城鄉融合發展背景下上海市農村宅基地利用變化仿真與模擬

楊春梅，徐小峰，齊 琪，林書達，張 也，胡銀根

（1.華中農業大學公共管理學院，湖北 武漢 430070；2.南京大學地理與海洋科學學院，江蘇 南京210023；3.上海市地質調查研究院，上海 200072）

1 引言

城鄉融合發展是中共十九大作出的重大決策部署，《中共中央 國務院關于建立健全城鄉融合發展體制機制和政策體系的意見》明確指出到2035年基本實現農業農村現代化，但現階段城鄉要素流動不順暢、公共資源配置不合理等問題依然突出，其中土地資源利用格局失衡問題受到廣泛關注。隨著城鎮化進程加快，城鄉人口遷移導致農村宅基地廢棄、空置與低效利用問題日益凸顯，造成了土地資源的嚴重浪費。目前中國農村宅基地有10%～20%是閑置的，部分地區閑置率甚至高達30%[1]，而城鎮建設用地卻面臨土地資源的剛性約束，供需矛盾十分尖銳。為此國家推進了農村宅基地制度改革、城鄉建設用地增減掛鉤、建立城鄉統一的建設用地市場等政策，旨在破除阻礙城鄉要素流動的壁壘，在城鄉形成人口、土地、產業等良性循環。對高水平、快速城鎮化地區農村宅基地利用變化進行仿真與模擬，有助于完善農村宅基地有償使用、有償退出和實施科學整治等措施，對促進宅基地集約利用、緩解城鄉建設用地雙擴矛盾具有重要意義，可為宅基地利用管理制度改革提供參考。

目前國內外對農村宅基地利用變化的研究較少，類似研究主要集中于農村居民點方面。西方學者對農村居民點用地的研究主要集中于居民點區位選擇影響因素、居民點等級結構、空間分布形態、布局演變、空間分異等方面[2]，如CARMEN CARRIN-FLORES等[3]將空間景觀格局指標與Probit模型相結合分析了城鎮化背景下城鄉結合部居住用地選擇與擴張的影響因素；PAK M和BRECKO V[4]以Slovenia中心村Cirkovce為例研究了農業市場發展、生產變化、人口流動和農村居住用地形態與布局之間的相互影響，結果表明地理位置會影響村莊的形態布局；WOJCIECH PAWLOWSKI[5]從研究鄉村振興問題出發，分析了村莊聚落結構和發展形式變化的影響因素。國內學者對農村居民點用地的研究主要集中于居民點整治潛力及模式[6-10]、用地布局[11-14]、演變的驅動機制[15-18]等方面。如張娟鋒等[6]將研究區農村居民點劃分為圈內、環內、環外三類，認為不同類型農村居民點的驅動力不同，應結合空間特征采取差異化的整理模式；曲衍波等[8]從農村居民點用地整理的自然、生態、經濟、社會和規劃5個方面構建潛力測算模型，測算了北京市平谷區農村居民點整理增加耕地的潛力；趙冰雪等[19]、姜廣輝等[20]分別利用GIS、RS技術以及回歸分析模型對不同地區農村居民點動態演變及驅動機制進行了研究；蘇高華等[15]認為二、三產業以及農業人口因素是研究區農村居民點用地擴張的主要驅動力；而陳陽等[16]、譚雪蘭等[17]的研究結果表明地形、地貌等自然環境對農村居民點的空間布局具有重要影響。

從宅基地利用動態變化的研究現狀來看，主要表現在：對農村宅基地利用變化的驅動因子進行分析，選取相關變量指標，利用回歸分析、主成分分析等方法得出影響宅基地利用變化的主要因素，由此提出相關政策建議[21-23]。但是以上研究大多從相對簡單的要素出發，部分研究采用較為簡單的多元回歸或單一的相關分析方法，僅分析了宅基地利用變化的影響因素，未能闡明宅基地利用變化的多因素相互驅動機理以及可控變量指標對宅基地利用的影響作用程度，難以實現對宅基地利用這一復雜過程的解析[24]。為此，本文擬采用基于系統論的系統動力學方法研究宅基地利用變化，從多尺度空間關聯的角度反映宅基地利用變化的驅動機理，以彌補現有研究的不足。

