论文部分内容阅读
摘 要：城市土地集约利用及其时空差异研究有助于为城市土地规划与管理提供科学依据。以江苏省13个地级市为例，在对其1989—2012年城市土地集约利用水平进行综合评判的基础上，采用全局和局部空间自相关分析法，对城市土地集约利用水平时空差异进行分析。结果显示：时序上，1989—2012年江苏省13市城市土地集约利用度不断提高，其平均值由1989年的0.2449增至2012年的0.5669，提高131.5%；空间上，江苏省城市土地集约利用度在1989—2001年表现出一定的随机性，空间相关性不显著，而在2002—2012年则存在着正向空间自相关，并在常州周围呈现一个高度集约热点区，而在宿迁、连云港周围则存在局部空间自相关的低洼聚集区域。研究表明，江苏省整体城市土地集约利用程度在不断提高，但整体发展不协调，呈“南高北低”、逐步递减的空间分异格局；各市城市用地集约度变化程度差异显著，且城市间城市土地集约利用度相互影响，使苏南、苏北地区差距越来越大。
关键词：城市土地；集约利用；空间自相关；时空差异；江苏省
中图分类号：F321.1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）15-0115-07
中国正处在工业化和城市化进程不断加速的关键时期[1]，城市土地粗放利用等问题日益突出[2]，严重制约着我国经济可持续发展。探讨城市土地集约利用及其时空演变规律，对有效开展城市扩张调控中土地市场供给侧改革，协调区域城市土地利用，提高土地利用效率具有重要意义。已有相关研究主要关注评价指标体系构建与评价方法、影响机理或驱动力以及城市土地集约利用与城镇化、经济增长、生态环境等因素间的耦合关系等[3～6]，在集约利用的时空特征方面也主要从时间序列或空间比较上进行分析[3，7～11]，在区域城市土地集约利用变化时空差异及其空间相互作用方面仍较薄弱，而这类研究可为区域城市土地利用规划与管理提供决策参考。
江苏省作为长三角这一世界第六大城市群的核心区域，其在经济快速发展的同时，人均耕地已不足全国平均水平的六成[12]，土地资源十分稀缺。通过研究其城市土地集约利用及其时空差异，可为合理优化配置城市土地资源、提高土地利用效率提供科学依据。鉴于此，本文以江苏省为例，在对其13个地级市城市土地集约利用水平进行评价的基础上，基于ArcGIS采用空间自相关分析法揭示其时空差异特征。
一、区域概况与研究方法
（一）研究区概况与数据来源
江苏省位于中国大陆东部沿海中心，现辖13个地级市，总面积达10.26万km2，其综合经济实力一直处于中国前列，2013年人均GDP达12 047美元。伴随经济发展，江苏省城市用地不断扩张，耕地资源不断减少，且城市土地利用效率仍较为低下，使得人地矛盾日益突出。
本文所需数据主要涉及城市土地利用数据及社会经济发展数据，其来源于1990—2013 年《中国城市统计年鉴》《江苏省统计年鉴》。研究中，对于存在少量数据缺失的问题，采用移动平均法进行处理，而对于不适用该方法处理的缺失数据，则根据原有数据估计其函数关系来推测。对于经济指标，采用各年度价格指数统一修正到1989年水平。
（二）研究方法与过程
1.指标体系的建立。根据经济效益、生态效益、社会效益三者相结合的要求[13]，在遵循系统性、独立性、代表性和可操作性原则[14]的基础上，从土地利用投入水平、土地利用程度、土地产出效果和土地利用生态效益四个方面构建了城市土地集约利用评价指标体系（见下页表1）。其中，土地利用投入水平由地均固定资产投资、地均从业人员数来反映；土地利用程度由人均建设用地面积、地均道路用地面积来体现；土地产出效果由地均财政收入、单位面积工业总产值、地均社会消费品零售总额来反映；土地利用生态效益由人均公共绿地面积、建成区绿化覆盖率来体现[15～16]。
2.指标标准化与权重确定。由于各指标都具有各自的纲量，为使各指标具有可比性，评价时需对各指标原始数据进行标准化处理[17]，具体分为三类：正向、逆向和适度指标，其中：
其中，xmax（j）、xmin （j）分别表示x（i，j） 的最大值和最小值，x（j）*表示指标x（j）的最佳适度值，对于此类适度值，本文参考《城市用地分类与规划建设用地标准》《城市绿地分类标准》及《城市道路绿化规划与设计规范》相应标准来确定。
常用于确定权重的方法有层次分析法（AHP）及熵权法等，其中，AHP是一种定性与定量相结合的决策分析方法[18]，而熵权法是一种客观赋权方法，其基本原理详见相关文献[16]。由于AHP主观性较强，而熵权法可克服主观因素的影响[19]，故本文综合采用AHP和熵权法，取其平均值作为各指标的最终权重（见表1）。
3.城市土地集约利用综合评价。采用加权综合法计算城市土地集约利用综合值：Yi=R×wTj。
其中：Yi表示第i个项目的综合属性值；R为各项指标各个项目构成的矩阵；wTj为各项指标熵权的转置。
4.空间自相关分析。空间自相关可用于检测空间上单元数据聚集程度以及是否与相邻空间上的数值具有明显的关联性[20]，其分为全局和局部空间自相关两种，常用分析模型有Moran’s I和Geary’s C等，本文采用Moran’s I模型进行分析。全局空间自相关是研究整个区域内的空间特征，以此确定整个研究区中邻近地区间的关联程度，可采用Global Moran’s I指数分析[21]：
Moran’s I= （i≠j）
