張馨予,陳 英,張仁陟,吳 瑋,白志遠(yuǎn)
(甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院,甘肅 蘭州730070)
基于改進(jìn)型TOPSIS模型的農(nóng)村建設(shè)用地集約程度評(píng)價(jià)
張馨予,陳 英,張仁陟,吳 瑋,白志遠(yuǎn)
(甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院,甘肅 蘭州730070)
農(nóng)村建設(shè)用地集約利用是農(nóng)村土地利用的重要組成部分,是解決土地供需矛盾的重要舉措。從土地利用程度、投入強(qiáng)度、產(chǎn)出效果,結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況和區(qū)域地形條件5個(gè)方面,構(gòu)建了甘肅省臨夏縣北塬地區(qū)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用因子分析法和層次分析法進(jìn)行客觀與主觀的組合賦權(quán),并采用改進(jìn)的TOPSIS法對(duì)臨夏縣北塬地區(qū)的農(nóng)村建設(shè)用地集約利用程度進(jìn)行了排序。評(píng)價(jià)結(jié)果表明,土橋鎮(zhèn)、先鋒鄉(xiāng)和河西鄉(xiāng)的農(nóng)村建設(shè)用地集約程度相對(duì)最高,蓮花鎮(zhèn)、北塬鄉(xiāng)、安家坡鄉(xiāng)、橋寺鄉(xiāng)的農(nóng)村建設(shè)用地集約程度次之,南塬鄉(xiāng)和坡頭鄉(xiāng)的農(nóng)村建設(shè)用地集約程度相對(duì)最低。從利用程度、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)因素分析了造成各鄉(xiāng)鎮(zhèn)差異原因。
農(nóng)村建設(shè)用地;集約利用;因子分析法;層次分析法;改進(jìn)的TOPSIS法;臨夏縣北塬地區(qū)
隨著城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)及工業(yè)化發(fā)展需要,土地供需矛盾日益突出,然而在農(nóng)村地區(qū),農(nóng)民盲目追求人均、戶均用地面積,棄舊建新,一戶多宅;公共服務(wù)設(shè)施配套不完全;農(nóng)民進(jìn)城打工出現(xiàn)的居民點(diǎn)“空心化”等土地閑置浪費(fèi),低效利用等現(xiàn)象卻不同程度的存在。在大力推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的時(shí)代背景下,如何對(duì)農(nóng)村建設(shè)用地進(jìn)行合理布局以提高其集約利用水平,是農(nóng)村土地整治的重要內(nèi)容,也是解決土地供需矛盾的重要舉措。建立科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,科學(xué)評(píng)價(jià)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用程度,是土地整治的前提和基礎(chǔ),對(duì)優(yōu)化土地利用布局、協(xié)調(diào)“保護(hù)資源”和“保障發(fā)展”的關(guān)系、統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
國(guó)外對(duì)土地集約利用評(píng)價(jià)已經(jīng)形成了相對(duì)成熟的理論和研究,但是主要體現(xiàn)在城市、農(nóng)用地、開(kāi)發(fā)區(qū)土地利用中[1];國(guó)內(nèi)學(xué)者在城市、農(nóng)用地、耕地、開(kāi)發(fā)區(qū)土地集約利用研究中也取得了一定的研究成果[2-5],伴隨著小城鎮(zhèn)建設(shè)、新農(nóng)村建設(shè),小城鎮(zhèn)、村鎮(zhèn)土地集約利用評(píng)價(jià)及農(nóng)村居民點(diǎn)整治研究增多??傮w來(lái)說(shuō),中國(guó)土地集約利用評(píng)價(jià)研究主要集中在大中城市、開(kāi)發(fā)區(qū)及小城鎮(zhèn),農(nóng)村建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)研究相對(duì)較少,少量研究將村鎮(zhèn)作為一個(gè)整體進(jìn)行評(píng)價(jià)[6]。在研究方法上,我國(guó)學(xué)者對(duì)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)主要采用綜合評(píng)價(jià)法,選取不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),運(yùn)用層次分析法、特爾斐法、灰色關(guān)聯(lián)分析等方法確定其權(quán)重,但沒(méi)有統(tǒng)一的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。