异速增长视角下浙江县域城镇土地集约利用及影响因素研究

刘逸辉, 彭伟斌

(杭州师范大学 经济学院, 浙江 杭州 311121)

城镇化进程中以“城市病”“半城镇化”为表现的人地矛盾日益严峻,成为制约城镇化高质量发展的重要因素[1].就近城镇化对于缓解“城市病”[2]、促进城镇合理布局和乡村可持续发展具有重要意义[3],已逐渐成为学术界的共识.县域城镇既是城市的腹地,也是辐射农村的纽带和新型城镇化的关键落脚点,更是就近城镇化的空间承载,在国家城镇体系结构中处于承上启下的关键环节[4].县域城镇化的发展,对于就近城镇化具有重要的积极意义,因此,如何处理县域人地关系,集约利用县域城镇土地成为推动就近城镇化,实现城镇化高质量发展的关键问题.

城镇土地集约利用涉及经济、人口和环境等多个方面,一直是学术界研究的热点.定义方面,本文从人地关系视角出发,将城镇土地集约利用定义为单位土地上投入劳动和资本的强度[5],土地中投入的要素水平体现于城区面积与城市人口规模的变化.测度方面,现有方法通常为构建评价指标体系[6-7]、借助模糊综合评价[8]、计量模型[9-10]、极限条件法、GIS技术、RS技术和“压力-状态-响应”模型[11]等方法,综合多项因素展开评价[12].然而,城镇土地集约利用过程具有动态性,其评价标准也应因时因地而变.故而,针对不同地域约束条件构建的评价体系,在面对多个地区的比较时,往往难以提供统一的评价标准.而城区面积与城市人口作为城市系统中的两大要素,已被证实在多尺度下具有异速增长特征[13- 14],可在论证人地关系协调时提供重要的科学依据[15-16].在此情况下,异速增长模型可为城镇土地集约利用提供具有统一评价标准的测度工具[17].

作为一种具有统一性,动态性的测度工具,异速增长模型在我国县域城镇化问题研究中的应用价值体现相对不足.浙江省是我国改革开放的先行地区,其县域也受到城镇化进程深刻而广泛的影响,人地矛盾也较为突出.鉴于此,本文借助MODIS土地覆被数据和统计年鉴数据,通过异速增长模型对浙江城镇土地集约利用进行时序拟合,分析浙江省县域城镇土地集约利用水平,探讨异速增长模型在县域研究中的适用性和有效性,并分析城镇土地集约利用的影响因素,为推动就近城镇化和城镇化高质量发展提供科学参考.

1 研究区概况

浙江省地处中国东南沿海,位于长江三角洲南翼,是中国经济最发达的省份之一,现设杭州和宁波2个副省级城市,温州、湖州、嘉兴、绍兴、金华、衢州、舟山、台州和丽水等9个地级市.2015年,浙江省常住人口5 539 万人,其中城镇常住人口3 644.7 万人,人口城镇化率65.8%,总户籍人口为4 859.18 万,非农人口城镇化率32.5%.除市辖区外,浙江省共有54个县(市),常住人口占全省总人口的63.1%,非农人口城镇化率为21.3%.截至2019年,浙江省地区生产总值56 197.15 亿元,全省总户籍人口4 999.83 万人,常住人口5 737万人,其中城镇常住人口3 952.79万人,人口城镇化率68.9%.全省整体上处于快速城镇化向高水平城镇化转型的关键阶段,但县域层面仍处于快速城镇化阶段.本文研究区域选取的是除市辖区以外的54个县(市),详见表1.研究范围选取的时间节点为2015年,2015年之后变更的行政区划不在本文考虑范围之内.

表 1 浙江省2015年县域行政区划

2 研究数据与研究方法

2.1 数据来源与预处理

2.1.1数据来源 鉴于2015年人口统计口径的变化,以及县域统计数据获取受限等因素,本文采用浙江省各县(市)2001—2014年的土地利用覆被数据,浙江省2015年县级行政边界数据,路网数据,高程数据及社会经济统计数据开展研究.

