中國建設用地增長驅動力研究＊

陳 春 馮長春

(北京大學城市與環境學院,北京100871)

中國建設用地增長驅動力研究＊

陳 春 馮長春

(北京大學城市與環境學院,北京100871)

近年來我國建設用地不斷增加,耕地面積不斷減少,建設占用與耕地保護的矛盾日益突出。國家提出運用土地政策參與宏觀調控,對建設用地變化及驅動力的研究也成為學界的焦點。已有關于建設用地增長驅動力研究多基于城市經濟學單中心模型進行城市建設用地的研究,缺乏全國層面建設用地增長驅動力研究。本文采用1996-2006年省級面板數據,對全國層面建設用地增長的驅動力進行分析。從經濟、社會、政府、地理四類因素選擇變量,通過模型的比較與擇優,構建了建設用地增長的驅動力模型,并分析核心變量對建設用地變化的驅動作用。結果表明:①最終決定全國層面建設用地變化驅動力方程的有三個核心變量,即:人口、G DP和公路營運里程;②通過比較標準化系數發現三個變量對建設用地增長的作用表現為G DP>公路營運里程>人口;③在東中西地區,核心變量對建設用地的影響程度略有差異,即東部地區為G DP>人口>公路營運里程;中西部地區為G DP>公路營運里程>人口。

土地利用;建設用地;驅動力;面板數據

隨著我國城鎮化進程的加速,建設用地不斷增加,耕地面積不斷減少,建設占用與耕地保護的矛盾日益突出。一方面背負著13億人口的壓力,我國必須有足夠的耕地來保證糧食安全。截止2006年我國耕地總面積僅有18.27億畝,人均耕地面積僅有1.39畝。其中,有21%的地區人均耕地面積低于聯合國糧農組織制定的人均耕地0.8畝的警戒線。耕地數量減少的主要途徑有4種:一是建設占用耕地,二是生態退耕占用耕地,三是災毀耕地,四是農業結構調整耕地。其中生態退耕的比重最高,占耕地減少總量的61.81%;其次是農業結構調整占用耕地和建設占用耕地,分別占耕地減少總量的16.65%和15.78%;占耕地減少總量比重最小的是災害損毀耕地,占5.76%。在上述這4種途徑中,災毀耕地基本上不受人類的控制,不在討論之列。由于退耕還林、還草、還湖等生態退耕絕大部分都屬于不適宜耕種、對生態安全造成威脅的耕地,雖然短期內造成耕地數量減少,但其對生態環境保護至關重要,從經濟社會可持續發展來看,這部分耕地的退耕勢在必行。因此災害毀損和生態退耕造成的耕地減少,對耕地保護和糧食安全不具有根本性的破壞力。對于農業結構調整減少的耕地,由于農業用地結構內部的調整方向是雙向的,也就是說既可以由耕地向其他農地轉換,又可以由其他農地向耕地轉換,對農業綜合生產能力不構成本質上的威脅,在必要的情況下仍可恢復耕種。耕地向建設用地的轉化則是單向的,即只有耕地向建設用地轉化,而建設用地向耕地轉化則存在比較大的技術障礙,所以控制建設占用耕地是減少耕地流失的重中之重。另一方面,伴隨著農村人口由農村遷往城市,城市規模不斷擴大,城市數目不斷增加,對建設用地的需求量也越來越大。2007年7月,由中國科學院地理與資源研究所陸大道院士牽頭完成的《關于遏制冒進式城鎮化和空間失控的建議》(由陸大道院士執筆)提交中央并得到中央領導高度重視,該建議提到:“城鎮化速度虛高,‘土地城鎮化’的速度太快,大大快于人口城鎮化的速度。農民的土地被城鎮化了,而農民及其家屬卻未被城鎮化。近十年來,特別是自2001年以來我國城鎮化進程中空間失控極為嚴重”。與此同時,隨著農村人口絕對數量的減少,我國農村居民點用地不減反增。農村建設用地分布散、面積大、空置超占多,各地農村都普遍存在著空心村和空置房的問題,農村宅基地超占現象突出。在“一要吃飯,二要建設”的嚴峻形勢下,對建設用地增長進行分區域的適度調控顯得尤為必要。而對我國建設用地增長的驅動力進行分析,找出影響建設用地增長的核心變量以及核心變量對不同區域建設用地增長的影響作用,是進行建設用地增長調控的基礎。

