基于STIRPAT模型的城市建设用地结构差异对用地效率的影响研究——以四川省为例

邓坤粼,曹文亚,潘洪义

(四川师范大学 a.西南土地评价与监测教育部重点实验室;b.地理与资源科学学院,四川 成都 610066)

1 引言

近年来,我国工业化进程加速,国民经济进入了稳步增长阶段[1]。随着城镇化的快速推进,城镇用地的快速扩张已成为我国现阶段土地利用的重要特征[2]。城市经济是国民经济发展的重要载体,对城市的各方面有着重要的影响[3]。然而,近年来我国城镇化发展表现出“土地城镇化”大大超过了“人口城镇化”[4]。城市建设用地的快速扩张占用了大量的非建设用地,而人口城镇化的增速小于土地城镇化的增速。促进城市建设用地集约节约利用,优化城市建设用地利用结构,提高城市建设用地利用效率,是推动国家城镇化进程中亟需解决的重要问题,也是我国实现城市建设用地合理与可持续利用的重要途径[5]。

目前国内对用地效率研究的主要有:乔伟峰等利用江苏省南京市两期三维城市数字重建成果和地类变化转移矩阵,多角度、全方位视角研究了城市用地类型和用地强度的演变规律[6];李昶基于主成分分析、相关性分析和逐步回归分析等方法,分析了我国特大城市的建设用地变化特征,提出了合理发展的政策性建议[7];匡兵等基于洛伦茨曲线和偏移份额分析法,分析了湖北省武汉城市群城市用地结构的时序演变特征和空间配置差异,结合推拉理论和多元线性回归模型探讨了城市群用地结构变化的内在机理[8]。

本文对四川省城市建设用地结构变化和城市建设用地利用效率进行了测度,研究城市建设用地的时间变化与空间分异特征,同时基于STIRPAT模型探讨城市建设用地占比结构对用地效率的影响特征。结合四川各城市用地的实际情况,以期为四川省城市建设用地的合理利用与规划提供数据支持和理论支撑。

2 研究区域与研究方法

2.1 研究区域

四川省位于97°21′—108°31′E、26°03′—34°19′N之间,地形复杂多样,东部为盆地与丘陵,海拔在3000m以下,西部为高原和山地,海拔多在4000m以上,地势西高东低的特点尤为明显。辖区面积48.6万km2,占全国土地总面积的5.1%,居全国第五位,仅次于新疆维吾尔自治区、西藏自治区、内蒙古自治区和青海省。

2.2 研究方法

信息熵模型:假设一个城市的各类城市建设用地总面积为S,各类城市建设用地的面积为Si(i=1,2,3,…,k),则各类城市建设用地面积占总面积的比重为Pi=Si/S。根据信息熵原理,可定义城市建设用地利用结构信息熵[9]:

(1)

(2)

E=1-J

(3)

式中,H为信息熵(采用自然对数单位Nat),信息熵的大小表征城市内部建设用地利用类型的多少、规模和有序程度;E为优势度,表示城市建设用地利用的集中程度,反映城市内一种或几种有优势的用地类型对城市的主导与支配程度;J为城市建设用地利用结构的均衡度,是实际信息熵值与最大信息熵值的比值。

偏移—份额模型(份额量)为:

(4)

R=(Ut-U0)/U0

(5)

结构性偏移量:

(6)

(7)

竞争性偏移量:

(8)

(9)

偏移份额比=(IMij+RSij)/NSij

(10)

包含非期望产出的超效率SBM模型:本文主要采用包含非期望产出的超效率SBM模型[10],对四川省2002—2016年城市建设用地效率进行测度,计算公式为:

(11)

λj>0，j=1,…,n,j≠0

STIRPAT模型:STIRPAT模型是由IPAT环境压力模型演变而来,用来表征人文因素对环境压力的影响,为非线性多变量随机模型,标准形式[11]为:

I=aPbAcTde

(12)

式中,I为环境压力;P,A,T分别为人口数量、富裕度和技术因素;b,c,d分别为人口数量、富裕度和技术因素的弹性指数;a为模型系数;e为模型误差项。

借鉴STIRPAT模型的标准形式,构建定量分析城市建设用地结构对用地效率影响的扩展模型:

(13)

