劉 軍 趙敏娟
(西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,陜西楊凌 712100)
陜西省楊凌示范區(qū)建設(shè)用地變化驅(qū)動(dòng)力分析
劉 軍 趙敏娟
(西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,陜西楊凌 712100)
本文以陜西省楊凌示范區(qū)為例,以建設(shè)用地為研究對(duì)象,運(yùn)用主成分分析法與回歸分析法對(duì)1997年-2008年建設(shè)用地?cái)?shù)量變化相關(guān)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行定量分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)加快、人口增長(zhǎng)與城市化是影響楊凌建設(shè)用地變化的驅(qū)動(dòng)力,其中農(nóng)民人均收入與工業(yè)總產(chǎn)值是影響楊凌建設(shè)用地變化的核心驅(qū)動(dòng)因素。
建設(shè)用地變化;主成分分析法;驅(qū)動(dòng)力;城市化
城鎮(zhèn)建設(shè)用地是城鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要物質(zhì)載體,伴隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快,城鎮(zhèn)建設(shè)用地需求將不斷增加,探索城鎮(zhèn)建設(shè)用地變化趨勢(shì)及其與社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)因子之間的關(guān)系,總結(jié)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與土地利用變化之間的規(guī)律,可在保護(hù)耕地的同時(shí)合理引導(dǎo)城鎮(zhèn)建設(shè)用地的規(guī)模和布局,控制城鎮(zhèn)用地的非理性擴(kuò)張,實(shí)現(xiàn)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展。楊凌示范區(qū)做為我國(guó)唯一的國(guó)家級(jí)農(nóng)業(yè)高新示范區(qū),加上在關(guān)中天水經(jīng)濟(jì)帶中的樞紐位置,研究其建設(shè)用地變化的驅(qū)動(dòng)力,對(duì)自身城市的內(nèi)涵式發(fā)展以及在關(guān)中天水經(jīng)濟(jì)帶的連接作用都具有重要的意義。本文以陜西省楊凌示范區(qū)為例子,分析建設(shè)用地變化的驅(qū)動(dòng)力并找出影響建設(shè)用地變化的核心驅(qū)動(dòng)力,為解決城市發(fā)展與建設(shè)用地之間的矛盾提供依據(jù)。
楊凌示范區(qū)位于陜西八百里秦川腹地,北靠黃土臺(tái)塬區(qū),南臨渭河,屬暖溫帶季風(fēng)區(qū)半濕潤(rùn)氣候。年平均氣溫12.9℃,年平均無(wú)霜期221天,年平均降水量635.1mm。楊凌全區(qū)北高南低,海拔431-559m,以渭河二、三、四級(jí)階地為主,主要土類(lèi)為黃土。區(qū)內(nèi)水資源除了天然降水外,包括地表水、地下水和調(diào)入水。地表水有渭河、漆河、韋河流經(jīng)本區(qū),年總流量3.821 Gm3,可利用19.82Mm3。楊凌示范區(qū)下轄四鄉(xiāng)一鎮(zhèn)和一個(gè)街道辦事處,人口18.59萬(wàn),其中農(nóng)業(yè)人口11.9萬(wàn),土地面積134km2,其中耕地面積0.71萬(wàn)hm2,國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)的規(guī)劃面積22.12km2。農(nóng)民人均耕地0.053hm2,是中國(guó)農(nóng)業(yè)起源之地。根據(jù)2008年統(tǒng)計(jì)資料,2007年楊凌示范區(qū)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值(GDP)25.810億元,固定資產(chǎn)投資3.5億元,地方財(cái)政收入6 677萬(wàn)元,農(nóng)民人均純收入4 210元。2007年末建設(shè)用地3 094.89hm2,占全區(qū)土地總面積的32.9%。
在研究建設(shè)用地變化的驅(qū)動(dòng)力內(nèi)容分析中絕大多數(shù)是文字上的簡(jiǎn)單定性分析,缺少定量分析,有些雖然是定量分析但大多是單因素的分析[1],缺少系統(tǒng)分析,在眾多的單因素中找不出哪個(gè)因素是主導(dǎo)核心因素,最終導(dǎo)致因素作用均等化;對(duì)驅(qū)動(dòng)因子的選取憑主觀判斷,缺少說(shuō)服力。研究建設(shè)用地的變化,應(yīng)該從數(shù)量上把握,根據(jù)建設(shè)用地?cái)?shù)量上的變化與其相關(guān)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量變化關(guān)系,初步選取相關(guān)性強(qiáng)的驅(qū)動(dòng)因子,其次通過(guò)對(duì)驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行主成分分析找出建設(shè)用地的變化原因,最后對(duì)選取的因子進(jìn)行回歸,提取出核心驅(qū)動(dòng)力,這樣才能找出引起建設(shè)用地變化的更深層次原因。本研究運(yùn)用相關(guān)分析法、主成分分析法、多元回歸分析法對(duì)驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行逐步取舍,找出核心驅(qū)動(dòng)因素。
