童紹玉，周欣雨

(云南財經(jīng)大學 城市與環(huán)境學院，云南 昆明 650221)

0 引 言

耕地是保障糧食安全，促進農(nóng)業(yè)發(fā)展，推進鄉(xiāng)村振興的重要物質(zhì)基礎和最基本的生產(chǎn)資料，因此，對于人均耕地少的人口大國中國來說，耕地的保護與高效利用十分重要[1].近40年來由于中國高速城市化及社會經(jīng)濟發(fā)展的需要，大量耕地被各種建設用地占用，優(yōu)質(zhì)耕地資源數(shù)量持續(xù)減少[1].此外，由于過渡追求經(jīng)濟效益，人們對耕地持續(xù)利用、耕地保護不足，忽略了耕地利用過程中出現(xiàn)的土壤鹽堿化、水土流失等耕地退化的現(xiàn)象[2]，導致耕地資源的數(shù)量和質(zhì)量下降，致使較多耕地利用效率低下.在人均耕地少和糧食安全壓力大的背景下，持續(xù)、高效利用耕地資源，保護耕地勢在必行.

目前，許多學者已從不同角度對耕地利用效率的評價方法、影響耕地利用效率的因素做了大量的研究，取得了較多成果.不同學者分別從全球、洲際、省級或地市級乃至縣域的尺度[3]，對不同區(qū)域不同時間跨度的耕地利用效率進行了評價，并對其時空差異及其影響機制進行了不同廣度和深度的研究和探討[4-6]，形成了大量不同尺度的評價案例.在耕地利用效率評價指標方面，許多學者從不同角度選取不同的指標，形成了眾多的指標體系[7-9].耕地利用效率評價的方法，目前運用較多的主要有基于多指標的模糊綜合評價法、數(shù)據(jù)包絡分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)、SBM模型和TOPSIS法等；許多學者還將數(shù)據(jù)包絡分析法與其他模型相結(jié)合來綜合評價和研究耕地利用狀況，如將DEA和Tobit模型結(jié)合[10-12]，在了解耕地利用狀況的基礎上，進一步探究耕地利用效率的影響因素.除了上述評估方法，還有學者針對不同地域的耕地利用現(xiàn)狀，通過構(gòu)建隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型(SFA)來測算耕地的利用效率[13-15].目前常用的耕地利用效率影響因素研究的方法與模型，主要有Tobit模型[6,10-12,14]、地理探測器模型[4]、地理加權(quán)回歸模型(GWR模型)[5]、線性回歸模型[15]等.耕地利用效率的影響因素因地區(qū)而異，如西南地區(qū)耕地利用效率時空演變受農(nóng)民人均純收入的影響最大[16]，廣西省各市2000—2014年耕地利用效率與人均GDP、有效灌溉面積和農(nóng)業(yè)機械總動力呈正相關(guān)，而農(nóng)業(yè)勞動人數(shù)則與廣西省耕地利用效率呈負相關(guān)[17].我國糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用效率的重要影響因素是自然條件，耕地資源稟賦、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件是重要影響因素，地區(qū)科技水平對耕地利用效率的影響在不斷增強[18].耕地利用效率評價及其影響因素研究中，評價指標的選擇、評價等級的劃分及影響因素的確定，目前還沒有被普遍認同且便于區(qū)域之間相互比較的研究方法與結(jié)果，故仍然需要進一步研究.

云南省96%的面積為高原和山地，適宜耕作的土地資源十分有限，后備耕地資源十分緊缺[19].云南現(xiàn)有耕地資源中，總體質(zhì)量不高.據(jù)《云南省第三次全國國土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報》，云南耕地面積中，旱地占78.31%，位于15°以上坡度的耕地占云南總耕地資源的45.86%(其中，位于25°以上坡度的耕地占18.64%),位于年降水量400～800mm(含400mm)地區(qū)的耕地占23.43%[20].此外，生態(tài)環(huán)境敏感脆弱、自然災害頻發(fā)，也影響云南耕地質(zhì)量與數(shù)量的提升.在后備耕地資源稀缺背景下，提升耕地質(zhì)量和提高耕地利用效率成為云南農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和糧食安全保障的主要途徑.故本文擬分析云南省及其16州市的耕地利用效率及其影響因素，為提高云南耕地利用效率提供依據(jù)，為云南省耕地資源利用優(yōu)化和結(jié)構(gòu)調(diào)整提供參考.

