行业尺度细分下广州市工业用地集约利用的空间分异

叶昌东， 赵晓铭， 郑延敏

(1.华南农业大学 林学与风景园林学院，广东 广州 510642；2.广州市土地利用

规划编制中心，广东 广州 510045)



行业尺度细分下广州市工业用地集约利用的空间分异

叶昌东1， 赵晓铭1， 郑延敏2

(1.华南农业大学 林学与风景园林学院，广东 广州 510642；2.广州市土地利用

规划编制中心，广东 广州 510045)

摘要：从规模、结构、强度、布局和效益5个方面构建包括18项指标的评价指标体系，采用熵权法评价广州市不同行业的工业用地集约利用水平，揭示行业用地集约利用水平的空间分异规律。研究表明：行业用地集约度呈“中间大、两头小”的分布形态，并按照“劳动-资本-技术”的生产要素高级化序列递增；行业用地集约度呈“三圈层+两类特定区”的空间分异规律，三圈层行业用地集约度先增后减，两类特定区的集约度最高；各种集约类型行业用地空间变化规律表现为：规模集约型行业由中心向外逐渐减少，结构集约型行业逐渐增加，强度集约型行业先增后减，布局集约型行业相对稳定，效益集约型行业先减后增。最后针对广州市行业用地集约度空间分异的存在高集约度的行业不多、集约度水平与产业地位不匹配、行业用地布局结构不合理的问题，提出调整行业结构、分区制定工业用地策略、分类引导行业用地布局的对策建议。

关键词：工业用地；土地集约利用；空间分异；行业尺度；广州

土地节约集约利用是土地管理、城乡规划等领域关注的热点问题[1]，工业开发中的土地浪费较为突出，是城市土地集约利用的关键[2]。国家和地方政府十分重视工业用地的节约集约利用，相继出台了《开发区土地集约利用评价规程》《建设用地节约集约利用评价规程》《工业项目建设用地控制指标》《北京市城市建设节约用地标准》《广州市产业用地指南》等国家和地方技术标准、规程[3]。现有研究对城市工业用地节约集约利用的研究出现了“行业尺度”细分的微观化转变，这些研究在以下两个方面的有待进一步发展[4-7]：①在行业尺度上大多数研究使用企业抽样调查数据，在数据覆盖面和指标选择等方面受到较大限制，对空间差异的关注也不够[8-10]；②在空间尺度上大多数研究集中在省域层面，对城市层面的工业用地集约利用研究相对较少[11-12]。2012年广州市成为国土资源部首批试点城市之一，进行了行业用地调查；以广州市行业用地调查数据为基础，从行业的微观尺度对工业用地集约利用进行研究；在理论上更加系统地揭示行业尺度下城市工业用地集约利用水平的空间分异规律，从研究尺度上对现有研究进行拓展；在实践上为广州市工业用地合理布局提供更有针对性的建议，同时为我国土地使用制度改革提供参考。

1数据来源与方法

1.1研究区域与数据

广州市改革开放以来率先发展起来的城市，工业化、城市化水平处于领先地位，研究广州市工业用地集约利用具有典型性和代表性[13]。2014年人均GDP接近20 000美元，三次产业结构为1.48∶33.89∶64.62，进入工业化后期阶段，产业发展亟待升级转型。全市工业用地24 958.92 hm2，占全部土地的6.68%，占建设用地的21.88%；工业用地集约化利用程度与国内主要城市相比整体上相对水平，工业用地地均产值为6 289.07元/m2，低于深圳、苏州，高于天津、上海、杭州、北京、重庆等城市。

2012年广州市行业用地调查是以全国第二次土地调查、地籍数据、经济普查数据等为基础，通过实地补充调查、卫星影像图匹配等方法进行修正，所形成的行业用地基础数据库，包括不同行业类型的土地利用、建筑建设、经济运营等方面的数据。行业分类按照国民经济行业分类标准细分到中类(广州市共有279个)；为方便数据处理，同时与行业统计相衔接，本文使用行业大类(包括34个行业大类)。广州市辖区共有镇(街)级行政单元147个，本文主要针对有工业用地分布的117个市辖区范围的镇(街)级行政单元(其余30个不含工业用地)。

