2015—2020年山西省晉中市耕地資源價值空間差異及其影響因素

陜永杰， 苗 圓， 原衛利， 魏紹康

(山西師范大學 地理科學學院， 山西 太原 030031)

耕地是糧食生產的根基，隨著中國人口的不斷增加，人口與耕地的矛盾日益尖銳化，要嚴守1.20×106km2(18億畝)耕地紅線不動搖[1-2]，保護基本農田數量，保障中國糧食安全、經濟安全。現今，不僅要穩定耕地數量，同時也要提升耕地質量[3]，耕地質量是農業生產力的基礎與核心，要嚴格實施高標準農田建設工程，有效提高農田質量效益和競爭力，為確保推動農業高質量發展、全面實施鄉村振興戰略提供有力支撐。牢固樹立耕地數量管控、質量管理和生態管護“三位一體”保護新理念[4]，保護耕地是系統的、全方位的任務，不僅要重視耕地數量與質量，更要注重生態保護，改善生態環境，確保耕地生態健康，提高耕地生產能力，保障國家糧食安全，維護社會和諧穩定。保護耕地具有重要戰略意義，新時期對耕地資源價值進行科學評估是實現耕地資源有效保護和合理利用的重要前提。

耕地不僅保障國家糧食安全，還提供給二、三產業一定的發展空間，正確認識耕地資源價值能減緩耕地資源流失的嚴峻形勢。學者對耕地資源價值構成研究經歷了從無價到單一經濟價值核算，再到非市場價值、市場價值或經濟價值、社會價值、生態價值核算的過程。當前中國對經濟價值核算方法主要采用收益還原法[5-7]，王曉瑜等[8]采用收益還原法求得2013年團風縣經濟價值為2.46×109元。此外，還包括置換成本法[9]、市場比較法[10]等；對社會價值核算方法主要為替代市場法，通常社會價值包括社會保障價值和社會穩定價值[11-13]；對生態價值主要通過當量因子法[14-15]獲取，謝高地等[16]建立中國陸地生態系統服務價值表，蘇浩等[17]利用邊際調整系數修正法對克山縣耕地資源生態價值進行計算。對農田價值影響因素的研究中表明，農田價值的波動受多種因素共同影響，不僅受農產品產值[18]，還受自然條件和經濟社會等外部條件的影響[17,19]。目前，國內學者認為耕地經濟價值影響因素包括耕地資源質量、區位因素、技術因素、市場因素和社會發展水平等；耕地社會價值主要受區域經濟社會發展水平影響；耕地生態價值主要受生物多樣性及脆弱性、生物生產能力等因子的影響[20]。

多數學者研究耕地資源價值主要集中于國家和省域[21]，僅有少數學者從縣域尺度研究耕地資源價值，分析其空間分布規律及影響因素[8]。基于此，晉中市農業生產條件優越，作為山西省糧食主產區，選取其各縣域為研究區，運用耕地資源價值核算方法從縣域角度核算2015—2020年耕地資源價值，并對晉中市耕地資源價值時空變化特征及影響因素進行分析，以期為提升晉中市耕地資源價值、全面認識耕地功能多樣性[22]、保障國家糧食安全和社會穩定提供科學依據。

1 研究區概況

晉中市位于山西省中部地區，位于黃土高原區，山地丘陵兼備，占80%以上，整體地勢東部高，西部較低，其中靈石縣地勢最低，生態環境較為脆弱。該區域地處暖溫帶，為大陸性半干旱季風氣候，降水集中在夏季，河谷縱橫。全市下轄2個市轄區，8個縣，1個縣級市，2020年末全市生產總值達到1.48×1011元，耕地面積達到449 773.88 hm2，比2015年減少了500.21 hm2，人均耕地面積從2015年0.34 hm2下降到2020年0.14 hm2。境內中東部山區地形復雜，水土流失較嚴重，易出現山體滑坡等自然災害，西部有汾河流經，土壤肥沃，有利于耕作。晉中市農業生產條件較為優越，農業產業化位居山西省前列，是山西省糧食、畜產品、蔬菜、干鮮果的主產區之一，畜禽和蔬菜產品綜合產量多年位居山西省第一。農作物主要有小麥、玉米、大豆、油料、藥材、蔬菜等，部分農副產品已發展農產品產業化經營。

2 研究方法與數據來源

2.1 研究方法

2.1.1 耕地資源價值核算方法

(1) 經濟價值核算方法。收益還原法[23]是在預期收益原理的基礎上，把待評估耕地資源的預期產生的收益總額，利用貼現率進行收益還原，從而獲得經濟價值。根據以下公式計算得出：

