云南省土地经济密度空间格局演变及其影响因素

赵昊，郑宏刚

（云南农业大学，a.资源与环境学院；b.水利学院，昆明 650201）

随着中国城市化、工业化进程的不断加快，土地越来越被人们所关注，成为最有潜力以及最有活力的国有资产。土地经济密度作为区域经济增长与土地集约利用程度的映射也逐渐进入广大学者们的视野。同时，耕地过度“非农化”和城镇土地利用效率低下的问题日益严重，如何有效提高土地利用效率和土地管理水平，成为社会各界关注的焦点。土地经济密度作为衡量土地利用经济效益和土地集约利用程度的重要指标，能够反映地域空间扩展与其空间经济产出过程协调的状况，同时也可以对地区的资源供给和产业调整作出快速高效的判断［1，2］。目前，相关学者对土地经济密度的研究主要集中于探讨时空特征和差异［3，4］、时空演变及影响机理［5，6］、与产业结构和城市经济的关联协调［7，8］、研究方法综述［9，10］等方面，研究尺度多集中于全国［11］、城市群［12，13］、省域或某个城市［14，15］。云南省作为中国西部边境省份，土地资源类型多样，垂直地带性分异规律显著，经济发展潜力大。本研究以云南省16 个地州市为研究对象，从地州市的尺度探究云南省2011—2020年土地经济密度的时空演变、空间差异和驱动因素，为云南省土地资源优化配置与经济社会可持续发展提供依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

云南省地处中国的西南边陲。作为边境省份，云南省与缅甸、老挝、越南国家接壤，边境线4 060 km。云南省气候多样，北部属于高原高山气候，中部属于亚热带季风气候，南部属于热带季风气候，立体性气候显著。全省年降水量为1 000 mm 以上。云南省动物资源、植物资源、矿产能源资源丰富，被誉为“植物王国”“动物王国”与“矿产能源资源王国”。同时旅游资源也十分丰富，全省景区、景点有200 多个。云南省地区生产总值在2020 年达到了24 521.90 亿元，国土面积39.41 万km2，全省年末人口4 722 万人。山地高原占全省总面积的90%。但是随着中国经济下行压力不断增大，云南省的地区经济发展不平衡、土地利用效率低下等问题成为制约云南省健康发展的重要因素。

1.2 数据来源

以2011—2020 年为研究时间段，区域内二三产业增加值、区域建成区面积、人均GDP、人口密度、社会消费品零售总额、常住人口数量、建成区绿化覆盖率、科研机构数、万人拥有汽车量数据来源于2012—2021 年《云南统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国县域统计年鉴》以及各地区统计年鉴与社会发展公报。云南省地州市行政区划数据来源于资源环境科学数据中心（https：//www.resdc.cn/），考虑到期间行政区划的变化，结合区划变动统一以2020年行政区划为单位进行数据的收集与整理。

2 研究方法

2.1 土地经济密度

土地经济密度以区域二三产业的增加值与建成区面积之比来进行衡量，具体公式如式（1）所示。

式中，LED为土地经济密度；TGDP为二三产业增加值；B为建成区面积。

2.2 相对发展率

一个地区土地经济密度的增长速度是区域发展能力的重要体现，为了研究不同地区内的土地经济密度与区域整体土地经济密度的差异，本研究引入相对发展率（Nich），其计算公式如式（2）所示。

式中，Nich为相对发展率；Y2i、Y1i分别表示第i个地区的研究末期与研究初期的土地经济密度；Y2、Y1分别为云南省研究末期与研究初期的土地经济密度。

2.3 泰尔指数与变差系数

泰尔指数与变差系数都是衡量一个区域空间内差异状况的重要指标。泰尔指数与变差系数越大，表示差异越大。本研究通过泰尔指数的一阶嵌套分解得出云南省城市土地经济密度的总体差异、区内差异与区间差异。其具体计算公式如下。

式中，T为泰尔指数；TWR为区域内差异；TBR为区域间差异；yi为第i个地区的土地经济密度；y为区域平均土地经济密度；N为样本区域个数；P为区域土地面积或城建面积；Pi为第i个地区土地面积或城建面积；Pg为第g组地区的土地面积或城建面积占整个土地面积或城建面积的比重；Tg为第g 组地区总体差异；Vg为第g组地区的GDP 或二三产业增加值占整个区域的GDP 或二三产业增加值的比重。

