區域一體化背景下城市土地綠色利用效率空間收斂分析
——以長江經濟帶為例

葛 堃，鄒 珊，盧新海，陳丹玲，匡 兵

（1.江西師范大學a.城市建設學院；b.不動產研究所，江西 南昌330022；2.華中科技大學 公共管理學院，湖北 武漢430074；3.華中師范大學 公共管理學院，湖北 武漢430079；4.華中農業大學 公共管理學院，湖北 武漢430070）

一、引 言

區域一體化是不同國家或區域通過一系列制度設計和政策安排來實現高層次城市化的過程，也是提高經濟增長質量和推進區域綠色發展的重要途徑和關鍵環節［1-2］。城市土地作為一切社會經濟要素交流互動的物質基礎，也是城市綠色發展的空間載體，實現城市土地利用與綠色發展的協調統一已經成為區域一體化發展背景下高效利用城市土地資源的必然選擇［3］。然而隨著區域一體化的加速推進，城市土地持續過度擴張，城市土地利用效率水平整體較低，同時還伴隨著日益加劇的城市土地利用高能耗、高碳排、高污染等問題［4］，社會經濟的可持續發展面臨嚴峻考驗。在資源約束趨緊、環境污染嚴重、生態系統退化等現實背景下，將與自然和諧相處、永續發展的綠色發展理念貫徹到城市土地利用過程中，推行城市土地綠色利用，加快提升城市土地綠色利用效率以及改善區域生態環境績效，對于實現中國經濟可持續發展、環境持續改善以及區域協調發展等多重目標至關重要，同時這也是管理學、區域經濟學及土地科學等學科研究的前沿主題。

事實上，學者們已對城市土地效率的評價指標體系構建［5-6］、測度方法創新［5，7］、區域差異分析［8］、影響因素識別［9］及土地資源優化配置［10］等方面進行了系統研究。但是直接有關區域一體化背景下城市土地綠色利用效率（Urban Land Green Use Efficiency，ULGUE）的研究較少。在傳統只考慮期望產出的城市土地利用效率評價的基礎上，伴隨著社會經濟發展理念的轉變，很多學者開始注意到區域一體化的外在表現形式——城市群的城市土地利用對綠色發展所產生的影響［8，11-13］，間接對ULGUE 進行研究。他們通常將城市土地利用所產生的“三廢排放”作為非期望產出，并將這類指標納入城市土地利用效率測度體系，以此探究特定城市群內城市土地綠色利用的效率水平和路徑策略。李長健等［11］將單位土地面積城市人口、工業二氧化硫排放量納入城市群土地利用效率測算中，以揭示長江中游城市群土地利用效率的現實機理與時空分異特征，并探索區域協調、綠色發展和資源共享意義下的城市土地利用思路。郭斌等［12］在將PM10年均濃度、SO2平均濃度和污水化學需氧量排放量作為非期望產出的情況下，發現非期望產出對關中城市群城市土地利用效率存在負向影響。王德起等［13］將工業廢水排放、工業廢氣排放和工業固體廢棄物排放納入“投入+期望產出+非期望”模型中，分析環境要素對不同城市群內城市土地利用過程和效率的影響。隨著對環境問題的關注，部分學者基于發展低碳經濟的思想，構建了低碳理念下城市土地利用效率評價指標體系。如陳丹玲等［8］、Huang等［14］將城市能源二氧化碳排放量作為生態負效應指標，分別考察長江中游城市群和長江經濟帶城市土地利用效率的時空演變特征。除此之外，部分學者還從環境友好［15］、可持續發展［16］等角度間接對區域一體化背景下ULGUE評價體系進行了研究。基于這些效率測算指標體系，學者們多運用“SBM模型+GIS可視化分析+傳統收斂模型”［17］的研究框架對城市群內城市土地利用效率的空間差異及其收斂情況進行定量刻畫。

但應該看到，區域一體化背景下土地綠色利用是在區域空間關聯條件、特定時期、低能源損耗、低污染物排放和低碳排放多目標約束條件下實現最優水平的土地利用方式，現有研究忽視了一體化對土地利用能源節約的影響，對環境效益具體指標如何納入評價體系仍然缺乏統一認識，所考慮的非期望產出指標難以全面描述一體化背景下城市土地綠色利用效率的發展水平。研究方法上，已有研究表明區域一體化背景下城市土地利用效率會受到地方政府競爭的影響存在空間互動［5，8］，而傳統收斂模型將各研究區域當作完全獨立的截面個體，沒有考慮地理空間效應在區域間城市土地利用綠色效率收斂變化過程中的作用，導致結果有所偏誤。

