生态文明背景下土地利用综合效益评价及其空间分异——以江西省为例

冯清华，何 蕾

（1.华南师范大学地理科学学院,广东 广州 510630;2.江西财经大学旅游与城市管理学院,江西 南昌 330013）

改革开放以来，中国经济快速发展，但环境保护让步于经济增长的发展模式，使得生态环境与资源问题日益严峻。为此，国家高度重视生态文明建设。作为国家生态文明建设试验区之一的江西省肩负着探索生态与经济协同发展道路的重任，而实现土地集约节约利用、提高土地利用综合效益是生态文明建设的重点内容[1]。随着绿色发展观的深入，各方开始进行土地资源利用格局研究与调整，以缓解土地粗放经营问题。提高土地利用综合效益成为土地研究的热点问题之一。土地利用效益评价则为区域土地利用的科学性提供重要依据。

当前土地利用效益评价研究方法主要包括熵值法[2-5]、变异系数法[6]、全局莫兰指数与热点分析等。在研究尺度上县级[7]、市级[6-8]、省级[9]、城市群[4]、流域[10]均有涉及，而整体上呈现出向更大尺度研究发展的趋势。评价体系的建立主要从社会、经济及生态三个维度开展。相关研究为土地利用效益评价奠定了理论与方法论基础，但仍存在不足之处。首先，采用简单的熵值法、专家法等难以对评价结果进行客观分析，且当前研究的滞后因素分析也相对薄弱；再者，少有学者关注粮食主产区的土地利用效益问题，而这类地区的土地利用需求矛盾突出，迫切需要进行土地利用效益评价来为其统筹协调发展提供依据。

基于此，本文选择粮食生产区与生态文明建设示范区之一的江西省为研究对象，基于熵值 TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）法对江西省的土地利用效益与耦合协调度进行时空动态分析，探索提升江西省土地利用效益及耦合协调度的路径，为生态文明建设大背景下的城市土地协调发展提供思路。

1 研究区与数据概况

1.1 研究区概况

江西省地处中国东南偏中部，长江中下游交界处的南岸。全省总面积16.69万km2，总人口4647余万人，辖11个地级市。2020年，江西省GDP为25691.5亿元，增速为3.8%，高于全国平均增速。江西矿产、森林资源丰富，林地占全省总面积的62.39%。截至2020年年底，全省耕地面积为27216 km2，人均耕地面积不足全国平均水平的70%，但由于江西水稻的种植条件适宜，水稻产量高，因此江西是中国的13个粮食主产区之一。

江西省自然保护、矿产资源开发、粮食生产与城市发展等各类用地需求巨大，用地空间冲突日益凸显。对江西省过去及当前的用地格局进行土地利用效益评价，分析效益滞后的因素，进而发掘效益的提升路径，可为统筹协调江西省的土地资源，探索生态与经济协同发展的道路提供依据和参考。

1.2 数据来源及处理

本研究选取2010年、2015年及2020年为研究年份。遵循数据的真实性原则，数据均来源于2010年、2015年及2020年《江西统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》及各个城市的统计年鉴、城市国民经济和社会发展公报及政府公告等。最终指标数据结果由笔者计算得出。

本文所选取指标同时包含正向指标与逆向指标，正向指标即数值越大越好的指标，逆向指标反之[11]。因此，需对逆向指标进行逆向化处理，从而使指标同趋势化[12]，并对数据运用归一化进行无量纲化处理。

2 研究方法

2.1 评价体系与土地利用综合效益计算

在土地利用综合效益评价中，评价方法的选择主要考虑方法的科学性与可操作性。首先运用熵值法确定各二级指标权重，代入土地利用综合效益模型获得土地利用效益评价值，进而利用TOPSIS法得到评价值的最优解、最劣解的距离与相对贴近度。

2.1.1 评价体系构建

本文以系统性、科学性、可操作性等指导原则与土地利用效益评价相关理论为基础，借鉴前人已有的研究成果[2-8，13-15]，并结合江西省发展现状，运用层次分析法（AHP）将土地利用综合效益分解为经济效益、社会效益与生态效益三大准则层，共选取25个指标因子（表1）。

表1 土地利用效益评价体系

在准则层权重的确定中，综合效益实质上是经济、社会与生态效益相互作用的机制[7-8，16]。三者的重要程度相同，因此，分别确定权重均为1/3。

2.1.2 综合评价模型

基于以上获得的权重与数据，代入土地利用效益评价公式，公式如下：

式中：S代表土地利用经济/社会/生态/综合效益；wj代表各指标的权重；X i'j代表各指标子系统评价分值。

根据式（1）得出各年份各市土地利用经济、社会及生态效益评价值，计算得出土地利用综合效益评价值；继而将效益评价值代入TOPSIS法中，分别得出土地利用经济、社会、生态及综合效益评价值的最优与最劣解的欧氏距离“D+”“D-”及相对贴近度“C”。评价指标值与最优解或最劣解的距离值越大说明距离越远。最理想的研究对象是D+值越小，同时D-值越大，C值越大说明研究对象越好。

