The effect of cultivated land renting-in on sustainable intensification of cultivated land use: Analysis of the mediating effect of management scale and fragmentation level

LYU Xiao, SUN Xiao-wen, PENG Wen-long

JOURNAL OF NATURAL RESOURCES ›› 2024, Vol. 39 ›› Issue (3) : 620-639.

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JOURNAL OF NATURAL RESOURCES ›› 2024, Vol. 39 ›› Issue (3) : 620-639. DOI: 10.31497/zrzyxb.20240308
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The effect of cultivated land renting-in on sustainable intensification of cultivated land use: Analysis of the mediating effect of management scale and fragmentation level

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Abstract

Based on 526 survey data of farming households in Qufu and Juxian county, this paper comprehensively evaluates the sustainable intensification level of farming households' cultivated land use by carbon footprint and emergy analysis methods. Based on the analysis of the transmission mechanism of cultivated land renting-in affecting SICLU, we use the mediated effect model to test the mediated role of management scale and fragmentation of cultivated land. The results show that: (1) The SICLU level of cultivated land transferred to farming households is higher, producing better economic and social benefits, but its ecological efficiency needs to be improved. The economic benefit, ecological benefit, social benefit and the level of SICLU are 0.115, 0.067 and 0.081; 0.623, 0.630 and 0.628; 0.045, 0.043 and 0.044; 0.261, 0.247 and 0.251 for renting-in farming households, non-renting-in farming households and the whole sample, respectively. (2) Baseline regression shows that cultivated land renting-in has a significant positive effect on SICLU, which is still valid after a series of robustness tests. The average years of education and the ratio of family dependency are important factors affecting SICLU. (3) The mediated effect model shows that cultivated land renting-in has a significant positive effect on the management scale and the average land size. The cultivated land management scale whose mediating effect is 0.019 shows a significant positive and complete mediating effect, and the average land size shows a significant positive and partial mediating effect, whose mediating effect accounts for 43.021% of the total effect. All the mediating effects above pass the robustness test. (4) The results of farming households heterogeneity test show that cultivated land renting-in has a significant positive effect on the SICLU of farming households in the "high family dependency ratio" and "participating in agricultural insurance" group, but has no significant effect on the SICLU of farming households in the "low family dependency ratio" group and "not participating in agricultural insurance" group. The conclusion of this study is helpful to understand the impact of cultivated land renting-in on the SICLU and its mechanism, and has guiding significance for promoting the transformation of cultivated land use.

Key words

cultivated land use / sustainable intensification / cultivated land renting-in / carbon footprint / emergy analysis / mediated effect model

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LYU Xiao, SUN Xiao-wen, PENG Wen-long. The effect of cultivated land renting-in on sustainable intensification of cultivated land use: Analysis of the mediating effect of management scale and fragmentation level[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2024, 39(3): 620-639 https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20240308
旅游业在国民经济和社会就业等方面起着重要的积极作用,但其过度开发或发展给生态环境带来巨大压力,造成生态失调、环境污染、景观破坏等问题。旅游生态承载力评估为生态和环境的健康发展提供了一种有效的预警方法,成为近年来学者们研究的热点[1]。随着旅游生态承载力研究的不断深入,国外学者尝试将定性分析与定量分析相结合,通过评价指标和模型对旅游生态承载力进行评估[2-5]。国内目前关于旅游生态承载力的研究方法众多,如生态足迹模型、指标构建评价法、能值法等[6-8]。在研究内容上,国外学者关于旅游生态承载力的研究倾向某一具体的环境类型,在分析旅游地的生态环境承载力的基础上,结合当地的生态环境与旅游活动特点,从而提出特定区域的旅游管理对策建议[9,10]。国内学者的研究则集中于承载力测算、旅游发展与生态环境协调关系、生态安全预警等问题的探讨[11,12],研究对象多为山地和湿地等旅游资源[13-16]。可见,目前这些研究中不论是计算景区最大面积容纳的游客数量,还是生态足迹法中的“超载”或“利用不足”,都是找出旅游生态承载力的“阈值”。然而旅游生态承载力受到社会、经济和环境等多方面的影响,并非是固定不变的,而是始终处于动态变化之中。由于传统的“阈值”评估方法不能捕捉到旅游生态承载力的动态状态,因此,本文开发一种新的评估方法以帮助描述旅游生态承载力的空间异质性,通过引入“载体—载荷”视角,呈现载体与载荷之间的相互作用关系,评估旅游生态承载力的动态状态,以突破传统研究的“阈值”限制。
为了评估旅游生态承载力的空间差异,有必要确定合适的空间评价单元。传统空间评价单元确定的方式有两种,一是以行政区划作为评价单元[11],二是通过变异系数、景观指数[17]、空间自相关[18]、半方差函数等方法确定最优评价单元。然而,前者不能精细反映区域内部旅游活动对生态状况影响的空间差异和局部细节特征的问题,难以满足精细管控旅游生态承载力的需要;后者统一的网格大小却忽略了研究区内复杂的、空间异质性较高区域的内部特征,易造成部分要素信息冗余或损失[19]。此外,以往相关研究常将单一尺度格网作为空间评价单元,且认为空间评价单元的确定与研究区范围、数据特征等要素关系密切[20,21]。与单一尺度评价单元相比,多尺度融合评价单元是一种基于景观异质性和景观类型的分层空间评价单元划分方法,其优势在于能够根据空间评价单元内的景观类型进一步细分空间评价单元尺度,在减少信息冗余或损失的同时,解决了数据精度与数据量大小之间难以平衡的问题。
综上所述,本文借助多尺度融合划分方法,引入“载体—载荷”视角的生态承载力评价理念,以江苏省沿海县域作为研究区,分析旅游生态承载力的空间分异特征,以期为旅游生态承载力的科学评估提供参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

