中国陆地边境地区耕地利用综合效率时空格局与影响因素*

秦秋燕，陆汝成，2※，段 炼，韦绍音，林晓楠，庞晓菲

（1.南宁师范大学自然资源与测绘学院，广西南宁 530001；2.南宁师范大学北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室，广西南宁 530001；3.南宁师范大学地理科学与规划学院，广西南宁 530001）

0 引言

粮食安全是国家安全的重要基础，关乎边境地区长期繁荣稳定与国家国土安全[1]。2021年“中央一号文件”明确强调要“坚决守住18亿亩耕地保护红线”，长期深入实施藏粮于地、藏粮于技战略。十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中提出的“支持革命老区、民族地区发展，加强边疆地区建设，推进兴边富民、稳边固边”要求体现了边境地区发展对于国民经济和社会发展可持续的大战略意义。随着城镇化、工业化的加速推进，边境地区面临“空心化”问题、耕地非农化等治理挑战[2]，不利于国家粮食安全格局的构建及边境地区全域乡村振兴的实现。因此，在后小康时代背景下[3]，研究边境地区的耕地利用综合效率时空格局与影响因素对于实现边境地区可持续发展具有重要的现实意义。

近年来国内外关于耕地利用效率主题的研究较为丰富，研究角度、尺度由单一转为多样、由静态研究到动态研究。从研究视角来看，耕地利用效率视角随社会经济发展迁移而变换，碳排放、环境约束、面源污染等被纳入耕地利用效率研究中[4-6]，有学者从农户家庭农业劳动力结构变化视角测算平原与山区地貌不同农户类型耕地利用效率的差异[7]。从研究内容来看，耕地利用效率研究多集中于效率测度、时空格局、影响因素、非均衡研究、收敛性研究等领域[8-10]。从研究方法来看，近年来DEA-Malamquist指数[11]、随机前沿生产函数[12]、DEA-GWR指数模型[13]、随机森林[14]等一系列方法被应用于耕地利用效率的测算，Tobit模型[15]、地理加权回归模型[16]、灰色关联法[17]等方法被应用于耕地利用效率影响因素的研究。耕地利用效率受多种内外部环境变量影响，不同区域的耕地利用效率呈现空间差异性，同一个区域的耕地利用效率在不同时间也表现出差异性。有学者研究发现农业人口转移对耕地利用效率的影响随着农业人口转移程度加深而呈现门槛效应[18]。此外，耕地资源禀赋[19]、农业劳动力年龄[20]、农民土地价值观[21]、耕地细碎化[22]等因素在耕地利用效率演变中发挥着不同的作用。

综上所述，国内外相关研究渐趋丰富且成体系，但仍存在一定不足：（1）研究尺度多集中于全国、省等宏观尺度，针对边境地区这种特殊区域的耕地利用效率研究较少，导致国家粮食安全与区域发展方面上的政策供给不足。（2）研究内容上，大多数研究缺乏对耕地利用效率时空动态变化的刻画与剖析。（3）耕地利用效率影响因素的区域差异研究匮乏，无法为区域差异化发展提供精细决策参考。根据国家统计局数据显示，2020年边境地区9省（区）粮食总产量为2.350 1亿t，占全国粮食总产量（6.694 9亿t）的35%，其中吉林、内蒙古、辽宁和黑龙江也是我国重要的商品粮供应基地，可见边境地区不仅在推进兴边富民、维护社会稳定、保障国土安全方面具有重要的战略地位，更在我国粮食安全格局构建中发挥着重大作用。由于地缘位置、自然条件、资源禀赋、社会经济发展、种植文化等因素的差异，边境地区耕地利用效率往往具有区别于其他区域耕地利用效率的特殊性，鉴于此，文章选取中国陆地边境地区45个地级市（州、区）为研究单元，建立耕地利用效率“投入—产出”指标体系，运用DEA模型、Malmquist指数、Tobit模型，对2008—2018年中国陆地边境地区的耕地利用效率时空格局变化特征及分区域影响因素做了探讨，以期为国家因地制宜制定区域农业发展相关政策提供参考，更好地服务边境地区乡村振兴与高质量发展。

