小城鎮(zhèn)住宅用地規(guī)模預測方法研究

何 佳 湯 云

摘要:小城鎮(zhèn)住宅用地規(guī)模預測能為市場經濟發(fā)展提供有效空間,從而促進區(qū)域社會經濟的協(xié)調發(fā)展。其理論和方法的探討,能進一步完善土地利用總體規(guī)劃編制的理論和方法,增強縣級土地土地利用總體規(guī)劃編制的科學性和可操作性。文章選取長陽土家族自治縣高家堰鎮(zhèn)住宅用地規(guī)模預測進行探討,希望能對小城鎮(zhèn)土地利用總體規(guī)劃的編制提供參考。

關鍵詞:住宅用地;灰色系統(tǒng)模型;多元線性回歸;灰色關聯(lián)度分析;高家堰鎮(zhèn)

中圖分類號:TU984 文獻標識碼:A文章編號:1006-8937(2009)20-0068-03

1研究意義

1.1完善土地利用規(guī)劃學學科的建設

土地利用規(guī)劃學是一門新興學科,學科體系建設尚不完善,土地利用總體規(guī)劃則是土地利用規(guī)劃體系中的重要組成部分。建設用地規(guī)模則是土地利用總體規(guī)劃編制中的重要研究內容,而住宅用地規(guī)模是建設用地規(guī)模預測中的重中之重,所以對完善土地利用規(guī)劃學科的建設具有重要作用。

1.2增強土地利用總體規(guī)劃編制的科學性和可操性

土地利用總體規(guī)劃還是一個年輕的規(guī)劃,需要在實踐中不斷地摸索和總結經驗。有關建設用地規(guī)模預測,特別是住宅用地規(guī)模預測研究的理論和方法的探討,能進一步完善土地利用總體規(guī)劃編制的理論和方法,對增強縣級土地土地利用總體規(guī)劃編制的科學性和可操作性具有重要作用。

1.3促進區(qū)域社會經濟的協(xié)調發(fā)展

我國正逐步走向成熟的市場經濟,為充分發(fā)揮市場配置資源的基礎性作用,需要增強規(guī)劃的市場適應能力。從綜合各種因素的影響,對住宅用地規(guī)模預測,既防止住宅用地盲目擴張,又為市場經濟發(fā)展提供有效空間,從而促進區(qū)域社會經濟的協(xié)調發(fā)展。

1.4指導新一輪縣級土地利用總體規(guī)劃的實踐

通過對長陽土家族自治縣高家堰鎮(zhèn)進行實證研究,分析了高家堰鎮(zhèn)住宅用地規(guī)模的重要影響因子,并分別預測了規(guī)劃近期和規(guī)劃遠期的住宅用地規(guī)模,對長陽土家族自治縣新一輪土地利用總體規(guī)劃的科學編制具有指導意義,同時也為其他地區(qū)的土地利用總體規(guī)劃修編提供參考和借鑒。

2研究思路

住宅用地規(guī)模影響因素包含各種顯性和隱性信息,宜采用灰色系統(tǒng)模型對住宅用地規(guī)模進行預測,但運用該模型的必要條件是原始時間序列非負性單調。文章結合曲線估計、多元線性回歸模型,根據各因素自身歷史變化趨勢的特點,分別運用不同的預測模型,最后運用多元線性回歸模型得出住宅用地規(guī)模預測方程。

3模型建立與評價

3.1高家堰鎮(zhèn)住宅用地影響因素分析

綜合來講,住宅用地規(guī)模量的變化主要受人口、經濟、社會等多種因素的綜合作用。這些因素的共同作用,形成了小城鎮(zhèn)住宅用地擴張的驅動力,推動小城鎮(zhèn)住宅用地規(guī)模不斷擴張。

文章分別選取高家堰鎮(zhèn)農業(yè)產值、工業(yè)產值、總人口、非農人口、農民人均純收入和農村經濟總收入與住宅用地面積做相關性分析,分析結果顯示住宅用地與農業(yè)產值、工業(yè)產值、總人口、非農人口、農民人均純收入和農村經濟總收入之間存在線性相關,但存在相關性不是很顯著的問題。主要原因在于由于受研究區(qū)域的地理因素和地質環(huán)境的影響,有些年份居民從地質災害區(qū)或遷至外鎮(zhèn),或遷出本縣,致使該區(qū)域內住宅用地年度變化呈現曲線式發(fā)展趨勢。因此,在對該區(qū)域作住宅用地規(guī)模預測時,應因地制宜的采用合適的模型與方法。文章主要采用灰色系統(tǒng)模型與線性回歸相結合的方法的進行預測。

3.2模型建立

由于采用灰色系統(tǒng)模型的必要條件是數據必須是非負性單調增長,根據所收集到的1997～2005年長陽土家族自治縣高家堰鎮(zhèn)的住宅用地面積數據。運用SPSS做分析得出,此數據不滿足采用灰色系統(tǒng)模型的必要條件。但是對于影響住宅用地規(guī)模量的驅動力因素中,有農業(yè)產值、工業(yè)產值、農民人均純收入、農村經濟總收入滿足采用灰色系統(tǒng)模型的必要條件。