式中,TE为城市建设用地利用综合技术效率;P为市辖区非农业人口;A为人均GDP;Dij为各类城市建设用地百分比;i为年份;j为城市建设用地类型。

为便于实际分析,常将非线性问题转化为线性问题,对模型两边同时取自然对数得到:

lnTE=lna+blnPi+clnAi+∂ijlnDij+lne

(14)

当其他因素不变时,各类城市建设用地结构占比每变化1%,综合技术效率将随之变化∂ij%。

2.3 数据来源及指标选取

本文研究对象包括四川省的18个地级城市。由于甘孜州、凉山州和阿坝州的数据缺失,因此将这3个地区定为非研究区。基础数据主要包括城市建设用地结构利用数据、社会经济数据和空间数据(表1)。城市建设用地结构利用数据来源于2002—2016年的《中国城市建设统计年鉴》,包括城市建设用地总面积以及居住用地、工业用地、仓储用地、绿地等各类城市建设用地面积;社会经济数据来源于2003—2017年的《中国城市统计年鉴》和《四川统计年鉴》,部分经济数据根据各城市统计年鉴和国民经济与社会发展统计公报整理补充完善;四川省空间数据由1∶400万国家基础信息系统网站中的四川省县级行政区划矢量数据处理得到。此外,本文的城市建设用地结构数据和社会经济数据均为各城市的市辖区数据。

表1 城市建设用地效率评价指标体系

注:数据来源于2002—2016年《中国城市建设统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《四川省统计年鉴》和各城市的统计年鉴。

3 结果分析

3.1 城市建设用地利用结构时空变化分析

从时间维度分析:随着时间的推进,四川省内部各城市建设用地利用结构信息熵、均衡度和优势度演变有所不同。从测算结果可知:成都市、自贡市、泸州市等10个城市建设用地结构信息熵和均衡度表现为波动上升且相对稳定的趋势,各市建设用地利用结构有序性降低,各类型城市建设用地面积的差距在缩小,结构日益完善,变化趋势见图1a。德阳市、绵阳市、内江市、乐山市、南充市、广安市、达州市和巴中市8个城市的建设用地结构信息熵值总体为波动下降的趋势,各城市建设用地利用结构有序性增强,单一或几种用地类型优势明显(图1b)。

图1 2002—2016年四川省各市建设用地信息熵波动图

空间维度分析:由表2可知,四川省各市的增长性结构从衰退性结构中吸纳了133.52km2的城市建设用地。其中,工业用地的贡献量最大,占转移量的65.88%;其次依次为仓储用地、居住用地、市政公用设施用地和道路交通设施用地,贡献量分别为12.57%、10.47%、7.67%和3.41%。从地类上看,这部分偏移量分配给增长性建设用地的公共设施用地和绿地,各自占比分别为39.03%和60.97%。从空间分布上看,这部分偏移量大部分分配在成都市、绵阳市和南充市,雅安市和资阳市的分配额较小。

从表3可见,空间布局上自贡市、南充市和达州市的偏移份额比均为正值,表明城市建设用地偏移量主要是补给效应,城市建设用地需求高;成都市、攀枝花市、泸州市、绵阳市、内江市、宜宾市、雅安市、巴中市和资阳市的偏移份额比中正值多于负值,说明城市建设用地偏移量以补给效应为主,城市建设用地增长明显;德阳市、广元市、遂宁市、乐山市、眉山市和广安市的偏移份额比中多为负值,说明城市建设用地偏移量以挤出效应为主,主要体现在居住用地和公共设施用地两种城市建设用地类型。

表3 四川省各城市建设用地偏移份额比

3.2 城市建设用地利用效率时空分析

时序分析:本文借助MaxDEA软件计算2002—2016年四川省18个研究城市的建设用地利用效率,测算结果包括综合技术效率、纯技术效率和规模效率。结果表明,四川省各城市建设用地效率在投入水平、城市管理等方面均表现为异质性。①综合技术效率方面,各城市表现为波动上升趋势,且在全省平均综合技术效率方面呈上下波动;2002—2006年综合技术效率表现为全省>各市;2006—2013年综合技术效率表现为各市>全省;2013—2016年效率值又回到全省>各市,说明行政区划级别的不同,城市在用地发展、城市集聚效益与管理水平上呈现较大的差异。②纯技术效率方面,各城市同样表现为波动上升趋势,2002—2006年的纯技术效率表现为全省>各市;2006—2013年纯技术效率表现为全省>各市;2013—2016年效率值又回复到全省>各市。变动幅度方面,城市变化幅度(0.246)高于四川省的平均水平(0.193),但总体变化幅度有限。③规模效率方面,同样表现为波动上升趋势,除个别年份外,规模效率基本上表现为各市>全省。

