安徽省人口和土地城市化耦合协调过程与影响因素

谢 毅，赵明松*，王璇璇

(1. 安徽理工大学空间信息与测绘工程学院，淮南 232001; 2. 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽省教育厅重点实验室，淮南 232001; 3. 矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心，淮南 232001)

改革开放以来，中国城市化进入快速发展阶段[1]。现阶段常住人口城市化率虽然超过50%，但与户籍人口城市化之间仍有超过10%的缺口。城市化过程中存在城市建成区不断粗放外溢[2-3]、农村迁移人口市民化缓慢[3]等土地和人口发展不协调现象，以及城市土地盲目扩张的导致的生态环境问题[4]。人口城市化和土地城市化之间是否协调，对于实现新型城镇化目标、城乡融合发展和乡村振兴至关重要。

目前，学者们对人口城市化和土地城市化关系展开了广泛研究。研究范围涉及国家、区域/流域、省、市等空间尺度。研究内容包括：城市化对人口和土地承载力的影响[5];人口城镇化和土地城镇化发展的耦合特征及其驱动机制[6]；城市群人口城镇化和土地城镇化的非均衡性和空间异质性以及耦合关系[7]；土地城镇化与人口城镇化增长速度协调性[8]、耦合发展的作用关系和程度[9]、耦合机制以及协调和失调程度[10]等方面。研究方法和指标涉及地理加权回归[11]、耦合协调模型[2]、重心模型[12-13]、弹性系数[14]等。现有研究指标数据及因子指标数据多基于统计数据，虽然有着比较明确的定量内涵，但在精细尺度上缺乏清晰的空间特征，同时也存在更新周期长以及统计口径差异导致的标准化困难等问题。

目前关于驱动机制识别方面的研究多采用相关性分析、多元回归分析、主成分分析等方法[7]。相较于这些传统方法，地理探测器弥补了其在分异过程和因子交互作用方面的不足。目前安徽省人口和土地城市化缺乏长时间序列的研究，对两者耦合态势及其内在驱动机制方面的研究尚未深入。鉴于此，现以安徽省77个市、县为研究对象，综合利用统计数据和土地利用遥感数等多元数据测算了2000—2016年人口城市化和土地城市化速率、耦合度指数和协调度指数。借助地理探测器对两者的耦合驱动因素进行了分析。以期为安徽省推进新型城镇化、城市规划等提供理论指导和实证依据。

1 研究区与数据源

1.1 研究区概况

安徽省(114°54′E～119°37′E，29°41′N～34°38′N)位于中国华东地区，地处长江淮河中下游，下辖16个地级市，总面积14.01万km2，是长三角的重要组成部分。从南到北可将安徽省分为皖南丘陵地区、皖西大别山区、沿江平原、江淮丘陵岗地、淮河中游平原5个地理区域，如图1所示。全省处于亚热带向温带过渡带，年均气温14～16℃，年均降雨800～1800mm。截至2016年底常住人口6143.6万人，国内生产总值(gross domestic product, GDP) 24408亿元，人均GDP 39561元。

图 1 安徽省地形图Fig.1 Topographic map of Anhui Province

图 2 地理因子分级Fig.2 Geographical factor grades

1.2 数据来源

城市建设用地数据来源于清华大学地表覆盖数据集中1978—2017年基于遥感反演的城市建成区变化数据FROM-GLC(http://data.ess.tsinghua.e-du.cn/urbanChina.html)，数据分辨率为30m[15]。社会经济统计数据来源于《安徽省统计年鉴》(2001—2017年)、《中国县域统计年鉴(县市卷)》(2001—2017年)。行政区划及道路矢量数据来源于国家基础地理信息中心(http://www.ngcc.cn)。由于研究年限内涉及行政区划调整以及部分统计指标未对单个市辖区进行单独统计，最终以2015年的行政区划为准通过辖区合并等操作，最终确定为包括各地、县级市辖区和县在内的77个研究单元。选取的影响因素指标(表 1)包括：土地城市化率(X1)、人口(户籍人口)城市化率(X2)、人口密度(X3)、地区生产总值(X4)、地区规模以上工业总产值(X5)、地均新增固定资产(X6)、第三产业占比(X7)、每万人医疗床位数(X8)、平均高程(X9)、平均坡度(X10)、到主要道路(国道、省道、高速)的距离(X11)。

