濟南都市圈土地經濟密度時空演化與影響因素分析

宋成鎮，陳延斌，趙 琳，殷冠文

(山東師范大學，a. 地理與環境學院，b.“人地協調與綠色發展”山東省高校協同創新中心，中國 濟南 250358)

改革開放以來，隨著中國城市化進程的加快，越來越多人口向城市聚集，城市建設用地不斷擴展，由此引發的經濟增長與土地供給之間的矛盾日益突出[1]。土地經濟密度是指某區域的國內生產總值與該區域面積之比，能夠表征單位土地面積上經濟活動的效率和土地利用的密集程度。土地經濟密度越高，在一定程度上反映出某區域的經濟活動效率和土地利用密集度越高，從而更有利于區域的集約高效發展；反之，則不利于區域的集約高效發展。通過研究區域土地經濟密度，了解土地經濟密度時空演化和影響因素，對協調區域經濟發展和土地利用之間的關系，促進區域協調發展具有重要意義。

當前，學者們針對土地經濟密度進行了相關研究，主要體現在以下幾個方面：一是研究尺度方面，匡兵[2]、馮科[3]等分別從全國層面省級尺度和地市尺度對土地經濟密度時空特征進行了研究；周敏[4]、高佳[5]等人分別對東北地區和遼寧省城市土地經濟密度展開了研究。二是研究方法方面，學者們主要采用泰爾指數[4]、變異系數[6]和空間自相關[7]等方法對土地經濟密度區域差異和空間特征進行分析?？偟膩碚f，當前關于土地經濟密度的研究主要集中于全國或省域范圍，缺乏對都市圈范圍土地經濟密度的相關研究。同時，利用空間計量方法對土地經濟密度影響因素進行定量研究的相對不足[8-10]。

濟南都市圈地處黃河下游地區，包括濟南、淄博、泰安、萊蕪、德州、聊城和濱州7個地市，該區域雖不屬于山東半島地區[11]，但區位條件優越、交通發達，是山東省和黃河流域重大國家戰略區域的重要經濟圈。山東省建設廳也曾明確提出要將濟南都市圈建設成為空間結構完整、資源有效利用、區域協調發展、綜合競爭力強大的都市圈。濟南都市圈整體協調發展對促進都市圈一體化，提高都市圈整體競爭力，促進山東省東中西協調發展和黃河流域生態高質量發展具有重要意義?；诖?，本文以濟南都市圈為研究對象，探討2005—2017年土地經濟密度的時空演化特征與影響因素，為濟南都市圈未來的經濟發展和土地利用規劃提供參考，也為其他學者開展都市圈規劃建設研究提供參考依據。

1 研究方法與數據來源

1.1 土地經濟密度測度方法

土地經濟密度為區域國內生產總值與區域土地面積的比值，公式為

P=GDP/S，

(1)

式中：P為土地經濟密度；GDP為區域國內生產總值；S為區域土地面積。

1.2 空間自相關分析

全局空間自相關主要是對在一定空間內具有相鄰性的經濟現象或屬性的空間依賴程度的概括[12-15]，通過全局自相關分析濟南都市圈土地經濟密度空間依賴狀況。最常用的關聯指標為全局Moran’sI，其公式為

(2)

為了研究濟南都市圈局域空間相關程度和差異特征，通過局部自相關分析濟南都市圈土地經濟密度局部相關性和差異性，采用局部Moran’sI作為研究指標，其公式為

(3)

式中：Ii為空間單元i的局部Moran值，其他變量的含義與式(2)相同。

1.3 空間計量模型

(1)普通線性回歸模型(OLS)

普通線性回歸模型是用來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴定量關系的一種統計分析法，也是其他空間計量模型建立的基礎，因此首先建立普通線性回歸模型：

(4)

式中：Yi為土地經濟密度，Xi為第i個解釋變量；n為自變量個數，在初始模型中n=5；a0為模型截距；ai為與Xi對應的系數；ε為誤差。

(2)空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)

由于濟南都市圈土地經濟密度影響因素空間數據可能會存在空間依賴性或空間自相關性，故引入針對土地經濟密度的空間滯后模型[16-18]和空間誤差模型[19,20]?？臻g滯后模型為：

Y=ρWY+Xβ+ε，

(5)

