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        吉林市建設(shè)用地需求量預(yù)測(cè)探討

        2018-04-19 16:20:54苗思達(dá)張曉平
        珠江水運(yùn) 2018年6期
        關(guān)鍵詞:預(yù)測(cè)方法建設(shè)用地吉林市

        苗思達(dá) 張曉平

        摘 要:為更加可以體現(xiàn)吉林市建設(shè)實(shí)際的土地需求。對(duì)吉林市分別采用多元回歸分析和灰色預(yù)測(cè)模型、平均增長(zhǎng)率法、經(jīng)濟(jì)計(jì)量預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,通過(guò)各類建設(shè)用地預(yù)測(cè)匯總得出2016年吉林市建設(shè)用地為183590.65hm2,最為接近吉林市2016年實(shí)際值。多元回歸分析法預(yù)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)最大。灰色預(yù)測(cè)模型適預(yù)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)偏??;預(yù)測(cè)各種建設(shè)用地時(shí),采用多種預(yù)測(cè)方法通過(guò)定性定量分析更加可以符合吉林市建設(shè)用地需求。

        關(guān)鍵詞:建設(shè)用地 需求 預(yù)測(cè)方法 吉林市

        合理的建設(shè)用地“供給”,是一個(gè)地區(qū)工業(yè)化、城市化發(fā)展方向和進(jìn)程的“指南針”和“基本動(dòng)力”。目前主要的預(yù)測(cè)模型和方法有灰色系統(tǒng)模型、多元線性回歸模型、一元線性回歸模型、雙因素理論模型、時(shí)間序列模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。2004年羅罡輝等國(guó)內(nèi)學(xué)者的建設(shè)用地需求預(yù)測(cè)方法的研究;再如,祝明霞2015年的城市建設(shè)用地需求預(yù)測(cè)—九江市為例等。然而,這種研究為建設(shè)用地總預(yù)測(cè)的方法,在各類建設(shè)用地預(yù)測(cè)研究中較少。各類建設(shè)用地的需求量預(yù)測(cè)有必要通過(guò)對(duì)應(yīng)不同的方法。

        1.研究區(qū)域概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

        研究區(qū)為地處松花江畔,東經(jīng)E125°40~127°56,北緯N42°31~44°40之間。吉林市下轄船營(yíng)區(qū)、昌邑區(qū)、豐滿區(qū)等。2014年吉林市建設(shè)用地總量為174 409.04 hm2,各類新增建設(shè)用地面積如表1所示。數(shù)據(jù)來(lái)源于 2006-2014年吉林市國(guó)土資源局提供的資料。歷年數(shù)據(jù)均出自《吉林市社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

        2.研究方法

        2.1 多元回歸分析

        多元回歸是回歸分析中的建立在多數(shù)量上的利用多個(gè)因變量與一個(gè)因變量相關(guān)聯(lián)系的一種線性關(guān)系。其模型為:

        多元回歸分析法更適用于具有較為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)的情況。

        2.2 灰色預(yù)測(cè)

        灰色系統(tǒng)模型方法是在缺乏準(zhǔn)確信息基礎(chǔ)上,可以得到具有一定規(guī)律的數(shù)據(jù)模型方法。建立GM(1,1)模式。預(yù)測(cè)期吉林市建設(shè)用地的數(shù)量規(guī)模:

        其中a,u是辨別參數(shù)。該模型預(yù)測(cè)方法適用于在無(wú)規(guī)律采集數(shù)據(jù)較少的情況。

        2.3 平均增長(zhǎng)率

        平均增長(zhǎng)率是指在一段時(shí)間內(nèi)平均增長(zhǎng)率每年在不同年份之間變化的速率。在影響因素較為單一及變化速率不大的情況下,運(yùn)用此方法較為簡(jiǎn)單。

        2.4 經(jīng)濟(jì)計(jì)量預(yù)測(cè)

        根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論構(gòu)建數(shù)學(xué)方程來(lái)表示各經(jīng)濟(jì)變量間的數(shù)學(xué)關(guān)系的經(jīng)濟(jì)理論。此方法適用于要在于對(duì)相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的選取是否與因變量具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。

        3.預(yù)測(cè)過(guò)程與結(jié)果分析

        3.1 預(yù)測(cè)過(guò)程

        3.1.1 驅(qū)動(dòng)因子的選擇

        提取導(dǎo)致建設(shè)用地變化的影響因素。根據(jù)數(shù)據(jù)的真實(shí)性和實(shí)用性,通過(guò)借鑒國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究。本研究分別選取了經(jīng)濟(jì)和社會(huì)生活中具有較強(qiáng)代表性的一系列影響指標(biāo):總?cè)丝凇⒎寝r(nóng)業(yè)人口、城市化率、城鎮(zhèn)居民人均居住面積、農(nóng)村居民人均居住面積、高校在校生人數(shù)、旅客運(yùn)輸量、貨物運(yùn)輸量、全市GDP總額、全市財(cái)政收入、固定資產(chǎn)投資、第一產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)增加值、城鎮(zhèn)居民可支配收入、農(nóng)村居民純收入。

