張 宇,鐘太洋

(1.上海交通大學(xué) 國際與公共事務(wù)學(xué)院,上海 200030;2.南京大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210023)

耕地(farmland,FL)與設(shè)施農(nóng)用地(facility agricultural land,FAL)同屬于農(nóng)用地,是具備功能互補(bǔ)、協(xié)同生產(chǎn)特性的兩個(gè)重要地類[1]。設(shè)施農(nóng)用地主要指塑料大棚、日光溫室和連棟溫室所占用的土地[2-3]。隨著居民食物消費(fèi)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型[4],農(nóng)業(yè)生產(chǎn)本地化和生態(tài)化、土地利用可持續(xù)集約化的發(fā)展[5-6],設(shè)施農(nóng)用地受到越來越多的政策關(guān)注。現(xiàn)有研究重點(diǎn)關(guān)注設(shè)施農(nóng)用地在特定微觀生態(tài)區(qū)和經(jīng)濟(jì)區(qū)的分布格局及時(shí)空變化[2-3]、設(shè)施農(nóng)用地流轉(zhuǎn)中的利益沖突[7]、設(shè)施農(nóng)用地的現(xiàn)狀與管理等方面[8],但對(duì)于設(shè)施農(nóng)用地的區(qū)域間聯(lián)動(dòng)分析、設(shè)施農(nóng)用地與耕地的關(guān)系和組合利用則略有不足。在交通運(yùn)輸快速發(fā)展、省際間貿(mào)易活動(dòng)越來越頻繁的背景下,關(guān)注耕地和設(shè)施農(nóng)用地的關(guān)系及其跨界流動(dòng),對(duì)于明晰農(nóng)地生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、展現(xiàn)區(qū)域土地利用的遠(yuǎn)程效應(yīng)具有重要意義。

中國陸域面積廣闊,但受地形影響,可用農(nóng)地資源較為稀缺[9],加之人口和農(nóng)地在空間上的錯(cuò)位集聚,導(dǎo)致我國農(nóng)地呈現(xiàn)嚴(yán)重的分配不足與分布不均[10-11]。已有文獻(xiàn)對(duì)我國省際間消費(fèi)和貿(mào)易隱含的耕地或農(nóng)用地利用狀況進(jìn)行了深入研究[11],重點(diǎn)分析了農(nóng)用地和水資源空間不匹配情形下的遠(yuǎn)程利用格局[11-12]、區(qū)域貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中的虛擬耕地流動(dòng)[13-14]、主要農(nóng)作物省際貿(mào)易中蘊(yùn)含的虛擬土地和碳水流動(dòng)等[15]。以上研究對(duì)揭示我國農(nóng)用地的遠(yuǎn)程利用格局具有重要意義。但是，實(shí)踐中,由于氣候、作物類型和地形的差異,不同地區(qū)的虛擬農(nóng)用地流動(dòng)模式及內(nèi)部構(gòu)成存在很大差異，例如，2012年中國省級(jí)行政區(qū)中黑龍江的耕地總量排名第一,但其設(shè)施農(nóng)用地總量卻只排到第十位[16]。2011年,中國蔬菜總產(chǎn)值達(dá)1.26萬億元,首次超過糧食總產(chǎn)值,其中設(shè)施蔬菜產(chǎn)值占比達(dá)蔬菜總產(chǎn)值一半[17-18]。設(shè)施農(nóng)用地在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中的地位越來越重要,因此,將農(nóng)用地單一化處理或僅考慮耕地會(huì)導(dǎo)致對(duì)農(nóng)地利用結(jié)構(gòu)的分析不足和研究結(jié)論適用性受限。為此,還需要了解設(shè)施農(nóng)用地在區(qū)域消費(fèi)中的消耗模式特點(diǎn),分析區(qū)域貿(mào)易中虛擬設(shè)施農(nóng)用地呈現(xiàn)的流動(dòng)格局,以及各省區(qū)耕地與設(shè)施農(nóng)用地的組合利用類型。上述研究既是當(dāng)前知識(shí)體系的薄弱環(huán)節(jié),又是轉(zhuǎn)型期農(nóng)地及農(nóng)業(yè)政策制定者亟需參考的重要議題。

