新型城鎮化與建設用地利用水平時空耦合協調度
——以長株潭城市群為例

李 璐, 徐 磊, 董 捷

(華中農業大學 公共管理學院, 武漢 430070)

新型城鎮化與建設用地利用水平時空耦合協調度
——以長株潭城市群為例

李 璐, 徐 磊, 董 捷

(華中農業大學 公共管理學院, 武漢 430070)

以長株潭城市群8個地級市為研究區域，對城市群2004—2013年新型城鎮化、建設用地利用水平進行了測算，運用耦合協調度模型，對兩者的耦合協調關系進行了時空差異分析，并選取了兩者的典型表征變量，探尋表征變量對耦合協調度的影響程度。結果表明：(1) 從時序特征看，各市的新型城鎮化、建設用地利用水平均呈波動上升態勢，城市群發展呈現積極良好的狀態；(2) 從空間特征看，各市的新型城鎮化與建設用地利用水平的耦合協調度均穩步上升，但地域差異較為明顯，呈現出以長沙為中心城市向外擴散的發展格局；(3) 新型城鎮化、建設用地利用水平均與耦合協調度呈正向相關關系，城市建設用地面積占市區面積比重、地區生產總值增長率、社會消費品零售總額、每萬人衛生機構床位數、固定資產投資額對耦合協調度的提升有促進作用，而城鎮人口比重、人口密度與耦合協調度呈負相關。

新型城鎮化; 建設用地利用水平; 耦合協調關系; 時空差異

《國家新型城鎮化規劃(2014—2020年)》指出，1978—2013年，我國城鎮常住人口從1.7億人增加到7.3億人，城鎮化率從17.9%提升至53.7%，年均增長率達到1.02%，雖然我國城鎮化發展迅速，勢態良好，但存在著一些矛盾和問題：土地城鎮化太快導致失地農民持續增加、中小型城市(鎮)發展遲緩甚至衰退、農村空心化和土地閑置現象十分突出、城鎮空間分布和規模結構不合理等，這些問題的提出，明確了中國高速發展城鎮化的經驗教訓[1]。

新型城鎮化的核心是“以人為本”，以新型工業化為基本動力，統籌兼顧發展，是信息化、農業現代化同步發展的重要載體和依托[2]。我國著力提高城鎮化質量的核心是改變過去“要地不要人”的城鎮化[1]，事實上，城鎮化與土地資源的高效利用之間并非矛盾關系，在合理的規劃和政策的引導下,適當加速中國城鎮化發展,對提高土地利用效益有積極的促進作用[3]。而建設用地作為土地資源的關鍵組成部分，如何實現其高效利用，以及與新型城鎮化發展高度耦合協調，尋求二者之間的均衡，對于促進經濟—社會—生態—環境的協同發展具有十分重要的作用。因此，在新型城鎮化建設過程中，如何高效利用建設用地，實現區域土地集約利用，就成為亟待解決的重要問題，并對中國當前可持續發展的總體戰略而言也極為迫切。

近年來，部分學者從內涵基礎與指標體系[4-5]、動力機制[6]、空間格局演變[7-8]等多個視角對新型城鎮化進行研究，對建設用地利用從驅動機理[9]、時空差異[10]、經濟工業[11-12]等多層面進行分析，但已有研究大多都是將新型城鎮化、建設用地利用水平分開進行獨立研究。也有部分學者通過特定地區為研究對象，進行實證研究，對河南省[13]、廣東省[14]等地的建設用地集約利用與城鎮化的耦合關系展開分析，并認為兩者耦合協調能促進社會經濟現代化發展的目標順利實現。但國內現有的研究成果中，少有從建設用地利用水平與新型城鎮化關系的視角進行探討，特別是二者之間的耦合關系尚未進行深入研究。

長株潭城市群作為中部6省城市中全國城市群建設的先行者，并處于東部和中西部過渡帶、長江和沿海開放經濟帶結合部，在經濟發展的過程中起著越來越重要的作用，2007年獲批為全國資源節約型和環境友好型社會建設綜合配套改革試驗區，特別是《長株潭城市群區域規劃(2008—2020)》實施以來，長株潭城市群的發展，對于中部崛起更加具有現實意義。鑒于此，本文以2004—2013年長株潭城市群8個地級市為研究對象，運用多種方法對城市群的新型城鎮化、建設用地利用水平進行測度及其時序特征分析，嘗試厘清二者之間的時空耦合關系，并選取二者的典型表征變量，探尋表征變量對二者耦合協調度的影響程度，以期為城市群建設及城鎮化發展進行決策提供一定的參考。

