劉傳琦，趙翠薇，2，王 涵

(1. 貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴州貴陽(yáng)550025； 2. 喀斯特山地生態(tài)環(huán)境保護(hù)與資源利用協(xié)同創(chuàng)新中心，貴州貴陽(yáng)550001)

土地是人類不可或缺的生產(chǎn)、生活資料，隨著人口增長(zhǎng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人類對(duì)土地的需求不斷增加，土地資源稀缺的狀況日益凸顯。我國(guó)是一個(gè)人多地少的國(guó)家，土地資源稀缺和粗放利用并存，實(shí)施土地資源集約利用戰(zhàn)略，成為緩解土地供需矛盾的有效途徑。準(zhǔn)確測(cè)度土地集約利用程度，是提高土地資源利用率的關(guān)鍵。

現(xiàn)階段對(duì)于土地集約利用評(píng)價(jià)的研究較多。從研究區(qū)域上看，既有從全國(guó)[1-5]、城市群[6-8]、省[9-13]等大空間尺度進(jìn)行的土地集約利用評(píng)價(jià)研究，也有從市[14-19]、縣[20-21]、開(kāi)發(fā)區(qū)[22-24]等中等空間尺度進(jìn)行的，還有著眼于村域[25-26]的微觀空間尺度進(jìn)行的。研究者在進(jìn)行土地集約利用評(píng)價(jià)時(shí)主要采用了主成分分析法[27-28]、層次分析法[29]、模糊綜合評(píng)價(jià)法[30]、多因素綜合評(píng)價(jià)法[31]、逼近理想解排序(TOPSIS)模型[17，32-34]、空間相關(guān)關(guān)系分析法[35]等。從評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建上看，其準(zhǔn)則層主要?jiǎng)澐譃?種，一種分為土地利用強(qiáng)度、土地投入強(qiáng)度、土地產(chǎn)出效益、土地利用可持續(xù)性4個(gè)部分[9,11,20]，另一種分為土地利用強(qiáng)度、土地投入水平、土地產(chǎn)出效益3個(gè)部分[22]。此外，有的研究將土地利用效益分為經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益[32]。

土地集約利用程度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系密切。陳田田等[36]以京津冀地區(qū)為例，研究了土地集約利用與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)土地利用結(jié)構(gòu)的優(yōu)化及土地利用程度的提升，會(huì)促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。李昌峰等[37]研究了長(zhǎng)三角地區(qū)土地集約利用和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系，結(jié)果表明，土地集約利用與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展程度從低層次的不協(xié)調(diào)逐步向高層次的協(xié)調(diào)發(fā)展模式演變。孫雯雯等[38]基于鄭州市2002—2011年的數(shù)據(jù)，采用Tapio彈性分析法，選取了Tapio脫鉤指標(biāo)，構(gòu)建了脫鉤評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，發(fā)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)和土地集約利用兩者的發(fā)展存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。彭云飛等[39]以深圳市為研究對(duì)象，在分析1997—2016年城市土地集約利用和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，運(yùn)用計(jì)量分析法探討城市土地集約利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互影響的動(dòng)態(tài)機(jī)制，研究表明，從長(zhǎng)期來(lái)看兩者的關(guān)系處于均衡狀態(tài)，從短期來(lái)看兩者處于波動(dòng)狀態(tài)。

貴州被列為我國(guó)貧困問(wèn)題最突出的省份[40]，針對(duì)貧困縣的土地集約利用程度，以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后與土地集約利用之間的關(guān)系進(jìn)行研究，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文中以貴州省的國(guó)家級(jí)貧困縣(即國(guó)家扶貧開(kāi)發(fā)工作重點(diǎn)縣，以下簡(jiǎn)稱為貧困縣)為研究對(duì)象，結(jié)合土地集約利用的概念[41]及已有的研究成果[22]，從開(kāi)發(fā)水平、投入水平、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、生態(tài)產(chǎn)出4個(gè)方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用TOPSIS模型評(píng)價(jià)貧困縣土地集約利用程度；使用統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案SPSS 19軟件計(jì)算土地集約利用系數(shù)和貧困系數(shù)之間的Pearson相關(guān)值；最后運(yùn)用障礙度模型找出影響土地集約利用的主要障礙因子，尋找在土地集約利用中需要改進(jìn)的主要因子。

