国家全域土地综合整治试点区的空间分布特征及其影响因素

匡 兵, 王丽英, 卢新海

(华中师范大学公共管理学院/自然资源治理研究院, 武汉 430079)

土地整治是世界各国应对乡村发展要素流失衰退、乡村土地利用低效等问题,综合运用规划设计、工程技术等手段,实现乡村资源整合与集约利用、乡村空间布局优化等目标的一项民生工程[1-2].我国现代意义上的土地整治工作始于20世纪90年代中期,在保障我国耕地总量动态平衡,缓解人地矛盾,提升土地产能,建设美丽乡村等方面发挥了不可替代的作用[3-4].不过,传统土地整治在总体定位、发展理念、规划设计及协调统筹等方面都存在一定的改进空间[5-6].而且从已有实践来看,传统土地整治本质上是“以地为纲”,仅仅局限于土地利用层面的结构优化与功能提升,忽视了社会功能和生态服务价值,而且受限于项目规模,尽管能够在一定程度上改善局部生产生活条件,但是对土地、人口、产业及相关要素系统的关联性,区域空间整体性的重视有限[2,7-8].在当前全面乡村振兴的现实背景下,传统单一要素土地整治模式所发挥的能量日渐式微,以“多规划统筹、多目标定位、多要素整治、多政策运用”为特点的全域土地综合整治应运而生.

2018年8月,浙江省对从2003年起就在该省实施的“千村示范、万村整治”工程的实践成果、经验进行总结后,率先在全国提出实施全域土地综合整治与生态修复工程,并制定了具体实施方案,探索利用土地要素助推乡村振兴、促进生态文明建设的新路径.这给新形势下土地整治工作指明了方向,也得到了中央的高度认可.2019年12月,自然资源部印发《关于开展全域土地综合整治试点工作的通知》,提出在全国范围内组织开展全域土地综合整治试点工作,整体推进“农用地整理、建设用地整理和乡村生态保护修复”,全域土地综合整治成为贯彻习近平生态文明思想、实施乡村振兴战略的重要手段.学术界对全域土地综合整治的关注度也不断提升,学者们基于不同的学科背景,围绕全域土地综合整治的生成逻辑[9]、发展历程[10]、实践探索[11]及路径选择[12]等进行了思考,给全域土地综合整治工作的开展提供了一定参考,但是这些研究多是宏观层面的理论探讨,或是微观层面的案例分析,在研究视角和定量方法运用上都还有一定的改进空间.2021年1月,自然资源部公布了各省区国家级全域土地综合整治试点名单,这给全域土地综合整治研究提供了新的素材.全域土地综合整治试点区是一种新兴的空间地域单元,其空间结构的合理性对于有效发挥试点区的辐射带动作用具有重要意义.鉴于此,本文以自然资源部公布的全域土地综合整治试点区为研究对象,综合运用GIS空间分析技术和计量模型对试点区的空间分布特征及其影响因素进行定量分析,可以为全域土地综合整治政策向纵深推进时的资源配置、区位选择等提供有益参考.

1 研究方法与数据来源

1.1 GIS空间分析

空间分析是地理学常用且成熟的为目标空间查询和相关分析提供参考的研究方法[13],全域土地综合整治试点区在大尺度地理空间上可以看作点状地理事物,与空间分析的基础对象相吻合.本文将借助ArcGIS 10.2软件,综合运用最邻近指数、地理集中指数和核密度估计对试点区的空间分布特征进行分析(表1).