1 研究方法

1.1 數據包絡分析法

數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，簡稱DEA)是由Charnes和Cooper等學者在“相對效率評價”概念的基礎上，發展起的一種新的系統分析方法。1978年第一個DEA模型——CCR模型建立，隨著研究的不斷深入，應用領域也日益廣泛。

傳統的DEA模型對于無效決策單元的效率值可以進行比較分析，但當出現多個有效決策單元(效率值為1)時，無法進一步反映單元之間的差異，為克服無法對有效決策單元繼續評價的缺陷。1993年Anersen等學者提出了一種超效率DEA模型，它能夠對多個有效DUM進行比較、排序，即使得有效DUM的效率值可以大于1，無效DUM的效率值保持不變，從而實現對有效DMU進行排序、區分與分析等目的。超效率DEA模型的數學表達式如下：

(1)

式中：θ為決策單元DMU的效率值；s-和s+為松弛變量，將每個城市看成一個決策單元DUM，求解其建設用地利用水平。從DEA定理做出如下說明：

(1) 當θ≥1且同時有s-=0，s+=0，表示決策單元DMU為DEA有效；

(2) 當θ≥1且同時有s-≠0，s+≠0，表示決策單元DMU為DEA弱有效；

(3) 當θ<1或有s-≠0，s+≠0，表示決策單元DMU為DEA無效。

1.2 耦合協調度模型

耦合是指兩個或兩個以上體系或系統通過相互間作用而引起彼此脅迫、配合、影響的現象[15]。借鑒物理學中的耦合概念，多個系統或要素的相互作用影響的耦合度模型公式。由于本文度量的是新型城鎮化與建設用地利用水平兩個子系統的耦合度，故耦合度模型為：

(2)

式中：U1,U2分別代表新型城鎮化和建設用地利用水平的綜合得分值；C為耦合度值(C∈[0，1])。當C=1時，耦合度最大，最佳的耦合狀態，表示新型城鎮化與建設用地利用水平之間能夠達到良性共振，相互緊密聯系，向結構有序方向發展；當C=0時，耦合度最小，則表明兩者獨立性強，并且兩者之間呈現無序狀態。

耦合協調度模型可較好地反映新型城鎮化與建設用地利用水平兩個子系統間交互耦合的協調程度，體現系統由無序走向有序的趨勢，而耦合度只能說明兩子系統間相互作用程度的強弱，不分利弊[16]。為更準確全面地評價兩系統間耦合協調發展水平，故引入耦合協調度模型：

D=C×T

(3)

(4)

根據相關的研究說明[16-17]及發展本身的規律要求，將耦合度、耦合協調度劃分為4個階段(表1)。

表1 耦合協調度等級劃分

2 評價指標體系構建

2.1 數據來源

本研究的數據主要來源于2005—2014年《中國城市統計年鑒》、《湖南省統計年鑒》以及《中國區域經濟統計年鑒》，或根據其中數據計算整理得來。

2.2 新型城鎮化指標體系

新型城鎮化的核心是“以人為本”，相較于傳統城鎮化的以人口增長、規模擴大、空間擴張為目標的發展，新型城鎮化更注重的是提高城市生態化、現代化、空間結構合理化，以此全面提高城鎮化質量。基于對城鎮化新的時代內涵的理解，以及傳統城鎮化的反思，因此，新型城鎮化指標體系從人口城鎮化、空間城鎮化、經濟城鎮化、社會城鎮化和生態城鎮化5個子系統來構建。借鑒關于新型城鎮化已有的研究成果[6-7,18-19]，遵循科學性、全面性和可操作性等原則，并綜合運用理論分析法、專家咨詢法等方法對指標進行篩選和設置，從人口、空間、經濟、社會、生態5個方面選取20個指標，建立新型城鎮化水平測度指標體系(表2)。

表2 新型城鎮化指標體系及權重

評價指標的權重采用時序全局主成分分析(數據進行了KMO檢驗和巴特萊特球形檢驗，結果顯示KMO檢驗值為0.812，p值為0.000，因此做時序全局主成分分析是適合的)與熵值法相結合得出，避免了人為因素的干擾和指標變量之間信息的重疊，提高評價結果的客觀性和可信度，計算結果見表2。

