■ 張守忠

（黑龍江科技大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院，哈爾濱 150022）

我國國有建設(shè)用地供應(yīng)變化特征分析
——基于2003－2014年數(shù)據(jù)

■ 張守忠

（黑龍江科技大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院，哈爾濱 150022）

基于2003-2014年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)、指數(shù)法、ESDA探討了2003年以來國有建設(shè)用地供應(yīng)的變化規(guī)律及影響因素。結(jié)果表明：(1)省份間供應(yīng)量絕對(duì)差距擴(kuò)大，相對(duì)差距縮小，建設(shè)用地供應(yīng)趨向均衡，與人口分布趨向協(xié)調(diào)；(2)建設(shè)用地供應(yīng)整體呈正相關(guān)，但相關(guān)性顯著減弱，由顯著的集聚分布轉(zhuǎn)變?yōu)殡S機(jī)分布；(3)局部的空間正相關(guān)明顯減弱，空間異質(zhì)性增強(qiáng)；(4)僅有少數(shù)地區(qū)存在顯著的局部性自相關(guān)，但范圍減??；(5)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城鎮(zhèn)化、政策驅(qū)動(dòng)等是引致建設(shè)用地供應(yīng)時(shí)空變化的因素。

國有建設(shè)用地；供應(yīng)；時(shí)空演變；探索性空間數(shù)據(jù)分析；影響因素

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城鎮(zhèn)化的穩(wěn)步推進(jìn)，我國國有建設(shè)用地（以下簡稱“建設(shè)用地”）供應(yīng)快速增加，由2003年的286436.65hm2增至2014年的647995.57hm2，12年累計(jì)供應(yīng)5169197.51hm2。同期，全國共征收農(nóng)用地3745715.22hm2，其中征收耕地2382428.85hm2，受各因素影響，建設(shè)用地供應(yīng)發(fā)生了顯著變化，研究建設(shè)用地供應(yīng)的時(shí)空變化規(guī)律與影響因素具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)來源與研究區(qū)域

本文以歷年的《中國國土資源年鑒》《中國國土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》為數(shù)據(jù)源，搜集、整理了2003－2014年全國31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市，不包括臺(tái)灣地區(qū)、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)）的建設(shè)用地供應(yīng)數(shù)據(jù)，以省份為基本研究單元，以各省份建設(shè)用地供應(yīng)量時(shí)空變化為研究對(duì)象。地理空間數(shù)據(jù)采用全國行政區(qū)劃圖。

2 建設(shè)用地供應(yīng)變化分析

2.1 基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的建設(shè)用地供應(yīng)分析

2003年，有10個(gè)省份的供應(yīng)量占全國的比重小于1.5%（圖1），合計(jì)占7.56%；有13個(gè)省份的比重介于1.5%～3%，合計(jì)占29.84%。二者合計(jì)僅占37.4%。雖然僅有8個(gè)省份的比重大于3%，但合計(jì)卻高達(dá)62.6%，其中僅江蘇、浙江、山東三省就占41.51%，超過上述23個(gè)省份總和。2003年供應(yīng)量最大的5個(gè)省份的供應(yīng)量是最小的5個(gè)省份的36.78倍。可見省份間建設(shè)用地供應(yīng)量懸殊極為顯著。到2014年，懸殊狀況得到明顯改善，突出表現(xiàn)在：①原比重介于1.5%～3%及低于1.5%的省份的合計(jì)比重分別增加7.43、8.05個(gè)百分點(diǎn)，提高至37.26%、15.61%，而原高位序省份的比重顯著下降，浙江、江蘇、山東、上海的合計(jì)比重更是下降了31.4個(gè)百分點(diǎn)；②供應(yīng)量最大的5個(gè)省份是最小的5個(gè)省份的供應(yīng)量的17.59倍，相比2003年有明顯改善；③比重在3%～6%的省份由5個(gè)增加至11個(gè)，而比重在1.5%～3%的省份則由13個(gè)減少至9個(gè)。

圖1 我國國有建設(shè)用地供應(yīng)情況

由表1可知，除個(gè)別年份外，2003－2014年建設(shè)用地供應(yīng)量的標(biāo)準(zhǔn)差總體上呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，說明省份間建設(shè)用地供應(yīng)量的絕對(duì)差距有逐漸擴(kuò)大的趨勢(shì)，這主要是建設(shè)用地供應(yīng)整體規(guī)模擴(kuò)大所致。省份間供應(yīng)量的變異系數(shù)總體上呈逐年減小的趨勢(shì)，表明其相對(duì)差距逐漸縮小，建設(shè)用地的省份間供應(yīng)趨向均衡。

