朱志遠，苗建軍

（1.濰坊學(xué)院 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，山東 濰坊 261021；2.南京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，南京 210016）

0 引言

中國城市化率已由1978年的17.9%提高到2015年的56.1%，但城市化進程中土地資源的浪費卻拉低了中國城市發(fā)展的總體效率，城市土地資源對城市化、工業(yè)化的約束作用也日益凸顯。2015年，國家發(fā)布《關(guān)于加快推進生態(tài)文明建設(shè)的意見》，要求從嚴供給城市建設(shè)用地，推動城鎮(zhèn)化發(fā)展由片面注重追求規(guī)模擴大與空間擴張向內(nèi)涵提升的方式轉(zhuǎn)變。因此，城市土地集約利用逐漸成為當(dāng)前研究的熱點問題。

目前關(guān)于城市土地集約利用的研究主要涉及三個方面的問題，一是土地集約利用內(nèi)涵與評價分析[1-3]，二是土地集約利用約束條件識別[4-6]，三是土地集約利用的效應(yīng)分析[7-9]。在經(jīng)濟聯(lián)系日益緊密的背景下，區(qū)域間的空間關(guān)聯(lián)勢必對城市土地利用產(chǎn)生重要影響[10]。許多學(xué)者也已經(jīng)認識到空間效應(yīng)對區(qū)域發(fā)展的作用，并開始了這方面的研究嘗試。例如，舒元和才國偉通過分析空間技術(shù)溢出對技術(shù)進步的影響，證實中國區(qū)域間存在顯著的技術(shù)擴散現(xiàn)象[11]；劉渝琳等通過對比傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)模型說明了引入空間面板計量模型的必要性[12]；張洪等采用空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)計量方法對房地產(chǎn)投資的地區(qū)影響進行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)空間溢出效應(yīng)顯著[13]。在分析土地利用問題時，學(xué)者們大多運用傳統(tǒng)方法測度土地集約利用水平，且多是建立在評價單元之間相互獨立，不存在任何空間關(guān)聯(lián)的假設(shè)下，忽略了空間因素對城市土地集約利用的影響。事實上，區(qū)域發(fā)展總是存在擴散或集聚效應(yīng)，由于區(qū)域間人口流動、產(chǎn)業(yè)聯(lián)系、技術(shù)擴散等因素的影響，土地作為參與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的要素，其集約利用也必然存在空間相關(guān)性[14]。因此，在研究中國城市土地集約利用的區(qū)域差異時，將空間不均衡、空間極化與空間收斂三種空間效應(yīng)納入分析框架，以便更好地描述客觀現(xiàn)實。

基于現(xiàn)有文獻在研究方法和研究內(nèi)容上的不足，本文從集約評價方法和空間效應(yīng)兩方面進行拓展。第一，以2004—2015年中國30個省級行政區(qū)面板數(shù)據(jù)為樣本，采用縱橫向拉開檔次法，測度中國城市土地集約利用水平，分析其空間不均衡程度、空間極化特征及演變趨勢；第二，利用Moran’s I指數(shù)分析地區(qū)間土地集約利用的空間相關(guān)性，并運用空間面板數(shù)據(jù)計量分析模型分析城市土地集約利用的空間收斂性，對中國城市土地利用的差異變動進行剖析，為推進城市土地節(jié)約集約利用提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 空間不均衡測度方法

為反映城市土地集約利用水平在不同空間和不同時間的差異程度，并區(qū)分組內(nèi)差異和組間差異，采用泰爾指數(shù)法進行分析。泰爾指數(shù)的一般計算公式為：

式中，T表示全國城市土地集約利用水平的泰爾指數(shù)，n為樣本總體數(shù)量，yi為各省份城市土地集約利用水平測度值，u為全國城市土地集約利用水平的平均值。

1.2 空間極化測度方法

城市土地集約利用的空間極化是指區(qū)域整體的土地集約利用水平在空間上分化為多個群組，群組內(nèi)的差距相對較小，群組間的差距相對較大。根據(jù)極化群組的特點，空間極化的測度方法可分為兩類，一類是兩極分化的測度指數(shù)，另一類是多極分化的測度指數(shù)。由于將研究樣本分為東部、中部、西部和東北四大區(qū)域，故采用多級分化測度指數(shù)進行測度。三種極化指數(shù)的計算公式為：

其中，n為分組數(shù)；pi和pj分別為第i組和第j組樣本的比重；xi和xj分別為第i組和第j組樣本城市土地集約利用的平均值；K為標準化常數(shù)，可以通過K的取值將ER指數(shù)限定在0到1之間；α為(0，1.6)之間的任意數(shù)，α的取值越大，ER指數(shù)反映的極化趨勢越大，本文取α=1.5。