研究区位于中国东部沿海、长江三角洲北翼,地处31°41′N~35°07′N、118°45′E~121°54′E,总面积为2.40×104 km2,共涉及到15个县级行政区(图1),海岸线长达954 km。其气候为亚热带和暖温带季风气候,年均气温为13~15 ℃,整体地势较为平缓,具有气候温和、雨量适中、四季分明、适游期长的特点。截至2020年4月,根据官方数据显示,江苏省沿海县域共计79个A级旅游景区,其中5A级景区1个,4A级景区21个,3A级景区42个,2A级景区15个。江苏省沿海县域拥有丰富的自然旅游资源和深厚的历史文化,其独特的山海风貌、湿地滩涂、森林草地、野生动植物、辐射沙洲等旅游资源不仅促进了区域的旅游经济发展,而且还发挥了重要的生态功能,是生态环境保护和旅游经济发展之间矛盾冲突的典型区域。
Fig. 1 Location of the research area

图1 研究区位

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1.2 数据来源及处理

本文涉及的基础数据包括生态环境数据、社会经济数据和旅游服务数据。(1)生态环境数据:景观类型数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(https://www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx?DOIID=54)[22],将研究区景观类型分为建筑用地、未利用地、耕地、草地、林地和水域;植被覆盖指数(NDVI)和年降水量来源于Google Earth Engine(GEE)云地理信息处理平台。(2)社会经济数据:包括游客人次和国内外旅游收入,其来源于各县区统计年鉴,以江苏省89个县、区为基本单元,通过空间插值获取。(3)旅游服务数据:包括公路和旅游住宿设施POI,公路数据来源于全国地理信息资源目录服务系统(https://www.webmap.cn/main.do?method=index),旅游住宿设施POI来源于中国科学院资源环境科学数据中心。以上数据分辨率均为30 m,选择时间节点为2019年。

1.3 研究方法

1.3.1 多尺度融合评价单元的获取

评价单元的划分是准确评估旅游生态承载力的关键。本文提出了一种基于景观异质性的多尺度融合评价单元划分方法,它是通过机器学习来构建的划分模型(图2)。该模型根据景观异质性特征,划分不同尺度大小的评价单元。其优点在于不仅可以减少空间评价单元的数据量,还可以识别小单元的空间尺度,减少了信息冗余或损失。该模型基于这样一个假设:即景观异质性高、斑块数量多的地方使用小的空间单元更能准确地表示旅游生态承载力;景观异质性低、斑块数量少的地方使用大的空间单元更能准确地表示旅游生态承载力。该划分算法的核心概念是基于斑块数量的迭代划分,确保评价单元内景观特征较为单一。通过创建初级尺度格网,经过多次迭代,可获取最终的多尺度融合空间评价单元(图2)。此外,选择最佳的初级尺度和最小尺度是准确划分空间单元的关键,初级尺度和最小尺度还决定了模型迭代的次数。根据该划分模型的核心概念,将划分的标准设定为景观斑块数量>1,该方法通过Python编程实现。
Fig. 2 Multi-scale fusion evaluation unit division model

图2 多尺度融合评价单元划分模型

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1.3.2 基于“载体—载荷”视角的旅游生态承载力指标体系构建

(1)“载体—载荷”(Carrier-Load,C-L)视角
本文借助“载体—载荷”视角,建立一种新的旅游生态承载力评估方法,以评估江苏省沿海县域旅游生态承载力。“C-L”视角的理念是通过评估生态载体和载荷来评估生态的承载能力,找出载体和载荷变量的匹配程度,并反映载体和载荷之间的相互关系[23]。借助“C-L”视角,旅游生态承载力可表示为图3,旅游生态载体是指由水、土、林、草等众多自然要素组成的生态环境系统为旅游活动提供的自然空间,其可以接受和净化旅游活动带来的负面影响;旅游载荷为旅游过程中的食、住、行、游、购、娱等各阶段的旅游活动、旅游设施和旅游服务对当地的生态环境造成的破坏[24,25]。当旅游载荷变化时,旅游生态载体也会做出相应的反应,这种相互作用状态就是旅游生态承载力。载体在支撑载荷方面有一定的能力限制,载荷过大会造成旅游生态超载,这时可通过降低载荷或增加载体来调整旅游生态承载力。
Fig. 3 Interactive relationship between tourism ecological carrier and tourism load

图3 旅游生态载体和旅游载荷互动关系

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(2)基于“载体—载荷”视角的旅游生态承载力指标的选取
江苏省沿海县域是一个集经济、生态、社会等要素高度统一的系统。本文从“载体—载荷”的视角出发,以综合性、科学性和可操作性为原则,并立足经济、生态、社会,结合前人的研究成果[12,26,27],共选取13个指标构建了江苏省沿海县域旅游生态承载力综合评价指标体系(表1),以此衡量江苏省沿海县域的旅游生态承载力的空间分异特征。旅游生态载体反映了生态环境系统为旅游活动提供的自然空间,江苏省沿海县域根据不同的海岸类型开展了不同的旅游业态,确定海岸类型作为旅游生态载体指标;此外,由于水文和植被状况、气候条件、地形基本决定了生态系统的性质,根据江苏省沿海县域地区湿地资源丰富、水网密布、河湖相连、生物景观多样的特点,选取水域景观密度、水源养护指数、水土保持指数反映研究区内水土状况,选取植被覆盖指数体现研究区内植被状况,选取栖息地质量指数衡量研究区内水鸟、麋鹿等动植物栖息地资源质量状况,选取年降水量表征研究区内的气候条件;旅游载荷表现为旅游过程中的食、住、行、游、购、娱等旅游活动对当地的生态环境造成的破坏,根据江苏省沿海县域临海特点,以海产品供给指数、宾馆酒店密度、公路密度、A级景区禀赋、旅游收入、游客人次反映食、住、行、游、购、娱各阶段的旅游活动对生态环境造成的压力。旅游生态载体和旅游载荷的各个指标依据其概念、统计方法和《区域生态质量评价办法(试行)》[28]计算获得。旅游生态承载力不仅反映了旅游生态载体对旅游载荷的支持程度,同时也衡量了生态环境对旅游活动压力的反应程度。
Table 1 Evaluation index system for tourism ecological carrying capacity of coastal counties in Jiangsu province