式中：Y為N×1維因變量向量；X為包含解釋變量的N×5維向量；WY為前述空間滯后因子；ε為N×1維誤差向量；β為解釋變量的系數；ρ為空間自相關系數。 空間誤差模型為

Y=Xβ+ε，ε=λWε+μ，

(6)

式中：ε為隨機誤差項向量，λ為n×1的截面因變量向量的空間誤差系數，W為N×N為空間權重矩陣，μ為正態分布的隨機誤差向量。λ為衡量相鄰地區觀察值Y對本地區觀察值Y的影響方向和程度，β為反映自變量X對因變量Y的影響程度。

1.4 數據來源

文中所用數據主要來源于《山東省城鎮化發展報告》(2006—2018年)、《中國縣域統計年鑒》(2006—2018年)、《濟南統計年鑒》(2006—2018年)、《淄博統計年鑒》(2006—2018年)、《聊城統計年鑒》(2006—2018年)、《菏澤統計年鑒》(2006—2018年)、《德州統計年鑒》(2006—2018年)和《濱州統計年鑒》(2006—2018年)。

2 濟南都市圈土地經濟密度時空演化特征

利用ARCGIS 10.2中的自然斷裂點方法表征濟南都市圈土地經濟密度空間分布狀況如圖1所示。總體來看，2005—2017年濟南都市圈土地經濟密度整體上呈不斷上升趨勢，空間上形成以濟南市區和淄博市區為雙核心的高值集聚區，都市圈東北部和東南部為土地經濟密度塌陷區，表明濟南都市圈經濟活動效率和土地利用密集程度在不斷提高，但空間差異較為顯著。其中，濟南市區為人口、商業和高技術產業集聚區，該地區經濟活動效率高、土地利用集約化程度高，使得土地經濟密度較高。淄博市區范圍內工業基礎雄厚，工業總產值較大使得該地區土地經濟密度較高。而都市圈東北部和東南部，二、三產業比重較低、經濟發展相對滯后，使得土地經濟密度較低。

圖1 濟南都市圈2005—2017年土地經濟密度分布圖Fig. 1 Distribution map of land economic density in Ji’nan metropolitan area from 2005 to 2017

具體來看，2005年濟南都市圈土地經濟密度呈現以濟南市區為核心的“中心-外圍”空間結構，位于都市圈中心的濟南市區經濟發展水平高、土地經濟密度最高；而都市圈的東北部、東南部和西南部等邊緣地區經濟發展相對滯后，形成土地經濟密度塌陷區。2009年和2013年濟南都市圈土地經濟密度均呈現以濟南市區和淄博市區為雙核心的高值集聚區，而都市圈的東北部和東南部仍然為土地經濟密度低值集聚區。2017年濟南都市圈土地經濟密度仍然維持著以濟南市區和淄博市區為雙核心的高值集聚區，都市圈的東南部為低值區、東北部的低值集聚區域范圍向西擴展，整體呈現“南高北低”的空間分布格局，土地經濟密度空間差異更加明顯。濟南市區憑借省會核心區的產業、技術、人才和制度等優勢，經濟發展水平一直處于都市圈領先地位；淄博市作為老工業城市，工業基礎雄厚、發展優勢較為明顯，經濟發展水平較高；都市圈東北部和東南部等地區發展相對滯后，經濟發展水平相對較低?？偟膩碚f，濟南都市圈土地經濟密度空間分異格局較為穩定，土地經濟密度高值區數量相對較少，表明濟南都市圈長期存在著土地集約利用程度較低、區域差距較大的問題，不利于都市圈的一體化和高質量發展。

3 濟南都市圈土地經濟密度空間集聚特征

3.1 空間集聚的全局特征

利用全局自相關分析表征濟南都市圈土地經濟密度空間依賴性，表1反映研究期內濟南都市圈土地經濟密度的全局Moran’sI指數的變化情況。從表中可以得出，全局Moran’sI指數估計值除了2017年在0.1的顯著性水平下通過檢驗，其余年份均在0.05的顯著性水平下通過檢驗，表明濟南都市圈土地經濟密度存在顯著的、正的空間自相關性，在空間分布上呈現出明顯的集聚現象。從表中還可得知，濟南都市圈土地經濟密度的全局Moran’sI指數總體呈“先上升后下降”的趨勢，由2005年的0.160 5上升至2009年的0.199 7后下降至2017年的0.095 2，表明隨著時間推移，濟南都市圈內各地區間的土地經濟密度關聯程度經歷了先增強后減弱的過程，集聚效果由集聚增強轉變為集聚減弱。