系統動力學模型作為一種綜合的仿真模型，近年來應用于土地資源系統的研究主要集中于土地利用變化、土地資源承載力、土地資源配置等方面，取得了較多的研究成果：趙俊三等[25]運用系統動力學構建了三級實證研究區耦合模型，對土地利用變化及多尺度驅動機理時域行為進行再現與模擬；賈立斌等[26]通過構建鳳臺縣土地資源承載力系統動力學模型，模擬了不同情景下鳳臺縣土地承載力狀況，并據此做出警情判定；李秀霞等[27]以吉林省西部為例，基于經濟—生態雙重目標，結合遙感影像數據及社會經濟統計年鑒數據，利用SD-MOP（system dynamics-multiobjective programming）整合模型，對2020年吉林省西部土地利用結構進行了仿真與優化。以上研究成果表明運用系統動力學方法，可以對研究對象進行定性和定量的分析，并能借助計算機技術進行仿真模擬[28]，運用于本文中能更加準確地反映城鄉融合發展對宅基地利用系統的影響機制、模式與效應，從而為宅基地利用調控提供理論依據。

2 研究區域與數據

2.1 研究區域

上海市是中國的經濟、交通、科技、工業、金融、貿易、會展和航運中心，陸域面積6833 km2，截至2017年末，常住人口總數為2418.33萬人，實現地區生產總值30632.99億元，城鎮化率高達87.7%①數據來源于《2018年上海統計年鑒》。，理應是城鄉融合發展的先行區。但作為中國社會經濟發展水平最高的地區之一，上海市正面臨著嚴重的土地資源短缺和城鄉建設用地布局失衡的問題。一方面，截至2017年底，上海市城鄉建設用地總量約為3088 km2（其中農村宅基地總量約占建設用地總面積的13.3%），占全市陸域面積的45.2%，即將突破《上海市城市總體規劃（2017—2035年）》（以下簡稱《總體規劃》）確定的規模“天花板”3200 km2。另一方面，由于城鄉二元發展結構，農村勞動力外出務工，農村住宅日常由老年人居住、子女偶爾回來居住，部分宅基地處于閑置或半閑置狀態，宅基地利用率約為81.2%②數據來源于上海市年度土地利用現狀分類數據。。由于上海市戶籍制度改革取消了農業戶口與非農戶性質區分，基本暫停了新增宅基地的審批，加上低效建設用地減量化工作的推進，上海市農村宅基地總規模呈下降趨勢，2009—2017年農村宅基地總面積減少約29.73 km2。

當前中國邁入了新時代，伴隨著城鄉融合發展、經濟社會轉型發展及居民對于物質精神需求的改變，農村出現了新產業、新業態，資本開始由城市向農村轉移，支持農村一、二、三產業融合發展，例如莫干山“洋家樂”的興起，農村大量宅基地變為租賃地產，宅基地利用價值逐漸顯現。近年來，上海市鄉村民宿、農家樂、觀光產業園等新業態也不斷涌現，促進宅基地利用率逐漸提升，僅2009—2017年提高了8.2%左右（圖1）。因此，本文將上海市作為研究區域，探討城鄉融合發展背景下宅基地利用變化的影響因素及驅動機理，并對未來上海市宅基地利用進行仿真模擬，對促進土地資源可持續利用以及緩解城鄉建設用地矛盾具有較強的實踐指導意義，也可為其他地區宅基地利用提供借鑒。

圖12009—2017年上海市社會經濟與宅基地利用變化趨勢圖Fig.1 The trend of socioeconomic condition and rural residential land use in Shanghai City from 2009 to 2017

2.2 數據來源

由于宅基地相關指標的可得性以及統計口徑帶來的數據質量問題，本文建立上海市宅基地利用系統動力學模型只采用了2009—2017年共8年的歷史數據進行模擬，所涉及的社會經濟、土地利用數據來源于2009—2017年《中國統計年鑒》、《上海市統計年鑒》、自然資源部土地調查成果共享應用服務平臺、上海市年度土地變更調查數據。