1 研究區(qū)概況

貴州省總面積為17.62萬(wàn)km2，地處我國(guó)西南內(nèi)陸地區(qū)腹地，東毗湖南，南鄰廣西，西連云南，北接四川和重慶，位于北緯24°37′—29°13′、東經(jīng)103°36′—109°35′之間。貴州貧困問(wèn)題嚴(yán)重，在全國(guó)14個(gè)集中連片特困區(qū)中，貴州省涉及3個(gè)，分別是武陵山片區(qū)、烏蒙山片區(qū)和滇桂黔石漠化片區(qū)，見(jiàn)圖1。

2017年貴州省共有貧困縣50個(gè)，貧困人口為493萬(wàn)。省內(nèi)近3/4國(guó)土面積屬于喀斯特地區(qū)，并且平原缺失，可利用的土地極其稀缺，再加上長(zhǎng)期對(duì)土地資源的不合理開(kāi)發(fā)利用，導(dǎo)致全省人地矛盾突出[42]。貴州省貧困縣要想實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展，必須加強(qiáng)土地的集約利用。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文中的社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒2018》《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒2018縣市卷》《2018年貴州省各貧困縣人民政府工作報(bào)告》和《2017年貴州省各貧困縣國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。土地?cái)?shù)據(jù)來(lái)源于全國(guó)第2次土地調(diào)查變更數(shù)據(jù)。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

土地集約利用是指對(duì)現(xiàn)在已利用的土地投入合理勞動(dòng)、資本和技術(shù)，充分挖掘土地潛力，以獲得土地最高報(bào)酬的行為[41]。結(jié)合該觀點(diǎn)及前人的研究[22]，確立評(píng)價(jià)體系的準(zhǔn)則層為開(kāi)發(fā)水平、投入水平、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、生態(tài)產(chǎn)出。結(jié)合專家的意見(jiàn)，對(duì)原指標(biāo)進(jìn)行修改，運(yùn)用地均固定資產(chǎn)投資等10項(xiàng)指標(biāo)來(lái)權(quán)衡貧困縣的土地集約利用程度。具體評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。由于生態(tài)用地的分類目前尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，因此綜合生態(tài)用地概念及其類型的相關(guān)研究，結(jié)合國(guó)內(nèi)學(xué)者已經(jīng)提出的一些分類方法[43]，根據(jù)貴州省土地利用的實(shí)際情況以及《生態(tài)十年環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)土地覆蓋分類系統(tǒng)(2013年版)》，將生態(tài)用地分為林地、草地、濕地和其他土地。

貴州省地圖從標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)官網(wǎng)下載，地圖審批號(hào)為GS(2019)3333(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=“4o28b0625501ad13015501ad2bfc0182”)，經(jīng)過(guò)Arcgis10.2軟件數(shù)據(jù)化處理后得到。圖1 貴州省貧困縣及貧困片區(qū)分布

表1 貴州省貧困縣土地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.3 土地集約利用評(píng)價(jià)模型

TOPSIS法是一種根據(jù)距離評(píng)價(jià)的方法，適用于多指標(biāo)評(píng)價(jià)[44-45]，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展效益評(píng)價(jià)、土地集約利用評(píng)價(jià)等多個(gè)領(lǐng)域。本文中將改進(jìn)的TOPSIS模型與熵權(quán)法相結(jié)合，運(yùn)用到土地利用集約化程度的差異性評(píng)價(jià)中。此法的優(yōu)點(diǎn)是，在數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中丟失的信息量較少，最終得到的結(jié)果更加客觀可信。具體步驟如下。

