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2019 , Vol. 38 >Issue 8: 1932 - 1948

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020180549

专栏：流动的地理学

区际农业生态补偿：区域划分与补偿标准核算——基于虚拟耕地流动视角的考察

  • 梁流涛 1, 2 ,
  • 祝孔超 3
展开
  • 1. 河南大学黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室,开封 475004
  • 2. 河南大学环境与规划学院,开封 475004
  • 3. 兰州大学资源环境学院,兰州 730000

梁流涛（1981- ）,男,河南省杞县人,博士,副教授,主要研究方向为资源经济与环境管理。E-mail:

收稿日期: 2018-05-30

  要求修回日期: 2018-07-28

  网络出版日期: 2019-08-20

基金资助

国家自然科学基金项目(41771565)

河南省高校科技创新人才（人文社科类）支持计划(2019-cx-014)

河南省高校科技创新团队(16IRTSTHN012)

版权

版权所有，未经授权，不得转载、摘编本刊文章，不得使用本刊的版式设计。
收起

Interregional agricultural eco-compensation based on virtual cultivated land flow: Regional division and compensation standard accounting

  • LIANG Liutao 1, 2 ,
  • ZHU Kongchao 3
Expand
  • 1. College of Environment and Planning, Henan University, Kaifeng 475004, Henan, China
  • 2. Key Laboratory of Geospatial Technology for Middle and Lower Yellow River Regions, Ministry of Education, Kaifeng 475004, Henan, China
  • 3. College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China

Received date: 2018-05-30

  Request revised date: 2018-07-28

  Online published: 2019-08-20

Copyright

Copyright reserved © 2019
Fold

摘要

从虚拟耕地流动的视角构建区际农业生态补偿框架,并在此框架下开展区际农业生态补偿支付/受偿区域划分和补偿标准测算的研究。结果表明：① 区际农业生态补偿的基本原理是：利用虚拟耕地净流量（输入量与输出量的差额）指标划分区际农业生态补偿的支付/受偿区域。对于净流量为负的分室,通过虚拟耕地流动占用了其他区域的耕地资源,应该支付相应的生态补偿。对于净流量为正的分室,通过虚拟耕地流动被其他区域占用了耕地资源,应得到生态补偿。区际农业生态补偿额度应包含对农业生态环境保护和改善的投资成本以及占用农业资源使其牺牲的发展机会成本等方面,并由管理平台统一收缴和分发。② 2004年以后虚拟耕地流动格局基本上保持稳定,只有个别省市（甘肃和云南）由净流入转变为净流出,在空间上表现为“北耕南流”的格局。③ 受偿区域（15个省市）主要分布在东北地区、华北地区和西北地区;支付区域（16个省市）主要分布在东部沿海地区和西南地区。④ 研究期内年均总受偿额度为1472.58亿元,处于高受偿省份（黑龙江、吉林、内蒙古、河南）年均受偿额度都在150亿元以上。研究期内年均总支付额度为543.10亿元,其中,处于高支付区域的省份（浙江、广东、北京、福建）年均支付额度都在40亿元以上。

关键词： 虚拟耕地; 生态补偿; 区域划分; 补偿标准

本文引用格式

梁流涛 , 祝孔超 . 区际农业生态补偿：区域划分与补偿标准核算——基于虚拟耕地流动视角的考察[J]. 地理研究, 2019 , 38(8) : 1932 -1948 . DOI: 10.11821/dlyj020180549

Abstract

At present, the practice of agricultural eco-compensation in China is mainly concerned with the central vertical transfer payment to local governments, but the overall effect is not very good. Under the conditions of opening up the grain market, the flow of grain is also accompanied by the inter-regional flow of virtual cultivated land. The area where virtual cultivated land is transferred has paid too much economic, resource, and ecological costs. In order to ensure interregional fairness, it is necessary to provide eco-compensation for the virtual cultivated land flowing-out area based on the carrier of virtual cultivated land, which provides new ideas for the study of interregional agricultural eco-compensation. Therefore, this paper attempted to construct an interregional agricultural eco-compensation framework from the perspective of the flow of virtual cultivated land, and under this framework, studies were carried out on the inter-regional agricultural eco-compensation payment/compensation divisions and compensation standard measurement. The results indicate that: the basic principle of the interregional agricultural eco-compensation is to use the virtual cultivated land net flow (the difference between the input and output of virtual farmland) indicators to divide the payment/receipt area of the inter-regional eco-compensation. The sub-compartment with positive net flow should pay eco-compensation to the net outflow sub-compartment of the virtual cultivated land because the flow of virtual cultivated land occupied the land resources of other regions. A sub-compartment with negative net flow means that the sub-community's land resources are occupied by other areas through the virtual cultivated land flow and should receive eco-compensation. The amount of inter-regional agricultural eco-compensation should include the investment cost of agricultural eco-environmental protection and improvement, as well as the opportunity cost of occupying agricultural resources to be lost and uniformly collected and distributed by the management platform. After 2004, the flow of virtual cultivated land tended to be stable, which is represented by the pattern of "Shift of Farmland from South to North". The compensation area for the inter-regional agricultural eco-compensation includes 15 provincial-level areas, mainly in the northeast, north and northwest regions. The payment area includes 16 provincial-level areas, mainly in the eastern coastal areas and southwest regions. In terms of the amount of reimbursement, the average annual total value within the study period was 147.258 billion yuan, and the average annual quotas in highly compensated regions (Heilongjiang, Jilin, Inner Mongolia, and Henan) were all above 15 billion yuan. Regarding the amount of payments, the average annual value during the study period was 54.301 billion yuan, Zhejiang, Guangdong, Beijing, and Fujian in the high-paying regions had an average annual payment of more than 4 billion yuan, and Guangdong exceeded 15 billion yuan.

Key words： virtual cultivated land; eco-compensation; regional division; compensation standard

1 引言

农业是经济社会发展的基础,能够有效保障国家生态安全、粮食安全和社会稳定。1978年改革开放以来,制度创新和技术进步共同推动了中国农业的全面发展。但必须看到,农业发展的巨大成就在很大程度上是靠牺牲生态资源取得的[1]。“高耗能、高投入、高废物”的生产模式导致农业生态系统快速退化和破坏[2],不但削弱了生态服务功能,更导致了以环境复合型污染和生态资源退化为核心的一系列环境生态安全问题[3],并对农业生产和人民生活质量造成了严重的负面影响。因此,如何有效治理农业环境和提升生态服务功能成为公众关注的焦点[4]。
农业生态补偿可以为农业环境综合治理和生态环境恢复积累资金,有利于生态环境质量的改善和资源的合理利用[5],是防控农业生态环境问题和保证农业可持续发展的重要政策工具,成为世界各国的普遍做法[6]。中国也开始了农业生态补偿方面的实践,主要以退耕还林、退耕还草等工程为主,并出台了相关的生态补偿政策[7]。2008年《中共中央关于农村改革发展若干重大问题的决定》明确提出要建立健全农业生态补偿制度。随后国内相关的理论研究逐步增多[8,9,10,11,12],主要基于生产者和消费者的视角考量农业生产的生态代价,围绕农业生态补偿概念的界定、重要性和必要性分析、补偿的原则、资金的筹集方式、补偿标准测算和相关政策的制定等方面展开研究。在实践方面,农业生态补偿主要侧重于对具有较明显区域属性的生态资源进行补偿[13],支付方式以中央对地方的纵向转移支付占主导地位[14],资金来源单一,忽略了区际间的横向补偿支付。事实上,农业生态系统在不同区域之间是存在一定的关联性的,发生联系的主要路径是通过各种经济流和物质流,并产生农业生态资源在不同区域间的占用与被占用的关系[15],这在很大程度上造成区际间生态代价与经济利益的不平衡,因此区际间的农业生态补偿是不可或缺的[16,17]。大量研究表明,政府间财政横向转移支付是一种有效的生态补偿方式[18]。2016年中央1号文件明确提出要开展跨区域农业生态保护补偿的试点工作,2018年中央1号文件提出逐步建立地区间农业生态补偿机制的战略目标。而国内对区际农业生态补偿相关的理论研究较少[19],不能满足实践对理论的需求,因此亟需加强区际农业生态补偿相关的研究。另外,财政转移支付包括纵向转移支付和横向转移支付,其中横向财政转移支付是有效解决公共服务均等化、缩小地区差距的重要途径。中国现行财政制度设计并没有正式涉及横向转移支付,但目前正在开展的省市对口支援以及个别地区试点的跨流域生态补偿属于横向转移支付的范畴。从这个角度来看,开展区际农业生态补偿的研究对于完善财政转移支付制度具有重要的意义。
Tony Allan提出了“虚拟水”的概念[20],受到了广泛的关注。罗贞礼等将“虚拟水”理念应用到土地资源管理之中,首次提出了“虚拟土”的概念[21]。在此基础上“虚拟耕地”的概念被提出[22],并得到了广泛的认可[23,24,25,26]。粮食贸易实际上隐含着巨大的虚拟耕地资源流动,形成了区域间生态资源占用与被占用关系,造成区域间生态代价和经济发展机会的不平等。以虚拟耕地为载体进行区际农业生态补偿可以有效解决这一问题。因此,本文拟从虚拟耕地流动的视角构建区际农业生态补偿框架,揭示区际农业生态补偿机理,通过虚拟耕地流动格局划分区际农业生态补偿支付/受偿地区,并进行补偿标准核算。这对于统筹区域发展、生态文明建设以及保障国家粮食安全都具有重要的理论和现实意义。