3 機理分析與模型構建

3.1 機理分析

從國土空間規劃研究的角度來看，農村居民點是農村住宅、商服、工礦及基礎設施等建設用地的統稱，是農村集體及其成員社會經濟活動的核心載體和聚集地[29]，而農村宅基地是農戶或個人用于建造住宅而占有的集體土地，從概念上來講農村宅基地是農村居民點用地的核心組成部分。馬秋雯等[30]梳理了農村居民點用地分類現狀，構建了涵蓋農村居民點用地生產、生活、生態和潛在功能的分類體系，表明農村宅基地是居民點用地中具有生活功能的居住用地；張列等[31]根據農村居民點用地的功能將農村居民點用地劃分為4個一級地類，而宅基地是擁有居住、農業生產、服務功能的農村居民點用地類型之一。因此，本文借鑒農村居民點用地變化的前期相關研究成果來分析宅基地利用變化的影響因素。

從現有研究文獻來看，眾多學者從宏觀角度定性地總結了農村居民點用地變化的影響因素，可以分為地形、氣候、土壤等自然因素及人口、經濟、政策制度等人文因素，但考慮到自然因素的影響作用需要在較大的時間跨度內才能呈現出來，故而主要從社會、經濟發展、制度環境等人文因素方面探討農村居民點用地變化的驅動機理[15-21]。但由于城鎮化帶來人口、經濟、社會發展的影響都會在土地利用上得到落實，并通過土地利用主體的行為實現區域土地利用變化[32]，因此，本文將宅基地利用變化系統劃分為人口、經濟、社會、土地利用4大部分，根據系統內部各部分之間、各要素之間的相互聯系、相互作用構建上海市農村宅基地利用變化邏輯關系（圖2）。在城鄉融合發展背景下，經濟驅動力發生改變，一方面產生新的勞動力需求變化，誘導城鄉人口的遷移，人口驅動力導致人口數量、質量發生改變；另一方面整個社會環境會得到調整，土地利用類型與結構隨之發生轉換；相應地，整個社會生活生產環境、人口以及土地資源利用管理的變化會反作用于經濟驅動力，經濟驅動力的改變促進系統內部要素進一步流動。經濟、人口、社會三大驅動力與土地利用的相互作用，共同影響宅基地利用狀況，構成了一個巨大且復雜的宅基地利用變化系統。

3.2 模型建立

為了研究需要，本文把宅基地從建設用地中分離出來，將建設用地分為宅基地與其他建設用地兩種類型。由于農用地、未利用地、宅基地、其他建設用地之間的面積變化是相互關聯、此消彼漲的，再將該面積變化與人口、經濟、社會變化聯系起來，依據上文分析的農村宅基地利用變化邏輯關系，形成上海市宅基地利用變化系統因果關系圖（圖3）。

基于以上分析，通過Vensim-PLE軟件建立模型，借助SPSS 22.0得出模型內各要素的相關方程和參數值，不斷進行調整和修正，使最終建立的模型模擬結果逼近上海市發展現狀（圖4）。上海市宅基地利用系統動力學模型的地理邊界為上海市16個市轄區，時間邊界為2009—2035年，模擬基期為2009年，模擬時間步長為1年，歷史數據時段為2009—2017年[33]，模型中主要方程如下：

圖2 城鄉融合發展背景下上海市農村宅基地利用變化邏輯關系圖Fig.2 Logical relation of rural residential land use change in Shanghai City against the background of urban-rural integrated development

圖3 上海市農村宅基地利用系統因果關系圖Fig.3 The casuality of rural residential land use in Shanghai City

圖4 城鄉融合發展背景下上海市農村宅基地利用的系統動力學模型Fig.3 SD model of rural residential land use in Shanghai City against the background of urban-rural integrated development