表1 江苏省沿海县域旅游生态承载力评价指标体系[28]

目标层 准则层 指标层 指标含义 权重
旅游生态承载力 旅游生态载体 海岸类型(C1 研究区海岸类型(基岩、砂砾质、淤泥质) 0.520
水域景观密度(C2 水域旅游资源丰富程度 0.211
水源养护指数(C3 水资源对植被、土壤等景观的养护能力 0.199
水土保持指数(C4 水土方面旅游环境的质量状况 0.004
植被覆盖指数(C5 植被资源覆盖程度 0.016
栖息地质量指数(C6 水鸟、麋鹿等动物栖息地资源质量状况 0.017
年降水量(C7 湿润程度 0.034
旅游载荷 海产品供给指数(L1 鱼、虾等海产品的供给质量和能力 0.517
宾馆酒店密度(L2 住宿接待服务强度 0.077
公路密度(L3 交通服务强度 0.315
A级景区禀赋(L4 A级景区等级和数量/个 0.042
旅游收入(L5 旅游经济压力 0.024
游客人次(L6 游客压力 0.026

1.3.3 旅游生态承载力评估模型

(1)数据标准化
由于各个指标的计量方式不统一,因此,在计算旅游载荷指数(Tourism Load Index,TLI)和旅游生态载体指数(Tourism Ecological Carrier Index,TECI)之前需进行数据标准化。本文采用极差标准化法消除量纲对数据的影响[29]。载体和载荷均为正指标,标准化公式如下:
XiC'=XiC-Xi,minCXi,maxC-Xi,minC
(1)
式中: XiC为旅游生态载体指标的原始数据; Xi,minC为旅游生态载体指标原始数据的最小值; Xi,maxC为旅游生态载体指标原始数据的最大值; XiC'为旅游生态载体指标标准化后的指标值, XiC'0, 1。类似地,可以得到旅游载荷指标标准化后的值 XjL'
(2)权重的确定
为了计算TLITECI,本文采用熵值法确定各个指标的权重。熵值法是一种依据各指标值包含的信息量来确定指标权重的客观赋权法,某个指标的熵越小,说明该指标值的变异程度越大,提供的信息量也就越多,在综合评价中起的作用越大,则该指标的权重也应越大[30]。计算公式如下:
① 计算旅游生态载体指标i的熵值ei
ei=-1/ln(n)i=1nXiC'i=1nXiC'lnXiC'i=1nXiC'(0ei1)
(2)
② 计算旅游生态载体指标 i的权重 wiC
wiC=1-eii=1m(1-ei)
(3)
旅游载荷指标权重 wjC的计算方法同上。
(3)TECITLITECCI
线性加权法常用来衡量多层次、多维度指标体系的综合性能,借助这种方法,TECITLI可表示为[31]
TECI=i=1nwiC×XiC
(4)
TLI=i=1nwjL×XjL
(5)
在理想状态下,旅游生态载体和旅游载荷会保持动态平衡状态。但是动态平衡会受到旅游生态载体退化或旅游载荷增加的影响,因此,旅游生态载体和旅游载荷的关系可表示为:
TECCI=TLITECI=i=1nwjL×XjLi=1nwiC×XiC
(6)
式中: TECCI为江苏省沿海县域旅游生态承载力; TLI为江苏省沿海县域旅游载荷指数; TECI为江苏省沿海县域旅游生态载体指数。 TECCI并不是越大越好,也不是越小越好,当 TECCI>1,表明江苏省沿海县域的旅游生态承载力可能存在超载的可能;当 TECCI<1,表明江苏省沿海县域的旅游生态承载力未被充分利用。应通过调节 TLI TECI来科学合理地控制 TECCI。根据研究区的实际评估情况,将旅游生态承载力的评价结果进行几何间隔法分级,包括强旅游生态承载力 [0,1]、较强旅游生态承载力 (1, 1.20]、中等旅游生态承载力 (1.20, 2.27]、较弱旅游生态承载力 (2.27, 12.88]、弱旅游生态承载力 (12.88, 118.07],最终生成其空间分布。其中,强旅游生态承载力表明区域内旅游资源未被利用,其他等级的旅游生态承载力表明区域内存在不同程度的“超载”风险。

2 结果分析

2.1 基于多尺度融合评价单元的划分结果

通过多尺度融合评价单元划分模型的计算,得到江苏省沿海县域各景观斑块中可容纳的最大格网尺度为8000 m,因此确定初级尺度为8000 m。当斑块面积大于40000 m2时,斑块数量迅速增加,为了减少小斑块信息的损失,最小尺度应小于200 m,最终确定迭代次数为6,最小尺度为125 m。
基于上述参数值和划分,多尺度融合空间单元划分模型共生成了4.9×105个空间单元,跨越7个尺度。第一层尺度为8000 m,共创建了29个空间单元;第二层尺度为4000 m,共创建了140个空间单元;以此类推,在第7层共生成4.1×105个125 m的空间单元。如图4所示,在125 m尺度中,灌云县格网数量最多,其次是滨海县;在250 m尺度中,灌云县格网数量最多,其次是射阳县;在500 m尺度中,射阳县格网数量最多,其次是大丰区。
Fig. 4 Division results of multi-scale fusion evaluation units of coastal counties in Jiangsu province

