河南省建设用地扩展的社会经济驱动力分析——基于STIRPAT模型

温阳阳 ， 高建华 ， 梁 迪

(1.河南大学 环境与规划学院，河南 开封 475001； 2.中国人民大学 公共管理学院，北京 100872)

河南省建设用地扩展的社会经济驱动力分析
——基于STIRPAT模型

温阳阳1， 高建华1， 梁 迪2

(1.河南大学 环境与规划学院，河南 开封 475001； 2.中国人民大学 公共管理学院，北京 100872)

运用建设用地综合扩展系数分析河南省18个地市建设用地扩展特征及空间差异。在此基础上，利用STIRPAT模型对河南省及其18个地市建设用地扩展的社会经济驱动因素进行定量分析。研究结果表明：河南省18个地市建设用地扩展空间差异显著，扩展变化由弱到强的城市数量和剧烈程度不断增加，整体以郑州为中心的北部、西部城市建设用地扩展变化较为强烈；影响河南省建设用地扩展的因素中，总人口、城镇化水平、公路里程和农村家庭人均纯收入是共性的驱动因素。目前，河南省正处于社会经济迅速发展的时期，应通过提高建设用地的节约、集约利用水平，不断提高建设用地利用效率，最终实现经济可持续发展与土地可持续利用的有机统一。

建设用地；STIRPAT模型；驱动因素；河南省

0 引言

土地利用体现了人地相互作用的过程。土地的合理利用是区域经济增长的重要支撑，经济发展、人口增长等社会经济因素在一定时间范围内又影响着土地利用的方式和布局[1-2]。土地利用变化的机制是土地利用/土地覆被变化研究的三大重点问题之一，即通过不同区域间的对比研究，分析直接或间接影响土地利用变化和管理方式的自然、社会经济等方面的驱动因子，建立不同地域的经验模型[3-5]。

建设用地扩张的驱动力和驱动机制已成为国内外学者共同关注的焦点问题。国外关于城市土地扩张的基础理论是W.Alonso提出的单中心城市模型[6-7]。另外，土地变化驱动力研究主要围绕着土地利用/土地覆被变化[8]和全球土地计划[9]以及土地变化科学[10]展开。在实证研究方面，J.K.Brueckner 等以美国大都市区为例测算分析了城市用地扩张与人口、收入、交通成本等要素之间的关系，人口因素和收入水平存在显著的正向影响[11]。B.C.Pijanowski等利用GIS和人工神经网络预测土地利用变化，社会、政治和环境等因素是导致土地利用变化模型的预测变量[12]。V.Diogo等分析了1990—2006年葡萄牙土地利用变化过程及驱动因素的影响作用，土地利用变化的年增长率随经济发展相应提高，驱动因素对土地利用变化的影响在一段时间内保持稳定，但基础设施建设和空间规划政策的实施将成为影响土地扩张的重要因素[13]。

目前，建设用地的不断扩张已经成为中国土地利用变化的主导特征，并在空间格局上呈现显著的区域差异[14]。国内关于土地利用变化驱动力研究始于20世纪90年代末期[15]。在理论层面，陈百明指出必须在人类驱动力—土地利用/土地覆被—全球变化—环境反馈的系统动力学框架下开展土地利用/覆被变化及人类驱动力的研究[16]；摆万奇等在分析驱动因素内部关系及其与土地利用变化的相互作用的基础上，发现土地利用变化的动力源、驱动因素内部分力与合力的关系以及驱动力与土地利用变化之间普遍存在的非线性反馈关系等[17]。在实证分析方面，研究尺度主要包括全国、省域、地市级尺度以及经济发达地区、生态脆弱地区等研究区域；数据来源主要有土地利用变更数据和遥感影像数据；研究方法主要采用相关分析、回归分析、主成分分析、灰色关联分析、协整分析、通径分析、空间计量分析等方法；主要测算分析的驱动因素可归为4类：地理因素(坡度、区位、气温)、经济因素(GDP、二三产业产值、收入、投资水平)、社会因素(人口、城镇化)、政策因素(发展政策、土地规划、国家方针)，其中社会经济要素是主要的研究方向。这些研究奠定了建设用地扩展驱动因素分析的基础，也丰富了土地利用变化驱动力的实证分析内容。

