包博建，陸汝成，周 興

(南寧師范大學(xué) 自然資源與測(cè)繪學(xué)院，廣西 南寧 530001)

0 引言

耕地資源的利用效率不僅對(duì)國(guó)家糧食安全具有深遠(yuǎn)影響，而且耕地資源利用效率的高低成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要制約因素，在我國(guó)城市不斷擴(kuò)張所造成的耕地總量下降的背景下，研究耕地的利用效率對(duì)耕地保護(hù)顯得尤為重要。

在耕地利用效率研究領(lǐng)域我國(guó)相對(duì)較晚，但發(fā)展較為迅速并取得了較好的成果。在研究方法上，學(xué)者多采用了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)、超效率(SBM)、隨機(jī)森林、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)、FGLS、Tobit等模型對(duì)耕地利用效率及其影響因素進(jìn)行了探究，如張榮天等[1]基于改進(jìn)DEA模型表明了1994～2012年中國(guó)省際耕地利用效率DEA最優(yōu)比例相對(duì)較??；姜晗等[2]采用超效率SBM模型得出了2002～2016年東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)耕地利用效率整體上呈波動(dòng)上升的趨勢(shì)；陳丹玲等[3]運(yùn)用隨機(jī)森林RF模型對(duì)2003～2015年中國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)的耕地利用效率進(jìn)行了測(cè)度，解決了復(fù)雜非線性特征的耕地利用效率問題；王良健等[4]運(yùn)用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)與FGLS模型研究了2001～2011年中國(guó)耕地利用效率及其影響因素區(qū)域差異；廖成泉等[5]基于四階段DEA-Tobit模型證明了2012年湖北省耕地資源利用效率整體水平不高，且主要由純技術(shù)效率偏低所致。從研究尺度上，主要從宏觀尺度的國(guó)家層面逐漸轉(zhuǎn)向中觀的省域和微觀層面的市縣，王良健[4]、張立新[6]、張榮天[1]等從宏觀層面對(duì)中國(guó)耕地利用效率進(jìn)行了研究；徐秋[7]、吳冬林[8]、宮攀[9]、張浩[10]、經(jīng)陽[11]、周嘉昕[12]等則分別從省域?qū)用鎸?duì)黑龍江、四川、山東、河北、江西、河南等省份的耕地利用效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)；孫耀鵬[13]、白志遠(yuǎn)[14]、張?zhí)锓絒15]、馮曉紅[16]等基于市縣層面分別對(duì)荊州市、康樂縣、璧山縣、豐都縣的耕地利用效率進(jìn)行了測(cè)度；張霞[17]、朱向楠[18]等從鎮(zhèn)域、村域角度對(duì)耕地利用效率進(jìn)行了研究，但目前在這一層面領(lǐng)域研究的不多。

綜上，已有研究大多基于全國(guó)、省、市一級(jí)來展開，且評(píng)價(jià)單元相對(duì)較少，對(duì)各評(píng)價(jià)單元之間的空間特征關(guān)系的研究還不多，此外，研究區(qū)多為發(fā)達(dá)地區(qū)，而針對(duì)山地多、平地少的欠發(fā)達(dá)地區(qū)研究的較少?；诖耍恼乱詮V西111個(gè)縣(市/區(qū))為對(duì)象，構(gòu)建耕地利用效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用改進(jìn)熵值法計(jì)算各評(píng)價(jià)單元權(quán)重及得分，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用GIS空間統(tǒng)計(jì)模型從整體和局部2個(gè)方面揭示其空間格局分異規(guī)律，最后運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型探究廣西耕地利用效率空間差異驅(qū)動(dòng)機(jī)制并提出針對(duì)性建議，以期為提高廣西耕地利用效率提供決策參考。

