贵州省山地特色新型城镇化与土地集约利用脱钩关系研究

杨 柳，陈维妮*，吴雍卿

(1.贵州大学公共管理学院，中国 贵阳 550025；2.中国电建公司水利水电九局，中国 贵阳 550081)

贵州省是中国西南地区的重要组成部分，以喀斯特地貌为主，土地资源有限，给城镇化带来不少压力。“新型城镇化”概念在党的十八大被明确提出后，如何因地制宜地落实新型城镇化、提高新型城镇化质量是新型城镇化从“广度”向“深度”转化的核心问题[1]。在新型城镇化多元化途径的要求下[2]，2018年贵州省人民政府出台了《贵州省加快推进山地特色新型城镇化建设实施方案》(简称“方案”)，方案中明确提出“山地特色新型城镇化强调立足山地资源条件，多向开放新型城镇化空间格局，促进空间优化，使资源与环境共融共生，生态文明与新型城镇化协同发展”，在产业、人口、土地、社会、农村“五位一体”的新型城镇化目标下，土地资源既是核心，又是载体；既是动力，又是瓶颈。因此，探讨贵州省山地特色新型城镇化与土地集约利用的发展协调关系，贯彻节约集约的山地特色新型城镇化内涵，深度挖掘新型城镇化建设中土地的生产潜力，改善土地供需矛盾，凸显公平共享，才能从根本上提升山地特色新型城镇化的质量，对于山地特色新型城镇化促进土地资源可持续利用具有重要的现实意义。

对城镇化与土地集约利用之间的关系研究一直是学术界关注的热点，国外学者Christoph与Susannah以可持续发展基础，结合“精明增长”、“内填式发展”理念对新型城镇化背景下土地利用的有效性进行深入研究[3-4]；Louw和Steven等学者将城镇化与土地利用效益进行对比，指出高效益的土地利用可以使城镇化健康发展，防止城镇化粗放蔓延[5-6]；国内研究则主要集中在定量分析方面，如李晓庆、王秀等人利用耦合模型分别对不同城市群的城镇化与土地集约时空分宜进行研究[7-8]；蔡俊、项锦雯等人综合应用协整分析、脉冲响应函数和方差分解等动态计量经济模型，分析了土地集约利用与城镇化的全面动态波动效应[9]；李晓庆、姜博等人还采用协调发展度和相对发展度模型共同探讨土地集约利用与新型城镇化协调发展关系[10]。总结现有的研究成果，可以发现城镇化与土地集约利用协调发展，可缓解城镇人口增长对土地资源造成的压力，促进城镇经济效益、社会效益、环境效益的提高，城镇化与土地集约利用应是动态协调发展的关系，但在目前的研究中并未考虑采用检测相邻年度动态变化来探讨新型城镇化与土地集约利用之间的关系，缺乏对相邻年度新型城镇化与土地集约利用变化的探讨，无法明晰其真实状态，不能准确把握新型城镇化与土地集约利用的内在驱动因素，也就无法从根本上促进新型城镇化与土地集约利用的协调发展。因此，本文将从相邻年度动态变化角度来探讨山地特色新型城镇化与土地集约利用之间的关系，以期能促进两者协调发展。

“脱钩”最开始运用在物理学中，表示两个或者多个物理量之间的关系不存在的现象[11]。2001年世界经济合作与发展组织(OECD)详细阐述了“脱钩”概念并指出其含义揭示了经济增长与环境污染在同一时间段内变化弹性的不同步变化[12]。“脱钩”最初广泛运用于经济发展与资源环境关系研究中[13-14]，近年来在人口、土地利用效率、建设用地扩张与经济增长的研究中多被采用[15-17]。脱钩模型能够判断各年度山地特色新型城镇化与土地集约利用之间是否平衡，且现有研究中关于山地特色新型城镇化与土地集约利用的关系的文献很少。鉴于此，本研究着眼于山地特色新型城镇与土地集约利用的关系，以贵州省及所辖9市(州)为研究区，山地特色新型城镇化为背景，运用脱钩理论研究2011—2017年贵州省9市(州)山地特色新型城镇化与土地集约利用的关系，探究贵州省不同市(州)山地特色新型城镇化与土地集约利用关系的时空演变特征，以期为贵州省山地特色新型城镇化可持续发展，国土空间规划中土地资源集约利用目标的实现提供科学依据。

