云南省土地經濟密度空間格局演變及其影響因素

趙昊，鄭宏剛

（云南農業大學，a.資源與環境學院；b.水利學院，昆明 650201）

隨著中國城市化、工業化進程的不斷加快，土地越來越被人們所關注，成為最有潛力以及最有活力的國有資產。土地經濟密度作為區域經濟增長與土地集約利用程度的映射也逐漸進入廣大學者們的視野。同時，耕地過度“非農化”和城鎮土地利用效率低下的問題日益嚴重，如何有效提高土地利用效率和土地管理水平，成為社會各界關注的焦點。土地經濟密度作為衡量土地利用經濟效益和土地集約利用程度的重要指標，能夠反映地域空間擴展與其空間經濟產出過程協調的狀況，同時也可以對地區的資源供給和產業調整作出快速高效的判斷［1，2］。目前，相關學者對土地經濟密度的研究主要集中于探討時空特征和差異［3，4］、時空演變及影響機理［5，6］、與產業結構和城市經濟的關聯協調［7，8］、研究方法綜述［9，10］等方面，研究尺度多集中于全國［11］、城市群［12，13］、省域或某個城市［14，15］。云南省作為中國西部邊境省份，土地資源類型多樣，垂直地帶性分異規律顯著，經濟發展潛力大。本研究以云南省16 個地州市為研究對象，從地州市的尺度探究云南省2011—2020年土地經濟密度的時空演變、空間差異和驅動因素，為云南省土地資源優化配置與經濟社會可持續發展提供依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

云南省地處中國的西南邊陲。作為邊境省份，云南省與緬甸、老撾、越南國家接壤，邊境線4 060 km。云南省氣候多樣，北部屬于高原高山氣候，中部屬于亞熱帶季風氣候，南部屬于熱帶季風氣候，立體性氣候顯著。全省年降水量為1 000 mm 以上。云南省動物資源、植物資源、礦產能源資源豐富，被譽為“植物王國”“動物王國”與“礦產能源資源王國”。同時旅游資源也十分豐富，全省景區、景點有200 多個。云南省地區生產總值在2020 年達到了24 521.90 億元，國土面積39.41 萬km2，全省年末人口4 722 萬人。山地高原占全省總面積的90%。但是隨著中國經濟下行壓力不斷增大，云南省的地區經濟發展不平衡、土地利用效率低下等問題成為制約云南省健康發展的重要因素。

1.2 數據來源

以2011—2020 年為研究時間段，區域內二三產業增加值、區域建成區面積、人均GDP、人口密度、社會消費品零售總額、常住人口數量、建成區綠化覆蓋率、科研機構數、萬人擁有汽車量數據來源于2012—2021 年《云南統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國縣域統計年鑒》以及各地區統計年鑒與社會發展公報。云南省地州市行政區劃數據來源于資源環境科學數據中心（https：//www.resdc.cn/），考慮到期間行政區劃的變化，結合區劃變動統一以2020年行政區劃為單位進行數據的收集與整理。

2 研究方法

2.1 土地經濟密度

土地經濟密度以區域二三產業的增加值與建成區面積之比來進行衡量，具體公式如式（1）所示。

式中，LED為土地經濟密度；TGDP為二三產業增加值；B為建成區面積。

2.2 相對發展率

一個地區土地經濟密度的增長速度是區域發展能力的重要體現，為了研究不同地區內的土地經濟密度與區域整體土地經濟密度的差異，本研究引入相對發展率（Nich），其計算公式如式（2）所示。

式中，Nich為相對發展率；Y2i、Y1i分別表示第i個地區的研究末期與研究初期的土地經濟密度；Y2、Y1分別為云南省研究末期與研究初期的土地經濟密度。

2.3 泰爾指數與變差系數

泰爾指數與變差系數都是衡量一個區域空間內差異狀況的重要指標。泰爾指數與變差系數越大，表示差異越大。本研究通過泰爾指數的一階嵌套分解得出云南省城市土地經濟密度的總體差異、區內差異與區間差異。其具體計算公式如下。

式中，T為泰爾指數；TWR為區域內差異；TBR為區域間差異；yi為第i個地區的土地經濟密度；y為區域平均土地經濟密度；N為樣本區域個數；P為區域土地面積或城建面積；Pi為第i個地區土地面積或城建面積；Pg為第g組地區的土地面積或城建面積占整個土地面積或城建面積的比重；Tg為第g 組地區總體差異；Vg為第g組地區的GDP 或二三產業增加值占整個區域的GDP 或二三產業增加值的比重。