1 研究區(qū)概況

廣西壯族自治區(qū)界于北緯20°54′～26°24′、東經(jīng)104°28′～112°04′之間，下轄14個(gè)地級(jí)市，39個(gè)市轄區(qū)、7個(gè)縣級(jí)市、53個(gè)縣、12個(gè)民族自治縣(共計(jì)111個(gè)縣級(jí)行政單位)(圖1)，土地總面積23.76萬km2，占全國(guó)土地總面積的2.5%，廣西土地資源類型主要以山地、丘陵和石山為主。西北高、東南低，地勢(shì)由西北向東南逐漸降低，是典型的喀斯特地區(qū)。氣候主要為亞熱帶季風(fēng)氣候和熱帶季風(fēng)氣候。2017年全區(qū)在農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力投入方面達(dá)360.43×105kW，而人均糧食占有量則由1995年的341.91 kg降至2017年的262.09 kg。2017年糧食單產(chǎn)達(dá)4931 kg/hm2，甘蔗產(chǎn)量達(dá)7611.69×104t，下轄的崇左市素有“中國(guó)糖都”之稱，是我國(guó)糖料重要生產(chǎn)基地。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

參照已有成果，從廣西的實(shí)際情況出發(fā)，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的易獲取性，從廣西各縣(市/區(qū))耕地的利用程度、投入與產(chǎn)出情況出發(fā)，構(gòu)建評(píng)價(jià)體系(表1)。

表1 廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率評(píng)價(jià)指標(biāo)

2.2 改進(jìn)熵值法

耕地利用是一種易受人們行為影響的土地利用活動(dòng)，具有極強(qiáng)的區(qū)域性和系統(tǒng)性特點(diǎn)，而改進(jìn)熵值法不僅適合于系統(tǒng)性問題的研究，而且適合于相對(duì)性評(píng)價(jià)[19]。為此，采用改進(jìn)熵值法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重，對(duì)耕地利用效率指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理之后，運(yùn)用改進(jìn)熵值法計(jì)算出各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重(表1)，在此基礎(chǔ)上計(jì)算出各研究單元的耕地利用效率綜合得分。

2.2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 設(shè)Y為耕地利用效率評(píng)價(jià)指數(shù)對(duì)應(yīng)于第i個(gè)地區(qū)與第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的樣本矩陣，有Y=(Yij)i×j，對(duì)原始數(shù)據(jù)采用極值處理法進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(1)

(2)

式中：minYij、maxYij分別是第i個(gè)地區(qū)中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)樣本值的最小值和最大值，i=1，2，…，n；j=1，2，…,m[20]。

2.2.2 指標(biāo)權(quán)重確定 (1)求第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下第i個(gè)地區(qū)Ai的貢獻(xiàn)度，用Fij表示，公式如下：

(3)

多評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣：求出標(biāo)準(zhǔn)化后各列指標(biāo)的和，每行數(shù)值和對(duì)應(yīng)列的比形成新的矩陣。

(2)計(jì)算所有地區(qū)對(duì)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的貢獻(xiàn)總量即熵值。

用Ej來表示所有地區(qū)對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)Yij的貢獻(xiàn)總量，其表達(dá)式為：

(4)

式中，Ej為第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值，常數(shù)K為調(diào)節(jié)系數(shù)，用公式表達(dá)為：

(5)

可保證0≤Ej≤1，即Ej最大值為1。在熵值計(jì)算中，當(dāng)某個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下各地區(qū)的貢獻(xiàn)度趨于一致時(shí)，Ej趨向于1，則該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中的貢獻(xiàn)度越大；當(dāng)貢獻(xiàn)度全部相等時(shí)，則該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中的貢獻(xiàn)度很小，可以不考慮該指標(biāo)在評(píng)價(jià)中的貢獻(xiàn)度。

(3)計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)下各地區(qū)貢獻(xiàn)度的一致性，即指標(biāo)差異指數(shù)Dj。

Dj=1-Ei

(6)

(4)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，用Wj表示，各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重為Dj與所有Dj和的商，其計(jì)算公式如下。

(7)

2.2.3 耕地利用效率值計(jì)算 在得出指標(biāo)權(quán)重值的基礎(chǔ)上，采用綜合評(píng)價(jià)法計(jì)算研究區(qū)域耕用地利用效率各研究單元的綜合得分。公式表達(dá)為：

(8)

