文章导读
对土地资源的日益关注是全球气候变化的结果。土地资源是人类生活和进步的重要基础。合理规范地利用土地资源，可以实现可持续发展，从而更好地适应气候变化。为了更有效地解决经济发展与生态保护之间的矛盾，并为决策者提供科学指导，我们需要建立由社会经济系统驱动的山西省的嵌入土地账户的社会核算矩阵和土地利用集成分析模型。因此，本研究预测了社会经济和政府政策影响下的未来土地利用需求及其空间分布，将可计算土地利用变化一般均衡模型（CGELUC）和土地系统动力学模型（DLS）相结合。通过 CGELUC 模型得到了各情景方案下不同的土地资源结构。基于此，本研究报告了 DLS 模型预测的土地资源动态演替模式及其碳汇变化情况。最后，不同情景方案下的碳汇空间分布和土地利用结构的模拟结果可为山西省土地资源管理和生态保护提供理论和政策支持。
研究结果
1. 山西省农业土地资源利用效率分析
本研究测算了 2006 年至 2019 年山西省农用地全要素生产率（图 1,2）。这些测算均采用农用地利用效率评价指标体系。然后，研究将技术效率和规模效率划分为全要素生产率。在 2006-2010 年期间，农田全要素生产率波动较大。例如，在 2007-2008 年期间，全要素生产率下降了 22.93%。2008 年，全要素生产率降至 0.894，是研究期间的最低值。2008-2009 年期间，全要素生产率大幅提高了 49.30%。这一增长率在研究期间是最高的。这一大幅增长可能是由于山西省在国家 "十一五 "规划期间农业发展水平的快速提高。在此期间，山西省积极推进农村土地承包经营权。农民积极调整农业产业结构，以适应市场需求，从而促进了产量的提高。这不仅提高了农民收入，也大大提高了农业用地的综合效益。2009-2010 年期间，全要素生产率大幅下降了 63.93%，几乎回到了 2006 年的初始水平。然而，全要素生产率指数的总体水平仍然超过了 1，表明农用地利用效率与上年相比仍在缓慢提高。在此期间，经济的快速发展带动了城市化的扩张。资源的过度开发导致土地质量下降，影响了农用地的利用效率。2010-2012 年间，全要素生产率呈现上升势头。2012-2013 年，全要素生产率略有下降，降幅为 19.11%。2013-2015 年，全要素生产率经历了小幅波动后趋于稳定。2013-2014 年期间，全要素生产率增长了 7.98%。但在 2014-2015 年期间，全要素生产率指数略有下降。总体来看，"十二五 "期间（2010-2015 年）山西省农用地利用效率相对稳定。2015-2019 年，农用地利用效率呈现缓慢增长势头，土地利用效率总体水平相对稳定。由于市场体系的逐步完善，全要素生产率指数变化幅度并不明显。为全面分析研究区农用地利用效率，本研究对全要素生产率指数进行了分解，发现研究期内 ECH 指数的年均增长率最高。因此，农业经济发展带来的技术进步是提高农用地利用效率的主要因素。
图 1 2006-2019 年山西省农用地利用效率
注：S1_2030表示2030年的环境可持续情景；S2_2030表示2030年的一切照旧情景；S3_2030表示2030年的高增长情景。
图2 2006-2019 年山西省 11 个市农用地利用效率的演变
2. 利用 CGELUC-DLS 模型分析不同情景下的土地利用演替
本研究首先基于 CGELUC 模型模拟了山西省未来的土地需求（图 3）。然后，在限制了不能转换的生态脆弱地区后，本研究得到了 2030 年山西省在不同情景下的土地利用动态演替结果。2020-2030 年期间，研究区域的土地利用变化存在差异。本研究基于 SAM 表的 GAMS 程序模拟了山西省 2030 年在未来情景下的土地利用结构。我们将 2020 年预测的土地利用结构与实际的土地利用结构进行了比较，以验证模型模拟的准确性。Kappa 指数用于量化模拟结果与实际土地利用模式的一致性。模拟输出的Kappa指数为 0.89。这表明 CGELUC-DLS 模型具有很高的可信度。在 "一切照旧 "情景下，耕地面积减少了 2.43%，即从 57,878 平方公里减少到 56,505 平方公里。此外，林地和草地面积也分别减少了 5.26 % 和 1.87 %。这主要是由于在 "一切照旧 "情景下，社会经济快速发展，人口密度不断增加，不会过度破坏自然资源。在加快城市化进程中，建设用地面积从 8594 平方公里增加到 10950 平方公里，增长率为 21.52%。
