馮清華,何 蕾
(1.華南師范大學地理科學學院,廣東 廣州 510630;2.江西財經(jīng)大學旅游與城市管理學院,江西 南昌 330013)
改革開放以來,中國經(jīng)濟快速發(fā)展,但環(huán)境保護讓步于經(jīng)濟增長的發(fā)展模式,使得生態(tài)環(huán)境與資源問題日益嚴峻。為此,國家高度重視生態(tài)文明建設。作為國家生態(tài)文明建設試驗區(qū)之一的江西省肩負著探索生態(tài)與經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展道路的重任,而實現(xiàn)土地集約節(jié)約利用、提高土地利用綜合效益是生態(tài)文明建設的重點內容[1]。隨著綠色發(fā)展觀的深入,各方開始進行土地資源利用格局研究與調整,以緩解土地粗放經(jīng)營問題。提高土地利用綜合效益成為土地研究的熱點問題之一。土地利用效益評價則為區(qū)域土地利用的科學性提供重要依據(jù)。
當前土地利用效益評價研究方法主要包括熵值法[2-5]、變異系數(shù)法[6]、全局莫蘭指數(shù)與熱點分析等。在研究尺度上縣級[7]、市級[6-8]、省級[9]、城市群[4]、流域[10]均有涉及,而整體上呈現(xiàn)出向更大尺度研究發(fā)展的趨勢。評價體系的建立主要從社會、經(jīng)濟及生態(tài)三個維度開展。相關研究為土地利用效益評價奠定了理論與方法論基礎,但仍存在不足之處。首先,采用簡單的熵值法、專家法等難以對評價結果進行客觀分析,且當前研究的滯后因素分析也相對薄弱;再者,少有學者關注糧食主產(chǎn)區(qū)的土地利用效益問題,而這類地區(qū)的土地利用需求矛盾突出,迫切需要進行土地利用效益評價來為其統(tǒng)籌協(xié)調發(fā)展提供依據(jù)。
基于此,本文選擇糧食生產(chǎn)區(qū)與生態(tài)文明建設示范區(qū)之一的江西省為研究對象,基于熵值 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法對江西省的土地利用效益與耦合協(xié)調度進行時空動態(tài)分析,探索提升江西省土地利用效益及耦合協(xié)調度的路徑,為生態(tài)文明建設大背景下的城市土地協(xié)調發(fā)展提供思路。
江西省地處中國東南偏中部,長江中下游交界處的南岸。全省總面積16.69萬km2,總人口4647余萬人,轄11個地級市。2020年,江西省GDP為25691.5億元,增速為3.8%,高于全國平均增速。江西礦產(chǎn)、森林資源豐富,林地占全省總面積的62.39%。截至2020年年底,全省耕地面積為27216 km2,人均耕地面積不足全國平均水平的70%,但由于江西水稻的種植條件適宜,水稻產(chǎn)量高,因此江西是中國的13個糧食主產(chǎn)區(qū)之一。
江西省自然保護、礦產(chǎn)資源開發(fā)、糧食生產(chǎn)與城市發(fā)展等各類用地需求巨大,用地空間沖突日益凸顯。對江西省過去及當前的用地格局進行土地利用效益評價,分析效益滯后的因素,進而發(fā)掘效益的提升路徑,可為統(tǒng)籌協(xié)調江西省的土地資源,探索生態(tài)與經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展的道路提供依據(jù)和參考。
本研究選取2010年、2015年及2020年為研究年份。遵循數(shù)據(jù)的真實性原則,數(shù)據(jù)均來源于2010年、2015年及2020年《江西統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》及各個城市的統(tǒng)計年鑒、城市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展公報及政府公告等。最終指標數(shù)據(jù)結果由筆者計算得出。
本文所選取指標同時包含正向指標與逆向指標,正向指標即數(shù)值越大越好的指標,逆向指標反之[11]。因此,需對逆向指標進行逆向化處理,從而使指標同趨勢化[12],并對數(shù)據(jù)運用歸一化進行無量綱化處理。
在土地利用綜合效益評價中,評價方法的選擇主要考慮方法的科學性與可操作性。首先運用熵值法確定各二級指標權重,代入土地利用綜合效益模型獲得土地利用效益評價值,進而利用TOPSIS法得到評價值的最優(yōu)解、最劣解的距離與相對貼近度。
