海南國際旅游島戰略造成了地區間城鎮建設用地擴張的馬太效應嗎？

胡宇瑤 梁雅嘉 熊昌盛

摘要：研究目的：評估海南國際旅游島戰略是否造成了全島城鎮建設用地擴張的地區差異。研究方法：滑動t檢驗、反事實分析框架、FLUS模型與Dagum基尼系數。研究結果：（1）海南國際旅游島戰略實施后，全島城鎮建設用地擴張速度和規模均有明顯提高，并呈現出“兩極區>兩軸區>中部區”的空間分布特點；（2）海南國際旅游島戰略實施前、后，海南島城鎮建設用地擴張存在較為明顯的地區差異，且主要由地區間差異構成；（3）海南國際旅游島戰略實施會抑制海南各地區城鎮建設用地擴張的馬太效應。研究結論：海南島城鎮建設用地擴張因地區間社會經濟基礎差異而存在馬太效應，但國際旅游島戰略的實施則通過全域覆蓋、政策利好以及市場選擇而對此產生了一定抑制作用。以期為區域發展戰略實施背景下的地區間城市協調發展提供相應決策支持。

關鍵詞：城鎮建設用地擴張；馬太效應；反事實分析框架；海南國際旅游島戰略

中圖分類號：F291.1 文獻標志碼：A 文章編號：1001-8158（2023）06-0064-10

基金項目：國家自然科學基金項目（72004049）；教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目（20JZD013）；教育部人文社會科學基金項目（20XJCZH009）；海南省自然科學基金項目（720QN241）。

從沿海經濟特區到西部大開發再到自貿區（港）建設，中國先后出臺了一系列區域發展戰略，并成為城鎮化、工業化進程中的一大特色[1]。中共二十大報告指出要“深入實施區域協調發展戰略、區域重大戰略、主體功能區戰略、新型城鎮化戰略，優化重大生產力布局，構建優勢互補、高質量發展的區域經濟布局和國土空間體系”。區域發展戰略是囊括地區經濟、社會、政治、文化、資源與生態的全局性籌劃和決策[2]，旨在推動戰略重點區域社會經濟快速發展[3]，其不僅為地區發展制定了明確的戰略目標，也為具體戰略落地提供了必要的政策支持[4]。然而，由于戰略實施范圍內不同地區間資源稟賦、區位條件、社會經濟基礎各不相同[5]，區域發展戰略實施會帶來地區間的差異化發展，甚至造成弱勢地區邊緣化[6]。其中，土地作為人類活動的重要空間載體，也因戰略實施而導致了農地非農化或建設用地擴張[7-8]，并直觀反映了區域發展戰略實施對地區間城鎮發展的差異化影響。在此背景下，區域發展戰略實施是否帶來了地區間城鎮建設用地擴張的馬太效應值得探討。

目前，有關區域發展戰略實施對地區間城鎮建設用地擴張影響的研究主要有兩種觀點。一是認為區域發展戰略實施會改善甚至破解地區間城鎮建設用地擴張的馬太效應，從而實現區域均衡發展。王少劍等[8]通過分析2001—2015年長三角城市群城市用地擴張情況，發現隨著協同水平的提升，區域內城市發展差距會逐漸縮小。二是認為區域發展戰略會加劇地區間的非均衡發展，并導致地區間城鎮建設用地擴張的馬太效應。李曉燕等[9]在分析2000—2015年期間哈長城市群歷年城鎮建設用地擴張時指出，各地級市城市擴張強度差異較大，哈爾濱、長春兩個核心城市擴張強度顯著大于其他地區，振興東北老工業基地戰略的實施拉大了城市差距；陳明發等[10]通過探討1987—2017年粵港澳大灣區城市群的城鎮建設用地擴張，發現由于內部城市間的空間格局和耦合程度不同，各城市擴張差異顯著，其中核心城區與海灣區域的城市建設擴張強度顯著高于其他區域。然而，上述研究多基于“事前—事后”的分析框架進行，即通過比較戰略實施前、后的差異來評估其對地區間城鎮建設用地擴張的差異性影響，忽略了即使未有區域發展戰略的實施，各地區城鎮建設用地也會出現擴張的事實。因此其結果存在有偏。尤其是已有研究多面向長三角[11]、大灣區[12]等經濟體量大、發展活力高的地區，很可能因未排除城市自身擴張潛力而高估戰略實施的影響。此外，區域發展戰略對不同地區城鎮建設用地擴張的差別化影響背后，其具體的構成或原因也少有受到關注。

