基于能量系统语言的土地流转能量流动过程模拟——以河北太行山区东高昌村为例.pdf

基于能量系统语言的土地流转能量流动过程模拟以河北太行山区东高昌村为例*樊围国1）陈珂翰1）位贺杰2）陈楠3）董孝斌4）（1）华北电力大学经济管理系，河北保定；2）河南农业大学资源与环境学院，河南郑州；3）河北大学管理学院，河北保定；4）北京师范大学地理科学学部，地表过程与资源生态国家重点实验室，北京）摘要利用河北太行山区东高昌村 20162019 年土地流转数据，运用 ESL（energysystemlanguage）模型对河北太行山区土地流转前后过程进行模拟评价，基于土地利用情景和劳动力投入视角进一步模拟了土地流转后系统能量变动情况.结果表明：1）土地流转后农作物生物量、资本及生态环境相比土地流转前均有显著提升.10 年后农作物生物量、资本和林地生物量分别达到土地流转前的 12.97、2.10、36.54 倍；50 年后农作物生物量、资本和林地生物量分别达到土地流转前的 15.34、4.23、39.22 倍；100 年后农作物生物量、资本和林地生物量分别达到土地流转前的 26.79、7.39、66.60 倍.2）改变种植结构的流转效果一般，但调整劳动力投入结构使土地流转后的南瓜生物量和资本呈现倒“U”形变化趋势，南瓜生物量在 24 年达到峰值，资本在 48 年达到峰值.投入当地劳动力使农作物生物量提高 46.5%，资本提高212%，效果最为显著.关键词土地流转过程；ESL 模型；河北太行山区；土地资源资本化中图分类号F301.2DOI：10.12202/j.0476-0301.2023135土地流转是合理配置农地资源、提升农地功能价值、实现土地资源资本化的重要路径，农户通过将拥有的土地承包经营权转让给其他农户或经济组织，实现土地规模化经营.相关研究结果表明，土地流转能提高农民收入，减少农地分配不均，缓解农村社会矛盾12.然而，伴随我国工业化、城镇化和农业现代化进程不断加快，我国农村土地流转整体仍占比不大，区域差异化明显、土地利用不均衡、流转期普遍较短等问题日益凸显.2023 年 2 月，中共中央国务院提出引导土地经营权有序流转，发展农业适度规模经营的建议，特别要结合农田建设、土地整治逐步解决土地细碎化问题3.基于可持续发展视角，模拟完整的土地流转过程是解决土地细碎化问题的关键.学术界对于土地流转过程的研究主要集中在2 个方面：1）农户决策行为对土地流转过程的影响，有学者运用 Logisitc 回归模型探究影响农户土地流转的因素4，还有学者基于农地流转人工社会学模型模拟不同农户行为对土地流转的影响5；2）模拟农户土地流转与作物选择决策行为，有学者借助 CroPaDy 模型模拟特定区域内的农作物空间格局6，也有学者利用 NetLogo 模拟决策者的土地利用行为7，还有学者应用系统动力学模型模拟农户农作物种植行为8.在2002 年国家提出引导农村土地经营权有序流转以来，学术界开始围绕土地流转影响因素9、实施效果10、流转意愿11等方面展开研究，虽然对土地流转高效实施做出了贡献，但是仍存在一定的局限性：1）土地流转前后农作物生物量、资本等存量的差异无法很好体现；2）土地流转过程受到外界因素的影响，现有研究忽略了劳动力结构等因素的作用；3）鲜有文献考虑土地流转长期过程中的能量流动，而 ESL（energysystemlanguage）模型有助于阐明系统中各组分的含义及其之间的能量流动关系12.鉴于此，本文基于河北太行山区 20162019 年土地流转数据，运用 ESL模型首先对河北太行山区土地流转前后过程进行模拟；其次，基于土地利用情景模拟了调整农作物种植结构对土地流转后全过程的影响；最后，基于劳动力投入视角模拟了改变劳动力投入结构对土地流转后全过程的影响，为农民增收和土地流转政策制定提供*河北省社会科学基金资助项目（HB20GL031）通信作者：董孝斌（1973），男，教授，博士生导师.