淮海经济区城市土地集约利用时空分异及经济社会影响因素研究

邵洪琪，毛 燕，杨小艳，陈龙高，张 宇

（1. 江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院，江苏 徐州 221116；2. 博源规划设计集团有限公司，江苏 南京 210001；3. 中国矿业大学公共管理学院，江苏 徐州 221116）

随着城市化进程的不断加快，城市规模日益扩张[1]，城市周边大量优质耕地被侵蚀占用，人地矛盾加剧，引发系列生态环境问题[2-3]。土地集约利用作为一种提高土地利用效率的手段，可降低耕地占用、保护区域生态环境。

土地集约利用研究开展较早且受关注较多[4]，但学者对其内涵仍有不同的认识[5]，存在基于投入[5-6]、投入和产出[7-8]，以及投入、产出和系统集约等不同构成维度的土地集约利用认知，在具体维度的理解上也有所不同[9-10]。因此土地集约利用水平评价中测度指标和具体方法[5，11-12]也存在差异，易导致测算结果主观性强、可比性较差，甚至存在偏误[5]。在以往研究中，发现土地集约利用水平受自然、经济和社会等多种因素的影响[13-14]，但由于经济社会条件一般综合体现区域多种因素的共同作用，因此经济社会因素对土地集约利用水平影响的研究更具有应用价值[15]。

淮海经济区是由苏鲁豫皖接壤地区20个经济不发达城市组成[16-17]的区域性经济合作组织，区域占全国国土总面积的1.9%，但承载人口总数占全国总人口的近10%，具有土地面积相对较少而承载人口较多的特点[18]。因此，淮海经济区亟须根据区域土地资源禀赋特征，提高资源的利用效率和集约利用水平，以适应整体发展的要求。

本文以淮海经济区为研究区，以投入和产出水平两个维度的相应指标为基础，应用主成分回归法研究淮海经济区土地集约利用的经济社会因素影响时空规律，从而为提高土地集约利用水平和促进区域可持续发展提供借鉴。

1 数据来源与处理

本文以区域地级城市为单元，从全国地理信息资源目录服务系统获取了研究区行政区划、交通等基础地理信息数据；人口、经济、土地及城市建设等相关数据主要来源于《中国城市统计年鉴》，以及相应省份和具体城市年鉴。数据处理过程中对明显异常的数据进行了鉴别、剔除，对异常或缺失数值进行修正或补充。

2 研究方法与过程

考虑到单个城市收集的样本数量过少，最终确定以研究区整体以及组成省份城市为评价单元，研究经济社会发展对城市土地集约利用整体和阶段性影响，以及不同省份影响的具体差异。具体应用中开展了投入和产出维度的土地集约利用经济社会因素影响研究。在产出维度研究中首先开展全区域影响研究，再以不同省份为单元研究经济社会因素影响的空间差异；为进一步分析影响的时间变化规律，以2007年为界，分阶段开展了两个时期的影响研究。投入维度则分别基于前述资金和劳动投入两项指标进行分析研究。

2.1 土地集约利用水平表征

以往研究表明，单位土地面积的经济产出是测度集约水平的最好指标[8，19]，故本文以建成区地均二三产业产值（Non-agricultural gross regional product per land area, NAGRP_L）作为土地集约利用产出水平的核心表征进行详细分析。为进一步衡量土地利用中投入的集约性，结合经典的生产三要素理论并考虑到数据收集的可行性，本文应用建成区地均固定资产投资（Fixed assets investment per land area, FAI_L），以及建成区地均非农从业人口（Non-agricultural labor per land area, NAL_L）两项指标进行分析研究（表1）。

表1 淮海经济区土地集约利用维度构成与表征指标表

2.2 参评指标确定

本文使用了18项指标以表征经济社会因素对土地集约利用的影响（表2）。其中全市和市辖区行业集中度采用区域内优势行业劳动力比重测度，公式如下：

表2 淮海经济区土地集约利用经济社会影响因素具体指标表

式中CI为行业集中度指数，Pi为区域第i行业从业人数，P为该区域所有行业就业总人数。

2.3 主成分回归分析

由于选择的指标可能存在相关性，易导致自变量相关引起共线性，影响评价结论。因而采用主成分分析法去掉多变量间的重叠信息，降低共线性[20]。本文应用主成分分析结合多元回归分析方法开展定量研究，先对所有自变量进行主成分分析，再应用逐步回归分析方法进行主成分回归分析，最后将回归结果还原为原始变量[21]，从而得到影响土地集约利用水平的回归模型。

