东北地区产业结构优化与城市土地集约利用协调性

doi:10.31497/zrzyxb.20220312

摘要/Abstract

摘要：

精准识别产业结构优化与城市土地集约利用的协调状况,对于推动东北地区产业结构转型升级、协调国土空间规划及产业布局具有重要现实意义。运用耦合协调度模型及探索性空间数据分析法,深入探究了2009—2018年东北地区产业结构优化与城市土地集约利用的耦合协调水平及其空间相关性。结果表明：（1）东北地区城市产业结构合理化水平逐年降低,且区域差异程度较大;产业结构高级化水平小幅上升,但不存在明显的空间分异特征。（2）城市土地集约利用水平呈现出先上升后下降的倒“U”型演变特征,并沿着哈大交通经济带的中心城市向两侧梯度递减。（3）产业结构合理化、产业结构高级化与城市土地集约利用协调度分别呈现先上升后下降及稳步上升的演变态势。两协调度均以大连、哈尔滨等城市为中心向外辐射,呈现“多中心多圈层”的空间分布特征。（4）城市两系统协调度存在显著的空间正相关,但显著性逐年减弱,其中高—高聚集类型主要集中在辽中南城市群,低—低聚集类型集中在黑龙江东部城市群。

关键词: 产业结构优化, 城市土地集约利用, 产业结构合理化, 产业结构高级化, 协调性

Abstract:

Accurate identification of the coordination between industrial structure optimization and urban land use intensity has important theoretical value and practical significance for promoting the transformation and upgrading of industrial structure, coordinating land space planning and industrial layout, as well as achieving a new round of high-quality revitalization in Northeast China. This paper uses Theil index, Moore structure change index, entropy weight method plus the coupling coordination degree model and exploratory spatial data analysis method to explore the coupling coordination level and spatial correlation between industrial structure optimization and urban land use intensity in the study area from 2009 to 2018. The results show that: (1) The rationalization level of urban industrial structure is decreasing year by year, with a large regional gap, which is reflected in the high level of central cities and low level of surrounding cities. The upgrading level of industrial structure rose slightly, with no obvious spatial differentiation. (2) The level of urban land use intensity shows an inverted "U" shape, which first increases and then decreases, and finally decreases along the central cities of Harbin-Dalian Transportation Economic Belt. (3) The coordination degree of industrial structure rationalization and urban land use intensity first increased and then decreased. The coordination degree of industrial structure upgrading and urban land use intensity gradually increases with time. The two coordination dispatching centers of Dalian and Harbin present a spatial distribution of "multi-center and multi-circle pattern". (4) There is a positive spatial correlation between the industrial structure optimization and the coupling coordination degree of urban land use intensity, but the significance is weakening year by year. The H-H aggregation areas concentrated in the Central-south Liaoning urban agglomeration, while L-L aggregation areas concentrated in the Eastern Heilongjiang urban agglomeration. In order to improve the coordination of industrial structure optimization and urban land use intensity, based on the empirical results and the actual development, two policy suggestions are put forward in this paper. One is giving full play to the advantages of central cities such as Shenyang, Dalian, Changchun and Harbin, so as to drive the surrounding cities to realize the coordinated development of industrial structure optimization and urban land use intensity; the other is coordinating the allocation of industries according to local conditions and forming the connotation intensive industrial development trend on the basis of urban land intensive use.

Key words: industrial structure optimization, urban land use intensity, rationalization of industrial structure, upgrading of industrial structure, coordination

张明斗, 翁爱华. 东北地区产业结构优化与城市土地集约利用协调性[J]. 自然资源学报, 2022, 37(3): 734-752.

