蒋雨潇　朱明仓　辜寄蓉　赵苑迪

摘要：在绿色发展的包容性经济增长的理念下，对人口要素进行了空间表达，并研究了人口空间要素对绿色发展空间的作用机制。应用地理信息方法与空间分析技术，以地理国情监测成果为基础，提取绿色发展空间要素，形成了绿色发展空间格局。同时，提取社会经济要素的空间载体，量化社会经济统计指标，测度社会经济中的传统型资源要素和创新型驱动要素。采用多元Logistic回归模型，构建人口空间要素与绿色发展空间作用方程，明确人口与绿色发展空间之间的作用机制。在保持经济发展水平一致的前提下，模拟传统型人口增长和创新型人口增长两类情景下，绿色发展空间的演化结果。从成都市的研究可以发现，创新型人口的增长提高了土地的利用效率和潜力，导致土地需求下降，相同的空间单元中人口密度最高可提升49%。创新型人口的增加对绿色发展具有正向激励作用，传统型人口的增加对绿色发展具有负向激励作用。

关键词：创新型人口;资源型人口;绿色发展空间;作用机制;空间演化模拟

中图分类号：C921         文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2020）02-0067-07

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.02.014           开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Research on the management of action mechanism between

population spatial factors and green development space

JIANG Yu-xiao1，ZHU Ming-cang2，GU Ji-rong1，ZHAO Yuan-di1

（1.School of Geographic and Resource Sciences，Sichuan Normal University，Chengdu 610101，China;

2.Department of Natural Resources of Sichuan Province，Chengdu 610072，China）

Abstract： Under the concept of inclusive economic growth with the theme of green development， research the feedback mechanism between the population spatial factors and green development space. By using geographic information method and spatial analysis technology， and based on the monitoring results of geographical conditions， the spatial elements of green development were extracted to form the spatial pattern of green development. At the same time， the spatial carriers of social and economic factors were extracted， the statistical indicators of social economy were quantified， and the traditional resource factors and innovation-driven factors in social economy were measured. Using the multiple logistic regression model to construct the feedback equation between population spatial factors and green development space， to establish the feedback mechanism between them. It can be found from the study of Chengdu that the growth of innovative population improves the efficiency and potential of land use， leading to the decrease of land demand， and the population density in the same space unit can be increased by up to 49%. The increase of innovative population has a positive incentive effect on green development， while the increase of traditional population has a negative incentive effect on green development.

Key words： innovative population; traditional population; green development space; feedback mechanism; spatial evolution simulation

黨的十八届五中全会上，习近平同志提出了“创新、协调、绿色、开放、共享”的五大发展理念。绿色发展成为中国十三五期间经济社会发展的核心理念之一。在绿色发展理念下，要实现以保护生态环境和促进经济同步协调的包容式发展，既要促进人类社会进步又要保持人与自然、人与社会的和谐。绿色发展空间是绿色发展的空间载体，通过科学布局生产空间、生活空间、生态空间，扎实推进生态环境保护，让良好生态环境成为社会经济发展的增长点。在绿色发展空间中，既有支撑发展的适建空间，也有以保护生态环境为主，一定的建设开发为辅的限建空间和禁建空间。

人是绿色发展空间形成的参与者以及绿色发展空间变化的实施者，绿色发展空间与人口的聚集与分布有着密切的关系。按照绿色发展理论，研究将人口划分为传统资源型人口和创新型人口，以判断不同类型的人口对绿色发展空间演化的驱动力方向与大小，以期找准实施绿色发展的空间着力点与着力方向。

1  研究现状

1.1  绿色发展空间

绿色发展最初是针对黑色发展而提出的，黑色发展对生态环境造成极大的破坏。绿色发展是在绿色创新的驱动下，通过在生产中的低消耗、低排放为主要特征的一种可持续发展。其本质是通过减少资源的过度消耗，强调改善资源的利用方式，并加强环境保护和生态治理，以此追求经济、社会、生态全面协调可持续发展[1]。绿色发展理念将马克思主义生态理论与当今时代发展特征相结合，并融合东方文明形成新的发展理念，将生态文明建设与经济、政治、文化、社会建设的各个方面和全过程进行融合。从其内涵来看，绿色发展是以资源环境承载力和生态环境的剩余容量为约束，以保护生态健康和环境为基本的前提，促进经济社会的可持续发展以及人与自然的和谐发展[1]。

