城鎮建設用地變化與經濟發展的關系——以重慶市為例

李小浩

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城鎮建設用地變化與經濟發展的關系——以重慶市為例

李小浩1, 2, 3

（1. 重慶市國土資源和房屋勘測規劃院，重慶 400020；2. 重慶市土地利用與遙感監測工程技術研究中心，重慶 400020；3. 重慶欣榮土地房屋勘測技術研究所，重慶 400020）

從規模和結構兩個角度對重慶市城鎮建設用地變化進行分析，并利用廣義灰色關聯分析法與回歸分析法對城鎮建設用地變化與經濟發展的關系進行研究，結果表明：重慶市人均地區生產總值、產業結構、固定資產投資與城鎮建設用地規模均具有較強的關聯關系，經濟發展與城鎮建設用地結構變化具有一定的關聯性，但是關系并不是十分明顯。人均地區生產總值每增加1元，城鎮建設用地增加0.0537平方公里；非農產業增加值占比每增加1個百分點，城鎮建設用地增加64.2499平方公里，城鎮建設用地結構信息熵值減少0.0173。

城鎮建設用地；經濟發展；信息熵；廣義灰色關聯；

隨著我國工業化、城鎮化進程的不斷推進，城鎮建設用地情況也在不斷發生變化。城鎮建設用地的變化不僅表現為外延的擴張，同時也表現為內部結構重組。如果將城鎮土地作為一個完整的系統來考慮，當各種自然的或人為的因素不斷作用于這個系統時，隨著時間的推移，這個系統必然會發生變化，即表現為城鎮土地規模以及屬性的改變。

經濟發展是一個社會進步的重要指標，也是影響城鎮土地利用變化的重要因素，伴隨著經濟發展而來的是產業結構的調整、居民收入的增加以及生活方式的改變等。這些變化無疑會帶來新的生產與生活需求，而所有這些需求最終都會轉化為對城鎮土地的需求。一方面，經濟發展帶來的投資活動會推動城鎮建設用地規模的擴大；另一方面，經濟發展帶來的產業結構調整則會促進城鎮建設用地結構的調整。很多學者就城市土地變化與經濟發展之間的關系進行過研究：刁承泰等對重慶市城市用地與城市發展的關系進行研究，認為二者存在互動關系；[1]葛春葉等根據重慶市1996-2006年土地變更調查數據，分析了成為直轄市以來重慶建設用地變化的總體趨勢和空間差異，并對建設用地增長的驅動機制進行了研究，發現驅動建設用地增長的三大因子為經濟發展、基礎設施建設、人口增長和城鎮化進程的推進，其中經濟發展是主要社會驅動力；[2]魯春陽利用比例變化指數和Granger因果法對重慶市城市用地結構和產業結構耦合關系進行了實證研究，發現城市用地結構和產業結構互為因果的關系在長期的調整、協調中才能得以實現。[3]

上述學者大都是就用地變化與經濟發展之間的因果關系以及關聯度進行分析，很少就二者之前的準確數量關系進行深入分析，且大都選取城市建設用地而非城鎮建設用地作為研究對象。實際上，相比之下城鎮建設用地在反映一個地區的城鎮化進程和建設用地變化方面更具代表性。本文將以重慶市為例，通過研究城鎮建設用地的規模與結構變化以及其與經濟發展之間的關系，對上述問題進行分析。

一、指標選取與數據來源及處理

本文采用的數據主要來源于歷年《重慶統計年鑒》與《中國城市建設統計年鑒》，并根據實際情況對數據進行了處理，下面主要對三個方面的問題進行說明：

第一，在對重慶市城鎮建設用地規模變化進行分析時，本文采用1997-2013年的數據。其中1997-2000年的城鎮建設用地數據無法在統計年鑒中找到，只能找到這一時期建成區的面積數據。本文采用的解決辦法是先計算出2001年建成區與城鎮建設用地之間的差額，然后用1997-2000年的建成區面積減去該差額，由此估算出1997-2000年城鎮建設用地面積。