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图/表 11

表1

图1

表2

图2

表3

东北地区产业结构优化与城市土地集约利用协调度

城市	产业结构合理化与城市土地集约利用水平协调度				产业结构高级化与城市土地集约利用水平协调度
城市	2009年	2012年	2015年	2018年	2009年	2012年	2015年	2018年
沈阳	0.889(Ⅳ)	0.954(Ⅳ)	0.915(Ⅳ)	0.755(Ⅲ)	0.806(Ⅳ)	0.820(Ⅳ)	0.842(Ⅳ)	0.753(Ⅲ)
大连	0.856(Ⅳ)	0.929(Ⅳ)	0.872(Ⅳ)	0.858(Ⅳ)	0.784(Ⅲ)	0.791(Ⅲ)	0.840(Ⅳ)	0.830(Ⅳ)
鞍山	0.718(Ⅲ)	0.877(Ⅳ)	0.699(Ⅲ)	0.656(Ⅲ)	0.692(Ⅲ)	0.766(Ⅲ)	0.692(Ⅲ)	0.66(Ⅲ)
抚顺	0.418(Ⅱ)	0.852(Ⅳ)	0.664(Ⅲ)	0.713(Ⅲ)	0.472(Ⅱ)	0.670(Ⅲ)	0.660(Ⅲ)	0.678(Ⅲ)
本溪	0.622(Ⅲ)	0.832(Ⅳ)	0.644(Ⅲ)	0.495(Ⅱ)	0.604(Ⅲ)	0.669(Ⅲ)	0.642(Ⅲ)	0.515(Ⅲ)
丹东	0.720(Ⅲ)	0.795(Ⅲ)	0.533(Ⅲ)	0.554(Ⅲ)	0.711(Ⅲ)	0.718(Ⅲ)	0.543(Ⅲ)	0.548(Ⅲ)
锦州	0.584(Ⅲ)	0.911(Ⅳ)	0.611(Ⅲ)	0.640(Ⅲ)	0.584(Ⅲ)	0.715(Ⅲ)	0.615(Ⅲ)	0.640(Ⅲ)
营口	0.607(Ⅲ)	0.850(Ⅳ)	0.669(Ⅲ)	0.540(Ⅲ)	0.594(Ⅲ)	0.748(Ⅲ)	0.663(Ⅲ)	0.545(Ⅲ)
阜新	0.436(Ⅱ)	0.236(Ⅰ)	0.216(Ⅰ)	0.055(Ⅰ)	0.451(Ⅱ)	0.265(Ⅰ)	0.212(Ⅰ)	0.506(Ⅲ)
辽阳	0.312(Ⅱ)	0.542(Ⅲ)	0.440(Ⅱ)	0.435(Ⅱ)	0.386(Ⅱ)	0.541(Ⅲ)	0.484(Ⅱ)	0.481(Ⅱ)
盘锦	0.814(Ⅳ)	0.860(Ⅳ)	0.841(Ⅳ)	0.773(Ⅲ)	0.583(Ⅲ)	0.459(Ⅱ)	0.723(Ⅲ)	0.731(Ⅲ)
铁岭	0.678(Ⅲ)	0.948(Ⅳ)	0.787(Ⅲ)	0.726(Ⅲ)	0.548(Ⅲ)	0.540(Ⅲ)	0.741(Ⅲ)	0.716(Ⅲ)
朝阳	0.432(Ⅱ)	0.556(Ⅲ)	0.388(Ⅱ)	0.313(Ⅱ)	0.452(Ⅱ)	0.545(Ⅲ)	0.401(Ⅱ)	0.602(Ⅲ)
葫芦岛	0.515(Ⅲ)	0.653(Ⅲ)	0.612(Ⅲ)	0.566(Ⅲ)	0.536(Ⅲ)	0.641(Ⅲ)	0.613(Ⅲ)	0.565(Ⅲ)
长春	0.667(Ⅲ)	0.854(Ⅳ)	0.781(Ⅲ)	0.853(Ⅳ)	0.657(Ⅲ)	0.766(Ⅲ)	0.738(Ⅲ)	0.794(Ⅲ)
吉林	0.573(Ⅲ)	0.799(Ⅲ)	0.533(Ⅲ)	0.656(Ⅲ)	0.590(Ⅲ)	0.732(Ⅲ)	0.556(Ⅲ)	0.661(Ⅲ)