2.2 耦合协调度模型

耦合协调度模型是用于分析两者或两者以上系统协调度的方法，借鉴前人的研究[17]，采用土地利用经济、社会及生态效益的耦合协调度模型，其中耦合协调度值D数值越大说明系统协调度越高。

式中：C代表耦合度，反映各系统间的相互作用程度；U1、U2、U3分布代表土地利用经济、社会、生态效益评价值；T代表各系统间的综合协调指数；D代表耦合协调度。

根据已有研究，由于本文中所得耦合协调度值分布较广，并且集中于[0.5，0.7]，采取四分法等临界值法划分等级有所偏颇，因此采取均匀分布函数法[7]对耦合协调度等级划分（表2）。

表2 耦合协调度等级

2.3 土地利用效益的层次聚类法

本文以江西省11个城市为单位，以2020年土地利用经济效益U1、土地利用社会效益U2、土地利用生态效益U3及耦合协调度D4项数值为聚类指标，在SPSS25.0数据软件中对指标进行层次聚类。计算样本数据与小类、小类与小类间亲疏程度的度量方法用离差平方和法，该法根据方差分析的原理，如果分类比较合理，则同类样本之间的离差平方和较小，类与类之间的离差平方和较大[18-19]。

3 结果与分析

3.1 土地利用效益空间格局

3.1.1 土地利用效益评价结果

对土地综合效益评价相对贴近度的结果（图1）进行横向观察，在2010—2020年江西省整体土地利用效益不高，其中除了南昌、新余与萍乡较为优越外，其余城市的土地利用综合效益相差不大。纵向观察，江西省各市2020年土地利用综合效益均较2010年有所提升，表明了江西省城市土地利用效益状况在不断改善。

图1 江西省各市2010年、2015年与2020年土地利用综合效益评价值相对贴近度折线图

从经济效益、社会效益及生态单项效益的相对贴近度可知，土地利用经济、社会和生态效益未实现同步变化，各地呈现某项效益的滞后或超前发展现象。2010—2020年，经济与社会效益基本均表现为增长的态势（图2，图3）。就经济效益而言，除南昌市以外整体水平偏低，各城市社会效益水平不高且差距不大，南昌市和新余市稍高；而生态效益呈无规律变化，其中九江和宜春生态效益先升后降，景德镇、新余和鹰潭生态效益基本不变，出现停滞发展（图4）。

图2 江西省各市2010年、2015年与2020年土地利用经济效益的相对贴近度折线图

图3 江西省各市2010年、2015年与2020年土地利用社会效益的相对贴近度折线图

图4 江西省各市2010年、2015年与2020年土地利用生态效益的相对贴近度折线图

3.1.2 土地利用效益耦合协调度空间演化格局

从耦合协调度计算结果可见，2010—2020年，江西省土地利用效益整体逐渐朝向协调发展（表3）。2010年，除新余市、九江市、景德镇市和南昌市处于中低下水平的协调阶段外，江西省其余各市土地利用效益处于失调状态，协调发展程度大致自北向南逐渐下降。2015年，除赣州市、抚州市、鹰潭市与萍乡市效益仍然失调外，其余城市均进入均衡发展阶段。直至2020年，各市均进入协调行列，但水平普遍不高，处于勉强协调与初级协调居多。其中，南昌市与新余市的土地利用耦合协调度已达到良好协调阶段高于平均水平。

表3 土地利用耦合协调度计算结果

3.2 分类结果与滞后因素分析

3.2.1 分类结果

根据树状谱系图（图5）和萍乡市与鹰潭市的具体评价值，及两市土地利用现状与实际发展水平较为接近的实际情况，将江西省11个城市的土地利用效益类型划分为高水平协调社会生态滞后型、高水平协调经济滞后型、中等协调全面滞后型、低水平协调经济滞后型与低水平协调经济社会滞后型5类（表4）。

表4 江西各市发展类型划分

图5 江西省11个城市的土地利用效益树状谱系图

由聚类结果可知，各市的土地利用效益类型在空间上镶嵌分布，整体发展水平较为平均。协调度发展较好的第一、二、三类地区主要分布于江西省中北部，并且自西向东间隔分布，未实现接壤。而第四类与第五类为土地利用效益质量较差地区，呈南北交替分布。

由聚类结果结合土地利用效益评价结果分析可知，江西省土地利用效益发展较好地区的带动作用较弱，还未实现良好的空间效应。特别是体现在土地利用的经济效益上，南昌市的土地利用经济效益基本为其他城市的2～4倍；而其周围城市，如上饶市、九江市、宜春市与抚州市的土地利用效益却均呈现经济滞后发展。