2.3 建設用地利用水平指標體系

結合已有的研究以及經驗法則[9-14]，并根據城市經濟學理論，選取土地、勞動力、資本作為投入要素，經濟效益作為產出要素，構建建設用地利用水平指標體系如下：固定資產投資額(Y1)、第二、三產業從業人數(Y2)、城市建設用地面積(Y3)為投入指標，第二、三產業產值(Y4)(以1996年為基準，將第二、三產業產值按照對應GDP縮減指數處理)為產出指標。

3 結果與分析

3.1 新型城鎮化分析

根據線性加權和法，求得長株潭城市群各個城市的新型城鎮化綜合得分，根據綜合得分對其新型城鎮化動態變化進行分析描述(圖1)。

圖12004-2013年長株潭城市群新型城鎮化綜合測評結果

由圖1可知，長株潭城市群的新型城鎮化水平呈現上升趨勢，年平均綜合得分由2004年的0.198增長至2013年的0.436，年均增長率達到8.19%。但除長沙外的新型城鎮化總體水平較低，省會長沙的新型城鎮化遠高于長株潭城市群中的其他城市。其次是株洲和湘潭，其新型城鎮化發展較為接近。同時，長沙、株洲、湘潭市的新型城鎮高于城市群平均水平，衡陽、岳陽、常德、婁底則低于城市群平均水平。

從整體上看，長株潭城市群新型城鎮化發展較為不平衡，其空間分布大致呈現以下特征：(1) 長沙是新型城鎮化高水平區域，其作為湖南省省會，發展歷史悠久、基礎雄厚、交通便利，長株潭城市群主要的區域性中心城市之一，因此在新型城鎮化發展中具有較多先天優勢，使之成為新型城鎮化水平較高的區域；(2) 長株潭三市經濟一體化規劃引導，導致了產業聯動、經濟輻射、溢出等效應的增強，帶動了株洲、湘潭共同快速新型城鎮化發展，使其新型城鎮化水平高于長株潭城市群的平均水平；(3) 衡陽、岳陽、常德、益陽、婁底分別作為向湘南、湘西北、湘西南輻射重要節點城市，且為對接武漢城市圈、呼應長三角、珠三角的中心城市，但其相較于長株潭發展起步晚，經濟基礎較為薄弱，所以新型城鎮化發展水平較低，而總體上升趨勢明顯。以上結果與實際情況相符，因此，在新型城鎮化發展過程中要注意城市群內部協調發展，以長沙為中心，帶動城市群整體發展，著重加強常德、益陽、婁底等城市的新型城鎮化建設。

3.2 建設用地利用水平分析

運用DEAP 2.1和DEA-SOLVERPro 5.0軟件，得到長株潭城市群2004—2013年的建設用地利用水平，圖2表示長株潭城市群2004—2013年超效率值的平均值、最高值和最低值，按平均值從高到低對各城市排序。城市群城市的平均超效率值較高，平均超效率值最高的城市是長沙，最低的是益陽，不同城市間的建設用地利用水平差別較大。其中，長沙、常德的平均效率值均大于1(1<θ)，且波動范圍也均不低于1，說明這2個城市建設用地利用相對效率均有效，相較于同省其他城市屬于高效利用；第二類城市(0.8<θ<1)屬于較高有效利用，包括衡陽、岳陽、株洲、婁底；第三類城市(0.7<θ<0.8)屬于中等效利用，包括湘潭；第四類城市益陽(θ<0.7)屬于低效利用。總體上，效率值在0.8以上的城市占據主體。

圖22004-2013年長株潭城市群各市平均綜合超效率及變動范圍

3.3 新型城鎮化-建設用地利用水平耦合協調度分析

3.3.1 耦合協調度分析 根據研究區的新型城鎮化綜合得分與建設用地利用水平值，運用耦合協調度模型，獲得長株潭城市群耦合度(D)的數值。圖3顯示了2004—2013年各城市耦合協調度。從各城市的新型城鎮化與建設用地利用水平耦合度及其變化情況來看，長株潭城市群各城市的耦合協調度主要處于低度耦合協調到中度耦合協調的發展中，僅有長沙在近年發展至高度耦合協調。各城市的耦合協調度仍存在著較為顯著的空間差異，為了對耦合協調度進一步分析，利用ArcGIS軟件繪制2004年、2009年、2013年新型城鎮化與建設用地利用水平的耦合協調度空間分異圖(圖4)。