如徐旭晨等[7]應(yīng)用層次分析法建立評(píng)價(jià)模型并確定指標(biāo)權(quán)重,通過(guò)構(gòu)建農(nóng)村建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系評(píng)價(jià)研究了重慶市農(nóng)村建設(shè)用地集約利用水平;江文亞等[8]在GIS技術(shù)支持下,以太倉(cāng)市瀏河鎮(zhèn)為例,通過(guò)層次分析法確定了具有區(qū)域特色的指標(biāo)體系,利用特爾菲法及綜合指數(shù)模型法等計(jì)算了其集約利用程度和集約利用潛力;劉潔等[6]利用層次分析法從土地集約利用和管理水平、村莊生活便利狀況、村莊生態(tài)環(huán)境分析了膠州市膠北鎮(zhèn)10個(gè)村莊土地集約利用水平;朱永明等[9]利用灰色關(guān)聯(lián)確權(quán)從利用程度、投入程度、產(chǎn)出效果分析了石家莊市農(nóng)村建設(shè)用地集約利用水平。通過(guò)文獻(xiàn)分析可知,農(nóng)村建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系并沒(méi)有統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),如何選擇較客觀、全面且符合實(shí)際的指標(biāo)體系及權(quán)重來(lái)評(píng)價(jià)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用程度是研究的關(guān)鍵。
本研究在分析甘肅省臨夏縣北塬地區(qū)農(nóng)村建設(shè)用地結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,結(jié)合其實(shí)際情況,從利用程度、投入強(qiáng)度、產(chǎn)出效果、社會(huì)狀況和區(qū)域地形條件5方面來(lái)構(gòu)建農(nóng)村建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并采用改進(jìn)的TOPSIS法[10]對(duì)北塬地區(qū)的農(nóng)村建設(shè)用地集約利用程度進(jìn)行評(píng)價(jià)研究,研究結(jié)果可為土地利用總體規(guī)劃、新農(nóng)村規(guī)劃及土地整治提供一定的理論參考。
北塬地區(qū)位于甘肅省臨夏縣東北部,北與劉家峽水庫(kù)庫(kù)區(qū)相連,東以大夏河為界,南靠本縣城關(guān)鎮(zhèn),地處隴西黃土高原西隅,轄蓮花、河西、南塬、先鋒、橋寺、土橋、坡頭、安家坡、北塬9個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),69個(gè)行政村。2012年,該區(qū)總?cè)丝?1.6萬(wàn)人,占臨夏縣總?cè)丝诘?0%,其中農(nóng)業(yè)人口10.78萬(wàn)人。根據(jù)2012年臨夏縣土地利用變更數(shù)據(jù),2012年北塬地區(qū)土地總面積為20 260.83hm2,城鎮(zhèn)村及工礦用地總面積為1 943.42hm2,占北塬地區(qū)土地總面積的9.59%,其中農(nóng)村居民點(diǎn)面積為1 836.23hm2,占城鎮(zhèn)村及工礦用地面積的94.48%;城鎮(zhèn)用地面積為86.64hm2,占城鎮(zhèn)村及工礦用地面積的4.46%。按2012年農(nóng)村人口計(jì)算,人均農(nóng)村建設(shè)用地面積為167.54m2。
農(nóng)村建設(shè)用地面積、居民點(diǎn)用地面積、道路面積、居民點(diǎn)斑塊面積、居民點(diǎn)斑塊數(shù)等數(shù)據(jù)來(lái)源于2012年臨夏縣土地利用變更數(shù)據(jù),社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于2012年臨夏縣北塬地區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年報(bào)和《臨夏縣統(tǒng)計(jì)年鑒(2012年)》。
TOPSIS法是一種比較常用的多目標(biāo)決策方法,其中“正理想解”和“負(fù)理想解”是TOPSIS的2個(gè)基本概念[10],所謂正理想解是各個(gè)屬性值都達(dá)到各備選方案中的最好的值,負(fù)理想解反之。通過(guò)設(shè)計(jì)各個(gè)指標(biāo)的正理想解和負(fù)理想解,建立評(píng)價(jià)指標(biāo)與正理想解和負(fù)理想解之間距離的二維數(shù)據(jù)空間,在此基礎(chǔ)上對(duì)評(píng)價(jià)方案與正理想解和負(fù)理想解作比較,若最接近于正理想解,同時(shí)又最遠(yuǎn)離負(fù)理想解,則該方案是被選方案中最好的方案[10]。此方法的優(yōu)點(diǎn)在于應(yīng)用靈活方便,對(duì)樣本量的大小無(wú)特殊要求,是評(píng)價(jià)對(duì)象間尋找橫向差距的優(yōu)良方案,對(duì)現(xiàn)有的多個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的相對(duì)接近程度進(jìn)行排序,直接反映出數(shù)據(jù)的集團(tuán)特征[11]。傳統(tǒng)的TOPSIS法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重因子的確定帶有主觀性,而且計(jì)算也比較復(fù)雜。