韋燕飛，馮文靖*，賴建坤，童新華

(1.南寧師范大學(xué) 自然資源與測繪學(xué)院，廣西 南寧 530001；2.廣西壯族自治區(qū)地理信息測繪院，廣西 柳州 545000；3.南寧師范大學(xué) 地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院,廣西 南寧 530001)

保障糧食安全是中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的首要任務(wù)，是黨的十九大后實現(xiàn)全面脫貧，落實國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要基石，耕地作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村發(fā)展的核心要素，嚴(yán)格保護耕地資源是保護、提高糧食綜合生產(chǎn)能力的重要前提。近年來，學(xué)術(shù)界對耕地展開的研究較多，主要是運用地理信息技術(shù)和評價模型對區(qū)域耕地時空變化[1-3]、耕地可持續(xù)利用[4-5]、耕地利用效率[6-10]、耕地生態(tài)評價[11-13]以及耕地制度[14-18]等方面進行了研究和探討，通過總結(jié)可以發(fā)現(xiàn)：這些研究在對指標(biāo)進行評價的過程中更加側(cè)重耕地資源的自然屬性，將耕地資源的自然屬性和社會屬性均等考慮在內(nèi)的研究仍較少，且多是對耕地與其他相關(guān)要素的耦合關(guān)系研究[19-23]。但耕地資源作為自然和社會改造的綜合產(chǎn)物，隨著科學(xué)社會的進步，未來人類對耕地資源的利用或受其社會屬性的影響更大。因此，在2003年，英國學(xué)者Caroline Sullivan提出了Water Poverty Index(WPI)水貧困指數(shù)，建立了對單個自然資源的自然屬性和社會經(jīng)濟屬性進行綜合評價的理論基礎(chǔ)后[24]，2017年蔡進等[25]在已有的水資源貧困研究基礎(chǔ)上，提出了“耕地資源貧困”的概念，為耕地資源貧困評價研究提供了參考借鑒[26-27]。

廣西作為一個西部邊境自治區(qū)，山地多平原少，是典型的喀斯特地貌區(qū)，各區(qū)域之間農(nóng)村耕地資源差異較大，全區(qū)要加快實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，成功振興鄉(xiāng)村，耕地資源的地域性貧困問題必須解決。因此，結(jié)合前人的研究，本文以廣西14個地級市的耕地資源為研究對象，建立耕地資源貧困評價指標(biāo)體系及耕地資源貧困測度模型，借助GIS平臺和空間自相關(guān)分析的方式、方法，對2005和2015年廣西各市的農(nóng)村耕地資源貧困程度進行了評價，分析探討了耕地資源貧困在空間上的分布特征及集聚狀態(tài)，以期為進一步合理利用耕地資源，改善廣西耕地資源貧困對農(nóng)村經(jīng)濟及社會貧困的影響程度，鞏固脫貧成果，助力廣西加快實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興提供參考借鑒。

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

廣西位于東經(jīng)104°26′～112°04′，北緯20°54′～26°24′之間，轄14個地市。廣西地勢自西北向東南傾斜，地貌總體是山地丘陵性盆地地貌，呈盆地狀。2005和2015年，廣西的常住人口分別為4660萬和4796萬人，農(nóng)業(yè)人口分別為3984萬和2539萬人，耕地面積分別為424.71萬和440.51萬hm2，其中水田面積分別為218.51萬和195.65萬hm2，旱地面積分別為206.04萬和244.53萬hm2，水澆地面積分別為0.16萬和0.33萬hm2。

1.2 指標(biāo)選取

耕地資源貧困測度過程中，為了更均衡地將耕地資源的自然和社會經(jīng)濟2個屬性考慮在內(nèi)，使評價結(jié)果更加客觀且符合實際，本研究結(jié)合前人的研究及經(jīng)驗總結(jié)，本著科學(xué)性、系統(tǒng)性和數(shù)據(jù)可獲取性的原則，選取了耕地稟賦、設(shè)施水平、利用能力、環(huán)境質(zhì)量4個方面17個指標(biāo)構(gòu)建了耕地資源貧困評價指標(biāo)體系(表1)。