從1988年建省辦經濟特區，到2008年建設國際旅游島，再到2018年建設自貿區（港），海南的發展始終與一系列區域發展戰略的出臺與實施密切相關。基于現實意義與研究合理性的考慮，本文以海南國際旅游島建設戰略（簡稱“海南國際旅游島戰略”）為例，探討其實施是否帶來了海南島城鎮建設用地擴張的馬太效應，主要原因有：（1）海南國際旅游島戰略始于2008年海南省政府發布的《海南國際旅游島建設行動計劃》[13]，其旨在依托海南優良生態環境和熱帶島嶼的旅游優勢，通過政府賦予稅收、經濟、旅游、產業等各類政策利好條件，以推動全島旅游產業的全面化、高端化和國際化[14]，經過十多年發展，該戰略在助推海南島旅游產業發展的同時，是否也對全島城鎮建設用地擴張帶來差異性影響，值得關注。（2）海南已于2018年邁入自貿區（港）建設的新時代，并將于2025年正式封關運作，在當前島內發展已然不均衡的背景下，自貿港建設是否會加劇島內社會經濟以及城市發展的分化已成為各界關注的熱點議題，而積極探討海南國際旅游島戰略對全島城市擴張的差異性影響，能夠為封關后統籌全島社會經濟發展提供前車之鑒與宏觀決策支持。（3）海南社會經濟發展較弱，城鎮建設用地擴張潛力相對較小，且因地理位置相對獨立而受周邊地區的空間影響相對較弱，因此可有效剝離城市自身發展潛力及周邊地區帶來的空間溢出性影響。誠然，海南國際旅游島戰略的實施并非是引發城鎮建設用地擴張及其地區差異的唯一因素，其他因素也會產生一定作用，但在舉全省之力建設國際旅游島的背景下，該戰略實施對全島城鎮建設用地擴張的影響會占據主導地位。因此，可聚焦海南國際旅游島戰略展開相關研究。

綜上，本文引入反事實分析框架，并借助FLUS模型模擬未實施海南國際旅游島戰略這一假定情景下的海南島城鎮建設用地分布狀態；再采用Dagum基尼系數及其分解法，分析實施或未實施海南國際旅游島戰略兩種情景下全島城鎮建設用地擴張的基尼系數與差異，以此評估海南國際旅游島戰略是否帶來了全島城鎮建設用地擴張的馬太效應，以期為當前正在開展的海南自貿港建設戰略實施提供統籌區域協同發展的前車之鑒與宏觀決策支持。同時，本文能夠為粵港澳大灣區建設、長江經濟帶建設、長三角一體化發展等區域發展戰略的城鎮建設用地擴張效應研究提供分析框架、思路與方法上的借鑒，也能為統籌區域協同發展提供一定政策啟示。

1 分析框架構建

為評估政策實施的凈效益，RUBIN提出了反事實分析框架的概念，他將受到政策干預時的狀態稱為事實，將未受到政策干預時的狀態稱為反事實，而反事實下的預測結果與事實下的觀測結果之間的差異則為政策實施的處理效應[15]。

2 數據與方法

2.1 研究區概況

海南島是中國第二大島，是海南省的陸域主體部分，也是海南國際旅游島戰略實施覆蓋的主體區域。自2008年國際旅游島建設以來，海南省經濟持續增長；產業結構不斷升級；城鎮化水平迅速提高。截至2017年底，全省常住人口為925.76萬人，GDP總量達到4 462.54億元，相比于2008年分別增長了1.08倍和3.03倍。三大產業結構也由2008年的28.7∶28.0∶43.4轉變為2017年的21.4∶22.2∶56.4，以旅游業和服務業為主的第三產業得到迅速發展。同期，全省建設用地也呈快速擴張趨勢，由2008年的29.8萬hm2擴張至2017年的34.83萬hm2，擴張了1.17倍，擴張規模為5.03萬hm2，這顯然與國際旅游島建設所引致的建設用地需求增長相關。

本文以海南島18個市縣作為研究區，不考慮中國南海地區，并結合海南省“多規合一”確定的空間發展區劃，將研究區分為兩極區、兩軸區和中部區（圖2），分別代表島內社會經濟發達、中等及欠發達三類區域。同時，為了剔除2018年中國（海南）自由貿易試驗區（港）建設戰略實施可能帶來的疊加影響，以2017年作為研究終止時點；研究起始點將在后文識別出海南國際旅游島戰略作用于城鎮建設用地擴張的起始點后再確定。

