APP下载

耕地非农化过程中生态价值补偿量化研究
——以陕西省为例

2023-03-10

安徽农业科学 2023年3期
关键词:补偿费测算陕西省

李 朦

(陕西地建土地勘测规划设计院有限责任公司,陕西西安 710075)

耕地不仅对国家的粮食安全、农业生产以及人民生活具有基本的保障作用,还具有气候调节、景观优化、生态服务等功能[1]。然而,随着我国城镇规模的不断扩张,城镇建设用地需求越来越大,造成大量的农用地转为非农用地,在此过程中,农地被非农建设占用,不仅丧失了其原有的经济价值和保障粮食安全的社会价值,而且其净化空气、改善区域生态环境等生态价值也随之丧失[2]。因此,在农用地转用过程中土地生态价值如何补偿成为国内外研究的热点问题之一[3]。比如,崔宁波等[4]从公平视角出发,采用当量因子法对生态服务价值进行测算,并构建水足迹模型,对耕地生态服务非市场价值进行量化评估;李玉恒等[5]构建了非农化配制效益评价模型,对我国沿海省市的边际经济收益、边际生态价值和边际社会保障价值进行了量化评估;贺晓英等[6]运用直接市场法构建了农地非农过程中损失农地的生态价值评估模型,分别计算农地的各项生态服务价值。国外对土地生态价值的研究始于20世纪80年代,重点研究耕地的生态价值;随后,涌现了大量不同土地生态功能价值评估的研究[7-9],比如,Clark Archer等[8]采用方差分析测试法,比较大城市和非大城市3种主要环境对耕地价值的影响,以及主要农业区之间主要环境对耕地价值的影响;Rega[9]从空间规划决策层面对意大利空间规划或土地利用过程中的生态补偿要求进行了探索;Vaissière等[10]认为科学严谨的生态补偿政策应该兼顾生物多样性的分析性和规范性2个方面,并提出了双层生态补偿政策的组织构建模块。

通过分析现有文献资料发现,目前国内外关于耕地转用中土地生态补偿价值的研究成果相对较少。现有研究主要集中于农地非农化过程中的土地生态评估,但并未建立相应的补偿机制[3]。因此,该研究以陕西省为研究对象,在现有研究成果的基础上,尝试构建耕地非农化过程中土地生态补偿价值测算模型,将耕地非农化过程中的土地生态损失进行量化,并提出相应的补偿机制,为陕西省耕地非农化过程中的土地生态价值补偿政策提供参考。

1 资料与方法

1.1 研究区概况陕西省处于我国西北部,全省设10个省辖市和1个示范区。地域南北最长为878 km,东西最宽为517 km。全省平均海拔 1 127 m,境内气候存在南北差异,由北向南逐渐过渡为温带、暖温带和北亚热带。年降雨量576.9 mm,年均气温13.0 ℃,无霜期218 d。截至2019年末,全省总人口3 876.21万,耕地面积301.052万hm2,种植作物主要为小麦、玉米。2019年粮食作物播种面积299.892万hm2,比2018年缩减0.2%;其中,夏粮110.435万hm2,下降0.4%;秋粮189.457万hm2,下降0.2%;全年GDP为25 793.17亿元,人均GDP为66 649元,比2018年增长5.4%。

1.2 数据来源该研究的相关数据来源于《陕西统计年鉴(2019年)》、陕西省国民经济和社会发展统计公报(2019年)、陕西省自然资源厅统计资料。

1.3 模型构建

1.3.1耕地生态服务功能测算模型构建。该研究借鉴谢高地等[11]关于生态服务价值量化的研究,采用当量因子法对农地的生态价值进行测算,测算模型如下:

Ae=Ea×S

(1)

(2)

式中,Ae为生态服务价值总量(亿元);Ea为单位当量因子价值量(元/hm2);S为耕地面积(hm2)。n为农作物总数;i为农作物的具体类型;pi为第i种农作物的全国平均价格(元/kg);qi为第i种农作物的单产(kg/hm2);mi为第i种农作物的种植面积(hm2);M为n种农作物的种植总面积(hm2);j为生态服务功能类型;γj为第j种生态服务功能的当量值。