(1)

式中：Vj表示耕地資源經濟價值(元)；A表示耕地資源年經濟純收益(元/年)；R表示貼現率，采用經濟合作與發展組織提出的中國復合貼現率4.8%[24]。

(2)

式中：耕地資源年經濟純收益(A)表示耕地所產出各類作物的市場總價值減去生產成本。Pi指第i類耕地作物價格(元/t)；Yi指單位面積第i類作物年產量(t/hm2)；Ai指第i類作物種植面積(hm2)；Ci為第i類耕地作物的生產成本(元)，包括人工成本、機械作用費、化肥費、農藥費等。耕地作物包括糧食作物中的小麥、玉米和大豆，經濟作物中的油料和藥材，其他作物中的蔬菜。農作物市場價格數據使用當年價格。

(2) 生態價值核算方法。選取謝高地等[16]生態系統服務價值當量因子表作為研究基礎，單位面積農田生態系統服務價值等于研究區平均糧食單產市場經濟價值的1/7，計算公式如下：

(3)

式中：Ea表示單位面積農田提供的食物生產服務功能的經濟價值(元)；i為糧食作物種類；M為糧食作物總面積(hm2)；mi為第i種糧食作物面積(hm2)；pi為第i種糧食作物的平均價格(元/t)；qi為第i種糧食作物單產(t)。

(4)

式中：Ve表示耕地生態價值(元)；An為各縣域耕地面積(hm2)；Ea為單位面積的生態系統服務價值(元)。

(3) 社會價值核算方法。相關研究表明，社會價值核算歸納為耕地最低生活保障價值與耕地就業保障價值之和[25]，核算公式如下：

Vs=V1+V2

(5)

V1=M×(L-R)×N

(6)

V2=I×Y×H

(7)

式中：Vs表示耕地資源社會價值(元)；V1表示耕地最低生活保障價值(元)；V2表示耕地就業保障價值(元)；M為農村居民年最低生活保障金(元/人/年)；L為人口平均壽命(歲)；R為退休年齡(歲)；N為單位面積農業人口數(人)；I為受教育平均投入(元)；Y為受教育平均年限(歲)；H為耕地就業人數(人)。

本文人口平均壽命采用2011年的平均預期壽命74.9歲[25]，退休年齡采用國家法定平均退休年齡60歲。受教育平均投入由農民人均純收入與教育支出占總收入的比重乘積所得。受教育平均年限取九年義務教育年限。

(4) 綜合價值核算方法。耕地資源綜合價值(V)是經濟價值(Vj)、生態價值(Ve)、社會價值(Vs)之和，其核算公式為：

V=Vj+Ve+Vs

(8)

2.1.2 耕地資源價值影響因素分析方法 傳統的最小二乘法(OLS)模型是線性非空間回歸模型，只能對所有樣本及參數進行全局性估計，并未考慮空間格局，解釋變量若存在空間自相關，則無法滿足模型殘差項獨立分布這個假設，參數估計將不可用[26]。地理加權回歸模型(GWR)能反映解釋變量和因變量之間的關系隨地理位置變化而變化的空間非平穩性，進而分析影響因素在不同地理位置的空間變異特征及規律[26]。GWR中AICc(阿凱克信息準則)與OLS中AICc差值大于3[27]，說明GWR擬合效果更優，而本文GWR中AICc為84.55遠低于OLS的208.68，且GWR模型中校正模型擬合優度(R2Adjusted)為0.43高于OLS模型的0.28(表1)，說明GWR的擬合效果優于OLS模型。

表1 OLS模型與GWR模型擬合優度結果

通過共線性檢驗，發現各影響因子的VIF值均小于7.5(表2)，不存在多重共線性問題，影響因子達到回歸分析要求。

表2 晉中市耕地資源價值影響因子(VIF)

運用GWR時，對其參數進行設定，Gauss函數作為權重函數，AICc準則作為最優帶寬選擇標準。模型如下：

yi=β0(ui,vi)+∑kβk(ui,vi)xik+εi

(9)

式中：i表示11個縣域研究樣本；yi表示第i個縣域耕地資源價值；xik(k=1，2，…，7)表示7個解釋變量； (ui,vi)是第i個縣域空間單元的地理中心坐標；βk(ui,vi)是各變量在空間i的回歸系數；β0(ui,vi)為回歸方程截距；εi是隨機誤差項。