2.2 數據來源及預處理

基礎數據包括兩部分，一是用于描述研究區不同時點城鎮建設用地分布的逐年不透水面數據集（Global Artificial Impervious Area， GAIA），該數據在海南島的總體精度在93%以上。二是用于模擬反事實情景下城鎮建設用地分布的多源空間數據，包括：（1）海南島居民點、海岸線、公路等地理坐標數據；（2）海南島DEM數據；（3）人口與GDP空間分布數據；（4）海南島水域分布數據。其中，GAIA數據來源于清華大學地球系統科學系科研資源數據庫[19]，空間分辨率為30 m；相關地理坐標數據來源于OpenStreetMap（OSM）開源網站；DEM數據來源于美國地質調查局（USGS），空間分辨率為30 m；人口與GDP空間分布、水域分布數據來源于中科院資源環境與數據中心，空間分辨率分別為1 km和30 m。對于上述收集的數據，首先，通過投影變換、幾何校正等，將所有空間數據投影至相同坐標系，確保空間位置信息一致；其次，對所有空間數據進行標準化處理，使其行列數和分辨率保持一致，以滿足后續模型模擬的需要。

2.3 滑動t檢驗與分段函數擬合

采用滑動t檢驗與分段函數擬合來揭示海南國際旅游島戰略實施對海南島城鎮建設用地擴張的起始時間t0[20]。首先，利用海南島歷年城鎮建設用地數據，對城鎮建設用地面積增量進行滑動t檢驗，根據T統計量折線圖中的拐點初步識別出t0。其次，以t0為分界點，對不同時段海南島城鎮建設用地面積進行分段線性擬合，分段函數的斜率分別代表該段時間城鎮建設用地的年均增量，通過斜率在t0前后的變化，確認t0的可信性。

2.4 FLUS模型

2.4.1 模型原理與方法

FLUS模型由基于人工神經網絡（Artificial Neural Network， ANN）的適宜性概率計算模塊及基于自適應慣性機制的元胞自動機組成[21]，能有效模擬自然與人為因素雙重影響下的土地利用覆被動態演化問題，具有理論清晰、模塊化運行、支持多情景模擬等特點，被廣泛應用于土地利用模擬[22]、生態系統服務價值演變[23]、城市增長邊界劃定[24]等領域。

在本文中，先借助FLUS模型中的ANN，對t0-x至t0時刻研究區城鎮建設用地分布進行數據挖掘分析，提煉出城鎮建設用地擴張與區位因素、自然因素、社會經濟因素等多種驅動因子之間的映射關系，并得到土地利用適宜性圖集；再根據映射關系及土地利用適宜性圖集，借助Markov模型以及基于輪盤賭選擇的自適應慣性競爭機制，模擬得到t0+x時刻的城鎮建設用地分布數據（圖3）。此外，為了提高模擬精度，本文利用t0-2x與t0-x年海南島城鎮建設用地分布數據，模擬得到t0年的預測數據，并與t0年實際數據進行對比，通過計算Kappa系數判斷模擬精度，當Kappa系數值低于閾值時，對FLUS模型中相關參數及土地利用適宜性圖集進行調整并重新進行模擬，直至Kappa系數值超過閾值，其中閾值參考已有文獻設定為0.81，即達到極高一致性水平[25-26]；然后再采用上述校正后的模型參數及土地利用適宜性圖集，利用t0-x與t0年海南島城鎮建設用地分布數據，模擬得到反事實情景下2017年（t0+x）海南島城鎮建設用地分布數據。其中，鑒于水體區域通常較為穩定，因此模擬中以水域作為限制因素。

2.4.2 潛在驅動因子

結合國內外研究發現[21，27]及研究區數據可獲取性，從區位條件、自然環境、社會經濟因素等三個方面共確定9項影響海南島城鎮建設用地擴張的潛在驅動因子。（1）區位條件是影響土地開發的主導因素[28]，對城鎮建設用地擴張的空間布局具有一定牽引作用。通常來說，區位條件越好的地區，土地利用效率越高，農用地越容易轉變為城鎮建設用地。具體選擇到居民點距離、到海岸線距離、到公路距離、到高速鐵路距離來刻畫區位條件。（2）自然環境是影響土地開發的基礎性因素[29]。一般而言，地區所在海拔越低、坡度越緩，越有利于土地開發。因此選擇DEM、坡度、坡向作為描述自然因素的驅動因子。（3）社會經濟因素是影響土地開發的關鍵因素[9]。一般來說，社會經濟發展越快或人口密度越高的地區，其用地需求也越高，城鎮建設用地擴張的范圍也會越廣。本文選取GDP密度、人口密度作為描述社會經濟因素的驅動因子。

