哈尔滨市城市绿地需求规模的预测

刘媛媛，李栓，赵星财

(1.黑龙江省林业监测规划院，黑龙江 哈尔滨 150080；2.黑龙江省社会科学院，黑龙江 哈尔滨 150018)

哈尔滨市城市绿地需求规模的预测

刘媛媛1，李栓2，赵星财1

(1.黑龙江省林业监测规划院，黑龙江 哈尔滨 150080；2.黑龙江省社会科学院，黑龙江 哈尔滨 150018)

运用扩展的索洛模型和灰色预测方法在定量预测哈尔滨市土地需求趋势和土地需求总量的基础上，分析了至2020年哈尔滨市城市绿地需求规模为24 858万m2。在此基础上，对哈尔滨市城市绿地需求规模的合理确定提出建议。

城市绿地；需求规模；预测；哈尔滨市

土地是人类赖以生存和发展的基础。 “十分珍惜、合理利用土地和切实保护耕地”是我国的基本国策。林业是一项重要的公益性事业和基础产业，在可持续发展战略中，林业处于重要地位。在生态建设中，林业居于首要地位；随着城市经济和城市化的发展,城市土地需求急剧增加。根据《哈尔滨市国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》，至2020年哈尔滨市总体森林覆盖率达到46%。城市绿地率指城市各类绿地总面积占城市面积的比率，是反映城市环境质量的一项重要指标。所以，在科学预测至2020年哈尔滨市城市发展所需土地的基础上预测至2020年哈尔滨市城市绿地需求规模显得尤为重要。

目前常用的土地规模预测方法主要有指数平滑法、时序灰色系统理论GM (1,1)模型法、时序回归预测模型法、时序趋势预测模型法和神经网络模型法等。虽然方法比较多,但一般是基于一种模型进行预测,缺乏对不同模型之间的比较分析。另外,影响城市土地规模的因子涉及社会、经济、环境、政策等各方面,是一个十分复杂的系统,加之有些因子具有不可预知性,所以,从一定程度上讲,任何预测方法都不能准确预测城市规划目标年的土地规模。本文认为土地需求取决于社会、经济、政策等若干因素,可通过对相关历史数据进行统计分析,设计需求预测模型,进而得到最佳土地需求数量。笔者以哈尔滨市为例,运用扩展的索洛模型和灰色预测方法,探讨了规划期内的哈尔滨市土地需求量,进而推测出城市绿地需求量，为哈尔滨市林地决策和管理服务。

1 基于扩展的索洛模型的土地需求规模预测

索洛模型是一个具有很好理论价值的经济学模型，传统的索洛模型在形式上一般采用柯布-道格拉斯函数的表达形式，其着眼点是宏观经济产出，模型等式左边是经济产出，右边是对经济产出有影响的要素投入。土地是决定经济增长的重要生产要素，虽然主流经济学并未提供土地政策参与宏观调控的理论基础。但本文试图引入土地要素，从各种投入要素与经济增长的关系入手，把各投入要素对经济增长的贡献作为研究对象，创造性地运用扩展的索洛模型预测出基于土地要素的哈尔滨市GDP增长贡献的土地需求规模理论值。

1.1 柯布-道格拉斯(C—D)生产函数

柯布-道格拉斯(C—D)生产函数的一般形式为：

Q=ALαKβ

上式中，Q为产出，A为科技水平，L为劳动的投入量，K为资本的投入量，α、β分别为产出对两种投入要素的弹性系数。可以看到，技术直接以系数的形式对产出有影响，这是符合技术的进步会带来产出最大变化的性质的，而资本和劳动均以对数系数的形式对产出有贡献。

采用扩展的柯布-道格拉斯函数进行计量土地要素对于产出的贡献度，在引入土地要素之后，产出的增长途径仍然是一个平衡的解，只要没有土地供应的极端情况出现，整个模型是稳定的，也就是说，该模型是可以用来衡量土地作为一种要素的投入量的。同时，根据本文接下来的实证结果，证明了该贡献度是平稳的。

引入土地要素扩展的模型的形式如下:

Q=ALαKβSγ

土地可以被认为是一种产出的投入要素，该要素对产出有着稳定的贡献度，那么，对于需要的投入产出，可以根据我们的目标产出量来进行逆推，从而计算出可得的土地投入，也就是全市的土地需求量(土地供应量)，该模型具有理论依据充分、形式简洁的特点，便于后续操作和修改。

为了对柯布-道格拉斯生产函数进行历史数据的回归分析，需对原函数两边取对数，使其变成线性的回归形式：

lnQ=C+αlnL+βlnK+γlnS

1.2 模型系数的确定

K选取哈尔滨全社会固定资产投资额，Q选取哈尔滨市第二产业和第三产业GDP之和，即非农GDP(后文GDP除特别指明外，均指非农GDP)，L选取哈尔滨市的从业人口数，以上数据均来自《哈尔滨市统计年鉴》(2000-2013)，S选取哈尔滨市土地(不包括农用地和未利用地，仅为建设用地)存量面积，因为哈尔滨市行政范围较大，地区差异程度较大，本文以哈尔滨市区范围为研究对象(后文哈尔滨市除特别指明外，均指哈尔滨市区)。

将GDP、资本K、劳动L和土地S的对数值利用 Eviews6.0 统计软件进行最小二乘法回归分析，得到回归结果如表1所示：

表1 各要素弹性系数的估计和检验结果

式中R2是可决系数，F是F统计量(F-statistic)，DW是杜宾统计值(DW- statistic)。从回归结果看出 t 统计量较高，表示各要素投入的产出弹性系数很好地通过了检验；可决系数R2= 0.995，说明回归模型对样本数据点的拟合优度比较高；F 统计量很大，表明回归方程的回归效果显著；DW值也在合理区间，表明投入要素之间不存在多重共线性。表达为：

lnQ=-1.749+0.582 lnL+0.393 lnS+

0.546 lnK

(-1.9) (2.9) (2.5) (8.1)

模型中各变量的单位是：GDP—亿元；资本—亿元；从业人口—万人；土地存量面积—万m2。

1.3 基于哈尔滨“十二五”规划发展目标的土地需求预测

“十一五”时期，哈尔滨市加快实施东北老工业基地振兴战略，全面推进改革开放和现代化建设，经济实力进一 步增强，城市面貌发生了历史性变化，社会事业和民生发展明显改善，成功应对国际金融危机，胜利完成了“十一五”规划确定的主要目标和任务，全市经济社会发展取得巨大成就。全市地区生产总值实现3 665.9亿元，年均增长13.5%以上。人均地区生产总值达到5 500美元。全市地方财政一般预算收入达到238.1亿元，年均增长19.4%。全市固定资产投资规模达到2 651.9亿元，年均增长32.9%。社会消费品零售总额达到1 770.2亿元，年均增长17.8%。产业结构进一步优化。1999—2009年哈尔滨市GDP的年增长率为18.32%，根据《哈尔滨市国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》，2015年哈尔滨市的GDP要达到6 450亿元，计算得出2009—2015年的年增长率是20%，经过计算，可以得到2010—2020年各年的GDP数值。

考虑投资和从业人口增加的情况下对土地进行预测，首先对投资和从业人口进行预测。根据以往的历史数据观察发现，总的劳动供给和固定资产投资的对数形式基本上是以一定增长率增长的直线，根据1999—2013年数据计算得出，从业人口的年增长率为3.11%,固定资产的年增长率为26%，可以预测出2010—2020年的各年的从业人口和固定资产投资额。具体数值见表3所示。

