山區(qū)縣域建設用地集約利用及空間分異研究

李 瑩， 甘 淑, 田禹東, 陳應躍

(昆明理工大學國土資源工程學院，云南昆明 650000)

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山區(qū)縣域建設用地集約利用及空間分異研究

李 瑩， 甘 淑, 田禹東, 陳應躍

(昆明理工大學國土資源工程學院，云南昆明 650000)

以紅河哈尼彝族自治州的13個山區(qū)縣(市)為例，運用匹配度分析與多因素綜合評價法相結合的方法，研究山區(qū)縣城的建設用地集約度，并分析其空間分異特點。結果表明：紅河州域整體集約度較高，部分縣市集約度較低；山地城市地形復雜，集約度與地形顯著相關；土地集約觀念淡薄，土地利用集約度較低；農村建設用地浪費嚴重，人口與建設用地增長不匹配。多因素綜合評價法測算結果與匹配度分析結果吻合，與實地情況基本一致，說明該方法適用于山區(qū)縣城建設用地集約度測算，具有一定的可行性。

集約度；多因素綜合評價；空間分異；建設用地；山區(qū)縣城

土地是人類賴以生存的環(huán)境空間，是人類發(fā)展不可或缺的重要的經濟和物質基礎[1]。我國人多地少，土地資源緊缺，而在城市化、工業(yè)化迅速發(fā)展進程中，地區(qū)發(fā)展對土地的需求使得建設用地急劇擴張，耕地日益減少，土地供需矛盾日益突出；與此同時，建設用地利用粗放，結構布局不盡合理，土地閑置和浪費現(xiàn)象嚴重。在這種情況下，加強土地集約利用就成為提高土地利用效率和潛力的有效途徑。

目前，國內外研究學者從土地集約利用的內涵、指標體系的建設以及評價方法、評價結果的分析等方面進行了研究并提出了可行性的建議，并從空間尺度上對土地利用集約節(jié)約利用分析進行了較廣泛的研究，成果通常集中在3個層次：以全國、城市群以及省(州)域等區(qū)域的宏觀層次[1]；以城市內部區(qū)域、功能區(qū)為評價單元的中觀層次[2-4]；以宗地為評價單元的微觀層次[5]。這些研究多集中于經濟較為發(fā)達的中部及沿海地區(qū)，關于經濟欠發(fā)達、地形較為復雜的山區(qū)城市土地集約利用狀況的研究相對較少。山地城市土地呈現(xiàn)人多、地少、山地多、耕地少的狀況[6]，城市建設用地對山地的需求進一步加大，山地環(huán)境所承受的壓力也不斷增加，人地矛盾日益突出。因此，針對山地城市開展土地集約利用評價及分析，量化建設用地利用水平的高低等尤為必要，從而為政府合理配置土地資源，制定相關政策決定提供一定的科學依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源研究方法

1.1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源紅河哈尼族彝族自治州(以下簡稱紅河州)位于云南省東南部，地跨101°47′～104°16′E、22°26′～24°45′N，北接昆明，東連文山，西鄰玉溪，南與越南接壤，北回歸線橫貫紅河州東西。地勢是西北高東南低。地形分為山脈、巖溶高原、盆地(壩子)、河谷4部分。全州以山地為主,山區(qū)面積占全州總面積的88.5%；壩區(qū)面積占全州總面積的11.5%。全州土地面積為3.293萬km2，轄蒙自、個舊、開遠、彌勒4個市和建水縣、石屏縣、瀘西縣、元陽縣、紅河縣、綠春縣、屏邊苗族自治縣、河口瑤族自治縣、金平苗族瑤族傣族自治縣9個縣。

該研究數(shù)據(jù)主要來源于《紅河哈尼族彝族自治州統(tǒng)計年鑒》及紅河州國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。

1.2 研究方法采用建設用地集約利用匹配度分析與多因素綜合評價相結合的方法進行研究。多因素綜合評價方法是按照一定的目標和原則，對復雜經濟現(xiàn)象整體進行定量描述的一種方法，以評價單元為樣本，選擇對評價單元發(fā)生作用的因素和因子作為評價指標，并通過適宜的模式予以量化、計算和歸并，從而實現(xiàn)評價目標的一種方法[7]。多因素綜合評價法能完整全面地分析評價對象，并且容易操作。河南省[8]、河北省[9]、包頭市[10]、昆山開發(fā)區(qū)[11]、徐州市[12]等地區(qū)都采用了多因素綜合評價法。