式中，xi和xj分别为i和j所在位置的观测值，Wij为权重。Moran’s I 的值介于[-1，1]之间，若I 值大于0，表示空间正相关；若I 值小于0，则表示空间呈负相关[21]。如果I值趋近于1，则观测值在空间表现为聚集状态；如果I值趋近于-1，则观测值在空间表现为离散状态；如果I值趋近于0，则观测值在空间上表现为随机分布[21]。Moran’s I 的计算结果可通过相关转换得到的Z值进行检验，Z为正表明存在正的空间自相关，即相似的观测值（高值或低值）趋于空间集聚；Z为负表明存在负的空间自相关，相似的观测值趋于分散分布；Z为零则表明观测值呈独立随机分布[21]。 局部空间自相关是研究各区域与其周边地区间的局部空间关联和差异程度，可对全局性分析进行补充，确切指出聚集在哪些地区。可采用Local Moran’s I指数进行分析[21]：
Local Moran’s I= （i≠j）
式中，xi和xj分别为i和j所在位置的观测值，Wij为权重。由Local Moran’s I转换得到的Z检验值可用来表示区域和其周围区域的局部空间联系。若Z为一个较大的正值，将出现具有统计显著性（0.05的显著水平）的高值聚类H-H或低值聚类L-L；若Z为一个较小的负值（如小于-1.96），则会出现具有统计显著性的空间异常值H-L/L-H。H-H表示区域自身和周围区域的城市土地集约利用水平均较高；L-L表示区域自身和周围区域的城市土地集约利用水平均较低；H-L表示该区域的城市土地集约利用水平较高，而周围区域集约利用水平较低；L-H表示该区域的城市土地集约利用水平较低，而周围区域集约利用水平较高[21]。
二、结果与分析
（一）城市土地集约利用的时间变化特征
整体上，1989—2012年江苏省13市城市土地集约利用度均有显著提高（见下页图1），各市城市土地集约利用度平均值由1989年的0.2449增加为2012年的0.5669，增长了131.5%。从分时段看，1989—2008年各城市土地集约利用度的增速较缓慢，平均增长3.9%，而从2008年起增速明显加快，平均增长6.5%。从各城市来看，1989年，城市土地集约利用度最低为淮安市（0.1891），最高为南京市（0.2878）；而到2012年，土地集约利用度最低的是宿迁市（0.4297），最高为常州市（0.7488）。在13个城市中集约利用水平增速最快的是泰州市，年均增长7.1%；增速最慢的连云港市，年均增长3.2%。南通、徐州及南京属增速较小的城市（年均增速为3.2%～3.6%），而其他城市属于中等增速城市，其年均增速为4%～5%。
研究期内，随着各城市经济不断发展，其城市建设用地不断扩张，但由于土地供应有限，江苏省自2000年起对土地有效利用的重视程度不断提高，有效促进了各城市土地集约利用程度的提高。从区位条件来看，江苏地处长江三角洲中心，受上海经济辐射影响及地区工业发展的规模效应，江苏省固定资产投资稳步增加，各市工业总产值及财政收入持续增加，经济发展迅速，吸引了大量的劳动力就业，由此促进了城市土地集约利用度的提高。由于可供开发利用的土地已经接近开发临界点[22]，2008年国务院下发了《关于促进节约集约用地的通知》，江苏省构建全省建设开发、农业生产和生态保护三大空间战略布局，健全了节约集约用地制度，因此自2008年起，各城市土地集约利用度都有较大幅度的增长[23]。
（二）城市土地集约利用的空间差异及其相关性
1.空间分异。由于对城市土地利用集约程度等级划分尚无统一衡量标准，故本文采用自然断点法将2012年江苏省13市城市土地集约利用水平分为四个等级（见表2和图2），以此分析2012年江苏省城市土地集约利用水平的空间差异特征。结果表明，2012年仅常州市城市土地集约利用处于高度集约；处于中度集约的城市有6个：南京、镇江、无锡、苏州、扬州、泰州；处于基本集约城市为徐州和盐城；而淮安、宿迁和连云港3个城市处于低度集约。
通过对比分析1989—2012年各城市土地利用集约度，1989年江苏省各城市土地集约利用水平空间差异并不明显，城市土地集约利用程度总体较低，这是由于当时江苏省城市建设用地需求量相对较小且供过于求[24]，城市土地利用较为粗放，如1898年的全省地均固定资产投资额仅为2012年的1/39，而2012年地均财政收入等土地产出指标约为1989年的9倍。随着土地资源集约利用重要性的提高，国家开始对局部区域土地市场进行宏观调控，江苏省城市土地集约节约利用的理念也有所增强，各市尤其是苏南地区，城市土地集约利用水平快速提高[25]，但不同城市土地集约利用水平提升速度差异较大，因而到2012年，江苏省各城市土地集约利用水平具有了明显的空间差异（见上页图2）。由于苏南地区经济发展较快，第二、三产业发达，故以镇江、苏州、常州、无锡为主的城市，城市土地利用集约度相对较高。尤其是常州，由于近年来率先出台了进一步推进节约集约用地、加快产业转型升级的实施意见[26]，使其城市土地集约利用水平达到了较高程度。南京作为省会城市，其基础设施较完善[14]，社会经济活动集聚度高，其集约度也相对较高。而淮安、宿迁、连云港等苏北地区经济发展相对落后且缓慢，城市土地利用率较低[27]，使苏北地区整体的城市土地集约利用水平提高较慢。徐州虽地处苏北，却是重要交通枢纽及重要的煤炭基地和工业城市[13，27]，近年来其经济发展较快，因此城市土地集约利用程度相对苏北其他城市较高。可见，江苏省区域经济发展的不平衡，造成了明显的城市土地集约利用空间差异。