變差系數計算公式如下。

式中，CV為變差系數；y為區域平均土地經濟密度；yi為第i個地區土地經濟密度；n為樣本區域個數。

2.4 空間自相關分析

本研究采用空間自相關模型來衡量云南省的土地經濟密度是否具有空間集聚性，該模型包含了全域空間自相關與局部空間自相關模型。具體全域空間自相關模型與局部空間自相關模型的計算過程參考文獻［16］。本研究所采用的主要是全域空間自相關模型。

熱點分析是一種探索局部空間聚類分布特征的方法，表示具有顯著性統計學檢驗的高（低）值的集群區域，可以用來確定高、低值的空間集聚狀態，即用來衡量空間上的冷、熱點分布狀況［17，18］。具體原理與計算方法參考文獻［19］。

2.5 地理探測器

地理探測器主要是探究一個區域內地理現象影響因素的分析，其本質是自變量X對因變量Y的影響，影響大小用q來表示。具體原理參考文獻［20］。其計算公式如下。

式中，Ng和N分別為層g和全區的單元數與σ2表示層g與全區Y的方差；SSW與SST表示層內方差之和與全區總方差；其中，q∈［0，1］，q越大，說明自變量X對因變量Y的解釋程度越強。

3 結果與分析

3.1 云南省土地經濟密度的時空差異特征分析

基于云南省土地經濟密度的標準化值，將計算結果分為低值區（0～2.50 億元/km2）、次低值區（2.51億～5.00 億元/km2）、中值區（5.01 億～7.50 億元/km2）、次高值區（7.51 億～10.00 億元/km2）、高值區（＞10.00億元/km2）5類，見圖1。根據計算結果可得，2011—2020年，云南省16 個地州市的土地經濟密度呈快速增長趨勢，表明云南省的土地利用效率正隨經濟的發展不斷增強。具體來看，2011 年云南省平均土地經濟密度為4.54 億元/km2，2020 年云南省平均土地經濟密度增長至10.80 億元/km2。2011 年云南省的土地經濟密度主要是以次低值區為主，而到了2020年云南省的土地經濟密度主要以次高值區和高值區為主。2011—2020年，玉溪市的土地經濟密度最高，2020 年土地經濟密度為24.81 億元/km2；德宏州的土地經濟密度最低，2020 年為6.50 億元/km2。

云南省的土地經濟密度呈地域性的差異分布規律，大致為中部高兩邊低、南部高北部低的空間分異規律，且隨著時間的變化逐漸趨于集中。高值區與次高值區主要分布在發展好的昆明、曲靖、玉溪等滇中城市群中，中值區主要分布在滇南、滇東北等旅游業發展較好的地州市，次低值區與低值區主要分布在滇西邊境地區。總體來看，云南省土地經濟密度的區域分布基本與其經濟發展水平相一致。

根據式（2）計算得到云南省16 個地州市土地經濟密度的相對發展率，見圖2。從圖2 可以看出，2011—2020年，云南省各地州市的城市相對發展率存在較大差異。玉溪市相對發展率最高，為2.32，明顯高于其他15 個地州市，是相對發展最緩慢的昭通市（0.67）的3.5 倍；普洱市、紅河州、迪慶州、楚雄州、怒江州發展相對較好，相對發展率分別為1.02、1.22、1.21、1.02、1.22。通過與圖3 各地州市的土地經濟密度具體數值對比發現，土地經濟密度基數較大的城市，其土地經濟密度的相對發展速度也較快，變化幅度也較大，兩者呈顯著的相關關系（R2=0.931，P＜0.01）。

圖2 2011—2020 年云南省土地經濟密度相對發展率

圖3 2011—2020 年云南省各地州市土地經濟密度變化

綜上所述，2011—2020 年云南省的土地經濟密度以及相對發展率存在明顯的區域差異，大致呈中部高于兩邊、南部高于北部的特征，其中玉溪市的土地經濟密度最高，發展速度最快，德宏州、昭通市等城市的土地經濟密度較低且發展較為緩慢。

3.2 云南省土地經濟密度的區域差異分析

采用泰爾指數與變差系數兩種區域差異的測度方法對云南省土地經濟密度的區域差異進行分析。從圖4 可以看出，變差系數遠大于泰爾指數，同時除了2012—2014年，泰爾指數與變差系數的變化趨勢基本一致。總體來看，云南省土地經濟密度的區域差異在不斷縮小。