1.3.2区域获得或支付补偿的判定及补偿比例测算模型。

1.3.2.1耕地生态承载力测算模型。耕地生态承载力是指具有生物生产力的耕地面积,反映了耕地生态系统对人类活动的供给和安全程度[12]。具体模型如下:

EC=N×a×r×y

(3)

式中,EC为区域耕地生态承载力(hm2);N为区域总人口;a为人均生产性耕地面积(hm2);r为耕地均衡因子;y为区域耕地产量因子。

关于耕地均衡因子和产量因子的取值,大部分研究选取Wackernagel等[13]的测算成果,即耕地均衡因子2.17、产量因子1.66。但此数值的测算是基于全球层面,不能真实反映我国不同省份耕地的实际生产能力,因此该研究引用刘某承等[14-15]关于我国各地生态足迹均衡因子和产量因子的测算结果,具体数值见表1。

1.3.2.2耕地生态足迹测算模型。耕地生态足迹指能够持续地提供资源或消纳废物的且具有生物生产力的耕地空间[12]。模型如下:

EF=N×ef

(4)

(5)

式中,EF为区域耕地生态足迹总量(hm2);N为区域人口总量;ef为区域人均耕地生态足迹(hm2);i为区域各消费项目具体类型;r为耕地均衡因子,依据表1取值0.72;Ci为第i种消费项目的人均消费量(kg);Pi为全球第i种消费项目的平均生产力(kg/hm2)。

表1 我国各省市耕地均衡因子和产量因子Table 1 Equilibrium factor and yield factors of cultivated land in different provinces and cities of China

1.3.2.3耕地生态超载指数测算模型。区域耕地生态超载指数用于表征区域耕地生态的利用水平。具体模型如下:

(6)

式中,I为区域耕地生态超载指数;EC为区域内总耕地生态承载力(hm2);EF为区域内耕地生态足迹总量(hm2)。当I=0时,说明该地区耕地生态平衡;当I>0时,说明该地区耕地生态盈余,I值越大,则盈余越多;当I<0时,说明该地区耕地生态利用超载,I值越小,则超载越严重。

1.3.3耕地生态补偿系数测算模型。该研究借鉴李金昌[16]提出的用皮尔曲线模型近似模拟耕地生态补偿价值,并用恩格尔系数衡量社会经济水平和人们生活质量,模型如下:

(7)

En=Eb×β+Ec×(1-β)

(8)

式中,t为耕地生态补偿系数;En为区域综合恩格尔系数;Eb为城镇恩格尔系数;Ec为农村恩格尔系数;β为城镇化水平。

1.3.4耕地生态补偿量测算模型。科学合理的耕地生态价值补偿标准应基于对区域内耕地生态效益较为完善的认识,综合考虑补偿区域内资源利用情况和实际补偿能力等因素。因此,该研究将耕地生态服务价值、耕地生态承载力、耕地生态足迹、耕地生态补偿系数与区域经济发展水平相关联,计算出区域耕地生态补偿金额。具体模型如下:

(9)

式中,Aec为区域支付或获得的耕地生态补偿总量(元/a);Ae为区域耕地生态服务价值总量(元/a);EC为区域耕地生态承载力(hm2);EF为区域耕地生态足迹(hm2);t为耕地生态补偿系数,0

2 结果与分析

2.1 耕地生态服务价值分析从表2可以看出,2019年陕西省耕地生态服务总价值为665.49×108元,其中关中地区可提供的耕地生态服务价值为291.44×108元,占全省总量的43.79%;陕北地区可提供的耕地生态服务价值为252.78×108元,占全省总量的37.99%;陕南地区可提供的耕地生态服务价值为121.27×108元,占全省总量的18.22%。总体上陕西省耕地生态服务价值量呈北高南低的态势(图1)。

表2 2019年陕西省各市区耕地生态服务价值量Table 2 Ecological service value of cultivated land in Shaanxi Province in 2019

图1 2019年陕西省各市区耕地生态服务价值量空间分布Fig.1 Spatial distribution of cultivated land ecological service value in different urban areas of Shaanxi Province in 2019

