基于多层线性模型的湖北省县域建设用地集约利用影响因素研究

叶青青，刘艳芳,2，刘耀林,2，孔雪松，李纪伟

（1. 武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉 430079；2. 武汉大学地理信息系统教育部重点实验室，湖北 武汉 430079）

基于多层线性模型的湖北省县域建设用地集约利用影响因素研究

叶青青1，刘艳芳1,2，刘耀林1,2，孔雪松1，李纪伟1

（1. 武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉 430079；2. 武汉大学地理信息系统教育部重点实验室，湖北 武汉 430079）

研究目的：针对以往建设用地集约利用影响因素研究仅考虑单一区域层次的问题，尝试从县、市域两级层次分析建设用地集约利用影响因素。研究方法：综合评价法，空间自相关分析和多层线性模型。研究结果：湖北省县域建设用地集约利用的区域社会经济中心导向性比较显著；湖北省集约利用程度具有较强的空间自相关，热点区域分布在东部的武汉市中心城区，冷点区域分布在西部的恩施以及中部的襄阳、随州、荆门、天门和荆州等地市；湖北省集约利用程度受到县域和市域两个层次影响，县域层次主要受人口密度和城镇化率的影响，市域层次则受财政收入和二三产业比重的影响明显。研究结论：采用多层线性模型进行影响因素分析可以揭示不同区域层次因素对建设用地集约利用的影响；促进湖北省建设用地集约利用应从县域层次加快城镇化进程、促进人口集聚，从市域层次优化产业结构、增加和合理分配财政收入，同时根据不同区域情况制定差别化区域政策。

土地利用；建设用地；影响因素；综合评价法；空间自相关；多层线性模型

1 引言

近年来，国内对建设用地集约利用影响因素做了大量研究，从研究对象来看，多集中于城市、开发区和农村居民点，如张富刚等[1]、何为等[2]对城市土地集约利用水平的影响因素进行了分析；李焕等[3]、陈逸等[4]对开发区集约利用影响因素进行了描述分析；曲衍波等[5]、李昕等[6]对农村居民点集约利用的影响因素进行了分析。随着城乡一体化进程的不断推进以及用地宏观调控的需要，进行城市、开发区以及农村居民点等的单项研究不能体现完整行政辖区内建设用地总体的集约利用情况，因此，从区域整体认识建设用地集约利用影响因素显得尤为重要。从研究方法来看，大多采用主成分分析、逐步回归分析、灰色关联分析等方法，如渠丽萍等[7]采用主成分分析法对城市土地集约利用的影响因素进行了分析，吴郁玲等[8]采用逐步回归进行开发区影响因素的分析，周跃云等[9]利用灰色关联度对农村居民点影响因素进行了分析，但这些方法多局限于单一区域层次的因素，而影响建设用地集约利用的因素是多层次的，不仅受本区域层次的影响，同时也受上一区域层次的影响。

鉴于此，本文从市域和县域两个区域层次对湖北省县域建设用地集约利用程度的影响因素进行分析研究。首先采用综合评价法评价湖北省县域建设用地集约利用程度，通过空间自相关分析度量其空间分布特征，并在此基础上采用多层线性模型对影响湖北省县域建设用地集约利用程度的市域和县域两个层次的因素进行分析，同时结合分析结果提出相应的政策建议。

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区概况与数据来源

本文以湖北省下辖的103个县区为评价单元进行建设用地集约利用研究。2009年，研究区建设用地149.84万hm2，常住人口5622.31万人；人均建设用地0.027 hm2/人，人均城镇用地0.013 hm2/人，人均农村居民点用地0.024 hm2/人；地均固定资产投资47.40万元/hm2，地区二三产业产值74.93万元/ hm2，地均全社会零售额31.28万元/ hm2。本文土地面积数据来源于湖北省2009年第二次土地利用调查数据库，社会经济数据来源于2010年《湖北统计年鉴》，高程数据来源于中国科学院国际科学数据服务平台提供的SRTM 30 m分辨率的DEM数据。

2.2 研究方法

2.2.1 综合评价法 （1）指标体系构建。参考以往研究，并结合湖北省实际，从土地利用程度、土地投入强度与土地产出强度三方面选取6个指标（表1）。（2）指标权重确定。参考相关文献[10]，采用熵权法进行湖北省县域建设用地集约利用指标权重确定，各指标权重值见表1。（3）建设用地集约度计算。根据极值标准化法计算各评价指标的标准化值，同时根据其所对应的权重，采用综合评价法计算建设用地集约利用程度：

式1中，U为第i个县区建设用地集约利用程度；Yij为第i县区第j项指标的标准化值；Wj为第j项指标的权重。

表1 湖北省县域建设用地集约利用评价指标体系及权重Tab.1 Indexes system and weights of construction land use intensity assessment at county level in Hubei Province

