區域建設用地利用效率時空分異及驅動因素研究
——以皖江城市帶為例

李 鼎, 郭貫成, 史洋洋

(南京農業大學 公共管理學院,江蘇 南京 210095)

城市建設用地作為城市發展的重要空間載體,促進了城市經濟、文化和社會活動的繁榮發展.1981—2020年,我國城鎮化率從20.16%增長到63.89%,城市建設用地面積從6 720.0 km2增加到58 355.3 km2.截至2014年末,全國新增建設用地指標使用比例已超過80%,其中有18個省份的城市建設用地規模已突破2020年規劃目標,城市建設用地供需矛盾異常突出.2019年,我國東、中、西部地區均有75%以上的城市建設用地超標[1],城市建設擴張規模與人口經濟增長速率不協調相對突出[2].隨著新型城鎮化和工業化建設的深入推進,城市建設用地空間配置扭曲[3]、用地結構失衡[4]、土地低效粗放利用[5]等問題逐漸凸顯.因此,開展城市建設用地利用效率研究對促進城鎮高質量發展[6]、驅動區域一體化發展[7]兼具實際價值與現實意義.

目前,學術界開展了城市建設用地利用效率的有益探索:概念內涵方面,學者們往往基于各自的研究目標給出城市建設用地利用效率的定義[8-9];研究內容方面,國外的研究主要集中于土地利用效率評價[10]、土地資源優化配置[11],國內則偏重于城市建設用地利用效率評估、空間格局演變特征及驅動機制的研究[12-14];研究方法上,多以傳統DEA模型[15]、SBM-Undesirable模型[16]對城市土地利用效率進行評價,以ESDA統計指數[17]、空間自相關模型[18]分析城市土地利用的時空演化特征,以GTWR模型[19]、Tobit回歸模型[20]揭示城市建設用地利用效率空間分異的驅動機理;研究的空間尺度涉及全國[21]、區域[22]和單個城市[23].也有學者針對研究中發現的問題提出優化途徑[24-25].總體來看,已有研究為優化城市土地利用結構布局,量化城市土地利用效率評價,調控城市土地利用配置效率提供了豐富的理論和方法支持.但研究尺度大多涉及省、市、縣級單位,圍繞中部地區城市群的土地利用效率評價的研究尚不多見,且當前研究大多關注土地利用綜合效率,對于建設用地利用效率的研究較少.基于此,本文以長江三角洲城市群的重要組成部分,也是中部地區崛起戰略確定的重點開發區域——皖江城市帶作為研究區域,結合DEA-VRS與GIS空間統計模型,探究皖江城市帶9個城市2009—2020年建設用地利用效率的時空格局演變特征,并運用GRA模型分析其驅動因素,以期豐富土地利用效率相關研究,為促進長三角一體化發展提供建議和理論參考.

1 研究區概況

皖江城市帶位于安徽省中部,地處115°21′—119°38′E、29°33′—33°13′N,與蘇浙贛鄂豫5省毗鄰,涵蓋合肥、馬鞍山、蕪湖、銅陵、安慶、池州、巢湖、宣城和滁州9個地級市及六安市的金安區和舒城縣,占地約7.60萬km2,是長三角區域不可或缺的部分.皖江城市帶屬于亞熱帶溫潤季風氣候,四季分明,土地、礦產、水利、旅游等資源豐富,2020年人均地區生產總值為24 966億元,占安徽省的64.54%,常住人口約3 001.2萬人,城鎮化率為64.31%.

2010年1月,國務院正式批復《皖江城市帶承接產業轉移示范區規劃》,表明皖江城市帶的發展上升為國家發展戰略.2019年12月,中共中央、國務院明確提出要推動長三角一體化發展.作為未來中原地區和長三角區域經濟發展的重要支撐點,皖江城市帶的發展離不開土地、資金和勞動力的支撐.因此,研究新型城鎮化背景下皖江城市帶建設用地利用效率的地區差異特征及驅動機制,不僅對實現區域經濟、資源和環境協調發展具有重要現實意義,對促進長三角城市群高質量發展更是大有裨益.

