葛 堃，鄒 珊，盧新海，陳丹玲，匡 兵

（1.江西師范大學a.城市建設(shè)學院；b.不動產(chǎn)研究所，江西 南昌330022；2.華中科技大學 公共管理學院，湖北 武漢430074；3.華中師范大學 公共管理學院，湖北 武漢430079；4.華中農(nóng)業(yè)大學 公共管理學院，湖北 武漢430070）

一、引 言

區(qū)域一體化是不同國家或區(qū)域通過一系列制度設(shè)計和政策安排來實現(xiàn)高層次城市化的過程，也是提高經(jīng)濟增長質(zhì)量和推進區(qū)域綠色發(fā)展的重要途徑和關(guān)鍵環(huán)節(jié)［1-2］。城市土地作為一切社會經(jīng)濟要素交流互動的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是城市綠色發(fā)展的空間載體，實現(xiàn)城市土地利用與綠色發(fā)展的協(xié)調(diào)統(tǒng)一已經(jīng)成為區(qū)域一體化發(fā)展背景下高效利用城市土地資源的必然選擇［3］。然而隨著區(qū)域一體化的加速推進，城市土地持續(xù)過度擴張，城市土地利用效率水平整體較低，同時還伴隨著日益加劇的城市土地利用高能耗、高碳排、高污染等問題［4］，社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展面臨嚴峻考驗。在資源約束趨緊、環(huán)境污染嚴重、生態(tài)系統(tǒng)退化等現(xiàn)實背景下，將與自然和諧相處、永續(xù)發(fā)展的綠色發(fā)展理念貫徹到城市土地利用過程中，推行城市土地綠色利用，加快提升城市土地綠色利用效率以及改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境績效，對于實現(xiàn)中國經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展、環(huán)境持續(xù)改善以及區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展等多重目標至關(guān)重要，同時這也是管理學、區(qū)域經(jīng)濟學及土地科學等學科研究的前沿主題。

事實上，學者們已對城市土地效率的評價指標體系構(gòu)建［5-6］、測度方法創(chuàng)新［5，7］、區(qū)域差異分析［8］、影響因素識別［9］及土地資源優(yōu)化配置［10］等方面進行了系統(tǒng)研究。但是直接有關(guān)區(qū)域一體化背景下城市土地綠色利用效率（Urban Land Green Use Efficiency，ULGUE）的研究較少。在傳統(tǒng)只考慮期望產(chǎn)出的城市土地利用效率評價的基礎(chǔ)上，伴隨著社會經(jīng)濟發(fā)展理念的轉(zhuǎn)變，很多學者開始注意到區(qū)域一體化的外在表現(xiàn)形式——城市群的城市土地利用對綠色發(fā)展所產(chǎn)生的影響［8，11-13］，間接對ULGUE 進行研究。他們通常將城市土地利用所產(chǎn)生的“三廢排放”作為非期望產(chǎn)出，并將這類指標納入城市土地利用效率測度體系，以此探究特定城市群內(nèi)城市土地綠色利用的效率水平和路徑策略。李長健等［11］將單位土地面積城市人口、工業(yè)二氧化硫排放量納入城市群土地利用效率測算中，以揭示長江中游城市群土地利用效率的現(xiàn)實機理與時空分異特征，并探索區(qū)域協(xié)調(diào)、綠色發(fā)展和資源共享意義下的城市土地利用思路。郭斌等［12］在將PM10年均濃度、SO2平均濃度和污水化學需氧量排放量作為非期望產(chǎn)出的情況下，發(fā)現(xiàn)非期望產(chǎn)出對關(guān)中城市群城市土地利用效率存在負向影響。王德起等［13］將工業(yè)廢水排放、工業(yè)廢氣排放和工業(yè)固體廢棄物排放納入“投入+期望產(chǎn)出+非期望”模型中，分析環(huán)境要素對不同城市群內(nèi)城市土地利用過程和效率的影響。隨著對環(huán)境問題的關(guān)注，部分學者基于發(fā)展低碳經(jīng)濟的思想，構(gòu)建了低碳理念下城市土地利用效率評價指標體系。如陳丹玲等［8］、Huang等［14］將城市能源二氧化碳排放量作為生態(tài)負效應(yīng)指標，分別考察長江中游城市群和長江經(jīng)濟帶城市土地利用效率的時空演變特征。除此之外，部分學者還從環(huán)境友好［15］、可持續(xù)發(fā)展［16］等角度間接對區(qū)域一體化背景下ULGUE評價體系進行了研究。基于這些效率測算指標體系，學者們多運用“SBM模型+GIS可視化分析+傳統(tǒng)收斂模型”［17］的研究框架對城市群內(nèi)城市土地利用效率的空間差異及其收斂情況進行定量刻畫。