1 研究区概况、数据来源与研究方法

1.1 研究区概况与数据来源

贵州省位于中国西南部，面积为17.616 7万km2，是国家生态文明示范区。辖贵阳市、六盘水市、遵义市、安顺市、铜仁市、毕节市、黔西南布依族苗族自治州、黔东南苗族侗族自治州、黔南布依族苗族自治州一共9个市(州)。土地资源主要以山地丘陵为主，自然坡度较大，境内山脉众多，山高谷深；且岩溶分布范围广泛，属于典型的岩溶地貌地区。至2016年底，全省的年末常住人口3 555.00万人，地区生产总值为11 734.43亿元，全年固定资产投资12 929.17亿元，城镇化率达44.15%，低于全国平均水平(57.35%)。2016年，贵州省土地总面积为1 760.99万公顷，其中农用地为1 474.94万公顷，建设用地69.73万公顷，未利用地为216.32万公顷。

研究中所用2011—2017年社会、经济数据主要来源于相应年份的贵州省统计年鉴、各市(州)统计年鉴、国民经济与社会发展公报、国土资源公报及政府年度工作报告等。

1.2 研究方法

1.2.1 评价指标体系的建立 根据《贵州省加快推进山地特色新型城镇化建设实施方案》中对山地特色新型城镇化“促进农业转移人口市民化、推进城镇基本公共服务覆盖常住人口、推进职业技术教育培训服务全覆盖、保障城乡劳动者基本公共就业服务权益、构建黔中城市群现代综合交通网络”的要求，结合现有的相关研究成果[18-19]，将贵州省山地特色新型城镇化水平分为人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化和空间城镇化4个评价层；山地特色新型城镇化强调“人”的城镇化，不仅体现在城镇人口比重中，还体现在农业转移人口、教育水平中，因此人口城镇化选取城镇化率、第一产业从业人员比重和每万人在校大学生人数表示；经济是山地特色新型城镇化发展的动力，表现在生产总值的提高和经济结构非农化，而工业化是经济增长的主要动力，因此选取人均GDP、第三产业占GDP比重和城镇人均可支配收入表示经济城镇化；社会城镇化用普通中等专业技术学校招生人数、每万人报刊杂志累计定销数、互联网接入户数和每千人拥有卫生技术人员表示，这些指标反映出城镇人口的文化、生活、医疗等水平；空间城镇化体现在城镇建成区面积增加，包含交通运输用地占建成区的面积、公共服务设施用地占建成区的面积和人均居住面积。

土地集约利用水平采用文献统计法，从“投入—产出—可持续”角度选择出现频率较高的指标，以土地投入强度、土地利用程度、土地产出效益和土地可持续度作为评价层，土地投入强度以单位用地固定资产投资和单位用地财政支出表示；土地利用程度以土地利用系数和人口密度表示；土地产出效益以单位用地GDP和单位用地社会消费品零售总额表示；土地可持续度以建成区绿地覆盖率与单位面积节能环保财政支出表示(表1)。

表1 贵州省山地特色新型城镇化水平与土地集约利用水平综合评价指标体系

注：+代表正向指标，-代表负向指标。

1.2.2 新型城镇化与土地集约利用综合指数测算 由于指标选取较多，其数量单位和数量级均不相同，因此需要将各种指标值进行标准化处理，使其具有可比性。本文采用极差标准化法对原始数据进行标准化处理，其表达式为

xij′=(xij-xjmin)/(xjmax-xjmin)(正效应)，

xij′=(xjmax-xij)/(xjmax-xjmin)(负效应)，

(1)

