異速增長視角下浙江縣域城鎮土地集約利用及影響因素研究

劉逸輝, 彭偉斌

(杭州師范大學 經濟學院, 浙江 杭州 311121)

城鎮化進程中以“城市病”“半城鎮化”為表現的人地矛盾日益嚴峻,成為制約城鎮化高質量發展的重要因素[1].就近城鎮化對于緩解“城市病”[2]、促進城鎮合理布局和鄉村可持續發展具有重要意義[3],已逐漸成為學術界的共識.縣域城鎮既是城市的腹地,也是輻射農村的紐帶和新型城鎮化的關鍵落腳點,更是就近城鎮化的空間承載,在國家城鎮體系結構中處于承上啟下的關鍵環節[4].縣域城鎮化的發展,對于就近城鎮化具有重要的積極意義,因此,如何處理縣域人地關系,集約利用縣域城鎮土地成為推動就近城鎮化,實現城鎮化高質量發展的關鍵問題.

城鎮土地集約利用涉及經濟、人口和環境等多個方面,一直是學術界研究的熱點.定義方面,本文從人地關系視角出發,將城鎮土地集約利用定義為單位土地上投入勞動和資本的強度[5],土地中投入的要素水平體現于城區面積與城市人口規模的變化.測度方面,現有方法通常為構建評價指標體系[6-7]、借助模糊綜合評價[8]、計量模型[9-10]、極限條件法、GIS技術、RS技術和“壓力-狀態-響應”模型[11]等方法,綜合多項因素展開評價[12].然而,城鎮土地集約利用過程具有動態性,其評價標準也應因時因地而變.故而,針對不同地域約束條件構建的評價體系,在面對多個地區的比較時,往往難以提供統一的評價標準.而城區面積與城市人口作為城市系統中的兩大要素,已被證實在多尺度下具有異速增長特征[13- 14],可在論證人地關系協調時提供重要的科學依據[15-16].在此情況下,異速增長模型可為城鎮土地集約利用提供具有統一評價標準的測度工具[17].

作為一種具有統一性,動態性的測度工具,異速增長模型在我國縣域城鎮化問題研究中的應用價值體現相對不足.浙江省是我國改革開放的先行地區,其縣域也受到城鎮化進程深刻而廣泛的影響,人地矛盾也較為突出.鑒于此,本文借助MODIS土地覆被數據和統計年鑒數據,通過異速增長模型對浙江城鎮土地集約利用進行時序擬合,分析浙江省縣域城鎮土地集約利用水平,探討異速增長模型在縣域研究中的適用性和有效性,并分析城鎮土地集約利用的影響因素,為推動就近城鎮化和城鎮化高質量發展提供科學參考.

1 研究區概況

浙江省地處中國東南沿海,位于長江三角洲南翼,是中國經濟最發達的省份之一,現設杭州和寧波2個副省級城市,溫州、湖州、嘉興、紹興、金華、衢州、舟山、臺州和麗水等9個地級市.2015年,浙江省常住人口5 539 萬人,其中城鎮常住人口3 644.7 萬人,人口城鎮化率65.8%,總戶籍人口為4 859.18 萬,非農人口城鎮化率32.5%.除市轄區外,浙江省共有54個縣(市),常住人口占全省總人口的63.1%,非農人口城鎮化率為21.3%.截至2019年,浙江省地區生產總值56 197.15 億元,全省總戶籍人口4 999.83 萬人,常住人口5 737萬人,其中城鎮常住人口3 952.79萬人,人口城鎮化率68.9%.全省整體上處于快速城鎮化向高水平城鎮化轉型的關鍵階段,但縣域層面仍處于快速城鎮化階段.本文研究區域選取的是除市轄區以外的54個縣(市),詳見表1.研究范圍選取的時間節點為2015年,2015年之后變更的行政區劃不在本文考慮范圍之內.

表 1 浙江省2015年縣域行政區劃

2 研究數據與研究方法

2.1 數據來源與預處理

2.1.1數據來源 鑒于2015年人口統計口徑的變化,以及縣域統計數據獲取受限等因素,本文采用浙江省各縣(市)2001—2014年的土地利用覆被數據,浙江省2015年縣級行政邊界數據,路網數據,高程數據及社會經濟統計數據開展研究.

