长江中下游粮食主产区城镇化与耕地利用生态效率耦合协调度时空格局分析*

刘玉洁，张安录※，刘蒙罢

（1.华中农业大学公共管理学院，湖北武汉 430070；2.华中农业大学生态与环境经济研究所，湖北武汉 430070）

0 引言

2020年我国常住人口城镇化率已超过60%，城镇化发展已步入快速发展向稳定发展过渡阶段，快速的城镇化进程为我国社会经济发展提供了源源不断的动力，推动着我国社会经济的快速发展。但在其快速增长的背后，也带来了诸如耕地面积减少、农村劳动力、农村资本等生产要素大量向城镇转移等问题，由此引发耕地投入生产结构的变更，逐步形成了以“石油农业”模式为主的农业生产方式，致使耕地环境严重受损，进而引发我国粮食安全问题[1,2]。据2020年我国公布的《第二次全国污染普查公报》可知，2017年我国种植业氨氮排放量达8.30万t，总磷排放量达7.62万t，地膜使用量达141.93万t，多年累积残留量达118.48万t，耕地利用的“逆生态”化效应逐渐累积，已严重制约着耕地利用的可持续发展。耕地作为人类生存发展的基本物质要素，亦是我国粮食安全、社会稳定和经济发展的根本保障[3]，如何较好地协调城镇化发展与耕地利用保护之间的关系，推进城镇化与耕地利用保护之间的协调统一，是当前新型城镇化建设与耕地利用生态文明建设中的关键性工作。2021年“中央一号文件”明确提出要推进我国农业绿色健康发展，推动农业发展目标由单一的注重环保向注重资源、健康、安全等多重目标协同转变。因此，在当前新型城镇化建设与生态文明建设的时代背景下，有必要进一步探究城镇化建设系统与耕地生态利用系统间的交互耦合机制，明确两系统间的作用机理，对促进城镇化建设与耕地利用保护的协调统一具有重要意义。

当前学术界对城镇化与耕地利用两系统间的关系已开展大量探究，主要集中于两大方面：（1）城镇化对耕地数量、质量等方面的影响机制。如王静怡等从全国尺度上揭示了城镇化水平与耕地面积两者之间关系，发现城镇化水平与耕地面积呈负相关关系[4]；但也有学者发现城镇化水平的提升一定程度上可抑制耕地数量的减少，如朱莉芬等以我国东部14省为例发现城镇化对耕地减少具有一定缓冲作用[5]。此外，也有相关研究发现城镇化改变了农业生产方式，引起农业面源污染[6]、土壤污染[7]、土壤肥力退化[8]以及水土流失[9]等问题，从而导致耕地质量下降。如Xin等基于耕地利用系统中农户生产行为的角度，探究了城镇化进程对农户耕地施肥的意愿影响，发现城镇化的快速推进，进一步扩大了城乡收入差距，影响了农户对耕地施肥的行为，从而导致了耕地生态环境的恶化，制约着耕地质量[10]；而周坚以贵州省为例，研究了城镇化对耕地保护效应，发现城镇化发展对耕地集约利用、耕地规模和耕地质量有正向影响[11]。（2）城镇化与耕地利用系统间的协调机制。如张炜以重庆市为例，采用向量自回归模型和脉冲函数分析城镇化与耕地集约利用动态响应关系，发现城镇化对耕地集约利用有促进作用，而耕地集约利用对城镇化发展则无明显的促进作用[12]；刘旭晔则从人口城镇化、经济城镇化及土地城镇化三个维度探究了城镇化与耕地可持续利用间的协调机理，发现三维度的城镇化对耕地可持续利用均具有显著的抑制效应[13]；李智礼等则从人口城镇化的单一维度出发，探讨了京津冀城市群人口城镇化与耕地利用之间的指数式和多项式的耦合关系[14]。近年来，随着生态文明建设理念的提出，也有部分学者开始转向研究城镇化与区域生态效率之间的关系。如尚杰等以中国13个粮食主产区为例，探究了城镇化与区域农业生态效率间的关系，发现城镇化发展整体上促进了农业生态效率的提升[15]；Hou等运用GMM系统模型和阈值模型探究了城市化对耕地利用生态环境的影响机制，发现城市化可基于影响耕地利用的投入产出组合影响耕地利用生态效率[16]。

