集聚现象在不断强化，农地流转的空间布局更加集中。具体可分为3个阶段：1）大幅上升阶段（2010—2014年），农地流转全局空间自相关指数总体上连续大幅上升，但增长幅度逐年下降；在此阶段农地流转受到ZX 镇农村劳动力转移就业扶持政策的影响，农地流转集聚度与这一阶段持续上升且上升趋势渐减的农村全家外出人口、农村外出从业人员数量变化趋势比较吻合。且在此期间ZX 镇设立广东省首家农村资金互助合作社，为农地流转的推进提供了经济保障。2）小幅下降阶段（2015—2016年），农地流转集聚度呈小幅下降趋势，且于2016年见底，这主要是由于黄埔区中新知识城这一广东省战略发展新平台建设与广州北三环二期施工，建设用地需求激增，镇域西部地区大批农地被征用，农地流转空间集聚受到影响。3）稳步推进阶段（2017—2019 年），2017 年ZX 镇农地流转达到空间上的集聚峰值，主要是由于镇域东部广州市现代农业园区的建设以及农业基地化种植的推动，农村农业开始逐步实现集约化与产业化发展。此外，2018年区级集体农业用地流转补助奖励政策的施行也起到积极作用。

3.1.2 农地流转集聚高值区逐步形成，地域性特征显著 图1显示，农地流转空间聚集可分为高值聚集区、高值分散区、一般区、低值分散区与低值聚集区共5 种类型。其中，高值聚集区相对集中，主要分布在镇域东南部村庄，且从2016年开始，镇域东北部村庄也逐渐成为高值聚集区；高值分散区则主要分布在镇域东部、北部，且呈多点集聚分布特征，自2012年起，镇域南部紧邻高值聚集区也有1 处；一般区呈散点状分布，且随时间的推移，分散程度越来越高；低值聚集区从南北条带状分布逐渐转为团块状分布，且集中于镇域中部村庄，范围不断缩小；低值分散区则紧邻低值聚集区分布。总体上，2010—2019年农地流转高值聚集区范围进一步扩大，北部高值区范围大幅增长，说明该地区近年农地流转频发；东部的高值分散区变化不大；镇域中部长期存在低值聚集，但近年来范围不断缩小。整体上，ZX 镇10年间农地流转局部空间变化相对明显，东南部和东北部是农地流转主要集中区，且农地流转空间低值聚集区不断减少。农地总面积是流转的基础因素，同时ZX 镇自身的产业发展政策和周边的重大项目建设也是影响农地流转局部空间聚集度的关键条件。目前镇域农地流转的空间聚类主要受北部大量农地资源本底、西部中新知识城辐射带动、中部新旧镇区工业发展、东部农业产业化引领等因素的多重影响，呈现地域性分布特征。

图1 ZX镇2010—2019年农地流转空间聚集类型分布Fig.1 Distribution of spatial aggregation types of farmland circulation in ZX town from 2010 to 2019

3.2 农地生产效率的总体特征

基于超效率DEA模型，将ZX镇2010—2019年农地生产效率评价指标数据输入solver-pro5.0软件，选择super SBM oriented方法，测算ZX镇10年农地生产相对效率值（表3）。

表3 2010—2019年ZX镇农地生产效率及排名Table 3 The ZX's farmland productivity and its ranking from 2010 to 2019

2010—2019 年，ZX 镇农地生产效率呈先上升后下降再上升的趋势，即农地生产相对效率值（EP）由2010年的0.665 1上升为2012年的0.981 3，继而下降至2014 年的0.835 3，随后又上升到2019年的1.130 9，效率均值为0.932 1，仍存在6.8%的上升空间。最高与最低生产效率年份的相对效率之差为0.465 8，这是由于随着城镇化进程和农地流转的不断推进，ZX 镇农地生产投入与农地流转量逐年增加，因而农业产出也在增加。但不同年份投入与产出的增长速度存在差异，因而不同年份农地生产效率的相对值存在较大差异。其中，生产效率有效（DEA 相对效率值＞1） 的年份共5 年，占比50%；在农地流转过程中，由于各类农业生产与流转空间格局未能得到有效配置，导致部分年份农地生产效率未能达到有效值。

