王 帥,曲長祥,馮翔迪
(東北農業大學資源與環境學院,哈爾濱 150030)
土地是民生之本、發展之基。耕地是土地資源的精華,是一種稀缺且不可替代的自然資源和農業生產要素[1-2]。耕地資源的國家戰略地位顯著,其關系到國家的糧食安全、社會穩定、政權興衰和生態環境質量。隨著城市化和工業化的蓬勃快速發展,大量優質耕地資源被占用,耕地數量不斷減少,耕地質量良莠不齊,耕地生態系統遭到破壞,耕地利用粗放且不具有可持續性。因此,如何深入挖掘耕地的利用潛力,提高耕地質量,保護和改善生態環境,實行耕地的集約節約利用,保障國家糧食戰略安全和耕地資源戰略安全成為當前的首要任務。土地報酬遞減規律表明,通過對土地的持續投入,可以提高土地的產出,當邊際成本等于邊際收益時獲得的效益最大[3]。現階段,通過增加土地投入強度,提供土地的產出,實現土地的集約利用,對于緩解日益緊張的人地矛盾和人糧矛盾,實現經濟社會的可持續發展具有重要的意義。
目前,對于耕地集約利用的研究主要集中于耕地利用集約度研究及其測算[4-7],耕地集約利用現狀及影響因素[8-13],耕地利用集約度評價[14-21],耕地集約利用驅動力研究[22-23]等方面。而對于耕地集約利用的區域差異研究相對較少。本文采用熵值法在縣域尺度上分析黑龍江省耕地集約利用水平的區域差異及影響因素,以期為黑龍江省農業區劃及耕地資源管理提供依據。
農地集約利用作為土地利用方式的一種,其概念最早來源于對農業利用的研究,由David Ricardo等古典政治經濟學家在地租理論中首次提出,內容是在單位土地面積上合理增加物質和勞動投入,以提高土地收益的經營方式[24]。李嘉圖在《政治經濟學及賦稅原理》中首次對農業土地集約利用概念進行了闡述,其后對于農地(耕地)集約利用的研究均在此基礎上發展而來。
一般認為,耕地集約利用基于區域耕地資源科學合理配置前提下,在有限的耕地面積上合理地增加基礎設施、科技、勞動等相關生產要素的投入,數量適當、結構協調,最大限度地利用耕地,提高耕地經濟、社會和生態綜合效益,最終實現內涵挖潛和可持續發展的耕地利用和經營方式。其包括以下兩個方面的含義:①耕地集約利用是有合理限度的,耕地集約利用程度不能無限增大。②耕地集約利用要求經濟效益、生態效益和社會效益總體達到最佳。
黑龍江省位于中國東北部,地位坐標為北緯43°26'~53°34',東經121°10'~135°05'。全省土地總面積約46萬km2。全省的氣候具有明顯的大陸性季風氣候特征。西北、北和東南為山地,西南部與東北部為平原,地勢西北、北部和東南部高,西南和東北部低。這種山地、丘陵、平原相間的地貌特點,為全省農業生產用地的集中分布與專業化利用提供了有利條件。
黑龍江省土地條件居全國之首,總耕地面積和可開發的土地后備資源均占全國十分之一以上,人均耕地和農民人均經營耕地是全國平均水平的3倍左右。全省現有耕地1 183.8萬hm2,土壤有機質含量高于全國其它地區,黑土、黑鈣土和草甸土等占耕地的60%以上,是世界著名的三大黑土帶之一。黑龍江省盛產大豆、小麥、玉米、馬鈴薯、水稻等糧食作物以及甜菜、亞麻、烤煙等經濟作物。
研究數據主要來源于2009年《黑龍江省統計年鑒》,《黑龍江省農業統計年鑒》及部分調查數據。
依據科學性、層次性、代表性、系統性、可操作性等原則,結合相關參考文獻[18-19,21],選取投入強度、利用強度、利用效率建立耕地集約利用評價體系,采用層次分析法(AHP)確定各指標層的準權重,見表1。