在现阶段，对绿色发展空间的研究较少，出现频率最高的是绿色空间、绿色生态空间等概念。杨振山等[2]对城市绿色空间进行了研究。本研究在此基础上，结合土地利用规划、城市总体规划中建设用地空间管制管理，提出了以适建空间、限建空间和禁建空间为核心的绿色发展空间。

1.2  空间作用机制研究

社会子系统、经济子系统等之间的关系错综复杂，绿色空间格局在社会系统的推动下产生，这种空间的作用关系多采用多元回归、系统动力学、逻辑回归等方法进行刻画。

何春阳等[3]以北京市建成区的面积为因变量，以人口、非农业人口、GDP等为自变量，利用多元回归模型分析影响因变量变化的因子。雷波[4]利用BP神经网络和多元线性回归模型，对福州市的用地面积进行模拟。陈利根等[5]利用多元回归模型建立了模拟方程，包括的因素有建设用地的规模、人口的城市化水平和经济发展水平等影响因子。魏宏森等[6]运用系统动力学方法，研究科技、经济、社会和环境作为一个复杂的巨系统，并解释其持续协调发展的内在原因，并指出人类社会内部的科技、经济、社会等在运动中存在调控机制。王蓓等[7]运用系统动力学方法对北京人口规模进行预测;哈斯巴根等[8]运用系统动力学的方法研究了呼和浩特市土地资源的人口承载力;程叶青[9]运用系统动力学方法建立人地系统演变的动态调控模型;彭乾等[10]通过系统动力学和情景方针模拟对城市环境的动态评估，并模拟了不同情境下的发展趋势。Hu等[11]利用1987、1997年的遥感影像，以人口密度、土地的利用状况等因子为自变量，城市发展概率为因变量因子，通过建立逻辑回归模型对美国城市在空间上的发展概率作出预测;Fang等[12]选择坡度、增长趋势等为解释因子，建立与城市扩张的概率之间的逻辑回归方程。杨勇等[13]选取了人口、GDP、道路等为自变量，建立了西安城市用地的逻辑回归模型。

在前人研究的基础上，本研究运用逻辑回归模型，建立人口与绿色发展空间之间的作用机制。在明确作用力的大小与作用方向的基础上，构建两种绿色发展情景，并模拟社会经济空间要素对绿色发展空间演生、发展的影响。

2  研究框架

研究以第一次地理国情普查成果为依托，建立空间数据集;以统计年鉴数据和人口普查数据等统计资料为基础获取数据。

以成都市为试验区，采用如图1所示的技术框架进行研究。成都市建城可追溯到3200年前，因其得天独厚的地理位置成为西南重要的交通咽喉，并成为西部地区惟一的特大城市。成都市已建成了集公路、铁路、航空、水运为一体的综合性交通运输体系，被确定为成渝城市群重要的区域性中心城市，地理优势更加显著。

以绿色发展为指引，参考《城市规划编制办法（2006版）》的划分，即禁止建设区、限制建设区、适建区和已建区，在土地利用总体规划中对土地利用限制区的划分，即禁止建设区、限制建设区、有条件建设区和允许建设区，将绿色发展空间划分为3类空间，即适建空间、限建空间和禁建空间。适建空间，是当前可以建设的空间和未来建设的潜力空间，包括适宜建设区和适度建设区。适宜建设区，是指当前可以建设的区域，用于承载当前的人口、社会经济活动。适度建设区，是指未来用于建设的区域，是区域未来可进行开发建设的潜在用地，经过科学合理的规划，可优先选择进行开发。限建空间，是当在其空间中进行建设活动时，对空间有挠动和影响的区域，在这个空间中进行开发建设时要有一定的限制条件，包括一般限建区和严格限建区。一般限建区，在建设活动发生时，会产生一定的生态制约，但在特定情况可以通过经济技术等手段减缓要素与建设之间的冲突。严格限建区，在建设活动发生时，会产生较大的生态制约，但可以通过对城市建设的用地规模、用地类型等需要进行严格控制，以减缓要素与建设之间的冲突。禁建空间，是当前大规模建设活动不允许进行的空间，包括相对禁建区和绝对禁建区。相对禁建区，是生态保育、景观保护的重点区域，在该区域中，只能极小规模地建设与保育相关的设施。绝对禁建区，对城乡建设的生态制约极为严格，所在空间范围内必须禁止一切的建设活动[14]。