1 文獻回顧

國外關于建設用地增長驅動力的研究主要分為城市擴張驅動力的研究和農村居民點用地變化驅動力的研究。關于城市擴張的基礎理論是由Alonso(1964)提出的單中心城市模型。在這個模型里,x表示從CBD出發的距離,它等于一個圓的半徑。城市居民通勤到CBD,他們的收入為y,每單位交通距離的通勤成本為t。地租r和人均土地消費q是到CBD距離x,收入y,通勤成本t和居民效用水平u的函數[1]。Muth和Mills認為城市規模由有序的市場過程決定,在城市土地和農用土地之間進行正確的分配,并提出支撐這一觀點理論模型[2-3]。之后由Wheaton進行了完善,認為城市規模是由一系列外生變量決定的。在理論模型的基礎上,國外學者對城市規模增長進行了一系列的實證研究[4]。如Bruecker和Fansler選取了美國40個大都市區截面數據,估計了城市用地規模與人口、收入、農用地價格、交通運輸成本之間的關系,研究發現收入、人口和農業租金是城市土地面積從統計上的決定因素[5]。Alig等利用美國東南部1949-1984年的定期抽樣數據估計了影響城市用地擴張的因素,結果表明城市人口和人均收入顯著影響了城市用地規模的擴張[6]。Alig,Robert和G.Healy將城市進一步劃分為中心城市和城市邊緣地區等城市類型,并使用了美國農業部和人口統計局這兩套數據分別進行估計,解釋變量則包括中心城市人口、總人口、農業人口、人均收入和農用地價格水平,在所有的解釋變量中,人口規模和人均收入水平是影響最大的變量,但是與Brueckner和Fansler(1983)的結論不同,農用地的價格水平并沒有顯著的影響[7]。McGrath(2005)運用美國33個大都市區的截面數據(1950-1990年)發現收入、人口和農業租金從統計上是美國城市擴張的主要因素[8]。與Brueckner和Fansler的研究結果不同,McGrath發現交通成本變量之間的系數在統計上也是有顯著的負效果的。Zhang(2001)在研究美國芝加哥區域的城市用地擴張時,發現城市居民收入等因素和新住宅群的發展相關性明顯[9]。Camagni等(2002)認為歐洲城市用地的蔓延與居民工資的增長有關系。國外對農村居民點用地變化驅動力的研究具有代表性的主要有以下學者的研究成果[10]。Marlow Vesterby和 Kenneth S.Krupa(2002)利用1980-1997年之間的農村居民點數據,對比城市建設用地,分析了美國農村居民點用地持續增長的特點,以及導致農村居民點用地增長的因素。認為美國長期的高收入、低利率、低通貨膨脹率使得人們對于在較大面積的地段建造房屋產生需求,從而導致農村居民點用地的快速擴展[11]。Mirko Pak等、Carmen等將農村居民點用地的變化放在城鎮化的大背景之下來研究,分析農村人口非農化、城鎮人口的遷移對遠離城鎮的村莊和靠近城鎮的村莊土地利用的影響,以及農村人口的非農化、農業產業結構的調整、居民生活方式的改變、農村功能的變化對農村居民點用地產生的影響[12-13]。Delphis和Daniel認為,農地的居住用途開發是全世界城市和村莊邊緣農地非農化轉變的重要驅動因素之一[14]。Wasilewski和Krukowski在分析波蘭城郊農村居民點用地變化后指出在城市郊區化的背景之下,產權制度、政府管理等因素對有關利益主體如農村土地所有者、地方政府、土地開發者等的利益產生影響,各個主體的利益博弈過程就是城郊農村居民點用地變化的過程[15]。

