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    新型城鎮(zhèn)化背景下城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與驅(qū)動(dòng)力分析

    2019-11-11 04:24:57彭宇文陳金雪
    創(chuàng)新科技 2019年7期
    關(guān)鍵詞:驅(qū)動(dòng)力主成分分析

    彭宇文 陳金雪

    摘 要:本文以湖南省2004—2017年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),從選取的13個(gè)指標(biāo)中篩選驅(qū)動(dòng)力指標(biāo),采用主成分分析法和多元逐步回歸模型提取核心驅(qū)動(dòng)因子,結(jié)果表明:社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素、收入水平和政策因素是湖南省城市建設(shè)用地主要驅(qū)動(dòng)力,農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和財(cái)政收入在所有驅(qū)動(dòng)力因子中對(duì)城市建設(shè)用地的影響較為明顯,研究結(jié)果有利于從驅(qū)動(dòng)因素著手指導(dǎo)城市規(guī)劃。

    關(guān)鍵詞:城市建設(shè)用地;驅(qū)動(dòng)力;主成分分析

    中圖分類(lèi)號(hào):F299.23 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ? ?文章編號(hào):1671-0037(2019)7-29-6

    DOI:10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.07.004

    隨著改革開(kāi)放進(jìn)程不斷深化、工業(yè)化進(jìn)程不斷推進(jìn)和城鎮(zhèn)化水平不斷提高,我國(guó)對(duì)城市建設(shè)用地的需求也在不斷增加,土地供需矛盾和土地資源短缺問(wèn)題正逐漸成為我國(guó)關(guān)注的焦點(diǎn)。國(guó)家始終提倡堅(jiān)持節(jié)約和集約利用土地,堅(jiān)持可持續(xù)的發(fā)展道路,而城市建設(shè)用地作為土地資源的關(guān)鍵組成部分,如何實(shí)現(xiàn)其高效利用以及與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展高度協(xié)調(diào),對(duì)于促進(jìn)社會(huì)—經(jīng)濟(jì)—生態(tài)—環(huán)境的協(xié)同發(fā)展具有重大意義。因此,節(jié)約和集約利用土地資源,促使城市建設(shè)用地理性擴(kuò)張是解決經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境之間矛盾的必要措施。目前,湖南省正處于社會(huì)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的階段,兩型社會(huì)試點(diǎn)、國(guó)家中部崛起戰(zhàn)略以及新興產(chǎn)業(yè)的崛起等都推動(dòng)了湖南省的發(fā)展,但引發(fā)的問(wèn)題也逐漸增多。因此,在有限的土地資源和資源環(huán)境容量的約束下,相關(guān)部門(mén)必須嚴(yán)格控制建設(shè)用地的擴(kuò)張。

    1 文獻(xiàn)綜述

    總的來(lái)看,國(guó)外在相關(guān)方面的研究比國(guó)內(nèi)要早,在城市用地空間格局的演變和城市用地?cái)U(kuò)張的特征模式等方面也相對(duì)較成熟。國(guó)外許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家都曾深入探討過(guò)城市用地的最佳規(guī)模與結(jié)構(gòu),與此相關(guān)的城市建設(shè)規(guī)模擴(kuò)張的研究也引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注。Ewing認(rèn)為城市規(guī)模擴(kuò)張的外在表現(xiàn)是一種低密度的、分散的、獨(dú)立的、具有社會(huì)和環(huán)境雙重效應(yīng)的特殊城市規(guī)模增長(zhǎng)[1]。Anon和Gordon認(rèn)為城市擴(kuò)張會(huì)對(duì)社會(huì)和環(huán)境造成積極的作用,指出城市擴(kuò)張?zhí)峁┝烁嗟淖》亢蜕羁臻g[2-3]。而Freeman則認(rèn)為城市擴(kuò)張會(huì)對(duì)社會(huì)、環(huán)境產(chǎn)生負(fù)面以及消極作用,主要體現(xiàn)在城市擴(kuò)張會(huì)導(dǎo)致土地資源消耗過(guò)快、資源使用效率低下以及城市人口的增長(zhǎng)與關(guān)鍵資源的消耗不成比例[4]。Ting Wei Zhang提出城市建設(shè)用地的擴(kuò)張主要是對(duì)城市不合理的規(guī)劃、城市土地利用結(jié)構(gòu)不合理以及商業(yè)和工業(yè)項(xiàng)目的發(fā)展所導(dǎo)致的[5-6]。