圖4 2011—2020 年云南省土地經濟密度泰爾指數與變差系數

依據泰爾指數的空間可分解性，云南省的整體差異由滇中（昆明市、曲靖市、玉溪市、楚雄州）、滇西（怒江州、德宏州、保山市、臨滄市、麗江市、大理州）、滇南（普洱市、西雙版納州、紅河州、文山州）、滇北（昭通市、迪慶州）的區內差異以及4 個區域之間的區間差異構成（表1）。總體來看，云南省土地經濟密度的區域總差異不斷縮小，區內差異的比重不斷縮小，區間差異的比重不斷增大。具體來看，區內差異由大到小依次為滇中、滇西、滇南、滇北。滇北的區域差異變化大體經歷了先增大后縮小的趨勢，滇中區域土地經濟密度的差異呈波動式下降趨勢，滇西、滇南地區的土地經濟密度差異呈波動式上升趨勢。區內差異貢獻率從37.39%下降到33.17%，主要受滇中內部差異縮小的影響，但總體來看，滇西、滇南、滇北的區內差異貢獻率在增大。云南省各地州市的經濟發展處于較高水平，但是受自然條件、區位條件、海拔高差、資源環境等方面的影響，使各地州市的土地利用效益存在顯著差異。

2011年，云南省政府批復同意了《滇中城市群發展規劃（2009—2030 年）》，同時昆明市的呈貢縣正式成為呈貢區。在這樣的背景下滇中城市群進一步擴大對外開放、實現區域的協同發展，區內差異不斷降低；滇西、滇南具有較強的旅游資源，隨著云南省旅游資源的不斷開發以及高原設施化農業的不斷發展，使得滇西、滇南的區內差異不斷擴大。滇北地區包括了昭通市與迪慶州，昭通市的城鎮化率不斷提升，二三產業從業人員不斷增加，地區經濟不斷上漲，而迪慶州雖有豐富的旅游資源，但本身自然因素限制了其經濟發展，導致滇北地區的區內差異逐步擴大。

3.3 云南省土地經濟密度的空間分布格局特征

3.3.1 空間分布格局的總體特征 結合相關文獻以及ArcGIS 10.0 軟件，得到云南省土地經濟密度的全局Moran’sⅠ指數。由表2 可知，云南省土地經濟密度Moran’sⅠ指數均為正，且隨時間的變化先下降后上升，表明各地區之間的土地經濟密度在空間上存在顯著的正相關與空間集聚現象，即高、低顯著區的分布。2011—2014年，Moran’sⅠ指數出現大幅度下降，表明云南省土地經濟密度的空間集聚性不斷縮小，在2014 年之后Moran’sⅠ指數不斷上升，表明空間集聚性不斷提升，但集聚性不如2011年的水平。

3.3.2 空間分布格局的局部特征 為了更加全面探究云南省土地經濟密度的空間關聯度，在全局自相關的基礎上利用熱點分析方法對研究區域的冷熱點狀況進行分析。參考梁麗英等［21］的研究，借助Arc-GIS 10.0 軟件中的熱點分析工具，將云南省土地經濟密度的熱點區域劃分為7類，即隨機分布區、熱點低顯著區、熱點中顯著區、熱點高顯著區、冷點低顯著區、冷點中顯著區、冷點高顯著區。從圖5 可以看出，云南省土地經濟密度存在明顯的異質性，局部空間關聯程度主要分為熱點顯著區與隨機分布區，不存在冷點顯著區，且隨著時間的推移，熱點顯著區的顯著水平逐漸下降。在數量上，熱點顯著區由4 個地州市變成了2020 年的3 個地州市；隨機分布區由12 個地州市變成了2020 年的13 個地州市。從空間分布來看，熱點顯著區主要分布在滇中地區，即云南省經濟發展的“核心地帶”。隨機分布區主要分布在滇南、滇西與滇北等經濟發展的“落后地帶”。熱點顯著區主要分布在土地經濟密度較高的地區，而隨機分布區主要分布在土地經濟密度較低的地區。滇中地區作為云南省經濟發展的優勢區，在未來要發揮區域的輻射帶動作用，大力發展相關產業，加大固定資產的投資力度，提高土地的集約利用水平，促進區域間相互協調共同發展。

圖5 2011—2020 年云南省土地經濟密度熱點分析

3.4 影響云南省土地經濟密度的因素分析

為了使得探究因素更具時效性、精確性，本研究選取與當前發展狀況最近的2020 年為時間點，運用地理探測器軟件來分析影響云南省土地經濟密度的因素。本研究主要運用軟件中的因子探測器與交互探測器分別探測土地經濟密度影響因素的影響程度與各因素的交互影響程度。參照梁流濤等［6］、馮科等［22］、高佳等［23］等的研究成果，結合了研究數據的可獲取性、典型性與完整性的特征，從城市經濟市場消費、城市人口與勞動資源、城市綠化環境條件、城市社會發展狀況4 個驅動因素構建指標體系，具體指標體系與地理探測值見表3。

