论文（设计）基于主成分分析的全国建设用地集约度评价[J].doc

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1、基于主成分分析的全国建设用地集约度评价曹银贵1,2，袁春1，周伟1，王静2，钱铭杰11. 中国地质大学土地科学技术学院，北京 100083；2. 中国土地勘测规划院土地利用重点实验室，北京 100035摘要：建设用地的集约利用是一个基于时空尺度的动态概念。首先了解了19962005年期间全国建设用地变化的大背景，然后以全国各省、市、自治区2005年建设用地数据、各种社会经济数据为基础，在总结前人研究的基础上，构建了全国建设用地集约利用评价体系，采用主成分分析的方法，确定了各省、市、自治区建设用地的集约分值，根据标准确定了各自的集约度水平，结合ArcGis将评价结果空间化，进一步分析了集约度的空

2、间差异。针对不同的集约度区域提出了针对性的意见，为区域建设用地集约利用提供指导，促进经济发展。研究结果表明，（1）全国建设用地数量在持续上升，增长率呈现波浪状；（2）建设用地的集约度在空间上存在差异，东部沿海地区的集约度水平要高于中部和西部地区；（3）环境的可持续发展指标是考核建设用地集约利用的重要因素；（4）利用主成分分析的方法在结果评价时比较客观、全面，同时可以很方便地确定权重系数。关键词：集约利用；建设用地；主成分分析；评价中图分类号：F301 文献标识码：A 文章编号：1672-2175（2008）04-1657-05全国第17个“土地日”的主题是“坚持集约节约利用，坚守耕地红线”，这

3、是从国家政策的层面提出了集约利用在中国土地利用过程中的重要性。目前由于巨额土地资源开发成本在经济决策中被低估，导致产业门槛进入过低，出现过度重复建设，产业结构低水平雷同1。土地资源作为人类生产、生活的基本资料之一，其数量的有限性导致其供给的稀缺性，使得关于土地资源集约利用的研究成为了相关领域的研究热点2。现在土地集约利用研究多集中于城市建成区和开发区，因为城市建成区和开发区都是区域产业发展和城市化的有效方式，单位面积的资金积聚度和产出率都高于其他地区3。在统筹城乡发展的过程中，城乡的差距在缩小，并且从建设用地中农村居民点的数量来看，农村居民点的数量也在逐步增加。从整体上来分析建设用地的集约利用

4、程度，一方面操作性更强，更有效，将单纯研究城市或者农村土地利用问题简单化；另一方面可以避免城市和农村建设用地在统计口径和统计方法的差异4。从以前的研究成果来看，重视土地利用的经济评价，这只是土地利用过程中的投入产出问题，而忽略了土地利用的生态环境问题。其实土地集约利用应该考虑经济效益的同时兼顾环境效益和社会效益，通过增加劳动、资本、技术等投入，提高土地开发利用的资源效率和经济效益，从而使土地利用效率达到一个合理水平。从各省建设用地的集约利用入手，开展各省建设用地集约利用评价，寻找建设用地集约利用在空间上的差异，建立全国省域范围内的建设用地评价体系，探索影响建设用地集约利用程度的主要指标，这些可

5、以很好地为确定各省建设用地集约利用的潜力，不仅为各省经济发展提供决策依据，还可以为建设用地的扩展、土地利用方式的改进、各省经济建设发展的方向提供指导性的建议，同时在指导全国土地资源可持续利用方面具有很重要的理论和现实意义。1 数据来源各省的建设用地数据来源于2005年国土资源部土地资源更新调查。研究中建设用地主要包括城市、城镇、居民点及独立工矿用地、交通用地。2 研究思路此次研究主要是采用统计学中的主成分分析法来评价各省建设用地的集约利用程度，结合ArcGis将评价的结果空间化，寻找建设用地集约利用程度的空间差异。其具体的研究思路如图1所示。3 指标体系为了确定建设用地发展的区域性差异，分析建