基于上述分析可知，当前学术界对于城镇化与耕地利用系统间关系研究主要侧重于城镇化与耕地利用的数量、质量以及利用水平等方面的影响机制研究，而对于城镇化与耕地利用生态系统间的影响机制研究则相对匮乏，探究其两者间的影响机制，可较好地统筹新型城镇化与耕地利用生态文明建设，推动城镇化与耕地保护的协调统一。因此，文章在界定耕地利用生态效率内涵的基础上，厘清城镇化与耕地利用生态效率两系统耦合作用机理，并基于2007—2019年长江中下游粮食主产区71个地级市的耕地利用面板数据，进一步探讨城镇化推进过程中，城镇化水平与耕地利用生态效率之间的关系以及二者之间的耦合协调发展水平动态变化状况，以此揭示2007—2019年长江中下游粮食主产区城镇化建设与耕地利用生态两系统间的耦合协调发展水平及发展特征。

1 理论分析

1.1 城镇化理论内涵及指标构建

城镇化内涵可简要表征为农村人口向城镇转移、第二三产业不断向城镇聚集、城镇规模不断扩大、城镇设施不断完善等四个方面[17]。因此，为能更加综合地反映城镇化建设的总体质量情况，基于相关学者的研究[18,19]，该文将从“人口—经济—土地—社会”的综合角度构建城镇化评价指标体系，其中人口城镇化反映农村人口流向城市情况，以城市人口密度和非农从业人员比重来表征；经济城镇化反映城市产业集聚情况以及居民收入水平，以城镇经济密度、第二三产业占GDP比重、人均GDP和城镇居民人均可支配收入来表征；土地城镇化反映城市土地扩张的情况，以建成区面积和人均道路面积来表征；社会城镇化反映城市基础设施和环境状况，以医院卫生院床位数、普通中学学校数及人均公园绿地面积来表征，具体指标体系见表1。

1.2 耕地利用生态效率理论内涵及指标构建

生态效率一词由最早由德国学者Schaltegger和Sturm于1990年提出[20]，其将生态效率定义为经济增长与环境影响的比值，该定义的提出为量化经济发展与环境保护两者间的关系提供了切实可行的角度。1992年世界可持续发展工商委员会（WBSCD）将生态效率内涵进一步拓展，定义为通过提供能够满足人类需求且提升生活质量的有价格竞争优势的产品和服务，同时使其对生态的影响和资源利用强度控制在地球承载力范围之内[21]；Huppes等则从宏观层面定义生态效率，将其简要定义为在经济生产活动中协调环境成本与环境破坏之间的经验关系[22]。上述定义虽从不同的角度对生态效率内涵进行了界定，但其基本思想是一致的，即生产资料投入旨在创造更大的价值，同时尽可能减少自然资源消耗与环境污染。由此可知，生态效率内涵协调了社会经济发展与资源环境两大系统，是一个复合概念。当前，在以习近平生态文明建设思想为指导的新时代背景下，耕地利用则需要兼顾社会经济与生态双重内涵，对其利用，则希望最大化经济产出，最小化污染产出，以此实现耕地利用的可持续发展，因此，量化耕地利用生产效率必须将耕地利用的生态负外部性纳入耕地投入产出系统中，从生态视角考察耕地利用效率。基于此，该文将耕地利用生态效率定义为：在耕地利用过程中一定的生产要素的投入带来最大化经济、社会效益和最小化环境污染。

表1 城镇化综合指数评价指标体系

基于耕地利用生态效率的内涵可知，耕地利用应兼顾资源、社会经济与环境三大维度。参考相关研究成果[23,24]，并基于耕地利用的生产特性，该文从耕地投入、期望产出和非期望产出三方面综合考量。其中耕地投入以农作物播种面积、农业从业人员、农药化肥及农业机械总动力表征；期望产出则以农业产值与粮食产量表征；考虑到耕地面源污染的随机性、分散性，及其量化系数的难以测定性，该文以碳排放近似表征耕地利用过程中的非期望产出。所构建耕地利用生态效率指标体系见表2。

