本文以达州市所辖七个区市县为研究对象，结合国家、省市和区县级统计年鉴和统计公报收集耕地生态、经济和社会等方面数据，在前人研究基础上立足于达州市实际建立评价指标体系，将多应用于生物领域的人工神经网络引入耕地评价中来。在NeuroSolutions软件平台上采用BP人工神经网络将评价指标作为输入层、耕地效益作为输出层来对达州市各区县耕地效益进行分析评价。根据评价结果，运用GIS软件在达州市行政区划图基础上导入各区市县评价期间各时间节点的效益指数值作为空间差异分析根据，直观展示出耕地效益空间差异，再结合SPSS分析软件中聚类分析模块，对各区县耕地综合效益进行分层聚类，最终得到达州市效益空间分布层次示意图。基于指标体系各因子数据值，通过SPSS因子分析对影响各区市县耕地效益时空分布的驱动力因子展开研究。　　 研究结果表明，BP人工神经网络适用于耕地效益的评价。评价结果显示，2001-2011年间达州市所辖七个区市县耕地综合效益虽然有所波动，但整体呈现出上升态势。研究区各区市县耕地效益呈现出不同特征，除耕地社会效益波动差异较大外，生态效益总体走势平稳、略有上升，经济效益整体增长态势明显。十一年间，耕地综合效益整体空间分布层次可归纳为宣汉县、达县、开江县和大竹县为耕地综合效益高效区，万源市和通川区为中效区，渠县相较而言为全市耕地综合效益低效区。对耕地生态效益水平影响较大的驱动力因素主要为耕作环境质量指数、有效灌溉率、旱涝保收指数、耕地负载;土地生产力、劳动生产率、耕地播种面积、单位面积粮食产量、单位面积劳动投入、单位面积化肥投入量、单位面积固定资产投资等指标是影响耕地经济效益水平高低的最主要因素;社会需求满足程度、人均粮食产量和农民人均纯收入等是影响耕地社会效益的主要驱动力因子。　　 针对达州市各区市县耕地效益水平和空间分布层次，本文提出如下建议以促进耕地利用水平的提高和耕地效益的协调发展:宣汉县、达县、开江县和大竹县耕地效益高效区应注重耕地数量质量保护，积极发挥农业传统优势促使耕地效益的进一步提高;其他耕地效益中低效地区应加大农业基础设施建设，通过充分发挥政府宏观调控作用，调动农民生产积极性，农业科学技术普及等途径的综合作用提升耕地综合效益水平，达到生态、经济和社会效益的有机统一，促使农业、社会的可持续发展。