2.2.2 空间自相关分析 本文采用单变量全局Moran’s I指数和局部Moran’s I指数分析湖北省县域建设用地集约利用程度总体和局部的空间分布特征，并通过双变量全局Moran’s I指数度量集约利用程度与集约利用评价指标的空间分布一致性。

2.2.3 多层线性模型 近年来，多层线性模型广泛运用于教育学、心理学、社会学和经济学中具有多层嵌套结构数据的相关研究问题中，通过对不同层次数据分别建立回归模型，分离了不同空间尺度与管理层次的解释变量对因变量的影响，进而分析不同层次解释变量对因变量的作用方式和作用程度。根据研究问题以及模型完整程度的不同，其表现形式也不同，主要分为零模型、随机效应回归模型和完整模型等[11]。本文采用零模型判断湖北省县域建设用地集约利用程度是否存在市域层次的差异；采用随机效应回归模型选取县域层次影响因素，并判断影响因素的回归效应是否存在市域层次的差异；采用完整模型全面解释县域因素和市域因素对县域建设用地集约利用程度作用的影响方式和影响程度。

（1）零模型。

跨级相关系数公式：

（2）随机效应回归模型。

（3）完整模型。

式2—式11中，Level-1为县域层次；Level-2为市域层次；Yij为县域建设用地集约利用程度；B0j、G00为Yij、B0j的截距；Rij、U0j分别为Yij、B0j的随机成分；σ2为Level-1中Rij的方差；τ00为Level-2中U0j的方差；Xij为Level-1的影响因素；B1j为Xij的斜率；G10为B1j的截距；U1j为B1j的随机成分；Wj为Level-2的影响因素，G10、G11为Wj的斜率。

3 实证研究

3.1 集约利用评价及空间差异分析

根据ArcGIS自然断裂法将集约利用程度分为5级：高度集约利用、中度集约利用、一般集约利用、低效利用和粗放利用（图1（a），封三）。湖北省县域建设用地大部分属于粗放利用和低效利用，其中粗放利用区域主要分布于中西部的随州、荆门、荆州、十堰、襄阳和恩施等地市州，涉及55个县区；低效利用区域主要分布于西部的宜昌和东部的黄冈、孝感、黄石、咸宁等地市，涉及32个县区；集约利用区域主要分布于武汉、黄石、鄂州、十堰、襄阳和宜昌等地市市辖区，涉及16个县区。利用GeoDa软件对湖北省县域建设用地集约利用程度进行空间自关性分析，得到全局 Moran’s I为0.53，Z-value为9.42，说明湖北省建设用地集约利用存在显著的空间相关性。同时，从图1（b）（封三）局部空间自相关分析可以看出建设用地集约利用程度热点区域位于东部的武汉市中心城区，冷点区域主要位于西部的恩施以及中部的襄阳、随州、荆门、天门和荆州等地市。

从集约度空间分布（图1（a），封三）与各指标空间分布来看，集约利用区域分布特别是高度集约利用区域与其对应的土地利用程度指标和土地投入产出指标分布均较为一致，而低效利用和粗放利用区域分布则与其对应的土地利用程度指标和土地投入产出指标分布差异较大。利用GeoDa软件对湖北省县域建设用地集约利用程度与集约利用评价指标进行双变量空间自关性分析，得到全局 Moran’s I值，可以看出集约利用程度与人均建设用地（-0.33）、人均城镇用地（-0.09）以及人均农村居民点（-0.27）呈现空间负相关，与地均固定资产投资（0.54）、地均二三产业产值（0.52）和地均全社会零售额（0.49）呈现空间正相关。

3.2 集约利用影响因素分析

（1）零模型。零模型主要用来判断湖北省县域建设用地集约利用程度是否存在市域层次的差异，即是否受市域层次因素的影响。利用式2、式3构建模型（表2），可以看出固定效应及随机效应均通过显著性检验，并且通过式4、式5可计算出县域层次和市域层次方差占总方差的比例分别是75.45%和24.55%，即县域建设用地集约利用程度的差异中75.45%是由县域之间的差异造成的，24.55%是由市域之间的差异造成的。

表2 湖北省县域建设用地集约利用零模型估计结果Tab.2 Estimated results of the null model of construction land use intensity at county level in Hubei Province