1 研究方法、指标选取与数据来源

1.1 研究区概况

中国陆地边境长约2.2万km，包括内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、广西、云南、西藏、甘肃、新疆等9个省区的45个地级市（州、区），与俄罗斯、越南、老挝、缅甸、尼泊尔、印度、巴基斯坦、不丹、蒙古、哈萨克斯坦等14个国家毗邻，地缘环境复杂，区域分散性、破碎性特征明显[23]。陆地边境地区国土面积约197万km2，其中1.9万km2在民族地区；边境地区人口2 300多万，其中少数民族人口近一半，有30多个民族与周边国家同一民族毗邻而居。经历20年兴边富民行动的实施，极大地促进了边境地区的经济社会发展。截止2018年底，边境地区生产总值达到9 264.15亿元，三次产业比重为21∶36∶43。与沿海发达地区相比，各区域经济发展不充分、不平衡，“穷、困、弱”特征明显，社会发展滞后[24]。参照张生瑞、宁志中等[25,26]对陆地边境地区的划分方式，该文依据地理位置将中国陆地边境地区划分为东北、西北和西南三大片区，其中，东北片区包括黑龙江、吉林、辽宁下辖的12个边境地市、区，西北片区包括新疆、甘肃、内蒙古下辖的18个边境地市、区、州，西南片区包括西藏、云南、广西下辖的15个边境地市、区、州。

1.2 研究方法

1.2.1 数据包络分析法（DEA）

数据包络分析（DEA）是一种评价多输入、多输出的决策单元之间相对有效性的非参数统计方法，通过投影将所有决策单元（DMU）投射到DEA的生产前沿面上，以其偏离生产前沿面的程度确定其相对有效性[27,28]。该文采用规模报酬可变的BCC模型对边境地区的耕地利用效率进行分析。BCC模型将TE分解为纯技术效率（PTE）和规模效率（SE)，耕地利用综合效率等于其纯技术效率值与规模效率值的乘积。

1.2.2 Malmquist指数模型

Malmquist指数模型可比较研究单元在不同时期的耕地利用动态效率值，即两个年份之间耕地利用效率的相对变化，以弥补DEA模型静态分析的不足。Malmquist指数模型是利用距离函数的比率来计算效率指数，同时还可以对耕地全要素生产率的变化量进行分解，以此反映耕地利用效率以及其变化的原因[29]。文中TFP、TP、TE、PTE、SE分别表示全要素生产率指数、技术进步指数、技术效率变化指数、纯技术效率变化指数、规模效率变化指数。

1.2.3 Tobit模型

根据计算得到的耕地利用综合效率数值，该文进一步采用处理极限变量的Tobit模型分区域分析边境地区耕地利用综合效率的影响因素。利用2008—2018年45个地级市（州、区）的面板数据，在综合已有研究成果的基础上[30-32]，以耕地利用综合效率为因变量，以地区生产总值（X1）、农村居民人均纯收入（X2）、农林水利事务支出（X3）、种植结构调整（X4）、化肥施用量（X5）、农业机械总动力（X6）、农业劳动力（X7）、乡村户数（X8）为自变量，其中种植结构调整以粮食作物播种面积占农作物播种面积的比例表征，模型具体公式可参考[33]。

1.3 耕地“投入—产出”指标体系构建

该文在参考有关文献的基础上[11-13]，从土地、资本、劳动力等三方面初步构建“投入—产出”水平量化指标体系，以粮食总产量、第一产业增加值为产出。土地投入选取农作物播种面积X1、农业有效灌溉面积X2衡量，资本投入包含农机、灌溉、化肥、农药、农膜五个方面，该文选取农业机械总动力X3、化肥折纯量X4衡量，劳动力投入以第一产业从业人员数X5表征；产出要素选取粮食总产量Y1、第一产业增加值Y2衡量，更能客观真实反映区域耕地利用效率程度及耕地“投入—产出”体系中各要素配置的协同效应及耕地资源隐形价值的实现程度。

表1 边境地区耕地利用效率评价体系

1.4 数据来源

该文选取2008—2018年为研究时段，农作物播种面积、农业有效灌溉面积、农业机械总动力等社会经济数据来源于中国区域经济统计年鉴（2009—2019）、沿边9省区的统计年鉴（2009—2019）、45个地级市（州、区）统计年鉴（2009—2019），各地级市（州、区）政府网站的《国民经济和社会发展统计公报》（2008—2018）作为补充。

2 结果分析

2.1 中国陆地边境地区耕地利用效率的总体分析

根据2008年、2010年、2012年、2014年、2016年和2018年中国陆地边境地区各地级市（州、区）的耕地投入与产出数据，运用DEAP 2.1软件测算中国陆地边境地区耕地利用的技术效率、规模效率与综合效率，结果如图1所示。2008—2018年中国陆地边境地区耕地利用综合效率平均值为0.795，整体上经历“小幅下降—快速上升—稳步上升”3个阶段。从2008年的0.761上升到2018年的0.858，增幅为12.75%，其中2012—2014年的增幅最大，增幅为6.97%，主要是由于兴边富民行动、“一带一路”及精准扶贫等政策红利的释放，地方加大了对边境地区发展的资金投入、相关基础设施的建设力度，实行积极的农业支持政策，加速边境地区耕地利用综合效率的有效增长。从图1可以看出，耕地利用技术效率与规模效率整体上与综合效率变化趋势一致，并且耕地利用规模效率始终高于技术效率，意味着耕地利用技术效率是影响中国陆地边境地区耕地利用综合效率的主要因素，未来需进一步关注投入中的技术要素的优化，注重农业技术创新。