3 结果与分析

3.1 土地集约利用水平时空分布特征

基于投入和产出两个维度三个单项指标的研究区土地集约利用水平测度结果如表3所示。①济宁和盐城市NAGRP_L指标16年间平均值明显高于其他城市，平均值较低的城市主要是安徽各市及河南开封，北部区域的山东省城市整体水平相对较高。NAGRP_L平均增速最高的三座城市依次为宿州、菏泽以及亳州。②FAI_L平均值最高的是济宁、商丘两市，较低的则位于研究区西部河南省和南部安徽省等城市，中部区域呈现较高水平，东部地区次之，其空间分布具有一定的梯度性特征。③NAL_L平均值在位于区域中北部及中南部的蚌埠、亳州、临沂和宿州最低，而在位于中部地区的淮北、徐州及西部周口最高，表现出低值的部分集聚性特点。

综合来看，研究区西南部安徽各市GRP平均值整体处于较低水平，其次为河南诸市，山东及江苏多数城市GRP平均值处于较高水平。特别是作为淮海经济区中心城市的徐州市[22]，不仅GRP平均值最高，其年平均增长速度也处于较高水平，这充分体现了徐州的中心城市地位。分析安徽各项指标的特征，可以看出土地集约利用水平与经济总量在该省各市整体呈现出较为明显的正向相关关系。

3.2 产出维度经济社会影响结果分析

3.2.1 区域整体及分省影响

基于全局主成分分析生成了涵盖18个变量的主成分，其中前3个主成分对数据变异的解释程度均大于1，且累计达到79.571%的贡献率，故选择前3个主成分进行回归分析（表4）。

旋转成分矩阵表显示各主成分对具体变量的解释情况（表5），成分1反映了包括经济投入、产出以及收入和消费等方面的大部分信息。成分2主要反映了人口构成因素，以及经济结构中行业优势度等信息。由于本文所涉及的行业优势度是基于不同行业从业人数测算，因此也可以理解为人口因素。成分3集中反映了经济结构中第三产业比重信息。

表5 研究区土地集约利用经济社会影响因素主成分分析旋转成分矩阵表

本文应用逐步回归方法对影响土地集约利用产出水平的主成分进行回归分析，根据成分得分系数矩阵将其还原为18项指标表示的土地集约利用产出水平影响模型[20]。从表6可见经济结构成为研究区16年间影响土地集约利用产出水平的关键因素。对于江苏，经济结构中5项指标均对土地集约产出水平具有正向作用，表明经济结构调整优化是江苏土地集约利用产出水平提高的主要因素。

表6 研究区分省及整体土地集约利用产出水平经济社会影响回归分析模型系数

x17和x18反映了区域细分行业的集聚性，其对于土地集约利用产出的影响具有双向性，其中x17对于除江苏以外的其他省份及区域整体均具有负向贡献；而x18对区域整体以及江苏、河南两省均有正向贡献，表明从整体来看淮海经济区，市辖区内的行业相对于全市而言，更多集中于土地效率较高的行业。

人口因素对研究区以及江苏城市产出水平均具有正向贡献。但是x2在其他三省城市具有负向贡献，说明城镇化水平的提高并未导致上述区域产出水平的提升，其非农人口比重的增加可能具有非经济因素的作用。

经济投入因素中除x3外，在研究区及各省基本呈正向贡献，经济发展整体呈现出土地集约利用的趋势。x6在河南和安徽城市均呈负向贡献，表明市辖区城镇单位从业人员的提高反而导致产出水平的降低，因为上述两省产业结构层次相对较低，其在吸纳从业人口的同时也增加了对土地资源的需求。

经济产出以及收入和消费水平因素中各项指标对产出水平的贡献从研究区和分省来看均较低，说明该阶段经济增长，以及生活水平的提升仍未促进土地集约利用水平提升。x12对研究区及各省均有正向贡献，且在安徽其他指标中处于相对较高的水平，表明地方财政收入与第三产业结构是安徽城市土地集约产出水平提高的重要因素。

