基于PSR模型的城市土地集约利用评价研究
——以安徽省为例
江激宇，李 啸，章丽萍
(安徽农业大学 经济管理学院，安徽 合肥 230036)
摘 要 ：本文基于“压力-状态-响应(PSR模型)”，结合SPSS22.0软件，采用主成分分析法，评价安徽省城市土地集约利用水平。研究结果如下：2006-2016年安徽省城市土地集约利用状况呈现动态上升趋势，集约利用程度日益增强，且各准则层间协调度较为稳定，研究区内土地集约利用水平仍有较高的提升潜力空间；同时也存在人口流出及产业结构转型受阻等发展问题。结论如下：安徽省应发挥政府职能，对城市土地集约利用进行合理引导和监管，继续挖潜城市土地内部潜力，合理引导产业转型，并积极完善人才优惠政策,促进城市社会经济发展。
关键词 ：PSR模型；集约利用；安徽省
土地是经济可持续发展的根本保障，城市土地与城市社会经济发展有着密切关系，城市土地合理利用问题的研究从城市诞生之日起便已开始[1]。为贯彻落实党的十九大精神，国土部门开展了新一轮土地利用总体规划编制试点工作，统筹考虑“三位一体”耕地保护、生态国土建设、资源节约集约利用、区域协同及城乡融合发展等目标。推动转变土地利用方式、提升质量，强化空间治理能力建设，实现城市土地集约利用。因此评价城市土地的集约利用水平成为十分重要的课题。本文对城市土地的集约利用水平进行评价，提出改进建议对于安徽省的城市土地利用的可持续发展具有深远意义。
近年来，随着城市的发展，学者们对城市土地集约利用评价的研究日益增多，曹银贵等人对 14个省会城市 1997—2005年的城市土地集约度进行了比较分析[2]；曲长祥等从经济、社会和生态环境三个因素构建城市土地集约利用评价指标体系，利用SPSS19.0进行计算,对影响绥化市土地集约利用水平的驱动因素进行分析[3]。；张苗、陈银蓉等从“低碳视角”构建指标体系，分析武汉市土地低碳利用水平[4]；董捷等人基于"生产—生活—生态"功能视角,利用全局主成分分析法测度城市群各市域土地集约利用度，分析城市群土地集约利用总体与局部空间差异特征[5]。本文采用主成分分析，结合 PSR模型对安徽省 2006—2016年的相关指标数据进行测算，通过建立一个客观科学的城市土地集约利用评价指标体系对安徽省的城市土地集约利用现状进行评价，研究现状及趋势、发现问题、提出建议。
一、理论框架
(一)城市土地集约利用的内涵
城市土地集约利用是劳动、资金、技术等要素的投入所带来的土地利用效益，通过布局合理、结构优化和可持续发展以期取得经济、社会和生态效益的统一，集约是一个相对的概念，并随着社会、经济、科技和生态环境要求而相应的改变。
(二)城市土地集约利用的PSR框架
“压力—状态—响应”(PSR)模型，常用于评估环境质量和生态风险控制。近年来，专家学者们逐渐用PSR模型来评价城市土地的集约利用，反映城市土地压力、状态和响应之间的相互影响。城市土地集约利用面临的“压力”是人口增长、经济建设和环境破坏等对土地承载力的作用。城市土地“状态”指一定时间阶段的城市土地所承载的各项人均、地均指标、经济发展水平以及环境变化情况。“响应”指政府部门采取有效的措施来减轻、恢复城市土地所面临的压力和状态，及时预防人类活动对城市土地的负面影响。
二、研究区概况、指标体系构建及数据来源
(一)研究区概况
安徽省位于华东地区西北部,介于东经 114°54′—119°37′,北纬 29°41′—34°38′之间,国土面积14.01万平方千米,2016年安徽省国内生产总值达24 117.9 亿元，区域内建成区面积1 469.16平方公里。安徽省未来五年将全面开创现代化五大发展美好建设新局面，因此，进行城市土地集约利用评价研究是缓解地区人地矛盾、促进土地可持续利用的重要举措。
(二)指标体系构建
根据指标标准化数据和权重，利用公式(3)、(4)、(5)计算得到 2006—2016 年安徽省城市土地集约利用的各准则层数值、集约度和协调度。城市土地利用评价结果见表4。
kw_jieba = list（jieba.cut（text,cut_all=False, HMM=False）） #分词
表1 基于PSR 模型的城市土地集约利用评价指标体系
式中：W′j是第j个指标归一化处理前的权重；gi和aij分别为第i个主成分的总体方差贡献率和第j个指标在第i个主成分中的因子回归系数；n为主成分的个数。
式中：Xij和Yij为第i年第j个指标的原始数据和标准化后的数据，Xjmin和Xjmax为第j个指标的最小值和最大值。
机组运行中，无论汽封碰磨多严重，改变的仅有汽封块的齿高，其他部分不会因碰磨而改变。因此，大修解体后测量汽封齿高，与原始齿高比较，是考量间隙分布情况的有效手段。每道汽封应测量上、下、左、右四点。测量方式，可以用深度尺测量梳齿高度，如图1a所示，也可以使用游标卡尺测量汽封块厚度，如图1b所示。