本文根据从业人口年增长率为3.11%、投资增长率为26%对哈尔滨市土地需求进行预测，得到2010—2020年与目标GDP相符合的土地需求存量。见表2所示。

表2 与目标GDP相符合的土地需求存量

2 采用灰色系统理论预测的土地需求规模

表3 2010—2020年灰色系统预测土地需求存量 hm2

灰色系统是指既含有已知的又含有未知的或者非确知的信息系统。灰色系统理论认为一切随机量都是在一定范围内、一定时段上变化的灰色量及灰色过程。灰色系统理论对于现实世界中信息不全或是信息不明,系统行为特征离散的系统,能够建立分析预测模型,取得令人满意结果。选用灰色预测法中的GM(1,1)型来预测未来哈尔滨市土地面积,GM(1,1)模型在预测时直接利用1999—2009年土地存量面积原始数据,通过累加生成灰色模型,滤去原始数据中可能混入的随机因素,从上下波动的时数列中寻找某种隐含规律，对2010—2020年哈尔滨市的土地存量面积进行预测，结果见表3。

哈尔滨市土地需求量呈平衡上升趋势，通过计算可知，整个趋势存在一个确定的值，即每年以7.45%的增长率上升。

3 城市绿地需求规模的确定

将哈尔滨“十二五”规划目标GDP所需要的土地需求面积和灰色预测方法得到的土地需求面积进行比较，如表4所示：

表4 2种方法预测土地需求存量 hm2

图1 2种方法预测结果的比较

由该图可以看出，两种方法预测得到的2010—2020年哈尔滨市建设用地存量面积数值拟合较好，我们采用两者算术平均值作为预测的2010—2020年建设用地面积存量的结果，得出至2020年哈尔滨市土地需求总量为82 861 hm2。

城市绿地率指城市各类绿地总面积占城市面积的比率。其计算公式为：城市绿地率=(城市各类绿地总面积/城市总面积)×100%。城市各类绿地包括公共绿地、居住区绿地、单位附属绿地、防护绿地、生产绿地、风景林地等六类。城市绿地率到2020年应不少于30%，计算得出至2020年的哈尔滨市城市绿地需求面积至少为82 861×0.3=24 858 hm2。

4 结论

由以上图形可以观察到，在2010-2017年区间，基于灰色预测方法得到的土地存量面积大于基于索洛模型趋势预测值。在投资假定为以26%的速度、从业人口以3.11%增长时，可以得出如下结论:按照当前土地存量面积的增长速度，至2015年足以实现哈尔滨“十二五”经济发展的GDP目标，2017年以后，如果要保证GDP仍以20%的增长速度持续增长，作为生产要素之一的土地供应应该适当提高，才能够满足产出目标的需要，因此，对应的城市绿地面积也该相应提高。

在2010—2020年的基于索洛模型的土地预测面积的变化趋势中，可以看到该列数据的增长逐渐变得快，逐渐地靠近灰色方法预测的数据，到2017年与自回归结果相交。这说明了随着经济的发展，使得使用土地要素作为经济增长的影响因素，发挥着越来越大的作用。灰色预测模型的结果呈现一条平滑的增长曲线，是因为它本来包含着历史趋势，假定未来按历史趋势持续发展。但事实上，单位土地的产出值会随着科技进步而增大，未来土地的供应量的增长速度必然会小于现有趋势。所以应该逐步控制土地要素的过度投入，考虑提高土地生产力，但同时保证哈尔滨市城市绿地率不低于30%。

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Prediction of the Scale of Demand for Urban Greenland in Harbin City

Liu Yuanyuan1,Li Shuan2,Zhao Xingcai1

(1.Heilongjiang Provincial Forestry Monitoring Planning Institute,Harbin 150080,China;

2.Heilongjiang Provincial Academy of Social Sciences,Harbin 150018,China)

Expanded Solow model and grey prediction method were used to predict the land demand trends and total land requirement in Harbin City.The scale of demand for urban greenland in Harbin City to 2020 were analyzed,being 248 580 000 m2.On this basis,suggestions about the scale of demand for urban greenland in Harbin City is proposed.

urban greenland;the scale of demand;prediction;Harbin City

1005-5215(2015)03-0054-03

2014-10-23

黑龙江省人文社会科学基金项目(14C040)

刘媛媛(1983-)，女，黑龙江佳木斯人，博士，工程师，从事林业遥感与林地利用研究工作.

F301;F224;TU984.113

A

10.13601/j.issn.1005-5215.2015.03.020