土地利用覆被数据用以计算各县(市)城镇建设用地面积,来源为MODIS土地利用覆被产品MCD12Q1数据集(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/),空间分辨率约为500 m,既能较好地体现县域土地利用变化过程,也能避免干扰乡村居民点.该数据集具有采集时间连续和分类方法一致等优势,是动态监测城市扩张的良好数据源之一[18].其第六版具有约80%的整体分类精度[19],不同年份间分类精度较为稳定,满足土地利用变化分析的精度要求[20].

县级行政区划与路网数据来源于1∶100万全国基础地理数据库(https://webmap.cn/commres.do?method=result100W),现势性为2015年.各县高程值与坡度值均来源于ASTER GDEM[21]数字高程数据,空间分辨率约为30 m,可以较为精确地刻画县域尺度下的地形分布情况.县域非农人口及各类统计数据分别来源于各对应年份的《浙江统计年鉴》与《中国县域统计年鉴》,县域建成区面积数据来源于各对应年份的《绍兴统计年鉴》.

2.1.2数据预处理 数据预处理工作主要针对行政区划数据与MODIS土地利用覆被数据.首先,在GIS软件中提取研究范围内的县(市);其次,根据MCD12Q1数据集的自身特性,选取分类精度较高且有“城市与建成土地(Urban and Built-up Lands)”类的LCCS2分类体系,结合县级行政边界,利用GIS软件掩膜提取2001—2014年浙江省县域土地利用变化数据,并计算城镇建设用地面积.

由于城镇土地集约利用的影响因素来自不同的层面,各指标的单位及量纲之间存在不同,因此有必要对数据进行标准化处理,保证数据之间的可比性.本文采用Z-score法对相关数据进行标准化,即标准差标准化.该方法根据均值(mean)和标准差(standard deviation)进行标准化,经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1.数据标准化的过程通过统计分析软件SPSS 25实现.

2.2 研究方法

2.2.1异速增长模型 城市地理学中的异速増长,是指城市系统中局部要素之间,局部要素与整体的相对增长率具有恒定比值,用以揭示城市纵向增长规律.在一个城市系统中,城镇人口和城区面积相对增长率的比值趋近于一个常数.以分形学的角度分析,该常数体现的是城镇面积分布的维数与城镇人口分布维数的比值.在时间序列上,某一城市的城镇人口(本文用非农业人口表示)和城区面积(本文用建成区面积和城镇建设用地面积表示)的增长,可用以下异速增长方程表示:

(1)

其中,A(t)为某县域城镇在t时刻的城区面积;P(t)为t时刻与A(t)对应的城镇人口数量;t为时间;a为比例系数;b为异速增长系数,即异速标度因子,用以表示城镇土地集约利用水平.

可将(1)式表示为:

A(t)=aP(t)b.

(2)

异速增长分析的关键是考察参数b的值[22],由于分维数的引入解决了异速增长研究中的量纲困境,城市形态的平均分维数为1.7左右,人口的空间分维数可为2[23].因此,为了更精确地以异速增长测度城镇土地集约利用,应有b=0.85[24].

当b>0.85时,为正异速増长,城镇土地扩张速度大于城镇人口增长速度,人均土地面积增加,城镇土地利用相对不集约;当b<0.85时,为负异速増长,城镇土地扩张速度小于城镇人口增长速度,人均土地面积减少,城镇土地利用相对集约;当b=0.85时,城镇土地扩张速度等于城镇人口增长速度,人均土地面积基本保持不变.

在实际测度中,由于数据获取精度等多种原因,b的值通常难以精确地等于0.85,因此,本文从研究的实际需要出发,采用分位数法将b值分为3个等级:高度集约、适度集约和不集约.

