城镇建设用地规模影响因素分析及预测——以江西省广丰县为例

以广丰县1996-2005年有关建设用地规模的社会经济统计数据为依据,利用主成分分析方法,分析该县建设用地变化的总体趋势和驱动因子,结果表明:影响建设用地规模的主要因素有国民生产总值、固定资产投资、城市化水平、人口等.同时,运用多元回归分析、因子分析等统计方法,建立建设用地需求量多元线性回归预测模型,该模型揭示了广丰县建设用地需求变化与主导影响因子之间的耦合关系及其互动机制,可以有效地模拟在各种社会经济因素综合影响下建设用地需求量的变化.     

基于AHP-DEMATEL的建设用地增长驱动因子重要性研究

近年来城市建设用地增长问题逐渐得到学术界的重视,建设用地增长驱动因子的甄别与影响力分析成为建设用地增长研究的一个重要领域。以传统决策试验与评价实验室方法(DEMATEL)为基础,提出了适合于驱动因子影响力识别的AHP-DEMATEL方法,分析驱动因子对建设用地增长影响的重要程度,获得驱动因子的重要性排序。研究结果发现,经济因素、社会因素和政府因素对建设用地增长的影响明显高于自然因素,政府因素在建设用地增长中扮演着至关重要的角色,GDP、人口和政府发展冲动是影响建设用地增长的关键驱动因子。     

建设用地扩张影响因子的选取及分析

研究建设用地规模扩张的影响因子,并选取相关性较显著的因子,与建设用地间建立合理的多元回归模型,拟合建设用地发展趋势,可对用地扩张规模及需求进行预测.通过对某市历年统计数据中的诸多影响因子进行相关分析,筛选剔除存在多重共线性以及与建设用地相关性较弱的因子,建立科学的多元回归模型,并与灰色GM(1,1)模型法的结果作比较.结果表明,所选取的驱动因子合理,其与建设用地扩张的趋势相适应,所建立的多元回归模型可靠,可较好的拟合用地的发展趋势.     

基于灰色—BP神经网络耦合模型的杨凌示范区建设用地规模预测

建设用地是一个地区发展的重要物质载体,合理确定建设用地规模是地区理性发展和土地利用管理的重要依据。以杨凌示范区1997-2008年社会经济数据和建设用地数据为基础,运用Pearson相关分析确定了建设用地规模变化驱动因子,通过GM（1,1）模型预测出各驱动因子2009-2015年的数值。以1997-2008年建设用地规模及驱动因子数据为基础运用误差反向传递学习算法对神经网络进行训练,预测出了杨凌示范区2009-2015年的建设用地规模。     

城市建设用地与其影响因子的定量分析--以山东省即墨市为例

城市建设用地的变化是其影响因子综合作用的结果。客观地把握驱动土地利用变化的方式、了解土地利用的变化特征，是实现区域可持续发展重要的决策基础。本文对建设用地和其影响因子预测方法进行了探索性的研究，建立社会经济发展对城市建设用地影响的数学模型；通过影响因子的回归预测，进而得到特定时期的用地指标预测值，为宏观把握建设用地的发展趋势和影响因素提供依据。     

城市土地市场发展的驱动机制:理论与实证研究

城市土地市场发展的驱动机制是重要的理论和现实问题。城市土地市场发展的驱动因子主要包括自然、经济和社会因子,其中经济、社会因子是短期土地市场发展的主导因子,相关制度通过影响驱动因子的作用机制使市场发展表现出不同的外部特征。通过分析和选择驱动因子,以南京市为例进行主成分分析,发现宏观经济发展和工业化、城镇化水平提升是当前城市土地市场发展的主要影响因素,但地方政府的偏好可能影响土地市场的健康发展。应从改善社会收入分配、转变政府职能、推动集体建设用地入市等方面入手保障城市土地市场稳定健康发展。     