1)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。為了消除變量之間的量綱差異，使原始數(shù)據(jù)具有可比性，本文中使用極差標(biāo)準(zhǔn)化法，在考慮到指標(biāo)的逆向性的基礎(chǔ)上，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[46]。正、逆向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算過(guò)程為

(1)

(2)

2)建立標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。對(duì)極差標(biāo)準(zhǔn)化后的標(biāo)準(zhǔn)化值建立標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

X=(ri j)m×n

式中ri j為第j個(gè)縣級(jí)行政單位、第i個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的值。

3)指標(biāo)權(quán)重的確立。熵值法是利用指標(biāo)的固有信息來(lái)判別指標(biāo)的效用價(jià)值，在一定程度上避免主觀因素帶來(lái)的偏差[47]，計(jì)算公式為

(3)

(4)

4)建立決策矩陣。結(jié)合原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化值ri j，構(gòu)建成新的決策矩陣

Y=(wi×ri j)m×n

(5)

(6)

6)計(jì)算土地集約利用度Cj，

(7)

其中Cj∈[0,1]，通常Cj越大，則土地集約利用度越高；反之，則越低。

2.4 障礙度模型

為了準(zhǔn)確找出影響土地集約利用指標(biāo)層中主要的障礙因子，采用障礙度模型進(jìn)行分析。

(8)

Oi j=∑oi j

，

(9)

式中：oi j、Oi j分別為第縣域指標(biāo)層和準(zhǔn)則層的障礙度；bi j為指標(biāo)偏離度，bi j=1-ri j。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地集約利用度類型劃分

利用式(1)—(7)，可以得到貴州省各貧困縣土地集約利用度，利用Arcgis10.2軟件，得到土地集約利用度空間分布，如圖2所示。由圖可知，武陵山片區(qū)土地集約利用度集中于0～0.40，平均土地集約利用度較低，僅為0.289 3； 烏蒙山片區(qū)土地集約利用度集中于0.25～0.55，平均土地集約利用度最高，為0.418 9； 滇黔桂石漠化片區(qū)土地集約利用度集中于0～0.25，平均土地集約利用度最低，為0.276 8。貴州省貧困縣土地集約利用度在空間上具有明顯的空間集聚性，土地集約利用度為0～0.25的貧困縣集中于貴州省的南部和東南部地區(qū)，即滇黔桂石漠化片區(qū)的中部和東部； 土地集約利用度為>0.25～0.55的貧困縣主要集中于貴州省北部和西部地區(qū)，即武陵山片區(qū)、烏蒙山片區(qū)及滇黔桂石漠化片區(qū)的西部； 土地集約利用度為>0.55～1.00的貧困縣主要集中于貴州省西部地區(qū)，即烏蒙山片區(qū)和滇黔桂石漠化片區(qū)的交界地帶及其附近。

繼續(xù)運(yùn)用式(5)—(7)，利用Arcgis10.2軟件，得到土地集約利用度評(píng)價(jià)中各準(zhǔn)則得分的空間分布柱狀圖，如圖3所示。由圖可知，生態(tài)產(chǎn)出較高的貧困縣集中于貴州省東南部地區(qū)和南部地區(qū)，即滇黔桂石漠化片區(qū)，平均生態(tài)產(chǎn)出為0.670 5； 武陵山區(qū)次之，平均生態(tài)產(chǎn)出為0.558 1； 烏蒙山片區(qū)最低，僅為0.204 1，均與各貧困縣生態(tài)環(huán)境狀況相符合。從開(kāi)發(fā)力度、投入力度和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出來(lái)看，烏蒙山片區(qū)相對(duì)較高，武陵山片區(qū)次之，滇黔桂石漠化地區(qū)內(nèi)部東、中、西部差異較大，東、中部較低，西部較高。