其中，G1為基尼系數(shù)，G2為組間差距；β為敏感性參數(shù)，反映了組內(nèi)城市土地集約利用聚合程度，在實際應(yīng)用中為保證EGR極化指數(shù)介于0到1之間，可以對β的取值進行調(diào)整。

其中，Gi為第i組樣本城市土地集約利用水平的基尼系數(shù)；其余參數(shù)含義同EGR指數(shù)。

1.3 空間β收斂模型

在普通收斂模型中引入空間效應(yīng)后，構(gòu)建的絕對β收斂與條件β收斂的空間滯后模型分別為：

其中，Ii，t與Ii，t+1分別表示第i個地區(qū)第t年和第t+1年的城市土地集約利用水平，In（Ii，t+1/Ii，t）表示第i個地區(qū)土地集約利用水平的平均增長率；α為截距項；ρ為空間滯后系數(shù)，表示省際間空間相互作用的大?。籛為空間權(quán)重矩陣；β為系數(shù)項，且表示收斂速度；εit為隨機誤差項。若β為負，并通過了顯著性水平檢驗，表示城市土地集約利用水平存在絕對β收斂，即低集約水平地區(qū)比高集約水平地區(qū)具有更高的增長率。

引入空間效應(yīng)后的絕對β收斂與條件β收斂空間誤差模型分別為：

其中，λ是反映回歸殘差之間空間相關(guān)性的參數(shù)，u是空間不相關(guān)的隨機擾動項。

1.4 指標構(gòu)建與樣本數(shù)據(jù)來源

1.4.1 城市土地集約利用水平測度指標

城市土地利用的投入產(chǎn)出要能夠反映城市土地系統(tǒng)所承載的物質(zhì)生產(chǎn)活動，主要表現(xiàn)為人力、資本、土地投入，GDP、工業(yè)增加值和產(chǎn)品總價值等產(chǎn)出。結(jié)合已有研究，本文選取地均二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、地均固定資產(chǎn)投資、地均財政收入、地均GDP、地均社會消費品零售總額作為投入產(chǎn)出表征量；城市人地關(guān)系的協(xié)調(diào)性要能夠反映區(qū)域土地集約利用的程度，主要表現(xiàn)為人與城市土地系統(tǒng)進行物質(zhì)交換的和諧性，可以用人均建設(shè)用地面積、人均綠地、建成區(qū)綠化覆蓋率來表征；城市用地空間的關(guān)聯(lián)性要能夠反映區(qū)域內(nèi)部土地利用的空間結(jié)構(gòu)，主要指城市內(nèi)部一體化的發(fā)展程度和城市的用地空間緊湊度?；跀?shù)據(jù)的可獲取性，選取城市人均道路鋪裝面積、人口密度等指標來表征。

1.4.2 樣本與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)數(shù)據(jù)的科學(xué)性，選取除西藏外的30個省級行政區(qū)（香港、澳門和臺灣由于制度方面的差異不在分析范圍之內(nèi)）作為研究樣本。除部分省份來自各省統(tǒng)計年鑒和各地區(qū)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報外，其他數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒（2005—2016）》。鑒于建成區(qū)是城市功能的主體部分，本文選取建成區(qū)面積作為城市土地面積的表征量。研究樣本期為2004—2015年。

2 實證結(jié)果分析

2.1 城市土地集約利用的空間不均衡性分析

基于式（1），表1和下頁表2給出了2004—2015年城市土地集約利用水平的泰爾指數(shù)和組間差異、組內(nèi)差異對總體差異的貢獻率。

表1 2004—2015年地區(qū)間城市土地集約利用水平的泰爾指數(shù)

從變動趨勢來看，全國城市土地集約利用水平的泰爾指數(shù)除在2005年和2012年小幅上升外，總體呈下降趨勢，四大區(qū)域城市土地集約利用水平的泰爾指數(shù)變化趨勢整體上與全國表現(xiàn)出大致相同的變化趨勢，這與威爾遜指數(shù)的檢驗結(jié)果一致。但是，四大區(qū)域均有各自的變化特征，西部地區(qū)樣本期內(nèi)的平均值仍然最大，東部次之，東北第三，中部最小。

分區(qū)域來看，東部地區(qū)的泰爾指數(shù)主要經(jīng)歷了兩次大的波動；中部地區(qū)的泰爾指數(shù)在2005—2013年經(jīng)歷了一次較大幅度的下降，下降幅度超過80%；西部地區(qū)城市土地集約利用水平的泰爾指數(shù)呈現(xiàn)曲折下降的趨勢，與其他三個地區(qū)相比，西部地區(qū)的變化幅度最??；東北地區(qū)城市土地集約利用水平的泰爾指數(shù)在2006年達到最大值，然后下降，在2008年小幅上升之后整體下降為0.000209，下降幅度為71.3%。