本文以長江經濟帶2003—2017年數據為研究樣本，構建ULGUE測度指標體系，分別引入隨機森林算法、探索性空間數據分析法和空間收斂模型對區域一體化背景下的ULGUE 進行綜合測算，對其空間格局及空間斂散形態進行探討和分析，以期為區域一體化背景下城市土地利用結構和方式的聯合優化提供理論和實踐借鑒。

二、理論框架

（一）ULGUE概念界定

在綠色發展的客觀現實下，ULGUE 不僅強調“經濟—社會—生態環境”三大子系統的耦合，而且要求城市土地利用過程和方式兼顧能源節約、低污染排放、低碳排放等多元目標。ULGUE與城市土地利用經濟效率、城市土地利用環境效率及城市土地利用效率既彼此關聯又相互區分。城市土地利用經濟效率偏重于經濟方面的產出，并將經濟效益作為唯一期望產出指標［18］；城市土地利用環境效益側重于實現經濟收益最大化和環境污染最小化，并將經濟效益和污染物排放相關指標分別作為期望和非期望產出指標［14］；城市土地綠色利用效率則側重于在要素規模投入，特別是能源投入約束下，實現經濟收益和社會產出最大化及環境治理最優化。城市土地利用效率是在繼承城市土地經濟效率的基礎上加入“環境因素”的約束，而城市土地利用綠色效率則是在兩者的基礎上加入“社會產出”因素和“低碳治理”因素，這是土地利用社會需求持續增長和綠色生態發展的必然結果。綜上，ULGUE是在能源要素投入、污染物排放及碳排放三重約束下城市土地利用系統的社會、經濟及生態產出能力及水平。

（二）區域一體化背景下ULGUE空間收斂的理論機理

從經濟理論上，隨著城市土地擴張，ULGUE高值區具有更強的經濟基礎、技術水平和綠色創新能力，能夠吸引更多有利于ULGUE 增長的高質量發展要素，從而進一步擴大各區域因初始效率水平、技術條件和要素結構不同而產生的ULGUE空間差異，導致效率增長的區域發散［19-20］。然而，在區域一體化背景下，不同空間范圍內城市經濟增長策略逐漸由相互競爭轉換為橫向合作，這一轉變帶來的政府政策支持、產業結構選擇、資源要素集聚和生產技術創新等都會從宏觀、中觀和微觀層面直接或間接影響城市土地利用效率的空間收斂，如圖1所示。

宏觀層面的收斂機制主要是政府收斂機制。區域一體化戰略是以政府合作為基礎而啟動的，其最終意圖是實現特定區域內不同層級城市間經濟生產的地區均衡［2，5］。在區域一體化推進過程中，更多“均衡性”和“充分性”的城市發展政策和技術扶持政策會進一步鼓勵知識、技術、創新等高質量要素向相對滯后的區域集聚［1］，產生的“涓滴效應”能夠強化落后區域ULGUE 的內生發展能力，促使區域內ULGUE 收斂增長。更關鍵的是，為了保持經濟高質量增長的比較優勢，一體化背景下城市基礎設施特別是城市邊緣地區交通基礎設施的完善會更多地考慮城市土地利用過程中環境質量的建設，進而引發區域間綠色化土地利用方式的“逐頂競爭”［3，5，21］。另一方面，區域一體化背景下政府合作模式的改變和區域間政府行政權的協調與融合，使得市場機制得以有效發揮，在強化生產資源和要素優勝劣汰的同時弱化中心城市發展的“極化效應”，進而減小ULGUE的區域差異［5，11］。