3.3 农地生产效率与农地流转率、农地流转空间集聚度的耦合关系

基于ZX 镇农地流转生产效率、农地流转率、农地流转空间聚集度（Moran'sI指数）的分析数据以及耦合协调度模型，测度ZX 镇2010—2019年农地生产效率与流转率、农地生产效率与农地流转空间集聚度的耦合度及耦合协调度（图2）。

3.3.1 农地生产效率与农地流转率的耦合关系 由图2-a可知，除2016、2018年有小幅下降外，ZX镇2010―2019年其余年间农地生产效率与农地流转率耦合度总体上呈持续上升趋势。其中，2010年耦合度＜0.5，属于拮抗状态；2010—2019 年，耦合度的均值为0.818 2，处于中高度耦合的基本稳定状态，这得益于2016—2019年的高度协调状态，此阶段内农地生产效率与农地流转率高度依赖且互相促进，农地的流转高效可为农地生产效率赋能；观察耦合协调度的变化，其值由2010年的0.100提高到2019 年的0.995，总体呈上升趋势，年均增长率为8.95%。2013—2019 年，耦合协调度从濒临失调逐渐提高到优质协调，这主要是因为2013年后ZX镇农地生产效率与农地流转率都较高，并且高数值水平上生产效率与流转率可相互促进，这种促进关系进一步提升了耦合协调度。

图2 ZX镇农地生产效率与农地流转率（a）、农地流转空间集聚度（b）的耦合关系Fig.2 Coupling relationship between farmland production efficiency and farmland turnover rate(a),farmland circulation spatial agglomeration(b)in the ZX Town

3.3.2 农地生产效率与农地流转空间集聚度的耦合关系 由图2-b 可知，ZX 镇2010—2019 年农地生产效率与农地流转空间集聚度的耦合度、耦合协调度呈现同步波段上升状态，其中耦合度均值为0.816 7，耦合协调度均值为0.677 7；10年间两者总体呈良好的中高度协调状态，且表现为较强的相互作用稳定态。具体地，2010、2011年农地生产效率与农地流转空间集聚度的耦合度、耦合协调度均属于拮抗的弱相互作用不稳定状态，这主要是因为布局分散和单元空间不相关状态下的农地流转，以及低水平农地流转空间集聚度的提高均不会对农地生产效率产生促进作用，且两者关系难以保持稳定。2012年以后，镇域农地流转Moran'sI指数值明显提高，流转农地空间的集聚性也明显提高，因而农地生产效率与农地流转空间集聚度的耦合度随之大幅提高。由此可见，低水平的农地流转和分散化的农地流转空间在某种程度上并不能明显提高农地流转后农地的生产效率；但随着流转农地投入加大、流转空间集聚强化，可规模化经营的农地面积增加，高水平的农地流转规模与高质量的流转空间格局将使农地生产效率的增幅明显增大，且能达到较高水平的协调状态。结合村镇地区的发展实际，农地流转在前期阶段主要是为了初步改善由原有家庭联产承包责任制所导致的农村地区土地分散化和细碎化现象，在此阶段农地生产效率随来回奔波农户与零散边角农地的减少而缓慢增加；当流转农地达到一定规模，分散农地初步集中化后，大型现代化农业基础设施得到推广，加之交易收益效应与边际产出拉平效应，农地交易率通过广泛的交易实践得以提高，农地流转的边际转移潜移默化推动资源配置的优化，流转空间集聚度也随农地数量累积得以强化，从而促使农地生产效率大幅提升。

4 ZX镇农地流转空间格局优化

4.1 农地流转空间格局的成因

1）村域农地本底是奠定流转空间格局的基础。农地总面积是流转的根本因素，村域农地总面积越多，后续可整合利用的规模农地就越多，这减少了农地转入方与村集体整合细碎农地的流程与时间成本，也增加了转出方农户的流转收益。低难度整合、规模流转收益是各方的共同诉求，因此农地流转更倾向发生在农地资源更多的村域地区。