变差系数计算公式如下。

式中，CV为变差系数；y为区域平均土地经济密度；yi为第i个地区土地经济密度；n为样本区域个数。

2.4 空间自相关分析

本研究采用空间自相关模型来衡量云南省的土地经济密度是否具有空间集聚性，该模型包含了全域空间自相关与局部空间自相关模型。具体全域空间自相关模型与局部空间自相关模型的计算过程参考文献［16］。本研究所采用的主要是全域空间自相关模型。

热点分析是一种探索局部空间聚类分布特征的方法，表示具有显著性统计学检验的高（低）值的集群区域，可以用来确定高、低值的空间集聚状态，即用来衡量空间上的冷、热点分布状况［17，18］。具体原理与计算方法参考文献［19］。

2.5 地理探测器

地理探测器主要是探究一个区域内地理现象影响因素的分析，其本质是自变量X对因变量Y的影响，影响大小用q来表示。具体原理参考文献［20］。其计算公式如下。

式中，Ng和N分别为层g和全区的单元数与σ2表示层g与全区Y的方差；SSW与SST表示层内方差之和与全区总方差；其中，q∈［0，1］，q越大，说明自变量X对因变量Y的解释程度越强。

3 结果与分析

3.1 云南省土地经济密度的时空差异特征分析

基于云南省土地经济密度的标准化值，将计算结果分为低值区（0～2.50 亿元/km2）、次低值区（2.51亿～5.00 亿元/km2）、中值区（5.01 亿～7.50 亿元/km2）、次高值区（7.51 亿～10.00 亿元/km2）、高值区（＞10.00亿元/km2）5类，见图1。根据计算结果可得，2011—2020年，云南省16 个地州市的土地经济密度呈快速增长趋势，表明云南省的土地利用效率正随经济的发展不断增强。具体来看，2011 年云南省平均土地经济密度为4.54 亿元/km2，2020 年云南省平均土地经济密度增长至10.80 亿元/km2。2011 年云南省的土地经济密度主要是以次低值区为主，而到了2020年云南省的土地经济密度主要以次高值区和高值区为主。2011—2020年，玉溪市的土地经济密度最高，2020 年土地经济密度为24.81 亿元/km2；德宏州的土地经济密度最低，2020 年为6.50 亿元/km2。

云南省的土地经济密度呈地域性的差异分布规律，大致为中部高两边低、南部高北部低的空间分异规律，且随着时间的变化逐渐趋于集中。高值区与次高值区主要分布在发展好的昆明、曲靖、玉溪等滇中城市群中，中值区主要分布在滇南、滇东北等旅游业发展较好的地州市，次低值区与低值区主要分布在滇西边境地区。总体来看，云南省土地经济密度的区域分布基本与其经济发展水平相一致。

根据式（2）计算得到云南省16 个地州市土地经济密度的相对发展率，见图2。从图2 可以看出，2011—2020年，云南省各地州市的城市相对发展率存在较大差异。玉溪市相对发展率最高，为2.32，明显高于其他15 个地州市，是相对发展最缓慢的昭通市（0.67）的3.5 倍；普洱市、红河州、迪庆州、楚雄州、怒江州发展相对较好，相对发展率分别为1.02、1.22、1.21、1.02、1.22。通过与图3 各地州市的土地经济密度具体数值对比发现，土地经济密度基数较大的城市，其土地经济密度的相对发展速度也较快，变化幅度也较大，两者呈显著的相关关系（R2=0.931，P＜0.01）。

图2 2011—2020 年云南省土地经济密度相对发展率

图3 2011—2020 年云南省各地州市土地经济密度变化

综上所述，2011—2020 年云南省的土地经济密度以及相对发展率存在明显的区域差异，大致呈中部高于两边、南部高于北部的特征，其中玉溪市的土地经济密度最高，发展速度最快，德宏州、昭通市等城市的土地经济密度较低且发展较为缓慢。

3.2 云南省土地经济密度的区域差异分析

采用泰尔指数与变差系数两种区域差异的测度方法对云南省土地经济密度的区域差异进行分析。从图4 可以看出，变差系数远大于泰尔指数，同时除了2012—2014年，泰尔指数与变差系数的变化趋势基本一致。总体来看，云南省土地经济密度的区域差异在不断缩小。