第二，在對重慶市城鎮建設用地結構變化進行分析時，本文選取2000-2011年重慶市城鎮建設用地數據，采用建設部1991年頒布的《城市用地分類與規劃建設用地標準（GBJ137-90）》中的“城市用地分類”體系，將重慶市各時期的城鎮建設用地劃分成9大職能：居住、工業、倉儲、交通、道路廣場、公共設施、市政、綠地以及特殊用地。2000年之前的土地分類數據無法找到，2012年住建部發布新的土地分類標準，新調整的城鎮建設用地分類較2011年之前有明顯不同。為確保研究的準確性與一致性，這里僅考察2000-2011年時期的用地結構情況。

第三，在對城鎮建設用地變化與經濟發展的關系進行分析時，本文選取2000-2011年重慶市人均GDP、產業結構（第二、三產業與第一產業的產值之比）以及固定資產投資額作為經濟發展指標，其中人均GDP和固定資產投資額已通過價值指數平減后轉換成以2000年為基期的實際值。

二、重慶市城鎮建設用地變化分析

（一）重慶市城鎮建設用地規模變化分析

1997年以來，受重慶直轄和西部大開發戰略的雙重影響，重慶市城鎮建設用地面積呈現逐年上升的趨勢，見圖1。以1996年重慶市城鎮建設用地面積為基數，1997-2013年16年間，重慶市城鎮建設用地面積共計增加857.16平方公里，平均每年增加50.42平方公里，年均增長率為7.9%。由圖1可以看到，重慶市城鎮建設用地增長率曲線波動很大，大體可以分為三個時期：1）1997-2004年緩慢增長時期，年均增長率為7.0%；2）2005-2011年快速增長時期，年均增長率為11.9%；3）2012-2013年優化調整期，城鎮建設用地面積年增長率又回到6.4%的水平。

圖1 1997-2013年重慶市城鎮建設用地面積變化情況

（二）重慶市城鎮建設用地結構變化分析

城市土地利用結構是指城市內部各種功能的用地比例和空間結構及相互影響、作用的關系，城市土地利用結構是否合理直接關系到一個城市或地區的整體功能與綜合效益。[4][5]城市用地結構的變化實質上就是土地類型發生發展的動態過程。[6][7]由于城市土地利用系統是多種因素相互作用而形成的開放系統，具有耗散結構的特征，因此城市土地利用的結構特征可以用信息熵來表示，反映和描述城市用地類型的多樣性和用地結構的復雜程度。

1. 信息熵及其地理意義

假定一個城市或地區的總用地面積為，則可根據職能將土地分成種類型，每個職能類的土地面積用表示，則有：

各職能類土地占城市建設用地的比例為：

按照信息論的原理，并參考Shannon-Weaner指數，定義城市土地利用結構的信息熵為：

土地利用結構的信息熵值可以反映某區域土地利用系統的有序程度。一般來說，信息熵值愈大，土地利用系統的有序程度愈低，反之亦然。信息熵反映了城市土地利用的復雜程度，而均衡度、優勢度則反映了城市土地類型之間面積大小的差異，以及各職能類型的結構格局。

基于信息熵公式，可以定義城市土地利用構成的均衡度公式：

均衡度是信息熵與最大熵之間的比值，其取值范圍為，當=0時，城市土地利用處于最不均勻狀態；而當=1時，則土地利用類型達到理想的平衡狀態。

在均衡度的基礎上，可以定義城市土地利用結構的優勢度：。

優勢度反映了區域內一種或幾種土地類型支配該區域土地類型的程度，與多樣性成反比。

2. 土地利用結構信息熵及其變化

根據上述的信息熵公式可以計算出2000-2011年重慶市城鎮建設用地結構變化的信息熵、均衡度以及優勢度，具體計算結構如表1所示。

表1 2000-2011年重慶市城鎮建設用地結構變化情況（km2）

圖2 2000-2011年重慶市城鎮建設用地結構信息熵變化趨勢

圖3　2000-2011年重慶城鎮建設用地結構優勢度和均衡度

土地利用結構信息熵以及均衡度、優勢度的變化情況分別如圖2、圖3所示，根據圖形變化情況可以看出，重慶市城鎮建設用地結構的信息熵以及優勢度和均衡度均呈現波浪型變化的趨勢，大致可以分為3個階段：