研究方向：碳中和、产业生态学、土地资源资本化、生态系统服务与人类福祉.E-mail：收稿日期：2023-06-08北京师范大学学报（自然科学版）2024-04260JournalofBeijingNormalUniversity（NaturalScience）60（2）参考依据.1材料与方法1.1研究区概况研究区地处河北省太行山区，位于河北省保定市唐县高昌镇东高昌村，北纬 384711，东经 115318，海拔高度 110130m，在承接京津两地生态功能方面具有重要作用.该区域自 2003 年开始土地流转，2010 年成立公司，流转土地 38.7hm2.土地流转前，研究区主要种植玉米，农民将种植的玉米销往市场，玉米售出后再次购入种子、肥料和农药等资源.土地流转后，研究区主要种植南瓜和娃娃菜，同时新建了温室大棚和育种基地，农民将南瓜、娃娃菜以及南瓜子等产品销往保定、北京等周边地区，产品售出后再次购入种子、肥料和劳动力等资源.1.2数据来源本研究使用的数据是课题组于 2020年 8 月对河北省唐县东高昌村调研所得，主要通过农户调查、专家咨询、文献分析以及查询保定市唐县天禄蔬菜种植农业专业合作社 20162019 年统计资料等方式获得.土地流转的总体情况相关资料通过唐县农业局获得，并通过当地政府相关人员和当地农民了解土地流转的现状.当地资源投入数据主要通过中国县域统计年鉴 2020以及天禄蔬菜种植农业专业合作社 20162019 年统计资料获得，自然资源投入数据根据现有资料以及相关研究数据1314校准获得.1.3ESL 模型ESL 模型是一种基于数学、能量、控制论和层次关系，将表示流、库和交互过程的网络静态系统图转换为模型的方法.该方法的应用能够反映整个系统的能量流动过程，并能长期模拟和预测整个系统的能量流动15.本研究使用 ESL 模型构建了以农作物、林地和荒地生态系统为主要成分的能量流动模型，基于河北太行山区多年的实地观测和统计数据，根据 Odum1618提出的能值理论进行计算，使用徐子涵等15的数据进行了校准.1.3.1河北太行山区东高昌村土地流转前能量流动过程模型构建土地流转前，太阳能（S）、雨水势能（RP）和肥料（F）等资源在人类活动和自然因素的共同作用下流入系统中玉米（MA）和荒地（WL）对应的能量库，为玉米的生长提供能量.玉米和荒地中的部分能量流入土壤（O）中，其余大部分能量在人类活动的作用下流向市场（MT），玉米售出后再次购入种子、肥料和农药等资源.绘制的能量流动示意如图 1 所示.1.3.2河北太行山区东高昌村土地流转后能量流动过程模型构建土地流转后，太阳能、雨水势能和肥SWERPCMFPDESEMTOWLMAPERK0K1K2K3K4K5K6K7K21K10K11K20K9K12K14K15K16K17K18K19K8p1p2CAK13humanK22XNL图1河北太行山区东高昌村土地流转前能量流动过程示意第 2 期樊围国等：基于能量系统语言的土地流转能量流动过程模拟以河北太行山区东高昌村为例261料等资源在人类活动和自然因素的共同影响下流入系统中南瓜（PU）、娃娃菜（B）和林地（FO）对应的能量库，为南瓜、娃娃菜和林地的生长提供能量.南瓜、娃娃菜和林地中的部分能量流入土壤对应的能量库中，其余大部分能量在人类活动的作用下流入市场、固定资产（FA）和资本（CA）等能量库中，其中，资本库指的是售出农作物所得、向政府缴纳的税金和购入电力等资源后的净收入，南瓜、娃娃菜和南瓜子售出后再次购入种子、肥料和劳动力等资源.绘制的能量流动示意如图 2 所示.SWERPCBFPDENLGMTRESEFOOPEFAPUCPBRK0K1K2K3K4K5K6K7K8K9K10K11K12K13K14K15K16K17K18K19K20K21K22K23K24K25K26K27K28K29K30K31K32K33K34K35K36K37K38K39K40K41K42K43K44K45K46CAK47K48K49P1p2p4MEK51p3K50XK53HumanK54K52图2河北太行山区东高昌村土地流转后能量流动过程2结果与分析2.1河北太行山区东高昌村土地流转前后能量流动过程模拟基于 ESL 模型，分别对研究区土地流转前和土地流转后 100 年内系统能量流动过程进行模拟，结果如图 3 所示.