G60科創(chuàng)走廊節(jié)點(diǎn)城市土地利用綜合效益空間分布

徐小峰

（1. 南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，江蘇·南京 210023；2. 上海市地質(zhì)調(diào)查研究院，上海 200072；3. 上海市國土資源調(diào)查研究院，上海 200072）

2016年上海市提出沿G60高速公路構(gòu)建科創(chuàng)走廊，2017年上海松江與杭州、嘉興簽訂G60科創(chuàng)走廊合作協(xié)議，后續(xù)江蘇蘇州、浙江金華和湖州，安徽合肥、蕪湖、宣城相繼加入，構(gòu)建成了G60科創(chuàng)走廊“一廊一核多城”的城市協(xié)同發(fā)展的空間格局。其中，“一核”是指建設(shè)中的科創(chuàng)中心上海，“一廊”是指G60科創(chuàng)走廊，“多城”是指杭州、嘉興、蘇州、金華、湖州、合肥、蕪湖、宣城等城市。G60科創(chuàng)走廊是長三角高質(zhì)量一體化發(fā)展的重要引擎和先行試點(diǎn)區(qū)，承擔(dān)著區(qū)域協(xié)同發(fā)展的重任。目前學(xué)者們對(duì)于長三角相關(guān)要素空間分布的研究較多，包括創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力、人口、勞動(dòng)力、土地價(jià)格、物流等多方面[1-6]，但以G60科創(chuàng)走廊為研究對(duì)象的相對(duì)缺少。本文以G60科創(chuàng)走廊節(jié)點(diǎn)城市為研究對(duì)象，采用極值熵值法和GIS軟件對(duì)該區(qū)域城市土地利用綜合效益進(jìn)行定量評(píng)估，為G60科創(chuàng)走廊節(jié)點(diǎn)城市的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境、生態(tài)可持續(xù)發(fā)展提供參考，為城市發(fā)展決策提供依據(jù)。

1 評(píng)價(jià)體系及方法

1.1 評(píng)價(jià)體系

結(jié)合以往學(xué)者研究成果[7-15]，考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)可獲性，將城市土地利用綜合效益分解為經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益、環(huán)境效益和生態(tài)效益四個(gè)維度，并選取8項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)和16項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)建城市土地利用綜合效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（表1）。

1.2 評(píng)價(jià)方法

采取極值熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重，具體方法如下：

首先采用極值法對(duì)指標(biāo)原始值進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。為避免在無量綱處理過程中出現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)值為零，影響熵值計(jì)算，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化公式進(jìn)行線性平移改進(jìn)[16-19]。

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理方式

正向指標(biāo)：

負(fù)向指標(biāo)：

其中，i表示城市，取值為（1，n）；j表示指標(biāo)，取值為（1，m）。x′ij，表示第i個(gè)城市的第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值。為方便表達(dá)，將后續(xù)公式將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值仍然記為xij。c表示線性平移參數(shù)，定值。當(dāng)c的取值盡可能接近零時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)值對(duì)于評(píng)價(jià)結(jié)果不會(huì)產(chǎn)生顯著影響。

（2）指標(biāo)熵值計(jì)算公式

其中，pij表示第j個(gè)指標(biāo)下第i個(gè)城市占該指標(biāo)的比重；ej表示第j個(gè)指標(biāo)的熵值。

（3）指標(biāo)權(quán)重計(jì)算公式

其中，dj表示信息熵冗余度；pj表示指標(biāo)權(quán)重值。（4）指標(biāo)分值計(jì)算

其中，Si表示第i個(gè)城市的指標(biāo)分值；wj表示第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

2 實(shí)證分析

2.1 評(píng)價(jià)對(duì)象及數(shù)據(jù)來源

本文選取G60科創(chuàng)走廊9個(gè)節(jié)點(diǎn)城市（上海市，江蘇省蘇州市，浙江省杭州市、嘉興市、湖州市、金華市，安徽省合肥市、蕪湖市、宣城市）作為評(píng)價(jià)對(duì)象，查詢了評(píng)價(jià)對(duì)象2017年統(tǒng)計(jì)年鑒和中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒、中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒等，收集了16項(xiàng)指標(biāo)涉及的相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2.2 指標(biāo)權(quán)重