第一階段為2000-2004年。這一階段城鎮土地利用結構的信息熵值大體上呈現增長趨勢，僅2003年出現下降，2004年達到最高值1.92。這一時期正值重慶市直轄初期，同時國家也在2000年開始實施西部大開發戰略。基于這種背景，重慶市的城鎮化發展不斷加速，城鎮建設規模也不斷擴大。由于發展速度過快，使得這一時期的城鎮土地用地結構不盡合理，城鎮土地利用呈現非理性變化趨勢。

第二階段為2004-2009年。這一階段的城鎮土地利用結構的信息熵值呈明顯下降趨勢，從2004年的1.92降為2009年的1.77。這一時期重慶市加大了城鎮用地結構優化力度，實施了“退二進三”、“退城進園”、“騰籠換鳥”等一系列措施，把一些高污染、低附加值的工業企業從城市中心撤離，工業用地在城鎮土地結構中的占比明顯降低。同時，重慶市為改善城市居住環境，增強城市集聚能力，吸引更多的人到城市居住、生活，在削減工業、倉儲用地的同時增加了居住用地、道路廣場用地等與居民生活息息相關的土地占比，城鎮土地結構得到進一步優化。

第三階段為2009-2011年。這一階段城鎮土地利用結構的信息熵值再次呈現上升趨勢，2011年為1.82。這一時期重慶提出“建設內陸開發高地”的口號，加快水陸空交通建設，加強了北部新區、長壽化工園區、西永微電子園和其他特色工業園區建設。城鎮土地利用結構中工業、倉儲用地的占比再次提高，而居住用地的占比出現明顯下降。城鎮土地利用受經濟發展的影響，結構合理性受到挑戰，亟需再次進行優化調整。

三、城鎮建設用地與經濟發展的關聯

根據土地利用形態與土地利用轉型理論，一定時期內的社會經濟結構與土地利用結構存在對應關系。[8]一方面，土地利用變化會通過改變一個地區的產業機構對區域經濟發展產生影響；另一方面，經濟的發展以及產業結構的調整又反過來會對用地產生新的需求，從而改變一個地區的土地利用形態。

本文將利用灰色關聯分析和回歸分析的方法對城鎮建設用地變化與經濟發展之間的關系進行實證研究，分別用城鎮建設用地面積（）、城鎮建設用地結構信息熵（）作為城鎮建設用地變化指標，用人均地區生產總值（）、產業結構（）、全社會固定資產投資額（）作為經濟發展指標。

（一）灰色關聯分析

1. 廣義灰色關聯分析模型

灰色關聯分析的基本思想是根據序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯系是否緊密，曲線越接近，相應序列之間的關聯度就越大，反之就越小。[9]廣義灰色關聯分析模型是劉思峰1991年在鄧氏灰色關聯分析模型的基礎之上提出來的，該模型的基本思路如下：

2. 城鎮建設用地規模與經濟發展的關系

考察城鎮建設用地面積（）與人均地區生產總值（）、產業結構（）、全社會固定資產投資額（）等經濟發展指標之間的關聯性，通過廣義灰色關聯模型進行運算后，結果如下表所示：

表2 城鎮建設用地面積（LS）與經濟發展因素的關聯度

結果表明，2000-2011年重慶市城鎮建設用地面積與經濟發展的綜合關聯度排序為。與的關聯度最大，為0.6942，說明重慶市人均地區生產總值在三個經濟因素之中與城鎮建設用地規模的關系最為密切；與的關聯度分別為0.6540、0.6272，表明重慶市產業結構與固定資產投資及城鎮建設用地規模也具有較強的關聯關系。