由流转前模拟结果可知：玉米生物量始终呈减小态势，且速率逐渐加快，平均每年下降0.84%；荒地生物量逐年增加，增速逐年加快，平均每年增加 0.54%.由于玉米生物量逐年减少导致土壤有机碳含量呈下降趋势，减小速率不断加快，平均每年减少 0.02%.当地农民数量呈增长趋势，但整体变化幅度不大.资本随着玉米生物量的减少呈减小趋势，且减小速率不断加快.由流转后模拟结果可知：娃娃菜生物量始终呈现减小趋势，在第 55 年左右减小的速率加快；南瓜生物量逐年减少，平均每年减少 0.31%；林地生物量逐年增加，由于娃娃菜生物量的急剧减小，林地生物量的增速在第 60 年左右加快，平均每年增加 1.80%.土壤有机碳含量随着林地生物量的增加而逐年增加，平均每年增加 0.25%.南瓜和娃娃菜生物量减小导致当地农民数量始终呈现减小趋势，且减小速率不断加快，平均每年减少 0.46%.资本逐年增加，但增速逐渐变缓，平均每年增加 2.67%.依据流转前后模拟结果对比可见，土地流转后较土地流转前农作物生物量、资本以及生态环境都有不同程度的提升，同时进行土地流转还能解放当地劳动力.经过 10 年，土地流转后土壤有机碳含量、农作物生物量、资本、当地农民数量、林地生物量分别是流转前的 1.47、12.97、2.10、1.20、36.54 倍；经过 30年，土地流转后土壤有机碳含量、农作物生物量、资本、当地农民数量、林地生物量分别是流转前的1.48、13.45、3.25、1.19、39.17 倍；经过 50 年，土地流转后土壤有机碳含量、农作物生物量、资本、当地农民数量、林地生物量分别是流转前的 1.52、15.34、4.23、1.12、39.22 倍；经过 100 年，土地流转后土壤有机碳含量、农作物生物量、资本、当地农民数量、林262北京师范大学学报（自然科学版）第 60 卷地 生 物 量 分 别 是 流 转 前 的 1.87、26.79、7.39、0.64、66.60 倍.这表明，从长远来看土地流转后当地农业发展优于流转前，基于此研究结论，下文针对流转后设置不同土地利用情景来模拟该研究区调整农作物种0125250375500212214216218220020406080100流转后/1013 J流转前/1013 J时间/a土壤有机碳含量流转前流转后流转前流转后流转前流转后050100150200141.8142.0142.2142.4142.6020406080100流转后/1013 J流转前/1013 J时间/a当地农民0246800.40.81.21.620406080100南瓜/1013 J玉米/1013 J时间/a农作物生物量玉米南瓜024681000.40.81.21.620406080100娃娃菜/1013 J玉米/1013 J时间/a农作物生物量玉米娃娃菜0125250375500025507510020406080100流转后/1013 J流转前/1013 J时间/a资本0408012016000.71.42.12.820406080100林地/1013 J荒地/1013 J时间/a不同土地生物量荒地林地图3河北太行山区东高昌村土地流转前后系统各能量库对比第 2 期樊围国等：基于能量系统语言的土地流转能量流动过程模拟以河北太行山区东高昌村为例263植结构对流转过程产生的影响.2.2土地利用情景下河北太行山区东高昌村土地流转后能量流动过程模拟情景模拟是借助情景规划的方法，模拟不同经济社会发展形势下土地利用变化状况，可以体现不同规划下的未来前景1920.本节在对土地流转前后进行模拟的基础上，通过设置不同的情景，调整农作物种植面积，模拟土地流转后调整种植结构对流转过程产生的影响.具体情景如表 1所示.土地流转后，研究区不再种植玉米而是改种南瓜和娃娃菜，其中娃娃菜在温室大棚中种植，南瓜通过育种基地进行育种，此外部分荒地改为林地.流转后根据实际情况设置了 4 种情景变化，模拟结果如图 4、5 所示.