四平	0.484(Ⅱ)	0.624(Ⅲ)	0.635(Ⅲ)	0.620(Ⅲ)	0.494(Ⅱ)	0.538(Ⅲ)	0.574(Ⅲ)	0.625(Ⅲ)
辽源	0.558(Ⅲ)	0.597(Ⅲ)	0.605(Ⅲ)	0.646(Ⅲ)	0.563(Ⅲ)	0.577(Ⅲ)	0.594(Ⅲ)	0.649(Ⅲ)
通化	0.549(Ⅲ)	0.648(Ⅲ)	0.699(Ⅲ)	0.623(Ⅲ)	0.565(Ⅲ)	0.631(Ⅲ)	0.673(Ⅲ)	0.631(Ⅲ)
白山	0.596(Ⅲ)	0.808(Ⅳ)	0.669(Ⅲ)	0.690(Ⅲ)	0.581(Ⅲ)	0.634(Ⅲ)	0.625(Ⅲ)	0.686(Ⅲ)
松原	0.648(Ⅲ)	0.865(Ⅳ)	0.853(Ⅳ)	0.853(Ⅳ)	0.606(Ⅲ)	0.714(Ⅲ)	0.747(Ⅲ)	0.849(Ⅳ)
白城	0.620(Ⅲ)	0.540(Ⅲ)	0.677(Ⅲ)	0.727(Ⅲ)	0.614(Ⅲ)	0.549(Ⅲ)	0.653(Ⅲ)	0.723(Ⅲ)
哈尔滨	0.802(Ⅳ)	0.860(Ⅳ)	0.818(Ⅳ)	0.880(Ⅳ)	0.789(Ⅲ)	0.837(Ⅳ)	0.813(Ⅳ)	0.888(Ⅳ)
齐齐哈尔	0.091(Ⅰ)	0.309(Ⅱ)	0.640(Ⅲ)	0.342(Ⅱ)	0.115(Ⅰ)	0.300(Ⅰ)	0.649(Ⅲ)	0.358(Ⅱ)
鸡西	0.225(Ⅰ)	0.369(Ⅱ)	0.241(Ⅰ)	0.308(Ⅱ)	0.299(Ⅰ)	0.438(Ⅱ)	0.308(Ⅱ)	0.364(Ⅱ)
鹤岗	0.202(Ⅰ)	0.458(Ⅱ)	0.246(Ⅰ)	0.348(Ⅱ)	0.293(Ⅰ)	0.337(Ⅱ)	0.324(Ⅱ)	0.414(Ⅱ)
双鸭山	0.030(Ⅰ)	0.429(Ⅱ)	0.387(Ⅱ)	0.338(Ⅱ)	0.068(Ⅰ)	0.064(Ⅰ)	0.367(Ⅱ)	0.396(Ⅱ)
大庆	0.441(Ⅱ)	0.674(Ⅲ)	0.477(Ⅱ)	0.443(Ⅱ)	0.366(Ⅱ)	0.283(Ⅰ)	0.493(Ⅱ)	0.489(Ⅱ)
伊春	0.198(Ⅰ)	0.375(Ⅱ)	0.357(Ⅱ)	0.473(Ⅱ)	0.273(Ⅰ)	0.434(Ⅱ)	0.423(Ⅱ)	0.510(Ⅲ)
佳木斯	0.387(Ⅱ)	0.406(Ⅱ)	0.333(Ⅱ)	0.356(Ⅱ)	0.429(Ⅱ)	0.445(Ⅱ)	0.355(Ⅱ)	0.399(Ⅱ)
七台河	0.217(Ⅰ)	0.562(Ⅲ)	0.393(Ⅱ)	0.430(Ⅱ)	0.306(Ⅱ)	0.560(Ⅲ)	0.403(Ⅱ)	0.461(Ⅱ)
牡丹江	0.457(Ⅱ)	0.825(Ⅳ)	0.822(Ⅳ)	0.808(Ⅳ)	0.485(Ⅱ)	0.728(Ⅲ)	0.791(Ⅲ)	0.808(Ⅳ)
黑河	0.306(Ⅱ)	0.687(Ⅲ)	0.675(Ⅲ)	0.718(Ⅲ)	0.371(Ⅱ)	0.541(Ⅲ)	0.612(Ⅲ)	0.671(Ⅲ)
绥化	0.452(Ⅱ)	0.548(Ⅲ)	0.569(Ⅲ)	0.626(Ⅲ)	0.446(Ⅱ)	0.577(Ⅲ)	0.591(Ⅲ)	0.621(Ⅲ)

