天津市“十二五”期間建設用地需求量影響因子分析和預測模型研究

周澤兵，鄧世軍，竇華成

(1.天津市勘察院，天津300191;2.天津市星際空間地理信息工程有限公司，天津300384)

一、引 言

土地數(shù)量有限性和土地需求增長性之間的矛盾需要合理地利用土地與科學地規(guī)劃土地來解決。而建設用地需求量預測是編制土地利用總體規(guī)劃、城市總體規(guī)劃的基礎，也是城市規(guī)劃管理的依據。

隨著濱海新區(qū)開發(fā)開放，天津市進入快速發(fā)展期，建設用地需求量也隨之迅猛增長，為了把握天津市建設用地未來的發(fā)展趨勢，有必要對下一階段建設用地需求進行預測。本文通過對近年來全市建設用地情況的分析，以及對“十二五”期間各行業(yè)發(fā)展規(guī)劃情況的分析，科學地預測出未來5年天津市的用地需求，實現(xiàn)為天津市經濟社會發(fā)展作好用地安排和規(guī)劃保障;科學預測規(guī)模，避免不合理占地造成的“空城”現(xiàn)象;為總體規(guī)劃修改工作提供基礎支撐和內容補充。

在綜合國內外相關研究理論和方法的基礎上，本文對各類用地，特別是建設用地需求量的影響因素進行分析，確定選取影響因素的基本原則，并對相關影響因子選取科學的方法進行預測。在對市域現(xiàn)狀用地情況進行分年分類統(tǒng)計的基礎上，使用多元回歸方程模型、曲線模型、灰色GM(1，1)系統(tǒng)模型，以及灰色-馬爾可夫鏈組合預測模型等進行多種方式的預測，對建設用地和其他用地情況建立綜合預測分析模型，并通過實際數(shù)據預測未來5年的用地需求總量。

二、研究區(qū)概況

天津是環(huán)渤海地區(qū)經濟中心、中國北方經濟中心，位于東經 116°43'～ 118°04'、北緯 38°34'～40°15'之間;北起薊縣黃崖關，南至濱海新區(qū)翟莊子滄浪渠，南北長189 km;東起濱海新區(qū)灑金坨以東陡河西干渠，西至靜海縣子牙河王進莊以西灘德干渠，東西寬117 km。天津市域面積11 917.3 km2。天津市地處華北平原東北部，東臨渤海，北枕燕山，北與首都北京毗鄰，距北京120 km，是拱衛(wèi)京畿的要地和門戶。

三、建設用地需求影響因子分析

1.建設用地影響因素選擇原則

(1)可量化原則

由于建設用地變化影響因素錯綜復雜，在分析建設用地變化驅動因子的作用時，選擇的因素應細致全面，但指標過多又會增加分析問題的難度和復雜性。在實際問題中，可以將若干個變量合并為幾個獨立成分變量，來減弱變量之間的相互干擾。由于土地利用者主體行為和政策制度等因子難以量化，所以在進行模型分析時，一般選取人口和經濟等因子進行分析。

(2)可獲得原則

建設用地變化趨勢，常常需要借助于土地利用動態(tài)數(shù)據庫來分析。要求取得的土地數(shù)據具有較長的時段，能夠構成時間序列和反映較長期內建設用地的變化過程。

(3)可比性原則

數(shù)據可比性也很重要。數(shù)據可比性主要包括時間、空間、統(tǒng)計口徑3個方面。首先，同一類數(shù)據最好是出于同一個統(tǒng)計部門，因為不同部門的統(tǒng)計口徑不同，往往會導致有時候雖然在名稱上是相同的，但該名稱下包含的內容差異較大，數(shù)據不具有可比性;其次，也要求不同因子對應地域范圍必須是一致的，使其在空間上具有可比性;最后，要求不同地域范圍上數(shù)據在時間上具有可比性。