图4 江苏省沿海县域多尺度融合评价单元划分结果

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图5所示,与单一尺度网格相比,多尺度融合评价单元可以提供更精确的空间单元,能考虑到数据的空间异质性,得到更合适的评价单元。由图4图5可知,小尺度评价单元主要分布在研究区北部,以灌云县、灌南县和响水县为主;较大尺度主要分布在沿海一侧以及研究区南部的如东县和启东市。结合多尺度融合评价单元的划分概念来看,在125 m以上尺度中,仅有一种景观类型,且随着尺度的增大,水域所占格网数量越来越多,表明水域斑块呈现出大而集中的特点;而在125 m尺度中,存在多种景观类型,其中主要包括建筑用地和耕地,这表明建筑用地和耕地呈现出较为严重的破碎化程度。
Fig. 5 Multi-scale fusion spatial evaluation unit of coastal counties in Jiangsu province

图5 江苏省沿海县域多尺度融合空间评价单元

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2.2 基于不同尺度的旅游生态承载力指标分析

2.2.1 不同尺度下旅游生态载体指标分析

标准化后的旅游生态载体评价指标在不同尺度上的表现如图6所示。根据各指标的计算公式,海岸类型、水域景观密度和水源养护指数呈现极端分布的特点。其中,海岸类型最大值出现在125 m尺度,水域景观密度和水源养护指数其均值随着尺度的增大而增大,表明基岩海岸在125 m尺度上有所分布,水域景观斑块在空间上呈现出大面积聚集分布。水土保持指数、植被覆盖指数其均值随着尺度的增大而减小,表明尺度越大,植被保持土壤的能力越低,植被的覆盖状况越低。栖息地质量指数、年降水量其均值随着尺度的增大而缓慢增加,表明水鸟、麋鹿等动物栖息地资源随着尺度的增大其质量状况越好,年降水量随着尺度的增大降水越多。
Fig. 6 Standardized evaluation indicators for tourism ecological carries of coastal counties in Jiangsu province at different scales

图6 不同尺度下江苏省沿海县域标准化旅游生态载体评价指标

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2.2.2 不同尺度下旅游载荷指标分析

标准化后的旅游载荷评价指标在不同尺度上的表现如图7所示。由图可知,海产品供给指数、旅游收入和游客人次其均值随着尺度的增大而增大,表明尺度越大,鱼、虾等海产品的供给质量越好、供给能力越强,旅游收入越多,接待的游客人数越多,旅游活动对生态环境造成的压力越强。随着尺度的增大,宾馆酒店密度的均值呈现出先减少后增加的趋势,表明小尺度内旅游住宿接待能力更强。公路密度的均值在各尺度内均趋近于0,其最大值出现在250 m尺度内,表明研究区内公路密度稀疏、交通服务能力有待加强。A级景区禀赋随着尺度的增大呈现出先增加后减少再增加、围绕0.4上下波动的趋势,且在各尺度内箱体大小均较大,表明A级景区禀赋在各尺度不同评价单元内数据波动大,景区等级和数量差异较大。
Fig. 7 Standardized evaluation indicators for tourism load of coastal counties in Jiangsu province at different scales

图7 不同尺度下江苏省沿海县域标准化旅游载荷评价指标

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2.3 基于多尺度融合空间单元的江苏省沿海县域旅游生态承载力空间分异

2.3.1 不同尺度下江苏省沿海县域旅游生态承载力分级特征

根据旅游生态承载力实际评估结果,运用几何间隔分类法将旅游生态载体、旅游载荷以及旅游生态承载力分为五级,得到不同尺度下江苏省沿海县域旅游生态承载力各等级相对面积百分比图(图8)。具体来看,强旅游生态载体所占面积随着尺度的增大而增加,弱旅游生态载体所占面积随着尺度的增大而减小(图8a),表明尺度越大,生态环境系统为旅游活动提供的自然空间可以接受和净化旅游活动带来负面影响的能力越强。强旅游载荷所占面积随着尺度的增大而增加,弱旅游载荷所占面积则相反,中等旅游载荷在各尺度内所占面积均最多(图8b),表明食、住、行、游、购、娱等旅游活动对当地生态环境造成的破坏随着尺度的增大而增加,并且研究区内处于中等旅游载荷的面积最多。中等旅游生态承载力在各尺度内所占面积最多,弱旅游生态承载力在各尺度内所占面积最少,8000 m尺度内未出现弱旅游生态承载力(图8c)。
Fig. 8 Percentage of the relative area of each grade of tourism ecological carrying capacity of coastal counties in Jiangsu provinceat different scales

图8 不同尺度下江苏省沿海县域旅游生态承载力各等级相对面积百分比

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2.3.2 不同尺度下江苏省沿海县域旅游生态承载力空间分异

不同尺度下江苏省沿海县域旅游生态承载力空间分布如图9所示。125 m空间评价单元主要分布在研究区北部,该尺度内中等旅游生态承载力面积占比最高,且主要分布于研究区北部的赣榆区、灌云县以及南部的海门市(图9a)。250 m尺度内中等旅游生态承载力面积占比最高,主要分布于研究区北部的赣榆县、灌云县以及研究区南部的通州区和海门市(图9b)。500 m尺度内强和较强旅游生态承载力主要分布于研究区靠海一侧以及启东市、滨海县和射阳县(图9c)。在1000 m尺度内,研究区南部空间评价单元数量多于北部,强和较强旅游生态承载力主要分布于滨海县、射阳县、如东县和启东市(图9d)。2000 m空间评价单元主要分布在研究区南部,该区域内强和较强旅游生态承载力主要分布在靠海一侧以及如东县和启东市;中等旅游生态承载力主要分布在通州区和海门市,以及大丰区和启东市东侧;较弱旅游生态承载力主要分布在亭湖区和海安市,以及大丰区和东台市西侧(图9e)。4000 m尺度内,空间评价单元主要分布在研究区南部,且数量较少,仅140个,该尺度下强和较强旅游生态承载力占比增加(图9f)。8000 m尺度下,空间评价单元最少,仅25个,强和较强旅游生态承载力主要分布在沿海一侧,该尺度下没有弱旅游生态承载力分布(图9g)。
Fig. 9 Spatial differentiation of tourism ecological carrying capacity of coastal counties in Jiangsu province at different scales

