江苏省城市化进程与土地利用关系分析

　　城市化在推动经济社会快速发展的同时，对土地资源的合理利用提出了更高要求，容易造成土地资源有限供给与社会经济需求增长性之间的矛盾。国内外城市化过程的经验也恰恰证明了这一点，即城市化发展在促进城市用地扩展的同时，必然引起土地利用方式和土地利用结构的转变，导致土地权属关系和经济关系发生变化[1]。目前关于城市化进程与城市土地利用的研究主要集中在城市化进程中的土地利用问题、城市化与土地利用的相互关系[2-5]上，研究方法逐渐转变为以定量分析为主[3-5]。城市化进程与城市土地利用在相互作用过程中具有内在的协调需求，只有二者协调发展，才更有利于城市土地利用系统与城市经济系统之间的良性互动和发展[6]。二者协调发展研究的关键问题是准确筛选出城市化进程中影响城市土地利用的主要因素。本研究以江苏省1986-2010年的统计数据为支撑，定量分析江苏省城市化进程与土地利用的相关关系及城市化进程中影响土地利用的主要因素，以期为江苏省城市化快速发展中的土地高效优化利用提供借鉴。
　　11986-2010年江苏省城市化发展及土地利用状况分析
　　江苏省位于中国东部沿海中心，是华东第一大省。据统计，1986年江苏省总人口为6269.9万人，城镇人口为1109.77万人，城市化率为17.7%（同期，全国城市化率为24.5%）；1999年，江苏省城市化率为34.9%（同期，全国城市化率34.8%）；2010年，江苏省城市化率达到60.6%（同期，全国为49.9%），比1986年增长了近43个百分点，年均城市化率增长1.72个百分点。城市化进程中伴随城市人口的增加和城市产业的扩张，城市范围扩大，土地面积增加，这是城市化的必然趋势[5]。随着江苏省城市化的发展，城市土地利用格局也发生相应的变化，尤其表现在城市建成区面积。1986年江苏省城市建成区面积为4.700万hm2，到2010年，江苏省城市建成区面积增长到32.711万hm2。由图1可见，江苏省城市化率与城市化建成区面积的变化趋势基本一致。
　　2江苏省城市化进程与土地利用关系定量研究
　　2.1江苏省城市化进程的度量
　　城市化是农村人口不断向城市人口转化，生产生活方式由原先的乡村型向城市型转化的社会发展过程，意味着一个国家或地区的人口、产业、资本、市场在城市范围内的相对集中。因此，城市化进程是一个影响因素较多的复杂动态过程[5]。为了能够准确反映城市化发展的水平，必须选取一些能够代表城市化发展的指标并进行合理测定。为了便于分析和突出城市化发展的特征与规律，在设置评价指标时，需要遵循一定的原则，具体包括科学性原则、系统性原则、可比性原则、可获取性原则。在遵循以上原则的基础上，采用频度分析法、理论分析法和专家咨询法对指标进行设置和筛选。首先利用CNKI数据库对1998-2010年有关城市化进程指标设计的文献进行频度统计，选择其中使用频率较高的指标。在对城市化进程的概念进行界定的基础上，初步确定将城市人口结构、产业结构、居民生活水平、经济水平、生态环境作为城市化进程的功能指标[5-7]。最后征询有关专家的意见，剔除不恰当的指标，从而建立评价指标体系。城市化进程具体指标为：非农业人口占总人口的比重（Y1，反映城市人口结构组成）、第三产业生产总值占国内生产总值的比重（Y2，反映产业结构合理化水平）、居民可支配收入（Y3，代表居民生活质量和生活状况）、国内生产总值（Y4，反映经济发达程度）、人均绿地面积（Y5，反映生态环境的建设力度）。
　　相关指标数据均来源于政府统计部门公开发布的权威统计数据：《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和《江苏统计年鉴》等，同时还参考了江苏省国民经济和社会发展统计公报的相关数据，从而保证了数据的可靠性与权威性。
　　将上述指标通过对数关系，构建代表江苏省城市化进程的综合性能指标--城市化进程参数K[5，7]。
　　Ki=lgYi（1）
　　Yi=■Yij（2）
　　式中：Ki为第i年的城市化进程参数，Yij为第i年第j项指标的原始值。
　　根据上式进行计算，得到1986-2010年江苏省城市化进程参数（相关指标数值及参数见表1、图2）。
　　总体来看，1986-2010年间，江苏省城市化进程不断加快，具体而言又可分为3个阶段：①1986-1992年。1984年国务院同意将社队企业改为乡镇企业，并要求各地积极发展。自此，乡镇企业在江苏省城市化进程中扮演着重要角色，并主导着20世纪90年代乃至21世纪初的城市化格局；同时，高考制度的恢复和城市建设的兴起，大批农村学子和农民工涌入城市，非农人口迅速增长，走出了一条具有中国特色的城市化道路。②1993-2002年。1992年邓小平南巡讲话发表后，江苏省经济进入新一轮扩张期，1992-1994年间GDP年均增长率在20%以上。南京、无锡、南通、苏州等市兴办了国家级或省级高新技术开发区，特别是昆山的自费工业开发区，张家港保税区，苏州工业园区的筹划、建设，形成了新一轮的开发区热。