表1 全域土地综合整治试点区空间分析方法及地理学意义

1.2 影响因素的计量模型

国家全域土地综合整治试点区采取的是“先试先行”的申请制,基本流程为“市县申请、省级自然资源主管部门复核公示并上报、自然资源部审核确定”.对地方政府而言,全域土地综合整治试点是一个效益和风险并存的过程.一方面,一旦被确定为试点区,地方政府将会通过中央政府的“倾斜式地区分权”方式[14]获得额外的“政策红利”或特殊的资源支持,尤其是大量配置性财政资源[15],即配套资金,这无疑能够给地方政府参与试点形成超强激励.另一方面,全域土地综合整治试点旨在突破传统的土地整治框架,是基于政策核心内容模糊情况下的实践探索,试点区将成为探索土地整治政策工具创新的政策试验室,扮演着细化试点方案、塑造示范标杆的角色.也正是这种模糊和不确定性,使得地方政府的申请意愿不一,毕竟试点同时也面临一些风险,这既包括试点失败的风险,也包括试点过程中推进不力被约谈、警告或触碰法律所受到的惩罚等,这在各省、自治区、直辖市自然资源管理部门发布的向国家申报的试点乡镇数量中就有明显体现.不过,对于中央政府而言,在确定试点区时,主要是综合考虑申请区域的硬件、软件情况,如开展土地综合整治的自然资源本底条件、社会经济资源保障能力、改革实践能力等,通常倾向选择资源基础好、整治经验丰富、成功可能性大的地区.而这些资源、经济、社会等方面的现实基础与条件也是地方政府进行试点效益和风险评估,作出申请行为选择的主要依据.基于此,本文构建如下计量模型,从宏观层面探讨国家全域土地综合整治试点区空间分布的影响因素及具体的作用机制:

yn=β0+β1x1+β2x2+…+βmxm+ε,

(n=1,2,3,m=1,2,…,7),

式中,yn为各省份国家级全域土地综合整治试点区的数量;β0为回归方程的截距项;x1、x2、…、xm为影响全域土地综合整治试点区空间分布的因素;本文主要根据全域土地综合整治的基本特征[9,16]及已有研究成果[17-20],从区域自然地理条件、农业生产条件、经济发展条件、政策规制强度和城市化水平五个方面来考察.其中,自然地理条件是全域土地综合整治的重要基础,直接决定了全域土地综合整治的难易程度和发展潜力;农业生产条件既为全域土地综合整治提供了发展基础,也是全域土地综合整治的关键目标所在;经济发展水平将会对全域土地综合整治过程中的人力物力财力保障等产生影响,进而影响整治工程的推进速度与效率;政策规制强度能够体现地方政府的土地综合整治注意力分配,对土地综合整治议题所分配注意力的多少、具体指向等均会对整治工作产生直接影响;城市化发展所造成的资源配置失衡及乡村“三生”空间异化则是开展全域土地综合整治的关键驱动力.β1、β2、…、βm为各影响因素的估计系数,ε为随机误差.各影响因素的具体指标如表2所示.

表2 全域土地综合整治试点区空间分布影响因素的度量指标

1.3 数据来源

2021年1月4日,自然资源部办公厅发布《关于印发全域土地综合整治试点名单的通知》(自然资办函[2020]2421号),在除内蒙古、新疆、西藏、台湾、香港、澳门外的28个省级区域共确定了445个国家级全域土地综合整治试点区,涉及全国226个市(州),421个县(市)以及7个国营农场、农垦集团、国家高新区等.本文将以这445个试点区为研究样本,利用Google Earth获取试点区的地理坐标数据,借助国家基础地理信息中心的1∶400万地图数据库和ArcGIS 10.2软件建立全域土地综合整治试点区的空间属性数据库,对我国国家级全域土地综合整治试点区的空间分布进行可视化表达(图1).影响因素分析主要选取各省份2019年截面数据,主要来源于《中国统计年鉴》以及各省(自治区、直辖市)的统计年鉴.为提高模型精度,论文对各指标均做了对数化处理.

注:本图基于中华人民共和国自然资源部标准地图服务系统下载的审图号为GS(2019)1833号标准地图制作,底图无修改,下同。图1 国家全域土地综合整治试点区空间分布图Fig.1 Spatial distribution of national pilot area for comprehensive land consolidation

2 结果分析

2.1 试点区的空间分布类型

借助ArcGIS 10.2的空间统计工具测算得到全域土地综合整治试点区的平均观测距离为 5.475 3 km,预期平均距离为9.212 8 km,平均最邻近比率R为0.594 316<1,Z值得分为-16.371 901,通过置信度99%的检验,表明全域土地综合整治试点区总体呈集聚分布形态.