2.2.2主成分分析 主成分分析是一种降维的统计方法,其原理是通过正交变换将原来多个相关性较强的指标重新组合成较少的综合指标,且指标间互不线性相关,同时尽可能多地保留原始指标的信息.主成分的确定一般依据前几个主成分的累计方差贡献率≥85%,或方差λi≥1来确定[25],主成分的方差越大,则其包含的信息越多.本文采用主成分分析法剔除冗余的影响因子,确定影响城镇土地集约利用水平的综合因素.主成分的表达式为:

Fp=α1i*Zx1+α2i*Zx2+…+αpi*Zxp, (3)

其中,α,α,…,α(i=1,2,…,m)为X的协方差矩阵Σ的特征值所对应的特征向量,Z,Z,…,Z是原始变量经过标准化处理的值.

2.2.3地理探测器 地理探测器模型应用的特点之一是没有假设条件的要求,因此可以弥补其他统计方法在数据处理上的不足.正因如此,地理探测器模型在社会经济因素和自然环境因素的影响机理分析中应用广泛[26-27],其因子探测模块可以识别影响因子,交互探测模块可以解释影响因子与因变量之间的交互作用,是研究复杂地理因素驱动机理十分有效的工具[28-29].

因子探测:因子探测的主要原理是比较某一因素和地理事物是否具有显著一致的空间变化,若有,则说明该因素对地理事物的发生和发展具有决定意义.模型如下:

P

(4)

交互探测:交互探测模块用于定量地揭示其中任意两个影响因素对于城镇土地集约利用的作用关系,具体原理是将任意两个因素作为图层进行空间叠加形成新图层,新图层的属性由原有的两个图层共同决定.通过对原有图层与新图层因子影响力大小的比较,判断因子交互后的影响是更强化还是更弱化.其判断规则如下:

1) 若q(A∩B)

3) 若q(A∩B)>max(q(A),q(B))且q(A∩B)

4) 若q(A∩B)>q(A)+q(B),则A和B交互后影响作用非线性增强;

5) 若q(A∩B)=q(A)+q(B),则A和B相互独立.

本文采用地理探测器方法,探测各项综合因素的影响力及影响因素之间的交互关系.

3 研究结果

3.1 异速增长视角下城镇土地集约利用测度分析

表2 不同数据源下b1、b2及的比较

分析b2发现,在选取的54个样本中,松阳县和长兴县的值为负数,可定性为异常样本.由于在异速增长模型中,土地与人口的分维数之比不为负,因此异速标度因子也大于0.从现实的角度看,b值为负数，说明城镇建设用地与非农人口的变化方向不一致.故而在松阳县和长兴县的城镇土地集约利用测度中,异速增长模型适用性无效.究其原因有三:一是测度问题;二是发展阶段问题;三是数据质量问题[30].分析长兴县与松阳县历年人口变化(图1),结合异速增长理论适用性相关研究[31-32],异常原因应为数据质量问题,因此将异常样本予以剔除.剔除异常样本后的样本量占总样本量的96.3%,拟合结果中异常样本量极小,剔除后对研究的整体方向和结论无显著影响,因此异速增长模型适用于浙江省县域城镇土地集约利用的测度.

图1 2001—2014年松阳县和长兴县非农人口变化

3.1.2基于异速标度的城镇土地集约利用格局分析 在剔除异常样本后剩余的52 个县(市)中,有29 个县(市)的异速标度因子小于0.85,23 个县(市)的异速标度因子大于0.85.对比各县(市)的b2发现,浙江省县域异速标度因子存在明显的分布梯度.为进一步分析浙江省县域城镇土地集约利用分布情况,本文使用分位数法将各县(市)b2的值分为3个等级:0

表 3 浙江省县域城镇土地集约利用水平分布

浙江省县域城镇土地利用高度集约的县(市)有18 个,适度集约17 个,不集约17 个,分别占比34.61%、31.48%和31.48%.城镇土地集约利用高度集约的地区城镇建设用地与非农人口呈现负异速增长,非农人口增长速度大于建设用地扩张速度;适度集约的地区城镇建设用地与非农人口增长速度大致持平,接近同速增长,在实现社会经济稳定发展的同时,也给未来可持续发展留下了充足的空间;不集约的地区城镇建设用地与非农人口呈现正异速增长,非农人口增长速度小于建设用地扩张速度,存在土地利用粗放现象.