但應(yīng)該看到，區(qū)域一體化背景下土地綠色利用是在區(qū)域空間關(guān)聯(lián)條件、特定時期、低能源損耗、低污染物排放和低碳排放多目標約束條件下實現(xiàn)最優(yōu)水平的土地利用方式，現(xiàn)有研究忽視了一體化對土地利用能源節(jié)約的影響，對環(huán)境效益具體指標如何納入評價體系仍然缺乏統(tǒng)一認識，所考慮的非期望產(chǎn)出指標難以全面描述一體化背景下城市土地綠色利用效率的發(fā)展水平。研究方法上，已有研究表明區(qū)域一體化背景下城市土地利用效率會受到地方政府競爭的影響存在空間互動［5，8］，而傳統(tǒng)收斂模型將各研究區(qū)域當作完全獨立的截面?zhèn)€體，沒有考慮地理空間效應(yīng)在區(qū)域間城市土地利用綠色效率收斂變化過程中的作用，導(dǎo)致結(jié)果有所偏誤。

本文以長江經(jīng)濟帶2003—2017年數(shù)據(jù)為研究樣本，構(gòu)建ULGUE測度指標體系，分別引入隨機森林算法、探索性空間數(shù)據(jù)分析法和空間收斂模型對區(qū)域一體化背景下的ULGUE 進行綜合測算，對其空間格局及空間斂散形態(tài)進行探討和分析，以期為區(qū)域一體化背景下城市土地利用結(jié)構(gòu)和方式的聯(lián)合優(yōu)化提供理論和實踐借鑒。

二、理論框架

（一）ULGUE概念界定

在綠色發(fā)展的客觀現(xiàn)實下，ULGUE 不僅強調(diào)“經(jīng)濟—社會—生態(tài)環(huán)境”三大子系統(tǒng)的耦合，而且要求城市土地利用過程和方式兼顧能源節(jié)約、低污染排放、低碳排放等多元目標。ULGUE與城市土地利用經(jīng)濟效率、城市土地利用環(huán)境效率及城市土地利用效率既彼此關(guān)聯(lián)又相互區(qū)分。城市土地利用經(jīng)濟效率偏重于經(jīng)濟方面的產(chǎn)出，并將經(jīng)濟效益作為唯一期望產(chǎn)出指標［18］；城市土地利用環(huán)境效益?zhèn)戎赜趯崿F(xiàn)經(jīng)濟收益最大化和環(huán)境污染最小化，并將經(jīng)濟效益和污染物排放相關(guān)指標分別作為期望和非期望產(chǎn)出指標［14］；城市土地綠色利用效率則側(cè)重于在要素規(guī)模投入，特別是能源投入約束下，實現(xiàn)經(jīng)濟收益和社會產(chǎn)出最大化及環(huán)境治理最優(yōu)化。城市土地利用效率是在繼承城市土地經(jīng)濟效率的基礎(chǔ)上加入“環(huán)境因素”的約束，而城市土地利用綠色效率則是在兩者的基礎(chǔ)上加入“社會產(chǎn)出”因素和“低碳治理”因素，這是土地利用社會需求持續(xù)增長和綠色生態(tài)發(fā)展的必然結(jié)果。綜上，ULGUE是在能源要素投入、污染物排放及碳排放三重約束下城市土地利用系統(tǒng)的社會、經(jīng)濟及生態(tài)產(chǎn)出能力及水平。

（二）區(qū)域一體化背景下ULGUE空間收斂的理論機理

從經(jīng)濟理論上，隨著城市土地擴張，ULGUE高值區(qū)具有更強的經(jīng)濟基礎(chǔ)、技術(shù)水平和綠色創(chuàng)新能力，能夠吸引更多有利于ULGUE 增長的高質(zhì)量發(fā)展要素，從而進一步擴大各區(qū)域因初始效率水平、技術(shù)條件和要素結(jié)構(gòu)不同而產(chǎn)生的ULGUE空間差異，導(dǎo)致效率增長的區(qū)域發(fā)散［19-20］。然而，在區(qū)域一體化背景下，不同空間范圍內(nèi)城市經(jīng)濟增長策略逐漸由相互競爭轉(zhuǎn)換為橫向合作，這一轉(zhuǎn)變帶來的政府政策支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)選擇、資源要素集聚和生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新等都會從宏觀、中觀和微觀層面直接或間接影響城市土地利用效率的空間收斂，如圖1所示。

