不同职能城市土地利用结构影响因素分析

2012-06-03鲁春阳高成全杨庆媛

地域研究与开发 2012年1期

鲁春阳，高成全，杨庆媛，文枫

(1.河南城建学院，河南平顶山 467001;2.西南大学地理科学学院，重庆 400715)

一直以来，城市土地利用结构是城市土地利用及城市规划研究的核心内容之一［1－3］。目前，我国学者关于城市土地利用结构的研究主要集中在结构的动态变化及驱动机制［4］、结构利用效益［5］、结构合理性［6－7］等领域，部分学者对全国、省域及城市建设用地结构变化驱动力［8－12］及模式［13－14］进行了分析。但从城市性质和职能的角度来探讨城市用地结构影响因素的还不深入、不系统。城市土地利用结构受多种因素影响，其中，城市性质和职能的差异是一个重要的因素，特别是对处于职能转型的城市来说，合理的土地利用结构是城市职能转型的物质基础。本研究通过不同职能城市建设用地结构影响因素分析，以期为我国不同职能城市用地结构调控及优化提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

城市土地利用数据来自《中国城市建设统计年报2007》，社会经济数据来自《中国城市统计年鉴2007》、《中国统计年鉴2007》以及各城市统计年鉴。研究对象为2007年全国地级以上规模城市，剔除样本数据不全和异常数据的城市，研究范围共包括261个城市。

1.2 研究方法

城市职能判断分两步进行:第一步，对城市职能指标进行因子分析，计算主因子得分值;第二步，根据城市主因子得分值进行聚类分析［15］，判断城市职能类型。城市用地结构影响因素分析采用主成分法和二元相关分析法［15］。利用主成分法厘定城市用地结构主要影响因素，然后以信息熵［16］来表示土地利用结构特征，采用二元相关分析法得出person相关系数，厘定各影响因素对城市用地结构信息熵的相关性。

2 城市职能和用地结构的影响因素

2.1 城市职能影响因素及指标

关于城市职能的划分，我国学者孙盘寿［17］、张文奎［18］，周一星［19］、田文祝［20］等从不同角度进行了实证研究。影响城市职能的因素复杂多样，且大部分城市又兼有几种职能，因此，我国目前对城市职能的划分尚无统一标准。本研究从经济、社会、从业结构、交通、环境5个方面选择指标对城市职能类型进行划分(表1)。

表1 城市职能分类指标Tab.1 The index of urban function classification

从业结构根据《中国城市统计年鉴2007》给出的劳动力从业构成统计数据，对统计资料中的19个行业进行剔除和归并。其中，剔除了农林牧渔业、水利环境和公共设施管理业、居民服务和其他服务业3个行业;保留了建筑业、交通运输、仓储和邮政业、房地产业、公共管理和社会组织5个行业;将采矿业、制造业、电力燃气及水的生产和供应业这3个行业合并为工业;将批发零售业，住宿餐饮业，金融业，租赁和商务服务业，信息传输、计算机服务和软件业5个行业合并为商贸零售业;将教育业，卫生、社会保障和社会福利业，文化、体育和娱乐业3个行业合并为科教文卫业。

2.2 土地利用结构影响因素及指标

城市土地利用结构的影响因素很多，既有自然地理环境、也有社会经济、制度和政策等方面的因素，由于城市中各种生产和消费活动都是城市用地的需求者，都能引致城市用地结构的变化。因此，城市用地结构主要是由市场需求决定的。由于政策对土地利用结构的影响会体现在其他社会经济活动中，鉴于数据的可得性，本研究主要从社会、经济、人口等方面选择指标，在指标选择的主导性、代表性和针对性等原则的基础上，选择人均GDP(X1)、固定资产投资额(X3)、社会消费品零售额(X5)、第二产业产值比重(X7)、第三产业产值比重(X8)、城市人口(X9)、城市化率(X10)、人均城市道路面积(X26)、人均绿地面积(X27)、工业总产值(X29)、人均居住用地面积(X30)共11个指标。

3 结果分析

3.1 城市职能分类结果

借助SPSS软件中的因子分析和聚类分析功能，提取城市职能的主因子，根据因子得分值，采用欧式距离测度261个样本城市间的距离，选用组平均法计算类之间的距离，对样本城市进行归类。结果显示，影响城市职能的主因子有5个(表2):(1)第一主因子主要与城市人口，交通运输、仓储和邮政业从业人员比重，商贸餐饮业从业人员比重，房地产从业人员比重，科教文卫从业人员比重，公共管理和社会组织业从业人员比重，社会消费品零售额，限额以上批发零售贸易业商品销售总额，房地产投资额等指标密切相关;这类城市可表达为区域综合性城市。(2)第二主因子在第二产业从业人员比重和第二产业产值比重上的载荷系数较高，代表以第二产业为主的城市。(3)第三主因子与公路客运量、客运总量、货运总量直接相关，反映了以交通运输职能为主的城市。(4)第四主因子与人均城市道路面积、每百人公共图书馆藏书量、建成区绿化覆盖率相关，可表达为以文化旅游职能为主的城市。(5)第五主因子在城市化率和人均工业总产值上的载荷相对较高，在其他指标上的载荷相对较小，且差距不大，反映了正处于工业化和城市化加速发展的城市;这类城市可归纳为地方中心城市。