2 分析框架

耕地资源作为基础性的自然资源和战略性的经济资源,是农业生态系统的重要组成部分。但必须看到,中国耕地资源空间分布差异较大,在开放粮食市场条件下,耕地资源较少的地区可以通过粮食区际间流动解决区域粮食安全问题和缓解耕地供需矛盾,隐含在粮食中的虚拟耕地资源也随之在区际间流动[22],其流动格局可以为区际农业生态补偿机制的建立提供新的思路和科学支撑[27]。虚拟耕地流动会对调出区和调入区的自然系统和社会经济系统产生不同的影响。主要表现为两方面：一是造成虚拟耕地调出地区的农业生态环境恶化。虚拟耕地调出地区为提高耕地产出率而不断提升农业集约化水平,导致地下水开采过度、植被衰退、土壤侵蚀等一系列灾害过程,造成虚拟耕地调出区农业资源的急剧消耗和生态环境的严重退化,过多的付出了生态和社会公平代价[27]。二是造成区域间的不公平和不平衡发展。虚拟耕地调入地区可以间接地将流入的虚拟耕地资源用到经济效益更高的第二、第三产业,为城市化和工业化发展提供资源支撑,并进一步扩大了与粮食主产区的经济水平差距。造成这两方面问题的本质是：虚拟耕地调入地区和调出地区的不等价交换,交换内容仅仅是虚拟耕地资源的使用价值,没有考虑虚拟耕地调出地区的经济、资源和生态方面的代价。耕地具有公共物品的性质,其系统的整体性以及资源外部性等特征要求相关区域应共同承担生态环境治理成本。为了弥补虚拟耕地调出地区的经济、生态损失和社会公平代价,虚拟耕地调入地区需要对调出地区进行合理的生态补偿。这样一方面可以为调出地区的农业生态文明建设和经济发展提供强大的补偿能力,另一方面也可以激发农民的农业生产积极性,鼓励其提供更多的生态服务[28],有利于农业可持续发展的实现。
Hannon借鉴经济学中的输入-输出模型首次提出了生态网络分析方法[29],随后在物质和能量流动分析及模拟等领域得到了广泛应用。近年来,学者开始尝试将生态网络分析方法应用到资源流动分析方面[30,31]。耕地是重要的生态资源,承载着生态服务功能,在农业生态系统运行中发挥着重要作用,虚拟耕地是农业生态系统循环的重要隐性物质。因此,用生态网络的理论和框架分析虚拟耕地的流动格局是适合的。基于此,本文尝试将生态网络的理论和架构应用到虚拟耕地的流动分析之中,结合虚拟耕地流动格局、生态服务变化及流动格局和区际农业生态补偿的互动关系,围绕补偿依据、补偿主体和客体、补偿标准和额度、补偿方式和保障体系等核心问题,构建区际农业生态补偿概念模型,揭示区际农业生态补偿的机理。图1展示了4个分室的区际农业生态补偿概念模型,构建过程如下：
图1 区际农业生态补偿的概念模型

Fig. 1 Conceptual model of interregional agro eco-compensation

（1）划分生态网络的基本单位。生态网络的基本构成单位是分室。本文将基本的研究单元（区域）作为1个分室,所有的分室集合称为分室空间,即整体的研究范围。根据输入和输出的不同可以将分室分为三种类型：只有虚拟耕地输出的区域为源分室（图1中分室D）,只有虚拟耕地输入的区域为汇分室（图1中分室A）,既有虚拟耕地的输入又有虚拟耕地输出的区域为瞬分室（图1中分室B和C）。
（2）区域间虚拟耕地流动格局。虚拟耕地流量主要是指分室的输入量（IF）、输出量（OF）。计算出各个分室的总输入量（TIF）和总输出量（TOF）,二者之差为某分室的虚拟耕地净流量（NF）。根据区域间虚拟耕地流动量大小和流动方向,构建虚拟耕地流量关系矩阵,并分析虚拟耕地流动格局的时空特征,为区际农业生态补偿支付/受偿区域的确定提供支撑。
（3）基于虚拟耕地流动格局的支付/受偿区域划分。在虚拟耕地流动格局网络下,结合虚拟耕地流动、生态服务变化及其流动与区际农业生态补偿的互动关系,通过虚拟耕地净流量指标划分支付区域和受偿区域。如果虚拟耕地净流量大于0,该区域存在虚拟耕地流动盈余,可以间接地将流入的虚拟耕地资源用到经济效益更高的第二、第三产业,获得巨大的经济发展机会,属于生态补偿支付区域;如果虚拟耕地净流量小于0,该区域是虚拟耕地流动赤字地区,过多的承担了生态和社会公平代价,属于受偿区域;如果虚拟耕地净流量等于0,该区域与其他区域不构成补偿关系。据此可判断出不同类型分室属于补偿支付区域还是属于受偿区域,汇分室属于区际农业生态补偿支付区域,源分室属于区际农业生态受偿区域;对瞬分室来说,则要根据虚拟耕地净流量符号具体确定。
（4）区际农业生态补偿标准。伴随着虚拟耕地的区际流动,也会对虚拟耕地调入地区和调出地区的自然系统和社会经济系统产生不同的影响。对于虚拟耕地调出地区,付出了过多的生态破坏和经济发展机会丧失代价。基于资源有偿使用、谁受益谁补偿、社会公平等原则,虚拟耕地净流入分室应该向虚拟耕地净流出分室支付生态补偿,补偿额度包含对农业生态环境保护和改善的投资成本以及占用农业资源使其牺牲的发展机会成本等方面。
（5）区际农业生态补偿机制的保障体系。支付/受偿区域研判和区际农业补偿标准构成了区际农业生态补偿网络的基本框架,为了保障区际农业生态补偿网络系统的稳定性和持续性,还需要围绕虚拟耕地流动格局、生态服务变化及流动格局与区际农业生态补偿之间的互动关系提出相应的保障措施。
以上构建了区际农业生态补偿框架,其核心内容是支付/受偿区域划分、区际农业生态补偿标准和相应的保障机制。区际农业生态补偿机制有效运行的前提和基础是进行支付/受偿区域划分和补偿标准核算,本文将在此框架下开展支付/受偿区域划分和补偿标准核算的研究,以期为区际农业生态补偿的政策制定提供技术支撑。