2.城市土地集约利用空间相关性。为进一步探讨城市土地集约利用的空间分布规律及各地区间的相关性，本文对江苏省各城市土地集约利用程度进行全局和局部空间相关性分析。
（1）全局自相关分析。1989—2012年江苏省13个市城市土地利用集约度的全局Moran’s I指数均为正（见表3），且呈上升趋势。根据国家五年计划周期和Moran值转折点年份，选取1989年、1995年、2001年、2002年、2007年和2012年6个时点进行分析。其中，1989—2001年Moran’s I值虽都大于0，但在正太分布假设的检验上却均小于1.65，表明在此期间江苏省城市土地集约利用程度表现出一定的随机性，空间相关性不显著。2001年之后，江苏省加大对土地资源有效利用的关注，其Z Score值均大于1.65，并通过了显著性检验，表明该时段江苏省城市土地集约利用在空间上存在着显著的正空间自相关，即江苏省内各个城市的土地集约利用度彼此之间具有较强的正相关性，且其空间分布呈现出相似城市土地集约利用水平之间的空间集聚效应。 （2） 局部自相关分析。局部自相关方法可揭示各区域的自相关情况，找出空间集聚性存在的地区。首先，利用Local Moran’s I对2012年数据进行分析，结果显示除盐城的局部自相关分析为负值，空间差异较大具有异质性以外，其他城市均为正相关。同时，上页图3表明江苏省城市土地集约利用分布存在非常明显的H-H聚集（热点）和L-L聚集（冷点），即在常州周围呈现一个高度集约热点区，说明该区域为城市土地集约利用的高水平地区；在宿迁、连云港城市周围则存在局部空间自相关的低洼聚集区域，说明该地区城市土地集约利用水平与周围区域集约利用水平都较低。
其次，对1989年、1995年、2001年、2002年、2007年及2012年城市土地集约利用水平进行热点分析，从而得出1989—2012年冷点和热点的空间位置变化。结果（见上页图4）显示，热点区域一开始出现在常州，然后逐渐向四周扩散，直至整个苏南和部分苏中地区成为热点区域，常州成为显著热点区域，其他城市则以常州为中心大体表现为较显著热点聚集，呈现出空间聚集模式，高值城市之间相互促进，各城市土地集约利用水平较高且有着较强的相关性；而冷点区域一直在苏北地区，且整体区域内存在相互制约现象，导致冷点区域逐步向整个苏北地区扩散影响，尤其是宿迁市，由较显著冷点逐步变成显著冷点，低值城市相互聚集，使得周边城市土地集约利用程度均不高。
对比聚集图和冷热点位置变化图表明，Local Moran’s I中的高高聚集接近于显著热点（常州）；Local Moran’s I的低低聚集接近于显著冷点（宿迁），由此揭示出空间聚集性地区所在。常州处于长三角中心地带，区位条件优越，高新技术产业集中，且该地区不断加快节约集约用地促转型[28]，因而常州城市土地利用集约程度达到较高的水平。与此同时，常州还与苏州、无锡联袂成片，构成苏锡常都市圈，形成了聚集效应，使以常州为中心的苏南和部分苏中地区有着较高的城市土地集约利用水平。而宿迁和连云港处于苏北边缘地区，缺少大城市的经济辐射，产业集群不明显，城市土地集约利用水平和经济发展状况均位于三类地区，故以宿迁、连云港为中心的苏北地区形成了低值聚类，其城市土地利用集约程度均不高。
以上分析表明，2002年之后江苏省城市土地集约利用水平在空间上具有明显的正相关性，出现了聚集状态的正相关，这表明各城市的土地集约利用相互影响、相互促进，且苏南地区集约利用度较高的城市起了引领作用。但是苏南苏北地区存在着明显的差距，两极分化严重，苏南地区经济辐射不能有效传递至苏北地区，而苏北地区因基础及区位等原因难以快速发展，致使苏北与苏南间的差距扩大，进一步扩大南北城市土地集约利用水平区域差异。因此，如何强化江苏南北经济的传导机制，协调南北差距，加快苏北产业转型与经济发展，增强产业集聚以提高城市土地集约利用水平，是江苏协调发展过程中亟待解决的重要问题。
三、结论与讨论
本研究在对江苏省13个城市土地集约利用水平进行综合评价基础上，采用空间自相关分析方法对其时空差异进行了分析，结果表明，1989—2012年江苏省各城市土地集约利用水平存在显著的时空差异特征。从时间变化特征来看，江苏省城市土地集约利用水平总体呈现上升趋势，但变化水平在地区之间存在差异；从空间特征看，城市土地集约利用水平呈现出苏南至苏北地区由高到低、逐步递减的状态，与江苏省经济发展空间差异基本相符。同时，江苏省内城市土地集约利用水平不均衡现象不断加剧，苏南集聚水平明显高于苏北。
不同城市在不同时段城市土地利用集约度的变化不同，其增长率不仅受到城市的自然、区位和技术政策等因素的影响，还与城市经济发展水平成正相关。苏南地区因毗邻上海而受到强劲经济辐射，其社会经济飞速发展，以常州为中心形成聚集效应，聚集程度不断增加，故其城市土地集约利用水平最高。苏中地区拥有省会南京，且毗邻苏南地区，其经济发展较快，城市土地集约利用程度较高。而苏北地区因缺少经济辐射，经济发展相对较慢，所以其城市土地利用集约度最低。同时，土地集约利用水平主要依赖于对土地的高投入和高产出，而苏北部分地区地均固定资产投资不高，单位土地工业总产值过低，投入产出效率不高，进一步造成低投入、低产出、低效益的状况，这也是其城市土地集约利用水平不高的重要原因。
参考文献：
[1] 舒帮荣，李永乐，曲艺，等.不同经济发展阶段城镇用地扩张特征及其动力——以太仓市为例[J].经济地理，2013，（7）：155-162.