1 研究區(qū)概況

云南省地處中國西南，位于北緯 21°8′～29°15′，東經(jīng) 97°31′～106°11′之間，總面積39.41萬km2，占全國國土總面積的4.1%，全省下轄16個州市.云南省屬于云貴高原西部，地貌以高原山地為主，南北高差巨大，可劃分出熱帶、南亞熱帶、中亞熱帶、北亞熱帶、暖溫帶、溫帶、寒溫帶(高寒氣候區(qū))七個氣候帶，其中，以亞熱帶高原季風氣候區(qū)面積最大；同時，自然條件的垂直變化顯著，呈現(xiàn)“一山有四季”的現(xiàn)象[19].與這種復雜的地貌、氣候條件相對應，云南省各地區(qū)的土地利用狀況，尤其是耕地的利用情況，差距巨大.

至2020年，云南省總?cè)丝? 722萬人，城鎮(zhèn)化率達50.05%，人均GDP為51 975元.2019年末全省有耕地539.55萬hm2，其中，水田占18.38%，水澆地占3.31%，旱地占78.31%[20].2020年，全省總播種面積達701.01萬hm2，種植業(yè)總產(chǎn)值達2 902.24億元，農(nóng)業(yè)增加值為3 598.91億元[21]，排全國第9位.

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 數(shù)據(jù)包絡分析法

數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)是一種可用于評價多個生產(chǎn)決策單元之間多個投入與產(chǎn)出要素配置相對有效性的非參數(shù)方法，通過在線性條件約束情況下求線性目標函數(shù)的最值來構(gòu)建投入要素和產(chǎn)出效益的生產(chǎn)前沿面，即從給定的生產(chǎn)要素和產(chǎn)出效益中選擇由投入成本最小但產(chǎn)出收益最大的組合構(gòu)成最優(yōu)資源配置.然后將各決策單元的效率值進行排序，即求相對效率值，將沒有達到有效性的生產(chǎn)決策單元映射到生產(chǎn)前沿面上，通過各生產(chǎn)決策單元與生產(chǎn)前沿面的偏離程度確定其投入產(chǎn)出的相對有效性.數(shù)據(jù)包絡分析法在效率測算過程中不存在參數(shù)估計，能夠直觀地反映評價單元的投入產(chǎn)出配置特點，故該方法被廣泛應用于運籌學、地理學和經(jīng)濟管理等多個領域的效率研究中.

DEA模型根據(jù)不同的情況，主要分為CCR模型(規(guī)模報酬不變)和BCC模型(規(guī)模報酬可變)兩種模型，這兩種模型的不同之處在于規(guī)模報酬是否可變.CCR模型是基于耕地投入規(guī)模的變化不會對耕地利用效率產(chǎn)生影響的假設前提在現(xiàn)有技術(shù)水平下對投人要素實現(xiàn)最大產(chǎn)出所需要的最小要素投入.BCC模型則考慮到耕地規(guī)模的變化對耕地利用效率的影響，將綜合效率(TE)分解為純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)，即TE=PTE*SE，拓寬了CCR模型的適用范圍.

考慮到云南省耕地生產(chǎn)的實際情況，本文采用數(shù)據(jù)包絡分析中的規(guī)模報酬可變假設前提下的BCC模型，對云南省16個州市2009—2019年耕地利用綜合效率進行測算.BCC模型公式如下[5]：

(1)

(2)

(3)

其中，Xi，Yi分別代表第i種指標的投入量、產(chǎn)出量；β代表評價單元的相對效率值，范圍在0～1之間；λi表示各市的權(quán)重變量;i表示評價單元數(shù)量(個)，即研究區(qū)中有i個評價單元；Xk，Yk代表第k個評價單元的投入、產(chǎn)出變量;S+、S-分別為輸入、輸出冗余變量.生產(chǎn)決策單元效率值的范圍在0～1之間，越接近1說明其有效性越高；若某一決策單元的效率值為1，則表明該地區(qū)耕地利用效率有效.