土地利用覆被數據用以計算各縣(市)城鎮建設用地面積,來源為MODIS土地利用覆被產品MCD12Q1數據集(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/),空間分辨率約為500 m,既能較好地體現縣域土地利用變化過程,也能避免干擾鄉村居民點.該數據集具有采集時間連續和分類方法一致等優勢,是動態監測城市擴張的良好數據源之一[18].其第六版具有約80%的整體分類精度[19],不同年份間分類精度較為穩定,滿足土地利用變化分析的精度要求[20].

縣級行政區劃與路網數據來源于1∶100萬全國基礎地理數據庫(https://webmap.cn/commres.do?method=result100W),現勢性為2015年.各縣高程值與坡度值均來源于ASTER GDEM[21]數字高程數據,空間分辨率約為30 m,可以較為精確地刻畫縣域尺度下的地形分布情況.縣域非農人口及各類統計數據分別來源于各對應年份的《浙江統計年鑒》與《中國縣域統計年鑒》,縣域建成區面積數據來源于各對應年份的《紹興統計年鑒》.

2.1.2數據預處理 數據預處理工作主要針對行政區劃數據與MODIS土地利用覆被數據.首先,在GIS軟件中提取研究范圍內的縣(市);其次,根據MCD12Q1數據集的自身特性,選取分類精度較高且有“城市與建成土地(Urban and Built-up Lands)”類的LCCS2分類體系,結合縣級行政邊界,利用GIS軟件掩膜提取2001—2014年浙江省縣域土地利用變化數據,并計算城鎮建設用地面積.

由于城鎮土地集約利用的影響因素來自不同的層面,各指標的單位及量綱之間存在不同,因此有必要對數據進行標準化處理,保證數據之間的可比性.本文采用Z-score法對相關數據進行標準化,即標準差標準化.該方法根據均值(mean)和標準差(standard deviation)進行標準化,經過處理的數據符合標準正態分布,即均值為0,標準差為1.數據標準化的過程通過統計分析軟件SPSS 25實現.

2.2 研究方法

2.2.1異速增長模型 城市地理學中的異速増長,是指城市系統中局部要素之間,局部要素與整體的相對增長率具有恒定比值,用以揭示城市縱向增長規律.在一個城市系統中,城鎮人口和城區面積相對增長率的比值趨近于一個常數.以分形學的角度分析,該常數體現的是城鎮面積分布的維數與城鎮人口分布維數的比值.在時間序列上,某一城市的城鎮人口(本文用非農業人口表示)和城區面積(本文用建成區面積和城鎮建設用地面積表示)的增長,可用以下異速增長方程表示:

(1)

其中,A(t)為某縣域城鎮在t時刻的城區面積;P(t)為t時刻與A(t)對應的城鎮人口數量;t為時間;a為比例系數;b為異速增長系數,即異速標度因子,用以表示城鎮土地集約利用水平.

可將(1)式表示為:

A(t)=aP(t)b.

(2)

異速增長分析的關鍵是考察參數b的值[22],由于分維數的引入解決了異速增長研究中的量綱困境,城市形態的平均分維數為1.7左右,人口的空間分維數可為2[23].因此,為了更精確地以異速增長測度城鎮土地集約利用,應有b=0.85[24].

當b>0.85時,為正異速増長,城鎮土地擴張速度大于城鎮人口增長速度,人均土地面積增加,城鎮土地利用相對不集約;當b<0.85時,為負異速増長,城鎮土地擴張速度小于城鎮人口增長速度,人均土地面積減少,城鎮土地利用相對集約;當b=0.85時,城鎮土地擴張速度等于城鎮人口增長速度,人均土地面積基本保持不變.

在實際測度中,由于數據獲取精度等多種原因,b的值通常難以精確地等于0.85,因此,本文從研究的實際需要出發,采用分位數法將b值分為3個等級:高度集約、適度集約和不集約.