[2] 任秀金，盖艾鸿.GIS辅助下的城市土地集约利用评价——以黄三角城市群为例[J].中国农学通报，2014，（11）：179-185.
[3] 卓秀伟，汤小华，李明辉.基于改进熵值法和空间自相关的城市土地集约利用评价——以江西省为例[J].福建师范大学学报：自然科学版，2015，（3）：88-97.
[4] 张乐勤，陈素平，陈保平，等.城镇化与土地集约利用耦合协调度测度——以安徽省为例[J].城市问题，2014，（2）：75-82.
[5] 李昌峰，武清华，张落成.土地集约利用与经济发展的空间差异研究——以长江三角洲地区为例[J].经济地理，2011，（2）：294-299.
[6] 郑华伟，刘友兆，丑建立.中国城市土地集约利用与生态环境协调发展评价研究[J].水土保持通报，2012，（1）：227-232.
[7] 宁小李，管莉婧，门明新，等.河北省城市土地集约利用时空分异特征[J].土壤通报，2015，（1）：48-53.
[8] 赵丽红，陈文波，邵虹.南昌市中心城区城市建设用地集约利用特征及空间相关性分析[J].长江流域资源与环境，2015，（8）：1286-1292.
[9] 邱磊，廖和平，龙雨娇，等.成渝经济区的城市土地集约利用评价及时空特征分析[J].西南师范大学学报：自然科学版，2010，（1）：208-213. [10] 刘善开，韦素琼，高月华，等.基于耦合模型的城市土地集约利用与城市化协调发展研究——以福建省9个设区市为例[J].福建师范大学学报：自然科学版，2015，（2）：96-105.
[11] 于尚云，郭建科.辽宁省城市土地利用集约度测定及其时空差异[J].经济地理，2014，（11）：140-145.
[12] 江苏省人均耕地仅为0.6亩 不足全国平均六成[EB/OL].江苏省委新闻网，2015-05-28.
[13] 曲福田.土地经济学[M].北京：中国农业出版社，2011：153-162.
[14] 雷广海，刘友兆，陆效平.江苏省13城市土地利用集约度时空变异及驱动因素[J].长江流域资源与环境，2009，（1）：7-13.
[15] 周浩，陈银蓉，顾颖敏.中国城市土地集约利用的时空差异与驱动力分析[J].湖北农业科学，2013，（2）：290-294.
[16] 刘善开，韦素琼.基于面板数据的福建省设区市城市土地集约利用时空差异研究[J].福建师范大学学报：自然科学版，2013，（6）：74-79.
[17] 舒帮荣，刘友兆，陆效平，等.能值分析理论在耕地可持续利用评价中的应用研究——以南京市为例[J].自然资源学报，2008，（5）：876-885.
[18] 张霞.土地集约利用水平评价指标体系研究[J].现代商贸工业，2013，（2）：18-21.
[19] 尚天成，高彬彬，李翔鹏，等.基于层次分析法和熵权法的城市土地集约利用评价[J].电子科技大学学报：社会科学版，2009，（6）：6-9.
[20] 邱炳文，王钦敏，陈崇成，等.福建省土地利用多尺度空间自相关分析[J].自然资源学报，2007，（2）：311-320.
[21] 王法辉.基于GIS的数量方法与应用北京[M].北京：商务印书馆，2011：213-215.
[22] 无锡土地开发强度逼近国际警戒线[EB/OL].土地资源网，2011-08-25.
[23] 江苏省政府关于印发江苏省主体功能区规划的通知[EB/OL].江苏人民政府网站，2014-02-12.
[24] 胡晓添，濮励杰.江苏省土地利用非均衡性研究[J].中国土地科学，2010，（7）：14-17.
[25] 雷军成，徐海根，曹铭昌，等.1990—2008年江苏省土地利用特征及MSA指数变化分析[J].水土保持研究，2015，（1）：194-200.