2.1 主成分分析法
該方法將原來(lái)眾多具有一定相關(guān)性(比如P個(gè)指標(biāo)),重新組合成一組新的互相無(wú)關(guān)的綜合指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)的指標(biāo)。具體的做法是用F1(選取的第一個(gè)線(xiàn)性組合,即第一個(gè)綜合指標(biāo))的方差來(lái)表達(dá),即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的線(xiàn)性組合中選取的F1應(yīng)該是方差最大的,故稱(chēng)F1為第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來(lái)P個(gè)指標(biāo)的信息,再考慮選取F2即選第二個(gè)線(xiàn)性組合,為了有效地反映原來(lái)信息,F1已有的信息就不需要再出現(xiàn)再F2中,用數(shù)學(xué)語(yǔ)言表達(dá)就是要求Cov(F1,F2)=0,則稱(chēng)F2為第二主成分,依此類(lèi)推可以構(gòu)造出第三、第四,……,第P個(gè)主成分[2]。
2.2 逐步回歸分析法
該方法的基本原理是對(duì)所有的自變量,依其對(duì)因變量作用的大小逐個(gè)引進(jìn)回歸方程,通過(guò)反復(fù)篩選、替代,僅留下對(duì)因變量貢獻(xiàn)較大的自變量,最終得到最優(yōu)回歸方程,以此對(duì)經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系進(jìn)行解釋說(shuō)明。
土地的利用受到人類(lèi)活動(dòng)影響的深度與廣度都較為顯著,對(duì)地方的社會(huì)經(jīng)濟(jì)建設(shè)起到了至關(guān)重要的作用,同時(shí)地方的自然社會(huì)經(jīng)濟(jì)等驅(qū)動(dòng)因素對(duì)土地利用變化也起到一定的反作用,建設(shè)用地的變化能充分體現(xiàn)這一點(diǎn),因此對(duì)建設(shè)用地變化的驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行定量分析,不僅可以弄清楚建設(shè)用地變化與各驅(qū)動(dòng)力之間的關(guān)系,而且也有利于把握每個(gè)影響因素的作用程度,對(duì)合理的分配建設(shè)用地,高效地利用好建設(shè)用地具有深遠(yuǎn)的意義。由于影響建設(shè)用地變化的因素較多,錯(cuò)綜復(fù)雜,首先需要全面選擇與建設(shè)用地的變化密切的一些因素,再由繁化簡(jiǎn)得到最為相關(guān)的核心影響因素。
根據(jù)國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)[3],建設(shè)用地的驅(qū)動(dòng)力因素總體上可以分為自然驅(qū)動(dòng)力、社會(huì)驅(qū)動(dòng)力、經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力三大類(lèi)。其中,社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力對(duì)建設(shè)用地的變化起到?jīng)Q定性的作用。因此我們需著重分析社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面對(duì)建設(shè)用地變化的影響。
3.1 驅(qū)動(dòng)指標(biāo)的初選及相關(guān)分析
根據(jù)相關(guān)分析法與主成分分析法的要求,以及楊凌建設(shè)用地變化的實(shí)際情況與收集到的1997-2008年近12年來(lái)的楊凌社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的狀況,選取了反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力的14個(gè)指標(biāo)構(gòu)建主成分分析模型,對(duì)楊凌建設(shè)用地變化驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行分析,以下為各驅(qū)動(dòng)力分解指標(biāo):
建設(shè)用地規(guī)模變化Y=X15km2
社會(huì)驅(qū)動(dòng)力:人口增長(zhǎng)(非農(nóng)業(yè)人口X1萬(wàn)人、總?cè)丝赬2萬(wàn)人),城市化(非農(nóng)人口比重X3=X1/X2*100)
經(jīng)濟(jì)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)量X4、第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)量X5、第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)量X6億元、GDP X7億元、人均GDP X8元),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(固定資產(chǎn)投資額X9億元、工業(yè)總產(chǎn)值X10億元、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值X12億元、地方財(cái)政收入X14億元)居民生活水平(農(nóng)民人均收入X11元、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入X13元)