總體來(lái)看，貴州省貧困縣土地集約利用類型的分布與全省南、北部開(kāi)發(fā)歷史及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相符，以北部地區(qū)為代表的開(kāi)發(fā)歷史較早的地區(qū)，一般經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出較高，投入力度、開(kāi)發(fā)力度較大，從而拉高了當(dāng)?shù)氐耐恋丶s利用度，以黔東南州為代表的開(kāi)發(fā)歷史較晚的地區(qū)，開(kāi)發(fā)強(qiáng)度、投入力度小，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，導(dǎo)致其土地利用較粗放。

貴州省地圖從標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)官網(wǎng)下載，地圖審批號(hào)為GS(2019)3333(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=“4o28b0625501ad13015501ad2bfc0182”)，經(jīng)過(guò)Arcgis10.2軟件數(shù)據(jù)化處理后得到。圖2 貴州省貧困縣土地集約利用度空間分布

貴州省地圖從標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)官網(wǎng)下載，地圖審批號(hào)為GS(2019)3333(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=“4o28b0625501ad13015501ad2bfc0182”)，經(jīng)過(guò)Arcgis10.2軟件數(shù)據(jù)化處理后得到。圖3 貴州省貧困縣土地集約利用評(píng)價(jià)準(zhǔn)則得分空間分布柱狀圖

在計(jì)算出貧困縣土地集約利用度及準(zhǔn)則得分后，結(jié)合前人的經(jīng)驗(yàn)及研究實(shí)際，若準(zhǔn)則得分Cj/cj≥0.50，則分別定義其性質(zhì)為H、h，其中H表示土地集約利用度高，h表示準(zhǔn)則得分高；若Cj/cj<0.50，則分別定義其性質(zhì)為L(zhǎng)、l，其中L表示土地集約利用度低，l表示準(zhǔn)則得分低。按照開(kāi)發(fā)力度、投入力度、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、生態(tài)產(chǎn)出、土地集約利用度的順序命名，最終確定各貧困縣的土地集約利用類型。貴州省貧困縣土地集約利用類型空間區(qū)劃圖如圖4所示。由圖可知，開(kāi)發(fā)力度、投入力度、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出突出且土地利用高集約型(hhhlH型)全部集中在烏蒙山片區(qū)和滇黔桂石漠化片區(qū)的交界地帶，包括六枝特區(qū)、盤(pán)州市、普定縣3個(gè)縣；開(kāi)發(fā)力度和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出突出且土地利用高集約型(hlhlH型)包含滇黔桂石漠化片區(qū)西部的興仁縣、貞豐縣2個(gè)縣；開(kāi)發(fā)力度、生態(tài)產(chǎn)出突出且土地利用低集約型(hllhL型)包含烏蒙山片區(qū)的思南縣；開(kāi)發(fā)力度突出且土地利用低集約型(hlllL型)在3大片區(qū)都有分布，但是主要集中于烏蒙山片區(qū)，包括沿河縣、晴隆縣、威寧縣等9個(gè)縣；生態(tài)產(chǎn)出突出且土地利用低集約型(lllhL型)數(shù)量最多，包括習(xí)水縣、道真縣、紫云縣等30個(gè)縣；無(wú)突出低集約型(llllL型)，即全面滯后低集約型只分布在滇黔桂石漠化片區(qū)及武陵山片區(qū)，包括正安縣、鎮(zhèn)寧縣等5個(gè)縣。滇黔桂石漠化片區(qū)及武陵山片區(qū)生態(tài)產(chǎn)出突出且土地利用低集約型占優(yōu)勢(shì)；烏蒙山片區(qū)開(kāi)發(fā)力度突出且土地利用低集約型占優(yōu)勢(shì)。

H—土地集約利用度高； h—準(zhǔn)則得分高； L—土地集約利用度低； l—準(zhǔn)則得分低。貴州省地圖從標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)官網(wǎng)下載，地圖審批號(hào)為GS(2019)3333(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=“4o28b0625501ad13015501ad2bfc0182”)，經(jīng)過(guò)Arcgis10.2軟件數(shù)據(jù)化處理后得到。圖4 貴州省貧困縣土地集約利用類型空間區(qū)劃圖