表1 耕地集約利用評價指標體系及權重Table 1 Evaluation index system and weight of cultivated land intensive use
利用信息論中的熵值法進行耕地集約利用評價。熵是信息不確定性的度量,熵值越小,所蘊含的信息量越大,一個系統的有序程度越高,信息熵越大,反之,信息熵就越小[25-26]。在土地利用系統中,相對于指標理想值而言,指標值變化越慢,得到的指標信息熵就越大,其效用值越小,指標權重就越小;反之,指標權重就越大[18]。
2.4.1 評價指標的標準化
為了使各項指標的數據具有可比性,必須先對各指標進行無量綱化處理,以此消除指標間的差異,本文采用比重法對指標原始值進行標準化。設有m個定量評價指標X1、X2、X3、…、Xm,且已取得n個參評對象上述指標的數據Xij(i=1、2、3…、n,j=1、2、3…、m)為原始數據矩陣。在同一指標下,計算參評對象的取值占全部參評對象取值之和的比重,同時視為該指標某一可能結果對應的概率值[27]。

2.4.2 評價指標的熵值計算
按照公式(2)計算評價指標的熵值。

令k=1/lnm,則0≤ej≤1
2.4.3 指標熵值向權重值的轉化
根據熵值法原理,對于任一項指標X,指標值Xij的差距越大,則該指標在綜合評價中所起的作用越大;如果某項指標的指標值全部相等,則該指標在綜合評價中不起作用[28]。指標的這種差異由差異系數gj表示,第j項參評指標的差異系數按公式(3)計算:

2.4.4 定義第j項權重
按照公式(4)計算j項權重

根據公式(1~4)計算出各項指標權重(表1)。
2.4.5 樣本的權重計算
按照公式(5)計算樣本的權重值

2.4.6 耕地利用集約度的計算
按照公式(6)計算耕地利用集約度

根據公式(5~6)計算出黑龍江省各市縣的權重及耕地利用集約度。
將黑龍江省各評價單元的耕地利用集約度進行算術平均,得出2009年黑龍江省耕地集約度的平均水平是0.1417。在平均水平之上共有38個市縣,占46%,在此之下的共有44個,占54%。另外,根據各評價單元集約度頻率直方圖(圖1)可以發現,大部分縣市的耕地集約度處于較低的水平,有60個縣市的耕地利用集約度介于(0.06,0.18),各縣市的耕地利用集約度屬正偏態分布。這充分說明黑龍江省耕地集約利用狀況總體上處于較低的水平,耕地集約利用水平提升的空間較大。

圖1 黑龍江省耕地集約度頻率直方Fig.1 Cultivated land intensive degree frequence histogram of Heilongjiang Province
另外,基于ARCGIS計算縣級耕地利用集約度的空間自相關指數Moran'I為0.14,其檢驗值Z為2.94,說明黑龍江省縣域間耕地集約利用水平具有顯著的空間自相關性和集聚特征,表現出明顯的地域分異。
根據黑龍江省縣級耕地集約度評價(圖2),黑龍江省的耕地利用集約水平的區域差異十分顯著,具有以下特點:
①主要地級市(包括加格達奇區)及其周邊縣市的耕地利用集約度較高。這些區域一般而言交通便捷,便于農產品和農資機械的運輸??拷r產品銷售市場,運輸距離較近,運輸成本較低。
②三江平原以及松嫩平原南部和東部耕地利用集約度較高。這些區域自然條件較為優越,地形平坦,氣候溫和、濕潤,水資源較為豐富。
③南部地區耕地利用集約度整體較高。相對于北部寒溫帶,這些區域光熱條件相對較好,屬于中溫帶。
④各縣市間耕地利用集約度具有較大的不均衡性。集約度最高的為哈爾濱市,集約度為0.5183,最低的為大興安嶺的呼中區,集約度為0.0290,相差0.4893,相差17倍之多。
根據黑龍江省耕地利用集約度及耕地集約利用區域差異特征,可以發現影響黑龍江省耕地集約利用水平空間分異的原因主要有區位狀況、自然特征、經濟條件等。