3. 城鎮建設用地結構變化與經濟發展的關系

考察城鎮建設用地結構信息熵（）與人均地區生產總值（）、產業結構（）、全社會固定資產投資額（）三個經濟發展指標之間的灰色關聯關系，結果如下表所示：

表3 城鎮建設用地結構信息熵（H）與經濟發展因素的關聯度

結果表明，2000-2011年重慶市城鎮建設用地結構信息熵與經濟發展的綜合關聯度排序為。與的關聯度相對最大，為0.5284，說明重慶市城鎮建設用地結構變化與產業結構的關系相對于其他兩個經濟因素來說更為密切；與、的關聯度分別為0.5104、0.5045，均只有0.5多一點，表明重慶市經濟發展與城鎮建設用地結構變化具有一定的關聯性，但是關系并不是十分明顯。

（二）線性回歸分析

通過進行灰色關聯關系分析，本文用灰色關聯度度量了重慶市城鎮建設用地規模和結構變化與經濟發展之間的關聯關系。為進一步明確不同經濟因素對城鎮建設用地指標的影響程度，下面將通過構建線性回歸模型對該影響進行量化。

1. 以城鎮建設用地面積為因變量

首先以城鎮建設用地面積（）為因變量，建立線性回歸模型如下：

利用eviews6.0軟件進行普通最小二乘法回歸，回歸結果如下：

從回歸結果可以看出，變量和對應的回歸系數的t值較小，均不顯著，且變量表現最為明顯。剔除變量后重新構建線性回歸模型，回歸結果如下：

比較前后兩個回歸結果，發現剔除掉變量模型的整體效果明顯改進，擬合優度值、基本保持不變，值由原來的121.6896提高到201.6914。統計量的取值為1.8811，接近于2，基本可排除殘差存在自相關的可能性。另外，可以看到變量、在剔除掉變量后顯著性均有很大提高，都可以在1％的顯著性水平上通過t檢驗。

對模型回歸結果的解釋說明：1）人均地區生產總值會對城鎮建設用地的規模產生正向影響，回歸結果中對應的回歸系數為0.0537，其經濟意義是人均地區生產總值每增加1元會使得城鎮建設用地增加0.0537平方公里。2）產業結構也會對城鎮建設用地的規模產生正向影響，對應的回歸系數為64.2499，其經濟意義是非農產業增加值占比每增加1個百分點會使得城鎮建設用地增加64.2499平方公里。3）固定資產投資與城鎮建設用地的規模具有一定的關聯關系，但是不具有明顯的因果關系。

2. 以城鎮建設用地結構信息熵為因變量

以城鎮建設用地結構信息熵（）為因變量構建線性回歸模型，利用單向后退逐步回歸法先用所有三個經濟變量建立一個回歸方程，根據回歸結果依次剔除掉最不重要的變量，直到回歸方程中所剩余的自變量全部達到規定的顯著性水平為止。[10]

根據此方法最終得到的回歸結果如下：

從最終結果可以看出，人均地區生產總值和固定資產投資對城鎮建設用地結構的變化不會產生顯著影響，因此在回歸模型中剔除了這兩個變量。產業結構會對城鎮建設用地結構的變化產生顯著影響，非農產業增加值占比每增加1個百分點，會使得城鎮建設用地結構信息熵值減少0.0173。這說明隨著產業結構不斷轉型升級，非農產業的占比不斷提高，城鎮建設用地結構也會逐步優化。

