广东省土地利用效率和产业结构耦合协调特征及时空演变分析

冯维祥，廖富强，万智巍

（1.广东省科学院 广州地理研究所，广东 广州 510070；2.江西师范大学 地理与环境学院，江西 南昌 330022；3.鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室，江西 南昌 330022；4.赣南师范大学 地理与环境工程学院，江西 赣州 341000）

0 引言

改革开放以来，中国经济和产业发展取得了巨大成就［1］，其中第二、三产业增加值分别从改革开放初期的0.18、0.09 万亿元增至2022 年的48.32、63.87 万亿元。作为经济增长的关键要素，土地资源的合理配置和产业结构的转型升级与现代经济快速发展联系紧密［2］。但在经济高速发展的同时，也带来诸如土地利用效率低下、产业结构不合理等诸多问题，进而影响经济可持续发展［3］。究其原因在于长期以来粗放的发展方式［4］，当前阶段，中国正处于转变经济发展方式的重要时期，高质量发展对土地资源利用效率和产业结构升级优化提出了更高的要求，积极探索高质量发展路径，解决土地资源要素配置，推进产业结构合理优化，使土地利用和产业结构协调健康发展在当前经济转型中尤为重要。

国内外学者对于土地利用效率的测算方法，早期主要使用单一要素评价法或多要素评价法［5］计算土地利用效率，但由于其受到主观权重的影响，逐步被其他方法所取代。近年来，当前学术界主流的方式是采用数据包络分析（DEA）方法［6，7］和随机前沿分析（SFA）方法［8，9］，数据包络分析法具有非参数性的特点，该方法利用线性规划来计算多项投入和产出指标，以此测算各项评价单元的相对效率值，但由于其前沿面固定，无法对达到前沿面的单元做进一步区分［10］，在数据包络分析法的基础上发展而来的含有非期望产出的超效率SBM模型［11－13］可以有效解决指标的拥挤或松弛现象以及前沿面固定的问题，并且该方法将负产出指标纳入评价体系内，可以更加准确测算土地利用效率的实际表现，所以逐渐成为评价其效率的主流方法［14］。在产业结构水平测算方面，目前主要采用产业结构高级化来衡量产业结构水平，计算方法包括基于克拉克定律的非农业产值比重法［15］和以第三、第二产业增加值之比的衡量方法［16］，而空间向量夹角法因其能够较好地反映三次产业比重沿着第一、二、三产业的顺序不断上升的规律，成为目前测算产业结构高级化水平的主要方法［17，18］。在土地利用和产业结构关系的研究中，主要集中于单向作用［19，20］、双向作用机制［21，22］、相互影响关系［23，24］及空间的集聚溢出效应［25］等方向。综上可见，已有文献中对于土地利用效率与产业结构发展相互关系的成果较为丰富，但当前研究较少关注到土地利用效率和产业结构发展的耦合协调性，探究其耦合协调性的时空发展规律以及空间关联特征在土地利用和产业结构的研究中仍有完善空间。

广东省是全国改革开放的先行地区，具有较高土地城镇化和产业发展水平［26］，但区域发展存在显著的不平衡现象，而且土地利用效率和产业转型升级仍是其面临的重要问题，所以对土地利用效率与产业结构耦合协调水平分析，以及制定合理的土地利用和产业政策，对广东省高质量发展具有重要意义。综上，本文以广东省21 个地级市作为研究对象，选取2005—2020 年共16 个年份作为研究时间段，分别采用含有非期望产出的超效率SBM模型测算土地利用效率，使用空间向量夹角法计算得出产业结构高级化指标，以此衡量产业结构水平，再运用耦合协调度模型分析土地利用效率和产业结构水平耦合协调的时空演变规律，最后基于空间自相关分析方法探索其空间相关性特征，以期为广东省土地和产业政策制定提供科学决策依据，促进区域土地利用和产业结构协同发展。

1 研究方法、数据来源与指标体系

1.1 研究方法

1.1.1 含有非期望产出的超效率SBM模型

结合投入、期望产出和非期望产出3 个指标，本文采用由Tone 提出的含有非期望产出的超效率SBM模型测算土地利用效率，该模型将生产过程中产生的废水、废气等非期望产出纳入计算，不仅能有效解决投入指标过于拥挤或松弛的问题［27］，还能进一步区分处于生产前沿面的研究单元［28］。广东省有21 个地级市即研究单元n ＝21，每个城市研究单元由4 个投入指标m、3 个期望产出指标r1和3 个非期望产出指标r2构成，投入要素的矩阵元素为x，期望产出的矩阵元素为yd，非期望产出的矩阵元素为yu，土地利用效率值为ρ，计算公式如下：