2.2.2主成分分析 主成分分析是一種降維的統計方法,其原理是通過正交變換將原來多個相關性較強的指標重新組合成較少的綜合指標,且指標間互不線性相關,同時盡可能多地保留原始指標的信息.主成分的確定一般依據前幾個主成分的累計方差貢獻率≥85%,或方差λi≥1來確定[25],主成分的方差越大,則其包含的信息越多.本文采用主成分分析法剔除冗余的影響因子,確定影響城鎮土地集約利用水平的綜合因素.主成分的表達式為:

Fp=α1i*Zx1+α2i*Zx2+…+αpi*Zxp, (3)

其中,α,α,…,α(i=1,2,…,m)為X的協方差矩陣Σ的特征值所對應的特征向量,Z,Z,…,Z是原始變量經過標準化處理的值.

2.2.3地理探測器 地理探測器模型應用的特點之一是沒有假設條件的要求,因此可以彌補其他統計方法在數據處理上的不足.正因如此,地理探測器模型在社會經濟因素和自然環境因素的影響機理分析中應用廣泛[26-27],其因子探測模塊可以識別影響因子,交互探測模塊可以解釋影響因子與因變量之間的交互作用,是研究復雜地理因素驅動機理十分有效的工具[28-29].

因子探測:因子探測的主要原理是比較某一因素和地理事物是否具有顯著一致的空間變化,若有,則說明該因素對地理事物的發生和發展具有決定意義.模型如下:

P

(4)

交互探測:交互探測模塊用于定量地揭示其中任意兩個影響因素對于城鎮土地集約利用的作用關系,具體原理是將任意兩個因素作為圖層進行空間疊加形成新圖層,新圖層的屬性由原有的兩個圖層共同決定.通過對原有圖層與新圖層因子影響力大小的比較,判斷因子交互后的影響是更強化還是更弱化.其判斷規則如下:

1) 若q(A∩B)

3) 若q(A∩B)>max(q(A),q(B))且q(A∩B)

4) 若q(A∩B)>q(A)+q(B),則A和B交互后影響作用非線性增強;

5) 若q(A∩B)=q(A)+q(B),則A和B相互獨立.

本文采用地理探測器方法,探測各項綜合因素的影響力及影響因素之間的交互關系.

3 研究結果

3.1 異速增長視角下城鎮土地集約利用測度分析

表2 不同數據源下b1、b2及的比較

分析b2發現,在選取的54個樣本中,松陽縣和長興縣的值為負數,可定性為異常樣本.由于在異速增長模型中,土地與人口的分維數之比不為負,因此異速標度因子也大于0.從現實的角度看,b值為負數，說明城鎮建設用地與非農人口的變化方向不一致.故而在松陽縣和長興縣的城鎮土地集約利用測度中,異速增長模型適用性無效.究其原因有三:一是測度問題;二是發展階段問題;三是數據質量問題[30].分析長興縣與松陽縣歷年人口變化(圖1),結合異速增長理論適用性相關研究[31-32],異常原因應為數據質量問題,因此將異常樣本予以剔除.剔除異常樣本后的樣本量占總樣本量的96.3%,擬合結果中異常樣本量極小,剔除后對研究的整體方向和結論無顯著影響,因此異速增長模型適用于浙江省縣域城鎮土地集約利用的測度.

圖1 2001—2014年松陽縣和長興縣非農人口變化

3.1.2基于異速標度的城鎮土地集約利用格局分析 在剔除異常樣本后剩余的52 個縣(市)中,有29 個縣(市)的異速標度因子小于0.85,23 個縣(市)的異速標度因子大于0.85.對比各縣(市)的b2發現,浙江省縣域異速標度因子存在明顯的分布梯度.為進一步分析浙江省縣域城鎮土地集約利用分布情況,本文使用分位數法將各縣(市)b2的值分為3個等級:0

表 3 浙江省縣域城鎮土地集約利用水平分布

浙江省縣域城鎮土地利用高度集約的縣(市)有18 個,適度集約17 個,不集約17 個,分別占比34.61%、31.48%和31.48%.城鎮土地集約利用高度集約的地區城鎮建設用地與非農人口呈現負異速增長,非農人口增長速度大于建設用地擴張速度;適度集約的地區城鎮建設用地與非農人口增長速度大致持平,接近同速增長,在實現社會經濟穩定發展的同時,也給未來可持續發展留下了充足的空間;不集約的地區城鎮建設用地與非農人口呈現正異速增長,非農人口增長速度小于建設用地擴張速度,存在土地利用粗放現象.