[26] 常州市政府关于进一步推进节约集约用地加快产业转型升级的实施意见[EB/OL].常州市政府网站，2012-07-30.
[27] 黎一畅，周寅康，吴林，等.城市土地集约利用的空间差异研究——以江苏省为例[J].南京大学学报：自然科学版，2006，（3）：309-315.
[28] 探索土地利用新规模 节约集约用地促转型[EB/OL].江苏国土资源厅网站，2012-11-25.
[责任编辑 陈凤雪]
关键词：城市土地；集约利用；空间自相关；时空差异；江苏省
中图分类号：F321.1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）15-0115-07
中国正处在工业化和城市化进程不断加速的关键时期[1]，城市土地粗放利用等问题日益突出[2]，严重制约着我国经济可持续发展。探讨城市土地集约利用及其时空演变规律，对有效开展城市扩张调控中土地市场供给侧改革，协调区域城市土地利用，提高土地利用效率具有重要意义。已有相关研究主要关注评价指标体系构建与评价方法、影响机理或驱动力以及城市土地集约利用与城镇化、经济增长、生态环境等因素间的耦合关系等[3～6]，在集约利用的时空特征方面也主要从时间序列或空间比较上进行分析[3，7～11]，在区域城市土地集约利用变化时空差异及其空间相互作用方面仍较薄弱，而这类研究可为区域城市土地利用规划与管理提供决策参考。
江苏省作为长三角这一世界第六大城市群的核心区域，其在经济快速发展的同时，人均耕地已不足全国平均水平的六成[12]，土地资源十分稀缺。通过研究其城市土地集约利用及其时空差异，可为合理优化配置城市土地资源、提高土地利用效率提供科学依据。鉴于此，本文以江苏省为例，在对其13个地级市城市土地集约利用水平进行评价的基础上，基于ArcGIS采用空间自相关分析法揭示其时空差异特征。
一、区域概况与研究方法
（一）研究区概况与数据来源
江苏省位于中国大陆东部沿海中心，现辖13个地级市，总面积达10.26万km2，其综合经济实力一直处于中国前列，2013年人均GDP达12 047美元。伴随经济发展，江苏省城市用地不断扩张，耕地资源不断减少，且城市土地利用效率仍较为低下，使得人地矛盾日益突出。
本文所需数据主要涉及城市土地利用数据及社会经济发展数据，其来源于1990—2013 年《中国城市统计年鉴》《江苏省统计年鉴》。研究中，对于存在少量数据缺失的问题，采用移动平均法进行处理，而对于不适用该方法处理的缺失数据，则根据原有数据估计其函数关系来推测。对于经济指标，采用各年度价格指数统一修正到1989年水平。
（二）研究方法与过程
1.指标体系的建立。根据经济效益、生态效益、社会效益三者相结合的要求[13]，在遵循系统性、独立性、代表性和可操作性原则[14]的基础上，从土地利用投入水平、土地利用程度、土地产出效果和土地利用生态效益四个方面构建了城市土地集约利用评价指标体系（见下页表1）。其中，土地利用投入水平由地均固定资产投资、地均从业人员数来反映；土地利用程度由人均建设用地面积、地均道路用地面积来体现；土地产出效果由地均财政收入、单位面积工业总产值、地均社会消费品零售总额来反映；土地利用生态效益由人均公共绿地面积、建成区绿化覆盖率来体现[15～16]。
2.指标标准化与权重确定。由于各指标都具有各自的纲量，为使各指标具有可比性，评价时需对各指标原始数据进行标准化处理[17]，具体分为三类：正向、逆向和适度指标，其中：
其中，xmax（j）、xmin （j）分别表示x（i，j） 的最大值和最小值，x（j）*表示指标x（j）的最佳适度值，对于此类适度值，本文参考《城市用地分类与规划建设用地标准》《城市绿地分类标准》及《城市道路绿化规划与设计规范》相应标准来确定。
常用于确定权重的方法有层次分析法（AHP）及熵权法等，其中，AHP是一种定性与定量相结合的决策分析方法[18]，而熵权法是一种客观赋权方法，其基本原理详见相关文献[16]。由于AHP主观性较强，而熵权法可克服主观因素的影响[19]，故本文综合采用AHP和熵权法，取其平均值作为各指标的最终权重（见表1）。
3.城市土地集约利用综合评价。采用加权综合法计算城市土地集约利用综合值：Yi=R×wTj。
其中：Yi表示第i个项目的综合属性值；R为各项指标各个项目构成的矩阵；wTj为各项指标熵权的转置。
4.空间自相关分析。空间自相关可用于检测空间上单元数据聚集程度以及是否与相邻空间上的数值具有明显的关联性[20]，其分为全局和局部空间自相关两种，常用分析模型有Moran’s I和Geary’s C等，本文采用Moran’s I模型进行分析。全局空间自相关是研究整个区域内的空间特征，以此确定整个研究区中邻近地区间的关联程度，可采用Global Moran’s I指数分析[21]：
Moran’s I= （i≠j）