1.1.2 产业结构高级化指标

本文使用空间向量夹角法［29］测算产业结构高级化水平，该方法可以有效衡量三次产业的产值占比逐渐由低级流向高级的转变程度。其基本原理是将国内生产总值根据第一、二、三产业划分为3 个部分，再把各产业当年的增加值占国内生产总值的比重作为空间向量中的一个分量，随即构成一组三维向量X0＝（x1，0，x2，0，x3，0）。再分别计算三维向量X0与第一、二、三产业空间向量X1＝（1，0，0）、X2＝（0，2，0）、X3＝（0，0，3）的夹角αj（j ＝1，2，3），计算公式如下：

再将产业结构高级化水平定义为L，L 值越大，说明产业结构的高级化水平越高，其计算公式如下：

1.1.3 耦合协调度模型

耦合协调度模型的原理是模拟两个个体在自身和外界共同作用下产生的相互作用［30］，可以较好地表现两者的整体性、综合性以及协调性。本文采用该模型来测算广东省土地利用效率和产业结构水平之间的耦合协调度，其计算公式如下：

式中：C代表耦合度；T 代表协调度；D 代表耦合协调度；U1代表土地利用效率ρ；U2代表产业结构水平，即产业结构高级化值L；a 和b 为两个体的权重，反映个体在协调系统中的重要程度，鉴于本文认为土地利用效率和产业结构水平在经济发展中重要程度相近，故将两者权重均设定为0.5。

1.1.4 空间自相关分析模型

地理学中认为空间中任意事物或现象都是存在联系的，相对邻近的个体之间的关联度会比非邻近的个体间联系程度更深［31］，所以意味着相邻地区的土地利用效率和产业结构发展可能产生相互影响。本文通过空间自相关分析模型来研究广东省土地利用效率和产业结构耦合协调度的空间相关性和差异性，其中全局Moran′s I指数是评价全局空间自相关常用的统计指标，计算公式如下：

式中：n 为研究单元总个数即21；xi、xj分别为研究单元i和j的耦合协调度；wij代表研究单元i和j是否相邻，当i和j相邻时，wij＝1，当i和j 不相邻时，则wij＝0。全局Moran′s I 指数的取值范围为［－1，1］，结果等于0 时说明不相关，处于［－1，0）区间说明呈空间正相关，处于（0，1］区间说明呈负相关，其绝对值越大表明空间相关性越强。

局部空间自相关可以体现某个单独研究单元的耦合协调度同与其相邻的研究单元的空间关联性，通常使用Local Moran′s I指数来量化研究单元的局部空间自相关程度［32］。本文采用该指数计算广东省土地利用效率和产业结构耦合协调度的局部空间相关性，同时反映耦合协调度在空间上热、冷点区域的空间分布规律，计算公式如下：

式中：Zi、Zj分别为研究单元i 和j 的耦合协调度；ωij为空间权重矩阵，表现研究单元之间的连通性；Ii为研究单元i局部空间自相关指数，表示其和与它相邻单元之间的关联程度，∑jWijZj为相邻研究单元偏差量的加权平均值。

1.2 数据来源

本文以广东省21 个地级以上城市作为研究单元，研究时间跨度为中国“十五”末期到“十三五”末期，即2005—2020 年，研究中用到的产业结构、固定资产投资、二三产业从业人员、地区生产总值数据来自2006—2021 年《广东省统计年鉴》，建成区面积数据来自2006—2021 年《中国城市建设统计年鉴》，城市公园绿地面积、地方一般公共预算收入、地方财政科技支出、工业废水排放量、工业二氧化硫排放量、工业烟粉尘排放量来自2006—2021 年《中国城市统计年鉴》，GDP 平减指数基于统计年鉴中地区生产总值的当年价和不变价计算得到，固定资产投资价格指数、居民消费价格指数来源于国家统计局网站。部分缺失数据通过插值法进行补全，最终得到广东省21 个地级市2005—2020 年共16 年的面板数据。本文采用的省、市行政区划矢量数据来源于全国地理信息资源目录服务网站（https：／ ／www.webmap.cn），数据口径为2021 年公众版1∶100万基础数据，空间坐标系统为2000 年国家大地坐标系（China Geodetic Coordinate System 2000）。