鑒于此,本文將耕地和設(shè)施農(nóng)用地2種重要的農(nóng)地類型并置考慮,基于多區(qū)域投入產(chǎn)出模型,通過2012年中國區(qū)域間投入產(chǎn)出表及當(dāng)年中國省級(jí)尺度耕地及設(shè)施農(nóng)用地?cái)?shù)據(jù),解析中國31省區(qū)市因消費(fèi)和區(qū)域間貿(mào)易導(dǎo)致的虛擬耕地(virtual FL,VFL)和虛擬設(shè)施農(nóng)用地(virtual FAL,VFAL)利用狀況(因數(shù)據(jù)可用性受限,本文的研究區(qū)不含中國港澳臺(tái)地區(qū))。同時(shí),基于耕地和設(shè)施農(nóng)用地的結(jié)構(gòu)、數(shù)量、產(chǎn)值差異,構(gòu)建區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù),以分析不同農(nóng)用地結(jié)構(gòu)和價(jià)值下省際間農(nóng)地利用的層次差異。盡管農(nóng)用地構(gòu)成中還包括其他地類,但為表述方便,本文將耕地和設(shè)施農(nóng)用地合稱為農(nóng)地或農(nóng)用地。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究使用的耕地和設(shè)施農(nóng)用地?cái)?shù)據(jù)來源于自然資源部土地調(diào)查成果共享應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)[16],省域第一產(chǎn)業(yè)增加值和年末常住人口數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。本文采用的2012年中國31省區(qū)市區(qū)域間投入產(chǎn)出表由中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所和國家統(tǒng)計(jì)局的研究人員共同編制[19],該表共包含中國31個(gè)省級(jí)行政單位(由于數(shù)據(jù)可用性,不含中國港澳臺(tái)地區(qū))和42個(gè)產(chǎn)業(yè)部門,是反映我國省區(qū)間多邊貿(mào)易和復(fù)雜供應(yīng)鏈經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的權(quán)威數(shù)據(jù)。由于經(jīng)濟(jì)調(diào)查的滯后性和投入產(chǎn)出表編制工作的復(fù)雜度,2012年中國31省區(qū)市區(qū)域間投入產(chǎn)出表仍是當(dāng)前最新且被廣泛用于資源環(huán)境核算的中國多區(qū)域投入產(chǎn)出表[14, 20-21]。在該表的結(jié)構(gòu)中,國際進(jìn)口項(xiàng)單獨(dú)列出,由于本文聚焦于國內(nèi)省域消費(fèi)和省區(qū)間貿(mào)易引致的虛擬土地流動(dòng),故國際進(jìn)口信息被排除在模型之外。

1.2 研究方法

1.2.1 基于投入產(chǎn)出分析的虛擬土地核算 投入產(chǎn)出分析(input-output analysis,IOA)是一種自上而下的分析方法,可以通過復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)追蹤資源的來源和使用去向[12, 22-25]。Isard等在傳統(tǒng)IOA的基礎(chǔ)上發(fā)展出多區(qū)域投入產(chǎn)出分析(multi-regional input-output,MRIO)[22, 26],可以識(shí)別不同區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)的相互依存關(guān)系,從而量化區(qū)域級(jí)別的資源需求[14]。假定某一經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)有m個(gè)產(chǎn)業(yè)部門,每個(gè)產(chǎn)業(yè)部門都有n個(gè)貿(mào)易伙伴,則對(duì)于區(qū)域r而言,其經(jīng)濟(jì)活動(dòng)之間的關(guān)系可以表示為

(1)

其中,Xr表示r區(qū)域的總產(chǎn)出,為n×1矩陣；Zr表示r區(qū)域生產(chǎn)過程所消耗的本地和進(jìn)口的中間投入,為n×n矩陣；Zsr表示s區(qū)域生產(chǎn)的r區(qū)域的中間需求(s≠r)；fsr表示區(qū)域r對(duì)區(qū)域s的最終需求(s≠r)；fr為本地消耗的最終需求。對(duì)于區(qū)域r,其直接消耗系數(shù)矩陣Ar=Zr/Xr。在區(qū)域間進(jìn)行多邊貿(mào)易的情形下,多區(qū)域投入產(chǎn)出模型的平衡關(guān)系可以表示為

(2)

對(duì)于上式,可以得到其一般表達(dá)形式

X=AX+Y

(3)

對(duì)式(3)中的X求解,可得

X=(I-A)-1Y

(4)

其中,I為與A同維的單位矩陣,(I-A)-1，即列昂惕夫逆矩陣。當(dāng)計(jì)算商品和服務(wù)中隱含土地消耗時(shí)[12],MRIO可以擴(kuò)展為

R=e(I-A)-1Y

(5)