3 研究方法与数据来源

3.1 虚拟耕地流动量核算及支付/受偿区域划分方法

虚拟耕地的量化包括两种方法：① 生产者的视角,即以实际生产地的粮食单产为基础进行核算,是生产某种农产品实际的耕地数量,该方法测度结果能够反映出农产品流动中隐含的真实耕地数量及其空间分布状况,但在探讨多个区域的粮食流动时,其生产地是难以确定的。② 消费者的视角,即粮食产品隐含的耕地数量统一按本地区的单产水平进行计算,反映的是在消费地生产同质同量粮食产品所需要的耕地资源数量。该方法对考虑平衡区域耕地赤字的研究方面具有重要的意义[23,24]。但忽略了消费地个别产品因自然条件制约在本地根本无法生产的问题,也不能揭示虚拟耕地资源流动的空间格局。为了弥补以上两种方法的缺陷,本文对虚拟耕地流量测算方法进行了修正,提出了虚拟耕地标准流量的思路。
3.1.1 虚拟耕地及流动量的计算 首先计算出单位粮食产品虚拟耕地含量（PVCLi）,即粮食作物播种面积除以粮食作物总产量,再除以复种指数。然后结合单位粮食产品虚拟耕地含量,可以计算出区域虚拟耕地含量、区域虚拟耕地输出量、区域虚拟耕地输入量,计算公式为：
TVC L i = T P i × P VC L i
TI F i = I P i × PVC L i
TO F i = O P i × PVC L i
式中：TVCLi、TIFi、TOFi分别表示区域虚拟耕地总含量、区域虚拟耕地总输入量、区域虚拟耕地总输出量;TPi、IPi和OPi分别为粮食总产量、粮食输入量、粮食输出量。
3.1.2 虚拟耕地净流量的计算 总输出量（TOF）与总输入量（TIF）之差就是虚拟耕地净流量。计算公式为：
N F i = TO F i - TI F i
3.1.3 支付/受偿区域的划分 根据虚拟耕地净流量进行区际农业生态补偿支付/受偿区域的划分,如果虚拟耕地净流量（NF）小于0,则属于区际农业生态补偿支付区域;如果虚拟耕地净流量（NF）大于0,则属于受偿区域。
3.1.4 标准耕地修正系数的计算 考虑到区域间耕地质量差异较大,不便于不同区域之间虚拟耕地流动量的比较和分析,本文参照张效军的研究思路[32],在农用地分等定级理论指导下,确定虚拟耕地流量折算系数（Ki）。基本思路是：以农用地自然质量等评价结果为核心,计算出平均耕地自然质量等指数,公式为：
R i = ∑ R ij × Q ij
式中：Ri为i省市耕地平均自然质量指数;Rij为i省市第j等别耕地的自然质量等指数;Qij为i省市第j等别耕地占区域耕地数量的比例。同样的方法可以计算出全国平均耕地自然质量等指数（Ra）,设定全国平均耕地自然质量等指数（Ra）为标准,将各个省市平均的耕地自然质量等指数与全国平均水平进行比较,即得到标准耕地流量折算系数。计算公式为：
K i = R i R a
式中：Ki为标准耕地折算系数,如果Ki小于1,表示这些地区耕地质量低于全国平均水平,要多于1 hm2的实际耕地才能够达到标准耕地的产量。如果Ki大于1,表示这些地区耕地质量高于全国平均水平,少于 hm2的实际耕地就可以达到标准耕地的产量。
3.1.5 虚拟耕地标准流量和标准虚拟耕地总量的计算 通过标准耕地折算系数（Ki）将虚拟耕地流动量和虚拟耕地总量转化为可比较的标准流量（面积）,计算公式为：
STVC L i = TVC L i × K i
SN F i = N F i × K i
式中：STVCLi为区域i的标准虚拟耕地总量;SNFi为虚拟耕地标准流量（面积）,这也是在区际农业生态补偿中某分室应得到补偿或者应支付补偿的虚拟耕地标准流量（面积）。

3.2 区际农业生态补偿标准和额度的测算方法

生态资源的利用或者外部性的存在就会产生租金[33],即“生态地租（ecological rent）”,其本质是生态资源利用过程中产生的超额利润,反映了生态资源的稀缺性对相关利益主体的收益和损失状况的影响。人们在利用生态资源获得超额利润的同时,也会因不合理的利用方式造成生态资源退化和生态服务功能下降,在这样的背景下需要对生态环境给予适当的补偿以促进经济社会的可持续发展。由于“生态地租”是普遍存在的,国外学者以“生态地租”为基础提出了生态补偿的原则,并尝试进行补偿标准和补偿额度的定量化研究[34],结果表明“生态地租”在生态补偿标准和补偿额度测算方面是适合的。另外“生态地租”的测算是以投入-产出表和生态足迹为基础,具有较强的客观性,能够准确反映出资源利用和消耗状况。因而以“生态地租”作为生态补偿的依据具有较高的可信性和可行性。可见,“生态地租”为区际农业生态补偿标准和补偿额度的测算提供了新的思路。
Kurt Kratena以投入-产出表和生态足迹为基础构建了“生态地租”的测算方法,并在此基础上测算了区域生态补偿总量[34],但没有对生态补偿的来源（区际之间的横向转移和中央政府的纵向转移支付）进行区分测算。本文拟在Kurt Kratena“生态地租”测算方法的基础上更进一步,结合虚拟耕地流动格局,以生态服务变化及其流动格局与生态补偿的关系为核心,测算区际农业生态补偿标准和补偿额度。
解析与虚拟耕地流动格局相对应的生态服务变化及流动格局,构建生态服务流动关系矩阵,在此基础上探讨生态服务变化及其流动格局与生态补偿的关系。并结合投入-产出模型和农业生态足迹,建立农业生态足迹与农业经济产出之间的关系。农业生态足迹（AEF）可以表示为：
AEF = ef × Q a = ef × I - A - 1 × f
式中：ef为农业生态足迹系数;A为直接消耗系数矩阵;(I-A)-1为列昂惕夫逆矩阵;f为社会对农产品的需求。假设农业产出保持在耕地承载力范围之内,f1和Qa1分别为此种情况下社会对农产品的需求和农业经济产出,则承载力范围内的农业生态足迹（AEC）可以表示为：
AEC = ef × Q a 1 = ef × I - A - 1 × f 1
将农业经济总产出和需求划分为两部分：一是保持在耕地承载力范围之内的产出（Qa1）和需求（f1）;二是超过耕地承载力的产出（Qa2）和需求（f2）。在此基础上测算为使单位耕地能够产生超过耕地承载力的产出而必须支付的代价（aiF,包括更多的土地、劳动等各种要素投入）,将此时的直接消耗系数矩阵记为A*,则农业总产出（Qa）和超过耕地承载力需求（f2）分别可以表示为：
Q a = Q a 1 + Q a 2 = I - A - 1 × f 1 + I - A * - 1 × f 2
f 2 = f - f 1 = f - I - A Q a 1 = f - I - A ef - 1 AEC
式中：A*中的元素（ a ij * ）可以表示为：aij+aiF(efi-AECj/Qa1j),aij为A对应的元素;aiF是为使单位土地能够产生超过生物承载力的产出而必须支付的成本;AEC为承载力范围内的农业生态足迹;(efi-AECj/Qa1j)为单位农业产出的生态赤字。并根据投入产出水平的变化,分析农业经济产出价格和需求的变动。
结合投入产出水平及价格变动关系,利用耕地承载力范围内的直接消耗系数矩阵（A）、与生态赤字相对应的社会经济产出部分投入更多要素后的直接消耗系数矩阵（A*）、投入-产出水平改变前和改变后的列昂惕夫逆矩阵（分别为(I-A)-1和(I-A*)-1）、生态赤字相对应的经济产出占总产出的比例（K）、经济产出保持在承载力范围之内时的价值附加系数（Vc）、与生态赤字相对应的产出的价值附加系数（Vf）等指标,分别计算出与生态赤字相对应的产出价格核算的单位产出价值（Vf(I-A*)-1）、超额部分的产出份额的价值(VfK(I-A*)-1）、承载力范围之内的产出份额的价值(Vc(I-K)(I-A)-1）。则单位农业经济产出的生态地租量（δ）计算公式为：
δ = V f I - A * - 1 - V f K I - A * - 1 - V c I - K I - A - 1
将单位产出的生态地租量（δ）与农业总产出（Qa）相乘,即得到农业生态地租的总量。计算公式为：
TR = δ Q a
根据标准虚拟耕地总量（STVCL）和农业生态地租总量（TR）,计算单位标准虚拟耕地的农业生态地租（PR）,公式为：
PR = TR STVCL
将虚拟耕地标准净流量（SNF）和单位标准虚拟耕地的农业生态地租（PR）相乘,计算区际农业生态补偿支付/受偿额度（FR）,计算公式为：
FR = PR × SNF