宏觀層面的收斂機制主要是政府收斂機制。區(qū)域一體化戰(zhàn)略是以政府合作為基礎(chǔ)而啟動的，其最終意圖是實現(xiàn)特定區(qū)域內(nèi)不同層級城市間經(jīng)濟生產(chǎn)的地區(qū)均衡［2，5］。在區(qū)域一體化推進過程中，更多“均衡性”和“充分性”的城市發(fā)展政策和技術(shù)扶持政策會進一步鼓勵知識、技術(shù)、創(chuàng)新等高質(zhì)量要素向相對滯后的區(qū)域集聚［1］，產(chǎn)生的“涓滴效應(yīng)”能夠強化落后區(qū)域ULGUE 的內(nèi)生發(fā)展能力，促使區(qū)域內(nèi)ULGUE 收斂增長。更關(guān)鍵的是，為了保持經(jīng)濟高質(zhì)量增長的比較優(yōu)勢，一體化背景下城市基礎(chǔ)設(shè)施特別是城市邊緣地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善會更多地考慮城市土地利用過程中環(huán)境質(zhì)量的建設(shè)，進而引發(fā)區(qū)域間綠色化土地利用方式的“逐頂競爭”［3，5，21］。另一方面，區(qū)域一體化背景下政府合作模式的改變和區(qū)域間政府行政權(quán)的協(xié)調(diào)與融合，使得市場機制得以有效發(fā)揮，在強化生產(chǎn)資源和要素優(yōu)勝劣汰的同時弱化中心城市發(fā)展的“極化效應(yīng)”，進而減小ULGUE的區(qū)域差異［5，11］。

中觀層面的收斂機制是結(jié)構(gòu)收斂機制。隨著區(qū)域經(jīng)濟聯(lián)系的日益密切，區(qū)域內(nèi)中心和邊緣城市間各產(chǎn)業(yè)主體在規(guī)模、分工和與空間布局等方面進行廣泛聯(lián)動并結(jié)合為一個“整體”［18，22］，這一過程中ULGUE 將會發(fā)生顯著改變。中心城市的替代性或互補性產(chǎn)業(yè)（尤其是高新技術(shù)低碳產(chǎn)業(yè)）為了爭奪高質(zhì)量的生產(chǎn)資源并減少環(huán)境成本在某一地理空間的集聚而形成的產(chǎn)業(yè)共同體，會對相鄰邊緣區(qū)域產(chǎn)生空間輻射效應(yīng)，加之產(chǎn)業(yè)自身技術(shù)知識的空間溢出，兩種效應(yīng)的交叉重疊和相互融合都會在一定程度上弱化ULGUE 的區(qū)域差異。在這些效應(yīng)的作用下，區(qū)域一體化能夠更好地發(fā)揮出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化、產(chǎn)業(yè)集聚等與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展收斂性間的相互作用。隨著各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展結(jié)構(gòu)逐漸趨同，不同城市間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)和協(xié)同效應(yīng)逐年凸顯，最終實現(xiàn)ULGUE 的空間趨同［19，21］。

微觀層面的收斂機制包括要素收斂機制和技術(shù)收斂機制。區(qū)域一體化進程中，綜合化、多元化、高層次的產(chǎn)品生產(chǎn)需求會加快清潔型生產(chǎn)要素的跨區(qū)域流動，拓寬生產(chǎn)要素的配置范圍并提高其空間配置效率［5，23］。在這一過程中，發(fā)達地區(qū)的綠色化資本和要素流入欠發(fā)達地區(qū)的初級產(chǎn)業(yè)，進一步刺激后者土地不斷擴張以提高土地綠色利用的規(guī)模效應(yīng)，ULGUE的區(qū)域差異趨于減小。同時，一體化背景下各區(qū)域間經(jīng)濟增長依賴性的增強導(dǎo)致技術(shù)擴散效應(yīng)受空間距離和經(jīng)濟稟賦的影響逐漸減弱［24］。在技術(shù)通過生產(chǎn)要素流動從中心城市擴散至邊緣城市的過程中，毗鄰空間單元間的ULGUE增長出現(xiàn)收斂現(xiàn)象。

三、研究設(shè)計

（一）研究區(qū)概況

長江經(jīng)濟帶以長江上、中、下流域為紐帶，是包含上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南9 省2 直轄市的區(qū)域一體化共同體，也是我國綠色發(fā)展及生態(tài)安全格局維護的核心區(qū)域（圖2）。長江經(jīng)濟帶作為我國發(fā)展?jié)摿ψ畲?、?zhàn)略支撐作用最強的經(jīng)濟協(xié)作帶和生態(tài)文明建設(shè)帶，伴隨“一帶一路”倡議和國家綠色發(fā)展戰(zhàn)略的深入推進，該區(qū)域積極響應(yīng)國家政策號召，大力推動其區(qū)域一體化進程并取得了實質(zhì)性進展。然而，巨大區(qū)域建設(shè)成就及經(jīng)濟快速發(fā)展的背后，資源環(huán)境的脅迫效應(yīng)對該區(qū)域城市土地利用的約束日益凸顯，高消耗、高污染、高碳排、偏重數(shù)量擴張的土地利用模式越發(fā)難以為繼［17］。同時，長江經(jīng)濟帶區(qū)域間經(jīng)濟條件、資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及政策支持等存在顯著差異，也為土地綠色利用效益的協(xié)同提升帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。在這一現(xiàn)實背景下，實現(xiàn)綠色發(fā)展與土地利用的協(xié)調(diào)融合已成為實現(xiàn)本區(qū)域社會經(jīng)濟可持續(xù)、高質(zhì)量增長的必然選擇。