其中,R為滿足最終需求中的商品和服務(wù)的消費(fèi)所需的虛擬土地?cái)?shù)量；e為土地消耗系數(shù)矩陣,通過土地消耗數(shù)量除以總產(chǎn)出得到。

1.2.2 區(qū)域消費(fèi)和區(qū)域間貿(mào)易引致的土地消耗通過區(qū)域間商品和服務(wù)的貿(mào)易,單一省份由最終消費(fèi)引致的土地消耗不僅來自于區(qū)域內(nèi)部,還來自于其他省份。區(qū)域消費(fèi)引致的土地消耗表示為

(6)

區(qū)域間貿(mào)易重新分配了各省的資源利用[12, 27],通過追蹤省份虛擬土地流入量和流出量,可以核算該省份的虛擬土地凈流出量。區(qū)域虛擬土地流出量(RAEr)、流入量(RAIr)和凈流出量(RANr)表示為

(7)

(8)

RANr=RAEr-RAIr

(9)

其中,tsr為區(qū)域r到區(qū)域s銷售的商品和服務(wù)的貨幣價(jià)值。

1.2.3 區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù) 由于氣候、地形、作物及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異,各地區(qū)耕地和設(shè)施農(nóng)用地總量不一,且省域農(nóng)用地中耕地和設(shè)施農(nóng)用地的比重各異,區(qū)域農(nóng)地總量和結(jié)構(gòu)的差異進(jìn)一步體現(xiàn)在區(qū)域貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)中。傳統(tǒng)上,基于位置的農(nóng)地利用評(píng)價(jià)未能考慮到土地利用的遠(yuǎn)程效應(yīng)[28],且對(duì)土地結(jié)構(gòu)的影響考慮不足。在省域農(nóng)地利用評(píng)價(jià)中,同時(shí)考慮耕地和設(shè)施農(nóng)用地2個(gè)重要地類的流動(dòng),有利于更全面地探尋省域農(nóng)地利用的質(zhì)量、層次和類型。由此,本文探索性地從農(nóng)地利用結(jié)構(gòu)、數(shù)量、價(jià)值3個(gè)角度構(gòu)建了區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)(ALQ)，

(10)

2 結(jié)果分析

2.1 區(qū)域消費(fèi)中的農(nóng)地利用格局

貿(mào)易過程中,區(qū)域資源隨著商品和服務(wù)以虛擬的形式發(fā)生流動(dòng),對(duì)于單一省域而言,其消費(fèi)引致的虛擬資源消耗包含了復(fù)雜供應(yīng)鏈的外來部分[28-29]。

圖1A展示了中國各省實(shí)際擁有的耕地?cái)?shù)量和區(qū)域消費(fèi)引致的虛擬耕地消耗量。數(shù)據(jù)顯示,具有耕地面積優(yōu)勢(shì)的省份集中于中國東北、華北和西南部地區(qū),耕地資源在中國呈現(xiàn)較為嚴(yán)重的分布不均。擁有耕地?cái)?shù)量較多的黑龍江、內(nèi)蒙古、河南等8個(gè)省(區(qū))的耕地面積總量占研究區(qū)耕地面積的比例接近50%,而耕地?cái)?shù)量較少的上海、北京、天津等6個(gè)省(市、區(qū))的耕地總面積占研究區(qū)總耕地面積的比例不足2%。隨著跨界經(jīng)貿(mào)關(guān)系的互動(dòng),耕地資源在各區(qū)域之間重新分配。2012年,上海市耕地總面積為188.01×103hm2,但其消費(fèi)引致的虛擬耕地消耗量達(dá)到1 596.52×103hm2,區(qū)域消費(fèi)引致的虛擬耕地消耗約為其實(shí)際耕地面積的8.5倍。類似的情形還發(fā)生在北京和天津兩個(gè)直轄市。上海和北京作為我國重要的經(jīng)濟(jì)和政治中心,聚集了大量人口但耕地總量和耕地資源的比較優(yōu)勢(shì)不足,通過省際貿(mào)易接收了較大面積的虛擬耕地流入。區(qū)域消費(fèi)引致的虛擬耕地消耗超過區(qū)域?qū)嶋H耕地面積的還包括浙江、廣東、福建等省份,這些地區(qū)主要由于地形影響,耕地在省域面積中占比較小。如,盡管省域面積相近,江蘇省的耕地資源數(shù)量卻達(dá)到了浙江省的2.32倍,浙江省因區(qū)域消費(fèi)引致的虛擬耕地消耗數(shù)量為區(qū)域?qū)嶋H耕地面積的173%,而江蘇省這一數(shù)值僅為110%。在耕地資源豐富但人口較少的內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林、甘肅和新疆等省(區(qū)),其區(qū)域消費(fèi)引致的虛擬耕地消耗量占區(qū)域耕地資源總量的比例為61%～77%。以上數(shù)據(jù)表明,區(qū)域?qū)嶋H耕地?fù)碛辛亢蛥^(qū)域消費(fèi)所需虛擬耕地?cái)?shù)量嚴(yán)重不匹配的情形在我國廣泛存在。