耕地資源價值空間分布受自然條件、社會經濟條件、耕作條件、其他等多重影響因素共同作用。共選取7個影響因子，分別為地形位指數[28]、集鎮影響度、道路通達度、灌溉保證率、農村路網密度、復種指數和人均耕地面積[29]。其中，地形位指數計算公式為：

(10)

集鎮影響度和道路通達度分別為質心到行政點與道路的歐氏距離；灌溉保證率和農村路網密度分別為行政區單位面積水源面積和農田道路長度；復種指數為全年播種農作物面積與耕地總面積之比；人均耕地面積為行政區內耕地總面積與總人口之比。

2.2 數據來源

晉中市各區縣耕地作物的種植面積、產量、生產成本、農業人口數、農村居民人均純收入等均來源于2016—2021年《山西省統計年鑒》。2015，2018年耕地面積來源于當年土地利用類型圖，2016，2017，2019，2020年耕地面積由等差數列換算所得。小麥、玉米、大豆、油料、藥材、蔬菜等農作物價格數據來自2015—2018年《全國農產品成本收益匯編》中山西省農產品價格，2019—2020年農產品價格通過同比置換所得。晉中市農村最低生活保障標準數據從晉中市民政局官網獲取(https:∥mzj.sxjz.gov.cn/)。海拔、坡度數據從山西省DEM高程數據圖中提取，道路長度、水域面積分別從2020年城市道路矢量數據與河流、湖泊矢量數據中提取。

3 結果分析

3.1 晉中市耕地資源價值空間變化分析

以晉中市11個縣域行政區作為研究區域，根據前述耕地資源價值核算體系分別求出各縣域2015—2020年的耕地資源經濟、社會、生態、綜合價值及其總體均值、標準差，并將2015—2020年總體均值利用GIS進行可視化表達(圖1)。

圖1 晉中市耕地資源價值空間分布

3.1.1 耕地資源經濟價值空間變化分析 如圖1a所示，耕地資源經濟價值呈現出北高南低的總體特征，具體來看，高值區(266.29～374.43)分布在壽陽縣、榆次區，中高值區(137.18～266.28)分布在太谷區、祁縣，中值區(55.14～137.17)分布在平遙縣、昔陽縣，中低值區(41.89～55.13)分布在榆社縣、介休市、低值區(34.70～41.88)分布在靈石縣、和順縣、左權縣。通過SPSS對各縣域經濟價值進行單因素方差分析，得出壽陽縣、榆次區與其他地區均存在顯著性差異(p<0.05)。由圖2可知，經濟價值均值最高為壽陽縣(374.43)，最低為靈石縣(34.7)；榆次區、壽陽縣經濟價值均值偏差明顯，表明2015—2020年間，榆次區、壽陽縣經濟價值變動較大。

圖2 晉中市耕地資源經濟價值均值及其正向偏差

3.1.2 耕地資源社會價值空間變化分析 如圖1b所示，耕地資源社會價值呈現出西高東低的總體特征，具體來看，高值區(131.96～173.36)僅分布在平遙縣，中高值區(82.25～131.95)分布在高值區周圍的榆次區、太谷區、祁縣、介休市，中值區(78.64～82.24)僅分布在昔陽縣，中低值區(49.69～78.63)分布在壽陽縣、靈石縣，低值區(42.14～49.68)分布在和順縣、榆社縣、左權縣。通過SPSS對各縣域社會價值進行單因素方差分析，得出平遙縣與除榆次區以外的其他地區均存在顯著性差異(p<0.05)。由圖3可知，社會價值均值最高為平遙縣(173.36)，最低為和順縣(42.14)；平遙縣、榆次區社會價值均值偏差較大，變動明顯。

圖3 晉中市耕地資源社會價值均值及其正向偏差

3.1.3 耕地資源生態價值空間變化分析 如圖1c所示，耕地資源生態價值分布較為分散，且各等級區域相差較小且變化緩慢，其中，高值區(29.78～39.31)分布在平遙縣、壽陽縣，中高值區(17.85～29.77)分布在昔陽縣、太谷區、祁縣，中值區(15.23～17.84)分布在和順縣，中低值區(10.32～15.22)分布在榆次區、榆社縣、靈石縣、介休市，低值區(10.30～10.31)僅分布在左權縣。通過SPSS對各縣域生態價值進行單因素方差分析，得出各縣域間均存在明顯差異(p<0.05)。由圖4可知，生態價值均值最高為平遙縣(39.31)，最低為左權縣(10.31)；各縣域均值偏差小，表明在期內生態價值變化平穩。