3.2.2 滞后因素分析

（1）高水平协调社会生态滞后型。南昌市林地仅占南昌土地面积的16.55%，耕地占35.27%，城镇村及工矿用地占15.36%，其土地利用经济效益远超其他城市。南昌市林地所占比例较低，一定程度上给建设用地与耕地留出空间，但也对社会生态效益产生一定的消极影响。在社会生态方面，南昌市由于城市快速发展，相对注重经济效益的提高，因而出现了城市过快发展的普遍问题，具体表现为人口密度过高、人均城市绿化休憩用地占有率低，以及工业污染的处理能力有限与就业率问题，制约社会生态效益的提高。

（2）高水平协调经济滞后型。新余市拥有非常优越的自然资源条件，因此，为其土地利用社会和生态效益打下良好基础。近年来，新余市人均GDP虽然仅次于南昌市，却出现了负增长现象。一方面新余市是一座工业城市，辖区范围仅3178 km2，是我国资源枯竭城市之一，因此工业发展存在体量小、发展后劲不足的问题；另一方面新余市目前的产业结构转型缓慢，第三产业的比重仍较低，强烈依赖工业产业，还未形成成熟的产业结构。

（3）中等协调全面滞后型。鹰潭与萍乡经济仍主要依赖传统工业，特别是采矿业。同时在经济社会发展过程中，受固定投资不足、城市建设用地受限，以及产业结构缺陷等因素影响，两个城市经济发展弱，对生态与社会效益的支撑作用小。而在建设过程中，也并未强调解决基础设施建设、人居环境建设，以及工业污染排放与治理等社会问题，形成社会和生态两方面的滞后发展，在一定程度上反向制约经济发展。

（4）低水平协调经济滞后型。从景德镇、抚州、吉安及九江四个城市的用地类型比例来看，四个城市耕地占比均在16%～18%，林地占比均超过55%，因此，均具有良好的生态基础以及适中的耕地。其中，2020年九江市GDP为3240.50亿元，位列江西省第三位，其建设用地仅占全市面积的0.6%，因此，其建设用地经济利用效益较高。吉安市的第二、三产业产值总量低，但建设用地仅占0.2%，因此其单位建设用地的第二、三产业产值较高，由此可知两地土地利用效率较高；但由于全市面积较大，显示整体土地经济效益较低。而抚州与吉安两市的农业生产任务较重，景德镇与抚州在经济发展中仍以传统产业为主，其传统产业市场规范化程度低，制约其发展的规模和质量，而电子信息、数字科技等高附加值新兴产业仍处于起步萌芽阶段，难以拉动经济发展。

（5）低水平协调经济社会滞后型。宜春、上饶与赣州三市生态资源丰富，特别是赣州市的林地比例高达76.4%，而鄱阳湖则位于上饶市，因此这三个城市生态环境基底较好，但同时生态保护的任务也较重；另外，这三个城市矿产行业兴旺，相应导致其生态修复的压力和投入较高，生态保护修复的任务在一定程度上成为经济效益增长的负担。而其社会效益的低下主要是受到居民生活水平和生活质量低下的影响，根本原因仍是经济发展缓慢。此外，三个城市容易受到相邻地区的“虹吸效应”影响，人口、资本和技术等要素往往呈流出状态，在一定程度上阻碍城市经济发展进程。

4 结论

本文以江西省为研究对象，筛选25个指标建立土地利用效益评价体系，基于熵值TOPSIS法进行土地利用效益评价，通过耦合协调度模型对江西省2010年、2015年和2020年耦合协调发展水平进行动态分析，并基于层次聚类分析法探究其11个地级市土地利用效益与耦合协调度的空间差异特征，得出以下结论。

（1）通过分析江西省土地利用综合效益可知，2010—2020年江西省各市土地利用综合效益呈上升态势；但从土地利用单项效益分析可知，11个城市的土地利用经济、社会和生态效益并未实现同步发展，各地呈现某项效益滞后或超前发展现象。2010—2020年经济与社会效益基本均表现为逐年增长的趋势，而生态效益的变化剧烈且无序，这也反映生态效益容易受到人类活动的影响。

（2）从耦合协调度模型计算结果可看出，2010—2020年，江西省土地利用效益整体逐渐朝向协调发展的趋势，但耦合协调程度普遍不高。其中，南昌市与新余市的土地利用耦合协调度显著高于平均水平，说明江西省的经济状况得到改善，同时城市的用地模式逐渐趋于合理化。

（3）采用层次聚类分析法将江西各市土地利用发展类型分为5类：高水平协调社会生态滞后型（1个城市），高水平协调经济滞后型（1个城市），中等协调全面滞后型（2个城市），低水平协调经济滞后型（4个城市），低水平协调经济社会滞后型（3个城市）。江西省各市的土地利用效益类型在空间上镶嵌分布，并未呈现某一类型的聚集分布现象，整体发展水平较为平均。另外，江西省土地利用效益失调受到多种效益复合影响，其中经济效益对整体效益的限制作用明显，缺乏经济效益的支撑，社会生态效益无法得到保障，因而整体效益协调程度不高。