2.1.1 評價體系構建
本文以系統(tǒng)性、科學性、可操作性等指導原則與土地利用效益評價相關理論為基礎,借鑒前人已有的研究成果[2-8,13-15],并結合江西省發(fā)展現(xiàn)狀,運用層次分析法(AHP)將土地利用綜合效益分解為經(jīng)濟效益、社會效益與生態(tài)效益三大準則層,共選取25個指標因子(表1)。
表1 土地利用效益評價體系
在準則層權重的確定中,綜合效益實質上是經(jīng)濟、社會與生態(tài)效益相互作用的機制[7-8,16]。三者的重要程度相同,因此,分別確定權重均為1/3。
2.1.2 綜合評價模型
基于以上獲得的權重與數(shù)據(jù),代入土地利用效益評價公式,公式如下:
式中:S代表土地利用經(jīng)濟/社會/生態(tài)/綜合效益;wj代表各指標的權重;X i'j代表各指標子系統(tǒng)評價分值。
根據(jù)式(1)得出各年份各市土地利用經(jīng)濟、社會及生態(tài)效益評價值,計算得出土地利用綜合效益評價值;繼而將效益評價值代入TOPSIS法中,分別得出土地利用經(jīng)濟、社會、生態(tài)及綜合效益評價值的最優(yōu)與最劣解的歐氏距離“D+”“D-”及相對貼近度“C”。評價指標值與最優(yōu)解或最劣解的距離值越大說明距離越遠。最理想的研究對象是D+值越小,同時D-值越大,C值越大說明研究對象越好。
耦合協(xié)調度模型是用于分析兩者或兩者以上系統(tǒng)協(xié)調度的方法,借鑒前人的研究[17],采用土地利用經(jīng)濟、社會及生態(tài)效益的耦合協(xié)調度模型,其中耦合協(xié)調度值D數(shù)值越大說明系統(tǒng)協(xié)調度越高。
式中:C代表耦合度,反映各系統(tǒng)間的相互作用程度;U1、U2、U3分布代表土地利用經(jīng)濟、社會、生態(tài)效益評價值;T代表各系統(tǒng)間的綜合協(xié)調指數(shù);D代表耦合協(xié)調度。
根據(jù)已有研究,由于本文中所得耦合協(xié)調度值分布較廣,并且集中于[0.5,0.7],采取四分法等臨界值法劃分等級有所偏頗,因此采取均勻分布函數(shù)法[7]對耦合協(xié)調度等級劃分(表2)。
表2 耦合協(xié)調度等級
本文以江西省11個城市為單位,以2020年土地利用經(jīng)濟效益U1、土地利用社會效益U2、土地利用生態(tài)效益U3及耦合協(xié)調度D4項數(shù)值為聚類指標,在SPSS25.0數(shù)據(jù)軟件中對指標進行層次聚類。計算樣本數(shù)據(jù)與小類、小類與小類間親疏程度的度量方法用離差平方和法,該法根據(jù)方差分析的原理,如果分類比較合理,則同類樣本之間的離差平方和較小,類與類之間的離差平方和較大[18-19]。
3.1.1 土地利用效益評價結果
對土地綜合效益評價相對貼近度的結果(圖1)進行橫向觀察,在2010—2020年江西省整體土地利用效益不高,其中除了南昌、新余與萍鄉(xiāng)較為優(yōu)越外,其余城市的土地利用綜合效益相差不大。縱向觀察,江西省各市2020年土地利用綜合效益均較2010年有所提升,表明了江西省城市土地利用效益狀況在不斷改善。
圖1 江西省各市2010年、2015年與2020年土地利用綜合效益評價值相對貼近度折線圖
從經(jīng)濟效益、社會效益及生態(tài)單項效益的相對貼近度可知,土地利用經(jīng)濟、社會和生態(tài)效益未實現(xiàn)同步變化,各地呈現(xiàn)某項效益的滯后或超前發(fā)展現(xiàn)象。2010—2020年,經(jīng)濟與社會效益基本均表現(xiàn)為增長的態(tài)勢(圖2,圖3)。就經(jīng)濟效益而言,除南昌市以外整體水平偏低,各城市社會效益水平不高且差距不大,南昌市和新余市稍高;而生態(tài)效益呈無規(guī)律變化,其中九江和宜春生態(tài)效益先升后降,景德鎮(zhèn)、新余和鷹潭生態(tài)效益基本不變,出現(xiàn)停滯發(fā)展(圖4)。
圖2 江西省各市2010年、2015年與2020年土地利用經(jīng)濟效益的相對貼近度折線圖
圖3 江西省各市2010年、2015年與2020年土地利用社會效益的相對貼近度折線圖