式中，xi和xj分别为i和j所在位置的观测值，Wij为权重。Moran’s I 的值介于[-1，1]之间，若I 值大于0，表示空间正相关；若I 值小于0，则表示空间呈负相关[21]。如果I值趋近于1，则观测值在空间表现为聚集状态；如果I值趋近于-1，则观测值在空间表现为离散状态；如果I值趋近于0，则观测值在空间上表现为随机分布[21]。Moran’s I 的计算结果可通过相关转换得到的Z值进行检验，Z为正表明存在正的空间自相关，即相似的观测值（高值或低值）趋于空间集聚；Z为负表明存在负的空间自相关，相似的观测值趋于分散分布；Z为零则表明观测值呈独立随机分布[21]。 局部空间自相关是研究各区域与其周边地区间的局部空间关联和差异程度，可对全局性分析进行补充，确切指出聚集在哪些地区。可采用Local Moran’s I指数进行分析[21]：
Local Moran’s I= （i≠j）
式中，xi和xj分别为i和j所在位置的观测值，Wij为权重。由Local Moran’s I转换得到的Z检验值可用来表示区域和其周围区域的局部空间联系。若Z为一个较大的正值，将出现具有统计显著性（0.05的显著水平）的高值聚类H-H或低值聚类L-L；若Z为一个较小的负值（如小于-1.96），则会出现具有统计显著性的空间异常值H-L/L-H。H-H表示区域自身和周围区域的城市土地集约利用水平均较高；L-L表示区域自身和周围区域的城市土地集约利用水平均较低；H-L表示该区域的城市土地集约利用水平较高，而周围区域集约利用水平较低；L-H表示该区域的城市土地集约利用水平较低，而周围区域集约利用水平较高[21]。
二、结果与分析
（一）城市土地集约利用的时间变化特征
整体上，1989—2012年江苏省13市城市土地集约利用度均有显著提高（见下页图1），各市城市土地集约利用度平均值由1989年的0.2449增加为2012年的0.5669，增长了131.5%。从分时段看，1989—2008年各城市土地集约利用度的增速较缓慢，平均增长3.9%，而从2008年起增速明显加快，平均增长6.5%。从各城市来看，1989年，城市土地集约利用度最低为淮安市（0.1891），最高为南京市（0.2878）；而到2012年，土地集约利用度最低的是宿迁市（0.4297），最高为常州市（0.7488）。在13个城市中集约利用水平增速最快的是泰州市，年均增长7.1%；增速最慢的连云港市，年均增长3.2%。南通、徐州及南京属增速较小的城市（年均增速为3.2%～3.6%），而其他城市属于中等增速城市，其年均增速为4%～5%。
研究期内，随着各城市经济不断发展，其城市建设用地不断扩张，但由于土地供应有限，江苏省自2000年起对土地有效利用的重视程度不断提高，有效促进了各城市土地集约利用程度的提高。从区位条件来看，江苏地处长江三角洲中心，受上海经济辐射影响及地区工业发展的规模效应，江苏省固定资产投资稳步增加，各市工业总产值及财政收入持续增加，经济发展迅速，吸引了大量的劳动力就业，由此促进了城市土地集约利用度的提高。由于可供开发利用的土地已经接近开发临界点[22]，2008年国务院下发了《关于促进节约集约用地的通知》，江苏省构建全省建设开发、农业生产和生态保护三大空间战略布局，健全了节约集约用地制度，因此自2008年起，各城市土地集约利用度都有较大幅度的增长[23]。
（二）城市土地集约利用的空间差异及其相关性
1.空间分异。由于对城市土地利用集约程度等级划分尚无统一衡量标准，故本文采用自然断点法将2012年江苏省13市城市土地集约利用水平分为四个等级（见表2和图2），以此分析2012年江苏省城市土地集约利用水平的空间差异特征。结果表明，2012年仅常州市城市土地集约利用处于高度集约；处于中度集约的城市有6个：南京、镇江、无锡、苏州、扬州、泰州；处于基本集约城市为徐州和盐城；而淮安、宿迁和连云港3个城市处于低度集约。
通过对比分析1989—2012年各城市土地利用集约度，1989年江苏省各城市土地集约利用水平空间差异并不明显，城市土地集约利用程度总体较低，这是由于当时江苏省城市建设用地需求量相对较小且供过于求[24]，城市土地利用较为粗放，如1898年的全省地均固定资产投资额仅为2012年的1/39，而2012年地均财政收入等土地产出指标约为1989年的9倍。随着土地资源集约利用重要性的提高，国家开始对局部区域土地市场进行宏观调控，江苏省城市土地集约节约利用的理念也有所增强，各市尤其是苏南地区，城市土地集约利用水平快速提高[25]，但不同城市土地集约利用水平提升速度差异较大，因而到2012年，江苏省各城市土地集约利用水平具有了明显的空间差异（见上页图2）。由于苏南地区经济发展较快，第二、三产业发达，故以镇江、苏州、常州、无锡为主的城市，城市土地利用集约度相对较高。尤其是常州，由于近年来率先出台了进一步推进节约集约用地、加快产业转型升级的实施意见[26]，使其城市土地集约利用水平达到了较高程度。南京作为省会城市，其基础设施较完善[14]，社会经济活动集聚度高，其集约度也相对较高。而淮安、宿迁、连云港等苏北地区经济发展相对落后且缓慢，城市土地利用率较低[27]，使苏北地区整体的城市土地集约利用水平提高较慢。徐州虽地处苏北，却是重要交通枢纽及重要的煤炭基地和工业城市[13，27]，近年来其经济发展较快，因此城市土地集约利用程度相对苏北其他城市较高。可见，江苏省区域经济发展的不平衡，造成了明显的城市土地集约利用空间差异。
2.城市土地集约利用空间相关性。为进一步探讨城市土地集约利用的空间分布规律及各地区间的相关性，本文对江苏省各城市土地集约利用程度进行全局和局部空间相关性分析。