表2 耕地利用生态效率评价指标体系

1.3 城镇化与耕地利用生态效率耦合机理分析

基于城镇化与耕地利用生态效率内涵可知，城镇化与耕地利用生态效率两系统间由于各生产要素之间的相互流动而存在着一定的交互作用。主要表现在：（1）城镇化通过人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化和土地城镇化等方面影响着耕地利用的投入和产出。第一，人口城镇化下，农村人口大量向城镇转移，造成农业从业人员减少，从而能够从根本上降低人类活动对耕地环境的压力污染，故对耕地利用生态环境产生积极作用。然而，农村劳动力短缺，以此可能会导致耕地利用生产过程中机械投入的冗余，在生产规模不变的情境下，机械投入冗余必定带来耕地利用非期望产出的增加，带来耕地投入产出结构改变；第二，经济城镇化下，生产要素向城镇集聚，表现为城镇经济水平的提高、产业结构的非农化，一定程度上促进了农业技术水平和农机使用率的提升。然而，过量的化肥农药使用和大规模机械化生产等均会对耕地环境造成严重的污染，从而影响着耕地利用的生态环境；第三，土地城镇化为人口、经济、社会城镇化的载体，因而在土地城镇化进程下不可避免会占用耕地，导致耕地数量和质量下降，引起耕地利用投入方式和耕地投入强度的改变，进而亦会影响耕地利用的生态环境；第四，社会城镇化下，由于居民素质、生活方式和消费结构的转变，带动了绿色农业的发展，从而引发了农业生产方式的调整，由之前依靠增加肥、药、水等生产要素实现增产增收向减少肥、药、水等生产要素实现增产增收转变，从而降低农业生产的非期望产出。（2）耕地利用生态系统的变化也将反作用城镇化系统。耕地利用生态效率的高低受到诸多因素影响，如耕地面积、农业从业人员、农业技术水平、农业机械化水平等因素。首先，耕地利用生态效率的高低关系到农民收入的多少，必定会影响农民进城行为，从而对人口城镇化产生影响；其次，耕地利用生态效率对农业增长和粮食安全具有重要意义，由于我国是粮食生产和消费大国，农业的发展必定会对国民经济增长乃至社会稳定产生重大影响，所以耕地利用生态效率必定会影响经济城镇化和社会城镇化的发展；再次，耕地利用生态效率的高低会影响农民流转耕地的行为，耕地利用生态效率高，则农民更倾向于自己耕种土地，进而影响土地城镇化。

综上所述，城镇化与耕地利用生态效率主要通过影响各生产要素投入产出结构而不断交互耦合，具体的耦合作用机理分析如图1所示。

图1 城镇化与耕地利用生态效率耦合机理框架

2 研究方法与区域概况

2.1 SBM-Undesirable模型

SBM-Undesirable模型 由Tone[25]等 在传统DEA模型的基础上衍生而来，因其不仅解决了投入产出的松弛变量问题，而且将非期望产出也纳入了模型中，解决了包含非期望产出的效率测度问题，更能体现效率评价的本质。目前已被广泛应用于能源利用效率、工业环境效率、耕地利用效率和农业环境效率[26,27]等方面测算与评价。该文亦采用该模型对耕地利用生态效率进行测度。

具体原理如下：假设有n个决策单元，M、S1、S2分别表示m种投入指标，S1种期望产出指标，S2种非预期产出指标，单元向量可表示为：；定 义 矩 阵，Yb=，X＞0，Ya＞0，Yb＞0，其基本形式为：

式（1）中，S-、Sa、Sb分别为投入变量、期望产出和非期望产出的松弛变量；目标函数ρ*关于S-、Sa、Sb严格递减，且0≤ρ*≤1。当S-=Sa=Sb，ρ*=1，表明函数存在最优解，期望产出不能提高，非期望产出也不会降低，此时决策单元最有效率。当三者中有任意一个不为0，即0≤ρ*＜1，则说明决策单元是无效的，出现投入冗余，期望产出不足，非期望产出冗余。

2.2 耦合协调度模型

基于城镇化与耕地利用生态效率耦合机理分析可知，两者的协调发展强调内生性、整体性和综合性的发展，借助耦合协调度模型衡量较为合理。参考廖重斌[28]对耦合协调度的定义和计算方法，构建城镇化与耕地利用生态效率的耦合协调度模型为：

式（2）中，CU、CE分别表示城镇化评价指数与耕地利用生态效率评价指数；C为城镇化与耕地利用生态效率的耦合度，其值介于0～1，C值越大，说明两系统之间耦合相关关系越大；K为调节系数，K≧2，该研究取K=2。