2 研究方法與數據來源

2.1 研究方法

2.1.1 數據包絡分析基于規模報酬不變(CRS)的數據包絡分析(DEA)方法由Charnes等[26]提出,旨在能夠相對有效地比較“多投入-多產出”機制下提供相似服務的單元,之后,Banker等[27]在傳統DEA模型的基礎上提出了規模報酬可變(VRS)的DEA方法.DEA模型以線性規劃方法來確定決策單元的輸入輸出權重,不需要預先估計參數,避免了個體主觀性的產生,使評價結果更具客觀性和有效性[28].本文參考文獻[29-30]的方法,構建測算不同城市建設用地利用效率的DEA-VRS模型.通過模型,綜合效率可分解為規模效率與純技術效率的乘積[17,28],效率值介于0～1,等于1時達到最優.

2.1.3 灰色關聯模型灰色關聯分析(GRA)是一種通過定量描述和分析比較來確定系統發展變化趨勢的方法,它根據參考數列和若干比較數列的幾何相似和相異程度來判斷關聯程度,不受樣本數量限制,計算方便[33-34].本文以城市建設用地利用綜合效率、影響因素作為參考數列和比較數列.

2.2 指標選取與數據來源

2.2.1 指標體系的構建根據柯布-道格拉斯生產函數,將土地、資本及勞動力的投入產出之比相對數作為衡量城市建設用地利用效率的指標[28,35].借鑒相關文獻[36-37],選取城市建設用地面積、城市固定資產投資總額、城市非農從業人員數量作為投入指標;產出指標考慮經濟、社會和生態3個維度,具體見表1.

表1 建設用地利用效率評價指標Tab.1 Evaluation indexes of construction land use efficiency

2.2.2 數據來源土地數據來源于中國科學院資源環境科學與數據中心(https://www.resdc.cn/),其余數據來自《安徽統計年鑒》(2009—2020)、《中國城市統計年鑒》(2009—2020).需要說明的是,2011年巢湖市被劃入合肥市、蕪湖市和馬鞍山市的管轄范圍,2016年安慶市的樅陽縣正式劃歸銅陵市管轄,考慮到行政區劃變遷和數據連續性,本文未將原巢湖市納入研究區域,銅陵市社會經濟數據的統計則考慮了行政區域的調整.統計范圍涉及六安、合肥、馬鞍山、蕪湖、銅陵、安慶、池州、宣城、滁州共9個地級市.為保持統計口徑的一致性,本文以2011年為基期,對城市固定資產投資總額、城市財政收入、城市非農產值等經濟數據進行平減處理,消除價格因素的影響.

對比不同計劃靶區的劑量分布情況，PTV適形度的指數(CI)，脊髓0%體積的平均及最大劑量情況，其中CI=VT,ref/VT×VT,ref/Vref，Vref是參考的等劑量線所覆蓋總體積，VT是靶體積，VT,ref是參考的等劑量線索覆蓋靶體積；CI取值為0至1，0表示靶區和等劑量線包繞區都沒有重疊，1表示靶區和等劑量線索包繞區完全一樣，計算PTV 50 Gy時的CIPTV。

3 結果與分析

3.1 皖江城市帶建設用地利用效率的時空特征

圖1 2009—2020年皖江城市帶建設用地利用效率Fig.1 Construction land efficiency in the Wanjiang city belt from 2009 to 2020

3.1.1 綜合效率時空特征從時間序列上看(圖1),10多年來,皖江城市帶建設用地利用綜合效率指數總體提升了0.012,呈“下降—上升”周期循環波動的變化特征,其中2010年為綜合效率值變化的轉折點,表明皖江城市帶承接產業轉移示范區的成立具有顯著的正效應.研究期內各城市綜合效率及其變化存在顯著差異,2009—2020年,蕪湖市、滁州市的綜合效率值由0.932、0.796上升到1.000、1.000,安慶市和六安市的綜合效率值由1.000、0.988降低到0.861、0.961.蕪湖市土地利用綜合效率的提升與安徽省城鎮體系規劃對合(肥)、蕪(湖)馬(鞍山)兩大核心經濟圈的戰略定位相吻合,滁州市被納入南京都市圈和合肥都市圈后在吸引外商投資方面較為突出,而安慶市、六安市綜合效率值的下降與其經濟發展緩慢存在一定的聯系.