總體來(lái)看，土地利用低集約型的貧困縣普遍投入力度和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出不足，而生態(tài)產(chǎn)出較高；相反，高集約型的生態(tài)產(chǎn)出較低，開(kāi)發(fā)力度和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出較高。此外，貴州省貧困縣的土地集約利用度與各縣的開(kāi)發(fā)歷史有聯(lián)系，土地利用高集約型主要集中于貴州省開(kāi)發(fā)歷史較悠久的北部及西部地區(qū)，而以黔東南州為代表的開(kāi)發(fā)歷史較晚的地區(qū)普遍具有土地利用較粗放的特點(diǎn)。

3.2 土地集約利用類型劃分的聚類驗(yàn)證

為了進(jìn)一步驗(yàn)證貴州省貧困縣土地集約利用類型劃分的可靠性，通過(guò)熵權(quán)-TOPSIS法獲得的2017年貴州省50個(gè)貧困縣的開(kāi)發(fā)水平、投入水平、經(jīng)濟(jì)收益、生態(tài)收益及土地集約利用度得分，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行聚類檢驗(yàn)，可以更直觀地反映其土地資源集約利用度的空間格局，同時(shí)也可以消除人為因素造成的主觀影響[48]。

圖5為貴州省貧困縣系統(tǒng)聚類樹(shù)狀圖。系統(tǒng)聚類把貴州省貧困縣土地集約利用度類型分為4組：第1組為盤(pán)州市、六枝特區(qū)、普定縣3個(gè)縣，包含全部的開(kāi)發(fā)力度、投入力度、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出突出且土地利用高集約型，這與之前的區(qū)域劃分完全吻合。第2組為威寧縣，為開(kāi)發(fā)力度突出且土地利用低集約型，與其他相同土地集約利用類型的貧困縣相比，該縣在生態(tài)產(chǎn)出方面表現(xiàn)最差，與其他縣相比差距較大。第3組為正安縣等19個(gè)縣，包含大部分開(kāi)發(fā)力度突出低集約型，絕大多數(shù)全面滯后低集約型，小部分生態(tài)產(chǎn)出突出低集約型，全部的投入力度、生態(tài)產(chǎn)出突出低集約型，全部的開(kāi)發(fā)力度、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出突出高集約型。第3組由17個(gè)土地利用低集約型和2個(gè)土地利用高集約型組成，這2個(gè)土地利用高集約型與第1組的土地利用高集約型相比，其在土地集約利用度得分較低，均不超過(guò)0.53，所以總體來(lái)看，該組的土地集約利用度都不高。該組聚類結(jié)果包含的區(qū)劃類型較多的原因是聚類分析更加注重通過(guò)綜合考察4大準(zhǔn)則和土地集約利用度來(lái)確定類型歸屬，而空間區(qū)劃分類是對(duì)以上聚類結(jié)果的細(xì)分。第4組包含道真縣等27個(gè)縣，包含大部分生態(tài)產(chǎn)出突出低集約型及1個(gè)全面滯后低集約型，該全面滯后低集約型與第4組的2個(gè)全面滯后低集約型相比，其投入程度和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出要低很多。綜上所述，聚類分析結(jié)果很大程度上支持了土地集約利用類型空間劃分的正確性。

圖5 貴州省貧困縣系統(tǒng)聚類樹(shù)狀圖

3.3 土地集約利用度與貧困水平關(guān)系分析

統(tǒng)計(jì)學(xué)中，Pearson相關(guān)系數(shù)用來(lái)衡量2個(gè)數(shù)據(jù)集合是否在一條線上，可以衡量定距變量間的線性關(guān)系[49]。為了驗(yàn)證土地集約利用度及各準(zhǔn)則與貧困水平之間是否存在相關(guān)性，使用SPSS 19軟件錄入相關(guān)數(shù)據(jù)，采用Pearson相關(guān)性分析法分析其相關(guān)性，利用雙側(cè)檢驗(yàn)得出顯著性，其中貧困水平用貧困人口發(fā)生率表示。Pearson相關(guān)系數(shù)的取值范圍為[-1，1]，若系數(shù)為正值，表示樣本之間為正相關(guān)；反之，系數(shù)為負(fù)值，表示樣本之間為負(fù)相關(guān)。Pearson相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值與屬性之間的相關(guān)程度成正比。