6、设用地潜力应从各个方面来进行，需要用多指标所构成的整体即指标体系来评价。在指标选择的过程中一方面要考虑土地集约利用的内涵；另一方面还得根据建设用地的高投入与高产出的性质。结合相关土地集约利用的研究成果，从研究的目的出发，将评价指标体系分为4个方面：土地开发情况、建设用地投入、建设用地产出、可持续效应。土地开发情况包含的指标有开发完成、待开发土地；建设用地投入包含的指标有地均第二产业投资、地均第三产业投资、地均第二产业从业人员、地均第三产业从业人员；建设用地产出包含的指标有地均第二产值、地均第三产值；可持续效应包含城市园林绿地面积、废水排水量、工业废气排放量、工业固体废物排放量、液化气消耗量。图

7、1 建设用地集约利用研究路线路图Fig.1 Sketch of construction land intensive use4 研究方法主成分分析是考察多个变量间相关性的一种多元统计方法。它是研究如何通过少数几个主分量来解释多个变量间的内部结构5。主成分分析往往是大型研究中的一个中间环节，在进行多指标综合评价时，由于要求评价结果客观、全面，就需要从各个方面用多个指标进行测量，但这样就使得观测指标间存在信息重叠，同时还会存在量纲、累加时如何确定权重系数等问题。4.1 数据标准化数据标准化的目的是为了消除因数据单位和量纲而带来的不可比性。因此事先对数据进行标准化处理。设Xmj代表原始数据，Xma

8、x代表该变量原始数据的最大值，Xmin代表该变量原始数据的最小值，Pmj代表标准化后的值，如式（1）。 （1）4.2 主成分分析以各省为样本，将各个指标的标准化值为变量构建矩阵，利用SPSS11.5统计分析软件进行数据处理，通过计算机运算得出矩阵的特征根和相应的方差贡献率，根据特征根的方差贡献率和累积方差贡献率选择主成分并得到因子提取结果和因子回归系数。因为主成分是原始变量的线性组合，包含了绝大部分原始变量的信息。所以可以根据因子回归系数计算出每个省的各个主成分因子的得分6，如式（2）。 （2）式中，Dmn表示第m个省第n个主成分因子的得分；Qj表示对应主成分下第j个指标的因子回归系数。在确定

9、权数时，考虑到主成分所包含的信息量不一致且信息量之间是相互独立的，因此结合主成分分析的特点，将各主成分的方差贡献率作为权数，将各个因子得分进行综合，得出每个省的综合因子得分。如式（3）。 （3）式中，Am表示第m个省所有主成分的综合得分值；Cn表示所选用主成分的方差贡献率。为了更好地反映各省建设用地的集约程度，将建设用地集约度值按照百分值折算7，其如式（4）。 （4）5 分析与讨论5.1 建设用地变化过程19962005年期间，全国建设用地的用量呈直线上升，如图2。1996年，全国建设用地的总量为2829.06104 hm2，2005年全国建设用地的总量为3193.65104 hm2，增加了3

10、64.59104 hm2，其年增加量为36.46104 hm2。从历年增长的情况来看，19962000年之间，耕地的年增长率呈下降趋势；20002002年之间，耕地的年增长率在上升；20022003年之间，耕地年增长率又有所下降，但下降的程度比较小；20032004年间，耕地年增长率又在上升；20042005年间又有所下降，整体趋势来看，建设用地的增长率呈现锯齿状。图2 19962005年建设用地变化Fig.2 Change of construction land in 1996-20055.2 建设用地集约度评价（1）总方差分解利用全国31个省（市、自治区，台湾无数据）为样本，利用公式（1