城镇土地集约利用水平最高的是青田县,b2值仅有0.109 0;城镇土地集约利用水平最低的是龙泉市,b2值为3.741 0;慈溪市b2的值为0.848 6,约等于0.85,是浙江省土地利用集约最为适度的县级行政区.综合而言,浙江省县域城镇土地利用较为集约.空间上看,城镇土地集约利用水平高的县(市)主要分布在浙江省东部地区;城镇土地集约利用水平低的县(市)在西部分布更广;城镇土地集约利用水平适度的县(市)分布则较为分散,无明显规律.

3.2 基于异速标度的城镇土地集约利用格局影响因素分析

3.2.1基于主成分分析的影响因素提取 浙江省县域城镇土地集约利用水平的分异格局是人地互动的结果,也是多种因素相互作用下的客观表现.选取第二产业从业人数(X1)、第三产业从业人数(X2)、人均GDP(X3)、公共财政收入(X4)、税收(X5)、公共财政支出(X6)、固定资产投资(X7)、平均高程(X8)、平均坡度(X9)、市中心距离(X10)和路网密度(X11)11个指标作为城镇土地集约利用的影响因子(表4).由于各指标之间可能存在较大的关联性,分析结果会受到冗余信息的干扰,因此本文采取主成分分析法对影响因子进行降维处理,提取综合影响因素.

表 4 影响因子名称、单位及数据来源

选取剔除异常样本后的相关数据,采用SPSS软件提取城镇土地集约利用影响因子中的主成分.首先进行KMO检验,统计量为0.891,满足0.5～1.0的范围,表明数据符合主成分分析的条件.表5是提取出的主成分和方差贡献率,前2个主成分的特征值大于1,前3个主成分的累计方差贡献率大于85%.为了能使主成分包含尽可能多的指标信息,又做到各因素之间相对独立,本文取前3个主成分作为影响浙江县域城镇土地集约利用水平的综合性因素.

表 5 主成分特征值与方差贡献率

采用最大方差法计算得出旋转后的因子载荷矩阵(表6),可以看出,第一主成分在X1、X2、X4、X5、X6和X7的载荷量绝对值较大,第二主成分在X3、X8、X9和X11的载荷量绝对值较大,第三主成分在X10的载荷量绝对值较大.因此,可以总结出影响浙江省县域城镇土地集约利用的三大因素分别为:财税与产业因素、自然条件与经济发展因素和交通便利度因素.

表 6 旋转后的因子载荷矩阵

3.2.2浙江省县域城镇土地集约利用影响因素总体分析 在利用主成分提取得到财税与产业、自然条件与发展水平和经济区位3项综合性因素的基础上,研究形成城镇土地集约利用空间格局的影响因素.首先,对浙江县域城镇土地集约利用水平进行地理探测器因子探测(表7),结果显示:在P<0.001的条件下,3个综合影响因素均通过了显著性检验,说明所选因素对县域城镇土地集约利用水平的影响力可信度高.各影响因素按影响力大小排序为:财税与产业因素(0.352 2)>经济区位因素(0.271 5)>自然条件与发展水平因素(0.192 0).同时需要注意的是,由于各县(市)的资源禀赋和发展定位有所差异,因此，影响各县(市)城镇土地集约利用水平的主导因素也会有所不同.

表 7 浙江县域城镇土地集约利用水平分异格局因子探测结果

财税与产业因素的q值最大,是影响浙江省县域城镇土地集约利用水平的主导性因素.政府的投入行为与产业发展水平深刻地主导着区域人地关系发展的形态,政府对某地的财政投入和产业政策决定了当地公共基础设施水平和产业发展方向,二、三产业的集聚吸引了大量农村剩余劳动力和外来劳动力,形成经济与社会边际效应,带动了当地产业发展,提高了地方政府的财政收入,提高了人口城镇化和土地城镇化水平.为了满足城镇化发展带来的巨大需求,地方政府会进一步扩大城市建设规模,优化产业结构,同时，不断提高城镇土地集约利用水平,节省土地利用成本,提高土地利用的经济效益.