图4 2011—2020 年云南省土地经济密度泰尔指数与变差系数

依据泰尔指数的空间可分解性，云南省的整体差异由滇中（昆明市、曲靖市、玉溪市、楚雄州）、滇西（怒江州、德宏州、保山市、临沧市、丽江市、大理州）、滇南（普洱市、西双版纳州、红河州、文山州）、滇北（昭通市、迪庆州）的区内差异以及4 个区域之间的区间差异构成（表1）。总体来看，云南省土地经济密度的区域总差异不断缩小，区内差异的比重不断缩小，区间差异的比重不断增大。具体来看，区内差异由大到小依次为滇中、滇西、滇南、滇北。滇北的区域差异变化大体经历了先增大后缩小的趋势，滇中区域土地经济密度的差异呈波动式下降趋势，滇西、滇南地区的土地经济密度差异呈波动式上升趋势。区内差异贡献率从37.39%下降到33.17%，主要受滇中内部差异缩小的影响，但总体来看，滇西、滇南、滇北的区内差异贡献率在增大。云南省各地州市的经济发展处于较高水平，但是受自然条件、区位条件、海拔高差、资源环境等方面的影响，使各地州市的土地利用效益存在显著差异。

2011年，云南省政府批复同意了《滇中城市群发展规划（2009—2030 年）》，同时昆明市的呈贡县正式成为呈贡区。在这样的背景下滇中城市群进一步扩大对外开放、实现区域的协同发展，区内差异不断降低；滇西、滇南具有较强的旅游资源，随着云南省旅游资源的不断开发以及高原设施化农业的不断发展，使得滇西、滇南的区内差异不断扩大。滇北地区包括了昭通市与迪庆州，昭通市的城镇化率不断提升，二三产业从业人员不断增加，地区经济不断上涨，而迪庆州虽有丰富的旅游资源，但本身自然因素限制了其经济发展，导致滇北地区的区内差异逐步扩大。

3.3 云南省土地经济密度的空间分布格局特征

3.3.1 空间分布格局的总体特征 结合相关文献以及ArcGIS 10.0 软件，得到云南省土地经济密度的全局Moran’sⅠ指数。由表2 可知，云南省土地经济密度Moran’sⅠ指数均为正，且随时间的变化先下降后上升，表明各地区之间的土地经济密度在空间上存在显著的正相关与空间集聚现象，即高、低显著区的分布。2011—2014年，Moran’sⅠ指数出现大幅度下降，表明云南省土地经济密度的空间集聚性不断缩小，在2014 年之后Moran’sⅠ指数不断上升，表明空间集聚性不断提升，但集聚性不如2011年的水平。

3.3.2 空间分布格局的局部特征 为了更加全面探究云南省土地经济密度的空间关联度，在全局自相关的基础上利用热点分析方法对研究区域的冷热点状况进行分析。参考梁丽英等［21］的研究，借助Arc-GIS 10.0 软件中的热点分析工具，将云南省土地经济密度的热点区域划分为7类，即随机分布区、热点低显著区、热点中显著区、热点高显著区、冷点低显著区、冷点中显著区、冷点高显著区。从图5 可以看出，云南省土地经济密度存在明显的异质性，局部空间关联程度主要分为热点显著区与随机分布区，不存在冷点显著区，且随着时间的推移，热点显著区的显著水平逐渐下降。在数量上，热点显著区由4 个地州市变成了2020 年的3 个地州市；随机分布区由12 个地州市变成了2020 年的13 个地州市。从空间分布来看，热点显著区主要分布在滇中地区，即云南省经济发展的“核心地带”。随机分布区主要分布在滇南、滇西与滇北等经济发展的“落后地带”。热点显著区主要分布在土地经济密度较高的地区，而随机分布区主要分布在土地经济密度较低的地区。滇中地区作为云南省经济发展的优势区，在未来要发挥区域的辐射带动作用，大力发展相关产业，加大固定资产的投资力度，提高土地的集约利用水平，促进区域间相互协调共同发展。

图5 2011—2020 年云南省土地经济密度热点分析

3.4 影响云南省土地经济密度的因素分析

为了使得探究因素更具时效性、精确性，本研究选取与当前发展状况最近的2020 年为时间点，运用地理探测器软件来分析影响云南省土地经济密度的因素。本研究主要运用软件中的因子探测器与交互探测器分别探测土地经济密度影响因素的影响程度与各因素的交互影响程度。参照梁流涛等［6］、冯科等［22］、高佳等［23］等的研究成果，结合了研究数据的可获取性、典型性与完整性的特征，从城市经济市场消费、城市人口与劳动资源、城市绿化环境条件、城市社会发展状况4 个驱动因素构建指标体系，具体指标体系与地理探测值见表3。