（2）随机效应回归模型。随机效应回归模型不仅可以判断选择的第一层次变量（县域层次因素）是否影响县域建设用地集约利用程度，更重要的是可以确定第一层变量的回归系数是否存在第二层（市域层次）的变异。本文选择海拔、坡度代表自然因素；人均GDP、二三产业比重代表经济因素；人口密度、城镇化率代表社会因素；交通密度、与地级市中心距离代表区位因素。利用式6—式8构建单一变量随机效应回归模型（表3），从模型的固定效应可以看出，湖北省县域社会因素与其建设用地集约程度具有显著的正向影响效果，而自然因素、经济因素和区位因素对集约程度的影响不显著。人口（B = 0.627，P = 0.000）作为建设用地集约利用最具活力的影响因素，其与集约利用程度的线性关系最为显著，并呈现正相关，T值达到7.026。城镇化率（B = 19.721，P = 0.020）与集约度的线性关系也较为显著，T值达到2.852。由此构建双变量（人口密度和城镇化率）随机效应回归模型（表3），可以看出，人口密度的回归系数通过显著性检验，说明其存在市域层次的变异，而城镇化率则没有通过显著性检验，在模型构建中应不予考虑其在市域的差异（表3）。

表3 湖北省县域建设用地集约利用随机效应回归模型估计结果Tab.3 Estimated results of the random effect regression model of construction land use intensity at county level in Hubei Province

（3）完整模型。完整模型不仅可以解释第一层次变量（县域层次因素）对县域建设用地集约利用程度的影响程度，同时能够揭示第二层次变量（市域层次因素）对县域建设用地集约利用程度的影响方式以及影响程度。基于随机效应回归模型，并通过市域因素的“t-to-enter”判断选取，建立湖北省建设用地集约利用的完整模型。根据数据的可获取性，市域影响因素初步选取海拔、坡度代表自然因素；GDP、财政收入、二三产业比重代表经济因素；人口密度、城镇化率代表社会因素；交通密度、地级市中心与省会中心距离代表区位因素。该层次因素的选取可采用多层线性模型的探索分析进行研究，依据“t-to-enter”的t值进行判断，选出t绝对值较大的变量作为该层次因素。通过对县域建设用地集约利用双变量随机效应回归模型的探索分析，并经过两次筛选，确定市域层次变量为财政收入与二三产业比重（表4），可以看出对于截距B0即市域集约利用程度平均值来说，第一次筛选中的财政收入t值达到7.076，第二次筛选中的二三产业比重t值为2.276，即两者加入Level-2中对其产生的效应较为显著，因此将其加入模型中；对于斜率B1即县域人口密度的回归系数来说，无论哪个因素进入模型，对其影响都不显著，因此市域因素不能通过影响县域因素的回归系数来影响县域建设用地集约利用，由此得到湖北省县域建设用地集约利用的完整模型（表5）。

表4 湖北省县域建设用地集约利用市域影响因素探索性分析Tab.4 Exploratory analysis of inf l uence factors at city level on construction land use intensity at county level in Hubei Province

表5 湖北省县域建设用地集约利用完整模型估计结果Tab.5 Estimated results of the full model of construction land use intensity at county level in Hubei Province

从该模型可以看出，县域人口密度（B = 0.311，P = 0.000）和城镇化率（B = 7.701，P = 0.001）对县域建设用地集约利用影响有着显著的正向效应，两个变量解释了县域层次影响县域建设用地集约利用程度作用的95.66%，说明县域层次人口的集聚以及城镇化进程的加快可以有效促进县域建设用地集约利用程度的提升；市域财政收入（B = 0.062，P = 0.000）与二三产业比重（B = 30.429，P = 0.000）则通过影响市域层次建设用地集约利用程度平均值B0同样对县域建设用地集约利用有着显著的正向效应，这两种变量解释了市域层次影响县域建设用地集约利用程度作用的89.05%，说明市域财政收入的增加以及产业结构的优化可以促进县域建设用地的集约利用。

4 结论

（1）本文采用综合评价法评价了湖北省县域建设用地集约利用程度，结果显示集约利用区域分布在作为区域社会经济中心的各市市辖区，说明了集约利用具有显著的社会经济中心导向性；全局Moran’s I指数表明，湖北省县域建设用地集约利用程度具有较强的空间自相关性；局部Moran’s I指数表明，空间自相关的热点分布在东部的武汉市中心城区，冷点主要分布在西部的恩施以及中部的襄阳、随州、荆门、天门和荆州等地市；双变量全局Moran’s I指数表明，集约利用程度与人均建设用地、人均城镇用地以及人均农村居民点呈现空间负相关，与地均固定资产投资、地均二三产业产值和地均全社会零售额呈现空间正相关。