从图1也可以清楚地看到,我国国家级全域土地综合整治试点区表现出明显的空间分异和集聚特征,总体呈“南多北少、东多西少”的分布格局.从南北差异来看[21],我国南方省份的试点区总量为291个,绝大多数省份,如湖北、湖南、广东、海南、贵州等,试点区数量都为20个,浙江省甚至高达42个;我国北方省份的试点区总量为154个,最高为山西和山东的20个,近一半的北方省份试点区低于10个,最低为宁夏的2个.从东西分布格局来看,东部沿海地区的试点区规模(212个)远高于中部(119个)和西部地区(114个),而且以胡焕庸线为界,表现出“东南密集、西北稀疏”的空间特征.在垂直于胡焕庸线的博台线[22]南北两侧,其全域土地综合整治试点区均衡分布,整体呈现南北对称的空间分布格局.

2.2 试点区的空间分布集中化程度

根据表1中的地理集中指数模型(T=206,n=28)计算得到我国国家级全域土地综合整治试点区的地理集中指数为21.17.假设445个试点区平均分布于各省份,即每个省份的试点区数量为445/28=15.59处,此时的地理集中指数为18.89.实际分布的地理集中指数略大于均匀分布的地理集中指数,表明从省际尺度来看,我国全域土地综合整治试点区的分布较为集中,这与上文空间分布形态为聚集型的结果相一致.

2.3 试点区的空间分布密度

最邻近点指数和地理集中指数可以反映地理要素在统计意义上的集聚程度,但是无法直观体现其空间分布状况,在上述研究的基础上,继续运用ArcGIS中的Kernel density工具对全域土地综合整治试点区进行核密度分析,并按照自然断裂法生成全域土地综合整治试点区分布核密度图(图2).总体而言,绝大部分全域土地综合整治试点区集中分布在胡焕庸线东南侧,并且胡焕庸线与博台线垂直相交,将研究区域划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ象限,其中高密度区与高聚集区集中分布于第Ⅰ、Ⅳ象限,呈现出“单核独立,次中心多点环绕”的空间分布特征.具体来看,主要包括1个高密度区、1个次级高密度区和多个高集聚区.其中,高密度区以浙江北部为中心,表现出明显的核心—边缘结构特征.早在2003年,时任浙江省省委书记的习近平同志在对区域发展进行系统调研后启动了“千村示范、万村整治”工程(简称“千万工程”),走出了一条改善农村人居环境与城乡融合发展协同推进的新路子,在全国具有重要的示范带动作用.2018年,浙江省又在全国率先启动乡村全域土地综合整治与生态修复三年行动,在全省范围内开展了大量项目工程建设.由于浙江具有丰富的土地综合整治经验和良好的实践基础,因而其国家级试点区规模远高于其他省份.次级高密度区主要是以海南南部为中心的地域范围,海南南部沿海地区具有地势低平、经济区位好、改革开放程度高、交通便捷等发展条件,而且还具有科技实力强、劳动力素质高、政策倾斜等优势[16],这都与全域土地综合整治的区位要求相吻合,为国家级试点区的集聚分布提供了良好基础.在京津冀交界地带、川渝交界处、湘鄂赣交界处等形成了多个高集聚区,这些地区在传统土地整治工作的推进过程中,就有意识地结合区域经济社会发展状况和自然资源禀赋特点,探索土地整治与多种要素的综合跨界融合,发展出了一些土地综合整治新理念和新模式,如湖南安仁稻田公园、湖北武汉田园综合体建设、四川成都全域幸福美丽新村建设等,这些体现了全域土地综合整治内涵和功能特点的实践无疑也给国家试点区在本地区的分布起到了积极作用.