圖4 江西省各市2010年、2015年與2020年土地利用生態(tài)效益的相對貼近度折線圖
3.1.2 土地利用效益耦合協(xié)調度空間演化格局
從耦合協(xié)調度計算結果可見,2010—2020年,江西省土地利用效益整體逐漸朝向協(xié)調發(fā)展(表3)。2010年,除新余市、九江市、景德鎮(zhèn)市和南昌市處于中低下水平的協(xié)調階段外,江西省其余各市土地利用效益處于失調狀態(tài),協(xié)調發(fā)展程度大致自北向南逐漸下降。2015年,除贛州市、撫州市、鷹潭市與萍鄉(xiāng)市效益仍然失調外,其余城市均進入均衡發(fā)展階段。直至2020年,各市均進入?yún)f(xié)調行列,但水平普遍不高,處于勉強協(xié)調與初級協(xié)調居多。其中,南昌市與新余市的土地利用耦合協(xié)調度已達到良好協(xié)調階段高于平均水平。
表3 土地利用耦合協(xié)調度計算結果
3.2.1 分類結果
根據(jù)樹狀譜系圖(圖5)和萍鄉(xiāng)市與鷹潭市的具體評價值,及兩市土地利用現(xiàn)狀與實際發(fā)展水平較為接近的實際情況,將江西省11個城市的土地利用效益類型劃分為高水平協(xié)調社會生態(tài)滯后型、高水平協(xié)調經(jīng)濟滯后型、中等協(xié)調全面滯后型、低水平協(xié)調經(jīng)濟滯后型與低水平協(xié)調經(jīng)濟社會滯后型5類(表4)。
表4 江西各市發(fā)展類型劃分
圖5 江西省11個城市的土地利用效益樹狀譜系圖
由聚類結果可知,各市的土地利用效益類型在空間上鑲嵌分布,整體發(fā)展水平較為平均。協(xié)調度發(fā)展較好的第一、二、三類地區(qū)主要分布于江西省中北部,并且自西向東間隔分布,未實現(xiàn)接壤。而第四類與第五類為土地利用效益質量較差地區(qū),呈南北交替分布。
由聚類結果結合土地利用效益評價結果分析可知,江西省土地利用效益發(fā)展較好地區(qū)的帶動作用較弱,還未實現(xiàn)良好的空間效應。特別是體現(xiàn)在土地利用的經(jīng)濟效益上,南昌市的土地利用經(jīng)濟效益基本為其他城市的2~4倍;而其周圍城市,如上饒市、九江市、宜春市與撫州市的土地利用效益卻均呈現(xiàn)經(jīng)濟滯后發(fā)展。
3.2.2 滯后因素分析
(1)高水平協(xié)調社會生態(tài)滯后型。南昌市林地僅占南昌土地面積的16.55%,耕地占35.27%,城鎮(zhèn)村及工礦用地占15.36%,其土地利用經(jīng)濟效益遠超其他城市。南昌市林地所占比例較低,一定程度上給建設用地與耕地留出空間,但也對社會生態(tài)效益產(chǎn)生一定的消極影響。在社會生態(tài)方面,南昌市由于城市快速發(fā)展,相對注重經(jīng)濟效益的提高,因而出現(xiàn)了城市過快發(fā)展的普遍問題,具體表現(xiàn)為人口密度過高、人均城市綠化休憩用地占有率低,以及工業(yè)污染的處理能力有限與就業(yè)率問題,制約社會生態(tài)效益的提高。
(2)高水平協(xié)調經(jīng)濟滯后型。新余市擁有非常優(yōu)越的自然資源條件,因此,為其土地利用社會和生態(tài)效益打下良好基礎。近年來,新余市人均GDP雖然僅次于南昌市,卻出現(xiàn)了負增長現(xiàn)象。一方面新余市是一座工業(yè)城市,轄區(qū)范圍僅3178 km2,是我國資源枯竭城市之一,因此工業(yè)發(fā)展存在體量小、發(fā)展后勁不足的問題;另一方面新余市目前的產(chǎn)業(yè)結構轉型緩慢,第三產(chǎn)業(yè)的比重仍較低,強烈依賴工業(yè)產(chǎn)業(yè),還未形成成熟的產(chǎn)業(yè)結構。
(3)中等協(xié)調全面滯后型。鷹潭與萍鄉(xiāng)經(jīng)濟仍主要依賴傳統(tǒng)工業(yè),特別是采礦業(yè)。同時在經(jīng)濟社會發(fā)展過程中,受固定投資不足、城市建設用地受限,以及產(chǎn)業(yè)結構缺陷等因素影響,兩個城市經(jīng)濟發(fā)展弱,對生態(tài)與社會效益的支撐作用小。而在建設過程中,也并未強調解決基礎設施建設、人居環(huán)境建設,以及工業(yè)污染排放與治理等社會問題,形成社會和生態(tài)兩方面的滯后發(fā)展,在一定程度上反向制約經(jīng)濟發(fā)展。