中觀層面的收斂機制是結構收斂機制。隨著區域經濟聯系的日益密切，區域內中心和邊緣城市間各產業主體在規模、分工和與空間布局等方面進行廣泛聯動并結合為一個“整體”［18，22］，這一過程中ULGUE 將會發生顯著改變。中心城市的替代性或互補性產業（尤其是高新技術低碳產業）為了爭奪高質量的生產資源并減少環境成本在某一地理空間的集聚而形成的產業共同體，會對相鄰邊緣區域產生空間輻射效應，加之產業自身技術知識的空間溢出，兩種效應的交叉重疊和相互融合都會在一定程度上弱化ULGUE 的區域差異。在這些效應的作用下，區域一體化能夠更好地發揮出產業結構變化、產業集聚等與區域經濟發展收斂性間的相互作用。隨著各地區經濟發展結構逐漸趨同，不同城市間產業結構的關聯和協同效應逐年凸顯，最終實現ULGUE 的空間趨同［19，21］。

微觀層面的收斂機制包括要素收斂機制和技術收斂機制。區域一體化進程中，綜合化、多元化、高層次的產品生產需求會加快清潔型生產要素的跨區域流動，拓寬生產要素的配置范圍并提高其空間配置效率［5，23］。在這一過程中，發達地區的綠色化資本和要素流入欠發達地區的初級產業，進一步刺激后者土地不斷擴張以提高土地綠色利用的規模效應，ULGUE的區域差異趨于減小。同時，一體化背景下各區域間經濟增長依賴性的增強導致技術擴散效應受空間距離和經濟稟賦的影響逐漸減弱［24］。在技術通過生產要素流動從中心城市擴散至邊緣城市的過程中，毗鄰空間單元間的ULGUE增長出現收斂現象。

三、研究設計

（一）研究區概況

長江經濟帶以長江上、中、下流域為紐帶，是包含上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南9 省2 直轄市的區域一體化共同體，也是我國綠色發展及生態安全格局維護的核心區域（圖2）。長江經濟帶作為我國發展潛力最大、戰略支撐作用最強的經濟協作帶和生態文明建設帶，伴隨“一帶一路”倡議和國家綠色發展戰略的深入推進，該區域積極響應國家政策號召，大力推動其區域一體化進程并取得了實質性進展。然而，巨大區域建設成就及經濟快速發展的背后，資源環境的脅迫效應對該區域城市土地利用的約束日益凸顯，高消耗、高污染、高碳排、偏重數量擴張的土地利用模式越發難以為繼［17］。同時，長江經濟帶區域間經濟條件、資源稟賦、產業結構及政策支持等存在顯著差異，也為土地綠色利用效益的協同提升帶來了嚴峻挑戰。在這一現實背景下，實現綠色發展與土地利用的協調融合已成為實現本區域社會經濟可持續、高質量增長的必然選擇。

（二）指標體系構建

結合前文分析，并參考既有文獻［13，19，25］，將能源投入、污染物排放和碳排放同時納入測度框架中，構建區域一體化背景下長江經濟帶ULGUE“規模+效益+可持續”綜合測度體系。具體指標選取和計算方法見表1 所列。其中規模維度指標包括土地、勞動力、資本及能源等具有生產功能的實體要素的投入。效益維度指標包括城市土地利用產生的經濟、社會及生態的綠色發展，社會綠色發展指數參考梁流濤等［21］的研究，運用熵權法從人口控制指標、人口素質、醫療資源三方面選取人口增長率、大專以上文化程度人口占總人口的比重、每萬人擁有的病床數三個指標計算所得。可持續性層面的指標主要考慮電力消耗、污染物排放和城市土地利用碳排放的三重約束，其中污染物排放用復合污染指數表示，運用熵權法計算所得，城市土地利用碳排放主要考慮能源消耗碳排放，包括原煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣、洗精煤、其他洗煤和焦爐煤氣消耗所產生的碳排放。

（三）研究方法

1.ULGUE測度的隨機森林算法

隨機森林算法（Random Forest，RF）是一種典型的機器學習方法，它是由多棵分類樹組合形成的一種非線性建模的無量綱限制學習機制［26］。該方法不僅能夠有效彌補SBM模型中評價結果易受極值影響、生產函數確定主觀及指標選取受限等缺陷，而且可以相應地運算出指標的最佳線性分解算法以構建指標的最佳權重賦權機制來統一多元指標，能夠成為測度ULGUE 綜合指數的理想工具。ULGUE的測度步驟如下：