2. 数据标准化。在多指标综合评价中，为保证评价结果的准确性，原始指标数据需要进行量纲差异处理，采用离差标准化方法，对原始数据进行线性变换，公式如下：
（3）从生命周期费用来看，加装中间换热器的地下水源热泵系统和地埋管地源热泵系统的LCC值较高，而空气源热泵系统相对这两种方案具有明显的优势，因此，从经济性的角度来看，应采用空气源热泵系统。
4. 综合评价计算。利用指标标准化数值和归一化处理后的权重，计算 11个年份的城市土地集约利用评分及压力、状态、响应子系统评分，公式为：
1. 城市土地利用类型的划分是一个不断变化的动态过程，因而在学术界并无统一的划分标准。本文结合安徽省的实际情况，按综合计算分值60(含)-80、80-90(含)、>90划分为较粗放利用、基本集约利用及集约利用，由表(4)集约度可以看出从2006—2016年安徽省城市土地集约利用水平总体呈现阶段性上升的趋势。2006—2009年安徽省城市土地集约利用程度较低，此阶段的土地利用方式较为粗放；2009—2013年，土地集约度由较为粗放转为基本集约；2013年后，随着建设用地总量的严格控制、土地利用结构和布局不断优化以及土地节约集约制度的完善，城市建设用地利用趋向于精明式发展，土地集约化程度逐渐提高。
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5. 协调度测算。城市土地集约利用是一个动态的过程，建立协调度函数可用于评价压力、状态、响应三个准则层之间相互协调的程度和土地利用水平的关系[6]。其公式为：
式中CI为协调度指数，S1、S2、S3 分别为P、S、R准则层得分，当三个准则层分值越接近，CI值越接近√3，表明PSR 各准则层间协调度越高。
(三)数据来源
本文研究数据跨度 为2006—2016年，为保证数据的可获得性和代表性，评价指标数据主要来源于历年《中国城市建设统计年鉴》、《安徽省统计年鉴》和《安徽省国民经济和社会发展统计公报》等。
三、安徽省城市土地集约利用评价
(一)数据处理结果
借助SPSS22.0软件对2006—2016年12个指标的标准化数据进行主成分分析，得出结果(表2)。根据分析结果，按照特征根大于1和累计贡献率大于85%的条件，选取2个满足条件的主成分，其累计方差贡献率达到89.63%。对提取结果进行正交方差最大旋转，根据公式(3)计算指标权重(表3)。
表2 特征根与方差贡献率
表3 旋转后的因子回归系数和指标权重
从表3 可以看出，第一主成分对单位土地二、三产业增加值(X5)、城市地均固定资产投资(X10)指标有较大的载荷系数，主要是反映土地产出及土地投入水平；第二主成分对地均GDP(X8)、建设用地年增长率(X3)2个指标有较大的载荷系数，主要是反映产值密度和城市建设用地增量。
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1. 评价指标体系的确定。为了保证评价结果科学客观全面，本文在遵循数据的有效性、科学性以及可得性的基础上，借鉴相关学者的研究成果，本文选取的压力指标为城市人口密度、GDP 增长率、建设用地年增长率和建成区绿化覆盖率，选取单位土地二、三产业增加值、地均工业产值、城市人均建设用地、地均GDP、人均绿地面积作为状态指标，选取城市地均固定资产投资、污水处理率和生活垃圾无害化处理率作为响应指标。
表4 2006—2016 年安徽省城市土地集约利用评价值
(二)城市土地集约利用评价分析
式中：Ai为第i年土地集约利用状况的评分；n为指标的个数；Yij为第i年第j个指标的标准化数据；Wj为第j个指标的归一化处理的权重。另外，为了更加直观反应城市土地集约利用水平，再将评分结果进行转化，公式如下：
2. 安徽省城市土地压力方面，具体来看，2007—2011年城市土地集约利用的压力分高于状态和响应分，表明系统压力超过状态及响应措施的发展阶段，人口转移和快速经济增长等导致城市盲目扩张和土地不合理利用；至 2011年，系统状态和响应的评分逐渐超过压力，主要是因为政府意识到土地集约利用的重要性和紧迫性，积极采取一系列法规政策，加大对区域土地利用科学引导，重视土地集约化发展；2010年后，状态分值远高于压力和响应分值，说明政策措施作用的滞后性，土地集约化水平逐渐显现，土地产出效益达到新阶段。2006—2016年11年间，城市人口密度增长幅度为22.5%。2006—2011年安徽省 GDP增速较快，2012年后GDP增速逐年放缓，到2018年上半年安徽省经济运行平稳向好，迈向高质量发展，GDP增速位居全国第六位。城市建成区绿化覆盖率明显上升，2016年建成区绿化覆盖率达41.71%。
