南通市人口与土地城镇化发展协调性评价及驱动因素研究

周 侗，王文懋,2，朱北宇,2

（1. 南通大学地理科学学院，江苏·南通 226007；2. 南通大学经济与管理学院，江苏·南通 226019）

改革开放以来，中国经历了长时间的快速城镇化发展。城镇化是一个多维的复杂过程[1]，快速的城镇化往往导致城镇化不彻底，表现为人口城镇化滞后于土地城镇化的发展，造成诸如耕地流失、房价飞涨等一系列问题。陆大道等在2007年向中央提交的报告中就指出“中国土地城镇化已经超速于人口城镇化”[2]。《国家新型城镇化规划（2014—2020）》提出走以“人”为核心的高质量城镇化道路[3]。在此背景下，推进人口与土地城镇化协调发展成为我国推进新型城镇化的重要举措[4-5]。

目前，关于我国人口与土地城镇化协调发展的研究主要集中在评价指标建立和土地相关指标数据获取上。在协调性评价模型建立上，部分学者主张使用陆大道提出的城镇化发展的四个维度即人口、经济、土地、社会来建立协调性评价模型[6-8]，另有学者认为复杂的协调模型难以反映城镇化进程中的人地关系，主张将协调性评价模型指标合并为人口与土地两个大类[9-11]。土地相关指标数据获取方面，现有研究主要通过统计年鉴资料，存在部分年鉴数据缺失与统计口径有误等问题。与之相比，遥感影像为科学获取建成区数据提供了保障[7,12-13]。此外，有学者在研究中探讨了人口与土地城镇化协调发展的驱动因素[14-16]，各研究区由于其独特的地理位置与产业结构，驱动力因素各有不同。

以往关于城镇化协调发展的研究主要停留在经验层面，同时尚未形成系统的驱动力测算机制，因此本文选取长江三角洲中心区重要城市南通市作为研究区域，建立南通市的“人口—土地”城镇化协调发展指标系统（简称“PU-LU”系统），充分利用多时相遥感影像数据来真实反映南通市土地城镇化的动态变化情况，并选取耦合协调模型对其进行测度与评价，分析评价结果，最后探讨南通市人口与土地城镇化协调发展驱动因素，以期为更多同类型城市的协调发展提供决策依据。

1 研究区域与数据来源

1.1 研究区域

南通市地处于江苏省东南部，长江三角洲北部，中纬度地带，120°12´E～121°55´E 31°1´N～32°43´N，全市总面积8001 km2，是2019年中央提出的长江三角洲中心区的重要城市（图1）。2000年以来，南通市呈现高速发展趋势，2019年南通市GDP达9383.39亿元，位列全国地级以上城市第23名。但是，南通市人口与土地城镇化在发展中出现失调现象并带来诸多负面问题，因此，本文将南通选定为研究区域。

1.2 数据来源

本文以建立的“PU-LU”系统为基准，通过1999 2018年的《中国城市统计年鉴》《江苏省统计年鉴》《南通市统计年鉴》及《南通市国民经济和社会发展公报》获取社会经济数据。

图1 南通市区位图Fig.1 Nantong area map

为提高城镇化数据的准确性，本文所需的建成区面积数据均由中国科学院遥感与数字地球研究所（http://ids.ceode.ac.cn/Index.aspx）提供的20幅遥感影像解译而来，影像选取时间为2月至6月，云量较少，影像质量较好。其中1999～2012年 为Landsat 4-5，2013～2018年 为Landsat 8 OLI，空间分辨率均为30m。

2 研究方法

2.1 “PU-LU”指标系统构建

人口城镇化的核心是农村人口向城镇集聚的过程，在人口集聚的同时，经济因素与社会因素同样会发生集聚，表现为二、三产业扩张的同时带动人们的生活方式、社会关系等方面发生转变[9]。土地作为城镇化的载体，其城镇化的核心是建成区规模的增加，必然带动单位土地上的投入与产出。因此，本文从人口和土地两个维度出发，在可行性、完善性等原则指导下，并借鉴相关研究成果[7,17-20]，建立了南通市“人口—土地”城镇化协调发展指标系统（“PU-LU”系统）（表1）。