3.1.2 純技術效率的時空特征從時間序列上看(圖1),研究區9個城市純技術效率平均值整體呈現先升后降的變化趨勢,從2009年的0.980上升到2020年的0.990,表明皖江城市帶建設用地利用管理水平顯著增強.合肥市是安徽省的政治、經濟、文化中心,也是科技創新的核心城市,10多年來,全省以合肥為“點”,加強沿長江軸線城市科技創新能力的橫向延伸和縱向延伸[38],推動皖江城市帶科技和人才等技術要素投入水平的合理增長.2020年安慶市、六安市的純技術效率指數分別為0.939、0.968,低于研究區純技術效率平均值,表明在“以推動高質量發展為主題”的大背景下,安慶市、六安市等傳統工農業城市亟須加強土地轉型升級工作,增強綠色發展的內生動力.

3.1.3 規模效率的時空特征從時間序列上看(圖1),皖江城市帶規模效率值從2009年的0.988上升到2020年的0.990,經歷了“下降—上升—平穩—上升—下降”5個階段的變化過程,反映出皖江城市帶在土地、資金、勞動力等要素及城市用地結構上配置失衡,具體表現為工業用地比例偏高、勞動力嚴重流失.2009、2020年皖江城市帶城市建設用地中工業用地比例分別為21.69%、20.26%,遠高于國際上工業用地占比(10%～15%);2010、2020年,安徽人口凈流出數量分別為966萬人、997萬人,占全省常住人口的16.24%和16.31%.長三角城市群是我國經濟最具活力、開放程度最高、創新能力最強、吸納外來人口最多的區域之一,江浙滬經濟的高速發展,對毗鄰的安徽省表現出強大的“虹吸效應”,導致安徽省內很多地區處于無人建設的尷尬局面;為了吸引人口回流,地方政府通過“以地謀發展”“以地生財”的城市發展模式拉動經濟增長,也進一步導致了城市土地資源配置失衡.

3.2 皖江城市帶建設用地利用效率的空間格局

3.2.1 總體空間格局演變特征通過ArcGIS 10.8軟件計算2009、2020年皖江城市帶建設用地利用綜合效率值的全局莫蘭指數,進而判斷城市帶建設用地利用效率總體格局變化趨勢.根據計算結果可知,2009、2020年皖江城市帶建設用地利用效率的全局莫蘭指數分別為-0.147 6、0.156 1,均通過P<0.05的顯著性檢驗,呈現顯著的空間負相關和空間正相關,表明10年間皖江城市帶建設用地利用效率的空間格局變化顯著,建設用地利用效率的空間集聚程度進一步增強.

圖2 2009、2015、2020年皖江城市帶建設用地利用效率空間格局Fig.2 Spatial pattern of construction land use efficiency in the Wanjiang city belt in 2009,2015 and 2020 (地圖底圖來源于審圖號為GS(2019)1822號的標準地圖)