依據(jù)式(8)計(jì)算所得分為廣西各地區(qū)的耕地利用效率的綜合指標(biāo)值，即耕地利用效率值，可以發(fā)現(xiàn)，Si∈[0,1]，當(dāng)Sj=0時(shí)，耕地利用系統(tǒng)處于最低效利用的狀態(tài)，利用程度最低；當(dāng)Sj=1時(shí)，耕地利用系統(tǒng)處于最高效利用的狀態(tài)，利用程度最高。

2.3 空間自相關(guān)分析模型

2.3.1 全局莫蘭指數(shù) 為對(duì)廣西各縣(市/區(qū))的耕地利用效率水平的空間特征在整體上進(jìn)行描述，更好地探究其空間的關(guān)聯(lián)性及差異特征，本研究引入全局Moran’s I指數(shù)。全局Moran’s I指數(shù)可反映空間相鄰或空間相近的區(qū)域單元屬性之間的相互作用機(jī)制[1]。其計(jì)算公式如下。

(9)

2.3.2 局部莫蘭指數(shù) 局部Moran’s I指數(shù)是度量某一區(qū)域單元與相鄰區(qū)域單元空間自相關(guān)程度的常用指標(biāo)[2]，為進(jìn)一步體現(xiàn)耕地利用效率在空間上的熱點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)，揭示其局部空間分異規(guī)律，而引入局部Moran’s I指數(shù)。

(10)

2.4 地理加權(quán)回歸

OLS模型作為一種全局回歸模型，其得到的回歸系數(shù)估計(jì)值是整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)的平均值，不能反映回歸參數(shù)的真實(shí)空間特征。而地理加權(quán)回歸模型可以使參數(shù)在空間中的變化趨勢(shì)得以度量，從而更好地反映參數(shù)的真實(shí)空間特征。地理加權(quán)回歸(Geographically Weighted Regression，GWR)通過對(duì)不同區(qū)域的影響程度進(jìn)行估計(jì)，能夠反映參數(shù)在不同空間下的空間非平穩(wěn)性，使變量間的關(guān)系可以隨空間位置的變化而變化，其結(jié)果更符合客觀實(shí)際[21]。GWR模型擴(kuò)展了傳統(tǒng)的回歸框架，在全局回歸模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行局部的參數(shù)估計(jì)模型，結(jié)構(gòu)如下：

(11)

式中，β0(ui,vj)為常數(shù)項(xiàng)；βk(ui,vj)為各縣(市/區(qū))的回歸系數(shù)；t為研究單元個(gè)數(shù)；Xik為研究區(qū)各評(píng)價(jià)單元的變量數(shù)；εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.5 數(shù)據(jù)來源

研究中所使用的數(shù)據(jù)主要包括經(jīng)濟(jì)社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)，均來自廣西統(tǒng)計(jì)局官方公布的《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》(2018)，對(duì)缺失的個(gè)別指標(biāo)數(shù)據(jù)通過所在地的《政府統(tǒng)計(jì)公報(bào)》或《政府工作報(bào)告》補(bǔ)齊。

3 結(jié)果與分析

3.1 耕地利用效率評(píng)價(jià)

根據(jù)上述熵值法計(jì)算公式得到各指標(biāo)權(quán)重后，對(duì)各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和得出廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率綜合得分。同時(shí)，為將廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率空間差異能夠更直觀地表現(xiàn)出來，以廣西各縣(市/區(qū))行政區(qū)劃矢量圖作為底圖，利用ArcGIS軟件中的自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率劃分為5個(gè)等級(jí)，即：耕地利用效率低效區(qū)(0.1463≤Si≤0.2004)、耕地利用效率較低區(qū)(0.2004≤Si≤0.2503)、耕地利用效率中等區(qū)(0.2503≤Si≤0.2996)、耕地利用效率較高區(qū)(0.2996≤Si≤0.3317)、耕地利用效率高效區(qū)(Si>0.3317)，據(jù)此繪制各縣(市/區(qū))耕地利用效率等級(jí)圖(圖2)。

2017年全區(qū)耕地利用效率平均值為0.2518，全區(qū)水平在此之上的縣(市/區(qū))僅占42.34%，在此之下的縣(市/區(qū))占到了57.66%，耕地利用效率最高地區(qū)為恭城瑤族自治縣，效率值達(dá)到了0.6537；最低的為憑祥市，效率值僅為0.1463，兩者極差達(dá)到了0.5074，可見，縣域之間的耕地利用效率差異較大。

