基于Pearson相关系数的西部城市群土地演变与社会经济发展研究

杨丰玮，崔秀萍，2，赵冰洁，刘 宇

（1.内蒙古财经大学资源与环境经济学院，内蒙古 呼和浩特 010051；2.祖国北疆资源利用与环境保护协调发展院士专家工作站，内蒙古 呼和浩特 010051）

城市群是在城镇化水平较高的特定地域空间内，由若干个集中分布的级别不等的城市及其腹地通过空间联动而形成的城市-区域系统。西部城市群作为西部大开发战略实施的重要单元载体，在集聚资源要素和推动区域有序协同发展等方面发挥着主导作用[1-2]。

土地资源作为人们赖以生存和延续生命的基石，其利用状况评价是判定城市群整体承载力的一个关键因素。近年来随着城镇化进程的不断加快，人地矛盾日益凸显，关于土地演变与社会经济发展相关性的研究成果[3-9]层出不穷。例如，汤琦等[10]针对云贵高原湖滨地区土地利用无序扩张的问题，构建了共享社会经济路径下的土地利用变化模拟；何蕾等[11]基于环境库兹涅茨曲线模型，发现江苏沿海地带的经济发展、农业和农村经济改革，以及国家和地方各级政策均对滩涂围垦具有重要影响；陈红蕾等[12]对武汉城市圈9 个城市的土地利用结构与社会经济结构先后进行典型相关分析，为不同区域制定差别化的土地利用规划和管理制度提供借鉴；杨梅焕等[13]、张蓉珍等[14]则分别以1997—2007年的陕西省和2002—2009年的西安市为对象，探究了土地利用动态变化与社会经济发展间的耦合关系。总体来看，相关研究内容与研究成果不断丰富完善，研究视角和研究方法也逐渐多元。然而以往研究多侧重于小区域范围内或针对某一地域特色进行单一分析，难以通过演绎对比整体把握城市群尺度下的土地利用动态变化与社会经济发展的相关性规律。

本文以土地利用演变数据为基础，对西部城市群中景观异质性显著的成渝、关中平原城市群进行对比研究，挖掘识别其土地利用演变与社会经济发展的相关程度及现存问题，从区域层面考虑社会经济与土地利用关系的发展，整合资源优势以提高西部城市群的综合实力水平。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

成渝城市群以重庆、成都为中心，辖域内包含27 个区（县）、15 个市，总面积约18.5×104km2，人口9500 万[15]。由于地处四川盆地的核心地带，得天独厚的暖湿气候使其拥有多种多样的动植物资源，是全球罕见的物种基因库之一[16]。关中平原城市群以西安为中心，区域覆盖陕西省的58 个市辖区和县级单位、甘肃省13 个县级行政单位及山西省19个市县，总面积约10.7×104km2，人口3865 万。由于地势起伏较大，气候属暖温带大陆性季风型，居民点和农耕地多分布于东部和中部地区的平原地区[17]。作为西部地区综合实力排名前两位的城市群，二者都从城镇化不断向前推进的过程中受益，但由于驱动因子不同，其土地开发方向差异明显，开发中面临的问题也各具特色。

1.2 数据来源与处理

1.2.1 土地利用数据来源

土地利用数据来自中国土地利用现状遥感监测数据库，分别提取1995年、2008年、2018年三期分辨率为30 m×30 m 的土地利用遥感影像为数据源。根据《中国土地利用/土地覆盖遥感监测数据分类系统》中的一级分类标准，运用ArcGIS10.8 软件的“重分类”工具将两大城市群的土地利用类型划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6 类，再将三期影像通过空间叠加分析，提取得到1995—2018年研究区的土地利用演变数据。

1.2.2 社会经济因子的选择

通过查阅整理相关统计年鉴[18-22]，选取了研究区1995—2018年10 个社会经济发展的代表性指标（表1）进行Pearson 相关性分析和线性拟合。10 个变量中，除了产业结构指标，其余指标均呈现整体上涨趋势，其中，成渝城市群和关中平原城市群的国内生产总值（gross domestic product，GDP）与产业结构变动情况如图1和图2所示。