圖1B展示了中國省際設(shè)施農(nóng)用地資源量和實(shí)際消費(fèi)量。在省域設(shè)施農(nóng)用地資源本底方面,山東、河北、內(nèi)蒙古、河南和新疆為設(shè)施農(nóng)用地資源集中區(qū),5省(區(qū))的設(shè)施農(nóng)用地總面積達(dá)386.42×103hm2,約占全國設(shè)施農(nóng)用地總量的49%。而設(shè)施農(nóng)用地資源最少的青海、貴州、重慶、西藏、上海5省(市、區(qū))的設(shè)施農(nóng)用地總面積僅為15.11×103hm2,占全國設(shè)施農(nóng)用地總量不足2%。與耕地資源類似,設(shè)施農(nóng)用地在中國亦存在嚴(yán)重的分布不均現(xiàn)象,但相比耕地,設(shè)施農(nóng)用地富集區(qū)和欠缺區(qū)的空間分布卻有所不同。山東作為我國重要的蔬菜產(chǎn)地,擁有全國數(shù)量最多的設(shè)施農(nóng)用地,面積達(dá)165.17×103hm2,而耕地資源豐富的黑龍江、河南和內(nèi)蒙古,其設(shè)施農(nóng)用地面積分別為27.91×103hm2、46.09×103hm2和58.61×103hm2,3地的設(shè)施農(nóng)用地面積均遠(yuǎn)小于山東。在區(qū)域間貿(mào)易的作用下,設(shè)施農(nóng)用地資源重新發(fā)生配置。上海、重慶、貴州、浙江4地消費(fèi)引致的虛擬設(shè)施農(nóng)用地消耗量均達(dá)到區(qū)域?qū)嶋H設(shè)施農(nóng)用地面積的兩倍以上。上海實(shí)際擁有設(shè)施農(nóng)用地3.86×103hm2,但其消費(fèi)量卻達(dá)到10.48×103hm2。重慶、貴州和浙江3地受地形影響,山地較多,設(shè)施農(nóng)用地面積較小,省域消費(fèi)需要接收較多的外來虛擬設(shè)施農(nóng)用地。內(nèi)蒙古、山東、新疆和河北的設(shè)施農(nóng)用地面積較大,但其消費(fèi)引致的虛擬設(shè)施農(nóng)用地消耗量與區(qū)域?qū)嶋H設(shè)施農(nóng)用地面積的比率卻不足7%。河北在全國范圍內(nèi)擁有第二多的設(shè)施農(nóng)用地,面積達(dá)71.79×103hm2,但其實(shí)際消費(fèi)的設(shè)施農(nóng)用地僅為48.19×103hm2。值得注意的是,北京擁有設(shè)施農(nóng)用地15.72×103hm2,而實(shí)際消耗的虛擬設(shè)施農(nóng)用地為14.35×103hm2。在數(shù)量層面,北京實(shí)現(xiàn)了設(shè)施農(nóng)用地資源與消耗的大致平衡。

綜合區(qū)域消費(fèi)中的農(nóng)地消耗狀況,可以發(fā)現(xiàn),設(shè)施農(nóng)用地和耕地同時(shí)存在資源與需求空間不匹配的情形?？傮w而言,北方地區(qū)具有較強(qiáng)的農(nóng)地資源優(yōu)勢(shì),但本地消耗比例不高。在理論上,區(qū)域設(shè)施農(nóng)用地面積應(yīng)當(dāng)與耕地面積呈較強(qiáng)正相關(guān),但數(shù)據(jù)顯示,二者的相關(guān)系數(shù)僅為0.41,即現(xiàn)實(shí)的農(nóng)業(yè)發(fā)展中,設(shè)施農(nóng)業(yè)與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)具有不同的影響因素。