第一步，分類樹構造。將ULGUE 測度的原始訓練樣本集記為T={（x1，y1），（x2，y2），…，（xm，ym）}。采用Bootstrap 抽樣法從中原始樣本集中抽取2/3的樣本形成一個隨機向量序列Tt，重復k次形成k個獨立同分布的訓練集{Tk，t=1，2，…，k}。在此基礎上，計算每個指標變量蘊含的Gini 指數并生成包含k棵數的決策“森林”。

第二步，隨機森林權重計算。假設第i棵分類樹原分割基尼指數為Giniei，對袋外數據第j個指標分解變量的屬性值X進行隨機序列變化，重新計算新的基尼指數Ginieij，則屬性X在相應單棵分類樹的權重表示為Giniei-Ginieij，第j個分解指標的動態權重為森林中所有分類樹Gini 的均值。第三步，加權組合。輸出各分解變量的隨機森林權重，并將待測樣本集輸入各訓練完畢的RF 分類樹中，各棵分類樹葉子節點上ULGUE 水平的平均值即為所求的ULGUE綜合測度值。

2.探索性空間數據分析

基于RF 模型的測度結果，本文進一步采用探索性空間數據分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA）探討ULGUE 指數的空間特征。ESDA 的基本思想是利用空間相關性分析來分析特定區域內某一經濟活動或地理現象的空間格局和分布特征，主要包括全局空間相關性分析和局域空間相關性分析［21，27］。全局空間相關主要用于分析ULGUE 在區域整體的空間關聯程度及差異特征，常用Moran"sI統計量表示，其計算公式如下：

其 中：xi、xj分別 表示 空間 地域 單元i和j的ULGUE觀測值，且i≠j；wij表示地理相鄰空間權重矩陣，若i和j彼此相鄰，則wij=1，否則wij=0；表示ULGUE 的平均值；σ表示ULGUE 的方差；n表示空間單元總數。

但是，全局空間相關性無法識別出某一區域本身與相鄰地區間ULGUE局部空間非平穩和異質性特征。因此，本文計算Local Moran"sI統計量，并繪制Moran散點圖或LISA聚集圖來解釋ULGUE的聚集或分散現象，其計算公式如下：

3.動態空間收斂模型

考慮區域間ULGUE 的空間關聯性，為了更準確地考察區域一體化背景下長江經濟帶ULGUE的空間演變趨勢，本文構建納入空間權重矩陣并適用于截面數據的空間β收斂模型，主要包括β收斂模型的空間誤差模型（SEM）和空間滯后模型（SLM），公式分別如下：

其中：ln(yi,T+t/yi,t)為第t到T+t年間區域i的ULGUE 年均變化速率的自然對數值；lnyi,t為區域i在t年ULGUE的自然對數值；εi,t為隨機誤差。若β大于0，則區域間存在β收斂，否則發散。

（四）數據來源

基礎數據主要包括地理要素數據和社會經濟數據，地理要素數據來源于國家基礎地理數據庫，信息社會經濟數據主要來源于2004—2018 年《中國統計年鑒》及各省統計年鑒。同時為了消除價格因素的影響，本文以2003年為基期價格，并用GDP平減指數和固定資產價格指數對相應經濟指標進行換算。

四、結果分析

（一）典型化事實描述

基于上述評價指標體系，運用Matlab2015a 工具箱測算得到2003—2017 年長江經濟帶ULGUE指數。長江經濟帶整體的ULGUE 指數從2003 年的0.397 1 增至2017 年的0.656 3，年均增速為4.66%，ULGUE穩步提升態勢明顯。增勢一方面受益于國家綠色發展戰略的有利推進及土地綠色發展戰略體系的不斷完善，如《長江經濟帶生態環境保護規劃》《長江經濟帶綠色發展十大戰略性舉措》；另一方面也得益于各級政府充分意識到綠色發展在土地利用過程中的重要地位，優化國土空間規劃統籌“三生”用地，充分挖掘節地新模式、新技術，積極盤活一批低品位、共伴生、難利用資源，推進自然生態空間用途管制。比如湖北省通過土地整治謀劃布局科學合理的土地綠色生產空間、生活空間和生態空間，健全土地利用生態環境保護責任追究制度和環境損害賠償制度，使全省共享土地綠色利用的紅利。