2）农地流转的交易惯性与带动作用是加强集聚效应的动力。惯性即已有流动行为积累的经验显著影响后续决策和行为的再发生（林洁等，2022）。农地的流转交易同样也存在这种惯性，转出方与转入方会参考过去的流转经验并作出决策，例如初次流转发生后，农户从流转中获取更多农地投资价值与其他价值，则其进行流转的积极性更高，即更倾向再次进行流转；而农户间的带动作用也使得区域流转的集聚效应逐渐加强，即流转交易农户之间就流转农地进行交流和评论，将流转的有关信息传递给其他农户，从而影响区域内其他农户的流转决策，正向促进流转发生。

3）当地与周边产业发展是促成农地流转的重要因素。在ZX 镇的镇域农地流转中，除上述因素以外，产业发展政策也是促使部分村域农地流转格局发生显著变化的重要原因。镇域西部、中部农地流转集聚度较分散，这与镇域西部毗邻知识经济与高端产业发展重点园区建设，以及中部新老镇区工业发展的产业发展路径相契合；东部逐渐集聚的流转农地也与东部的农业产业化发展相对应。由此可见，产业政策显著地影响了农地流转格局的形成。

4.2 农地生产效率的优化方案

在超效率DEA模型中，根据投影定理，可对该决策单元原有的投入产出进行调整，使决策单元投影到生产效率前沿面上，进而达到DEA 有效。据此，借助超效率DEA模型中的松驰变量S-、S+，分析农地生产效率的投入冗余与产出不足状况，从而得到效率导向下的农业产业发展、农地流转规模、流转空间格局等方面的优化方案（表4）。

1）农业产业优化升级，增产增效

根据表4，农地生产效率导向下的农业产业发展优化主要聚焦农业种植面积、农业从业人数、农林水支出、农作物产出量、农村人均收入与农业服务业产值6个方面。ZX镇农业种植面积的投入冗余率在2013—2016 年从5.4%增长到8.7%，农业从业人数的投入冗余率从2010年的3.2%增长到2016年的6.3%，农林水支出也面临持续的投入冗余；而产出指标中的农作物产出量、农村人均收入、农业服务业产值也亟待大幅提高。因此，生产效率的优化需双向并行，即减少无效投入的同时增大产出。这需要在现有基础上，提高农地的利用效率，进一步优化升级镇域农业产业：提高农作物产出量，积极发展现代农业，培育优质品种；开展高附加值的、低劳动力投入的高科技机械化精耕细作，从而提高收入与产值。

表4 2010—2019年ZX镇农地流转生产效率优化方案Table 4 Optimization scheme of production efficiency of farmland circulation in the ZX Town from 2010 to 2019

2）扩大农地流转规模，集约经营

镇域农地流转规模的优化可从农业用地流转面积、规模化经营耕地面积、先进设施种植面积、规模化经营主体个数3 个指标加以考虑。2010—2019年ZX 镇农地流转面积均无明显投入冗余，说明目前的农地流转尚未达到峰值，存在一定的发展空间。结合前文，高水平的农地流转可显著促进生产效率的提高，因此未来ZX 镇仍需加大农地流转的推进力度。在产出方面，规模化经营耕地面积仍有较大需求，至2016 年，需求面积已达67.19 hm2；先进设施种植面积的产出不足率连年增加，且缺口较大；规模化经营主体个数4年产出不足，未来仍需增加1～2个。综上，未来应持续强化规模经营生产模式，形成合作社和规模经营主体联动、农业先进种植企业基地+农户联动、规模化经营和设施化经营联动的适度规模化发展模式，提高现有流转农地的规模化水平。

