简介
《中国城乡土地结构冲突：土地利用转型视角》文章发表于国际期刊Habitat International，2023年8月第138卷，第二作者为中国科学院大学资源与环境学院的方创琳教授。
原文题目：
Urban-rural land structural conflicts in China: A land use transition perspective.
JCR分区：一区
中科院分区：一区
影响因子：5.205
原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2023.102877
研究背景
在全球范围内，快速的城市化和工业化加剧了区域土地利用冲突，这在城乡土地系统中尤为明显。土地作为人类生计的唯一载体，在促进自然生态系统和社会经济系统健康发展方面发挥着至关重要的作用。当前，城乡一体化已成为中国社会主义现代化建设和乡村振兴需要解决的重要问题，城乡土地一体化是实现城乡深度一体化的重要。土地利用转型驱动区域土地利用结构的变化，进而引起土地利用功能的变化。推进城乡土地利用转型，实现城乡一体化是一条可行的路径。因此，识别不同阶段的城乡土地结构冲突对于揭示城乡土地利用转型模式，从而支持城乡一体化至关重要。
主要内容
本文构建城乡土地结构冲突的理论框架，运用空间分析和动态分布方法，对2000-2020年中国不同冲突阶段城乡土地演变格局和驱动因素差异的假设进行检验。
理论框架：
假设1：从时空特征上看，随着社会经济的发展，URLE（城乡土地扩张）将呈现倒u型曲线，不断向负值收敛，且RLE（农村土地扩张）向负值收敛的概率高于ULE（城市土地扩张）。此外，ULE的区域差异将继续减小，而发达地区RLE的区域差异将更大。
假设2：从驱动因素来看，社会经济发展对URLE的推动作用将继续减弱，RLE的减弱将先于ULE。
驱动因素选择：
研究方法：
在不同的冲突阶段，URLE的演化模式及其驱动因素是不同的。为了证明本文提出的假设，我们引入了空间统计、马尔可夫链和Dagum基尼系数来探索URLE的时空格局，并引入了GeoDetector模型来探索其驱动因素的相位特征。
1. 空间统计
本研究采用部分统计方法计算了每个县、每个次区域和全国的URLE。一般的方法是每年计算城市土地和农村土地的面积，然后使用相邻年份的差值计算URLE。方程为：
2. 马尔可夫链
通过Matlab平台分别构建时间跨度为5年和10年的马尔可夫传递概率矩阵，分析不同子区域的ULE和RLE的变化趋势。方程是：
3. Dagum基尼系数分解法
本研究引入Dagum基尼系数来衡量区域内和区域间的ULE或RLE差异。方程是：
4. 最优参数GeoDetector模型
现有研究表明，ULE不仅受到个体因素的影响，还受到多种因素的影响，RLE可能具有相同的特征。因此，考虑到URLE驱动程序及其相互作用的复杂性，地理探测器应该是适合本研究的模型。方程是：
研究结果
1. URLE的时空格局
1.1 URLE的变化模式
在时间和空间上，ULE和RLE都有很大的相似之处。东部沿海地区、长江中游地区、新疆中部地区和黄土高原东部地区是RLE的主要区域。2005-2010年RLE的变化最为明显(图6b)， ER最大， WR最小。20年间，东部、中部和西部农村土地扩张率分别为16.624%、8.927%和14.004%。与ER和CR相比，WR的RLE表现出稳定性，2015-2020年与前期相比，扩展率呈上升趋势而非下降趋势。在全国范围内，农村土地的负扩张在率先增长后保持相对稳定，但一直处于较高水平。(表2)相对于ER，CR和WR的农村土地更容易出现负扩张。结果表明，20年来，ULE和RLE呈综合倒u型变化。近年来，城乡用地在政策调控和技术创新的双重作用下不断转型，从无序扩张向合理扩张转变，以协调以往发展模式带来的结构性冲突。
1.2 URLE的未来转变趋势