早期國內對城鎮用地擴張研究偏重于定性方法,自20世紀70年代地球資源衛星發射以來,遙感圖像的多光譜與多時相數據為土地利用變化的動態監測及定量分析提供了豐富的信息,促進了土地利用變化的研究,遙感和GIS空間分析技術被廣泛應用于城鎮用地驅動力的研究中[16-18]。計量研究方法方面主要運用相關分析[19-20]、回歸分析[16,21-25]、主成分分析[16,26-28]等方法,探討引起土地利用變化的相關主導因子;從研究尺度來看,全國尺度、區域尺度、城市尺度均有涉及,其中基于城市尺度的城鎮用地擴張驅動力研究最多,全國尺度的較少;從驅動因子來看,在已有的城鎮用地擴張驅動力的研究中,驅動因子主要可分為四類:地理因素(海拔、氣溫、地形坡度、耕地面積、交通設施、區位)、經濟因素(經濟發展水平、二三產業產值、收入、固定資產投資、外資)、社會要素(人口、城市化、工業化)、政府因素(城市發展方針、土地利用政策、城市規劃、政府的發展沖動)。當前我國基于不同區域農村居民點用地規模變化的驅動力研究尚沒有理論支撐,也沒有完整的研究體系,多采用定性或簡單定量分析的方法分析影響農村居民點規模變化的社會經濟因素[29,30-33]。

從國內外研究來看,城市用地(城鎮用地)是研究的重點,特別是對單個城市(鎮)的研究成果更為豐富;在建設用地擴張驅動力的研究上,國外基本利用城市經濟學中單中心理論對單個城市擴張的動力進行了實證研究;國內對建設用地擴張的研究也表現出同樣的特點,同時在研究方法上多采用選取指標進行相關分析、回歸分析、主成分分析等計量分析方法研究建設用地擴張的驅動力。

2 數據來源與模型

2.1 數據來源

本文中1996-2006年建設用地數據來源于國土資源部土地利用變更調查數據;1996-2006年各省年均氣溫、年均降水量數據來自中國氣象科學數據共享服務網《中國地面國際交換站氣候資料年值數據集》,該數據集中包含全國194個站點歷年逐月的均值數據,研究中剔除了降水量和氣溫出現異常值,然后分年對臺站數據累加后求取均值;平原比例數據來自歷年《中國統計年鑒》;1996-2006年人口數據來自歷年人口統計年鑒、歷年公安部頒布的戶籍人口統計資料、第五次人口普查資料、2005年1%人口抽樣調查資料;1996-2006年社會經濟數據來源于歷年中國統計年鑒(并參考中國區域統計年鑒、各省統計年鑒、中國城市統計年鑒);開發區數據來自歷年《中國開發區年鑒》和商務部內部統計數據;重慶和四川1996年的數據利用插值法進行了修補。

2.2 模型及運算

本文采用面板數據計量經濟模型,假定建設用地變化由經濟、社會、政府、地理等因素中的一系列變量決定,構建建設用地變化的驅動力模型,模型形式如下:

表1 各省建設用地變化初選變量的統計描述(1996-2006年)Tab.1 Statistical description for primary variables of construction land changes(1996-2006)

式中,yit為i省份在t年的建設用地面積;i=1,2,…,31,表示31個省份);t=1996,1997…,2006,表示已知的年份;χkit是第k個非隨機解釋變量對于省份i在t年份的觀測值;βki是待估計的參數;μit是隨機誤差項。從經濟、社會、政府、地理等因素出發,確定建設用地變化的有關初選變量,其統計描述見表1。