2.2 區(qū)域間貿(mào)易隱含的虛擬耕地和虛擬設(shè)施農(nóng)用地

由于比較優(yōu)勢(shì)的存在,區(qū)域間貿(mào)易會(huì)促進(jìn)自然資源的優(yōu)化配置,提升資源利用效率[28]。在中國省際貿(mào)易中,單一省份的農(nóng)地資源會(huì)隨商品和服務(wù)的交易而流出,但該省亦會(huì)接收其他省份流入的虛擬農(nóng)地。

圖2展示了2012年各省虛擬農(nóng)地凈流動(dòng)情形。 中國區(qū)域間貿(mào)易隱含的虛擬耕地凈流出最高的省份為黑龍江, 其虛擬耕地凈流出值達(dá)3 793.04×103hm2,面積超越江西、廣東、浙江等省份的實(shí)際耕地?cái)?shù)量。虛擬耕地凈流出量靠前的省(區(qū))還有內(nèi)蒙古、吉林、甘肅等,集中于中國北方地區(qū)。在被納入研究的31個(gè)省(市、區(qū))中,共有13個(gè)省級(jí)單位實(shí)現(xiàn)了虛擬耕地凈流出。浙江、廣東、江蘇、上海、北京為虛擬耕地凈流出負(fù)值(即凈流入)較大的省(市),5省(市)虛擬耕地總凈流入值達(dá)8 232.83×103hm2。浙江實(shí)際耕地面積為1 977.42×103hm2, 但其凈流入值達(dá)2 032.27×103hm2,凈流入量超越實(shí)際耕地量。虛擬耕地凈流入量超越省域?qū)嶋H耕地?cái)?shù)量的情形還發(fā)生在上海、北京和天津。在虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流出方面,山東作為我國蔬菜產(chǎn)量最高的省份,亦是我國虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流出量最大的省份。山東虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流出量達(dá)33.30×103hm2。此外虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流出量排名靠前的省(區(qū))還有內(nèi)蒙古、河北、甘肅等。中國只有9個(gè)省(區(qū))實(shí)現(xiàn)了虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流出,其中山東、內(nèi)蒙古、河北3地的虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流出總量占全部虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流出的77%,虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流出呈現(xiàn)較強(qiáng)的空間集聚態(tài)勢(shì)。在凈流入方面,浙江、上海、廣東等為虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流入排名靠前的省(市)。浙江省實(shí)際設(shè)施農(nóng)用地面積為9.06×103hm2,但其虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流入量高達(dá)12.42×103hm2。從分布上看,虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流入情況與省域地形存在較大關(guān)聯(lián),山地地形較多的浙江、廣東、云南、重慶、四川等省(市),其虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流入量較大。

圖2 2012年省級(jí)虛擬耕地和虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流動(dòng)狀況Fig.2 Net flows of virtual farmland and virtual facility agricultural land at the provincial level in China

耕地是我國主要糧食作物的用地來源,設(shè)施農(nóng)用地則承擔(dān)了較多的蔬菜、瓜果產(chǎn)品的生產(chǎn)任務(wù),二者在初級(jí)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈中具備協(xié)同生產(chǎn)的特性,其利用的組合效應(yīng)體現(xiàn)在區(qū)域虛擬農(nóng)地凈流動(dòng)的類型中。依據(jù)各地區(qū)虛擬耕地和虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流入和凈流出情形,構(gòu)建坐標(biāo)系以反映省域虛擬農(nóng)地凈流動(dòng)類型。如圖2所示,有較多數(shù)量省份的虛擬農(nóng)地凈流動(dòng)組合集中在原點(diǎn)附近,即虛擬耕地和虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流入、凈流出量均較小,這些省份大多位于我國中部和西部。只有黑龍江、內(nèi)蒙古、河北、甘肅、新疆、寧夏6個(gè)省(區(qū))實(shí)現(xiàn)了虛擬耕地和虛擬設(shè)施農(nóng)用地同為凈流出,這6個(gè)省(區(qū))均位于我國北方地區(qū),同時(shí)也是我國經(jīng)濟(jì)相對(duì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)。浙江、廣東、上海、江蘇和北京5省(市)虛擬耕地和虛擬設(shè)施農(nóng)用地均為顯著的凈流入,除北京是我國政治中心不臨海外,其余4省(市)均位于我國東部及南部沿海地區(qū),5省(市)都是受到廣泛認(rèn)可的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。值得注意的是,山東是我國的產(chǎn)糧大省之一,但其2012年虛擬耕地為凈流入。山東、海南、福建三省的虛擬耕地為凈流入,但虛擬設(shè)施農(nóng)用地為凈流出,表明三地均有發(fā)展較強(qiáng)的外向型設(shè)施農(nóng)業(yè)。