（二）指標體系構(gòu)建

結(jié)合前文分析，并參考既有文獻［13，19，25］，將能源投入、污染物排放和碳排放同時納入測度框架中，構(gòu)建區(qū)域一體化背景下長江經(jīng)濟帶ULGUE“規(guī)模+效益+可持續(xù)”綜合測度體系。具體指標選取和計算方法見表1 所列。其中規(guī)模維度指標包括土地、勞動力、資本及能源等具有生產(chǎn)功能的實體要素的投入。效益維度指標包括城市土地利用產(chǎn)生的經(jīng)濟、社會及生態(tài)的綠色發(fā)展，社會綠色發(fā)展指數(shù)參考梁流濤等［21］的研究，運用熵權(quán)法從人口控制指標、人口素質(zhì)、醫(yī)療資源三方面選取人口增長率、大專以上文化程度人口占總?cè)丝诘谋戎?、每萬人擁有的病床數(shù)三個指標計算所得?？沙掷m(xù)性層面的指標主要考慮電力消耗、污染物排放和城市土地利用碳排放的三重約束，其中污染物排放用復(fù)合污染指數(shù)表示，運用熵權(quán)法計算所得，城市土地利用碳排放主要考慮能源消耗碳排放，包括原煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣、洗精煤、其他洗煤和焦爐煤氣消耗所產(chǎn)生的碳排放。

（三）研究方法

1.ULGUE測度的隨機森林算法

隨機森林算法（Random Forest，RF）是一種典型的機器學習方法，它是由多棵分類樹組合形成的一種非線性建模的無量綱限制學習機制［26］。該方法不僅能夠有效彌補SBM模型中評價結(jié)果易受極值影響、生產(chǎn)函數(shù)確定主觀及指標選取受限等缺陷，而且可以相應(yīng)地運算出指標的最佳線性分解算法以構(gòu)建指標的最佳權(quán)重賦權(quán)機制來統(tǒng)一多元指標，能夠成為測度ULGUE 綜合指數(shù)的理想工具。ULGUE的測度步驟如下：

第一步，分類樹構(gòu)造。將ULGUE 測度的原始訓練樣本集記為T={（x1，y1），（x2，y2），…，（xm，ym）}。采用Bootstrap 抽樣法從中原始樣本集中抽取2/3的樣本形成一個隨機向量序列Tt，重復(fù)k次形成k個獨立同分布的訓練集{Tk，t=1，2，…，k}。在此基礎(chǔ)上，計算每個指標變量蘊含的Gini 指數(shù)并生成包含k棵數(shù)的決策“森林”。

第二步，隨機森林權(quán)重計算。假設(shè)第i棵分類樹原分割基尼指數(shù)為Giniei，對袋外數(shù)據(jù)第j個指標分解變量的屬性值X進行隨機序列變化，重新計算新的基尼指數(shù)Ginieij，則屬性X在相應(yīng)單棵分類樹的權(quán)重表示為Giniei-Ginieij，第j個分解指標的動態(tài)權(quán)重為森林中所有分類樹Gini 的均值。第三步，加權(quán)組合。輸出各分解變量的隨機森林權(quán)重，并將待測樣本集輸入各訓練完畢的RF 分類樹中，各棵分類樹葉子節(jié)點上ULGUE 水平的平均值即為所求的ULGUE綜合測度值。

2.探索性空間數(shù)據(jù)分析

基于RF 模型的測度結(jié)果，本文進一步采用探索性空間數(shù)據(jù)分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA）探討ULGUE 指數(shù)的空間特征。ESDA 的基本思想是利用空間相關(guān)性分析來分析特定區(qū)域內(nèi)某一經(jīng)濟活動或地理現(xiàn)象的空間格局和分布特征，主要包括全局空間相關(guān)性分析和局域空間相關(guān)性分析［21，27］。全局空間相關(guān)主要用于分析ULGUE 在區(qū)域整體的空間關(guān)聯(lián)程度及差異特征，常用Moran"sI統(tǒng)計量表示，其計算公式如下：

其 中：xi、xj分別 表示 空間 地域 單元i和j的ULGUE觀測值，且i≠j；wij表示地理相鄰空間權(quán)重矩陣，若i和j彼此相鄰，則wij=1，否則wij=0；表示ULGUE 的平均值；σ表示ULGUE 的方差；n表示空間單元總數(shù)。

