江苏省城镇用地扩展时空格局及驱动因素分析

2020-12-04朱媛媛

湖北民族大学学报(自然科学版) 2020年4期

朱媛媛，卢锐

(杭州师范大学经济与管理学院，杭州 311121)

土地利用变化驱动因素是土地利用/覆被变化的重要研究内容[1].城镇建设用地作为一个城市开展经济生产活动的基础，其扩张过程以及驱动因素得到了学者们的广泛关注.从研究尺度上看，学者们分析了京津冀城市群[2-4]、长三角城市群[5-6]、珠三角城市群[7]、武汉城市圈[8-9]等地区的城镇用地时空格局.从研究城镇用地扩展的驱动因素来看，学者多从经济、社会、人口、劳动力、政府投资、自然因素等多个角度进行分析.但是在具体的扩展驱动因素的分析中，研究的侧重点放在人口和经济的分析上[5,8]，对于社会发展、产业转型等因素的关注不够，且较少有研究从时间和空间两个角度来分析其驱动机制.本文结合以上研究，选取江苏省为研究区域，通过计算城镇用地扩展强度指数和城镇用地扩展差异指数对区域内的用地扩展时空格局进行分析.同时，结合重心转移模型和时空地理加权回归模型从人口、经济、社会、产业等角度进行分析.研究结果有助于分析城镇用地扩展格局及时空演变规律，提高土地时空演变驱动机制的研究能力，为类似区域的城镇用地协调与管理提供决策参考.

图1 江苏省行政区划及周边省域Fig.1 Administrative divisions of Jiangsu province and surrounding provinces

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

选取了长三角地区经济发展发达的江苏省作为研究区域(图1).江苏省下辖13个地级市，总面积10.72万km2，截至2019年末，江苏省常住人口8 070万人，是中国人口密度第一大省，实现地区生产总值99 631.52亿元，人均地区生产总值123 607元.江苏省经济水平、工业化程度和城市化水平在全国处于领先地位，下辖的13个地级市全部进入全国百强，是全国唯一所有地级市全部跻身百强的省份.但是，江苏省各地级市发展水平差异较大，苏南、苏中、苏北三个区域城镇用地扩展程度不一致，分析江苏省各市城镇用地扩展格局及驱动因素，对于进行全国其他地区的城镇化建设具有重要参考意义.

1.2 数据来源

研究对象为江苏省13个地级市2000、2005、2010、2015、2018年5个年度，跨度为18年的城镇用地.选用清华大学宫鹏教授[10-11]提供的全球人造不透水数据作为城镇用地的数据来源.不透水表面[10]是指水不能渗透的区域，包括屋顶、道路、人行道等.和卫星数据源相比，尽管不透水表面的定义和获取方法有所不同，但是两者所反映出的人类居住和生产动态是一致的[12].此外，本文收集了江苏省相应年份的社会经济数据，用以分析城镇用地扩展的驱动因素，数据来源于《江苏省统计年鉴》(2000-2018年)、《中国城市统计年鉴》(2000-2018年).

2 研究方法

2.1 扩展格局分析指标

1) 城镇用地扩展强度指数.城镇用地扩展强度指数[9]是用以计算单位空间内城镇用地面积在特定阶段内的变化速率，能够比较直观的呈现出单位空间内城镇用地面积的变化程度.使用城镇用地扩展强度指数可以分析省域角度下每个地级市的城镇发展速度和状态，使得不同阶段的城镇用地扩展速率之间具有可比性.其计算公式为：

2) 城镇用地扩展差异指数.城镇用地扩展差异指数[9]是在某个单位空间单元内的城镇用地扩展变化率与研究区域整体的城镇用地扩展差异率之间的比值，即单位空间单元的城镇用地扩展动态变化率和整个研究区域的城镇用地扩展动态变化率的比值.这一比值可以进行不同单位空间单元的城镇用地扩展速率之间的比较.同时可以对研究区域内城镇用地扩展的热点区域进行分析.其计算公式为：

城镇用地扩展强度指数选用空间单元的土地总面积进行标准化，该指数与空间单元的城镇用地扩展面积以及土地总面积密切相关，适合于空间单元的时序比较;城镇用地扩展差异指数取决于空间单元的城镇用地扩展速率以及研究区城镇用地扩展的总体速率，与空间单元的土地总面积之间存在的关联性较小，适合空间单元之间城镇用地扩展强度的横向比较.结合两组数据的分析，对挖掘城镇用地扩展强度的时间与空间分异特征具有重要意义.