1.2.1指標體系的建立。指標體系的建立遵循以下原則：綜合性、地域差異性、可操作性、持續(xù)性和動態(tài)性[13]。該研究基于研究區(qū)各縣市實際情況，在設計指標評價體系時，主要考慮到各縣域集約利用的共性，另一方面考慮到體現(xiàn)區(qū)域范圍內不同縣域土地利用的特征，并參照《建設用地節(jié)約集約利用評價規(guī)程》[14]，從人口和經濟兩方面確立了由利用強度指數(shù)、增長耗地指數(shù)以及用地彈性指數(shù)這3大類指標構成的定量指標體系，整個指標體系包含指數(shù)、分指數(shù)、分指數(shù)指標3個層次，見表1。

1.2.2指標權重及理想值的確定。指標權重的大小直接反映了該指標在土地集約水平的重要程度，影響著綜合評價的結果。因此，合理確定各評價指標的權重，對評價結果的準確性有著重要的作用。該研究中各指數(shù)層以及分指數(shù)層權重的確定采用德爾菲(Delphi)法，各指標權重值見表1相應指標右側括號內。

指標理想值的確定主要依據(jù)國家和地方制定的技術標準要求、有關法律法規(guī)，結合研究區(qū)地方土地利用規(guī)劃、城市規(guī)劃等技術指標，最終確定各項指標的理想值，見表1。

表1 建設用地狀況評價指標體系及權重、理想值

1.2.3指標標準化及集約度測算。為使各項指標具有可比性需要對各項分指數(shù)指標值進行標準化處理。指標標準化初始值處理采用以下公式：

(1)

式中,Si0表示第i項分指數(shù)指標標準化初始值；ti表示第i項分指數(shù)指標理想值；ai表示第i項分指數(shù)指標實際值。正向相關指標Si=Si0；對于反向相關指標，Si=1/Si0。該研究選取的單位人口增長消耗新增城鄉(xiāng)建設用地量指標、單位地區(qū)生產總值消耗新增建設用地量指標和單位固定資產投資消耗新增建設用地量指標為反向相關指標，其余指標均為正向相關指標。

建設用地集約節(jié)約利用水平的綜合分值的計算采用指數(shù)加權求和的方法，計算公式為：

(2)

(3)

式中，βk指第k項指數(shù)的值；P代表集約利用水平的綜合分值；wkj代表第k項指數(shù)下的第j個分指數(shù)的權重；wji代表第j個分指數(shù)下第i個指標的權重值；Sji代表第j項分指數(shù)下的第i個指標的標準化值。wk代表第k項指數(shù)的權重值；n代表第j項分指數(shù)下的分指數(shù)指標個數(shù)；m代表第k項分指數(shù)下的分指數(shù)指標個數(shù)；h代表總指數(shù)下的指標個數(shù)。

2 結果與分析

2.1 建設用地集約利用匹配度分析研究區(qū)建設用地集約利用匹配度分析為定性分析，主要通過分析人口發(fā)展與建設用地變化的匹配程度、經濟發(fā)展與建設用地變化的匹配程度來判斷土地的利用狀況。

2.1.1人口發(fā)展與建設用地變化匹配程度分析。人口發(fā)展與建設用地變化匹配程度分析是為了揭示行政轄區(qū)整體建設用地消耗與自身社會發(fā)展的協(xié)調程度以及存在的問題，主要依據(jù)人口與建設用地增長彈性系數(shù)(A1)、城鎮(zhèn)人口與城鎮(zhèn)工礦用地增長彈性系數(shù)(A2)以及農村人口與村莊建設用地增長彈性系數(shù)(A3)來確定。根據(jù)各指標的含義，計算得到研究區(qū)各縣市人口發(fā)展與建設用地變化匹配程度各項指標值(表2)。

表2 人口發(fā)展與建設用地變化匹配度指標值

由表2可知，從前兩項指標來看，人口與建設用地以及城鎮(zhèn)人口與城鎮(zhèn)建設用地的匹配程度總體上呈現(xiàn)正向相關趨勢。就3項指標綜合來看，只有個舊市、蒙自市和屏邊縣均為正值，表明這3個縣(市)人口以及其相應的建設用地匹配度較好。其他11個縣(市)的農村人口與其對應的村莊建設用地均成負相關。反觀這11個縣市的人口和建設用地數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)這一現(xiàn)象皆是由于農村人口減少，而村莊建設用地增加造成的。

造成這一結果的原因主要是由于隨著城市化力度的不斷加大，越來越多的農村人口進入城市，致使農村常住人口減少，而其在農村的宅基地以及房產依舊存在，其中不乏人在城市務工并常年在城市居住卻在農村占地修建房屋的現(xiàn)象，農村土地浪費嚴重。

2.1.2經濟發(fā)展與建設用地變化匹配程度分析。經濟發(fā)展與建設用地變化匹配程度分析主要選取地區(qū)生產總值與建設用地增長彈性系數(shù)(B1)，以表現(xiàn)研究區(qū)建設用地消耗與自身經濟發(fā)展的協(xié)調程度，結合該系數(shù)的含義及相關計算，得到研究區(qū)13個縣市的地區(qū)生產總值與建設用地增長彈性系數(shù)值，見表3。