2.2 Tobit回歸模型

Tobit模型是一種用于被解釋變量受限制時的回歸模型，當被解釋變量被限定在某一取值范圍或被限制在某一點上時，運用極大似然的概念對解釋變量進行隨機效應回歸分析，能更加精確地估計解釋變量的影響情況[22].

標準Tobit模型如下[6]：

Yj*=Xjδ+εj

(4)

Yj=Yj*ifYj*> 0

(5)

Yj= 0 ifYj*≤ 0

(6)

式中Yj*為潛在因變量，Yj為觀察到的因變量，Xj為自變量向量，δ為相關(guān)系數(shù)向量，εj為獨立且服從正態(tài)分布的誤差項.

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)均來源于2010—2020年《云南統(tǒng)計年鑒》.

3 結(jié)果與分析

3.1 云南省及16個州市的耕地利用效率評價結(jié)果

云南省生態(tài)脆弱、環(huán)境敏感性強的內(nèi)在屬性，嚴重制約著耕地可持續(xù)利用[23].因此，在選取衡量耕地利用效率的指標時既要體現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的指導思想，又要結(jié)合山區(qū)耕地利用特點，還要能直觀反映耕地的投入產(chǎn)出效益.本文參考王海力等人[16]研究西南地區(qū)耕地利用效率的指標選取方法，結(jié)合云南省耕地資源利用現(xiàn)狀，并考慮數(shù)據(jù)的易獲取性，建立了評價耕地利用效率的投入產(chǎn)出指標體系，如表1所示.

表1 云南省耕地利用效率評價指標體系

由于DEA模型無需對數(shù)據(jù)進行標準化處理[24]，可直接運用DEAP2.1軟件，采用DEA模型中規(guī)模報酬可變的BCC模型，以投入指標為導向，從地理區(qū)域角度分別計算云南省及各州市2009—2019年的耕地利用綜合效率(TE)、純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)，如表2，表3，表4所示.其中，綜合效率反映耕地單位面積投入要素與產(chǎn)出效益的相對有效性；純技術(shù)效率反映一個地區(qū)生產(chǎn)要素投入配置是否合理，與生產(chǎn)技術(shù)、勞動力管理水平、決策能力等因素有關(guān)，耕地利用純技術(shù)要素的提高說明當?shù)刂匾晫⑾冗M的管理理念和生產(chǎn)技術(shù)運用到耕地生產(chǎn)中，并取得了成效；規(guī)模效率是衡量在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中耕地利用的投入規(guī)模是否達到農(nóng)業(yè)產(chǎn)出最大化的要求，在一定技術(shù)水平下耕地資源有沒有被充分利用，耕地利用投入要素有沒有達到最佳規(guī)模.

表2 云南省及16個州市2009—2019年耕地利用綜合效率(TE)

表3 云南省及16個州市2009—2019年耕地利用純技術(shù)效率(PTE)

表4 云南省及16個州市2009—2019年耕地利用規(guī)模效率(SE)

3.2 云南省及16州市耕地利用效率的時間變化分析

3.2.1 綜合利用效率的變化特征

耕地利用綜合效率反映耕地單位面積投入要素與產(chǎn)出效益的相對有效性.由表2可見，在2009—2019年間，云南省耕地利用綜合效率值在0.85～0.89之間，表現(xiàn)為綜合效率無效，且總體呈下降趨勢，從0.89降為0.85，表明全省耕地資源的集約利用程度還有較大改善空間.