式中，xij′，xij分别表示i市(州)第j项指标的标准化值、原始值；xjmax，xjmin分别表示第j项指标的最大值、最小值；对山地特色新型城镇化水平和土地集约利用水平具有促进作用的评价指标为正效应，反之具有抑制作用则为负效应。

土地集约利用、新型城镇化水平评价方法包括主成分分析综合评价法、层次分析法(AHP)、德尔菲法(Delphi)、熵值法、均方差法、改进熵值法等。改进熵值法是一种客观的赋值方法，可弥补传统熵值法中评价指标出现极端值而造成偏差的缺陷。根据改进熵值法得到指标熵值，从而判断指标的离散程度，离散程度大的指标具有较大权重，离散程度小的指标具有较小权重。在本文中的评价指标之间既有独立的也有相互影响的，因此利用加权指数法进行综合指数的确定。具体步骤如下，

①计算i市(州)第j项指标的比重yij：

(2)

②计算j项指标的墒值ei(0≤ei≤1)，

(3)

③计算第i项指标的差异性系数gi。某项指标的离散程度取决于它的熵值ei与1之间的差值，差值越大，离散程度越大，权重就越大，对评价也就越重要。

gi=1-ei。

(4)

④计算第j项指标的权重ai,

(5)

5.计算综合指数Vi,

(6)

1.2.3 脱钩模型 目前常见的脱钩模型有OECD脱钩因子模型、IGT脱钩方程模型、Vehmas脱钩指数模型和Tapio脱钩弹性指数模型。其中，Tapio脱钩弹性指数模型能够有效弥补其他模型测算结果的随意性，具体说明山地特色新型城镇化与土地集约利用之间的脱钩程度[20]。

本文借鉴Tapio[21]、向丽[22]等学者的研究，构建山地特色新型城镇化与土地集约利用脱钩指数计算模型，选择i市(州)山地特色新型城镇化指数vi={vi(t)|t=2011，2012，2013，2014，2015，2016，2017，2018}作为母序列(或参考序列)，把土地集约利用指数ui={ui(t)|t=2011，2012，2013，2014，2015，2016，2017，2018}作为子序列(或比较序列)，母序列和子序列在t与t-1年度的脱钩系数为

(7)

式中Ti(t)表示i市(州)在t年的山地特色新型城镇化水平与土地集约利用水平的脱钩指数；Δvi表示i市(州)第t年山地特色新型城镇化水平增长率，Δui表示i市(州)第t年土地集约利用水平增长率。

2005年，Tapio为提高精确度，避免较小的变化影响脱钩状态的判断，将脱钩状态判断标准划分为8个区间，将脱钩发生临界点1上下20%的区间范围看作是相对同步状态[25]。参考Tapio的研究，以脱钩弹性系数t1=0.8与t2=1.2作为脱钩状态划分依据，山地特色新型城镇化与土地集约利用脱钩程度衡量标准如表2所示。

由各个脱钩类型的特征可知，扩张连接状态真正实现山地特色新型城镇化与土地集约利用协调发展，脱钩状态表现出山地特色新型城镇化抑制土地集约利用，负脱钩状态表现为土地集约利用抑制了山地特色新型城镇化的发展，衰退连接状态中山地特色新型城镇化与土地集约利用表现出同步协调衰退状态，不利于山地特色新型城镇和土地资源的健康可持续利用。

表2 贵州省山地特色新型城镇化与土地集约利用脱钩类型解释

2 结果与分析

山地特色新型城镇化与土地集约利用的脱钩关系表明：2011—2017年，贵州省脱钩状态经历了“扩张连接—扩张负脱钩—弱脱钩—扩张连接”的波动变化，从山地特色新型城镇化与土地集约利用协调发展到相互抑制，最后又实现协调发展(表4)。十二五规划初期贵州省大力建设工业强省，实施产业振兴，积极发展第三产业，改善配套交通设施，而工业发展受限于自然资源，造成土地低效扩张，却刺激了山地特色新型城镇化发展，致使土地集约利用增长率小于山地特色新型城镇化水平增长率；十二五规划后期及十三五规划期间立足生态文明建设，积极发展绿色低碳循环经济，强化喀斯特地区生态修复，提倡土地可持续集约利用，加大土地投入，增加土地产出，使得土地集约利用增长率大于山地特色新型城镇化水平增长率；直到2017年伴随异地搬迁扶贫、生态移民、乡村振兴等促进城镇化率的政策取得一定成效后，土地集约利用与山地特色新型城镇化水平再次实现协调发展。