        上述選取的19個(gè)指標(biāo)與各類建設(shè)用地規(guī)模進(jìn)行相關(guān)性分析,其時(shí)間序列均為2006-2014年。根據(jù)相關(guān)系數(shù)r來(lái)檢驗(yàn)?zāi)P拖嚓P(guān)性的顯著程度。建設(shè)用地分別選取5個(gè)最相關(guān)的指標(biāo),并選用大于0.90的那些指標(biāo),各類建設(shè)用地主要因素如表2所示。

        3.1.2 多元回歸模型預(yù)測(cè)過(guò)程

        吉林市建設(shè)用地回歸方程的建立:分析SPSS統(tǒng)計(jì)結(jié)果,得到模擬擬合度R2=0.9637,代表該模型擬合度和顯著性較好。

        結(jié)合吉林市5個(gè)指標(biāo)的預(yù)測(cè)值,分別為求得2016年和2020年吉林市建設(shè)用地面積(hm2)為:Y2016=189 323.43,Y2020=195 865.9。

        3.1.3 灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)

        選擇DPS灰色系統(tǒng)方法,根據(jù)誤差標(biāo)準(zhǔn)差與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的比值計(jì)算均方差比值,通過(guò)最終GM(1,1)中的均方差比值C=0.3495和小誤差概率P=0.99593進(jìn)行精度檢驗(yàn)??梢宰鳛榧质薪ㄔO(shè)用需求預(yù)測(cè)的參考。

        DP S灰色系統(tǒng)運(yùn)算得出預(yù)測(cè)2016年吉林市建設(shè)用地總規(guī)模為178 227.9 hm2,2020年總規(guī)模為190 327.7 hm2。

        3.1.4 各類建設(shè)用地需求量預(yù)測(cè)

        根據(jù)不同用地的發(fā)展趨勢(shì),其中城鎮(zhèn)工礦用地、農(nóng)村居民點(diǎn)用地需求預(yù)測(cè)將采取平均增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)方程進(jìn)行預(yù)測(cè)。將交通水利用地及其他建設(shè)用地采用平均增長(zhǎng)率與回歸分析法進(jìn)行預(yù)測(cè)加權(quán)平均取值,并進(jìn)行定性分析。特殊用地預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際差距較大,所以根據(jù)建設(shè)用地中的比重來(lái)反推。最終綜合各類建設(shè)用地需求量并匯總。

        其中,2016年吉林市城鎮(zhèn)工礦用地面積為44579.48 hm2,2020年吉林市城鎮(zhèn)工礦用地規(guī)模為49199.76 hm2。吉林市農(nóng)村居民點(diǎn)用地2016年規(guī)模為93027.34 hm2,2020年為94364.34 hm2。估計(jì)2016年交通用水量將達(dá)36110.23 hm2,2020年達(dá)39970.23 hm2。2016年和2020年特殊用地的預(yù)測(cè)分別為9873.6 hm2和9933.6 hm2。

        3.2 預(yù)測(cè)結(jié)果及分析

        建設(shè)用地需求預(yù)測(cè)應(yīng)通過(guò)定性與定量?jī)煞矫孢M(jìn)行合理分析預(yù)測(cè),進(jìn)行了建設(shè)用地需求總量預(yù)測(cè)和各類建設(shè)用地需求分類預(yù)測(cè),運(yùn)用多種預(yù)測(cè)方法綜合分析,得到以下結(jié)果如表3所示。

        4.結(jié)論與討論

        研究表明其中多元回歸分析法需要分析建設(shè)用地需求量變化的主要影響因子,預(yù)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)最大。灰色預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)偏小;預(yù)測(cè)各種建設(shè)用地時(shí),采用多種預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)并結(jié)合相關(guān)當(dāng)?shù)卣撸ㄟ^(guò)定量分析與各類建設(shè)用地變化相結(jié)合,更加可以體現(xiàn)在吉林市建設(shè)實(shí)際的土地需求,建設(shè)用地需求還將不斷增大。

        由于在確定影響因素上還依然存在著某種人為因素而影響建設(shè)用地需求和不同類型建設(shè)用地預(yù)測(cè),存在一定的人為因素可能會(huì)出現(xiàn)在各類建設(shè)用地需求預(yù)測(cè)中。

        基金項(xiàng)目:江西省數(shù)字國(guó)土重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目“農(nóng)村宅基地結(jié)構(gòu)特征及優(yōu)化利用研究”(DLLJ201613)。

        參考文獻(xiàn):

        [1]鄒縣委,王璦玲,方穎.建設(shè)用地需求預(yù)測(cè)方法研究——以山東省東平縣為例[J].國(guó)土資源科技管理,2011(3):79-83.

        [2]羅罡輝,吳次芳.建設(shè)用地需求預(yù)測(cè)方法研究[J].中國(guó)土地科學(xué),2004(6):14-17.

        [3]穆向麗.小城鎮(zhèn)建設(shè)用地需求預(yù)測(cè)研究[D].武漢:華中農(nóng)業(yè)大學(xué),2007.

        [4]祝明霞,王文彩.城市建設(shè)用地需求預(yù)測(cè)——以九江市為例[J].西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2015,40(06):74-79.

        [5]郭宏.湖南建設(shè)用地需求預(yù)測(cè)研究[D].長(zhǎng)沙:中南大學(xué),2010.

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