基于SPSS分析的陜西省土地集約利用評價及空間差異分析

白佳昆 賀彤

摘 ?要：文章以SPSS22.0軟件為平臺，運用主成分分析法和聚類分析法對陜西省11個市區的土地集約利用情況進行評價，將各市區的土地集約利用程度分為高度、中度、低度集約利用區和粗放利用區4個類型，并指出陜西省土地集約利用程度空間特征，即關中地區較高，陜南地區次之，陜北地區較低;最后分析了土地集約利用影響因素，為提高陜西省土地集約利用率提供參考。

關鍵詞：土地集約利用評價;空間差異;SPSS分析;陜西省

中圖分類號：F301.2 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2019）22-0067-03

Abstract： Using SPSS22.0 software， this paper evaluates the intensive land use in 11 urban areas of Shaanxi Province by means of principal component analysis （PCA） and cluster analysis. The degree of intensive land use in each urban area is divided into four types： high， moderate， low intensive use area and extensive use area. It is pointed out that the spatial characteristics of land intensive use degree in Shaanxi Province， that is， Guanzhong area is higher， Southern Shaanxi area is the second， and Northern Shaanxi area is lower. Finally， the influencing factors of land intensive use are analyzed in order to provide reference for improving the utilization rate of land intensive use in Shaanxi Province.

Keywords： evaluation of intensive land use; spatial difference; SPSS analysis; Shaanxi Province

引言

在新時代的背景下，我國發展不平衡不充分問題已經被擺在了突出位置，土地資源和經濟社會發展、人口增長的矛盾依然明顯。陜西省作為我國西部地區的中心省份及絲綢之路的起點，在西部開發建設中起著重要的作用。本文在構建陜西省土地利用集約度評價指標的基礎上，利用SPSS統計分析方法，評價陜西省11個市區土地集約利用狀況，分析區域空間特征及影響因素，為陜西省土地集約利用提供理論支持[1]。

1 研究方法及數據來源

主成分分析法能夠很好的對相關指標進行合并，達到降維的目的，從而更系統綜合的分析不同指標變量對評價對象的影響。系統聚類分析能夠反映不同目標的等級序列，以此可以對陜西省各市（區）的土地利用集約度劃分級別[2]。

鑒于此，本文運用SPSS22.0作為分析工具，對陜西省土地集約利用評價的各指標運用上述統計分析方法進行分析，數據來源于陜西省統計局公布的《2018年陜西省統計年鑒》和陜西省11個市（區）公布的《2017年統計公報》等。

2 陜西省土地集約利用評價

2.1 評價指標體系選取

本文通過文獻研讀及專家咨詢等方式，從人口、經濟、社會和生態環境四個方面構建陜西省土地集約利用評價指標體系[3]，見表1。

2.2 評價過程

2.2.1 主成分分析過程

為使指標同趨勢化，且消除量綱和數量級的影響，首先運用SPSS22.0對指標數據進行標準化處理，然后進行因子分析，根據計算結果，前三個因子的累計方差貢獻率達到90.7414%，且特征值大于1，故選擇前三個因子為主成分因子，方差貢獻率分別為61.4215%、20.7946%、8.5252%。對所選主成分進行因子旋轉分析，得到因子旋轉模型，見表2。

各主成分所反映的效益根據其在不同評價指標的荷載值而定。由因子旋轉模型可知，第一主成分對人口密度、城鎮化率、全體居民人均可支配收入、地均GDP和地均社會消費品零售總額的荷載最大，反映了土地集約利用的投入強度和經濟效益;第二主成分對人均公園綠地面積和建成區園林綠化覆蓋面積的荷載最大，反映了土地集約利用的生態效益和可持續利用強度;第三主成分對人均城市道路面積、每萬人擁有公共汽車數和就業人員工資總額的荷載最大，反映了土地集約利用的社會效益和利用強度。將主成分的方差貢獻率作為權重，得到各個城市的綜合因子得分。

從區域上看，西安市在土地集約利用經濟效益上得分最高，而在生態效益上得分最低;楊凌區綜合得分較高，僅次于西安市;咸陽市、榆林市、渭南市、漢中市、安康市和商洛市的土地利用社會效益得分相對較高，而經濟效益得分偏低。

從各主成分上看，土地集約利用投入強度和經濟效益得分較高的有西安市、楊凌區、銅川市、寶雞市和榆林市;土地集約利用可持續強度和生態效益得分較高的有楊凌區、咸陽市、渭南市、榆林市和漢中市;土地集約利用社會效益得分較高的有西安市、渭南市、漢中市、咸陽市和榆林市。