图2 2016年四川省各城市建设用地利用效率

空间分析:综合技术效率受纯技术效率和规模效率的共同影响,表现为综合技术效率=纯技术效率×规模效率,两种效率共同作用于综合技术效率。2016年四川省城市建设用地利用综合技术效率为0.828,尚未达到效率有效状态,要素投入—产出水平还有较大的提升空间,合理配置资源,实现效率的最优产出。就各市综合效率而言,2016年各城市间的城市建设用地效率存在较大的差异,巴中市的综合技术效率最高为1.207,最低的宜宾市为0.329,最大效率值是最小效率值的3.67倍。因此,将18个城市大致分为(图2):①TE>1,包括成都市、自贡市、攀枝花市、德阳市、绵阳市、广元市、遂宁市、南充市、达州市、雅安市和巴中市。其中,巴中市综合技术效率值最高,2016年地区生产总值比上年增长了7.8%,三次产业结构占比为16.5∶46.6∶36.9,依靠第二、三产业带动经济发展,同时位于秦巴山区,在国家精准扶贫政策支持下,达到城市建设用地利用的高效状态,实现投入—产出的优化配置,投入—产出的松弛量基本上达到最优。②1≥TE≥0.4,包括乐山市、广安市和资阳市3个城市,其综合技术效率值未达到效率有效状态,效率值在0.5上下浮动,说明城市建设用地的投入要素与最优的产出效率之间还存在一定差距,需要提高资源配置水平。在包含非期望产出的测算下,资阳市2016年的非期望产出比2015年有所增加,经济发展所带来的环境负效应较明显。③0.4>TE,主要包括泸州市、内江市、眉山市和宜宾市,其综合技术效率值低于0.4,处于低效状态,这4个城市的三次产业结构均为“二三一”型,说明经济发展主要依靠第二产业的拉动作用,产生的环境负效应较大。泸州市为4个城市中综合技术效率较高的城市,地处川南经济片区,城镇化率为47.5%,市内布局有重化工业、酿酒等企业,污染物排放量较多,技术水平有待提高,综合效率低下。

3.3 建设用地结构对用地效率的影响分析

基于模型的构建原理,各类型城市建设用地占比结构为自变量,城市建设用地利用综合效率为因变量。首先对四川省城市整体样本进行回归估计,模型指标数据的得分系数见表4。

表4 城市建设用地效率指标数据主成分得分系数

由主成分得分系数可得综合变量:

F1=0.863lnP+0.921lnA-0.386lnD1+0.786lnD2-0.887lnD3-0.721lnD4-0.698lnD5+0.507lnD6+0.923lnD7

(15)

F2=0.444lnP+0.306lnA+0.729lnD1-0.479lnD2-0.241lnD3-0.45lnD4+0.606lnD5-0.708lnD6+0.262lnD7

(16)

再将用地综合效率与综合变量通过最小二乘法进行回归,回归方程调整R2=0.745,显著性值为0.000均小于0.05,说明模型拟合较好(表5)。

表5 综合变量模型系数

用地效率与综合变量的关系式为:

lnTE=0.129F1+0.113F2-3.35

(17)

由式(15)—(17)可得用地效率与用地结构的扩展STIRPAT模型:

lnTE=0.1615lnP+0.1534lnA+0.0326lnD1+0.0468lnD2-0.1417lnD3-0.1439lnD4-0.0204lnD5-0.0146lnD6+0.1487lnD7-3.35

(18)

式中,D1、D2、D3、D4、D5、D6、D7分别为居住用地、公共设施用地、工业用地、仓储用地、道路交通设施用地、市政公用设施用地和绿地的用地占比。

由上式可知,D1、D2、D3、D4、D5、D6、D7每变化1%,用地效率将会分别发生0.0326%、0.0468%、-0.1417%、-0.1439%、-0.0204%、-0.0146%和0.1487%的变化。城市建设用地效率与居住用地、公共设施用地和绿地呈现正相关性,影响程度为绿地>公共设施用地>居住用地;工业用地、仓储用地、道路交通设施用地和市政公用设施用地呈现负相关关系,影响程度表现为仓储用地>工业用地>道路交通设施用地>市政公用设施用地。