(4)低水平協(xié)調經(jīng)濟滯后型。從景德鎮(zhèn)、撫州、吉安及九江四個城市的用地類型比例來看,四個城市耕地占比均在16%~18%,林地占比均超過55%,因此,均具有良好的生態(tài)基礎以及適中的耕地。其中,2020年九江市GDP為3240.50億元,位列江西省第三位,其建設用地僅占全市面積的0.6%,因此,其建設用地經(jīng)濟利用效益較高。吉安市的第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值總量低,但建設用地僅占0.2%,因此其單位建設用地的第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值較高,由此可知兩地土地利用效率較高;但由于全市面積較大,顯示整體土地經(jīng)濟效益較低。而撫州與吉安兩市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)任務較重,景德鎮(zhèn)與撫州在經(jīng)濟發(fā)展中仍以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主,其傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)市場規(guī)范化程度低,制約其發(fā)展的規(guī)模和質量,而電子信息、數(shù)字科技等高附加值新興產(chǎn)業(yè)仍處于起步萌芽階段,難以拉動經(jīng)濟發(fā)展。
(5)低水平協(xié)調經(jīng)濟社會滯后型。宜春、上饒與贛州三市生態(tài)資源豐富,特別是贛州市的林地比例高達76.4%,而鄱陽湖則位于上饒市,因此這三個城市生態(tài)環(huán)境基底較好,但同時生態(tài)保護的任務也較重;另外,這三個城市礦產(chǎn)行業(yè)興旺,相應導致其生態(tài)修復的壓力和投入較高,生態(tài)保護修復的任務在一定程度上成為經(jīng)濟效益增長的負擔。而其社會效益的低下主要是受到居民生活水平和生活質量低下的影響,根本原因仍是經(jīng)濟發(fā)展緩慢。此外,三個城市容易受到相鄰地區(qū)的“虹吸效應”影響,人口、資本和技術等要素往往呈流出狀態(tài),在一定程度上阻礙城市經(jīng)濟發(fā)展進程。
本文以江西省為研究對象,篩選25個指標建立土地利用效益評價體系,基于熵值TOPSIS法進行土地利用效益評價,通過耦合協(xié)調度模型對江西省2010年、2015年和2020年耦合協(xié)調發(fā)展水平進行動態(tài)分析,并基于層次聚類分析法探究其11個地級市土地利用效益與耦合協(xié)調度的空間差異特征,得出以下結論。
(1)通過分析江西省土地利用綜合效益可知,2010—2020年江西省各市土地利用綜合效益呈上升態(tài)勢;但從土地利用單項效益分析可知,11個城市的土地利用經(jīng)濟、社會和生態(tài)效益并未實現(xiàn)同步發(fā)展,各地呈現(xiàn)某項效益滯后或超前發(fā)展現(xiàn)象。2010—2020年經(jīng)濟與社會效益基本均表現(xiàn)為逐年增長的趨勢,而生態(tài)效益的變化劇烈且無序,這也反映生態(tài)效益容易受到人類活動的影響。
(2)從耦合協(xié)調度模型計算結果可看出,2010—2020年,江西省土地利用效益整體逐漸朝向協(xié)調發(fā)展的趨勢,但耦合協(xié)調程度普遍不高。其中,南昌市與新余市的土地利用耦合協(xié)調度顯著高于平均水平,說明江西省的經(jīng)濟狀況得到改善,同時城市的用地模式逐漸趨于合理化。
(3)采用層次聚類分析法將江西各市土地利用發(fā)展類型分為5類:高水平協(xié)調社會生態(tài)滯后型(1個城市),高水平協(xié)調經(jīng)濟滯后型(1個城市),中等協(xié)調全面滯后型(2個城市),低水平協(xié)調經(jīng)濟滯后型(4個城市),低水平協(xié)調經(jīng)濟社會滯后型(3個城市)。江西省各市的土地利用效益類型在空間上鑲嵌分布,并未呈現(xiàn)某一類型的聚集分布現(xiàn)象,整體發(fā)展水平較為平均。另外,江西省土地利用效益失調受到多種效益復合影響,其中經(jīng)濟效益對整體效益的限制作用明顯,缺乏經(jīng)濟效益的支撐,社會生態(tài)效益無法得到保障,因而整體效益協(xié)調程度不高。