安徽省人口和土地城市化耦合協調過程與影響因素

謝 毅，趙明松*，王璇璇

(1. 安徽理工大學空間信息與測繪工程學院，淮南 232001; 2. 礦山采動災害空天地協同監測與預警安徽省教育廳重點實驗室，淮南 232001; 3. 礦區環境與災害協同監測煤炭行業工程研究中心，淮南 232001)

改革開放以來，中國城市化進入快速發展階段[1]。現階段常住人口城市化率雖然超過50%，但與戶籍人口城市化之間仍有超過10%的缺口。城市化過程中存在城市建成區不斷粗放外溢[2-3]、農村遷移人口市民化緩慢[3]等土地和人口發展不協調現象，以及城市土地盲目擴張的導致的生態環境問題[4]。人口城市化和土地城市化之間是否協調，對于實現新型城鎮化目標、城鄉融合發展和鄉村振興至關重要。

目前，學者們對人口城市化和土地城市化關系展開了廣泛研究。研究范圍涉及國家、區域/流域、省、市等空間尺度。研究內容包括：城市化對人口和土地承載力的影響[5];人口城鎮化和土地城鎮化發展的耦合特征及其驅動機制[6]；城市群人口城鎮化和土地城鎮化的非均衡性和空間異質性以及耦合關系[7]；土地城鎮化與人口城鎮化增長速度協調性[8]、耦合發展的作用關系和程度[9]、耦合機制以及協調和失調程度[10]等方面。研究方法和指標涉及地理加權回歸[11]、耦合協調模型[2]、重心模型[12-13]、彈性系數[14]等。現有研究指標數據及因子指標數據多基于統計數據，雖然有著比較明確的定量內涵，但在精細尺度上缺乏清晰的空間特征，同時也存在更新周期長以及統計口徑差異導致的標準化困難等問題。

目前關于驅動機制識別方面的研究多采用相關性分析、多元回歸分析、主成分分析等方法[7]。相較于這些傳統方法，地理探測器彌補了其在分異過程和因子交互作用方面的不足。目前安徽省人口和土地城市化缺乏長時間序列的研究，對兩者耦合態勢及其內在驅動機制方面的研究尚未深入。鑒于此，現以安徽省77個市、縣為研究對象，綜合利用統計數據和土地利用遙感數等多元數據測算了2000—2016年人口城市化和土地城市化速率、耦合度指數和協調度指數。借助地理探測器對兩者的耦合驅動因素進行了分析。以期為安徽省推進新型城鎮化、城市規劃等提供理論指導和實證依據。

1 研究區與數據源

1.1 研究區概況

安徽省(114°54′E～119°37′E，29°41′N～34°38′N)位于中國華東地區，地處長江淮河中下游，下轄16個地級市，總面積14.01萬km2，是長三角的重要組成部分。從南到北可將安徽省分為皖南丘陵地區、皖西大別山區、沿江平原、江淮丘陵崗地、淮河中游平原5個地理區域，如圖1所示。全省處于亞熱帶向溫帶過渡帶，年均氣溫14～16℃，年均降雨800～1800mm。截至2016年底常住人口6143.6萬人，國內生產總值(gross domestic product, GDP) 24408億元，人均GDP 39561元。

圖 1 安徽省地形圖Fig.1 Topographic map of Anhui Province

圖 2 地理因子分級Fig.2 Geographical factor grades

1.2 數據來源

城市建設用地數據來源于清華大學地表覆蓋數據集中1978—2017年基于遙感反演的城市建成區變化數據FROM-GLC(http://data.ess.tsinghua.e-du.cn/urbanChina.html)，數據分辨率為30m[15]。社會經濟統計數據來源于《安徽省統計年鑒》(2001—2017年)、《中國縣域統計年鑒(縣市卷)》(2001—2017年)。行政區劃及道路矢量數據來源于國家基礎地理信息中心(http://www.ngcc.cn)。由于研究年限內涉及行政區劃調整以及部分統計指標未對單個市轄區進行單獨統計，最終以2015年的行政區劃為準通過轄區合并等操作，最終確定為包括各地、縣級市轄區和縣在內的77個研究單元。選取的影響因素指標(表 1)包括：土地城市化率(X1)、人口(戶籍人口)城市化率(X2)、人口密度(X3)、地區生產總值(X4)、地區規模以上工業總產值(X5)、地均新增固定資產(X6)、第三產業占比(X7)、每萬人醫療床位數(X8)、平均高程(X9)、平均坡度(X10)、到主要道路(國道、省道、高速)的距離(X11)。