图2 国家全域土地综合整治试点区核密度分布Fig.2 Kernel density distribution map of national pilot area for comprehensive land consolidation

3 影响因素的回归分析

考虑变量之间可能会存在信息重叠,在进行回归之前,本文首先使用方差膨胀因子VIF检验诸解释变量间的共线性问题.结果显示,解释变量VIF的最大值为城市化水平的2.439,最小值为政策规制强度的1.499,平均值为1.909,远低于临界值10,意味着解释变量之间不存在多重共线性,可以进行下一步的实证分析.

基于Eviews 10.0软件,采用普通最小二乘法分别对全国、东部地区、中部地区和西部地区的样本数据进行实证分析,具体结果如表3所示.

表3 影响因素的回归结果

从全国样本来看,五个因素的回归系数均为正值,其中,农业生产条件、政策规制强度和城市化水平都通过了不同水平的显著性检验,但是自然地理条件与经济发展水平不具有统计学意义.农业生产条件每提高1个百分点,全域土地综合整治试点区数量会增加0.506 2个百分点,这种正相关关系实际上在上文的核密度估计图中就有体现.政策规制强度每增加1个百分点,试点区数量会增加0.673 3个百分点.政策规制强度越高,对综合整治工作的前期部署可以更加完善,有利于试点区落地.城市化水平每增加1个百分点,试点区数量则增加2.460 3个百分点.城市化的快速发展侵占了大量优质的农地资源,而且带来了宅基地闲置、耕地撂荒等问题,给全域土地综合整治的实施带来了强力的外部驱动.

分区域来看,不同因素在不同区域的影响方向和程度表现出明显差异.1) 自然条件.区域内地形差异越大,滑坡、泥石流等自然地质灾害的发生几率显著上升,将增加整治难度.这一现象在中部及西部地区得到印证,两个地区的平均高程系数估计值显著为负,意味着平均高程指标每提高一个百分点,全域土地综合整治试点区数量会分别减少0.105 825、2.585 700个百分点.东部地区平均高程指标显著为正,意味海拔越高反而有利于试点开展.可能的原因在于东部地区经济发展较为发达,人地矛盾较为尖锐,海拔相对较高的区域能够在一定程度上解决土地后备资源供给不足困境[16],也是该区域推进全域土地综合整治的重要资源.2) 农业生产条件.除中部地区外,东部和西部地区农作物播种面积的系数估计值均显著为正,意味着农作物播种面积与试点区数量都存在很强的正相关关系.播种面积越大,越有利于开展大规模机械化耕作和土地适度规模经营,提高土地利用效率,从而形成农田集中连片,空间形态集约高效的土地利用新格局,为全域土地综合整治开展打下基础.3) 经济发展水平.理论而言,经济发展水平越高,在积极探索市场化多元方式、激发社会资本活力、推动社会资本参与全域土地综合整治实践的作用更大,不过从表3来看,GDP指标在东部地区未通过显著性检验,不具有统计学意义.中部地区的回归系数为0.464 579,且通过了1%的显著性检验,与理论分析一致.然而,西部地区的回归系数却显著为负,经济发展对土地综合整治工作的驱动效应并未显现.4) 政策规制强度.与全域土地综合整治相关的政策数量一定程度上能够反映各区域对整治工作的重视程度,可以为试点工作推进提供良好的政策环境.从回归结果来看,政策规制强度的系数在东部和西部地区都显著为正,但在中部地区为-0.125 606,且通过了5%的显著性检验.事实上,中部地区作为我国重要的粮食主产区,具有很好的综合整治条件,也出台了大量有关综合整治的政策文件,但是政策效应的发挥受到政策内容、发布频率、工具选择等多方面的影响,这些都会在一定程度上影响其成效.5) 城市化水平.从估计结果来看,东部、西部地区的城市化水平每增加1个百分点,试点区数量则分别增加3.547 1和28.674 5个百分点,具有显著的正相关关系,但是基于中部地区数据的分析却并没有得到这样的特征.