2.1  成都市绿色空间划分

绿色发展空间要素本身承载着地区社会发展与保护生态环境作用，依据《北京市限建区规划（2006年-2020年）》[14]，以及成都市的实际情况，将各空间要素给定相应的限建等级，主要分为相对禁建、严格限建、一般限建、适度建设、适宜建设5个限建等级。按照空间要素分布最严格的原则，生成绿色发展空间图层。计算方法如图2所示，得到成都市向绿色发展空间5类分区的分布，如图3所示。

2.2  人口要素空間化

随着发展驱动要素的变化，研究既关注人口中满足传统发展模式下资源驱动的要素，也关心新型发展模式下创新驱动的要素。同时，对经济要素也进行了相应的刻画。

1）资源型人口。主要是指人口的规模属性，反映人口的现状分布状况，包括就业人口、城市人口和乡村人口。

2）创新型人口。主要是指人口的结构特征，反映区域人口的创新驱动能力，包括35岁以下人口、高等学历人口和人口集约化指数。

3）资源型经济。主要是指经济的规模属性，反映区域的经济发展产出强度，包括一产业产值、二三产业产值和建设用地强度。

4）创新型经济。主要指经济的结构特征，反映经济的创新驱动能力，包括高等院校、科研机构和混合用地比例。一块宗地上用地类型的混合程度从一定比例上反映出了经济的活力，混合程度越高对用地利用的效率越高，侧面反映了区域的创新经济发展能力。

3  人口要素对绿色发展空间演化的作用机制

绿色发展空间并不是一成不变的，其演化发展与构成社会经济要素密切相关。社会经济要素推动绿色发展空间的形成与演化，同时，绿色发展空间反过来对社会经济的集聚扩散起作用。本研究建立社会经济空间要素，探寻在一定的经济发展强度下，人口空间要素对绿色发展空间的作用机制。通过多元Logistic回归模型，确定出因变量与自变量之间的关系，并求得每一个栅格在空间尺度上变化的概率值。计算出各栅格变化的概率大小。

绿色发展空间包括3类空间的5种不同划分类型，分别将各类型分区的变量作为5类因变量。将社会经济要素的空间化结果作为自变量，并针对5类因变量分别建立方程，在保持经济要素不变的情况下，着重考查人口空间要素对绿色发展空间格局的影响力大小及方向，对比不同影响要素对绿色发展空间格局的演化。

进行Logistic回归分析时，模型会将因变量与自变量的数值通过一系列指标进行检验，根据因变量与自变量之间的数值关系，通过标准误差、回归系数、拟合度等指标对各类变量进行检验，根据变量的显著性水平α=0.05作为约束条件，将变量显著性水平>0.05的变量删掉，依次排除与绿色发展空间无关的变量。

3.1  绿色发展空间演化与传统资源型人口空间要素的作用机制

根据二元Logistic回归方法建立自变量与因变量的关系，得到绿色发展空间格局与传统资源型人口要素作用力（表1）。由表1可知，乡村人口对绿色发展空间的各类分区的影响力都较大，特别对适宜建设区和严格限建区的面积扩展起正向增强作用，甚至会侵占相对禁建区，导致其面积缩小。乡村人口密度的提高会同时增加对建设用地的需求和对耕地的需求。从这一方面说明了新型城镇化的必要性。与此对应的城市人口和就业人口对绿色空间演化的影响不大。从总体上来看，资源型人口对绿色空间格局的演化都起正向增强作用，均会导致适宜建设区的扩大，并侵占相对禁建区，导致其面积的减少。