從云南省16州市2009—2019年的耕地利用的綜合效率變化來看，各地區(qū)差別較大(表2).其中，曲靖市、保山市、昭通市、西雙版納州、大理州、德宏州、怒江州這7個州市的耕地利用綜合效率均保持有效，數(shù)值為1，達到DEA最優(yōu)，表明這7個州市在2009—2019年期間一直處于耕地利用效率高效狀態(tài).玉溪市的綜合效率總體上呈上升趨勢，從2013年開始，TE值保持為1，即2013年開始達到DEA最優(yōu)，耕地利用為效率高效狀態(tài).普洱市的綜合效率總體上呈下降趨勢，其中2010—2017年，TE值保持為1，之后逐年下降.楚雄州的綜合效率波動較大，2013—2015年達到DEA最優(yōu)，之后逐年下降.紅河州的綜合利用效率波動較大，先降后增，2014年降至最低，綜合效率值為0.79，但自2015年開始，綜合效率持續(xù)增長.在耕地利用綜合效率無效的地區(qū)中，麗江市、臨滄市的綜合效率持續(xù)下降，至2019年分別降為0.79，0.78.迪慶州2009—2015年的綜合效率為1，之后下降；而文山州的綜合效率在2009—2012年為1，之后逐年下降.

3.2.2 純技術(shù)效率的變化特征

純技術(shù)效率是在一定技術(shù)水平下耕地利用實際產(chǎn)出與假設同樣投入情況下最大產(chǎn)出的比值，用于刻畫一個地區(qū)生產(chǎn)要素投入配置是否合理，與管理經(jīng)驗是否豐富、決策水平和技術(shù)水平是否先進有關(guān)[18].從表3可見，云南省2009—2019年的耕地利用純技術(shù)效率均保持有效，數(shù)值為1，達到DEA最優(yōu)，即達技術(shù)效率最優(yōu)，說明云南省對耕地資源利用管理、技術(shù)投入和技術(shù)推廣方面足夠重視，科技資源配置達到最優(yōu).

云南省16州市2009—2019年的耕地利用純技術(shù)效率及其變化特點也各不相同(表3).其中，曲靖市、保山市、昭通市、西雙版納州、大理州、德宏州、怒江州和迪慶州8個市州的技術(shù)效率一直保持為1，為技術(shù)有效；昆明市的技術(shù)效率除2017年為0.99外，其余年份均為1，達技術(shù)有效；玉溪市除2009年和2011年外，其余9年均達技術(shù)有效；普洱市在2009—2017年為技術(shù)有效，之后技術(shù)效率逐年下降；臨滄市、楚雄州和文山州的技術(shù)效率波動大，分別有4年、6年、4年為技術(shù)有效；麗江市和紅河州一直為技術(shù)無效狀態(tài)，麗江市的技術(shù)效率總體在下降，紅河州自2015起呈持續(xù)上升狀態(tài).總體來看，云南省耕地利用的生產(chǎn)要素投入配置基本上是合理的.

3.2.3 規(guī)模效率的變化特征

規(guī)模效率用于測度在一定技術(shù)水平下耕地資源沒有被充分利用，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中耕地利用的投入規(guī)模是否達到農(nóng)業(yè)產(chǎn)出最大化的要求.從表4可知，云南省規(guī)模效率在0.85～0.89之間，為規(guī)模效率無效，且規(guī)模效率值還持續(xù)降低，從0.89降為0.85，說明云南省的耕地生產(chǎn)要素投入尚不能滿足耕地產(chǎn)出所需的最大投入量.

云南16州市2009—2019年的耕地利用規(guī)模效率，有7個州市(曲靖市、保山市、昭通市、西雙版納州、大理州、德宏州和怒江州)保持規(guī)模效率有效，耕地投入規(guī)模達到了產(chǎn)出效益最大化的需求；臨滄市所有年份的規(guī)模效率無效，且逐年下降；其余州市有1～9年不等的規(guī)模效率有效(表4).其中，普洱市2010—2018年的規(guī)模效率有效，2009年與2019年為無效；玉溪市和紅河州自2013年起的7年中，其規(guī)模效率有效，且規(guī)模效率總體上在提升；迪慶州在2009—2015年的7年中為規(guī)模效率有效，2015年之后規(guī)模效率呈下降趨勢；文山州和楚雄州的規(guī)模效率波動大，總體上呈下降趨勢，楚雄州2013—2015年的3年為規(guī)模效率有效，文山州的規(guī)模效率在2009—2012年，2015年和2017年的6年中為有效；昆明市的規(guī)模效率總體上呈下降趨勢，僅2009年為規(guī)模效率有效；麗江市2009年和2011年為規(guī)模效率有效，規(guī)模效率總體上呈下降趨勢.