3）农地流转空间协调布局，持续提升集聚度

在优化农业产业发展与农地流转规模的基础上，产业升级的空间落实以及流转农地的空间协调布局是进一步提高农地生产效率的关键。首先，农地流转空间的布局直接影响农地生产的产出量，现代化的农业生产需要一定规模可整合的农地空间，高集聚性农地流转空间格局为农业适度规模集约生产提供了可能。其次，今后相当长一段时期内，在诸多农业生产结构性因素影响下，结合疫情下的农业财政冲击，先进种植设施推广、规模化经营主体培育、农业服务业产值提升陷入瓶颈，在此阶段，为提高租赁收入、增加非农就业机会，农地流转成为农户的主流选择，因此，其流转空间格局也成为提高农地生产效率的突破口，并将带动规模化经营耕地面积与农村人均收入2个产出指标的提升。除2014、2017年外，农地流转空间集聚度产出不足率年均17.31%（见表4），不足率虽逐年降低，但仍有较大幅度的提升空间，因此农地流转空间的布局应成为当前农村生产效率提升工作的重心，应当持续推动农地流转集聚度提升，组织镇域各行政村形成合理的流转布局结构。

4.3 农地流转空间格局综合优化策略

基于现有镇域农地流转空间格局，可将镇域总体范围内的各行政村视为一个整体的系统，在效率提升的导向下，强化地理空间上的集聚效应，形成“流转空间集聚+流转效应扩散”的整体格局。同时，各个行政村需在内在流转逻辑规律的引导下，结合生产效率优化方案，对应现有本底资源、交易数量、效率投入产出指标与产业政策形成一个统一与有组织的流转结构（图3）。

图3 ZX镇现状2019年（a）和未来规划（b）农地流转空间格局引导Fig.3 The land circulation spatial pattern in 2019(a)and the guide map of its future planning(b)in the ZX Town

1）高值聚集区：镇域东南部坑贝、莲塘、慈岭与镇域东北部新围、联安等村可进一步激发农户流转交易积极性，加大农地流转程度；同时引导五联、三星等高值分散区村庄向聚集区靠拢，整合扩大农地空间规模，形成镇域北部、南部、东部3大高值聚集组团，以增大效率产出为提高生产效率的着手点。以丰富农地资源与现有农业为基础，发展绿色农业基地或特色种植产业，通过“农业先进种植企业基地+农户”“规模化流转+设施化经营”方式，提升农户种植积极性，促进特色农业产业园加快建成，扩展农业体验旅游，促进农地流转后的产业升级；同时立足镇域农地流转中的主导地位，逐渐带动周边地区的发展。

2）高值分散区：三星、五联、池岭等村可以流转政策为引导形成流转惯性，推动农地流转，吸收高值聚集区扩散出的技术、资本与发展模式；发展现代农业，将合作社和规模经营主体联动，培育丝苗米、番石榴等特色化农产品种植基地；开展特色化和差异化的生产经营，逐步形成农产品生产的比较优势，从而获取更高的市场报酬和生产效益，借此提高生产效率。同时不断纳入合益、安良等周边一般区村庄，形成镇域东部流转高值聚类带。

3）一般区：一般区可承托高值区产业基础，同步推进安良、乌石等村向高值分散区转移以及简塘、大安等村从低值分散区向一般区迈进，在县域高值区与低值区交界处形成一般区组团，实现高值区的承接与低值区的托底。在农地流转的基础上，整合农地资源，借力拓展休闲旅游空间，以农业休闲小镇模式发展；同时发挥个体农户主动性，开办各类庄园、农庄等，形成从观光参观点、农家餐饮到田园小镇一站式体验消费；进行农业基础服务产业建设，其中，乌石、合益等村可发挥村内文化资源优势，进行乡村公社、农业旅游集散中心、乡村旅游廊道等农业设施升级，从增大农业服务业产值角度促进农地生产效率提升。

4）低值分散区：简塘、大安、集丰、九和等村应努力摆脱分散格局，而新安、永兴、山美等村由于毗邻中新知识城这一广东省战略发展新平台，受到知识型产业发展的辐射带动，未来重点发展新型服务业，因此暂不推进农地流转；未来可在知识型经济的带动下，探索出规模化生产+现代网络销售的重要模式，推动该区粮食果蔬等种植业由基础化种植向设施化方向转变，从效率产出角度努力提升先进设施种植面积，促进作物高效生产；同时包装推广新鲜、绿色、健康农产品，形成区域坚实的农业供应底层节点。