由表3可知,從地區(qū)生產總值與建設用地增長彈性系數(shù)值來看，各縣市系數(shù)值均大于1，且除蒙自市外其余均大于10。該結果表明研究區(qū)總體上生產總值的增長幅度遠大于建設用地的增長幅度，土地利用強度較高，這與山區(qū)城市的現(xiàn)狀是符合的。而蒙自市相對于其他縣市來講，經濟與建設用地增長匹配度略低，土地利用強度有待進一步加強。

2.2 集約度測算結果與分析

2.2.1土地利用集約度分指數(shù)及綜合分值計算結果。建設用地集約利用是多因素相互作用的過程，該研究采用2009～2012年研究區(qū)的土地變更數(shù)據(jù)，采用多因素綜合評價法對研究區(qū)13個縣市的建設用地集約度進行量化計算以及對比，結果見表4，分指標匯總對比見圖1。

表3 地區(qū)生產總值與建設用地增長彈性系數(shù)值

表4 各縣市建設用地集約利用指數(shù)值及綜合分值

2.2.2建設用地集約利用空間分異研究。根據(jù)研究區(qū)各縣市的綜合評價指數(shù)，采用數(shù)軸法，結合土地利用程度的實際狀況，將13個縣市分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ 3個等級，分級結果見圖2。

由表4及圖2可知，研究區(qū)集約度分值最高為89.1，最低為65.27，平均值為76.46。其中，Ⅰ級縣市為開遠市和屏邊縣，土地利用程度好，集約度最高；Ⅱ級縣市為個舊市、屏邊縣、建水縣、石屏縣、彌勒市、元陽縣和綠春縣，土地利用程度較好，集約度較高；Ⅲ級縣市為蒙自市、紅河縣、金平縣和河口縣，土地利用程度較為粗放，集約度較低。研究區(qū)大部分縣市建設用地利用集約度較好，且集中分布于研究區(qū)的西北部，而集約度較差的縣市有2個位于邊境。集約程度由西北向東南趨于減弱，集約度與地形有明顯的相關性。

3 結論

通過對研究區(qū)人口、經濟與建設用地的匹配度分析以及集約度分值的綜合分析，表明多因素綜合評價法與匹配度分析結果一致，該方法適用于山區(qū)縣城建設用地集約度測算，與現(xiàn)實情況基本吻合，具有一定的可行性。該研究對紅河州建設用地集約利用情況的分析得出以下結論：

(1)州域整體集約度較高，部分縣市集約度較低。紅河州面積高達66.8%的縣市綜合分值大于70分，表明紅河州建設用地整體上呈現(xiàn)集約利用的狀態(tài)，這與區(qū)域經濟發(fā)展水平以及區(qū)域工業(yè)產業(yè)化，以及城市化水平密切相關；只有紅河縣、金平縣、河口縣、蒙自市4個縣市分值低于70分，屬于粗放、低度集約利用水平，土地利用水平有待進一步加強。

(2)山地城市地形復雜，集約度與地形顯著相關。研究區(qū)北部為巖溶高原區(qū)，山脈、河流、盆地相間排列，地勢較為平緩，建設用地分布相對較為集中，布局及規(guī)劃較為統(tǒng)一；南部為哀牢山余脈，山高谷深坡陡，地形錯綜復雜，建設用地受地形約束較大，農村居民點基本處于依地勢自然形成，自然發(fā)展的特點，致使山區(qū)存在大量點狀居民點導致土地集約利用度較低。所以從空間上，集約程度由西北向東南趨于減弱，集約度與地形有顯著的相關性。

(3)土地集約觀念淡薄，土地利用集約度較低。研究區(qū)位于云南省東南部，南與越南接壤，沿邊境地區(qū)，土地利用集約程度較低，人口和經濟增長對建設用地的消耗不盡合理。沿邊境地區(qū)屬西部欠發(fā)達地區(qū)，土地集約觀念淡薄，土地市場起步晚，市場發(fā)育不完善，政府對土地的管控能力較弱，土地利用程度松散，集約度較低。

(4)農村建設用地浪費嚴重，人口與建設用地增長不匹配。隨著城市化力度的不斷加大，2009～2012年研究區(qū)農村常住人口減少了172萬，越來越多的農村人口進入城鎮(zhèn)打工，而其在農村的宅基地以及房產依舊存在；并且城市購房成本較大，多數(shù)外出務工的農村人口仍舊選擇在農村占用宅基地修建新房，在城市租房居住，造成農村土地嚴重浪費。

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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

李瑩(1987- )，女，河南滎陽人，碩士研究生，研究方向：山地資源遙感。*通訊作者，教授，博士生導師，從事資源環(huán)境遙感研究。

2014-12-02

S 28

A

0517-6611(2015)02-313-04