3.2.2 局部空間格局演變特征綜合效率上,皖江城市帶總體空間格局變化顯著(圖2).2009年熱點區域以蕪湖為中心呈“圈層式”分布,2015年熱點區域以銅陵為集聚中心不斷向外擴張,2020年熱點區域呈帶狀分布,主要集中在皖東,反映出在長三角中心城市的有效帶動和輻射下,高效率的城市集中于皖江城市帶的東部,形成明顯的集群效應;2009年冷點區域主要集中于六安、蕪湖和滁州,2015年冷點區域主要為滁州、銅陵,2020年冷點區域主要集中于六安、安慶.隨著2008年全球金融危機的爆發,皖江城市帶已無法繼續粗放型外向型的經濟發展模式,各地陸續調整土地政策,加上多方面的客觀因素,導致了地區間的發展不均衡.2010—2020年皖江城市帶的生產總值從8 407億元增長到24 966億元,其中,滁州等皖東城市通過吸引社會投資而高速發展;六安等皖西地區由于產業結構依然偏重導致經濟社會發展動力不足;2016年安慶市樅陽縣經國務院批準正式劃歸銅陵市管轄,土地資源、人力資源和投資資產規模的減少導致安慶經濟增長減速.

純技術效率上,皖江城市帶整體空間格局變化較大(圖2).2009、2015年熱點區域覆蓋除滁州以外的其他城市,2020年熱點區域主要集中于皖東城市;2009、2015年冷點區域集中于滁州,2020年冷點區域空間分布格局發生變化,冷點區域分布于六安和安慶.2010年皖江城市帶成立承接產業轉移示范區,區域內產業結構發生調整,而安慶等傳統工礦型城市因陷入高投入、高產出、高污染的循環亟待通過創新驅動促進產業提檔升級.

規模效率上,皖江城市帶總體空間格局與綜合效率相似(圖2).2009年熱點區域連片分布在省域的中部地區,2015年熱點區域連片分布在銅陵周邊,2020年熱點區主要集中于皖中(合肥、滁州)及馬鞍山、蕪湖、池州、銅陵、宣城等沿江城市,在空間上表現出向江浙地區集聚的特點;2009年冷點區域主要分布于蕪湖、滁州和六安,2015年冷點區域主要集中于滁州和銅陵,2020年冷點區域主要分布于六安和安慶.2016年合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城8市被納入長三角城市群規劃,皖江城市帶呈“東向發展”新格局,其中,滁州、蕪湖等市依賴合肥和蘇南城市產生的空間溢出效應和擴散輻射效應,提高了城市土地經濟產出能力.

4 皖江城市帶建設用地利用效率的驅動因素

表2 皖江城市帶建設用地利用效率的驅動因素

從表2可以看出,各驅動因素與皖江城市帶建設用地利用效率的關聯度系數均大于0.5,體現了初步預判的科學性和有效性.整體來看,皖江城市帶建設用地利用效率時空格局演變受多重因素綜合驅動,關聯等級強的因素依次是區位條件、產業結構、城鎮化水平、政府規制、人地關系.

4.1 區位條件

區位條件是導致皖江城市帶建設用地利用效率時空格局演變的主要驅動力.根據空間相互作用理論,區位是城市發展的基礎,城市之間總是在時空上不斷進行相互作用.從圖2可以看出,皖江城市帶建設用地利用綜合效率在空間上呈現出中東部地區高、西部地區低的特點,2009—2020年滁州市、合肥市、六安市生產總值分別增長213%、272%、128%,這表明皖江城市帶各城市發展存在地域不均衡性,處于優勢區位的城市可以充分利用資源稟賦,增強對周邊區域的“虹吸效應”,提高土地利用效率的投入產出水平.

4.2 產業結構

產業結構的轉型升級不僅可以調整土地利用結構和方式,還可以提高區域產業的綜合效益.2010年,國家設立皖江城市帶承接產業轉移示范區,區域內產業分工和布局發生轉變;2020年安徽省三次產業結構調整為8.79%、46.13%、45.08%,10年內第三產業比重提高了8.69百分點.銅陵等資源型城市囿于產業結構不優,土地利用效率的提升受到抑制.

4.3 城鎮化水平

城鎮化水平是區域經濟發展程度的重要標志,城鎮化水平的提高能夠有效吸引勞動力和資本等生產要素向心集聚,從而實現土地資源高效利用,提升城市經濟活力.皖江城市帶的常住人口城鎮化率由2009年的52.61%提高到2020年的58.09%.新型城鎮化背景下皖江城市帶將更加注重建設用地的集約高效利用,這對土地利用綜合效率的提升將產生積極影響.