2.研究數(shù)據來源

該研究需要利用天津市的實際數(shù)據資料，以統(tǒng)計歷年來的現(xiàn)狀用地分類變化，用地數(shù)據來源則可以從統(tǒng)計資料中獲取。但統(tǒng)計資料數(shù)據來源與實際用地存在差距，主要表現(xiàn)在：批而未供，即非建設用地已轉成建設用地但還未正式實施，以及存在違法用地問題。為了獲取不同時期實際發(fā)生的用地需求，需從歷史遙感影像資料出發(fā)，結合歷史地形圖，通過土地利用調查數(shù)據識別提取不同時段實際建設用地使用量。同時，考慮實際需要，將建設用地界定為城鎮(zhèn)用地、工礦倉儲用地、農村居民點用地3類主要用地。另外，由于濱海新區(qū)的發(fā)展呈現(xiàn)跨越式發(fā)展，用地變化較大，因此本文研究區(qū)域為天津市域除濱海新區(qū)以外的全部區(qū)域。土地利用年度數(shù)據制作主要以目前掌握的天津市近幾年的影像數(shù)據資料，以及2004年土地利用變更調查數(shù)據作為工作基礎。利用DOM影像顯現(xiàn)的土地利用信息，將原土地利用現(xiàn)狀數(shù)據與之疊加套合，將在DOM影像下能夠準確分辨和定位的各種地類邊界線(圖斑界限)，以及能夠分辨清楚的各種線狀地物通過人機交互，提取變化地類信息。地類邊界以影像為主，地類屬性參考原土地詳查結果。土地利用年度更新流程如圖1所示。

3.建設用地及主要影響因子的變化

建設用地變化的影響因素是多方面的，包含自然、政治、社會經濟等。由于建設用地變化影響因素錯綜復雜，因此在分析建設用地變化驅動因子的作用時，選擇的因素要細致全面，但指標過多又會增加分析問題的難度和復雜性。主導建設用地需求的兩大方面是人口的增長和經濟的發(fā)展，本文選取了2大類10個驅動力指標。其中，人口變化類因子：X1為戶籍人口總數(shù)(人)，X2為非農業(yè)人口(人);經濟增長類因子：X3為GDP(萬元)，X4為第二產業(yè)產值(萬元)，X5為第三產業(yè)產值(萬元)，X6為人均GDP(元/人)，X7為社會固定資產投資(萬元)，X8為城市居民人均可支配收入(元/人月)，X9為社會消費品零售總額(萬元)，X10為實際利用外資(萬美元)。本文就以這10個指標作為影響建設用地需求的因素。

圖1 土地利用年度更新流程

近幾年來，隨著城鎮(zhèn)化進程的加快和經濟的快速發(fā)展，城鎮(zhèn)人口數(shù)量持續(xù)增加，生活水平不斷提高，天津市建設用地數(shù)量呈現(xiàn)穩(wěn)步增長趨勢。建設用地增長的主要影響因素——GDP和固定資產投資也是逐年遞增。

4.主導因子的篩選

為了分析上述指標與建設用地需求之間的關系，采用統(tǒng)計分析中的相關分析法進行研究，即根據計算出的Pearson相關系數(shù)和顯著性水平來判斷它們的相關性。以天津市2004—2010年的上述10個指標為原始數(shù)據，通過統(tǒng)計分析軟件SPSS進行相關計算，得出相關系數(shù)(見表1)。

表1 建設用地與影響因素相關系數(shù)

在置信度p=1%時，建設用地量與國內生產總值(GDP)、社會消費品零售總額顯著相關;與其他變量相關性不顯著，可以剔除。因此，在選擇的這些指標里，國內生產總值(GDP)是影響建設用地需求量的主導因子。

四、天津市建設用地預測實例

1.多元回歸法

通過影響建設用地需求因素的相關分析，發(fā)現(xiàn)國內生產總值(GDP)等是影響建設用地需求量的主導因子，且與建設用地需求量之間存在線性關系。采用多元回歸建立天津市建設用地需求量與影響因子之間的預測模型，即

式中，Y代表建設用地需求量;X代表影響設用地需求量的主導因子;a代表各影響因子的系數(shù)。根據收集到的2004—2010年各指標數(shù)據，通過SPSS軟件進行多元回歸分析，并選擇逐步回歸預測法，輸出的結果見表2。

表2

按一元回歸模型分析，變量Y對自變量X的回歸的非標準化回歸系數(shù)為0.091，對應的顯著性檢驗的t值為10.992，回歸系數(shù)的顯著性水平Sig.為0.000，小于 0.05，方程顯著。預測方程為Y=1 076.999+0.091X，X 為國內生產總值(GDP)。