1.3 指标体系

参考王文丽、李晓静等已有研究［11，33］，对土地利用效率投入产出的指标体系及数据统计口径的一致性进行综合考虑，本文选取土地、资本、劳动力、科学技术作为土地利用效率的投入指标，第二、第三产业增加值，地方一般公共预算收入，城市公园绿地面积分别代表经济效益、社会效益、生态环境效益作为产出指标，鉴于经济发展过程中产生废弃物对环境造成的不利影响，对土地利用效率具有负向作用，所以本文以工业“三废”（废水、二氧化硫、烟粉尘排放量）作为非期望产出指标，综上构建广东省土地利用效率的评价指标体系（表1）。为消除时间变化带来的价格影响，本文对部分数据进行处理：第二、第三产业增加值使用GDP 平减指数计算调整至研究初期年即2005 年，对固定资产投资额采用固定资产投资价格指数进行平减至2005 年，地方财政科技支出和地方一般公共预算收入用居民消费价格指数平减至2005 年。

表1 土地利用效率评价指标体系Table 1 Evaluation index system of land use efficiency

2 结果及分析

2.1 土地利用效率和产业结构水平

基于MaxDEA 8.0 平台，在超效率SBM 模型、无径向（Non－Oriented）、规模报酬可变（VRS）以及含有非期望产出（undesirable outputs）的软件环境下，测算2005—2020 年广东省21 个地级市土地利用效率，基于广东省产业结构数据，采用空间向量夹角法测算得出广东省2005—2020 年期间21 个地级市产业结构高级化指标，对研究期间内广东省土地利用效率和产业结构高级化水平的平均值进行分析（图1）。由图1 可知，广东省各地级市研究期内土地利用效率均值变化大致呈“W”型趋势，2005 年土地利用效率最高0.99，至2007 年降至最低0.76，随后在2007—2013 年期间回升至0.89，再次经历短暂下降后，2015 年开始继续回升，最终在2020 年达到0.91。广东省各地级市产业结构高级化水平均值在研究期内总体呈现持续上升走势，其中2005—2009 年和2013—2017 年两个阶段上升的速率较快，从2018 年开始涨势有所停滞，并出现小幅度回落现象，从2005—2020 年广东省产业结构高级化水平均值从6.37 增长至6.74。广东省土地利用效率和产业结构水平在2007—2013 年和2015—2020 年两个时间段内变化情况大体一致，说明广东省土地利用和产业发展情况总体较为协调，且随时间推进土地利用效率和产业结构水平均有上升趋势。

图1 2005—2020 年广东省土地利用效率和产业结构水平均值Figure 1 Average level of land use efficiency and industrial structure in Guangdong Province，2005－2020

2.2 耦合协调度时间变化特征

为进一步评价广东省土地利用效率和产业结构水平之间的协同关系，基于耦合协调度评价模型，对数据进行标准化处理，测算得到2005—2020 年广东省21 个地级市土地利用效率和产业结构水平的耦合协调度，结合现有研究［34］建立耦合协调度的评价标准（表2）。结果表明，研究期内，广东省各个地级市土地利用效率和产业结构之间的耦合协调度范围处于0.156—0.862 之间，耦合协调水平跨度较大。

表2 土地利用效率和产业结构耦合协调水平评价标准Table 2 Evaluation criteria of coupling coordination of land use efficiency and industrial structure

根据广东省土地利用效率和产业结构耦合协调度，统计2005—2020 年间各地级市的耦合协调水平类型（表3）。

表3 2005—2020 年广东省土地利用效率和产业结构耦合协调水平类型统计Table 3 Statistics of coupling coordination between land use efficiency and industrial structure in Guangdong Province，2005－2020

