基于信息熵與洛倫茨曲線的貴州貴安新區土地供應結構分析
——以土地出讓數據為例

王谷林 甘華軍

（1.貴州五環技術開發公司，貴州 貴陽 520000；2.貴安新區自然資源局，貴州 貴陽 520000）

土地作為重要的生產要素，對中國工業化、城市化、現代化的快速發展和整體經濟的穩定運行具有重要的作用。特別是2003年中央政府明確提出運用土地政策參與宏觀調控以來，土地供應在中國經濟增長過程中影響作用逐步加強。土地利用結構亦稱土地結構或土地構成，指一個國家、地區或生產單位的土地面積中各種用地之間的比例關系或組成，可以用各類生產建設用地和非生產建設用地分別占土地總面積的比例來表示，反映一個國家或地區土地資源的可利用和已利用的程度及開發利用潛力。綜合學者們對土地利用結構的研究，從不同層次、不同尺度、采用不同研究方法，對土地利用結構進行了深入探討。但是，學者們多采用土地利用現狀數據，從利用結果的角度探究其規律，在土地供應結構的特征上研究不足。基于此，本研究采用信息熵、洛倫茨曲線等方法，探討土地供應結構特征，以期為研究區科學制定土地供應計劃，節約集約用地，優化土地供應結構提供參考依據。

1.研究區域、數據來源與研究方法

1.1 研究區域與數據來源

貴安新區于2014年1月6日設立，是國務院批復設立的第八個國家級新區。位于貴州高原中部、貴陽市和安順市中心地帶，規劃范圍涉及貴陽市花溪區、清鎮市和安順市的平壩區、西秀區，共2市4縣（市、區）20個鄉（鎮），規劃控制面積1795km2。其中，重點發展區域（直管區）由1鄉2鎮1街道（包括貴陽市花溪區湖潮鄉、黨武街道辦事處，安順市平壩區馬場鎮、高峰鎮）組成，總面積約470km2，2020年常住人口25.92萬人、GDP139.35億元。本研究以重點發展區域（直管區）為研究區域。數據來源于中國土地市場監管網以及貴安新區自然資源局2014—2019年度土地出讓統計數據。

1.2 研究方法

1.2.1 信息熵。該模型已廣泛運用于土地利用結構相關研究，能有效反映區域土地利用類型多樣性程度與土地系統均衡狀況，且在建設用地結構研究中用來反映某區域系統宏觀尺度上的建設用地結構特征。本研究引入信息熵模型，從宏觀尺度上反映研究區土地供應結構特征。具體定義如下：設某區域一定時間段內供應土地總面積為S，供應土地的用途有n類，每類用途的面積為Si，占總面積的比例為Pi。

式中，H為信息熵，其大小反映了供應土地中各類用途的數量和面積分布的均勻狀況。同時，為了反映各類用途之間的差異程度，引入均衡度和優勢度來描述，表達式為：

式中，J為均衡度，是實際熵值與最大熵值之比，表示供應土地中各類用途的均衡程度，其值域為0 J 1≤≤。當J=0時，表示處于最不均衡狀態；當J=1時，表示達到理想的平衡狀態。I為優勢度，反映區域內一類或者幾類用途支配該區域供應土地中各類用途的程度，與均衡度的含義相反。

1.2.2 洛倫茨曲線分析。部分學者利用洛倫茨曲線刻畫集中或分散程度的特征，引入至土地利用結構分析中，能有效刻畫土地利用結構的集中或者分散程度。本研究利用洛倫茨曲線刻畫集中或分散程度的特征，引入研究某區間（時間跨度）內的土地供應結構，按年度分析其結構特點，其數據結構符合洛倫茨曲線刻畫集中或分散程度的計算要求（圖1）。計算公式為：

其中，Q為區位熵；a為某年度內供應土地中某類用途的面積，hm2；A為供應土地中某類用途的總面積，hm2；b為某年度內供應土地總面積，hm2；B為供應土地總面積，hm2。

1.2.3 基尼系數。洛倫茨曲線可以直觀顯示供應土地中某類用途的分布差異性，但無法對其差異程度進行定量描述。因此，本研究引入經濟學上的基尼系數，來進一步定量描述供應土地中各類用途在研究區間的分布。其公式為：

式中，G為基尼系數，Mi為某年度內供應土地中某類用途面積累計百分比，Qi為某年度供應土地面積占供應土地總面積的累計百分比。

2.結果與分析

2.1 面積與數量變化特征

為全面、準確反映研究區土地供應結構特征，本研究從供應土地中各類用途的面積和數量2種角度計算信息熵、均衡度和優勢度。綜合信息熵計算過程中，若某年度內某類用途未出讓，則假設信息熵值為-1.0000。計算結果見表1、表2。