根據(jù)以上指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法，計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重（表1）。

從分指數(shù)權(quán)重來看，經(jīng)濟(jì)效益分指數(shù)對(duì)城市土地利用綜合效益影響較大（0.40）；其次是生態(tài)效益分指數(shù)（0.27）和社會(huì)效益分指數(shù)（0.23），環(huán)境效益分指數(shù)影響較小（0.10）。

從二級(jí)指標(biāo)權(quán)重來看，地均地方財(cái)政收入(0.15)、地均可利用水資源量（0.15）、地均公用設(shè)施投資（0.11）、地均生產(chǎn)總值（0.09）對(duì)土地利用綜合效益影響較大；其次是在校大學(xué)生密度（0.07）、道路面積覆蓋率（0.06）、地均專利授權(quán)數(shù)（0.06）、地均固定資產(chǎn)投資（0.05）、森林覆蓋率（0.05）和建成區(qū)綠化覆蓋率（0.05）等指標(biāo)；城鎮(zhèn)居民人均純收入（0.04）、一般工業(yè)固體廢物綜合利用率（0.03）、地均工業(yè)二氧化硫排放量（0.03）、地均污水排放量（0.02）、城市污水集中處理率（0.02）、人均公園綠地面積（0.02）對(duì)城市土地利用綜合效益影響較小。

2.3 評(píng)價(jià)結(jié)果

本文運(yùn)用GIS軟件，采取Natural Breaks空間聚類分析方法分別將G60科創(chuàng)走廊節(jié)點(diǎn)城市的綜合效益、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境和生態(tài)效益分為5類。

（1）綜合效益分析

從土地利用綜合效益來看，呈現(xiàn)出以上海市為首，以滬蘇浙皖逐步遞減的趨勢(shì)，其中浙江段以杭州為中心向外遞減；安徽段以合肥為中心向外遞減。其中G60科創(chuàng)走廊滬蘇浙城市要高于安徽城市。從評(píng)價(jià)結(jié)果來看，G60科創(chuàng)走廊節(jié)點(diǎn)城市中上海市土地利用綜合績效最好，經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)效益均排名第1，且顯著高于其他城市，但環(huán)境效益較低；其次是蘇州和杭州，土地利用綜合績效較好；后面依次是湖州、嘉興、合肥、金華、蕪湖，宣城土地利用綜合效益相對(duì)偏低（圖1、圖2）。

表1 城市土地利用綜合效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及其權(quán)重Table 1 The index system and weight of comprehensive land use eきciency of urban

圖1 G60科創(chuàng)走廊節(jié)點(diǎn)城市土地利用綜合效益圖Fig.1 The comprehensive land use eきciency of G60 nodal cities

圖2 土地利用綜合效益空間分布Fig.2 The spatial distribution of comprehensive land use eきciency for G60 nodal cities

（2）經(jīng)濟(jì)效益分析

從土地利用經(jīng)濟(jì)效益來看，呈現(xiàn)以上海為首，沿“人”字型遞減趨勢(shì)（圖3）。上海市具有明確的優(yōu)勢(shì)，地均投入強(qiáng)度和產(chǎn)出效益都較高，其中地均公共設(shè)施投資強(qiáng)度和地均地方財(cái)政收入貢獻(xiàn)優(yōu)勢(shì)明顯；其次蘇州市土地利用經(jīng)濟(jì)效益高于其他7個(gè)城市，地均投入強(qiáng)度和產(chǎn)出效益各指標(biāo)貢獻(xiàn)均衡；嘉定、合肥、杭州位于第三梯隊(duì)，其中嘉興地均固定資產(chǎn)投資貢獻(xiàn)較大，杭州地均公共設(shè)施投資貢獻(xiàn)較大；蕪湖和湖州位于第四梯隊(duì)；金華和宣城土地利用經(jīng)濟(jì)效益明顯偏低（圖4）。