2.2 重心-时空地理加权回归模型

区域重心使用了物理学上重心的概念，定义为某个区域内有一点能够在各个方向上都处于均衡，其实质就是该点对于不同方向上的各个区域来说都能达到平衡[13].区域重心取决了区域的空间范围和变量之间的空间分布，当区域重心的移动轨迹在某一时间段朝着某一方向变化时，代表该区域内变量也朝着该方向变化.其计算公式为：

表1 城镇用地扩展驱动因素Tab.1 Driving factors of urban land expansion

表2 自变量多重共线性检验Tab.2 Multicollinearity test of independent variables

2.3 数据处理

使用Arcgis工具箱中的掩膜提取工具提取出江苏省13个地级市2000、2005、2010、2015、2018年的城镇用地面积，进行城镇用地扩展强度指数和城镇用地扩展差异指数计算.根据区域重心模型，提取出各地级市在相应年份的重心转移指标.根据现有文献研究[15-20]以及数据的可获取性，选取了城镇用地扩展的驱动因素，如表1所示,包括经济、社会、人口、劳动力、政府投资等方面.其中，人均GDP、固定资产投资额等经济数据以2000年为基准进行了价格处理，保证了数据的准确度.

在模型运行前，首先运用Stata软件对选取的11个指标进行多重共线性回归，如表2所示.一般认为VIF(方差膨胀因子)大于10时，代表模型存在严重的共线性问题[21].因此，在剔除VIF>10的指标后，选定第三产业占GDP的比率、人口密度、每万人医院床位数和人均道路面积这4个指标进行后续计算.

3 结果与分析

3.1 江苏省城镇建设用地扩张时空格局

1) 城镇用地年扩张面积及扩张指数.江苏省城镇建设用地从2000年的3 834.771 4 km2增加到2018年的15 960.825 km2，增加了12 126.053 6 km2，扩张了31.6%.根据Arcgis10.5中提取得到的江苏省各地级市城镇建设用地面积，分别对城市用地扩张指数以及城市用地扩张强度差异指数进行计算，结果如表3所示.从时间尺度上来看，江苏省城镇建设用地面积的扩张经历了一个先上升后下降的过程，2000-2015年各地级市的城镇建设用地面积一直处于不断增长的过程中，在2011-2015年期间，江苏各市城市用地扩张强度普遍出现高值，城市间城市用地扩张强度变化在时间上具有明显的一致性，但是各区域间差异较为明显，表明城市间发展差异较大.但是在2016-2018年期间，整体上呈现出增长减缓的过程，表明随着土地集约节约利用政策的实行，城市建设用地的无序扩张得到了一定的遏制.

表3 江苏省城镇用地扩展强度指数Tab.3 Expansion intensity index of urban land in Jiangsu province

图2 江苏省城镇用地扩展差异指数分异Fig.2 Differentiation of urban land expansion difference index in Jiangsu province

2) 城镇用地扩展差异特征.在市域角度下，采用Arcgis中的自然断点分级法，将每个时间段内的城镇用地扩展差异指数分为缓慢扩展、低速扩展、中速扩展、快速扩展、高速扩展五个等级.其中，缓慢扩展和低速扩展说明该地区城镇用地扩展速度低于区域整体扩展水平，中速扩展说明该地区城镇用地扩展速度与区域整体扩展水平持平，快速扩展和高速扩展说明该地区城镇用地扩展速度高于区域整体扩展水平.由图2可知，2000-2005年徐州市、连云港市、盐城市、扬州市、镇江市的城镇用地扩展速度较慢，低于研究区的整体水平，2006-2010年徐州市、连云港市、扬州市、淮安市和南京市的城镇用地扩展速度低于区域整体增长速度.在这两个时间区间内，苏州市、南通市与区域整体相比处于较高水平，同时围绕着这两座城市形成了明显的高值区，说明城镇用地扩展具有明显的空间关联性和聚集性.2011-2015年，以苏州市、南通市为中心的城镇用地扩展圈被以南通市、泰州市为起点向北向西辐射的城镇用地扩展带取代，除南京市和无锡市以外，研究区的城镇用地扩展水平普遍较高.2016-2018年，南通市继续保持高于研究区整体水平的城镇用地扩展速度，盐城市和泰州市受南通市辐射影响也表现出稍高于整体的扩展速度.

