中国城镇化进程中土地资源尾效的空间分异研究

张 琳，许 晶，王亚辉，李 娟

（大连理工大学管理与经济学部，辽宁 大连 116024）

中国城镇化进程中土地资源尾效的空间分异研究

张 琳，许 晶，王亚辉，李 娟

（大连理工大学管理与经济学部，辽宁 大连 116024）

研究目的：基于两种发展情景假设，对中国城镇化过程中土地资源尾效的全局和局部空间关联性进行研究，以期揭示土地资源稀缺对城镇化发展制约的空间分布规律，并为土地资源的宏观调控提供参考。研究方法：采用计量经济学和空间分析方法对中国31个省、市、自治区土地资源尾效的空间分异进行实证研究。研究结果：从全局空间分析来看，中国31个省、市、自治区的土地资源稀缺对城镇化进程的阻力具有较好的空间结构性、关联性和依赖性，呈现出“东高西低”的非均衡性分布格局。这说明总体上中国东部地区土地资源尾效高于中、西部地区。从局部空间分析来看，城镇化进程中土地资源尾效表现出的局部空间差异性和集聚性较为显著，即尾效高值集聚的地区相对来说经济比较发达，而尾效低值集聚的地区相对来说经济较为落后；从两种不同的发展情景假定来看，情景2（土地资源数量有一定增长）可以缓解情景1（土地资源数量保持不变）假定下部分省、市、自治区土地资源对城镇化进程的阻力。研究结论：将土地资源尾效研究与空间分析方法相结合可以揭示出土地资源稀缺制约城镇化发展的空间分异特征及规律。

土地利用；城镇化；尾效；空间分析

随着中国城镇化进程的不断推进，土地资源的稀缺性日益凸显。在很多地方，尤其是经济较为发达地区，土地资源稀缺已经成为城镇化进程的重要制约因素。很多学者开始关注土地资源稀缺对经济发展的限制，即土地资源尾效的研究。新增长理论认为，经济发展过程中，任一国家或地区要以消耗资源为代价，而有限的资源势必引起下一阶段经济增长的投入，即经济增长的资源消耗“尾效”（growth drag）[1]。而“尾效”模型已经成为度量土地和其他自然资源对经济增长影响程度的重要模型，国内学者将“尾效”的研究方法，应用于土地资源、能源以及水资源等自然资源领域，全面分析其对经济增长的制约效应[2-6]。目前关于土地资源尾效的研究多集中对尾效值大小的研究，即土地资源稀缺对经济发展或者城镇化进程所造成的限制程度的分析[7-10]，而对于尾效的空间分析却鲜有涉及。中国土地资源禀赋和区域经济发展水平差异巨大，从理论角度分析来看，随着经济不断发展，土地资源消耗越来越多，其边际成本也将越来越高，土地资源的尾效值也应该随之增长。并且土地资源的尾效值因地区经济发展的不同而具有差异性。而对于不同发展情况的区域，应该采取不同的政策来引导。

基于此，笔者在文献研究和现状分析的基础上，将本人前期探索继续推进深化[7]，对土地资源尾效进行区域分异的研究，深入剖析全国31个省、市、自治区（不含港、澳、台地区）土地资源稀缺对城镇化进程影响的尾效差异以及空间分布规律，以期为中国土地资源的合理调控与规划提供有益参考。

1 研究区域与数据获取

本文基于全国范围进行研究，空间尺度包括中国31个省（自治区、直辖市）（由于数据限制，不包括中国港、澳、台地区），时间序列为2002—2012年。研究中所涉及的变量包括各省（自治区、直辖市）的产出、资本存量、劳动力、城镇化水平和土地资源数量。由于研究对象为城镇化的土地资源尾效，因此土地资源指标为各省建设用地数量，来自历年《中国国土资源统计年鉴》，产出水平指标为二、三产业总产值，其他指标包括二三产从业人员数、城镇人口和总人口数据，均来源于历年《中国统计年鉴》。各地区资本存量采用永续盘存法进行计算。然后，通过改进的二级CES生产函数计算出中国各省、市、自治区城镇化进程中的土地资源尾效值，将其作为研究变量进行空间分析。

2 研究思路与方法

本文中城镇化进程中的土地资源“尾效”的概念为：存在土地资源约束和缺少土地资源约束的两种假定下，城镇化的推进速度降低的程度[11]。本文的研究思路是：首先通过计量分析得出中国各地区的土地资源对城镇化进程的“尾效”值；然后利用Geoda软件对其进行空间分析，首先进行全局空间自相关分析，揭示出城镇化进程中中国土地资源尾效的空间特征，然后进行局部空间自相关分析，揭示出中国各地区在空间上与其周围邻近地区的土地资源尾效的相关性。