但是，全局空間相關(guān)性無法識別出某一區(qū)域本身與相鄰地區(qū)間ULGUE局部空間非平穩(wěn)和異質(zhì)性特征。因此，本文計算Local Moran"sI統(tǒng)計量，并繪制Moran散點圖或LISA聚集圖來解釋ULGUE的聚集或分散現(xiàn)象，其計算公式如下：

3.動態(tài)空間收斂模型

考慮區(qū)域間ULGUE 的空間關(guān)聯(lián)性，為了更準確地考察區(qū)域一體化背景下長江經(jīng)濟帶ULGUE的空間演變趨勢，本文構(gòu)建納入空間權(quán)重矩陣并適用于截面數(shù)據(jù)的空間β收斂模型，主要包括β收斂模型的空間誤差模型（SEM）和空間滯后模型（SLM），公式分別如下：

其中：ln(yi,T+t/yi,t)為第t到T+t年間區(qū)域i的ULGUE 年均變化速率的自然對數(shù)值；lnyi,t為區(qū)域i在t年ULGUE的自然對數(shù)值；εi,t為隨機誤差。若β大于0，則區(qū)域間存在β收斂，否則發(fā)散。

（四）數(shù)據(jù)來源

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括地理要素數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，地理要素數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫，信息社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來源于2004—2018 年《中國統(tǒng)計年鑒》及各省統(tǒng)計年鑒。同時為了消除價格因素的影響，本文以2003年為基期價格，并用GDP平減指數(shù)和固定資產(chǎn)價格指數(shù)對相應(yīng)經(jīng)濟指標進行換算。

四、結(jié)果分析

（一）典型化事實描述

基于上述評價指標體系，運用Matlab2015a 工具箱測算得到2003—2017 年長江經(jīng)濟帶ULGUE指數(shù)。長江經(jīng)濟帶整體的ULGUE 指數(shù)從2003 年的0.397 1 增至2017 年的0.656 3，年均增速為4.66%，ULGUE穩(wěn)步提升態(tài)勢明顯。增勢一方面受益于國家綠色發(fā)展戰(zhàn)略的有利推進及土地綠色發(fā)展戰(zhàn)略體系的不斷完善，如《長江經(jīng)濟帶生態(tài)環(huán)境保護規(guī)劃》《長江經(jīng)濟帶綠色發(fā)展十大戰(zhàn)略性舉措》；另一方面也得益于各級政府充分意識到綠色發(fā)展在土地利用過程中的重要地位，優(yōu)化國土空間規(guī)劃統(tǒng)籌“三生”用地，充分挖掘節(jié)地新模式、新技術(shù)，積極盤活一批低品位、共伴生、難利用資源，推進自然生態(tài)空間用途管制。比如湖北省通過土地整治謀劃布局科學合理的土地綠色生產(chǎn)空間、生活空間和生態(tài)空間，健全土地利用生態(tài)環(huán)境保護責任追究制度和環(huán)境損害賠償制度，使全省共享土地綠色利用的紅利。

基于Arcgis10.2 的Jenks 最佳自然斷裂功能對其進行空間可視化，如圖3所示。從每一具體年份的分類結(jié)果可以直觀看出，長江經(jīng)濟帶ULGUE 呈上、中、下游地區(qū)梯度遞增格局，土地利用綠色發(fā)展重心持續(xù)向中、下游地區(qū)轉(zhuǎn)移，上、中、下游ULGUE的年均增長率分別為6.32%、5.01%和2.66%。此外，各省份的ULGUE 指數(shù)也表現(xiàn)出不同幅度的增長趨勢。其中，ULGUE 絕對增長量最高的前三個省依次是江蘇、上海和安徽，效率值分別增長了0.421 1、0.386 7和0.306 6，ULGUE增長率最高的前三個省依次是湖南、江蘇和貴州，分別為9.56%、8.21%和7.63%。

圖3 2003—2017年長江經(jīng)濟帶ULGUE的空間分布

（二）空間關(guān)聯(lián)格局

根據(jù)ULGUE的測算結(jié)果，從區(qū)域?qū)用鎭砜矗鲄^(qū)域ULGUE整體水平呈現(xiàn)上游地區(qū)→中游地區(qū)→下游地區(qū)逐漸上升，并且在各區(qū)域之間呈邊緣化，區(qū)域內(nèi)部呈趨同現(xiàn)象，這說明長江經(jīng)濟帶ULGUE存在集聚態(tài)勢；從省級層面來看，9省2市ULGUE標準差從2003年的0.133 9降低至2017年的0.128 1，說明各省份ULGUE 間存在顯著的空間差異，但這一差異趨于減小，這也可以說明長江經(jīng)濟帶ULGUE存在集聚態(tài)勢。在通過測算結(jié)果初步推斷出長江經(jīng)濟帶ULGUE存在集聚態(tài)勢的基礎(chǔ)上，為了能夠定量、清晰地反映長江經(jīng)濟帶ULGUE的動態(tài)集聚特征和空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)，需要借助Moran"sI指數(shù)的測算結(jié)果做進一步分析。