同时，小城镇稳步发展，建制镇由1993年的807个增加到2003年的1043个。开发区的大力发展和城镇空间的快速扩张，推动了江苏省城市化进程。③2003-2010年。2003年以后大规模的城镇建设拉开了帷幕，5条城市发展轴有4条主体均在长江以北地区，这些快速交通走廊相当一部分已建成并投入使用，这也使地处苏北腹地的城市和地区的区位条件极大改善；同时以改革开放和科技进步为动力，江苏省（特别是苏北地区）产业结构不断调整升级，工业化加快推进。2003年，苏北第二产业增加值为1232.9亿元，占全省总额17.8%，苏北生产总值中第一、二、三产业增加值比例为21.3∶45.4∶33.3，苏北工业增加值占地区生产总值的比重为37.3%，比2000年上升2.6个百分点，对经济发展的支撑作用逐渐增强，以工业化带动了城市化，城市化又促进了工业化。
　　2.2江苏省城市化进程与土地利用相关性分析
　　江苏省城市化进程的推进必然引起土地利用数量和土地利用结构的变化。最明显的就是，随着城市化进程的推进，城市建成区面积逐渐增大，与此同时，大量农田被占用并转变为建设用地。为了进一步定量反映城市化进程与土地利用之间的相关关系，本研究将江苏省城市化进程参数K与建成区面积和耕地面积进行相关性分析，根据相关系数的大小确定城市化进程对土地利用变化的影响程度。江苏省城市化进程参数K与建成区面积、耕地面积相关系数分别为0.944、-0.446。由此可见，随着江苏省城市化进程的加快，江苏省建成区面积逐步扩大，二者呈正相关，而且相关系数较大；另一方面，江苏省城市化进程的加快和建成区面积的扩大，也必然要占用一定数量的耕地，因此江苏省城市化进程参数与耕地面积呈负相关。
　　2.3江苏省城市化进程中土地利用的影响因素分析
　　2.3.1土地利用的主导影响因子选取土地利用的过程是一个复杂的社会-经济-人文过程，影响土地利用的因素也较为复杂，而且对于不同地域、不同时间的土地利用过程而言，其影响因素也不同。本研究在遵循科学性原则、系统性原则、可比性原则、可获取性原则的基础上，采用频度分析法，即利用CNKI数据库对1998-2010年有关城市土地利用影响因素的文献进行频度统计，选择其中使用频率较高的指标。综合来看，这些因素既有自然地理环境因素，也有经济因素、人口增长、产业结构、交通基础设施发展、技术进步和政策因素等[8]。但是，由于政策和技术等因素对土地利用结构的影响会体现在其他社会经济活动中，而且这些因素不易直接观测和量化[9]，本研究重点从经济发展、人口增长、产业结构和交通基础设施发展4个方面考察影响城市土地利用的主导因素。经济发展用GDP（X1）、人均GDP（X2）、城市居民人均可支配收入（X3）、固定资产投资额（X4）、房地产开发投资额（X5）、工业增加值（X6）、居民消费价格指数（X7）、商品零售价格指数（X8）来表示；人口增长用城镇人口数量（X9）来表示；产业结构用第二产业产值比重（X10）、第三产业产值比重（X11）、第三、二产业比（X12）来表示；交通基础设施发展用人均公路通车里程（X13）、人均客运量（X14）、人均货运量（X15）来表示。
　　众多的因素之间可能存在共线性的问题，因此，首先需要应用主成分分析法对影响江苏省土地利用变化的因子进行定量分析，这样可以在关系错综复杂的影响因子中找出众多影响因子的共同因素和特殊因素，从而在不丢失主要信息的前提下，用较少的几个综合指标代替原来较多的变量，而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来变量指标所反映的信息，同时它们之间又是彼此独立的[10]。利用SPSS11.5软件对所选取的因子进行主成分分析，通过它们在新组合成的主因子中的载荷，评价这些因子对土地利用变化的相对重要性。主成分因子特征根、贡献率及累计贡献率和主成分载荷矩阵见表2、表3。
　　由表2可见，前2个主成分的累计贡献率已经高达92.1%，而根据累计贡献率大于90.0%的原则要求，对大多数数据均已能做出充分的概括性判断。因此，只需要将第一、第二主成分Z1、Z2求出即可。尤其是第一主成分，其特征根是11.6，该成分的解释力度达到77.4%。结合表3可知，第一主成分在X1、X2、X3、X4、X5、X6、X9、X11、X13、X14、X15上具有较大载荷（绝对值大于0.900）。第二主成分在X7、X8上具有较大载荷（绝对值大于0.800）。
　　通过对表2、表3分析可知，影响土地利用变化的主导因子分别为X1（GDP）、X2（人均GDP）、X3（城市居民人均可支配收入）、X4（固定资产投资额）、X5（房地产开发投资额）、X6（工业增加值）、X9（城镇人口数量）、X11（三大产业产值比重）、X13（人均公路通车里程）、X14（人均客运量）、X15（人均货运量）、X7（居民消费价格指数）、X8（商品零售价格指数），它们能够较好地代表经济因素、人口增长、产业结构和交通基础设施发展4个方面。

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