表1 2014—2019年土地供應面積結構表（hm2）及信息熵（Nat）

表2 2014—2019年土地供應數量結構表（宗）及信息熵（Nat）

2.1.1 信息熵。面積信息熵從2014年的3.6618Nat下降至2019年的2.0392Nat，宗數信息熵從2014年的3.9743Nat下降至2019年的2.4681Nat，表明2014—2019年研究區土地供應結構逐步向有序方向演化。

2.1.2 均衡度。面積均衡度從2014年的0.08上升至2019年的0.21，宗數均衡度從2014年的0.17上升至2019年的0.41，表明2014—2019年研究區土地供應結構從不均衡向平衡狀態變化。

通過上述信息熵、均衡度分析可知，整體趨勢上，研究區土地供應結構從無序向有序發展、從不均衡向均衡演變，也反映了該區域隨著城市總體規劃、控制性詳細規劃、土地利用總體規劃以及各項土地出讓制度的不斷建立和完善，其土地出讓市場正在從不成熟向成熟演變。

2.2 用途變化特征

通過洛倫茨曲線圖（圖1）和表2可知，2014—2019年間，各類土地的曲線距離絕對均勻線的總體趨勢為：商服用地＞工礦倉儲用地＞交通運輸用地＞住宅用地＞商住用地＞公共管理與公共服務用地。

圖1 2014—2019年各土地供應類型洛倫茨曲線

2.2.1 商服用地、工礦倉儲用地曲線與絕對均勻線最為接近。表示商服用地、工礦倉儲用地分布較均勻， 6年間均有出讓。同時也表明，商服用地、工礦倉儲用地在研究區土地1級市場上的需求度高。

2.2.2 公共管理與公共服務用地曲線與絕對均勻線呈先遠離后接近趨勢。表明在研究區土地1級市場上，除2014年未出讓公共管理與公共服務用地外，其余5年均有出讓。結果反映出，隨著貴安新區基礎設施建設的加快，各類建設項目的穩步推進，公共服務的需求在逐步增長，其配套的公共服務類項目也在有序推進中。

2.2.3 住宅用地、商住用地曲線距離絕對均勻線較遠且呈先遠離后接近趨勢。表示住宅用地、商住用地的供應分布不均勻，且上述2種用途的曲線趨勢相近。據此可知，在研究區土地1級市場中，前述2類用途的市場需求度較為集中，且表現為住宅用地的市場需求逐步減緩，商住用地的市場需求逐步增長

2.2.4 交通運輸用地曲線距離絕對均勻線最遠，表示交通運輸用地的分布特征在2014—2019年間最集中，僅在2017、2019年出讓。根據原國土資源部頒布的《劃撥用地目錄》，交通運輸用地主要以劃撥方式供應。

2.3 差異程度特征

基尼系數的計算結果與洛倫茨曲線分析結果相似。基尼系數由大到小的順序為：交通運輸用地＞住宅用地＞商住用地＞公共管理與公共服務用地＞工礦倉儲用地＞商服用地。商服用地的基尼系數為0.1512，工礦倉儲用地基尼系數為0.1844，呈現相對均勻特征；公共管理與公共服務用地基尼系數為0.3361，表明該類用途相對合理；住宅用地基尼系數為0.5022，商住用地基尼系數為0.5314，表示住宅用地和商住用地較為集中；交通運輸用地的基尼系數為0.7052，表示交通運輸用地的集中分布特征。

3.結論

3.1 從整體趨勢上看

2014—2019年間，研究區內土地供應結構信息熵呈下降趨勢，均衡度均呈上升趨勢，面積量和宗地數的信息熵、均衡度趨勢相近，兩者具有正相關性。表明研究區土地供應結構從無序向有序發展、從不均衡向均衡演變，也反映了研究區土地1級市場正在從不成熟向成熟演化；

3.2 從土地用途上看

2014—2019年間，商服用地、工礦倉儲用地、公共管理與公共服務用地、交通運輸用地、住宅用地、商住用地在時間分布上具有不均衡性。具體表現為：商服用地、工礦倉儲用地分布均勻；公共管理與公共服務用地用途分布較均勻；住宅用地、商住用地分布不均勻，住宅用地主要集中在2015、2016、2017年，商住用地主要集中于2017、2018、2019年，說明研究區內住宅用地的供給逐步減緩，商住混合用地的供給增長趨勢明顯；交通運輸用地分布最不均衡。

3.3 從市場前景上看

研究區2014—2019年間的土地供應特點表現為：工礦倉儲用地、商服用地的市場需求較穩定；在住宅用地市場上，由純住宅用地向商住混合用地演變；以出讓方式供應公共管理與公共服務用地具有一定市場前景；以出讓方式供應交通運輸用地的市場接受度較低。