需要说明的是，为了更加全面地分析不同土地资源供给模式下对城镇化进程的影响，本文在进行尾效计算时分两种发展情景假设：发展情景1：可利用土地资源数量保持不变。基于土地资源经济学理论，从长期来说，土地的供给总量是固定的，即自然资源存量的供给曲线是无弹性的；为了保护土地资源，充分考虑资源稀缺性的限制，本文先假设目前已有的可利用土地资源数量保持不变，不考虑后备土地资源的补充。发展情景2：可利用土地资源数量有一定增长。由于目前中国还有部分的后备土地资源，从短期发展来看，可以为城镇化进程起到一定的补充作用，即在短期内有可能增加一定数量的土地资源供应量。

2.1 土地资源“尾效”的模型建立

本文选用改进的二级CES生产函数作为研究的基础模型，其模型为：

式1中，Y为产出；K为资本存量；T为土地资源数量；L为劳动力；λ为广义的技术进步速率；A0eλt为由于技术水平的提高，产值随着时间t的变化而增加的倍数。α、β为分配系数，0＜α＜1，0＜β＜1，且满足α+β= 1；ρ、ρ1为替代系数，且满足∞＞ρ＞-1，∞＞ρ1＞-1；m为规模报酬情况。

通过线性化处理式1得：

通过线性化处理该模型，推导出两种不同的发展情景假定下的中国城镇化进程中土地资源尾效的模型，即：

发展情景（1可利用土地资源数量保持不变）下土地资源尾效的模型为：

发展情景2（可利用土地资源数量有一定增长）下土地资源尾效的模型为：

式3—式4中，μ为城镇化的增长率；η为城镇化对人均产出的弹性值；n为劳动力增长率；d为土地资源数量增长率。

2.2 全局空间自相关

全局空间自相关是一种空间统计方法，多用于判断研究对象是否存在显著的空间相关性，其度量方法包括Moran’sI、GeneralG、Geary’sC等[12]。其中，较为常用的空间自相关方法为Moran’sI指数，其公式为[13]：

式5中，Moran’sI为空间相邻地区的土地资源尾效的相似程度；n表示样本数，i、j表示省份；xi表示第i个省份的观测值，xj表示第j个省份的观测值，本文中表示该地区的土地资源尾效值；x¯表示算数平均数；wij表示二进制的邻接空间权值矩阵，当第i个地区与第j个地区相邻时，wij= 1，当第i个地区与第j个地区不相邻时，则wij= 0。Moran’sI指数的取值范围在（-1，1）之间，Moran’sI＞0表示地区间呈现正的空间相关性；Moran’sI＜0表示地区间呈现负的空间相关性；Moran’sI= 0表示地区间不存在空间相关性。

2.3 局部空间自相关

与全局空间自相关不同，局部空间自相关则是用于描述在大的地区中两个相邻局部区域单元上相同的属性值的空间关联程度，其可用于发现数据之间的空间异质性[14]。本文采用局部空间关联指标LISA集聚图进行分析，其公式为[15]：

LISA的Z值检验为在给定显著性水平下，当Ii显著大于0时，说明i区域与其周边地区之间存在较小的空间差异；当Ii显著小于0时，说明i区域与周边地区之间存在较为显著的空间差异。LISA是由全局Moran’sI发展而来，本质上将Moran’sI分解到各个区域单元。

3 实证结果分析

3.1 全局空间自相关分析

为了揭示出两种发展情景假定下土地资源尾效在整个研究地区内空间相关的程度，本文首先建立城镇化进程中土地资源尾效的模型，并利用中国31个省、市、自治区2002—2012年的面板数据指标进行实证分析，计算出31个省、市、自治区的土地资源尾效值，在此基础上得出全局Moran’sI值，并绘制出Moran散点图，以此分析城镇化进程中土地资源尾效的全局空间自相关现象。

3.1.1 发展情景1假定下的全局空间自相关分析 在发展情景1的假设下，通过运用Geoda软件，在共同边界定义的二分rook邻近的空间权值矩阵基础上计算出中国土地资源的尾效值的Moran’s I值为0.2513，位于第一、三象限的省份居多（图1-a），说明存在较为显著的正自相关性。因此，中国城镇化进程中土地资源尾效值在空间上并非表现出完全随机性，而表现出空间依赖性，即具有较高（低）土地资源尾效的省域与周围具有较高（低）的省域在地理位置上相邻，表现出“相近相似”的特征（图1-a）。

图1 两种发展情景下中国城镇化土地资源尾效值的Moran散点图Fig.1 Moran scatter plots of land resource growth drag in China’s urbanization under two scenarios

3.1.2 发展情景2假定下的全局空间自相关分析 在发展情景2的假设下，中国土地资源的尾效值的Moran’s I值为0.1809，位于第一、三象限的省份超过了总数的2/（3图1-b），仍然存在较为显著的正自相关性。这说明，在给予一定的土地增长空间的情况下，土地资源的尾效值依然表现出较为明显的空间依赖性。