3.3 数据处理和数据来源

本文以省域为分室,主要考虑谷物、薯类、豆类等粮食类型,核算虚拟耕地省际流动量,分析省际虚拟耕地流动格局,根据虚拟耕地净流量划分区际农业生态补偿支付/受偿区域,测算各个分室应得到补偿或者应支付补偿的虚拟耕地标准流量（面积）。利用上述方法计算最关键的是粮食输入量和输出量的获取,国家粮油信息中心（中国谷物市场月报）对此有零星的统计,不能满足本文计算的需求,计算结果与实际偏差较大。在实际操作中对计算方法进行改进,采取间接方式获取,不考虑粮食流动的具体方向和流动过程,只考虑最终的流动结果（盈余或者亏损）,主要是根据粮食总产量和粮食消费量之差求取,其中粮食消费包括居民食用消费、饲料用粮、工业用粮、种子用粮、损耗等。并借鉴唐华俊等采用膳食平衡分析法对粮食消费量进行估算[35]。中国现阶段的粮食进口量巨大,粮食自给率保持在多大水平较为合适,学者对此主要有三种观点[36]：维持在90%左右、在85%~90%的区间范围内、保持在95%左右。为强化国家绝对的粮食安全,同时考虑出口限额、出口征税、贸易冲突等粮食贸易风险以及政治因素,本文将粮食自给水平设定为95%。
关于中国各省（市）“生态地租”的核算,学者龙开胜展开了一系列研究[37,38,39],相关的研究成果得到了广泛认同,这为本文进行区际农业生态补偿标准的核算提供了很好的基础。本文计算所需的农业生态足迹总量和耕地承载力主要来源于全球足迹网络（Global Footprint Network）和世界自然基金会（WWF）发布的《中国生态足迹报告》数据,这些数据得到了广泛的认可,具有较高的权威性和可信性。另外,中国从1987年开始编制投入产出表。本文计算所需的投入产出表来源于国家统计局,年份包括1997年、2000年、2002年、2005年、2007年、2010年、2012年和2015年。根据这两方面的数据计算 (I-A)-1、AEF、AEC、Qa1、f1、Qa2和f2等参数。为了产生超过耕地承载力的经济产出,需要多付出相应的代价（其值为aiF）,也就是在边际耕地上获取经济产出而支出的成本。本文依照Kurt Kratena的思路[34]对aiF进行计算,消除农业生态赤字必须依靠耕地的自净功能（比如,吸收废物）,基于这一点,消除生态赤字增加的投入为耕地承载力水平下的农业投入数量。据此可以计算出超出承载力以后的直接消耗系数矩阵A*和与生态赤字相对应的产出的价值附加系数Vf。同时,保持在土地承载力范围之内的产出的价值附加系数Vc为投入产出表的增加值系数。通过公式（13）可以计算出单位农业经济产出的生态地租量。
其他数据来源于2001—2016年的《中国统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《全国农产品成本收益资料汇编》以及各省份的统计年鉴。

4 结果分析

4.1 虚拟耕地流动格局

利用上述方法和相关数据计算了2001—2015年间中国31个省、市、自治区间粮食流动隐含的虚拟耕地资源总量。计算结果表明（表1）,在研究期内,15年一直为虚拟耕地净流入的省市包括：北京、天津、山西、上海、江苏、浙江、福建、广东、广西、海南、西藏、青海;在研究期内,15年一直为虚拟耕地净流出的省份包括：内蒙古、吉林、黑龙江、河南、湖南、宁夏和新疆。另外,陕西、云南、甘肃虚拟耕地净流入的年份数量也较多,分别达到了14年、11年和9年,个别年份出现了净流出。安徽、山东、重庆、四川、江西、河北、辽宁虚拟耕地净流出的年份数量较多,分别达到了14年、14年、13年、13年、12年、11年、10年,个别年份出现了虚拟耕地净流入。造成这种状况的主要原因是粮食生产受自然因素的影响较大,粮食产量在个别年份出现了波动。
表1 全国2001—2015年各省（市）虚拟耕地净流入/净流出年份数量统计

Tab. 1 Statistics of virtual cultivated land net inflow / net outflow of provincial-level areas of China in 2001-2015

分室 净流入年份数量（个） 净流出年份数量（个） 分室 净流入年份数量（个） 净流出年份数量（个）
北京 15 0 湖北 3 12
天津 15 0 湖南 0 15
河北 4 11 广东 15 0
山西 15 0 广西 15 0
内蒙古 0 15 海南 15 0
辽宁 5 10 重庆 2 13
吉林 0 15 四川 2 13
黑龙江 0 15 贵州 15 0
上海 15 0 云南 11 4
江苏 15 0 西藏 15 0
浙江 15 0 陕西 14 1
安徽 1 14 甘肃 9 6
福建 15 0 青海 15 0
江西 3 12 宁夏 0 15
山东 1 14 新疆 0 15
河南 0 15
为了消除粮食产量波动对虚拟耕地流动格局造成的影响,本文以3年为一个周期,将研究期平均分为5个时期（2001—2003年、2004—2006年、2007—2009年、2010—2012年、2013—2015年）,计算出每个时期平均的虚拟耕地净流量（表2）,并据此分析每个时期的虚拟耕地流动格局。
表2 全国31个省市2001—2015年虚拟耕地净流量

Tab. 2 Net flow of fictitious cultivated land in 31 provincial-level areas of China in 2001-2015