1.3 数据预处理

由于自变量为数值量，进行地理探测前需要进行数据离散化处理。有研究表明在ArcGIS中运用百分位数值分类方法可以获得较大的解释力，离散化结果较好[16]。

表 1 人口和土地城市化影响因素指标Table1 Factors affecting population and land urbanization

对于社会经济统计数据，将数据链接到研究区矢量属性数据表中，运用百分位数值分类方法将数值量按20%、40%、60%和80%分位数间隔转换成5个类型量。对于高程、坡度、到主干道的距离等栅格数据，也运用百分位数值法分为五级，级别越大表示其得分越高，越有利于城市化发展，具体结果如图 2所示。利用统计分析工具提取每个研究单元的各地理因子平均值，通过四舍五入取整的方式获得各市县的离散化结果。

图 3 交互作用示意图[21]Fig.3 Interaction diagram[21]

2 研究方法

2.1 人口城市化和土地城市化速率协调模型

通常情况下，人口城市化和土地城市化之间的增长速率存在差距。因此非农业人口和城市建设用地的增长是不同步的，只要非农人口和建成区的增长在一定范围内，经济社会将继续发展[17]。人口城市化和土地城市化速率计算公式为

(1)

(2)

式中：P和A分别为人口和土地城市化速率；Pn+1和An+1分别为第n+1年城镇非农业人口和建设用地面积；Pn和An分别为第n年城镇非农业人口和建设用地面积。

人口城市化速率和土地城市化速率协调度(Dr)计算公式

(3)

建立人口和土地城市化速率的协调模型，并划分协调类型，如表 2所示。

表 2 人口和土地城市化速率协调类型Table2 The coordination type of population and land urbanization rate

2.2 耦合协调模型

耦合指的是两个或两个以上系统通过各种作用相互影响的现象。参考文献[2，18]研究，借鉴物理学中的容量耦合模型，引入耦合协调度概念。采用耦合协调度来表征土地城市化和人口城市化之间的影响强度。其中耦合度函数为

(4)

式(4)中：LUR为土地城市化率；PUR为人口土地城市化率。

耦合度模型反映了人口城市化和土地城市化之间的耦合程度，但是难以体现人口和土地各自系统的发展水平[19]，如人口和土地城市化水平均很低时耦合度也很高。因此加入协调度和发展度来构建耦合协调模型，其中协调度函数为

(5)

发展度公式为

T=αLUR+βPUR

(6)

式中：α和β分别为土地城市化和人口城市化的权重值，这里认为土地城市化和人口城市化同等重要，所以α和β都取0.5。

2.3 地理探测器

地理探测器是由Wang等[20-21]提出的用于探测空间分异性，揭示其背后驱动力的一组统计学方法。其核心是假设了自变量对因变量的影响程度和他们的空间分布应该具有相似性，其计算公式为

(7)

交互作用探测用于识别两个变量因子共同作用时是否会增强或者削弱对于因变量的解释力，或这些因子对因变量的影响是相互独立的。两个因子之间的关系、判断依据和作用类型如图 3所示。

2.4 数据处理与分析

首先计算人口城市化和土地城市化速率，通过速率协调模型计算两者之间的协调度指数(Dr)、划分协调类型，据此分析安徽省人口和土地城镇化速率协调类型及特征。利用耦合协调模型计算2000—2016年不同阶段的人口城市化和土地城市化之间的耦合度(C)、协调度(D)，并进行耦合阶段和协调类型划分，分析两者之间的耦合协调特征及其时空演化趋势。最后将预处理后的统计数据和遥感数据导入Geodetector软件，探测各因子以及各因子之间的交互作用对人口和土地城市化耦合度的影响程度。制图和数据分析在ArcGIS10.4和OriginPro2017中完成。

3 结果分析

3.1 人口与土地城市化速率协调分析

安徽省人口城市化速率总体呈波动下降趋势，土地城市化速率总体呈波动上升趋势(图4)。2014年人口城市化出现负增长，城镇户籍人口迁出数量大于增长数量。2002—2014年土地城市化速率均大于人口城市化速率，城市化特征为人口滞后型。2012年后受中国经济增速放缓等大环境影响，安徽省土地城市化速率有所下降。2015年人口城市化速率有较大增长，可能的原因为国家相继出台新型城镇化政策，如2014年国家提出以“三个一亿人”为目标的新型城镇化。即一是要促进一亿人农业转移人口落户城镇；二是引导一亿人在中西部地区就近城镇化；三是改造约一亿人居住的城市棚户区和城中村[22]。2015年后安徽省人口城市化速率超过土地城市化速率，城镇户籍人口较2014年增长了342.8万人，城镇人口比重22.69%上升至27.58%。合肥市、安庆市、亳州市、阜阳市、淮南市城镇人口增长均超过30万人，城市化特征表现为土地城市化滞后型。