城鎮土地集約利用水平最高的是青田縣,b2值僅有0.109 0;城鎮土地集約利用水平最低的是龍泉市,b2值為3.741 0;慈溪市b2的值為0.848 6,約等于0.85,是浙江省土地利用集約最為適度的縣級行政區.綜合而言,浙江省縣域城鎮土地利用較為集約.空間上看,城鎮土地集約利用水平高的縣(市)主要分布在浙江省東部地區;城鎮土地集約利用水平低的縣(市)在西部分布更廣;城鎮土地集約利用水平適度的縣(市)分布則較為分散,無明顯規律.

3.2 基于異速標度的城鎮土地集約利用格局影響因素分析

3.2.1基于主成分分析的影響因素提取 浙江省縣域城鎮土地集約利用水平的分異格局是人地互動的結果,也是多種因素相互作用下的客觀表現.選取第二產業從業人數(X1)、第三產業從業人數(X2)、人均GDP(X3)、公共財政收入(X4)、稅收(X5)、公共財政支出(X6)、固定資產投資(X7)、平均高程(X8)、平均坡度(X9)、市中心距離(X10)和路網密度(X11)11個指標作為城鎮土地集約利用的影響因子(表4).由于各指標之間可能存在較大的關聯性,分析結果會受到冗余信息的干擾,因此本文采取主成分分析法對影響因子進行降維處理,提取綜合影響因素.

表 4 影響因子名稱、單位及數據來源

選取剔除異常樣本后的相關數據,采用SPSS軟件提取城鎮土地集約利用影響因子中的主成分.首先進行KMO檢驗,統計量為0.891,滿足0.5～1.0的范圍,表明數據符合主成分分析的條件.表5是提取出的主成分和方差貢獻率,前2個主成分的特征值大于1,前3個主成分的累計方差貢獻率大于85%.為了能使主成分包含盡可能多的指標信息,又做到各因素之間相對獨立,本文取前3個主成分作為影響浙江縣域城鎮土地集約利用水平的綜合性因素.

表 5 主成分特征值與方差貢獻率

采用最大方差法計算得出旋轉后的因子載荷矩陣(表6),可以看出,第一主成分在X1、X2、X4、X5、X6和X7的載荷量絕對值較大,第二主成分在X3、X8、X9和X11的載荷量絕對值較大,第三主成分在X10的載荷量絕對值較大.因此,可以總結出影響浙江省縣域城鎮土地集約利用的三大因素分別為:財稅與產業因素、自然條件與經濟發展因素和交通便利度因素.

表 6 旋轉后的因子載荷矩陣

3.2.2浙江省縣域城鎮土地集約利用影響因素總體分析 在利用主成分提取得到財稅與產業、自然條件與發展水平和經濟區位3項綜合性因素的基礎上,研究形成城鎮土地集約利用空間格局的影響因素.首先,對浙江縣域城鎮土地集約利用水平進行地理探測器因子探測(表7),結果顯示:在P<0.001的條件下,3個綜合影響因素均通過了顯著性檢驗,說明所選因素對縣域城鎮土地集約利用水平的影響力可信度高.各影響因素按影響力大小排序為:財稅與產業因素(0.352 2)>經濟區位因素(0.271 5)>自然條件與發展水平因素(0.192 0).同時需要注意的是,由于各縣(市)的資源稟賦和發展定位有所差異,因此，影響各縣(市)城鎮土地集約利用水平的主導因素也會有所不同.

表 7 浙江縣域城鎮土地集約利用水平分異格局因子探測結果

財稅與產業因素的q值最大,是影響浙江省縣域城鎮土地集約利用水平的主導性因素.政府的投入行為與產業發展水平深刻地主導著區域人地關系發展的形態,政府對某地的財政投入和產業政策決定了當地公共基礎設施水平和產業發展方向,二、三產業的集聚吸引了大量農村剩余勞動力和外來勞動力,形成經濟與社會邊際效應,帶動了當地產業發展,提高了地方政府的財政收入,提高了人口城鎮化和土地城鎮化水平.為了滿足城鎮化發展帶來的巨大需求,地方政府會進一步擴大城市建設規模,優化產業結構,同時，不斷提高城鎮土地集約利用水平,節省土地利用成本,提高土地利用的經濟效益.

