城镇工矿用地与工业化的耦合关系及低碳对策.docx

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城镇工矿用地与工业化的耦合关系及低碳对策

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吴殿鸣+邵大伟

摘要：以江苏省65个县（市）为单元，运用探索性空间数据分析（ESDA）方法，分析1996—2012年江苏省工业化发展和城镇工矿用地变化系数的相关关系。结果表明，工业化呈现“苏南—苏中—苏北”梯次推进的格局过程；城镇工矿用地增长率工业化中期最高，工业化后期次之，工业化初期最小；城镇工矿用地增长与经济增长存在较强的相关性，城镇工矿用地变化对第二、三产业产值的贡献存在4～6年滞后期，同时由于劳动力和资本存量较大，苏南地区的南京、苏州、无锡等地区的城镇工矿用地与第二、三产业产值变化的相关性相对较低。根据发展阶段及土地利用水平的不同，分别针对苏北、苏中、苏南提出了差异化的低碳土地策略，从而推动土地资源低碳化利用，提升集约化、高效化水平。

关键词：江苏省；城镇工矿用地；工业化；耦合关系；低碳发展

F323.211文献标志码：A

：1002-1302（2017）22-0349-04

土地是经济社会活动的载体，现阶段土地要素对于中国的经济增长作出了具有“中国特色”的贡献[1]。我国经济增长依赖于土地的宽供应，土地开发利用过程中普遍存在较为严重的集聚不足、集约不够和效益低下问题，现行土地利用制度支撑了我国经济多年的高速增长和工业化、城镇化进程的快速发展，但由此也形成了以土地资源为支撑的粗放式发展模式，不协调、不可持续问题较为突出[2]。

不同区域经历不同的经济发展阶段及相应的经济结构模式，所以面临类似的土地利用问题，存在一定的内在规律性[3]，现阶段这种规律性偏重于土地利用变化与经济发展阶段的研究[4-5]。城镇工矿用地是社会经济活动尤其是二、三产业发展的重要载体，研究其与经济发展的关系可以深化建设用地与经济发展的关系[6]。建设用地变化研究具有明显的空间区位特征，在一定程度上存在空间依赖性[7]。传统的区域建设用地变化差异度量方法，如简单的数量比较、变异系数（CV）和泰尔指数（Theil）等用于反映区域建设用地变化差异，相对缺乏空间视角，难以有效揭示区域空间差异，以省域内县（市）为尺度的研究也较少[4]。

探索性空间数据分析（exploratoryspatialdataanalysis，简称ESDA）是集合了一系列空间数据分析和技术的方法，以空间关联测度为核心，通过对事物或现象空间分布格局的描述与可视化，发现空间集聚和空间异常，揭示研究对象之间的空间相互作用机制[8]。本研究借助ESDA方法，研究工业化发展进程和状态与城镇工矿用地变化的关系，揭示在不同工业化阶段下，区域城镇工矿用地的消耗和使用水平，提出低碳土地供应策略，以期提高土地的集约利用水平、利用效率，为建设用地可持续供应提供可能的理论和数据基础。

1研究方法与数据来源

1.1数据来源及预处理

本研究数据来源主要包括土地利用数据和社会经济数据：（1）土地数据来源于国土部门的历年变更调查数据。所涉城镇工矿用地指城市（201）、建制镇（202）、采矿用地（204）之和，3种地类在历次土地分类中较为一致，土地分类方法对本研究关注城镇工矿用地影响较小；（2）历年GDP来源于1997—2013年的《江苏省统计年鉴》。

数据研究的时间序列为1996—2012年。为了研究时空变化，将1996—2012年划分为4个时段，分别为1996—2000年、2001—2004年、2005—2008年、2009—2012年。1996—2012年跨越了17年，为了避免行政区划导致增长率出现波动，城镇工矿用地增长率采用该年份前后2年的平均值。

借助ArcGIS9.3软件进行相关空间分析。空间分析尺度以2012年行政区划为基础，以县（市）为基本空间单元，市辖区合并为1个单元。因苏州市吴江市（2012年）、南京市高淳县和溧水县（2013年）、徐州市铜山市（2010年）、泰州市姜堰市（2012年）、南通市通州市（2009年）撤县（市）设区的时间与本研究的最后时间2012年较为接近，市辖区的作用尚未显现，相关统计资料仍可获取，仍视作县域单元，最终空间分析尺度确定为江苏省65个县（市、区），包括13个省辖市区和52个县（市），分析变量为产业结构和城镇工矿用地变化率。

1.2城镇工矿用地增长系数

城镇工矿用地增长系数的计算主要采用张文忠等研究成果[9]，表达式为：

UL=（t[KG-2.5mm][KF（]St/S0[KF）]-1）×100。

式中：UL表示建设用地扩展速度系数，反映研究单元的建设用地增长速率；St表示各研究单元末期城镇工矿用地面积；S0表示各研究单元基期建设用地面积；t表示研究时段。

2结果与分析

2.1工业化进程的空间格局演变分析

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