3.2  绿色发展空间演化与创新型资源人口空间要素的作用机制

根据二元Logistic回归方法建立自变量与因变量的关系，得到绿色发展空间格局与创新型人口要素作用力，结果见表2。从表2作用机制关系来看，高等学历人口和人口集约指数对适宜建设区、一般限建区和严格限建区扩展起负向抑制作用，表明人口中创新驱动力的发挥可通过高新技术的运用以及发展高新产业等途径，减少对建设用地的占用，提高土地利用效率。同时，由于土地利用效率的提高，会减弱对相对禁建区的侵占需求，从而对相对禁建区的扩展起正向增强作用。与此相反，35岁以下人口对适宜建设区和一般限建区的扩展作用与资源型人口相似，起正向增强作用，但其对相对禁建区的扩展作用又与创新型人口相似，起正向增强作用。表明年轻人口的增加，一方面对居住有更多的需求，会推动建设用地的扩展。另一方面，年轻人口的活力和创新能力又可以促进高新技术的应用与发展，从而提高土地利用效率，减弱对相对禁建区的侵占需求，从而对禁建区的扩展起正向增强作用。综合来看，35岁以下人口既有资源型人口的特点，也有创新型人口的特点，本次研究中，更注重其创新能力的发挥，因此仍将其放入创新型人口中进行考虑。

3.3  绿色发展空间演化与所有人口要素的作用机制

在前面两种作用关系的基础上，同时建立两类人口要素与绿色发展空间的作用关系，结果见表3。由表3可知，两类人口要素的作用关系与单要素的作用关系相一致，因此可以在一个方程中考虑两类人口要素的共同作用。总体来看，资源型人口中的乡村人口和创新型人口中高等学历人口都对绿色发展空间的演化起较大的驱动作用。

4  绿色发展空间格局预测

根据要素与绿色发展空间的作用关系，研究建立了两类人口要素与绿色发展空间5类空间的5个方程。根据方程分别得到绿色发展空间内5类分区的回归结果，并形成相应的矩阵，方程中的系数作为自变量对因变量的影响权重。

在Logistic回归分析中，模型会将因变量与自变量的数值通过一系列指标进行检验，根据因变量与自变量之间的数值关系，通过标准误差、回归系数、拟合度等指标对各类变量进行检验，以变量的显著性水平α=0.05作為约束条件，将变量显著性水平>0.05的变量删掉，依次排除对绿色发展空间演化关联度不大的变量。

模拟情景一：通过增加一倍传统资源型人口（包括就业人口、城市人口、乡村人口）的数值进行模拟。由于人口及空间要素测算中各类自变量的值经标准化后，数值为0～1，为保证标准化数值的一致性，通过对传统资源型人口变量的数值开平方根的方式增加一倍进行模拟。

模拟情景二：通过增加一倍创新型人口（35岁以下人口空间分布、高等学历人口、人口集约化指数）的数值进行模拟。由于人口及空间要素测算中各类自变量的值经标准化后，数值为0～1，为保证标准化数值的一致性，通过对创新型人口变量的数值开平方根的方式增加一倍进行模拟。

4.1  模拟情景一：资源型人口空间要素增加

传统资源型人口增加，是指在保持经济变量不变的情况下，通过将城市人口、就业人口、乡村人口的密度值开平方根，模拟传统资源型人口变化对绿色发展空间的影响。采用空间叠加分析，获得基于传统资源型人口的增加引起绿色发展空间格局变化的结果，模拟结果如图4所示（绿色发展空间面积为栅格数量，栅格大小500 m×500 m）。

在传统资源型人口空间要素增加模式下，由于传统资源型人口的增加，使得城市对建设用地的需求量增加，建设用地呈现摊大饼趋势的扩展，扩展面积达8 878个栅格，其直接结果就是绿色发展空间的适宜建设区面积增加较多，适度建设区明显减少，严格限建区面积占比增加较多，相对禁建区的面积占比也相应减少。

汇总统计各类型空间的面积和空间格局在成都市各区县的变化，均呈现适宜建设区大幅度增加，呈现摊大饼式扩展。其中，双流区适宜建设区面积最大，占全市总面积的3.78%;青羊区的适度建设区空间格局面积最大，占全市总面积的0.04%;武侯区一般限建区面积最大，占全市总面积的0.01%;金堂县严格限建区面积最大，占全市总面积的8.99%;大邑县的相对禁建区的面积最大，占全市总面积的4.55%。