圖2 黑龍江省縣級耕地集約度評價Fig.2 Evaluation of cultivated land intensive drgree at the country level in Heilongjiang Province
3.3.1 區位狀況
區位狀況對耕地集約利用水平的影響主要體現在省內大中型城市—主要是地級市周邊區域:交通運輸條件便捷,便于農產品及農資機械的運輸,從而可以降低農業生產與運輸成本;貼近農產品銷售市場,蔬菜、瓜果、鮮花等高附加值的農產品需求量大,農產品的利潤水平高;資金相對豐裕,機械、化肥等投入較為充足;貼近區域性行政中心,是各級政府開展農業示范與推廣的首選基地。而那些遠離地級市的區域,一般只能種植傳統的糧食作物和經濟作物,農產品利潤較低,且需要付出相對較高的交通運輸成本,這必然導致粗放經營,降低耕地集約利用水平。
3.3.2 自然特征
自然條件特別是地形和氣候對于耕地集約利用具有直接影響。平原地區耕地集中連片,便于規模經營,有利于農業機械化水平的提高。而山地丘陵區耕地地塊零散,難以實施機械化作業,農業生產力水平較低。黑龍江省地處中國北部,光熱條件差,較低的積溫條件和短暫的無霜期給農業生產造成嚴重的制約。整體而言,黑龍江省由北向南積溫增加,無霜期增長,日照時間增加,對農作物生產的限制逐漸降低。在漠河縣等北部地區,只能種植畝產較低、生長期較短的小麥等作物,而黑龍江省中南部則可種植畝產較高、生長期較高的玉米甚至水稻。單產的不同直接導致了耕地利用集約化水平上的巨大差異。另外,黑龍江省自東向西由濕潤氣候向半濕潤、半干旱氣候逐漸過渡,降水量的多少一方面通過是否需要灌溉及灌溉多少影響著旱作作物生產的成本,另一方面也通過對水田開發的制約影響著區域種植業結構。這些都會直接影響耕地集約利用的水平。顯然,自然條件優越地區的耕地集約利用水平。
3.3.3 經濟條件
集約經營是經濟發展的外在表現和客觀要求,耕地資源集約利用同樣深受區域經濟發展程度的深刻影響。經濟發達地區資金充裕,農業基礎設施配套,機械、化肥等農業物資投入充分,耕地利用的集約化水平高。而經濟落后地區資金短缺,青壯年農業勞動力大量外出務工,資金及人力投入都十分有限,耕地利用粗放。
a.2009年黑龍江全省耕地集約度的平均水平為0.1417,整體集約利用水平較低,集約利用水平還有較大的提升空間。區域內各縣市差異明顯,表現出較大的不均衡性,集約度最高的哈爾濱市與最低的大興安嶺呼中區相比相差17倍之多;
b.黑龍江省縣級耕地利用集約度空間自相關指數—Moran'I為0.14,縣域間耕地集約利用水平具有顯著的空間自相關性和集聚特征;
c.各區域耕地集約利用差異明顯,耕地利用集約度高區域主要集中在主要地級市(包括加格達奇區)及其周邊縣市,三江平原以及松嫩平原的南部和東部;
d.黑龍江省耕地集約利用空間分異主要受區位條件、自然特征和經濟狀況等因素的影響。
本研究采用熵權法計算黑龍江省耕地集約利用水平,分析各區縣耕地集約利用水平的差異,對于區域耕地集約利用具有指導意義。采用熵權法可以避免計算的主觀性,使評價結果更加客觀準確。對于評價指標的選取,耕地集約利用水平提高的方法和集約模式,還有待進一步的研究和探討。
[1]趙鵬軍,彭建.城市土地高效集約化利用及其評價指標體系[J].資源科學,2001,12(5):23-27.
[2]何國松,劉成武,羅倩,等.1990-2008年湖北省耕地集約利用變化及空間分異分析[J].安徽農業科學,2011,39(21):13134-13135.
[3]威廉·佩蒂.政治算術[M].北京:商務印書館,1978:55-59.