表3

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图4

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图6

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参考文献 31

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目标	准则层	指标层	指标描述	权重
城市土地集约利用水平	土地投入程度	地均固定资产投资额/(万元/km²),+	固定资产投资/建设用地总面积	0.071
		地均房地产投资完成额/(万元/km²),+	房地产投资支出/建设用地总面积	0.109
		地均第二、三产业从业人数/(人/km²),+	第二、三产业从业人数/建设用地总面积	0.089
	土地利用强度	城市人均建设用地/(m²/人),+	建设用地总面积/户籍人口	0.101
		人口密度/(人/km²),+	户籍人口/建设用地总面积	0.038
		城市人均居住用地/(m²/人),+	城市居住用地面积/户籍人口	0.100
	土地利用结构	公共设施用地比例/%,+	公共设施用地面积/建设用地总面积	0.066
		工业用地比例/%,+	工业用地面积/建设用地总面积	0.020
		绿地用地比例/%,+	绿地用地面积/建设用地总面积	0.048
	土地经济效益	地均GDP/(万元/km²),+	GDP/建设用地总面积	0.052
		地均财政收入/(万元/km²),+	政府财政收入/建设用地总面积	0.048
		地均消费品零售总额/(万元/km²),+	社会消费品零售总额/建设用地总面积	0.060
	土地社会效益	地均邮电业务总量/(万元/km²),+	邮电业务总量/建设用地总面积	0.032
		城市地均供水总量/(万t/km²),+	城市供水总量/建设用地总面积	0.073
		人均城市道路面积/(m²/人),+	道路面积/户籍人口	0.065
	土地生态效益	城市建成区绿化覆盖率/%,+	绿化面积/建成区面积	0.007
		地均工业SO₂排放量/(t/km²),-	工业SO₂排放量/建设用地总面积	0.014
		地均工业烟尘排放量/(t/km²),-	工业粉尘排放量/建设用地总面积	0.007

城市	2009年	2012年	2015年	2018年	城市	2009年	2012年	2015年	2018年
沈阳	0.326	0.398	0.355	0.251	辽源	0.189	0.198	0.202	0.213
大连	0.304	0.366	0.318	0.304	通化	0.186	0.213	0.230	0.206
鞍山	0.237	0.314	0.230	0.216	白山	0.198	0.275	0.220	0.227
抚顾	0.160	0.299	0.219	0.235	松原	0.214	0.310	0.299	0.298
本溪	0.206	0.289	0.212	0.174	白城	0.203	0.181	0.222	0.241
丹东	0.267	0.301	0.180	0.185	哈尔滨	0.272	0.301	0.281	0.317
锦州	0.194	0.354	0.201	0.209	齐齐哈尔	0.111	0.132	0.212	0.146
营口	0.198	0.318	0.219	0.181	鸡西	0.129	0.152	0.131	0.141
阜新	0.156	0.124	0.121	0.174	鹤岗	0.125	0.169	0.132	0.148
辽阳	0.141	0.185	0.163	0.163	双鸭山	0.104	0.153	0.141	0.147
盘锦	0.287	0.357	0.306	0.266	大庆	0.160	0.221	0.168	0.164
铁岭	0.222	0.414	0.273	0.240	伊春	0.124	0.152	0.149	0.170
朝阳	0.155	0.218	0.150	0.198	佳木斯	0.155	0.158	0.142	0.149
葫芦岛	0.177	0.214	0.200	0.185	七台河	0.128	0.191	0.152	0.163
长春	0.219	0.306	0.263	0.299	牡丹江	0.168	0.283	0.281	0.280
吉林	0.193	0.270	0.183	0.217	黑河	0.141	0.227	0.223	0.237
四平	0.166	0.205	0.212	0.205	绥化	0.156	0.256	0.230	0.207

指数	产业结构合理化与城市土地集约利用协调度				产业结构高级化与城市土地集约利用协调度
指数	2009年	2012年	2015年	2018年	2009年	2012年	2015年	2018年
Moran's I	0.395	0.230	0.218	0.137	0.347	0.184	0.221	0.177
Z检验	5.767	3.518	3.412	2.331	5.392	2.937	3.397	2.851
p-value	0.001	0.002	0.005	0.072	0.001	0.006	0.004	0.001