比較表2與表4，發(fā)現(xiàn)云南省2009—2019年的耕地利用規(guī)模效率與綜合效率表現(xiàn)出很強的一致性，說明云南省耕地利用綜合效率與規(guī)模效率密切相關(guān)，要提高耕地利用效率需考慮加大生產(chǎn)要素投入規(guī)模.

3.2.4 云南省16州市的耕地利用效率變化的類型分析

2009—2019年中，云南省的16州市的耕地利用效率及其變化趨勢各不相同，差異較大.其中，曲靖市、保山市、昭通市、西雙版納州、大理州、德宏州、怒江州和玉溪市8個州市(50%的州市)的耕地利用效率已達有效，而另外8個州市的利用效率則未達有效，利用效率有待提升.據(jù)耕地利用效率及其變化趨勢，可把16州市的耕地利用效率狀態(tài)劃分為穩(wěn)定有效狀態(tài)型、持續(xù)增長達有效狀態(tài)型、持續(xù)下降至無效型、波動型四個類型，如表5所示.

表5 云南省16州市的耕地利用效率變化類型

從表5可見，耕地利用效率變化類型以穩(wěn)定有效狀態(tài)型的州市最多，有7個州市，主要分布在滇東、滇西和滇南地區(qū)，且7個州市的耕地利用技術(shù)效率均為有效，除怒江州外皆是云南傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)，也是受國家各項優(yōu)惠政策影響較大的地區(qū).持續(xù)增長達有效狀態(tài)類型僅有玉溪市1個地區(qū)，玉溪市的耕地利用綜合效率、技術(shù)效率與規(guī)模效率都在2012—2013年達到有效，是云南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好、傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)和受卷煙企業(yè)扶持的地區(qū).持續(xù)下降至無效類型包括麗江市、昆明市、迪慶州3州市，麗江市與迪慶州屬于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件不利地區(qū)，昆明市則是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好但耕地利用受城鎮(zhèn)化影響大的地區(qū).波動型包括普洱市、臨滄市、楚雄州、紅河州、文山州5個州市，這5個州市是云南傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)，但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受氣候影響大，故波動大.

3.3 云南省耕地利用效率的空間差異及其變化分析

在ArcGIS中對TE、PTE、SE進行分級，把效率分成高值、次高值、次低值和低值4個級別，分級標準如表6所示，分級結(jié)果如圖1所示.

表6 云南省耕地利用效率分級標準

由圖1(a)可知，2009年云南省各地區(qū)的耕地利用綜合效率以高值(效率值為1)為主，主要分布在云南省的東部地區(qū)、滇西地區(qū)和滇南的西雙版納州，共有10個州市；次高值區(qū)主要分布在云南中部，有4個州市，次低值區(qū)有2個，沒低值區(qū).至2014年綜合效率高值區(qū)擴展到西部、中部和滇東北的大部分地區(qū)，共有11個州市，低值區(qū)擴展為3個地州市，無次高值區(qū).到2019年高值區(qū)顯著縮小，退縮到滇西南、滇東北和滇南的西雙版納州，滇中地區(qū)僅有玉溪為高值區(qū)，僅8個州市；次低值區(qū)顯著增加.

從圖1(b)可見，云南省耕地利用純技術(shù)效率總體上處于較高水平.其中，2009年的高值區(qū)有12個州市，主要分布在云南的東部與西部地區(qū)，次高值區(qū)和次低值區(qū)各有2個州市，分布在云南中間條帶上，無低值區(qū).至2014年，云南省耕地利用純技術(shù)效率為高值的州市仍為12個，但分布形態(tài)有變化——兩個次高值區(qū)變成了高值區(qū)，邊緣處的另外兩個高值區(qū)變成了次低值區(qū)，出現(xiàn)了2個低值區(qū)，缺次高值區(qū).到2019年，純技術(shù)效率高值區(qū)仍有12個州市，但其中一個州市(普洱市)降為次高值區(qū)，而臨滄市從次低值區(qū)變成了高值區(qū)，兩個低值區(qū)上升為次低值區(qū)，沒有低值區(qū).