2.2.2 聚類分析過程

運用SPSS22.0中的系統聚類法，將上述提取的3個主成分FAC1、FAC2、FAC3的分析結果作為原始數據輸入并進行聚類分析，得到陜西省11個市區的土地集約利用聚類分析譜系圖，如圖1[4]。根據聚類分析譜系圖可以得知，第一級別：西安市、楊凌示范區;第二級別：咸陽市、榆林市;第三級別：寶雞市、渭南市、銅川市、安康市、漢中市;第四級別：延安市、商洛市，土地利用集約度由第一級別向第四級別逐級遞減。對比聚類分析結果與主成分分析各市區綜合得分排名發現，二者所反映的土地利用集約度基本一致，從而證實了運用聚類分析劃分土地利用集約度級別的科學性和合理性。

3 陜西省土地集約利用空間差異分析

3.1 土地集約利用空間特征

根據圖1中土地集約利用聚類分析結果可將陜西省各城區土地集約利用程度進行分類：高度集約利用區：西安市、楊凌示范區;中度集約利用區：咸陽市、榆林市;低度集約利用區：寶雞市、渭南市、銅川市、安康市、漢中市;粗放利用區：延安市、商洛市。通過SPSS相關分析得知，第一主成分與各城市綜合得分的相關系數最大為0.939，因此，陜西省土地集約利用程度的高低與土地利用經濟效益的相關性最強。西安市、楊凌區、咸陽市、榆林市和寶雞市的土地集約利用的投入強度和經濟效益較高，集約利用程度較高;商洛市、延安市和安康市的土地利用經濟效益較低，集約利用程度也較低。

可見，陜西省土地集約利用程度的主要特征為：關中地區>陜南地區>陜北地區。

3.2 影響因素

3.2.1 自然地理因素

從地理位置上講，關中平原歷史上有“田肥美，民殷富”的美譽，經濟基礎較好。陜南秦巴山脈和山間盆地，受交通建設條件所限，經濟基礎相對薄弱，但其自然資源極為豐富，自2013年以來，該地區土地投入產出效率及土地利用程度有所提高，開始注重經濟與生態協調發展[5];陜北位于黃土高原丘陵溝壑區和毛烏素沙漠風沙區，工商業基礎較為薄弱，近年來得益于西部開發及國家能源重化工基地建設，經濟發展較迅速，土地投入產出效益較高，尤其是榆林市憑借能源資源優勢，經濟發展較好，土地集約度較高。

3.2.2 人口密度

人口密度是評價土地利用集約度的重要指標，二者有著顯著相關性。人口密度越大，土地集約利用綜合指數也相應變大。

3.2.3 經濟發展水平

在陜西省11個市區中，西安作為陜西的省會城市，自西部大開發戰略實施以來，經濟社會發展保持強勁勢頭，高新技術產業、旅游業及工業迅猛發展，再加上雄厚的科研實力，為西安市的發展在人才方面提供有力的保障，隨著浐灞生態區的建設、曲江旅游文化區的帶動，表現在城市土地的投入、土地的效益、土地的可持續利用均高于其他城市。楊凌區作為中國第一個農業高新技術產業示范區，近年來注重示范區文化的建設，地均生產總值較高，旅游業發展迅速，更加注重對生態環境的保護與建設，土地利用投入強度與產出效益較高。

4 結論

影響土地集約利用的因素較多，本文基于陜西省實際情況，選取土地利用人口集約度、經濟集約度、社會集約度和生態集約度4個層級13項指標，運用SPSS分析進行陜西省土地利用集約度評價研究，反映出經濟、社會、環境及其協調發展對土地集約利用的影響。

研究結果表明，陜西省11個市區的土地集約利用差異較大，西安市土地集約利用程度最高，延安市土地集約利用程度最低;根據聚類分析結果可將陜西省各市區的土地集約利用程度分為高度、中度、低度集約利用區和粗放利用區4個類型;從空間區位上來看，陜西省土地集約利用程度的主要特征為：關中地區>陜南地區>陜北地區。在今后的發展中，陜西省要因地制宜的加強土地利用集約度，需繼續增加城市土地投入，提高土地經濟效益及可持續利用程度。

參考文獻：

[1]范輝，王立，周晉.基于主成分分析和物元模型的河南省城市土地集約利用對比研究[J].水土保持通報，2012，32（03）：160-164+169.

[2]韓躍，郗磊，周霞.基于主成分分析法的河北省土地集約利用評價研究[J].現代商業，2013（06）：30-32.

[3]王成新，張本麗，姚士謀.山東省城市土地集約利用評價及其時空差異研究[J].中國人口·資源與環境，2012，22（07）：109-113.

[4]李仕川，郭歡歡，侯鷹，等.土地集約利用空間分異研究中指標標準化方法研究[J].長江流域資源與環境，2015，24（10）：1771-1778.

[5]趙敏寧，周治穩，曹玉香，等.陜西省城市土地集約利用評價及其區域差異研究[J].水土保持研究，2014，21（05）：210-215.