由情景 1a 可知：初始阶段南瓜生物量缓慢增加但 增 速 逐 年 减 缓，在 第 16 年 达 到 峰 值 9.491013J（J 为能值单位太阳能焦耳（sej）的符号），从第 17 年开始逐年递减，减小速率先快后慢；娃娃菜生物量初始阶段逐年递减并在第 15 年降为最低 5.811013J，从第20 年开始逐年增加，在第 33 年达到最大值 1.051014J，随后开始不断减少，大约在 80 年后达到稳定状态；林地生物量缓慢减少直到第 32 年开始逐年增加.虽然娃娃菜和南瓜生物量有所波动并最终递减，但由于林地所占比例较大，因此系统中土壤有机碳含量随林地生物量从开始缓慢减少到最后逐渐增加.资本随南瓜生物量增加而缓慢上升，在第 39 年达到峰值 1.441015J，随后开始稳步下降.固定资产先呈上升趋势，在第 25 年达到峰值 2.501014J，而后开始下降且下降速率逐渐减缓.当地农民数量始终呈下降趋势，下降速率先快后慢.由情景 1b 可知：娃娃菜生物量在初始阶段呈增加态势，在第 14 年达到峰值 1.151014J，从第 15 年开始逐年递减，并在第 88 年趋于稳定；南瓜生物量初始阶段逐年递减并在第 22 年降为最低 2.541013J，随后表1不同土地利用情景设置情景模拟1a娃娃菜种植量每年减少5%，南瓜种植量每年增加5%1b娃娃菜种植量每年增加5%，南瓜种植量每年减少5%1c娃娃菜种植量每年减少5%，南瓜种植量每年减少5%1d娃娃菜种植量每年增加5%，南瓜种植量每年增加5%0408012016020406080100林地生物量/1013 J时间/a林地情景 1a情景 1b情景 1c情景 1d情景 1a情景 1b情景 1c情景 1d情景 1a情景 1b情景 1c情景 1d情景 1a情景 1b情景 1c情景 1d048121620406080100娃娃菜生物量/1013 J时间/a娃娃菜012525037550020406080100土壤有机碳含量/1013 J时间/a土壤有机碳02.55.07.510.020406080100南瓜生物量/1013 J时间/a南瓜图4土地利用情景下农作物和土壤有机碳变化模拟264北京师范大学学报（自然科学版）第 60 卷逐年增加，在第 61 年达到峰值 8.891013J，此后又逐渐降低；林地生物量始终呈上升趋势，随着娃娃菜和南瓜生物量减小，林地生物量增速不断加快.虽然娃娃菜和南瓜生物量有所波动并最终递减，但由于林地所占面积较大，系统中土壤有机碳含量随林地生物量增加而增加.资本先缓慢增加，在第 12 年达到峰值1.181015J，随后呈下降趋势.固定资产先逐渐减少，在第 35 年降为最低值 4.881012J，随后又开始增加，在第 78 年达到峰值 7.481013J 后又逐渐下降.当地农民数量先是缓慢增多，在第 28 年达到峰值 1.871015J，随后开始下降.由情景 1c 可知：南瓜生物量始终呈下降趋势，下降速率逐渐减缓；娃娃菜生物量逐年减小，并在第64 年降为最低值后保持稳定；林地生物量始终呈上升趋势，增速不断加快.土壤有机碳含量随林地生物量增加而增加.因为娃娃菜和南瓜生物量一直减小，资本、固定资产和当地农民数量也会随之呈减少态势.由情景 1d 可知：南瓜生物量初始阶段呈增加趋势，在第 39 年达到峰值 7.831013J，随后开始下降，下降速率逐渐减缓；初始阶段娃娃菜生物量呈增加趋势，在第 51 年达到峰值 1.421014J，随后开始下降且减小速率逐渐变缓；由于增加了娃娃菜和玉米种植，所以会逐渐大面积毁林开垦，林地面积减少其生物量也随之下降，在第 46 年降为最低 1.001013J，随后一直保持稳定.土壤有机碳含量随着林地生物量的减小而下降，46 年以后随着林地几乎全部被破坏出现水土流失等现象，土壤有机碳含量会急剧下降，在第63 年降为最低 4.851014J，随后开始缓慢上升.资本随着娃娃菜和南瓜生物量变化而变化，开始呈上升趋势，在第 67 年达到峰值 1.411015J，随后开始逐年下降.固定资产先呈上升趋势但变化幅度缓慢，第 48 年由于娃娃菜生物量减少导致固定资产投入减小，此时固定资产会出现大幅度的增加，在 56 年达到峰值1.211014J，随后开始下降且速率不断减缓.