2.5 Dagum基尼系數及子群分解法

3 結果與分析

3.1 海南國際旅游島戰略作用于海南島城鎮建設用地擴張的起始時點分析

在α = 0.01的顯著性水平下得到T統計量折線圖，結果顯示2008年的T統計量（T=7.12）為峰值點（圖4（a）），表明海南島城鎮建設用地擴張在該點發生了趨勢性轉折。進一步以2008年為分界點，對不同時段海南島城鎮建設用地面積進行分段線性擬合，結果顯示2008年前后城鎮建設用地面積與時間擬合函數的斜率由9.96變為66.59（圖4（b）），說明城鎮建設用地擴張速度提升了56.63 km2/a，表明海南國際旅游島戰略實施對城鎮建設用地擴張具有顯著影響。綜上，海南國際旅游島戰略作用于城鎮建設用地擴張的起始時間為2008年。據此可確定前文t0-2x、t0-x分別為1990年和1999年。

3.2 事實與反事實情景下海南島城鎮建設用地分布狀況

將2008年海南島城鎮建設用地模擬結果與實際數據進行對比，經10%隨機抽樣得到的Kappa系數為0.82，FoM（Figure of Merit）指標值為0.50，均表明2008年模擬的城鎮建設用地數據與實際情況具有較高一致性，而進一步模擬得到的2017年海南島城鎮建設用地數據具有較高可信度，可用于反事實情景下的比較分析。

海南島城鎮建設用地實際與模擬數據顯示（圖5），事實情景下的海南島城鎮建設用地擴張規模明顯要大于反事實情景。而無論何種情景，各市縣城鎮建設用地擴張均存在一定差異，其中以海口、三亞為典型的兩極區是全島城鎮建設用地擴張的主要區域；以儋州、瓊海為典型的兩軸區，其城鎮建設用地分布范圍相對居中；而以瓊中、五指山為代表的中部區是全島城鎮建設用地分布范圍最小的區域。顯然，全島城鎮建設用地擴張在空間上呈現出“兩極區>兩軸區>中部區”的分布特點，這也與地區社會經濟發展水平相吻合。

進一步分析不同情景下海南島城鎮建設用地擴張的變化情況（表1）。數量上，事實情景下，2017年海南島城鎮建設用地面積802.90 km2，新增量為524.44 km2，新增率188.34%，分別遠超反事實情景下的361.53 km2、83.08 km2與29.84%。空間上，不同區域城鎮建設用地擴張規模和速度在海南國際旅游島戰略實施后均有明顯加快。其中，事實情景下，兩極區、兩軸區、中部區的城鎮建設用地新增量從大到小依次為333.63 km2、167.88 km2以及22.93 km2，但中部區的新增率卻高達405.84%，這是由于中部區因本底基數較小而導致城鎮建設用地擴張速度較快。反事實情景下，兩極區的新增量和新增率均為最大，分別達到54.39 km2和33.07%；兩軸區適中，分別為27.71 km2和25.58%；中部區最小，分別為0.98 km2和17.35%。

3.3 海南國際旅游島戰略實施前、后海南島城鎮建設用地擴張的地區差異分析

根據Dagum基尼系數及子群分解法分別測算出2008年、2017年事實情景以及2017年反事實情景下的海南島不同區域城鎮建設用地擴張的基尼系數及分解結果（表2）。

2008年的G為0.56，說明海南國際旅游島戰略實施前島內各地區城鎮建設用地擴張的差異較大。其中，兩極區內的城鎮建設用地擴張差異（Gw）最大，為0.56；而中部區與兩極區或兩軸區之間的差異（Gnb）最大，均在0.80以上。此外，海南國際旅游島戰略實施前，地區間差異（Gnb）對總體差異的貢獻率達到了51.17%，說明地區間差異是海南島城鎮建設用地擴張存在差異性的主要來源。

2017年事實情景下的G為0.49，較之2008年減小了0.07，說明海南國際旅游島戰略實施后海南島城鎮建設用地擴張的地區差異在略微縮小；與此同時，各地區內的城鎮建設用地擴張差異（Gw）均在縮小，而不同地區之間的城鎮建設用地擴張差異（Gnb）也有一定減少，但地區間差異（Gnb）仍是海南島城鎮建設用地擴張存在差異性的主要構成，且Gnb貢獻率較2008年增長了5.31%。