表1 南通市“PU-LU”指标系统Table 1 The "PU-LU" index system of Nantong

2.2 基于Landsat影像的建成区提取

为消除遥感影像的形变、模糊和信息缺失等不利因素，得到科学合理的数据，本研究对20期影像进行了坐标系统一、波段组合、图像融合、剪裁等预处理[12-13]。再利用ENVI 5.3软件对处理后的影像进行监督分类，建立了建成区与其他用地两组分类区，且均通过分离性检验，可分离性良好。经过对比，选取最大似然法作为分类方法，分类结果均通过混淆矩阵分类精度检验方法，最终提取的建成区面积数据可信度较高。选取四期建成区图像作为建成区面积变化示意图（图2）。

图2 1999200620132018南通市建成区分布图Fig.2 Distribution of built-up areas in Nantong in 1999, 2006,2013 and 2018

2.3 协调性评价方法

本研究借助物理学中的耦合理论[7,9,16]，构建了评价人口城镇化与土地城镇化之间相互影响、相互作用程度的耦合协调度模型，定量分析南通市城镇化过程中人口与土地两大子系统的耦合状况以及演化趋势。本模型由发展度(T)、耦合度(C)以及协调度(D)组成。

（1）发展度。表示人口与土地城镇化的综合水平，公式如下：

式中，PU、LU分别代表人口与土地城镇化指数，a和b表示为人口与土地城镇化两部分的在公式中的权重，本研究认为人口城镇化与土地城镇化同等重要，所以a和b取值都为0.5。

（2）耦合度。耦合度表征研究主题内部子系统之间相互依赖的程度，公式为：

式中，耦合度C的取值范围为[0,1]，C值越大，子系统之间越耦合。m为子系统的个数，本文从人口与土地两个维度进行研究，所以m取值为2。

（3）协调度。由于发展度与耦合度等指标过于单一，在评价中不足以体现协调化发展的动态趋势，并且在评价中容易产生误差，所以引入协调度模型进一步对人口与土地城镇化的协调发展状况进行评价。协调度综合了发展度T与耦合度C，衡量协调发展状态结果稳定，参考价值更高。其函数为：

根据协调度D值，将人口与土地城镇化协调类型分为3大类10亚类，同时根据城镇化指数的对比情况，将城镇化发展状况分为三种类型，分类结果见表2。

表2 人口与土地城镇化协调发展类型与城镇化类型标准Table 2 Types of coordinated development of population and land urbanization

2.4 驱动因素分析—主成分分析法

主成分分析方法是指通过降维思想，将多个指标组合为相互独立的几个综合指标，来充分反映总体信息[15]。操作步骤如下：

（1）假设有样本矩阵X，包含p个评价指标，n个评价对象，公式如下：

（2）计算得到p个评价指标之间的相关系数矩阵为Rp×p，求出各评价指标的特征值λi(i=1,2,…,p)并按照大小排序，然后分别计算出对应 i的特征向量ei(i=1,2,…,p)。故主成分Zi的贡献率为：

当前i个主成分累计贡献率达到85%～95%时，取前i个主成分作为新变量。前i个主成分累计贡献率为：

（3）得到主成分新变量为Z1,Z2,Z3,…,Zm(m≤p)，则第 个评价对象的综合主成分得分为：

3 南通市“人口—土地”城镇化发展协调性评价结果分析

根据上述方法，得出南通市20年间人口城镇化指数PU、土地城镇化指数LU、发展度T、耦合度C、协调度D、城镇化类型以及不同的协调发展类型，结果见表3。整个研究期内，南通市人口与土地城镇化发展协调度由1999年的0.29增加到2018年的0.93，整体协调发展类型由中度失调类转变至优质协调类，协调发展效果显著（图3）。结合表2，将研究期内南通市的协调发展过程分为三个阶段。