1.2研究方法

从规模、结构、强度、布局和效益5个方面构建评价指标体系，包括18项具体指标(表1)。其中用地面积、建筑面积、公建配套用地比例、绿地和空地比例为负向指标，指标值越大集约利用程度越低；其他指标为正向指标，指标值越大集约利用程度越高。使用模糊隶属度函数进行无量纲化处理，其中正向指标采用半升梯形模糊隶属度函数进行量化，负向指标采用半降梯形模糊隶属度函数进行量化。

半升梯形模糊隶属度函数：

(1)

半降梯形模糊隶属度函数：

(2)

式中：A(xi)为指标无量纲化值；xi为指标实际观测值；xmax为指标最大值；xmin为指标最小值。

采用熵权法确定各指标权重。熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，最终得到较为客观的指标权重。

行业用地集约度空间分异以镇(街)级行政单元为基本空间单元，各镇(街)行业用地集约度的计算方法为：

表1　工业行业用地集约度评价指标体系

(3)

式中：Ii为i镇(街)行业用地集约利用水平；Mj为i镇(街)j行业用地面积占工业用地面积的比重；Nj为j行业集约利用水平；n为i镇(街)工业行业类型数量。

2广州市工业用地集约利用评价结果

2.1用地中度集约行业居多

广州市工业用地集约度得分最高为66，最低为31.66，平均得分为43.99；集约度可划为3个等级：高度集约(≥50)、中度集约(40～<50)、低度集约(<40)。行业用地的集约度等级呈“中间大，两头小”的分布模式，大部分行业为中度集约行业，其中高度集约的行业4个，占11.8%，中度集约行业21个，占61.8%，低度集约行业9个，占26.4%(表2)。

表2　广州市工业行业用地集约度评价结果

2.2呈“劳动-资本-技术”递增序列

从行业的生产要素集约性来看，广州市行业用地集约度的递增序列基本符合“劳动-资本-技术”的要素高级化规律，由高到低分别为“公共产品生产行业→高新技术行业→消费品制造行业→化工产品制造业→机械制造行业→传统劳动密集型行业”。①电力、热力、水等公共产品生产行业普遍集约化水平高，电力、热力的生产和供应业和水的生产和供应业分别排第2、4位；②仪器仪表及文化、办公用机械制造业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业等高新技术行业集约化水平较高，分别排第6、7位；③烟草、家具、饮料、食品等消费品制造行业集约化处于中等偏上水平；④化工产品制造行业集约化处于中等水平；⑤机械制造类行业集约化较低，如交通运输设备制造业、专用设备制造业、通用设备制造业均排序靠后，排位最前的电气机械及器材制造业也仅位第19位，处于中等偏下水平；⑥纺织、服装、造纸等传统劳动密集型行业集约利用水平较低。

3广州市行业用地集约利用水平空间分异

3.1分项因子得分空间差异

评价因子得分在空间上表现出不同的特征(图1)。其中规模因子得分表现为“散点+圈层”式的空间特征，得分最高的镇(街)呈点状分散分布，主要集中在黄埔、广州开发区、南沙开发区等区域及周边；其他镇(街)得分呈圈层分布，主要有两个圈层：内圈层得分较低，外圈层得分较高。结构因子得分表现

为“圈层”式空间特征，有3个圈层：内圈层和外圈层得分较低，中间圈层得分较高。强度因子得分表现为“散点”式的空间特征，得分较高和较低的镇(街)交叉分布在中心城区范围，其余镇(街)得分水平差别不明显。布局因子得分表现为“散点+圈层”式的空间特征，较高的区域以点状方式集中于广州开发区、南沙开发区等规划相对较为完善的工业园区；其余镇(街)分两个圈层，其中内圈层得分较低，外圈层得分较高。效益因子得分表现为“散点”式的空间特征，得分较高和较低的镇(街)在城市近郊圈层交错分布，其余镇(街)得分差别不明显。