2017年反事實情景下的G為0.58，說明若未實施海南國際旅游島戰略，海南島城鎮建設用地擴張的地區差異將與2008年相比基本相當，僅上升了0.02。其他有關地區內差異（Gw）、地區間差異（Gnb）以及貢獻率差異的結果也基本與2008年保持一致。

3.4 海南國際旅游島戰略實施對海南島城鎮建設用地擴張的地區差異的影響分析

比較2017年事實情景與反事實情景下的基尼系數及分解結果可知，2017年事實情景下的G較之反事實情景減少了0.09，說明海南國際旅游島戰略實施有助于縮小海南島城鎮建設用地擴張的總體差距。其中，2017年兩極區、兩軸區與中部區在事實情景下的Gw與反事實情景下相比分別下降了14%、43%、50%，說明海南國際旅游島戰略實施對兩軸區與中部區地區內差異的影響較強，對兩極區的影響較弱。2017年事實情景下的Gnb與反事實情景下相比也均有下降，說明海南國際旅游島戰略實施對于縮小地區間城鎮建設用地擴張差異同樣具有一定積極作用。此外，相比于反事實情景，2017年事實情景下Gw、Gt的貢獻率分別減少2.38%、1.70%，Gnb的貢獻率增加4.08%，說明海南國際旅游島戰略實施降低了地區間差距對海南島城鎮建設用地擴張差異的貢獻。總之，海南國際旅游島戰略實施抑制了海南島城鎮建設用地擴張的馬太效應。

4 討論

4.1 海南島城鎮建設用地擴張為何會存在馬太效應

從基尼系數測算結果來看，海南島歷年城鎮建設用地擴張存在著較為明顯的“馬太效應”，即兩極區擴張規模較大、兩軸區較為適中、中部區擴張規模較小，這與各地區人口規模、旅游發展、居民收入、產業結構等因素的差異相關。以海口、三亞為代表的兩極區是全省政治、經濟、文化和旅游中心，其人口規模、產業基礎、配套設施及游客量均位居全省前列，更容易吸引人口匯集和企業投資，因此城鎮建設用地擴張規模也相對較大[32]。兩軸區因擁有良好的臨海旅游資源和區位優勢，且是串聯南北兩極區的重要經濟走廊，因此在吸引外來企業投資或人口集聚方面也具有一定基礎，從而導致城鎮建設用地擴張規模適中[33]。而中部區多屬于內陸山區丘陵地帶，資源稟賦、地理位置、經濟區位等條件相對較弱，城市自身發展潛力及對外吸引力均較弱，因此城鎮發展及擴張規模也相對較少[34]。此外，在建設用地總量限定的制度約束背景下，上級政府在分配建設用地指標的過程中，也會將更多指標分配給社會經濟增長潛力更大的地區，而潛力最小的地區則獲得相對更少的指標[35]。比如，在2006—2020年，海口、三亞所在的兩極區獲得了54.69%的新增建設用地指標約3.61萬hm2，兩軸區與中部區分別獲得了2.32與0.67萬hm2新增建設用地指標[36]。總之，由于海南島各地區資源稟賦以及社會經濟發展水平的不同，因此獲得市場投資關注及政府指標分配的機會也會存在差異，并最終導致各地城鎮建設用地擴張存在較大差距。

需注意，海南島地區間的城鎮建設用地擴張還存在以下兩點特征。其一，兩極區地區內差異十分明顯，這是因為海口、三亞作為全省重要的增長極，對島內周邊市縣產生了虹吸效應，吸引了大量人口流入以及資本投入，不僅加速了本地城鎮建設用地擴張，還加劇了與陵水、澄邁等周邊市縣的差距。其二，中部區與兩極區或兩軸區之間的城鎮建設用地擴張差異較為懸殊，這主要是因為中部區城鎮規模擴張較小，而兩極區或兩軸區擴張規模相對較大[7]。