式（3）中，D为耦合协调度，T为城镇化率与耕地利用生态效率系统间的综合协调指数，它反映了城镇化发展与耕地利用生态效率之间的匹配效应或协同贡献；α、β为待定参数，且α+β=1，该文认为城镇化率与耕地利用生态效率对两者的复合系统的贡献度也是相同的，且α、β的设计不会影响事物变化规律，因此，取α=β=0.5。

参考已有研究成果[29]，将城镇化发展水平与耕地利用生态系统按照耦合协调度的高低划分为十大类，见表3所列。

2.3 空间自相关模型

空间自相关分析主要可判断要素空间分布的特征，如集聚、离散程度等，包含全局空间自相关分析与局部空间自相关分析[30]。

全局莫兰指数（Global Moran′s Index，简称Iglobal）能够反映城镇化水平与耕地利用生态效率在全域视角上的空间联系，是应用较广的全局自相关统计量，其计算公式为：

式（4）中：xi、xj为评价市域i、j的属性值（i≠j），n代表研究区域市域数量，xˉ为评价市域耕地利用生态效率均值，为样本方差，wij为空间权重矩阵（空间权重矩阵采用K-nearest法构建）。Iglobal取值范围为（-1，1），Iglobal显著为正（负），表明城镇化水平与耕地利用生态效率的耦合协调度存在正（负）的空间自相关；Iglobal等于0时，表明不同地区的观测量在空间上不相关。

全局空间自相关检验是在空间同质下进行分析，无法分析空间异质影响下局部空间集聚特征。因此，进一步采用局部莫兰指数（Anselin Local Moran′s Index，简称Ilocal）识别城镇化水平与耕地利用生态效率的耦合协调度所呈现的局部空间关联效应，其计算公式为：

表3 耦合协调度等别划分依据

式（5）中，当Ilocal＞0且数值较大时，表明城镇化水平与耕地利用生态效率的耦合协调度相似的区域相邻近，局部空间呈现“高—高”和“低—低”的集聚模式。当Ilocal＜0且数值较小时，表示城镇化水平与耕地利用生态效率的耦合协调度相异的区域相邻近，局部空间呈现“高—低”和“低—高”的集聚模式。

2.4 区域概况及数据来源

2.4.1 区域概况

长江中下游地区是我国长江经济带的重要组成部分，也是我国重要的粮食主产区域，主要包含江西、湖南、湖北、安徽和江苏5省①2013年财政部颁布的《关于改革和完善农业综合开发若干政策措施的意见》将黑龙江、吉林、辽宁、河北、内蒙古、山东、江苏、安徽、河南、湖南、湖北、江西及四川13个省区确定为我国的粮食主产区。因此，该文长江中下游粮食主产区的研究范围为江西、湖南、湖北、安徽和江苏5省。在过去的十几年发展过程中，该流域的城镇化进程及农业发展水平均取得了重大突破，截止2019年，该流域城镇化率达60.41%，增长幅度约为48.43%，农业产值达29 233.48亿元，约占全国农业总产值的23.58%，在促进区域整体发展及保护国家粮食安全方面承担着重要作用。然而在其城镇化快速发展的同时，也对耕地利用的生态环境产生了威胁，耕地的污染化、贫瘠化现象日趋严重。当前党中央对于长江经济带的生态文明建设提到了新高度，以习近平提出的“共抓大保护，不搞大开发”为发展理念，着力将长江经济带建设为生态文明的示范带。长江中下游粮食主产区作为长江经济带的重要组成部分，需协调好经济发展与耕地利用之间的矛盾，促进耕地利用生态文明的建设。因此，该文以长江中下游粮食主产区71个地级市为研究对象，目的在于全面准确反映城镇化与耕地利用生态环境两者间的关系，为进一步推动区域粮食安全与长江经济带生态文明建设提供决策依据。

2.4.2 数据来源

该文以长江中下游粮食主产区共71个地级市为研究对象，城镇化及耕地利用投入产出数据来源于各省（市）统计年鉴（2008—2020）、各省（市）统计公报（2008—2020）、各省市统计专项报告（2008—2020）、中国农村统计年鉴（2008—2020）以及中国环境统计年鉴（2008—2020）等，碳排放数据主要基于李波等[31]碳排放模型计算而得。