從空間分類來看，總體而言，桂西部耕地利用效率普遍較低，桂東部耕地利用效率總體在中等及中等以上水平。廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率整體水平呈現(xiàn)從西向東逐漸遞增的趨勢(shì)。

第一級(jí)為耕地利用效率高效區(qū)，包括恭城瑤族自治縣、平樂縣、昭平縣等，主要分布于廣西東北部，少數(shù)分布于東南部，從要素配置上看，該區(qū)的土地資源與環(huán)境要素的條件綜合比較好。從指標(biāo)數(shù)據(jù)來看，該地的指標(biāo)值相對(duì)于其他縣(市/區(qū))較好，間接反映了該地的耕地利用效率較高，在廣西其他縣(市/區(qū))的耕地資源利用中發(fā)揮了良好的典范作用。高效利用區(qū)其復(fù)種指數(shù)、機(jī)械化程度、農(nóng)業(yè)科技投入力度上相對(duì)于其他縣(市/區(qū))較高，這也是其保持較高的耕地利用效率的重要原因。當(dāng)前應(yīng)注重土地投入、資本與規(guī)模的協(xié)調(diào)與均衡，以保持其以高效的耕地利用效率進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)。

第二級(jí)為耕地利用效率較高區(qū)，包括陽朔縣、海城區(qū)、象州縣、福綿區(qū)、容縣、港口區(qū)、武鳴區(qū)等，主要分布于桂東北部、桂東南部、桂中部。這些地區(qū)土地以丘陵為主，且多為低山丘，具有亞熱帶季風(fēng)性氣候特色、日照充足、雨量充沛。同時(shí)，該區(qū)復(fù)種指數(shù)、機(jī)械化投入程度相對(duì)其他縣(市/區(qū))較高。在耕地利用上，港口區(qū)、海城區(qū)在各項(xiàng)耕地利用指標(biāo)中處于中上水平，耕地利用效率具備著向耕地利用高效區(qū)發(fā)展的潛力和條件。

第三級(jí)為耕地利用效率中等區(qū)，包括藤縣、覃塘區(qū)、柳城縣、靈山縣、武宣縣、北流市、賓陽縣、荔浦市等縣(市/區(qū))。中等效率區(qū)主要分布在桂東南部、桂北部、桂中部，少數(shù)分布于桂西南部。鳳山縣、天峨縣、環(huán)江毛南族自治縣位于桂西南部，地形主要為山地，其耕地利用效率卻相對(duì)較高于同區(qū)位縣(市/區(qū))，達(dá)到了中等利用水平，這與其較好的機(jī)械化投入、科技人員投入及糧耕指數(shù)是分不開的，當(dāng)前應(yīng)盡可能提高其他耕地利用因子，如土地墾殖率和復(fù)種指數(shù)，從而進(jìn)一步向更高的耕地利用水平提升。北流市、陸川縣等桂東縣市及靈山縣、浦北縣、合浦縣等桂東南縣域，地勢(shì)相對(duì)比較平坦，土壤比較肥沃，農(nóng)民進(jìn)行耕地活動(dòng)的距離不長(zhǎng)，便于對(duì)耕地進(jìn)行管理，耕地利用的自然條件較好，然而在耕地機(jī)械化和農(nóng)業(yè)科技等投入上仍需提高。

第四級(jí)為耕地利用效率較低區(qū)，包括龍勝各族自治縣、那坡縣、合山市、博白縣、蒼梧縣、金城江區(qū)、田陽區(qū)、江南區(qū)等縣(市/區(qū))。較低效區(qū)幾乎分布于廣西各個(gè)地區(qū)，主要集中在桂西部、桂西南部、桂東部、桂南部，這也從側(cè)面反映了廣西整體耕地利用水平不高，仍具有較大的提升空間。桂西部、桂西南部山多平地少，耕地比較分散，耕地相對(duì)比較破碎化，耕地開發(fā)利用的條件較差且利用難度大，桂西部、西南部地區(qū)的耕地利用效率較低效縣(市/區(qū))的土地優(yōu)勢(shì)在于生態(tài)效益，應(yīng)因地制宜發(fā)展適合本地特色的產(chǎn)業(yè)。從指標(biāo)數(shù)值來看，桂東南部、桂東部大部分縣(市/區(qū))耕地利用效率較低的主要原因?yàn)檗r(nóng)業(yè)機(jī)械和農(nóng)業(yè)技術(shù)人員投入較少，致使其耕地利用效率較為低效。