4.2 海南國際旅游島戰略實施為何會抑制海南島城鎮建設用地擴張的馬太效應

雖然，海南島城鎮建設用地擴張一直以來都存在著“馬太效應”的現象。然而，在海南國際旅游島戰略實施的政策利好下，各區域間城鎮建設用地擴張的差異并未擴大，反倒有所下降，這主要有以下幾個方面的原因。首先，盡管不同地區之間社會經濟、區位條件存在一定差異性，但海南國際旅游島戰略實施的范圍覆蓋整個海南島，各地享受到同等條件的戰略利好與政策優惠，均會吸引到一定的外來投資。比如，國際旅游島時期，海南島商住用地與旅游用地開發就遍布各市縣，而非集中在海口或三亞等地[37]。其次，在海南國際旅游島戰略實施背景下，兩極區與兩軸區在吸引外來投資方面擁有良好的經濟基礎與區位條件，但為了避免過度扎堆土地開發熱點區域，部分市場主體也會選擇開發潛力大、資源豐富、價值“洼地”的中部區；此外，受《國際旅游島戰略建設發展綱要》統籌全島發展及“全省一盤棋”發展定位的影響，各地區形成了較為緊密的關系，并通過海南環島高鐵、“田”字高速公路網等基礎設施而形成了地區間社會經濟發展的空間溢出效應或涓流效應，這也有利于不同地區城市發展與建設用地擴張的相對均衡。

4.3 相關政策啟示

一方面，結合海南當前正在大力推進的自貿港建設，提出以下幾點政策建議。首先，為避免形成地區間城市發展或建設用地擴張的馬太效應，應有效識別受海南自貿港建設戰略實施影響較小的“洼地”區域，積極引入政府力量并采取專項措施進行科學引導與管控，避免產生弱勢地區邊緣化的問題，力促實現海南省區域全面協同發展。其次，在推進海南自貿港戰略實施的過程中，既要正視其對城鎮建設用地擴張的驅動作用，也要通過合理制定城鎮建設用地增長邊界及國土空間規劃，避免“攤大餅”式城市擴張，統籌協調好戰略實施、城鎮發展以及生態文明建設之間的多重關系。另一方面，針對近年來全國不同地區推出的各項區域發展戰略，譬如粵港澳大灣區建設、長江經濟帶建設、長三角一體化發展戰略等，可圍繞戰略實施的城市發展績效建立相應的評估分析框架與考核指標體系，動態監測區域內城市發展的差異性特征及其內在構成成分，為找準區域間差異原因并協調區域發展提供有效決策支持信息。

5 結論

本文借鑒反事實分析框架的思路，運用FLUS模型與Dagum基尼系數，模擬了假定未實施海南國際旅游島戰略這一反事實情景下的城鎮建設用地分布，并與戰略實施后的事實情景進行對比，以此評估海南國際旅游島戰略實施是否會帶來城鎮建設用地擴張的馬太效應。結果表明：（1）海南國際旅游島戰略作用于海南島城鎮建設用地擴張的起始時間為2008年；戰略實施后，全島城鎮建設用地擴張速度和規模均有明顯提高，并呈現出“兩極區>兩軸區>中部區”的空間分布特點，這與市場逐利及城鎮發展水平密切相關。（2）海南島城鎮建設用地擴張存在較為明顯的地區差異，且主要由地區間差異構成，這與各地區社會經濟發展水平以及政府指標分配密切相關。（3）海南國際旅游島戰略實施會抑制海南島城鎮建設用地擴張的馬太效應，并對縮小地區間城鎮建設用地擴張差異以及降低地區間差異對總體差異的貢獻具有一定促進作用。

需指出的是，本文用以揭示海南國際旅游島戰略實施所帶來的城鎮建設用地擴張實際差異的評估思路能夠為其他區域發展戰略的城鎮建設用地擴張效應研究提供參考。但仍存在一些不足。首先，地區間城鎮建設用地擴張的差異受到多種因素的綜合作用，本文僅考慮了海南國際旅游島戰略這一宏觀因素而忽略了其他因素可能帶來的影響，后續可通過驅動因素分析與回歸分析進一步探究海南島城鎮建設用地擴張的驅動因素。其次，基于反事實分析框架與FLUS模型的模擬結果，無法真實地呈現反事實情景下的城鎮建設用地分布狀況，也可能會影響到馬太效應的判斷，后續可考慮通過模型方法上的改進加以突破。

參考文獻（References）：

[1] DENG X Z， LIANG L， WU F， et al. A review of the balance of regional development in China from the perspective of development geography[J] . Journal of Geographical Sciences， 2022， 32： 3 - 22.

[2] WU Y Z， SHAN L P， ZHENG S， et al. Regional planning reconfiguration in China based on inclusiveness： examining development and control orientation[J] . Journal of Urban Planning and Development， 2020， 146（3）. doi： 10.1061/（ASCE）UP.1943 - 5444.0000578.

[3] 高國力. 持續深入實施區域重大戰略[N] . 經濟日報，2023 - 04 - 12（010）.

[4] ROBERTO C， ROBERTA C. Regional innovation patterns and the EU regional policy reform： toward smart innovation policies[J] . Growth Change， 2013， 44（2）： 355 - 389.