图1 成渝城市群GDP 与产业结构变动

图2 关中平原城市群GDP 与产业结构变动

表1 研究区社会经济发展水平指标

1.3 研究方法

1.3.1 单一土地利用动态度

某个研究区的土地利用变动速率通常用土地利用的动态度K来表示，作为一个相对值，其大小不仅与土地利用的变化面积有关，还与基期数值有关。具体模型为：

式中，Ua表示某一土地类型的研究期初数量，Ub表示某一土地类型的研究期末数量；T表示研究期间变化的时间间隔。当某单一土地利用动态指数为正时，表明研究期内该类土地利用面积增加，反之则表明缩减，变动速度由K的绝对值大小表示。

1.3.2 Pearson 相关性分析

Pearson 相关性分析是一种简单的衡量反映特征和响应之间关系的方法，二者线性相关的方向与程度用Pearson 相关系数[23]的正负与绝对值大小表示。

式中，rp即Pearson 相关系数，取值区间为[-1，1]，绝对值越大表明相关性越强；xi和yi分别为两个变量的样本观测值，二者对应的平均值则由和表示；n为样本观测量。此外，相关性还受制于显著性，显著性小于0.05 时为显著相关，小于0.01 时为极显著相关。

1.3.3 线性回归分析

为探究研究区1995—2018年土地利用和社会经济发展之间的具体耦合关系[24]，选取表1中反映的社会发展水平、经济发展水平、产业结构分布、社会保障水平4 类相关因素的10 个潜在相关表征因子X1-X10，将耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地的面积大小分别用变量Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6表示，基于Pearson 相关性分析结果，将其中显著相关的变量分别进行线性回归拟合。

红河州建水（个旧）至元阳高速公路项目红河特大桥是项目的控制性工程，全桥孔跨布置：7×40m预应力混凝土T梁+6×50m钢混组合梁+700m悬索桥+2×40m预应力混凝土T梁，全长1366m。元阳侧主塔基础为分离式承台，中间采用系梁连接，左右幅承台下各设置9根φ2.8m灌注桩，单根桩长40m，共720m，按照九宫格形式居中布置，横向间距6m，纵向间距6.5m。

2 结果与分析

2.1 土地利用动态度分析

本文通过计算成渝城市群与关中平原城市群1995—2018年的单一土地利用动态度，以揭示其20 余年间的土地演变速率。将原始数据代入动态度模型，计算结果见表2和表3。

表2 成渝城市群土地利用演变

表3 关中平原城市群土地利用演变

由表2可知，1995—2018年，成渝城市群的耕地、林地、草地面积均有缩减，且草地的减速最快，动态度为-0.383%。水域、建设用地，以及未利用地的面积则呈现正向变动，其中建设用地高速扩张，未利用地紧随其后，二者的动态度分别为5.764%和2.951%，与成渝城市群城镇化发展状况基本相符。与成渝城市群情况类似，关中平原城市群（表3）的建设用地同样呈高速扩张，23年间由3991.661 km2增加到5622.058 km2，动态度为1.776%，林地面积小幅上涨；其余地类均有不同程度的缩减，未利用地减速最快，水域次之。未利用地的急剧缩减表明，在此期间区域内积极落实西部大开发政策；但水域面积的紧缩意味着城市群整体排水泄洪能力的下降，可将其视为内涝灾害风险加重的预警信号[25]。

2.2 土地利用演变与社会经济相关性分析

相关研究表明，区域土地利用变化和社会经济发展具有明显的互动关系[26]，为揭示其具体影响方向与程度，对研究区1995—2018年土地利用类型面积的大小与前述10个因子的存量做相关性分析，结果如表4和表5所示。表中括号外的数字表示地类面积演变与各社会经济指标的相关系数，括号内为显著性水平。本研究取P值小于0.05 的显著性水平为临界，在此基础上选择影响显著的变量建立“最优”回归方程。