在全国范围内，随着时间跨度的增加，URLE负扩张的概率都在增加，且RLE负扩张的概率始终高于ULE。此外，URLE向H型转移的概率减小表示它们发生大膨胀的可能性越来越小。从空间异质性上看，相同时间跨度下URLE从东向西向高值转移的概率减小，表明URLE从东向西大规模扩张的概率减小，这与中国不同子区域潜在土地价值的差异有关。同样，随着时间跨度的增大，URLE在不同子区域收敛于较低的值，出现负扩张的概率增大，而RLE出现负扩张的概率大于ULE。不同子区域的结果也证明了原来的假设。如前所述，城乡用地负扩张概率的增加可能是由于国家一系列政策调控措施限制了城乡用地负扩张的进一步增加，引导城乡用地向更合理的数量和布局方向演进，协调了城乡用地的结构性冲突。
随着时间的推移，ULE的区域差异逐渐减小，表明ULE继续实现区域平衡，这与中国的区域均衡发展战略密切相关。2000-2010年是区域间差异贡献最大的时期，表明区域内CR和WR的差异是造成这一时期国家层面区域差异的主要原因。2010-2020年期间，ULE的横向变异强度贡献最大，表明不同子区域间ULE异常值的跨组交叉程度较高，但仍表明区域间差异是ULE区域差异的主要来源。与ULE相比，RLE的区域差异先减小后增大再减小，呈倒n型曲线变化趋势。特别是2010-2015年区域间RLE差异较大，且发达地区RLE差异大于欠发达地区，证实了原来的假设。从贡献角度看，横变强度是区域RLE差异的主要来源。中国的区域发展不平衡一直存在，在土地财政的影响下，城市土地与经济发展紧密相连，这就造成了ULE的区域差异。经济较发达地区的区域内RLE差异同样高，发达地区与欠发达地区的区域间RLE差异也很明显。这可能是由于发达地区的城市化带来了城市周边农村土地价值的上涨，一些农村的自建扩建不断发生，这也加剧了土地利用的结构性冲突。
2. URLE驱动程序的更改规则
GeoDetector提供显著性p来检验每个因素得到的结果的显著性，在本研究中，不同因素作用于URLE的显著性如图S4所示。显著性结果表明，大多数因子对不同区域的城市景观具有较高的置信度。
国家尺度下ULE和RLE的潜在影响因子检测结果如图9所示。各因子对ULE的影响均呈衰减趋势，且衰减速度较慢。总体而言，社会经济因素对ULE和RLE的影响均大于自然因素，对ULE的影响强于RLE。2000-2005年期间，社会经济因素对ULE和RLE的影响最大，表明社会经济发展是ULE的主要驱动力。上述结果表明以地换地模式的弱化，表明社会经济发展不再是城乡土地流转的主要驱动力。当然，这表明城乡土地流转的进程还在继续，进入了一个新的阶段。
驱动因素相互作用检测结果显示，双增强和非线性增强是主要的后相互作用类型，表明不同因素对ULE和RLE均有正向协同作用(图10和图11)。与因子检测器的结果相似，不同因素相互作用后，驱动因素对URLE的影响随时间持续下降，而驱动因素对RLE的影响先于驱动因素对URE的影响，这也证明了假设2。
不同子区域的因子检测器结果如图12所示。总的来说，随着时间的推移，大多数因素的影响都在不同程度上下降。比较不同因素的影响程度，我们发现社会经济因素的影响倾向于大于自然因素的影响。总的来说，社会经济因素对URLE的驱动作用在2000-2020年保持衰减。各因子在不同子区域的相互作用检测器结果显示(图S5-10)，双增强和非线性增强仍然是主要的相互作用类型。结果表明，不同区域的ULE和RLE均受到不同类型、不同种类的因子相互作用的影响，且大部分因子之间存在相互增强的现象。
研究结论
本研究提出了中国不同阶段下的结构性冲突的理论假说，揭示城乡土地结构冲突协调的过程。基于多源数据，利用空间统计、马尔可夫链、达格姆基尼系数和地理探测器模型等方法，对中国城市空间空间格局及其驱动因素进行了测度。本研究的结果在一定程度上证明了原来的假设。研究结果有助于了解中国城乡土地结构冲突的阶段性格局，为决策者进一步制定有效的城乡土地整合策略提供科学参考。此外，本研究构建的阶段性理论框架也可为其他国家和地区开展URLE研究提供思路。
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来源：土地管理与城乡发展广波站
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