第五級(jí)為耕地利用效率低效區(qū)，包括魚峰區(qū)、防城區(qū)、象山區(qū)、平果市、疊彩區(qū)、德?？h、興寧區(qū)、西鄉(xiāng)塘區(qū)、憑祥市等縣(市/區(qū))。低效區(qū)主要分布在桂西南部、桂西北、桂南部。桂西南部、桂西北部土地資源類型主要以山地居多，耕地的利用條件相對(duì)缺乏，桂西部如百色市大部分縣耕地利用效率偏低，該地是廣西有色金屬的重要生產(chǎn)地，加上其復(fù)雜的地形，耕地利用條件不具優(yōu)勢(shì)性，進(jìn)而耕地利用效率偏低。興寧區(qū)、西鄉(xiāng)塘區(qū)等全區(qū)經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)，由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展占用了許多耕地，導(dǎo)致耕地?cái)?shù)量減少和質(zhì)量下降，在耕地利用上投入的程度低，產(chǎn)出效益低，耕地利用效率還需提高。該區(qū)是以山地為主的地勢(shì)較高地區(qū)，耕地利用難度大。

3.2 耕地利用效率空間特征分析

為分析廣西各縣(市/區(qū))的耕地利用效率水平的總體空間聚集特征，文章基于2017年廣西各縣(市/區(qū))的耕地利用效率值，借助ArcGIS 10.7軟件計(jì)算出研究區(qū)域的全局Moran’s I指數(shù)為0.1478，其P值、Z值均通過顯著性檢驗(yàn)，表明研究區(qū)耕地利用效率存在空間正相關(guān)關(guān)系，表現(xiàn)為顯著的空間集聚效應(yīng)。由于存在空間異質(zhì)性，采用局域Moran’s I探究研究區(qū)子單元耕地利用效率局部集聚特征(圖3)。

由圖3可知，H-H聚集區(qū)：2017年廣西耕地利用效率熱點(diǎn)區(qū)主要集中分布在廣西東北部的恭城瑤族自治縣、平樂縣一帶，與其相鄰的為L(zhǎng)-H聚集區(qū)，主要分布于廣西東北部蒙山縣、鐘山縣一帶。當(dāng)前，應(yīng)注重L-H聚集區(qū)及H-L聚集區(qū)的耕地利用效率差異平衡，同時(shí)要穩(wěn)步提升H-H聚集區(qū)的耕地利用效率水平，避免其向L-H聚集演變。L-L聚集區(qū)：耕地利用效率冷點(diǎn)區(qū)主要集中分布在廣西西南部的龍州縣、寧明縣和西部的田林縣、田陽區(qū)、右江區(qū)及經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的江南區(qū)、良慶區(qū)、柳江區(qū)、柳南區(qū)、柳北區(qū)一帶。從地理位置上來看，位于冷點(diǎn)區(qū)的龍州縣、寧明一帶為靠近邊境縣域，在中越邊境地區(qū)的耕地利用由于人口轉(zhuǎn)移等原因造成較了嚴(yán)重的撂荒現(xiàn)象，應(yīng)大力加強(qiáng)邊境地區(qū)的耕地利用率，從而保障我國(guó)的國(guó)土安全及邊境糧食安全。從經(jīng)濟(jì)上看，江南區(qū)、柳南區(qū)一帶為全區(qū)經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)，在經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)展占用耕地的同時(shí)造成耕地減少和質(zhì)量下降，致其耕地利用效率不高，該區(qū)域應(yīng)在創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)兼顧生態(tài)效益，提高發(fā)展的品質(zhì)。