（1）二三產業勞動生產率=（第二產業GDP+第三產業GDP）/二三產業從業人員 （單位：104元/人）

（2）年新增二三產業勞動力需求=第二三產業增長值/二三產業勞動生產率/科技發展水平 （單位：104人）

（3）第三產業增長值=建設用地總面積×建設用地地均三產增值/104（單位：108元）

（4）城市勞動力需求延遲 = DELAY1（年二三產業勞動力需求-二三產業從業人員增長，1） （單位：104人）

（5）農村人口增加=（農村人口×人口出生率/103+農村人口機械增長）*承載力因子 （單位：104人）

（6）農村人口= INTEG（農村人口增加-農村人口減少，252） （單位：104人）

（7）空閑宅基地變化量= -2.96 + 0.0056×第一產業從業人員增長-0.154×第一產業從業人員增長^2-0.016× 第一產業從業人員增長^3 （單位：km2）

（8）其他建設用地面積變化 = 22.936 - 0.001×第二產業增長值-0.001×第三產業增長值 + 0.547×（農村人口變化+城鎮人口變化） （單位：km2）

（9）宅基地總量變化=建設用地變化-其他建設用地面積變化 （單位：km2）

（10）宅基地面積 = INTEG（宅基地總量變化，440.58） （單位：km2）

4 結果分析

4.1 模型檢驗

為驗證本文所構建的系統動力學模型是否能反映出實際系統的基本特征以及與現實情況的相符程度，以保證模型的真實性和有效性，因此采用系統存流量歷史檢驗與靈敏度分析兩方面對模型進行檢驗。

模型的歷史檢驗主要是判斷仿真結果與歷史數據是否相符，模擬結果只有與歷史數據相符才能證明模型有效，才能準確的預測未來發展趨勢。本文從系統中選取GDP總量、總人口、城鎮人口、農村人口、宅基地總面積、利用宅基地面積、空閑宅基地面積、建設用地總面積、農用地面積9個與上海市宅基地利用變化密切相關的關鍵變量進行檢驗（表1）。結果表明，模型所測算出的各關鍵變量的模擬值與歷史數據的絕對誤差均在10%以內，說明上海市宅基地利用系統動力學模型具有良好的模擬效果，能夠較為準確地反映實際系統的運行情況。

表1 模型歷史檢驗結果Tab.1 History test results of model (%)

系統動力學模型中不同參量的變化會對系統產生不同的影響，模型的靈敏度分析主要是通過改變不同參數值檢測主要變量的變化幅度，靈敏度越低說明模型預測精準性越高，結構越穩定。從系統中選取7個關鍵參數值，分別增加、減少10%，檢驗模型中9個主要變量的變化幅度均值（表2）。結果表明，9個主要變量的靈敏度均小于10%，這說明宅基地利用模型對多數參數變化是不敏感的，模型具有充分的穩定性，能夠較好地反映和模擬上海市宅基地的利用狀況。

表2 模型靈敏度分析結果Tab.2 Sensitivity analysis results of the model (%)

4.2 不同情景模擬及分析

4.2.1 模擬情景與參數設定

宅基地利用的動態變化與地區人口增長、經濟及社會發展、土地利用結構轉換密切相關，為了應對城鄉融合發展下人口變化、資本流動、社會發展等要素的不確定性，分析不同發展水平下宅基地利用的變化趨勢，為未來城鎮空間發展預留規劃彈性，本文設定了4種上海市宅基地利用的情景（表3），分別分析了經濟和人口、社會（土地利用調控）三大因素對宅基地利用狀況的影響，以期為上海市調控經濟、人口與用地規模的匹配關系提供參考依據。

由于《總體規劃》對2035年上海市常住人口、非建設用地保有量、建設用地總規模等與宅基地利用變化密切聯系的因素提出了明確的規劃目標，故本文選取2035年這一代表性的時間點考察宅基地利用相關狀況，且依據《總體規劃》提出嚴格控制建設用地規模，堅持農村低效建設用地優化與拆并并重的方針，規劃農村居民點用地面積不超過190 km2，占規劃建設用地比例控制在6%以內，故在模型預測過程中，土地利用趨勢將會傾向于對現有利用效率較低的農村宅基地進行整理，控制農用地及存量未利用地向建設用地轉變。