由表3 可知，云南省土地經濟密度的驅動因子的解釋程度差異較大，具體探測因子解釋力（q）從大到小依次為地均社會零售商品總額（X2）＞人均GDP（X1）＞建成區綠化覆蓋率（X5）＞獨立研究與開發機構數量（X6）＞萬人擁有汽車數量（X7）＞人口密度（X3）＞常住人口數量（X4）。其中，地均社會零售商品總額的解釋力最強，其q為0.464 3，明顯高于其他因素；其次為人均GDP，其q為0.414 9，這兩個探測因子屬于典型的經濟因素，對區域土地經濟密度具有十分重要的影響。因此，城市經濟市場消費屬于高水平的驅動因素。建成區綠化覆蓋率、獨立研究與開發機構數量和萬人擁有汽車數量的q分別為0.216 8、0.180 5 與0.091 1，這些因素涉及到城市環境與社會發展狀況的各個方面，相對來說解釋程度較小。因此，城市綠化環境條件與社會經濟發展狀況屬于較低水平的驅動因素。人口密度與常住人口數量的q最低，說明城市人口與勞動資源屬于低水平的驅動因素。

表3 云南省土地經濟密度探測因子與探測結果

由因子交互探測結果（表4）可知，各驅動因子存在交互作用，并且任何兩個因子通過交互后明顯高于單因子的解釋力。經過交互后，因子之間具有雙因子增強或非線性增強的特征。這表明在經濟、人口、環境、社會等方面的交互影響明顯好于單項驅動因素的解釋力。從整體上看，城市經濟市場消費驅動因素與其他因素的交互影響力明顯優于其他驅動因素之間的交互影響力。人均GDP 與建成區綠化覆蓋率交互解釋力最大，為0.993 9。

表4 云南省土地經濟密度探測因子交互探測結果

綜上所述，本研究所選的驅動因素對云南省地州市土地經濟密度的變化均具有一定影響，但是影響力大小不同，解釋度差異較大。在未來，云南省仍需優化土地利用結構，提升土地利用效率，以滇中城市群的發展帶動云南其他地區的發展。

4 小結與討論

4.1 小結

1）云南省土地經濟密度的空間分布格局呈中部高兩邊低、南部高北部低的空間分異規律，高值區主要集中在滇中城市群。云南省土地經濟密度與相對發展率呈正相關關系，即土地經濟密度越大，其所對應的相對發展率也越高。云南省土地經濟密度的空間總差異在不斷縮小，但區間差異在不斷增大。

2）通過空間自相關分析與熱點分析的結果可知，云南省土地經濟密度的Moran’sⅠ指數經歷了下降再到回升的趨勢，表明云南省土地經濟密度這10 年的空間集聚性正在不斷增強。同時，通過熱點分析可得，云南省土地經濟密度的空間集聚性明顯，且呈由昆明、玉溪向四周降低的趨勢，熱點顯著區主要分布在經濟發展較好的滇中城市群。

3）根據地理探測器模型中的因子探測與交互探測可以得出，對云南省土地經濟密度影響最大的是地均社會零售商品總額，同時，人均GDP 與建成區綠化覆蓋率對土地經濟密度的影響較大。兩個驅動因子經過交互后的解釋力優于單個因子的解釋力，其中城市經濟市場消費驅動因素與其他驅動因素交互的解釋力最大。

4.2 討論

要想實現經濟社會的可持續發展，就必須合理配置土地資源，加強土地的集約利用。為使土地資源的利用效率得到提升，必須通過科學的要素整合與規劃，從而達到對土地資源的合理利用，使經濟社會的發展得到可靠的保障。滇中城市群作為云南省經濟發展最重要的增長極，應該加強對周邊區域經濟發展的輻射帶動作用，縮小地州市發展差異。在協同發展戰略的引導下，云南省應該發揮自身的特色資源與環境優勢，加強云南省旅游業與“三七”等特色產業的發展，堅持“引進來”與“走出去”相結合，促進人員與資金向云南省落后地區流動，從而促進云南省整體土地經濟密度的提高。

本研究對2011—2020 年云南省城市土地經濟密度的空間格局演變以及驅動力進行了系統的分析，可以較為直觀地反映云南省土地利用效率與土地集約利用程度，同時對其他省市的土地經濟密度的研究具有參考價值。