由表3 可知，2005—2020 年广东省21 个地级市耦合协调水平总体较高，到2020 年时各城市耦合协调水平均已达到勉强协调以上。具体来看，其中位于良好协调的数量较多，15 年间经历了先减后增再减3 个阶段，从15 个减少至13 个，减幅13.3%，分别为汕头、佛山、河源、梅州、汕尾、东莞、江门、阳江、湛江、茂名、潮州、揭阳、云浮，其中江门、阳江的耦合协调水平由勉强协调达到良好协调，云浮由轻度失调达到良好协调；仅2005 年的清远处于中度失调状态，轻度失调的城市从2005 年的肇庆和云浮2个增至3 个，最后在2020 年降至0 个，均达到勉强协调或良好协调状态；勉强协调的城市数量变化幅度较大，研究初期由江门和阳江2 个增加至10 个，随后在波动中逐渐减少，最后剩下韶关、惠州、中山、肇庆、清远5 个城市；处于优质协调状态的城市在2005 年仅潮州1 个，经历数次变化后2020 年达到3个，分别是广州、深圳、珠海。总体上看，广东省各城市土地利用效率和产业结构耦合协调度的水平随时间推进有明显提升，尤其体现在珠三角主要城市，可见产业结构的不断升级优化与土地利用效率的提升具有较大关联性，两者的耦合协调度有显著提升。

按照广东省的经济区划将其划分为珠三角（广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆），粤东（汕头、汕尾、潮州、揭阳），粤西（阳江、湛江、茂名），粤北（韶关、河源、梅州、清远、云浮）四个地区，绘制各分区在研究时期内土地利用效率和产业结构之间耦合协调度均值折线图（图2）。

从图2可见，2005—2020 年珠三角、粤东、粤西、粤北四大地区和广东全省的耦合协调度均值分别为0.641、0.762、0.673、0.709、0.698，整体来看，均处在良好协调水平，说明在该时间段内土地利用投入产出效率和产业结构高级化水平协调度较好。研究期间，广东省土地利用效率和产业结构的耦合协调度随年份推进呈现先降后升的态势，2005—2007 年从0.650降至0.569，2008—2014 年持续升高至0.664，经历2015年小幅下降后，最终在2020 年达到0.698，总体增幅为7.34%。从各分区情况看，2005—2020 年广东省土地利用效率和产业结构耦合协调度整体较高，分区差异呈现粤东＞珠三角＞粤西＞粤北，但各地区总体变化趋势大致相当，在2005—2007 年有明显下降，随后从2008 年开始直至2020 年总体上均有提升。其中，珠三角地区初始耦合协调水平较高，在2006年达到0.691，经历2007年下降随后持久平稳升高，但上升的年均变化幅度不大，于2020 年时升高至0.709，总体增幅3.06%，但其历年耦合协调度均值在0.6以上，总体水平良好；粤东地区变化波动较为显著，经历了较大幅度的升降后在2019 年达到最高值0.767，同时其历年均值也保持在0.6 以上，研究期内增幅为5.46%；粤西地区初始协调水平较弱，达到勉强协调，2007年降至0.544，2008年起逐渐升高，期间有小幅度下降，耦合协调度在2018 年达到最高值0.685，较2000年增幅为12.48%；粤北地区的耦合协调度升降幅度较大，2000 年时为0.555，达到勉强协调水平，历经2007—2013 年和2015—2019 年两个时间段的显著上升后，该地区耦合协调度在2020 年达到0.641，处于良好协调水平，研究期内整体增幅达到15.50%，为广东省各地区最高值。总体来看，广东省各地区土地利用效率和产业结构耦合协调水平较高，2005—2020年均有不同程度提升，珠三角和粤东地区提升幅度较小，粤西和粤北地区提升幅度较大。

2.3 耦合协调度空间变化特征

广东省土地利用效率和产业结构的耦合协调水平存在一定地域性，为进一步探究其空间变化特征，本文选择2005 年、2010 年、2015 年和2020 年4 个时点作为研究窗口，绘制土地利用效率和产业结构耦合协调水平状况空间分布图（图3），并分析其时空变化情况。首先，从整体来看，2005年珠三角、粤东、粤西、粤北四个地区达到勉强协调以上地级市分别为8、4、2、3个，至2020年时分别为9、4、3、3 个，珠三角和粤西土地利用效率和产业结构的耦合协调水平有小幅上升趋势。其次，土地利用效率和产业结构耦合协调空间分布的地域关联特征显著，珠三角、粤东、粤西地区耦合协调水平的空间格局具有较强稳定性，2005年粤东地区耦合协调度最高，达到0.723，相比珠三角、粤西、粤北分别高出0.035、0.124、0.167，到2020 年粤东地区耦合协调度仍领先其他地区，为0.762，分别高出珠三角、粤西、粤北0.053、0.089、0.121，可以发现地区间差异正在缩小，但整体具有显著空间依赖特征。最后，广东省各地区间耦合协调水平差异较大，但地区内部分异的程度不高，2005年珠三角、粤东、粤西、粤北地区内部各市耦合协调度的标准差分别为0.102、0.07、0.016、0.145，至2020 年时，珠三角和粤西地区耦合协调度标准差分别升高了0.035 和0.017，粤东和粤北地区标准差分别降低了0.052 和0.045，可以看出珠三角和粤西地区的内部差异在扩大，而粤东和粤北地区的内部差异在缩小，但总体变化幅度不大。