3.3 耕地利用效率驅(qū)動(dòng)力分析

3.3.1 驅(qū)動(dòng)因子選取 廣西耕地利用效率空間差異及其集聚特征是多重因素下相互作用的結(jié)果。文章通過參考相關(guān)學(xué)者[1-2，6-8，10-11]的研究，結(jié)合廣西的地方實(shí)際情況，從自然條件和耕地資源稟賦、農(nóng)業(yè)投入程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展3個(gè)方面綜合考慮各因素對(duì)研究區(qū)耕地利用效率空間特征的影響，同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)的易獲取性，本研究以廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率得分為因變量，選取復(fù)種指數(shù)(x1)、人均耕地面積(x2)、機(jī)械化程度(x3)、農(nóng)業(yè)科技人員投入(x4)、人均GDP(x5)、農(nóng)村居民人均可支配收入(x6)作為本研究中耕地利用效率影響因素的解釋變量，通過GWR空間加權(quán)二乘法(WLS)對(duì)2017年廣西111個(gè)縣(市/區(qū))數(shù)據(jù)建立模型，探討耕地利用效率空間特征的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

3.3.2 驅(qū)動(dòng)因子分析 基于廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率綜合得分及影響因子數(shù)據(jù)，運(yùn)用ArcGIS 10.7軟件中普通最小二乘法(OLS)回歸模型對(duì)6種影響因子的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果見表2。

由表2可知，復(fù)種指數(shù)(x1)、人均耕地面積(x2)、機(jī)械化程度(x3)、農(nóng)業(yè)科技人員投入(x4)、人均GDP(x5)、農(nóng)村居民人均可支配收入(x6)6個(gè)影響因子的P值均小于0.05，均在1%水平上通過了顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)值均為正，說明上述影響因子對(duì)廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率的提升及空間分異特征具有顯著的正向作用。

在OLS模型基礎(chǔ)上，運(yùn)用ArcGIS 10.7軟件中空間統(tǒng)計(jì)工具的地理加權(quán)回歸模型對(duì)2017年廣西耕地利用效率的GWR值進(jìn)行測(cè)算。2017年GWR模型的擬合系數(shù)R2為0.867，調(diào)整后的擬合系數(shù)R2為0.841，表明該模型的擬合優(yōu)度較高，效果較好。

自然條件和耕地資源稟賦方面，2017年復(fù)種指數(shù)和人均耕地面積均在1%水平上通過了顯著性檢驗(yàn)，且其回歸系數(shù)均值分別為0.011、0.565，對(duì)耕地利用效率具有正向顯著作用，但作用不明顯。說明耕地的自然稟賦條件對(duì)耕地利用效率的提升有正向作用，但作用不大。復(fù)種指數(shù)的增加，反映了耕地的利用程度得到提高，在其他條件得以滿足的情況下其產(chǎn)出提高，從而使其耕地利用效率得到提高。而人均耕地面積的增加，在一定程度上緩解了人均耕地資源緊缺的壓力，使農(nóng)業(yè)向規(guī)模化方向發(fā)展，農(nóng)業(yè)管理得到加強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的規(guī)模化和可持續(xù)發(fā)展，進(jìn)而使得區(qū)域的耕地利用效率得到提高。

農(nóng)業(yè)投入程度方面，機(jī)械化程度及科技人員投入的回歸系數(shù)通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，各地區(qū)回歸系數(shù)均為正數(shù)且均值分別為22.84、7.77，說明兩者對(duì)耕地利用效率具有顯著的正向作用。機(jī)械化投入程度在6種影響因素的回歸系數(shù)均值中處于最高，這也說明了機(jī)械化投入程度在6種影響因子當(dāng)中對(duì)耕地利用效率的提升效果最明顯，是提高廣西各地區(qū)耕地利用效率的重要因素。而科技人員的投入改變了傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)管理方式，使得一些新的栽培、噴灌、生物施肥等新技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)當(dāng)中，減少了農(nóng)戶在耕地上的盲目投入，對(duì)耕地利用效率的提高起到了很好的促進(jìn)作用。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，人均GDP和農(nóng)村居民人均可支配收入均通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)均為正，分別僅有0.001和0.005，表明人均GDP和農(nóng)村居民人均可支配收入雖然對(duì)耕地利用效率的提升具有正向作用但作用很小，人均GDP和農(nóng)村居民人均可支配收入高的地區(qū)在一定程度上代表其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高。一方面，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)在農(nóng)業(yè)資金投入、科技投入等方面相對(duì)較多，農(nóng)業(yè)條件相對(duì)較好，從另一角度來看，在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的形勢(shì)下，城市的不斷擴(kuò)展使得城市周邊的耕地特別是優(yōu)質(zhì)耕地不斷減少，耕地的集約化程度不夠，使得該地區(qū)耕地利用效率不高。