本研究運(yùn)用改進(jìn)的TOPSIS法,對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解和負(fù)理想解的評(píng)價(jià)公式進(jìn)行了改進(jìn)[10],然后利用組合賦權(quán)的思想對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),克服以上缺點(diǎn)對(duì)北塬地區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地集約利用的相對(duì)水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),進(jìn)而根據(jù)土地集約利用程度進(jìn)行排序,更具合理性。2.2.1 構(gòu)建集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 在分析國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)因子研究[5-7]的基礎(chǔ)上,同時(shí)充分考慮北塬地區(qū)實(shí)際情況,從土地利用程度、投入強(qiáng)度、產(chǎn)出效果,結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)的情況和區(qū)域地形條件5個(gè)方面,構(gòu)建北塬地區(qū)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。
評(píng)價(jià)指標(biāo)體系以北塬地區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)為評(píng)價(jià)單元,以各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村建設(shè)用地為評(píng)價(jià)對(duì)象。通過(guò)對(duì)2012年北塬地區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用程度進(jìn)行評(píng)價(jià),劃分集約利用等級(jí)并分析其空間變化(表1)。
2.2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理 選用極差方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理,使數(shù)據(jù)之間具有可比性,消除不同量綱對(duì)結(jié)果的影響。通常評(píng)價(jià)指標(biāo)有“正向指標(biāo)”和“負(fù)向指標(biāo)”?!罢蛑笜?biāo)”即屬性值越大越好的指標(biāo);“負(fù)向指標(biāo)”即屬性值越小越好的指標(biāo)。
表1 北塬地區(qū)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
對(duì)于正向指標(biāo)其具體公式為:
對(duì)于負(fù)向指標(biāo)其具體公式為:
式中:Xij——標(biāo)準(zhǔn)化后的值;xij——標(biāo)準(zhǔn)化前的原始值;xjmax——待標(biāo)準(zhǔn)化一組數(shù)據(jù)的最大值;xjmin——待標(biāo)準(zhǔn)化一組數(shù)據(jù)的最小值。
對(duì)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后,構(gòu)造相對(duì)隸屬度矩陣A=(Xij)m×n(式中:n——評(píng)價(jià)對(duì)象區(qū)域個(gè)數(shù),m——評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù))。對(duì)于矩陣A,理論上最優(yōu)值X+:(1,1,A,1),負(fù)最優(yōu)值X-:(0,0,A,0)。
2.2.3 確定指標(biāo)權(quán)重 在綜合評(píng)價(jià)過(guò)程中,各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定至關(guān)重要,關(guān)系到評(píng)價(jià)結(jié)果是否符合實(shí)際,所以采用主客觀相結(jié)合的組合賦權(quán)思想對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。
利用因子分析法,在SPSS 19.0里做因子分析[12],通過(guò)計(jì)算機(jī)運(yùn)算得出矩陣的特征根和相應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率,根據(jù)特征根的方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率,選擇主成分并得到因子提取結(jié)果和因子回歸系數(shù)來(lái)對(duì)現(xiàn)有指標(biāo)進(jìn)行客觀的賦權(quán);利用層次分析法(AHP),通過(guò)AHP軟件運(yùn)算對(duì)指標(biāo)進(jìn)行主觀的賦權(quán)。兩種賦權(quán)方法求算數(shù)平均值,作為標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重:
2.2.4 構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化決策矩陣
式中:Vij=wm·Xij,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;wm——第m個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值。
2.2.5 構(gòu)造正負(fù)理想解方案 即確定正、負(fù)理想解。
如果決策矩陣V中Vij元素值越大表示方案越好,則:
式中:V+——正理想解;V-——負(fù)理想解。
2.2.6 計(jì)算距離尺度 計(jì)算每個(gè)目標(biāo)Vij分別到正理想解V+和負(fù)理想解V-的距離:
式中:D+——正理想距離;D-——負(fù)理想距離。
2.2.7 計(jì)算貼近度分值 某一可行解對(duì)于理想解的相對(duì)接近度定義為:
式中:Ci——貼近度分值;D+i——正理想距離;D-i——負(fù)理想距離。
若V是理想解,則相應(yīng)的Ci=1;若Vi是負(fù)理想解,則相應(yīng)的Ci=0;Vi愈靠近正理想解,Ci愈接近于1,反之,愈接近負(fù)理想解,Ci愈接近于0。那么,可以對(duì)Ci進(jìn)行排序,以求出滿意解。
2.2.8 根據(jù)貼近度分值排序 按接近度大小對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣進(jìn)行排序,由于0≤Ci≤1,當(dāng)評(píng)價(jià)對(duì)象指標(biāo)向量就為理想值向量時(shí),Ci=1;當(dāng)評(píng)價(jià)對(duì)象指標(biāo)向量就為負(fù)理想值時(shí),Ci=0;Ci愈接近1,則相應(yīng)的評(píng)價(jià)對(duì)象愈應(yīng)排在前面。
(1)對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理后,通過(guò)在SPSS 19.0中對(duì)8個(gè)變量采取主成分分析(principal components analysis)和正交旋轉(zhuǎn)法(Varimax),采用Kaiser標(biāo)準(zhǔn)(特征根大于1)提取出3個(gè)主因子,其累積貢獻(xiàn)率為82.59%,這說(shuō)明這3個(gè)指標(biāo)已經(jīng)包含了原始樣本矩陣中82.59%的信息,最終成分得分系數(shù)矩陣如表2,再分別對(duì)3個(gè)主因子進(jìn)行歸一化處理,得出3個(gè)主因子的貢獻(xiàn)率,通過(guò)計(jì)算得出各指標(biāo)權(quán)重(表3)。
表2 主成分得分系數(shù)矩陣
(2)通過(guò)AHP層次分析軟件,分析得出各指標(biāo)權(quán)重。兩種賦權(quán)方法求算數(shù)平均值,作為標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重(表3)。
表3 北塬地區(qū)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重
根據(jù)公式(5)—(9),計(jì)算得出北塬地區(qū)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用貼近度分值,并對(duì)其進(jìn)行排序,結(jié)果詳見(jiàn)表4。將具體的劃分等級(jí)結(jié)果在ArcGIS 9.0中空間化,得到臨夏縣北塬地區(qū)農(nóng)村建設(shè)用地集約度分布圖(附圖5)。從表4可以看出,土橋鎮(zhèn)、先鋒鄉(xiāng)和河西鄉(xiāng)的農(nóng)村建設(shè)用地集約程度相對(duì)最高,其中,土橋鎮(zhèn)的農(nóng)村建設(shè)用地集約程度相對(duì)最高;蓮花鎮(zhèn)、北塬鄉(xiāng)、安家坡鄉(xiāng)、橋寺鄉(xiāng)的農(nóng)村建設(shè)用地集約程度次之;南塬鄉(xiāng)和坡頭鄉(xiāng)的農(nóng)村建設(shè)用地集約程度相對(duì)最低。
表4 北塬地區(qū)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用貼近度分值及評(píng)價(jià)結(jié)果排序
為進(jìn)一步分析該次評(píng)價(jià)結(jié)果,選取了組合賦權(quán)中權(quán)重較大的前5個(gè)因子,分別是人均居民點(diǎn)面積、道路網(wǎng)密度、農(nóng)村建設(shè)用地地均第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、城市化率、居民點(diǎn)人口承載力,分別對(duì)其與集約利用貼近度分值進(jìn)行相關(guān)性分析,分析其內(nèi)在聯(lián)系,相關(guān)性分析結(jié)果詳見(jiàn)表5。