2.2 基于指數(shù)法的建設(shè)用地供應(yīng)分析

以上分析忽視了我國省份間人口、經(jīng)濟(jì)規(guī)模等存在明顯差異的客觀實(shí)際，為進(jìn)一步探討我國建設(shè)用地供應(yīng)的區(qū)域變化，本文引入以下3個(gè)指數(shù)：

(1)地理集中指數(shù)（C，見公式1）。該指數(shù)可反映要素地理分布的集中化程度。式（1）中，T為全國總?cè)丝?，H為按供應(yīng)量由大到小排列后累積供應(yīng)量占全國50%的省份的累積人口數(shù)。指數(shù)越大，表明要素分布越集中。當(dāng)供應(yīng)量分布與人口分布絕對(duì)均衡時(shí)，C值最小，為50；當(dāng)供應(yīng)量分布極端不均衡時(shí)，C值最大，為100。

(2)基尼系數(shù)（G，見公式2）。該系數(shù)可反映空間要素的分布[1]。式（2）中，Qi為按供應(yīng)量由小到大排列后從第1省到第i省的累積供應(yīng)量比重；wi為i省的供應(yīng)量比重，pi為i省的人口比重。理論上，G值介于0～1之間，數(shù)值越低表明建設(shè)用地供應(yīng)的空間分布越均勻

(3)泰爾指數(shù)（T，見公式3）。該指數(shù)多被用來考察要素的區(qū)域差異。式（3）中，S為全國建設(shè)用地供應(yīng)量，Si為第i省供應(yīng)量，P為全國人口數(shù)，Pi為第i省人口數(shù)。T值越大，表明建設(shè)用地供應(yīng)的區(qū)域差異越大。

將上述指數(shù)的數(shù)據(jù)代入相應(yīng)公式，計(jì)算得到3個(gè)指數(shù)的數(shù)值（表2）。2003年，建設(shè)用地供應(yīng)量的C、G、T分別為77.09、0.32、0.129。此后三個(gè)指數(shù)的變化雖略有波動(dòng)，但總體下降的趨勢(shì)十分明顯。到2014年，3個(gè)指數(shù)分別下降至51.13、0.09、0.043，下降幅度分別達(dá)到33.67%、71.88%、66.67%，表明建設(shè)用地供應(yīng)的省份分布與人口分布趨向協(xié)調(diào)。

表2 我國國有建設(shè)用地供應(yīng)相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)

表3 我國國有建設(shè)用地供應(yīng)全局Moran’s I指數(shù)

2.3 基于ESDA的建設(shè)用地供應(yīng)分析

傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析只注重?cái)?shù)值之間的關(guān)系，忽視了其空間關(guān)系[2]，很難真正揭示其空間關(guān)聯(lián)過程與空間格局，為此引入探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）。

2.3.1 全局自相關(guān)分析

全局自相關(guān)可以反映某區(qū)域單元上的某種地理現(xiàn)象或某一屬性值與鄰近區(qū)域單元上同一現(xiàn)象或?qū)傩灾档南嚓P(guān)程度[3]，全局Moran I指數(shù)是最常用的指標(biāo)。利用GeoDa軟件，采用鄰接標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，計(jì)算得到2003－2014年的全局Moran’s I指數(shù)（表3）。2003年，建設(shè)用地供應(yīng)量的全局Moran’s I值為0.423，Z值為4.73，大于Z0.01(2.58)，表明建設(shè)用地供應(yīng)整體上呈顯著的、正的空間自相關(guān)，即供應(yīng)量大的省份相對(duì)的趨于和供應(yīng)量大的省份集聚，供應(yīng)量小的省份被供應(yīng)量小的省份包圍，空間總體差異較小，省份的供應(yīng)量與鄰近省份的供應(yīng)量呈相關(guān)關(guān)系，建設(shè)用地供應(yīng)存在空間依賴特征。此后I值總體呈現(xiàn)出減小的趨勢(shì)，2014年更是減小至-0.018，且自2011年以來Z值均未通過顯著性檢驗(yàn)，除2012、2014年呈微弱的負(fù)相關(guān)外，其余年份建設(shè)用地供應(yīng)量大的省份和供應(yīng)量小的省份兩極集聚，呈現(xiàn)一定的空間正關(guān)聯(lián)特征，但這種空間趨同效應(yīng)隨著時(shí)間的推移逐漸減弱，并由顯著的集聚分布轉(zhuǎn)為隨機(jī)分布。

2.3.2 局域空間自相關(guān)分析

全局自相關(guān)并不能反映區(qū)域的局部空間集聚狀況，易掩蓋反常的局部狀況或小范圍的局部不穩(wěn)定性，需要進(jìn)行局域空間自相關(guān)分析。