圖3 土地利用經(jīng)濟(jì)效益空間分布Fig.3 The spatial distribution of the land utilization economic eきciency for G60 nodal cities

圖4 土地利用經(jīng)濟(jì)效益及各指標(biāo)貢獻(xiàn)度Fig.4 The index score of the land utilization economic eきciency for G60 nodal cities

（3）社會(huì)效益分析

從土地利用社會(huì)效益來看，呈現(xiàn)以上海為首，沿“人”字型遞減趨勢(shì)（圖5）。上海市土地利用社會(huì)效益最高，其中道路面積覆蓋率和在校大學(xué)生密度明顯較高；其次是蘇州市，道路面積覆蓋率貢獻(xiàn)較大，其他指標(biāo)貢獻(xiàn)均衡；杭州、合肥、嘉興位于第三梯度，且差異較小，其中杭州城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和在校大學(xué)生密度貢獻(xiàn)較大，合肥在校大學(xué)生密度貢獻(xiàn)明顯較大，嘉興城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和地均專利授權(quán)數(shù)貢獻(xiàn)較大。蕪湖、湖州、金華位于第四梯度，其中蕪湖道路面積貢獻(xiàn)率較高，湖州和金華城鎮(zhèn)人均可支配收入較高。宣城土地利用社會(huì)效益偏低，各指標(biāo)貢獻(xiàn)度都較低（圖6）。

（4）環(huán)境效益分析

圖5 土地利用社會(huì)效益空間分布Fig.5 The spatial distribution of the land utilization social eきciency for G60 nodal cities

圖6 土地利用社會(huì)效益及各指標(biāo)貢獻(xiàn)度Fig.6 The index score of the land utilization social eきciency for G60 nodal cities

圖7 土地利用環(huán)境效益空間分布Fig.7 The spatial distribution of the land utilization environmental eきciency for G60 nodal cities

從土地利用環(huán)境效益來看，呈現(xiàn)以金華為首沿“人”字型向兩邊遞減趨勢(shì)（圖7）。金華、湖州兩市土地利用環(huán)境效益較好，各指標(biāo)貢獻(xiàn)均衡；杭州、蕪湖、宣城位于第二梯度，其中宣城一般工業(yè)固體廢棄物綜合利用率較低；嘉興和合肥位于第三梯度，其中嘉興城市污水集中處理率偏低，合肥一般工業(yè)固體廢棄物綜合利用率偏低；上海市位于第四梯度，主要由于地均污水排放量太高，地均工業(yè)二氧化硫排放量較高；蘇州市土地利用環(huán)境效益最低，主要在于地均工業(yè)二氧化硫排放量較高、城市污水集中處理率偏低（圖8）。

圖8 土地利用環(huán)境效益及各指標(biāo)貢獻(xiàn)度Fig.8 The index score of the land utilization environmental eきciency for G60 nodal cities

（5）生態(tài)效益分析

從土地利用生態(tài)效益來看，呈現(xiàn)以湖州和杭州為中心，以“Y”型遞減趨勢(shì)（圖9）。上海市土地利用生態(tài)效益最高，主要由于地均可利用水資源量明顯偏高，其他三項(xiàng)指標(biāo)（森林覆蓋率、建成區(qū)綠化覆蓋率、人均公園綠地面積）均偏低。湖州、杭州位于第二梯度，其中湖州地均可利用水資源量偏低，杭州建成區(qū)綠化覆蓋率偏低；蘇州、宣城、金華、嘉興位于第三梯度，除蘇州外其他3市地均可利用水資源偏低，宣城、金華森林覆蓋率相對(duì)較高。合肥位于第四梯度，各項(xiàng)指標(biāo)貢獻(xiàn)均衡但偏低。蕪湖位于第五梯度，各項(xiàng)指標(biāo)均偏低（圖10）。

圖9 土地利用生態(tài)效益空間分布Fig.9 The spatial distribution of the land utilization ecological eきciency for G60 nodal cities

