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    城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展時(shí)空演變及交互響應(yīng)
    ——以江蘇省為例

    2022-10-12 10:23:18莎,方斌*,李欣,謝
    地理與地理信息科學(xué) 2022年5期
    關(guān)鍵詞:利用效率江蘇省耦合

    何 莎 莎,方 斌*,李 欣,謝 雪

    (1.南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院/江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心,江蘇 南京 210023;2.揚(yáng)州大學(xué)農(nóng)學(xué)院,江蘇 揚(yáng)州 225009)

    0 引言

    十九大首次提出“高質(zhì)量發(fā)展”概念,自此高質(zhì)量發(fā)展成為中國邁入新發(fā)展階段、深入貫徹新發(fā)展理念、加快構(gòu)建新發(fā)展格局的基本要求,社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)為效率與質(zhì)量提升[1]。作為一種關(guān)鍵生產(chǎn)要素和政策工具,土地是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間載體,對社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長起基礎(chǔ)支撐作用[2]。人們根據(jù)自身需求對土地進(jìn)行開發(fā)、改造和使用屬于長期過程,因此土地利用影響經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展也存在遲滯效應(yīng)[3],解析土地利用與經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)聯(lián)機(jī)制是實(shí)現(xiàn)區(qū)域資源要素優(yōu)化配置的前提條件。

    學(xué)界對高質(zhì)量發(fā)展開展了諸多有益探討,主要集中在高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵解析[4]、指標(biāo)體系構(gòu)建與水平測度[5,6]、發(fā)展路徑[7]等,經(jīng)濟(jì)學(xué)側(cè)重于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與綠色經(jīng)濟(jì)效益轉(zhuǎn)軌[8],社會學(xué)偏重于將高質(zhì)量歸結(jié)為人民生活質(zhì)量的提高[9],管理學(xué)偏重探討高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)存政策問題管理方法及建構(gòu)管理模式[10]。盡管學(xué)者們對高質(zhì)量發(fā)展尚未形成較統(tǒng)一的范疇和評判體系,但其內(nèi)涵一致,即高質(zhì)量發(fā)展是國家面臨資源環(huán)境約束趨緊、經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入瓶頸期大背景下提出的一種新型發(fā)展方式,其依托于區(qū)域本底資源條件,旨在推動質(zhì)量變革、效率變革和動力變革,使社會整體系統(tǒng)永續(xù)運(yùn)行。此外,以往研究多為其他變量與高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)性探討,無法明確其因果關(guān)系和作用方式,高質(zhì)量發(fā)展作為復(fù)雜的非線性系統(tǒng),其影響要素的內(nèi)生性問題僅依靠相關(guān)性分析難以規(guī)避。高質(zhì)量發(fā)展是區(qū)域空間生產(chǎn)要素有序流動、組合的結(jié)果狀態(tài),而土地利用是各種要素排列組合的媒介和載體,通過土地利用轉(zhuǎn)型可推動區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展[11],其利用效率是引導(dǎo)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展的有效手段,同時(shí)高質(zhì)量發(fā)展是土地利用結(jié)構(gòu)演化的重要推力。目前,土地利用效率相關(guān)研究主要聚焦于指標(biāo)體系構(gòu)建[12]、測度方法[13]、時(shí)空動態(tài)演進(jìn)及其影響因素識別[14]、土地資源優(yōu)化配置[15]等方面。以往城市土地利用效率更關(guān)注經(jīng)濟(jì)效益提升,隨著學(xué)界對高質(zhì)量發(fā)展深入研究,城市土地利用效率的內(nèi)涵和焦點(diǎn)發(fā)生變化,有必要進(jìn)一步梳理城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展的耦合關(guān)聯(lián)機(jī)制?;诖?,本文以江蘇省為研究區(qū),基于2005-2019年13個地市的面板數(shù)據(jù),采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)及綜合評價(jià)模型對城市土地利用效率和高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行測度,借助向量面板自回歸模型探討城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展水平的動態(tài)關(guān)聯(lián),以期厘清二者的耦合機(jī)制,為構(gòu)建其融合路徑和促進(jìn)兩大系統(tǒng)有序推進(jìn)提供借鑒。