图9 不同尺度下江苏省沿海县域旅游生态承载力空间分异

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2.3.3 基于多尺度融合空间单元的江苏省沿海县域旅游生态承载力空间分异

基于多尺度融合空间单元和研究区实际情况,将江苏省沿海县域旅游生态承载力测度结果进行空间可视化,得到其空间分异图(图10)。如图10a所示,江苏省沿海县域旅游生态载体水平呈现出从海向陆逐渐减弱的特征。强和较强旅游生态载体主要分布在东部沿海一带和启东市,表明区域内生态环境质量较好,所提供的载体支撑力较高;弱和较弱旅游生态载体主要分布在连云区以及亭湖区、大丰区、东台市、海门市、灌云县、灌南县西部、赣榆区南部。由图10b可知,江苏省沿海县域旅游生态载荷水平呈现出“大分散、小聚集”镶嵌交错分布格局。强和较强旅游载荷水平呈现出“三大集群”分布趋势,主要分布于北部的连云区、中部的亭湖区、大丰区、东台市和海安市,以及南部的通州区和海门市。这些地区经济活动频繁、受人类干扰较强;弱和较弱旅游载荷分布在滨海县、射阳县、响水县、灌云县。由图10c可知,江苏省沿海县域旅游生态承载力水平在空间上呈现出从海向陆逐渐减弱的特征。强和较强旅游生态承载力主要分布在东部沿海一带,以及响水县、滨海县、射阳县、启东市和如东县东部等地,该区域内的旅游资源未被充分利用;中等生态承载力主要分布在通州区、海门市和如东县、灌云县靠陆一带,以及赣榆区北部;弱和较弱旅游生态承载力主要分布在连云区,和亭湖区、大丰区、东台市、海安市靠陆一带,以及赣榆区南部。受区域自身生态环境状况和人类旅游活动的影响,较强、中等、较弱和弱旅游生态承载力区域存在不同程度的“超载”风险。
Fig. 10 Spatial differentiation of tourism ecological carrying capacity of coastal counties in Jiangsu province

图10 江苏省沿海县域旅游生态承载力空间分异

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3 讨论与结论

3.1 讨论

3.1.1 多尺度融合空间单元划分的优势

本文在考虑数据空间异质性的基础上融合了基于python的机器学习技术,创建了多尺度融合空间评价单元划分模型,在减少数据量的基础上进一步细分空间评价单元,解决了数据精度与数据量大小之间难以平衡的问题。这与Jing等[32]的研究结果相互印证,其研究结果表明与传统的单一尺度格网相比,多尺度空间评价单元划分方法可以在更精确的尺度上提高城市功能区的识别效率。同时陈慕婷等[33]也认为以行政区作为空间评价单元不能体现区域内的生态意义,忽略了单元内生态要素和景观/自然地理背景的关联性,使得评价结果的实践指导性不强,并表明了多尺度结合空间评价单元对生态系统评价的意义和价值。目前,多尺度融合空间评价单元的划分还处于发展阶段,可借鉴的实证案例较少,其划分精度还需不断深入探索和完善。在未来,多尺度融合空间单元可应用于生境质量评价、生态安全评价、湿地修复评价、生态功能评价等生态系统评价领域。甚至通过更改该模型的核心概念,还可以将多尺度融合空间评价单元应用于其他资源环境评价领域。该方法有望为更准确、更精细地识别空间评价单元提供有力支持。

3.1.2 经济因素对区域旅游生态承载力的影响

社会经济因素在对生态系统施加各种压力的同时,也通过植树造林、水源保护等环境治理来加强旅游生态承载力,通过建设污染治理设施来减轻旅游空间生态环境负荷[31,34]。江苏省沿海县域以经济条件为基础,秉持“生态文明”理念,聚焦打赢“蓝天、碧水、净土”三大保卫战,推动生态环境高质量发展[35]。根据江苏省统计年鉴数据显示,在江苏省沿海县域中,南通市沿海县域人均GDP相比较高,沿海5县均超过10万元/人,其在生态环境保护重点工程方面投入约300亿。连云港市沿海县域人均GDP最高的是连云区,为14万元/人。该区域通过加大财政投入力度的方式,将生态环境保护投入作为公共财政支出的重点,争取并发放环境保护补助资金3528万元,重点投向污染防治、生态环境资源保护以及相关生态环境保护重点工程。大丰区人均GDP达9.4万元/人,在盐城市沿海县域中排名首位。该区域依托其经济基础,在环境保护方面的支出为24466万元,主要用于开展生态环境保护重点领域科技攻关,优化生态环境监测监控机构,建设“天地空”一体化监测网络,提升生态环境监管能力。由此可见,社会经济发展也是影响旅游生态承载力的因素之一,其在给旅游生态环境带来压力的同时,也会通过在环境管理和技术进步等方面的投入减少生态环境的负荷,加强旅游生态承载力。