河南省作为中原经济区的核心组成部分，既是人口、农业大省，又是新兴工业大省，肩负着保障国家粮食安全和带动中原经济区崛起的双重重任。随着河南工业化、城镇化的快速推进，社会经济发展对土地资源的需求进一步加大，土地资源需求与供给矛盾日益突出，保护耕地资源与保障经济发展任务艰巨[18]。本研究在分析河南省18个地市建设用地扩展的动态变化基础上，运用STIRPAT模型对2002—2012年河南省及其18个地市建设用地扩展的驱动因素进行分析，定量揭示影响建设用地扩展的主要驱动因子及其区域差异，为控制建设用地规模、减缓扩张趋势提供一定的科学依据。

1 建设用地扩展的动态分析

1.1 测度方法

为全面分析河南省18个地市建设用地的扩展特征及空间差异，引入建设用地综合扩展系数进行测算分析[19-20]，即从建设用地扩展速率、扩展结构系数和扩展规模系数3个指标进行综合分析，分别代表速度型指标、结构型指标和规模型指标。具体测算方法如下：

1.2 扩展动态分析

由于2002，2009年中国土地利用现状分类进行了新的调整，在进行时间序列上的对比分析时，个别二级地类的内涵发生了变化。为保证数据口径的统一性，以这2个时间作为节点，将研究时段2002—2012年分为了3个阶段，便于相同时间长度间进行比较分析。按照上述建设用地扩展变化模型分别测算出河南省18个地市2002—2005，2005—2008，2009—2012年建设用地扩展的B1，B2，B3，B值并进行类型划分(表1)。

表1 河南省18个地市建设用地扩展类型

利用ArcGIS 10.0自然断点分级法将各地市的扩展类型进行分类，18个地市建设用地扩展类型在3个阶段呈现出较为明显的特征(图1)。在第一阶段，大部分城市属于稳定型扩展，仅6个城市为弱扩展以上类型，且主要为郑州以北城市。到第二阶段，建设用地扩展强度增大，5个城市处于强扩展以上类型，1个城市处于弱扩展类型，其余12个城市为稳定型扩展。第三阶段，稳定型扩展城市为8个，弱扩展类型以上城市达到10个，主要为以郑州为中心的北部、西部城市，说明在郑州为中心城市的带动下，经济迅速发展带动了建设用地的相应扩张变化，建设用地扩展剧烈程度大致呈现“西北高，东南低”的空间格局。

从3个阶段的综合扩展系数来看，各地市呈现出不同的空间差异变化和时序变化。郑州市始终处于剧烈扩展类型，其作为河南省会城市，社会经济发展对建设用地的需求十分强烈，以郑州为中心的“米”字形快速铁路网强力推进，产业集聚区建设尤其是航空港集聚区作为全省经济的核心增长点，发展尤为迅速，高技术企业的大量入驻等因素促进了建设用地不断由城区向周边城镇快速蔓延。焦作始终处于强扩展类型，其大力推进新型工业化发展，工业经济保持了高速增长，9个省级产业集聚区获批，新增规划面积62 km2，另外，旅游经济异军突起，促进了经济快速发展，因此建设用地扩展长期处于强扩展状态。 洛阳、鹤壁、开封、平顶山、许昌、南阳的建设用地扩展速度都呈现由弱到强的递增状态；安阳、漯河、济源等城市呈现了不同程度的波动变化；濮阳、三门峡、商丘、周口、驻马店5个地市在3个阶段中始终处于稳定型增长，建设用地扩展变化较为平缓。

图1 河南省18个地市建设用地扩展类型变化

2 建设用地扩展驱动指标与模型构建

2.1 指标选择与数据来源

建设用地扩展的驱动因素一般可分为自然环境因素和社会经济因素。自然环境因素对建设用地扩张的影响相对稳定，主要表现为累积效应，起到一定的限制和引导作用。比较而言，社会经济因素对建设用地扩张的影响更为活跃，成为学者们主要研究的内容。在分析河南省社会经济发展实际情况的基础上，借鉴已有的指标选择方案[7，22-23]，选取国内生产总值、总人口数、全社会固定资产投资、农村家庭人均纯收入、城镇家庭人均可支配收入、公路里程、第二产业贡献值、第三产业贡献值、城镇化率作为河南省建设用地扩展的驱动因素。其中，建设用地方面的基础数据来源于河南省土地利用变更数据，经济方面的数据来源于《河南统计年鉴》(2003—2013年)。