    1 數(shù)據(jù)與研究方法

    1.1 研究區(qū)概況

    江蘇省位于長三角核心地帶,是中國東部沿海區(qū)域重要的經(jīng)濟(jì)增長極,區(qū)位條件優(yōu)越。全省轄13個地級市,區(qū)域經(jīng)濟(jì)南高北低,不均衡發(fā)展態(tài)勢顯著。蘇南社會經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),但產(chǎn)業(yè)融合、生態(tài)環(huán)境面臨挑戰(zhàn);蘇中社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展介于蘇南、蘇北之間,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)雷同,產(chǎn)生同質(zhì)競爭、同構(gòu)發(fā)展現(xiàn)象,空間資源利用效率不高;蘇北社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后,耕地非農(nóng)化、生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等問題引發(fā)關(guān)注。江蘇省作為資源約束型省份,以占全國1.12%的土地資源承載了10.10%的國內(nèi)生產(chǎn)總值和5.80%的人口,人地矛盾突出、土地利用強(qiáng)度大,蘇南地區(qū)人均耕地面積0.035 hm2,突破聯(lián)合國糧農(nóng)組織警戒線0.053 hm2,人口密度高達(dá)1 352人/km2,土地利用強(qiáng)度屬中國前列。伴隨著經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,江蘇省土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生較大轉(zhuǎn)化,人地系統(tǒng)正面臨資源約束趨緊、生態(tài)系統(tǒng)局部退化、三大區(qū)域聯(lián)動機(jī)制尚不完善等諸多問題,故選取江蘇省為案例地,揭示城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展交互作用及動態(tài)關(guān)聯(lián)效應(yīng),對指導(dǎo)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展具有一定代表性。

    1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

    1.2.1 城市土地利用效率評價(jià)指標(biāo)體系 經(jīng)典生產(chǎn)函數(shù)效率評價(jià)投入包括資源壓力和環(huán)境成本,產(chǎn)出為產(chǎn)品價(jià)值或服務(wù)價(jià)值[16]。以往效率評價(jià)指標(biāo)關(guān)注經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出卻忽略環(huán)境成本,顧及投入要素的負(fù)外部性才能全面、系統(tǒng)地評價(jià)城市土地利用效率。因此,本文借鑒土地投入—產(chǎn)出框架[17],投入指標(biāo)考慮經(jīng)濟(jì)學(xué)中的基本生產(chǎn)要素(即土地、資本和勞動力),選取城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積衡量土地要素投入、社會固定資產(chǎn)投資總額衡量資本要素投入,二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)反映城市土地利用的勞動力投入;此外,綠色發(fā)展作為新舊動能轉(zhuǎn)換的內(nèi)核要求,土地利用也應(yīng)逐步“綠色化”,城市可持續(xù)發(fā)展過程中不僅要考慮經(jīng)濟(jì)等期望產(chǎn)出最大化,土地開發(fā)利用帶給生態(tài)環(huán)境的非期望產(chǎn)出仍不可忽視[18],基于此,需將非期望產(chǎn)出納入綜合測度指標(biāo),參考文獻(xiàn)[19]并結(jié)合模型適用性,集成工業(yè)廢水、SO2和煙粉(塵)排放量等非期望產(chǎn)出變量為工業(yè)污染綜合指數(shù),以此作為環(huán)境成本衡量投入過程的負(fù)外部性。城市經(jīng)濟(jì)主要以非農(nóng)業(yè)的二、三產(chǎn)業(yè)為主,選取二、三產(chǎn)業(yè)增加值等期望產(chǎn)出度量經(jīng)濟(jì)效益。影響因素考慮土地利用效率受社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力和地方政策諸多因素影響[17],采用地方財(cái)政壓力表征地方政策、土地資源稟賦表征地區(qū)土地資源承載力、自主創(chuàng)新水平和對外開放程度表征催生高效土地利用模式的驅(qū)動力,以此4類因素作為外生變量(表1)。

    表1 城市土地利用效率綜合評價(jià)指標(biāo)Table 1 Comprehensive evaluation indexes of urban land use efficiency