4.2.2 模擬結果分析

（1）模擬結果如表4和圖5。從總體來看，到2035年上海市憑借其優質的社會公共資源和良好的就業機會對流動人口仍然具有強大的吸引力，在當前的社會經濟發展趨勢下，上海市常住人口顯著增加超過2500萬人，這一模擬結果與楊心麗等[34]基于經濟增長條件下構建的關于時間、經濟、人口的數學模型及石崧[35]利用系統動力學方法所預測的2035年上海市常住人口結果一致；建設用地面積進一步擴大至3200 km2以上，這一結果與復旦大學《資源緊約束條件下的城市規模（人口與建設用地）多情景預測與應對策略研究》[36]報告中提出若上海市延續現狀繼續按照勞動密集形態發展，到2040年建設用地規模會突破3500 km2，兩者的發展趨勢是一致的。相反，若未利用地與農用地的年均減少量控制在10 km2以內，宅基地總量將減少約63%，宅基地利用率提高至96%左右。

表3 上海市宅基地利用情景模擬方案Tab.3 Simulation programs of rural residential land use in Shanghai City

表4 不同情景方案模擬結果Tab.4 Simulation results of different programs

圖5 各方案宅基地利用狀況對比圖Fig.5 Comparison of rural residential land use in each program

（2）對比Current與方案一、方案二的結果可以發現：與現有發展趨勢相比，經濟增長速度提升10%，對宅基地、建設用地面積的影響較小，其中宅基地面積增加0.3%，建設用地總面積減少0.01%，宅基地利用率提高0.64%，但是全社會人口增長速度提升10%，宅基地面積減小3.5%，建設用地面積增加0.1%，宅基地利用率與現有趨勢相比低0.14%。以上結果表明，經濟發展和人口增長對宅基地利用有不同的影響：與人口變化相比，經濟發展變化對宅基地利用率影響更顯著，而人口變化主要影響宅基地面積。因為全社會經濟發展所帶來的正向經濟效益會加快形成農村農業新業態，促進空閑宅基地的盤活，提高宅基地利用率；在經濟發展速度不變、人口增長速度較快的條件下對部分空閑宅基地的活化利用具有一定的困難，決策者會更加傾向于選擇人口居住密度相對較高的城鎮集中居住或農村集中居住的方式來確保戶有所居，同時通過鄉村地區建設用地減量化來滿足人口增長導致的新增城鎮基礎配套建設用地需求，必然會以宅基地的整治、退出和復墾方式為主，因此宅基地總規模會相對較小，利用率的提高比現有發展趨勢低。

（3）根據方案三的模擬結果可知，第二、三產業增長速率分別降低和提高10%，對宅基地、建設用地總規模的影響不大，宅基地利用率下降約0.73%，也進一步表明了經濟發展狀況主要影響上海市宅基地利用率。上海市目前處于后工業化階段，經濟結構也在轉型升級，二、三產比重將進一步縮小；從兩類產業用地效益來說，三產土地利用的強度和集約度要高于一般二產，產業結構的轉型升級將在一定程度上緩解建設用地需求量，優化建設用地結構布局，從而減緩了建設用地擴展進程和宅基地整理減量的壓力，宅基地利用效率的整體提升較小。

（4）對比方案四和其他方案的模擬結果可知，土地利用模式的改變，即控制農用地與未利用地向建設用地的轉變會導致宅基地面積規模下降10%左右，建設用地總面積減少0.4%～0.5%。控制農用地與未利用地向建設用地轉變與上海市實施“五量調控”（即總量鎖定、增量遞減、存量優化、流量增效、質量提高）土地管理策略的目的一致，都將減緩城市建設用地和農村建設用地（宅基地）擴張。控制農用地與未利用地向建設用地的轉變相對于其他方案來說，對于抑制農村地區宅基地擴張作用直接而明顯，也將是上海市今后土地管理的重要策略。