（1）全局自相关分析。1989—2012年江苏省13个市城市土地利用集约度的全局Moran’s I指数均为正（见表3），且呈上升趋势。根据国家五年计划周期和Moran值转折点年份，选取1989年、1995年、2001年、2002年、2007年和2012年6个时点进行分析。其中，1989—2001年Moran’s I值虽都大于0，但在正太分布假设的检验上却均小于1.65，表明在此期间江苏省城市土地集约利用程度表现出一定的随机性，空间相关性不显著。2001年之后，江苏省加大对土地资源有效利用的关注，其Z Score值均大于1.65，并通过了显著性检验，表明该时段江苏省城市土地集约利用在空间上存在着显著的正空间自相关，即江苏省内各个城市的土地集约利用度彼此之间具有较强的正相关性，且其空间分布呈现出相似城市土地集约利用水平之间的空间集聚效应。 （2） 局部自相关分析。局部自相关方法可揭示各区域的自相关情况，找出空间集聚性存在的地区。首先，利用Local Moran’s I对2012年数据进行分析，结果显示除盐城的局部自相关分析为负值，空间差异较大具有异质性以外，其他城市均为正相关。同时，上页图3表明江苏省城市土地集约利用分布存在非常明显的H-H聚集（热点）和L-L聚集（冷点），即在常州周围呈现一个高度集约热点区，说明该区域为城市土地集约利用的高水平地区；在宿迁、连云港城市周围则存在局部空间自相关的低洼聚集区域，说明该地区城市土地集约利用水平与周围区域集约利用水平都较低。
其次，对1989年、1995年、2001年、2002年、2007年及2012年城市土地集约利用水平进行热点分析，从而得出1989—2012年冷点和热点的空间位置变化。结果（见上页图4）显示，热点区域一开始出现在常州，然后逐渐向四周扩散，直至整个苏南和部分苏中地区成为热点区域，常州成为显著热点区域，其他城市则以常州为中心大体表现为较显著热点聚集，呈现出空间聚集模式，高值城市之间相互促进，各城市土地集约利用水平较高且有着较强的相关性；而冷点区域一直在苏北地区，且整体区域内存在相互制约现象，导致冷点区域逐步向整个苏北地区扩散影响，尤其是宿迁市，由较显著冷点逐步变成显著冷点，低值城市相互聚集，使得周边城市土地集约利用程度均不高。
对比聚集图和冷热点位置变化图表明，Local Moran’s I中的高高聚集接近于显著热点（常州）；Local Moran’s I的低低聚集接近于显著冷点（宿迁），由此揭示出空间聚集性地区所在。常州处于长三角中心地带，区位条件优越，高新技术产业集中，且该地区不断加快节约集约用地促转型[28]，因而常州城市土地利用集约程度达到较高的水平。与此同时，常州还与苏州、无锡联袂成片，构成苏锡常都市圈，形成了聚集效应，使以常州为中心的苏南和部分苏中地区有着较高的城市土地集约利用水平。而宿迁和连云港处于苏北边缘地区，缺少大城市的经济辐射，产业集群不明显，城市土地集约利用水平和经济发展状况均位于三类地区，故以宿迁、连云港为中心的苏北地区形成了低值聚类，其城市土地利用集约程度均不高。
以上分析表明，2002年之后江苏省城市土地集约利用水平在空间上具有明显的正相关性，出现了聚集状态的正相关，这表明各城市的土地集约利用相互影响、相互促进，且苏南地区集约利用度较高的城市起了引领作用。但是苏南苏北地区存在着明显的差距，两极分化严重，苏南地区经济辐射不能有效传递至苏北地区，而苏北地区因基础及区位等原因难以快速发展，致使苏北与苏南间的差距扩大，进一步扩大南北城市土地集约利用水平区域差异。因此，如何强化江苏南北经济的传导机制，协调南北差距，加快苏北产业转型与经济发展，增强产业集聚以提高城市土地集约利用水平，是江苏协调发展过程中亟待解决的重要问题。
三、结论与讨论
本研究在对江苏省13个城市土地集约利用水平进行综合评价基础上，采用空间自相关分析方法对其时空差异进行了分析，结果表明，1989—2012年江苏省各城市土地集约利用水平存在显著的时空差异特征。从时间变化特征来看，江苏省城市土地集约利用水平总体呈现上升趋势，但变化水平在地区之间存在差异；从空间特征看，城市土地集约利用水平呈现出苏南至苏北地区由高到低、逐步递减的状态，与江苏省经济发展空间差异基本相符。同时，江苏省内城市土地集约利用水平不均衡现象不断加剧，苏南集聚水平明显高于苏北。
不同城市在不同时段城市土地利用集约度的变化不同，其增长率不仅受到城市的自然、区位和技术政策等因素的影响，还与城市经济发展水平成正相关。苏南地区因毗邻上海而受到强劲经济辐射，其社会经济飞速发展，以常州为中心形成聚集效应，聚集程度不断增加，故其城市土地集约利用水平最高。苏中地区拥有省会南京，且毗邻苏南地区，其经济发展较快，城市土地集约利用程度较高。而苏北地区因缺少经济辐射，经济发展相对较慢，所以其城市土地利用集约度最低。同时，土地集约利用水平主要依赖于对土地的高投入和高产出，而苏北部分地区地均固定资产投资不高，单位土地工业总产值过低，投入产出效率不高，进一步造成低投入、低产出、低效益的状况，这也是其城市土地集约利用水平不高的重要原因。
参考文献：
[1] 舒帮荣，李永乐，曲艺，等.不同经济发展阶段城镇用地扩张特征及其动力——以太仓市为例[J].经济地理，2013，（7）：155-162.