Moran I散點(diǎn)圖常被用來表征局部的空間不穩(wěn)定性。2003年，分別有6個(gè)、19個(gè)省份位于第一象限（HH）、第三象限（LL），其自身供應(yīng)量較大（?。苓吺》菀草^大（?。?，空間關(guān)聯(lián)為正相關(guān)，區(qū)域具有集聚性和相似性，前者主要分布在東部沿海地區(qū)，后者集中于中西部地區(qū)，二者合計(jì)占省份總數(shù)的80.64%，其中LL類型占61.29%，這也再次說明建設(shè)用地供應(yīng)呈現(xiàn)兩極集聚。LH、HL類型僅有6個(gè)，其自身供應(yīng)量較?。ù螅?、周邊省份較大（?。瑸榭臻g負(fù)關(guān)聯(lián)，區(qū)域具有分散性和異質(zhì)性。以上表明該年建設(shè)用地供應(yīng)具有局部集聚特征，二元結(jié)構(gòu)突出，表現(xiàn)為低值簇現(xiàn)象。2014年，建設(shè)用地供應(yīng)格局變化顯著：①LL類型大幅減少，由19個(gè)減少至4個(gè)，其中湖北等4個(gè)省份轉(zhuǎn)為HH類型，山西等9個(gè)省份轉(zhuǎn)為LH類型，內(nèi)蒙古轉(zhuǎn)為HL類型。②HH和LH類型大幅增加，由6個(gè)、4個(gè)分別增加至10個(gè)、13個(gè)，前者主要向中南地區(qū)延伸，后者主要向西部地區(qū)擴(kuò)張。③HL類型增加少，但變化大，廣東的供應(yīng)量與周邊的廣西、湖南、江西、福建的供應(yīng)量均大幅縮小而轉(zhuǎn)為HH類型，河北、新疆、內(nèi)蒙古的供應(yīng)量明顯高于周邊的北京、天津、山西、陜西、吉林、黑龍江、青海、寧夏等省份的供應(yīng)量，成為建設(shè)用地供應(yīng)的極化中心。初期空間正相關(guān)類型（HH、LL）占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的狀況明顯改變，由25個(gè)下降至13個(gè)，而負(fù)相關(guān)類型（LH、HL）的省份數(shù)量由6個(gè)增加到18個(gè)，比重由19.35個(gè)百分點(diǎn)提升至58.06%，表明建設(shè)用地供應(yīng)的空間異質(zhì)性顯著增強(qiáng)，二元結(jié)構(gòu)減弱，供應(yīng)趨向均衡。

鑒于散點(diǎn)圖不能判斷各地區(qū)的局部相關(guān)類型及其聚集區(qū)是否在統(tǒng)計(jì)意義上顯著[4]，而LISA（Local Indicators of Spatial Association）能夠衡量觀測樣點(diǎn)屬性和其周邊樣點(diǎn)屬性相近（正相關(guān)）或差異（負(fù)相關(guān)）程度[5]，故本文在局部Moran I指數(shù)的基礎(chǔ)上生成LISA顯著性集聚圖（圖3）。在0.05顯著性檢驗(yàn)水平下，2003年建設(shè)用地供應(yīng)在局部范圍內(nèi)呈現(xiàn)出明顯的空間集聚性，HH、LL類型居主導(dǎo)地位，其中HH類型區(qū)占主體且連片分布，共有浙江、江蘇、山東、安徽、上海5個(gè)省份，這幾個(gè)省份是全國建設(shè)用地供應(yīng)的核心地區(qū)，說明其與周圍同樣供應(yīng)量較大的省份在空間上更多地趨于集聚，而并非是隨機(jī)的分布?？臻g異質(zhì)性則主要通過HL類型體現(xiàn)，四川是我國西部的經(jīng)濟(jì)大省，建設(shè)用地供應(yīng)量明顯大于周邊省份，成為顯著的HL類型，與周邊形呈現(xiàn)空間負(fù)關(guān)聯(lián)。2014年，達(dá)到顯著性水平的省份減少至5個(gè)，雖然江蘇省供應(yīng)量居全國第三位，但其相鄰省份浙江、上海的供應(yīng)量不升反降，使3省未能通過顯著性檢驗(yàn)。新疆的供應(yīng)量明顯大于其相鄰的青海、甘肅、西藏的供應(yīng)量而成為顯著的HL類型。貴州的供應(yīng)量位居全國中游，但低于云南、四川、湖南、廣西周邊省份的供應(yīng)量，且云南、四川的供應(yīng)量居全國前兩位，湖南居第9位；西藏的供應(yīng)量均明顯低于周邊省份的供應(yīng)量，使得貴州和西藏成為顯著的L H類型?？梢姡S著時(shí)間的推移，建設(shè)用地供應(yīng)量通過顯著性檢驗(yàn)的省份減少，局域自相關(guān)性比較弱，且有明顯減弱的趨勢(shì)。