分室 2001—2003年平均
(万hm2)		 2004—2006年平均
(万hm2)		 2007—2009年平均
(万hm2)		 2010—2012年平均
(万hm2)		 2013—2015年平均
(万hm2)		 2001—2015年平均
(万hm2)		 对外输出（依存）度
(%)		 支付/受偿
区域类型
北京 -89.24 -91.67 -91.25 -103.05 -114.71 -97.98 -70.04 支付
天津 -30.99 -30.74 -32.34 -38.59 -42.73 -35.08 -52.51 支付
河北 -13.22 7.13 43.93 64.79 86.55 37.83 9.00 受偿
山西 -56.19 -26.41 -36.98 -18.57 -6.23 -28.88 -15.66 支付
内蒙古 105.19 144.26 210.00 249.82 279.50 197.75 54.85 受偿
辽宁 -21.58 28.38 26.97 54.82 58.45 29.41 9.94 受偿
吉林 254.74 310.87 312.56 359.95 414.01 330.43 63.59 受偿
黑龙江 325.26 395.01 588.56 701.62 744.34 550.96 66.89 受偿
上海 -33.67 -40.95 -47.93 -52.05 -52.30 -45.38 -74.07 支付
江苏 -76.05 -65.95 -38.90 -29.52 -11.10 -44.30 -9.39 支付
浙江 -67.65 -80.54 -86.36 -91.66 -98.75 -84.99 -54.31 支付
安徽 28.26 64.45 97.24 106.07 138.29 86.86 22.53 受偿
福建 -47.91 -52.43 -56.51 -56.99 -58.52 -54.47 -46.36 支付
江西 -5.26 19.10 37.23 41.77 53.75 29.32 13.52 受偿
山东 13.33 48.10 88.83 99.27 114.26 72.76 14.66 受偿
河南 96.97 169.78 263.45 291.86 326.58 229.73 30.89 受偿
湖北 -9.00 4.60 12.66 26.03 31.20 13.10 5.41 受偿
湖南 11.71 40.05 58.24 65.05 64.58 47.92 12.31 受偿
广东 -148.68 -175.22 -200.83 -203.80 -211.45 -188.00 -56.74 支付
广西 -25.89 -27.13 -27.95 -21.57 -17.26 -23.96 -17.19 支付
海南 -7.07 -8.73 -7.97 -8.18 -8.17 -8.02 -38.73 支付
重庆 2.57 3.29 10.25 8.12 6.61 6.17 3.89 受偿
四川 0.40 6.69 13.90 43.49 55.87 24.07 4.89 受偿
贵州 -37.19 -26.54 -18.45 -31.93 -20.51 -26.92 -19.34 支付
云南 -12.25 -10.49 -13.11 -5.67 6.66 -6.97 -4.93 支付
西藏 -0.24 -1.19 -1.75 -2.20 -2.20 -1.52 -11.31 支付
陕西 -63.64 -47.80 -28.88 -24.92 -19.51 -36.95 -17.74 支付
甘肃 -24.14 -17.60 -10.39 8.04 20.14 -4.79 -2.32 支付
青海 -14.50 -14.68 -13.19 -13.94 -14.43 -14.15 -49.44 支付
宁夏 20.21 20.74 25.48 28.96 26.76 24.43 30.45 受偿
新疆 5.90 10.30 17.71 36.30 50.52 24.15 25.64 受偿
从第一个时期（2001—2003年）虚拟耕地净流量的平均值来看,11个省市为净流出（净流量为正值）,主要分布在华北地区、东北地区、西北地区。同时不同省市的净流出量差异也较大,排在前三位的黑龙江、吉林和内蒙古的净流出量分别为325.26万hm2、254.74万hm2和105.19万hm2,而净流出量较少的新疆、四川和重庆的净流出量仅分别为5.90万hm2、2.57万hm2和0.40万hm2。另外20个省市为虚拟耕地净流入（净流量为负值）,主要分布在东南沿海地区和西南地区。同时不同省市的净流入量也存在较大差异,如排在前三位的广东、北京和江苏分别高达148.68万hm2、89.24万hm2和76.05万hm2,而净流入量较少的海南、江西和西藏仅分别为7.07万hm2、5.26万hm2和0.24万hm2。
从第二个时期（2004—2006年）虚拟耕地净流量的平均值来看,净流出省份有所增加,达到了15个,主要集中分布在东北、华中、华北、西北地区。与第一个时期（2001—2003年）的虚拟耕地净流量相比,虚拟耕地净流出量整体呈现增加的趋势,如排名靠前的黑龙江、吉林、河南、内蒙古分别增长了21.44%、22.03%、79.09%、37.14%。相应的,虚拟耕地净流入省份减少到了16个,与第一个时期（2001—2003年）的虚拟耕地净流量相比,大部分省份的虚拟耕地净流入量呈现增加的趋势,如虚拟耕地净流入量较多的广东、北京和浙江的增长率分别为17.85%、2.72%和19.05%。
第三个时期（2007—2009年）虚拟耕地净流出的省份与第二个时期（2004—2006年）的相同,依然是15个,在第四个时期（2010—2012年）增加到16个（增加的省份是甘肃）,在第五个时期（2013—2015年）增加到17个（增加的省份是云南）。在这三个时期虚拟耕地净流出量仍在不断增加,但增加的幅度逐步减缓。以净流量最多的三个省市为例,黑龙江在这3个时期的增长速度分别为48.99%、19.21%、6.09%;吉林在这三个时期的增长速度分别为0.54%、15.17%和15.01%;河南在这三个时期的增长速度分别为55.17%、10.78%、11.89%。另外,第三个时期（2007—2009年）虚拟耕地净流入的省份与第二个时期（2004—2006年）的相同,依然是16个,在第四个时期（2010—2012年）减少到15个（减少的省份是甘肃）、在第五个时期（2013—2015年）减少到14个（减少的省份是云南）。并且在这三个时期内大部分省区的净流入量都在不断增加,这种现象在东部沿海的广东、浙江、江苏和福建等省份表现的尤为明显。
为了进一步反映虚拟耕地资源流出对其他区域耕地资源的贡献和虚拟耕地资源流入对其他区域耕地资源的消耗情况,本文以2001—2015年平均虚拟耕地净流量为基础计算虚拟耕地输出的对外输出度（净输出量与本地粮食生产隐含的虚拟耕地资源量比值）和虚拟耕地输入的对外依存度（净输入量与本地粮食消耗隐含的虚拟耕地比值）（表2）。计算结果表明,黑龙江、吉林、内蒙古对外输出度大于50%,表明其以粮食贸易形式对外输出虚拟耕地占本地粮食生产隐含的虚拟耕地一大半以上,虚拟耕地输出在数量上和比例上对其他地区贡献都大。北京、天津、上海、浙江、广东对外依存度都大于50%,其中北京、上海更是高达70%以上,表明这些省市消耗的虚拟耕地一半以上都来自其他地区的支持,高度占用其他地区耕地资源。
综合以上分析,除第一个时期（2001—2003年）外,其余四个时期的虚拟耕地净流出和净流入省份基本上保持稳定,且流动量大都呈现增加的态势。造成这种状况的原因：一是2003年以后实行了以税费减免和种粮补贴为主要内容的“惠农、支农新政”,农民生产的积极性大幅度提高,这致使此后粮食产量一直保持持续增长的趋势,这种趋势在粮食主产区表现的尤为明显,致使虚拟耕地净流出量增加;二是人口向经济发达的东部沿海地区流动的趋势明显,这在一定程度上增加了这些地区的虚拟耕地流入量。从流动格局来看,虚拟耕地流动格局表现为“北耕南流”态势。虚拟耕地流动在很大程度上优化了耕地资源在空间上的配置,将土地资源位置的固定性变为“可移动”,但对虚拟耕地流出地区来说也会因耕地过度利用产生严重的农业生态环境问题。因此,亟待建立虚拟耕地流动视角的区际农业生态补偿机制。

4.2 区际农业生态补偿区域划分结果

如前所述,区际农业生态补偿支付/受偿区域的划分是根据虚拟耕地资源流动量的数据正负值确定。对于虚拟耕地净流量>0的省市,属于净流出区,可以将其确定为受偿区域;对于虚拟耕地净流量<0的省市,属于虚拟耕地流入区,可以将其确定为补偿支付区域。从前文的流动格局分析结果可知,在第一个时期（2001—2003年）虚拟耕地净流出和净流入的省份数量分别为11个和20个,第二个时期（2004—2006年）、第三个时期（2007—2009年）净流出和净流入的省份相同,数量都分别为15个和16个。在其余两个时期（2010—2012年和2013—2015年）内甘肃省和云南省由虚拟耕地净流入转变为净流出。为了消除粮食产量波动的影响,本文以研究期内平均虚拟耕地净流量为基础,并结合2004—2006年、2007—2009年、2010—2012年和2013—2015年四个时期的平均虚拟耕地净流量,确定区际农业生态补偿的支付/受偿区域。支付区域包括16个省市：北京、天津、山西、上海、江苏、浙江、福建、广东、广西、海南、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海;受偿区域为15个省市：河北、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、安徽、江西、山东、河南、湖北、湖南、重庆、四川、宁夏、新疆。
根据研究期内平均虚拟耕地净流量大小,利用自然断点法对农业生态补偿支付/受偿区域进行分级,可以将全国31个省（市、自治区）划分为6个级别（表3）。
表3 区际农业生态补偿支付/受偿区域划分结果

Tab. 3 Results of regional agricultural eco-compensation payment / compensation divisions

受偿区域 支付区域
高受偿区 较高受偿区 低受偿区 高支付区 较高支付区 低支付区
净流出量>150万hm2 25万hm2<净流出量<90万hm2 净流出量<30万hm2 净流入量>50万hm2 20万hm2<净流入量<50万hm2 净流入量<20万hm2
黑龙江、吉林、河南、内蒙古 安徽、山东、河北、湖南、辽宁、江西 重庆、湖北、四川、新疆、宁夏 浙江、广东、北京、福建 上海、江苏、陕西、天津、山西、贵州、广西 青海、海南、云南、甘肃、西藏

4.3 区际农业生态补偿标准和补偿额度

由于国家发布的投入产出表的年份不是连续的,间隔2~3年发布一次,据此计算的单位农业经济产出的生态地租量也不是连续的。本文主要是依据单位农业经济产出的生态地租量测算2001—2015年间的区际农业生态补偿额度,为了获取连续数据,根据测算年份数值的变化趋势,采用内插值法对空缺年份进行估值。在此基础上,依据公式（13）~（15）,核算出2001—2015年区际农业生态补偿标准和补偿额度。表4列出了单位面积标准虚拟耕地补偿标准,其整体呈现增长的态势,2001年单位面积标准虚拟耕地补偿标准为4021.86元/hm2,到2015年增加到11610.84元/hm2,年均增长率为13.5%。造成这种状况的原因：农业经济产出和粮食产量增长迅速,对农业生态资源消耗和耕地掠夺也越来越严重,支付用于生态系统恢复的农业生态补偿标准也应随之增加。
表4 2001—2013年单位面积标准虚拟耕地补偿标准