    1.2.2 高質(zhì)量發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系 高質(zhì)量發(fā)展系統(tǒng)復(fù)雜、多維,參考文獻(xiàn)[7]對高質(zhì)量的認(rèn)知標(biāo)準(zhǔn),選取“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”五大維度量化高質(zhì)量發(fā)展。創(chuàng)新作為發(fā)展的首要技術(shù)動力,是催化經(jīng)濟(jì)發(fā)展、破除傳統(tǒng)低效率固化的內(nèi)卷動力,由于創(chuàng)新發(fā)展是從科技投入到成果產(chǎn)出的過程,借鑒文獻(xiàn)[20]的創(chuàng)新理念,主要選取科技投入及產(chǎn)出、教育水平和生產(chǎn)率等指標(biāo);協(xié)調(diào)發(fā)展主要解決發(fā)展不平衡問題,重點(diǎn)關(guān)注產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)和需求結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)參考文獻(xiàn)[21]選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高級化等指標(biāo),需求結(jié)構(gòu)是城鄉(xiāng)空間在消費(fèi)、收入、投資等方面的協(xié)同,參考文獻(xiàn)[22]選取城鄉(xiāng)收入差距、城鎮(zhèn)化率、消費(fèi)貢獻(xiàn)率、城鎮(zhèn)居民登記失業(yè)率表征;綠色發(fā)展重視維育生態(tài)水平,主要關(guān)注資源消耗、生態(tài)改善和污染治理等方面,借鑒文獻(xiàn)[23]選擇9項(xiàng)指標(biāo)綜合表達(dá);開放擴(kuò)大了城市資本要素投入,可衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)對外開放程度,借鑒文獻(xiàn)[24]從外貿(mào)依存度和外商投資企業(yè)產(chǎn)值等方面衡量;共享強(qiáng)調(diào)以人為本、公平共享,據(jù)此將收入分配公正、基本公共服務(wù)水平和生活質(zhì)量等方面納入要素層,參考文獻(xiàn)[22]的共享理念選取8項(xiàng)指標(biāo)綜合表達(dá)。相比以往的高質(zhì)量發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系,本研究的指標(biāo)選取過程淡化總量指標(biāo),適度向相對指標(biāo)傾斜,注重綜合績效評價(jià),為規(guī)避多重共線性問題,借助膨脹因子分析法和皮爾遜相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法對指標(biāo)進(jìn)行共線性檢驗(yàn),最終遴選33個指標(biāo)(表2)。

    表2 高質(zhì)量發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系Table 2 Evaluation index system of high-quality development level

    1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

    研究時(shí)段選取江蘇省土地利用變化最快速時(shí)段(2005-2019年),可突出反映土地利用變化的系列效應(yīng)。評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及江蘇省各地級市統(tǒng)計(jì)年鑒、國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)等(2006-2020年);江蘇省13個地市行政區(qū)劃圖來源于“國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)分享平臺——長江三角洲科學(xué)數(shù)據(jù)中心”,為保證跨度長達(dá)15年的時(shí)序連貫性,對不同年份的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)以2005年為基期進(jìn)行不變價(jià)處理;部分?jǐn)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不統(tǒng)一時(shí),以高一級別統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。

    1.4 研究方法

    1.4.1 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型 隨機(jī)前沿模型(SFA)是評價(jià)技術(shù)效率常用方法之一[26,27],土地利用在實(shí)際生產(chǎn)過程中可能被隨機(jī)擾動與技術(shù)無效率兩大因素約束,參照Battese等[28]對模型的設(shè)定,基于柯布—道格拉斯函數(shù)建立土地利用效率函數(shù)模型(式(1)),利用極大似然法對式(1)和式(2)估計(jì),可得地級市i第t年的土地利用效率landeit(式(3))。

    (1)

    (2)

    landeit=exp(-Uit)

    (3)

    1.4.2 耦合協(xié)調(diào)度模型 耦合協(xié)調(diào)度可反映多個系統(tǒng)之間的相互作用關(guān)系,本研究借鑒魏建飛等[29,30]的耦合協(xié)調(diào)度模型分析城市土地利用效率系統(tǒng)與高質(zhì)量發(fā)展系統(tǒng)的協(xié)調(diào)狀況,耦合協(xié)調(diào)度值越大,代表各系統(tǒng)之間越趨于良性發(fā)展。將江蘇省城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度劃分為10個協(xié)調(diào)等級類型和3大協(xié)調(diào)發(fā)展類型,具體分類標(biāo)準(zhǔn)參見文獻(xiàn)[30]。