圖2 我國建設(shè)用地供應(yīng)的Moran散點(diǎn)圖

圖3 我國建設(shè)用地供應(yīng)LISA集聚圖（p≤0.05）

3 建設(shè)用地供應(yīng)影響因素分析

3.1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異

建設(shè)用地供應(yīng)是非農(nóng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)。改革開放以來，我國優(yōu)先發(fā)展東部沿海地區(qū)，在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的驅(qū)動(dòng)下，廣東、江蘇、浙江、山東、河北、上海等東部經(jīng)濟(jì)大省的建設(shè)用地需求旺盛，這是研究期前半階段建設(shè)用地供應(yīng)集聚于上述省份的重要原因。而受產(chǎn)能過剩、結(jié)構(gòu)調(diào)整、成本上升等因素影響，2010年以來上述省份經(jīng)濟(jì)增長明顯放緩，而其它省份發(fā)展依然強(qiáng)勁，且東部與中西部存在明顯的東退西進(jìn)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移；其次，沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)外向化程度高，經(jīng)濟(jì)增長對(duì)外貿(mào)的依賴程度大，2008年以來的金融危機(jī)對(duì)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響明顯高于中西部地區(qū)；第三，東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的退二進(jìn)三趨勢(shì)明顯（表4），這在很大程度上減緩了建設(shè)用地需求的增長速度，而中西部地區(qū)正處于工業(yè)化加速發(fā)展階段，其建設(shè)用地的使用具有鮮明的平面擴(kuò)張?zhí)卣?，?dǎo)致對(duì)建設(shè)用地的旺盛需求。

表4 我國不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異

3.2 城鎮(zhèn)化進(jìn)程差異

城鎮(zhèn)建設(shè)用地是國有建設(shè)用地的重要部分。我國正處于城鎮(zhèn)化快速發(fā)展時(shí)期，但存在明顯的區(qū)域差異。東部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平高，研究初期北京、上海、天津、廣東、遼寧、浙江等省份的城鎮(zhèn)化水平均超過50%，城鎮(zhèn)化進(jìn)程逐漸進(jìn)入緩慢發(fā)展階段。期間，除江蘇、福建、河北的城鎮(zhèn)化水平提高幅度居全國前10位之外，浙江、山東、廣東等其它東部省份均居全國后列。中西部地區(qū)初期的城鎮(zhèn)化水平起點(diǎn)低，其城鎮(zhèn)化水平提高幅度明顯大于東部地區(qū)，人口、產(chǎn)業(yè)等快速向城鎮(zhèn)集中，并帶動(dòng)房地產(chǎn)、城市基礎(chǔ)設(shè)施以及城市生態(tài)等用地快速增長，城鎮(zhèn)建設(shè)用地需求旺盛，進(jìn)而帶動(dòng)了建設(shè)用地供應(yīng)。期間，2003年供應(yīng)量占比超過3%的7個(gè)省份（不含上海）的城市建設(shè)用地面積共增加9150.2km2，而其它24個(gè)省份共計(jì)增加10158.5km2。

3.3 政策驅(qū)動(dòng)

20世紀(jì)90年代以來，我國開發(fā)區(qū)數(shù)量迅猛增加，但很多開發(fā)區(qū)因不具備招商引資條件導(dǎo)致土地閑置，閑置土地面積一度高達(dá)43%[6]。為減少建設(shè)用地供應(yīng)占用耕地，盤活閑置土地，國務(wù)院先后發(fā)布了《國務(wù)院辦公廳關(guān)于清理整頓各類開發(fā)區(qū)加強(qiáng)建設(shè)用地管理的通知》《國務(wù)院關(guān)于深化改革嚴(yán)格土地管理的決定》等文件，嚴(yán)控建設(shè)用地供應(yīng)規(guī)模。沿海地區(qū)開發(fā)區(qū)數(shù)量多，經(jīng)過綜合整治節(jié)省了較多的土地。其次，新世紀(jì)以來，我國提出西部大開發(fā)、中部崛起、東北老工業(yè)基地振興等戰(zhàn)略，中西部和東北地區(qū)獲得更多的發(fā)展機(jī)會(huì)與資金注入，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也帶動(dòng)了建設(shè)用地供應(yīng)。第三，中西部地區(qū)自然資源豐富。國家大力推進(jìn)以高鐵為代表的現(xiàn)代交通、西電東送、西氣東輸?shù)戎卮蠡A(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目建設(shè)，促進(jìn)了中西部地區(qū)建設(shè)用地的供應(yīng)，使國內(nèi)建設(shè)用地供應(yīng)趨向均衡。