图 4 安徽省人口和土地城市化速率Fig.4 Urbanization rate of population and land in Anhui Province

图 5 2000—2016年安徽人口和土地城市化耦合协调演变趋势Fig.5 Coordinated evolution of population and land urbanization in Anhui Province from 2000 to 2016

表 3 2001—2016年安徽省人口与土地城市化速率协调度Table 3 The coordinated degree of population and land urbanization rate from 2001 to 2016 in Anhui Province

全省16个地级市人口城市化速率与土地城市化速率的协调程度如表 3所示，大部分地区的人口和土地城市化速率不协调现象出现在2009—2014年。这些年间安徽省土地城市化速率和人口城市化速率差距进一步拉大，安徽省城市化特征表现为人口城市化滞后型。2015年后个别市仍为不协调类型，如黄山市受地形条件限制，土地城市化进程受限，为土地城市化滞后型，其他城市均为基本协调型或高度协调型。

3.2 人口和土地城市化耦合协调关系分析

2000—2016年间安徽省人口和土地城市化耦合度和协调度总体保持上升趋势(图 5)，耦合度水平和协调度水平分别由2000年的0.45和0.22提升到2016年的0.62和0.32。2008年左右迎来较为快速的增长，其耦合度在2014年之后稍微有回落。由于人口城市化速度加快，而土地城市化仍然维持在原始水平从而导致耦合程度降低。虽然多年间人口城市化和土地城市化协调程度一直在保持稳定增长，但增长幅度仍较低，在2015年之前均维持在0.3以下的低度协调水平。

图 6 安徽省人口和土地城市化耦合类型空间分布Fig.6 Spatial distribution of the coupling type of population and land urbanization in Anhui Province

图 7 安徽省人口和土地城市化协调类型空间分布Fig.7 Spatial distribution of population and land urbanization coordination types in Anhui Province

参考现有研究[23-24]，结合自身数据分布将耦合协调类型划分为如下类型(图 6、图 7)。2000—2016年安徽省大部分城市耦合度和协调度均有较为明显的增长。2000年安徽省半数以上城市人口城市化和土地城市化仍处于低水平耦合阶段和拮抗阶段，表明这一时期各城市人口和土地城市化之间耦合程度不高。随着城镇化的进一步发展人口城市化和土地城市化均呈上升趋势，对两者的耦合度的发展产生了正向影响。2016年安徽省人口和土地城市化耦合发展阶段主要为磨合阶段。从空间分布上来看，皖南人口和土地耦合发展程度要弱于皖中和皖北，地级市辖区普遍要好于县级市和县。处于高水平耦合阶段的城市多集中于合肥市及周边县、芜湖市和马鞍山市周边、阜阳市及周边县、蚌埠市和淮北市等经济发展程度相对较好的区域。同时这些地区的人口和土地城市化水平也相对较高，这即一般认为的经济发展是城市土地扩张，人口增长的重要的驱动因素之一。结合海拔高度和平均坡度等自然条件来看，人口和土地城市化耦合发展程度较低的城市多集中于皖南丘陵山地区和皖西丘陵山地区等区域。由于受地形条件限制土地城市化水平较低，土地城市化长期落后于人口城市化从而导致二者耦合发展程度较低。

图 8 因子探测结果Fig.8 Factor detection results

全省人口城市化和土地城市化协调度总体上仍处于较低水平，2016年仍有将近2/3的城市处于低度协调类型。从空间分布上来看，与人口和土地城市化耦合类型相类似，皖南低于皖中和皖北，皖南丘陵山地区和皖西丘陵山地区多为低度协调类型。而高度协调类型多集中于滁州、合肥、芜湖、马鞍山等长江三角洲城市群地区的市县。安徽省人口和土地城市化协调程度差距明显，2016年合肥市协调度已经达到0.79的高度协调水平，而安徽省仍有1/10的城市处于不足0.2的严重不协调水平。2000—2006年安徽省人口和土地城市化协调程度基本没有变化，增长幅度最大的为芜湖市辖区，仅由2000年0.46增长到2006年0.51，协调类型由中度协调变为高度协调。2006—2012年协调类型主要的变化为低度协调Ⅱ转变为低度协调Ⅰ，2012—2016年主要的变化为低度协调I转变为中度协调。据此可以将安徽省人口和土地城市化协调类型演变时期大致分为：2006—2012年为严重不协调-轻度不协调过渡期；2012—2016年为轻度不协调-基本协调过渡期。