4.2  模拟情景二：创新型人口空间要素增加

创新型人口增加，是指在保持经济变量不变的情况下，通过将35岁以下人口、高等学历人口和人口集约化指数密度值开平方根，模拟创新型人口变化对绿色发展空间的影响。采用空间叠加分析，获得基于创新型人口的增加引起绿色发展空间格局变化的结果，模拟结果如图5所示（绿色发展空间面积为栅格数量，栅格大小500 m×500 m）。

创新型人口空间要素增加的模式下，绿色发展空间的适宜建设区呈现出以5城区的中心城区以触角式向外扩展，各区市县中心城区以环状向外扩展。适度建设区在成都市西部地区呈现向西部山区延伸的趋势;一般限建区比例增加，且交通走向向外延伸;严格限建区的比例增加，围绕城镇呈连片式;相对禁建区的比例下降，大部分分布在西部山区。

汇总统计各类型空间的面积和空间格局在成都市各区县的变化可以看出，经过创新型人口增加模拟，各类型空间的面积和空间格局与原始格局相比有所变化，其中双流区适宜建设区面积最大，占全市总面积的1.86%;邛崃市的适度建设区空间格局面积最大，占全市总面积的6.25%;新都区一般限建区面积最大，占全市总面积的2.31%;彭州市严格限建区面积最大，占全市总面积的4.27%;都江堰市由于风景名胜区等保护区较多，相对禁建区的面积最大，占全市总面积的4.77%。

4.3  模拟情景结果分析

对比两类模拟情境下绿色发展空间格局变化（图4、图5）可以明显看出，传统型人口增加情境下，适宜建设区呈现摊大饼式外向扩展;适度建设区和一般限建区的面积较小且集中在5城区内;严格限建区区域分布较广泛，主要分布于二圈层以外城市;相对禁建区集中在成都市西部山区。在创新型人口模拟情境下，适宜建设区仍以各区域中心城区为主要分布区;适度建设区为区域潜在可利用的空间，分布区域较为广泛;一般限建区位于适宜建设区外围，呈现交通走廊式的连片区;严格限建区分布于大片耕地等保护区的范围内;相对禁建区大部分仍位于成都市西部山区。

对比两类模拟情景下绿色发展空间面积变化可以明显看出，在保持经济发展一致的情况下，对于适宜建设区和适度建设区，传统资源型人口与创新型人口的增加会导致两类分区演化向相反的方向进行（表4）。

1）对于适宜建设区，传统资源型人口的增加将会加大对建设用地的需求量，创新型人口增加则对用地的需求量减小，其中，传统资源型人口增加模拟下，适宜建设区面积为8 788个栅格;创新型人口增加模拟下，适宜建设区面积为4 404个栅格，经测算，创新型人口提升与传统资源型人口提升相比，从单元网格看，人口密度最高可提升49%。

2）适度建设区作为区域内潜在的可利用空间，创新型人口的增加通过高学历高素质人才、更年轻的创新型劳动力资源运用科学技术合理地对空间开发，增大了适度建设区的空间范围，无形中扩大了建设用地的潜力区。

3）严格限建区多数为耕地、农田分布的区域，与乡村人口关系密切，乡村人口增加对耕地等需求量增加，因此二者之间呈现正向影响关系，当提升乡村人口的密度时，会增加严格限建区的空间范围。

4）禁建空间多为风景名胜区、地质公园等保护区，由于传统资源型人口与之呈负相关，对适宜建设区、一般限建区和严格限建区的面积扩展起正向增强作用，甚至会侵占禁建区，导致其面积缩小。创新型人口中高等学历人口与之呈正相关，表明高等学历人员的环境保护意识更强，更利于运用先进的技术和科学的规划等措施，对风景名胜区等保护区以及河湖湿地等区域进行保护性建设，对于相对禁建区空间越能起到保护作用，从而相应地减少一些相对禁建区的空间范围的侵占。