3.2 局部空间自相关分析

上文通过计算Moran’sI值表明中国土地资源的尾效值确实存在非随机性的全局空间相关性，但是该统计量不能显示局域地区的空间聚集性，这就需要用局域空间关联指标来度量观测单位的空间属性及其与周边观测单位的正相关程度。因此，本文进一步分析了两种模式下中国土地资源尾效的局部空间自相关现象。

3.2.1 发展情景1假定下的局部空间自相关分析 首先，根据中国各省域的土地资源尾效的Moran散点图图1-a），运用ArcGIS.10软件绘制出中国各省域的土地资源尾效的空间自相关分布图（图2-a）。

由图2-a可以看出，中国高高类型的省份主要分布于东部沿海，而低低类型的省份主要分布于中、西部地区。由于高高类型区域是指自身和周边省市的土地资源尾效均较高；低低类型区域是指自身和周边省市的土地资源尾效均较低。由此说明，中国土地资源尾效在空间上整体呈现出较为明显的“东高西低”的非均衡性分布，即：土地资源稀缺对城镇化进程的阻力在东部沿海地区较大，中部地区次之，而西部地区整体上阻力最小。这与中国目前的经济发展趋势和现状是相符的。

具体来说，天津、福建、上海、江苏、海南、浙江、北京、江西和安徽9个地区位于第一象限（高高），说明这些地区土地资源稀缺对城镇化的阻力较大，并且与之相邻的地区也处于高水平。湖北、黑龙江、辽宁、重庆、广东位于第四象限，这5个地区土地资源尾效值也较高，但是与第一象限不同的是，与其相邻的地区较低。位于第二象限（低高）和第三象限（低低）的省、市、自治区本身属于土地资源尾效值较低的省、市、自治区，其分布大多集中于中部和西部地区。

Moran散点图中表现出的局部区域单元的空间分布模式具有较为显著的统计意义，可通过LISA集聚图补充说明。图2-b显示了在p≤0.05的显著水平下，显著聚集的区域。

由图2-b可知，在发展情景1假定下，整体来看，中国土地资源稀缺对城镇化进程的阻力程度具有明显的局部空间差异性，但显著性区域并不太多。在p≤0.05的显著水平检验下，土地资源尾效高聚类中达到显著水平的省市是天津，为尾效高聚核心区，这说明天津市是土地资源尾效高的热点区域。相对于高聚类区，显著的低聚类区范围明显更广，其中达到显著水平的区域主要分布在中国的西部地区，包括云南、西藏、青海和新疆。对于显著的高低聚集区，达到显著水平的省、市仅有四川，而显著的低高聚集区则集中在海南。

图2 发展情景1下中国城镇化土地资源尾效的空间自相关分布图和LISA集聚图Fig.2 The spatial autocorrelation distribution map and the LISA concentration diagram of land resources growth drag in China’s urbanization under development scenario I

图3 发展情景2下中国城镇化土地资源尾效的空间自相关的分布图和LISA集聚图Fig.3 The spatial autocorrelation distribution map and the LISA concentration diagram of land resources growth drag in China’s urbanization under development scenario II

3.2.2 发展情景2假定下的局部空间自相关分析 同发展情景1一样，本文对情景2模式下也进行局部空间自相关分析，结果见图3-a。从图3-a分析来看，情景2假设下的整体趋势同情景1相似，即：中国各省域的土地资源的尾效总体上仍呈现“东高西低”的非均衡性的空间特征。

与情景1相比，情景2的不同之处在于假定了土地资源数量有一定增长，而空间分析结果，江西地区的土地资源尾效类型由高转为低，与此同时，海南和安徽的邻近地区的土地资源尾效类型也由高转为低。这说明在发展情景2的假定下，部分省域增加的土地资源可以缓解其对城镇化进程的阻力。

图3-b显示了在p≤0.05的显著水平下，显著聚集的区域。由图可知，中国土地资源尾效高聚集区中心为天津，低聚集区中心为新疆、青海和西藏，高低聚集区中心为四川，低高集聚区中心为海南。与情景1相比，情景2下的土地资源尾效局部空间差异发生了一些变化。虽然情景2下低低关联类型集聚中心的省份全都来自情景1下的低低关联类型省份，但是数量从4个减少到3个（新疆、青海和西藏）。由此说明，情景2的假定缓解了情景1假定下的中国部分省、市、自治区土地资源稀缺对城镇化进程的阻力。综合来看，集聚中心地区的数量减少说明了地区之间的集聚更加明显。

4 主要结论

本文基于土地资源尾效的计算分析结果，分别在发展情景1（土地资源数量保持不变）和发展情景2（土地资源数量有一定增长）的假定下对中国城镇化进程中土地资源尾效的空间分异进行了实证研究，得出以下结论：