3.1.3 基于“载体—载荷”视角评估旅游生态承载力的案例意义

本文基于“载体—载荷”视角对江苏省沿海县域旅游生态承载力进行评估。研究结果表明,该地区的旅游生态承载力在空间上呈现出从海向陆逐渐减弱的特征,这与张珊珊等[36]的研究结果相呼应。这是因为研究区沿海一侧拥有众多重要生态功能保护区[37],区域内生态功能好,且受人类活动干扰小,导致旅游生态载体水平高,旅游载荷水平低,进而促使强旅游生态承载力区域主要分布在沿海地区。同时,《江苏省国家级生态保护红线规划》《江苏省湿地保护条例》等生态保护政策的实施保障了江苏省沿海县域生态安全和可持续发展的功能,是导致旅游生态承载力从海向陆逐渐减弱的重要原因之一。此外,强旅游生态承载力区域内的旅游资源未得到充分利用,而其他旅游生态承载力等级区域则存在不同程度的潜在“超载”风险。其中,启东市和如东县东部旅游生态承载力相对较强,“超载”风险相对较低;海安市、通州区旅游生态承载力相对较弱。该评价结果与魏超等[38]的研究结果高度一致,他们发现如东县、启东市和海门市区域综合承载力基本处于可载状态,海安市和通州区处于满载。“载体—载荷”视角为旅游生态承载力评估提供了新的角度,有助于辨别旅游生态承载力的变化是来自旅游载荷还是旅游生态载体,从而帮助决策者做出相应的调整。该方法还可以和旅游地生命周期理论相结合用于管理决策,管理者可以通过了解江苏省沿海县域的旅游生态承载力现状,采取有效的政治措施来满足当地旅游业不同阶段的旅游生态承载力需求。在未来,需要深入研究如何平衡江苏省沿海县域旅游发展与生态保护的关系,以及如何具体优化潜在“超载”地区的旅游生态承载力。这些问题将对区域旅游的可持续发展提供重要的指导意见。

3.2 结论

旅游生态承载力已成为旅游业可持续发展的引擎,为了有效评估旅游生态承载力,本文提出一种新的空间评价单元划分方式,即多尺度融合评价单元划分模型,并借助“载体—载荷”视角,建立旅游生态承载力评价体系以评估江苏省沿海县域的旅游生态承载力。主要结论如下:研究区内共生成了4.9×105个空间评价单元,跨越了七个尺度。在不同尺度下,旅游生态载体、旅游载荷评价指标具有明显差异。基于多尺度融合评价单元划分模型,江苏省沿海县域旅游生态载体和旅游生态承载力水平在空间上呈现出从海向陆逐渐减弱的特征,旅游载荷水平呈现出“大分散、小聚集”镶嵌交错分布格局。强旅游生态承载力地区的旅游生态支撑力强,能承受更多人类旅游经济活动的负荷,该区域旅游资源往往未被充分利用;其余旅游生态承载力等级区域存在不同程度的旅游载荷大于旅游生态载体的情况,容易产生“超载”的潜在风险。
值得注意的是,社会经济类指标也会影响旅游生态承载力的评估结果,然而由于缺乏成熟的空间栅格数据集,在构建江苏省沿海县域旅游生态承载力指标时社会经济类指标未被考虑,这可能使得实证结果产生偏差。因此,未来研究需进一步补充指标样本数据,以期为旅游生态承载力评估提供更为科学的参考建议。