    1.4.3 面板向量自回歸模型 面板向量自回歸(Panel data Vector Auto Regression,PVAR)模型內(nèi)嵌時(shí)序與面板數(shù)據(jù)雙重優(yōu)勢,能很好地避免普通回歸模型可能導(dǎo)致的內(nèi)生性和異方差等問題。通過正交脈沖響應(yīng)函數(shù)分離其他變量與內(nèi)生變量間的沖擊效應(yīng)和方差貢獻(xiàn)率,有利于揭示面板數(shù)據(jù)中內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系,具體數(shù)據(jù)處理步驟及數(shù)理方法詳見文獻(xiàn)[31]。

    2 結(jié)果分析

    2.1 時(shí)間演變格局

    運(yùn)用Frontier軟件測算2005-2019年城市土地利用效率(表3),結(jié)果表明:γ值為0.9818,且顯著性較高,說明城市土地利用的技術(shù)無效率對誤差貢獻(xiàn)率高達(dá)98.18%,模型可靠。從方差參數(shù)看,除工業(yè)污染綜合指數(shù)估計(jì)系數(shù)不顯著,其他投入指標(biāo)均顯著,且由產(chǎn)出彈性可知,城市土地利用效率與固定資本、勞動力、創(chuàng)新水平和土地投入等密切相關(guān)。

    表3 城市土地利用效率隨機(jī)前沿方程估計(jì)結(jié)果Table 3 Estimates of urban land use efficiency by stochastic frontier production function

    城市土地利用效率和高質(zhì)量發(fā)展分布狀態(tài)具有隨機(jī)性和復(fù)雜性,是復(fù)雜的非線性系統(tǒng),由量變向質(zhì)變演進(jìn)。為規(guī)避數(shù)據(jù)波動誤差,參考文獻(xiàn)[22],采用3年平均法對研究時(shí)段進(jìn)行切割。核密度估計(jì)曲線能明顯捕捉隨機(jī)變量的分布特征[32],借助該方法對數(shù)據(jù)總體分布特征進(jìn)行分析,2005-2019年江蘇省城市土地利用效率核密度函數(shù)表現(xiàn)出顯著的雙峰分布形式,呈高值和低值集聚態(tài)勢(圖1a)。1)波峰形態(tài)總體上由陡峭的“M”形轉(zhuǎn)為扁平狀,且曲線和主峰位置逐漸右推,表明江蘇省城市土地利用效率不斷提升;2)從曲線形狀看,波峰峰高總體降低且由陡峭向扁平演進(jìn),表明城市土地利用效率表現(xiàn)出明顯的擴(kuò)散效應(yīng);3)波峰高度在2014年之前呈現(xiàn)明顯的多峰變化,表明城市土地利用效率具有低值顯著收斂和高值輕微收斂之勢,2014年急劇下降,之后漸趨平穩(wěn),并未表現(xiàn)出明顯的集聚特征;4)從曲線位置看,核密度函數(shù)曲線整體向右推進(jìn),說明江蘇省各城市土地利用效率值不斷增大,政府對城市土地利用成效的管控力度愈益深化。

    基于綜合評價(jià)模型[30]計(jì)算江蘇省各地市高質(zhì)量發(fā)展綜合指數(shù)值,其核密度函數(shù)表現(xiàn)出顯著的高低雙峰分布形式,表明各城市高質(zhì)量發(fā)展水平呈低值和高值集聚之勢(圖1b)。1)波峰形態(tài)總體上由陡峭向扁平演進(jìn),呈先升再降又升的“N”形,曲線和主峰位置不斷右移,說明江蘇省地級市高質(zhì)量發(fā)展水平不斷提升;2)從曲線形狀可知,波峰峰高總體呈降低趨勢,波峰形態(tài)由陡峭向扁平轉(zhuǎn)化,說明各地市高質(zhì)量發(fā)展水平也表現(xiàn)出明顯的擴(kuò)散效應(yīng),且整個研究期的波峰高度呈多峰變化,說明高質(zhì)量發(fā)展水平出現(xiàn)顯著的低值收斂和輕微的高值收斂特性;3)從曲線位置看,核密度函數(shù)曲線整體右移,說明江蘇省各地市高質(zhì)量發(fā)展水平不斷提升,而曲線左側(cè)向右縮進(jìn)且右尾延長度不斷增加,說明各地市高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)低值區(qū)逐漸向中高值區(qū)轉(zhuǎn)化。