初始阶段当地农民数量随着娃娃菜和南瓜生物量增加而呈增加趋势，在第 67 年达到峰值 2.751013J，随后开始缓慢下降.根据对模拟结果的分析可知，土地流转后，种植南瓜比种植娃娃菜收益更显著.南瓜生物量对林地生物量的影响比娃娃菜更显著.林地生物量对土壤有机碳含量影响最大，娃娃菜生物量和南瓜生物量对土壤有机碳含量没有显著影响.固定资产与南瓜生物量呈正相关，但存在几年的时滞，当地农民数量与娃娃菜生物量呈正相关.对此，土地流转后如果要提高收入、增加当地固定资产，应该多种植南瓜，如果需要更多的工作岗位则需要多种植娃娃菜，如果想要提高土壤有机碳含量则应减少农作物种植面积增加林地面积.情景 1b 增加娃娃菜种植减少南瓜种植时，当地资本和固定资产并没有随着娃娃菜生物量的增加而上升，反而随着南瓜生物量减少而下降.说明当地资本和固定资产与南瓜生物量成正比，娃娃菜生物量对其影响极小.当地农民数量与娃娃菜生物量的关系更加密切，通过分析情景 1b、1c 中当地农民数量变化不难看出，当地农民数量与娃娃菜种植面积成正比（情景 1a、1d 中当地农民数量在后期并没有随着娃娃菜变化而变化，而是始终保持稳定，这一情况并非与所得结论矛盾，而是此时娃娃菜生物量变动并不是由于娃娃菜种植面积变化而引起的）.情景 1a、1b、1c中只要减少娃娃菜和南瓜中任意一种作物的种植，最终都会导致林地生物量和土壤有机碳含量的增加，只有情景 1d 中同时增加娃娃菜和南瓜种植面积，才会致使林地生物量和土壤有机碳含量最终减少甚至“归零”.2.3劳动力投入视角下河北太行山区东高昌村土地流转后能量流动全过程模拟2.1 节和 2.2 节分别对土地流转前后和不同土地利用情景下系统内能量流0408012016020406080100资本/1013 J时间/a资本07.515.022.530.020406080100固定资产/1013 J时间/a固定资产07515022530020406080100当地农民/1013 J时间/a当地农民情景 1a情景 1b情景 1c情景 1d情景 1a情景 1b情景 1c情景 1d情景 1a情景 1b情景 1c情景 1d图5土地利用情景下资本，固定资产和当地农民变化模拟第 2 期樊围国等：基于能量系统语言的土地流转能量流动过程模拟以河北太行山区东高昌村为例265动过程进行模拟，以此对土地流转过程和作用机制进行了深入分析.2.2 节仅考虑了土地利用情景变化对土地流转的影响，但相关研究表明劳动力数量、结构对土地流转具有显著影响2122.因此，此部分将从不同劳动力投入视角对研究区土地流转后能量流动全过程进行模拟，通过设置 4 种劳动力投入情景，分析土地流转后系统内各组分间的相互影响程度.具体情景如表 2 所示.表2劳动力投入情景设置情景模拟2a保持初始劳动力不变2b外来劳动力增加10%，当地劳动力保持不变2c外来劳动力保持不变，当地劳动力增加10%2d外来劳动力增加5%，当地劳动力增加5%依据情景设置情况，具体模拟结果如图 6、7 所示.由情景 2a 可知：初始阶段南瓜生物量逐年增加，在第 24 年达到峰值 9.591013J，之后开始逐渐下降，在第 73 年左右达到稳定；林地生物量始终呈增长趋势，平均每年增长 6.03%；娃娃菜生物量逐年递减，减小速率逐渐变缓，在第 34 年左右达到稳定.土壤有机碳含量呈增长态势，平均每年增加 0.65%.初始阶段资本逐年增加，在第 47 年达到峰值 2.591015J，随后开始逐渐减小.固定资产最初逐渐减小，在第 11 年减小到 3.851013J，之后开始逐年增加，在第 32 年达到峰值 7.381013J，随后又开始逐渐减小，且减小速率逐渐变缓.当地农民数量最初保持稳定，第 10 年左右开始逐渐下降，下降速率先快后慢，在第 80 年左右达到稳定.南瓜生物量是影响资本的主要因素，所以资本的变化与南瓜生物量变化类似.土壤有机碳含量主要取决于林地生物量，所以土壤有机碳含量随林地生物量增加而增加.固定资产受南瓜生物量和娃娃菜生物量二者综合作用的影响，初始阶段娃娃菜生物量变化更为剧烈，所以固定资产随之减小，当娃娃菜生物量的变化平缓之后，固定资产又受南瓜生物量影响而增加，最后南瓜和娃娃菜生物量均减小，固定资产也随之减小.