    我國(guó)對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張及其驅(qū)動(dòng)力的研究相對(duì)于國(guó)外較晚,大多數(shù)學(xué)者從建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的特征和模式出發(fā)對(duì)擴(kuò)張的動(dòng)態(tài)過(guò)程進(jìn)行實(shí)證研究。研究一般通過(guò)對(duì)特定時(shí)間段空間信息的對(duì)比,確定建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的數(shù)量、速度和空間方向。如劉瑞、朱道林以山東德州為研究區(qū)域,以GIS和相關(guān)數(shù)理統(tǒng)計(jì)軟件分析了德州市近十年城市建設(shè)用地的擴(kuò)張動(dòng)態(tài),總結(jié)了德州市1996年以來(lái)城市用地?cái)U(kuò)張?zhí)卣鳎⑹褂肔ogistic回歸模型從空間角度上分析其城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動(dòng)力[7]。李明財(cái)利用TM影像資料,獲取了天津市內(nèi)六區(qū)和環(huán)城四區(qū)近20年的土地利用變化數(shù)據(jù),應(yīng)用GIS空間分析方法和空間重心轉(zhuǎn)移模型分析了天津市建成區(qū)的擴(kuò)張過(guò)程、擴(kuò)張方向及其驅(qū)動(dòng)力[8]。在分析了城市用地?cái)U(kuò)張的數(shù)量特征變化和空間演變格局之后,許多學(xué)者進(jìn)一步探索了城市擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)力和核心驅(qū)動(dòng)因子,研究城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的影響因素。從普遍的研究結(jié)果來(lái)看,城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的影響因素包括自然、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)三大因素,其中主要是社會(huì)和經(jīng)濟(jì)因素的影響。王海鷗、趙可采用計(jì)量工具,系統(tǒng)分析了城市人口的增加、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整等因素與城市建設(shè)用地規(guī)模擴(kuò)張的關(guān)系,并且王海鷗在多因素分析中采用灰色關(guān)聯(lián)度探究驅(qū)動(dòng)力因子對(duì)甘肅省建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的綜合驅(qū)動(dòng)力[9-10]。

    2 湖南省城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動(dòng)力機(jī)制

    2.1 社會(huì)因素

    人類(lèi)作為城市活動(dòng)的主體,人口因素對(duì)城市建設(shè)用地的擴(kuò)張具有獨(dú)特性和綜合性,在土地利用變化過(guò)程中,人口因素是社會(huì)因素中的主要因素,也是最具活力的驅(qū)動(dòng)力之一。據(jù)統(tǒng)計(jì),湖南省城市人口從2004年的2 311萬(wàn)人,增加到2017年的3 747萬(wàn)人,年均增長(zhǎng)速率為3.69%;而城市建設(shè)用地面積由1 086km2擴(kuò)展到1 636km2,年均增長(zhǎng)速率為3.20%,兩者的增長(zhǎng)速率相差不大。城市人口和城市建設(shè)用地之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.912,呈現(xiàn)出高度正相關(guān)關(guān)系。城市人口規(guī)模膨脹,使就業(yè)崗位、居住地、相應(yīng)的娛樂(lè)休閑等需求也相應(yīng)增加,從而刺激了二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,同時(shí)對(duì)城市建設(shè)用地的需求也相應(yīng)增加??梢?jiàn),人口因素中的城市人口是衡量湖南省城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的重要指標(biāo)。

    2.2 經(jīng)濟(jì)因素

    經(jīng)濟(jì)發(fā)展是城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張最根本、最直接的驅(qū)動(dòng)因素。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高能夠吸引外來(lái)企業(yè)和人口的流入,隨之對(duì)土地的需求也相應(yīng)增大,從而加快了城市建設(shè)用地的擴(kuò)張速度和強(qiáng)度。2004—2017年期間,湖南省社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有了進(jìn)一步的提高。2004年湖南省地區(qū)生產(chǎn)總值為5 641.94億元,第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值分別占地區(qū)生產(chǎn)總值的38.83%和43.05%,財(cái)政收入為320.63億元。之后,湖南省經(jīng)濟(jì)迅速增長(zhǎng),地區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)到33 902.96億元,年均增長(zhǎng)速率為14.79%,第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)所占比例分別上升到41.72%和49.43%,財(cái)政收入在2017年達(dá)到2 757.82億元,年均增長(zhǎng)速率為18%。第一產(chǎn)業(yè)從2004年的18.12%下降到2017年的8.84%,而第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)都有了一定的發(fā)展,大量資金和勞動(dòng)力從第一產(chǎn)業(yè)向第二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,為了滿足二三產(chǎn)業(yè)用地需求必然會(huì)占用大量農(nóng)業(yè)用地。經(jīng)濟(jì)發(fā)展還離不開(kāi)投資建設(shè),投資是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的三駕馬車(chē)之一,在研究期內(nèi),湖南省固定資產(chǎn)投資從2004年的2 072.56億元上升到2017年的31 959.23億元,年均增長(zhǎng)23.42%。經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析,湖南省城市建設(shè)用地面積與固定資產(chǎn)投資增加呈正相關(guān)關(guān)系,二者的相關(guān)系數(shù)為0.875。因此,湖南省城市建設(shè)用地隨固定資產(chǎn)投資的增加而相應(yīng)增加。