    圖1 江蘇省城市土地利用效率和高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)動態(tài)演進(jìn)Fig.1 Dynamic evolution of urban land use efficiency and high-quality development level in Jiangsu Province

    2.2 空間分異格局

    為揭示江蘇省13個地市的城市土地利用效率和高質(zhì)量發(fā)展水平的空間格局特征,采用自然斷點(diǎn)法(Jenks)將二者劃分為高、較高、中等、較低和低5個等級(圖2)。2005-2019年江蘇省城市土地利用效率整體呈現(xiàn)蘇南>蘇中>蘇北,空間形態(tài)呈組團(tuán)狀,表現(xiàn)出一定的延續(xù)性和空間慣性。整體空間格局較穩(wěn)定,多地市土地利用效率等級未發(fā)生明顯變動,無錫和蘇州15年始終為高效率等級,連云港、宿遷和淮安除2014-2016年外均為低效率等級;此外,發(fā)生等級變化的地市也僅涉及相鄰2種效率等級,如泰州在2011年前均為較低效率等級,在2011年轉(zhuǎn)為中等效率等級,徐州也在中等效率和較低效率等級之間轉(zhuǎn)化。高效率和較高效率區(qū)主要集中在蘇錫常地區(qū)、南京都市圈核心帶,這些地區(qū)是江蘇省最大的“優(yōu)勢板塊”,注重資源統(tǒng)籌配置,且土地集約利用程度和引進(jìn)產(chǎn)業(yè)的門檻較高,所以其土地產(chǎn)出價(jià)值相對較高;較低效率區(qū)和低效率區(qū)主要集中在蘇中及蘇北地區(qū),該地區(qū)多以土地要素投入推動經(jīng)濟(jì)增長,且產(chǎn)業(yè)層次不高,故城市土地利用效率較低;中等效率區(qū)主要分布在徐州和揚(yáng)州,徐州有“五省通衢”之稱,受交通軸線廊道功能影響顯著,相較于蘇北其他城市有較大優(yōu)勢,但其城市土地利用效率仍有較大提升空間。

    圖2 江蘇省城市土地利用效率和高質(zhì)量發(fā)展水平的空間格局Fig.2 Spatial pattern of urban land use efficiency and high-quality development level in Jiangsu Province

    2005-2019年高質(zhì)量發(fā)展水平空間分異明顯,整體呈蘇南>蘇中>蘇北的空間格局,且相對穩(wěn)定,多地高質(zhì)量發(fā)展水平等級未發(fā)生明顯變動。南京和蘇州始終為高水平等級,連云港和宿遷2011年后均為低水平等級,揚(yáng)州市始終為中等水平等級,發(fā)生等級變化的地市也僅在相鄰等級轉(zhuǎn)換。高水平和較高水平區(qū)主要集中在蘇錫常地區(qū),這些城市是江蘇省最快的增長極,且距離上海較近,極易受其經(jīng)濟(jì)發(fā)展涓滴效應(yīng)影響,而且在一定自然資源和社會要素約束下,蘇南地市由于產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)與科技優(yōu)勢,既提高了資源利用效率,又降低了高能耗帶來的生態(tài)環(huán)境成本,所以高質(zhì)量發(fā)展水平較高;較低水平區(qū)和低水平區(qū)主要集中在泰州、鹽城等“長三角”邊緣區(qū)城市,受經(jīng)濟(jì)中心的吸引和輻射作用較弱,且這些地區(qū)一直以第一產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo),工業(yè)基礎(chǔ)較弱,資源開發(fā)缺乏規(guī)模效應(yīng),極易受周邊地區(qū)虹吸效應(yīng)影響,且生產(chǎn)技術(shù)和管理機(jī)制相對落后,致使高質(zhì)量發(fā)展水平低下;中等水平區(qū)主要分布在徐州和揚(yáng)州,揚(yáng)州作為歷史文化名城,是長江北岸門戶與蘇南蘇北通道,而徐州作為淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)的中心城市,是華東地區(qū)重要的科教、金融、醫(yī)療中心,所以其高質(zhì)量發(fā)展水平相對較好。