图2 2007—2019年长江中下游粮食主产区城镇化综合指数

3 结果分析

3.1 城镇化综合指数测度分析

基于Excel软件，利用熵值法[32]，结合人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化及土地城镇化四大维度综合测度长江中下游粮食主产区的城镇化综合指数，以全面反映城镇化的综合水平状况。首先利用极差法对2007—2019年长江中下游粮食主产区城镇化指标进行标准化，再基于Excel软件结合熵值法对11个指标的权重进行测度，最后计算出各年份各城市城镇化综合指数。由图2可知，2007—2019年长江中下游粮食主产区整体城镇化水平得到大幅度提高，平均城镇化综合指数由2007年的8.11增加至2019年的16.10，平均增速达6.50%，表明长江中下游粮食主产区的城镇化质量逐渐提高，人口、经济、社会、土地城镇化均实现了协同发展，这是中国城镇化发展规律的客观体现。分省域看可知，5个粮食主产区在研究时限内均实现了不同程度的增长，其中湖北省的城镇化综合指数平均增速最快，年均增速为7.37%；江苏省平均增速最慢，年均增速为6.25%，但城镇化综合指数始终处于前列，截止2019年城镇化综合指数达25.33，且远高于其他4省。主要原是因为江苏省位于东部沿海地区，资源丰富和交通发达，更利于城镇全面发展，而其他地区存在省内资源分配不均现象，城市发展差异较大，从而造成整体城镇综合指数相对较小。该结果与尚杰等[15]计算的城镇化水平趋势保持一致，但数值存在差异，主要原因在于研究层次不同，学者尚杰采用的省级尺度，而该研究采用的市级尺度；并且，就构建指标体系上，该研究在学者尚杰研究基础上考虑了社会城镇化的影响。

图3 2007—2019年长江中下游粮食主产区城耕地利用生态效率

3.2 耕地利用生态效率测度分析

由图3可知，2007—2019年长江中下游粮食主产区整体年均耕地利用生态效率为0.70，效率值位于[0.63,0.80]范围波动，整体呈现小幅波动下降的趋势，与盖兆雪[33]等研究结果近似一致，这表明长江中下游粮食主产区耕地利用生态效率在研究时限内整体处于中等水平，耕地利用与生态环境保护之间还存在着一定的矛盾，尚未达成协调统一状态。分省域看，安徽、湖北、湖南、江西和江苏5省耕地利用生态效率存在显著的区域差异，其中江苏省整体年均耕地利用生态效率水平最高且远高于其他4省（0.94＞0.76＞0.67＞0.59＞0.58），其次分别为江西、湖北、安徽，湖南省整体水平最低。这主要是因为江苏省经济发展水平整体相对较高，而区域经济快速发展将对农业发展形成反哺效应。一方面，2007—2019年江苏财政支农支出额增长为838.74亿元，而安徽、湖北、湖南、江西财政支农支出额分别增长632.76亿元、703.43亿元、894.75亿元、516.24亿元①数据来源于各省2008年及2020年统计年鉴，科学技术支出额数据同，除湖南以外，其他3省财政支农支出都低于江苏。而财政支农支出主要用于农村基础设施、水利设施、高标准基本农田等建设，不仅能够改善农村生产条件，而且能将农村各区域连接成网状，有利于各区域开展交流合作。另一方面，2007—2019年江苏科技支出增长额为503.31亿元，而安徽、湖北、湖南、江西的科技支出额分别增长362.00亿元、300.52亿元、151.43亿元、174.18亿元，4省科技支出远低于江苏。而科技水平对农业生产的技术溢出效应更为显著，科技水平的提高，将带来更清洁的化肥农药以及更低碳的农业机械，这一定程度上能够抑制耕地利用生产投入的冗余，降低耕地利用过程中的非期望产出，从而提升了耕地利用生态效率。而其他4省，农业经济发展水平相对滞后，易导致邻近市域内的绿色农业生产技术难以向外溢出，致使邻近市域的农业种植技术的“分异性”增强，各市域耕地利用生态效率差异显著，由此可能导致全省耕地利用生态效率水平整体不高。因此，对于其而言，应加大各邻近市域间联系，发挥高效率水平市域带动低效率水平市域的作用，形成正向的集聚效应，以提升全省整体耕地利用生态效率水平。