1.3 數據預處理

由于自變量為數值量，進行地理探測前需要進行數據離散化處理。有研究表明在ArcGIS中運用百分位數值分類方法可以獲得較大的解釋力，離散化結果較好[16]。

表 1 人口和土地城市化影響因素指標Table1 Factors affecting population and land urbanization

對于社會經濟統計數據，將數據鏈接到研究區矢量屬性數據表中，運用百分位數值分類方法將數值量按20%、40%、60%和80%分位數間隔轉換成5個類型量。對于高程、坡度、到主干道的距離等柵格數據，也運用百分位數值法分為五級，級別越大表示其得分越高，越有利于城市化發展，具體結果如圖 2所示。利用統計分析工具提取每個研究單元的各地理因子平均值，通過四舍五入取整的方式獲得各市縣的離散化結果。

圖 3 交互作用示意圖[21]Fig.3 Interaction diagram[21]

2 研究方法

2.1 人口城市化和土地城市化速率協調模型

通常情況下，人口城市化和土地城市化之間的增長速率存在差距。因此非農業人口和城市建設用地的增長是不同步的，只要非農人口和建成區的增長在一定范圍內，經濟社會將繼續發展[17]。人口城市化和土地城市化速率計算公式為

(1)

(2)

式中：P和A分別為人口和土地城市化速率；Pn+1和An+1分別為第n+1年城鎮非農業人口和建設用地面積；Pn和An分別為第n年城鎮非農業人口和建設用地面積。

人口城市化速率和土地城市化速率協調度(Dr)計算公式

(3)

建立人口和土地城市化速率的協調模型，并劃分協調類型，如表 2所示。

表 2 人口和土地城市化速率協調類型Table2 The coordination type of population and land urbanization rate

2.2 耦合協調模型

耦合指的是兩個或兩個以上系統通過各種作用相互影響的現象。參考文獻[2，18]研究，借鑒物理學中的容量耦合模型，引入耦合協調度概念。采用耦合協調度來表征土地城市化和人口城市化之間的影響強度。其中耦合度函數為

(4)

式(4)中：LUR為土地城市化率；PUR為人口土地城市化率。

耦合度模型反映了人口城市化和土地城市化之間的耦合程度，但是難以體現人口和土地各自系統的發展水平[19]，如人口和土地城市化水平均很低時耦合度也很高。因此加入協調度和發展度來構建耦合協調模型，其中協調度函數為

(5)

發展度公式為

T=αLUR+βPUR

(6)

式中：α和β分別為土地城市化和人口城市化的權重值，這里認為土地城市化和人口城市化同等重要，所以α和β都取0.5。

2.3 地理探測器

地理探測器是由Wang等[20-21]提出的用于探測空間分異性，揭示其背后驅動力的一組統計學方法。其核心是假設了自變量對因變量的影響程度和他們的空間分布應該具有相似性，其計算公式為

(7)

交互作用探測用于識別兩個變量因子共同作用時是否會增強或者削弱對于因變量的解釋力，或這些因子對因變量的影響是相互獨立的。兩個因子之間的關系、判斷依據和作用類型如圖 3所示。

2.4 數據處理與分析

首先計算人口城市化和土地城市化速率，通過速率協調模型計算兩者之間的協調度指數(Dr)、劃分協調類型，據此分析安徽省人口和土地城鎮化速率協調類型及特征。利用耦合協調模型計算2000—2016年不同階段的人口城市化和土地城市化之間的耦合度(C)、協調度(D)，并進行耦合階段和協調類型劃分，分析兩者之間的耦合協調特征及其時空演化趨勢。最后將預處理后的統計數據和遙感數據導入Geodetector軟件，探測各因子以及各因子之間的交互作用對人口和土地城市化耦合度的影響程度。制圖和數據分析在ArcGIS10.4和OriginPro2017中完成。

3 結果分析

3.1 人口與土地城市化速率協調分析

安徽省人口城市化速率總體呈波動下降趨勢，土地城市化速率總體呈波動上升趨勢(圖4)。2014年人口城市化出現負增長，城鎮戶籍人口遷出數量大于增長數量。2002—2014年土地城市化速率均大于人口城市化速率，城市化特征為人口滯后型。2012年后受中國經濟增速放緩等大環境影響，安徽省土地城市化速率有所下降。2015年人口城市化速率有較大增長，可能的原因為國家相繼出臺新型城鎮化政策，如2014年國家提出以“三個一億人”為目標的新型城鎮化。即一是要促進一億人農業轉移人口落戶城鎮；二是引導一億人在中西部地區就近城鎮化；三是改造約一億人居住的城市棚戶區和城中村[22]。2015年后安徽省人口城市化速率超過土地城市化速率，城鎮戶籍人口較2014年增長了342.8萬人，城鎮人口比重22.69%上升至27.58%。合肥市、安慶市、亳州市、阜陽市、淮南市城鎮人口增長均超過30萬人，城市化特征表現為土地城市化滯后型。