    2.3 城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展水平耦合協(xié)調(diào)度

    由圖3可知,江蘇省城市土地利用效率、高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)和耦合協(xié)調(diào)度總體均呈上升態(tài)勢,表明近年來江蘇省城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展成效較顯著。兩大系統(tǒng)的Person相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.877(在0.01水平上顯著),線性擬合方程為:y= 0.9382x-0.0719,擬合精度R2=0.7687,表明江蘇省城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)顯著相關(guān)。從時(shí)序變化上看,江蘇省城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)耦合協(xié)調(diào)度呈逐年增長之勢(圖3),從2005年的0.34升至2019年的0.61,2005-2012年經(jīng)濟(jì)高速增長,兩大系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度小于0.5,粗放型經(jīng)濟(jì)增長雖能驅(qū)動土地利用效率提高,但生態(tài)環(huán)境成本較大,導(dǎo)致高質(zhì)量發(fā)展水平與城市土地利用效率的耦合協(xié)調(diào)水平較低。2013年耦合協(xié)調(diào)度大于0.5,這得益于“穩(wěn)增長、促改革、調(diào)結(jié)構(gòu)、惠民生”等政策的出臺,促使高質(zhì)量發(fā)展和城市土地利用效率的耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)有效提高。

    圖3 城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)耦合協(xié)調(diào)度Fig.3 Coupling coordination degree of urban land use efficiency and high-quality development level

    從空間格局演化看(圖4),蘇州市于2009年率先邁進(jìn)協(xié)調(diào)發(fā)展階段,耦合協(xié)調(diào)度為0.61,進(jìn)入初級協(xié)調(diào)行列,2012年南京(耦合協(xié)調(diào)度為0.61)也進(jìn)入?yún)f(xié)調(diào)發(fā)展階段,2016年無錫耦合協(xié)調(diào)度高達(dá)0.62,成為第三個邁入?yún)f(xié)調(diào)發(fā)展階段的城市,2019年鎮(zhèn)江(0.64)和常州(0.61)均進(jìn)入?yún)f(xié)調(diào)發(fā)展階段,而連云港(0.48)、淮安(0.49)和宿遷(0.47)仍在協(xié)調(diào)過渡階段,位于瀕臨失調(diào)等級。分區(qū)域看(圖3),蘇南、蘇中和蘇北城市土地利用效率、高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)和耦合協(xié)調(diào)度均平穩(wěn)遞增。2005-2019年蘇南耦合協(xié)調(diào)度從0.419增至0.711,2005-2014年處于協(xié)調(diào)過渡階段,之后步入?yún)f(xié)調(diào)發(fā)展階段;蘇中耦合協(xié)調(diào)度從0.292增至0.557,2005-2009年處于協(xié)調(diào)衰退階段,之后處于協(xié)調(diào)過渡階段;蘇北耦合協(xié)調(diào)度從0.188增至0.492,2005-2012年處于協(xié)調(diào)衰退階段,之后處于協(xié)調(diào)過渡階段。耦合協(xié)調(diào)度整體呈蘇南>蘇中>蘇北之勢,反映了長期以來江蘇省各城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展之間同步推進(jìn)。

    圖4 城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)類型及演變趨勢Fig.4 Types and evolution trend of coupling coordination of urban land use efficiency and high-quality development level

    2.4 城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展水平交互響應(yīng)關(guān)系

    江蘇省各城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展水平存在顯著的時(shí)空協(xié)同演化特征,為此采用計(jì)量PVAR模型深入探析二者時(shí)空動態(tài)交互關(guān)系。

    2.4.1 面板單位根檢驗(yàn) 首先對城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進(jìn)行對數(shù)化處理,得到lnlande(城市土地利用效率)和lnqua(高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)),然后分別對二者進(jìn)行LLC、ADF-Fisher 和Breitung單位根檢驗(yàn),結(jié)果顯示:lnlande和lnqua均在1%水平上顯著拒絕原假設(shè),變量數(shù)據(jù)均為平穩(wěn)序列。格蘭杰因果檢驗(yàn)顯示城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)存在雙向的Granger因果關(guān)系,可進(jìn)一步以面板GMM判斷二者的交互影響與作用方向。

    表4 各變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)Table 4 Stationarity test of variables