图3 2005—2020年广东省土地利用效率和产业结构耦合协调水平空间分布Figure 3 Spatial distribution of the coupling coordination of land use efficiency and industrial structure in Guangdong Province，2005－2020

2.4 耦合协调度空间关联性分析

全局空间自相关可以判断广东省土地利用效率和产业结构是否存在空间集聚现象，通过测算得到2005—2020年土地利用效率和产业结构耦合协调度的全局Moran′s I指数（表4）。

表4 2005—2020年广东省土地利用效率和产业结构耦合协调度全局自相关指数Table 4 Global spatial autocorrelation of coupling coordination degree between land use efficiency and industrial structure in Guangdong Province，2005－2020

由表4 可知，该指数在2005 年处于最高值0.327，至2007 年出现明显下降，随后在2007—2020年间始终维持在0 以下，且除2017 年以外其绝对值均未超过0.3，说明土地利用效率和产业结构耦合协调度总体呈现“集聚——随机”分布变化趋势，在研究初期有一定的空间依赖性，但空间聚集现象随时间推进逐渐减弱，开始表现出随机分布现象，2017年广东省土地利用效率和产业结构的耦合协调度在区域分布上显现出典型的离散性。

采用局部空间自相关分析方法，基于Arc-GIS10.2 软件测算2005—2020 年广东省各地级市土地利用效率和产业结构的耦合协调度的局部Moran′s I指数，在数据通过显著性检验的情况下，根据计算结果的zi和∑jwijzj值将各地级市的空间相关类型划分为4 种（表5），分别是“扩散型”“传染型”“沉陷型”“极化型”，将未通过显著性检验的地级市划定为空间关联特征“不显著”，以此进一步分析各研究单元与相邻单元的空间关联性和依赖性特征。

表5 空间相关性类型说明Table 5 Description of spatial correlation types

根据2005—2020 年广东省土地利用效率和产业结构耦合协调度空间关联类型的划分结果（表6）可以发现，土地利用效率和产业结构耦合协调性“不显著”的地级市占比较大，研究期间平均每年数量为17.94 个，占比达到85.42%，总体来看，空间相邻性虽对广东省各地级市耦合协调度存在一定影响，但多数地级市受影响程度不大。16 年间扩散型、传染型、沉陷型、极化型4 种空间相关类型总计个数分别为7、7、20、15 个，沉陷型和极化型两种表现为负相关的地级市较多，呈现正相关类型地市较少。其中扩散型主要出现在2005—2007 年和2015—2016 年两个时间段，均为东莞市，除此之外只有同位于珠三角地区的中山市在2011 年表现为扩散型，说明上述时间广东省中南部有典型的空间相关性特征，耦合协调水平相比其他城市均表现为较高水平。传染型只出现在2005 年、2006 年两个年份，随后直至研究末期未出现该空间相关类型的城市，2005 年阳江市、茂名、肇庆和云浮4 市表现为传染性，主要分布在粤西及其相邻地区，说明该年份在广东省中西部存在一定程度的LL 集聚现象，耦合协调水平同时表现为较低，至2006 年时传染型城市为阳江、茂名和肇庆3 市，云浮市空间关联性转为不显著，粤西地区空间依赖性仍然显著。沉陷型城市在研究时期内数量最多，平均每年1.25 个，仅出现在东莞、惠州、中山3 个城市中，均位于珠三角地区，其中惠州市在2015—2020 年持续表现为沉陷型，与之相邻的东莞市在2010—2014 年普遍表现为沉陷型，而中山市则是在2007—2017 年大部分年份中显示出沉陷型，说明该空间相关类型辐射范围集中在珠三角主要城市。极化型城市数量也较多，平均每年0.94 个，分布较广，佛山和茂名是典型的极化型城市，分别位于珠三角和粤西地区，其在研究期间与周边城市的HL集聚现象显著，影响范围较大，极化效应明显，珠海、深圳、汕尾、河源4 市也有部分年份表现为极化型，主要位于广东省南部，上述城市与周边城市相比耦合协调水平较高，具有极化现象。