3.2.2 分阶段影响分析

以2007年为界，开展两个阶段的土地集约利用水平影响分析（表7）。经济结构中x15的贡献率呈现增加趋势，表明随着经济水平的提升，第二产业的土地集约利用产出效率一直具有重要作用。而x16在两个阶段均呈负向贡献，说明就研究区整体而言，第三产业内部整体上依然处于较低层次水平。人口因素中x2呈现先负向后正向的作用，说明城镇化率对土地集约产出水平的贡献逐步显现。经济投入因素中x4贡献率则呈减少趋势，可能与地方财政预算支出的方向变化有关。经济产出因素相关指标（x7～x9）贡献率均较低且变化不大，表明该因素对土地集约利用水平影响的重要程度一直较小；收入与消费水平因素各指标的贡献率均相对较低。综合来看，经济社会因素对研究区土地集约利用水平的影响基本呈现与经济发展规律相一致的变化。但是对于研究区而言，第三产业比重的提高并未相应促进土地集约产出水平的提升，尚需进一步优化第三产业，以促进产出水平的提升。

表7 研究区分阶段土地集约利用产出水平经济社会影响回归分析模型系数

3.3 投入维度经济社会影响结果分析

基于研究区FAI_L及NAL_L的经济社会因素分析结果见表8。人口因素中，x1对FAI_L及NAL_L虽然贡献方向不同，但是考虑到其贡献度相对其他指标较小，说明其对于土地集约利用投入水平影响较为有限；而x2对于FA I_L正向贡献相对较大，表明城镇化水平的提高有利于地均资产投资强度的提升，但对于地均非农从业人口的提升作用有限。经济投入因素对两项投入水平影响也不突出，仅x6对于FAI_L正向作用较为明显，表明市辖区从业人口数量的提升有利于地均资产投资强度提升。经济结构中x16对FAI_L贡献最大，表明淮海经济区正处于第三产业初步发展阶段，三产比重增加对地均固定资产投资的提升贡献最大。而x15对NAL_L贡献最大，说明该阶段研究区第二产业可以提升地均非农从业人口的数量，对于提供就业岗位以及提升土地集约利用水平作用明显。

表8 研究区土地集约利用投入水平经济社会影响回归分析模型系数

4 结论

本文应用主成分回归法分析了淮海经济区16年间经济社会因素对土地集约利用水平的影响规律。结果显示，经济结构成为研究区该期间影响土地集约利用产出水平的关键因素。人口因素对研究区以及江苏省城市产出水平均具有正向贡献，但是城镇化水平的提高并未引起安徽、山东及河南城市产出水平的提升。经济投入因素对研究区及各省基本呈正向贡献，但地均固定资产投资对于土地集约利用产出水平的作用基本可以忽略。经济产出以及收入和消费水平因素对产出水平贡献从研究区和分省来看均较低。分阶段土地集约利用水平影响研究表明，经济社会因素对研究区土地集约利用水平的影响基本呈现了与经济发展规律相一致的变化；人口总数对土地集约利用投入水平影响较为有限，城镇化水平的提高有利于地均资产投资强度的提升；经济投入因素对两项投入水平影响也不突出；经济结构中三产比重增加对地均固定资产投资的提升贡献最大，第二产业比重可以有力地提升地均非农从业人口的数量，对于提供就业岗位以及提升土地集约利用水平作用明显。

综合上述研究分析，江苏和山东整体经济发展水平、土地集约利用水平均较高于安徽和河南。江苏省经济结构、人口因素的调整优化可提高其土地集约利用水平。经济投入和第三产业的发展是影响山东省土地集约节约利用的主要因素，可通过区域固定资产投资、地方财政预算支出和第三产业的发展促进其土地集约节约利用。安徽省可结合第三产业结构优化和地方财政收入促进地区土地集约利用。河南省通过地方财政支出等经济投入和市辖区内行业集中发展促进土地集约利用。整体而言，研究区该阶段经济增长，以及生活水平的提升依然未促进土地集约利用水平的提升，因此研究区内各省市在注重地区经济发展的同时也应注重土地资源的集约节约利用，实施地区土地集约利用动态监测，在此基础上制定差异化的土地资源管理制度。本研究样本数量相对较少，区域差异分析下的空间差异细分性不够，但是仍能从整体上揭示经济社会因素对土地集约利用水平影响的时空规律，可为促进区域土地集约利用水平提供参考和借鉴。