表2所示為貴州省貧困縣土地集約利用評(píng)價(jià)結(jié)果。由表可以看出：土地集約利用度及各準(zhǔn)則與貧困水平進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，其值都小于0.05，說(shuō)明都存在顯著相關(guān)；除了生態(tài)產(chǎn)出和貧困水平二者的相關(guān)系數(shù)為正值外，其余相關(guān)系數(shù)均為負(fù)值，說(shuō)明除了生態(tài)產(chǎn)出和貧困水平之間呈正相關(guān)，其余都為負(fù)相關(guān)；從相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值來(lái)看，土地集約利用度、開(kāi)發(fā)力度、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、生態(tài)產(chǎn)出與貧困水平之間的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值為0.4～0.6，都呈現(xiàn)中等程度相關(guān)；生態(tài)產(chǎn)出與貧困水平之間相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值為0.2～0.4，存在弱相關(guān)。由上可知，土地集約利用度、開(kāi)發(fā)力度、投入力度、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與貧困水平之間都呈現(xiàn)顯著反向中等相關(guān)，生態(tài)產(chǎn)出和貧困水平呈現(xiàn)顯著正向弱相關(guān)。綜上所述，土地集約利用度和貧困水平之間存在著密切的聯(lián)系。

表2 貴州省貧困縣土地集約利用評(píng)價(jià)結(jié)果

3.4 改進(jìn)因子識(shí)別

通過(guò)障礙度模型，可以找到貴州省貧困縣在土地集約利用中急需改進(jìn)的因子。通過(guò)式(8)、(9)分別計(jì)算出貧困縣各指標(biāo)的障礙度因子，結(jié)果見(jiàn)圖6。由于障礙因子較多，因此只統(tǒng)計(jì)各貧困縣前5大障礙因子中各指標(biāo)出現(xiàn)的頻數(shù)。由圖可以看出：地均公共財(cái)政收入B9作為第一障礙因子出現(xiàn)了49次，說(shuō)明整體來(lái)看，地均公共財(cái)政收入過(guò)低是制約貴州省貧困縣土地集約利用度提高的首要原因；在第二障礙因子中，地均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)B7出現(xiàn)的頻率最高，為44次，說(shuō)明地均GDP過(guò)低對(duì)貧困縣土地集約利用度的提高起次要阻礙作用；第三障礙因子包含5類指標(biāo)，內(nèi)部分化較明顯，地均固定資產(chǎn)投資B4出現(xiàn)34次，說(shuō)明地均固定資產(chǎn)投資較低也是制約土地集約利用度提高的較重要的原因；從第四、五障礙因子來(lái)看，地均從業(yè)人員B5、人口密度B3也對(duì)貧困縣土地集約利用度的提升起明顯的阻礙作用。

圖6 貴州省土地集約利用主要障礙度因子頻數(shù)