圖 4 安徽省人口和土地城市化速率Fig.4 Urbanization rate of population and land in Anhui Province

圖 5 2000—2016年安徽人口和土地城市化耦合協調演變趨勢Fig.5 Coordinated evolution of population and land urbanization in Anhui Province from 2000 to 2016

表 3 2001—2016年安徽省人口與土地城市化速率協調度Table 3 The coordinated degree of population and land urbanization rate from 2001 to 2016 in Anhui Province

全省16個地級市人口城市化速率與土地城市化速率的協調程度如表 3所示，大部分地區的人口和土地城市化速率不協調現象出現在2009—2014年。這些年間安徽省土地城市化速率和人口城市化速率差距進一步拉大，安徽省城市化特征表現為人口城市化滯后型。2015年后個別市仍為不協調類型，如黃山市受地形條件限制，土地城市化進程受限，為土地城市化滯后型，其他城市均為基本協調型或高度協調型。

3.2 人口和土地城市化耦合協調關系分析

2000—2016年間安徽省人口和土地城市化耦合度和協調度總體保持上升趨勢(圖 5)，耦合度水平和協調度水平分別由2000年的0.45和0.22提升到2016年的0.62和0.32。2008年左右迎來較為快速的增長，其耦合度在2014年之后稍微有回落。由于人口城市化速度加快，而土地城市化仍然維持在原始水平從而導致耦合程度降低。雖然多年間人口城市化和土地城市化協調程度一直在保持穩定增長，但增長幅度仍較低，在2015年之前均維持在0.3以下的低度協調水平。

圖 6 安徽省人口和土地城市化耦合類型空間分布Fig.6 Spatial distribution of the coupling type of population and land urbanization in Anhui Province

圖 7 安徽省人口和土地城市化協調類型空間分布Fig.7 Spatial distribution of population and land urbanization coordination types in Anhui Province

參考現有研究[23-24]，結合自身數據分布將耦合協調類型劃分為如下類型(圖 6、圖 7)。2000—2016年安徽省大部分城市耦合度和協調度均有較為明顯的增長。2000年安徽省半數以上城市人口城市化和土地城市化仍處于低水平耦合階段和拮抗階段，表明這一時期各城市人口和土地城市化之間耦合程度不高。隨著城鎮化的進一步發展人口城市化和土地城市化均呈上升趨勢，對兩者的耦合度的發展產生了正向影響。2016年安徽省人口和土地城市化耦合發展階段主要為磨合階段。從空間分布上來看，皖南人口和土地耦合發展程度要弱于皖中和皖北，地級市轄區普遍要好于縣級市和縣。處于高水平耦合階段的城市多集中于合肥市及周邊縣、蕪湖市和馬鞍山市周邊、阜陽市及周邊縣、蚌埠市和淮北市等經濟發展程度相對較好的區域。同時這些地區的人口和土地城市化水平也相對較高，這即一般認為的經濟發展是城市土地擴張，人口增長的重要的驅動因素之一。結合海拔高度和平均坡度等自然條件來看，人口和土地城市化耦合發展程度較低的城市多集中于皖南丘陵山地區和皖西丘陵山地區等區域。由于受地形條件限制土地城市化水平較低，土地城市化長期落后于人口城市化從而導致二者耦合發展程度較低。

圖 8 因子探測結果Fig.8 Factor detection results

全省人口城市化和土地城市化協調度總體上仍處于較低水平，2016年仍有將近2/3的城市處于低度協調類型。從空間分布上來看，與人口和土地城市化耦合類型相類似，皖南低于皖中和皖北，皖南丘陵山地區和皖西丘陵山地區多為低度協調類型。而高度協調類型多集中于滁州、合肥、蕪湖、馬鞍山等長江三角洲城市群地區的市縣。安徽省人口和土地城市化協調程度差距明顯，2016年合肥市協調度已經達到0.79的高度協調水平，而安徽省仍有1/10的城市處于不足0.2的嚴重不協調水平。2000—2006年安徽省人口和土地城市化協調程度基本沒有變化，增長幅度最大的為蕪湖市轄區，僅由2000年0.46增長到2006年0.51，協調類型由中度協調變為高度協調。2006—2012年協調類型主要的變化為低度協調Ⅱ轉變為低度協調Ⅰ，2012—2016年主要的變化為低度協調I轉變為中度協調。據此可以將安徽省人口和土地城市化協調類型演變時期大致分為：2006—2012年為嚴重不協調-輕度不協調過渡期；2012—2016年為輕度不協調-基本協調過渡期。