表2 各差異對總差異的貢獻率 （單位：%）

從組內(nèi)差異與組間差異的變化情況看，2004—2015年間全國城市土地集約利用水平的組內(nèi)差異在波動中呈下降趨勢，組間差異從2005年開始下降明顯，組間差異的下降幅度大于組內(nèi)差異的下降幅度，說明樣本期內(nèi)組內(nèi)差異和組間差異均在縮小，但四大區(qū)域間的差異縮小的速度更快，區(qū)域間城市土地集約利用的均衡性趨于加強。

從各差異對總差異的貢獻率來看，樣本期內(nèi)全國城市土地集約利用的組間差異平均貢獻率為87.5%，組間差異對總差異的貢獻率遠遠大于組內(nèi)差異。就各區(qū)域內(nèi)部差異來看，東部、中部、西部以及東北四大區(qū)域內(nèi)部的差異對全國城市土地集約利用水平總差異的貢獻率也出現(xiàn)明顯分化，其值分別為4.26%、0.74%、7.19%和0.26%，其中西部地區(qū)組內(nèi)差異對總差異的貢獻最大。

各差異貢獻率的變動趨勢也各有特點。組間差異貢獻率在波動中呈下降趨勢，組內(nèi)貢獻率則呈現(xiàn)波動中上升的變化趨勢。其中，西部組內(nèi)差異對總差異的變化趨勢與組內(nèi)差異貢獻率的變化一致。中部、東部地區(qū)組內(nèi)差異對總差異的貢獻率相對較小，變化幅度較小，總體特征表現(xiàn)為相對穩(wěn)定。

綜上所述，中國城市土地集約利用水平的總差異主要來源于東部、中部、西部、東北四大區(qū)域間土地集約利用水平的差距，而各區(qū)域內(nèi)部的差異對總差的貢獻率相對較小。

2.2 城市土地集約利用的空間極化特征及演變趨勢

基于式（2）至式（4），圖1給出了2004—2015年中國城市土地集約利用水平的空間極化程度。由測度結(jié)果可以看出，樣本期內(nèi)三種空間極化指數(shù)總體上呈上升趨勢，說明中國城市土地集約利用的空間極化程度逐步加強。

從圖1可以發(fā)現(xiàn)，中國四大區(qū)域分組的城市土地集約利用的空間極化指數(shù)中ER指數(shù)最大，EGR指數(shù)最小。從增長幅度來看，2004—2015年間ER指數(shù)、EGR指數(shù)和LU指數(shù)分別增長54.4%、84.3%和66.7%。其中，EGR指數(shù)的增長幅度最大。從演化趨勢來看，空間極化程度主要分為兩個加強階段分別是2004—2009年和2010—2013年，其中2010—2013年的空間極化速度最快，極化趨勢更加明顯。

三種空間極化指數(shù)的測度結(jié)果與泰爾指數(shù)的測度結(jié)果正好相反，這表明區(qū)域之間差異的縮小并不意味著極化程度的減弱。在四大區(qū)域組內(nèi)差異下降和組間差異擴大的雙重作用下，中國城市土地集約利用的空間極化程度日益加劇。

圖1 中國城市土地集約利用空間極化演變趨勢

2.3 城市土地集約利用的空間收斂性分析

土地作為一種特殊的生產(chǎn)要素，經(jīng)濟的發(fā)展是否會帶來土地集約利用水平的收斂？欠發(fā)達地區(qū)城市土地集約利用水平是否比發(fā)達地區(qū)具有更高的增長速度？為此，有必要對2004—2015年中國城市土地集約利用水平的空間收斂趨勢進行探討。

由下頁表3可以看出，無論是絕對β收斂還是條件β收斂，時間空間雙固定模型的檢驗效果更優(yōu)。因此，選擇時間空間雙固定模型來檢驗中國城市土地集約利用水平的收斂趨勢。進一步，通過比較時空雙固定模型的Moran’s I、LM-sar、LM-err、R-LM-sar、R-LM-err，兩種收斂模式下的Moran’s I值均通過了1%的顯著性水平檢驗，說明中國省際間城市土地集約利用水平的收斂趨勢存在空間相關(guān)性，從而拒絕無空間效應(yīng)的假設(shè)。LM-sar、LM-err均通過1%的顯著性水平檢驗，而R-LM-err均大于R-LM-sar，表明應(yīng)采用空間誤差模型進行收斂趨勢分析。

表4和表5給出了絕對β收斂和條件β收斂的空間計量結(jié)果，為進一步比較SLM模型和SEM模型的區(qū)別，同時采用兩種模型進行分析?？梢钥闯觯肟臻g效應(yīng)后模型的擬合優(yōu)度均有大幅提高，變量回歸系數(shù)的顯著性也有明顯改進。這是說明空間收斂模型比普通收斂模型更具優(yōu)勢。另外，SEM模型的對數(shù)似然函數(shù)值Log L均大于SLM模型的Log L，故應(yīng)選取SEM模型的計量結(jié)果進行分析，印證了前面模型選擇的準確性。