表1 耕地資源貧困評價指標(biāo)體系

1.3 研究方法

1.3.1 主客觀綜合賦權(quán)法 比較常見的賦權(quán)方法有主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法，其中，層次分析法是較典型的主觀賦權(quán)法，是基于專家的經(jīng)驗及已有的知識來確定權(quán)重，熵值法則是客觀賦權(quán)法中比較典型的方法，是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計或數(shù)學(xué)的定量方法來確定權(quán)重。然而，主觀賦權(quán)法雖然簡單，但人為因素過多；客觀賦權(quán)法則過于依賴樣本數(shù)據(jù)，這2種方法均存在一定的局限性，并會造成信息的損失。因此，研究將采用層次分析法和熵值法綜合確定指標(biāo)權(quán)重，確保權(quán)重更科學(xué)，結(jié)果更符合實際。

1.3.2 耕地資源貧困測度模型 通過構(gòu)建耕地資源貧困測度模型，進一步反映廣西區(qū)域間耕地資源的自然、社會屬性，該模型是反映耕地資源貧困的一組綜合性指標(biāo)。計算公式如下：

(1)

式中，LPI為農(nóng)村耕地資源貧困得分矩陣，Ri、Ai、Ui、Ei分別為各地區(qū)用綜合賦權(quán)法加權(quán)后的資源、設(shè)施、利用和環(huán)境子系統(tǒng)得分，ω為權(quán)重，其中ωr、ωa、ωu、ωe所對應(yīng)資源子系統(tǒng)權(quán)重、設(shè)施子系統(tǒng)權(quán)重、能力子系統(tǒng)權(quán)重和環(huán)境子系統(tǒng)權(quán)重；i代表時年份，i取1時，為2005年；i取2時，為2015年。

1.3.3 空間自相關(guān)分析法 空間自相關(guān)分析是空間數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)的集合，研究將用全局莫蘭指數(shù)及局部莫蘭指數(shù)來表征廣西14個地級市耕地資源貧困的空間集聚特征，公式如下：

(2)

(3)

式中，Global-Moran’sI為全局莫蘭指數(shù)，Local-Moran’sI為局部莫蘭指數(shù)，單元個數(shù)用n表示，xi、xj為空間位置i和j的觀測值，S2為得分值方差，wij為空間權(quán)重矩陣，莫蘭指數(shù)取值范圍為[-1,1]，大于0即為正相關(guān)，小于0即為負(fù)相關(guān)，等于0為隨機分布。

2 結(jié)果與分析

2.1 廣西農(nóng)村耕地資源貧困評價分析

通過測度可發(fā)現(xiàn)，廣西農(nóng)村耕地資源貧困總體得分從2005年的0.6485下降到2015年的0.5097，各市的得分均呈較為明顯的下降趨勢，說明隨著時間的推移，廣西農(nóng)村耕地資源貧困程度逐漸減輕，其主要原因是由于國家宏觀政策的引導(dǎo)，政府對農(nóng)村的投入不斷加大，農(nóng)業(yè)農(nóng)村的基礎(chǔ)設(shè)施配備不斷完善；其次，廣西積極響應(yīng)國家“十一五計劃”“十二五計劃”在農(nóng)業(yè)方面的號召，大部分地區(qū)實現(xiàn)了農(nóng)民持續(xù)增收、建設(shè)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的目標(biāo)，逐步以現(xiàn)代、集約式農(nóng)業(yè)經(jīng)營管理方式替代了傳統(tǒng)、粗放式農(nóng)業(yè)經(jīng)營管理方式。由表2可以看出，2005～2015年耕地資源貧困程度排名下降幅度較大的市有：崇左、防城港、北海，上升幅度較大的市有：來賓、梧州。研究結(jié)果整體反映出廣西社會經(jīng)濟發(fā)展同耕地資源逐漸走向良性發(fā)展的態(tài)勢。

為了更好地反映出廣西耕地資源貧困的空間分布情況，通過GIS平臺，利用自然斷點法將廣西各市耕地資源貧困程度進行分類化級，最終劃分為高、較高、較低、低4個等級(圖1)。由圖1可以看出：桂西北地區(qū)耕地資源貧困程度較高，桂中、桂南地區(qū)耕地資源貧困程度較低，兩期的耕地資源貧困空間分布情況總體變化不大。2005年耕地資源貧困程度高的市為河池、百色、防城港，耕地資源貧困程度低的市為南寧、貴港、北海；2015耕地資源貧困程度高的市為河池、百色、梧州，耕地資源貧困程度低的市為北海、南寧、貴港。