3.3 城镇化与耕地利用生态效率耦合协调度分析

3.3.1 耦合协调度时空格局分析

基于时间尺度分析，由图4可知，2007—2019年长江中下游粮食主产区71个地级市耕地利用生态效率与城镇化水平的耦合协调度整体处于[0.21,0.40]，整体呈现显著的上升趋势，增幅达90.47%，但截止2019年，两系统的耦合协调度水平为0.40，处于濒临失调阶段，尚未达到协调阶段。而学者居尔艾提·吾布力[34]等研究认为城镇化与耕地利用协调程度先上升后下降，与该研究存在一定的差异，主要原因在于该学者计算耕地利用水平时未考虑环境因素，即未考虑碳排放的影响，而该研究则在测度耕地利用效率时，则将非期望产出纳入考量范围，一定程度上弱化了耕地利用效率水平，致使该研究所测度城镇化与耕地利用的协调程度与该学者所测度结果出现部分时间段内错位现象。分阶段看，2007—2011年长江中下游粮食主产区耕地利用生态效率与城镇化两系统的耦合协调处于中度失调阶段，表明在城镇化快速推进的初始阶段，各级地方政府更注重城镇化系统的发展，而较易忽略城镇化快速推进过程中对耕地利用生产所带来的负面影响，两系统间仅有简单的农业向城镇的单项输入，而缺乏双向的交互作用；2012—2019年长江中下游粮食主产区城镇化水平和耕地利用生态效率两系统的耦合协调度则从中度失调阶段上升至濒临失调阶段，表明随着我国节能减排及农业绿色发展理念的提出，各地方政府开始注重城镇化发展背后所带来的农业生产问题，城镇化反哺于农业生产的力度在逐步加大，尤其自十八大生态文明建设理念的提出，各级政府均实施了一系列政策，以促进城乡一体化的发展，如制定国土综合整治与生态修复规划，将城镇与农村两者紧密相连，为农业生产及生态环境治理提供了资金及技术支持，这在一定程度上促进了城镇化与耕地利用生态效率两系统的耦合协调程度。

图4 2007—2019年长江中下游粮食主产区城镇化与耕地利用生态效率耦合协调度变化趋势

基于空间尺度分析，该文选取2007年、2011年、2015年和2019年4个节点，分析长江中下游粮食主产区城镇化与耕地利用生态效率耦合协调度在地理空间上的分布特征。由表4可知，2007年城镇化与耕地利用生态效率两系统耦合协调度处于协调阶段的市域占比仅为1.41%；而处于失调阶段的市域占比则达到98.59%，其中处于极度和严重失调阶段的市域占比为54.93%，主要分布在湖北、江西及安徽地区；处于中度失调阶段的市域占比为35.21%，主要集中分布于湖南地区；处于轻度和濒临失调阶段的市域占比为8.45%，主要分布在江苏地区。相较于2007年，2011年两系统耦合协调度处于协调阶段的市域数量有所增加，占比达到4.23%，主要分布于江苏；而处于失调阶段的市域数量有所下降，占比为95.77%，其中处于极度和严重失调阶段的市域数量大幅减少，下降幅度达76.92%。相较于2011年，2015年两系统耦合协调度处于协调阶段的市域数量进一步有所增加，占比上升至11.27%；而处于失调阶段的市域数量则进一步下降，占比下降至88.73%，其中处于极度和严重失调阶段的市域数量下降最为显著，占比仅为1.41%，而处于轻度和濒临失调阶段的市域数量则大幅增加，增长幅度达119.04%。截止2019年长江中下游粮食主产区城镇化与耕地利用生态效率两系统耦合协调度处于失调阶段的市域数量有62个，占比为87.32%，主要分布于湖南及湖北等地，处于协调阶段的市域数量有9个，占比为12.68%，主要分布于江苏等地，相较于2007年，两系统耦合协调度得到了一定程度的改善，表明长江中下游粮食主产区在推进城镇化的过程中，地方政府更加注重城镇化建设的系统观，加强了城镇化系统与农业生产系统间的能量流的建设，城镇对农业的反哺力度得到加强，农业绿色农业生产技术水平得到显著提升，加之政府和农民环保意识也进一步得到了加强，如各级政府在长江中下游粮食主产区坚持开展高标准农田建设和耕地轮作休耕，实施畜禽粪污资源化利用、农膜回收及水生生物保护等一系列农业绿色发展行动，也进一步优化了耕地利用的投入结构，提高了耕地利用生态效率，从而推进了长江中下游粮食主产区各城市两系统耦合协调度稳步提升。