（2）湖北省县域建设用地集约利用多层线性模型显示，县域建设用地集约利用程度不仅受县域层次因素的影响，而且受其上一层次市域层次因素的影响，其中县域层次的人口密度和城镇化率是主要影响因素，而市域层次的财政收入和二三产业比重是主要影响因素。从具体的影响方式和影响程度来看，零模型分析结果表明，县域建设用地集约利用程度差异的75.45%来自于县域之间，24.55%来自于市域之间；随机效应回归模型分析结果表明，县域层次的人口密度、城镇化率对县域建设用地集约程度具有显著的正向效应，其中人口密度与建设用地集约利用的关系在市域层次具有显著的差异，而城镇化率则没有；完整模型分析结果表明，县域层次的人口密度和城镇化率解释了县域层次因素影响县域建设用地集约利用程度作用的95.66%，而市域层次没有因素通过影响县域人口密度的系数对县域建设用地集约利用程度产生加成效应，只能通过财政收入与二三产业比重影响市域层次建设用地集约利用程度的平均水平进而对县域建设用地集约利用产生正向效应，这两个变量解释了市域层次影响县域建设用地集约利用程度作用的89.05%。

由此可见，要促进湖北省县域建设用地集约利用，应采取如下针对性措施：对于县域层次，应逐步加大统筹城乡的力度，促进人口的聚集，提高城镇化的水平；对于市域层次，应增加和合理分配财政收入，优化产业结构，促进二三产业的发展；此外，应制定区域差别化用地策略，相关用地标准的制定应结合不同尺度不同区域的影响因素，即考虑县域人口密度和城镇化发展阶段以及市域财政收入和二三产业结构的发展水平。

（References）：

［1］张富刚，郝晋珉，姜广辉，等. 中国城市土地利用集约度时空变异分析［J］. 中国土地科学，2005，19（1）：23-29.

［2］何为，修春亮. 吉林省城市土地集约利用的空间分异［J］. 自然资源学报，2011，（8）：1287-1296.

［3］李焕，徐建春，李翠珍，等. 基于BP人工神经网络的开发区土地集约利用评价——以浙江省为例［J］. 地域研究与开发，2011，（4）：122-126.

［4］陈逸，黄贤金，陈志刚，等. 城市化进程中的开发区土地集约利用研究——以苏州高新区为例［J］. 中国土地科学，2008，22（6）：11-16.

［5］曲衍波，张凤荣，郭力娜，等. 京郊不同城市功能区农村居民点用地集约度的比较研究［J］. 资源科学，2011，（4）：720-728.

［6］李昕，李旸. 长葛市农村居民点土地集约利用评价及驱动因素分析［J］. 河南农业大学学报，2010，（6）：698-703.

［7］渠丽萍，张丽琴，胡伟艳. 城市土地集约利用变化影响因素研究——以武汉市为例［J］. 资源科学，2010，（5）：970-975.

［8］吴郁玲，曲福田. 江苏省开发区土地利用集约度的评价研究［J］. 长江流域资源与环境，2006，（6）：703-707.

［9］周跃云，赵先超. 株洲市辖区农村居民点土地集约节约利用的实证研究［J］. 经济地理，2010，（6）：1011-1015.

［10］徐潇瑾，潘润秋. 基于熵值法和统一理想值的开发区土地集约利用评价［J］. 国土资源科技管理，2011，（3）：52-56.

［11］张雷. 多层线性模型应用［M］. 北京：教育科学出版社，2002：12-16.

（本文责编：仲济香）

Study on the Impact Factors of Construction Land Use Intensity at County Level in Hubei Province Based on Hierarchical Linear Model

YE Qing-qing1, LIU Yan-fang1,2, LIU Yao-lin1,2, KONG Xue-song1, LI Ji-wei1
（1. School of Resource and Environment Science, Wuhan University, Wuhan 430079, China; 2. Key Laboratory of Geographic Information System, Ministry of Education, Wuhan University, Wuhan 430079, China）

The purpose of this study is to analyze the impact factors on construction land use intensity at county level, considering that previous studies only pay attention to factors within the single region. Methods employed include comprehensive evaluation, spatial autocorrelation and hierarchical linear model. The results indicate that the spatial differences of construction land use intensity are obvious and the orientation of the economic and social center is significant. Hierarchical linear model shows that the construction land use intensity at county level in Hubei Province was driven not only by population density and urbanization rate at county level, but also by financial revenue and theproportion of the second and third industry at city level. Hierarchical linear model can reveal impact factors at different levels on the construction land use intensity. The construction land use intensity in Hubei Province can be improved by speeding up the process of urbanization and promoting population gathering at county level, increasing financial revenue and optimizing industrial structure at city level, and establishing differential regional policy.

land use; construction land; influence factors; comprehensive evaluation; spatial autocorrelation; hierarchical linear model

F301.24

A

1001-8158（2014）08-0033-07

2013-09-16

2013-11-12

国土资源部公益性行业科研专项项目（201111014）。

叶青青（1986-），女，河南信阳人，博士。主要研究方向为土地规划与土地评价。E-mail: yeqing0804@163.com

刘耀林（1960-），男，湖北黄冈人，教授，博士生导师。主要研究方向为土地信息系统和土地评价模型。E-mail: yaolin610@163.com