3.4 其它因素

沿海地區(qū)人口密集，經(jīng)濟(jì)規(guī)模大，建設(shè)用地供需矛盾突出，這迫使其不斷推進(jìn)建設(shè)用地的節(jié)約集約利用，而中西部地區(qū)的節(jié)約集約利用水平相對(duì)較低。期間，東部地區(qū)億元GDP增量平均需增加建設(shè)用地供應(yīng)1.2hm2，而中西部則分別為1.53hm2、2.06hm2（按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算），差距十分明顯。其次，區(qū)位條件也是重要因素。安徽、江西、廣西、湖南、湖北、內(nèi)蒙古、河北等省份受長三角、珠三角、京津等發(fā)達(dá)地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用明顯，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)而帶動(dòng)了建設(shè)用地供應(yīng)。

4 結(jié)論

本文基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以省域?yàn)閱卧?，采用?shù)理統(tǒng)計(jì)、指標(biāo)法以及ESDA方法等方法探討了2003－2014年間全國各省份建設(shè)用地供應(yīng)的變化特征，揭示了空間聯(lián)系的結(jié)構(gòu)及動(dòng)態(tài)演化過程，進(jìn)而探討了空間格局演變的成因。

(1)數(shù)理統(tǒng)計(jì)、相關(guān)指標(biāo)法分析表明：各省份建設(shè)用地供應(yīng)量的絕對(duì)差距不斷擴(kuò)大，相對(duì)差距則呈縮小趨勢(shì)，省份間供應(yīng)量懸殊狀況明顯減小，省份間的供應(yīng)趨向均衡，與人口分布也更加協(xié)調(diào)。

(2)全局自相關(guān)分析表明：建設(shè)用地供應(yīng)整體上呈現(xiàn)為空間正相關(guān)性，但隨著時(shí)間的推移，這種正相關(guān)逐漸減弱，空間分布類型由顯著的集聚分布轉(zhuǎn)為隨機(jī)分布。

(3)散點(diǎn)圖和LISA分析表明：建設(shè)用地供應(yīng)的局部關(guān)聯(lián)以正相關(guān)為主，區(qū)域具有集聚性和相似性，初期突出表現(xiàn)為低值簇現(xiàn)象，但空間異質(zhì)性顯著增強(qiáng)，末期以空間負(fù)相關(guān)為主，二元結(jié)構(gòu)明顯減弱。僅有少數(shù)省份的建設(shè)用地供應(yīng)量通過顯著性檢驗(yàn)，且呈萎縮趨勢(shì)。

(4)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城鎮(zhèn)化、政策驅(qū)動(dòng)、資源基礎(chǔ)以及區(qū)位差異是建設(shè)用地供應(yīng)變化的主要原因。

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Analysis of the Changing Features of the State-Owned Construction Land Supply—In Accordance with the Data from 2003 to 2014

ZHANG Shouzhong
(School of Mines Engineering, Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin 150022, China)

By using mathematical statistics, index method, and ESDA(exploratory spatial data analysis), as well as based on the statistical data from 2003 to 2014, this paper has explored the change law and inf l uence factors with regard to construction land supply since the year of 2003. The results show us as follows. First, the absolute gap of the supply among the provinces is increasing, and the relatively gap is decreasing. The construction land supply is tending to balance to coordinate and population distribution. Second, the overall construction land supply is presenting positive correlation, but the correlation signif i cantly weakened; and it is shifting from signif i cant agglomeration into random distribution. Third, it indicates that local positive spatial autocorrelation has declined signif i cantly, and the spatial heterogeneity has been strengthened. Fourth, signif i cant local autocorrelation is occurred only in a few regions, but the range is shrinking. Fifth, economic development, urbanization, and policy driving have been the constituents of leading spatial and temporal change of construction land supply.

State-owned construction land; supply; spatial-temporal evolution; exploratory spatial data analysis; inf l uencing factors

F302.1；F062.1

A

1672-6995（2017）04-0056-05

2017-02-16；

2017-02-17

黑龍江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目（12B069）

張守忠（1977-），男，山東省莒南縣人，黑龍江科技大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院副教授，理學(xué)碩士，主要從事城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城市化、土地評(píng)價(jià)的教學(xué)與研究。