區(qū)域間貿(mào)易可以潛在地將稀缺資源的管理延伸到供應(yīng)鏈以外的區(qū)域[11-12, 14, 29],因此追蹤貿(mào)易中隱含的虛擬耕地和虛擬設(shè)施農(nóng)用地的流向至關(guān)重要,這可以為農(nóng)地建設(shè)投資來源的追尋、環(huán)境負(fù)擔(dān)的生產(chǎn)者責(zé)任和消費(fèi)者責(zé)任的分配等提供參考依據(jù)。多區(qū)域投入產(chǎn)出模型是識(shí)別不同區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)相互依存關(guān)系的有力工具,通過自上而下的方式可以追蹤和量化整個(gè)供應(yīng)鏈的資源流動(dòng)[14, 29]。

圖3和圖4顯示了中國省際虛擬耕地和虛擬設(shè)施農(nóng)用地的全局流向,圖5顯示了省際主要虛擬耕地和虛擬設(shè)施農(nóng)用地流向。在虛擬耕地方面,黑龍江是面積最大的流出地,其虛擬耕地主要流入遼寧、廣東、江蘇、河南、浙江、上海等省(市),其中流向遼寧、廣東、江蘇、河南的虛擬耕地都超過300×103hm2。內(nèi)蒙古、吉林、河北和河南亦為虛擬耕地流出量較大的省份,其中,內(nèi)蒙古的虛擬耕地主要流向江蘇、山東、浙江、河南和廣東,其接收地大多為沿海發(fā)達(dá)地區(qū)。從全國范圍看,虛擬耕地發(fā)出地和接收地的空間鄰近性并不明顯。如,內(nèi)蒙古流出虛擬耕地的主要接收地為江蘇、山東、浙江、河南和廣東。雖然黑龍江流出虛擬耕地的最大接收地為遼寧,但其后四大接收地分別是廣東、江蘇、河南和浙江。這表明區(qū)域間虛擬耕地資源的流動(dòng)更依賴區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系而非地理距離。在省際貿(mào)易引致的虛擬設(shè)施農(nóng)用地流動(dòng)方面,山東、內(nèi)蒙古、河北為虛擬設(shè)施農(nóng)用地發(fā)出量前3的省份,其流出面積分別為44.40×103hm2、24.62×103hm2、23.67×103hm2。相比虛擬耕地,虛擬設(shè)施農(nóng)用地的流動(dòng)更依賴地理距離。如山東流出的虛擬設(shè)施農(nóng)用地的前2個(gè)主要接收地為河南和江蘇,江西流出的虛擬設(shè)施農(nóng)用地的前3個(gè)主要接收地分別為江蘇、浙江和廣東。比較省際主要虛擬耕地和虛擬設(shè)施農(nóng)用地流向,可以發(fā)現(xiàn),虛擬耕地流出地呈現(xiàn)黑龍江、內(nèi)蒙古“兩強(qiáng)”格局,而虛擬設(shè)施農(nóng)用地流出地呈現(xiàn)山東“一極”、內(nèi)蒙古和河北“兩輔”的態(tài)勢(shì)。從大尺度看,山東的虛擬設(shè)施農(nóng)用地具有輻射全國的能力。

圖3 中國省際虛擬耕地流向Fig.3 Interprovincial virtual farmland flows in China

圖4 中國省際虛擬設(shè)施農(nóng)用地流向Fig.4 Interprovincial virtual facility agricultural land flows in China

圖5 中國省區(qū)主要虛擬農(nóng)地流向Fig.5 Major interprovincial virtual agricultural land flows in China

整體來看,在區(qū)域虛擬農(nóng)地流動(dòng)中,經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)與地理距離同時(shí)影響流動(dòng)方向。不論是虛擬耕地還是虛擬設(shè)施農(nóng)用地,其主要接收地都是我國東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)。

2.3 區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量

由于氣候、地形及經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的不同,區(qū)域間虛擬農(nóng)地流出結(jié)構(gòu)存在一定的差異。考慮到農(nóng)地遠(yuǎn)程利用中的結(jié)構(gòu)信息,結(jié)合人均設(shè)施農(nóng)用地面積和地均第一產(chǎn)業(yè)增加值,本文探索性地構(gòu)建了區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)。