貴州省各貧困片區(qū)前5大障礙因子分布如圖7所示。由圖可以看出，貴州省3大貧困片區(qū)的土地集約利用障礙因子表現(xiàn)方面出強(qiáng)烈的共性，又有明顯的差異性。共性主要體現(xiàn)在第一、二障礙因子的空間分布上，3大片區(qū)都表現(xiàn)為在片區(qū)內(nèi)的貧困縣中，B9在第一障礙因子中分布最廣，B7在第二障礙因子中分布最廣，且占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。說(shuō)明地均公共財(cái)政收入較低作為阻礙3大片區(qū)土地集約利用提升的首要因素，而地均GDP不高作為阻礙3大片區(qū)土地集約利用提升的次要因素。差異性體現(xiàn)在第三、四、五障礙因子的分布上。武陵山片區(qū)和滇黔桂石漠化片區(qū)的第三障礙因子均為地均固定資產(chǎn)投資不足；而烏蒙山片區(qū)B4作為第三障礙因子出現(xiàn)了4次，同時(shí)B3作為第三障礙因子出現(xiàn)了3次，B4出現(xiàn)的頻率相較B3無(wú)明顯優(yōu)勢(shì)，說(shuō)明在該片區(qū)地均固定資產(chǎn)不足和人口密度較低共同作為影響該地區(qū)土地集約利用度的重要因素。滇黔桂石漠化片區(qū)的第四障礙因子為人口流失過(guò)多導(dǎo)致的地均從業(yè)人員密度較低；而在武陵山片區(qū)和烏蒙山片區(qū)，B5和單位耕地面積農(nóng)機(jī)動(dòng)力B6在分布圖中占優(yōu)勢(shì)，所以地均從業(yè)人員較少和單位耕地面積農(nóng)機(jī)動(dòng)力少對(duì)該地區(qū)的土地集約利用具有明顯的阻礙作用；烏蒙山片區(qū)的第四障礙因子則為機(jī)械化水平較低導(dǎo)致的單位耕地面積農(nóng)機(jī)動(dòng)力不足。從第五障礙因子看，烏蒙山片區(qū)B5和生態(tài)用地率B10出現(xiàn)的頻率較高，武陵山片區(qū)B6和B3出現(xiàn)的頻率較高，滇黔桂石漠化片區(qū)B3分部的范圍最廣，說(shuō)明人口密度較低作為滇黔桂石漠化片區(qū)及武陵山片區(qū)較明顯的障礙因子，同時(shí)機(jī)械化水平較低也對(duì)武陵山片區(qū)土地的集約利用發(fā)揮著較明顯的阻礙作用，而在烏蒙山片區(qū)對(duì)土地集約化發(fā)展起到較明顯阻礙作用的則是生態(tài)用地占比小及地均從業(yè)人員較少。

(a)第一障礙因子

(b)第二障礙因子

(c)第三障礙因子

(d)第四障礙因子

(e)第五障礙因子貴州省地圖從標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)官網(wǎng)下載，地圖審批號(hào)為GS(2019)3333(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/browse.html?picId=“4o28b0625501ad13015501ad2bfc0182”)，經(jīng)過(guò)Arcgis10.2軟件數(shù)據(jù)化處理后得到。圖7 貴州省各貧困片區(qū)前5大障礙因子分布

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

1)貴州省目前還有眾多貧困縣，且土地粗放經(jīng)營(yíng)問(wèn)題嚴(yán)重。本文中以貴州省的貧困縣為研究對(duì)象，從土地集約利用的基本概念出發(fā)，結(jié)合前人研究成果，構(gòu)建了土地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。對(duì)2017年貴州省50個(gè)貧困縣土地集約利用狀況進(jìn)行多維度評(píng)價(jià)，根據(jù)開(kāi)發(fā)力度、投入力度、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、生態(tài)產(chǎn)出和土地集約利用度的得分對(duì)該省貧困縣進(jìn)行了土地集約利用類型的劃分和空間分區(qū)，探究3大片區(qū)貧困縣的特點(diǎn)。進(jìn)行土地集約利用度及各準(zhǔn)則與貧困深度之間的相關(guān)性分析。最后找出了貴州省貧困縣土地集約利用度提高中急需改進(jìn)的因子。