基于Arcgis10.2 的Jenks 最佳自然斷裂功能對其進行空間可視化，如圖3所示。從每一具體年份的分類結果可以直觀看出，長江經濟帶ULGUE 呈上、中、下游地區梯度遞增格局，土地利用綠色發展重心持續向中、下游地區轉移，上、中、下游ULGUE的年均增長率分別為6.32%、5.01%和2.66%。此外，各省份的ULGUE 指數也表現出不同幅度的增長趨勢。其中，ULGUE 絕對增長量最高的前三個省依次是江蘇、上海和安徽，效率值分別增長了0.421 1、0.386 7和0.306 6，ULGUE增長率最高的前三個省依次是湖南、江蘇和貴州，分別為9.56%、8.21%和7.63%。

圖3 2003—2017年長江經濟帶ULGUE的空間分布

（二）空間關聯格局

根據ULGUE的測算結果，從區域層面來看，各區域ULGUE整體水平呈現上游地區→中游地區→下游地區逐漸上升，并且在各區域之間呈邊緣化，區域內部呈趨同現象，這說明長江經濟帶ULGUE存在集聚態勢；從省級層面來看，9省2市ULGUE標準差從2003年的0.133 9降低至2017年的0.128 1，說明各省份ULGUE 間存在顯著的空間差異，但這一差異趨于減小，這也可以說明長江經濟帶ULGUE存在集聚態勢。在通過測算結果初步推斷出長江經濟帶ULGUE存在集聚態勢的基礎上，為了能夠定量、清晰地反映長江經濟帶ULGUE的動態集聚特征和空間關聯效應，需要借助Moran"sI指數的測算結果做進一步分析。

1.全局空間自相關

為進一步分析長江經濟帶ULGUE 的空間差異，本文運用GeoDa 軟件測算長江經濟帶2003—2017年ULGUE的全局Moran"sI指數。

圖4顯示，研究期內長江經濟帶整體的Moran"sI指數均為正，表明長江經濟帶各省份的ULGUE 指數并非隨機分布，而是存在較強的空間相關性。同時，Moran"sI呈現波動上升趨勢，說明ULGUE間同時存在空間依賴性和空間異質性。

圖4 2003—2017年長江經濟帶ULGUE全局Moran"s I指數

分階段來看，2003—2009 年，Moran"sI指數由0.103 8 上升至0.212 8，由隨機成分引起的ULGUE空間相關性不斷增強，空間差異逐漸減小，ULGUE 相對較高（較低）的區域傾向于與其他具有較低（較高）效率值的區域相鄰近。2010—2014年，Moran"sI指數由0.190 8 減少至0.169 2，表明長江經濟帶ULGUE 空間的集聚呈現出向分散轉變的趨勢。2014 年后，Moran"sI表現出平穩增加的態勢，長江經濟帶ULGUE 間的空間相關性不斷增強，空間異質性特征逐漸弱化，其可能的原因在于2014 年后，長江經濟帶區域一體化建設上升至國家層面，提高區域協同、實現綠色發展、節約集約用地等正式在區域發展文件中給予規定和細化。

2.局域空間自相關

為進一步識別不同局域空間ULGUE的差異類型、集聚模式和位置，彌補全局Moran"sI同質性假定帶來的局限性，本文整理出2003 年、2007 年、2011 年和2017 年的Moran 散點圖（圖5）和LISA 集聚圖（圖6），對2003—2017 年長江中游城市群ULGUE 的局部空間差異特征進行更為深入的分析。

圖5 長江經濟帶ULGUE局部Moran散點圖

圖5顯示，研究期內，位于第一象限（HH）的省份數量從3個增加至6個，位于第二象限（LH）的省份數量略有減少，這表明隨著時間推移，ULGUE地理空間上的集聚趨勢正逐步加強。相比之下，第三象限（LL）的省份則保持不變，第四象限（HL）省份數量不斷增加，ULGUE間的空間差異進一步增強。