图 3 不同情景下山西省的土地利用变化
注：（a）代表 2020 年的土地利用变化；（b）代表 "一切照旧 "情景下的土地利用变化；（c）代表 "经济优先发展 "情景下的土地利用变化；（d）代表 "绿色发展 "情景下的土地利用变化。
3. 不同情景下的碳储存水平变化
2030 年不同情景下山西省碳汇的空间分布与土地利用结构相似(图 5)。在高固碳地区，最主要的土地利用类型是林地。高碳汇地区主要分布在忻州市、吕梁市中部，长治市、临汾市西部，运城市东部，晋城市南部。这些地区是全球森林增长计划的重点试点地区。低碳封存区位于太原市和大同市的中部。随着城市化进程的加快，这些地区有了更多的建设用地。在绿色发展情景下，代表高碳汇的区域有所增加。相反，在经济优先发展情景下，建设用地增加的地区碳汇空间分布呈现白色或浅绿色，表明碳汇减少。这些低碳汇地区主要分布在山西省的太原、大同中部、晋城中部和长治南部，这些地区也是建设用地分散的地区。这也说明不同地区的碳汇差异，需要各地区协调发展，实现可持续发展。
图 4 不同情景下的碳储存
注：（a）代表 2020 年的土地利用变化；（b）代表 "一切照旧 "情景下的土地利用变化；（c）代表 "经济优先发展 "情景下的土地利用变化；（d）代表 "绿色发展 "情景下的土地利用变化
结论与讨论
中国正进入经济快速发展阶段，生产效率不断提高。土地资源是中国不可或缺的生产要素。不合理的土地资源管理可能会影响国家经济增长的潜力。国家更加重视生态环境的保护。党的十九大期间再次强调要树立和实现清水绿山就是金山银山的理念，坚持节约资源和保护环境的基本国策。国家必须实行最严格的生态环境制度，统筹山水林田湖草地系统治理。因此，缓解不同土地利用类型之间的土地利用冲突有助于提高土地利用效率，有助于实现可持续发展。
根据研究结果，我们发现政府实施的生态保护政策会直接影响土地利用类型的转换。首先，以生态用地为例，在绿色发展情景下，林地所占面积最大。这是因为在这一情景下，政府将改善生态环境和减缓气候变化放在了优先位置。政府出台补贴政策，增加植被覆盖率，鼓励人们退耕还林。山西省需要在保证粮食生产的同时，增加优质生态空间的比例，以巩固生态修复工程的成果。政府合理的土地资源政策对于缓解社会经济发展与环境保护之间的矛盾大有可为。其次，耕地作为主要的土地利用类型，是不可或缺的碳源，政府应大力推进农业绿色发展，减少农业碳排放。这样，作为碳汇的耕地也会增加碳汇，为实现碳封顶和碳中和目标发挥重要作用。最后，从建设用地的角度来看，山西省在经济优先发展情景下的建设用地增长率远高于其他两种情景。山西省在工业发展中消耗了大量能源，却没有考虑环境成本。此外，建设用地的快速扩张也导致了大量的碳排放。在经济优先发展情景下，土地资源的固碳量也低于其他两种情景。因此，为了保证生态环境的可持续发展，政府应合理控制城镇化建设的速度。此外，政府应结合各地区的自然条件、地理条件、经济发展水平等差异，在考虑资源开发之前，对生态脆弱地区的保护设限，以促进经济发展。对于土地利用效率较低的地区，市政府应更加注重土地资源的合理配置，促进环境、资源和经济更加和谐地发展。
Yu Z, Deng X, Cheshmehzangi A, et al. Structural succession of land resources under the influence of different policies: A case study for Shanxi Province, China[J]. Land Use Policy, 2023, 132: 106810.
（于子钺 供稿）
