張秋月

摘 要：本文以四川省土地利用分區(qū)為依據(jù)，利用四川省21個(gè)地級(jí)市2006年、2010年、2014年的耕地利用狀況有關(guān)數(shù)據(jù)，以耕地集約利用為目標(biāo)，構(gòu)建了包括4個(gè)層次，11項(xiàng)具體指標(biāo)的耕地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；結(jié)合主成分分析法及熵值法，對(duì)四川省的耕地集約利用狀況的時(shí)空變化進(jìn)行分析。通過研究得出結(jié)論如下：1、四川省21個(gè)地級(jí)市從2006年至2014年這9年間耕地集約利用狀況呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)，多數(shù)地級(jí)市集約利用狀況呈波浪狀略有提高；2、四川省東南部土地利用集約化水平較高，西北部較低，其他分區(qū)集約化程度相差較小。

關(guān)鍵詞：耕地集約利用；主成分分析；熵值法；時(shí)空變化

一、研究方法及數(shù)據(jù)來源

依據(jù)國(guó)內(nèi)外眾多研究成果及經(jīng)驗(yàn)，以集約利用為目標(biāo)，首先構(gòu)建關(guān)于四川省耕地集約利用狀況評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，并收集相關(guān)數(shù)據(jù)；然后利用SPSS軟件及excel軟件，結(jié)合主成分分析法及熵值法確定相關(guān)指標(biāo)的權(quán)重；其次，運(yùn)用多因素綜合評(píng)價(jià)法對(duì)四川省21個(gè)地級(jí)市的耕地集約利用狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)，分析其時(shí)空變化；最后，得出結(jié)論。

（一）數(shù)據(jù)來源

本文以四川省21個(gè)地級(jí)市的耕地集約利用時(shí)空變化為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)主要來源于四川省統(tǒng)計(jì)年鑒（2007年、2011年、2015年）、各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒以及各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)。

（二）評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

耕地集約利用內(nèi)涵豐富，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系既要反映耕地集約利用的內(nèi)涵，又要全面的表現(xiàn)出各地耕地集約利用的世紀(jì)情況。趙本宇等認(rèn)為，新形勢(shì)下的耕地集約利用應(yīng)與生態(tài)農(nóng)業(yè)相適應(yīng)，即既要強(qiáng)調(diào)單位耕地生產(chǎn)要素投入強(qiáng)度，又要注重投入要素的利用程度及產(chǎn)出效果，同時(shí)，耕地開發(fā)應(yīng)以區(qū)域耕地資源合理配置和結(jié)構(gòu)優(yōu)化為前提[1]。依據(jù)此含義，借鑒相關(guān)研究成果[2]，構(gòu)建了一套以耕地集約利用為目標(biāo)層，包含準(zhǔn)則層、指標(biāo)層在內(nèi)的耕地集約利用評(píng)價(jià)體系。其中，準(zhǔn)則層主要包括耕地投入強(qiáng)度、耕地利用強(qiáng)度、耕地產(chǎn)出效益、耕地可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r四個(gè)方面；另外，根據(jù)指標(biāo)的代表性及數(shù)據(jù)的可獲取性程度，共選取11項(xiàng)指標(biāo)作為基礎(chǔ)指標(biāo)，完成四川省耕地集約利用狀況評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建。

（三）權(quán)重的確定

1、主成分分析方法。主成分分析方法，也稱主分量分析法，是一種較客觀的多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法；其通過降維技術(shù)眾多的指標(biāo)綜合成少量的綜合指標(biāo)，且盡可能全面的反映原數(shù)據(jù)的信息[3]。熵值法主成分分析方法不僅可以抓住主要矛盾，還極大地提高了研究和分析的效率[3]。其主要步驟如下：原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化；建立相關(guān)系數(shù)矩陣；求相關(guān)系數(shù)的矩陣的特征值；求新指標(biāo)的分值。

2、熵值法。熵值法的基本原理是通過判斷指標(biāo)值之間的差距來判斷指標(biāo)的作用；一定程度上避免了人的主觀性，確定權(quán)重的過程更為客觀。在土地評(píng)價(jià)系統(tǒng)中，對(duì)于理想的指標(biāo)值來說，指標(biāo)值變化越慢，得到的指標(biāo)信息熵就愈大，效用值就愈小，指標(biāo)權(quán)重就愈??；反之權(quán)重就愈大其主要步驟如下：數(shù)據(jù)非負(fù)化處理；計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值；計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵；利用多因素綜合評(píng)價(jià)法計(jì)算耕地集約利用綜合分值。