[5] 唐聰聰， 王宛. 以區域發展戰略助力構建新發展格局[N] . 經濟日報， 2022 - 04 - 12（010）.

[6] LI F， SU Y， XIE J P， et al. The impact of High-Speed Rail opening on city economics along the Silk Road Economic Belt[J] . Sustainability， 2020， 12（8）. doi： 10.3390/su12083176.

[7] 熊昌盛， 梁雅嘉， 胡宇瑤， 等. 國際旅游島戰略實施對海南島城鎮建設用地擴張的凈效應與作用機理分析[J] . 中國土地科學， 2022， 36（4）： 59 - 68.

[8] 王少劍， 王澤宏. 經濟轉型背景下長三角城市用地擴張及影響因素的時空差異[J] . 自然資源學報， 2021， 36（4）： 993 - 1007.

[9] 李曉燕， 李慧穎， 滿衛東， 等. 哈長城市群城鎮用地擴展進程及其驅動因素研究[J] . 地理科學， 2018， 38（8）：1273 - 1282.

[10] 陳明發， 劉帆， 趙耀龍， 等. 1987—2017年粵港澳大灣區城市群的不透水地表擴張與梯度演化[J] . 地球信息科學學報， 2021， 23（3）： 443 - 455.

[11] ZHANG D， WANG X R， QU L P， et al. Land use/cover predictions incorporating ecological security for the Yangtze River Delta region， China[J] . Ecological Indicators， 2020， 119. doi： 10.1016/j.ecolind.2020.106841.

[12] GUO H J， CAI Y P， YANG Z F， et al. Dynamic simulation of coastal wetlands for Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay area based on multi-temporal Landsat images and FLUS model[J] . Ecological Indicators， 2021， 125. doi： 10.1016/ j.ecolind.2021.107559.

[13] 海南省人民政府. 海南省人民政府關于印發海南國際旅游島建設行動計劃的通知[EB/OL] . （2008 - 05 - 26）[2020 - 06 - 02] . http：//www.hainan.gov.cn/hainan/ztwkfgg w/200805/39a96b980df94cf2a4f056fed5660000.shtml.

[14] 中國海南改革發展研究院. 海南國際旅游島建設行動計劃_改革大數據服務平臺[EB/OL] .（2008 - 04 - 03）[2022 - 07 - 10] . http：//www.reformdata.org/2008/0403/ 13332.shtml.

[15] RUBIN D B. Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies[J] . Journal of Educational Psychology， 1974， 66（5）： 688 - 701.

[16] 熊昌盛， 倪曉露， 韋仕川， 等. 區域發展戰略對城鎮擴張的驅動機制及其效應分析——以海南國際旅游島建設為例[J] . 中國土地科學， 2020， 34（11）： 48 - 56.

[17] RAHNAMA M R. Forecasting land-use changes in Mashhad Metropolitan area using Cellular Automata and Markov chain model for 2016 - 2030[J] . Sustainable Cities and Society， 2021， 64. doi： 10.1016/j.scs.2020.102548.

[18] CHEN Z Z， HUANG M， ZHU D Y， et al. Integrating remote sensing and a markov-FLUS model to simulate future land use changes in Hokkaido， Japan[J] . Remote Sensing， 2021， 13（13）. doi： 10.3390/rs13132621.

[19] GONG P， LI X C， ZHANG W. 40-Year（1978 - 2017）human settlement changes in China reflected by impervious surfaces from satellite remote sensing[J] . Science Bulletin， 2019， 64（11）： 756 - 763.

[20] 瞿詩進， 胡守庚， 李全峰. 中國城市建設用地轉型階段及其空間格局[J] . 地理學報， 2020， 75（7）： 1539 - 1553.

[21] LIU X P， LIANG X， LI X， et al. A future land use simulation model （FLUS） for simulating multiple land use scenarios by coupling human and natural effects[J] . Landscape and Urban Planning， 2017， 168： 94 - 116.

[22] LIN W B， SUN Y M， NIJHUIS S， et al. Scenario-based flood risk assessment for urbanizing deltas using future land-use simulation （FLUS）： Guangzhou Metropolitan Area as a case study[J] . Science of the Total Environment， 2020， 739. doi： 10.1016/j.scitotenv.2020.139899.

[23] TAN Z， GUAN Q Y， LIN J K， et al. The response and simulation of ecosystem services value to land use/land cover in an oasis， Northwest China[J] . Ecological Indicators， 2020， 118. doi： 10.1016/j.ecolind.2020.106711.