基于地理探测器的城市建设用地规模时空差异及影响因素分析

研究目的:分析城市建设用地规模时空差异及其影响因素,为制定区域差别化的城市建设用地供应政策提供决策参考。研究方法:在分析345个城市建设用地规模时空变化的基础上,运用地理探测器识别城市建设用地规模扩张的影响因素及其交互作用。研究结果:(1)中国城市建设用地面积虽然持续增长,但增速逐渐放缓;(2)城市建设用地扩张存在较大空间差异,扩张规模按东部、西部、中部、东北地区逐渐递减,扩张速度按西部、中部、东部、东北地区逐渐递减;(3)全国城市建设用地扩张主要受投资驱动的影响,东部地区和东北地区由人口驱动转为产业驱动,中部地区由人口驱动转为投资驱动,西部地区城市建设用地扩张一直受投资驱动较为明显;(4)影响因子两两之间均为增强关系,包括双因子增强和非线性增强,2000年,投资水平、产业结构及学校数量交互作用极强,而到2015年,实际利用外资与其他因子的交互性明显增强。研究结论:中国城市建设用地扩张受产业、投资和人口共同驱动,但驱动力大小存在较大空间差异。应针对不同区域的主要驱动因素实施差别化管理,缓解城市建设用地规模扩张。     

农村居民点用地动态变化及驱动力分析--以青岛市为例

为了弄清楚农村居民点用地时空演变的规律性,以青岛市1996-2004年社会经济统计数据为依据,利用定量方法对青岛市农村居民点用地数量变化及区域差异进行了分析,在此基础上提取了影响农村居民点用地变换的驱动因子.结果表明:青岛市1996-2004年农村居民点用地数量总体上呈逐年减少趋势,农村居民点用地变化区域差异明显;经济发展动态因素和农业科技进步因素是影响青岛市农村居民点用地变化的主要动因.     

农村集体建设用地流转的驱动机制分析

从社会经济、土地制度等因素出发,结合经济计量模型进行实证检验,探讨了农村集体建设用地流转的驱动机制。结果表明:社会经济因素、土地制度因素显著影响了农村集体建设用地流转。具体来看,非农产业发展水平、农地管制水平以及土地市场发育程度,与农村集体建设用地流转规模显著正相关,是农村集体建设用地流转的主要驱动力;城镇化发展、固定资产投资也在一定程度上影响了农村集体建设用地流转进程;并且集体建设用地流转存在明显的地域差异。因此,加强流转的规范管理应该从多方面着手,通过完善相关法律法规,科学编制土地利用规划,加强土地市场建设,从而保障农村集体建设用地流转的顺利进行。     

1990—2015年海河流域土地利用时空变化特征及驱动机制研究

［目的］海河流域是我国社会经济发展最为活跃地区之一,在国家经济发展中具有重要战略地位。通过研究海河流域土地利用时空变化特征及驱动机制,为优化海河流域土地利用规划和土地资源管理提供科学依据。［方法］利用ArcGIS和SPSS软件等工具,通过空间分析、相关分析和主成分分析等方法,应用土地利用转移矩阵并结合经济社会和自然驱动因子,探索了1990—2015年海河流域土地利用时空变化特征和驱动机制。［结果］（1）1990—2015年海河流域的主要土地利用类型为耕地、林地、草地,其中建设用地面积变化最为显著,变化率达到3683%; 面积占有率由667%上升到913%。（2）1990—2000年林地、草地、建设用地、未利用地、耕地变化显著, 2000年之后变化幅度减小。不同时间段内,海河流域各种土地利用变化速度基本上具有一致性。（3）从空间上看,北京市的建设用地由中心向外扩张,渤海湾沿岸建设用地扩张明显。草地、未利用土地和耕地面积均呈下降趋势,其中未利用地减少幅度最大,面积下降了1607%。（4）1990—2015年耕地是转出面积最多的土地利用类型,主要转出为建设用地、林地。（5）从驱动机制来看,导致海河流域土地利用方式和目的变化的主要驱动因素为社会经济发展（GDP）、人口增长,其次为气候变化,主要是降水和温度的变化。［结论］1990—2015年该流域社会经济快速发展和城市化进程导致了土地利用类型的显著变化。国家施行的经济、生态政策对海河流域土地利用变化造成一定影响。该时期土地利用变化格局是人类活动和气候变化共同影响的结果。     