（1）从全局空间自相关分析来看，31个省、市、自治区的土地资源尾效值具有较强的空间关联性和显著的邻近效应，呈现出显著的空间集聚模式。在两种发展情景的假定分析下均呈现出“东高西低”的非均衡性分布格局。这说明总体上中国东部地区土地资源稀缺对城镇化进程的阻力要明显大于中、西部地区。基于土地经济学的理论分析，随着城镇化进程的不断推进，消耗的土地越来越多，其边际成本也将越来越高，随之，土地资源稀缺对于城镇化进程的阻力也应该是越来越高。而本文的实证研究结果恰好印证了理论分析假设，即：经济发达的东部地区土地资源尾效值要高于经济相对欠发达的中、西部地区。

（2）从局部空间自相关分析来看，城镇化进程中土地资源尾效表现出较为显著的空间异质性和集聚性，其中较为显著的高高关联类型的区域主要出现在中国的东部地区，而低低关联类型省份主要分布在中国中、西部地区。在两种发展情景的假定下，土地资源尾效的集聚空间特征为：天津始终作为高值集聚中心，中西部地区的新疆、西藏和青海始终作为低值集聚中心。结合实际的经济发展情况，认为尾效高值集聚的地区相对来说经济比较发达，而尾效低值集聚的地区相对来说经济较为落后。同样，该实证结果也印证了理论分析。

（3）从两种不同的发展情景假定来看，情景2的假定缓解了情景1假定下的中国部分省市土地资源稀缺对城镇化进程的阻力。说明如果从土地的短期供给来看，每年一定量的后备土地供给可以为城镇化进程起到一定程度的补充作用，从而缓解土地资源稀缺带来的阻力。但是，从理论分析可知，长期来看，土地资源的长期供给曲线是无弹性的，后备土地资源也是有限的。因此，要想缓解城镇化进程中土地资源稀缺带来的阻力，不能仅寄希望于后备土地资源的供给，从长期来看，还是应该着重于内部挖潜，提高土地的利用效率，才能保证经济可持续发展。否则，由于土地资源的区位固定性特点，无法依靠要素流动满足市场需求，那么加快推进城镇化进程，尾效值高的地区会朝着其相邻的区域扩张，进而导致相邻区域的土地资源尾效也随之增加。因此，未来要继续加强土地的高效集约利用，从而缓解和减弱城镇化进程中土地资源的尾效。

总之，本文尝试使用空间分析方法来深入探索城镇化进程中土地资源尾效，研究所得的实证结果与中国的经济发展态势和土地利用现状可以较好地吻合，并且印证了相关的理论推断。可见，通过尾效研究与空间分析的结合，较好地揭示出土地资源尾效的空间分异规律，可为土地的宏观调控与可持续利用提供参考。

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（本文责编：郎海鸥）

Study on the Spatial Differentiation of the Growth Drag Effects of Land Resource in China’s Urbanization

ZHANG Lin, XU Jing, WANG Ya-hui, LI Juan
（Faculty of Management and Economics, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China）

The purpose of the study is to analyze the overall and locally spatial correlation of the growth drag effect of land resource in the process of urbanization in the 31 Provinces of China, which was based on two kinds of development scenarios assumption, so that we can reveal the trend of spatial distribution tendency of land resource growth drag effects in the process of urbanization and provide a reference for macro-control of land use in China. Econometric analysis method and spatial analysis was employed to study the spatial differentiation of land resource growth drag effect. Results show that one obvious consequence is that the analysis has a strong spatial correlation and significant neighbor effects in the overall spatial analysis. Furthermore, it has a common feature of unbalanced distribution patterns, i.e., the east has higher and the west has lower effect. Growth resistance of China’s urbanization driven by land resource in eastern region is greater than the central and western regions. Meanwhile, if from the perspective of local spatial analysis, the growthresistance of China’s urbanization that affected by land resource shows also obvious locally spatial differences. The area of higher growth drag effect is relatively more developed, while the lower area is comparatively underdeveloped. From two different development scenarios, scenario II (the number of land resource has a certain growth) can relieve the scenario I (the number of land resource remain the same) under the assumption of some provinces and cities in China meeting the resistance of land resource during urbanization. The paper concludes that we can reveal the status and spatial-temporal characteristics of growth drag effects of land resource through combining the study of land resource growth drag with spatial analysis.

land use; urbanization; growth drag; spatial analysis

F301.2

A

1001-8158（2014）06-0030-07

2013-03-18

2014-03-14

教育部人文社科项目（12YJC790267）。

张琳（1978-），女，黑龙江鸡西人，博士，讲师。主要研究方向为土地资源经济学与区域经济学。E-mail:zhanglintg@126.com