由LISA 集聚圖可知，HH 集聚和LL 集聚是長江經濟帶ULGUE 的主要空間集聚模式。HH 集聚模式主要分布在長江經濟帶下游地區，另外重慶市（中游地區）由于經濟發展水平和社會綜合能力突出，加之完善的環境質量管制政策，其ULGUE 在2011 年也由不顯著轉變為HH 集聚型。這些省份共同形成了ULGUE 的“高值俱樂部”，且其空間范圍呈現擴張趨勢。LL集聚模式主要分布在長江經濟帶中游地區，近年來，該區域范圍基本保持穩定。屬于LH 集聚的有安徽省和江西省，這兩個省份ULGUE 水平相對較低，且容易受周邊區域的負向影響。處于HL集聚的云南省和湖北省則具有有利的“被擴散”區位優勢，需要加強與周邊ULGUE 水平較低省份的經濟聯系，發揮城市土地綠色利用的空間溢出效應。

圖6 長江經濟帶ULGUE的LISA集聚

整體來看，研究期間長江經濟帶ULGUE 的空間分布隨著時空演變不斷發生變化，但大部分省份ULGUE 的空間結構變化具有一定的路徑依賴特征。具體而言，安徽省ULGUE的空間躍遷從HL集聚型向LH集聚型轉變，從而使LL集聚區的空間范圍擴大。上海市由于自身經濟發展條件主動從ULGUE不顯著轉變為HH集聚型，且江蘇省和浙江省空間溢出的存在使得該區域的ULGUE 保持穩定。云南省ULGUE 的空間分布在2011—2017 年從不顯著轉變為HL 集聚，這主要與該省的經濟增長速度放緩有關。而湖北省由于受江西省和安徽省的影響，被更多ULGUE水平較低的地區所包圍，被動轉變為HL集聚。

（三）ULGUE的空間斂散性分析

從空間關聯分析中可以看出，在長江經濟帶ULGUE研究中不能忽視客觀存在的地理空間分布因素。空間相關性對ULGUE 趨于收斂的影響因素和作用機理是什么？這是本部分的研究重點。

首先，在考慮ULGUE 空間效應的基礎上，對空間誤差模型和空間滯后模型進行選擇。表2 顯示，在絕對收斂和條件收斂分析中，LM（lag）、LM（err）和Robust LM（lag）分別通過1%和5%的顯著性水平檢驗，且LM（lag）的t統計量大于LM（err）的t統計量，說明在進行ULGUE收斂分析時宜采用空間滯后模型。此外，Hausman 檢驗結果表明，本研究的絕對β收斂分析和條件β收斂分析均基于固定效應模型。表3和表4同時給出了標準β收斂模型（OLS）和空間滯后模型（SLM）的估計結果。

表2 ULGUE空間相關性檢驗

表3 顯示，整體來看，SLM1模型中回歸系數β小于0，但并未通過顯著性檢驗，這表明研究期內長江經濟帶ULGUE 存在全域性的“假性收斂”現象。分區域來看，下游地區ULGUE 的區域差異收斂速度為0.031 5，達到1/2收斂程度的時間周期為22 年，穩態值為0.923 3。上游地區和中游地區的區域差異均不存在收斂趨勢。

絕對收斂趨勢不顯著或者不存在是否意味著ULGUE 發散呢？綜合ULGUE 的影響因素相關研究［8-9，11-13］，在引入經濟發展水平G（人均GDP 增長率）、產業結構IS（第三產業產值與第二產業產值之比）、城鎮化水平UR（城市人口占地區總人口的比重）、政府支持FP（地區環保投入占GDP的比重）和技術投入TI（科技支出占GDP的比重）5個變量的基礎上，進一步探討ULGUE空間差異的條件β收斂。

表3 ULGUE的絕對β收斂檢驗

表4 ULGUE的條件β收斂檢驗

表4的空間條件收斂分析結果表明，地理和空間因素在長江經濟帶ULGUE增長中發揮著重要作用。雖然傳統β收斂模型未能檢驗出長江經濟帶全域范圍內的條件β收斂，但將不同省份間的空間關聯效應和控制變量納入模型后發現，長江經濟帶的確存在整個省份間的條件收斂趨勢，只不過收斂的速度較慢。空間誤差模型測得的條件收斂速度只有0.010 2，半生命周期為67.9年。