3. 主成分分析确定权重。构建标准化后的数值为变量的矩阵，使用 SPSS22.0软件计算得到矩阵特征根和方差贡献率，在此基础上选择主成分，并对其提取结果进行正交方差最大旋转，得到因子回归系数，根据主成分的方差贡献率与因子回归系数计算出各指标权重，公式如下：
土地状态方面，基本呈现与安徽省城市土地利用状态一致，2016年地均二三产业产值增加到2006年的2.39 倍，地均工业产值由2006年的1.92亿元/km2增加到2016年的4.92亿元/km2，增加了1.5倍，土地利用效益不断增强。2006—2016年城市人均公园绿地面积增加了近1倍，保证了土地的足够投入，投入和产出基本协调。
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进行产业风险评价能有效识别并规避信贷业务风险。在对特定产业的信贷客户进行风险分析时，通过对产业的发展情况、未来态势及相关政策进行分析，掌握产业整体的发展经营水平和财务情况，把握产业的总体风险水平，做到提前识别具有较大产业风险的客户，并能更全面地对掌握客户企业的风险信息。并且在识别到产业风险发生可能时，就可以提前部署风险化解计划，更高效地规避和减少风险损失。
响应分数逐年攀升，说明安徽省政府坚持和完善最严格的集约用地制度，发挥政府作用，高度重视土地集约利用，采取积极有效的措施来应对土地压力，加快土地利用方式和经济发展方式的转变。2016年，安徽省城市地均固定资产投资额为133678万元/km2，与2006年相比增加了3.28倍。除了加大资金投入外，安徽省政府加强固体废物收集处理设施的配套建设，完善收运体系，基本实现了市县生活垃圾处理设施全覆盖。并且加快污水处理产业化步伐，提高城市污水处理能力和水平，2016 年城市生活垃圾无害化处理率和污水处理率，分别达到99.94%和97.36%。
3. 其次，系统协调度数值从 1.37稳步趋于1.71，逐渐逼近√3，也就表明各压力、状态、响应3个系统的评分接近，系统内部趋于稳态。
四、结论与讨论
第一，2006—2016年安徽省城市土地集约利用状况呈现动态上升趋势，集约利用程度日益增强，其中，可分为2006—2009年的较为粗放利用阶段，2009—2013年基本集约阶段和2014—2016年的集约利用阶段。另外，城市土地集约利用PSR系统协调度处于稳定动态变化。
第二，安徽省坚持布局集中、产业集聚、用地节约、环境友好的原则，在城市土地利用的过程中，重视集约用地，加大响应措施，以减轻不断增长的土地集约利用压力，继续挖潜城市土地内部潜力，合理引导产业转型，并积极完善人才优惠政策,促进城市经济增长和社会发展。发挥政府职能，合理引导和监管城市土地的集约利用。
第三，评价结果表明基于PSR模型构建城市土地集约利用评价指标体系是可行的,具有一定的指导作用。但由于影响因素繁杂众多，数据采集比较困难，因此在甄选指标时可能存在不足,评价体系还有待进一步完善。
参考文献 ：
[1] 何芳. 城市土地集约利用及其评价[M]. 上海：同济大学出版社，2003：2-3.
[2] 曹银贵, 袁春, 王静, 等. 1997-2005年区域城市土地集约度变化与影响因子分析[J]. 地理科学进展, 2008,27(3): 86-93.
[3] 曲长祥, 刘璐, 冯翔迪. 城市土地集约利用评价及其驱动因子分析——以绥化市为例[J]. 东北农业大学学报,2015, 46(4): 94-100.
[4] 张苗, 陈银蓉, 周浩. 基于 DSR模型的城市土地低碳集约利用评价——以武汉市为例[J]. 水土保持研究, 2015,22(5): 169-175.
[5] 董捷, 陈星, 张安录. 基于“三生”功能的长江中游城市群土地集约利用空间差异研究[J]. 华中农业大学学报(社会科学版), 2017(6): 110-117，152.
[6] 史丽君, 张绍良, 王浩宇,等. 基于PSR框架的徐州市城市土地集约利用评价研究[J]. 国土与自然资源研究,2006(1): 4-5.
中图分类号 ：F301.24
文献标识码： A
文章编号： 1674-327X (2019)02-0017-04
DOI ：10.15916/j.issn1674-327x.2019.02.005
收稿日期 ：2018-10-12
作者简介 ：江激宇(1964-)，男，安徽桐城人，教授，博士。
网络出版地址 ：http://kns.cnki.net/kcms/detail/21.1566.C.20190325.1043.015.html
(责任编校：李延军)
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