5）低值聚集区：可向低值分散区转出有一定农业基础和流转条件的三迳村，利用其荔枝产业优势与镇中心1 h 生活圈地理优势，发展形成镇域荔枝产业生产运输中心节点，形成“物流+基地+农户”的利益联结方式，增加农作物产出规模，提升农户兼业收入；对于低值聚集区内其他建设用地基础较好但农地流转基础不佳、推动困难的村庄，如老中心镇区周边的官塘、泮霞等村，应当因地制宜，从生产效率投入角度发力，在维持现有流转规模稳定的同时，适当减少农业种植面积与农业从业人数，利用镇域中部农地流转空白核心地带，发展农业后端产业、农业保障产业与农业服务产业，主要对接市场需求，拓展非物质供给功能，以“研+销”为导向，建成种业研发、农产品加工、销售、仓储、物流项目，以少人力、精用地的方式提升农地生产效率。

5 结论与讨论

以广州市ZX 镇农地流转与农业调查数据为基础，从整体、局部2个空间尺度综合分析该镇2010―2019年农地流转空间格局特征，并结合农地生产效率的测算、农地生产效率与农地流转率和空间格局特征之间的耦合度和耦合协调度分析，讨论了村镇农地流转的空间格局及背后成因。得到的主要结论有：

1）ZX镇农地流转在空间上存在显著的正相关性，镇域农地流转总体格局呈集聚态势且不断增强，具体表现为农地流转规模较高与较低的区域在地理空间上显著聚集，镇域内部农地流转聚类空间地域差异性显著；2）农地生产效率数值总体呈波动上升趋势，农地生产效率与农地流转率、农地流转空间集聚度存在积极的相互作用，前期耦合协调态势缓慢上升，后期由于交易收益效应与边际产出拉平效应，农地流转空间的集聚度随农地数量累积得以强化；3）农地流转的空间格局是影响ZX镇农地生产效率的主要因素，村域农地本底和农地流转的交易惯性与带动作用是奠定流转空间格局、强化集聚效应的基础动力，当地及周边产业发展政策则是促成农地流转的重要推手。

在此基础上，提出了生产效率导向下的农地流转空间格局综合优化策略：增强高值聚集区的农地流转空间集聚效应，提升高值分散区的农地流转程度，发挥高值区辐射周边的扩散作用，以扩大产出的方式提升生产效率；扩张一般区的流转密度，提升低值分散区的流转规模，稳固低值聚集区的流转面积，以精简投入的方式提升低值区生产效率；加之全镇域特色化的农业产业发展引导，以形成全镇域村庄群落在产业、用地布局等方面相互协调、结构优化、效率提升的乡村农业发展综合体。

本文系统分析了农地流转在镇域尺度上的空间格局特征，尝试从农地生产效率提升角度对流转空间格局进行优化。在当前农地流转背景下，村域农地本底、流转交易惯性与信息传递带动作用、产业发展政策将持续增强镇域农地流转聚类空间的地域差异性，因此本文提出了不同于现有农地流转空间格局分类（金贵等，2016）的农地流转聚集类型作为空间格局优化的分类标准，具有一定现实价值；同时，本文生产效率与农地流转、流转空间集聚度的耦合结果也验证并呼应了已有研究（冒佩华等，2015；郭小琳等，2021），并发现不同阶段的农地流转、流转空间格局对生产效率有不同程度的促进作用。与以往研究相比，本研究创新性地以农地流转的基层单元——镇村为研究对象，并结合ZX 镇这一高流转地区的镇村，探讨其农地流转规律，并在生产效率导向下，分类引导农地流转空间格局，本研究可为同等地区及其他低流转地区未来镇域乡村产业发展及流转空间布局优化提供参考。然而，受限于数据的可获取性，农地生产效率的测度指标局限于农业生产的期望产出，对生态影响等非期望产出有待后续深入挖掘；另外，尚未深入讨论ZX镇农地流转空间格局演变成因的具体影响指标和驱动力，未来需持续探究农地流转的内在机制，以进一步完善农地流转空间格局优化策略，助推乡村产业发展与实现农地资源高效利用。