图1 2008—2018年中国陆地边境地区耕地利用效率变化

2.2 中国陆地边境地区耕地利用综合效率区域差异分析

参照相关研究[11]，以0.4、0.8为断点将耕地利用综合效率划分为高水平、中水平和低水平3个等级，运用ArcGIS10.7软件对45个边境地级市（州、区）耕地利用综合效率进行空间可视化表达，如图2所示。不同地级市（州、区）的耕地利用综合效率存在显著的时空差异，同一地级市（州、区）在不同年份也存在差异。2008—2012年边境地区耕地利用综合效率高值区总体上呈“多点式分布”态势，连片集聚度逐年上升；继2014年后，边境地区耕地利用综合效率高值区由“点状分布”转为“带片状分布”，极易形成“低者恒低、高者恒高”的局部地理空间格局特征。此外，保山市、怒江州、和田地区、双鸭山市、大兴安岭、通化市、白山市及丹东市等8个地级市（州、区）的历年耕地利用综合效率都为1，占比17.78%，而酒泉市耕地利用综合效率始终在低值区范围内小幅波动，耕地利用综合效率较低，这也反映边境地区耕地利用综合效率存在两极分化严重现象，这跟地级市（州、区）自然地理、社会经济、政策驱动、科技投入、种植经验等因素有关。随着时间的推移，邻近区域在耕地利用投入、政策管理、农业转型升级等方面具有互动模仿、学习和竞争的现象，呈现由点及面的空间传染效应，表现为边境地区耕地利用综合效率由非均衡向均衡的转化。

图2 2008—2018年中国陆地边境地区45个地级市（州、区）耕地利用综合效率水平时空演变

为便于分析陆地边境地区耕地利用综合效率变化差异，服务边境地区粮食安全及国土安全，应分别针对东北边境地区、西北边境地区及西南边境地区的耕地利用综合效率变化情况进行分析，如表2所示。

表2 边境地区分片区耕地利用综合效率变化特点

2.3 中国陆地边境地区耕地全要素生产指数变化

运用DEAP2.1软件计算2008—2010年、2010—2012年、2012—2014年、2014—2016年和2016—2018年5个连续时间段边境地区耕地利用全要素生产率指数Malmquist指数，结果如表3所示。2008—2018年中国陆地边境地区耕地利用全要素生产率指数呈现出显著的空间差异性，45个地级市（州、区）中有37个城市的耕地利用全要素生产率指数大于1，占比82.22%，意味着这些城市的全要素生产率在增长。从图3来看，边境地区耕地利用全要素生产率指数（TFP）波动幅度较大，由2008—2014年的“倒V”型反转向2014—2018年的“V”型增长过渡，其中全要素生产率指数(TFP)值均在1以上，意味着近年来边境地区全要素生产率增长为正，技术进步与资源配置二者耦合协调度较高，联动效应下推动区域耕地利用综合效率增长。

表3 中国陆地边境地区45个地级市（州、区）耕地全要素生产指数分解

图3 2008—2018年中国陆地边境地区耕地全要素生产指数变化趋势

从全要素生产率指数分解层面来看，一方面，技术进步指数（TP）与全要素生产率指数（TFP）与变化基本一致，呈“N型”趋势，小幅上升后进入断崖式下降趋势，下降幅度达17.7%，随后在“一带一路”及兴边富民行动等政策推动下，技术进步变化指数呈迅速增长态势，增幅达13.8%，不可忽视的是边境地区在耕地技术投入配置及技术成果转化方面仍需要进一步优化；另一方面，技术效率变化指数在2008—2014年呈快速上升趋势，由2008年的0.969小幅上升至2014年的1.078，之后呈小幅度下降态势，技术效率变化指数在不同时段波动较大，不确定性较显著，技术效率与技术进步存在不相适应的情况。