1.全局空間自相關(guān)

為進一步分析長江經(jīng)濟帶ULGUE 的空間差異，本文運用GeoDa 軟件測算長江經(jīng)濟帶2003—2017年ULGUE的全局Moran"sI指數(shù)。

圖4顯示，研究期內(nèi)長江經(jīng)濟帶整體的Moran"sI指數(shù)均為正，表明長江經(jīng)濟帶各省份的ULGUE 指數(shù)并非隨機分布，而是存在較強的空間相關(guān)性。同時，Moran"sI呈現(xiàn)波動上升趨勢，說明ULGUE間同時存在空間依賴性和空間異質(zhì)性。

圖4 2003—2017年長江經(jīng)濟帶ULGUE全局Moran"s I指數(shù)

分階段來看，2003—2009 年，Moran"sI指數(shù)由0.103 8 上升至0.212 8，由隨機成分引起的ULGUE空間相關(guān)性不斷增強，空間差異逐漸減小，ULGUE 相對較高（較低）的區(qū)域傾向于與其他具有較低（較高）效率值的區(qū)域相鄰近。2010—2014年，Moran"sI指數(shù)由0.190 8 減少至0.169 2，表明長江經(jīng)濟帶ULGUE 空間的集聚呈現(xiàn)出向分散轉(zhuǎn)變的趨勢。2014 年后，Moran"sI表現(xiàn)出平穩(wěn)增加的態(tài)勢，長江經(jīng)濟帶ULGUE 間的空間相關(guān)性不斷增強，空間異質(zhì)性特征逐漸弱化，其可能的原因在于2014 年后，長江經(jīng)濟帶區(qū)域一體化建設(shè)上升至國家層面，提高區(qū)域協(xié)同、實現(xiàn)綠色發(fā)展、節(jié)約集約用地等正式在區(qū)域發(fā)展文件中給予規(guī)定和細化。

2.局域空間自相關(guān)

為進一步識別不同局域空間ULGUE的差異類型、集聚模式和位置，彌補全局Moran"sI同質(zhì)性假定帶來的局限性，本文整理出2003 年、2007 年、2011 年和2017 年的Moran 散點圖（圖5）和LISA 集聚圖（圖6），對2003—2017 年長江中游城市群ULGUE 的局部空間差異特征進行更為深入的分析。

圖5 長江經(jīng)濟帶ULGUE局部Moran散點圖

圖5顯示，研究期內(nèi)，位于第一象限（HH）的省份數(shù)量從3個增加至6個，位于第二象限（LH）的省份數(shù)量略有減少，這表明隨著時間推移，ULGUE地理空間上的集聚趨勢正逐步加強。相比之下，第三象限（LL）的省份則保持不變，第四象限（HL）省份數(shù)量不斷增加，ULGUE間的空間差異進一步增強。

由LISA 集聚圖可知，HH 集聚和LL 集聚是長江經(jīng)濟帶ULGUE 的主要空間集聚模式。HH 集聚模式主要分布在長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)，另外重慶市（中游地區(qū)）由于經(jīng)濟發(fā)展水平和社會綜合能力突出，加之完善的環(huán)境質(zhì)量管制政策，其ULGUE 在2011 年也由不顯著轉(zhuǎn)變?yōu)镠H 集聚型。這些省份共同形成了ULGUE 的“高值俱樂部”，且其空間范圍呈現(xiàn)擴張趨勢。LL集聚模式主要分布在長江經(jīng)濟帶中游地區(qū)，近年來，該區(qū)域范圍基本保持穩(wěn)定。屬于LH 集聚的有安徽省和江西省，這兩個省份ULGUE 水平相對較低，且容易受周邊區(qū)域的負向影響。處于HL集聚的云南省和湖北省則具有有利的“被擴散”區(qū)位優(yōu)勢，需要加強與周邊ULGUE 水平較低省份的經(jīng)濟聯(lián)系，發(fā)揮城市土地綠色利用的空間溢出效應(yīng)。