我国耕地变化驱动力研究进展：驱动因子与驱动机理

[目的]综述耕地数量变化的驱动因子与驱动机理,为未来丰富相关研究以及针对性地制定耕地保护对策提供参考。[方法]文章主要应用了文献分析法、分类统计法和比较分析法。[结果](1)耕地数量变化的驱动因子主要包括自然因子和社会经济因子,地形、气候等自然因子往往在较长时间内发挥作用,经济状况、区位条件等社会经济因子在短期内对耕地变化的影响较大,国家政策是特殊的社会经济因子。(2)自然因子和社会经济因子分别通过改变土地生产潜力、影响耕地和建设用地平衡来驱动耕地数量变化,社会经济因子中的政策因子通过强化或减弱土地某项功能对耕地变化产生影响。(3)自然因子对耕地数量变化的驱动作用在快速城镇化地区、粮食主产地区和生态脆弱地区依次增强,社会经济因子的驱动作用依次减弱,政策因子是所有区域耕地数量变化的主要驱动因子。(4)快速城镇化地区、粮食主产地区和生态脆弱地区的耕地数量变化分别主要受到建设占用、粮食生产和经济发展压力、自然条件限制及退耕还林驱动。[结论]探究耕地变化的驱动因子和驱动机理是提高耕地管理效率的有效途径,未来研究应当向全面分析耕地变化内涵,定量研究政策因子,衔接耕地保护对策制定等方向发展。     

江苏省农村城镇化进程中的村庄用地集约化研究

研究目的:以1990年以来江苏省农村城镇化过程中的村庄规模变动为基础,指出当前村庄用地发展中面临的主要问题,探讨其变化的动力机制与用地集约化的途径。研究方法:文献资料法,统计分析法。研究结论:江苏省农村城镇化过程中村庄总人口减少和用地面积增大并行,江苏省城镇用地与农村用地同步扩张;村庄规模的变动受内、外因的共同影响,城镇空间扩展和基础设施建设是主要的外因,内部建设用地变动是主要的内因。未来村庄用地集约化要进一步加强村庄规模的调控力度,使其协调发展,适应农村用地集约化发展的需要。     

广西耕地资源数量变化的人文驱动力研究

以广西1990-2003年的耕地及相关社会经济统计数据为依据，利用主成分分析法，定量分析了广西耕地数量变化的人文马区动因素。结果表明，影响广西耕地数量变化的主要人文驱动要素为人口增长、经济发展和农业科技进步。此外，国家相关政策也起着相当重要的驱动作用。     

黑龙江省建设用地变化对碳排放的影响

黑龙江省正处于城镇化快速发展期,主要表现在建设用地扩张和人口城镇化,这都将对黑龙江省的碳排放量产生重要影响。本文将利用STIRPAT模型,应用岭回归方法计量分析建设用地扩张和人口城镇化率对碳排放的影响。以黑龙江省1993至2012年这阶段的碳排放情况的进行实证研究,结果表明,建设用地扩张、城镇化率和人均GDP因素对黑龙江省1993~2012年碳排放具有增量效应影响显著,是导致黑龙江省碳排放持续增加的主要驱动因素。能源强度对碳排放具有减量效应,提高能源利用率是黑龙江省实现碳减排的重要途径。     

山东省生态用地变化及驱动因素影响评价

［目的］研究第二次土地利用现状调查以来山东省生态用地变化特点及驱动因素,评价各类驱动因素对生态用地的影响程度,为科学编制区域空间规划,保护和合理利用生态用地提供参考。［方法］文章构建了全省生态用地转移矩阵,归纳了影响生态因素变化的主要驱动因素,提出了驱动力指数计算方法,定量分析和比对了各驱动因素对生态用地的影响。［结果］2009—2017年生态用地共计转出2048万hm2,占生态用地总面积的472%; 转入316万hm2,占生态用地总面积的072%。8年来全省生态用地净减少1732万hm2,占2009年生态用地总面积的400%。生态用地的流向以耕地最多,向城镇村及工矿用地流出次之,向设施农用地的流出也有较大面积。［结论］（1）在影响生态用地变化的六大驱动因素中,耕地开发和城镇村工矿占用的驱动力指数最高,非耕农业占用对生态用地的变化有一定影响。（2）六大因素中城镇村工矿占用对当地生态环境的破坏力最强。     

广东省县域乡村土地利用功能的时空分异及影响因素研究

研究目的:探讨2010—2018年广东乡村土地利用功能的类型识别、时空差异以及影响因素。研究方法:系统聚类、因子分析、地理探测器。研究结果:(1)基于土地利用结构,乡村土地利用可分为耕地型、园地型、林地型、设施农用地型、建设用地型、均衡型6种类型;(2)生态功能始终为广东省县域乡村发展主因子,非农生产功能凸显,农业生产功能、生活功能仍是乡村特征重要组成,不同乡村类型的功能因子存在空间异质性;(3)土地类型、地理区位、城镇化、人口流动、古村落分布、交通运输等对广东乡村土地利用功能具有显著影响,且不同功能因子影响因素各有差异。研究结论:乡村土地利用功能存在时空异质性,应分区分类制定差异化土地利用政策。     