表2 2005和2015年廣西各市耕地資源貧困評價情況統(tǒng)計表

從各子系統(tǒng)貧困得分來看：

(1)資源稟賦子系統(tǒng)(圖2)。從2個研究時期的資源稟賦貧困得分變動來看，得分上升較快的為梧州，下降較快的為防城港，其中貴港則一直處于資源稟賦貧困低得分水平，說明該市的耕地資源自然屬性明顯優(yōu)于廣西其他各市。2005年耕地資源稟賦貧困程度高的市有河池、百色、防城港、桂林，貧困程度低的市為貴港；2015年資源稟賦貧困程度高的市有河池、梧州、桂林，貧困程度低的市有貴港、北海。從各市所處貧困程度的數(shù)量上看，貧困程度較深的市數(shù)量從2005年的4個減少到2015年的3個，貧困程度較輕的市數(shù)量從2005年的1個增加到2015年的2個，但耕地資源稟賦子系統(tǒng)貧困平均得分從2005年的0.6462到2015年的0.6558，有小幅度上升趨勢，這就要求廣西在推進城鎮(zhèn)化進展的同時，要注重對耕地資源的保護，深入落實城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤政策，以確保區(qū)域內(nèi)耕地質(zhì)量及數(shù)量不降低。

圖1 2005和2015年廣西農(nóng)村耕地資源貧困空間分布

圖2 2005和2015年廣西農(nóng)村耕地資源稟賦子系統(tǒng)貧困得分空間格局

(2)設(shè)施水平子系統(tǒng)(圖3)。從2005年廣西農(nóng)村耕地資源設(shè)施水平子系統(tǒng)貧困得分來看，處于貧困程度高得分水平的市為：河池、百色、崇左、來賓、賀州，貧困程度得分低的市為：南寧、柳州、桂林、玉林；2015年處于高得分水平的市為：河池、百色，得分低的市為：南寧、柳州、桂林。可以看出，耕地資源設(shè)施水平子系統(tǒng)貧困得分與地區(qū)的社會經(jīng)濟發(fā)展有著重要聯(lián)系，如河池、百色為經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)地區(qū)，研究結(jié)果均表現(xiàn)為區(qū)域耕地資源貧困程度深，而南寧、柳州、桂林為經(jīng)濟較發(fā)達(dá)地區(qū)，均表現(xiàn)為耕地資源貧困程度輕。從時間序列上看，耕地資源設(shè)施水平子系統(tǒng)貧困程度深的市域數(shù)量由2005年的5個下降到2015年的2個，廣西農(nóng)村耕地資源的設(shè)施水平平均得分由2005年的0.7767下降到2015年0.4778，平均得分有了較大幅度下降，這是因為在社會經(jīng)濟發(fā)展的同時，廣西不斷重視農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展，加大了對農(nóng)村交通水利、能源等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件不斷優(yōu)化。而河池、百色2個地市一直處于貧困程度高的地區(qū)，主要是因為這2市地處廣西西北內(nèi)陸區(qū)，山多平地少，生態(tài)條件較為惡劣，且復(fù)雜多樣的地形不利于農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

(3)利用能力子系統(tǒng)(圖4)。從廣西農(nóng)村耕地資源的利用能力子系貧困得分來看，2005～2015年2個研究節(jié)點各市貧困程度變化不大，崇左、賀州、貴港貧困程度得分下降了一個級別，其他市均無明顯變化，但從兩期耕地資源利用能力子系統(tǒng)貧困平均得分來看，2005年的得分由0.6897下降到2015年的0.3567，下降幅度大，是因為人民生活水平提升、社會經(jīng)濟發(fā)展能有效解決由利用能力方面而引起的耕地資源貧困問題。在空間分布上，2005年耕地資源利用能力貧困得分高的市分布在桂西北、桂西南、桂東地區(qū)，2015年貧困得分高的市僅在桂西北地區(qū)有分布，而貧困得分低的地區(qū)則一直分布在南寧和柳州兩地，其原因是桂西北地區(qū)耕地資源質(zhì)量較差，經(jīng)濟發(fā)展水平較為欠缺，加上區(qū)位交通等條件也不及桂北和桂中地區(qū)，所以桂西北地區(qū)單位面積農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值普遍較少，農(nóng)業(yè)商品率和農(nóng)民純收入較低，導(dǎo)致利用能力子系統(tǒng)得分較高。