从贵州省各个市(州)的角度来看，贵州省9市(州)共54个脱钩状态，其中扩张负脱钩达到38个，由此可见贵州省各市(州)整体表现为扩张负脱钩状态，山地特色新型城镇化水平与土地集约利用水平均有所增长，但山地特色新型城镇化水平增长率明显大于土地集约利用增长率；说明贵州省大部分地区山地特色新型城镇化的发展仍依赖土地资源。其中贵阳市除2012—2013年为扩张负脱钩之外，其余时期均表现出弱脱钩；安顺市、六盘水市分别在2011—2013年和2011—2014年表现为扩张负脱钩，最终演变为较为理想的扩张连接；遵义市和黔东南州在2011—2017年间大多为扩张负脱钩外，少部分表现为弱脱钩；黔南州在2011—2012年表现为强负脱钩，2012—2017年表现为扩张负脱钩。

表3 2011—2017年贵州省9个市(州)山地特色新型城镇化与土地集约利用脱钩状态

3 对策与建议

贵州省是典型的高原山地地区，山地特色新型城镇化建设有一定的局限性。此外，山地特色新型城镇化建设与土地资源协调发展，也与政府政策、城镇化发展模式密切相关，长期依赖土地的新型城镇化发展是难以持续的。因此，需要积极采取相应措施，因地制宜的推进贵州省山地特色新型城镇化持续健康发展。

(1)依托国土空间规划，加强供地管理，促进土地利用3大效益。充分利用“多规合一”成果，明确“三区三线”的规模、布局、管理，落实用途管制，促进生产空间集约高效、生活空间宜居适度，生态空间山清水秀，构建科学合理的山地新型城镇化格局。特别对于扩张负脱钩状态的毕节市、铜仁市、黔西南州，在合理布局规划土地的同时，还应以高新技术型产业替代资源消耗型产业，改变传统粗放利用土地的方式，实现土地利用的经济、社会、生态效益，促使区域土地利用向集约节约发展。

(2)以乡村振兴为前提，结合大数据农村产业革命，促进山地特色新型城镇化与土地集约利用协调发展。依托地区特色的自然条件和社会经济条件，着力构建扶贫、教育、农业、旅游、国土资源等大数据应用平台，推动大数据在农业生产、生产制造、山地旅游等产业的应用。作为国家级大数据产业发展集聚区的贵阳市可将遥感与大数据相结合，跟进土地资源监测，衍生大数据与工业、农业、服务业协同发展的新业态，引领提升产业发展水平，推进社会发展。实现乡村振兴，促进山地特色新型城镇化与土地集约利用协调发展。

(3)以生态文明建设为中心，促进山地特色新型城镇化与土地集约利用的高品质发展。保持生态文明建设，以生态优先、绿色发展为导向的高质量山地特色新型城镇化发展促进土地集约利用高质量发展。特别是城镇化率较高的遵义市与贵阳市，应控制建设用地扩展速度和规模，均衡公园绿地分布，积极建设海绵城，集约节约利用土地；对于土地资源破坏较为严重的毕节市、铜仁市、黔西南州，应大力修复生态环境，修复被破坏的山体、修复被填埋的河道、修复被割断的绿地，让山地特色新型城镇化再现“绿水青山”。

4 讨论

利用脱钩模型能更有效地反映贵州省山地特色新型城镇化与土地集约利用直接的变化关系；同时，山地特色新型城镇化与土地集约利用的发展是一个动态的发展过程，不同地区的发展具有不同驱动因素，在山地特色新型城镇化发展、土地投入产出等方面的影响机理上会存在差异，在今后需进一步研究。