表1 土地經濟密度的全局Moran’s I估計值

3.2 空間集聚的局域特征

利用局部自相關分析表征濟南都市圈土地經濟密度局部依賴性。在對濟南都市圈土地經濟密度數據進行顯著性檢驗的基礎上，選取2005，2009，2013和2017年作為研究截面，分別繪制濟南都市圈2005，2009，2013和2017年的LISA聚集圖如圖2所示?？傮w上看，濟南都市圈土地經濟密度空間集聚類型分布較為穩定，以“高-高”、“低-低”和“低-高”集聚類型為主。

圖2 2005—2017年濟南都市圈土地經濟密度的LISA聚集圖Fig. 2 LISA aggregation map of land economic density of Ji’nan metropolitan area from 2005 to 2017

具體來看：①“高-高”型集聚類型主要集中在章丘區和淄博市區，表明該區域自身與其周圍地區土地經濟密度呈正相關關系。章丘區、淄博市區與濟南市區、鄒平縣鄰接，濟南市區金融、高新技術產業和服務業等第三產業發達，鄒平縣食品加工和裝備制造業等第二產業發達，兩個地區的經濟發展水平都較高，由于地理距離鄰近、空間溢出效應顯著，再加上章丘區和淄博市區自身發展基礎較好，使得這兩個地區經濟發展水平也較高，形成高高集聚類型區；②“低-低”型集聚類型主要集中在“無棣-陽信-商河”一線，該區域經濟發展相對滯后，自身和周圍地區以發展傳統制造業為主，高端產業發展較為薄弱，同時，該區域城鎮化水平相對較低，土地投入產出效率不高，土地經濟密度均處于較低水平，形成低低集聚區；③“低-高”型集聚類型為濟陽縣，該縣發展基礎較為薄弱，與發展優勢明顯的濟南市區相鄰，在集聚引力作用下，資源、要素和經濟部門等向濟南市區等較發達地區不斷移動，加劇了濟陽縣與濟南市區及周圍地區的經濟差距，形成發展關系上的“馬態效應”，土地經濟密度呈現出“中心低，四周高”的負相關關系。

4 濟南都市圈土地經濟密度影響因素

目前關于土地經濟密度影響因素的定量研究相對較少，本文借鑒相關研究成果[21]并結合濟南都市圈的發展實際并考慮到數據的可獲取性，從城鎮化水平、產業結構、固定資產投資、勞動力投入強度、經濟發展水平、人口密度和城鎮建設用地等7個方面，選取城鎮化率、二產比重、地均固定資產投資、非農產業從業人員密度、人均GDP、人口密度和城鎮建設用地比重7個指標作為影響土地經濟密度變化的解釋變量，土地經濟密度作為被解釋變量?？紤]到土地經濟密度影響因素可能存在空間效應，采用空間計量方法對土地經濟密度影響因素進行分析。在模型計算之前首先對影響因素指標進行檢驗篩選，發現人均GDP的方差膨脹因子(VIF)>10，將多重共線性指標剔除，最后將通過檢驗的其余6個影響指標進行模型估計分析，相關變量及其含義如表2所示。

表2 相關變量及含義

4.1 模型選擇

由于濟南都市圈土地經濟密度具有空間關聯性，需要對空間計量模型做進一步選擇。依據Anselin提出的判別準則：當空間相關性檢驗中LMLAG比 LMERR在統計上更加顯著，并且R-LMLAG通過顯著性檢驗而R-LMERR未通過顯著性檢驗時，則應選擇空間滯后模型；相反，當LMERR比LMLAG在統計上更加顯著，并且R-LMERR通過顯著性檢驗而R-LMLAG未通過顯著性檢驗，則應當選擇空間誤差模型。在診斷模型總體顯著性方面，可以選擇用擬合優度R2進行檢驗，還可以選擇自然對數似然函數值(Log L)、赤池信息量準則(AIC)、施瓦茨準則(SC) 進行檢驗。當Log L值越大、AIC值和SC值越小時，空間計量模型的擬合效果越好[16]。