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Abstract
耕地利用的可持续集约化为保障粮食安全、农业绿色发展和资源永续利用提供了新思路,对于深化农民主体地位、夯实农业发展的现代化导向、破解&#x0201c;新三农&#x0201d;复杂的问题集合具有重要的现实意义。系统梳理国外可持续集约化的思想缘起,辨析可持续集约化的内涵差异,厘清&#x0201c;新三农&#x0201d;视域下中国耕地利用可持续集约化的逻辑本源;基于要素融合&#x02014;结构重整&#x02014;功能优化的运行轨迹,遵循耕地利用系统过程&#x02014;格局&#x02014;机制&#x02014;效应的逻辑进路,尝试从学理辨析、水平测度、演化机理和优化调控等方面厘清耕地利用系统基本问题域并阐释其研究主题,构建耕地利用可持续集约化的研究框架。探索性提出未来研究需重点关注的农业生态空间&#x02014;人地关系&#x02014;耕地利用可持续集约化等科学问题,探讨因素+机理、功能+系统、过程+格局、尺度+界面的关键路径。
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Promoting sustainable intensification of cultivated land use (SICL) has provided a new idea for ensuring food security and green development of agriculture and sustainable use of resources. It is of important practical significance to deepen the dominant position of farmers, strengthen the modernization orientation of agricultural development, and solve the problem "New Agriculture, Countryside and Peasants", which is a complex collection of problems. This paper reviews the research on the ideologial origin of sustainable intensification abroad, identifies the connotation differences of SICL, and clarifies the logic origin of SICL of China under the background of "New agriculture, Countryside and Peasants". Based on the trajectory of "factor fusion-structural reorganization-functional excellence", following the logical approach of "process-pattern-mechanism-effect" in the system of cultivated land use, this paper clarifies the problem domain of cultivated land use system from the aspects of theoretical analysis, level measurement, evolution mechanism and optimal regulation, so as to construct a research framework of SICL. Finally, it proposes the scientific issues of "agricultural ecological space-human-land relationship-SICL", and discusses the significance and key issues of "factor &#x00026; mechanism, function &#x00026; system, process &#x00026; pattern, scale &#x00026; interface".
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Abstract
可持续集约利用是实现耕地&#x0201c;三位一体&#x0201d;保护的有效方式,其水平高低与农户要素配置有关,而地权强度是影响农户配置行为的重要变量,农地确权的按期完成也为检验其制度绩效提供了一个良好的外生自然实验。本文基于2017年山东省三县(区)农户实地调查,构建&#x0201c;耕地利用的可持续集约化(SICL)概念内涵&#x02014;SICL水平测算&#x02014;SICL确权响应及其响应机理&#x0201d;的分析框架,探讨SICL的概念内涵,测算农户层面的SICL水平,理论剖析并实证检验了农地确权是否以及如何影响了耕地的可持续集约利用水平。研究发现:①SICL包括经营集约化、产出高效化、资源节约化、生态环境不退化4个维度,可从&#x0201c;投入-产出&#x0201d;范畴衡量。②样本农户SICL水平集中于&#x0201c;低度可持续集约利用&#x0201d;区间,五莲组农户SICL水平相对不可持续,而东平组和垦利组状况相对较好。③耕地利用对农地确权的响应表现为可持续集约化的效率改善或耗散,这与农户是否具备与农地确权后相适配的生产要素重配置能力有关。并且,农户家庭距县城越远,确权后耕地利用的非可持续集约化效果越强。随着农户粮食种植专业化程度的提升,农地确权后抑制农户SICL的政策效果会得到缓解。基于此,可从设计SICL评估框架、提高确权后农户的要素配置能力、实施地区差别化政策等入手缓解农地确权对SICL的制度抑制,促进耕地利用的可持续集约化转型。
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Abstract
科学调适耕地细碎现象使其益于耕地可持续集约利用且与环境背景相适应是细碎化治理研究及实践长期努力的目标。从耕地细碎化与耕地可持续集约利用的理论内涵出发,剖析细碎化影响耕地可持续集约利用的理论机理,构建面向可持续集约利用的耕地细碎化“特征—影响—环境”综合治理分析框架,探讨细碎化治理中的关键问题、情景决策机理及空间尺度效应,希冀为优化细碎化治理提供理论借鉴。结果表明:① 耕地细碎化是涵盖资源、空间、利用及权属等多维属性特征的复合体系,对资源利用、农业生产、景观生态等影响广泛且复杂,并通过多尺度全方位、差异性和不确定性、交互式级联传导等作用路径成为影响耕地可持续集约利用的核心和关键。② 耕地细碎化本身并不具备明显的问题/价值倾向,其成为问题或有益的情形和程度取决于其影响及当地自然地理、农业生态、社会经济等环境背景及农业发展定位。③ 以细碎化特征表现为基础,以其对耕地可持续集约利用多维影响为依据,以其与地方环境背景相适应为准则的耕地细碎化“特征—影响—环境”综合治理框架通过解构复杂细碎化情景治理决策中的5个关键问题、两个关系、两个倾向及3级空间尺度互联互通机理,为从多维度、复合视角科学诊断细碎化治理导向、优化治理模式提供新思路,有益于完善细碎化治理体系、促进耕地可持续集约利用。
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Cultivated land utilization around the world is accompanied by the cultivated land fragmentation, which is a significant agricultural feature of countries with economies in transition. Thereby, governments of the PRC have successively promulgated a series of relevant policies to promote the cultivated land transfer (CLT) and stimulate the transformation of cultivated land utilization to be both green and efficient. In the context of large-scale CLT and the implementation of a rural revitalization strategy for China, it is of great significance to explore the effect of CLT on cultivated land green utilization efficiency (CLGUE). In this work, 30 provinces of China were selected as the objects of investigation; the super-efficiency SBM model was used to evaluate CLGUE; the mediation effect model and threshold regression model were used to gain a more comprehensive understanding of the CLT’s influence on CLGUE. According to the results of this study, the following conclusions were drawn. First of all, the CLGUE in China as a whole showed an upward trend improvement from 2005 to 2019. Due to the different natural and economic conditions, the CLGUE trends showed significant spatial disparities at both the grain functional areas level and provincial level. Secondly, the CLT could promote CLGUE directly, and the mediation regression results demonstrated that CLT was able to enhance CLGUE indirectly through the mediator of cultivated land management scale. Thirdly, the threshold effect test confirmed the existence of a single threshold, indicating that when the level of CLT gradually crossed the threshold, the promotion effects of CLT on CLGUE would slow down. Lastly, the heterogeneity analysis indicated that the promotion effects of CLT on CLGUE in different geographical location areas and grain functional areas were positive, and that there were significant differences in regression coefficients.
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Abstract
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Abstract
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田云, 张俊飚. 中国农业生产净碳效应分异研究. 自然资源学报, 2013, 28(8): 1298-1309.
Abstract