通過圖3—4可知：(1) 耦合協調度整體上是沿著從低度耦合協調到高度耦合協調的路線演進，2004年低度耦合協調的城市占62.5%，到2013年全部進入中度耦合協調發展，長沙達到高度耦合協調，這表明長株潭城市群的耦合協調度不斷提升，新型城鎮化和建設用地利用水平是向著良性共振、結構有序的方向發展。長沙作為湖南省省會，發展歷史悠久、基礎雄厚、交通便利，長株潭城市群主要的區域性中心城市之一，因此在新型城鎮化發展、建設用地利用中具有較多先天優勢，使之最先發展成為高度耦合協調區域；(2) 長株潭三市經濟一體化規劃引導，導致了產

業聯動、經濟輻射、溢出等效應的增強，帶動了株洲、湘潭共同快速發展，使其耦合協調度高于長株潭城市群的其他城市水平；(3) 從空間分布來看，耦合協調度在地理位置中呈現出“中心—外圍”擴散的分布趨勢，以長沙為中心城市，耦合協調度伴隨離中心城市的遠近距離，呈現出高值區的擴散效應顯著的發展格局。

圖3長株潭城市群新型城鎮化與建設用地利用水平耦合度

圖4長株潭城市群新型城鎮化與建設用地利用水平耦合協調度空間分異

3.3.2 耦合協調度影響因素分析 為進一步分析新型城鎮化、建設用地利用水平及其耦合協調度間的相互關系，利用Eviews 7.2軟件進行多元線性回歸分析，并經過Hausman檢驗[20]、似然比檢驗結果接收隨機效應模型，求得耦合協調度(D)與新型城鎮化(NU)、建設用地利用水平(LU)之間的擬合方程，見式(4)：

Di=0.179+0.437NUi+0.016LUi+μi

(5)

式中：Ui為隨機誤差項。根據模擬結果可知，判定系數達到R2=0.956(較接近于1)，p=0.00，因此認為回歸方程擬合優度較高(表3)。結果顯示，解釋變量新型城鎮化水平與建設用地利用水平在0.01水平上顯著且均為正，表明新型城鎮化發展、建設用地利用水平的提高，均有利于兩者耦合協調度的提升。

為了進一步探究新型城鎮化、建設用地利用水平各要素對耦合協調度的影響程度，以耦合協調度作為被解釋變量，利用Pearson相關系數法[21]，從新型城鎮化、建設用地利用水平的指標集中，分別選擇具有代表性的表征指標，對耦合協調度進行影響因素分析。

表3 新型城鎮化、建設用地利用水平和耦合協調度的回歸分析結果

注：C為常量；**表示在置信度(雙測)為0.05時，相關性是顯著的，下表同。

通過相關系數分析篩選得到如下7個典型指標：城鎮人口比重(X1)、人口密度(X4)、城市建設用地面積占市區面積比重(X5)、地區生產總值增長率(X7)、社會消費品零售總額(X9)、每萬人衛生機構床位數(X13)、固定資產投資額(Y1)，并經過Hausman檢驗、似然比檢驗結果接收固定效應模型，建立如下模型式(5)：

(5)

式中：di為變截距項；μi為隨機誤差項。根據模擬結果可知，判定系數達到R2=0.966(較接近于1)，p=0.00，因此認為回歸方程擬合優度較高(表4)。從回歸系數來看，城市建設用地面積占市區面積比重、地區生產總值增長率、社會消費品零售總額、每萬人衛生機構床位數、固定資產投資額均對耦合協調度呈正相關，表明以上要素的增長有利于耦合協調度的提升。城鎮人口比重、人口密度與耦合協調度呈負相關，表明城鎮人口比重、人口密度的增加在一定程度上反而促使耦合協調度的下降。

表4 新型城鎮化與建設用地利用水平耦合協調度驅動因素回歸分析結果

注：*，**分別表示在置信度(雙測)為0.1，0.05時，相關性是顯著的。

4 結論及建議

(1) 2004—2013年，長株潭城市群新型城鎮化、建設用地利用水平均呈波動上升態勢，城市群發展呈現積極良好的狀態，由于不同城市的新型城鎮化、建設用地利用水平存在差異較大，因此應采取差別化的政策推進新型城鎮化發展，城鎮空間分布、規模結構合理高效化，促進建設用地利用水平的提升。