圖6展示了這一指標(biāo)在中國省際的分布狀況。研究發(fā)現(xiàn),區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)的高低值分布與區(qū)域農(nóng)地總量的高低值分布呈現(xiàn)出較大的空間不匹配。在農(nóng)地資源豐富的黑龍江、吉林、河南、四川、云南、山東等地,除山東外,其他地區(qū)的農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)均不高。區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量顯示出與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)特色的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。2012年,區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)排名前5的省份分別是海南、北京、福建、山東和廣東。由于較高的人均設(shè)施農(nóng)用地面積和地均第一產(chǎn)業(yè)增加值,海南成為農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)最高的省份。北京擁有最高農(nóng)地利用結(jié)構(gòu)得分,使得北京的農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)排到第2位。由于產(chǎn)值因素和人均設(shè)施農(nóng)用地面積因素,福建、山東的農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)分列3、4位。在產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性方面,福建、海南和廣東的緯度較低,降水充沛、光熱充足,具備發(fā)展設(shè)施農(nóng)業(yè)的氣候優(yōu)勢(shì),農(nóng)地利用質(zhì)量較高。作為中國著名蔬菜之鄉(xiāng)——壽光市的所在地,山東擁有面積最大的設(shè)施農(nóng)用地且虛擬設(shè)施農(nóng)用地流出量最大,依靠發(fā)展強(qiáng)勢(shì)的設(shè)施農(nóng)業(yè),山東取得了較高的農(nóng)地利用質(zhì)量。由于較高的人均設(shè)施農(nóng)用地面積,新疆的農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)排名亦靠前。發(fā)達(dá)地區(qū),如天津、江蘇和上海,由于較高的農(nóng)地利用結(jié)構(gòu)得分,農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)排名亦靠前,分別為第8、9、11位。在農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)較低的省份中,貴州、重慶、云南、湖南和吉林排名全國后5位。

圖6 中國省區(qū)農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)Fig.6 Provincial agricultural land use quality index for China

從空間上看,區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)的高值區(qū)與低值區(qū)呈現(xiàn)一定的“組團(tuán)”特征。低值區(qū)集中于我國東北、中西部和西南地區(qū),可能的原因是，東北地區(qū)的黑龍江和吉林擁有豐富的耕地資源,但設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展相對(duì)滯后;西南部山區(qū)受地形及經(jīng)濟(jì)條件影響,設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展缺乏自然優(yōu)勢(shì)和市場優(yōu)勢(shì)。區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)的高值區(qū)集中于京津冀及鄰近的山東、緯度較低的廣東、福建和海南,這些地區(qū)普遍具有人口及經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)或優(yōu)越的氣候條件,蔬菜、瓜果等產(chǎn)品需求量大,發(fā)展設(shè)施農(nóng)業(yè)具有良好的就近市場。

3 結(jié)論與展望

本研究利用2012年中國多區(qū)域投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),刻畫了中國各省實(shí)際耕地和設(shè)施農(nóng)用地利用情形及省際虛擬耕地和虛擬設(shè)施農(nóng)用地流動(dòng)狀況。主要研究結(jié)論如下:

1)省域耕地及設(shè)施農(nóng)用地資源量與實(shí)際消耗量之間不匹配的情形在我國廣泛存在。耕地和設(shè)施農(nóng)用地面積較大的東北和華北地區(qū),其消費(fèi)引致的虛擬農(nóng)地資源消耗總量通常只有區(qū)域?qū)嶋H農(nóng)地資源量的60%～70%;上海、北京、天津、浙江、廣東等發(fā)達(dá)地區(qū)實(shí)際擁有的農(nóng)地資源較少,但其實(shí)際消耗的虛擬農(nóng)地往往達(dá)到自身擁有量的數(shù)倍。

2)通過區(qū)域間基于比較優(yōu)勢(shì)的貿(mào)易,耕地和設(shè)施農(nóng)用地以虛擬流的形式在省際間重新配置。耕地資源較為豐富但經(jīng)濟(jì)相對(duì)欠發(fā)達(dá)的黑龍江、內(nèi)蒙古、吉林、甘肅等成為主要的虛擬耕地凈流出地,山東、內(nèi)蒙古、河北為主要的虛擬設(shè)施農(nóng)用地凈流出地。在流向方面,虛擬耕地的流動(dòng)路徑與區(qū)域間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系具有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性,黑龍江和內(nèi)蒙古有大量的虛擬耕地流向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的廣東、江蘇、浙江和上海;虛擬設(shè)施農(nóng)用地的流動(dòng)路徑則與區(qū)域地理位置具有更強(qiáng)的關(guān)聯(lián)度,如山東、江西的虛擬設(shè)施農(nóng)用地的主要接收地為其鄰近省份。