情景 2b、2c、2d 下各能量库的变化情况与情景2a 类似，所以在此不做过多描述.根据模拟结果不难看出，少量额外劳动力投入有助于南瓜生物量和资本提高，但随着劳动力投入不断增加，南瓜生物量和资本反而会下降，总体呈现出倒“U”形变化趋势，南瓜生物量在第 24 年达到峰值，资本在第 48 年达到峰值.不同劳动力投入对南瓜生物量和资本的影响方36912南瓜生物量/1013 J南瓜情景 2a情景 2b情景 2c情景 2d情景 2a情景 2b情景 2c情景 2d100200300400林地生物量/1013 J林地02.505.007.5010.0020406080100娃娃菜生物量/1013 J时间/a娃娃菜015030045060020406080100土壤有机碳含量/1013 J时间/a土壤有机碳图6劳动力投入视角下农作物和土壤有机碳变化模拟266北京师范大学学报（自然科学版）第 60 卷向基本一致，但影响程度不同.其中，增加当地劳动力投入南瓜生物量提高 46.5%，资本提高 212%，提升效果最为明显.由于农户的乡土情结，当地劳动力对农地的依恋程度更大，因而脱离农业劳动的意愿更低7，所以增加当地劳动力投入比其他劳动力投入对南瓜生物量和资本的影响更为显著.3讨论与结论3.1讨论党的二十大报告提出，要全面推进乡村振兴，坚持农业农村优先发展，加快建设农业强国.如何破解“三农”问题，补齐乡村短板，实现农村土地资源资本化、乡村全面振兴等问题亟待解决.基于多情景下农村土地流转能量流动过程模拟研究，可以模拟不同情景下农作物生物量、资本和劳动力投入等指标的变化趋势，为农户提供多样化的决策思路，推动农业朝规模化、产业化方向发展，揭示土地利用变化引致的复杂生态、社会、经济效益，有助于推进农作物种植结构调整，对实现农村土地资源资本化、乡村振兴具有较强的现实意义.本文通过建立 ESL 模型，以土地流转实际情况为例，设置不同情景模拟研究区土地流转发展情形，研究结果为研究区未来农业发展提供了一定参考，但仍存在不足之处：1）研究结果对研究区有一定依赖性.本文研究结果与杜鑫等23的土地流转能增加农民收入的结论一致，但张广辉等24发现土地流转对农民收入的影响不显著，说明本研究得出的结论不一定适合所有地区.2）由于无法预测整个系统的变化，因此在模拟土地利用时只能假设系统总面积不变进而改变系统内不同类型土地的面积，没有考虑到研究区总面积变化带来的影响.3）该地区草地稀少限制了畜牧业的发展，因此该模型没有考虑到牲畜生产损失和整个系统面积变化对能量流的影响；另外，由于调研数据和研究区域的局限性，本文仅考虑了南瓜和娃娃菜 2 种农作物，忽略了其他农作物对土地流转的影响，在后续研究中，可以在广泛数据调研的基础上，进一步分析农作物种植结构差异对土地流转能量流动过程产生的影响，进而为合理布局农作物种植结构提供科学合理的理论依据.4）该模型主要用于模拟自然条件下农业生态系统的能量流动过程，在后续研究中，可以通过扩展系统边界、完善数据来源和引入当地特色作物等举措对模型进一步完善，使研究更加贴近实际.3.2结论本文通过 ESL 模型对河北唐县东高昌村研究区土地流转前后能量流动过程进行模拟，研究工作包括：1）分析土地流转前后的系统能量流动变化.具体分析了土地流转前后农作物生物量、资本、林地生物量等能量库的变化以及达到稳态的时间跨度，研究发现：第 10 年后农作物生物量、资本和林地生物量分别达到土地流转前的 12.97、2.10 和 36.54 倍；第 30 年后农作物生物量、资本和林地生物量分别达到土地流转前的 13.45、3.25 和 39.17 倍；第 50 年后农作物生物量、资 本 和 林 地 生 物 量 分 别 达 到 土 地 流 转 前 的15.34、4.23 和 39.22 倍；第 100 年后农作物生物量、资本和林地生物量分别达到土地流转前的 26.79、7.39和 66.60 倍.结果表明土地流转后农作物生物量、资本以及生态环境较流转前均有不同程度的提升.2）模拟不同土地利用情景下土地流转后农作物种植结构变化对土地流转后全过程的影响.