表4 2007—2019年长江中下游粮食主产区城镇化水平与耕地利用生态效率耦合协调度等级市域个数及占比

3.3.2 耦合协调度的空间关联格局时空特征分析

为刻画城镇化与耕地利用生态效率耦合协调度的时空格局，该文基于GeoDa软件中的空间分析模块，探究两系统耦合协调度的空间自相关性。由表5可知，城镇化与耕地利用生态效率耦合协调度全局Moran′s I均为正，且均通过了1%显著性检验，表明城镇化和耕地利用生态效率的耦合协调度存在正向空间自相关性。截止2019年，两系统的耦合协调度已呈现出显著的“高—高”与“低—低”集聚，即在空间上表现出集聚特征。2007—2019年两系统耦合协调度的全局Moran′s I由0.264上升至0.326，整体呈现递增趋势，表明长江中下游粮食主产区两系统的耦合协调度空间自相关性逐步加强，空间集聚性逐渐增强。

表5 2007—2019年长江中下游粮食主产区城镇化与耕地利用生态效率耦合协调度的全局Moran's I

采用局部空间自相关模型进一步明确城镇化与耕地利用生态效率耦合协调度的局部演化特征，在10%显著性水平下绘制出2007年、2011年、2015年和2019年耦合协调度的LISA图。如图5所示，2007—2019年两系统耦合协调度的高—高（H—H）集聚区的数量保持相对稳定，截止2019年，占比达到34.78%，并且在地理空间上呈现组团式分布特征，主要分布于江苏省东部各市域；低—低（L—L）集聚区的数量则呈现一定的波动性，但整体呈现增长的趋势，占比由2007年的9个升高至2019年的11个，其在空间上分布也相对较为集中，主要分布于江西及湖北等部分市域，整体看可知，长江中下游粮食主产区城镇化水平与耕地利用生态效率两者的耦合协调度呈现“东高—西低”的分布格局；从占比数量上分析可知，平均历年两系统耦合协调度的高高（H—H）集聚区与低低（L—L）集聚区的市域数量和占显著区的80%以上，表明城镇化与耕地利用生态效率两系统耦合协调度呈现显著的空间同质性，进一步表明两系统的耦合协调度在地理空间上呈现出显著的“高—高”与“低—低”的集聚态势。截止2019年，高高（H—H）集聚区的市域数量较低于低低（L—L）集聚区的市域数量，表明低低（H—H）集聚区内辐射带动效应更加明显，针对该集聚区，各级地方政府应积极加强高—高集聚区的省际合作，借鉴高—高集聚区先进的耕地利用生产技术及城镇化发展理念，突破现有困境，实现城镇化与耕地利用生态效率两系统的协调发展。总体来看，长江中下游粮食主产区城镇化与耕地利用生态效率耦合协调度在高协调辐射与溢出与低协调辐射与溢出效应的带动下在地理空间上逐步形成了高高（H—H）集聚区与低低（L—L）集聚区，且随着时间变迁，该集聚格局越发显著，邻近区域的带动效应越发明显，因此，对于两系统协调度处于高高（H—H）集聚区的市域而言，应进一步发挥其高协调辐射与溢出效应，发挥其示范引领作用，带动处于低低（L—L）集聚区的各市域协调发展。

图5 2007—2019年长江中下游粮食主产区城镇化与耕地利用生态效率耦合协调度LISA聚类图

4 结论与建议

4.1 结论

该文以2007—2019年长江中下游粮食主产区71个地级市为研究对象，在构建城镇化综合指数与耕地利用生态效率的评价指标体系的基础上，运用熵值法及空间计量等相关模型，测度城镇化综合指数和耕地利用生态效率值，并对两者耦合协调度的时空格局演变进行研究，主要研究结论如下。

（1）2007—2019年长江中下游粮食主产区城镇化综合指数水平整体上呈现显著的上升趋势，由2007年的8.11增加至2019年的16.10，平均增速达6.50%，其中江苏省的城镇化综合指数最高达25.33，远超过其他4省，湖北省的城镇化综合指数平均增速最快，年均增速为7.37%；年均耕地利用生态效率为0.70，整体呈现小幅波动下降的趋势，其中江苏省耕地利用生态效率值最高，年均达0.94，其次分别为江西、湖北、安徽及湖南。