[4]劉成武,李秀彬.基于生產成本的中國農地利用集約度的變化特征[J].自然資源學報,2006(1):9-15.
[4]朱會義,李秀彬,辛良杰.現階段中國耕地利用集約度變化及其政策啟示[J].自然資源學報,2006(1):907-915.
[6]徐玉婷,楊鋼橋.耕地利用集約度變化及其影響因素研究—以湖北省為例[C].生態文明中的土地問題研究會議論文集,2008:267-274.
[7]劉幫友,馮小琴.耕地利用集約度實證研究[J].經濟研究導刊,2011(21):52-53.
[8]劉曉軍,于禮.伊寧市農業產出的耕地集約度彈性分析[J].農村經濟與科技,2011(11):60-61.
[9]張琳,張鳳榮,安萍莉,等.不同經濟發展水平下的耕地利用集約度及其變化規律比較研究[J].農業工程學報,2008,24(1):108-112.
[10]曹銀貴,周偉,王靜,等.基于主成分分析與層次分析的三峽庫區耕地集約利用對比[J].農業工程學報,2010,26(4):291-296.
[11]管偉,陳松林.漳州市土地利用動態分析及集約利用評價[J].綿陽師范學院學報,2010,29(5):96-101.
[12]倪超,雷國平.黑龍江省寶泉嶺墾區耕地動態變化及集約利用評價[J].國土與自然資源研究,2011(3):23-25.
[13]趙京,楊鋼橋.耕地利用集約度變化影響因素典型相關分析[J].中國人口·資源與環境,2010,20(10):103-108.
[14]潘紅,張廣文,趙海勇.黑龍江省七臺河耕地集約利用評價研究[J].商業經濟,2010(6):11-13.
[15]何佑勇.潛江市耕地集約利用評價研究[D].武漢:華中農業大學,2007.
[16]鄭華偉.基于改進熵權法的耕地利用集約度評價[J].新疆農墾經濟,2010(4):53-58.
[17]李靜,宋戈,郭蒙,等.基于GIS的黑龍江省耕地集約利用水平的空間格局分析[J].水土保持通報,2009,29(1):123-127.
[18]熊小青,廖和平.基于熵值法的耕地集約利用評價[J].西南師范大學學報:自然科學版,2009(3):236-240.
[19]張中亞,付梅臣,汝捷,等.基于改進熵權法的耕地利用集約度時空變異研究[J].安徽農業科學,2011,39(4):2375-2387.
[20]鄭華偉,劉兆友.基于PSR模型的耕地集約利用空間差異分析[J].農業系統科學與綜合研究,2011,27(3):257-262.
[21]駱東奇,李樂,郭英,等.重慶市耕地集約利用評價及空間分異研究[J].地域研究及開發,2010,29(1):98-1033.
[22]李瑞華,白世強.河南省耕地集約利用時空分異及驅動因素研究[J].農業系統科學及綜合研究,2009,25(3):263-267.
[23]王群,王萬茂.中國省區土地利用差異驅動因素實證研究[J].中國土地科學,2005,19(6):21-25.
[24]畢寶德.土地經濟學[M].5版.北京:中國人民大學出版社,2006.
[25]朱慶林,郭佩芳.港口資源基于熵權的多目標決策評價模型[J].山東農業大學學報:自然科學版,2005(2):18-22.
[26]朱方霞,陳華友.確定區間數決策矩陣屬性權重的方法—熵值法[J].安徽大學學報:自然科學版,2006,30(5):47-49.
[27]魏亮,朱永明,鞠慧雅.熵值法在土地集約利用專題中的應用研究[J].安徽農業科學,2007,35(32):10448-10449,10451.
[28]譚永忠,吳次芳.區域土地利用結構的信息熵分異規律研究[J].自然資源學報,2003,18(1):112-116.