结果表明土地流转后种植南瓜比种植娃娃菜获得的收益更高，南瓜生物量对林地生物量的影响比娃娃菜更显著，林地生物量对土壤有机碳含量影响最显著，娃娃菜生物量和南瓜生物量对土壤有机碳含量没有显著影响，同时增加娃娃菜和南瓜种植会对当地环境造成破坏.06012018024020406080100当地农民/1013 J时间/a当地农民010020030040020406080100资本/1013 J时间/a资本048121620406080100固定资产/1013 J时间/a固定资产情景 2a情景 2b情景 2c情景 2d图7劳动力投入视角下资本、固定资产和当地农民变化模拟第 2 期樊围国等：基于能量系统语言的土地流转能量流动过程模拟以河北太行山区东高昌村为例2673）模拟不同劳动力投入视角下劳动力结构变化对土地流转后全过程的影响.通过研究发现：随着不同类型劳动力投入增加，南瓜生物量和资本呈现出倒“U”形变化趋势，南瓜生物量在第 24 年达到峰值，资本在第 48 年达到峰值.不同劳动力投入对南瓜生物量和资本的影响方向基本一致，但影响程度存在差异，其中，增加当地劳动力投入南瓜生物量提高 46.5%，资本提高 212%，提升效果最为明显.通过分析各类情景下各组分间能量流动，针对不同情景选择更为合理的方案，将有助于河北太行山区今后更加高效推进土地流转工作，也为其他地区土地流转工作的开展提供了一定的参考.基于上述讨论和结论，本文提出以下建议：1）积极开展土地流转宣传工作，进一步强化农民对农村土地所有权和土地流转程序的认识，推动土地流转工作进行，助力土地资源资本化；2）推动农村劳动力异地转移和就地转移协调发展，开展非农职业技能培训，提高非农就业竞争力，促进农村劳动力就地转移；3）营造良好的规模经营环境，发挥流转大户的带头作用，增加区域优势作物种植.4参考文献刘志忠，张浩然，欧阳慧.乡村振兴下土地流转的收入分配效应研究：基于农村劳动力就地转移的视角 J.学术研究，2022（8）：831祁晓民，杨轶华.西部地区农户生计分化、土地流转与收入增长：基于西部五省区微观调查数据 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andaftertheimplementationofaGrain-for-GreenprogramontheLoessPlateau:acasestudyoftheZhifanggouvalleyinAnsai County，Shaanxi province，ChinaJ.EcosystemServices，2018，31：3215贾小乐，周源，延建林，等.基于能值分析的环太湖城市群生态经济系统可持续发展研究 J.生态学报，2019，39（17）：648716杨青，刘耕源.森林生态系统服务价值非货币量核算：以京津冀城市群为例 J.应用生态学报，2018，29（11）：374717CAMPBELLET，TILLEYDR.Relationshipsbetweenrenewable emergy storage or flow and biodiversity：amodeling investigationJ.Ecological Modelling，2016，340：13418陈理庭，蔡海生，张婷，等.基于 Markov-FLUS 模型的饶河流域土地利用多情景模拟分析 J.生态学报，2022，42（10）：394719王彦武，高金芳，陈爱华，等.关川河流域土地利用变化对其生态服务价值的影响 J.山东农业科学，2023，55（4）：13420栾江，马瑞.农村劳动力转移就业稳定性对土地流转的影响效应研究：基于迁移异质性视角 J.中国农业资源与区划，2021，42（12）：394721苗海民，朱俊峰.从乡土中国到城乡中国：农村劳动力选择 性 流 动 抑 制 了 土 地 流 转 吗 J.世 界 经 济 文 汇，2021（6）：7222杜鑫，张贵友.土地流转对农村居民收入分配的影响：基于 2020 年 10 省份农户调查数据的实证分析 J.中国农村经济，2022（5）：10723张广辉，张建.