由絕對β收斂的空間計量結(jié)果來看，lnyt-1的彈性系數(shù)為負且通過了1%的顯著性檢驗，表明全國范圍內(nèi)城市土地集約利用水平存在絕對β收斂趨勢。絕對β收斂的速度為4.687%，遠遠大于普通面板數(shù)據(jù)模型的1.619%的收斂速度，說明區(qū)域之間城市土地集約利用存在空間溢出，納入空間效應(yīng)后能夠提高土地集約利用分析結(jié)果的真實性。

表3 普通面板絕對β收斂與條件β收斂的空間相關(guān)性檢

表4 絕對β收斂的空間計量結(jié)果

在條件β收斂的空間計量結(jié)果中，lnyt-1的彈性系數(shù)為負且通過了1%的顯著性檢驗，表明全國范圍內(nèi)城市土地集約利用水平存在條件β收斂趨勢。條件β收斂的速度為7.734%，在加入控制變量后收斂速度得到明顯提高。人力資本與經(jīng)濟發(fā)展水平的估計系數(shù)均為正，分別通過了5%、1%的顯著性水平檢驗。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平的估計系數(shù)為負，且均通過1%的顯著性水平檢驗。城市化水平對城市土地集約利用水平趨同的影響為負，但表現(xiàn)不顯著。上述結(jié)果表明，人力資本、經(jīng)濟發(fā)展水平對城市土地集約利用水平的趨同具有正向作用，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平則顯著抑制城市土地集約利用水平的趨同。

表5 條件β收斂的空間計量結(jié)果

3 結(jié)論與建議

本文采用泰爾指數(shù)法與空間極化指數(shù)法分別分析了中國城市土地集約利用水平的不均衡性與空間極化特征，然后對區(qū)域差異的變化趨勢進行空間收斂性分析。結(jié)果表明：

（1）泰爾指數(shù)顯示，全國范圍內(nèi)城市土地集約利用呈現(xiàn)均衡化的發(fā)展趨勢，區(qū)域之間的差異趨于縮小，但區(qū)域內(nèi)部城市土地集約利用的水平的差異卻表現(xiàn)出不同的特征。從差異大小來看，西部地區(qū)城市土地之間的集約利用水平差異最大，東部地區(qū)則最小。樣本期內(nèi)中國城市土地集約利用的組內(nèi)差異與組間差異均在縮小，組間差異的下降幅度更大，組間的均衡化趨勢更加明顯。另外，中國城市土地集約利用水平的總體差異主要來自組間差異?？臻g極化分析結(jié)果表明，樣本期內(nèi)中國四大區(qū)域城市土地集約利用水平空間極化的演變趨勢不同于區(qū)域差距的變化趨勢，而是呈上升態(tài)勢。

（2）空間收斂性分析表明，納入空間效應(yīng)后的計量模型在擬合優(yōu)度、對數(shù)似然函數(shù)值等方面比普通面板收斂模型改進明顯，模型準確性更高?？臻g絕對β收斂分析表明，省際間中國城市土地集約利用水平存在顯著的β收斂趨勢。將影響城市土地集約利用水平趨同的變量引入后，空間條件β收斂的結(jié)果表明省際間中國城市土地集約利用水平存在顯著的條件β收斂趨勢。在各影響因素中，人力資本、經(jīng)濟發(fā)展水平對城市土地集約利用水平的趨同具有顯著促進作用，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平則對中國對城市土地集約利用水平的趨同具有顯著抑制作用。這為差別化土地管理措施的制定提供了實證參考。

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議：

（1）縮小區(qū)域間城市土地集約利用水平的差距，需要在土地利用總體規(guī)劃的框架內(nèi)，充分增強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、人力資本、科技發(fā)展等要素投入之間的協(xié)調(diào)性，從產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向、設(shè)施配置、政策保障入手，在城市發(fā)展轉(zhuǎn)型的推動下，劃定城市邊界，整合市中心土地資源與開發(fā)區(qū)建設(shè)，制定與地區(qū)發(fā)展相適應(yīng)的用地效益、土地管理效益等考核指標，通過城市空間資源的優(yōu)化配置提升城市土地集約利用水平。

（2）各地區(qū)要在做好城市功能定位的基礎(chǔ)上，基于區(qū)域發(fā)展差異實行差別化的用地政策引導(dǎo)。要結(jié)合自身在“十三五”時期節(jié)約集約用地目標，制定相應(yīng)的城市發(fā)展政策，快速提升本地區(qū)城市土地集約利用水平，并縮小區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)部的用地水平差異，在實現(xiàn)均衡發(fā)展的基礎(chǔ)上，順利完成單位國內(nèi)生產(chǎn)總值建設(shè)用地使用面積降低20%的總目標。