    2.4.2 面板VAR模型的GMM估計(jì)和脈沖響應(yīng)分析 參考文獻(xiàn)[33],綜合判定PVAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1階,參考文獻(xiàn)[34],分別基于“前向均值差分法”和“截面均值差分法”消除個體固定效應(yīng)和時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)。對江蘇省各地市的面板數(shù)據(jù)采用GMM估計(jì)(表5):城市土地利用效率和高質(zhì)量發(fā)展滯后1期對當(dāng)期的影響顯著為正,彈性系數(shù)分別為0.7754和0.7421,說明高質(zhì)量發(fā)展和城市土地利用效率均存在時(shí)間累積效應(yīng),無論是國土空間用途管制還是高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略,均應(yīng)著眼長期,提升空間治理能力,對兩大系統(tǒng)科學(xué)統(tǒng)籌規(guī)劃,提升其正向累積效應(yīng)。高質(zhì)量發(fā)展滯后1期對城市土地利用效率當(dāng)期的影響也顯著為正,彈性系數(shù)為0.0606,表明高質(zhì)量發(fā)展改善有助于提高城市土地利用效率。

    表5 基于GMM的PVAR模型估計(jì)Table 5 PVAR model estimation results based on GMM

    在1 000次Monte-Carlo模擬基礎(chǔ)上,繪制城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展水平的脈沖響應(yīng)曲線(圖5)。可以看出,城市土地利用效率對其自身的沖擊響應(yīng)在第1期便呈現(xiàn)出顯著的正向效應(yīng)且居于峰值,隨著時(shí)間推移影響漸趨弱化,并在第20期時(shí)收斂趨于0。對于1個標(biāo)準(zhǔn)差的高質(zhì)量發(fā)展水平,城市土地利用效率于第1期時(shí)便呈現(xiàn)出顯著的正向脈沖反應(yīng),在第4期正向影響程度到達(dá)峰值,第5~20期正向影響程度漸趨弱化并逐步收斂為0。整體看,高質(zhì)量發(fā)展對城市土地利用效率的沖擊表現(xiàn)為“倒U形”的正向累積效應(yīng)。城市土地利用效率滯后1期對高質(zhì)量發(fā)展的影響為正向促進(jìn)作用,但未通過顯著性檢驗(yàn),表明城市土地利用效率的提高可能在一定程度上會增加單位產(chǎn)值耗能,對高質(zhì)量發(fā)展系統(tǒng)產(chǎn)生脅迫效應(yīng)。綜上,城市土地利用效率同時(shí)受自身系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和高質(zhì)量發(fā)展系統(tǒng)的雙重影響,而高質(zhì)量發(fā)展水平主要受自身系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)影響較大,可能由于城市土地利用效率的提高在一定程度上會增加單位產(chǎn)值耗能而加大環(huán)境成本,對高質(zhì)量發(fā)展系統(tǒng)產(chǎn)生脅迫效應(yīng)。

    圖5 脈沖響應(yīng)分析結(jié)果Fig.5 Impulse response analysis results

    2.4.3 預(yù)測方差分解 運(yùn)用方差分解模型揭示各變量沖擊影響的累計(jì)貢獻(xiàn)度,結(jié)果(表6)顯示,城市土地利用效率和高質(zhì)量發(fā)展均受自身結(jié)構(gòu)沖擊影響且呈逐年下降趨勢。第1~20期,二者由自身貢獻(xiàn)率的100%和97.1%分別減至97.1%和86.1%。兩大系統(tǒng)對彼此的貢獻(xiàn)度均呈逐步增加態(tài)勢,但高質(zhì)量發(fā)展對城市土地利用效率的促進(jìn)作用更大,故因地制宜地推動高質(zhì)量發(fā)展勢在必行,通過提升高質(zhì)量發(fā)展水平倒逼城市土地利用效率提高。

    表6 基于PVAR模型估計(jì)的方差分解結(jié)果Table 6 Variance decomposition results estimated based on PVAR model