分片区来看，西南边境地区的全要素生产率指数（1.168）＞西北边境地区的全要素生产率指数（1.080）＞东北边境地区的全要素生产率指数（0.997），这与各片区发展的资源禀赋、区域定位等差异有关。东北12个边境地级市（区、州）中有7个城市的耕地利用全要素生产率指数大于1，占比58.33%，增长幅度最大的是白山市，增长15.9%；西北18个边境地级市（区、州）中有17个城市的耕地利用全要素生产率指数大于1，占比94.44%，增长幅度最大的是哈密地区和阿克苏地区，同增长13.9%；西南15个边境地级市（区、州）中有13个城市的耕地利用全要素生产率指数大于1，占比86.67%，增长幅度最大的是阿里地区，增长53.1%。

2.4 中国陆地边境地区耕地利用综合效率影响因素分析

从表4 Tobit模型的回归结果可以看出，由于自然资源禀赋、社会经济发展、农业生产条件、人口迁移状况等不同，导致我国边境地区耕地利用综合效率区域主导影响因素具有空间上的差异性，这也凸显国家在因地制宜制定边境地区差异化农业发展扶持政策上的必要性，应因地制宜实施差异化的耕地利用管控政策，巩固边境地区耕地产能提升，切实保障边境地区的社会稳定与国家粮食安全。

表4 Tobit模型回归

2.4.1 东北边境地区耕地利用综合效率影响因素的分析

总体上农业机械总动力对耕地利用综合效率的影响具有正向作用，农业劳动力对耕地利用综合效率的影响具有负向作用，地区生产总值、农林水利事务支出等因素对耕地利用综合效率的影响不显著。其中，农业机械总动力对耕地利用综合效率的影响在5%的水平上显著，相关系数为0.000 9，说明在土地平坦连片、农业科技水平较高的东北边境地区，大规模的农业机械化有效地带动耕地利用综合效率的提升，但也要警惕重工业雄厚基础与口岸经济快速发展对农业生产要素的“虹吸效应”。农业劳动力对耕地利用综合效率的影响在1%的水平上显著，相关系数为-0.007 5，说明存在一定的劳动力冗余过剩或劳动力严重不足现象，结合历年人口普查数据，当前东北边境地区人口发展面临的主要问题是人口流失严重[35]，劳动力出现结构性短缺及深度老龄化问题，影响农业新技术的推广及阻碍土地流转，降低区域耕地利用综合效率。

2.4.2 西北边境地区耕地利用综合效率影响因素的分析

总体上化肥施用量对耕地利用综合效率的影响具有正向作用，种植结构调整、农业机械总动力对耕地利用综合效率的影响具有负向作用，地区生产总值、农林水利事务支出等因素对耕地利用综合效率的影响不显著。其中，化肥施用量对耕地利用综合效率的影响在1%的水平上显著，相关系数为0.018 8，说明化肥施用在西北边境地区耕地利用综合效率的提升中发挥“乘数效应”，在西北边境地区耕地产能提升中具有关键作用。种植结构调整对耕地利用综合效率的影响在10%的水平上显著，相关系数为-0.030 3，反映了经济作物对粮食作物的“挤占效应”导致西北边境地区耕地利用综合效率降低。农业机械总动力对耕地利用综合效率的影响在5%的水平上显著，相关系数为-0.001 0，说明西北边境地区作物生产中存在技术冗余，要素配置与产出发生错位，一定程度上也与区域地形地貌复杂、生态系统脆弱等因素有关。

2.4.3 西南边境地区耕地利用综合效率影响因素的分析

总体上农村居民人均纯收入和乡村户数对耕地利用综合效率的影响具有正向作用，农林水利事务支出、种植结构调整与农业劳动力对耕地利用综合效率的影响具有负向作用，地区生产总值、化肥施用量与农业机械总动力对耕地利用综合效率的影响不显著。农村居民人均纯收入、乡村户数对耕地利用综合效率的影响都在1%的水平上显著，说明农村居民人均收入、乡村户数与耕地利用综合效率呈正相关关系，农村居民人均纯收入越高、乡村户数越多，耕地利用综合效率越高。农林水利事务支出对耕地利用综合效率的影响在10%的水平上显著为负，意味着区域农林水利事务支出存在明显的投入冗余或不足，投入-产出匹配度方面及对农林水利事务支出的配置与管理有待进一步优化。种植结构调整、农业劳动力对耕地利用综合效率的影响分别在1%、5%的水平上显著为负，意味着传统种植结构、劳动力过剩阻碍了耕地利用综合效率的提升。

3 结论与讨论

3.1 结论

该文运用DEA模型从静态测度中国陆地边境地区45个地级市（州、区）耕地利用综合效率，通过Malmquist指数模型从动态观测中国陆地边境地区耕地全要素生产指数变化特征，采用Tobit模型分区域探讨边境地区耕地利用综合效率的影响因素，主要结论如下。