表2 旋转后的因子载荷矩阵Tab.2 Rotation loading matrix

根据主因子得分值，结合各城市发展实际，利用聚类分析法，将261个地级城市分为5类(表3):区域综合性城市(39个)，主要是省会城市和副省级城市;第二产业城市(90个);交通运输城市(18个);文化旅游城市(34个);地方中心城市(80个)。

3.2 不同职能城市土地利用结构信息熵

表3 城市职能分类结果Tab.3 The results of urban function classification

表4 不同职能城市土地利用结构信息熵指数差异Tab.4 Difference of urban land use information entropy for different function cities

由表4可知:(1)地方中心城市内部差异较大，区域综合性城市差异最小。(2)区域综合性城市土地利用结构信息熵属于高级的城市比例最高，为35.90%，说明区域综合性城市的土地利用类型齐全程度最高，城市功能较为完善;其次是交通运输城市(33.33%)、地方中心城市(23.75%)、第二产业城市(16.67%);文化旅游城市土地利用信息熵属于高级的城市比例最小，仅为11.76%。(3)不同职能城市土地利用信息熵以处于中等水平为主，区域综合性城市、第二产业城市、交通运输城市、文化旅游城市、地方中心城市中土地利用多样性处于中等水平的城市比例分别为58.97%，65.56%，50.00%，64.71%，56.25%，说明我国地级以上城市土地利用类型多样性还有很大的提升空间。(4)区域综合性城市中土地利用信息熵属于低级的城市较少，仅占5.13%;其他职能城市中近1/5的城市土地利用多样化程度不高，土地利用信息熵均小于1.70。

3.3 不同职能城市土地利用结构影响因素

3.3.1 区域综合性城市土地利用结构影响因素。由表5可知，影响区域综合性城市土地利用结构的主因子有4个。第一主成分在固定资产投资额、社会消费品零售额、城市人口、工业总产值4个变量上的载荷系数较大，反映了土地利用结构与投资水平、商业经济和城市人口的关系密切。第二主成分在二、三产业产值比重上的载荷最大，其载荷系数分别为0.951，－0.943，反映产业结构与土地利用结构的关系。第三主成分与人均城市道路面积、人均绿地面积和人均GDP有较大关系，反映了城市基础设施建设对土地利用的影响。第四主成分与人均居住面积载荷系数最大，为0.841，反映城市居民生活水平对土地利用结构的影响。从信息熵与4个主因子的相关系数看，土地利用信息熵与第一主成分和第三主成分呈正相关，与第二主成分和第四主成分呈负相关。在显著性水平0.05下，反映城市居民生活水平的第四主成分对土地利用信息熵的影响最为显著，其相关系数达到－0.898。

3.3.2 第二产业城市土地利用结构影响因素。由表6可知:第一主成分在工业总产值、社会消费品零售额、固定资产投资额载荷系数分别为 0.927，0.940，0.939，反映城市的经济因素。第二主成分与二、三产业产值比重相关性最大，反映了产业结构对土地利用的影响。第三主成分与人均城市道路面积、人均绿地的相关性较大，说明城市基础设施水平对土地利用结构的影响。第四主成分在人均居住用地面积上的载荷系数最大，为0.903。从各主成分与土地利用信息熵的相关系数看，经济因素、产业结构与基础社会水平与土地利用信息熵的相关系数分别为 0.578，0.671，0.574。在显著性水平0.01下，显著相关只有以人均居住用地面积为代表的反映生活水平的第四主因子，其相关系数为－0.895。

表5 影响区域综合性城市用地结构的主因子及与信息熵相关系数Tab.5 The principal component of affecting urban land use structure and correlation coefficient with information entropy of regional comprehensive city

表6 影响第二产业城市用地结构的主因子及与信息熵相关系数Tab.6 The principal component of affecting urban land use structure and correlation coefficient with information entropy of industrial city

3.3.3 交通运输城市土地利用结构影响因素。如表7所示，影响交通运输城市土地利用结构的主因子有3个。第一主成分在固定资产投资额、社会消费品零售额、工业总产值的载荷系数分别为 0.937，0.967，0.891，反映土地利用结构与城市经济因素较为密切。第二主成分在人均绿地面积、人均城市道路面积的载荷系数较大，说明城市基础设施水平对土地利用的影响。第三主成分与人均居住用地面积、三产比重相关性较大，反映社会发展与产业结构是土地利用结构的影响因素。在显著性水平0.01下，与土地利用信息熵显著相关的是反映社会发展与产业结构的第三主成分，相关系数为－0.974。经济因素与基础设施水平与土地利用信息熵的相关系数分别为 0.561，0.722。