普通線性回歸模型的空間相關性檢驗結果如表3所示。2005年LM(error)和RLM(error)均在10%的水平下通過顯著性檢驗，而LM(lag)和RLM(lag)都未通過顯著性檢驗，表明此時期可以選擇空間誤差模型進行定量分析。2010年LM(lag)、RLM(lag)、LM(error)和RLM(error)均未通過顯著性檢驗，所以2010年選擇OLS模型進行定量分析。2017年LM(lag)、RLM(lag)分別在5%和10%的水平下通過了顯著性檢驗，而LM(error)和RLM(error)均未通過顯著性檢驗，因此2017年可以選擇空間滯后模型進行定量分析。

表3 空間相關性檢驗

4.2 結果分析

(1)2005年普通線性回歸模型(OLS)和空間誤差模型(SEM)回歸結果表明(表4)，空間誤差模型擬合優度高于普通線性回歸模型，同時從Log L，AIC和SC值可知，空間誤差模型均比OLS模型要好，因此選擇空間誤差模型進行定量分析。從SEM回歸結果來看，城鎮化率對土地經濟密度的影響系數為正，但未通過顯著性檢驗，表明城鎮化水平雖然對土地經濟密度具有一定程度的促進作用但效果不明顯。二產比重對土地經濟密度的影響系數為0.597 4，并在5%的水平下通過顯著性檢驗，表明產業結構對土地經濟密度具有正向影響，二產比重每增加1%，會促進土地經濟密度提高0.597 4%，同時產業結構對土地經濟密度的影響作用最強，反映出此時期第二產業是地區經濟增長的主要驅動力。地均固定資產投資對土地經濟密度的影響作用為正，但未通過顯著性檢驗，表明此時期固定資產投資對土地經濟密度的促進作用不明顯，可能是由于固定資產投資仍然以粗放建設發展為主，未能給投資地區帶來理想的經濟效益。非農產業從業人員密度對土地經濟密度的影響系數為0.417 5，并在1%的水平下通過顯著性檢驗，表明勞動力投入強度對土地經濟密度具有顯著的正向促進作用，非農產業從業人員密度每增加1%，土地經濟密度會提高0.417 5%，非農產業從業人員主要面向二、三產業，二、三產業能夠帶來較高的經濟效益，對地區經濟增長促進作用較為明顯。人口密度對土地經濟密度的影響系數為0.353 7，在10%的水平下通過顯著性檢驗，表明人口密度對土地經濟密度具有正向促進作用，人口密度增大會帶來勞動力的增加，從而促進區域發展和經濟增長。城鎮建設用地比重對土地經濟密度的影響系數為正但未通過顯著性檢驗，表明城鎮建設用地對土地經濟密度具有一定的促進作用，但影響效果不顯著，可能是由于農用地轉化為城鎮建設用地后仍以粗放經營和大規模建設為主，從而導致土地經濟效益不高。

(2)相關性檢驗結果表明，2010年適合OLS回歸模型進行分析。OLS回歸結果顯示(表4)，R2值為0.903 6，Log L值為15.106 0，AIC值為-16.212 1，SC值為-4.048 4，表明模型結果可以做回歸分析。城鎮化率對土地經濟密度的影響系數為0.354 4，在10%的水平下通過顯著性檢驗，表明城鎮化水平對土地經濟密度具有正向促進作用，城鎮化率每增加1%，促進土地經濟密度提高0.354 4%。二產比重對土地經濟密度的影響系數為0.676 6且在1%的水平下通過了顯著性檢驗，二產比重每增長1%，土地經濟密度會提高0.676 6%，表明此時期產業結構仍然是促進濟南都市圈土地經濟密度提高的關鍵因素。地均固定資產投資對土地經濟密度的影響系數為正但未通過顯著性檢驗，表明固定資產投資對土地經濟密度的促進作用不顯著。非農產業從業人員密度對土地經濟密度的影響系數為0.627 7，在1%的水平下通過了顯著性檢驗，表明此時期勞動力投入強度對土地經濟密度具有正向影響，非農產業從業人員密度每增長1%，土地經濟密度會提高0.627 7%，其對土地經濟密度的促進效果僅次于二產比重。人口密度對土地經濟密度的影響系數為0.266 1且在10%的水平下通過顯著性檢驗，表明此時期人口密度對土地經濟密度具有顯著正向促進作用。城鎮建設用地比重對土地經濟密度的影響系數為0.124 8且在5%的水平下通過顯著性檢驗，表明城鎮建設用地對土地經濟密度具有顯著的正向促進作用，可能是由于此時期城鎮建設用地利用效率得到提高，對地區經濟增長的促進作用較為明顯，因而對都市圈土地經濟密度的促進效果變為顯著。