[2] 任秀金，盖艾鸿.GIS辅助下的城市土地集约利用评价——以黄三角城市群为例[J].中国农学通报，2014，（11）：179-185.
[3] 卓秀伟，汤小华，李明辉.基于改进熵值法和空间自相关的城市土地集约利用评价——以江西省为例[J].福建师范大学学报：自然科学版，2015，（3）：88-97.
[4] 张乐勤，陈素平，陈保平，等.城镇化与土地集约利用耦合协调度测度——以安徽省为例[J].城市问题，2014，（2）：75-82.
[5] 李昌峰，武清华，张落成.土地集约利用与经济发展的空间差异研究——以长江三角洲地区为例[J].经济地理，2011，（2）：294-299.
[6] 郑华伟，刘友兆，丑建立.中国城市土地集约利用与生态环境协调发展评价研究[J].水土保持通报，2012，（1）：227-232.
[7] 宁小李，管莉婧，门明新，等.河北省城市土地集约利用时空分异特征[J].土壤通报，2015，（1）：48-53.
[8] 赵丽红，陈文波，邵虹.南昌市中心城区城市建设用地集约利用特征及空间相关性分析[J].长江流域资源与环境，2015，（8）：1286-1292.
[9] 邱磊，廖和平，龙雨娇，等.成渝经济区的城市土地集约利用评价及时空特征分析[J].西南师范大学学报：自然科学版，2010，（1）：208-213. [10] 刘善开，韦素琼，高月华，等.基于耦合模型的城市土地集约利用与城市化协调发展研究——以福建省9个设区市为例[J].福建师范大学学报：自然科学版，2015，（2）：96-105.
[11] 于尚云，郭建科.辽宁省城市土地利用集约度测定及其时空差异[J].经济地理，2014，（11）：140-145.
[12] 江苏省人均耕地仅为0.6亩 不足全国平均六成[EB/OL].江苏省委新闻网，2015-05-28.
[13] 曲福田.土地经济学[M].北京：中国农业出版社，2011：153-162.
[14] 雷广海，刘友兆，陆效平.江苏省13城市土地利用集约度时空变异及驱动因素[J].长江流域资源与环境，2009，（1）：7-13.
[15] 周浩，陈银蓉，顾颖敏.中国城市土地集约利用的时空差异与驱动力分析[J].湖北农业科学，2013，（2）：290-294.
[16] 刘善开，韦素琼.基于面板数据的福建省设区市城市土地集约利用时空差异研究[J].福建师范大学学报：自然科学版，2013，（6）：74-79.
[17] 舒帮荣，刘友兆，陆效平，等.能值分析理论在耕地可持续利用评价中的应用研究——以南京市为例[J].自然资源学报，2008，（5）：876-885.
[18] 张霞.土地集约利用水平评价指标体系研究[J].现代商贸工业，2013，（2）：18-21.
[19] 尚天成，高彬彬，李翔鹏，等.基于层次分析法和熵权法的城市土地集约利用评价[J].电子科技大学学报：社会科学版，2009，（6）：6-9.
[20] 邱炳文，王钦敏，陈崇成，等.福建省土地利用多尺度空间自相关分析[J].自然资源学报，2007，（2）：311-320.
[21] 王法辉.基于GIS的数量方法与应用北京[M].北京：商务印书馆，2011：213-215.
[22] 无锡土地开发强度逼近国际警戒线[EB/OL].土地资源网，2011-08-25.
[23] 江苏省政府关于印发江苏省主体功能区规划的通知[EB/OL].江苏人民政府网站，2014-02-12.
[24] 胡晓添，濮励杰.江苏省土地利用非均衡性研究[J].中国土地科学，2010，（7）：14-17.
[25] 雷军成，徐海根，曹铭昌，等.1990—2008年江苏省土地利用特征及MSA指数变化分析[J].水土保持研究，2015，（1）：194-200.
[26] 常州市政府关于进一步推进节约集约用地加快产业转型升级的实施意见[EB/OL].常州市政府网站，2012-07-30.
[27] 黎一畅，周寅康，吴林，等.城市土地集约利用的空间差异研究——以江苏省为例[J].南京大学学报：自然科学版，2006，（3）：309-315.
[28] 探索土地利用新规模 节约集约用地促转型[EB/OL].江苏国土资源厅网站，2012-11-25.
[责任编辑 陈凤雪]