表7 影响交通城市用地结构的主因子及与信息熵相关系数Tab.7 The principal component of affecting urban land use structure and correlation coefficient with information entropy of transportation city

3.3.4 文化旅游城市土地利用结构影响因素。由表8可知，影响文化旅游城市土地利用结构的主因子有4个。第一主成分社会消费品零售额、固定资产投资额、城市人口、工业总产值的载荷系数较大，分别为0.970，0.965，0.957，0.935，反映投资能力、商业经济、工业化水平和城市人口对土地利用结构的影响。第二主成分与二、三产业比重相关性较大，载荷系数分别为0.935，－0.977。第三主成分与人均居住面积直接相关，载荷系数为0.860。第四主成分与人均绿地相关，载荷系数为0.904。在显著性水平0.05下，第三主成分与土地利用信息熵显著相关，其person相关系数为－0.850。在显著性水平0.01下，第二主成分与土地利用信息熵显著相关，相关系数为－0.947。第一主成分和第四主成分与土地利用信息熵的相关系数分别为 0.547，－0.590。

3.3.5 地方中心城市土地利用结构影响因素。由表9可知，影响地方中心城市土地利用结构的主因子有3个。第一主成分主要与社会消费品零售额、固定资产投资额、城市人口、工业总产值相关，载荷系数分别为0.911，0.844，0.857，0.769。第二主成分与人均城市道路面积、人均绿地面积、城市化率有较大关系，说明城市化水平和基础设施水平对土地利用结构的影响较大。第三主成分与二、三产业比重相关，载荷系数分别为0.820，－0.832。总体上，3个主成分与土地利用信息熵的person相关系数都没有达到显著性水平，其相关系数分别为 0.534，－0.624，0.655。

表8 影响文化旅游城市用地结构的主因子及与信息熵相关系数Tab.8 The principal component of affecting urban land use structure and correlation coefficient with information entropy of culture and tourism city

表9 影响地方中心城市用地结构的主因子及与信息熵相关系数Tab.9 The principal component of affecting urban land use structure and correlation coefficient with information entropy of local central city

3.3.6 小结。从不同职能城市土地利用结构的主要影响因素可以看出以下特征。(1)经济因素是影响土地利用结构的主要因素和根本动力。经济总量的不断增加在促使城市规模不断扩张的同时，城市内部用地结构也在不断进行重组，这些都引致工业用地、商业用地、交通用地等需求量增加和空间布局的变迁。其中，第二产业城市和交通运输城市与工业的关联强于其他职能城市。(2)产业结构是影响土地利用结构的直接动力。城市经济的发展实际上是通过城市产业结构的不断变革与升级完成的。由于不同产业对土地区位有不同的需求，在产业置换的过程中，原有的产业由于在土地竞争中的劣势而在外围选择聚集效应较高、地租和劳动力便宜的地区，最终对城市用地结构产生内在驱动。从主成分分析的结果可知，产业结构对交通运输城市和地方中心城市的影响排在第3位，而其他职能城市影响土地利用结构的第2个主要因素均是产业结构。(3)基础设施水平也是影响土地利用结构的重要因素，城市快速交通及轨道交通等不仅提高了人们出行的效率，同时也影响城市用地结构变化。如在轨道交通停站点周围一定范围内，极大地带动了居住用地、商服业及公共设施用地的发展。(4)城市人口对土地利用结构的影响体现在人口的增长对住房、交通、公共设施等用地需求量的增加方面。城市发展的最终目标是为城市居民提供宜居的生产和生活环境，其中，人均居住用地和人均绿地面积增加说明城市发展过程中社会文明进步的程度。

4 结论

(1)根据城市职能主因子得分，结合城市规划及城市发展实际，可以把地级以上城市分为区域综合性城市、第二产业城市、交通城市、文化旅游城市和地方中心城市5类。(2)不同职能城市土地利用信息熵以中等水平为主。区域综合性城市土地利用信息熵指数较高，且内部差异小，而地方中心城市内部差异较大。不同职能城市土地利用类型多样性还有很大的提升空间。(3)不同职能城市土地利用结构影响因素的次序和影响程度异质性显著。经济因素是影响土地利用结构的主要因素和根本动力;产业结构是影响土地利用结构的直接动力;交通设施水平、城市人口及社会进步等因素都对城市土地利用结构产生影响。

本研究对不同职能城市土地利用结构影响因素的分析，得出的结论对城市用地调控具有一定的参考意义。但由于只分析了地级以上的城市，没有涉及到县城，且研究以静态分析为主，没有从动态发展角度对不同职能城市用地结构影响因素的演变规律进一步地挖掘。即使同一职能类型城市，由于受自然条件、经济水平等因素的影响，土地利用结构的差异也较大，说明影响土地利用结构的因素较为复杂，今后还需进一步地深入研究，为我国城市用地结构标准制定及用地结构调控提供科学、准确的依据。

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