3.3 耦合驅動因素分析

人口城市化和土地城市化耦合發展和城市化水平密切相關。土地城市化是城市經濟發展、人口聚集和功能變化的結果，同時也會受到地形因子的限制。人口城市化以及人口聚集也受城市的公共服務水平、城市發展潛力等因素影響。利用式(7)計算表 1中各要素對人口城市化和土地城市化耦合發展程度的影響力。因子探測結果(q值)如圖 8 所示，除每萬人醫療床位數、到主要道路的距離、第三產業占比以外其余因子均達到95%的顯著性水平(P<0.05)。其中影響力較大的依次為土地城市化率(0.713)、人口密度(0.613)、平均坡度(0.549)和平均高程(0.455)。安徽省地形相對條件復雜，城市化發展一定程度上受制于當地的自然地理條件。第三產業占比和每萬人醫療床位數的q統計值在0.1左右，即現階段服務業發展和公共服務水平對人口和土地城市化耦合度影響較弱。地區生產總值(0.422)、地均規模以上工業總產值(0.329)和地均新增固定資產(0.303)q統計值均小于0.5，說明經濟對于人口和土地城市化耦合發展程度有一定影響但不是決定兩者耦合發展的主要因素。人口城市化雖然通過了顯著性水平的檢驗，但對人口城市化和土地城市化耦合度影響程度有限。反映了現階段安徽省城市化發展對于人口數量依賴程度相對減弱，即城市人口增長過程也要從高速度增長向高質量增長轉變，同時要促進人口多元化發展。

交互作用探測結果(表 4)顯示，各因子兩兩之間的交互作用均為增強作用。除第三產業占比和每萬人醫療床位數外其他變量之間的交互作用均為雙因子增強。每萬人醫療床位數與土地城市化、人口密度交互作用為雙因子增強。人口城市化、第三產業占比與其他變量之間的交互作用也均為雙因子增強。每萬人醫療床位數與到主要道路距離、第三產業占比和人口城市化率之間的交互作用為非線性增強。第三產業占比和每百萬人醫療床位數雖然本身對于城市化耦合發展影響程度較弱，但其與其他因子的增強作用較為明顯。可以通過發展社會服務業和公共服務水平，達到增強其他因子對于人口和土地城市化耦合程度的影響，從而提高其耦合作用程度。這說明人口城市化和土地城市化耦合系統的形成，各因子并不是單獨起作用，而是和其他因子共同起作用影響著系統的發展。土地城市化和人口城市化兩個因子的交互作用q統計值在所有交互作用中最高為0.896，土地城市化與人口密度，GDP、每萬人醫療床位數的交互作用q統計值均大于0.8，社會經濟因子與土地城市化之間的交互作用要大于自然地理因子。土地城市化和人口密度與對應的社會經濟因子之間的交互作用q統計值基本都在0.75以上，對于兩者的耦合發展起著主導作用。

表 4 交互作用探測結果Table4 Interaction detection results

4 結論

利用耦合協調模型和地理探測器選取11個相關因子對安徽省2000—2016年人口和土地城市化速率、耦合協調程度及其影響因素進行了分析，得到如下主要結論。

(1)安徽省人口城市化速率總體呈波動下降趨勢，土地城市化速率總體呈波動上升趨勢，人口和土地城市化速率不協調現象出現在2009—2014年，主要的城市化特征為人口城市化滯后型。2000—2016年人口城市化和土地城市化耦合協調關系整體向好但增長緩慢，耦合度和協調度年均增長率分別為1.76%和2.35%，其中人口和土地城市化協調度水平仍較低。

(2)安徽省人口和土地城市化耦合協調發展空間差異較為明顯，皖南要低于皖中和皖北，山地丘陵區要低于平原區，地級市轄區要好于縣級市和縣。高耦合水平區域主要集中于合肥、蕪湖、馬鞍山、阜陽等地，而協調程度較高的區域主要集中于滁州、合肥、蕪湖、馬鞍山等長三角城市群地區的市縣。

(3)對人口城市化和土地城市化耦合發展影響較大的因子依次為：土地城市化率、人口密度和平均坡度。經濟影響人口城市化和土地城市化耦合程度，但不是主導因素；地形條件在一定程度限制人口城市化率對耦合程度影響較弱。11個因子之間的交互作用均為增強作用，其中人口城市化率和土地城市化率之間的交互作用最強為0.896，土地城市化和人口密度與相應的社會經濟因子之間的交互作用對人口和土地城市化耦合發展起著主導作用。