11、）进行指标标准化，以13个指标的标准化值来进行样本分析。在数据分析时采用SPSS11.5进行处理，通过计算得到的样本指标矩阵特征根和相应的方差贡献率，如表1。根据主成分分析的原理，在确定具体主成分时，要考虑样本矩阵的特征根与累计方差贡献率。一般情况下，要求累计方差贡献率达到85%。从表1看出，指标体系中前3个指标的累计方差贡献率达到了86.753%，这说明这三个指标已经包含了原始样本矩阵中86.753%的信息，足够解决建设用地集约利用评价。表1 特征根与方差贡献率Table 1 Total variance explained指标体系特征根方差贡献率/%累计方差贡献率/%开发完成土地/104m

12、26.33048.69148.691待开发土地/104m23.35925.83874.530地均第二产业投资/(104元hm-2)1.58912.22486.753地均第三产业投资/(104元hm-2)0.6084.67591.428地均第二产业从业人员/(人hm-2)0.4273.28194.709地均第三产业从业人员/(人hm-2)0.3092.37597.084地均第二产值/(104元hm-2)0.1441.10998.193地均第三产值/(104元hm-2)0.0820.63498.828城市园林绿地面积/hm20.0620.48099.308废水排放量(工业+生活)/104t0.05

13、10.39699.704工业废气排放量/108m30.0190.14599.849工业固体废物排放量/104t0.0130.10099.949液化气消耗量/t0.0070.051100.000（2）主成分因子分析为了更好地表明各主成分与各指标之间的关系，利用SPSS11.5继续分析，得到了主成分系数矩阵，如表2。这样可以说明各主成分在各指标上的载荷。表2 各主成分因子Table 2 Component matrix指标体系123开发完成土地0.3730.5860.015待开发土地0.2890.301-0.392地均第二产业投资0.848-0.2440.302地均第三产业投资0.697-0.68

14、30.046地均第二产业从业人员0.869-0.2110.163地均第三产业从业人员0.684-0.536-0.093地均第二产值0.834-0.4460.171地均第三产值0.728-0.6300.019城市园林绿地面积0.3790.595-0.333废水排放量(工业+生活)0.2750.547-0.153工业废气排放量0.4730.3970.610工业固体废物排放量0.0980.2100.771液化气消耗量0.5730.448-0.420从表2看出，第一主成分是对地均第二产业投资、地均第三产业投资、地均第二产业从业人员、地均地三产业从业人员、地均第二产值和地均第三产值有绝对值较大的载荷系数

15、，是反映土地投入与土地产出的评价指标；第二主成分是对开发完成土地、待开发土地、城市园林绿化面积、废水排放量和液化气排放量有绝对值较大的载荷系数，是反映土地开发情况与可持续效应的评价指标；第三主成分是对工业废气排放量和工业固体废物排放量有绝对值较大的载荷系数，主要是反映建设用地对生态环境的影响。在研究过程中，利用主成分的表达式来表达主成分因子得分计算式。从表2看出，各主成分的表达式（主成分因子得分计算式）如式（5）、（6）、（7）。Dm1=0.848Xm3+0.697 Xm4+0.869 Xm5+0.684 Xm6+0.834 Xm7+0.728 Xm8 （5）Dm2=0.586 Xm1+0.3

16、01 Xm2+0.595 Xm9+0.547 Xm10+0.448 Xm13 （6）Dm3=0.610 Xm11+0.771 Xm12 （7）（3）综合得分根据式（2）计算出每个省的各个主成分因子得分，然后根据式（3），以每个主成分的方差贡献率为权数8，得到各个省的综合因子得分，将综合因子得分根据式（4）百分制化，如表3。表3 建设用地集约利用得分Table 3 Score of construction land intensive use省份综合得分百分制得分上 海240.09101.17浙 江151.8786.04广 东148.7185.50北 京140.3184.06江 苏127.03

17、81.78山 东103.3577.72福 建96.2676.50天 津71.0272.18辽 宁70.9672.17重 庆68.5071.74河 北67.8271.63四 川62.9770.80河 南60.1070.31湖 南55.4969.51江 西55.0069.43湖 北53.2069.12广 西52.0368.92山 西51.8868.90贵 州49.8168.54安 徽46.9868.05陕 西44.1367.57云 南38.4166.59宁 夏25.7664.42黑龙江23.7764.08内蒙古23.2663.99吉 林22.7763.90西 藏22.4563.85甘 肃13.01