四、結論

從規模和結構兩個角度對重慶市城鎮建設用地變化進行深入分析，研究結果表明：1）1997-2013年重慶市城鎮建設用地面積累計增加857.16平方公里，年均增加50.42平方公里，年均增長率為7.9%，增長率曲線具有很大的波動性；2）利用信息熵的方法進行研究后發現，重慶市城鎮建設用地結構優勢度和均衡度變化不大，而信息熵變化較為明顯且呈現波浪型變化的趨勢。在此基礎之上，又利用廣義灰色關聯分析方法對城鎮建設用地變化與經濟發展的關系進行研究，結果表明：1）重慶市人均地區生產總值、產業結構、固定資產投資均與城鎮建設用地規模具有較強的關聯關系，其中人均地區生產總值與城鎮建設用地規模的關系最為密切；2）重慶市經濟發展與城鎮建設用地結構變化具有一定的關聯性，但是關系并不是十分明顯。最后，構建線性回歸模型對不同經濟因素對城鎮建設用地指標的影響程度進行了量化，研究結果顯示：1）人均地區生產總值每增加1元會使得城鎮建設用地增加0.0537平方公里，非農產業增加值占比每增加1個百分點會使得城鎮建設用地增加64.2499平方公里；2）非農產業增加值占比每增加1個百分點，會使得城鎮建設用地結構信息熵值減少0.0173。

參考文獻：

[1] 刁承泰. 重慶市城市建設用地與城市發展的互動關系[J]. 長江流域資源與環境, 2001(6): 499-503.

[2] 葛春葉, 涂建軍, 李寬, 等. 重慶市建設用地變化及其驅動力分析[J]. 西南大學學報（自然科學版）,2008(10): 131-135.

[3] 魯春陽, 楊慶媛, 文楓, 等. 城市用地結構與產業結構關聯的實證研究[J]. 城市發展研究, 2010(1): 102-107.

[4] 文楓, 魯春陽, 楊慶媛, 等. 重慶城市土地利用變化及用地效益分析[J]. 西南師范大學學報（自然科學版）, 2010(2): 198-203.

[5] 耿紅, 唐旭, 馬玲. 基于信息熵的城市土地利用結構合理性分析[J]. 國土資源科技管理, 2006(1): 84-87.

[6] 李文波, 楊鋼橋. 基于信息熵的城市土地利用結構演變——以武漢市為例[J]. 國土資源科技管理, 2007(4): 96-100.

[7] 李江，郭慶勝. 基于信息熵的城市用地結構動態演變分析[J]. 長江流域資源與環境, 2002(5): 393-397.

[8] 張海兵, 鞠正山, 張鳳榮. 中國社會經濟結構與土地利用結構變化的相關性分析[J]. 中國土地科學, 2007(2): 12-17.

[9] 劉思峰, 黨耀國, 方志耕, 等. 灰色系統理論及其應用[M]. 北京: 科學出版社, 2010.

[10] 高鐵梅, 王金明, 梁云芳, 等. 計量經濟分析方法與建模——Eviews應用及實例[M]. 北京: 清華大學出版社, 2009.

（責任編校：賀常穎）

Study on the Relationship between Urban Construction Land Changes and Economic Development: A Case Study of Chongqing

LI Xiaohao

（1. Chongqing Institute of Surveying and Planning for Land Resources and Housing, Chongqing 400020, China; 2. Chongqing Land Use and Remote Sensing Engineering Research Center, Chongqing 400020, China; 3.Chongqing Xinrong Institute of Surveying Techniques for Land and Housing, Chongqing 400020, China）

Firstly the study analyzes Chongqing’s urban construction land changes from the two perspectives of scale and structure, and study on the relationship between urban construction land changes and economic development by using generalized grey incidence analysis method and regression analysis method. The result shows that Chongqing’s Per Capita GDP, industry structure and fixed asset investment all are of strong correlation with the urban construction land scale, and Chongqing’s economic development has a certain degree of correlation with the changes of urban construction land structure. For every oneincreases in Per Capita GDP, the urban construction land will increase 0.0537 square kilometers; For every one percent point increases in the share of non-agricultural industries, urban construction land will increase 64.2499 square kilometers and urban construction land structure information entropy will reduce 0.0173;

urban construction land changes; economic development; information entropy; generalized grey incidence analysis

F 293

A

10.3969/j. issn. 2096-059X.2015.04.007

2096-059X (2015)04–0031–06

2015-06-04

李小浩（1987-），男，湖北仙桃人，碩士，工程師，主要從事城市經濟研究。