由于各市所处的地理位置、经济发展水平和城市管理等方面存在差异性,因此用地结构对用地效率的影响特征也有差异。基于STIRPAT模型回归分析方法,得到城市建设用地占比结构对用地综合效率的模型估计结果,四川省18个城市的综合变量与综合效率回归所得的调整R2均大于0.7,显著性值均小于5%,说明各城市的模型拟合均较好,模型估计结果见表6。

表6 城市STIRPAT模型估计结果

就用地结构对用地效率的正向影响来看,成都市主要受公共设施用地和绿地的影响较大,公共设施用地增加主要表现为商业和服务业用地增加,经济产出直接作用于用地类型上,可明显提高用地效率;绿地具有美化城市、改善生活环境的功能,能提升居住环境。自贡市、德阳市和遂宁市主要受道路交通设施用地和工业用地的影响较大,道路交通设施用地增加,能为劳动力出行提供方便,降低通勤时间,也为企业的原材料运输和产品输出提供完善便捷的运输通道,降低运输成本;工业用地同公共设施用地类似,经济效益增加直接影响城市用地效率提高。攀枝花市、乐山市、雅安市和资阳市受公共设施用地和市政公用设施用地的影响较大,市政公用设施用地增加,一定程度上对劳动力就业及其子女的读书、各类产业的发展等提供了相应的保证,对提高用地效率具有一定的保障作用。绿地对泸州市具有明显的正向影响作用,对泸州城市绿化率的提高有积极作用。内江市、宜宾市主要受居住用地和仓储用地的影响较大,居住用地增加,能为劳动力提供较好的居住环境,减少住房开支,同时能带动相关产业的发展,达到提高城市用地效率的目标;仓储用地增加,为工业、服务业等行业发展提供了相对便捷的服务,间接推动城市建设用地效率提高。市政公用设施用地、工业用地对绵阳市、眉山市用地效率的提高具有正向作用;道路交通设施用地和公共设施用地对广元市的影响较大;南充市受居住用地、道路交通设施用地的影响较大;广安市受工业用地和居住用地的影响较大;居住用地对达州市的影响较大;市政公用设施用地、绿地对巴中市的影响较大。

4 结论与讨论

4.1 结论

研究结论主要为:①从城市建设用地结构时间维度看,四川省各市建设用地利用结构信息熵变化具有波动性,表现出“缓慢上升—缓慢下降—快速上升—缓慢下降—快速下降—快速上升”的过程,用地结构为“相对稳定—有序—无序—相对稳定—有序—无序”的变化过程,用地结构有序性降低,多样性提升;就各城市内部而言,各城市用地结构信息熵表现为波动上升和波动下降的趋势特征。②从城市建设用地效率看,三大效率值均呈“波动上升”趋势,且表现为规模效率>纯技术效率>综合技术效率,规模效率对综合技术效率的贡献度较大,而纯技术效率对综合技术效率的影响度更大。各市三大用地效率值均呈波动上升,且在全省平均水平上下波动;就城市内部而言,有50%的城市用地效率达到有效状态,少数城市处于效率低下状态,需要合理配置资源投入,提升用地效率。③通过探究各城市建设用地占比结构对用地效率的影响特征,发现各城市用地占比结构对用地效率的影响作用各有不同。生活用地是影响城市建设用地利用综合效率提升的主要因素;生产用地是影响城市建设用地利用综合效率提升的直接因素;生态用地是影响城市建设用地利用综合效率提升不可或缺的因素。各城市内部建设用地结构相互影响、相互制约所形成的作用合力,共同影响用地效率的提升;公共设施用地和工业用地、仓储用地可直接产生经济效率,效率提升明显,而居住用地、道路交通设施用地、市政公用设施用地和绿地不能直接产生经济效益,需要通过一定的传导作用才能产生经济效益,但却是城市发展和用地效率提升不可缺少的用地结构类型,需要合理配置各类城市用地,优化城市建设用地供应结构,达到效率提高的目的。

4.2 讨论

本文基于城市建设用地结构和用地效率的测度,探讨了四川省城市建设用地结构对用地效率的影响特征,但仍存在一些不足,有待后续改进。在研究用地占比结构对用地效率的影响特征时,为了保证前后年份数据的可比性,将城市建设用地按一定原则做了归并处理,这种处理为使连续年份具有可比性,得出的结果较为笼统,不能细分表示用地占比结构对效率的影响特征,今后需要进一步分阶段的深入研究。