李 莹， 甘 淑, 田禹东, 陈应跃

(昆明理工大学国土资源工程学院，云南昆明 650000)



山区县域建设用地集约利用及空间分异研究

李 莹， 甘 淑, 田禹东, 陈应跃

(昆明理工大学国土资源工程学院，云南昆明 650000)

以红河哈尼彝族自治州的13个山区县(市)为例，运用匹配度分析与多因素综合评价法相结合的方法，研究山区县城的建设用地集约度，并分析其空间分异特点。结果表明：红河州域整体集约度较高，部分县市集约度较低；山地城市地形复杂，集约度与地形显著相关；土地集约观念淡薄，土地利用集约度较低；农村建设用地浪费严重，人口与建设用地增长不匹配。多因素综合评价法测算结果与匹配度分析结果吻合，与实地情况基本一致，说明该方法适用于山区县城建设用地集约度测算，具有一定的可行性。

集约度；多因素综合评价；空间分异；建设用地；山区县城

土地是人类赖以生存的环境空间，是人类发展不可或缺的重要的经济和物质基础[1]。我国人多地少，土地资源紧缺，而在城市化、工业化迅速发展进程中，地区发展对土地的需求使得建设用地急剧扩张，耕地日益减少，土地供需矛盾日益突出；与此同时，建设用地利用粗放，结构布局不尽合理，土地闲置和浪费现象严重。在这种情况下，加强土地集约利用就成为提高土地利用效率和潜力的有效途径。

目前，国内外研究学者从土地集约利用的内涵、指标体系的建设以及评价方法、评价结果的分析等方面进行了研究并提出了可行性的建议，并从空间尺度上对土地利用集约节约利用分析进行了较广泛的研究，成果通常集中在3个层次：以全国、城市群以及省(州)域等区域的宏观层次[1]；以城市内部区域、功能区为评价单元的中观层次[2-4]；以宗地为评价单元的微观层次[5]。这些研究多集中于经济较为发达的中部及沿海地区，关于经济欠发达、地形较为复杂的山区城市土地集约利用状况的研究相对较少。山地城市土地呈现人多、地少、山地多、耕地少的状况[6]，城市建设用地对山地的需求进一步加大，山地环境所承受的压力也不断增加，人地矛盾日益突出。因此，针对山地城市开展土地集约利用评价及分析，量化建设用地利用水平的高低等尤为必要，从而为政府合理配置土地资源，制定相关政策决定提供一定的科学依据。

1 数据来源研究方法

1.1 研究区概况与数据来源红河哈尼族彝族自治州(以下简称红河州)位于云南省东南部，地跨101°47′～104°16′E、22°26′～24°45′N，北接昆明，东连文山，西邻玉溪，南与越南接壤，北回归线横贯红河州东西。地势是西北高东南低。地形分为山脉、岩溶高原、盆地(坝子)、河谷4部分。全州以山地为主,山区面积占全州总面积的88.5%；坝区面积占全州总面积的11.5%。全州土地面积为3.293万km2，辖蒙自、个旧、开远、弥勒4个市和建水县、石屏县、泸西县、元阳县、红河县、绿春县、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县9个县。

该研究数据主要来源于《红河哈尼族彝族自治州统计年鉴》及红河州国民经济和社会发展统计公报。

1.2 研究方法采用建设用地集约利用匹配度分析与多因素综合评价相结合的方法进行研究。多因素综合评价方法是按照一定的目标和原则，对复杂经济现象整体进行定量描述的一种方法，以评价单元为样本，选择对评价单元发生作用的因素和因子作为评价指标，并通过适宜的模式予以量化、计算和归并，从而实现评价目标的一种方法[7]。多因素综合评价法能完整全面地分析评价对象，并且容易操作。河南省[8]、河北省[9]、包头市[10]、昆山开发区[11]、徐州市[12]等地区都采用了多因素综合评价法。

1.2.1指标体系的建立。指标体系的建立遵循以下原则：综合性、地域差异性、可操作性、持续性和动态性[13]。该研究基于研究区各县市实际情况，在设计指标评价体系时，主要考虑到各县域集约利用的共性，另一方面考虑到体现区域范围内不同县域土地利用的特征，并参照《建设用地节约集约利用评价规程》[14]，从人口和经济两方面确立了由利用强度指数、增长耗地指数以及用地弹性指数这3大类指标构成的定量指标体系，整个指标体系包含指数、分指数、分指数指标3个层次，见表1。

1.2.2指标权重及理想值的确定。指标权重的大小直接反映了该指标在土地集约水平的重要程度，影响着综合评价的结果。因此，合理确定各评价指标的权重，对评价结果的准确性有着重要的作用。该研究中各指数层以及分指数层权重的确定采用德尔菲(Delphi)法，各指标权重值见表1相应指标右侧括号内。

指标理想值的确定主要依据国家和地方制定的技术标准要求、有关法律法规，结合研究区地方土地利用规划、城市规划等技术指标，最终确定各项指标的理想值，见表1。

表1 建设用地状况评价指标体系及权重、理想值

1.2.3指标标准化及集约度测算。为使各项指标具有可比性需要对各项分指数指标值进行标准化处理。指标标准化初始值处理采用以下公式：

(1)