圖6 長江經(jīng)濟帶ULGUE的LISA集聚

整體來看，研究期間長江經(jīng)濟帶ULGUE 的空間分布隨著時空演變不斷發(fā)生變化，但大部分省份ULGUE 的空間結(jié)構(gòu)變化具有一定的路徑依賴特征。具體而言，安徽省ULGUE的空間躍遷從HL集聚型向LH集聚型轉(zhuǎn)變，從而使LL集聚區(qū)的空間范圍擴大。上海市由于自身經(jīng)濟發(fā)展條件主動從ULGUE不顯著轉(zhuǎn)變?yōu)镠H集聚型，且江蘇省和浙江省空間溢出的存在使得該區(qū)域的ULGUE 保持穩(wěn)定。云南省ULGUE 的空間分布在2011—2017 年從不顯著轉(zhuǎn)變?yōu)镠L 集聚，這主要與該省的經(jīng)濟增長速度放緩有關(guān)。而湖北省由于受江西省和安徽省的影響，被更多ULGUE水平較低的地區(qū)所包圍，被動轉(zhuǎn)變?yōu)镠L集聚。

（三）ULGUE的空間斂散性分析

從空間關(guān)聯(lián)分析中可以看出，在長江經(jīng)濟帶ULGUE研究中不能忽視客觀存在的地理空間分布因素。空間相關(guān)性對ULGUE 趨于收斂的影響因素和作用機理是什么？這是本部分的研究重點。

首先，在考慮ULGUE 空間效應(yīng)的基礎(chǔ)上，對空間誤差模型和空間滯后模型進行選擇。表2 顯示，在絕對收斂和條件收斂分析中，LM（lag）、LM（err）和Robust LM（lag）分別通過1%和5%的顯著性水平檢驗，且LM（lag）的t統(tǒng)計量大于LM（err）的t統(tǒng)計量，說明在進行ULGUE收斂分析時宜采用空間滯后模型。此外，Hausman 檢驗結(jié)果表明，本研究的絕對β收斂分析和條件β收斂分析均基于固定效應(yīng)模型。表3和表4同時給出了標準β收斂模型（OLS）和空間滯后模型（SLM）的估計結(jié)果。

表2 ULGUE空間相關(guān)性檢驗

表3 顯示，整體來看，SLM1模型中回歸系數(shù)β小于0，但并未通過顯著性檢驗，這表明研究期內(nèi)長江經(jīng)濟帶ULGUE 存在全域性的“假性收斂”現(xiàn)象。分區(qū)域來看，下游地區(qū)ULGUE 的區(qū)域差異收斂速度為0.031 5，達到1/2收斂程度的時間周期為22 年，穩(wěn)態(tài)值為0.923 3。上游地區(qū)和中游地區(qū)的區(qū)域差異均不存在收斂趨勢。

絕對收斂趨勢不顯著或者不存在是否意味著ULGUE 發(fā)散呢？綜合ULGUE 的影響因素相關(guān)研究［8-9，11-13］，在引入經(jīng)濟發(fā)展水平G（人均GDP 增長率）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)IS（第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比）、城鎮(zhèn)化水平UR（城市人口占地區(qū)總?cè)丝诘谋戎兀?、政府支持FP（地區(qū)環(huán)保投入占GDP的比重）和技術(shù)投入TI（科技支出占GDP的比重）5個變量的基礎(chǔ)上，進一步探討ULGUE空間差異的條件β收斂。

表3 ULGUE的絕對β收斂檢驗

表4 ULGUE的條件β收斂檢驗

表4的空間條件收斂分析結(jié)果表明，地理和空間因素在長江經(jīng)濟帶ULGUE增長中發(fā)揮著重要作用。雖然傳統(tǒng)β收斂模型未能檢驗出長江經(jīng)濟帶全域范圍內(nèi)的條件β收斂，但將不同省份間的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)和控制變量納入模型后發(fā)現(xiàn)，長江經(jīng)濟帶的確存在整個省份間的條件收斂趨勢，只不過收斂的速度較慢。空間誤差模型測得的條件收斂速度只有0.010 2，半生命周期為67.9年。

長江經(jīng)濟帶不同地區(qū)間的經(jīng)濟發(fā)展差異較大、經(jīng)濟發(fā)展情況較為復(fù)雜等諸多原因，使得其ULGUE條件β收斂趨勢表現(xiàn)得較為微弱。從區(qū)域角度來看，雖然上、中、下游地區(qū)ULGUE區(qū)域差異均存在條件β收斂，且至少在10%的統(tǒng)計水平下顯著，但達到1/2收斂程度的周期存在明顯差異，分別為88.7年、60.7年和42.7年。同時，三個地區(qū)內(nèi)各省份也分別收斂于不同的ULGUE穩(wěn)態(tài)水平。