用回歸系數(shù)的絕對(duì)值來表示耕地利用效率的影響程度，對(duì)其影響程度進(jìn)行大小比較可得：機(jī)械化程度>農(nóng)業(yè)科技人員投入>人均耕地面積>復(fù)種指數(shù)>農(nóng)村居民人均可支配收入>人均GDP，由此可知機(jī)械化投入對(duì)耕地利用效率影響程度最大，其次為農(nóng)業(yè)科技人員投入，其他影響因素對(duì)耕地利用效率也具有影響，但影響的程度比較小。從影響程度角度來看，為了提高廣西整體耕地利用效率，當(dāng)前應(yīng)在穩(wěn)定增加其他要素投入基礎(chǔ)上，因地施策，大力提高機(jī)械化投入和農(nóng)業(yè)科技人員投入，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高效的耕地利用效率。

4 對(duì)策與建議

由于廣西各縣在地形、地理位置、土地利用條件、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平等存在差別，因此廣西各縣(市/區(qū))在耕地利用效率上不相一致，存在一定的空間差異。基于廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率評(píng)價(jià)結(jié)果及空間差異特征，在對(duì)各地區(qū)耕地利用效率空間差異驅(qū)動(dòng)力影響因素進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出提高廣西耕地利用效率的措施。

4.1 加強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化投入

在前文耕地利用效率驅(qū)動(dòng)力因素分析中，加大農(nóng)業(yè)機(jī)械化的投入力度對(duì)提高廣西的耕地利用效率具有顯著的正向作用且效果最明顯，因此，應(yīng)切實(shí)提高廣西的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，尤其是欠發(fā)達(dá)的低效區(qū)和較低效區(qū)應(yīng)注重加強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械方面的投入，而農(nóng)業(yè)機(jī)械投入受到了資金及廣西山多耕地少且分散的復(fù)雜地形的影響。對(duì)此，政府部門可根據(jù)各地方實(shí)際情況實(shí)行相應(yīng)的惠農(nóng)政策，給予農(nóng)業(yè)機(jī)械一定的補(bǔ)貼，對(duì)于一些復(fù)雜且零散的無法實(shí)現(xiàn)大規(guī)模機(jī)械化的耕地可采用小型農(nóng)業(yè)機(jī)械，因地制宜，提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度。

4.2 深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技推廣

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)化科技的應(yīng)用對(duì)耕地利用效率的提高具有顯著的正向作用。應(yīng)加強(qiáng)全區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)科研的投入力度，通過引進(jìn)人才或與高校合作的方式增加農(nóng)業(yè)科技人員數(shù)量，出臺(tái)相應(yīng)的惠農(nóng)政策，開展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)知識(shí)培訓(xùn)，提高農(nóng)民的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技能，從而更合理科學(xué)地利用耕地，提高其利用效率。

4.3 鼓勵(lì)耕地向規(guī)模化方向發(fā)展

當(dāng)前，農(nóng)民的收入來源方式增多，農(nóng)民在耕地投入上的投入所獲得收益并不能滿足當(dāng)前的家庭需要而選擇外出務(wù)工，因而造成耕地撂荒，鑒于此，應(yīng)在惠農(nóng)政策的支撐下加強(qiáng)對(duì)農(nóng)民高經(jīng)濟(jì)效益作物選擇方面的指導(dǎo)，積極鼓勵(lì)和幫助農(nóng)戶將撂荒的耕地利用起來，通過農(nóng)村電子商務(wù)平臺(tái)將農(nóng)產(chǎn)品及時(shí)銷售出去，提高農(nóng)民收入，或?qū)⒁蚋胤植急容^凌亂分散且形狀不夠規(guī)則而撂荒的耕地向農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)集中進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，促進(jìn)耕地的規(guī)?；?jīng)營(yíng)，從而促進(jìn)耕地的機(jī)械化管理，最大程度地減少耕地拋荒情況的發(fā)生，降低耕地的閑置率，提高其復(fù)種指數(shù)，進(jìn)而提高耕地的利用效率。