经济区位是影响浙江省县域城镇土地集约利用水平的第二大因素,以县域城镇与其所隶属的地级城市中心之间的距离体现.在城镇土地集约利用水平为适度集约以上的县(市)中,经济区位要素越高的城市中心,城镇化与工业化进程往往更早,更快,会带来一定的溢出效应:县城距离市中心越近,更容易承接市中心的人才、资本和产业溢出,更便于建设与市中心关联的产业与基础设施配套,在小尺度范围内形成生产与消费循环体.这样一来,县域与市中心的经济交流就越趋向紧密,土地利用活动也更为频繁,城镇土地利用就越集约.

自然条件与发展水平的q值在3个综合性因素中最小,但也是影响浙江省县域城镇土地集约利用水平的重要因素.理论上,地形地貌越复杂,自然条件越恶劣的地区人口分布越少,极端地形条件下发展出城镇的可能性较小.由于浙江省处于长江三角洲,水系众多,北部和东南沿海为平原,中部为盆地,西部和东部皆有丘陵,仅浙南地区有较多山地,在多重条件约束下,城镇在丘陵错落中不断发育,因此高程和坡度等自然条件对浙江省城镇土地集约利用水平的影响呈负相关.也正因如此,受地形影响较大的地区人均用地更少,为了保证社会经济的发展,他们往往通过多种方式提高土地利用强度,如城镇建设更为密集等,并试图在单位面积土地上获得更大的收益,从而形成城镇土地集约利用水平较高的状态.

3.2.3浙江省县域城镇土地集约利用影响因素交互分析 利用地理探测器模型中的交互探测模块,对财税与产业因素、自然条件与发展水平因素和经济区位因素三项影响因素的交互作用进行分析,表8为因子交互作用探测结果.

表 8 地理探测器因子交互探测结果

基于交互探测的结果表明:

q(F财)∩q(F自)>q(F财)+q(F自),

q(F财)∩q(F经)>q(F财)+q(F经),

q(F自)∩q(F经)>q(F自)+q(F经).

各因子交互后的影响作用都表现为非线性增强,即任何两种因子对城镇土地集约利用水平的交互作用都大于一种因子的单独作用,其影响力是呈非线性增加的.城镇土地集约利用是一个复杂的社会-经济动态过程,是区域多因素交互作用下的地方响应过程.即使是相对独立的变量,其影响城镇土地集约利用水平的内在机制也具有彼此互动和相互融合的特征.

4 结论及政策建议

4.1 研究结论在新型城镇化背景下,关注县域城镇土地集约利用有助于缓解快速城镇化过程中的人地矛盾,促进合理的城乡一体化发展格局形成.本文利用异速增长模型对2001—2014年浙江省县域城镇土地集约利用进行了时序测度,对异速增长模型在县域城镇土地集约利用研究中的适用性和县域城镇土地集约利用水平分布格局进行了分析;在此基础上,利用主成分分析法提取出影响浙江省县域城镇土地集约利用水平的综合性影响因素,即财税与产业因素、自然条件与发展水平因素和经济区位因素;最后,通过地理探测器模型对各综合性影响因素的影响水平和交互作用展开分析.研究得出以下结论.

1) 在对浙江省县域的时序测度中,有效样本量为96.3%,可以证明异速增长模型在县域城镇土地集约利用的测度中的适用性,浙江省县域城镇化的整体发展阶段符合异速增长模型的有效测度条件.通过对不同数据拟合结果的对比和对异常样本的分析发现,数据质量会对测度的有效性和精度带来负面影响,模型拟合结果的可靠性受到数据质量的约束.