Tab. 4 Standard virtual cultivated land compensation standard for unit area standard in 2001-2013

年份 补偿标准（元/hm2） 年份 补偿标准（元/hm2） 年份 补偿标准（元/hm2）
2001 4021.86 2002 4335.68 2003 4717.86
2004 6449.26 2005 6560.68 2006 6941.29
2007 7072.28 2008 8246.94 2009 8454.63
2010 7901.87 2011 9197.17 2012 10083.42
2013 10671.81 2014 11174.56 2015 11610.84
在受偿额度方面（表5）,第一个时期（2001—2003年）全国年均总受偿额度为375.32亿元,处于高受偿区域（包括黑龙江、吉林、内蒙古、河南）的省市的年均受偿额度均高于40亿元,黑龙江和吉林都高于100亿元。第二个时期（2004—2006年）年均总受偿额度增长到848.78亿元,处于高受偿区域的省市的年均受偿额度均高于90亿元,占总受偿额度的比例为80.13%。第三个时期（2007—2009年）年均总受偿额度达到1438.9亿元,处于高受偿区域的省市的年均受偿额度均高于150亿元,占总受偿额度的比例为76%,吉林和黑龙江更是分别高达248.16亿元和469.11亿元。第四个时期（2010—2012年）年均总受偿额度增长到1986.05亿元,处于高受偿区域的省市的年均受偿额度均高于200亿元,占总受偿额度的比例为73.39%。第五个时期（2013—2015年）年均总受偿额度高达2735.53亿元,处于高受偿区域的省市的年均受偿额度均高于300亿元,占总受偿额度的比例为71.98%。
表5 2001—2015年全国31个省市农业生态补偿支付/受偿额度

Tab. 5 Agricultural eco-compensation payment / compensation amount in 31 provincial-level areas of China in 2001-2015

分室 2001—2003年平均（亿元） 2004—2006年平均（亿元） 2007—2009年平均（亿元） 2010—2012年平均（亿元） 2013—2015年平均（亿元） 2001—2015年平均（亿元）
北京 -39.26 -60.91 -72.30 -93.11 -128.08 -78.73
天津 -13.52 -20.44 -25.71 -35.16 -47.70 -28.51
河北 -6.04 5.00 35.08 59.85 96.46 38.07
山西 -23.83 -17.54 -29.55 -15.97 -7.06 -18.79
内蒙古 45.97 96.16 167.24 227.42 311.82 169.72
辽宁 -9.11 18.85 20.54 51.42 64.79 29.30
吉林 111.27 206.89 248.16 327.55 462.02 271.18
黑龙江 141.31 263.23 469.11 637.19 830.52 468.27
上海 -14.77 -27.26 -38.06 -47.25 -58.31 -37.13
江苏 -34.12 -43.64 -30.64 -26.19 -12.23 -29.36
浙江 -29.79 -53.53 -68.37 -83.01 -110.12 -68.96
安徽 11.74 43.11 77.54 98.65 154.48 77.10
福建 -21.00 -34.90 -44.73 -51.65 -65.29 -43.51
江西 -2.57 12.87 29.69 38.27 59.97 27.65
山东 5.30 32.42 70.73 90.47 127.66 65.32
河南 42.13 113.85 209.12 265.38 364.71 199.04
湖北 -4.23 3.16 10.29 23.99 35.05 13.65
湖南 4.62 26.84 46.74 59.54 72.09 41.97
广东 -65.03 -116.62 -159.57 -184.17 -235.75 -152.23
广西 -11.35 -17.96 -22.11 -19.39 -19.28 -18.02
海南 -3.08 -5.80 -6.32 -7.36 -9.11 -6.33
重庆 1.27 1.74 8.30 7.14 7.35 5.16
四川 0.40 3.96 11.62 39.86 62.33 23.63
贵州 -16.21 -17.63 -14.37 -29.24 -22.60 -20.01
云南 -5.38 -6.97 -10.21 -4.56 7.46 -3.93
西藏 -0.11 -0.80 -1.40 -1.98 -2.45 -1.35
陕西 -27.69 -31.73 -22.31 -22.17 -21.98 -25.17
甘肃 -10.43 -11.72 -7.93 7.85 22.49 -3.75
青海 -6.34 -9.78 -10.45 -12.66 -16.10 -11.07
宁夏 8.77 13.81 20.20 26.27 29.81 19.77
新疆 2.54 6.89 14.54 33.05 56.47 22.70

注：负值表示生态补偿支付;正值表示生态补偿受偿。

在支付额度方面（表5）,第一个时期（2001—2003年）全国年均总支付额度为343.68亿元,其中处于高支付区域（浙江、广东、北京、福建）的省市的年均支付额度都在20亿元以上。第二个时期（2004—2006年）年均总支付额度达到477.23亿元,处于高支付区域的省市的年均支付额度都在30亿元以上。第三个时期（2007—2009年）年均总支付额度达到了564.03亿元,处于高支付区域的省份的年均支付额度都超过了40亿元。第四个时期（2010—2012年）年均总支付额度为626.02亿元,处于高支付区域的省市的年均支付额度都在50亿元以上,占总支付额度的比例为65.80%。第五个时期（2013—2015年）年均总支付额度为726.11亿元,处于高支付区域的省市的年均支付额度都在65亿元以上,占总支付额度的比例为74.26%。

5 结论与讨论

5.1 结论

本文从虚拟耕地流动的视角围绕补偿依据、补偿主客体、补偿标准、稳定性等核心问题构建区际农业生态补偿概念模型,并在此框架下进行区际农业生态补偿的区域划分和补偿标准核算。主要研究结论如下：
（1）区际农业生态补偿的基本原理是：不同区域的农业生态系统通过虚拟耕地流动产生了农业生态资源占用与被占用的关系。基于社会公平、资源有偿使用、谁受益谁补偿及生态伦理等原则,应以虚拟耕地为载体进行区际农业生态补偿。对于净流量为负的分室,通过虚拟耕地流动占用了其他区域的耕地资源,该分室应该向虚拟耕地净流出分室支付生态补偿。对于净流量为负的分室,通过虚拟耕地流动被其他区域占用了耕地资源,应得到生态补偿。区际农业生态补偿应包含对农业生态环境保护和改善的投资成本以及占用农业资源使其牺牲的发展机会成本等方面。
（2）虚拟耕地流动格局及支付/受偿区域划分。第二个时期（2004—2006年）净流出和净流入的省市数量分别为15个和16个,此后虚拟耕地流动格局基本上保持稳定（只有甘肃和云南由净流入转变为净流出）,空间上表现为“北耕南流”格局,净流入量和对外依存度较高的省市主要分布在东部沿海地区和西南地区;净流出量和对外输出度较高的省市主要分布在东北地区、华北地区和西北地区。从变化趋势来看,虚拟耕地净流出量和净流入量整体都呈现增加的态势,增加幅度逐步减缓。根据虚拟耕地流动格局可以进行区际农业生态补偿支付/受偿区域的划分：① 高受偿区：包括黑龙江、河南、吉林、内蒙古;② 较高受偿区：包括安徽、山东、河北、湖南、辽宁、江西;③ 低受偿区：包括重庆、湖北、四川、新疆、宁夏;④ 高支付区：包括浙江、广东、北京、福建;⑤ 较高支付区：包括上海、江苏、陕西、天津、山西、贵州、广西;⑥ 低支付区：包括青海、海南、云南、甘肃、西藏。
（3）区际农业生态补偿标准和补偿额度。单位面积标准虚拟耕地补偿标准整体呈现增长的态势,从2001年的4021.86元/hm2增加到2015年的11610.84元/hm2,年均增长率为13.5%。受偿额度方面,第一个时期（2001—2003年）年均总受偿额度为375.32亿元,到第五个时期（2013—2015年）年均受偿额度增加到了2735.53亿元。其中,处于高受偿区域的黑龙江、吉林、内蒙古、河南,在第一个时期（2001—2003年）的年均受偿额度都在40亿元以,第二个时期（2004—2006年）的年均受偿额度都在90亿元以上,第三个时期（2007—2009年）的年均受偿额度都超过150亿元,在第四个时期（2010—2012年）的年均受偿额度都超过了200亿元,在第五个时期（2013—2015年）的年均受偿额度都超过了300亿元。支付额度方面,第一个时期（2001—2003年）全国年均总支付额度为343.68亿元,到第五个时期（2013—2015年）年均支付额度增加到了726.11亿元。处于高支付区域（包括浙江、广东、北京、福建）的省市,在第一个时期（2001—2003年）年均支付额度均高于20亿元,第二个时期（2004—2006年）年均支付额度均高于30亿元。第三个时期（2007—2009年）年均支付额度都高于40亿元,在第四个时期（2010—2012年）年均支付额度都高于50亿元,在第五个时期（2013—2015年）的年均支付额度都在65亿元以上。且受偿的额度和支付的额度均呈现集中分布的特点,分别集中分布在高受偿区域和高支付区域。建议在全面开展区际农业生态补偿以前,可以在高受偿区域和高支付区域进行试点工作,给予其先行先试的优惠政策,验证相应的政策效果和效应,为区际农业生态补偿政策的制定提供实践支撑。