4.4 注重對(duì)耕地的保護(hù)與提升

在耕地利用過程中，要想穩(wěn)定或提高耕地利用效率，除投入要素需要達(dá)到科學(xué)合理配置之外，還要加強(qiáng)對(duì)耕地的保護(hù)與提升，尤其是低效區(qū)和較低效區(qū)中經(jīng)濟(jì)較好的地區(qū)，就建設(shè)用地而言，要堅(jiān)持建設(shè)用地適用性評(píng)價(jià)為前提，嚴(yán)格控制建設(shè)用地規(guī)模擴(kuò)張，嚴(yán)格實(shí)行永久基本農(nóng)田保護(hù)制度，減少建設(shè)用地對(duì)耕地的占用，建設(shè)用地不足的地方可通過舊城改造和土地整治項(xiàng)目來騰出用地指標(biāo)。通過耕地保護(hù)政策的宣傳提高農(nóng)民的耕地保護(hù)尤其是永久基本農(nóng)田保護(hù)的意識(shí)，嚴(yán)格保護(hù)有限的耕地資源，對(duì)利用條件較差和質(zhì)量較低的耕地進(jìn)行土地整理，實(shí)現(xiàn)對(duì)耕地的保護(hù)與提升。

5 結(jié)論與討論

5.1 結(jié)論

(1)總體而言，廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率普遍不高，且具有一定的差異性，大多數(shù)縣都處于低效、較低效狀態(tài)，表明全區(qū)耕地地利用效率整體上還處于較低水平，具有很大的提升利用空間。

(2)2017年廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率具有空間正相關(guān)關(guān)系，表現(xiàn)為顯著的空間集聚效應(yīng)，存在空間異質(zhì)性。局部空間差異上存在高高集聚、低低集聚、高低集聚和低高集聚現(xiàn)象。

(3)對(duì)廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率的提升及空間差異的驅(qū)動(dòng)力因素從自然條件和耕地資源稟賦、農(nóng)業(yè)投入程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展3個(gè)方面進(jìn)行地理加權(quán)回歸分析，結(jié)果表明：機(jī)械化投入程度對(duì)廣西耕地利用效率的提升作用最大，且各驅(qū)動(dòng)因素的影響程度大小為機(jī)械化程度>農(nóng)業(yè)科技人員投入>人均耕地面積>復(fù)種指數(shù)>農(nóng)村居民人均可支配收入>人均GDP，說明提高機(jī)械化程度和增加農(nóng)業(yè)科技人員投入是提升廣西各地區(qū)耕地利用效率的關(guān)鍵。

5.2 討論

文章對(duì)廣西各縣(市/區(qū))耕地利用效率的高低評(píng)價(jià)，該評(píng)價(jià)是相對(duì)于區(qū)內(nèi)各縣(市/區(qū))的有效性評(píng)價(jià)。因此，測(cè)算的只是廣西區(qū)內(nèi)各縣(市/區(qū))的評(píng)價(jià)效率，今后研究中應(yīng)加強(qiáng)與其他耕地利用效率高的省份縣(市/區(qū))單元進(jìn)行對(duì)比，尋找差距，從而更好地發(fā)現(xiàn)問題并改進(jìn)。在指標(biāo)選取方面，綜合、系統(tǒng)、科學(xué)的指標(biāo)體系和正確的研究方法是進(jìn)行耕地利用效率評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)條件，但是，因受指標(biāo)數(shù)據(jù)的獲得性所限，文章建立的指標(biāo)體系有待進(jìn)一步改善。文章研究單元具體到縣一級(jí)，研究范圍大，因此未進(jìn)行各縣(市/區(qū))的耕地利用效率的時(shí)空分析，在今后的研究中應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)。