2.2.1 成渝城市群

成渝城市群的耕地变动与常住人口数(X1)变量显著负相关，二者相关系数是-0.999，这表明人口的逐年递增与耕地面积的缩减关系密切；水域面积与农林牧渔业总值(X3)、第三产业占比(X7) 的相关系数分别为0.969 和0.998，且显著性均在0.05 范围内（表4）。结合表2呈现的土地利用面积演变结果，成渝城市群水域的扩张离不开农林牧副渔的产出增长和产业结构的更新换代。由此印证了经济的发展极大地驱动了土地面积的演变，反之水域面积的增加也必将进一步带动相关产业的发展。在相关性分析结果基础上，运用SPSS27.0 进行回归分析，为剔除共线性影响，将各显著相关的变量分别进行线性拟合，得到如下具体公式，括号内分别是拟合优度R2与显著性水平：

表4 成渝城市群土地利用演变与社会经济相关系数

Y1=-1.816X1+134807.281（R2=0.998，0.05 水平显著)

Y4=0.048X3+2726.843（R2=0.938，0.05 水平显著）

Y4=17.409X7+2208.212（R2=0.996，0.05 水平显著)

关中平原城市群的草地演变与变量常住人口数（X1）、第一产业占比（X5）、粮食产量（X9）极显著相关（表5）。人口数量的激增意味着急需扩张建设用地以提高人口承载力，草地作为关中平原城市群地区占比第二位的土地利用类型，不可避免地成为快速城镇化的牺牲品。其次，作为畜牧业的产值来源，草地的缩减与一产比重下降息息相关。此外，近年来随着耕地保护红线的划定，草地成为区域内耕地的主要流入源，间接导致了草地面积与粮食产量的反向变动关系。

表5 关中平原城市群土地利用演变与社会经济相关系数

本研究中，只有全社会固定资产投资（X8）与未利用土地的变动显著相关，二者的相关系数为-0.998，未利用地面积随着固定资产投资的增长而缩减，说明区域内的固定资产投资为未利用地的开发提供了有力的资金支持。草地和未利用地与其显著相关变量的回归公式如下，括号内分别是拟合优度R2与显著性水平：

Y3=-2.757X1+39146.240（R2=0.998，0.01 水平显著）

Y3=129.392X5+27264.418（R2=0.956，0.01 水平显著）

Y3=-4.519X9+35036.504（R2=0.908，0.01 水平显著）

Y6=-0.002X8+156.072（R2=0.996，0.05 水平显著）

3 结论

3.1 快速城镇化与生态风险防范

在6 类土地利用类型中，两大城市群区域内的建设用地动态度皆为最大，表明西部地区的两大人口密集区城镇化效果显著。但与此同时，快速的城市扩张导致的城市“过度硬化”往往会加大区域高温热浪风险，加之关中平原城市群地区水域面积急剧缩减，近年来当地已多次发生洪涝灾害。下垫面类型和结构是造成热环境空间分布差异的主要原因，在城市群规划中应当合理增加绿地和水体景观以降低热岛效应，同时在关中平原城市群地区应着重加强水利工程建设，提高抵御洪涝灾害风险韧性。

3.2 土地利用演变与社会经济发展高度相关

成渝城市群和关中平原城市群作为西部发展活力指数较大、开放程度较高的地区，其社会经济发展与土地利用演变的关系十分紧密。人口数量的激增与成渝城市群的耕地面积缩减显著相关，并对关中平原城市群的草地退化产生了极大影响。成渝城市群的水域面积与相关产业经济指标协同增长，根据“最优”回归方程，相关产值每增加1 个单位，水域面积就会扩大0.048 个单位，反之亦成立，二者之间的良性互动机制已逐渐成熟。此外，全社会固定资产投资的稳步增长有力地促进了关中平原城市群未利用地的开发。

两大区域间由于土地利用的本底差异，社会经济发展过程中对各地类的需求及开发特点也不尽相同。因而在土地管理工作中推行地区间差别化的用途管制政策，以土地利用结构调整的合理规划来引导社会经济的发展方向，不仅有利于充分发挥地域优势，也有助于因地制宜地构建生态与社会经济的均衡发展局面。