利用相關(guān)分析法初步確定驅(qū)動(dòng)力指標(biāo),經(jīng)SPSS軟件發(fā)現(xiàn)以上14個(gè)自變量與因變量的相關(guān)系數(shù)都大于0.8,顯著性水平都小于或等于0.05,因此說(shuō)明驅(qū)動(dòng)指標(biāo)的選取合理。
3.2 驅(qū)動(dòng)力主成分分析
應(yīng)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件分析對(duì)楊凌近12年來(lái)的建設(shè)用地變化與其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)資料進(jìn)行計(jì)算得到各指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣見(jiàn)表1。
由表1可以發(fā)現(xiàn)因子之間的相關(guān)關(guān)系,絕大多數(shù)是存在比較大的相關(guān)性。例如X14地方財(cái)政收入與X7地方GDP、X8人均GDP、X11農(nóng)民人均收入的相關(guān)系數(shù)都達(dá)到了0.98以上,說(shuō)明有很強(qiáng)的相關(guān)性。
從表2可知,前兩個(gè)成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了93.046%,特征值都大于1,完全符合分析的要求,且基本包括了14個(gè)原始變量的信息,因此選取這兩個(gè)成分作為主成分,記做F1,F2。
采用方差最大化旋轉(zhuǎn)法,剔除對(duì)經(jīng)濟(jì)過(guò)程影響微弱的部分,使得每個(gè)因子上的具有最高載荷量的變量數(shù)最小,從而可以簡(jiǎn)化對(duì)因子的解釋,經(jīng)過(guò)軟件計(jì)算得旋轉(zhuǎn)后因子主成分載荷矩陣見(jiàn)表3
表1 各變量相關(guān)系數(shù)矩陣
表2 方差分解主成分分解表
從表3可以看出第一、二、三產(chǎn)業(yè)的增加值、GDP、人均GDP、工業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、城鎮(zhèn)居民可支配收入在第一主成分F1上有較高的載荷,說(shuō)明第一主成分F1可以基本反映這些指標(biāo)的信息,這些可以歸納為經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與增加;非農(nóng)人口、總?cè)丝凇⒊鞘谢?、固定資產(chǎn)投資、農(nóng)民人均收入在第二主成分上有較高的載荷,說(shuō)明第二主成分F2可以基本可以反映這些指標(biāo)的信息,這些可以歸納為人口的增長(zhǎng)與城市化的加快。所以可以用這兩個(gè)新變量來(lái)代替這14個(gè)指標(biāo)。因此可以說(shuō)明楊凌建設(shè)用地的變化是由人口的增長(zhǎng)、城市化的加快與經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速導(dǎo)致的。3.3 核心驅(qū)動(dòng)力的提取
在以上的主成分分析過(guò)程中我們可以知道以上的14個(gè)指標(biāo)對(duì)建設(shè)用地的規(guī)模變化都起到了一定的作用,它們的作用不是單獨(dú)的,是共同的合力對(duì)建設(shè)用地的變化產(chǎn)生影響,但是我們必須提取核心的對(duì)建設(shè)用地起到主要作用的驅(qū)動(dòng)因子來(lái)分析建設(shè)用地的變化。利用逐步回歸分析法進(jìn)行核心驅(qū)動(dòng)因子的提取。
經(jīng)逐步回歸和自變量檢驗(yàn)回歸方程為X15=Y=2150+0.163X11+38.511X5,從表4可知R2=0.977通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn),F=194.134>F(2.9)=4.26所以回歸方程回歸效果是顯著的;對(duì)回歸方程的系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)X11的系數(shù)T檢驗(yàn)值t1=9.692>t(9)=2.262 X5的系數(shù)T檢驗(yàn)值t2=2.473>t(9)=2.262所以?xún)蓚€(gè)自變量都是顯著的。利用殘差分析對(duì)擬合效果進(jìn)行檢驗(yàn)得到與殘差相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量,包括預(yù)測(cè)值及標(biāo)準(zhǔn)化的預(yù)測(cè)值、殘差及殘差的預(yù)測(cè)值的最小值、最大值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和樣本數(shù),這些數(shù)據(jù)中無(wú)離群值,標(biāo)準(zhǔn)殘差直方圖(見(jiàn)圖1)和殘差正態(tài)PP圖(見(jiàn)圖2)符合正態(tài)分布,因此可以認(rèn)為模型是合理的。這就說(shuō)明農(nóng)民人均收入、工業(yè)總產(chǎn)值是影響楊凌建設(shè)用地變化的核心驅(qū)動(dòng)因子。從以上方程可以知道,從楊凌示范區(qū)建立以來(lái),工業(yè)與農(nóng)民的人均收入水平對(duì)楊凌建設(shè)用地的總量變化起到了很大的驅(qū)動(dòng)作用,其中工業(yè)總產(chǎn)值對(duì)建設(shè)用地的變化影響最大。