由圖1(c)可知，2009年云南省耕地利用規(guī)模效率總體水平較高，沒有次低值區(qū)和低值區(qū)；有11個州市為高值區(qū)，主要分布在滇西、滇東和滇南的西雙版納州三個區(qū)域；次高值區(qū)由5個州市組成，連片分布在云南的中南部.至2014年，規(guī)模效率高值區(qū)擴展為12個州市，在空間上，2009年時的次高值 區(qū)大部分轉(zhuǎn)化為高值區(qū)，有3個次高值區(qū)，出現(xiàn)了一個次低值區(qū)(昆明市由高值區(qū)轉(zhuǎn)為次低值區(qū)).2019年時，規(guī)模效率高值區(qū)縮減為9個州市，主要分布在滇西、滇東北和滇南3個區(qū)域，出現(xiàn)了1個低值區(qū).

總體來看，云南省的耕地利用效率2009年以高值區(qū)為主，高值區(qū)連片分布，且主要分布在云南的東西兩側(cè)，云南中部經(jīng)濟發(fā)展水平相對高的地區(qū)，高值區(qū)少；到2019年，全省的高值區(qū)減少，且分布區(qū)向云南邊緣地區(qū)收縮.

3.4 云南省耕地利用效率的影響因素分析

3.4.1 建立耕地利用效率影響因子評價指標體系

本文運用Tobit模型對耕地利用效率的影響因素進行分析.對于耕地利用效率影響因子指標的選取，許多學者立足不同視角對此進行了研究，發(fā)現(xiàn)自然條件、經(jīng)濟發(fā)展、技術(shù)進步等因素均對耕地利用效率有不同程度的影響.因為自然條件因素在短時間內(nèi)難以改變，所以針對生產(chǎn)要素如勞動力、投入規(guī)模、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平等因素對耕地利用效率的影響程度進行探究更實際[18].因此，本文結(jié)合現(xiàn)有研究成果[12,18,25]和云南省耕地利用情況以及指標數(shù)據(jù)的可獲得性，選取人均GDP、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、化肥投入量、主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、農(nóng)村常住居民人均可支配收入等指標建立云南省耕地利用效率影響因素評價指標體系(表7)，并作為解釋變量，同時期各州市耕地利用綜合效率值為被解釋變量.

圖1 云南省16州市的耕地利用效率等級的空間分布示意圖

表7 云南省耕地利用效率影響因素指標體系

3.4.2 基于Tobit回歸模型的耕地利用效率影響因子分析

基于Stata15，以2009—2019年云南省及16個州市的耕地利用綜合效率為被解釋變量，通過Tobit回歸模型分析云南省各州市耕地利用綜合效率的影響因素，結(jié)果如表8所示.

表8 云南省耕地利用效率影響因素的回歸分析

從表8可知，5個解釋變量的顯著性均通過顯著性檢驗.從系數(shù)絕對值的大小分析得出它們對耕地利用效率的影響程度排序為：化肥投入量>農(nóng)業(yè)發(fā)展水平>主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量>農(nóng)村人均可支配收入>人均GDP.

在5個解釋變量中，人均GDP對耕地利用效率的影響最小，但其系數(shù)為正.人均GDP是衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的重要指標[12]，人均GDP越高表明地區(qū)經(jīng)濟水平發(fā)展越好.對耕地生產(chǎn)而言，只有地區(qū)的經(jīng)濟水平達到一定程度，地方財政才能有更多的資金傾向于農(nóng)業(yè)部門，農(nóng)業(yè)部門才能得到充足的資源投入，引入先進技術(shù)和管理經(jīng)驗，耕地的利用效率才有提高的動力，因此人均GDP的影響不容忽視.

農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的回歸系數(shù)為正，表明其對耕地利用效率有積極影響，耕地利用的效率會隨著農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的提高而提高.農(nóng)業(yè)發(fā)展水平表示當?shù)氐谝划a(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值與地區(qū)生產(chǎn)總值之比，第一產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值越高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動吸引生產(chǎn)要素的程度就越大，生產(chǎn)要素如化肥、機械等就會較多地流向農(nóng)業(yè)部門從而促進耕地利用效率的提升[18].