對初選變量進行篩選的方法主要有兩種,一是求取各初選變量與建設用地面積的相關系數,選擇相關系數相對較高的變量;二是運用逐步回歸的方法。逐步回歸是在諸多解釋變量中搜索最重要變量的方法,同時逐步回歸有利于消除共線性。本文則結合兩種方法,一方面對各初選變量與建設用地面積的相關系數進行計算,并做出散點圖,對各個自變量與因變量的關系進行初步觀察;另一方面,采用逐步回歸的方法剔除變量,消除自變量之間的共線性。具體為運用Stata 10.0的逐步回歸命令,并選定后向分布搜尋法,刪除顯著性水平低于15%的變量。根據散點分析和逐步回歸的結果,篩選出來的自變量包括耕地面積、平原面積比例、東部虛擬變量、中部虛擬變量、鐵路營運里程、公路營運里程、G DP、固定資產投資額度、人口總數、開發區個數、特大城市個數、大城市個數、中等城市個數、小城市個數、建制鎮個數。

以1996-2006年各省建設用地面積為因變量,以篩選后的影響變量為自變量,運用面板數據固定效應模型,對建設用地變化及其影響因素進行估計分析。對1996-2006年建設用地面積及影響變量的面板數據進行估計得到以下參數(見表2)。觀測值338個,分31個組,組內R2=0.871 0,組間 R2=0.752 8,總體 R2=0.640 7,F(14,293)=41.31,Prob>F=0.000 0,corr(ui,Xb)=0.739 5。平原比例、中部虛擬變量和東部虛擬變量因為不隨時間的變化而變化,在固定效應模型中被去掉。

以建設用地面積為因變量,以t檢驗顯著的人口、G DP、公路營運里程為自變量,運用固定效應模型得到以下擬合參數(見表3)。觀測值為339個,分31組,組內R2=0.834 8,組間 R2=0.713 3,總體 R2=0.658 6,corr(ui,Xb)=0.732 3,F(3,307)=51.30,Prob>F=0.000 0。

表2 固定效應模型估計系數Tab.2 Estimated coefficients of fixed effects model

3 結果分析

根據優化后的固定效應模型計算的估計參數,得到1996-2006年全國建設用地變化驅動力方程如下:

Cland=8 269.76+0.219Popu+0.141G DP+0.002 6 Highway

式中,Cland為建設用地面積;Popu為人口數;G DP為地區生產總值;Highway為公路營運里程。

根據建設用地變化的驅動力方程,自變量的系數表示在其他條件保持不變時,每一個自變量增加一個單位,對建設用地面積帶來的增量。在其他條件不變的情況下,人口每增長1萬人,建設用地的面積將增加0.219km2;G DP每增長1億元,建設用地面積增長0.141 km2;公路營運里程每增長1萬km2,建設用地面積增長26 km2。

為便于比較每個自變量對因變量的影響程度,對自變量和因變量進行標準化處理(消除量綱的影響),得到全國建設用地變化驅動力方程的標準化系數(見表4)。比較三個自變量的標準化系數,發現G DP標準化系數>公路營運里程標準化系數>人口標準化系數,表明三個因子對建設用地增長的作用表現為G DP>公路營運里程>人口總數。

表3 優化后的固定效應模型估計系數Tab.3 Estimated coefficients of optimized fixed-effects model

表4 全國建設用地標準化方程的估計系數Tab.4 Estimate coefficients of standardized equation for construction land expansion

對東中西部地區的數據進行提取后采用同樣的方法進行分析,得到東中西部各變量的標準化系數(見表5)。比較后發現東部地區 G DP標準化系數>人口標準化系數>公路營運里程標準化系數,說明在東部地區G DP對建設用地增長的驅動力最大,而人口和公路營運里程對建設用地增長的驅動力相對較小;中部和西部地區均表現為G DP標準化系數>公路營運里程標準化系數>人口標準化系數,說明在中西部地區雖然同樣是G DP對建設用地增長的驅動力最大,但公路營運里程對建設用地增長的驅動力表現突出,大于人口對建設用地增長的驅動力。