城乡统筹视角下的集体建设用地市场发育测度及影响因素研究 ——以30个入市改革试点为例

研究目的:探究中国当前集体建设用地市场的构建和发育情况及其与国有建设用地市场的关系,分析影响集体建设用地市场发育程度的因素。研究方法:面积比重测度法,逐步最小二乘法。研究结果:(1)各试点区县的集体土地市场发育程度分化明显,除广东(0.77)、广西(0.53)外,各试点区县的市场发育指数均不超过0.4;(2)集体建设用地市场发育指数主要受建设用地需求和地方政策两方面的影响,而试点时长和经济发展水平影响不显著。研究结论:受国有建设用地市场影响,在近郊和乡村,集体建设用地市场的构建和发育遵循不同的逻辑;在市场发育初期,地方政府应主动构建有效的市场机制和增值收益分配机制,以培育城乡统一的建设用地市场。     

安徽省茶叶生产时空集聚演变及驱动因素研究

[目的]探明茶叶区域格局演变特征,对优化安徽省茶园空间布局意义重大。[方法]文章基于空间分析手段和县域统计信息,定量探究1998—2019年安徽省53个县区茶叶生产格局变迁规律,并对演变驱动因素进行了分析。[结果]（1）安徽省茶园种植区域向皖西、皖南空间集聚不断增强。安徽省茶园种植主要分布在两大热点区域：以歙县、黄山市辖区为核心的皖南地区,以霍山县、岳西县为核心的皖西地区。（2）茶叶生产格局由“单核心”向“双核心+周围小中心”的集聚模式转变。（3）标准差椭圆分析表明,安徽省茶园沿NW-NE方向展布,椭圆扁率由1998年的0.46增加至2019年的0.54,椭圆中心逐步向西北方向迁移。[结论]安徽省茶园时空格局集聚及演变的驱动因素趋于多元化。自然资源是区域茶园生产变动的首要因子,政策因素是安徽省茶叶时空集聚的导向性因素,茶叶技术及茶园规模化建设是茶园扩张的推动力,茶叶市场、效益等外部性因子对茶园格局变迁发挥着日趋重要的影响。     

山东省土地利用变化的基本特征与区域差异

本文基于1990、2000、2010和2015年山东省的四期Landsat TM遥感影像,采用目视解译方法,对山东省的土地利用类型进行人工解译得到四个时期的土地利用数据库,运用单一土地利用动态度来描述土地类型的变化强度,利用ArcGIS空间分析功能计算各土地利用类型之间的转移矩阵,从而分析山东省土地利用类型的转移特征与区域差异。结果显示,(1)1990-2015年,山东省耕地面积不断减少,主要向建设用地、水域、林地转变;城镇建设用地面积不断上升且呈“东中集中,西北西南相对少”的趋势;农村居民点用地面积增长较快的主要特点是“西北西南增幅大,自东向西蔓延”,面积增长较快;天然湖泊等水域面积向人工水域面积转变,变化最大为南四湖;(2)土地利用动态度变化较大,整体来看,建设用地变化最大,其次是水域、耕地和未利用地;(3)土地利用变化原因主要在于经济驱动、市场导向和政策调控。其中,经济驱动因素主要在耕地—建设用地转换中最为明显,市场导向更多地影响了土地利用类型内部的相互转换,而政策调控直接影响了耕地—林地的相互变化。     

基于转变发展模式的四川与广东农业经济比较分析

文章通过分析2000~2013年四川省与广东省的农业结构及其变动对农业经济增长的影响,分析比较四川省与广东省的农业发展模式、农业经济水平等2个农业指标和2省农林牧渔业总产值的差异,用以解析四川省与广东省农业经济差异性变化的原因。结果表明,四川省农业结构调整主要集中在以水稻等粮食为主的种植业与以生猪等肉类为主的畜牧业上;广东省农业结构调整主要集中在以粮食、水果为主的种植业与以水产品为主的渔业上。其中,种植业的增长对2省农业总产出增长的拉动能力均是最大,四川省的畜牧业、广东省的渔业对农业经济也有一定影响,而2省的林业对农业经济的影响均为较小。