式中,Si0表示第i项分指数指标标准化初始值；ti表示第i项分指数指标理想值；ai表示第i项分指数指标实际值。正向相关指标Si=Si0；对于反向相关指标，Si=1/Si0。该研究选取的单位人口增长消耗新增城乡建设用地量指标、单位地区生产总值消耗新增建设用地量指标和单位固定资产投资消耗新增建设用地量指标为反向相关指标，其余指标均为正向相关指标。

建设用地集约节约利用水平的综合分值的计算采用指数加权求和的方法，计算公式为：

(2)

(3)

式中，βk指第k项指数的值；P代表集约利用水平的综合分值；wkj代表第k项指数下的第j个分指数的权重；wji代表第j个分指数下第i个指标的权重值；Sji代表第j项分指数下的第i个指标的标准化值。wk代表第k项指数的权重值；n代表第j项分指数下的分指数指标个数；m代表第k项分指数下的分指数指标个数；h代表总指数下的指标个数。

2 结果与分析

2.1 建设用地集约利用匹配度分析研究区建设用地集约利用匹配度分析为定性分析，主要通过分析人口发展与建设用地变化的匹配程度、经济发展与建设用地变化的匹配程度来判断土地的利用状况。

2.1.1人口发展与建设用地变化匹配程度分析。人口发展与建设用地变化匹配程度分析是为了揭示行政辖区整体建设用地消耗与自身社会发展的协调程度以及存在的问题，主要依据人口与建设用地增长弹性系数(A1)、城镇人口与城镇工矿用地增长弹性系数(A2)以及农村人口与村庄建设用地增长弹性系数(A3)来确定。根据各指标的含义，计算得到研究区各县市人口发展与建设用地变化匹配程度各项指标值(表2)。

表2 人口发展与建设用地变化匹配度指标值

由表2可知，从前两项指标来看，人口与建设用地以及城镇人口与城镇建设用地的匹配程度总体上呈现正向相关趋势。就3项指标综合来看，只有个旧市、蒙自市和屏边县均为正值，表明这3个县(市)人口以及其相应的建设用地匹配度较好。其他11个县(市)的农村人口与其对应的村庄建设用地均成负相关。反观这11个县市的人口和建设用地数据，发现这一现象皆是由于农村人口减少，而村庄建设用地增加造成的。

造成这一结果的原因主要是由于随着城市化力度的不断加大，越来越多的农村人口进入城市，致使农村常住人口减少，而其在农村的宅基地以及房产依旧存在，其中不乏人在城市务工并常年在城市居住却在农村占地修建房屋的现象，农村土地浪费严重。

2.1.2经济发展与建设用地变化匹配程度分析。经济发展与建设用地变化匹配程度分析主要选取地区生产总值与建设用地增长弹性系数(B1)，以表现研究区建设用地消耗与自身经济发展的协调程度，结合该系数的含义及相关计算，得到研究区13个县市的地区生产总值与建设用地增长弹性系数值，见表3。

由表3可知,从地区生产总值与建设用地增长弹性系数值来看，各县市系数值均大于1，且除蒙自市外其余均大于10。该结果表明研究区总体上生产总值的增长幅度远大于建设用地的增长幅度，土地利用强度较高，这与山区城市的现状是符合的。而蒙自市相对于其他县市来讲，经济与建设用地增长匹配度略低，土地利用强度有待进一步加强。

2.2 集约度测算结果与分析

2.2.1土地利用集约度分指数及综合分值计算结果。建设用地集约利用是多因素相互作用的过程，该研究采用2009～2012年研究区的土地变更数据，采用多因素综合评价法对研究区13个县市的建设用地集约度进行量化计算以及对比，结果见表4，分指标汇总对比见图1。

表3 地区生产总值与建设用地增长弹性系数值

表4 各县市建设用地集约利用指数值及综合分值

2.2.2建设用地集约利用空间分异研究。根据研究区各县市的综合评价指数，采用数轴法，结合土地利用程度的实际状况，将13个县市分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ 3个等级，分级结果见图2。

由表4及图2可知，研究区集约度分值最高为89.1，最低为65.27，平均值为76.46。其中，Ⅰ级县市为开远市和屏边县，土地利用程度好，集约度最高；Ⅱ级县市为个旧市、屏边县、建水县、石屏县、弥勒市、元阳县和绿春县，土地利用程度较好，集约度较高；Ⅲ级县市为蒙自市、红河县、金平县和河口县，土地利用程度较为粗放，集约度较低。研究区大部分县市建设用地利用集约度较好，且集中分布于研究区的西北部，而集约度较差的县市有2个位于边境。集约程度由西北向东南趋于减弱，集约度与地形有明显的相关性。

3 结论

通过对研究区人口、经济与建设用地的匹配度分析以及集约度分值的综合分析，表明多因素综合评价法与匹配度分析结果一致，该方法适用于山区县城建设用地集约度测算，与现实情况基本吻合，具有一定的可行性。该研究对红河州建设用地集约利用情况的分析得出以下结论：