表3 2001～2018年南通市“PU-LU”系统协调性评价计算结果Table 3 Calculation results of coordination evaluation of “PU-LU”system in Nantong from 2001 to 2018

图3 南通市人口城镇化与土地城镇化协调发展趋势Fig.3 Coordinated development trend of population and land urbanization in Nantong

3.1 失调阶段（1999—2004年）

该阶段协调度由0.29增至0.36，反映出人口城镇化与土地城镇化两大子系统的发展逐渐趋于有序，但是仍然处于轻度失调状态。由图3可以看出，1999～2001年耦合度C有明显下降趋势，该阶段人口与土地之间的依赖程度有所下降，主要原因在于该阶段南通市人口城镇化指数迅猛增长，与土地城镇化指数之间的差距变大；2001～2004年人口城镇化指数有所降低，土地城镇化指数不断增高，耦合发展程度回升明显。虽然该阶段耦合度变化明显，但发展度T明显低于耦合度C，所以整体协调度D值低下，主要由于人口与土地城镇化水平低下，导致了其综合效益即发展度T值的低下。

3.2 磨合阶段（2005—2011年）

该阶段协调度平稳增加，从0.41增至0.69，人口与土地的协调程度表现得更加有序。由耦合度C的发展趋势来看，2004～2005年有明显的降低，主要由土地城镇化指数的快速增长导致；2005年以后耦合度迅速提升，2010年达到峰值。综合来看，耦合度C2007年进入平稳发展状态，说明该阶段南通市城镇化进程中人口与土地之间的相互依赖程度逐年增强。原因主要是一方面南通市人口向城镇聚集提升了城镇居住、教育、医疗以及公共设施用地的需求；另一方面，城镇面积的不断扩大以及居住条件和产业结构的不断优化，进一步刺激了更多人口向城镇集聚。从发展度T看，该阶段发展度由0.18增至0.49，增幅明显，但仍低于耦合度。

3.3 协调阶段（2012—2018年）

该阶段协调度继续稳步增长，2012年南通市人口与土地城镇化的协调水平增长至0.74，进入中级协调发展阶段；2014年协调度上升至0.8，进入良好协调阶段；2018年协调发展类型进入优质协调阶段，协调度增至0.93。2016年《上海城市总体规划》提出后，南通融入“上海大都市圈”，同城效应明显，经济发展增速，人口与土地城镇化指数都呈现出快速增长，协调发展状况不断向好。

综上所述，南通市在研究期内协调度的变化趋势逐渐向好，协调类型由最初的中度失调转变为优质协调。发展度T的逐步提升在整个协调度的有序变化中起到了重要的作用。20年间南通市政府不断调整产业结构，优化土地利用效率，推出优质政策吸引人口，将发展重心逐步转移到以“人”为核心的新型城镇化模式中来，从而不断提高人口与土地城镇化之间的协调水平，推动两者有序发展。

4 南通市“人口—土地”城镇化协调发展驱动因素分析

采用主成分分析，进一步对“PU-LU”系统进行研究，以得到南通市人口与土地城镇化的协调发展的驱动因素。使用SPSS软件计算各指标主成分贡献率与累计贡献率，得出前两项Z1、Z2的累计贡献率已经达到了94.921%，所以将前两项作为主成分因子，选取的前两个主成分可以解释所有变量的大部分信息。接着分析得出主成分Z1、Z2的载荷矩阵（表4）。

4.1 驱动因素分析

为更直观地了解各因子的贡献情况，将表4计算结果展示为散点图（图4）。横轴Z1表示第一主成分，纵轴Z2表示第二主成分，按照“PU-LU”系统因素层，将计算结果分为6部分，分别表示该因素层内指标在两个主成分上的取值，另有一幅图表示载荷矩阵取值为负值的指标。