4 結論及建議

本文通過對建設用地增長的影響變量初選,并采用逐步回歸方法進行篩選確定影響變量后,運用面板數據固定效應模型進行分析,得到影響我國建設用地增長的核心變量及各變量對建設用地增長的影響程度,結論如下:

(1)全國層面建設用地增長由人口、G DP和公路營運里程三個核心驅動變量決定,其驅動力方程為:Cland=8 269.76+0.219Popu+0.141G DP+0.002 6Highway。比較標準化系數,發現三個核心驅動變量對建設用地變化的作用表現為G DP>公路營運里程>人口。

表5 東中西部地區變量標準化系數Tab.5 Standardized coefficients of variables in three regions

(2)在其他條件不變的情況下,人口每增長1萬人,建設用地的面積將增加0.219 km2;G DP每增長1億元,建設用地面積增長0.141 km2;公路營運里程每增長1萬km,建設用地面積增長26 km2。也就是說在其他條件不變時,人口增加4.57萬人,或者 G DP增加7.09億元,或者公路營運里程增加387 km,均可以導致建設用地增加1 km2。

(3)從核心驅動變量在不同區域的作用來看,在東中西部地區三個主要因子的作用強度有差異,即東部地區為G DP>人口>公路營運里程;中西部地區為G DP>公路營運里程>人口。

針對本文結論,提出如下政策建議:

(1)G DP對我國建設用地變化的驅動力最大,尤其是在東部地區G DP對建設用地增長的驅動作用遠超過人口和公路營運里程。東部地區在經濟快速發展的刺激下,建設用地規模、增長量、增長速度及占用耕地量都是最大的。應促進區域間經濟的平衡發展,緩解東部地區的用地壓力。同時,結合建設用地的地均G DP、投入強度等的評價結果,對經濟發展與建設用地增長不匹配的用地擴張效率低的省份進行重點調控。

(2)公路營運里程對我國建設用地總量變化的驅動力大于人口對建設用地總量變化的驅動力,說明交通對我國建設用地增長的影響很大,在大力發展交通的同時要注意防止過度占用土地。中央在2009年采取的應對經濟危機4萬億投資計劃中,基礎設施建設鐵路、公路、機場、水利等的投資大體上是1.5萬億左右,勢必會加大建設用地的需求量。因此,對基礎設施建設項目要進行嚴格的論證和審批,對于重復建設或超越經濟發展需要而盲目建設的項目要堅決杜絕。

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Driving Forces for Construction Land Expansion in China

CHEN Chun FENG Chang-chun
(College of Urban and Environmental Science,Peking University,Beijing 100871,China)

In the process of continuous increasing of construction land and decreasing of arable land,the contradiction between building occupancy and cultivated land protection has become more and more prominent.The state government has proposed that land policy should be involved in the macro-control policies,and the research on construction land changes and its driving forces has become the academic focus.Existing researcheson drivingforcesfor construction land expansion were mostlyon the basisof homocentric model in urban economics and tess attention was paid on driving forces for construction land at the national level.Based on provincial panel data from 1996-2006,this paper analyzed the driving forces for construction land expansion at the national level.The paper selected variables from economic,social,governmental and geographic aspects,built driving forces model for construction land changes and analyzed the core variables’role on the construction land changes.The conclusions are that:①Population,G DP and highway mileage are the three core variables resulting in the construction land changes at the national level.②The influence of the three variableson construction land expansionfrom high to low is G DP,highway mileage,and population. ③The core variables’influencing degree on the construction land expansion is slightly different in three regions:G DP greater than population and population greater than highway mileage in eastern region,whereas G DP greater than highway mileage and highway mileage greater than population in central and western regions.

land use;construction land;driving forces;panel data

F301.24

A

1002-2104(2010)10-0072-07

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.10.013

2010-05-20

陳春,博士后,主要研究方向為土地利用。

＊國家“十一五”科技支撐計劃重大項目(No.2006BAJ05A04)、國家自然科學基金重點項目(No.40535026)支持。

(編輯:于 杰)