表6 2005—2020 年广东省土地利用效率和产业结构耦合协调度空间关联类型统计Table 6 Spatial correlation types of coupling coordination degree of land use efficiency and industrial structure in Guangdong Province，2005－2020

将2005 年、2010 年、2015 年和2020 年4 个年份作为观察时点，对广东省土地利用效率和产业结构耦合协调度的空间相关类型进行可视化（图4）。由图4 可知，广东省在上述年份存在3 个空间关联性的中心区域，分别是以东莞、惠州为核心的珠三角地区，以汕尾为核心的粤东地区，以茂名、阳江为核心的粤西地区，云浮由于地理位置因素所以与珠三角和粤西地区联系较密切。2005 年形成了以肇庆市、云浮市、阳江市和茂名市连片传染型为主的冷点中心，与之相邻的地级市均处于耦合协调较弱的水平，东莞市则形成了区域扩散型的热点中心，佛山市表现为极化型，耦合协调水平普遍高于周边地级市。随后到2010 年，茂名市从传染型转变为极化型，耦合协调度有所上升，与相邻地级市差距逐渐增大，而珠三角的东莞市、中山市则发展为沉陷型，相比与周边城市其耦合协调的发展水平有所放缓。至2015年时，东莞市耦合协调水平逐渐提升，又成为珠三角地区的热点中心，其周边的中山市仍为沉陷型城市，同时惠州市发展水平也有所下滑，转变为沉陷型，而汕尾市经历多年发展，尤其受到珠三角地区的影响，耦合协调水平逐渐提升，成为极化型城市，与周边的地级市差距较明显，其他地级市则未表现出空间关联的显著性。最后到2020 年，广东省土地利用效率和产业结构耦合协调水平的空间相关性逐渐减弱，大部分地级市均显示为不显著相关，但惠州市保持为2015 年的沉陷型，与周边城市相比，耦合协调水平较弱，佛山市土地利用效率则在此期间发展迅速，跟上产业结构水平，带动其耦合协调水平提升，成为极化型城市。总体来看，2005—2020 年期间广东省土地利用效率和产业结构耦合协调水平逐渐由局部空间集聚现象有所减弱，部分城市转变为空间性相关性不显著，两个典型的冷、热点区域随时间推进逐步消失，地理位置的邻近性难以成为主导其耦合协调水平的关键因素。

图4 广东省土地利用效率和产业结构耦合协调度的空间相关类型Figure 4 Spatial correlation types of the coupling coordination degree between land use efficiency and industrial structure in Guangdong Province

4 结论和建议

4.1 结论

本文基于2005—2020 年广东省21 个地级以上城市面板数据，构建土地利用效率评价指标体系，利用含有非期望产出的超效率SBM 模型以及空间向量夹角法分别计算土地利用效率和产业结构高级化程度，分析了研究区域土地利用效率和产业结构水平耦合协调度的时空分布，再结合空间自相关模型对其耦合协调度的时空演变规律和空间相关性进行探究。主要结论如下：①研究期内，广东省土地利用效率均值变化大致呈“W”型趋势。产业结构高级化水平均值总体持续上升，其中2005—2009 年和2013—2017 年两个阶段上升速率较快，2005—2020年产业结构水平从6.37 增长至6.74。广东省土地利用效率和产业结构水平在研究期处于稳定上升趋势，且两者在大部分时间段增减趋势类似。②从时间变化来看，土地利用效率和产业结构之间的耦合协调度范围处于0.156—0.862 之间，耦合协调水平跨度较大，但大部分城市处于良好协调状态，且随时间推进有明显提升，至2020 年时各城市耦合协调水平均已达到勉强协调以上，水平总体较高。③从空间变化来看，耦合协调度地域关联特征显著，珠三角、粤东、粤西地区耦合协调水平的空间格局具有较强的稳定性，差异呈现粤东＞珠三角＞粤西＞粤北，珠三角和粤东地区提升幅度较小，粤西和粤北地区提升幅度较大，地区间差异正在缩小，但珠三角和粤西地区的内部差异在扩大，粤东和粤北地区的内部差异在缩小。④从空间相关性分析来看，广东省2005—2020 年耦合协调度Moran′s I指数逐渐降低，总体呈现“集聚——随机”分布变化趋势，空间聚集现象随时间推进逐渐减弱，16 年间扩散型、传染型、沉陷型、极化型4 种空间相关类型总计个数分别为7、7、20、15 个，呈现空间负相关的地级市较多，而呈现正相关的地级市较少。随时间推进广东省两个典型的冷、热点区域逐步消失，说明土地利用效率和产业结构水平的耦合协调度受地理位置邻近性的影响程度越来越弱。