化肥投入量對耕地利用效率的影響最為明顯，但與耕地利用效率的關(guān)系為負相關(guān).雖然合理施肥可以提高農(nóng)作物單位面積產(chǎn)量，但也會增加農(nóng)作物種植成本，不一定能提高耕地利用效率.相反，如果化肥投入過多還可能引起土壤污染、水體富營養(yǎng)化、生態(tài)惡化等環(huán)境問題，這不僅不利于耕地利用效率的提高，還會破壞優(yōu)質(zhì)耕地，降低農(nóng)作物單位面積產(chǎn)量，導致耕地利用效率降低.

主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量與耕地利用效率呈顯著正相關(guān)，在耕地投入比例不變的情況下，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量提高，則表明耕地利用效率提高.此外，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量提高還能增加農(nóng)民的收益，提高農(nóng)民的勞動積極性，形成良性循環(huán).

農(nóng)村人均可支配收入的系數(shù)為負，表明在云南省農(nóng)村人均可支配收入的增加會降低耕地利用效率.在可耕地面積與耕地利用效率一定的前提下，云南農(nóng)民可支配收入的增長更多來源于非農(nóng)收入的增長，故農(nóng)村人均可支配收入持續(xù)增加可能使農(nóng)民對耕地利用獲得的收益的依賴下降，不利于耕地集約化、規(guī)模化經(jīng)營，從而導致產(chǎn)出效益不足的情況.

4 結(jié) 論

本文運用數(shù)據(jù)包絡分析法對2009—2019年云南省及其16州市的耕地利用效率進行測算，據(jù)此分析其時空變化特征；通過Tobit模型對耕地利用效率的影響因素進行回歸分析.主要結(jié)論如下：

(1)2009—2019年云南省耕地利用綜合效率未達有效，且總體上呈下降趨勢，表明云南省耕地利用的投入要素與產(chǎn)出綜合效益不高，且不穩(wěn)定.其中，耕地利用純技術(shù)效率所有年份已達技術(shù)效率最優(yōu)，表明云南省對耕地資源利用管理、技術(shù)投入和技術(shù)推廣、科技資源配置達到最優(yōu)；但所有年份的規(guī)模效率均為無效，且規(guī)模效率值還持續(xù)降低，即云南省的耕地生產(chǎn)要素投入尚不能滿足耕地產(chǎn)出所需的最大投入量.綜合效率變化和規(guī)模效率的變化趨勢相近，都呈下降趨勢，純技術(shù)效率的變化相對較小且大部分時段保持有效，表明綜合效率的下降主要源自規(guī)模效率.

(2)2009—2019年云南省16個州市的耕地利用效率及其變化趨勢各不相同，有50%的州市的利用效率已達有效，而另外50%的州市的耕地利用效率未達有效，利用效率有待提升.其中，耕地利用效率已達有效的州市，皆是云南農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)(怒江州除外)，也是受國家各項優(yōu)惠政策影響較大的地區(qū)，除玉溪市外主要分布在云南的邊緣地區(qū).16個州市的耕地利用效率及變化狀態(tài)可分四個變化類型，即穩(wěn)定有效狀態(tài)類型、持續(xù)增長達有效狀態(tài)類型、持續(xù)下降至無效型和波動型.其中，穩(wěn)定有效狀態(tài)類型和持續(xù)增長達有效狀態(tài)類型共有8個州市，占云南省州市總數(shù)的50%，主要分布于滇東北、滇西、滇南地區(qū).

(3)從耕地利用效率的空間格局變化來看，云南省耕地利用效率在2009年以高值區(qū)和次高值區(qū)為主，無低值區(qū)，次低值區(qū)極少.其中，高值區(qū)數(shù)量最多，多連片分布于云南省的東西兩側(cè)，高值區(qū)多為云南省的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)；次高值區(qū)分布于云南中南部地區(qū).2009年之后，高值區(qū)范圍縮小，分布區(qū)向云南西部、南部和東北部邊緣傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)地區(qū)收縮，低值區(qū)與次低值區(qū)擴展.

(4)從耕地利用的影響因素來看，人均 GDP、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量等因素對耕地利用效率有積極的作用，化肥投入和農(nóng)村人均可支配收入對耕地利用效率有消極的影響.