從表4各控制變量的估計結(jié)果來看，長江經(jīng)濟帶上、中、下游地區(qū)的人均GDP增長率均至少通過10%的顯著性水平檢驗，說明經(jīng)濟發(fā)展水平的協(xié)同提升有利于減小ULGUE的空間差異。除上游地區(qū)外，政府管理和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在各地區(qū)均未通過顯著性檢驗，說明它們在區(qū)域間的空間溢出作用尚未展現(xiàn)。就城鎮(zhèn)化而言，長江中游城市群整體及其上游和下游地區(qū)城鎮(zhèn)化水平對ULGUE差異收斂的影響系數(shù)為正，這說明進一步提高城鎮(zhèn)化水平是實現(xiàn)土地綠色利用的重要路徑。就技術(shù)投入而言，長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)技術(shù)投入對ULGUE空間收斂的影響顯著為正，其余地區(qū)顯著為負，這一結(jié)果表明雖然技術(shù)投入對ULGUE 的協(xié)同提升具有促進效應(yīng)，但目前技術(shù)水平偏低和土地粗放利用仍是該區(qū)域可持續(xù)發(fā)展過程中亟須解決的重大難題。

五、研究結(jié)論與政策啟示

本文從區(qū)域一體化背景下ULGUE空間收斂的內(nèi)在機理出發(fā)，采用隨機森林算法、探索性空間分析和動態(tài)空間收斂模型，對2003—2017年長江經(jīng)濟帶ULGUE的空間格局及其收斂形態(tài)進行分析。在政府政策支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)選擇、資源要素集聚和生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新等宏觀、中觀及微觀機制的共同作用下，區(qū)域一體化背景下ULGUE 的區(qū)域差異趨于收斂。研究期內(nèi)長江經(jīng)濟帶ULGUE整體上表現(xiàn)出波動上升態(tài)勢，呈現(xiàn)出上、中、下游梯度遞增的空間格局。同時，長江經(jīng)濟帶各省份間ULGUE 存在逐漸強化的空間關(guān)聯(lián)，且HH集聚和LL集聚是長江經(jīng)濟帶ULGUE的主要空間集聚模式。進一步地，在考慮空間效應(yīng)的前提下，僅長江經(jīng)濟帶整體及其下游地區(qū)存在ULGUE絕對β收斂趨勢，而在加入經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平、政府支持及技術(shù)投入等控制變量的影響后，長江經(jīng)濟帶全域及其上、中、下游地區(qū)內(nèi)ULGUE均存在顯著的條件β收斂，且它們分別收斂于不同的ULGUE穩(wěn)態(tài)水平。此外，經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及城鎮(zhèn)化水平是提升長江經(jīng)濟帶ULGUE的主要直接驅(qū)動力，政府管理和技術(shù)投入對長江經(jīng)濟帶ULGUE的促進作用尚未凸顯。

上述研究結(jié)論蘊含著如下政策啟示：

第一，積極推進長江經(jīng)濟帶一體化建設(shè)。一方面，打破行政隔閡，建立區(qū)域協(xié)同發(fā)展機制，加強生態(tài)優(yōu)先政策引導(dǎo)，設(shè)立由國家主管部門主導(dǎo)、沿江各省加入的長江經(jīng)濟帶發(fā)展委員會，同時將“區(qū)域合作”納入黨政領(lǐng)導(dǎo)干部考核體系，通過考核“指揮棒”作用，推動區(qū)域一體化發(fā)展，進而最大化其對城市土地綠色化利用的促進作用；另一方面，重點構(gòu)建區(qū)域協(xié)同發(fā)展機制，發(fā)揮一體化發(fā)展的空間溢出效應(yīng)，重點優(yōu)化要素空間流通渠道，提高跨區(qū)域資源配置和要素空間整合能力，通過產(chǎn)業(yè)空間重配效應(yīng)來降低區(qū)域污染排放規(guī)模，實現(xiàn)土地利用方式的綠色化轉(zhuǎn)型。

第二，根據(jù)ULGUE 的空間格局因地制宜制定區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略。HH集聚的東部地區(qū)應(yīng)優(yōu)先培育綠色高新產(chǎn)業(yè)共同體，以產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展加速土地綠色集約化效應(yīng)的形成。HL 和LH 集聚應(yīng)強化強者帶動、協(xié)同增長。作為ULGUE 空間效應(yīng)實現(xiàn)的過渡板塊，這些地區(qū)應(yīng)充分依托地理鄰近及東部地區(qū)經(jīng)濟輻射效用，打通ULGUE傳遞的空間廊道，實現(xiàn)城市土地綠色利用水平的協(xié)同共進。相比之下，LL集聚區(qū)應(yīng)重點構(gòu)建區(qū)域內(nèi)部共享和外部聯(lián)動機制，積極推動ULGUE高值區(qū)和低值區(qū)的開放互動格局進程。

第三，各省份應(yīng)根據(jù)不同的驅(qū)動因素，制定差異化的土地綠色利用規(guī)劃和政策。經(jīng)濟發(fā)展是加速ULGUE 區(qū)域差異空間收斂的重要驅(qū)動，加快轉(zhuǎn)變城鎮(zhèn)化方式，通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、推廣先進技術(shù)、加強政府管理等手段進一步減少土地利用的資源環(huán)境成本，才是應(yīng)有之義。