2) 根据异速增长拟合结果,浙江省县域城镇土地利用整体为集约状态.有69.23%的县(市)处于适度集约或高度集约,适度集约比重为28.85%,集约利用水平最高的是青田县(b2=0.109 0),最低的是龙泉市(b2=3.741 0),慈溪市的集约利用水平最为适度(b2=0.848 6).在空间上,城镇土地利用集约水平总体呈现东-西向的梯度规律,东部地区集约水平较高,西部地区集约水平较低.由于资源禀赋和经济社会发展条件不一,浙江省县域城镇的土地利用同时存在人地矛盾尖锐和土地利用粗放问题.

3) 财税与产业、自然条件与发展水平和经济区位是影响浙江省县域城镇土地集约利用的三大综合因素,在影响城镇土地集约利用空间格局形成的过程中存在较强的相互增强作用.财税与产业因素是浙江省县域城镇土地集约利用的主导性因素,说明政府投入在土地利用的过程中占主导地位;经济区位因素的影响力大于自然条件与发展水平因素,说明经济区位对城镇土地集约利用而言更为关键.财税与产业因素与城镇土地集约利用水平形成了相互促进的循环机制;经济区位因素得益于城市中心的经济溢出效应,通过强化与市中心的经济交流促进了土地集约利用水平的提升;自然条件与发展水平因素的影响较为复杂,既有限制性条件也有促进性条件,但总体上其要素水平越高,城镇土地集约利用水平也越高.基于交互探测的结果表明,三种因素在交互之后对城镇土地集约利用水平的影响是非线性增强的,可以说在经济社会发展的过程中,三种因素形成了较为紧密的融合关系.

4.2 政策建议在研究结论的基础上,本文就如何更好地协调人地关系,促进资源合理配置,完善新型城镇化建设,推动县域高质量发展和可持续发展提出以下政策建议.

4.2.1积极发展县域经济,促进资源合理配置 面对目前地区发展和土地利用不均衡的现状,针对各县(市)具体情况,制定符合地方定位和可持续发展目标的财税和产业政策,加强体制机制创新,主动发挥县级财政的主导作用,破解县域城镇化发展的资金瓶颈问题,建立有利于县域新型城镇化发展的财税体制机制,引导市场资源配置和产业布局,提升县域经济活力.利用地方优势资源因地制宜发展特色产业,用市场化手段推动当地特色产业的专业化和集群化,减少土地资源浪费,优化县域产业布局,建立相对完善的城乡一体化产业体系,提高产业用地利用效率,提高县域产业的竞争力.

4.2.2深化户籍制度与土地制度改革,促进城乡融合发展 深化户籍制度改革,一方面要有序推进农业转移人口市民化,健全常住人口落户制度,推动人口就近城镇化;另一方面,积极引入外来人才,降低外来人口落户门槛,促进人才流动.在制定人口政策时,要注重系统性思维,充分考虑人口布局与地区资源环境承载力的匹配性.

深化土地制度改革,要建立完善合理的宅基地退出补偿机制,进一步建立完善城乡统一的经营性建设用地流转市场,加强农村土地资源整合与自然资源统一管理,提升区域可持续发展能力,建设生态文明;创新城镇土地利用方式,提升土地利用潜力和经济效益,加快实现地区经济增长;加强集体土地与国有土地融合利用,发展特色农业和科技农业,同时建立合理的收益分配制度,推动城乡共享发展成果.形成合理利用,权责统一,注重生态的土地利用路径,控制建设用地规模和利用强度,缓解城市过度扩张,推动城乡土地资源合理配置,促进城乡融合发展.

4.2.3提高国土空间规划水平,推进公共服务均等化 国土空间规划是优化国土空间开发保护格局的重要手段,要加快构建完善的国土空间规划编制,实施和管控体系,推动县、乡和村级国土空间规划体系建设,提升县域国土空间规划水平,精准化实施空间资源配置,提升县域城镇化发展质量.在国土空间规划的编制与落实中,要强化基本公共服务,保障公共服务设施的数量、规模与覆盖范围，还要提高基本公共服务的水平,合理布局基本公共服务资源,积极引导公共服务资源向基层倾斜,实现城乡基本公共服务融合发展,保障县域基本公共服务高效与公平.