    3 結(jié)論與討論

    本文以江蘇省為例,分別測度了城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展水平,在揭示兩大系統(tǒng)協(xié)調(diào)效應(yīng)的基礎(chǔ)上,采用計(jì)量PVAR模型進(jìn)一步探析其動態(tài)交互關(guān)系。主要結(jié)論如下:1)2005-2019年江蘇省各地市高質(zhì)量發(fā)展水平和城市土地利用效率總體向好,呈協(xié)同遞增式演變,且在時(shí)間尺度上具有鎖定效應(yīng);高質(zhì)量發(fā)展演化趨勢與城市土地利用效率分異格局高度相似,高值區(qū)和較高值區(qū)主要集中在蘇錫常地區(qū)和南京都市圈核心帶,較低值區(qū)和低值區(qū)集中在蘇中及蘇北地區(qū),整體呈蘇南>蘇中>蘇北空間態(tài)勢。2)江蘇省城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展水平耦合協(xié)調(diào)度逐年增長,協(xié)調(diào)效應(yīng)逐漸由弱轉(zhuǎn)強(qiáng);從空間格局演化看,蘇州市率先于2009年進(jìn)入?yún)f(xié)調(diào)發(fā)展階段,南京和無錫分別于2012年和2016年進(jìn)入?yún)f(xié)調(diào)發(fā)展階段,連云港、淮安和宿遷仍在協(xié)調(diào)過渡階段,處于瀕臨失調(diào)等級;蘇南、蘇北和蘇中地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度逐年增長,大致呈蘇南>蘇中>蘇北之勢。3)江蘇省城市土地利用效率和高質(zhì)量發(fā)展存在交互響應(yīng)關(guān)系,城市土地利用效率同時(shí)受自身系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和高質(zhì)量發(fā)展系統(tǒng)的雙重影響,而高質(zhì)量發(fā)展水平受自身系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)影響較大。高質(zhì)量發(fā)展對城市土地利用效率的沖擊為“倒U形”正向累積作用,高質(zhì)量發(fā)展政策的實(shí)施對城市土地利用效率提升產(chǎn)生一定倒逼效應(yīng);而城市土地利用效率對高質(zhì)量發(fā)展的正向促進(jìn)作用未通過顯著性檢驗(yàn),可能由于城市土地利用效率的提高會增加單位產(chǎn)值耗能,對高質(zhì)量發(fā)展系統(tǒng)產(chǎn)生脅迫效應(yīng)。

    本研究認(rèn)為高質(zhì)量發(fā)展過程是在土地利用系統(tǒng)的支撐與約束作用下的有序演進(jìn),對土地利用系統(tǒng)會產(chǎn)生強(qiáng)烈干預(yù),是其結(jié)構(gòu)演化的重要推力。江蘇省兩大系統(tǒng)的演化格局均呈蘇南>蘇中>蘇北趨勢,蘇南和蘇中地區(qū)通過極化效應(yīng)過度集聚資源,導(dǎo)致蘇北中心城市對腹地的擴(kuò)散效應(yīng)受到抑制[35]?;诖耍磥斫K省需根據(jù)區(qū)域差異,建立內(nèi)外協(xié)同發(fā)展機(jī)制。對于耦合協(xié)調(diào)度較低的蘇北地區(qū),其作為都市圈外圈層,核心城市經(jīng)濟(jì)過度分散,應(yīng)集聚周圍的生產(chǎn)要素,發(fā)展優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),同時(shí)根據(jù)生產(chǎn)要素條件積極引進(jìn)外資,進(jìn)行嚴(yán)格的環(huán)境管控以達(dá)到清潔生產(chǎn),改善蘇北地區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展水平。對于耦合協(xié)調(diào)度較高的蘇南地區(qū),應(yīng)充分利用自身資源,發(fā)揮高新產(chǎn)業(yè)集群的溢出效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng),依托科技創(chuàng)新助推城市土地利用與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的良性共振,增強(qiáng)中心城市的輻射能力,從而縮小區(qū)域發(fā)展差距,逐漸改變“南北分異”的局面。

    本研究不足之處在于:1)雖然驗(yàn)證了城市土地利用效率與高質(zhì)量發(fā)展水平存在交互響應(yīng)關(guān)系,但未深入挖掘其內(nèi)在的影響機(jī)理,今后需進(jìn)一步探究二者耦合協(xié)調(diào)的影響因素;2)對城市土地利用效率的測度未納入自然因素的影響,今后應(yīng)立足區(qū)域差異,兼顧人文與自然雙重約束,進(jìn)一步探索效率提升機(jī)制;3)高質(zhì)量發(fā)展評價(jià)體系有待進(jìn)一步完善,未來有望結(jié)合遙感數(shù)據(jù)反演等拓寬數(shù)據(jù)來源,健全指標(biāo)體系。

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