2)基于多指標(biāo)的熵權(quán)-TOPSIS法可以較客觀地反映土地集約利用現(xiàn)狀。貴州省貧困縣土地集約利用度在空間上具有明顯的空間集聚性，土地集約利用度較低的貧困縣集中于滇黔桂石漠化片區(qū)的中部和東部，土地集約利用度較高的貧困縣主要集中于烏蒙山片區(qū)和滇黔桂石漠化片區(qū)的交界地帶及其附近。滇黔桂石漠化片區(qū)的中部和東部普遍生態(tài)產(chǎn)出較高，烏蒙山片區(qū)和滇黔桂石漠化地區(qū)的交界地帶的開(kāi)發(fā)力度、投入力度、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出較高。從貴州省貧困縣土地集約利用類型的空間劃分來(lái)看，全省貧困縣的主要土地集約利用類型為生態(tài)產(chǎn)出突出低集約型；高集約型貧困縣土地集約利用的短板大部分為生態(tài)產(chǎn)出較低，低集約型貧困縣普遍投入力度和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出不足?？傮w來(lái)看，貴州省大部分貧困縣的土地集約利用度都較低，開(kāi)發(fā)力度影響了貧困縣的土地集約利用度。

3)土地集約利用度、開(kāi)發(fā)力度、投入力度、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和貧困水平之間都存在顯著反向中等程度相關(guān)，生態(tài)產(chǎn)出和貧困水平之間存在顯著正向弱相關(guān)。綜上所述，土地集約利用狀況和貧困水平之間無(wú)論是在整體還是其內(nèi)部都存在密切的相關(guān)性。

4)整體來(lái)看，地均公共財(cái)政收入較低、地均GDP較低、地均固定資產(chǎn)投資較少、地均從業(yè)人員不足是阻礙貴州省貧困縣土地集約利用發(fā)展的最重要的因素。分區(qū)域來(lái)看，單位耕地面積農(nóng)機(jī)動(dòng)力不足明顯影響著武陵山片區(qū)和烏蒙山片區(qū)的土地集約利用度提升，生態(tài)用地占比較低對(duì)烏蒙山片區(qū)土地集約利用起著明顯阻礙作用，人口密度較小明顯制約著滇黔桂石漠化片區(qū)的土地集約化發(fā)展。

4.2 討論

1)貴州省的貧困縣政府有關(guān)部門(mén)應(yīng)該進(jìn)一步提高招商引資的力度，加強(qiáng)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持力度；加強(qiáng)對(duì)待業(yè)人員的勞動(dòng)技能培訓(xùn)，增加就業(yè)人員數(shù)量，使經(jīng)濟(jì)效益得到提升，提高當(dāng)?shù)氐耐恋丶s利用程度，擺脫貧困現(xiàn)狀。

2)武陵山片區(qū)和烏蒙山片區(qū)耕地破碎，機(jī)械化水平較低，嚴(yán)重阻礙了當(dāng)?shù)氐耐恋丶s化水平提升，政府應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)有利于在當(dāng)?shù)剡M(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的小型農(nóng)業(yè)機(jī)械的推廣與補(bǔ)貼力度，提升當(dāng)?shù)氐臋C(jī)械化水平。

3)烏蒙山片區(qū)在3大片區(qū)中平均海拔最高，當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境惡劣，地勢(shì)崎嶇，可利用土地少，但是人口密集，開(kāi)發(fā)力度大，人地矛盾尖銳，當(dāng)?shù)卣畱?yīng)進(jìn)一步加大退耕還草、還林及退牧還草的力度，增加生態(tài)用地占比，彌補(bǔ)在土地集約利用方面的短板，增加生態(tài)產(chǎn)出。

4)滇黔桂石漠化片區(qū)多年來(lái)常住人口數(shù)量遠(yuǎn)小于戶籍人口，人口外流現(xiàn)象嚴(yán)重，政府應(yīng)該培育自己的特色產(chǎn)業(yè)和支柱產(chǎn)業(yè)，比如旅游業(yè)、特色養(yǎng)殖業(yè)，從而留住人口，吸引人口，增加人口密度，促進(jìn)土地集約化發(fā)展。