18、59.23海 南10.6258.82新 疆9.8258.68青 海6.8058.17从表3看出，建设用地集约利用得分最高的是上海，最低的是青海。从地域分布来看，东部沿海省份的建设用地集约利用得分要高于中西部地区；南北建设用地集约利用得分的差异不大；东北、中部地区建设用地集约利用的得分比较接近，基本上沿着中国地形图的第二级阶梯分布。（4）建设用地集约利用程度划分现在对建设用地集约利用程度的划分也没有统一的标准，参考城市土地集约利用与开发区土地集约利用的划分标准8, 9，确定了全国建设用地集约利用程度的评价标准。如表4。表4 建设用地集约利用划分标准Table 4 Division standar

19、d of construction land intensive use分值范围等级划分划分解释100超级集约建设用地集约利用超过要求，建设用地供不应求，投入飞速增加，相对于高投入而言环境的压力小（5）建设用地集约度分异研究根据各省建设用地集约利用的综合得分与等级划分标准，利用ArcGis软件将各省建设用地集约利用程度空间化，如图3。图3 建设用地集约利用程度分异Fig.3 Spatial difference of construction land intensive use extent从图3看出，建设用地超级集约利用的区域是上海。在上海从建设用地投入的角度来看，单位面积上的人力与财力居

20、全国之首，在经济发展的同时，环境的压力有所缓解。从投入来看，上海处在超级投入阶段；从数据分析的结果来看，全国没有处在高度集约程度的地区，这样也有利于降低地区建设用地向超级集约利用程度转变的机会；中度集约利用的地区是北京、江苏、浙江、广东，基本上都处在东部地区和东南沿海地区，这些省份基本上构成了中国的东部发展带，这些地区重在发展高新技术产业与服务业，相对于传统工业而言，投入有所降低，但是这些行业基本上都是属于高附加值的产业，并且对环境的压力相对较小。因此这些地区也是国家重点支持发展的地区，一方面促进了当地经济的发展，更大程度上带动了周围省份的经济发展；在东部沿海经济发展带的影响下，福建、山东、河

21、北、天津、河南、辽宁、四川、重庆的建设用地处在一般集约利用的程度，由此可见这些地区的建设用地基本上达到集约利用的要求，但还存在很大的发展空间，同时地区经济发展给环境带来了很大的压力。以环渤海地区为例，由于北京众多污染企业向周围省份迁移，使得周围省份的环境受到污染；东北地区、中部地区、西南地区基本上都处在低度集约利用的程度，处在粗放利用的边缘，虽然投入的水平也比较高，但是投入相对于地区建设用地的产出和外部环境不经济来看，这些地区处在低度集约利用程度；西北地区的新疆、青海、甘肃和海南的建设用地基本上是低度粗放的程度，产出很低，但是对比来看，受经济生产影响的环境压力较小。6 小结建设用地的集约利用是

22、一个受多因素综合作用的发展过程，在不同的区域和时间内其建设用地集约利用的程度是不同的，不同的因素对建设用地集约利用的影响程度是不同的，同时各指标之间也存在相互作用9。主成分分析在结果评价时比较客观、全面，同时可以很方便地确定权重系数。结合地理信息系统技术，将建设用地集约利用的程度空间化，一方面可以清楚地展现各省建设用地集约利用的程度；另一方面还可以从图中寻找到空间的差异与建设用地集约利用的未来发展趋势。从全国来看，东部地区建设用地集约利用程度要高于中西部地区；平原丘陵地区的建设用地集约利用程度要高于高原地区。对于建设用地超级集约利用地区应该注重经济发展的环境友好，这些地区要控制建设用地的增长规

