未利用地转型多维驱动测度及其机制分析
2019-06-12刘新平曾庆敏
王 晶,刘新平,2*,曾庆敏
(1.新疆农业大学 管理学院,新疆 乌鲁木齐 830052;2.新疆农业大学 土地科学研究所,新疆 乌鲁木齐 830052;3.南京农业大学 公共管理学院,江苏 南京 210095)
区域土地利用转型[1]及其驱动因素研究在国内外已受到普遍关注[2-4],Lambin等[5]认为土地利用转型强调土地利用变化是一非线性过程,并与其他社会和生物自然系统的变化密切相关,土地利用转型主要源于关键资源枯竭所引起的社会生态负反馈或独立于生态系统之外的社会经济变化和革新。傅丽华等[6]在分析土地利用变化驱动因子的基础上运用主成分分析法筛选土地利用生态风险的主导因子。陈龙等[7]基于生产、生态和生活三大功能将土地利用类型分为农业生产用地、工业生产用地、绿色生态用地、水域生态用地、城镇生活用地和农村生活用地六类,通过GIS获得土地利用转移矩阵,从转入和转出2个角度总结发现土地利用动态变化规律,定量分析土地利用转型的驱动因子为经济因素。邹亚荣等[8]对农牧交错区耕地和林地的规模与布局变化驱动力进行了分析,得出人口密度、农业结构等因素为耕地和林地变化的关键因子。吴健生等[9]运用土地系统动态模拟(DLS)模型,选取降水、气温、坡度、海拔、植被、土壤、人口、GDP 共8个因子为土地利用变化驱动因子。
本文运用主成分分析诊断未利用地转型过程中的自然环境、社会经济要素变化对区域未利用地转型的影响,分析土地自身的资源条件、发展优势、发展潜力、市场需求等多维驱动因素,以期为未利用地最优转型途径的实现提供理论基础。换言之,本文旨在研究分析未利用地转型驱动因素,探寻经济、生态、社会价值博弈中最优的土地利用结构和产业发展模式。
1 理论基础
土地利用、社会经济发展、生态环境三者相互影响、相互作用。按照价值理论,价值是反映客体以自己的属性和功能满足主体需要的关系范畴,是对客体物的属性与人的主体活动关系的概括[10]。土地作为人类生存和社会发展载体,其具有的经济价值、生态价值和社会价值通过不同的利用方式差异化地呈现出来,为追求效益最大化,人们根据不同的社会经济发展阶段,适时地改变土地利用方式,以期实现资源的充分利用进而获得人类社会长足发展。但与此同时,社会经济的发展与土地利用结构相互作用、相互影响的促进与抑制效应共存共生,人类利用资源的短视性和资源本身的有限性导致帕累托效应的实现存在现实障碍。将土地资源按其利用方式分为农用地、建设用地和未利用地三大类时,各土地利用类型的主导价值便更加明朗,其中未利用地主要表现为生态价值。而社会经济的持续发展和资源的自身特质必然要求土地利用结构的不断调整,土地资源的有限性和位置固定性使得一定条件下未利用地的转型也是大势所趋。即土地资源利用受自然条件、社会经济和政策引导等各方面的影响,在不同时期对土地利用方式具有不同的要求。但受客观自然条件限制,未利用地开发受水资源和气候条件以及科技水平等多方面的制约,导致未利用地转型面临生态化利用和非生态化利用2种结果,未利用地转型驱动机理如图1所示。
图1 未利用地转型驱动机理图
2 研究方法和数据来源
库尔勒市位于新疆巴音郭楞蒙古自治州,85°14′10″~86°34′21 E、41°10′48″~42°21′36″ N,全市行政区域面积7268 km2,辖9乡、3镇、5个国有农牧园艺场、5个街道办事处。北倚天山支脉,南临塔克拉玛干沙漠。塔里木河流经库尔勒市西南部边缘,孔雀河穿市而过,气候温和,土质肥沃,物产丰富,光热水土资源十分丰富。
未利用地的转型受自然地理、资源环境禀赋、社会经济和政策保护等多重因素的共同作用,结合塔里木河和孔雀河流域未利用地转型与保护实际,基于主导性、基础性和可获得性等原则,在已有文献研究土地利用转型驱动因子的基础上,按照反向分类回归树法,将影响未利用地转型风险的因素进行细化,从自然、经济、社会3个方面的基本特征探析驱动因素。