3 結(jié)論與建議

圖10 土地利用生態(tài)效益及各指標(biāo)貢獻(xiàn)度Fig.10 The index score of the land utilization ecological eきciency for G60 nodal cities

本文以G60科創(chuàng)走廊節(jié)點(diǎn)城市為研究對(duì)象，選取經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境、生態(tài)4方面16個(gè)重要指標(biāo)構(gòu)建了城市土地利用綜合效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用極值熵值法和GIS聚類分析法對(duì)該區(qū)域城市土地利用綜合效益進(jìn)行了定量評(píng)估和空間分析，為G60科創(chuàng)走廊土地利用綜合效益提升和可持續(xù)發(fā)展提供參考，為城市發(fā)展決策提供依據(jù)。

研究結(jié)果表明：

（1）采用極值熵值法測(cè)算指標(biāo)權(quán)重，從分指數(shù)權(quán)重來看，經(jīng)濟(jì)效益分指數(shù)對(duì)城市土地利用綜合效益影響較大；其次是生態(tài)效益分指數(shù)和社會(huì)效益分指數(shù)，環(huán)境效益分指數(shù)影響較小。從二級(jí)指標(biāo)權(quán)重來看，地均地方財(cái)政收入、地均可利用水資源量、地均公用設(shè)施投資、地均生產(chǎn)總值對(duì)土地利用綜合效益影響較大；其次是在校大學(xué)生密度、道路面積覆蓋率、地均專利授權(quán)數(shù)、地均固定資產(chǎn)投資、森林覆蓋率和建成區(qū)綠化覆蓋率等指標(biāo)；城鎮(zhèn)居民人均純收入、一般工業(yè)固體廢物綜合利用率、地均工業(yè)二氧化硫排放量、地均污水排放量、城市污水集中處理率、人均公園綠地面積對(duì)城市土地利用綜合效益影響較小。

（2）從城市土地利用綜合效益空間分布來看，呈現(xiàn)出以上海市為首，以滬蘇浙皖逐步遞減的趨勢(shì)，其中浙江段以杭州為中心向外遞減；安徽段以合肥為中心向外遞減。土地利用經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益呈現(xiàn)以上海為首，沿“人”字型遞減；土地利用環(huán)境以金華為首沿“人”字型向兩邊遞減；生態(tài)效益以湖州和杭州為中心，呈“Y”型遞減。從單個(gè)城市來看，上海和蘇州，土地利用的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益較好，但環(huán)境效益較低；杭州、合肥、嘉興土地利用的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境、生態(tài)效益相對(duì)均衡；湖州、宣城、金華土地利用環(huán)境和生態(tài)效益相對(duì)較好，但經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益偏低。蕪湖經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境、生態(tài)效益整體偏低。

（3）針對(duì)不同城市需要采取不同策略提高土地利用綜合效益。發(fā)揮上海、蘇州公共基礎(chǔ)設(shè)施完備、科技創(chuàng)新能力優(yōu)勢(shì)，重點(diǎn)發(fā)展科創(chuàng)類戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，做好產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和建設(shè)用地減量化，提高環(huán)境和生態(tài)效益。杭州、合肥和嘉興，經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境、生態(tài)效益發(fā)展均衡，應(yīng)保持均衡增長態(tài)勢(shì)，其中嘉興應(yīng)重點(diǎn)加大公共基礎(chǔ)設(shè)施投資和科技教育投入；合肥應(yīng)加快科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化和提高環(huán)境治理水平。湖州、宣城、金華可以發(fā)揮環(huán)境和生態(tài)優(yōu)勢(shì)，重點(diǎn)發(fā)展綠色環(huán)保高附加值產(chǎn)業(yè)，同時(shí)做好G60科創(chuàng)走廊產(chǎn)業(yè)承接，提高土地利用經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。宣城應(yīng)依托G60科創(chuàng)走廊平臺(tái)，做好與其他城市的全面對(duì)接，提升土地利用綜合效益。