《天津市國民經濟和社會發(fā)展第十二個五年規(guī)劃綱要》指出，全市經濟社會發(fā)展目標是生產總值年均增長12%。按照此規(guī)劃，可以預測2015年國內生產總值(GDP)為7 188.10億元。代入計算則可得到2015年建設用地量。

2.曲線回歸法

用對數(shù)方程模擬，根據收集到的2004—2010年各指標數(shù)據，通過SPSS軟件進行曲線估計分析，得到表3。

表3

本例中非標準化的回歸系數(shù)B的估計值為259.764，標準誤差為18.795，標準化的回歸系數(shù)為0.987，回歸系數(shù)顯著性檢驗 t統(tǒng)計量的值為13.821，對應顯著性水平 Sig.=0.000 ＜0.01，可以認為方程顯著。從圖2可以看出，模型擬合程度較好。因此，本例回歸分析得到的回歸方程為

圖2 回歸方程模型圖

根據《天津市國民經濟和社會發(fā)展第十二個五年規(guī)劃綱要》確定的生產總值年均增長12%的全市經濟社會發(fā)展目標，代入計算則可得到2015年建設用地量。

3.灰色預測 GM(1，1)

本文采用了灰色系統(tǒng)理論GM(1，1)模型，根據2004—2010年的建設用地數(shù)據，利用Matlab 7.0進行運算，得出 a=－0.025 548，u=1 230.279 8，將其代入下式

式中，a、u為辨識參數(shù)，通過最小二乘法擬合得到;t代表時間。得到的灰色預測模型為x(k+1)=49 391.020 4e0.025548k－48 156.250 4。

本模型中，p=1，c=0.174 5，根據預測精度等級標準，本預測結果和評價等級為好，故可以用該灰色預測模型進行預測。按照此模型則可預測出2015年建設用地量。

五、預測分析

考慮到人口驅動相關法的預測結果偏差較大，以多元回歸法、曲線回歸法、灰色預測法等幾種方法的預測結果的平均值作為“十二五”建設用地預測結果的評價標準，“十二五”期間天津市(不含濱海新區(qū))建設用地新增需求量約為220 km2。對比幾種模型可知，分析曲線回歸法計算簡單，相關數(shù)據需求較少，預測的準確度也相對較高，但長期預測的準確度有所下降?；疑A測法精確度也較高，雖然計算需要模型的支持，專業(yè)性強，但是該種方法的計算更有說服力。

［1］朱華燕.基于廣義加權組合預測法的建設用地需求預測——以蘇州市為例［J］.資源開發(fā)與市場，2010，26(6)：510-512.

［2］郭杰，歐名豪，劉瓊，等.建設用地需求預測改進思路及應用［J］.江西農業(yè)學報，2009，21(3)：173-176.

［3］葉挺.基于3S一體化的土地資源動態(tài)監(jiān)測的研究——以瑞安市為例［D］.焦作：河南理工大學，2008.

［4］趙鈞建，嚴金明.基于彈性規(guī)劃理念的城鄉(xiāng)建設用地需求預測［J］.統(tǒng)計與決策，2010(1)：41-43.

［5］游珍，杜傳亮，李永濤.基于灰色-馬爾可夫耦合模型的區(qū)域建設用地需求預測［J］.生態(tài)環(huán)境，2007，16(5)：1528-1532.

［6］孔偉.區(qū)域土地利用結構變化及預測研究［J］.廣東土地科學，2006，5(6)：11-15.

［7］陳孝新.廣義加權算術平均組合預測技術進一步研究［J］.南昌大學學報：工科版，2001，23(1)：101-104.

［8］林建平，趙小敏，鄧愛珍，等.城鎮(zhèn)建設用地規(guī)模影響因素分析及預測——以江西省廣豐縣為例［J］.國土資源科技管理，2008，25(2)：102-106.

［9］劉勝華，詹長根.基于國民經濟和人口發(fā)展目標的建設用地需求規(guī)模預測研究——以武漢市黃陂區(qū)為例［J］.中國人口資源與環(huán)境，2005，15(5)：47-51.

［10］賴紅松，董品杰.基于灰色預測和神經網絡的城市建設用地量預測［J］.測繪信息與工程，2003，28(6)：36-39.