2.2 耕地生态超载指数分析由表3可知,关中地区的西安市和杨凌示范区耕地生态处于赤字状态,这是因为西安市和杨凌示范区的经济相对发达,城市经济和人口的发展占用了大量耕地,致使2个市区的耕地生态消费超出了其生态承载范围。陕北和陕南地区耕地生态超载指数集中在0.10~0.67,说明该地区耕地生态处于盈余状态,耕地生态状况良好。从各市区耕地生态超载指数空间分布(图2)可以看出,陕西省耕地生态超载指数分布总体上呈北高南低的态势。

表3 2019年陕西省各市区耕地生态超载指数Table 3 Ecological overload index of cultivated land in Shaanxi Province in 2019

图2 2019年陕西省各市区耕地生态超载指数空间分布Fig.2 Spatial distribution of ecological overload index of cultivated land in each city of Shaanxi Province in 2019

关中、陕北、陕南3个片区生态足迹总量比为1∶0.26∶0.28,其可提供的耕地生态服务价值比为1∶0.87∶0.42,说明关中、陕北和陕南耕地生态足迹和耕地生态服务价值之间呈现“空间异位”的格局。根据区域生态超载或盈余的判定方法,2019年关中的西安市和杨凌示范区耕地资源利用超出了其生态承载力,表现为生态超载,应支付生态补偿;陕北和陕南的各市耕地资源利用均未超过其承载范围,表现为生态盈余,应获得生态补偿。

2.3 耕地生态补偿量分析从表4可以看出,2019年陕西省耕地可获得耕地生态补偿费2.10×108元,生态服务价值总体上能满足生态消费,且有少量盈余。省内关中地区需支付48.36×108元的耕地生态补偿费,其中付费最高的西安市,应支付61.39×108元;陕北和陕南地区分别可获得44.31×108和6.15×108元的耕地生态补偿费,其中榆林市可获得的耕地生态补偿费最高,为30.30×108元;其次是延安市,可获得14.01×108元的耕地生态补偿费;其余各市可获得的耕地生态补偿费多集中于0~5×108元。从各市区耕地生态补偿量空间分布(图3)可以看出,陕西省耕地生态补偿量总体上呈环形分布,即中心地区最低,中心往外越来越高。

3 结论

该研究通过引入生态超载指数,构建了区域内的生态价值补偿量化模型,并以陕西省为例,对省内各市区的生态价值补偿量进行测算。结果表明,2019年陕西省耕地生态服务价值整体上有少量盈余,全省可获得生态补偿量2.10×108元;关中地区的西安市和杨凌示范区耕地生态处于赤字状态,尤其是西安市耕地生态超载指数达-2.15;陕北和陕南地区耕地生态处于盈余状态,该区域耕地生态状况良好。陕西省总体上可获得耕地生态补偿费,其中关中地区需支付48.36×108元的耕地生态补偿费,西安市需支付的耕地生态补偿费最高(61.39×108元),陕南和陕北地区分别可获得6.15×108和44.31×108元的耕地生态补偿费,说明经济水平和城镇化水平相对较高的地区应着力推进耕地生态价值补偿。该研究的测算结果与各市区的现实情况基本相符,可为陕西省耕地生态补偿标准的制定和耕地生态补偿机制的建立提供依据,该测算方法可为陕西省各地区的耕地生态补偿费测算提供参考。值得说明的是,该研究基于前人的研究成果,将生态服务价值量的测算方法进行了改进,但耕地非农化过程中的生态价值补偿测算模型还存在一定的不足,有待进一步优化和创新。

表4 2019年陕西省各市区耕地生态补偿量Table 4 Ecological compensation of cultivated land in Shaanxi Province in 2019

图3 2019年陕西省各市区耕地生态补偿量空间分布Fig.3 Spatial distribution of cultivated land ecological compensation in each urban area of Shaanxi Province in 2019

猜你喜欢

补偿费测算陕西省
陕西省自强中等专业学校简介
Who They Are Decides Where They Go
陕西省抓党建促脱贫攻坚的实践与思考
聚焦两会
陕西省阅读文化节
村集体经济组织征地补偿费核算
基于概率分布的PPP项目风险承担支出测算
有关τ-可测算子的Young不等式与Heinz型不等式的逆向不等式
(T)-可测算子迹的不等式
工程设计招标中的补偿费问题探析