2.2 模型构建

选取T.Dietz等[24]提出的STIRPAT随机回归模型，它是在人文因素与环境影响之间的恒等式IPAT基础上进一步改进，是多变量非线性模型，具体形式为：I=aPbAcTde。式中：I表示环境压力；P，A，T分别代表人口数量、富裕度和技术；b，c，d分别为人口数量、富裕度、技术等驱动因素的指数；a为模型系数；e为模型误差项。该模型是定量分析人文驱动因素对环境压力影响程度的重要方法，并得到了更为广泛的应用。众多学者运用此模型分析了人文因素对土地资源、碳排放、水资源等不同研究对象的影响程度[25-27]。借鉴上述模型，构建定量分析河南省建设用地扩展驱动因素的计量模型，公式为：Y=KDa1Pa2Ia3Ra4Ua5La6Sa7Ta8Ca9e。在实际使用中，通常对模型等式两边取对数得到：lnY=lnK+a1lnD+a2lnP+a3lnI+a4lnR+a5lnU+a6lnL+a7lnS+a8lnT+a9lnC+ε。 式中：Y为建设用地面积；K为常数；D为国内生产总值；P为总人口数；I为全社会固定资产投资；R表示农村家庭人均纯收入；U表示城镇家庭人均可支配收入；L表示公路里程；S为第二产业贡献值；T为第三产业贡献值；C表示城镇化率；ε为模型随机项；a1，a2，a3，a4，a5，a6，a7，a8，a9为各驱动因素的弹性系数，表示当D，P，I，R，U，L，S，T，C每变化1%时，分别引起Y的a1%，a2%，a3%，a4%，a5%，a6%，a7%，a8%，a9% 的变化。模型中对原始数据进行了对数变换，能够较好地解决异方差性和多重共线性问题。

2.3 研究路径

首先，采用统计分析软件SPSS19.0对选取的驱动因子与因变量建设用地面积进行相关性分析和检验，提取相关性较强且通过显著性检验的驱动因子；其次，采用主成分分析法将取对数后的驱动因子(自变量)进行分析与筛选，提取对因变量解释性最强的主成分，可得到主成分与自变量间线性关系式；再次，将提取的主成分作为解释变量，经标准化处理后的建设用地面积作为因变量输入SPSS软件，采用普通最小二乘法进行回归拟合，得出因变量与主成分间的线性关系式；最后，将主成分与自变量之间的线性关系式带入因变量与主成分的线性关系式中，得到因变量与自变量之间的关系式，最终可得出建设用地驱动因子的弹性系数。

3 建设用地扩展驱动因素的实证分析

3.1 驱动因素主成分分析

以国内生产总值、总人口数、全社会固定资产投资、农村家庭人均纯收入、城镇家庭人均可支配收入、公路里程、第二产业贡献值、第三产业贡献值、城镇化率作为河南省建设用地驱动因素，分别用D，P，I，R，U，L，S，T，C表示，以建设用地面积Y作为因变量，运用SPSS 19.0进行不同因素间的相关性分析。各驱动因素与因变量的相关系数都在0.9以上，双侧显著性检验在0.01 水平上显著相关，这9个因素可以作为分析建设用地扩展的驱动因素。

为了消除驱动因素间的量纲关系并使之具有可比性，对各变量数据取对数后输入SPSS中进行标准化处理，处理后的数据分别用Ds，Ps，Is，Rs，Us，Ls，Ss，Ts，Cs表示。以2002—2012年河南省总体数据进行分析，18个地市采用相同的方法测算。在SPSS的主成分分析模块进行建设用地驱动因素的主成分提取。以KMO检验研究变量间的偏相关性，一般KMO统计量大于0.7以上都可以接受[28]。KMO检验值为0.756，且球形检验统计量的Sig<0.01，适宜做因子分析。对驱动因子Ds，Ps，Is，Rs，Us，Ls，Ss，Ts，Cs进行主成分提取，得到2个主成分，即综合变量F1，F2。2个综合变量可以解释总方差的99.494%，即总体多于99%的信息可以由这2个公共因子来解释。由得分系数矩阵(表2)可得综合变量F1，F2与其他8个驱动因子间的关系：