农村土地流转对农户收入的影响：内在机理与实证检验 J.经济学家，2023（2）：12024268北京师范大学学报（自然科学版）第 60 卷Simulationoflandtransferprocessbyenergyflowmodel:caseoftheTaihangMountainareainHebeiprovinceFANWeiguo1）CHENKehan1）WEIHejie2）CHENNan3）DONGXiaobin4）（1）DepartmentofEconomicManagement，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding，Hebei，China；2）CollegeofResourcesandEnvironmentalSciences，HenanAgriculturalUniversity，Zhengzhou，Henan，China；3）SchoolofManagement，HebeiUniversity，Baoding，Hebei，China；4）FacultyofGeographicalScience，StateKeyLaboratoryofEarthSurfaceProcessesandResourceEcology，BeijingNormalUniversity，Beijing，China）AbstractLandtransferdataatDonggaochangVillageintheTaihangMountainsregionofHebeiprovincefrom2016to2019weresubjecttoanalysisbytheESL（energysystemlanguage）model，tosimulateandevaluatechangesinsystemenergyafterlandtransfer，withattentiontolandusescenariosandlaborinputs.Cropbiomass，capitalandecologicalenvironmentweresignificantlyincreasedafterlandtransfer.Tenyearsafterlandtransfer，cropbiomass，capitalandforestbiomasswere12.97times，2.10timesand36.54timeshigherrespectivelythanbefore.Fiftyyearslater，cropbiomass，capitalandforestbiomassincreasedto15.34times，4.23timesand39.22timesrespectivelyoftheseparametersbeforelandtransfer.After100years，theseparametersincreasedto26.79，7.39and66.60timesofbefore.Effectoflandtransferonplantingstructurewasaverage，buteffectofadjustedlaborinputstructureonpumpkinbiomassandcapitalafterlandtransfershowedaninvertedU-shape.Pumpkinbiomassreachedapeakin24years，capitalreachedapeakin48years.Locallaborinputincreasedcropbiomassby46.5%，capitalby212%.Keywords Land transfer process；energy system language（ESL）model；Hebei Taihang Mountains；landresourcecapitalization【责任编辑：刘先勤】第 2 期樊围国等：基于能量系统语言的土地流转能量流动过程模拟以河北太行山区东高昌村为例269