4.4 政府規制

從宏觀視角,政府可通過行政手段出臺相關政策引導產業和人口集聚,激發各類市場主體活力;從微觀視角,政府可通過規劃手段優化土地利用結構,提高資源配置效率.2016年,安徽省人民政府辦公廳印發《長江三角洲城市群發展規劃安徽實施方案》,提出要擴容升級合肥都市圈,加快合肥都市圈與南京都市圈融合發展,這對皖江城市帶建設用地利用效率的格局演變產生了重要影響.

4.5 人地關系

人口密度的增長能夠加快資金、技術等要素在區域內自由流動的效率,提高城市土地利用集約度.皖江城市帶的城市人口密度在2009、2020年分別為2 869.0、2 626.1人/km2,隨著長三角中心區域輻射帶動能力的增強,安徽省人口凈流出規模呈擴大趨勢.囿于人力資本不足,皖江城市帶的社會經濟發展受到制約,這對城市建設用地利用效率產生了消極影響.

5 結論與建議

5.1 結論

1)時間維度上,皖江城市帶建設用地利用綜合效率呈“下降—上升”周期循環波動的變化特征,其中2010年皖江城市帶承接產業轉移示范區的成立為效率變化的轉折點,各城市效率變化的顯著差異與“向東發展戰略”及“中心城市發展戰略”等傾向性政策密切相關;純技術效率平均值整體呈現先升后降的變化趨勢,反映了皖江城市帶在建設用地利用管理水平增強的同時亟須加快經濟綠色發展轉型;規模效率經歷了“下降—上升—平穩—上升—下降”5階段變化過程,反映出皖江城市帶在土地、資金、勞動力等要素及城市用地結構上配置失衡,具體表現為工業用地比例偏高、勞動力嚴重流失.

2)空間維度上,皖江城市帶建設用地利用效率空間關聯性和地域不均衡性并存.2009、2020年建設用地利用效率呈現顯著的空間負相關和空間正相關,隨年份演進空間集聚程度進一步增強;建設用地利用綜合效率、純技術效率和規模效率在空間上呈現“中東部高、西部低”的空間分布格局.

3)驅動機制上,研究期間皖江城市帶建設用地利用效率時空格局的分異與演變受多種驅動因素綜合作用;關聯程度上,區位條件>產業結構>城鎮化水平>政府規制>人地關系.

5.2 建議

1)基于皖江城市帶建設用地利用效率不穩、不高、不強的現狀,要充分發揮合肥、蕪湖等城市的“排頭兵”作用,促進沿江城市群(蕪湖、馬鞍山、銅陵、池州、宣城)和各縣(市)城鎮發展.對于粗放式經營下的傳統工礦型城市(安慶、銅陵),要加快產業結構調整,以綠色高質量發展為主題,著力推進產業創新協調發展;對于人口流失嚴重的城市(馬鞍山、安慶、六安、滁州),要克服長三角城市群的“虹吸效應”,注重引進勞動密集型和資本密集型產業,優化醫療、教育等公共資源配置,著力推進公共服務能力提升.

2)基于皖江城市帶建設用地利用效率空間布局“東密西疏”的特征,應打破區域內土地資源利用的馬太效應,深入實施區域協調發展戰略,加強優化城市間資源要素配置,提升區域一體化的速度和程度.中心城市(合肥)要加強城市輻射帶動能力,建立與皖江城市帶其他城市發展利益共享、責任共擔機制;沿江城市群(蕪湖、馬鞍山、銅陵、池州、宣城)要充分利用“長三角一體化”的戰略機遇,加快城市更新步伐,提高產業鏈現代化水平;皖中城市(滁州)要深度融入合肥都市圈,創新土地資源配置方式,推動產業結構綠色轉型升級;皖西地區(六安、安慶)要轉變經濟發展模式,加大基礎設施和科技研發投入,優化產業布局,推動特色化發展.