長江經濟帶不同地區間的經濟發展差異較大、經濟發展情況較為復雜等諸多原因，使得其ULGUE條件β收斂趨勢表現得較為微弱。從區域角度來看，雖然上、中、下游地區ULGUE區域差異均存在條件β收斂，且至少在10%的統計水平下顯著，但達到1/2收斂程度的周期存在明顯差異，分別為88.7年、60.7年和42.7年。同時，三個地區內各省份也分別收斂于不同的ULGUE穩態水平。

從表4各控制變量的估計結果來看，長江經濟帶上、中、下游地區的人均GDP增長率均至少通過10%的顯著性水平檢驗，說明經濟發展水平的協同提升有利于減小ULGUE的空間差異。除上游地區外，政府管理和產業結構在各地區均未通過顯著性檢驗，說明它們在區域間的空間溢出作用尚未展現。就城鎮化而言，長江中游城市群整體及其上游和下游地區城鎮化水平對ULGUE差異收斂的影響系數為正，這說明進一步提高城鎮化水平是實現土地綠色利用的重要路徑。就技術投入而言，長江經濟帶上游地區技術投入對ULGUE空間收斂的影響顯著為正，其余地區顯著為負，這一結果表明雖然技術投入對ULGUE 的協同提升具有促進效應，但目前技術水平偏低和土地粗放利用仍是該區域可持續發展過程中亟須解決的重大難題。

五、研究結論與政策啟示

本文從區域一體化背景下ULGUE空間收斂的內在機理出發，采用隨機森林算法、探索性空間分析和動態空間收斂模型，對2003—2017年長江經濟帶ULGUE的空間格局及其收斂形態進行分析。在政府政策支持、產業結構選擇、資源要素集聚和生產技術創新等宏觀、中觀及微觀機制的共同作用下，區域一體化背景下ULGUE 的區域差異趨于收斂。研究期內長江經濟帶ULGUE整體上表現出波動上升態勢，呈現出上、中、下游梯度遞增的空間格局。同時，長江經濟帶各省份間ULGUE 存在逐漸強化的空間關聯，且HH集聚和LL集聚是長江經濟帶ULGUE的主要空間集聚模式。進一步地，在考慮空間效應的前提下，僅長江經濟帶整體及其下游地區存在ULGUE絕對β收斂趨勢，而在加入經濟發展水平、產業結構、城鎮化水平、政府支持及技術投入等控制變量的影響后，長江經濟帶全域及其上、中、下游地區內ULGUE均存在顯著的條件β收斂，且它們分別收斂于不同的ULGUE穩態水平。此外，經濟發展、產業結構及城鎮化水平是提升長江經濟帶ULGUE的主要直接驅動力，政府管理和技術投入對長江經濟帶ULGUE的促進作用尚未凸顯。

上述研究結論蘊含著如下政策啟示：

第一，積極推進長江經濟帶一體化建設。一方面，打破行政隔閡，建立區域協同發展機制，加強生態優先政策引導，設立由國家主管部門主導、沿江各省加入的長江經濟帶發展委員會，同時將“區域合作”納入黨政領導干部考核體系，通過考核“指揮棒”作用，推動區域一體化發展，進而最大化其對城市土地綠色化利用的促進作用；另一方面，重點構建區域協同發展機制，發揮一體化發展的空間溢出效應，重點優化要素空間流通渠道，提高跨區域資源配置和要素空間整合能力，通過產業空間重配效應來降低區域污染排放規模，實現土地利用方式的綠色化轉型。

第二，根據ULGUE 的空間格局因地制宜制定區域發展戰略。HH集聚的東部地區應優先培育綠色高新產業共同體，以產業綠色發展加速土地綠色集約化效應的形成。HL 和LH 集聚應強化強者帶動、協同增長。作為ULGUE 空間效應實現的過渡板塊，這些地區應充分依托地理鄰近及東部地區經濟輻射效用，打通ULGUE傳遞的空間廊道，實現城市土地綠色利用水平的協同共進。相比之下，LL集聚區應重點構建區域內部共享和外部聯動機制，積極推動ULGUE高值區和低值區的開放互動格局進程。

第三，各省份應根據不同的驅動因素，制定差異化的土地綠色利用規劃和政策。經濟發展是加速ULGUE 區域差異空間收斂的重要驅動，加快轉變城鎮化方式，通過調整產業結構、推廣先進技術、加強政府管理等手段進一步減少土地利用的資源環境成本，才是應有之義。