    2.3 政策因素

    政策因素雖然難以量化,但政府制定的土地政策是城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的根本原因。對(duì)土地的總體利用規(guī)劃和城市的總體發(fā)展規(guī)劃是政府指導(dǎo)土地利用與城市布局的重要手段。土地利用和城市規(guī)劃能影響城市建設(shè)用地的擴(kuò)張方向、擴(kuò)張速度和擴(kuò)張規(guī)模。政府針對(duì)目前存在的土地利用問(wèn)題明確提出應(yīng)當(dāng)控制建設(shè)用地大規(guī)模增長(zhǎng)、保護(hù)耕地和生態(tài)環(huán)境、增加綠化覆蓋率、實(shí)施總量平衡原則。

    2.4 自然因素

    在湖南省城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的進(jìn)程中,相對(duì)于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和政策因素來(lái)說(shuō),自然因素對(duì)城市建設(shè)用地的擴(kuò)張影響較小,對(duì)土地變化的影響還不是很明顯,需要更長(zhǎng)的時(shí)間才能夠體現(xiàn)出來(lái)。在某種程度上,耕地面積的變化也會(huì)推動(dòng)建設(shè)用地的擴(kuò)張。這是由于土地供給總量保持不變,城市建設(shè)用地的擴(kuò)張會(huì)擠占其他土地資源,城市建設(shè)用地單位面積上所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益比單位面積上耕地產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益更大,受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)作用,新增的城市建設(shè)用地也會(huì)增加。

    3 城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張驅(qū)動(dòng)力的實(shí)證分析

    3.1 指標(biāo)體系的建立

    在借鑒相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,參考指標(biāo)的可獲得性,選取4個(gè)維度13個(gè)指標(biāo)來(lái)反映湖南省城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動(dòng)因子。本文選取了2004—2017年的各指標(biāo)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來(lái)源為湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒等。所構(gòu)建的指標(biāo)體系表1所示。

    3.2 主成分分析法下的湖南省建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動(dòng)力

    本文運(yùn)用SPSS20.0對(duì)數(shù)據(jù)先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,消除變量指標(biāo)間量綱和數(shù)量級(jí)不同的影響,并對(duì)影響城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的各相關(guān)變量進(jìn)行降維處理。運(yùn)用主成分分析法之前,先對(duì)各變量之間進(jìn)行相關(guān)性分析,通過(guò)KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn),判斷其是否適合主成分分析法[13]。

    通過(guò)SPSS22.0,對(duì)所選指標(biāo)進(jìn)行KMO和Bartlett球形檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示。KMO值=0.750>0.7,偏相關(guān)系數(shù)較大,基本適合采用主成分分析方法;Bartlett的球形度檢驗(yàn)的相伴概率Sig.=0.000<0.05顯著水平,表明通過(guò)了Bartlett的球形度檢驗(yàn),說(shuō)明所選的13個(gè)指標(biāo)適合做主成分分析。在確定了可以進(jìn)行主成分分析以后,使用標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù)計(jì)算特征值和特征向量,得出累計(jì)方差貢獻(xiàn)率和因子載荷矩陣等,如表3所示。

    如表3所示,將13個(gè)指標(biāo)劃分為3個(gè)主成分,3個(gè)主成分解釋的累計(jì)方差達(dá)到99.075%,說(shuō)明這3個(gè)主成分對(duì)這13個(gè)因子的解釋能力已經(jīng)達(dá)到了99.075%,即本文提取出的3個(gè)主成分基本能夠解釋原來(lái)所有變量所包含的大部分信息。

    對(duì)主成分因子采用標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行旋轉(zhuǎn),在5次迭代后收斂,得出旋轉(zhuǎn)后載荷矩陣,如表4所示。

    從表4可以看出,城市人口(X1)、人均GDP(X2)、城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出(X5)、進(jìn)出口總額(X6)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額(X7)、財(cái)政收入(X8)、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資(X9)、機(jī)械總動(dòng)力(X10)、道路長(zhǎng)度(X11)、建成區(qū)綠化覆蓋率(X12)在第一主成分F1中有較高的載荷,其特征值為10.864,貢獻(xiàn)率達(dá)到83.567%,說(shuō)明第一主成分可以基本反映出“社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展”和“收入水平”是影響城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的主要驅(qū)動(dòng)力。