F1=0.359Ds-1.415Ps+0.529Is-0.077Rs+

0.402Us-0.544Ls+0.474Ss+0.100Ts-0.883Cs；

F2=-0.239Ds+1.782Ps-0.434Is+0.259Rs-

0.288Us+0.791Ls-0.371Ss+0.057Ts+0.839Cs。

表2 得分系数矩阵

3.2 因变量与综合变量的OLS回归

以因变量Ys作为被解释变量，综合变量F1，F2作为解释变量，采用普通最小二乘法进行回归(表3)。通过SPSS中OLS回归结果，得到Ys与F1，F2拟合模型的R2系数为0.923，F值为95.354，t检验的Sig<0.01，说明模型拟合很好。根据表3中得出的模型系数，可以得到因变量Ys与综合变量F1,F2之间的关系式：Ys=0.641F1+0.718F2；再将F1,F2代入，得到自变量Ys与各驱动因素的关系式：Ys=0.058 7Ds+0.371 7Ps+0.027 8Is+0.136 6Rs+0.051 1Us+0.219 2Ls+0.037 9Ss+0.105 2Ts+0.036 1Cs； 最终得到2002—2012年河南省建设用地驱动因素的计量模型：

Y=K×D0.058 7×P0.371 7×I0.027 8×R0.136 6×

U0.051 1×L0.219 2×S0.037 9×T0.105 2×C0.036 1×e。

表3 模型系数

3.3 结果分析

由各驱动因素的弹性系数大小对比看出，总人口、公路里程、农村家庭人均纯收入是影响河南省整体建设用地扩展的重要驱动因素；第三产业贡献值、GDP、城镇家庭人均可支配收入是影响建设用地扩展相对重要驱动因素，城镇化率、全社会固定资产投资等是影响建设用地扩展的次要因素。

在测算影响河南省整体建设用地扩张的驱动因素基础上，按照相同的测算方法在相同时间序列内分别对18个地级市的数据进行测算分析(表4)，总结影响建设用地扩展的共性社会经济因素，作为对省级测算分析的补充，更能体现研究的客观性。由于各地市的社会经济基础和土地资源禀赋差异较大，根据表3中模型弹性系数，可以看出影响其建设用地扩展变化的驱动因子也呈现显著差异。将各地市驱动因素按照弹性系数的大小进行排列，取各地市驱动因素系数居前3位的作为重要驱动因素并进行统计分析。统计得出，其中14个城市的重要驱动因素为总人口，12个城市的重要驱动因素为城镇化率，10个城市的重要驱动因素为公路里程，7个城市的重要驱动因素为农村家庭人均纯收入，其他因素的共性数量较少。因此，与河南省整体数据的测算结果对比，验证了总人口、公路里程、农村家庭人均纯收入作为影响河南省建设用地扩展的重要驱动因素的正确性，但由于河南省整体城镇化率水平较低且区域差异很大，掩盖了部分城市城镇化相对较高且提升速度较快对建设用地扩展的重要驱动力量。

河南是全国人口大省，2012年底总人口达到10 543万人，从2002年起，年均增长速率为0.93%。由于河南人口基数较大，人口的增长对建设用地扩展产生了重要的驱动作用。同时，总人口的增长的另一方面还表现为城镇化进程加快的过程。到2012年底，全省城镇人口达到4 470万人，年均增加216万人，城镇化率为42.4%，年均提高1.62个百分点，高于全国平均水平，由此推动的城镇规模也在相应扩大。目前，河南现代城镇体系已初步形成，地区性中心城市组团式发展深入推进，全省城区人口规模超过20万人的城市有39个，县城规模不断壮大，新型城镇化引领作用明显增强。随着农村经济的全面发展，2012年全省农村家庭人均纯收入为5 367元，年增长速率为9.3%，然而农村居民点在全省建设用地的比重一直保持在60%以上。可见，农村收入水平的提高，一方面是在城镇化进程的影响下进城务工，导致城镇面积的不断扩大；另一方面是农村收入水平的提高，增加了其占用、扩大宅基地的可能性，从而成为建设用地扩展的重要驱动因素。近年来，河南省贯彻落实党中央、国务院关于加快基础设施建设战略决策，积极推进郑州航空枢纽建设和高铁框架谋划建设，不断完善高速公路网和国省道干线公路网。到2012年底，全省铁路运营里程达到4 822 km，公路通车里程24.96万km，高速公路通车里程5 830 km，连续7年居全国首位。交通条件的改善，促进了建设用地进一步扩张以支撑经济并带动经济的发展。因此，根据河南省整体和18个地市建设用地驱动因子的测算分析，并结合当前河南发展现状可以得出，人口的不断增加、城镇化进程的加快、交通建设的大力推进和农村人均收入水平的提高是河南省建设用地扩张的重要共性驱动因素。