3)區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)特色具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。依據(jù)區(qū)域貿(mào)易的比較優(yōu)勢(shì),發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)發(fā)展具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)的二、三產(chǎn)業(yè),但這并不意味著發(fā)達(dá)地區(qū)擁有較低的農(nóng)地利用質(zhì)量。相較于欠發(fā)達(dá)地區(qū),發(fā)達(dá)地區(qū)如北京、廣東、天津和江蘇,通過調(diào)整耕地與設(shè)施農(nóng)用地的比例,取得了較高的區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)。具備特色產(chǎn)業(yè)的山東、海南和福建,亦具有較高的農(nóng)地利用質(zhì)量。

已有研究發(fā)現(xiàn)發(fā)達(dá)地區(qū)將欠發(fā)達(dá)地區(qū)作為初級(jí)產(chǎn)品主要供應(yīng)地,享受了區(qū)域發(fā)展不均衡的消費(fèi)端優(yōu)勢(shì)和遠(yuǎn)程資源福利[14]。本文的研究進(jìn)一步表明,在農(nóng)地利用方面,發(fā)達(dá)地區(qū)還擁有農(nóng)地利用的質(zhì)量優(yōu)勢(shì)。本文的分析為區(qū)域間農(nóng)地利用結(jié)構(gòu)的調(diào)整和農(nóng)地資源管理提供了經(jīng)驗(yàn)資料。

對(duì)于鄰近發(fā)達(dá)省份的欠發(fā)達(dá)地區(qū),可以通過調(diào)整農(nóng)地利用結(jié)構(gòu)提升區(qū)域農(nóng)地利用質(zhì)量指數(shù)。如,安徽、江西和廣西,均鄰近發(fā)達(dá)省份,設(shè)施農(nóng)業(yè)產(chǎn)品貿(mào)易具有良好的交通和市場優(yōu)勢(shì),類似地區(qū)應(yīng)注重調(diào)整農(nóng)地結(jié)構(gòu)以提升農(nóng)地利用水平。

農(nóng)地資源管理需要注重遠(yuǎn)程利用效應(yīng)。地區(qū)性的農(nóng)地發(fā)展政策通常由當(dāng)?shù)刂贫?而這種基于屬地的政策制定方式通常未能考慮區(qū)域間貿(mào)易引致的遠(yuǎn)程利用效應(yīng)。本文的研究顯示,由于農(nóng)地資源分布不均和區(qū)域間基于比較優(yōu)勢(shì)的貿(mào)易,數(shù)量巨大的虛擬耕地和設(shè)施農(nóng)用地在省際間流動(dòng)。政策制定者應(yīng)當(dāng)將這種遠(yuǎn)程效應(yīng)納入政策考慮的框架內(nèi),如追蹤農(nóng)地建設(shè)投資的理論來源,劃分環(huán)境負(fù)擔(dān)的生產(chǎn)者責(zé)任和消費(fèi)者責(zé)任。

本文重點(diǎn)考慮了區(qū)域消費(fèi)和區(qū)域間貿(mào)易引致的虛擬耕地和設(shè)施農(nóng)用地流動(dòng),對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)引起的虛擬農(nóng)地利用異質(zhì)性未給予足夠的關(guān)注。進(jìn)一步從產(chǎn)業(yè)部門揭示區(qū)域虛擬耕地和虛擬設(shè)施農(nóng)用地利用狀況,將有利于使虛擬農(nóng)地流動(dòng)機(jī)制細(xì)化到產(chǎn)業(yè)層面,從而便于制定與產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)的農(nóng)地治理工具。

由于數(shù)據(jù)和方法的限制,本研究具備一定的限制和不確定性。首先,由于多區(qū)域投入產(chǎn)出表編制的復(fù)雜性和經(jīng)濟(jì)調(diào)查的滯后性,本研究無法追蹤最新的區(qū)域間耕地和設(shè)施農(nóng)用地利用狀況。其次,本研究基于截面數(shù)據(jù),未能考慮長時(shí)間變動(dòng)下的區(qū)域間耕地和設(shè)施農(nóng)用地變化。等待相關(guān)數(shù)據(jù)更新后,可開展進(jìn)一步研究。