（1）2008—2018年中国陆地边境地区45个地级市（州、区）耕地利用综合效率经历“小幅下降—快速上升—稳步上升”3个阶段，从2008年的0.761上升到2018年的0.858，增幅为12.75%，其中2012—2014年的增幅最大，增幅为6.97%。耕地利用综合效率高值区总体上呈“多点式”向“带片状”转变的态势，连片集聚度逐年上升。从平均值来看，边境地区耕地利用综合效率存在两极分化严重现象，效率值在0.262～1.000波动，可能与区域自然地理、社会经济、政策驱动、科技投入、种植经验等因素差异性相关。

（2）整体来看，边境地区耕地利用全要素生产率指数(TFP)波动幅度较大，由2008—2014年的“倒V”型反转向2014—2018年的“V”型增长过渡。技术进步指数与技术效率变化指数波动较大，不确定性较显著，一定程度意味着技术效率与技术进步存在不相适应的情况。分片区看，西南边境地区的全要素生产率指数（1.168）＞西北边境地区的全要素生产率指数（1.080）＞东北边境地区的全要素生产率指数（0.997），这与各片区发展的资源禀赋、区域定位等差异有关。

（3）从面板Tobit模型的回归结果得出，东北边境地区耕地利用综合效率的显著性影响因素有农业机械总动力与农业劳动力，西北边境地区耕地利用综合效率的显著性影响因素有化肥施用量、种植结构调整、农业机械总动力，西南边境地区耕地利用综合效率影响因素为农村居民人均纯收入、乡村户数、农林水利事务支出、种植结构调整、农业劳动力。因此，各区域应因地制宜实施差异化的耕地利用管控政策，促进边境地区耕地利用综合效率的持续增长，维护边境地区的社会稳定与国家粮食安全。

3.2 讨论

该文利用DEA指数和Malmquist指数从静态动态两个方面分析了2008—2018年中国陆地边境地区的耕地利用综合效率的时空演变特征，运用Tobit模型分区域分析边境地区耕地利用综合效率的影响因素。结果发现，边境地区耕地利用综合效率在时间上总体呈上升趋势，而在空间上呈高值区逐渐扩大趋势，这与王良健等[12]的相关研究结论相吻合。通过对分区域耕地利用综合效率影响因素的研究发现：西南边境地区、西北边境地区、东北边境地区的耕地利用综合效率的主导影响因素存在明显的区域差异。为促进中国陆地边境地区耕地利用综合效率的可持续增长，该文基于研究结论与边境地区资源禀赋、发展定位、农业科技等差异，研提各区域耕地可持续利用的政策启示。

⑴东北边境地区应进一步发挥先天自然资源禀赋优势与农业技术优势，切实落实国家的农机补贴政策，鼓励发挥科技对劳动力要素的替代效应，同时大力推进农村土地要素市场化改革，创新农业生产托管服务新模式，培养新型多元经营主体。此外，东北边境地区应降低“城市收缩效应”，通过多渠道创造人口红利，重构农业生产中资本、人口、技术等要素组合，发挥东北边境地区在我国粮食安全格局构建中的“压舱石”作用。

⑵西北边境地区也是我国重要的粮食主产战略后备区，应按照因地制宜、分类施策的原则进一步优化调整种植结构，在保障粮食安全的基础上，挖掘区域增产潜力，推进一二三产业深度融合。大力推广测土配方施肥技术，警惕化肥过量带来的“惩罚效应”，有效控制农业面源污染。此外，西北边境地区要推进农业科技集成创新，发挥农业机械在推进规模经营中的重要作用。

⑶西南边境地区应进一步优化政府财政涉农资金配置，在“稳粮扩经、增饲促牧，间套复种、增产增收”的原则下优化传统的农业种植结构。推进脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接，增加种粮补贴政策“弹性”，一方面引导农民对耕地利用生产的有效投入，另一方面合理引导过剩劳动力的就业转型。因地制宜推进农业精细化耕种，依靠农业科技创新改善农业生产条件，实现西南边境地区耕地产能提升与农业可持续发展。

该文尚存在一定不足之处，在探讨影响边境地区耕地利用综合效率的影响因素时，只从社会经济发展、政府决策、农户行为、人口流动四方面展开研究，未将地形条件、灾害减损、农户心理价值认知、信息技术发展等因素纳入评价体系，在后续研究中有待进一步深化，以便为边境地区耕地资源可持续利用、保障国土安全与粮食安全提供更合理的借鉴参考。