表4 回歸綜合模型表
表3 旋轉(zhuǎn)后的主成分載荷矩
(1)通過(guò)對(duì)1997-2008年建設(shè)用地總量變化與社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的研究,發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),人口增長(zhǎng)及城市化的加速是引起楊凌建設(shè)用地總量變化的原因。
(2)通過(guò)相關(guān)分析,主成分分析,得出:每一種驅(qū)動(dòng)因子都對(duì)建設(shè)用地總量的變化產(chǎn)生影響,但他們的影響不是孤立的,而是共同作用的結(jié)果;通過(guò)回歸分析可以得出在這些驅(qū)動(dòng)因素里面工業(yè)總產(chǎn)值,與農(nóng)民人均收入是影響楊凌建設(shè)用地總量變化的核心驅(qū)動(dòng)力,其中工業(yè)總產(chǎn)值的影響又大于農(nóng)民人均收入。
(3)結(jié)論評(píng)價(jià):根據(jù)楊凌示范區(qū)建立以來(lái),11年間楊凌示范的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生了顯著變化有1997年底第一、二、三產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)比例為28.13:22.53:48.34,到2007年底三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生顯著變化,結(jié)構(gòu)為“二、三、一”,比例為49.01:42.10:8.89,第二產(chǎn)業(yè)成為三次產(chǎn)業(yè)的引領(lǐng),有效拉動(dòng)了楊凌示范區(qū)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng),引起了城市建設(shè)用地面積的增長(zhǎng)。同時(shí),農(nóng)民人均收入由1997年的1 185元增加到2008年的4 210元,農(nóng)民人均收入的增加直接地刺激了對(duì)房地產(chǎn)與交通業(yè)的發(fā)展,這也就間接地增加了建設(shè)用地的需求,使示范區(qū)內(nèi)建設(shè)用地發(fā)生了顯著的變化,直觀數(shù)據(jù)變化結(jié)果也正與研究的結(jié)論相吻合。
(編輯:田 紅)
[1]王海鴻,常艷妮,等.建設(shè)用地?cái)U(kuò)張驅(qū)動(dòng)力分析-以甘肅省為例[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2008,22(3):75-80.
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AbstractBased on principal components analysis and line regression analysis,this paper researches the driving force of construction land changes in YanglingDemonstration Zone.The statistic data of social economy related to the amount of construction land changes from 1997-2008 in YanglingDemonstration Zone of Shaanxi are analyzed.The result shows that the high economic growth,population growth and the acceleration of urbanization are the major factors affecting the construction land changes;furthermore,the per capita income of far mers and the total industrial output value are the most i mportant driving forcs impacting the amount of construction land.
Key wordsconstruction change;principal components analysis;driving force;urbanization
Analysis of Driving Forces of Construction Land Changes in Yangling Demonstration
L IU Jun ZHAO M in-juan
(School of Economics andManagement,NorthwestUniversity ofAgriculture and Forestry,Yangling Shaanxi 712100,China)
F062.1
A
1002-2104(2010)03專(zhuān)-0108-04
2009-11-06
劉軍,碩士生,主要研究方向?yàn)橥恋亟?jīng)濟(jì)與管理。