表4 模型估計結果

(3)2017年SLM模型比OLS模型擬合優度好，在Log L，AIC和SC方面也表明SLM模型優于OLS模型(表4)，因此選擇空間滯后模型結果進行分析。城鎮化率對土地經濟密度的影響系數為0.876 3，在1%的水平下通過顯著性檢驗，城鎮化率每上升1%，土地經濟密度會提高0.876 3%，經過近十年的發展，城鎮化水平對土地經濟密度的促進作用由不顯著變為顯著并成為關鍵因素，表明城鎮化的推進在提高土地利用效率和促進都市圈經濟增長中發揮著越來越重要的作用。二產比重對土地經濟密度的影響系數降為0.399 0，在1%的水平下通過顯著性檢驗，表明此時期產業結構仍對土地經濟密度具有正向促進作用但影響效果下降，濟南都市圈工業基礎雄厚，長期以來以粗放型發展模式為主，隨著近些年產業結構調整，第二產業比重下降，導致產業結構對都市圈經濟增長的促進作用降低。地均固定資產投資對土地經濟密度具有正向促進作用并通過了顯著性檢驗，可能是由于當前固定資產投資在投資地區取得了較好的經濟效益，對都市圈土地經濟密度的促進作用變為顯著。非農產業從業人員密度對土地經濟密度的影響系數為正但未通過顯著性檢驗，表明勞動力投入強度對土地經濟密度具有一定促進作用，但作用效果不明顯。人口密度對土地經濟密度的影響系數增長為0.560 9，且在1%的水平下通過了顯著性檢驗，表明人口密度對土地經濟密度的促進效果變強。隨著城鎮化的推進，越來越多的農村剩余勞動力遷入城市，為遷入地創造了更高的經濟價值，更好地促進了都市圈整體經濟增長。城鎮建設用地比重對土地經濟密度的影響系數為正且通過了顯著性檢驗，表明城鎮建設用地對土地經濟密度具有正向促進作用，城鎮建設用地的集約化利用會提高土地的經濟效益并帶動地區經濟增長，使得都市圈土地經濟密度得到提高。

5 結論與討論

(1)2005—2017年濟南都市圈土地經濟密度整體上呈不斷上升趨勢，地區差異較為明顯，空間上形成以濟南市區、淄博市區為中心的雙核心集聚區，其周圍鄰近的章丘區、鄒平縣等地區受空間溢出效應的影響土地經濟密度也較高，而都市圈東北部、東南部和西南部等都市圈邊緣地區土地經濟密度相對較低。

(2)在整個研究期內，濟南都市圈土地經濟密度呈現明顯的空間集聚特征，且空間集聚性較為穩定。淄博市區、章丘區為“高-高”集聚類型；“無棣-陽信-商河”一線為“低-低”集聚類型；商河縣為“低-高”集聚類型。

(3)在不同年份，影響因素對土地經濟密度的影響效果存在差異。2005年產業結構、勞動力投入強度、人口密度對土地經濟密度具有顯著的正向促進作用；2010年城鎮化水平、產業結構、勞動力投入強度、人口密度和城鎮建設用地對土地經濟密度具有顯著促進作用；2017年城鎮化水平、產業結構、固定資產投資、人口密度和城鎮建設用地對土地經濟密度具有顯著的正向促進作用。

根據上述結論，濟南都市圈土地經濟密度存在整體水平較低且空間差異較大的問題，不利于都市圈的整體高質量和一體化發展?？梢酝ㄟ^提高城鎮化水平，加快產業結構升級，提高土地集約化水平，實現都市圈整體高質量發展。為縮小土地經濟密度空間差異，促進都市圈協調一體化發展，濟南市區、淄博市區等經濟發達區可充分發揮輻射帶動作用，促進都市圈其他地區經濟發展。同時，西南部、東南部和東北部等地區可充分挖掘自身的發展優勢，加強與其他地區的要素流動和技術交流，促進本地區經濟發展。