23、模，防止经济的过热增长，超级集约利用地区也是中国经济的增长极；对于中度集约利用的地区应该保证环境压力的同时，适当追加投资，突显优势行业，增加行业的附加值；对于一般集约利用的地区还是要充分挖掘建设用地的潜力，主要是利用先进技术，依托优势行业来增加单位建设用地的产出；东北地区和中西部省份处在低度集约利用的程度，因此中西部地区发展的潜力最大，这也进一步验证了中国的“振兴东北、中部崛起、西部大开发”的发展战略；西北地区环境比较恶劣，改变自然环境的同时要营造建设发展的软环境，进一步提高西北地区建设用地的集约利用程度。通过分析，中国建设用地的集约利用还得坚持，在环境承载能力的调控下，向投资要产出。参考文献

24、：1 曲福田, 高艳梅, 姜海. 我国土地管理政策: 理论命题与机制转变J. 管理世界, 2005, (4): 40-47.Qu Futian, Gao Yanmei, Jiang Hai. Land Management Policy: Theory Proposition and Mechanism TransfromJ. Administration World, 2005, (4): 40-47.2 姜仁荣, 李满春. 区域土地资源集约利用及其评价指标体系构建研究J. 地域开发与研究, 2006, 25(4): 117-124.Jiang Renrong, Li Manchun. Re

25、search on Intensive Utilization and Its Evaluating Indicator System of Area Land ResourcesJ. Areal Research and Development, 2006, 25(4): 117-124.3 龙花楼, 蔡运龙, 万军, 等. 开发区土地利用的可持续性评价: 以江苏昆山经济技术开发区为例J. 地理学报, 2000, 55(6): 719-727.Long Hualou, Cai Yunlong, Wan Jun, et al. Sustainability Evaluation of Land

26、 Use in Development Zone: the Case of KunshanJ. Acta Geographica Sinica, 2000, 55(6): 719-727.4 顾湘, 姜海, 曲福田. 区域建设用地集约利用综合评价爱: 以江苏省为例J. 资源科学, 2006, 28(6): 112-118.Gu Xiang, Jiang Hai, Qu Futian. Synthetic Appraisal of Regional Intensive Land Use:A Case Study in Jiangsu ProvinceJ. Resources Science, 2

27、006, 28(6): 112-118.5 张文彤, 董伟. SPSS统计分析高级教程M. 北京: 高等教育出版社, 2004: 75-76.Zhang Wentong, Dong Wei. SPSS Statistic Analyzing TutorialM. Beijing: High Education Publish, 2004: 75-76.6 卢纹岱. SPSS for Windows统计分析M. 北京: 电子工业出版社, 2004: 218-219.Lu Wendai. SPSS for Windows Statistic AnalyzingM. Beijing: Electri

28、c Industry Publish, 2004: 218-219.7 缪仁炳, 徐朝晖. 信息能力国际比较的主成分分析法J. 数理统计与管理, 2002, 21(2): 1-5.Miao Renbing, Xu Zhaohui. Principal component method applied to rank and comparison of information capality internationalyJ. Application of Statistics and Management, 2002, 21(2): 1-5.8 黎一畅, 周寅康, 吴林, 等. 城市土地集约利

29、用空间差异研究: 以江苏省为例J. 南京大学学报: 自然科学版, 2006, 42(3): 309-315.Li Yichang, ZhouYinkang, Wu Lin, et al. Spatial Difference of Urban Land Intensive Use: A Case Study of Jiangsu ProvinceJ. Journal of Nanjing University: Natural Sciences, 2006, 42(3): 309-315.9 翟文侠, 黄贤金, 张强, 等. 基于层次分析的城市开发区土地集约利用研究: 以江苏省为例J. 南京大

30、学学报: 自然科学版, 2006, 42(1): 96-102.Zhai Wenxia, Huang Xianjin, Zhang Qiang, et al. Land Intensive Use in City Development Zones Based on Analytic Hierarchy Process: A Case Study of Jiangsu ProvinceJ. Journal of Nanjing University: Natural Sciences, 2006, 42(1): 96-102.Appraisal of construction land int