3) 城镇用地重心迁移特征.根据表4可知，2000-2018年研究区内各地区城镇用地重心偏移反向以东北和东南方向为主，即城市用地重心随着时间往东部地区偏移.其中，徐州市、淮安市、泰州市、扬州市等苏北及苏中城市在较长时间的用地重心向东北偏移，说明这些地区在发展过程中保持向东部沿海地区偏移，而南京市、苏州市、常州市等苏南发达城市表现出往西南方向偏移的用地特征，表明城市发展已经较为饱和，开始寻求新的发展区域.

3.2 城镇用地扩展驱动因素变化分析

基于重心-时空地理加权回归模型，以不透水面积为因变量，以第三产业占GDP的比率、人口密度、每万人医院床位数和人均道路面积为自变量，对2000-2018年江苏省城镇用地面积扩展驱动影响因素进行分析.通过回归分析，可以得出各个因素对于不同时期各市城镇用地扩展强度的影响程度.为了比较相同年份下不同地区影响程度的大小，按照等间距对回归结果进行5等分，颜色越深代表该因素对于地区的建设用地扩展影响程度越大，颜色越浅代表该因素对于地区建设用地扩展影响程度越小.

1) 第三产业占GDP的比率对城镇用地扩展的驱动影响.由表5和图3可知，第三产业占比与城镇用地扩展呈现出明显的正向关系，说明随着地区产业结构的不断更新升级，第三产业占比提高，城镇用地面积也随之扩展.第三产业占比因素的作用强度分布比较明显，主要集中在苏南地区，以无锡市为中心开始产生辐射蔓延作用，带动苏州市、南通市的扩展.同时在2000-2010年，徐州市的第三产业占比对城镇用地扩展的驱动也带来明显的效果，说明该阶段徐州市第三产业发展迅速，带来配套设施的完善和居住环境的改善，生产用地、生活用地等也会明显的增加，形成了城镇用地扩展的重要驱动力.

表4 2000-2018年城镇用地重心偏移坐标、方向、距离Tab.4 Urban land center of gravity offset coordinates,direction,distance from 2000 to 2018

表5 2000-2018年第三产业占比回归系数Tab.5 Regression coefficient of the proportion of tertiary industry from 2000 to 2018

图3 第三产业占比影响等级的空间分布Fig.3 Spatial distribution of tertiary industry share driver factor level

2) 人口密度对城镇用地扩展的驱动影响.由表6和图4可知，人口密度对城镇用地扩展驱动作用有正向影响也有负向影响.其中南京市、苏州市、扬州市和连云港市在2000-2015年出现了比较明显的负值，一部分原因可能是这些城市的人口城镇化水平达到了较高的水平，进入了人口增长的瓶颈期，城市设施没有达到规模经济或最大人口容量，并不需要为新增加的城市人口建立新的基础设施，从而对于城镇用地扩展的作用力度不够，因此对城镇用地的扩展没有产生较大的驱动作用.而徐州市、淮安市以及常州市在研究期内，人口密度对城镇用地扩展的正向影响较为明显，说明城市空间随着人口规模的增加而增加.

表6 2000-2018年人口密度回归系数Tab.6 Regression coefficients of population density from 2000 to 2018

图4 人口密度影响等级的空间分布Fig.4 Spatial distribution of population density driver factor level

3) 每万人医院床位数对城镇用地扩展的驱动影响.由表7和图5可知，除无锡市和徐州市的部分年份以外，研究区内各地区城镇用地扩展与每万人医院床位数有正向关系.每万人医院床位数主要用来衡量城市公共服务水平，是体现社会保障水平的重要指标.城镇用地扩展不仅受到人口和经济的驱动，公共医疗服务水平的提高也为城镇用地扩展提供的重要的动力.

表7 2000-2018年每万人医院床位数回归系数Tab.7 Regression coefficients of hospital beds per 10 000 people from 2000 to 2018

图5 每万人医院床位数影响等级的空间分布Fig.5 Spatial distribution of hospital beds per 10,000 people driver factor level

4) 人均道路面积对城镇用地扩展的驱动影响.由表8和图6知，人均道路面积对江苏省各市城镇用地扩展具有正向的驱动作用.人均道路面积扩大，使得城镇居民的日常生活和企业间的生产活动得到了保证.经济活力提升，区域间交流增多，城镇用地面积随之扩展.2000年，人均道路面积对城镇用地扩展影响程度较高的地区集中在江苏省的南部和东北部，其中，南京市和苏州市受驱动程度最高.2005-2010年，人均道路面积对江苏省城镇用地扩展的驱动程度处于相对平均的水平.2015-2018年，研究区西北部受人均道路面积驱动影响程度减弱，而南京市、盐城市以及苏州市的回归系数一直保持较高的水平.