4 结论与启示

政策试点是中国公共政策过程中一种极具特色的创新机制[23],也是推进全域土地综合整治向纵深扩展的必经环节,全域土地综合整治的试点过程实际上是一种边实践边探索,不断学习总结与推广的过程,体现了政府在全域土地综合整治政策制定过程中的谨慎性与灵活性.本文以自然资源部发布的国家级全域土地综合整治试点区为研究样本,得到以下结论:1) 全域土地综合整治试点区在整体上分布较为集中,呈现“南多北少、东多西少”的分布格局.在当前城乡统筹协调发展,乡村振兴战略有序推进的过程中,不同区域全域土地综合整治的现实基础及紧迫性并不一致,客观上为试点区分布的不均衡提供了条件,而且,试点的“试验”属性在根本上就决定了试点区必然具有空间非均衡性,这也是全域土地综合整治工作从“单点试验”向“由点到面”“点面结合”转变的必经阶段.2) 全域土地综合整治试点区在省域间差异较大,表现为“单核独立,次中心多点环绕”的空间分布特征,主要集中于浙江、海南、京津冀交界地带、川渝交界处及湘鄂赣交界处.这些集中分布区域毫无疑问将在整个试点工作中承担更多的责任与担当,根据国家战略要求,结合区域自然资源及社会经济禀赋等,不断进行体制机制创新,高质量破解当前的各种发展困境,有效发挥其引领、示范和带头作用,促进整个全域土地综合整治工作朝着更加规范、有序的方向发展.3) 全域土地综合整治是一个复杂的系统,其试点区的空间分布特征是区域自然地理条件、农业生产条件、经济发展条件、政策规制强度和城市化水平综合作用的结果.需要指出的是,影响不同区域的主导因素并不一致,深入探讨不同因素对不同区域试点区选择的作用机制与特征,无疑将对未来全域土地综合整治大规模推行提供重要的指导价值.

基于全域土地综合整治试点区的空间分布特征与分异状况,本文提出如下几点政策建议.1) 应遵循试点区的地理空间差异格局,因地制宜地进行分类实施与差异化管控.在全域土地综合整治试点区的后续建设支持与监督管理中,应该立足不同试点区的发展差异、差别、差距等,综合考虑不同试点区的实际情况,形成完善的试点区分类管理办法与激励机制,对不同发展基础的试点区实行差别化支持与差异化管控策略,形成重点建设与分类实施相结合的良性发展格局.2) 应围绕全域土地综合整治试点区空间分布特征的影响因素做好试点的配套支持工作.试点区的确定是对区域经济发展、技术能力以及治理水平等一系列因素综合考量的结果,为高质量推进试点工作,应该结合区域自然条件、农业生产条件、社会经济发展状况等,从资金、技术、政策等方面做好支撑.资金方面如设立全域土地综合整治建设基金、完善全域土地综合整治的投融资机制等,技术方面如出台全域土地综合整治技术规程,明确选址标准、实施流程与技术要求,建立全域土地综合整治动态监测和管理系统等;政策方面如出台引导全域土地综合整治与其他国家战略协同发展的指导意见,出台鼓励打造全域土地综合整治精品化、品牌化建设模式的税费政策、补贴政策等.3) 应做好全域土地综合整治试点的成效评估工作,在不断积累经验的基础上,建立动态调整和退出考核机制.全域土地综合整治试点的最终目的在于积累可在更大范围内推广的整治经验与模式,在不同试点区的后期建设过程中,应该将其建设成效作为地方政府绩效考核的一个重要指标,特别是要明确全域土地综合整治试点工作的评估主体、标准、方式、程序等,系统、科学评估全域土地综合整治试点区在优化区域“三生”空间、提升农户幸福指数以及全面推进乡村振兴等方面的成效,同时引入动态调整和退出考核机制,强化试点区发展活力,形成国家全域土地综合整治试点区的良性竞争秩序.