    在第二主成分中,第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重(X4)和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重(X5)有絕對(duì)值較大的負(fù)荷系數(shù),其特征值為1.728,貢獻(xiàn)率為13.289%,說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是影響城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的次要驅(qū)動(dòng)力。

    年末耕地面積(X13)在第三主成分中有較大的負(fù)荷系數(shù),可以認(rèn)為自然因素是影響城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動(dòng)力之一。

    最后運(yùn)用SPSS22.0對(duì)城市建設(shè)用地與3個(gè)主成分進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表5。

    由表5可知,R=0.945,R2=0.894,接近于1,說(shuō)明擬合程度較好。

    由表6可知,Sig.=0.000<0.05,通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn),回歸關(guān)系成立。

    由表7可知,F(xiàn)均通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn),建設(shè)用地與3個(gè)主成分的回歸方程為:

    Y=0.89F1+0.231F2+0.222F3-2.342*10-16 ? ? (1)

    通過(guò)該回歸模型可知,湖南省城市建設(shè)用地的擴(kuò)張與F1的相關(guān)系數(shù)為0.89,也就是說(shuō)城市建設(shè)用地的擴(kuò)張受到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和收入水平的影響較大,且呈正相關(guān)關(guān)系,表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展快、生活水平提高能夠促進(jìn)城市建設(shè)用地的擴(kuò)張;與F2的相關(guān)系數(shù)為0.23,說(shuō)明城市建設(shè)用地變化會(huì)受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響,二三產(chǎn)業(yè)的比重加大會(huì)促進(jìn)城市建設(shè)用地的擴(kuò)張;與F3的相關(guān)系數(shù)為0.222,表明受到自然因素的驅(qū)動(dòng)程度較小,這與理論相符。所以,研究湖南省城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動(dòng)力應(yīng)該將重點(diǎn)放在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及人民生活收入水平因素上。

    3.3 核心驅(qū)動(dòng)因子分析

    借助SPSS軟件,對(duì)各驅(qū)動(dòng)因子與標(biāo)準(zhǔn)化后湖南省城市建設(shè)用地的數(shù)據(jù)進(jìn)行多元逐步回歸分析,提取出核心驅(qū)動(dòng)因子并探究湖南省建設(shè)用地與核心驅(qū)動(dòng)因子之間的關(guān)系,得到以下結(jié)果:僅有農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(X10)和財(cái)政收入(X8)兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)入回歸方程,得到的城市建設(shè)用地與各變量間的系數(shù)如表8。

    由表8中的系數(shù),湖南省城市建設(shè)用地與其核心驅(qū)動(dòng)因子的關(guān)系可以表達(dá)為:

    Y=-1.831e15+2.018X10-1.087X8 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (2)

    從上述方程可知,財(cái)政收入(X8)和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(X10)是2004—2017年湖南省城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的核心驅(qū)動(dòng)因素。湖南省城市建設(shè)用地變化與機(jī)械總動(dòng)力呈正相關(guān)關(guān)系,與財(cái)政收入預(yù)算數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,各因子間的驅(qū)動(dòng)作用大小為:農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力(X10)>財(cái)政收入(X8)。

    [7] 劉瑞,朱道林,朱戰(zhàn)強(qiáng),等.基于Logistic回歸模型的德州市城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張驅(qū)動(dòng)力分析[J].資源科學(xué),2009(11):1919-1926.

    [8] 李明財(cái),郭軍,熊明明.基于遙感和GIS的天津建成區(qū)擴(kuò)張?zhí)卣骷膀?qū)動(dòng)力[J].生態(tài)學(xué)雜志,2011(7):1521-1528.

    [9] 王海鴻,常艷妮,杜莖深,等.建設(shè)用地?cái)U(kuò)張驅(qū)動(dòng)力分析:以甘肅省為例[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2008(3):75-80.

    [10] 趙可,張安錄,徐衛(wèi)濤.中國(guó)城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張驅(qū)動(dòng)力的時(shí)空差異分析[J].資源科學(xué),2011(5):935-941.

    Abstract: Based on the time series data of Hunan Province from 2004 to 2017, the driving force indicators were selected from the chosen 13 indicators, and the core driving factors were extracted by principal component analysis and multiple stepwise regression model. The results showed that socio-economic factors, income level and policy factors were the main driving forces of urban construction land in Hunan Province. The total power of agricultural machinery and financial revenue had significant impacts on urban construction land among all the driving factors. The research results were conducive to guiding urban planning from the driving factors.

    Key words: urban construction land; driving force; principal component analysis

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