5.2 讨论

（1）本文以省域为分室,以虚拟耕地为载体,分析省际虚拟耕地流动格局,划分区际农业生态补偿的支付和受偿区域,测算相应的补偿标准,这为区际农业生态补偿机制的构建提供了理论支撑。由于中国地域广阔,自然和社会经济条件差异巨大,在同一省域内部不同地市也可能会出现虚拟耕地净流入和净流出,因此后续的研究还需要以地市为分室进一步探讨省域内部虚拟耕地流动格局和区际农业生态补偿问题。根据生态网络中虚拟耕地流动格局（省际和市际两个层面）,设计“中央-省域”“省-市”的补偿纵向运行分配模式;结合全国和省域两个层面的支付/受偿区域划分结果,设计“两横两纵”的区际农业生态补偿运行机制。并从补偿主体和对象、补偿资金来源和筹集方式、补偿模式和路径、补偿资金分配管理以及补偿的监督和惩罚等方面进行公共政策策框架的设计。
（2）现有文献对于农业区际生态补偿的研究主要是从生产者和消费者的视角考虑农业生产的生态付出。而本文从区域差异的视角考虑农业生产的生态代价和经济付出,并据此探讨区际农业生态补偿问题。事实上,这两个研究视角的本质是相通的,是“生产者”和“消费者”视角研究的扩展。虚拟耕地流出区域是流出虚拟耕地的生产者,可以视为多个“单独生产者”的集合体;虚拟耕地流入区域是流入虚拟耕地的消费者,可以视为多个“单独消费者”的集合体。
（3）由于无法获取棉花、糖料、油料、麻类、烟叶等经济作物的省际流动（贸易）数据,且因需求量难以准确估计,也无法纳入到本文的虚拟耕地流动测算框架,因此,本文在测算过程中只考虑了播种面积较大（所占比例接近90%）的粮食作物（谷物、薯类、豆类等）,没有考虑棉花、糖料、油料、麻类、烟叶等播种面积小的经济作物。这可能会造成测算结果的略微偏差,对于经济作物的主产区来说,会导致测算出的虚拟耕地流出量和受偿额度偏低。因此,在后续的研究中需要综合考虑谷物、薯类、豆类、棉花、糖料、油料、麻类、烟叶等农产品,尝试利用区际间投入产出表测算隐藏在产品中的虚拟耕地的流动量。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
梁流涛, 曲福田, 冯淑怡 . 农村发展中生态环境问题及其管理创新探讨. 软科学, 2010,24(8):53-57.

[ Liang Liutao, Qu Futian, Feng Shuyi . Study on eco-environmental problems and management system innovation in the process of rural development. Soft Science, 2010,24(8):53-57.]

[2]
陈敏鹏, 陈吉宁, 赖斯芸 . 中国农业和农村污染的清单分析与空间特征识别. 中国环境科学, 2006,26(6):751-755.

[ Chen Minpeng, Chen Jining, Lai Siyun . Inventory analysis and spatial distribution of Chinese agricultural and rural pollution. China Environmental Science, 2006,26(6):751-755.]

[3]
刘莹, 黄季焜 . 农村环境可持续发展的实证分析: 以农户有机垃圾还田为例. 农业技术经济, 2013,32(7):4-10.

[ Liu Ying, Huang Jikun . Empirical analysis on the sustainable development of rural environment: Take the organic waste incorporation of farmers for example. Journal of Agrotechnical Economics, 2013,32(7):4-10.]

[4]
梁流涛, 曲福田, 冯淑怡 . 经济发展与农业而源污染: 分解模型与实证研究. 长江流域资源与环境, 2013,22(10):1369-1374.

[ Liang Liutao, Qu Futian, Feng Shuyi . Economic development and agricultural non-point source pollution: Decomposition model and empirical analysis. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2013,22(10):1369-1374.]

[5]
Herzog F, Dreier S, Hofer G , et al. Effect of ecological compensation areas on floristic and breeding bird diversity in Swiss agricultural landscapes. Agriculture, Ecosystems and Environment, 2005,108(3):189-204.

[6]
中国生态补偿机制与政策研究课题组. 中国生态补偿机制与政策研究. 北京: 科学出版社, 2007.

[ Research Group of Chinese Ecological Compensation Mechanism and Policy Research. Study on Ecological Compensation Mechanism and Policy of China. Beijing: Science Press, 2007.]

[7]
欧阳志云, 郑华, 谢高地 , 等. 生态资产、生态补偿及生态文明科技贡献核算理论与技术. 生态学报, 2016,36(22):7136-7139.

DOI

[ Ouyang Zhiyun, Zheng Hua, Xie Gaodi , et al. Accounting theories and technologies for ecological assets, ecological compensation and scientific and technological contribution to ecological civilization. Acta Ecologica Sinica, 2016,36(22):7136-7139.]

[8]
蔡银莺, 余亮亮 . 重点开发区域农田生态补偿的农户受偿意愿分析: 武汉市的例证. 资源科学, 2014,36(8):1660-1669.

[ Cai Yinying, Yu Liangliang . Ecological compensation for agricultural land in the key development area of Wuhan based on the willingness of farmers. Resources Science, 2014,36(8):1660-1669.]

[9]
李颖, 葛颜祥, 刘爱华 , 等. 基于粮食作物碳汇功能的农业生态补偿机制研究. 农业经济问题, 2014,35(10):33-40.

[ Li Yin, Ge Yanxiang, Liu Aihua , et al. Study on the mechanism of agricultural ecological compensation which is based on the carbon sequestration functions of grain crops. Issues in Agricultural Economy, 2014,35(10):33-40.]

[10]
刘尊梅 . 中国农业生态补偿机制的路径选择与制度保障研究. 北京: 中国农业出版社, 2012.

[ Liu Zunmei. Study on the Route Choice and System Guarantee of Agricultural Ecological Compensation Mechanism in China. Beijing: China Agriculture Press, 2012.]

[11]
王学, 李秀彬, 辛良杰 , 等. 华北地下水超采区冬小麦退耕的生态补偿问题探讨. 地理学报, 2016,71(5):829-839.

[ Wang Xue, Li Xiubin, Xin Liangjie , et al. Ecological compensation for winter wheat abandonment in groundwater over-exploited areas in the North China Plain. Acta Geographica sinica, 2016,71(5):829-839.]

[12]
周颖, 周清波, 周旭英 , 等. 意愿价值评估法应用于农业生态补偿研究进展. 生态学报, 2015,35(24):7955-7964.

DOI

[ Zhou Ying, Zhou Qingbo, Zhou Xuying , et al. Research progress of contingent valuation method for application to agricultural ecological compensation. Acta Ecologica Sinica, 2015,35(24):7955-7964.]