主成分分析通过累计贡献率从原本多个自变量中提取具有主导作用的少量新指标代替原来的多个自变量,即可以从多个驱动因素中筛选出未利用地转型的主要驱动因素。本文主成分分析的因变量Y为未利用地规模,自变量X选取产业产值比、人均GDP、地均固定资产投资额、人口自然增长率、人口密度、粮食作物播种面积比、人均粮食产量、自来水生产量、降水量、平均气温等13个指标,具体如表1所示。
表1 未利用地转型驱动因素及其计算表
本文研究时段为1993~2015年,共23年,根据《巴音郭楞统计年鉴》(1994~2016年)和《新疆50年》(巴音郭楞蒙古自治州各县市主要经济指标表)整理统计和计算本节选取的13个指标值。因个别指标特定几年的统计数据为空值或统计口径不同(如自来水生产量指标)导致数据完整度为94.09,因此,极少量社会经济统计数据缺失值通过数学统计方法测算补充,自然条件指标缺失值采用该指标的多年平均值替代。
3 结果与分析
3.1 计算结果
由于不同指标值之间存在量纲差异,为避免其影响研究结果,对原始数据进行Z-score标准化。对标准化后的数据进行相关性检验,本文运用IBM SPSS Statistics 21计算相关系数矩阵,并进行KMO检验和巴特利球体检验(KMO检验用于检查变量间的相关性和偏相关性,取值在0~1之前。Bartlett’s球状检验用于检验相关阵中各变量间的相关性,是否为单位阵,即检验各个变量是否各自独立。KMO统计量越接近于1,变量间的相关性越强,偏相关性越弱,因子分析的效果越好。关于bartlett’s球形检验的选项如果Sig.<0.05,则数据呈球形分布,KMO统计量在0.7以上时因子分析效果比较好)(表2)。
表2 未利用地转型驱动因素变量相关系数矩阵
注:行列式=1.668E-010。
由表2可知,本文13个自变量之间X1与X2、X7,X3与X4、X10,X4与X10之间的相关系数高于0.9。根据KMO和Bartlett的检验结果显示,KMO值为0.702,Sig.为0.000,表明未利用地转型驱动因子自变量有必要进行主成分分析且满足模型运算数据要求。运用IBM SPSS Statistics 21计算本文13个自变量特征值和贡献率(表3)。
表3 自变量特征值和主成分贡献率
注:提取方法为主成分分析法。
由表3可以看出,第一主成分的贡献率为59.631,第一、二、三、四、五主成分的累计贡献率已达到92.691。根据Kaiser准则,第一、二、三、四、五主成分已符合要求,可以充分反映研究区未利用地转型驱动因素的综合状况,因此,本文确定保留5个主成分。进一步计算主成分载荷矩阵并生成载荷图(图2)。
表4 主成分载荷矩阵
注:提取方法为主成分分析法。
图2 主成分载荷图
根据上述计算结果可知,第一主成分的贡献率为59.631%,主要与X1(第一产业产值比)、X3(人均GDP)、X6(人口密度)、X7(粮食作物播种面积比)、X10(自来水生产量)有较强的相关性,反映的信息较为全面,主要包括产业结构、经济水平、人地关系、资源利用强度等对未利用地转型的影响。第二主成分的贡献率为70.821%,主要与X11(降水量)、X12(平均气温)、X13(无霜期)相关性较大,这主要反映了气候资源对未利用地转型的影响。第三主成分的贡献率为81.445%,主要与X5(人口自然增长率)、X8(单位面积粮食产量)相关性较大,该主成分主要反映了人口结构和资源利用强度对未利用地转型的影响。第四主成分的贡献率为88.365%,主要与X11(降水量)、X13(无霜期)有较高的相关性,这主要反映了气候资源对未利用地转型的影响。第五主成分的贡献率为92.691%,主要与X5(人口自然增长率)、X11(降水量)相关性较强,这主要反映了人口结构和气候资源对未利用地转型的影响。
主成分分数=主成分分数系数×无量纲化的指标数据,根据成分得分系数矩阵和标准化处理后的数据计算可得出本文5个主成分1993~2015年的分数值。未利用地转型驱动因素影响作用的综合得分函数由上述主成分贡献率的加权平均值作为各主成分的权重,在此基础上加权求和计算各自变量的系数,公式为:
Fkr=-0.087ZX1+0.077ZX2+0.044ZX3+0.036ZX4+0.037ZX5+0.056ZX6-0.08ZX7+0.025ZX8-0.063ZX9+0.043ZX10+0.053ZX11+0.128ZX12+0.134ZX13
3.2 结果分析
由上述公式可计算出1993~2015年库尔勒市未利用地转型驱动因素的综合分值(图3)。由图3可以看出,1993~2015年间影响未利用地转型驱动因素的综合得分呈现波动增长趋势,2004年以前综合得分均小于零,1995年为分值最低点-1.197,2004~2015年综合得分大于零,分值波动较大,2015年达到最大值0.9465。说明库尔勒市未利用地转型驱动因素影响作用有增强的趋势。按不同主成分进行分析,得出以下结论。
图3 驱动力综合得分趋势图
土地资源的承载力特性是经济活动的基本前提,不同经济活动对土地的利用方式和利用强度存在差异。经济发展水平的提高使得人们开始关注自身生活质量,要求在利用各类资源提高生活便捷度的同时不损害生活环境质量。人均GDP反映当前社会经济实力,在经济水平不断提高的同时,人们不断追求低投入高产出的产业结构,经济发展目标由实现最优的经济效益转向保障生态环境追求经济效益。经济水平决定土地资源利用过程中可投入的资金量,影响人们对土地资源的价值认同。
资源利用强度反映人类主观能动对资源的利用强度。如自来水生产量反映区域内水资源量需求和水资源可供给量,体现人类对水资源的开发利用与重新分配。地均固定资产投资反映年内对各类建设用地的资金投入和对土地资源的利用与再利用,建设用地需求增加势必导致其他土地利用类型向其转变。
不同产业类型对资源的需求量存在差异,产业结构变化必然改变土地利用形态或土地利用强度。土地利用形态发生转变即发生土地利用转型,土地利用强度变化在积累一定时期后影响土地质量,进一步限制土地利用方式。第一产业产值比在第一主成分中的贡献达到93.81%。
气候条件主要对耕地影响较大,农作物种植必须选择适宜的土壤和气候环境。在未利用地转型过程中,未利用地的开发利用必须充分考虑气候条件,其他土地利用方式也要考虑当地降水、大风等气候环境,在适度利用的前提下集约节约利用土地,避免发生土地资源非生态化转型。降水、气温等气候条件在第二主成分和第四主成分中占主导地位。
人口增加会挤占公共基础设施,增加生活用地规模,导致其他土地类型规模下降,人口密度在第一主成分中贡献率为89.50%,资源承载压力加大。人口增加要求农作物产量增加,必须提高农技水平或增加粮食作物播种面积,以实现人均粮食产量不下降。粮食作物播种面积比在第一主成分和第三主成分中的贡献率都很高。
4 结论
本文通过主成分分析法针对库尔勒市未利用地转型的驱动因素进行分析,从自然环境、社会经济要素变化角度分析土地自身的资源条件、发展优势、发展潜力、市场需求等多维驱动因素的影响,最终得出以下结论。
(1)未利用地转型的驱动因素在于社会、经济、自然各个方面,社会经济条件和技术水平决定了人类对自然资源的可利用程度,社会发展程度和政策制度决定了人们对资源利用的态度和利用方式,自然资源条件和技术水平限制了资源的可利用规模。
(2)以库尔勒市为例,未利用地转型的驱动因素可归纳为经济发展水平、资源利用强度、产业结构、气候资源、人口压力5个方面,具体到各指标因素起主导作用的人均GDP和粮食作物播种面积比,人均GDP反映当前社会经济实力,在经济水平不断提高时,人们不断追求低投入高产出的产业结构,经济发展目标由实现最优的经济效益转向保障生态环境追求经济效益。经济水平决定土地资源利用过程中可投入的资金量,影响人们对土地资源的价值认同。人口增加要求农作物产量增加,必须提高农技水平或增加粮食作物播种面积,以实现人均粮食产量不下降,粮食作物播种面积比在第一主成分中的贡献率达到95.2%。气候条件主要对耕地影响较大,在规划未利用地农化利用时必须充分考虑气候条件,非农化利用要考虑当地降水、大风等气候环境,在适度利用的前提下集约节约利用土地,避免发生土地资源非生态化转型。