31、ensive use based on principle component analysis in ChinaCao Yingui1, 2, Yuan Chun1, Zhou Wei1, Wang Jing2, Qian Mingjie11. School of Land Science and Technology, China University of Geosciences, Beijing 100083, China；2. Land Key Laboratory of China Land Survey and Plan Institute, Beijing 100035, Ch

32、inaAbstract: Construction land intensive use is a dynamic concept based on time and space. In this paper, the context of construction land change in China from 1996 to 2005 is comprehended, then collecting the datum of construction land areas and different social economic indicators and summarizing

33、the previous experience, designs the appraisal indicators system of construction land intensive use, then uses the method of principle component analysis computing intensive use scores, determines intensive use extent according to standard and intensive use scores, then associates with ArcGis making

34、 the intensive use extent spatial and analyses the spatial difference about the intensive use result. Lastly, the aiming suggestions are given according to different intensive use areas, which is helpful for directing construction land intensive use and promote the economic development. The results

35、demonstrate that the area of construction land in china continue increasing and the increasing ratio takes on waving, and there is spatial difference in the construction land intensive use, that is, the intensive degree in the area of east coast is higher than that in middle and west areas, and envi

36、ronmental successive indicators are important and necessary for appraising of construction land intensive use, lastly, it is object and all-sided using principle component analysis in the process of appraising, in the same time, that is convenient for determining the weight coefficient.Key words: in

37、tensive use; construction land; principle component analysis; appraisalEditors note: Judson Jones is a meteorologist, journalist and photographer. He has freelanced with CNN for four years, covering severe weather from tornadoes to typhoons. Follow him on Twitter: jnjonesjr (CNN) - I will always won

38、der what it was like to huddle around a shortwave radio and through the crackling static from space hear the faint beeps of the worlds first satellite - Sputnik. I also missed watching Neil Armstrong step foot on the moon and the first space shuttle take off for the stars. Those events were way befo

39、re my time.As a kid, I was fascinated with what goes on in the sky, and when NASA pulled the plug on the shuttle program I was heartbroken. Yet the privatized space race has renewed my childhood dreams to reach for the stars.As a meteorologist, Ive still seen many important weather and space events,

40、 but right now, if you were sitting next to me, youd hear my foot tapping rapidly under my desk. Im anxious for the next one: a space capsule hanging from a crane in the New Mexico desert.Its like the set for a George Lucas movie floating to the edge of space.You and I will have the chance to watch

41、a man take a leap into an unimaginable free fall from the edge of space - live.The (lack of) air up there Watch man jump from 96,000 feet Tuesday, I sat at work glued to the live stream of the Red Bull Stratos Mission. I watched the balloons positioned at different altitudes in the sky to test the w

42、inds, knowing that if they would just line up in a vertical straight line we would be go for launch.I feel this mission was created for me because I am also a journalist and a photographer, but above all I live for taking a leap of faith - the feeling of pushing the envelope into uncharted territory

43、.The guy who is going to do this, Felix Baumgartner, must have that same feeling, at a level I will never reach. However, it did not stop me from feeling his pain when a gust of swirling wind kicked up and twisted the partially filled balloon that would take him to the upper end of our atmosphere. A

44、s soon as the 40-acre balloon, with skin no thicker than a dry cleaning bag, scraped the ground I knew it was over.How claustrophobia almost grounded supersonic skydiverWith each twist, you could see the wrinkles of disappointment on the face of the current record holder and capcom (capsule communic

45、ations), Col. Joe Kittinger. He hung his head low in mission control as he told Baumgartner the disappointing news: Mission aborted.The supersonic descent could happen as early as Sunday.The weather plays an important role in this mission. Starting at the ground, conditions have to be very calm - winds less than 2 mph, with no precipitation or humidity and limited cloud cover. The balloon, with capsule attached, will move through the lower level of the atmosphere (the troposphere) where our day-to-da