4.2 建议

针对本文研究结论，为优化广东省用地结构和生产要素配置，提升土地利用效率城市和产业结构的耦合协调度，促进区域集约节约用地和高质量协调发展，提出以下针对性建议：

对土地利用效率和产业结构耦合协调度水平较低的地区，根据其产生原因，使用差异化的土地与产业调控手段。在现有研究基础上，利用土地利用效率和产业结构高级化水平评价结果对耦合协调水平的主导因素进行分析，主要有以下两种情况：第一种是由于土地利用效率低水平所导致的，主要以云浮市、汕尾市、茂名市为主。这类地级市应以改善土地利用模式，提高土地利用效率为重点，首先应在编制地区国土空间规划时同时考虑其资源禀赋和承载能力，确定合理的新增建设用地规模，着力实施存量土地盘活再开发，达到建设用地集约节约化利用，其次应加大对区域内生产企业的整治力度，提高企业生产技术和内部管理方式，引导资金投入，鼓励企业向高新产业转型，降低无效资源投入，同时还应强调企业的环境保护意识，减少非期望产出，在提升土地利用效率的同时实现绿色发展。第二种是由于产业结构低水平所导致的，主要以东莞市、中山市、清远市为主。这类地级市应重点推动产业结构升级，基于各地区的资源要素、产业基础和发展需求，因地制宜提升产业水平，优化产业结构。具体而言，珠三角地区应在其经济水平优势的基础上，重点发展新兴化、高级化的第三产业，逐步退出高污染、高能耗的低端产业，为城市高质量发展腾挪土地空间，而粤东、粤西、粤北地区则可以在劳动力及资源要素优势的基础上，承接珠三角地区的产业转移，重点发展高端制造业，淘汰低附加值产业，实现地区间协调发展，部分产业结构高级化水平相对落后的地区，可通过建设高新技术开发区和科技产业园等手段，针对性地吸引高附加值企业和高端产业入驻，以达到产业结构的有效提升和可持续发展。

目前广东省土地利用效率和产业结构耦合协调度的空间依赖现象有所减弱，地区间差异在逐渐缩小，但地区之间依然存在一定差异，部分地级市仍濒临失调，所以广东省应重视一体化发展，同步推进区域统筹协调，根据各地市情况灵活施策。对于以珠三角地区的东莞市和中山市为主的扩散型空间集聚区，应引导其继续良性发展，基于其合理的土地利用方式和产业结构基础，进一步优化土地要素配置，推进产业升级和发展，实现土地利用效率和产业结构水平两者间的助力和交互提升，并在此基础上，扩大影响范围，带动相邻城市协调发展。对于以粤西地区的阳江市和茂名市为主的传染型空间集聚区，应通过适当的政策引导，鼓励其积极学习先进地区的土地利用和产业发展政策，整治低效闲置用地，提升土地储备，为承接发达地区的产业和创新要素转移打好现实基础，提前做好产业服务。对于以珠三角地区的惠州市、中山市和佛山市为主的极化型和沉陷型空间集聚区，在保证自身良性发展的前提下，应提倡高水平带动低水平地区，相互协助，实现落后地区土地利用效率与产业结构的协调发展的提升，进而发展成为区域热点中心，并且继续扩大影响范围。

总体而言，基于上述研究结论，应统筹考虑广东省各地级市土地利用效率与产业结构升级的相互影响关系，促进两者协同发展。对土地利用效率和产业结构耦合协调水平较高的地市，应鼓励其主动建立地区间的联系和协同发展渠道，通过产业转移和创新示范等方式，带动周边耦合协调度水平较低的地市发展。针对水平相对落后的地市，应重视土地利用和产业协调发展，通过完善相关政策，采取与其他高水平地区联动和建立共享机制等方式，达到区域产业互补、合理分工，实现全省高质量协调发展。