由表3 可知，云南省土地经济密度的驱动因子的解释程度差异较大，具体探测因子解释力（q）从大到小依次为地均社会零售商品总额（X2）＞人均GDP（X1）＞建成区绿化覆盖率（X5）＞独立研究与开发机构数量（X6）＞万人拥有汽车数量（X7）＞人口密度（X3）＞常住人口数量（X4）。其中，地均社会零售商品总额的解释力最强，其q为0.464 3，明显高于其他因素；其次为人均GDP，其q为0.414 9，这两个探测因子属于典型的经济因素，对区域土地经济密度具有十分重要的影响。因此，城市经济市场消费属于高水平的驱动因素。建成区绿化覆盖率、独立研究与开发机构数量和万人拥有汽车数量的q分别为0.216 8、0.180 5 与0.091 1，这些因素涉及到城市环境与社会发展状况的各个方面，相对来说解释程度较小。因此，城市绿化环境条件与社会经济发展状况属于较低水平的驱动因素。人口密度与常住人口数量的q最低，说明城市人口与劳动资源属于低水平的驱动因素。

表3 云南省土地经济密度探测因子与探测结果

由因子交互探测结果（表4）可知，各驱动因子存在交互作用，并且任何两个因子通过交互后明显高于单因子的解释力。经过交互后，因子之间具有双因子增强或非线性增强的特征。这表明在经济、人口、环境、社会等方面的交互影响明显好于单项驱动因素的解释力。从整体上看，城市经济市场消费驱动因素与其他因素的交互影响力明显优于其他驱动因素之间的交互影响力。人均GDP 与建成区绿化覆盖率交互解释力最大，为0.993 9。

表4 云南省土地经济密度探测因子交互探测结果

综上所述，本研究所选的驱动因素对云南省地州市土地经济密度的变化均具有一定影响，但是影响力大小不同，解释度差异较大。在未来，云南省仍需优化土地利用结构，提升土地利用效率，以滇中城市群的发展带动云南其他地区的发展。

4 小结与讨论

4.1 小结

1）云南省土地经济密度的空间分布格局呈中部高两边低、南部高北部低的空间分异规律，高值区主要集中在滇中城市群。云南省土地经济密度与相对发展率呈正相关关系，即土地经济密度越大，其所对应的相对发展率也越高。云南省土地经济密度的空间总差异在不断缩小，但区间差异在不断增大。

2）通过空间自相关分析与热点分析的结果可知，云南省土地经济密度的Moran’sⅠ指数经历了下降再到回升的趋势，表明云南省土地经济密度这10 年的空间集聚性正在不断增强。同时，通过热点分析可得，云南省土地经济密度的空间集聚性明显，且呈由昆明、玉溪向四周降低的趋势，热点显著区主要分布在经济发展较好的滇中城市群。

3）根据地理探测器模型中的因子探测与交互探测可以得出，对云南省土地经济密度影响最大的是地均社会零售商品总额，同时，人均GDP 与建成区绿化覆盖率对土地经济密度的影响较大。两个驱动因子经过交互后的解释力优于单个因子的解释力，其中城市经济市场消费驱动因素与其他驱动因素交互的解释力最大。

4.2 讨论

要想实现经济社会的可持续发展，就必须合理配置土地资源，加强土地的集约利用。为使土地资源的利用效率得到提升，必须通过科学的要素整合与规划，从而达到对土地资源的合理利用，使经济社会的发展得到可靠的保障。滇中城市群作为云南省经济发展最重要的增长极，应该加强对周边区域经济发展的辐射带动作用，缩小地州市发展差异。在协同发展战略的引导下，云南省应该发挥自身的特色资源与环境优势，加强云南省旅游业与“三七”等特色产业的发展，坚持“引进来”与“走出去”相结合，促进人员与资金向云南省落后地区流动，从而促进云南省整体土地经济密度的提高。

本研究对2011—2020 年云南省城市土地经济密度的空间格局演变以及驱动力进行了系统的分析，可以较为直观地反映云南省土地利用效率与土地集约利用程度，同时对其他省市的土地经济密度的研究具有参考价值。