表4 河南省18个地市建设用地扩展驱动因子测度

通过以上的分析可以看出，除了共性因素的影响外，影响各地市的其他重要驱动因素(在该地市测算结果中的排名前3位的因子为重要驱动因素)也存在一定差异。例如，对于郑州建设用地扩展影响最大的是城镇化率，其次依次为城镇家庭人均可支配收入、农村家庭人均纯收入和GDP等；对于开封、濮阳，除了人口因素和城镇化率2个共性因素外，还有固定资产投资对其建设用地扩展影响较大；对于安阳、济源，重要驱动因素为第三产业贡献值；对于新乡的重要驱动因素还有第二产业贡献值；对于漯河的首要驱动因子为第二产业贡献值，其次为GDP和城镇家庭人均可支配收入。

4 结论与讨论

河南省建设用地扩展程度由稳定逐步到强烈的地市数量在不断增加，以郑州为核心的周边城市建设用地扩展较为强烈，呈现出“西北高，东南低”的空间格局。郑州始终属于建设用地剧烈扩展类型，焦作一直属于强扩展类型，濮阳、三门峡、商丘、周口、驻马店属于稳定型增长；洛阳等其他城市则呈现由弱到强的波动变化。总人口、城镇化率、公路里程、农村人均家庭纯收入是影响河南省整体及其18个地市建设用地扩张变化的重要共性驱动因素。在地市层面上，由于各地市社会经济基础和土地资源禀赋的差异，不同地市间建设用地扩展的重要驱动因素有所不同，固定资产投资和第三产业贡献值也成为一些城市的建设用地扩展的重要驱动因素。

结合当前河南省18个地市建设用地扩展趋势及社会经济发展变化的实际情况，河南省应当因时、因地制宜地制定区域发展战略和土地利用规划，从源头上实现节约、集约，引导建设用地由外延平面式无序扩张向内涵立体式、多维式的综合利用转变，调整土地利用结构，优化产业布局。同时，还要加强土地管理的监控力度，构建土地节约、集约利用的信息平台，实时、客观反映土地利用动态变化，为河南省土地集约利用与经济社会可持续发展的内在协调起到一定的促进作用。

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SocialandEconomicDrivingFactorsfortheExpansionofConstructionLandinHenanProvince:BasedonSTIRPATModel

WenYangyang1,GaoJianhua1,LiangDi2

(1.CollegeofEnvironment&Planning,HenanUniversity,Kaifeng475001,China; 2.SchoolofPublicAdministrationandPolicy,RenminUniversityofChina,Beijing100871,China)

The study aims to calculate the main social and economic driving factors of construction land extension based on the analysis of extension features and spatial difference of construction land in 18 cities in Henan Provinces. This paper analyzes the extension dynamic condition and spatial difference by using construction land comprehensive extension coefficient as well as makes quantitative analysis of social and economic driving forces of construction land extension in 18 cities and entire Henan Province by utilizing STIRPAT model. The 18 cities of Henan Province have significant spatial difference in construction land extension. The extension change increases continuously along with the cities’ economic power， and the intensity and construction land extension change in cities north and west of Zhengzhou are stronger. The total population, urbanization level, highway mileage and net income per capita for a rural household are the universal driving force factors among the selected factors that affect Henan construction land extension. Currently, Henan Province is in a period with rapid social and economic development. The construction land efficiency should be constantly improved through the increase of saving and intensive utilization level to realize the organic unification of sustainable economic development and sustainable land development.

construction land； STIRPAT model； driving factor； Henan Province

2015-01-04；

2015-12-31

教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(11JJD790017)；河南大学省部共建项目(SBGJ090114)

温阳阳(1989-)，女，河南洛阳市人，硕士研究生，主要从事土地资源管理研究，(E-mail)wenyangy@126.com。

高建华(1964-)，男，河南临颍县人，教授，博士生导师，博士，主要从事土地利用与管理、经济地理方面的研究,(E-mail)jhgao@henu.edu.cn。

F301.2

A

1003-2363(2016)01-0121-06