經濟區位是影響浙江省縣域城鎮土地集約利用水平的第二大因素,以縣域城鎮與其所隸屬的地級城市中心之間的距離體現.在城鎮土地集約利用水平為適度集約以上的縣(市)中,經濟區位要素越高的城市中心,城鎮化與工業化進程往往更早,更快,會帶來一定的溢出效應:縣城距離市中心越近,更容易承接市中心的人才、資本和產業溢出,更便于建設與市中心關聯的產業與基礎設施配套,在小尺度范圍內形成生產與消費循環體.這樣一來,縣域與市中心的經濟交流就越趨向緊密,土地利用活動也更為頻繁,城鎮土地利用就越集約.

自然條件與發展水平的q值在3個綜合性因素中最小,但也是影響浙江省縣域城鎮土地集約利用水平的重要因素.理論上,地形地貌越復雜,自然條件越惡劣的地區人口分布越少,極端地形條件下發展出城鎮的可能性較小.由于浙江省處于長江三角洲,水系眾多,北部和東南沿海為平原,中部為盆地,西部和東部皆有丘陵,僅浙南地區有較多山地,在多重條件約束下,城鎮在丘陵錯落中不斷發育,因此高程和坡度等自然條件對浙江省城鎮土地集約利用水平的影響呈負相關.也正因如此,受地形影響較大的地區人均用地更少,為了保證社會經濟的發展,他們往往通過多種方式提高土地利用強度,如城鎮建設更為密集等,并試圖在單位面積土地上獲得更大的收益,從而形成城鎮土地集約利用水平較高的狀態.

3.2.3浙江省縣域城鎮土地集約利用影響因素交互分析 利用地理探測器模型中的交互探測模塊,對財稅與產業因素、自然條件與發展水平因素和經濟區位因素三項影響因素的交互作用進行分析,表8為因子交互作用探測結果.

表 8 地理探測器因子交互探測結果

基于交互探測的結果表明:

q(F財)∩q(F自)>q(F財)+q(F自),

q(F財)∩q(F經)>q(F財)+q(F經),

q(F自)∩q(F經)>q(F自)+q(F經).

各因子交互后的影響作用都表現為非線性增強,即任何兩種因子對城鎮土地集約利用水平的交互作用都大于一種因子的單獨作用,其影響力是呈非線性增加的.城鎮土地集約利用是一個復雜的社會-經濟動態過程,是區域多因素交互作用下的地方響應過程.即使是相對獨立的變量,其影響城鎮土地集約利用水平的內在機制也具有彼此互動和相互融合的特征.

4 結論及政策建議

4.1 研究結論在新型城鎮化背景下,關注縣域城鎮土地集約利用有助于緩解快速城鎮化過程中的人地矛盾,促進合理的城鄉一體化發展格局形成.本文利用異速增長模型對2001—2014年浙江省縣域城鎮土地集約利用進行了時序測度,對異速增長模型在縣域城鎮土地集約利用研究中的適用性和縣域城鎮土地集約利用水平分布格局進行了分析;在此基礎上,利用主成分分析法提取出影響浙江省縣域城鎮土地集約利用水平的綜合性影響因素,即財稅與產業因素、自然條件與發展水平因素和經濟區位因素;最后,通過地理探測器模型對各綜合性影響因素的影響水平和交互作用展開分析.研究得出以下結論.

1) 在對浙江省縣域的時序測度中,有效樣本量為96.3%,可以證明異速增長模型在縣域城鎮土地集約利用的測度中的適用性,浙江省縣域城鎮化的整體發展階段符合異速增長模型的有效測度條件.通過對不同數據擬合結果的對比和對異常樣本的分析發現,數據質量會對測度的有效性和精度帶來負面影響,模型擬合結果的可靠性受到數據質量的約束.