圖4 晉中市耕地資源生態價值均值及其正向偏差

3.1.4 耕地資源綜合價值空間變化分析 如圖1d所示，耕地資源綜合價值受經濟價值影響較大，呈現出的總體特征與經濟價值相似，具體來看，高值區(396.57～490.3)分布在壽陽縣、榆次區，中高值區(202.86～396.56)分布在太谷區、祁縣、平遙縣，中值區(124.78～202.85)分布在介休市、昔陽縣，中低值區(101.88～124.77)分布在靈石縣、榆社縣，低值區(95.01～101.87)分布在和順縣、左權縣。通過SPSS對各縣域綜合價值進行單因素方差分析，得出壽陽縣、榆次區與其他地區均存在顯著性差異(p<0.05)。由圖5可知，綜合價值均值最高為壽陽縣(490.3)，最低為左權縣(95.01)；榆次區、壽陽縣均值偏差較大，表明在2015—2020年間，該區域綜合價值變幅較大。

圖5 晉中市耕地資源綜合價值均值及其正向偏差

3.2 晉中市耕地資源價值空間集聚性分析

運用ArcGIS10.2軟件的熱點分析操作，將晉中市耕地資源價值劃分為熱點區、次熱點區、次冷點區、冷點區，分析其空間分布的聚集現象(圖6)。耕地資源經濟價值熱點區在壽陽縣、榆次區，次熱點區分布在太谷區、祁縣，次冷點區為平遙縣、昔陽縣，冷點區分布在介休市、靈石縣以及和順縣、榆社縣、左權縣，呈連片式分布且覆蓋范圍廣。社會價值熱點區僅分布在平遙縣，次熱點區圍繞熱點區呈塊狀分布于介休市、祁縣、太谷區、榆次區，次冷點區分布在壽陽縣、昔陽縣、靈石縣，冷點區分布在和順縣、左權縣、榆社縣，分布相對集中。生態價值熱點區分布在壽陽縣、平遙縣，冷點區分布在榆次區、左權縣、榆社縣、靈石縣，次熱點區分布在昔陽縣、太谷縣、祁縣、次冷點區分布在介休市、和順縣，分布相對分散。綜合價值與經濟價值冷熱點空間分布大體一致，熱點區分布在壽陽縣、榆次區，次熱點區在太谷區、祁縣和平遙縣呈連片狀空間集聚，次冷點區在昔陽縣、介休市，冷點區則分布在靈石縣、榆社縣、和順縣、左權縣。總體來看，晉中市各功能價值與綜合價值在空間上存在一定集聚性。

圖6 晉中市耕地資源價值冷熱點分布

3.3 晉中市耕地資源價值空間差異影響因素分析

通過地理加權回歸模型(GWR)分析晉中市耕地資源價值空間分布差異的影響因子數據，將其回歸結果內各個解釋變量系數進行空間可視化，能夠明顯看出各解釋變量對晉中市各縣域耕地資源價值影響的空間差異(圖7)。

(1) 地形與耕地資源價值總體呈負相關關系(圖7a)，這是由于地形平坦有利于耕地資源價值提高。在空間上呈現東部高西部低的特征，和順縣、左權縣、榆社縣地形復雜，不利于耕作利用，耕地資源價值偏低。在壽陽縣、太谷區、祁縣和平遙縣，地形相對平坦開闊，耕作便捷，農業基礎條件好，農業產值較高。

(2) 集鎮影響度與耕地資源價值在整體上呈正相關(圖7b)，即距集鎮距離越近，集鎮影響度越高，耕地價值越高，空間特征表現為由西南向東北遞減，靈石縣、介休市、平遙縣、祁縣集鎮規模較大、分布較密集，對周邊村落農業帶動作用較強。而壽陽縣、和順縣、左權縣、昔陽縣集鎮規模較小，分布分散，對周邊地區農業發展作用有限，耕地資源價值也相對較低。

(3) 道路通達度對耕地資源價值的影響與集鎮影響度相似，即全局均呈現正相關關系(圖7c)，即距離道路越近，道路通達度越高，耕地資源價值越高，在空間上表現為從西南向東北遞減，回歸系數較高，即道路通達度影響較大的地區分布在靈石縣、介休市、平遙縣、祁縣、榆次區、太谷區、榆社縣，道路作為農民與外界交流的重要渠道，在晉中西部地區道路通達性更好，對于農民購入生產資料與農產品對外運輸具有積極作用，促進當地農民耕作積極性，提高耕地投入，因此耕地價值相對較高。在晉中東部山區，地形復雜，道路對耕地價值影響回歸系數較小，耕地價值對受道路通達度影響較小。