3.3 耦合驱动因素分析

人口城市化和土地城市化耦合发展和城市化水平密切相关。土地城市化是城市经济发展、人口聚集和功能变化的结果，同时也会受到地形因子的限制。人口城市化以及人口聚集也受城市的公共服务水平、城市发展潜力等因素影响。利用式(7)计算表 1中各要素对人口城市化和土地城市化耦合发展程度的影响力。因子探测结果(q值)如图 8 所示，除每万人医疗床位数、到主要道路的距离、第三产业占比以外其余因子均达到95%的显著性水平(P<0.05)。其中影响力较大的依次为土地城市化率(0.713)、人口密度(0.613)、平均坡度(0.549)和平均高程(0.455)。安徽省地形相对条件复杂，城市化发展一定程度上受制于当地的自然地理条件。第三产业占比和每万人医疗床位数的q统计值在0.1左右，即现阶段服务业发展和公共服务水平对人口和土地城市化耦合度影响较弱。地区生产总值(0.422)、地均规模以上工业总产值(0.329)和地均新增固定资产(0.303)q统计值均小于0.5，说明经济对于人口和土地城市化耦合发展程度有一定影响但不是决定两者耦合发展的主要因素。人口城市化虽然通过了显著性水平的检验，但对人口城市化和土地城市化耦合度影响程度有限。反映了现阶段安徽省城市化发展对于人口数量依赖程度相对减弱，即城市人口增长过程也要从高速度增长向高质量增长转变，同时要促进人口多元化发展。

交互作用探测结果(表 4)显示，各因子两两之间的交互作用均为增强作用。除第三产业占比和每万人医疗床位数外其他变量之间的交互作用均为双因子增强。每万人医疗床位数与土地城市化、人口密度交互作用为双因子增强。人口城市化、第三产业占比与其他变量之间的交互作用也均为双因子增强。每万人医疗床位数与到主要道路距离、第三产业占比和人口城市化率之间的交互作用为非线性增强。第三产业占比和每百万人医疗床位数虽然本身对于城市化耦合发展影响程度较弱，但其与其他因子的增强作用较为明显。可以通过发展社会服务业和公共服务水平，达到增强其他因子对于人口和土地城市化耦合程度的影响，从而提高其耦合作用程度。这说明人口城市化和土地城市化耦合系统的形成，各因子并不是单独起作用，而是和其他因子共同起作用影响着系统的发展。土地城市化和人口城市化两个因子的交互作用q统计值在所有交互作用中最高为0.896，土地城市化与人口密度，GDP、每万人医疗床位数的交互作用q统计值均大于0.8，社会经济因子与土地城市化之间的交互作用要大于自然地理因子。土地城市化和人口密度与对应的社会经济因子之间的交互作用q统计值基本都在0.75以上，对于两者的耦合发展起着主导作用。

表 4 交互作用探测结果Table4 Interaction detection results

4 结论

利用耦合协调模型和地理探测器选取11个相关因子对安徽省2000—2016年人口和土地城市化速率、耦合协调程度及其影响因素进行了分析，得到如下主要结论。

(1)安徽省人口城市化速率总体呈波动下降趋势，土地城市化速率总体呈波动上升趋势，人口和土地城市化速率不协调现象出现在2009—2014年，主要的城市化特征为人口城市化滞后型。2000—2016年人口城市化和土地城市化耦合协调关系整体向好但增长缓慢，耦合度和协调度年均增长率分别为1.76%和2.35%，其中人口和土地城市化协调度水平仍较低。

(2)安徽省人口和土地城市化耦合协调发展空间差异较为明显，皖南要低于皖中和皖北，山地丘陵区要低于平原区，地级市辖区要好于县级市和县。高耦合水平区域主要集中于合肥、芜湖、马鞍山、阜阳等地，而协调程度较高的区域主要集中于滁州、合肥、芜湖、马鞍山等长三角城市群地区的市县。

(3)对人口城市化和土地城市化耦合发展影响较大的因子依次为：土地城市化率、人口密度和平均坡度。经济影响人口城市化和土地城市化耦合程度，但不是主导因素；地形条件在一定程度限制人口城市化率对耦合程度影响较弱。11个因子之间的交互作用均为增强作用，其中人口城市化率和土地城市化率之间的交互作用最强为0.896，土地城市化和人口密度与相应的社会经济因子之间的交互作用对人口和土地城市化耦合发展起着主导作用。