图1　广州市行业用地集约度得分空间差异

3.2综合集约度表现为“三圈层+两类特定区”的空间特征

分镇(街)行业用地的综合集约度得分最高为64.07，最低为33.49，平均为40.92；其中集约度大于50的镇(街)有2个，分别是文冲街、南沙街，占1.7%；45～50的有8个，占6.8%；40～45的有58个，占49.6%；40以下的有49个，占41.9%(图1f)。总体上来看，除老城区基本无工业用地分布外，其他区域的行业用地集约度空间分异表现为“三圈层+两类特定区”的特征。三圈层分别是：中心圈层集约度为中等水平，近郊圈层集约度水平较高，远郊圈层集约度为中等水平。两类特定区分别是：工业开发区，如位于东部的广州开发区集约度在45以上，南部的南沙开发区集约度在50以上；工业专业化程度高的区域，如集约度较高的文冲街90%的工业用地为石油加工、炼焦及核燃料加工业用地，五山街、冼村街有90%以上的工业用地均为通信设备、计算机及其他电子设备制造业用地；这两类特定区域呈点状分布于城市近、远郊区。

4广州市行业用地的集约类型

4.1行业用地集约类型划分

计算行业用地集约度各项得分因子优势度(优势度为各个因子在某一行业集约度得分中占比与该因子在所有行业集约度得分中占比的比值)，以因子优势度大于1的因子进行综合分析，划分行业用地集约度类型(表3)。其中规模集约型的行业有4个，以电子信息、医药、汽车、文体等高新技术行业为主，占11.8%；结构集约型的行业有6个，以机械制造类行业居多，占17.6%；强度集约型的行业有9个，以纺织、服装等传统劳动密集型行业居多，占26.5%；布局集约型的行业有6个，以化工类行业居多，占17.6%；效益集约型的行业有9个，以公共产品类行业居多，占26.5%。

表3　不同集约度类型的行业

注：表中加粗数字为因子优势度>1，表明行业集约度该项因子的得分较高。

4.2行业用地集约类型的空间特征

全市范围不同集约类型的行业用地结构为(图2a)：规模集约型行业(7.09%)：结构集约型行业(19.97%)：强度集约型行业(27.27%)：布局集约型行业(23.11%)：效益集约型行业(22.56%)。老城区基本无工业用地分布；中心城区具体可参见图2b：9.57∶15.82∶ 25.33∶21.45∶ 27.83；近郊圈层为(图2c)∶8.07∶ 22.58∶ 31.44∶ 24.94∶12.97；远郊圈层为(图2d)：5.25∶24.07∶19.02 ∶ 22∶ 29.66。可以看出不同集约类型的行业用地特征为：规模集约型行业用地比重由中心向外逐渐减少；结构集约型行业用地比重逐渐增加；强度集约型行业用地比重先增后减，在近郊圈层的比重最高；布局集约型行业用地比重在3个圈层中基本一致，相对稳定；效益集约型行业用地比重先减后增，中心城区和远郊圈层较高，近郊圈层较低。

图2　不同空间圈层的行业用地集约类型构成

5结论与建议

由上述分析，可得如下结论：(1)从用地集约度的行业差异看，呈“中间大、两头小”的分布形态，大部分行业处于中度集约水平；并按照“劳动-资本-技术”的生产要素高级化序列递增，技术要素含量越高的行业，用地集约程度越高。(2)从用地集约度的空间分异看，表现为“三圈层+两类特定区”的特征，三圈层按中心圈层、近郊圈层、远郊圈层的顺序行业用地集约度先增后减，工业开发区和工业专业化区两类特定区的行业用地集约度最高。(3)从行业用地集约类型看，不同集约类型行业用地比重表现出不同的空间变化规律：规模集约型行业由中心向外逐渐减少，结构集约型行业逐渐增加，强度集约型行业先增后减，布局集约型行业相对稳定，效益集约型行业先减后增。行业尺度的土地集约利用仍是近年来新的研究方向，现有数据和理论基础仍不成熟，本研究进一步探讨的方向主要有：①行业用地数据仍需进一步深入挖掘，广州市行业用地调查缺少生态环境、社会效益等方面的数据；②集约度评价指标体系仍需进一步完善，本文构建的指标体系受基础数据的限制没有考虑生态环境、社会效益等方面的要素；③城市间的横向比较，现有其他城市行业用地集约度评价的研究主要基于抽样调查的数据，与本研究不具有可比性，下一步应结合行业用地调查的广泛开展探讨不同类型城市行业用地集约度的差异。