由表5可以看出,利用程度中的人均居民點(diǎn)面積、產(chǎn)出效果中的農(nóng)村建設(shè)用地地均第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、社會(huì)狀況中的城市化率和居民點(diǎn)人口承載力與集約利用貼近度分值顯著相關(guān)。所以,可以從3個(gè)方面來(lái)分析北塬地區(qū)農(nóng)村建設(shè)用地集約程度不同的原因:(1)利用程度。利用程度中的人均居民點(diǎn)用地面積與集約度貼近值顯著相關(guān),其權(quán)重也最大。且從評(píng)價(jià)過(guò)程來(lái)看,利用程度中的人均居民點(diǎn)用地面積、居民點(diǎn)平均斑塊面積、居民點(diǎn)用地比重在因子分析中為主因子,影響程度都較大。土橋鎮(zhèn)、蓮花鎮(zhèn)、河西鄉(xiāng)的人均居民點(diǎn)面積相對(duì)最小,且居民點(diǎn)規(guī)模較大,分散程度相對(duì)較低,從而反映其集約程度相對(duì)較高;南塬鄉(xiāng)、坡頭鄉(xiāng)、橋寺鄉(xiāng)的人均居民點(diǎn)面積相對(duì)較大,居民點(diǎn)分布相對(duì)較分散,且其規(guī)模較小,其集約程度相對(duì)較低。因此,一方面,要對(duì)北塬地區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農(nóng)村新建房屋嚴(yán)格執(zhí)行面積控制標(biāo)準(zhǔn);另一方面應(yīng)積極開(kāi)展土地整治,對(duì)各區(qū)域的居民點(diǎn)分散現(xiàn)象要加大整理力度。(2)經(jīng)濟(jì)因素。從組合賦權(quán)來(lái)看,產(chǎn)出效果中的農(nóng)村建設(shè)用地地均第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值權(quán)重也相對(duì)較大。土橋鎮(zhèn)、先鋒鄉(xiāng)的農(nóng)村建設(shè)用地地均第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值相對(duì)較大,產(chǎn)出效果較高,其集約度也較高。與此相對(duì),坡頭的農(nóng)村建設(shè)用地地均第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值最低,其集約度也最低。因此,除加大對(duì)集約度較低地區(qū)的用地控制力度外,還應(yīng)把集約利用土地的重點(diǎn)放在對(duì)土地的投入力度和產(chǎn)出上,加快地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展,以提高土地產(chǎn)出效益[9]。(3)社會(huì)狀況。隨著城鎮(zhèn)化速度的加快,將導(dǎo)致農(nóng)村人口的減少,從而直接減少農(nóng)村建房的數(shù)量及面積,有效提升北塬地區(qū)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用水平。從最終組合賦權(quán)來(lái)看,城鎮(zhèn)化率對(duì)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用水平的影響也較大。從數(shù)值上來(lái)看,北塬地區(qū)城鎮(zhèn)化水平總體偏低,城鎮(zhèn)化率最高的土橋鎮(zhèn)城鎮(zhèn)化率僅為27.26%,遠(yuǎn)高于其它鄉(xiāng)鎮(zhèn)。因此,增加城鎮(zhèn)人口比重,縮小城鄉(xiāng)差別,在一定程度上也可以促進(jìn)農(nóng)村建設(shè)用地的集約節(jié)約利用。
表5 北塬地區(qū)農(nóng)村建設(shè)用地評(píng)價(jià)因子與集約利用貼近度分值的相關(guān)性分析
(1)從空間分布來(lái)看,土橋鎮(zhèn)、先鋒鄉(xiāng)和河西鄉(xiāng)的農(nóng)村建設(shè)用地集約程度相對(duì)最高,蓮花鎮(zhèn)、北塬鄉(xiāng)、安家坡鄉(xiāng)、橋寺鄉(xiāng)的農(nóng)村建設(shè)用地集約程度次之,南塬鄉(xiāng)和坡頭鄉(xiāng)的農(nóng)村建設(shè)用地集約程度相當(dāng)對(duì)最低。
(2)從影響因素來(lái)看,造成北塬地區(qū)集約度差異的主要原因有利用程度、經(jīng)濟(jì)因素和社會(huì)狀況。提高農(nóng)村建設(shè)用地的集約程度,應(yīng)合理規(guī)劃,科學(xué)布局,提高建設(shè)用地利用程度,優(yōu)化用地結(jié)構(gòu),積極開(kāi)展土地整治;因地制宜,發(fā)展經(jīng)濟(jì),加大投資力度,完善公共配套設(shè)施,還應(yīng)與生態(tài)治理相聯(lián)系。
(3)農(nóng)村建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立因區(qū)域和可獲取資料的難易程度不同,各區(qū)域的指標(biāo)體系也有所不同,沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。指標(biāo)體系建立的關(guān)鍵在于權(quán)重的確定,權(quán)重的確定必須符合客觀實(shí)際的要求。
[1] 朱天明,楊桂山,萬(wàn)榮榮.城市土地集約利用國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展[J].經(jīng)濟(jì)地理,2009,29(6):977-983.