5 結論與建議

5.1 結論

本文從經濟、社會、人口三大驅動力與土地利用的相互作用角度出發構建了城鄉融合發展背景下上海市農村宅基地利用的系統動力學模型，利用Vensim軟件對模型進行了仿真模擬，并對上海市宅基地利用相關狀況的發展趨勢進行預測，主要得到以下結論。

（1）系統動力學模型的存流量歷史檢驗和靈敏度分析結果表明，上海市宅基地利用變化SD模型較為真實地反映了上海市宅基地利用的實際情況，表明在城鄉融合發展背景下經濟發展、社會進步、城鄉人口變化是影響上海市宅基地利用變化的重要因素。

（2）在當前的社會經濟發展趨勢和土地利用模式下，到2035年規劃末期，上海市常住人口會超過規劃目標2500萬人，城鄉建設用地面積進一步擴大到3200 km2以上，若未利用地與農用地的年均減少量控制在10 km2以內，宅基地總量將減少約63%，宅基地利用率提高至96%左右。

（3）上海市宅基地面積、利用率發生變化的主導因素是不同的，不同因素對宅基地規模、利用率具有不同的影響程度。對宅基地面積的影響：土地利用模式改變＞人口變化＞經濟發展速度；對宅基地利用率的影響：經濟發展速度＞人口變化＞土地利用模式。因此，上海市應該根據城鄉融合發展的要求，明確宅基地利用目標，綜合考慮各個因素作用的側重點，適當調整土地利用模式和經濟發展速度與經濟結構。

（4）本文利用系統動力學方法對上海市宅基地利用進行仿真模擬，有助于上海市尋求經濟發展、用地與人口之間的最優組合，對研究城鄉融合發展背景下宅基地利用變化的路徑機理與發展趨勢預測具有一定的參考價值。由于宅基地利用系統的復雜性和系統動力學建模的主觀性，在指標選取、模型構建等方面還存在很多不足，可能需要結合其他方法對模型進行完善，并對模型模擬結果作進一步檢驗，以滿足今后的研究需要。

此外，限于篇幅和現有數據的可得性，本文設定模擬情景僅考慮了土地利用的面積模式，沒有設定與此呼應的空間格局，制約了成果的應用。下一步將利用上海市空間數據對研究結果進行空間格局分析，以便驗證本文研究結論的合理性，提高成果的實用性。

5.2 建議

在本文模擬的預測情景中，到2035年常住人口、土地利用模擬結果與《上海市城市總體規劃（2017—2035年）》所確定的規劃目標都存在一定差距，針對如何協調好經濟社會發展、人口遷移和土地利用的關系提出兩點建議。（1）協調人口增長的質與量，嚴控土地用途轉變。由于上海市人口增長與土地利用模式的調整對建設用地、宅基地面積規模影響較大，一是未來20年上海市對于流動人口的吸引力仍然不會減弱，需要將農業轉移人口落戶數量與建設用地增加規模掛鉤，并加強對流動人口的管理，在控制人口規模的同時提高人口質量；二是作為中國重要的經濟中心，上海市應繼續對建設用地進行總量控制，施行減量化發展政策，嚴格控制未利用地與農用地向建設用地的轉變，加大存量用地挖潛力度，加快實現城鄉區域統籌發展。（2）利用經濟優勢多途徑盤活鄉村低效資源資產，保障農戶宅基地權益。根據規劃所提出的要控制農村居民點用地，增加城鎮居住用地特別是普通商品房和保障性住房用地規模，到2035年宅基地總面積會大規模減小，政府應該根據人口分布、人口轉移等特征及農村發展、農民生活的需求確定農村宅基地保有量，切實保障農戶宅基地權益，綜合考慮村莊演變規律、集聚特點和現狀分布，合理安排居住用地布局及其配套設施建設。同時，因為經濟增長是上海市宅基地利用率的主要影響因素，要充分利用現有經濟社會優勢進一步盤活利用效率較低的宅基地，加快健全鄉村觀光旅游、民宿經濟、新型農業等一體化產業發展機制，在控制宅基地“量”的同時，注重提升宅基地利用的“質”，形成城鄉融合發展的“上海模式”。