综上所述，创新型人口要素的提升，可通过运用高新技术增加技术密集型产业的发展，这些产业相比传统型的工业能更集约化利用土地，提高土地的利用效率，使土地潜力增大，为地区未来的绿色发展空间合理利用提供更有效的土地资源，以便更好地维持生态环境。

5  小结与展望

绿色发展空间分布格局是多要素的综合作用结果，其空间分布格局对社会经济的发展具有重要的作用。人口的空间分布与生态环境和社会经济发展有着密切的关系，既约束着空间格局变化，同时又对空间格局存在驱动作用。以成都市为研究对象，在进行绿色发展空间格局的划分与人口要素及相关影响要素的空间测算基础上，采用地理信息与空间分析技术和多元Logistic回归方法，对人口空间要素与绿色发展空间的作用关系进行研究，主要研究结论如下。

创新型人口的增长，提高了土地的利用效率和潛力，导致土地需求下降。通过创新型人口的增长，在保持经济增速不变的情况下，绿色发展空间中承载人口的适宜建设区面积由格局划分中的4 984个栅格减少为4 404个栅格，经测算，创新型人口提升与传统资源型人口提升相比，从单元网格看，人口密度最高可提升49%，表明区域内创新型人口聚集的密度增加，减少了对土地的需求量和资源的消耗量。

创新型人口的增长对绿色发展具有正向激励作用，传统资源型人口的增加对绿色发展具有负面激励作用。在传统的发展模式中，随着资源型人口的增加，绿色发展空间格局中适宜建设区面积、适度建设区面积、一般限建区面积、严格限建区面积、相对禁建区面积分别为8 788、75、1 248、29 130、9 275个栅格，人口的增加对土地的需求量大，将占用区域潜在利用空间即适度建设区的空间。而随着创新型人口增加，绿色发展空间格局中适宜建设区面积、适度建设区面积、一般限建区面积、严格限建区面积、相对禁建区面积分别为4 404、18 167、6 118、11 104、   8 723个栅格，土地利用效率较资源型人口增加时得到大大提高，限建空间和禁建空间的生态环境得到有效保护，为区域经济未来可持续发展创造了有利条件，创新型人口的增加对绿色发展空间的合理利用提供了更有效的人力资源。

在方法上，建立了一套基于全空间尺度下的要素表达、格局划分、成因的分析框架。通过对绿色发展进行空间评价，人口要素进行空间表达，以绿色发展空间为因变量，人口空间要素为自变量，采用多元Logistic回归模型与GIS技术综合使用的方法，建立了一套成因分析框架。从而为分析人与绿色发展空间之间的协调关系提供有效的实施路径。

本研究对人口空间要素与绿色发展空间的作用机制进行了初步探索，但仍存在以下不足之处。

绿色发展空间具有动态性，是一种动态的演变过程，由于空间要素的内部发生变化，会引起绿色发展空间的空间分布格局产生变化。由于数据的局限性，本研究仅对现状的绿色发展空间格局进行了测算，未能考虑到空间的动态演变过程。在未来的研究中，将对数据进行逐步完善，在此基礎上，对绿色发展空间进行深入的研究。

对人口要素与绿色发展空间的作用关系进行了初步的研究，重点关注的是人口要素的影响，将经济要素作为控制变量进行考虑，没有将其作为影响的直接变量进行分析研究。在后续的研究中，应更充分考虑经济、人口等共同影响变量。

对人口要素增加的情况进行了两种模拟，基于经济保持不变，增加人口数量的情况进行测算，但并未考虑时间的尺度，在后续研究中，应加入时间变量，模拟人口随时间的变化对绿色发展空间格局产生的变化。

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收稿日期：2018-12-15

基金项目：国家社会科学基金项目（18BMZ073）;四川省国土资源厅科技项目（2018KJ02）

作者简介：蒋雨潇（1994-），女，四川广安人，在读硕士研究生，主要从事空间数据挖掘与分析研究，（电话）18200253695（电子信箱）15524246@qq.com;

通信作者，辜寄蓉（1968-），女，四川成都人，教授，博士，主要从事地理信息系统理论与应用研究，（电子信箱）annygu126@126.com。