(2) 2004—2013年，從時序上看，長株潭城市群新型城鎮化與建設用地利用水平之間的耦合協調關系處于低度耦合協調到高度耦合協調階段，耦合協調度整體呈現穩步上升狀態，表明新型城鎮化和建設用地利用水平是向著良性共振、結構有序的方向發展。從空間上看，長株潭城市群新型城鎮化與建設用地利用水平的耦合協調度空間差異較為明顯，呈現以長沙為中心，伴隨離中心城市的遠近距離，耦合協調度逐漸降低的發展格局，這種發展格局與各城市的資源稟賦狀況、產業結構、交通區位等密不可分。在未來的發展過程中，需要政府通過科學規劃，合理引導土地利用方式，提高土地資源利用效率，注重城市發展內涵，積極推進產業結構調整、優化產業布局，不斷增強中心城市的集聚和輻射功能，帶動周邊城市新型城鎮化發展與建設用地高效利用的耦合協調發展。

(3) 從擬合結果來看，近10 a，新型城鎮化、建設用地利用水平均與耦合協調度存在正向相關關系，進一步分析影響因素發現，城市建設用地面積占市區面積比重、地區生產總值增長率、社會消費品零售總額、每萬人衛生機構床位數、固定資產投資額的增加對耦合協調水平影響較大，并呈現明顯的正向作用。城鎮人口比重、人口密度的快速增加對耦合協調水平的負面作用愈加明顯。表明經濟和消費水平的提高，以此牽動社會的發展，帶動基礎設施配套建設提升，對城市群耦合協調度的提升有顯著作用；而盲目將農村人口引入城鎮、增加人口密度，而并不實際解決人的城鎮化問題，會導致耦合協調度不斷下降。城市建設用地面積占市區面積比重與耦合協調度呈正相關，這與長株潭城市群發展現狀密切相關，《長株潭城市群區域規劃(2008—2020)(2013年調整)》中指出，現城市群國土開發密度較高、資源環境承載力開始減弱，因此，需要調整、置換城市產業職能，需對現有過度集中的功能進行疏導，加快老城區的舊城改造，在政府的主導下適當增加建設用地面積有利于城市群區域發展。

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Spatial-TemporalCouplingCoordinationBetweentheNewUrbanizationandConstructionLandUseLevel—TakingChangsha—Zhuzhou—XiangtanCityGroupasanExample

LI Lu, XU Lei, DONG Jie

(SchoolofPublicAdministration,HuazhongAgriculturalUniversity,Wuhan430070,China)

Based on the 8 cities as the research area of Changsha—Zhuzhou—Xiangtan City Group， we discussed the temporal evolution characteristics of new urbanization and construction land use level of urban agglomeration from 2004 to 2013. Through the coupled coordination degree model, and analysis on spatial-temporal difference in coupling relationship between new urbanization and construction land use level, we revealed the driving mechanism of their coupling coordination relationship. We analyzed spatiotemporal difference in coupling relationship between new urbanization and construction land use level through the coupled coordination degree model， and revealed the driving mechanism of their coupling coordination relationship. Results are as follows. (1) From the timing perspective, new urbanization and construction land use level have shown a fluctuations upward trend, which means a good momentum of development of the urban agglomeration. (2) From the spatial perspective, the coupling coordination degree of new urbanization and construction land use level has increased steadily. However, the regional difference still remains obvious, the degree decreased from the center to the edge in the urban agglomeration. (3) There is a positive correlation between new urbanization, construction land use level and coupling coordination degree. Urban construction land area accounts for the proportion of urban area， the regional GDP growth rate, total retail sales of consumer goods, number of beds in health institutions per million, the investment in fixed assets has a significant and positive influence on coupling coordination level while the increase of proportion of urban population, population density would have a negative effect.

new urbanization; construction land use level; coupling coordination relationship; spatiotemporal difference

2016-06-01

：2016-06-15

教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目“建立城鄉統一的建設用地市場研究”(14JZD009)

李璐(1993—),女,湖南長沙人,研究方向為區域經濟與土地利用。E-mail:124670861@qq.com

董捷(1960—),女,湖北武穴人,教授,博士,主要研究方向為土地資源利用和土地資源經濟學。E-mail:dongjie@mail.hzau.edu.cn

K902

：A

：1005-3409(2017)03-0314-06