从工业用地集约利用评价结果和空间分异特征看，广州市工业用地空间布局主要存在以下问题：(1)高集约度的行业不多，大部分工业行业的用地集约化水平处于中等偏下水平，与新型工业化发展目标有一定差距。(2)行业用地集约度水平与其产业地位不匹配，在5个支柱型行业中仅有电力、热力的生产和供应业进入高集约度行业的行列，其他4个行业的集约度均不高，特别是交通运输设备制造业和化学原料及化学制品制造业两个占工业总产值超过10%的行业用地集约度分别排26和22位；新兴工业行业中的医药制造业、工艺品及其他制造业、文教体育用品制造业用地集约度较低，与技术密集型行业的应有地位不匹配。(3)行业用地布局结构不合理，中心城区仍有一些集约度低的行业如金属制品业、非金属矿物制品业等。针对存在问题提出以下对策和建议：(1)调整行业结构，提高各行业用地集约度整体水平，增加高集约度行业的比例，发展集约度水平较高的技术、资本密集型行业，转移或逐步淘汰集约度水平较低的劳动密集型行业。(2)分区制定工业用地策略，中心城区应当逐步进行产业升级，重点发展第三产业，转换土地使用功能；近郊区注重工业用地的布局优化和环境改造，提高可持续利用能力；远郊区强化工业用地规模的控制。(3)分类引导行业用地布局，规模集约型行业重点在近郊区靠近中心城区的区域布置，结构集约型行业重点在郊区布置，强度集约型行业重点在近郊区布置，布局集约型行业应结合交通基础设施进行完善，效益集约型行业重点在远郊区布置。

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Industrial Land Use Intensity Spatial Differentiation in Guangzhou on the Basis of Industrial Scales

YEChang-dong1,ZHAOXiao-ming1,ZHENGYan-min2

(1.College of Forestry and Landscape Architecture,South China Agricultural University,Guangzhou 510642,China;2.Guangzhou Land Use Planning Center,Guangzhou 510045,China)

Abstract:This paper evaluated industrial land use intensity level and analyzed its spatial differentiation in Guangzhou on the basis of industrial scales.The evaluation index system included 18 indicators from five aspects,such as scale,structure,strength,layout and effectiveness.The results show that：firstly,distribution pattern of industrial land use intensity is at mid-intensive level,increasing by “labor-capital-technique” series;secondly,spatial differentiation pattern of industrial land use intensity can be summed as “three zones and two special areas”,while intensity in three zones was increasing from the central point to the outer layer in the first place and then decreasing,and two special areas included industrial development area and industrial specialization area which were the highest intensity areas;thirdly,spatial differentiation pattern for each industrial intensive type changed in the following ways：sectors of scale-intensive type were decreasing from the center to the outer layer;sectors of structure-intensive type were increasing;sectors of strength-intensive type were first increasing and then decreasing;sectors of layout-intensive type were keeping steady;sectors of effectiveness-intensive type were first decreasing and then increasing.Finally,according to the result,several suggestions were given,including the adjustment of industrial sector structure,the generation of industrial land use partition strategy and industrial land use classification strategy.

Key words:industrial land;intensive use;spatial differentiation;industrial scales;Guangzhou

中图分类号：F301(265)

文献标志码：A

文章编号：1009-4210-(2016)01-001-08

作者简介：叶昌东(1983—)，男，副教授，博士，注册城市规划师，从事城市空间结构、城乡规划、城市土地利用研究。E-mail：yechangdong@scau.edu.cn通信作者：赵晓铭(1969—)，女，副教授，注册城市规划师，从事城乡规划管、生态规划研究。E-mail:434551819@qq.com

基金项目：国家自然科学基金资助项目(41401168)；广东省自然科学基金资助项目(S2013040016967)；2015年广州市哲学社会科学

收稿日期：2015-09-16；改回日期：2015-10-14

doi:10.3969/j.issn.1009-4210.2016.01.001

发展“十二五”规划课题资助项目(15Q14)；2015年广东省高等教育教学改革项目(粤教高函〔2015〕173号-119)