[13]
刘春腊, 刘卫东, 陆大道 , 等. 2004-2011年中国省域生态补偿差异分析. 地理学报, 2015,70(12):1897-1910.

[ Liu Chunla, Liu Weidong, Lu Dadao , et al. China's provincial eco-compensation difference in 2004-2011. Acta Geographica Sinica, 2015,70(12):1897-1910.]

[14]
孙新章, 谢高地, 张其仔 , 等. 中国生态补偿的实践及其政策取向. 资源科学, 2006,28(4):25-30.

DOI

[ Sun Xinzhang, Xie Gaodi, Zhang Qizi , et al. Ecological compensation practice and policy orientation in China. Resources Science, 2006,28(4):25-30.]

[15]
刘春腊, 刘卫东 . 中国生态补偿的省域差异及影响因素分析. 自然资源学报, 2014,29(7):1091-1104.

[ Liu Chunla, Liu Weidong . Study on the provincial difference and influential factors of eco-compensation in China. Journal of Natural Resources, 2014,29(7):1091-1104.]

[16]
李平星, 孙威 . 经济地理学角度的区域生态补偿机制研究. 生态环境学报, 2010,26(6):1507-1512.

[ Li Pingxing, Sun Wei . Theoretical reflection on ecological compensation from the perspective of economic geography. Ecology and Environmental Sciences, 2010,26(6):1507-1512.]

[17]
刘春腊, 刘卫东, 陆大道 . 生态补偿的地理学特征及内涵研究. 地理研究, 2014,33(5):803-816.

[ Liu Chunla, Liu Weidong, Lu Dadao . A study of the geographical features and implications of eco-compensation. Geographical Research, 2014,33(5):803-816.]

[18]
Kumar S, Managi S . Energy price-induced and exogenous technological change: Assessing the economic and environmental outcomes. Resource and Energy Economics, 2009,31(4):334-353.

[19]
杨欣, 蔡银莺, 张安录 , 等. 农田生态盈亏空间差异与跨区域均衡机制: 基于生态账户的武汉城市圈实证分析. 中国人口·资源与环境, 2013,23(12):57-64.

[ Yang Xin, Cai Yinying, Zhang Anlu , et al. Spatial differences of farmland eco-surplus/deficit and its regional equilibrium mechanism: Based on the ecological account of Wuhan metropolitan circle. China Population, Resources and Environment, 2013,23(12):57-64.]

[20]
Allan J A. Fortunately there are substitutes for water: Otherwise our hydro-political futures would be impossible. In: Priorities for Water Resources Allocation and Management. London: ODA, 1993: 13-26.

[21]
罗贞礼, 龙爱华, 黄璜 , 等. 虚拟土战略与土地资源可持续利用的社会化管理. 冰川冻土, 2004,26(5):624-631.

[ Luo Zhenli, Long Aihua, Huang Huang , et al. Virtual land strategy and socialization of management of sustainable utilization of land resources. Journal of Glaciology and Geocryology, 2004,26(5):624-631.]

[22]
闫丽珍, 成升魁, 闵庆文 . 玉米南运的虚拟耕地资源流动及其影响分析. 中国科学院研究生院学报, 2006,23(3):342-348.

[ Yan Lizhen, Cheng Shengkui, Min Qingwen . Virtual farmland flow and effects of maize sent from the North to the South. Journal of the Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, 2006,23(3):342-348.]

[23]
贲培琪, 吴绍华, 李啸天 , 等. 中国省际粮食贸易及其虚拟耕地流动模拟. 地理研究, 2016,35(8):1447-1456.

[ Ben Peiqi, Wu Shaohua, Li Xiaotian , et al. China's inter-provincial grain trade and its virtual cultivated land flow simulation. Geographical Research, 2016,35(8):1447-1456.]

[24]
强文丽, 刘爱民, 成升魁 , 等. 中国农产品贸易的虚拟土地资源量化研究. 自然资源学报, 2013,28(8):1289-1296.

DOI

[ Qiang Wenli, Liu Aimin, Cheng Shengkui , et al. Quantification of virtual land resources in China's crop trade. Journal of Natural Resources, 2013,28(8):1289-1296.]

[25]
Verhoeve A, Dewaelheyns V, Kerselaers E , et al. Virtual farmland: Grasping the occupation of agricultural land by non-agricultural land use. Laud Use Policy, 2015,42:547-556.

[26]
邹君, 刘文洁, 杨玉蓉 , 等. 中国农产品虚拟耕地与资源环境经济要素的时空匹配分析. 长江流域资源与环境, 2012,21(4):477-481.

[ Zou Jun, Liu Wenjie, Yang Yurong , et al. Analysis on the spatial-temporal matching of crops virtual land versus resources-environment-economy factors in China. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2012,21(4):477-481.]

[27]
樊鹏飞, 梁流涛, 许明军 , 等. 基于虚拟耕地流动视角的省际耕地生态补偿研究. 中国人口·资源与环境 , 2018,28(1):91-101.

[ Fan Pengfei, Liang Liutao, Xu Mingjun , et al. Study on inter-provincial cultivated land ecological compensation from perspective of virtual cultivated land flow. China Population, Resources and Environment, 2018,28(1):91-101.]

[28]
Zbinden S, Lee D R . Paying for environmental services: An analysis of participation in Costa Rica's PSA program. World Development, 2005,33(2):255-272.

[29]
Hannon B . The structure of ecosystems. Journal of Theoretical Biology, 1973,41(3):535-546.

[30]
Tong Xin, Lifset R . International copper flow network: A block model analysis. Ecological Economics, 2007,61(2):345-354.

[31]
孙才志, 韩雪, 秦晓楠 . 中国区际间主要农产品虚拟水流动格局稳定性. 地理研究, 2014,33(3):478-489.

[ Sun Caizhi, Han Xue, Qin Xiaonan . Research on pattern stability of virtual water flow embedded in major crops trade among regions in China. Geographical Research, 2014,33(3):478-489.]

[32]
张效军 . 耕地保护区域补偿机制研究. 南京: 南京农业大学博士论文, 2006.

[ Zhang Xiaojun . Study on the regional compensation mechanism for cultivated land preservation. Nanjing: Doctoral Dissertation of Nanjing Agricultural University, 2006.]

[33]
Andrusevich P . The importance of ecological rent and antirent in the process of environmental improvements in land tenure. Natural Resources, 2007, ( 4):129-134.

[34]
Kratena K . From ecological footprint to ecological rent: An economic indicator for resource constraints. Ecological Economics, 2008,64(3):507-516.

[35]
唐俊华 . 中国居民合理膳食模式下的粮食供需平衡分析. 农业经济问题, 2012,33(9):1-3.

[ Tang Junhua . Study on food supply and demand balance based on Chinese rational dietary pattern. Issues in Agricultural Economy, 2012,33(9):1-3.]

[36]
马述忠, 叶宏亮, 任婉婉 . 基于国内外耕地资源有效供给的中国粮食安全问题研究. 农业经济问题, 2015,36(6):9-19.

[ Ma Shuzhong, Ye Hongliang, Ren Wanwan . An examination of China's food security based on effective supply of cultivated land. Issues in Agricultural Economy, 2015,36(6):9-19.]

[37]
龙开胜, 赵亚莉, 张鸿辉 , 等. 中国生态地租空间分异及其影响因素分析. 地理学报, 2012,67(8):1125-1136.

[ Long Kaisheng, Zhao Yali, Zhang Honghui , et al. Spatial difference and its influencing factors in ecological land rent in China. Acta Geographica Sinica, 2012,67(8):1125-1136.]

[38]
龙开胜, 陈利根 . 1997-2007年中国生态地租变化分析. 中国人口·资源与环境, 2011,21(9):44-50.

[ Long Kaisheng, Chen Ligen . Analysis on the changes of ecological land rent in China from 1997 to 2007. China Population, Resources and Environment, 2011,21(9):44-50.]

[39]
龙开胜, 陈利根 . 基于生态地租的生态环境补偿理论建构及应用. 自然资源学报, 2012,27(12):2048-2056.

DOI

[ Long Kaisheng, Chen Ligen . Theory construction and its application to ecological environment compensation based on ecological land rent. Journal of Natural Resources, 2012,27(12):2048-2056.]

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