圖3 2005和2015年廣西農(nóng)村耕地資源設(shè)施水平子系統(tǒng)貧困得分空間格局

圖4 2005年、2015年廣西農(nóng)村耕地資源利用能力子系統(tǒng)貧困得分空間格

(4)環(huán)境質(zhì)量子系統(tǒng)(圖5)。從2005年廣西農(nóng)村耕地資源環(huán)境質(zhì)量子系統(tǒng)貧困得分可以看出，2005年只有欽州處于系統(tǒng)貧困高得分水平，百色、河池、賀州、梧州、桂林處于低得分水平；2015處于高得分水平的市為欽州、來賓，百色、賀州、梧州為低得分水平。處于貧困得分高的市域數(shù)量由2005年的1個變?yōu)?015年的2個，得分低的市則由5個變?yōu)?個，環(huán)境質(zhì)量子系統(tǒng)的平均貧困得分也從0.4081上升到0.4333，是4個子系統(tǒng)貧困得分中唯一上升的子系統(tǒng)，這反映出農(nóng)村發(fā)展過程中，不可避免地會對土地環(huán)境造成污染。到2015年，桂中和桂南地區(qū)的欽州和來賓為耕地資源環(huán)境質(zhì)量子系統(tǒng)貧困得分高分區(qū)，主要原因是近年來桂中桂南地區(qū)經(jīng)濟增速較快，造成的土地環(huán)境污染不可避免，此外該地區(qū)種植非糧食作物較多，其化肥農(nóng)藥使用強度也較大。

2.2 廣西農(nóng)村耕地資源貧困空間格局關(guān)聯(lián)分析

2.2.1 全局空間關(guān)聯(lián)格局分析 通過計算全局Moran’s I指數(shù)來分析2005和2015年廣西農(nóng)村耕地資源貧困全局空間自相關(guān)特征。根據(jù)全局Moran’s I指數(shù)公式，創(chuàng)建空間權(quán)重矩陣，運用GeoDa軟件計算出基于研究單元數(shù)據(jù)計算出的2005和2015年廣西耕地資源貧困的全局自相關(guān)Moran’s I指數(shù)分別為0.5074和0.4276，均為正值，表明廣西農(nóng)村耕地資源貧困在2005和2015年空間分布上呈現(xiàn)出正相關(guān)性，并且通過了顯著性檢驗(P<0.05)，即同處于一類耕地資源貧困程度狀態(tài)的相鄰地區(qū)較容易形成空間聚集效應(yīng)，耕地資源貧困程度高和耕地資源貧困程度高的區(qū)域相鄰，耕地資源貧困程度低和耕地資源貧困程度低的區(qū)域相鄰。

圖5 2005和2015年廣西農(nóng)村耕地資源環(huán)境質(zhì)量子系統(tǒng)貧困得分空間格局

2.2.2 局部空間關(guān)聯(lián)格局分析 為了更好地體現(xiàn)出耕地資源貧困的局部空間差異性，利用Moran’s I散點圖及LISA聚集圖來對其進行局部空間關(guān)聯(lián)格局分析。運用GeoDa軟件繪制出Moran’s I散點圖(圖6)，散點圖由4個表示不同性質(zhì)的象限組成，4個象限所表示的聚集類型：第一象限為“高-高”型、第二象限為“高-低”型(本次研究廣西無區(qū)域分布在此類型)、第三象限為“低-低”型、第四象限為“低-高”型，其中第一、第三象限表示相鄰區(qū)域間有相似性，且呈正空間相關(guān)，第二、第四象限表示相鄰區(qū)域間有異質(zhì)性，且呈負(fù)空間自相關(guān)。從落入各個象限的點來看，2005和2015年耕地資源貧困散點落入各個象限點的數(shù)量無變化，落入第一、二、三、四象限的點分別為3、0、7、4個，其中落入第一、第三象限的點數(shù)為10個，占總數(shù)的71%，落入第四象限的點數(shù)為4個，占總數(shù)29%，表明廣西多數(shù)市域耕地資源貧困空間關(guān)聯(lián)為正空間相關(guān)，且空間聚集態(tài)勢較強。此外，通過觀察2個研究時點的Moran’s I散點圖發(fā)現(xiàn)，2015年的點比2005年的點更趨于向原點分布，說明了廣西各市農(nóng)村耕地資源貧困程度空間集聚態(tài)勢愈來愈強。而從LISA圖中(圖7)可以看出：在一定顯著性水平下，廣西大部分市域耕地資源貧困空間集聚關(guān)系不顯著，而在顯著區(qū)中，高-高集聚區(qū)最多。2005和2015年高-高集聚區(qū)主要分布均在桂西北和桂西南地區(qū)，為河池、百色、防城港，這3個市耕地資源貧困程度較深，其中河池、百色2地社會經(jīng)濟發(fā)展程度及地形地貌特征都較為相似，兩者聯(lián)系密切，輻射帶動作用強；低-低集聚區(qū)由2005年的柳州變?yōu)?015年的南寧、玉林，耕地資源貧困程度呈現(xiàn)減輕趨勢，但集聚效應(yīng)越發(fā)明顯。