二、結(jié)果分析

（一）數(shù)據(jù)處理結(jié)果

通過已構(gòu)建的指標(biāo)體系，收集四川省21個(gè)地級(jí)市2006年、2010年、2014年共3年的數(shù)據(jù)，通過標(biāo)準(zhǔn)差法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；利用主成分分析法分別提取出3個(gè)主要指標(biāo)，并利用熵值法計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重，得到各年份的標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)。根據(jù)柱狀圖，可看出21個(gè)地級(jí)市耕地集約利用狀況時(shí)間及空間變化，如圖1。

分區(qū)比較，如圖2。

（二）結(jié)果分析

1、時(shí)間變化分析。從時(shí)間序列變化上來看，四川省21個(gè)地級(jí)市從2006年至2014年這9年間耕地集約利用狀況呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)，多數(shù)地級(jí)市集約利用狀況呈波浪狀略有提高。成都平原土地利用區(qū)由于城市化水平較高，耕地利用受區(qū)位及市場(chǎng)因素影響較大，致使耕地利用結(jié)構(gòu)變化較大，故而耕地集約利用狀況呈波狀變化。攀西土地利用區(qū)的攀枝花、雅安由于耕地面積較少，為了提高土地的產(chǎn)出，對(duì)土地投入較大，故其土地集約利用程度一度都處于較高位置。而川西北土地利用區(qū)土地集約利用程度的提高則主要依賴于農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力的投入，致使單位面積產(chǎn)值增加，人均純收入大幅度增長(zhǎng)。

2、空間變化分析。從空間序列變化來看，四川省5個(gè)土地利用區(qū)中，攀西土地利用區(qū)的集約化程度較高，成都平原土地利用區(qū)次之，川南及川東北土地利用區(qū)集約化程度相近，而川西北土地利用區(qū)集約化程度則與前述相差較大。從21個(gè)地級(jí)市來看，雅安市由于耕地面積稀少，對(duì)耕地在勞動(dòng)力、機(jī)械及化肥上投入較大，再加之優(yōu)越的氣候條件及環(huán)境條件的影響，雅安市的耕地集約利用狀況在全省地位突出。成都、德陽(yáng)及綿陽(yáng)等經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r較好的城市，依托良好的經(jīng)濟(jì)條件及科技條件，投入較大，灌溉保證率高，單位產(chǎn)值較高，人均純收入也相應(yīng)較高，故其集約利用程度也排名靠前。而位于川西北地區(qū)的甘孜阿壩地區(qū)，雖然耕地面積廣闊，但受經(jīng)濟(jì)發(fā)展不充分、自然條件較為惡劣、勞動(dòng)力缺乏等因素的限制，耕地集約化水平還有待進(jìn)一步提高。

三、結(jié)論與討論

1、本文利用主成分分析法，抓住了影響耕地集約利用水平的主要因素，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的降維，簡(jiǎn)化了操作步驟；另一方面，本文在主成分分析法的基礎(chǔ)上結(jié)合了熵值法用于確定權(quán)重，增加了指標(biāo)權(quán)重的科學(xué)性，提高了數(shù)據(jù)分析的客觀性。

2、文章基于四川省土地利用分區(qū)，以四川省21個(gè)地級(jí)市為對(duì)象，構(gòu)建相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，展現(xiàn)了評(píng)價(jià)對(duì)象2006年至2014年這9年間耕地集約利用程度的時(shí)間變化，既做了空間尺度的差異比較，也體現(xiàn)了時(shí)間尺度的對(duì)比。

3、由于數(shù)據(jù)的缺乏，本文對(duì)四川省各地級(jí)市耕地集約利用水平的研究時(shí)間尺度較小，故其集約利用水平變化不夠明顯；同時(shí)，由于耕地集約利用評(píng)價(jià)影響因素眾多，涉及范圍較廣，部分可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)難以量化，以及部分指標(biāo)數(shù)據(jù)的不可獲得性，致使耕地集約利用評(píng)價(jià)不夠全面，其評(píng)價(jià)指標(biāo)體系也有待進(jìn)一步的完善。（作者單位：四川師范大學(xué)地理與資源科學(xué)學(xué)院）

參考文獻(xiàn)：

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