[2] 謝敏,郝晉珉,丁忠義,等.城市土地集約利用內(nèi)涵及其評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2006,11(5):117-120.
[3] 曹志宏,梁流濤,郝晉珉.黃淮海地區(qū)農(nóng)用地利用集約度及其時(shí)空分布[J].資源科學(xué),2009,31(10):1779-1786.
[4] 梁?jiǎn)W(xué),姚秋升.基于TOPSIS法的開(kāi)發(fā)區(qū)土地集約利用評(píng)價(jià):以重慶市為例[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,38(14):7477-7478.
[5] 張琳,張鳳榮,安麗萍,等.不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下的耕地利用集約度及其變化規(guī)律比較研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2008,24(1):108-112.
[6] 劉潔,王璦玲,姜曙千,等.膠州市膠北鎮(zhèn)10個(gè)村莊土地集約利用水平評(píng)價(jià)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2012,28(S1):244-249.
[7] 徐旭晨,田永中,趙克會(huì),等.農(nóng)村建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)研究:以重慶市為例[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào),2010,26(14):332-335.
[8] 江文亞,鄭新奇,楊玲莉,等.村鎮(zhèn)建設(shè)用地集約利用評(píng)價(jià)研究[J].水土保持研究,2010,17(3):166-170.
[9] 朱永明,趙麗,傅海利,等.石家莊市農(nóng)村建設(shè)用地集約利用水平研究:基于灰色關(guān)聯(lián)確權(quán)的綜合評(píng)價(jià)[J].水土保持研究,2012,19(3)237-241.
[10] 魯春陽(yáng),文楓,楊慶媛,等.基于改進(jìn)的TOPSIS法的城市土地利用績(jī)效評(píng)價(jià)及障礙因子診斷:以重慶市為例[J].資源科學(xué),2011,33(3):535-541.
[11] 付櫟臻.基于TOPSIS法的開(kāi)發(fā)區(qū)土地集約利用評(píng)價(jià)模型[J].江西科學(xué),2011,29(4):514-520.
[12] 王璐,王沁.SPSS統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)、應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)精粹[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2012.
Evaluation of Intensive Untilization Degree of Rural Construction Land Based on Proved TOPSIS Method
ZHANG Xin-yu,CHEN Ying,ZHANG Ren-zhi,WU Wei,BAI Zhi-yuan
(College of Resources and Environmental Sciences,Gansu Agricultural University,Lanzhou,Gansu730070,China)
Intensive utilization of rural construction land is an important part of rural land use,and is one of the important measures to solve the contradiction between supply and demand of land.The paper constructed a set of evaluation indexes to evaluate the intensive utilization degree of rural construction land in Beiyuan area of Linxia County in Gansu Province,using the information on land use intensity,input intensity,and output results,the socio-economic situation and the regional terrain conditions.Then factor analysis method and analytic hierarchy process(AHP)were used to bestow weighting using combination of objective and subjective methods,and sorted the order of the intensive utilization of rural construction land in Beiyuan area using the improved TOPSIS method.The results showed that Tuqiao Town,Xianfeng Township,Hexi Township have the highest land use intensity;Lianhua Town,Beiyuan Township,Anjiapo Township and Qiaosi Township have higher land use intensity while Nanyuan Township and Potou Township have lower land use intensity.The causes of differences were analyzed with the consideration of land utilization,economic and social factors.
rural construction land;intensive utilization;factor analysis method;analytic hierarchy process;proved TOPSIS method;Beiyuan area in Linxia County
B
1000-288X(2014)02-0147-05
F301.1
10.13961/j.cnki.stbctb.2014.02.032
2013-08-05
2013-08-30
國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“村民關(guān)聯(lián)度與農(nóng)地利用的關(guān)系研究:以甘肅河西走廊為例”(71263003);甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)青年導(dǎo)師基金項(xiàng)目(GAU-QNDS-201201)
張馨予(1987—),女(漢族),甘肅省武威市人,碩士研究生,研究方向?yàn)橥恋刭Y產(chǎn)管理。E-mail:yihan5569@sina.com。
陳英(1969—),男(漢族),甘肅省武威市人,博士,副教授,研究方向?yàn)橥恋刭Y產(chǎn)管理。E-mail:cheny@gsau.edu.cn。