(1)州域整体集约度较高，部分县市集约度较低。红河州面积高达66.8%的县市综合分值大于70分，表明红河州建设用地整体上呈现集约利用的状态，这与区域经济发展水平以及区域工业产业化，以及城市化水平密切相关；只有红河县、金平县、河口县、蒙自市4个县市分值低于70分，属于粗放、低度集约利用水平，土地利用水平有待进一步加强。

(2)山地城市地形复杂，集约度与地形显著相关。研究区北部为岩溶高原区，山脉、河流、盆地相间排列，地势较为平缓，建设用地分布相对较为集中，布局及规划较为统一；南部为哀牢山余脉，山高谷深坡陡，地形错综复杂，建设用地受地形约束较大，农村居民点基本处于依地势自然形成，自然发展的特点，致使山区存在大量点状居民点导致土地集约利用度较低。所以从空间上，集约程度由西北向东南趋于减弱，集约度与地形有显著的相关性。

(3)土地集约观念淡薄，土地利用集约度较低。研究区位于云南省东南部，南与越南接壤，沿边境地区，土地利用集约程度较低，人口和经济增长对建设用地的消耗不尽合理。沿边境地区属西部欠发达地区，土地集约观念淡薄，土地市场起步晚，市场发育不完善，政府对土地的管控能力较弱，土地利用程度松散，集约度较低。

(4)农村建设用地浪费严重，人口与建设用地增长不匹配。随着城市化力度的不断加大，2009～2012年研究区农村常住人口减少了172万，越来越多的农村人口进入城镇打工，而其在农村的宅基地以及房产依旧存在；并且城市购房成本较大，多数外出务工的农村人口仍旧选择在农村占用宅基地修建新房，在城市租房居住，造成农村土地严重浪费。

[1] 张富刚,郝晋珉,姜广辉,等.中国城市土地利用集约度时空变异分析[J].中国土地科学,2005,19(1):23-29.

[2] 赵小风,黄贤金,陈逸,等.城市土地集约利用研究进展[J].自然资源学报,2010,25(11):1985-1996.

[3] 陈莹,刘康,郑伟元,等.城市土地集约利用潜力评价的应用研究[J].中国土地科学,2002,16(4):26-29.

[4] 陈丽丽.县域建设用地集约利用评价研究——以济宁市嘉祥县为例[D].泰安：山东农业大学,2008.

[5] 谭丹,黄贤金,胡初枝,等.不同行业工业用地集约利用水平比较研究——以江苏省典型区域为例[J].江西科学,2008,26(6):922-927.

[6] 黄光宇.山地城市空间结构的生态学思考[J].城市规划,2005(1):57-63.

[7] 郑泽庆,黄贤金,钟太洋,等.我国城市土地集约利用评价研究综述[J].山东师范大学学报：自然科学版,2008,23(3):89-93.

[8] 吴克宁,曹志宏,梁流涛,等.河南省建设用地集约利用时空变异分析[J].国土资源科技管理,2006,23(3):47-49.

[9] 郭爱请,葛京凤.河北省城市土地集约利用潜力评价方法探讨[J].资源科学,2006,28(4):65-70.

[10] 甄江红,成舜,郭永昌,等.包头市工业用地土地集约利用潜力评价初步研究[J].经济地理,2004,24(2):250-253.

[11] 王梅,曲福田.昆山开发区企业土地集约利用评价指标构建与应用研究[J].中国土地科学,2004,18(6):22-27.

[12] 史丽君,张绍良,王浩宇,等.基于PSR框架的徐州市城市土地集约利用评价研究[J].国土与自然资源研究,2006(1):4-5.

[13] 林坚,张沛,刘诗毅.论建设用地节约集约利用评价的技术体系与思路[J].中国土地科学,2009,23(4)：4-10.

[14] 国土资源部.TD/T 1018-2008.建设用地节约集约利用评价规程[S].2008.

Construction Land Use Intensity and Spatial Differentiation Study in Mountain Counties

LI Ying, GAN Shu, TIAN Yu-dong et al

(Faculty of Land Resource Engineering of KUST, Kunming, Yunnan 650000)

With 13 mountain counties (cities) in Honghe Hani and Yi Autonomous Prefecture as example, method of matching degree analysis combining with multi-factor comprehensive evaluation was employed to study construction land intensity of mountain counties and analyze spatial differentiation characteristics. The results showed that the construction land use intensity of the overall state is higher, a portion of the counties is lower; The terrain of the mountain city is complex, intensity is significantly associated with terrain; Sense of land use intensive is weak, intensity is low; Rural construction land has been wasted, population growth and construction land does not match. The method of multi-factor comprehensive evaluation fits matching degree analysis, the results fit into actualities, it can be used to evaluate construction land use intensity in mountain counties, and have certain feasibilities.

Intensity; Multi-factor comprehensive evaluation; Spatial differentiation; Construction land; Mountain counties

李莹(1987- )，女，河南荥阳人，硕士研究生，研究方向：山地资源遥感。*通讯作者，教授，博士生导师，从事资源环境遥感研究。

2014-12-02

S 28

A

0517-6611(2015)02-313-04