[24] LIANG X， LIU X P， LI D， et al. Urban growth simulation by incorporating planning policies into a CA-based future land-use simulation model[J] . International Journal of Geographical Information Science， 2018， 32（11）： 2294 -2316.

[25] LANDIS J R， KOCH G G. The measurement of observer agreement for categorical data[J] . Biometrics， 1977， 33（1）： 159 - 174.

[26] 朱述龍， 朱寶山， 王紅衛. 遙感圖像處理與應用[M] . 北京： 科學出版社， 2006：113.

[27] PAN Z Z， HE J H， LIU D F， et al. Predicting the joint effects of future climate and land use change on ecosystem health in the Middle Reaches of the Yangtze River Economic Belt， China[J] . Applied Geography， 2020， 124. doi：10.1016/ j.apgeog.2020.102293.

[28] XIONG C S， TAN R. Will the land supply structure affect the urban expansion form [J] . Habitat International， 2018， 75： 25 - 37.

[29] WANG J， LIN Y F， GLENDINNING A， et al. Land-use changes and land policies evolution in Chinas urbanization processes[J] . Land Use Policy， 2018， 75： 375 - 387.

[30] DAGUM C. A new approach to the decomposition of the Gini income inequality ratio[C] // SLOTTJE D J， RAJ B. Income Inequality， Poverty， and Economic Welfare. Berlin： PhysicaVerlag HD， 1998： 47 - 63.

[31] LI Z， LUAN R R， LIN B Q. The trend and factors affecting renewable energy distribution and disparity across countries[J] . Energy， 2022， 254. doi： 10.1016/j.energy.2022.124265.

[32] 王恒， 張麗， 畢森， 等. 海南城市發展進程遙感監測分析與模擬[J] . 應用科學學報， 2018， 36（5）： 798 - 807.

[33] ZHANG C， SUN Z C， XING Q， et al. Localizing indicators of SDG11 for an integrated assessment of urban sustainability— a case study of Hainan Province[J] . Sustainability， 2021， 13（19）. doi： 10.3390/su131911092.

[34] HAN N L， YU M， JIA P H. Multi-Scenario landscape ecological risk simulation for sustainable development goals： a case study on the central mountainous area of Hainan Island[J] . International Journal of Environmental Research and Public Health， 2022， 19（7）. doi： 10.3390/ ijerph19074030.

[35] TAN R， ZHOU T X. Decentralization in a centralized system： project-based governance for land-related public goods provision in China[J] . Land Use Policy， 2015， 47： 262 -272.

[36] 海南省人民政府.海南省土地利用總體規劃（2006 -2020年）[EB/OL] .（2009 - 12 - 28）[2022 - 07 - 13] . http：//g.mnr.gov.cn/201808/t20180805_2159585.html.

[37] 徐君亮. 海南國際旅游島的熱帶特色旅游區研究[J] . 熱帶地理， 2010， 30（5）： 546 - 551

Has Hainan International Tourism Island Strategy Caused the Matthew Effect of Inter-regional Urban Construction Land Expansion

HU Yuyao1， LIANG Yajia2， XIONG Changsheng1

（1. School of Public Administration， Hainan University， Haikou 570100， China； 2. School of Geography and Ocean Science， Nanjing University， Nanjing 210023， China）

Abstract： The purpose of the study is to evaluate whether the Hainan International Tourism Island Strategy （HITIS） has caused regional differences in urban construction land expansion. The methods used include sliding t-test， counterfactual analysis framework， FLUS model and Dagum Gini coefficient. The results show that ： 1） after the implementation of the HITIS， the expansion speed and scale of urban construction land in the whole island have been significantly improved， with the spatial distribution characteristics of “ biaxial region > bipolar region > central region”； 2） before and after the implementation of the HITIS， there are obvious regional differences in the urban construction land expansion in Hainan Island， which is mainly composed of regional differences； 3） the implementation of the HITIS will suppress the Matthew effect of urban construction land expansion in various regions of Hainan. In conclusion， the expansion of urban construction land in Hainan Island is affected by the Matthew effect due to the regional socioeconomic disparities. However， the implementation of HITIS has inhibited the Mathew effect through global coverage， favorable policies and market selection. The research results can provide decision-making support for the coordinated development between cities in the context of implementing regional development strategies.

Key words： urban construction land expansion； Matthew effect； counterfactual analysis framework； Hainan International Tourism Island Strategy

（本文責編：張冰松）