农业具有碳排与碳汇的双重效应。分析和把握不同省区的农业净碳水平,是深入研究农业生产碳排放问题的重要前提。鉴于此,研究基于农用物资投入、稻田、土壤、牲畜养殖等四方面23类主要碳源和以水稻、小麦为代表的15类主要农作物碳汇品种,测算了我国1995—2010年及31个省(市、区)2010年的农业生产碳排量、碳汇量,并在此基础上计算了各自净碳汇量。结果表明:①我国农业生产净碳汇量总体保持上升态势,由1995年的26 736.13&#215;10<sup>4</sup> t增至2010年的37 697.19&#215;10<sup>4</sup> t,年均递增2.32%。其中,碳排放量由1995年的24 952.39&#215;10<sup>4</sup> t增至2010年的29 116.91&#215;10<sup>4</sup> t,年均递增1.03%;碳汇量由1995年的51 688.51&#215;10<sup>4</sup> t增至2010年的66 814.10&#215;10<sup>4</sup> t,年均递增1.73%,碳汇增速明显快于碳排增速,可见我国在农业节能减排方面取得了一定成效。分阶段来看,呈现较为明显的"上升—下降—上升"的三阶段变化特征。②横向来看,区域净碳效应差异明显:农业生产净碳汇绝对量,排在前10位的地区占全国农业生产净碳汇总量的73.02%,而排在后10位的地区仅占全国的1.59%。农业生产碳汇水平,黑龙江、吉林、广西排在前三位,分别高达410.81%、400.94%和356.79%;西藏、青海、福建排在后三位,仅为25.57%、41.55%和103.80%。其中,黑龙江等12个地区农业碳汇水平高于全国同期平均水平(229.47%)。
[ TIAN Y, ZHANG J B. Regional differentiation research on net carbon effect of agricultural production in China. Journal of Natural Resources, 2013, 28(8): 1298-1309.]
Agriculture has double effects of carbon emission and carbon sink. The analysis of net carbon effect of every province is important prerequisites for in-depth studying of agricultural production carbon emission. With such a view, this study calculates the amount of carbon emissions and carbon sink from 1995 to 2010 and that of 31 provinces in 2010, based on the agricultural resources inputs, paddy fields, soil and breeding livestock of 23 categories on the major carbon sources with rice and wheat as the representative of the 15 categories of major crops carbon sink species. On the basis of the above the net carbon sink is concluded. The results showed that: 1)The overall net carbon sink of agricultural production maintains an upward trend from 267.3613 million ton in 1995 to 376.9719 million ton in 2010 with an average annual increasing rate of 2.32%. Carbon emissions increased from 249.5239 million ton in 1995 to 291.1691 million ton in 2010 with an average annual increasing rate of 1.05%; and carbon sink rises from 516.8851 million ton in 1995 to 668.1410 million ton in 2010 with an average annual increasing rate of 1.73%. From the above fact the growth rate of carbon sink is significantly faster than that of carbon emission. This indicates that China has gained certain achievement in agricultural energy reduction. Additionally, it shows "up-down-up" phase-change characteristics. 2) Compared horizonally, the regional difference of net carbon effect is obvious: in the absolute amount of net carbon sink of agricultural production, the top 10 regions accounted for 73.02% of the national overall net carbon sink of agricultural production while that of the last 10 regions was only 1.59%. The level of carbon sinks on agricultural production in Heilongjiang, Jilin and Guangxi come to the top three of 410.81%, 400.94% and 356.79% respectively; Tibet, Qinghai and Fujian are the last three with only 25.57%, 41.55% and 103.80%; among which 12 regions including Jilin are higher than the national average level during the same period (229.47%).
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邹晓霞, 张晓军, 王月福, 等. 山东省小麦—夏直播花生种植体系碳足迹. 应用生态学报, 2018, 29(3): 850-856.
Abstract
明确小麦-夏直播花生(W-P)种植体系的主要碳排放环节,可为采取有效措施实现该体系高产与低碳排放的协同效益提供参考.本文依据全生命周期方法,构建碳足迹模型,并核算了山东省W-P种植体系生命周期碳排放.结果表明: 山东省W-P种植体系的净收益较小麦-玉米(W-M)种植体系高71.2%~88.3%;W-P种植体系的单位面积碳排放达6977.9~8018.5 kg&middot;hm<sup>-2</sup>,较W-M种植体系高6.2%,但单位净产值的碳排放为每元0.23~0.28 kg CO<sub>2</sub>-eq,较W-M种植体系低37.4%~44.1%.综合2种种植体系的净收益和单位净产值碳排放发现,W-P种植体系可以实现高产出与低碳排放的协同效益,符合优化供给、提质增效、农民增收的农业供给侧结构性改革目标.
[ ZOU X X, ZHANG X J, WANG Y F, et al. Carbon footprint of wheat-summer direct-seeding peanut planting system in Shandong province, China. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 29(3): 850-856.]
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BARON R M, KENNY D A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 1986, 51: 1173-1182.
In this article, we attempt to distinguish between the properties of moderator and mediator variables at a number of levels. First, we seek to make theorists and researchers aware of the importance of not using the terms moderator and mediator interchangeably by carefully elaborating, both conceptually and strategically, the many ways in which moderators and mediators differ. We then go beyond this largely pedagogical function and delineate the conceptual and strategic implications of making use of such distinctions with regard to a wide range of phenomena, including control and stress, attitudes, and personality traits. We also provide a specific compendium of analytic procedures appropriate for making the most effective use of the moderator and mediator distinction, both separately and in terms of a broader causal system that includes both moderators and mediators.
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郑沃林, 罗必良, 钟文晶. 农户气候风险认知、政策工具干预与农业保险市场扭曲. 广东财经大学学报, 2020, 35(5): 101-111.
[ ZHENG W L, LUO B L, ZHONG W J. Farmers' perception of climate risk, intervention of policy instruments and the distortion of agricultural insurance market. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2020, 35(5): 101-111.]
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赵立娟, 牛庭. 耕地转入、农业保险与农户收入的实证分析. 河南农业大学学报, 2022, 56(6): 1052-1060.
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牛文浩, 申淑虹, 罗岚, 等. 地形差异视角下耕地流转对农户收入差距的影响及其分解: 以黄河流域中上游1879份农户数据为例. 自然资源学报, 2023, 38(5): 1262-1282.
Abstract
基于黄河流域中上游1879份农户调研数据,从地形差异的视角,借助无条件分位数回归模型和RIF回归分解法揭示了耕地流转对农户收入差距的影响及其作用机制。结果表明:(1)耕地流转对高收入农户群体增收效应大于低收入农户群体,从而导致农户收入差距扩大,其中系数效应是造成该差距扩大的主因,在耕地转入中贡献度达90%以上,在耕地转出中贡献度达60%以上。(2)耕地转入在平原和山区对高收入农户群体增收效应均大于低收入农户群体,从而导致平原和山区农户收入差距扩大,且该现象在山区更加显著,其中系数效应也是造成该差距扩大的主因,在平原的贡献度达90%以上,在山区的贡献度达80%以上。(3)耕地转出仅对平原中等收入农户群体具有显著增收效应,从而导致平原中低收入农户群体间的收入差距扩大,其中系数效应同样也是造成该差距扩大的主因,贡献度达70%以上。因此,应针对不同收入水平农户和地形特征实施差异化的耕地流转支持政策,以促进耕地流转对农户的增收均衡,缩小农村贫富差距。
[ NIU W H, SHEN S H, LUO L, et al. The impacts and its decomposition of cultivated land transfer on rural households' income gap from the perspective of terrain difference: A case study of 1879 survey data of rural households in the Middle and Upper Reaches of the Yellow River Basin. Journal of Natural Resources, 2023, 38(5): 1262-1282.]
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