（2）2007—2019年长江中下游粮食主产区的城镇化水平与耕地利用生态效率耦合协调度整体上呈现出波动性上升趋势，耦合协调度由2007年的0.21提高至2019年的0.40，整体上，由研究前期的中度失调阶段逐步步入濒临失调阶段。分市域看，截止2019年，长江中下游粮食主产区城镇化与耕地利用生态效率两系统耦合协调度处于失调阶段的市域数量有62个，占比为87.32%，主要分布于湖南及湖北等地，处于协调阶段的市域数量有9个，占比为12.68%，主要分布于江苏等地，相较于2007年，两系统耦合协调度得到了一定程度的改善。

（3）城镇化综合指数与耕地利用生态效率耦合协调度在地理空间上呈现显著正相关关系，且相关性程度逐渐增强。局部空间自相关结果显示，长江中下游粮食主产区城镇化与耕地利用生态效率耦合协调度在高协调辐射与溢出与低协调辐射与溢出效应的带动下在地理空间上逐步形成了高高（H—H）集聚区与低低（L—L）集聚区，其中高高（H—H）集聚主要分布在长江中下游粮食主产区的东部地区，低低（L—L）主要分布于长江中下游的西部地区，且随着时间变迁，该集聚格局逐步扩大。

4.2 建议

（1）有序推进城镇化发展，提高耕地利用生态水平。整体上，当前长江中下游粮食主产区城镇化与耕地利用生态效率间的耦合协调度尚未步入协调阶段，表明两系统间的要素流动并未达到最优化，因此，对于城镇化建设系统而言，应合理有序扩张，一方面尽可能弱化其对耕地利用系统的负向影响，各地方政府应积极优化城镇绿色发展制度环境，推进城镇建设的绿色协调可持续发展；另一方面加大城镇化系统对耕地利用系统要素流、物质流的输入，如各级地方政府可设置建立相应的耕地保护专项资金，对已破坏耕地生态环境进行综合整治以及对环境良好的耕地进行一定的补偿；其次，加大研发资金及补贴资金的投入，鼓励企业开发绿色农药化肥生产技术，同时对于生态种植的农户亦给予一定的生产补贴，从而改善耕地利用生态环境，推动耕地利用生态效率的提升。

（2）统筹协调，缩小各地区发展差异。研究结果表明，长江中下游粮食主产区城镇化与耕地利用生态效率在空间上呈现低低、高高、高低和低高4种集聚现象，表明了各区域间发展存在显著差异。因此，各省市之间应该积极展开交流合作，低低集聚地区应该向高高集聚地区学习先进的农业技术，转变农业生产模式，将粗放型农业发展转变为可持续型绿色发展。对化肥农药的使用采取限制性措施和开展土地综合整治项目，以此来提高耕地效率和改善生态环境，以此提高长江中下游粮食主产区的整体综合实力，进而促进耕地利用生态效率与城镇化两者的一体化协同发展。

该文从市域尺度上对长江中下游粮食主产区城镇化与耕地利用生态效率的耦合协调度的时空格局进行了深入探讨，但仍存在以下问题值得探讨：一是城镇化和耕地利用生态效率指标体系构建仍需进一步优化，例如城镇化综合指数指标体系基于数据易获取原则构建，人口城镇化指标仅考虑人口密度和非农从业人员占比，其中考虑指标过于单薄，后期可增加常住人口城镇化率指标进行研究；耕地利用生态效率指标体系构建中对非期望产出仅考虑了碳排放指标，由于面源污染相关系的难以确定性，暂未考虑农业生产过程中的面源污染问题，后期可基于测土实验法等确定各地区面源污染系数以测定耕地利用过程中所产生的面源污染，以更准确量化耕地利用生态效率。二是该文仅对城镇化与耕地利用生态效率耦合协调度的时空格局进行研究，未进一步量化两系统间的影响机制和传导路径，因此，进一步的研究应定量研究城镇化与耕地利用生态效率两者的影响机制和传导路径，为促进城镇化与耕地利用的协调发展提供更为精准指导。