在第一主成分Z1中占有较高载荷的指标有X1、X4、X6、X7、X9、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X18、X19。对照PU-LU系统中的因素层和目标层可知，整个研究期内“人口素质”“居民生活水平”“土地利用结构”“土地投入”以及“土地产出”等指标，在南通市人口与土地城镇化协调发展中起到了核心作用。第二主成分Z2中占有较高载荷的指标有X2、X3、X5、X10和X17，在“人口—土地”城镇化协调发展评价系统中主要包含在“人口结构”“人口素质”和“居民生活水平”中，说明人口城镇化在南通市的人口与土地城镇化协调发展中作为次级驱动力。综合来看，20年间土地城镇化在南通市城镇化协调发展中起到的作用更为明显。

表4 主成分载荷矩阵Table 4 Component matrix

图4 转移后的主成分载荷矩阵散点图Fig.4 Scatterplot of the shifted principal component matrix

4.2 驱动力综合得分

通过成分得分系数矩阵，计算得出南通市人口与土地城镇化协调性评价各年度主成分综合得分（图5）。如果综合得分为正，则表示该年度人口与土地协调性发展在平均水平之上，并且得分越高，协调发展的水平就越高；反之，综合得分为负，则该年度人口与土地协调性发展在平均之下，得分越低，则该年度人口与土地城镇化越不协调。

整个研究期内，南通市人口与土地城镇化协调发展的相关驱动力经历了如下发展趋势：1999～2001年，各驱动力作用逐渐加强，主成分综合得分上升至0.89；2002～2007年，各驱动力作用不断衰减，并在2004年降至平均水平以下，2007年主成分综合得分为-0.36；2007年以后各驱动力作用再次回升，至今呈现上升趋势，主成分综合得分在研究期末达到了0.665。这说明，影响南通市人口与土地城镇化协调发展的相关驱动力在总体上是不断加强的，这也印证了前面研究得出的南通市人口与土地城镇化之间的耦合协调关系在不断加强的结论。

图5 “PU-LU”系统相关驱动因子的综合得分Fig.5 Comprehensive score of driving factors related to "PU-LU" system

5 结论与政策建议

5.1 结论

本文利用Landsat遥感影像提取土地相关指标数据，运用耦合协调和主成分分析等研究方法，探讨了南通市1999～2018年人口与土地城镇化协调发展的情况，分析结果表明：20年间南通市人口与土地城镇化发展的协调状况先后经历了失调、磨合、与协调阶段，2005年开始南通市土地城镇化相关指标快速扩张，人口与土地城镇化发展的不协调现象呈现出缓和趋势，并在2012年以后达到协调状态。但是研究结果也表明目前南通市土地城镇化发展速度仍超速于人口城镇化，土地的扩张没有对应的人口来消化，需要在未来的发展中予以调整。另外，整个研究期内，土地利用结构、土地投入和土地产出在整个协调趋势中起到了关键作用。

5.2 政策建议

在空间区位上，如今南通市战略地位上升到长三角中心区城市，并且在2020年7月的行政区划调整中扩大了市辖区范围，今后发展要不断增强主城区辐射效应，同时利用好独特的区位优势，深度融入“上海大都市圈”，积极培育同城效应，借助上海第三机场定址南通以及沪通高铁开通的契机，逐步布局重大基础设施，提升交通便利度和城市知名度，建设现代化大城市。

在土地发展模式上，南通市应当积极调整产业结构，推进先进集约型制造业、现代服务业，提升土地投入与产出，进一步提高土地利用效率，避免城市建设用地再次出现无序低质量扩张，继续发挥沿海优势不断优化滩涂围垦机制，贯彻万顷良田政策发展现代农业，保护农业用地。

在人口发展模式上，南通市要坚定走以“人”为核心的新型城镇化道路，在行政区划调整的契机下，利用主城区优势，吸引人口集聚，同时继续提供和完善的诸如落户与购房等方面的利好政策来吸引人才流入，优化人口结构，进一步发挥教育优势提高人口整体素质，这将对实现南通市城镇化健康合理发展具有重要的意义。