綜合以上分析,對高家堰鎮(zhèn)的住宅用地面積和影響其規(guī)模量的驅動力因素的未來趨勢做如下分析:

①針對住宅用地面積、總人口和非農人口歷史年度變化不滿足采用灰色系統(tǒng)模型的必要條件的情況,對以上三因素采用通過做散點圖觀察其分布,再運用曲線擬合的方式求出其變化趨勢的曲線方程。從而得出以后住宅用地面積規(guī)模預測量、總人口預測量和非農人口預測量。

②針對農業(yè)產值、工業(yè)產值、農民人均純收入和農村經濟總收入歷史年度變化滿足采用灰色系統(tǒng)模型的必要條件的情況,對于以上四因素采用灰色系統(tǒng)模型方法進行預測。

3.2.1高家堰鎮(zhèn)住宅用地變化驅動因素灰色關聯(lián)度矩陣的計算

根據灰色系統(tǒng)分析方法的思路和要求,結合高家堰現有資料狀況,選擇高家堰鎮(zhèn)的住宅用地規(guī)模為特征因素:以高家堰鎮(zhèn)1997～2005年序列資料作為基礎,選擇6個影響因素:農業(yè)產值(X1)、工業(yè)產值(X2)、總人口(X3)、非農業(yè)人口(X4)、農民人均純收入(X5)、農村經濟總收入(X6)的實際數作為影響因子進行分析。

選取以上變量1997～2005數據(異常值采用緊鄰均值來修正)作為分析樣本,分別計算絕對相關度、相對相關度。

經DPS數據分析,可以得到影響因子的均值變換結果如表1所示。

根據以上計算結果,從住宅用地規(guī)模的驅動因素的關聯(lián)度分析的排序結果來看,6個驅動因素對住宅用地規(guī)模量的關聯(lián)序按照先后順序分別是非農人口、總人口、農業(yè)產值、農民人均純收入、農村經濟總收入、工業(yè)產值。說明人口的發(fā)展決定著住宅用地規(guī)模量的趨勢。

3.2.2灰色關聯(lián)度矩陣

運用DPS進行GM(1,1)模型分析,得到綜合關聯(lián)度矩陣E,如表2所示。

3.2.3GM(1,1)模型預測方程

運用DPS對農業(yè)產值、工業(yè)產值、農民人均純收入、農村經濟總收入做GM(1,1)模型預測,得出預測方程如表3所示。

3.2.4曲線擬合預測方程

運用Excel軟件對總人口、非農人口和住宅用地面積作曲線擬合分析,得出:

①總人口曲線擬合預測方程為y = -0.0002 X6 + 0.0154X5 - 0.3667X4 + 3.2082X3 + 2.7983X2 - 270.67X1 + 23034,相關系數R2=0.9902。

②非農人口曲線擬合預測方程為y = -0.0008X6 + 0.0685X5 - 2.1989X4 + 34.307X3 - 263.49X2 + 828.32X1 + 1011.7,相關系數R2=0.9538。

③住宅用地面積曲線擬合預測方程為y = 0.0036X3 - 0.1545X2 + 0.858X1 + 91.501,相關系數R2 = 0.9084。

3.3模型評價

為了更進一步地分析GM(1,1)模型預測的可靠性,利用灰色關聯(lián)度提取的主導驅動因子,把GM(1,1)模型與線性回歸模型相結合,即采用灰色線性回歸模型的方法預測小城鎮(zhèn)住宅用地。同時灰色線性組合模型與GM(1,1)模型預測相對照,并結合實際值進行結果的分析如表4所示。

從表中可以看出,由于更多地考慮了影響因素,與驅動因子相印證,灰色線性組合模型與GM(1,1)模型預測相比較,具有更大的精度。

運用SPSS對上表中的數據進行相關性分析和多元線性回歸分析,得到住宅用地規(guī)模量與其驅動力因素之間的相關性系數如表5所示。

多元線性回歸方程為:

y=62.282-0.003x1+0.001x3+0.009x4+0.001x6

相關系數R2=0.998

對用曲線估計和灰色回歸組合模型對住宅用地規(guī)模量所得的預測方程做精度比較分析如表6所示。

綜上可得出:

①GM(1,1)預測模型的數據量要求小,精度較高,具有較強的實用性和有效性,是比較理想的預測方法。

②GM(1,1)模型可以進行長期的預測,但預測僅反映一種趨勢,而綜合考慮驅動因素的灰色線性灰色組合模型更具有預測的可靠性。

③利用灰色系統(tǒng)模型預測出用地規(guī)模的規(guī)律,并通過驅動因子分析,為控制用地增長提供了數量依據,據此進行的小城鎮(zhèn)住宅用地規(guī)模預測,可為土地利用總體規(guī)劃提供可靠的保證。

3.4分析與結論

通過運用DPS、SPSS和Excel等軟件對數據進行處理分析,對用曲線擬合和灰色組合模型預測的結果做誤差比較分析,得出用灰色組合模型做的預測精度更高,更加滿足科學性的要求,最后采用灰色組合模型得到2010年和2020年的住宅用地規(guī)模為86.618公頃和88.193 hm2。

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