(4) 灌溉保證率與耕地資源價值總體呈現正向相關(圖7d)。空間關系總體呈現為西南部高、東北部低，靈石縣、介休市、平遙縣、祁縣、太谷區，有汾河流經，灌溉水源充足且灌溉設施完善，因此，有利于提升耕地資源價值。而壽陽縣、昔陽縣、和順縣、左權縣自然水源較少，灌溉基礎設施缺乏，因此，該區域耕地資源價值較小。

圖7 晉中市耕地資源價值影響因子加權回歸類型(GWR)系數空間分布

(5) 農村路網密度與耕地資源價值全局都呈正相關(圖7e)，空間上表現為西南部高東北部低的特征，介休市、靈石縣、平遙縣、祁縣道路分布密集，村域間溝通方便，同時為生產資料購買及農產品運輸提供極大便利，因此該區域路網密度對耕地資源價值的影響更為顯著。在地形相對復雜的昔陽縣、和順縣、左權縣，地形復雜，不利于交通設施建設，對耕地資源價值的影響相對較小。

(6) 復種指數與耕地資源價值為正向相關關系(圖7f)，空間上表現為東部低西部高的特征，在介休市、平遙縣、靈石縣、祁縣復種指數較大，應當適量擴大作物種植面積，以提高農作物產量，挖掘耕地生產潛力，提升耕地資源價值。而在和順縣、左權縣、昔陽縣、榆社縣，水熱條件較差，因此對耕地資源價值影響相較于其他地區小。

(7) 人均耕地面積與耕地價值呈現全局正相關(圖7g)，空間上呈現出西北部高、東南部低的特征，壽陽縣、榆次區、昔陽縣人均耕地面積較大，農民耕作積極性高、對提升土地生產力與耕地資源價值有一定的促進作用，而和順縣、榆社縣、左權縣位于山區，地形復雜，耕地資源數量少、質量低，人均耕地面積較小，因此對耕地資源價值影響較小。

4 結論與討論

4.1 結 論

運用耕地資源價值核算體系對晉中市2015—2020耕地資源價值進行核算，并對其耕地資源價值總體均值的空間分布特征予以可視化分析，分析晉中市耕地資源價值空間集聚性，使用GWR模型定量分析了晉中市耕地資源價值空間分布差異影響因素。

(1) 晉中市耕地資源經濟價值呈現出北高南低的總體特征；社會價值呈現出西高東低的總體特征；生態價值分布較為分散，且各等級區域相差較小且變化緩慢；綜合價值呈現出與經濟價值特征相似的總體特征，區域差異較大。耕地資源綜合價值高值區分布在壽陽縣、榆次區，低值區分布在和順縣、左權縣。通過SPSS對各縣域綜合價值進行單因素方差分析，得出高值區與其他地區均存在顯著性差異(p<0.05)且高值區綜合價值均值偏差較大，表明期內該區域綜合價值變幅較大。

(2) 晉中市綜合價值在空間上存在一定集聚性，總體以熱點區與次熱點區，冷點區與次冷點區集中分布，冷點區、次冷點區在熱點區、次熱點區外圍呈塊狀分布。其中，熱點區空間位數較少，分布在壽陽縣、榆次區，次熱點區在太谷區、祁縣和平遙縣呈連片狀空間集聚，次冷點區在昔陽縣、介休市，冷點區則分布在周邊地區。

(3) 基于GWR結果，各影響因素對晉中市耕地資源價值的影響有明顯的空間異質性特征，呈現正相關的有集鎮影響度、道路通達度、灌溉保證率、農村路網密度、復種指數、人均耕地面積，呈現負相關的為地形位指數。

4.2 討 論

本文在對耕地資源經濟、社會、生態價值進行核算時，分別采用了收益還原法、市場替代法、當量因子法，構建新的耕地資源價值核算體系，在一定程度上更適用于晉中市耕地資源價值核算。在探究耕地資源價值空間分布特征及其影響因素時，將GWR模型與OLS模型作對比，選取更優的GWR模型，且在影響因子選取上剔除了不適于研究區的因子，與現有研究相比，使耕地資源價值影響的空間差異分析結果在一定程度為晉中市提升耕地資源價值提供參考。由于數據受限，只采用2015—2020年數據，對于揭示更長時段耕地資源價值演變規律具有限制性，因此，長時段縣域耕地資源價值核算與時空演變趨勢將是今后研究重點方向。