2) 根據異速增長擬合結果,浙江省縣域城鎮土地利用整體為集約狀態.有69.23%的縣(市)處于適度集約或高度集約,適度集約比重為28.85%,集約利用水平最高的是青田縣(b2=0.109 0),最低的是龍泉市(b2=3.741 0),慈溪市的集約利用水平最為適度(b2=0.848 6).在空間上,城鎮土地利用集約水平總體呈現東-西向的梯度規律,東部地區集約水平較高,西部地區集約水平較低.由于資源稟賦和經濟社會發展條件不一,浙江省縣域城鎮的土地利用同時存在人地矛盾尖銳和土地利用粗放問題.

3) 財稅與產業、自然條件與發展水平和經濟區位是影響浙江省縣域城鎮土地集約利用的三大綜合因素,在影響城鎮土地集約利用空間格局形成的過程中存在較強的相互增強作用.財稅與產業因素是浙江省縣域城鎮土地集約利用的主導性因素,說明政府投入在土地利用的過程中占主導地位;經濟區位因素的影響力大于自然條件與發展水平因素,說明經濟區位對城鎮土地集約利用而言更為關鍵.財稅與產業因素與城鎮土地集約利用水平形成了相互促進的循環機制;經濟區位因素得益于城市中心的經濟溢出效應,通過強化與市中心的經濟交流促進了土地集約利用水平的提升;自然條件與發展水平因素的影響較為復雜,既有限制性條件也有促進性條件,但總體上其要素水平越高,城鎮土地集約利用水平也越高.基于交互探測的結果表明,三種因素在交互之后對城鎮土地集約利用水平的影響是非線性增強的,可以說在經濟社會發展的過程中,三種因素形成了較為緊密的融合關系.

4.2 政策建議在研究結論的基礎上,本文就如何更好地協調人地關系,促進資源合理配置,完善新型城鎮化建設,推動縣域高質量發展和可持續發展提出以下政策建議.

4.2.1積極發展縣域經濟,促進資源合理配置 面對目前地區發展和土地利用不均衡的現狀,針對各縣(市)具體情況,制定符合地方定位和可持續發展目標的財稅和產業政策,加強體制機制創新,主動發揮縣級財政的主導作用,破解縣域城鎮化發展的資金瓶頸問題,建立有利于縣域新型城鎮化發展的財稅體制機制,引導市場資源配置和產業布局,提升縣域經濟活力.利用地方優勢資源因地制宜發展特色產業,用市場化手段推動當地特色產業的專業化和集群化,減少土地資源浪費,優化縣域產業布局,建立相對完善的城鄉一體化產業體系,提高產業用地利用效率,提高縣域產業的競爭力.

4.2.2深化戶籍制度與土地制度改革,促進城鄉融合發展 深化戶籍制度改革,一方面要有序推進農業轉移人口市民化,健全常住人口落戶制度,推動人口就近城鎮化;另一方面,積極引入外來人才,降低外來人口落戶門檻,促進人才流動.在制定人口政策時,要注重系統性思維,充分考慮人口布局與地區資源環境承載力的匹配性.

深化土地制度改革,要建立完善合理的宅基地退出補償機制,進一步建立完善城鄉統一的經營性建設用地流轉市場,加強農村土地資源整合與自然資源統一管理,提升區域可持續發展能力,建設生態文明;創新城鎮土地利用方式,提升土地利用潛力和經濟效益,加快實現地區經濟增長;加強集體土地與國有土地融合利用,發展特色農業和科技農業,同時建立合理的收益分配制度,推動城鄉共享發展成果.形成合理利用,權責統一,注重生態的土地利用路徑,控制建設用地規模和利用強度,緩解城市過度擴張,推動城鄉土地資源合理配置,促進城鄉融合發展.

4.2.3提高國土空間規劃水平,推進公共服務均等化 國土空間規劃是優化國土空間開發保護格局的重要手段,要加快構建完善的國土空間規劃編制,實施和管控體系,推動縣、鄉和村級國土空間規劃體系建設,提升縣域國土空間規劃水平,精準化實施空間資源配置,提升縣域城鎮化發展質量.在國土空間規劃的編制與落實中,要強化基本公共服務,保障公共服務設施的數量、規模與覆蓋范圍，還要提高基本公共服務的水平,合理布局基本公共服務資源,積極引導公共服務資源向基層傾斜,實現城鄉基本公共服務融合發展,保障縣域基本公共服務高效與公平.