由上述空間自相分析可知，2005～2015年廣西耕地資源貧困在部分市域存在較為顯著的聚集效應(yīng)，而大多數(shù)地區(qū)無顯著的聚集性。2005和2015年的高值聚集區(qū)分布在桂西北、桂西南地區(qū)，可見，可利用耕地少、經(jīng)濟發(fā)展水平較低、自然區(qū)位條件較差、發(fā)展模式不科學(xué)地區(qū)的耕地資源貧困較深，易形成高值聚集；低值聚集數(shù)量由1個增加到2個，柳州不再是低值中心，而南寧、玉林成為新的低值中心，有較明顯的由北向南偏移的趨勢，可見，農(nóng)村城鎮(zhèn)化發(fā)展加快的區(qū)域，由于政府加大了對農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入，耕地生產(chǎn)水平得以提升，耕地利用效益得到提高，耕地資源貧困程度會有所下降。

3 結(jié)論與討論

廣西山地多平原少，是典型的喀斯特地貌區(qū)，耕地資源總量相對匱乏，評價其耕地資源貧困程度，分析農(nóng)村耕地資源匱乏在空間上的分布狀態(tài)及集聚狀態(tài)，可以為統(tǒng)籌城鄉(xiāng)與區(qū)域發(fā)展、充分合理利用耕地資源、提高耕地產(chǎn)能提供參考借鑒。研究利用GIS技術(shù)和GeoDa軟件，通過建立耕地資源貧困測度模型，分析了廣西農(nóng)村地區(qū)耕地資源貧困程度及其空間關(guān)聯(lián)格局。

(1)耕地資源貧困測度方面，從時間變化來看，2005～2015年，廣西農(nóng)村耕地資源貧困程度呈下降趨勢，各市間的耕地資源貧困程度仍有差距但差距逐步減?。粡目臻g分布來看，桂西北地區(qū)耕地資源貧困程度較深，桂東南地區(qū)較輕，不同區(qū)域間差異較為顯著，主要是由于廣西不同區(qū)域間耕地資源差異明顯、自然區(qū)位優(yōu)劣勢突出、經(jīng)濟發(fā)展水平不平衡、土地相關(guān)政策執(zhí)行效果的好壞所導(dǎo)致的。

圖6 2005和2015年廣西農(nóng)村耕地資源貧困Moran散點圖

圖7 2005和2015年廣西農(nóng)村耕地資源貧困LISA聚集

(2)耕地資源貧困空間格局方面，2005～2015年，廣西農(nóng)村耕地資源貧困存在空間聚集特征，且聚集效益有所增強：2個研究期的耕地資源貧困指數(shù)值高-高聚集區(qū)均分布在桂西北、桂南地區(qū)的河池、百色和防城港3市，這3市耕地資源均相對匱乏；低-低聚集區(qū)由原先的1個市(柳州)變成2個市(南寧、玉林)，呈現(xiàn)出由北向南轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象，表明廣西農(nóng)村耕地資源貧困程度總體上有減輕趨勢。

根據(jù)研究成果中所呈現(xiàn)出的廣西農(nóng)村耕地資源狀況，以減少因耕地資源差別對區(qū)域發(fā)展不平衡的影響為目標(biāo)，提出如下建議：(1)加強廣西農(nóng)村的基礎(chǔ)設(shè)施配備，特別是加大對貧困程度較深的桂西北地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入；(2)加快實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，優(yōu)化農(nóng)村產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)，健全利益聯(lián)結(jié)機制，統(tǒng)籌城鄉(xiāng)融合發(fā)展；(3)深化研究耕地整治技術(shù)，從技術(shù)層面提高耕地的利用效益；(4)建立耕地資源可持續(xù)利用模式，嚴(yán)格執(zhí)行耕地保護政策，控制耕地轉(zhuǎn)為非農(nóng)建設(shè)用地，以多種渠道、多種層次、全方位加大保護和整理力度；(5)普及耕地資源、生態(tài)保護教育，提高民眾愛護耕地資源及耕作環(huán)境的意識。